História de sucesso
API de vazamentos
Detecção de plágio
Precisão, profundidade de análise e eficiência do fluxo de trabalho
A National Space Society (NSS) sedia o Concurso Anual Gerard K. O'Neill Space Settlement desde 1994. Os alunos não recebem nenhum requisito além do fato de que o projeto deve se concentrar em um conceito de assentamento espacial permanente e flutuante. A cada ano, milhares de alunos em todo o mundo, desde o 12º ano, entram no concurso, com a maioria das inscrições sendo em forma de redação, com algumas nos últimos anos chegando a 200 páginas. Como parte do processo de julgamento, cada inscrição é revisada quanto a plágio, um processo que era realizado manualmente, geralmente levando semanas a meses.
A NSS começou a procurar uma solução para agilizar o processo de julgamento e aumentar a eficiência, particularmente para a parte de detecção de plágio. Uma consideração fundamental para encontrar uma solução foi uma plataforma com integração de API que pudesse funcionar perfeitamente com o Award Force, o software de gerenciamento de prêmios usado para o concurso. Outra preocupação era a eficácia e a completude dos relatórios, documentação e a capacidade de lidar com grandes quantidades de conteúdo e processamento de dados.
Em 2018, a NSS começou a trabalhar com a plataforma Copyleaks, utilizando a integração de API para detectar plágio potencial em submissões de concurso. Cada varredura pelo Awards Force gera uma Pontuação Suspeita, permitindo que os juízes tomem decisões mais rápidas e informadas sobre possível plágio. Como resultado, o tempo de processamento foi reduzido de semanas ou um mês para uma questão de dias.
Mateus J. Levine, Diretor do Concurso de Colonização Espacial da NSS Gerard K. O'Neill
O NSS começou a considerar que se o Suspect Score fosse 0%, era uma aprovação automática; se fosse 5% ou maior, era tipicamente uma reprovação automática. Qualquer coisa entre 0-5% exigia investigação adicional por meio de análise mais profunda usando o Copyleaks Similarity Report, gerado com cada varredura. Dentro de cada relatório há um Similarity Score (calculado de forma diferente do Suspect Score mencionado anteriormente) que faz uma análise mais profunda do texto semelhante encontrado em um documento escaneado. Essas análises de relatórios permitem que os juízes comparem o texto lado a lado e determinem se o conteúdo foi plagiado.
A NSS também utiliza o Repositório Copyleaks, que permite armazenar todos os envios digitalizados em um banco de dados seguro e privado que pode ser usado para futuras digitalizações para comparação e garantir que nenhum concorrente tenha plagiado envios vencedores anteriores.
Desde o início com o Copyleaks, a NSS conseguiu detectar plágio em uma taxa muito mais rápida e precisa dentro de submissões de concurso. Por exemplo, em 2023, de 4.567 submissões, 1.894 foram desqualificadas por plágio, um aumento significativo em relação a quando a tarefa era realizada manualmente.
O NSS também está considerando como o conteúdo gerado por IA de chatbots como o ChatGPT afetará o Concurso de Colonização Espacial Gerard K. O'Neill e suas inscrições e está explorando a utilização do Detector de IA Copyleaks como uma parte recém-implementada do processo de julgamento.
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