Research:Research:AI協作指南與學術誠信規範

🤖 AI 協作指南與學術誠信規範

AI Collaboration Guidelines & Academic Integrity Policy

Phase 0 生效

👤 適用對象：116級畢業專題全體學生

📅 生效日期：Phase 0 啟動日起 (2025/11)

⚖️ 制定單位：116級畢業製作委員會

💡 一、核心精神：AI 是你的外骨骼

在本屆「零預算戰略」與「高強度產出」的架構下，系上鼓勵學生合理使用 AI 工具（如 ChatGPT, Cursor, Midjourney）來提升效率、優化流程與強化邏輯。

我們的原則很簡單：AI 是你的「加速器」與「實習生」，但你必須是擁有最終決策權的「總監」與「架構師」。

💻 二、Track B 特別條款：AI Vibe Coding 實戰守則 New Policy

針對數位服務組（Track B）的高技術門檻，系上允許採用 "AI Vibe Coding"（AI 輔助編碼）模式。我們理解你可能無法手寫每一行程式碼，但為了確保系統的可行性與邏輯正確性，你必須遵守以下「架構師原則」：

1. 架構優先原則 (Architecture First)

• 規範：你可以不懂語法 (Syntax)，但必須完全掌握 「系統架構」 與 「資料流」。
• 執行：在叫 AI 寫 Code 之前，你必須在 PRD Phase 2 中明確畫出架構圖。
• 驗收標準：評審詢問時，你必須能看著架構圖解釋：「資料是怎麼從前端傳到後端？存進哪個資料庫？」。如果你無法解釋資料流向，視為對作品失去控制權。

2. 黑盒子輸入/輸出原則 (I/O Principle)

• 規範：將 AI 生成的功能模組視為「黑盒子」，你必須能定義它的 Input (輸入) 與 Output (輸出)。
• 紅線：嚴禁生成一堆連自己都不知道在跑什麼的程式碼。你必須知道：「我餵給 AI 什麼參數，它應該吐回什麼結果」。

3. 部署即真理 (Deployment is Truth)

• 規範：Vibe Coding 最常見的風險是「本機 (Localhost) 可跑，上雲端就掛」。
• 底線：依據 Review 3 評分標準，程式碼必須成功部署至公開伺服器（如 Vercel/AWS）。無法被外部連結訪問的作品，無論 AI 寫得再快，均視為不及格。

✅ 三、綠燈區：鼓勵使用的場景

以下應用場景符合本課程教學目標，建議積極導入：

• 邏輯攻防與模擬答辯 (The Devil's Advocate)

  R1 必備 在提案前，利用 GPT 扮演嚴格評審，針對摘要提出 3 個邏輯漏洞，強化「問題意識」。

• 學術英文潤飾 (Translation & Polishing)

  國際發表 使用 DeepL/GPT-4 將展板與摘要轉譯為「學術級英文」，提升 iF/Dyson 投遞品質。

• 行政自動化 (Administrative Automation)

  畢籌會 使用 Zapier/Make 串接，自動檢查檔案命名、自動催收進度。

🛑 四、紅燈區：嚴格禁止的行為

以下行為涉及學術倫理與評分紅線，一經發現將依校規處置：

• 核心概念外包 (Core Logic Outsourcing)

  嚴禁 直接要求 AI「幫我生一個題目」，且自己無法解釋價值主張。計畫書若出現無數據佐證的空泛論述，將被退件。

• 偽造技術驗收 (Fake Implementation)

  嚴禁 R3 機能原型必須是「活的」。禁止僅生成 UI 影片但無真實程式碼，或用 3D 渲染圖偽裝成實拍。

• 未經修飾的版權風險

  注意 AI 生成圖與音樂需注意版權標示，直接使用未經後製的生成圖導致競賽資格受損者，自行負責。

📝 五、透明揭露機制 (Transparency Protocol)

為確保學術誠信，所有使用 AI 協作的產出，建議在 雙週指導紀錄簿 或 產品開發執行計畫書 的附錄中進行標註。

標註範例：

• 程式協作：「本專案之後端 API 架構參考 Cursor 生成，並由組員手動修正資料庫欄位定義。」
• 文案潤飾：「本計畫書之英文摘要使用 ChatGPT-4 進行學術語氣潤飾。」
• 視覺輔助：「Moodboard 情境圖由 Midjourney 生成，僅作風格參考。」

⚠️ 六、違規罰則 (Penalties)

• 學術倫理處置：若經查證有將核心內容全盤外包給 AI 且未誠實揭露，視同「未經許可之代工」，該科目以不及格 (F) 計算。
• 現場演示失敗：在 Review 3 或總審時，若因過度依賴 AI 導致無法解釋運作原理或無法現場 Debug，該項目不予計分。

116級畢業製作委員會 頒布