Прийом внесків

Надіслати підтвердження до черги перегляду

Внески допомагають розширити охоплення, але не створюють безпосередньо канонічних фактів політики. Кожна URL-адреса джерела, виправлення, мовне редагування перекладу або подання на рівні курсу починається як завдання на перевірку з контролем конфіденційності, авторських прав, мови джерела та доказів.

Шляхи участі

Першим робочим каналом подання є шаблони звернень GitHub (issue templates), тому подані матеріали є видимими, доступними для аудиту та перегляду перед публікацією.

Submit an official source URL

Suggest a public university AI policy, teaching guidance, academic integrity, privacy, procurement, or security-review source.

Чергаsource_discovery_reviewКанонічний фактНі

Report a policy change

Report that an existing tracked source changed or that a university added, moved, removed, or blocked an AI policy source.

Чергаclaim_evidence_reviewКанонічний фактНі

Submit an institution correction

Request correction of an institution name, source attribution, review-state interpretation, or canonical page metadata.

Чергаinstitution_correction_reviewКанонічний фактНі

Submit a course AI policy

Submit structured course-level AI policy evidence. Course data remains pending until moderation, rights, and claim/evidence review are complete.

Чергаcourse_submission_reviewКанонічний фактНі

Submit a translation or evidence-display correction

Correct localized display text while preserving the original-language evidence as canonical.

Чергаtranslation_reviewКанонічний фактНі

Report a dataset or API issue

Report broken JSON, stale links, checksum issues, field-shape problems, or inconsistency between public pages and public JSON.

Чергаclaim_evidence_reviewКанонічний фактНі

Що може і чого не може подання

Це межа публікації для всіх типів внесків.

  • Подання створюють завдання для перевірки, а не канонічні факти.
  • Every published claim must keep source URL, source language, evidence snippet, confidence, and review state.
  • Confidence and review state remain separate.
  • Original-language evidence remains canonical; localized display is helper text only.
  • Analysis profiles stay machine_candidate until analysis profile review confirms evidence binding, quality gates, and reuse caveats.
  • Institution corrections preserve audit history.

Трекер не є юридичною консультацією, не є порадою щодо академічної доброчесності й не є офіційною заявою університету, якщо тільки пов’язане джерело не є офіційною сторінкою самого університету.

Подання на рівні курсу

Подання політик на рівні курсів корисні, але вони обробляються як доказові записи, а не як відкриті коментарі.

Записи про курси повинні використовувати ту саму структуру тверджень і доказів, що й записи про університети: суб'єкт, термін, тип джерела, твердження, докази мовою оригіналу, мова джерела, стан перевірки та статус модерації. Не вставляйте повні силабуси, вміст LMS, приватну інформацію про студентів або непублічні дані викладачів.

Дозволена відправна точка
Короткий уривок або публічна URL-адреса силабуса для перевірки.
Початковий стан
завдання на розгляді, не публічне твердження
Модель публікації
твердження/доказ після модерації та перевірки прав

Метадані API внесків

Політика вхідних даних, придатна для машинного зчитування, для агентів, розробників і учасників.

Індекс внеску

Робочі процеси внесення внесків, обов'язкові поля, URL-адреси шаблонів завдань GitHub, запобіжні заходи та правила публікації.

GET/api/public/v1/contributions/index.jsonМетадані лише для читання

Переглянути політику

Черги перегляду, механізми контролю публікацій, правила модерації та межі перегляду внесків.

GET/api/public/v1/contributions/review-policy.jsonМетадані лише для читання