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Enregistrement W6924948367 · doi:10.17045/sthlmuni.13067432

Deepening source criticism in higher education to avoid plagiarism

2020· other· en· W6924948367 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueStockholm University Figshare Repository · 2020
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresentation (obstetrics)Class (philosophy)CriticismHigher educationCheatingTest (biology)Academic integrity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<br>This is a presentation made during the pedagogical conference NU2020 (7-9 October 2020)<em>What should teachers do with Wikipedia? </em><br> Many students at the university do not really know how to find relevant information and cite important sources in their field. On the one hand, the challenge is even more difficult in language courses as the students focus on skills without paying attention to source information. In this perspective, they get used to plagiarism attitudes consisting in patchwriting strategies (Pecorari, 2015). On the other hand, teachers do not have time to help students to find the required information, they take this competency for granted in higher education. This contrast can reinforce misunderstandings between students and teachers and lead to a form of passive plagiarism, where students seek for information and gather different meanings taken in different sources. This mimetic attitude has to be questioned at the very beginning of the academic life (Krathwohl, 2002). By preparing students to a better reflection on their sources and by inviting teachers to pay attention to source criticism, a generic form of “constructive alignment” is possible (Hunt, Chalmers, 2012). The presentation proposes an exercise to test the critical capacity of students when it comes to the use of Wikipedia sources. The experiment was made during three semesters in a class of French (“Culture and society in France”) where the students had to study different materials including some Wikipedia articles recommended by the teacher (Premat, 2019). When they wrote the exam, they had to answer a metalinguistic question on the use of Wikipedia articles. The presentation analyzes the answers of the students by proposing a typology of discourses and attitudes on Wikipedia sources.There is a paradox between students’ practices (almost all of them recognize that they use Wikipedia) and between the discourse that they have (most of them would not dare citing a Wikipedia article in an academic essay). The presentation proposes pedagogical activities where students would be encouraged to deepen source criticism (Peters, Cadieux, 2019; Premat, 2020). -Hunt, L., Chalmers, D. (eds.) (2012). <em>University teaching in focus: a learning-centred approach. </em>Abingdon, Oxon: Routledge.-Krathwohl, D. R. (2002). A revision of Bloom’s taxonomy: an overview. <em>Theory into practice, </em>vol. 41, n. 4, 212-218.-Pecorari, D. (2015). Plagiarism in second language writing: Is it time to close the case? <em>Journal of Second Language Writing, </em>30, pp. 94-99.-Peters, M., Cadieux, A. (2019). Are Canadian professors teaching the skills and knowledge students need to prevent plagiarism?. <em>International Journal of Educational Integrity</em> 15, 10 (2019). https://doi.org/10.1007/s40979-019-0047-z (See a summary in <em>Aktuell högskolepedagogisk forskning, </em>1, 2020, https://su.powerinit.com/Modules/Campaign/Newsletter.aspx?n=7745&amp;e=christophe.premat@su.se&amp;r=372722&amp;h=FE54B47668C0493D5A6BED122B73BBC4)-Premat, C. (2019). <em>Hur kan man lära studenter att undvika plagiering? </em>Figshare. Paper. DOI: https://doi.org/10.17045/sthlmuni.7850993.v1-Premat, C. E. (2020). Wikipedia Practices, Quick Facts, and Plagiarism in Higher Education. In E. Ezza, &amp; T. Drid (Eds.), <em>Teaching Academic Writing as a Discipline-Specific Skill in Higher Education</em> (pp. 199-221). Hershey, PA: IGI Global. https://doi:10.4018/978-1-7998-2265-3.ch009

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
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Autre
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
gptIntégrité de la recherche
Domaine: non disponible · Genre: Autre
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,011

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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