Akademik metin analizi
Akademik metinler için bir yapay zekâ dedektörü geliştiriyoruz.
Türkçe ve İngilizce akademik metinlerde hangi bölümlerin yapay zekâ yazımına benzediğini gösteren bir araç üzerinde çalışıyoruz. Analiz aracı şu an kapalı testte.
Şu an ihtiyacımız olan: senin metinlerin
Dedektörü gerçek metinlerle sınamak ve geliştirmek için akademik metin topluyoruz: kendin yazdığın, yapay zekâya düzelttirdiğin ya da baştan yazdırdığın.
- Görev yok, nasıl kullanıyorsan öyle gönder
- Adını ya da e-postanı sormuyoruz
- Bir gönderim yaklaşık bir dakika
Scribmetric neye bakıyor?
Yapay zekâ örüntü analizi
Metni 60–160 kelimelik parçalara bölüp her birinin yapay zekâ yazımına ne kadar benzediğini puanlar.
Akademik dil
Kalıp ifadeleri işaretler. Yazım, noktalama ve üslup önerileri geliştiriliyor.
Yapı ve tutarlılık
Giriş, yöntem, bulgular ve tartışmanın işini yapıp yapmadığına bakacak.
Atıf kontrolü
Metindeki atıflarla kaynakçanın birbirini tutup tutmadığını kontrol edecek.
Üç adımda
- 1
Yapıştır ya da yükle
Hesap açmadan, bu sayfadan.
- 2
Sonucu incele
İşaretli bölümlere tıkla, puanı ve açıklamayı gör.
- 3
Metnini düzelt
Hangi kısmın gözden geçirilmesi gerektiğini bil.
Sonuç ekranı
Metin solda bölüm bölüm işaretlenir, sağda seçtiğin bölümün açıklaması çıkar.
Bu çalışmada, iki devlet üniversitesinde öğrenim gören 412 lisans öğrencisinin akademik okuma alışkanlıkları anket yoluyla incelenmiştir. Veriler 2023 bahar döneminde toplanmıştır.
Dijital kaynakların yaygınlaşması, üniversite öğrencilerinin akademik okuma pratiklerini köklü biçimde dönüştürmektedir. Bu çalışmada, lisans öğrencilerinin okuma alışkanlıkları; okuma sıklığı, kaynak tercihi ve öz düzenleme becerileri çerçevesinde incelenmiş ve bu değişkenler arasındaki ilişkiler değerlendirilmiştir.
Bulgular, öğrencilerin büyük çoğunluğunun haftada beş saatten az akademik metin okuduğunu ve okumayı çoğunlukla sınav dönemlerine bıraktığını göstermektedir.
Bölüm 2 / 3 · 33 kelime
Yapay zekâ örüntüsü güçlü
Bu bölüm, modelin eğitimde gördüğü yapay zekâ metinlerine çok benziyor.
Model skoru: 0,99
Türkçe ve İngilizce, ayrı ayrı
Model Türkçe ve İngilizce akademik metinlerle birlikte eğitildi, ama iki dil için ayrı eşik kullanıyor. Türkçe bir metne İngilizcenin ölçüsüyle bakmıyoruz.
İngilizce dedektörler, ana dili İngilizce olmayan yazarları sık sık yapay zekâ sanıyor. Bu yüzden Türk akademisyenlerin İngilizce makalelerini de eğitime kattık; bu gruptaki yanlış alarm oranı şu an %1'in altında.
Bize metin gönderir misin?
Dedektörü geliştirmek için gerçek metinlere ihtiyacımız var: kendin yazdığın, yapay zekâya düzelttirdiğin ya da baştan yazdırdığın. Adını ya da e-postanı sormuyoruz.