Rilevatore di IA per le università

I nostri modelli sono addestrati su testi accademici e lavori universitari, non solo su contenuti di marketing o web. Ciò riduce i falsi positivi relativi a testi scritti da studenti in buona fede, pur mantenendo un'elevata sensibilità nei confronti dei testi generati dall'IA. Scopri come gli insegnanti utilizzano Pangram per la verifica dei compiti.

Forniamo un'evidenziazione dettagliata a livello di frase e di paragrafo che distingue le sezioni generate dall'intelligenza artificiale dal testo scritto da esseri umani. Ciò consente ai docenti di formulare valutazioni più sfumate, anziché basarsi su giudizi binari di "superato/bocciato", aspetto particolarmente importante nel caso di lavori accademici composti da più capitoli.

Sì. Pangram supporta il riconoscimento in diversi stili di scrittura, da quello tecnico a quello analitico e narrativo, rendendolo adatto a ogni tipo di testo, dai rapporti di laboratorio e gli esercizi di programmazione ai saggi, alle revisioni della letteratura e ai documenti programmatici.

Sì. Pangram rispetta gli standard in materia di privacy e trattamento dei dati previsti dalla legge FERPA e richiesti dagli istituti di istruzione statunitensi. I dati inviati dagli studenti vengono trattati in modo sicuro e non vengono utilizzati per addestrare modelli esterni.

Le università possono definire politiche di conservazione dei dati in base alle proprie esigenze. I dati possono essere cancellati automaticamente dopo l'analisi oppure conservati per le procedure di verifica e di controllo dell'integrità accademica.

Sì. Molte organizzazioni utilizzano Pangram non solo per l'individuazione, ma anche per rendere operative le politiche relative all'intelligenza artificiale, definendo i casi d'uso accettabili e quelli inaccettabili e applicando criteri di valutazione uniformi in tutti i reparti.

No. Pangram è stato concepito come strumento di supporto decisionale, non come meccanismo di applicazione delle norme. I risultati vengono presentati con punteggi di affidabilità e spiegazioni, in modo che i docenti e le commissioni per l'integrità accademica possano prendere decisioni informate.

Sì. Molte università utilizzano la nostra API ad alta produttività per analizzare le tendenze relative all'uso dell'IA su grandi insiemi di dati, consentendo lo svolgimento di ricerche sull'integrità accademica, sui modelli di adozione dell'IA e sull'impatto pedagogico.

Sì. Gli amministratori possono aggregare dati anonimi relativi a corsi, dipartimenti o semestri per comprendere in che modo l'IA generativa influisca sui risultati di apprendimento e sulle strategie di valutazione.

Pangram supporta integrazioni e flussi di lavoro compatibili con i principali ambienti LMS, tra cui Canvas, Blackboard, Moodle e Brightspace, facilitando l'integrazione del rilevamento tramite IA nei processi esistenti di invio e revisione dei compiti.

Sì. Molte istituzioni scelgono di condividere con gli studenti le informazioni relative ai casi individuati nell'ambito di un processo educativo o correttivo, contribuendo così a promuovere un uso responsabile dell'IA piuttosto che ricorrere esclusivamente a misure punitive.

Il sistema pone l'accento sulla spiegabilità e sulla trasparenza. Le sezioni evidenziate, i punteggi di affidabilità e i segnali contestuali contribuiscono a ridurre l'eccessiva dipendenza da un unico parametro e favoriscono una revisione accademica equa.