Canberra, Australia Kali terakhir disemak

Australian National University (ANU)

Bebas · Akses terbuka · Bukan halaman universiti rasmi

Apakah yang ingin anda semak?

Cari universiti

Terokai rekod semasa mengikut topik

Kerja kursus & penilaian

Kebenaran khusus kursus

ANU mewakilkan kebenaran penilaian AI kepada penyelaras kursus. Pelajar mesti menyemak ringkasan kelas dan garis panduan penilaian untuk peraturan khusus AI dalam setiap kursus. Penggubalan tanpa kelulusan adalah dilarang.

Sumber rasmi ↗

Peperiksaan

Peraturan rangka penilaian terpakai

Semakan ini tidak mendapati peraturan pusat ANU semasa yang secara khusus membenarkan atau melarang AI generatif dalam peperiksaan. Semak arahan bagi penilaian tertentu; peraturan salah laku umum tidak menunjukkan larangan menyeluruh terhadap peperiksaan.

Sumber rasmi ↗

Ketelusan & pengisytiharan

Pengisytiharan diperlukan apabila digunakan

Bagi penyerahan Sekolah Undang-Undang ANU yang menggunakan alat AI, pelajar mesti mengisytiharkan nama aplikasi, tujuan, dan sejauh mana dan kekerapan penggunaan; akuan itu sepatutnya diletakkan dalam nota kaki pertama. Bagi penilaian ANU yang lain, ikut arahan khusus kursus.

Sumber rasmi ↗

Privasi data & harta intelek pelajar

Persetujuan diperlukan bagi muat naik

Staf akademik tidak dibenarkan memuat naik data pelajar atau hasil kerja akademik ke platform GenAI. Pengguna tidak boleh menggunakan AI untuk mengumpul, menggunakan, menyimpan atau mendedahkan maklumat peribadi tanpa keizinan nyata individu berkenaan.

Sumber rasmi ↗

Perkhidmatan AI yang diluluskan

Perlindungan data komersial

Microsoft Copilot Enterprise (dengan Perlindungan Data Komersial) tersedia kepada semua kakitangan dan pelajar ANU melalui SSO. Adobe Firefly disediakan untuk kakitangan dan kohort kreatif tertentu.

Sumber rasmi ↗

Penyelidikan & penerbitan

Piawaian ARC & penerbit

Di bawah dasar Majlis Penyelidikan Australia (ARC) yang dikatalogkan oleh Perpustakaan ANU, penyelidik yang memohon geran ARC mesti memastikan integriti dan ketepatan permohonan serta mesti mendedahkan sebarang penggunaan AI generatif. Di bawah dasar Association for Computing Machinery (ACM) yang dikatalogkan oleh Perpustakaan ANU, alat AI generatif seperti ChatGPT tidak boleh disenaraikan sebagai pengarang kerja yang diterbitkan ACM; penghasilan kandungan yang dibantu AI mesti didedahkan sepenuhnya.

Sumber rasmi ↗
Topik rekod disemak tambahan

Rangka kerja integriti akademik

Keadilan prosedur berbilang peringkat

Di bawah rangka kerja Peraturan Integriti Akademik ANU 2021, pelanggaran yang disyaki ditangani melalui semakan tidak rasmi atau siasatan rasmi; pelajar berhak mendapat notis bertulis dan seorang penyokong (seperti ANUSA atau Dekan Pelajar); dapatan dikelaskan kepada Tiada Pelanggaran (tiada rekod), Amalan Akademik Lemah (tidak disengajakan atau cuai; penalti termasuk teguran, penilaian semula, atau pengurangan markah sehingga 25% daripada markah penilaian, atau sehingga 10% bagi 48 unit pertama kerja kursus prasiswazah; direkodkan secara dalaman, bukan pada transkrip), atau Salah Laku Akademik (serius atau disengajakan; penalti rasmi sehingga gagal kursus, penafian kemudahan, penggantungan, atau pengeluaran daripada universiti).

Sumber rasmi ↗

Reka bentuk pengajaran & penilaian

Sumber panduan CLT

Pensyarah digalakkan mereka bentuk penilaian yang menekankan pembelajaran tulen dan menyediakan dasar silibus yang jelas mengenai AI generatif.

Sumber rasmi ↗

Keselamatan IT & perolehan

Kelulusan institusi diperlukan

Semua penyelesaian teknikal yang digunakan untuk urusan Universiti dan/atau pada peranti yang diurus ANU mesti diluluskan oleh Universiti.

Sumber rasmi ↗

Sebelum anda menghantar

Lakukan

  • Rujuk ringkasan kelas dan rangka penilaian untuk keperluan AI khusus kursus sebelum menggunakan AI generatif.
    Panduan sumber
  • Bagi penyerahan ANU Law School yang menggunakan AI, isytiharkan nama alat, tujuan, dan tahap penggunaan; perisytiharan hendaklah berada dalam nota kaki pertama. Bagi kursus lain, ikuti arahan kursus.
    Keperluan dalam skop ini
  • Log masuk dengan akaun ANU anda untuk mengakses Copilot Enterprise yang diendoskan dengan perlindungan data komersial.
    Panduan sumber

Jangan

  • Jangan serahkan teks atau analisis janaan AI sebagai kerja bebas anda sendiri tanpa kebenaran.
    Keperluan dalam skop ini
  • Kakitangan akademik tidak boleh memuat naik data pelajar atau kerja akademik ke platform GenAI, dan pengguna tidak boleh memasukkan maklumat peribadi ke dalam AI tanpa persetujuan yang nyata.
    Keperluan dalam skop ini
  • Jangan menganggap AI generatif dibenarkan atau dilarang dalam peperiksaan; semak arahan penilaian khusus.
    Nasihat laman ini

Penggunaan AI dipersoalkan?

Australian National University (ANU)

Skop audiens dan aktiviti bergantung kepada sumber dengan ketat: silabus kursus mengawal tugasan penilaian kerja kursus; peraturan Sekolah Undang-undang mengawal penyerahan undang-undang dengan pengisytiharan nota kaki; panduan pengajaran menyekat kakitangan akademik daripada memuat naik data pelajar ke platform GenAI; peraturan privasi universiti mengawal pengendalian maklumat peribadi bagi semua pengguna; Terma Enterprise Copilot mengawal akses SSO institusi.

Siasatan & tindak balas

Prosedur ANU bagi dakwaan penyalahgunaan AI generatif adalah sama seperti bagi mana-mana salah laku, memastikan pelajar diberi peluang untuk memberi respons sebelum keputusan rasmi dibuat.

Bukti asal dan skop

Prosedur ANU bagi dakwaan penyalahgunaan AI generatif adalah sama seperti bagi mana-mana salah laku, memastikan pelajar diberi peluang untuk memberi respons sebelum keputusan rasmi 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 rasmi universiti ↗

Di bawah rangka kerja Peraturan Integriti Akademik ANU 2021, pelanggaran yang disyaki ditangani melalui semakan tidak rasmi atau siasatan rasmi; pelajar berhak mendapat notis bertulis dan seorang penyokong (seperti ANUSA atau Dekan Pelajar); dapatan dikelaskan kepada Tiada Pelanggaran (tiada rekod), Amalan Akademik Lemah (tidak disengajakan atau cuai; penalti termasuk teguran, penilaian semula, atau pengurangan markah sehingga 25% daripada markah penilaian, atau sehingga 10% bagi 48 unit pertama kerja kursus prasiswazah; direkodkan secara dalaman, bukan pada transkrip), atau Salah Laku Akademik (serius atau disengajakan; penalti rasmi sehingga gagal kursus, penafian kemudahan, penggantungan, atau pengeluaran daripada universiti).

Bukti asal dan skop

Di bawah rangka kerja Peraturan Integriti Akademik ANU 2021, pelanggaran yang disyaki ditangani melalui semakan tidak rasmi atau siasatan rasmi; pelajar berhak mendapat notis bertulis dan seorang penyokong (seperti ANUSA atau Dekan Pelajar); dapatan dikelaskan kepada Tiada Pelanggaran (tiada rekod), Amalan Akademik Lemah (tidak disengajakan atau cuai; penalti termasuk teguran, penilaian semula, atau pengurangan markah sehingga 25% daripada markah penilaian, atau sehingga 10% bagi 48 unit pertama kerja kursus prasiswazah; direkodkan secara dalaman, bukan pada transkrip), atau Salah Laku Akademik (serius atau disengajakan; penalti rasmi sehingga gagal kursus, penafian kemudahan, penggantungan, atau pengeluaran daripada universiti).

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 rasmi universiti ↗
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 rasmi universiti ↗
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 rasmi universiti ↗
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 rasmi universiti ↗
(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 rasmi universiti ↗
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 rasmi universiti ↗

Hasil yang mungkin

Di bawah rangka kerja Peraturan Integriti Akademik ANU 2021, pelanggaran yang disyaki ditangani melalui semakan tidak rasmi atau siasatan rasmi; pelajar berhak mendapat notis bertulis dan seorang penyokong (seperti ANUSA atau Dekan Pelajar); dapatan dikelaskan kepada Tiada Pelanggaran (tiada rekod), Amalan Akademik Lemah (tidak disengajakan atau cuai; penalti termasuk teguran, penilaian semula, atau pengurangan markah sehingga 25% daripada markah penilaian, atau sehingga 10% bagi 48 unit pertama kerja kursus prasiswazah; direkodkan secara dalaman, bukan pada transkrip), atau Salah Laku Akademik (serius atau disengajakan; penalti rasmi sehingga gagal kursus, penafian kemudahan, penggantungan, atau pengeluaran daripada universiti).

Bukti asal dan skop

Di bawah rangka kerja Peraturan Integriti Akademik ANU 2021, pelanggaran yang disyaki ditangani melalui semakan tidak rasmi atau siasatan rasmi; pelajar berhak mendapat notis bertulis dan seorang penyokong (seperti ANUSA atau Dekan Pelajar); dapatan dikelaskan kepada Tiada Pelanggaran (tiada rekod), Amalan Akademik Lemah (tidak disengajakan atau cuai; penalti termasuk teguran, penilaian semula, atau pengurangan markah sehingga 25% daripada markah penilaian, atau sehingga 10% bagi 48 unit pertama kerja kursus prasiswazah; direkodkan secara dalaman, bukan pada transkrip), atau Salah Laku Akademik (serius atau disengajakan; penalti rasmi sehingga gagal kursus, penafian kemudahan, penggantungan, atau pengeluaran daripada universiti).

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 rasmi universiti ↗
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 rasmi universiti ↗
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 rasmi universiti ↗
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 rasmi universiti ↗
(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 rasmi universiti ↗
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 rasmi universiti ↗

Semakan & rayuan

Bukti yang disimpan pada masa ini tidak merangkumi prosedur atau tarikh akhir khusus yang telah disahkan. Semak peraturan universiti yang berkenaan.

Alat AI dan akses

  • Microsoft CopilotCadangan rasmiDibenarkan dalam skop sumber

    Log masuk dengan e-mel ANU di copilot.microsoft.com atau melalui Portal Aplikasi Microsoft 365.

  • Adobe FireflyAkses institusi / lesenTerhad dalam skop sumber

    Akses melalui portal Adobe Creative Cloud menggunakan kelayakan log masuk tunggal (SSO) ANU bagi pengguna yang diperuntukkan.

Kemas kini rekod90 hari lalu · 2 kemas kini direkodkan

Kemas kini rekod yang disemak di laman ini tidak mengesahkan perubahan dasar universiti.

  1. Kemas kini halaman

    Rekod lain · Kemas kini halaman

    Lihat semakan

    Memuatkan semakan…

  2. Ditangguh / dikeluarkan · Penambahan rekod · Pembetulan laman

    Peperiksaan · Penyelidikan dan penerbitan · 7 topik lagi · 34 rekod terlibat (29 dibetulkan / diselaraskan · 4 ditambah · 1 ditangguh)

    Lihat semakan

    Memuatkan semakan…

Dakwaan yang disemak

33

Kesimpulan tertangguh dan bukti sejarah (1)

Rekod asal dan status semakan terdahulu ini disimpan untuk tujuan jejak asal-usul, bukan sebagai kebenaran, kewajipan atau tarikh akhir khusus yang berkuat kuasa kini.

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

Status semasa: ditangguhkan; status semakan 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 rasmi

16 URL rasmi; 16 atribusi sumber dan versi tangkapannya dikekalkan.

ANU Institutional AI Principles

learningandteaching.anu.edu.au

Sumber rasmi universiti

learningandteaching.anu.edu.au

Hash dan versi yang dirakam

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 rasmi ↗

AI for learning and assessment

learningandteaching.anu.edu.au

Sumber rasmi universiti

learningandteaching.anu.edu.au

Hash dan versi yang dirakam

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 rasmi ↗

Generative AI and Data Governance

www.anu.edu.au

Sumber rasmi universiti

anu.edu.au

Hash dan versi yang dirakam

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 rasmi ↗

Guide for students: best practice when using Generative AI

www.anu.edu.au

Sumber rasmi universiti

anu.edu.au

Hash dan versi yang dirakam

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 rasmi ↗

FAQs about AI

learningandteaching.anu.edu.au

Sumber rasmi universiti

learningandteaching.anu.edu.au

Hash dan versi yang dirakam

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 rasmi ↗

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

law.anu.edu.au

Sumber rasmi universiti

law.anu.edu.au

Hash dan versi yang dirakam

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 rasmi ↗

Generative AI and Assessment - ANU Learning and Teaching

learningandteaching.anu.edu.au

Sumber rasmi universiti

learningandteaching.anu.edu.au

Hash dan versi yang dirakam

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 rasmi ↗

AI Essentials - ANU Learning and Teaching

learningandteaching.anu.edu.au

Sumber rasmi universiti

learningandteaching.anu.edu.au

Hash dan versi yang dirakam

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 rasmi ↗

Referencing and generative AI - Artificial Intelligence including generative AI LibGuide

libguides.anu.edu.au

Sumber rasmi universiti

libguides.anu.edu.au

Hash dan versi yang dirakam

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 rasmi ↗

ChatGPT: What ANU academics need to know

learningandteaching.anu.edu.au

Sumber rasmi universiti

learningandteaching.anu.edu.au

Hash dan versi yang dirakam

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 rasmi ↗

AI Guidelines for CAP Students

asiapacific.anu.edu.au

Sumber rasmi universiti

asiapacific.anu.edu.au

Hash dan versi yang dirakam

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 rasmi ↗

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

learningandteaching.anu.edu.au

Sumber rasmi universiti

learningandteaching.anu.edu.au

Hash dan versi yang dirakam

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 rasmi ↗

Microsoft Copilot AI | Services

services.anu.edu.au

Sumber rasmi universiti

services.anu.edu.au

Hash dan versi yang dirakam

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 rasmi ↗

Academic Integrity Rule 2021 for Learners | Services

services.anu.edu.au

Sumber rasmi universiti

services.anu.edu.au

Hash dan versi yang dirakam

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 rasmi ↗

Academic Integrity Rule 2021 (Australian National University)

www.legislation.gov.au

Sumber rasmi universiti

legislation.gov.au

Hash dan versi yang dirakam

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 rasmi ↗

AI writing detection now available in Turnitin - TELT @ SMP

telt.weblogs.anu.edu.au

Sumber rasmi universiti

telt.weblogs.anu.edu.au

Hash dan versi yang dirakam

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 rasmi ↗
Maklumat rekod, JSON & petikan

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
Semakan rekod
v6-target-r7-candidate-20261021
Keluaran set data
public-release-20260924-002
Pembetulan diterbitkan
Ringkasan pelajar
Belum diterbitkan
JSON semasa disemak · Asas sejarah

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 perundangan primer F2021L00997 dikekalkan seperti yang dibuat pada Julai 2021 (mula berkuat kuasa pada 1 Disember 2021). Walaupun panduan pembelajar Perkhidmatan ANU semasa mengesahkan operasi berterusan Peraturan 2021, pengesahan bebas bahawa tiada kompilasi atau peraturan pindaan berikutnya digubal antara 2021 dan 2026 dikekalkan sebagai jurang kesegaran masa yang dinyatakan secara eksplisit.
  • Semakan ini tidak mendapati sebarang dasar AI peperiksaan pusat seluruh universiti yang berdiri sendiri; syarat peperiksaan bergantung pada rangka penilaian kursus individu dan arahan pengawas peperiksaan.
  • Tiada dasar AI seluruh universiti yang eksplisit untuk kemasukan dikenal pasti dalam korpus rasmi yang disemak.
  • Teks Tuntutan warisan untuk claim-anu-002b menyebut 'tanpa persetujuan pelajar', tetapi petikan bukti mentah asas ('kakitangan akademik tidak dibenarkan memuat naik data pelajar atau kerja akademik ke platform GenAI. Oleh itu, tidak mungkin untuk menjana maklum balas pelajar pada masa ini') tidak menetapkan pengecualian persetujuan pelajar bagi maklum balas kakitangan. Teks Tuntutan kanonik dan bukti mentah dikekalkan sepenuhnya; persembahan baharu memisahkan dengan tegas sekatan muat naik kakitangan daripada peraturan persetujuan data peribadi pengguna.
        Current reviewed JSON
        Soalan lazim

        Soalan lazim

        Bolehkah saya menggunakan AI untuk tugasan?

        ANU mewakilkan kebenaran penilaian AI kepada penyelaras kursus. Pelajar mesti menyemak ringkasan kelas dan garis panduan penilaian untuk peraturan khusus AI dalam setiap kursus. Penggubalan tanpa kelulusan adalah dilarang.

        Lihat bukti →
        Perlukah penggunaan AI didedahkan?

        Bagi penyerahan Sekolah Undang-Undang ANU yang menggunakan alat AI, pelajar mesti mengisytiharkan nama aplikasi, tujuan, dan sejauh mana dan kekerapan penggunaan; akuan itu sepatutnya diletakkan dalam nota kaki pertama. Bagi penilaian ANU yang lain, ikut arahan khusus kursus.

        Lihat bukti →
        Bolehkah data sensitif dimuat naik?

        Staf akademik tidak dibenarkan memuat naik data pelajar atau hasil kerja akademik ke platform GenAI. Pengguna tidak boleh menggunakan AI untuk mengumpul, menggunakan, menyimpan atau mendedahkan maklumat peribadi tanpa keizinan nyata individu berkenaan.

        Lihat bukti →
        Alat manakah yang tersedia?

        Microsoft Copilot Enterprise (dengan Perlindungan Data Komersial) tersedia kepada semua kakitangan dan pelajar ANU melalui SSO. Adobe Firefly disediakan untuk kakitangan dan kohort kreatif tertentu.

        Lihat bukti →
        Apakah peraturan peperiksaan?

        Semakan ini tidak mendapati peraturan pusat ANU semasa yang secara khusus membenarkan atau melarang AI generatif dalam peperiksaan. Semak arahan bagi penilaian tertentu; peraturan salah laku umum tidak menunjukkan larangan menyeluruh terhadap peperiksaan.

        Lihat bukti →
        Apakah peraturan penyelidikan dan penerbitan?

        Di bawah dasar Majlis Penyelidikan Australia (ARC) yang dikatalogkan oleh Perpustakaan ANU, penyelidik yang memohon geran ARC mesti memastikan integriti dan ketepatan permohonan serta mesti mendedahkan sebarang penggunaan AI generatif. Di bawah dasar Association for Computing Machinery (ACM) yang dikatalogkan oleh Perpustakaan ANU, alat AI generatif seperti ChatGPT tidak boleh disenaraikan sebagai pengarang kerja yang diterbitkan ACM; penghasilan kandungan yang dibantu AI mesti didedahkan sepenuhnya.

        Lihat bukti →
        Apakah yang dianggap salah laku akademik?

        Di bawah rangka kerja Peraturan Integriti Akademik ANU 2021, pelanggaran yang disyaki ditangani melalui semakan tidak rasmi atau siasatan rasmi; pelajar berhak mendapat notis bertulis dan seorang penyokong (seperti ANUSA atau Dekan Pelajar); dapatan dikelaskan kepada Tiada Pelanggaran (tiada rekod), Amalan Akademik Lemah (tidak disengajakan atau cuai; penalti termasuk teguran, penilaian semula, atau pengurangan markah sehingga 25% daripada markah penilaian, atau sehingga 10% bagi 48 unit pertama kerja kursus prasiswazah; direkodkan secara dalaman, bukan pada transkrip), atau Salah Laku Akademik (serius atau disengajakan; penalti rasmi sehingga gagal kursus, penafian kemudahan, penggantungan, atau pengeluaran daripada universiti).

        Lihat bukti →
        Apakah panduan pengajaran?

        Pensyarah digalakkan mereka bentuk penilaian yang menekankan pembelajaran tulen dan menyediakan dasar silibus yang jelas mengenai AI generatif.

        Lihat bukti →
        Apakah syarat keselamatan dan perolehan?

        Semua penyelesaian teknikal yang digunakan untuk urusan Universiti dan/atau pada peranti yang diurus ANU mesti diluluskan oleh Universiti.

        Lihat bukti →
        Bilakah rekod ini disemak?

        Disemak:

        Versi →
        Sumber rasmi manakah menyokong peraturan ini?Sumber rasmi →
        Di mana boleh membaca bukti penuh?

        33 · Bukti lengkap

        Bukti lengkap →