Mračna trijada kod studentske populacije: povezanost s akademskom nepoštenošću i timskom suradnjom

Uvod

Mračna trijada označava skup narcizma, makijavelizma i subkliničke psihopatije. Iako te crte dijele određenu zajedničku jezgru, istraživanja ih ne tretiraju kao potpuno zamjenjive konstrukte. Razlikuju se u interpersonalnim, moralnim i ponašajnim obrascima, pa njihovo objedinjavanje u jedan opći „mračni” profil može prikriti važne razlike među prediktorima i ishodima (Paulhus i Williams, 2002; Furnham i sur., 2013; Muris i sur., 2017; Dowgwillo i Pincus, 2017).

Takvo je razlikovanje osobito važno u istraživanju akademske nepoštenosti. Prepisivanje, plagiranje, ugovorno varanje, samoprijavljena namjera i dokumentirani vanjski pokazatelji ne predstavljaju istu mjeru ponašanja. Stoga povezanost neke crte s općim samoprijavljenim varanjem ne treba automatski prenositi na svaki pojedinačni oblik akademske nepoštenosti. Slično tome, nalazi o suradnji ovise o tome mjeri li se opća kooperativna orijentacija, ponašanje u društvenoj dilemi, relacijska agresija ili funkcioniranje stvarnog akademskog tima.

Analitička razrada

Mjerenje mračnih crta i interpretacija konstrukata

Jedan od često korištenih instrumenata jest Short Dark Triad, odnosno SD3, koji omogućuje istodobno mjerenje narcizma, makijavelizma i psihopatije. Budući da je riječ o kratkoj mjeri s trima podskalama, njezina primjena otvara pitanje koliko kratke podskale obuhvaćaju sadržajnu širinu pojedinih crta i zahtijeva daljnju validaciju u različitim kontekstima (Jones i Paulhus, 2014). Zbog toga rezultat na pojedinoj podskali treba tumačiti u odnosu na konkretnu operacionalizaciju, a ne kao potpun opis osobnosti studenta.

Narcizam u ovom području treba razumjeti kao dimenzionalnu, subkliničku crtu u okviru pojedinih mjera, a ne kao sinonim za opću sebičnost ili kao automatsku oznaku kliničkog poremećaja (Furnham i sur., 2013). Subklinička psihopatija također se u navedenim istraživanjima odnosi na dimenzionalnu osobinu u nekliničkim uzorcima. Nalazi o toj osobini ne mogu se automatski tumačiti kao klinička dijagnoza (Furnham i sur., 2013; Williams i sur., 2010). Takva ograda sprječava da se statistička povezanost crte s nekim ponašanjem pretvori u neprimjereno profiliranje studenata.

Diferencijalna povezanost s akademskom nepoštenošću

Rani nalazi upućuju na to da sve mračne crte mogu biti povezane sa samoprijavljenim akademskim varanjem, ali se obrazac mijenja kada se crte promatraju zajedno. U istraživanju Williamsa i suradnika (2010) psihopatija je u višestrukoj regresiji zadržala jedinstvenu prediktivnu vrijednost za samoprijavljeno varanje, a istraživanje je uključilo i vanjski pokazatelj podudarnosti predanih radova. Sličan naglasak na psihopatiji kao značajnom prediktoru pojavljuje se i u radu Cheunga i Egana (2021).

Drugačiji obrazac nalaze Esteves i suradnici (2021), koji izvještavaju o pozitivnoj povezanosti makijavelizma i narcizma sa samoprijavljenim varanjem, dok psihopatija u njihovu nalazu nije pokazala istu povezanost. Regionalno istraživanje Jambrešića i suradnika (2020) dodatno naglašava važnost stavova prema varanju, osobito u odnosu na različite oblike akademske nepoštenosti. Ti se rezultati ne moraju međusobno isključivati. Razlike mogu proizlaziti iz vrste ishoda, načina mjerenja mračnih crta, kulturnog i institucionalnog konteksta te uključivanja drugih osobina ili motivacijskih varijabli.

Važno je pritom razlikovati korelacijski nalaz od uzročnog zaključka. U istraživanju Williamsa i suradnika (2010) inkrementalna prediktivna vrijednost opisuje doprinos pojedine crte nakon uključivanja drugih prediktora u tom modelu; sama po sebi ne pokazuje uzročnost. Ona također ne znači da će ista crta imati jednaku vrijednost u drugim uzorcima, kriterijima ili modelima.

Poseban je problem razlika između samoprijavljenog i dokumentiranog ponašanja. U istraživanju Williamsa i suradnika (2010) podudarnost predanih radova u Turnitinu korištena je kao pokazatelj podudarnosti, ali sama podudarnost ne utvrđuje plagiranje, motivaciju ni namjeru studenta. Sličnost teksta može biti relevantan vanjski pokazatelj, ali njezino tumačenje zahtijeva dodatni kontekst. Ona nije isto što i potvrđena odluka o akademskoj nepoštenosti.

Noviji radovi dodatno pokazuju da se akademska nepoštenost može odnositi na različite ishode. Neka istraživanja ispituju namjeru korištenja teksta generiranog chatbotom (Greitemeyer i Kastenmüller, 2023), dok druga analiziraju AI-potpomognutu akademsku nepoštenost u specifičnom institucionalnom kontekstu (Sun i sur., 2025). Ti ishodi ne predstavljaju dokumentirano plagiranje ni nužno ostvareno ponašanje. Pregled Jonesa i Jonesa (2026) zato naglašava potrebu razlikovanja crte, oblika nepoštenosti, načina mjerenja i konteksta.

Moralno distanciranje, akademsko pravo i motivacijski kontekst

Moralno distanciranje može se opisati kao kognitivni proces kojim osoba ublažava, preoblikuje ili opravdava moralni značaj štetnog ponašanja. U akademskom kontekstu može uključivati opravdavanje varanja, umanjivanje vlastite odgovornosti ili prebacivanje odgovornosti na druge (Barbaranelli i sur., 2018; Sánchez-García i sur., 2026). Ono nije isto što i stabilno nizak moralni standard, jer može funkcionirati kao situacijski ili kognitivni mehanizam.

Srodno tome, akademsko pravo u radu Curtisa i suradnika (2022) treba razumjeti kroz mjerene dimenzije očekivanja prava i vanjske atribucije odgovornosti. Ne treba ga proširiti u opću tvrdnju o posebnim povlasticama u svim akademskim situacijama. Istraživanje Ivana i Pavalache-Ilie (2025) također razmatra studentska uvjerenja u odnosu između mračnih crta i akademske nepoštenosti, ali nalaze treba čitati u okviru studentske samoprijave i presječnog medijacijskog nacrta.

U dostupnom materijalu nema dovoljno pokrića za zaseban zaključak o tome kako pritisak postignuća mijenja povezanost pojedinih crta s akademskom nepoštenošću. Stoga se taj mehanizam ne može prikazati kao potvrđeni moderator bez dodatnih podataka.

Ugovorno varanje

Ugovorno varanje posebna je podkategorija akademske nepoštenosti koja uključuje angažiranje treće osobe za izradu akademskog zadatka. Ne treba ga automatski poistovjetiti s plagiranjem ili prepisivanjem, jer naručeni rad može biti izvorno napisan za studenta, iako ne predstavlja njegov vlastiti rad (Rundle i sur., 2019; Newton, 2018).

Dostupna literatura o ugovornom varanju ne omogućuje čvrst zaključak o diferencijalnom doprinosu narcizma, makijavelizma i psihopatije. Newton (2018) razmatra raširenost komercijalnog ugovornog varanja, dok Rundle i suradnici (2019) ispituju razloge zbog kojih se studenti u takvo ponašanje ne uključuju. Pregled Jonesa i Jonesa (2026) također navodi da je ugovorno varanje slabije zastupljeno u odnosu na druge oblike akademske nepoštenosti. Zbog toga se opća povezanost mračnih crta s akademskim varanjem ne može automatski prenijeti na ugovorno varanje.

Timska suradnja

Nalazi o studentskoj suradnji obuhvaćaju različite operacionalizacije. Mračne crte mogu biti povezane s manjom kooperativnošću i većom kompetitivnošću, ali oblik suradnje može ovisiti o situacijskom kontekstu (Paniz i sur., 2025). Makijavelizam, primjerice, ne treba svesti na odsutnost svake suradnje: suradnja može biti instrumentalna ako služi osobnom cilju (Barbaranelli i sur., 2018).

U studentskim uzorcima makijavelizam i psihopatija povezani su s obrascima poput manipulacije, isključivanja, ogovaranja i relacijske agresije (Karaaslan i Gizir, 2021). Međutim, takvi pokazatelji nisu jednaki dugoročnom funkcioniranju stvarnog akademskog projektnog tima. Istraživanja mogu mjeriti opću kooperativnu orijentaciju, odluku u društvenoj dilemi ili relacijsko ponašanje, dok se kvaliteta rada stvarnog studentskog tima ne mora izravno mjeriti (Paniz i sur., 2025; Karaaslan i Gizir, 2021; Dowgwillo i Pincus, 2017).

Kritička rasprava

Najvažnije ograničenje ove literature jest heterogenost mjera i ishoda. Ista oznaka „akademska nepoštenost” može označavati samoprijavljeno opće varanje, podudarnost predanih radova, namjeru korištenja AI-generiranog teksta ili ugovorno varanje. Slično tome, suradnja može označavati kooperativnu orijentaciju, ponašanje u eksperimentalnoj igri ili relacijsku kvalitetu. Bez razlikovanja tih ishoda nije moguće precizno odrediti koja je crta povezana s kojim oblikom ponašanja.

Dodatno, velik dio nalaza temelji se na studentskoj samoprijavi. Takvi podaci mogu biti podložni podprijavljivanju, zajedničkoj varijanci metode i utjecaju društvene poželjnosti. Uzorci su često prigodni i vezani uz određeni institucionalni ili nacionalni kontekst, što ograničava generalizaciju izvan istraživanih studentskih populacija (Williams i sur., 2010; Jambrešić i sur., 2020; Sun i sur., 2025). Stoga se nalazi ne smiju koristiti za profiliranje studenata niti za pretpostavku da određena crta sama po sebi predviđa nepoštenje ili lošu suradnju.

Za buduće izravno uspoređivanje namjere, samoprijavljenog ponašanja i vanjskih pokazatelja korisni su nacrti koji te ishode jasno razlikuju i kombiniraju više izvora podataka (Jones i Jones, 2026). Takvi bi nacrti trebali zasebno prikazati pojedine crte, oblik akademske nepoštenosti, relevantne kontrolne varijable i konkretan model predviđanja. U dostupnoj literaturi ipak nema dovoljno osnove za tvrdnju da je jedan određeni nacrt nužan ili da bi automatski riješio sve probleme mjerenja.

Zaključak

U studentskim uzorcima dimenzionalno i subklinički operacionalizirani narcizam, makijavelizam i psihopatija mogu biti povezani s različitim oblicima akademske nepoštenosti i timske suradnje. Međutim, obrazac povezanosti nije jednak za sve crte ni za sve ishode. Psihopatija u nekim modelima zadržava jedinstveni prediktivni doprinos, dok druga istraživanja naglašavaju makijavelizam i narcizam. Te razlike mogu biti povezane s vrstom mjere, kontekstom, kontrolnim varijablama i razlikom između samoprijavljenog i dokumentiranog ponašanja.

Podudarnost predanih radova ne treba poistovjetiti s potvrđenim plagiranjem, a inkrementalnu prediktivnu vrijednost ne treba tumačiti kao uzročnost. Ugovorno varanje i stvarni dugoročni rad u studentskim timovima ostaju slabije pokriveni od općeg akademskog varanja i eksperimentalnih ili relacijskih pokazatelja suradnje. Stoga zaključci trebaju ostati ograničeni na konkretne mjere, uzorke, modele i ishode, bez generaliziranja studentskih nalaza na cijelu populaciju i bez preporuka za profiliranje studenata.

Literatura

1. Barbaranelli, C., Farnese, M. L., Tramontano, C., Fida, R., Ghezzi, V., Paciello, M., & Long, P. (2018). „Machiavellian ways to academic cheating: A mediational and interactional model." Frontiers in Psychology, 9, članak 695. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2018.00695

2. Cheung, Y. K., & Egan, V. (2021). „The HEXACO-60, the Dark Triad and scholastic cheating." Psychological Reports, 124(6), 2774–2794. https://doi.org/10.1177/0033294120961071

3. Curtis, G. J., Correia, H. M., & Davis, M. C. (2022). „Entitlement mediates the relationship between dark triad traits and academic misconduct." Personality and Individual Differences, 191, članak 111563. https://doi.org/10.1016/j.paid.2022.111563

4. Dowgwillo, E. A., & Pincus, A. L. (2017). „Differentiating Dark Triad traits within and across interpersonal circumplex surfaces." Assessment, 24(1), 24–44. https://doi.org/10.1177/1073191116643161

5. Esteves, G. G. L., Oliveira, L. S., de Andrade, J. M., & Menezes, M. P. (2021). „Dark triad predicts academic cheating." Personality and Individual Differences, 171, članak 110513. https://doi.org/10.1016/j.paid.2020.110513

6. Furnham, A., Richards, S. C., & Paulhus, D. L. (2013). „The Dark Triad of personality: A 10-year review." Social and Personality Psychology Compass, 7(3), 199–216. https://doi.org/10.1111/spc3.12018

7. Greitemeyer, T., & Kastenmüller, A. (2023). „HEXACO, the Dark Triad, and ChatGPT: Who is willing to commit academic cheating?" Heliyon, 9(9), članak e19909. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e19909

8. Ivan, A., & Pavalache-Ilie, M. (2025). „Can university students’ beliefs mediate the link between Dark Triad traits and academic dishonesty?" Bulletin of the Transilvania University of Braşov. Series VII: Social Sciences and Law, 17(66), Special Issue 2024. https://doi.org/10.31926/but.ssl.2024.17.66.4.10

9. Jambrešić, I., Tomašić Humer, J., & Babić Čikeš, A. (2020). „Cheating in the academic settings—The role of Dark Tetrad, attitudes toward cheating and moral reasoning." Primenjena psihologija, 13(2), 243–262. https://doi.org/10.19090/pp.2020.2.243-262

10. Jones, B., & Jones, L. (2026). „The Dark Tetrad and academic dishonesty: A systematic review and narrative synthesis of personality predictors of cheating, plagiarism, and deception in education." BMC Psychology, 14, članak 1120. https://doi.org/10.1186/s40359-026-04894-8

11. Jones, D. N., & Paulhus, D. L. (2014). „Introducing the Short Dark Triad (SD3): A brief measure of dark personality traits." Assessment, 21(1), 28–41. https://doi.org/10.1177/1073191113514105

12. Karaaslan, N., & Gizir, C. A. (2021). „Üniversite Öğrencilerinde İlişkisel Saldırganlık: Karanlık Üçlü Kişilik Özelliklerinin Rolü." Ankara University Journal of Faculty of Educational Sciences, 54(2), 361–389. https://doi.org/10.30964/auebfd.683683

13. Muris, P., Merckelbach, H., Otgaar, H., & Meijer, E. (2017). „The malevolent side of human nature: A meta-analysis and critical review of the literature on the Dark Triad." Perspectives on Psychological Science, 12(2), 183–204. https://doi.org/10.1177/1745691616666070

14. Newton, P. M. (2018). „How common is commercial contract cheating in higher education and is it increasing? A systematic review." Frontiers in Education, 3, članak 67. https://doi.org/10.3389/feduc.2018.00067

15. Paniz, M., Bigarella, A. G., Espirito Santo, S. C., Lessa, A. R., Friedrich, G. F., & Centurion Cabral, J. (2025). „Bad Company: Exploring Cooperative Behaviors in Dark Personality Traits." Negotiation and Conflict Management Research, 18(4), 88–108. https://doi.org/10.34891/2vws-cg57

16. Paulhus, D. L., & Williams, K. M. (2002). „The Dark Triad of personality: Narcissism, Machiavellianism, and psychopathy." Journal of Research in Personality, 36(6), 556–563. https://doi.org/10.1016/S0092-6566(02)00505-6

17. Rundle, K., Curtis, G. J., & Clare, J. (2019). „Why students do not engage in contract cheating." Frontiers in Psychology, 10, članak 2229. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.02229

18. Sánchez-García, J., Cebrián, J., Fernández-Del-Río, E., & Ramos-Villagrasa, P. J. (2026). „The role of personality traits and moral disengagement in academic dishonesty: An analysis of the Big Five and the Dark Tetrad." PLoS ONE, 21(4), članak e0346573. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0346573

19. Sun, R., Tang, M., Zhou, J., Loan, N. T. T., & Wang, C.-Y. C. (2025). „The dark tetrad as associated factors in generative AI academic misconduct: Insights beyond personal attribute variables." Frontiers in Education, 10, članak 1551721. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1551721

20. Williams, K. M., Nathanson, C., & Paulhus, D. L. (2010). „Identifying and profiling scholastic cheaters: Their personality, cognitive ability, and motivation." Journal of Experimental Psychology: Applied, 16(3), 293–307. https://doi.org/10.1037/a0020773