Vol. 21 Núm. 1 (2023)
Artículos

Enfoques Frecuentista y Bayesiano en el Estudio del Plagio Académico. Una Propuesta Innovadora en Investigación Educativa

José Antonio Sarmiento
Biografía
Camilo Isaac Ocampo
Biografía
Publicado 21 diciembre 2022

Palabras clave:

Educación superior, Plagio, Enfoque frecuentista, Enfoque bayesiano, Innovación
Cómo citar
Sarmiento, J. A., & Ocampo, C. I. (2022). Enfoques Frecuentista y Bayesiano en el Estudio del Plagio Académico. Una Propuesta Innovadora en Investigación Educativa. REICE. Revista Iberoamericana Sobre Calidad, Eficacia Y Cambio En Educación, 21(1), 139–158. https://doi.org/10.15366/reice2023.21.1.007

Resumen

El avance experimentado por la investigación científica en el plano metodológico resulta escaso en el ámbito pedagógico. Con ánimo de contribuir a mejorar la situación se expone una propuesta metodológica que permita superar las posibles limitaciones existentes en la interpretación de las pruebas de significación de un estudio realizado sobre el plagio con una muestra de 10800 estudiantes universitarios. Su principal objetivo es mostrar como una adecuada combinación de enfoques (frecuentista y bayesiano) permite una mayor comprensión del problema del plagio del alumnado. El procedimiento seguido consistió en someter a análisis de regresión lineal, tanto frecuentista como bayesiana, los resultados obtenidos al estudiar las respuestas del alumnado a los 49 ítems del cuestionario validado al efecto. El resultado es el mismo en ambos enfoques. Su análisis indica una significatividad elevada, tanto para R2, como para 9 de los 11 factores que aparecen como causas del plagio académico. De ellos la copia total y la copia parcial poseen el mayor peso. Lo tienen algo menor: la oportunidad, la sobrecarga de trabajos, el desconocimiento y la mala praxis. Todo ello permite diseñar una red de creencia bayesiana como herramienta de observación de las influencias de las variables predictivas sobre la variable dependiente.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Acuña, L.A., y Pons L. (2019). Itinerarios de la formación de investigadores educativos en México. REICE. Revista Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación, 17(4), 27-57. https://doi.org/10.15366/reice2019.17.4.002

Amrhein, V., Greenland, S. y McShane, B. (2019). Scientist rise up against statistical significance. Nature, 567, 305-307. https://doi.org/10.1038/d41586-019-00857-9

Benjamin, D.J., Berger, J. O. y Johannesson, M. (2018). Redefine statistical significance. Natural Human Behavior, 2, 6-10. https://doi.org/10.1038/s41562-017-0189-z

Boillos, M. M. (2020). Las caras del plagio inconsciente en la escritura académica. Educación XX1, 23(2), 211-229. https://doi.org/10.5944/educxx1.25658

Bono, R. y Arnau, J. (1995). Consideraciones generales en torno a los estudios de potencia. Anales de Psicología 11(2), 193-202.

Brysbaert, M. (2019). How many participants do we have to include in properly powered experiments? A tutorial of power analysis with reference tables. Journal of Cognition, 2(1), 16-25. https://doi.org/10.5334/joc.72

Cambridge Dictionary. (2021). Cambridge dictionary. Cambridge University Press.

Canals, M. (2019). Bayesian inference in clinical reasoning. Revista Médica de Chile, 147(2), 231-237. https://doi.org/10.4067/s0034-98872019000200231

Cárdenas, J. M. y Arancibia, H. (2016). Potencia estadística y cálculo del tamaño del efecto en G*Power: Complementos a las pruebas de significación estadística y su aplicación en psicología. Salud & Sociedad, 5(2), 210-244. https://doi.org/10.22199/S07187475.2014.0002.00006

Caycho-Rodríguez, T. (2018). Tamaño del efecto en análisis de regresión en investigación geriátrica: comentarios a Rubio. Revista Española de Geriatría y Gerontología, 53(1), 61-84. https://doi.org/10.1016/j.regg.2017.04.009

Cebrián-Robles, V., Raposo-Rivas, M. y Ruiz-Rey, F. (2020). Conocimiento de los estudiantes universitarios sobre herramientas antiplagio y medidas preventivas. Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 57,129-149. https://doi.org/10.12795/pixelbit 2020.i57.05

Chapman, D. W. y Lindner, S. (2016). Degrees of integrity: The threat of corruption in higher education. Estudies in Higher Educatión, 41(2), 247-268. https://doi.org/10.1080/03075079.2014.927854

Cheung, K., Stupple, E. y Elander, J. (2017). Development and validation of student attitudes and beliefs about authorship scale: A psychometrically robust measure of authorial identity. Studies in Higher Education, 42(1),97-114. https://doi.org/10.1080/03075079.2015.1034 673

Ciapponi, A., Belizán, J. M. y Piaggio, G. (2021). There is life beyond the statistical significance. Reproductive Health, 18, 80-85. https://doi.org/10.1186/s12978-021-01131-w

Comas-Forgas, R. y Sureda-Negre, J. (2010). Academic plagiarism: Explanatory factors from students’ perspective. Journal Academic Ethics, 8, 217-232. https://doi.org/10.1007/s10805-010-9121-0

Comas-Forgas, R. y Sureda-Negre, J. (2016). Prevalencia y capacidad de reconocimiento del plagio académico entre el alumnado del área de economía. El Profesional de la Información, 25(4), 616-622. https://doi.org/10.3145/epi.2016.jul.11

Council of Europe Platform on Ethics, Transparency and Integrity in Education- ETINED. (2018). South-East European project on policies for academic integrity. Council of Europe Publising.

Denisova-Schmidt, E., Huber, M. y Leontyeva, E. (2016). On the development of students’ attitudes towards corruption and cheating in Russian universities. European Journal of Higher Education, 6(2), 128-143. https://doi.org/10.1080/21568235.2016.1154477

Díaz, C. y Batanero, C. (2016). ¿Cómo puede el método bayesiano contribuir a la investigación en psicología y educación? Paradigma, 27(2),35-53. https://doi.org/10.37618/PARADIGMA.1011-2251.2006.p35-53.id361

Dictionnaire de l’Académie Française. (2019). Dictionnaire de l’académie Française. Académie Française.

Domínguez-Lara, S. (2018). Magnitud del efecto, una guía rápida. Educación Médica, 19(4), 251-254. https://doi.org/10.1016/j.edumed.2017.07.002

Efron, B. (1998). R. A. Fisher in the 21st century. Statistical Science, 13(2),95-114. https://doi.org/10.1214/ss/1028905930

Estow, S., Lawrence, A. K. y Adams, K. A. (2011). Practice makes perfect: Improving students´ skills in understanding and avoiding plagiarism with a themed methods course. Teaching of Psichology, 38(4),255-258.

Fisher, R. A. (1935). Design of experiments. Oliver and Boyd.

Goodman, S. N. (1995). Valores P. Pruebas de hipótesis y verosimilitud: Las consecuencias para la epidemiología de un debate histórico ignorado. Boletín de la Oficina Sanitaria Panamericana, 118(2),141-155.

Hafsa, N. (2019). An Overview of theories explaining plagiaristic behavior of students. Journal of Education and Practice, 10(25), 102-108. https://doi.org/ 10.7176/JEP/10-25-11

Haucke, M., Miosga, J., Rink Hoekstra, R. y Ravenzwaaij, D. (2021). Bayesian frequentists: Examining the paradox between what researchers can conclude versus what they want to conclude from statistical results. Collabra, 7(1), 69-77. https://doi.org/10.1525/collabra.19026

Howard, S. J., Ehrich, J. F. y Walton, R. (2014). Measuring students' perceptions of plagiarism: Modification and Rasch validation of a plagiarism attitude scale. Journal of Applied Measurement, 15(4), 372-393.

Hubbard, R., Bayarri, M., Berk, K. y Carlton, M. (2003). Confusion over measures of evidence (p's) versus errors (?'s) in classical statistical testing. The American Statistician, 57(3),171-182. https://doi.org/10.1198/0003130031856

Jaramillo, S. y Rincón, N. (2014). Los estudiantes universitarios y la sociedad de la información: una combinación que ha facilitado el plagio académico en las aulas colombianas. Información, Cultura y Sociedad, 30, 127-137.

Kelley, K. y Preacher, K. J. (2012). On effect size. Psychological Methods, 17(2),137-152. https://doi.org/10.1037/a0028086

Kumar, R. y Tripathi, R. C. (2017). An analysis of the impact of introducing the plagiarism detection system in an institute of higher education. Journal of Information & Knowledge Management, 16(2), art 5. https://doi.org/10.1142/S0219649217500113

Ledesma, R., Macbeth, G. y Cortada de Cohan, N. (2008). Tamaño del efecto: Revisión teórica y aplicaciones con el sistema estadístico ViSta. Revista Latinoamericana de Psicología, 40(3),425-439.

Leenen, I. (2012). La prueba de la hipótesis nula y sus alternativas: revisión de algunas críticas y su relevancia para las ciencias médicas. Investigación en Educación Médica, 1(4),225-234.

López-Puga, J. (2012). Cómo construir y validar redes bayesianas con Netica. Revista Electrónica de Metodología Aplicada, 17(1), 1-17.

Michalska, A. (2014). European students’ voices on plagiarism and academic practices. Ippheae, 8(2), 73-92.

Martínez-Sala, A. M., Alemany-Martínez, D. y Segarra-Saavedra, J. (2019). Las TIC como origen y solución del plagio académico. Análisis de su integración como herramienta de aprendizaje. En R. Roig-Vila (Ed.), Investigación e innovación en la enseñanza superior: Nuevos contextos, nuevas ideas (pp. 1208-1218). Octaedro

Mavrinac, M., Brumini, G., Bili?-Zulle, L. y Petrove?ki, M. (2010). Construction and validation of attitudes toward plagiarism questionnaire. Croatian Medical Journal, 51 (3),195-201. https://doi.org/10.3325/cmj.2010.51.195

Moerbeek, M. (2019). Bayesian evaluation of informative hypotheses in cluster-randomized trials. Behavior Research Methods, 51,126-137. https://doi.org/10.3758/s13428-018-1149-x

Mohamedbhai, G. (2016). The scourge of fraud and corruptión in higher education. International Higher Education, 64(5), 522-538. https://doi.org/10.6017/ihe.2016.84.9111

Muñoz-Cantero, J. M., Rebollo-Quintela, N., Mosteiro-García, J. y Ocampo-Gómez, C. I. (2019). Validación del cuestionario de atribuciones para la detección de coincidencias en trabajos académicos. Revista Electrónica de Investigación y Evaluación Educativa (RELIEVE), 25(1), art. 4. http://doi.org/10.7203/relieve.25.1.13599

Muñoz-Cantero, J. M., Espiñeira-Bellón, E. M. y Pérez-Crego, M.C., (2021). Medidas para combatir el plagio en los procesos de aprendizaje. Educación XX1, 24(2), https://doi.org/10.5944/ educXX1.28341

Muñoz-Cantero, J. M., Porto-Castro, A. M, Ocampo-Gómez, C. I., Mosteiro-García, M. J. y Espiñeira-Bellón, E. M. (2020). Informe técnico sobre o plaxio académico de grao e mestrado do sistema universitario de Galicia. Grupo GITIAES e GIACE da UDC, IDEA da USC y GIA da UVigo.

Neyman, J. y Pearson, E. S. (1936). Contributions to the theory of testing statistical hypotheses. Statistical Research Memoirs, 1, 1-37.

Pittam, G., Elander, J., Lusher, J. Fox, P. y Payne, N. (2009). Student beliefs and attitudes about authorial identity in academic writing. Studies in Higher Education 34(2),153-170. https://doi.org/10.1080/03075070802528270

Poorolajal, J., Cheraghi, P., Irani,A. D., Cheragui, Z. y Mirfakhraei, M. (2012). Construction of knowledge, attitude and practice questionnaire for assessing plagiarism. Iranian Journal of Public Health, 41(11), 54-58.

Porto-Castro, A. M., Pérez-Crego, C., Mosteiro-García, M. J. y Lorenzo-Rey, A. (2021). El proceso formativo de citación y las necesidades del alumnado universitario. Revista Electrónica Interuniversitaria de Formación del Profesorado, 24(2),17-33. https://doi.org/10.6018/reifop.453701

Quero, M. y Romero, N. (2016). Una aproximación bayesiana entre el objetivismo y el subjetivismo. Opción, 32(12), 301-326.

Quezada, C. (2007). Potencia estadística, sensibilidad y tamaño de efecto: ¿Un nuevo canon para la investigación? Onomazein, 16,159-170. https://doi.org/10.7764/onomazein.16.04

Real Academia Española- RAE. Diccionario de la lengua Española. RAE.

Rebollo-Quintela, N., Espiñeira-Bellón, E. M. y Muñoz-Cantero, J. M. (2017). Atribuciones causales en el plagio académico por parte de los estudiantes universitarios. Revista de Estudios e Investigación en Psicología y Educación, 6, 192-196. https://doi.org/10.17979/reipe.2017.0.06.2453

Rendón-Macías, M. E., Riojas-Garza, A., Contreras-Estrada, D. y Martínez-Ezquerro, J. D. (2018). Análisis bayesiano. Conceptos básicos y prácticos para su interpretación y uso. Revista Alergia México, 65(3), 285-298. https://doi.org/10.29262/ram.v65i3.512

Ruiz-Benito, P., Andivia, E., Archambeaou, J., Astigarraga, J., Barrientos, R., Cruz-Alonso, V., Florencio, M., Gómez, D., Martínez-Baroja, L., Quiles, P., Rohrer, Z., Santos, A. M., Velado, E., Villén-Pérez, S. y Morales-Castilla, I. (2018). Ventajas de la estadística bayesiana frente a la frecuentista: ¿Por qué nos resistimos a usarla? Ecosistemas, 27(2),136-139. https://doi.org/10.7818/ECOS.1591

Saneleuterio, E. (2017). A citar se aprende citando: Experiencia didáctica en alfabetización académica. Estudios ?ambda. Teoría y práctica de la Didáctica en Lengua y Literatura, 2(1),143-159. https://doi.org/10.36799/el.v2i1.44

Saha, N. y Cutting, L. (2019). Exploring the use of network meta-analysis in education: Examining the correlation between ORF and text complexity measures. Annals of Dyslexia, 69(3), 335-354. https://doi.org/10.1007/s11881-019-00180-y

Shiehdoi, G. (2013). Sample size requirements for interval estimation of the strength of association effect sizes in multiple regression analysis. Psicothema, 25(3), 402-407. https://doi.org/ 10.7334/psicothema2012.221

Silva, L. C. y Benavides, A. (2001). El enfoque bayesiano: Otra manera de inferir. Gaceta Sanitaria, 15, 4,341-346. https://doi.org/10.1016/S0213-9111(01)71578-6

Silva, L. C., Benavides, A. y Almenara, J. (2002). El péndulo bayesiano: Crónica de una polémica estadística. Llull: Revista de la Sociedad Española de Historia de las Ciencias y de las Técnicas, 25(52), 109-158.

Singh, N. (2017). Level of awareness among veterinary students of GADVASU towards plagiarism: A case study. The Electronic Library, 35(5), 899-915. https://doi.org/10.1108/EL-06- 2016-0132.

Singh-Chawla, D. (2017). Big names in statistics want to shake up much-maligned. P value. Nature, 548, 16-17. https://doi.org/10.1038/nature.2017.22375

Smid, S., McNeish, D., Mio?evi?, M. y Van de Schoot, R. (2020). Bayesian versus frequentist estimation for structural equation models in small sample contexts: A systematic review, structural equation modeling. A Multidisciplinary Journal, 27(1), 131-161. https://doi.org/10.1080/10705511.2019.1577140

Sureda-Negre, J., Reynes-Vives, J. y Comas-Forgas, R. (2016). Reglamentación contra el fraude académico en las universidades españolas. Revista de la Educación Superior, XLV(2), 31-44. https://doi.org/10.1016/j.resu.2016.03.002

?wi?tkowski, W. y Carrier, A. (2020). There is nothing magical about Bayesian statistics: An introduction to epistemic probabilities in data analysis for psychology starters. Basic and Applied Social Psychology, 42(6),387-412. https://doi.org/10.1080/01973533.2020.1792297

Turnitin LLC. (2021). Executive guide: Plagiarism spectrum 2.0. Turnitin.

Turnitin White Paper (2012). The plagiarism spectrum, instructor insights into the 10 types of plagiarism. Turnitin

Varela, A., Sánchez, J. y Marín, F. (2000). Contraste de hipótesis e investigación psicológica española: Análisis y propuestas. Psicothema, 12(2), 549-55.

Ventura-León, J. (2018). Otras formas de entender la d de Cohen. Revista Evaluar, 18(3), art 5. https://doi.org/10.35670/1667-4545.v18.n3.22305

Wald, A. (1950). Statistical decision fuctions. Wiley.

Westera, W. (2021). Comparing bayesian statistics and frequentist statistics in serious games research. International Journal of Serious Games, 8(1), 27-44. https://doi.org/10.17083/ijsg.v8i1.403

Wolters Kluwer (s.f.). Guías jurídicas. Wolters Kluwer

Yáñez, S. (2000). La estadística una ciencia del siglo XX. R.A. Fisher, el genio. Revista Colombiana de Estadística, 23(2),1-14.

Youmans, J. R. (2011). Does the adoption of plagiarism-detection software in higher education, reduce plagiarism? Studies in Higher Education, 36(7), 749-761. https://doi.org/10.1080/03075079.2010.523457

Zare, F., Khademi, H. y Fallahnezhad, M. S. (2016). Software effort estimation based on the optimal bayesian belief network. Applied Soft Computing, 49, 968-980. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2016.08.004