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Enregistrement W4400482808 · doi:10.55016/ojs/cpai.v6i2.77102

An Attribution Theory Lens on Plagiarism: Examining the Beliefs of Preservice Teachers

2023· article· en· W4400482808 sur OpenAlexaff
Lauren D. Goegan, Lia M. Daniels

Notice bibliographique

RevueCanadian Perspectives on Academic Integrity · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic integrity and plagiarism
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttributionPsychologyThrough-the-lens meteringLens (geology)Mathematics educationSocial psychologyOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Academic misconduct is a prominent issue at postsecondary institutions. This issue includes the act of plagiarism, which has received considerable attention on campuses. There is a growing body of research examining why students engage in plagiarism, and what they know about plagiarism, but little of this research is guided by a theoretical framework. Although all students may be tempted to plagiarize, students in teacher education programs represent a unique population because they are concerned with developing their own academic performance alongside the skills necessary to manage situations of academic misconduct as future teachers. Therefore, our first aim was to examine preservice teachers’ beliefs about plagiarism. Then, following the principles of Attribution Theory, our second aim was to investigate how beliefs of controllability related to acts of plagiarism impacted participants views on responsibility, emotions, help giving, and reporting. We used a within-person repeated measures design with three levels of controllability manipulated through hypothetical scenarios of plagiarism to collect data from 201 preservice teachers. Overall, preservice teachers had strong beliefs about plagiarism. Moreover, when scenarios included students who engaged in plagiarism that was controllable, participants were more likely to view the student as responsible, feel anger towards them, support punishment, and recommend reporting the student, than when the act of plagiarism was not seen as controllable. We provide recommendations for instructors and administrators for supporting students and highlight limitations and directions for future research.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaIntégrité de la recherche
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatifmedium
gptIntégrité de la recherche
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Intégrité de la recherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeQualitatif · Observationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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