Ed-tech in the Global South: research gaps and opportunities
Bibliographic record
Abstract
Este estudio explora el panorama cambiante de la tecnología educativa (ed-tech) en el contexto de la creciente atención mundial y nacional sobre el tema, con la pandemia de COVID-19 acelerando la incorporación de la tecnología en la educación para mitigar los problemas de acceso, calidad y gestión. La investigación, centrada en los retos y las oportunidades de las escuelas primarias y secundarias de los países de renta media baja (PRMB), identifica tres dimensiones críticas que son fundamentales en los debates sobre ed-tech y que no se han explorado lo suficiente en los PRMB: las implicaciones pedagógicas, el papel de la ed-tech a la hora de abordar las desigualdades y las estructuras de gobernanza. El estudio, que aborda las lagunas de conocimiento mediante revisiones regionales y consultas a expertos, subraya la urgente necesidad de dar prioridad a la dimensión educativa en las iniciativas de ed-tech, situándola en primera línea de los debates y las iniciativas. Las conclusiones subrayan la necesidad de conocer mejor el acceso de los niños a las herramientas digitales, su competencia en el uso de las mismas y la preparación de los profesores para incorporar la tecnología a un aprendizaje eficaz. El estudio también subraya lo inadecuado de una rápida implantación de la tecnología sin un plan integral, afirmando que la tecnología por sí sola no mejora la educación; su potencial se realiza dentro de una estrategia más amplia centrada en mejoras universales del aprendizaje. Haciendo hincapié en los mecanismos de gobernanza eficaces, la investigación ilustra la importancia de contar con ecosistemas de tecnología educativa bien organizados y sólidos para lograr un impacto positivo sostenido.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.019 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".