Összegyűjtöttünk néhány valós példát, amelyek jól mutatják, hogyan leplezik le a tanárok a mesterséges intelligenciához nyúló diákokat kreatív módszerekkel. Fontos azt is megérteni, hogy a számítógépes plágium- és MI-ellenőrző szoftverek milyen szempontok alapján állapítják meg a csalást: például a nyelvhasználat, a stílus, a hibák mintázata, és az ismétlődő AI-jellegű formulák alapján.

Egy jól dokumentált esetben egy professzor olyan vizsgakérdést írt, ami első részében egyszerű volt, de a második rész gyakorlatilag megoldhatatlan volt a tanult anyag alapján. Tudta, hogy sok diák ilyenkor mobiltelefonhoz nyúl, netes fórumban keresik a megoldást – ezért egy hónappal korábban azt a kérdést fel is tette egy házi-feladattámogató weboldalon. Majd ő rossz (de hihetőnek tűnő) választ adott rá. A vizsgán azok a diákok, akik túlságosan bíztak a netes segítségben, lemásolták a „megoldást” és lebuktak. 14-en buktak meg így az osztályából.

Oktatóknak és hallgatóknak szóló útmutatót készített a BME az MI használatához

Megírtuk azt is, hogy egy történelemprofesszor egy olyan praktikát alkalmazott, amelyet már egyre több oktató ismer: rejtett, a hallgatók számára láthatatlan, de a ChatGPT által olvasható utasítást tett a feladatba. 122 esszé érkezett be. A módszer 33 esetben azonnal kimutatta a MI használatát. Amikor a professzor közölte a számokat, és felajánlotta, hogy a hallgatók még beismerhetik, ha csaltak, még 14 diák jelentkezett. Végül az esszék 39 százaléka bizonyult teljesen vagy részben MI által generáltnak.

Plágiumellenőrző szoftverek és stíluselemzés

Az egyik leggyakoribb eszköz a Turnitin: ez automatikusan összehasonlítja a beadott dolgozatot milliárdnyi publikált szöveggel: így könnyen kiszúrja, ha valaki más munkáját másolta le. Emellett a tanárok sokszor figyelik a diák korábbi munkáit: ha egy beadott dolgozat stílusa (szókincs, mondatszerkesztés, megszokott hibák) teljesen mást mutat, mint amiket korábban írt, az gyanús lehet.

Stat- és algoritmus alapú puskázás-felismerés vizsgákon

Egy kutatás matematikai és statisztikai módszerrel elemzi a vizsgaeredményeket: ha két diák válaszai rendkívül hasonlók - különösen a hibás válaszok - az jó indikátor lehet arra, hogy másolták egymást. Az olyan modern módszerek, mint a Question‑Score Identity Detection (Q‑SID) is képesek kimutatni csalást, nemcsak egyszerű több-válaszos teszteknél, hanem komplexebb vizsgáknál is. Ezek a módszerek különösen hasznosak online vizsgák vagy nagyszámú vizsgázó esetén, amikor fizikailag lehetetlen mindenkit folyamatosan figyelni.

Átlagosan több mint nyolcszor csalnak a hallgatók

Az utóbbi években egyre gyakoribb, hogy diákok ChatGPT-szerű mesterséges intelligenciákat használnak beadandók, esszék készítéséhez. Ez új típusú csalás – és egyre több intézménynek kell erre reagálnia. Az Egyesült Királyságban az elmúlt években egyre több egyetemi hallgatót kaptak rajta ChatGPT és más mesterséges intelligencia eszközök használatán, miközben a hagyományos plágium jelentősen visszaszorult. A 130 egyetem adatait vizsgáló felmérés 2023-2024-ben 7 ezer MI-hez kötődő csalási esetet talált, ami ezer hallgatóra vetítve 5,1 esetet jelent, szemben az előző tanév 1,6-jával, és az idei évben akár 7,5-re is nőhet. Ezzel szemben a tradicionális plágium 2019-2020-ban az összes eset kétharmadát tette ki, 2023-2024-ben már 15,2, idén pedig 8,5 eset jut ezer diákra.

Egy friss kutatás arra keres módszert, hogy viselkedési mintázatok (pl. az egérmozgás, a kurzorváltás, a kérdések szövegének kijelölése, visszalépés, fókuszváltás) alapján azonosítsák azokat, akik valós időben MI-t használnak vagy más, nem engedélyezett forrásból dolgoznak.