Shanghai Jiao Tong University

第十三条  学生应了解并遵守各项课程的人工智能使用规范，在课堂学习、作业反馈等环节，遵循教学计划、知识产权等法律法规、学术诚信要求。若有违规行为，学校将追究相关责任。 Article 13 Students should understand and comply with the AI use guidances for each course, and follow teaching plans, laws and guidances such as intellectual property, and academic integrity requirements in classroom learning, homework feedback, and other study processes. The university will hold the relevant individuals accountable. 第十四条  学生应积极提升人工智能素养，利用学校提供的人工智能课程及学习资源，通过“AI学习互助小组”等合作网络搭建，识别人工智能相对人类智慧的优势劣势，理性认知人工智能的局限。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 a3d3216ed19c117d23a51aae9a0aeeb7e1131b27572e7af3de63f4d12ea789cd; original binding lines 447–449; characters 16990–17500; excerpt offset 0–510

第十一条  教师应立足各项教育教学场景，有效治理价值失范现象。在教育教学过程中与学生等主体充分讨论，通过教学大纲、课堂规则、评分标准等形式，制定学生使用人工智能工具的细则要求，对于人工智能工具使用范围、人工智能生成信息引用模板等予以公开说明。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 a3d3216ed19c117d23a51aae9a0aeeb7e1131b27572e7af3de63f4d12ea789cd; original binding lines 441–441; characters 16008–16129; excerpt offset 0–121

第十六条  学生应坚持人工智能辅助学习的价值定位，形成自适应的学习模式，自觉标注与引用人工智能工具的必要信息，在知识学习与创新创造的人机协同过程中培养自主能力、反思能力，以人工智能促进人类智慧的发展。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 a3d3216ed19c117d23a51aae9a0aeeb7e1131b27572e7af3de63f4d12ea789cd; original binding lines 453–453; characters 18235–18335; excerpt offset 0–100

第十一条  教师应立足各项教育教学场景，有效治理价值失范现象。在教育教学过程中与学生等主体充分讨论，通过教学大纲、课堂规则、评分标准等形式，制定学生使用人工智能工具的细则要求，对于人工智能工具使用范围、人工智能生成信息引用模板等予以公开说明。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 a3d3216ed19c117d23a51aae9a0aeeb7e1131b27572e7af3de63f4d12ea789cd; original binding lines 441–441; characters 16008–16129; excerpt offset 0–121

本守则自发布之日起施行，原《上海交通大学学生学业诚信守则》（沪交教〔2021〕32号)同时废止。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 e88505b630b2caa2463d30c7689cd962e69b5c02e98ba5db60706232ef3ecbf8; original binding lines 1035–1036; characters 24361–24411; excerpt offset 0–50

对于学生在作业、实验等课堂教学环节中出现不诚信行为的，对该考核环节的成绩作零分处理；对在同一门课程教学过程中出现两次及以上不诚信行为的，对该课程成绩作零分处理；上述不诚信行为的认定及处理由任课（指导）教师负责执行，并将具体情况上报至学生所在学院（系）学生诚信工作分委员会备案。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 e88505b630b2caa2463d30c7689cd962e69b5c02e98ba5db60706232ef3ecbf8; original binding lines 957–957; characters 23036–23174; excerpt offset 0–138

（一）学生在修读某课程过程中，若有违反学业诚信行为且受到纪律处分的，该课程重修后成绩最高为60分；

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 e88505b630b2caa2463d30c7689cd962e69b5c02e98ba5db60706232ef3ecbf8; original binding lines 987–988; characters 23709–23760; excerpt offset 0–51

本守则适用对象为上海交通大学全体在读学生。根据学校授权，中外合作办学学院可根据本学院的特殊情况，参照本守则制定本学院的诚信管理规定，并报上海交通大学学生诚信工作委员会审核备案。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 e88505b630b2caa2463d30c7689cd962e69b5c02e98ba5db60706232ef3ecbf8; original binding lines 837–838; characters 21536–21626; excerpt offset 0–90

相关学院（系）自收到证据之日起7个工作日内向当事学生了解情况，听取当事学生的陈述，形成双方签字确认的书面谈话记录，并作出书面处分建议。 当事学生或者其代理人无正当理由，超过期限不提出陈述和申辩的，视为放弃权利。 学院（系）召开党政联席会议，作出书面处分建议并加盖学院（系）行政公章后，连同证据、学生书面陈述、学生的书面谈话记录或者学生弃权说明等一并报送学生处。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 ff4f07612b85a6e8fb9addb38801bd190d222a80d3cf7f6fae2b4e8563f5e785; original binding lines 821–823; characters 44089–44269; excerpt offset 0–180

收到拟处分决定书的当事学生自收到拟处分决定书之日起3个工作日内有权向所在学院（系）申请听证；涉及学业诚信的，可向学校学生诚信工作委员会书面申请听证。申请应当具体载明当事学生请求会议讨论的具体事项并附具申辩理由，并可以附具证据材料。 学生处应当自收到听证申请后组织召开学校学生诚信工作委员会会议，听取咨询意见，并形成会议记录。需要变更拟处分决定的，变更后连同校级诚信工作委员会会议记录一并提交法律事务室审核。 第四十七条　处分决定

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 ff4f07612b85a6e8fb9addb38801bd190d222a80d3cf7f6fae2b4e8563f5e785; original binding lines 827–829; characters 44442–44656; excerpt offset 0–214

学生在收到对不诚信行为处理结果的通知后，如存在异议，可在收到通知之日起的5个工作日内提出申诉。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 e88505b630b2caa2463d30c7689cd962e69b5c02e98ba5db60706232ef3ecbf8; original binding lines 1005–1006; characters 23923–23972; excerpt offset 0–49

学生因考试作弊等学业不诚信行为受到纪律处分的，可在接到处分决定书之日起的5个工作日内，向校学生申诉处理委员会提出书面申诉，具体程序按照《上海交通大学学生申诉管理规定》进行。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 e88505b630b2caa2463d30c7689cd962e69b5c02e98ba5db60706232ef3ecbf8; original binding lines 1026–1027; characters 24252–24340; excerpt offset 0–88

第九条 教师是AI+教学设计的第一责任人，应在遵守教育教学相关规章制度要求的前提下，合理、合规、有效使用人工智能技术产品或服务，必要时提供人工智能测试验证报告及备案，包括平台选择、使用范围及方式，并围绕场景应用、风险事项提示、应急预案等各环节设置具体规范。对于使用未备案或存在风险的人工智能工具情况，学校可追究相关责任。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 a3d3216ed19c117d23a51aae9a0aeeb7e1131b27572e7af3de63f4d12ea789cd; original binding lines 437–437; characters 14766–14926; excerpt offset 0–160

第十一条  教师应立足各项教育教学场景，有效治理价值失范现象。在教育教学过程中与学生等主体充分讨论，通过教学大纲、课堂规则、评分标准等形式，制定学生使用人工智能工具的细则要求，对于人工智能工具使用范围、人工智能生成信息引用模板等予以公开说明。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 a3d3216ed19c117d23a51aae9a0aeeb7e1131b27572e7af3de63f4d12ea789cd; original binding lines 441–441; characters 16008–16129; excerpt offset 0–121

第六条  根据应用风险的差异，本规范将高等教育教学领域的人工智能应用划分为四种类型：禁止使用、有限使用、鼓励使用、开放使用，从而推进“AI+教育教学”分级分类改革。 1  禁止使用 指存在高风险，或者师生经充分讨论一致反对的场景或环节。禁止使用的场景应明确列入学校制定的“人工智能应用禁止清单”，通过校内平台及时更新、透明公开，保障师生了解相应信息并遵守。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 a3d3216ed19c117d23a51aae9a0aeeb7e1131b27572e7af3de63f4d12ea789cd; original binding lines 407–409; characters 10433–10611; excerpt offset 0–178

第十三条  学生应了解并遵守各项课程的人工智能使用规范，在课堂学习、作业反馈等环节，遵循教学计划、知识产权等法律法规、学术诚信要求。若有违规行为，学校将追究相关责任。 Article 13 Students should understand and comply with the AI use guidances for each course, and follow teaching plans, laws and guidances such as intellectual property, and academic integrity requirements in classroom learning, homework feedback, and other study processes. The university will hold the relevant individuals accountable. 第十四条  学生应积极提升人工智能素养，利用学校提供的人工智能课程及学习资源，通过“AI学习互助小组”等合作网络搭建，识别人工智能相对人类智慧的优势劣势，理性认知人工智能的局限。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 a3d3216ed19c117d23a51aae9a0aeeb7e1131b27572e7af3de63f4d12ea789cd; original binding lines 447–449; characters 16990–17500; excerpt offset 0–510

第十一条  教师应立足各项教育教学场景，有效治理价值失范现象。在教育教学过程中与学生等主体充分讨论，通过教学大纲、课堂规则、评分标准等形式，制定学生使用人工智能工具的细则要求，对于人工智能工具使用范围、人工智能生成信息引用模板等予以公开说明。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 a3d3216ed19c117d23a51aae9a0aeeb7e1131b27572e7af3de63f4d12ea789cd; original binding lines 441–441; characters 16008–16129; excerpt offset 0–121

第九条 教师是AI+教学设计的第一责任人，应在遵守教育教学相关规章制度要求的前提下，合理、合规、有效使用人工智能技术产品或服务，必要时提供人工智能测试验证报告及备案，包括平台选择、使用范围及方式，并围绕场景应用、风险事项提示、应急预案等各环节设置具体规范。对于使用未备案或存在风险的人工智能工具情况，学校可追究相关责任。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 a3d3216ed19c117d23a51aae9a0aeeb7e1131b27572e7af3de63f4d12ea789cd; original binding lines 437–437; characters 14766–14926; excerpt offset 0–160

第十一条  教师应立足各项教育教学场景，有效治理价值失范现象。在教育教学过程中与学生等主体充分讨论，通过教学大纲、课堂规则、评分标准等形式，制定学生使用人工智能工具的细则要求，对于人工智能工具使用范围、人工智能生成信息引用模板等予以公开说明。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 a3d3216ed19c117d23a51aae9a0aeeb7e1131b27572e7af3de63f4d12ea789cd; original binding lines 441–441; characters 16008–16129; excerpt offset 0–121

第十七条  人工智能技术产品和服务开发流程不得用于违背学术诚信、窃取信息、侵犯隐私的行为。其开发场景须符合人工智能“禁止使用”“有限使用”清单规范。 Article 17 The development process of AI technology products and services shall not be used for actions that violate academic integrity, steal information, or infringe upon privacy. Their development scenarios must comply with the "Prohibited Use" and "Limited Use" list guidances for AI. 第十八条  人工智能技术产品和服务的开发者应提供算法透明度评估报告，说明核心算法逻辑、数据来源及模型训练方法，确保其可解释性。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 a3d3216ed19c117d23a51aae9a0aeeb7e1131b27572e7af3de63f4d12ea789cd; original binding lines 457–459; characters 18830–19257; excerpt offset 0–427

第十九条  人工智能技术产品或服务应遵循可追溯性原则，对于借助人工智能产生的信息集合推行溯源、标识要求。在涉及学校相关公共数据时，使用人工智能产品或服务须经学校批准或备案。 Article 19 AI technology products or services should follow the principle of traceability, implementing tracing and identification requirements for information sets generated with the assistance of AI. When AI products or services involve the university's related public data, their use must be approved or registered with the university. 第五章 利益相关方规范

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 a3d3216ed19c117d23a51aae9a0aeeb7e1131b27572e7af3de63f4d12ea789cd; original binding lines 461–463; characters 19489–19926; excerpt offset 0–437

第二条　本规范适用于我校在读研究生及已获得我校博士、硕士学位的人员（上述人员以下统称为“研究生”）。 第三条　研究生从事学术活动时必须自觉遵守有关法律法规，恪守学术道德和学术规范，应积极参加学术规范的有关课程、讲座或活动，熟悉论文写作规范，提高论文写作技能和水平。导师和学院应加强对研究生的学术规范教育，在研究生的学习、科学研究、论文写作等过程中给予及时、有效的指导和监管。 第四条　对违反学术规范行为的查处，应坚持程序正当、证据充分、依据明确、定性准确、处理恰当的方针；坚持公平、公正、公开的原则；采取教育与处理相结合的办法，严肃查处，并以适当方式予以公布。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 9ce9d788efa6d2e6cf7ac7b9d8aad8411d06be9f73ec3163cb6eb368a13af856; original binding lines 579–581; characters 34318–34598; excerpt offset 0–280

第十四条　学术不端行为是指在科学研究及相关活动中有下列情形之一： （一）剽窃、抄袭、侵占他人学术成果。 （二）篡改他人研究成果。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 9ce9d788efa6d2e6cf7ac7b9d8aad8411d06be9f73ec3163cb6eb368a13af856; original binding lines 595–597; characters 35217–35281; excerpt offset 0–64

第十七条　学术不端事实成立的，学院（系）应当在认定结论下达后，学位评定委员会审议前告知学位申请人或者学位获得者拟作出的处理决定的内容及事实、理由、依据，组织听证会，听取其陈述和申辩。听证会相关材料需一并提交学位评定委员会审议。 学院应聘请专家组成听证会专家组，专家应具有中立性，其组成人员应当为不少于五人的单数，其中至少应包括学部学位评定委员会委员一人、其他院（系）或者校外专家一人。 第十八条　处理决定由相关学院（系）自处理决定印发之日起十个工作日内送达被处理人本人，并由本人在回执上签收。拒绝签收的，由学院（系）工作人员在回执上说明拒绝签收的情况，并由在场两名见证人签字证明；已离校的，可以采取邮寄方式送达；难于联系无法送达的，可在研究生院网站予以公告，公告满连续十五日即视为送达。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 9ce9d788efa6d2e6cf7ac7b9d8aad8411d06be9f73ec3163cb6eb368a13af856; original binding lines 611–613; characters 35789–36132; excerpt offset 0–343

第二十条　对处理决定有异议者，可自处理决定书送达之日起十日内，以书面形式向校学位评定委员会办公室提出异议或者复核申请，学校学位评定委员会自受理复核申请之日起三十日内进行复核并作出复核决定。当事人对复核决定不服，仍以同一事实和理由提出异议或者申请复核的，不予受理；向有关主管部门提出申诉的，按照相关规定执行。申诉期间不停止处理决定的执行。 第二十一条　本规范由研究生院负责解释，自签发之日起实施。原《上海交通大学研究生学术规范》（沪交研〔2023〕49号）同时废止。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 9ce9d788efa6d2e6cf7ac7b9d8aad8411d06be9f73ec3163cb6eb368a13af856; original binding lines 615–617; characters 36206–36464; excerpt offset 0–258

DeepSeek 本地版 ：由 Xflops超算队协助上海交通大学网络信息中心部署的本地 DeepSeek 模型，现已支持 DeepSeek、Qwen 等模型，可以在 DeepSeek 官方平台“服务器繁忙”时解决你的燃眉之急。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 d12486f1248454619ba025dd3ba1ed15c427e36836759bbe2e3c9970858c2404; original binding lines 1191–1191; characters 11059–11173; excerpt offset 0–114

第六条  根据应用风险的差异，本规范将高等教育教学领域的人工智能应用划分为四种类型：禁止使用、有限使用、鼓励使用、开放使用，从而推进“AI+教育教学”分级分类改革。 1  禁止使用 指存在高风险，或者师生经充分讨论一致反对的场景或环节。禁止使用的场景应明确列入学校制定的“人工智能应用禁止清单”，通过校内平台及时更新、透明公开，保障师生了解相应信息并遵守。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 a3d3216ed19c117d23a51aae9a0aeeb7e1131b27572e7af3de63f4d12ea789cd; original binding lines 407–409; characters 10433–10611; excerpt offset 0–178

指风险较低，或师生经讨论达成较高共识，推动积极应用的场景或环节。鼓励使用的人工智能工具或技术需通过学校备案流程，确保其符合教育教学目标、伦理规范和技术可靠性要求。 4  开放使用 指趋近零风险，或师生经讨论一致认为适宜广泛使用的场景或环节。开放使用的人工智能技术应具备较高的普适性和公平性，能够广泛惠及师生，并通过学校平台向全校推广。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 a3d3216ed19c117d23a51aae9a0aeeb7e1131b27572e7af3de63f4d12ea789cd; original binding lines 417–419; characters 10792–10959; excerpt offset 0–167

DeepSeek 本地版 ：由 Xflops超算队协助上海交通大学网络信息中心部署的本地 DeepSeek 模型，现已支持 DeepSeek、Qwen 等模型，可以在 DeepSeek 官方平台“服务器繁忙”时解决你的燃眉之急。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 d12486f1248454619ba025dd3ba1ed15c427e36836759bbe2e3c9970858c2404; original binding lines 1191–1191; characters 11059–11173; excerpt offset 0–114

（一）技术以人为本、以学为本。围绕“让每个学生更优秀”育人理念，发展应用有利于学生知识能力增长、有利于教师教学育人的人工智能技术。定期评估师生对工具的使用情况，确保技术应用辅助教学目标，避免教学任务的完全替代或片面依赖。 （二）技术合法合规、可靠可信。教育教学改革中发展应用的人工智能技术服务或产品应符合前述法律规范要求，确保公平公正、责任明确、透明可追溯，人工智能应用应落实责任主体和追责流程。 （三）尊重多元精神、推动开放协作。应尊重高等教育学科和知识多样性，结合学科特点，促进知识融合创新，探索自主、自发的个性化学习模式，并关注少数群体或跨学科学生，确保共享教育资源的广泛可及性。

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; Extracted text SHA256 a3d3216ed19c117d23a51aae9a0aeeb7e1131b27572e7af3de63f4d12ea789cd; original binding lines 396–398; characters 7709–8002; excerpt offset 0–293