学术诚信¶

在南京大学泛CS专业的求学过程中，有一个警钟必须时刻长鸣，那就是学术诚信。南京大学学生手册明确将考试作弊、论文抄袭以及帮助他人实施学术不诚信等行为纳入学术诚信与纪律处理范围。具体处分取决于事实、证据、课程规则和学校程序，严重情形可能影响课程成绩、推免资格、学位授予，甚至导致更高等级处分。

在包含代码、报告或项目作业的课程中，如何界定允许的协作、资料引用和独立完成，是每个同学必须主动确认的边界。

💻 课程作业查重与代码课程核验¶

本科生院 2026 年 3 月通知公开的是面向文档作业的知网查重服务，包括与知网数据库横向比对、历年作业库纵向比对和校内互检，且由任课教师自主选择使用。该通知覆盖课程论文、大作业、调研报告、实验报告等，但没有公布全校统一的代码查重工具、代码比对范围或相似度阈值。

代码课程是否使用专门检测、答辩或人工复核，应以该课程当期书面规则为准：

改名不改变行为性质：变量改名、重新格式化、调整函数顺序、把 for 改成 while，都不能把照着他人实现重写变成独立完成。
不要猜测检测范围：校级公开文件无法证明某门代码课程会比对哪些提交或仓库。未知范围不是许可，也不应成为规避检测的依据。

🔍 合理参考 vs 直接抄袭的界限¶

在面对高难度 Lab 时，可以使用的协作和资料范围必须由课程规则决定。下面不是“默认许可清单”。

课程未明确许可时，按不允许处理

如果课程没有书面说明可以讨论实现、查看他人代码、使用生成式 AI 或引用外部片段，不要自行假定这些行为被允许。以任课教师发布或确认的书面规则为准；助教转达的口径应能对应到课程组的正式规则，并保留相关记录。

只有课程明确许可时，才可能进行的活动：

在不展示实现、答案或测试数据的前提下讨论概念和题意。
阅读标准、教材、官方 API 文档或课程指定资料来理解通用知识。
按课程规则使用教师提供的框架或具有兼容许可证的第三方库，并按要求记录来源和修改。

通常具有高风险、不得自行尝试的行为：

获取、查看、转写或提交他人的作业实现，包括逐行“翻译”、截图识别和让 AI 改写现成答案。
把自己的代码、报告、测试数据、仓库权限或运行结果提供给他人完成同一项作业。
使用未获许可的 AI 或代做服务生成、补全、改写应由本人独立完成的提交内容。
未经课程组和相关权利人明确许可，将作业解答、实验框架、测试数据或受限课件上传到公开仓库、网盘或问答平台。

“借看代码”也可能违规

很多课程会把提供代码、共享仓库、协助他人抄袭视为违反学术诚信。不要因为同情或友情，将你的实验代码私下发给其他同学；这可能使提供者和使用者都承担课程处理或学校处分风险。

🤖 AI 工具（ChatGPT/Gemini等）的使用规范¶

本科生院 2025 年发布的试行指导意见适用于所有本科生，并覆盖课程作业、实习实验报告、毕业论文（设计）和课外作品等考核、考查环节。它不是“课程没有禁止就可以使用”的默认许可：课程作业等考核材料应先取得任课教师书面签字同意，前置授权可使用电子签名；毕业论文（设计）则应向指导教师和所在院系提交书面申请，说明工具名称与版本、参数设置、使用目的、环节、范围、方法和预期效果等，经批准后方可使用。学院和课程还可以制定更严格的实施细则。

未取得书面同意前，不用于考核材料

不要把助教答复、课堂口头讨论、同学经验或工具自带声明视为授权。课程作业先取得任课教师书面签字同意；毕业论文（设计）按要求提交书面申请并取得指导教师和院系批准。此后也只能按获准的目的、环节和范围使用。

不得替代关键内容创作：即使已获同意，也不得让 AI 代写论文、作业或报告的关键内容，不得生成、篡改原始数据或伪造结果，不得用 AI 规避学术不端检测。除已经申报并获批的使用情形外，不得直接使用 AI 生成的音频、视频、图表等成果；AI 生成内容不得构成成果的核心创新点。
只使用合规服务并保护数据：校级意见要求使用经国家备案登记的服务。不得上传涉密材料、未公开作业题、实验框架、测试数据、他人提交、课程录屏、研究资料、个人信息、账号密码、Cookie、访问令牌或带签名的内部链接。
全过程留痕：完整保存输入指令、输出结果、筛选和修改过程，以及工具名称、版本、使用时间、用途和影响。提交成果时按校级意见设置 AI 使用声明页并亲笔签名，同时保留 AI 处理前的重要材料备查。这里的亲笔签名要求不同于前置授权可以使用电子签名。
课程可以追加限制：教师或学院规定的可用场景可以比校级最低要求更窄。署名、引用、留痕或能够解释结果，都不能把原本禁止的行为变成合规行为。

📝 总结：如何保护好自己¶

尽早开始并及时求助：给阅读说明、调试和提问留出余量。遇到阻塞时使用课程规定的答疑渠道，不要转向现成答案或代做服务。
公开仓库注意防护：课程组允许公开并不自动解决实验框架、第三方代码、测试数据和未来教学使用的权利问题。公开前应同时确认课程许可、代码许可证和敏感信息清理要求。
用注释注明出处：如果课程允许参考公开资料，在代码和报告中记录页面标题、URL 和访问日期。署名不能自动豁免违规，但能帮助区分合理引用和隐瞒来源。

⚖️ 发生争议时¶

保留课程规则、提交记录、版本历史、引用说明和与教师或助教的书面沟通。对课程处理或学校处分有异议时，应通过当期公布的成绩复核、陈述申辩或申诉渠道处理，不要通过删除记录、修改提交历史或公开他人材料来“自证”。

一手来源（2026-07-14 核验）