AI赋能医学教育｜校学生会与图书馆联合举办分享会
智学相伴・AI同行分享会圆满落幕为深入落实《“人工智能 + 教育”行动计划》，切实强化医学生在人工智能领域的应用能力与实践水平，5 月 14 日，图书馆医学分馆携手校学生会（医科）成功举办了“智学相伴·AI 同行”AI 应用专题分享会。本次活动采取“线上 + 线下”相结合的模式，吸引了六十多位医学生热情参与。此次分享会由学生社团“同济求索阁”具体承办，特别邀请第一临床学院 2022 级本科生陈禹墨担任主讲嘉宾。讲座紧扣医学专业特色，以真实临床病例为引子，通俗易懂地讲解了人工智能的核心机制，并围绕临床诊疗的
AI论文生意经：学术产业的印钞游戏
曾经有座象牙塔，塔中藏有一面照妖镜。这面镜子不辨真假，只将文辞优美、逻辑严谨、表达流畅的作品统统标记为“非我族类”。于是朱自清1927年所作《荷塘月色》被判定为AI生成，而王勃1300多年前的《滕王阁序》竟也被打上了100%的AI率标签。这起事件在5月下旬引发热议时，许多人初时一笑置之：若朱自清活在现在，怕是难以毕业；王勃更是连辩解的机会都没有，AI已替他定论。笑过之后，人们发现这并非技术误判，而是一场精心设计的商业剧本在学术领域上演。这台照妖镜背后，不只是几个程序员和算法，更是一整条金光闪闪的产业链。问
各国严控AI作业依赖，防范思维退化
●美国一项针对1214名12至29岁在校生的调研发现，借助于AI完成作业的比例持续走高，其中初中生占比从30%攀升至46%，高中生则由49%增至63%。该调查还显示，67%的学生认为过度依赖AI会削弱批判性思维能力。●为有效应对中小学生作业AI依赖难题，多国纷纷强调多方参与，建立完善的管理机制，筑牢技术与伦理的安全屏障，致力于培养学生成为具备批判意识的智能时代学习者。当人工智能（AI）从原本的学习辅助工具转变为“作业代劳者”，中小学生的认知能力是否会被暗中削弱？放眼全球，各国正努力在开放应用AI与规范管理
毕业论文审核，切勿沦为AI数据的附庸
新华网三评之三：毕业论文审核，切勿沦为AI数据的附庸毕业季将至，许多大学生在社交平台上抱怨论文AI检测陷入怪圈：“明明是自己写的，却显示AI率过高”“为了降低AI率，不得不删掉逻辑性强的段落”“虽然AI率降了，但论文被改得面目全非”……为了防止学生过度依赖AI，部分高校利用技术手段筛查论文的AI率。然而，目前的检测手段无法准确判断是否真正使用了AI，只能识别出“AI味”。AI检测工具仅能分析写作特征、结构和逻辑，在处理复杂、专业或混合语言的学术文本时存在局限。因此，原创论文被误判并不奇怪。更令人担忧的是，
加州州立大学生成式AI教学治理体系深度解析与实践建议
摘要在生成式人工智能全面渗透高等教育领域的背景下，加利福尼亚州立大学系统于2025至2026年期间建立了一套以学术诚信为基石、贯穿教学全过程的人工智能管理体系。其主要文件涵盖：《Guidelines for Faculty Regarding AI in Instruction》、ETHICAL Principles AI Framework for Higher Education、《Ethical and Responsible Use of AI for Students》以及修订后的《Academ
AI代写现象蔓延 全球教育界如何守护学生独立思考能力
家长利用手机中的人工智能应用指导孩子完成家庭作业。●美国一项涉及1214名12至29岁在校学生的调研表明，初高中生及大学生群体借助AI完成作业的比例持续攀升，初中生从30%增长至46%，高中生从49%增长至63%。调研同时显示，67%的学生认为"过度依赖AI会削弱批判性思维能力"，较10个月前提升10个百分点●面对中小学生作业AI依赖的挑战，多国实践强调多元主体协同参与，构建系统性治理框架，坚守技术伦理与安全底线，培养具有批判精神的智能时代学习者当人工智能从"学习助手"演变为"作业替代者"，中小学生的认知
人工智能正在重塑"优等生"的定义
现如今，A+ 这个成绩，已经越来越不具备含金量了。根本原因在于：人工智能已经完全改变了学生获取高分的方式。以前想成为"学霸"，你必须做到：真正能撰写论文真正能解答题目真正能理解知识点但现在，许多学生只需要：启动 ChatGPT。近期，University of California, Berkeley 的一项研究表明：自 ChatGPT 诞生以来，在那些"容易被 AI 辅助"的大学课程中，A 等级成绩比例急剧上升了大约 30%。这意味着：越来越多人获得高分，并非因为更聪慧，而是因为更擅长运用 AI 了。研
AI作弊风潮下普林斯顿大学废除百年无人监考传统
1893 年普林斯顿大学学生请愿取消考试中教师监考的制度，大学随后制定了《荣誉规章(Honor Code)》，学生承诺——我以我的人格保证，我没有在这次考试中违反《荣誉规章》的学术诚信政策。这种无人监考的制度实施了 133 年，直到本周被投票取消，原因是 AI 作弊工具的流行。2025 年对大四学生的调查发现，29.9% 的学生承认至少在一次作业或考试中作弊。其中攻读工程学理学士（BSE）学位的学生承认作弊的比例高达 40.8%，而文学学士学生“仅”为 26.4%。作弊基本上是借助了生成式 AI 工具。荣
arXiv加强AI论文审查：违规作者一年内禁止投稿，新规释放何种信号…
在生成式人工智能工具迅速普及的背景下，如何在提升科研效率与维护学术诚信之间找到平衡点，已成为全球学术平台亟需解决的重要课题。近期，预印本平台 arXiv 更新了与生成式人工智能相关的投稿政策，对大模型在论文写作、署名及引用中的使用提出了更明确的规范。平台并未全面禁止研究者使用 AI 工具，但对滥用行为和误导性内容则制定了更严格的惩罚措施。根据公开信息，arXiv 的新规主要围绕三个核心方面：工具使用透明度、作者署名规范以及违规惩戒机制，旨在促进技术应用的同时，最大限度地减少学术造假和不端行为的风险。在作者
聚焦AI赋能 | 研究生培养新路径——高质量读研专题讲座圆满落幕
南通大学人工智能与计算机学院举办《AI时代的高质量读研》专题讲座在南通大学迎来114周年校庆的美好时节，人工智能与计算机学院积极响应校党委研究生工作部“研途奋进担使命 守正创新启新程”主题教育号召，特邀复旦大学张军平教授担任主讲嘉宾。学院副院长鞠恒荣主持本次报告会，党委研究生工作部部长季凌燕、副部长袁小平、学院党委副书记周春娟等领导嘉宾出席，全校各专业研究生积极参会。张军平教授现任复旦大学计算与智能创新学院教授、博士生导师，兼任中国自动化学会普及工作委员会主任。其研究领域涵盖人工智能、图像处理、生物认证、
AI 倒逼教育回归：苏格拉底式口试的复兴
在埃及神话里，发明之神透特向法老塔木斯呈上文字，自诩这是份厚礼，称其能强化记忆、传播智慧。然而塔木斯断然拒绝。他认为，文字带来的并非真知灼见下的记忆，仅是记忆的幻象，更是遗忘的帮凶。掌握文字者看似博学，实则内心空虚，因为他们摄取的是他人的思想残渣，而非经过自身消化后的真知。这段典故由苏格拉底转述给斐德罗。苏格拉底一生拒斥书写，其哲学实践全在于口头追问，在于对话、辩难与再追问的循环往复。两千余载后，苏格拉底的幽灵以一种略带荒诞的姿态，重返大学校园。康奈尔大学生医工教授 Chris Schaffer 规定，学
教育部回应AIGC检测新规：高校可自主开展人工智能生成内容审查
坦率讲，我完全没料到学校今年会突然启动AI率检测。答辩前一周，院系发布通知要求所有毕业论文必须通过AIGC检测，AI率上限为20%。当时我就焦虑了——论文确实借助过AI工具辅助撰写，一旦被检测出来怎么办？我立即使用检测工具自测，结果显示72%！大部分内容被标记为疑似AI生成。那一刻我感到十分无助，仅有一周时间如何将AI率降至20%以下？随后我大量搜索各类AI毕业论文辅助工具，前前后后体验了8款，终于在答辩前两天将AIGC检测率降至6%。今日将个人经验分享给同样受AIGC检测困扰的朋友们。8款AI毕业论文辅
2026年5月AI降重工具排行榜：8款热门软件效果与价格分析
2026年毕业季高峰已过半，但许多学生的论文仍被AIGC检测困扰。知网年初进行了算法更新，维普、万方也相继升级，检测标准日趋严格。论文未作修改，去年12月AI率18%可过，今年再检测却升至32%——众多学生因此"算法升级"而受阻。本文为2026年5月最新AI降重软件排名，涵盖8款主流工具，从平台适配、降重效果、退款保障、免费额度四方面综合评估。先提供免费试用——访问嘎嘎降AI官网 aigcleaner.com，无需注册即享1000字免费额度，建议先测试一段最具"AI感"的核
AI日报 | arXiv出手整治AI灌水论文乱象 (1/20篇) · 5月16日
2026年05月16日星期六 · 20 篇精选● TechCrunch● The Verge● Ars Technica● MIT Tech Review# 1The Verge6h 前 🤖 AI著名学术预印本平台arXiv正在采取新举措，努力减少充斥"AI垃圾"的学术论文数量。最新规定明确，如果论文出现"无可辩驳的证据表明作者未对LLM生成的内容进行核查"，比如存在虚假引用或类似"作为AI，我无法……"的"元评论"，该论文将被拒稿，惯犯者可能面临封禁。arXiv要求所有共同作者必须手动确认最终提交版本。
顶级学术会议的AI审稿乱象
AI生成论文，AI参与评审， 结果竟是AI之间互相抬轿子国际顶尖AI学术盛会遭遇信任危机，看完或许会动摇你对学术论文的信心难以置信吧？全球最顶尖的AI学术盛会ICLR，今年收到了将近两万篇投稿。然而有人调查了审稿意见后发现——惊人发现，每5条审稿意见中就有1条出自AI之手。一家AI检测机构对ICLR 2026的全部数据进行了扫描——19,490篇投稿，75,800条评审意见，逐条接受了检测验证。检测结果如下：✅ 21%的审稿意见，完全由AI生成✅ 超过50%的审稿意见，存在AI参与的迹象✅ 199篇投稿论