Manila, Philippines 最終確認日時 Oct 26, 2026

De La Salle University

独立 · オープンアクセス · 公式な大学ページではありません

何を確認したいですか？

授業の課題にAIを使ってもよいですか？全体の範囲を確認するには、元の根拠を開いてください。AI の使用を開示する必要がありますか？この範囲では必須 機密データをアップロードしてもよいですか？出典ガイダンス どのツールにアクセスできますか？証拠の不足または範囲の制限

ChatGPT での利用 ↗提出前に助言と注意事項記録の更新 ↓

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コースワーク

この範囲では条件付き

シラバスには、関連する評価対象の構成要素について生成 AI に関するポリシーを記載しなければなりません。個別の課題は、その課題の仕様とともに周知されている場合には、これを上書きすることができます。

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試験

証拠の不足または範囲の制限

試験の許可は、周知された評価ポリシーによります。申告したからといって、禁止された利用が許容されるわけではありません。

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開示

この範囲では必須

ツールおよびそれが出力にどの程度影響を与えたかを開示してください。開示がすでに組み込まれている場合や、指定された活動によって使用が自明である場合は、個別の声明は不要です。

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プライバシーとデータ

出典ガイダンス

個人情報や極めて機密性の高い情報、大学の内部文書、独自の研究内容、機密情報を、生成AIサービスと共有しないことが推奨されます。

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機関が提供するツール

証拠の不足または範囲の制限

このポリシーはツールを例として挙げていますが、大学によるライセンス、無償アクセス、または一律の評価承認を確立するものではありません。

研究と出版

この範囲では必須

研究参加者のデータ利用は、インフォームド・コンセントにおいて申告され、匿名化され、必要な場合には倫理承認を受けなければなりません。掲載先ごとの開示要件も適用されます。

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学術的誠実性

この範囲における制限事項

禁止された方法で生成AIを使用することは、開示されていても不正行為となり得ます。検出ツールの出力だけでは、成果物を不合格にしたり、成績上の減点を課したりする根拠にはなりません。

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教育に関するガイダンス

この範囲では必須

教員は、課題の仕様を公開する際、評価に固有の例外規定および追加の開示要件があれば、それを伝えなければならない。

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セキュリティと調達

証拠の不足または範囲の制限

生成AIの利用は、既存のプライバシー、知的財産、研究倫理に関する規則の対象となります。別途の調達承認プロセスは確認されませんでした。

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実施事項

AIの利用を開示すること。例外については、別途の声明として残すこと。
この範囲での要件
AIの利用を開示すること。例外については、別途の声明として残すこと。
範囲
以下の情報源ごとの対象者、評価、出版の制限を使用してください。大学全体のポリシーの審査は PARTIAL のままです。
ツールおよびそれが出力にどの程度影響を与えたかを開示してください。開示がすでに組み込まれている場合や、指定された活動によって使用が自明である場合は、個別の声明は不要です。
原資料と対象範囲
ツールおよびそれが出力にどの程度影響を与えたかを開示してください。開示がすでに組み込まれている場合や、指定された活動によって使用が自明である場合は、個別の声明は不要です。
disclosure:local-dlsu-disclosure-exception
教員および学生。追加の科目における開示要件は、活動の仕様とあわせて適切に周知されなければなりません。
A separate disclosure statement is not required anymore if the disclosure is already embedded within the output itself (e.g., if the generative AI was used as part of a research methodology, and this was already explained in the Methodology section of the manuscript). Likewise, a separate disclosure statement is not required anymore if the type of generative AI use is already obvious from the specifications of the activity (e.g., the activity requires students to use generative AI for a specific purpose). •
Disclosure requirements; physical PDF pages 4–5
大学の公式情報源 ↗

禁止事項

評価で禁止されている方法では、たとえ開示していても生成AIを使用しないでください。
この範囲での要件
評価で禁止されている方法では、たとえ開示していても生成AIを使用しないでください。
範囲
以下の情報源ごとの対象者、評価、出版の制限を使用してください。大学全体のポリシーの審査は PARTIAL のままです。
禁止された方法で生成AIを使用することは、開示されていても不正行為となり得ます。検出ツールの出力だけでは、成果物を不合格にしたり、成績上の減点を課したりする根拠にはなりません。
原資料と対象範囲
禁止された方法で生成AIを使用することは、開示されていても不正行為となり得ます。検出ツールの出力だけでは、成果物を不合格にしたり、成績上の減点を課したりする根拠にはなりません。
academic_integrity:live-dlsu_pdf-06
生成AIに関連する不正行為。盗用検出機能とAI検出機能は区別されており、混同されていません。
Using generative AI in producing a submission in a way that is prohibited by the usage policy defined for that assessment, even if it was disclosed
IV.d Academic misconduct; physical PDF page 6
大学の公式情報源 ↗

AI使用を疑問視されましたか？調査、想定される結果、異議申し立て

AIツールとアクセス

この大学について、情報源に裏付けられたツール記録はまだ確立されていません。これはAIツールが利用できないことや禁止されていることを意味するものではありません。

記録の更新直近90日間 · 記録された更新：1

このサイトの審査済み記録の更新であり、大学が方針を変更したことを確認するものではありません。

記録はこの期間の一部のみを対象としており、開始日は2026-10-27です。

2026-10-27ページの更新
その他の記録 · ページの更新
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確認済みの主張

Historical and pending public Claims (1)

These original public records and sources remain traceable. They are excluded from current topics, FAQ, submission and Analysis conclusions and do not establish current permission.

claim-dlsu-generative-ai-disclosure · excluded_pending_review

元の公開 Claim はそのソース固有の範囲で保持されます。機関の監査は PARTIAL のままです。

出典、時間的、または規範的な審査が完了するまで、現在の結論から除外されている。原文と証拠は保持されている。

Record history

公式情報源

1 の公式URL、1 の情報源の帰属表示、およびそれらの取得済みバージョンが保持されています。

Policies on Generative Artificial Intelligence in Higher Education

old.dlsu.edu.ph

大学の公式情報源

old.dlsu.edu.ph

ハッシュと取得したバージョン

Policies on Generative Artificial Intelligence in Higher Education · 2026-05-18T00:41:00.000Z

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

31b25b9b5073abb49d65320953056a69fabc6e112858a4cda77e68c997582122

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

公式情報源 ↗

記録情報、JSON、引用

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-reading-rankings-ten-20261027
Dataset release: public-release-20260924-002
Correction published: 2026-10-27T19:31:14.622Z
Student snapshot: Pending independent agent review; not an approved snapshot

Current reviewed JSON · All record history

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.

機関全体のセマンティック監査はPARTIALのままです。非公開の過去の対象や個々の新しい要件が、公開クレームの審査によって自動的に受け入れられるわけではありません。
新しい証拠は、取得された場合は元のバイトデータを保持しています。その他の項目は、審査者による抜粋または過去のスナップショットであり、元の文書全体を証明するものではありません。
変更されていない公開API、スナップショット、MCP、履歴、ツール記録は、このローカル候補を採用するものではありません。

Current reviewed JSON

学生が尋ねる質問

授業の課題にAIを使ってもよいですか？

このトピックについて調査された証拠は含まれていません。このことは、規則が存在しないことを立証するものではありません。

AI の使用を開示する必要がありますか？

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機密データをアップロードしてもよいですか？

個人情報や極めて機密性の高い情報、大学の内部文書、独自の研究内容、機密情報を、生成AIサービスと共有しないことが推奨されます。

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どのツールにアクセスできますか？

このポリシーはツールを例として挙げていますが、大学によるライセンス、無償アクセス、または一律の評価承認を確立するものではありません。

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