【申诉案例】UCLA 学生遭遇“AI率过高”指控，一年申诉终获无罪裁决！
随着 ChatGPT 等 AI 工具的普及，美国大学在学术诚信方面的审核愈发严格。很多课程即便允许使用笔记和公开资料，学生的答案只要被认为与 AI 表达过于接近，就可能被判定为学术不端。这类指控往往给学生的学业带来巨大压力，甚至影响毕业进度。本案例中，一位 UCLA 学生因考试被怀疑“AI 率过高”而陷入长达近一年的申诉过程，最终在我们团队的支持下，获得了无罪裁决。
学生基本情况
L 同学就读于加州大学洛杉矶分校（UCLA），在 2024 年春季学期的一门语言学课程考试中遇到了麻烦。考试为网课形式，允许学生查阅笔记。由于平时学习主要依赖 YouTube、ChatGPT 和自我整理的资料，该学生在作答时引用了大量课堂外学习到的知识点。
尽管这些内容本质上是自学成果，但在提交考试后，教授和助教认定其答案“AI 率过高”，将案件上报至 Dean’s Office。初次裁决结果不利，Dean 判定学生有罪。这一判罚不仅让学生觉得极度不公平，还直接威胁到其毕业进程，最终不得不提出上诉，将案件提交至 Student Affairs Office。
危机与难点分析
这次申诉的难点主要在三个方面：
1. 考试形式特殊
虽然考试本身允许学生使用笔记，但教授和助教在判卷时以“答案有 AI 痕迹”为由提出质疑。这种判断带有明显主观性，尤其是在学生答案包含了课堂未讲授却通过自学掌握的知识时，更容易被怀疑是 AI 生成。要证明“来源于自学”而不是“借助 AI”，在逻辑和证据上都面临巨大挑战。
2. 证据复杂
教授指出学生答案中存在“冗长”、“用词不常见”、“超出课程范围”等特征，这些都被视为 AI 的典型痕迹。而学生虽然能够提供笔记，但如何证明这些笔记与答案的直接对应关系，是申诉的关键。证据链条一旦无法自洽，就很容易被认定为“借口”。
3. 初次裁决不利
Dean’s Office 在初步审查中坚持认定学生有罪，直接对学生毕业构成严重威胁。面对这样不利的起点，学生若想扭转局面，必须通过上诉在更高一级的听证会上重新呈现证据，并且逻辑上做到无可辩驳。这不仅需要材料的系统整理，更需要在听证中精准应对。
助力成果
在本案长达近一年的申诉过程中，我们团队不仅帮助学生和教授梳理逻辑，更在证据整理与听证准备中发挥了关键作用。整个支持过程主要体现在以下几个方面：
1. 证据整理与比对
我们指导教授和学生将考试答案与课堂笔记逐条对应，确保每一个知识点都能找到明确出处。同时，补充了学生日常自学记录，如 YouTube 学习痕迹和自我整理的笔记，形成了完整的证据链。这种细致的比对工作，让听证会评审能够直观理解学生答案的来源。
2. 上诉材料准备
在 Dean’s Office 裁决不利后，我们介入协助撰写上诉材料。所有指控点都被逐一回应，避免出现模糊解释。我们还建议加入课程大纲、平时作业和学习记录，以补强逻辑自洽性。最终形成了一份条理清晰、结构严谨的申诉书，使得案件进入 Student Affairs Office 后具备了更强说服力。
3. 准备听证会逐字稿与演练
为了应对听证环节的高压环境，我们帮助教授准备了逐字稿，逐条列出核心辩护要点。同时，我们多次模拟听证过程，让学生和教授提前熟悉流程、演练回答方式。这种系统化准备有效降低了现场压力，确保发言逻辑清晰。
4. 策略性应对与全程陪伴
整个申诉过程长达近一年，学生一度感到焦虑与无助。我们团队在每一个关键阶段提供了策略性建议，从申诉书撰写到听证前辅导，始终保持高频沟通。这不仅保证了申诉材料的完整性，也让学生始终有信心面对复杂流程。
最终，在 2025 年 4 月，Student Affairs Office 推翻了 Dean 的有罪判罚，正式裁定学生无罪，确保其顺利毕业。
申诉小 Tips
1. 留存完整的学习痕迹
课堂笔记、作业草稿、课外学习资料甚至网课记录，都可能成为证明独立学习的重要证据。这些材料越系统，越能有效对抗“AI使用”的质疑。
2. 逐条回应指控
在申诉材料中，切忌笼统解释。应当对每一条指控给出针对性说明，并附上对应证据。例如，若被质疑用词“过于复杂”，就展示相关术语来自课堂补充阅读。
3. 提前演练听证
听证会不仅是材料的比拼，也是表达与逻辑的较量。模拟听证能够帮助学生提前熟悉流程，避免现场慌乱，同时锻炼如何简洁而有力地阐述观点。
4. 合理利用导师支持
教授或助教的证言往往是极具分量的证据。在本案中，教授的逐字稿与证据整理发挥了关键作用。主动争取教师支持，会大大提升申诉成功率。
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