e-Not Platformlarında Öğrenci Kaynaklı İntihal Tespiti

e-Not platformları—öğrencilerin ders notlarını tuttuğu, paylaştığı, yorumladığı ve sürümledikleri bulut tabanlı çalışma alanları—yükseköğretimde ve yaşam boyu öğrenmede hızla “ortak hafıza”ya dönüştü. PDF, görsel, ses, video, ekran görüntüsü, kod, bağlantı, yerleşik veritabanı ve sayfa-içi gömülü bloklarla zenginleşen bu ortamlar; güçlü işbirliği ve erişilebilirlik sunarken aynı anda öğrenci kaynaklı intihal için de yeni yüzeyler açıyor. Çünkü not alma—doğası gereği—kolajdır: alıntılar, özetler, ders içi/dışı örnekler ve başkalarının anlatılarından türeyen cümleler bir araya gelir. Sorun, bu kolajın etik görünürlük ve atıf/kredi olmaksızın “kendi üretimi” gibi sunulduğu noktada başlar.

1) e-Not ekosisteminin anatomisi: Kolaj doğası ve intihal yüzeyleri

e-Not sayfaları tipik olarak şu bloklardan oluşur: paragraf, liste, callout, kod, görsel, yerleştirilmiş PDF/Docs, tablo, çizim, ses notu ve gömülü link önizlemeleri. İntihal yüzeyleri şunlardır:

  • Metin/parafraz (başka kaynaktan cümle/sıra taşınması),

  • Görsel/OCR (ekran görüntüsü altındaki gömülü metin),

  • ASR (sesli dersten alınan transkriptlerin beyansız kullanımı),

  • Kod/AST (snippet devralma),

  • Tablo/grafik (veri göçürme, eksen/legend izleri aynı),

  • Transklüzyon/Embed (başka sayfanın bloğunu gömüp referansı gizleme).
    Bu çeşitlilik, tespitin tek bir algoritmaya bırakılamayacağını gösterir.

2) Veri boru hattı: Mahremiyeti gözeten sinyal mimarisi

  • Toplama: Blok düzeyinde metin/kod/görsel işaretleri, sürüm geçmişi, ekleyen/silen kullanıcı, zaman damgası.

  • Dönüştürme: Görsellerde OCR, ses notlarında ASR; PDF’lerde içerik akışı çıkarımı.

  • Özetleme: Buluta yalnız maskelenmiş sinyaller (n-gram hash’leri, gömleme vektörleri, AST özetleri) gönderilir.

  • Gizlilik: Ham içerik yerelde; eşik üstü adaylarda kullanıcı onayıyla detay çıkarımı.

3) Yüzeysel benzerlik: n-gram/Jaccard ile hızlı aday üretimi

Kısa tanımlar, sloganlar ve kalıp cümleler yüzeysel benzerliğe yatkındır. Hızlı tarama:

  • Aday cümle/paragrafları işaretler,

  • “Şu paragraf X kaynağına çok benziyor; atıf eklemek ister misiniz?” şeklinde koçluk sunar.
    Bu katman “suçlama” değil, yönlendirme amaçlıdır.

4) Yapısal izler: Başlık ritmi, örnek sırası, rehber omurgası

Bir not sayfasının omurgası (giriş–tanım–adımlar–örnek–sonuç) başka bir metinle tutarlılık gösteriyorsa, yüzey değişse bile “taşıyıcı yapı” korunmuştur.

  • Başlık/alt başlık hiyerarşisi ve örnek evreni karşılaştırması,

  • Vaka: Bir öğrencinin “Makine Öğrenmesi 101” notu; popüler bir blogun örnek sırası ve metaforlarıyla aynı.

5) Semantik benzerlik: Parafrazın kokusunu almak

Çok dilli cümle/paragraf gömlemeleri; sözdizimi değişse bile anlam çekirdeğini yakalar.

  • Nadir kavramsal bileşimler (örn. “öğrenme sürtünmesi”, “örtük önyargı dalgaları”) tekrarlandığında sinyal yükselir.

  • Vaka: “Bias-variance trade-off” açıklamasında aynı mecazlar; semantik yakınlık yüksek → atıf önerisi.

6) Stilometri: “Bir gecede akademikleşme” ve ton kırılması

Kişisel notlarda ritim ve kelime çeşitliliği kullanıcıya özgüdür. Ani “akademikleşme” veya jargon sıçraması:

  • Aday cümleleri işaretler; tek başına karar verdirmez.

  • Koçluk: “Kendi örneğini ekle, kaynağı belirt.”

7) Görsel/OCR katmanı: Kredi/lisans görünürlüğünü zorlamak

  • Görsellerden OCR ile metin çıkarılır; kaynak/kanonik URL/lisans araması yapılır.

  • Kırpma parmak izi: Aynı infografiğin farklı kesimleri tespit edilir.

  • Vaka: Slayttan alınan grafik; “Kaynak: …” ibaresi silinmiş → kredi şablonu önerilir.

8) ASR/Transkript: Ses notlarında intihal ve beyan

  • Sesli dersten otomatik transkript; başka kaynak konuşmaları parafraz edilerek notlara eklenmiş olabilir.

  • Beyan şablonları: “Bu bölüm X konuşmasının özetidir.”

  • İlk vakalarda düzeltme ile kültür kazandırılır.

9) Kod/AST-CFG: Teknik notlarda özgünlük koçu

  • Kod blokları AST/CFG ile özetlenir; değişken adları değişse de yapı yakalanır.

  • Nadir hata imzası ve sihirli sayı güçlü kanıttır.

  • Vaka: Aynı istisna mesajı + aynı eşik değeri; esin linki ve lisans notu önerilir.

10) Tablo/grafik izleri: Eksen–legend–ölçek parmak izi

  • Aynı eksen etiketleri, aynı ölçek (log/linear), aynı renk paleti ve legend dili → “yeniden çizilmiş kopya” sinyali.

  • Koçluk: Kaynak veri, yöntem ve lisans belirtimi.

11) Sürüm geçmişi ve katkı izlenebilirliği: Adaletin omurgası

  • Revizyon ağacı: Kimin ne zaman hangi bloğu eklediği; “yapıştır–gönder” paternlerini gösterir.

  • Karar şeffaflığı: İtirazda kullanılacak kanıt burada yatar.

12) Kanıt kartı: Neden uyardık?

  • Yan yana pasajlar (not vs. olası kaynak),

  • Renk kodlu dikiş hattı (mozaik/kopma noktaları),

  • OCR/ASR/kod/AST bulguları,

  • Sürüm zaman çizelgesi,

  • Eylem butonları: “Atıf ekle”, “Beyan ekle”, “Yeniden yaz”, “Kredi şablonu”.

13) Eşik yönetimi: Alan–görev–dil profilleriyle yanlış pozitif azaltma

  • Beyaz listeler: Dersin ortak şablonları ve zorunlu tanımlar.

  • Profil temelli eşikler: STEM vs. sosyal bilimler, TR vs. EN, özet vs. literatür derlemesi.

  • Kümelenmiş kanıt kuralı: Kırmızı uyarı için en az iki güçlü sinyal + kredi/beyan eksikliği.

14) İtiraz ve düzeltme: İlk vakada öğret, tekrarda orantılılık

  • İtiraz kartı: “Bu, kendi önceki notumdan”, “Açık lisanslı çeviri yaptım” vb. bağlamlar.

  • Düzeltmeye dönüşüm: Atıf/beyan/kredi ekleme, paragrafı kişisel örnekle özgünleştirme.

  • Tekrar/kasıt: Artan yaptırımlar; süreç gerekçeli ve belgeli.

15) Önleyici tasarım: Not şablonları ve teslim kapıları

  • Zorunlu alanlar: Kaynak, lisans, kanonik URL, “çevriyazı/özet beyanı”.

  • Teslim öncesi kapı: “Orijinallik özeti” ekranı (riskler, öneriler, tek tık düzeltme).

  • Mikro eğitim: 60–90 saniyelik kartlar (atıf nasıl yazılır, görsel kredi, kod lisansı).

16) Quiz/ödev entegrasyonu: e-Not → değerlendirme köprüsü

  • Ödev tesliminde e-Not linki istenirse, platform otomatik ön kontrol çalıştırır.

  • Riskli bloklar işaretlenir; öğrenciye düzelt–tekrar dene akışı sunulur.

  • Eğitmen panelinde kanıt kartı kısa özeti ve rubrik entegrasyonu.

17) Rol bazlı panolar: Öğrenci, eğitmen, uyum/hukuk, yönetim

  • Öğrenci: Riskli bloklar, öneriler, tek tık atıf/kredi/beyan; “öğrenme notu” ekle.

  • Eğitmen: Sınıf ısısı, ders/ödev bazlı risk haritası, itiraz kuyruğu.

  • Uyum/Hukuk: Lisans ihlalleri, kredi eksikleri, geri bildirim süreleri.

  • Yönetim: Düzeltmeye dönüşüm, yanlış alarm, eğitim katılım metrikleri.

18) Mahremiyet ve erişilebilirlik: İnce çizgide güven

  • Veri minimizasyonu: Yerel adaylaştırma, buluta yalnız sinyal özeti.

  • Açık bilgilendirme: “Hangi sinyali neden topluyoruz?” şeffaflığı.

  • Erişilebilir tasarım: Kanıt kartları ekran okuyucu uyumlu; renk körlüğü dostu.

19) Mini vaka A: Ders özeti → blog kolajı

Bir öğrencinin ders özeti, popüler blogun başlık ritmi ve örnekleriyle aynı. Semantik yüksek, stilometri kırılması var. Kart atıf ve kişisel örnek öneriyor; öğrenci “kendi saha deneyimi”ni ekleyerek özgünleştiriyor.

20) Mini vaka B: Slayt grafiği → kredi kaybı

Nottaki grafik, dergi infografiğinin kırpılmış hâli. OCR “kaynak” metnini buluyor. Öğrenci kredi/lisans şablonunu dolduruyor; görsel altına kanonik link ekliyor.

21) Mini vaka C: Kod bloğu → nadir hata imzası

Aynı istisna mesajı, aynı “threshold”. AST/CFG eşleşmesi yüksek. Öğrenci esin bağlantısını ve lisansını ekliyor; iki adımı değiştirip kendi bağlamına uyarlıyor.

22) Ölçüm ve metrikler: Yakalamanın ötesinde onarım

  • Düzeltmeye dönüşüm oranı (uyarı → atıf/kredi/beyan/yeniden yazım),

  • Yanlış alarm ve itiraz çözüm süresi,

  • Kredi görünürlüğü (sayfa başına),

  • Öğrenci güveni ve eğitmen memnuniyeti,

  • Mahremiyet göstergesi (toplanan sinyal boyutu/öğrenci).

23) 30–60–90 günlük yol haritası: Pilot → ayar → yayılım

  • 0–30 gün: n-gram/Jaccard tarama, OCR/ASR ilk sürüm, kanıt kartı iskeleti, zorunlu atıf/kredi alanları.

  • 31–60 gün: Semantik gömlemeler, stilometri, AST/CFG; profil bazlı eşikler; itiraz–düzeltme akışı.

  • 61–90 gün: Rol bazlı panolar, metrik panosu, mikro eğitim; teslim öncesi “orijinallik özeti”.

24) 180 gün ve sonrası: Otomasyon ve kültür

  • Akıllı kaynak önerisi: Paragraf/görsel/kod için kanonik link ve kısa atıf.

  • Şablon koçu: Boş kredi/beyan alanlarında yayın kapısı açılmaz.

  • Topluluk modeli: İyi düzeltilmiş vakalardan anonim öğrenme; eşiklerin kendini iyileştirmesi.

25) Sınırlar ve gerçekçilik: Sıfır yanlış pozitif mümkün değil

  • Ortak şablonlar doğal benzerlik üretir; karar çoklu sinyal + bağlam ister.

  • Amaç yakalamak değil; öğretmek, önlemek ve kanıtlanabilirlik sağlamaktır.


Sonuç

e-Not platformları, öğrencinin düşünme sürecini görünür kılar; fakat aynı görünürlük, intihal için de elverişli bir zemindir. Sürdürülebilir çözüm, hedefe tek araçla koşmak değil; çok katmanlı tespit, açıklanabilir kanıt, önleyici koçluk ve adil süreçten oluşan bir mimari kurmaktır.

  1. Çok katmanlı tespit: Yüzeysel–yapısal–semantik–stilometrik sinyaller, OCR/ASR ve AST/CFG ile birleşir; tablo/grafik ve görsel kırpma izleri eklenir; karar yalnız bir “yüzde”ye bırakılmaz.

  2. Açıklanabilir kanıt: Kanıt kartları; yan yana pasajlar, renkli dikiş hatları, sürüm zaman çizelgeleri, görsel/kod/veri izleri ve lisans/kredi durumunu tek bakışta sunar. “Neden uyarı verdik?” sorusu teknik ama anlaşılır şekilde yanıtlanır.

  3. Önleme ve koçluk: Zorunlu atıf/kredi/beyan alanları, teslim öncesi “orijinallik özeti”, tek tık düzeltmeler ve mikro eğitimlerle hata yayın/teslim öncesi çözülür. Uyarı dili suçlayıcı değil, rehberdir.

  4. Adil süreç ve orantılılık: İtirazda bağlam dinlenir; ilk vakalarda düzeltmeye dönüşüm, tekrarda ölçülü yaptırımesastır. Süreçler gerekçeli ve arşivlidir.

  5. Mahremiyet ve erişilebilirlik: Veriler amaçla sınırlı ve asgari işlenir; açıklamalar şeffaftır; kanıt kartları erişilebilir tasarlanır.

  6. Ölçüm ve kültür: Başarı, “yakalama” değil; düzeltmeye dönüşüm, yanlış alarm düşüşü, kredi görünürlüğü ve güvenle ölçülür. Topluluk modeli ve şablon koçu, kültürü kalıcılaştırır.

Bu yaklaşım uygulandığında, e-Not platformları yalnız depolama alanı değil; kaynakla konuşmanın, atıfın görünürlüğünün ve özgün katkının doğal sahnesine dönüşür. Öğrenci, esin kaynaklarını gururla gösterir; eğitmen, kanıta dayalı ve şeffaf kararla desteklenir; kurum, etik şeffaflıkla akademik kaliteyi birlikte büyütür. Sonuçta e-Not, yalnız daha hızlı öğrenmeye değil; daha adil ve güvenilir bir öğrenme kültürüne de hizmet eder.

Öğrencilerin sıkça karşılaştığı zorluklardan biri olan intihal sorununa çözüm sunan platformumuz, öğrencilere güvenilir ve etkili bir destek sunuyor. İntihal raporu alma, kontrol etme ve oranını azaltma gibi hizmetlerimizle, öğrencilerin akademik başarılarını artırmak ve etik sorumluluklarını yerine getirmelerine yardımcı oluyoruz. Özgün ödevler üretme konusunda sunduğumuz çözümlerle, öğrencilerin potansiyellerini en üst seviyede kullanmalarını sağlıyoruz. Siz de akademik başarınızı güvence altına almak ve etik çerçevede hareket etmek için hemen bizimle iletişime geçin ve avantajlarımızdan yararlanın!

Akademik hayatınızda intihal sorununu bir kenara bırakın ve başarıya odaklanın. İntihal raporu yaptırma adında sunduğumuz hizmetlerimizle, ödevlerinizde güvenilirliği ve özgünlüğü garanti altına alıyoruz. Size özgün çözümler sunarak akademik kariyerinizde önemli adımlar atmanızı sağlıyoruz. Profesyonel ekibimiz ve teknolojik altyapımızla intihal sorununu geride bırakın ve başarıya giden yolculuğunuzda bize katılın!

Öğrencilik hayatınızı kolaylaştıran çözümlerle tanışın! İntihal raporu alma ve kontrol etme gibi hizmetlerimizle, ödevlerinizdeki intihal riskini minimuma indiriyoruz. Aynı zamanda özgün ödev üretme konusunda size destek oluyor ve akademik başarınızı artırmak için gereken adımları atmanıza yardımcı oluyoruz. Hemen bizimle iletişime geçin ve akademik hayatınızı güvence altına almak için adım atın!

No responses yet

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Kasım 2025
P S Ç P C C P
 12
3456789
10111213141516
17181920212223
24252627282930
Çalışma İstatistikleri

Bugüne kadar kaç kez turnitin ve yapay zeka raporu aldık. Resmi rakamlar,

Pdf Formatında Raporlama

Bugüne Kadar Hangi Ülkelere Hizmet Verdik

Türkiye (Turkey)
Almanya (Germany)
Bulgaristan (Bulgaria)
Danimarka (Denmark)
Kanada (Canada)
Malta (Malta)
KKTC (TRNC)
Yunanistan (Greece)
Amerika Birleşik Devletleri (USA)
Çin (China)
Japonya (Japan)
Birleşik Krallık (UK)
Fransa (France)
İspanya (Spain)
Norveç (Norway)
Belçika (Belgium)
Hollanda (Netherlands)
İsviçre (Switzerland)
İsveç (Sweden)
İtalya (Italy)
Finlandiya (Finland)
Meksika (Mexico)
Güney Kore (South Korea)
Rusya (Russia)
Hırvatistan (Croatia)
İrlanda (Ireland)
Polonya (Poland)
Hindistan (India)
Avustralya (Australia)
Brezilya (Brazil)
Arjantin (Argentina)
Güney Afrika (South Africa)
Singapur (Singapore)
Birleşik Arap Emirlikleri (UAE)
Suudi Arabistan (Saudi Arabia)
Portekiz (Portugal)
Avusturya (Austria)
Macaristan (Hungary)
Çek Cumhuriyeti (Czech Republic)
Romanya (Romania)
Tayland (Thailand)
Endonezya (Indonesia)
Ukrayna (Ukraine)
Kolombiya (Colombia)
Şili (Chile)
Peru (Peru)
Venezuela (Venezuela)
Kosta Rika (Costa Rica)
Panama (Panama)
Küba (Cuba)
Dominik Cumhuriyeti (Dominican Republic)
Jamaika (Jamaica)
Bahamalar (Bahamas)
Filipinler (Philippines)
Malezya (Malaysia)
Vietnam (Vietnam)
Pakistan (Pakistan)
Bangladeş (Bangladesh)
Nepal (Nepal)
Sri Lanka (Sri Lanka)