大学は剽窃検出に関して独自の課題に直面しています。単一のクラスを確認する個々の教育者とは異なり、機関は何百ものコース、何千人もの学生、そして異なる提出形式、採点スケジュール、および懲戒規則を持つ複数の部門にわたって一貫した学術的誠実性基準を施行する必要があります。
効果的な機関的ソリューションは、消費者グレードのツールが提供できるものを超えてスケールする必要があります。内部文書データベースを構築する能力、学術的誠実性の手続きに適したブランド入りレポートの生成、部門にわたるボリュームの展開サポート、および既存の学術的ワークフローとの統合が必要です。盗作検出ツールは、大学規模の展開のために特別に設計された機能を通じてこれらの機関的要件に対応します。
Plagiarism Detector Accumulator Server(PDAS)は、大学が以前に提出された学生の著作物の独自のプライベートデータベースを構築および維持できる専用サーバーソリューションです。システムを通じて確認されたすべての論文をこの機関リポジトリに追加でき、リサイクルされた提出物を検出する成長するアーカイブを作成します——以前の学期の論文を再利用したり、別のコースのために書かれた著作物を提出したりする学生を検出します。
すべての参加機関のドキュメントを共有データベースにプールするクラウドベースのサービスとは異なり、PDASはあなたの機関のデータを独立したコントロール下に保ちます。これは機密の研究、機密プロジェクト、または独自の学術コンテンツを扱う大学にとって特に重要です。PDASサーバーはあなたのインフラ上で実行され、ITデパートメントに文書の保存、保持ポリシー、およびアクセスコントロールの完全な監視を提供します。
学術的な剽窃は、しばしば標準的なインターネット検索結果に表示されないソース——出版された研究論文、雑誌記事、会議議事録——からのコピーを含みます。ScIPaPデータベースは、盗作検出ツールが提出された著作物を学術文献と相互参照するために使用する科学的出版物の専門的インデックスです。
これは大学院プログラム、博士課程研究、および学生が出版された奨学金と関わることが期待される部門にとって特に重要です。盗作検出ツールの組み合わせチェックモードは、インターネットとScIPaPの検索を同時に実行し、ウェブページやニュース記事から査読済み雑誌や学術論文まで、最も広い範囲のソースに対して提出物が比較されることを保証します。
剽窃ケースが学術的誠実性委員会や懲戒委員会に到達すると、証拠の品質と専門性が重要です。盗作検出ツールのブランド入りオリジナリティレポート機能により、大学は機関の名前とブランディングを持つレポートを生成でき、正式な手続きに適した公式の外観を提供します。
これらのレポートには詳細なソースマッチング、類似度のパーセンテージ、ハイライトされたパッセージ、およびAIコンテンツ検出結果が含まれています——すべて学術的誠実性の担当者が自信を持って使用できる専門的な形式で表示されます。ブランド入りアプローチは、機関がオリジナリティを真剣に受け止め、基準を施行するためにプロフェッショナルグレードのツールを使用していることを強化します。
無料デモをダウンロードするか、ライセンスを購入して、剽窃およびAI生成コンテンツのチェックを開始しましょう。
大学全体に剽窃検出を展開するには、規模で機能するライセンスモデルが必要です。盗作検出ツールは、複数の部門、研究室、または教員メンバーを装備する必要がある機関向けにボリュームライセンスオプションを提供しています。組織ライセンスにはマルチインストール許可が含まれており、ライセンスがカバーする数だけのワークステーションにソフトウェアを展開できます。
一回払いモデルにより、機関はクラウドベースのソリューションを使用が増えるにつれてますます高価になる繰り返しの1学生あたりまたは1文書あたりの料金を避けることができます。盗作検出ツールを使用すると、コストは予測可能で固定されています。大学は特定の展開要件に合わせたカスタム契約を要求することもでき、複数年契約や部門固有の設定が含まれます。
盗作検出ツールは大学がすでに使用しているワークフローに適合するように設計されています。教員は文書を個別に確認するか、Folder Watchバッチ処理を使用してクラス全体の提出物を一度にスキャンできます。ソフトウェアは12以上のファイル形式(DOC、DOCX、PDF、RTF、PPT、PPTX、TXT、ODT、HTML)をサポートしており、学術的な提出物で一般的に使用されるすべての形式をカバーしています。
WordおよびPowerPoint用のMicrosoft Officeアドインは、教員が毎日使用するツールに直接統合されます。デスクトップベースのアーキテクチャにより、LMSシステムとの統合は不要です——教員は単にワークステーション上で文書を確認します。AIコンテンツ検出が必要な機関にとって、0.98の感度の組み込み検出器は、すべてのスキャンの一部としてChatGPT、Gemini、HuggingChat、およびその他のモデルによって生成されたテキストを識別します。