Preservice secondary teachers’ beliefs about academic dishonesty: An attribution theory lens to causal search
Notice bibliographique
Résumé
Academic dishonesty is an area of concern across all levels of education. While previous research has largely focused on what behaviours students engage in and what instructors do in response, little is known about why, and even less incorporates a theoretical framework. To contribute to the existing literature, our aim was to examine preservice secondary teachers’ beliefs about academic dishonesty. Moreover, we utilized Attribution Theory as our theoretical framework and examined how preservice teachers engage in causal search when presented with instances of academic dishonesty. Our results demonstrate that preservice teachers have strong beliefs about what is and what is not academic dishonesty; however, context matters. Indeed, when provided with descriptive scenarios compared to discrete behaviours, ratings of academic dishonesty were significantly higher in the former than the latter. Moreover, preservice teachers draw on multiple pieces of information when engaging in the causal search process, identifying not only facts but also embellishments not present in the scenario and highlighting their beliefs around academic dishonesty. Recommendations for educators and administrators for supporting students are provided, as well as limitations and directions for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,024 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».