Plagiat : les détecteurs de similitudes confrontés à leurs limites

Des professeurs de chimie ont soumis les travaux de leurs étudiants à un logiciel de détection de plagiat et ont eu la surprise de les voir revenir comme comportant des taux de similitude pouvant atteindre 95%. Or leurs étudiants avaient bien répondu aux consignes des professeurs : faire des expérimentations connues et en rapporter les résultats.

Que faut-il en comprendre? Il faut savoir que les logiciels de détection de plagiat détectent les similitudes dans le texte et que, selon cette logique un grand nombre de similitudes dans un texte signifie que l’étudiant n’a pas écrit grand-chose d’original, au sens d’inédit, de nouveau, de son propre cru.

Si cette logique s’applique tout à fait pour les disciplines telles que les lettres, les sciences humaines, les arts, elle entraîne de « faux » résultats pour d’autres disciplines où l’originalité ne se mesure pas dans le texte.

Pour Thomas J. Tobin, chercheur, l’originalité se trouve dans trois sphères (NDLR : C’est nous qui soulignons dans la citation qui suit.) :

  • dans le CONTENU – In the liberal arts, originality is usually defined most closely to match the model adopted by those of us who create strategies for combatting academic dishonesty: originality of content. Learners are expected to create arguments, essays, reports, and presentations that rely on research of what others have said or done. The learner’s structure, logic, and ideas, however, are expected to be his or her own, and not simply a re-telling, re-ordering, or review of source materials. Originality-report tools are very good at catching learners who rely too heavily on source material, since the tools compare not just the exact words of submissions, but compare submissions against the logical structure of source materials.
  • dans le DESIGN – In the sciences, originality focuses more on the design of an experiment. Learners create experiments in order to test hypotheses or confirm results obtained by others. They work with existing data or interpret data that they have collected. The original part of the work is in analyzing outcomes and predicting next steps. Originality-report tools often over-report academic integrity issues in design-based disciplines, since well-known experiments are often repeated, and learners are expected to work with content that is very similar to existing content.
  • dans la MÉTHODOLOGIE – In the social sciences, methodological originality is most common: learners create new ways to test hypotheses. Rather than re-run existing experiments, learners experiment in new and original ways; they rely on, but seldom duplicate, previous inquiries in order to expand the existing body of knowledge in the field. They create logical ties to previous research, and point to potential future directions for the field. Originality-report tools often over-report academic integrity issues in method-based disciplines, as well, since most content created by learners in method-based areas contains a literature review or other foundational set of lengthy citations.

Les logiciels de détection de similitudes dans le texte ne sont donc pas une panacée.

Source :Tobin, Thomas J. Academic Integrity : Defining Originality across Campus. Faculty Focus. 20 octobre 2014.

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