Upgrading Education with Technology: Insights from Experimental Research
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there has been widespread interest around the potential for technology to transform learning. As investment in education technology continues to grow, students, parents, and teachers face a seemingly endless array of education technologies from which to choose—from digital personalized learning platforms to online courses to text message reminders to submit financial aid forms. Amid the excitement, it is important to step back and understand how technology can help—or in some cases hinder—learning. This review article synthesizes and discusses rigorous evidence on the effectiveness of technology-based approaches to education in developed countries and outlines areas for future inquiry. In particular, we examine randomized controlled trials and regression discontinuity studies across the following categories of education technology: (i) access to technology, (ii) computer-assisted learning, (iii) technology-enabled behavioral interventions in education, and (iv) online learning. We hope this synthesis will advance academic understanding of how technology can improve education, outline key areas for new experimental research, and help drive improvements to the policies, programs, and structures that contribute to successful teaching and learning. (JEL H52, H75, I20, O33)
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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 | 0,038 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».