Canberra, Australia Terakhir diperiksa

Australian National University (ANU)

Independen · Akses terbuka · Bukan halaman resmi universitas

Apa yang ingin Anda periksa?

Cari universitas

Telusuri catatan saat ini berdasarkan topik

Tugas perkuliahan dan penilaian

Izin khusus mata kuliah

ANU melimpahkan izin asesmen AI kepada koordinator mata kuliah (course convenors). Mahasiswa harus memeriksa ringkasan kelas dan garis besar asesmen untuk aturan AI spesifik di setiap mata kuliah. Pembuatan draf tanpa persetujuan dilarang.

Sumber resmi ↗

Ujian

Aturan garis besar penilaian berlaku

Tinjauan ini tidak menemukan aturan pusat ANU yang berlaku saat ini dan secara khusus mengizinkan atau melarang AI generatif dalam ujian. Periksa instruksi untuk penilaian tertentu; aturan pelanggaran akademik umum tidak menetapkan larangan menyeluruh terhadap ujian.

Sumber resmi ↗

Transparansi & pernyataan

Deklarasi diwajibkan bila digunakan

Untuk pengumpulan di Sekolah Hukum ANU yang menggunakan alat AI, mahasiswa wajib menyatakan nama aplikasi, tujuan, serta tingkat dan frekuensi penggunaannya; pernyataan tersebut sebaiknya ditempatkan pada catatan kaki pertama. Untuk penilaian ANU lainnya, ikuti instruksi khusus mata kuliah.

Sumber resmi ↗

Privasi data & IP mahasiswa

Persetujuan wajib untuk unggahan

Staf akademik tidak diizinkan mengunggah data mahasiswa atau karya akademik ke platform GenAI. Pengguna dilarang menggunakan AI untuk mengumpulkan, menggunakan, menyimpan, atau mengungkapkan informasi pribadi tanpa persetujuan eksplisit dari individu yang bersangkutan.

Sumber resmi ↗

Layanan AI yang disetujui

Perlindungan data komersial

Microsoft Copilot Enterprise (dengan Perlindungan Data Komersial) tersedia bagi seluruh staf dan mahasiswa ANU melalui SSO. Adobe Firefly disediakan untuk staf dan kelompok kreatif tertentu.

Sumber resmi ↗

Penelitian & publikasi

Standar ARC & penerbit

Berdasarkan kebijakan Australian Research Council (ARC) yang dicatat oleh ANU Library, peneliti yang mengajukan hibah ARC harus memastikan integritas dan keakuratan pengajuan, serta harus mengungkapkan setiap penggunaan AI generatif. Berdasarkan kebijakan Association for Computing Machinery (ACM) yang dicatat oleh ANU Library, alat AI generatif seperti ChatGPT tidak boleh dicantumkan sebagai penulis dalam karya yang diterbitkan ACM; pembuatan konten dengan bantuan AI harus diungkapkan sepenuhnya.

Sumber resmi ↗
Topik catatan yang ditinjau lainnya

Kerangka integritas akademik

Keadilan prosedural multi-tingkat

Berdasarkan kerangka Aturan Integritas Akademik ANU 2021, dugaan pelanggaran ditangani melalui tinjauan informal atau penyelidikan formal; mahasiswa berhak atas pemberitahuan tertulis dan seorang pendamping (misalnya ANUSA atau Dekan Kemahasiswaan); temuan diklasifikasikan menjadi Tidak Ada Pelanggaran (tanpa catatan), Praktik Akademik Buruk (tidak disengaja/ceroboh; sanksi meliputi teguran, penilaian ulang, atau pengurangan nilai hingga 25% dari nilai penilaian, atau hingga 10% untuk 48 unit pertama mata kuliah sarjana; dicatat secara internal dan tidak tercantum di transkrip), atau Pelanggaran Akademik (serius/disengaja; sanksi formal meliputi gagal mata kuliah, penolakan fasilitas, skorsing, atau pengeluaran).

Sumber resmi ↗

Rancangan pengajaran & penilaian

Sumber daya panduan CLT

Tenaga pengajar didorong untuk merancang penilaian yang menekankan pembelajaran autentik dan menyediakan kebijakan silabus yang jelas mengenai AI generatif.

Sumber resmi ↗

Keamanan TI & pengadaan

Memerlukan persetujuan institusional

Semua solusi teknis yang digunakan untuk keperluan Universitas dan/atau pada perangkat yang dikelola ANU harus disetujui oleh Universitas.

Sumber resmi ↗

Sebelum Anda mengirimkan

Lakukan

  • Konsultasikan ringkasan kelas dan garis besar penilaian untuk persyaratan AI spesifik mata kuliah sebelum menggunakan AI generatif.
    Panduan sumber
  • Untuk penyerahan tugas ANU Law School yang menggunakan AI, deklarasikan nama alat, tujuan, dan sejauh mana penggunaannya; deklarasi tersebut sebaiknya berada di catatan kaki pertama. Untuk mata kuliah lain, ikuti instruksi mata kuliah.
    Persyaratan dalam cakupan ini
  • Masuk dengan akun ANU Anda untuk mengakses Copilot Enterprise yang disetujui dengan perlindungan data komersial.
    Panduan sumber

Jangan

  • Jangan mengumpulkan teks atau analisis yang dihasilkan AI sebagai karya mandiri Anda sendiri tanpa izin.
    Persyaratan dalam cakupan ini
  • Staf akademik dilarang mengunggah data mahasiswa atau karya akademik ke platform GenAI, dan pengguna dilarang memasukkan informasi pribadi ke dalam AI tanpa persetujuan tegas.
    Persyaratan dalam cakupan ini
  • Jangan berasumsi AI generatif diizinkan atau dilarang dalam ujian; periksa instruksi asesmen secara spesifik.
    Saran dari situs ini

Penggunaan AI dipertanyakan?

Australian National University (ANU)

Cakupan audiens dan aktivitas bergantung ketat pada sumbernya: silabus mata kuliah mengatur tugas penilaian; aturan Law School mengatur pengumpulan tugas hukum dengan pernyataan catatan kaki; panduan pengajaran membatasi staf akademik agar tidak mengunggah data mahasiswa ke platform GenAI; aturan privasi universitas mengatur penanganan informasi pribadi bagi semua pengguna; ketentuan Copilot Enterprise mengatur akses SSO kelembagaan.

Investigasi & tanggapan

Prosedur ANU untuk dugaan penyalahgunaan AI generatif sama dengan prosedur untuk pelanggaran apa pun, yang memastikan mahasiswa memiliki kesempatan untuk menanggapi sebelum keputusan formal dibuat.

Bukti asli dan cakupan

Prosedur ANU untuk dugaan penyalahgunaan AI generatif sama dengan prosedur untuk pelanggaran apa pun, yang memastikan mahasiswa memiliki kesempatan untuk menanggapi sebelum keputusan formal dibuat.

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

Sumber resmi universitas ↗

Berdasarkan kerangka Aturan Integritas Akademik ANU 2021, dugaan pelanggaran ditangani melalui tinjauan informal atau penyelidikan formal; mahasiswa berhak atas pemberitahuan tertulis dan seorang pendamping (misalnya ANUSA atau Dekan Kemahasiswaan); temuan diklasifikasikan menjadi Tidak Ada Pelanggaran (tanpa catatan), Praktik Akademik Buruk (tidak disengaja/ceroboh; sanksi meliputi teguran, penilaian ulang, atau pengurangan nilai hingga 25% dari nilai penilaian, atau hingga 10% untuk 48 unit pertama mata kuliah sarjana; dicatat secara internal dan tidak tercantum di transkrip), atau Pelanggaran Akademik (serius/disengaja; sanksi formal meliputi gagal mata kuliah, penolakan fasilitas, skorsing, atau pengeluaran).

Bukti asli dan cakupan

Berdasarkan kerangka Aturan Integritas Akademik ANU 2021, dugaan pelanggaran ditangani melalui tinjauan informal atau penyelidikan formal; mahasiswa berhak atas pemberitahuan tertulis dan seorang pendamping (misalnya ANUSA atau Dekan Kemahasiswaan); temuan diklasifikasikan menjadi Tidak Ada Pelanggaran (tanpa catatan), Praktik Akademik Buruk (tidak disengaja/ceroboh; sanksi meliputi teguran, penilaian ulang, atau pengurangan nilai hingga 25% dari nilai penilaian, atau hingga 10% untuk 48 unit pertama mata kuliah sarjana; dicatat secara internal dan tidak tercantum di transkrip), atau Pelanggaran Akademik (serius/disengaja; sanksi formal meliputi gagal mata kuliah, penolakan fasilitas, skorsing, atau pengeluaran).

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

Sumber resmi universitas ↗
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

Sumber resmi universitas ↗
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

Sumber resmi universitas ↗
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

Sumber resmi universitas ↗
(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

Sumber resmi universitas ↗
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

Sumber resmi universitas ↗

Kemungkinan hasil

Berdasarkan kerangka Aturan Integritas Akademik ANU 2021, dugaan pelanggaran ditangani melalui tinjauan informal atau penyelidikan formal; mahasiswa berhak atas pemberitahuan tertulis dan seorang pendamping (misalnya ANUSA atau Dekan Kemahasiswaan); temuan diklasifikasikan menjadi Tidak Ada Pelanggaran (tanpa catatan), Praktik Akademik Buruk (tidak disengaja/ceroboh; sanksi meliputi teguran, penilaian ulang, atau pengurangan nilai hingga 25% dari nilai penilaian, atau hingga 10% untuk 48 unit pertama mata kuliah sarjana; dicatat secara internal dan tidak tercantum di transkrip), atau Pelanggaran Akademik (serius/disengaja; sanksi formal meliputi gagal mata kuliah, penolakan fasilitas, skorsing, atau pengeluaran).

Bukti asli dan cakupan

Berdasarkan kerangka Aturan Integritas Akademik ANU 2021, dugaan pelanggaran ditangani melalui tinjauan informal atau penyelidikan formal; mahasiswa berhak atas pemberitahuan tertulis dan seorang pendamping (misalnya ANUSA atau Dekan Kemahasiswaan); temuan diklasifikasikan menjadi Tidak Ada Pelanggaran (tanpa catatan), Praktik Akademik Buruk (tidak disengaja/ceroboh; sanksi meliputi teguran, penilaian ulang, atau pengurangan nilai hingga 25% dari nilai penilaian, atau hingga 10% untuk 48 unit pertama mata kuliah sarjana; dicatat secara internal dan tidak tercantum di transkrip), atau Pelanggaran Akademik (serius/disengaja; sanksi formal meliputi gagal mata kuliah, penolakan fasilitas, skorsing, atau pengeluaran).

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

Sumber resmi universitas ↗
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

Sumber resmi universitas ↗
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

Sumber resmi universitas ↗
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

Sumber resmi universitas ↗
(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

Sumber resmi universitas ↗
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

Sumber resmi universitas ↗

Peninjauan & banding

Bukti yang saat ini tersimpan tidak mencakup prosedur atau tenggat khusus yang telah diverifikasi. Periksa peraturan universitas yang berlaku.

Alat AI & akses

  • Microsoft CopilotRekomendasi resmiDicatat sebagai diizinkan dalam cakupan sumber

    Masuk dengan email ANU di copilot.microsoft.com atau melalui Portal Aplikasi Microsoft 365.

  • Adobe FireflyAkses institusional / lisensiDibatasi dalam cakupan sumber

    Akses melalui portal Adobe Creative Cloud menggunakan kredensial single sign-on ANU bagi pengguna yang mendapat alokasi.

Pembaruan catatan90 hari terakhir · Pembaruan yang dicatat: 2

Pembaruan pada catatan situs ini yang telah ditinjau, bukan konfirmasi bahwa universitas telah mengubah kebijakannya.

  1. Pembaruan halaman

    Catatan lainnya · Pembaruan halaman

    Lihat revisi

    Memuat revisi…

  2. Ditahan / dihapus dari kesimpulan saat ini · Penambahan catatan · Koreksi situs

    Ujian · Research & publication · 7 topik lainnya · Records involved: 34 (29 corrected / adjusted · 4 added · 1 held)

    Lihat revisi

    Memuat revisi…

Klaim yang ditinjau

33

Kesimpulan yang ditangguhkan dan bukti historis (1)

Catatan asli dan status peninjauan sebelumnya ini disimpan untuk menelusuri asal-usul, bukan sebagai izin, kewajiban, atau tenggat pasti yang berlaku saat ini.

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

Status saat ini: ditangguhkan; status peninjauan terdahulu: 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.

Sumber resmi

16 URL resmi; 16 atribusi sumber dan versi tangkapannya tetap dipertahankan.

ANU Institutional AI Principles

learningandteaching.anu.edu.au

Sumber resmi universitas

learningandteaching.anu.edu.au

Hash dan versi yang direkam

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.

Sumber resmi ↗

AI for learning and assessment

learningandteaching.anu.edu.au

Sumber resmi universitas

learningandteaching.anu.edu.au

Hash dan versi yang direkam

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.

Sumber resmi ↗

Generative AI and Data Governance

www.anu.edu.au

Sumber resmi universitas

anu.edu.au

Hash dan versi yang direkam

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.

Sumber resmi ↗

Guide for students: best practice when using Generative AI

www.anu.edu.au

Sumber resmi universitas

anu.edu.au

Hash dan versi yang direkam

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.

Sumber resmi ↗

FAQs about AI

learningandteaching.anu.edu.au

Sumber resmi universitas

learningandteaching.anu.edu.au

Hash dan versi yang direkam

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.

Sumber resmi ↗

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

law.anu.edu.au

Sumber resmi universitas

law.anu.edu.au

Hash dan versi yang direkam

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.

Sumber resmi ↗

Generative AI and Assessment - ANU Learning and Teaching

learningandteaching.anu.edu.au

Sumber resmi universitas

learningandteaching.anu.edu.au

Hash dan versi yang direkam

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

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

Sumber resmi ↗

AI Essentials - ANU Learning and Teaching

learningandteaching.anu.edu.au

Sumber resmi universitas

learningandteaching.anu.edu.au

Hash dan versi yang direkam

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.

Sumber resmi ↗

Referencing and generative AI - Artificial Intelligence including generative AI LibGuide

libguides.anu.edu.au

Sumber resmi universitas

libguides.anu.edu.au

Hash dan versi yang direkam

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.

Sumber resmi ↗

ChatGPT: What ANU academics need to know

learningandteaching.anu.edu.au

Sumber resmi universitas

learningandteaching.anu.edu.au

Hash dan versi yang direkam

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.

Sumber resmi ↗

AI Guidelines for CAP Students

asiapacific.anu.edu.au

Sumber resmi universitas

asiapacific.anu.edu.au

Hash dan versi yang direkam

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

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

3e258f61a779fcc14517bbdd57e55f6757e2460178ee0f81e84e2ba936573d93

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

Sumber resmi ↗

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

learningandteaching.anu.edu.au

Sumber resmi universitas

learningandteaching.anu.edu.au

Hash dan versi yang direkam

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.

596f3a57445d657da0ef2a05eebca2b5354e6885b540ff576fc8fd8b4f8e0667

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

Sumber resmi ↗

Microsoft Copilot AI | Services

services.anu.edu.au

Sumber resmi universitas

services.anu.edu.au

Hash dan versi yang direkam

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.

Sumber resmi ↗

Academic Integrity Rule 2021 for Learners | Services

services.anu.edu.au

Sumber resmi universitas

services.anu.edu.au

Hash dan versi yang direkam

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

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

3f2d83db751409c6e737c61bc386189c9dc9e7d8351888e4f044f1c8534ade2d

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

Sumber resmi ↗

Academic Integrity Rule 2021 (Australian National University)

www.legislation.gov.au

Sumber resmi universitas

legislation.gov.au

Hash dan versi yang direkam

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

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

6376e448c385da241e70efcd784820927273e7048fc613c620878c1edd2c3c00

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

Sumber resmi ↗

AI writing detection now available in Turnitin - TELT @ SMP

telt.weblogs.anu.edu.au

Sumber resmi universitas

telt.weblogs.anu.edu.au

Hash dan versi yang direkam

AI writing detection now available in Turnitin - TELT @ SMP · 2026-10-20T23:13:00Z

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

58edd97e0948aea446d1cbeff8d68f841dc1aa0fcabd5df8f82c5d856a4ed78d

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

Sumber resmi ↗
Informasi rekaman, JSON & sitasi

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
Record revision
v6-target-r7-candidate-20261021
Dataset release
public-release-20260924-002
Correction published
Student snapshot
Not published
Current reviewed JSON · Historical baseline

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.

  • Instrumen legislatif primer F2021L00997 dipertahankan sebagaimana dibuat pada Juli 2021 (berlaku mulai 1 Desember 2021). Meskipun panduan layanan pembelajar ANU saat ini mengonfirmasi bahwa Aturan 2021 masih berjalan, verifikasi independen bahwa tidak ada kompilasi atau aturan perubahan lanjutan yang diberlakukan antara 2021 dan 2026 dipertahankan sebagai celah kemutakhiran temporal yang eksplisit.
  • Dalam tinjauan ini tidak ditetapkan kebijakan ujian AI terpusat tersendiri untuk seluruh universitas; kondisi ujian bergantung pada silabus penilaian masing-masing mata kuliah dan instruksi pengawas ujian.
  • Tidak ada kebijakan AI tingkat universitas yang eksplisit untuk penerimaan mahasiswa baru yang teridentifikasi dalam korpus resmi yang diperiksa.
  • Teks Klaim yang diwarisi untuk claim-anu-002b menyebutkan 'tanpa persetujuan mahasiswa', tetapi cuplikan bukti mentah yang mendasarinya ('staf akademik tidak diizinkan mengunggah data mahasiswa atau karya akademik ke platform GenAI. Oleh karena itu, saat ini tidak mungkin menghasilkan umpan balik mahasiswa') tidak menetapkan pengecualian persetujuan mahasiswa untuk umpan balik staf. Teks Klaim kanonik dan bukti mentah tetap dipertahankan utuh; tampilan baru memisahkan secara tegas pembatasan unggah staf dari aturan persetujuan atas data pribadi pengguna.
        Current reviewed JSON
        Pertanyaan yang diajukan mahasiswa

        Pertanyaan yang diajukan mahasiswa

        Bolehkah saya menggunakan AI untuk tugas perkuliahan saya?

        ANU melimpahkan izin asesmen AI kepada koordinator mata kuliah (course convenors). Mahasiswa harus memeriksa ringkasan kelas dan garis besar asesmen untuk aturan AI spesifik di setiap mata kuliah. Pembuatan draf tanpa persetujuan dilarang.

        Lihat bukti →
        Apakah saya perlu mengungkapkan penggunaan AI?

        Untuk pengumpulan di Sekolah Hukum ANU yang menggunakan alat AI, mahasiswa wajib menyatakan nama aplikasi, tujuan, serta tingkat dan frekuensi penggunaannya; pernyataan tersebut sebaiknya ditempatkan pada catatan kaki pertama. Untuk penilaian ANU lainnya, ikuti instruksi khusus mata kuliah.

        Lihat bukti →
        Bolehkah saya mengunggah data sensitif?

        Staf akademik tidak diizinkan mengunggah data mahasiswa atau karya akademik ke platform GenAI. Pengguna dilarang menggunakan AI untuk mengumpulkan, menggunakan, menyimpan, atau mengungkapkan informasi pribadi tanpa persetujuan eksplisit dari individu yang bersangkutan.

        Lihat bukti →
        Alat apa saja yang dapat saya akses?

        Microsoft Copilot Enterprise (dengan Perlindungan Data Komersial) tersedia bagi seluruh staf dan mahasiswa ANU melalui SSO. Adobe Firefly disediakan untuk staf dan kelompok kreatif tertentu.

        Lihat bukti →
        Apa saja aturan ujian?

        Tinjauan ini tidak menemukan aturan pusat ANU yang berlaku saat ini dan secara khusus mengizinkan atau melarang AI generatif dalam ujian. Periksa instruksi untuk penilaian tertentu; aturan pelanggaran akademik umum tidak menetapkan larangan menyeluruh terhadap ujian.

        Lihat bukti →
        Aturan apa yang berlaku untuk penelitian dan publikasi?

        Berdasarkan kebijakan Australian Research Council (ARC) yang dicatat oleh ANU Library, peneliti yang mengajukan hibah ARC harus memastikan integritas dan keakuratan pengajuan, serta harus mengungkapkan setiap penggunaan AI generatif. Berdasarkan kebijakan Association for Computing Machinery (ACM) yang dicatat oleh ANU Library, alat AI generatif seperti ChatGPT tidak boleh dicantumkan sebagai penulis dalam karya yang diterbitkan ACM; pembuatan konten dengan bantuan AI harus diungkapkan sepenuhnya.

        Lihat bukti →
        Apa yang termasuk pelanggaran akademik?

        Berdasarkan kerangka Aturan Integritas Akademik ANU 2021, dugaan pelanggaran ditangani melalui tinjauan informal atau penyelidikan formal; mahasiswa berhak atas pemberitahuan tertulis dan seorang pendamping (misalnya ANUSA atau Dekan Kemahasiswaan); temuan diklasifikasikan menjadi Tidak Ada Pelanggaran (tanpa catatan), Praktik Akademik Buruk (tidak disengaja/ceroboh; sanksi meliputi teguran, penilaian ulang, atau pengurangan nilai hingga 25% dari nilai penilaian, atau hingga 10% untuk 48 unit pertama mata kuliah sarjana; dicatat secara internal dan tidak tercantum di transkrip), atau Pelanggaran Akademik (serius/disengaja; sanksi formal meliputi gagal mata kuliah, penolakan fasilitas, skorsing, atau pengeluaran).

        Lihat bukti →
        Pedoman mana yang berlaku untuk pengajaran?

        Tenaga pengajar didorong untuk merancang penilaian yang menekankan pembelajaran autentik dan menyediakan kebijakan silabus yang jelas mengenai AI generatif.

        Lihat bukti →
        Persyaratan keamanan dan pengadaan apa yang berlaku?

        Semua solusi teknis yang digunakan untuk keperluan Universitas dan/atau pada perangkat yang dikelola ANU harus disetujui oleh Universitas.

        Lihat bukti →
        Kapan catatan ini diperiksa?

        Catatan diperiksa:

        Versi rekaman →
        Sumber resmi mana yang mendukung aturan-aturan ini?Sumber resmi →
        Di mana saya dapat membaca bukti lengkapnya?

        33 · Bukti kebijakan lengkap

        Bukti kebijakan lengkap →