Контрольное списывание в 3 классе: Списывание 3 класс 3 четверть

5000 примеров по русскому языку: контрольное списывание: 3 класс — Кузнецова М.И. | 5-377-16813-3

Стоимость товара может отличаться от указанной на сайте!
Наличие товара уточняйте в магазине или по телефону, указанному ниже.

г. Воронеж, площадь Ленина, д.4

8 (473) 277-16-90

г. Липецк, пл.Плеханова, д. 7

8 (4742) 47-02-53

г. Богучар, ул. Дзержинского, д.4

8 (47366) 2-12-90

г. Воронеж, ул. Г. Лизюкова, д. 66 а

8 (473) 247-22-55

г. Воронеж, ул. Плехановская, д. 33

8 (473) 252-57-43

г. Воронеж, ул. Ленинский проспект д.153

8 (473) 223-17-02

г. Нововоронеж, ул. Ленина, д.8

8 (47364) 92-350

г. Воронеж, ул. Хользунова, д. 35

8 (473) 246-21-08

г. Россошь, пр. Труда, д. 26А

8 (47396) 5-28-07

г. Лиски, ул. Коммунистическая, д.7

8 (47391) 2-22-01

г. Белгород, Бульвар Народный, 80б

8 (4722) 42-48-42

г. Курск, пр. Хрущева, д. 5А

8 (4712) 51-91-15

г. Губкин, ул. Дзержинского,д. 115

8 (47241) 7-35-57

г.Воронеж, ул. Жилой массив Олимпийский, д.1

8 (473) 207-10-96

г. Воронеж, ул.Челюскинцев, д 88А

8 (4732) 71-44-70

г. Старый Оскол, ул. Ленина, д.22

8 (4725) 23-38-06

г. Воронеж, ул. Ростовская, д,58/24 ТЦ «Южный полюс»

8 (473) 280-22-42

г. Воронеж, ул. Пушкинская, 2

8 (473) 300-41-49

г.

Курск, ул.Карла Маркса, д.6

8 (4712) 54-09-50

г.Старый Оскол, мкр Олимпийский, д. 62

8 (4725) 39-00-10

г. Воронеж, Московский пр-т, д. 129/1

8 (473) 269-55-64

ТРЦ «Московский Проспект», 3-й этаж

г. Курск, ул. Щепкина, д. 4Б

8 (4712) 73-31-39

Контрольное списывание по русскому языку 3 класс

Тема: Контрольное списывание с заданием.

Цель: обобщить полученные знания о проверке слов с безударными гласными и парными согласными в корне, закрепить умение определять главные члены предложения, развивать орфографическую зоркость.

Грамматические задания:

1. Выпишите из текста 3 словосочетания  «существительное + прилагательное». Обозначьте главное и зависимое слово.

2. Разберите по составу слова: звездочками, дрозды,  свистит.

3. Сделайте фонетический разбор слова почки.

Просмотр содержимого документа
«Контрольное списывание с заданием.»

Тема: Контрольное списывание с заданием.

Цель: обобщить полученные знания о проверке слов с безударными гласными и парными согласными в корне, закрепить умение определять главные члены предложения, развивать орфографическую зоркость.

Оборудование: РМ — карточки с текстом для списывания (каждому учащемуся).

Ход урока

1. Организационный момент.

2. Актуализация опорных знаний.

Работа с памяткой

ПАМЯТКА «КАК НАУЧИТЬСЯ ПРАВИЛЬНО СПИСЫВАТЬ»

1)         Прочитай слово по слогам так, как оно пишется.

2)         Пиши, диктуя себе по слогам.

3)         Проверь: читай слово в тетради и это же слово в данном тебе тексте.

II. Контрольное списывание с заданием.

Перед домом на душ…стых полях лопнули бол…шие по…ки.

В саду вылезла м…лодая тра…ка. Весь луг п…дёрнулся белыми и желтыми звёздо…ками. С каждым днем птиц становилось все больше. Скоро забегают между ств…лами черные дрозды. Они ло…ко ходят пешком.

В липах зал…вается иволка. Она суетится и св…стит м…довым гол…сом.

Грамматические задания

:

1.  Выпишите из текста 3 словосочетания «существительное + прилагательное». Обозначьте главное и зависимое слово.

2. Разберите по составу слова: звездочками, дрозды, свистит.

3. Сделайте фонетический разбор слова почки.

III.Итог урока

•          Какие затруднения у вас возникли?

•          Какие правила вы вспомнили, чтобы вставить пропущенные буквы?

Контрольное списывание по русскому (3 класс)

Контрольное списывание по русскому (3 класс) Цель работы – проверить умение списывать текст, обнаруживать орфограммы, выписывать указанные части текста. Число_____________________ Ф.и. ученика____________________________________________ Прочитай внимательно текст. Найди в тексте 2 ошибки, исправь их. Спиши текст с четким проговариванием, подчеркни орфограммы. Берёзовые люстры. Осенним утром шёл я по лесной тропинке. Под ногами хрустела трава, шуршали сухие листья. Взошло сонце. Берёзка, вся усыпанная капельками вады, загорелась и засверкала. Она переливалась всеми цветами радуги, как чудесная хрустальная люстра. Я осторожно встряхнул деревце. Послышался легкий звон. Утренний морозец превратил капли воды в прозрачные ледяные хрусталики. Вокруг искрились и переливались звонкие берёзовые люстры. Оценка______________ Грамматическое задание. Напишите родственные слова к данным корням:(за каждое правильное слово – 1 балл) Лес_______________________________________________________________________________________________________________________________________ Лис, _________________________________________________________________ _____________________________________________________________________ Лист, ________________________________________________________________ _____________________________________________________________________ Вставьте ь или ъ знаки, где необходимо: (9б. — = ) Сем_я, под_узд, по_езд, руж_ё, мурав_и, вы_езжал, от_езжал, об_явление, в_юга. (**) Подчеркни в словах буквы, обозначающие звук /с’/ мягкий. (6) Косьба, месяц, мазь, грязнуля, солнце, семена, песня, кость, место, лось, сок. Количество баллов за г/з ___________________ Работа над ошибками.

Гдз по геометрии 7 класс Мерзляк, Полонский, Якир Решебник

В этом разделе онлайн-решебника по геометрии за 7 класс от Мерзляка учителя, школьники и их родители найдут решение заданий по рабочей программе математики за 7 класс группы авторов Мерзляк, Полонский, Якир. ГДЗ рассчитано на учеников, занимающихся в школе и обучающихся на дому. Они могут использовать верные ответы несколькими способами:

• списывание или проверка упражнений;
• подготовка к уроку, предстоящим контрольным работам, математическим олимпиадам, тематическим тестам;
• разбор задач, решенных в классе во время болезни или отсутствия ученика по другой причине;
• самостоятельные тренировки на простых и сложных заданиях.

Учителя поддерживают стремление школьников учиться лучше, поэтому не запрещают им заглядывать в проверочные работы и смотреть правильные ответы, соответствующие положениям ФГОС. Это развивает память, мышление, способность мыслить по аналогии и ответственность за обучение.

Сервис стал отличной альтернативой репетиторам, услуги которых стоят очень дорого. Результат во многом зависит от желания самого обучающегося учиться хорошо и успешно сдать грядущие экзамены.

Как пользоваться решебником по геометрии за 7 класс Мерзляк

Портал с ГДЗ по геометрии для 7 класса (авторы: Мерзляк А.Г., Полонский В.Б., Якир М.С.) загружается с мобильных телефонов (смартфонов любых моделей), компьютеров, подключенных к Интернету, ноутбуков и планшетов. С интуитивно понятным интерфейсом сайта разобраться легко – с этим дети и их родители справятся самостоятельно. Семиклассники уже достаточно взрослые, чтобы сделать это без контроля со стороны наставников.

Чтобы найти заданный номер, нужно знать его страницу – нумерация в электронном учебнике совпадает с печатным. Поиск не займет много времени – достаточно одной минуты, чтобы добраться до задачи с полным описанием алгоритма ее решения.

По описательной части учащиеся поймут, какие формулы, аксиомы, теоремы и правила были использованы в каждом конкретном случае, какие были сделаны дополнительные построения. При переписывании в тетрадь следует соблюдать буквенное обозначение геометрических фигур, в противном случае возникнет путаница, и результат может быть засчитан как неверный.

Гдз по русскому языку 6 класс Ладыженская, Баранова Решебник

Авторы: М.Т. Баранов, Т.А. Ладыженская, Л.А. Тростенцова.

Во время шестого года обучения школьники вполне могут обойтись без репетитора. Если родители не в состоянии им помочь по причине занятости, выручит онлайн-решебник по русскому языку за 6 класс М. Т. Баранов, Т.А. Ладыженская, Л.А. Тростенцова, в котором есть все правильные ответы. В том числе все решения совпадают с актуальной на данный момент (2019 год) рабочей программой.

Проверочные работы использовать очень просто. Для этого достаточно иметь смартфон, компьютер, планшет или ноутбук, а также подключение к Интернету. Сайт адаптирован под любые устройства, так что найти нужный номер и открыть решение заданий можно даже с мобильного телефона.

Ресурс доступен круглосуточно. Благодаря интеллектуально понятному и удобному интерфейсу шестиклассники быстро разберутся, как делать уроки с подсказками. Это способствует лучшему усвоению учебного материала, сокращению времени на приготовление уроков и исправлению оценок.

Сайт будет полезен учителям, репетиторам, студентам, обучающимся в педагогических вузах. Используя верные ответы, они всегда смогут ориентироваться на курс ФГОС, который предъявляет достаточно жесткие требования к образованию.

Как стать отличником с ГДЗ по русскому за 6 класс (авторы: Баранов, Ладыженская)

Упустив даже одну тему по причине болезни, ученик отстает от класса и неудачно сдает тесты по предмету. Чтобы все контрольные работы были написаны на хорошие оценки, а ребенок не боялся отвечать у доски из–за неуверенности в своих силах, рекомендуется проверять упражнения, сверяясь со сборником.

Способы самообразования в домашних условиях (под контролем взрослых или без него):

• списывание «домашки»;
• проверка и исправление ошибок;
• самоконтроль;
• разбор новых тем на примерах;
• изучение дополнительного материала для углубления и расширения знаний.

Педагоги общеобразовательных школ отмечают положительную тенденцию, связанную с использованием школьниками решебника по русскому языку за 6 класс от Баранова в процессе учебы. Дети становятся более организованными, самостоятельными, ответственными, активными. Они получают первые навыки самообучения, что создает надежную базу для дальнейшего образования, включая поступление в высшие учебные заведения по филологическому профилю.

ГДЗ по алгебре 9 класс Мерзляк, Полонский, Якир Вентана-Граф

Далеко не все девятиклассники начинают заблаговременно готовиться к ОГЭ по математике. Многие откладывают подготовку «на потом» и впоследствии темпы такой работы становятся форсированными, ускоренными. Чтобы избежать ошибок, следует грамотно организовать процесс. Например, заниматься по гдз по алгебре за 9 класс Мерзляк самостоятельно, тратя на занятия минимум час в день, делая это ежедневно. Если же времени до итоговой контрольной, экзамена крайне мало, то увеличить временные затраты на работу до полутора-двух часов в день. Дольше заниматься подготовкой не рекомендуется, иначе результативность будет снижаться, а изучаемое — быстро забываться, плохо усваиваться.

Кому будет полезен онлайн решебник для самостоятельного изучения предмета?

Среди тех, кто планомерно использует подробные решения по алгебре для 9 класса Мерзляк в своей работе:

• выпускники, оканчивающие 9-й и 11-й класс школы. Повторяя материал курса девятого класса, они также отслеживают в сборнике порядок грамотной записи ответов, что тоже важно и подлежит оцениванию в ходе испытания;
• обучающиеся дистанционной или выбравшие домашний/семейный образовательный формат. Для них площадка будет источником знаний, альтернативой учительского объяснения, к которому они имеют ограниченный по времени доступ и которым могут воспользоваться не всегда. Тогда как ресурс под рукой в любое удобное время, дает полную и исчерпывающую информацию на все рабочие вопросы;
• готовящиеся к конкурсным, научным программам подростки, заинтересованные в получении глубоких математических знаний. Если в классе они изучают дисциплину по другим программам и учебникам, пособие станет площадкой, позволяющей расширить и углубить свои знания, найти ответы на самые сложные вопросы, решить как можно больше заданий по разным темам;
• школьные педагоги-предметники, которым надо в срочном порядке завершить проверку большого числа сданных им ученических тетрадей. В период «авральной занятости», когда одновременно надо еще и написать и сдать планы, выполнить методическую работу, отчетность, такой помощник становится по-настоящему незаменим для учителя;
• родители девятиклассников, оценивающие уровень знаний ребенка, не внедряясь глубоко в суть программы предмета.

Какими достоинствами обладает сборник готовых ответов по алгебре 9 класс (авторы Мерзляк, Полонский, Якир)?

И сегодня не все применяют еуроки ГДЗ, полагая, что они предназначены для списывания готовых решений. Но плюсов у этих материалов так много, что все больше и больше скептиков становятся их сторонниками и пользователями. Преимущества таковы:

• круглосуточная доступность для всех;
• грамотная подача, в том числе — соблюдение требований Стандарта к оформлению решений, ответов;
• возможность сэкономить, снизив расходы на платные курсы, репетиторов;
• актуальный поиск, позволяющий до минимума сократить время на нахождение и применение результата.

Используя справочные материалы по предмету, девятиклассники обучаются самостоятельной работе со справочниками в условиях ограниченного срока на достижение своей цели.

Расширенный поиск: CQR

Чтобы найти полную фразу, заключите ее в кавычки. Используйте операторы поиска, чтобы сузить поиск: and, or, not, *, w / #.
Советы по поиску

Введите слова или фразы:

Поиск: Ключевое слово / весь текст Только заголовки отчетов Только темы

Диапазон дат:
AnytimeOnSinceBeforeBetween MonthMonth Январь Февраль Март апрель Может июнь июль август сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь DayDay 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 год 22 23 24 25 26 год 27 28 год 29 30 31 год Год Год 2021 г. 2020 г. 2019 г. 2018 г. 2017 г. 2016 г. 2015 г. 2014 г. 2013 2012 г. 2011 г. 2010 г. 2009 г. 2008 г. 2007 г. 2006 г. 2005 г. 2004 г. 2003 г. 2002 г. 2001 г. 2000 г. 1999 г. 1998 г. 1997 г. 1996 г. 1995 г. 1994 г. 1993 г. 1992 г. 1991 г. 1990 г. 1989 г. 1988 г. 1987 г. 1986 г. 1985 г. 1984 г. 1983 г. 1982 г. 1981 г. 1980 г. 1979 г. 1978 г. 1977 г. 1976 г. 1975 г. 1974 г. 1973 1972 г. 1971 г. 1970 г. 1969 г. 1968 г. 1967 1966 г. 1965 г. 1964 г. 1963 г. 1962 г. 1961 г. 1960 г. 1959 г. 1958 г. 1957 г. 1956 г. 1955 г. 1954 г. 1953 г. 1952 г. 1951 г. 1950 1949 г. 1948 г. 1947 г. 1946 г. 1945 г. 1944 г. 1943 г. 1942 г. 1941 г. 1940 г. 1939 г. 1938 г. 1937 г. 1936 г. 1935 г. 1934 г. 1933 г. 1932 г. 1931 г. 1930 г. 1929 г. 1928 г. 1927 г. 1926 г. 1925 г. 1924 г. 1923 г. и МесяцМесяц Январь Февраль Март апрель Может июнь июль август сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь DayDay 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 год 22 23 24 25 26 год 27 28 год 29 30 31 год Год Год 2021 г. 2020 г. 2019 г. 2018 г. 2017 г. 2016 г. 2015 г. 2014 г. 2013 2012 г. 2011 г. 2010 г. 2009 г. 2008 г. 2007 г. 2006 г. 2005 г. 2004 г. 2003 г. 2002 г. 2001 г. 2000 г. 1999 г. 1998 г. 1997 г. 1996 г. 1995 г. 1994 г. 1993 г. 1992 г. 1991 г. 1990 г. 1989 г. 1988 г. 1987 г. 1986 г. 1985 г. 1984 г. 1983 г. 1982 г. 1981 г. 1980 г. 1979 г. 1978 г. 1977 г. 1976 г. 1975 г. 1974 г. 1973 1972 г. 1971 г. 1970 г. 1969 г. 1968 г. 1967 1966 г. 1965 г. 1964 г. 1963 г. 1962 г. 1961 г. 1960 г. 1959 г. 1958 г. 1957 г. 1956 г. 1955 г. 1954 г. 1953 г. 1952 г. 1951 г. 1950 1949 г. 1948 г. 1947 г. 1946 г. 1945 г. 1944 г. 1943 г. 1942 г. 1941 г. 1940 г. 1939 г. 1938 г. 1937 г. 1936 г. 1935 г. 1934 г. 1933 г. 1932 г. 1931 г. 1930 г. 1929 г. 1928 г. 1927 г. 1926 г. 1925 г. 1924 г. 1923 г.

Тема:
AnyAgricultureискусство, культура и спортБизнес и экономикаОборона и национальная безопасностьОбразованиеЗанятость и рабочая силаЭнергетикаОкружающая среда, климат и природные ресурсыГосударственный бюджет и налогиГосударственные функцииЗдоровьеЖилищное строительство и развитиеПрава человекаМеждународные отношенияМеждународная торговля и развитиеЗаконодательство и юстицияТехнологии социальных и социальных услугТехнологии социальных и социальных услугКонгресс США Президентство Верховный суд и судебная система Война и конфликт

Выполните поиск по всем разделам отчета.
Искать только в определенных разделах отчета:

(Обратите внимание, что отчеты до 1991 года могут не содержать этих разделов.)

• Введение
• Обзор
• Предпосылки
• Текущая ситуация

• Outlook
• Pro / Con
• Вопросы для обсуждения
• Хронология

• Краткие характеристики
• Библиография
• Следующий шаг
• Контакты

• Сноски
• Обновление

Сортировать результаты по: актуальность Дата в алфавитном порядке по названию

Результатов на странице: 102550

Стратегии предотвращения проблем с академической честностью

К сожалению, читерство действительно происходит в университетских классах. Признание этого, подготовка и соблюдение политик будут иметь большое значение для минимизации последствий для вашего класса, вашего факультета и колледжа в целом. Ниже приведены некоторые идеи, которые следует учитывать при работе по предотвращению мошенничества на онлайн-курсах и курсах обучения. Пожалуйста, обратитесь в офис ADED (для постоянных курсов), или к своему разработчику обучения, или Стиви Рокко (для онлайн-курсов) за дополнительной помощью.

Сообщение о политике академической честности

Независимо от того, преподают ли вы очно или онлайн, преподаватели штата Пенсильвания обязаны в соответствии с политикой университета включать в программу курса заявление об академической честности.В Колледже наук о Земле и минералах есть необходимые справки как для студентов-резидентов, так и для онлайн-студентов.

Важной частью любой политики академической честности является четкое указание штрафов, связанных с каждым нарушением. Некоторые из них могут быть определены колледжем или университетским городком, в то время как другие могут потребовать от преподавателя определения штрафов, уникальных для его / ее курса. См. Пример нарушений и санкций от Колледжа наук о Земле и минералах.

Стратегии минимизации обмана как на очных, так и на онлайн-курсах

• Объясните своим ученикам, что представляет собой академическая честность.Некоторые преподаватели предпочитают использовать модули iStudy for Success по академической честности в рамках своей ориентационной деятельности.
• Убедитесь, что в программе прописаны ожидания, и держите себя и своих учеников подотчетными перед ними. Подробнее см. Обязательные и предлагаемые правила учебной программы ниже. Подумайте о том, чтобы выйти за рамки этой политики, чтобы прямо заявить о своих ожиданиях.
  Политики резидентских курсов
  Политики смешанных и онлайн-курсов
• Опрос всех студентов об академической честности и других правилах курса во время ориентации курса.Мы называем это тестом на готовность к курсу. Вы можете пройти этот тест независимо от того, является ли курс интерактивным или очным.
• Подумайте о добавлении утверждения ко всем представленным материалам, в котором говорится: «Отправляя это (документ, экзамен, задание), я недвусмысленно заявляю, что вся работа полностью моя и не нарушает политику академической честности штата Пенсильвания». Попросите студентов подписать это перед отправкой каждого задания.
• Рассмотрите возможность аутентичного оценивания (упражнения или проекты, в которых учащиеся демонстрируют применение своих знаний), используя по возможности рубрики.Рубрики не только сэкономят время при выставлении оценок, но и сделают понятными ожидания всех заданий для учащихся. Подумайте о зачислении в OL 2900: оценка онлайн-учащихся, предлагаемую организацией Faculty Development for Outreach and Online Education. Это отличный 4-недельный онлайн-курс, охватывающий различные эффективные методы оценки обучения студентов в Интернете, включая аутентичную оценку и рубрики. Этот курс может быть полезен независимо от того, преподаете ли вы онлайн или дома. Инструкторам-ординаторам также могут быть полезны занятия, предлагаемые Институтом совершенствования преподавания им. Шрайера.
• Изменяйте экзамены каждый семестр или создавайте три или четыре версии, которые вы меняете в течение года. Студенты используют сайты обмена материалами курса, такие как CourseHero, для публикации информации, поэтому изменение вещей часто является лучшим способом предотвратить проблемы.
• Будьте в курсе и следите за «учебными сайтами» для ваших материалов, экзаменов и заданий и отправляйте уведомление об удалении, если и когда вы их найдете. Это шаблон уведомления об удалении, отправляемого в Course Hero.
• Заранее подготовьтесь к больным учащимся к экзаменам — подумайте о том, чтобы потребовать справку от врача и используйте альтернативные тесты или другой тип оценки, который студенты считают более сложным, даже если это не так (эссе и т. Д.).Расскажите студентам об этой практике в контракте или программе курса.
• Используйте схему теста для создания справедливых пулов экзаменационных вопросов. Это также упрощает создание нескольких вопросов, проверяющих одну и ту же идею. Для получения дополнительной информации о создании чертежей теста см. Наш ресурс по созданию чертежей.
• Сравните «голос» студента в письменном задании с его / ее сообщениями в обсуждениях и сообщениями электронной почты. Если голос резко отличается, более внимательно изучите письменное задание.
• Используйте Turnitin.com, чтобы убедиться, что письменные задания не содержат плагиата. Penn State имеет бесплатный доступ к этой услуге для всех преподавателей. Убедитесь, что в программе курса указано, что вы будете пользоваться этой услугой.
• Кроме того, новая рекомендация колледжа заключается в том, что все студенты подписывают и возвращают форму подтверждения программы в течение первой недели семестра. Кроме того. Колледж также рекомендует прилагаемую Форму подачи работ, чтобы студенты взяли на себя ответственность за документы / лабораторные работы / домашние задания, выполненные в рамках групповой работы.
• Привлечь к дисциплинарной ответственности. Информацию о том, как это сделать, можно найти ниже. Занимая твердую позицию и заполняя документы о таких нарушениях, студенты знают, что они не могут безнаказанно нарушать стандарты академической честности. Когда инструкторы преследуют нарушения, ученики быстро понимают, что мошенничество не приносит им пользы.

Особые стратегии для инструкторов для резидентов

• Опрос всех студентов об академической честности и политике программы во время ориентации курса.Мы называем это тестом на готовность к курсу. Это не только информирует студентов об этих правилах, но и снижает количество вопросов, касающихся сроков выполнения заданий и другой информации в курсе. См. Эту статью о наличии живой программы.
• Требовать, чтобы телефоны студентов лежали лицевой стороной вниз на партах, чтобы было ясно, берет ли студент свой телефон и смотрит на него во время оценивания.
• Гулять — много! Близость — простой способ воспрепятствовать обману во время экзаменов.Если у вас есть ассистенты, каждый должен пройти по «зоне» лекционного зала, чтобы следить за студентами во всех частях аудитории.
• Используйте тестовых наблюдателей или попросите студентов использовать Центр тестирования Университета. Обратите внимание, что использование центра тестирования требует предварительного планирования и резервирования места задолго до начала семестра.
• Видеозаписи экзаменов. (Мы считаем, что внутренняя запись на пленку законна, но заранее сообщите вашим ученикам, что вы будете заниматься этой практикой, и убедитесь, что это входит в вашу программу.Рекомендации можно найти в Политике университета AD-40.)
• Для бумажных экзаменов создайте две или три версии теста, но перед копированием разграничивайте их с помощью небольшой галочки или отметки. Таким образом, студенты не распознают экзамены как разные, а вы это сделаете. Кроме того, это поможет гарантировать, что ученик-обманщик, копирующий неправильный ответ у ближайшего одноклассника, будет пойман.
• Убедитесь, что разные версии экзамена не используют одну и ту же схему выставления оценок. Например, если ключ формы A — A-B-B-A-C-D, ключ формы B должен быть другим.

Особые стратегии онлайн-обучения

• Проведите опрос всех онлайн-студентов об академической честности и политике программы во время ориентации курса. Мы называем это тестом на готовность к курсу. Это не только информирует студентов об этих правилах, но и снижает количество вопросов, касающихся сроков выполнения заданий и другой информации в курсе.
• Включите отказы в верхней части тестов / онлайн-оценок, для которых требуется щелкнуть мышью перед тем, как получить доступ к экзамену.Могут быть включены такие заявления, как: «Я подтверждаю, что вся работа над этой оценкой полностью моя и не нарушает политику академической честности штата Пенсильвания».
• Используйте банки викторин и рандомизируйте вопросы и ответы, чтобы учащимся было труднее делиться ответами.
• Ограничьте время, в течение которого учащийся может выполнить онлайн-оценку, разумным, но не позволяющим им искать ответы.
• Используйте отчеты, доступные в таких системах, как Canvas, для анализа подозрительных результатов тестов.Например, вы можете легко увидеть точное время и дату, когда студент сдавал экзамен на основе Canvas. Если вы обратитесь в службу поддержки Canvas, вы даже сможете увидеть их IP-адрес. IP-адрес указывает, какой компьютер они использовали для доступа к экзамену. Если вы видите два схожих результата теста, полученные в одну и ту же дату / время и с смежных IP-адресов, вы можете предположить, что эти два студента сидели рядом друг с другом в компьютерном классе! ( Примечание : IP-адреса представлены в формате четырех наборов чисел, разделенных десятичными точками, e.г., 128.118.67.43. Все адреса, начинающиеся с 128.118, являются адресами компьютерных лабораторий блока питания). Если вам нужна помощь в обучении использованию этих функций, свяжитесь со Стиви Рокко из Dutton Institute, чтобы договориться о консультации.
• Для проведения экзаменов с высокими ставками, например экзаменов, рассмотрите возможность привлечения наблюдателей. В университете на протяжении многих десятилетий действует процесс утверждения, регулирующий использование наблюдателей на курсах дистанционного обучения. См. В поисках наблюдателя для получения дополнительной информации.

Что делать, если вы подозреваете проблемы с академической честностью

Мошенничество может произойти в любом классе в тот или иной момент.У Колледжа наук о Земле и минералах есть особый план действий, которому вы должны следовать, если с вами такое случится. Полная информация доступна на сайте EMS. Институт Даттона также предоставляет шпаргалку по методикам и процедурам академической честности. Процесс выявления нарушений может занять много времени для преподавателей, но его завершение важно для поддержания культуры академической честности.

В частности, вы будете работать с Комитетом по академической честности Колледжа.Марта Траверс, [email protected], является ответственным лицом в комитете. В случае нарушения она получает все необходимое как от студентов, так и от преподавателей. Если студент оспаривает нарушение (другими словами, отрицает обвинение в мошенничестве), Марта лично созывает членов комитета для рассмотрения дела и вынесения решения.

Дополнительные ресурсы

Мошенничество в онлайн-курсах: данные онлайн-контроля

Том 2, август – декабрь 2020 г., 100033 https://doi.org / 10.1016 / j.chbr.2020.100033Получите права и контент

Основные моменты

•

Мы оцениваем распространенность академической нечестности в онлайн-курсах.

•

Мы сравниваем успеваемость учащихся до и после введения онлайн-контроля через программное обеспечение для записи с веб-камеры.

•

Наш анализ показывает, что мошенничество должно было быть довольно распространенным явлением в отсутствие прокторинга.

•

Важным выводом исследования является то, что относительно простые, основанные на технологиях инструменты могут быть использованы для значительного снижения читерства на онлайн-курсах.

Реферат

Это исследование возрождает нерешенные споры о масштабах академической нечестности в онлайн-курсах. Он использует преимущества квазиэксперимента, в котором онлайн-прокторинг с использованием программного обеспечения для записи с веб-камеры был представлен для экзаменов с высокими ставками в двух онлайн-курсах. Каждый курс оставался неизменным по своей структуре, содержанию и оценкам до и после введения онлайн-прокторинга. Анализ результатов экзаменов показывает, что онлайн-прокторинг был связан со снижением средней успеваемости по обоим курсам.Более того, снижение баллов сохраняется при учете потенциальных мешающих факторов в рамках регрессии. Наконец, в отдельных регрессиях результатов экзамена по характеристикам учащихся объяснительная сила регрессии была выше для баллов при контроле. Мы интерпретируем эти результаты как доказательство того, что читерство имело место на онлайн-курсах до прокторинга. Результаты также предполагают, что онлайн-прокторинг является эффективным инструментом для смягчения академической нечестности на онлайн-курсах.

Ключевые слова

Академическая нечестность

Мошенничество

Онлайн-контроль

Веб-камера

Онлайн-курсы

Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

© 2020 Авторы. Опубликовано Elsevier Ltd.

Рекомендуемые статьи

Цитирующие статьи

Подход на основе машинного обучения к обнаружению списывания на экзаменах

Abstract

Пандемия COVID-19 вынудила большинство школ и университетов по всему миру перейти на дистанционное обучение.Одной из самых серьезных проблем в онлайн-образовании является сохранение академической целостности оценок учащихся. Отсутствие непосредственного контроля со стороны инструкторов во время выпускных экзаменов создает значительный риск академических нарушений. В этой статье мы предлагаем новый подход к выявлению потенциальных случаев мошенничества на выпускном экзамене с использованием методов машинного обучения. Мы относимся к проблеме выявления потенциальных случаев мошенничества как к проблеме обнаружения выбросов. Мы используем результаты непрерывной оценки учащихся, чтобы выявлять отклонения от нормы на выпускном экзамене.Однако, в отличие от стандартной задачи обнаружения выбросов в машинном обучении, данные оценки учащихся требуют от нас рассмотрения их последовательного характера. Мы решаем эту проблему, применяя рекуррентные нейронные сети вместе с алгоритмами обнаружения аномалий. Численные эксперименты с рядом наборов данных показывают, что предлагаемый метод обеспечивает исключительно высокий уровень точности в выявлении случаев обмана на экзамене. Мы считаем, что предложенный метод станет эффективным инструментом для ученых и администраторов, заинтересованных в сохранении академической целостности оценок курса.

Образец цитирования: Камалов Ф., Сулиман Х., Сантандреу Калонже Д. (2021) Подход на основе машинного обучения к обнаружению списывания на экзаменах. PLoS ONE 16 (8): e0254340. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0254340

Редактор: Мохаммед Сакр, Королевский технологический институт KTH, ШВЕЦИЯ

Поступила: 20.06.2020; Принята к печати: 26 июня 2021 г .; Опубликован: 4 августа 2021 г.

Авторские права: © 2021 Камалов и др.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Данные, используемые в экспериментах, состоят из смоделированных и реальных наборов данных. Описание моделируемых данных представлено в тексте, а код для создания моделирования загружен на GitHub: https: // github.ru / group-automorphism / exc_cheating. Реальные данные описаны в рукописи, а также загружены в виде файла вспомогательной информации.

Финансирование: Эта работа была частично поддержана Американским университетом Шарджи. Дополнительного внешнего финансирования для этого исследования получено не было.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что конкурирующих интересов не существует.

1 Введение

Пандемия COVID-19 поставила беспрецедентные проблемы на то, как школы и университеты способствуют обучению.Из-за введенных карантинных мер образовательным учреждениям по всему миру не оставалось ничего другого, кроме как продолжить проведение своих курсов в онлайн-формате. Хотя дистанционное обучение принято во многих высших учебных заведениях, оно имеет несколько существенных недостатков. Одна из основных проблем — обеспечение академической честности. Ожидается, что студенты, которые сдают экзамены дома, будут работать самостоятельно без какой-либо посторонней помощи. Однако на практике нетривиальная часть студентов пытается обойти правила академической честности, например, используя цифровой обман или мошенничество по контракту [1, 2] i.е. вознаграждение третьей стороне за выполнение работы от ее имени. Университеты пытаются бороться с мошенничеством на экзаменах с помощью удаленного контроля, веб-камер, браузера LockDown (Respondus), программного обеспечения для борьбы с плагиатом (например, Turnitin, SafeAssign, iThenticate и т. Д.) И программного обеспечения для мониторинга во время экзамена. Тем не менее, для студента по-прежнему относительно легко получить стороннюю помощь во время экзамена, как указано в отчете Университета Нового Южного Уэльса, в котором было обнаружено, что 139 студентов-естественников «наняли писателей-призраков с китайского сайта обмена сообщениями WeChat, чтобы заполнить их. работа »[3].Наша цель в этой статье — выявить случаи обмана на экзаменах на основе анализа результатов после экзамена для выявления отклонений от нормы. Значение нашего подхода заключается в новом использовании методов машинного обучения для выявления аномальных оценок на экзамене.

Исследования, проведенные за последние два десятилетия в различных странах, предоставили важную информацию о распространенности академической нечестности в высшем образовании [4–8]. Результаты исследования Ланье [7] 1262 студентов, посещающих курсы в формате обычного и дистанционного обучения, показали, например, что мошенничество было гораздо более распространенным явлением в онлайн-сессиях.Chirumamilla et al. [5] в ходе опроса 212 студентов и 162 учителей в Норвегии выявил шесть наиболее часто используемых методов обмана: выдача себя за другое лицо, запрещенные вспомогательные средства, подглядывание, сотрудничество со сверстниками, помощь извне и сговор между студентами и персоналом. В канадском контексте Eaton [9] расследовал случаи нарушений академической честности в секторе высшего образования, освещенные в СМИ в период с 2010 по 2019 год. В отчете сделан вывод, что академические проступки были «большой проблемой» и что более глубокое расследование их масштабов было недостаточно. оправдано.

Появляется все больше литературы, в которой анализ оценок после экзамена рассматривается как один из многообещающих способов выявления нарушений на экзаменах [10, 11]. Сравнивая оценки учащихся за непрерывную оценку с оценками на выпускном экзамене, можно выявить нарушения на экзамене. Значительные отклонения от ожидаемых результатов могут указывать на потенциальное нарушение экзамена. Внезапные и неожиданные высокие баллы на выпускном экзамене для среднего студента могут вызвать недоумение, вызвать тревогу и считаться ненормальным.Однако ситуация не всегда так проста, как кажется. Если итоговый экзамен будет относительно несложным и большинство студентов получит высокие оценки, любое нарушение будет менее заметным. Кроме того, важно учитывать последовательный характер оценивания по курсу и то, что порядок выставления баллов имеет значение. Учет временного порядка значительно усложняет ситуацию. Одним из популярных алгоритмов анализа упорядоченных данных является рекуррентная нейронная сеть [12]. Это позволяет информации распространяться через последовательность посредством совместного использования параметров.

В этом исследовании мы пытаемся определить аномальные результаты на заключительном экзамене, используя комбинацию повторяющейся нейронной сети и метода обнаружения выбросов. Предлагаемый метод использует данные, состоящие из оценок студентов за курс, включая викторины, промежуточный экзамен и заключительный экзамен. Методы обнаружения выбросов эффективны для выявления точек в данных, которые отличаются от общей генеральной совокупности и часто используются при обнаружении мошенничества. Рекуррентные нейронные сети используются для обработки последовательных данных и могут применяться к хронологически упорядоченным данным, таким как оценки курса.Сначала данные обрабатываются рекуррентной нейронной сетью. Затем выходные данные нейронной сети передаются в метод обнаружения выбросов, который определяет потенциальные случаи мошенничества. Полученный алгоритм представляет собой надежный и эффективный инструмент для выявления потенциальных случаев академического нарушения. Мы надеемся, что предложенный метод станет полезным инструментом в борьбе с мошенничеством на экзаменах.

Это исследование имеет решающее значение, поскольку образовательные учреждения по всему миру ищут эффективные способы предотвращения академических нарушений с использованием передовых аналитических средств, таких как искусственный интеллект.По словам Сентиля Натана, управляющего директора и соучредителя Edu Alliance Ltd, «Дистанционное обучение не получило широкой аккредитации в этом регионе, в основном из-за проблем с аутентификацией» [13]. Недавние разработки в области дистанционного обучения привели к возобновлению интереса к обнаружению академической нечестности в онлайн-среде с использованием поведенческой биометрии, аналитики обучения, криминалистики данных [14] или интеллектуального анализа данных [15]. Однако поиск в литературе выявил несколько исследований (кроме, возможно, [16]), в которых рассматривалась эта проблема с использованием методов обнаружения аномалий.Представленная здесь экспериментальная работа предлагает альтернативный подход к выявлению потенциальных случаев нечестности на экзамене на основе оценок учащихся с использованием методов машинного обучения.

Несмотря на эффективность предложенного алгоритма, обобщаемость этих результатов имеет определенные ограничения. Это, безусловно, правдоподобно и возможно, чтобы учащийся получил необычно высокий балл благодаря упорной работе и учебе. Следовательно, любой случай, идентифицированный как потенциальное нарушение, требует дальнейшего расследования экспертом-человеком до объявления окончательного решения.Несмотря на ограничения, эта работа предлагает ценную информацию об обнаружении мошенничества на выпускных экзаменах и направлена ​​на то, чтобы внести свой вклад в эту растущую область исследований.

Наша статья организована следующим образом. В разделе 2 представлен обзор существующей литературы по обнаружению мошенничества и связанным темам. В разделе 3 мы представляем нашу методологию. Опишем детали предлагаемого подхода к выявлению потенциальных случаев экзаменационных нарушений. В разделе 4 мы проводим ряд численных экспериментов для проверки производительности нашего метода.Мы завершаем статью заключительным резюме и замечаниями в Разделе 5.

2 Литература

«Являются ли онлайн-экзамены приглашением к обману?» [17]. Академическая нечестность в высшем образовании во время онлайн-выпускных экзаменов широко распространена и далеко не нова. Десять лет назад Карневейл [18] уже утверждал, что технологии «предлагают студентам новые и более простые способы обмана» (пункт 1). Результаты исследования Кинга, Гайетта-младшего и Пиотровски [19] об отношении и поведении студентов, изучающих бизнес, по отношению к обману на экзамене, проводимом онлайн, показали, что 73.6% респондентов считают, что обман в Интернете — простая задача (стр. 7). После перехода на онлайн-экзамены, как следствие изоляции от пандемии, похоже, наблюдается нежелательное возобновление случаев академических нарушений со стороны студентов [20]. В США Бостонский университет сообщил, например, что студенты «… использовали различные средства, в том числе такие веб-сайты, как Chegg, для получения помощи во время дистанционных викторин» [21].

Обнаружение выбросов — хорошо изученный аспект науки о данных [22].Обнаружение аномалий успешно используется во многих приложениях. Например, обработка медицинских заявлений включает в себя большие объемы данных, что требует использования автоматизированных процедур проверки. Таким образом, алгоритмы обнаружения аномалий хорошо подходят для выявления потенциальных мошеннических заявлений [23, 24]. Точно так же обработка финансовых данных, таких как транзакции по кредитным картам, требует автоматических средств обнаружения аномалий [25]. В сетевой безопасности обнаружение аномалий используется для выявления вредоносных сигналов в сетевом трафике [26].Недавно исследователи в сфере образования изучили методы обнаружения выбросов, чтобы эффективно выявлять нерегулярные учебные процессы учащихся [27, 28], шаблоны набора текста [29] или мошенничество на массовых открытых онлайн-курсах [30].

Методы обнаружения выбросов можно разделить на две группы: полу-контролируемые и неконтролируемые методы. В полууправляемом методе обнаружения выбросов доступен исходный набор данных, представляющий совокупность отрицательных (не выбросов) наблюдений. Инструмент машинного обучения, такой как одноклассная SVM, может быть обучен для получения границы распределения начальных наблюдений.Затем новые наблюдения классифицируются в зависимости от их удаленности от границы. В неконтролируемых методах алгоритм обучается без чистого начального набора данных отрицательных наблюдений. Большинство алгоритмов подпадают под категорию неконтролируемых. Методы неконтролируемого обнаружения аномалий можно разделить на подходы, основанные на модели, расстоянии и плотности. Актуальный обзор и анализ современных методов можно найти в [31]. Подходы на основе моделей — это простейшие методы обнаружения выбросов.Они основаны на предположении, что нормальные данные генерируются согласно некоторому статистическому распределению [32, 33]. Параметры распределения, такие как среднее значение и стандартное отклонение, рассчитываются на основе данных выборки. Более сложные подходы используют функции ядра для оценки основного распределения данных [34]. Тогда точки с низкой вероятностью считаются выбросами. Подходы, основанные на расстоянии, основываются на предположении, что аномальные точки находятся далеко от основной группы точек.Популярный метод расстояния использует эвристически определенный радиус δ и процентное значение p . Тогда точка x считается выбросом, если не более p процент всех других точек имеют расстояние до x меньше, чем δ [35]. Подходы, основанные на плотности, сравнивают плотность данных в данной точке относительно плотности в соседних точках. Точки с относительно низкой плотностью считаются аномальными. Один из популярных методов плотности — это фактор локальных выбросов (LOF), который вычисляет локальную плотность в заданной точке.Точки с более низкой локальной плотностью по сравнению с их соседями считаются выбросами [36]. Вариант LOF был использован в [37] для выявления школ с необычными показателями по стандартизированным тестам.

Поскольку количество аномальных оценок относительно невелико, это приводит к проблеме несбалансированного распределения классов. Традиционные методы машинного обучения плохо приспособлены для обработки несбалансированных данных [38]. Существует несколько способов справиться с несбалансированными данными. Популярный метод под названием SMOTE обеспечивает баланс данных путем искусственного добавления новых точек меньшинства к исходному набору данных перед этапом обучения [39].Совсем недавно был предложен новый метод, основанный на гамма-распределении, для создания новых экземпляров точек меньшинства [40].

3 Методология

В этом разделе мы представляем наш алгоритм выявления потенциальных случаев мошенничества на итоговом экзамене. Входными данными для алгоритма являются последовательности оценок — викторины, промежуточный экзамен, заключительный экзамен — всего класса, а на выходе — набор меток (по одной метке на учащегося), указывающих, обманул ли каждый учащийся или нет. Предлагаемый метод состоит из двух частей: регрессии и неконтролируемого обнаружения выбросов.Во-первых, модель рекуррентной нейронной сети обучается предсказывать итоговые результаты экзамена на основе предыдущих оценок. Затем применяется модель обнаружения выбросов для выявления случаев, когда разница между фактическими и прогнозируемыми итоговыми оценками за экзамен является ненормальной. Поскольку входные данные не помечены, предлагаемый метод является неконтролируемым алгоритмом.

Выявление аномальных итоговых оценок на экзамене — непростая задача. Следует принять во внимание несколько соображений.Аномалия итоговой оценки за экзамен однозначно зависит от всех остальных оценок в классе. Экзаменационная оценка, которая является аномальной для одного класса учеников, может быть совершенно нормальной для другого класса. Однако необходимы дальнейшие эксперименты, чтобы лучше понять этот вопрос. Во-вторых, существующие методы машинного обучения должны быть адаптированы к конкретным особенностям проблемы. Мы хотим идентифицировать аномальные оценки, сравнивая результаты до заключительного экзамена с оценками на итоговом экзамене. Само собой разумеется, что ученик с большим разрывом между двумя оценками с большей вероятностью обманул.Реализация этой философии требует индивидуального решения. В-третьих, при анализе необходимо учитывать временной характер оценок. Викторины, семестровые экзамены, проекты и заключительный экзамен сдаются последовательно. Порядок оценок содержит важную информацию. Например, оценки {79, 90, 70, 61, 50, 95} несут иную информацию, чем оценки {50, 61, 70, 79, 90, 95}. Первая последовательность оценок нормальна, а вторая — ненормальна (рис. 1).

Рис 1.Обе последовательности оценок состоят из одинаковых значений, но в разном порядке.

Стабильное повышение успеваемости ученика 2 делает оценку 95 на выпускном экзамене правдоподобной. С другой стороны, структура оценок для ученика 1 делает оценку 95 на заключительном экзамене весьма неожиданной.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0254340.g001

Поскольку оценки в разных классах имеют свои особенности, оценки каждого класса должны анализироваться индивидуально.Необходимость индивидуального анализа каждого набора экзаменационных баллов подталкивает нас к использованию методов обнаружения выбросов. Традиционные алгоритмы обнаружения выбросов предназначены для работы без предварительного обучения. Каждый набор данных анализируется отдельно, а аномальные экземпляры помечаются алгоритмом. Однако стандартные алгоритмы обнаружения выбросов страдают двумя серьезными недостатками. Во-первых, учитывая вектор пространственных признаков n , методы неконтролируемого обнаружения выбросов не всегда идентифицируют важные особенности.Возможно, что одна из функций более актуальна, чем остальные, для выявления выбросов. В нашем случае очевидно, что оценка за заключительный экзамен более актуальна, чем, скажем, оценка за викторину 1. Традиционные методы обнаружения выбросов не предоставляют возможности присвоения различных весов характеристикам. Этот недостаток относится ко многим алгоритмам машинного обучения, включая нейронные сети. Во-вторых, методы обнаружения выбросов не принимают во внимание временную природу последовательных данных.Временная информация может значительно улучшить результаты обучения алгоритмов. Учитывая вышеупомянутые недостатки, методы обнаружения выбросов должны быть дополнены другим методом, который учитывает изложенные выше соображения. Один из наиболее эффективных современных подходов машинного обучения к обработке последовательных данных — это рекуррентные нейронные сети. Эти сети используют данные из предыдущих шагов, чтобы делать прогнозы относительно следующего шага. Таким образом, наш подход основан на двух ключевых ингредиентах: нейронных сетях и обнаружении аномалий.

3.1 Обнаружение аномалий

Как упоминалось ранее в разделе 1, алгоритмы обнаружения аномалий (выбросов) широко используются во многих приложениях, включая обнаружение мошенничества, медицинскую диагностику, безопасность сети и другие. В этой статье мы используем метод, основанный на плотности ядра, для выявления выбросов в наборе данных. Оценка плотности ядра (KDE) — это хорошо зарекомендовавший себя статистический метод, который широко используется в различных приложениях [41]. Это непараметрический метод оценки основного распределения выборочных данных с использованием функции ядра.Конкретно, распределение данных аппроксимируется средним значением функций ядра, взятых по всему набору данных. Пусть { x ₁ , x ₂ ,…, x _n } будет i.i.d. выборка, взятая из неизвестной функции плотности вероятности f . Тогда оценка плотности ядра f дается выражением (1) где K — функция ядра, h — параметр полосы пропускания, и. Существует ряд функций ядра.Самым популярным ядром является функция Гаусса, т.е. (2) где ϕ — стандартное нормальное распределение плотности. Как показано на фиг. 2, параметр h полосы пропускания управляет гладкостью оценки функции плотности, а также компромиссом между смещением и дисперсией. После оценки основного распределения набора данных мы можем использовать его для вычисления вероятности того, что данная точка данных является нормальной точкой. Точки с низкой вероятностью считаются выбросами.

3.2 Долговременная кратковременная память

Рекуррентные нейронные сети (RNN) и их подкласса сети с долговременной краткосрочной памятью (LSTM) являются естественным выбором для работы с последовательными данными. RNN и LSTM предназначены для эффективной работы с данными последовательности, позволяя использовать предыдущие выходные данные в качестве входных. Они успешно использовались в различных приложениях, включая распознавание речи и текста, а также анализ временных рядов, таких как ежедневные данные о ценах на акции [42]. В предлагаемом алгоритме мы используем LSTM.Мы отсылаем читателя к [43] за подробностями об архитектуре LSTM.

3.3 Алгоритм

Наша цель — разработать алгоритм, который решает следующие две основные задачи:

1. Определите учащихся, чья итоговая оценка за экзамен неоправданно высока по сравнению с остальным классом и их предыдущие оценки.
2. Учитывать последовательный характер рассматриваемых данных.

Мы используем LSTM для выполнения второй задачи.Конкретно, мы строим регрессионную модель с использованием сети LSTM с целью прогнозирования итоговой оценки за экзамен на основе оценок, полученных до последнего экзамена. Входные переменные в нашей модели включают баллы по викторинам, промежуточному экзамену, проектам и другим оценкам перед финальным экзаменом. Результатом работы модели является оценка на итоговом экзамене. Модель обучена минимизировать среднеквадратичную ошибку прогнозов. Архитектура нейронной сети для прогнозирования итоговых результатов экзамена состоит из входных, выходных и скрытых слоев.Размер входного слоя зависит от набора данных. В наших численных экспериментах входной слой имеет размер 5, что соответствует четырем тестам и результатам одного промежуточного экзамена. Выходной слой имеет размер один, который соответствует итоговой оценке экзамена. Оценки учащихся обрабатываются тремя скрытыми слоями, чтобы установить веса сети, чтобы минимизировать ошибку прогноза. Первый скрытый слой — это слой LSTM, а два других слоя — это полностью связанные слои. Нейронная сеть была построена с использованием Keras [44].Подробная информация о сетевых уровнях представлена ​​в Таблице 1.

Оценки экзамена, предсказанные регрессионной моделью LSTM, сравниваются с фактическими оценками экзамена. Затем мы применяем метод обнаружения выбросов на основе KDE, описанный в предыдущем разделе, для выявления потенциальных случаев мошенничества на основе прогнозируемых и фактических результатов экзаменов. Мы применяем правило Скотта для определения параметра пропускной способности для KDE. Чтобы идентифицировать выбросы, мы выбираем 9% случаев с наименьшей вероятностью на основе оцененной функции плотности.Уровень загрязнения был определен на основании того факта, что 10/110 случаев в данных являются выбросами. Как правило, уровень загрязнения устанавливается экспертом на основе ожидаемого количества выбросов в данных. Краткое описание предлагаемой процедуры обнаружения приводится ниже.

Алгоритм

1. Обучите регрессионную модель на основе LSTM на заданном наборе данных (таблица 1).
   1. Входные характеристики ( X ) — это баллы до финального экзамена, т.е.е. викторины, промежуточный экзамен, проект и другие.
   2. Результат ( y ) — итоговая оценка за экзамен.
2. Рассчитайте ошибку между оценками, предсказанными обученной моделью, и фактическими оценками экзамена. Примените основанный на KDE метод обнаружения выбросов к набору ошибок, чтобы определить ненормальные оценки.

4 Численные эксперименты

В этом разделе мы проводим численные эксперименты, чтобы проверить производительность предложенного алгоритма по сравнению с другими методами тестирования.Эксперименты проводятся по ряду сценариев. Данные, используемые в экспериментах, состоят из четырех синтетических и одного реальных наборов данных. Мы используем наивные, а также более сложные стратегии обнаружения аномалий в качестве ориентира по сравнению с предлагаемым методом. Чтобы измерить эффективность алгоритмов, мы вычисляем истинно положительные и ложноположительные результаты классификации. Результаты экспериментов показывают, что предложенный метод превосходит эталонные методы в большинстве сценариев.Предлагаемый алгоритм обеспечивает в среднем 95% истинных положительных результатов и 2,5% ложных положительных результатов на синтетических данных. Он достигает 100% истинных положительных результатов и 4% ложных срабатываний на реальных данных. Результаты экспериментов убедительно свидетельствуют о том, что предложенный алгоритм может быть эффективным инструментом выявления мошенничества.

4.1 Тестовые методы

Наивная стратегия, применяемая на практике, состоит в том, чтобы сравнить среднее значение баллов, полученных до заключительного экзамена, с баллами на последнем экзамене.Если итоговая оценка экзамена значительно выше средней оценки предыдущих оценок, это будет признаком потенциального нарушения. Это простой и интуитивно понятный подход, обычно используемый инструкторами для выявления потенциальных случаев мошенничества. Несмотря на свою простоту, наивная стратегия может быть быстрым и эффективным инструментом для выявления отклонений от нормы на итоговом экзамене. Таким образом, это хорошая базовая стратегия, которую мы стремимся превзойти. В дополнение к базовому методу мы сравнили предлагаемые нами алгоритмы со следующими автономными методами обнаружения выбросов: робастная ковариация [33], лес изоляции [45] и фактор локальных выбросов [36].Методы тестирования реализованы в популярной библиотеке машинного обучения scikit-learn. Мы использовали настройки параметров по умолчанию для моделей, за исключением параметра загрязнения, который был установлен на 0,09. Обратите внимание, что в реализации sklearn значение по умолчанию для параметра загрязнения установлено на 0,1, то есть 10% точек считаются выбросами.

Важно отметить, что в наших данных последовательность оценок помечена в зависимости от того, обманул ли студент на выпускном экзамене.Эта информация встроена как в нашу генерацию данных, так и в наш метод обнаружения мошенничества, но полностью недоступна для базовых методов. Другими словами, базовые методы не делают того же предположения о структуре данных, которое доступно для предлагаемого метода. Таким образом, сравнение не совсем справедливо.

4.2 Наборы данных

Экспериментальная оценка предлагаемого нами подхода включает четыре различных синтетических и один набор реальных данных. Синтетические наборы данных предназначены для моделирования реальных сценариев обмана на экзамене.Репрезентативная выборка каждого синтетического набора данных показана на рис. 3. Набор данных 1 состоит из 100 нормальных оценок и 10 случаев мошенничества (рис. 3a). Случаи обмана спроектированы так, чтобы быть вопиющими: разница между средним баллом обычной оценки и итоговым баллом экзамена составляет 35 баллов. Обычные сорта в основном однородны. Примерно 80 обычных оценок остаются в пределах 10-балльной шкалы по всем экзаменам, включая заключительный экзамен. Остальные 20 обычных оценок повышаются в течение семестра.Случаи обмана в наборе данных 1 относительно легко выявить даже с помощью наивной стратегии сравнения средней оценки перед заключительным экзаменом с оценкой на последнем экзамене. Набор данных 2 аналогичен набору данных 1. Однако случаи мошенничества более замаскированы в наборе данных 2 с разницей всего в 20 пунктов между средней оценкой до финала и оценкой на финальном экзамене (рис. 3b). Меньшая разница между итоговым экзаменом и предыдущими оценками затруднит выявление случаев обмана.В результате ухудшается производительность алгоритмов обнаружения аномалий. Набор данных 3 аналогичен набору данных 2. Однако набор данных 3 содержит нормальные оценки, которые повышаются в течение семестра таким образом, что разница между средним баллом перед заключительным экзаменом и заключительным экзаменом такая же, как и в случаях мошенничества. Как показано на рис. 3c, оценки бордового цвета неуклонно растут, что указывает на нормальный узор. С другой стороны, баллы, выделенные красным цветом, резко увеличиваются, и на итоговом экзамене они становятся намного больше.Как уже упоминалось, разница между средним баллом до финального экзамена и баллом на выпускном экзамене одинакова в обоих случаях. Чтобы различать первый и второй случаи, традиционно требуется человеческое суждение. Тем не менее, мы показываем, что предлагаемый метод может автоматически обнаруживать случаи мошенничества даже в таких сложных условиях. Последний набор данных в нашем эксперименте иллюстрирует сценарий простого итогового экзамена, когда все оценки повышаются по сравнению с обычными оценками.Обычные оценки имитируются для повышения на 10 баллов на итоговом экзамене по сравнению со средним значением предыдущих баллов. Кейсы об обмане предназначены для увеличения на 25 баллов на заключительном экзамене по сравнению с оценками за предыдущий обычный семестр (рис. 3d). Поскольку на итоговом экзамене все оценки повышаются, становится сложнее выявить случаи обмана. Дополнительные сведения о синтетических наборах данных вместе с кодом можно найти в нашем общедоступном репозитории GitHub (https://github.com/group-automorphism/exam_cheating).

Рис. 3. Репрезентативные образцы смоделированных наборов данных, используемых в наших экспериментах.

Наборы данных отражают различные сценарии распределения оценок. (a) Репрезентативная выборка оценок Dataset 1. Набор данных состоит из 91% нормальных и 9% аномальных оценок. Обычные сорта состоят из трех четвертей однородных сортов и одной четверти повышающихся сортов. Аномальные оценки резко повышаются на — на 35 баллов — во время выпускного экзамена. (b) Репрезентативная выборка классов Dataset 2.Набор данных аналогичен набору данных 1. Однако аномальные оценки повышаются на менее резко, чем на — на 20 пунктов — во время заключительного экзамена. В результате выбросы труднее идентифицировать. (c) Репрезентативная выборка классов Dataset 3. Набор данных аналогичен набору данных 2. Однако около 10% обычных оценок повышаются постепенно, так что разница между средними оценками за предыдущий и заключительный экзамены такая же, как и в аномальных случаях. В результате еще сложнее определить выбросы.(d) Репрезентативная выборка классов Dataset 4. Набор данных предназначен для моделирования сценария, когда заключительный экзамен проходит легко и каждый, получает относительно высокую оценку. Обычный итоговый экзамен набирает на 10 баллов выше, чем средний балл по предыдущим экзаменам. Аномальный итоговый экзамен набирает на 25 баллов больше, чем средний предыдущий балл.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0254340.g003

Помимо синтетических данных, в наших экспериментах мы также используем один набор реальных данных.Хотя мы хотели бы использовать больше реальных данных, их трудно получить по ряду причин. Наш набор данных состоит из 52 наблюдений, 3 из которых являются положительными. Каждое наблюдение включает в себя баллы по 4 викторинам, промежуточному экзамену и заключительному экзамену.

4.3 Результаты и обсуждение

Чтобы определить эффективность алгоритмов, мы вычисляем истинно положительный коэффициент (TPR) и ложноположительный коэффициент (FPR) результатов классификации. TPR измеряет долю фактических положительных результатов, которые правильно определены как таковые.FPR — это доля всех отрицательных результатов, которые были определены тестом как положительные. Для каждого синтетического набора данных эксперимент запускается 20 раз. Мы сообщаем среднее значение и стандартное отклонение TPR. Результаты экспериментов показывают, что предложенный алгоритм может быть эффективным инструментом для выявления случаев обмана на итоговом экзамене на основе предыдущих оценок.

Средние значения TPR предложенного алгоритма вместе с тестовыми методами представлены в таблице 2. Результаты показывают, что предлагаемый алгоритм имеет наивысшее общее среднее значение TPR, равное 0.874 среди всех протестированных алгоритмов. Кроме того, предлагаемый метод дает наивысшее индивидуальное среднее значение TPR для наборов данных 2 и 3. Стандартные отклонения TPR также представлены в таблице 2. Стандартное отклонение TPR находится в диапазоне от 0,05 до 0,12.

Таблица 2. Среднее значение и стандартное отклонение TPR для алгоритмов обнаружения аномалий.

Результаты представляют собой эксперименты с четырьмя наборами данных на основе 20 смоделированных экспериментов. Предлагаемый метод ( NewAlgo ) дает наилучшие общие результаты.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0254340.t002

FPR предложенного алгоритма вместе с тестовыми методами представлены в таблице 3. Как видно из таблицы, предложенный алгоритм дает наименьшее общий средний FPR 0,013 среди всех протестированных методов обнаружения. Он также обеспечивает самый низкий FPR для Dataset 2 и Dataset 3.

Для дальнейшего тестирования предложенного алгоритма мы применили его к смоделированным данным размером 220, что вдвое превышает исходный размер, использованный в предыдущих экспериментах.Мы моделировали каждый набор данных 20 раз и записали средние значения TPR. Результаты экспериментов с увеличенным размером класса во многом совпадают с первоначальными результатами. Как показано в таблице 4, средние значения TPR предлагаемого метода находятся в диапазоне от 0,780 до 0,988. Новый алгоритм достигает наивысшего общего среднего TPR 0,872 среди всех протестированных методов. Новый общий средний TPR близок к исходному общему среднему (0,868).

Таблица 4. Среднее значение TPR для алгоритмов обнаружения аномалий.

Результаты представляют собой эксперименты с четырьмя наборами данных на основе 20 смоделированных экспериментов и размер класса 220. Предлагаемый метод ( NewAlgo ) дает наилучшие общие результаты.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0254340.t004

Основным фактором при выявлении случаев мошенничества является оценка на итоговом экзамене по сравнению с предыдущими оценками. Кроме того, необходимо учитывать второстепенные факторы, такие как траектория (импульс) оценок и производительность по сравнению с остальной частью класса.Хотя наивный подход не принимает во внимание траекторию и относительную производительность, он учитывает среднюю разницу между предыдущими оценками и итоговыми оценками экзамена. В результате он обеспечивает надежную работу. С другой стороны, стандартные методы обнаружения выбросов основаны исключительно на геометрии точек выборки. Точки вдали от основного кластера или точки в области с относительно низкой плотностью выборки помечаются как выбросы. Никакого особого значения какой-либо конкретной функции не придается.

Чтобы лучше понять результаты численных экспериментов (Таблицы 2–4) и проиллюстрировать механизм методов обнаружения выбросов, рассмотрим набор оценок, состоящий из Теста 1, Теста 3 и результатов заключительного экзамена из набора данных DS2 (Рис. 3b ). Подробная информация о случаях обмана и отклонениях представлена ​​в Таблице 5. Как показано в Таблице 5, в случаях обмана оценки по Тесту 1 и Тесту 2 относительно стабильны до того, как внезапно перескочат на Заключительный экзамен. Внезапное увеличение счета — признак возможного мошенничества.Метод RobustCov — это метод, основанный на модели, который подгоняет гауссовский эллипсоид к набору данных с использованием центральных точек данных. Как показано в Таблице 5, метод RobustCov выбирает точки с положительной тенденцией в оценках. Хотя с геометрической точки зрения можно утверждать, что точки с положительной тенденцией могут быть выбросами, было бы неуместно делать такое предположение с академической точки зрения. Неудивительно, что ученик, который постоянно улучшает свои оценки между экзаменами и в конечном итоге получает высокую оценку на выпускном экзамене.Метод RobustCov не работает, потому что он не может принять во внимание контекст проблемы. Метод IsoForest основан на классификаторе случайного леса. Он работает по тому принципу, что аномальные точки имеют более короткие пути от корня до конечного узла. Как видно из таблицы 5, метод IsoForest помечает как выбросы точки с высокими или низкими значениями элементов. Похоже, что точки с чрезвычайно низкими или чрезвычайно высокими элементами требуют наименьшего количества разделений, которые необходимо изолировать.В результате метод IsoForest пропускает случаи мошенничества. Метод LOF основан на идее отбора образцов, которые имеют существенно меньшую плотность, чем их соседи. Он выбирает точки, удаленные от кластеров. Случаи обмана не идентифицируются, потому что они образуют группу баллов с низкими оценками викторины и высокими итоговыми оценками на экзамене. Кроме того, случаи обмана близки к случаям, когда ученики постепенно улучшают свои оценки, что делает их еще труднее отличить.

Результаты эксперимента на реальных данных совпадают с результатами на смоделированных данных.Как показано в Таблице 6, предлагаемый метод достигает наивысшего TPR. Действительно, предложенный метод успешно выявляет все 3 случая мошенничества среди 52 случаев. Предлагаемый метод также достигает самого низкого FPR. Только 4% студентов, которые не читали, были отмечены как подозрительные.

Таблица 6. Частота истинных и ложных срабатываний алгоритмов обнаружения аномалий.

Результаты представляют собой эксперименты с одним набором реальных данных. Предлагаемый метод ( NewAlgo ) дает наилучшие общие результаты.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0254340.t006

Результаты численных экспериментов показывают, что предложенный алгоритм достигает высоких уровней точности. Он может идентифицировать почти все случаи обмана, избегая при этом ложной оценки нормального результата. Предлагаемый метод значительно превосходит методы тестирования как в TPR, так и в FPR. Эффективность нашего метода относительно одинакова для разных наборов данных.

В проблеме выявления потенциальных случаев мошенничества решающую роль играют итоговые экзаменационные баллы.Предлагаемый алгоритм предназначен для сравнения прогнозируемых и фактических итоговых оценок за экзамен для выявления аномальных оценок. Стандартные алгоритмы обнаружения выбросов несут дополнительную нагрузку, связанную с изучением важности итоговых оценок за экзамен на основе данных, и поэтому не работают должным образом.

5 Заключение

Пандемия COVID-19 вынудила большинство школ и университетов мира перейти на онлайн-образование. В частности, экзамены проводились удаленно, без особого надзора.В результате вероятность обмана на экзамене резко возросла. Основная цель настоящего исследования заключалась в изучении нового подхода к обнаружению потенциальных случаев мошенничества с использованием методов машинного обучения. В частности, мы рассмотрели проблему выявления случаев накрутки на выпускном экзамене. Мы предлагаем новый метод выявления потенциальных случаев жульничества на выпускном экзамене с использованием постэкзаменационного анализа оценок учащихся. При принятии решения наш метод учитывает оценки учащихся перед выпускным экзаменом, оценки на выпускном экзамене и общую успеваемость класса.Мы используем LSTM в сочетании с техникой обнаружения выбросов на основе KDE для выявления потенциальных случаев мошенничества. Выводы, полученные в результате этого исследования, могут быть полезны ученым и администраторам, заинтересованным в сохранении академической целостности оценок курса.

Предлагаемый метод дает многообещающие результаты на различных наборах данных. В наших численных экспериментах он достигает среднего TPR 0,95 и FPR 0,05. Наш метод значительно превосходит тестовые методы, которые использовались в экспериментах.Однако важно отметить, что базовые алгоритмы несут дополнительную нагрузку, связанную с изучением важности итоговых результатов экзамена на основе данных. Так что сравнение может быть не совсем адекватным. Эффективность предлагаемого метода одинакова для различных сценариев, смоделированных в наших экспериментах, и обеспечивает почти идеальную точность в выявлении случаев мошенничества с данными, используемыми в исследовании.

Настоящее исследование закладывает основу для будущих образовательных исследований по методам обнаружения выбросов, поскольку оно предлагает дополнение к коммерческому программному обеспечению для обнаружения плагиата и, возможно, ненавязчивую сдерживающую альтернативу полемическим дистанционно контролируемым экзаменам.Однако читатель должен иметь в виду, что объем этого исследования был ограничен с точки зрения размера выборки и контекста, его повторение в других университетах, несомненно, было бы ценным и рекомендованным. Поэтому настоятельно рекомендуется дальнейшее исследование и экспериментирование предлагаемого метода и выявления академической честности. Удаленное администрирование экзамена представляет собой серьезную проблему для сохранения академической целостности экзамена. Это актуальный вопрос сегодня и останется важным в будущем.Наш метод предлагает отличный инструмент, помогающий решить проблему академической честности на дистанционно управляемых экзаменах.

Естественным продолжением этой работы было бы наблюдение за производительностью нашей модели путем замены компонента регрессии такими альтернативами, как линейная регрессия или регрессия гауссовского процесса. Действительно, было бы информативно протестировать различные комбинации регрессора / обнаружения аномалии и, возможно, даже получить улучшение по сравнению с текущей конфигурацией.

Список литературы

1. 1.Амигуд А., Ланкастер Т. (2020). Я заплачу кому-нибудь за выполнение моего задания: анализ рыночного спроса на услуги по мошенничеству с контрактами в твиттере. Оценка и оценка в высшем образовании, 45 (4), 541–553.
2. 2. Ланкастер, Т., и Кларк, Р. (2016). Мошенничество с контрактом: передача оцениваемой студенческой работы на аутсорсинг. Справочник академической честности, 639–654
3. 3. Фелльнер, К. (2020). Писатели-призраки помогают студентам UNSW обманывать экзамены, показывает просочившийся отчет.Сидней Морнинг Геральд. 5 мая. Получено с https://www.smh.com.au/national/nsw/cheating-unsw-students-hire-ghost-writers-from-messaging-site-wechat-to-complete-work-20200505-p54q3f. .html
4. 4. Одри, Р. (2020). Аутсорсинг заданий: выход за рамки мошенничества с контрактами, оценка и оценка в высшем образовании. https://doi.org/10.1080/02602938.2020.1765311
5. 5. Чирумамилла А., Синдре Г. и Нгуен-Дук А. (2020). Обман на электронных и бумажных экзаменах: восприятие студентов и преподавателей инженерных специальностей в Норвегии.Оценка и оценка в высшем образовании, 1–18.
6. 6. Доусон П. (2016). Пять способов взлома и мошенничества с помощью электронных экзаменов «принеси свое собственное устройство». Британский журнал образовательных технологий, 47 (4), 592–600.
7. 7. Ланье М. М. (2006). Академическая честность и дистанционное обучение. Журнал образования в области уголовного правосудия, 17 (2), 244–261.
8. 8. Макфарлейн Б., Чжан Дж. И Пун А. (2014). Академическая честность: обзор литературы.Исследования в области высшего образования, 39 (2), 339–358.
9. 9. Итон, С. Э. (2020). Расследование серьезных нарушений академической честности в Канаде: 2010–2019 гг. Получено с https://prism.ucalgary.ca/handle/1880/111483
10. 10. Берман, С., Брандес, Г., Карпентер, М. М., и Штраус, А. Л. (2020). Безопасное онлайн-тестирование с высокими ставками: серьезная альтернатива по мере продвижения юридического образования в Интернете. В наличии по ГНРН 3567894.
11. 11. Харпер Р., Бретаг Т., & Рандл К. (2020). Выявление мошенничества в контракте: изучение роли типа оценки. Исследования и разработки в области высшего образования, 1–16.
12. 12. Ю. Ю., Си Х., Ху К. и Чжан Дж. (2019). Обзор рекуррентных нейронных сетей: ячейки LSTM и сетевые архитектуры. Нейронные вычисления, 31 (7), 1235–1270. pmid: 31113301
13. 13. Боллаг, Б. (2020). Следующие шаги для новых онлайн-курсов: оценка обучения, предотвращение мошенничества. Аль-Фанар Медиа. 26 мая. Получено с https: // www.al-fanarmedia.org/2020/05/next-steps-for-new-online-courses-measure-learning-prevent-cheating/
14. 14. Чижек, Г. Дж., И Воллак, Дж. А. (2016). Справочник количественных методов выявления читерства на тестах. Рутледж.
15. 15. Эрнандеса, Дж. А., Очоаб, А., Муньозд, Дж., И Бурлака, Г. (2006). Обнаружение читов в онлайн-оценках учащихся с помощью интеллектуального анализа данных. На конференции по интеллектуальному анализу данных | ДМИН (т. 6, с. 205).
16. 16. Гогои П., Бхаттачарья Д. К., Бора Б. и Калита Дж. К. (2011). Обзор методов обнаружения выбросов при идентификации сетевых аномалий. Компьютерный журнал, 54 (4), 570–588.
17. 17. Хармон О. Р. и Ламбринос Дж. (2008). Онлайн-экзамены — это приглашение к обману? Журнал экономического образования, 39 (2), 116–125.
18. 18. Карневале, Д. (1999). Как наблюдать на расстоянии. Хроника высшего образования. 12 ноября. Источник https: //www.chronicle.com / article / How-to-Proctor-From-a-Distance / 19417
19. 19. Кинг К. Г., Гайетт Р. У. мл. И Пиотровски К. (2009). Онлайн-экзамены и мошенничество: эмпирический анализ мнений студентов, изучающих бизнес. Интернет-журнал для преподавателей, 6 (1), №1.
20. 20. Шейнерманн, М.Р .; И Шевин, З. (2020). Math TA разместил в Интернете ложное решение, чтобы поймать студентов, нарушающих академическую честность. The Daily Princetonian. 26 мая. Получено с https://www.dailyprincetonian.com/article/2020/05/princeton-teaching-assistant-math-department-slader-mat202-academic-integrity-cheating-covid
21. 21.Коннолли, К. и Морони, Дж. (2020). BU расследует, обманывали ли студенты онлайн-тесты во время отключения. NBC Бостон. 30 апреля. Получено с https://www.nbcboston.com/news/local/boston-university-investigates-cheating-allegations/2116206/
22. 22. Aggarwal, C.C. & Yu, P. S. (2001, май). Обнаружение выбросов для данных большой размерности. В материалах международной конференции ACM SIGMOD 2001 г. по управлению данными (стр. 37–46).
23. 23. Джудаки Х., Рашидиан А., Минаи-Биджоли Б., Махмуди М., Гераили Б., Насири М. и Араб М. (2015). Использование интеллектуального анализа данных для обнаружения мошенничества и злоупотреблений в сфере здравоохранения: обзор литературы. Global Journal of Health Science, 7 (1), 194.
24. 24. Ван Капеллевен Г., Поэль М., Мюллер Р. М., Торнтон Д. и ван Хиллегерсберг Дж. (2016). Обнаружение выбросов при мошенничестве в сфере здравоохранения: тематическое исследование в области стоматологии Medicaid. Международный журнал бухгалтерских информационных систем, 21, 18–31.
25. 25.Рам П. и Грей А. Г. (2018, январь). Обнаружение мошенничества с помощью деревьев оценки плотности.
26. 26. Нгуен, К. П., Лим, К. В., Дивакаран, Д. М., Лоу, К. Х., и Чан, М. К. (2019, июнь). GEE: объяснимый вариационный автокодер на основе градиента для обнаружения сетевых аномалий. В конференции IEEE по коммуникациям и сетевой безопасности (CNS) 2019 г. (стр. 91–99). IEEE.
27. 27. Альдова Х., Аль-Самаррай Х. и Фаузи В. М. (2019). Образовательный интеллектуальный анализ данных и обучающая аналитика для высшего образования 21 века: обзор и синтез.Телематика и информатика, 37, 13–49.
28. 28. Уэно, М., и Нагаока, К. (2002). База данных журнала обучения и система интеллектуального анализа данных для электронного обучения — обнаружение статистических выбросов в режиме онлайн в нерегулярных процессах обучения. В материалах Международной конференции по передовым технологиям обучения (стр. 436–438).
29. 29. Лейнонен, Дж., Лонги, К., Клами, А., Ахади, А., и Вихавайнен, А. (2016, июль). Шаблоны набора и аутентификация на экзаменах по практическому программированию.В материалах конференции ACM по инновациям и технологиям в компьютерном образовании 2016 г. (стр. 160–165).
30. 30. Александрон, Г., Руйперес-Валиенте, Дж. А., и Притчард, Д. Э. (2019). На пути к универсальному методу обнаружения аномалий для выявления читеров в массовых открытых онлайн-курсах. В материалах 12-й международной конференции по интеллектуальному анализу данных в образовании (стр. 480–483).
31. 31. Домингес Р., Филиппоне М., Мичиарди П. и Зуауи Дж.(2018). Сравнительная оценка алгоритмов обнаружения выбросов: эксперименты и анализ. Распознавание образов, 74, 406–421.
32. 32. Барнетт В. и Льюис Т. (1994). Выбросы в статистических данных, т. 3. Wiley.
33. 33. Руссеув П.Дж., Ван Дриссен К. «Быстрый алгоритм оценки определителя минимальной ковариации» Technometrics 41 (3), 212 (1999).
34. 34. Камалов Ф. (2020а). Выборка на основе оценки плотности ядра для несбалансированного распределения классов.Информатика, 512, 1192–1201.
35. 35. Кнорр Э. М. и Нг Р. Т. (1997, август). Единое понятие выбросов: свойства и вычисления. В KDD (Том 97, стр. 219–222).
36. 36. Бройниг М. М., Кригель Х. П., Нг Р. Т. и Сандер Дж. (2000, май). LOF: определение локальных выбросов на основе плотности. В записи ACM sigmod (Том 29, № 2, стр. 93–104). ACM.
37. 37. Саймон, М. (2014). Обнаружение локальных выбросов в судебной экспертизе данных: метод интеллектуального анализа данных для выявления необычных школ.В тестовом мошенничестве (стр. 99–116). Рутледж.
38. 38. Табтах Ф., Хаммуд С., Камалов Ф. и Гонсалвес А. (2020). Несбалансированность данных в классификации: экспериментальная оценка. Информатика, 513, 429–441.
39. 39. Чавла Н. В., Бойер К. В., Холл Л. О. и Кегельмейер В. П. (2002). SMOTE: метод передискретизации синтетического меньшинства. Журнал исследований искусственного интеллекта, 16, 321–357.
40. 40. Камалов Ф., Денисов Д.(2020). Выборка на основе гамма-распределения для несбалансированных данных. Системы, основанные на знаниях, 207, 106368.
41. 41. Камалов Ф., Люнг Х. (2020). Обнаружение выбросов в данных большой размерности. Журнал управления информацией и знаниями, 19 (01), 2040013.
42. 42. Камалов Ф. (2020б). Прогнозирование значительных изменений курса акций с помощью нейронных сетей. Нейронные вычисления и приложения, 32 (23), 17655–17667.
43. 43. Хохрайтер С., И Шмидхубер Дж. (1997). Долговременная кратковременная память. Нейронные вычисления, 9 (8), 1735–1780. pmid: 9377276
44. 44. Шолле, Ф. и др. (2015). Керас. https://keras.io
45. 45. Лю, Фэй Тони, Тин, Кай Мин и Чжоу, Чжи-Хуа. «Изоляционный лес». Data Mining , 2008. ICDM‘08 .

Как поговорить со студентами о мошенничестве (и предотвратить это в первую очередь)

Обман. Это то, с чем вам, как учителю, придется столкнуться чаще, чем несколько раз в течение своей карьеры.В конце концов, опросы показали, что до 30 процентов учеников начальной школы признаются, что обманули, и это число возрастает до половины всех детей к тому времени, когда они поступают в старшую школу.

Сделайте ваш класс шумным! Подпишитесь на Teach Starter и получите доступ к тысячам ресурсов, соответствующих учебной программе, и инструментам цифрового обучения. Приступая к работе

Как вы говорите со студентами о мошенничестве… и, возможно, что еще более важно, как вы создаете такую ​​обстановку в классе, где обман с меньшей вероятностью произойдет? Возьмите чашку кофе или бутылку с водой, и давайте поговорим о науке обмана!

Почему ученики обманывают в школе?

Это большой вопрос, который мы задаем себе снова и снова: почему студенты обманывают? В конце концов, они знают, что это неправильно… верно?

Если бы это было так просто! По словам Лизетт Куйт, детского психолога из платформы онлайн-обучения GoStudent, обман — это нормальное явление для детей младшего возраста.«Это исследование неизменно показывает, что в тестах или играх большинство маленьких детей — в возрасте от 3 до 8 лет — будут жульничать, если им будет предоставлена ​​возможность», — говорит Куджит.

Почему ученики обманывают, когда они моложе, часто сводится к простому развитию мозга в детстве. «У детей младшего возраста тормозной контроль и рабочая память развиты не полностью, — объясняет Куджит.

Исследователи также обнаружили, что маленькие дети с лучшим тормозящим контролем и рабочей памятью будут жульничать реже, но если они все же решат жульничать, они будут использовать лучшую тактику!

shutterstock / Тайлер Олсон

Знают ли студенты, что обман — это плохо?

К тому времени, когда большинство детей пойдут в детский сад — около пяти лет, — большинство уже знает, что жульничество — это плохо, говорит Куджит, даже если они все еще борются с желанием сделать это.К этому возрасту большинство детей, которые изменяют, будут скрывать это, потому что они знают, что это запрещено.

К тому времени, когда среднестатистическому ребенку исполнится 8 лет, он полностью осознает, что жульничество — это плохо, но это не значит, что он больше не будет этого делать. В то время как обман имеет тенденцию уменьшаться по мере взросления детей, к 8 годам причина, по которой учащиеся обманывают, меняется с неспособности контролировать импульс на страхи по поводу негативных результатов, таких как страх, что родитель рассердится, если они получат плохую оценку.

Как говорить со студентами о мошенничестве

Если вы не говорите со своими учениками о мошенничестве в начале года, самое время начать, говорит учитель Грег Фрибери, основатель Think & Evolve Academy.

Если дать детям четкие инструкции о том, что вы считаете обманом и какие дисциплинарные меры предусмотрены за нарушения, ваши ученики сядут за руль, позволяя им принимать осознанные решения о том, собираются ли они по дороге.

Например, вы можете сказать, что за первое нарушение будет вынесено предупреждение, за второе — 0 в зачетной книжке, а за третье — наказание.

Это очерчивает границы, которые являются важной частью любого сообщества, включая ваш класс.

Что, если их поймают на обмане?

Здесь полезно уже изложить правила и последствия мошенничества. Вы уже настроились на разговор.

Чего вы не должны и никогда не должны делать, говоря со студентами об обмане, — это стыдиться, говорит Мэтт Шенкер, консультант начальной школы и постоянный консультант Thriveworks в Ганновере, Вирджиния.

«Стыд питает людей отчаянием, — объясняет Шенкер. «Мы не хотим, чтобы наши дети были в отчаянии. Мы хотим, чтобы наши дети были любопытными и увлеченными. «Вместо этого Шенкер советует подумать о фразе« соединение перед перенаправлением ».

Это не означает, что ребенку сходит с рук обман. Это означает, что нужно поговорить с учеником напрямую о том, почему он решил нарушить правила. «Эмоционально соединяясь с ребенком, исследуя, почему они обманывают, и помогая им это пережить, мы уважаем их и их человечность», — говорит Шенкер.

Более того, он помогает вам определить, не хватает ли вашему ученику понимания или навыков, чтобы теперь вы могли разработать план, который поможет ему наверстать упущенное. После того, как эта связь установлена, вы переходите к объяснению границ, которые были пересечены, и к определению последствий для действия.

Как предотвратить обман в классе

Если треть школьников начальной школы и половина старшеклассников обманывают, действительно ли вы можете что-нибудь сделать с обманом в вашем классе? Совершенно верно говорит Шенкер.

Сосредоточьтесь на учебном путешествии: Подобно практикам, разработанным для того, чтобы помочь учащимся развить установку на рост, а не на фиксированную, удержание учащихся сосредоточенных на пути обучения, а не на оценках, может иметь большое значение для сокращения мошенничества. — говорит Шенкер.

В конце концов, когда можно тестировать и терпеть неудачу, и дети знают, что они могут просто отряхнуть себя и попробовать еще раз, стресс, чтобы сделать все правильно с первого раза, снимается.

Создайте безопасное пространство в своем классе: Дети, которые обманывают, своими действиями показывают вам, как они думают о своем достоинстве, говорит Шенкер.

«Когда ребенок считает, что его право на принадлежность к семье или в классе зависит от того, чтобы он не делал ошибок, тогда обман сводится к самозащите и безопасности», — объясняет он. «Когда ребенок не верит, что у него есть эмоциональные способности или ресурсы, чтобы удержать и справиться с чувством неудачи, обман превращается в самозащиту и безопасность. За все годы работы со студентами я ни разу не видел случая обмана, который бы не укоренялся в обоих этих паттернах ».

Дети, которые чувствуют себя в безопасности со своими учителями, менее склонны к обману.

Модель, совершающая ошибки, приносящая и получающая извинения: Корень обмана — это страх совершить ошибку, но если учитель моделирует и подчеркивает важность ошибок, дети узнают, что они не конец света — на самом деле они часть жизни.

«С помощью преднамеренного обучения и обсуждения учитель может сделать ошибки принятия нормой и нормой своего сообщества, которые укрепят принадлежность», — говорит Шенкер.

Создайте пространство для эмоций студентов: У вас есть время дня или способ, которым студенты могут поделиться своими чувствами? Их реализация и предоставление детям возможности позитивно обмениваться уязвимостью — это часть развития социально-эмоциональных навыков.А вместе с тем сокращается и мошенничество.

Создание систем подотчетности, основанных на потребностях и науке: Это восходит к тому, чтобы не стыдить студентов, а не только тогда, когда вы прямо говорите с ними о мошенничестве.

«Системы подотчетности не должны основываться на детском страхе разлуки и изгнания», — говорит Шенкер. Вместо этого он предлагает: «Системы подотчетности должны основываться на желании ребенка объединить и служить своим ценностям и ценностям своего класса.«Нормально устанавливать правила и создавать границы! Фактически, они помогают студентам расти!

Каковы ваши лучшие советы по борьбе с читерством в вашем классе?

Изображение баннера через shutterstock / Ермолаев Александр

Сделайте свой классный кайф! Подпишитесь на Teach Starter и получите доступ к тысячам ресурсов, соответствующих учебной программе, и инструментам цифрового обучения. Приступайте к работе

Обманывайте себя — воспитание характера

За последние 30 лет количество случаев мошенничества в студенческих городках резко возросло?

Если вы ответили утвердительно, вы разделяете общее впечатление об ухудшении академической честности.Но на самом деле исследования не подтверждают эту точку зрения.

Дональд МакКейб, изучавший мошенничество в колледже в 1990 году, обнаружил, что количество студентов, признавших хотя бы одно нарушение обмана, немного уменьшилось по сравнению с исследованием Уильяма Бауэрса 1963 года. «Это открытие удивило меня, — сказал МакКейб журналу Synthesis , — и удивит почти всех, кто его слышит».

Не то чтобы академическая честность перестала быть проблемой. Во втором исследовании МакКейба, проведенном в 1993 году, двое из трех студентов сообщили, что они участвовали по крайней мере в одном случае нечестного поведения (от дополнения библиографии до плагиата).Эта цифра была немного выше, чем у Бауэрса за 1963 год.

МакКейб и его соавтор Линда Клебе Тревино предупреждают: «Хотя число учеников, которые читают, увеличилось лишь незначительно, ученики, которые читают, сегодня участвуют в более широком спектре тестовых читерских действий, а также чаще жульничают. »

Но тенденция цуковать о ценностях молодого поколения может скрывать природу проблемы и то, какие стратегии на самом деле работают для ее решения.

Некоторые проблемы с определением

Высокоморальный конь — особенно плохая точка зрения для точного определения того, что такое академическая нечестность.Конечно, когда студент покупает курсовую работу и сдает ее или ее подпись, все соглашаются, что его поведение является плагиатом.

Но правильная атрибуция источников иногда бывает более тонкой — настолько, что сами профессора могут упустить ее из виду. Адъюнкт-профессор английского языка Университета Санта-Клары Филлис Браун, которая помогла разработать политику своего факультета в отношении академической честности, вспоминает свой собственный опыт в аспирантуре.

Послушав лекцию одного профессора в течение нескольких недель, она решила пойти в библиотеку и прочитать некоторые материалы, которые он отложил.Там она обнаружила неназванные источники многих идей, которые профессор выдвинул в классе — в некоторых случаях, слово в слово.

Помимо того, что учителя иногда сами не моделируют академическую честность, Браун считает, что они не всегда чувствительны к разным стандартам в отношении плагиата. Опираясь на работу Дороти Уэллс, администратора университетской программы писательского мастерства, Браун говорит: «Каковы подходящие изменения атрибуции между средней школой и колледжем, колледжем и профессиональным миром и т. Д.«

Хотя младшему школьнику может быть разрешено копировать информацию из энциклопедии без ссылки, ожидается, что студент университета будет делать сноски не только с прямыми цитатами, но и с заимствованными идеями. Тем не менее, когда тот же самый студент университета входит в мир работы, начальник может перенять его или ее идеи, не отдавая им должного.

Сотрудничество

Кроме того, то, что может считаться мошенничеством в одном классе, может не считаться мошенничеством в другом, или правила об обмане могут различаться между заданиями даже в рамках одного курса.«То, что некоторые считают мошенничеством, которое дает несправедливое преимущество, другие считают находчивостью», — замечают Дана Брутоко и Маурисса Женере, двое старших сотрудников SCU, которые провели в 1997 году в Санта-Кларе опрос обмана. «Например, в то время как некоторые преподаватели позволяют статье из одного курса быть строительным блоком для новой работы, другие считают это обманом».

Сотрудничество — это особенно серая зона. Совместное обучение, являющееся основным продуктом современного класса, должно имитировать мир работы, где проекты редко выполняются отдельными людьми.Каким бы эффективным оно ни было с педагогической точки зрения, сотрудничество может запутать учащихся в том, что приемлемо с моральной точки зрения.

Обманчивое поведение, связанное с сотрудничеством, — это одна из областей, в которой результаты исследования МакКейба 1993 года и исследования Бауэрса 1963 года заметно различаются. Когда их спросили, работали ли они вместе над заданиями, когда профессор прямо запретил такое сотрудничество, только 11 процентов студентов ответили утвердительно в 1963 году, в то время как 49 процентов сообщили о таком поведении в 1993 году.

Нейтрализация

Однако исследователи SCU обнаружили, что многие виды поведения, распространенные в университете, являются действиями, которые сами студенты определили как явные примеры академической нечестности.В целом, 83 процента опрошенных студентов SCU признались в той или иной форме жульничества.

Почему учащиеся поступают так, как они сами считают неправильным? Многие исследователи называют нейтрализацию девиантности концепцией, впервые сформулированной Грешемом Сайксом и Дэвидом Маца в 1957 году.

По сути, нейтрализация — это старый, знакомый мыслительный процесс, который говорит: «Да, это поведение неправильно, и общество имеет право устанавливать правила, запрещающие его. НО особые обстоятельства позволяют мне игнорировать это правило.«

Сайкс и Маца определили пять способов, которыми люди часто нейтрализуют девиантное поведение: отрицание травмы, отрицание жертвы, призыв к более высокой лояльности, отрицание ответственности и осуждение осуждающих.

В исследовании SCU студенты продемонстрировали несколько из этих нейтрализующих тенденций. Отрицание причинения вреда было обычным явлением, и многие студенты считали, что их нечестность никого не обидела. Действительно, 29% заявили, что обман был оправдан, если студент извлек из этого урок.

Примерно пятая часть отказалась от жертвы, обвинив учителя в ее поведении.Этот мыслительный процесс ясен в комментарии одного ученика, который написал: «Мошенничество может быть оправдано, если учитель — тиран — я серьезно это имею в виду». Это также очевидно из оправдания жульничества, предложенного еще 15 процентами опрошенных студентов: работа была «бессмысленной».

Призыв к более высокой лояльности в ответах принимал разные формы. На вопрос, почему они обманули, 75 процентов указали на необходимость поступать хорошо, чтобы доставить удовольствие своим семьям. Еще одним популярным ответом было давление со стороны сверстников. Студентам иногда трудно отклонять просьбы друзей о несанкционированной помощи.

Часто люди, обеспокоенные обманом, видят в поведении свидетельство отсутствия ценностей; но нейтрализация предполагает, что ценности взвешиваются. Сайкс и Маца, разработавшие свою теорию для объяснения преступности несовершеннолетних, отмечают, что в обществе «ценности или нормы выступают в качестве квалифицированных руководств к действию, ограниченных в их применимости с точки зрения времени, места, людей и социальных обстоятельств».

Убийство, например, обычно неправильно, но может быть оправдано такими вещами, как необходимость, безумие, принуждение или самооборона.Они утверждают, что нейтрализация является продолжением, хотя и вызывает беспокойство, этой гибкости.

Моральный релятивизм

По иронии судьбы, то, что многие студенты чувствуют себя обязанными нейтрализовать свое поведение, можно рассматривать как обнадеживающий знак. Это говорит о том, что они не отказались от основной ценности честности — просто решили, что в определенных обстоятельствах она к ним не применима.

Для некоторых студентов обман — это вовсе не о ценностях; это о власти. Некоторые люди, утверждают они, имеют преимущество в семьях с хорошими связями; некоторые от природы яркие; другие продвигаются через обман.В сознании этих студентов все средства морально эквивалентны, по словам Гэри Павла, написавшего «Кодекс академической честности», принятый несколькими университетами.

Для этих молодых людей, как замечает Павел, «такие понятия, как« мораль »,« добродетель »и« истина »не имеют никакого значения, кроме как для того, чтобы скрыть и облегчить использование власти теми, кто обладает ею или стремится к ней».

Некоторые комментаторы винят в отсутствии ценностных соображений саму академию, где, как утверждают, студентов учат моральному релятивизму как разновидности религии.Как пишет обозреватель U.S. News and World Report Джон Лео: «Постмодернистская теория университетских городков отрицает существование какой-либо объективной истины: все, что у нас может быть, — это противоречивые точки зрения, а не истинные моральные знания».

Ситуационный обман

Исследование SCU предполагает, что большинство студентов еще не пошли по релятивистскому пути. Только 23 процента заявили, что считали обман оправданным. Другими словами, нужно опираться на добродетель целостности. Какие факторы влияют на то, вступит ли он в игру?

В этом комментарии к опросу SCU указан один фактор: «Я изучаю английский язык, поэтому я не думаю, что читерство на моих курсах английского может быть оправдано, но копирование домашних заданий или читерство в классе математики не имеет никакого отношения к делу. с моей будущей карьерой все иначе.«

Студенты также различают серьезность мошенничества и, например, могут позволить себе использовать источники без сносок, даже если они не будут покупать курсовую работу.

Для некоторых из этих студентов честность не является добродетелью сама по себе. Главный вопрос не в том, честный ли я человек? но помешает ли такое поведение моему усвоению материала, который мне понадобится, чтобы стать компетентным профессионалом?

Такое отношение может отражать не столько ухудшение моральных ценностей, сколько иную ориентацию на образование.В 1960-е годы среди студентов все больше преобладала концепция образования ради самого образования. В 90-е годы многие молодые люди смотрят на университет больше как на аттестат зрелости бизнеса и профессий. В рамках этой структуры мошенничество в «несущественном» классе может быть более легко нейтрализовано.

Кроме того, сосредоточение внимания на подготовке к работе (или аспирантуре) делает оценки гораздо более важными для будущего студента. Усилилось давление с целью поддерживать высокий средний балл, а вместе с ним — и моральное давление студентов.«Высокие оценки, необходимые для работы или для поступления в аспирантуру» было вторым наиболее распространенным оправданием, которое студенты SCU оправдывали свое нечестное поведение.

Культура нечестности

Культура классных комнат и академического учреждения также влияет на решение человека обманывать. Согласно опросу SCU, 30 процентов респондентов объяснили свое поведение словами: «Так делают все».

В статье журнала высшего образования о своем исследовании 1993 года Маккейб и Тревино пишут, что восприятие студентами поведения своих сверстников оказало наибольшее влияние на их собственное решение, обманывать или нет.

Сильное влияние поведения сверстников может свидетельствовать о том, что академическая нечестность не только усваивается путем наблюдения за поведением сверстников, но и что поведение сверстников обеспечивает своего рода нормативную поддержку обмана. Тот факт, что другие обманывают, также может указывать на то, что в такой обстановке не-мошенник чувствует себя в невыгодном положении. Таким образом, мошенничество может рассматриваться как приемлемый способ быть впереди.

Устранение общей атмосферы нечестности в университетском городке может повлиять на проблему.В идеале, согласно специальному отчету Фонда Карнеги по развитию преподавания, школа должна стремиться к созданию чувства общности. В этом контексте посягательство на честь не может быть отклонено как преступление без потерпевших, но считается наносящим ущерб научной деятельности, в которой участвуют студенты и преподаватели.

В отчете делается вывод: «Мы считаем, что необходимо более широкое и комплексное видение сообщества в высшем образовании … место, где люди принимают свои обязательства перед группой и где четко определенные процедуры управления определяют поведение для общего хороший.«

Если это звучит высокомерно, но абстрактно, школы могут использовать несколько конкретных стратегий для создания сообщества с большей академической честностью. В основном они могут

имеют четкую политику в отношении обмана,

убедитесь, что политика обсуждается, а

обеспечить соблюдение его положений.

Коды чести

При разработке политики многие школы обращают новое внимание на вековую традицию — кодекс чести. Хотя единого кодекса не существует, обычно эти системы включают определение нечестности в учебе, обязательство учащихся подписывать обещание не жульничать, обещание сообщать о случаях жульничества и ответственность учащихся за дело с правонарушителями.

Несмотря на трудности сравнения высших учебных заведений, почти все исследования показывают, что в школах с кодексом чести уровень мошенничества, как правило, ниже. Маккейб и Тревино изучили влияние кодексов на академическую честность и предложили это как одно правдоподобное объяснение своих положительных результатов:

В большинстве систем чести учащиеся обязуются соблюдать кодекс, который разъясняет ожидания в отношении уместного и неадекватного поведения. Таким образом, проступок более четко определяется в системах кодекса чести.Когда определение проступка становится ясным, потенциальным мошенникам становится труднее рационализировать и оправдывать мошенническое поведение, и в результате частота мошенничества может снизиться.

По словам Брауна из SCU, важен не столько код, сколько его ясность. Учреждение должно объяснить, что такое обман и что будет со студентами, которые на нем поймают.

Учителя могут считать, что учащиеся понимают проблему, но Браун отмечает, что не все понимают; так же, как учащиеся находятся на разных стадиях когнитивного развития, они могут находиться на разных стадиях этического развития.«Я считаю, что нужно учить академической честности», — говорит она. «Важно не только обсуждать предмет в учебной программе, но и учитывать вопросы академической честности в каждом курсе».

Эффективное исполнение

Помимо упора на честь, школы с хорошими показателями добросовестности также, как правило, имеют эффективные механизмы принуждения, когда ученики уличены в бесчестии. Доцент кафедры коммуникаций SCU Лори Мейсон, которая руководила исследованием мошенничества SCU, проваливает студентов, уличенных в мошенничестве, «даже если это всего лишь одно очко из 100 возможных для класса.«

Мейсон утверждает, что такие строгие правила защищают студентов, которые хотят вести себя достойно. «С самого начала урока вы должны установить, что терпимость к обману настолько низка, что никто не чувствует, что он должен обмануть, чтобы остаться даже в покое».

Или, как говорится в отчете, подготовленном для Министерства образования США, «Студенты не будут усваивать этические ценности, если они считают, что преподаватели апатичны или не осведомлены о процессе выявления и наказания правонарушителей».

Иногда более эффективным, чем санкции преподавателей, является контроль над обнаружением и правоприменением со стороны студентов.Многие кодексы чести возлагают на учащихся ответственность за то, что они сообщают о любых случаях мошенничества, которые они наблюдают, и за работу в судебных коллегиях, назначающих наказания.

Одна очевидная причина, по которой эти методы работают, заключается в большей вероятности того, что студенты, а не преподаватели, увидят обман. Но вовлечение студентов в процесс имеет более широкие преимущества. Это подчеркивает мысль о том, что колледжи и университеты — это сообщества студентов и преподавателей.

«Мы должны раскрыть идею о том, что учителя владеют высокими моральными качествами», — говорит Браун.Она и другие преподаватели выступают за создание университетских сообществ, в которых преподаватели и студенты понимают, что все они несут ответственность за качество предприятия и не хотят подводить друг друга.

Как комментируют МакКейб и Тревино: «Наши результаты … предполагают, что наиболее важный вопрос, который следует задать в отношении академической нечестности, может заключаться в том, как учреждение может создать среду, в которой академическая нечестность является социально неприемлемой».

Мириам Шульман — редактор журнала Issues in Ethics.

Эта статья была первоначально опубликована в Issues in Ethics — V. 9, N. 1 Winter 1998.

Дополнительная литература

«Академическая честность: Часть I.» Синтез: Закон и политика в высшем образовании 5.1 (весна 1993 г.).

«Академическая честность: Часть II». Синтез: Закон и политика в высшем образовании 5.2 (лето 1993 г.).

Маккейб, Дональд и Тревино, Линда Клебе. «Что мы знаем о мошенничестве в колледже». Изменение (январь / февраль 1996 г.): 29–33.

Сайкс, Грешем М., и Маца, Дэвид. «Методы нейтрализации: теория правонарушений». American Sociological Review 22 (1957): 664–70.

Почему студенты обманывают? | UNT Teaching Commons

Понимание того, почему учащиеся совершают действия обмана или плагиата, способствует усилиям по предотвращению таких случаев. Студенты могут намеренно или непреднамеренно обманывать или заниматься плагиатом. В то время как многие отвергают акт академической нечестности с упрощением: «Студенты обманывают, потому что они ленивы» или «Обманывать легче, чем усердно трудиться, чтобы добиться успеха», проблема академической нечестности оказывается столь же сложной, сколь и постоянной.Наиболее частые причины, по которым учащиеся называют обман, включают:

• Культуры, воспитывающие «любыми средствами» отношения,
• Принуждение к получению и поддержанию более высокого среднего балла на протяжении тяжелого курса обучения в колледже,
• Жесткая конкуренция за работу и аспирантуру,
• Культуры вырезания и вставки (совместное использование файлов, поиск в Google, интернет-ресурсы в стиле Wiki и т. Д.),
• Содержание курса не считается важным или применимым к успеху, и
• Трудности с тайм-менеджментом, совмещение социальных и рабочих графиков.(Томас, 2005).

Центр повышения квалификации преподавателей Карнеги-Меллона Эберли перечисляет другие возможные причины:

• «иное понимание того, что представляет собой нечестность в учебе, несовместимое с пониманием и политикой преподавателя;
• ощущение, что курс / задание / экзамен слишком сложный и / или преподаватель несправедлив;
• чувство социального обязательства помочь другому студенту обмануть или заняться плагиатом;
• чувство неподготовленности к экзамену или заданию из-за плохих учебных навыков;
• чувство беспокойства или заниженные ожидания в отношении успеха на экзамене или задании с высокими ставками;
• чувство соперничества с другими учениками за оценки;
• осознает отсутствие последствий за мошенничество или плагиат;
• осознавая, что они могут совершить академическую нечестность без каких-либо последствий;
• чувство мотивации только для получения оценок и плохое понимание взаимосвязи между обучением и оценками; и / или
• чувствует себя анонимным в классе.”

Но насколько серьезной проблемой является нечестность в учебе? The New York Times (2003) сообщила, что:

«Тридцать восемь процентов опрошенных студентов сказали, что в прошлом году они участвовали в одном или нескольких случаях« вырезать и вставить »плагиат с использованием Интернета, перефразируя или копируя где угодно, от нескольких предложений до полный абзац из Интернета без ссылки на источник… Сорок процентов студентов признали плагиат письменных источников в прошлом году.”

В своей книге 2004 года « Культура обмана: почему все больше американцев поступают неправильно, чтобы опередить» Дэвид Каллахан приписывает академическую нечестность культурным идеям, которые предпочитают безжалостность и конкуренцию как единственные средства к успеху.

Исследование О’Коннора (2015) назвало эту тенденцию «крайним плагиатом», выявляя «поведение, которое, кажется, указывает на желание сократить учебный процесс» некоторыми студентами, «стремящимися, в истинном макиавеллистском стиле, сдать экзамены. предметы любыми возможными способами.Другое исследование показывает, что эти привычки и отношения учащихся могут перерасти в опасный самообман относительно своего образования и способностей, если практика обмана не будет оспариваться:

«Мы обнаружили, что те, кто использует возможности обмана на тестах, склонны к самообману, полагая, что их повышенная успеваемость является признаком интеллекта … Результаты показывают, что люди не только не могут строго судить себя за неэтичное поведение, но могут даже использовать положительные результаты такого поведения, чтобы увидеть себя лучше, чем когда-либо.»(Chance, Norton, Gino & Ariely, 2012)

Другие исследователи, однако, обеспокоены тем, что такие алармистские цифры искажают основную проблему, лежащую в основе большинства мошеннических практик: неспособность адекватно информировать студентов о важности и преимуществах академической честности. В своей статье 2015 года «Непреднамеренное мошенничество» в журнале Chronicle of Higher Education профессор и автор Джеймс Лэнг находит мало единого мнения по дисциплинарным границам в отношении того, что составляет академическую нечестность, и это создает путаницу для слабой практики цитирования студентов: «Даже преподаватели не соглашались, когда перефразирование становится плагиатом, — замечает Лэнг. — Откуда мы можем ожидать, что студенты узнают об этом? Предполагается, что слишком многие преподаватели колледжей ошибочно полагают, что студенты уже полностью обучены стандартам академической честности.Таким образом, непреднамеренный плагиат может быть гораздо более распространенной проблемой, чем крайний плагиат.

Такие результаты подтверждаются исследователями, такими как доктор Сьюзан Блюм, чья книга Мое слово !: Плагиат и культура колледжа (2009) утверждает, что академическая нечестность в большей степени является следствием изменения образовательной практики, а не просто слабой студенческой этикой. Как она объясняет в эссе для Хроника высшего образования :

«Все эти тенденции сигнализируют о том, что нам нужна альтернатива нисходящим подходам предотвращения плагиата, представленным кодексами чести и соблюдением правил.Третья стратегия рассматривает академическую честность, особенно право цитировать источники, как набор навыков, которые необходимо изучить. У этого понятия есть как философские, так и практические аспекты: студентов необходимо убедить в ценности цитирования — что далеко не самоочевидно — и со временем проинструктировать, как это делать. … Нюансы цитирования сложны, хотя мы резюмируем их, говоря: «Воздайте должное». Преподаватели различных дисциплин сильно различаются в своих ожиданиях относительно цитирования и цитирования.Например, в инженерии цитата считается нежелательной, а в гуманитарной — ожидаемой ». (Блюм, 2009: пар. 9-10)

Различия в дисциплинарных ожиданиях цитирования, а тем более общая важность для академического исследования, редко очевидны для новичков. Упреждающий образовательный подход, рекомендованный здесь Блюмом и разделяемый другими исследователями, рассматривает академическую честность как набор ценностей и навыков, которым необходимо обучать и последовательно укреплять на протяжении всей жизни обучения.

Студенческий плагиат, таким образом, возможно, чаще является ошибкой в ​​суждении или ошибкой в ​​применении, а не дефектом характера, который в значительной степени связан с отсутствием адекватного обучения и подкрепления. Как преподаватели, мы должны лучше следить за тем, чтобы учащиеся понимали, почему академическая честность важна и почему обман не помогает им в долгосрочной перспективе. Учителя должны обосновывать, объяснять, разъяснять и укреплять «передовой опыт» для достижения учащимися успехов, а не просто ожидать их.

Блюм, С.Д. (2009). Академическая честность и студенческий плагиат: вопрос образования, а не этики. Хроника высшего образования : Комментарий. Получено с http://www.chronicle.com/article/academic-integritystudent/32323

.

Каллахан Д. (2004). Культура обмана: почему все больше американцев поступают неправильно, чтобы опередить. Орландо, Флорида: Книги урожая.

Центр Карнеги-Меллона Эберли. (нет данных). Студенты обманывают задания и экзамены. Получено с http: // www.cmu.edu/teaching/solveproblem/strat-cheating/index.html

Шанс, З., Нортон, М., Джино, Ф., Ариели, Д. (2012). Временной взгляд на издержки и выгоды самообмана. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States, 108 (3).

Центр улучшения, оценки и модернизации обучения. (2016). Учебные ресурсы для заинтересованных преподавателей [учебные онлайн-модули]. Дентон, Техас: Университет Северного Техаса.

Ланг, Дж. (4 мая 2015 г.).Обман непреднамеренно. Хроника высшего образования: Советы. Получено с http://www.chronicle.com/article/Cheating-Inadvertently/229883/

.

О’Коннор, З. (2015). Крайний плагиат: рост электронного идиота? Международный журнал обучения в высшем образовании , 20 (1), 1-11

Ример, С. (2003, 3 сентября). Копируемая прихоть университетского городка: Интернет-плагиат, похоже, набирает обороты. Нью-Йорк Таймс . Получено с http: // www.nytimes.com/2003/09/03/nyregion/a-campus-fad-that-s-being-copied-internet-plagiarism-seems-on-the-rise.html

Томас Д. (2005). Пособие по поощрению академической честности. Центр развития профессорско-преподавательского состава Колорадского университета в Денвере. Получено с http://www.