Bir Üniversite Makalesi İçin AI Metnini Nasıl İnsanlaştırırsınız
Her şeyi belirleyen adım, herhangi bir yeniden yazma aracı açılmadan önce gerçekleşir: kendi dersinizin gerçekte neye izin verdiğini okumak, ki bu üniversite düzeyinde neredeyse hiçbir zaman varsayılan değildir. Ardından, özellikle bir makale için düzenleme yöntemi gelir, bu da bir dergi el yazmasından farklı bir belgedir ve farklı bir çalışma sırasını gerektirir.
Akademik çalışma için AI makalesini insanlaştırmanın nasıl yapılacağına ilişkin tavsiyelerin çoğu yanlış yerden başlar, bir yeniden yazma aracıyla ve içine zaten yapıştırılmış bir paragrafla. Her şeyi belirleyen adım daha önce gerçekleşir, kendi modülünüzün gerçekte neye izin verdiğini okumak. İki öğrenci, aynı taslaklarda aynı düzenlemeleri çalıştırıp tamamen farklı konumlarda bitirebilir, çünkü bir ders beyan talep ederken diğeri özetleyici çalışmada üretken AI kullanımını varsayılan olarak yasaklamıştır.
Bir makaleyi insanlaştırmak, akıl yürütmenin, kanıtın ve sesin gerçekten size ait olduğu bir biçimde onu yeniden kurmak demektir, bunu yüksek sesle savunabileceğiniz bir biçimde. Bu, metni bir sınıflandırıcının puanlaması için daha zor hale getirmekten farklı bir iştir. Aşağıdaki yöntem birinci amacı varsayar, çünkü ikinci amaçta kontrol edebileceğiniz bir bitiş noktası yoktur ve TextPulse'ın Turnitin'in gerçekte neyi tespit ettiğine ilişkin kılavuzu bunun nedenini ortaya koyar.
Düzenlemeden Önce Dersinizin Neye İzin Verdiğini Kontrol Edin
Makaleyi yöneten kural neredeyse hiçbir zaman üniversite düzeyinde yer almaz. Bu parçanın arkasındaki araştırmada yer alan her büyük kurum, kararı aşağıya, bir bölüme, bir fakülteye ya da değerlendirme yönergesini hazırlayan kişiye devreder, ardından kullanımın izinli olduğu her yerde bunun üzerine bir açıklama yükümlülüğü ekler. Merkezi bir AI sayfasını okuyup orada durmak, önünüzdeki ödev hakkında size neredeyse hiçbir şey söylemez.
Cambridge: "Bir öğrencinin, açıkça aksi değerlendirme yönergesinde belirtilmedikçe, özetleyici bir değerlendirme içinde yapay zeka tarafından üretilmiş ve kendisine aitmiş gibi beyan edilmemiş herhangi bir içeriği kullanması akademik usulsüzlük oluşturur." Oxford: "Öğrenciler, bir bölüm/fakülte bunu özellikle izin vermedikçe, özetleyici bir değerlendirmeyi tamamlamak için yapay zeka kullanamaz, bu durumda bunu beyan etmeleri ve verilen talimatlara uymaları gerekir." Harvard Business School (MBA handbook): "MBA derslerinde makale yazmak için yapay zeka araçlarının kullanımı, her öğretim üyesinin takdirine bağlıdır. Böyle durumlarda, öğrenciler bu AI araçlarını kullandıklarını uygun şekilde kaynak göstermelidir. Bunu yapmamak MBA Honor Code'u ihlal eder."
Dolayısıyla kontrol, kısa bir belge taramasıdır. Önce ödev yönergesini, sonra ders el kitabını, sonra bölümünüzün sayfasını, ardından merkezi politikayı açın ve üretken AI’yı doğrudan ele alan ilk belgede durun. Orada ne yazdığını ve bunu nerede bulduğunuzu not edin. TextPulse'un AI kullanım politikalarının gerçekte nerede yer aldığına ilişkin özeti, çoğu kurumun izlediği örüntüyü ortaya koyar, bu da kendi kurumunuzdaki bir boşluğu daha hızlı fark etmeyi sağlar.
AI’yı hiç ele almayan bir durum varsa, sessizliği izin olarak değil, bir soru olarak değerlendirin ve teslim etmeden önce ders sorumlusuna e-posta gönderin. Yazılı tek cümlelik bir yanıt, her türlü yeniden yazımdan üstündür, çünkü bir değerlendirme kararını, üzerinde başka birinin adı bulunan belgelenmiş bir talimata dönüştürür.
Bir Deneme Neden Bir Makaleden Farklı Bir Belgedir
Bir deneme bir değerlendirme ölçütüne göre puanlanır ve bu, hangi düzeltmelerin karşılığını verdiğini değiştirir. Bir dergi makalesi, yöntemin, sonuçların ve iddiaların geçerli olup olmadığına göre değerlendirilir, bu yüzden dili sınırlıdır: terminoloji sabittir, sayılar değiştirilemez ve bir yöntem bölümünün ritmini iyileştiren bir yeniden yazım, çoğu zaman onu bozmuştur. Bir deneme ise argüman, kanıt ve belirlenmiş okumalarla etkileşim üzerinden değerlendirilir, ki bunlar bir dil modelinin en kötü ürettiği üç katmandır.
Ve işte bu, çalışma sıramızdaki farkı yaratır. Bir makalede en yüksek değerli düzeltme, terminolojiyi korumak ve yapıyı olduğu gibi bırakmaktır. Bir denemede en yüksek değerli düzeltme yapısaldır: genel bir iddiayı, bir seminer metnine, bir derse ya da kendi listenizdeki bir okumaya dayanan özgül bir iddiaya dönüştürmek. Bu tür değiştirmeler, herhangi bir yeniden yazım aracının erişiminin dışındadır, çünkü araç seminere gitmemiştir.
Denemelere özgü üç ek kısıtlama vardır. Bir kelime sınırı, eklediğiniz her cümlenin bir başkasının yerini alması gerektiği anlamına gelir ve sınırla karşılaştırılan bir kelime sayacı, yeni bir kanıt parçasının gerçekte ne kadar yer bulduğunu gösterir. Belirlenmiş bir okuma listesi, değerlendiricinizin hangi kaynakların orada yer alması gerektiğini zaten bildiği ve hangilerinin eksik olduğunu fark ettiği anlamına gelir. Aynı soruya verilen kırk yanıtı inceleyen bir değerlendirici ise, sorulan soruyu yanıtlamak yerine bir konuyu özetleyen yanıtı tanır.
Kendi makalenizi insanlaştırın
AI destekli metninizi dönüştürün ve önemli kelimelere ya da atıflara dokunmadan, insan tarafından yazılmış gibi duyulmasını sağlayın.
Üniversite Çalışmaları İçin AI Essay Nasıl İnsanlaştırılır, Adım Adım
Argümandan dışa doğru çalışın, çünkü daha sonraki her düzenleme, argümanın size ait olmasına bağlıdır. Aşağıdaki sıra, bir yeniden yazma aracının ulaşamayacağı katmandan ulaşabildiği katmana doğru ilerler, bu aynı zamanda her adımın notunuza katkısının sırasıdır.
- Taslağı kapatın ve soruya verdiğiniz yanıtı, ona bakmadan, üç cümleyle yazın. Yeniden kuramadığınız her şey, henüz size ait olmayan bir bölümdür ve daha sonraki her sorunun başladığı yer de tam olarak bu bölümlerdir.
- Yapıyı bu üç cümleden yeniden kurun. Argümanınızın gerektirdiği sırayı belirleyin, sonra bölümleri buna uydurmak için taşıyın, birleştirin ya da silin. Üretilmiş denemeler genellikle her alt konu için bir paragraf içeren dengeli incelemeler olarak gelir, bu biçim çoğu değerlendirme ölçütü tarafından ancak sınırlı ölçüde ödüllendirilir.
- Her genel iddiayı, kaynağını gösterebileceğiniz belirli bir iddiayla değiştirin. Yazarı, çalışmayı, yılı, vakayı, sayfayı belirtin. Bu konu üzerine yazılmış herhangi bir denemede yer alabilecek bir cümle, sizin denemenizde işlev görmüyordur.
- Her atfı, adını taşıdığı kaynakla karşılaştırarak doğrulayın. Her bir referansı açın, yazarın, yılın ve başlığın yazıldığı gibi var olduğunu doğrulayın, ardından kaynağın gerçekten de cümlenizin iddia ettiği şeyi söylediğini doğrulayın.
- Cümleleri en son, sesli olarak yeniden yazın. Her paragrafı okuyun ve asla söylemeyeceğiniz her şeyi düzeltin, üst üste yığılmış üçlüleri, hepsi aynı şekilde başlayan girişleri, zamanında gelen bağlayıcı ifadeleri.
- Değerlendirme ölçütünü bitmiş taslakla son bir kez, ölçüt ölçüt karşılaştırarak okuyun ve her biri için kanıtınızın nerede yer aldığını işaretleyin.
Bir yeniden yazma aracı beşinci aşamada yer almalıdır, daha önce hiçbir aşamada değil. Orada, argümanı ve kaynakları zaten size ait olan düzyazı üzerinde kullanıldığında, arka çıkabileceğiniz bir çalışmaya üslup açısından bir düzenleme yapar. Birinci aşamada, henüz kimsenin doğrulamadığı üretilmiş metin üzerinde kullanıldığında ise, on dakika boyunca tartışmakta zorlanacağınız akıcı bir deneme üretir ve bu tür bir konuşma, çoğu akademik dürüstlük prosedürünün rutin bir parçasıdır.
İşi tamamlandı demeden önce iki kontrol yapmak gerekir. Bir essay checker, değerlendiricinin yorum yapmadan puan kırdığı mekanik hataları ortaya çıkarır ve kaynak listenizi metin içi atıflarınızla karşılaştırarak okumak, üretilmiş bir taslağın geride bıraktığı yetim kaynakları, yazılmış bir taslağa kıyasla çok daha sık yakalar.
En Çok Değişiklik Yaratan Düzenlemeler, Sırasıyla
Her düzenleme, harcadığı zamana değmez ve bu sıralama, deneme değerlendirme rubrikleri arasında oldukça istikrarlı kalır.
| Düzenleme | Notunuza neyi değiştirir | Bir yeniden yazma aracı bunu yapabilir mi? |
|---|---|---|
| Argümanı kendi üç cümlelik yanıtınızdan yeniden kurun | Tez ve yapı ölçütlerini değiştirir, bunlar çoğu deneme değerlendirme rubriğinde en ağır biçimde ağırlıklandırılır | Hayır. Okuduklarınıza ya da size verilen soruya erişimi yoktur. |
| Genel iddiaları, adı belirtilmiş ve kaynak gösterilmiş somut ayrıntılarla değiştirin | Kanıt ve etkileşim ölçütlerini değiştirir, değerlendiricinin okumayı özetlemeden ayırt etmek için kullandığı katmanı değiştirir | Hayır. Somut ayrıntılar kaynaklarınızdan gelir, araç bunları okumamıştır. |
| Her referansı adını taşıdığı kaynakla doğrulayın | Uydurma atıf riskini ortadan kaldırır, bu durum yazım hatası olarak değil, usulsüzlük olarak ele alınır | Hayır. Doğrulama, her kaynağı açmayı ve iddianızın söylediği şeyi gerçekten söyleyip söylemediğini kontrol etmeyi gerektirir. |
| Cümle uzunluğunu ve paragraf başlangıçlarını çeşitlendirin | Okunabilirlik ve açıklık notlarını iyileştirir, ayrıca üretilmiş düzyazıdaki en belirgin örüntüyü ortadan kaldırır | Evet. Bu, bir yeniden yazma geçişinin gerçekten işlediği katmandır. |
| Tek tek kelimeleri eş anlamlılarla değiştirin | Bir rubriğin ölçtüğü şeylerin neredeyse hiçbirini değiştirmez ve çoğu zaman kesinliği azaltır | Evet, bu yüzden bir geçişe harcanacak en az yararlı şeydir. |
Bu son sütun, işi bu sırayla yapmanın bütün gerekçesidir. Bir aracın yapamadığı her şey, bir rubriğin ödüllendirdiği şeylerin en üstünde yer alır, yapabildiği her şey ise en altta yer alır. İlk üç satır tamamlanmadan önce çalıştırılan bir yeniden yazma geçişi, en zayıf katmanına dokunulmamış bir denemeyi yalnızca parlatır.
Açıklanabilir Bir Beyan Yazmak
Açıklama beyanı, aracı adlandırır, onu ne için kullandığınızı söyler ve çıktıyı kontrol ettiğinizi doğrular. Bir ders bunu zorunlu kılıyorsa, bu genellikle tüm gerekliliktir ve ifade kısa kalır. Akademik yayınevleri yıllar önce aynı üç parçalı biçimde uzlaştı. Elsevier'in önerdiği şablon şöyle der: "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."
Bir deneme için, aynı üç parçayı koruyun ve dersinizin belirttiği biçim neyse ona uyun. Aracı ve sürümünü adlandırın. Onu hangi aşamada kullandığınızı söyleyin, bu ister bir taslak oluşturmak, sonra yeniden kurduğunuz bir paragraf yazmak, ister dilbilgisini kontrol etmek olsun. Alıntılanan her kaynağı doğruladığınızı belirtin. Dersiniz bunun için bir kapak sayfası ya da form alanı sağlıyorsa, kendi paragrafınızı yazmak yerine bunu doldurun.
Bir açıklamayı savunulabilir kılan şey, onun arkasında duran kayıttır. Sürüm geçmişi açık bir belgede taslak hazırlayın, üzerinde çalıştığınız notları ve okuma materyallerini saklayın ve ürettiğiniz her şeyin dökümünü muhafaza edin. Bu üç şey, hiçbir dedektör puanının cevaplayamayacağı soruları yanıtlar ve daha uzun bir çalışma parçasının, beyanın nereye konacağına ilişkin kendi kuralları vardır, bunu how to disclose AI use in a paper tam olarak ele alır.
Kabul ofisleri kendi kontrollerini yürütür ve whether they screen for AI ayrı olarak ele alınır. Mesleki programlar daha da katıdır ve AI detection in nursing school için ayrı bir sayfa vardır.
Bütün bunlardan sağ çıkan deneme, oturup üzerinden konuşabileceğiniz denemedir. Bitmiş taslağınızdaki herhangi bir paragrafı seçin, üzerini kapatın ve ne savunduğunu ve hangi kaynağa dayandığını yüksek sesle söyleyin. Bunun başarısız olduğu her yerde, sayfadaki düzyazı nasıl duyulursa duyulsun, çalışma tamamlanmamıştır.
Sıkça Sorulan Sorular
İzinle başlayın. Kurallara uygun biçimde üniversiteye teslim edilecek bir AI metnini insanlaştırmak için, herhangi bir şeyi düzenlemeden önce ödev yönergesini ve ders el kitabını okuyun, çünkü çoğu üniversite kararı bu düzeye bırakır. Sonra argümanı ve kanıtı kendiniz yeniden kurun, her atfı kaynağıyla karşılaştırarak doğrulayın ve dersinizin gerektirdiği her türlü beyanı ekleyin.
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.