Система «Антиплагиат. ВУЗ» распознаeт машинно-сгенерированный текст нейросети GPT-Chat

31.05.2023Количество просмотров: 4144

Система «Антиплагиат. ВУЗ» распознаeт машинно-сгенерированный текст нейросети

Начало лета — время защиты студенческих курсовых и дипломов в вузах. Все они проверяются на оригинальность через систему «Антиплагиат». Какой процент оригинальности предъявляется к тем или иным видам работ, а также может ли система распознать текст, написанный нейросетью, рассказывает начальник отдела координации и продвижения издательской деятельности Южного федерального университета Елена Щетинина. 

ЮФУ как большинство вузов России подключен к системе «Антиплагиат. ВУЗ», оптимальной для учебных заведений. Система включает возможности «Антиплагиат. Эксперт», позволяет высшим учебным заведениям организовать проверку работ студентов и автоматизировать процессы взаимодействия между преподавателями и студентами.

Начальник отдела координации и продвижения издательской деятельности ЮФУ Елена Щетинина рассказала, что пороговое значение оригинальности текста курсовых работ, проектов и рефератов обучающихся устанавливает каждая кафедра самостоятельно. 

Однако рекомендуемые значения оригинальности текста (закрепленные Приказом ЮФУ от 03 июня 2015 г. № 226-ОД) таковы: ВКР бакалавра — 40%, ВКР специалиста или магистра — 50%, ВКР аспиранта — 60%. Оригинальность кандидатских и докторских диссертаций должна составлять 80-85%, это определяют диссертационные советы. Учебники преподавателей должны быть оригинальными на 55%, монографии — на 75%. Минимальные значения оригинальности статей учёных в научных журналах устанавливает редколлегия каждого журнала, обычно в районе 70%.

«Результаты проверки через «Антиплагиат» носят предварительный характер, необходима экспертная оценка проверяющего. Окончательное решение, является ли обнаруженное совпадение заимствованием или корректной цитатой, принимает проверяющий. Кроме процента оригинальности, учитываются многие параметры: выделено ли дословное заимствование кавычками, есть ли ссылка на источник в тексте проверяемого документа, упомянут ли источник в списке литературы», — рассказала Елена Щетинина.

Эксперт рассказала, что с 2023 года в системе Антиплагиат появился модуль «Детектор искусственных текстов». При проверке появляется надпись: «Подозрительный документ: в документе присутствует сгенерированный текст», указаны страницы, а текст выделен красным цветом. 

Система «Антиплагиат. ВУЗ» распознаeт машинно-сгенерированный текст нейросети

Это связано с историей, когда студент написал выпускную квалификационную работу с помощью бота «ChatGPT».

Недавно Елена Щетинина прошла вебинар «ChatGPT: ящик Пандоры или каша из топора» от исполнительного директора компании «Антиплагиат» Юрия Чеховича, где были названы основные маркеры машинно-сгенерированного текста.

Так, например искусственный интеллект нередко «выдумывает» факты, даёт ссылки на несуществующие произведения в библиографическом списке и периодически повторяет в тексте то, что уже было. Это связано с тем, что даже самые современные и «умные» нейросети не понимают смысла того, что пишут, они механически воспроизводят структуру научной работы согласно алгоритму.

«При этом даже при обнаружении подозрительного текста, очень похожего на машинно-сгенерированный, невозможно доказать, что студент писал его не сам по формальным признакам, только с помощью внимательного изучения работы. Можно провести дополнительное обсуждение работы с её автором, чтобы проверить, насколько хорошо он сам знаком со своим текстом. Ну и конечно научный руководитель студента будет знать о подлинности исследования, если принимал её в течение учебного года шаг за шагом», — подчеркнула Елена Щетинина, цитируя Юрия Чеховича.

Система «Антиплагиат. ВУЗ» распознаeт машинно-сгенерированный текст нейросети

Она добавила, что руководство «Антиплагиата» советует вузам принять происходящее как новую реальность, нейросети плотно вошли в учебную деятельность студентов и запрещать их — не выход. Другое дело — менять требования к квалификационным работам — разрабатывать такие формы проверки, которые позволят определять личный вклад соискателя. В остальном же не стоит переоценивать риски машинного обучения и потенциальное влияние технологий.  

Существует два алгоритма проверки на Антиплагиат в учебных подразделениях ЮФУ: первый способ — студент присылает на проверку работу, она загружается преподавателем в роли «эксперта» в систему «Антиплагиат», интерактивный отчет подвергается анализу — учитывается не только процент оригинальности — и по результатам принимается решение, при необходимости возвращается на доработку. При проверке таким образом количество проверок не фиксируется и автоматически не загружается в индекс (собственная Коллекция), и ЭБСО. 

Второй способ — преподаватель в своем кабинете создает курсы и задания для студентов, рассылает им приглашения, получает работы, загружает в систему, просматривает и редактирует отчет, добавляет документы в индекс (собственная Коллекция), загружает ВКР в ЭБСО. Студент в этом случае через личный кабинет загружает работу по приглашению преподавателя, после проверки просматривает её результат: процент оригинальности, оценку и комментарий преподавателя и краткий отчет. Фиксируется автоматически количество проверок работы.

Южный федеральный университет безусловно поддерживает стремление студентов осваивать современные информационные технологии. Более того, сегодня именно российские вузы задают тренды развития искусственного интеллекта. Однако эти технологии должны быть инструментом для работы над исследованием, а не его автором. Курсовые и дипломы студентов отражают полученные ими в вузе профессиональные компетенции и знания. ЮФУ, как и другие вузы, использующие систему Антиплагиат, будет внимательно следить за подлинностью и оригинальностью студенческих работ.

Система «Антиплагиат. ВУЗ» распознаeт машинно-сгенерированный текст нейросети

Источник информации и фото: Центр общественных коммуникаций Южного федерального университета.

 

 

Написать нам письмо