Особенности проверки на плагиат в техническом университете с учетом возможностей применения обучающимися генеративного искусственного интеллекта

Цель исследования. Работа посвящена актуальным вопросам проверки на объем заимствованного текста в выпускной квалификационной работе в техническом вузе с учетом вероятности использовании обучающимися возможностей искусственного интеллекта. Проблема плагиата, в частности плагиата выпускных квалификационных работ (дипломных работ), всегда была на повестке дня. Некоторые студенты при написании выпускных квалификационных работ склонны заимствовать тексты работ, защищенных в предыдущие годы, что привело к необходимости организации проверки текстов всех работ текущего года выпуска на плагиат. Существуют различные методы, которые дают возможность легко обойти такую проверку. Указанная проблема особенно обострилась в последниегоды в связи с развитием информационных технологий. Широкое внедрение генеративного искусственного интеллекта привело к возникновению новой проблемы – необходимости проверки выпускной квалификационной работы научным руководителем  и/или назначенным ответственным лицом на наличие текста,  сгенерированного искусственным интеллектом.  В данной статье рассматриваются особенности проверки на плагиат текстов выпускных квалификационных работ студентов, обучающихся по направлениям, связанным с информационными технологиями, с учетом потенциальной возможности использования студентами генеративного искусственного  интеллекта, в частности программного обеспечения ChatGPT  и GitHub Copilot. Материалы и методы. Использован метод компаративного анализа научных публикаций, посвященных проверке на плагиат и вопросам применения искусственного интеллекта в образовательном процессе. Существующие методики проверки на плагиат неактуальны при проверке текстов, сгенерированных искусственным интеллектом. Рассмотрены признаки и примеры таких текстов. Экспериментальным путем выявлены тренды в среде обучающихся в техническом университете по отношению к применению генеративного искусственного интеллекта, в частности программного обеспечения ChatGPT и GitHub Copilot при написании выпускных квалификационных работ. Проверены возможности применения ряда программ по детектированию текстов, сгенерированных искусственным интеллектом. Результаты исследования. Проведен анализ результатов проверки на плагиат текстов, сгенерированных системой искусственного интеллекта, и подготовленных методистом. Обсуждена проблема однозначного автоматического выявления использования генеративных нейросетей студентами в процессе подготовки выпускной квалификационной работы в силу наличия ложноположительных срабатываний. Представляется целесообразным широкое внедрение систем проверки текста выпускной квалификационной работы на предмет наличия текста, сгенерированного системами искусственного интеллекта. Однако тестовое использование существующих систем проверки показало, что достоверность проверки на наличие текста, сгенерированного системами искусственного интеллекта, является весьма спорной.  Процент выявленного заимствования может варьироваться как в сторону понижения, так и повышения с некорректными выводами. Обсуждены проблемы, вызванные особенностями обучения студентов технического вуза. Предложен подход к проверке материалов выпускной работы на наличие ИИ-плагиата. Заключение. Отмечена важность и необходимость проверки оригинальности выпускных квалификационных работ на заимствования как текстов работ прошлых лет, так и использования текстов и программ, сгенерированных системами искусственного интеллекта. Авторами предложены возможные подходы к организации учебного процесса в техническом вузе с учетом накопленного опыта, а также пути решения рассмотренных в работе проблем, в частности, предложено введение обязательной маркировки как текста, так и программного кода, созданного системой искусственного интеллекта. Кроме того, подчеркнута необходимость разработки методик обучения, включающих формирование рефлексивности.

1. Приказ Минобрнауки России от 29.06.2015 № 636 (ред. от 27.03.2020) «Об утверждении Порядка проведения государственной итоговой аттестации по образовательным программам высшего образования – программам бакалавриата, программам специалитета и программам магистратуры» (Зарегистрировано в Минюсте Рос сии 22.07.2015 № 38132).

2. Письмо Минобрнауки России от 12.07.2017 № 06-ПГ-МОН-24914 «О защите выпускной квалификационной работы».

3. Шахнов В.А., Власов А.И., Зинченко Л.А. О методическом обеспечении инженерного образования в современных условиях // Высшее образование в России. 2012. № 3. С. 104–108.

4. Куцый О.Я., Цибизова Т.Ю. Опыт использования методики по оценке плагиата в студенческих работах // Литейное производство. 2020. № 11. С. 26–28.

5. Куцый О.Я., Цибизова Т.Ю., Комко ва Т.Ю., Шевцова Е.В. О способах проверки выпускных квалификационных работ на плагиат. Технологии разработки и отладки сложных технических систем // 7 Всероссийская научно-техническая конференция (1–2 апреля 2020, г. Москва). М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана (национальный исследовательский ун-т), Центр инженерных технологий и моделирования «Экс понента». 2021. С. 257–262.

6. Chat GPT [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://chat.openai.com/chat.

7. ZeroGPT [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.zerogpt.com/.

8. Гурко А.В. О возможности авторско-правовой охраны объектов, генерируемых система ми искусственного интеллекта // Журнал российского права. 2024. № 7. С. 64–77.

9. Сысоев П.В. Этика и ИИ-плагиат в академической среде: понимание студентами вопросов соблюдения авторской этики и проблемы плагиата в процессе взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом // Высшее образование в России. 2024. № 2. С. 31–53. DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-2-31-53.

10. Шейнбаум В.С., Никольский В.С. Инженерная деятельность и инженерное мышление в контексте экспансии искусственного интеллекта // Высшее образование в России. 2024. № 6. С. 9–27. DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-6-9-27.

11. Пролетарский А.В., Булдакова Т.И., Ланцберг А.В. Особенности образовательных программ для подготовки кадров цифровой экономики // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: управление, вычислительная техника и информатика. 2023. № 2. С. 42–51. DOI: 10.24143/2072-9502-2023-2-42-51.

12. Титова Н.С., Ванюков П.Д. Интересы вуза, его преподавателей и учащихся при создании объектов авторского права // ИС. Авторское право и смежные права. 2024. № 1. С. 48–56.

13. Теймуров Э.С. Правовое регулирование противодействия неправомерным заимствованиям в процедурах государственной научной аттестации // Актуальные проблемы российского права. 2022. № 4. С. 182–193.

14. Антонов А.А. Искусственный интеллект: вопросы правосубъектности // Юрист. 2023. № 9. С. 23–28.

15. Гражданский кодекс Российской Федерации (часть четвертая)» от 18.12.2006 № 230-ФЗ (ред. от 30.01.2024)].

16. GitHub Copilot [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://github.com/features/copilot.

17. Finnie-Ansley J., Denny P., Becker B.A., Luxton-Reilly A., Prather J. The Robots Are Coming: Exploring the Implications of OpenAI Codex on Introductory Programming. Proceedings of the 24th Australasian Computing Education Conference (ACE ‘22). С. 10–19. DOI: 10.1145/3511861.3511863.

18. Neurotools [Электрон. ресурс]. Режим до ступа: https://education.yandex.ru/neurotools.

19. Шахнов В.А., Пролетарский, А.В., Зинченко Л.А., Казаков В.В., Терехов В.В. К во просу этики искусственного интеллекта // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2024. T. 26. № 5. С. 17–29.

20. Manna Z., Waldinger R. J. Toward Automatic Program Synthesis. Commun. ACM 14. 1971. № 3. C. 151–165. DOI: 10.1145/362566.362568.

21. Rational Rose [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.ibm.com/support/pages/ibm-rational-rose-enterprise-7004-ifix001.

22. Booch G., Rumbaugh J., Jacobson I. Unified Modeling Language User Guide, Addison-Wesley. 1999.