PDF 指南链接：UNBC 研究生研究中道德和负责任地使用 GenAI 的指南 (2025)

目的

提供一个道德框架，支持 UNBC 研究生教育中负责任、透明和公平地使用生成式 AI (GenAI) 工具。这包括研究过程所有阶段的指导——入学、问题框架、研究设计、数据分析、解释和写作。

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指南

这些指南旨在帮助研究生以维护学术诚信和研究道德的方式使用人工智能。它们概述了普遍接受的做法，并强调了可能不适当或不道德的潜在用途。我们鼓励学生向所在院系和主管咨询有关正确使用人工智能工具的特定学科指导。

观众

这些准则代表了 UNBC GenAI 研究生研究道德基线。将为研究生、教职员工和教师创建具体的用户指南。

基本原则：关怀伦理

研究中所有人工智能的使用都必须优先考虑伦理护理方法，该方法考虑数据所有权、社区影响、研究诚信以及本土研究协议和数据主权。人工智能的使用方式应透明、负责并尊重人类受试者、社区和研究合作者。

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1 - UNBC 学术和非学术行为政策说明

UNBC 制定了针对学术不端行为的学生政策。该政策的目的是：

• 为学生的学术和非学术行为提供明确的原则、标准和期望。
• 定义学生作为大学社区成员的责任和权利。
• 为学生提供关于学术和非学术不端行为、调查和上诉的程序和决策权的清晰度和透明度。

请参阅第 5.1.4 条以了解与这些准则的相关性。

'5.1.4 禁止任何违反普遍接受的学术诚信标准的行为，并在本政策中被视为学术不端行为，包括学术工作中的任何不诚实、伪造、失实陈述或欺骗行为。'/sites/default/files/sections/policy/academicandnon-academicconductpolicy.pdf 

不遵守这些准则可能会被视为学术不端行为。另请参阅 UNBC 研究生日历，一般规定 III：学术行为和非学术行为，/calendar。 

2 - 人工智能在研究生学习中的当前实践

a。研究设计和提案制定

• 产生想法：帮助集思广益研究问题并将其与适当的框架或方法结合起来。
• 文献扫描：使用 AI 工具（例如 Elicit、Scite、ResearchRabbit）查找关键论文、总结见解、绘制趋势图并简化审稿。
• 问题框架：利用人工智能生成和完善研究问题，并将您的贡献放在现有文献中。
• 写作支持：采用语言模型起草或完善提案部分（意义、方法），并进行严格监督和准确引用。

b。数据收集和分析

• 调查设计：使用 AI 构建问题格式、量表和逻辑流程。
• 虚拟采访和焦点小组：通过 Zoom 的 AI Companion 主持会议，提供实时字幕、自动转录、会议摘要和情绪洞察。
• 统计分析：利用 AI 支持的 SPSS 助手或 R 软件包来选择和解释方法。
• 定性编码：使用 Quirkos AI 或 NVivo AI 等工具进行初始编码和模式检测。
• 可视化：帮助生成清晰的图表、表格和图形标题。

c。学术写作和出版

• 起草和编辑：使用 AI 写作助手来提高语法、结构和清晰度。
• 多语言支持：协助非英语母语人士进行翻译和表达。
• 生产力工具：加快参考格式设置和重复编辑任务的速度。
• 引文管理：使用 AI 工具组织来源、自动生成引文并强制风格一致性。
• 期刊选择：尝试使用平台（例如 Elsevier Journal Finder）为您的稿件匹配合适的
  销售点。

d。传播与交流

• 演示支持：准备幻灯片内容、摘要和摘要陈述。
• 非专业沟通：将复杂的发现转化为更广泛受众易于理解的语言。

e。项目管理

• 任务自动化：自动执行转录（例如 Otter.ai）、文件转换、日程安排和其他重复性任务。
• 规划工具：使用 AI 增强型应用（Notion AI、Trello AI 插件）来跟踪任务、里程碑、信息中心和工作流程。
• 注意：一些数据分析工具，例如SPSS和Atlas。 Ti、NVivo 和 R 具有内置的 AI 功能。

3 - 基于风险的分层指南

风险最小的应用

• AI 语法/拼写检查，释义非敏感公共数据。
• 在主管意识的情况下允许。

中等风险应用

• 人工智能总结内部、匿名或低敏感度数据。
• 要求在论文、课程作业或道德申请中披露。
• 必须获得主管批准。

高风险应用

• 人工智能处理人类受试者数据、土著数据、敏感个人数据。
• 必须获得主管批准。
• 未经 REB（研究道德委员会）明确批准，禁止。
• 需要数据管理计划和参与者知情同意。

4 - 计划和纪律自主

• UNBC 将建立全校范围内的人工智能研究道德基线。
• 除了 UNBC 道德基线外，每个学院/项目还应制定针对特定学科的指南，阐明其研究背景下可接受/不可接受的内容。如果学院/项目未提供指南，则将遵循大学人工智能指南。
• 每年审查一次纪律准则。

示例：

• 计算机科学：允许合成数据。
• 社会科学：案例研究中禁止人工智能生成的数据。

5 - 教育至上、不折不扣的模式

• 为所有研究生和教师举办人工智能素养研讨会。
• 有关 AI 限制、引用标准和负责任使用的明确指南。
• 持续进行的特定学科研讨会。
• 导师应满足所有学生对人工智能使用的期望。

6 - 流程优于产品评估

• 强调流程透明度而不是人工智能检测。
• 要求在这些提案和课程作业中披露人工智能用途。
• 鼓励版本日志、跟踪更改和研究过程反思部分。
• 将道德推理和人工智能相关决策融入口头答辩中。

7 - 同意、披露和数据治理

1. 人工智能使用非人性受试者数据需要明确的参与者知情同意。
2. 禁止将敏感数据上传到未经批准的 AI 工具。
3. 人工智能生成或处理的内容需要强制性数据安全协议。

同意书附录：

“这项研究涉及使用人工智能工具进行数据分析/文本生成，包括特定
使用 __________________。

“您的数据将/不会通过外部人工智能系统进行处理。您可以选择退出。”

• REB 应用程序必须在意图中明确解决人工智能的使用问题。

研究员责任：

研究人员对生成式 AI 工具生成的任何输出的内容和解释负全部责任。这些工具是概率性的，不应被视为权威来源。研究人员必须严格评估、验证并在必要时纠正任何人工智能生成的材料，然后再将其纳入学术工作。由于使用此类内容而导致的任何错误（无论是否归因）仍由研究人员负责。

8 - (3) 符合道德地使用人工智能的决策树：

1.  人工智能是否被用于研究？
   1. 否 → 适用标准学术行为。
   2. 是。
      1. 涉及人类主体数据？
         1. 否 → 计划特定指南 + 披露。
         2. 是。
            1. REB 批准使用人工智能吗？
               1. 是 → 继续采取保障措施。
               2. 否 → 停止。提交修订后的道德规范。
2. 撰写论文/论文/顶点/项目时是否使用了人工智能？
   1. 否 → 适用标准学术行为。
   2. 是 - UNBC 学术行为和非学术行为政策适用。
      1. 使用 AI 查找文献或总结论文/文章？
         1. 否 → 适用标准学术行为。
         2. 是 → 计划特定指南 + 披露。
            1. 使用人工智能撰写论文的部分内容？
               1. 否 → 适用标准学术行为。
               2. 是 → 计划特定指南 + 披露。
                  1. 使用 AI 来创建参考文献列表？
                     1. 否 → 适用标准学术行为。
                     2. 是 → 计划特定指南 + 披露。
3. 人工智能使用风险级别？
   1. 最小（语法检查）。
      1. →允许披露。
   2. 中等（内部摘要。
      1. →披露+主管签字。
   3. 高（原始人类数据、土著数据）。
      1. →披露 + 主管签字 + REB 审核 + 同意。

*人类受试者研究的参与者需要个人同意。此外，原住民国家或组织在将其数据或知识用于人工智能系统之前必须提供明确的、事先的集体同意。有关土著知识主权的进一步指导，请参阅原住民原则OCAP®