自由大学AI政策：课程级规则如何影响AI使用

自由大学的AI政策对课程作业实际上说了什么？

理解自由大学AI政策首先需要认识到，自由大学像越来越多的机构一样，还没有发布一份主文件来阐述适用于每个班级相同的单一AI规则。自由大学的学术诚实由Honor Code广泛管理——学生和教职员常将其称为Liberty Way——它设定了关于原创性、诚实和适当标注作品来源的期望。生成式AI的使用通常被视为现有诚实框架的一种延伸，而不是作为一个完全独立的政策领域，这意味着学生遇到的实际规则在很大程度上取决于各自的课程。在一个班级中，讲师可能明确允许AI工具用于头脑风暴、大纲制作或检查完成草稿的语法。在另一个班级——特别是写作密集型课程、神学反思论文或高级研究研讨会——任何出现在评分提交物中的AI生成文本可能会被完全禁止。由于自由大学同时提供住宿制和自由大学在线（LUOL）课程，学生还应检查他们的特定课程环境或项目是否在个别教授决定的基础上增加了自己的默认AI指导。鉴于这个领域在学期之间变化的速度，了解给定作业规则的唯一可靠方法是阅读该课程的当前教学大纲语言，如果有歧义，在提交任何东西前直接询问讲师。

"Honor Code不会因为这个工具是新的就改变——在教授未授权的情况下使用AI而不披露，与任何其他形式的未承认协助受到同样对待。" ——根据自由大学教师如何向学生框架化学术诚实期望的常见方式进行解释

为什么自由大学将具体AI规则留给个别讲师？

自由大学AI政策看起来分散而非统一的一个原因是结构性的：将AI特定规则委托给课程级别与自由大学已经处理许多其他学术期望的方式相同——引文格式、作业的合作限制和考试的可接受资源长期以来因部门甚至个别教授而异，而不是在校园范围内标准化。将相同的逻辑扩展到生成式AI可以使新指导与学术期望通常如何沟通的方式保持一致，即通过教学大纲而非单一集中式规则手册。还有一个实际原因说明这种模式在目前大多数大学都成立：AI工具变化的步伐使得单一详细的政策有可能在一个学期内过时，而个别讲师可以在工具和自己的舒适度发生变化时更快地调整自己的课程政策。权衡之处在于，学生需要承担更多责任，主动检查每个课程中的具体语言，而不是依赖一条被记住的大学范围规则。

1. Honor Code设定了共同原则：诚实、原创和披露协助
2. 各个教授在其教学大纲中定义具体允许和禁止的AI使用
3. LU在线课程环境可能在讲师政策基础上增加额外的默认指导
4. 学科形成规则——编码作业、护理案例研究和反思性论文对AI协助的风险概况不同
5. 课程级政策可能在学期之间更新，因此来自过去课程的规则不应被假设为适用于当前课程

学生应如何在自由大学课程中披露AI使用？

在允许某种程度AI协助的自由大学课程中，披露通常反映学生已经被期望如何按照Honor Code承认外部帮助，例如引用来源或记录学习伙伴的贡献。在实践中，这通常意味着说明使用了哪个工具、用于什么具体任务——制作大纲、检查已完成草稿的语法、生成摘要的初稿——并澄清随后哪些部分被重新撰写或独立完成。作业末尾的简短披露声明或讨论板帖子中的注释是大多数讲师期望的格式，类似于较长论文中的致谢行。详细级别应根据AI协助部分对最终作品的重要程度来调整：轻度使用（如检查完成段落的语法）通常需要较少的解释，而AI协助生成实质性分析部分的情况则需要更多的解释。讲师关注的核心问题不是技术本身——而是沉默。使用允许工具但不披露的学生，或掩盖了使用多少协助的学生，通常被视为曲解了提交物，与基础使用本应在诚实披露的情况下没问题无关。

1. 在开始作业前，检查您特定课程的教学大纲是否允许任何AI协助
2. 如果使用协助，记下确切的工具和任务——制作大纲、总结、语法检查、代码帮助
3. 清楚地说明什么是AI协助的，什么是您独立撰写或验证的
4. 根据AI协助部分对最终提交物的重要程度来调整披露详细程度
5. 当课程的教学大纲不清楚时，在提交前直接询问讲师而不是猜测

自由大学讲师如何检查未披露的AI使用？

验证方法因课程而异，就像允许使用规则一样，但在住宿制和在线部分都有几种常见模式。许多讲师通过较小的讨论部分、早期低风险作业或课堂写作样本来熟悉学生常见的写作风格，这使得词汇或论证结构的无法解释的转变比任何单一自动化工具更能立即发出信号。由于自由大学的大部分招生来自LUOL在线，口头当面验证的可用性低于完全住宿制学校，所以在线课程的讲师通常更依赖于要求草稿、使用保留文档版本历史的平台或提出与提交物相关的后续反思问题来确认学生能够解释自己的推理。一些部门也开始使用AI检测工具作为除这些其他方法之外的一种支持信号，而不是作为独立的判决——一个标记的分数函数是提示进行更仔细的手动审查，与大多数高等教育机构如何定位这些工具一致，考虑到自动检测中已知的假阳性风险。任何格式的学生都会受益于如果教授对提交物提出疑问时能够走过自己的起草过程。

1. 讲师对学生通常写作风格的熟悉，通过早期低风险作业建立
2. 共享文档中的版本历史，这在LU在线课程要求中很常见
3. 与评分提交物相关的后续反思或讨论问题
4. AI检测工具用作支持信号而非唯一决定因素
5. 标记的提交通常会触发更仔细的手动阅读，而不是自动处罚

如果自由大学学生因AI滥用而被标记会发生什么？

由于允许使用规则主要位于课程级别，随后的过程通常也从那里开始。在大多数情况下，对未披露AI使用有疑虑的讲师会首先直接与学生提出问题——通过对话、要求草稿或笔记，或后续问题——在任何正式Honor Code流程开始之前。这反映了自由大学长期以来如何处理可疑剽窃或其他诚实问题的方式：课程级别的非正式解决是常态，而对大学行为流程的正式转介通常留给更严重或重复发生的情况。能够提交草稿、笔记或清楚说明其研究和写作过程的学生通常处于更好的位置来快速解决非正式问题。如果案件进入正式Honor Code审查，学生应该期待一个过程，他们有权应对并陈述自己的立场，类似于其他学术诚实案件的处理方式。由于确切的流程、当前定义和后果可能在学年之间更新，面临任何关于AI使用问题的学生应直接查看自由大学当前官方Honor Code和学生手册，或与学术顾问交谈，而不是依赖本指南这样的一般指南来了解适用于其情况的确切、有约束力的语言。

学生如何在自由大学提交前检查自己的作品？

由于披露准确性与AI本身的基础使用同样重要，一个实际的习惯是在提交前审查草稿以确认它反映了您打算披露的内容——以及分别检查独立撰写的部分是否不会进行可能引起不必要审视的文体模式。NotGPT等工具让学生粘贴草稿并看到AI相似度的句子级细分，这最有用的不是作为通过/失败的门槛，而是作为一种方式来捕捉重编或狭隘、过于正式的风格寄存器可能对讲师产生歧义的段落。这对自由大学的大量在线学生人口、用于程序撰写更正式神学或临床寄存器的学生以及英语作为附加语言撰写的学生尤其重要，所有这些人都可以在没有任何AI参与的情况下产生读起来比典型非正式写作更统一的散文。在截止日期前几天而不是前一晚运行自我检查，可留出时间来修改标记的段落、确认披露声明与最终草稿相匹配，并确保任何确认描述了实际完成的内容。这都不能替代阅读学生自己当前教学大纲中发布的具体AI指导，这仍然是适用于给定课程的自由大学AI政策的权威来源。

1. 在开始作业前而不是完成草稿后，读取您特定课程教学大纲中的AI指导
2. 与您的作品一起起草您的披露声明，而不是作为事后想法
3. 通过AI检测器运行独立撰写的部分以捕捉可能产生歧义的文体模式
4. 修改标记的段落以实现自然的句子变化，而不是统一的正式措辞
5. 确认您的最终披露声明与使用的协助完全匹配
6. 保留草稿、笔记或版本历史以防讲师询问您的写作过程