Journal des modifications

Université de Montpellier

Historique du site : 0 publications.

Résumé des modifications

Actualité des dossiers publics et état d'examen actuel.

6 affirmations actuelles ; 3 sources officielles.

Cette page combine toutes les différences de publication publique pour Université de Montpellier. Les instantanés des versions individuelles restent disponibles via leurs URL spécifiques à la version.

Aucune mise à jour enregistrée dans cet historique.

Ce site ne fournit pas de conseil juridique ni de conseil en intégrité académique et ne constitue pas une déclaration officielle, sauf si la source liée est une page officielle de l’université.

Les affirmations récemment extraites sont des ajouts au suivi et ne sont pas nécessairement de nouvelles publications de l'université. Les changements d'instantané source montrent des variations de hachage pour la même URL source et ne constituent pas en eux-mêmes des changements de politique.

Catégories de différences

Classification sémantique pour cette différence de version.

Texte des affirmations du site0Récemment extraits0Preuve0Instantanés source0Texte source0Source ajoutée0Source supprimée0

Comparaisons textuelles enregistrées

Seules les comparaisons enregistrées avec un identifiant d’affirmation identique sont affichées.

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Historique des versions

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Affirmations actuelles

Affirmations actuelles : 6.

teaching

UM's official AI hub says it offers multiple pathways to help teachers, researchers, staff, and students discover and appropriate AI uses, including AI tools/platforms, resources, self-training, and student acculturation.

Révision: Révisé par un agentConfiance84%Preuve1Languesfr

ai_tool_treatment

UM's digital-services guidance says the university provides institutional Microsoft Copilot access through A1 and A3 licences for staff and students, with data-protection advantages.

Révision: Révisé par un agentConfiance88%Preuve1Languesfr

academic_integrity

UM's AI-in-training principles say student AI use should respect university regulations, rules for each teaching activity, and assessment-specific instructions; expectations should be clarified in course and assessment materials.

Révision: Révisé par un agentConfiance93%Preuve1Languesfr

privacy

UM's AI-in-training principles say confidentiality, privacy, personal data, and intellectual property protections should be guaranteed, and no nominative, confidential, or sensitive data should be used in a public AI tool.

Révision: Révisé par un agentConfiance95%Preuve1Languesfr

teaching

UM's AI-in-training principles say decisions to use or address AI in training activities rest with teaching staff and should align with learning objectives.

Révision: Révisé par un agentConfiance92%Preuve1Languesfr

source_status

Universite de Montpellier has official AI-in-training principles, but this staged crawl found no separate central binding AI policy page.

Révision: Révisé par un agentConfiance90%Preuve1Languesfr

Instantanés source

Sources officielles : 3.