कॉलेज के लिए AI निबंध को मानवीय कैसे बनाएं
जो चरण सब कुछ तय करता है, वह किसी भी पुनर्लेखन उपकरण के खुलने से पहले होता है, अपने मॉड्यूल में वास्तव में क्या अनुमति है, यह पढ़ना, जो विश्वविद्यालय स्तर पर लगभग कभी तय नहीं होता। फिर निबंध के लिए विशेष रूप से संपादन की विधि आती है, जो जर्नल पांडुलिपि से भिन्न दस्तावेज है और कार्य के भिन्न क्रम को पुरस्कृत करती है.
कॉलेज के काम के लिए AI essay को humanize करने के बारे में अधिकांश सलाह गलत जगह से शुरू होती है, एक rewriting tool से और एक ऐसे paragraph से जो पहले ही उसमें paste किया जा चुका होता है। जो चरण सब कुछ तय करता है, वह इससे पहले आता है, यह पढ़ना कि आपका अपना module वास्तव में क्या अनुमति देता है। दो छात्र एक जैसे drafts पर एक जैसे edits चला सकते हैं और पूरी तरह अलग स्थितियों में समाप्त कर सकते हैं, क्योंकि एक course ने declaration मांगी थी और दूसरे ने summative work में generative AI को default रूप से प्रतिबंधित किया था।
एक essay को humanize करने का अर्थ है उसे इस तरह पुनर्निर्मित करना कि तर्क, साक्ष्य और स्वर वास्तव में आपके अपने हों, ऐसे रूप में जिसे आप ज़ोर से बचाव कर सकें। यह text को classifier के लिए score करना कठिन बनाने से अलग काम है। नीचे दी गई प्रक्रिया पहले लक्ष्य को मानकर चलती है, क्योंकि दूसरे का कोई ऐसा अंतिम बिंदु नहीं है जिसे आप जांच सकें, और TextPulse की Turnitin वास्तव में क्या detect करता है पर guide यह स्पष्ट करती है कि क्यों।
कुछ भी edit करने से पहले जांचें कि आपका course क्या अनुमति देता है
आपके essay को नियंत्रित करने वाला नियम लगभग कभी university level पर नहीं होता। इस लेख के पीछे के शोध में हर प्रमुख institution निर्णय को नीचे की ओर, किसी department, faculty या assessment brief के व्यक्ति तक devolve करती है, फिर जहाँ उपयोग की अनुमति होती है वहाँ disclosure duty भी जोड़ती है। किसी central AI page को पढ़कर वहीं रुक जाना, सामने दिए गए assignment के बारे में लगभग कुछ भी नहीं बताता।
Cambridge: "A student using any unacknowledged content generated by artificial intelligence within a summative assessment as though it is their own work constitutes academic misconduct, unless explicitly stated otherwise in the assessment brief." Oxford: "Students may not use artificial intelligence to complete a summative assessment, unless a department/faculty specifically allows them to do so, in which case they must declare this and follow the instructions given." Harvard Business School (MBA handbook): "The use of artificial intelligence tools for writing papers in MBA courses is up to the discretion of each instructor. In such cases, students must cite their use of these AI tools appropriately. Not doing so violates the MBA Honor Code."
तो जांच एक संक्षिप्त दस्तावेज़ खोज है। पहले असाइनमेंट ब्रीफ खोलें, फिर मॉड्यूल हैंडबुक, फिर अपने विभाग का पेज, फिर केंद्रीय नीति, और उस पहले दस्तावेज़ पर रुकें जो generative AI को सीधे संबोधित करता है। उसमें क्या लिखा है और आपने उसे कहाँ पाया, यह लिख लें। TextPulse का AI उपयोग नीतियाँ वास्तव में कहाँ स्थित होती हैं पर सारांश वह पैटर्न बताता है जिसका अधिकांश संस्थान पालन करते हैं, जिससे अपनी नीति में कोई अंतराल जल्दी पहचानना आसान हो जाता है।
जहाँ कुछ भी AI को संबोधित नहीं करता, वहाँ उस मौन को अनुमति के बजाय एक प्रश्न की तरह लें, और जमा करने से पहले मॉड्यूल संयोजक को ईमेल करें। लिखित रूप में एक पंक्ति का उत्तर किसी भी पुनर्लेखन से अधिक महत्व रखता है, क्योंकि वह एक निर्णय को किसी और के नाम वाले दस्तावेज़ीकृत निर्देश में बदल देता है।
एक निबंध एक पांडुलिपि से अलग दस्तावेज़ क्यों है
एक निबंध का मूल्यांकन एक रूब्रिक के आधार पर किया जाता है, और इससे यह बदल जाता है कि कौन से संपादन लाभकारी हैं। एक जर्नल पांडुलिपि का मूल्यांकन इस आधार पर किया जाता है कि विधि, परिणाम और दावे टिकते हैं या नहीं, इसलिए उसकी भाषा सीमित होती है: शब्दावली स्थिर रहती है, संख्याएँ नहीं बदल सकतीं, और विधि अनुभाग की लय सुधारने वाला पुनर्लेखन आमतौर पर उसे नुकसान पहुँचा चुका होता है। एक निबंध का मूल्यांकन तर्क, साक्ष्य और निर्धारित पठन के साथ संलग्नता के आधार पर किया जाता है, और संयोग से यही वे तीन स्तर हैं जिन्हें एक भाषा मॉडल सबसे खराब रूप से उत्पन्न करता है।
और यही हमारे कार्य क्रम में अंतर पैदा करता है। एक पांडुलिपि में, सबसे अधिक मूल्य वाला संपादन शब्दावली की रक्षा करना और संरचना को यथावत छोड़ना है। एक निबंध में, सबसे अधिक मूल्य वाला संपादन संरचनात्मक होता है: किसी सामान्य दावे को एक विशिष्ट दावे में बदलना, जो किसी सेमिनार पाठ, व्याख्यान, या आपकी अपनी सूची में किसी पठन पर आधारित हो। ये प्रतिस्थापन किसी भी पुनर्लेखन उपकरण की पहुँच से बाहर हैं, क्योंकि वह उपकरण सेमिनार में गया ही नहीं था।
निबंधों के लिए तीन और सीमाएँ विशिष्ट होती हैं। शब्द-सीमा का अर्थ है कि आप जो भी वाक्य जोड़ते हैं, उसे किसी एक वाक्य को हटाकर ही जगह देनी होगी, और सीमा के विरुद्ध रखा गया word counter यह दिखाता है कि नए साक्ष्य के लिए वास्तव में कितनी जगह बची है। निर्धारित पठन-सूची का अर्थ है कि आपका मूल्यांकनकर्ता पहले से जानता है कि कौन-से स्रोत वहाँ होने चाहिए और यह भी देखता है कि कौन-से अनुपस्थित हैं। और एक ही प्रश्न के चालीस उत्तरों पर काम कर रहा मूल्यांकनकर्ता उस उत्तर को पहचान लेता है जो पूछे गए प्रश्न का उत्तर देने के बजाय किसी विषय का सार प्रस्तुत करता है।
अपने पेपर को मानवीय बनाइए
अपने AI-सहायता प्राप्त पाठ को रूपांतरित करें और उसे मानवीय ध्वनि दें, महत्वपूर्ण शब्दों या उद्धरणों को छेड़े बिना।
कॉलेज कार्य के लिए AI निबंध को चरण-दर-चरण मानवीय कैसे बनाएं
तर्क से बाहर की ओर काम करें, क्योंकि बाद का हर संपादन इस बात पर निर्भर करता है कि तर्क आपका अपना हो। नीचे दिया गया क्रम उस स्तर से शुरू होता है जिसे पुनर्लेखन उपकरण छू नहीं सकता, और उस स्तर तक जाता है जिसे वह छू सकता है, और यही क्रम इस बात का भी है कि प्रत्येक चरण आपके अंक के लिए कितना मूल्यवान है।
- मसौदे को बंद करें और बिना देखे प्रश्न के अपने उत्तर को तीन वाक्यों में लिखें। जिसे आप पुनर्निर्मित नहीं कर सकते, वह ऐसा अंश है जिस पर अभी आपका अधिकार नहीं है, और ऐसे ही अंशों से बाद की हर समस्या शुरू होती है।
- उन तीन वाक्यों से संरचना को फिर से बनाएं। तय करें कि आपके तर्क को किस क्रम की आवश्यकता है, फिर अनुभागों को स्थानांतरित करें, मिलाएं या हटाएं ताकि वह उसी के अनुरूप हो जाए। उत्पन्न निबंध प्रायः संतुलित सर्वेक्षणों के रूप में आते हैं, जिनमें प्रत्येक उपविषय के लिए एक अनुच्छेद होता है, और ऐसी संरचना को अधिकांश मूल्यांकन-मानक बहुत कम पुरस्कृत करते हैं।
- हर सामान्य दावे को ऐसे विशिष्ट दावे से बदलें जिसे आप स्रोत सहित प्रस्तुत कर सकें। लेखक, अध्ययन, वर्ष, मामला, पृष्ठ का नाम लें। जो वाक्य इस विषय पर किसी भी निबंध में रखा जा सकता है, वह आपके निबंध में कोई काम नहीं कर रहा है।
- हर उद्धरण को उस स्रोत के विरुद्ध सत्यापित करें जिसका वह नाम लेता है। प्रत्येक संदर्भ खोलें, लेखक, वर्ष और शीर्षक के लिखे हुए रूप में मौजूद होने की पुष्टि करें, फिर पुष्टि करें कि स्रोत वास्तव में वही कहता है जो आपका वाक्य उसके कहने का दावा करता है।
- अंत में वाक्यों को, जोर से, फिर से लिखें। प्रत्येक अनुच्छेद को पढ़कर सुनाएं और जो कुछ आप कभी नहीं कहेंगे उसे ठीक करें, जैसे एक के ऊपर एक रखे गए त्रिक, वे आरंभ जो सभी एक ही तरह से शुरू होते हैं, और समय पर आने वाले संयोजक वाक्यांश।
- पूर्ण मसौदे के साथ मूल्यांकन-मानक को अंतिम बार, मानदंड दर मानदंड, पढ़ें, और चिह्नित करें कि प्रत्येक के लिए आपका साक्ष्य कहाँ स्थित है।
एक पुनर्लेखन उपकरण चरण 5 में होना चाहिए, और उससे पहले कहीं नहीं। वहाँ, ऐसे गद्य पर जिसका तर्क और स्रोत पहले से आपके हैं, यह उस काम पर शैलीगत सुधार करता है जिसके लिए आप उत्तरदायी हो सकते हैं। चरण 1 में, ऐसे उत्पन्न पाठ पर जिसे किसी ने सत्यापित नहीं किया है, यह एक प्रवाहपूर्ण निबंध तैयार करता है जिसके बारे में 10 मिनट तक चर्चा करना आपके लिए कठिन होगा, और वह बातचीत अधिकांश शैक्षणिक अखंडता प्रक्रियाओं का एक नियमित हिस्सा है।
इसे समाप्त घोषित करने से पहले 2 जाँचें करना उचित है। एक essay checker वे यांत्रिक त्रुटियाँ सामने लाता है जिनके लिए मूल्यांकनकर्ता बिना टिप्पणी के अंक काटता है, और अपनी संदर्भ सूची की अपने पाठ के भीतर की उद्धृतियों से तुलना करने पर वे अनाथ संदर्भ पकड़ में आते हैं जिन्हें एक उत्पन्न मसौदा, लिखे गए मसौदे की तुलना में, कहीं अधिक बार पीछे छोड़ देता है।
वे संपादन जो सबसे अधिक परिवर्तन लाते हैं, क्रम में
हर संपादन उस समय के योग्य नहीं होता जो वह लेता है, और यह क्रम निबंध-मूल्यांकन रूब्रिकों में काफ़ी स्थिर रहता है।
| संपादन | यह आपके अंक के लिए क्या बदलता है | क्या पुनर्लेखन उपकरण यह कर सकता है? |
|---|---|---|
| अपने तीन-वाक्यीय उत्तर से तर्क का पुनर्निर्माण करें | थीसिस और संरचना के मानदंडों को बदलता है, जो अधिकांश निबंध मूल्यांकन मानकों में सबसे अधिक भारित होते हैं | नहीं। इसकी आपकी पठन सामग्री या आपको दिए गए प्रश्न तक कोई पहुँच नहीं है। |
| सामान्य दावों को नामित, स्रोत-सहित विशिष्टताओं से बदलें | साक्ष्य और संलग्नता के मानदंडों को बदलता है, वह स्तर जिसका उपयोग मूल्यांकनकर्ता पढ़ने और सारांश बनाने में अंतर करने के लिए करता है | नहीं। विशिष्टताएँ आपके स्रोतों से आती हैं, जिन्हें उपकरण ने नहीं पढ़ा है। |
| प्रत्येक संदर्भ को उस स्रोत के विरुद्ध सत्यापित करें जिसका वह नाम लेता है | गढ़े गए संदर्भ के जोखिम को हटाता है, जिसे लेखन-दोष के बजाय कदाचार के रूप में संभाला जाता है | नहीं। सत्यापन का अर्थ है प्रत्येक स्रोत को खोलना और जाँचना कि वह वही कहता है जिसका आप दावा करते हैं। |
| वाक्य की लंबाई और अनुच्छेद की शुरुआतों में विविधता लाएँ | पठनीयता और स्पष्टता के अंक सुधारता है, और उत्पन्न गद्य में सबसे स्पष्ट पैटर्न को हटाता है | हाँ। यह वह स्तर है जिस पर पुनर्लेखन प्रक्रिया वास्तव में काम करती है। |
| व्यक्तिगत शब्दों को पर्यायवाची शब्दों से बदलें | मानक द्वारा मापी जाने वाली लगभग किसी भी चीज़ को नहीं बदलता, और अक्सर सटीकता की कीमत पर होता है | हाँ, और यही कारण है कि किसी प्रक्रिया को इस पर खर्च करना सबसे कम उपयोगी है। |
वह अंतिम स्तंभ इस क्रम में काम करने का पूरा तर्क है। जो कुछ भी कोई उपकरण नहीं कर सकता, वह मानक द्वारा पुरस्कृत किए जाने वाले सबसे ऊपर के भाग में आता है, और जो कुछ वह कर सकता है, वह सबसे नीचे के भाग में आता है। पहली तीन पंक्तियाँ पूरी होने से पहले चलाया गया पुनर्लेखन चरण ऐसे निबंध को चमकाता है जिसकी सबसे कमजोर परत को अभी छुआ ही नहीं गया है।
एक ऐसा प्रकटीकरण लिखना जिसका आप बचाव कर सकें
एक प्रकटीकरण कथन उपकरण का नाम बताता है, यह कहता है कि आपने उसका उपयोग किस लिए किया, और यह पुष्टि करता है कि आपने आउटपुट की जाँच की। जहाँ किसी पाठ्यक्रम में इसकी आवश्यकता होती है, वहाँ सामान्यतः यही पूरी आवश्यकता होती है, और शब्दांकन संक्षिप्त रहता है। शैक्षणिक प्रकाशकों ने वर्षों पहले इसी तीन-भागीय रूप को अपना लिया था। Elsevier के सुझाए गए टेम्पलेट में लिखा है: "During the preparation of this work the author(s) used [NAME OF TOOL/SERVICE] in order to [REASON]. After using this tool/service, the author(s) reviewed and edited the content as needed and take(s) full responsibility for the content of the publication."
एक निबंध के लिए, वही तीन भाग रखें और जहाँ आपके पाठ्यक्रम में निर्धारित प्रारूप हो, उसका पालन करें। उपकरण और उसका संस्करण बताइए। यह बताइए कि आपने उसका उपयोग किस चरण में किया, चाहे वह रूपरेखा बनाना हो, ऐसा अनुच्छेद प्रारूपित करना हो जिसे आपने बाद में पुनर्निर्मित किया, या व्याकरण जाँचना हो। पुष्टि कीजिए कि आपने उद्धृत प्रत्येक स्रोत की जाँच की। जहाँ आपका पाठ्यक्रम इसके लिए कवर शीट या किसी फ़ॉर्म फ़ील्ड की व्यवस्था करता है, वहाँ अपनी ओर से अनुच्छेद लिखने के बजाय उसे भर दीजिए।
किसी प्रकटीकरण को तर्कसंगत रूप से बचाव योग्य बनाने वाली बात उसके पीछे मौजूद अभिलेख है। संस्करण इतिहास चालू रखकर किसी दस्तावेज़ में मसौदा तैयार कीजिए, जिन नोट्स और पठन सामग्री से आपने काम किया उन्हें सुरक्षित रखिए, और जो कुछ भी आपने उत्पन्न किया उसका प्रतिलेख भी सुरक्षित रखिए। ये तीनों बातें उन प्रश्नों का उत्तर देती हैं जिनका कोई डिटेक्टर स्कोर नहीं दे सकता, और किसी लंबे कार्य के लिए यह भी अपनी परंपराएँ होती हैं कि कथन कहाँ रखा जाए, जिसे how to disclose AI use in a paper पूरी तरह से कवर करता है।
प्रवेश कार्यालय अपनी स्वयं की जाँच चलाते हैं, और whether they screen for AI को अलग से कवर किया गया है। व्यावसायिक कार्यक्रम इससे भी अधिक कठोर होते हैं, और AI detection in nursing school के लिए अपना अलग पृष्ठ है।
जो निबंध इन सब से बच निकलता है, वह वही है जिसके बारे में आप बैठकर बात कर सकते हैं। अपने अंतिम मसौदे के किसी भी अनुच्छेद को चुनिए, उसे ढक दीजिए, और ज़ोर से कहिए कि वह क्या तर्क देता है और वह किस स्रोत पर आधारित है। जहाँ भी यह विफल होता है, वहाँ कार्य अधूरा है, चाहे पृष्ठ पर गद्य कैसा भी सुनाई दे।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
अनुमति से शुरू करें। नियमों के भीतर कॉलेज में जमा करने के लिए AI निबंध को मानवीय बनाने हेतु, कुछ भी संपादित करने से पहले असाइनमेंट ब्रीफ और मॉड्यूल हैंडबुक पढ़ें, क्योंकि अधिकांश विश्वविद्यालय निर्णय को उसी स्तर पर छोड़ देते हैं। फिर तर्क और साक्ष्य को स्वयं पुनर्निर्मित करें, हर उद्धरण को उसके स्रोत के विरुद्ध सत्यापित करें, और आपके पाठ्यक्रम में जो भी प्रकटीकरण आवश्यक हो, उसे जोड़ें.
PhD in natural language processing, with years spent building NLP applications end to end. Moe works on text analysis: lexical and syntactic structure, and what separates machine-generated prose from human prose statistically. He has been experimenting with computational linguistics since the early days of NLTK, spaCy and WordNet, and still writes most of his tooling in Python.
