Notice bibliographique
Résumé
While the text-matching tool, Turnitin®, has traditionally been used to deter and detect plagiarism, more recently, instructors have started to use this tool for formative self-assessment. To describe Turnitin®’s use in practice and to explore perceptions of this tool, we surveyed 940 students, teaching assistants, and instructors at a Canadian university. Our findings indicate that Turnitin® was more commonly used for plagiarism detection than for formative self-assessment. The majority of respondents had positive views of Turnitin®, and 70% of students stated that they had no concerns about using this tool. Despite these positive findings, content analysis of open-ended responses indicate that students experience increased anxiety of being falsely accused of plagiarism and have concerns about their work being stored in the Turnitin® database. Our findings lead us to conclude that there is a need for more information and improved communication about Turnitin® for all three groups. Bien que l’outil Turnitin® de mise en correspondance de texte ait été traditionnellement utilisé pour prévenir et détecter le plagiat, plus récemment, les instructeurs ont commencé à utiliser cet outil pour l’auto-évaluation formative. Afin de décrire l’emploi de Turnitin® dans la pratique et d’explorer les perceptions de cet outil, nous avons réalisé une enquête par sondage d’opinion auprès de 940 étudiants, assistants pédagogiques et instructeurs d’une université canadienne. Nos résultats indiquent que l’outil Turnitin® est davantage utilisé pour détecter le plagiat que pour l’auto-évaluation formative. La majorité des répondants avaient une opinion positive concernant Turnitit® et 70 % des étudiants ont déclaré qu’ils n’avaient aucune inquiétude concernant l’emploi de cet outil. Malgré ces résultats positifs, l’analyse du contenu des réponses aux questions ouvertes indique que les étudiants avaient peur d’être accusés à tort de plagiat et étaient inquiets que leurs travaux soient sauvegardés dans la base de données de Turnitin®. Nos résultats nous conduisent à conclure que pour ces trois groupes, il faudrait avoir davantage d’information et améliorer la communication concernant Turnitin®.
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.
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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».