← Tất cả hướng dẫn Giáo dục

Hình ảnh AI và tính liêm chính trong học thuật

Lý do điểm số của trình phát hiện không được quyết định một phiên điều trần vi phạm kỷ luật, những gì các cơ quan nên làm thay thế, và cách sinh viên có thể chứng minh công việc của chính họ.

· 7 phút đọc · Best AI Image Detector

Một điểm số không thể hỗ trợ cho kết quả tìm thấy vi phạm. Việc phát hiện có tỷ lệ lỗi được công bố, không có chuỗi hành trình và không có giám khảo, và sinh viên không thể chất vấn một mô hình.

Lý do điểm số không thể quyết định một phiên điều trần

Các thủ tục vi phạm kỷ luật học thuật mang tính bán pháp lý. Chúng yêu cầu bằng chứng mà sinh viên có thể kiểm tra và thách thức, được áp dụng nhất quán, với con đường kháng cáo. Đầu ra của trình phát hiện thất bại trên mọi tiêu chí.

  • Có một tỷ lệ lỗi đã biết. Khoảng một trong số mười một hình ảnh bị đánh giá sai trong điều kiện phòng thí nghiệm, và tệ hơn trên các bài nộp đã được xuất, nén và tải lên qua cổng thông tin.
  • Không có chuỗi hành trình. Tệp được xử lý trên máy tính xách tay của ai đó mà không có ghi chép về những gì đã chạy hoặc phiên bản mô hình nào đã tạo ra con số đó.
  • Lập luận không thể kiểm tra. Sinh viên không thể chất vấn một mô hình về lý do tại sao nó tạo ra một con số, và cơ quan đó thường cũng không thể giải thích được.
  • Các lỗi không được phân bố đều. Sinh viên sử dụng các công cụ chỉnh sửa hỗ trợ, hoặc làm việc trên thiết bị có cấu hình thấp hơn nén tệp xuất, bị gắn cờ thường xuyên hơn.

Điểm cuối cùng đó là điều mà các tổ chức đánh giá thấp. Nếu một trình phát hiện có hệ thống gắn cờ một nhóm sinh viên thường xuyên hơn, việc sử dụng nó trong các quyết định sẽ tạo ra một vấn đề về bình đẳng bên cạnh vấn đề công bằng.

Những gì cần yêu cầu thay thế

Vấn đề không phải là hình ảnh trông có vẻ do AI tạo ra hay không. Mà là sinh viên có thực hiện công việc đó hay không. Bằng chứng quy trình trả lời câu hỏi đó một cách trực tiếp, và việc ngụy tạo nó sau sự kiện khó hơn nhiều so với một tệp hoàn chỉnh.

  1. Yêu cầu tệp làm việc cùng với bài nộp

    Tài liệu có lớp, tệp dự án, ảnh chụp thô hoặc lịch sử phiên bản. Yêu cầu chúng tại thời điểm nộp thay vì trong quá trình điều tra, để không ai phải tổng hợp chúng trong sự nghi ngờ.

  2. Yêu cầu các giai đoạn trung gian

    Ba bản xuất tiến độ có dấu thời gian thể hiện quá trình phát triển. Đây là yêu cầu hữu ích nhất mà một tổ chức có thể bổ sung, và nó hầu như không tốn kém gì đối với sinh viên.

  3. Tổ chức một buổi vấn đáp ngắn về công việc

    Năm phút hỏi lý do tại sao một quyết định được đưa ra sẽ giải quyết hầu hết các trường hợp. Một sinh viên đã tạo ra hình ảnh có thể giải thích các lựa chọn. Một người không làm thì thường không thể.

  4. Chỉ sử dụng trình phát hiện để quyết định nơi cần xem xét

    Một cờ là lý do để yêu cầu tệp làm việc. Đó không phải là một kết luận, và nó không bao giờ được xuất hiện trong thư cáo buộc.

Vấn đề dương tính giả trong bài tập

Các bài nộp của sinh viên gần giống với trường hợp tồi tệ nhất đối với việc phát hiện. Công việc được xuất cho cổng thông tin, bị nén khi tải lên, và thường được sản xuất bằng tính năng nâng cấp, khử nhiễu hoặc điền tạo sinh được sử dụng hợp pháp như một phần của quy trình làm việc được dạy.

Một hình ảnh, bốn giai đoạn của cùng một bài nộp
Bản xuất ban đầu
22
Nén để tải lên
41
Mã hóa lại của cổng thông tin
58
Ảnh chụp màn hình của người chấm
71

Số liệu minh họa cho một bức ảnh sinh viên chân thực được xuất và tải lên bình thường.

Mức độ dịch chuyển của một tác phẩm giống hệt nhau trên đường đi qua hệ thống nộp bài.

Không có gì được thực hiện đối với hình ảnh đó ngoại trừ việc gửi nó. Người chấm kiểm tra ảnh chụp màn hình từ giao diện chấm điểm là đang kiểm tra bản sao bị suy giảm nhiều nhất trong chuỗi và nhận được câu trả lời ít đáng tin cậy nhất.

Nếu bạn là một sinh viên bị buộc tội

Việc bị yêu cầu chứng minh bạn đã tự làm công việc của mình là điều khó khăn và ngày càng phổ biến. Đây là những thứ có sức nặng đối với hội đồng.

  • Tệp làm việc, với các lớp hoặc lịch sử được giữ nguyên. Đây là bằng chứng mạnh mẽ nhất hiện có và rất khó để làm giả một cách thuyết phục.
  • Các phiên bản trung gian có ngày tháng, bao gồm cả những phiên bản bạn không hài lòng.
  • Ảnh chụp ban đầu, trực tiếp từ máy ảnh hoặc điện thoại, thay vì tệp xuất bạn đã nộp.
  • Hồ sơ về các công cụ bạn đã sử dụng, bao gồm mọi tính năng hỗ trợ, được nêu cởi mở thay vì bị phát hiện sau đó.
  • Yêu cầu cung cấp bằng chứng cụ thể chống lại bạn. Một tổ chức phải có khả năng cho biết họ dựa vào điều gì ngoài một con số.

Viết một chính sách có hiệu lực

Các tổ chức xử lý việc này tốt nhất đã thay đổi yêu cầu nộp bài của họ thay vì mua một trình phát hiện. Cách tiếp cận đó ít tốn kém hơn, tạo ra ít tranh chấp hơn và tồn tại được khi tiếp xúc với hội đồng kháng cáo.

Yêu cầu tệp làm việc khi nộp bài đối với bất kỳ đánh giá nào mà quyền tác giả quan trọng. Sinh viên biết yêu cầu sẽ lên kế hoạch cho nó, và tài liệu đến như một vấn đề hiển nhiên thay vì bị đòi hỏi từ ai đó đang bị nghi ngờ.

Nói rõ công cụ nào được phép và yêu cầu khai báo ngắn gọn về những gì đã được sử dụng. Hầu hết các tranh chấp liên quan đến việc sinh viên sử dụng công cụ mà khóa học cho phép và không nghĩ đến việc đề cập đến nó, điều mà trường khai báo loại bỏ hoàn toàn.

Tự khẳng định rằng việc phát hiện tự động không tự bản thân nó cấu thành bằng chứng vi phạm kỷ luật. Đưa điều đó vào chính sách bảo vệ tổ chức nhiều như sinh viên, bởi vì nó ngăn chặn việc hội đồng được yêu cầu dựa vào một thứ mà họ không thể kiểm tra đúng cách.

Các câu hỏi mọi người thường đặt ra

Trường đại học có thể sử dụng trình phát hiện AI trên hình ảnh đã nộp không?
Như một tín hiệu phân loại, với sự cẩn trọng. Như một bằng chứng trong vụ án vi phạm kỷ luật thì không. Tỷ lệ lỗi đã được công bố, lý do không thể kiểm tra và sinh viên không thể thách thức mô hình. Bany kết quả tìm kiếm nào cũng cần bằng chứng về quy trình tạo ra tác phẩm, không phải về tệp hoàn chỉnh.
Điều gì xảy ra nếu sinh viên không thể cung cấp tệp làm việc?
Đó là câu hỏi về yêu cầu nộp bài của bạn thay vì về sinh viên. Nếu tệp làm việc không được yêu cầu khi nộp, việc yêu cầu chúng sau đó là không công bằng và thường không thể đáp ứng. Hãy thay đổi yêu cầu cho nhóm sinh viên tiếp theo thay vì phạt nhóm này.
Có phải một số sinh viên bị gắn cờ nhiều hơn những người khác không?
Có, và đây là rủi ro mà các tổ chức bỏ lỡ. Sinh viên sử dụng công cụ chỉnh sửa hỗ trợ, làm việc trên thiết bị cấu hình thấp, hoặc nộp qua các hệ thống nén lại nặng đều có nhiều khả năng bị gắn cờ hơn, và không có điều nào trong số đó tương quan với việc vi phạm kỷ luật.
Có nên cấm AI hình ảnh trong bài tập không?
Điều đó phụ thuộc vào khóa học dạy gì, và lệnh cấm toàn diện thường không thể thực thi. Các quy tắc rõ ràng về công cụ nào được phép, cộng với yêu cầu khai báo, tạo ra ít tranh chấp hơn rất nhiều so với lệnh cấm mà không ai có thể xác minh.
Thư cáo buộc nên nói gì?
Bằng chứng nào được dựa vào, bằng các thuật ngữ mà sinh viên có thể phản hồi. Một bức thư nói rằng kiểm tra tự động cho thấy khả năng tạo ra bằng AI không phải là một cáo buộc mà ai đó có thể trả lời, và hội đồng có khả năng sẽ nói như vậy.
Sinh viên có thể tự kiểm tra công việc của mình trước khi nộp không?
Có, và việc đó rất đáng làm trên chính tệp được nộp. Điểm số cao trên công việc chân thực là lời nhắc nhở giữ lại tệp làm việc và ghi chú các công cụ đã sử dụng, thay vì là lý do để thay đổi bất cứ điều gì về tác phẩm.