大数据赋能研究生学术不端行为治理——价值意蕴、现实梗阻与推进策略.pdf
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1、第2期 总第8 0期2 0 2 4年4月研究生教育研究J o u r n a l o fG r a d u a t eE d u c a t i o nN o.2A p r.,2 0 2 4 文章编号:2 0 9 5-1 6 6 3(2 0 2 4)0 2-0 0 3 7-0 8 D O I:1 0.1 9 8 3 4/j.c n k i.y j s j y 2 0 1 1.2 0 2 4.0 2.0 6大数据赋能研究生学术不端行为治理 价值意蕴、现实梗阻与推进策略邹太龙1,2(1.广州大学 教育学院,广州5 1 0 0 0 6;2.湖北民族大学 教师教育学院,湖北 恩施4 4 5 0 0 0
2、)收稿日期:2 0 2 3-0 9-1 1作者简介:邹太龙(1 9 8 8-),男,土家族,湖北巴东人,广州大学教育学博士后流动站特聘副研究员,湖北民族大学教师教育学院副教授,北京师范大学未来教育研究中心特约研究员,教育学博士。基金项目:中国博士后科学基金第7 3批面上资助项目“大数据支持下德育评价变革的逻辑向度及其反拨机制研究”(2 0 2 3 M 7 3 0 7 6 2);国家社科基金项目“高校德育变革的大数据赋能与实现路径研究”(2 2 F K S B 0 3 8)摘 要:作为一种全新的思维方式和先进的技术手段,大数据赋能研究生学术不端行为治理的价值意蕴主要体现在学术成果不断数据化让抄袭
3、造假行为难以藏身、大数据检测软件防控各类学术不端行为的发生、互联网黑名单系统完善学术不端行为惩戒机制、聚类分析有助于开展针对性强的学术道德教育。然而,大数据赋能研究生学术不端行为治理也面临着学术监督主体缺乏使用大数据的行为意向、各类科研数据库的开放共享程度亟待提高、科研成果价值开发和合理使用的矛盾加剧、大数据固有缺陷妨碍学术不端行为的治理等现实梗阻。为此,需要打通科研数据开放共享的融合渠道、研发基于大数据的学术不端智能监督系统、提高学术不端监督主体的数据素养;全方位撑起科研数据的安全保护伞。关键词:大数据;研究生学术不端;C h a t G P T;学术不端行为治理中图分类号:G 6 4 3
4、文献标识码:A 作为学术研究队伍的中坚力量,研究生是科学研究的直接参与者和重要贡献者,其培养质量和学术素养成为衡量一个国家创新能力的关键指标,直接决定着我国当前乃至未来的科技竞争力1。新世纪以来,我国研究生教育质量不断提高,研究生在科技创新中的作用日益凸显,贡献度也持续攀升。据教育部统计数据显示,自然科学基金重点项目成员中超过5 0%为在读研究生,其中博士生比例超过3 0%,许多世界级的研究成果,主要研究人员都是我国自主培养的博士2。但是近些年来,研究生学术不端行为也屡见不鲜,已成为发生学术不端行为的“重灾区”3,引发了社会大众的广泛热议、网络媒体的争相报道和国家部门的高度重视。研究生学术不端
5、是学界之殇,它不仅妨碍研究生的学术成长和全面发展,也贬低学术尊严,败坏学术风气,玷污学术生态,引发学术共同体危机,更会降低人才培养质量,严重制约国家的学术繁荣发展和民族的自主创新能力。治理学术不端行为、加强学术规范教育、推进学术道德建设,高校依然任重道远。特别是迈入大数据时代,研究生学术不端行为更加隐匿复杂和花样百出,涌现出一些新变化、新特征和新问题,学术不端行为发生了变异和升级,增加了甄别、监测和惩处的难度。例如,面对研究生使用C h a t G P T代写的学术论文,传统的专家评鉴方式难以奏效,教育评价与学术诚信度认定变得愈加困难,由此催发的学术伦理问题的迫切性、系统性、使命感日益凸显4。
6、因此,为提高新时代研究生学术不端行为的治理效能,除了要沿用和完善行之有效的既有措施外,如加大学术诚信教育宣传力度、强化导师学术诚信正面引导、创新学术诚信实践活动平台、完善高校学术评价管理制度、加强学生学术诚信自我教育5,还应该利用大数据这个新思维、新技术和新工具对已有的或可能发生的学术不端问题采取应对措施,从而提高治理的针对性、实效性和时代感。一、大数据赋能研究生学术不端行为治理的价值意蕴作为一种全新的思维方式和先进的技术手段,大数据是研究生学术不端行为治理的一柄利器。二者的耦合既有必要性,也具可行性,说其必要,一是因为传统的学术监督方式在大数据时代已显得捉襟见肘,难以有效应对新问题和新挑战;
7、二是因为大数据需要进一步拓宽其应用范围、释放其巨大价值。说其可行,主要是因为针对抄袭剽窃、伪造篡改数据、署名不当、一稿多投多发、虚假同行评议等诸多学术不端行为,大数据确实可以大显身手。拥有大数据是时代特征,应用大数据是时代机遇,大数据赋能下的研究生学术不端行为治理将呈现出科学化、精准化、智能化和前瞻化的特征,是保障和提升研究生教育质量的重要手段。(一)学术成果不断数据化让抄袭造假行为难以藏身不断数据化是大数据时代境遇中学术成果呈现、存储、传播和共享的大势所趋和必然走向,它克服了纸质化的诸多缺陷,具有全网互联、长久保留和易于提取的典型特征。正因为此,网络时代拙劣的复制粘贴已穷途末路,很容易被检测
8、发现,过去许多难以发现的学术不端行为如今也可以轻而易举地被一“网”打尽,其中十分普遍、危害最大的抄袭造假行为在数据化面前更是无所遁形,越来越容易被快速披露出来。舍恩伯格曾举例说到,很多欧洲政客(包括一名德国国防部部长)的抄袭行为因此被曝光,最终不得不引咎辞职61 1 1,这也可从近些年来国际上频频爆出的大量撤稿事件中窥见一斑。而更可怕的是,网络的全球性覆盖还让那些所谓的“高级”“隐蔽”的抄袭行为暴露无遗,比如:把译介的国外作品以自己名义发表、“巧妙”改写他人作品、对不同数据库的论文删减拼凑后再次发表、引用他人成果不注明出处、“注水”论文,等等。此前引起广泛关注和舆论热议的梁莹事件就凸显出了大数
9、据在这方面的独特价值 学术污点没有“被遗忘权”,即便费尽九牛二虎之力撤回论文,也并不意味着学术污点随之彻底擦除。恰恰相反,在教育数字化深入推进和学术成果日益数据化的背景下,这种类似“此地无银三百两”的做法更会欲盖弥彰,留下的数据足迹将长久存在下去。从这个角度看,大数据可以助力学术打假,有力整饬学术道德失范乱象,有效遏制学术不端行为的蔓延,从而营造一种恪守学术规范、弘扬学术道德、潜心学术研究、捍卫学术尊严的风清气正的学术生态。(二)大数据检测软件防控各类学术不端行为的发生目前,普遍公认的学术不端行为总体上可归为两 类,一 是 包 括 伪 造(F a l s i f i c a t i o n)、
10、篡 改(F a b r i c a t i o n)、剽窃(P l a g i a r i s m)在内的科研造假行为(简称F F P行为),二是处于灰色领域的科研不当行为(Q u e s t i o n a b l eR e s e a r c hP r a c t i c e s,简称Q R P行为)7。无论是哪一类学术不端行为的治理,大数据都可以大显身手,彰显其独特价值。首先,在治理F F P行为方面,利用大数据建立起来的反剽窃系统可以将学生的论文自动和已公开发表的文献数据库进行比对、查验和鉴定,根据抄袭行为的严重程度决定是否通过,从而遏制明目张胆的剽窃行为。另外,区块链的时间戳、分布式
11、技术、不可篡改和匿名性等特征既可以保护研究者的知识产权,也让伪造和篡改数据变得异常困难8。其次,在治理Q R P行为方面,大数据也有广阔的应用前景。譬如,相关部门可以借助大数据强大的关联分析功能和自动挖掘技术研发学术作品风格鉴别系统,该系统可以对某位研究生的所有论文进行汇总整合,交叉检验,勾勒“画像”,一旦发现某篇文章的风格和之前截然不同,同时又是多人共同署名时,系统就会自动生成署名不当的报告单供监督主体参考,在此基础上判断是否存在“搭便车”的行为。再如,多源异构的大数据还可以快速准确地识别代人捉刀、虚假同行评审的行为,如稿件内容与作者研究方向之间的跨度过大、短时间内使用同一邮箱大量投稿、审稿
12、人与投稿者隶属相同机构、审稿意见过于简单且评价过好等,这让传统的监督手段望尘莫及。总之,基于大数据建立起来的学术不端行为检测软件可以筑起学术道德的防火墙,形成一种“不能学术不端”的防范机制,有效降低各类学术不端行为的发生率。83邹太龙:大数据赋能研究生学术不端行为治理:价值意蕴、现实梗阻与推进策略(三)互联的黑名单系统完善学术不端行为惩戒机制研究生学术不端行为治理是一项长期性、复杂性、艰巨性和系统性工程,按照责任主体和性质的不同,主要有环境润育、主体自律和制度他律三种治理路径,而环境润育和主体自律在本质上属于一种软性力量,其约束力和震慑力十分有限,效果也不甚理想。所以,有效的学术不端行为治理要
13、更加注重制度他律的作用,大数据恰好在这方面有其用武之地。不同于生物记忆,数字化记忆可以实现永久存储,而且很容易被提取和查询,极大提高了学术不端行为被披露的可能性。一旦研究生的学术不端行为被科研诚信系统和学术不端黑名单系统所记录,就如同绑上了一颗无法拆除的定时炸弹。这些难以磨灭的学术污点会让学术不端者永远受困于过去,被学术共同体嗤之以鼻,在今后的学术发展甚至人生成长中处处碰壁。可见,“永久记忆”犹如一把时刻高悬头顶的“达摩克利斯之剑”,会对学术不端者产生巨大的心理震慑作用,一想到失范行为的沉重代价远远高于预期收益,学术不端行为的严重后果和高额成本倒逼他们抵制住各种诱惑而不再明知故犯、铤而走险,无
14、形之中构筑起了一道抵制学术不端行为的坚实壁垒和心理屏障。而且,教育部门还可以依托大数据平台建立全国性的为学界高度认可的学术监督专家库,拓宽学术不端行为的投诉、举报和审查渠道。更重要的是,大数据强大的动态监测功能可以持续采集信息,实时更新状态,及时的反馈机制实现了研究生学术不端行为的常态化监测。总之,借助大数据建立学术诚信的长效监督机制和终身诚信档案管理系统,有利于完善“不敢学术不端”的惩戒机制,倒逼研究生时刻警惕,不敢越雷池半步,从而反推研究生确证学术道德规范权威,重塑学术共同体的价值信仰,唤回其对学术道德规范的敬重与遵从9。(四)聚类分析有助于开展针对性强的学术道德教育为了更好地贯彻和落实国
15、家出台的有关学术道德建设的文件精神,大多数高校都制定了相应的学术道德规范条例。但是,由于没有充分把握研究生学术不端行为的实际情况、具体表现和时代特征,这些条例在一定程度上存在着界定不清晰、缺乏针对性、操作性不强等问题,未能在学术不端行为治理中发挥出最大功效。借助大数据强大的聚类分析功能和可视化呈现技术,可以从多个维度去分析和总结研究生群体学术不端行为的突出特征和集中表现,根据性质和严重程度采取不同的应对措施和治理手段,从而提高学术道德教育的针对性和实效性。比如,抄袭比最高的部分常见于论文什么地方、参考文献是否存在列而未引和装点门面的现象、哪类学术不端行为发生最频繁,等等,从而全面深入地摸清当前
16、学术规范和诚信教育存在的突出问题和亟待改进的“短板”,为高校开展针对性更强的学术规范和学术道德教育提供数据支撑和可靠建议。只有基于实情,高校才能有的放矢、对症下药、精准施策,强化学术规范和教育举措的有效供给,“结合学术规范核心问题、具体要求等相关内容以及实例进行全面而深入的阐述与解读,包括从正面明确、详细地阐明学术活动的基本要求及其原因,对禁止的行为结合举例进行详细的描述,对如何避免剽窃作出实际的指导等”1 0,有效防止“无知型”学术不端行为的发生,从而推动研究生学术道德教育朝着体系化、连续性和规范化方向迈进。二、大数据赋能研究生学术不端行为治理的现实梗阻大数据的广泛应用和有效嵌入推动研究生教
17、育管理决策迈入了数据驱动的新范式,为研究生学术不端行为治理提供了有效的技术手段。在其支持下,研究生学术不端行为的监督主体更加多元、监督范围更加广泛、监督渠道更加畅通、监督效果更加显著、监督过程更具预测性。但是,由于大数据技术及其领域应用还不成熟,致使其在研究生学术不端行为治理中的巨大价值和独特功能目前还没有得到充分释放和最大实现,依然面临多重困境和挑战。(一)学术监督主体缺乏使用大数据的行为意向美国教育部教育技术办公室发布的报告 通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学 指出,大数据教育应用中的技术挑战可以通过基础设施建设和技术研发解决,但8 0%以上的限制和挑战却来源于“人”1 1。由此表明,人
18、是大数据在教育中落地生根的决定性因素,而重中之重在于人是否具备使用大数据的行为意向 相关主体倾向于使用某一技术的程度。尽管大数据的出现和应用为研究生学术不端行为的治理开启了一场寻宝游戏,而学术监督主体的大数据使用行为意向正是主宰这场游戏的关93邹太龙:大数据赋能研究生学术不端行为治理:价值意蕴、现实梗阻与推进策略键。也就是说,如果学术监督主体使用大数据的意识没有得到唤醒和提升,那大数据在研究生学术监督中的应用就无从谈起。美国学者戴维斯(D a v i sF.D.)提出的技术接受模型(T e c h n o l o g yA c c e p t a n c eM o d e l,T AM)理论认
19、为,技术的系统使用直接受行为意向的控制,而行为意向则受有用性感知和易用性感知这两个中间变量的影响,前者是指使用某一技术对工作的改善程度,后者是指使用某一技术所需要的努力程度1 2。很显然,只有当学术监督主体认为大数据具有较大价值(有用性感知),并且能得心应手地使用(易用性感知)时,他们才会付出切实行动。具体而言,有用性感知和易用性感知又分别受到绩效感知、社群因素和自我效能感、促成条件这四个次级因素的影响。遗憾的是,当前这四个次级因素并不能对学术监督主体的使用意向产生促进作用,具体表现在:其一,由于大数据尚处于起步探索阶段,其功能没有得到充分释放,学术监督主体还不完全清楚其在改进学术监督工作方面
20、的独特价值,因而缺乏使用大数据的动力;其二,社会心理学揭示,当一个人处于群体环境时,行为通常会和群体保持一致1 3,但由于大多数高校没有基于大数据开展学术不端行为治理,学术监督主体也就没有足够的动力和行为参照,难以产生“我应该使用大数据”的行为意向;其三,作为一种新兴技术,大数据的使用门槛较高,这使得很多学术监督主体对其产生畏难甚至抵触情绪,自我效能感低下,以至于背负过多的技术压力和技术恐惧而成了“技术落伍者”;其四,大数据应用是一个极其复杂的过程,学术监督主体在使用中难免会遇到各种难题,但又缺乏可以让使用行为变得容易的促成条件,如大数据应用平台、硬件设备、培训服务和技术支持等,其易用性感知明
21、显下降,就会出现“想用而难用”的困境。(二)各类科研数据库的开放共享程度亟待提高大数据蕴含大价值,而大价值得以释放的前提和基础在于各类数据的融合共通,彼此关联的数据价值要远远高于孤立的数据,“大数据价值的实现,在于数据与数据的连接”1 4。故此,只有不同层级、不同类型和不同部门之间的科研数据自由流通、互通有无,海量而分散的数据才能集腋成裘、交叉检验、相互佐证,从而提高研究生学术不端行为诊断和治理的准确性,以免出现漏洞甚至错误。但遗憾的是,尽管研究生的各种科研信息和资料在信息化建设的推动下基本实现了数据化,但它们都在各自系统内独自存储,这些系统不仅横向上壁垒林立、彼此隔离,而且纵向上缺乏统筹、难
22、以整合,俨然一个个分散而独立的岛屿,存在信息碎片化、静态化、简单化等不利因素,形成了一种信息封闭而无法释放其累积效应的“数据孤岛”现象。多源异构的科研大数据是对研究生学术不端行为进行有效监督的基础条件,过去之所以监督困难,主要原因就在于用于参照比对的数据样本十分有限。所以从这个角度看,“数据孤岛”罪莫大焉,除了管理上存在高投入、高能耗、低效率等问题,更重要的是阻隔系统间的数据融合渠道,和整体大系统数据割断联系,缩小了诊断和监督的范围及说服力,严重制约科研数据的价值释放。概括而言,科研领域出现“数据孤岛”的原因主要有二:一是由于缺乏顶层设计、集中领导和统筹谋划,许多科研管理部门未能真正理解科研信
23、息化建设的内涵和要求,往往基于部门内部的业务流程和工作需要建设相对分立、单向封闭的科研信息管理系统,其后果是科研数据的采集、存储、分析和应用都停留在部门层面而无法实现跨部门跨层级的广泛共享和综合应用。当前,为了垄断市场和追求利益最大化,一些网络数据经销商鼓动期刊独家授权,造成知网、万方、维普等数据库互不兼容,限制了基准数据库的检测范围1 5,各个期刊的投稿系统亦各自为政,离大数据时代对科研数据的集约化要求相差甚远。二是因为不少科研数据的拥有者或管理者过于担心,超出一定范围的数据共享可能引发数据安全、隐私泄露和知识产权等问题,为了避免数据开放共享后引发的难以预料的麻烦,他们干脆因噎废食拒绝共享科
24、研数据。总之,各类科研数据库的封闭阻塞和流通不畅,严重影响了学术不端行为监督的全面性和有效性。(三)科研成果价值开发与合理使用的矛盾加剧大数据的勃然兴起和广泛应用加剧了科研成果在价值开发与合理使用之间的矛盾,而且这一矛盾很难调和,给学术不端行为的治理带来了严峻挑战,让其陷入两难境地。一方面,开放共享由知识产权的相对权利属性决定,是科研成果发挥价值、释放功能的基本前提。从这一点看,科研成果开放共享程度越高,汇聚而成的数据就越全面,用于检测学术不端行为的数据基础就越坚实,监督效果自然就更好。但是,如果一味追求开放共享的最大化,势必又会威胁到知识产权的安全性,尤其是在数字化、全球互联04邹太龙:大数
25、据赋能研究生学术不端行为治理:价值意蕴、现实梗阻与推进策略和易于提取的大数据背景下,科研成果的传播、复制和获取变得更加容易、方便和高效,这也为科研数据的泄露和滥用提供了可乘之机。另一方面,科研成果具有知识产权的专有性和排他性特征,未经所有者许可不得擅自使用,但大数据日益强大的信息抓取能力和深度挖掘功能为侵权行为提供了技术手段,侵权变得愈发容易、频繁和隐蔽,知识产权保护难度加大1 6。而且,在大数据和人工智能的背景下,侵权责任的界定变得模糊,追踪侵权者也比较困难。如此一来,研究生可能出于科研成果不被滥用的考虑,数据保护意识越来越强,过于强调科研成果及个人学术信息的保护,不愿意公开和共享,走向过分
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