Development of Examination Behaviour Inventory: An Integrity Measure for Prevention of Cheating in School Exams
Notice bibliographique
Résumé
Cheating in examinations is an educational menace that has threatened the very essence of schooling in most countriesof the world. Therefore, it has become imperative for researchers in education to seek alternative strategies for curbingit in order to restore the dignity of school examinations as an instrument for assessing actual educational attainment bystudents. This research study addresses this challenge by developing an inventory that could be used to measure theexamination behaviour of prospective candidates for school certificate examinations. The rationale for developing theinstrument is based on providing a tool for identifying students who have positive tendencies towards engaging incheating behaviour during school examinations. The initial sample used for the validation of the ExaminationBehaviour Inventory was 2000 candidates enrolled for the 2013 Senior School Certificate Examinations in Nigeriawhile the standardization of the instrument involved 4000 candidates. Cronbach Alpha index of the instrument is .843and Factor Analysis delineated 12 principal component factors. Other psychometric properties of the inventory and thedetailed processes involved in the construction, validation and standardization of this valuable educational instrumentis reported. The instrument is recommended to School Counsellors, Psychologists, Teachers, Administrators and otherstakeholders in education who are interested in the identification of prospective candidates who have a tendency toengage in cheating during examinations so as to apply proactive reformation on them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».