AI a plagiat na studiach: pomoc przy listach zadań bez ryzyka

Na początek: ten wpis nie jest poradą prawną. Nie ma jednej zasady dla wszystkich uczelni. To, co wolno, różni się między uczelniami, wydziałami, przedmiotami, a czasem nawet między poszczególnymi listami zadań. Jedna prowadząca pozwala używać AI do wyjaśnień, inny zakazuje go całkowicie, a jeszcze inna wymaga, żebyś podawał każdą pomoc.

Tutaj znajdziesz zasady, które dotyczą ciebie:

• Sama lista zadań i strona przedmiotu na Moodle, w Teams albo na podobnej platformie. Często jest tam fragment o dozwolonych narzędziach.
• Sylabus przedmiotu (karta przedmiotu), zwykle dostępny w USOS albo na stronie wydziału. Opisuje warunki zaliczenia, na przykład czy listy zadań liczą się do oceny z laboratorium albo są warunkiem dopuszczenia do egzaminu.
• Regulamin studiów twojej uczelni. Zwykle znajdziesz tam, co grozi za niesamodzielną pracę, na przykład ocena niedostateczna z zaliczenia. Poważniejsze sprawy mogą trafić do rzecznika dyscyplinarnego.
• Zasady uczelni dotyczące AI. Coraz więcej polskich uczelni wydało zarządzenia rektora albo rekomendacje w sprawie narzędzi sztucznej inteligencji w dydaktyce. Poszukaj ich na stronie swojej uczelni.

Jeśli nie znajdziesz nic jednoznacznego, zapytaj prowadzącego, najlepiej na piśmie: mailem albo na forum przedmiotu. Jasna odpowiedź chroni cię lepiej niż każde przypuszczenie z grupowego czatu roku.

Bez konkretnej zasady pomaga prosty obraz. Wyobraź sobie pomoc AI jako skalę od „wyjaśnia mi coś” do „pisze za mnie”:

1. Wyjaśnienie tematu, na przykład jak działają tablice w Javie.
2. Przetłumaczenie komunikatu błędu.
3. Wskazówka, gdzie w twoim kodzie leży problem.
4. Poprawienie twojego kodu.
5. Rozwiązanie całego zadania i oddanie go jako swojego.

Im niżej na liście, tym większe ryzyko problemów. Poziom 5 przy pracy indywidualnej prawie wszędzie jest problemem. Gdzie dokładnie leży granica dla ciebie, mówią jednak tylko zasady twojego przedmiotu. To samo dotyczy zresztą rozwiązań od kolegów z roku albo z poprzednich lat.

Zwróć też uwagę, czy zadanie jest indywidualne, czy grupowe. W grupie zwykle możecie myśleć razem. Przejęcie kodu od innej grupy to jednak coś zupełnie innego. A jeśli AI odpowiada tylko na ogólne pytanie, nie znając twojej listy, jesteś zwykle bliżej poziomu 1 niż 5. Pewność masz jednak dopiero wtedy, gdy znasz zasady swojego przedmiotu.

Nawet bez programu antyplagiatowego skopiowany kod często widać:

• Nie pasuje do etapu zajęć. Jesteście przy pętlach, a oddany kod używa strumieni i typów generycznych.
• Zmienia się styl. Nazwy zmiennych, wcięcia i budowa nagle wyglądają zupełnie inaczej niż w twoich wcześniejszych zadaniach.
• Wiele rozwiązań jest podobnych. Gdy kilka osób wklei to samo zadanie do tego samego narzędzia, często wychodzą podobne odpowiedzi.
• Nie umiesz go wyjaśnić. Na części laboratoriów oddajesz zadanie osobiście i prowadzący zadaje pytania do twojego kodu.

Najważniejszy powód jest jednak inny: egzamin i kolokwium piszesz sam. Kto oddaje listy napisane przez kogoś innego, może zaliczy laboratorium, a potem w sesji siedzi nad zadaniami, których nigdy sam nie rozwiązał.

Te zasady działają tak samo z AI, z prowadzącym i z grupą do nauki. Sprawdź jednak, czy twój przedmiot nie ma ostrzejszych reguł.

• Pytaj o pojęcie, nie o zadanie. Zamiast wklejać listę do czatu, zapytaj ogólnie: „Jak zwrócić dwie wartości z metody?”. Podstawy znajdziesz w artykule o metodach i rekurencji.
• Zbuduj własny, mniejszy przykład. Zrozum na nim zasadę, a potem sam przenieś ją na zadanie.
• Każdą linijkę pisz sam. Jeśli zobaczysz kod, zamknij okno i pisz z pamięci.
• Podawaj źródła pomocy, jeśli tego wymagają. Niektórzy prowadzący chcą wiedzieć, z jakich narzędzi korzystałeś. Wtedy napisz to uczciwie.
• Zachowuj kolejne wersje. Kilka wersji pliku pokazuje, jak powstawało twoje rozwiązanie. Pomaga to też tobie przy powtórce.
• Korzystaj wcześnie z konsultacji. Z konkretnym pytaniem o własny kod zwykle szybko dostaniesz pomoc u prowadzącego.

Więcej promptów, które dają wskazówki zamiast rozwiązań, znajdziesz we wpisie Nauka Javy z ChatGPT.

Po AI sięga się często dlatego, że lista wymaga dużego kroku, a brakuje małych kroków pośrednich. Wykład pokazuje, czym jest klasa. Lista od razu wymaga programu z trzema klasami i listą obiektów. Najlepsza profilaktyka to przećwiczenie podstaw wcześniej, na własnych, mniejszych zadaniach. Wtedy lista staje się zastosowaniem, a nie zagadką. Jak przejść przez listy bez zarywania nocy, opisuje wpis Listy zadań i laboratoria z programowania.

Do tego możesz używać Jario. Zadania tam to nie twoje listy, tylko osobne ćwiczenia, ułożone od „Łatwe” do „Trudne”. Przed listą o klasach i obiektach rozwiązujesz na przykład kilka małych zadań z tego samego tematu. Testy od razu pokazują, czy twój kod działa. Tutor AI zna zadanie, kod i wynik testów i daje wskazówki małymi krokami, ale celowo nie podaje rozwiązania. Ważne: tutor też jest AI. Jeśli twój przedmiot zakazuje pomocy AI przy liście zadań, dotyczy to również jego. Wtedy używaj Jario do ćwiczeń wcześniej, a listę rozwiąż sam.

• Zasady znajdziesz na liście zadań, w sylabusie przedmiotu, w regulaminie studiów i w zasadach twojej uczelni dotyczących AI.
• Coś niejasne? Zapytaj prowadzącego na piśmie.
• Pozwól sobie wyjaśniać, nie pisać za siebie. Kod piszesz sam.
• Ćwicz podstawy wcześniej na własnych zadaniach, wtedy przy liście potrzebujesz mniej pomocy.

Jak zaplanować cały pierwszy rok, pokazuje wpis Jak zdać podstawy programowania.