Étude sur la propension à tricher aux examens à l’université : élaboration et processus de validation du Questionnaire sur la tricherie aux examens à l’université (QTEU)
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente la démarche en sept étapes visant à maximiser l’obtention de preuves de validité qui a mené à l’élaboration du Questionnaire sur la tricherie aux examens à l’université (QTEU). Composé de 28 énoncés répartis sous 7 facteurs (propension à tricher aux examens, influence des pairs, modalités pour tricher, contexte institutionnel, perception de contrôle, but de performance et engagement dans les études), le QTEU a été conçu en prenant appui sur une analyse conceptuelle approfondie de la littérature scientifique sur la tricherie aux examens et sur les travaux de Frenette, Hébert, Thibodeau et Ndinga (2018) sur la manière d’élaborer un questionnaire présentant diverses preuves de validité. Grâce à ses qualités psychométriques acceptables, le QTEU vient combler un besoin de questionnaire de langue française sur la propension à tricher aux examens et permet de mesurer son étendue auprès des étudiants universitaires.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.018 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".