介绍
作业外包涉及学生让其他人使用“……论文工厂、定制作业服务、论文投标服务、点对点文件共享网站（同行共享网站）”来完成作业，以及从其他学生、同事、朋友和其他人那里获取作业。家庭成员”（Awdry 等人，  2020：1）。尽管在过去二十年的高等教育 (HE) 中，关于这种类型的作弊（通常称为合同作弊）的文章很多（Bretag 等人，2019 年；Dawson & Sutherland-Smith 2018 年；Ellis 等人，2018 年；兰卡斯特与克拉克2016），来自犯罪学学科的知识相对较少，尽管这一知识基础正在不断增长。详细的理论分析和一些实证研究已经出现，采用从刑事司法或犯罪学角度得出的方法和/或认识论，更广泛地审视大学作弊、合同作弊或更广泛的作业外包（Awdry et al. 2022；Clare & Rundle 2022；Draper & Newton）2017 年；Hodgkinson 等人，2016 年；Nagy & Groves 2021 年；Rundle 等人，2019 年）。

犯罪学研究表明，其理论可用于解释和理解作弊行为，学者们重点关注作弊行为的决定因素、减少作弊机会并增加针对此类“冒犯”的惩罚（Baird & Clare 2017；Clare等） al. 2017；Nagy & Groves 2021；Walker & Holtfreter 2015）。尽管如此，随后的立法对于继续从事外包行为的学生几乎没有威慑价值，即使这种行为或他们认为该行为已被定罪（Amigud & Dawson 2020；Awdry et al. 2022）。相反，这种严重的学术不端行为的发生率持续增加（牛顿2018）。因此，学者们明确指出，学院需要或有责任采用跨学科、全面和更务实的方法，包括教育和刑事司法对策，以预防犯罪的技术和原则为指导（Clare 2022；Hodgkinson 等人2016），检查并提供潜在的“解决方案”。

虽然讨论与外包和随后的惩罚相关的危害很重要，但使用犯罪学的工具和哲学来防止这种作弊，而不是简单地将其定为犯罪，更加务实。挑战变成了如何– 鉴于对作弊行为的理论探讨相对有限 – 我们可以识别并利用犯罪学理论来解释外包并开发情境犯罪预防技术。学生作弊的原因非常复杂，包括内部因素和外部因素。这意味着对这种行为的理论解释同样多种多样，以至于没有一种理论可以充分解释作弊。事实上，许多现存的文献都探讨了个人或双重观点。这项研究试图超越这一点，提供更全面的解释。

本文批判性地评估了多方面理论方法的应用，创新性地包括五种互补的犯罪学理论，这些理论来自详细的实证调查。它概述了我们如何更好地理解高等教育中作业外包的原因。这是一种重要的基于证据的方法，它借鉴了犯罪学原理，认识到外包的威胁和机会出现在评估和课程设计之外的社会、家庭和机构环境中。我们研究了一项针对 7000 多名学生的国际调查的定性数据，该调查旨在研究学生如何以及为何在大学外包作业。全球论文工厂调查 (GEMS) 以多种语言在三大洲传播（n = 22），旨在描绘整个国际高等教育领域的作弊问题。我们使用“作业外包”一词来捕获商业和非商业作弊，并评估学生可以外包的非正式/正式方法（参见 Awdry 2021）。

背景
长期以来，一直有研究考察学生作弊的动机（Brimble 2016；McCabe 2005）、作弊在全球不同背景下的流行程度（Awdry 2021；Curtis 等人2021；McCabe 等人2006；Newton 2018）、不同的人口统计和预测变量（Bretag et al. 2019；Ives & Giukin 2020；McCabe & Trevino 1997），以及潜在的法律后果，包括受害（例如勒索）（Steel 2017；Yorke et al. 2020 ））。相比之下，很少有研究通过犯罪学理论来解释作弊行为和/或提供应用策略来减少/防止高等教育环境中的作弊行为。

大多数研究这个问题的学者都关注“冒犯”的机会和学生的决策，研究日常活动理论（RAT）（Cohen＆Felson 1979 ）和理性选择理论（RCT）（Clarke＆Cornish 1985，1986） ，将作弊行为模式与典型的传统犯罪形式联系起来（Baird & Clare 2017；Clare et al. 2017））。该理论指出，当有动机的犯罪者、合适的目标和缺乏监护在给定的空间/时间（RAT）中结合在一起时，犯罪就会发生，并且犯罪者会根据具体情况做出理性的选择和决定，权衡风险和回报（RCT）。然而，有证据表明，无论市场或制度条件如何，一些学生“永远不会进入论文市场”（Rigby et al. 2015：25），无论环境多么有利。虽然 RAT 和 RCT 是许多犯罪学学术界探索过的有用的理论工具，但本文增加了日益增长的呼声（参见 Walker & Holtfreter 2015）进一步补充或中介理论来解释学生的动机，包括为什么他们作弊和为什么不作弊，以及形成此类决策的伴随过程。

许多更广泛的犯罪学文献一致认识到需要检查个人感知或实际的自我控制水平、社会学习和/或影响，以及他们在决策中合理化或消除偏差的方式（Akers 1990；戈特弗雷德森和赫斯基1990 年；赛克斯和马特扎1957 年）。许多学者认为，学生根据与风险和回报相关的感知和经验做出理性决策，并采取相应行动。那么，询问个人为什么作弊以及为什么不作弊，是将犯罪学理论扩展到 RAT 和 RCT 的常见领域之外的重要一步。学生的动机以及了解各种风险和回报是什么，或者在某些情况下如何表现，对于理解作弊行为是如何习得的以及从谁那里学来的至关重要，从而扩展现有的知识和实践，包括预防工作。

互补的方法
然后我们认为，评估学习在理解作弊行为中的作用需要仔细分析几个关键的、互补的理论观点之间的交叉点，这些理论观点超出了 RAT 和 RCT 的范围，或者实际上是RAT 和 RCT之间的交叉点。基于最近的学术成果（有关理论框架的详细讨论，请参见 Walker & Holtfreter 2015），本文专门研究了差异关联（Sutherland 1947）、差异强化（Jeffery 1965）和社会学习（Akers 1990；Bandura 1977））理论。此外，考虑到对 RAT、RCT 和压力观点的批评，它们不能有效地解释为什么犯罪者不犯罪/欺骗，自我控制理论（Gottfredson & Hirschi 1990）和 Sykes & Matza 的（1957）中和技术是提出弥补这一差距。与最近的应用类似（参见 Walker & Holtfreter 2015）我们认为，将这五种理论结合在一种方法中提供了一个更加平衡的模型，每种理论都解决了对另一种理论的一个或多个批评。我们的方法考虑了个人与谁交往以及他们各自的影响力，如何强化行为，这些互动如何在更广泛的社会环境中发生，个人如何使他们与他们的内在价值观相协调，以及可能需要什么策略来消除偏差。因此，了解作弊行为是如何习得并随后实施（或不实施）的，可以表明可以应用有针对性的干预措施来防止外包的机会。

微分关联 (DA)
DA 认为，行为是从个人交往的对象中习得的，他们随后的行为——无论是异常的还是顺从的——将受到这些网络的性质和强度的影响，其中影响最大的是亲密/密切的社会关系，例如朋友或朋友。同伴群体（Sutherland 1947）。值得注意的是，DA 描述了个人从网络中学习冒犯的技能和技巧，以及如何行动和在什么情况下行动的过程（Cressey 1960）。在教育环境中，有大量的经验证据可以解释为什么那些拥有异常网络的人更有可能作弊，而那些受墨守成规影响的人却不会（Awdry & Ives 2021；McGloin & Thomas 2016 ）; 麦格希与斯帕克2008；奥罗克等人。2010）。例如，对他人作弊行为的了解或感知与学生作弊密切相关，在压力时期（例如，到期的多项作业、生病等），外包可以被理解为能够实现关键目标的合法替代方案（例如、通过作业、单元、课程）。如果文化规范的话，这种情况可能会加剧，论文协助行业的商业化和学生接触到的“广告”数量就证明了这一点（Amigud 2020；Lancaster 2020；Rowland et al. 2018）。这同时是 DA 的一个特点和批评（Burgess & Akers 1966；Cressey 1960）；任何人都可以作弊，但不是每个人都会作弊和/或并非总是作弊，这表明其他人对学生的决策产生影响，而不仅仅是与“不良影响”联系在一起。

差动强化 (DR)
在此基础上，DR 更有效地关注影响行为选择的外部激励和预期奖励/惩罚（Jeffery 1965）。DR 涉及直接和间接收益与成本、过去、当前和未来可能的结果、正式和非正式制裁以及积极和消极强化的影响的平衡（Akers 1990；Burgess & Akers 1966）。借鉴更广泛的犯罪学和行为学研究，DR 将对社会学习过程的理解扩展到单纯的关联之外，强调通过社交网络内的观察和互动来强化行为，从而为学习如何在某些情况下和为特定目的行事创造机会（Akers）1990年；杰弗里1965）。重要的是，这些互动是由学习环境塑造的，确定了对学生行为的更广泛的结构性影响，挑战了只有异常或懒惰的学生才会作弊的说法。学术作弊实际上与高累犯率有关（Clare et al. 2017），一些人将其归因于其积极强化，或者是从直接的个人经验或看到其他人成功作弊中学到的（O'Rourke et al. 2010 ））。同样，它也可以被负面强化，即作弊的学生被抓住并受到机构处罚（例如，任务/单元为零），被他人谴责或羞辱，或以其他方式经历不良后果（例如，遭受第三方勒索）。派对）。内部（例如，社交网络）和外部（例如，高等教育机构）影响都可以积极或消极地强化学生的作弊经历，强调需要根据情况检查作弊情况，以确定在何处/如何进行干预。

社会学习理论（SLT）
SLT 是一种社会心理学方法，可以解释学习行为的形式和背景。班杜拉（Bandura， 1977 ）最初应用于教育环境，认为行为可以通过个人如何通过个人和环境互动中的观察和建模来学习来解释。具体来说，个人观察他人的行为并学习建模/模仿相关技能、能力和反应，包括在给定背景下的奖励和惩罚，这些通过外部和自我强化得到强化（Bandura 1977 ）。值得注意的是，SLT 认识到学习发生在社会环境中，学习者不是被动的，而是主动与他人及其环境互动（Bandura 1977）。然后，SLT 可以更深入地调查学生学习作弊的具体过程，包括何时、如何以及为何。与现有模型（例如，RCT）保持一致，这种综合方法可能会揭示学生决策的动机，指出个人不会模仿他们所学的一切，而是有选择地制定最有价值的行为（Akers 1990 ）；Bandura 1977），这可以部分解释观察到的作弊率的变异性。Burgess & Akers ( 1966 ) 在 Sutherland ( 1947)的基础上结合了 SLT 和操作性条件反射的原理) 微分关联理论创建了更加全面的越轨理论。具体来说，他们的解释超越了DA的局限性，认为有效的学习涉及开发工具并了解适当的环境和使用它们的方式（Akers 1990；Burgess & Akers 1966）。SLT 为学生的外包提供了一个补充视角，揭示了如何通过高等教育环境内外的社交网络来学习和强化行为。

虽然上述理论可以解释人们如何学习行为规范、强化措施和行为方法（诚实或其他），但它们因未能充分解释为什么人们可能不会从事异常行为而受到批评（Akers 1990）。为了解释这一点，本文结合了自我控制理论（SCT）和中和技术（ToN）的分析。

自我控制理论
SCT 认为，缺乏/低自控力是所有犯罪的核心，因为一个人没有学习社会价值观/规范，或者缺乏避免犯罪的控制力，所以就会出现偏差（Gottfredson & Hirschi 1990 ）。SCT 检查个人的核心价值观，这些价值观主要是在童年时期形成的，并由主要社会机构（例如家庭、学校）塑造，并建议人们由于担心后果、对自己/他人感到羞耻或承认这是错误的，而尽量避免偏差。道德上错误（Gottfredson & Hirschi 1990）。与 DA、DR 和 SLT 在很大程度上解释个人犯罪的原因不同，SCT 检查他们不犯罪的原因，强调正式控制（例如法律）、社会纽带（例如工作或友谊）、和限制异常行为的信念（例如社会规范）（Gottfredson & Hirschi 1990）。这种道德准则有助于建立和实施自我控制实践，引导个人采取规范行为。几项作弊研究将 SCT 与学术不端行为联系起来（Awdry & Sarre 2013；Muraven et al. 2006；Stone et al. 2010）和作业外包（Rundle et al. 2019））。Rundle 及其同事 (2019:11) 报告称，学生不会作弊，主要是因为他们的“道德感、规范认知和学习动机”，但其他人可能会受到诱惑，因为自我控制是一种可能会耗尽的资源压力等要求。然而，SCT 因过于关注机会而受到批评，批评者认为，它假设所有自控能力差的人都是机会主义者，如果遇到“适当的条件”，就会陷入犯罪行为（Downes & Rock 2007 ）。然而，鉴于大多数学生不会作弊（Newton 2018），而且即使是那些作弊的学生，也不会始终如一地作弊，包括在报告自我控制能力低下或处于重大压力时期时（Rundle 等人，2018），这一观点并没有得到实证支持。2019），这表明需要从其他角度来解释学生的外包行为。

中和技术
ToN最初由 Sykes 和 Matza ( 1957 ) 提出，认为异常行为是通过社交互动习得并合理化的。这些互动为个人提供了“动机”或“调整”的词汇，使他们能够做出不正常的行为（例如，作弊）并超越内在规范或社会期望以顺从（即，不作弊），即使人们认识到该行为是错误的（Brent & Atkisson 2011；Kaptein & van Helvoort 2019）。从本质上讲，个人可以通过中和自己的责任或指责他人并保持积极的自我形象，使通常抑制越轨行为的社会纽带和控制失效（Sykes & Matza 1957））。ToN 最初用于解释青少年犯罪，包括五种技术：

否认责任：“这不是我的错”——由个人控制之外的力量造成的作弊（例如，作业过多、在学习时必须从事多项工作等）。

否认伤害：“这没什么大不了的”——作弊不会造成伤害或受害（例如，“无受害人犯罪”不会伤害任何人，它只是另一种工具）。

否认受害者：“他们应得的”——受害者应承担后果，作弊被视为合法的反应，学生被迫作弊，受害者（即大学）（例如，有限的导师可用性或支持，或惩罚性制度政策）。

谴责者的谴责：“你也一样糟糕”——学生试图将责任归咎于那些谴责作弊的人，认为大学或其工作人员不诚信行事，因此质疑明显的虚伪（例如，导师没有正确教学，回收在线材料，专注于赚钱而不是教育）。

诉诸更高的忠诚度：“更大的利益”——作弊使学生能够优先考虑和/或解决较小社会群体的需求，而不是较大社会的需求（例如，通过完成工作来帮助陷入困境的朋友凌驾于学术诚信的责任之上） ）。

研究经常使用 ToN 来更广泛地解释作弊和学术不端行为（Beasley 2014；O'Rourke et al. 2010）。这些研究表明，学生在被发现作弊时会中和自己的行为，指责他人或他们的处境造成了作弊的需要。然而，在对不同学生学术不端行为动机的荟萃分析中，Ives ( 2020 ) 的研究结果对 ToN 的实用性提出了挑战，至少作为唯一的观点。艾夫斯，（2020）提出了几项建议：研究更广泛的动机理论；为学生提供更多开放的机会来分享他们作弊的动机；在设计干预措施时，模型比 ToN 更广泛，它们单独和集体地反映了当前论文中提出的综合模型。

使用多理论模型
正如这项研究表明，各种理论可以而且已经解释了学生的作弊行为。然而，许多研究都孤立地探索了理论和/或仅仅试图量化作弊，将作弊分为两类：要么是高等教育的问题，要么是学生的问题，后者更频繁、更强烈地受到指责。然而，高等教育的范围更为广泛，包括学生的观念、背景、文化教养、道德价值观以及对大学学习是什么或应该是什么的更广泛的社会文化期望，并且不能通过个人理论轻易解释。我们认为，应该在当地环境中同时使用不止一种理论，或者实际上是所有理论，以了解学生如何决定外包。探索如何以及为何学习行为，以及通过道德和同伴影响动态塑造行为，它们的强化和论证将有助于增加对任务外包的了解，并制定有针对性的预防策略，使这不仅仅是一个理论练习。为了了解重叠理论的适用范围，我们研究了学生的反应是否可以编码为关键的犯罪学理论。本文介绍了我们对学生对开放式可选调查项目的反应的定性分析。

方法
该项目采用了大规模、混合方法的国际调查来了解大学生外包的原因。该调查旨在评估多个国家学生从事合同作弊和作业外包的普遍程度、行为和动机。这些项目受到 (Bowers, ( 1964 )、Foltýnek & Kralíková ( 2018 ) 和 McCabe & Trevino ( 1993)调查的影响）。尽管最初并不是为了犯罪学研究而建立的，但该调查工具可以通过归纳和演绎的方式进行统计和主题分析，以评估犯罪学理论在解释外包方面的力量。项目要求学生描述他们以及其他学生的学习行为。这样做的目的是为了提高回答的有效性，因为受访者经常通过报告他们知道/相信其他人正在做的事情来代表自己的行为（O'Rourke et al. 2010）。

调查中既有定性项目，也有定量项目，也有可选问题和强制性问题（要查看完整的调查，请参阅 (Awdry et al. 2020 )。该调查以不同语言进行试点，以测试术语和有效性所使用的定义，试图控制术语和行为描述以及学术惯例的差异。调查设计的局限性以及自我报告调查的使用都是公认的（Krásničan 等人，2022 年）。但是，对于例如，出于本文的目的，研究人员感兴趣的是给定响应的编码，而不是作弊率的真实呈现。

本文重点关注以多种语言返回并翻译成英语的定性回复，符合迪肯大学道德批准 (2018:085)。然后对评论进行整理（按问题）并上传到 NVivo 进行分析，由于评论数量较多，因此需要迭代编码（请参阅下面的表1，了解最终代码/速率）。最初，每位作者都进行了归纳主题分析，以确保熟悉数据并指导对答复的解释（按照 Guest 等人2011 年的建议；Varpio 等人2017 年的建议））。随后进行了关于识别数据中存在的理论的协作审查，这些理论被归类为与学生的学习和外包决策的推理相关。社会学习理论（SLT）、差异联想（DA）和差异强化（DR）被确定为关键学习理论，而中和技术（ToN）和自我控制理论（SCT）则关注推理，它们共同代表了学生是否会或不会作弊。作者之间的评论是分开的，并进行演绎编码，将这些理论应用到数据中，有些是单编码，有些是多个编码，每个步骤都被仔细记录（包括编码规则、理论描述和分析笔记），以确保方法论的完整性（ Berg 2004；Guest 等人。2011）。

表 1 根据理论编码的定性响应的分布
全尺寸桌子
每个类别都有详细的、特定于理论的编码规则；例如，DR 具有将行为描述为积极或消极强化的条件，因为它在强化过程方面是无方向的（即不需要特定关系或识别与谁相关的评论）。相反，SLT 的编码规则以“什么”方式（如何学习或建模）、“为什么”（动机）精确地阐明了所关注的“谁”评论（例如，一般文化、大学文化或非特定学习）。 /反对外包）和“如何”（如何制定行为/学习）。对于 DA，与描述内化规范和/或从亲密社交网络（例如朋友、家人）学到的行为的评论相关的代码，以及作弊的定义、了解可接受的行为、和个人诚信。对于与推理有关的理论，ToN 按子类型（即“否认责任”、否认伤害”等）进行编码，宽泛或与上下文无关的借口（例如“压力”）一般编码为“ToN” 。编码到 SCT 的评论包括任何关于不因担心影响他人或自己的处境而作弊的讨论（例如，带来耻辱或失去奖学金/工作）。

创建了进一步的主题规则来捕获数据异常值。例如，在没有上下文的情况下谴责他人的评论由于其内在的道德含义而被编码为 DA，而对他人造成伤害的概念（例如，不合格毕业生在工作场所的影响、平均成绩的膨胀等）则被编码为 SLT 。具体规则建立了双重编码实践，因为评论通常与多个类别/理论相关；例如，在没有上下文的情况下将外包与剽窃混为一谈的评论被双重编码为​​ DA 和 SLT，因为不知道它们是否是由内在的道德价值观（这是错误的）所驱动，或者代表了其机构所教导的行为。

在初始编码之后，讨论了初步结果，突出显示了不符合五种理论的数据，需要创建“其他”类别/代码。进一步的编码由每位作者独立进行，然后进行比较，这揭示了编码需要更加清晰，并导致编码规则的细化，特别是添加行为/推理的类型（例如，他们为什么作弊）以及与之相关的人/上下文到（例如，大学或朋友）到编码。除了那些没有回应/提供答案的人（“不相关/没有回答”）之外，还创建了五个“其他”子类别（参见表1）。

显然，“其他——作弊后果”类别可以进一步细化，建立三个子代码：“合法性”（外包的合法性问题）；“作弊的后果”（当某人在大学作弊被发现时，其他事情会发生/应该发生）；“学生惩罚”（指已知的作弊结果，或者专门针对学生应该发生的事情）。任何编码到父代码的内容都会相应地重新编码。由于理论的特殊性和学习行为的可变影响（即，符合与不符合），大量评论被编码到 DA，建议需要进一步细分。这被分为三个子代码：“个人/内在”（由于个人诚信/道德而不会作弊）；“务实”（为有目的的作弊辩护）；“学习”（从紧密的网络中学习行为，包括有关家长以任何方式购买学生上大学的评论）。整个过程中，所有编码均由两位作者进行质量检查，并共同纠正任何不一致之处。然后开始对数据进行专题分析，结果详述如下。

结果
总体而言，16.9% 的学生报告了某种形式的外包（其中定义并包含了不同的行为，例如从朋友或家人那里获取作业、从论文工厂下载作业或获取定制作业）。

在调查工具中，定性字段后面有几个定量项目，旨在为描述性统计添加解释性数据。大多数定性项目都是可选的，但得到了良好的回应率，总共收到 2087 条个人评论，其中包括对最终项目的 1011 条评论，其中询问受访者：“如果您想对这个主题说任何其他话，请在下面发表评论”。从该样本 ( n  = 2087) 中，创建了 3254 个单独的编码点。最大的代码组是“差异关联（个人/内在）”（n  = 552），而“其他”（n  = 18）是最小的。评论编码为“无响应/不相关”( n = 189）被从进一步分析中删除，而其余的“其他”子类别为学生的看法提供了背景。表1列出了每个类别的参考文献数量和覆盖率百分比。

表1揭示了与不同犯罪学理论相关的学生评论，这些理论大致代表了学生作弊的原因：通过习得行为（SLT、DR 和 DA）以及通过借口自我辩解作弊（ToN）；以及为什么他们没有：再次，通过学习（SLT、DR 和 DA）并通过自我控制来消除作弊带来的不良后果（SCT）。最大比例的评论与 DA 相关（覆盖率 16.96%），其次是 SLT（8.91%）、ToN“否认责任”（8.82%）和 ToN“否认受害者”（8.21%）。看起来，最常见的学生解释是那些让他们学会作弊（或不作弊）以及这样做的理由的解释。值得注意的是，这种传播强化了单一理论无法有效解释为什么学生从事或不从事作业外包的原因。虽然其中许多因素可以进一步分为基于机会的观点和风险/回报的权衡，但这些创造了如何、何时或为何作弊知识的子理论需要更多的关注。

他们为什么这样做
学习理论比其他理论得到了更多的回应，然而，许多理论都是根据外包的积极和消极影响进行分类的。例如，社会学习理论提出了建议（n  = 290），即学生不会作弊，因为担心被所在机构抓住，以及与作弊/剽窃相关的含义。

讨论
各种研究应用犯罪学理论框架来解释作业外包，检查学生动机、基于机会的方法、个人和社会文化制度原因和预防技术（Baird & Clare 2017；Beasley 2014 ； Clare 2022；Hodgkinson et al. 2016；麦格雷戈 & Stuebs 2012 年；纳吉 & 格罗夫斯2021 年）。这些研究确立了犯罪学在审查任务外包方面的价值；然而，正如我们所说，个别理论的范围受到限制，因为它们未能单独解释外包/作弊行为带来的复杂挑战。需要采用多方面的理论方法来将外包解释为动机、决策和行为复杂相互作用的产物。

有大量定性证据表明，大学生作弊是对“与学生相关的压力、压力和焦虑”的反应（Tindall et al. 2021）。犯罪学文献表明，积极和消极的情绪都会影响不道德行为，从而导致人们对作弊持更有利的态度（Ruedy 等人，2013 年；Tindall 等人，2021 年）。在某种程度上，表现出成功并实现共同的、可以说是外在的目标的更大压力可能会引起这种情绪反应，这说明作弊作为达到目的的手段已成为常态（Amigud 2020；Lancaster 2020）），有些人可能认为这在道德上是错误的，而另一些人可能认为这只是另一种形式的“帮助”。此外，无处不在的外包网站定制广告，合法的学术支持服务和第三方外包网站之间的区别充其量是模糊的（Ellis et al. 2018），加剧了这种压力，特别是在日益孤立的在线学习环境中，自主学习受到赞扬。因此，如果大学希望通过加强对学术诚信的积极态度（即墨守成规的行为）来防止作弊，那么预防工作必须首先考虑学生如何学习异常或墨守成规的策略，以及他们应用和不应用的背景他们——正如一位受访者清楚地描述的那样：

“这个问题既是个人越轨问题，也是制度问题。”

我们的数据表明，对学生作业外包的解释可以在不同的犯罪学理论中找到。更广泛的社会文化和制度影响可能会对教导异常或墨守成规的行为产生严重影响，最终决定学生是否会作弊，因为学生从一系列方法、人和环境中学习不诚实/不诚实的行为。学习理论能够通过密切关联（DA）、强化（DR）和更广泛的影响（SLT）来解释这一点，其中一些学生表示他们或他们认识的其他人有“可接受的”作弊理由。这些也可以被归类为借口，代表各种中和技术。在学习方面，我们证明学生会受到各种影响，包括来自主要社会机构（例如学校）的影响，也来自家庭、朋友和更广泛的社交网络，考虑到行为的后果，特别是同龄人的影响，需要解决这些问题的影响范围。许多受访者的评论还提到了越轨行为的强化，例如，机构没有认真对待作弊行为，没有促进自身的诚信，没有费心去发现作弊行为，或者如果发现不当行为为越轨/不合规行为提供了背景，则采取重大后果增殖。了解作弊但没有被抓住的学生，看到导师忽视目击作弊和/或给予宽大的结果，使学生相信这是可以接受的行为，并将外包标准化为在某些情况下完成作业的合法方法。考虑到行为的后果，特别是同侪的影响，需要解决其影响范围。许多受访者的评论还提到了越轨行为的强化，例如，机构没有认真对待作弊行为，没有促进自身的诚信，没有费心去发现作弊行为，或者如果发现不当行为为越轨/不合规行为提供了背景，则采取重大后果增殖。了解作弊但没有被抓住的学生，看到导师忽视目击作弊和/或给予宽大的结果，使学生相信这是可以接受的行为，并将外包标准化为在某些情况下完成作业的合法方法。考虑到行为的后果，特别是同侪的影响，需要解决其影响范围。许多受访者的评论还提到了越轨行为的强化，例如，机构没有认真对待作弊行为，没有促进自身的诚信，没有费心去发现作弊行为，或者如果发现不当行为为越轨/不合规行为提供了背景，则采取重大后果增殖。了解作弊但没有被抓住的学生，看到导师忽视目击作弊和/或给予宽大的结果，使学生相信这是可以接受的行为，并将外包标准化为在某些情况下完成作业的合法方法。许多受访者的评论还提到了越轨行为的强化，例如，机构没有认真对待作弊行为，没有促进自身的诚信，没有费心去发现作弊行为，或者如果发现不当行为为越轨/不合规行为提供了背景，则采取重大后果增殖。了解作弊但没有被抓住的学生，看到导师忽视目击作弊和/或给予宽大的结果，使学生相信这是可以接受的行为，并将外包标准化为在某些情况下完成作业的合法方法。许多受访者的评论还提到了越轨行为的强化，例如，机构没有认真对待作弊行为，没有促进自身的诚信，没有费心去发现作弊行为，或者如果发现不当行为为越轨/不合规行为提供了背景，则采取重大后果增殖。了解作弊但没有被抓住的学生，看到导师忽视目击作弊和/或给予宽大的结果，使学生相信这是可以接受的行为，并将外包标准化为在某些情况下完成作业的合法方法。

这些经历的影响是多方面的、深远的。关于学术诚信的强烈信息、明确的不当行为政策以及围绕预期标准或作弊后果的公开对话不仅可以起到威慑作用，还可以为学生提供了解诚信、顺从行为和影响预期道德/规范的背景。就自我控制而言，重要的是要注意学习不仅限于违法行为，因为所有行为都可能受到影响，其中某些行为的程度、强度或频率会导致个人冒犯或遵守规范价值观（Akers 1990）。虽然在高等教育中同伴影响力可能不容易被操纵，但这种网络的力量不应被低估（Awdry & Ives）2021 年；奥罗克等人。2010年）。我们数据集中的评论表明，同龄人可以影响对异常行为的学习（通过关联和强化），并为为什么可以接受作弊提供借口（例如，需要作弊才能在学位上保持竞争力，或者其他人这样做并获得了奖励）成绩）。同样，加强机构学术诚信的普遍文化可能会增加诚实行为的优势，如果同学认为他们作弊，学生会感到羞耻，从而引入 SCT 的优势。在考虑加强制度政策和实践以应对作弊威胁时，必须承认，学生不必成为异常社交网络的一部分，就会受到作弊的影响，因为他们看到其他人作弊，从同龄人那里听到这一情况，

正如本文提供的文献和定性数据所示，背景是学生作弊决定的基础，这强调了检查高等教育环境以及学生如何、为何、何时以及向谁学习作弊行为的重要性。具体来说，这些发现强化了大学和高等教育部门更广泛地认识作业外包的情境背景的必要性，更重要的是，认识到它们在塑造和促进这种行为方面的作用和贡献的程度。作为克莱尔，( 2022）提出，大学需要了解作弊发生的类型以及外包作业的来源，以便采取行动并设计策略来解决该问题。迄今为止，大学未能承认这一点，将外包概念化为学生和掠夺性第三方的问题，忽视了受访者评论中阐述的各种制度决定因素。这里采用的多理论方法创新地将对外包的情境或微观层面决定因素的询问与更广泛的宏观层面的问题视角结合起来。这种哲学上的“后退一步”有效地扩展了当前的学术研究，超越了对单一或双重理论解释的依赖，并鼓励对社会、政治、

重要的是，这个过程早在学生到达大学之前就开始了，但新的教育环境会产生新的互动、期望和影响，必须加以利用。正如我们所证明的，这种综合方法可以帮助高等教育考虑学生何时以及如何学习“做大学”的技巧，其中可能包括学生合理化和解释为什么他们会或不会作弊的背景。虽然这超出了本文的范围，但从逻辑上讲，考虑到对参与外包的影响的宏观理解意味着我们现在必须探索合适的预防和干预技术。犯罪学可以提供理论方法，更重要的是，提供预防工具来制定战略并承担这项任务，

限制和建议
尽管我们尽一切努力防止作者之间的编码不一致，但这对于大型数据集始终是一个风险。此外，我们承认编码代表了我们对理论及其定义的主观（尽管是集体）理解。此外，其中一个问题询问学生为什么他们认为其他人作弊，一些回答与他们对他人的看法有关，而不是与自我报告的行为有关。尽管如此，这是第一个在考虑学术作弊时考虑多种理论的全面定性分析之一。我们的决定限制了我们专注于所选理论的决定，并且本可以创建专注于情境预防的完整规范，我们认识到这是必要的。因此，一个重要的建议是，对该主题进行进一步的研究，并使用我们的多理论方法来确定有效的干预点和预防技术。情境犯罪预防（SCP）如果适当地应用于这些异常理论，可以为教育提供更强大的工具，以更广泛地解决作业外包和学术不诚实的问题。SCP 提供了“那又怎样？”，并促进从承认需要多理论方法（如本文中的经验验证）过渡到实施实际策略，以塑造解决外包问题的方法。如果适当地应用于这些偏差理论，可以为教育提供更强大的工具，以更广泛地解决作业外包和学术不诚实问题。SCP 提供了“那又怎样？”，并促进从承认需要多理论方法（如本文中的经验验证）过渡到实施实际策略，以塑造解决外包问题的方法。如果适当地应用于这些偏差理论，可以为教育提供更强大的工具，以更广泛地解决作业外包和学术不诚实问题。SCP 提供了“那又怎样？”，并促进从承认需要多理论方法（如本文中的经验验证）过渡到实施实际策略，以塑造解决外包问题的方法。

结论
我们方法的价值在于它的跨学科性，借鉴但不限于教育、经济学、犯罪学、心理学。这样可以灵活地探索学生外包的原因，而无需试图通过定性调查方法进行评估，使他们“适应”某一观点。通过研究这些不诚实行为是如何以及何时习得的，我们可以考虑干预策略来防止其发展或情境应用。他人对作弊行为的影响已得到有力证明；这项研究的贡献在于其具体的理论学习意义，特别是在高等教育背景下。我们的受访者的评论表明，简单、线性和理性的“如果/那么”决策​​过程是不够的。情境预防策略必须认识到任务外包的相互关联的结构和实践，并采取多方面的、全面的、可以说是合作的方法，做出相应的反应。这些信息应该使他能够更有效地考虑我们正在做的哪些事情（如果有的话）可以影响诚实行为的学习，而不是不诚实的行为。