Brightspace có thể phát hiện AI không? Những gì nó thực sự có thể thấy

Brightspace không tự động quét mọi bài nộp của sinh viên bằng một công cụ phát hiện AI tích hợp phổ quát. Tuy nhiên, một trường học có thể kết nối Turnitin hoặc một dịch vụ được phê duyệt khác với Brightspace, và công cụ bên ngoài đó có thể tạo ra thông tin về sự tương đồng hoặc văn bản do AI viết cho giảng viên.

Do đó, câu trả lời chính xác phụ thuộc vào tổ chức, khóa học và bài tập. Brightspace cũng có thể ghi lại các sự kiện bài kiểm tra, phiên làm việc, dấu thời gian và đôi khi là địa chỉ IP, nhưng các nhật ký hoạt động đó tách biệt với việc phát hiện văn bản do AI viết và bản thân chúng không chứng minh được hành vi gian lận.

Đó là câu trả lời trọng tâm cho câu hỏi Brightspace có thể phát hiện AI không: không nhất thiết phải tự nó, nhưng một bài nộp trên Brightspace vẫn có thể được đánh giá bởi một công cụ phát hiện tích hợp và bởi giảng viên xem xét bài làm.

Brightspace có thể phát hiện AI không?

Brightspace là một hệ thống quản lý học tập, không phải là một công cụ phát hiện duy nhất được triển khai giống nhau ở mọi trường. Nó cung cấp bài tập và bài kiểm tra, nhận bài nộp, lưu trữ điểm và hỗ trợ các tích hợp được chọn bởi tổ chức.

Điều này tạo ra bốn tình huống khác nhau mà sinh viên thường mô tả bằng cùng một cụm từ, “công cụ phát hiện AI của Brightspace.”

Một trường học sử dụng Brightspace có thể cấp phép Turnitin trong khi một trường khác thì không. Ngay cả trong cùng một trường, một giảng viên có thể bật kiểm tra cho một bài luận và tắt nó cho một bài tập khác.

Sự khác biệt đó giải thích tại sao sinh viên nhận được các câu trả lời mâu thuẫn trên mạng. Họ thường mô tả các cấu hình tổ chức khác nhau chứ không phải các phiên bản khác nhau của cùng một tính năng tự động.

Brightspace có công cụ phát hiện AI tích hợp không?

Brightspace Core không nên được mô tả là một công cụ phát hiện AI gốc phổ quát phân tích mọi bài luận đã nộp. D2L tài liệu hóa Turnitin như một tích hợp phải được cấu hình và bật chứ không phải là một tính năng quét tự động của Brightspace.

D2L cũng cung cấp các khả năng hỗ trợ AI dưới tên Lumi. Các tính năng này có thể hỗ trợ các hoạt động trong nền tảng Brightspace, và dữ liệu Brightspace có thể cho biết khi nào một số khả năng của Lumi đã được sử dụng.

Dữ liệu nền tảng liên quan đến AI đó không giống như một công cụ phát hiện tác giả cho văn xuôi của sinh viên. Một trường hiển thị việc sử dụng khả năng AI được D2L phê duyệt không có nghĩa là Brightspace độc lập phân loại một bài luận đã tải lên là do con người viết hay do AI viết.

Sự khác biệt rất đơn giản:

• D2L Lumi liên quan đến các khả năng AI được hỗ trợ trong môi trường Brightspace.
• Một công cụ phát hiện văn bản do AI viết ước tính liệu văn xuôi đã nộp có giống văn bản được tạo ra hoặc văn bản đã được AI chỉnh sửa hay không.
• Turnitin hoặc một dịch vụ bên ngoài khác có thể cung cấp lớp phát hiện đó khi được cấu hình.
• Giảng viên và tổ chức quyết định cách diễn giải bất kỳ kết quả nào theo chính sách khóa học.

Brightspace có thể hiển thị, lưu trữ hoặc kết nối dữ liệu được tạo ra bởi một sản phẩm bên ngoài. Điều đó không làm cho mọi khả năng bên ngoài trở thành một tính năng gốc của Brightspace.

Cách phát hiện AI của Brightspace thực sự hoạt động

Khi sinh viên nói Brightspace đã kiểm tra một bài luận về AI, quy trình làm việc thực tế thường liên quan đến nhiều hệ thống và quyết định chứ không phải một công tắc ẩn của Brightspace.

1. Tổ chức cấu hình một tích hợp

Trường học hoặc tổ chức trước tiên phải cấp phép và cấu hình dịch vụ liên quan. Tài liệu chính thức của D2L mô tả cấu hình Turnitin cấp tổ chức trước khi giảng viên có thể sử dụng nó trong các bài tập.

Việc cấp phép rất quan trọng vì các tính năng của Turnitin không nhất thiết phải giống nhau cho mọi tổ chức. Kiểm tra sự tương đồng, chấm điểm trực tuyến, chỉ báo văn bản do AI viết, ngôn ngữ được hỗ trợ và quyền truy cập báo cáo có thể phụ thuộc vào dịch vụ đã mua và cấu hình hiện tại.

2. Giảng viên bật Turnitin cho một bài tập

Trong một bài tập Brightspace, giảng viên có thể mở cài đặt đánh giá và quản lý tích hợp Turnitin. Giảng viên có thể bật Báo cáo tương đồng và chọn liệu mọi bài nộp hay chỉ các bài nộp được chọn mới được kiểm tra.

Giảng viên cũng có thể quyết định liệu người học có thể xem điểm tương đồng hay không. Do đó, một báo cáo hiển thị cho sinh viên là một lựa chọn cấu hình, không phải là một quyền lợi phổ quát hay bằng chứng về mọi thứ mà giảng viên có thể truy cập.

3. Bài nộp được chuyển để xử lý

Một tệp hoặc văn bản nộp đủ điều kiện có thể được gửi từ Brightspace đến Turnitin. Nếu tệp không đáp ứng các yêu cầu của dịch vụ bên ngoài hoặc quá trình chuyển giao thất bại, Brightspace có thể hiển thị sự cố xử lý thay vì một báo cáo hoàn chỉnh.

Hệ thống bên ngoài thực hiện phân tích. Brightspace hoạt động như môi trường bài tập và tích hợp để quản lý công việc và kết quả.

4. Báo cáo có sẵn để xem xét

Tùy thuộc vào thiết lập, giảng viên có thể nhận được kết quả tương đồng, thông tin văn bản do AI viết hoặc cả hai. Sinh viên có thể thấy một số kết quả, tất cả các kết quả đã cấu hình hoặc không có báo cáo nào cả.

Báo cáo không phải là quyết định kỷ luật. Giảng viên vẫn cần xác định kết quả đo lường điều gì, kiểm tra văn bản liên quan, kiểm tra chính sách và xem xét quá trình viết của sinh viên.

5. Giảng viên áp dụng chính sách khóa học

Hỗ trợ AI có thể bị cấm, bị giới hạn, được phép với việc tiết lộ, hoặc được yêu cầu cho một nhiệm vụ cụ thể. Do đó, cùng một kết quả phát hiện có thể đặt ra các câu hỏi khác nhau trong các bài tập khác nhau.

Đây là lý do tại sao cụm từ “Brightspace bắt được AI” không chính xác. Một mô tả chính xác hơn là một dịch vụ đã cấu hình tạo ra một tín hiệu trong một bài tập Brightspace, và một người đã diễn giải nó theo một chính sách học thuật.

Mọi bài tập Brightspace có kiểm tra AI không?

Không. Các bài tập Brightspace không phải tất cả đều có chung một hành vi phát hiện AI toàn cầu.

Ít nhất bốn điều kiện có thể ảnh hưởng đến việc một bài nộp có được kiểm tra hay không:

1. Tổ chức phải có quyền truy cập vào dịch vụ bên ngoài liên quan.
2. Tích hợp phải được cấu hình cho môi trường Brightspace.
3. Giảng viên hoặc thiết lập khóa học phải bật dịch vụ cho bài tập đó.
4. Nội dung đã nộp phải đáp ứng các yêu cầu xử lý hiện tại của công cụ bên ngoài.

Giảng viên cũng có thể cấu hình kiểm tra tự động cho tất cả các bài nộp hoặc xác định các bài nộp riêng lẻ để kiểm tra. Điều đó có nghĩa là hai sinh viên trong các khóa học khác nhau, hoặc thậm chí hai bài tập trong một khóa học, có thể trải nghiệm các quy trình làm việc khác nhau.

Đừng cho rằng Turnitin đang hoạt động chỉ vì trường học sử dụng Brightspace. Điều ngược lại cũng đúng: đừng cho rằng không có kiểm tra nào xảy ra chỉ vì bạn không thể thấy điểm số.

Khả năng hiển thị báo cáo cho sinh viên có thể cấu hình được. Giảng viên có thể cho phép sinh viên xem thông tin tương đồng hoặc chỉ giữ báo cáo có sẵn trong quy trình đánh giá.

Cách biết liệu tính năng phát hiện AI có được bật trong Brightspace hay không

Không có một dấu hiệu trực quan duy nhất nào hoạt động trên mọi tổ chức, chủ đề và cấu hình Brightspace. Hãy sử dụng một danh sách kiểm tra minh bạch thay vì cố gắng suy luận các cài đặt ẩn.

Đọc hướng dẫn bài tập

Tìm kiếm các từ ngữ về Turnitin, kiểm tra tính nguyên bản, báo cáo tương đồng, xử lý bên ngoài, AI tạo sinh hoặc tính liêm chính trong học thuật. Một số bài tập giải thích cả dịch vụ nào được sử dụng và liệu sinh viên có thể xem báo cáo hay không.

Đề cương hoặc chính sách AI của tổ chức cũng có thể định nghĩa các hỗ trợ AI được phép. Một công cụ phát hiện không thay thế các quy tắc đó.

Tìm thông tin bài tập có bật Turnitin

Một bài tập có bật Turnitin có thể hiển thị các thông báo liên quan hoặc tùy chọn báo cáo trong Brightspace. Nếu sinh viên được phép truy cập, điểm tương đồng hoặc liên kết báo cáo có thể xuất hiện sau khi nộp bài hoặc xử lý.

Việc không có kết quả hiển thị không phải là kết luận cuối cùng. Giảng viên có thể đã tắt khả năng hiển thị cho người học, chỉ chọn một số bài nộp nhất định hoặc sử dụng một quy trình xem xét riêng biệt.

Đặt một câu hỏi cụ thể

Hỏi giảng viên liệu các bài nộp có được xử lý bởi Turnitin hoặc một dịch vụ bên ngoài khác hay không và liệu thông tin văn bản do AI viết có được sử dụng hay không. Một câu hỏi tập trung sẽ hữu ích hơn là chỉ hỏi, “Brightspace có phát hiện AI không?”

Bạn cũng có thể hỏi những hình thức hỗ trợ AI nào được phép và cách chúng nên được tiết lộ. Câu trả lời sẽ làm rõ chính sách trước khi kết quả của công cụ phát hiện trở thành vấn đề.

Điểm tương đồng của Turnitin so với điểm phát hiện AI

Kiểm tra sự tương đồng và phát hiện AI là hai quy trình khác nhau. Coi chúng là một điểm số duy nhất của Brightspace dẫn đến sự hoảng loạn không cần thiết và những cáo buộc không chính xác.

Báo cáo tương đồng tìm văn bản trùng khớp

Một báo cáo tương đồng so sánh ngôn ngữ đã nộp với các trang web được lập chỉ mục, các ấn phẩm và các tài liệu khác có sẵn cho dịch vụ. Nó làm nổi bật các phần trùng khớp và tính toán tỷ lệ phần trăm tương đồng.

Văn bản trùng khớp không tự động là đạo văn. Trích dẫn, tài liệu tham khảo, mẫu bài tập, cụm từ thông dụng và tài liệu được trích dẫn đúng cách có thể góp phần vào sự tương đồng.

Báo cáo văn bản do AI viết ước tính các mẫu ngôn ngữ

Một chỉ báo văn bản do AI viết ước tính liệu văn xuôi đủ điều kiện có giống văn bản được tạo ra bởi một mô hình ngôn ngữ hay, trong một số hệ thống, văn bản được tạo ra và sau đó được chỉnh sửa bằng công cụ diễn giải. Nó không tìm kiếm các nguồn trùng khớp đã sao chép theo cùng một cách.

Một đoạn văn gốc do AI tạo ra có thể có độ tương đồng thấp vì cách diễn đạt của nó không khớp với một nguồn được lập chỉ mục. Một bài đánh giá tài liệu hoàn toàn do con người viết có thể có điểm tương đồng cao hơn vì nó chứa các trích dẫn và tài liệu tham khảo tiêu chuẩn.

Không có con số nào nên đưa ra quyết định cuối cùng một mình. Cả hai đều là công cụ để xác định các câu hỏi cần được con người kiểm tra.

Phát hiện AI trong Brightspace chính xác đến mức nào?

Không có một “tỷ lệ chính xác của Brightspace” duy nhất vì Brightspace không phải là hệ thống duy nhất liên quan. Độ chính xác phụ thuộc vào công cụ phát hiện được kết nối, mô hình hiện tại của nó, ngôn ngữ đã nộp, độ dài tài liệu, định dạng được hỗ trợ và loại văn bản được phân tích.

Tỷ lệ phần trăm chính xác của nhà cung cấp rất khó so sánh nếu không có thiết kế thử nghiệm cơ bản. Một tiêu chuẩn hữu ích sẽ cần tiết lộ các mẫu của con người và AI, mô hình nguồn, ngôn ngữ, độ dài mẫu, điều kiện chỉnh sửa, ngưỡng và định nghĩa sai lệch dương tính.

Ngay cả khi đó, thử nghiệm có kiểm soát cũng không tái tạo được mọi bài nộp trong lớp học. Các bài tập thực tế chứa các trích dẫn, công thức, cụm từ kỹ thuật, chỉnh sửa nhóm, bản dịch, hỗ trợ ngữ pháp và các quy ước đặc thù của từng ngành.

Sai lệch dương tính (False Positives)

Sai lệch dương tính xảy ra khi văn bản do con người viết được phân loại là có khả năng do AI tạo ra. Văn bản ngắn gọn, theo công thức, kỹ thuật, được dịch hoặc được chỉnh sửa nhiều có thể yêu cầu diễn giải đặc biệt thận trọng.

Người viết đa ngôn ngữ có thể sử dụng cấu trúc câu nhất quán hoặc từ vựng trực tiếp vì những lý do không liên quan đến AI. Điểm số của công cụ phát hiện không nên biến nền tảng ngôn ngữ thành bằng chứng về hành vi sai trái.

Sai lệch âm tính (False Negatives)

Sai lệch âm tính xảy ra khi tài liệu do AI tạo ra hoặc được AI hỗ trợ nhiều không được xác định. Do đó, điểm thấp không thể chứng nhận rằng bài làm là nguyên bản, chính xác, được phép hoặc hoàn toàn do sinh viên viết.

Sự không đồng nhất của công cụ phát hiện

Hai dịch vụ có thể phân loại cùng một đoạn văn khác nhau vì chúng sử dụng các mô hình và ngưỡng khác nhau. Các bản cập nhật sản phẩm cũng có thể thay đổi cách một tài liệu không thay đổi được đánh giá.

Kết luận có trách nhiệm không phải là mọi công cụ phát hiện đều vô dụng. Mà là kết quả của công cụ phát hiện là một tín hiệu cần ngữ cảnh chứ không phải là một phán quyết mà Brightspace có thể tự động thực thi.

Nhật ký Brightspace có thể phát hiện gì ngoài AI?

Các câu hỏi về gian lận, tab, sao chép-dán, thiết bị và địa chỉ IP có liên quan đến việc giám sát của Brightspace, nhưng chúng không giống như việc phát hiện văn bản do AI viết. Brightspace Core ghi lại các sự kiện phía máy chủ, trong khi các công cụ giám sát bên ngoài có thể bổ sung khả năng giám sát rộng hơn.

Nhật ký thử bài kiểm tra

D2L tài liệu hóa các sự kiện bài kiểm tra chi tiết như vào và vào lại, lưu câu trả lời, di chuyển trang, xác nhận và hoàn thành, nộp bài tự động, thông tin phiên làm việc và địa chỉ IP khi có sẵn. Các bản ghi này có thể giúp giảng viên tái tạo lại những gì Brightspace đã nhận được trong một lần thử.

Brightspace không thể ghi lại hoạt động khi người học ngoại tuyến vì không có giao tiếp với máy chủ. Các sự kiện có thể xuất hiện khi kết nối trở lại, vì vậy dấu thời gian cần ngữ cảnh.

Chuyển đổi tab

Dữ liệu sự kiện và phiên làm việc của Brightspace không nên được mô tả là khả năng hiển thị liên tục vào mọi tab trình duyệt hoặc ứng dụng. Nhiều phiên làm việc có thể chỉ ra rằng cùng một bài kiểm tra đã được mở trong nhiều hơn một phiên, nhưng điều đó khác với việc nhìn thấy mọi thứ mà sinh viên làm trên thiết bị.

Các trình duyệt khóa hoặc công cụ giám sát như Respondus, Proctorio, hoặc một tích hợp được tổ chức phê duyệt khác có thể bổ sung các hạn chế và giám sát ngoài Brightspace Core. Hướng dẫn bài kiểm tra nên xác định phần mềm và yêu cầu áp dụng.

Sao chép và dán

Một bài nộp bài tập Brightspace tiêu chuẩn không xác định nơi mọi câu được soạn thảo hoặc liệu nó có được nhập vào trình chỉnh sửa thông qua bảng tạm hay không. Một công cụ kiểm tra sự tương đồng có thể tìm thấy ngôn ngữ trùng khớp, nhưng đó không phải là dữ liệu đo từ xa của bảng tạm.

Nếu một công cụ giám sát hoặc kiểm tra an toàn được yêu cầu, nó có thể có các điều khiển riêng biệt. Những khả năng đó thuộc về sản phẩm và cấu hình bên ngoài được nêu tên, chứ không tự động thuộc về mọi bài tập Brightspace.

Các thiết bị, phiên làm việc và địa chỉ IP khác nhau

ID phiên làm việc và địa chỉ IP có thể cho thấy Brightspace đã nhận được các sự kiện từ các phiên hoặc mạng khác nhau. Chúng không xác định một cách đáng tin cậy lý do thay đổi xảy ra hoặc chứng minh rằng một người hoặc thiết bị khác đã hoàn thành công việc.

Mạng di động, VPN, mạng chia sẻ, kết nối lại, proxy của tổ chức và thay đổi thiết bị hợp lệ có thể ảnh hưởng đến các mẫu IP và phiên làm việc. D2L khuyến cáo rõ ràng cần thận trọng trước khi coi nhiều địa chỉ IP hoặc ID phiên làm việc là gian lận.

Nhật ký hỗ trợ điều tra. Chúng không thay thế một lời giải thích, phân tích chính sách hoặc phán đoán của con người.

Cách giảng viên đánh giá việc sử dụng AI bị nghi ngờ ngoài Brightspace

Giảng viên không bị giới hạn bởi tỷ lệ phần trăm của công cụ phát hiện. Trong nhiều trường hợp, bằng chứng mạnh nhất đến từ sự hiểu biết và quá trình viết của sinh viên.

So sánh với bài làm trước đó

Giảng viên có thể so sánh bài nộp với các bài tập trước đó, bài viết trong lớp, bài đăng thảo luận và kiến thức chuyên môn đã thể hiện. Một sự thay đổi giọng văn đột ngột có thể đặt ra câu hỏi, nhưng sự cải thiện hoặc chỉnh sửa cũng có thể thay đổi phong cách.

Việc so sánh nên bắt đầu một cuộc xem xét chứ không phải tự nó xác định tội lỗi.

Xác minh nguồn và tuyên bố

Văn bản do AI tạo ra có thể chứa các nguồn bịa đặt, trích dẫn không chính xác, tuyên bố mơ hồ hoặc trích dẫn không hỗ trợ câu. Kiểm tra các nguồn có thể tiết lộ một vấn đề mà điểm số của công cụ phát hiện không thể giải thích.

Sinh viên nên có khả năng xác định bằng chứng đến từ đâu và tại sao nó hỗ trợ lập luận.

Lịch sử bản nháp và phiên bản

Dàn ý, ghi chú, nguồn đã lưu, lịch sử tài liệu, bản nháp trước đó, phản hồi và hồ sơ trích dẫn có thể cho thấy bài nộp đã phát triển như thế nào. Khi AI được phép sử dụng, các lời nhắc và tiết lộ bắt buộc cũng có thể là một phần của hồ sơ quá trình đó.

Giải thích về bài làm

Giảng viên có thể yêu cầu sinh viên giải thích luận điểm, bằng chứng, tính toán, mã, ví dụ hoặc lựa chọn chỉnh sửa. Sự hiểu biết thực sự về tài liệu mang tính thông tin hơn là việc một đoạn văn có vẻ có thể dự đoán được về mặt thống kê hay không.

Chính sách khóa học

Cuối cùng, giảng viên phải áp dụng quy tắc thực tế. Một khóa học có thể cấm văn xuôi được tạo ra, cho phép phản hồi ngữ pháp, cho phép động não với việc tiết lộ, hoặc yêu cầu sinh viên phê bình đầu ra của AI.

Câu hỏi không chỉ đơn thuần là liệu AI có liên quan hay không. Mà là liệu hành động của sinh viên có tuân thủ nhiệm vụ học tập đã định hay không.

Điều gì xảy ra khi một bài nộp Brightspace bị gắn cờ?

Brightspace không áp đặt một hậu quả tự động duy nhất cho một vấn đề AI. Kết quả phụ thuộc vào chính sách liêm chính học thuật của tổ chức, quy tắc khóa học, bằng chứng và quy trình xem xét.

Giảng viên có thể trước tiên kiểm tra báo cáo và các đoạn văn được làm nổi bật. Họ có thể so sánh bài nộp với bài làm trước đó, xác minh nguồn, yêu cầu bản nháp, yêu cầu sinh viên giải thích quá trình viết, hoặc chuyển vấn đề thông qua một quy trình của tổ chức.

Các kết quả có thể bao gồm không có hành động tiếp theo, một cuộc trò chuyện, làm rõ việc sử dụng AI được phép, yêu cầu bằng chứng quy trình bổ sung, cơ hội làm lại bài, phản hồi liên quan đến điểm số, hoặc một cuộc xem xét chính thức về liêm chính học thuật. Không có kết quả nào nên được giả định chỉ từ điểm số của công cụ phát hiện.

Sinh viên nên phân biệt bốn mối quan tâm có thể xảy ra:

Một cuộc xem xét công bằng xác định loại mối quan tâm trước khi quyết định bằng chứng nào là phù hợp.

Phải làm gì nếu bài nộp Brightspace của bạn bị gắn cờ sai

Nếu bài làm là của bạn, đừng hoảng sợ và đừng ngay lập tức viết lại nó cho nhiều công cụ phát hiện. Hãy giữ lại bài nộp gốc và xây dựng một hồ sơ rõ ràng về quá trình.

1. Lưu tệp đã nộp, hướng dẫn bài tập, phản hồi và bất kỳ báo cáo nào có sẵn.
2. Hỏi xem mối quan tâm là về sự tương đồng, văn bản do AI viết, hoạt động bài kiểm tra hay xem xét thủ công.
3. Thu thập dàn ý, ghi chú, bản nháp, lịch sử tài liệu, trích dẫn và hồ sơ nghiên cứu.
4. Xem xét các đoạn văn được làm nổi bật và xác minh mọi nguồn và tuyên bố.
5. Giải thích cách bài làm phát triển và những công cụ nào, nếu có, đã được sử dụng.
6. Yêu cầu một cuộc xem xét của con người theo quy trình đã công bố của tổ chức.

Hãy chính xác thay vì phòng thủ. Nếu địa chỉ IP thay đổi vì kết nối bị mất hoặc bạn chuyển từ Wi-Fi trong khuôn viên trường sang dữ liệu di động, hãy giải thích sự kiện đó và kết nối nó với dòng thời gian.

Nếu hỗ trợ ngữ pháp hoặc động não được phép đã được sử dụng, hãy xác định công cụ và nhiệm vụ một cách trung thực. Nếu yêu cầu tiết lộ, hãy cung cấp nó dưới hình thức được mong đợi.

Nếu cuộc xem xét tiết lộ một vi phạm chính sách thực sự, hãy làm lại bài làm bị ảnh hưởng theo quy tắc và làm theo hướng dẫn của giảng viên. Thay đổi cách diễn đạt bề mặt để che giấu quá trình không khắc phục được vấn đề cơ bản.

Sử dụng Lynote để xem xét bài viết của bạn trước khi nộp lên Brightspace

Lynote AI Detector có thể cung cấp một cái nhìn độc lập sơ bộ về bài viết trước khi nộp. Nó không biết trường học của bạn đã kết nối những công cụ nào với Brightspace, vì vậy kết quả của nó không nên được trình bày như một dự đoán về báo cáo của tổ chức.

Bước 1. Dán văn bản hoặc tải lên tài liệu

Dán bản nháp vào Lynote AI Detector, hoặc tải lên tệp DOCX, PDF hoặc TXT được hỗ trợ. Sử dụng cùng một phiên bản bạn định xem xét để bất kỳ câu nào được làm nổi bật đều tương ứng với bản nháp hiện tại.

Bước 2. Chạy kiểm tra

Nhấp vào Phát hiện AI để phân tích văn bản. Mục tiêu là tìm các đoạn văn đáng đọc kỹ hơn, chứ không phải để thiết lập một tỷ lệ phần trăm mà trường học phải chấp nhận.

Bước 3. Xem xét kết quả

Kiểm tra phân bố văn bản do AI tạo ra, hỗn hợp và do con người viết, sau đó đọc các điểm nổi bật ở cấp độ câu. Kiểm tra xem một đoạn văn được làm nổi bật có chung chung, không được hỗ trợ, không nhất quán với phần còn lại của bài luận hay chỉ đơn giản là một sai lệch dương tính trên văn bản gốc hay không.

Nếu bài viết tuân thủ chính sách thực sự nghe có vẻ cứng nhắc hoặc chung chung, Lynote AI Humanizer có thể hỗ trợ chỉnh sửa tập trung vào sự rõ ràng. Nó chấp nhận văn bản dán hoặc tải lên các tệp PDF, DOC, DOCX và TXT được hỗ trợ và cung cấp các chế độ Cân bằng, Tập trung và Nâng cao.

So sánh mọi bản viết lại với bản gốc. Giữ lại các sự kiện, trích dẫn, thuật ngữ kỹ thuật, ví dụ cá nhân và ý nghĩa bạn muốn truyền tải; không sử dụng việc viết lại để che giấu sự hỗ trợ bị cấm.

Lynote không thể xác định liệu khóa học của bạn có cho phép AI hay không hoặc tái tạo mọi kết quả của công cụ phát hiện được kết nối với Brightspace. Nó hỗ trợ xem xét và chỉnh sửa, trong khi chính sách bài tập và quyền tác giả của bạn vẫn là yếu tố quyết định.

Một tiêu chuẩn tốt hơn “Brightspace có thể bắt được tôi không?”

Tiêu chuẩn liêm chính học thuật mạnh mẽ nhất không phải là liệu phần mềm có tạo ra một kết quả đáng tin cậy hay không. Mà là liệu bài làm có được phép, chính xác, minh bạch và thực sự gắn liền với việc học của sinh viên hay không.

Tiêu chuẩn này vẫn hữu ích cho dù Brightspace sử dụng Turnitin, một công cụ phát hiện khác, không có công cụ phát hiện nào, hay một công cụ sau này chưa tồn tại. Nó cũng bảo vệ việc học khỏi trở thành một cuộc cạnh tranh giữa các công cụ tạo và kiểm tra.

Câu hỏi thường gặp về phát hiện AI của Brightspace

Brightspace có thể phát hiện các bài luận do AI tạo ra không?

Brightspace không tự động quét mọi bài luận bằng một công cụ phát hiện AI gốc phổ quát. Một trường học có thể cấu hình Turnitin hoặc một dịch vụ khác có thể đánh giá các bài nộp đủ điều kiện và trả về thông tin trong quy trình làm việc của bài tập.

Brightspace có công cụ phát hiện AI tích hợp không?

Brightspace Core không nên được coi là một công cụ phát hiện văn bản của sinh viên luôn bật. D2L cung cấp các khả năng nền tảng hỗ trợ AI, trong khi việc phát hiện tác giả thường phụ thuộc vào các công cụ bên ngoài đã cấu hình và cài đặt của tổ chức.

Brightspace có tự động sử dụng Turnitin không?

Không. Turnitin phải được cấp phép và cấu hình bởi tổ chức và được bật cho bài tập hoặc quy trình làm việc liên quan. Khả năng sẵn có và khả năng hiển thị báo cáo có thể khác nhau.

Brightspace có thể phát hiện ChatGPT không?

Bản thân Brightspace không xác định một chatbot cụ thể chỉ từ một bài nộp bài tập. Một công cụ phát hiện AI được kết nối có thể phân loại một số văn xuôi là có khả năng do AI tạo ra, nhưng kết quả đó không thể chứng minh rằng ChatGPT là nguồn gốc.

Brightspace có thể phát hiện gian lận trong các bài kiểm tra không?

Brightspace có thể ghi lại các sự kiện thử bài kiểm tra, phiên làm việc, dấu thời gian và đôi khi là địa chỉ IP. Những tín hiệu này có thể hỗ trợ điều tra, nhưng chúng không chứng minh gian lận nếu không có ngữ cảnh và bằng chứng bổ sung.

Brightspace có phát hiện việc chuyển đổi tab không?

Nhật ký máy chủ và bản ghi phiên làm việc của Brightspace không giống như việc giám sát liên tục mọi tab trình duyệt. Việc giám sát tab, màn hình, webcam hoặc ứng dụng rộng hơn thường yêu cầu một trình duyệt khóa hoặc tích hợp giám sát đã cấu hình.

Brightspace có thể thấy việc sao chép và dán không?

Một bài nộp bài tập Brightspace thông thường không tự nó cho thấy mỗi câu được soạn thảo ở đâu hoặc liệu nó có được nhập thông qua bảng tạm hay không. Kiểm tra sự tương đồng có thể xác định ngôn ngữ trùng khớp, đây là một chức năng khác.

Brightspace có thể thấy một thiết bị hoặc địa chỉ IP khác không?

Nhật ký bài kiểm tra có thể bao gồm ID phiên làm việc và địa chỉ IP khi có sẵn. Những điều này có thể chỉ ra sự thay đổi phiên hoặc mạng nhưng không chứng minh một cách đáng tin cậy thiết bị vật lý nào đã được sử dụng hoặc tại sao sự thay đổi xảy ra.

Sinh viên có thể xem báo cáo Turnitin trong Brightspace không?

Chỉ khi cài đặt bài tập và giảng viên cho phép người học truy cập vào báo cáo liên quan. Không có điểm số hiển thị không nhất thiết có nghĩa là không có báo cáo nào tồn tại.

Tôi nên làm gì nếu bài làm của tôi bị gắn cờ sai?

Lưu bài nộp và báo cáo, thu thập bản nháp và ghi chú nghiên cứu, xác định mối quan tâm chính xác, xác minh nguồn, giải thích quy trình của bạn và yêu cầu xem xét của con người theo chính sách của tổ chức.

Câu trả lời cuối cùng: Phát hiện của Brightspace phụ thuộc vào cấu hình

Brightspace không tự động chạy mọi bài tập thông qua một công cụ phát hiện AI gốc. Thông tin văn bản do AI viết thường phụ thuộc vào một dịch vụ được tổ chức cấu hình như Turnitin, cùng với các cài đặt cho khóa học và bài tập cụ thể.

Nhật ký bài kiểm tra của Brightspace có thể bổ sung dấu thời gian, sự kiện, phiên làm việc và ngữ cảnh IP, trong khi việc giám sát của bên thứ ba có thể bổ sung khả năng giám sát rộng hơn. Cả điểm AI và nhật ký hoạt động đều không nên được coi là bằng chứng tự động về gian lận.