EFL Female Students’ Perceptions towards Cheating in Distance Learning Programmes
Notice bibliographique
Résumé
Distance education is becoming more demanding at universities all around the world in general and in the Kingdom of Saudi Arabia (KSA) in particular, than ever before. This study aimed at highlighting the students’ perceptions of cheating on distance learning at King Abdulaziz University (KAU). The study will further explore the ways they use to cheat, causes for cheating, and some solutions to minimize cheating. This study was conducted at the end of the second semester in 2019. Data was collected from 57 female distance learning students who graduated from the English Language Department (ELD) at KAU. A mixed-methods research design was adopted in this study via a custom designed, fifteen closed ended and one, open ended item questionnaire. The quantitative section was analysed by frequency and percentages and the open-ended questions were analysed thematically. The results indicated that the majority of female students cheated by helping each other, obtain the correct answers from another student or send the correct responses to all their classmates. Another way which some students admitted they used was using electronic websites to copy and paste the answers in the test’s screen. The study further concluded that reasons for cheating in distance learning programs were due to technical problems, frequent absence of virtual classes, and wanting grades, not necessarily knowledge. Recommendations for the possible solutions to eliminate cheating, the participants recommended increasing the students’ awareness of cheating policy and finding solutions to technological issues.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».