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Enregistrement W4297199072 · doi:10.1007/s40979-022-00111-2

Proactive learner empowerment: towards a transformative academic integrity approach for English language learners

2022· article· en· W4297199072 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Educational Integrity · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic integrity and plagiarism
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto Scarborough
Mots-clésPsychologyMathematics educationThematic analysisHigher educationPedagogyAcademic integritySociologyQualitative researchSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Socializing students to Academic Integrity (AI) in the face of great cultural, linguistic and socioeconomic diversity in the student population in higher education calls for innovative strategies that are aligned with equity, diversity and inclusion principles. Through a mixed method of quantitative analysis of learner engagement data from the Learning Management System (LMS) and analysis of anonymous evaluation survey, along with thematic analysis of students’ open-ended responses in the evaluation survey, the authors explored how students responded to AI Socialization during a 4-week non-credit, online co-curricular program called ‘Reading and Writing Excellence’ (RWE). Nine groups of undergraduate students ( N =182) from 34 disciplines in different global locations during the COVID-19 pandemic were introduced to a curated set of AI online resources. Through a learner-driven, instructor-facilitated approach the AI Socialization also engaged students in language development and empowered them to communicate about their disciplinary course topics through written journal entries, receiving instructor feedback that increased their cultural and linguistic capital for further academic writing. This approach led to a high volume of written output (on average 6064 words per student written over a 4-week period). Nonparametric ANOVA was used to establish that low-proficiency students were able to produce as much written output as their more proficient peers. Survey results for various aspects important to academic integrity show students’ self-perception of readiness for academic writing: paraphrasing and summarizing (92%); organization of ideas (92%); critical thinking (93%); logic/argument (92%). Insights gained about educative engagement, language development and learner empowerment that can help students from diverse backgrounds to avoid Academic Integrity Violations (AIVs) and gain transformative access and success in higher education are incorporated into a set of recommendations that are applicable to a wide range of teaching contexts.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,353 · 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