Changing “Hearts” and Minds: Pedagogical and Institutional Practices to Foster Academic Integrity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 découle