Manchester, United Kingdom Kali terakhir disemak 21 Okt 2026

The University of Manchester

Bebas · Akses terbuka · Bukan halaman universiti rasmi

Apakah yang ingin anda semak?

Cari universiti

Bolehkah saya menggunakan AI untuk tugasan?Kerangka Kerja 4-Kategori Senat Perlukah penggunaan AI didedahkan?Piawaian Cite them Right Bolehkah data sensitif dimuat naik?Sekatan Muat Naik dan Perlindungan Rakaman Alat manakah yang tersedia?Sembang Copilot (Semua) & M365 Copilot (Berperingkat)

Gunakan dalam ChatGPT ↗Sebelum menghantarNasihat dan langkah berjaga-jaga Kemas kini rekod ↓

Terokai rekod semasa mengikut topik

Kategori Kerja Kursus & Penilaian

Kerangka Kerja 4-Kategori Senat

Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.1.1, tugasan dikategorikan kepada empat tahap (Kategori A: AI Dilarang, Kategori B: AI Minimum, Kategori C: AI Dibenarkan, Kategori D: AI Bersepadu) oleh Pengarah Unit Kursus dan dinyatakan dengan jelas dalam spesifikasi unit serta taklimat Canvas (§2.1.3). Pelajar boleh memilih untuk tidak menggunakan AI bagi Kategori A, B dan C tanpa dirugikan, tetapi pilihan ini tidak terpakai untuk tugasan Kategori D yang menilai hasil pembelajaran AI (§2.1.2). Dalam Kategori A, semua penggunaan AI termasuk semakan dan penyuntingan teks dilarang; dalam Kategori B, AI dihadkan kepada penyampaian sahaja (kelancaran, tatabahasa, ejaan, pemformatan) tanpa mengubah idea, hujah atau kesimpulan pelajar.

Sumber rasmi ↗

Peperiksaan & Penilaian Ditetapkan Masa

Pengkategorian Penilaian & Peraturan Peperiksaan

Peperiksaan dan penilaian bermasa dikelaskan secara individu di bawah rangka kerja empat kategori (DocID 79331 §2.1.1). Di bawah Prosedur Salah Laku Akademik DocID 639 §3.1.2.5 dan §4.3.1, pelajar mesti mematuhi syarat peperiksaan yang dimaklumkan sebelum peperiksaan, dan memiliki atau menggunakan alat AI atau bahan dalam talian yang tidak dibenarkan semasa sesi peperiksaan merupakan salah laku akademik.

Sumber rasmi ↗

Perakuan & Petikan

Piawaian Cite them Right

Di bawah panduan rujukan Perpustakaan Universiti, pelajar mesti memetik alat AI generatif apabila menggunakan teks atau imej secara langsung dalam kerja mereka mengikut konvensyen 'Cite them Right'. Jika diminta atau dianggap sesuai, pelajar sepatutnya menyertakan ringkasan pengakuan pada permulaan kerja atau dalam nota kaki. Lampiran yang memperincikan gesaan berkaitan, output, tarikh penjanaan dan kenyataan pengubahsuaian diperlukan apabila merujuk AI sebagai komunikasi peribadi atau apabila diarahkan oleh panduan Sekolah. Penggunaan alat untuk semakan tatabahasa asas dan ejaan tidak memerlukan pengakuan melainkan panduan Sekolah memerlukannya.

Sumber rasmi ↗

Sekatan Perlindungan Data & Hak Cipta

Sekatan Muat Naik dan Perlindungan Rakaman

Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.2.1(c), pelajar tidak boleh memuat naik bahan hak cipta milik Universiti (seperti rakaman kuliah, slaid, edaran, atau soalan peperiksaan) ke alat AI komersial luaran. Di bawah §2.2.2, pelajar dibenarkan secara eksplisit untuk memuat naik rakaman sesi ke dalam Microsoft 365 Copilot yang disediakan oleh Universiti untuk sokongan pembelajaran. Di bawah §2.3.1, kakitangan yang menggunakan AI dalam aktiviti Pengajaran dan Pembelajaran mesti mematuhi Garis Panduan AI Universiti, dan hanya perkhidmatan Microsoft 365 Copilot yang disediakan oleh Universiti boleh digunakan untuk data yang boleh mengenal pasti pelajar atau data sulit.

Sumber rasmi ↗

Alat AI yang Diluluskan

Sembang Copilot (Semua) & M365 Copilot (Berperingkat)

Universiti menyediakan Microsoft Copilot Chat with Commercial Data Protection kepada semua pelajar dan kakitangan aktif yang menggunakan kelayakan log masuk Universiti. Suite Microsoft 365 Copilot sedang dilancarkan secara berfasa dalam kohort lesen merentasi 65,000 kakitangan dan pelajar. NebulaONE disediakan sebagai sandbox pembangunan AI awan perusahaan. Di bawah DocID 79331 §2.1.1 dan §2.2.1, mempunyai akses kepada alat AI institusi tidak memberikan kebenaran untuk menggunakannya dalam penilaian Kategori A.

Sumber rasmi ↗

Penyelidikan, Sintesis Data & Penerbitan

Tanggungjawab Pengarang dan Kerahsiaan Semakan Rakan Sejawat

Di bawah Garis Panduan Penyelidikan StaffNet, sebarang penggunaan AI untuk mensintesis data penyelidikan mesti telus sepenuhnya, dan mereka-reka atau memalsukan data dengan AI merupakan salah laku penyelidikan. Penulis surat-menyurat memikul tanggungjawab muktamad terhadap kredibiliti penerbitan dan mesti mengisytiharkan bantuan AI yang ketara. Penyelidik yang menyemak kertas kerja atau geran mesti memelihara kerahsiaan semakan rakan sebaya dan tidak sekali-kali memuat naik manuskrip yang belum diterbitkan ke dalam perkhidmatan AI luaran.

Sumber rasmi ↗

Topik rekod disemak tambahan

Pengesanan Malpraktis, Viva Voce dan Pengendalian Kes

DocID 639 §4.2, §4.4 Viva Voce & §5 Penghalaan Kes

Universiti pada masa ini tidak menggunakan perisian yang mendakwa dapat mengesan AI generatif; Turnitin sahaja tidak mengesahkan salah laku dan pertimbangan akademik diperlukan. Di bawah Prosedur Salah Laku Akademik DocID 639 §4.4.2, jika terdapat penunjuk yang menimbulkan kebimbangan mengenai kerja yang ditempah tanpa bukti langsung, atau maklumat yang ada tidak memenuhi imbangan kebarangkalian, viva voce boleh diatur dengan persetujuan Pegawai Pusat Pengajian untuk menunjukkan kepengarangan; ia tidak menyumbang kepada markah. Jika diadakan, ia biasanya tidak boleh diadakan lebih daripada 30 hari bekerja selepas tarikh akhir maklum balas pentaksiran (§4.4.3.1); pelajar harus menerima sekurang-kurangnya lima hari bekerja notis yang menerangkan sifat, tujuan dan kemungkinan keputusannya (§4.4.3.2). Kehadiran bersama orang pilihan pelajar adalah untuk sokongan sahaja tanpa penyertaan (§4.4.3.4), dan pelarasan munasabah mesti dibuat (§4.4.3.5). Viva itu sendiri tidak boleh mengenakan penalti (§4.4.4.2); pengendalian kes mengikut prosedur AUO/SDP/UDP yang berkenaan (§5.1–5.5).

Sumber rasmi ↗

Tadbir Urus Amalan Pengajaran & Penilaian

Taklimat Penilaian, Kerja Kumpulan & Peraturan Staf M365

DocID Dasar Senat 79331 dan panduan Fakulti mewajibkan Pengarah Unit Kursus menyatakan kategori AI dalam spesifikasi unit dan taklimat Canvas (§2.1.3), menetapkan peraturan pengelogan kerja kumpulan dan memerlukan persetujuan rakan sebaya terlebih dahulu sebelum merakam perbincangan kumpulan (§2.1.4–2.1.5), serta mewajibkan staf pengajar yang mengendalikan data yang dapat mengenal pasti pelajar untuk menggunakan M365 Copilot (§2.3.1). Panduan fakulti (FSE, BMH) melengkapkan dasar pusat.

Sumber rasmi ↗

Tadbir Urus Kotak Pasir Awan & Keselamatan Data

Perlindungan Data Komersial & NebulaONE Gateway

IT Services dan Information Governance menetapkan sempadan penyewa yang jelas untuk Copilot Chat, Microsoft 365 Copilot, dan kotak pasir awan NebulaONE, memastikan pengesahan pengguna, penyulitan data komersial, dan pengecualian data universiti daripada latihan LLM awam.

Sumber rasmi ↗

Lakukan

Jangan

Jangan sekali-kali muat naik bahan hak cipta Universiti, termasuk rakaman kuliah, slaid, bahan edaran dan soalan peperiksaan, ke alat AI luar (DocID 79331 §2.2.1(c)); kakitangan pengajar yang mengendalikan data yang boleh mengenal pasti pelajar mesti menggunakan M365 Copilot secara eksklusif (§2.3.1).
Panduan sumber
Jangan sekali-kali muat naik bahan hak cipta Universiti, termasuk rakaman kuliah, slaid, bahan edaran dan soalan peperiksaan, ke alat AI luar (DocID 79331 §2.2.1(c)); kakitangan pengajar yang mengendalikan data yang boleh mengenal pasti pelajar mesti menggunakan M365 Copilot secara eksklusif (§2.3.1).
Skop
Skop khalayak dan aktiviti berbeza-beza mengikut sumber: Dasar Senat DocID 79331 mengawal pengkategorian penilaian yang diajar (Kategori A–D) dan had muat naik hak cipta; panduan rujukan Perpustakaan mengawal petikan dan pengakuan dalam kerja kursus; Prosedur Malpraktis Akademik DocID 639 mengawal siasatan malpraktis, larangan pengesan, dan viva kepengarangan; dasar Perkhidmatan IT mengawal Copilot dan akses penyewa NebulaONE.
Apabila menggunakan Copilot Chat dengan akaun Universiti, interaksi adalah persendirian, data dilindungi oleh Commercial Data Protection, gesaan tidak digunakan untuk melatih model AI, fail yang dimuat naik disimpan dalam OneDrive pengguna, dan carian web melalui Bing menghantar serpihan pertanyaan tanpa identiti pengguna.
Bukti asal dan skop
Apabila menggunakan Copilot Chat dengan akaun Universiti, interaksi adalah persendirian, data dilindungi oleh Commercial Data Protection, gesaan tidak digunakan untuk melatih model AI, fail yang dimuat naik disimpan dalam OneDrive pengguna, dan carian web melalui Bing menghantar serpihan pertanyaan tanpa identiti pengguna.
CL-004
Parameter teknikal Copilot Chat Commercial Data Protection dan privasi carian Bing
Copilot Chat is an AI-powered assistant available to everyone with a University account and accessible via a web browser or within Microsoft Teams. Guidance For Using Copilot Chat The University of Manchester has contractual agreement with Microsoft that means that the Copilot Chat Generative AI system can be used safely be as part of your day-to-day work in a way that is not true for other AI chat systems.
Approved Tools > Copilot Chat > What Is Copilot Chat?; Extracted text SHA256 98c59a36e27fd1e3695ae939993035e6af146c44cc41b7f3f90ae7ec09b78202; original binding lines 41–43; characters 2929–3339; excerpt offset 0–410
Sumber rasmi universiti ↗
Sometimes Copilot Chat may search the web using Microsoft’s search engine Bing in order to find information that is relevant to your prompt. When this occurs, fragments of your prompt may be sent to Bing. There is no way to prevent this from happening, however your identity is not shared, and the query is sent over a secure connection.
Approved Tools > Copilot Chat > Web searches; Extracted text SHA256 98c59a36e27fd1e3695ae939993035e6af146c44cc41b7f3f90ae7ec09b78202; original binding lines 61–61; characters 4893–5230; excerpt offset 0–337
Sumber rasmi universiti ↗
Warga universiti mesti menggunakan peraturan perlindungan data standard kepada alat AI; di bawah Senate Policy DocID 79331 §2.3.1, kakitangan yang menggunakan AI dalam aktiviti Pengajaran dan Pembelajaran mesti secara eksklusif menggunakan perkhidmatan Microsoft 365 Copilot yang disediakan oleh Universiti apabila mengendalikan data yang boleh mengenal pasti pelajar atau data sulit, dan di bawah §2.2.1(c) pelajar tidak boleh memuat naik bahan hak cipta Universiti ke AI luaran.
Bukti asal dan skop
Warga universiti mesti menggunakan peraturan perlindungan data standard kepada alat AI; di bawah Senate Policy DocID 79331 §2.3.1, kakitangan yang menggunakan AI dalam aktiviti Pengajaran dan Pembelajaran mesti secara eksklusif menggunakan perkhidmatan Microsoft 365 Copilot yang disediakan oleh Universiti apabila mengendalikan data yang boleh mengenal pasti pelajar atau data sulit, dan di bawah §2.2.1(c) pelajar tidak boleh memuat naik bahan hak cipta Universiti ke AI luaran.
CL-005
Pengelasan data, perlindungan maklumat sulit, penggunaan M365 Copilot yang diwajibkan untuk kakitangan bagi data pelajar dalam pengajaran/pembelajaran, dan larangan memuat naik bahan berhak cipta oleh pelajar
you should use University-approved tools wherever possible to avoid inappropriate disclosure; if you use other tools you are responsible for ensuring there is no inappropriate disclosure.
Applying the Principles; Extracted text SHA256 6ca485f22cb29ccf5fe174cc9ee2437d2543ed93b82235be305e3df79d901fb9; original binding lines 67–68; characters 5124–5311; excerpt offset 0–187
Sumber rasmi universiti ↗
2.3.1 Staff members who use AI in Teaching and Learning activities must adhere to the University's AI Guidelines. Only the University-provided Microsoft 365 Copilot service may be used for student-identifiable or confidential data.
Section 2.3.1, Page 5; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 205–207; characters 11852–12101; excerpt offset 0–249
Sumber rasmi universiti ↗
c) The University’s Intellectual Property Policy. Students must not upload any University of Manchester owned materials, including lecture – recordings, slides, question papers, handouts or any other copyrighted resources to external AI tools.
Section 2.2.1(c), Page 5; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 189–192; characters 10834–11110; excerpt offset 0–276
Sumber rasmi universiti ↗
Microsoft 365 Copilot License disenaraikan untuk The University of Manchester dalam sumber alat AI rasmi universiti. Ketersediaan terbitan: tidak disebut. Jenis pengendorsan terbitan: disokong secara rasmi.
Bukti asal dan skop
Microsoft 365 Copilot License disenaraikan untuk The University of Manchester dalam sumber alat AI rasmi universiti. Ketersediaan terbitan: tidak disebut. Jenis pengendorsan terbitan: disokong secara rasmi.
cl-the-university-of-manchester-microsoft-copilot-for-m365-207
Microsoft 365 Copilot penggunaan berperingkat dan skop perlindungan data kakitangan yang diwajibkan
The University has announced a strategic collaboration with Microsoft, making Manchester the world’s first university to deploy equitable Microsoft 365 Copilot access and training across its entire community.
Approved Tools > Microsoft 365 Copilot License, Paragraph 1; Extracted text SHA256 98c59a36e27fd1e3695ae939993035e6af146c44cc41b7f3f90ae7ec09b78202; original binding lines 33–33; characters 1116–1324; excerpt offset 0–208
Sumber rasmi universiti ↗
The roll out of licenses will be phased and implementation planning is now underway. Visit the Microsoft 365 Copilot SharePoint space for guidance, FAQs, training and updates as the roll out continues.
Approved Tools > Microsoft 365 Copilot License, Paragraph 6; Extracted text SHA256 98c59a36e27fd1e3695ae939993035e6af146c44cc41b7f3f90ae7ec09b78202; original binding lines 38–38; characters 2692–2893; excerpt offset 0–201
Sumber rasmi universiti ↗
2.3.1 Staff members who use AI in Teaching and Learning activities must adhere to the University's AI Guidelines. Only the University-provided Microsoft 365 Copilot service may be used for student-identifiable or confidential data.
Section 2.3.1, Page 5; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 205–207; characters 11852–12101; excerpt offset 0–249
Sumber rasmi universiti ↗
Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.2.1(c), pelajar dilarang memuat naik sebarang bahan hak cipta milik University of Manchester—seperti rakaman kuliah, slaid PowerPoint, bahan edaran, dan kertas soalan peperiksaan—ke alat AI komersial luaran.
Bukti asal dan skop
Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.2.1(c), pelajar dilarang memuat naik sebarang bahan hak cipta milik University of Manchester—seperti rakaman kuliah, slaid PowerPoint, bahan edaran, dan kertas soalan peperiksaan—ke alat AI komersial luaran.
clm-man-copyright-upload-restriction
Larangan ketat memuat naik bahan hak cipta Universiti ke alat AI komersial luaran
c) The University’s Intellectual Property Policy. Students must not upload any University of Manchester owned materials, including lecture – recordings, slides, question papers, handouts or any other copyrighted resources to external AI tools.
Section 2.2.1(c), Page 5; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 189–192; characters 10834–11110; excerpt offset 0–276
Sumber rasmi universiti ↗
Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.2.2, pelajar secara jelas dibenarkan memuat naik rakaman sesi ke dalam perkhidmatan Microsoft 365 Copilot yang disediakan universiti untuk bertanya soalan atau mencipta ringkasan pengajian.
Bukti asal dan skop
Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.2.2, pelajar secara jelas dibenarkan memuat naik rakaman sesi ke dalam perkhidmatan Microsoft 365 Copilot yang disediakan universiti untuk bertanya soalan atau mencipta ringkasan pengajian.
clm-man-copilot-recording-safe-harbor
Pengecualian pelabuhan selamat eksplisit yang membenarkan muat naik rakaman sesi ke M365 Copilot institusi
2.2.2 Where a recording of a taught session is available, students are permitted to use their University of Manchester Microsoft 365 Copilot access to upload this for the purposes of supporting their learning. Uploading University of Manchester – owned materials to the University of Manchester Microsoft 365 Copilot will not contravene the Intellectual Property Policy providing students use their University-provided access. Further information about lecture recordings is available in the Policy on Recording Lectures.
Section 2.2.2, Page 5; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 196–201; characters 11217–11780; excerpt offset 0–563
Sumber rasmi universiti ↗
Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.3.1, kakitangan yang menggunakan AI dalam aktiviti Pengajaran dan Pembelajaran mesti mematuhi Garis Panduan AI Universiti, dan hanya perkhidmatan Microsoft 365 Copilot yang disediakan oleh Universiti boleh digunakan untuk data yang boleh mengenal pasti pelajar atau data sulit.
Bukti asal dan skop
Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.3.1, kakitangan yang menggunakan AI dalam aktiviti Pengajaran dan Pembelajaran mesti mematuhi Garis Panduan AI Universiti, dan hanya perkhidmatan Microsoft 365 Copilot yang disediakan oleh Universiti boleh digunakan untuk data yang boleh mengenal pasti pelajar atau data sulit.
clm-man-staff-confidential-data-copilot
Sekatan wajib terhadap kakitangan dalam aktiviti pengajaran dan pembelajaran yang menggunakan data yang boleh mengenal pasti pelajar atau data sulit; penggunaan tersebut hanya dibenarkan dengan Microsoft 365 Copilot institusi.
2.3.1 Staff members who use AI in Teaching and Learning activities must adhere to the University's AI Guidelines. Only the University-provided Microsoft 365 Copilot service may be used for student-identifiable or confidential data.
Section 2.3.1, Page 5; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 205–207; characters 11852–12101; excerpt offset 0–249
Sumber rasmi universiti ↗
Jangan gunakan AI generatif dalam penilaian Kategori A (Dilarang) (walaupun untuk semakan pruf atau pembetulan ejaan/tatabahasa), atau melangkaui penampilan luaran sahaja dalam Kategori B (Minimal); perhatikan bahawa pilihan pelajar untuk tidak menggunakan AI tidak terpakai bagi Kategori D (Bersepadu).
Panduan sumber
Jangan gunakan AI generatif dalam penilaian Kategori A (Dilarang) (walaupun untuk semakan pruf atau pembetulan ejaan/tatabahasa), atau melangkaui penampilan luaran sahaja dalam Kategori B (Minimal); perhatikan bahawa pilihan pelajar untuk tidak menggunakan AI tidak terpakai bagi Kategori D (Bersepadu).
Skop
Skop khalayak dan aktiviti berbeza-beza mengikut sumber: Dasar Senat DocID 79331 mengawal pengkategorian penilaian yang diajar (Kategori A–D) dan had muat naik hak cipta; panduan rujukan Perpustakaan mengawal petikan dan pengakuan dalam kerja kursus; Prosedur Malpraktis Akademik DocID 639 mengawal siasatan malpraktis, larangan pengesan, dan viva kepengarangan; dasar Perkhidmatan IT mengawal Copilot dan akses penyewa NebulaONE.
Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.1.1, semua penilaian kerja kursus mesti diberikan kepada salah satu daripada empat kategori AI (A: AI Dilarang, B: AI Minimum, C: AI Dibenarkan, D: AI Bersepadu). Di bawah §2.1.2, pelajar boleh memilih untuk tidak menggunakan AI dalam Kategori A, B dan C (kecuali Kategori D), dan di bawah §2.1.3, kategori mesti diterbitkan dalam spesifikasi kursus dan taklimat penilaian.
Bukti asal dan skop
Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.1.1, semua penilaian kerja kursus mesti diberikan kepada salah satu daripada empat kategori AI (A: AI Dilarang, B: AI Minimum, C: AI Dibenarkan, D: AI Bersepadu). Di bawah §2.1.2, pelajar boleh memilih untuk tidak menggunakan AI dalam Kategori A, B dan C (kecuali Kategori D), dan di bawah §2.1.3, kategori mesti diterbitkan dalam spesifikasi kursus dan taklimat penilaian.
CL-008
Rangka kerja pengkategorian penilaian empat peringkat yang diluluskan Senat merentasi semua unit kursus
The University has produced a dedicated AI in Teaching and Learning Policy which sets out a shared framework for the use of AI in assessment at the University, defining clear and transparent expectations for students and staff when using AI across undergraduate and postgraduate teaching, learning, assessment, and research or dissertation activities.
Teaching and Learning > Assessment; Extracted text SHA256 6ca485f22cb29ccf5fe174cc9ee2437d2543ed93b82235be305e3df79d901fb9; original binding lines 75–75; characters 6291–6642; excerpt offset 0–351
Sumber rasmi universiti ↗
a) AI Prohibited: AI is not permitted or is unable to be used in this assessment. The assessment information should include additional information such as examples or detail of what is not permitted, if it is likely to provide clarity for students.
Section 2.1.1(a), Page 4; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 136–138; characters 7925–8195; excerpt offset 0–270
Sumber rasmi universiti ↗
b) AI Minimal: AI is permitted to be used in this assessment in limited ways that contribute to the presentation (for example surface level use to improve grammar, fluency, and formatting) without changing the ideas, arguments or conclusions developed by the student. The assessment information must set out what is acceptable AI use. Students who do not wish to personally use AI tools can undertake the assessment.
Section 2.1.1(b), Page 4; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 140–145; characters 8205–8676; excerpt offset 0–471
Sumber rasmi universiti ↗
c) AI Permitted: AI may be used to complete the assessment. The assessment information must set out what is acceptable AI use. The assessment brief should explain how students who do not wish to personally use AI tools can undertake the assessment.
Section 2.1.1(c), Page 4; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 147–150; characters 8686–8975; excerpt offset 0–289
Sumber rasmi universiti ↗
d) AI-Integrated: AI use is necessary to meet the course unit intended learning outcomes. This does not imply that all AI use is permitted. The assessment information must set out what is acceptable AI use and should explain why AI use is required to meet the intended learning outcomes.
Section 2.1.1(d), Page 4; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 152–155; characters 8985–9305; excerpt offset 0–320
Sumber rasmi universiti ↗
2.1.2 Students may choose not to use AI for assessment, unless the assessment has been designated as Category D.
Section 2.1.2, Page 4; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 158–159; characters 9308–9430; excerpt offset 0–122
Sumber rasmi universiti ↗
2.1.3 Information relating to the category of AI use for the assessment must be clearly communicated to students and included in the assessment brief and unit specification.
Section 2.1.3, Page 4; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 161–163; characters 9432–9623; excerpt offset 0–191
Sumber rasmi universiti ↗
Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.1.1, penggunaan alat AI untuk membantu tatabahasa, kefasihan atau ejaan dibenarkan dalam penilaian Kategori B (AI Minimal) dengan syarat ia tidak mengubah idea, hujah atau kesimpulan pelajar, tetapi semakan AI tidak dibenarkan dalam penilaian Kategori A (AI Dilarang).
Bukti asal dan skop
Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.1.1, penggunaan alat AI untuk membantu tatabahasa, kefasihan atau ejaan dibenarkan dalam penilaian Kategori B (AI Minimal) dengan syarat ia tidak mengubah idea, hujah atau kesimpulan pelajar, tetapi semakan AI tidak dibenarkan dalam penilaian Kategori A (AI Dilarang).
CL-009
Had kategori penilaian bagi semakan bahasa: dibenarkan dalam Kategori B untuk penyampaian sahaja tanpa mengubah idea; dilarang sama sekali dalam Kategori A.
a) AI Prohibited: AI is not permitted or is unable to be used in this assessment. The assessment information should include additional information such as examples or detail of what is not permitted, if it is likely to provide clarity for students.
Section 2.1.1(a), Page 4; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 136–138; characters 7925–8195; excerpt offset 0–270
Sumber rasmi universiti ↗
b) AI Minimal: AI is permitted to be used in this assessment in limited ways that contribute to the presentation (for example surface level use to improve grammar, fluency, and formatting) without changing the ideas, arguments or conclusions developed by the student. The assessment information must set out what is acceptable AI use. Students who do not wish to personally use AI tools can undertake the assessment.
Section 2.1.1(b), Page 4; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 140–145; characters 8205–8676; excerpt offset 0–471
Sumber rasmi universiti ↗
Using an AI tool to correct grammar or spelling is acceptable, but where a student uses an AI tool for proofreading work submitted for assessment, they should ensure that use of the tool does not result in substantive changes to the content or meaning of their work or go beyond what is allowed for the assessment.
Teaching and Learning > Proofreading; Extracted text SHA256 6ca485f22cb29ccf5fe174cc9ee2437d2543ed93b82235be305e3df79d901fb9; original binding lines 79–79; characters 7174–7488; excerpt offset 0–314
Sumber rasmi universiti ↗
Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.1.1(a), penilaian yang ditetapkan sebagai Kategori A (AI Prohibited) melarang sepenuhnya penggunaan alat AI untuk membantu penyediaan atau penulisan penyerahan, termasuk untuk menjana kandungan atau untuk pemeriksaan bahasa / penyuntingan teks, dan taklimat penilaian mesti menerangkan sebab larangan ini dikenakan.
Bukti asal dan skop
Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.1.1(a), penilaian yang ditetapkan sebagai Kategori A (AI Prohibited) melarang sepenuhnya penggunaan alat AI untuk membantu penyediaan atau penulisan penyerahan, termasuk untuk menjana kandungan atau untuk pemeriksaan bahasa / penyuntingan teks, dan taklimat penilaian mesti menerangkan sebab larangan ini dikenakan.
clm-man-cat-prohibited
Definisi AI Dilarang Kategori A dan butiran taklimat penilaian wajib
a) AI Prohibited: AI is not permitted or is unable to be used in this assessment. The assessment information should include additional information such as examples or detail of what is not permitted, if it is likely to provide clarity for students.
Section 2.1.1(a), Page 4; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 136–138; characters 7925–8195; excerpt offset 0–270
Sumber rasmi universiti ↗
Di bawah Polisi Senat DocID 79331 §2.1.1(b), penilaian yang ditetapkan sebagai Kategori B (AI Minimal) membenarkan penggunaan alatan AI hanya berkaitan dengan persembahan—seperti untuk menambah baik kelancaran, tatabahasa, atau ejaan, atau untuk membantu pemformatan—dan melarang sama sekali penggunaan alatan AI untuk menjana idea, hujah, kesimpulan, atau kandungan substantif lain.
Bukti asal dan skop
Di bawah Polisi Senat DocID 79331 §2.1.1(b), penilaian yang ditetapkan sebagai Kategori B (AI Minimal) membenarkan penggunaan alatan AI hanya berkaitan dengan persembahan—seperti untuk menambah baik kelancaran, tatabahasa, atau ejaan, atau untuk membantu pemformatan—dan melarang sama sekali penggunaan alatan AI untuk menjana idea, hujah, kesimpulan, atau kandungan substantif lain.
clm-man-cat-minimal
Definisi AI Minimal Kategori B dan had hanya untuk pembentangan
b) AI Minimal: AI is permitted to be used in this assessment in limited ways that contribute to the presentation (for example surface level use to improve grammar, fluency, and formatting) without changing the ideas, arguments or conclusions developed by the student. The assessment information must set out what is acceptable AI use. Students who do not wish to personally use AI tools can undertake the assessment.
Section 2.1.1(b), Page 4; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 140–145; characters 8205–8676; excerpt offset 0–471
Sumber rasmi universiti ↗
Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.1.1(c), penilaian yang ditetapkan sebagai Kategori C (AI Dibenarkan) membenarkan pelajar menggunakan alat AI untuk tugasan yang lebih luas, tetapi memerlukan ringkasan penilaian menyatakan alat dan output yang dibenarkan, mewajibkan teks yang dikemukakan mestilah hasil kerja pelajar yang tulen, dan memerlukan adanya laluan tanpa AI supaya pelajar tidak dirugikan jika mereka memilih untuk tidak menggunakan AI.
Bukti asal dan skop
Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.1.1(c), penilaian yang ditetapkan sebagai Kategori C (AI Dibenarkan) membenarkan pelajar menggunakan alat AI untuk tugasan yang lebih luas, tetapi memerlukan ringkasan penilaian menyatakan alat dan output yang dibenarkan, mewajibkan teks yang dikemukakan mestilah hasil kerja pelajar yang tulen, dan memerlukan adanya laluan tanpa AI supaya pelajar tidak dirugikan jika mereka memilih untuk tidak menggunakan AI.
clm-man-cat-permitted
Takrifan AI Dibenarkan Kategori C dan keperluan laluan tanpa penggunaan
c) AI Permitted: AI may be used to complete the assessment. The assessment information must set out what is acceptable AI use. The assessment brief should explain how students who do not wish to personally use AI tools can undertake the assessment.
Section 2.1.1(c), Page 4; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 147–150; characters 8686–8975; excerpt offset 0–289
Sumber rasmi universiti ↗
Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.1.1(d), penilaian yang ditetapkan sebagai Kategori D (AI-Bersepadu) memerlukan pelajar menggunakan alat AI untuk mencapai hasil pembelajaran yang disasarkan bagi kursus, dengan taklimat penilaian memperincikan alat, penggunaan yang dibenarkan, refleksi dan keperluan pencatatan.
Bukti asal dan skop
Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.1.1(d), penilaian yang ditetapkan sebagai Kategori D (AI-Bersepadu) memerlukan pelajar menggunakan alat AI untuk mencapai hasil pembelajaran yang disasarkan bagi kursus, dengan taklimat penilaian memperincikan alat, penggunaan yang dibenarkan, refleksi dan keperluan pencatatan.
clm-man-cat-integrated
Takrifan Kategori D AI-Integrated dan penjajaran hasil pembelajaran
d) AI-Integrated: AI use is necessary to meet the course unit intended learning outcomes. This does not imply that all AI use is permitted. The assessment information must set out what is acceptable AI use and should explain why AI use is required to meet the intended learning outcomes.
Section 2.1.1(d), Page 4; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 152–155; characters 8985–9305; excerpt offset 0–320
Sumber rasmi universiti ↗
Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.1.2, pelajar boleh memilih untuk tidak menggunakan AI untuk penilaian, melainkan penilaian tersebut telah ditetapkan sebagai Kategori D (AI-Integrated); pelajar dalam Kategori A, B, dan C yang memilih untuk tidak menggunakan AI tidak akan dirugikan.
Bukti asal dan skop
Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.1.2, pelajar boleh memilih untuk tidak menggunakan AI untuk penilaian, melainkan penilaian tersebut telah ditetapkan sebagai Kategori D (AI-Integrated); pelajar dalam Kategori A, B, dan C yang memilih untuk tidak menggunakan AI tidak akan dirugikan.
clm-man-student-choice-category-b-c
Pilihan pelajar untuk tidak menggunakan AI terhad kepada Kategori A, B, C dan secara eksplisit mengecualikan Kategori D
2.1.2 Students may choose not to use AI for assessment, unless the assessment has been designated as Category D.
Section 2.1.2, Page 4; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 158–159; characters 9308–9430; excerpt offset 0–122
Sumber rasmi universiti ↗
b) AI Minimal: AI is permitted to be used in this assessment in limited ways that contribute to the presentation (for example surface level use to improve grammar, fluency, and formatting) without changing the ideas, arguments or conclusions developed by the student. The assessment information must set out what is acceptable AI use. Students who do not wish to personally use AI tools can undertake the assessment.
Section 2.1.1(b), Page 4; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 140–145; characters 8205–8676; excerpt offset 0–471
Sumber rasmi universiti ↗
c) AI Permitted: AI may be used to complete the assessment. The assessment information must set out what is acceptable AI use. The assessment brief should explain how students who do not wish to personally use AI tools can undertake the assessment.
Section 2.1.1(c), Page 4; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 147–150; characters 8686–8975; excerpt offset 0–289
Sumber rasmi universiti ↗
Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.1.3, kategori AI yang ditetapkan bagi setiap penilaian mesti disampaikan dengan jelas kepada pelajar dalam Spesifikasi Unit Kursus dan dalam penerangan penilaian di persekitaran pembelajaran maya (Canvas).
Bukti asal dan skop
Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.1.3, kategori AI yang ditetapkan bagi setiap penilaian mesti disampaikan dengan jelas kepada pelajar dalam Spesifikasi Unit Kursus dan dalam penerangan penilaian di persekitaran pembelajaran maya (Canvas).
clm-man-assessment-brief-comms
Penerbitan kategori AI secara wajib dalam spesifikasi unit dan ringkasan Canvas
2.1.3 Information relating to the category of AI use for the assessment must be clearly communicated to students and included in the assessment brief and unit specification.
Section 2.1.3, Page 4; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 161–163; characters 9432–9623; excerpt offset 0–191
Sumber rasmi universiti ↗
Jangan mengemukakan kandungan yang dijana AI tanpa pengakuan sebagai hasil kerja sendiri (ia merupakan petunjuk salah laku akademik di bawah DocID 639 §3.1.3.6); penilai bergantung pada pertimbangan akademik dan keserupaan Turnitin kerana Universiti tidak menggunakan perisian yang mendakwa dapat mengesan GenAI (§4.2.2).
Panduan sumber
Jangan mengemukakan kandungan yang dijana AI tanpa pengakuan sebagai hasil kerja sendiri (ia merupakan petunjuk salah laku akademik di bawah DocID 639 §3.1.3.6); penilai bergantung pada pertimbangan akademik dan keserupaan Turnitin kerana Universiti tidak menggunakan perisian yang mendakwa dapat mengesan GenAI (§4.2.2).
Skop
Skop khalayak dan aktiviti berbeza-beza mengikut sumber: Dasar Senat DocID 79331 mengawal pengkategorian penilaian yang diajar (Kategori A–D) dan had muat naik hak cipta; panduan rujukan Perpustakaan mengawal petikan dan pengakuan dalam kerja kursus; Prosedur Malpraktis Akademik DocID 639 mengawal siasatan malpraktis, larangan pengesan, dan viva kepengarangan; dasar Perkhidmatan IT mengawal Copilot dan akses penyewa NebulaONE.
Menyerahkan kerja yang dihasilkan oleh AI generatif sebagai hasil sendiri, atau salah menggambarkan kefahaman tentang subjek, adalah plagiarisme di Manchester dan akan ditangani selaras dengan Prosedur Salah Laku Akademik Universiti.
Bukti asal dan skop
Menyerahkan kerja yang dihasilkan oleh AI generatif sebagai hasil sendiri, atau salah menggambarkan kefahaman tentang subjek, adalah plagiarisme di Manchester dan akan ditangani selaras dengan Prosedur Salah Laku Akademik Universiti.
CL-006
Takrif salah laku akademik AI dan penunjuk rasmi plagiarisme
There is an expectation that work submitted by a student for assessment should contain their own original work and provide an honest representation of their understanding of the subject. Students should declare any use of generative AI in preparing work for assessment, and explain its role. Submitting work created by Generative AI as their own, or to misrepresent their understanding of the subject, is plagiarism and will be dealt with in accordance with the University’s Academic Malpractice Procedure.
Teaching and Learning > Plagiarism; Extracted text SHA256 6ca485f22cb29ccf5fe174cc9ee2437d2543ed93b82235be305e3df79d901fb9; original binding lines 77–77; characters 6654–7160; excerpt offset 0–506
Sumber rasmi universiti ↗
3.1.3.6. The use of content generated by AI and failing to acknowledge this
Section 3.1.3 Indicators of academic malpractice, Paragraph 3.1.3.6, Page 4; Extracted text SHA256 db1ed4db97896ef1f771a937943e2402de1a954b0b0a56c53a781efa68c9af77; original binding lines 233–233; characters 14230–14307; excerpt offset 0–77
Sumber rasmi universiti ↗
Alat untuk mengesan kandungan yang dijana AI adalah tidak boleh dipercayai serta berat sebelah dan tidak boleh disandarkan untuk mengenal pasti amalan salah akademik dalam penilaian sumatif di Manchester. Output daripada alat tersebut pada masa ini tidak boleh digunakan sebagai bukti amalan salah.
Bukti asal dan skop
Alat untuk mengesan kandungan yang dijana AI adalah tidak boleh dipercayai serta berat sebelah dan tidak boleh disandarkan untuk mengenal pasti amalan salah akademik dalam penilaian sumatif di Manchester. Output daripada alat tersebut pada masa ini tidak boleh digunakan sebagai bukti amalan salah.
CL-007
Larangan ke atas perisian pengesanan AI komersial dan peranan pembuktian tunggal penilaian akademik
Tools to detect AI-generated content are unreliable and biased and cannot be relied on to identify academic malpractice in summative assessment. Output from such tools cannot currently be used as evidence of malpractice.
Teaching and Learning > Detecting malpractice; Extracted text SHA256 6ca485f22cb29ccf5fe174cc9ee2437d2543ed93b82235be305e3df79d901fb9; original binding lines 83–83; characters 8010–8230; excerpt offset 0–220
Sumber rasmi universiti ↗
The University does not currently use software which claims to detect Generative AI;
Section 4.2 Detection: Written assignments, Paragraph 4.2.2, Page 7; Extracted text SHA256 db1ed4db97896ef1f771a937943e2402de1a954b0b0a56c53a781efa68c9af77; original binding lines 369–370; characters 23487–23584; excerpt offset 0–97
Sumber rasmi universiti ↗
Di bawah Prosedur Salah Laku Akademik DocID 639 §3.1.3.6 dan Dasar Senat DocID 79331 §3.0.2, menggunakan kandungan yang dijana oleh Kecerdasan Buatan tanpa pengakuan secara nyata ditetapkan sebagai petunjuk salah laku akademik dan plagiarisme.
Bukti asal dan skop
Di bawah Prosedur Salah Laku Akademik DocID 639 §3.1.3.6 dan Dasar Senat DocID 79331 §3.0.2, menggunakan kandungan yang dijana oleh Kecerdasan Buatan tanpa pengakuan secara nyata ditetapkan sebagai petunjuk salah laku akademik dan plagiarisme.
clm-man-malpractice-procedure-plagiarism
Definisi rasmi penjanaan kandungan AI tanpa pengakuan sebagai salah laku akademik
3.1.3.6. The use of content generated by AI and failing to acknowledge this
Section 3.1.3 Indicators of academic malpractice, Paragraph 3.1.3.6, Page 4; Extracted text SHA256 db1ed4db97896ef1f771a937943e2402de1a954b0b0a56c53a781efa68c9af77; original binding lines 233–233; characters 14230–14307; excerpt offset 0–77
Sumber rasmi universiti ↗
3.0.2 Within assessed work, students’ failure to document use of Generative AI could be a form of plagiarism contrary to the Academic Malpractice Procedure. Failure to adhere to the terms of an assessment brief is handled on an assessment-by-assessment basis and may be accounted for through the marking process.
Section 3.0.2, Page 6; Extracted text SHA256 b745f89ff007498a4675a6efa8e0c6ad5929094287f290525416791f177bb011; original binding lines 226–229; characters 12856–13206; excerpt offset 0–350
Sumber rasmi universiti ↗
Di bawah Prosedur Salah Laku Akademik DocID 639 §4.2.2, Universiti secara jelas tidak menggunakan perisian yang mendakwa dapat mengesan AI Generatif; Turnitin digunakan semata-mata untuk pengesanan persamaan padanan teks dan tidak boleh mengesahkan sama ada salah laku berlaku tanpa pertimbangan akademik penanda.
Bukti asal dan skop
Di bawah Prosedur Salah Laku Akademik DocID 639 §4.2.2, Universiti secara jelas tidak menggunakan perisian yang mendakwa dapat mengesan AI Generatif; Turnitin digunakan semata-mata untuk pengesanan persamaan padanan teks dan tidak boleh mengesahkan sama ada salah laku berlaku tanpa pertimbangan akademik penanda.
clm-man-no-ai-detection-software
Larangan ke atas alat pengesanan AI komersial dan mandat untuk pertimbangan penanda akademik
The University does not currently use software which claims to detect Generative AI;
Section 4.2 Detection: Written assignments, Paragraph 4.2.2, Page 7; Extracted text SHA256 db1ed4db97896ef1f771a937943e2402de1a954b0b0a56c53a781efa68c9af77; original binding lines 369–370; characters 23487–23584; excerpt offset 0–97
Sumber rasmi universiti ↗
The University does not currently use software which claims to detect Generative AI;
Section 4.2 Detection: Written assignments, Paragraph 4.2.2; Extracted text SHA256 db1ed4db97896ef1f771a937943e2402de1a954b0b0a56c53a781efa68c9af77; original binding lines 369–370; characters 23487–23584; excerpt offset 0–97
Sumber rasmi universiti ↗
Di bawah Prosedur Salah Laku Akademik DocID 639 §4.4.2, jika terdapat penunjuk yang menimbulkan kebimbangan mengenai karya yang ditempah tanpa bukti langsung, atau maklumat yang tersedia tidak memenuhi imbangan kebarangkalian, viva voce boleh diatur dengan persetujuan Pegawai Sekolah untuk menunjukkan kepengarangan; ia tidak menyumbang kepada markah. Jika diadakan, ia biasanya tidak sepatutnya berlangsung lebih daripada 30 hari bekerja selepas tarikh akhir maklum balas pentaksiran (§4.4.3.1); pelajar harus menerima sekurang-kurangnya lima hari bekerja notis yang menerangkan sifat, tujuan dan kemungkinan keputusannya (§4.4.3.2). Kehadiran ditemani oleh orang pilihan pelajar adalah untuk sokongan sahaja tanpa penyertaan (§4.4.3.4), dan pelarasan munasabah mesti dibuat (§4.4.3.5). Viva itu sendiri tidak boleh mengenakan penalti (§4.4.4.2); pengendalian kes mengikut prosedur AUO/SDP/UDP yang terpakai (§5.1–5.5).
Bukti asal dan skop
Di bawah Prosedur Salah Laku Akademik DocID 639 §4.4.2, jika terdapat penunjuk yang menimbulkan kebimbangan mengenai karya yang ditempah tanpa bukti langsung, atau maklumat yang tersedia tidak memenuhi imbangan kebarangkalian, viva voce boleh diatur dengan persetujuan Pegawai Sekolah untuk menunjukkan kepengarangan; ia tidak menyumbang kepada markah. Jika diadakan, ia biasanya tidak sepatutnya berlangsung lebih daripada 30 hari bekerja selepas tarikh akhir maklum balas pentaksiran (§4.4.3.1); pelajar harus menerima sekurang-kurangnya lima hari bekerja notis yang menerangkan sifat, tujuan dan kemungkinan keputusannya (§4.4.3.2). Kehadiran ditemani oleh orang pilihan pelajar adalah untuk sokongan sahaja tanpa penyertaan (§4.4.3.4), dan pelarasan munasabah mesti dibuat (§4.4.3.5). Viva itu sendiri tidak boleh mengenakan penalti (§4.4.4.2); pengendalian kes mengikut prosedur AUO/SDP/UDP yang terpakai (§5.1–5.5).
clm-man-authorship-viva-voce
Pencetus viva voce pengarang pilihan, pemasaan 30 hari bekerja selepas tarikh akhir maklum balas, notis 5 hari bekerja, pengiringan sokongan sahaja, pelarasan munasabah, hasil viva bukan berbentuk hukuman, dan pengendalian kes AUO.
4.4.2. If there is a concern, based on indicators of malpractice, that a student may have commissioned a piece of work from a third party, but there is no direct evidence of this, or the information available does not satisfy the balance of probabilities, then in agreement with the School Officer a viva voce can be arranged to give the student the opportunity to demonstrate that they: 4.4.2.1. Produced the work; 4.4.2.2. Undertook the reading and research themselves; 4.4.2.3. Undertook the preparatory work themselves; 4.4.2.4. Understand what they have written. 4.4.3. If a viva voce is held, the following principles
Section 4.4 Contract cheating, Paragraphs 4.4.2–4.4.3.4, Page 9; Extracted text SHA256 db1ed4db97896ef1f771a937943e2402de1a954b0b0a56c53a781efa68c9af77; original binding lines 484–518; characters 31340–33372; excerpt offset 0–700
Sumber rasmi universiti ↗
shall be met: 4.4.3.1. If a viva voce is to be conducted it should not normally take place more than 30 working days after the assessment feedback deadline. 4.4.3.2. The student should be given at least five working days’ notice of the requirement to attend the viva voce. An explanation of what a viva voce is, the purpose of it and the potential outcomes should be outlined in the invitation. It should be made clear that the viva voce is arranged due to the detection of potential academic malpractice and it is to allow the student an opportunity to demonstrate that the work is their own; i
Section 4.4 Contract cheating, Paragraphs 4.4.2–4.4.3.4, Page 9; Extracted text SHA256 db1ed4db97896ef1f771a937943e2402de1a954b0b0a56c53a781efa68c9af77; original binding lines 484–518; characters 31340–33372; excerpt offset 700–1400
Sumber rasmi universiti ↗
t will not contribute to any mark obtained for the piece of work. 4.4.3.3. Two members of academic staff (at least one of whom must be a subject specialist) must conduct the viva voce; this will normally be the School Officer and the examiner of the assessment. 4.4.3.4. The student may be accompanied by a person of their choice for support only (normally a fellow student, member of staff or Students’ Union representative). Any individual accompanying the student should under no circumstances participate in the viva voce.
Section 4.4 Contract cheating, Paragraphs 4.4.2–4.4.3.4, Page 9; Extracted text SHA256 db1ed4db97896ef1f771a937943e2402de1a954b0b0a56c53a781efa68c9af77; original binding lines 484–518; characters 31340–33372; excerpt offset 1400–2032
Sumber rasmi universiti ↗
4.4.3.5. Reasonable adjustments must be made to ensure that candidates with additional support needs are not disadvantaged for reasons relating to a long-term medical condition, sensory impairment, specific learning difficulty and /or disability. 4.4.3.6. The viva voce will not normally exceed 45 minutes. 4.4.3.7. Depending on situational circumstances, the viva voce can be conducted via video link. 4.4.3.8. Intensive questions are expected. The questions asked should provide the student with the opportunity to demonstrate that the work is their own. 4.4.3.9. An accurate record
Section 4.4 Contract cheating, Paragraphs 4.4.3.5–4.4.4.2, Page 10; Extracted text SHA256 db1ed4db97896ef1f771a937943e2402de1a954b0b0a56c53a781efa68c9af77; original binding lines 523–549; characters 33484–35257; excerpt offset 0–700
Sumber rasmi universiti ↗
of the viva voce should be taken; this record may be used to form the evidence base for any future disciplinary hearing. It may be necessary for an administrative member of staff to be present at the viva voce to make the record. The student is entitled to have a copy of the record. 4.4.4. The viva voce can have one of two outcomes: 4.4.4.1. The staff conducting the viva voce will confirm that they accept that the student wrote the work in question; no further action will be taken. The work should then be marked on its own merit, if it has not already been marked. 4.4.4.2. If the st
Section 4.4 Contract cheating, Paragraphs 4.4.3.5–4.4.4.2, Page 10; Extracted text SHA256 db1ed4db97896ef1f771a937943e2402de1a954b0b0a56c53a781efa68c9af77; original binding lines 523–549; characters 33484–35257; excerpt offset 700–1400
Sumber rasmi universiti ↗
aff conducting the viva voce still remain doubtful of the authorship of the work in question, or the student admits that it is not their work, then the case should be referred for disciplinary action. The viva voce, in itself, will not result in a penalty being applied; a penalty can only be applied by a disciplinary panel.
Section 4.4 Contract cheating, Paragraphs 4.4.3.5–4.4.4.2, Page 10; Extracted text SHA256 db1ed4db97896ef1f771a937943e2402de1a954b0b0a56c53a781efa68c9af77; original binding lines 523–549; characters 33484–35257; excerpt offset 1400–1773
Sumber rasmi universiti ↗
5.1. When academic malpractice has been identified following section 4 above, the AUO responsible for assessing the allegation should gather any supplementary information that may be relevant for a disciplinary hearing. In particular, they should enquire as to whether a student has any previous offences for academic malpractice as this will indicate the appropriate panel to refer a case to. This information is usually retained in the student’s School record. This will assist the AUO in determining whether a case can be heard by a Summary Disciplinary Panel (“SDP”) or if the case should be referred to the University Disciplinary Panel (“UDP”).
Section 5 Case handling, Paragraph 5.1, Page 10; Extracted text SHA256 db1ed4db97896ef1f771a937943e2402de1a954b0b0a56c53a781efa68c9af77; original binding lines 553–560; characters 35279–35978; excerpt offset 0–699
Sumber rasmi universiti ↗
5.4. The original person who reported the alleged malpractice should not be a member of the disciplinary panel. Additionally, where a student has already been interviewed or attended a viva as part of the information gathering exercise, any future disciplinary panel should not include, as a member of the panel, the same examiner or School Officer.
Section 5 Case handling, Paragraph 5.4, Page 11; Extracted text SHA256 db1ed4db97896ef1f771a937943e2402de1a954b0b0a56c53a781efa68c9af77; original binding lines 617–620; characters 40035–40411; excerpt offset 0–376
Sumber rasmi universiti ↗

Penggunaan AI dipersoalkan?Siasatan, kemungkinan hasil dan rayuan

Alat AI dan akses

Kemas kini rekod90 hari lalu · 3 kemas kini direkodkan

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

2026-10-27Kemas kini halaman
Rekod lain · Kemas kini halaman
Lihat semakan
Memuatkan semakan…
2026-10-22Penyelenggaraan rekod
Rekod lain · Penyelenggaraan rekod
Lihat semakan
Memuatkan semakan…
2026-10-22Penambahan rekod · Pembetulan laman
Integriti akademik · Pengajaran · 3 topik lagi · 31 rekod terlibat (15 dibetulkan / diselaraskan · 16 ditambah)
Lihat semakan
Memuatkan semakan…

Dakwaan yang disemak

31

Sumber rasmi

8 URL rasmi; 8 atribusi sumber dan versi tangkapannya dikekalkan.

AI in Teaching and Learning Policy

documents.manchester.ac.uk

Sumber rasmi universiti

Senate, The University of Manchester

Hash dan versi yang dirakam

AI in Teaching and Learning Policy · 2026-10-21T15:06:00Z

SHA-256 of the retained capture file bytes.

dcff27c5977597bc51e7617581945974a44729b229de2e9efe42e230d00ccaeb

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

Sumber rasmi ↗

Academic Malpractice Procedure

documents.manchester.ac.uk

Sumber rasmi universiti

Student and Academic Services, The University of Manchester

Hash dan versi yang dirakam

Academic Malpractice Procedure · 2026-10-21T15:06:00Z

SHA-256 of the retained capture file bytes.

23a15e2b813deead551a3e3151c3b3f01a17d7c204723f94abd4c76494b31e49

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

Sumber rasmi ↗

University AI Guidelines | AI Hub | StaffNet | The University of Manchester

www.staffnet.manchester.ac.uk

Sumber rasmi universiti

StaffNet, The University of Manchester

Hash dan versi yang dirakam

University AI Guidelines | AI Hub | StaffNet | The University of Manchester · 2026-10-21T15:06:00Z

SHA-256 of the retained capture file bytes.

becd22deed500c75cb396085f5e2023181214ce41ca020584032407b014db270

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

Sumber rasmi ↗

Approved Tools | AI Hub | StaffNet | The University of Manchester

www.staffnet.manchester.ac.uk

Sumber rasmi universiti

StaffNet, The University of Manchester

Hash dan versi yang dirakam

Approved Tools | AI Hub | StaffNet | The University of Manchester · 2026-10-21T15:06:00Z

SHA-256 of the retained capture file bytes.

308d1a6ab33417437cf2580a3f79c6e6b0c1c1687d1531dd6de9a86970b8b398

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

Sumber rasmi ↗

AI and referencing - Referencing guide at the University of Manchester

subjects.library.manchester.ac.uk

Sumber rasmi universiti

University of Manchester Library

Hash dan versi yang dirakam

AI and referencing - Referencing guide at the University of Manchester · 2026-10-21T15:06:00Z

SHA-256 of the retained capture file bytes.

7a92ceddd3973ac5742b594cd7454424eac321a4469555ae8c15f89b86505d65

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

Sumber rasmi ↗

Copilot (The University of Manchester)

www.itservices.manchester.ac.uk

Sumber rasmi universiti

IT Services, The University of Manchester

Hash dan versi yang dirakam

Copilot (The University of Manchester) · 2026-10-21T15:06:00Z

SHA-256 of the retained capture file bytes.

f4482920cb6906f1bc0db2421c6c757cd3618c63cadcd40b7087bd7454913881

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

Sumber rasmi ↗

Artificial Intelligence and Teaching and Learning - Teaching College

www.teachingcollege.fse.manchester.ac.uk

Sumber rasmi universiti

Faculty of Science and Engineering Teaching College, The University of Manchester

Hash dan versi yang dirakam

Artificial Intelligence and Teaching and Learning - Teaching College · 2026-10-21T15:06:00Z

SHA-256 of the retained capture file bytes.

fce26e2c6bb6df07090689b87c4222118190a262f5d5dbaf73d1c98e0d785b7f

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

Sumber rasmi ↗

AI Guidance for Learners - Technology Enhanced Learning and Design

elearning.bmh.manchester.ac.uk

Sumber rasmi universiti

Faculty of Biology, Medicine and Health, The University of Manchester

Hash dan versi yang dirakam

AI Guidance for Learners - Technology Enhanced Learning and Design · 2026-10-21T15:06:00Z

SHA-256 of the retained capture file bytes.

ee497397a173ad2529eb76ec25b69eb24ba2f9e90c85dcce2aafbcf83b949e00

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: qs35-40-v6-r4-meta-20261022
Keluaran set data: public-release-20260924-002
Pembetulan diterbitkan: 2026-10-22T15:59:18.511995Z
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.

Tiada dokumen dasar peperiksaan AI berpusat yang berasingan; peperiksaan dikategorikan secara individu di bawah rangka kerja Senat 4-kategori (DocID 79331 §2.1.1).
Public REST API tools.json mendedahkan 8 rekod berdiri sendiri bagi universitySlug=='manchester' tanpa medan id yang eksplisit; diselaraskan melalui naturalKey kepada 3 cadangan alat kanonik. MCP get_student_policy mengembalikan tatasusunan alat yang kosong.
DocID 639 merujuk kepada instrumen Universiti yang berasingan—Peraturan XVII (Tingkah Laku dan Disiplin Pelajar), Panduan kepada pelajar tentang Penalti bagi Salah Laku Akademik, dan prosedur SDP/UDP—yang tidak termasuk dalam pakej sumber semasa; tarikh akhir rayuan khusus, peristiwa permulaan dan jadual penalti masih ditahan.
Keputusan sejarah persendirian yang lengkap belum disemak secara bebas; sejarah asal yang ditangkap dikekalkan.
Snapshot sejarah pelajar dipelihara dan tidak memberikan kelulusan kepada paparan diperbetul setempat ini.

Current reviewed JSON

Soalan lazim

Soalan lazim

Bolehkah saya menggunakan AI untuk tugasan?

Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.1.1, tugasan dikategorikan kepada empat tahap (Kategori A: AI Dilarang, Kategori B: AI Minimum, Kategori C: AI Dibenarkan, Kategori D: AI Bersepadu) oleh Pengarah Unit Kursus dan dinyatakan dengan jelas dalam spesifikasi unit serta taklimat Canvas (§2.1.3). Pelajar boleh memilih untuk tidak menggunakan AI bagi Kategori A, B dan C tanpa dirugikan, tetapi pilihan ini tidak terpakai untuk tugasan Kategori D yang menilai hasil pembelajaran AI (§2.1.2). Dalam Kategori A, semua penggunaan AI termasuk semakan dan penyuntingan teks dilarang; dalam Kategori B, AI dihadkan kepada penyampaian sahaja (kelancaran, tatabahasa, ejaan, pemformatan) tanpa mengubah idea, hujah atau kesimpulan pelajar.

Lihat bukti →

Perlukah penggunaan AI didedahkan?

Di bawah panduan rujukan Perpustakaan Universiti, pelajar mesti memetik alat AI generatif apabila menggunakan teks atau imej secara langsung dalam kerja mereka mengikut konvensyen 'Cite them Right'. Jika diminta atau dianggap sesuai, pelajar sepatutnya menyertakan ringkasan pengakuan pada permulaan kerja atau dalam nota kaki. Lampiran yang memperincikan gesaan berkaitan, output, tarikh penjanaan dan kenyataan pengubahsuaian diperlukan apabila merujuk AI sebagai komunikasi peribadi atau apabila diarahkan oleh panduan Sekolah. Penggunaan alat untuk semakan tatabahasa asas dan ejaan tidak memerlukan pengakuan melainkan panduan Sekolah memerlukannya.

Lihat bukti →

Bolehkah data sensitif dimuat naik?

Di bawah Dasar Senat DocID 79331 §2.2.1(c), pelajar tidak boleh memuat naik bahan hak cipta milik Universiti (seperti rakaman kuliah, slaid, edaran, atau soalan peperiksaan) ke alat AI komersial luaran. Di bawah §2.2.2, pelajar dibenarkan secara eksplisit untuk memuat naik rakaman sesi ke dalam Microsoft 365 Copilot yang disediakan oleh Universiti untuk sokongan pembelajaran. Di bawah §2.3.1, kakitangan yang menggunakan AI dalam aktiviti Pengajaran dan Pembelajaran mesti mematuhi Garis Panduan AI Universiti, dan hanya perkhidmatan Microsoft 365 Copilot yang disediakan oleh Universiti boleh digunakan untuk data yang boleh mengenal pasti pelajar atau data sulit.

Lihat bukti →

Alat manakah yang tersedia?

Universiti menyediakan Microsoft Copilot Chat with Commercial Data Protection kepada semua pelajar dan kakitangan aktif yang menggunakan kelayakan log masuk Universiti. Suite Microsoft 365 Copilot sedang dilancarkan secara berfasa dalam kohort lesen merentasi 65,000 kakitangan dan pelajar. NebulaONE disediakan sebagai sandbox pembangunan AI awan perusahaan. Di bawah DocID 79331 §2.1.1 dan §2.2.1, mempunyai akses kepada alat AI institusi tidak memberikan kebenaran untuk menggunakannya dalam penilaian Kategori A.

Lihat bukti →

Apakah peraturan peperiksaan?

Peperiksaan dan penilaian bermasa dikelaskan secara individu di bawah rangka kerja empat kategori (DocID 79331 §2.1.1). Di bawah Prosedur Salah Laku Akademik DocID 639 §3.1.2.5 dan §4.3.1, pelajar mesti mematuhi syarat peperiksaan yang dimaklumkan sebelum peperiksaan, dan memiliki atau menggunakan alat AI atau bahan dalam talian yang tidak dibenarkan semasa sesi peperiksaan merupakan salah laku akademik.

Lihat bukti →

Apakah peraturan penyelidikan dan penerbitan?

Di bawah Garis Panduan Penyelidikan StaffNet, sebarang penggunaan AI untuk mensintesis data penyelidikan mesti telus sepenuhnya, dan mereka-reka atau memalsukan data dengan AI merupakan salah laku penyelidikan. Penulis surat-menyurat memikul tanggungjawab muktamad terhadap kredibiliti penerbitan dan mesti mengisytiharkan bantuan AI yang ketara. Penyelidik yang menyemak kertas kerja atau geran mesti memelihara kerahsiaan semakan rakan sebaya dan tidak sekali-kali memuat naik manuskrip yang belum diterbitkan ke dalam perkhidmatan AI luaran.

Lihat bukti →

Apakah yang dianggap salah laku akademik?

Universiti pada masa ini tidak menggunakan perisian yang mendakwa dapat mengesan AI generatif; Turnitin sahaja tidak mengesahkan salah laku dan pertimbangan akademik diperlukan. Di bawah Prosedur Salah Laku Akademik DocID 639 §4.4.2, jika terdapat penunjuk yang menimbulkan kebimbangan mengenai kerja yang ditempah tanpa bukti langsung, atau maklumat yang ada tidak memenuhi imbangan kebarangkalian, viva voce boleh diatur dengan persetujuan Pegawai Pusat Pengajian untuk menunjukkan kepengarangan; ia tidak menyumbang kepada markah. Jika diadakan, ia biasanya tidak boleh diadakan lebih daripada 30 hari bekerja selepas tarikh akhir maklum balas pentaksiran (§4.4.3.1); pelajar harus menerima sekurang-kurangnya lima hari bekerja notis yang menerangkan sifat, tujuan dan kemungkinan keputusannya (§4.4.3.2). Kehadiran bersama orang pilihan pelajar adalah untuk sokongan sahaja tanpa penyertaan (§4.4.3.4), dan pelarasan munasabah mesti dibuat (§4.4.3.5). Viva itu sendiri tidak boleh mengenakan penalti (§4.4.4.2); pengendalian kes mengikut prosedur AUO/SDP/UDP yang berkenaan (§5.1–5.5).

Lihat bukti →

Apakah panduan pengajaran?

DocID Dasar Senat 79331 dan panduan Fakulti mewajibkan Pengarah Unit Kursus menyatakan kategori AI dalam spesifikasi unit dan taklimat Canvas (§2.1.3), menetapkan peraturan pengelogan kerja kumpulan dan memerlukan persetujuan rakan sebaya terlebih dahulu sebelum merakam perbincangan kumpulan (§2.1.4–2.1.5), serta mewajibkan staf pengajar yang mengendalikan data yang dapat mengenal pasti pelajar untuk menggunakan M365 Copilot (§2.3.1). Panduan fakulti (FSE, BMH) melengkapkan dasar pusat.

Lihat bukti →

Apakah syarat keselamatan dan perolehan?

IT Services dan Information Governance menetapkan sempadan penyewa yang jelas untuk Copilot Chat, Microsoft 365 Copilot, dan kotak pasir awan NebulaONE, memastikan pengesahan pengguna, penyulitan data komersial, dan pengecualian data universiti daripada latihan LLM awam.

Lihat bukti →

Bilakah rekod ini disemak?

Disemak: 2026-10-21

Sumber rasmi manakah menyokong peraturan ini?

documents.manchester.ac.uk ↗
www.staffnet.manchester.ac.uk ↗
documents.manchester.ac.uk ↗
subjects.library.manchester.ac.uk ↗
www.staffnet.manchester.ac.uk ↗
www.teachingcollege.fse.manchester.ac.uk ↗

Sumber rasmi →

Di mana boleh membaca bukti penuh?

31 · Bukti lengkap

Bukti lengkap →