Kod Tabanlı Quizlerde Öğrenci İntihalini Yakalama Yöntemleri

Dijital öğrenme platformlarının yaygınlaşmasıyla birlikte “kod tabanlı quizler” –yani öğrencilere kısa süre içinde küçük kod parçaları yazdıran, çıktı doğruluğunu veya programatik kriterleri otomatik değerlendiren sınavlar– eğitimde standarda dönüşmeye başladı. Bu sınavlar; temel sözdizimi alıştırmalarından algoritma sorularına, test odaklı küçük kütüphane uygulamalarından mikro‐proje kontrollerine kadar geniş bir yelpazeyi kapsar. Ölçme-değerlendirme açısından çekici olmalarının nedeni otomasyon, hız ve ayrıntılı kayıt üretebilmeleridir. Ancak bu avantajlar, beraberinde güçlü bir riski de taşır: öğrenciler arası kopya, paylaşılan şablonlar, “kodu biraz değiştirip teslim etme” taktikleri, yapay zekâ destekli yeniden yazımlar ve çevrim içi havuzlardan anlık alma/uyarlama davranışları.

1) Sorun Tanımı ve Kapsam: “Benzer Kod” ile “İntihal” Arasındaki İnce Çizgi

Kod tabanlı quizlerde aynı problemi çözen öğrenci çözümlerinin birbirine benzemesi kaçınılmazdır. Belirli bir algoritma için tipik döngü yapıları, değişken adları ve kontrol akışları doğal yakınlık yaratır. Bu yüzden “benzerlik” tek başına intihal kanıtı olamaz. Esas olan; benzerliğin türü (aynı hatanın tekrarı, nadir bir şablonun bire bir kopyası, sıra dışı isimlendirme), yoğunluğu (satır, blok, fonksiyon düzeyi), kaynağı (arkadaş paylaşımı, internet depo, önceki dönem ödevleri) ve bağlamıdır (yardım alındı mı, izin verilen kütüphane kullanımı mı). Bu alt başlık, eğiticilerin “benzerlik ≠ intihal” ayrımını net biçimde öğrencilerle paylaşmalarını önerir; böylece tespit süreci pedagojik bir çerçeveye oturur.

2) Kod Benzerliği Metrikleri: Yüzeysel, Yapısal ve Semantik Katmanlar

Etkin bir tespit sistemi üç katmanlı düşünülmelidir:

• Yüzeysel katman: Token/lexeme dizileri, n-gram kesişimleri, edit mesafesi; hızlı bir ön eleme sağlar.

• Yapısal katman: Abstract Syntax Tree (AST), Control Flow Graph (CFG), Program Dependence Graph (PDG) üzerinden blok, dal ve veri bağımlılıklarının benzerliği; “şekil değiştirilen” kopyaları ortaya çıkarır.

• Semantik katman: Davranışsal eşleşme, test çıktısı ayak izi, hata koşullarında benzer tepkiler, mikro-optimizasyon imzaları; yüzeyi değişen ama özdeş mantığı işaret eder.
  Uygulama: Önce yüzeysel tarama ile aday çiftler daraltılır; sonra AST ve CFG tabanlı kıyaslama çalışır; en son da davranışsal/semantik izlerle karar pekiştirilir.

3) AST Tabanlı İmza Çıkarımı: Biçimden Bağımsız Yapısal Eşleşme

Öğrenciler kopya kodu gizlemek için boşlukları, satır kırımlarını, yorumları ve değişken adlarını değiştirir. AST imzası, bu kozmetik değişikliklere dayanıklıdır. Örnek olay: Aynı öğrenci grubundan iki teslimde; döngü sırası, koşul yapısı ve fonksiyon parçalanması neredeyse aynıdır. Yüzeysel benzerlik düşük görünür ama AST iz düşümü çarpıcı biçimde üst üste biner. Bu durumda “yüksek riskli yapısal benzerlik” uyarısı, eğiticiyi daha yakından incelemeye çağırır. Pedagojik öneri: Ders başında “AST düzeyinde kıyas yapılacağını” duyurmak, caydırıcılık sağlar.

4) Değişken/Fonksiyon İsimlendirme ve Mikro-İmzalar

Kopya davranışında tipik kalıplar vardır: anlamsız ama eşleşen değişken adları (a1, a2, tmpX), aynı yazım hatası, aynı sıradışı kısaltma, fonksiyonların aynı sıra ve sınır durumlarına aynı cümlelerle tepki vermesi. Stilometrik sinyaller (ortalama ifade uzunluğu, özgün anahtar kelime tercihleri, yorum dili) de destekleyicidir. Uygulamalı örnek: İki öğrenci, “kuyruk” veri yapısını “kyrk” olarak yanlış yazmış ve aynı yerde aynı yorum satırını bırakmıştır; bu “nadir ortak hata” güçlü bir kanıttır.

5) Test Odaklı Davranışsal Karşılaştırma: “Aynı Hatalara Aynı Tepki”

Sınav sisteminizin gizli test setine verilen tepkiler, semantik benzerliğin altın madenidir. Aynı yanlış sınır koşulunda aynı yanlış çıktıyı üretmek, özellikle sıra dışı testler için güçlü bir eşleşme sinyali verir. Örnek olay: Negatif sayılardaki “off-by-one” hatası yalnızca belirli bir mantık hatasında ortaya çıkar; iki teslimde aynı yanlışın aynı ifadenin içinden kaynaklanması, davranışsal benzerliği teyit eder. Tavsiye: Gizli test setinizi dönem içinde küçük varyasyonlarla güncelleyin; kamuya açık testlere aşırı bağımlılığı azaltın.

6) Zaman Damgası, Oturum Günlükleri ve Etkileşim İzleri

Sınav sırasında editörde geçirilen süre, yapıştırma–yazma oranı, geri alma hareketleri, dosya açma/kapatma davranışları, anlık kaydetme sıklığı gibi izler; intihal şüphesine dair dolaylı ama değerli kanıtlar üretir. Uygulama: Editör etkinlik kayıtlarını toplayın; aniden çok büyük blokların yapıştırıldığı veya sınavın çoğunu “pasif bekleme + bir anda teslim” tarzında tamamlayan oturumları işaretleyin. Örnek: 25 dakikalık quizin 24 dakikasında neredeyse hiç yazılamamış, son 1 dakikada 90 satır yapıştırılmış; bu durum detaylı incelemeyi hak eder.

7) AI Destekli Yeniden Yazımlar: Tespit ve Politikalar

Yapay zekâ araçları öğrencilere hızlı biçimde “yeniden yazım” imkânı verir. Bu tür içerikler genellikle üslup, hata tipi ve genel yapı bakımından karakteristik izler taşır: gereksiz soyutlama, fazla genel yorumlar, marjinal ama tekrarlı kod kalıpları, standart dışı değişken adlandırma. Tespit yalnız teknik olmamalı; aynı zamanda ders politikasıyla desteklenmelidir. Açık politika: “Yapay zekâdan alınan fikirler/iskeletler yalnız izinliysa ve öğrenci süreci raporlayıp kaynak gösterirse meşru; aksi halde intihal.” Uygulama: Teslim formunda kısa “AI kullanım bildirimi” alanı zorunlu olsun; beyanla kod izleri çelişirse inceleme derinleşir.

8) İnternet Havuzları ve Önceki Dönem Arşivi ile Çapraz Eşleştirme

Kopya kaynaklarının önemli bir kısmı geçmiş dönem ödevleri, topluluk forumları ve kod paylaşım siteleridir. Kurum içi “altın arşiv” oluşturulmalı; önceki yılın quizleri, proje çözümleri ve resmî çözüm örnekleri indekslenmelidir. Ek olarak, genel web aramasına uygun kısmi imza doğrulaması yapılabilir (örneğin nadir görülen fonksiyon isimleriyle). Örnek olay: İki öğrencinin kodu, üç yıl önceki bir mezunun GitHub deposuyla aynı hata işleme şemasını kullanıyor; lisans başlığı ve yorum metni bile aynı. Bu tür eşleşmeler güçlü dış kaynak kanıtı sağlar.

9) Sınav Tasarımla Önleme: Parametreleştirilmiş Kodlama Görevleri

Tespit kadar önleme de önemlidir. Aynı problem ifadesinin öğrencilere farklı parametrelerle (farklı başlangıç tohumları, farklı veri büyüklükleri, kenar senaryolar) verilmesi; kopyanın “çalışır hâlde” taşınmasını zorlaştırır. Uygulama: Problem şablonunu sabit tutarken, sayısal sabitleri, giriş formatını veya istisna türlerini kişiye özel üretin. Örnek: Aynı algoritmayı yazacak 100 öğrenci, 6 farklı sınır koşul sınıfına rastgele atanır; birbirlerinden aldıkları kod “kendi sınıflarında” patlar ve sınav içi geri bildirim onları özgün çözüm üretmeye zorlar.

10) Kısmi Kredi İçin Açıklama Zorunluluğu: “Neden Bu Yol?”

Öğrenciden kısa bir gerekçe metni veya 2–3 cümlelik “tasarım notu” yazması istendiğinde, kör kopya yapmak güçleşir. Tasarım notları, stilometri ve kavramsal tutarlılık açısından da iz sağlar. Örnek: Kodda ileri düzey bir teknik kullanılmış; ancak tasarım notunda öğrenci bu tekniğin adını bile anmıyor. İnceleme, bu uyumsuzluk üzerinden derinleşir. Pedagojik katkı: Açıklama metinleri, öğrencinin bilişsel süreçlerini görünür kılar ve yalnız “doğru kod”u ödüllendirmek yerine “anlama”yı da değerlendirir.

11) Mikro-Proctoring: Ekran ve Çevresel Sinyallerin Orantılı Kullanımı

Yüksek riskli veya yüksek etkili quizlerde, hafif dokunuşlu gözetim (ekran kaydı, odak penceresi takibi, tarayıcı sekme sayısı, kopyala–yapıştır olayları) caydırıcıdır. Amaç, öğrenciyi baskılamak değil; sınavın adaletini korumaktır. Uygulama: Minimal müdahale ilkesi; yalnız sınav penceresi açık, panoya büyük blok yapıştırmalar işaretleniyor, sekme geçişleri meta düzeyde loglanıyor. Örnek: Sınav süresince 70 kez sekme değiştirip her dönüşte kodda 20–30 satır birden beliren öğrenci profili, davranışsal intihal göstergesidir.

12) Kod Şablonları ve Starter Kit’ler: “Ortak Kısım”ın Beyaz Listeye Alınması

Öğretim tasarımında çoğu zaman başlangıç kodu (starter kit) verilir. Tespit sistemi, bu ortak gövdeyi beyaz listeye almalı ve yalnız öğrenci katkısını kıyaslamalıdır. Örnek olay: 100 öğrencinin kodunda aynı giriş doğrulama fonksiyonu var; bu fonksiyon öğretim elemanı tarafından verilmiştir. Sistem beyaz listeyi tanımazsa yanlış pozitif şişer. Uygulama: Starter kit’in satır aralıkları veya belirleyici sabit imzaları tespit aracına önceden yüklenir; kıyas, “beyaz liste dışı alanlar” üzerinden yapılır.

13) Anonimleştirme ve Adil İnceleme: Önyargıdan Korunmak

İntihal şüphesi değerlendirilirken kimlik bilgilerinin geçici olarak gizlenmesi, bilinç dışı önyargıları azaltır. İncelemeyi yapan ikinci bir akademisyenin veya etik komisyonun bulunması, kararı meşrulaştırır. Uygulama: Sistem, raporları “Öğrenci A/Öğrenci B” şeklinde kimliksiz üretir; dosya adları ve meta verilerden öğrenci isimleri çıkarılır. Öğrencinin itirazı halinde kimlik tekrar açılır ve süreç şeffaf ilerler.

14) Açıklanabilirlik ve Kanıt Paketleri: “Neden Bu Karar?”

Her tespit, öğrencinin ve eğiticinin anlayacağı şekilde gerekçelendirilmelidir. Kod satır satır eşleşme vurguları, AST katmanında benzer alt ağaç görünümleri, davranışsal testlerde ortak hatalar ve zaman çizelgesi tek bir raporda birleştirilir. Uygulama: Rapor; “eşleşen kod blokları”, “nadir ortak hata listesi”, “oturum davranış özeti”, “starter kit dışı örtüşme yüzdesi” ve “öğrenci açıklama metni tutarlılığı” bölümlerini içerir. Bu şeffaflık, adil süreç ve öğrenme fırsatı doğurur.

15) İtiraz ve Düzeltme Süreçleri: Öğrenme Odaklı Çözüm

Amaç yalnızca yaptırım değil, öğrenme kazanımıdır. Öğrenci; gerekçeli itiraz sunabilir, kendi çözümünü adım adım açıklayan bir “yeniden inşa” oturumuna davet edilebilir. Bazı durumlarda ceza puanı yerine “yeniden yap ve açıkla” modeli tercih edilebilir. Örnek: İki öğrenci ortak çalıştıkları için benzer kod yazmış; ancak bireysel quizde ortak çalışma yasaktır. Düzeltme: Öğrenciler ayrı ayrı canlı kodlama oturumunda aynı problemi çözüp düşünme süreçlerini anlatır; özgünlük görünür olur ve not politikası buna göre şekillenir.

16) Değerlendirme Tasarımında Çeşitlendirme: “Kopyalanması Zor” Sorular

Saf çıktı doğruluğuna değil, süreç göstergelerine de puan veren rubrikler; intihalin cazibesini düşürür. Tasarım fikirleri: Aşamalı testler (önce kaba çözüm, sonra optimizasyon, sonra istisna yönetimi), “kısmi doğruya açıklama” beklentisi, performans profilini anlama (ör. zaman karmaşıklığına dair kısa refleksiyon). Uygulama: Öğrencinin kodu doğru sonucu üretse bile, açıklama kısmındaki kavramsal yanlışlar puanı düşürür; bu denge, salt kopyanın not değeri kazanmasını önler.

17) Sınav Öncesi Etik Beyan ve Mikro Eğitim: Beklentileri Netleştirmek

Quiz başlamadan önce öğrenci etik beyanı kısa ve okunur biçimde sunulmalı; hangi yardım kanallarının serbest, hangilerinin yasak olduğu maddeler hâlinde netleştirilmelidir. Mikro eğitim videosu, AST benzerliği ve davranışsal izlerin nasıl yorumlandığını temel seviyede açıklar. Etki: Öğrenci, tespit araçlarının ciddiyetini anlar; ilk ihlallerin önemli bir kısmı niyet değil bilgisizlik olduğundan, risk doğal olarak düşer.

18) Çok Dilli ve Platformlar Arası Tespit: Çapraz Dil ve Çapraz Çatı

Özellikle uluslararası programlarda, çözümler farklı dillerde (Python, Java, C++) verilebilir. Yapı eşlemesi, dil bağımsız ara temsiller üzerinden yapılmalıdır. Ayrıca aynı problemin farklı LMS/çevrim içi yargıç (online judge) altyapılarında dolaşan “çözüm şablonları” bulunur. Uygulama: Dil bağımsız AST (ör. Universal Abstract Syntax temsilleri) ve ortak program yapıları (döngü, seçim, fonksiyon ağaçları) üzerinden kıyas; farklı platformlardan çekilen örnek çözüm arşivi ile çapraz eşleştirme.

19) Sınav Sonrası Analitikler: Sınıf Düzeyinde Isı Haritaları ve Öbekler

Sınıf ölçeğinde benzerlik “kümeleşmeleri” çoğu zaman birlikte çalışmayı veya ortak kaynaktan kopyayı işaret eder. Kod imzalarından oluşturulan benzerlik grafı, öbekleri ortaya çıkarır. Örnek: 90 kişilik sınıfta 12 kişilik sıkı bir küme var; bunların tamamı aynı gida satırında aynı gereksiz fonksiyon çağrısını kullanmış. İnceleme, bu kümeyi önceliklendirir. Pedagojik katkı: Bu analiz, “zayıf anlatılan konu başlıklarını” da gösterir; aynı yanlışın kümelerde yoğunlaşması öğretime geri bildirim olur.

20) Gizlilik, Güvenlik ve Adalet: Veriyi Doğru Kullanmak

Oturum günlükleri, ekran kayıtları ve davranışsal sinyaller hassas veridir. Kurum, mevzuata ve etik ilkelere sıkı sıkıya bağlı kalmalı; veri minimizasyonu yapmalı, yalnız gerekli izleri toplamalıdır. Öğrenciye şeffaf bildirim yapılmalı; verilerin süreli saklanacağı ve yalnız inceleme amaçlı kullanılacağı belirtilmelidir. Bu yaklaşım, tespit sistemine güveni artırır ve süreci meşrulaştırır.

21) Öğrenciye Yapıcı Geri Bildirim: İhlalden Öğrenmeye

İntihal şüphesinin sonuçları yalnız ceza olarak sunulmamalı; öğrenciye temiz bir yol haritası verilmelidir: Kaynak gösterme, küçük parçalardan inşa etme, önce kağıt kalemle tasarım yapma, test güdümlü geliştirme (TDD) ile kademeli gelişim. Örnek: “Şu iki blok arasındaki benzerlik yüksek. Bu bölümü kendi kelimelerinle/aklınla nasıl yeniden kurarsın?” Sınav sonrası atölye, riskli öğrencilere destek olur; gelecekte intihal eğilimi azalır.

22) Ölçeklenebilirlik: Büyük Sınıflarda Hız ve Doğruluk Dengesi

Yüzlerce teslimin kıyaslanması hesaplama açısından zorludur. Pratik çözüm: Aday eşleşmeleri hızlı “parmak izi” (fingerprint) ile daraltın; yalnızca yüksek puanlı eşleşmeleri derin AST/CFG analizine sokun. Ayrıca paralel işlem ve artımlı indeks güncellemesi kullanın. Böylece hem yanlış pozitifler azalır hem de eğitici gerçekçi sürede karar alır.

23) Vaka Çalışması A – “Aynı Hata İzi” ile Yakalanan Kopya

Bir veri yapıları quizinde iki öğrencinin teslimi görünürde farklıydı: değişken adları, yorumlar ve satır düzeni değişmişti. Ancak gizli testlerde, yalnız “boş kuyrukta çıkar” çağrısında görülen özel bir hata üretildi. Hatanın kaynağı, belirli bir koşulda sınır kontrolünün yanlış yapılmasıydı. AST analizinde bu koşul bloklarının dizilimi bire bir örtüştü. Rapor; “nadir ortak hata + yapısal eşleşme” ile yüksek risk verdi. Öğrenciler itirafta bulundu; süreç, yeniden yap ve açıkla modeliyle sonlandı.

24) Vaka Çalışması B – “Ortak Starter Kit” Yanlış Pozitifi Nasıl Azaltıldı?

Bir başka sınıfta sistem, 40 öğrencinin kodunda yüksek benzerlik verdi. İnceleme sonucu, öğretim elemanının verdiği starter kit’in beklenenden daha büyük olduğu anlaşıldı. Beyaz liste güncellendi; benzerlik yalnız öğrenci katkısında yeniden hesaplandı ve yanlış pozitifler dramatik biçimde düştü. Dersin kalanında, starter kit’ler minimal tutuldu; öğrencinin üreteceği kısım netleştirildi.

25) Vaka Çalışması C – “AI Parafrazı”nın İzleri

Bir programlama temelleri quizinde, üç öğrencinin kodu okunurluk açısından yapay bir benzerlik taşıyordu: aşırı genel isimlendirmeler, aynı tür süslü ama anlamsız yorumlar, gereksiz sınıf/soyutlama katmanı. Davranışsal testlerde nadir hatalar yoktu ama tasarım notları içerikle uyuşmuyordu. Öğrencilerden ikisi AI araçlarını izinsiz kullandığını kabul etti; üçüncü öğrenci, izinli kullanım beyanında bulunmuş ancak kaynak belirtmemişti. Politika gereği; izinli kullanım beyanını genişletme, kaynak ekleme ve “kendi sesinle yeniden yaz” ödevi verildi; tekrarda ceza artacağı bildirildi.

26) Uygulama Yol Haritası: Dersinize Nasıl Entegre Edersiniz?

1. Dönem başı etik beyan + mikro eğitim,

2. Starter kit’lerin beyaz listeye alınması,

3. Parametreleştirilmiş görevlerle kişiselleştirme,

4. Yüzeysel → yapısal → semantik üç aşamalı tespit hattı,

5. Oturum ve davranış loglarının asgari ama anlamlı toplanması,

6. Açıklanabilir rapor ve itiraz mekanizması,

7. “Yeniden yap ve açıkla” gibi öğrenme odaklı düzeltme yolları,

8. Dönem sonu analitiği ve tasarım geri bildirimi.
   Bu adımlar, pedagojik adaleti artırırken öğrencinin öğrenme motivasyonunu korur.

27) Gelecek Yönelimleri: Orijinallik Sertifikası ve Üretim Anı İzleri

Kodun üretildiği süreçte hafif zaman damgası, ara sürümler ve yerel testlerin kaydı; “kim, ne zaman, nasıl üretti?” sorusuna güçlü bir cevap sunar. Geliştirici günlükleri, kişisel kod stili modelleri ve eğitim zekâsı panoları; tespiti reaktif olmaktan çıkarıp proaktif bir öğrenme koçluğuna dönüştürebilir. Bu vizyonda, intihal tespiti yalnız bir kontrol değil, aynı zamanda öğrenme yolculuğunu belgeleyen şeffaf bir portföydür.

Sonuç

Kod tabanlı quizlerde öğrenci intihalini yakalamak, yüzeyde görünen benzerliklerden çok daha fazlasını gerektirir. Etkin bir yaklaşım;

• Çok katmanlı benzerlik analizi (yüzeysel–yapısal–semantik),

• Davranışsal sinyaller (oturum logları, test tepkisi ayak izleri),

• Starter kit beyaz listeleri ve parametreleştirilmiş görevler,

• AI kullanım politikaları ve beyan mekanizmaları,

• Açıklanabilir raporlar ve adil itiraz süreçleri,

• Önleyici eğitim ve etik beyan,

• Ölçeklenebilir işlem hattı ve sınıf düzeyi analitikler
  ile bir araya geldiğinde güçlü ve adil bir kalite güvencesi doğurur.

Bu mimari, yalnızca ihlalleri saptamaz; öğrenciyi kendi çözümünü inşa etmeye, düşünme süreçlerini ifade etmeye ve doğru kaynak kullanımını içselleştirmeye teşvik eder. Eğitici ise veriye dayalı kararlarla, yanlış pozitifleri azaltarak zamandan kazanır ve öğretim tasarımını geliştirecek geri bildirimler elde eder. Son kertede amaç; rekabeti değil, öğrenmeyi büyüten, eşitlikçi ve güvenilir bir değerlendirme kültürü oluşturmaktır. Kod tabanlı quizlerde intihal tespiti bu kültürün emniyet supabı, açıklanabilirliği ise vicdanıdır. Öğrencinin emeği ve başarısı, bu sayede gerçek değerini bulur.

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!