AI 学术不端

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同学在 伦敦国王学院（KCL ）刚交完论文，就收到标题带 Academic Integrity Meeting 的邮件：老师怀疑存在“不当使用 AI”，还直接预约了会议时间。

邮件点名了几处疑点：

引用没有页码

论述停在表层

参考书目指向整本论文集而非具体章节

这些在学生视角并非“恶意”，却足以让人慌乱。

我们的 3 步打法

① 48 小时快速诊断（Triage）

先止损，再提速：

复原完整写作链路（检索→阅读→成稿）

对齐课程要求/评分要点，逐条拆解疑点成因

建立可核查时间线，把每条证据对应到具体时间与文本位置

整理独立完成证据：草稿各版与修订痕迹、检索路径与阅读笔记、带批注文献、与任课老师往来

先厘清合规边界：

✅允许的学习辅助

❌被禁止的生成式写作      

⚠️规范不足但非不端     

② 定制申诉信（Appeal Statement）

不套模板，走“事实 → 规则 → 证据”三段式：

写清构思路径、检索与阅读方式，解释页码缺失/笼统引用的具体原因

给出改进承诺与执行方案（可操作、可复查）

对被误读为“AI 痕迹”的段落做版本对比 + 批注串联，证明写作是可复现的人工过程

全文设置统一编号锚点，阅读到任一句话，材料包里都能秒定位对应凭据

③ 听证打磨（Mock AIM & Hearing Pack）

把会前准备当实战：

两轮模拟：
      1）高压问答：引用为何不精确？如何证明未依赖生成式工具？怎么区分语言辅助与不当使用？
      2）三分钟开场：练到简洁、稳健、可复述

Hearing Pack：方法说明、标注版论文、证据清单与索引、参考文献定位表、疑点来源分类与解释——确保每个回答都能落回纸面材料

现场打法 & 结果

会议当天按训练好的结构先给开场，所有回答都以证据编号为支点：

先归类问题来源 → 再指向材料 → 最后对齐学校政策与良好学术实践。

会后学院认定：学术实践不够规范，但不存在学术不端；指控撤销，论文按常规标准评阅，案件结案。

👉 申诉成功。

这次逆转的 3 个关键

把异常拉回语境：用来源分类 + 文本对照解释每一处疑点；

把碎片织成证据链：独立完成与可复现过程都能被验证；

把表达装进程序：严格贴合院系条款与 AIM 流程，让评审在熟悉的规则里看到清晰、可核查的结论。

不需要情绪化辩解，只按材料说话。

AIM/申诉不建议 DIY——多数失败不是“证据不够”，而是表达与流程踩雷。



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