Argomento di studio

NS Gerard K. O'Neill Concorso per l'insediamento spaziale

In che modo NSS ha utilizzato l'API Copyleaks per migliorare il plagio
Rilevamento di invii di saggi al concorso

Soluzione

API Copyleaks

Prodotto

Rilevazione di plagio

KPI della campagna

Precisione, profondità di analisi ed efficienza del flusso di lavoro

Panoramica e sfondo

La National Space Society (NSS) ha ospitato l'annuale Gerard K. O'Neill Space Settlement Contest dal 1994. Agli studenti non viene dato alcun requisito diverso dal progetto che deve concentrarsi su un concetto di insediamento spaziale permanente e fluttuante. Ogni anno, migliaia di studenti in tutto il mondo, dalla terza media, partecipano al concorso, con la maggior parte dei contributi in forma di saggio, con alcuni negli anni passati che hanno raggiunto fino a 200 pagine. Come parte del processo di valutazione, ogni invio viene esaminato per plagio, un processo che è stato eseguito manualmente, spesso richiedendo settimane o mesi.

La sfida

NSS ha iniziato a cercare una soluzione per accelerare il processo di valutazione e aumentare l'efficienza, in particolare per la parte di rilevamento del plagio. Una considerazione chiave per trovare una soluzione era una piattaforma con integrazione API che potesse funzionare perfettamente con Award Force, il software di gestione dei premi utilizzato per il concorso. Un'altra preoccupazione riguardava l'efficacia e la completezza dei rapporti, la documentazione e la capacità di gestire grandi quantità di contenuti e l'elaborazione dei dati.

Il processo

Nel 2018, NSS ha iniziato a lavorare con la piattaforma Copyleaks, utilizzando l'integrazione dell'API per rilevare potenziali plagi all'interno degli invii al concorso. Ogni scansione attraverso Awards Force genera un punteggio sospetto, consentendo ai giudici di prendere decisioni più rapide e informate sul possibile plagio. Di conseguenza, il tempo di elaborazione è stato ridotto da settimane o un mese a una questione di giorni.

La facilità dell'integrazione dell'API è stata una delle ragioni per cui abbiamo scelto Copyleaks. Era senza soluzione di continuità. Ciò che ci ha fatto rimanere con Copyleaks è l'assistenza clienti. Se abbiamo una domanda, viene risolta entro 24 ore.

Matteo J. Levine, direttore del concorso per l'insediamento spaziale Gerard K. O'Neill dell'NSS

L'NSS ha iniziato a ritenere che se il Suspect Score fosse 0%, si trattasse di un passaggio automatico; se era 5% o superiore, in genere si trattava di un errore automatico. Qualsiasi valore compreso tra 0 e 5% ha richiesto ulteriori indagini attraverso un'analisi più approfondita utilizzando il rapporto di somiglianza Copyleaks, generato con ogni scansione. All'interno di ogni rapporto è presente un punteggio di somiglianza (calcolato in modo diverso dal suddetto punteggio sospetto) che analizza in modo più approfondito il testo simile trovato all'interno di un documento scansionato. Queste suddivisioni dei rapporti consentono ai giudici di confrontare il testo fianco a fianco e determinare se il contenuto è stato plagiato.

NSS utilizza anche il repository Copyleaks, che consente loro di archiviare tutti gli invii scansionati in un database privato e sicuro che può essere utilizzato per scansioni future da confrontare per garantire che nessun concorrente abbia plagiato invii precedenti vincenti.

L'impatto

Sin dall'inizio con Copyleaks, NSS è stata in grado di rilevare il plagio a un ritmo molto più rapido e accurato all'interno delle richieste di concorso. Ad esempio, nel 2023, su 4.567 invii, 1.894 sono stati squalificati per plagio, un aumento significativo rispetto a quando l'attività è stata eseguita manualmente.

NSS sta anche valutando come i contenuti generati dall'intelligenza artificiale da chatbot come ChatGPT influenzeranno il Gerard K. O'Neill Space Settlement Contest e le sue presentazioni e sta esplorando l'utilizzo del rilevatore di contenuti AI Copyleaks come parte del processo di valutazione appena implementato.