Erfolgsgeschichte
Erfolgsgeschichte: NSS Gerard K. O'Neill Weltraumsiedlungswettbewerb
Wie NSS die Copyleaks-API zur Verbesserung nutzte Plagiatserkennung der 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. Für die Schüler gelten keine besonderen Anforderungen, außer dass sich das Projekt auf das Konzept einer freischwebenden, dauerhaften Weltraumsiedlung konzentrieren muss. Jedes Jahr nehmen Tausende von Schülern weltweit, vom Jahrgang bis zur 12. Klasse, am Wettbewerb teil. Die meisten Beiträge sind Aufsätze, in den vergangenen Jahren erreichten einige bis zu 200 Seiten. Im Rahmen des Bewertungsprozesses wird jeder Beitrag auf Plagiate geprüft. Dieser manuelle Prozess 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 zentrales Kriterium bei der Lösungsfindung war eine Plattform mit API-Integration, die nahtlos mit Award Force, der für den Wettbewerb verwendeten Preisverwaltungssoftware, zusammenarbeiten sollte. Ein weiteres Anliegen war eine effektive und umfassende Berichterstattung, Dokumentation sowie die Fähigkeit, große Mengen an Inhalten und Daten zu verarbeiten.
Der Prozess
Seit 2018 arbeitet NSS mit der Copyleaks-Plattform und nutzt die API-Integration, um potenzielle Plagiate in Wettbewerbsbeiträgen zu erkennen. Jeder Scan durch Awards Force generiert einen Suspect Score, der es den Juroren ermöglicht, schneller und fundierter über mögliche Plagiate zu entscheiden. Dadurch verkürzte sich die Bearbeitungszeit von Wochen oder Monaten auf wenige Tage.
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 höher war die Prüfung in der Regel nicht bestanden. Werte zwischen 0 und 5% erforderten eine eingehendere Analyse mithilfe des Copyleaks-Ähnlichkeitsberichts, der mit jedem Scan erstellt wurde. Jeder Bericht enthält einen Ähnlichkeitswert (der anders berechnet wird als der oben genannte Suspect Score), der eine detailliertere Analyse ähnlicher Texte in einem gescannten Dokument ermöglicht. Diese Berichtsaufschlüsselungen ermöglichen es den Prüfern, Texte nebeneinander zu vergleichen und festzustellen, ob der Inhalt plagiiert war.
NSS nutzt außerdem das Copyleaks-Repository, das es ermöglicht, alle gescannten Einsendungen in einer sicheren, privaten Datenbank zu speichern, die für zukünftige Scans zum Vergleich verwendet werden kann, um sicherzustellen, dass kein Teilnehmer frühere Gewinnereinsendungen plagiiert hat.
Die Auswirkungen
Seit dem Start von Copyleaks kann NSS Plagiate in Wettbewerbsbeiträgen deutlich schneller und präziser erkennen. So wurden beispielsweise im Jahr 2023 von 4.567 Beiträgen 1.894 wegen Plagiats disqualifiziert – ein deutlicher Anstieg gegenüber der Zeit, als diese Aufgabe manuell durchgeführt wurde.
NSS prüft außerdem, wie sich KI-generierte Inhalte von Chatbots wie ChatGPT auf den Gerard K. O'Neill Space Settlement Contest und seine Einsendungen auswirken werden, und prüft die Nutzung des Copyleaks KI-Detektor als neu implementierter Teil des Beurteilungsprozesses.
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