Modeling the Measurements of the Determinants of ICT Fluency and Evolution of Digital Divide Among Students in Developing Countries—East Africa Case Study
Notice bibliographique
Résumé
During the last decade, information and communication technology has brought remarkable changes to the education style of developed countries, especially in the context of online learning materials accessibility. However, in developing nations such as the East African (EA) countries, university students may lack the necessary ICT training to take advantage of e-learning resources productively. Therefore, the comprehension of the key factors behind ICT fluency is a significant concern for this region and all the developing countries in general. This paper applies the Concentration Index and proposes a Logistic Regression based model to discover the key determinants of ICT fluency and to explore the evolution of the digital divide among EA students within the four years of undergraduate studies. To identify the principal determinants, data composing of 1237 participants is collected from three different universities in EA within a one year period. The experimental results indicate that the digital divide among students decreases quite fast from the first year to the fourth year. Regression computational findings show that the key determinants of ICT fluency are the student urban/rural origin, computer ownership, computer experience, class year, and major. The findings provide heuristic implications for developers, practitioners, and policy makers for an improved ICT environment implementation in EA and the developing nations in general.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».