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Enregistrement W3109694751 · doi:10.1007/s40979-020-00062-6

Exam cheating among Quebec’s preservice teachers: the influencing factors

2020· article· en· W3109694751 sur OpenAlexaffabout
Sylvie Fontaine, Éric Frénette, Marie-Hélène Hébert

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Educational Integrity · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic integrity and plagiarism
Établissements canadiensUniversité TÉLUQBibliothèque et Archives nationales du QuébecUniversité LavalUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCheatingLikert scalePsychologyContext (archaeology)Scale (ratio)Multilevel modelDescriptive statisticsSurvey researchPhenomenonMathematics educationSocial psychologyApplied psychologyMathematicsStatisticsDevelopmental psychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article presents the results of a research that aimed to examine the phenomenon of student cheating on exams in faculties of education in Quebec universities. A total of 573 preservice teachers completed an online survey in 2018. The questionnaire consisted of 28 questions with a Likert scale related to individual and contextual factors associated with the propensity to cheat on exams as well as two yes/no items on the arguments for cheating. Descriptive and hierarchical linear regression analyses highlighted the existence of cheating but also how three factors influenced the students’ propensity to cheat: influence of peers, methods of cheating, and institutional context.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants1,000
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,318 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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