- AIを活用した大規模言語モデル（LLMs）は、学術誠実性に明らかな挑戦をもたらす
- 学術機関はAIを教えることや学習を補完することができるが、無視することはできない
- AIの使用が増える中、学生の評価におけるAIの使用は検出が難しく、学術コミュニティで学術誠実性に関する懸念が高まっている
- 学生を巻き込んだ対話と評価メカニズムへの参加は、学生の成功と学術品質向上に有益である
- AIの影響と革新的技術の一般化に伴う政策の広範な含意について議論された
アカデミックディレクターのStefanie Seewaldは、学術的誠実性について心配する前に基本的な問題に取り組む必要があると主張
教育者は、AIを評価デザインに取り入れることで、技術に対抗することができる
AIを使用して創造的思考を育むことが重要であり、学生が自らの視点からアイデアを提供することを期待
AIは学術誠実性を支援するが、大学の政策によってその使用が形成される
教育者はAIを教育に創造的に取り入れ、その効率を活用する機会が多数存在
学界がこの急速に発展する技術と積極的に関わるほど、その使用に関する難しい問題に対処する準備が整う