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足球比赛结果关于人工智能工具的研究政策可以在上找到研究网站。
教师还应了解提案中有关使用此类工具的任何指南 开发流程和他们的项目资助机构和发布商。
使用 GAI 工具时，教师应该：
- 记录 GAI 工具的使用地点和方式。可能需要文档来理解 其使用如何与资助机构和出版商的政策保持一致。
- 了解此类系统的局限性。 研究人员需要确保系统 报告准确且可重复的结果。 研究人员必须理解这种偏见 此类工具可能存在或产生，特别是在与人类受试者一起工作时 数据。
- 根据任何适用的数据隐私法（例如 FERPA、HIPAA、Export）保护他们的数据 控件等。
改编自密歇根大学
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足球比赛结果目前允许教师和项目决定 GAI 如何 并可用于课堂环境。
有了这种灵活性，教师应确保向学生阐明什么 在其教学大纲中使用此类工具和系统是可接受的还是不可接受的 作业。此处提供教学大纲陈述示例
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联邦政府已发布。然而，有关联邦机构当前对人工智能立场的其他资源包括 以下：
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AI WG 汇集了不同学术领域的一些资源;然而，我们鼓励教师咨询他们的专业纪律组织 以确定该学科是否提供更具体的建议。
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AI WG 收集了几个教学大纲陈述示例。我们提供不同的语言选项，反映各种潜在的方法 该教师可能会采取。关键问题是对学生清晰透明 关于您对课程中使用人工智能的立场。
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可用的 GAI/AI 工具范围广泛（并且正在快速推出）意味着 教师需要做好以下准备：
- 了解 G/AI 工具的能力：学生在使用人工智能方面远远领先于教师。虽然它可能很诱人 为了忽视或“选择不理解”人工智能，熟悉人工智能很重要 学生可能会使用人工智能工具来完成课程中的作业。 此外， 教师可以而且应该确定与其课程目标兼容的人工智能用途 并确定将其整合到课程中的方法，为学生使用人工智能做好准备 在他们未来的工作领域。
- 培养关键参与度拥有与您的学科相关的一系列工具。例如，第一个 步骤可能是向 GAI 提供您的任务/分配提示，看看是什么样的 它产生的物质。但教师必须准备好做的不仅仅是抄袭 并粘贴他们的作业。是一种从批判和修辞导向到语言和技术的技能， 经过反复的努力和修改，可以得到有效的及时工程 与人工智能产生截然不同的反应。
- 了解各种方法：教师必须认识到，在以下领域中没有单一正确的方法来处理人工智能 他们的课程、项目或奖学金。 Approaches relevant and useful for writing 研究将不同于数据科学、哲学、化学工程、 和视觉艺术。 然而，这并不意味着没有一般原则。 详细了解透明度、问责制和道德使用原则 look like in your field of study.
- 鼓励学术单位内的讨论：为您所在学术单位的教师提供分享方法的机会 人工智能的课堂使用（政策声明、教学用途、学生指导、 等），特别是对于连续课程或先决条件课程。这很重要 了解学生浏览课程的体验以及是否/如何 人工智能工具的使用可能会造成破坏或混乱（或干扰开发） 该计划成功所需的关键技能和知识）。
- 浏览教学资源：人工智能的教学指导不断增加，基于校园的机会，例如正在进行的 专业发展、证书/课程和数字存储库只会 成长。致力于探索这些资源并发展您自己的技能 地区。
- 奥本球场
- MTU 课程开发中
思考检测计划的影响：许多大学选择不使用承诺检测的商业产品 人工智能工具在学生作业中的使用。评论例如在他们的课程管理平台中，了解相关问题 这些工具、学术诚信和课堂动态。 检测软件是 还不够准确，不足以保证误报的数量，并且它削弱了 学生和教师之间建立信任关系并注重真诚学习。