El trabajo es el resultado de un análisis de impacto que combina un cuestionario específicamente enviado a escuelas donde se les preguntaba, entre otras cosas, la fecha de prohibición del uso de teléfonos móviles en la escuela secundaria.
Luego se combinan los datos de ese cuestionario con información administrativa de las escuelas, estudiantes y sus familias. Se incluyen características socioeconómicas y resultados de pruebas (GPA).
El trabajo encuentra que desde la prohibición del uso de teléfonos en la escuela secundaria, disminuyen las consultas de mujeres adolescentes sobre salud mental al médico general y a especialistas (no encuentra ese resultado para varones).
También encuentra que el rendimiento escolar medido por GPA mejora, no en mucho, y sobre todo en matemática.
Un tercer resultado es que el acoso (bullying) disminuye.
Los efectos son heterogéneos, con impactos mayores en estudiantes de contextos socioeconómicos desfavorables.
Es muy reciente como para que hayan resultados de largo plazo, o persistencia que se traslade a la vida adulta.
Nota
Puede haber un problema de causalidad inversa: ahora que tenemos teléfonos celulares, se ha diseminado información sobre salud mental, ha aumentado la concientización
Principales ideas
replicabilidad del método
potencial problema de causalidad inversa
Reflexión
cambio de tendencia sobre concientización de salud mental: tal vez los teléfonos han ayudado a quitar el estigma a hablar / reconocer problemas de salud mental, y eso es lo que hace que haya aumentado. Es decir, no sería que los teléfonos causan problemas de salud mental, sino que los teléfonos han ayudado a quitar el estigma al problema de salud mental (que ya existía).
Metodología
Variables utilizadas
Características de los estudiantes
GPA promedio
Porcentaje que asiste a un itinerario académico de escuela secundaria
Compartir tener consulta de salud mental especialista
Compartir tener consulta de salud mental médico de cabecera
Número medio de consultas de salud mental especialista
Número medio de consultas de salud mental médico de cabecera
Bullying
Características de la escuela y del profesorado
Número de estudiantes
Proporción de nacidos en el extranjero
Proporción de estudiantes mujeres
Padres con educación promedio
Padres con ingresos promedio
Participación con padres casados
Proporción de padres nacidos en el extranjero
Experiencia promedio profesores
Proporción docentes mujeres
Proporción docente con título de docente
Experiencia promedio principal
Modelo
Cada columna representa un modelo de probabilidad lineal separado de la probabilidad de implementación de una prohibición de teléfonos inteligentes en un período determinado en relación con diversas características de estudiantes, escuelas y maestros o cambios en varios estudiantes, escuelas y maestros características.
Cantidad de observaciones: 429
Replicabilidad potencial, si es un experimento
Más detalles
Abstract
La forma en que el uso de teléfonos inteligentes afecta el bienestar y el aprendizaje de niñas, niños y adolescentes es una preocupación para las escuelas, los padres y los formuladores de políticas. Combinando datos administrativos detallados con datos de encuestas sobre las políticas de teléfonos inteligentes de las escuelas secundarias, junto con un diseño de estudio de eventos, muestro que la prohibición de los teléfonos inteligentes disminuye significativamente la demanda de atención médica para síntomas y enfermedades psicológicas entre las niñas. Disminuye el acoso post-prohibición entre ambos sexos. Además, el GPA de las niñas mejora y aumenta su probabilidad de asistir a una carrera académica en la escuela secundaria. Estos efectos son mayores para las niñas de entornos socioeconómicos bajos. Por lo tanto, prohibir los teléfonos inteligentes en las escuelas podría ser una herramienta política de bajo costo para mejorar los resultados estudiantiles.
Análisis automático
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[1] "The increased performance in mathematics among girls is important, since test scores influence the choice of the program at high school track, and subsequently can influence the type of program enrollment at university (Buser et al., 2014; Ceci et al., 2009), and ultimately affect gender differences in earnings as women often shy away from STEM fields with higher earnings (Blau and Kahn, 2000; Joensen and Nielsen, 2009)."
[2] "45 Table 2: The Effect of School, Student and Teacher Characteristics on the Timing of Smart- phone Bans Changes in characteristics 2008 baseline characteristics between 2008 and 2010 Year Implementing Year Implementing Mean 2008 implemented before 2016 implemented before 2016 (1) (2) (3) (4) (5) Student characteristics Average GPA 39.60 0.060 0.011 -9.224 0.767 (0.230) (0.040) (7.785) (1.229) Share attending an academic high school track 0.59 1.095 -0.720 -0.456 0.157 (4.388) (0.757) (1.832) (0.361) Share having a mental health consultation specialist 0.04 6.452 2.119 -0.068 -0.006 (15.040) (2.270) (0.278) (0.049) Share having a mental health consultation GP 0.10 -1.821 -0.085 0.180 -0.001 (13.814) (1.947) (0.642) (0.128) Average number of mental health consultations specialist 0.84 0.162 -0.062 -0.011* 0.002 (0.364) (0.058) (0.006) (0.001) Average number of mental health consultations GP 0.44 -0.919 0.069 -0.055 0.002 (2.458) (0.264) (0.151) (0.028) Bullying 1.44 1.875 -0.220 -1.599 0.064 (1.517) (0.249) (2.004) (0.363) School and teacher characteristics Number of students 68.19 0.006 -0.001 0.335 0.041 (0.010) (0.002) (1.159) (0.205) Share foreign born 0.05 -4.257 0.713 -0.682 -0.027 (11.264) (1.795) (0.612) (0.088) Share female students 0.49 1.577 0.015 0.372 -0.038 (4.063) (0.640) (1.029) (0.169) Average education parents 12.20 -0.601 0.129 -1.951 1.646 (0.899) (0.150) (10.666) (1.794) Average income parents 388.37 0.001 -0.000 0.425 -0.213 (0.006) (0.001) (1.960) (0.447) Share with married parents 0.56 1.782 -0.069 -2.084 0.298 (3.809) (0.650) (1.590) (0.309) Share foreign born parents 0.05 -5.420 0.271 0.654 0.007 (7.482) (1.236) (0.406) (0.072) Average experience teachers 19.84 -0.056 0.013 0.282 0.027 (0.079) (0.015) (1.981) (0.383) Share female teachers 0.64 0.858 -0.241 -1.735 0.484 (2.025) (0.413) (3.003) (0.414) Share teacher with a teaching degree 0.52 -1.445 0.288 -1.509 -0.265 (3.388) (0.561) (2.907) (0.414) Average experience principal 25.59 0.002 0.004 0.044 0.015 (0.052) (0.007) (0.149) (0.020) City 0.13 4.933** -0.334 (2.279) (0.368) R2 0.734 0.626 0.749 0.628 Observations 429 429 429 429 429 Notes: Each column represents a separate linear probability model of the likelihood of the implementation of a smartphone ban in a given period in relation to various student, school and teacher characteristics or changes in various student, school and teacher characteristics."
[3] "2 This paper contributes to the debate about the consequences of new technology such as smartphones on students’ mental health, their educational outcomes, and the incidence of bullying, by studying the effects of banning smartphones from Norwegian middle schools."
[4] "60 Figure A16: Event-Study Figures for Compositional Changes at the School Level .1 15 4 10 .05 Test score 5th grade 2 Number of pupils 5 Sex ratio 0 0 0 −5 −2 −10 −.05 −4 −3 −2 −1 0 1 2 3 4 −4 −3 −2 −1 0 1 2 3 4 −4 −3 −2 −1 0 1 2 3 4 Time since ban Time since ban Time since ban (a) Number of pupils (b) Sex ratio pupils (c) Previous achievement .04 .3 .05 Share pupils with foreign parents .2 Mean education parents .02 0 Log income .1 −.05 0 0 −.1 −.02 −.1 −4 −3 −2 −1 0 1 2 3 4 −4 −3 −2 −1 0 1 2 3 4 −4 −3 −2 −1 0 1 2 3 4 Time since ban Time since ban Time since ban (d) Parents average education (e) Parents average income (f) Share foreign born parents .04 .02 4 Share teacher with teaching degree Average experience principal .02 0 2 Sex ratio teachers −.02 0 0 −.04 −.02 −2 −.06 −.04 −4 −4 −3 −2 −1 0 1 2 3 4 −4 −3 −2 −1 0 1 2 3 4 −4 −3 −2 −1 0 1 2 3 4 Time since ban Time since ban Time since ban (g) Share with teaching degrees (h) Sex ratio teachers (i) Average experience principal Notes: Estimated impact on various student, teacher, and socioeconomic characteristics of parents to students, conditional on school and year fixed effects."
[5] "Although this paper shows robust evidence of the impact of smartphone bans on student outcomes, because the policy is quite recent, I cannot yet analyze students’ likelihood of completing high school, nor follow their outcomes in terms of adult health, higher education, or labor market returns."
[6] "6 Robustness Checks The results presented in Section 5 imply that girls being exposed to a smartphone ban, since their start of middle school, experienced a significant reduction in their number of consul- tations at both specialist and GP care for psychological causes and symptoms, improved their GPA, average grades set by their teacher and their test scores in externally corrected 13 The last year in the education registry is 2018."
[7] "7 Heterogeneity A large literature suggests that family background and school environment characteristics are important traits for both adolescents mental health and student achievement (Björklund and Salvanes, 2011; Reiss, 2013)."
Nota
Este artículo contribuye al debate sobre las consecuencias de las nuevas tecnologías como los teléfonos inteligentes en la salud mental de los estudiantes.
El mayor rendimiento en matemáticas entre las niñas es importante, ya que los puntajes de las pruebas influyen en la elección del programa en la escuela secundaria y, posteriormente, pueden influir en el tipo de inscripción al programa en la universidad (Buser et al., 2014; Ceci et al. ., 2009), y en última instancia afectan las diferencias de género en los ingresos, ya que las mujeres a menudo evitan los campos STEM con mayores ingresos (Blau y Kahn, 2000; Joensen y Nielsen, 2009).
Aunque este documento muestra evidencia sólida del impacto de las prohibiciones de teléfonos inteligentes en los resultados de los estudiantes. Debido a que la política es bastante reciente, todavía no es posible analizar la probabilidad de que los estudiantes completen la escuela secundaria, ni seguir sus resultados en términos de salud adulta.
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