Academic Cheating with Generative AI in Higher Education: An Extended Model of the Theory of Planned Behavior with Motivational Antecedents
Notice bibliographique
Résumé
This study proposed and tested an extended model of the theory of planned behavior (TPB) to understand the determinants of academic cheating using generative AI (GenAI). This model integrates intrinsic and extrinsic motivation as antecedents of the core constructs of TPB, namely attitude, subjective norms, and perceived behavioral control, to predict cheating intentions and behavior. Quantitative data were collected from 243 undergraduate students in West Java through a survey and analyzed using confirmatory partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). The model demonstrated satisfactory global fit (SRMR = .045; NFI = .92), supporting the hypothesized structure. The results indicate that the proposed model can explain significant variance in cheating intentions and behavior. Perceived behavioral control proved to be the strongest predictor of cheating intentions. More importantly, both behavioral intention and perceived behavioral control directly and strongly predicted self-reported academic cheating behavior. This study concluded that the extended TPB is a robust framework for this phenomenon, highlighting the dominant role of perceived behavioral control. Its practical implications emphasize the need for institutional interventions focused on reducing the perceived ease and increasing the perceived risk of GenAI misuse to maintain academic integrity.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».