The Barriers to Faculty Reporting Incidences of Academic Misconduct at Community Colleges
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 Academic misconduct is a growing concern within Canadian higher education and around the world. Research suggests that university faculty have an extensive history of addressing academic misconduct, with an increased focus on detection and prevention. There has been little research, however, on faculty teaching in community colleges and their experiences with reporting and prevention, particularly within the Canadian context. As concern with academic misconduct continues to rise, we suggest that there needs to be more focus on these issues, particularly with respect to approaches that support a cultural shift with faculty that encompasses the fundamental values of academic integrity. For this to occur, it is essential for educational institutions to understand the forces that influence potential dishonest behaviors among students, create policies to address and support academic integrity, while creating a culture of academic integrity which supports both faculty and students alike. Faculty play a crucial role in creating environments that expound and uphold the values of academic integrity. Faculty are the frontline contact, espousing the values and expectations of their institution to students, monitoring, and reporting. Our scholarship of teaching and learning (SoTL) research was motivated by the aim to help community college faculty address the issue of academic misconduct within their classrooms and institutional environments. Barriers to reporting academic dishonesty, identified by faculty, include time and workload in reporting, a perceived lack of institutional support from administration and applicable institutional policies, as well as the perceived threat felt by faculty in reporting incidents.
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 | 0,026 | 0,067 |
| 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 | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,026 |
| 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