Promising Practices and Emerging Ideas in Academic Integrity Policy Development
Notice bibliographique
Résumé
Recently, Athabasca University canvassed faculty, tutors, and students about their perspectives on academic integrity. Responses to open-ended questions were received from 102 faculty and tutors and 146 students, generating hundreds of comments. The survey asked how Athabasca University could improve its policies concerning issues of academic integrity, about satisfaction with how academic violations were treated, on the role of faculty and tutors in encouraging academic integrity, and on how faculty and tutors handled cases of misconduct. As well, we collected suggestions from faculty, tutors, and students for reducing cheating, increasing academic integrity, and other ideas about academic integrity in general. Using content analysis, we categorized these open-ended replies into similar threads. Five general recommendation groupings were extracted: policy and procedures, compliance and commitment, resources, plagiarism detection software, and other. The proposed presentation will focus on two sets of recommendations: policy and procedures and plagiarism detection software. We believe that our work meets the criteria for the call for papers because we are learning from our faculty, tutors and students and are interested in sharing their insights. Although we conducted the study pre-COVID-19, we think the recommendations apply now as much as they did then, and will continue to be useful into the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,026 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes 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 ».