Plagiarism Curricula May Reduce Need for Punitive Plagiarism Education
Notice bibliographique
Résumé
Objective – To describe the development and implementation of two courses designed to help university students avoid plagiarism. 
 
 Design – Quantitative and qualitative analysis.
 
 Setting – A university in the United Kingdom.
 
 Subjects – An unknown number of university students who took a Plagiarism Awareness Program (PAP) course between 2008 and 2011, and approximately 3,000 university students enrolled in a Plagiarism Avoidance for New Students (PANS) course delivered via a virtual learning environment (VLE) between October and December 2012. The authors attempted to collect rates of continued plagiarism among students who had taken plagiarism education courses. The authors also surveyed 702 university students about plagiarism in 2011.
 
 Methods – Data collected from PAP participants informed revision of the authors’ approach to plagiarism education and led to development of the second course, PANS. At the end of the course, students completed a test of their knowledge about plagiarism. Authors compared scores from students who took a course supervised by a librarian to the scores from students who took the course independently.
 
 Main Results – Students reported that many aspects of citation and attribution are challenging (p. 149). The authors discovered that 93% of students who completed the PANS course facilitated by a librarian in-person passed the final exam with a grade of 70% or higher, while 85% of students who took the same course independently, without a librarian instructor, in an online VLE scored 70% or higher (p. 155). The authors report that referrals of students who plagiarized declined significantly (p-value < 0.001) since the implementation of a plagiarism avoidance curriculum.
 
 Conclusion – As reported by the authors, first-year university students require more extensive education about plagiarism avoidance. A university plagiarism avoidance program instructed by librarians reduces the total number of students caught plagiarizing and mitigates the need for punitive plagiarism education programs. In discussing the challenges and implementation of plagiarism awareness curricula, the authors contribute to the dialogue about effective approaches to addressing this critical issue in higher education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Intégrité de la recherche Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | Intégrité de la recherche Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | low |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,156 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».