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과제 및 학습

제한됨

Edinburgh는 AI 허용 여부를 과목 및 평가 수준에서 설정한다. AI 결과물을 자신의 작업으로 제시하는 것은 학업 부정행위다. 평가 과제를 위해 AI로 영어 번역하는 것은 허위 저작으로서 금지된다.

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시험 및 시간제한 평가

과정 수준 규칙 적용 (Gap)

검토된 지침은 평가 대상 과제물에서의 비위 행위를 명시하고 강좌별 지침을 요구합니다. 이번 검토에서 시험에 특화된 별도의 AI 허용 규칙은 확인되지 않았습니다.

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투명성 및 명시

필수

학생은 평가 과제를 제출하기 전에 생성형 AI의 허용된 사용을 밝혀야 합니다. 특정 양식이나 배치 요건이 있는지 교과목 지침을 확인하십시오.

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데이터 보안 및 개인정보 보호

제한됨

교직원 데이터 지침은 제3자 도구에 입력된 모든 내용이 외부와 공유된다고 가정하여 저작권, 기밀성 및 개인정보를 보호하도록 지시합니다. 대학의 ELM 플랫폼과 관련하여 교직원과 연구자는 식별 가능한 환자/임상 데이터 또는 식별 가능한 연구 참여자 데이터를 ELM으로 처리해서는 안 됩니다.

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이용 가능한 AI 도구

조건부 이용 가능

ELM(Edinburgh access to Language Models)은 에든버러 대학교의 AI 혁신 플랫폼이자, 대규모 언어 모델을 통해 생성형 AI에 더 안전하게 접근하도록 하는 중앙 게이트웨이입니다. 에든버러 대학교는 대학 자격 증명으로 로그인하여 Edge 내 Copilot 채팅 서비스를 이용할 수 있게 하지만, 전체 Microsoft 365 Copilot Office 제품군 통합 라이선스는 현재 제공하지 않습니다. 에든버러 대학교는 안내에 따라 ELM 데이터가 모델 학습이나 다른 목적으로 제3자 서비스에 보존되지 않기 때문에, 학생들이 외부 상업 AI 플랫폼보다 ELM을 사용하도록 권장합니다. 2026년 3월 학생 안내는 ELM이 교직원과 학생 모두에게 무료라고 설명합니다. 다른 게시된 자격 안내 페이지는 학부(School)의 재량 승인을 명시합니다. 이 승인 조건이 여전히 모든 경우에 적용되는지는 이 자료들로 확인되지 않습니다. 전체 Microsoft 365 Copilot 제품군은 대학의 현재 기관 라이선스 계약에 따라 제공되지 않으며, ISG는 현재 MS365용 전체 Copilot 라이선스를 제공할 계획이 없습니다. 다만 Edge 내 무료 Copilot 채팅은 지원됩니다.

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연구 및 출판

제한됨

평가 대상 연구의 일부 측면(박사학위논문, MScR 연구논문 또는 연례 검토 제출물 등)에 생성형 AI를 사용하기로 선택한 대학원 연구과정 학생은 논문이나 제출물 시작 부분의 본인 저작물 선언서(Declaration of Own Work)에 간략한 명시(acknowledgment)를 포함해야 합니다.

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학문적 진실성 및 항소

시행됨

University of Edinburgh에서는 AI 결과물을 본인의 순수 창작물로 제출하는 행위, 평가 대상 과제물을 영어로 기계 번역하는 행위, 명시 없이 AI 콘텐츠를 제출하는 행위, 대학 학습 플랫폼 내에서 AI 에이전트를 사용하는 행위가 학업 부정행위에 해당합니다. 시험관 위원회(Board of Examiners) 또는 의사 결정자가 EUCLID Student View에 최종 결정을 공표하기 전까지는 이의제기를 제기할 수 없습니다(LEARN의 결과는 아직 비준되거나 조정되지 않았을 수 있기 때문입니다). 학업 결정에 대한 이의제기는 학부 졸업 예정 학년이 아닌 경우 결과가 발표된 날로부터 영업일 기준 10일 이내에, 학부 졸업 예정 학년 및 모든 대학원 수업 및 연구 과정 학생의 경우 결과가 발표된 날로부터 영업일 기준 30일 이내에 신속하게 제출해야 합니다. 학생 징계관(Student Discipline Officers) 또는 학생 징계 위원회(Student Discipline Committee)의 결정에 대한 이의제기, 그리고 전공 적격성 심사 패널(Fitness to Practise Panels)의 결정에 대한 이의제기는 결정문을 수령한 날로부터 영업일 기준 10일 이내에 제출해야 합니다. 기한을 지킬 수 없었던 이유를 설명하고 증명하는 특별한 사정이 있는 경우에만 기한 경과 이의제기가 고려됩니다. 원래 결정의 비준일 또는 공표일로부터 1년이 지나 제출된 이의제기는 어떠한 경우에도 고려되지 않습니다.

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교육 및 평가 지침

권장

에든버러 대학교의 GenAI 허용 여부는 평가 및 강좌 수준에서 설정됩니다. 제한 사항은 평가 과제에 명시되어야 하며, 불분명할 경우 학생은 담당 강좌 책임자(Course Organiser)와 상의해야 합니다. 에든버러 대학교는 교직원에게 저작자 확인을 위해 AI 탐지 도구에 의존하지 말 것을 권고하는데, 이는 인간 콘텐츠와 AI 콘텐츠를 잘못 분류하고 신뢰할 수 있는 자동화된 출처 확인 방법이 없기 때문입니다.

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보안 검토 및 윤리 승인

승인 필요

연구가 아닌 목적으로 AI를 체계적이거나 대규모로 도입하거나, 기존 플랫폼에 AI를 도입하는 경우 교직원은 ISG 윤리위원회를 통한 승인 절차를 따르고, AI 영향 평가 지침에 따라 결정을 구성하며, 적절한 경우 또는 요구되는 경우 DPIA(개인정보 영향 평가) 및 EQIA(형평성 영향 평가)를 포함한 필수 영향 평가를 완료해야 합니다. 연구용 AI 사용은 칼리지 연구윤리위원회를 따릅니다.

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제출하기 전에

수행 사항

  • 생성형 AI를 사용하기 전에 해당 교과목 또는 평가 과제의 AI 규칙을 확인하십시오.
    출처 지침
  • 평가받는 과제를 제출하기 전에, 생성형 AI를 사용한 경우 그 사용을 반드시 고지하십시오.
    이 범위의 요건
  • 더 안전한 AI 사용을 위해 Edge Copilot 채팅 또는 ELM과 같은 보호된 기관 도구(단, ELM 접근은 학생 지침과 달리 단과대학의 재량적 승인을 받아야 함)를 이용하십시오.
    출처 지침

금지

  • 평가 대상 제출물에서 생성형 AI 결과물을 자신의 독창적인 작업인 것처럼 제시하지 마십시오.
    이 범위의 요건
  • 제3자 도구가 데이터를 외부와 공유한다고 가정하여 교직원은 기밀성을 보호해야 합니다. 교직원과 연구자는 식별 가능한 환자/임상 데이터 또는 연구 참여자 데이터에 ELM을 사용해서는 안 됩니다.
    이 범위의 요건
  • 생성형 AI가 평가 대상 연구에 사용된 경우, 학위논문 서약서에 권장되는 AI 사용 고지를 빠뜨리지 마십시오.
    이 사이트의 조언

AI 사용에 의문이 제기되었나요?

The University of Edinburgh

대상 및 활동 범위는 출처에 따라 엄격하게 다릅니다. 수업 과제 평가는 학생의 생성형 AI 사용 고지(acknowledgement)를 규율하고, 대학원 연구 지침은 박사 논문 선언서를 규율하며, 교직원 데이터 지침은 제3자 도구에 대한 가정을 규율합니다. 특수 데이터 규정은 교직원과 연구자가 임상 또는 참여자 데이터를 ELM에 입력하는 것을 제한합니다. 기관의 ELM 이용 권한은 여전히 학부의 재량적 승인을 따르며, 이는 중앙 학생 지침과 구별됩니다.

조사 및 대응

에든버러 대학교에서 학업 부정행위가 의심되는 경우, 학부 및 단과대학 학업 부정행위 담당관(SAMOs / CAMOs)이 조사하며, 공식적인 성적 감점은 시험위원회(Boards of Examiners)가 결정합니다. 학생이 수행한 연구와 관련된 혐의는 교직원 연구 부정행위 절차가 아니라 학업 부정행위 조사 절차에 따라 조사됩니다.

원본 근거 및 범위

에든버러 대학교에서 학업 부정행위가 의심되는 경우, 학부 및 단과대학 학업 부정행위 담당관(SAMOs / CAMOs)이 조사하며, 공식적인 성적 감점은 시험위원회(Boards of Examiners)가 결정합니다. 학생이 수행한 연구와 관련된 혐의는 교직원 연구 부정행위 절차가 아니라 학업 부정행위 조사 절차에 따라 조사됩니다.

draft-edinburgh-investigation-roles-samo-camo
All forms of academic misconduct are regarded as an offence and are punishable under the University’s Code of Student Conduct. Suspected cases are investigated by one of the University’s network of School and College Academic Misconduct Officers ( SAMOS / CAMOS ) who are responsible for the investigation at School or College level, and for determining appropriate penalties.

Academic misconduct procedure > Investigation procedures; Extracted text SHA256 157d5c1a665f9c07050431f1aaf5a8075ec7e710593161458d9a347c86940dd4; original binding lines 5–5; characters 80–456; excerpt offset 0–376

대학 공식 출처 ↗
Allegations relating to the research undertaken by University students will be investigated using the Academic Misconduct Investigation Procedure.

Research misconduct > Student research scope; Extracted text SHA256 d1aa45798dd1bc56b39d85ae559f8c247cc47775ef88d761f0d14066aa5cd692; original binding lines 15–15; characters 1199–1345; excerpt offset 0–146

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에든버러 대학교에서는 AI 결과물을 자신의 독창적 작업으로 제시하는 것, 평가 대상 과제를 영어로 기계 번역하는 것, AI 콘텐츠를 출처 표기 없이 제출하는 것, 대학 학습 플랫폼 내에서 AI 에이전트를 사용하는 것이 학문적 부정행위에 해당합니다.

원본 근거 및 범위

에든버러 대학교에서는 AI 결과물을 자신의 독창적 작업으로 제시하는 것, 평가 대상 과제를 영어로 기계 번역하는 것, AI 콘텐츠를 출처 표기 없이 제출하는 것, 대학 학습 플랫폼 내에서 AI 에이전트를 사용하는 것이 학문적 부정행위에 해당합니다.

CL-002
The following uses of generative and agentic AI are not acceptable and constitute misconduct: if you use them you risk investigation and penalties.

Student guidance > Unacceptable uses of generative AI for assessment > Preamble; Extracted text SHA256 9be0bc084bb1fdfc67816d352bc4d8beaad9d262b04beb6ef5a72f7fd21afa65; original binding lines 25–25; characters 3748–3895; excerpt offset 0–147

대학 공식 출처 ↗
Presenting AI outputs as your own, original work.

Student guidance > Unacceptable uses of generative AI for assessment > Item 1; Extracted text SHA256 9be0bc084bb1fdfc67816d352bc4d8beaad9d262b04beb6ef5a72f7fd21afa65; original binding lines 26–26; characters 3896–3945; excerpt offset 0–49

대학 공식 출처 ↗
Using an AI translator to convert assessed work to English before submission: English is the language of teaching and assessment at Edinburgh – machine translation is treated as false authorship and is not acceptable.

Student guidance > Unacceptable uses of generative AI for assessment > Item 2; Extracted text SHA256 9be0bc084bb1fdfc67816d352bc4d8beaad9d262b04beb6ef5a72f7fd21afa65; original binding lines 27–27; characters 3946–4163; excerpt offset 0–217

대학 공식 출처 ↗
Submitting an assessment which includes elements of AI-generated text without acknowledgment.

Student guidance > Unacceptable uses of generative AI for assessment > Item 3; Extracted text SHA256 9be0bc084bb1fdfc67816d352bc4d8beaad9d262b04beb6ef5a72f7fd21afa65; original binding lines 28–28; characters 4164–4257; excerpt offset 0–93

대학 공식 출처 ↗
Using an AI agent or AI browser to complete any type of work – assessed or not – within your virtual learning environment.

Student guidance > Unacceptable uses of generative AI for assessment > Item 7; Extracted text SHA256 9be0bc084bb1fdfc67816d352bc4d8beaad9d262b04beb6ef5a72f7fd21afa65; original binding lines 32–32; characters 4565–4687; excerpt offset 0–122

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가능한 결과

에든버러 대학교에서는 AI 결과물을 자신의 독창적 작업으로 제시하는 것, 평가 대상 과제를 영어로 기계 번역하는 것, AI 콘텐츠를 출처 표기 없이 제출하는 것, 대학 학습 플랫폼 내에서 AI 에이전트를 사용하는 것이 학문적 부정행위에 해당합니다.

원본 근거 및 범위

에든버러 대학교에서는 AI 결과물을 자신의 독창적 작업으로 제시하는 것, 평가 대상 과제를 영어로 기계 번역하는 것, AI 콘텐츠를 출처 표기 없이 제출하는 것, 대학 학습 플랫폼 내에서 AI 에이전트를 사용하는 것이 학문적 부정행위에 해당합니다.

CL-002
The following uses of generative and agentic AI are not acceptable and constitute misconduct: if you use them you risk investigation and penalties.

Student guidance > Unacceptable uses of generative AI for assessment > Preamble; Extracted text SHA256 9be0bc084bb1fdfc67816d352bc4d8beaad9d262b04beb6ef5a72f7fd21afa65; original binding lines 25–25; characters 3748–3895; excerpt offset 0–147

대학 공식 출처 ↗
Presenting AI outputs as your own, original work.

Student guidance > Unacceptable uses of generative AI for assessment > Item 1; Extracted text SHA256 9be0bc084bb1fdfc67816d352bc4d8beaad9d262b04beb6ef5a72f7fd21afa65; original binding lines 26–26; characters 3896–3945; excerpt offset 0–49

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Using an AI translator to convert assessed work to English before submission: English is the language of teaching and assessment at Edinburgh – machine translation is treated as false authorship and is not acceptable.

Student guidance > Unacceptable uses of generative AI for assessment > Item 2; Extracted text SHA256 9be0bc084bb1fdfc67816d352bc4d8beaad9d262b04beb6ef5a72f7fd21afa65; original binding lines 27–27; characters 3946–4163; excerpt offset 0–217

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Submitting an assessment which includes elements of AI-generated text without acknowledgment.

Student guidance > Unacceptable uses of generative AI for assessment > Item 3; Extracted text SHA256 9be0bc084bb1fdfc67816d352bc4d8beaad9d262b04beb6ef5a72f7fd21afa65; original binding lines 28–28; characters 4164–4257; excerpt offset 0–93

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Using an AI agent or AI browser to complete any type of work – assessed or not – within your virtual learning environment.

Student guidance > Unacceptable uses of generative AI for assessment > Item 7; Extracted text SHA256 9be0bc084bb1fdfc67816d352bc4d8beaad9d262b04beb6ef5a72f7fd21afa65; original binding lines 32–32; characters 4565–4687; excerpt offset 0–122

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AI가 생성한 콘텐츠를 자신의 작업으로 제시하는 것은 에든버러 대학교에서 학업 부정행위로 간주됩니다. 모든 평가 대상 과제는 학생 본인의 독창적인 작업이어야 합니다.

원본 근거 및 범위

AI가 생성한 콘텐츠를 자신의 작업으로 제시하는 것은 에든버러 대학교에서 학업 부정행위로 간주됩니다. 모든 평가 대상 과제는 학생 본인의 독창적인 작업이어야 합니다.

claim-edinburgh-registry-02-20260727
All work submitted for assessment should be your own original work. Some assessments may require you to sign a declaration to state this – please check with your Course Organiser on this point. It is not acceptable to present AI-generated content as your own work. If you do, this will be regarded as academic misconduct.

Registry PDF October 2024 > Page 5 > GenAI and academic misconduct; Extracted text SHA256 0b83d13d721b28d93a3548cbcdbcb27966073abc4231ca2defa45ee8a54912da; original binding lines 203–207; characters 10176–10497; excerpt offset 0–321

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검토 및 이의 제기

Board of Examiners 또는 결정권자가 EUCLID Student View에 최종 결정을 게시하기 전까지는 이의신청을 제출할 수 없습니다(LEARN의 성적은 아직 확정되거나 조정되지 않았을 수 있음). 학사 과정의 최종학년이 아닌 학년의 학업 결정에 대한 이의신청은 결과가 발표된 날로부터 10 영업일 이내에 신속히 제출해야 하며, 학사 과정의 최종학년 학생과 모든 대학원 수업 과정 및 연구 과정 학생은 결과가 발표된 날로부터 30 영업일 이내에 제출해야 합니다.

원본 근거 및 범위

Board of Examiners 또는 결정권자가 EUCLID Student View에 최종 결정을 게시하기 전까지는 이의신청을 제출할 수 없습니다(LEARN의 성적은 아직 확정되거나 조정되지 않았을 수 있음). 학사 과정의 최종학년이 아닌 학년의 학업 결정에 대한 이의신청은 결과가 발표된 날로부터 10 영업일 이내에 신속히 제출해야 하며, 학사 과정의 최종학년 학생과 모든 대학원 수업 과정 및 연구 과정 학생은 결과가 발표된 날로부터 30 영업일 이내에 제출해야 합니다.

draft-edinburgh-appeals-timescales-academic
Submission deadlines An appeal cannot be lodged until the Board of Examiners or decision-maker has published its final decision. For course marks or degree outcomes, you will be notified of final decisions in EUCLID Student View. Please note that results on LEARN may not yet be ratified or moderated so please check EUCLID. You must submit your appeal promptly and within the timescales below. Appeals against Academic decisions Year of study Appeal timescale Undergraduate Final Year within 30 working days of the result being issued Undergraduate other years within 10 working days of the result being issued Postgraduate taught and research students – all years within 30 working days of th

Registry Timescales > Submission deadlines > Academic decision appeals table (UG Non-final 10 days, UG Final 30 days, PGT/PGR 30 days; EUCLID decision notice); Extracted text SHA256 a38dc7e240f5adfd4a9757a4337f1394f08ca6bba99a49ee6a875a74b8f4e5e0; original binding lines 5–22; characters 90–811; excerpt offset 0–700

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e result being issued

Registry Timescales > Submission deadlines > Academic decision appeals table (UG Non-final 10 days, UG Final 30 days, PGT/PGR 30 days; EUCLID decision notice); Extracted text SHA256 a38dc7e240f5adfd4a9757a4337f1394f08ca6bba99a49ee6a875a74b8f4e5e0; original binding lines 5–22; characters 90–811; excerpt offset 700–721

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학생 징계관 또는 학생 징계위원회의 결정에 대한 항소, 그리고 실무 적격성 심사 패널(Fitness to Practise Panels)의 결정에 대한 항소는 결정을 수령한 날로부터 근무일 기준 10일 이내에 제출해야 합니다.

원본 근거 및 범위

학생 징계관 또는 학생 징계위원회의 결정에 대한 항소, 그리고 실무 적격성 심사 패널(Fitness to Practise Panels)의 결정에 대한 항소는 결정을 수령한 날로부터 근무일 기준 10일 이내에 제출해야 합니다.

draft-edinburgh-appeals-timescales-discipline
Appeals against decisions of Student Discipline Officers or the Student Discipline Committee All - within 10 working days of the receipt of the decision. Appeals against decisions of Fitness to Practise Panels All - within 10 working days of the receipt of the decision.

Registry Timescales > Submission deadlines > Student Discipline and Fitness to Practise Panels (10 working days); Extracted text SHA256 a38dc7e240f5adfd4a9757a4337f1394f08ca6bba99a49ee6a875a74b8f4e5e0; original binding lines 24–27; characters 813–1083; excerpt offset 0–270

대학 공식 출처 ↗

늦은 이의신청은 마감일을 지키지 못한 이유를 설명하고 입증하는 극히 예외적인 상황에서만 검토됩니다. 원래 결정의 확정일 또는 게시일로부터 1년이 지나 제출된 이의신청은 어떠한 경우에도 검토되지 않습니다.

원본 근거 및 범위

늦은 이의신청은 마감일을 지키지 못한 이유를 설명하고 입증하는 극히 예외적인 상황에서만 검토됩니다. 원래 결정의 확정일 또는 게시일로부터 1년이 지나 제출된 이의신청은 어떠한 경우에도 검토되지 않습니다.

draft-edinburgh-appeals-late-cutoff
Late appeals will only be considered in extraordinary circumstances that explain and evidence why the appeal could not be submitted on time . The decision as to whether or not extraordinary circumstances exist for acceptance of an appeal is taken by an appeal committee. For late appeals, students are expected to include any explanation or evidence for lateness in the appeal submission. Appeals submitted over 1 year after the ratified/publication date of the original decision being challenged will not be considered under any circumstances.

Registry Timescales > Late appeals; Extracted text SHA256 a38dc7e240f5adfd4a9757a4337f1394f08ca6bba99a49ee6a875a74b8f4e5e0; original binding lines 35–36; characters 1403–1947; excerpt offset 0–544

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AI 도구 및 접근

  • Copilot chat within Edge공식 권고출처 범위에서 허용된 것으로 기록됨

    에든버러대학교(University of Edinburgh) 계정으로 Microsoft Edge 브라우저에 로그인하십시오. 녹색 방패 아이콘으로 확인됩니다.

  • ELM (Edinburgh access to Language Models)공식 권고출처 범위에서 허용된 것으로 기록됨

    대학 계정 정보를 사용하여 University ELM 포털을 통해 접속합니다. 2026년 3월 지침에서는 ELM이 모든 교직원과 학생에게 무료라고 설명하는 반면, 공개된 다른 자격 페이지에는 단과대학(School)의 재량적 승인이 명시되어 있어, 이 행정적 조건의 보편적 적용 여부는 확인되지 않은 상태로 남아 있습니다.

  • Llama in ELM대학 호스팅 서비스출처 범위에서 허용된 것으로 기록됨

    ELM 플랫폼 내에서 Llama 모델을 선택하십시오.

  • Microsoft 365 Copilot (full integration)대학이 승인하지 않음출처 범위 내에서 제한됨

    에든버러 대학교 기관 라이선스 계약을 통해서는 제공되지 않습니다.

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검토된 주장

34

공식 출처

공식 URL 11개; 출처 표시 11개 및 캡처된 버전 보관.

Using generative AI in your studies: guidelines for students

information-services.ed.ac.uk

대학 공식 출처

University of Edinburgh Information Services

해시 및 캡처된 버전

Using generative AI in your studies: guidelines for students · 2026-10-20T23:08:45Z

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

7e0f3ccfd9cdcd56f0ca38efa942f15ed2ad7d3da99fb4ad03d63bbe5a1da64e

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공식 출처 ↗

ELM - Edinburgh access to Language Models

information-services.ed.ac.uk

대학 공식 출처

University of Edinburgh Information Services

해시 및 캡처된 버전

ELM - Edinburgh access to Language Models · 2026-10-20T23:08:45Z

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

cd2457a558a4be87470504e4965ed5b15b0fe95808c3ff54ee59b6c59e9a788f

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공식 출처 ↗

Generative AI Guidelines for Postgraduate Research Students

information-services.ed.ac.uk

대학 공식 출처

University of Edinburgh Information Services

해시 및 캡처된 버전

Generative AI Guidelines for Postgraduate Research Students · 2026-10-20T23:08:45Z

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

2e2a5bf43a8a847d95a38979d2b4d928b06b715189c01cf4d26894c5a359541e

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Using Generative AI in Your Work: Guidance for Staff

information-services.ed.ac.uk

대학 공식 출처

University of Edinburgh Information Services

해시 및 캡처된 버전

Using Generative AI in Your Work: Guidance for Staff · 2026-10-20T23:08:45Z

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6dae552827a3bd8c8a0b6f53c02512003c95051a2dd7fdd16c3823109a765173

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AI in Microsoft 365

information-services.ed.ac.uk

대학 공식 출처

University of Edinburgh Information Services

해시 및 캡처된 버전

AI in Microsoft 365 · 2026-10-20T23:08:45Z

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9f516873189de0ea7f095056dd4dd3dae1acefd26047972fff83e8860e221469

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

공식 출처 ↗

Generative AI guidelines for students (Hub)

information-services.ed.ac.uk

대학 공식 출처

University of Edinburgh Information Services

해시 및 캡처된 버전

Generative AI guidelines for students (Hub) · 2026-10-20T23:08:45Z

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

f0767cdac21215813524c158a8170fc07dffb8e9465bf57cd2b8b80abb907720

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

공식 출처 ↗

Generative AI Guidance for Students (October 2024 PDF)

www.ed.ac.uk

대학 공식 출처

University of Edinburgh Academic Services / Registry

해시 및 캡처된 버전

Generative AI Guidance for Students (October 2024 PDF) · 2026-10-20T23:08:45Z

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공식 출처 ↗

Deadlines for appeal submission and timescales for consideration of appeals

registryservices.ed.ac.uk

대학 공식 출처

University of Edinburgh Registry Services / Academic Services

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Deadlines for appeal submission and timescales for consideration of appeals · 2026-10-20T23:08:45Z

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Academic Misconduct Procedures overview

academic-services.ed.ac.uk

대학 공식 출처

University of Edinburgh Academic Services

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Academic Misconduct Procedures overview · 2026-10-20T23:08:45Z

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ELM - Availability and Entitlement Policy

information-services.ed.ac.uk

대학 공식 출처

University of Edinburgh Information Services

해시 및 캡처된 버전

ELM - Availability and Entitlement Policy · 2026-10-20T23:08:45Z

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Edinburgh Research Office: Research Misconduct Policy

research-office.ed.ac.uk

대학 공식 출처

Edinburgh Research Office

해시 및 캡처된 버전

Edinburgh Research Office: Research Misconduct Policy · 2026-10-20T23:08:45Z

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기록 정보, JSON 및 인용

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.

  • 상세 학술 부정행위 조사 절차 문서(2024년 9월 16일 이후 버전)는 SharePoint에 게시되어 있으며 대학 로그인이 필요합니다. SAMO/CAMO 조사 체계의 개요와 Registry 이의 제기 기간은 공개적으로 확인되었으나, 내부 조사 업무 절차의 세부 사항은 인증 뒤에 제한되어 있습니다.
  • 2026년 3월 학생 안내는 ELM을 모든 교직원과 학생에게 무료로 제공하는 것으로 설명합니다. 반면 현재 게시된 ELM Availability and Entitlement 정책은 현재 교직원과 학생의 접근이 학교의 재량적 승인에 따른다고 명시합니다. 무조건적인 학생 접근은 확인되지 않은 행정적 공백으로 남아 있습니다.
  • 레거시 Claim claim-edinburgh-registry-03-20260727 의 claimText는 과정 지침에 따라 과제 제출물 끝에 짧은 진술을 제공하도록 명시합니다. 그러나 원시 공식 증거 발췌문(“Before handing in your assessed work, make sure you acknowledge the use of GenAI, where used.”)은 진술의 형식이나 작업 끝 위치를 입증하지 않습니다. 이 표시 방식은 새 작업에서 근거 없는 위치 및 형식 정보를 제거하되, 원시 Claim 텍스트는 그대로 보존합니다.
  • 초안 주장 draft-edinburgh-staff-privacy-external claimText는 직원이 개인 데이터나 기밀 데이터를 외부 AI 도구에 업로드하는 것이 엄격히 금지된다고 명시하고 있는 반면, 기초가 되는 원본 공식 증거 발췌문은 직원을 위한 권고 지침입니다: "Protect copyright, confidentiality and personal data. Assume anything put into third-party tools is shared externally." 표시는 원본 Claim 텍스트를 온전히 보존하면서 직원 지침을 엄격한 금지 조항과 구별합니다.
        Current reviewed JSON
        학생들이 묻는 질문

        학생들이 묻는 질문

        과제에 AI를 사용해도 되나요?

        Edinburgh는 AI 허용 여부를 과목 및 평가 수준에서 설정한다. AI 결과물을 자신의 작업으로 제시하는 것은 학업 부정행위다. 평가 과제를 위해 AI로 영어 번역하는 것은 허위 저작으로서 금지된다.

        증거 보기 →
        AI 사용 사실을 공개해야 합니까?

        학생은 평가 과제를 제출하기 전에 생성형 AI의 허용된 사용을 밝혀야 합니다. 특정 양식이나 배치 요건이 있는지 교과목 지침을 확인하십시오.

        증거 보기 →
        민감한 데이터를 업로드할 수 있나요?

        교직원 데이터 지침은 제3자 도구에 입력된 모든 내용이 외부와 공유된다고 가정하여 저작권, 기밀성 및 개인정보를 보호하도록 지시합니다. 대학의 ELM 플랫폼과 관련하여 교직원과 연구자는 식별 가능한 환자/임상 데이터 또는 식별 가능한 연구 참여자 데이터를 ELM으로 처리해서는 안 됩니다.

        증거 보기 →
        어떤 도구에 접근할 수 있나요?

        ELM(Edinburgh access to Language Models)은 에든버러 대학교의 AI 혁신 플랫폼이자, 대규모 언어 모델을 통해 생성형 AI에 더 안전하게 접근하도록 하는 중앙 게이트웨이입니다. 에든버러 대학교는 대학 자격 증명으로 로그인하여 Edge 내 Copilot 채팅 서비스를 이용할 수 있게 하지만, 전체 Microsoft 365 Copilot Office 제품군 통합 라이선스는 현재 제공하지 않습니다. 에든버러 대학교는 안내에 따라 ELM 데이터가 모델 학습이나 다른 목적으로 제3자 서비스에 보존되지 않기 때문에, 학생들이 외부 상업 AI 플랫폼보다 ELM을 사용하도록 권장합니다. 2026년 3월 학생 안내는 ELM이 교직원과 학생 모두에게 무료라고 설명합니다. 다른 게시된 자격 안내 페이지는 학부(School)의 재량 승인을 명시합니다. 이 승인 조건이 여전히 모든 경우에 적용되는지는 이 자료들로 확인되지 않습니다. 전체 Microsoft 365 Copilot 제품군은 대학의 현재 기관 라이선스 계약에 따라 제공되지 않으며, ISG는 현재 MS365용 전체 Copilot 라이선스를 제공할 계획이 없습니다. 다만 Edge 내 무료 Copilot 채팅은 지원됩니다.

        증거 보기 →
        시험 규정은 무엇입니까?

        검토된 지침은 평가 대상 과제물에서의 비위 행위를 명시하고 강좌별 지침을 요구합니다. 이번 검토에서 시험에 특화된 별도의 AI 허용 규칙은 확인되지 않았습니다.

        증거 보기 →
        연구 및 출판에는 어떤 규칙이 적용됩니까?

        평가 대상 연구의 일부 측면(박사학위논문, MScR 연구논문 또는 연례 검토 제출물 등)에 생성형 AI를 사용하기로 선택한 대학원 연구과정 학생은 논문이나 제출물 시작 부분의 본인 저작물 선언서(Declaration of Own Work)에 간략한 명시(acknowledgment)를 포함해야 합니다.

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        학문적 부정행위에 해당하는 것은 무엇입니까?

        University of Edinburgh에서는 AI 결과물을 본인의 순수 창작물로 제출하는 행위, 평가 대상 과제물을 영어로 기계 번역하는 행위, 명시 없이 AI 콘텐츠를 제출하는 행위, 대학 학습 플랫폼 내에서 AI 에이전트를 사용하는 행위가 학업 부정행위에 해당합니다. 시험관 위원회(Board of Examiners) 또는 의사 결정자가 EUCLID Student View에 최종 결정을 공표하기 전까지는 이의제기를 제기할 수 없습니다(LEARN의 결과는 아직 비준되거나 조정되지 않았을 수 있기 때문입니다). 학업 결정에 대한 이의제기는 학부 졸업 예정 학년이 아닌 경우 결과가 발표된 날로부터 영업일 기준 10일 이내에, 학부 졸업 예정 학년 및 모든 대학원 수업 및 연구 과정 학생의 경우 결과가 발표된 날로부터 영업일 기준 30일 이내에 신속하게 제출해야 합니다. 학생 징계관(Student Discipline Officers) 또는 학생 징계 위원회(Student Discipline Committee)의 결정에 대한 이의제기, 그리고 전공 적격성 심사 패널(Fitness to Practise Panels)의 결정에 대한 이의제기는 결정문을 수령한 날로부터 영업일 기준 10일 이내에 제출해야 합니다. 기한을 지킬 수 없었던 이유를 설명하고 증명하는 특별한 사정이 있는 경우에만 기한 경과 이의제기가 고려됩니다. 원래 결정의 비준일 또는 공표일로부터 1년이 지나 제출된 이의제기는 어떠한 경우에도 고려되지 않습니다.

        증거 보기 →
        교육에는 어떤 지침이 적용됩니까?

        에든버러 대학교의 GenAI 허용 여부는 평가 및 강좌 수준에서 설정됩니다. 제한 사항은 평가 과제에 명시되어야 하며, 불분명할 경우 학생은 담당 강좌 책임자(Course Organiser)와 상의해야 합니다. 에든버러 대학교는 교직원에게 저작자 확인을 위해 AI 탐지 도구에 의존하지 말 것을 권고하는데, 이는 인간 콘텐츠와 AI 콘텐츠를 잘못 분류하고 신뢰할 수 있는 자동화된 출처 확인 방법이 없기 때문입니다.

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        어떤 보안 및 조달 요건이 적용됩니까?

        연구가 아닌 목적으로 AI를 체계적이거나 대규모로 도입하거나, 기존 플랫폼에 AI를 도입하는 경우 교직원은 ISG 윤리위원회를 통한 승인 절차를 따르고, AI 영향 평가 지침에 따라 결정을 구성하며, 적절한 경우 또는 요구되는 경우 DPIA(개인정보 영향 평가) 및 EQIA(형평성 영향 평가)를 포함한 필수 영향 평가를 완료해야 합니다. 연구용 AI 사용은 칼리지 연구윤리위원회를 따릅니다.

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        이 기록은 언제 확인되었습니까?

        기록 확인 완료:

        기록 버전 →
        이 규칙들을 뒷받침하는 공식 출처는 무엇입니까?공식 출처 →
        전체 근거는 어디에서 볼 수 있나요?

        34 · 전체 정책 증거

        전체 정책 증거 →