全民教育 ？ 评估印度尼西亚 COVID - 19 大流行期间社会经济差异对学习参与的影响

ERIA - DP - 2021 - 41ERIA 讨论文件系列第 408 号全民教育 ？ 评估印度尼西亚 COVID - 19 大流行期间社会经济差异对学习参与的影响Samuel NURSAMSU1澳大利亚 - 印度尼西亚经济发展伙伴关系 （ PROSPERA ）Wisnu Harto ADIWIJOYO2哥廷根大学Anissa RAHMAWATI3Presisi 印度尼西亚2021 年 10 月Abstract:本文试图阐明印度尼西亚 COVID - 19 大流行期间社会经济差距对学习参与度的影响。利用来自 Google 趋势的搜索强度数据，来自 Dapodi （ 教育核心数据库 ） 的学校数据以及来自国家社会经济调查的社会经济数据，我们进行了描述性分析，事件研究和差异估计。首先，就各地区的发展水平而言，学校质量有所不同，尤其是印度尼西亚西部和东部之间。但是，人口稠密和发达的地区通常具有较低的离线教室可用性。此外，公立学校的质量普遍低于私立学校。其次，我们的估计结果显示，只有在线课堂相关的搜索强度在 2020 年 3 月 16 日学校关闭后显著增加，而不是在自学相关的搜索强度中。进一步的分析表明，各省内部的社会经济差距扩大了在线学习参与的差距，尽管人均支出的证据薄弱。有趣的是，由于学生需要弥补学校的低学习质量，因此不平等程度较高的省份和农村人口往往具有较高的自主学习相关搜索强度。此外，技术的采用似乎并没有给在线课堂相关的搜索强度带来很大的增加，但由于学术注意力的增加，导致与自主学习相关的搜索强度降低。我们的研究为印尼政府在大流行期间制定更精确的政策以提高学习质量提供了证据。关键词 ： Covid - 19 影响 ， 教育不平等 ， 在线学习 JEL 分类 ： I24 ， O151 通讯作者。澳大利亚 - 印度尼西亚经济发展伙伴关系 （ PROSPERA ） 的经济学家。电子邮件 ： snursamsu @ gmail. com2 哥廷根大学经济科学学院博士研究员。电子邮件 ： wisnu _ harto @ yahoo. com3 Presisi Indonesia. 电子邮件: anissarahmasukardi @ gmail. com这项研究是东盟和东亚经济研究所 (ERIA) “新冠肺炎和区域经济一体化研究 ” 项目的一部分。作者对博士深表感谢来自 ERIA 的 Rashesh Shrestha 和博士来自波士顿大学的 Adrew Bacher - Hics 为他们的宝贵投入。本文表达的观点仅是作者的观点，并不代表作者所属机构的观点。所有错误都属于作者。 21.Introduction作为对 COVID - 19 大流行危机的回应，印度尼西亚教育部门被迫采用远程学习，以减少感染的可能性并适应疏远协议。然而，许多人质疑其有效性 （ Esposito 和 Pricipi，2020 年 ； 岩田，土井和宫古史，2020 年 ），因为人们越来越担心低收入学生和欠发达地区没有为前所未有的学习方式转变做好充分准备。首先，地区之间数字鸿沟的突出问题可能会阻碍远程学习的有效性，因为有些人缺乏足够的互联网接入。其次，低收入学生将更加不利，因为他们无法进入好学校，也缺乏笔记本电脑和智能手机等技术工具来访问教学模块。此外，大流行带来的经济冲击导致学习成果的丧失。这些担忧导致印尼政府计划在教室容量有限的情况下重新采用物理教室，这导致了第三个担忧 ： 学校是否有足够的能力根据新政策做好准备 ？ 由于政府仍在寻找解决这些问题的最合适的方法 ，重要的是要更好地了解社会经济差异对学习效果的影响，包括远程学习和有限能力的课堂教学。本文试图阐明印度尼西亚 COVID - 19 大流行期间社会经济差距对学习效果的影响。本文将进行两个主要分析 ： 1 ） 我们旨在提供学校 ICT 和其他物理基础设施方面的描述性信息 ； 2 ） 通过社会经济特征和技术采用，对搜索强度进行一系列事件研究估计和差异差异方法，作为在线学习参与的代理。我们广泛的学校数据库使这些分析成为可能，该数据库捕获了印度尼西亚所有学校的信息。我们通过网络抓取教育和文化主数据库 / Dapodi 来构建数据库。我们还应用 Google 趋势的搜索强度，从相关关键词中获取在线学习参与度。我们最初为在线课堂和自学相关活动确定了与在线学习有关的最相关的关键字。在。 3此外 ， 我们利用印度尼西亚社会经济调查 （ Susenas ） 来研究该地区的家庭特征。据我们所知 ， 仍然只有有限数量的研究利用学校数据库 ， 印度尼西亚没有利用 Google 趋势上的搜索强度来评估学习参与度。自 20204 年 3 月 16 日以来，印度尼西亚已授权采用远程学习方案，以减轻 COVID - 19 在印度尼西亚的传播。然而，这项规定对缺乏数字基础设施和新教学方法培训的地区的学校提出了挑战。教育部报告说，在亚齐，巴布亚，努沙登加拉 Timr 和 Baga Belitg 等地区，采用远程学习的各级教育学校的比例仍低于 60 ％ 。过渡到新常态时期，教育部已允许位于低感染地区的几所学校恢复当面上课，尽管这一政策的灵活性仍然适用。 6 然而，学校的开放取决于地方政府的法规，这些法规随着时间的推移而不断变化，因为 COVID - 19 的情况也因地区而异。尽管教育部在此期间努力设计紧急课程，以帮助教师、学生和家长进行远程和面对面学习，但已经不同的学校基础设施和学生的社会经济背景可能对学习效果和教育结果产生潜在的严重影响。2. 文献综述印度尼西亚的社会经济不平等和教育成果反映在该国的地区差异上 ， 尤其是东部和西部之间的差异 （ Azzizah ， 2015 ） 。爪哇以外的几个地区受到基础设施和数字接入不足的困扰 ， 这进一步加剧了社会经济4 本条例是强制性的 ， 应在所有印度尼西亚学校普遍适用。 https: / / www. bb c. com / indonesia / indonesia - 51769074 。5 http: / / sekolah. data. kemdikbud. go. id / kesiapanbelajar / pbm6 https: / / www. cnb cindonesia. com / news / 20200906080949 - 4 - 184675 / mas - nadiem - kapan - sekolah - bisa - masuk - lagi - ya 4差距，因此，在学习成果中造成更大的损失。例如，2019 年 3 月印尼社会经济调查 （ Sseas ） 的最新信息显示，尽管近 90 ％ 的印尼家庭可以使用手机，但只有 65 ％ 的人可以使用互联网。此外，宽带互联网接入覆盖率仍然很低，特别是在农村地区和印度尼西亚东部地区。而像爪哇这样的地区有 48.26% 的人口连接到互联网，只有 24% 的巴布亚总人口可以使用这种基础设施。人们普遍认为，教师的身体存在在学校中起着重要作用 （ Sryadarma 等人。， 2006 ； Dflo 和 Haa，2005) 。此外，在危机时期，发现学生入学率显着下降，从而伤害了年幼的孩子 （ Thomas 等人。， 2004 年 ； 安德拉比，丹尼尔斯和达斯，2021 年) 。然而，教育研究领域的一些研究也发现，远程学习在教育质量和社会满意度方面都与物理教学产生相同的结果 （ Tamim 等人。， 2011 ； 金、权和赵，2011) 。然而，以前的研究无法捕捉到当前的 COVID - 19 大流行危机，因为它们无法解释教学方法前所未有转变的影响，这场危机不仅是金融危机，也是健康危机。对于美国 （ US ） 的情况，Khfeld 等人。（ 2020 年 ） 预计，由于 COVID - 19，远程学习期间阅读技能和数学技能的学习损失。此外，随着低收入学生接受更大和更持久的学习损失，社会经济差距被发现会加剧教育成果 （ Chetty 等人。， 2020 ； 汉密尔顿等人。， 2020 ； Acejo 等人。， 2020 年 ） 。学习损失的大多数原因都归因于低收入学生经历的更大的经济衰退，这与低收入家庭的教育支出大幅减少并在经济冲击的情况下被替代为其他费用的事实一致 （ Baerjee 和 Dflo，2007 ； Das 等。， 2013) 。7 Susenas ， 2019 年 3 月。 5在印度尼西亚的大流行期间，关于学习效果的文献仍然有限。最相关的文献来自 Alifia 等人。(2020)，他进行了电话调查，以捕捉印度尼西亚的远程学习体验。他们发现，不仅缺乏数字访问已成为障碍，而且缺乏学习设施和家长支持也是造成这一问题的原因。缺乏支持也与社会经济地位密切相关。然而，关于评估社会经济地位和远程学习的文献仍然不存在。美国最近的一项研究强调了社会经济差异和数字技术鸿沟如何使用搜索强度数据 （ Bacer - Hics，Goodma 和 Mlher，2021 ） 进一步扩大了在这场大流行期间学习效果的差距。我们主要采用本文的研究方法。我们可以使用的其他可行的替代方案是社交媒体和互联网搜索趋势的使用，这些在过去的文献中已经被利用，例如 Choi 和 Varia （ 2012 ），他们使用谷歌搜索趋势预测未来的消费者行为。对于印度尼西亚，大多数现有文献都使用这种方法来观察情绪效应。例如，UN Global Plse （ 2014 ） 使用社交媒体对话作为对取消燃料补贴和食品价格冲击的情感信息池。虽然社交媒体趋势可以为我们提供更细粒度的观察，但我们发现社交媒体搜索有太多的噪音，因为它们在很大程度上捕获了营销嗡嗡声、政治问题和其他与公司和其他利益相关者相关的问题，从而为我们提供了不精确的指标。因此，我们坚持将 Google 搜索趋势作为在线学习参与的代理。3. 数据和方法3.1. 数据说明The Indonesian school database was obtained through a web - scrapping method from various websites. We gathered the data from the Education and Culture Main Database (Data Pokok Pendidikan - Kebudayaan / Dapododik) by the Indonia Ministry of Education and C 6（ http: / / dapodik. data. kemdikbud. go. id / ） 。该数据库捕获了印度尼西亚所有学校的信息 ， 包括它们在乡村一级的位置 ， 教师和学生的数量 ， 教室的数量 ， 实验室 ， 卫生设施 ， 互联网接入和其他设施。根据构建的教育数据集，2019 年有 219, 746 所学校在印度尼西亚教育和文化部 （ MoEC ） 注册，不包括海外学校，有 44, 758, 220 名活跃学生。其中，68 ％ 是小学或同等学历 （ Seolah Dasar （ SD ） ），18 ％ 是初中 （ Seolah Meegah Pertama （ SMP ） ），而高中 （ Seolah Meegah Atas （ SMA ） 和 Seolah Meegah Kejra （ SMK ） 占所有教育水平的 13 ％ 。剩下的 1 ％ 被归类为残疾学生学校 （ Seolah Lar Biasa （ SLB ） ） 。数据组成详情见附录 1 表 A1.1 。我们的下一个重要数据是搜索强度指标。以前的文献表明，互联网搜索为学生提供了更广泛的信息访问，并影响他们的 ICT 和一般技能 （ Oyere，2020 ） 。为了构建此指标，我们利用 Google 趋势的数据来收集特定时间间隔内对特定关键字进行了多少次搜索的信息。我们选择了 10 个与大流行期间在线学习相关的潜在关键词，包括私人和国家管理的