Zu Chancen und Herausforderungen digitaler Medien befragt, äußerten sich die Lehrpersonen positiv zu neuen Möglichkeiten wie Lern-Apps, Vertonung von PowerPoint-Präsentationen und vermehrter Nutzung von Internetseiten. Aufgefallen sind den Lehrpersonen einerseits die großen Unterschiede bezüglich Medienkompetenz. Andererseits konnten sie auch beobachten, dass sich durch den Einsatz digitaler Lehrmittel die Kluft zwischen leistungsstarken und leistungsschwächeren Lernenden vergrößerte. So bedienten einige Lernenden die Software intuitiv, während andere bereits mit dem Notebook und dem Verfassen von E-Mails Schwierigkeiten hatten. Deshalb muss die Medienkompetenz der Lernenden von der Berufsfachschule so gefördert werden, dass alle vom Einsatz digitaler Medien profitieren können. Die Auswirkung digitaler Medien auf die Leistungsheterogenität an Berufsfachschulen bedarf weiterer Untersuchungen.

Die Frage, welche Schülergruppen vom Einsatz digitaler Medien am stärksten profitieren, lässt sich pauschal nicht mit gruppenspezifischen Merkmalen beantworten. Unterschiede im Bereich individueller Wirkungen, insbesondere beim Lernerfolg, lassen sich allerdings durch einzelne Faktoren aufklären (vgl. z. B. Weidenmann 1993; Büchter et al. 2003; Conradty 2011). Den bedeutendsten Faktor für die Vorhersage von Lernerfolg (sogenannter Prädiktor) stellt das thematische und medienbezogene Vorwissen dar. Dies bedeutet, dass Schülerinnen und Schüler, die bereits über ein stärkeres Vorwissen verfügen, von digitalen Medienangeboten auch am stärksten profitieren können. Dies liegt im Wesentlichen daran, dass neue Wissensbestände auf breiteres Vorwissen treffen und damit besser angedockt und verankert werden können. Vorwissen als stärkster Prädiktor für Lernerfolg gilt im Übrigen generell, d. h. nicht nur in Bezug auf Lernerfolg im Zusammenhang mit digitalen Medien.

Another important question is whether the use of laptops by diverse learners helps bridge the achievement gaps among student groups. The positive impact of school technological programs on disadvantaged students was identified in a number of studies (see, e.g., Warschauer et al. 2014). However, these positive goals for at-risk learners are not achieved in all programs. For example, a study in the USA explores the impact of one-to-one computing on student achievement in Ohio high schools as measured by performance on the Ohio Graduation Test (Williams and Larwin 2016). The sample included 24 treatment schools that were individually paired with a similar control school. Overall, examining the full sample, student performance and content-specific achievement in math, reading, science, social studies, and writing were not significantly affected by the introduction of the one-to-one program. However, when broken down into demographic groups, the results show that Black students in the treatment group performed lower than their peers in control groups.