Akadémiai integritás és AI: útmutató hallgatóknak

Az akadémiai integritás és az AI: ez a kifejezés olyan széles spektrumot fed le, hogy belefér egy kész bekezdés nyelvtani ellenőrzőn való lefuttatása és az is, ha valaki eleve egy chatbotot kér meg a bekezdés megírására, és a legtöbb hallgató soha nem kap egyértelmű választ arra, hol ér véget az egyik használat és hol kezdődik a másik. Ezt a határt nem egyszer, központilag húzzák meg minden olyan kurzusra, amelyet egy hallgató valaha felvesz. Minden oktató külön húzza meg, minden kurzus kézikönyvében, és az adott feladatra irányadó változat nagyon gyakran szűkebb, mint amit az egyetem általános szabályzata mond.

Ez nem kiskapu. Így kezeli ezt szinte minden intézmény, amely valóban le is írta a szabályzatát, mert egy laborjelentés, egy személyes esszé és egy programozási feladat eltérő kérdéseket vet fel, amelyekre egyetlen központi szabály nem tud jól válaszolni. Az útmutató bemutatja, mi szokott mindenütt elfogadható lenni, mi szokott sehol sem elfogadható lenni, mi van a kettő közötti szürke zónában, és egy egyszerű módszert arra, hogy nyilvántartást vezessünk arról, mi történt valójában. Így egy konkrét kérdésre adott válasz soha nem puszta találgatás.

Az akadémiai integritás és az AI a kurzus szabályzatával kezdődik, nem az egyetemével

Azok az egyetemek, amelyek részletes AI-útmutatást tettek közzé, következetesen egy kisebb egységre bízzák a tényleges döntést, mint az egész 'egyetem'. Az Oxford szabályzata egyértelműen kimondja, hogy a hallgatók számára az AI használata az értékelésekben csak akkor megengedett, ha azt kifejezetten engedélyezték, és azt a tanszéki vagy kari utasításoknak megfelelően be kell jelenteni, továbbá hogy az engedély nélküli használat alapértelmezés szerint akadémiai vétségnek minősül. Cambridge az operatív szabályt az egyes értékelési feladatleírás szintjén határozza meg: a nem jelölt AI által generált tartalom használata egy összegző értékelésben vétségnek számít, hacsak a feladatleírás kifejezetten másként nem rendelkezik, ami azt jelenti, hogy ugyanaz a modul az egyik feladatban megengedhet egyfajta használatot, a következőben pedig megtilthatja azt.

MIT Sloan ezt még közvetlenebbül fogalmazza meg, azt mondva, hogy nincs végleges szabályzata a generatív AI eszközök feladatok teljesítésére való használatáról, és hogy az oktatók kurzusról kurzusra maguk határozzák meg a szabályokat, beleértve bizonyos vagy valamennyi ilyen használat engedélyezését vagy tiltását. Monash a döntést az egyes egységek Chief Examinerére bízza, akinek meg kell határoznia, hol és hogyan használható az AI, és amikor használják, az elismerés mindig kötelező. Ezek egyike sem szélsőséges eset. Így strukturálta ugyanazt a szakpolitikai kérdést négy különböző egyetem három kontinensen, és ezt érdemes észben tartani, mielőtt azt feltételeznénk, hogy egy iskola általános állásfoglalása a teljes kép. A egyetemi AI szabályozás intézmények közötti áttekintése azt mutatja, hogy ugyanez a decentralizált minta szinte mindenütt megjelenik, ahol ezt vizsgálták.

Azok a felhasználások, amelyek szinte mindig elfogadhatók

A legvilágosabb minta egyáltalán nem az egyetemeken belül jelenik meg, hanem abban, ahogyan az akadémiai kiadók ugyanazt a kérdést kezelik a kész kutatást benyújtó szerzők esetében. Az Elsevier szabályzata kimondja, hogy a nyelvtan, a helyesírás és az írásjelek alapvető ellenőrzéseihez egyáltalán nem szükséges nyilatkozat. A Wiley kizárja a kizárólag helyesírásra, nyelvtanra és általános szerkesztésre használt eszközöket a közzétételi követelményei alól. Az IEEE a nyelvtani és szerkesztői eszközöket eleve általában az AI szabályzatának szándékán kívül esőnek írja le. Mindez nem egy egyetem plágiumszabálya, de a mögöttes különbségtétel, vagyis az írás mechanikus javítása, amely már eleve a hallgató saját munkája, szemben az új, korábban nem létező tartalommal, ugyanaz, amelyet szinte minden kurzusszintű AI szabályzat is alkalmaz. Egy ingyenes nyelvtani ellenőrző szinte bármely olyan szabályzat szerint egyértelműen ebbe a megengedett kategóriába tartozik, amellyel egy hallgató valószínűleg találkozik.

Ez ugyanígy működik a szerkezettel kapcsolatos visszajelzéssel is. A meglévő tartalomra adott visszajelzésnek nem kell szakpolitikai állásfoglalásnak lennie, mondatról mondatra haladva. Egy eszköz megkérdezheti, hogy az Ön által írt érvelés logikus-e, vagy hogy valahol ismétli-e önmagát. Ez nem azt kéri, hogy új tartalommal helyettesítse a régit. Az a megkülönböztetés, amely minden fenti szabályban újra és újra felbukkan, a tartalom szerzősége, nem pedig az, hogy mely eszközök érintették a dokumentumot a végleges változatig vezető úton.

Azok a felhasználások, amelyek szinte soha nem elfogadhatók

A generált érvelés ugyanazon határvonal másik oldalán áll szinte mindenütt, ahol ezt leírták: egy chatbot megkérése a tényleges állításra, a tényleges elemzésre vagy a tényleges értelmezésre, majd a kimenet megtartása a beadandó tartalmi részének. A generált bizonyíték még rosszabb, nem jobb, mert egy kitalált statisztika vagy egy nem létező tanulmány nem stílusbeli probléma. Ez hamis állításként benyújtott tényállítás. Az idézetek ugyanezt a kockázatot hordozzák egy konkrétabb formában: a nyelvi modellek rendszeresen találnak ki forrásokat, amelyek teljesen hihetőnek tűnnek, és éppen ezért érdemes elolvasni a does ChatGPT make up references cikket, mielőtt bármelyik generált hivatkozás akár csak megközelítené a hivatkozásjegyzéket.

Mindez mögött következetesebb logika áll, mint maguk a szabályok. Egy chatbot nem állhat ki az általa generált állítás mellett, nem ellenőrizheti azt egy forrással szemben, és nem vállalhat felelősséget, ha az állítás hibásnak bizonyul, és éppen ezért követelik meg a kutatási kiadók, hogy egy emberi szerző szavatoljon minden állításért, függetlenül attól, mi segítette a mondat létrejöttét. Az, hogy a Turnitin's AI writing report jelölné-e egy adott bekezdést, külön, mechanikus kérdés attól, hogy az alapul szolgáló tartalom valaha is a hallgató sajátja volt-e benyújtásra.

A szürke köztes terület, és hogyan kell kezelni

Vannak olyan felhasználások, amelyek a fenti két egyértelmű kategória között helyezkednek el, és pontosan itt a legfontosabb az adott kurzusra vonatkozó szabályzat. Egy nehéz szövegrész lefordítása, vagy annak ellenőrzése, hogy egy mondat természetesen hangzik-e egy második nyelven, egy többnyelvű hallgató számára másként értelmezhető, mint annak, aki csak az első nyelvén ír, és az a szabályzat, amely ezt egyáltalán nem említi, rendszerint egyszerűen nem úgy készült, hogy az a hallgató ott lett volna annak megfogalmazója előtt. Ha valaki arra kér egy eszközt, hogy egy fogalmat magyarázzon el, mielőtt saját szavaival ír róla, az közelebb áll egy tankönyv használatához, mint egy beadandó létrehozásához, de nem minden értékelő értene ezzel egyet, és éppen ezért érdemes ezt a kategóriát közvetlenül megkérdezni, nem pedig találgatni.

Lehetséges nézőpontok listájának ötletelése, vagy egy vázlat kérése, mielőtt minden mondatot a nulláról írunk meg, ugyanebbe a szürke zónába tartozik. Egyes oktatók ezt nem tekintik másnak, mint egy ötlet megbeszélésének egy évfolyamtárssal. Mások azt szeretnék, hogy a beadandó minden szakasza láthatóan a hallgató saját munkája legyen. Az egyetlen megbízható mód annak megállapítására, hogy egy adott feladatra melyik vonatkozik, ugyanaz, amellyel ez az útmutató is kezdődött: kérdezni, vagy elég alaposan elolvasni a feladatleírást ahhoz, hogy biztosak legyünk benne.

Vezessen nyilvántartást anélkül, hogy ez egy második feladattá válna

Egy egyszerű szokás mindezt lefedi anélkül, hogy önálló projektté válna. Jegyezze fel a dátumot, hogy mit kérdezett az eszköztől, és mi maradt meg ténylegesen, illetve mi lett átírva, ugyanúgy, ahogyan egy forráshoz hivatkozás tartozik, nem pedig annak homályos emléke, hogy valamit egyszer elolvastunk. Mentse el a beszélgetést, ha a kurzus ezt megengedi, vagy készítsen képernyőképet, ha nem. Ha egy kurzus formális AI-használati nyilatkozatot ír elő, annak formátumát a kurzus határozza meg, nem ez az útmutató, és a pontos megfogalmazás követése fontosabb, mint egy hosszabb vagy alaposabb, önállóan megalkotott változat.

Az elv mögötti gyakorlati kérdéseknek külön oldalaik vannak: meg tudja-e állapítani egy professzor, hogy ChatGPT-t használt, és a nyersebb változat, rajtakapnak-e, ha ChatGPT-t használok.

Semmi sem helyettesíti annak az egy dokumentumnak az elolvasását, amely ténylegesen irányadó egy adott feladatra, a modul kézikönyvét vagy magát a feladatkiírást, nem pedig azt az általános benyomást, hogy más hallgatók mit úsznak meg. TextPulse AI humanizer for students eszköze ennek a résznek arra a részére létezik, amely valóban az írásról szól, nem az engedélyről. Egy becsült Human Score-t jelent, amely a vázlat saját statisztikai alakjából épül fel, és hasznos az eredeti írás ellenőrzésére benyújtás előtt, pontosan azokra a felhasználási kategóriákra, amelyeket egy szabályzat már eleve megenged.