「手間のかからない」介入は、学生の不正行為と戦うことができます

カリフォルニア大学リバーサイド校と、Wiley が運営するデジタル カレッジ コースウェア プラットフォームである zyBooks の新しい調査によると、カンニングに対処するために一連の単純で積極的な教室対策を採用する教授は、学生の学問的誠実性を大幅に向上させることができます。

この研究では、教授が準備するのに1時間もかからず、他のコースに簡単に適応できる6つの「労力の少ない」介入を調べました。約100名の学生が入学しました。

それらの介入は次のとおりです。コースの早い段階で学問的誠実性について話し合う。 学問的誠実性に関するクイズで 100 パーセントを達成することを学生に要求する。 学生が撤回できるようにすることで、提出することについて再考する可能性があります。 学期の途中で不正行為のポリシーについて学生に思い出させる; 完了した生徒の課題の類似点を識別するソフトウェアなど、不正行為防止ツールのデモンストレーション。 学術的な支援と支援を正規化する。

研究者は、学生が課題を完了するのにかかった時間と、非常によく似たコードを提出した学生の数を測定しました。

Wiley のアカデミック ラーニング担当シニア バイス プレジデントで zyBooks の共同設立者である Smita Bakshi 氏は、類似性チェックが不正行為を突き止める最も一般的な方法であると述べていますが、彼女は次のように述べています。 高等教育の内部 類似性と時間の両方が「学問的誠実性の潜在的な違反を示唆するだけです。 インストラクターは、実際に違反が発生したかどうかを常に徹底的に調査する必要があります。」

全体として、6 つの介入により、学生が課題を完了するのにかかる時間が増加したように見え、別のソースからコードを単にコピーして貼り付けただけではないことが示され、複数の学生が疑わしいほど類似した課題を提出する事例が減少しました。

「結果は、これらの簡単な方法を適用すると、生徒の行動が大幅に改善されることを示しています」と研究は発見しました。 生徒がプログラミングの課題に費やす時間の中央値は、6 分 56 秒から 11 分 6 秒へと 60% 増加しました。 また、非常に類似していると見なされるプログラムを提出した学生の割合は、33% から 18% に 45% 減少しました。

メアリー・ワシントン大学のアカデミック・インテグリティ・プログラムのディレクターであり、インターナショナル・センター・フォー・アカデミック・インテグリティの名誉所長であるデビッド・レッティンガー氏は、アカデミック・インテグリティの定義と重要性について学生と話すことを含め、研究へのいくつかの介入が以前に効果的であることが証明されていると述べた.

それでも、この研究は、時間と類似性の測定基準を比較的大規模に使用することによって有効性を評価する能力に有望であると彼は言いました。 不正行為の実際の事例を測定することは非常に難しいため、ほとんどの学問的誠実性研究は自己申告による学生調査である、と彼は述べた。

「不正行為を検出するのは困難です。 私の意見では、彼らがしたことは良い一次近似でした」と彼は言いました。

個別介入

Rettinger 氏によると、この研究に対する最大の批判は、研究者が 6 つの介入すべてを 1 つの実験にまとめて、それぞれの価値を測定するのではなく、まとめたということでした。

研究者はこの研究の欠点を認め、各介入を個別に測定することは非現実的であり、何十もの異なる実験を実行する必要があると書いています. 彼らはまた、バンドルが実際に介入の有効性を高めたと推測しました。

「コレクションは、部分よりも合計の方が大きく、クラスの生徒のメンタル モデルにより強力な影響を与える可能性が高いと思われます。 さらに、6 つの方法すべてを実行するのに必要な合計作業時間はわずか数時間であるため、いずれかの方法を排除するやむを得ない理由はありません」と研究は述べています。 「しかし、それぞれの方法の影響を知ることは、他の人が調査したいと思うかもしれない分野です。」

Rettinger の懸念は、介入の 1 つまたは複数が事実上役に立たないか、さらに悪いことに有害である可能性があるが、他の介入の肯定的な効果がその事実を覆い隠しているということでした。

「これらのことのいくつかはあなたに裏目に出る可能性があります」と彼は言いました. 「そして、それらすべてを 1 つのコースに放り込んでいるかどうかを知る方法はありません。」

この研究はまた、一部のインストラクターがアンチヒーティング介入の実施について表明した懸念を認めています。それは、学問的誠実性を重視することは、コースの評価に影響を与えるということです。 実際、実験を行ったコンピュータ サイエンスの教授のコース評価スコアは、実験後にわずかに低下しました。 ある学生が指摘したように、「教授は、実際にクラスを教えることよりも、『詐欺師』を見つけようとすることに多くの努力を払った.」

いずれにせよ、この評価データは、評価スコアを気にする教師は、介入を適用する際に評価スコアを高く保つ方法について慎重に考える必要があることを示唆しています。 この分野で将来の研究を行うことを望んでいます」と研究者は書いています。

最終的に、研究は、教授が不正行為を抑制するために多大な時間と労力を費やす必要がないことを発見しました。 教授が準備と実装に合計 5 時間かかったと研究で概説されている研究者のような労力の少ない戦術も、コンピューター サイエンスだけでなく効果的である可能性があります。

「生徒が授業以外で難しいことをしなければならない分野 (回路の設計、エッセイの作成など) では、これらのテクニックは改善をもたらす可能性があります」と Bakshi は書いています。 「重要なのは、必要なハードワークをしている学生に公平な方法でクラスが運営されるように、インストラクターが最後まで頑張っていることを学生が理解することです。」

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