Contract Cheating in Canada: National Policy Analysis Project Update and Results for 2021
Notice bibliographique
Résumé
Join us for an in-depth look at how contract cheating is addressed in Canadian higher education policies. In this session we share results synthesized from 80 publicly-funded universities and colleges across Canada, where English is the primary language of instruction. Our results show why Canada is lagging behind in terms of addressing contract cheating pro-actively through policy and procedures. We offer concrete recommendations for improving the ways that Canadian schools can address contract cheating and other breaches of academic integrity through policy and procedures. In this study, regional teams assembled to collect and analyze academic integrity policies from 80 publicly-funded universities and colleges across Canada where English is the primary language of instruction (Western Canadian universities, n = 24; Ontario universities, n = 21; Atlantic Canadian universities, n = 13; Ontario colleges, n = 22). Although the entire study is not yet complete, we now have full or preliminary results to share from 9 Canadian provinces (BC, AB, SK, MB, ON, NB, NS, PE, and NL). In this session we offer the most comprehensive synthesis of the project to date. In our presentation we provide an overview of the project as a whole, show how we have conducted the study (i.e., method), and present our findings at both a regional and national level. Based on our findings, we offer evidence-based recommendations for policy reform for academic integrity in Canadian higher education, concluding with a call to action for policy makers and administrators to take a stronger stance against contract cheating. For more information on this project visit https://osf.io/n9kwt/.
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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 | 0,049 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,014 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».