Catégorie : Intégrité académique
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Les valeurs fondamentales de l’intégrité académique à l’ère numérique
Découvrez les six piliers de l’intégrité académique et leur pertinence dans un contexte transformé par les technologies numériques et l’IA.
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Guide d’utilisation de l’IAg pour les étudiant.es de King’s College
5. Universitaire, Évaluation des apprentissages, Formation, Guides, Intégrité académique, Politiques institutionnellesKing’s College London fournit des directives pour guider l’utilisation de l’IAG dans les études, en mettant l’accent sur l’intégrité et les règles d’attribution.
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Lignes directrices de l’UdeM pour une utilisation responsable de l’IA aux cycles supérieurs
5. Universitaire, Confidentialité, Évaluation des apprentissages, Formation, Intégrité académique, Politiques institutionnellesL’UdeM publie des lignes directrices encadrant l’usage de l’IAG aux cycles supérieurs, promouvant la transparence, l’intégrité et la responsabilité.
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IA pour les enseignants : un manuel ouvert
! Contenu vedette, 5. Universitaire, Analyse prédictive, Biais, Confidentialité, Éducation, Enseignement, Éthique, Gouvernance, Intégrité académique, Pratiques pédagogiques, Rapports, Ressources éducativesCe manuel explore comment diverses formes d’intelligence artificielle, et non seulement l’IAG, peuvent transformer les pratiques pédagogiques.
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ENAI : Recommandations éthiques pour l’intégrité académique et l’utilisation de l’IA
Le réseau ENAI propose des recommandations pour encadrer l’utilisation éthique de l’IA en éducation, favorisant l’intégrité académique et des pratiques responsables.
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Enjeux associés à l’utilisation des outils d’intelligence artificielle générative
Le site de l’UQAM met en lumière les risques et enjeux liés aux outils d’IA générative, proposant des pratiques claires pour garantir l’intégrité académique.
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Repensons l’évaluation en réponse à l’IA
4. Collégial, 5. Universitaire, Évaluation des apprentissages, Guides, Intégrité académique, OrganisationsLe guide propose sept stratégies pour refondre les évaluations académiques face aux défis posés par l’intelligence artificielle générative.
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Accompagner la population étudiante à l’ère de l’IA générative
Shannon Dea propose une réflexion institutionnelle pour adapter les universités à l’ère de l’IAG tout en protégeant l’intégrité académique.