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अधिकांश पाठ्यक्रम नीतियाँ AI को एक सरल हाँ या नहीं में नहीं रखतीं। वे इसे तीन स्तरों में बाँटती हैं, निषिद्ध, घोषित, या मुक्त, और जो स्तर वास्तव में महत्वपूर्ण होता है, वह एक पंक्ति से तय होता है, क्या किसी उपकरण ने उस चीज़ को संपादित किया जिसे छात्र पहले से सोच चुका था, या उसने स्वयं सोचने की प्रक्रिया उत्पन्न की।
AI उपयोग क्या लगभग हमेशा ठीक है, क्या लगभग कभी ठीक नहीं है, इनके बीच का धूसर क्षेत्र क्या है, और आपने क्या किया इसका सरल रिकॉर्ड कैसे रखें, इसका एक व्यावहारिक अवलोकन, उस एक नीति से शुरू करते हुए जो वास्तव में किसी असाइनमेंट को नियंत्रित करती है: पाठ्यक्रम की अपनी नीति.
Turnitin दो गलत-सकारात्मक आँकड़े प्रकाशित करता है, एक नहीं, और इनमें से कोई भी उस कागज़ का वर्णन नहीं करता जो किसी विशेष प्रोफेसर के सामने रखा है। यहाँ दस्तावेज़-स्तर बनाम वाक्य-स्तर का विभाजन, 20% से कम वाला तारांकन चिह्न, और वह गणना है जो प्रतिशत के एक अंश को छात्रों की वास्तविक संख्या में बदल देती है।
ICMJE और COPE दोनों कहते हैं कि नहीं, और वे यहीं नहीं रुकते। उनके लेखकत्व नियम ठीक-ठीक बताते हैं कि भाषा मॉडल कौन-सी दो जिम्मेदारियाँ पूरी नहीं कर सकता, और 2023 के उन कुछ पेपरों का क्या हुआ जिन्होंने फिर भी ChatGPT को श्रेय देने की कोशिश की।
नर्सिंग, चिकित्सा और allied health कार्यक्रम academic misconduct और fitness-to-practise को दो अलग प्रणालियों के रूप में चलाते हैं, इसलिए integrity finding हमेशा ग्रेड पर ही समाप्त नहीं होती। यहाँ बताया गया है कि यह दो-ट्रैक संरचना कैसे काम करती है, और reflective writing तथा care plans ठीक वही स्थान क्यों हैं जहाँ इसकी जाँच होती है।
Vanderbilt, Michigan State और UT Austin ने Turnitin के AI लेखन संकेतक को बंद करने के अपने-अपने कारण प्रकाशित किए हैं। इनमें से किसी ने भी Turnitin को पूरी तरह नहीं छोड़ा। यहाँ अंतर, उसके पीछे का गणित, और वे अन्य नाम दिए गए हैं जो किसी संस्था के अपने पृष्ठ से पुष्टि के बिना बार-बार दोहराए जाते हैं।
आपकी भाषा में अनुवाद के बिना पोस्ट अंग्रेज़ी ब्लॉग पर हैं।