Championing academic integrity in academic development
Notice bibliographique
Résumé
Curtis et al. (2021) propose that educators with practical, theoretical, and research experience in academic integrity (AI) are well-suited to deliver workshops on the subject. These workshops promote shared understandings amongst attendees, and provide a platform to discuss concerns, devise solutions, and relieve anxieties. Finally, these workshops are most effective when they are a part of themed academic development activities. Assiniboine Community College’s (ACC) Centre for Learning and Innovation (CLI) supports program development and renewal, course and instructional design, teaching strategies, Moodle (Learning Management System), and educational technology. Working with the College’s Academic Integrity and Copyright Officer, CLI has contextualized academic integrity within existing academic development activities, such as a workshops, job aids, and one-on-one sessions. This situates academic integrity as central to our work, rather than an add-on topic. Join ACC’s Centre for Learning and Innovation team members for an overview of where and how we have embedded academic integrity into our offerings, work, and quality standards. Participants will leave this session with practical examples of how teaching and learning centres can be champions for 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 | 0,041 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,054 |
| Communication savante | 0,026 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».