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Enregistrement W4402034355 · doi:10.55667/10.55667/ijede.2024.v39.i1.1327

Exploring the Impact: How Online Exam Proctoring Reduces Cheating and Enhances Course Legitimacy

2024· article· en· W4402034355 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel Woldeab, Thomas Brothen

Notice bibliographique

RevueInternational journal of e-learning & distance education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic integrity and plagiarism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCheatingLegitimacyLignePsychologyMedical educationHumanitiesSocial psychologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we analyze undergraduate student responses in 1,364 surveys to better understand student reactions to online proctoring. We present findings regarding two aspects of student reactions to online proctoring: First, we assess whether students believe that the act of cheating in online exams diminishes the legitimacy of their courses; and second, whether students think online proctoring reduces cheating and enhances the perceived legitimacy of their course performance in the eyes of graduate schools or employers. Additionally, we explore how anxiety interacts with these student perceptions. The data collected in this study support the contention that cheating reduces perceived course legitimacy, and online proctoring minimizes cheating and increases perceived course legitimacy. Finally, the data shows that when asked if they would prefer to take their examinations in the classroom or with online proctoring, students who participated in this study said they would pick online proctored exams. Keywords: online proctoring, cheating, legitimacy, anxiety Exploration de l'impact de la surveillance des examens en ligne : réduction de la tricherie et renforcement de la légitimité des cours Résumé : Dans cette étude, nous analysons les réponses d'étudiants de premier cycle dans 1 364 enquêtes afin de mieux comprendre les réactions des étudiants à la surveillance en ligne. Nous présentons les résultats concernant deux aspects des réactions des étudiants à la surveillance en ligne : d'une part, nous évaluons si les étudiants pensent que la tricherie dans les examens en ligne diminue la légitimité de leurs cours et, d'autre part, si les étudiants pensent que la surveillance en ligne réduit la tricherie et améliore la légitimité perçue de leurs résultats dans les cours aux yeux des établissements d’enseignement supérieur ou des employeurs. En outre, nous étudions l'interaction entre l'anxiété et ces perceptions des étudiants. Les données recueillies dans le cadre de cette étude confirment que la tricherie réduit la légitimité perçue des cours et que le contrôle en ligne minimise la tricherie et augmente la légitimité perçue des cours. Enfin, les données montrent que lorsqu'on leur a demandé s'ils préféraient passer leurs examens en classe ou avec un système de surveillance en ligne, les étudiants qui ont participé à cette étude ont déclaré qu'ils choisiraient les examens surveillés en ligne. Mots clés : surveillance en ligne, tricherie, légitimité, anxiété

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

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,335 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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