Edinburgh, United Kingdom Sist sjekket

The University of Edinburgh

Uavhengig · Åpen tilgang · Ikke en offisiell universitetsside

Hva vil du sjekke?

Søk etter universiteter

Utforsk gjeldende oppføringer etter tema

Vurderingsarbeid og læring

Begrenset

Edinburgh fastsetter KI-tillatelser på emne- og vurderingsnivå. Å presentere KI-produksjon som eget arbeid er akademisk uredelighet. KI-oversettelse til engelsk for vurdert arbeid er forbudt som falsk forfatterskap.

Offisiell kilde ↗

Eksamen og tidsbegrensede vurderinger

Regler på emnenivå gjelder (Gap)

Gjennomgått veiledning identifiserer uredelighet i vurdert arbeid og krever instruksjoner på emnenivå. En separat eksamensspesifikk regel for KI-tillatelse ble ikke fastslått i denne gjennomgangen.

Offisiell kilde ↗

Åpenhet og opplysning om bruk

Påkrevd

Studenter må oppgi tillatt bruk av generativ KI før de leverer inn vurdert arbeid. Sjekk emneinstruksene for eventuelle spesifikke krav til format eller plassering.

Offisiell kilde ↗

Datasikkerhet og personvern

Begrenset

Veiledningen om ansattes data instruerer om å beskytte opphavsrett, konfidensialitet og personopplysninger ved å anta at alt som legges inn i tredjepartsverktøy deles eksternt. For universitetets ELM-plattform må ansatte og forskere ikke bruke ELM med identifiserbare pasient- eller kliniske data eller identifiserbare data om forskningsdeltakere.

Offisiell kilde ↗

Tilgjengelige KI-verktøy

Tilgjengelig med betingelser

ELM (Edinburgh access to Language Models) er University of Edinburghs KI-innovasjonsplattform og en sentral inngangsport som gir tryggere tilgang til generativ KI gjennom store språkmodeller. University of Edinburgh gir tilgang til Copilot-chatten i Edge når man logger inn med universitetslegitimasjon, men lisenser for full integrasjon av Microsoft 365 Copilot i Office-pakken tilbys for øyeblikket ikke. University of Edinburgh oppfordrer studenter til å bruke ELM framfor eksterne kommersielle KI-plattformer, fordi retningslinjene deres sier at data ikke lagres av tredjepartstjenester for å trene modeller eller til andre formål. Studentveiledningen fra mars 2026 beskriver ELM som gratis for ansatte og studenter. En annen publisert rettighetsside oppgir at skolen kan godkjenne etter eget skjønn. Disse kildene fastslår ikke om dette godkjenningskravet fortsatt gjelder generelt. Den fulle Microsoft 365 Copilot-pakken leveres ikke under universitetets nåværende institusjonelle lisensavtale, og ISG har for øyeblikket ingen planer om å gjøre den fulle Copilot-lisensen for MS365 tilgjengelig, selv om gratis Copilot-chat i Edge støttes.

Offisiell kilde ↗

Forskning og publisering

Begrenset

Forskerstudenter på høyere gradsnivå som velger å bruke generativ AI for aspekter ved vurdert forskning (som doktorgradsavhandlinger, MScR-avhandlinger eller årlige evalueringsinnleveringer), bør inkludere en kort bekreftelse i egenerklæringen (Declaration of Own Work) i starten av avhandlingen eller innleveringen.

Offisiell kilde ↗
Flere temaer fra gjennomgåtte oppføringer

Akademisk integritet og klagesaker

Håndhevet

Ved University of Edinburgh utgjør det akademisk uredelighet å presentere AI-resultater som eget originalt arbeid, maskinoversette vurdert arbeid til engelsk, levere AI-innhold uten å oppgi det, samt å bruke AI-agenter innenfor universitetets læringsplattformer. En klage kan ikke fremsettes før Board of Examiners eller beslutningstakeren publiserer sin endelige beslutning i EUCLID Student View (ettersom resultater på LEARN kanskje ennå ikke er stadfestet eller moderert); klager på akademiske beslutninger må sendes inn omgående innen 10 virkedager etter at resultatet ble utstedt for ikke-avsluttende år på lavere grad, og innen 30 virkedager etter at resultatet ble utstedt for avsluttende år på lavere grad og alle studenter på erfaringsbaserte og forskningsbaserte studier på høyere gradsnivå. Klager på beslutninger fra Student Discipline Officers eller Student Discipline Committee, og klager på beslutninger fra Fitness to Practise Panels, må sendes inn innen 10 virkedager etter mottak av beslutningen. Forsinkede klager vil kun bli vurdert under ekstraordinære omstendigheter som forklarer og dokumenterer hvorfor fristen ikke kunne overholdes; klager sendt inn over ett år etter den stadfestede datoen eller publiseringsdatoen for den opprinnelige beslutningen vil ikke under noen omstendigheter bli vurdert.

Offisiell kilde ↗

Veiledning for undervisning og vurdering

Anbefalt

GenAI-tillatelser ved Edinburgh fastsettes på vurderings- og emnenivå; begrensninger bør oppgis i vurderingsoppgaven, og studenter må rådføre seg med sin Course Organiser når det er uklart. The University of Edinburgh råder ansatte til ikke å stole på KI-deteksjonsverktøy for å bekrefte forfatterskap, ettersom de feilklassifiserer menneskelig innhold og KI-innhold, og det finnes ingen pålitelig automatisert metode for opprinnelsessporing.

Offisiell kilde ↗

Sikkerhetsgjennomgang og etisk godkjenning

Godkjenning påkrevd

For systematisk eller storskala ikke-forskningsmessig innføring av KI, eller integrering av KI i eksisterende plattformer, må ansatte følge godkjenningsprosessen via ISG Ethics Board, forankre beslutningene i veiledningen for KI-konsekvensvurdering og gjennomføre påkrevde konsekvensvurderinger, inkludert DPIA (personvernkonsekvensvurdering) og EQIA (likestillingskonsekvensvurdering) der det er hensiktsmessig eller som kreves (mens KI-bruk i forskning følger College Research Ethics Boards).

Offisiell kilde ↗

Før du sender inn

Gjør

  • Sjekk dette emnets eller denne vurderingens AI-regel før du bruker generativ AI.
    Kildeveiledning
  • Før du leverer vurdert arbeid, må du sørge for å oppgi bruk av generativ KI der det er brukt.
    Krav innenfor dette omfanget
  • Bruk beskyttede institusjonelle verktøy som Edge Copilot-chat eller ELM (og merk at ELM-tilgang er underlagt fakultetets/avdelingens skjønnsmessige godkjenning i motsetning til studentveiledning) for tryggere AI-bruk.
    Kildeveiledning

Ikke

  • Ikke presenter resultater fra generativ KI som ditt eget originale arbeid i vurderte innleveringer.
    Krav innenfor dette omfanget
  • Ansatte må beskytte konfidensialitet ved å anta at tredjepartsverktøy deler data eksternt; ansatte og forskere må ikke bruke ELM med identifiserbare pasient- eller kliniske data eller data om forskningsdeltakere.
    Krav innenfor dette omfanget
  • Ikke utelat anbefalte KI-erklæringer i avhandlingers deklarasjoner når generativ KI brukes i forskning som vurderes.
    Råd fra dette nettstedet

Satt det spørsmålstegn ved KI-bruken?

The University of Edinburgh

Målgruppe og aktivitetsomfang varierer strengt etter kilde: vurdering av undervisningsarbeid regulerer studentenes oppgivelse av generativ KI; retningslinjer for forskerutdanning regulerer erklæringer i doktoravhandlinger; veiledning om data for ansatte regulerer antakelser om tredjepartsverktøy; særlige dataregler begrenser ansatte og forskere fra å legge inn kliniske data eller deltakerdata i ELM; institusjonell ELM-rettighet er fortsatt underlagt skolens skjønnsmessige godkjenning, i motsetning til sentral veiledning for studenter.

Undersøkelse og tiltak

Mistanke om akademisk uredelighet ved Edinburgh undersøkes av «School and College Academic Misconduct Officers» (SAMOs / CAMOs), mens formelle karakterstraffer fastsettes av eksamensstyrene (Boards of Examiners). Anklager knyttet til forskning utført av studenter undersøkes etter prosedyren for akademisk uredelighet, og ikke etter prosedyrene for forskningsuredelighet for ansatte.

Opprinnelig dokumentasjon og omfang

Mistanke om akademisk uredelighet ved Edinburgh undersøkes av «School and College Academic Misconduct Officers» (SAMOs / CAMOs), mens formelle karakterstraffer fastsettes av eksamensstyrene (Boards of Examiners). Anklager knyttet til forskning utført av studenter undersøkes etter prosedyren for akademisk uredelighet, og ikke etter prosedyrene for forskningsuredelighet for ansatte.

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

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

Offisiell kilde fra universitetet ↗
Allegations relating to the research undertaken by University students will be investigated using the Academic Misconduct Investigation Procedure.

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

Offisiell kilde fra universitetet ↗

Ved University of Edinburgh utgjør det akademisk fusk å presentere KI-resultater som sitt eget originale arbeid, maskinoversette vurdert arbeid til engelsk, levere KI-innhold uten å oppgi kilde, og bruke KI-agenter innenfor universitetets læringsplattformer.

Opprinnelig dokumentasjon og omfang

Ved University of Edinburgh utgjør det akademisk fusk å presentere KI-resultater som sitt eget originale arbeid, maskinoversette vurdert arbeid til engelsk, levere KI-innhold uten å oppgi kilde, og bruke KI-agenter innenfor universitetets læringsplattformer.

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

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

Offisiell kilde fra universitetet ↗
Presenting AI outputs as your own, original work.

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

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

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

Offisiell kilde fra universitetet ↗
Submitting an assessment which includes elements of AI-generated text without acknowledgment.

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

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

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

Offisiell kilde fra universitetet ↗

Mulige utfall

Ved University of Edinburgh utgjør det akademisk fusk å presentere KI-resultater som sitt eget originale arbeid, maskinoversette vurdert arbeid til engelsk, levere KI-innhold uten å oppgi kilde, og bruke KI-agenter innenfor universitetets læringsplattformer.

Opprinnelig dokumentasjon og omfang

Ved University of Edinburgh utgjør det akademisk fusk å presentere KI-resultater som sitt eget originale arbeid, maskinoversette vurdert arbeid til engelsk, levere KI-innhold uten å oppgi kilde, og bruke KI-agenter innenfor universitetets læringsplattformer.

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

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

Offisiell kilde fra universitetet ↗
Presenting AI outputs as your own, original work.

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

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

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

Offisiell kilde fra universitetet ↗
Submitting an assessment which includes elements of AI-generated text without acknowledgment.

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

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

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

Offisiell kilde fra universitetet ↗

Å presentere KI-generert innhold som eget arbeid regnes som akademisk uredelighet ved Edinburgh; all vurdert innlevering må være studentens eget originale arbeid.

Opprinnelig dokumentasjon og omfang

Å presentere KI-generert innhold som eget arbeid regnes som akademisk uredelighet ved Edinburgh; all vurdert innlevering må være studentens eget originale arbeid.

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

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

Offisiell kilde fra universitetet ↗

Gjennomgang og klage

En klage kan ikke sendes inn før eksamensnemnda eller vedtaksinstansen har publisert den endelige avgjørelsen i EUCLID Student View (siden resultater på LEARN kanskje ennå ikke er godkjent eller kvalitetssikret). Klager på akademiske vedtak må sendes inn raskt, innen 10 virkedager etter at resultatet er utstedt for bachelorstudenter på ikke-siste studieår, og innen 30 virkedager etter at resultatet er utstedt for bachelorstudenter på siste studieår og alle studenter på masterprogrammer og forskerutdanning.

Opprinnelig dokumentasjon og omfang

En klage kan ikke sendes inn før eksamensnemnda eller vedtaksinstansen har publisert den endelige avgjørelsen i EUCLID Student View (siden resultater på LEARN kanskje ennå ikke er godkjent eller kvalitetssikret). Klager på akademiske vedtak må sendes inn raskt, innen 10 virkedager etter at resultatet er utstedt for bachelorstudenter på ikke-siste studieår, og innen 30 virkedager etter at resultatet er utstedt for bachelorstudenter på siste studieår og alle studenter på masterprogrammer og forskerutdanning.

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

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

Offisiell kilde fra universitetet ↗
e result being issued

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

Offisiell kilde fra universitetet ↗

Klager på avgjørelser fra Student Discipline Officers eller Student Discipline Committee, og klager på avgjørelser fra Fitness to Practise Panels, må sendes inn innen 10 virkedager etter mottak av avgjørelsen.

Opprinnelig dokumentasjon og omfang

Klager på avgjørelser fra Student Discipline Officers eller Student Discipline Committee, og klager på avgjørelser fra Fitness to Practise Panels, må sendes inn innen 10 virkedager etter mottak av avgjørelsen.

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

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

Offisiell kilde fra universitetet ↗

Sene klager tas bare til behandling i ekstraordinære tilfeller der det forklares og dokumenteres hvorfor fristen ikke kunne overholdes. Klager som leveres mer enn ett år etter at det opprinnelige vedtaket ble godkjent eller publisert, vurderes ikke under noen omstendighet.

Opprinnelig dokumentasjon og omfang

Sene klager tas bare til behandling i ekstraordinære tilfeller der det forklares og dokumenteres hvorfor fristen ikke kunne overholdes. Klager som leveres mer enn ett år etter at det opprinnelige vedtaket ble godkjent eller publisert, vurderes ikke under noen omstendighet.

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

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

Offisiell kilde fra universitetet ↗

KI-verktøy og tilgang

  • Copilot chat within EdgeOffisiell anbefalingRegistrert som tillatt i kildeomfanget.

    Logg inn i nettleseren Microsoft Edge med University of Edinburgh-legitimasjon; bekreftet med et grønt skjoldikon.

  • ELM (Edinburgh access to Language Models)Offisiell anbefalingRegistrert som tillatt i kildeomfanget.

    Tilgang via universitetets ELM-portal ved bruk av universitetsinnlogging; veiledning fra mars 2026 beskriver ELM som gratis for alle ansatte og studenter, mens en annen publisert rettighetsside oppgir skjønnsmessig godkjenning fra fakultet/institutt, en administrativ betingelse hvis allmenne gyldighet ikke er fastslått.

  • Llama in ELMUniversitetsdriftet tjenesteRegistrert som tillatt i kildeomfanget.

    Velg Llama-modell på ELM-plattformen.

  • Microsoft 365 Copilot (full integration)Ikke godkjent av universitetetBegrenset i kildeomfanget

    Ikke tilgjengelig via University of Edinburghs institusjonelle lisensavtale.

Oppdateringer av posterSiste 90 dager · Registrerte oppdateringer: 2

Oppdateringer til denne nettsidens gjennomgåtte oppføring, ikke en bekreftelse på at universitetet har endret sin policy.

  1. Sideoppdatering

    Andre oppføringer · Sideoppdatering

    Vis revisjon

    Laster revisjon…

  2. Holdt tilbake / fjernet fra gjeldende konklusjoner · Tillegg i registreringen · Korreksjon av nettsted

    Eksamen · Redegjørelse · 11 flere temaer · Records involved: 35 (19 corrected / adjusted · 15 added · 1 held)

    Vis revisjon

    Laster revisjon…

Gjennomgåtte påstander

34

Offisielle kilder

11 offisielle URL-er. 11 kildeangivelser og deres lagrede versjoner beholdt.

Using generative AI in your studies: guidelines for students

information-services.ed.ac.uk

Offisiell kilde fra universitetet

University of Edinburgh Information Services

Hash og lagret versjon

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

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

7e0f3ccfd9cdcd56f0ca38efa942f15ed2ad7d3da99fb4ad03d63bbe5a1da64e

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

Offisiell kilde ↗

ELM - Edinburgh access to Language Models

information-services.ed.ac.uk

Offisiell kilde fra universitetet

University of Edinburgh Information Services

Hash og lagret versjon

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

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

cd2457a558a4be87470504e4965ed5b15b0fe95808c3ff54ee59b6c59e9a788f

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

Offisiell kilde ↗

Generative AI Guidelines for Postgraduate Research Students

information-services.ed.ac.uk

Offisiell kilde fra universitetet

University of Edinburgh Information Services

Hash og lagret versjon

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

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

2e2a5bf43a8a847d95a38979d2b4d928b06b715189c01cf4d26894c5a359541e

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

Offisiell kilde ↗

Using Generative AI in Your Work: Guidance for Staff

information-services.ed.ac.uk

Offisiell kilde fra universitetet

University of Edinburgh Information Services

Hash og lagret versjon

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

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

6dae552827a3bd8c8a0b6f53c02512003c95051a2dd7fdd16c3823109a765173

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

Offisiell kilde ↗

AI in Microsoft 365

information-services.ed.ac.uk

Offisiell kilde fra universitetet

University of Edinburgh Information Services

Hash og lagret versjon

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

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

9f516873189de0ea7f095056dd4dd3dae1acefd26047972fff83e8860e221469

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

Offisiell kilde ↗

Generative AI guidelines for students (Hub)

information-services.ed.ac.uk

Offisiell kilde fra universitetet

University of Edinburgh Information Services

Hash og lagret versjon

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

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

f0767cdac21215813524c158a8170fc07dffb8e9465bf57cd2b8b80abb907720

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

Offisiell kilde ↗

Generative AI Guidance for Students (October 2024 PDF)

www.ed.ac.uk

Offisiell kilde fra universitetet

University of Edinburgh Academic Services / Registry

Hash og lagret versjon

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

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

959c56f9c375e4be5c80cc8e8286c40d16a8686fc064a70d438549d8f4a4e952

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

Offisiell kilde ↗

Deadlines for appeal submission and timescales for consideration of appeals

registryservices.ed.ac.uk

Offisiell kilde fra universitetet

University of Edinburgh Registry Services / Academic Services

Hash og lagret versjon

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

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

c506249b173986119d0cad2d690fa37a7b2eea26f59b6a9301062644fd74d36f

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

Offisiell kilde ↗

Academic Misconduct Procedures overview

academic-services.ed.ac.uk

Offisiell kilde fra universitetet

University of Edinburgh Academic Services

Hash og lagret versjon

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

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

048d937b5278a031cec1ee0c9970247978eae635834f4ccf064ff4596a5d9108

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

Offisiell kilde ↗

ELM - Availability and Entitlement Policy

information-services.ed.ac.uk

Offisiell kilde fra universitetet

University of Edinburgh Information Services

Hash og lagret versjon

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

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

fc42c3503348bf086bb8e302c72b329cc840936aaa5a9ee3f35871a2d2a0e08e

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

Offisiell kilde ↗

Edinburgh Research Office: Research Misconduct Policy

research-office.ed.ac.uk

Offisiell kilde fra universitetet

Edinburgh Research Office

Hash og lagret versjon

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

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

39891cfee9686afccfad8df3f2ef8b000c5b4b57b99ac5a8ef2f678ed122437a

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

Offisiell kilde ↗
Postinformasjon, JSON og sitering

Review layers: claim review applies to the claims only. Analysis is a separate machine-generated summary awaiting review. Coverage scores do not establish complete policy knowledge.

Claim review state
agent_reviewed
Analysis review state
machine_candidate
Record revision
v6-target-r7-candidate-20261021
Dataset release
public-release-20260924-002
Correction published
Student snapshot
Not published
Current reviewed JSON · Historical baseline

Published V6 presentation; JSON and MCP retain the existing public record. Supplementary quotations and scope notes remain pending review. Local candidate corrections, tools and student summaries are not approved for publication. Institution-wide audit remains PARTIAL.

  • Den detaljerte prosedyren for undersøkelse av akademisk fusk (utgitt etter 16. september 2024) ligger på SharePoint og krever innlogging via universitetet. Den overordnede strukturen for undersøkelser (SAMO/CAMO) og tidsfristene for klager til Registry er offentlig bekreftet, men de interne arbeidsflytene for undersøkelser er fortsatt skjult bak autentisering.
  • Studentveiledningen fra mars 2026 beskriver ELM som gratis for alle ansatte og studenter. Den nyere, publiserte policyen for ELM-tilgjengelighet og -rettigheter sier at dagens tilgang for ansatte og studenter fortsatt er underlagt skjønnsmessig godkjenning fra fakultetet. Ubetinget tilgang for studenter er fortsatt et ubekreftet administrativt hull.
  • Eldre påstand claim-edinburgh-registry-03-20260727 claimText spesifiserer å gi en kort erklæring på slutten av innleveringen i samsvar med emneinstruksene, men den underliggende rå offisielle bevisteksten («Før du leverer inn bedømt arbeid, sørg for å bekrefte bruken av generativ KI der det er brukt.») fastslår ikke erklæringsformat eller plassering på slutten av arbeidet. Presentasjonen fjerner ikke-belagt plassering/format fra nye handlinger og bevarer den rå påstandsteksten uendret.
  • Utkastpåstand draft-edinburgh-staff-privacy-external claimText oppgir at ansatte har strengt forbud mot å laste opp personlige eller konfidensielle data til eksterne AI-verktøy, mens det underliggende rå offisielle bevisutdraget er rådgivende veiledning for ansatte: "Protect copyright, confidentiality and personal data. Assume anything put into third-party tools is shared externally." Presentasjonen skiller veiledning for ansatte fra absolutte forbud, samtidig som rå Claim-tekst bevares intakt.
        Current reviewed JSON
        Spørsmål studenter stiller

        Spørsmål studenter stiller

        Kan jeg bruke KI i studiearbeidet mitt?

        Edinburgh fastsetter KI-tillatelser på emne- og vurderingsnivå. Å presentere KI-produksjon som eget arbeid er akademisk uredelighet. KI-oversettelse til engelsk for vurdert arbeid er forbudt som falsk forfatterskap.

        Vis dokumentasjon →
        Må jeg opplyse om bruk av KI?

        Studenter må oppgi tillatt bruk av generativ KI før de leverer inn vurdert arbeid. Sjekk emneinstruksene for eventuelle spesifikke krav til format eller plassering.

        Vis dokumentasjon →
        Kan jeg laste opp sensitive data?

        Veiledningen om ansattes data instruerer om å beskytte opphavsrett, konfidensialitet og personopplysninger ved å anta at alt som legges inn i tredjepartsverktøy deles eksternt. For universitetets ELM-plattform må ansatte og forskere ikke bruke ELM med identifiserbare pasient- eller kliniske data eller identifiserbare data om forskningsdeltakere.

        Vis dokumentasjon →
        Hvilke verktøy har jeg tilgang til?

        ELM (Edinburgh access to Language Models) er University of Edinburghs KI-innovasjonsplattform og en sentral inngangsport som gir tryggere tilgang til generativ KI gjennom store språkmodeller. University of Edinburgh gir tilgang til Copilot-chatten i Edge når man logger inn med universitetslegitimasjon, men lisenser for full integrasjon av Microsoft 365 Copilot i Office-pakken tilbys for øyeblikket ikke. University of Edinburgh oppfordrer studenter til å bruke ELM framfor eksterne kommersielle KI-plattformer, fordi retningslinjene deres sier at data ikke lagres av tredjepartstjenester for å trene modeller eller til andre formål. Studentveiledningen fra mars 2026 beskriver ELM som gratis for ansatte og studenter. En annen publisert rettighetsside oppgir at skolen kan godkjenne etter eget skjønn. Disse kildene fastslår ikke om dette godkjenningskravet fortsatt gjelder generelt. Den fulle Microsoft 365 Copilot-pakken leveres ikke under universitetets nåværende institusjonelle lisensavtale, og ISG har for øyeblikket ingen planer om å gjøre den fulle Copilot-lisensen for MS365 tilgjengelig, selv om gratis Copilot-chat i Edge støttes.

        Vis dokumentasjon →
        Hva er eksamensreglene?

        Gjennomgått veiledning identifiserer uredelighet i vurdert arbeid og krever instruksjoner på emnenivå. En separat eksamensspesifikk regel for KI-tillatelse ble ikke fastslått i denne gjennomgangen.

        Vis dokumentasjon →
        Hvilke regler gjelder for forskning og publisering?

        Forskerstudenter på høyere gradsnivå som velger å bruke generativ AI for aspekter ved vurdert forskning (som doktorgradsavhandlinger, MScR-avhandlinger eller årlige evalueringsinnleveringer), bør inkludere en kort bekreftelse i egenerklæringen (Declaration of Own Work) i starten av avhandlingen eller innleveringen.

        Vis dokumentasjon →
        Hva regnes som akademisk uredelighet?

        Ved University of Edinburgh utgjør det akademisk uredelighet å presentere AI-resultater som eget originalt arbeid, maskinoversette vurdert arbeid til engelsk, levere AI-innhold uten å oppgi det, samt å bruke AI-agenter innenfor universitetets læringsplattformer. En klage kan ikke fremsettes før Board of Examiners eller beslutningstakeren publiserer sin endelige beslutning i EUCLID Student View (ettersom resultater på LEARN kanskje ennå ikke er stadfestet eller moderert); klager på akademiske beslutninger må sendes inn omgående innen 10 virkedager etter at resultatet ble utstedt for ikke-avsluttende år på lavere grad, og innen 30 virkedager etter at resultatet ble utstedt for avsluttende år på lavere grad og alle studenter på erfaringsbaserte og forskningsbaserte studier på høyere gradsnivå. Klager på beslutninger fra Student Discipline Officers eller Student Discipline Committee, og klager på beslutninger fra Fitness to Practise Panels, må sendes inn innen 10 virkedager etter mottak av beslutningen. Forsinkede klager vil kun bli vurdert under ekstraordinære omstendigheter som forklarer og dokumenterer hvorfor fristen ikke kunne overholdes; klager sendt inn over ett år etter den stadfestede datoen eller publiseringsdatoen for den opprinnelige beslutningen vil ikke under noen omstendigheter bli vurdert.

        Vis dokumentasjon →
        Hvilken veiledning gjelder for undervisning?

        GenAI-tillatelser ved Edinburgh fastsettes på vurderings- og emnenivå; begrensninger bør oppgis i vurderingsoppgaven, og studenter må rådføre seg med sin Course Organiser når det er uklart. The University of Edinburgh råder ansatte til ikke å stole på KI-deteksjonsverktøy for å bekrefte forfatterskap, ettersom de feilklassifiserer menneskelig innhold og KI-innhold, og det finnes ingen pålitelig automatisert metode for opprinnelsessporing.

        Vis dokumentasjon →
        Hvilke krav til sikkerhet og anskaffelser gjelder?

        For systematisk eller storskala ikke-forskningsmessig innføring av KI, eller integrering av KI i eksisterende plattformer, må ansatte følge godkjenningsprosessen via ISG Ethics Board, forankre beslutningene i veiledningen for KI-konsekvensvurdering og gjennomføre påkrevde konsekvensvurderinger, inkludert DPIA (personvernkonsekvensvurdering) og EQIA (likestillingskonsekvensvurdering) der det er hensiktsmessig eller som kreves (mens KI-bruk i forskning følger College Research Ethics Boards).

        Vis dokumentasjon →
        Når ble denne oppføringen kontrollert?

        Oppføring kontrollert:

        Postversjon →
        Hvilke offisielle kilder støtter disse reglene?Offisiell kilde →
        Hvor kan jeg lese hele kildematerialet?

        34 · Fullstendig dokumentasjon av retningslinjer

        Fullstendig dokumentasjon av retningslinjer →