
As universidades devem definir as expectativas de uso de IA antes que surjam disputas. Uma política deve explicar a assistência permitida, a linguagem de divulgação, os gatilhos de detecção, as etapas de revisão, as opções de recurso e a manutenção de registros.
Combine esta lista de verificação com fluxos de trabalho de integridade acadêmica, orientações sobre divulgação de IA e metodologia.
Defina o uso aceitável de IA. Explique quando a divulgação é necessária. Informe aos alunos quais evidências podem ser revisadas. Treine o corpo docente sobre falsos positivos. Dê aos alunos uma forma de explicar seu processo de escrita. Mantenha registros consistentes entre os departamentos.
As políticas podem mencionar ferramentas aprovadas, mas também devem definir como os resultados são interpretados e revisados.
O maior risco é tratar a detecção como punição em vez de um processo de revisão estruturado.
Publique a política em linguagem voltada para os alunos. Adicione exemplos de assistência de IA aceitável e inaceitável. Treine os revisores sobre falsos positivos. Defina quem pode ver os resultados de detecção. Crie um caminho de recurso. Revise a política a cada período, pois as ferramentas de escrita e as expectativas institucionais mudam.
A melhor política é utilizável durante uma disputa real de notas, não apenas legível em um manual.
Revise a política pelo menos uma vez por período letivo, porque as ferramentas de escrita com IA e as expectativas dos alunos mudam rapidamente. Uma revisão curta e programada mantém a linguagem de divulgação e os exemplos de uso aceitável precisos, em vez de deixá-los ficarem desatualizados.
Não. A pontuação de um detector deve iniciar uma análise estruturada, e não um veredito, porque ferramentas como o GPTZero podem produzir falsos positivos. Combine a pontuação com o processo de escrita e os rascunhos do aluno e dê a ele a oportunidade de explicar antes de qualquer decisão.
Ela deve pedir aos alunos que indiquem quais ferramentas de IA usaram e como, por exemplo, para gerar ideias, verificar a gramática ou redigir. Uma linguagem de divulgação clara elimina suposições e oferece aos avaliadores um registro consistente para análise.
Limite o acesso ao professor, ao responsável pela integridade acadêmica competente e ao aluno envolvido. Restringir a visibilidade protege a privacidade do aluno e impede que os resultados sejam compartilhados informalmente ou usados fora do processo formal de análise.
Um guia prático e justo para redigir a política de IA na sala de aula: tratar as pontuações do detector como sinais, proteger o devido processo e construir um fluxo de revisão em que os alunos possam confiar.
Exemplos de declarações de uso de IA por estudantes para brainstorming, estruturas, revisão gramatical, tradução, apoio a citações e revisão de rascunhos.
Um modelo prático de política de detecção de IA que abrange o uso permitido de IA, divulgação, revisão de evidências, falsos positivos, recursos e documentação.