أداة الكشف عن المحتوى المزيف بالذكاء الاصطناعي للجامعات

يتم تدريب نماذجنا على الكتابة الأكاديمية والواجبات الدراسية، وليس فقط على محتوى التسويق أو محتوى الويب. وهذا يقلل من حالات الإبلاغ الخاطئة عن نصوص الطلاب الشرعية، مع الحفاظ على درجة عالية من الدقة في الكشف عن النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. اكتشف كيف يستخدم المعلمون Pangram للتحقق من الواجبات.

نحن نقدم ميزة تمييز دقيقة على مستوى الكلمات والجمل والفقرات، تميز الأجزاء التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي عن النصوص المكتوبة بواسطة البشر. وهذا يتيح لأعضاء هيئة التدريس إصدار أحكام دقيقة بدلاً من الاعتماد على قرارات ثنائية من نوع «ناجح/راسب»، وهو أمر مهم بشكل خاص بالنسبة للأعمال الأكاديمية المكونة من عدة فصول.

نعم. يدعم برنامج Pangram الكشف عن الأخطاء في مختلف أنماط الكتابة الفنية والتحليلية والسردية، مما يجعله مناسبًا لجميع أنواع النصوص بدءًا من تقارير المختبرات ومهام البرمجة وصولاً إلى المقالات والمراجعات الأدبية وورقات السياسات.

نعم. تلتزم Pangram بمعايير خصوصية البيانات ومعالجتها المتوافقة مع قانون FERPA، والتي تفرضها المؤسسات التعليمية الأمريكية. وتتم معالجة البيانات التي يقدمها الطلاب بطريقة آمنة، ولا تُستخدم لتدريب النماذج الخارجية.

يمكن للجامعات وضع سياسات للاحتفاظ بالبيانات وفقًا لمتطلبات المؤسسة. ويمكن حذف البيانات تلقائيًا بعد تحليلها أو الاحتفاظ بها لاستخدامها في عمليات التدقيق ومراجعة النزاهة الأكاديمية.

نعم. تستخدم العديد من المؤسسات "بانجرام" ليس فقط لأغراض الكشف، بل أيضًا لتفعيل سياسات الذكاء الاصطناعي من خلال تحديد حالات الاستخدام المقبولة مقابل غير المقبولة، وتطبيق معايير مراجعة متسقة في جميع الأقسام.

لا. تم تصميم "بانغرام" ليكون أداة لدعم اتخاذ القرار، وليس آلية للتنفيذ. وتُعرض النتائج مصحوبة بدرجات الثقة وتفسيرات، حتى يتسنى لأعضاء هيئة التدريس ولجان النزاهة الأكاديمية اتخاذ قرارات مستنيرة.

نعم. تستخدم العديد من الجامعات واجهة برمجة التطبيقات (API) عالية الإنتاجية الخاصة بنا لتحليل اتجاهات استخدام الذكاء الاصطناعي عبر مجموعات البيانات الضخمة، مما يتيح إجراء أبحاث حول النزاهة الأكاديمية وأنماط اعتماد الذكاء الاصطناعي وتأثيره التربوي.

نعم. يمكن للمسؤولين تجميع الإحصاءات المُجهولة الهوية على مستوى المقررات الدراسية أو الأقسام أو الفصول الدراسية لفهم كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي على نتائج التعلم واستراتيجيات التقييم.

يدعم Pangram عمليات التكامل وسير العمل المتوافقة مع بيئات أنظمة إدارة التعلم (LMS) الشائعة، بما في ذلك Canvas وBlackboard وMoodle وBrightspace، مما يسهل دمج ميزة الكشف بالذكاء الاصطناعي في العمليات الحالية لتسليم الواجبات ومراجعتها.

نعم. تختار العديد من المؤسسات مشاركة نتائج عمليات الكشف مع الطلاب كجزء من عملية تثقيفية أو تصحيحية، مما يساعد على تعزيز الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي بدلاً من الاعتماد حصريًّا على الإجراءات العقابية.

يُركز النظام على قابلية التفسير والشفافية. وتساعد الأقسام المُبرزَة، وتقييم الثقة، والإشارات السياقية على الحد من الاعتماد المفرط على مقياس واحد، كما تدعم إجراء مراجعة أكاديمية عادلة.