Scaffolding the Learning Opportunities: Academic Integrity at Douglas College
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Douglas College has recently developed a wrap-around (multi-touchpoint) model of student education for academic integrity at the college. This presentation will share the preliminary work being done, both college-wide and discipline-specific, including a recent policy language update to encourage faculty to consider whether an academic integrity issue might be regarded as a learning opportunity, rather than a violation. It will also provide a snapshot of preliminary data collected about students being reported in one of the divisions at Douglas. The key educational points for students include opportunities for learning, both mandatory and optional: academic integrity workshop at orientation completion of an academic integrity module on blackboard for all new students new tailored learning modules for Arts and Business programs resources and in-class instruction from the library tutoring sessions from the Learning Centre with peer tutors a new student-facing website (FAQ) The first contacts for learning are within the students first few weeks and organized by the college, program or instructor, while the Learning Centre sessions are directly booked by students by selecting from three academic integrity topics: Understanding and Awareness, Using Sources in Your Writing, Style and Formatting Guidelines. In these appointments, students build on previous understanding of academic integrity, learn about resources available, and develop plans to continue their learning. Writing appointments also aid students to focus on developing paraphrasing skills and ability to use sources as evidence in writing assignments, how to find the formatting and style rules needed for assignments, as well as what aspects of the style and formatting are important in most college assignments. We’ll also outline possible next steps at Douglas, including understanding learning effectiveness and increased collaboration between Faculties.
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.
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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,039 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle