“It's not that I want to see the student's bedroom...”: Instructor Perceptions of e-Proctoring Software
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic motivated higher education institutions to adopt the use of e-proctoring software as a means to maintain academic integrity. This study explores the tension between student privacy and academic integrity from instructors’ perspective. Through semi-structured qualitative interviews with 19 university instructors, our findings delineate the competing factors influencing instructors’ adoption or avoidance of e-proctored assessments: academic integrity, the online remote format, logistical considerations such as class size, departmental policies, and privacy considerations. We analysed instructors’ specific privacy attitudes towards e-proctoring, and perspectives regarding student privacy and institutional data protection practices. Lastly, we evaluated instructors’ appraisals on the efficacy of e-proctoring software. E-proctoring was presented to instructors as the straightforward solution, but we found instructors’ experiences to be complex, leading them to exhibit conflicted views on whether e-proctoring accomplished its goals. Most instructors deprioritized privacy considerations when deciding whether to adopt e-proctoring but viewed academic integrity as the topmost inviolable priority. Overall, we provide insight into a detailed landscape showcasing the complexities of managing privacy and competing priorities within higher education from the instructors’ perspective.
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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 | 0,008 | 0,037 |
| 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 | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».