Embed Size (px)
Citation preview
SVEUČILIŠTE U ZAGREBU
FAKULTET ORGANIZACIJE I INFORMATIKE
V A R A Ž D I N
Zoran Hercigonja
DETEKCIJA PLAGIJATA UPOTREBOM DODATAKA ZA MOODLE
DIPLOMSKI RAD
Varaždin, 2015.
SVEUČILIŠTE U ZAGREBU
FAKULTET ORGANIZACIJE I INFORMATIKE
V A R A Ž D I N
Zoran Hercigonja
Matični broj: 42314/13-R
Studij: Informatika u obrazovanju
DETEKCIJA PLAGIJATA UPOTREBOM DODATAKA ZA MOODLE
DIPLOMSKI RAD
Mentorica:
Dr.sc. Dijana Plantak Vukovac
Varaždin, 2015.
I
Sadržaj
1. Uvod ...................................................................................................................................... 1
2. Osnovno o plagijarizmu......................................................................................................... 3
2.1. Pojam plagijarizma ......................................................................................................... 3
2.2. Pojavni oblici plagijarizma ............................................................................................. 5
2.3. Plagijarizam u obrazovanju .......................................................................................... 10
3. Intelektualno vlasništvo i autorstvo ..................................................................................... 14
3.1. Pojam autorstva i intelektualnog vlasništva ................................................................. 14
3.2. Zakon o autorskom pravu u Republici Hrvatskoj ......................................................... 16
3.3. Etički kodeks odbora za etiku u znanosti i visokom obrazovanju ................................ 18
3.4. Etički kodeks Sveučilišta u Zagrebu ............................................................................ 19
4. Računalna detekcija plagijata .............................................................................................. 23
4.1. Metode analize tekstova na temelju sličnosti znakovnih nizova .................................. 23
4.1.1. Najdulji zajednički podslijed ................................................................................. 23
4.1.2. Najdulji zajednički podniz ..................................................................................... 26
4.1.3. Hammingova udaljenost ........................................................................................ 29
4.1.4. Levensteinova udaljenost ...................................................................................... 30
4.1.5. Damerau-Levensteinova udaljenost ...................................................................... 32
4.2. Algoritmi detekcije plagijata ........................................................................................ 33
4.2.1. Aho-Corasick algoritam ........................................................................................ 33
4.2.2. Boyer-Moore algoritam ......................................................................................... 35
4.2.3. Rabin-Karp algoritam ............................................................................................ 37
5. Metode detekcije plagijata ................................................................................................... 41
5.1. Vanjska detekcija plagijata ........................................................................................... 41
5.2. Unutarnja detekcija plagijata ........................................................................................ 43
6. Alati za detekciju plagijata .................................................................................................. 45
6.1. Online alati za detekciju plagijata ................................................................................ 45
6.2. Offline alati za detekciju plagijata ................................................................................ 47
6.3. Dodaci za sustave ......................................................................................................... 47
7. Pregled i analiza dodataka za detekciju plagijata za sustav Moodle ................................... 48
7.1. Sustav Moodle .............................................................................................................. 48
7.2. Dodaci za detekciju plagijata ........................................................................................ 52
7.2.1. VeriCite ................................................................................................................. 53
7.2.2. PlagScan ................................................................................................................ 58
7.2.3. Ephorus Plagiarism ................................................................................................ 61
II
7.2.4. Turnitin plagiarism ................................................................................................ 64
7.2.5. URKUND plagiarism ............................................................................................ 68
7.2.6. Crot Pro plagiarism ............................................................................................... 73
7.2.7. Crot plagiarism ...................................................................................................... 76
7.2.8. Compilatio plagiarism ........................................................................................... 78
7.2.9. Prikaz dodataka prema odabranim značajkama .................................................... 80
8. Testiranje dodataka za detekciju plagijata za sustav Moodle .............................................. 78
8.1. Kriteriji odabira i testiranja dodataka za detekciju plagijata ........................................ 78
8.2. Rezultati testiranja dodatka VeriCite za detekciju plagijata ......................................... 80
8.3. Rezultati testiranja dodatka PlagScan za detekciju plagijata ....................................... 85
8.4. Rezultati testiranja dodatka URKUND za detekciju plagijata ..................................... 89
8.5. Rezultati testiranja dodatka Turnitin za detekciju plagijata ......................................... 93
8.6. Rezultati testiranja dodatka Crot Pro za detekciju plagijata ......................................... 96
8.7. Usporedba rezultata testiranja dodataka za detekciju plagijata .................................... 99
9. Zaključak ........................................................................................................................... 101
10. Literatura .................................................................................................................... 103
11. Prilozi ......................................................................................................................... 109
11.1. Prilog 1 ................................................................................................................. 109
11.2. Prilog 2 ................................................................................................................. 112
1
1. Uvod
Plagiranje kao hotimična ili nehotimična radnja, akt ili čin je vrlo aktualna tema u
sustavu školstva, a ponajviše visokog školstva. Pojedinac je neprestano izložen brojnim
gotovim frazama, riječima, izrazima, rečenicama ili definicijama koje zaokupljaju njegovu
pažnju i misao i „...htjeli, ne htjeli, imamo u ušima već gotove fraze svoje struke, pa se njima
obilno služimo...“ (Raos, 2014). Okruženi frazeologijom i gotovim konstruktima, počinjemo
određene sadržaje prisvajati, zaboravljajući na originalnost njihovih izvora, zaboravljajući da
ih je netko napisao, osmislio i sastavio. S druge strane nemar i nedosljednost, nedostatak
vještine u izražavanju, kritičkom razmišljanju ili rezoniranju, put je prema plagiranju i
prisvajanju tuđih originalnih misli, definicija i rezultata. Svako nezakonito prisvajanje tuđih
ideja, misli i sadržaja, dovodi do problema originalnosti. Prisvajanje i kopiranje tuđeg
sadržaja bez referenciranja ili parafraziranja, predstavlja čin krađe kojim se narušava etički
kodeks i povređuju etička prava pojedinca, izvornog autora sadržaja određenih znanstveni,
istraživačkih ili stručnih radova. Nove tehnologije kao što je na primjer Internet, osim što
osiguravaju dostupnost sadržaja, osiguravaju i prepisivanje u obliku direktnog kopiranja
sadržaja. Učestalost plagiranja je u neprestanoj progresiji, jer većina poseže upravo za
kopiranjem i kompilacijom tuđih radova. Sam razvoj i unapređenje informacijske tehnologije
„...olakšava neovlašteno preuzimanje teksta...“ (Baždarić i sur, 2009). Posljednjih nekoliko
godina plagiranje je u stalnom porastu. Razvoj tehnologije olakšava pristup sadržajima ali i
prisvajanje frazeologije i odlomaka jednostavnom naredbom „copy/paste“ odnosno naredbom
„kopiraj/zalijepi“. Iako su se razvojem moderne tehnologije riješili problemi vezani uz pisanje
radova i dostupnost podataka, problem plagiranja i povrede akademske časti se povećao i
neprestano je u progresivnom usponu. Teško je utvrditi točne razloge plagiranja, ali
poznavajući ljudsku prirodu možemo reći da je svaka osoba sklona postizanju uspjeha
laganijim i jednostavnijim putem, kao u ovom slučaju prisvajanjem gotovih sadržaja. Isto tako
treba naglasiti da je iznimno teško napisati kvalitetan i zadovoljavajući rad zbog toga što je
velik dio pojmova, tema, definicija ili istraživanja već negdje objavljen ili sadržan u kakvom
repozitoriju. Stoga je pretraživanje i identificiranje određenih sadržaja, identificiranje da li se
već netko bavio određenom materijom, vrlo zahtjevan i iscrpljujući posao što najčešće navodi
osobu na posizanje za krađom, prisvajanjem i preuzimanjem. Može se reći da su metode
preuzimanja i prisvajanja sadržaja drugih autora vrlo sofisticirane i razvijene do te mjere da je
„golim okom“ gotovo nemoguće utvrditi da li je neki članak ili rad plagiran ili prepisan.
2
U praksi se dosad suzbijanja plagijata ostvaruje provjerom sličnosti tekstova koji
impliciraju na plagiranje. No ako je broj studenata ili učenika malen, ručno uspoređivanje
plagijata nije teško. Ako se radi o znatnom broju studenata ili učenika, ručno uspoređivanje
svih izvornih tekstova postaje delikatan problem. Naravno paralelnim razvojem tehnološko-
internetskih mogućnosti dostupnosti sadržaja i povećanja stope „literarne krađe“, razvili su se
brojni softverski alati za otkrivanje i identificiranje postotaka udjela određenog sadržaja u
nekom od radova kako bi se utvrdila stopa plagiranja. Sofisticirane metode plagiranja, stvorile
su potrebu za stvaranjem sofisticiranih softvera za suzbijanje plagijata i smanjenje povrede
akademske čestitosti. Dakle „...Učestalost plagiranja je u porastu, razvoj informacijsko-
komunikacijske tehnologije olakšava neovlašteno preuzimanje teksta, no istovremeno,
zahvaljujući istoj tehnologiji, razvijaju se računalni programi i mrežne usluge za otkrivanje
plagiranja...“ (Baždarić i sur, 2009). Razvoj brojnih tehnologija je omogućio stvaranje
softvera za detekciju plagijata te na taj način ujedno pomogao razriješiti problem plagiranja.
Naravno naglasak je da se problem plagiranja rješava na tehničkoj osnovi, iako bi se bilo
dobro osvrnuti na neke druge aspekte zbog kojih ljudi posežu za plagiranjem. Mnogi
softverski alati su samostalni moduli koje je moguće instalirati na vlastito računalo i pokrenuti
po potrebi i želji. No u ovom radu će biti dan pregled, analiza i testiranje pojedinih softvera za
detekciju plagijata koji su razvijeni kao potpora i podrška Moodle sustava koji se radi bogatog
niza mogućnosti i jednostavnosti u radu već dugo koristi u visokoškolskom sustavu
obrazovanja i u gotovo svim drugim školskim sustavima. Naravno takvi softverski alati bi
trebali suzbiti pojavu vrlo sofisticiranog plagiranja putem metoda i algoritama koji
omogućavaju traženje sličnosti među pojmovima uspoređujući ih s bogatom riznicom
pojmova, sadržaja i fraza. Dakle, „...Za provjeru tekstova i činjenice jesu li oni plagirani
postoje različita programska rješenja. Većina se zasniva na konkordanciji, tj. usporedbi teksta
pri čemu program iznalazi i označava podudarne dijelove teksta i izračunava njegov udio s
obzirom na cijeli tekst...“. (Baždarić i sur, 2009). U radu su odabrani Moodle dodaci za
detektiranje plagijata iz razloga što Moodle sustav ima mogućnost mrežnih usluga
pronalaženja mogućeg teksta izvornika. Drugi softveri se temelje na samo stolnom načinu
rada to jest na usporedbi izvornih tekstova koji su pohranjeni u vlastite lokalne repozitorije na
računalu na kojem su istoimeni softveri i instalirani te pokrenuti. Ova široka lepeza
mogućnosti, dala je zamaha istraživanju mogućnosti i uspješnosti suzbijanja plagiranja
upotrebom dodataka za Moodle sustav.
3
2. Osnovno o plagijarizmu
Iznimno je važno razlučiti pojam plagijarizma od ostalih pojmova s kojima on ulazi u
diskrepanciju i sinonimnu vezu. Najčešće se s pojmom plagijarizma povezuje i pojam
prepravljanja te kompilacije koji imaju sasvim drugačije značenje od konteksta u kojem
shvaćamo pojam plagijarizma. Da bi se smanjile nejasnoće i miješanje pojmova, date su jasne
i jednoznačne definicije plagijarizma.
2.1. Pojam plagijarizma
Većina autora konzistentno definira pojam plagijarizma kao preuzimanje tuđih ideja,
postupaka ili sadržaja u obliku teksta bez navođenja izvora, bez referenciranja ili
parafraziranja. Za razliku od njih, Hrannabuss (2001) je precizirao pojam plagijarizma na
„...neovlašteno korištenje ili vrlo bliska imitacija ideja, jezika, tema i predmeta...“. Tom
definicijom se daje do znanja da plagiranje nije samo preuzimanje sadržaja bez navođenja
nego i preuzimanje stila pisanja ili prilagođavanje stila pisanja koji je potekao od autorovog
originalnog djela. Iako se pojam plagijarizam izvodi iz latinskog „plagere“ što u prijevodu
znači čin prisvajanja ili kopiranja tuđeg rada u vlastiti u obliku cjeline ili odlomaka, mora se
naglasiti da se ne radi samo o sadržaju ili frazama, već i o imitaciji same ideje i jezika kojim
je ta ideja razrađena i realizirana. Dakle čin plagiranja podrazumijeva nešto više od obične
kompilacije ili prepisivanja činjenica koje se dovode u zajedničku vezu kao pojmovi ili
sinonimnu vezu kao jednoznačni termini. Prema (Susan, 2009) plagijat „...pokriva ogromnu
količinu teritorija, kako bi se osiguralo izravno prenošenje sadržaja s papira na papir i time
prikrilo da je to napisao netko drugi...“. To u nastavku znači da plagiranje ne ponire samo u
mehaničko kopiranje i prenošenje sadržaja, nego i u više sfere, sfere jezika i stila kojim je
razrađena određena ideja. Tim činom se narušava specifičan stil pisanja svojstven autoru
originalnog rada na način da se u plagiranom tekstu on prisvaja kao vlastiti. Prisvojen stil
pisanja omogućava plagijatoru dodatno prepravljanje to jest dodavanje ili modificiranje
postojećeg sadržaja u duhu uobličenog stila pisanja specifičnog pojedinom autoru. Zbog toga
se spomenuti pojam kompilacija ne može poistovjetiti u potpunosti s plagiranjem.
Kompilacija je dio plagiranja i sastoji se u prepisivanju činjenica to jest doslovnom
(mehaničkom) prepisivanju i prenošenju riječi, fraza i odlomaka.
4
Još jedna vrlo dobra iako ne toliko precizna definicija koja objedinjuje većinu
elemenata (ideja, jezik, tema, predmet) pojma plagijarizam je Samuelsonova definicija
plagijarizma „...Ono što je pogrešno u plagijarizmu i plagijatima nalazimo u činjenici da neka
osoba za plagirani tekst/djelo tvrdi da je njezino, iako jako dobro zna da je nastalo iz drugog
izvora, pretpostavljajući da čitatelj to neće znati i nadajući se da će imati koristi od čitateljeva
neznanja...“ (Samuelson, 1994). Dakle plagijat je preuzeta sveukupnost stila, jezika, ideje i
konkretnih činjenica koje su preuzete namjerno ili nenamjerno tako da „...osoba za plagirani
tekst/djelo tvrdi da je njezino, iako jako dobro zna da je nastalo iz drugog izvora...“
(Samuelson, 1994). Iako je ta definicija na prvi pogled „sveobuhvatna“ nije dovoljno precizna
poput Harnnabussove definicije. U (Harnnabuss, 2001) se jasno kaže „...neovlašteno
korištenje ili vrlo bliska imitacija ideja, jezika, tema i predmeta...“ dok kod (Samuelson, 1994)
se samo kaže „...osoba za plagirani tekst/djelo tvrdi da je njezino, iako jako dobro zna da je
nastalo iz drugog izvora...“. Harnnabussova definicija precizno ukazuje na glavne elemente
koji ulaze u pojam plagijarizma i ne dovodi do pogrešnih zaključaka. Primjerice zbog
preopćenitosti Samuelsonove definicije pojedinac bi pojam plagijarizma mogao poistovjetiti s
kompilacijom ili prepravljanjem. To se jasno vidi u „...iako jako dobro zna da je nastalo iz
drugog izvora...“ (Samuelson, 1994) čime se aludira na mogućnost mehaničkog prepisivanja
činjenica te mogućnost modifikacije izvornog sadržaja dodavanjem ili ispuštanjem činjeničnih
informacija iako je jako dobro poznato plagijatoru da su te modificirane informacije nastale iz
originalnog izvora. Prema tome Harnnabussovu definiciju pojma plagijarizam možemo
smatrati potpunom definicijom plagijarizma. Spomenuto je da je plagijat vrlo usko povezan s
pojmom prepravljanja. Pojmovi plagiranja i prepravljanja nisu sinonimi i nije ih moguće
smatrati jednim pojmom, jer prepravljanje ne mora podrazumijevati prepravljanje stila ili
jezika već samo činjenica dodavanjem ili izmišljanjem fraza. Prema (Baždarić i sur, 2009),
pojam prepravljanja se definira kao „...naknadno mijenjanje ili izostavljanje postupaka ili
rezultata kako bi se objavio željeni ili izbjegao neželjeni rezultat...“. Upravo to mijenjanje ili
izostavljanje činjenica ne mora značiti nužno plagiranje, jer sofisticirano plagiranje znači i
izmjenu jezika, prilagodbu stila i prepisivanje činjenica. Dakle preuzimanje nečije ideje znači
„...neovlaštena uporaba jezika i misli drugih autora i predstavljanje ih kao vlastitih...“ (Joy i
Luck, 1999). Prema tome plagijat nije samo prepisivanje činjenica nego i prisvajanje jezika i
stila pisanja.
5
Kompilaciju i prepravljanje možemo zato smatrati fazama plagiranja, ali ne i
plagiranjem to jest preuzimanjem činjenica, stila i jezika. Zato nije ispravno smatrati plagijat
radom nastalim uključivanjem dijela ili cjeline sadržaja druge osobe bez navođenja
originalnog autora. Navođenje autora i prepisivanje činjenice je jedna stvar, no ona bitnija je
stil i jezik pisanja. Plagijat je iznimno kompleksna kategorija koja se može identificirati kroz
svoje pojavne oblike koji pružaju pomoć pojedincima u identifikaciji i traženju sličnosti u
sadržaju, formi, stilu ili jeziku pisanja s obzirom na pojavni oblik.
2.2. Pojavni oblici plagijarizma
Plagijati se pojavljuju u velikom broju pojavnih oblika. Klasifikacije pojavnih oblika
variraju od autora do autora pa je teško sa sigurnošću utvrditi stvarni broj izvornih podjela kao
i parametara njihove identifikacije. Stoga je navedeno nekoliko kategorija koje najbolje
objedinjuju većinu ponuđenih klasifikacija raznih autora. U uvodnom djelu je identificirano
namjerno i nenamjerno pojavljivanje plagijata. Spomenuto je da plagijati mogu nastati
hotimičnim postupcima ili sasvim nehotimično odnosno slučajno. Hotimičnost bi svakako
podržavala plagiranje s namjerom da se prevari čitatelja te da se određeni sadržaj prisvoji i
podmetne kao vlastiti. Plagijati ne moraju nužno uvijek predstavljati krađu autorstva, već
mogu predstavljati i autoplagijatorstvo.
Stoga prema (Beasley, 2006), postoje sljedeće vrste plagijata:
1. Slučajni plagijarizam: zbog nedostatka znanja o plagijarizmu i vještina pravilnog
citiranja i referenciranja izvora. Najveća opaska slučajnog plagijarizma se daje upravo
neznanju i nepoznavanju pravilnika, odredaba i etičkih kodeksa koji propisuju
odredbe i pravila o pisanju vlastitih radova, o citiranju ili navođenju autora uz pojedine
fraze i citate. U ovu kategoriju bi se mogao ubrojiti i nemar to jest ne vođenje računa
o povredi akademske časti, ali i primjerice uključivanje pojmova i fraza u vlastiti rad
koje su zbog učestalosti primjene u svakodnevnom jeziku struke, doslovno srasle s
osjećajem posjedovanja i originalnosti. Današnje doba informacija je toliko
opterećeno dnevnom bazom fraza i odlomaka koji postaju dio naše svakodnevice,
nešto uobičajeno. Upravo takvo nešto uobičajeno postaje slučajan plagijat, jer nismo
ni svjesni da učestalom uporabom definicija i fraza stvaramo utisak posjedovanja tih
istih pojmova, fraza i definicija.
6
2. Nenamjerni plagijarizam: dostupnost različitih informacija utječe na naše misli te se
iste ideje i izrazi mogu stvoriti u obliku izgovorenih i napisanih izraza različitih autora.
Razdoblje informatizacije i krcatosti informacijama, navodi nas da unaprijed
vlastite ideje i misli izražavamo frazama, terminologijom i oblicima koji su srodni
onim napisanim ili izgovorenim izrazima autora. Ova vrsta plagijata je vrlo slična
slučajnim plagijatima, jer u suštini u obje situacije zbog učestale izloženosti
informacijama, kreiramo fraze i izražavamo ideje na način kako je to utkano u našu
podsvijest, jer izloženost ponavljajućem nizu svakodnevnih informacija, a ponajviše
informacija u struci upravo potiču osobu da se koristi i izražava na način na koji je to
učinio autor određenog rada i djela. Ovo bismo mogli nazvati čak i podsvjesno
nenamjerni plagijatom jer fraze i ideje koje su u neprestanom, ponavljajućem nizu
emitirane potiču subjektivno prisvajanje bez osjećaja da postoji određeni izvor ili
autor.
3. Namjerni plagijarizam: namjerni čin kopiranja i prisvajanja, potpunog ili djelomičnog
rada drugog autora bez naznačavanja originalnog izvora od kojeg se preuzima.
Tu se podrazumijeva čisto hotimično odnosno namjerno preuzimanje sadržaja, stila i
jezika kako bi se rad predstavio kao vlastiti bez navođenja autora. Naravno i u ovoj
situaciji treba imati u vidu mogući nedostatak vještina kritičkog analiziranja i osvrta na
autorove odlomke i fraze te nedostatak inicijative da se sadržaj interpretira na pravilan
način. Ukoliko je osoba u deficitu sa sposobnosti kritičkog konzumiranja određenog
sadržaja, ona će gotovo uvijek preuzeti dio i cjelinu sadržaja i predstaviti ga pod
svoje, jer je u tom sadržaju pronašla takoreći izražaj vlastitih misli i ideja. Upravo to
može navesti osobu da direktno koristi autorove sadržaje bez navođenja. Druga je
situacija kada osoba pokušava prepravljati sadržaj to jest izostaviti određene dijelove
ili izmišljati nove na temelju postojećeg sadržaja. Tu najčešće zbog izmišljanja i
dodavanja ili izostavljanja sadržaja dolazi do neslaganja u stilu i jeziku kojim je pisano
originalno djelo.
7
4. Autoplagijarizam: korištenje vlastitog, prije objavljenog rada u nekog drugom obliku,
bez upućivanja na izvorni dokument. Ovaj oblik plagijata može se interpretirati
situacijom u kojoj smo u novom radu pokušali koristiti fraze, odlomke ili cijela
poglavlja koja smo ranije napisali u nekom drugom radu i djelu. Nedostatak
referenciranja na prethodni sadržaj nekog izvornog dokumenta se ne interpretira kao
ozbiljan oblik plagiranja, ali u tehničkom smislu se može shvatiti kao plagijat, jer ne
predstavlja izvornost ideje i fraza. To nije toliko pogubno koliko ne referencirati se i
pozivati na autore čije ideje, rečenice, fraze i terminologiju koristimo.
Sljedeća klasifikacija pojavnih oblika plagijata, odnosi se na već spomenutu
„potpunu“ definiciju plagijata koja ubraja i predmet plagiranja, jezik , fraze i stil. Dakle prema
(Harnnabuss S. 2001) plagijat je „...neovlašteno korištenje ili vrlo bliska imitacija ideja,
jezika, tema i predmeta...“. Prema toj definiciji, plagijate je Olsson (2010) klasificirao kao:
1. Arheološki plagijati: djelo je preuzeto s površinskom zamjenom i preraspodjelom
pojedinih dijelova. Takav oblik plagijata podrazumijeva jednostavno izostavljanje ili
dopunjavanje po potrebi kako bi se prikrio izvorni tekst ili sadržaj. Veći naglasak se
stavlja na prepravljanje nego na pravo plagiranje jer se više-manje mijenja sadržaj na
način da se izmišljaju dodatni dijelovi koji zamjenjuju postojeće ili se ispuštaju
određeni dijelovi i fraze kako bi izvorni tekst bio što manje uočljiv te kako bi se što
manje sumnjalo u originalnost i izvornost.
2. Dijakronijski plagijat: djelo je uzeto iz ranije razdoblja te se pokušava prikriti vrijeme
njegova nastanka pretvarajući ga u djelo iz vlastitog vremena. Ovdje se jasno mogu
potvrditi svi elementi Harnnabussove definicije plagijata. Kao osnovno drugi
vremenski kontekst i vrijeme nastanka tog djela podrazumijeva i određeni stil pisanja
koji je bio svojstven samo za to vrijeme, zatim jezik koji se upotrebljavao kao govorni
jezik tog doba ili razdoblja. Uspješan plagijator bi sada trebao savladati jezik tog
vremena i stil pisanja da bi mogao takvo djelo prevesti u djelu svojeg vremena. To je
iznimno teško i vrlo će se često prikrasti koje kakve nedoumice zbog neslaganja među
pojmovima ili će se javiti nelogičnosti zbog vrlo nevještog zamjenjivanja riječi onog
vremena i vremena u kojem se trenutačno piše rad. Takav oblik plagijata plagijatora
ostavlja vrlo ranjivim, jer samo vrlo sofisticirani i spretni plagijator može savladati i
jezik i stil pisanja te ga prevesti u okvire u kojima on piše svoj rad.
8
Primjerice u takvom plagijatu nije dovoljno samo prepravljati jer dodavanjem ili
izostavljanjem riječi ne dobiva se ništa. Stil i jezik tog vremena bit će previše uočljivi
te će pobuditi sumnje u originalnost djela.
3. Kulturološki plagijat: podrazumijeva pokušaj preuzimanja tuđih kulturoloških
artefakata i pretvaranje u artefakte vlastite kulture. Slično kao i za prethodni oblik
plagijata i ovaj plagijat objedinjuje Harnnabussovu definiciju plagijata. Kulturološki
elementi nekog djela su izazov za plagiranje. Kultura podrazumijeva i određeni jezični
kontekst i uvriježeni stil pisanja kojeg je dosta teško oponašati. Isto tako premještanje
kulturoloških artefakata znači i odgovarajuće razdaljine između pojmova jer u jednoj
kulturi određeni pojam može imati drugačije značenje. Iznimno je teško plagirati u
kulturološkome kontekstu. No ako se inzistira na činu plagiranja, najčešće dolazi do
miješanja među pojmovima, zamjene pojmova ili pogrešne interpretacije. Na temelju
toga je moguće s iznimnom lakoćom utvrditi plagijat. Pretvaranje kulturoloških
artefakata u artefakte vlastite kulture podrazumijeva iznimno dobro savladavanje
jezika i kulture pisanja te iznimno zahtjevno manipulaciju pojmovima odnosno
prepravljanje.
Budući da je cilj ovog rada dati pregled dodataka za Moodle sustav koji ostvaruju
aktivnost detekcije plagijata, najčešći tipovi plagijata koji su identificirani u području
primjene softvera za automatsko detektiranje plagijata dijele se u pet kategorija.
Pojavni oblici plagijata koje navode (Weber-Wullf i sur, 2013) su:
1. Kopiraj/zalijepi plagijati (Copy & Paste): to su više-manje jedina vrsta lako
prepoznatljivih plagijata. Plagijator kopira velik dio sadržaja ili odlomke
predstavljajući ih pod svojim imenom. Povremeno plagijator preuzima cijeli rad i
dopisuje samo svoje ime. Kopiraj/zalijepi plagijat podrazumijeva samo tehničko
direktno prepisivanje to jest kopiranje i lijepljenje odlomaka ili čitavih poglavlja bez
izmjena postignutih prepravljanjem. Kao što je navedeno uz preuzeto djelo se samo
dodaje ime autora (plagijatora) koji je preuzeo originalni sadržaj.
9
2. Prerušeni plagijat (Disguised Plagiarism): govori se o prikrivenom plagijatu gdje se
većina sadržaja preuzima s manjim izmjenama kako bi se prikrili preuzeti sadržaji.
Ovakva vrsta plagijata u velikoj mjeri podrazumijeva korištenje prepravljanja gdje se
dodatno umeću riječi ili se neki oblici ili dijelovi fraza namjerno brišu. Prepravljanje si
uzima toliko maha da se mijenjaju i glagolski oblici i vremena. Poduzimaju se i vrlo
česti pokušaji parafraziranja bez navođenja autora djela.
3. Plagijat prevođenjem (Plagiarism by Translation): kad je tekst preuzet iz jednog
jezika ili govornog područja, prevođenje se može provoditi ručno ili uz pomoć
pomoć automatskog prevođenja, bez navođenja izvora.Za primijetiti je da kod
ovakvog plagiranja, iako se radi o plagiranju kojeg otkrivaju softveri za detekciju,
treba jako dobro baratati jezicima i značenjima termina. Ovo je iznimno zahtjevna
razina detektiranja plagijata jer kao prvo mora postojati obrazac poznavanja jezika
gdje nije dovoljan samo prevoditelj izvan odgovarajućeg konteksta nego kontekstualni
prevoditelj koji ima mogućnost uviđanja u prijenos značenja koje je preneseno
prijevodom pojmova.
4. Protresi/zalijepi (Shake & Paste): predstavlja varijaciju kopiraj/zalijepi plagijata gdje
su sastavi i odlomci organizirani bez nekog logičnog reda i ne postoji jasan prijelaz
između odjeljaka, odlomaka i cjelina. Radi se o plagijatima koji podrazumijevaju
istovremeno kompilaciju sadržaja više različitih autora. Pritom dolazi do miješanja
različitih stilova pisanja koji dovode do nepostojanja preglednog i jasnog
konzistentnog prijelaza između odjeljaka. Takav plagijat je vrlo često zbrkan i nejasan
jer se prožimaju različiti stilovi pisanja koji nisu svojstven jednoj osobi.
5. Strukturni plagijat (Structural plagiarism): vrsta plagijata gdje se osim konkretnog
sadržaja bez navoda i referenci koriste i citati drugih osoba naravno bez navođenja i
referenciranja. Ova vrsta plagijata je vrlo zahtjevna za detekciju. Problem ovog
plagijata je taj što se primjerice u jednom odlomku koriste osim izvornih riječi nekog
autora i riječi autora kojeg je prethodni autor citirao. Dakle citati unutar originalnog
djela koje se kopira u svrhu plagiranja, navode se kao vlastiti sadržaj. S time da se ni
na koji način ne označava (referencom ili parafrazom) da se radi o nekom citatu kojeg
je autor kojeg plagiramo koristio. Zbog toga je ovakav plagijat vrlo teško otkriti jer je i
za softvere vrlo zahtjevan posao tražiti istovremeno više različitih izvora koji su
kombinirani u plagijatu.
10
Pojavni oblici plagijata su samo tehnička komponenta preko koje se plagijat može
jasno identificirati radi praćenja i prepoznavanja. Srž plagijata, nalazi se u otkrivanju
uzroka čina plagiranja neovisno o pojavnom obliku.
2.3. Plagijarizam u obrazovanju
Najčešće pitanje u aktu plagiranja je: „Zašto pojedinci pribjegavaju plagiranju?“. U
okvirima obrazovanja plagiranje podrazumijeva hotimičan ili nehotimičan čin. Mnogo puta se
zaustavljamo na hotimičnom plagiranju i preuzimanju radova. No zasigurno postoji neki
dublji i suptilniji razlog zbog kojeg se pojedinac odlučuje na plagiranje i prisvajanje tuđeg
rada. Najveći problem u svim sustavima obrazovanja je kolektivno neznanje i nedostatak
edukacije u području pisanja radova, u području navođenja, referenciranja i pozivanja na
druge autore. Deficit znanja može u najveću ruku biti zaslužan upravo za pojavu plagijata.
Mnogi nisu ni svjesni da određeni čin predstavlja prisvajanje i plagiranje.
U istraživanju koje je proveo „The Learning Centre at University of New South
Wales“ (http://www.lc.unsw.edu.au/) utvrđeno je devet najčešćih problema pribjegavanja
plagijatima u obrazovnom sustavu.
1. Intelektualna nesigurnost:
U akademskim okvirima vrlo je teško stvoriti originalno djelo, jer je iz područja kojim
se trenutačno bavimo, netko prije objavio radove. Teško je pod utjecajem tih ideja,
fraza i zaključaka donijeti neke svoje fraze i zaključke. Zbog toga nastupa
intelektualna nesigurnost koja dovodi do nerazboritog pokušaja poistovjećivanja i
(ne)hotimičnog prepisivanja i prisvajanja radova. Dakle to bi podrazumijevalo da
ukoliko se provodi određeno istraživanje ili se piše rad na određenu temu, potrebno je
sve detaljno istražiti i dobiti uvid u djela, radove i osobe koje su se s tim područjem
već prije bavili. No problem nastaje kako to kaže Raos (2014) „...Svi mi, htjeli-ne
htjeli, imamo u ušima već gotove fraze svoje struke, pa se njima obilno (nažalost,
često i neprimjereno) služimo. Onome tko tako piše (frazira), može se zamjeriti
nesposobnost pisanja iz glave, no teško bi ga se zbog toga moglo nazvati
plagijatorom...“ Ta tvrdnja sugerira odgovarajuću intelektualnu nesigurnost. Pitamo
se što je uopće moguće o nekom području istraživanja ukoliko je neki autor već prije
detaljno istražio to područje?
11
Jednostavno, možemo se referencirati i kritički osvrnuti na taj rad te pronaći vlastiti
stil pisanja kojim ćemo istoimenu ideju prikazati u svijetlu vlastite specifične
frazeologije. Dodatni argumenti te vlastita mišljenja o temi koju je već netko od autora
prije obradio, zasigurno neće dovesti do plagiranja.
2. Loše upravljanje vremenom
Velik dio radova (seminarski radovi, referati, završni radovi) se piše u zadnji čas. To
govori mnogo o organizaciji vremena i sposobnosti same organizacije vremena. Vrlo
je vjerojatno da će studenti primjerice koji rade u zadnji čas neki od radova, pribjeći
plagiranju i to najvjerojatnije protresi i kopiraj ili Shake & Paste plagiranju. Naravno
tu vlada i nedovoljna svijest o opsegu posla koji se zahtijeva od njih. U zadnji čas se
uvijek javlja svojevrstan pritisak pod kojim student koristi dijelove drugih autora, a da
se ne referencira. Sad to referenciranje može biti hotimično ili nehotimično. Čisto
zaborav može u takvoj situaciji biti važan argument za referenciranje ili parafraziranje
autora. Previše velika vremenska stiska stvara ujedno i intelektualnu nesigurnost gdje
student nije u stanju svojim riječima kvalitetno argumentirati ideju koju je već netko
od autora iznio u svojem radu.
3. Nedostatak jasnih argumenata: ne odgovaranje na pitanja iz zadatka
Ovdje postoji vrlo intenzivan nedostatak pravih argumenta u radu iako je tema
pokrivena. Dakle rad je krcat mišljenjima različitih utora, grupom informacija koje ne
osiguravaju promišljanje ni subjektivno gledište problema koje je važno da bi se
utvrdilo operiranje materijom. To je situacija koju opisuje Raos (2014) „...Koliko sam
puta imamo prilike čitati komentare koji su bili toliko pretrpani tuđim, dakako pošteno
referenciranim citatima da mi na kraju nije bilo jasno ima li autor ijednu vlastitu
misao...“. Nedostatak vlastitih riječi je rezultat nedovoljnog ovladavanja materijom
područja istraživanja.
12
4. Nedostatak kritičkih i analitičkih vještina
Problem je vrlo sličan problemu „Nedostatak jasnih argumenata“. Prije svega i u
jednom i drugom slučaju preuzimaju se informacije raznih izvora koje pokrivaju temu.
No pritom nema vlastitog doprinosa, nema kako bi rekli Baždarić i sur. (2009)
„...kritičke prosudbe...“. Dakle postoje ideje, ali nisu razrađene s vlastitog stajališta.
Uključene su riječi i ideje, ali ne i vlastite riječi koje predstavljaju kritičku prosudbu ili
osvrt na riječi citiranih autora.
5. Nedostatno istraživanje
Ovdje sasvim nenamjerno ili nehotimično možemo pretvoriti vlastiti rad u plagijat
ukoliko nismo dovoljno istražili područje istraživanja, ukoliko nismo sagledali radove
autora koji su prije nas dali odgovarajući doprinos tom području. Može se dogoditi da
prolazimo ponovno istom materijom istraživanja, kroz iste ideje i vrlo identičnim
frazama pokušavamo opisati područje istraživanja. No nismo svjesni da je netko prije
nas upotrijebio iste fraze i došao do istih dostignuća. Dakle ako smo istražili vrlo
oskudan broj izvora, možemo ostati zarobljeni unutar pogleda na problem jednog ili
nekolicine autora te postati njihovi „...intelektualni zarobljenici...“
(http://www.lc.unsw.edu.au/).
6. Loše preuzimanje bilježaka
Preuzimanje bilježaka se često doslovno smatra prepisivanjem bilježaka. Velika
većina studenata vrlo često bude nesvjesno podvrgnuta plagiranju jer preuzimaju
bilješke riječ po riječ iz navedenog izvora. Studenti najčešće smatraju da je
preuzimanje bilješki zapisivanje riječi ili ideja drugih, a opet se zanemaruje onaj
kontekst kritičkog osvrta. Najčešće se zanemaruje kao što je navedeno na stranici
(http://www.lc.unsw.edu.au/): „...Odabir ideje koja će koristiti u vlastitom zadatku te
za početak organiziranje citata...“.To bi podrazumijevao da se bilješke prepričaju
jer bi se time dalo kritičko mišljenje o citatima koji su direktno preuzeti u bilješkama.
13
7. Loše vještine referenciranja
Najčešći problem referenciranja je nedovoljno poznavanje etičkih kodeksa i pravilnika
referenciranja. Svaki oblik nereferenciranja ili nepravilnog referenciranja
podrazumijeva da svaka misao, fraza i ideja dolazi od nas samih. Sve što je navedeno,
plod je naših promišljanja i bilježenja. Na stranici (http://www.lc.unsw.edu.au/) se
jasno navodi da je: „...Referenciranje je način osiguravanja dokaza za potporu
tvrdnji u vašem radu. Navodeći stručnjake iz tog područja kao reference zapravo
pokazujemo veličinu i opseg provedenog istraživanja...“ Dakle svako referenciranje
je poput alibija svake naše tvrdnje u radu.
8. Nerazvijene vještine pisanja
Nedostatne vještine pisanja, zapravo se povlače u cjelovitom stupnjevitom sustavu
školovanja i uzrok je najčešće na početku stupnjevitog sustava školovanja. Za
pretpostaviti je da nedostatak vještine pisanja predstavlja okosnicu posizanja za tuđim
frazama i pojmovima te prepravljanje istih dodavanjem vlastiti riječi koje se baš ne
uklapaju u kontekst.
9. Varanje
Varanje se svrstava najčešće u kategoriju hotimičnog (namjernog) varanja. Varanje se
provodi u obliku predaja tuđih radova pod svojim imenom. Ako ovu komponentu
problema povežemo s lošom organizacijom vremena i vremenskom stiskom, za
očekivati je da će student posegnuti za varanjem jer nema vremena napraviti dovoljno
kvalitetan rad koji će mu osigurati prolaznu ocjenu. Sam Baždarić i sur. (2009) navode
da u znanosti postoji oko četvrtine prijavljenih prijevara: „...Smatra se kako je
povezano s četvrtinom prijavljenih prijevara u znanosti...“. Iako plagiranje u većem
broju slučaja može biti nehotimično ili nesvjesno plagiranje, bez obzira na tu
činjenicu, plagiranje je povreda autorstva i intelektualnog vlasništva te svih datosti
koje proizlaze iz njih. Potrebno je osvijestiti svakog pojedinca o pojmu autorstva i
intelektualnog vlasništva, o njihovom značaju i doprinosu. Upravo zbog toga sljedeće
poglavlje je usredotočeno isključivo na razmatranje autorstva i intelektualnog
vlasništva.
14
3. Intelektualno vlasništvo i autorstvo
Imajući na umu uzroke koji potiču preuzimanje inicijative svjesnog ili nesvjesnog
plagiranja, potrebno je definirati sam pojam autorstva pojedinog djela te vidjeti što o
autorstvu kažu određeni pravilnici ili u ovom slučaju zakoni i etički kodeksi. Dakle, postoje
pravila određenih kodeksa koja propisuju što se točno podrazumijeva pod pojmom autorstva,
a što pod pojmom intelektualnog vlasništva te koja mjesta u akademskoj zajednici zauzimaju
ti pojmovi. Stoga je potrebno dobro razmotriti te pojmove u svrhu pravilnog definiranja i
primjenjivanja.
3.1. Pojam autorstva i intelektualnog vlasništva
Na državnoj razini zakonom je propisano što se sve podrazumijeva pod autorskim
djelom, a što pod intelektualnim vlasništvom. Do pojmova „autorstvo“ i „intelektualno
vlasništvo“ može se doći definiranjem pojma „autorskog djela“. Prema (N.N. 167/03,
Poglavlje 1. PREDMET AUTORSKO DJELO, Članak 5.) pod autorskim djelom se smatra:
„...originalna intelektualna tvorevina iz književnoga, znanstvenog i umjetničkog područja koja
ima individualni karakter, bez obzira na način i oblik izražavanja, vrstu, vrijednost ili namjenu
ako ovim Zakonom nije drukčije određeno...“
Tu se već može vidjeti koliko su pojmovi „autorstvo“ i „intelektualno vlasništvo“ srodni, ali
različiti. Dakle u (članku 5. N. N. 167/03) se jasno naglašava „originalna intelektualna
tvorevina“ što bi se protumačilo kao djelo nastalo isključivo korištenjem vlastitog
promišljanja ili intelekta. Stoga se intelektualno vlasništvo može sagledati kao „...kreativna ili
umjetnička realizacija neke ideje koja je plod ljudskog intelekta, pripada njezinom stvaratelju
te predstavlja njegovo intelektualno vlasništvo...“1. Drugi dio definicije autorskog djela: „ima
individualni karakter“ podrazumijeva korištenje vlastitog ustaljenog stila pisanja, fraza i
jezika koji su svojstveni samo osobi koja je autor određenog djela. Prema tome intelektualno
vlasništvo podrazumijeva ideju koja je nastala kao plod ljudskog promišljanja, a pod
autorstvom podrazumijevamo „...trenutak kad ideja dobije jedan konkretni izraz ili oblik.
1 Državni zavod za intelektualno vlasništvo Republike Hrvatske (2015) O intelektualnom vlasništvu. Dostupno
na http://www.dziv.hr/hr/intelektualno-vlasnistvo/o-intelektualnom-vlasnistvu (preuzeto 02.04.2015.).
15
Tek taj oblik ili forma čini predmet autorskog prava...“ (Radojković, 1966). To upravo
podrazumijeva oblike i forme, konkretne izraze koji su „...posebne i drukčije forme...“
(Radojković, 1966). Mnogo puta dolazimo u zabludu upravo zbog nerazlikovanja uvjeta koji
nas čine autorima ili plagijatorima. Dakle ideja kao ideja može biti originalni i jedinstven
fenomen kojeg je određeni autor otkrio ili istražio, ali u akademskom svijetu pod plagiranjem
se podrazumijeva ne toliko krađa ideje koliko krađa rečenica, fraza ili stila pisanja. Potrebno
je dosjetiti se na što su sve plagijatori spremni. Plagijatori koriste fraze, rečenice, odlomke,
jezik ili stil pisanja koji je prepoznatljiv samo za određenog autora. Ideja kao ideja može biti
razmotrena u obliku različitih gledišta, no ukoliko ta gledišta podrazumijevaju prepoznatljivi
stil pisanja i korištenje vlastitih normi pisanja (jezik i frazeologija) onda se to ne smatra
povredom autorstva i intelektualnog vlasništva. Pojam intelektualnog vlasništva autoru
određenog djela osigurava određena prava. Dakle intelektualno vlasništvo osigurava
osobnopravni i imovinskopravni element. Osobnopravnim i imovinskopravnim elementima
svaki autor originalnog djela nadoknađuje stvaralački napor i eventualni doprinos društvu u
obliku uživanja u počastima ili materijalnim koristima koje mu donosi njegovo intelektualno
djelo i stvaralaštvo. On ima prava uživati sve počasti koje proizlaze iz stvaralaštva.
Imovinskopravna ovlaštenja autora „...mogu biti predmet ekonomskog i pravnog prometa.
Mogu se prenositi na druge osobe, a vremenski su ograničeni i podliježu zastari.
Osobnopravna ovlaštenja nemaju imovinski karakter, a po svojoj prirodi su neotuđiva trajna i
nezastariva...“ (Radojković, 1966). Intelektualno vlasništvom podrazumijeva pravo priznato
tvorcu književnog, umjetničkog ili znanstvenog djela na njegovoj duhovnoj kreaciji. Ono ima
za cilj zaštitu intelektualnog stvaranja, bez obzira na kvalitetu i umjetničku vrijednost djela.
Dakle intelektualno vlasništvo koje je usko povezano s autorstvom osigurava osobnopravni i
imovinskopravni element. Stoga je autorstvo zaštita poput licence kojom se zaštićuje ne samo
ideja nego i način izražavanja te ideje. Taj način izražavanja ideja Radojković u (ibid.) naziva
„...formom koju je u svome djelu dao njegov tvorac...“. To u nastavku znači da intelektualno
vlasništvo zaštićuje nedopuštenu reprodukciju, umnožavanje ili izmjenu.
16
Dakle iz sadržaja više autora, može se zaključiti da je intelektualno vlasništvo
„...isključivo pravo autora na raspolaganje njihovim književnim, znanstvenim ili umjetničkim
djelima, te djelima iz drugih područja stvaralaštva...“2, a autorstvo „..kreativna ili umjetnička
realizacija neke ideje koja je plod ljudskog intelekta te pripada njezinom stvaratelju...“3
Autorstvo štiti osobne, moralne, idealne interese autora, ali i njegovu čast i ugled u
akademskoj zajednici. Radojković u (ibid.) potvrđuje da je autorstvo „...jedinstveno autorsko
pravo iz kojega proizlaze brojna ovlaštenja za tvorca intelektualnog djela...“ (ibid.). Pojmovi
autorstva i intelektualnog vlasništva, osvijestili su nas o datostima i koristima koje mogu
pružati autoru, ali i o mogućim povredama imovinskopravnih i osobnopravnih elemenata.
3.2. Zakon o autorskom pravu u Republici Hrvatskoj
Regulacija autorstva na području Republike Hrvatske, ostvarena je putem „Zakona o
autorskim pravima u Republici Hrvatskoj“. Naime postoje određene zakonske odredbe koje se
tiču i samog pojma autorstva i uključivanje modernih tehnologija u eventualne krađe ili
preuzimanje tuđeg djela. Zakon je vrlo opširan i pokriva veliki dio pitanja autorstva. Odabrani
članci su izdvojeni s namjerom dokazivanja kvalitete i sveobuhvatnosti sastavljenog zakona te
efikasnosti provedbe.
Zakona o autorskom pravu i srodnim pravima pročišćeni tekst zakona
(NN 167/03, 79/07, 80/11, 125/11, 141/13, 127/14):
Članak 13.
(1)Autorsko pravo sadržava moralna prava autora, imovinska prava autora i druga prava
autora
(2) Za svako korištenje autorskog djela autoru pripada naknada, ako ovim Zakonom ili
ugovorom nije drukčije rečeno.
Prema ovom članku, jasno je vidljivo da se uvažava definicija autorstva te sva prava
koja se ubrajaju pod intelektualno vlasništvo počevši s imovinskopravnim i osobno pravnim
elementima uživanja i naknade za uloženi trud i doprinos društvu.
2 Državni zavod za intelektualno vlasništvo Republike Hrvatske (2015) O intelektualnom vlasništvu. Dostupno
na http://www.dziv.hr/hr/intelektualno-vlasnistvo/o-intelektualnom-vlasnistvu (preuzeto 02.04.2015.). 3 Državni zavod za intelektualno vlasništvo Republike Hrvatske (2015) O intelektualnom vlasništvu. Dostupno
na http://www.dziv.hr/hr/intelektualno-vlasnistvo/o-intelektualnom-vlasnistvu (preuzeto 02.04.2015.).
17
Članak 16.
(1)Autor ima pravo biti priznat i označen kao autor djela.
(2)Osoba koja javno koristi autorsko djelo dužna je pri svakom korištenju naznačiti autora,
osim ako autor u pisanom obliku izjavi da ne želi biti naveden ili ako način pojedinog javnog
korištenja autorskog djela onemogućava navođenje autora.
Prema ovome uvažava se potreba za referenciranjem i prejudiciranjem mogućeg
pokušaja protuzakonitog korištenja tuđih sadržaja i svojatanja istih. Ovim člankom zalazi se u
sferu intelektualnog vlasništva autora u obliku očuvanja integriteta svojeg rada i doprinosa
društvu od eventualnih prepravljanja, dodavanja ili mijenjanja fraza, rečenica i oblika. Time
se daje do znanja da svaki autor ima prepoznatljivi stil pisanja, formu i jezik pisanja. To
potvrđuje i sljedeći članak 17.
Članak 17.
(1)Autor ima pravo opozvati pravo na iskorištavanje njegovog autorskog djela i njegovo
daljnje korištenje, uz popravljanje štete korisniku toga prava, ako bi daljnje korištenje štetilo
njegovoj časti ili ugledu. To pravo imaju i autorovi nasljednici ako je to autor odredio
oporukom, ili dokažu da je autor za života ovlašteno pokušao ostvariti to pravo ali je bio
spriječen.
Poštivanje autorovog prava na ugled i čast koju je zadobio svojim radom u redovima
akademske zajednice i šire, doprinosi značaju autorskog djela i tvorevine te naglašavanju
akademsku čestitost. Iako je stavljen naglasak na ograničen doseg Zakona o autorskom pravu
u Republici Hrvatskoj po pitanju modernih tehnologija, reducirani zakon u 2015. godini uvodi
i promjene na toj razini.
Članak 81.
Privremene radnje reproduciranja autorskog djela čija je jedina svrha omogućavanje prijenosa
u mreži između strana preko posrednika ili ovlašteno korištenje autorskog djela, koje su
prolazne ili popratne, koje čine sastavni i bitni dio tehnološkog procesa i koje kao takve
nemaju nezavisan gospodarski značaj, izuzete su iz isključivog prava reproduciranja
autorskog djela iz članka 19. stavka 1. ovog zakona. Reproduciranje autorskog djela za
privatno i drugo vlastito korištenje. Dosljedno provođenje ovog zakona podrazumijeva i
definiranje kazni za prijestupe.
18
Članak 189.
(1)Novčanom kaznom od 5.000,00 do 50.000,00 kuna kaznit će se za prekršaj pravna osoba
ako:
2. bez odobrenja autora ili drugog nositelja autorskog prava ili udruge za kolektivno
ostvarivanje autorskog prava reproducira autorsko djelo.
Navedeni članak je jedan u nizu odredaba kojima se pokušava istrijebiti svaki kriminalni
pokušaj povređivanja intelektualnog vlasništva i autorstva. Vidljivo je iz ovih pomno
probranih članaka, u koje sve sfere zadire Zakona o autorskom pravu u Republici Hrvatskoj te
koje sve odredbe mora donositi da bi se zaštitilo autora određenog djela i njegovo vlasništvo.
Iako postoje mjesta u zakonu koja bi osigurala kreiranje ponekih detaljnih odredbi u obliku
propisa vezanih za korištenje modernih tehnologija u okvirima plagiranja sadržaja ili
zlouporabe sadržaja, sadašnje stanje je više nego zadovoljavajuće.
3.3. Etički kodeks odbora za etiku u znanosti i visokom
obrazovanju
Etički kodeksi nisu baš u najboljem smislu pojma autorstvo definirali njegovo pravo
značenje. Primjerice „Etički kodeks odbora za etiku u znanosti i visokom obrazovanju“ ne
spominje ni približno esencijalnu bit pojma autorstvo. U Zakonu o autorskom pravu i srodnim
pravima pročišćeni tekst zakona (NN 167/03, 79/07, 80/11, 125/11, 141/13, 127/14 N.N) je
jasno vidljivo što sve spada u autorstvo i utvrđivanja autorstva, ali u etičkim kodeksima nije
jasno dorečeno to značenje pojma autorstvo. Prema HR MZOS, Etički kodeks odbora za etiku
u znanosti i visokom obrazovanju, pod autorstvom se podrazumijeva: „...Predmnijeva se da
autori i koautori svih znanstvenih uradaka, posebice znanstvenih publikacija, zadovoljavaju
sljedeće kriterije: djelatno sudjelovanje u (A) razvoju ideje istraživanja, izradi koncepta i
oblika istraživanja; (B) prikupljanju i obradi ili tumačenju rezultata istraživanja; i (C) pisanju i
oblikovanju znanstvenog uratka ili kritičkoj reviziji i napokon odobrenju takvog uratka. Svaki
autor treba zadovoljiti barem jedan uvjet iz svake kategorije (A), (B), (C) te moći braniti
intelektualni sadržaj objavljenih publikacija...“,
19
Dakle najveći naglasak se stavlja na „...sudjelovanje u (A) razvoju ideje istraživanja,
izradi koncepta i oblika istraživanja...“ ili „...(C) pisanju i oblikovanju znanstvenog uratka ili
kritičkoj reviziji i napokon odobrenju takvog uratka...“. No nigdje se ne spominje „...koja ima
individualni karakter...“ prema Zakonu o autorskom pravu i srodnim pravima pročišćeni tekst
zakona (NN 167/03, 79/07, 80/11, 125/11, 141/13, 127/14) ili „...Predmetom autorskog prava
su izražaji, a ne ideje, postupci, metode rada ili matematički koncepti kao takvi...“ prema istoj
osnovi. Sam Etički kodeks odbora za etiku u znanosti i visokom obrazovanju nejasno izriče
upravo tu razliku između ideje i originalnog izražaja. Stoga je moguće autorstvo shvatiti kao
sudjelovanje u kreiranju originalne ideje, a ne u izražaju te ideje. Ovo „...C) pisanju i
oblikovanju znanstvenog uratka ili kritičkoj reviziji i napokon odobrenju takvog uratka...“ bi
djelomično moglo potvrditi da se radi o usredotočenosti na izražajnost, na stil pisanja, jezik i
frazeologiju, a ne i na ideju. Posljednji dio citirane odredbe Etičkog kodeksa odbora za etiku u
znanosti i visokom obrazovanju uobličava gotovu formaciju pojma autorstva na način da sve
prethodno spomenute uvjete (A), (B), (C) objedinjuje pod pojmom autorstva te kaže „...Svaki
autor treba zadovoljiti barem jedan uvjet iz svake kategorije (A), (B), (C) te moći braniti
intelektualni sadržaj objavljenih publikacija...“ Vrlo je slična situacija i s Etičkim kodeksom
Sveučilišta u Zagrebu. Ni on ne pokriva sve navedene karakteristike pojma autorstva, već se
većim dijelom odnosi na skupinu tehničkih zahtjeva.
3.4. Etički kodeks Sveučilišta u Zagrebu
Etički kodeks Sveučilišta u Zagrebu pod kategorijom Etička pravila o plagiranju,
autorstvu i sukobu interesa, navodi nekoliko odredaba koje potvrđuju autorstvo pojedinog
autora:
Pri određivanju autorstva rada moraju biti zadovoljeni sljedeći kriteriji:
Autor mora biti odgovoran za barem jedan dio rada.
Autor mora moći identificirati tko je odgovoran za druge dijelove i
idealno bi morao biti siguran u sposobnosti i integritet koautora.
Autor mora dati doprinos osmišljavanju i dizajnu istraživanja i/ili
analizi i interpretaciji podataka.
20
Dakle autor mora kao prvo biti odgovoran za jedan dio rada. No to ne govori da li se
autorstvo usmjerava originalnosti ideje ili izražaju to jest individualnom karakteru
izražajnosti. Autor mora biti odgovoran za jedan dio rada uključujući određene karakteristike
uvriježenog stila pisanja, jezika i forme te frazeologije. Autor može biti autorom određenog
dijela nekog rada bez da uključuje svoju osobnu subjektivnu karakteristiku izražajnosti. Na
žalost u kodeksu taj je dio izostavljen i nedovoljno razjašnjen. Druga je situacija da autor
mora moći identificirati tko je odgovoran za druge dijelove rada i morao bi biti siguran u
sposobnosti i integritet koautora. No opet se postavlja pitanje što taj autor kod drugih koautora
treba prepoznati; da li se radi o stilu pisanja ili nekom dijelu ideje. Sposobnost i integritet se
ovdje mogu dovesti na tanki led jer integritet ne mora uvijek podrazumijevati svojevrstan
dosljedan stil pisanja ili formu oblikovanja ideje, već dosljednost u provođenju sposobnosti
istraživanja, ali ne i dosljednost u formiranju vlastitih tvrdnji i zaključaka u obliku
individualnih i originalnih fraza. Tek treći dio kod određivanja autorstva „...Autor mora dati
doprinos osmišljavanju i dizajnu istraživanja i/ili analizi i interpretaciji podataka...“, mogao bi
razjasniti vrlo dobro pojam autorstva. Kada se kaže „...mora dati doprinos osmišljavanju i
dizajnu istraživanja i/ili analizi i interpretaciji podataka...“, smatra se da autor uključuje
vlastite originalne načine forme i oblike. Spominje se i analiza i interpretacija koju bi svakako
trebalo razumjeti kao „...koja ima individualni karakter...“ prema Zakonu o autorskom pravu i
srodnim pravima pročišćeni tekst zakona (NN 167/03, 79/07, 80/11, 125/11, 141/13, 127/14).
Etički kodeks Sveučilišta u Zagrebu daje vrlo nepreciznu i nejasnu definiciju autorstva. No
zato iznimno jasno definira što se podrazumijeva pod pojmom plagijata. Etički kodeks
Sveučilišta u Zagrebu pod kategorijom Etička pravila o plagiranju, autorstvu i sukobu
interesa, daje vrlo jasne odredbe to se smatra plagijatom:
1. Svako doslovno preuzimanje, prepričavanje ili prevođenje drugih izvora (uključujući i
prethodne vlastite radove) mora biti jasno označeno i popraćeno referencom izvora u
skladu s prihvaćenim pravilima citiranja. Doslovno preuzeti tekst dužine do 20 riječi
može se citirati unutar vlastitog teksta uz posebno označavanje (u pravilu navodnim
znakovima ili drugačije sukladno tehničkim uputama izdavača ili FOI). Duži tekst
treba izdvojiti u posebni uvučeni odlomak. Kada je citirani izvor duži od 10 stranica u
pravilu će referenca sadržavati i redni broj stranica izvora s kojih je preuzet ili
prepričan tekst.
21
2. Korištenje drugog djela na način da se čitaoca navodi na zaključak da se radi o
originalnom doprinosu autora, a koje se ne može pripisati previdu ili omašci (kao npr.
predaja već predanog vlastitog ili tuđeg rada s promijenjenim naslovom, izostanak ili
nepotpunost reference, izostanak navodnih znakova kod doslovnog preuzimanja i sl.)
smatra se plagiranjem.
3. Kada preuzima ili prepričava izvor koji nije javno dostupan, autor kvalifikacijskog
rada je dužan pribaviti pisanu dozvolu nositelja autorskog prava za korištenje izvora u
svome radu i jednu kopiju izvora dati na uvid nastavniku ili povjerenstvu koje
ocjenjuje njegov rad.
4. Rad (pisani materijal) koji se predaje u svrhu ocjenjivanja u okviru studija na FOI, bez
obzira da li je ispisan na papiru ili predan u elektroničkom obliku, smije sadržavati
najviše 20% materijala preuzetih doslovno iz drugih izvora, osim uz pisanu dozvolu
nastavnika ili povjerenstva koje ocjenjuje rad ili ako je drugačije predviđeno
pravilnikom (kao npr. za švedski model doktorske disertacije). Drugi izvori uključuju i
vlastite prethodne seminarske radove, prezentacije, projektnu dokumentaciju ili drugi
pisani materijal koji je prethodno javno objavljen ili predan na FOI u svrhu
ocjenjivanja.
Najzanimljivija je točka 2 „...Korištenje drugog djela na način da se čitatelja navodi na
zaključak da se radi o originalnom doprinosu autora, a koje se ne može pripisati previdu ili
omašci (kao npr. predaja već predanog vlastitog ili tuđeg rada s promijenjenim naslovom,
izostanak ili nepotpunost reference, izostanak navodnih znakova kod doslovnog preuzimanja i
sl.) smatra se plagiranjem...“ gdje se spominje mogućnost manipuliranja i tuđim originalnim
sadržajima u obliku ispuštanja, dodavanja ili izmišljanja kako bi se čitatelja navelo na krivi
zaključak da se radi zapravo o originalnom doprinosu autora. Iz toga je vidljivo da se
akademske ustanove susreću najčešće s plagijatima u obliku prerušenog plagijata u kojem
većina sadržaja preuzima s manjim izmjenama kako bi se prikrili preuzeti sadržaji i time
naravno zavarali čitatelje. Isto tako važno je za spomenuti da svaki ozbiljni rad na akademskoj
ustanovi smije sadržavati najviše „...20% materijala preuzetih doslovno iz drugih izvora, osim
uz pisanu dozvolu nastavnika ili povjerenstva koje ocjenjuje rad ili ako je drugačije
predviđeno pravilnikom...“.
22
Tih 20% zapravo pretendira da sve ostalo mora biti autorovo promišljanje i
oblikovanje izjava, misli i fraza u dosljednom stilu i jeziku pisanja. Ta odredba upravo
određuje definiciju autorstva koja je spomenuta u Zakonu o autorskom pravu i srodnim
pravima pročišćeni tekst zakona (NN 167/03, 79/07, 80/11, 125/11, 141/13, 127/14, Poglavlje
1.Predmet: Autorsko djelo, Članak 5.), kroz definicije autorstva: „Autorsko djelo je originalna
intelektualna tvorevina iz književnoga, znanstvenog i umjetničkog područja koja ima
individualni karakter, bez obzira na način i oblik izražavanja, vrstu, vrijednost ili namjenu ako
ovim Zakonom nije drukčije određeno...“. Značajna brojka 20% usmjerava na individualni
karakter postignut upravo specifičnim, individualnim stilom, frazeologijom, oblikom i
formom pisanja. Dakle Etički kodeksi u određenim smjernicama daju nejasne upute pomoću
kojih bi se trebale razabrati karakteristike autorstva i plagijata. Te odredbe bi morale biti puno
jasnije i detaljnije jer ipak se nalaze unutar sustava akademskog obrazovanja i života koji
podrazumijeva osiguranje osobnopravnih i imovinskopravnih elemenata koji su naknada za
rad i doprinos pojedinog autora. Dosadašnji kodeksi su više obuhvaćali tehničke komponente
koje su isključivale pitanje imovinskopravnih elemenata. No to ne nedostaje u Zakonu o
autorskom pravu u Republici Hrvatskoj. Budući da se cijelo vrijeme govori o nematerijalnom
vlasništvu nad intelektualnom tvorevinom nije moguće primijeniti postojeće metode kojima
se određuje vlasništvo i prava materijalnih tvorevina. Iz svih ovih pravilnika i etičkih kodeksa,
jasno je vidljiva potreba za traženjem udjela u stvorenom intelektualnom radu. Dakle Etičkim
kodeksom Sveučilišta u Zagrebu, određeno je da u vlastitom radu smije biti sadržano svega
20% doslovno preuzetih sadržaja drugih autora. To stvara potrebu za implementacijom
softvera koji omogućava putem odgovarajućeg algoritma pretraživanje svakog pojedinog
retka teksta te usporedbu na razini riječi ili razini prepoznavanja prefiksa i sufiksa pojedine
riječi. Dakle stvara se potreba za detaljnom analizom tekstova na temelju sličnosti znakova.
Moderne tehnologije nam mogu omogućiti takav tretman putem softvera za detektiranje
plagijata koji rade na principu detaljne analize pojmova i traženja sličnosti između znakova.
23
4. Računalna detekcija plagijata
Gotovo svi softveri za realizaciju detektiranja plagijata, ostvareni su metodama analize
tekstova na temelju sličnosti znakova. To znači da većina softvera kao što su Moodle dodaci,
fizički uspoređuju riječ po riječ, rečenicu po rečenicu i odlomak po odlomak. No usporedba se
ne provodi uvijek istim redoslijedom to jest istim nizom koraka. Ovisno o kompleksnosti
sadržaja te brzini detekcije, postoje i razvijeni algoritmi koji pospješuju detekciju. U poglavlju
su prikazane najčešće korištene metode i algoritmi koji se koriste u svrhu uspoređivanja
tekstova i detektiranja sličnosti.
4.1. Metode analize tekstova na temelju sličnosti znakovnih
nizova
Analiza tekstova na temelju sličnosti nizova znakova podrazumijeva detaljan prolazak
kroz svaku rečenicu sadržaja te uspoređivanje uzorka sa zadanim sadržajem kojem se utvrđuje
razina plagiranja. Analiza teksta podrazumijeva korištenje cijelih uzoraka ili dijelova tih
uzoraka. Na taj način postiže se istovremeno i brzina detektiranja, ali i dubina utvrđivanja
sličnosti.
4.1.1. Najdulji zajednički podslijed
Metoda najduljeg zajedničkog podslijeda podrazumijeva usporedbu znakova odnosno
znakovnih nizova između dva paralelna teksta. Izrazito se naglašava da „...treba razlikovati
ovu metodu od metode nalaženja najdužeg zajedničkog podniza...“4. Podslijed podrazumijeva
prije svega praćenje duljine nekog slijeda da bi se na temelju toga mogla napraviti usporedba
sa slijedom paralelnog teksta koji se uspoređuje s tekstom u obradi. Dakle inicijalni smisao
ove metode sastoji se u „...traženju znakovnog niza unutar drugog i kao rezultat vraća duljinu
podslijeda...“5. Ono što se ovom metodom traži je uzorak identificiran u tekstu. Tekst može
biti jedna rečenica unutar koje se pokušava identificirati jedna riječ da bi se na temelju toga
mogla utvrditi sličnost s uspoređivanim tekstom.
4 Design and Analysis of Algorithms, opis algoritama za pronalaženje najduljeg zajedničkog podslijeda,
Dostupno na http://www.ics.uci.edu/~eppstein/161/960229.html (preuzeto 10.04.2015.) 5 Design and Analysis of Algorithms, opis algoritama za pronalaženje najduljeg zajedničkog podslijeda
Dostupno na http://www.ics.uci.edu/~eppstein/161/960229.html (preuzeto 10.04.2015.)
24
Kao što je napomenuto u poglavljima s pojavnim oblicima plagijata, plagijati mogu
nastati na temelju dodavanja ili ispuštanja pojedinih konstrukata riječi ili rečenica da bi se
prikrila izvorna originalna verzija dokumenta. Ukoliko odaberemo kao uzorak jednu riječ, na
temelju nje možemo utvrditi cijelu modificiranu rečenicu dodatnim (suvišnim) riječima. Ako
imamo rečenicu modificiranu dodatnim umetnutim riječima, odabirom jednog od uzoraka
znakova (riječi) se pokušamo usidriti u toj rečenici. Dakle između odabranih uzoraka može
biti „...proizvoljan broj umetnutih znakova...“6. Primjerice ako odaberemo dva znakovna niza:
„blablabla“ i „habluhablunablu“. Ta dva niza moramo napisati jedan iznad drugoga da bi bilo
lakše utvrditi sličnosti.
Slika 1: Uspoređivanje uzorka u podslijedu7
Prvi slijed znakova „blablabla“ predstavlja uzorak na temelju kojeg će biti provedena
usporedba s drugim slijedom znakova „habluhablunablu“. Slijed znakova „blablabla“
nazivamo ujedno i podslijedom. Svaki uzorak je na neki način podslijed jer slova koja se
pojavljuju u njemu, sadržana su u slijedu znakova kao u primjeru „habluhablunablu“. Dakle
ako u nastavku okomitim linijama povezujemo slova koja su zajednička u oba slijeda znakova
(u uzorku i originalnom slijedu znakova) dobivamo da su slova iz uzorka (prvog slijeda
znakova) ekvivalentna sa slovima drugog slijeda znakova koja također odabiremo po redu. Ta
uparena slova nazivamo podslijedom. Naravno kod ove metode je važno da se znakovi
pronalaze istim redoslijedom kako su bili definirani, a ne nekim obrnutim redoslijedom, jer bi
se na taj način izgubila konzistentnost prvotno izabranog i definiranog uzorka.
6 Design and Analysis of Algorithms, opis algoritama za pronalaženje najduljeg zajedničkog podslijeda
Dostupno na http://www.ics.uci.edu/~eppstein/161/960229.html (preuzeto 10.04.2015.) 7 Design and Analysis of Algorithms, opis algoritama za pronalaženje najduljeg zajedničkog podslijeda
Dostupno na http://www.ics.uci.edu/~eppstein/161/960229.html (preuzeto 10.04.2015.)
25
Primjerice na slici 1 uzorak „blablabla“ započinje tek s prvim slovom „b“ u
originalnom slijedu, iako je moguće prije slova „b“ prepoznati i znak „a“ koji se također
nalazi definiran u uzorku. Prateći uvijek isti redoslijed definiranog uzorka, konzistentno se
identificira uzorak u originalnom slijedu znakova. Primjerice kao uzorak možemo uzeti riječ
„podslijed“, a kao originalni slijed znakova možemo dodati proizvoljan broj znakova koji će
biti u ovom primjeru biti dopunjen brojevima.
PODSLIJED
123P456O789D123S456L789I123J456E789D
Slika 2: Traženje podslijeda
Pronađen je podslijed neovisno o tome što je originalni slijed znakova dopunjen
brojkama. Kada u dva slijeda znakova oba započinju istim slovom, najsigurnije je spojiti ta
dva slova kao dio podslijeda. Ukoliko se prvo slovo kao na slici 1 nalazi na nekom desnijem
mjestu (primjerice na desnijem mjestu je bilo slovo „b“ kao prvo slovo uzorka) linija kojom
se spajaju ta dva slova u oba niza se može preusmjeriti u lijevo bez da se uzrokuje
presijecanje linija. To je najsigurniji način utvrđivanja da se radi o prvom slovu. U nekim se
situacijama mogu prva slova razlikovati (podrazumijeva se nekoliko prvih slova), nemoguće
je da će oba biti dio podslijeda, nego će biti potrebno bar jedno od njih (ili oba) ukloniti.
Konačan slikovit primjer upotrebe ove metode može se provjeriti primjerom traženja i
usporedbe uzorka „lijep“ u rečenici „Danas je lijep dan i još ljepše vrijeme.“ Ovaj primjer je
istovjetan primjeru na slici 2. Traženje podslijeda, jer se uzorak „lijep“ nadopunjuje dodatnim
znakovima „Danas je...dan i još ljepše vrijeme.“
Slika 3: Traženje podslijeda u konkretnoj rečenici
26
Uzorak je identificiran na dva mjesta iako u riječi „ljepše“ nije identificiran cjelovit
uzorak, ali su identificirana prva slova uzorka „lijep“. Podslijed i podniz su međusobno
povezani iako su u određenim aspektima različiti, ali jedno bez drugoga bi u softverima za
detekciju plagijata izazvalo brojne propuste, što opet rezultira nedostatnom identifikacijom
plagijata.
4.1.2. Najdulji zajednički podniz
Podniz i podslijed su intuitivno vrlo srodni pojmovi ali kako je već naglašeno „...treba
razlikovati ovu metodu od metode nalaženja najdužeg zajedničkog podniza...“8. To znači da
se ova metoda razlikuje od metode najdulji zajednički podslijed po tome što se pod pojmom
podniz smatra „...skup znakova iz originalnog znakovnog niza koji je povezan, dok se
podslijedom smatra bilo koji podskup znakova iz originalnog niza koji se može dobiti
brisanjem nula ili više znakova originalnog niza...“ (Baeza-Yates i sur, 2003). Prema tome
podniz je definiran kao neprekinuti niz originalnih znakova koji se u istom redoslijedu mora
pronaći u drugom tekstu ili nizu dok se kod podslijeda u originalni niz znakova može dodati
ili izbrisati proizvoljan broj znakova. Na primjer imamo originalni niz „banana“. Odbacivši
sufikse i prefikse niza „banana“, podniz bi izgledao ovako „ana“. Za isti niz „banana“
odbacivanjem jednog, nijednog ili više ne nužno uzastopnih znakova, podslijed bi glasio
„baaa“. Važno je za naglasiti da se u svrhu ove metode koristi takozvano sufiksno stablo.
Prema tome stablo sufiksa je „...struktura podataka koja omogućava rješavanje raznih
problema vezanih uz znakovne nizove u linearnom vremenu. Ako znakovni niz označimo sa
str = t1 t2 t3...tn onda je Ti = ti...tn sufiks od str koji počinje na poziciji i...“9.
8 Design and Analysis of Algorithms, opis algoritama za pronalaženje najduljeg zajedničkog podslijeda
Dostupno na http://www.ics.uci.edu/~eppstein/161/960229.html (preuzeto 10.04.2015.) 9 L. Allison, članak Suffix trees, Dostupno na http://www.allisons.org/ll/AlgDS/Tree/Suffix/ (preuzeto
10.04.2015.)
27
Slika 4: Početno raščlanjivanje riječi mississippi na podnizove10
Za primjer možemo uzeti riječ mississippi. Metoda će raditi na način da se za zadanu
riječ izdvajaju svi mogući podnizovi te iste riječi koje se kasnije sortiraju prema početnom
slovu. Na slici 4 je prikazano početno raščlanjivanje riječi mississippi po parametrima T1-
T12. Nakon raščlanjivanja, provodi se sortiranje po početnom slovu kojeg ovdje nazivamo
sufiksom. Za primijetiti je da ukoliko sortiramo prefikse po slovima, neki od njih imaju
zajedničke prefikse (npr. i,p,s).
Slika 5: Sortiranje prefiksa po slovima11
Sljedeći korak je izrada stabla sufiksa na način da se sufiksi sa zajedničkim prefiksom
interpretiraju kao korijen u stablu. Točnije sufiksi sa zajedničkim prefiksom imaju zajednički
korijen u stablu.
10
L. Allison, članak Suffix trees, Dostupno na http://www.allisons.org/ll/AlgDS/Tree/Suffix/ (preuzeto
10.04.2015.) 11
L. Allison, članak Suffix trees, Dostupno na http://www.allisons.org/ll/AlgDS/Tree/Suffix/ (preuzeto
10.04.2015.).
28
Slika 6: Sufiksno stablo riječi mississippi12
Najduži zajednički podniz se traži pomoću generaliziranog stabla sufiksa.
Generalizirano stablo sufiksa sadrži sve sufikse više znakovnih nizova (izvornih tekstova
programa) koje uspoređujemo. „...Čvorovi takvog stabla moraju biti označeni ovisno da li
pripadaju prvom, drugom ili oba osnovna niza...“13
Dakle „...Najveći zajednički podniz će biti
najdublji čvor koji je označen kao dio oba osnovna niza...“ (Baeza-Yates i sur, 2003). Prema
tome u slučaju riječi „mississippi“ zajednički korijeni su nad prefiksima i,p,s. Primjena ove
metode je moguća i u određivanju sličnosti izvornih tekstova ako izgradimo općenito sufiksno
stablo koje će sadržavati sve sufikse obaju tekstova. Kako bi usporedba bila moguća treba
voditi računa da se za svaki čvor stabla zna kojem tekstu pripada: prvom, drugom ili oba
teksta.
12
L. Allison, članak Suffix trees, Dostupno na http://www.allisons.org/ll/AlgDS/Tree/Suffix/ (preuzeto
10.04.2015.) 13
L. Allison, članak Suffix trees, Dostupno na http://www.allisons.org/ll/AlgDS/Tree/Suffix/ (preuzeto
10.04.2015.).
29
Ukoliko raščlanimo niz znakova „plagiranje“, dobit ćemo situaciju kao na slici 7.
sufiksno stablo riječi „plagiranje“.
Slika 7: Sufiksno stablo riječi „plagiranje“
Za primijetiti je da riječ plagiranje ima samo dvije grane od kojih je najdublji čvor
(9:je). Može se zaključiti da je najdulji zajednički podniz „je“ prema kojem će se vršiti daljnje
pretraživanje u uspoređivanju nizova znakova. Identifikacija plagijata pomoću softvera ne bi
bila potpuna da ne postoje metode koje „mjere“ udaljenost u nizovima i podsljedovima.
4.1.3. Hammingova udaljenost
Hammingova udaljenost kao metoda za utvrđivanje plagijata se upotrebljava u
teorijama informacija gdje je udaljenost dvaju nizova znakova iste duljine definirane kao broj
bitova ili lokacija na kojima ta dva postojeća niza ne sadrže identične znakove. Dakle otkriva
se plagiranje na temelju prepoznavanja mijenjanja ili modificiranja originalnih znakova. To
dokazuje definicija Hammingove udaljenosti prema (Nikolić, 1987) kao „...Hammingova
udaljenost (HD) između dvije riječi je broj bitova u kojima se one razlikuju...“ U nastavku
plagijat se utvrđuje na temelju pogrešaka u bitovima odnosno lokacijama. Dakle „...Ako dvije
riječi imaju Hammingovu udaljenost x, tada je potrebno pogriješiti x bitova da bi se jedna
kodna riječ pretvorila u drugu...“ (ibid).
30
Za primjer možemo uzeti riječ koja je pretvorena u bitove. Ovo su samo simbolični
nazivi riječi koje su pretvorene u binarni kod.
Primjer 1(Riječi u binarnom kodu):
riječ 1: 01100110
riječ 2: 00101001
Plavom bojom su prikazani originalni bitovi riječi 1, a crvenom su označene „greške“
odnosno promijenjene lokacije bitova. Dakle Hammingova udaljenost između riječi 1 i riječi
2 je pet bitova ili pet pogrešaka lokacije. Metoda Hammingove udaljenosti doslovno, mjeri
minimalni broj supstitucija ili zamjena koje su potrebne za promjenu jedne riječi u drugu riječ
ili broj grešaka prilikom transformacije jedne riječi u drugu. Osnovni uvjet Hammingove
udaljenosti je da nizovi znakova moraju imati nužno isti broj elemenata što naposljetku
implicira da se dogodila samo zamjena, a ne i brisanje ili dodavanje kao kod drugih metoda.
Primjer 2 (Hammingova udaljenost riječi „Bijeg“ i „Tijek“):
Bijeg
Tijek
Hammingova udaljenost između ove dvije riječi je jednaka dvije lokacije ili dvije
greške odnosno dva bita. Promijenjene su pozicije riječi B u T i g u k. Ovo je bio prikaz jedne
mogućnosti primjene mjerenja udaljenosti, no postoji i još nekoliko oblika bržeg i efikasnijeg
načina mjerenja udaljenosti kao što je Levensteinova udaljenost.
4.1.4. Levensteinova udaljenost
Levensteinova udaljenost „...izračunava najmanji broj operacija koje su potrebne za
transformaciju jedne riječi u drugu odnosno transformaciju jednog znakovnog niza u
drugi...“14
To bi u nastavku značilo da se Levensteinova udaljenost definira kao broj potrebnih
akcija s kojima se jedan znakovni niz pretvara u drugi pri čemu se zadovoljava mogućnost
14
The Levenshtein Algorithm (2012) Dostupno na http://www.levenshtein.net/ (preuzeto 23.04.2015.)
31
plagijatora da mijenja, dodaje ili briše znakove. Rabi se matrica izračunavanja akcija tipa
(m,n) gdje se zamjenjuje m-prefiks s n-prefiksom.
Slika 8: Levensteinova matrica izračunavanja udaljenosti15
Za primijetiti je da se s lijeve strane riječ „Levenshtein“ nalazi zapisana u stupcu s n-
prefiksom, a riječ „meilenstein“ se nalazi s m-prefiksom u retku matrice. Matrica može biti
popunjena s gornje lijeve strane na donjem desnom kutu. Svaka vodoravna ili okomita
aktivnost transformacije odgovara akciji brisanja ili dodavanja. Svaka promjena znaka
označava se brojem transformacija u obliku brisanja ili dodavanja. Normalno postavljena na 1
za svaku od operacije. U ovom slučaju matrice imamo dijagonalnu promjenu što znači da je
baš svaki znak početne riječi „Levenshtein“ bio podvrgnut transformacijama.
Slika 9: Mogući putevi kroz matricu16
Putovi zamjene riječi „Levenshtein“ mogu se svesti na riječ „meilenstein“ ili riječ
„meilenstein“. Sve ovisi o potrebi i interesu plagijatora.
15
The Levenshtein Algorithm (2012) Dostupno na http://www.levenshtein.net/ (preuzeto 23.04.2015.) 16
The Levenshtein Algorithm (2012) Dostupno na http://www.levenshtein.net/ (preuzeto 23.04.2015.)
32
Primjer 3 (Levensteinova udaljenost znakova „lijek“ i „riječi“):
lijek -> rijek
rijek->riječ
riječ->riječi
Levensteinova udaljenost znakova „lijek“ i „riječi“ iznosi tri. Dakle napravljene su
točno tri promjene da bi se lijek pretvorio u riječi. Prva promjena je podrazumijevala zamjenu
početnih slova „l“ slovom „r“ . Drugi korak zamjene je podrazumijevao zamjenu posljednjeg
znaka „k“ u znak „č“. I u trećem koraku je nad znakom „riječ“ dodan znak „i“, čime je znak
„lijek“ potpuno transformiran u znak „riječi“. Iako je vrlo brza i efikasna kao metoda
detektiranja plagijata, utvrđeni su poneki propusti u radu. Stoga je ova metoda modificirana
do razine Damerau-Levensteinove udaljenosti.
4.1.5. Damerau-Levensteinova udaljenost
Damerau-Levensteinova udaljenost jest proširenje postojeće Levensteinove
udaljenosti. Dakle definicija Levensteinove udaljenosti je glasila: Levensteinova udaljenost
„...izračunava najmanji broj operacija koje su potrebne za transformaciju jedne riječi u drugu
odnosno transformaciju jednog znakovnog niza u drugi...“17
. Damierau-Levensteinova
udaljenost potom podrazumijeva „...dodavanje akcije kojom se lokacije dva susjedna znaka
jednog niza mogu zamijeniti...“ (Damerau, 1964). S time se može iznijeti pretpostavka da su
riječi nekog teksta kratke te da je broj pogrešaka prilikom pisanja rijetko veći od dvije
lokacije ili pogreške.
17
The Levenshtein Algorithm (2012) Dostupno na http://www.levenshtein.net/ (preuzeto 23.04.2015.)
33
Primjer 4 (Damerau-Levensteinova udaljenost):
tuorka->utorka
utorka->utorak
Za primijetiti je da se zamjena susjednih znakova dogodila na prefiksima riječi
„tuorka“ i „utorka“ u jednom slučaju. To se broji kao zamjena jedne lokacije ili identifikacija
jedne greške. Druga zamjena se odnosi na riječi „utorka“ i „utorak“ gdje se zamjena susjednih
znakova dogodila na kraju riječi to jest na sufiksima. Tu se identificirala isto jedna lokacija ili
greška. Stoga valja zaključiti da se rade maksimalno dvije pogreške prilikom pisanja. No ne
treba zanemariti mogućnost da se može pojaviti i neka druga varijanta pogreške ili zamjene
što bi značilo da je početna pretpostavka Damerau-Levensteinove udaljenosti zamjene
lokacija dva susjedna znaka relativna. Metode su se pokazale vrlo uspješnima u radu no važno
je sagledati i upoznati funkcionalnost algoritama koji pospješuju metode analize tekstova na
temelju sličnosti znakova.
4.2. Algoritmi detekcije plagijata
U svrhu detekcije plagijata u izvornih tekstovima, razvijen je veliki broj algoritama za
brzo pretraživanje nizova znakova na temelju uzoraka. Uvjet za odabir algoritma za
pretraživanje nizova znakova je prvenstveno mogućnost detektiranja više uzoraka odjednom.
4.2.1. Aho-Corasick algoritam
Aho-Corasick algoritam je „...klasično i skalabilno rješenje za određivanje točnog
podudaranja znakova te naširoko poznat algoritam za pronalaženje više uzoraka...“
(Vidanagamachchi i sur, 2012). Implementiran je od strane Alfreda V. Ahoa i Margaret J.
Corasick. Pretpostavka za rad ovog algoritma je poznato stablo sufiksa korišteno u metodama
analize tekstova na temelju sličnosti znakovnih nizova. Primjer ovakvog algoritma možemo
prikazati pomoću jednostavnog uzorka (bca).
34
Primjer 5 (Primjena Aho-Corasick algoritma s [bca] uzorkom)
Slika 10: Aho-Corasick algoritam traženja otisaka izvornih tekstova18
Dakle struktura podataka ima po jedan čvor za svaki prefiks svakog znaka. Primjerice
ako primijenimo naš uzorak (bca), kreirat će se čvorovi (bca), (bc), (b) i (). Možemo zamijetiti
da se sufiksno stablo sastoji od crne usmjerene grane i plave usmjerene grane.
Samim time postoji crna grana od (bc) do (bca) uzorka (bca). Zatim postoji plava
usmjerena sufiks grana od svakog čvora do čvora koji je najdulji mogući striktni sufiks tog
čvora u grafu. U ovom primjeru za čvor (caa) striktni sufiksi su (aa), (a) i (). Najdužim
striktnim sufiksom u grafu od (aa), (a) i () je (a), tako da postoji plava grana od (ca) do (a).
Isto tako postoji i zelena grana sufiksa od svakog čvora do sljedećeg čvora do kojeg se može
doći prateći plave grane. Primjerice, postoji zelena grana od (bca) do (a) zbog toga što je (a)
prvi čvor do kojeg se dolazi putem plave grane do (ca), a onda do (a). Na svakom koraku,
trenutni čvor se produljuje tražeći vlastito dijete, a ako ono ne postoji, onda nalazi sufiks.
Kada algoritam dođe do čvora, izbacuje sve moguće ulaze koji završavaju na trenutnoj
poziciji karaktera u unesenom tekstu. Ovaj algoritam je takoreći dobar. No kvalitetu algoritma
moguće je utvrditi tek nakon usporedbe njegove funkcionalnosti s drugim algoritmima.
18
Algoritm of the Week: Aho-Corasick String Matching Algorithm (2013) Dostupno na
http://architects.dzone.com/articles/algorithm-week-aho-corasick (preuzeto 23.04.2015.)
35
4.2.2. Boyer-Moore algoritam
Boyer-Moore algoritam „...uspoređuje simbol uzorka i simboli teksta s desna na lijevo,
počevši od zadnjeg simbola uzorak...“ (Melichar, 2006). Razvijen je od strane Roberta S.
Boyera i J. Stroter Moorea. Princip rada ovog algoritma temelji se na poravnavanju uzoraka
sa zadanim tekstom. To znači da se uzorak doslovno pomiče unutar teksta da bi se ostvarilo
podudaranje. Boyer-Moore algoritam koristi informacije dobivene iz pretprocesiranja da
preskoči što više poravnanja, kako bi se postigla odgovarajuća brzina prolaženja kroz tekst
kroz utvrđena podudaranja.
Primjer 6 (Primjena Boyer-Moore algoritma)19
U prvom koraku imamo niz znakova nekog teksta
G C A T C G C A G A G A G T A T A C A G T A C G
i uzorak
G C A G A G A G
Prvi pokušaj
Budući da funkcioniranje algoritma zahtjeva kretanje od lijeva prema desnom kraju,
prvotni položaj uzorka mora biti smješten skroz lijevo. Za početak nema podudaranja.
Drugi pokušaj
19
Boyer-Moore Algorithm MET (1997) Dotstupno na http://www-igm.univ-
mlv.fr/~lecroq/string/examples/exp14.html (preuzeto 23.04.2015.)
36
Pomaknuli smo se za jedan korak dalje i dogodilo se prvo podudaranje slova A.
Algoritam je nastavio dalje pomicati uzorak prema desnom kraju i dolazi do podudarnosti
slova A i G. Sveukupno su napravljena tri koraka pomicanja u desnu stranu.
Treći pokušaj
U trećem pokušaju, pomicali smo uzorak sveukupno osam koraka u desnu stranu i
dobili smo prvo cjelovito podudaranje. Naravno postupak još nije gotov jer algoritam
identificira još jednu podudarnost. Budući da je ova podudarnost ostala zapamćena, algoritam
se više neće vraćati na nju, nego će je preskočiti.
Četvrti pokušaj
U četvrtom pokušaju, pronađena su dva nova podudaranja slova A i G. Algoritam se
pomiče za tri mjesta u desnu stranu. No podudarnost cjelovitog uzorka nije postignuta.
Algoritam bilježi djelomičnu podudarnost uzorka s nizom znakova teksta kako se više ne bi
vraćao na njega.
Peti pokušaj
37
Peti i ujedno posljednji pokušaj podrazumijeva podudaranje slova G u uzorku što
znači da je uzorak pomaknut za dodatna dva mjesta u desno. Cjelovito podudaranje nije
postignuto, ali su identificirana mjesta u tekstu gdje je prepoznat dio zadanog uzorka. U
odnosu na prethodni algoritam, Boyer-Moore algoritam je prosječno brz u radu, ali i praktično
koristan pogotovo ako se upotrebljava u metodama s podslijedom ili podnizom. Naravno
praktičnost nije upitna, već je upitna brzina rada u usporedbi sa sljedećim Rabin-Karp
algoritmom.
4.2.3. Rabin-Karp algoritam
Algoritam Rabin-Karp su razvili Michael O. Rabin i Richard M. Karp 1987. Godine.
Algoritam omogućava pretraživanje znakovnih nizova „...koristeći funkciju raspršenja...“
(Cho i sur, 2004). Algoritam je poznat po svojoj iznimnoj brzini rada. Brzina Rabin-Karp
algoritma temelji se na brzom uspoređivanju znakovnih nizova. Osnovna ideja je korištenje
sažetaka k-grama. Zbog toga je glavna ideja usporediti sve sažetke k-grama. Pod k-gramima
se podrazumijevaju parovi znakova koji se međusobno uspoređuju. To se radi na način da se
izračunaju sve te vrijednosti za duge znakovne nizove unutar kojih se traži neki podniz. Prema
(ibid.), deklaracija algoritma je sljedeća:
Neka je k-gram k-znamenkasti broj c1...c u nekoj bazi b. Kao funkcija računanja sažetka se
uzima:
𝐻(C1 … 𝐶𝑘) = 𝐶1 × 𝑏𝑘−1 + 𝐶2 × 𝑏𝑘−2 + 𝐶2 × 𝑏𝑘−3 + ⋯ + 𝐶𝑘
Kako bi izračunali vrijednost sažetka novog k-grama potrebno je postaviti sljedeći račun:
𝐻(𝐶2 … 𝐶𝑘+1) = (𝐻(𝐶1 … 𝐶𝑘) − 𝐶1 × 𝑏𝑘−1) × 𝑏 + 𝐶𝑘+1
S obzirom da je b k-1
konstanta svaka iduća vrijednost se računa pomoću dvije
operacije zbrajanja, i dvije operacije množenja. Te operacije se uzimaju kao „modulo“ neke
vrijednosti, najčešće najveća vrijednost za cijeli broj. Da bi se pronašao željeni uzorak unutar
nekog znakovnog niza, Rabin-Karp algoritam putem deklarirane relacije izračunava
vrijednost trenutnog detektiranog uzorka koja se uspoređuje s vrijednosti početnog zadanog
uzorka. Ukoliko se vrijednosti poklapaju, radi se dodatna provjera ASCII koda oba uzorka i
ukoliko se poklapaju, pronađen je željeni uzorak. U suprotnom algoritam prolazi dalje
znakovnim nizom i uspoređuje vrijednosti relacija. Algoritam završava s radom tek kada dođe
do kraja znakovnog niza neovisno o tome da li je već pronašao i detektirao željeni uzorak.
38
Funkcionalnost Rabin-Karp algoritma možemo sagledati kroz konkretan primjer.
Primjer 7 (Primjena Rabin-Karp algoritma)
Za znakovni niz ćemo uzeti jedanaest ne uzastopno slijednih brojeva. To su brojevi:
31415926535. Kao uzorak pretraživanja ćemo uzeti broj 26. Duljina znakovnog niza je 11
brojeva. Vodit ćemo izvornom notacijom formule 𝑷 × 𝒎𝒐𝒅 𝒒 pri čemu P predstavlja par
brojeva koji ulaze u uzorak usporedbe, zatim q koji se interpretira kao duljina znakovnog
niza. Konačna deklaracija početnih veličina izgleda ovako:
Niz = 31415926535
P = 26
q = 11
𝑷 × 𝒎𝒐𝒅 𝒒 → 26 × 𝒎𝒐𝒅 11 = 4
Svaki par brojeva u zadanom nizu će sustavno prolaziti kroz formulu 𝑃 × 𝑚𝑜𝑑 𝑞 i
rezultat će se uspoređivati s dobivenom vrijednosti 4 dobivenom kao rezultat relacije 26
× 𝑚𝑜𝑑 11 = 4. Kao konačno rješenje će se uzeti broj koji se poklapa s rezultatom relacije 26
× 𝑚𝑜𝑑 11 = 4.
Princip rada algoritma kreće s lijeve strane znakovnog niza. U relaciju ulaze prva dva broja 3 i
1. Njihov rezultat će se usporediti s rezultatom početne relacije.
31 × 𝑚𝑜𝑑11 = 9 ≠ 4
Rezultat provedene relacije je 9 što se ne poklapa s vrijednosti 4. To znači da je potrebno
prijeći na idući par brojeva. Sljedeći par brojeva je 1 i 4.
14 × 𝑚𝑜𝑑11 = 3≠ 4
Ni ovaj rezultat nije zadovoljavajući. Vrijednost relacije je 3. Provodi se daljnja usporedba
idućih parova brojeva.
41 × 𝑚𝑜𝑑11 = 8≠ 4
15× 𝑚𝑜𝑑11 = 4 = 4
1 3 1 4 9 5 6 2 3 5 5
1 3 1 4 9 5 6 2 3 5 5
1 3 1 4 9 5 6 2 3 5 5
1 3 1 4 9 5 6 2 3 5 5
39
U ovom slučaju se dobilo poklapanje vrijednosti dobivene kao rezultat relacije 4. No uzorak
15 se ne poklapa s traženim uzorkom 26. Algoritam Rabin-Karp na temelju izračunate
vrijednosti relacije pronalazi potencijalna mjesta u nizu znakova koja bi mogla odgovarati
prvotnom zadanom uzorku. No to ne znači da će vrijednost kao rezultat relacije garantirati
identičnost uzorka. Stoga Rabin-Karp algoritam mora napraviti dodatnu provjeru znakova.
Točnije provjerava ASCII kod znakova niza. Primjerice ASCII kodovi za brojeve 1 i 5 su
različiti od brojeva 2 i 6. Postupak rada algoritma se nastavlja na sljedećem paru brojeva.
59 × 𝑚𝑜𝑑11 = 4 = 4
Dogodila se ista situacija kao u prethodnom koraku. Budući da nema poklapanja uzoraka, rad
algoritma se provodi dalje.
92 × 𝑚𝑜𝑑11 = 4 = 4
Ponovno je došlo do poklapanja po rezultatu vrijednosti relacije, ali ne i prema usporedbi
znakova putem ASCII koda.
26 × 𝑚𝑜𝑑11 = 4 = 4
Dobivene vrijednosti relacija trenutnog uzorka i početnog zadanog uzorka su se poklopile.
Isto tako ASCII kod znakova 2 i 6 su identični i može se reći da se došlo do detekcije
početnog uzorka. Iako je uzorak nađen i identificiran, algoritma nastavlja dalje s radom dok
ne dođe do kraja znakovnog niza.
65 × 𝑚𝑜𝑑11 = 10 ≠ 4
Vrijednosti izračunatih relacije se nisu poklopile. Nema potrebe za daljnjom usporedbom
ASCII koda znakova.
53 × 𝑚𝑜𝑑11 = 9 ≠ 4
1 3 1 4 9 5 6 2 3 5 5
1 3 1 4 9 5 6 2 3 5 5
1 3 1 4 9 5 6 2 3 5 5
1 3 1 4 9 5 6 2 3 5 5
1 3 1 4 9 5 6 2 3 5 5
40
35 × 𝑚𝑜𝑑11 = 2 ≠ 4
U posljednja tri koraka nije bilo nikakvog poklapanja. Algoritam je završio s radom kada je
došao do kraja znakovnog niza. Početni uzorak zadan na početku je pronađen i identificiran
prema broju izračunate vrijednosti relacije te dodatno provjeren putem usporedbe ASCII koda
početnog uzorka i trenutnog uzorka detektiranog u znakovnom nizu. Algoritam je vrlo brz s
obzirom na dvostruku provjeru koju radi prilikom detekcije uzoraka. U ovom poglavlju
razjašnjeni su svi načini funkcioniranja sustava za detekciju plagijata preko metoda i
algoritama funkcioniranja pojedinih metoda. Napravljen je pregled i zaokružena cjelina
funkcioniranja jednog složenog mehanizma kao što je softver za detekciju plagijata. Sve
dosadašnje metode pospješene algoritmima su počivale na detekciji plagijata nad konkretnim
primjerom sadržaja dokumenta. No nigdje nije bila uključena usporedba sadržaja dokumenta
sa zbirkom izvornih dokumenata. To je prepušteno metodama detekcije plagijata.
1 3 1 4 9 5 6 2 3 5 5
41
5. Metode detekcije plagijata
Kao što je već spomenuto u radu, plagijat se odnosi na uporabu tuđe informacije,
jezika ili stila pisanja, bez prethodnog navođenja izvora. Stoga detekciju plagijata provodimo
na temelju usporedbe dokumenata s izvornim dokumentima. Tu se nameće pitanje oko
uspoređivanja konkretnih izraza, odlomaka i fraza između plagiranog i izvornog dokumenta,
ali i pitanje oko detektiranja varijacija stila pisanja. Stoga prema (Potthast i sur, 2009)
razlikujemo dvije metode detektiranja plagijata: vanjska detekcija plagijata i unutarnja
detekcija plagijata.
5.1. Vanjska detekcija plagijata
Pod pojmom vanjske detekcije plagijata podrazumijevamo metodu usporedbe
plagiranog dokumenta sa zbirkom izvornih dokumenata. „...Vanjska detekcija plagijata bavi
se problemom pronalaženja preuzetih sadržaja u sumnjivim dokumentima na temelju
referentnog korpusa...“ (Zeichner i sur, 2009). Taj referentni korpus podrazumijeva usporedbu
s jednim ili više izvornih dokumenata što potvrđuju (ibid.) „...Vanjska detekcija plagijata je
slična tekstualnom pretraživanju informacija...“. Sam radni model metode vanjske detekcije
plagijata je predstavljen modelom „bijele kutije“.
Slika 11: Model „bijele kutije“ vanjske detekcije plagijata (Izvor: Alzahrani i sur, 2011)
Prema ovom modelu, detektiranje plagijata se provodi u tri koraka. „...Vanjska
detekcija plagijata dijeli se u tri koraka: heuristički dohvat, detaljna analiza, a nakon
analize, post procesiranje temeljeno na znanju...“ (Zeichner i sur, 2009). Korake koje su
naveli (ibid.), mogu se interpretirati kao operacije, jer se u svakom od koraka izvodi
odgovarajuća operacija.
42
Na slici 11, na ulazu se nalaze veličine dq koja predstavlja sumnjivi dokument koji se
uspoređuje s kolekcijom izvornih dokumenata, D gdje je Dx jedan izvorni dokument iz
kolekcije D. Unutar bijele kutije, nalaze se tri operacije: heuristički dohvat, detaljna analiza,
post procesiranje temeljeno na znanju. Na izlazu se kao rezultat dobiva specifičan odlomak ili
fragment označen vrijednostima Sq odnosno jedan od pojavnih oblika plagijata i Sx odnosno
plagirani fragment.
1. Heuristički dohvat povezan je s određenom skupinom dokumenata označenih kao-
Dx, koji predstavljaju izvore plagiranja. Dx predstavlja preuzete dokumente iz skupine
dokumenata D, nekom od metoda izvlačenja.
2. Detaljna analiza izvodi se uspoređujući dq sa Dx, odnosno sumnjivi (dq) dokument
sa skupinom dokumenata koji su kandidati, odnosno potencijalni izvori plagiranja.
„...To se izvodi usporedbom na razini neke jedinice npr. koristeći neku jedinicu
usporedbe kao što je rečenica...“ (Potthast i sur, 2009)
3. Post procesiranje temeljeno na znanju izvodi se spajanjem malih otkrivenih jedinica,
u odlomke.
Dakle, za konačni izlaz vrijedi da su male jedinice plagijata, odnosno fragmenti, (sq,
sx ), gdje je sq ∈ dq , sx ∈ dx , dx ∈ Dx , takvi da je sq uzorak plagijatima iz sx pri čemu
vrijedi da sq predstavlja jedan od pojavnih oblika plagijata. Dakle vanjska detekcija plagijata,
obavila je samo jedan dio posla u procesu detektiranja. Napravljena je usporedba sadržaja
dokumenta s vanjskom zbirkom izvornih dokumenata. Da bi se detekcija upotpunila, potrebno
je provjeriti i stil i jezik pisanja.
43
5.2. Unutarnja detekcija plagijata
Kao što je već spomenuto, metoda unutarnje detekcije plagijata, „...utvrđuje plagijat na
temelju promjene stila u dokumentu...“ (Zeichner i sur, 2009). To bi značilo da se na temelju
detektiranja stila pisanja identificira autor za kojeg je taj stil pisanja prepoznatljiv i specifičan.
Dakle cilj metode unutarnje detekcije plagijata je stoga „...utvrditi potencijalni plagijat
analizom dokumenta s obzirom na promjene napravljene u stilu pisanja. Provjera autorstva
određuje je li tekst upitnog autorstva potječe od autora A, na način da se daju primjeri pisanja
autora A. Za razliku od navedenog imenovanje autorstva ima za cilj pripisati neki dokument
d, nepoznatog autorstva nekom od autora iz skupa autora D, koji je sačinjen od primjera
pisanja te nekolicine autora...“ (Stein, Lipka, Prettenhofer, 2010). Da bi utvrdili
funkcionalnost ove metode, potrebno je vizualizirati njezin rad pomoću bijele kutije.
Slika 12: Model „bijele kutije“ unutarnje detekcije plagijata (Izvor: Alzahrani i sur, 2011)
Kod ovog modela postoje samo dvije veličine ispitivanja: dq kao sumnjivi dokument,
D kao referentna zbirka dokumenata. Unutar bijele kutije nalaze se tri koraka ili operacije:
„...segmentacija,, stilometrijsko izvlačenje ili ekstrakcija, stilometrijska kvantifikacija i
analiza...“ (Alzahrani i sur, 2011). Kao izlaz, dobiva se sumnjivi segment ili manja jedinica u
obliku rečenice,, paragrafa ili sekcije.
1. Segmentacija sumnjivi dokument dq dijeli na manje dijelove ili segmente kao što su
rečenice, paragrafi i sekcije.
2. Stilometrijsko izvlačenje ili ekstrakcija doslovno izvlači stilometrijske značajke iz
različitih segmenata. Pod stilometrijskim značajkama podrazumijeva se da „...autor
ima razvijeni stil pisanja, autor svijeno ili nesvjesno koristi obrasce za izgradnju
rečenica i vlastiti vokabular riječi...“ (Eissen, Stein, Kulig, 2007)
44
3. Stilometrijska kvantifikacija i analiza kao operacija detektiranja plagijata, analizira
varijacije različitih značajki stila pisanja. Pod stilometrijskim značajkama se
podrazumijeva: „...1) statistiku teksta kroz različite leksičke značajke, na razini riječi i
znakova, 2) sintaktičke značajke, na razini rečenica, 3) semantičke značajke koje se
odnose na sinonime, funkcionalne riječi i semantičke ovisnosti, 4) posebne značajke
vezane za organizaciju teksta, sadržajem određene ključne riječi i druge specifične
značajke određene jezikom pisanja...“ (Stamatatos, 2010). Dakle, za konačni izlaz
vrijedi da je fragment ili dio Sq , pri čemu je sq ∈ dq takav da Sq ima kvantificiranu
značajku stila pisanja različitu od drugog fragmenta S u dq .
Metoda unutarnje i vanjske detekcije plagijata s osnovnim koracima analize,
primjenjuju se u alatima za detekciju plagijata. Svi ti koraci i metode detekcije plagijata mogu
se shvatiti i na globalnoj razini. Naime ovdje je napravljena detekcija na lokalnoj razini,
koristeći samo sadržaje radova koji se nalaze na lokalnom repozitoriju. No alati za detekciju
plagijata podrazumijevaju takozvanu online detekciju koja proširuje koncept detekcije
plagijata na sadržaje s udaljenih izvora, a ne samo izvora koji su poznati lokalnom
repozitoriju nekog sustava.
45
6. Alati za detekciju plagijata
Tehnologija integrirana sa spomenutim metodama i algoritmima, tvori vrlo
vjerodostojan sustav za detektiranje plagijata. No glavno pitanje koje se postavlja za sve
oblike alata za detekciju plagijata jesu mogućnosti pristupanja izvornim tekstovima.
Usporedba tekstova ne podrazumijeva usporedbu dva ili tri srodna teksta jednog izvora, već i
pristupanje udaljenim, internetskim izvorima. Softveri za otkrivanje plagijata izračunavaju i
iskazuju udio podudarnih dijelova tekstova. No stupanj podudarnosti se ne određuje samo na
temelju ograničenog fonda tekstova, već na temelju traženja šireg broja izvora. Budući da se
veći broj plagijata temelji na kopiraj/zalijepi (Copy/Paste) obliku plagijata, najčešće mjesto
preuzimanja sadržaja je Internet. Naime preko Interneta, moguće je pristupati člancima,
bazama različitih radova i tekstova. Stoga alati za detekciju plagijata ne moraju nužno biti
ograničeni na lokalnu razinu traženja podudarnosti među tekstovima.
6.1. Online alati za detekciju plagijata
Online detekcija podrazumijeva otvorenu internetsku vezu koja služi za traženje
izvornih tekstova kako bi se na temelju njih mogao utvrditi stupanj preuzetog (plagiranog)
sadržaja. Internet je mjesto bogato velikim brojem sadržaja, radova, članaka i vrlo pogodno
mjesto za preuzimanje istih. No online detekcija podrazumijeva ovisno o alatu za detektiranje
i postojanje vlastitog repozitorija radova i sadržaja iz nekih prethodnih detekcija koji mogu
poslužiti u trenutačnoj akciji detektiranja. Mozgovoy (2006) navodi bitne karakteristike online
alata za detekciju plagijata:
1. Online sustavi detekcije su usko povezani sa uobičajenim internetskim
pretraživačima
Internetski pretraživači poput Googlea ili Google Scoolar pretraživača rade na
principu traženja sličnosti sa sadržajem prema uzorku ili ključnoj riječi. To znači da se
upisana riječ uzima kao uzorak pomoću kojeg se utvrđuje postojanje iste u nekom
tekstu, radu ili članku. Na temelju te riječi (uzorka) pretražuju se poznati repozitoriji i
baze podataka.
46
2. Online sustavi detekcije koncentrirani su na brzinu i širinu pretraživanja, tako
većina takvih sustava pretražuje milijune internetskih stranica, te posjeduje vlastite
baze već predanih članaka, radova i knjiga.
Budući da se inzistira na brzini i širini pretraživanja, isključuje se pretraživanje
metodom najduljeg zajedničkog podniza. Brže i jednostavnije je provoditi detekciju
putem gotovih uzoraka bez ispuštanja ili dodavanja pojedinih dijelova. To znači da se
ne ulazi previše u dubinu nego u širinu. Ne traže se prefiksi ili sufiksi nego cijela riječ
ili znak u originalnom redoslijedu,
3. Online sustavi detekcije zahtijevaju ogromne računalne resurse, tako da ne čudi da
ih je svega nekoliko na tržištu.
Zbog ogromnih računalnih resursa takvi alati se najčešće plaćaju na tržištu. Poneki
imaju mogućnost probnog korištenja od trideset dana, ali velika većina se koristi uz
unaprijed kupljenu licencu ili plaćenu članarinu.
4. Njihovi autori često se suočavaju s tehničkim problemima vezanim za
organiziranje i upravljanje velikim bazama dokumenata.
Problem organizacije dokumenata je u pojavi redundantnosti. Naime neki članci ili
radovi su spremljeni na različite lokacije u različite baze podataka. Na taj način
otežava se tehnička komponenta alata za detekciju plagijata jer on istovremeno na
dvije ili više lokacije uspoređuje isti sadržaj sa sadržajem nad kojim se provodi
detekcija. Time se smanjuje brzina detektiranja i postupak detekcije traje puno duže
od uobičajenog.
5. Online sustavi detekcije su uglavnom komercijalni.
Problem plaćanja je već objašnjen kod treće karakteristike. Razumno je da se ovakvi
kompleksni alati plaćaju jer se njihovim korištenjem koriste i one baze podataka
kojima obični korisnici nemaju pristup. Stoga plaćanje alata znači i plaćen pristup
bazama podataka. Može se dogoditi da prilikom detekcije plagijata alat pretraži sve
poznate baze, a originalni tekst nekog rada koji je u velikom postotku preuzet se nalazi
baš u toj bazi kojoj nemamo pristup kao običan korisnik.
47
6.2. Offline alati za detekciju plagijata
Offline sustavi detekcije temelje se na „...takozvanom 'hermetičkom' odnosno
zatvorenom tekstualnom modelu. Svi prikupljeni sadržaji u obliku radova studenata i
profesora se nalaze na jednom mjestu....“(Mozgovoy, 2006). To nazivamo lokalnim
repozitorijem i svako traženje podudarnosti s izvornim tekstom podrazumijeva pretraživanje
tih radova u okvirima repozitorija. Slično je i s dodacima za Moodle. Moodle dodaci za
detekciju plagijata imaju poseban modul nazvan „Assignment“. Taj se modul najčešće koristi
za predaju zadaća u obliku seminarskih i drugih radova. Na tom istom mjestu nalaze se svi
predani radovi i pomoću offline alata za detekciju, moguće je pronaći sličnost i podudarnost
sadržaja. Dakle svako preuzimanje teksta pretpostavlja se da će biti unutar određene zbirke
dokumenata, npr. cjelokupno područje pretraživanja izvora dokumenta može biti zbirka
radova pojedinog predmeta, odnosno profesora. Ovakvi alati se pretežito rabe za internu
detekciju plagijata unutar baze radova neke ustanove ili baze radova pojedinog predmeta ili
kolegija.
6.3. Dodaci za sustave
Dodaci za sustave (eng. Plug-in) su softverske komponente koje poboljšavaju i proširuju
funkcionalnosti druge softverske aplikacije i obično se mogu izvoditi samostalno.20
Dakle
dodatak kao softverska komponenta dodaje određenu značajku na postojeću softversku
aplikaciju te proširuje i modificira postojeće funkcije aplikacije. Dodaci su najčešće dostupni
kao besplatni download softver s interneta. Većina aplikacija ima mogućnost nadogradnje
određenom kategorijom dodataka uključujući i sustav Moodle. Dodaci za sustave imaju niz
poboljšanih funkcionalnosti koje samu aplikaciju ili sustav čini puno uspješnijom ili bržom u
radu. Njih možemo smatrati „dodatnom opremom“ standardnim aplikacijama.
20
Bussines dictionary Over 20.000 terms (2015) Dostupno na
http://www.businessdictionary.com/definition/plug-in.html (preuzeto 20.04.2015)
48
7. Pregled i analiza dodataka za detekciju plagijata za
sustav Moodle
Prije samog započinjanja pregleda i detaljne analize identificiranih dodataka za
Moodle, potrebno je približiti i opisati platformu na koju će biti uključeni i testirani dodaci za
detekciju plagijata.
7.1. Sustav Moodle
Moodle sustav je sustav za upravljanje e-učenjem koji pruža nastavnicima punu
računalnu podršku pri organizaciji i izvođenju online kolegija. Sama riječ Moodle potječe od
akronima „...Modularno objektno-orijentirano dinamičko obrazovno okruženje (eng. Modular
Object-Oriented Dynamic Learning Environment)...“ (Plantak Vukovac, 2014). Razvoj
sustava je započeo 2002. godine. Projekt Moodle je bio ugrađen i razvijen u doktorskom
istraživanju Martina Dugiamasa koji je razvio „…sustav za izradu e-tečajeva temeljen na
socio-konstruktivističkoj paradigmi učenja...“(Jadrić, Ćukušić, Lenković, 2012). Iako je
razvijan na Linux platformi Moodle u potpunosti predstavlja multiplatformsko rješenje.
„...Softverski preduvjeti za instalaciju podrazumijevaju Web server s podrškom za PHP
programski jezik i pristup lokalnom ili udaljenom database serveru, uz napomenu da su
podržane slijedeće implementacije database servera: PostgreSQL, MariaDB, MySQL,
MSSQL i Oracle...“21
Od ožujka ove godine aktualna je verzija 2.8.5. Moodle je napisan u
PHP programskom jeziku kao open source rješenje, publiciran je pod GNU GPL licencom
verzije 3, prepoznatljiv po jednostavnosti korištenja. Kako je Moodle projekt otvorenog kôda,
ima brojnu zajednicu korisnika (oko 150 tisuća registriranih korisnika) te izvrsnu
dokumentaciju i podršku. „...Mnogi korisnici aktivno sudjeluju u stvaranju Moodle-a, radom
na postojećim dijelovima, izradom novih modula, testiranjem proizvoda ili pružanjem
podrške korisnicima....“ (Bosnić, 2006). Prema podacima za mjesec svibanj 2015. godine,
„...sučelje je lokalizirano na više od 100 jezika i koristi se u više od 200 zemalja...“ 22
21
Službena stranica sustava Moodle (2015) Dostupno na http://moodle.com/ (preuzeto 28.04.2015) 22
Službena stranica sustava Moodle (2015) Dostupno na http://moodle.com/ (preuzeto 28.04.2015)
49
Prema ( Jadrić, Ćukušić, Lenković, 2012)., osnovni moduli Moodle sustava su:
moduli za izradu i uređivanje sadržaja
Ubrajaju se resursi i aktivnosti za izradu natpisa i web stranica e-tečaja, izradu wiki
stranica (modul Wiki), rječnika (modul Glossary), lekcija (modul Lessons)
moduli za komunikaciju i suradnju komunikacija: pripadaju forum, blog, chat
suradnja: modul Wiki, modul Databases
moduli za prikupljanje studentskih radova: pripadaju predaja zadaća (modul
Assignments) ili raznih vrsta radova (modul Databases)
modul za provjeru znanja: modul Quiz za testiranje znanja
moduli za prikupljanje povratnih informacija: pripadaju anketa (modula Surveys)
ili odabir (modul Choices)
Moodle sustav za upravljanje učenjem pruža nastavnicima punu računalnu podršku pri
organizaciji i izvođenju online kolegija. Neke od važnijih mogućnosti Moodle-a kako navodi
(Bosnić, 2006) su:
izrada velikog broja tečaja na jednom sustavu
planiranje tečaja, raspored aktivnosti, kalendar
upravljanje korisnicima, korisničkim ulogama i grupama korisnika na tečaju
rad s već postojećim datotekama i obrazovnim sadržajima
provjera znanja i ocjenjivanje korisnika
praćenje aktivnosti korisnika
mnogobrojni alati za komunikaciju i kolaboraciju među korisnicima
upravljanje sustavom sigurnosne kopije, statistike, logovi
opsežan sustav pomoći
Ovakav složen sustav zahtijeva podjelu uloga i ovlasti. To znači da Moodle sustav
sadržava točno sedam uloga s ovlastima. Ugrubo uloga koja ima sve ovlasti je Administrator,
dok je autentificirani korisnik (eng. autenticated user) korisnik koji nema gotovo nikakve
ovlasti, već je samo evidentiran u administraciju Moodle sustava.
50
Naziv Opis
Administrator Standardno Administrator ima sve ovlasti na sustavu i nad
svim tečajevima
Course creator Course creatori imaju ovlasti nad kreiranjem i korištenjem
novih tečajeva
Teacher Teacheri imaju sve ovlasti nad kolegijem, uključujuć
ocjenjivanje polaznika i mijenjanje sadržaja
Non editing teacher Non editing teacheri imaju sve ovlasti nad kolegijem,
uključujući ocjenjivanje polaznika, no ne mogu mijenjati
sadržaj
Student Studenti imaju relativno niske ovlasti koje im se
dozvoljavaju od nadređenih, većinom vezano uz praćenje
tečajeva
Guest Guest ima minimalne ovlasti i ne može ni u čemu sudjelovati
bez dozvole
Autenticated user Svi evidentirani korisnici
Tablica 1: Korisnički računi i ovlasti (Prema: Plantak Vukovac, 2014)
Osim osnovnih funkcionalnosti Moodle sustav ima mogućnost nadograđivanja
uključivanjem posebne kategorije softvera ili alata koju nazivamo dodacima ili engl. Plugins.
Za Moodle sustav, kreirano je točno 20 kategorija raspoloživih dodataka. Osim dodataka za
detekciju plagijata, Moodle podržava i slijedeće kategorije23
:
Aktivnosti (Activities)-pružaju glavne aktivnosti u obliku foruma, zadataka i kvizova
Uvjeti dostupnosti (Availability conditions)-podrazumijevaju dostupnost putem
mobilnih aplikacija, dostupnost za pojedine jezik i razinu dostupnosti pojedinog tečaja
Blokovi (Blocks)-pružaju informacije i korisne alate; obično se pojavljuju na
rubovima stranice tečajeva
Teme (Themes)-omogućavaju veliki broj tema koje u potpunosti mogu promijeniti
izgled i dojam stranice tečaja
Korisnici (Users)- podrazumijevaju funkcionalnosti autentikacije i promjene uloga
Oblici tečaja (Course formats)- omogućuju različite izglede strukture samog tečaja
Filteri (Filters)-rade na svim sadržajima teksta u Moodle sustavu poput postova,
korisničkih profila, rječnika unosa i slično
23
Helix Media Library repository plugin for Moodle (2015) Dostupno na
https://moodle.org/plugins/view/repository_helix_media_lib (preuzeto 28.04.2015.)
51
Izvješća (Reports)-odnose se na različita izvješća poput izvješća anketa, testova ili
izvješća o posjećenosti tečaja
Knjiga ocjena (Gradebook)-služe za prikaz i manipulaciju ocjenama te omogućavaju
uvoz i izvoz podataka
Osnovni dodaci (Generals plugins)-to su lokalni dodaci za proširivanje Moodle
sustava pomoću objekata za mobilne aplikacije, objekata za integraciju s bankom
pitanja te objekata za integraciju s Microsoft Office dodacima
Urednik (Editor)-služi najčešće za uređivanje različitih vrsta tagova poput HTML
tagova, HTML5 content tagova i subscript tagova
Keš (Cache)-dodaci za stvaranje dodatnog prostora
Poruke (Mssages)-dodaci za primanje i slanje poruka unutar Moodle sustava
Skladišta (Repositories)-omogućavaju Moodle sustavu povezivanje s bazama
podataka i bazama sadržaja.
Portfolio (Portfolios)-omogućuju spajanje Moodle sustava s vanjskim Portfolio
sustavima poput poznatog e-Portfolio sustava
Plagijati (Plagiarism)-dodaci za detekciju plagiranog sadržaja
Web servisi (Web services)-dodaci za dodavanje novih protokola za pristup web
uslugama preko Moodle sustava
Admin alati (Admin tools)-napredni alati namijenjeni isključivo administratorima za
uređivanje i manipulaciju tečajevima
Kalendari (Calendars)-omogućuju uključivanje različitih vrsta kalendara prema
kulturama poput japanskog kalendara ili perzijskog kalendara
Ostalo (Others)-tu se nalaze dodaci koji još uvijek ne ispunjavaju sve različite
standarde te svi dodaci koji su isključeni iz automatskog ažuriranja
Kako je Moodle Web aplikacija, Moodle okruženje je dostupno iz nekog od
standardnih preglednika Weba, poput Internet Explorera, Mozilla Firefoxa ili Opere. Na tim
preglednicima dosad nisu zapažene neke nepravilnosti u radu sustava.
52
7.2. Dodaci za detekciju plagijata
Pretraživanjem baze dodataka za Moodle sustav, pronađeno je i identificirano osam
raspoloživih dodataka za Moodle sustav. To su svi dodaci iz kategorije Plagiarism ili dodaci
za otkrivanje plagijata. Za svaki dodatak bit će dan kratak pregled u obliku opisa i analize
mogućnosti koje pruža. No prije toga potrebno je utvrditi statističke rezultate preuzimanja
dodataka za prošlu godinu.
Dijagram 1: Statistički rezultati preuzimanja Moodle dodataka za 2014. godinu24
Prema statističkim podacima najveći broj preuzimanja ima dodatak „Turnitin
plagiarism plugin“ dok je na najnižem mjestu „Crot Pro Plagiarism Checker“. Statistički
podaci ne bi trebali utjecati kvalitetu pojedinog dodatka. Godišnji broj preuzimanja pojedinog
dodatka nije realan pokazatelj kvalitete njegovih karakteristika. Stoga je potrebno detaljnije
istražiti karakteristike pojedinog dodatka.
24
Moodle plugins directory (2015) Dostupno na https://moodle.org/plugins/stats.php?plugin_category=35
(preuzeto 28.04.2015.)
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000
Turnitin plagiarism
URKUND plagiarism
Ephorus Plagiarism
Compilatio plagiarism
Crot Plagiarism Checker
PlagScan
VeriCite
Crot Pro Plagiarism Checker
Broj preuzimanja
Naz
iv M
oo
dle
do
dat
ka
53
7.2.1. VeriCite
VeriCite je Moodle dodatak za detektiranje plagijata dostupan kao dodatak Moodle
sustava ili sustava Sakai, ali i kao samostalna inačica IMS alata za učenje.25
Uz spomenutu
interoperabilnost i prilagodljivost platformama za učenje, omogućava detektiranje plagijata
nad dokumentima različitih formata. (pptx, html, docx, PDF, TXT, RTF, ppt, doc, ODF).
Podržava više Moodle verzija: 2.5, 2.6, 2.7, 2.8. Rad mu se svodi na upotrebu metode traženja
podudarnosti u podnizu i podslijedu između predanih dokumenata na Moodle sustav i
izvornih dokumenata. Prilikom detekcije plagijata, omogućava generiranje izvještaja koji su
dostavljeni odmah nakon što je provedena aktivnost detektiranja plagijata. Izvješća su
dinamička što znači da će se rezultati ažurirati pri svakoj novoj predaji dokumenta na Moodle
sustav. „...Svi dostavljeni radovi su indeksirani u šifriranom obliku i pospremljeni u
repozitorij...“26
Ovaj dodatak se može koristiti kao probna verzija trideset dana nakon
instalacije, a za dugotrajnije korištenje, potrebno je platiti licencu u mjesečnom iznosu od
93,00 $. Vrlo je interesantna činjenica da su u probnom roku besplatnog korištenja uključene
gotovo sve funkcionalnosti kao i kod licencirane i plaćene verzije dodatka VeriCite.
Primjerice omogućena je detekcija plagijata nad direktnim unosom sadržaja u tekstualni editor
ili nad predajom sadržaja u obliku dokumenta. Isto tako probna verzija ispunjava utvrđivanje
svih razina plagiranja. U probnoj verziji te licenciranoj verziji dodatka VeriCite u proces
detekcije plagijata, uključeni su lokalni repozitoriji i baze podataka kojima VeriCite ima
pristup. Isto tako detaljni i iscrpni izvještaji jednake su kvalitete i probne verzije i licencirane
verzije. Dakle date su gotovo sve mogućnosti korištenja visoke kvalitete u probnoj verziji.
Izostaje samo mogućnost testiranja na Moodle platformi. Za potrebe probnog korištenja
omogućen je pristup Sakai platformi vrlo sličnoj Moodle sustavu za elektroničko učenje.
Glavna karakteristika ovog dodatka je mogućnost traženja podudarnosti između tekstova koji
su predani na isto mjesto predaje unutar Moodle sustava, ali i traženja podudarnosti na
internetskim izvorima. Ukupni broj preuzetih dodataka za 2014. i 2015. godinu je iznosio 360
preuzimanja. Na dijagramu 2 je vidljiv rast broja preuzimanja krajem 2014. godine i
početkom 2015. godine.
25
VeriCite Longsight manual (2015) Dostupno na https://www.longsight.com/vericite/help/docs/VeriCite-full-
guide.pdf (preuzeto 28.04.2015.) 26
Moodle plugins directory (2015) Dostupno na https://moodle.org/plugins/view/plagiarism_vericite (preuzeto
28.04.2015.)
54
Dijagram 2: Broj preuzimanja za 2014. i 2015. godinu27
Prva polovica 2014. godine nije zabilježila ni jedno preuzimanje. Začuđujuća je
činjenica da je usprkos brojnim i kvalitetnim karakteristikama koje nudi VeriCite brojka
preuzetih dodataka vrlo mala. Na broj preuzetih dodataka bi mogla utjecati i skupa licenca te
vrlo kratki rok probnog korištenja. Ali u usporedbi s dodatkom PlagScan i Ephorus Plagiarism
koji su isto komercijalni dodaci za Moodle, ova pretpostavka skupe licence, bila bi irelevantna
i netočna. Nakon instalacije i integracije u Moodle sustav, VeriCite će se nalaziti pod
Administracijom sustava u kategoriji Plugins.
Slika 13: Integracija dodatka VeriCite za Moodle
27
Moodle Library (2015) Dostupno na https://moodle.org/plugins/stats.php?plugin=plagiarism_vericite
(preuzeto 28.04.2015.)
0
10
20
30
40
50
60
70
80
Bro
j pre
uzi
man
ja
Mjeseci
55
Svi Moodle dodaci za detekciju plagijata se ugrađuju u aktivnosti predaje zadaća ili
dokumenata poznatu kao Assignment.
Slika 14: Dodavanje aktivnosti Assignment
Unutar postavki aktivnosti Assignment postoji modul za uključivanje instaliranog
dodatka.
Slika 15: Uključivanje dodatka VeriCite
Nakon predaje dokumenta pod aktivnost Assignemnt, dodatak za detekciju plagijata
VeriCite će se automatski aktivirati i prikazati postotak sadržaja za kojeg je prepoznao
podudarnost s drugim tekstovima.
56
Slika 16: Automatska detekcija plagijata dodatkom VeriCite
U ovom slučaju postotak podudaranja iznosi 80% što je označeno crvenom bojom. Za
testni primjer, nasumično su uzete jednostavne izjavne rečenice i fragmenti iz poznatog
internet izvora Wikipedie na engleskom jeziku. Proveden je test podudaranja nasumično
odabranih rečenica s originalnim web izvorima. Iz slike 16 je vidljivo da je pod aktivnost
Assignment predan jedan jedini dokument s razlogom utvrđivanja razine plagiranja izvan
lokalne domene, domene internet izvora, a ne predanih radova unutar jedne aktivnosti za
predaju Assignment. Postotak podudaranja sadržaja od 80% rezultat je kvalitete ovog dodatka
za detekciju plagijata. Boje u dodatku VeriCite označavaju postotak detektiranih podudaranja
s drugim izvorima. Boje se protežu od tamno plave koja označava originalni tekst u postocima
od 0-10% do jarko crvene koja označava visoku stopu preuzetog sadržaja 91-100%.
Slika 17: Razine plagiranog teksta28
28
VeriCite Longsight manual (2015) Dostupno na https://www.longsight.com/vericite/help/docs/VeriCite-full-
guide.pdf (preuzeto 28.04.2015.)
57
U izvještaju pojedini dijelovi teksta koji su prošli provjeru dodatka VeriCite, označeni
su jednom od navedenih boja na slici 17. VeriCite ima mogućnost točnog označavanja
određenih dijelova teksta koji su prepoznati kao plagirani sadržaj. Označavanje teksta bojama,
pomaže pojedincu u utvrđivanju razine originalnosti pojedinog sadržaja.
Slika 18: Izvještaj dodatka VeriCite
VeriCite omogućava također i traženje podudarnosti sadržaja sa sadržajima
objavljenim na internetu, a ne samo sadržajima koji se nalaze predani u aktivnosti
Assignement. Moguće je vidjeti odabirom odlomka ili dijela teksta o kojem se internetskom
izvoru radi. VeriCite generira poveznicu do sadržaja u kojem je pronašao podudarnost.
Slika 19: Traženje podudarnosti s web izvorima
58
VeriCite je kvalitetan dodatak za detekciju plagijata. Niz mogućnosti koje pruža u
mnogome olakšavaju rad korisnika. Valja naglasiti da je osnovni nedostatak ovog dodatka kao
i svih dodataka iz kategorije „Plagiarism“ ili kategorije za detekciju plagijata, nemogućnost
utvrđivanja da li je neki odlomak citiran ili parafraziran. Naime ovi alati putem metoda
traženja podudarnosti među tekstovima utvrđuju podudarnost i sličnost sadržaja. No nisu u
stanju prepoznati oznake citiranog ili parafraziranog sadržaja.
7.2.2. PlagScan
PlagScan je dodatak specijaliziran za detekciju Copy&Paste ili kopiraj/zalijepi
pojavnog oblika plagijata.29
Radi na principu traženja podudarnosti sadržaja s internetskim
stranicama. Kao i VeriCite i PlagScan se plaća za dulje korištenje, no probna verzija je
besplatna. Cijena licenciranog proizvoda je 19,99 $ na mjesečnoj razini. Probna verzija
podrazumijeva korištenje u roku od trideset dana s dodatnim ograničenjima. Primjerice jedno
od očiglednih ograničenja je ograničenje u broju riječi pojedinog dokumenta. Probna verzija
traži određen broj riječi, 2000 riječi po jednom dokumentu. Prati se i broj pokušaja testiranja
na mjesečnoj razini. Moguće je u trideset dana napraviti samo dvadeset pokušaja. Probna
verzija je izvedena kao web servis koji ne omogućava detekciju na lokalnoj razini između dva
ili više predanih dokumenata na jedno mjesto. Sama kvaliteta traženja uzoraka, utvrđivanja
razine plagiranog sadržaja kao i iscrpnost izvještaja, jednaka je kvaliteti licenciranih verzija
PlagScana. Podržava više Moodle verzija: 2.0, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8. Podržava
nekoliko različitih tipova dokumenata: pdf, doc i docx. Postupak uključivanja u Moodle
sustav je jednak kao i kod dodatka VeriCite.
29
PlagScan Plagiarism Checker (2015) Dostupno na
http://www.plagscan.com/api/PlagScan_Moodle_v1_Manual.pdf(preuzeto 28.04.2015.)
59
Dijagram 3: Broj preuzimanja za 2014. i 2015. godinu30
Broj preuzimanja dodatka PlagScan iznosi oko 1437. Broj preuzimanja je trostruko
veći za razliku od dodatka VeriCite. U prvoj polovici 2014. godine nije zabilježeno ni jedno
preuzimanje, dok druga polovica godine bilježi postepeni rast. Taj rast se održava i u 2015.
godini. PlagScan približno jednakih karakteristika, ostvario je trostruko više preuzimanja
nego dodatak VeriCite uz uvjet da je isto komercijalni softver. Korisnici su zadovoljniji ovim
dodatkom više nego VeriCite dodatkom. Razlog je u tome što PlagScan ima veću osjetljivost
uzoraka. PlagScan provodi detekciju na razini riječi. Dakle kao uzorak se uzima riječ dok je
kod VeriCitea to redak. U izvještaju koji je iscrpan kao i VeriCite izvještaj, svakom
detektiranom plagijatu PlagScan pridružuje po nekoliko web izvora s kojima je utvrđena
podudarnost. To daje veće izglede u otkrivanju plagijata. Osjetljivost uzoraka i pronalaženje
podudarnosti s više izvora daju veće izglede u detektiranju plagijata i to rezultira
zadovoljstvom korisnika.
Slika 20: Aktivacija dodatka PlagScan
30
Moodle plugins directory (2015) Dostupno na
https://moodle.org/plugins/stats.php?plugin=plagiarism_plagscan(preuzeto 28.04.2015.)
0
50
100
150
200
250
300
350
Bro
j pre
uzi
man
ja
Mjeseci
60
Dodatak je moguće aktivirati ručno ili automatskim pokretanjem nakon predaje
dokumenta u aktivnost za predaju Assignment.
Slika 21: Automatska detekcija plagijata dodatkom PlagScan
Kao i kod dodatka VeriCite i kod dodatka PlagScan prilikom automatske aktivacije
odmah nakon predaje dokumenta, generira se izvještaj s postotkom kopiranog sadržaja. Za
razliku od VeriCitea, PlagScan ima vrlo grubu procjenu razine plagiranog sadržaja. Plagirani
sadržaj se označava sa samo tri boje.
Slika 22: Razine plagiranog teksta31
Originalnim tekstom se ovdje smatra postojanje dopuštenog kopiranog sadržaja u
omjeru do 1%, dok se sve ostalo interpretira kao plagijat. Plagijatom u omjeru 1-5% smatra se
modificirani sadržaj što podrazumijeva dodavanje ili ispuštanje riječi, segmenata i rečenica.
Plagijatom iznad 5% smatra se doslovno preuzeti sadržaj.
31
PlagScan Info on Plagiarism Checker (2015) Dostupno na https://www.plagscan.com/professional-
plagiarism-reporting (preuzeto 28.04.2015.)
61
Postoji prevelik srazmjer između zelene i crvene boje, između donje i gornje ljestvice.
Slika 23: Interaktivni izvještaj dodatka PlagScan
PlagScan kao i VeriCite omogućava generiranje interaktivnog izvještaja gdje je
sadržaj analiziranog teksta označen jednom od tri boje. Uz označavanje sadržaja, omogućeno
je i generiranje poveznica sa sadržajem web lokacija s kojima je prepoznata podudarnost.
7.2.3. Ephorus Plagiarism
Ephorus Pagiarism je komercijalni dodatak za detekciju plagijata namijenjen
isključivo za Moodle platformu. Nema mogućnosti probnog korištenja, već je potrebno platiti
licencu za korištenje u mjesečnom iznosu od 29,99$. Namijenjen je za novije verzije Moodle
sustava, pretežito verzije 2.6 i 2.7. Starije verzije poput Moodle 2.0 ili 2.1 ne podržavaju ovaj
dodatak. Podržan je metodom traženja podudarnosti u podnizovima i podslijedovima. Budući
da je komercijalan alat, podrazumijevalo bi se da pruža i kvalitetne mogućnosti detekcije
plagijata. Naime ovaj dodatak podržava predaju isključivo docx dokumenata te nema
mogućnost lokalne usporedbe tekstova koji su predani pod modulom Assignemnt.
62
Dijagram 4: Broj preuzimanja za 2014. i 2015. godinu32
Zanimljiva je činjenica da je ovaj dodatak za Moodle sustav u 2014. i 2015. godini
ostvario 2640 preuzimanja s obzirom na to da je komercijalan, da nema mogućnost probnog
korištenja te da je vrlo oskudnih mogućnosti. Prema dijagramu 4 broj preuzimanja je gotovo
konstantan u drugoj polovici 2014. godine. Ovime je dokazano da kvaliteta softvera ne utječe
na broj preuzimanja dodataka za Moodle sustav.
Slika 24: Automatska detekcija plagijata dodatkom Ephorus Plagiarism33
32
Moodle plugins Library (2015) Dostupno na https://moodle.org/plugins/view/plagiarism_ephorus (preuzeto
28.04.2015.) 33
Moodle plugins Library (2015) Dostupno na https://moodle.org/plugins/view/plagiarism_ephorus (preuzeto
28.04.2015.)
0
100
200
300
400
500
600
Bro
j pre
uzi
man
ja
Mjeseci
63
Ephoreus nema razine rangiranja plagiranog sadržaja poput VeriCitea ili PlagScana.
Jedini način na koji se može simbolično prikazati visoka i niska razina plagiranog sadržaja je
pomoću simbola otvorenog i zatvorenog oka. Ukoliko je razina plagiranja vrlo niska kao u
slučaju na slici 24, simbol oka je otvoren. Dakle na slici 24 niska razina plagiranja je
označena s 2% i 21% , a visoka razina s 78%. Za primjetiti je da su predana tri različita
dokumenta u različitim vremenskim periodima. To znači da nije rađena lokalna usporedba
sdržaja unutar iste aktivnosti za predaju nego traženje podudarnosti sadržaja s mrežnim
izvorima. Ephoreus nema mogućnosti uspoređivanja i traženja podudarnosti sa sadržajima
predanih dokumenata pod jednu aktivnost za predaju, Assignment. Postupak uključivanja je
istovjetan VeriCite postupku uključivanja. Nema mogućnosti ručne aktivacije, već postoji
samo automatska aktivacija. Dodatak se aktivira u trenutku kada je dokument sa sadržajem
predan unutar aktivnosti za predaju (Assignment).
Slika 25: Izvještaj dodatka Ephorus Plagiarism 34
34
Moodle plugins Library (2015) Dostupno na https://moodle.org/plugins/view/plagiarism_ephorus (preuzeto
28.04.2015.)
64
U izvještaju je vidljiva usporedba sadržaja s isključivo internetskim izvorima u kojima
je prepoznata podudarnost sadržaja. Pokraj svake generirane poveznice na odgovarajuću web
stranicu, generiran je i postotak kopiranog sadržaja. U podnožju izvještaja prikazan je s lijeve
strane tekst koji je prošao kroz proces detekcije i s desne strane originalni tekst. Tekst s lijeve
strane ima označene ključne riječi nijansom plave boje koje predstavljaju uzorke korištene u
detekciji plagijata. Ne postoje ni razine plagiranog teksta označene bojama koje bi osigurale
puno jasniju interpretaciju rezultata obrade i detekcije plagijata. Ephorus Plagiarism ima
izrazito male mogućnosti u odnosu na činjenicu da je komercijalan softver.
7.2.4. Turnitin plagiarism
Turnitin plagiarism je komercijalni softver za detekciju plagijata koji zahtijeva
pretplatu za korištenje.35
Mjesečna pretplata iznosi 43,00 $. Ima mogućnost besplatnog
korištenja na kratki vremenski rok od trideset dana. Ovaj dodatak se jednostavno uključuje u
Moodle sustav preko modula Assignment. Podržava većinu verzija Moodle sustava: 2.3, 2.4,
2.5, 2.6, 2.7, 2.8. Podržava predaju različitih formata dokumenata kao na primjer: docx, PDF,
TXT, RTF i ODF. Iako je komercijalne uporabe, ovaj dodatak postiže rekordnih 17424
preuzimanja za 2014. i 2015. godinu. U usporedbi licencirane verzije i probne verzije od
trideset dana, može se reći da kvaliteta probne, besplatne verzije znatno opada. U probnoj
verziji, razine utvrđivanja plagiranog sadržaja su ograničene. Od pet razina koje posjeduje
licencirana verzija, probna posjeduje samo dvije i to visoku razinu i nisku razinu plagiranja.
Probna verzija je vrlo ograničena. Primjerice detekcija plagijata, provodi se nad čitavim
odlomcima, a ne na finijim uzorcima poput retka ili riječi. Traženje podudarnosti s uzorkom
je svedeno na uspoređivanje odlomaka, a ne riječi ili retka. U probnoj verziji, onemogućeno je
korištenje baza podataka i repozitorija kojima Turnitin ima pravo pristupa za potrebe traženja
podudarnosti sadržaja u procesu detekcije plagijata. Izvještaj nakon provedene detekcije
plagijata je vrlo oskudan s malim brojem informacija za razliku od licencirane verzije. Nema
ni pridruženih web izvora uzorcima u kojima je pronađena podudarnost kao što je to slučaj
kod licencirane verzije Turnitina. Ono u čemu su licencirana verzija i probna verzija jednake
je predaja dokumenta bez ograničenja u broju znakova. Obje verzije (i besplatna i
komercijalna) omogućavaju detekciju nad proizvoljnim brojem znakova.
35
Moodle plugins directory (2015) Dostupno na https://moodle.org/plugins/view/plagiarism_turnitin (preuzeto
28.04.2015.)
65
Dijagram 5: Broj preuzimanja za 2014. i 2015. godinu36
Prema dijagramu preuzimanja za 2014. godinu, vidljivo je da postoji kontinuum
preuzimanja kroz cijelu 2014. godinu. Cijela godina od veljače do prosinca je obilježena
određenim brojem (iako ne uvijek istim) preuzetih dodataka. Za razliku od spomenutih
komercijalnih dodataka za Moodle sustav, ovaj dodatak broji konstantno preuzimanje tokom
cijele godine koje se povećava početkom srpnja 2014. godine.
36
Moodle plugins directory (2015) Dostupno na
https://moodle.org/plugins/stats.php?plugin=plagiarism_turnitin(preuzeto 28.04.2015.)
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
Bro
j pre
uzi
man
ja
Mjeseci
66
Slika 26: Obrazac prijave za aktivaciju dodatka Turnitin plagiarism 37
Za početak rada, potrebno je ispuniti obrazac za aktivaciju dodatka Turnitin
plagiarism. Turnitin plagiarism radi provjeru na temelju pronalaženja podudarnosti
tekstualnog sadržaja na web lokacijama. Ne podržava uspoređivanje sadržaja teksta na
lokalnoj razini modula Assignment.
Slika 27: Razine plagiranog teksta38
Kao i kod drugih komercijalnih softvera i Turnitin plagiarism ima određene razine
plagiranog teksta. Postoji točno pet razina od kojih svaka poprima određenu boju.
37
MoodleDocumentation (2015) Dostupno na https://docs.moodle.org/28/en/File:Turnitin_admin.gif (preuzeto
28.04.2015.) 38
Moodle Documentation (2015) Dostupno na
https://docs.moodle.org/25/en/Plagiarism_Prevention_Turnitin_Settings (preuzeto 28.04.2015.)
67
Najviši postotak plagiranog sadržaja dokumenta, označava se crvenom bojom, a
najniži postotak zelenom bojom.
Slika 28: Izvještaj dodatka Turnitin plagiarism 39
U izvještaju su određeni dijelovi teksta označeni zelenom, crvenom, tirkizno plavom i
rozom bojom. Svaka od tih boja određuje razinu plagiranja. Crvena označava najvišu razinu
doslovno preuzetog sadržaja, dok zelena predstavlja najnižu razinu preuzetog sadržaja. Uz
svaku boju automatski je dodijeljen indeks s prepoznatom poveznicom web izvora kao što je
prikazano na slici 28.
39
Moodle Documentation (2015) Dostupno na
https://docs.moodle.org/25/en/Plagiarism_Prevention_Turnitin_Settings (preuzeto 28.04.2015.)
68
7.2.5. URKUND plagiarism
URKUND je komercijalni softver za detekciju plagijata koji ima mogućnost korištenja
u probnom roku od trideset dana.40
Korištenje komercijalne verzije podrazumijeva plaćanje
licence u godišnjem iznosu od 2. 058,28 $. Podržava svega novije verzije Moodle sustava 2.7.
i 2.8. Omogućava detekciju plagijata nad tekstom. Iako je izvedenica URKUNDA kao probne
verzije u roku do trideset dana osmišljena kao web servis, kvaliteta njegovih funkcionalnosti
je gotovo identična licenciranoj verziji. URKUND u obje verzije (u besplatnoj i licenciranoj)
provodi vrlo uspješnu detekciju plagijata. Primjerice osjetljivost uzoraka na razini retka u obje
verzije je jednake kvalitete. U procesu detekcije i traženja podudarnosti, uključene su sve
četiri razine plagiranja. Izvještaj se u oba slučaja dijeli na dva dijela. Jedan dio obuhvaća
osnovne informacije o detektiranom sadržaju u obliku identificiranih web izvora. Drugi dio je
iscrpniji i relevantniji jer pokazuje izvore podudarnosti sadržaja na razini retka ili uzorka.
Kvaliteta i iscrpnost izvještaja probne verzije, istovjetna je licenciranoj verziji. Jedina malo
veća razlika između licencirane i probne verzije je ograničenje o korištenju raspoloživih
repozitorija. Korisnik s probnom verzijom nema pravo pristupa svim repozitorijima za
vrijeme trajanja procesa detekcije plagijata. Ne postoje ograničenja u broju znakova prilikom
traženja podudarnosti u sadržaju. Formati dokumenata nad kojima se provjerava sličnost i
podudarnost sadržaja su: txt, docx, doc, PDF. U prošloj 2014. godini, zabilježeno je 5501
preuzetih dodataka.
40
Moodle Documentation (2015) Dostupno na https://moodle.org/plugins/view/plagiarism_urkund (preuzeto
28.04.2015.)
69
Dijagram 6: Broj preuzimanja za 2014. i 2015. godinu41
Dosadašnji komercijalni dodaci za detekciju plagijata nisu zabilježili takav kontinuitet
preuzimanja kroz 2014. godinu. Rezultati preuzimanja za svaki mjesec su brojčano bliski. Tek
neke znatnije razlike poput porasta preuzimanja, zabilježene su u listopadu 2014. godine.
dodatak URKUND plagiarism je zabilježio konstantan broj preuzimanja kroz 2014. godinu.
Slika 29: Obrazac za aktivaciju dodatka URKUND plagiarism 42
41
Moodle plugins Library (2015) Dostupno na
https://moodle.org/plugins/stats.php?plugin=plagiarism_urkund(preuzeto 28.04.2015.)
0
50
100
150
200
250
300
350
400B
roj p
reu
zim
anja
Mjeseci
70
Prije korištenja ovog dodatka, potrebno je ispuniti obrazac za aktivaciju te u
postavkama modula Assignment uključiti dodatak.
Slika 30: Aktivacija dodatka URKUND plagiarism 43
URKUND plagiarism raspolaže sa samo četiri razine označavanja plagijata. Najniži
postotak plagiranja, označen je zelenom bojom, a najviši crnom bojom. Između tih krajnjih
razina, nalaze se i razine označene crvenom i narančastom bojom.
Slika 31: Razine plagiranog teksta44
42
Moodle Documentation (2015) https://docs.moodle.org/28/en/Plagiarism_Prevention_URKUND_Settings
(preuzeto 28.04.2015.) 43
Moodle Documentation (2015) https://docs.moodle.org/28/en/Plagiarism_Prevention_URKUND_Settings
(preuzeto 28.04.2015.) 44
University of Canberra Using URKUND (2015) Dostupno na
http://learnonline.canberra.edu.au/mod/book/view.php?id=629001&chapterid=7079 (preuzeto 28.04.2015.)
71
Slika 32: Razine plagiranog teksta45
URKUND plagiarism je namijenjen za detekciju usporedbom web izvora. Pokraj
svakog predanog dokumenta, generira se postotak plagiranog sadržaja. Na temelju usporedbe
podudarnosti sadržaja na slici 33 između šest studenata, petero ima identične sadržaje sa web
lokacijama s kojih su sadržaji preuzeti što je prikazano crnom bojom i postotkom od 100%
koji predstavlja najvišu razinu plagiranja sadržaja i doslovno preuzeti sadržaj.
Slika 33: Automatska detekcija plagijata dodatkom URKUND plagiarism 46
URKUND plagiarism izvještaj se sastoji od dva dijela. U gornjem dijelu se nalaze
točne adrese web izvora preuzetog sadržaja.
45
University of Canberra Using URKUND (2015) Dostupno na
http://learnonline.canberra.edu.au/mod/book/view.php?id=629001&chapterid=7079 (preuzeto 28.04.2015.) 46
Moodle Documentation (2015) Dostupno na
https://docs.moodle.org/28/en/Plagiarism_Prevention_Using_URKUND (preuzeto 28.04.2015.)
72
Slika 34: Izvještaj dodatka URKUND plagiarism 47
Pokraj svake adrese se nalazi znak „+“ odabirom kojeg se mogu vidjeti točni postoci
preuzetih rečenica i odlomaka s navedenog web izvora. U donjem dijelu se nalazi označen
tekstualni sadržaj s postotkom podudarnosti sadržaja. URKUND plagiarism ima vrlo iscrpni
izvještaj za razliku od dosadašnjih dodataka za detekciju plagijata.
47
Službena stranica URKUNDa (2015) Dostupno na https://secure.urkund.com/view/8291123-230490-
924341#q1bKLVayijY0MNExNNQxNNUx0jGy1DE21DE21jE21zE31LEwja0FAA (preuzeto 28.04.2015.)
73
7.2.6. Crot Pro plagiarism
Crot Pro plagiarism je besplatan dodatak za detekciju plagijata. Podržava više formata
dokumenata: PDF, doc, docx i txt dokumente.48
Namijenjen je pretežito za starije verzije
Moodle sustava (2.0, 2.1, 2.2, 2.3), ali je kompatibilan i s novijim verzijama pogotovo s
verzijom 2.6. Ukupan broj preuzetih dodataka za 2014. i 2015. godinu je 763 što je sasvim
zadovoljavajuća informacija s obzirom na pružanu kvalitetu usluge detektiranja plagijata.
Dijagram 7: Broj preuzimanja za 2014. i 2015. godinu49
Iako malen za svaki pojedinačan mjesec, broj preuzimanja nikada ne pada na nulu.
Svaki mjesec u 2014. godini kao i prva dva mjeseca 2015. godine, bilježe neprestano
preuzimanje dodataka. Rezultati su zadovoljavajući s obzirom na mogućnosti koje pruža Crot
Pro plagiarism te s obzirom na broj mjesečnih preuzimanja komercijalnih dodataka (VeriCite,
PlagScan i Ephorus Plagiarism) koji u prvoj polovici 2014. godine ne bilježe ni jedno
preuzimanje. Crot Pro plagiarism nema određene razine plagiranog sadržaja kao komercijalni
dodaci. Iako ne postoje razine određivanja plagiranog sadržaja, Crot Pro plagiarism provodi
uspoređivanje sadržaja modula Assignement s web izvorima. Procedura uključivanja
besplatnog dodatak, jednaka je onoj za uključivanje komercijalnog dodatka.
48
Moodle plugins Library (2015) Dostupno na https://moodle.org/plugins/view/plagiarism_crot (preuzeto
28.04.2015.) 49
Moodle Documentation (2015) Dostupno na
https://moodle.org/plugins/stats.php?plugin=plagiarism_crotpro(preuzeto 28.04.2015.)
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Bro
j pre
uzi
man
ja
Mjeseci
74
Slika 35: Uključivanje aktivnosti Assignment50
Nakon što je korisnik odabrao i uključio aktivnost Assignment, u njezinim
postavkama, aktivira se dodatak.
Slika 36: Aktivacija dodatka Crot Pro plagiarism 51
Nakon što je provedena detekcija plagijata u modulu Assignment, automatski se
generira izvještaj s postotkom plagiranog sadržaja.
Slika 37: Automatska detekcija plagijata dodatkom Crot Pro plagiarism 52
Izvještaj se sastoji od dva dijela. Paralelno se uspoređuje plagirani tekst i originalni
tekst. Preuzeti sadržaj je označen crvenom bojom koja naglašava uočljivost preuzetog
izvornog sadržaja.
50
Moodle Documentation (2015) Dostupno na http://www.somerandomthoughts.com/blog/2011/03/25/review-
crot-2-0-for-moodle-2-0/ (preuzeto 28.04.2015.) 51
Moodle Documentation (2015) Dostupno na http://www.somerandomthoughts.com/blog/2011/03/25/review-
crot-2-0-for-moodle-2-0/ (preuzeto 28.04.2015.) 52
Moodle Documentation (2015) Dostupno na http://www.somerandomthoughts.com/blog/2011/03/25/review-
crot-2-0-for-moodle-2-0/ (preuzeto 28.04.2015.)
75
Slika 38: Izvještaj dodatka Crot Pro plagiarsim 53
Kao besplatna inačica dodatka za detekciju plagijata, ovaj dodatak nema iscrpnih
izvještaja ni razina plagiranog sadržaja. Doduše omogućava označavanje sadržaja za koji je
utvrđeno da je potencijalan plagijat. Kao i komercijalni dodaci, ovaj dodatak omogućava
poveznice na web izvore s kojih je preuzet sadržaj.
53
Moodle Documentation (2015) Dostupno na http://www.somerandomthoughts.com/blog/2011/03/25/review-
crot-2-0-for-moodle-2-0/ (preuzeto 28.04.2015.)
76
7.2.7. Crot plagiarism
Ovaj besplatni dodatak je usmjeren na detekciju plagijata na osnovi lokalne usporedbe
podudarnosti sadržaja koji se nalazi u modulu za predaju, Assignemnt. Podržava predaju
nekoliko tipova dokumenata: doc, docx i PDF.54
Namijenjen je starijim verzijama Moodle
sustava: 2.0, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5. Nije kompatibilan s novijim verzijama Moodlea poput 2.6,
2.7 ili 2.8 , zbog predugog broja znakova u njegovom imenu. Statistički podaci za 2014.
godinu su više nego zadovoljavajući. Broj preuzimanja za 2014. i 2015. godinu iznosi 5718
preuzimanja.
Dijagram 8: Broj preuzimanja za 2014. i 2015. godinu55
Vrijednosti dijagrama variraju od mjeseca do mjeseca, ali može se primijetiti koliko-
toliko jake konstantne vrijednosti. Primjerice veljača 2014. i ožujak 2014. godine iznose 188
preuzimanja. U travnju i svibnju, vrijednosti su približne, iako je broje preuzetih dodataka pao
u odnosu na veljaču 2014. ožujak 2014. U ostalim mjesecima, zabilježen je ne tako drastičan
rast i pad. Vrijednosti drastično ne opadaju ili rastu. Odnos broja preuzimanja između mjeseci
nije narušen, jer broj preuzimanja opada ili raste za nekih 2-5% što je moguće pratiti u
razdoblju od travnja 2014. do veljače 2015. Godine.
54
Moodle plugins Library (2015) Dostupno na https://moodle.org/plugins/view/plagiarism_crot (preuzeto
28.04.2015.) 55
Moodle plugins directory (2015) Dostupno na
https://moodle.org/plugins/stats.php?plugin=plagiarism_crot (preuzeto 28.04.2015.)
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
Bro
j pre
uzi
man
ja
Mjeseci
77
Spomenuto je ovaj dodatak vrlo dobro integriran sa starijim verzijama Moodle
sustava. No kod novih verzija poput verzije 2.6, 2.7 i 2.8 ne pokazuje dobru integraciju.
Naime verzije Moodlea: 2.6, 2.7 i 2.8 sadržavaju 28 znakova u svojem imenu. Dodatak Crot
plagiarism ima puno više znakova koji ne odgovaraju propisanoj duljini u određene verzije
Moodle sustava. Samo ime je programski određeno i svaki pokušaj mijenjanja, narušio bi
funkcionalnost dodatka koju je autor istog isprogramirao. Prilikom instalacije, javlja s
upozorenje „...Coding error detected, it must be fixed by a programmer; invalid table name
{plagiarism_crot_submission_pair}: name is too long. Limit is 28 chars...“.
Slika 39: Greška prilikom instalacije dodatka Crot plagiarism
Grešku nije moguće sanirati s korisničke strane. Saniranje je moguće ukoliko autor
ovog dodatka programski smanji i prilagodi broj znakova u imenu ovog dodatka. Inače taj
servis je zastario i više se ne koristi, a novijih i poboljšanih verzija nema i nisu raspoložive.
78
7.2.8. Compilatio plagiarism
Dodatak Compilatio plagiarism je komercijalni softver za detekciju plagijata koji kao
uvjet korištenja ima plaćanje godišnje pretplate.56
Godišnja pretplata iznosi 6. 960,00 $. Nema
mogućnost probnog korištenja. Moguće ga je integrirati gotovo sa svim verzijama Moodle
sustava od verzije 2.2 do verzije 2.8. Osigurava detekciju plagijata dokumenata nad
nekolicinom formata: doc, docx, txt, PDF po čemu je vrlo sličan URKUND plagiarism
dodatku koji podržava iste formate. Detekcija plagijata, provodi se lokalno usporedbom
sadržaja dokumenata koji su predani u modul Assignment. Ne osigurava traženje podudarnosti
sadržaja sa web izvorima. Zabilježen Broj preuzimanja za 2014. i 2015. godinu ne prelazi više
do 3058 preuzetih dodataka.
Dijagram 9: Broj preuzimanja za 2014. i 2015. godinu57
Svaki mjesec 2014. godine bilježi određeni broj preuzetih dodataka. Najveći broj
zabilježenih preuzimanja, zabilježen je u razdoblju od travnja do veljače 2015. godine. S
obzirom na ograničene mogućnosti, masovno se koristi za detekciju plagijata. Za uključivanje
ovog dodatka u Moodle sustav, potrebno je ispuniti i potvrditi obrazac popunjavajući sva
obavezna polja i upisujući jedinstveni kod institucije.
56
Moodle plugins directory (2015) Dostupno na https://moodle.org/plugins/view/plagiarism_compilatio
(preuzeto 28.04.2015.) 57
. Moodle Documentation (2015) Dostupno na
https://moodle.org/plugins/stats.php?plugin=plagiarism_compilatio (preuzeto 28.04.2015.)
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
Bro
j pre
uzi
man
ja
Mjeseci
79
Slika 40: Obrazac za uključivanje dodatka Compilatio plagiarism 58
Nakon uključivanja i integracije u Moodle sustav, ovaj dodatak se aktivira u
postavkama modula Assignment na način da se podesi opcija „Enable Compilatio“ na „Yes“.
Slika 41: Aktivacija dodatka Compilatio plagiarism 59
Nakon aktivacije i detekcije plagijata, generira pokraj predanog dokumenta postotak
plagiranog sadržaja označen bojom koja označava razinu plagiranog sadržaja.
58
Moodle plugins directory (2015) Dostupno na
https://docs.moodle.org/28/en/Plagiarism_Prevention_Compilatio_Settings (preuzeto 28.04.2015.) 59
Moodle plugins directory (2015) Dostupno na
https://docs.moodle.org/28/en/Plagiarism_Prevention_Using_Compilatio (preuzeto 28.04.2015.)
80
Slika 42: Automatska detekcija plagijata dodatkom Compilatio plagiarism 60
Dodatak Compilatio plagiarism, raspolaže sa samo tri razine plagijata. Najniža razina
plagiranja je označena zelenom bojom, srednja crvenom, a najviša crnom bojom. Razine
plagiranog sadržaja su označene bojama i načinom sličnim URKUND plagiarism označavanju
razina plagiranog sadržaja. Na slici 42 prikazana je najviša razina plagiranog sadržaja nad
lokalnim radovima ustanove. Tri korisnika su predala identičan sadržaj tekstualnog
dokumenta txt ekstenzije s različitim nazivima. Sadržaj dokumenta je predan istog datuma
(Ponedjeljak, 30 srpnja 2012.). Student 1 i Mary Learner su predali dokument u istom
vremenskom okviru (1 sat i 12 minuta). Razina plagiranog sadržaja je utvrđena prema
usporedbi sadržaja lokalno predanih dokumenata pod isti Assignment. Naziv dokumenta,
ekstenzija i vrijeme predaje su zanemareni prilikom uspoređivanja sadržaja. Compilatio
plagiarism kao i ostali dodaci za detekciju plagijata predani sadržaj ne uspoređuje po nazivu
ili vremenu predaje, već po samom sadržaju sadržanom u dokumentu.
7.2.9. Prikaz dodataka prema odabranim značajkama
Nakon pregleda i analize dodataka za detekciju plagijata, potrebno je načiniti
preglednu tablicu usporedbe svih dosad spomenutih dodataka za Moodle prema određenim
parametrima. Tako će biti dat sažeti pregled svih korisniku važnih informirajućih
karakteristika dodataka za detekciju plagijata.
60
Moodle plugins directory (2015) Dostupno na
https://docs.moodle.org/28/en/Plagiarism_Prevention_Using_Compilatio (preuzeto 28.04.2015.)
75
Pregled i usporedba odabranih značajki Moodle dodataka za detekciju plagijata
Dodaci/Značajke
Naziv
Crot Pro-
Plagiarism
VeriCite
PlagScan
Crot
Plagiarism
Compilatio
plagiarism
Ephorus
Plagiarism
URKUND
plagiarism
Turnitin
plagiarism
Mrežna adresa
https://moodle.
org/plugins/pl
uginversions.p
hp?plugin=pla
giarism_crotpr
o
https://moodle.org/pl
ugins/pluginversions.
php?plugin=plagiaris
m_vericite
https://moodle.org/pl
ugins/pluginversions.
php?plugin=plagiaris
m_plagscan
https://moodle.
org/plugins/pl
uginversions.p
hp?plugin=pla
giarism_crot
https://moodle.or
g/plugins/pluginv
ersions.php?plugi
n=plagiarism_co
mpilatio
https://moodle.o
rg/plugins/plugi
nversions.php?pl
ugin=plagiarism
_ephorus
https://moodle
.org/plugins/pl
uginversions.p
hp?plugin=pla
giarism_urkun
d
https://moodle.org/
plugins/pluginversi
ons.php?plugin=pl
agiarism_turnitin
Broj preuzimanja u
2014. i 2015. godinu
763
360
1437
5718
3058
2640
5501
17424
Izvori s kojima se
uspoređuje zadani
tekst
Mrežna mjesta
Mrežna mjesta i
lokalni radovi
ustanove
Mrežna mjesta
Lokalni radovi
ustanove
Lokalni radovi
ustanove
Mrežna mjesta
Mrežna mjesta
Mrežna mjesta
Podržani oblici
datoteka
PDF, doc,
docx i txt
pptx, html, docx,
PDF, txt, RTF, ppt,
doc, ODF
PDF, doc, docx
PDF, doc,
docx
doc, docx, txt,
docx
txt, docx, doc,
docx, PDF, txt,
RTF ODF
Podržane verzije
Moodle sustava
2.0, 2.1, 2.2,
2.3
2.5, 2.6, 2.7, 2.8
2.0, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4,
2.5, 2.6, 2.7, 2.8.
2.0, 2.1, 2.2,
2.3, 2.4, 2.5.
2.2, 2.3, 2.4, 2.5,
2.6, 2.7, 2.8
2.6, 2.7
2.7., 2.8.
2.3, 2.4, 2.5, 2.6,
2.7, 2.8
76
Tablica 2: Usporedba odabranih značajki Moodle dodataka za detekciju plagijata
Naziv
Crot Pro-
Plagiarism
VeriCite
PlagScan
Crot
Plagiarism
Compilatio
plagiarism
Ephorus
Plagiarism
URKUND
plagiarism
Turnitin
plagiarism
Plaćanje
Besplatan
Komercijalan s
mjesečnom
pretplatom od 93,00$
i mogućnosti
korištenja probne
verzije od 30 dana
Komercijalan s
mjesečnom
pretplatom od 19,99$
i mogućnosti
korištenja probne
verzije od 30 dana
Besplatan
Komercijalan s
godišnjom
pretplatom od
6.960,00$ bez
mogućnosti
korištenja probne
verzije od 30
dana
Komercijalan s
mjesečnom
pretplatom od
29,99$bez
mogućnosti
korištenja
probne verzije
od 30 dana
Komercijalan
s godišnjom
pretplatom od
2.058,28$ i
mogućnosti
korištenja
probne verzije
od 30 dana
Komercijalan s
mjesečnom
pretplatom od
43,00$ i
mogućnosti
korištenja probne
verzije od 30 dana
Pohrana pregledanog
rada u vlastite
repozitorije
ne
da
ne
ne
ne
ne
ne
ne
Izvješće
Postotak
sličnosti,
prikaz
plagiranih
dijelova,
poveznica,
poveznica na
originalan rad
Postotak sličnosti,
prikaz plagiranih
dijelova, poveznica,
poveznica na
originalan rad
Postotak sličnosti,
prikaz plagiranih
dijelova, poveznica,
poveznica na
originalan rad
Postotak
sličnosti,
prikaz
plagiranih
dijelova,
poveznica,
poveznica na
originalan rad
Postotak
sličnosti, prikaz
plagiranih
dijelova,
poveznica,
poveznica na
originalan rad
Postotak
sličnosti, prikaz
plagiranih
dijelova,
poveznica,
poveznica na
originalan rad
Postotak
sličnosti,
prikaz
plagiranih
dijelova,
poveznica,
poveznica na
originalan rad
Postotak sličnosti,
prikaz plagiranih
dijelova,
poveznica,
poveznica na
originalan rad
Stupanj razotkrivanja
Doslovno
prepisivanje
Doslovno
prepisivanje,
permutacija riječi
Doslovno
prepisivanje,
permutacija riječi
Doslovno
prepisivanje
Doslovno
prepisivanje,
permutacija riječi
Doslovno
prepisivanje,
permutacija
riječi
Doslovno
prepisivanje,
permutacija
riječi
Doslovno
prepisivanje,
permutacija riječi
Računalna platforma
Moodle
Moodle, Sakai,
Internet
Moodle, Internet
Moodle
Moodle
Moodle
Moodle,
Internet
Moodle, Internet,
desktop aplikacija
77
Prema elementima usporedbe iz tablice 2, vidljivo je da nema baš previše prostora
besplatnim dodacima. Postoje svega dva besplatna dodatka. No iako su besplatni, svojim
karakteristikama gotovo konkuriraju komercijalnim alatima ako se uzmu u obzir podržani
oblici datoteka i podržane verzije Moodle sustava te iscrpnost izvješća. Komercijalni alati
imaju mogućnost korištenja na više platformi. Primjerice VeriCite podržava čak tri platforme
kao i Turnitin koji ima i mogućnost instalacije desktop aplikacije. Ostali komercijalni dodaci
podržavaju do dvije platforme. Besplatni dodaci vjerno podržavaju samo Moodle platformu
za rad. Razlika u kvaliteti je vidljiva u stupnju razotkrivanja plagijata. Komercijalni dodaci
imaju osim detekcije doslovnog prepisivanja, podržanu i detekciju permutacije riječi što znači
da podržavaju detekciju sofisticiranih oblika plagiranja stvorenih metodama Hammingove i
Levensteinove udaljenosti. Besplatni dodaci podržavaju samo detekciju doslovnog
prepisivanja što podrazumijeva kopiraj/zalijepi (Copy/Paste) oblik plagijarizma. Što se tiče
pohrane radova u vlastite repozitorije nakon pregleda, VeriCite je jedini dodatak koji
podržava takva oblik pohranjivanja. Ostali pobrojeni dodaci (kako komercijalni tako i
besplatni) nemaju ostvarenu tu mogućnost. Poneki komercijalni dodaci imaju mogućnost
korištenja probne verzije u rok od 30 dana što je neko prosječno vrijeme kojeg pruža većina
aplikacija za probno testiranje. No u tih 30 dana je dovoljno istražiti i testirati sve mogućnosti
koje pružaju komercijalni dodaci. No iznimno veliki problem predstavlja upravo plaćanje
licence s jedne strane i isplativost korištenja s druge strane. Primjerice ukoliko se plati
godišnja licenca u iznosu od nekoliko tisuća Dolara, pitanje je koliko će korisnik godišnje
koristiti taj dodatak. Da li će on koristiti dodatak u punom potencijalu što podrazumijeva
korištenje svakoga dana ili samo ponekad prema potrebi. Ako je korisnik nastavnik, i ima
potrebu detektiranja plagijata zadaća ili seminarskih radova nekoliko puta na godinu,
potencijal korištenja dodatka je neiskorišten. Cijena licence dodatka od nekoliko tisuća Dolara
na godinu ne podmiruje potencijal korištenja kroz godinu. Dakle kapacitet korištenja u
odnosu na cijenu licence ne bi iznosio ni 50% od ukupne cijene koliko je koštalo godišnje
korištenje dodatka. U obrazovnom sustavu postoje određeni rokovi predaja zadaća ili
seminarskih radova. Oni se ne predaju svakog dana da bi se mogao iskoristiti puni potencijal
korištenja dodatka za detekciju plagijata. Stoga najbolja opcija je korištenje besplatnih
dodataka koji podosta konkuriraju komercijalnim dodacima. Naravno mogućnosti korištenja
besplatnih dodataka nisu jednake kvalitete kao mogućnosti korištenja komercijalnih dodataka.
Ali za potrebe obrazovanja i iskorištenja punog potencijala dodatka, dovoljno je koristiti
besplatna rješenja to jest besplatne dodatke.
78
8. Testiranje dodataka za detekciju plagijata za sustav
Moodle
Praktični dio rada podrazumijeva testiranje odabranih dodataka za Moodle sustav,
odabranih prema određenim kriterijima, analiza te međusobna usporedba rezultata testiranja.
Od istraženih osam dodataka za detekciju plagijata, odabrano je točno pet dodataka za proces
testiranja ovim redoslijedom: VeriCite, PlagScan, URKUND, Turnitin i Crot Pro. U dodacima
za detekciju plagijata, istraženo je i opisano šest komercijalnih dodataka i dva s mogućnošću
besplatnog korištenja. Budući da se radi o testiranju i naposljetku usporedbi dodataka,
potrebno je napraviti korelaciju između besplatnih dodataka i komercijalnih. Razlike bi se
trebale uočiti u vremenu potrebnom za proces detekcije te u osjetljivosti dodataka za
prepoznavanje uzoraka.
8.1. Kriteriji odabira i testiranja dodataka za detekciju plagijata
Kriterij odabira dodataka za testiranje je bio dosta ograničen. Primjerice od dva
besplatna dodatka, jedan je bio disfukncionalan što znači da se zbog zastarjelosti verzije nije
dao ugraditi u Moodle sustav verzija 2.6., 2.7, 2.8. Stoga od besplatne kategorije dodataka za
detekciju plagijata je testiran svega dodatak Crot Pro. S druge strane od preostalih šest
komercijalnih dodataka samo VeriCite, PlagScan, Urkund i Turnitin su imali mogućnost
probnog korištenja u roku do trideset dana. Stoga je upravo taj vremenski rok besplatnog
korištenja bio osnovni kriterij odabira komercijalnih dodataka za testiranje.
Kriteriji izrade testnog dokumenta bili su ograničeni tehničkim zahtjevima pojedinih
dodataka. To znači da su gotovo svi komercijalni dodaci uvjetovali određen broj riječi po
stranici dokumenta (najmanje 500, a najviše 2000 riječi po dokumentu). Stoga kreirani testni
dokument sadržava tri stranice s točno 1410 riječi. Osim toga dodaci poput dodatka PlagScan
imaju dodatno ograničenje korištenja. Naime PlagScan dopušta samo dvadeset pokušaja u
roku od trideset dana besplatnog korištenja. Dodatno ograničenje prilikom testiranja, odnosilo
se na nemogućnost detekcije plagijata na lokalnoj razini. Naime većina probnih, besplatnih
verzija namijenjena je isključiv traženju podudarnosti s web izvorima. Kako poneke besplatne
verzije dodataka nemaju vlastite raspoložive repozitorije za utvrđivanje podudarnosti
sadržaja, sama tema nije mogla biti kompleksna ili striktno vezana za neko znanstveno
područje. Tema je vrlo pristupačna i rasprostranjena internetom. Odabrani su sadržaji na temu
„Diving“ ili „Ronjenje“. Tema pokriva osnovne informacije o ronjenju, informacije o
79
profesionalnom ronjenju, vrsti i kvaliteti ronilačke opreme, informacijama o rekompresiji
vode, lječničkim savjetima vezanim za razna oštećenja i moguće profesionalne deformacije.
Rečenice i fragmenti su doslovno preuzimani s web stranica, internacionalnih blogova,
i chat grupa metodom kopiraj/zalijepi. Sadržaj je odabran nasumično koristeći se
poveznicama na sljedeću web lokaciju. Dijelovi sadržaja su uzeti i iz pdf dokumenata na koje
je postojala direktna poveznica s početne web stranice. Prilikom testiranja, trebalo je svratiti
pozornost i na korištenje jezika. Naime izvori koji su konzultirani za sastavljanje testnog
dokumenta na hrvatskom jeziku nisu dali nikakvog rezultata prilikom testiranja dodataka.
Nisu bili prepoznati preuzeti sadržaji. To znači da se testiranje moralo usredotočiti na
englesku jezičnu domenu. Budući da je većina članaka i web stranica objavljena na
engleskom jeziku, kreirani dokument sastavljen je od sadržaja isključivo na engleskom jeziku.
Tako je jedino bilo moguće napraviti vjerodostojne testove. Za sastavljanje dokumenta je
korišteno 50 različitih izvora na engleskom jeziku. Može se reći da je bilo složenije sastavljati
testni dokument nego provoditi sam postupak testiranja i osposobljavanja dodataka za
detekciju plagijata. Konačni testni dokument s tri stranice sadržaja na engleskom jeziku s
ukupno 1410 riječi, spremljen je u docx formatu kojeg podržavaju svi Moodle dodaci za
detekciju plagijata. Isti dokument je korišten za testiranje svih odabranih dodataka za
detekciju plagijata zbog lakšeg uspoređivanja rezultata testiranja. Testni dokument prikazan je
u Prilogu 1, dok je popis izvora koji su se koristili u izradi testnog dokumenta prikazan u
Prilogu 2.
Kriteriji provođenja procesa testiranja ograničeni su na testiranje prepoznavanja
plagijata usporedbom web izvora. To znači da se testni dokument uspoređivao isključivo s
internetskim izvorima. Gotovo svi navedeni dodaci osim dodatka VeriCite u probnim
verzijama nemaju izvedene lokalne repozitorije koji bi omogućavali međusobnu usporedbu
predanih dokumenata. Sve te probne verzije u roku korištenja od 30 dana imaju vrlo oskudne
mogućnosti i funkcionalnosti pa stoga i mogućnost korištenja lokalnog repozitorija. Stoga nije
bilo moguće taj kriterij uzeti u obzir prilikom testiranja. Za testiranje dodataka, korišten je
jedinstven testni dokument kako bi na kraju testova bilo moguće napraviti analizu dobivenih
rezultata pod jednakim uvjetima testiranja.
80
8.2. Rezultati testiranja dodatka VeriCite za detekciju plagijata
Komercijalni Moodle dodatak VeriCite s mogućnošću probnog korištenja u trajanju do
trideset dana imao je mogućnost testiranja na probnoj platformi Sakai, ali ne i na platformi
Moodle. Kao što je opisano u poglavlju s pregledom dodataka za detekciju plagijata VeriCite
ima mogućnost korištenja na dvije platforme: Moodle i Sakai. Sakai platforma je vrlo slična
Moodle platformi za testiranje dodataka. Postoje neke omanje razlike u dizajnu korisničkog
sučelja po kojima se te dvije platforme međusobno razlikuju. Dakle test je napravljen na Sakai
platformi.
Slika 43: Obrazac za registraciju
Prije samog testiranja, bilo je potrebno kreirati vlastiti korisnički račun za pristup
platformi Sakai. Unosom osnovnih podataka o sebi i podataka za kreiranje testnog kolegija,
popunjen je obrazac. Nakon potvrđivanja popunjenog obrasca bilo je potrebno potvrditi
verifikaciju klikom na link poslan na e-mail adresu korisnika upisanu u obrascu za kreiranje
korisničkog računa.
Slika 44: Početna stranica platforme Sakai nakon prijave
Nakon potvrđivanja verifikacije, kreirani je testni kolegij i tri korisnika nazvana:
Student1 Student2 i Admin. Odabirom kreiranoga testnog kolegija, kao i u Moodle sustavu,
81
moguće je postaviti aktivnost Assignment. U njoj se kao i u Moodle platformi mogu odrediti
neki parametri poput datuma predaje i dopuštene veličine dokumenta.
Slika 45: Kreirana aktivnost Assignment za testiranje
Dodatak VeriCite je ovdje automatski uključen u aktivnost Assignment. Opcijom
Submit Paper, omogućena je predaja dokumenta. Sadržaj za testiranje se može kopirati i
zalijepiti na za to predviđeno mjesto ili opcijom Drag and Drop fizički dovući cijeli testni
dokument.
Slika 46: Predaja testnog dokumenta
Procedura predaje je potpuno istovjetna proceduri predaje na Moodle platformi.
Dokument je Drag and Drop opcijom postavljen na za to predviđeno mjesto. Sada je
potrebno samo pokrenuti postupak detekcije plagijata odabirom opcije Submit Paper.
82
Slika 47: Pokretanje procesa detektiranja plagijata
Zapanjujuća je činjenica da je postupak detekcije plagijata trajao vrlo kratko; negdje
oko tri sekunde. Naravno treba uvažiti da se ovaj dodatak ubraja u najbolje komercijalne
dodatke koji ima velik broj skladištenog sadržaja u repozitorijima raznih domena. Tako da je
ovako brzo otkrivanje plagijata sasvim opravdavajuće.
Slika 48: Izvještaj trenutnog stanja
Prema izvještaju trenutnog stanja VeriCite je detektirao 95% plagiranog sadržaja u
testnom dokumentu. U procesu detekcije koji je trajao tri sekunde, detektirano je 95%
identičnog sadržaja predanog dokumenta.
Slika 49: Iscrpni izvještaj
83
Kada se napravi detaljniji pregled kreiranog izvještaja, vidljivo je da je VeriCite
gradirao plagirani sadržaj po razinama. Za primijetiti je da ima dosta žute i crvene boje što
podrazumijeva vrlo visoku razinu plagiranja. Crvena je najviša razina koja podrazumijeva
kopiranje izvornog sadržaja, a žuta podrazumijeva omanje izmjene dodavanjem ili brisanjem
pojedinih dijelova izvornog sadržaja. Prema ovom iscrpnom izvještaju dominira crvena boja
što rezultira visokim postotkom preuzimanja izvornog sadržaja. Klikom na pojedini sadržaj
označen crvenom ili žutom bojom, s desne strane se otvara izvorna adresa plagiranog sadržaja
te postotak izvornosti po rečenici ili odlomku. Slika 49 prikazuje da je odabrani odlomak
(označen sivom bojom) preuzet s Wikipedije s utvrđenim 7% originalnosti. Osim web izvora
to jest URL adrese, u prozoru s desne strane na slici 49 je prikazan naziv te web stranice s
točnom domenom iz koje je preuzet sadržaj.
Slika 50: Prikaz dijela stranice s preuzetim izvornim sadržajem
Dakle pronađena je i prikazana gotovo čitava stranica Wikipedije. Dakle VeriCite kao
dodatak za detekciju plagijata radi iscrpnu analizu po rečenicama i odlomcima i za svaki od
njih određuje izvor i postotak izvornog nepromijenjenog sadržaja. Primjerice ovih 7%
izvornosti podrazumijeva da je većina odlomka promijenjena dodavanjem ili oduzimanjem
određenih dijelova. VeriCite kao jedini dodatak koji u probnoj verziji ima mogućnost
korištenja lokalnog repozitorija, automatski je napravio provjeru predanih radova u lokalnom
repozitoriju.
84
Slika 51: Usporedba radova u lokalnom repozitoriju
Dakle na slici 51 prikazano je prepoznavanje na temelju pretraživanja lokalnog
repozitorija. Za predani testni dokument, identificirana su dva dokumenta koje su u isti
Assignment predali korisnici User 1 i Student 6718440120. Sličnosti su nađene na temelju
usporedbe sadržaja, a ne na temelju usporedbe naziva dokumenata. Na platformu Sakai su
predana dva sadržajno ista dokumenta, ali različita nazivom: „Testni_dokument_test“ i
„Ronjenje“. Postotak poklapanja sadržaja tih dokumenata pridružen je cjelokupnom
izvještaju. Može se reći da je ovaj komercijalan dodatak po svojim tehničkim svojstvima
zadovoljavajući. Prije svega treba uvažiti brzinu odvijanja operacija detektiranja i traženja
izvora, a zatim iscrpnu analizu. Može se reći da ovaj dodatak ima vrlo visoku osjetljivost što
znači da u svakoj rečenici ili odlomku može na temelju uzoraka pronaći izmijenjenu i
prilagođenu riječ, frazu ili rečenicu te odrediti postotak originalnosti. Samo postojanje
gradiranja razina i razvrstavanje plagiranog sadržaja označenog bojama, znak je visoke
osjetljivosti dodatka. Za sada ovaj dodatak se pokazao najboljim.
85
8.3. Rezultati testiranja dodatka PlagScan za detekciju plagijata
PlagScan kao komercijalni Moodle dodatak za detekciju plagijata za probno korištenje
u roku od trideset dana nema mogućnost ugradnje u Moodle sustav. Na stranici s Moodle
dodacima, nalazi se poveznica na web stranicu gdje je moguće nakon registracije napraviti
probni test.
Slika 52: Pokretanje probne verzije dodatak PlagScan za Moodle sustav
PlagScan je komercijalni dodatak koji zahtijeva uz uvjet besplatnog korištenja probne
verzije u roku do trideset dana dodatne uvjete korištenja. Pod dodatne uvjete podrazumijeva
točno dvadeset pokušaja nakon čega korisnik više ne može pristupiti tom dodatku.
Uz taj dodatan uvjet postoji i uvjet dopuštenog broja riječi u testnom dokumentu. Dakle
PlagScan dopušta najviše 2000 riječi po dokumentu.
Slika 53: Obrazac za registraciju
Nakon što je ispunjen obrazac za registraciju, moguće je odmah pokrenuti postupak
detekcije plagijata nad zadanim dokumentom.
86
Slika 54: Početno sučelje dodatka PlagScan za detekciju plagijata
Na početnom sučelju su vidljive tri razine utvrđivanja izvornosti sadržaja. Tri razine
znače da je osjetljivost razlikovanja izvornog od plagiranog sadržaja vrlo mala u odnosu na
dodatak VeriCite. Kao i VeriCite ovaj dodatak ima isto mogućnost direktnog unošenja teksta i
dostavljanja cjelovitog dokumenta na sučelje. Odabirom opcije File upload testni dokument
je smješten na sučelje. Vrijeme učitavanja dokumenta ovisi o brzini internetske veze.
Slika 55: Pokretanje procesa detekcije plagijata
Proces pokretanja detekcije plagijata započinje odabirom opcije Start check. Potrebno
vrijeme za obradu i detekciju plagijata je bilo pet minuta i četrnaest sekundi. U odnosu na
dodatak VeriCite, vrijeme odvijanja procesa detektiranja PlagScan-a je dugo.
Slika 56: Izvještaj trenutnog stanja
Na trenutnom izvještaju je prikazana visoka razina plagiranja od 51.7%. Ako te
rezultate usporedimo s rezultatima VeriCite-a onda se može reći da PlagScan nije baš
pouzdan u pronalaženju izvora preuzetih sadržaja. PlagScan bi prema tome bio nepouzdan jer
očito nije uvažio sve potrebne uzorke na temelju kojih je VeriCite uspoređivao izvorni i
konačni sadržaj testnog dokumenta.
87
Iscrpna analiza dodatka PlagScan za Moodle šalje se na e-mail korisnika i može se
preuzeti u PDF ili docx fromatu dokumenta. Kao i VeriCite i PlagScan radi isto detaljnu i
iscrpnu analizu rezultata.
Slika 57: Iscrpna analiza
Prema iscrpnoj analizi, vidljivi su pojedinačni postoci preuzetog sadržaja s pojedinih
web izvora. Ovdje je pronađeno samo 27 izvora do ukupno 50 koji su korišteni za kreiranje
testnog dokumenta. Iz toga se može zaključiti da PlagScan nema tako velik broj repozitorija
uskladištenog sadržaja kao na primjer VeriCite iako spadaju u istu kategoriju komercijalnih
dodataka za detekciju plagijata. Bilo je za očekivati da će kvaliteta rezultata detekcije
plagijata biti puno veća s obzirom na početne propisane uvjete korištenja koji su dosta
kompleksni.
88
Slika 58: Analiza dokumenta
PlagScan ima odvojene dijelove iscrpne analize. U izvještaju su posebno odvojeni
detektirani izvori preuzetog sadržaja s postocima, a posebno označeni dijelovi teksta s
primjerenom bojom kao razinom plagiranja. Svakom detektiranom odlomku ili rečenici,
pridružene su brojke u uglatim zagradama kao na slici 58 odabirom kojih se može direktno
pristupiti web izvorima iz kojih je sadržaj preuzet. Za primijetiti je da je uz poneke rečenice ili
odlomke pridruženo po nekoliko brojeva. To znači da je PlagScan u istom odlomku pronašao
dijelove koji odgovaraju određenim web lokacijama. Tu bi se moglo dodati da postoji
određena razina osjetljivost. Naravno ta osjetljivost nije istovjetna osjetljivosti na razine
plagiranog sadržaja, već na detektiranje uzoraka pojedinih dijelova rečenice ili teksta.
VeriCite na primjer uz cijele odlomke ili rečenice pridružuje izvore. No PlagScan uspijeva
pronaći u jednoj rečenici ili odlomku po nekoliko različitih izvora. Stoga PlagScan uz
uobičajenu osjetljivost utvrđivanja razina plagiranog sadržaja ima i osjetljivost u traženju
uzoraka. On u jednoj rečenici na temelju istog uzorka može detektirati i povezati više lokacija
s kojih je sadržaj preuzet. To je zasad njegova najbolja odlika kao dodatka za detekciju
plagijata. S druge strane sagledavajući vremensko trajanje procesa detekcije i otkrivenu razinu
preuzetog sadržaja, ne bi se moglo reći da konkurira drugim dodacima poput VeriCitea.
89
8.4. Rezultati testiranja dodatka URKUND za detekciju plagijata
Dodatak URKUND za detekciju plagijata kao komercijalan dodatak pruža mogućnost
probnog testiranja u roku od trideset dana. Probno testiranje podrazumijeva da ne postoji
mogućnost uključivanja u Moodle sustav već testiranje na zasebnoj web stranici s jednakom
kvalitetom kao kada bi bio testiran u Moodle sustavu. Za početak testiranja, potrebno je
stvoriti korisnički račun isto kao i kod dodataka VeriCite i PlagScan.
Slika 59: Kreiranje korisničkog računa
Nakon kreiranja korisničkog računa, odmah se dobiva pristup dodatku URKUND bez
dodatne verifikacije putem e-mail adrese.
Slika 60: Početno sučelje
Odmah kako je kreiran korisnički račun, pristupa se sučelju za testiranje. Sučelje
sadržava već ugrađenu aktivnost Assignment. Potrebno je samo odabrati opciju Upload
documents kako bi se mogao učitati testni dokument. URKUND sučelje nema mogućnost
direktnog unosa tekstualnog sadržaja već samo predaju gotovog dokumenta.
90
Slika 61: Sučelje za predaju dokumenata
Za primijetiti je sa slike 60 da je sučelje za predaju identično sučelju na Moodle
platformi. Nakon predaje dokumenta, potrebno je opcijom Submit aktivirati proces
detektiranja plagijata.
Slika 62: Pokretanje procesa detekcije plagijata
Vrijeme potrebno za obradu i pronalaženje web lokacija s kojih je preuzet sadržaj je
izuzetno malo, svega pet sekundi. U odnosu na VeriCite i URKUND ima dobro tempirano
vrijeme za pronalaženje plagiranog sadržaja. Isto tako preciznost kojom je na temelju uzoraka
dodatak URKUND odredio postotak preuzetih izvornih sadržaja je gotovo jednaka onoj na
dodatku VeriCite.
91
Slika 63: Izvještaj trenutnog stanja
Prema izvještaju trenutačnog stanja, URKUND je detektirao 91% izvorno preuzetog
sadržaja. Ako to usporedimo sa dodatkom VeriCite i njihovim vremenima potrebnim za
obradu i detekciju, može se reći da najvjerojatnije rade po istom algoritmu. Iscrpni izvještaj se
sastoji od dva odvojena dijela. U jednom su djelu pobrojani samo web izvori izvornog
sadržaja gdje je uz svakoga pridružen postotak izvorno preuzetog sadržaja.
Slika 64: Prvi dio iscrpnog izvještaja
URKUND u iscrpnom izvještaju ne analizira sadržaj po odlomcima već po recima. Za
svaki redak teksta je pridruženo odgovarajuće web mjesto s postotkom originalnosti. Na slici
64 se nalazi jedan odlomak sadržaja iz testnog dokumenta koji je raščlanjen i analiziran po
recima. Za svaki redak postoji postotak kojim se mjeri originalnost preuzetog sadržaja te
internet izvor s kojeg je sadržaj preuzet. Uspoređujući PlagScan i URKUND, može se reći da
dijele sličan princip analiziranja sadržaja. Kod dodatka PlagScan je uz svaku rečenicu
odlomka bilo pridruženo po nekoliko izvora, dok URKUND za svaki redak označenog teksta
pretražuje i identificira odgovarajući web izvor.
92
Slika 65: Drugi dio iscrpnog izvještaja
Iscrpna analiza se nalazi i u drugom dijelu izvještaja gdje su čitavi odlomci označeni
narančastim okvirom s pridruženim web izvorom i postotkom plagiranog sadržaja. Može se
reći da URKUND za razliku od dodataka PlagScan i VeriCite za Moodle radi vrlo iscrpnu
analizu na temelju cijelih odlomaka i pojedinih redaka tih odlomaka. Na slici 65 je
napravljena analiza osnovnih odlomaka teksta u kojima je detektiran plagijat. To je makro
razina detekcije, dok slika 64 prikazuje mikrorazinu detekcije. Dosada ni jedan od prethodnih
dodatak nije imao te mogućnosti tako iscrpnog otkrivanja plagiranog sadržaja. Doduše
PlagScan je provodio detekciju na razini uzoraka unutar jedne rečenice ili retka. Uz ovakve
bogate mogućnosti detektiranja plagijata ovaj dodatak nema mogućnost prikazivanja stranice
izvornog sadržaja unutar istog sučelja kao što je to bio primjer kod VeriCitea. URKUND
posjeduje razinu osjetljivosti uzoraka poput dodatka PlagScan. Kao prvo analizira se cijeli
odlomak, a zatim pojedini reci u odlomku. To je dovoljna osjetljivost za uspješno utvrđivanje
plagijata. Za URKUND se može reći da je kombinacija VeriCitea i PlagScana. Ima vrlo
iscrpne izvještaje i osjetljivost na razini uzoraka.
93
8.5. Rezultati testiranja dodatka Turnitin za detekciju plagijata
Rezultati testiranja ovog dodatka, stvorili su potpuno drugačiju sliku i pogled na sam
dodatak za razliku od slike dodatka prikazane u osnovnim informacijama. U osnovnom opisu
dodatka, sve je navedeno u superlativima pogotovo dio o funkcionalnostima i brzini odvijanja
samog procesa detekcije. Iako ovaj dodatak spada u kategoriju komercijalnih dodataka i broji
rekordnih 17424 preuzimanja za 2014. i 2015. godinu ne bi se moglo reći da je uspješan u
otkrivanju plagijata.
Slika 66: Obrazac za kreiranje korisničkog računa
Cjelokupni postupak testiranja počiva na pokrenutom dodatku kao besplatnoj inačici
na internetu koja traje samo trideset dana. Prvo je bilo potrebno izraditi korisnički račun koji
zahtijeva vrlo iscrpne informacije o korisniku. Nakon kreiranog korisničkog računa potrebno
je učitati testni dokument koristeći opciju Add.
Slika 67: Učitani testni dokument
Za pokretanje procesa detekcije plagijata, potrebno je samo odabrati opciju Scan.
Slika 68: Pokretanje procesa detekcije plagijata
94
Proces testiranja trajao je osam minuta i trideset četiri sekunde. U odnosu na prethodne
rezultate testiranja, utrošeno vrijeme je dosta dugo. Ako ovaj vremenski rezultat usporedimo s
preostalim rezultatima dodataka VeriCite, PlagScan i URKUND; za sada je ovo najduže
vrijeme trajanja procesa detekcije plagijata. PlagScan je utrošio pet minuta i nekoliko sekundi,
ali su rezultati testiranja bili zadovoljavajući. No kod dodatka Turnitin, rezultati testiranja su
veoma loši.
Slika 69: Izvještaj trenutnog stanja
To znači da je u osam minuta i trideset četiri sekunde dodatak Turnitnin otkrio samo
64% preuzetog sadržaja. Isto tako otkrio je samo deset izvora plagiranog sadržaja od
korištenih 50. Primjerice PlagScan je za pet minuta i četrnaest sekundi uspio detektirati 27
izvora preuzetog sadržaja i detektirao 51,7% izvornih formulacija, odlomaka i rečenica.
Slika 70: Detektirane web lokacije preuzetog sadržaja
Prema osnovnim informacijama dodatak Turnitin ima pet razina razlikovanja plagijata.
U rezultatima testiranja, prikazane su samo dvije razine. To znači da dodatak Turnitin u
ovom testnom primjeru, nije uspio utvrditi i druge razine od ukupno postojećih pet. U
iscrpnijem izvještaju, tekst je označen samo crvenom koja označava prepoznatu jednu razinu
plagiranog sadržaja. Zasigurno postoji više razina koje su detektirane u drugim dodacima jer
se za testiranje koristi isti testni dokument. No u ovom slučaju nisu detektirane te razine.
95
Slika 71: Iscrpni izvještaj
Turnitin je identične odlomke označio crvenom bojom što rezultira doslovnim
preuzimanjem sadržaja s interneta. To znači da Turnitin u ovom testnom dokumentu nije
prepoznao modificirani sadržaj u obliku dodavanja ili ispuštanja riječi iako je ta modifikacija
zastupljena u testnom dokumentu. Kod detekcije preuzetog izvornog sadržaja označeni su
čitavi odlomci i njima je pridružena odgovarajuća web lokacija. Nema mogućnosti poput
PlagScana da unutar jednog odlomka ili rečenice otkriva podrijetlo pojedinih fraza ili riječi ili
da pronalazi više izvora na kojima je ta riječ ili sklop riječi pronađen. Dakle osjetljivost je
iznimno niska. Dodatak Turnitin nema mogućnosti poput dodataka URKUND ili VeriCite da
za svaki pojedini redak pronalazi odgovarajući izvor, već za cijeli jedan odlomak pronalazi
izvor originalnog teksta. U odnosu na prethodne dodatke, ovaj dodatak je dosta loš po svojim
karakteristikama i rezultatu testiranja. Iako su osnovne informacije dodatak Turnitin prikazale
u najboljem svijetlu, tek nakon korištenja i testiranja može se stvoriti potpuni sud o kvaliteti.
Naravno mora se uzeti u obzir da je testirani dodatak Turnitin samo probna verzija
namijenjena isključivo za upoznavanje i probno testiranje gdje vjerojatno nije uključena
maksimalna razina mogućnosti i funkcionalnosti. Kada bi se mogla koristiti cjelovita verzija
dodatka Turnitin, vjerojatno bi rezultati testiranja bili drugačiji i bolji.
96
8.6. Rezultati testiranja dodatka Crot Pro za detekciju plagijata
Crot Pro je besplatni dodatak testiran isključivo na platformi Moodle. Nakon
instalacije i ugradnje u Moodle sustav, a prije testiranja, potrebno ga je uključiti u aktivnost
Assignment.
Slika 72: Predaja testnog dokumenta pod aktivnost Assignment
Nakon aktivacije pod zadanu aktivnost Assignment, potrebno je predati testni
dokument opcijom Upload this file, kako bi proces detektiranja plagijata mogao biti izvršen.
Predajom testnog dokumenta, potrebno je samo potvrditi predaju i aktivirati proces
detektiranja plagijata.
Slika 73: Potvrđivanje predaje testnog dokumenta
Odabirom opcije Save changes, potvrdila se predaja dokumenta pod aktivnost
Assignment na Moodle sustavu.
97
Pod listom predanih dokumenata, uz osnovne informacije tipa: datum predaje, status,
e-mail korisnika i predani dokument, vidljivo je izvršavanje procesa detekcije plagijata.
Slika 74: Lista predanih dokumenata
Ispod predanog dokumenta piše „Pending!“ čime se označava izvršavanje detekcije
plagijata. Najzanimljiviji dio procesa detekcije plagijata kod Moodle dodatka Crot Pro je
vrijeme trajanja obrade i detektiranja plagijata. Sam proces detekcije plagijata traje točno
dvadeset četiri sata od dana i trenutka predaje dokumenta na Moodle sustav. To znači da je
ovaj dokument prvo poslan na servis nekog udaljenog servera koji vrši obradu i proces
detekcije plagijata, a tek nakon istekla dvadeset četiri sata je na Moodle sustav vraćena
informacija o postotku plagiranog sadržaja.
Slika 75: Izvori preuzetog sadržaja
98
Postotak plagiranog sadržaja za ovaj testni dokument iznosi 26% s pronađenih 9
izvora preuzetih sadržaja. S obzirom na utrošeno vrijeme procesa detekcije plagijata koje je
trajalo dvadeset četiri sata ovo je razmjerno mali postotak otkrivenih izvornih sadržaja. Isto
tako detektirano je samo devet potencijalnih izvora preuzetih sadržaja od korištenih pedeset.
Slika 76: Iscrpni izvještaj
U iscrpnom izvještaju, crvenom su bojom označeni odlomci tekstova u kojima je
otkriven izvorni sadržaj. Uspoređujući osjetljivost pronalaženja identičnih uzoraka u odnosu
na komercijalne alate, može se reći da Crot Pro ima iznimno malu osjetljivost na uzroke.
Primjerice svakom odlomku gdje je otkriven izvorni sadržaj, dodijeljen je web izvor, dok
recimo kod PlagScana nad svakom rečenicom i dijelom rečenice se nalazi po nekoliko web
izvora. Kod URKUNDa i VeriCitea, pronađeni web izvori su pridruženi svakom
pojedinačnom retku gdje je detektiran plagijat. Crot Pro kao besplatan dodatak nije baš
pokazao zadovoljavajuće rezultate. Moglo se recimo očekivati kojih 40 ili 50% plagiranog
sadržaja, a ne samo 26%. U odnosu na druge testirane dodatke, može se reći da kvaliteta
dodatka Crot Pro kao softverske izvedbe nije na razini nijednog od komercijalnih alata.
Iznimno loši rezultati uzimajući u obzir vrijeme potrebno za testiranje i detekciju plagijata.
Crot Pro kao besplatna inačica dodataka za detekciju plagijata ne bi zadovoljila sofisticirane
oblike plagiranja prije svega zbog vrlo niske osjetljivosti na prepoznavanja uzoraka.
Ostali komercijalni dodaci su prepoznali uzroke na razini jednog retka i riječi, dok Crot Pro
rabi kao uzorak cijeli jedan odlomak. Upotreba ovakvog dodatka ne bi bila isplativa.
99
8.7. Usporedba rezultata testiranja dodataka za detekciju plagijata
Tablica 3: Usporedba rezultata provedenih testova
Rezultati testiranja dodataka za detekciju plagijata
Dodaci/Značajke
VeriCite
PlagScan
URKUND
Turnitin
Crot Pro
Vrijeme potrebno za
detekciju plagijata
3 sekunde
5 minuta i 14 sekundi
5 sekundi
8 minuta i 34
sekunde
24 sata
Postotak plagiranog
sadržaja
95%
51.7%.
91%
64%
26%
Broj detektiranih web
izvora od ukupno 50
43
27
35
10
9
Osjetljivost prepoznavanja
uzoraka
Visoka na razini retka
Visoka na razini riječi u
retku
Visoka na razini retka
Niska na razini
odlomka
Niska na razini odlomka
100
Najbolje rezultate u svim navedenim značajkama u tablici 3 je postigao VeriCite.
Samo vrijeme potrebno za odvijanje procesa detekcije plagijata je iznimno kratko. Isto tako
izlazni rezultati prepoznavanja plagiranog sadržaja su zadovoljavajući 95% s 43 prepoznate
lokacije preuzetog sadržaja. Njemu doslovno konkurira URKUND po vremenu koje se
očituje u sekundama, po postotku utvrđenog plagiranog sadržaja i po broju detektiranih
lokacija te razini osjetljivosti na razini uzorka. S druge strane PlagScan, komercijalni dodatak
koji se ne odlikuje najboljim rezultatima, konkurira i nadmašuje preostale dodatke u razini
osjetljivosti uzoraka. On prepoznaje i pronalazi web lokacije koristeći u uzorcima pojedine
riječi. Ta visoka razina osjetljivosti doprinosi njegovoj kvaliteti. Turnitin i Crot Pro imaju
zajedničke značajke otkrivenog broja izvora preuzetog sadržaja te nisku razinu osjetljivosti
uzoraka. U posljednju kategoriju dodataka vrlo loše kvalitete, ubraja se besplatni dodatak Crot
Pro. Sama analiza i proces detekcije traju predugo s obzirom na oskudne rezultate izvještaja.
U odnosu na komercijalne dodatke, ova inačica je vrlo loša po svim karakteristikama
navedenim u tablici 3. Od testiranih dodataka za detekciju plagijata, uzimajući u obzir
osnovne funkcionalnosti i rezultate uspješnosti detektiranja, preporučljivi su za korištenje
komercijalni dodaci VeriCite i PlagScan. Naravno tu treba spomenuti i dodatak URKUND
koji konkurira dodatku VeriCite u funkcionalnostima i postignutim rezultatima detektiranja
plagijata. Ukoliko se usporede cijene licenca tih dvaju dodataka, može se reći da je godišnja
pretplata dodatka URKUND previsoka u odnosu na njegove funkcionalnosti, iscrpne
izvještaje i korištenje raspoloživih repozitorija. Primjerice VeriCite s gotovo identičnim
mogućnostima i funkcionalnostima postiže gotovo jednake rezultate s polovinom iznosa
godišnje pretplate dodatka URKUND. Za URKUND je godišnje potrebno platiti 2. 058,28 $,
dok za VeriCite mjesečna pretplata iznosi 93,00$ što bi godišnje iznosilo oko 1.116 $.
URKUND je preplaćen za svoje funkcionalnosti. Osim toga VeriCite u svoje funkcionalnosti
uključuje i mogućnost lokalnog detektiranja plagijata na temelju predanih dokumenata pod
isti Assignment. Nadalje mjesečna pretplata za dodatak PlagScan je sasvim opravdana; iznosi
19,99 $. PlagScan ima vrlo visoku osjetljivost uzoraka na razini riječi te generira iznimno
detaljne izvještaje s puno informacija. Takve funkcionalnosti i mogućnosti odgovaraju
predloženom iznosu.
101
9. Zaključak
Većina obrazovnih sustava današnjice prakticira uporabu digitalnih sadržaja za
učenje i edukaciju preko različitih sustava za učenje od kojih je najrasprostranjenija
platforma Moodle. Preko takvog sustava omogućen je pristup gotovo svim sadržajima i
korištenje istih u bilo koje doba s bilo kojeg mjesta. Sam internet je isto tako globalan sustav
digitalnih sadržaja koji osigurava korištenje i preuzimanje. Upotreba postojećih platformi za
elektroničko učenje i korištenje digitalnim sadržajima naglašava i globalan problem u
cijelom obrazovnom sustavu to jest prokletstvo kako bi rekao Osen (1997) „...plagijarizam
je prokletstvo akademskog svijeta...“. Platforme za elektroničko učenje osim svojeg
doprinosa kvaliteti učenja i dostupnosti sadržaja, pogoduju intenzivnom plagiranju i
preuzimanju gotovih sadržaja. Stoga „...razvoj informacijsko-komunikacijske tehnologije
olakšava neovlašteno preuzimanje teksta, no istovremeno, zahvaljujući istoj tehnologiji,
razvijaju se računalni programi i mrežne usluge za otkrivanje plagiranja...“ (Baždarić i sur,
2009). Neovisno o stupnju obrazovanja obrazovnog sustava, plagiranje je vrlo česta pojava
koja se sve više potencira i povećava s razvojem modernih tehnologija. Upravo zbog toga je
detekcija plagijata prijeko potrebna i nužna. Proces detekcije plagijata je vrlo kompleksan i
iscrpljujući posao koji uz mogućnost korištenja mnoštva internetskih izvora, ručno ne bi bio
izvediv. Stoga su osmišljeni softveri koji provjeravaju autorstvo i originalnost preuzetih
sadržaja. Obrazovanje preko platformi za elektroničko učenje zahtijeva trenutačnu provjeru
autorstva radova. Plagiranje je danas vrlo sofisticirano što podrazumijeva izuzetno kreativne
preinake izvornih sadržaja. Najpoznatiji algoritmi za detekciju plagijata putem kojih su
izvedene inačice Moodle dodataka za detekciju plagijata, uspješno razrješavaju problem
plagiranja u obrazovanju. U velikom broju identificiranih vrsta i oblika plagijata, softveri
odnosno dodaci za detekciju plagijata uspješno pokrivaju sve te oblike i vrste. Sofisticirane
metode plagiranja potaknule su potrebu za stvaranje sofisticiranih softvera za detekciju što
znači da su putem kombinacije najpoznatijih algoritama za detekciju plagijata stvorene vrlo
jake inačice dodataka za detektiranje plagijata. Među najpoznatijim i najboljim, pokazali su
se sljedeći dodaci: Compilatio plagiarism. Ephorus, VeriCite, PlagScan, URKUND,
Turnitin, Crot i Crot Pro.
102
Oni su namijenjeni iznimno kompleksnim vrstama plagijata koji podrazumijevaju
drastično mijenjanje i izobličavanje izvornog sadržaja. Provedeni testovi su pokazali vrlo
iscrpne izvještaje u kojima se mogu prepoznati različite izvedbe i vrste plagijata. Kod
plagiranog sadržaja, nije samo dovoljno prepoznati kopirani dio teksta, već i izostavljeni ili
dodani dio koji nije u skladu s izvornim tekstom. Suvremeni dodaci za detekciju plagijata,
osiguravaju svojim metodama i kombiniranim algoritmima kvalitetnu i vrlo iscrpnu analizu
tekstualnog sadržaja. Glavna prepreka njihove uporabe su vrlo skupe licence. Visoke cijene
licenciranja mogu biti jedina prepreka korištenja ovakvih izvanrednih softvera detekcije
plagijata koji ne zahtijevaju kompleksnu i iscrpljujuću ugradnju u postojeću Moodle
platformu. U odnosu na alternativne softvere za detekciju plagijata, ovi softveri uključeni u
Moodle platformu automatski se pokreću i pronalaze preuzete sadržaje. Sam korisnik ne
mora voditi brigu o pokretanju ili zaustavljanju ovakvog dodatka. Različiti dodaci dali su
različit opseg i kvalitetu detekcije plagijata (nisu svi bili izvanredni). Uključujući glavne
karakteristike poput vremena za pronalaženje plagijata, postotka uspješnosti u traženju
podudarnosti te broja otkrivenih plagiranih izvora, dodaci VeriCite i URKUND su pokazali
najbolje rezultate (95 i 91% detekiranog sadržaja, 43 i 35 otkrivenih izvora s trajanjem
cjelokupnog procesa od 3 i 5 sekundi). U istim karakteristikama slabije uspješni su bili
dodaci PlagScan i Turnitin (51.7 i 64% detekiranog sadržaja, 27 i 10 otkrivenih izvora s
trajanjem cjelokupnog procesa od 5 i 8 minuta). U kategoriji najslabijih postignutih
rezultata pokazao se besplatni dodatak Crot Pro (26% detektiranog sadržaja, 9 otkrivenih
izvora s trajanjem cjelokupnog procesa od 24 sata). Nije dovoljno reći da je ova razina
detektiranja plagijata dovoljna i zadovoljiti se time, već težiti prema dubljim razinama,
detekcije semantičke i sintaktičke razine plagiranog sadržaja. Ovim radom se upućuje na
važnost preventivnih mjera edukacije i stvaranja pozitivnog stava prema rješavanju
problema plagiranja kao i mjera suzbijanja u obliku dodataka za detekciju plagijata koji se
primjenjuju u sofisticiranim elektroničkim sustavima i platformama za učenje s ciljem
smanjenja plagiranja u cjelokupnom obrazovanju.
103
10. Literatura
[1]Allison L, Suffix trees, Dostupno na http://www.allisons.org/ll/AlgDS/Tree/Suffix/
(preuzeto 10.04.2015.)
[2]Alzahrani M, Salim N, Ajith A (2011) Understanding Plagiarism Linguistic
Patterns,Textual Features, and Detection Methods Dostupno na
http://www.academia.edu/2724269/Understanding_Plagiarism_linguistic_patterns_te
xtual_features_and_detection_methods (preuzeto 23.04.2015.)
[3] Baždarić K, Pupovac V, Zulle L, Petrovečki M (2009) Plagiranje kao povreda
znanstvene i akademske čestitosti, Dostupno na http://hrcak.srce.hr/38691 (preuzeto
10.04.2015.)
[4]Beasley J, D (2006) The Impact of Technology on Plagiarism Preventionand
Detection, Plagiarism: Prevention, Practice and Policies 2004 Conference yberspace,
Computer Fraud and Security, Elsevier Science
[5] Bosnić I (2006) Moodle-priručnik za seminar, Hrvatska udruga za otvorene sustave i
Internet-HrOpen
[6] Cho C, Lee S, Tan C, Tan Y (2004) Network Forensics on Packet Fingerprints,
Dostupno na http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F0-387-33406-8_34#page-1
(preuzeto 10.04.2015.)
[7] Damerau F (1964) A technique for computer detection and correction of spelling
errors, Communications of the ACM
[8]Design and Analysis of Algorithms, opis algoritama za pronalaženje najduljeg
zajedničkog podslijeda Dostupno na
http://www.ics.uci.edu/~eppstein/161/960229.html (preuzeto 10.04.2015.)
[9]Eissen M, Stein B, Kulig M (2007) Plagiarism detection without reference
collections, in Advances in Data Analysis
[10] Etički kodeks Sveučilišta u Zagrebu (2015) Dostupno na
http://elfarchive.foi.hr/13_14/pluginfile.php/37073/mod_resource/content/0/predavan
ja/Znanost_i_etika/FOI_2011_Eticka_pravila_o_plagiranju_autorstvu_i_sukobu_inte
resa.pdf (preuzeto 10.04.2015.)
104
[11] Etički kodeks odbora za etiku u znanosti i visokom obrazovanju Dostupno na
https://www.hrstud.unizg.hr/images/50014335/Eticki_kodeks-1.pdf (preuzeto
10.04.2015.)
[12] Hrannabuss S (2001) Contested texts: issues of plagiarism, Library Management
MCB University Press
[13] Jadrić M, Ćukušić M, Lenković M (2012) e-učenje, Moodle u praksi, Split
[14] Joy M, Luck M (1999) Plagiarism in Programming Assignments, IEEE Transactions
of Education
[15] Melichar B (2006) Text searching algoritms Dostupno na
http://www.stringology.org/athens/TextSearchingAlgorithms/tsa-lectures-2.pdf
(preuzeto 10.04.2015.)
[16] Mozgovoy M (2006) Desktop Tools for Offline Plagiarism Detection in Computer
Programs, Informatics in Education
[17] Narodne novine N.N. 167/03, Zakon o autorskom pravu Dostupno na
http://www.zakon.hr/z/106/Zakon-o-autorskom-pravu-i-srodnim-pravima (preuzeto
02.04.2015.)
[18] Nikolić B (1987) Jednostavna metoda za analizu promjena na jednom entitetu
opisanom nad skupom kvalitativnih varijabli [http://hrcak.srce.hr/108291 preuzeto
02.04.2015.]
[19] Olsson J (2010) Forenzička lingvistika, Zagreb
[20] Osen J (1997) The Cream of Other Men's Wilt: Plagiarism and Misappropriation in
Cyberspace, Computer Fraud and Security, Elsevier Science
[21] Plantak Vukovac D (2014) Uvod u Moodle, prezentacija iz kolegija „Sustavi za
elektroničko učenje“
[22] Potthast M, Stein B., Eiselt A, Barron-Cedeno A, Rosso P (2009) Overview of the
1st International Competition on Plagiarism Detection Dostupno na
http://web.archive.org/web/20120402050919/http://www.uni-
weimar.de/medien/webis/research/events/pan-09/pan09-papers-final/potthast09-
overview-first-international-competition-plagiarism-detection.pdf (preuzeto
02.04.2015.)
[23] Radojković Ž (1966) Licnopravni (moralni) elementi autorskog prava, Izdanje
saveza udruženja pravnika Jugoslavije, Beograd
105
[24] Raos N (2014) Što je to plagijat?, ViewPoint Dostupno na
[http://hrcak.srce.hr/index.php?show=clanak&id_clanak_jezik=173199 (preuzeto
10.04.2015.)
[25] Samuelson P (1994) Self-Plagiarism or Fair Use?, Communications of the ACM.
[26] Stein B, Lipka N, Prettenhofer P (2010) Intrinsic plagiarism analysis,
Language Resources & Evaluation
[27] Stamatatos E (2010) A survey of modern authorship attribution methods
[28] Vidanagamachchi S, M, Dewasurendra S, D, Ragel R, G, Niranjan M (2012)
COMMENTZ-WALTER: ANY BETTER THAN AHOCORASICK FOR PEPTIDE
IDENTIFICATION? Dostupno na
http://www.ijorcs.org/uploads/archive/Vol2-Issue-06-04-commentz-walter-any-
better-than-aho-corasick-for-peptide-identification.pdf (preuzeto 10.04.2015.)
[29] Weber-Wulff D, Möller C, Touras J, Zincke E (2013) Plagiarism Detection Software
Test 2013, Berlin Dostupno na http://plagiat.htw-berlin.de/software-
en/test2013/report-2013/ (preuzeto 02.04.2015.)
[30] Zeichenr M, Muhr M, Kern R, Granitzer M (2009) External and Intrinsic Plagiarism
Detection Using Vector Space Models Dostupno na http://ceur-ws.org/Vol-
502/paper9.pdf (preuzeto 10.04.2015.)
[31] The Learning Centre at University of New South Wales Dostuno na
http://www.lc.unsw.edu.au/ (preuzeto 02.04.2015.)
106
Web izvori:
[1] The Levenshtein Algorithm (2012) Dostupno na http://www.levenshtein.net/ (preuzeto
23.04.2015.)
[2] Helix Media Library repository plugin for Moodle (2015) Dostupno na
https://moodle.org/plugins/view/repository_helix_media_lib (preuzeto 28.04.2015.)
[3] Državni zavod za intelektualno vlasništvo Republike Hrvatske (2015) O
intelektualnom vlasništvu. Dostupno na http://www.dziv.hr/hr/intelektualno-
vlasnistvo/o-intelektualnom-vlasnistvu (preuzeto 02.04.2015.).
[4] Bussines dictionary Over 20.000 terms (2015) Dostupno na
http://www.businessdictionary.com/definition/plug-in.html (preuzeto 20.04.2015.)
[5] Algoritm of the Week: Aho-Corasick String Matching Algorithm (2013) Dostupno na
http://architects.dzone.com/articles/algorithm-week-aho-corasick (preuzeto 23.04.2015.)
[6] Boyer-Moore Algorithm MET (1997) Dotstupno na http://www-igm.univ-
mlv.fr/~lecroq/string/examples/exp14.html (preuzeto 23.04.2015.)
[7] Moodle plugins directory (2015) Dostupno na
https://moodle.org/plugins/stats.php?plugin_category=35 (preuzeto 28.04.2015.)
[8] Moodle plugins directory (2015) Dostupno na
https://moodle.org/plugins/view/plagiarism_vericite (preuzeto 28.04.2015.)
[9] VeriCite Longsight manual (2015) Dostupno na
https://www.longsight.com/vericite/help/docs/VeriCite-full-guide.pdf
(preuzeto 28.04.2015.)
[10] Moodle plugins directory (2015) Dostupno na
https://moodle.org/plugins/view/plagiarism_turnitin (preuzeto 28.04.2015.)
[11] Moodle plugins directory (2015) Dostupno na
https://moodle.org/plugins/stats.php?plugin=plagiarism_turnitin(preuzeto
28.04.2015.)
[12] PlagScan Plagiarism Checker (2015) Dostupno na
http://www.plagscan.com/api/PlagScan_Moodle_v1_Manual.pdf(preuzeto
28.04.2015.)
107
[13] PlagScan Info on Plagiarism Checker (2015) Dostupno na
https://www.plagscan.com/professional-plagiarism-reporting (preuzeto 28.04.2015.)
[14] Moodle plugins directory (2015) Dostupno na
https://moodle.org/plugins/stats.php?plugin=plagiarism_plagscan (preuzeto
28.04.2015.)
[15] Moodle plugins directory (2015) Dostupno na
https://moodle.org/plugins/view/plagiarism_compilatio (preuzeto 28.04.2015.)
[16] Moodle Documentation (2015) Dostupno na
https://docs.moodle.org/28/en/File:Turnitin_admin.gif (preuzeto 28.04.2015.)
[17] Moodle Documentation (2015) Dostupno na
https://moodle.org/plugins/stats.php?plugin=plagiarism_compilatio (preuzeto
28.04.2015.)
[18] Moodle Documentation (2015) Dostupno na
https://moodle.org/plugins/view/plagiarism_urkund (preuzeto 28.04.2015.)
[19] Moodle plugins Library (2015) Dostupno na
https://moodle.org/plugins/stats.php?plugin=plagiarism_urkund (preuzeto
28.04.2015.)
[20] Moodle plugins Library (2015) Dostupno na
https://moodle.org/plugins/view/plagiarism_ephorus (preuzeto 28.04.2015.)
[21] Moodle plugins Library(2015) Dostupno na
https://moodle.org/plugins/stats.php?plugin=plagiarism_ephorus
(preuzeto 28.04.2015.)
[22] Moodle plugins Library (2015) Dostupno na
https://moodle.org/plugins/view/plagiarism_crot (preuzeto 28.04.2015.)
[23] Moodle plugins Library (2015) Dostupno na
https://moodle.org/plugins/view/plagiarism_crotpro (preuzeto 28.04.2015.)
[24] Moodle Documentation (2015) Dostupno na
https://moodle.org/plugins/stats.php?plugin=plagiarism_crotpro(preuzeto
28.04.2015.)
108
[25] Moodle Documentation (2015) Dostupno na
https://docs.moodle.org/25/en/Plagiarism_Prevention_Turnitin_Settings(preuzeto
28.04.2015.)
[26] Moodle Documentation (2015)
https://docs.moodle.org/28/en/Plagiarism_Prevention_URKUND_Settings (preuzeto
28.04.2015.)
[27] University of Canberra Using URKUND (2015) Dostupno na
http://learnonline.canberra.edu.au/mod/book/view.php?id=629001&chapterid=7079
(preuzeto 28.04.2015.)
[28] Službena stranica URKUNDa (2015) Dostupno na
https://secure.urkund.com/view/8291123-230490
924341#q1bKLVayijY0MNExNNQxNNUx0jGy1DE21DE21jE21zE31Lewja0FAA
== (preuzeto 28.04.2015.)
[29] Službena stranica sustava Moodle (2015) Dostupno na http://moodle.com/ (preuzeto
28.04.2015)
109
11. Prilozi
U prilozima se nalazi sadržaj testnog dokumenta primijenjen testiranju dodataka za
detekciju plagijata te korišteni web izvori za preuzimanje i kreiranje testnog dokumenta.
11.1. Prilog 1
Diving has to be planned and carried out in a responsible manner, making sure that
first aid equipment and relevant phone numbers are at hand if an accident should take place.
Finally, it is important to know the signs of decompression sickness and to be able to give
first aid to the diver who has been affected. Beware of diving bells though; they have
become more and more popular at tropical beach resorts lately as a method of experiencing
nautical adventures without proper training or brains. Diving bells is an obsolete way of
diving and should only be utilized by professionals in salvaging operations at great deaths,
like the Swedish Regal ship Vasa or the German WWII battle cruiser Bismarck. Not for
looking at coral at a depth of a measly 9m in some lagoon. It can be dangerous. Octopuses
inhabit many diverse regions of the ocean, including coral reefs, pelagic waters, and the
ocean floor. They have numerous strategies for defending themselves against predators,
including the expulsion of ink, the use of camouflage anddeimatic displays, their ability to
jet quickly through the water, and their ability to hide. An octopus trails its eight arms
behind it as it swims. All octopuses are venomous, but only one group, the blue-ringed
octopus, is known to be deadly to humans There are more then 15 beautiful diving spots
within only 5-60 minutes boat drive from our diving base. Most of them are around divine
archipelago of Pakleni (Paklinski) Islands (Hell Islands). The wrong translation of Croatian
word "paklina" (resin) turned them into Hell's Islands, in fact they are real Paradise.
We invite you to discover Vodnjak, Vela Garska, Stambedar,The Wrack, Poseidon
Pillar, Acnhor Wall, Baba Reef and many others... Don’t do it. What is decompression
sickness? Decompression sickness, by many referred to as “the bends” or“diving sickness”,
is triggered when bubbles of nitrogen forms in the blood and tissue of a body. These bubbles
follow when a person rises from deep water to shallow water, where the pressure is lower,
too quickly.
110
The symptoms of the bends occur almost immediately after a completed dive and can
lead to catalepsy or even death in serious cases. If you or a dive-mate exhibits symptoms of
decompression sickness, immediately stop the dive, start administrating first aid, and call a
specialist in divers' medicine for help. The only treatment is to breathe 100 % oxygen on site
as well as in transport to treatment in a decompression chamber. Symptoms of
decompression sickness.The symptoms of decompression sickness vary because the nitrogen
bubbles can form in different parts of the body. The diver may complain of headache or
vertigo, unusual fatigue or tiredness. He or she may have a rash, pain in one or more joints,
muscular weakness or tingling in the arms or legs or paralysis. Less often, breathing
difficulties, unconsciousness, shock or death may be seen. The symptoms generally appear
in a relatively short period after completing the dive. Almost 50 per cent of divers develop
symptoms within the first hour after the dive, 90 per cent within six hours and 98 per cent
within the first 24 hours. In practice this means symptoms that appear more than 24 hours
after the dive are probably not decompression sickness. An exception is if the diver has
travelled in an aircraft or has been travelling in the mountains. Under these circumstances,
low pressure can still trigger decompression sickness more than 24 hours after the last dive.
As a result, it is wise not to fly within 24 hours of a deep dive. Stepping aboard a Monterey
means stepping into the future, as each award-winning design continually sets the standard
for a luxury performance craft. Every aspect of our models is a testament to our company's
commitment to perfection and to you, our customer. We continue to provide you with
exceptional products that are living, breathing extensions of your waterborne recreational
lifestyle and the best boats in the industry. Roven Innovation Monterey's engineers work
hard to make sure our boats are the leaders in innovation. Monterey is one of the few
boating manufacturers that update their model line every year. We consistently stay ahead of
the curve to bring the very best boats in the marketplace. Skin itch - Pain in joints and / or
muscles of the arms, legs or torso - Dizziness, vertigo, ringing in the ears – Shortness of
breath - Skin may show a blotchy rash - Paralysis, muscle weakness - Difficulty urinating -
Bizarre behaviour - Confusion, personality changes, - Amnesia, tremors - Staggering -
Coughing up bloody, frothy sputum - Collapse or unconsciousness Note: Symptoms and
signs usually appear within 15 minutes to 12 hours after surfacing; but in severe cases,
symptoms may appear before surfacing or immediately afterwards. Delayed occurrence of
symptoms is rare, but it does occur, especially if air travel follows diving. Diving with
bubbles of carbon monoxide in the blood isn’t the best way of enjoying the sport. In fact it is
quite often fatal.
111
The readiness of local hospitals and caregivers to treat diving sickness varies greatly,
from “excellent” if your diving in New York harbour to “crap” if your diving of Antarctica
so the wise diver should always know the symptoms in order to be able to safely abort a dive
gone bad and to avoid the situation altogether. Many hospitals offer supplemental courses in
dive-medicine that really should be mandatory to get the instructor license. Interestingly, the
knowledge taught in these courses mostly originates from the experience recorded by US
naval officers when interviewing Hawaiian clam divers in the 1920’s for the Pearl Harbour
naval construction that took place at the time. They had generations of knowledge on the
subject and were more than willing to pass this on to the Americans.Denial and Recognition
The most common manifestations of DCS are joint pain and tingling or numbness. Next
most common are muscular weakness and the inability to empty a full bladder. Severe DCS
is easy to identify because the signs and the symptoms are obvious. However, most cases of
DCS manifests subtly with a minor joint ache or a paresthesia - an abnormal sensation like
burning, tingling or ticking in one or more extremities. In many cases these symptoms are
ascribed to another cause such as overexertion, heavy lifting or even a tight wetsuit. This
delays seeking help and is why it is often noted that the first symptom of DCS is denial. As
once was said “ Sometimes these symptoms remain mild and go away by themselves, but
many times they increase in severity until it is obvious to you that something is wrong and
that you need help”. What happens if you don't seek treatment? In severe DCS, a permanent
residual handicap may be the result: this can be a bladder dysfunction (very embarrassing),
sexual dysfunction or muscular weakness, to name a but few. In some instances of
neurological DCS, there may be permanent damage to the spinal cord, which may or may
not cause symptoms. However, this type of damage may decrease the likelihood of recovery
from a subsequent bout of DCS. Untreated joint pains that subside are thought to cause
small areas of bone damage called osteonecrosis. Usually this will not cause symptoms
unless there are many bouts of untreated DCS. If this happens, however, there may be
enough damage to cause the bone to become brittle or for joints to collapse or become
arthritic.Hоw tо рrevent decоmрreѕѕiоn ѕickneѕѕ Аѕа recreаtiоnаl diver yоu ѕhоuld dive
very cоnѕervаtively.It dоeѕn’t mаtter whether yоu аre uѕing аdive cоmрuter оr аdive tаble. Y
оu ѕhоuld рlаn yоur dive inаdvаnce. Exрerienced diverѕ аlwаyѕ ѕelect а tаble deрth оf 10
feet(3 meterѕ) deeрer thаn the рlаnnedаctuаl deрth. Thiѕ iѕ whаt аll diverѕ ѕhоuld dо, eѕрeciа
lly when yоu аre divingin cоld wаter оr whenyоu аre divingunder tоugh cоnditiоnѕ.When yо
u аre divingwithа cоmрuter, yоu ѕhоuld be cаutiоuѕin аррrоаching nоdecоmрreѕѕiоn limitѕ.
112
Thiѕ iѕ eѕрeciаlly imроrtаnt tо be аwаre оf when yоu аrediving deeрer hаn 100 feet
(30 meterѕ). Avoid the risk factors noted above and be careful when you are doing deep or
long dives. This will decrease the chance of DCS occurring. Do not expose yourself to
altitude and do not fly too soon after a dive. Doing so can also increase the risk of
decompression sickness. DAN (Divers Alert Network) has recently published guidelines for
flying after diving.
11.2. Prilog 2
[1] Netdoctor profesionalni medicinski savjeti (2013) Dostupno na
http://www.netdoctor.co.uk/travel/diseases/decompression_sickness.htm (preuzeto
02.04.2015.)
[2] The travel doctor savjeti za ronioce (2015) Dostupno na
http://www.traveldoctor.co.uk/dcs.htm (preuzeto 02.04.2015.)
[3] Largest Online Travel Company (2014) Dostupno na
http://sawaal.ibibo.com/health/what-symptoms-640561.html (preuzeto 02.04.2015.)
[4] Neslužbeni forum za ronjenje (2013) Dostupno na
http://www.scubaboard.com/forums/archive/index.php/t-371977.html (preuzeto
02.04.2015.)
[5] Neslužbeni forum za ronjenje (2013) Dostupno na
http://www.scubaboard.com/forums/archive/index.php/t-371987.html (preuzeto
02.04.2015.)
[6] Bucearte sport club (2015) Dostupno na http://bucearte.com/article/enfermedad-
descompresiva?locale=en (preuzeto 05.04.2015.)
[7] Neslužbeni forum za ronjenje (2013) Dostupno na
http://www.scubaboard.com/forums/diving-medicine/371930-my-friend-just-got-her-
ow-shesbeen-diagnosed-dcs-2.html (preuzeto 02.04.2015.)
[8] Divers alert network informativna stranica za ronioce (2015) Dostupno na
http://www.diversalertnetwork.org/medical/articles/ (preuzeto 05.04.2015.)
[9] Službena stranica medicinskih savjeta za ronioce (2014) Dostupno na
www.decompression_illness_what_is_it_and_what_is_the_treatment (preuzeto
05.04.2015.)
[10] Bucearte sport club (2015) Dostupno na http://bucearte.com/article/enfermedad-
descompresiva?locale=en 100% (preuzeto 05.04.2015.)
113
[11] Neslužbeni forum za ronjenje (2015) Dostupno na
http://www.scubaboard.com/forums/diving-medicine/371930-myfriend-just-got-her-
ow-shes-been-diagnosed-dcs-2.html (preuzeto 07.04.2015.)
[12] Blog za ronilačku opremu (2015) Dostupno na
http://www.ahmedredsea.blogspot.com/2012/11/decompressionsickness.html
(preuzeto 07.04.2015.)
[13] Largest Online Travel Company (2014) Dostupno na
http://www.sawaal.ibibo.com/health/what-symptoms-640561.html (preuzeto
07.04.2015.)
[14] Netdoctor profesionalni medicinski savjeti (2015) Dostupno na
http://www.netdoctor.co.uk/travel/diseases/ (preuzeto 07.04.2015.)
[15] Profesionalni medicinski savjeti (2015) Dostupno na
http://www.decompression_sickness.html (preuzeto 07.04.2015.)
[16] Bucearte sport club (2014) Dostupno na www.bucearte.com/article/enfermedad-
descompresiva?locale=en (preuzeto 09.04.2015.)
[17] Službena stranica medicinskih savjeta za ronioce (2014) Dostupno na
www.diversalertnetwork.org/medical/artic (preuzeto 09.04.2015.)
[18] Neslužbeni forum za ronjenje (2014) Dostupno na
www.scubaboard.com/forums/diving-medicin...ot-her-ow-shes-been-diagnosed-dcs-
2.html (preuzeto 09.04.2015.)
[19] Internacionalna stranica ronjenja (2013) Dostupno na
www.docs4ever.blogspot.com/2013_05_17_archive.html (preuzeto 09.04.2015.)
[20] Appletree diving group (2014) Dostupno na
www.appletreemedicalgroup.com/travel_medicine/travel_listing.php?id=13 (preuzeto
09.04.2015.)
[21] Netdoctor profesionalni medicinski savjeti (2015) Dostupno na
www.netdoctor.co.uk/travel/diseases/decompression_sickness.htm (preuzeto
09.04.2015.)
[22] Dragon drivers (2015) Dostupno na www.dragondiverscyprus.com/diving-in-cyprus-
dragons-blog/ (preuzeto 09.04.2015.)
[23] Medicinski savjeti za ronioce (2013) Dostupno na
www.drraomd.com/new/blog/decompression-sickness/ (preuzeto 12.04.2015.)
[24] Internacionalni portal za ronioce (2013) Dostupno na
www.colonialcatering.com.au/images/afm3/0189273.php (preuzeto 12.04.2015.)
114
[25] Answers nacionalni portal s pitanjima o ronjenju (2012) Dostupno na
www.answers.com/Q/What_are_the_effects_o...Decompression_Sickness_is_left_unt
reated (preuzeto 12.04.2015.)
[26] London Diving Chamber (2015) Dostupno na
www.londondivingchamber.co.uk/index.php?id=dci&page=11 (preuzeto 12.04.2015.)
[27] S. Gonzalez, G. Alford Professional association of diving professionals (2015)
Dostupno na
www.pbcfr.org/pdfs/TrainingAndSafety/COPD/OCSProjects/RescueLts/Barotrauma.
pdf (preuzeto 12.04.2015.)
[28] Blog za ronilačku opremu (2015) Dostupno na
www.ahmedredsea.blogspot.com/2012_11_01_archive.html (preuzeto 12.04.2015.)
[29] Blog za dekompresijske bolesti (2015) Dostupno na
www.ahmedredsea.blogspot.com/2012/11/decompression-sickness.html (preuzeto
12.04.2015.)
[30] Adur BSAC blog informacija za ronioce profesionalce (2012) Dostupno na
www.adurbsac.co.uk/index.php?option=com_content&view=article&id=61&Itemid=
79 (preuzeto 12.04.2015.)
[31] Scubadiverlife dekompresijska bolest (2015) Dostupno na
www.scubadiverlife.com/2011/04/24/decompression-sickness-scuba-diving/
(preuzeto 12.04.2015.)
[32] Scubadiverlife (2015) Dostupno na
www.scubaboard.com/forums/archive/index.php/t-482181.html (preuzeto
12.04.2015.)
[33] Scubadiverlife divingmedicine (2015) Dostupno na
www.scubaboard.com/forums/diving-medicine/482181-so-worry-about-dcs.html
(preuzeto 12.04.2015.)
[34] The Goby članak o podmroskom blagu (2010) Dostupno na
www.diveisac.org.uk/goby27.pdf (preuzeto 12.04.2015.)
[35] Powershow blog s pojmovima ronjenja (2011) Dostupno na
www.powershow.com/view1/c45ca- (preuzeto 15.04.2015.)
[36] Patreon forum (2003) Dostupno na www.yosh.katbox.net/comic/wake-up-fall
(preuzeto 15.04.2015.)
[37] Exploration Foundation podaci o rekompresiji vode (2013) Dostupno na
http://www.admfoundation.org/emergencyprocedures.html (preuzeto 15.04.2015.)
115
[38] Preservearticles stranica o respiratornim problemima (2014) Dostupno na
www.preservearticles.com/2012022423687/11-disorders-of-respiratory-system.html
(preuzeto 15.04.2015.)
[39] MyRome chat za ronioce (2011) Dostupno na
http://www.myrome.club/portal/delayed-vertigo-after-flying (preuzeto 15.04.2015.)
[40] Bucearte sport club (2013) Dostupno na http://bucearte.com/article/enfermedad-
descompresiva?locale=en (preuzeto 15.04.2015.)
[41] Divers alert network informativna stranica za ronioce (2014) Dostupno na
http://www.diversalertnetwork.org/medical/articles/ (preuzeto 15.04.2015.)
[42] Službena stranica medicinskih savjeta za ronioce (2015) Dostupno na
www.decompression_Illness_What_Is_It_and_What_Is_The_Treatment (preuzeto
15.04.2015.)
[43] http://www.scubaboard.com/forums/diving-medicine/371930-my-friend-just-got-her-
ow-shes-beendiagnosed-dcs-2.html
[44] Neslužbeni forum za ronjenje (2014) Dostupno na
http://www.scubaboard.com/forums/archive/index.php/t-371977.html (preuzeto
15.04.2015.)
[45] The travel doctor savjeti za ronioce (2012) Dostupno na
http://www.traveldoctor.co.uk/dcs.html (preuzeto 19.04.2015.)
[46] Blog za ronilačku opremu (2013) Dostupno na
http://ahmedredsea.blogspot.com/2012/11/decompression-sickness.html (preuzeto
19.04.2015.)
[47] Largest Online Travel Company (2012) Dostupno na
http://sawaal.ibibo.com/health/what-symptoms-640561.html (preuzeto 19.04.2015.)
[48] Netdoctor profesionalni medicinski savjeti (2015) Dostupno na
http://www.netdoctor.co.uk/travel/diseases/decompression_sickness.htm (preuzeto
19.04.2015.)
[49] Adur BSAC blog informacija za ronioce profesionalce (2015) Dostupno na
www.adurbsac.co.uk/index.php?option=com_content&view=article&id=61&Itemid=
82 (preuzeto 19.04.2015.)
[50] Largest Online Travel Company (2013) Dostupno na
http://www.sawaal.ibibo.com/health/what-symptoms-620761.html (preuzeto
19.04.2015.)
