Etika, akademická integrita, hranice a end-to-end pracovný postup

zisky:

• Schopnosť pochopiť a aplikovať etické princípy využívania umelej inteligencie v matematike (byť v službách učenia, transparentnosti, ľudskej zodpovednosti, spravodlivosti, dôvernosti).
• Schopnosť posúdiť riziká ochrany súkromia a prijať vhodné opatrenia v citlivom obsahu, ako sú otázky na skúšku, údaje študentov a nepublikovaný výskum
• Schopnosť skombinovať všetky časti modulu (výroba + overenie) do jedného komplexného pracovného postupu, pričom každý výrobný krok dokončí krok overenia a konečného schválenia človekom

V tejto záverečnej časti spájame dve veci: na jednej strane etické dimenzie, akademickú integritu a dôvernosť využívania umelej inteligencie v matematike; Na druhej strane, aby sme spojili to, čo sme sa naučili v rámci modulu, do jedného komplexného pracovného postupu. Umelá inteligencia v matematike je mocný nástroj, no prináša so sebou zodpovednosť aj moc: pre koho ju používate, na čo ju používate a ako ju používate, má etické dôsledky. Študent, ktorý si domácu úlohu robí pomocou AI, a učiteľ, ktorý pomocou AI zrýchľuje učebný materiál, sú veľmi odlišné veci. Táto jednotka dopĺňa technické zručnosti so zodpovedným používaním.

Niekoľko definícií. Akademická integrita znamená úprimne ukázať, kto skutočne vlastní dielo, a neskrátiť učenie. Plagiátorstvo predstavuje prezentáciu produktu niekoho iného (alebo média), ako keby to bol váš vlastný originálny produkt. Transparentnosť znamená jasné uvedenie toho, kde sa AI používa. Tieto koncepty sa stali ústrednými prvkami matematického vzdelávania vo veku AI.

Základné princípy etického používania

1. Nie namiesto učenia, ale v jeho službe. Umelá inteligencia môže študenta podporiť v učení sa konceptu (vysvetlenie, alternatívne vysvetlenie), ale nemala by ho nútiť namiesto toho premýšľať. To, že umelá inteligencia robí domáce úlohy, podkopáva učenie.
2. Transparentnosť. Uveďte, kde bola umelá inteligencia použitá – v článku, materiáli kurzu alebo správe. Zatajovanie je nečestné.
3. Zodpovednosť patrí ľuďom. Každý, kto publikuje, učí alebo dodáva výstup AI, je zodpovedný za jeho presnosť. „AI to povedala“ nie je ospravedlnenie.
4. Spravodlivosť. Používanie AI pri hodnotení by sa malo riadiť rovnakými a jasnými pravidlami pre všetkých študentov.
5. Bezpečnosť. Do nástrojov AI, ktorých dôvernosť nie je zaručená, nezadávajte citlivé informácie, ako sú otázky na skúšky, údaje o študentoch alebo nepublikovaný výskum.

Súkromie: čo to znamená v kontexte matematiky?

Aj keď sa môže zdať, že matematika nemá „žiadne skryté údaje“, kontext je dôležitý. Nepublikovaný výsledok výskumu, banka otázok zo skúšok inštitúcie, údaje o osobnom výkone študentov alebo vlastný algoritmus spoločnosti – všetky sú citlivé. Všetko, čo zadáte do nástroja AI, môže poskytovateľ tohto nástroja spracovať a v niektorých prípadoch použiť pri trénovaní modelu. Takže v prípade citlivého obsahu použite buď lokálne/inštitucionálne zabezpečené nástroje, alebo obsah anonymizujte.

Typ údajov

Riziko

preventívne opatrenie

Publikovaná veta/problém

nízka

voľne dostupné

Aktívne skúšobné otázky

vysoká

Nevstupujte do vozidla ani ho nezabezpečujte

Osobné/výkonnostné údaje študenta

vysoká

Anonymizovať/nevstupovať

Nepublikovaný výskum

vysoká

Zabezpečený/miestny nástroj

Osnova prednášky

nízka-stredná

Všeobecne vhodné

Upozornenie: Predtým, ako sa pustíte do AI na overenie otázky skúšky, zvážte, či by táto otázka nemala zostať tajná. Otázky z aktívnej skúšky by teoreticky mohli byť odhalené pri zadávaní do nástroja AI, ktorého dôvernosť nie je zaručená. V prípade kritických skúšok buď zmeňte otázky, alebo použite iba podnikom schválené nástroje so zaručením ochrany osobných údajov.

Úplný pracovný postup: príklad úlohy

Povedzme, že potrebujete pripraviť učebné materiály aj skúšku z predmetu do týždňa. Tok spájajúci všetky časti modulu by mohol byť takýto:

1. Plánovanie. Ujasnite si tému, úroveň a ciele (Jednotka 7).

2. Návrh materiálu. Nechajte AI produkovať prednášky zodpovedajúce úrovni + vyriešené príklady (Jednotka 7).

3. Overenie vzorky. Skontrolujte každý vyriešený príklad pomocou SymPy (Unit 4).

4. Vizualizácia. Vytvárajte a vykresľujte grafiku na podporu príbehu pomocou kódu Matplotlib a porovnajte ich s matematikou (Jednotka 6).

5. Notový zápis. Vyčistite index, vykreslite a overte vzorce pomocou LaTeXu (jednotka 10).

6. Generovanie otázok. Na skúšku si nechajte pripraviť otázky s viacerými možnosťami výberu + distraktory (jednotka 8).

7. Hromadné overenie. Vyriešte všetky otázky hromadne pomocou SymPy a skontrolujte kľúč odpovede (Unit 8, 9).

8. Etika a kontrola transparentnosti. Je dôvernosť primeraná? Uviedli ste v materiáli použitie AI v prípade potreby? Vy máte konečnú zodpovednosť (táto jednotka).

9. Ľudský súhlas. Všetko si ešte raz skontrolujte a potvrďte. Akýkoľvek neoverený kus nepôjde do éteru/testu.

Tip: V komplexnom pracovnom postupe je najefektívnejšou stratégiou umiestniť AI ako „vrstvu rýchlosti“, deterministické nástroje (SymPy, render) ako „vrstvu správnosti“ a seba ako „vrstvu úsudku a zodpovednosti“. Po každom kroku výroby by mal nasledovať krok overenia; Neoverený výstup by sa nemal prenášať do ďalšieho kroku.

tri mini prípady

Prípad 1 – Transparentnosť vybudovala dôveru. Jeden akademik použil AI v prvom návrhu kapitoly učebnice, potom overil každé matematické tvrdenie a v predslove uviedol, že „podpora AI bola získaná pri výrobe rukopisu, všetok obsah overil autor.“ Táto transparentnosť zvýšila dôveru kolegov a zachovala štandard bezúhonnosti.

Prípad 2 – Použitie, ktoré podkopáva učenie. Študent nechal AI vyriešiť celú súpravu domácich úloh a odovzdať ju. Na skúške z rovnakých predmetov neuspel, pretože sa nikdy nenaučil pojmy. Učiteľ navrhol použiť AI na „skontrolovanie riešenia a získanie alternatívneho vysvetlenia“, ale najprv vyriešiť problémy sám. Umelá inteligencia by mala slúžiť na učenie, nie na jej miesto.

Prípad 3 – Riziko narušenia súkromia. Jeden učiteľ zvažoval nabúranie sa do všeobecného nástroja AI na overenie otázok na centrálnu skúšku, ktorá ešte nebola spravovaná, ale potom sa rozhodol proti nej; namiesto toho riešil otázky v SymPy sám s kolegom. Zadávanie aktívnych skúšobných otázok do externého nástroja predstavovalo vážne riziko pre súkromie; lokálna autentifikácia poskytla zabezpečenú cestu.

Štyri kopírovateľné šablóny

1) Použitie, ktoré podporuje učenie (pre študentov):

Tento problém som vyriešil NAJPRV, moje riešenie je priložené. NEDÁVAJTE mi riešenie; len mi ukáž, ​​kde som urobil chybu a aký koncept som zle pochopil, aby som to mohol opraviť. Moje riešenie: [tu]

2) Generovanie poznámky o transparentnosti:

Pripravil som [materiál/správu o kurze] a použil som AI vo fáze návrhu, pričom som si sám overil celú matematiku. Napíšte krátku, profesionálnu transparentnú poznámku, ktorá to úprimne uvádza.

3) Predbežná kontrola súkromia:

Pred zadaním do nástroja umelej inteligencie by som chcel spresniť súkromie nasledujúceho obsahu: [typ obsahu]. Považuje sa tento typ obsahu za citlivý, aké riziká existujú, aké preventívne opatrenia (anonymizácia, miestny nástroj) mám prijať? Povedz to stručne a jasne.

4) Plán kontroly end-to-end overovania:

Pripravím učebné materiály + skúšku na [predmet]. Uveďte ako kontrolný plán, aké overenie musím vykonať v každom kroku výroby: overenie vzorky, grafická kontrola, zápis, kľúč odpovede, dôvernosť, schválenie človekom.

Slabá výzva / Silná výzva

Slabý: "Vyrieš tieto domáce úlohy a ja ich odovzdám." (študent)

Výsledok: Učenie je preskočené, akademická integrita je narušená, študent sa nedokáže naučiť koncept. Je to eticky a pedagogicky nevhodné.

Güçlü: "Snažil som sa vyriešiť túto domácu otázku, ale zasekol som sa; moje riešenie je priložené. Neodpovedajte priamo; ukážte mi, ktorý krok a prečo som urobil zle, pripomeňte mi správny koncept, potom to skúsim znova."

Záver: AI sa používa v službách učenia; Študent ďalej premýšľa, čestnosť je zachovaná.

Časté chyby

• Používa sa na preskočenie učenia. To, že si umelá inteligencia robí domáce úlohy, je z krátkodobého hľadiska jednoduché, no z dlhodobého hľadiska ničí učenie.
• Nebyť transparentný. Zatajovanie používania AI je proti akademickej integrite; v prípade potreby špecifikujte.
• Prenesenie zodpovednosti na AI. „AI to povedala“ nie je ospravedlnenie; Zodpovedný je vydavateľ/učiteľ.
• Zadávanie dôverného obsahu do externého nástroja. Aktívna skúška, údaje o študentoch, nepublikovaný výskum sú citlivé.
• Ponechanie overenia na koniec pracovného postupu. Overenie by malo prísť po každom kroku výroby; Chyby by sa nemali hromadiť.

V súhrne

Používanie AI v matematike si vyžaduje etickú zodpovednosť, ako aj technickú zručnosť: mala by slúžiť učeniu (nie namiesto neho), mala by byť transparentná, zachovať si konečnú zodpovednosť, dodržiavať spravodlivé pravidlá a rešpektovať dôvernosť. V komplexnom pracovnom postupe je AI rýchlostnou vrstvou, SymPy a vykresľovacie nástroje sú vrstvou presnosti a ľudia sú vrstvou úsudku a zodpovednosti. Po každom kroku výroby by mal nasledovať krok overenia; Žiadny neoverený výstup by nemal ísť do publikácie, prednášky alebo skúšky. To je podstata tohto modulu: zrýchlite sa s AI, ale overte si a prevezmite zodpovednosť za každý krok.

Aplikačná úloha

Navrhnite komplexnú úlohu v malom meradle: krátky príbeh + 1 graf + 3 otázky s výberom odpovede na tému. Postupujte podľa toku modulu: (1) plánujte, (2) navrhujte pomocou AI, (3) overte príklady pomocou SymPy, (4) vykreslite a skontrolujte graf, (5) vyčistite a vykreslite notáciu pomocou LaTeXu, (6) hromadne overte otázky pomocou SymPy, (7) vykonajte kontrolu súkromia a transparentnosti, (8) poskytnite konečný súhlas človeka. Zaznamenajte si, aké overenie ste vykonali a čo ste našli v každom kroku. Na konci procesu zhodnoťte, kde AI šetrí čas a kde je váš úsudok nevyhnutný.

kontrolný zoznam

• [ ] Použil som AI v službe (nie namiesto) učenia.
• [ ] V prípade potreby som transparentne uviedol použitie AI.
• [ ] Prevzal som zodpovednosť za maximálnu presnosť.
• [ ] Nezískal som prístup k dôvernému/citlivému obsahu prostredníctvom nezabezpečených nástrojov.
• [ ] Po každom kroku výroby som nasledoval overovací krok.
• [ ] Do vysielania/hodiny/skúšky som neniesol žiadny neoverený výstup.

Modulová skúška

1. Ktoré z nasledujúcich je najpresnejšie určovanie polohy pre umelú inteligenciu v matematike?

• A) Umelá inteligencia je stratégia, plán a organizačný nástroj; Je na človeku, aby si presný výpočet a výsledok overil deterministickými prostriedkami ✔
• B) Umelá inteligencia je ako kalkulačka a každý číselný výsledok, ktorý poskytne, je presný
• C) Umelá inteligencia sa nikdy nemýli v záveroch, ktoré sebavedomo prezentuje, takže overovanie je zbytočné
• D) Umelá inteligencia je užitočná len na písanie textu, nemá nič spoločné so žiadnymi matematickými úlohami

Popis: Veľký jazykový model je nástroj, ktorý štatisticky generuje text; Nie je to kalkulačka ani korektúra. Väčšinu času produkuje správnu matematiku, ale nezaručuje; takže každý výstup by mal byť overený deterministickými nástrojmi (SymPy, kalkulačka, manuálna validácia) a zodpovednosť by mala zostať na človeku.

2. Študent požiada umelú inteligenciu o riešenie integrálu a chce získať výsledok. Aký je najspoľahlivejší spôsob overenia výsledku?

• A) Odlíšenie výsledku a kontrola, či sa vráti k pôvodnej funkcii (SymPy alebo manuálne) ✔
• B) Opýtajte sa umelej inteligencie „je to pravda?“ pýtať sa
• C) Prijať výsledok taký, aký je, pretože je prezentovaný plynule a sebavedomo.
• D) Prejdem k ďalšej otázke a výsledok vôbec nekontrolujem

Vysvetlenie: Inverzia derivácie a integrálu je vstavaný verifikačný nástroj v matematike: ak vezmeme deriváciu nájdeného výsledku a skontrolujeme, či sa vráti k pôvodnej funkcii, nezávisle potvrdí správnosť integrálu. Rovnakú krížovú kontrolu je možné vykonať so SymPy.

3. Čo znamená zásada „správny výsledok nie je správna cesta“ pri riešení problémov s umelou inteligenciou?

• A) Správny výsledok vždy dokazuje, že aj cesta je správna
• B) Cesta nie je dôležitá, bodovať treba len výsledok
• C) Nesprávne medzikroky môžu viesť k správnemu výsledku náhodou; Preto treba skontrolovať výsledok aj každý medzikrok ✔
• D) Nie je možné nájsť pevnú cestu, preto sa pozeráme len na výsledok

Vysvetlenie: Niekedy nesprávne medzikroky vedú k správnemu výsledku náhodou; Aj keď je výsledok správny, cesta môže byť neplatná. Preto v matematike platí len 'je výsledok správny?' ale skôr „je každý medzikrok správny?“ Otázka je tiež podstatná a každý krok by mal byť pod dohľadom.

4. Čo by ste mali robiť, keď AI používa v dôkaze frázu „bez straty všeobecnosti“?

• A) Prijatie, že dôkaz je platný, pretože vyhlásenie je plynulé
• B) Zdôvodnenie pre seba, že všeobecnosť v skutočnosti nie je porušená; ✔ neprijímam bez otázok
• C) Považovať dôkaz za platný bez toho, aby ste ho vôbec čítali
• D) Hľadanie tohto výrazu zo zdroja ako názov vety

Vysvetlenie: Výrok „bez straty všeobecnosti“ je niekedy platný (ak existuje skutočná symetria), ale niekedy ide o skrytú chybu. Umelá inteligencia tento výraz často používa; Zakaždým sa musíte ospravedlniť, že všeobecnosť nie je skutočne porušená, a nesmiete toto vyhlásenie prijať bez otázok.

5. Napísali ste SymPy kód do umelej inteligencie. Ako správne získate výsledok?

• A) Umelá inteligencia predpovedá výstup kódu
• B) Predpokladajme, že kód je správny bez jeho prečítania
• C) Dôverovať interpretácii výstupu AI
• D) Spustite kód sami v skutočnom prostredí Pythonu a pozrite si presný výstup ✔

Popis: Sila SymPy sa odhalí iba vtedy, keď je kód spustený v skutočnom prostredí Pythonu. Opýtajte sa umelej inteligencie, čo vytvára tento kód? žiadanie nie je overenie, pretože AI môže tiež tvoriť výstup kódu. Kód musíte spustiť sami.

6. Ak sa riešenie rovnice nájdené ručne umelou inteligenciou a výsledok daný SymPy líšia, ktorému z nich by ste mali dôverovať a prečo?

• A) SymPy výsledok, pretože je deterministický a presný; Potom nechajte umelú inteligenciu nájsť miesto svojej chyby ✔
• B) Výsledok umelej inteligencie, pretože vysvetľuje plynulejšie
• C) Náhodný výber jedného, pretože oba sú rovnako spoľahlivé
• D) Odmietnuť oboje a považovať otázku za neriešiteľnú

Popis: SymPy je deterministický symbolický výpočtový systém: vždy dáva rovnaký presný správny výsledok na rovnaký vstup. Umelá inteligencia produkuje text štatisticky a môže mať halucinácie. V spore treba brať za základ SymPy a umelú inteligenciu prinútiť nájsť miesto svojej chyby.

7. Prečo podmienka '0.1 + 0.2 == 0.3' nefunguje podľa očakávania v kóde Pythonu a ako to opraviť?

• A) Pridávanie je v Pythone prerušené; treba použiť iný jazyk
• B) Presná rovnosť neplatí kvôli presnosti čísla s pohyblivou rádovou čiarkou; Mala by sa použiť tolerancia ako „abs(a-b) < 1e-9“ ✔
• C) Hodnota 0,3 je nesprávna; Je potrebné napísať 0,30000000004
• D) Podmienka vždy funguje správne, nie je problém

Vysvetlenie: Počítače ukladajú desatinné čísla vo formáte s pohyblivou rádovou čiarkou s obmedzenou presnosťou; 0,1 + 0,2 sa ukladá s veľmi malou odchýlkou, nie presne 0,3. Preto by sa namiesto presnej rovnosti „==“ mala použiť tolerancia ako „abs(a-b) < 1e-9“.

8. Aký je najlepší „test zdravého rozumu“ pred použitím kódu na nájdenie skalárneho koreňa na skutočný problém?

• A) Použitie kódu priamo na skutočný problém bez jeho testovania
• B) Skontrolujte dĺžku kódu a ak je dlhý, správne ho spočítajte.
• C) Testovanie kódu pomocou jednoduchého vstupu, ktorého odpoveď je známa (napr. x²-4=0 koreňov ±2) a kontrola, či dáva očakávaný výsledok ✔
• D) Potvrdenie umelej inteligencie, že kód je správny

Vysvetlenie: Testovanie kódu pomocou jednoduchého vstupu, ktorého odpoveď už poznáte (napr. ±2 pre x²-4=0 so zjavnými koreňmi), je najlacnejšie a najefektívnejšie overenie. Ak kód uvádza známu situáciu správne, zvyšuje sa pravdepodobnosť, že bude spoľahlivý pri problémoch, ktoré nepoznáte.

9. Ako vo vizualizácii skontrolujete, či graf správne odráža matematiku?

• A) Ak graf vyzerá esteticky, považuje sa za správny.
• B) Porovnanie grafu so známymi vlastnosťami funkcie a skutočnou hodnotou aspoň jedného bodu ✔
• C) Vôbec sa nepozerám na štítky osí
• D) Spoliehanie sa na slovný popis grafu AI

Vysvetlenie: Grafika, ktorá vyzerá pekne, nemusí byť presná; AI môže nakresliť nesprávnu funkciu, v nesprávnom rozsahu alebo so skreslenou asymptotou. Porovnanie grafu so známymi vlastnosťami funkcie (rozsah kmitania, symetria, asymptota) a aspoň jeden bodový výpočet zachytáva chyby.

10. Čo je najkritickejším bodom overenia v materiáloch kurzu vytvorených pomocou umelej inteligencie a prečo?

• A) Písmo a farebná schéma materiálu
• B) Dĺžka materiálu a počet strán
• C) Presnosť vyriešených príkladov; pretože študenti ich berú ako vzory a učia nesprávny príklad a nesprávnu metódu ✔
• D) Ako rýchlo sa materiál vyrába

Vysvetlenie: Vyriešené príklady berú študenti ako vzory; Nesprávne vyriešený príklad priamo učí žiakov nesprávnej metóde. Preto je potrebné každý vyriešený príklad overiť jednotlivo, krok za krokom, buď pomocou SymPy alebo manuálne. Malá nejednoznačnosť vo vysvetlení predmetu môže byť kompenzovaná, ale nesprávny príklad spôsobuje kaskádové škody.

11. Aký je najefektívnejší a najspoľahlivejší spôsob overenia súboru otázok s viacerými možnosťami vygenerovaného umelou inteligenciou?

• A) Ešte raz sa opýtať umelej inteligencie, či sú otázky správne
• B) Náhodne skontrolujte iba niekoľko otázok a dôverujte ostatným
• C) Použitie klávesu odpovede tak, ako je, bez toho, aby ste niečo kontrolovali
• D) Hromadná a deterministická kontrola kľúča odpovede vytlačením a spustením kódu, ktorý vyrieši všetky otázky pomocou SymPy ✔

Vysvetlenie: Umelá inteligencia sa najčastejšie dopúšťa chýb, ako je nesprávne označenie kľúča odpovede a vytváranie viacerých/nulových správnych možností. Napísanie a spustenie kódu, ktorý vyrieši všetky otázky naraz pomocou SymPy, je najefektívnejší spôsob, ako skontrolovať kľúč odpovede deterministicky a hromadne.

12. Ktorá z nasledujúcich možností je hlavným dôvodom, prečo umelá inteligencia robí chyby v matematike?

• A) Umelá inteligencia je jazykový model; nekontroluje logickú platnosť, generuje text štatisticky ✔
• B) Umelá inteligencia sa nikdy neučila matematiku
• C) Umelá inteligencia je zámerne naprogramovaná tak, aby dávala nesprávne odpovede
• D) Umelá inteligencia robí chyby len vo veľmi ťažkých problémoch, nikdy nie v ľahkých.

Popis: Umelá inteligencia nie je logický nástroj, ale jazykový model, ktorý vytvára text so štatistickými vzormi; Nemá žiadny vnútorný mechanizmus na kontrolu logickej platnosti krokov. „Platný dôkaz“ s „trojmiestnym násobením“ je pre neho úlohou vytvoriť rovnaký typ textu, takže jeho správnosť nemôže byť zaručená.

13. Keď je výsledok pravdepodobnostnej úlohy 1,4, ako viete, že ide o chybu bez toho, aby ste zašli do detailov?

• A) Výpočet je správny, pretože výsledok je 1,4, pravdepodobnosť môže prekročiť 1
• B) Znamienko pravdepodobnosti nie je dôležité, hodnota je akceptovaná bez ohľadu na to
• C) Nie je zrejmé, že došlo k chybe, výsledok sa považuje za konečný.
• D) Pravdepodobnosť musí byť medzi 0 a 1; ✔ Testovanie zdravého rozumu indikuje chybu, pretože 1.4 prekračuje tento limit

Popis: Test zdravého rozumu a rádovej veľkosti v priebehu niekoľkých sekúnd skontroluje, či je výsledok v primeranom rozsahu. Pravdepodobnosť musí byť podľa definície medzi 0 a 1; 1.4 je mimo tohto limitu, takže je zrejmé, že došlo k chybe bez toho, aby sme sa pozreli na detaily výpočtu.

14. Prečo je v LaTeXu dôležité písať 'e^{x^2}' namiesto 'e^x^2'?

• A) Sú úplne rovnaké, rozdiel je len estetický
• B) Zložené zátvorky určujú rozsah exponentu; Bez neho by bol výraz nesprávny alebo nejednoznačný, takže viacznakový exponent {} je nevyhnutný ✔
• C) Zložené zátvorky sú v LaTeXu zbytočné
• D) 'e^x^2' je vždy pravda, použitie '{}' je zbytočné

Vysvetlenie: Najčastejšou chybou v LaTeX je chyba rozsahu: ak sa zložené zátvorky '{}' nepoužívajú vo viacznakovom exponente, dolnom indexe alebo zlomku, zakryje sa len prvý znak a výraz sa stane nesprávnym (alebo dokonca nejednoznačným). 'e^{x^2}' objasňuje, že celý exponent je x²; Kód by mal byť poskytnutý a overený vizuálnou kontrolou.

15. Chcete mať otázky aktívnej centrálnej skúšky overené umelou inteligenciou. Aký je najlepší prístup z hľadiska etiky a súkromia?

• A) Voľné zadávanie otázok do akéhokoľvek všeobecného nástroja AI, pretože matematika neobsahuje dôverné údaje
• B) Používanie otázok na skúške bez ich overovania
• C) Overenie otázok pomocou zabezpečeného/natívneho nástroja (napr. SymPy) alebo pomocou iba podnikových nástrojov so zaručeným súkromím ✔
• D) Zdieľanie otázok na sociálnych sieťach a žiadanie ostatných o kontrolu

Popis: Otázky aktívnej skúšky sú citlivé; Teoreticky by mohol byť odhalený pri napadnutí nástroja umelej inteligencie, ktorého dôvernosť nie je zaručená. Správny prístup je buď overiť otázky pomocou bezpečného/natívneho nástroja (napr. s kolegom v SymPy), alebo použiť iba korporátne certifikované nástroje so zaručením ochrany osobných údajov.