Avec la diversité d’outils disponibles, choisir un détecteur de plagiat adapté à vos besoins et objectifs pédagogiques est plus important que jamais.
Réfléchissons d'abord à la notion de « détection de plagiat ».
Le terme sous-entend une accusation, et l’identification d’une tentative de plagiat est un jugement que seul un être humain peut porter. Chez Turnitin, nous n’utilisons d’ailleurs ce terme que très occasionnellement. Turnitin ne prétend pas identifier les tentatives de plagiat dans les travaux des étudiants ; nous souhaitons plutôt, en générant un rapport listant les similarités dans le texte, assister les enseignants et les responsables académiques chargés d’en juger. Toutefois, nous avons conscience que le terme « détecteur de plagiat » est souvent utilisé pour désigner les outils de détection des similarités.
Nous sommes en accord avec les chercheurs et académiciens qui estiment que « la détection de plagiat constitue un verdict intellectuel qui dépend de nombreux facteurs et ne peut appartenir qu’à des professionnels académiques spécialisés » (Meo & Talha, 2019). Ces remarques ont notamment été reprises par plusieurs notables de la recherche pédagogique comme Foltynek, Guerrero-Dib ou Weber-Wulff, qui insistent que « le plagiat et la similarité sont deux concepts bien distincts. Ces outils promettent d’identifier les correspondances entre les textes existants et le travail examiné. La présence d’une correspondance n’indique pas toujours une tentative de plagier ; de fait, la décision concernant l'existence ou non de plagiat ne saurait être prise sur la seule base d’un pourcentage de similarité. Les rapports de similarité fournis par ces logiciels doivent faire l’objection d’une inspection détaillée réalisée par un être humain expérimenté en la matière, tel qu’un enseignant ou un académicien. » (Foltýnek, et al., 2020)
Le choix d’un outil de contrôle de similarités : une décision informée
Nous savons que le choix d’un logiciel détection de similarités peut être un processus compliqué pour les responsables pédagogiques. Quels sont les critères clés à prendre en compte et les questions à se poser pour trouver la solution la plus adaptée pour les étudiants, les facultés, les enseignants et l’établissement ? Et comment une solution peut-elle à la fois servir à identifier les similarités et les éventuelles tentatives de plagiat, mais aussi apporter des outils axés sur une approche pédagogique active et constructive ? Comment une solution peut-elle répondre à cet ultime besoin : transformer les tentatives de plagiat en opportunités pédagogiques ?
Quels sont les critères essentiels pour évaluer un détecteur de plagiat et un outil de détection de similarités ?
Quels critères pédagogiques les responsables académiques doivent-ils prendre en compte pour choisir un détecteur de plagiat ?
Il existe de nombreux facteurs à prendre en compte avant de sélectionner une technologie éducative, comme un détecteur de plagiat ou un outil de détection de similarités. Les critères pédagogiques sont d’une importance capitale. Selon un article publié par Edutopia, les critères d’évaluation sont définis comme suit :
- Efficacité
- Expérience étudiant
- Motivation intrinsèque
- Zone proximale de développement
- Expérience enseignant (Miller, 2020)
1. Efficacité
La solution permet-elle de préserver efficacement l’intégrité académique et d’apporter un soutien pédagogique efficace aux étudiants ? Ce facteur est souvent l’objet de communication promotionnelle qui porte à confusion, mais cela reste une question prioritaire dans le choix d’un outil de détection de similarités.
Il peut être difficile de déterminer l’efficacité d’outils récents et au sujet desquels on a peu de recul. Au contraire, un logiciel qui existe depuis plusieurs années, voire décennies, et qui a fait l’objet de recherche ou attiré les commentaires de nombreux utilisateurs offre une plus grande transparence quant à l’utilité et la valeur de sa contribution envers l’intégrité académique. De multiples travaux de recherche réalisés au fil des années ont démontré l’efficacité de Turnitin Feedback Studio pour réduire les cas de plagiat dans les rédactions des étudiants (Li, et al., 2021; Kostka & Maliborska, 2016; Batane, 2010; Baker, et. al., 2008).
2. Expérience étudiant
L’outil répond-il aux différents besoins des étudiants ? Est-il accessible à tous les étudiants, quels que soient leur situation ou leur éventuel handicap ? Est-il facile à utiliser ? Les meilleurs outils de détection de similarités sont ceux qui apportent aux étudiants une expérience suffisamment positive pour qu’ils s’en servent régulièrement.
L’expérience étudiant a également fait l’objet de plusieurs projets de recherche. Selon une étude réalisée par Steppenbelt & Rowles, « L’utilité et l’efficacité du logiciel sont perçues de manière très positive par les étudiants qui l’utilisent. » En règle générale, l’utilisation des outils Turnitin encourage naturellement une prise de conscience autour des problématiques concernées et fait valoir, chez les étudiants, l’importance d’éviter les pièges du plagiat. C’est ce qui fait de Turnitin un outil pédagogique efficace en milieu scolaire et rédactionnel. »(Steppenbelt & Rowles, 2009)
3. Motivation intrinsèque
L’outil de détection de similarités offre-t-il des opportunités pédagogiques ? Il est essentiel de choisir un outil qui permet aux étudiants d’identifier leurs propres objectifs, d’accéder aux commentaires et informations des enseignants concernant les prochaines étapes. Ces fonctionnalités doivent faire partie des principales caractéristiques du produit.
Un outil de détection de similarités – ou détecteur de plagiat – ne doit pas décourager les étudiants ni servir d’outil de surveillance, mais plutôt éveiller leur curiosité pour l’apprentissage et leur faire apprécier l’intégrité académique.
Selon les études académiques réalisées, « Turnitin peut avoir une utilité stratégique pour les étudiants et favoriser l’acquisition de connaissances approfondies et de capacités rédactionnelles de haut niveau. Les étudiants qui utilisent intentionnellement les outils Turnitin étaient plus à même de comprendre les nuances du programme et de développer une démarche d’auto évaluation des lacunes dans leurs compétences et connaissances littéraires. Ils pouvaient aussi accéder à toute une gamme de ressources afin de mieux développer leurs devoirs et, plus généralement, le développement de leurs propres aptitudes dans ce domaine » (Orlando, 2018).
4. Zone proximale de développement
La Zone proximale de Développement (ZPD) définie par Vygotsky se réfère à un espace d’apprentissage optimal, au sein duquel l’étudiant se sent sollicité par des tâches qu’il ne saurait accomplir seul mais qui lui permettent, bien accompagné, de progresser vers les étapes supérieures (Shabani, et. al., 2010). En accompagnant les étudiants d’un niveau d’incompétence inconsciente à un niveau de compétence consciente tels que définis dans les étapes de compétence, un outil de détection des similarités apporte les étayages pédagogiques indispensables et développe la Zone proximale de Développement.
Les meilleures propositions d’outils de détection de similarités sont celles qui offrent de nombreuses opportunités de dialogue et commentaires afin de tirer de chaque tentative de plagiat des opportunités pédagogiques.
Selon les recherches, l’utilisation continue et régulière de Turnitin mène à une diminution des indices de similarité des étudiants concernés. D’après Steppenbelt & Rowles, « La majorité des étudiants veulent véritablement apprendre. L’application systématique des règles et conventions de référencement passe parfois par des périodes de tâtonnement. Cette phase d’apprentissage, assistée par l’environnement Turnitin, peut être une étape nécessaire au développement de compétences rédactionnelles et éditoriales... Le logiciel permet aux étudiants d’accéder à des retours concernant l’authenticité de leur travail et le référencement adéquat des sources citées » (Steppenbelt & Rowles, 2009).
5. Expérience enseignant
Enfin, un outil de détection de similarités adapté doit apporter au personnel de faculté des informations fiables et précises afin de l’aider à juger d’un cas de plagiat ou de fraude et d’en tirer des opportunités pédagogiques pour mieux guider les étudiants. L’idéal étant, bien entendu, qu’il soit également facile à utiliser et permette aux enseignants de gagner du temps.
N’hésitez pas à demander à d’autres enseignants de partager leur expérience des différents outils de détection de similarités. Consultez les recherches académiques et les études de cas relatant les expériences d'autres enseignants. « Dans un premier temps, nos enseignants utilisent Turnitin Feedback Studio pour détecter les éventuelles similarités dans le texte, explique Lisa Simperingham, conseillère universitaire chargée du programme numérique à Unitec. Mais après avoir pris le temps de se familiariser avec le système, de plus en plus de professeurs utilisent les autres fonctionnalités : les commentaires, le partage des grilles d’évaluation, l’outil de correction en ligne... Les retours des enseignants sont positifs. Ils estiment que le logiciel accélère et simplifie la correction, et ils apprécient de pouvoir corriger leurs copies à distance. Et comme le programme est en ligne, il est aussi plus facile et plus rapide de rendre les copies corrigées aux étudiants. »
Comment évaluer un outil de détection de similarités ou un détecteur de plagiat?
Loin d’être la principale méthode pour préserver l’intégrité académique au sein d’un établissement, l’utilisation d’un détecteur de plagiat est plutôt une ligne de défense de dernier recours. Une approche plus efficace consiste à utiliser un outil de détection des similarités conçu pour accompagner les étudiants et leur faire prendre conscience de l’importance de l’intégrité académique. Par ailleurs, la mise en place d’un programme pédagogique et d’évaluations adaptées, combinée à un code d’honneur, constitue le socle d’une politique de prévention des fraudes académiques comme le plagiat.
Selon certaines études notables sur l’intégrité académique, il existe toutefois des facteurs à prendre en compte dans l’évaluation des outils de détection.
Dans une évaluation de la couverture et de l’utilisabilité des outils de détection de similitudes les plus connus, (Foltýnek, et. al., 2020) ont conclu que Turnitin, Unicheck, Plagscan et Urkund obtenaient les meilleurs scores globaux.
Note de la rédaction : Turnitin a fait l'acquisition d’Unicheck en 2020. Turnitin a fait l’acquisition d’Ouriginal (suite logicielle composée de Plagscan et Urkund) en 2021.
L’évaluation du degré de couverture tenait compte de la couverture multilingue, de la variété des sources (ex. revues libre-accès, Wikipedia, travaux publiés par les étudiants), des types de plagiat (ex. Copier-coller, remplacement de mots par leurs synonymes, plagiat de traduction), et de la comparaison des documents avec une ou plusieurs sources.
Pour évaluer la facilité d’utilisation, l’équipe de recherche a passé en revue le processus et flux de travail, la présentation des résultats, ainsi que les autres problématiques de convivialités (ex. Intégration à un EAN, assistance technique, absence de publicités externes). Vous pouvez reprendre ces critères dans votre propre processus de recherche et de sélection d’un outil de détection de similarités, notamment si vous accordez une plus grande importance à certains facteurs.
Votre logiciel de détection est-il capable d’identifier les rédactions assistées par IA ?
Les outils de rédaction assistée par IA, comme ChatGPT, perturbent le monde de l’éducation de manière à la fois positive et négative. Bien que les conversations avec les étudiants autour de l’utilisation éthique des intelligences artificielles restent la base de l’intégrité académique, un système efficace de détection de rédaction assistée par IA peut également avoir un effet de dissuasion contre l’utilisation frauduleuse des outils de RIA. Alors que les outils de détection de similarités se concentrent surtout sur les potentielles tentatives de plagiat, il est tout aussi importance de se préparer pour l'avenir, et de veiller à choisir un logiciel capable de faire face aux nouvelles tendances de fraude académique.
Votre outil de détection de similarités s’intègre-t-il avec vos méthodologies de travail existantes ?
Un logiciel de détection de similarités perd de sa valeur s’il oppose des barrières techniques, ou perçues comme telles par les enseignants ou les étudiants. Si les membres de votre établissement n’adhèrent pas à un système qu’ils jugent trop complexe ou peu pratique, cela risque de donner lieu à des utilisations incohérentes ou pires encore, à des plagiats non identifiés. La bonne solution devra donc non seulement faciliter les contrôles de similarités et de plagiat, mais aussi s’intégrer facilement aux flux de travail quotidiens et opérer en accord avec les autres fonctions pédagogiques mises en place pour favoriser l'excellence académique.
Fonctionnalités de retours et commentaires
Le recours au plagiat est souvent lié à une déficience rédactionnelle. Pour guider ces étudiants à risque, il est important de favoriser le dialogue afin de les aider à développer des aptitudes, à prendre confiance dans leur propre travail, et à améliorer leurs résultats scolaires. C’est aussi un moyen de valoriser les étudiants pour les dissuader de chercher des raccourcis. Prendre le temps de rédiger des commentaires constructifs peut toutefois être un obstacle pour les enseignants déjà débordés.
Dans une étude réalisée en 2021 pour démontrer les synergies qui existent entre la pédagogie et la technologie, John Hattie a collaboré avec les équipes de recherche de Turnitin afin d’examiner les types de commentaires qui avaient donné lieu à des améliorations visibles dans les rédactions des étudiants. À travers l’observation de 3 204 rédactions d’étudiants des niveaux secondaires et supérieurs, cette recherche analysait la première tentative, le partage de commentaires, puis la seconde tentative et le score final. Les résultats indiquent que les commentaires indiquant la « prochaine étape d’apprentissage » étaient les plus efficaces, mais aussi que l’utilisation d’un système de correction assistée par ordinateur pour partager des commentaires édités par l’enseignant permettait d’améliorer les performances à long terme. »
L’un des principaux outils proposés par Feedback Studio pour assister la rédaction de commentaires est la fonctionnalité QuickMarks, qui permet aux enseignants d’accélérer le processus de correction tout en offrant des retours plus individuels et personnalisés, grâce à un catalogue de commentaires prérédigés accessibles par un geste de glisser-déposer. D’autre part, la fonctionnalité Draft Coach qui guide les étudiants tout au long du processus rédactionnel intègre la détection de similarités et de référencements et citations afin de leur offrir des retours en temps réel et les aider à développer de bonnes habitudes axées sur l’intégrité au fur et à mesure qu’ils travaillent.
Partage des résultats
Une solution tout-en-un, capable de valider l’authenticité d’un travail et de mettre en lumière les suspicions de plagiat dans le cadre d’un processus global de correction, offre aux enseignants un gain de productivité, mais aussi des données analytiques sur les connaissances assimilées par les étudiants et celles qui leur posent problème, ainsi que sur les prochaines étapes pédagogiques.
L’application de critères de correction alignés sur des objectifs et des exigences pédagogiques clairement présentés est la clé de la réussite des étudiants et l’un des meilleurs moyens de décourager les comportements de fraude académique comme le plagiat ou la collusion entre étudiants. De fait, les grilles d’évaluation ne sont pas seulement un outil de correction, mais font le lien entre l’enseignement et l’apprentissage. Elles ont donc le potentiel d’influencer positivement les résultats et de contribuer à encourager un comportement honnête. Partager les grilles d’évaluation avant un contrôle ou examen et relier chaque commentaire à ces critères permet aux étudiants de mieux comprendre comment leur travail a été évalué.
Turnitin Feedback Studio propose des fonctionnalités de personnalisation des grilles d’évaluation afin de favoriser des corrections objectives et cohérentes. L’extension de conversion numérique Turnitin Paper to Digital pour Feedback Studio permet aux enseignants d’accélérer le processus de correction en faisant appel à une intelligence artificielle pour regrouper les réponses similaires et les corriger toutes en même temps. Elle permet d’actualiser la note en temps réel ou d’appliquer les modifications rétrospectivement aux copies déjà corrigées afin d’en préserver l’objectivité. Elle facilite aussi l’application des bonnes pratiques pédagogiques, comme l’analyse d’item, afin de tenir compte de la qualité d’un contrôle dans l’évaluation des performances d’un étudiant.
À l’ère de la transformation numérique, les méthodes éprouvées impliquant un papier et un crayon restent légitimes et flexibles. C’est particulièrement vrai alors que les enseignants sont confrontés aux enjeux d’intégrité face à l’IA générative. L'extension Paper to Digital fait le lien entre papier et numérique, pour ceux qui veulent préserver l’outil papier aussi bien pendant les cours que pour les évaluations, mais veulent aussi accéder aux corrections numériques pour des raisons de vitesse et de précision. Elle permet de scanner et de corriger les évaluations papier et s’intègre avec les EAN; les enseignants peuvent ainsi décupler leur productivité et améliorer leur flux de travail sans le perturber.
Comment un outil de détection de similarités peut-il décourager les tentatives de plagiat ?
Chez Turnitin, nous avons développé des solutions visant à la fois à identifier les similarités dans le texte et à décourager le plagiat. Il ne suffit pas de révéler les potentiels cas de plagiat pour enseigner aux étudiants l’importance de travailler par eux-mêmes et de référencer correctement leurs sources. Les professeurs ne sont pas là pour faire la police — nous sommes des enseignants ! Nos outils doivent accompagner tout le processus rédactionnel.
Le scénario idéal consiste à lutter contre le plagiat par la dissuasion, et de tirer parti de chaque tentative de fraude pour en faire une opportunité d’encourager la réflexion individuelle.
L’objectif est ambitieux — et nous sommes conscients que plusieurs de ces notions pédagogiques trop idéalistes n'existent encore que dans leur tour d’ivoire. Et pourtant, nous voulons rapprocher la réalité de ces idéaux. Bien sûr, les enseignants veulent tout simplement avoir accès à un détecteur de plagiat. Et s’il était possible de combiner ce besoin avec un outil qui aille au-delà du contrôle de plagiat ? Une solution visant aussi à accompagner les étudiants et les enseignants vers la production d’idées individuelles et la réflexion originale ?
L’étayage fait partie des outils habituels des enseignants. Et si les professeurs pouvaient étayer leurs enseignements par le biais d’un logiciel ? Et s’il existait un système qui assure les contrôles de similarités tout en apportant aux étudiants des opportunités pédagogiques constructives afin de les aider à développer des compétences rédactionnelles pour la vie ?
Pour faire simple, si vous recherchez un détecteur de plagiat qui respecte la pédagogie de l’écriture, voici quelques questions à vous poser avant de choisir une solution pour votre établissement :
Le système permet-il aux enseignants de laisser des commentaires aux étudiants dont le travail est identifié comme présentant un risque de plagiat ?
Le système offre-t-il un retour automatique pour aider les étudiants à relire leur travail ? L’utilisation d’un détecteur de plagiat est importante, mais il est encore plus essentiel de dissuader les étudiants d’y avoir recours en renforçant le processus d’apprentissage rédactionnel grâce à des commentaires.
Le système se contente-t-il de contrôler, ou propose-t-il aussi des solutions contribuant au développement personnel des étudiants ? Les étudiants peuvent-ils utiliser le logiciel pour améliorer leurs brouillons et vérifier le référencement des citations avant d’envoyer la copie définitive ?
Le système est-il fondé sur les bonnes pratiques d'enseignement et d’apprentissage ? La solution apporte-t-elle, en plus du logiciel, des ressources pédagogiques supplémentaires ? Le système aide-t-il les enseignants à combler les lacunes qui ont tendance à favoriser le plagiat ?
Il ne vous reste plus qu’à vous renseigner.
*Cet article a été mis à jour en 2024 afin de vous apporter un contenu précis et d'actualité.