The digital divide at school and at home: A comparison between schools by socioeconomic level across 47 countries
Notice bibliographique
Résumé
Despite efforts to improve digital access in schools, a persistent digital divide is identified worldwide. Drawing on data from the 2018 Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) Programme for International Student Assessment (PISA) for 15-year-olds, I examine how students’ digital use for educational purposes (at school and at home) and their perceived digital competence differ between schools by socioeconomic status (SES) and vary across 47 countries. Using multilevel modeling, I find that the second-level digital divide between schools exists even among more developed societies. Students attending high-SES schools are more likely to use computers for schoolwork within and outside of schools, and have more digital competence than those attending low-SES schools. These differences remain substantial and statistically significant even when controlling for school-level resources. Moreover, the between-school digital divide in students’ digital competence is negatively associated with economic development and educational expenditures, and positively associated with income inequality. In conclusion, I discuss implications of the findings and highlight the importance of examining how schools with varying socioeconomic profiles provide different e-learning experiences for individual students, explained by the different institutional settings and cultural features of schools.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».