Interinstitutional perspectives on contract cheating: a qualitative narrative exploration from Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper explores contract cheating from the perspectives of researchers at three post-secondary institutions in Alberta, Canada, describing their efforts to develop and advance awareness of, interventions against, and responses to contract cheating at their respective institutions. Contract cheating is when a third party produces or completes academic work for a student, and the student then presents the work as their own. The student might have personal connections to the third party, or the student might pay a fee and outsource the academic work to the third party. All three institutions are experiencing an increase in the incidence of contract cheating, which is consistent with trends at colleges and universities across Canada and the world. Contract cheating is not a new phenomenon, but it is a growing one, due in part to students having access to thousands of online companies offering to help them with their academic work. This paper examines personal narratives from four researchers and identifies five key themes: types of contract cheating, students, awareness, evidence and policy implications, and educational development.
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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 | 0,021 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,053 | 0,042 |
| Communication savante | 0,017 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».