ACADEMIC SELF-EFFICACY DAN KAITANNYA DENGAN PERILAKU ACADEMIC DISHONESTY PADA MAHASISWA UNIVERSITAS X DALAM PERKEMBANGAN AI

This study aims to explore the relationship between academic self-efficacy and academic dishonesty among students at University X in the context of AI development. The research was conducted due to the limited studies addressing academic self-efficacy and academic dishonesty in relation to the AI phenomenon. A quantitative method was employed using purposive sampling, involving 313 university students as participants. Data were collected using the Academic Self-Efficacy Scale and the Academic Dishonesty Scale, both measured with a Likert scale. Correlation analysis was performed using Spearman's correlation, revealing a significant negative relationship between academic self-efficacy and academic dishonesty (r = -0.149, p = 0.008 < 0.05). This indicates that higher levels of academic self-efficacy are associated with lower levels of academic dishonesty among students. These findings can be utilized by educational institutions to develop programs that enhance academic self-efficacy through training, academic support, and fostering an environment that promotes educational integrity. ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara efikasi diri akademik dengan perilaku academic dishonesty pada mahasiswa Universitas X dalam perkembangan AI. Penelitian ini dilakukan karena penelitian yang membahas tentang efikasi diri akademik dan academic dishonesty dengan fenomena perkembangan AI masih sedikit. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan menggunakan purposive sampling. Total partisipan pada penelitian ini berjumlah 313 mahasiswa menggunakan alat ukur academic self-efficacy scale dan academic dishonesty scale dengan menggunakan skala Likert. Analisis korelasi pada penelitian ini menggunakan korelasi Spearman yang menunjukkan adanya hubungan negatif yang signifikan antara efikasi diri akademik dengan academic dishonesty pada mahasiswa Universitas X dalam perkembangan AI (r = -0.149, p 0.008<0.05). Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi efikasi diri akademik, semakin rendah perilaku academic dishonesty yang dilakukan oleh mahasiswa. Temuan ini dapat digunakan oleh institusi pendidikan untuk mengembangkan program yang meningkatan efikasi diri akademik melalui pelatihan, dukungan akademik, dan pembentukan lingkungan yang mendukung integritas pendidikan.

Authors

Institutions

Publication Details

Journal
PAEDAGOGY Jurnal Ilmu Pendidikan dan Psikologi
Published
2024-12-18
DOI
https://doi.org/10.51878/paedagogy.v4i4.3799
Primary Topic
Educational Curriculum and Learning Methods
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

ACADEMIC SELF-EFFICACY DAN KAITANNYA DENGAN PERILAKU ACADEMIC DISHONESTY PADA MAHASISWA UNIVERSITAS X DALAM PERKEMBANGAN AI

Rahmah Hastuti, JESSICA JESSICA, Fernando Romero Surjo
PAEDAGOGY Jurnal Ilmu Pendidikan dan Psikologi
Educational Curriculum and Learning Methods
article

ACADEMIC SELF-EFFICACY DAN KAITANNYA DENGAN PERILAKU ACADEMIC DISHONESTY PADA MAHASISWA UNIVERSITAS X DALAM PERKEMBANGAN AI

Rahmah Hastuti, JESSICA JESSICA, Fernando Romero Surjo
article en

Abstract

This study aims to explore the relationship between academic self-efficacy and academic dishonesty among students at University X in the context of AI development. The research was conducted due to the limited studies addressing academic self-efficacy and academic dishonesty in relation to the AI phenomenon. A quantitative method was employed using purposive sampling, involving 313 university students as participants. Data were collected using the Academic Self-Efficacy Scale and the Academic Dishonesty Scale, both measured with a Likert scale. Correlation analysis was performed using Spearman's correlation, revealing a significant negative relationship between academic self-efficacy and academic dishonesty (r = -0.149, p = 0.008 < 0.05). This indicates that higher levels of academic self-efficacy are associated with lower levels of academic dishonesty among students. These findings can be utilized by educational institutions to develop programs that enhance academic self-efficacy through training, academic support, and fostering an environment that promotes educational integrity. ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara efikasi diri akademik dengan perilaku academic dishonesty pada mahasiswa Universitas X dalam perkembangan AI. Penelitian ini dilakukan karena penelitian yang membahas tentang efikasi diri akademik dan academic dishonesty dengan fenomena perkembangan AI masih sedikit. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan menggunakan purposive sampling. Total partisipan pada penelitian ini berjumlah 313 mahasiswa menggunakan alat ukur academic self-efficacy scale dan academic dishonesty scale dengan menggunakan skala Likert. Analisis korelasi pada penelitian ini menggunakan korelasi Spearman yang menunjukkan adanya hubungan negatif yang signifikan antara efikasi diri akademik dengan academic dishonesty pada mahasiswa Universitas X dalam perkembangan AI (r = -0.149, p 0.008<0.05). Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi efikasi diri akademik, semakin rendah perilaku academic dishonesty yang dilakukan oleh mahasiswa. Temuan ini dapat digunakan oleh institusi pendidikan untuk mengembangkan program yang meningkatan efikasi diri akademik melalui pelatihan, dukungan akademik, dan pembentukan lingkungan yang mendukung integritas pendidikan.

PAEDAGOGY Jurnal Ilmu Pendidikan dan PsikologiVol. 4(4)
Tarumanagara University (ID)
Openalex Percentile: Top 67%
Educational Curriculum and Learning Methods
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.