22 квітня відбувся вебінар “Аналізуємо звіт про перевірку на плагіат”, що проводив Андрій Сідляренко за участі та підтримки проєкту «Ініціатива академічної доброчесності та якості освіти» – Academic IQ.
Серед 700 учасників заходу від Таврійського державного агротехнологічного університету імені Дмитра Моторного взяли участь проректор з з науково-педагогічної роботи, к.т.н., доцент Олександр Ломейко, начальник науково-методичного центру, к.т.н., доцент Наталія Болтянська, завідувачка відділу моніторингу якості освітньої діяльності, к.т.н., доцент Радміла Скляр та завідувачка відділу аспірантури і докторантури, к.е.н. Анастасія Якунічева.
Університетська спільнота та всі зацікавлені в використанні системи перевірки на плагіат автори академічних текстів мали можливість дізнатись особливості роботи системи Unicheck, детально розглянути складові елементи звіту подібності, який формує система та задати питання, що турбують користувачів програмного забезпечення.
Головна мета заходу полягала в донесені важливості і необхідності застосування синергії людини та машини під час перевірки на плагіат. Саме активна участь людського фактору при опрацюванні результатів машинної перевірки є запорукою успішного і дійсно справедливого та об’єктивного процесу перевірки результатів навчальної та наукової діяльності учасників освітньо-наукового процесу у ЗВО.
Аналізуючи звіт про перевірку на плагіат спікер заходу – Андрій Сідляренко, звернув увагу на умовність сприйняття показників схожості академічною спільнотою та користувачами системи. Не завжди є припустимим високий рівень оригінальності тексту, що може свідчити про неповне висвітлення тематики роботи, невідповідність роботи існуючим вимогам чи недостатньому аналізу джерел. В той же час, коли загальноприйнятим є показник схожості до 24%, інколи критично важливим є показник схожості роботи на рівні 25-49%. Це питання повинен вирішувати перевіряючий, який регулює загальний показник схожості роботи за допомогою виключення елементів, що обов’язкові до наявності в роботі, але є виправданими збігами, чи модифікаціями. Зокрема збіги можуть бути наявні, якщо вони відповідають тематиці роботи та не перевищують відсоток, що може не бути новизною.
Система Unicheck не встановлює правила до можливих виключень, не надає рекомендованого відсотку для перевірки праці. Всі вимоги до перевірки робіт повинен встановлювати заклад вищої освіти за допомогою розробки відповідних правил та положень щодо подальшої обробки документу після машинної перевірки, встановлення типових правил, який текст можна вилучити.
Результатом перевірки роботи в системі є звіт подібності, який не має сприйматись як довідка про перевірку на плагіат. Звіт подібності потребує додаткового фахового аналізу і оператор системи може використовувати інструмент вилучення текстових фрагментів, щоб скорегувати показник схожості роботи.
Відповідно до прийнятих у ЗВО положень з тексту для перевірки роботи може бути виключена інформація, що не відповідає меті роботи. Як приклад, це може бути розділ з охорони праці в дипломній роботі, чи список використаної літератури чи додатки до основного тексту роботи. Під час вебінару наголошувалось, що звіт подібності – це не довідка про перевірку, Unicheck це інструмент контролю якості, що допомагає перевіряючому більш детально вивчити документ та прийняти обґрунтовані рішення.
Особливу увагу було приділено технології пошуку текстових модифікацій, що повідомляє про підозрілі маніпуляції з текстом, на кшталт: підміна символів розкладки клавіатури, додавання незрозумілих прихованих символів, що штучно підвищують рівень унікальності тексту, але не несуть при цьому змістовного наповнення.
Система визначає і викриває технологію підміни загального кодування тексту, хоча це й не впливає на відсоток схожості. В деяких випадках їх виявлення має хибно позитивний результат, тому перевіряючий повинен звернути увагу на виділені фрагменти, та визначити самостійно спроби втручання в текст, приховання завдяки форматуванню іншого тексту, виявлення додаткового умовно унікального тексту, який не є текстом, а має бути потенційно підозрілим об’єктом. Модифікації – це додатковий інструмент, що дає можливість проаналізувати збіг виявлений під час перевірки.
Серед питань, що поставали перед доповідачем було визначення кращого методу перевірки, за допомогою наявних бібліотек бази чи перевірки в інтернеті, побажання виявлення тексту, що може бути перекладом іншомовних джерел і таке інше.
Звичайно, що система Unicheck постійно вдосконалюється і з поступовим наповненням бази та бібліотек прийде час, коли до перевірки буде включено і фрагменти, що є перекладом.
Запис вебінару можна переглянути нижче.
На наступному тижні анонсували вебінари з академічної доброчесності, присвячені зокрема напрацюванню відповідного законопроекту.
Анастасія Якунічева,
к.е.н., завідувачка відділу
аспірантури і докторантури
