DOI: https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1621743
تاريخ النشر: 2025-06-26
المؤلف: Rami Alsharefeen وآخرون
الموضوع الرئيسي: النزاهة الأكاديمية والانتحال
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة تصورات أعضاء هيئة التدريس حول سياسات النزاهة الأكاديمية المتعلقة بالسرقة الأدبية التقليدية والذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) في مؤسسة تعليمية عالية في الإمارات العربية المتحدة. باستخدام نهج مختلط، قامت الدراسة باستطلاع آراء 71 عضو هيئة تدريس وأجرت 17 مقابلة شبه منظمة، لتقييم التصورات عبر خمسة أبعاد: التوفر، الرؤية، الوضوح، الكفاية، والفعالية، بناءً على الإطار الذي وضعه بريتاج وآخرون (2011). تشير النتائج إلى وجود تفاوتات كبيرة بين سياسات السرقة الأدبية التقليدية وGenAI، حيث تم اعتبار كلاهما فعالاً بشكل معتدل فقط. فضل أعضاء هيئة التدريس الأساليب التعليمية على التدابير العقابية وحددوا العديد من العوائق أمام تنفيذ السياسات، بما في ذلك عبء العمل، وعدم كفاية الدعم المؤسسي، والتساهل الثقافي. ظهرت تصورات هرمية حول سرقة الأدب باستخدام GenAI، حيث تم اعتبار النسخ المباشر للمحتوى الأكثر خطورة، بينما اعتبرت الممارسات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع مساهمة طلابية ضئيلة أقل خطورة.
تسلط الدراسة الضوء على الحاجة الملحة لسياسات مرنة وشاملة تتكيف مع التقدم التكنولوجي مع تعزيز مشاركة أعضاء هيئة التدريس والدعم السياقي. تكشف عن تناقض حيث، على الرغم من رؤية وتوفر السياسات، إلا أن فعاليتها تُعتبر ناقصة. تؤكد البحث على أهمية معالجة الاعتبارات الأخلاقية الدقيقة المرتبطة بتقنيات GenAI وتقترح أن الإطارات الحالية يجب أن تتضمن مكونات تقييم وتأخذ في الاعتبار تقدير أعضاء هيئة التدريس في تنفيذ السياسات. تشمل القيود تركيز الدراسة على مؤسسة واحدة، مما قد يؤثر على تعميم النتائج، وغياب وجهات نظر من الإداريين وصانعي السياسات. يجب أن تهدف الأبحاث المستقبلية إلى تطوير إطارات نظرية تدمج الأبعاد التكنولوجية، والتربوية، والأخلاقية الفريدة لعصر GenAI، مما يعزز تطوير السياسات عبر سياقات تعليمية متنوعة.
مقدمة
تتناول مقدمة هذه الورقة البحثية التحدي المتزايد للسرقة الأدبية في التعليم العالي، وخاصةً الذي تفاقم بسبب ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI). تستجيب المؤسسات من خلال تنفيذ أطر تنظيمية معقدة، مما يضع أعباء إضافية على أعضاء هيئة التدريس الذين يجب عليهم التوازن بين أدوارهم كمعلمين وأدوارهم كمنفذين للسياسات. تسلط الأدبيات الضوء على التحديات المختلفة التي يواجهها أعضاء هيئة التدريس، بما في ذلك زيادة عبء العمل الناتج عن سياسات النزاهة، وعدم كفاية الدعم المؤسسي، وصعوبات إثبات الانتهاكات، ومخاوف من ردود الفعل، ومشكلات الكشف، ونقص عام في التدريب والوعي بين كل من أعضاء هيئة التدريس والطلاب.
تؤكد الورقة على الحاجة إلى منظور متعدد الثقافات حول آثار GenAI في التعليم العالي، خاصة في سياق الجامعات العربية داخل مجلس التعاون الخليجي، حيث البحث نادر بشكل ملحوظ. تهدف الدراسة إلى استكشاف تصورات مجموعة متنوعة من أعضاء هيئة التدريس بشأن السياسات التي تحكم كل من السرقة الأدبية التقليدية وذات الصلة بـ GenAI في مؤسسة دولية في الإمارات العربية المتحدة، التي تضم غالبية من أعضاء هيئة التدريس غير الإماراتيين. من خلال التحقيق في هذه التجارب، تسعى الدراسة إلى المساهمة في النقاش حول النزاهة الأكاديمية وتقديم رؤى قيمة لصانعي السياسات في الإمارات العربية المتحدة ومؤسسات دولية مماثلة. تشمل المنهجية مراجعة أدبية حول السرقة الأدبية وأدوات السياسات، تليها تقديم أسئلة البحث، والنتائج، والاستنتاجات.
الطرق
تستخدم الدراسة تصميمًا مختلطًا، يجمع بين الأساليب الكمية والنوعية لمعالجة تعقيدات البحث في العلوم الاجتماعية، كما دعا كريسويل وكريسويل (2017). يتم تبرير هذه المنهجية بشكل خاص من خلال ضرورة البيانات الكمية كمصدر رئيسي، مدعومة برؤى نوعية لتحليل دقيق للظواهر قيد التحقيق. تم توزيع استبيان مجهول عبر الإنترنت على 95 عضو هيئة تدريس و10 قادة جامعيين في جامعة سليم في الإمارات العربية المتحدة، مما أسفر عن معدل استجابة بنسبة 68% مع 71 مشاركًا من خلفيات وطنية متنوعة. يتكون الاستبيان من أربعة أجزاء، تركز على المواقف تجاه سياسات السرقة الأدبية التقليدية وGen-AI، وتصنيف سيناريوهات شدة السرقة الأدبية على مقياس ليكرت، واستخدام معضلات افتراضية حقيقية لقياس التفكير الأخلاقي، كما دعمها ووكر وآخرون (1987) وموريارتي وويلسون (2022).
بالإضافة إلى الاستبيان، تم إجراء مقابلات شبه منظمة مع 17 مشاركًا لتسهيل تفسير أعمق لتصوراتهم بشأن السرقة الأدبية. تم تسجيل المقابلات، وتحويلها إلى نصوص، وتحليلها باستخدام NVIVO، مع استخدام التحليل الموضوعي كما هو موضح من قبل براون وكلارك (2006، 2016). لا يسمح هذا النهج فقط بالتفاعل التعاوني مع المشاركين، بل يعزز أيضًا صلة البحث بالسياسات. تم تحليل البيانات الكمية من الاستبيان باستخدام R، مما يضمن فهمًا شاملاً لكل من السرقة الأدبية التقليدية وGen-AI ضمن السياق الأكاديمي. تم الحصول على الموافقات الأخلاقية من كل من جامعة لانكستر وجامعة سليم قبل جمع البيانات.
النتائج
تحدد قسم النتائج من الدراسة النتائج الرئيسية عبر ستة أقسام فرعية، تتناول جوانب مختلفة من سياسات النزاهة الأكاديمية في سياق Gen-AI والسرقة الأدبية التقليدية. تستكشف أول قسمين فرعيين الأبعاد الخمسة للسياسات وأبعاد إضافية، بينما يناقش القسم الفرعي الثالث حدوث السرقة الأدبية والاستجابة لها، مجيبًا على أول سؤالين بحثيين. يحدد القسم الفرعي الرابع العوائق أمام فعالية السياسات، بينما يركز القسمان الأخيران على الاستجابات لسيناريوهات سرقة الأدب باستخدام Gen-AI وسياسات السرقة الأدبية التقليدية، مجيبين على آخر سؤالين بحثيين.
تتمثل إحدى النتائج المهمة في عدم الاتساق في تنفيذ سياسات النزاهة الأكاديمية، والذي يُعزى إلى القيود الإجرائية والعوائق الثقافية. أفاد أعضاء هيئة التدريس أن بروتوكولات الإبلاغ غير الواضحة والمواقف الشخصية المتنوعة تجاه السرقة الأدبية تؤدي إلى ممارسات غير متسقة، مما يؤدي غالبًا إلى الاعتماد على استراتيجيات الحل غير الرسمية. تعزز العوامل الثقافية، مثل النموذج المؤسسي المتساهل وإدراك الطلاب للعواقب الضئيلة، من تفاقم المشكلة. كما أبرز أعضاء هيئة التدريس القيود الهيكلية، بما في ذلك عبء العمل العالي والطبيعة الشاقة لفحوصات السرقة الأدبية، مما يثني عن التنفيذ الصارم للسياسات. تتناغم هذه النتائج مع الأدبيات الموجودة، مما يشير إلى أن كل من الوضوح الإجرائي والمواقف الثقافية تؤثر بشكل كبير على فعالية تدابير النزاهة الأكاديمية.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة من الورقة الضوء على القضية المستمرة للسرقة الأدبية في التعليم العالي، مع التأكيد على تأثيرها على تجارب أعضاء هيئة التدريس والتحديات التي تطرحها ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen-AI). تظل السرقة الأدبية التقليدية مصدر قلق كبير، حيث تشير الدراسات إلى أن غالبية أعضاء هيئة التدريس قد واجهوا حالات من السرقة الأدبية، ويشعر الكثيرون بعدم الدعم من السياسات المؤسسية. تميز الورقة بين “السرقة الأدبية التقليدية” و”سرقة الأدب باستخدام Gen-AI”، حيث يتميز الأخير باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتوليد المحتوى دون الإسناد الصحيح. يعبر أعضاء هيئة التدريس عن مخاوف كبيرة بشأن فعالية السياسات الحالية، خاصة بالنسبة لـ Gen-AI، التي تُعتبر أقل وضوحًا وكفاية مقارنة بسياسات السرقة الأدبية التقليدية.
تكشف النتائج عن تفاوت ملحوظ في تصورات أعضاء هيئة التدريس حول نوعي سياسات السرقة الأدبية، حيث حصلت السياسات التقليدية على تقييمات أكثر إيجابية عبر أبعاد مثل التوفر، والرؤية، والوضوح، والفعالية. يدعو أعضاء هيئة التدريس إلى نهج أكثر تعليمًا بدلاً من العقوبات في التعامل مع السرقة الأدبية، مما يعكس رغبة في سياسات تعطي الأولوية لتعلم الطلاب وتطويرهم. بالإضافة إلى ذلك، تم تحديد العوائق أمام تنفيذ السياسات الفعالة، بما في ذلك القيود التكنولوجية في الكشف عن المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، والقيود الإجرائية، والعوامل الثقافية التي تعيق الالتزام بمعايير النزاهة الأكاديمية. تختتم الورقة بالتأكيد على الحاجة إلى أن تطور المؤسسات سياسات تكيفية تعالج التحديات الفريدة التي تطرحها Gen-AI مع تعزيز بيئة من النزاهة الأكاديمية.
DOI: https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1621743
Publication Date: 2025-06-26
Author(s): Rami Alsharefeen et al.
Primary Topic: Academic integrity and plagiarism
Overview
This research investigates faculty perceptions of academic integrity policies concerning traditional plagiarism and Generative Artificial Intelligence (GenAI) at a higher education institution in the UAE. Utilizing a mixed-methods approach, the study surveyed 71 faculty members and conducted 17 semi-structured interviews, assessing perceptions across five dimensions: availability, visibility, clarity, adequacy, and effectiveness, based on the framework by Bretag et al. (2011). The findings indicate significant disparities between traditional and GenAI policies, with both being perceived as only moderately effective. Faculty favored educative approaches over punitive measures and identified various barriers to policy enforcement, including workload, insufficient institutional support, and cultural leniency. A hierarchical perception of GenAI plagiarism emerged, with direct content copying viewed as most serious, while AI-assisted practices with minimal student contribution were considered less severe.
The study highlights the urgent need for agile and comprehensive policies that adapt to technological advancements while fostering faculty engagement and contextual support. It reveals a paradox where, despite the visibility and availability of policies, their effectiveness is perceived as lacking. The research underscores the importance of addressing the nuanced ethical considerations associated with GenAI technologies and suggests that existing frameworks should incorporate evaluation components and account for faculty discretion in policy implementation. Limitations include the study’s focus on a single institution, which may affect the generalizability of findings, and the absence of perspectives from administrators and policymakers. Future research should aim to develop theoretical frameworks that integrate the unique technological, pedagogical, and ethical dimensions of the GenAI era, thereby enhancing policy development across diverse educational contexts.
Introduction
The introduction of this research paper addresses the escalating challenge of plagiarism in higher education, particularly exacerbated by the emergence of Generative Artificial Intelligence (GenAI). Institutions are responding by implementing complex regulatory frameworks, which place additional burdens on faculty who must balance their roles as educators with those of policy enforcers. The literature highlights various challenges faculty face, including increased workload from integrity policies, insufficient institutional support, difficulties in proving violations, fears of backlash, detection issues, and a general lack of training and awareness among both faculty and students.
The paper emphasizes the need for a multicultural perspective on the implications of GenAI in higher education, particularly in the context of Arab universities within the Gulf Cooperation Council, where research is notably scarce. The study aims to explore the perceptions of a diverse faculty group regarding policies governing both traditional and GenAI-related plagiarism at an international institution in the UAE, which has a predominantly non-UAE faculty population. By investigating these experiences, the research seeks to contribute to the discourse on academic integrity and provide valuable insights for policymakers in the UAE and similar international institutions. The methodology includes a literature review on plagiarism and policy instruments, followed by the presentation of research questions, findings, and conclusions.
Methods
The research employs a mixed-methods design, combining quantitative and qualitative approaches to address the complexities of social science inquiry, as advocated by Creswell and Creswell (2017). This methodology is particularly justified by the necessity of quantitative data as the primary source, supplemented by qualitative insights for a nuanced analysis of the phenomena under investigation. An anonymous online survey was distributed to 95 faculty members and 10 university leaders at Selim University in the UAE, yielding a 68% response rate with 71 participants from diverse national backgrounds. The survey consisted of four parts, focusing on attitudes towards traditional and Gen-AI plagiarism policies, ranking scenarios of plagiarism severity on a Likert scale, and utilizing real-life hypothetical dilemmas to gauge moral reasoning, as supported by Walker et al. (1987) and Moriarty and Wilson (2022).
In addition to the survey, semi-structured interviews were conducted with 17 participants to facilitate deeper interpretation of their perceptions regarding plagiarism. The interviews were recorded, transcribed, and analyzed using NVIVO, employing thematic analysis as outlined by Braun and Clarke (2006, 2016). This approach not only allows for collaborative engagement with participants but also enhances the research’s policy relevance. The quantitative data from the survey was analyzed using R, ensuring a comprehensive understanding of both traditional and Gen-AI plagiarism within the academic context. Ethical approvals were obtained from both Lancaster University and Selim University prior to data collection.
Results
The results section of the study delineates key findings across six subsections, addressing various aspects of academic integrity policies in the context of Gen-AI and traditional plagiarism. The first two subsections explore the five dimensions of policies and additional dimensions, while the third subsection discusses the incidence and response to plagiarism, answering the first two research questions. The fourth subsection identifies barriers to policy effectiveness, and the final two subsections focus on responses to Gen-AI plagiarism scenarios and traditional plagiarism policies, addressing the last two research questions.
A significant finding is the inconsistency in the enforcement of academic integrity policies, attributed to procedural limitations and cultural impediments. Faculty reported that unclear reporting protocols and varying personal stances on plagiarism lead to inconsistent practices, often resulting in reliance on informal resolution strategies. Cultural factors, such as a lenient institutional paradigm and student perceptions of minimal consequences, further exacerbate the issue. Faculty also highlighted structural constraints, including high workloads and the labor-intensive nature of plagiarism checks, which discourage rigorous enforcement of policies. These findings resonate with existing literature, indicating that both procedural clarity and cultural attitudes significantly influence the effectiveness of academic integrity measures.
Discussion
The discussion section of the paper highlights the pervasive issue of plagiarism in higher education, emphasizing its impact on faculty experiences and the challenges posed by the emergence of generative AI (Gen-AI). Traditional plagiarism remains a significant concern, with studies indicating that a majority of faculty members have encountered instances of plagiarism, and many feel unsupported by institutional policies. The paper distinguishes between “traditional plagiarism” and “Gen-AI plagiarism,” the latter being characterized by the use of AI technologies to generate content without proper attribution. Faculty members express significant concerns regarding the effectiveness of existing policies, particularly for Gen-AI, which are perceived as less clear and adequate compared to traditional plagiarism policies.
The findings reveal a notable disparity in faculty perceptions of the two types of plagiarism policies, with traditional policies receiving more favorable evaluations across dimensions such as availability, visibility, clarity, and effectiveness. Faculty members advocate for a more educative rather than punitive approach to handling plagiarism, reflecting a desire for policies that prioritize student learning and development. Additionally, barriers to effective policy implementation are identified, including technological limitations in detecting AI-generated content, procedural constraints, and cultural factors that hinder adherence to academic integrity standards. The paper concludes by underscoring the need for institutions to develop adaptive policies that address the unique challenges posed by Gen-AI while fostering an environment of academic integrity.