机械工程学院举办科研诚信主题教育

为进一步规范学院科研活动，提升教师科研诚信意识与学术规范素养，4月26日，机械工程学院在学院会议室举办科研诚信主题教育活动。副院长崔晓主持会议，学院全体教师参加。

会议伊始，崔晓副院长强调了科研诚信在高校科研工作中的核心地位。他指出，科研诚信是科技创新的基石，学术规范是科研活动的行为准则，二者共同构成科研工作的“生命线”。在当前人工智能技术快速发展的背景下，如何平衡技术创新与伦理责任，规范使用生成式人工智能工具，已成为科研诚信建设的重要课题。

随后，会议围绕科研诚信与学术规范的核心要义展开学习。通过案例分析，全体教师深入理解了科研诚信的基本内涵——诚实记录数据、守信履行承诺、责任归属明确、规范遵循程序，以及学术规范的核心要求，包括成果原创性、署名规范性、数据真实性、申报合规性与伦理合规性。会议强调，教师需始终坚守“诚实、守信、责任、规范”的原则，杜绝抄袭、剽窃、伪造数据、违规署名等学术不端行为。

针对生成式人工智能的使用规范，会议详细解读了“辅助性、透明性、可控性”三大原则。明确允许的使用场景包括文献调研与整理、语言润色与翻译、数据处理辅助等，但需人工核实信息真实性；同时划定禁止的违规行为红线，如直接生成项目申报材料、论文核心内容，隐瞒AI使用情况，替代学术判断等。会议要求，教师使用AI工具时需透明披露使用情况，人工审核生成内容，并对最终成果承担全部责任，AI不得列为成果共同完成人。

会议还通过正反典型案例深化学习效果。正面案例中，某材料科学团队规范使用AI辅助文献梳理与数据分析，核心创新由团队独立完成，并在论文中明确声明AI使用细节，体现了“人机协同”的规范做法；反面案例则剖析了AI滥用引发的学术不端行为，包括数据造假、论文代写、申报违规等，警示教师需严守科研诚信底线。

院长边炳传在总结讲话中强调，全体教师要将科研诚信意识内化于心、外化于行，在科研活动中始终坚守学术规范，规范使用AI工具，明确“AI是工具，而非替代者；是辅助，而非决策者”的责任边界。他要求，各系要以此次主题教育为契机，进一步加强对青年教师的科研诚信培训，营造风清气正的科研生态。

此次主题教育活动内容详实、案例生动，既强化了教师的科研诚信意识，又明确了AI时代学术规范的具体要求，为学院科研工作的高质量发展奠定了坚实基础。未来，机械工程学院将持续开展科研诚信专题学习与警示教育，推动科研诚信建设常态化、制度化，助力教师产出更多高质量、原创性的科研成果。

供稿审核人：崔晓

编辑：贾永皓

终审：边炳传