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コースワーク

評価課題の指示書によって定められます。

キングス・カレッジはAIを禁止していませんが、許容されるレベルは課題ごとに設定され、4つの推奨レベルが示されています。最小(スペルチェッカー、文法チェッカー、文字起こし)、限定的・選択的(範囲の明確な作業)、オープン(特段の制限はないが重要な段階は記録する)、組み込み(AIが課題の一部である)です。AIの出力を提出物にそのままコピーすることは、学術的不正行為に関する方針の下で不適切であり、成果物は学生本人の作業でなければなりません。不明な場合は問い合わせてください。

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試験

評価規則に従ってください

試験における全学的なAIの許可は見つかりませんでした。適用されるレベルは各評価概要で設定されます。Copilotへのアクセス権は試験での使用を許可するものではありません。

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開示

宣言の提出が必要

学生は、課題の指示書に別の文言が指定されていない限り、courseworkでのgenerative AI使用を参考文献と併記した宣言文で明示しなければなりません。宣言文では、AIが生成した部分はない(文法・スペルチェックはこれに該当する)こと、または課題の許容範囲内でAIが関与した部分があり、使用したツールと用途を示すことのいずれかを記載します。AIを権威ある情報源として引用することはありません。博士課程の学生はRD2フォームで二種類のAI宣言のいずれかを選びます。

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プライバシーおよび機微データ

個人または他者のコンテンツの禁止

King's Copilotには商用データ保護が備わっていますが、学生は個人データ、機密情報、または他者が作成したコンテンツをいかなるAIプラットフォームにも入力すべきではありません。博士課程の学生は、研究のいかなる部分であってもアップロードする前に、機密保持、著作権、データ保護、倫理について指導教員と話し合い、書面による承認を得る必要があります。教職員は、明確な許可なしに学生の成果物や詳細情報をAIツールにアップロードしてはなりません。

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機関が提供するツール

KCLアカウント経由の Copilot

キングス・カレッジ(KCL)の学生と教職員は、KCLのMicrosoftアカウントでサインインすることで、Microsoft Copilot によるテキストおよび画像の生成を利用できます。エンタープライズライセンスにより商用のデータ保護が提供されます。キングス校は Copilot を唯一のツールまたは必須ツールとして説明しておらず、利用権限は特定の評価課題での使用を認めるものではありません。

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研究と出版

博士課程:承認を得た上での補助的利用

博士課程の学生は、自分の文章を明確にするためにAIを補助的な役割で使用してよい。これには論文の一部の書き直しや言い換えも含まれるが、著者性に代わるものではない。データ分析など研究プロセス自体におけるAIは、研究設計および倫理審査の対象となる。研究資料のアップロードには事前の書面による指導教員の承認が必要であり、論文には RD2 のAI宣言が付され、審査官は論文をAIにアップロードしたりAI検出ツールを使用したりしてはならない。

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学術的誠実性と手続き

段階的な不正行為への対応プロセス

不適切で出典を示さないAIの使用は学術不正となり得ますが、不十分な学術的慣行(例:引用の不備)は不正行為にはあたりません。事案は通常、非公式の学術的誠実性面談から始まり、学生は自分の作業について説明を求められることがありますが、具体的な回答をする必要はありません。第一段階の処分は、書面による通知から10営業日以内に異議を申し立てることができ、不正行為委員会の決定は、限定的な理由に基づき10営業日以内に上訴できます。結果は、警告や再提出に上限が設けられた措置から、停学や退学までさまざまです。キングス・カレッジでは、TurnitinのAI検出率の表示機能を有効にしていませんが、類似性チェックは継続しています。

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授業・コースに関するガイダンス

推奨

キングス・カレッジ・ロンドンは、生成AIの慎重な利用を支持しており、必要性や学問分野の違いに応じて、教育、評価、フィードバックの方法を進化させていくことに前向きです。AI支援による採点およびフィードバックに関する大学のガイダンス(2025年七月)は、学生の成果物の読解と評価は主に人間が行うべきであり、正確性と適切性を確保するために人による監督が不可欠であることを強調しています。スタッフは、生成AIツールは信頼性が低いことで知られているため、学生による生成AIの利用を検出するために生成AIツールを使用すべきではありません。スタッフは、明示的な同意、許可、慎重な事前検討なしに、学生の成果物や学生の個人情報をいかなるAIシステムや生成AIツールにも決してアップロードすべきではありません。AI支援のフィードバックと採点には、承認済みまたは支援対象の大学の生成AIツールを使用すべきです。本ガイダンスはスタッフによる採点とデータ取扱いを規定するものであり、学生の科目における利用許可を定めるものではありません。

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セキュリティ&調達

不明確

全学的なITセキュリティ審査手順、企業ベンダーのデータ保護評価、そして人工知能プラットフォームに関する大学全体の調達ガイドラインは、確認された公開記録では未確認のままです。

提出前に

実施事項

  • AIレベル(Minimal、Limited、Open、Embedded のいずれか)について課題の指示書を確認し、不明な場合は問い合わせてください。
    この範囲での要件
  • 参考文献とともにAI申告書を追加してください(AI不使用バージョン、またはツールと用途を明記したAI貢献バージョン)。
    この範囲での要件
  • 博士課程の学生:研究資料をアップロードする前に指導教員から書面による承認を得て、RD2のAI申告を完了してください。
    この範囲での要件

禁止事項

  • AIが生成した出力を自分の成果として提出物にコピーしたり、AIに成果物へ実質的な変更を加えさせたりしてはいけません。
    この範囲での要件
  • 個人データ、機微な情報、または他人のコンテンツを、いかなるAIプラットフォームにも入力しないでください。
    この範囲での要件
  • Copilotへのアクセス権を特定のアセスメントに対する許可として扱わないでください。
    出典ガイダンス

AI使用を疑問視されましたか?

King's College London

キングス・カレッジ・ロンドンの生成AIガイダンス(学生、博士課程、AI支援による採点、文脈、マクロレベル;最終更新 2025年4月/7月);学術的不正行為ポリシー(2023年9月1日施行、ステータス:現行、次回見直し 2026年9月)。機関監査の状況は PARTIAL のままです。

調査と対応

キングス・カレッジ・ロンドンの学術的不正行為方針に基づき、疑わしい事案は通常、まず2名の教職員による第1段階学術的誠実性ミーティング(AIM)に付されます。AIMは聴聞会ではなく、非公式、協力的かつ探索的であるべきです。著作者資格または第三者の関与に疑義がある場合、学生は自身の回答、アイデア、または参考文献について説明を求められることがありますが、特定の回答を強制されたり義務付けられたりしてはならず、代わりに書面で回答してもかまいません。教職員は記録を共有し、学生は通常5営業日以内に追加情報を提供できます。あり得る第1段階の結果は、問題なし、不十分な学術慣行、地域的・教育的または修復的な対応、あるいは第2段階不正行為委員会への付託です。

原資料と対象範囲

キングス・カレッジ・ロンドンの学術的不正行為方針に基づき、疑わしい事案は通常、まず2名の教職員による第1段階学術的誠実性ミーティング(AIM)に付されます。AIMは聴聞会ではなく、非公式、協力的かつ探索的であるべきです。著作者資格または第三者の関与に疑義がある場合、学生は自身の回答、アイデア、または参考文献について説明を求められることがありますが、特定の回答を強制されたり義務付けられたりしてはならず、代わりに書面で回答してもかまいません。教職員は記録を共有し、学生は通常5営業日以内に追加情報を提供できます。あり得る第1段階の結果は、問題なし、不十分な学術慣行、地域的・教育的または修復的な対応、あるいは第2段階不正行為委員会への付託です。

draft-claim-kcl-academic-integrity-meeting
The student will be invited to attend the Academic Integrity Meeting (AIM), which will normally be with any two of the following staff members: module leader, programme leader (or deputy), ASB Chair (or nominee), Programme Manager or personal tutor.

Academic Misconduct Policy s7.7-7.8; physical PDF page 8; lines 392-395 of captured PDF text

大学の公式情報源 ↗
The meeting is not a hearing, and the meeting should be informal, supportive and exploratory.

Academic Misconduct Policy s7.8; physical PDF page 8; lines 397-398 of captured PDF text

大学の公式情報源 ↗
Where the academic integrity concerns involve concerns of third-party involvement or doubts about the authorship of the submission, it is appropriate to ask the student to explain their answers, ideas, concepts or references.

Academic Misconduct Policy s7.9; physical PDF page 8; lines 400-402 of captured PDF text

大学の公式情報源 ↗
The student should not be under any pressure, or obliged to provide specific responses. If a student declines to engage with the AIM, they will have the opportunity to provide a written response.

Academic Misconduct Policy s7.10; physical PDF page 8; lines 406-408 of captured PDF text

大学の公式情報源 ↗
Staff should keep notes of the discussion and share these with the student, along with any other relevant materials discussed (e.g. items listed in 7.3). The student may provide any other relevant information after the meeting, and should normally do this within 5 working days.

Academic Misconduct Policy s7.11; physical PDF page 9; lines 414-417 of captured PDF text

大学の公式情報源 ↗
4. That the matter should be referred to Stage Two.

Academic Misconduct Policy s7.13 outcome 4; physical PDF page 9; lines 443-443 of captured PDF text

大学の公式情報源 ↗

キングス・カレッジの学術不正方針は、学術的な実践の不備と学術不正を区別している。ASB議長は、懸念が学術的慣行の意図しない誤解(例:不完全な引用)であると判断することができ、その場合は不正行為とはみなされない。学生にはフィードバックが与えられ、課題は評価基準に従って採点される。明白、広範、または不注意による失敗はこの区分から除外される。

原資料と対象範囲

キングス・カレッジの学術不正方針は、学術的な実践の不備と学術不正を区別している。ASB議長は、懸念が学術的慣行の意図しない誤解(例:不完全な引用)であると判断することができ、その場合は不正行為とはみなされない。学生にはフィードバックが与えられ、課題は評価基準に従って採点される。明白、広範、または不注意による失敗はこの区分から除外される。

draft-claim-kcl-poor-academic-practice
Once the ASB Chair (or their nominee) has reviewed the information available, they may decide that the concern relates to poor academic practice and that no academic misconduct has occurred. Poor academic practice involves an unintentional misunderstanding of scholarly practice. Examples include when sources are acknowledged to some extent, but citation is inadequate or incomplete. It does not include when the failure to adhere to scholarly practice is blatant, extensive or results from a lack of effort. Poor academic practice is not a form of academic misconduct.

Academic Misconduct Policy s7.4; physical PDF page 8; lines 365-372 of captured PDF text

大学の公式情報源 ↗

考えられる結果

キングス・カレッジの学術的不正行為方針には、開始点の異なる2つの審査ルートがあります。第一段階のAIMが不正行為を認定し、ローカルな処分(結果 3)を科した場合、学生は第一段階の結果を書面で通知された日から10営業日以内に、学生懲戒・上訴窓口へ書面で異議申立てを送ることができます。第二段階の不正行為委員会の決定については、新たな証拠または重大な手続上の誤りを理由として、委員会の結果の日から10営業日以内に不正行為上訴フォームを提出することで上訴することができます。考えられる結果は、正式な警告や回数に上限のある再提出といった教育的措置から、停学または退学といった懲罰的措置までの範囲にわたります。AIの使用が自動的に処分を伴うわけではありません。

原資料と対象範囲

キングス・カレッジの学術的不正行為方針には、開始点の異なる2つの審査ルートがあります。第一段階のAIMが不正行為を認定し、ローカルな処分(結果 3)を科した場合、学生は第一段階の結果を書面で通知された日から10営業日以内に、学生懲戒・上訴窓口へ書面で異議申立てを送ることができます。第二段階の不正行為委員会の決定については、新たな証拠または重大な手続上の誤りを理由として、委員会の結果の日から10営業日以内に不正行為上訴フォームを提出することで上訴することができます。考えられる結果は、正式な警告や回数に上限のある再提出といった教育的措置から、停学または退学といった懲罰的措置までの範囲にわたります。AIの使用が自動的に処分を伴うわけではありません。

draft-claim-kcl-misconduct-contestation-appeal
In the case of Outcome 3 (see 7.13), where academic misconduct has been found and a penalty applied by the ASB Chair, the student may contest this outcome.

Academic Misconduct Policy s7.17-7.18; physical PDF page 10; lines 474-475 of captured PDF text

大学の公式情報源 ↗
The contestation should be sent to Student Conduct & Appeals in writing within 10 working days from the date of written notification of the Stage One outcome.

Academic Misconduct Policy s7.18; physical PDF page 10; lines 477-478 of captured PDF text

大学の公式情報源 ↗
1. There is new evidence that could not have been, or for good reason was not, made available at the time of the Committee, and the case warrants further consideration;

Academic Misconduct Policy s7.32; physical PDF page 13; lines 626-627 of captured PDF text

大学の公式情報源 ↗
Students should submit a Misconduct Appeal Form to the Associate Director, Student Conduct & Appeals (or their nominee), on behalf of the Vice Chancellor & President, within 10 working days of the date of the Misconduct Committee outcome.

Academic Misconduct Policy s7.34; physical PDF page 13; lines 635-637 of captured PDF text

大学の公式情報源 ↗
a formal warning, with those parts of the student's work that are unaffected by the concern to be marked;

Academic Misconduct Policy s7.26(i); physical PDF page 11; lines 558-559 of captured PDF text

大学の公式情報源 ↗
expulsion (with or without credit retained).

Academic Misconduct Policy s7.26(v); physical PDF page 12; lines 592-592 of captured PDF text

大学の公式情報源 ↗

キングス・カレッジ・ロンドンでは、帰属の明記がない生成AIの不適切な使用は学問的不正行為とみなされ、正式な警告から放校に至るまでの処罰が科される可能性があります。

原資料と対象範囲

キングス・カレッジ・ロンドンでは、帰属の明記がない生成AIの不適切な使用は学問的不正行為とみなされ、正式な警告から放校に至るまでの処罰が科される可能性があります。

CL-002
Inappropriate use without attribution is considered academic misconduct. For further details please see the Academic Misconduct Policy and Academic Misconduct Procedure. Potential penalties can range from formal warnings, resubmitting the coursework, suspension or expulsion.

Student guidance > What are the consequences of inappropriate use of generative AI?

大学の公式情報源 ↗

審査と不服申し立て

キングス・カレッジの学術的不正行為方針には、開始点の異なる2つの審査ルートがあります。第一段階のAIMが不正行為を認定し、ローカルな処分(結果 3)を科した場合、学生は第一段階の結果を書面で通知された日から10営業日以内に、学生懲戒・上訴窓口へ書面で異議申立てを送ることができます。第二段階の不正行為委員会の決定については、新たな証拠または重大な手続上の誤りを理由として、委員会の結果の日から10営業日以内に不正行為上訴フォームを提出することで上訴することができます。考えられる結果は、正式な警告や回数に上限のある再提出といった教育的措置から、停学または退学といった懲罰的措置までの範囲にわたります。AIの使用が自動的に処分を伴うわけではありません。

原資料と対象範囲

キングス・カレッジの学術的不正行為方針には、開始点の異なる2つの審査ルートがあります。第一段階のAIMが不正行為を認定し、ローカルな処分(結果 3)を科した場合、学生は第一段階の結果を書面で通知された日から10営業日以内に、学生懲戒・上訴窓口へ書面で異議申立てを送ることができます。第二段階の不正行為委員会の決定については、新たな証拠または重大な手続上の誤りを理由として、委員会の結果の日から10営業日以内に不正行為上訴フォームを提出することで上訴することができます。考えられる結果は、正式な警告や回数に上限のある再提出といった教育的措置から、停学または退学といった懲罰的措置までの範囲にわたります。AIの使用が自動的に処分を伴うわけではありません。

draft-claim-kcl-misconduct-contestation-appeal
In the case of Outcome 3 (see 7.13), where academic misconduct has been found and a penalty applied by the ASB Chair, the student may contest this outcome.

Academic Misconduct Policy s7.17-7.18; physical PDF page 10; lines 474-475 of captured PDF text

大学の公式情報源 ↗
The contestation should be sent to Student Conduct & Appeals in writing within 10 working days from the date of written notification of the Stage One outcome.

Academic Misconduct Policy s7.18; physical PDF page 10; lines 477-478 of captured PDF text

大学の公式情報源 ↗
1. There is new evidence that could not have been, or for good reason was not, made available at the time of the Committee, and the case warrants further consideration;

Academic Misconduct Policy s7.32; physical PDF page 13; lines 626-627 of captured PDF text

大学の公式情報源 ↗
Students should submit a Misconduct Appeal Form to the Associate Director, Student Conduct & Appeals (or their nominee), on behalf of the Vice Chancellor & President, within 10 working days of the date of the Misconduct Committee outcome.

Academic Misconduct Policy s7.34; physical PDF page 13; lines 635-637 of captured PDF text

大学の公式情報源 ↗
a formal warning, with those parts of the student's work that are unaffected by the concern to be marked;

Academic Misconduct Policy s7.26(i); physical PDF page 11; lines 558-559 of captured PDF text

大学の公式情報源 ↗
expulsion (with or without credit retained).

Academic Misconduct Policy s7.26(v); physical PDF page 12; lines 592-592 of captured PDF text

大学の公式情報源 ↗

AIツールとアクセス

  • Microsoft Copilot機関によるアクセス/ライセンス情報源の範囲では許可として記録されています

    King's College London(KCL)のMicrosoftアカウントの認証情報でサインインしてください。

記録の更新直近90日間 · 記録された更新:2

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。

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出典の確認、記録の維持管理、ページのみの更新は、完全な履歴に含まれています。

確認済みの主張

19

公式情報源

6 の公式URL、9 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。

King's guidance on generative AI: context and definitions

www.kcl.ac.uk

大学の公式情報源

King's College London

ハッシュと取得したバージョン

King's guidance on generative AI: context and definitions · 2026-10-20T05:31:51Z

SHA-256 of the retained capture file bytes.

ca24453f069fb2243629bd6e43c2cb5aa57a2fef0ad4721d11d3ee57e6855bb1

Generative AI: context and definitions · 2026-05-10T12:00:00Z

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

e83b1023c70fd9113f0fafdecb9f0ee84991617be4a6e17182b9fdf753d682f0

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

公式情報源 ↗

King's guidance on generative AI: student guidance (last updated April 2025)

www.kcl.ac.uk

大学の公式情報源

King's College London

ハッシュと取得したバージョン

King's guidance on generative AI: student guidance (last updated April 2025) · 2026-10-20T05:31:48Z

SHA-256 of the retained capture file bytes.

3eea2074456e43ca13d816549e2a0a4fbcac13261120addbddb656b949c4b6a4

Generative AI - Student guidance · 2026-05-10T12:00:00Z

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

de7e5bc7b74c4cb2793a5aa5fa10833903a495498accbd3da32eaac9e5f4cc23

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

公式情報源 ↗

Academic Misconduct Policy (effective 1 September 2023; next review September 2026)

www.kcl.ac.uk

大学の公式情報源

King's College London

ハッシュと取得したバージョン

Academic Misconduct Policy (effective 1 September 2023; next review September 2026) · 2026-10-20T05:32:50Z

SHA-256 of the retained capture file bytes.

d1df4e2341fad7ce1946ea3740e43ac5e5149ec5e96ba787c32689580679152c

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

公式情報源 ↗

King's guidance on generative AI: macro-level (last updated April 2025)

www.kcl.ac.uk

大学の公式情報源

King's College London

ハッシュと取得したバージョン

King's guidance on generative AI: macro-level (last updated April 2025) · 2026-10-20T05:31:52Z

SHA-256 of the retained capture file bytes.

1e3ca992756b189957a27399a52e9201c612cbba5426b6ceb89b212e9bb41682

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

公式情報源 ↗

Generative AI: guidance for doctoral students, supervisors and examiners (last updated April 2025)

www.kcl.ac.uk

大学の公式情報源

King's College London

ハッシュと取得したバージョン

Generative AI: guidance for doctoral students, supervisors and examiners (last updated April 2025) · 2026-10-20T05:31:49Z

SHA-256 of the retained capture file bytes.

1b5648a579910bcd366eaec85b06b0205a5991befd431a0fb3a6ff761a940b3c

Generative AI: Guidance for doctoral students, supervisors and examiners · 2026-05-10T12:00:00Z

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

7a1dd2b317bc654cd4834c6dcd738cf2b2f1334c0d29a89e641af8466c836601

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

公式情報源 ↗

Guidance for AI-assisted marking and feedback (first published July 2025)

www.kcl.ac.uk

大学の公式情報源

King's College London

ハッシュと取得したバージョン

Guidance for AI-assisted marking and feedback (first published July 2025) · 2026-10-20T05:31:50Z

SHA-256 of the retained capture file bytes.

900f04b8200eb1fd5fe7840cd58646356e7b8f064b7881c9b3173771694c27c5

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
qs25-31-v6-r1-20261020
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.

          Current reviewed JSON
          学生が尋ねる質問

          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?

          キングス・カレッジはAIを禁止していませんが、許容されるレベルは課題ごとに設定され、4つの推奨レベルが示されています。最小(スペルチェッカー、文法チェッカー、文字起こし)、限定的・選択的(範囲の明確な作業)、オープン(特段の制限はないが重要な段階は記録する)、組み込み(AIが課題の一部である)です。AIの出力を提出物にそのままコピーすることは、学術的不正行為に関する方針の下で不適切であり、成果物は学生本人の作業でなければなりません。不明な場合は問い合わせてください。

          証拠を表示 →
          AI の使用を開示する必要がありますか?

          学生は、課題の指示書に別の文言が指定されていない限り、courseworkでのgenerative AI使用を参考文献と併記した宣言文で明示しなければなりません。宣言文では、AIが生成した部分はない(文法・スペルチェックはこれに該当する)こと、または課題の許容範囲内でAIが関与した部分があり、使用したツールと用途を示すことのいずれかを記載します。AIを権威ある情報源として引用することはありません。博士課程の学生はRD2フォームで二種類のAI宣言のいずれかを選びます。

          証拠を表示 →
          機密データをアップロードしてもよいですか?

          King's Copilotには商用データ保護が備わっていますが、学生は個人データ、機密情報、または他者が作成したコンテンツをいかなるAIプラットフォームにも入力すべきではありません。博士課程の学生は、研究のいかなる部分であってもアップロードする前に、機密保持、著作権、データ保護、倫理について指導教員と話し合い、書面による承認を得る必要があります。教職員は、明確な許可なしに学生の成果物や詳細情報をAIツールにアップロードしてはなりません。

          証拠を表示 →
          どのツールにアクセスできますか?

          キングス・カレッジ(KCL)の学生と教職員は、KCLのMicrosoftアカウントでサインインすることで、Microsoft Copilot によるテキストおよび画像の生成を利用できます。エンタープライズライセンスにより商用のデータ保護が提供されます。キングス校は Copilot を唯一のツールまたは必須ツールとして説明しておらず、利用権限は特定の評価課題での使用を認めるものではありません。

          証拠を表示 →
          試験の規則は何ですか?

          試験における全学的なAIの許可は見つかりませんでした。適用されるレベルは各評価概要で設定されます。Copilotへのアクセス権は試験での使用を許可するものではありません。

          証拠を表示 →
          研究および出版にはどのようなルールが適用されますか?

          博士課程の学生は、自分の文章を明確にするためにAIを補助的な役割で使用してよい。これには論文の一部の書き直しや言い換えも含まれるが、著者性に代わるものではない。データ分析など研究プロセス自体におけるAIは、研究設計および倫理審査の対象となる。研究資料のアップロードには事前の書面による指導教員の承認が必要であり、論文には RD2 のAI宣言が付され、審査官は論文をAIにアップロードしたりAI検出ツールを使用したりしてはならない。

          証拠を表示 →
          学術的不正行為とみなされるのは何ですか?

          不適切で出典を示さないAIの使用は学術不正となり得ますが、不十分な学術的慣行(例:引用の不備)は不正行為にはあたりません。事案は通常、非公式の学術的誠実性面談から始まり、学生は自分の作業について説明を求められることがありますが、具体的な回答をする必要はありません。第一段階の処分は、書面による通知から10営業日以内に異議を申し立てることができ、不正行為委員会の決定は、限定的な理由に基づき10営業日以内に上訴できます。結果は、警告や再提出に上限が設けられた措置から、停学や退学までさまざまです。キングス・カレッジでは、TurnitinのAI検出率の表示機能を有効にしていませんが、類似性チェックは継続しています。

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          教育に適用されるガイダンスは何ですか?

          キングス・カレッジ・ロンドンは、生成AIの慎重な利用を支持しており、必要性や学問分野の違いに応じて、教育、評価、フィードバックの方法を進化させていくことに前向きです。AI支援による採点およびフィードバックに関する大学のガイダンス(2025年七月)は、学生の成果物の読解と評価は主に人間が行うべきであり、正確性と適切性を確保するために人による監督が不可欠であることを強調しています。スタッフは、生成AIツールは信頼性が低いことで知られているため、学生による生成AIの利用を検出するために生成AIツールを使用すべきではありません。スタッフは、明示的な同意、許可、慎重な事前検討なしに、学生の成果物や学生の個人情報をいかなるAIシステムや生成AIツールにも決してアップロードすべきではありません。AI支援のフィードバックと採点には、承認済みまたは支援対象の大学の生成AIツールを使用すべきです。本ガイダンスはスタッフによる採点とデータ取扱いを規定するものであり、学生の科目における利用許可を定めるものではありません。

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          どのようなセキュリティおよび調達の要件が適用されますか?

          全学的なITセキュリティ審査手順、企業ベンダーのデータ保護評価、そして人工知能プラットフォームに関する大学全体の調達ガイドラインは、確認された公開記録では未確認のままです。

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          この記録はいつ確認されましたか?

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          19 · 完全なポリシーの証拠

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