学术不端
Academic misconduct
学到 会用 就够：能亲手用起来
你可能会说
“我发现合作者可能改了数据或隐瞒 AI 代写，应该怎样区分疑点、证据和正式认定？”
学术不端是违反适用学术准则与诚信要求的行为，例如不当占用他人成果、伪造篡改数据或不当署名；具体认定需依规则和程序。
这类规定会更新，用之前请以学校、期刊或机构的最新官方文件为准。卡片内容核对于 2026-11-07。
使用 AI
科研里的例子
假设农业农村研究中某份结果表与原始代码不符，团队先比对版本、记录和处理步骤，确认是错误还是有意篡改的疑点，再按机构程序处理。
先把看到的事实和自己的猜测分开，保存能够说明问题的原始版本、来源及往来记录，避免只凭写作风格或单个检测分数下结论。不同问题可能涉及研究数据、引用、署名、投稿或评审程序，需查对应的机构规则与职责渠道。发现疑点后，应按适用程序提出具体问题，让有权限的人员核查，不能通过公开传播未证实指控代替调查。AI 使用是否构成问题，要看具体行为与规则，例如是否伪造、隐瞒或越过独立完成要求，而不是把用过工具和存在不端直接画等号。
在你的学科里，直接拿去用
把论点与证据逐条对齐
请审核下列论证的证据对应关系。 论证：[粘贴] 允许使用的材料：[清单与原文] 拆成可独立检查的主张，按“主张—来源位置—研究对象与设计—能支持什么—不能支持什么—所需补证”输出。区分相关、机制解释、因果识别和价值判断。找不到依据的格子保留未支持，不补假文献。若需联网补证，先说明搜索范围和访问状态，再把新找到的证据与原材料分列。方括号里的内容换成你自己的。来自知识增量《科研中英表达与 Prompt 指南》PG07
判断
亲手检查一次
为一个疑点分别列出已确认事实、原始依据、尚待解释的问题和适用渠道，不用检测分数或传闻替代证据。
它做不到的
研究出错、意见分歧与学术不端并非同一概念。判断疑点与正式认定应分开，具体调查、认定和救济须按适用的机构规则与程序处理，以最新官方文件为准。
增量，由你来写
读完这张，你的理解变了什么？
留言功能会在后面的版本开放。现在可以先在 X 上 @knowledgedelta 告诉我。
来源
- 科技部监督司 — 负责任研究行为规范指引（2023）2026-11-07 核对
- 教育部令第40号 — 高等学校预防与处理学术不端行为办法（官网正文访问未完成）2026-11-08 核对
- 教育部令第40号 — 高等学校预防与处理学术不端行为办法（北京市政府政策文件库公布）2026-11-08 核对
卡片底稿由 AI 协助整理，经过核对；发现错误请告诉我。