数字を超えた測定: デジタルスキル測定の複雑さを理解する

による アンナ・クリスティーナ・ダディオ そして ディヴィヤ・シャルマ、GEMレポート、 フランク・ライヒャート香港大学

で 測定のない世界日常的な作業の精度と信頼性が欠如することになります。 ふ適切な量の材料でケーキを焼くことから、財務管理、測定のヘルプまでs 正確性を確保する、 維持する 一貫性を保ち、情報に基づいた意思決定を行うことができます。 わ今 試み に 幸福を定量化し、政治的権利と公民的自由の状態を測定し、生活と教育の全体的な質を評価する 指標を通じて。 しかし そこには 1つの キャッチ: while これらの測定値 提供する 貴重な洞察、 彼らは 文脈を見落としがち。

デジタルスキルの測定の例を、特に以下の文脈で考えてみましょう。 持続可能な開発目標グローバル指標4.4.1これらの尺度は、電子メールに添付ファイルを追加する、ファイルをコピーして貼り付けるなど、デジタルスキルに関連するアクティビティを中心に展開するのが一般的です。これらはおおよその尺度です。彼 2023年GEM教育技術レポート これらのいくつかを強調する 課題: 時間の経過に伴う比較可能性、性別や社会経済的地位による学生間の比較の妥当性、技術の進歩に追いつくことの難しさ。

デジタルスキルの多面的な性質を認識し、 国際電気通信連合（ITU） そしてその ユネスコ統計研究所（UIS）、共同管理者 SDGグローバル指標4.4.1は、強固な枠組みの必要性を強調した。 ITU ICT 世帯指標専門家グループ 5つの能力分野を採用し、 市民のためのデジタル能力フレームワーク (DigComp) この指標の基礎として、複合指標は EUのデジタルスキル指標 （DSI） そして 今でしょ 公式に SDG 4.4.1 指標。 から 2023年、 余分な デジタル デジタルスキルの評価のバランスをより良くするためのアクティビティが組み込まれました。 これまで存在しなかった、そしてこれまで知る必要のなかった新しいものを測定する 複雑さが増すこれは、何を測定するべきか、どのように測定すべきかを継続的に更新する必要があることを意味します。このブログには、2023 GEM レポートが印刷されてから行われた新しい取り組みが記載されています。

国家レベルでは、私はフランスでは、 評価、予測、パフォーマンス総局 (Direction de l’Evaluation、de la Prospective et de la Performance、または DEPP) 実施した 就任評価 DigComp フレームワークの 16 の能力に基づいて中等学校卒業後の生徒のデジタル スキルを評価し、さまざまなパフォーマンス レベルを区別します。 アゼルバイジャンの デジタル開発運輸省ITUと協力して、 実施した ITUの新しいデジタルスキル指標を用いて、初めて13の地域の世帯から無作為に抽出したサンプルを用いて、35,000人の個人を対象に包括的なデジタルスキル評価を実施しました。この調査は、 発売 2024年5月にバクーで開催される。同月、ルーマニアの 研究・イノベーション・デジタル化省、の支援を受けて 世界銀行、発売 省庁間協議 DigComp フレームワークに基づいて国家デジタルスキルフレームワーク (DigCompRo) を作成します。

もう一つの取り組みは、既存の指標から社会経済的バイアスを排除することです。例えば、彼 国際成人能力評価プログラム（PIAAC） 性別、年齢層、教育レベル、移住背景を比較分析する有望な手段を提供します。PIAAC のモジュールに例示されているように、テクノロジーが豊富な環境での問題解決に重点が置かれていることは、測定方法論を進化する社会のニーズに合わせることの重要性を強調しています。

既存の対策を更新して新しいテクノロジーを統合することも重要な焦点領域です。コーディングとプログラミングのスキルとデジタルスキルの融合の重要性が増す中、 国際コンピュータ情報リテラシー研究 (ICILS) コーディング スキルを測る別の基準を開発しました。新しいモジュールでは、コンピューター コードの開発、テスト、エラーの修正、シミュレーションの実行、ゲーム開発などの実際のアプリケーションに重点を置いたタスクが導入されています。

同様に、2025年の 国際学習到達度調査（PISA）、重点を置いて デジタル世界での学習は、学生のデジタルスキルを検査するだけでなく、オープンエンドのデジタル環境での自己管理学習も評価します。学生は実験を行い、データを分析し、計算成果物を構築およびデバッグします。さまざまなリソースにアクセスし、フィードバックを受け取ります。さらに、学生のパフォーマンスは計算モデルによって表され、応答とプロセス データを分析します。

新たなデータが収集されている。米国では、 デジタルエクイティキャパシティ助成金、 に基づいて設立された 2021年デジタルエクイティ法は、州政府に資金を効率的に配分し、デジタルスキルに関する包括的なデータ収集の機会を活用するためのユニークな機会を提供します。 人工知能が生活の多くの分野に変化をもたらし、 国家AI研究開発戦略計画2023の最新情報 AI関連スキルの向上に資金を配分。AI関連スキルの測定方法の開発も期待される。

教師のデジタルスキルを測定することも重要です。彼 教育者のためのデジタル能力フレームワーク （ディグコンプエデュ） この目的のために特別に開発されました。 南東ヨーロッパでは、 教師向けデジタルニーズ分析ツールDigCompEduフレームワークに基づくこのツールは、アルバニアやセルビアなどの国で活用されています。このツールにより、教師は自分のデジタル能力を自己評価でき、国や学校の種類ごとの具体的なニーズについての洞察が得られます。このツールの適用により、対象を絞った専門能力開発が促進され、政策立案者は教育ニーズと、特に教師教育におけるデータが教育政策に与える影響を分析できるようになりました。 しかし、教師のデジタルスキルを客観的に測定できるものはまだ少ない。 新たな重点分野 ICILS 2023 ICT に関する指導実践と教師の信念とリーダーシップです。

デジタル スキルを正確に測定することは、教育を強化し、テクノロジーへの公平なアクセスを促進し、急速に進化するデジタル世界で成功するために必要なスキルを誰もが確実に身に付けるために不可欠です。不平等に対処し、テクノロジーの進歩に遅れないようにすることで、これらの測定が正確であるだけでなく、公平で有益なものになることを保証します。