Promoting Higher-Order Thinking in Saudi EFL Textbooks: A Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
This study employs Bloom’s revised taxonomy (BRT) as a framework to examine the extent to which three English textbook series used in Grade 7 classes in Saudi intermediate schools—Lift Off, Full Blast, and Super Goal—encourage critical thinking by requiring students to use higher-order thinking skills (HOTS). Two of the series, Lift Off and Full Blast, have been discontinued, whereas Super Goal is currently the officially adopted series and a central element of educational reform under Vision 2030. The Grade 7 textbooks were analyzed through content analysis, with all tasks classified as requiring either lower-order thinking skills (LOTS) or HOTS. The findings indicate that LOTS predominate across all three series, though to varying degrees. The greatest imbalance was found in Full Blast, in which only 26.6% of tasks involved HOTS; Lift Off followed at 35.5%. The most balanced design was evident in Super Goal, where HOTS were required for 38% of tasks, suggesting a purposeful integration of creative and critical thinking skills. However, evaluation tasks—crucial for cultivating critical judgment—remain underrepresented even in this series. These findings suggest that although progress has been made in Saudi textbook reform, further efforts are needed to ensure that instructional materials fully support the development of 21st-century competencies. The results have direct implications for curriculum developers, educators, and policymakers, underscoring the need for continuous teacher training, systematic textbook evaluation, and assessment reform to ensure that classroom practices align with the goals of Vision 2030.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».