Academic Integrity and Artificial Intelligence in Higher Education (HE) Contexts: A Rapid Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Artificial Intelligence (AI) developments challenge higher education institutions’ teaching, learning, assessment, and research practices. To contribute timely and evidence-based recommendations for upholding academic integrity, we conducted a rapid scoping review focusing on what is known about academic integrity and AI in higher education. We followed the Updated Reviewer Manual for Scoping Reviews from the Joanna Briggs Institute (JBI) and the Preferred Reporting Items for Systematic reviews Meta-Analysis for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) reporting standards. Five databases were searched, and the eligibility criteria included higher education stakeholders of any age and gender engaged with AI in the context of academic integrity from 2007 through November 2022 and available in English. The search retrieved 2223 records, of which 14 publications with mixed methods, qualitative, quantitative, randomized controlled trials, and text and opinion studies met the inclusion criteria. The results showed bounded and unbounded ethical implications of AI. Perspectives included: AI for cheating; AI as legitimate support; an equity, diversity, and inclusion lens into AI; and emerging recommendations to tackle AI implications in higher education. The evidence from the sources provides guidance that can inform educational stakeholders in decision-making processes for AI integration, in the analysis of misconduct cases involving AI, and in the exploration of AI as legitimate assistance. Likewise, this rapid scoping review signals key questions for future research, which we explore in our discussion.
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
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 | 0,197 | 0,436 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,049 | 0,049 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,018 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».