Coding Futures: Rethinking Digital Literacy Policies in Senior High Schools as Catalysts for Inclusive Economic Growth
Notice bibliographique
Résumé
Digital literacy has become a key foundation for educational innovation and economic participation in the 21st century. As global economies transition toward digitalization, integrating digital competencies into senior high school curricula is increasingly viewed as essential for supporting Sustainable Development Goal 8 (SDG 8), which emphasizes decent work and inclusive economic growth. This study investigates the role of public policy in shaping digital literacy education in senior high schools through a comparative case study of Indonesia, the Philippines, and Canada. Employing qualitative policy analysis, the research explores how each country’s policy framework conceptualizes, implements, and evaluates digital literacy initiatives. The analysis focuses on curriculum integration, resource allocation, and stakeholder involvement, while also examining how these programs contribute to employability and economic resilience. The findings reveal notable differences in policy design and institutional commitment, with Canada demonstrating a more systematic integration of digital literacy, the Philippines emphasizing access and equity, and Indonesia facing challenges related to resource disparities and curriculum consistency. These variations illustrate how national contexts influence the inclusiveness and effectiveness of digital literacy policies. The study concludes with recommendations for policymakers to design context-sensitive, equitable, and future-oriented digital literacy strategies that align with labor market demands and promote sustainable economic growth.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».