The quizzical failure of a nudge on academic integrity education: a randomized controlled trial
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
BACKGROUND: Studies on academic integrity reveal high rates of plagiarism and cheating among students. We have developed an online teaching tool, Integrity Games ( https://integgame.eu/ ), that uses serious games to teach academic integrity. In this paper, we test the impact of a soft intervention - a short quiz - that was added to the Integrity Games website to increase users' interest in learning about integrity. Based on general principles of behavioral science, our quiz highlighted the intricacy of integrity issues, generated social comparisons, and produced personalized advice. We expected that these interventions would create a need for knowledge and encourage participants to spend more time on the website. METHODS: In a randomized controlled trial involving N = 405 students from Switzerland and France, half of the users had to take a short quiz before playing the serious games, while the other half could directly play the games. We measured how much time they spent playing the games, and, in a post-experimental survey, we measured their desire to learn about integrity issues and their understanding of integrity issues. RESULTS: Contrary to our expectations, the quiz had a negative impact on time spent playing the serious games. Moreover, the quiz did not increase participants' desire to learn about integrity issues or their overall understanding of the topic. CONCLUSIONS: Our quiz did not have any measurable impact on curiosity or understanding of integrity issues, and may have had a negative impact on time spent on the Integrity games website. Our results highlight the difficulty of implementing behavioral insights in a real-world setting. TRIAL REGISTRATION: The study was preregistered at https://osf.io/73xty .
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 | 0,138 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,015 |
| 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