A Needs Analysis for Curriculum Development: Realigning Business English Pedagogy with 21st-Century Communication Demands in Thailand’s Hospitality Industry
Notice bibliographique
Résumé
As Thailand’s hotel industry navigates a post-pandemic recovery shaped by digital transformation, the communicative competence of university graduates has become a critical factor in workforce readiness. This study critically assesses this gap, reframing 21st-century skills as integral components of professional communicative competence. It particularly aims to diagnose specific deficiencies to guide a necessary pedagogical shift from isolated language instruction toward an integrated, interdisciplinary model. Adopting a quantitative needs analysis design, this study surveyed 257 employees in three- to five-star hotels across Thailand. A structured questionnaire, synthesizing global skills frameworks, was used to measure the disparity between current and expected competency levels across eleven domains, analyzed using the Priority Needs Index Modified (PNI Modified). The findings reveal that a critical deficiency lies not merely in “communication” as a standalone skill, but also in a broader set of integrated professional communication competencies. The most urgent needs were identified in ICT literacy (the ability to communicate via digital platforms), creativity (using language for innovative problem-solving), and strategic communication. This suggests that while graduates may possess foundational English skills, they lack the ability to apply them dynamically in technology-rich environments. This study calls for an urgent reform of Business English pedagogy in Thailand. Such an approach would embed language learning within authentic business contexts, fostering the adaptive, tech-savvy communicators required to drive value in a competitive global service economy. This transformation is essential for enhancing graduate employability and ensuring the continued relevance of higher education in meeting real-world industry demands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».