聊聊作弊听证会 - UC本科3年学术听证会代表分享
1603221
本人UC本科，当过3年学术听证会代表，分享一下在被指控时该如何自保/争取最大化利益。
文科类：
1. Plagiarism: 这类被发现的一般都是通过Turnitin 等查重软件标注过。如果你真的拷贝了网上/往届同学 的文章，建议坦白从宽。
2. AI: 这类被发现基本上是教授/TA觉得你的文章有AI的痕迹。目前来看没有任何靠谱的软件能有效识别AI字段，在有选择的情况下最好找听证会dispute/appeal。
理科类：
1. 线上考试: 如果你被通知发现线上考试有作弊嫌疑，大概率是通过同错率过高 （2或多个学生答某项题目错误答案相同），或者考试/答题timestamp 时间过于接近另一个考生。 一般为铁证，很难dispute。
2. 代码: 代码抄袭和plagiarism类似，但毕竟答案和逻辑都应该和同学差不多，所以自己证据充足的情况下可以考虑dispute。
3. 作业: 类似于考试，同错率过高。但一般因为数量大+重要性低被查的概率相对小一些。即使被抓惩罚也不会很高，最好诚实面对。
其他：
Contract Cheat：这类见的比较少，但往往后果是最严重的。慎重考虑选择。
总体来讲证据的重要性最高。通常案件会因为教授给的证据不够充分而导致几乎可以确定是作弊了的学生被判为无责任。写的statement尽量要专业，不要有错别字+诚恳。 如果对应的惩罚力度不高，最好坦白从宽（如果不会留在transcript上的话）。
欢迎有问题的同学评论区留言， 求米！
补充内容 (2025-06-12 15:37 +08:00):
加一个见过的奇葩案例：
学生A和B在某个quarter上一节课做了group project，后来因为某种原因B吧课drop了。
2年以后A收到了Honor Council的邮件说ta参与了作弊行为，结果是因为B在重修这门课和C一起做project的时候上传了原本和A一起做的版本…. 三人一起倒霉
文科类：
1. Plagiarism: 这类被发现的一般都是通过Turnitin 等查重软件标注过。如果你真的拷贝了网上/往届同学 的文章，建议坦白从宽。
2. AI: 这类被发现基本上是教授/TA觉得你的文章有AI的痕迹。目前来看没有任何靠谱的软件能有效识别AI字段，在有选择的情况下最好找听证会dispute/appeal。
理科类：
1. 线上考试: 如果你被通知发现线上考试有作弊嫌疑，大概率是通过同错率过高 （2或多个学生答某项题目错误答案相同），或者考试/答题timestamp 时间过于接近另一个考生。 一般为铁证，很难dispute。
2. 代码: 代码抄袭和plagiarism类似，但毕竟答案和逻辑都应该和同学差不多，所以自己证据充足的情况下可以考虑dispute。
3. 作业: 类似于考试，同错率过高。但一般因为数量大+重要性低被查的概率相对小一些。即使被抓惩罚也不会很高，最好诚实面对。
其他：
Contract Cheat：这类见的比较少，但往往后果是最严重的。慎重考虑选择。
总体来讲证据的重要性最高。通常案件会因为教授给的证据不够充分而导致几乎可以确定是作弊了的学生被判为无责任。写的statement尽量要专业，不要有错别字+诚恳。 如果对应的惩罚力度不高，最好坦白从宽（如果不会留在transcript上的话）。
欢迎有问题的同学评论区留言， 求米！
补充内容 (2025-06-12 15:37 +08:00):
加一个见过的奇葩案例：
学生A和B在某个quarter上一节课做了group project，后来因为某种原因B吧课drop了。
2年以后A收到了Honor Council的邮件说ta参与了作弊行为，结果是因为B在重修这门课和C一起做project的时候上传了原本和A一起做的版本…. 三人一起倒霉
