Columbia University KI-Richtlinie: Wie funktionieren die schulübergreifenden Regeln wirklich

Was sagt die Columbia University KI-Richtlinie tatsächlich?

Es gibt keine einheitliche, campusweit geltende Regel, die genau festlegt, welche KI-Tools in jedem Columbia-Klassenzimmer erlaubt sind. Akademische Integrität an Columbia wird zentral durch den Ehrenkodex oder Verhaltenskodex jeder Schule geregelt — Columbia College und Columbia Engineering, die Graduate School of Arts and Sciences, die Journalism School, die Business School und andere haben jeweils ihre eigenen Standards — und generative KI wurde allgemein in diese bestehenden Ehrlichkeitserwartungen integriert, anstatt sie als brandneues, separates Richtlinienbereich zu kodifizieren. In der Praxis bedeutet das, dass die Columbia University KI-Richtlinie, die ein Student tatsächlich antrifft, auf Schul- oder sogar Kursebene festgelegt wird. Ein Professor kann KI-Tools zum Brainstorming oder zur Überprüfung der Grammatik in einem fertigen Entwurf erlauben. Ein anderer, besonders in Schreib-Seminaren, beweis-basierten Problemlösungen oder Qualifizierungsprüfungen, kann jeglichen KI-generierten Text oder Code in eingereichten Arbeiten vollständig verbieten. Eine Syllabus-Aussage ist normalerweise, wo dies aufgeführt wird, und diese Aussage ist die eigentliche Regel für diese Klasse — allgemeine Universitätsvorgaben sind Hintergrund, nicht der bindende Text.

"Fragen Sie Ihren Professor" ist die häufigste Antwort, die Columbias eigene Ratschläge Studenten geben, die eine endgültige Regel wünschen, weil die Universität die spezifischen KI-Genehmigungen bewusst der Diskretäre des Dozenten überlassen hat, anstatt eine Richtlinie für jeden Kurs festzulegen.

Warum unterscheiden sich die Regeln zwischen Columbias Schulen und Kursen so stark?

Columbias Struktur als eine Sammlung von weitgehend autonomen Schulen ist der Hauptgrund, warum keine einheitliche, einheitliche KI-Regel entstanden ist. Kursdesign, Bewertungsstandards und sogar Zitierkonventionen haben sich schon lange zwischen beispielsweise einem Engineering-Problemset und einem School of the Arts Schreib-Workshop unterschieden, daher die Erweiterung dieser schulübergreifenden und dozentübergreifenden Diskretäre auf generative KI hält die neuen Ratschläge konsistent damit, wie akademische Normen bereits vor KI-Tools funktionierten. Es gibt auch einen praktischen Grund, warum dieses Muster derzeit an den meisten Forschungsuniversitäten üblich ist: eine einzige detaillierte, bindende KI-Richtlinie riskiert innerhalb eines Semesters mit sich ändernden Tools obsolet zu werden, während ein einzelner Dozent seine eigene Kurs-Ebene-Sprache viel schneller aktualisieren kann. Der Kompromiss fällt auf Studenten, die die spezifische Sprache für jede Klasse aktiv überprüfen müssen, anstatt anzunehmen, dass eine gelernte Regel überall auf dem Campus gilt.

1. Jede Schule (Columbia College, Engineering, GSAS, Journalism, Business und andere) legt ihren eigenen akademischen Integritätsrahmen fest
2. Die Nutzung von generativer KI wird allgemein als Teil bestehender Ehrlichkeitserwartungen behandelt, nicht als separate eigenständige Richtlinie
3. Einzelne Dozenten definieren zulässige und verbotene KI-Nutzung in ihrer eigenen Syllabus-Sprache
4. Die Disziplin formt die Regel — eine Codierungsaufgabe, ein Laborbericht und ein persönlicher Essay tragen unterschiedliche Risikoprofile für KI-Unterstützung
5. Kurs-Richtlinien können sich zwischen Semestern ändern, daher sollte eine Regel aus einer früheren Klasse niemals angenommen werden

Wie sollten Studenten die KI-Nutzung in Columbia-Kursen offenlegen?

Wenn ein Columbia-Kurs eine gewisse Stufe der KI-Unterstützung erlaubt, entspricht die Offenlegung allgemein der Art und Weise, wie Studenten bereits verpflichtet sind, außerhalb von bestehenden akademischen Integritätsnormen Hilfe anzuerkennen, ähnlich wie das Zitieren einer Quelle oder das Anerkennen eines Beitrag eines Lernpartners. In der Praxis bedeutet dies normalerweise, das verwendete Tool zu nennen, die spezifische Aufgabe zu beschreiben, bei der es geholfen hat — einen Aufsatz zu strukturieren, eine Funktion zu debuggen, einen ersten Durchgang einer Zusammenfassung zu generieren — und zu verdeutlichen, welcher Teil anschließend umgeschrieben, überprüft oder unabhängig produziert wurde. Eine kurze Offenlegungsnotiz am Ende einer Aufgabe oder eine Zeile in einem Notizbuch oder Problemsatz-Header ist das Format, das die meisten Dozenten erwarten. Das Detaillierungsniveau sollte mit der Bedeutung des KI-gestützten Teils für die endgültige Arbeit skaliert werden: Eine Grammatikprüfung in einem fertigen Absatz benötigt normalerweise weniger Erklärung als ein Fall, in dem KI dazu beitrug, einen großen Teil der Analyse oder des Codes zu gestalten. Worauf Dozenten normalerweise achten, ist nicht die Technologie selbst, sondern die Auslassung — ein Student, der ein zulässiges Tool verwendet, aber nicht offenlegt, oder unterschätzt, wie viel Unterstützung verwendet wurde, wird allgemein behandelt, als habe er die Einreichung falsch dargestellt, unabhängig davon, ob die zugrunde liegende Nutzung akzeptabel gewesen wäre, wenn sie ehrlich offengelegt worden wäre.

1. Überprüfen Sie vor dem Absenden das aktuelle Syllabus für Ihren spezifischen Kurs, anstatt irgendeine KI-Unterstützung anzunehmen
2. Beachten Sie das genaue Tool und die Aufgabe, wenn Unterstützung verwendet wird — Strukturieren, Debuggen, Zusammenfassen, Grammatikprüfung
3. Geben Sie eindeutig an, was KI-gestützt war und was Sie unabhängig geschrieben, kodiert oder überprüft haben
4. Skalieren Sie das Niveau der Offenlegungsdetails mit der Zentralität des KI-gestützten Teils für die endgültige Einreichung
5. Wenn das Syllabus eines Kurses unklar ist oder fehlt, fragen Sie den Dozenten direkt an, bevor Sie einreichen, anstatt zu raten

Wie überprüfen Dozenten und TAs auf nicht offengelegte KI-Nutzung?

Die Überprüfungsmethoden unterscheiden sich je nach Abteilung und Kursgröße auf ungefähr die gleiche Weise wie erlaubte Nutzungsregeln auch, aber mehrere Muster zeigen sich konsistent. Dozenten und Lehrunterstützungsmitarbeiter, die frühere Entwürfe, Diskussionsbeiträge oder In-Klasse-Schreib-Beispiele eines Studenten sehen, bemerken oft eine unerklärliche Verschiebung in Vokabular, Argumentationsstruktur oder Code-Stil schneller, als jedes automatisierte Tool es machen würde. In größeren Vorlesungskursen, in denen ein Dozent jeden Studenten nicht gut kennt, verlässt sich das Personal häufiger darauf, Entwürfe zu verlangen, Plattformen zu verwenden, die Dokument- oder Code-Versionsverlauf bewahren, oder kurze Folgefragen zu stellen, die an eine Einreichung gebunden sind, um zu bestätigen, dass ein Student seine eigene Argumentation erklären kann. Einige Abteilungen haben auch damit begonnen, KI-Erkennungstools als ein unterstützendes Signal unter mehreren zu verwenden, anstatt als alleiniges Urteil — ein flaggierter Score verursacht ein genaueres manuelles Lesen, anstatt einer automatischen Strafe, was konsistent damit ist, wie die meisten Universitäten diese Tools positioniert haben, angesichts bekannter falscher Positiv-Risiken in der automatisierten Erkennung.

1. Dozent oder TA Vertrautheit mit dem gewöhnlichen Schreib- oder Codingstil eines Studenten, aufgebaut durch frühere Aufgaben
2. Versionsverlauf in gemeinsamen Dokumenten oder Code-Repositories, zunehmend in einigen Kursen erforderlich
3. Folgefragen oder kurze mündliche Check-ins gebunden an eine spezifische benotete Einreichung
4. KI-Erkennungstools als unterstützendes Signal anstatt des alleinigen Bestimmers verwendet
5. Eine flaggierte Einreichung löst normalerweise ein genaueres manuelles Überprüfung aus, keine automatische Strafe

Was passiert, wenn ein Columbia-Student für KI-Missbrauch angeflogen wird?

Weil erlaubte Nutzungsregeln größtenteils auf Kursebene sitzen, beginnt der Prozess, der einer angeflogen Einreichung folgt, normalerweise auch dort. In den meisten Fällen wird ein Dozent mit Bedenken bezüglich nicht offengelegter KI-Nutzung die Angelegenheit zunächst direkt mit dem Studenten aufgreifen — durch ein Gespräch, eine Anfrage nach Entwürfen oder Notizen oder eine Folgefrage — bevor irgendein formales akademisches Integritätsverfahren beginnt. Dies spiegelt wider, wie Columbias Schulen lange Zeit vermutete Plagiate oder andere Integritätsfragen angegangen sind: Die informale Lösung auf Kurs- oder Abteilungsebene ist üblich, und die formale Überweisung an ein Akademisches Integritäts-Board oder Dean Office der Schule ist allgemein für schwerwiegendere oder wiederholte Fälle vorgesehen. Studenten, die Entwürfe, Notizen, Versionsverlauf oder einen klaren Überblick über ihren Forschungs- und Schreibprozess vorlegen können, sind normalerweise in einer besseren Position, um eine informale Frage schnell zu klären. Wenn ein Fall in ein formales Überprüfungsverfahren übergeht, sollten Studenten einen Prozess mit dem Recht zu antworten und ihre Seite zu präsentieren erwarten, ähnlich wie andere akademische Integritätsfälle in Columbia behandelt werden. Da genaue Definitionen, Verfahren und Konsequenzen zwischen Schulen unterscheiden und zwischen akademischen Jahren aktualisiert werden können, sollten Studenten, die irgendeine echte Frage bezüglich KI-Nutzung haben, ihre eigene Schule aktuelle akademische Integritätsrichtlinie direkt überprüfen oder mit ihrem Dean of Students oder akademischen Berater sprechen, anstatt sich auf einen allgemeinen Leitfaden wie diesen auf die genaue, bindende Sprache zu verlassen, die auf ihre Situation zutrifft.

Wie können Studenten und Mitarbeiter schriftliche Arbeiten vor der Einreichung überprüfen?

Da Offenlegungsgenauigkeit genauso wichtig ist wie die zugrunde liegende KI-Nutzung selbst, ist eine praktische Gewohnheit, einen Entwurf vor der Einreichung zu überprüfen, um zu bestätigen, dass er das widerspiegelt, was Sie tatsächlich offenlegen möchten — und separat überprüfen, dass unabhängig geschriebene Teile keine stilistischen Muster tragen, die zu unnötiger Prüfung einladen. Tools wie NotGPT ermöglichen es Studenten, Dozenten oder Schreib-Center-Mitarbeitern, einen Entwurf einzufügen und eine Satz-Ebene-Aufschlüsselung der KI-Ähnlichkeit zu sehen, was am nützlichsten ist nicht als Pass-Fail Gate, sondern als eine Möglichkeit, Passagen zu fangen, in denen schwere Bearbeitung oder ein ungewöhnlich gleichmäßiges, formales Register für einen Leser, der den normalen Stil des Schriftstellers nicht kennt, mehrdeutig erscheinen könnte. Dies kann für internationale Studenten relevant sein, die auf Englisch als zusätzliche Sprache schreiben, für Studenten in technischen Programmen, deren Prosa formelhafter als typische informelle Schreibweise gelesen werden kann, und für Dozenten, die eine große Menge an Einreichungen überprüfen und ein Erste-Durchgang-Signal vor einem manuellen Lesen wünschen. Ein Selbst-Check ein paar Tage vor einer Frist ausführen, anstatt die Nacht zuvor, lässt Zeit, um angeflohene Passagen zu überarbeiten, zu bestätigen, dass eine Offenlegungsaussage dem endgültigen Entwurf entspricht, und sicherzustellen, dass jede Anerkennung beschreibt, was tatsächlich getan wurde. Keiner davon ersetzt das Lesen der spezifischen KI-Richtlinien in einem Studenten-Eigenem aktuellen Syllabus, das die autoritative Quelle für die Columbia University KI-Richtlinie bleibt, die für einen bestimmten Kurs gilt.

1. Lesen Sie Ihr spezifisches Kurs-Syllabus auf KI-Richtlinien, bevor Sie die Aufgabe beginnen, nicht nachdem ein Entwurf fertig ist
2. Entwerfen Sie Ihre Offenlegungsaussage neben Ihrer Arbeit, nicht als Nachgedanke
3. Führen Sie unabhängig geschriebene Teile durch einen KI-Detektor, um mehrdeutige stilistische Muster zu fangen
4. Überarbeiten Sie angeflohene Passagen auf natürliche Satzvariation anstatt einheitlich formaler Phrasierung
5. Bestätigen Sie, dass Ihre endgültige Offenlegungsaussage genau mit der Unterstützung übereinstimmt, die verwendet wurde
6. Behalten Sie Entwürfe, Notizen oder Versionsverlauf, falls ein Dozent über Ihren Schreib- oder Codierungsprozess fragt