Academic Cheating, Achievement Orientations, and Culture Values: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This preregistered meta-analysis investigated whether cultural values moderate the relations between students’ achievement orientations and their tendency to cheat. We identified 80 studies on the associations between performance/learning orientations and academic cheating in 27 countries with 40,867 participants. Performance orientation positively correlates with academic cheating ( r = .09, 95% CI = 0.04 to 0.13), and learning orientation negatively correlates with academic cheating ( r = −.16, 95% CI = −0.20 to –0.13). Univariate meta-analysis, hierarchical meta-regression, and meta-analytic structural equation modeling (MASEM) revealed that cultural values at the country level significantly moderate the relations between achievement orientations and cheating. These findings suggested that cultural values play a significant role in influencing the relations between achievement orientations and academic cheating, and, thus, cheating prevention programs must consider culture to achieve optimal effects. Based on these findings, we propose a new model that integrates cultural values into the existing model of academic cheating decision-making.
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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 | 0,013 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».