電腦教育中的學術不誠實：社群認知探討
arXiv - Computers and SocietyChandler C. Payne, Kai A. Hackney, Lucas Guarenti Zangari, Sterling R. Kalogeras, Emmanuel Munoz, Juan Sebasti\'an S\'anchez-G\'omez, Olufisayo Omojokun, Pedro Guillermo Feij\'oo-Garc\'ia
本研究探討了電腦科學課堂中不同角色（教師、助教、學生）對學術不誠實的理解差異，以及背後動機的看法。
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不同角色對學術不誠實動機的認知差異。
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了解教師、助教和學生如何看待作弊的原因，有助於設計更有效的預防措施和溝通策略，提升教學品質。這對於在快速變化的教育環境中，特別是AI工具普及的背景下，至關重要。
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疫情後數位資源與AI工具對學術不誠實的影響。
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混合式教學和AI工具的普及改變了學生的學習模式，也帶來了新的作弊方式。了解這些變化，有助於教育者調整課程設計和評估方式，以應對新的挑戰。
核心研究發現
- 1
教師傾向認為學術不誠實源於考試壓力與學生懶惰。
- 2
學生與助教則更強調學生在先修知識上的不足與時間管理上的挑戰。
- 3
不同群體對於學術不誠實的定義存在顯著差異，例如對特定情境的嚴重程度評估不一致。
- 4
疫情後混合式教學、數位資源的增加，以及AI工具的運用，改變了學生完成作業和學習的方式。
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研究結果突顯了在電腦教育中，特別是在後疫情時代，更清晰的溝通與課程策略的重要性。
對教育工作者的啟發
教育者應加強與學生溝通，明確學術不誠實的定義與後果；課程設計應考量學生可能面臨的學習挑戰，例如先修知識不足或時間管理困難；同時，應積極探索如何有效運用數位資源與AI工具，並建立相應的評估機制，以確保學術誠實。後疫情時代更應重視混合式教學模式下的學術規範建立。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Same Rules, Mixed Messages: Exploring Community Perceptions of Academic Dishonesty in Computing Education
- 作者：
- Chandler C. Payne, Kai A. Hackney, Lucas Guarenti Zangari, Sterling R. Kalogeras, Emmanuel Munoz, Juan Sebasti\'an S\'anchez-G\'omez, Olufisayo Omojokun, Pedro Guillermo Feij\'oo-Garc\'ia
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- ISTA-DASLab/gemma-3-27b-it-GPTQ-4b-128g
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