Changing “Hearts” and Minds: Pedagogical and Institutional Practices to Foster Academic Integrity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This chapter shares findings of and recommendations from a three-year initiative at the University of British Columbia to develop and assess enhanced and explicit instruction in academic integrity in first-year writing courses, an enterprise that now involves 42 faculty members teaching up to 5000 students each year. This project began from the appreciation that, as an institution, we needed to close the gap between our expectations of academic integrity and students’ understanding of those expectations, and to make explicit what is often treated as assumed understanding. This approach was intended to help students develop more robust knowledge and appreciation for academic integrity as a core element of the academic community to which they now belong. Drawing on the qualitative and quantitative data we gathered from students and faculty, including surveys, focus groups, misconduct reports, and interviews, I illustrate how what I call “pedagogies of integrity” have led to improved uptake by students (and instructors) of academic integrity as both theory and practice, resulting in a change in the number as well as type of academic misconduct cases, and have led to significant insights about the place of academic integrity in larger conversations about student belonging, wellness, and access. I share not only how the instructors in this project changed the conversation in their own courses, but also how these discussions are resonating across disciplines and faculties of our campus and beyond. Finally, I outline recommendations for next steps in policy and practice that these findings suggest.
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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 | 0,043 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,039 | 0,050 |
| Communication savante | 0,020 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».