Détecteur d'IA pour les universités

Nos modèles sont entraînés sur des textes universitaires et des travaux scolaires, et pas seulement sur du contenu marketing ou web. Cela permet de réduire les faux positifs concernant les travaux légitimes des étudiants, tout en conservant une grande sensibilité aux textes générés par l'IA. Découvrez comment les enseignants utilisent Pangram pour vérifier les devoirs.

Nous proposons un système de mise en évidence détaillée, au niveau des phrases et des paragraphes, qui permet de distinguer les passages générés par l'IA du texte rédigé par un humain. Cela permet aux enseignants de porter des jugements nuancés plutôt que de se fier à des évaluations binaires (réussite/échec), ce qui est particulièrement important pour les travaux universitaires comportant plusieurs chapitres.

Oui. Pangram prend en charge la détection dans tous les styles d'écriture, qu'ils soient techniques, analytiques ou narratifs, ce qui le rend adapté à tous les types de documents, des rapports de laboratoire et des exercices de programmation aux dissertations, revues de littérature et documents d'orientation.

Oui. Pangram respecte les normes de confidentialité et de traitement des données conformes à la loi FERPA, telles qu'exigées par les établissements d'enseignement américains. Les contributions des étudiants sont traitées en toute sécurité et ne sont pas utilisées pour entraîner des modèles externes.

Les universités peuvent définir des politiques de conservation des données en fonction de leurs propres exigences. Les données peuvent être automatiquement supprimées après analyse ou conservées pour les processus d'audit et de contrôle de l'intégrité académique.

Oui. De nombreuses institutions utilisent Pangram non seulement pour la détection, mais aussi pour mettre en œuvre leurs politiques en matière d'IA, en définissant les cas d'utilisation acceptables et inacceptables et en appliquant des critères d'évaluation cohérents dans tous les services.

Non. Pangram est conçu comme un outil d'aide à la décision, et non comme un mécanisme de sanction. Les résultats sont accompagnés de scores de fiabilité et d'explications afin que le corps enseignant et les comités d'intégrité académique puissent prendre des décisions en connaissance de cause.

Oui. De nombreuses universités utilisent notre API à haut débit pour analyser les tendances d'utilisation de l'IA sur de vastes ensembles de données, ce qui permet de mener des recherches sur l'intégrité académique, les modèles d'adoption de l'IA et son impact pédagogique.

Oui. Les administrateurs peuvent regrouper des données anonymisées provenant de différents cours, départements ou semestres afin de comprendre l'impact de l'IA générative sur les résultats d'apprentissage et les stratégies d'évaluation.

Pangram prend en charge des intégrations et des flux de travail compatibles avec les environnements LMS courants, notamment Canvas, Blackboard, Moodle et Brightspace, ce qui facilite l'intégration de la détection par IA dans les processus existants de soumission et de correction des devoirs.

Oui. De nombreux établissements choisissent de partager les informations issues de la détection avec les étudiants dans le cadre d'un processus éducatif ou correctif, ce qui contribue à renforcer une utilisation responsable de l'IA plutôt que de s'en tenir uniquement à des mesures punitives.

Le système met l'accent sur l'explicabilité et la transparence. Les passages mis en évidence, les scores de confiance et les signaux contextuels contribuent à réduire la dépendance excessive à l'égard d'un seul indicateur et favorisent une évaluation académique équitable.