Estudio _Software_en_AIDIPE _2022

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XX Congreso Internacional de Investigación Educativa: Educación Inclusiva y Equitativa de Calidad. 
CARACTERIZACIÓN DEL SOFTWARE PARA LA DETECCIÓN DE PLAGIO: UN ANÁLISIS COMPARATIVO 
Romero, S., Ordoñez, X.G., Asenjo, E. y González-Elices, P.
Resumen 
El plagio es una de las conductas de deshonestidad académica más comunes que consiste en hacer propias las ideas o palabras de otra persona, sin citar al autor. Esta acción va en contra de los principios y valores éticos de las instituciones, del estudiantado y del profesorado. Es por este motivo que el objetivo del presente estudio es realizar una caracterización del software disponible actualmente para la detección del plagio académico a nivel universitario, incluyendo un análisis comparativo. La metodología consistió en un análisis exploratorio y descriptivo de 21 softwares en diversas variables de interés. Los resultados muestran que la mayor parte de herramientas analizadas son sencillas de utilizar, reportan el porcentaje de plagio, la lista de fuentes utilizadas y su ubicación, usan un amplio número de fuentes y admiten diferentes formatos. Sin embargo, solo unas pocas detectan el autoplagio, los errores en las citas, gramaticales u ortográficos y un porcentaje muy bajo están incorporadas en las plataformas virtuales de enseñanza. Se concluye que solo las herramientas de pago tienen mayores funcionalidades y que es necesario formar a todos los actores implicados en el uso de este tipo de software para propender por una mayor integridad académica.
Abstract
Plagiarism is one of the most common academic dishonesty behaviors that consists of making the ideas or words of another person your own, without citing the author. This action goes against the ethical principles and values ​​of the institutions, students, and teachers. It is for this reason that the objective of this study is to characterize the software currently available for the detection of academic plagiarism at the university level, including a comparative analysis. The methodology consisted of an exploratory and descriptive analysis of 21 software in several variables of interest. The results show that most of the tools analyzed are easy to use, they report the percentage of plagiarism, the list of sources used and their location, they use many sources and different formats. However, only a few tools detect self-plagiarism, citation, grammatical, or spelling errors, and a very low percentage are incorporated into virtual teaching platforms. It is concluded that only payment tools have greater functionalities and that it is necessary to train all the actors involved in the use of this type of software to promote greater academic integrity.
Palabras clave
Software, detección de plagio, estudiantes, docentes universitarios
Keywords
Software, plagiarism detection, students, professors
INTRODUCCIÓN
De acuerdo con la definición de la RAE (2020), plagiar es copiar en lo sustancial obras ajenas, dándolas como propias. Cuando intentamos profundizar en el concepto de plagio en la educación superior, nos encontramos con que es un concepto dinámico y multidimensional (Russikoff et al., 2003) y que ha sido estudiado ampliamente por diversos autores a lo largo de las últimas décadas (Park, 2003; Sutherland, 2005) o más recientemente Jereb et al., (2018) , Awasthi (2019), o Murat-Uzun y Killis (2020). Estas últimas investigaciones se han centrado en el estudio de factores predictores del plagio, en la comparación del plagio en distintos países o en la percepción de alumnos o docentes respecto a la deshonestidad académica. 
Desde hace algunas décadas las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) han ampliado el abanico de posibilidades en el contexto de la enseñanza y el aprendizaje, posibilitando que muchos de los estudiantes en el ámbito universitario utilicen Internet como fuente principal de sus trabajos. Por este motivo algunos autores (Davies y Howard, 2016; Camara et al., 2017) han afirmado que la inmersión del alumnado en las TIC ha causado un aumento del uso de Internet para realizar plagio. Por este motivo dicha conducta se ha convertido en un motivo de preocupación para las universidades de todo el mundo.
Las instituciones universitarias han intentado buscar formas para enfrentar este problema, mediante códigos de ética, identificación del fraude, sanciones, formación ética al alumnado y profesorado… Una de las soluciones empleadas mayoritariamente también viene de la mano de la tecnología, se trata de denominado “software antiplagio” (Turnitin, Urkund, Plagiarism…) que tiene como objetivo detectar el plagio y, de esta forma, reforzar la integridad académica. De hecho, se han encontrado estudios recientes que afirman que las tasas de plagio han disminuido gracias al uso de este tipo de software (Cronan et al, 2018, Curtis y Vardanega, 2016). 
La mayor parte de este tipo de software comprueba la originalidad del contenido de los documentos comparando las similitudes del texto con contenidos disponibles en Internet, en bases de datos públicas o propias (por ejemplo, con documentos guardados en los repositorios de la universidad) (Balbay y Kilis, 2019; Bruton y Childers, 2016). 
Intentar evitar y reducir el plagio es un asunto de suma importancia dentro del proceso de enseñanza-aprendizaje, es por este motivo que el objetivo del presente estudio es realizar una caracterización del software disponible actualmente para la detección del plagio académico a nivel universitario y hacer un análisis comparativo de dichas herramientas. Este estudio comparativo puede servir, por un lado, a las instituciones universitarias para decidir cuál es el mejor software a emplear según sus características y, por otro, al profesorado interesado en detectar, evitar y reducir el plagio en su alumnado.
MÉTODO
Se trata de un estudio descriptivo y exploratorio de tipo mixto (cualitativo-cuantitativo) en el que se busca ofrecer una descripción y explicación completa del software para la detección de plagio. La parte cualitativa evalúa las ventajas y desventajas de dichas herramientas.
Procedimiento
Se ha realizado una primera búsqueda de todo el software anti-plagio disponible en Internet, encontrando 41 herramientas diferentes. Posteriormente se han seleccionado las variables a analizar a través de la revisión teórica. Las herramientas se han caracterizado según el tipo de material en el que detecta plagio, país donde se creó, tipo de soporte (online, aplicación…), si es gratuito o de pago y, en caso de ser de pago, el importe, número de fuentes, tipo de fuentes, número de palabras que analiza, sencillez de la interfaz, idiomas con los que trabaja, formato de los documentos y capacidad para detectar autoplagio. Con respecto al reporte se ha analizado si aporta porcentaje de plagio, citas mal realizadas, fuente copiada, enlace a la fuente copiada y si permite descargar el reporte. En relación con sus posibilidades se ha analizado si es posible integrarlo en aulas virtuales, si se puede depurar la comparación (por ejemplo, eliminando referencias bibliográficas comunes) y si muestra errores ortográficos o gramaticales. Finalmente se ha analizado sus ventajas y limitaciones. 
En un segundo paso se ha excluido el Software que: a) no sea utilizable con fines docentes (por ejemplo, los que tienen solo fines de detección de plagio en investigación), b) están obsoletos o desactualizados, c) se han fusionado con otros y son iguales y d) son demasiado específicos (por ejemplo, detectan la copia de código en el caso de informática). Siguiendo estos criterios se han eliminado veinte de las herramientas seleccionadas inicialmente. 
El tercer paso ha sido entrar al sitio web de cada una de las herramientas y recopilar la información de acuerdo con las variables de estudio. En algunos casos se han analizado videos promocionales, en otros casos la información venía explícita en la web y en ocasiones fue necesario hacer alguna prueba para recopilar información, por ejemplo, de la forma de los reportes.En algunas herramientas, a pesar de todas las estrategias empleadas para la recolección de datos, no se encontró toda la información requerida.
Análisis de la información
Una vez incorporada la información en una base de datos se procedió a su análisis, de forma descriptiva y comparativa. También se exploraron las ventajas y desventajas de cada una de las herramientas.
RESULTADOS
Las herramientas finalmente analizadas se presentan en la Tabla 1 mediante una descripción general.
Tabla 1. Descripción general del software anti-plagio analizado
	Herramienta
	Enlace
	Descripción general
	Antiplagiarism
	https://antiplagiarism.net/
	Detecta plagio a través de motores de búsqueda de distintas bases de datos (Google, Yahoo, Bing…)
	Blackboard SafeAssign
	https://help.blackboard.com/es-es/SafeAssign
	Compara documentos enviados por estudiantes con otros trabajos académicos. Revisa envíos de tareas, comprueba la originalidad y la citación de las fuentes
	Compilatio
	https://www.compilatio.net/es
	Analiza la originalidad de un trabajo mediante su comparación con una variedad de recursos y herramientas electrónicas
	Copyscape
	https://www.copyscape.com/
	 Detecta el plagio de páginas web
	Copytracker
	http://copytracker.ec-lille.fr/
	Proyecto en desarrollo con una versión online operativa que realiza búsquedas comparativas con miles de documentos
	Docode
	https://docode.cl/
	Aplicación web para detectar copias literales especializada en el idioma español
	EducaRed: Red antiplagio
	http://www.educared.net
	Portal educativo que tiene como finalidad el uso de las TIC e Internet. Cuenta con una red antiplagio
	Plagiarisma
	http://plagiarisma.net/es/
	Detecta contenido plagiado usando distintos motores de búsqueda en bases de datos (Google, Yahoo, Bing, Babylon…)
	Plagiarism
Checker
	https://smallseotools.com/es/plagiarism-checker
	Detecta copia en artículos, trabajos, ensayos y páginas web usando billones de fuentes en internet
	Plagiarism Detector Pro
	http://www.plagiarism-detector.com/
	Detector de plagio en documentos de texto que permite revisar millones de fuentes en línea
	Plagium
	https://www.plagium.com/
	Aplicación web para detectar copias literales que cuenta con una versión de búsqueda rápida y una más profunda
	Plagius
	https://www.plagius.com/es
	Analiza los documentos en busca de plagio al comparar el texto con fuentes de Internet
	Plagramme
	https://www.plag.es/
	Detecta copia de trabajos, libros, artículos y páginas web usando billones de fuentes de internet
	Plagtracker
	https://www.plagtracker.com
	Verifica el plagio en línea, revisa páginas de Internet y compara con bases de datos con miles de millones de páginas web y trabajos académicos
	Scribbr Plagiarism Check
	https://www.softwareadvice.es/software/117708/scribbr-plagiarism-checker
	Software de soporte online que también tiene una aplicación gratuita y compara con miles de millones de fuentes.
	TinEye
	https://tineye.com/
	Permite la búsqueda de plagio de imágenes y fotos mediante un algoritmo de similitud.
	Turnitin
	https://www.turnitin.com/es
	Analiza la originalidad de los trabajos comparando con miles de millones de fuentes. Se puede integrar en aulas virtuales
	Unicheck
	https://unicheck.com/es-es
	Permite comprobar si un documento o web contiene información copiada. Cuenta con una versión ejecutable desde el navegador y una versión integrable en el aula virtual
	Urkund
	https://www.urkund.com/es/
	Analiza el nivel de plagio especialmente en los trabajos académicos de estudiantes. Detecta coincidencia en fuentes de Internet, trabajos publicados y trabajos previos
	Viper Plagiarism Checker
	https://plag.co/
	Detecta copia en artículos, trabajos, ensayos, tesis, webs... Se trata de una herramienta que cuenta con un amplio soporte y es instalable en dispositivos móviles, tabletas y ordenadores
	WCopyfind
	https://plagiarism.bloomfieldmedia.com/software/wcopyfind/
	Programa ejecutable en Windows que ha de ser descargado en el ordenador y que permite comparar las coincidencias entre varios archivos de texto que el usuario debe subir al software. No permite comparar los archivos con webs o repositorios.
Tras esta descripción general del software analizado en la tabla 2 se presenta una comparación de las características más importantes de los programas analizados.
Tabla 2. Comparación del software respecto a algunas de sus características
	
	Idioma
	Auto
Plagio
	Pago
	% plagio
	Errores citas
	Fuente copiada
	Enlace fuente
	Integra-aula
	Permite
Depurar
	Errores
Grama.
	Antiplagiarism
	2
	No
	Mixta
	Si
	No
	Si
	Si
	No
	No
	Si
	Blackboard SA
	1-Ing.
	No
	Mixta
	Si
	No
	Si
	Si
	Si
	Si
	No
	Compilatio
	31
	No
	Mixta
	Si
	Si
	Si
	Si
	Si
	Si
	No
	Copyscape
	2
	Si
	Mixta
	No
	No
	Si
	Si
	No
	No
	No
	Copytracker
	+100
	No
	No
	Si
	No
	Si
	No
	No
	No
	No
	Docode
	1-Esp.
	No
	Si
	Si
	Si
	Si
	Si
	No
	Si
	No
	EducaRed
	1-Esp.
	No
	No
	No
	No
	No
	No
	No
	No
	No
	Plagiarisma
	+100
	Si
	Mixta
	Si
	No
	Si
	Si
	No
	No
	Si
	Plagiarism Che.
	10
	Si
	Mixta
	Si
	No
	Si
	Si
	No
	No
	No
	Plagiarism Det.
	9
	No
	Si
	Si
	No
	Si
	Si
	No
	No
	No
	Plagium
	4
	Si
	Mixta
	Si
	No
	Si
	Si
	No
	No
	No
	Plagius
	3
	Si
	Mixta
	Si
	No
	Si
	Si
	No
	No
	No
	Plagramme
	+100
	Si
	Mixta
	Si
	Si
	Si
	Si
	No
	No
	No
	Plagtracker
	6
	No
	Mixta
	Si
	No
	Si
	Si
	No
	No
	Si
	Scribbr 
	20
	No
	Mixta
	Si
	No
	Si
	Si
	No
	No
	No
	TinEye
	
	
	Mixta
	
	
	Si
	Si
	Si
	
	
	Turnitin
	20
	Si
	Si
	Si
	Si
	Si
	Si
	Si
	Si
	Si
	Unicheck
	20
	Si
	Mixta
	Si
	Si
	Si
	Si
	Si
	Si
	No
	Urkund
	7
	No
	Si
	Si
	No
	Si
	Si
	Si
	Si
	No
	Viper P.
	56
	No
	Si
	Si
	No
	Si
	Si
	No
	No
	No
	WCopyfind
	40
	Si
	No
	Si
	No
	Si
	No
	No
	Si
	No
	Positivos
	
	45%
	23.8%
	90%
	25%
	95.2%
	85.7%
	28.6%
	35%
	20%
Los resultados muestran que la mayor parte de las herramientas reportan la fuente copiada, su enlace y el porcentaje de plagio. Solo unas pocas reportan los errores gramaticales/ortográficos o en las citas así mismo, resulta sorprendente que solo un 28.6% se puedan integrar en plataformas educativas y que solamente un 35% permita depurar las búsquedas (eliminar bibliografías, portada…). La mitad de las herramientas permiten detectar el autoplagio. Respecto al idioma, solo tres incorporan más de 100, y solo 6 más de 20 lenguajes, las demás funcionan con 10 o menos. Respecto al coste solo un 23.8% son de pago, sin embargo, un 62% son mixtas ofreciendo una versión gratuita (generalmente bastante reducida en palabras y/o funcionalidades) y una de pago. Solo el 14.2% son totalmente gratuitas.
DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES
Se ha realizado una descripción y comparación completa de 21 herramientas para la detección del plagio que pueden ser usadas en el ámbito universitario. Las ventajas detectadas en la mayoría de las herramientas analizadas son: a) son sencillas de utilizar, b) ofrecen herramientas y retroalimentación tanto para estudiantes como para docentes, c) reportan el porcentaje de texto duplicado, la lista de fuentes utilizadas y su ubicación, d) cuentan con un gran número de fuentes y algunas detectan varios idiomas en el mismo documento, e) admiten diferentes formatos (pdf, texto, Word, presentaciones, páginas web …), f) identifican las frases que es necesario citar y g) presentan algún tipo de informe online.
Las principales desventajas de estas herramientas son: a) el coste, las más completas son muy caras y la mayoría son mixtas, permitiendo análisis gratuitos muy limitados o cobrando para poder descargar el informe, algunas piden registro y/o tarjeta de crédito; b) muy pocas permiten depurar la comparación y/o permiten analizar archivos del propio ordenador (autoplagio); c) falta de integración en las plataformas de enseñanza virtual; d) muy pocas detectan errores en las citas, gramaticales u ortográficos; e) solo las más caras permiten detectar en muchos idiomas, son rápidas o permiten descargar el reporte, las otras son lentas y ofrecen pocas funcionalidades; f) no cuentan con manuales de uso, la información en sus webs no es clara ni completa; y g) algunasrequieren descargar el software.
En conclusión, la mayor parte de las herramientas antiplagio se pueden utilizar como recurso educativo incidiendo en el respeto a los derechos de autor y el uso de citas, permiten a los alumnos comprobar sus trabajos antes de enviarlos, pudiendo evitar los errores de citación y los plagios inintencionados y ofrecen retroalimentación tanto para estudiantes como para docentes. Sin embargo, es importante trabajar en el desarrollo de todas sus potencialidades, haciéndolas más baratas y accesibles a todas las partes interesadas (estudiantes, profesores, instituciones, administradores académicos…). Respecto a sus funcionalidades merece la pena incorporar la detección del autoplagio, la posibilidad de depurar los resultados eliminando fuentes y la detección de errores en citas, gramaticales y ortográficos. Resulta fundamental también facilitar su incorporación en las plataformas virtuales, tanto en la educación presencial como a distancia. Así mismo, se debe propender por una formación continua del profesorado y estudiantado para el correcto uso de dichas herramientas. Finalmente, es necesario una actualización de los algoritmos de detección de plagio, más allá de la coincidencia exacta de palabras, que permita una mayor precisión en su detección, neutralizando estrategias más elaboradas de plagio como el uso de traducciones de las fuentes originales, entre otras.
Como propuestas de investigación futura en este campo se puede analizar el uso o la percepción de docentes y estudiantes respecto a estas herramientas comparando la educación presencial, online y mixta. También se pueden realizar propuestas de intervención para la formación de todas las partes interesadas en el correcto uso de estas herramientas para facilitar y promover la integridad académica.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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Murat-Uzun, A. y Kilis, E. (2020). Investigating antecedents of plagiarism using extended theory of planned behavior. Computers & Education, 180. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.103700
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Russikoff, K., Fucaloro, L., Salkauskiene, D. (2003). Plagiarism as a cross-cultural phenomenon. The CAL Poly Pomona Journal of Interdisciplinary Studies 16, 109–120.
Sutherland, W. (2005). Pandora’s box: academic perceptions of student plagiarism in writing. Journal of English for Academic Purposes, 4, 83–95. https://doi.org/10.1016/J.JEAP.2004.07.007
Agradecimientos: Esta contribución se ha realizado gracias a la financiación obtenida en el proyecto 156 de Innovación Docente de la Universidad Complutense de Madrid. Convocatoria 2021.
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