Recommendations for a balanced approach to supporting academic integrity: perspectives from a survey of students, faculty, and tutors
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 Maintaining academic integrity is a growing concern for higher education, increasingly so due to the pivot to remote learning in 2020 caused by the COVID-19 pandemic. We canvassed students, faculty, and tutors at an online Canadian university about their perspectives on academic integrity and misconduct. The survey asked how the university could improve policies concerning issues of academic integrity, how faculty and tutors handled cases of misconduct, about satisfaction with how academic violations were treated, and about the role of students, faculty, and tutors in encouraging academic integrity. As well, we collected suggestions from respondents for reducing cheating, addressing academic misconduct, and general ideas about academic integrity. The distinction between misconduct and integrity was not always clear in their comments. We received responses from 228 students and 73 faculty and tutors, generating hundreds of comments. In this paper we focus only on the answers to open-ended questions. Using content analysis, we categorized the replies into similar threads. After multiple iterations of analysis, we extracted three general recommendation groupings: Policy and Procedures, Compliance and Commitment, and Resources. Based on respondents’ views, we propose a balanced approach to supporting academic integrity. Although we conducted the study pre-COVID-19, the recommendations apply to current and future academic integrity practices in our context and beyond.
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 | 0,007 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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