Erfolgsgeschichte
NSS Gerard K. O'Neill Weltraumsiedlungswettbewerb
Wie NSS die Copyleaks-API zur Verbesserung des Plagiats einsetzte
Erkennung von Wettbewerbsaufsatzeinreichungen
Lösung
Copyleaks-API
Produkt
Plagiatserkennung
Kampagnen-KPIs
Genauigkeit, Analysetiefe und Workflow-Effizienz
Überblick & Hintergrund
Die National Space Society (NSS) veranstaltet seit 1994 jährlich den Gerard K. O'Neill Space Settlement Contest. An die Schüler werden keine Anforderungen gestellt, außer dass sich das Projekt auf das Konzept einer freischwebenden, dauerhaften Weltraumsiedlung konzentrieren muss. Jedes Jahr nehmen Tausende von Schülern aus aller Welt, von der 12. Klasse bis zur 12. Klasse, am Wettbewerb teil. Die meisten Beiträge sind Aufsätze, einige waren in den vergangenen Jahren bis zu 200 Seiten lang. Im Rahmen des Bewertungsprozesses wird jeder Beitrag auf Plagiate überprüft. Dieser Prozess wurde manuell durchgeführt und dauerte oft Wochen bis Monate.
Die Herausforderung
NSS suchte nach einer Lösung, um den Bewertungsprozess zu beschleunigen und die Effizienz zu steigern, insbesondere im Bereich der Plagiatserkennung. Ein wichtiger Aspekt bei der Suche nach einer Lösung war eine Plattform mit API-Integration, die nahtlos mit Award Force, der für den Wettbewerb verwendeten Preisverwaltungssoftware, zusammenarbeiten konnte. Ein weiteres Anliegen war eine effektive und gründliche Berichterstattung, Dokumentation und die Fähigkeit, große Mengen an Inhalten und Datenverarbeitung zu verarbeiten.
Der Prozess
Im Jahr 2018 begann NSS mit der Copyleaks-Plattform zu arbeiten und nutzte die API-Integration, um potenzielle Plagiate in Wettbewerbsbeiträgen zu erkennen. Jeder Scan durch Awards Force generiert einen Suspect Score, der es den Juroren ermöglicht, schnellere und fundiertere Entscheidungen über mögliche Plagiate zu treffen. Dadurch konnte die Bearbeitungszeit von Wochen oder einem Monat auf wenige Tage verkürzt werden.
Matthew J. Levine, Direktor des NSS Gerard K. O'Neill Space Settlement Contest
NSS ging davon aus, dass ein Suspect Score von 0% automatisch bestanden wurde; bei 5% oder mehr war es normalerweise automatisch nicht bestanden. Alles zwischen 0 und 5% erforderte weitere Untersuchungen durch eine tiefergehende Analyse mithilfe des Copyleaks-Ähnlichkeitsberichts, der bei jedem Scan erstellt wird. Jeder Bericht enthält einen Ähnlichkeitswert (der anders berechnet wird als der oben genannte Suspect Score), der eine tiefere Aufschlüsselung ähnlicher Texte in einem gescannten Dokument vornimmt. Diese Berichtsaufschlüsselungen ermöglichen es den Prüfern, Texte nebeneinander zu vergleichen und festzustellen, ob der Inhalt plagiiert war.
NSS verwendet außerdem das Copyleaks-Repository, das es ermöglicht, alle gescannten Einsendungen in einer sicheren, privaten Datenbank zu speichern, die für zukünftige Scans zum Vergleich herangezogen werden kann, um sicherzustellen, dass kein Teilnehmer frühere Gewinnereinsendungen plagiiert hat.
Die Auswirkungen
Seit dem Start von Copyleaks konnte NSS Plagiate in Wettbewerbsbeiträgen viel schneller und genauer erkennen. So wurden beispielsweise im Jahr 2023 von 4.567 Beiträgen 1.894 wegen Plagiats disqualifiziert, ein deutlicher Anstieg gegenüber der Zeit, als die Aufgabe manuell durchgeführt wurde.
NSS untersucht außerdem, wie sich KI-generierte Inhalte von Chatbots wie ChatGPT auf den Gerard K. O‘Neill Space Settlement Contest und die dazugehörigen Einsendungen auswirken werden, und prüft die Verwendung des Copyleaks AI Detector als neu implementierten Teil des Bewertungsprozesses.
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