التقييم بعد الذكاء الاصطناعي التوليدي: التأليف الموثق وأدلة العملية والاختبارات التي تظهر على الشاشة
يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إكمال الكثير من الأعمال المكتوبة غير الخاضعة للرقابة بمعايير عالية، ولا يمكن لأي كاشف إثبات ذلك. يحدد هذا التقرير ما تتوقعه الآن الهيئات التنظيمية والهيئات القطاعية في المملكة المتحدة، وما يقوله البحث عن الكشف، وكيفية هندسة الأدلة التي لا تزال تثبت التأليف: اللحظات الخاضعة للإشراف، والمحادثات حول العمل، وأدلة العمليات الخفيفة، والاختبارات الآمنة التي تظهر على الشاشة.
لمن
يقوم قادة التقييم والنزاهة الأكاديمية، وتقنيو التعلم، ومسؤولو الامتحانات والفرق الرقمية في الجامعات والكليات والمدارس، وفرق المنتج ببناء أدوات التقييم.
النتائج الرئيسية
- Ofqual لم تقرر بعد كيفية تنظيم الاختبارات التي تظهر على الشاشة. أنهى منظم الامتحانات في إنجلترا مشاورته في 5 مارس 2026 ولا يزال يقوم بتحليل الردود. لقد اقترحت افتراضيًا عدم وجود تقييم على الشاشة، مع ما يصل إلى اثنين من المواصفات الجديدة التي تظهر على الشاشة لكل لوحة اختبار كاستثناءات، ولا شيء في المواضيع التي تحتوي على أكثر من 100000 إدخال، ولا توجد أجهزة مملوكة للطلاب، ومواصفات منفصلة للورق والشاشة.[1][2]
- المقررات الدراسية وليس قاعة الامتحان هي التي تحمل المخاطر. يقول Ofqual أن الاختبارات الخاضعة للإشراف تظل محمية إلى حد كبير، وأوصت مراجعة المناهج والتقييم بعدم التوسع في الدورات الدراسية المكتوبة. لا تزال حالات الذكاء الاصطناعي المثبتة قليلة: 100 حالة في صيف 2025، 2.0% من حالات سوء التصرف الطلابي.[8][11][17]
- لم تعامل أي من الهيئات البريطانية التي قمنا بمراجعتها درجة الكاشف كدليل، ويوافق البحث على ذلك. يتعامل Ofqual والمجلس المشترك للمؤهلات (JCQ) وJisc ومكتب المحكم المستقل (OIA) مع الكشف باعتباره مصدرًا واحدًا للأدلة على الأكثر. في اختبار واحد لـ 14 أداة، لم تصل دقة أي منها إلى 80%؛ وفي حالة أخرى، انخفض متوسط الدقة من 39.5% إلى 22.1% بعد تعديلات آلية بسيطة.[10][14][23][25][29][31]
- يستخدم الطلاب بالفعل الذكاء الاصطناعي في العمل الذي تم تقييمه. في استطلاع معهد سياسات التعليم العالي (HEPI) لعام 2026 الذي شمل 1,054 طالبًا جامعيًا في المملكة المتحدة، استخدم 94% الذكاء الاصطناعي التوليدي للمساعدة في تقييم العمل و12% وضعوا نصًا تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي مباشرة فيه.[27]
- التسميات لا تضمن التقييم؛ الهيكل يفعل. القواعد التي يمكن للطلاب تجاهلها ببساطة لا تتغير كثيرًا. ويربط مقياس تقييم الذكاء الاصطناعي المنقح المهام التي لا تتطلب الذكاء الاصطناعي بالبيئات الخاضعة للرقابة، وتفصل سياسة جامعة سيدني بين الممرات الآمنة والمفتوحة.[28][34][35]
- يجب أن يكون دليل العملية خفيفًا. يشير JCQ وOIA إلى المسودات ونقاط التفتيش والمحادثات القصيرة. أنماط الكتابة التي تتم معالجتها لتحديد هوية شخص ما هي بيانات بيومترية، ويتطلب ICO، وهو منظم حماية البيانات في المملكة المتحدة، تقييم تأثير حماية البيانات (DPIA) قبل استخدام أي نظام للتعرف على القياسات الحيوية.[14][25][39][46]
- بالنسبة للاختبارات التي تظهر على الشاشة، يجب إيقاف تشغيل الذكاء الاصطناعي في ثلاثة أماكن. تنص تعليمات JCQ منذ 1 سبتمبر 2026 على أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يأتي من التطبيق ونظام التشغيل والشبكة، ويجب على المراكز اختبار نهجها قبل الاختبار.[15]
مواعيد التخطيط لها
- 5 مارس 2026
- تم إغلاق استشارة Ofqual التي تظهر على الشاشة. ووعدت بالاستجابات والخطوات التالية في عام 2026؛ لم يظهر أي شيء بحلول 5 أكتوبر.[1][2]
- 1 سبتمبر 2026
- دخلت تعليمات امتحان JCQ لعام 2026 حيز التنفيذ، مع قواعد جديدة لإيقاف تشغيل الذكاء الاصطناعي على أجهزة الاختبار.[15]
- لاحقا في عام 2026
- يتوقع مكتب الطلاب (OfS) وAdvance HE نشر أبحاثهم حول الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي.[20]
- 10 ديسمبر 2026 (مؤقت)
- إحصائيات الممارسات الخاطئة لشركة Ofqual لصيف 2026، بما في ذلك حالات الذكاء الاصطناعي.[11]
ما تغير الذكاء الاصطناعي التوليدي
يفترض التقييم أن العمل المقدم تحت اسم الطالب يوضح ما يمكن لهذا الطالب القيام به. يزيل الذكاء الاصطناعي التوليدي هذا الافتراض لأي شيء يتم دون إشراف. في اختبار أعمى في إحدى جامعات المملكة المتحدة، تم إدخال الإجابات المكتوبة بالكامل بواسطة GPT-4 في خمسة اختبارات علم نفس جامعية تم إجراؤها في المنزل: 94٪ منها لم يتم اكتشافها، وفي المتوسط حصلوا على نصف درجة أعلى من عمل الطلاب الحقيقيين.[32] وجد استطلاع HEPI لعام 2026 استخدامًا شبه عالمي للعمل الذي تم تقييمه، مع خوف بعض الطلاب من الاتهامات الباطلة.[27]
وبالتالي فإن السؤال المفيد ليس ما إذا كان الطالب قد غش أم لا، بقدر ما يتعلق بما إذا كان من الممكن الوثوق بالنتيجة. تقول ورقة بحثية صدرت عام 2024 إن الصلاحية أكثر أهمية من الغش، وأن تكنولوجيا مكافحة الغش يمكن أن تجعل الصلاحية أسوأ، على سبيل المثال من خلال خلق مشاكل للإدماج.[36] تتبنى اللائحة التنظيمية في إنجلترا وجهة النظر هذه بالفعل: يتطلب شرط OfS B4 أن يكون كل تقييم صالحًا وموثوقًا، وتقول إرشاداته إن التقييمات التي تسمح للطلاب بالحصول على علامات لعمل ليس من اختصاصهم من المحتمل أن تكون مثيرة للقلق.[18]
المدارس والمؤهلات: Ofqual وJCQ
قامت Ofqual بتحديث منهجها تجاه الذكاء الاصطناعي في 16 يوليو 2026. وهي تطبق قواعدها القائمة على النتائج، وأخبرت مجالس الامتحانات أنه "لا يجوز استخدام الذكاء الاصطناعي كعلامة وحيدة"، ويظل القضاة الذين يخضعون للإشراف في الاختبارات محميين إلى حد كبير بينما يواجه التقييم غير الامتحاني (NEA) ضغوطًا أكبر.[8] في مارس 2026، طلبت من مجالس الامتحانات اتخاذ خطوات فورية ضد إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك المصادقة الأكثر صرامة على المرشحين والمعلمين للعمل.[9] تطلب مذكرة النصيحة الصادرة في أبريل 2026 من مجالس الإدارة الحكم على تعرض كل تقييم حسب المهمة والإخراج والطول والإشراف؛ واستخدام أدوات الكشف كمصادر للأدلة، وليس كمحددات وحيدة؛ والنظر في إزالة التقييم أو استبداله في حالة عدم وجود تخفيف فعال، مع التحقق من أن عمليات التخفيف لا تلحق الضرر بما تم تقييمه.[10]
تبقى الحالات المكتشفة قليلة. في صيف 2025، شكلت السرقة الأدبية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي 100 حالة مؤكدة: 75.0% من حالات السرقة الأدبية بين الطلاب، ولكن 2.0% من جميع حالات سوء التصرف الطلابي البالغ عددها 5,025 حالة.[11] تشير Ofqual إلى قلق كبير بين المعلمين حول الحجم المحتمل لسوء الاستخدام.[8]
بالنسبة للمراكز، تقع القواعد ضمن توجيهات JCQ استخدام الذكاء الاصطناعي في التقييمات; كانت المراجعة الثانية بتاريخ 30 أبريل 2025 لا تزال سارية في 5 أكتوبر 2026. يجب على الطلاب إرسال أعمالهم الخاصة، والإقرار بأي استخدام للذكاء الاصطناعي مع اسم الأداة وتاريخها، والاحتفاظ بنسخة غير قابلة للتحرير من المطالبات والمخرجات. لا يحصل المحتوى المعاد إنتاجه من الذكاء الاصطناعي على أي رصيد إذا لم يستوف الطالب المعايير بشكل مستقل، ويجب ألا يكون الذكاء الاصطناعي هو العلامة الوحيدة. يتضمن المنع المقترح إكمال أجزاء من العمل تحت الإشراف المباشر، ومراجعة المراحل المتوسطة، والمناقشات اللفظية القصيرة وتقييد الذكاء الاصطناعي على أجهزة المركز. المخاوف المثارة قبل أن يوقع الطالب على إقرار التوثيق تبقى في المركز؛ وبعد ذلك يذهبون إلى الجهة المانحة.[14]
وافق التقرير النهائي لمراجعة المنهج والتقييم (نوفمبر 2025) على ما يلي: يجب أن تظل الامتحانات هي الشكل الرئيسي للتقييم، ويجب ألا تتوسع المقررات الدراسية المكتوبة، ويجب استخدام NEA فقط عندما تكون الطريقة الصالحة الوحيدة. كما طلبت من وزارة التعليم (DfE) و Ofqual السعي إلى خفض وقت امتحانات GCSE بنسبة 10٪ على الأقل.[17]
الاختبارات التي تظهر على الشاشة: ما اقترحه Ofqual وأين وصل
لا تحدد قواعد Ofqual حاليًا ما إذا كانت الاختبارات ستُجرى على الورق أم على الشاشة، وتتضمن مواصفات المستوى GCSE الخمسة والمستوى A بالفعل مكونات تظهر على الشاشة. واقترحت مشاوراتها، المفتوحة في الفترة من 11 ديسمبر 2025 إلى 5 مارس 2026، نهجًا خاضعًا للرقابة:[1]
- الافتراضي: لا يوجد تقييم على الشاشة، باستثناء ما هو جزء لا يتجزأ من الموضوع (علوم الكمبيوتر، لغة الإشارة البريطانية، تكنولوجيا الموسيقى)، في المواصفات الحالية، وكتعديل معقول.
- الحد: ما يصل إلى اثنين من المواصفات الجديدة التي تظهر على الشاشة لكل لوحة اختبار، تخضع للاعتماد: ثمانية على الأكثر عبر اللوحات الأربعة.
- المواضيع ذات الدخول العالي: لا شيء يحتوي على أكثر من 100000 إدخال وطني، وهو ما يعني عند الاستشارة 13 شهادة GCSE والرياضيات على المستوى A.
- الفصل: الإصدارات الورقية والإصدارات التي تظهر على الشاشة كمواصفات منفصلة مع أسئلة مختلفة إلى حد كبير؛ وصفهم البيان الصحفي لـ Ofqual بمؤهلات منفصلة.[2]
- الأجهزة: لا يجوز استخدام الأجهزة المملوكة للطالب إلا بتعديلات معقولة؛ يمكن أيضًا استخدام الأجهزة المملوكة للمركز للتدريس.
- المنصات: التوقعات بشأن سهولة الاستخدام والتعريف وإمكانية الوصول والأمن والبنية التحتية والدعم، مع عدم وجود منصة واحدة مفوضة؛ الأجهزة التي تم اختبارها قبل التقييمات ومحمية بإجراءات مثل المتصفحات المقفلة.[1]
أربعة تقارير بحثية تدعم المقترحات.[3] توصلت دراسة PA Consulting لصالح Ofqual وDfE إلى أن التقييم واسع النطاق الذي يظهر على الشاشة سيحتاج إلى تخطيط كبير وتنفيذ تدريجي واستثمارات إضافية في كثير من الأحيان.[4] وجدت دراسة استقصائية أجريت عام 2023 على 516 طالبًا و500 من أولياء الأمور مخاوف بشأن الفشل الفني وعدالة الأجهزة وأمانها.[5] وجدت المراجعة أن قراءة الشاشة غالبًا ما تكون أكثر تطلبًا ولكن لا يوجد نمط ثابت لتأثيرات الوضع،[6] ويحدد الإطار المصاحب تأثيرات الوضع على مستوى العنصر في أربع مراحل: عرض المعلومات، والتفكير المطلوب، وآلية الاستجابة، واستراتيجية التقييم.[7]
الوضع في 5 أكتوبر 2026: لا يوجد قرار. تقول صفحة الاستشارة أن Ofqual يقوم بتحليل التعليقات؛ وقالت Ofqual إنها ستنشر الردود والخطوات التالية في عام 2026، مع اتباع القواعد التفصيلية.[1][2]
التعليم العالي: OfS، QAA، Jisc وOIA
أوفس. يحدد الشرط B4 "تم التقييم بفعالية" ليشمل التقييم المصمم لتقليل فرص سوء السلوك والمساعدة في اكتشافه، وتتوقع إرشاداته الاحتفاظ بسجلات العمل الذي تم تقييمه لمدة خمس سنوات بعد انتهاء الدورة التدريبية.[18] يقول OfS إن تنظيمه لا يتطلب أي نطاق أو شكل معين لاستخدام الذكاء الاصطناعي، مع الاعتراف بالمخاطر التي تهدد النزاهة ومصداقية التقييم.[19]
ضمان الجودة. قالت نصيحة وكالة ضمان الجودة لعام 2023 إنه لا يمكن اكتشاف مخرجات الذكاء الاصطناعي بشكل موثوق، واقترحت تقليل حجم التقييم واستخدام المزيد من المهام الشاملة والأصلية.[21] توصي مجموعة أدوات نوفمبر 2025، من الجامعات التي تقودها جامعة كينغستون، بإعطاء الأولوية للتقييمات عالية المخاطر والمرجحة بشدة؛ فئة لا تعتمد على الذكاء الاصطناعي فقط حيث يتم التحكم في التقييم أو الحوار؛ والاهتمام بالإيجابيات الكاذبة في الكشف وسهولة التهرب.[22] تُلزم مبادئ مجموعة Russell Group لعام 2023 أعضائها بتكييف التقييم للاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي ودعم النزاهة الأكاديمية.[26]
جيسك. يقول المركز الوطني للذكاء الاصطناعي التابع لـ Jisc إن الحالة المزاجية "تحولت بشكل حاسم بعيدًا عن الاكتشاف الآلي للذكاء الاصطناعي". لا ينبغي أن تعتمد القرارات أبدًا على الكشف عن طريق الأداة أو الشخص؛ يجب على الموظفين عدم تشغيل عمل الطلاب من خلال أجهزة الكشف الموجودة على الإنترنت؛ وينبغي لأي شخص يستخدم الكاشف أن يكون قادرًا على إظهار تأثير حماية البيانات (DPIA) له. وعلى نطاق واسع، فإن المعدل الإيجابي الكاذب بنسبة 1% عبر 480 ألف تقييم يعني حوالي 4800 علامة كاذبة سنويًا.[23]
مكتب الاستثمار العراقي. يقول OIA، وهو نظام شكاوى التعليم العالي في إنجلترا وويلز، إنه يجب على مقدم الخدمة إثبات حالة سوء سلوك الذكاء الاصطناعي؛ يجب على الطلاب رؤية جميع الأدلة، بما في ذلك تقارير الكشف؛ ويجب موازنة حدود الكاشفات مع الأدلة الأخرى؛ يجب أن تركز الحياة على محتوى العمل؛ وينبغي التحقق من الافتراضات المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي للتأكد من عدم وجود تحيز ضد الطلاب ذوي الإعاقة وأولئك الذين ليست الإنجليزية لغتهم الأولى.[25]
في الخارج، أعلنت جامعة سيدني عن نهج "مسارين" اعتبارًا من الفصل الدراسي الثاني لعام 2025: التقييم الشخصي الآمن لنتائج التعلم، والتقييم المفتوح الذي يسمح بجميع الأدوات ذات الصلة.[28]
ما تقوله الأدلة حول اكتشاف الذكاء الاصطناعي
أجرت دراسة عام 2023 54 مستند اختبار من خلال 14 كاشفًا، بما في ذلك نظامان تجاريان: لم يصل أي منها إلى دقة 80٪، وكانت الأدوات تميل نحو تصنيف نص الذكاء الاصطناعي على أنه نص بشري، وأدى التشويش إلى جعل النتائج أسوأ.[29] وجدت دراسة أجريت عام 2024 لستة أجهزة كشف (805 اختبارًا) دقة متوسطة تبلغ 39.5% في نص الذكاء الاصطناعي غير المعدل، و67% في عناصر التحكم المكتوبة بواسطة الإنسان، و22.1% بعد التعديلات الآلية البسيطة؛ ويخلص مؤلفوها إلى أنه لا يمكن حاليًا التوصية باستخدام أجهزة الكشف لتحديد حالات النزاهة.[31] أفادت مقالة رأي عن تجربة صغيرة قامت فيها سبعة أجهزة كشف بوضع علامة خاطئة، في المتوسط، على 61.3% من المقالات التي كتبها كتاب إنجليزيون غير أصليين على أنها منشئة بواسطة الذكاء الاصطناعي؛ وبعد أن قام ChatGPT بإثراء مفردات المقالات، انخفض المعدل إلى 11.6%.[30]
الشكل 1
يقوم السطح بتحرير نتائج كاشف التأرجح
تم تسجيل نفس النصوص كما هي مكتوبة ومرة أخرى بعد إجراء تعديلات سطحية تلقائية.
-
التعرف على النصوص المكتوبة بالذكاء الاصطناعي بشكل صحيح متوسط ستة كاشفات، 2024 · 805 اختبار · غير معدل، ثم بعد التعديلات مثل إضافة أخطاء إملائية22.1% 39.5%
-
تم تمييز المقالات المكتوبة بواسطة الإنسان بشكل خاطئ على أنها ذكاء اصطناعي متوسط سبعة كاشفات، 2023 · 91 مقالة لكتاب إنجليزيين غير أصليين · كما هو مكتوب، ثم بعد ChatGPT أثرى المفردات11.6% 61.3%
نسبة النصوص (كل صف يوضح المقياس الخاص به)
إظهار الشكل رقم 1 كجدول
| قياس | كما هو مكتوب | بعد التعديلات السطحية |
|---|---|---|
| تحديد النصوص المكتوبة بالذكاء الاصطناعي بشكل صحيح (ستة كاشفات، 2024) | 39.5% | 22.1% |
| مقالات لكتاب إنجليزيين غير أصليين تحمل علامة الذكاء الاصطناعي (seven Detectors، 2023) | 61.3% | 11.6% |
تشير Jisc إلى أن أفضل الأدوات مدفوعة الأجر تبلغ الآن عن معدلات إيجابية كاذبة تبلغ حوالي 1 إلى 2%، ولكن هذه الأرقام تظهر بسرعة.[23] يتطابق الاستنتاج مع ما توصل إليه المنظمون: يمكن لنتيجة الكاشف أن تؤدي إلى إجراء محادثة، لكنها لا تستطيع أن تقرر حالة ما.[10][25]
أطر التصميم: المقاييس والممرات والتغيير الهيكلي
كانت الاستجابة الأولى الشائعة هي إخبار الطلاب باستخدامات الذكاء الاصطناعي المسموح بها، من خلال إشارات المرور أو المقاييس مثل مقياس تقييم الذكاء الاصطناعي (AIAS) المكون من خمسة مستويات لعام 2024.[33] تصف ورقة بحثية صدرت عام 2025 هذه التغييرات بأنها استطرادية: فهي تعتمد على تعليمات يمكن للطلاب تجاهلها، مما يخلق "وهم الإنفاذ". ويدافع عن التغييرات الهيكلية في آليات المهمة نفسها.[35] يقوم AIAS، الذي تمت مراجعته في ديسمبر 2025، بتشغيل No AI وتخطيط الذكاء الاصطناعي وتعاون الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي الكامل واستكشاف الذكاء الاصطناعي. يتطلب المستوى 1 بيئة خاضعة للرقابة ويجب أن يستوعب التكنولوجيا المساعدة؛ إعادة تسمية مهمة لم تتغير لا يؤدي إلى تحسين الصلاحية؛ ويتم تقديم المقياس على أنه مكمل للنماذج ذات المسارين، والتي تتناول الأمن.[34]
قاعدة العمل: بالنسبة لكل برنامج، حدد النتائج التي يجب إثباتها في مسار آمن، تحت الإشراف أو في المحادثة، وقم بتصميم الباقي كمسار مفتوح يُفترض فيه استخدام الذكاء الاصطناعي، ويتم تقييمه عندما يكون ذلك مفيدًا.
| النهج | صلاحية التأليف | الأمن | جهد التسليم | إمكانية الوصول |
|---|---|---|---|---|
| مقال أو امتحان منزلي | لا يمكن التأكد من الذي قام بهذا العمل[32] | منخفض: يعتمد على الإعلانات[21] | منخفض | عالي: الأدوات المعتادة |
| الدورات الدراسية مع نقاط التفتيش | يظهر التطور مع مرور الوقت[14] | معتدل: يمكن التحايل على المسودات[34] | معتدل: المراجعة في كل مرحلة | المطالبة بالإثبات قد تضر بالبعض[34] |
| مهمة مفتوحة بالذكاء الاصطناعي حسب التصميم | صالح عندما يكون استخدام الذكاء الاصطناعي جزءًا من النتيجة[21] | لا شيء حسب التصميم: افترض استخدام الذكاء الاصطناعي[34] | إعادة التصميم ثم المراجعة المستمرة[21] | يحتاج إلى الوصول العادل إلى أدوات الذكاء الاصطناعي[21] |
| مهمة يتم الإشراف عليها داخل الفصل | يظهر الأداء بدون مساعدة[34] | قوي إذا كانت الأجهزة متوقفة عن الذكاء الاصطناعي[14] | معتدل : وقت الفصل | جيد في التعامل مع معالجات النصوص[16] |
| فيفا أو تفاعلي شفهي | اختبارات الفهم والتأليف[21][25] | رادع قوي[21] | عالي: وقت الموظفين، المجموعات الصغيرة[21] | مرهق للبعض؛ ضبط للكلام والسمع[21] |
| الفحص تحت المراقبة على الشاشة | يعتمد على التصميم؛ تأثيرات الوضع ممكنة[6] | جيد مع الأجهزة المدارة والإغلاق[15][21] | عالي: الأجهزة، الاختبار، الدعم[1][15] | الدعم المدمج إذا تم تصميمه واختباره[1] |
| الامتحان المراقب عن بعد | كما يظهر على الشاشة، في غرفة غير خاضعة للرقابة | محدود: أجهزة أخرى في متناول اليد[21] | متوسط إلى عالي: مراجعة الأعلام[13] | مخاوف الخصوصية؛ القياسات الحيوية بحاجة إلى بديل[13][46] |
| امتحان مراقب بخط اليد | نتائج العينات الكفاءات الضيقة[21] | قوي[21] | ارتفاع الطلب على العقارات[21] | ضعيف عند البعض؛ QAA تسميها رجعية[21] |
ملخص نوعي للمصادر المذكورة. الخلايا التي لا تحتوي على اقتباس هي حكم فريق EdTechLab.
معالجة الأدلة دون مراقبة
يوضح دليل العملية كيف أصبح العمل: الخطوط العريضة، والمسودات، وتاريخ الإصدار، وملاحظات نقاط التفتيش، وحيثما يُسمح بالذكاء الاصطناعي، سجل سريع أو انعكاس.[14][34] يقترح JCQ التحقق من أن الإرسال يستمر في المراحل السابقة، ويتوقع OIA أن يُطلب من الطلاب تقديم ملاحظات أو مسودات وإخبارهم بما يُعتقد أن بيانات تعريف الملف المعتمدة عليه ستظهر.[14][25] حدوده حقيقية: يمكن التحايل على سجلات الإصدارات، ويمكن أن تؤدي مطالبات إثبات التأليف إلى الإضرار بالطلاب الذين ليس لديهم أدوات مدفوعة الأجر.[34] دليل العملية يدعم المحادثة؛ لا يحل محل واحد.
لماذا يعد تسجيل ضغطات المفاتيح عالي الخطورة. تقوم بعض الأدوات بتسجيل كل ضغطة مفتاح. تُظهر دراسات تقييمات الكتابة واسعة النطاق أن مثل هذه السجلات يمكن أن تفصل النص الأصلي عن النص المنسوخ بدقة تزيد عن 89% في البيانات التشغيلية، ولكن تحليل ضغطات المفاتيح يُستخدم أيضًا لمصادقة المستخدمين.[39] تم استخدام النماذج المدربة على جذوع الأشجار الخام لقياس الخصائص الشخصية المستقرة،[40] والكاشفات المبنية عليها تحتاج إلى اختبار النزاهة.[38] بموجب اللائحة العامة لحماية البيانات في المملكة المتحدة، فإن الطريقة التي يكتب بها شخص ما، والتي تتم معالجتها للتعرف عليه، هي بيانات بيومترية من فئة خاصة. يقول ICO أن الموافقة الصريحة من المرجح أن تكون الشرط المناسب، ويجب أن يُعرض على الأشخاص الذين يرفضون بديل مناسب، ويجب أن يأتي قانون حماية البيانات (DPIA) قبل أي نظام للتعرف على القياسات الحيوية.[46] تتبع السلوك عبر الإنترنت موجود أيضًا في قائمة ICO للمعالجة التي تحتاج إلى DPIA،[47] ومع ذلك، وجد تقرير التدقيق الصادر عن ICO في يونيو 2026 أن أكثر من 40% من موفري تكنولوجيا التعليم الذين تم تدقيقهم ليس لديهم DPIA لمنتجهم.[48]
يجمع التصميم المتناسب أقل ما يجيب على السؤال: المعالم التاريخية بدلاً من تدفقات ضغطات المفاتيح، التي يتم الاحتفاظ بها لفترة محددة وتكون مرئية للطالب. هذا هو ما يتطلبه تقليل البيانات: بيانات كافية وذات صلة ومحدودة بما هو ضروري.[47]
الفحوصات الشفهية والشخصية على نطاق واسع
المحادثة القصيرة حول قطعة من العمل هي الاختبار الأكثر مباشرة للتأليف. تصف ضمان الجودة محاضرات شفهية منظمة من قبل اثنين أو أكثر من الممتحنين مع عناوين تقييم واضحة، وندوات مصغرة تناقش فيها مجموعات صغيرة طلباتهم، والتي يتم المصادقة عليها وتقييمها. تستغرق المحادثات الشفهية وقتًا طويلاً من الموظفين، ويمكن أن تكون مرهقة، ويجب معاملة الطلاب الذين يعانون من إعاقات في النطق أو لهجات مختلفة بشكل عادل.[21] أفادت دراسة قائمة على المسح للمهام الداعمة التي تنتهي بأحاديث شفهية تفاعلية أنها ساعدت في منع سوء السلوك.[37] عملياً:
- الجدولة. قم بحجز فترات زمنية قصيرة وقم بتدوير متغيرات الأسئلة، حيث أن المرشحين الأوائل يمكنهم تمرير الأسئلة.[21]
- العناوين. ضع علامة مقابل عنوان منشور يركز على محتوى العمل، مع مراعاة المدة التي مضت منذ أن تم إنجازه.[25]
- التسجيل. إذا انضمت التسجيلات إلى سجل التقييم، فخطط للاحتفاظ بتوقع OfS لمدة خمس سنوات.[18] التسجيل العادي ليس بيانات بيومترية؛ تحليل الصوت للتعرف على شخص ما سيجعل الأمر كذلك.[46]
- التعديلات. تقع المحادثات الشفهية تحت نفس واجب إجراء التعديلات المعقولة كأي تقييم.[45]
التسليم الآمن على الشاشة
الأجهزة المدارة أو قم بإحضار الأجهزة الخاصة بك. بالنسبة لاختبارات GCSE والمستويات A، تقترح Ofqual استبعاد الأجهزة الخاصة بالطلاب باستثناء التعديلات المعقولة.[1] الجامعات تقرر بنفسها. متصفح الامتحان الآمن (SEB)، وهو متصفح تأمين مفتوح المصدر، يدعم أجهزة الكمبيوتر المحمولة غير المُدارة من خلال إعدادات مشفرة لكل اختبار يمكن لنظام الاختبار التحقق منها،[43] على الرغم من أن وكالة ضمان الجودة تلاحظ أن المرشحين البعيدين لا يزال بإمكانهم الوصول إلى الأجهزة الأخرى.[21]
قفل وعزل الشبكة. يقوم SEB بإقران تطبيق Kiosk مع متصفح بدون شريط عناوين، وتصفية عناوين URL مقابل قائمة السماح، واكتشاف الأجهزة الافتراضية وتثبيت شهادات الخادم. مع تشغيل "استخدام المتصفح ومفاتيح التكوين"، فإنه يرسل تجزئة لمفتاح التكوين الخاص بالاختبار مع كل طلب حتى يتمكن نظام الاختبار من التحقق من تكوينه. أصلح إصداره في سبتمبر 2026 لنظامي التشغيل macOS وiOS ثغرة في التحقق من صحة الشهادة، وهو تذكير لإبقاء العملاء على اطلاع دائم.[43] في Moodle 5.2، يمكن للاختبار "يتطلب استخدام متصفح الاختبار الآمن"، وسرد مفاتيح اختبار المتصفح المسموح بها، وتصفية عناوين URL، وتعيين كلمة مرور للإنهاء.[44] تضيف تعليمات JCQ لعام 2026 أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يأتي من التطبيق ونظام التشغيل والشبكة، لذلك يجب على المراكز "ألا تفترض أن إيقاف تشغيل أحد هذه العناصر كافٍ"، ويجب أن تختبر نهجها، ويجب أن تمنع الاتصال غير المصرح به مع مستخدمي الكمبيوتر الآخرين.[15]
المرونة. الفشل ليس افتراضيًا: في استطلاع أجرته Ofqual، أبلغت 27% من المدارس عن حادث إلكتروني في الفترة من 2025 إلى 2026، وتشير Ofqual إلى عدم اليقين بالنسبة للطلاب عند فقدان الدورات الدراسية أو العلامات.[12] يشمل تعريف Ofqual للتقييم الذي يظهر على الشاشة التسليم دون الاتصال بالإنترنت والتسليم المختلط الذي لا يحتاج إلى اتصال بالإنترنت أثناء الاختبار.[1] يحفظ اختبار Moodle الاستجابات التي تم تغييرها بعد تأخير، 60 ثانية افتراضيًا، وتحذر إعدادات SEB الخاصة به من أن إعادة تحميل الصفحة في وضع عدم الاتصال يمكن أن يؤدي إلى تعطيل التخزين المؤقت في وضع عدم الاتصال.[44] يتطلب JCQ من المراكز اختبار البرنامج قبل يوم الامتحان والاحتفاظ بجهاز كمبيوتر بديل واحد على الأقل، ويجب أن تسمح إجراءات الفشل للمرشح بالاستمرار في مكان آخر، أو في وقت لاحق، دون فقدان وقت العمل.[15]
جلسة امتحانية آمنة على الشاشة خطوة بخطوة
- قبل أسابيعالاستعداد والتدربالأجهزة المملوكة للمركز بالحد الأدنى من المواصفات؛ تثبيت واختبار برنامج التسليم وعميل التأمين؛ جلسة تدريب على نفس المنصة؛ موقع بديل المخطط له.
- تجهيزات الامتحانقفل الجلسةيتطلب تأمين المتصفح، والتحقق منه
Config Keyأو السماح بمفاتيح اختبار المتصفح، والسماح فقط بمضيفي الاختبار، وتعيين كلمة مرور للخروج، وإيقاف تشغيل الذكاء الاصطناعي في التطبيق ونظام التشغيل والشبكة. - وصولتحديد ومقعدالتحقق من الهوية، وإصدار تفاصيل تسجيل الدخول في البداية بكلمات مرور مختلفة لكل جلسة، والاحتفاظ بخطة جلوس تحدد كل جهاز، على أن تكون الشاشات متباعدة أو مقسمة بمقدار 1.25 متر.
- خلالالحفظ والإشرافحفظ الردود تلقائيًا؛ مراقب واحد على الأقل لكل 20 مرشحا؛ محطة عمل مركز التحكم التي يراقبها الموظفون؛ يتجاوز الوقت لكل مرشح للوقت الإضافي.
- عند الفشلاسترجاع البيانات دون ضياع الوقتانقل المرشح إلى محطة عمل احتياطية أو إلى مكان لاحق. يتحكم المراقب في إعادة التشغيل، ويعيد ضبط التوقيت ويستعيد الاستجابات السابقة حيثما أمكن ذلك، أو يتحول إلى استخدام الورق.
- إغلاقتقديم وقفلالتأكد من إرسال عمل كل مرشح، وإزالة الوصول إلى مناطق المستخدم بين الجلسات، والإبلاغ عن أي شيء قد يؤثر على النزاهة.
أنظمة إدارة التعلم. بشكل محايد بالنسبة للمورد، فإن المتطلب هو محرك اختبار يمكنه طلب عميل تأمين والتحقق منه، والحفظ التلقائي، ومنح تمديدات زمنية فردية. يقوم اختبار Moodle الأساسي بتنفيذ المهام الثلاثة، مع دعم SEB المدمج وتجاوزات المستخدم للحدود الزمنية.[44] يسرد SEB الأوضاع المتوافقة في الأنظمة الأخرى أيضًا، بما في ذلك Canvas من خلال أدوات الطرف الثالث.[43]
بنوك العناصر وإمكانية النقل باستخدام QTI 3.0
مواصفات الورق والشاشة المنفصلة مع وجود أسئلة مختلفة إلى حد كبير تعني بنوك عناصر أكبر،[1] وتأثيرات الوضع على مستوى العنصر تعني أن كل عنصر يجب أن يسجل سلوكه على الشاشة.[7] تعمل مواصفات 1EdTech للأسئلة واختبار قابلية التشغيل البيني (QTI) 3.0 على نقل العناصر والاختبارات والنتائج بين أدوات التأليف وبنوك العناصر وأنظمة التسليم، وتضيف دعم HTML5 ومفردات العرض التقديمي المشتركة والاختبار التكيفي وإمكانية الوصول المتكاملة.[41]
تنتقل إمكانية الوصول مع العنصر. من خلال ملفات تعريف الاحتياجات والتفضيلات الشخصية (PNP) 3.0، يمكن لنظام التسليم إضافة أدوات أو تغيير الإعدادات مثل الحدود الزمنية أو إبلاغ المراقبين. يوجد محتوى بديل في كتالوجات QTI داخل العنصر (qti-catalog-info، القابضة
qti-card العناصر التي support أسماء السمات حاجة مثل
spoken, braille أو sign-language).[41]
تحدد المواصفات المصاحبة، والتي لا تزال إصدارًا نهائيًا مرشحًا، تنسيقًا لإعداد التقارير عن إحصائيات العنصر.[42]
ترتيبات إمكانية الوصول والوصول
يجب أن يفي كل طريق إلى العمل الموثق بقانون المساواة لعام 2010. ويحدد القسم 20 واجب إجراء تعديلات معقولة، بما في ذلك المعلومات التي يمكن الوصول إليها؛ ويطبق القسم 91 ذلك على مؤسسات التعليم الإضافي والعالي؛ ويطبق القسم 96 ذلك على هيئات المؤهلات، على الرغم من أنه يجوز للجهة التنظيمية تحديد التعديلات التي لا ينبغي إجراؤها، مع مراعاة موثوقية المؤهلات وثقة الجمهور.[45] تسمح ترتيبات الوصول الخاصة بـ JCQ بمعالج النصوص حيث تكون هذه هي الطريقة العادية للعمل للمرشح، مع إجراء تدقيق إملائي ونحوي، وقارئ كمبيوتر حتى في الأوراق التي تختبر القراءة، بشرط ألا يحتوي الكمبيوتر على أي برامج أخرى يمكن أن تساعد.[16] ستبقي Ofqual التسليم على الشاشة متاحًا كتعديل معقول، وتقول إنها تساعد الطلاب المعاقين فقط إذا كانت مصممة لسهولة الوصول، وتم اختبارها مع مجموعة من المستخدمين ودعمها بالتعريف.[1]
الخطر يمتد في كلا الاتجاهين. وكالة ضمان الجودة تحذر من أن الاعتماد على الاختبارات المكتوبة بخط اليد من شأنه أن يعكس التقدم المحرز في مجال إمكانية الوصول،[21] ووجدت مناقشة مجتمع Jisc أن قواعد عدم الذكاء الاصطناعي يمكن أن تجرد الطلاب من الأدوات المساعدة التي يستخدمونها بالفعل، وبعضها ممول من خلال مخصصات الطلاب المعاقين.[24] اكتب استثناء التقنية المساعدة في القاعدة، واختبر تكوينات التأمين باستخدام قارئات الشاشة، وامنح وقتًا إضافيًا من خلال التجاوزات لكل مرشح.[34][44]
المراقبة عن بعد والقياسات الحيوية
وجدت دراسة Ofqual لعام 2023 للمراقبة عن بعد أن الإشراف المباشر يتيح للموظفين التدخل، في حين أن تكاليف التسجيل والمراجعة أقل ويتم قياسها بسهولة أكبر ولكنها لا تجد مشاكل إلا بعد ذلك؛ إن عمليات فحص الغرفة وأدوات الإغلاق والعتبات الخاصة بوضع علامة على اللقطات كلها تحتاج إلى حكم. يسبق هذا البحث الذكاء الاصطناعي التوليدي ولا يمثل تأييدًا للاستخدام على نطاق واسع في التقييم عالي المخاطر.[13] في عام 2026، أعادت Ofqual التأكيد على المعايير العالية لنسب الأدلة عن بعد إلى كل متعلم، واهتمامها بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي وحده للمراقبة عن بعد.[8]
لم نعثر على أي إرشادات خاصة بالطرح الأولي للعملة (ICO) خاصة بالمراقبة عبر الإنترنت. تنطبق إرشادات القياسات الحيوية الخاصة به كلما قام النظام بمطابقة الوجوه أو الأصوات لتحديد المرشحين: البيانات فئة خاصة، والموافقة تحتاج إلى بديل حقيقي، واختلال توازن القوى يحتاج إلى رعاية، ويجب أن يأتي قانون حماية البيانات أولاً.[46] تشير قائمة DPIA الخاصة بها إلى تتبع العين والعمل عن بعد ضمن التتبع،[47] وتقرير تدقيق تكنولوجيا التعليم الصادر في يونيو 2026 سأل مقدمي الخدمة عما إذا كان جمع المعلومات البيومترية للأطفال ضروريًا ومتناسبًا حقًا.[48] بالنسبة لمعظم إعدادات المملكة المتحدة، فإن هذا يجعل الإشراف الشخصي هو الإجراء الافتراضي والمراقبة عن بعد استثناءً مع بديل حقيقي.
قائمة مراجعة التنفيذ
- قم بتعيين كل نتيجة برنامج إلى مسار آمن (خاضع للإشراف أو شفهي) أو مسار مفتوح (يفترض الذكاء الاصطناعي)
- قم بتغيير المهمة، وليس فقط تسميتها: الآليات ونقاط التفتيش ومعايير وضع العلامات
- نشر قواعد الذكاء الاصطناعي الخاصة بالتقييم مع استثناء التكنولوجيا المساعدة
- لا تقرر أبدًا أي حالة بناءً على نتيجة الكاشف؛ إذا تم استخدامه، فاختره مؤسسيًا، وقم بتغطيته بقانون حماية البيانات (DPIA) وشارك التقرير
- جمع المعالم التاريخية، وليس تدفقات ضغطات المفاتيح؛ ضبط الاحتفاظ وإظهار للطلاب ما يتم الاحتفاظ به
- لا توجد ضغطة على المفاتيح أو التقاط القياسات الحيوية بدون DPIA، وهو اختبار ضروري وبديل حقيقي
- قم بإجراء أحاديث شفهية قصيرة ومنظمة مع قواعد تقييم منشورة وأسئلة متناوبة وقرارات مسجلة
- استخدم الأجهزة المملوكة للمركز والمدارة لإجراء الاختبارات عالية المخاطر والتدرب على نفس المنصة
- قم بإيقاف تشغيل الذكاء الاصطناعي في التطبيق ونظام التشغيل والشبكة، وقم بالاختبار قبل يوم الامتحان
- يتطلب عميل تأمين تم التحقق منه، ومضيفي اختبار القائمة المسموح بها، والحفاظ على تصحيح العملاء
- الحفظ التلقائي، والاحتفاظ بجهاز احتياطي، وإعادة تشغيل المستند دون ضياع الوقت، والاحتفاظ بنسخة احتياطية من الورق
- قم بتخزين العناصر في QTI 3.0 مع دعم PNP عندما تكون قابلية النقل مهمة
- تعامل مع المراقبة عن بعد كاستثناء، مع حماية حماية البيانات (DPIA) وبديل شخصي
أين يقف EdTechLab
نحن لا نقدم تسليم الامتحان أو المراقبة أو الكشف عن الذكاء الاصطناعي. منصاتنا تقع على جانب الأدلة من التقييم. في intle، يتم التحقق من صحة مفاتيح الإجابات وفحص الأسئلة بحثًا عن عيوب الكتابة الشائعة في كل جيل، ويقدم intle صعوبة كل سؤال وتحليل التمييز للجلسات المستضافة، في خطط المستوى الأعلى. تنتج EngagedLab تقارير أدلة لكل هدف، مع تقليل أرقام المجموعات إلى أقل من 5 متعلمين.
عندما يحتاج مشروع العميل إلى تقييم آمن أو موثق، نبدأ مما يجب أن يظهره التقييم وما يتطلبه المنظم: رسم خرائط النتائج للممرات الآمنة والمفتوحة، واستكمال تقييم حماية البيانات (DPIA) قبل جمع بيانات العملية، وتفضيل المعالم الرئيسية والمحادثات المنظمة القصيرة على ضغطة المفاتيح أو التقاط القياسات الحيوية، واختبار حزمة التسليم بأكملها، بما في ذلك التكنولوجيا المساعدة، قبل أي جلسة مباشرة.
حدود هذا التقرير
- هذه معلومات عامة وليست نصيحة قانونية. تصف النقاط التنظيمية والقانونية الوثائق المذكورة كما هي في 5 أكتوبر 2026.
- مقاييس Ofqual التي تظهر على الشاشة هي مقترحات؛ قد تختلف قراراتها.
- لم نقم بمراجعة الجهات التنظيمية في اسكتلندا أو ويلز أو أيرلندا الشمالية، أو قواعد النظام الأساسي للمنظمات المانحة.
- تقوم دراسات الاكتشاف باختبار إصدارات معينة من الأدوات والنماذج، والتي تتغير بسرعة؛ العديد منها صغيرة، وواحدة عبارة عن مقال رأي.
- استطلاع HEPI هو استطلاع مدعوم لـ 1,054 طالبًا جامعيًا، وليس إحصاءً.
- تأتي أبحاث ضغط المفاتيح من الدراسات المعملية واختبارات الكتابة واسعة النطاق، وليس من المقررات الدراسية.
- لم نختبر متصفح الامتحان الآمن أو Moodle أو أي منتج مراقبة لهذا التقرير.
المراجع
تم الوصول إليه في 5 و 6 أكتوبر 2026.
- أوفكوال. تنظيم التقييم على الشاشة (التشاور، 11 ديسمبر 2025 إلى 5 مارس 2026؛ صفحة الحالة ووثيقة الاستشارة). المصدر
- أوفكوال. Ofqual تطلق استشارة لحماية المعايير في الاختبارات التي تظهر على الشاشة (بيان صحفي، 11 ديسمبر 2025). المصدر
- أوفكوال. التقييم الذي يظهر على الشاشة: قاعدة الأدلة لاستشارات Ofqual (11 ديسمبر 2025). المصدر
- استشارات PA لـ Ofqual ووزارة التعليم. دراسة بحثية تقييمية على الشاشة (ديسمبر 2025). المصدر
- المصري ي، ستراتون ت. التقييمات التي تظهر على الشاشة في المؤهلات الدراسية عالية المخاطر في إنجلترا: الفرص والمخاطر في نظر الطلاب وأولياء الأمور. تقرير بحث أوفكوال 25/7279، 2025. المصدر
- دودز إتش جيه، المصري واي، ستراتون تي. التقييم على الشاشة وتأثيرات الوضع: مراجعة لتأثيرات التقييم على الشاشة على مستويات المشاركة والمتطلبات المعرفية والأداء. تقرير بحث أوفكوال 25/7280، 2025. المصدر
- الصويري إ. فهم تأثيرات الوضع: إطار عمل لتوقع اختلافات الأداء في عناصر الاختبار الورقية والرقمية المكافئة. أوفكوال، 2025. المصدر
- أوفكوال. منهج Ofqual في تنظيم استخدام الذكاء الاصطناعي في قطاع المؤهلات (تم التحديث في 16 يوليو 2026). المصدر
- أوفكوال. رسالة إلى الرؤساء التنفيذيين لمؤسسة الجائزة حول الممارسات الخاطئة (3 مارس 2026). المصدر
- أوفكوال. تقييم الممارسات الخاطئة في مجال الذكاء الاصطناعي: مذكرة نصيحة (27 أبريل 2026). المصدر
- أوفكوال. سوء الممارسة في GCSE وAS وA Level: سلسلة امتحانات صيف 2025 (الإحصاءات الرسمية، 11 ديسمبر 2025)، وإعلان إصدار سلسلة صيف 2026 (مؤقت، 10 ديسمبر 2026). المصدر
- أوفكوال. المدارس تحقق خطوات كبيرة في مجال الأمن السيبراني مع تحسن أوقات التعافي (بيان صحفي، 1 أكتوبر 2026؛ استطلاع رأي المعلم تاب في 13 يوليو 2026). المصدر
- أوفكوال. المراقبة عن بعد في المؤهلات المهنية والفنية (18 يوليو 2023). المصدر
- المجلس المشترك للمؤهلات. استخدام الذكاء الاصطناعي في التقييمات: دورك في حماية سلامة المؤهلات، المراجعة الثانية (30 أبريل 2025). المصدر
- المجلس المشترك للمؤهلات. تعليمات إجراء الفحوصات، اعتبارًا من 1 سبتمبر 2026 (الفقرات من 14.24 إلى 14.25 والقسم 32). المصدر
- المجلس المشترك للمؤهلات. ترتيبات الوصول والتعديلات المعقولة (تم التحديث في مارس 2026، ويطبق في 27/2026). المصدر
- إدارة التربية والتعليم. التقرير النهائي لمراجعة المنهج والتقييم: بناء منهج عالمي المستوى للجميع (تقرير مستقل، 5 نوفمبر 2025). المصدر
- مكتب الطلاب. الإطار التنظيمي للتعليم العالي في إنجلترا, الشرط ب4: التقييم والجوائز، مع التوجيه. المصدر
- مكتب الطلاب. احتضان الابتكار في التعليم العالي: نهجنا في الذكاء الاصطناعي (المدونة، 5 يونيو 2025). المصدر
- مكتب الطلاب. تتعاون OfS مع Advance HE لإجراء بحث حول كيفية استخدام الجامعات والكليات للذكاء الاصطناعي (27 مايو 2026). المصدر
- وكالة ضمان جودة التعليم العالي. إعادة النظر في التقييم لعصر ChatGPT: نصيحة ضمان الجودة بشأن تطوير استراتيجيات التقييم المستدام (31 يوليو 2023). المصدر
- وكالة ضمان جودة التعليم العالي. مجموعة أدوات قائمة على الأدلة حول الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي لدعم خريجي المستقبل (مشروع التحسين التعاوني، 21 نوفمبر 2025). المصدر
- مركز جيسك الوطني للذكاء الاصطناعي. كشف وتقييم الذكاء الاصطناعي: تحديث لعام 2025 (المدونة، 24 يونيو 2025). المصدر
- مركز جيسك الوطني للذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي في التقييم: مع الأخذ في الاعتبار مستخدمي التكنولوجيا المساعدة (مقال مناقشة المجتمع، 3 ديسمبر 2024). المصدر
- مكتب المحكم المستقل للتعليم العالي. مذكرة الحالة: الشكاوى المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وسوء السلوك الأكاديمي (15 يوليو 2025). المصدر
- مجموعة راسل. مبادئ استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم (3 يوليو 2023). المصدر
- معهد سياسات التعليم العالي. المسح التوليدي للذكاء الاصطناعي للطلاب 2026 (تقرير HEPI رقم 199، 12 مارس 2026؛ برعاية Kortext). المصدر
- جامعة سيدني. سياسة تقييم الذكاء الاصطناعي بجامعة سيدني: حماية النزاهة وتمكين الطلاب (27 نوفمبر 2024). المصدر
- Weber-Wulff D، Anohina-Naumeca A، Bjelobaba S، Foltýnek T، Guerrero-Dib J، Popoola O، Šigut P، Waddington L. اختبار أدوات الكشف عن النص الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. المجلة الدولية للنزاهة التعليمية, 2023, 19(1), 26. دوي
- Liang W، Yuksekgonul M، Mao Y، Wu E، Zou J. أجهزة كشف GPT متحيزة ضد الكتاب الإنجليز غير الأصليين. الأنماط، 2023، 4(7)، 100779 (مقال رأي). دوي
- Perkins M، Roe J، Vu B، Postma D، Hickerson D، McGaughran J، Khuat H. تقنيات بسيطة لتجاوز كاشفات النص GenAI: الآثار المترتبة على التعليم الشامل. المجلة الدولية لتكنولوجيا التعليم في التعليم العالي, 2024, 21(1), 53. دوي
- Scarfe P، Watcham K، Clarke A، Roesch E. اختبار حقيقي لاختراق الذكاء الاصطناعي لنظام الامتحانات الجامعية: دراسة حالة "اختبار تورينج". بلوس واحد, 2024, 19(6), e0305354. دوي
- Perkins M، Furze L، Roe J، MacVaugh J. مقياس تقييم الذكاء الاصطناعي (AIAS): إطار عمل للتكامل الأخلاقي للذكاء الاصطناعي التوليدي في التقييم التعليمي. مجلة ممارسة التدريس والتعلم الجامعي, 2024, 21(06). دوي
- Perkins M, Roe J, Furze L. إعادة تصور مقياس تقييم الذكاء الاصطناعي: إطار محسن للتقييم التعليمي. مجلة ممارسة التدريس والتعلم الجامعي، 2025، 22(7)، e1707. دوي
- Corbin T، Dawson P، Liu D. الحديث رخيص: لماذا هناك حاجة إلى تغييرات التقييم الهيكلي لفترة GenAI. القياس والتقييم في التعليم العالي, 2025, 50(7), 1087–1097. دوي
- Dawson P، Bearman M، Dollinger M، Boud D. الصلاحية مهمة أكثر من الغش. القياس والتقييم في التعليم العالي, 2024, 49(7), 1005–1016. دوي
- Sotiriadou P، Logan D، Daly A، Guest R. دور التقييم الحقيقي للحفاظ على النزاهة الأكاديمية وتعزيز تنمية المهارات وقابلية التوظيف. دراسات في التعليم العالي, 2020, 45(11), 2132–2148. دوي
- Jiang Y, Zhang M, Hao J, Deane P, Li C. استخدام أنماط سلوك ضغط المفاتيح لاكتشاف النصوص غير الأصلية في تقييمات الكتابة: تقييم عدالة النماذج التنبؤية. مجلة القياس التربوي, 2024, 61(4), 571–594. دوي
- Deane P، Zhang M، Hao J، Li C. استخدام ديناميكيات ضغط المفاتيح لاكتشاف النص غير الأصلي. مجلة القياس التربوي, 2026, 63(1), e12431. دوي
- Zhang M، Deane P، Hoang A، Guo H، Li C. تطبيقات ونمذجة سجلات ضغطات المفاتيح في تقييمات الكتابة. القياس التربوي: قضايا وممارسة, 2025, 44(2), 5–19. دوي
- 1 تكنولوجيا التعليم. نظرة عامة على سؤال واختبار إمكانية التشغيل البيني (QTI) 3.0 (الإصدار النهائي، 1 مايو 2022) و QTI 3.0.1 دليل أفضل الممارسات والتنفيذ (1 أكتوبر 2024). المصدر
- 1 تكنولوجيا التعليم. بيانات استخدام QTI ومواصفات إحصائيات العناصر الإصدار 3.0 (النسخة النهائية للمرشح، 2 فبراير 2022). المصدر
- متصفح الامتحان الآمن. حول: نظرة عامة; وثائق المطور، مفتاح التكوين; والأخبار، SEB 3.7.1 لنظامي التشغيل macOS وiOS (9 سبتمبر 2026). المصدر
- كود مصدر Moodle، MOODLE_502_STABLE: قاعدة الوصول إلى الاختبار في متصفح الامتحان الآمن، وإعدادات الاختبار، ونموذج تجاوز الاختبار. المصدر
- قانون المساواة لعام 2010، الأقسام 20 و91 و96. المصدر
- إيكو. توجيه البيانات البيومترية: التعرف على القياسات الحيوية (قيد المراجعة بعد قانون (الاستخدام والوصول) للبيانات). المصدر
- إيكو. أمثلة على المعالجة "من المحتمل أن تؤدي إلى مخاطر عالية" (توجيهات DPIA) و المبدأ (ج): تقليل البيانات. المصدر
- إيكو. فحص تكنولوجيا التعليم: النتائج الرئيسية من عمليات التدقيق التي قمنا بها (يونيو 2026). المصدر
الخطوة التالية
إعادة النظر في تقييم الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
يمكننا مراجعة خطة التقييم وفقًا لقائمة المراجعة هذه، أو توسيع نطاق الأدلة وأنظمة التسليم معك، بدءًا من قانون حماية البيانات (DPIA).