Assessment of Female University Students’ Digital Competence: Potential Implications for Higher Education in Africa
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed the digital skills of female university students and the implications for higher education in Africa. A descriptive survey was used to sample 100 female university students from four African countries (Nigeria, Rwanda, South Africa, and Uganda). The instrument used was the digital competence survey. Two research questions and two hypotheses were postulated and tested. According to the study's findings, most female university students in Nigeria and South Africa have expert and advanced levels of information and digital literacy, communication and collaboration, digital content creation, and safety.On the other hand, Uganda was mainly found at the basic or no levels, whereas Rwanda was mostly found at the intermediate levels. The chi-square analysis reveals a significant difference between the ages of female university students and their DC levels (χ2 =.000; p < 0.05). A significant difference exists between female university students’ program of study and their levels of DC (χ2 = .000; p < 0.05). Students also faced challenges such as a lack of ICT tools, insufficient knowledge and skills, data issues, and poor internet connectivity. The implications of these findings for African higher education institutions suggest that female students, particularly in Rwanda and Uganda, require training to be digitally competent and compete globally with their peers. As a result, we recommend that students from different programs of study with less demand in technology be allowed to take compulsory electives in technology courses while older female students are given adequate support.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».