Personalisierte Bewertung als Mittel zur Minderung von Plagiaten

Obwohl jede Bildungseinrichtung einen Kodex akademischer Ehrlichkeit hat, treten dennoch Fälle von Plagiaten auf. Diese sind schwierig und zeitaufwendig zu erkennen und zu bearbeiten. Diese Arbeit untersucht die Verwendung von personalisierten Bewertungen mit dem Ziel, die Fälle von Plagiaten zu reduzieren, und schlägt ein Software-Framework für personalisierte Bewertungen vor, durch das jeder Student ein einzigartiges Problemset erhält. Das Framework generiert nicht nur das Problemset automatisch, sondern bewertet auch die Lösungen automatisch, wenn sie eingereicht werden. Die Erfahrungen mit der Nutzung dieses Frameworks werden aus der Sicht von sowohl Studenten als auch Mitarbeitern diskutiert, insbesondere in Bezug auf seine Fähigkeit, Plagiate zu verringern. Ein Vergleich von personalisierten und traditionellen Aufgaben in derselben Klasse bestätigt, dass erstere deutlich weniger beobachtete Plagiatsfälle aufwiesen. Obwohl personalisierte Bewertungen in allen Kursen (wie Sprachkursen) möglicherweise nicht kosteneffektiv sind, können sie in Bereichen wie Mathematik, Ingenieurwesen, Naturwissenschaften und Informatik dennoch effektiv sein. Diese Arbeit kommt zu dem Schluss, dass personalisierte Bewertungen ein vielversprechender Ansatz zur Bekämpfung von Plagiaten sind.