How to Talk About Academic Integrity so Students Will Listen: Addressing Ethical Decision-Making Using Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The field of academic integrity in higher education has made significant gains in exploring the proliferation of integrity issues, the frequency of student misconduct behaviours, and in identifying strategies for embedding academic integrity education more broadly into the curriculum. Regardless of calls for institution-wide approaches which focus on preventing academic misconduct, those of us engaged in the field can attest that there will always be a need to address academic misconduct behaviours and support the development of those students who engage in them. As student affairs practitioners in a Canadian post-secondary institution, we present our approach to creating meaningful teaching and learning experiences that enable students with misconduct violations to critically explore potential misconduct situations and practice the skills needed to make alternative decisions. Utilising existing work that frames academic integrity as ‘standards of practice’, this chapter demonstrates our application of key themes from the academic integrity literature within our teaching and learning practice. Recognizing that mandated academic integrity education can be a challenging learning experience, we discuss our approach to engaging these students in analyzing the common situational factors that post-secondary students face that pose potential academic integrity conflicts and the way ethical decision-making frameworks can support their ability to navigate academic integrity concerns in the future. We conclude the chapter with our key learnings and recommendations for implementing an engaging experience with students who are mandated to attend instruction following an academic integrity violation.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».