Learn by Doing: An Academic Integrity Policy Revision
Notice bibliographique
Résumé
After several years of developing a culture of academic integrity at Assiniboine Community College, over twenty stakeholders from five college campuses and a dozen different service areas and academic programs formed the Academic Integrity Advisory Committee (AIAC) in late 2019. In the midst of a push through emergency remote learning, and towards blended learning ahead, they undertook a multi-stage plan: to develop, implement, and evaluate a revised academic integrity policy. Using research and evidence from the world’s foremost sources to inform their work, the AIAC embodied Assiniboine’s academic signature of learn by doing. Join members of the AIAC for a detailed look at the ins and outs of this policy revision process. Participants will leave this session with an understanding of several key academic integrity frameworks, how to implement a change model at their own institution, and a deeper understanding of how to collaboratively develop an academic integrity policy.
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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 | 0,230 | 0,312 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,067 | 0,037 |
| Communication savante | 0,052 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,048 | 0,060 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».