Notice bibliographique
Résumé
Concerns around academic integrity (AI) are a national and international focus, as academic misconduct incidents have increased in recent years. Most institutions have committees, departments and policies dedicated to addressing AI, and increasingly recognize the punitive approach as ineffective and counter-productive. Accordingly, many institutions have transitioned from a punitive and reactive approach to an educational and preventative approach, and various faculty members struggle to develop strategies supporting this approach. Restorative justice provides a strong foundation and framework for this transition. Dr. Pawlychka will outline the restorative justice philosophy and share innovative and practical strategies for faculty to use in the classroom to increase student responsibility and capacity for AI while strengthening the faculty-student relationship. Her approach to fostering a culture of academic integrity begins at course and curricula development and continues through all aspects of course delivery, in-class discussion, and instructor-student contact. She will share pedagogical methods, based on RJ philosophy, current research, professional experience, and student feedback, that have resulted in decreased academic misconduct incidents, strengthened student commitment to academic integrity, and enhanced enjoyment of both teaching and learning! Strategies presented will include tips for in-class AI discussion, redefining terminology, development of AI handouts and assignments, and restorative approaches when meeting with students. Participants are invited to bring ‘scenarios’ for discussion.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».