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英國高校查出近7000起AI作弊?留學(xué)生必須知道的學(xué)術(shù)不端紅線!

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在很多留學(xué)生的日常學(xué)習(xí)中,ChatGPT、Gemini、Copilot 等 AI 工具已經(jīng)變得越來越常見。

有人用它們查資料、整理思路,也有人用它們修改語法、潤色論文。對不少學(xué)生來說,AI 似乎已經(jīng)成了“學(xué)習(xí)助手”。

但在英國高校,圍繞 AI 的爭議正在迅速升溫。

最近,《衛(wèi)報》(The Guardian)的一項(xiàng)調(diào)查揭示:英國大學(xué)已經(jīng)發(fā)現(xiàn)近 7,000 起學(xué)生利用 AI 工具作弊的案例。而專家普遍認(rèn)為,這個數(shù)字很可能只是冰山一角。


圖源:The Guardian

一、AI作弊案例激增

根據(jù)《衛(wèi)報》通過信息公開法向 155 所英國大學(xué)獲取的數(shù)據(jù),在2023—2024 學(xué)年,英國高校確認(rèn)了近 7000 起利用 AI 作弊的案例。

換算下來,大約是每 1000 名學(xué)生中有 5.1 起被證實(shí)的 AI 作弊行為。

而在前一年,這個數(shù)字只有每 1000 人 1.6 起,也就是說,短短一年時間,相關(guān)案例增加了三倍以上。

更值得注意的是,最新的統(tǒng)計數(shù)據(jù)還顯示:到今年年中,這一比例可能會繼續(xù)上升到每 1000 名學(xué)生約 7.5 起。

不過,不少專家指出,真正發(fā)生的 AI 作弊行為可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于被發(fā)現(xiàn)的數(shù)量。

原因很簡單:AI 作弊比傳統(tǒng)抄襲更難證明。


圖源:The Boar

有意思的是,隨著 AI 工具普及,大學(xué)里傳統(tǒng)意義上的抄襲反而在減少。

在 2019—2020 學(xué)年,也就是生成式 AI 還沒有普及之前,抄襲占所有學(xué)術(shù)不端行為的近三分之二。

疫情期間,由于考試和作業(yè)大量轉(zhuǎn)為線上提交,抄襲問題一度更加嚴(yán)重,但如今情況發(fā)生了變化。


圖源:The Guardian

數(shù)據(jù)顯示,傳統(tǒng)抄襲案件已經(jīng)從每 1000 名學(xué)生 19 起下降到 15.2 起,并且預(yù)計還會繼續(xù)下降。

這并不意味著學(xué)生更守規(guī)矩了,而是說明作弊方式正在發(fā)生改變,從“復(fù)制粘貼論文”,變成了“利用AI生成內(nèi)容”。

二、AI作弊為何難以發(fā)現(xiàn)?

英國雷丁大學(xué)(University of Reading)的心理學(xué)副教授彼得·斯卡夫(Peter Scarfe)參與過一項(xiàng)研究:研究人員嘗試用 AI 生成論文提交到大學(xué)評估系統(tǒng)中。

結(jié)果發(fā)現(xiàn),94% 的 AI 生成作業(yè)成功通過了檢測。這說明大多數(shù)情況下,學(xué)校很難確認(rèn)一篇論文到底是不是 AI 生成。

斯卡夫表示,與抄襲不同,AI 生成的內(nèi)容通常是原創(chuàng)文本,因此很難通過傳統(tǒng)檢測系統(tǒng)識別。

即使 AI 檢測工具顯示某篇文章“可能由 AI 生成”,大學(xué)也很難僅憑這一點(diǎn)直接認(rèn)定學(xué)生作弊。因此,很多高校在處理此類案件時都非常謹(jǐn)慎,以避免誤判。


圖源:Mirror

另一項(xiàng)來自英國高等教育政策研究所(HEPI)的調(diào)查顯示:88% 的大學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中使用過AI工具。

這并不意味著他們都在作弊。事實(shí)上,不少學(xué)生只是把 AI 當(dāng)成一種學(xué)習(xí)輔助工具。

一名剛剛完成商業(yè)管理專業(yè)學(xué)位的學(xué)生告訴媒體,AI 對很多人來說更像是頭腦風(fēng)暴工具。他會讓 ChatGPT 幫忙生成論文結(jié)構(gòu)、推薦參考文獻(xiàn),然后再自己修改內(nèi)容?!拔艺J(rèn)識的大多數(shù)人都會用一點(diǎn) AI,”他說,“但很少有人直接復(fù)制 AI 寫的內(nèi)容?!?/p>

另一位音樂商業(yè)專業(yè)的大一學(xué)生則表示,AI 對有學(xué)習(xí)障礙的學(xué)生幫助很大。她的一位患有閱讀障礙的同學(xué),會用 AI 整理自己的思路和筆記,而不是讓 AI 直接寫論文。

在英國科技大臣彼得·凱爾看來,AI 甚至可能成為幫助學(xué)習(xí)困難學(xué)生的工具,讓他們在教育中獲得更公平的機(jī)會。

三、AI公司也在瞄準(zhǔn)學(xué)生市場

技術(shù)公司顯然也意識到了學(xué)生群體的重要性。

例如,Google 向大學(xué)生提供15 個月免費(fèi)的 Gemini 高級版本,而 OpenAI 則為美國和加拿大大學(xué)生提供 ChatGPT 訂閱優(yōu)惠。

與此同時,社交媒體上也出現(xiàn)了大量專門針對學(xué)生的 AI 工具廣告。

在 TikTok 上,不少視頻在推薦所謂的“AI 論文改寫工具”,聲稱可以把 AI 生成的文本“人類化”,從而繞過大學(xué)的檢測系統(tǒng)。

這讓一些學(xué)者擔(dān)心,AI 作弊可能會變得更加隱蔽。

帝國理工學(xué)院(Imperial College London)研究學(xué)術(shù)誠信的專家托馬斯·蘭卡斯特表示,如果學(xué)生懂得如何修改 AI 生成內(nèi)容,那么想要證明作弊就會非常困難。

面對 AI 的沖擊,越來越多大學(xué)開始重新思考評估方式。有人提出,應(yīng)該增加線下考試比例,但也有學(xué)者認(rèn)為,這并不是長遠(yuǎn)解決方案。

因?yàn)樵谖磥砺殘鲋?,單純依賴記憶知識的能力正在變得不那么重要。相比之下,溝通能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力以及運(yùn)用新技術(shù)的能力,反而越來越關(guān)鍵。

一些教育專家認(rèn)為,與其完全禁止 AI,不如教會學(xué)生如何正確使用它。AI 工具的出現(xiàn),讓大學(xué)里的學(xué)習(xí)方式正在發(fā)生改變。


圖源:Tech Digest

四、什么是學(xué)術(shù)不端?

但在英國以及大多數(shù)留學(xué)國家,如果學(xué)校認(rèn)定學(xué)生存在學(xué)術(shù)不端行為,后果往往非常嚴(yán)重:從作業(yè)判零分、課程掛科,到停學(xué)甚至開除,都有可能發(fā)生。

那么,究竟什么行為會被認(rèn)定為學(xué)術(shù)不端?不同大學(xué)的具體規(guī)定可能略有差異,但大致可以分為以下幾類。

1. Plagiarism(抄襲)

這是最常見、也是很多留學(xué)生最容易踩雷的一類。

抄襲通常指的是在作業(yè)、論文或項(xiàng)目中,沒有標(biāo)注引用來源,卻直接使用他人的觀點(diǎn)、數(shù)據(jù)或文字。例如:

  • 沒有標(biāo)注引用來源,卻提交與他人相同或高度相似的論文
  • 不正確使用引用格式,或者直接搬運(yùn)他人的觀點(diǎn)
  • 在作業(yè)、論文或項(xiàng)目中復(fù)制他人內(nèi)容(小組討論時尤其需要注意)

很多學(xué)生以為“稍微改寫一下”就沒問題,但如果核心內(nèi)容仍然來自他人而沒有標(biāo)注來源,仍然可能被認(rèn)定為抄襲。

2. Self-plagiarism(自我抄襲)

很多人會忽略的一點(diǎn)是:即使是自己寫過的內(nèi)容,如果再次使用而沒有標(biāo)注引用,同樣可能被判定為學(xué)術(shù)不端。例如:

  • 在新的課程作業(yè)中使用自己以前提交過的論文內(nèi)容
  • 將已經(jīng)用于評估的作業(yè)再次提交給另一門課程
  • 在論文中引用自己以前寫過的內(nèi)容卻沒有標(biāo)注

劍橋大學(xué)在其學(xué)術(shù)誠信FAQ中就明確指出:重復(fù)提交自己的作業(yè),或在論文中使用自己過去的研究而沒有引用,同樣屬于學(xué)術(shù)不端行為。

3. Fabrication, falsification or misrepresentation of data(捏造、偽造或歪曲數(shù)據(jù))

這一類通常出現(xiàn)在論文、研究項(xiàng)目或?qū)嶒?yàn)報告中,例如:

  • 在作業(yè)或論文中篡改、捏造實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
  • 引用并不存在的參考文獻(xiàn)或來源
  • 在研究中故意歪曲數(shù)據(jù)結(jié)果
  • 偽造大學(xué)文件或官方證明
  • 捏造醫(yī)院病假單、證明材料等

在研究型課程或畢業(yè)論文中,這類行為通常會被視為非常嚴(yán)重的學(xué)術(shù)違規(guī)。

4. Exam cheating(考試作弊)

考試作弊在任何國家的大學(xué)里都是零容忍行為,包括但不限于:

  • 考試過程中攜帶筆記,小抄,交頭接耳,偷看他人答案
  • 抄襲他人作業(yè),測試,或者考試內(nèi)容
  • 協(xié)助他人作弊,允許他人抄襲自己的作業(yè)等
  • 考試過程中未經(jīng)授權(quán)使用電子設(shè)備(如手機(jī),計算器等)
  • 在考官說停止答題后還繼續(xù)答題等行為都屬于作弊行為


圖源:Bing

5.Contract cheating and impersonation(代考、代寫 )

  • 將他人的作品當(dāng)作自己的作品提交,比如前文說的花錢找代寫,這是一種非常嚴(yán)重的罪行;
  • 代替他人參加考試,或者是替他人完成作業(yè)。

其它包括任何不當(dāng)使用知識產(chǎn)權(quán)(如未經(jīng)授權(quán)的課堂錄音)等,總之,任何會給學(xué)生帶來不公平的學(xué)術(shù)優(yōu)勢的行為都是屬于學(xué)術(shù)不端。

6. AI misuse(不當(dāng)使用AI)

隨著 ChatGPT 等生成式 AI 工具的普及,越來越多大學(xué)開始將“AI 不當(dāng)使用”單獨(dú)列為學(xué)術(shù)不端類型。

常見的 AI 違規(guī)行為包括:

  • 直接提交 AI 生成的論文或作業(yè)
  • 使用 AI 改寫論文以繞過抄襲檢測
  • 使用 AI 生成虛假的參考文獻(xiàn)或數(shù)據(jù)
  • 在考試或閉卷作業(yè)中使用 AI 工具

需要注意的是,大多數(shù)大學(xué)并不是完全禁止 AI 工具,但通常會明確規(guī)定: AI 可以作為輔助工具使用,但最終提交的內(nèi)容必須是學(xué)生自己的獨(dú)立成果。

因此,在使用 AI 進(jìn)行頭腦風(fēng)暴、總結(jié)資料或修改語言時,一定要了解課程要求,避免踩到學(xué)校的學(xué)術(shù)誠信紅線。


圖源:Cybernews

總的來說,只要某種行為給學(xué)生帶來了不公平的學(xué)術(shù)優(yōu)勢,都可能被認(rèn)定為學(xué)術(shù)不端。

五、學(xué)術(shù)不端的后果

根據(jù)國外大學(xué)的規(guī)定,不同性質(zhì)的行為會收到不同程度的處分。

1. 警告(Warning)

對于初次作弊且情節(jié)輕微的學(xué)生,如果認(rèn)錯態(tài)度誠懇的話,大部分的教授會提出警告,將作弊的作業(yè)零分處理,但是不記入成績單內(nèi)。

2. 留校察看(Probation)

對于初次犯錯,但是情節(jié)嚴(yán)重的學(xué)生。通常,學(xué)校會給留校察看的處分,這意味著學(xué)生在選課時可能會受到一些限制,例如無法選擇專業(yè)課等。留校察看期間,成績需要平穩(wěn)上升讓學(xué)??吹侥阌性诤煤门?。

3. 停學(xué)(Suspension)

通常來說,每個學(xué)生在大學(xué)期間會有兩次改正的機(jī)會,如果已經(jīng)有一次作弊記錄的話,那么第二次犯錯的時候,學(xué)校會將整個課程判定 0 分,然后停學(xué) 3-6 個月,甚至更長時間。

4. 開除(Dismissal)

開除算得上是最嚴(yán)重的行政處罰結(jié)果了,如果學(xué)生被學(xué)校開除,不僅會失去學(xué)業(yè),甚至?xí)ズ炞C而被驅(qū)逐出境,并且這些都會記錄在學(xué)生的檔案。

5.回國學(xué)歷難以認(rèn)證

教育部留學(xué)服務(wù)中心在中國留學(xué)網(wǎng)開設(shè)專欄,對國(境)外學(xué)歷學(xué)位認(rèn)證申請過程中查處的失信行為進(jìn)行公示。

也就是說,在回國后申請學(xué)歷學(xué)位認(rèn)證,只要有虛假、偽造或無效的信息和資料或者虛假記錄(包括學(xué)術(shù)誠信),不但認(rèn)證會不通過,還會被官網(wǎng)公示,直接掛黑名單,進(jìn)入“國(境)外學(xué)歷學(xué)位認(rèn)證失信行為名單”。

除此之外,教育部留學(xué)服務(wù)中心也將推動相關(guān)部門共享認(rèn)證數(shù)據(jù),并將涉假行為公開,讓社會和高校都能看到失信數(shù)據(jù),這意味著你的一次犯錯,將得到取消成績、退學(xué)、刑罰、遣返、失信、就業(yè)困難等一條龍服務(wù)。


圖源:THE

最后,希望大家都能保持學(xué)術(shù)誠信,切勿報以僥幸心理,以身試法,影響自己的前途!


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▌ 來源:The Guardian,The Boar,Mirror,Tech Digest,Cybernews,THE,Bing

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