L ES LOGICIELS DE DÉTECTION DE SIMILITUDES : UNE SOLUTION AU PLAGIAT ÉLECTRONIQUE ? Rapport du Groupe de travail sur le plagiat électronique Colloque REFAD.

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    05-Apr-2015

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Page 1 L ES LOGICIELS DE DTECTION DE SIMILITUDES : UNE SOLUTION AU PLAGIAT LECTRONIQUE ? Rapport du Groupe de travail sur le plagiat lectronique Colloque REFAD 2012 3 mai 2012 1 Page 2 Dfinition du plagiat acadmique s'approprier le travail cratif de quelqu'un d'autre et de le prsenter comme sien ; s'accaparer des extraits de texte, des images, des donnes, etc. provenant de sources externes et les intgrer son propre travail sans en mentionner la provenance ; rsumer l'ide originale d'un auteur en l'exprimant dans ses propres mots mais en omettant d'en mentionner la source. Source : Site Infosphre de lUniversit de Montral http://www.bib.umontreal.ca/infosphere/sciences_humaines/module7/evaciter1.html http://www.bib.umontreal.ca/infosphere/sciences_humaines/module7/evaciter1.html 2 Page 3 Formes de triche 3 Triche PLAGIAT Auto- plagiat Avoir accs des rponses pendant un examen Accder aux questions dun examen Envoyer quelquun faire un examen sa place Fabrication, falsification Collusion Page 4 tude CEFRIO 4 Influence dans la recherche et les travaux scolaires/acadmiques Source - La gnration C rassemble les jeunes de 12 24 ans et a t nomme ainsi par le Centre francophone d'informatisation des organisations (CEFRIO) (Source : http://www.cefrio.qc.ca/index.php?id=31) 91 % 29 % 40% Le contexte numrique Page 5 Le copier/coller 5 Le contexte numrique Avoir copi/coll sans rfrence 79,7% Par facilit Par manque de temps Parce que tout le monde le fait (59,7 %) (34,8 %) (8,2 %) Page 6 Lutte anti-plagiat Pourquoi agir? 6 Protger la valeur des diplmes dcerns Favoriser les apprentissages Encourager la cration dides nouvelles Inculquer lintgrit acadmique Traiter les tudiants avec quit Page 7 Lutte anti-plagiat 7 ACTIONS Sanction Prvention Sensibilisation Page 8 Le PLAGIAT est un problme systmique qui exige une approche intgre et une responsabilit partage entre les divers membres de la communaut universitaire. Lutte anti-plagiat 8 Page 9 Approches intgres POINTS COMMUNS Comit institutionnel Implication de la haute direction Information et formation des tudiants Procdures conviviales Engagement clair et visible en matire dintgrit intellectuelle Recours un logiciel de dtection de similitudes 9 [ Projet cr par la Commission thique-Plagiat, de lUniversit de Projet Vers un projet intgr institutionnel - Michelle Bergada, U. Genve (Academic Integrity Service) Higher Education Academy (UK) : Policy Works, 2011,traduction libre.Policy Works Policy works - Academic Integrity Service (UK) 2011 Page 10 Logiciels de dtection de similitudes Fonctionnement 1)Tlversement du travail dans le logiciel 2)Comparaison du contenu texte du travail avec le web et autres travaux soumis prcdemment 3)Production dun rapport 4)Analyse par lenseignant 10 N.B. : autres outils pour les images et le code Page 11 Exemple de fonctionnement et de rapport Logiciels de dtection de similitudes 11 Page 12 Sondage (hiv2011) Logiciel utilis : Turnitin (61%) Compilatio (36%) 12 Groupe de discussion (hiv2011) Participants : 20 personnes - UQAM, Concordia, McGill, HEC Montral, UQAR et UQAC Page 13 SYNTHSE SYNTHSE Avantages Tmoigne du souci de lintgrit et de la valeur des diplmes octroys Affiche le soutien aux enseignants aux tudiants intgres Effet dissuasif Occasion de discussion 13 Page 14 SYNTHSE SYNTHSE Limites Beaucoup de banques de donnes prives non accessibles pour comparaison Possibilit de contourner le logiciel Localisation du serveur protection des donnes personnelles 14 Page 15 SYNTHSE SYNTHSE Exigences dencadrement et de soutien Encadrement avec politique claire et largement diffuse (McGill) Besoin de formation et documentation Soutien technologique Processus de traitement de plagiat clair qui soutient les enseignants 15 Page 16 AVIS 1 Le logiciel de dtection de similitudes est un outil inclure dans une stratgie globale de lutte anti-plagiat 16 Page 17 AVIS 2 Lacquisition dune licence pour chacun des logiciels de dtection de similitudes retenus devrait en tre une de groupe afin de permettre des conomies dchelle et les ngociations devraient tre confies un organisme qui regroupe tous les tablissements universitaires qubcois et qui a le mandat de ngocier en leur nom. 17 Page 18 AVIS 3 Il est indispensable quune rflexion en profondeur soit faite sur les divers enjeux et les diverses formes de soutien ressources processus pour le signalement et traitement matriel encadrant utilisation et formation utilisation par les tudiants cration dune communaut de pratique acquisition dune licence qubcoise des logiciels de dtection de similitudes pour code et images toute autre question pour le succs de la mise en uvre sensibilisation des enseignants aux mthodes dvaluation 18 Page 19 Conclusion 1.Approche intgre Sensibilisation Prvention Sanction 19 2.Prise en compte de la ralit numrique 3.Adhsion des valeurs dintgrit 4.Responsabilit partage: tudiants, enseignants, institution Page 20 Membres du Groupe de travail sur le plagiat lectronique 20 Catherine Bolton Associate Dean Student Academic Services Concordia University Lamiel Brasseur Coordonnatrice Direction de l'apprentissage et de l'innovation pdagogique HEC Montra l Jose S. Lafond Vice-doyenne aux tudes Facult des sciences humaines Universit du Qubec Montral Martin Larose Coordonnateur (Assurance qualit des programmes) Dcanat des tudes de 1 er cycle Universit du Qubec Chicoutimi Maggie Lattuca Manager, Educational Technologies Content & Collaboration Solutions McGill University Sonia Morin Coordonnatrice Appui aux tudes suprieures Service de soutien la formation Universit de Sherbrooke Diane Raymond Conseillre au vice-rectorat aux affaires acadmiques Universit de Montral Catherine Therrien Directrice Bureau de la russite tudiante Universit du Qubec Trois-Rivires Page 21 21 Merci de votre attention!

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