Exploring Educational Technology Policies and Practices of the World Bank
Notice bibliographique
Résumé
With information and communications technologies proliferating into all aspects of life during the COVID-19 crisis, education has experienced “the world’s biggest educational technology (EdTech) experiment in history.” While the effectiveness of educational technology in increasing learning and decreasing inequality is still contested, international organizations such as the World Bank, have become a driving force in promoting ICT use in education. Yet there is not much research on how the World Bank supports ICT use in education conceptually and financially.This inquiry uses a case study approach to look at the World Bank’s policy prescriptions and funding of ICT in education between 2011-2022. It does this through a document analysis of World Bank research, formal policy documents, and its portfolio of projects in K-12 education in Sub-Saharan Africa (SSA). The analysis first describes the evolution of the Bank’s EdTech policies over time. It then examines the changes in education sector projects with ICT components in SSA over the same period. Finally, the study compares how those policies and projects align. Findings from this study suggest that the World Bank’s EdTech policies shifted from system-level prescriptions regarding infrastructure, management, monitoring, and evaluation pre-pandemic, to more instructional approaches during the pandemic. Similarly, the Bank’s pre-pandemic education projects with ICT in SSA showed more inclination towards system management, specifically in low-income countries. In contrast, during the pandemic, the Bank’s EdTech financing focused on curriculum, pedagogy, and equity, and advocated “multimodality” – the use of as many available ICT tools as possible for remote education. The comparison of the Bank’s EdTech policies and its financed projects with ICT components in SSA suggests that the Bank’s response to the pandemic has led to greater alignment between its EdTech policy advice and investments compared to previous periods. However, as per the Bank’s plan to continue its promotion of blended learning, more research on the Bank’s EdTech approach is needed to track how its support of EdTech affects its borrowing countries, as well as how its work compares to that of similar international organizations (such as UNESCO or OECD) and other actors in the EdTech field (such as civil society or technology and telecommunications firms).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,014 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».