Student Insight on 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 Prior researchers have used surveys to identify frequencies and types of academic integrity violations among students and to identify factors correlated with academically dishonest behaviours. Some studies have also explored students’ justifications for their behaviors. Comparatively little work, however, has explored students’ opinions on academic integrity using more nuanced and conversational, but still rigorous, methodologies. To address this gap in the literature, we gathered written and oral comments from 44 Canadian undergraduate business students who participated in one of four year-specific computer-facilitated focus groups. Specifically, we analyzed students’ responses to questions about the general attitudes among themselves and their peers with respect to academic integrity. We also analyzed students’ suggestions of steps that both they and faculty could take to improve the culture of academic integrity in their program. Our contributions to the field of academic integrity were three-fold. First, we gave voice to students in an area in which historically their opinions had been lacking, namely in the generation of specific actions that students and faculty can take to improve academic integrity. Second, we connected students’ opinions and suggestions to the broader literature on academic integrity, classroom pedagogy, and organizational culture to interpret our findings. Third, we introduced readers to an uncommon methodology, computer-facilitated focus groups, which is well suited to gathering rich and diverse insights on sensitive topics.
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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 | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,074 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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