Evidence Summary: The Launch of a Joint Library/Writing Centre Online Course on Academic Integrity
Notice bibliographique
Résumé
Objective – To outline the collaborative development of an online course addressing academic integrity by a university’s library system and writing centre. Design – Case study. Setting – A public research university in the Midwestern United States. Subjects – 1650 students who completed the online module. Methods – Oakland University (OU) Libraries and the Writing Centre began to collaborate on the development of a new online course on academic integrity in 2011. It was felt that an existing online library tutorial on plagiarism no longer met the needs of students and faculty. The development of the course was informed by the Association of College and Research Libraries’ Information Literacy Competency Standards for Higher Education (2000) as well as a research study investigating students’ use of sources in their scholarly writing across several institutions. Moodle, the institution’s learning management system (LMS), was used to develop the learning object. Main Results – OU Libraries and the Writing Centre launched the six-part online course entitled “Using and Citing Sources” in January 2012. They developed modules around learning outcomes in five broad categories: defining academic integrity and plagiarism; the use of sources in academic writing; paraphrasing; quoting; and citation. The final module provided students with an opportunity to practise lessons learned in the first five modules. The use of the LMS to design and host the course limited the tutorial to registered students, but provided developers with access to additional course functionality without labour-intensive coding. It also allowed Writing Centre staff to access students’ performance data on the modules prior to their appointments. Improvements over the previous online tutorial included expanded content on academic ethics and referencing, more active learning elements, video content, and the opportunity for students to choose discipline-specific examples. In the first four months of its availability, 1650 students completed the course, with 3330 attempts overall. Conclusion – The diverse perspectives and expertise that individuals from OU Libraries and the Writing Center brought to their collaboration greatly informed the development of the course. The time and effort saved by using the university’s existing LMS to develop interactive content and the focus on providing students with opportunities for active learning within the course contributed to the project’s success.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,046 | 0,346 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».