Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

  • A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Как студенческое списывание влияет на поведение на рабочем месте

Как студенческое списывание влияет на поведение на рабочем месте

© iStock

Как академическое мошенничество студентов коррелирует с честностью в дальнейшей трудовой деятельности? Исследование провела группа ученых, среди которых научный сотрудник Института образования НИУ ВШЭ Евгения Шмелева. На открытом онлайн-семинаре научно-учебной группы «Академическая этика в образовательном контексте» Евгения Шмелева представила работу «Does Academic Dishonesty Seep into the Workplace? Evidence from a Longitudinal Study», подготовленную совместно с Игорем Чириковым (Калифорнийский университет в Беркли — НИУ ВШЭ) и Прашант Лоялка (Стэнфордский университет — НИУ ВШЭ).

О причинах исследования и российском кейсе

Евгения Шмелева начала с объяснения причин взаимосвязи списывания в студенческой среде и обмана работодателя работниками. Научный сотрудник Института образования НИУ ВШЭ отметила, что продуктивность является важным фактором экономического развития, связанным не только с конкретными навыками сотрудников, но и с ценностями, в частности, с честностью: «Многие исследования указывают, что нечестное поведение на рабочем месте отрицательно связано с производительностью труда. Университеты работают над взращиванием честности, этических ценностей, помогают студентам избегать академического мошенничества, например, плагиата и списывания. И здесь существует ряд эмпирических исследований, которые указывают на то, что академическое мошенничество в университете связано с нечестностью на рабочем месте». Однако, по мнению Евгении Шмелевой, результаты этих исследований не всегда надежны, так как чаще всего они опираются на кросс-секционные данные, то есть замеры отношения к нечестности проводятся одномоментно и в ограниченной выборке вузов. В исследовании «Does Academic Dishonesty Seep into the Workplace? Evidence from a Longitudinal Study» ученые опирались на лонгитюдные данные, и замеры производились несколько раз среди студентов инженерных специальностей большего количества университетов.

«Россия — интересный кейс для такого исследования, — подчеркнула спикер. — Во-первых, у нас очень высокий охват населения высшим образованием, то есть большинство работников имеют опыт обучения в вузе (где могут сталкиваться с академическим мошенничеством). При этом исследователи указывают на довольно низкий уровень производительности труда и одновременно с этим есть свидетельства того, что у нас высокая распространенность академического мошенничества в университетах и контрпродуктивных нечестных практик на рабочем месте. Кроме того, в фокусе исследования студенты инженерных направлений подготовки, так как наша страна — один из ключевых поставщиков инженерных кадров. Исследования также указывают, что студенты инженерных направлений чаще обращаются к академическому мошенничеству».

Об этапах исследования и результатах

Ученые использовали данные, полученные в рамках проекта «SUPER-test» — международного лонгитюдного проекта, в котором оценивается качество инженерного образования в России, Китае и Индии. По словам Евгении Шмелевой, выборка была сконструирована таким образом, что сначала случайно отбирались 34 вуза, затем был рандомный отбор до трех департаментов в каждом университете, и уже в каждом департаменте отобрали до трех учебных групп, в каждой из которых проходили опросы и тестирования.

«Мы проанализировали данные 1134 выпускников, — объяснила спикер. — У нас прошло три волны исследования. Первая волна — 2015 год (начало 3 курса), вторая — 2016 (окончание 4 курс), а третья — 2018 год (спустя 8 месяцев после окончания вуза). В третью волну нам удалось опросить 55 % участников первой волны исследования. При этом мы не обнаружили значительных смещений выборки в результате осыпания панели, если судить по ключевым социально-демографическим характеристикам, а также баллам ЕГЭ».

Ключевыми измерениями исследования были отношение к списыванию и плагиату, а также нечестности на работе. Во второй волне студенты отвечали на вопросы: «Если преподаватель обнаружит, что студент списывает на экзамене, как он(а), по Вашему мнению, должен(на) поступить?» и «Если студент уличен в плагиате, что следует сделать преподавателю?». Респонденты могли выбрать один из пяти вариантов наказаний, от «ничего не делать» до «поставить неудовлетворительную оценку и сообщить в деканат». На этот вопрос многие респонденты затруднились ответить.

Мы интерпретировали это как трудность определения справедливого наказания из-за нехватки информации о ситуации, в которой преподаватель обнаружил академическое мошенничество. То есть, студенты апеллируют к ситуационной этике, а исследования показывают, что апеллирование к ней связано с большей терпимостью к академическому мошенничеству

Поэтому ученые рассматривали студентов, затруднившихся ответить, вместе с теми, кто выбирает мягкие формы наказания (например, «ничего не делать», «снизить оценку» или «устное замечание») как студентов, которые терпимы к академическому мошенничеству. При этом им удалось выяснить, что к плагиату респонденты относятся строже, чем к списыванию: «Около трети студентов считают, что в отношении к списыванию достаточно ограничиться устным замечанием. В зарубежной литературе это считается признаком крайне терпимого отношения к этим практикам».

В рамках третьей волны исследования ученые измеряли отношение к нечестности на работе. Здесь они рассматривали два типа нечестности: сокрытие допущенных ошибок и выдавание чужой работы за свою.

«Мы спрашивали: „Как Вы считаете, как следует поступить работодателю в случае, если работник скрывает ошибки, допущенные в работе / выдает чужую работу за свою?”“, — рассказала Евгения Шмелева. — Мы сконструировали вопрос и ответы так, чтобы они были похожи на блок опроса про академическое мошенничество. Ответы были в схожей градации от отсутствия наказания до строгого наказания: от „ничего не предпринимать“ до „уволить работника“».

Согласно исследованию, выпускники чуть строже относятся к выдаванию чужой работы за свою, о чем свидетельствует почти вдвое большая доля тех, кто считает, что за это необходимо уволить работника.

«Последние два варианта ответов [с самым строгим наказанием] мы рассматривали, как отражение нетерпимого отношения к плагиату и списыванию, — объяснила спикер. — Два последних варианта ответов про нечестность на работе также рассматривали как индикатор нетерпимости».

Результаты регрессионного анализа, указывают на то, что те студенты, которые нетерпимо относились к плагиату, выражают нетерпимое отношению к представлению чужой работы как своей и нетерпимое отношение к сокрытию ошибок, допущенных в работе. Однако такой связи между списыванием и нечестностью на работе мы не обнаружили. Это может быть связано с большей распространенностью и повсеместностью списывания

То есть, исследование частично подтверждает наличие связи между академическим мошенничеством и нечестностью на работе.

«Это еще одно исследование, которое говорит о том, что стоит обратить внимание на проблему академического мошенничества. И раз эта связь обнаруживается, видимо, стоит делать что-то в университетах. При этом недостаточно просто создавать условия, при которых списывание и плагиат затруднительны. Необходимо формировать нетерпимое отношение к этим практикам, чтобы оно впоследствии переносилось в другие контексты, например, в работу», — считает Евгения Шмелева.

Она также отметила, что данное исследование впервые в России оценивает эффект академического мошенничества на поведение после завершения учебы в университете. Кроме того, впервые в мире результаты основаны на лонгитюдных данных. Эти результаты носят предварительный характер, поскольку исследование еще не опубликовано, то есть, не прошло анонимное рецензирование.

Робот Гэри рекомендует

Мы создали робота Гэри и назвали его в честь Гэри Селдона, умеющего предсказывать будущее персонажа писателя-фантаста Айзека Азимова. В его основе модель машинного обучения. Она подбирает новости исходя из поведенческих метрик пользователей на портале Вышки.

Не волнуйтесь, мы не собираем для этого персональные данные.

На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», находящихся на территории Российской Федерации). Подробнее…

«Вместо компьютерных игр изучайте математику, комбинаторику, числа Каталана»

В начале ноября прошел финал ИТ-чемпионата True Tech Champ от МТС, собравшего более 12,5 тысячи школьников, студентов и молодых специалистов. Победителем трека «Алгоритмическое программирование» стал студент факультета компьютерных наук (ФКН) НИУ ВШЭ Александр Бабин.

19 ноября, 2024 г.

Как обеспечить себе место в магистратуре НИУ ВШЭ заранее

1 декабря состоится вебинар «В магистратуру Вышки без экзаменов», на котором представители университета расскажут о проектах преднабора, дающих преференции при поступлении в магистратуру. Мероприятие ориентировано на студентов и выпускников бакалавриата/специалитета, заинтересованных в дальнейшем обучении. Для участия требуется регистрация.

13 ноября, 2024 г.

НИУ ВШЭ открывает прием заявок на юбилейную Ясинскую конференцию

Высшая школа экономики объявила о приеме заявок с научным докладом на XXV Ясинскую (Апрельскую) международную научную конференцию. Программа конференции ориентирована на пять научных тем по проблемам развития экономики и общества, сохранит междисциплинарность и будет открыта для участия ведущих ученых России и мира. Основные мероприятия XXV ЯМНК пройдут в Москве с 15 по 18 апреля 2025 года.

18 ноября, 2024 г.

Путь девушек в IT: исследование Яндекс Образования и НИУ ВШЭ

Более четверти студентов образовательных проектов Яндекса — девушки, и их количество с годами растет. Наибольшее число женщин учится на совместных с вузами бакалаврских и магистерских программах (41%) и в сервисе онлайн-образования Практикум (42%). В Школе анализа данных их доля составляет 36%, в Лицее 24%. С целью выяснить, что помогает девушкам на пути в IT, Яндекс Образование и НИУ ВШЭ провели исследование «Факторы, способствующие профессиональному закреплению женщин в IT».

21 ноября, 2024 г.