Seoul, South Korea ตรวจสอบล่าสุด

Yonsei University

อิสระ · เข้าถึงได้แบบเปิด · ไม่ใช่หน้าเว็บทางการของมหาวิทยาลัย

คุณต้องการตรวจสอบอะไร?

ค้นหามหาวิทยาลัย

สำรวจบันทึกปัจจุบันตามหัวข้อ

งานรายวิชา

มีเงื่อนไข

แนวทางสำหรับผู้สอนฉบับ 2025 มอบหมายให้ผู้สอนรายวิชาเป็นผู้เลือกว่าจะห้ามใช้ อนุญาตให้ใช้อย่างจำกัด หรืออนุญาตให้ใช้อย่างกว้างขึ้น โดยประกาศในคำอธิบายรายวิชาและในชั้นเรียน ข้อความตัวอย่างในคำอธิบายรายวิชาเป็นเพียงทางเลือก ไม่ใช่สิทธิ์ของนักศึกษาที่ใช้ได้ทั่วไป

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการ ↗

การสอบ

จำกัดการเข้าถึง

แนวทางสำหรับอาจารย์ฉบับ 2025 โดยทั่วไปห้ามใช้ GenAI ในการสอบที่มีการคุมสอบ และจำกัดการใช้อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ในการประเมินที่ไม่มีการคุมสอบหรือการประเมินแบบเปิด การใช้งานใดๆ ที่อนุญาตต้องกำหนดและประกาศให้ทราบล่วงหน้า ให้คงข้อความกำกับ “โดยหลักการ” และคำสั่งการสอบจริงไว้

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการ ↗

การเปิดเผยการใช้งาน

มีเงื่อนไข

ในกรณีที่อนุญาตให้ใช้ AI ผู้สอนจะเลือกและประกาศวิธีการเปิดเผยหรือบันทึกการใช้งานหนึ่งวิธีหรือมากกว่านั้น ช่องข้อความคำสั่ง (prompt) เวอร์ชัน และตัวอย่างการอัปโหลดเป็นวิธีที่รายวิชาเลือกใช้เฉพาะ ไม่ใช่รายการตรวจสอบที่ใช้กับทุกกรณี

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการ ↗

ความเป็นส่วนตัวและข้อมูล

จำกัดการเข้าถึง

แนวทางปี 2025 เตือนไม่ให้ป้อนข้อมูลส่วนบุคคล/ข้อมูลที่เป็นความลับ/งานวิจัยที่ยังไม่เผยแพร่ หรือข้อมูลสิทธิบัตรลงใน AI บนคลาวด์ภายนอก ครูผู้สอนไม่ควรอัปโหลดข้อความประเมินผลของนักศึกษาทั้งหมดเพื่อการตัดเกรด/วิเคราะห์ด้วย AI ยังไม่มีการกำหนดระยะเวลาการเก็บรักษาข้อมูลหรือบริการของสถาบันที่ได้รับการอนุมัติ

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการ ↗

เครื่องมือและการเข้าถึง

ไม่ชัดเจน

ยังไม่ได้ยืนยันสิทธิ์ในการใช้เครื่องมือที่สถาบันจัดให้แก่นักศึกษา ตัวอย่างในแนวทางสำหรับอาจารย์หรือการวิจัยไม่ได้อนุญาตให้เข้าถึงหรือใช้ในงานที่ประเมิน

การวิจัยและการตีพิมพ์

จำกัดการเข้าถึง

แนวปฏิบัติสำหรับนักวิจัยปี 2025 ไม่ยอมรับ AI ในฐานะผู้ประพันธ์ มนุษย์ยังคงต้องรักษาการออกแบบ/การวิเคราะห์/ข้อสรุปหลักและความรับผิดชอบไว้; ให้เปิดเผยเครื่องมือ/รุ่น/ผู้พัฒนา/วัตถุประสงค์ ตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์ และปฏิบัติตามข้อกำหนดของวารสาร ผลลัพธ์ต้นฉบับที่เป็นแกนหลักอาจไม่สามารถสร้างโดย AI ได้ภายใต้ข้อจำกัดที่ระบุ

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการ ↗
หัวข้อบันทึกที่ตรวจสอบเพิ่มเติม

ความซื่อสัตย์ทางวิชาการ

จำกัดการเข้าถึง

กฎระเบียบวิชาการ 2026 กำหนดให้ต้องยึดจริยธรรมทางวิชาการ และอนุญาตให้ดำเนินการทางวินัยภายใต้เงื่อนไขของกฎเหล่านั้น หน้าการให้คะแนนระดับปริญญาตรีระบุว่า การไม่ซื่อสัตย์หรือการทุจริตทำให้ผลการเรียนที่ได้มาเป็นโมฆะ และให้เกรด F สำหรับรายวิชานั้น ไม่มีบทลงโทษเฉพาะ AI ที่ใช้กับทุกกรณีโดยไม่ขึ้นกับกฎของรายวิชาที่เกี่ยวข้องและข้อค้นพบ ผลจากเครื่องตรวจจับ AI เป็นข้อมูลเสริมและไม่ควรใช้เพียงอย่างเดียวในการตัดสินเกรดหรือบทลงโทษ ควรพิจารณาคำอธิบายของนักศึกษาและการทบทวนของผู้สอนประกอบ กฎทั่วไปเรื่องการไม่ซื่อสัตย์ในการให้คะแนนไม่ได้ทำให้การใช้ AI ทุกรูปแบบเป็นการทุจริต กระบวนการของคณะกรรมการความซื่อสัตย์ทางการวิจัยมีไว้สำหรับผู้เข้าร่วมการวิจัย ไม่ใช่การอุทธรณ์รายวิชาทั่วไป การสอบสวนเบื้องต้นเริ่มภายใน 30 วันนับจากวันที่มีการรายงาน และเสร็จสิ้นภายใน 30 นับจากการเริ่มต้น การสอบสวนหลักเริ่มภายใน 30 หลังได้รับอนุมัติ และเสร็จสิ้นภายใน 120 ซึ่งขยายได้เมื่อได้รับการอนุมัติ การคัดค้านต้องยื่นภายใน 30 วันนับจากวันที่แจ้งผลการตัดสิน และจะดำเนินการภายใน 60 นับจากวันที่ได้รับ ไม่ได้ระบุชนิดของวันที่ใช้นับ

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการ ↗

แนวทางการสอน

แนะนำ

แนวปฏิบัติสำหรับผู้สอนปี 2025 กำหนดให้อาจารย์ผู้สอนเป็นผู้เลือกว่าจะห้าม อนุญาตให้ใช้อย่างจำกัด หรืออนุญาตให้ใช้อย่างกว้างขวาง โดยประกาศไว้ในประมวลรายวิชาและในชั้นเรียน ตัวอย่างข้อความในประมวลรายวิชาเป็นทางเลือก ไม่ใช่การอนุญาตสำหรับนักศึกษาเป็นการทั่วไป ผลจากเครื่องมือตรวจจับ AI เป็นเพียงข้อมูลเสริมและไม่ควรใช้กำหนดเกรดหรือการลงโทษแต่เพียงลำพัง ควรพิจารณาคำชี้แจงของนักศึกษาและการตรวจสอบของผู้สอนด้วย กฎความไม่ซื่อสัตย์ในการให้เกรดทั่วไปไม่ได้ทำให้การใช้ AI ทุกกรณีเป็นการทุจริต

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการ ↗

ความปลอดภัยและการจัดซื้อจัดจ้าง

ไม่ชัดเจน

แนวทางปี 2025 เตือนไม่ให้ป้อนข้อมูลส่วนบุคคล/ข้อมูลที่เป็นความลับ/งานวิจัยที่ยังไม่เผยแพร่ หรือข้อมูลสิทธิบัตรลงใน AI บนคลาวด์ภายนอก ครูผู้สอนไม่ควรอัปโหลดข้อความประเมินผลของนักศึกษาทั้งหมดเพื่อการตัดเกรด/วิเคราะห์ด้วย AI ยังไม่มีการกำหนดระยะเวลาการเก็บรักษาข้อมูลหรือบริการของสถาบันที่ได้รับการอนุมัติ

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการ ↗

ก่อนส่ง

สิ่งที่ควรทำ

  • ตรวจสอบคำชี้แจงเกี่ยวกับรายวิชาและการประเมินผลให้ครบถ้วนก่อนใช้งาน
    คำแนะนำจากเว็บไซต์นี้
  • ปฏิบัติตามกฎการเปิดเผยข้อมูลและการระบุแหล่งที่มาที่มีผลบังคับใช้
    คำแนะนำจากเว็บไซต์นี้
  • คงประกาศฉบับจริงไว้ และระบุขั้นตอนการทบทวนที่ถูกต้อง
    คำแนะนำจากเว็บไซต์นี้

อย่า

  • อย่าถือว่าการเข้าถึงเครื่องมือหรือตัวอย่างเป็นการอนุญาตให้ใช้ในการประเมินผล
    คำแนะนำจากเว็บไซต์นี้
  • อย่าทึกทักเอาเองว่าบริการใดบริการหนึ่งได้รับการอนุมัติข้อมูลแบบไม่จำกัดหรือไม่มีการเก็บรักษาข้อมูล
    คำแนะนำจากเว็บไซต์นี้
  • อย่านำบทลงโทษหรือกำหนดเวลาของหลักสูตรอื่นมาใช้กับกรณีของคุณ
    คำแนะนำจากเว็บไซต์นี้

การใช้ AI ถูกตั้งคำถามหรือไม่

Yonsei University

กฎขึ้นอยู่กับรายวิชาหรือหน่วยการเรียน หน้าที่ในการวิจัย และเวอร์ชันของแหล่งข้อมูล การตรวจสอบนโยบายของสถาบันแห่งนี้ยังไม่สมบูรณ์

การสอบสวนและการตอบสนอง

กระบวนการของคณะกรรมการความซื่อสัตย์ในการวิจัยมีไว้สำหรับผู้เข้าร่วมการวิจัย ไม่ใช่การอุทธรณ์ในรายวิชาตามปกติ การสืบสวนเบื้องต้นเริ่มต้นภายใน 30 วันนับจากรายงานและสิ้นสุดภายใน 30 วันนับจากการเริ่มต้น การสืบสวนหลักเริ่มต้นภายใน 30 วันหลังจากการอนุมัติและสิ้นสุดภายใน 120 วัน ซึ่งขยายเวลาได้เมื่อได้รับการอนุมัติ การคัดค้านต้องกระทำภายใน 30 วันนับจากหนังสือแจ้งคำตัดสินและได้รับการดำเนินการภายใน 60 วันนับจากวันที่ได้รับ ไม่ได้ระบุประเภทของวัน

หลักฐานต้นฉบับและขอบเขต

กระบวนการของคณะกรรมการความซื่อสัตย์ในการวิจัยมีไว้สำหรับผู้เข้าร่วมการวิจัย ไม่ใช่การอุทธรณ์ในรายวิชาตามปกติ การสืบสวนเบื้องต้นเริ่มต้นภายใน 30 วันนับจากรายงานและสิ้นสุดภายใน 30 วันนับจากการเริ่มต้น การสืบสวนหลักเริ่มต้นภายใน 30 วันหลังจากการอนุมัติและสิ้นสุดภายใน 120 วัน ซึ่งขยายเวลาได้เมื่อได้รับการอนุมัติ การคัดค้านต้องกระทำภายใน 30 วันนับจากหนังสือแจ้งคำตัดสินและได้รับการดำเนินการภายใน 60 วันนับจากวันที่ได้รับ ไม่ได้ระบุประเภทของวัน

yonsei-university-local-20261023-process

คณะกรรมการความซื่อสัตย์ในการวิจัยเท่านั้น กำหนดเวลา 30/120/60 ไม่ใช่การอุทธรณ์เกรดตามปกติ

이의 신청 (30일 이내) 1. 제보접수 : 연구부정행위 제보방법 참고 2. 예비조사 : 제보접수일로부터 30일 이내에 착수. 조사 시작일로부터 30일 이내 완료 후 위원회 승인 3. 본조사 : 연구윤리진실성위원회의 예비조사 결과 승인 후, 30일 이내에 조사위원회를 구성하여 본조사 착수. 조사 시작일로부터 120일 이내에 완료 (위원회 승인 후 기간 연장가능)

Bounded full continuous context; Extracted text SHA256 1da01c40a76586f21bee37373d349d533ba538e6bd77171b09a516bdb58b33cf; original binding lines 635–737; characters 9778–11820; excerpt offset 0–700

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการของมหาวิทยาลัย ↗
4. 판정 : 위원회 승인 받은 후 결과를 제보자 및 피제보자에게 통보 5. 이의신청 : 조사결과 불복 시, 판정 통보일로부터 30일 이내 자유형식으로 이메일(yre1885@yonsei.ac.kr) 로 이의신청/ 이의신청 처리는 접수일로부터 60일 이내 6. 후속조치 : 연구지원 기관에 조사결과 통보, 필요 시 총장에게 징계조치 건의 및 관련 기관의 요청 시 조사자료 제출 연구부정행위 후속조치 교내 「연구윤리진실성위원회의 설치·운영에 관한 규정」 제26조

Bounded full continuous context; Extracted text SHA256 1da01c40a76586f21bee37373d349d533ba538e6bd77171b09a516bdb58b33cf; original binding lines 635–737; characters 9778–11820; excerpt offset 700–1400

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการของมหาวิทยาลัย ↗
1. 징계 2. 연구비 지원 기관에 대한 통보 3. 피조사자에 대한 해당 논문의 철회 또는 수정 요구 및 해당 학술지 편집인에 대한 통보 4. 학위 논문의 지도 및 심사의 제한 5. 당해 학위논문에 의하여 수여된 학위의 취소 6. 생명윤리를 위반한 경우 본교 생명윤리위원회에 대한 통보 연세대학교 연구처 (03722) 서울특별시 서대문구 연세로 50 연세대학교 COPYRIGHT ⓒ 2016 YONSEI UNIVERSITY. ALL RIGHTS RESERVED. 개인정보처리방침

Bounded full continuous context; Extracted text SHA256 1da01c40a76586f21bee37373d349d533ba538e6bd77171b09a516bdb58b33cf; original binding lines 635–737; characters 9778–11820; excerpt offset 1400–2042

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการของมหาวิทยาลัย ↗

ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้

กฎระเบียบทางวิชาการปี 2026 กำหนดให้มีจริยธรรมทางวิชาการและอนุญาตให้ลงโทษทางวินัยภายใต้เงื่อนไข หน้าการให้เกรดระดับปริญญาตรีระบุว่าความไม่ซื่อสัตย์/การทุจริตทำให้เกรดที่ได้รับเป็นโมฆะและได้รับ F ในรายวิชา ไม่มีการลงโทษเฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับ AI แบบครอบคลุมทั้งหมดเกิดขึ้นโดยไม่มีกฎของรายวิชาและข้อวินิจฉัยที่บังคับใช้

หลักฐานต้นฉบับและขอบเขต

กฎระเบียบทางวิชาการปี 2026 กำหนดให้มีจริยธรรมทางวิชาการและอนุญาตให้ลงโทษทางวินัยภายใต้เงื่อนไข หน้าการให้เกรดระดับปริญญาตรีระบุว่าความไม่ซื่อสัตย์/การทุจริตทำให้เกรดที่ได้รับเป็นโมฆะและได้รับ F ในรายวิชา ไม่มีการลงโทษเฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับ AI แบบครอบคลุมทั้งหมดเกิดขึ้นโดยไม่มีกฎของรายวิชาและข้อวินิจฉัยที่บังคับใช้

yonsei-university-local-20261023-integrity

ระเบียบวิชาการ 2026 และบริบทการให้เกรดระดับปริญญาตรี ไม่มีกำหนดเวลาการอุทธรณ์การประเมินผลที่ใช้ได้ทั่วไป

① 학생은 학습활동 시 학문윤리를 준수하여야 한다. ② 성적이 과오 또는 부정행위에 의하여 인정된 것이 판명된 때에는 이를 인정하지 아니한다. 제47조 (진급) <개정 2020.11.06>

Captured continuous source context; Extracted text SHA256 ee4933c84c0fe11df288bd2b8505499c1de1ddebfb9c32a37507a5e8d8d3c9af; original binding lines 351–353; characters 19373–19478; excerpt offset 0–105

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการของมหาวิทยาลัย ↗
① 학생이 다음 각 호에 해당할 때에는 징계할 수 있으며, 이에 관한 사항은 따로 정한다. 1. 성행이 불량한 자 2. 학업을 방해한 자

Captured continuous source context; Extracted text SHA256 ee4933c84c0fe11df288bd2b8505499c1de1ddebfb9c32a37507a5e8d8d3c9af; original binding lines 418–420; characters 22236–22312; excerpt offset 0–76

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการของมหาวิทยาลัย ↗
If a student's grade is discovered to have been earned by cheating or dishonesty, the grade will become invalid and further disciplinary actions will be enforced. Examples of violation of the academic integrity

Captured continuous source context; Extracted text SHA256 20e97caa4b4a2724cb12956a56ec5e06eec0f64a1c6d6159c559ecae1d713e5b; original binding lines 639–641; characters 7275–7492; excerpt offset 0–217

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการของมหาวิทยาลัย ↗
In the case of a student who has been suspended from the university for more than one (1) month or subjected to a higher level of disciplinary action for their misconduct prior to the end of the final examination, their enrollment for the whole course of the semester will be canceled. When disciplinary action is taken due to academic dishonesty, the grade of the course shall be "F", but the procedures and standards for the processing of academic dishonesty shall be separately determined.

Captured continuous source context; Extracted text SHA256 20e97caa4b4a2724cb12956a56ec5e06eec0f64a1c6d6159c559ecae1d713e5b; original binding lines 654–656; characters 8037–8536; excerpt offset 0–499

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการของมหาวิทยาลัย ↗

การทบทวนและการอุทธรณ์

กระบวนการของคณะกรรมการความซื่อสัตย์ในการวิจัยมีไว้สำหรับผู้เข้าร่วมการวิจัย ไม่ใช่การอุทธรณ์ในรายวิชาตามปกติ การสืบสวนเบื้องต้นเริ่มต้นภายใน 30 วันนับจากรายงานและสิ้นสุดภายใน 30 วันนับจากการเริ่มต้น การสืบสวนหลักเริ่มต้นภายใน 30 วันหลังจากการอนุมัติและสิ้นสุดภายใน 120 วัน ซึ่งขยายเวลาได้เมื่อได้รับการอนุมัติ การคัดค้านต้องกระทำภายใน 30 วันนับจากหนังสือแจ้งคำตัดสินและได้รับการดำเนินการภายใน 60 วันนับจากวันที่ได้รับ ไม่ได้ระบุประเภทของวัน

หลักฐานต้นฉบับและขอบเขต

กระบวนการของคณะกรรมการความซื่อสัตย์ในการวิจัยมีไว้สำหรับผู้เข้าร่วมการวิจัย ไม่ใช่การอุทธรณ์ในรายวิชาตามปกติ การสืบสวนเบื้องต้นเริ่มต้นภายใน 30 วันนับจากรายงานและสิ้นสุดภายใน 30 วันนับจากการเริ่มต้น การสืบสวนหลักเริ่มต้นภายใน 30 วันหลังจากการอนุมัติและสิ้นสุดภายใน 120 วัน ซึ่งขยายเวลาได้เมื่อได้รับการอนุมัติ การคัดค้านต้องกระทำภายใน 30 วันนับจากหนังสือแจ้งคำตัดสินและได้รับการดำเนินการภายใน 60 วันนับจากวันที่ได้รับ ไม่ได้ระบุประเภทของวัน

yonsei-university-local-20261023-process

คณะกรรมการความซื่อสัตย์ในการวิจัยเท่านั้น กำหนดเวลา 30/120/60 ไม่ใช่การอุทธรณ์เกรดตามปกติ

이의 신청 (30일 이내) 1. 제보접수 : 연구부정행위 제보방법 참고 2. 예비조사 : 제보접수일로부터 30일 이내에 착수. 조사 시작일로부터 30일 이내 완료 후 위원회 승인 3. 본조사 : 연구윤리진실성위원회의 예비조사 결과 승인 후, 30일 이내에 조사위원회를 구성하여 본조사 착수. 조사 시작일로부터 120일 이내에 완료 (위원회 승인 후 기간 연장가능)

Bounded full continuous context; Extracted text SHA256 1da01c40a76586f21bee37373d349d533ba538e6bd77171b09a516bdb58b33cf; original binding lines 635–737; characters 9778–11820; excerpt offset 0–700

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการของมหาวิทยาลัย ↗
4. 판정 : 위원회 승인 받은 후 결과를 제보자 및 피제보자에게 통보 5. 이의신청 : 조사결과 불복 시, 판정 통보일로부터 30일 이내 자유형식으로 이메일(yre1885@yonsei.ac.kr) 로 이의신청/ 이의신청 처리는 접수일로부터 60일 이내 6. 후속조치 : 연구지원 기관에 조사결과 통보, 필요 시 총장에게 징계조치 건의 및 관련 기관의 요청 시 조사자료 제출 연구부정행위 후속조치 교내 「연구윤리진실성위원회의 설치·운영에 관한 규정」 제26조

Bounded full continuous context; Extracted text SHA256 1da01c40a76586f21bee37373d349d533ba538e6bd77171b09a516bdb58b33cf; original binding lines 635–737; characters 9778–11820; excerpt offset 700–1400

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการของมหาวิทยาลัย ↗
1. 징계 2. 연구비 지원 기관에 대한 통보 3. 피조사자에 대한 해당 논문의 철회 또는 수정 요구 및 해당 학술지 편집인에 대한 통보 4. 학위 논문의 지도 및 심사의 제한 5. 당해 학위논문에 의하여 수여된 학위의 취소 6. 생명윤리를 위반한 경우 본교 생명윤리위원회에 대한 통보 연세대학교 연구처 (03722) 서울특별시 서대문구 연세로 50 연세대학교 COPYRIGHT ⓒ 2016 YONSEI UNIVERSITY. ALL RIGHTS RESERVED. 개인정보처리방침

Bounded full continuous context; Extracted text SHA256 1da01c40a76586f21bee37373d349d533ba538e6bd77171b09a516bdb58b33cf; original binding lines 635–737; characters 9778–11820; excerpt offset 1400–2042

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการของมหาวิทยาลัย ↗

เครื่องมือ AI และการเข้าถึง

ยังไม่มีการสร้างบันทึกเครื่องมือที่มีแหล่งข้อมูลรองรับสำหรับมหาวิทยาลัยนี้ นี่ไม่ได้หมายความว่าเครื่องมือ AI ไม่พร้อมใช้งานหรือถูกห้าม

การอัปเดตบันทึก90 วันที่ผ่านมา · การอัปเดตที่บันทึกไว้: 2

เป็นการอัปเดตบันทึกที่ได้รับการตรวจสอบของเว็บไซต์นี้ ไม่ได้หมายความว่ามหาวิทยาลัยได้เปลี่ยนนโยบายของตน

บันทึกครอบคลุมเพียงบางส่วนของช่วงเวลานี้ โดยเริ่มต้น 2026-10-23

  1. การอัปเดตหน้า

    รายการอื่น ๆ · การอัปเดตหน้า

    ดูการแก้ไขปรับปรุง

    กำลังโหลดฉบับแก้ไข…

  2. พักไว้ / นำออกจากข้อสรุปปัจจุบัน · การเพิ่มบันทึก · การแก้ไขข้อมูลบนเว็บไซต์

    งานรายวิชา · การสอบ · 8 หัวข้ออื่นเพิ่มเติม · Records involved: 12 (3 corrected / adjusted · 8 added · 1 held)

    ดูการแก้ไขปรับปรุง

    กำลังโหลดฉบับแก้ไข…

ข้อเรียกร้องที่ผ่านการตรวจสอบ

11

ข้อสรุปที่พักไว้และหลักฐานย้อนหลัง (1)

บันทึกต้นฉบับและสถานะการตรวจสอบก่อนหน้านี้เก็บไว้เพื่อสืบค้นที่มา ไม่ใช่การอนุญาต หน้าที่ หรือกำหนดเวลาที่มีผลในปัจจุบัน

Yonsei University Research Ethics Center guidance says generative AI use in courses should be based on clear agreement between instructors and learners, with instructors giving minimum guidance when use is permitted.

สถานะปัจจุบัน: พักไว้; สถานะการตรวจสอบย้อนหลัง: agent_reviewed

yonsei-claim-course-agreement-genai

Generative AI should be used only after a clear agreement between instructors and learners on its terms of use. If instructors permit its use, they are responsible for providing clear and minimum guidelines.

แหล่งข้อมูลทางการ

6 URL อย่างเป็นทางการ; 6 การระบุที่มาของแหล่งข้อมูลและเวอร์ชันที่บันทึกไว้ได้รับการเก็บรักษาไว้

교수자를 위한 생성형 AI 수업 활용 지침 v1.0 (2025년 8월)

complit.yonsei.ac.kr

แหล่งข้อมูลทางการของมหาวิทยาลัย

แฮชและเวอร์ชันที่บันทึกไว้

교수자를 위한 생성형 AI 수업 활용 지침 v1.0 (2025년 8월) · 2026-10-23T19:46:49.736811Z

SHA-256 of the retained capture file bytes.

a7901d77b83292583dd39f0297b9ab5f55eb2807839025ac27235ffb864ee850

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

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการ ↗

연구자를 위한 생성형 AI 활용 지침 v1.0 (2025년 8월)

arch.yonsei.ac.kr

แหล่งข้อมูลทางการของมหาวิทยาลัย

แฮชและเวอร์ชันที่บันทึกไว้

연구자를 위한 생성형 AI 활용 지침 v1.0 (2025년 8월) · 2026-10-23T19:46:49.760384Z

SHA-256 of the retained capture file bytes.

3f4ab418ef4deafaf9ff388d570578ba1c4a7f96469b58e8ba192553a7c1aef6

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

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการ ↗

연세대학교 연구윤리진실성위원회

yure.yonsei.ac.kr

แหล่งข้อมูลทางการของมหาวิทยาลัย

แฮชและเวอร์ชันที่บันทึกไว้

연세대학교 연구윤리진실성위원회 · 2026-10-23T19:46:50.270454Z

SHA-256 of the retained capture file bytes.

2bdc4615f3b3d5d9a62b70d0102ea04a4e6e4a717c614e6be78139dbc8286211

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

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการ ↗

연세대학교 학칙

rules.yonsei.ac.kr

แหล่งข้อมูลทางการของมหาวิทยาลัย

แฮชและเวอร์ชันที่บันทึกไว้

연세대학교 학칙 · 2026-10-23T19:46:50.922481Z

SHA-256 of the retained capture file bytes.

bf3f03afc4e8911edaee4c5d27da7d962241659f57bbe912276c3c0ba128ff67

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

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการ ↗

Undergraduate Grading System — Cheating or Dishonesty

www.yonsei.ac.kr

แหล่งข้อมูลทางการของมหาวิทยาลัย

แฮชและเวอร์ชันที่บันทึกไว้

Undergraduate Grading System — Cheating or Dishonesty · 2026-10-23T19:46:51.219269Z

SHA-256 of the retained capture file bytes.

c90be73b608c3fcd53653286566c1542c652460b1f45aa5d27700fc9a07140b6

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

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการ ↗

Research Ethics Guidelines for the Use of Generative AI, May 2024 v1.0

socsci.yonsei.ac.kr

แหล่งข้อมูลทางการของมหาวิทยาลัย

แฮชและเวอร์ชันที่บันทึกไว้

Research Ethics Guidelines for the Use of Generative AI, May 2024 v1.0 · 2026-10-23T19:46:51.226639Z

SHA-256 of the retained capture file bytes.

34d566381ce14c7e5e71163fc2e47be451abdff801b6e8ce558714257b7c0fd6

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

แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการ ↗
ข้อมูลบันทึก JSON และการอ้างอิง

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
qs46-50-v6-r1-20261023
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.

  • วัตถุต้นฉบับทั้งหมด รหัสข้อเรียกร้องสาธารณะ (Claim ID) วัตถุเครื่องมืออิสระ ข้อมูลนำเข้าที่เก็บไว้ และภาพรวมประวัตินักศึกษาย้อนหลัง ได้รับการกระทบยอดแยกต่างหากและเก็บรักษาไว้ ผลการวิจัยไม่ถือเป็นการอนุมัติให้ตีพิมพ์
  • ข้อมูลการวิจัยดั้งเดิมที่บันทึกไว้ยังคงเป็นข้อความที่ตัดตอนมา/ข้อความถอดเสียง แฮชของการตอบกลับดิบดั้งเดิมชุดใหม่จะถูกผูกโยงแยกต่างหาก แฮชสแนปชอตในอดีตจะไม่ถูกเขียนทับ
  • รวบรวมเฉพาะ URL ทางการที่เลือกไว้เท่านั้น ยังไม่สามารถยืนยันความทันสมัยของข้อมูลทั้งสถาบันและการครอบคลุมทุกรายวิชา เก็บรักษาแหล่งที่มา ปี หน่วยงาน ระดับความบังคับ (ต้อง/อาจ) และความขัดแย้งของขั้นตอนที่ยังไม่ได้แก้ไขไว้
  • ช่องว่างของคีย์เดิมที่ยังเหลืออยู่และช่องว่างด้านข้อกำหนดจำนวน 33 รายการ ยังคงอยู่ เว้นแต่มีใบรับหลักฐานภายในพื้นที่ที่กำหนดขอบเขตชัดเจนซึ่งระบุว่าจัดการช่องว่างเหล่านั้นแล้ว
  • ไม่มีการดำเนินการ commit, push, production build, SSH mutation, deploy, restart, cutover, snapshot repin หรือ IndexNow ไม่มีการเปลี่ยนแปลง Public, API, MCP หรือ history
  • การนำเสนอภายในประเทศของ ENZH เป็นตัวเลือกส่วนตัว ไม่ใช่สแนปชอตหลักฐานระดับนักศึกษาที่เข้มแข็งและได้รับการอนุมัติ
  • แนวทาง 2025 แยกต่างหากจากข้อบังคับทางวิชาการ 2026 การอุทธรณ์ด้านการวิจัย 30/120/60 วัน ไม่ใช่การอุทธรณ์รายวิชาตามปกติ เอกสารที่ตรวจสอบไม่ได้ยืนยันสิทธิ์ในการใช้เครื่องมือของสถาบันสำหรับนักศึกษา
        Current reviewed JSON
        คำถามที่นักศึกษาถาม

        คำถามที่นักศึกษาถาม

        ฉันใช้ AI กับงานในรายวิชาของฉันได้หรือไม่?

        แนวทางสำหรับผู้สอนฉบับ 2025 มอบหมายให้ผู้สอนรายวิชาเป็นผู้เลือกว่าจะห้ามใช้ อนุญาตให้ใช้อย่างจำกัด หรืออนุญาตให้ใช้อย่างกว้างขึ้น โดยประกาศในคำอธิบายรายวิชาและในชั้นเรียน ข้อความตัวอย่างในคำอธิบายรายวิชาเป็นเพียงทางเลือก ไม่ใช่สิทธิ์ของนักศึกษาที่ใช้ได้ทั่วไป

        ดูหลักฐาน →
        ฉันจำเป็นต้องเปิดเผยการใช้ AI หรือไม่?

        ในกรณีที่อนุญาตให้ใช้ AI ผู้สอนจะเลือกและประกาศวิธีการเปิดเผยหรือบันทึกการใช้งานหนึ่งวิธีหรือมากกว่านั้น ช่องข้อความคำสั่ง (prompt) เวอร์ชัน และตัวอย่างการอัปโหลดเป็นวิธีที่รายวิชาเลือกใช้เฉพาะ ไม่ใช่รายการตรวจสอบที่ใช้กับทุกกรณี

        ดูหลักฐาน →
        ฉันสามารถอัปโหลดข้อมูลอ่อนไหวได้หรือไม่

        แนวทางปี 2025 เตือนไม่ให้ป้อนข้อมูลส่วนบุคคล/ข้อมูลที่เป็นความลับ/งานวิจัยที่ยังไม่เผยแพร่ หรือข้อมูลสิทธิบัตรลงใน AI บนคลาวด์ภายนอก ครูผู้สอนไม่ควรอัปโหลดข้อความประเมินผลของนักศึกษาทั้งหมดเพื่อการตัดเกรด/วิเคราะห์ด้วย AI ยังไม่มีการกำหนดระยะเวลาการเก็บรักษาข้อมูลหรือบริการของสถาบันที่ได้รับการอนุมัติ

        ดูหลักฐาน →
        ฉันสามารถเข้าถึงเครื่องมือใดได้บ้าง

        ยังไม่ได้ยืนยันสิทธิ์ในการใช้เครื่องมือที่สถาบันจัดให้แก่นักศึกษา ตัวอย่างในแนวทางสำหรับอาจารย์หรือการวิจัยไม่ได้อนุญาตให้เข้าถึงหรือใช้ในงานที่ประเมิน

        ดูหลักฐาน →
        กฎการสอบมีอะไรบ้าง

        แนวทางสำหรับอาจารย์ฉบับ 2025 โดยทั่วไปห้ามใช้ GenAI ในการสอบที่มีการคุมสอบ และจำกัดการใช้อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ในการประเมินที่ไม่มีการคุมสอบหรือการประเมินแบบเปิด การใช้งานใดๆ ที่อนุญาตต้องกำหนดและประกาศให้ทราบล่วงหน้า ให้คงข้อความกำกับ “โดยหลักการ” และคำสั่งการสอบจริงไว้

        ดูหลักฐาน →
        กฎใดบ้างที่ใช้กับการวิจัยและการตีพิมพ์?

        แนวปฏิบัติสำหรับนักวิจัยปี 2025 ไม่ยอมรับ AI ในฐานะผู้ประพันธ์ มนุษย์ยังคงต้องรักษาการออกแบบ/การวิเคราะห์/ข้อสรุปหลักและความรับผิดชอบไว้; ให้เปิดเผยเครื่องมือ/รุ่น/ผู้พัฒนา/วัตถุประสงค์ ตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์ และปฏิบัติตามข้อกำหนดของวารสาร ผลลัพธ์ต้นฉบับที่เป็นแกนหลักอาจไม่สามารถสร้างโดย AI ได้ภายใต้ข้อจำกัดที่ระบุ

        ดูหลักฐาน →
        อะไรถือเป็นการทุจริตทางวิชาการ?

        กฎระเบียบวิชาการ 2026 กำหนดให้ต้องยึดจริยธรรมทางวิชาการ และอนุญาตให้ดำเนินการทางวินัยภายใต้เงื่อนไขของกฎเหล่านั้น หน้าการให้คะแนนระดับปริญญาตรีระบุว่า การไม่ซื่อสัตย์หรือการทุจริตทำให้ผลการเรียนที่ได้มาเป็นโมฆะ และให้เกรด F สำหรับรายวิชานั้น ไม่มีบทลงโทษเฉพาะ AI ที่ใช้กับทุกกรณีโดยไม่ขึ้นกับกฎของรายวิชาที่เกี่ยวข้องและข้อค้นพบ ผลจากเครื่องตรวจจับ AI เป็นข้อมูลเสริมและไม่ควรใช้เพียงอย่างเดียวในการตัดสินเกรดหรือบทลงโทษ ควรพิจารณาคำอธิบายของนักศึกษาและการทบทวนของผู้สอนประกอบ กฎทั่วไปเรื่องการไม่ซื่อสัตย์ในการให้คะแนนไม่ได้ทำให้การใช้ AI ทุกรูปแบบเป็นการทุจริต กระบวนการของคณะกรรมการความซื่อสัตย์ทางการวิจัยมีไว้สำหรับผู้เข้าร่วมการวิจัย ไม่ใช่การอุทธรณ์รายวิชาทั่วไป การสอบสวนเบื้องต้นเริ่มภายใน 30 วันนับจากวันที่มีการรายงาน และเสร็จสิ้นภายใน 30 นับจากการเริ่มต้น การสอบสวนหลักเริ่มภายใน 30 หลังได้รับอนุมัติ และเสร็จสิ้นภายใน 120 ซึ่งขยายได้เมื่อได้รับการอนุมัติ การคัดค้านต้องยื่นภายใน 30 วันนับจากวันที่แจ้งผลการตัดสิน และจะดำเนินการภายใน 60 นับจากวันที่ได้รับ ไม่ได้ระบุชนิดของวันที่ใช้นับ

        ดูหลักฐาน →
        แนวทางใดบ้างที่ใช้กับการสอน?

        แนวปฏิบัติสำหรับผู้สอนปี 2025 กำหนดให้อาจารย์ผู้สอนเป็นผู้เลือกว่าจะห้าม อนุญาตให้ใช้อย่างจำกัด หรืออนุญาตให้ใช้อย่างกว้างขวาง โดยประกาศไว้ในประมวลรายวิชาและในชั้นเรียน ตัวอย่างข้อความในประมวลรายวิชาเป็นทางเลือก ไม่ใช่การอนุญาตสำหรับนักศึกษาเป็นการทั่วไป ผลจากเครื่องมือตรวจจับ AI เป็นเพียงข้อมูลเสริมและไม่ควรใช้กำหนดเกรดหรือการลงโทษแต่เพียงลำพัง ควรพิจารณาคำชี้แจงของนักศึกษาและการตรวจสอบของผู้สอนด้วย กฎความไม่ซื่อสัตย์ในการให้เกรดทั่วไปไม่ได้ทำให้การใช้ AI ทุกกรณีเป็นการทุจริต

        ดูหลักฐาน →
        มีข้อกำหนดด้านความปลอดภัยและการจัดซื้อจัดจ้างใดบ้างที่ใช้บังคับ

        แนวทางปี 2025 เตือนไม่ให้ป้อนข้อมูลส่วนบุคคล/ข้อมูลที่เป็นความลับ/งานวิจัยที่ยังไม่เผยแพร่ หรือข้อมูลสิทธิบัตรลงใน AI บนคลาวด์ภายนอก ครูผู้สอนไม่ควรอัปโหลดข้อความประเมินผลของนักศึกษาทั้งหมดเพื่อการตัดเกรด/วิเคราะห์ด้วย AI ยังไม่มีการกำหนดระยะเวลาการเก็บรักษาข้อมูลหรือบริการของสถาบันที่ได้รับการอนุมัติ

        ดูหลักฐาน →
        บันทึกนี้ได้รับการตรวจสอบเมื่อใด

        ตรวจสอบบันทึกแล้ว:

        เวอร์ชันของบันทึก →
        แหล่งข้อมูลทางการใดที่สนับสนุนกฎเหล่านี้แหล่งข้อมูลอย่างเป็นทางการ →
        สามารถอ่านหลักฐานฉบับเต็มได้ที่ไหน

        11 · หลักฐานนโยบายฉบับสมบูรณ์

        หลักฐานนโยบายฉบับสมบูรณ์ →