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Enregistrement W2268329921 · doi:10.15388/infedu.2014.10

Collaboration, Collusion and Plagiarism in Computer Science Coursework

2014· article· en· W2268329921 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInformatics in Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic integrity and plagiarism
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésCourseworkCollusionContext (archaeology)Academic dishonestyComputer scienceMathematics educationEngineering ethicsCheatingPsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present an overview of the nature of academic dishonesty with respect to computer science coursework. We discuss the efficacy of various policies for collaboration with regard to student education, and we consider a number of strategies for mitigating dishonest behaviour on computer science coursework by addressing some common causes. Computer science coursework is somewhat unique, in that there often exist ideal solutions for problems, and work may be shared and copied with very little effort. We discuss the idiosyncratic nature of how collaboration, collusion and plagiarism are defined and perceived by students, instructors and administration. After considering some of the common reasons for dishonest behaviour among students, we look at some methods that have been suggested for mitigating them. Finally, we propose several ideas for improving computer science courses in this context. We suggest emphasizing the intended learning outcomes of each assignment, providing tutorial sessions to facilitate acceptable collaboration, delivering quizzes related to assignment content after each assignment is submitted, and clarifying the boundary between collaboration and collusion in the context of each course. While this discussion is directed at the computer science community, much may apply to other disciplines as well, particularly those with a similar nature such as engineering, other sciences, or mathematics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaIntégrité de la recherche
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
gptIntégrité de la recherche
Domaine: non disponible · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle