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Australian National University (ANU)

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Travaux de cours et évaluation

Autorisations spécifiques aux cours

L’ANU délègue les autorisations d’utilisation de l’IA dans les évaluations aux coordinateurs de cours. Les étudiants doivent vérifier les résumés de cours et les descriptifs d’évaluation pour connaître les règles spécifiques à l’IA dans chaque cours. La rédaction non approuvée est interdite.

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Examens

Les règles du plan d'évaluation s'appliquent

Cette analyse n'a pas permis d'établir de règle centrale actuelle de l'ANU autorisant ou interdisant expressément l'IA générative lors des examens. Consultez les consignes de chaque évaluation ; les règles générales relatives à la fraude ne permettent pas d'établir une interdiction générale des examens.

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Transparence et déclaration

Déclaration obligatoire en cas d'utilisation

Pour les travaux remis à la faculté de droit de l’ANU où des outils d’IA sont utilisés, les étudiants doivent déclarer le nom des applications, leur finalité et leur étendue ou fréquence ; la déclaration devrait figurer dans la première note de bas de page. Pour les autres évaluations de l’ANU, suivez les consignes propres au cours.

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Confidentialité des données et propriété intellectuelle des étudiants

Consentement requis pour les téléversements

Le personnel académique n'est pas autorisé à téléverser des données d'étudiants ou des travaux universitaires sur des plateformes de GenAI. Les utilisateurs ne doivent pas utiliser l'IA pour collecter, utiliser, stocker ou divulguer des informations personnelles sans le consentement exprès de la personne concernée.

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Services d'IA approuvés

Protection commerciale des données

Microsoft Copilot Enterprise (avec protection commerciale des données) est accessible à l'ensemble du personnel et des étudiants de l'ANU via SSO. Adobe Firefly est fourni au personnel et à certains groupes créatifs spécifiques.

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Recherche et publications

Normes ARC et des éditeurs

Selon la politique du Conseil australien de la recherche (ARC), répertoriée par la bibliothèque de l'ANU, les chercheurs qui déposent une demande de subvention auprès de l'ARC doivent garantir l'intégrité et l'exactitude de leurs demandes et doivent divulguer toute utilisation de l'IA générative. Selon la politique de l'Association for Computing Machinery (ACM), répertoriée par la bibliothèque de l'ANU, les outils d'IA générative tels que ChatGPT ne peuvent pas être répertoriés comme auteurs d'une publication de l'ACM ; la création de contenu assistée par l'IA doit être entièrement divulguée.

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Autres sujets du dossier examiné

Cadre d'intégrité académique

Équité procédurale à plusieurs niveaux

Selon le cadre de la Règle d'intégrité académique de l'ANU 2021, les manquements présumés sont traités par un examen informel ou une enquête formelle ; les étudiants ont droit à un avis écrit et à une personne de soutien (telle que l'ANUSA ou le doyen des étudiants) ; les conclusions sont classées en Aucun manquement (aucun dossier), Pratique académique insuffisante (non intentionnelle ou par négligence ; les sanctions comprennent une réprimande, une réévaluation ou une réduction de note allant jusqu'à 25 % des notes d'évaluation, ou jusqu'à 10 % pour les 48 premières unités de crédit du cursus de premier cycle ; consignée en interne, et non portée sur le relevé de notes) ou Faute académique (grave ou intentionnelle ; les sanctions formelles vont jusqu'à l'échec au cours, le refus d'accès aux installations, la suspension ou l'exclusion).

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Conception de l'enseignement et de l'évaluation

Ressources d'orientation du CLT

Les enseignants sont encouragés à concevoir des évaluations qui mettent l'accent sur l'apprentissage authentique et à inclure dans leur plan de cours des règles claires concernant l'IA générative.

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Sécurité informatique et achats

Approbation institutionnelle requise.

Toutes les solutions techniques utilisées pour les activités de l’Université et/ou sur les appareils gérés par l’ANU doivent être approuvées par l’Université.

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Avant de soumettre

Faire

  • Consulter les résumés de cours et les plans d'évaluation pour les exigences propres à chaque cours avant d'utiliser l'IA générative.
    Orientations de la source
  • Pour les soumissions de l’ANU Law School utilisant l’IA, déclarez le nom des outils, la finalité et l’étendue ; la déclaration devrait figurer dans la première note de bas de page. Pour les autres cours, suivez les instructions du cours.
    Exigence dans ce périmètre
  • Connectez-vous avec votre compte ANU pour accéder à Copilot Enterprise approuvé, avec protection commerciale des données.
    Orientations de la source

Ne pas faire

  • Ne soumettez pas de texte ou d'analyse généré par IA comme votre propre travail indépendant sans autorisation.
    Exigence dans ce périmètre
  • Les membres du personnel académique ne doivent pas téléverser de données d'étudiants ni de travaux universitaires sur des plateformes d'IA générative, et les utilisateurs ne doivent pas saisir d'informations personnelles dans une IA sans consentement explicite.
    Exigence dans ce périmètre
  • Ne présumez pas que l'IA générative est autorisée ou interdite aux examens ; vérifiez les consignes spécifiques de l'évaluation.
    Conseils du site

Utilisation de l'IA mise en doute ?

Australian National University (ANU)

Le champ d'application selon le public et l'activité varie selon la source : les plans de cours régissent les travaux évalués dans le cadre des cours ; les règles de la Law School régissent les travaux de droit assortis de déclarations en note de bas de page ; les consignes pédagogiques restreignent le téléversement de données d'étudiants vers les plateformes d'IA générative par le personnel enseignant ; les règles de confidentialité de l'université régissent le traitement des informations personnelles pour tous les utilisateurs ; les conditions Copilot Enterprise régissent l'accès SSO institutionnel.

Enquête et réponse

La procédure de l’ANU pour une utilisation présumée abusive de l’IA générative est la même que pour toute faute, et garantit à l’étudiant la possibilité de répondre avant qu’une décision formelle ne soit prise.

Preuves originales et périmètre

La procédure de l’ANU pour une utilisation présumée abusive de l’IA générative est la même que pour toute faute, et garantit à l’étudiant la possibilité de répondre avant qu’une décision formelle ne soit prise.

claim-anu-005c
The  ANU procedure  for suspected misuse of generative AI is the same as for any misconduct, which includes giving a student the opportunity to respond.

Section: AI FAQs - procedure for suspected misuse; Extracted text SHA256 9e01dabe33ec988df7e6d95fe52c0c80665d46313747fa72659e7d235ba8d03d; original binding lines 114–114; characters 5619–5771; excerpt offset 0–152

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Selon le cadre de la Règle d'intégrité académique de l'ANU 2021, les manquements présumés sont traités par un examen informel ou une enquête formelle ; les étudiants ont droit à un avis écrit et à une personne de soutien (telle que l'ANUSA ou le doyen des étudiants) ; les conclusions sont classées en Aucun manquement (aucun dossier), Pratique académique insuffisante (non intentionnelle ou par négligence ; les sanctions comprennent une réprimande, une réévaluation ou une réduction de note allant jusqu'à 25 % des notes d'évaluation, ou jusqu'à 10 % pour les 48 premières unités de crédit du cursus de premier cycle ; consignée en interne, et non portée sur le relevé de notes) ou Faute académique (grave ou intentionnelle ; les sanctions formelles vont jusqu'à l'échec au cours, le refus d'accès aux installations, la suspension ou l'exclusion).

Preuves originales et périmètre

Selon le cadre de la Règle d'intégrité académique de l'ANU 2021, les manquements présumés sont traités par un examen informel ou une enquête formelle ; les étudiants ont droit à un avis écrit et à une personne de soutien (telle que l'ANUSA ou le doyen des étudiants) ; les conclusions sont classées en Aucun manquement (aucun dossier), Pratique académique insuffisante (non intentionnelle ou par négligence ; les sanctions comprennent une réprimande, une réévaluation ou une réduction de note allant jusqu'à 25 % des notes d'évaluation, ou jusqu'à 10 % pour les 48 premières unités de crédit du cursus de premier cycle ; consignée en interne, et non portée sur le relevé de notes) ou Faute académique (grave ou intentionnelle ; les sanctions formelles vont jusqu'à l'échec au cours, le refus d'accès aux installations, la suspension ou l'exclusion).

draft-anu-015
No Breach No Breach means that the course convenor concludes that the conduct has not breached the academic integrity principle. This is the end of the process. There will be no record on the student’s record or official transcript. Poor Academic Practice This is when the course convenor believes that the conduct is a breach of the academic integrity principle, however the conduct is excusable due to mitigating circumstances (e.g. personal, emotional, health-related circumstances, etc.) or the conduct is unintended, careless, inadvertent or uninformed. The breach is also not of a serious nature nor is it a recurrence. The course convenor can take certain actions, e.g. require the student to

Section: Step 4: Notification of outcome; Extracted text SHA256 c821f16619d66cb622a6b5cc289b036d9577d884e00f98834ee1658848d76907; original binding lines 410–414; characters 11103–11879; excerpt offset 0–700

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re-submit their assessment, or reduce the student’s mark for the assessment.

Section: Step 4: Notification of outcome; Extracted text SHA256 c821f16619d66cb622a6b5cc289b036d9577d884e00f98834ee1658848d76907; original binding lines 410–414; characters 11103–11879; excerpt offset 700–776

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Step 2: Seek support if required If support and/or assistance is needed at any point in time of the process, please contact ANUSA or the Dean of Students for advice.

Section: Step 2: Seek support; Extracted text SHA256 c821f16619d66cb622a6b5cc289b036d9577d884e00f98834ee1658848d76907; original binding lines 401–403; characters 10241–10407; excerpt offset 0–166

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reduce the student’s mark for the relevant examination or other assessment no more than 25% of the mark available for the assessment (Rule 30(2) (g)/ Rule 51(2) (g)) no more than 10% of the mark available for the assessment for students within their first 48 units of an undergraduate coursework award (Rule 30(3)/ Rule 51(3))

Table of Outcomes - Poor Academic Practice mark reduction limits; Extracted text SHA256 c821f16619d66cb622a6b5cc289b036d9577d884e00f98834ee1658848d76907; original binding lines 476–478; characters 18851–19177; excerpt offset 0–326

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(g)     subject to subsection (3 ), reduce the student’s mark for the relevant examination or other assessment by no more than 25% of the ma rk available for the assessment; (h)     tell any relevant professional, government or other organisation or agency about the finding and any action taken in relation to it. [ Note:   For action under paragraph (d), (e) and (f), see section 56 (Undertakings and requirements: finding of poor academic practice). ] (3)     However, under subsection (2)(g) the course convener may reduce the student’s mark by no more than 10% of the mark available for the assessment if the student’s c onduct is in relation to coursework undertaken by the st udent during the

Section 30(2)(g) and Section 30(3) - Course convener mark reduction limits; Extracted text SHA256 41ef5d6b92e42e666b95a9173f64b61863606d72f2381612a86966cb6adb56ed; original binding lines 414–417; characters 36237–37004; excerpt offset 0–700

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f irst 48 units of a program for an undergraduate coursework award.

Section 30(2)(g) and Section 30(3) - Course convener mark reduction limits; Extracted text SHA256 41ef5d6b92e42e666b95a9173f64b61863606d72f2381612a86966cb6adb56ed; original binding lines 414–417; characters 36237–37004; excerpt offset 700–767

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Résultats possibles

Selon le cadre de la Règle d'intégrité académique de l'ANU 2021, les manquements présumés sont traités par un examen informel ou une enquête formelle ; les étudiants ont droit à un avis écrit et à une personne de soutien (telle que l'ANUSA ou le doyen des étudiants) ; les conclusions sont classées en Aucun manquement (aucun dossier), Pratique académique insuffisante (non intentionnelle ou par négligence ; les sanctions comprennent une réprimande, une réévaluation ou une réduction de note allant jusqu'à 25 % des notes d'évaluation, ou jusqu'à 10 % pour les 48 premières unités de crédit du cursus de premier cycle ; consignée en interne, et non portée sur le relevé de notes) ou Faute académique (grave ou intentionnelle ; les sanctions formelles vont jusqu'à l'échec au cours, le refus d'accès aux installations, la suspension ou l'exclusion).

Preuves originales et périmètre

Selon le cadre de la Règle d'intégrité académique de l'ANU 2021, les manquements présumés sont traités par un examen informel ou une enquête formelle ; les étudiants ont droit à un avis écrit et à une personne de soutien (telle que l'ANUSA ou le doyen des étudiants) ; les conclusions sont classées en Aucun manquement (aucun dossier), Pratique académique insuffisante (non intentionnelle ou par négligence ; les sanctions comprennent une réprimande, une réévaluation ou une réduction de note allant jusqu'à 25 % des notes d'évaluation, ou jusqu'à 10 % pour les 48 premières unités de crédit du cursus de premier cycle ; consignée en interne, et non portée sur le relevé de notes) ou Faute académique (grave ou intentionnelle ; les sanctions formelles vont jusqu'à l'échec au cours, le refus d'accès aux installations, la suspension ou l'exclusion).

draft-anu-015
No Breach No Breach means that the course convenor concludes that the conduct has not breached the academic integrity principle. This is the end of the process. There will be no record on the student’s record or official transcript. Poor Academic Practice This is when the course convenor believes that the conduct is a breach of the academic integrity principle, however the conduct is excusable due to mitigating circumstances (e.g. personal, emotional, health-related circumstances, etc.) or the conduct is unintended, careless, inadvertent or uninformed. The breach is also not of a serious nature nor is it a recurrence. The course convenor can take certain actions, e.g. require the student to

Section: Step 4: Notification of outcome; Extracted text SHA256 c821f16619d66cb622a6b5cc289b036d9577d884e00f98834ee1658848d76907; original binding lines 410–414; characters 11103–11879; excerpt offset 0–700

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re-submit their assessment, or reduce the student’s mark for the assessment.

Section: Step 4: Notification of outcome; Extracted text SHA256 c821f16619d66cb622a6b5cc289b036d9577d884e00f98834ee1658848d76907; original binding lines 410–414; characters 11103–11879; excerpt offset 700–776

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Step 2: Seek support if required If support and/or assistance is needed at any point in time of the process, please contact ANUSA or the Dean of Students for advice.

Section: Step 2: Seek support; Extracted text SHA256 c821f16619d66cb622a6b5cc289b036d9577d884e00f98834ee1658848d76907; original binding lines 401–403; characters 10241–10407; excerpt offset 0–166

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reduce the student’s mark for the relevant examination or other assessment no more than 25% of the mark available for the assessment (Rule 30(2) (g)/ Rule 51(2) (g)) no more than 10% of the mark available for the assessment for students within their first 48 units of an undergraduate coursework award (Rule 30(3)/ Rule 51(3))

Table of Outcomes - Poor Academic Practice mark reduction limits; Extracted text SHA256 c821f16619d66cb622a6b5cc289b036d9577d884e00f98834ee1658848d76907; original binding lines 476–478; characters 18851–19177; excerpt offset 0–326

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(g)     subject to subsection (3 ), reduce the student’s mark for the relevant examination or other assessment by no more than 25% of the ma rk available for the assessment; (h)     tell any relevant professional, government or other organisation or agency about the finding and any action taken in relation to it. [ Note:   For action under paragraph (d), (e) and (f), see section 56 (Undertakings and requirements: finding of poor academic practice). ] (3)     However, under subsection (2)(g) the course convener may reduce the student’s mark by no more than 10% of the mark available for the assessment if the student’s c onduct is in relation to coursework undertaken by the st udent during the

Section 30(2)(g) and Section 30(3) - Course convener mark reduction limits; Extracted text SHA256 41ef5d6b92e42e666b95a9173f64b61863606d72f2381612a86966cb6adb56ed; original binding lines 414–417; characters 36237–37004; excerpt offset 0–700

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f irst 48 units of a program for an undergraduate coursework award.

Section 30(2)(g) and Section 30(3) - Course convener mark reduction limits; Extracted text SHA256 41ef5d6b92e42e666b95a9173f64b61863606d72f2381612a86966cb6adb56ed; original binding lines 414–417; characters 36237–37004; excerpt offset 700–767

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Examen et recours

Les éléments actuellement conservés ne comprennent aucune procédure ni échéance précise vérifiée. Consultez le règlement universitaire applicable.

Outils IA et accès

  • Microsoft CopilotRecommandation officielleAutorisé dans le périmètre de la source

    Connectez-vous avec une adresse courriel ANU sur copilot.microsoft.com ou via le portail des applications Microsoft 365.

  • Adobe FireflyAccès institutionnel / licenceRestreint dans le périmètre de la source

    Accès via le portail Adobe Creative Cloud à l'aide des identifiants de connexion unique ANU pour les utilisateurs auxquels une licence a été attribuée.

Mises à jour du registre90 derniers jours · Mises à jour enregistrées : 2

Mises à jour de nos données vérifiées ; elles ne confirment pas un changement de politique de l’université.

  1. Mise à jour de page

    Autres enregistrements · Mise à jour de page

    Voir la révision

    Chargement de la révision…

  2. En attente / retiré · Ajout au registre · Correction du site

    Examens · Recherche et publication · 7 autres thèmes · Éléments concernés : 34 (29 corrigés / ajustés · 4 ajoutés · 1 en attente)

    Voir la révision

    Chargement de la révision…

Affirmations examinées

33

Conclusions suspendues et preuves historiques (1)

Ces documents originaux et états d’examen antérieurs sont conservés à des fins de traçabilité, et non comme permissions, obligations ou délais actuellement applicables.

ANU was developing governance document changes to require students to acknowledge any use of artificial intelligence in their work (as of early 2023).

Statut actuel : en suspens ; état de l’examen historique: agent_reviewed

claim-anu-010a

Minor changes to a range of relevant governance documents and academic integrity guidance for students are also being considered. Once approved, these changes are likely to require students to acknowledge any use of artificial intelligence in their work.

Sources officielles

16 URL officielles ; 16 attributions de sources et leurs versions capturées conservées.

ANU Institutional AI Principles

learningandteaching.anu.edu.au

Source officielle de l’université

learningandteaching.anu.edu.au

Empreinte (hash) et version capturée

ANU Institutional AI Principles · 2026-10-20T23:13:00Z

Representation unspecified in this historical record; do not assume an original-file hash.

f024609de98a615b3f99b4980000df01b170b694202271e7bd6e13bc38b7daeb

Hashes identify a captured version; they do not establish current policy or review approval.

Source officielle ↗

AI for learning and assessment

learningandteaching.anu.edu.au

Source officielle de l’université

learningandteaching.anu.edu.au

Empreinte (hash) et version capturée

AI for learning and assessment · 2026-10-20T23:13:00Z

Representation unspecified in this historical record; do not assume an original-file hash.

57c0904702e932c3f0ae8034fbf2dfdd3e75e74b09d8baf5056c973b3a8eb5c1

Hashes identify a captured version; they do not establish current policy or review approval.

Source officielle ↗

Generative AI and Data Governance

www.anu.edu.au

Source officielle de l’université

anu.edu.au

Empreinte (hash) et version capturée

Generative AI and Data Governance · 2026-10-20T23:13:00Z

Representation unspecified in this historical record; do not assume an original-file hash.

605ff5a82dcfcd3a14bd3941de843ea6ebd4958ba1f5e0e5a5b7a83a5a2b8ec2

Hashes identify a captured version; they do not establish current policy or review approval.

Source officielle ↗

Guide for students: best practice when using Generative AI

www.anu.edu.au

Source officielle de l’université

anu.edu.au

Empreinte (hash) et version capturée

Guide for students: best practice when using Generative AI · 2026-10-20T23:13:00Z

Representation unspecified in this historical record; do not assume an original-file hash.

f4dafbf640430ff726327475c32331321c3f506becbdec299de38ac4cc4ccfda

Hashes identify a captured version; they do not establish current policy or review approval.

Source officielle ↗

FAQs about AI

learningandteaching.anu.edu.au

Source officielle de l’université

learningandteaching.anu.edu.au

Empreinte (hash) et version capturée

FAQs about AI · 2026-10-20T23:13:00Z

Representation unspecified in this historical record; do not assume an original-file hash.

dc615efccb81982ad6bf53da2256fed2eed85fc4859c7ae84f292a68aaca19d8

Hashes identify a captured version; they do not establish current policy or review approval.

Source officielle ↗

Use of Generative AI Tools in Assessment - Guidance for ANU Law Students

law.anu.edu.au

Source officielle de l’université

law.anu.edu.au

Empreinte (hash) et version capturée

Use of Generative AI Tools in Assessment - Guidance for ANU Law Students · 2026-10-20T23:13:00Z

Representation unspecified in this historical record; do not assume an original-file hash.

1feb20643879b74b6a7e8726b607225f7a1cacaf6034052d5f2b143eba291c1c

Hashes identify a captured version; they do not establish current policy or review approval.

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Generative AI and Assessment - ANU Learning and Teaching

learningandteaching.anu.edu.au

Source officielle de l’université

learningandteaching.anu.edu.au

Empreinte (hash) et version capturée

Generative AI and Assessment - ANU Learning and Teaching · 2026-10-20T23:13:00Z

Representation unspecified in this historical record; do not assume an original-file hash.

65b8c9cf2abce99c6cfce4c62d333ff23eb71ee042e4c4b90f70668acf97a049

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AI Essentials - ANU Learning and Teaching

learningandteaching.anu.edu.au

Source officielle de l’université

learningandteaching.anu.edu.au

Empreinte (hash) et version capturée

AI Essentials - ANU Learning and Teaching · 2026-10-20T23:13:00Z

Representation unspecified in this historical record; do not assume an original-file hash.

368d26ba42d07f956756ccb6bc4566db9db7dbc1996fa6195efe3f653bd1afca

Hashes identify a captured version; they do not establish current policy or review approval.

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Referencing and generative AI - Artificial Intelligence including generative AI LibGuide

libguides.anu.edu.au

Source officielle de l’université

libguides.anu.edu.au

Empreinte (hash) et version capturée

Referencing and generative AI - Artificial Intelligence including generative AI LibGuide · 2026-10-20T23:13:00Z

Representation unspecified in this historical record; do not assume an original-file hash.

40f47aa9174485cad2a1c6e1e3d7d76e9ff77aa33e464291cf9aebbe186f7396

Hashes identify a captured version; they do not establish current policy or review approval.

Source officielle ↗

ChatGPT: What ANU academics need to know

learningandteaching.anu.edu.au

Source officielle de l’université

learningandteaching.anu.edu.au

Empreinte (hash) et version capturée

ChatGPT: What ANU academics need to know · 2026-10-20T23:13:00Z

Representation unspecified in this historical record; do not assume an original-file hash.

1223317d00fb55b63da5ef7c2a769d59dc50f25527eccf1efbe2e75ac3a964c6

Hashes identify a captured version; they do not establish current policy or review approval.

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AI Guidelines for CAP Students

asiapacific.anu.edu.au

Source officielle de l’université

asiapacific.anu.edu.au

Empreinte (hash) et version capturée

AI Guidelines for CAP Students · 2026-10-20T23:13:00Z

Representation unspecified in this historical record; do not assume an original-file hash.

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Hashes identify a captured version; they do not establish current policy or review approval.

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Chat GPT and other generative AI tools: What ANU academics need to know (PDF)

learningandteaching.anu.edu.au

Source officielle de l’université

learningandteaching.anu.edu.au

Empreinte (hash) et version capturée

Chat GPT and other generative AI tools: What ANU academics need to know (PDF) · 2026-10-20T23:13:00Z

Representation unspecified in this historical record; do not assume an original-file hash.

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Hashes identify a captured version; they do not establish current policy or review approval.

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Microsoft Copilot AI | Services

services.anu.edu.au

Source officielle de l’université

services.anu.edu.au

Empreinte (hash) et version capturée

Microsoft Copilot AI | Services · 2026-10-20T23:13:00Z

Representation unspecified in this historical record; do not assume an original-file hash.

0e36d1aca4efd18cc79cdece23d91a8e8d5bfb7c39bce9bfb325aad061646123

Hashes identify a captured version; they do not establish current policy or review approval.

Source officielle ↗

Academic Integrity Rule 2021 for Learners | Services

services.anu.edu.au

Source officielle de l’université

services.anu.edu.au

Empreinte (hash) et version capturée

Academic Integrity Rule 2021 for Learners | Services · 2026-10-20T23:13:00Z

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Academic Integrity Rule 2021 (Australian National University)

www.legislation.gov.au

Source officielle de l’université

legislation.gov.au

Empreinte (hash) et version capturée

Academic Integrity Rule 2021 (Australian National University) · 2026-10-20T23:13:00Z

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AI writing detection now available in Turnitin - TELT @ SMP

telt.weblogs.anu.edu.au

Source officielle de l’université

telt.weblogs.anu.edu.au

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Informations sur la notice, JSON et citation

Review layers: claim review applies to the claims only. Analysis is a separate machine-generated summary awaiting review. Coverage scores do not establish complete policy knowledge.

Claim review state
agent_reviewed
Analysis review state
machine_candidate
Révision du dossier
v6-target-r7-candidate-20261021
Version du jeu de données
public-release-20260924-002
Correction publiée
Résumé étudiant
Non publié
JSON actuel examiné · Base historique

Published V6 presentation; JSON and MCP retain the existing public record. Supplementary quotations and scope notes remain pending review. Local candidate corrections, tools and student summaries are not approved for publication. Institution-wide audit remains PARTIAL.

  • L'instrument législatif principal F2021L00997 est conservé dans la version établie en juillet 2021 (entrée en vigueur le 1 décembre 2021). Si les orientations actuelles destinées aux apprenants des services de l'ANU confirment le fonctionnement continu de la règle 2021, la vérification indépendante qu'aucune codification ou règle modificative n'a été adoptée entre 2021 et 2026 est conservée comme lacune explicite concernant l'actualité temporelle du texte.
  • Dans les documents examinés, aucune politique centrale autonome, à l'échelle de l'université, concernant l'IA lors des examens n'a été relevée ; les conditions d'examen dépendent des plans d'évaluation de chaque cours et des consignes des surveillants.
  • Aucune politique explicite sur l'IA à l'échelle de l'université pour les admissions n'a été identifiée dans le corpus officiel examiné.
  • Le texte hérité de l'affirmation claim-anu-002b mentionne « sans consentement de l'étudiant », mais l'extrait de preuve brute sous-jacent (« le personnel académique n'est pas autorisé à téléverser des données d'étudiants ou des travaux académiques sur des plateformes d'IA générative. Il n'est donc pas possible actuellement de générer des retours pour les étudiants ») n'établit pas d'exception de consentement de l'étudiant pour les retours du personnel. Le texte canonique de l'affirmation et la preuve brute sont conservés intacts ; les nouvelles présentations séparent strictement les restrictions de téléversement du personnel des règles de consentement relatives aux données personnelles des utilisateurs.
        Current reviewed JSON
        Questions fréquentes

        Questions fréquentes

        Puis-je utiliser l’IA pour mes travaux ?

        L’ANU délègue les autorisations d’utilisation de l’IA dans les évaluations aux coordinateurs de cours. Les étudiants doivent vérifier les résumés de cours et les descriptifs d’évaluation pour connaître les règles spécifiques à l’IA dans chaque cours. La rédaction non approuvée est interdite.

        Voir les preuves →
        Faut-il déclarer l’utilisation de l’IA ?

        Pour les travaux remis à la faculté de droit de l’ANU où des outils d’IA sont utilisés, les étudiants doivent déclarer le nom des applications, leur finalité et leur étendue ou fréquence ; la déclaration devrait figurer dans la première note de bas de page. Pour les autres évaluations de l’ANU, suivez les consignes propres au cours.

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        Puis-je envoyer des données sensibles ?

        Le personnel académique n'est pas autorisé à téléverser des données d'étudiants ou des travaux universitaires sur des plateformes de GenAI. Les utilisateurs ne doivent pas utiliser l'IA pour collecter, utiliser, stocker ou divulguer des informations personnelles sans le consentement exprès de la personne concernée.

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        Quels outils sont accessibles ?

        Microsoft Copilot Enterprise (avec protection commerciale des données) est accessible à l'ensemble du personnel et des étudiants de l'ANU via SSO. Adobe Firefly est fourni au personnel et à certains groupes créatifs spécifiques.

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        Quelles règles s’appliquent aux examens ?

        Cette analyse n'a pas permis d'établir de règle centrale actuelle de l'ANU autorisant ou interdisant expressément l'IA générative lors des examens. Consultez les consignes de chaque évaluation ; les règles générales relatives à la fraude ne permettent pas d'établir une interdiction générale des examens.

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        Quelles règles pour la recherche et la publication ?

        Selon la politique du Conseil australien de la recherche (ARC), répertoriée par la bibliothèque de l'ANU, les chercheurs qui déposent une demande de subvention auprès de l'ARC doivent garantir l'intégrité et l'exactitude de leurs demandes et doivent divulguer toute utilisation de l'IA générative. Selon la politique de l'Association for Computing Machinery (ACM), répertoriée par la bibliothèque de l'ANU, les outils d'IA générative tels que ChatGPT ne peuvent pas être répertoriés comme auteurs d'une publication de l'ACM ; la création de contenu assistée par l'IA doit être entièrement divulguée.

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        Quels usages relèvent de la fraude académique ?

        Selon le cadre de la Règle d'intégrité académique de l'ANU 2021, les manquements présumés sont traités par un examen informel ou une enquête formelle ; les étudiants ont droit à un avis écrit et à une personne de soutien (telle que l'ANUSA ou le doyen des étudiants) ; les conclusions sont classées en Aucun manquement (aucun dossier), Pratique académique insuffisante (non intentionnelle ou par négligence ; les sanctions comprennent une réprimande, une réévaluation ou une réduction de note allant jusqu'à 25 % des notes d'évaluation, ou jusqu'à 10 % pour les 48 premières unités de crédit du cursus de premier cycle ; consignée en interne, et non portée sur le relevé de notes) ou Faute académique (grave ou intentionnelle ; les sanctions formelles vont jusqu'à l'échec au cours, le refus d'accès aux installations, la suspension ou l'exclusion).

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        Quelles recommandations pour l’enseignement ?

        Les enseignants sont encouragés à concevoir des évaluations qui mettent l'accent sur l'apprentissage authentique et à inclure dans leur plan de cours des règles claires concernant l'IA générative.

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        Quelles exigences de sécurité et d’achat ?

        Toutes les solutions techniques utilisées pour les activités de l’Université et/ou sur les appareils gérés par l’ANU doivent être approuvées par l’Université.

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        Quand ce dossier a-t-il été vérifié ?

        Vérification:

        Version →
        Quelles sources officielles étayent ces règles ?Source officielle →
        Où lire toutes les preuves ?

        33 · Preuves complètes

        Preuves complètes →