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Enregistrement W4214822777 · doi:10.1007/978-3-030-83255-1_27

Using Quality Assurance Frameworks to Support an Institutional Culture of Academic Integrity at Canadian Universities

2022· book-chapter· en· W4214822777 sur OpenAlexafffundabout
Emma J. Thacker, Amanda McKenzie

Notice bibliographique

RevueEthics and integrity in educational contexts · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic integrity and plagiarism
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Guelph
Mots-clésQuality assuranceAcademic integrityHigher educationCurriculumQuality (philosophy)Political scienceMedical educationPublic relationsEngineering ethicsBusinessMedicineEngineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In Canada, there is a national academic quality assurance framework—the Canadian Degree Qualifications Framework (CDQF) that guides quality assurance standards within universities across the provinces and territories. These standards exist to support the quality and consistency of postsecondary academic programming in Canada, and provide mechanisms for quality enhancement. The CDQF is supported by further quality assurance mechanisms at the provincial level. While the CDQF includes the notion of academic integrity as a learning outcome requirement, the implementation and review of this quality indicator across the sector is nebulous. The ongoing support for a culture of academic integrity requires a holistic approach, which includes the alignment of various policies and processes. It also involves the inclusion of academic integrity best practices into quality assurance processes, such as curriculum development and program review. In this chapter we discuss several quality assurance tools used in Canadian universities, with a focus on Ontario institutions, and discuss opportunities to leverage them to support academic integrity. The CDQF and provincial/territorial quality assurance frameworks should be better utilized for a holistic response to academic misconduct, to strengthen teaching and learning, and develop a culture of integrity in higher education. Opportunities within cyclical program review, curriculum mapping and educational development are discussed to highlight opportunities for academic integrity specialists, quality assurance staff, faculty, and policy makers to raise academic integrity awareness and weave best practices across an institution. Implications for the community college sector are also included. Recommendations can be applied to postsecondary institutions across Canada and integrated with quality assurance practices promoted by the Quality Assurance Agency (QAA) and others academic integrity advocates around the world.

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)0,106
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,142
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,829

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1060,142
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0320,024
Communication savante0,0330,009
Science ouverte0,0070,019
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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