Unveiling Indonesian Higher Education Students’ English Academic Writing Misconduct in The Era of Technology & AI: Comprehension vs Practice
Notice bibliographique
Résumé
The widespread use of internet-based media and AI-powered tools for learning has provided students with convenient access to information and writing assistance. However, rather than improving their English academic writing skills, such reliance may lead to academic misconduct, including plagiarism and unethical use of AI-generated content. Such concerns motivate the researchers to gain insights from 50 second-semester students in Indonesia enrolled in two English essay writing courses regarding academic integrity and violations. Employing a qualitative descriptive approach, data were collected through a questionnaire assessing students’ understanding of academic integrity, followed by an analysis of 94 essays from 47 students before and after completing the questionnaire. Findings revealed a notable gap between students’ conceptual understanding of academic integrity and their actual writing practices. Although students recognized the importance of ethical writing, instances of plagiarism from internet sources and AI-generated text incorporation persisted. These discrepancies stem from underdeveloped English writing proficiency, lack of awareness about plagiarism, and dependency on digital assistance. The study underscores the need for early and continuous instruction in academic integrity and English writing skills, along with institutional policies and support systems to mitigate academic misconduct in English academic writing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».