The Educational Digital Divide for Vulnerable Students in the Pandemic: Towards the New Agenda 2030
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has caused school closures worldwide and has disrupted nearly 1.6 billion students across the globe. This has widened existing digital gaps and has caused vulnerable students to be further digitally displaced. In efforts to mitigate this issue, various strategies have been used to cater for the educational digital divide of vulnerable students. However, there is a lack of studies investigating the relationship between access and connectivity of learning and use and exploitation of technology, particularly with regards to iPads during the pandemic. Thus, the present study investigates this scenario by examining the digital educational divide for vulnerable students in the pandemic, in terms of access and connectivity and use and exploitation. A survey was distributed to 518 vulnerable students in schools between the ages of 10 and 15 years old, and results were analyzed using partial least squares–structural equation modeling (PLS-SEM). The findings indicate that asynchronous learning is a stronger construct than synchronous learning, while creativity skills was stronger than productivity skills with regard to the use and exploitation of technology for pandemic learning of vulnerable students. This study’s findings could assist future developers and educators in the development of effective emergency teaching and learning strategies and design.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».