The distribution and access to information by a much larger number of people on the Internet has grown in a exponential, way has been hard the which control of the originality of the information and facilitating the work of plagiarists users who make use of such information inappropriately. It is in this context that stands the importance of evalute the texts produced in the post-graduate and graduate courses in the classroom and distance modalities, that this paper proposes a new method to detect signs of plagiarism in academic work, which performs to searche similar fragments with web documents. The method developed analyzes the mosaic plagiarism, where the author shares copies of a work by changing only a few words without giving credit to the original work, and the bilingual plagiarism, where the contents of a document in English is translated for Portuguese without reference the original work. In addition, the method was implemented in an integrated tool and to the sending task module of the Moodle platform for access by desktop and by the mobile device aiming to empower the teachers the benefits of its utilization in the posting of work in a AVA, and implemented as a desktop computer system to allow users the access also outside theAVA Moodle. The results showed that the developed method reached satisfactory results in relation to other techniques found in literature, getting over a collection of 14 documents indexs of similarities ranging from 30.07% to 40% and with a precision in the returned results between 71.42 % and 96.15%. The experimental results of a translated document from English to Portuguese had a 100% accuracy in the returned results. / A distribuição e o acesso a informações por um número muito maior de pessoas na internet tem crescido de forma exponencial, o que vem dificultando o controle da originalidade de tais informações e facilitando o trabalho dos usuários plagiadores que fazem uso de tais informações de forma inadequada. Neste contexto que se destaca a importância de avaliar os textos produzidos nos cursos de pós-graduação e graduação, nas modalidades à distância e presenciais, que esta dissertação propõe um novo método para detecção de índicios de plágio em trabalhos acadêmicos, o qual realiza buscas por fragmentos similares com documentos da web. O método desenvolvido analisa o plágio mosaico, onde o autor copia partes de uma obra trocando somente algumas palavras sem dar crédito ao autor da obra original; e o plágio bilíngue, onde o conteúdo de um documento no idioma inglês é traduzido para o idioma português sem fazer referência à obra original. Além disso, o método foi implementado em uma ferramenta e integrada ao módulo de envio de tarefas da plataforma Moodle para acesso via desktop e pelo dispositivo móvel, visando potencializar aos professores os benefícios de sua utilização, já na postagem dos trabalhos no AVA; e implementada como um sistema computacional desktop para permitir aos usuários seu acesso também fora do AVA Moodle. Os resultados obtidos mostram que o método desenvolvido alcançou resultados satisfatórios em relação a outras técnicas encontrados na literatura, obtendo sobre uma coleção de 14 documentos índices de similaridades variando de 30,07% a 40% e com uma precisão nos resultados retornados entre 71,42% e 96,15%. Os resultados do experimento de um documento traduzido do inglês para o português teve uma precisão de 100% nos resultados retornados.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/5376 |
| Date | 11 March 2011 |
| Creators | Pertile, Solange de Lurdes |
| Contributors | Medina, Roseclea Duarte, Fontoura, Lisandra Manzoni |
| Publisher | Universidade Federal de Santa Maria, Programa de Pós-Graduação em Informática, UFSM, BR, Ciência da Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSM, instname:Universidade Federal de Santa Maria, instacron:UFSM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 100300000007, 400, 300, 300, 300, c6918a1d-9f6d-45ed-a020-d36997573c79, 5dedb58a-3dff-4482-91a2-c73882774975, a9f5d87c-ca0a-4556-b515-b7d55123e23e |
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