Blog   ·  

Diepere interpretatie van de overeenkomstenscore

Gretchen Hanson
Gretchen Hanson

Inschrijven

 

 

 

 

Door dit formulier in te vullen, gaat u akkoord met het privacybeleid van Turnitin. Turnitin gebruikt de door u verstrekte informatie om contact met u op te nemen met relevante informatie. U kunt zich op elk moment afmelden voor deze communicatie.

 

Er bestaat enige verwarring over de overeenkomstenscore van Turnitin. Wat is het juiste percentage? Is dit percentage te hoog? Of is het percentage wellicht te laag? Uiteindelijk ligt deze beslissing bij de docent. In dit artikel willen we een aantal inzichten geven om docenten te helpen om weloverwogen beslissingen te nemen op basis van de overeenkomstenscore. Wat de score helpt te verduidelijken is een diepgaande beschrijving van hoe het Overeenkomstenrapport tot stand komt, en daarbij een aantal tips om verder te kijken dan het percentage door uitgebreide informatie te geven over de beoordeling van het Overeenkomstenrapport.

Hoe vindt Turnitin een tekstovereenkomst?

Zodra een student zijn document indient, wordt, programmatisch gezien, spannend. Binnen enkele milliseconden doet Turnitin een aantal behoorlijk verbazingwekkende dingen met het document.

Ten eerste worden alle woorden opgesplitst in woordgroepen en worden veel gebruikte woorden (zoals "en", "of", "de" enz.) verwijderd. Elke woordgroep wordt opgeslagen met zijn eigen unieke “fingerprint”-ID. Vervolgens vergelijken we deze woordgroep-ID's met onze content databases om te bepalen of er overeenkomsten zijn.

Onze content databases bevatten meer dan 1,2 miljard inzendingen van studenten, 70 miljard huidige en gearchiveerde webpagina's en 180 miljoen artikelen uit de beste academische tijdschriften en bronnen. De breedte en diepte van de Turnitin-content blijft elke dag met miljoenen groeien.

Elk ingediend document kan tot wel 80.000 woordgroep-ID's bevatten; elke woordgroep-ID wordt vergeleken met 7 biljoen mogelijke woordgroepovereenkomsten afkomstig uit de content databases. Als de Turnitin-software mogelijke overeenkomsten opmerkt, past de software een natuurlijke taalverwerking en een strikte matchingheuristiek toe om het aantal foute positieven te beperken en het meest nauwkeurige rapport te genereren. Er zijn een paar andere mooie dingen die tegelijkertijd worden gedaan (zoals het zoeken naar verborgen witte tekst of naar tekens uit een ander alfabet) om de resultaten te verbeteren, maar laten we het voorlopig even simpel houden.

Binnen 10 seconden gebeurt al het bovenstaande, wat resulteert in een Overeenkomstenrapport.

(Leuk weetje: Turnitin genereert ongeveer 20 rapporten per seconde. En op de drukste dagen kunnen er wel meer dan 1 miljoen inzendingen worden ontvangen!)

Hoe beoordeel je het Overeenkomstenrapport

Uiteindelijk geeft het Overeenkomstenrapport informatie terug aan de docent over alle bronnen waar Turnitin overeenkomende woordgroepen/tekst terugvond. Elke match is gemarkeerd en gekoppeld aan de meest relevante/belangrijke bron. U kunt zich wellicht wel voorstellen dat zo'n enorme database met content die wordt vergeleken met een bepaalde match meerdere bronnen kan opleveren. Voor elke match bepalen we dus welke bron het belangrijkst of meest significant is en benoemen we die als primaire bron. Ook als docenten ervoor kiezen om die bron uit te sluiten, kan er bijgevolg nog een extra bron aan de match zijn gekoppeld - zodat de algehele overeenkomstenscore mogelijk niet verandert.

Dus, hoe raden we aan om matches in het rapport te beoordelen? Houd er allereerst rekening mee dat er opties zijn om de matches die u krijgt te zien te verfijnen. U kunt ervoor kiezen om citaten, bibliografieën, kleine overeenkomsten van minder dan een bepaald aantal woorden, bronnen of zelfs hele databases te verwijderen. Als u bijvoorbeeld niet wilt vergelijken met inzendingen van andere studenten, kunnen docenten de opslagplaats voor ingezonden werken uitsluiten.

Docenten kunnen er ook voor kiezen om een specifieke match uit te sluiten en Turnitin laten weten waarom het geen waardevolle match was. We zullen deze gegevens gebruiken om ons matching-algoritme te blijven verbeteren om tot nog betere resultaten te komen.

Al deze uitsluitingen kunnen worden toegepast voordat het rapport wordt gegenereerd, maar ook terwijl u het rapport gebruikt. Als u uw uitsluitingen wilt opslaan, kunt u uw rapport afdrukken of gebruiken als pdf en de dynamische wijzigingen worden dan vastgelegd.

Door deze uitsluitingen te gebruiken kunt u zich beperken tot de belangrijkste overeenkomsten. Het kan helpen ter identificatie van fouten in het citeren, zodat u de student in kwestie kunt bijsturen en feedback kunt geven. Afhankelijk van wat u wilt beoordelen, kan het Overeenkomstenrapport u helpen door focus en richting te geven.

De overeenkomstenscore is simpelweg een indicatie voor het percentage vergelijkbare woorden. De kracht van het Overeenkomstenrapport is echter om docenten te helpen problemen te identificeren, zich te concentreren op sterke punten of gebieden voor groei, en feedback te geven om op deze manier studenten te helpen hun schrijfvaardigheid te verbeteren en, bij alles wat zij doen, integriteit centraal te houden.