2025年大学《信息与计算科学》专业题库—— 信息与计算科学专业学术审查和监管.docxVIP

2025年大学《信息与计算科学》专业题库——信息与计算科学专业学术审查和监管

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、

简述在信息与计算科学领域进行学术研究应遵循的核心伦理原则，并举例说明其中至少两项原则在处理大数据研究或算法开发中的具体应用。

二、

某研究者将其在项目A中部分未发表的数据用于撰写项目B的论文，并在项目B中声称这些数据为项目B研究获得。请分析此行为可能构成哪些类型的学术不端行为？并阐述判断依据。

三、

同行评议是学术审查的关键环节。请论述同行评议在信息与计算科学领域的重要性，并分析当前同行评议实践中存在的潜在偏见（如领域壁垒、人际关系偏见等），并提出至少两种改进建议。

四、

随着人工智能技术的快速发展，深度伪造（Deepfake）等技术的应用引发了严重的学术不端和信息安全风险。请结合信息与计算科学专业的特点，探讨在学术研究和成果发布过程中应对此类技术挑战的策略。

五、

某大学学术委员会接到举报，称某教师指导的学生在学位论文中存在大量引用网络资源但未恰当注明来源的嫌疑。请设计一个初步的学术审查流程，说明需要收集哪些证据材料，并阐述如何判断该行为是否构成学术不端。

六、

数据是信息与计算科学研究的核心资源，其质量、真实性和隐私保护至关重要。请结合具体场景（如机器学习模型的训练数据），论述在数据收集、处理、存储和共享等环节应如何落实数据管理和隐私保护规范。

七、

比较信息与计算科学领域的学术不端行为与传统人文学科或社会科学领域的学术不端行为在表现形式和治理重点上的主要异同。

试卷答案

一、

核心伦理原则包括：诚实守信、尊重知识产权、保护数据隐私、负责任的研究行为、利益冲突披露等。

在处理大数据研究中，应用举例：如需使用包含个人身份信息的数据，必须进行匿名化处理并获得伦理委员会批准，体现尊重隐私和负责任行为；在发布研究成果时，需明确数据来源和获取方式，尊重原始数据贡献者，体现诚实守信和尊重知识产权。

在算法开发中，应用举例：如在模型训练中使用他人数据，需获得合法授权并明确标注，避免剽窃；开发出的算法若可能对特定人群产生歧视，研究者有责任评估并修改算法，体现公平公正原则和负责任的研究行为。

二、

可能构成：数据伪造（将未获得的数据作为自己的研究数据）、不当署名（未对数据提供者署名）、剽窃（未注明来源即使用他人未发表的数据）。

判断依据：该研究者未能遵守数据管理的诚实原则，将非其研究过程产生的数据据为己有，并声称是自己研究获得，这违背了数据真实性的要求，属于伪造行为。同时，未注明原始数据提供者的贡献，可能涉及署名不公或剽窃。具体定性需依据证据和学校规定。

三、

重要性：同行评议是确保研究成果质量、促进学术交流、维护学术共同体标准的重要机制。它有助于筛选高质量论文、发现研究中的问题、提出建设性意见、促进知识积累和进步。

潜在偏见：领域壁垒（评审人因不熟悉交叉领域知识而无法有效评审）、人际关系偏见（因熟悉、敬重或厌恶评审人而在评审中倾向或贬低）、利益冲突偏见（如与申请人有竞争关系或商业利益关联）、“唯论文”评价体系导致的偏见（过度关注期刊级别而非内容创新性）。

改进建议：建立更加开放的评审制度，鼓励跨学科评审；实施双盲或单盲评审以减少人际关系偏见；利用人工智能辅助筛选和初步评估，提高效率和客观性；加强对评审人的培训和规范，强调评审责任和标准；建立评审质量反馈机制。

四、

应对策略：在研究设计阶段，预见并评估潜在风险，设计技术方案防范伪造（如数字签名、区块链存证）；在数据收集和处理阶段，采用技术手段检测和过滤可能存在的伪造数据，加强数据来源的可追溯性；在模型开发和验证阶段，关注模型的鲁棒性，避免被恶意攻击或生成虚假样本；在成果发布阶段，详细描述研究方法、数据来源和处理过程，明确技术局限性，鼓励同行可重复验证；建立行业标准和规范，推动技术溯源和鉴定工具的开发与应用；加强学术道德教育，提升研究者对新型技术伦理风险的认识。

五、

初步审查流程：

1.接收举报，初步核实举报信息，确认被举报人及论文基本信息。

2.指派学术委员会成员（需确保无利益冲突）对论文进行初步检查，重点关注引用格式、参考文献列表、文本重复率检测报告等。

3.收集证据材料：包括论文全文、举报信、初步检查记录、可能涉及的原始数据或代码（若相关）、被引用文献的获取情况等。

4.组织专题审查会议，审阅收集到的材料，讨论是否存在学术不端行为的可能性。

5.如初步认定存在嫌疑，根据情况可能需要进一步调查，如与被举报人谈话、要求其解释说明或提交补充材料。

6.审查结论：根据调查结果，判断是否构成学术不端，并依据学校相关规定提出处理建议（如警告、撤销学位等）。

判断依据：主要依据论文中引用行为的规范性，是否如实