Six pieces of software have been built for this project. None of them is what a teacher needs first.
What a teacher needs first is language for a syllabus, a page to hand students before anything goes wrong, and a procedure for the day a question becomes formal. None of that requires this tool, or any tool. It is here because the hardest part of AI writing in a classroom was never detection — it is what you do on the morning you suspect something, and there is nobody to ask.
Use these however you like. Copy them, edit them, put your institution's name on them, translate them. No licence, no attribution, no permission. If they end up useful, we would like to hear how you changed them — an issue or a pull request improves them for the next person.
| Syllabus language | ES | Three policies at different strengths, ready to paste. Pick one — mixing them is how these fail. |
| The student sheet | ES | One page, written for students: what a flag means, what it does not, and what protects them. |
| Committee procedure | ES | For when it becomes formal, assuming the hardest case — the student denies it. |
A score is never the reason for a decision about a student. Not at any threshold, not with any tool, not ours. A detector tells you where to read; it does not tell you what happened. Every document here is built so that a decision made by following it would survive the tool being removed from it entirely.
A conversation about the work settles what no software can. Someone who wrote a text can say why it is that text — why this example, what was left out, what a phrase of theirs means. Someone who did not can restate it and cannot say why. That asymmetry is free, it takes ten minutes, and it is stronger than anything in this repository.
The burden does not go on the student. Asking somebody to prove they wrote something reverses it onto the person with the least power in the room, and it lands hardest on students writing in a second language — the group every published study finds these tools flag most often. Ask them to talk about their work instead.
Because it publishes how often it is wrong, which almost nothing in this category does:
Docs/CALIBRATION.md. 296 texts written before 2022 —
90 published, 206 classroom essays by adult learners of English — two flagged at the recommended
threshold, and the honest reading is the interval rather than the count: under 2.4%.
Read further down that page and it says something less flattering, which is the part that matters here: no threshold is supported for English or Spanish on its own. The corpus is too thin per language. A figure measured mostly in one language, quoted at a student writing in another, is the exact error these documents tell a committee not to make.
Everything runs offline. No document, or any part of one, leaves the machine it is on.
Este proyecto ha construido seis piezas de software. Ninguna es lo que un docente necesita primero.
Lo que un docente necesita primero es un texto para el programa de la asignatura, una página que entregar a los estudiantes antes de que pase nada, y un procedimiento para el día en que una duda se vuelve formal. Nada de eso requiere esta herramienta ni ninguna otra. Está aquí porque lo difícil de la escritura con IA en un aula nunca fue detectarla: es qué hacer la mañana en que uno sospecha algo y no tiene a quién preguntar.
Úselos como quiera. Cópielos, edítelos, póngales el nombre de su institución, tradúzcalos. Sin licencia, sin atribución, sin permiso. Si le resultan útiles, nos gustaría saber cómo los cambió — una incidencia o un pull request los mejora para la próxima persona.
| Texto para el programa | Tres políticas de distinta intensidad, listas para pegar. Elija una: mezclarlas es como fracasan. |
| La hoja del estudiante | Una página escrita para el estudiante: qué significa que lo marquen, qué no, y qué lo protege. |
| Procedimiento del comité | Para cuando se vuelve formal, asumiendo el caso más difícil: el estudiante lo niega. |
Una puntuación nunca es el motivo de una decisión sobre un estudiante. Con ningún umbral, con ninguna herramienta, tampoco la nuestra. Un detector le dice dónde leer; no le dice qué pasó. Todos estos documentos están construidos para que una decisión tomada siguiéndolos sobreviva a eliminar la herramienta por completo.
Una conversación sobre el trabajo resuelve lo que ningún programa puede. Quien escribió un texto puede decir por qué es ese texto: por qué ese ejemplo, qué dejó fuera, qué significa una expresión suya. Quien no lo escribió puede reformularlo y no puede decir por qué. Esa asimetría es gratis, lleva diez minutos, y es más fuerte que cualquier cosa de este repositorio.
La carga no recae sobre el estudiante. Pedirle a alguien que demuestre que escribió algo invierte la carga sobre la persona con menos poder de la sala, y cae con más fuerza sobre quien escribe en una segunda lengua — el grupo que todos los estudios publicados encuentran marcado con más frecuencia por estas herramientas. Pídale que hable de su trabajo.
Porque publica con qué frecuencia se equivoca, cosa que casi nadie hace en esta categoría:
Docs/CALIBRATION.md. Noventa textos publicados antes de que existieran los
modelos generativos, ninguno marcado en el umbral recomendado, y la lectura honesta es el intervalo y
no el cero: por debajo del 4,1%.
Siga leyendo esa página y dice algo menos halagador, que es justo lo que importa aquí: ni el español ni el inglés respaldan por sí solos un umbral propio. El corpus es demasiado delgado por idioma. Una cifra medida mayoritariamente en un idioma, citada frente a un estudiante que escribe en otro, es exactamente el error que estos documentos le piden a un comité que no cometa.
Todo funciona sin conexión. Ningún documento, ni fragmento de él, sale del equipo donde está.