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人工智能 (AI) 与剽窃：对员工的影响
• 皮尔区教育局 (PDSB) 没有针对教职员工的人工智能政策。 • 已成立人工智能指导委员会，以监测与人工智能发展和监管有关的外部环境及其对教育的影响。 • 人工智能指导委员会目前正在为 PDSB 教职员工和学生起草临时指导，强调使用人工智能的最佳实践，以维护董事会对创新、公平、多样性、反种族主义、反压迫、反殖民主义和保护隐私的承诺。背景：人工智能，特别是生成式人工智能的进步引发了整个公共和高等教育领域关于这些系统对教育影响的讨论。这些讨论探讨了人工智能对教职员工如何参与教学、学生如何参与学习和评估的影响，以及机构如何推动运营效率和人工智能治理。在 2023 年 4 月 12 日的治理和政策委员会会议上，PDSB 工作人员提交了《人工智能和剽窃报告》，该报告“概述了皮尔区教育局 (PDSB) 有关剽窃的任何政策中对人工智能 (AI) 系统的认可”，重点关注学生政策影响。为了回应《人工智能和剽窃报告》，治理和政策委员会在 2023 年 5 月 17 日的委员会会议上通过了一项动议，要求工作人员“带回一份关于员工使用人工智能 (AI) 政策现状的报告”。本报告回应了该动议，并提供了员工人工智能政策现状的最新信息。证据发现/关键考虑因素：PDSB 没有专门针对员工使用人工智能和剽窃的政策。PDSB 员工应遵守数字公民政策、信息技术资源使用政策和行为准则的要求。这些政策目前正在修订中，预计将在 2023-2024 学年的未来治理和政策委员会会议上提出。
关于窃和负责使用Genai教师的政策...
在KU Leuven的教育中实施窃政策于2008年始于2008年，并于2023年进行了更新，并与负责使用生成人工智能（Genai）的政策相辅相成。可以在教育和考试法规的第84条中找到将窃的定义作为一种特殊的不规则形式（REE）：“任何个人学生（部分）妨碍或试图妨碍自己或其他学生的知识，理解和/或技能的任何行为都会被视为适当的损害。一种特殊类型的不规则性是窃，涉及复制他人的工作（包括思想，文本，结构，设计，图像，计划，代码等）或一个人自己以前的工作以精确或稍作修改的方式，而没有充分承认来源。在考试期间拥有的所有禁止资源都被认为是不规则的。与事实发现无关的是：
CMI 剽窃、串通和 AI 滥用声明
● 文档中的字体变化 ● 拼写、标点和语法使用 ● 写作风格和语气 ● 词汇和语言的不规则使用——复杂性和连贯性 ● 总体理解和工作水平 ● 由于直接从 AI 系统复制和粘贴而导致的灰色背景
网络编程中的抄袭和人工智能辅助滥用
摘要 — 在编程教育中，抄袭和滥用人工智能 (AI) 辅助是新出现的问题。然而，很少有相关研究关注网络编程。我们计划开发自动化工具来帮助教师识别这两种不当行为。为了充分了解这些问题，我们进行了一项对照实验，以观察不公平的收益和特征。我们比较了学生独立完成网络编程任务、提交抄袭和在人工智能辅助 (ChatGPT) 的帮助下完成任务的表现。我们的研究表明，涉及此类不当行为的学生获得相当的考试分数，但完成时间更短。抄袭的提交内容与独立的提交内容相似，除了颜色和标识符名称等琐碎方面。人工智能辅助的提交内容更复杂，可读性较差。学生们认为，如果适当承认使用，人工智能辅助可能会很有用，尽管他们对解决方案的可读性和正确性并不信服。
人工智能与剽窃 - 皮尔区教育局
概述目标：概述皮尔区教育局 (PDSB) 有关剽窃的政策中对人工智能 (AI) 系统的认可。重点： 人工智能的发展引发了人们对其对教育影响的担忧，特别是剽窃问题。 皮尔区中小学学生评估、评价和报告政策以及学生行为准则都提到了剽窃和学术诚信，但并未明确提及人工生成的内容。 这为制定新政策和/或修订现有政策和指导文件提供了机会，以应对人工智能在教育中有关剽窃的影响。背景：随着技术的发展，社会越来越数字化。因此，人工智能的应用不断被融入到日常系统中，塑造了许多行业的人机互动，从与聊天机器人的互动到语音助手（例如 Siri、Alexa）的使用，再到个性化推荐和谷歌地图的增强功能。 ChatGPT 的近期推出，引发了关于人工智能系统对教育领域产生积极或消极影响的讨论。对于学生和教育工作者来说，这强化了他们了解人工智能在教育领域潜力的必要性，同时提高对这些系统的风险和局限性的认识，包括它们是否有能力履行 PDSB 对保护隐私、公平、人权、道德、反压迫和无障碍的承诺。在 2023 年 1 月 18 日的治理和政策委员会会议上，委员会讨论了人们对人工生成内容的担忧及其对剽窃定义的影响。本报告概述了人工智能在 PDSB 剽窃政策中的现状。证据发现/关键考虑因素：什么是人工智能？根据 C-27 法案草案（一项旨在颁布《人工智能和数据法》的联邦法案）的定义，人工智能系统是“一种技术系统，它通过使用遗传算法、神经网络、机器学习或其他技术，自主或部分自主地处理与人类活动相关的数据，以生成内容或做出决策、建议或预测”（C-27 法案，2022 年，第 39(2) 条）。换句话说，人工智能是指能够模仿或执行通常需要人类智能的任务的计算机系统，包括但不限于推理、解决问题、做出预测和创作作品（欧盟，2022 年；Rekdal，2023 年；联合国教科文组织，2019 年）。ChatGPT 是生成式人工智能的一个例子，它利用机器学习算法，在大量数据上进行训练
剽窃政策，包括使用人工智能 (AI)
剽窃也可能被视为违反员工与学习者之间以及个人学习者之间的信任。此外，它可能表明无视诚实和公平等价值观，这可能会影响雇主和学习者之间的关系。公司对所有学习者都抱有很高的期望，不会容忍任何形式的剽窃行为，我们将采取一切适当措施确保学习者提交的作品是他们自己的，并且没有发生剽窃和其他形式的作弊行为。所有学习者和员工都有责任确保学习者提交的作品（尤其是用于总结性评估的作品）是他们自己的作品。如果发现剽窃行为，公司将采取适当行动。这可能会导致纪律处分和从计划中除名。此政策适用于面向学习者和非面向学习者的员工。
本科、研究生（硕士）反剽窃政策和规定...
2. 论文/作品名称： 3. 导师姓名： 4. 正式职位及地址： 上述论文/学位论文已进行相似性检测扫描。报告如下： 所用软件 __________________________________ 日期： ______________________
法律文件中的生成性AI，窃和侵犯版权
本文分为三个部分。第一部分研究生成的AI，特别是大型语言模型（LLMS）。It focuses especially on three crucial technical aspects of these tools that bear on the issues of plagiarism and copyright: the presence of copyrighted materials in the data training set, the ability of researchers to prompt the tools to reproduce verbatim entire sections of copyrighted material as outputs, and the possibility that entire sections of copyrighted materials could be reproduced verbatim as outputs in the absence of intentional prompting (in other单词，用户可以提示工具并在不知不觉中获得受版权保护的材料的可能性）。第二部分探讨了法律界对窃的概念所采取的混乱和不寻常的方法。与许多其他专业不同，并且与他们作为法律专业的学生的经历相反，通常鼓励律师“ pla窃”，使用样板文件或重用其他人撰写的整个简介。鉴于此，使用生成AI是否构成律师的“窃”？这个问题的答案几乎不清楚，并且取决于许多活动部件。最后，第三部分探讨了生成AI的使用如何有可能为在实践中使用LLM的律师提出版权侵权问题。已经针对生成AI开发人员提起了十二起诉讼，其中一些声称训练这些工具的过程构成了侵犯版权，因此任何使用工具的使用本身就是侵权。这些诉讼刚刚通过法院制度努力，因此，对某些侵权理论的最终司法解决仍然是多年的。但是，我们已经知道这些工具从数据培训中重现文本的能力的知识应使律师在使用LLMS时停顿。
加强剽窃检测：人工智能在维护学术诚信方面的作用
剽窃对学术诚信构成重大威胁，需要采取有效的措施来发现和预防。本文探讨了剽窃检测工具在维护学术诚信方面的有效性，特别关注人工智能 (AI) 技术的使用。摘要介绍了剽窃的概念及其对学术工作的影响。它强调了可靠和准确的剽窃检测方法的重要性，并强调了人工智能在提高此类工具有效性方面的作用。摘要简要概述了本文涵盖的主要观点，包括文本匹配算法和自然语言处理等人工智能技术的使用、机器学习在剽窃检测中的应用以及跨语言检测的挑战和进步。摘要最后强调了在教育机构中促进学术道德和学术诚信的重要性。关键词：剽窃、学术诚信、剽窃检测工具、人工智能 (AI)、文本匹配算法、自然语言处理 (NLP)、机器学习、跨语言检测、实时扫描。 1. 引言：剽窃和有效检测的必要性 剽窃是将他人的作品或想法当作自己的作品或想法的行为。剽窃是一种严重的道德违规行为，破坏了学术诚信原则。它不仅损害了教育机构的信誉，而且阻碍了原创思想和研究的成长和发展。随着数字时代提供大量信息的便捷访问，剽窃的盛行已成为一个紧迫的问题。为了应对这一挑战，开发有效的剽窃检测方法变得至关重要。引言强调了对强大而可靠的剽窃检测工具的需求。它强调了不受制止的剽窃的有害后果，例如学术不诚实、学术标准受损以及学术界信任度下降。引言还强调了促进学术诚信文化的重要性，在这种文化中，原创性和道德学术受到重视和维护。它强调了实施有效的检测机制以阻止和防止抄袭的重要性。介绍部分针对这些问题，为后续内容奠定了基础，后续内容将探讨与抄袭检测相关的各种技巧、技术和最佳实践。2. 人工智能在抄袭检测中的应用：提高准确性和效率随着人工智能 (AI) 技术的融合，抄袭检测取得了重大进展。人工智能在提高抄袭检测系统的准确性和效率方面具有巨大潜力，彻底改变教育工作者和机构打击学术不端行为的方式。