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Enregistrement W4388976997 · doi:10.5539/ies.v16n6p112

Investigating Teachers and Students’ Perceptions of Academic Plagiarism at the University Level

2023· article· en· W4388976997 sur OpenAlexvenueno aff
Abdullah Alhashmi, Abdullah Al-Abri, Khalifa Al-Riyami

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic integrity and plagiarism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcademic integrityPsychologyPsychological interventionPerceptionAcademic writingConstructiveTime managementHigher educationCheatingLikert scalePedagogyMedical educationMathematics educationSocial psychologyPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plagiarism is a prevalent issue in academic settings that demoralises the integrity of learning and assessment processes. This study aimed to explore students’ perceptions towards plagiarism, their level of plagiarism awareness, the causes of plagiarism, and potential strategies to tackle this issue. Data was collected through surveys and interviews with both students (N = 267) and teachers (N = 4) at a university. The findings indicated that while students acknowledged plagiarism as unethical and detrimental to their learning progress, many lacked a clear understanding of what plagiarism involves. Students’ level of plagiarism awareness did not necessarily develop as they progressed in their academic studies. The causes of plagiarism identified in the study included easy accessibility to online resources, a lack of research writing skills, cultural influences, and perceived time constraints. Teachers emphasized the importance of technical writing training, providing constructive feedback, and intensifying penalties as strategies to combat plagiarism. The study underscores the critical need for comprehensive educational interventions that enhance academic writing skills, promote time management and stress management, provide constructive feedback, and enforce clear plagiarism policies. Therefore, educational institutions should consider implementing a multifaceted approach, encompassing academic writing skill development to efficiently address plagiarism and promote academic integrity among students. Further research should involve policymakers and explore the effectiveness of interventions in reducing plagiarism rates.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaIntégrité de la recherche
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
gptMétarechercheIntégrité de la recherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelmedium
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
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 enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,308 · 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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Intégrité de la rechercheMétarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeQualitatif · Observationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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