值得指出的是,這取決於您對成績單的理解。顯然,從某種意義上說,筆錄擁有您已經獲得的優點,但是在解釋方式上還有很多餘地,主要取決於您是否在尋找標準為真的東西(“這裡應該是這樣”)還是您正在尋找描述性地為 是真實的東西(“這是實際情況”)。
最規範的模型
除了焦慮之外,您可能只是出於自己的道德基礎而持有最高的道德標準,然後您可能想知道應該是什麼成績單。例如,如果您查看ECTS信用額(歐洲),就會發現它們將這些信用額定義為時間投資。對於您如何“定義”這樣的事情,這是一個非常明智的選擇,因為它創建了一種有意義的方式來比較不同領域(如不同專業)之間的比較:我不能說建築學是否比應用物理學難?但我當然可以加起來將他們倆都花在各自工作上的所有漫長的夜晚,並簡單地比較兩個專業的時間投入。
如果您的成績單記錄了花費在成就上的時間,答案很簡單:“是的,當您將成績單交給某人時,您正在撒謊,但沒有透露您並沒有為實現這一目標而努力工作。”但是從另一方面來說,您必須對成績單的粗俗衡量方式感到有些震驚:“成績”和“學時”與“花費的時間”相關的假設是在實踐中薄弱,並且在該規範體系中沒有良好的規定,“ X員工不費吹灰之力就做好了,Y員工完成了相同的任務卻苦苦掙扎了很長時間:”您必須對歸功於普通員工的學分進行標準化。類。因此,這在規範上更強,但在描述上卻很弱。
最具描述性的模型
這真的很簡單;筆錄是對已在數據庫中設置的位的記錄,這對於學校的簿記員知道要畢業的知識在某種程度上很重要。位與現實世界之間的任何對應關係都是由於學校而造成的近似值,而這種對應關係中的任何失敗都是它們的錯。您在系統中獲得了積分嗎?大。沒關係,你怎麼做
明顯的限制是,在這種成績單模型上,對任何形式的作弊都沒有道德意義,因為從這個角度講,作弊只是在利用學分制與學校所期望的現實不符的方式。但是,按照這種觀點,學校有責任確保自己做到這一點。在實踐中,每個人都會知道有信譽的高等學校與沒有信譽的高等學校之間的區別。當時您所做的並沒有被學校定義為作弊,所以它不是作弊時期。您自己說他們對此沒有政策。
中間的東西
您可能不喜歡其中任何一個:您可能不喜歡超級規範模型的方式。不能解釋個人差異等實際問題,但是您可能不喜歡超級描述性模型無法解釋在不付出任何時間或精力的情況下以某種方式獲得X的欺騙和說謊的道德含義成就。這是一個生活在中間的模型,並獲得了兩全其美的優勢。它說:您的成績單記錄了您在某點上擁有的技能,成績是當時的能力,而學時則大致是您當時技能的實踐次數。
現在,這表明成績單可能不適合其度量標準,因為我們可能應該細分更小的課程,並具有大量的“合格” /“尚未合格”的等級。然後,不同的課程將證明一組技能是勝任的,並且您應該參加一系列的課程,這些課程共同涵蓋一些必選技能以及一些可選技能。因此,它繼承了一些規範上的困難:“實際上沒有人100%做到這一點,成績單是粗略的近似值。”但是,我的意思是,如果您認為所有這些技能組合都是脫節的,並且對課程的前提條件並不太仔細,那麼它就會奏效。
總的來說,從“這裡是如果雇主要求您提供成績單,雇主對此有何興趣?”如果您去英特爾工作,而他們正在查看您的成績單,他們想看一門固態物理課程,大概涵蓋了NPN和PNP晶體管的工作原理,以及電子課程,涵蓋了“實際上,什麼是運算放大器?”。
現在,如果您採用這種方法,那麼顯然您沒有欺騙了系統。您的成績單反映出您確實具備的技能;您只是在沒有花費太多時間的情況下就被證明具有勝任能力,因為您已經在學年之前走進門前,已經花了那時間。那不是什麼大的道德困境。只要AP得分高的人“測試”某些必修課程等,就會發生同樣的事情。