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Enregistrement W4214888682 · doi:10.1007/978-3-030-83255-1_22

Supporting Academic Integrity in the Writing Centre: Perspectives of Student Consultants

2022· book-chapter· en· W4214888682 sur OpenAlexafffundabout
Kim Garwood

Notice bibliographique

RevueEthics and integrity in educational contexts · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic integrity and plagiarism
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversity of Guelph
Mots-clésAcademic integrityDirectiveMisconductPsychologyMedical educationIntermediaryPedagogyPublic relationsPolitical scienceMedicineSocial psychologyBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Writing centres are often described as safe spaces where students can explore their ideas and concerns, including questions about how to use and cite sources without plagiarizing. In many Canadian writing centres, these issues are addressed by student consultants who provide effective and influential peer-to-peer support in individual consultations. Little research, however, has directly examined the perspectives of student consultants in providing academic integrity support. This chapter provides a synthesis of what literature currently exists on the role of student consultants in supporting academic integrity before describing a case study with student writing consultants at the University of Guelph. Using data gathered through a survey, this chapter examines the experience and perceptions of student consultants in providing academic integrity support. The findings suggest that academic integrity conversations often arise indirectly, through conversations about referencing or paraphrasing. Student writing consultants consistently position themselves as intermediaries, helping protect students from academic misconduct by using a range of directive and non-directive strategies.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0210,013
Communication savante0,0160,006
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0040,008
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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