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KI-Ausbildung

Wir stellen vor: Pangrams Plagiatserkennung

Pangram prüft nun zusätzlich zur KI-Erkennung auch auf Plagiate: So funktionieren die neuen Funktionen zur Plagiatserkennung und so werden sie genutzt.

1. August 2025

Wie Plagiate heutzutage funktionieren

Bis zur Einführung von ChatGPT war Plagiieren relativ einfach. Studierende kopierten Textpassagen aus vorhandenen Quellen – Arbeiten früherer Studierender, wissenschaftliche Zeitschriften oder sogar direkt aus dem Internet – und fügten sie direkt in ihre Hausarbeiten ein. Das war der schnellste und einfachste Weg, den Arbeitsaufwand für eine umfangreiche Hausarbeit zu umgehen.

Dann hat ChatGPT den Status quo im Handumdrehen auf den Kopf gestellt. Plötzlich gab es einen neuen, einfacheren Weg, schneller maßgeschneiderte Hausarbeiten zu erhalten. Studierende können die Aufgabenstellung in einen Chatbot eingeben und erhalten innerhalb von Sekunden einen maßgeschneiderten und einzigartigen Text, der direkt auf die Frage eingeht. Plötzlich erschien es weniger attraktiv, ähnliche Texte online oder in anderen Quellen suchen zu müssen.

Das bedeutet jedoch nicht, dass das klassische Plagiieren verschwunden ist. Da der Markt für KI-Erkennung floriert, greifen Studierende möglicherweise wieder auf das klassische Plagiieren zurück, um zu vermeiden, dass sie wegen KI-Erkennung auffallen. Oder sie ziehen es vor, mit früheren, gut benoteten Aufsätzen zu schummeln, anstatt auf die Ergebnisse einer KI zu setzen.

So oder so bleibt ein herkömmlicher Plagiatsprüfer ein wertvolles Instrument im Werkzeugkasten für akademische Integrität. Deshalb freuen wir uns, heute die Plagiatserkennungsfunktionen von Pangram vorstellen zu dürfen.

Übersicht

Neuer Plagiats-Schalter!Neuer Plagiats-Schalter!

Pangram Plagiarism ist ein Tool, das ein hochgeladenes Dokument nach kopiertem Text in Millionen von Artikeln, Websites, Foren, Datenbanken und anderen Quellen durchsucht. Ab heute steht Pangram-Nutzern in ihrem Dashboard eine Umschaltfunktion zur Verfügung, mit der sie ein bestimmtes Dokument auf Plagiate überprüfen können. Wenn diese Funktion aktiviert ist, scannt Pangram jeden Satz im Dokument nach Übereinstimmungen im Internet.

So funktioniert es:

Ergebnisse zur PlagiatsprüfungErgebnisse zur Plagiatsprüfung

Pangram durchsucht das offene Internet nach übereinstimmenden Dokumenten, ähnlich wie Google bei der Suche nach Dokumenten, die mit dem eingegebenen Suchbegriff übereinstimmen. In unserem Fall sucht unsere Suche jedoch nach direkten Übereinstimmungen bei längeren Textabschnitten, die darauf hindeuten, dass ein Schüler Text aus dieser Quelle kopiert haben könnte.

Wie im obigen Screenshot zu sehen ist, der drei Sätze enthält, die direkt aus Wikipedia kopiert wurden. Pangram markiert diese Sätze und zeigt einen direkten Link an, über den Sie nachsehen können, wo diese Sätze im Internet zu finden sind.

Wie fügt sich dies in die Tools für akademische Transparenz von Pangram ein?

Pangram hat es sich zum Ziel gesetzt, eine Reihe von Tools für akademische Transparenz zu entwickeln, die hochpräzise KI-Erkennung, herkömmliche Plagiatsprüfung und zusätzliche Funktionen wie die Nachverfolgung des Schreibprozesses, die Erkennung häufig verwendeter KI-Phrasen und vieles mehr kombinieren, um Lehrkräften die Werkzeuge an die Hand zu geben, die sie für einen gesunden und produktiven Unterricht benötigen.

Unsere Plagiatserkennungsfunktion ist nur ein weiteres Werkzeug in unserem Werkzeugkasten.

Wer hat Zugriff auf Pangram Plagiarism?

Derzeit steht die Plagiatserkennung nur Nutzern mit einem kostenpflichtigen Abonnement oder einer Organisationslizenz zur Verfügung. Möchten Sie die Funktion ausprobieren? Erfahren Sie hier mehr darüber oder wenden Sie sich an info@pangram.com


Elyas Masrour
Elyas MasrourGründungsingenieur

Elyas Masrour ist Gründungsingenieur bei Pangram. Seit er direkt nach seinem Abschluss an der University of Maryland als zweiter Mitarbeiter zu Pangram kam, hat er wichtige Infrastrukturkomponenten wie die Modell-Serving-API, rollenbasierte Zugriffskontrollen und unterstützende Evidenz-Pipelines aufgebaut. Elyas arbeitet zudem eng mit dem Forschungsteam an Projekten wie adversarialer Robustheit, Modellinterpretierbarkeit und der Erkennung heterogener gemischter Inhalte zusammen. Außerhalb der Arbeit genießt Elyas die vielfältigen Ausdrucksformen menschlicher Kreativität, darunter Filmemachen, Lesen und das Erkunden der Stadt.

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