Hvad lassoen fanger
Oversat titel
What the lasso catches
Forfatter
Delfs, Freya Vamberg
Semester
4. semester
Uddannelse
Udgivelsesår
2020
Afleveret
2020-08-30
Resumé
Dette speciale undersøger, hvilke faktorer der har betydning for danske folkeskoleelevers tiltro til egne digitale kompetencer. I stedet for målte færdigheder fokuserer studiet på selvvurdering som en indirekte indikator for samfundets stereotyper, normer og diskurser om kulturelle kategorier. Med et socialkonstruktivistisk udgangspunkt og Judith Butlers teori anvendes tværsnitsdata fra PISA 2018 og ICILS 2018. Ved hjælp af lasso-regularisering (L1) identificeres de variable, der bedst hænger sammen med elevers selvtillid i forhold til digitale teknologier. Analysen peger på køn, etnicitet, socioøkonomisk baggrund, brug af IT og skolens institutionelle rolle som centrale forklaringer. Køn fremstår som en nøglefaktor, forstået som socialt konstruerede kønsroller snarere end biologi, og data afspejler en binær kønsforståelse. Socioøkonomisk baggrund viser sig gennem forældres uddannelse og materielle ressourcer i hjemmet, mens etnisk baggrund kan indebære flere kulturelle referencerammer. Interesse for teknologi, fællesskaber omkring IT, skole- og undervisningsrelateret IT-brug samt egentlig undervisning om IT er forbundet med højere tiltro til egne digitale evner. Der spores kønnede mønstre i brugen af teknologi, hvor piger oftere anvender IT som middel, mens drenge i højere grad ser teknologien som mål i sig selv. Samlet peger studiet på, at forskelle i selvvurderede digitale kompetencer primært udspringer af sociale kategorier og praksisser, og at normer kan udfordres for at udvide, hvem der føler sig digitalt kompetent. Resultaterne bygger på selvrapporterede vurderinger og tværsnitsdata og bør tolkes med dette for øje.
This thesis examines which factors shape Danish school students’ confidence in their own digital competencies. Rather than measured skills, it focuses on self-assessments as an indirect indicator of societal stereotypes, norms, and discourses around cultural categories. Using a social constructivist lens and Judith Butler’s theory, the study analyzes cross-sectional data from PISA 2018 and ICILS 2018. Lasso regularization (L1) is applied to identify the variables most strongly associated with students’ self-perceived digital skills. The analysis highlights gender, ethnicity, socio-economic background, ICT use, and the school’s institutional role as key factors. Gender emerges as a central variable understood as socially constructed roles rather than biology, and the data reflect a binary understanding of gender. Socio-economic background appears through parents’ education and material resources at home, while ethnic background may entail multiple cultural frames of reference. Interest in technology, IT-oriented peer communities, school-related ICT use, and explicit teaching about IT are linked to higher confidence. The study also notes gendered patterns of use, with girls more often using ICT as a means and boys treating technology as an end in itself. Overall, differences in self-assessed digital competencies are read as products of social categories and practices, and challenging prevailing norms may broaden who feels digitally competent. The findings are based on self-reports and cross-sectional data and should be interpreted with these limitations in mind.
[Dette resumé er genereret med hjælp fra AI direkte fra projektet (PDF)]