El Mercurio (referencial)
La combinación de 'big data' con redes neuronales permite determinar la originalidad en trabajos estudiantiles con casi un 90% de precisión.
Varios estudios han demostrado que hacer trampa en los trabajos está muy extendido y es cada vez más frecuente entre los estudiantes de Secundaria. En el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Copenhague llevan años investigando para detectar este engaño a través del análisis de los trabajos por medio de Inteligencia Artificial.
Ahora, basándose en el análisis de 130.000 trabajos escritos en danés, los científicos pueden, con casi el 90% de precisión, detectar si el trabajo de un alumno es original o plagiado.
Las escuelas secundarias danesas actualmente usan la
plataforma de Lectio para verificar si un estudiante ha entregado un trabajo plagiado
con pasajes copiados directamente de otro trabajo enviado anteriormente. Sin embargo, tienen más dificultades para descubrir
si un estudiante ha reclutado a alguien más para que escriba el trabajo para ellos, algo que sucede en un grado más o menos sistematizado a través de servicios en línea.
El caso del SRP, una importante prueba escrita en el último año de la escuela secundaria danesa, es particularmente revelador. Debido a que cuenta como nota doble, algunos estudiantes han ido tan lejos como para encargar sus trabajos en el sitio web clasificado danés Den Bl Avis.
"El problema hoy es que si se contrata a alguien para escribir un trabajo, Lectio no lo detectará. Nuestro programa identifica las discrepancias en los estilos de escritura comparando la escritura presentada recientemente con el trabajo enviado anteriormente por un estudiante. Entre otras variables, el programa analiza: longitud de la palabra, estructura de la oración y cómo se usan las palabras. Por ejemplo, si 'por ejemplo' está escrito como 'ej.' o 'por ejemplo'", explica en un comunicado el estudiante de doctorado Stephan Lorenzen de la U. de Copenhague.
El nuevo programa, Ghostwriter, se basa en el aprendizaje automático y las redes neuronales, ramas de la inteligencia artificial que son particularmente útiles para reconocer patrones en imágenes y textos.
Stephan Lorenzen no cree que no sea realista que el programa llegue a las escuelas secundarias en un futuro no muy lejano, ya que las escuelas deben mantenerse al día con los avances tecnológicos para abordar la verificación de la autoría. "Creo que es realista esperar que las escuelas secundarias comiencen a usarlo en algún momento. Pero antes de que lo hagan, debe haber una discusión ética sobre cómo se debe aplicar la tecnología. Cualquier resultado proporcionado por el programa nunca debe prevalecer por sí solo, pero sirve para apoyar y corroborar una sospecha de engaño", cree Lorenzen.
El fundamento tecnológico de Ghostwriter puede aplicarse en otros ámbitos. Por ejemplo, el programa podría utilizarse en el trabajo policial para complementar el análisis de documentos falsificados, una tarea realizada por examinadores de documentos forenses y otros.
