Statistici DigCompEdu

Segment A
5399 resp.
Segment B
5399 resp.
+
Adaugă segment
Toți respondenții

56.6%

5399 resp.
Toți respondenții

56.6%

5399 resp.
Scor mediu pe competențe
Toți respondenții Toți respondenții
Comparație pe arii de competență
Diferențe detaliate pe competențe
Competență A: Toți respondenții B: Toți respondenții
Aria 1 – Implicare profesională 63.9% 63.9%
1.1. Comunicare organizațională 61.5% 61.5%
1.2. Colaborare profesională 59.8% 59.8%
1.3. Practici reflexive 65.1% 65.1%
1.4. Dezvoltare profesională continuă folosind tehnologii digitale 69.3% 69.3%
Aria 2 – Resurse digitale 56% 56%
2.1. Selectarea resurselor digitale 62.8% 62.8%
2.2. Crearea și modificarea resurselor digitale 58.1% 58.1%
2.3. Gestionarea, protejarea și partajarea resurselor digitale 47.1% 47.1%
Aria 3 – Predare și învățare 53.9% 53.9%
3.1. Predare 58.8% 58.8%
3.2. Consiliere 56.8% 56.8%
3.3 Învăţare prin colaborare 50.1% 50.1%
3.4. Învăţare autoreglată 50% 50%
Aria 4 – Evaluarea 54% 54%
4.1. Strategii de evaluare 55% 55%
4.2. Analiza dovezilor 52.2% 52.2%
4.3. Feedback și planificare 54.8% 54.8%
Aria 5 – Implicarea activă a elevilor 57% 57%
5.1. Accesibilitate și incluziune 56.9% 56.9%
5.2. Diferenţiere și personalizare 58.3% 58.3%
5.3. Implicarea activă 55.7% 55.7%
Aria 6 – Facilitarea competențelor digitale 54.6% 54.6%
6.1. Informare și alfabetizare media 54.8% 54.8%
6.2. Comunicare digitală și colaborare 57.1% 57.1%
6.3. Crearea de conţinut digital 51.7% 51.7%
6.4. Utilizarea responsabilă 51.9% 51.9%
6.5. Rezolvarea problemelor digitale 57.6% 57.6%
Despre metodologie

Datele sunt colectate prin instrumentul DigCompEdu.net — bazat pe instrumentul DigCompEdu CheckIn (22 itemi), dezvoltat conform cadrului european DigCompEdu al Comisiei Europene (JRC), publicat de Redecker (2017) și validat științific de Ghomi & Redecker (2019).

Scorul e calculat ca medie aritmetică pe scala 1–6, mapată procentual și apoi la nivelurile DigCompEdu A1–C2 (A1 ≤16.7%, A2 ≤33.3%, B1 ≤50%, B2 ≤66.7%, C1 ≤83.3%, C2 >83.3%).

Notă: instrumentul este optimizat pentru a discrimina nivelurile A1–B2. Distincțiile la C1–C2 sunt explicit măsurate doar în Ariile 1 și 2; în celelalte arii, scorurile peste 83% sunt estimate. Toate datele sunt autoevaluări — literatura arată că profesorii tind să-și supraestimeze competența inițial și devin mai realiști la completări repetate (FBK/IRVAPP, 2023).