A Comparative Analysis of Virtual Education Technology, E-Learning Systems Research Advances, and Digital Divide in the Global South
Notice bibliographique
Résumé
This pioneering study evaluates the digital divide and advances in virtual education (VE) and e-learning research in the Global South Countries (GSCs). Using metadata from bibliographic and World Bank data on research and development (R&D), we conduct quantitative bibliometric performance analyses and evaluate the connection between R&D expenditures on VE/e-learning research advances in GSCs. The results show that ‘East Asia and the Pacific’ (EAP) spent significantly more on (R&D) and achieved the highest scientific literature publication (SLP), with significant impacts. Other GSCs’ R&D expenditure was flat until 2020 (during COVID-19), when R&D funding increased, achieving a corresponding 42% rise in SLPs. About 67% of ‘Arab States’ (AS) SLPs and 60% of citation impact came from SLPs produced from global north and other GSCs regions, indicating high dependence. Also, 51% of high-impact SLPs were ‘Multiple Country Publications’, mainly from non-GSC institutions, indicating high collaboration impact. The EAP, AS, and ‘South Asia’ (SA) regions experienced lower disparity. In contrast, the less developed countries (LDCs), including ‘Sub-Sahara Africa’, ‘Latin America and the Caribbean’, and ‘Europe (Eastern) and Central Asia’, showed few dominant countries with high SLPs and higher digital divides. We advocate for increased educational research funding to enhance innovative R&D in GSCs, especially in LDCs.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».