Источник: Информационная грамотность преподавателя вуза, как важное условие для проверки студенческих работ на антиплагиат. Свечкарёв В. Г., ИващенкоТ. А., Белоус Л. К., Манченко Т. В. // Вестник Майкопского государственного технологического университета. 2020. Вып. 2 (45). С. 83—97.
В. Г. Свечкарёв, доктор педагогических наук, профессор, заведующий кафедрой физического воспитания ФГБОУ ВО «Майкопский государственный технологический университет», в соавторстве с коллегами, Т. А. Иващенко, кандидатом биологических наук, доцентом кафедры физического воспитания ФГБОУ ВО МГТУ, и старшими преподавателями одноименных кафедр Л. К. Белоус и Т. В. Манченко рассматривают достаточно актуальную и фактически не исследованную тему связанную с применением технических стратегий и методов для обхода системы поиска заимствований (плагиата), детально излагают методы обнаружения таких попыток.
В обыденности все, кто соприкасается с системой антиплагиат и реализует стратегии повышения уникальности текстов, не особо вдаются в терминологические тонкости.
Техническое «повышение оригинальности», кодирование — это процесс насыщения текста информацией, отличной от исходного текста и кириллицы. Цель такого насыщения — разделение слов на слоги, перемешивание слов и т.д., то есть реализация мер, направленных на изменение структуры шинглов.
В этой связи все методы повышения уникальности текстов можно разделить на две большие группы:
— академический рерайт, перефразирование, рекомендованный ВУЗами метод, — переписывание текста «своими словами».
— не рерайт, «повышение уникальности» техническими методами — обман системы поиска заимствований, согласно Уголовному Кодексу РФ, может быть расценено как мошенничество.
Технические методы «повышения уникальности» (кодирование), на практике, уникальность не повышают. Это методы обмана, при которых текст наполняется дефектами (вставка знаков и символов). Все манипуляции осуществляются на уровне кода word-document. xml. При открытии документа вы видите нормальный текст, но антиплагиат ВУЗа при проверке видит совершенно иной текст, и вы получаете статус «подозрительный документ» (см. рис. 78—83).
Рисунок 78 — Кодирование, в текст вставлен знак
Рисунок 79 — Кодирование, разбивка и смешивание шинлов, нарушен порядок слов в предложении
Рисунок 80 — Кодирование, разбивка слов вставкой невидимого знака «пробел»
Рисунок 81 — Кодирование, разбивка слов нечитабельным знаком, похож на букву «о»
Рисунок 82 — Кодирование, разбивка слов на мелкие фрагменты
Рисунок 83 — Кодирование, разбивка слов, вставлен знак
Рисунок 84 — Кодирование, разбивка слов с помощью точки
Рисунок 85 — Техническая уникальность, даже если все слова смешать, изменив текст до неузнаваемости, Антиплагиат ВУЗ все равно покажет такой участок — плагиатом
Как видно из рисунков, технические методы — кодирование — используются, но, как правило, не приносят нужного эффекта. Все эти хитроумные методы известны специалистам Антиплагиат ВУЗ, и они с ними успешно борются.
Как отмечает В. Г. Свечкарёв, уровень уникальности текста, проверяемого на платформе антиплагиат. вуз, выражается в процентах. Как правило, авторские материалы обладают высокой степенью уникальности, достигая 100%, на практике уровень оригинальности ниже, в силу применяемых в тексте стандартных выражений, фразеологизмов и предметных терминов, которые невозможно заменить и которые «тянут» авторский текст в плагиат.
Чаще всего системы поиска заимствований (плагиата) применяют метод шингла, описанный нами выше, который заключается в проверке определенных отрезков текста на предмет конгруэнтности с текстами, хранящимися в базе антиплагиата. Шаг шингла представляет собой количество или последовательность слов (n-грамму), используемых алгоритмом для определения уникальности документа. Диапазон может варьироваться от двух до десяти слов. С уменьшением шага шингла повышается точность определения уникальности.
Версия антиплагиат. ВУЗ используется шаг шингла, равный двум. В процессе проверки система анализирует каждое второе слово текста и, при обнаружении совпадений, делает вывод о не оригинальности материала, предполагая его заимствование. В случае, когда каждое второе слово отличается от исходного текста, антиплагиат оценивает текст как высоко уникальный.
Для повышения уровня уникальности программно-технические методы изменяют шаг шингла, разбивая n-граммы, что делает текст уникальным в любой системе проверки на плагиат. Однако следует учитывать, что каждая платформа (сервис антиплагиат проверки) использует свой уникальный шаг шингла в алгоритме проверки и часто используется комбинация методов (StrikePlagiarism, необходим разбить шинглы: — Ш5 — 90—95% уникальных, Ш25 — 1—2% совпадений).
Если система проверяет текст с шагом шингла 3, то необходимо заменять не каждое второе, а каждое третье слово. Исследование в части эффективности разделения шинглов проведено А. Крыловым, diplom35.ru, выделяя эффективные комбинации, Приложение 1, можно составить обобщающую таблицу 3.
Таблица 3 — Эффективность разделения шинглов текста
* МПП — модуль поиска перефразирований
В. Г. Свечкарёв отмечает, мы исследовали три основные платформы для проверки уникальности текста и выяснили, какой шаг шингла применяется в современных программах. Результаты нашего анализа представлены в таблице 4.
Таблица 4 — Шаг шингла, используемый при проверке в различных сервисах антиплагиат
Исходя из опыта КонтрПлагиата отметим, что Антиплагиат РУ унифицировал свой подход и шаг шингла — 2 используется как в версиях РУ, так и в версии ВУЗ. Исходя из этого, если разбить все шинглы состоящие из 2 слов, то процент отличия текста рерайта и текста донора, при локальной сверке на отличие будет равен проценту, который покажет сервис антиплагиат. К слову, дополняя таблицу, отметим, что РуКонтекст также использует шаг шингла — Ш2. Данное свидетельствует о ужесточении алгоритмов проверки ведущих систем поиска заимствований в текстах.
Исходя из выводов табл. 4, В. Г. Свечкарёв отмечает, что существуют различные методы, направленные на увеличение уникальности текста:
— Наиболее эффективный подход заключается в переработке проблемных фрагментов текста или их полном удалении. Необязательно менять целое предложение, иногда достаточно включить несколько вводных слов или исключить одно из прилагательных.
— Существует программа, называемая синонимайзер, которая подменяет некоторые слова в тексте их синонимами. В результате текст может стать трудно читаемым, так как не всегда можно найти эквивалентные синонимы. Этот инструмент эффективно используется вместе с первым описанным методом. Рекомендуется применять синонимайзер не ко всему тексту, а к отдельным предложениям или фразам.
— Программные и макросововые реализации, выделяются тем, что визуально не изменяют текст (среда Word). Слова и их порядок визуально остаются неизменными, но символы в словах заменяются на уровне кода Word. Один из способов обхода системы антиплагиат заключается в добавлении в текст скрытых символов (рис. 1).
Рисунок 86 — Скрытые символы в среде Word
Данные скрытые символы проявляют себя при копировании и вставке текста в принижение «Блокнот», рис. 87.
Рисунок 87 — Скрытые символы в среде «Блокнот»
Аналогично «Блокноту», скрытые символы будут видны в интерфейсе отчета Антиплагиат. ВУЗ.
Замена кирилистических букв на аналогичные визуальному виду, например символ юникода «О» (номер в юникоде U+07CB) или греческую «о» также заметно в результате элементарной проверки, рис. 88.
Рисунок 88 — Вставка в текст символов отличных от кириллицы
Еще один метод, замена мягкого знака «ь» на твердый «ъ», в этой связи В. Г. Свечкарёв обращает внимание на интернет-помощь, а именно макрос для среды Word, который можно найти и скачать, рис. 89.
Рисунок 89 — Макрос замены мягкого знака «ь» на твёрдый знак «ъ» в текстовом редакторе MS Word
Поскольку данный макрос производит замену символов во всём тексте, его целесообразно использовать не с начала документа. Применение данного макроса позволяет повысить оригинальность текста приблизительно на 20%.
На примере данного макроса отчётливо видно принцип работы методов обхода систем антиплагиата посредством технических замен, кодирования. Чтобы изменения в тексте были менее заметны, макрос деактивирует проверку орфографии в документе VS Word. Данный аспект должен вызывать подозрения проверяющего, так как является одним из маркеров «мошенничества», связанного с повышением уникальности текста. К сожалению, не все преподаватели осведомлены о том, что проверку орфографии в отдельном файле возможно отключить.
Исходя из выявленных аспектов, В. Г. Свечкарёв, совместно с коллегами ФГБОУ ВО МГТУ предлагает ряд эффективных методов поиска маркеров «технического мошенничества», например, активировать дополнительный флажок, расположенный чуть выше опции «Русский язык: требуется точное употребление буквы «ё». Поскольку в большинстве текстов буква «ё» игнорируется и заменяется буквой «е», программа редактирования текста MS Word выделит эту замену красной тильдой. Следовательно, функция проверки орфографии в этом файле остается активной.
Кроме того, значительная часть педагогов при работе с текстовым редактором MS Word не активирует «кнопку» в главном меню для раскрытия знаков форматирования или для включения скрытых символов. Данный режим возможно активировать как с помощью мыши, так и нажатием комбинации клавиш «CTRL+*» на клавиатуре. Появляющиеся в документе символы — показывают знаки текстового форматирования, которые часто используются для введения в заблуждение преподавателя и обхода системы антиплагиата.
Третья стратегия обхода системы антиплагиата основана на том, что документ (файл) MS Word — это, по сути, zip-архив. Это позволяет без труда вставлять в него отличные от кириллицы данные (word\document. xml). Визуально текст остается неизменным, и визуально обнаружить обман в среде MS Word практически невозможно! Единственная возможность обнаружить такую кодировку — это просмотреть текст в среде «Блокнота», с учетом цены проверок в антиплагиат ВУЗ, данный подход сэкономит ВУЗу значительные средства. Блокнот позволяет увидеть и текстовое кодирование, например перемешивание, добавление слов и частичное объединение слов.
Подводя итоги, достаточно интересного исследования В. Г. Свечкарёв, в соавторстве с коллегами приходит к ряду выводов:
— Антиплагиат. ВУЗ является популярной системой, но ее нельзя назвать идеальной, так как она требует значительных улучшений.
— С учетом выявленных недостатков «Антиплагиат. ВУЗ», можно уверенно утверждать, что методы обхода продолжат использоваться в процессах повыщения оригинальности текстов, хотя и с разной степенью эффективности.
— Преодоление алгоритмов систем поиска плагиата не обеспечивает гарантии успешного прохождения проверки у преподавателя.
— авторы разделяют мнение уважаемого профессора В. П. Лукьяненко, который утверждает, что «Антиплагиат следует рассматривать лишь как вспомогательное средство для формулирования экспертных оценок» [5].
— Преподавателям высшей школы необходимо постоянно совершенствовать свои знания о актуальных методах обхода систем поиска плагиата и повышать уровень своей информационной грамотности.
Список использованной литературы
1. Ашхамахов К. И., Свечкарёв В. Г., Козлов Р. С. Культура и язык как основа существования общества // Устойчивое развитие: проблемы, концепции, модели: материалы Всероссийской конференции с международным участием, посвященной 75-летию председателя ФГБНУ «Федеральный научный центр «КабардиноБалкарский научный центр Российской академии наук», доктора технических наук, профессора П. М. Иванова. Нальчик, 2017. С. 195—197.
2. Ашхамахов К. И., Иващенко Т. А. Троичный алгоритм восстановления полного «имени» понятия и наглядный пример его конкретной верификации //: XXXII Недели науки МГТУ: XXVIII Всероссийская научно-практическая конференция «Образование-наука-технологии». Майкоп, 2016. С. 6—10.
3. Ломакина Е. Д., Свечкарёв В. Г. Результаты исследования образа жизни студентов начальных курсов некоторых вузов города Майкопа // Физическое воспитание студентов творческих специальностей. 2002. №8. С. 86—91.
4. Лукьяненко В. П. Антиплагиат: панацея или очередная химера в сфере об-разования и науки? // Образовательные технологии. 2018. №2. С. 12—31.
5. Лукьяненко В. П. «Крамола» и «ересь» об антиплагиате // Народное образование. 2018. №5. С. 63—76.
6. Петрусевич Д. А., Шахардин К. Д. Аналитическая оценка результатов проверки выпускных квалификационных работ студентов средствами систем обнаружения текстовых заимствований // Статистика и Экономика. 2019. Вып. 16 (2). С. 57—64.
7. Построение автоматизированных систем управления / В. Г. Свечкарёв [и др.] // Новые технологии. 2007. Вып. 4. С. 54—56.
8. Применение виртуальной реальности для совершенствования системы физического воспитания / В. Г. Свечкарёв [и др.] // Вестник Майкопского государственного технологического университета. 2018. Вып. 4. С. 117—125.
9. Свечкарёв В. Г. Мультимедийная лекция на тему «Архиваторы. Обзор и характеристика»: свидетельство о регистрации базы данных RU 2019620958, 04.06.2019. Заявка №2019620895 от 28.05.2019.
10. Свечкарёв В. Г. Мультимедийная лекция на тему «Сжатие и архивирование файлов в ОС Linux»: свидетельство о регистрации базы данных RU 2019621126, 26.06.2019. Заявка №2019621012 от 14.06.2019.
11. Современные проблемы обучения, воспитания, образования / В. Г. Свечкарёв [и др.] //Научные Известия. 2017. №6. С. 74—80.