DIGITAL DIVIDE, DIGITAL SKILLS, INFORMACE ONLINE ZUR387 Lenka Dědková Aktuality •https://zpravy.aktualne.cz/domaci/socialni-site-jsou-jako-heroin-zvysuji-riziko-deprese-zhorsu/r~f df78e78c87911e79704ac1f6b220ee8/?_ga=2.113156740.1406921308.1511030710-192020557.1498714616 • • •ZŠ Plynárenská •https://www.irozhlas.cz/zpravy-domov/zs-plynarenska-rasismus-1trida-facebook-reakce-policie_171116 0600_ogo • Typy MT •Sekvenční – úkol začíná až po dokončení předchozího úkolu •V podstatě není MT, ve výzkumech jako kontrolní úroveň •Paralelní – úkoly se dělají ve stejnou dobu, maximální úroveň překryvu •Obtížné – dělit takto pozornost ani neumíme, možné při úkolech vyžadujících jiný typ pozornosti (hudba + čtení) •Prokládání úkolů – před jejich dokončením •Typické pro PC MT •Záměrné x nucené • MT jako škála •Kontinuum podle doby, po jaké přepneme na druhý úkol paralelní čas sekvenční prokládání Umíme to všichni? •Chůze + jídlo •Chůze + rozhovor •Chůze + telefonování •Řízení + telefonování •Poslech hudby + uklízení •Poslech hudby + čtení •Televize + čtení •Čtení + ostatní lidé bavící se v místnosti •Rozhovor + zavazování tkaniček u bot • •Učení + ? Yerkes-Dodsonův zákon • Digital divide •Digitální propast • •Původně rozdíl mezi lidmi, kteří měli a neměli přístup k ICT • Jaké benefity díky internetu máte? •(o co byste přišli nebo co by se ztížilo, pokud byste nemohli internet/chytrý telefon/.. používat?) • •Finanční transakce •Vládní služby, informace •Zdravotní informace •Komunikace s dalšími lidmi •Hledání práce •Hledání nemovitosti •Hledání nejvýhodnější koupě zboží Digital divide •Digitální propast • •Původně rozdíl mezi lidmi, kteří měli a neměli přístup k ICT • •= nerovnost způsobená nerovnou dostupností technologií • •Řada výzkumů ukazujících nerovnoměrný přístup k ICT závislý na SES, příjmu, pohlaví, vzdělání, věku, místě bydliště a rase •Pozitivum takové definice? •(Metodologické okénko) • • Jenže.. •...nejde jen o přístup (access, have-have not) •…ale i to, že technologie lze používat různými způsoby •…celá řada proměnných ovlivňujících způsob, jakým (ne)používáme ICT •Sociální, psychologické, ekonomické, pragmatické… • • Van Dijk – Překážky v dostupnosti ICT •4 druhy překážek v přístupu a typy přístupu, kterým brání: •Nedostatek základní dig.zkušenosti způsobený nedostatkem zájmu, strachem z PC, neatraktivitou technologie („mental access“) •Nevlastnění PC a připojení („material access“) •Nedostatek DS způsobený nedostatečným vzděláním nebo soc.podporou („skills access“) •Nedostatek příležitostí být na PC („usage access“) •Bandura: self-efficacy (vědomí vlastní účinnosti) •To, zda věříme, že něco dokážeme (nebo nedokážeme), ovlivňuje naše chování •Do dané činnosti se mnohdy vůbec nepustíme •Nebo ji omezíme na nezbytné minimum • • digital self-efficacy •Do jaké míry si myslím, že dokážu efektivně pracovat s technologiemi •Lidé s nižším digital self-efficacy na internetu dělají menší šíři věcí Digital divide dnes •Faktické (ne)vlastnění PC a připojení – ve vyspělých zemích jen velmi málo lidí nemá možnost připojení, i když i tak stále rozdíly • •Může být na různých úrovních společnosti •SES •Gender •Generace • • V ČR: https://www.czso.cz/csu/czso/vyuzivani-informacnich-a-komunikacnich-technologii-v-domacnostech-a-me zi-jednotlivci-2017 • • Výřez obrazovky Konkrétní online aktivita (u dalších aktivit velmi podobný vzorec) Výřez obrazovky Generační digital divide: Digital natives •Don Tapscott (1998) – Net generation •Marc Prensky (2001) – Digital natives •Veen a Vrakking (2006) – Homo zappiens • •Computer generation •Net-gen, always on… • • Marc Prensky (2001) •Digital natives x digital immigrants •Dig.imigranti: jako imigranti se mohou naučit spoustu věcí o nové kultuře, ale nikdy nebudou její úplnou součástí •Jakoby se učili nový jazyk v dospělosti – nikdy ho už nezvládnou dokonale • • „Přízvuk“ digital immigrants •V dig.podobě je to např. vyhledávání informací v první řadě v offline zdrojích, čtení manuálu k programům namísto víry, že se program naučí při jeho používán, tisk emailů, tisk textů pro ruční editování… • Digital natives (stále Prensky) •Neuroplasticita – schopnost mozku měnit svoji strukturu v závislosti na prostředí • •Mozky dnešních mladých jsou odlišné od starších, protože vyrůstaly v jiném prostředí •není dokázáno • •Změnily se vzorce myšlení • • Digital natives II. •Děti tráví spoustu času na PC – hraní her, internet – soustředěné, zároveň ale multitasking, časté přepínání mezi aplikacemi – paralelní aktivity na rozdíl od sériových + interaktivita •Vyučování postaveno sériově a pasivně – děti se hned nudí •à vyučování pomocí dobře vyrobených interaktivních her Digital immigrants II. •Problém ve vzdělávání – dig.imigranti mají učit dig.natives •Nechápou, že se mladí učí při TV nebo poslouchání hudby, protože oni sami to neumějí •Nevěří, že učení může být zábavné • • Kritika •Děti se učením neučí jen látce, ale i zodpovědnosti, trpělivosti… učí se, že je potřeba i přes nepříjemné pocity někdy „zabrat“, že život není jen hra •Rychlost, změna… à nedostatek času na reflektování zkušeností, na vytváření mentálních modelů zkušeností • •K čemu je Prensky dobrý? •Zamyslet se nad tím, co se díky ICT změnilo v procesu získávání informací •Jak využít ICT ve výuce, práci… •Přijmout, že to, jak se to „dělalo vždycky“, není jediná správná cesta • Digital divide: Genderová perspektiva •Ono & Zavodny (2016) • •Have vs. have nots •S ohledem na gender se postupně snižuje a v některých zemích už vymizel (USA) • •Používání •Ženy používají technologie méně často, kratší dobu a v menším rozsahu aktivit • •Sel-efficacy •Ženy reportují nižší důvěru ve vlastní schopnosti technologie používat a vyšší diskomfort při používání •Patrně souvisí i se stereotypním rozdělením práce v domácnosti (ženy mají méně volného času) • •Hargittai & Shafer (2006): regrese s plněním zadaných úkolů •Signifikantní prediktory: věk, vzdělání, zkušenost s internetem •Žádný rozdíl mezi muži a ženami •A přesto se ženy samy hodnotily jako horší než muži • Digital divide: Genderová perspektiva •Fleischmann et al. (2016) •Experiment •Žena ucházející se o (studentskou) práci v IT •Součástí materiálu byly výsledky v testu dovedností •Rozdíl v podnětovém materiálu: oblečení a make-up (feminine vs. neutral outfit) •Každý participant hodnotil 2 ženy ze 4 •Př: Výřez obrazovky Výsledky •Ohodnocení schopností •Neutral outfit vnímaná jako schopnější (zvládne zadaný test za kratší dobu, bude v něm úspěšnější, má vyšší digitální dovednosti •U žen s neutral outfitem participanti připisovali úspěch dovednostem uchazečky a neúspěch bad luck •U žen s feminine outfitem úspěch připisovali štěstí a neúspěch nedostatku dovedností • •Feminine ženy hodnoceny jako více sebevědomé, ale méně kompetentní, méně inteligentní a méně „likeable“ • •V analýzách žádné anebo jen malé efekty pohlaví participantů • Second-level digital divide •Na základě dovedností nebo schopností zvládnout požadavky vysoce technické společnosti Digital Media Computer Internet Literacy Skills Competence Digital skills •Proč jsou DS tak důležité •Vyšší míra DS má zlepšovat využívání pozitiv na internetu a omezit zažívání negativ (případně zlepšit coping s negativy) • •Digitální gramotnost: •Minimální dovednosti, které umožňují uživateli efektivně pracovat se softwarem nebo získávat potřebné informace •Funkční definice • Hargittai (2002) •DS jako schopnost efektivně hledat informace na webu •Pozorování a rozhovory s 54 náhodně vybranými uživateli internetu z předměstí New Jersey • • • Výzkum - metoda •Úkol – najít na internetu: •Informace o lokálních kulturních událostech (divadlo, kino, koncerty..) •Hudbu, kterou by mohli poslouchat online •Web.stránku porovnávající postoje prezidentských kandidátů na potraty •Daňový formulář •Umění od dětí Výzkum – výsledky •Dovednost – definována úspěšným nalezením požadovaného obsahu + časem l polovina lidí zvládla všechny úkoly, 31,5 % 4 z 5, zbylých 10 zvládlo 1-3 úkoly l(N = 54) •Velký rozptyl – 2,5 – 33 min •Polovina respondentů hotová do 12 minut • •Úspěšní ve všech úkolech (N = 27) •2,5 – 30,3 min •Polovina do 9 min Věk •Mladší jsou rychlejší a v plnění úkolů úspěšnější •Pohlaví – rozdíly ns. Předchozí zkušenost s netem •Rozdíl především mezi lidmi, kteří internet používají méně než hodinu týdně a všemi ostatními •Počet let používání netu – rozdíl mezi těmi, co 2 roky a méně a všemi ostatními •Ale platí, že ti, co net používají méně, jsou starší – možný vliv věku •Další ukázka toho, že lidé mají různé DS • Definice DS •DS jako schopnost hledat informace •To samo o sobě nestačí – patří sem i dovednost posuzovat získané informace, používat je, kriticky hodnotit (zjišťovat zdroje informací, účel jejich prezentace – reklama, ..), znát obecné konstrukce stránek, vědět, kdo je očekávaným publikem • Měření digital skills •Pokud není zahrnuto přímé pozorování interakce s počítačem – obtížné.. •3 základní přístupy: •Měření rozsahu a hloubky online aktivit •Předpoklad, že čím více na internetu děláme, tím vyšší bude naše DS – neměří se DS, ale míra aktivit •Online self-efficacy •Schopnost zvládat internet (jak moc si věřím, že s netem dokážu dobře zacházet) •Položky jako: Jak dobrý jsi v používání internetu?, Vím o internetu hodně věcí.. •Měření konkrétních dovedností •Předpoklad, že součástí DS jsou specifické dovednosti; ptáme se respondentů, zda je dokážou udělat •Př. – nastavit filtrování stránek, zablokovat osobu, vytvořit jednoduché webové stránky • • EUKO a DS •Jejich přístup k měření: •Všechny 3 •Rozsah aktivit na internetu •Internet self-efficacy •Konkrétní dovednosti (s fokusem na safety skills) • Dovednosti EUKO (11+) •Celkově: •Průměrně umí 4 z 8 •S věkem počet dovedností stoupá •O něco více dovedností mají chlapci •64 % umí přidat stránku do záložek a zablokovat zprávy •Druhý pohled: 36 % to neumí! Bez názvu 2 Digital skills podle zemí •Průměr: 4,2, ČR: 5 dovedností „Vím hodně věcí o tom, jak používat internet.“ •Online self-efficacy • •12 % „není pravda“ •49 % „trochu pravda“ •39 % „zcela pravda“ • •Starší si věří více, chlapci víc než dívky •(jedna položka, slabé měření, ale pro představu) „Vím toho o internetu víc než mí rodiče“ •Celkově: •36 % „zcela pravda“ •31 % „trochu pravda“ •33 % „není pravda“ •SES: •Děti z rodin s nižším SES si více věří •Věk: •Nejmladší – 63 % není pravda •Nejstarší: 56 % zcela pravda • DS x aktivity •Celkově: •4,2 DS •7,2 aktivit (ze 17) •ČR: •5 DS, 8,4 aktivit • •Pozitivní korelace • DS x SE x aktivity •Zároveň pozitivně koreluje OSE s aktivitami (r = 0,36) a DS (r = 0,43) • •Proč je to důležité? •Zvýšením jednoho se mohou zvýšit ostatní •Tj. s větším množstvím aktivit se zvětšují DS a zároveň online sebedůvěra •à poté se předpokládá vyšší využívání pozitiv internetu Důvěryhodnost informací na internetu •Když hledáte informace a dostanete se na novou stránku (kterou vidíte poprvé), podle čeho se rozhodujete, že informaci ne/budete věřit? Výřez obrazovky Důvěryhodnost informací •Hodně populární téma v marketingové oblasti •Důvěra v produkt/službu/eshop… • •Ale i jinde: informace o zdraví, o • Důvěryhodnost informací •Internet je čím více populární zdroj pro vyhledávání informací •Levný prostředek pro šíření informací – různé kvality •„leveling effect“ – stejná dostupnost informací = v očích uživatelů stejná úroveň důvěryhodnosti autorů • • •à rozpoznání „dobrých“ informací online od „špatných“ je čím dál důležitější •(je to jednak součást digital literacy a jednak se základ až tak neliší od informací offline – kritické myšlení) • Důvěryhodnost informací •Metzger (2007) •5 kritérií hodnocení informací (i offline) •Přesnost – do jaké míry je daná stránka bez chyb, zda se informace dají ověřit, spolehlivost informací •Autorství – kdo je autorem, jaká je jeho odbornost, zda je zde uvedený kontakt nebo organizace.. •Objektivita – identifikace účelu zveřejnění informace, reklama, politika?, porozumění odkazů a sponzorovaných odkazů •Aktuálnost •Rozsah (pokrytí tématu) – šíře a hloubka informace • Check-list přístupy Vyžadují množství času, ne vždy jsou všechny body relevantní pro každou stránku, méně bodů nemusí automaticky znamenat méně kvalitní informace Kontextový model hodnocení •Namísto check-listových •Meola (2004) • •Free web & fee-based web • •Důraz na externí ověření •(a) promoting peer- and editorially reviewed resources •doporučení od odborníků, naučit uživatele, jaké stránky poskytují „dobré“ informace •(b) comparing information •porovnání online zdrojů s jinými online zdroji, s offline zdroji, s odborníky •(c) corroboration •hledání potvrzení informace, syntéza informací z různých zdrojů • • Jak často tato kritéria uplatňujeme •Celkově: napříč vzorky a kritérii nejčastější odpovědi – „občas“ a „zřídka“ •Nejvíc ty, které dají nejméně práce Fogg et al. (2003) •N = 2648 respondentů hodnotilo důvěryhodnost několika webových stránek •Obecně 4 velké kategorie •Prezentace stránky – design, funkčnost (odkazů..), navigace,.. – nejčastěji používaná kategorie k hodnocení (46 % respondentů ji nějak zmínilo) •Informace na stránce – jejich organizace, šíře/hloubka, srozumitelnost.. •Motivy – prodej, reklamy, sponzorství.. •Reputace zdroje – rozpoznání jména (autora, organizace..), předchozí zkušenost se stránkou, afiliace na jiné autority.. • • Kognitivní zkratky Náročnější a „neefektivní“ Všechny tyto výzkumy ukazují •Že lidé si usnadňují práci a používají spíše povrchní kritéria •Nevšímají si aktuálnosti informací •Často hodnotí jen na základě jednoho •Často podle designu Co s tím (pokud je nízká motivace) •Check-listy nemají smysl •Kontextuální přístup je rovněž náročný • •Je potřeba uživatelům co nejvíc usnadnit práci • •Ověření důvěryhodných třetích stran •Seals of approval • •Filtrování na úrovni vyhledávání •Upozorňování na PP •… Literatura •Buckingham, D. (2006). Defining digital literacy - What do young people need to know about digital media? Nordic Journal of Digital Literacy, 4. •Eshet-Alkalai, Y. & Chajut, E. (2009). Changes Over Time in Digital Literacy. CyberPsychology & Behavior, 12(6). •Gunkel, D.J. (2003). Second thoughts: toward a critique of the digital divide. New Media & Society, 5(4), 499-522. •Fleischmann, A., Sieverding, M., Hespenheide, U., Weiß, M., & Koch, S. C. (2016). See feminine–Think incompetent? The effects of a feminine outfit on the evaluation of women's computer competence. Computers & Education, 95, 63-74. •Hargittai, E. (2002). Second Level Digital Divide: Differences in People’s Online Skills. First Monday, 7. From: http://firstmonday.org/htbin/cgiwrap/bin/ojs/index.php/fm/article/view/942/864 •Hargittai, E., & Shafer, S. (2006). Differences in actual and perceived online skills: The role of gender. Social Science Quarterly, 87(2), 432-448. •Helsper, E.J., & Eynon, R. (2010). Digital natives: where is the evidence? British Educational Research Journal, 36(3), 503-520. •Livingstone, S. (2004). Media literacy and the challenge of new information and communication technologies. The Communication Review, 7, 3–14. •Lobe, B., Livingstone, S., Ólafsson, K. and Vodeb, H. (2011). Cross-national comparison of risks and safety on the internet: Initial analysis from the EU Kids Online survey of European children, London: EU Kids Online, LSE •Metzger, M.J. (2007). Making Sense of Credibility on the Web: Models for Evaluating Online Information and Recommendations for Future Research Journal of the American Society for Information Science and Technology, 58(13). 2078-2091. •Ono, H., & Zavodny, M. (2016). Internet and Gender. In N. A. Naples (Ed.), The Wiley Blackwell Encyclopedia of Gender and Sexuality Studies. •Peter, J., & Valkenburg, P.M. (2006). Adolescents’ internet use: Testing the ‘‘disappearing digital divide’’ versus the ‘‘emerging digital differentiation’’ approach. Poetics, 34, 293-305. •Prensky, M. (2001). Digital Natives, Digital Immigrants. On The Horizon - The Strategic Planning Resource for Education Professionals, 9 (5), •Selwyn, N. (2004). Reconsidering political and popular understandings of the digital divide. New Media & Society, 6(3), 341-362. • •