Coming Full Circle: What Happens When Your Class Turns into ‘Real Life’
Notice bibliographique
Résumé
In this session, we will share some of the results of my experience with remote teaching and academic misconduct in my 200 seat, Introduction to Canadian Criminal Justice System class, which ran from May to Aug 2020 in the School of Criminology at Simon Fraser University. In June 2020, I learned quite by chance, that 41 of 200 students cheated on their midterm celebration of learning (ironically it was on the bonus question worth 1 of 90 marks - they looked up the due date of the quiz on academic integrity). After considerable thought, I decided to use course concepts and applied a restorative justice approach in my response and invited students to reach out and take responsibility. The student response was surprisingly encouraging, and I realized I needed to understand what happened more formally. Accordingly, we developed a study to examine student experiences with my response, how it affected their learning and understanding of course concepts and materials, and their feelings about academic integrity in online courses, especially during a global pandemic. My research assistant, Zana Nicolaou, and I will present findings from the 41 survey responses and 5 interviews that examined these questions. Then we will engage in conversation about how we can shift from conversations about academic misconduct to strategies that help us build a culture of academic integrity.
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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 | 0,007 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,038 | 0,018 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,007 |
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 ».