Academic Integrity Policy Analysis of Alberta and Manitoba Colleges
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
Dealing with matters related to academic integrity and academic misconduct can be challenging in higher education. As a result, students, educators, administrators, and other higher education professionals look to policy and procedures to help guide them through these complex situations. Policies are often representative of an institution’s culture of academic integrity. For these and other reasons it is therefore important that policies and procedures are reviewed regularly and updated to ensure that they align with current educational expectations and societal context. In this presentation, we share the results from our policy analysis of 16 colleges in the Canadian western provinces of Alberta and Manitoba. Data extraction and analyses were performed using a tool developed based on Bretag et al.’s five core elements of exemplary academic integrity policy. Our results showed inconsistencies in college polices in terms of the intended audience for the documents (e.g., students, faculty, administrators), varying levels of detail, inconsistent definitions, or categories of misconduct (e.g., plagiarism, cheating) and little mention of contract cheating. We compare the results of this study with previous academic integrity policy research in Canada for colleges in Ontario (Stoesz et al., 2019), as well as universities (Miron et al., 2021; Stoesz & Eaton, 2022). We also discuss the recent increase in the use of artificial intelligence tools such as ChatGPT and GPT-3 and what this could mean in the context of academic integrity policy. We conclude with recommendations for policy reform in the Canadian college context. Our findings may be useful to those working in community colleges and polytechnics elsewhere.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,015 |
| 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 découle