Schummeln ist selten so einfach, wie wenn ein Schüler einen ganzen Wikipedia-Artikel kopiert und einfügt. Die Schüler wenden immer raffiniertere Methoden an, um nicht-originelle Arbeiten zu tarnen.
Der Aufstieg großer Sprachmodelle wie ChatGPT hat eine Form der akademischen Unredlichkeit, die als „Patchwork-Plagiat“ bekannt ist, stark begünstigt. Wenn Patchwork-Plagiate mithilfe von KI erstellt werden, verwirren sie herkömmliche Bewertungsinstrumente und erschweren es Lehrkräften, die Arbeiten ihrer Studierenden angemessen zu beurteilen.
Dieser Leitfaden definiert den Begriff „Patchwork-Plagiat“, erläutert, wie KI das Patchwork-Plagiat erschwert hat, und zeigt auf, wie Lehrkräfte KI in Verbindung mit Plagiatsprüfprogrammen nutzen können, um die Urheberschaft komplexer Dokumente aufzudecken.
Was ist Patchwork-Plagiat?
Als „Patchwork-Plagiat“ bezeichnet man das Zusammenfügen verschiedener Formulierungen, Ideen und Textstellen aus unterschiedlichen Quellen – oft unter leichter Umformulierung oder dem Austausch von Synonymen – und deren anschließende Präsentation als neues, eigenständiges Werk ohne jegliche ordnungsgemäße Quellenangabe.
KI-PlagiatserkennungUnbeabsichtigtes Patchwork-Plagiat kann durch unsorgfältige Notizen und das Versäumnis, die Quelle bestimmter Aussagen anzugeben, entstehen. Meistens wird Patchwork-Plagiat jedoch absichtlich eingesetzt, um herkömmliche Plagiatsprüfprogramme zu umgehen, die nach langen, zusammenhängenden Textblöcken suchen.
Wissenschaftliche Texte, die durch Patchwork-Plagiate entstanden sind, wirken oft wie „Frankenstein-Texte“. Sie weisen häufig unterschiedliche Stile und Vokabulare auf, die nicht ineinanderfließen. Manchmal sind sie auf struktureller Ebene unzusammenhängend, auch wenn der Text an sich durchaus Sinn ergibt. Patchwork-Plagiate werden manchmal auch als „hybride Plagiate“ bezeichnet.
Die „hybride“ Bedrohung: Wie KI das Patchwork-Plagiat noch verschärft
Generative KI hat das „Patchwork-Plagiat“ auf den neuesten Stand gebracht, indem sie Studierenden zwei Dinge ermöglicht: zum einen, von Menschen verfasste Quellen sofort mit KI-generierten Absätzen zu verknüpfen, und zum anderen, große Mengen gestohlener Texte so umzuformulieren, dass der Text wie ein Original wirkt.
Die großen Sprachmodelle, auf die sich die Menschen verlassen, werden anhand riesiger Datensätze trainiert und können daher manchmal urheberrechtlich geschütztes Material, Formulierungen oder direkte Kopien fremder Werke reproduzieren. Wenn ein Student eine von KI erstellte Arbeit einreicht, besteht die Möglichkeit, dass er tatsächlich ein Plagiat einer von Menschen verfassten Arbeit abgibt.
Pangrams KI-PlagiatserkennungUm „Patchwork-Plagiate“ zu erstellen, geben Studierende kopierten Text häufig in ein KI-Paraphrasierungsprogramm ein. Dadurch kann das KI-Programm Synonyme im kopierten Text austauschen, was es für herkömmliche Plagiatsprüfprogramme sehr schwer macht, den Text zu erkennen.
KI-Aufsatzprüfer vs. Plagiatsprüfer: Was ist der Unterschied?
Ein Plagiatsprüfer durchsucht das Internet und eigene Datenbanken nach direkten, wortwörtlichen Übereinstimmungen mit bereits vorhandenen Texten. Ein KI-Prüfer analysiert die statistische Vorhersagbarkeit und die Syntaxmuster eines bestimmten Textes, um festzustellen, ob dieser mit Hilfe von KI erstellt wurde.
Herkömmliche Plagiatsprüfprogramme wie TurnItIn erkennen neue KI-Inhalte nicht, da diese Inhalte nirgendwo im Internet zu finden sind und es somit keine Quelle gibt, mit der sie abgeglichen werden könnten. Andererseits erkennt ein herkömmlicher KI-Detektor keinen Studenten, der manuell aus einem wenig bekannten akademischen Lehrbuch kopiert und einfügt.
Wenn es um den Vergleich zwischen einem KI-Aufsatzprüfer und einem Plagiatsprüfer geht, lautet die Antwort wie folgt: Um moderne Patchwork-Plagiate aufzudecken, benötigen Pädagogen ein integriertes Tool, das sowohl nach Übereinstimmungen in Datenbanken sucht, um herkömmliche Plagiate zu erkennen, als auch nach sprachlichen KI-Mustern, die darauf hindeuten, dass ein Text mit Hilfe von KI erstellt wurde.
Können KI-Detektoren „Patchwork“-Plagiate aufspüren?
Die Antwort auf diese Frage lautet „Ja“. Sie können KI-Detektoren einsetzen, um Patchwork-Plagiate aufzudecken. Allerdings eignet sich nicht jeder KI-Detektor als KI-Plagiatsprüfer oder zur Erkennung von umformulierten KI-Texten: Sie benötigen eine fortschrittliche Plattform wie Pangram, die modernste KI-Erkennung mit umfassender Plagiatsprüfung in einem einzigen Dashboard vereint.
Um Patchwork-Plagiate aufzudecken, nutzt Pangram die „Segmentanalyse“. Die Segmentanalyse zerlegt komplexe Dokumente Segment für Segment und zeigt dabei genau auf, welche Sätze von einer Person verfasst wurden, welche Sätze aus einer externen Quelle kopiert wurden – wobei die Quelle verlinkt wird – und welche von einem LLM generiert wurden.
Pangram 3.0 kann nicht nur die einzelnen Textabschnitte innerhalb eines Dokuments genau aufschlüsseln, sondern sogar das Ausmaß der Bearbeitung erkennen. So lässt sich feststellen, ob ein Satz „vollständig von Menschen verfasst“, „leicht KI-unterstützt“ oder „vollständig KI-generiert“ ist. Dank dieser Funktion eignet sich Pangram 3.0 besonders gut, um zusammengewürfelte Texte zu entwirren.
Bewährte Verfahren für den Umgang mit „gemischter“ Urheberschaft
Wird bei einer Hausarbeit ein Patchwork-Plagiat oder eine gemischte KI-Nutzung festgestellt, sollten Lehrkräfte den detaillierten Pangram-Scan-Bericht als Diagnosewerkzeug nutzen. Nutzen Sie die Diagnose, um mit den Studierenden ein Gespräch über korrekte Zitierweise und die Entwicklung ihrer eigenen Stimme als Studierende/Schriftsteller zu führen.
Auch wenn es verlockend sein mag, ist die „Polizistenmentalität“ selten hilfreich. Nutzen Sie die detaillierte Aufschlüsselung von Pangram, um den Schülern aufzuzeigen, an welcher Stelle ihre Arbeit die Grenze vom „Einsatz von KI zur Grammatikprüfung“ zum „Auslagern des Schreibens“ überschritten hat.
Unabhängig davon sollte man noch eines beachten: Kostenlose, einfache KI-Prüfprogramme neigen zu Fehlalarmen. Wenn Sie ein solches Programm verwenden und es anzeigt, dass ein Text von einer KI erstellt wurde, besteht die Möglichkeit, dass diese Einschätzung falsch ist. Bevor Sie akademische Vorwürfe erheben, sollten Sie vielleicht ein Tool für den Unternehmensbereich mit einer Fehlalarmquote von nahezu null verwenden, wie beispielsweise Pangram.
Beim „Patchwork-Plagiat“ geht es nicht mehr darum, verschiedene Bibliotheksbücher miteinander zu vermischen oder Bruchstücke aus unterschiedlichen Wikipedia-Seiten zusammenzuflicken; vielmehr geht es darum, die Grenzen zwischen menschlichem Denken, kopiertem geistigem Eigentum und maschineller Generierung zu verwischen.
Durch den Einsatz einer Kombination aus KI und Plagiatsprüfer können Lehrkräfte die Arbeiten ihrer Schüler zuverlässig bewerten und so sicherstellen, dass echtes Lernen stattfindet – im Gegensatz zu KI-gestütztem Auswendiglernen, Plagiaten und dem Kopieren und Einfügen.
Verschaffen Sie sich einen umfassenden Überblick über die Authentizität eines Textes. Prüfen Sie mit nur einem Klick gleichzeitig auf KI-Inhalte und Plagiate:
Alex Roitman ist Leiter der Wachstumsabteilung bei Pangram Labs, einem Unternehmen, das sich mit der Erkennung von KI-generierten Inhalten befasst. Im Mittelpunkt seiner Arbeit steht die Frage, wie KI-generierte Texte das Schreiben, die Bildung und das Vertrauen im offenen Internet verändern.
Weiterführende Literatur
Wie man Rahmenwerke für KI-Ethik im Journalismus entwickelt
Nützliche Richtlinien zum Umgang mit KI für Pädagogen
Die 5 wichtigsten Funktionen eines KI-Detektors für Unternehmen für IT-Administratoren
Die Herausforderung der Leistungsbewertung
So sammeln Sie Beweismaterial für einen Fall im Bereich der akademischen Integrität im Zusammenhang mit KI
Wie funktionieren KI-Humanizer?
