Contract cheating and academic literacies: Exploring the landscape
Notice bibliographique
Résumé
The phenomenon of contract cheating in higher education is complex and a growing concern for those invested in the delivery of high-quality education and positive educational outcomes. This research explores the academic literacies practices, exchanges, and tensions between and among academic ghostwriters, students, and teaching staff, within the Canadian post-secondary sector. Dominant approaches to academic misconduct have not addressed the institutional and sociocultural factors underlying the growth of the contract cheating industry. Academic institutions lacking a coherent, holistic strategy will continue to undermine the public confidence, and teaching and learning frameworks. Given the dominance and prioritizing of reading and writing in higher education, this study adopts an “academic literacies” conceptual approach (Lea & Street, 1998), which foregrounds literacy as a social practice (Street, 1984). This approach provides a lens that includes the social, cultural, and institutional, while supporting a critical gaze on the literacy practices of students, ghostwriters, and teaching staff. This qualitative study used a multiple case studies orientation, and conducted semi-structured interviews with 11 ghostwriters, 7 students, and 8 faculty members to provide the data for analysis. Texts such as advertisements, and sample ghostwritten assignments were also considered. Through the rigorous coding of literacy social practice building blocks (e.g., practices, events) (Hamilton, 2010) the data were used to create a “Literacies Landscape Map.” This map explored the “scape” (Appadurai, 1990), or “eduscape” (C. Luke, 2006) of how multiple literacies are practised and reflected in the phenomenon of contract cheating. In addition, drawing from Bourdieu’s (1972/1977, 1979/1984, 1983/1986, 1984/1988) notions of capital, habitus, and field, the study revealed findings around the practices of collaboration and literacy brokering, arguing that some students and ghostwriters are engaging in “assessment brokering” within a “fourth space” (Thacker, in press-a). This study offers a more nuanced view of contract cheating, finding a tension of exchange beyond the financial, and having implications for higher education policy. The study concludes with a call for academic institutions to consider the development of transformative, institutional strategies to support academic integrity.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,009 |
| 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 ».