La combinación de macrodatos con inteligencia artificial ha permitido a los investigadores de la Universidad de Copenhague determinar si usted escribió su tarea o si un escritor fantasma lo hizo por usted, con casi un 90 por ciento de precisión.

Varios estudios han demostrado que las trampas en las asignaciones están muy extendidas y son cada vez más frecuentes entre los estudiantes de secundaria. En el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Copenhague, Los esfuerzos para detectar las trampas en las asignaciones a través del análisis de la escritura por medio de inteligencia artificial han estado en marcha durante algunos años. Ahora, basado en análisis de 130, 000 asignaciones escritas en danés, los científicos pueden, con casi el 90 por ciento de precisión, detectar si un estudiante ha escrito una tarea por su cuenta o si un escritor fantasma la compuso.

Las escuelas secundarias danesas actualmente usan la plataforma Lectio para verificar si un estudiante ha entregado un trabajo plagiado con pasajes copiados directamente de una tarea enviada previamente. Las escuelas secundarias tienen más dificultades para descubrir si un estudiante ha contratado a otra persona para que le escriba la tarea. algo que ocurre en un grado más o menos sistematizado a través de los servicios online. El caso del SRP, una tarea escrita importante en el último año de la escuela secundaria danesa, es particularmente revelador. Debido a que la asignación cuenta el doble, los estudiantes han llegado tan lejos como para presentar sus trabajos de escritura en el sitio web de clasificados danés, Den Blå Avis.

"El problema actual es que si se contrata a alguien para que escriba una tarea, Lectio no lo verá. Nuestro programa identifica discrepancias en los estilos de escritura comparando los escritos presentados recientemente con el trabajo enviado previamente por un estudiante. Entre otras variables, el programa mira:longitud de la palabra, estructura de la oración y cómo se usan las palabras. Por ejemplo, si 'por ejemplo' se escribe como 'ex.' o 'p. ej., "" explica Ph.D. estudiante Stephan Lorenzen del Departamento de Ciencias de la Computación. Él, junto con el resto del grupo de investigación DIKU-DABAI, presentó recientemente sus hallazgos en una importante conferencia europea de IA.

Antes de colocar la trampa, un debate ético

El programa, Escritor fantasma, 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. MaCom, la empresa que proporciona Lectio a las escuelas secundarias danesas, ha creado un conjunto de datos de 130, 000 trabajos escritos de 10, 000 estudiantes de secundaria disponibles para los investigadores del proyecto Ghostwriter en el Departamento de Ciencias de la Computación. Por ahora, todavía es un proyecto de investigación.

Stephan Lorenzen no cree que sea poco realista que el programa llegue a las escuelas secundarias en un futuro no muy lejano. ya que las escuelas deben mantenerse constantemente 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, Es necesario que haya una discusión ética sobre cómo se debe aplicar la tecnología. Cualquier resultado entregado por el programa nunca debe sostenerse por sí solo, pero sirven para apoyar y fundamentar una sospecha de trampa, "cree Lorenzen.

Policía y noticias falsas

La base tecnológica de Ghostwriter se puede aplicar en otras partes de la sociedad. 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.

"Sería divertido colaborar con la policía, que actualmente despliegan examinadores de documentos forenses para buscar similitudes cualitativas y diferencias entre los textos que están comparando. Podemos mirar grandes cantidades de datos y encontrar patrones. Imagino que esta combinación beneficiaría el trabajo policial, "dice Lorenzen, quien enfatiza que aquí también se necesitan discusiones éticas.

La inteligencia artificial que utilizan los investigadores del Departamento de Ciencias de la Computación para detectar las trampas en las tareas tiene una amplia gama de aplicaciones. Ya se ha utilizado para analizar los tweets de Twitter para determinar si fueron compuestos por usuarios reales o escritos por impostores o robots pagados.

Hechos:

• El programa ghostwriter utiliza lo que se conoce como red neuronal siamesa para distinguir los estilos de escritura de dos textos. La red está capacitada con grandes cantidades de datos para aprender de las representaciones de estilos de escritura, que luego se comparan.
• Cuando un alumno envía una tarea, la red lo compara con sus asignaciones anteriores. Para cada tarea anterior, la red proporciona un puntaje porcentual para la similitud del estilo de escritura con la nueva tarea.
• En el final, un promedio ponderado de estos puntajes se calcula mediante un cálculo que también toma otros factores, como el tiempo de entrega, en cuenta. Esta puntuación final se presenta como un porcentaje e indica la similitud entre la nueva tarea y el estilo de escritura del estudiante.
• El grupo de investigación detrás del resultado es el Centro Danés de Innovación impulsada por el Análisis de Big Data (DIKU-DABAI). El grupo está dirigido por el profesor Stephen Alstrup.