Academic Fraud and Remote Evaluation of Accounting Students: An Application of the Fraud Triangle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The pandemic has altered accounting education with the widespread adoption of remote evaluation platforms. We apply the lens of the fraud triangle to consider how the adoption of remote evaluation influences accounting students’ ethical values by measuring the incidence of cheating behavior as well as capturing their perceptions of their opportunity to cheat and their rationalization of cheating behavior. Consistent with prior research, our results show that cheating is higher in the online environment compared to remote evaluation, although the use of proctoring software in online evaluation appears to mitigate but not eliminate students’ the unethical behavior. However, cheating was not reduced when students attest to an honor code during the beginning of an exam. Nonetheless, we find that the use of both proctoring software and honor codes reduces students’ perceptions of opportunity and rationalization of cheating behavior. It follows that the remote evaluation environment may unintentionally be negatively influencing the ethicality of students and future accounting professionals by promoting cheating behavior and, by so doing, negatively influencing the development of unethical values of accounting students and future accounting professionals. Educators should consider the use of appropriate educational interventions to reduce the incidence and opportunities for unethical behavior and, by so doing, help promote the development of ethical values in future accounting professionals. Further implications for teaching and the accounting profession are discussed.
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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 | 0,036 | 0,212 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».