Les logiciels de détection de similitudes :

1. Les logiciels de détection de similitudes : unesolution au plagiatélectronique? Rapport du Groupe de travail sur le plagiat électronique Colloque REFAD 2012 3 mai 2012

2. Définition du plagiatacadémique • s'approprier le travail créatif de quelqu'un d'autre et de le présenter comme sien; • s'accaparer des extraits de texte, des images, des données, etc. provenant de sources externes et les intégrer à son propre travail sans en mentionner la provenance; • résumer l'idée originale d'un auteur en l'exprimant dans ses propres mots mais en omettant d'en mentionner la source. Source : Site Infosphère de l’Université de Montréal http://www.bib.umontreal.ca/infosphere/sciences_humaines/module7/evaciter1.html

3. Formes de triche

4. Le contexte numérique • Étude CEFRIO • 91 % • 29 % • 40% • Influence dans la recherche et les travaux scolaires/académiques • Source - La génération C rassemble les jeunes de 12 à 24 ans et a été nommée ainsi par le Centre francophone d'informatisation des organisations (CEFRIO) (Source : http://www.cefrio.qc.ca/index.php?id=31)

5. Le contexte numérique 79,7% • Le copier/coller (59,7 %) (34,8 %) (8,2%) • Par facilité • Par manque de temps • Parce que tout le monde le fait Avoir copié/collé sans référence

6. Lutte anti-plagiat • Protéger la valeur des diplômes décernés • Favoriser les apprentissages • Encourager la création d’idées nouvelles • Inculquer l’intégrité académique • Traiter les étudiants avec équité • Pourquoi agir?

7. Lutte anti-plagiat ACTIONS Sensibilisation Sanction Prévention

8. Lutte anti-plagiat Le PLAGIAT est • un problème systémique qui exige • une approche intégrée et • une responsabilité partagée entre les divers membres de la communauté universitaire.

9. Approches intégrées Vers un projet intégré institutionnel - Michelle Bergadàa, U. Genève Policy works- AcademicIntegrity Service (UK) 2011 POINTS COMMUNS • Comité institutionnel • Implication de la haute direction • Information et formation des étudiants • Procédures conviviales • Engagement clair et visible en matière d’intégrité intellectuelle • Recours à un logiciel de détection de similitudes [Projet créé par la Commission Éthique-Plagiat, de l’Université de (AcademicIntegrity Service) HigherEducationAcademy (UK) : Policy Works, 2011,traduction libre.

10. Logiciels de détection de similitudes • Fonctionnement • Téléversement du travail dans le logiciel • Comparaison du contenu texte du travail avec le web et autres travaux soumis précédemment • Production d’un rapport • Analyse par l’enseignant N.B. : autres outils pour les images et le code

11. Logiciels de détection de similitudes Exemple de fonctionnement et de rapport

12. Sondage (hiv2011) • Logiciel utilisé : • Turnitin(61%) • Compilatio(36%) Groupe de discussion (hiv2011) Participants : 20 personnes - UQAM, Concordia, McGill, HEC Montréal, UQAR et UQAC

13. SYNTHÈSE – Avantages • Témoigne du souci de l’intégrité et de la valeur des diplômes octroyés • Affiche le soutien • aux enseignants • aux étudiants intègres • Effet dissuasif • Occasion de discussion

14. SYNTHÈSE – Limites • Beaucoup de banques de données privées non accessibles pour comparaison • Possibilité de contourner le logiciel • Localisation du serveur – protection des données personnelles

15. SYNTHÈSE –Exigences d’encadrement et de soutien • Encadrement avec politique claire et largement diffusée (McGill) • Besoin de formation et documentation • Soutien technologique • Processus de traitement de plagiat clair qui soutient les enseignants

16. AVIS 1 Le logiciel de détection de similitudes est un outilà inclure dans unestratégie globale de lutte anti-plagiat

17. AVIS 2 L’acquisition d’une licence pour chacun des logiciels de détection de similitudes retenus devrait en être une de groupe afin de permettre des économies d’échelle et les négociations devraient être confiées à un organisme qui regroupe tous les établissements universitaires québécois et qui a le mandat de négocier en leur nom.

18. AVIS 3 Il est indispensable qu’une réflexion en profondeur soit faite sur les diversenjeuxet les diverses formes desoutien • ressources • processus pour le signalement et traitement • matériel encadrant utilisation et formation • utilisation par les étudiants • création d’une communauté de pratique • acquisition d’une licence québécoise des logiciels de détection de similitudes pour code et images • toute autre question pour le succès de la mise en œuvre • sensibilisation des enseignants aux méthodes d’évaluation

19. Conclusion • Approche intégrée • Sensibilisation • Prévention • Sanction • Prise en compte de la réalité numérique • Adhésion à des valeurs d’intégrité • Responsabilité partagée: étudiants, enseignants, institution

20. Membres du Groupe de travail sur le plagiat électronique Catherine Bolton Associate Dean Student Academic Services Concordia University LamielBrasseur Coordonnatrice Direction de l'apprentissage et de l'innovation pédagogique HEC Montréal Josée S. Lafond Vice-doyenne aux études Faculté des sciences humaines Université du Québec à Montréal Martin Larose Coordonnateur (Assurance qualité des programmes) Décanat des études de 1er cycle Université du Québec à Chicoutimi Maggie Lattuca Manager, Educational Technologies Content & Collaboration Solutions McGill University Sonia Morin Coordonnatrice Appui aux études supérieures Service de soutien à la formation Université de Sherbrooke Diane Raymond Conseillère au vice-rectorat aux affaires académiques Université de Montréal Catherine Therrien Directrice Bureau de la réussite étudiante Université du Québec à Trois-Rivières

21. Merci de votre attention!