基于来源的抄袭

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数据抄袭
数据剽窃被认为是最严重的学术不端行为之一，它破坏了学术研究成果的完整性和人们对其的信任。它可以表现为未经适当归因就从其他来源复制数据集、伪造数据或操纵现有数据以达到预期结果。通过剽窃数据，这种行为成为一种伪造形式，因为数据只有在其原始环境中才有效（Dougherty，2020 年）。

Phogat 等人 ( 2023 )对 7,500 多篇文章进行了分析，发现数据造假在非自我报告研究中最为普遍，这表明许多此类不当行为可能未被相关人员报告或披露。这凸显了发现和解决此类行为的挑战。

对于学生来说，数据剽窃通常表现在需要原创研究或分析的作业中，学生可能会从已发 Cabo Verde 客户电子邮件列表 表的论文、网站或其他学生的作品中复制数据，并将其作为自己的作品。然而，在研究中，其后果要广泛得多。当研究人员剽窃或伪造数据时，会产生错误信息的连锁反应，这可能会带来灾难性的后果，尤其是在医学研究等领域。

基于来源的剽窃是指在学术作品中不当使用或歪曲来源。与直接或逐字抄袭（即逐字复制文本）不同，基于来源的剽窃更加微妙。当学生选择性地使用或歪曲来源信息来支持他们的论点而没有适当归因时，或者当他们严重依赖单一来源而将作品作为自己的原创思想呈现时，就会发生这种情况。

这种抄袭行为通常出现在研究性很强的作业中，要求学生综合和整合来自各种来源的信息。它可能包括误导性引用、选择性使用来源或歪曲信息。

诸如 ChatGPT 之类的生成式 AI 工具可能会通过向学生提供虚假或不准确的来源使这个问题进一步复杂化。虽然这些工具可以生成文本并建议来源，但它们也可能编造参考资料或创建听起来合理但实际上不存在的来源，从而导致潜在的基于来源的抄袭。随着 AI 生成的内容变得越来越复杂，学生无意或故意使用虚假来源的风险也在增加，因此教育工作者必须保持警惕并实施严格的引用实践。