Restorative Practices as a Tool to Affect Peer Influence on Academic Integrity and Misconduct
Notice bibliographique
Résumé
Integrity is often related to acting ethically based on intrinsic motivation, rather than external controls. The disconcerting spike in misconduct cases in the pandemic-related, uninvigilated, remote learning environments has made it clear how far away from promoting integrity and its fundamental values (ICAI, 2021) over mere rule compliance we really are. Further, research routinely finds peer influence to be one of the most important factors affecting academic misconduct. Restorative Practices (RP), when applied not only in response to misconduct, but also as an educational and proactive community building tool, have been shown to be an effective way of preventing misconduct by fostering a sense of trust and community. They have further been found to empower marginalized individuals and communities, pursue and demonstrate fairness, as well as foster empathy, compassion, and accountability. Moreover, RP provide a process that enables student engagement and thus an opportunity to engage in peer-to-peer interaction on the topic of academic integrity and misconduct. In our presentation, we will provide a brief introduction to the principles of RP, followed by a discussion of their application to academic integrity and misconduct at MacEwan University, with a particular focus on student engagement and peer to peer interaction.
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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 | 0,018 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,022 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».