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Enregistrement W4414587481 · doi:10.5430/wjel.v15n8p350

Developing Critical Thinking Skills Through English Writing Assignments at King Faisal University

2025· article· en· W4414587481 sur OpenAlexvenueno aff
Jassim Al Herz

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing Faisal University
Mots-clésCritical thinkingArgumentativeArgumentation theorySecond language writingControl (management)Academic writingEnglish languageSpace (punctuation)Cognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developing critical thinking skills in English as a Foreign Language (EFL) learners remains a persistent challenge in higher education, particularly in contexts where writing instruction focuses primarily on language accuracy rather than analytical depth. In Saudi Arabia, university writing courses often emphasize grammar, vocabulary, and formal structure, leaving limited space for fostering students’ reasoning, evaluation, and argumentation skills. This gap in instructional design results in graduates who may be linguistically competent but lack the higher-order thinking abilities needed for academic success and real-world problem-solving. While global research acknowledges the strong relationship between writing and critical thinking development, few studies have examined how culturally relevant and pedagogically structured writing assignments can enhance critical thinking in Saudi EFL classrooms. This study addresses this gap by investigating the effectiveness of integrating explicit critical thinking strategies, such as argumentative and problem-solution essays, peer feedback, and technology-supported revision, into English writing instruction at King Faisal University (KFU). The research targeted 80 undergraduate engineering students aged 19–23, divided into experimental and control groups, over a 16-week semester. Using a mixed-methods design, the study measured students’ improvement through pre- and post-tests, rubric-based writing evaluations, and semi-structured interviews. The findings revealed that students in the experimental group showed significant gains in critical thinking performance, writing quality, and engagement compared to those in the control group. These results suggest that intentional instructional design—grounded in culturally meaningful topics and collaborative learning practices—can transform writing courses into platforms for developing both language and cognitive skills. The implications of this research extend beyond the classroom, offering practical insights for EFL instructors, curriculum designers, and educational policymakers seeking to promote 21st-century competencies. While the study’s scope was limited by sample size and duration, it lays a foundation for broader implementation and future research into sustained, large-scale interventions in similar EFL contexts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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