Региональный директор по регионам MENAT и Пакистан
Turnitin
Оглавление
- Почему важно определять текст, созданный ИИ?
- Как работает функция определения текста, созданного ИИ?
- Как обстоят дела с ложноположительными результатами?
- Как учебным заведениям внедрить функцию определения ИИ-текста для студентов и преподавателей?
- Как учебные заведения могут использовать средство определения ИИ-текста в качестве инструмента расследования?
- Обзор: что необходимо знать руководителям учебных заведений об определении текста, созданного ИИ
Функция обнаружения ИИ была впервые запущена для английского языка, затем расширена на испанский и японский, а теперь и на арабский. Она показывает общую процентную долю документа на современнем стандартном арабском языке, которая могла быть сгенерирована ИИ, а также отчет с выделением фрагментов текста, вероятно написанных ИИ.
По мере того как генеративные модели ИИ продолжают развиваться, инструменты для определения текста, созданного ИИ, должны идти в ногу со временем. Что не менее важно, они должны помогать преподавателям способствовать ответственному использованию ИИ в учебных классах. Узнайте больше о том, почему важно определение ИИ и как работают инструменты обнаружения, ниже.
Что вам нужно знать
- Функция Turnitin для определения текста, созданного ИИ, теперь доступна на арабском языке в дополнение к английскому, испанскому и японскому.
- Инструмент фиксирует общую процентную долю документа, которая может быть сгенерирована ИИ, и выделяет фрагменты текста, вероятно написанные ИИ. Модель обнаружения обучена выявлять контент от ведущих больших языковых моделей. Полный список см. в нашем разделе часто задаваемых вопросов (FAQ).
- Учебным заведениям следует сочетать этот инструмент с экспертной оценкой человека, такой как беседы со студентами, история написания текста и контекст.
Узнать больше
Почему важно определять текст, созданный ИИ?
ИИ пришел всерьез и надолго. Согласно данным Digital Education Council, использование ИИ среди студентов сегодня практически повсеместно: 88% сообщают, что используют ИИ в учебе, а 49% заявляют, что применяют ИИ для доработки своих письменных работ.
Мнения о месте ИИ в академической работе до сих пор расходятся, но многие преподаватели предпочитают принимать его, а не бороться с ним.
Вместо того чтобы рассматривать ИИ как противника, преподаватели открывают для себя его потенциал в качестве учебного пособия, помогающего студентам преодолевать творческие кризисы и генерировать новые идеи. Более того, многие преподаватели чувствуют ответственность за то, чтобы привить студентам навыки владения ИИ, которых от них будет ждать современный рынок труда.
Тем не менее, помощь студентам в обучении ответственному использованию ИИ без потери критического мышления остается сложной задачей.
Именно здесь на помощь приходят инструменты для определения текста, созданного ИИ.
Как работает функция определения текста, созданного ИИ?
Когда работа отправляется в Turnitin, предложения из нее извлекаются и разбиваются на перекрывающиеся разделы для прогностического анализа.
Каждый сегмент классифицируется моделью обнаружения ИИ и получает значение от 0 до 1, обозначающее вероятность того, что текст написан человеком или сгенерирован ИИ. Каждое подходящее предложение внутри этих сегментов наследует оценку сегмента.
Поскольку сегменты перекрываются, некоторые предложения могут иметь несколько оценок, которые затем объединяются в единую оценку. Оценки этих предложений дополнительно агрегируются и используются для вычисления общей оценки ИИ-текста документа.
Функция Turnitin для определения ИИ-текста в арабоязычных работах может выявлять контент, созданный GPT-5.2 Pro (выпущена 2025-12), GPT-5.3 Chat (выпущена 2026-02), GPT-5.4 (выпущена 2026-03), Claude Opus 4.5 (выпущена 2025-11) и 4.6 (выпущена 2026-03), Claude Sonnet 4.6 (выпущена 2026-05), Gemini 2.5 Pro (выпущена 2025-06), Gemini 3 Flash (выпущена 2025-12), Gemini 3.1 Pro (выпущена 2026-02), DeepSeek R1 (выпущена 2025-01), DeepSeek V3.1 (выпущена 2025-08) и 3.2 (выпущена 2025-12), Grok 4.1 Fast (выпущена 2025-11), Llama 4 Maverick (выпущена 2025-04), Llama 4 Scout (выпущена 2025-04), OpenAI o3 (выпущена 2025-04), Mistral Large 3 (выпущена 2025-12) и Qwen 3 Next (выпущена 2025-09).
Как обстоят дела с ложноположительными результатами?
Отчет об использовании ИИ призван начать диалог, а не закончить его. Это руководство, но никоим образом не абсолютное доказательство того, что студент использовал или не использовал ИИ.
Именно поэтому ложноположительные результаты (случаи, когда полностью написанный человеком текст помечается как сгенерированный ИИ) учитываются при разработке нашего инструмента. Для документов с долей вероятного контента, сгенерированного ИИ, превышающей 20%, риск ложноположительного результата составляет менее 1%.
Ниже этого порога мы действуем намеренно осторожно: когда наша модель обнаруживает текст ИИ в диапазоне 1–19%, в отчете вместо оценки отображается звездочка (*%), а текст не подсвечивается. Это снижает вероятность того, что результат с низкой степенью уверенности спровоцирует необоснованный разговор.
Тем не менее, ни один детектор не идеален. Оценка текста ИИ наиболее полезна, если ее оценивать в сочетании с другими подтверждающими факторами — именно для этого предназначен описанный ниже процесс расследования.
Как учебным заведениям внедрить функцию определения ИИ-текста для студентов и преподавателей?
Внедрение нового инструмента для определения текста, созданного ИИ, может вызывать опасения как у студентов, так и у преподавателей.
Студенты с самыми лучшими намерениями могут задаваться вопросом, почему под сомнение ставится их честность. Преподаватели же могут сомневаться в целесообразности освоения новой технологии — из-за нехватки времени или потому, что им не до конца объяснили стремительно меняющуюся сферу генеративного ИИ-письма (и почему важно сохранять бдительность в отношении возможных нарушений).
Прозрачность во взаимоотношениях со всеми участниками учебного процесса в отношении того, как будет внедряться инструмент обнаружения ИИ-текста, является ключом к снижению путаницы и предотвращению ненужной паники.
Информируйте преподавателей и студентов о влиянии генеративного ИИ
Понимание того, как генеративный ИИ изменит образование, поможет вашему учебному заведению опередить события в модернизации своего подхода, включая методы подтверждения знаний и защиту заданий от злоупотреблений.
Это также помогает студентам осознать влияние генеративного ИИ, снижая вероятность непреднамеренного совершения академических проступков.
Будьте прозрачны в отношении того, как и когда будет использоваться инструмент определения ИИ-текста
Хотя оценка текста ИИ в настоящее время видна только преподавателям и администраторам Turnitin, это не умаляет важности открытого обсуждения использования средств обнаружения ИИ-текста со студентами.
Преподаватели должны открыто говорить о том, когда и как будет внимательно отслеживаться оценка ИИ-текста. Будет ли она использоваться при текущем оценивании или только при итоговом? Смогут ли студенты заранее увидеть инструмент в действии, чтобы понять его возможности? Как учебное заведение будет справляться с потенциальными случаями неправомерного использования ИИ-текста?
Начните работу с текстами, созданными ИИ, в качестве администратора Turnitin
Как учебные заведения могут использовать средство определения ИИ-текста в качестве инструмента расследования?
Наличие отлаженного процесса расследования незаменимо при обнаружении работы, потенциально написанной с помощью генеративного ИИ, или в случае возникновения ложноположительных результатов при использовании инструмента обнаружения ИИ-текста. Хотя риск ложноположительных результатов составляет менее 1% для документа с долей вероятного контента, сгенерированного ИИ, более 20%, готовность провести прямой разговор со студентом сделает расследование максимально простым.
Загрузите отчет об использовании ИИ
В качестве первого шага при подготовке к разговору со студентом мы рекомендуем загрузить отчет об использовании ИИ и тщательно проанализировать его в сочетании с любыми другими доступными данными.
Наша цель — предоставить рецензентам аналитические данные, которые помогают им принимать обоснованные решения, однако крайне важно понимать, что отчет об использовании ИИ-письма — это лишь один из элементов общей картины.
Контекст, такой как стиль письма и любые ранее поданные работы, имеет не меньшее значение для понимания полной ситуации. Учитывая как показатель ИИ, так и более широкий контекст наряду с политикой академической недобросовестности, преподаватели могут проанализировать всю полноту данных, чтобы оценить работу студента.
Опирайтесь на отношения с преподавателями
Отношения преподавателя со студентом могут стать одним из наиболее ценных инструментов при возникновении вопросов об использовании текста, созданного с помощью ИИ, в их работах, поскольку преподаватели знают своих студентов.
Какой бы балл ни выдал инструмент обнаружения ИИ, ни один студент не должен быть обвинен без предварительной доверительной беседы. Работал ли преподаватель с ним в течение семестра? Предлагал ли он обратную связь на протяжении всего процесса? Помнит ли он, что студент продемонстрировал подлинное понимание материала? Эти отношения, выстроенные за семестр обучения, стоят не меньше любого инструмента при оценке работы студента.
Попросите студентов продемонстрировать критическое мышление
Когда студенты пишут работы, у них часто остаются исследовательские заметки, планы, истории версий документов или распечатки ранних черновиков.
Кроме того, они могли получать обратную связь на разных этапах от вас, другого преподавателя, сверстника, надежного рецензента или программного обеспечения, отслеживающего процесс письма. В совокупности такие доказательства могут дать реальное представление о том, отражает ли работа человеческий стиль письма или написана с помощью ИИ, а также дают студентам справедливую возможность продемонстрировать свою работу.
Оцените предыдущие образцы письменных работ
Если генеративный ИИ не разрешен для выполнения задания, может помочь сравнение работы с более ранними текстами студента: кажутся ли стиль, грамматика и словарный запас соответствующими тому, что вы раньше видели у этого учащегося?
Подумайте о том, чтобы попросить студентов написать небольшой текст в условиях тестирования в начале семестра, и объясните им, зачем вы это делаете, чтобы это выглядело прозрачно, а не подозрительно. Также стоит подумать о том, какие защитные механизмы можно внедрить для защиты будущих заданий. Это не только поможет отучить студентов обращаться к ИИ там, где это запрещено, но и подарит вам душевное спокойствие: у вас будет подлинный образец письма для сравнения, если позже возникнут вопросы об использовании ИИ или «литературных негров».
Исходите из презумпции добросовестности
Если вы не можете прийти к однозначному выводу о том, написана ли работа человеком или с помощью ИИ, исходите из презумпции добросовестности. Если после вашего расследования остается какая-либо неопределенность — будь то результаты обнаружения ИИ или проведенные беседы, — мы рекомендуем двигаться дальше без обвинений и штрафных санкций.
Хорошая новость заключается в том, что прохождение этого процесса, даже без окончательного вывода, может послужить сдерживающим фактором: оно подкрепляет ожидания в отношении использования ИИ и дает студентам четкое понимание того, где проходят границы.
Загрузите руководство по общению со студентами по поводу потенциального неправомерного использования ИИ
Обзор: что академическим лидерам нужно знать об обнаружении текста, сгенерированного ИИ
Генеративный ИИ развивается стремительно, и технологии обнаружения текстов ИИ не отстают. В Turnitin мы понимаем потребности нашего образовательного сообщества и уже усердно работаем над созданием систем обнаружения для языковых моделей завтрашнего дня.
Эффективное управление использованием ИИ заключается не в изолированных проверках, а в поддержке всего процесса обучения. Обнаружение текстов, созданных ИИ, предоставляет один ключевой показатель по сданной работе, но оно наиболее эффективно в сочетании с такими инструментами, как Turnitin Clarity. Обеспечивая прозрачность процесса написания и редактирования работы студентом, Turnitin Clarity дополняет аналитические данные обнаружения, помогая преподавателям вовлекать студентов в содержательные, прозрачные беседы об аутентичном авторстве и ответственном использовании ИИ.
