XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System作弊
BNFO 135-002：生物信息学的编程
学术诚信政策学术诚信是高等教育的基石，是本课程和大学理想的核心。作弊是严格禁止的，并贬低了您正在努力的程度。作为NJIT社区的成员，您有责任通过了解并遵循以下内容：NJIT学术诚信守则中找到的学术诚信政策，以保护您的教育投资。请注意，向学生办公室院长报告任何学术不当行为是我的专业义务和责任。任何因作弊，窃或使用任何在线软件而被发现违反代码的学生都会导致纪律处分。这可能包括F失败的F，/或大学被暂停或解雇。如果您对学术诚信守则有任何疑问，请通过dos@njit.edu
生成人工智能 (AI) 工具使用指南，NSYSU
1 注：对于在校学生，违反学术道德的行为将按照《学术道德规范及违反学术道德行为处理准则》和《硕士、博士论文抄袭、代写、作弊行为处理准则》处理。
物理学导论
教学大纲 讲师：________________________ 授课时间和教室号码：________________________ 课程：问题解决 - 几何 先决条件：代数 (I) 和下学期选修几何。 课程描述和内容：研究测量属性以及点、线、角、表面和立体之间的关系的数学。 评分方案：家庭作业 30% 测验 10% 参与度 10% 考试 25% 期末考试 25% 准备工作 总成绩权重 - 20% *讲师可能会更改班级评分方案。评分标准：99.00 – 100.00 A+（优秀）98.00 – 98.99 A+（优等）93.00 – 97.99 A 85.00 – 92.99 B 75.00 – 84.99 C 69.50 – 74.99 D 以下 – 69.50 F 学术不诚实：作弊行为不会被容忍，作弊将被开除出课程
为学生提供生成式人工智能（如 ChatGPT）的使用指导
重要提示：请注意，如果您使用人工智能工具（例如 ChatGPT 或其他工具）生成作业（或作业的一部分）并将其当作自己的作品提交，这将被视为学术不端行为并受到相应处理。“大学将学术不端行为定义为在任何大学评估中使用不正当手段。不端行为的例子包括（但不限于）剽窃、自我剽窃（即在同一或不同机构两次提交同一份作品以获得学分）、串通、伪造、作弊（包括合同作弊，即学生付钱让别人写或编辑作品）、欺骗和冒充（即在评估中冒充另一名学生或允许他人冒充学生）。”（爱丁堡大学，学术不端行为程序）
CSE 527：计算机视觉简介
o家庭作业将为40％，中期30％和最后30％。o重量是近似的，可能会改变。您应该自己做所有家庭作业。即使您与同学讨论它们，也应该打交道并写入。不要共享您的代码！o整个学期将有3个免费的深夜。之后，每天将受到10％的罚款。末日仅适用于家庭作业（即，最终项目和考试）。不例外！您可以进行项目而不是期末考试。项目将在最新的2人团队中完成，并需要大量的编程和文档工作。这可能比完成期末考试要多得多。两个人项目将相应地扩展。您可以在中期有一张纸上带有笔记的纸。作弊：作弊可能会导致F级的F和更严重的道德调查。
Junior Sophister手册2024–2025
（i）pla窃 - 在没有适当承认的情况下从其他来源中提出工作/想法。将工作作为一个人进行评估或考试，这是由其他人全部或部分进行的，或者提交了使用人工智能工具创建的工作，而这尚未明确允许； （ii）自位式主义 - 从作者自己先前提交的工作中回收或借用内容而没有引用，并提交了作业或考试； （iii）勾结 - 两个或更多人在作业或任务或考试中未公开的合作，应该单独完成； （iv）伪造/制造； （v）考试作弊 - 违反考试规则的行动或行为，试图使一个学习者比另一个学习者具有不公平的优势； （vi）欺诈/模仿 - 旨在通过违反学术法规而欺骗不公平优势的行动。使用故意欺骗来获得学分； （vii）合同作弊 - 一个人使用未申报和/或未经授权的第三方的学术不当行为形式，以帮助他们为学分或进步的工作（无论是否涉及付款或其他青睐）。合同作弊是学习者安排让另一个人或实体（“提供者”）完成（全部或部分评估）的任何行为（例如考试，测试，测验，分配，纸张，项目，问题）。如果提供者也是学生，则两个学生都处于违规状态。
您需要了解的有关人工智能的信息 - 中学 - Gov.bc.ca
不要使用 AI 作弊、剽窃或代替您完成作业。完成自己的工作至关重要。询问您的老师何时可以使用和不能使用生成式 AI 工具，以及他们认可哪些工具。
![arxiv：2312.09801v2 [CS.CL] 2024年5月1日](/simg/c\cf5d1b430d1bd95440d586bf45dbcf9399c30264.webp)
arxiv：2312.09801v2 [CS.CL] 2024年5月1日
摘要我们介绍了一种称为探测链链（Procot）的新颖写作方法，该方法有可能阻止学生使用大语言模型（LLM）（例如ChatGpt）作弊，同时增强他们的积极学习。llms已经解散了教育和许多其他领域。担心学生作弊，许多人诉诸于禁止使用他们的使用。这些LLM也以幻觉而闻名。我们在两个不同的课程中与65名学生一起在Procot进行研究。要求每门课程中的学生提示他们选择的LLM，其中一个问题是从四个组中提出的一个问题，并需要使用PEER-REVIEWEDERED参考文献确认或驳斥LLM输出中的语句。结果显示了两件事：（1）Procot在我们将仅限LLM的输出与Procot输出进行比较时，通过与LLMS的互动来刺激学生的批判性/批判性思维，并通过与Procot输出进行比较，并且（2）当我们将Procot Procot Outper与LLM Prococot的cathgs进行比较时，Procot可以防止procot的作弊，尤其是在现有的LLMS（尤其是）中限制。我们还发现，大多数学生都喜欢用比LLM少的单词给出答案，而LLM通常是冗长的。第一门课程，chatgpt（v3.5）和phind（v8）中的学生的平均单词计数分别为208、391和383。
道德学生规模：开发新措施
抽象目的 - 这项研究的目的是开发“道德学生规模”，以了解导致作弊和窃的决定的潜在因素，以及从道德角度发展商学院学生在发展方面发展的，并帮助学术机构评估如何在整个课程中发展道德教育。基于科尔伯格的道德发展模型的这三维九项目量表被提议为那些努力确定最佳方法来帮助他们的学生在教育机构内外做出道德选择的教育工作者的宝贵工具，以帮助他们在教育机构的墙壁内和外部做出道德选择。设计/方法论/方法 - 进行了四项调查设计研究，以确定以前已经确定了哪些因素，并积极地影响大学生进行作弊和/或窃的倾向（研究1，n¼179），以初步验证研究1（研究1，研究2，n n n ol n sely 87）;测试三维九项目量表的构造有效性（研究3，n¼235）；并测试收敛，发散和预测有效性的九个项目量表（研究4，n¼201）。对美国东北两所大学的本科生进行了四项调查。的发现 - 阐明导致作弊和窃的决定的根本因素，作者提出了三个因素，这些因素是在学生做出这些类型的道德决定时所参与的三个因素：规则和执行是外部控制，个人道德作为内部控制和社会侵害作为社会控制的人（Kohlberg，1976）。通过四项研究，本文根据Kohlberg的道德发展模型提出了三维九项目量表，以确定影响大学学生进行作弊和/或窃的倾向的因素。所提出的量表在三个维度上显示出强大的可靠性。研究局限性/含义 - 规模的局限性是该研究仅限于学术环境。学术环境之间的关系，学生的由此产生的行为以及这些学生作为经理的后续行为还需要调查，以确定商业道德教育是否确实会影响不断增加的道德决策。