Etică şi integritate academică
Software-urile de detectare a plagiatului, precum Turnitin,
iThenticate, sau Copyscape, sunt bazate pe algoritmi avansaţi carescanează şi compară textele trimise cu o vastă bază de date.
Această bază de date include lucrări academice, articole de jurnal,conţinut de pe internet, şi lucrări anterioare trimise de studenţi.
Prin această comparaţie, software-ul identifică secţiuni de textcare se potrivesc sau sunt similare cu materialele existente,generând rapoarte care indică procentul de similaritate.
În ciuda eficienţei lor în identificarea plagiatului direct,aceste instrumente prezintă anumite limitări:
Sensibilitate la context. Software-urile nu pot înţelegecontextul sau intenţia din spatele utilizării anumitor texte. Deexemplu, citatele corect atribuite sau utilizarea comună afrazelor standard pot fi interpretate greşit ca plagiat.
Omiterea plagiatului sofisticat. Formele mai subtile deplagiat, cum ar fi plagiatul criptic sau cel realizat printraducere, pot scăpa adesea detectării. Aceasta se datorează
faptului că algoritmii se bazează pe identificareasimilitudinilor textuale directe, nu pe analiza conceptuală
sau stilistică.
Dependenţa de baze de date. Eficienţa software-ului estelimitată de cuprinderea bazei de date cu care compară
Turnitin, Plagiarism Detector + PDAS (Plagiarism Detector Accumulator Server), Safe Assign, SEMPLAG şi www.sistemantiplagiat.ro. Aceste instrumente trebuie să îndeplinească cerinţe specifice precum capacitatea de verificare a documentelor cu bazelor de date proprii ale dezvoltatorilor, a internetului, crearea unei baze de date proprii, suport pentru diverse formate de fişiere, recunoaşterea caracterelor româneşti şi generarea de rapoarte de analiză detaliate.
15 0
6. Plagiatul. Identificarea plagiatului în lucrările cu caracter ştiinţific textele. Lucrările care nu sunt incluse în această bază de date nu vor fi identificate ca surse în cazul unui plagiat.
Gestionarea inadecvată a caracterelor speciale. Softurile antiplagiat funcţionează prin compararea textelor introduse cu o bază de date extinsă ce include lucrări ştiinţifice, articole, cărţi şi alte surse publicate, atât în format digital, cât şi tipărit.
Algoritmii de detectare a similitudinilor analizează textele cu scopul de a identifica secvenţe de cuvinte sau expresii care se regăsesc în sursele existente, indicând astfel posibile cazuri de plagiat. Cu toate acestea, eficienţa acestor algoritmi poate fi compromisă de utilizarea caracterelor speciale în mod intenţionat sau accidental de către autori. Caracterele speciale, cum ar fi simbolurile matematice, diacriticele sau alte simboluri neobişnuite, pot fi folosite pentru a modifica cuvinte sau expresii în aşa fel încât să nu mai corespundă cu formele lor standard înregistrate în bazele de date ale softurilor antiplagiat. De exemplu, înlocuirea literelor dintrun cuvânt cu caractere vizual similare din alte seturi de caractere ( cum ar fi utilizarea literei „a" din alfabetul chirilic în locul literei „a" din alfabetul latin) poate duce la eschivarea detectării de către algoritmi. Această tehnică poate reduce semnificativ eficacitatea detectării plagiatului. Pe lângă
provocările legate de identificarea cuvintelor sau frazelor modificate prin utilizarea caracterelor speciale, softurile antiplagiat se pot confrunta şi cu dificultăţi în procesarea formulelor matematice, ecuaţiilor sau notelor muzicale.
Aceste elemente, deşi esenţiale în anumite domenii ale cercetării, pot fi greu de analizat şi comparat în mod eficient de către algoritmi, având în vedere diversitatea modurilor de 15 1
