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Enregistrement W3177938779 · doi:10.3389/feduc.2021.639814

Academic Integrity in Online Assessment: A Research Review

2021· review· en· W3177938779 sur OpenAlexafffund
Olivia Leslie Holden, Meghan E. Norris, Valerie A. Kuhlmeier

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Education · 2021
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic integrity and plagiarism
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaQueen's University
Mots-clésAcademic integrityAcademic dishonestyEngineering ethicsSuiteProcess (computing)CurriculumFoundation (evidence)CheatingComputer sciencePsychologyMedical educationKnowledge managementPedagogyEngineeringPolitical scienceMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides a review of current research on academic integrity in higher education, with a focus on its application to assessment practices in online courses. Understanding the types and causes of academic dishonesty can inform the suite of methods that might be used to most effectively promote academic integrity. Thus, the paper first addresses the question of why students engage in academically dishonest behaviours. Then, a review of current methods to reduce academically dishonest behaviours is presented. Acknowledging the increasing use of online courses within the postsecondary curriculum, it is our hope that this review will aid instructors and administrators in their decision-making process regarding online evaluations and encourage future study that will form the foundation of evidence-based practices.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,198
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

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

En bref

Citations285
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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