Computergenerierte Texte erleichtern Plagiarismus bzw. entsprechenden Textbetrug.

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Bemerkungen

Der Untergang der klassischen Ghostwriter-Szene und der Anbieter von Plagiaterkennungssoftware ist wohl schon eingeläutet.

Von Susanne Bach, Doris Weßels im Text Das Ende der Hausarbeit (2022)

Students will employ AI to write assignments. Teachers will use AI to assess them. Nobody learns, nobody gains. If ever there were a time to rethink assessment, it’s now.

Von Mike Sharples im Text New AI tools that can write student essays require educators to rethink teaching and assessment (2022)

Plagiarism software will not detect essays written by Transformers, because the text is generated, not copied. A Google search of the essay shows that each sentence is original.

Von Mike Sharples im Text New AI tools that can write student essays require educators to rethink teaching and assessment (2022)

Beyond the discussion of cheating, some thoughtful educators pointed out that ChatGPT simply revealed the inadequacy of the standard student essay as a mode of assessment, and called for better assignments that an algorithm would not be able to write (Warner 2022).

Von Ben Williamson, Felicitas Macgilchrist, John Potter im Text Re-examining AI, automation and datafication in education

But I’m thinking the problem of students submitting fraudulently produced papers points to a more fundamental issue with how we do education. Instead of entering a technological arms race against cheating students, we need to shift our approach to achievement and assessment.

Von Douglas Rushkoff im Text How to Grade Papers Written by AI (2023)

Es ist eine bittere Pointe, dass der medientechnische Paukenschlag ausgerechnet jene Arbeitsformen betrifft, die als modern, offen und insgesamt erstrebenswert gelten. Genau da wollten die Mittelschulen eigentlich hin: zu mehr projektartigem und selbstgesteuertem Arbeiten.

Von Andreas Pfister im Text Chat-GPT stellt die Schule auf die Probe (2023)

Educators reacted with dismay when early users of ChatGPT showed it could produce course assignments that would be difficult if not impossible to detect as machine-written, leading to deep concern about its use for cheating. Existing plagiarism detection software wouldn’t even be able to flag it.

Von Ben Williamson, Felicitas Macgilchrist, John Potter im Text Re-examining AI, automation and datafication in education

Der Umgang mit nicht eigenständig erstellten schriftlichen Arbeiten von Studierenden stellte Lehrende bereits in der Vergangenheit vor große Herausforderungen. Nun zeigt sich aber eine noch größere Herausforderung durch das wachsende Angebot leistungsstarker KI-basierter Werkzeuge für die automatisierte Überarbeitung („Rewriting) vorhandener und Generierung neuer Texte [PWW20].

Von Doris Weßels, Eike Meyer im Text Original oder Plagiat? (2021)

Die einfache Wiedergabe von Wissen in Hausarbeiten muss als Prüfungsform mehr und mehr in Frage gestellt werden, da mit steigender Qualität von KI-basierten Textwerkzeugen der Eigenanteil nicht mehr nachvollzogen werden kann. Hier sollte über ergänzende oder alternative Prüfungsformen wie mündliche Prüfungen nachgedacht werden. Auch die Einbindung von erhobenen Forschungsdaten in schriftliche Arbeiten als Teil der Prüfungsleistung könnte helfen, die Eigenleistung besser sichtbar und bewertbar zu machen.

Von Doris Weßels, Eike Meyer im Text Original oder Plagiat? (2021)

Eine schriftliche Haus- oder auch Abschlussarbeit, für deren Bewertung die geleistete Literaturarbeit maßgeblich ist, droht im Hinblick auf die "verführerisch" wirkenden Werkzeuge für die Textproduktion zu einem Opfer des technologischen Fortschritts zu werden. Für die Hochschulen besteht die Zukunftsaufgabe nicht nur darin, das neue Substitut einer Prüfungsleistung zu finden. Es geht um weit mehr: die schonungslose Analyse der disruptiven Wirkung der KI-Werkzeuge auf den Schreib- und Prüfungsprozess im Bildungsbereich – in all ihren Facetten.

Von Doris Weßels im Text KI-gestützte Textproduktion an Hochschulen (2021)

Der Einsatz von generativen Textwerkzeugen in akademischen Arbeiten ließe sich nicht verhindern, sagt Weßels und plädiert für einen neuen Ansatz bei Prüfungsleistungen in Form schriftlicher Haus- und Abschlussarbeiten. Während Studierende bisher in einer Erklärung versichern müssen, ihre Arbeit ohne fremde Hilfe formuliert zu haben, sollten sie jetzt die verwendeten KI-Hilfsmittel explizit mit anführen. Bewertet wird dann nicht mehr nur das Endprodukt – die geschriebene Arbeit –, sondern der "gesamte Prozess der Entstehung", sagt Weßels. "Wie ist der methodische Ansatz? Sind Werkzeuge verwendet worden, die für diese Fragestellung angemessen sind?" All das müsste in einer Art Protokoll zur Entstehung der Arbeit angegeben werden, das in die Bewertung mit einfließt.

Von Wolfgang Stieler im Text KI, schreib meine Thesis! (2022)

Auf der Website des kalifornischen Anbieters Speedwrite heißt es bezeichnenderweise: "Unique text, instantly". Unverhohlen wird dort erläutert, wie Wikipedia-Texte plagiatserkennungssicher umformuliert werden können. Die Anleitung erklärt Schritt für Schritt das Rewriting von Wikipedia-Texten – nicht nur attraktiv für die primäre Zielgruppe der amerikanischen Schüler und Schülerinnen. Für anspruchsvollere Rewriting-Aufgaben bieten sich die vielfältig konfigurierbaren Werkzeuge von QuillBot an, zu denen neben dem Paraphraser auch der Summarizer gehört. Speziell der Summarizer ist ein hilfreiches Tool, wenn per Knopfdruck ohne eigenständiges Lesen eine Zusammenfassung einer vorhandenen Textpassage oder auch eines längeren Zitats aus einer externen Quelle erstellt werden soll. Selbstverständlich lässt sich über diese Funktionalität auch die eigene Zusammenfassung der Arbeit mit einem Klick erstellen.

Von Doris Weßels im Text KI-gestützte Textproduktion an Hochschulen (2021)