廣東專業(yè)畢業(yè)論文檢測(cè)一.摘要

廣東省作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)最活躍的省份之一，高等院校的畢業(yè)生數(shù)量逐年攀升，專業(yè)畢業(yè)論文的質(zhì)量與學(xué)術(shù)誠(chéng)信問(wèn)題日益受到社會(huì)關(guān)注。隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，學(xué)術(shù)不端行為檢測(cè)工具在高校管理中的應(yīng)用愈發(fā)重要。本研究以廣東省內(nèi)多所高校的畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)為案例，通過(guò)混合研究方法，結(jié)合定量數(shù)據(jù)分析與定性深度訪談，探討了專業(yè)畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)制、效果及存在問(wèn)題。研究選取了廣東省內(nèi)三所不同類型高校（綜合性大學(xué)、理工科院校和師范大學(xué)）的論文檢測(cè)數(shù)據(jù)作為樣本，運(yùn)用文本比對(duì)算法和學(xué)術(shù)不端行為分類模型進(jìn)行分析，同時(shí)訪談了教務(wù)管理人員、教師及學(xué)生，以獲取多維度視角的反饋。研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前廣東省高校普遍采用知網(wǎng)、萬(wàn)方等第三方檢測(cè)系統(tǒng)，檢測(cè)準(zhǔn)確率較高，但存在檢測(cè)范圍有限、重復(fù)率標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、系統(tǒng)用戶體驗(yàn)欠佳等問(wèn)題。特別是在理工科論文中，算法對(duì)代碼、公式等特殊內(nèi)容的識(shí)別率不足，導(dǎo)致部分正常引用被誤判。此外，學(xué)生群體對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)的認(rèn)知存在偏差，部分學(xué)生僅將檢測(cè)作為形式要求，忽視了學(xué)術(shù)規(guī)范培養(yǎng)的重要性。研究結(jié)論指出，廣東省高校應(yīng)優(yōu)化檢測(cè)系統(tǒng)算法，統(tǒng)一重復(fù)率標(biāo)準(zhǔn)，并加強(qiáng)學(xué)術(shù)規(guī)范教育，構(gòu)建技術(shù)與管理相結(jié)合的學(xué)術(shù)誠(chéng)信保障體系，以提升畢業(yè)論文的整體質(zhì)量。

二.關(guān)鍵詞

廣東、專業(yè)畢業(yè)論文、檢測(cè)系統(tǒng)、學(xué)術(shù)不端、知網(wǎng)、學(xué)術(shù)規(guī)范

三.引言

廣東省作為中國(guó)改革開放的前沿陣地和高等教育的重要發(fā)展區(qū)域，其高等院校的數(shù)量與規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，每年培養(yǎng)的畢業(yè)生數(shù)量位居全國(guó)前列。伴隨高等教育大眾化的深入，畢業(yè)論文作為衡量學(xué)生學(xué)術(shù)能力與研究成果的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其質(zhì)量與學(xué)術(shù)誠(chéng)信問(wèn)題愈發(fā)受到社會(huì)各界的廣泛關(guān)注。一方面，高質(zhì)量的畢業(yè)論文能夠有效提升學(xué)生的綜合素養(yǎng)，為未來(lái)的職業(yè)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)；另一方面，學(xué)術(shù)不端行為，如抄襲、剽竊等，不僅損害了教育公平，也嚴(yán)重影響了高等教育的聲譽(yù)和人才培養(yǎng)質(zhì)量。在此背景下，專業(yè)畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用成為高校維護(hù)學(xué)術(shù)秩序、保障論文質(zhì)量的重要技術(shù)手段。

廣東省內(nèi)各高校在畢業(yè)論文管理中普遍引入了專業(yè)的論文檢測(cè)系統(tǒng)，如知網(wǎng)、萬(wàn)方等第三方檢測(cè)平臺(tái)，以及部分高校自主研發(fā)的檢測(cè)工具。這些系統(tǒng)通過(guò)文本比對(duì)、算法分析等技術(shù)手段，能夠有效識(shí)別論文中的重復(fù)內(nèi)容、不當(dāng)引用和潛在學(xué)術(shù)不端行為，為教師評(píng)審和學(xué)校審核提供了重要參考依據(jù)。然而，隨著檢測(cè)技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用范圍的擴(kuò)大，新的問(wèn)題與挑戰(zhàn)也逐漸顯現(xiàn)。例如，檢測(cè)系統(tǒng)的算法是否能夠準(zhǔn)確區(qū)分正常引用與抄襲？檢測(cè)范圍是否覆蓋了所有類型的學(xué)術(shù)不端行為？檢測(cè)結(jié)果的解讀是否需要結(jié)合學(xué)科特點(diǎn)進(jìn)行差異化分析？這些問(wèn)題不僅關(guān)系到檢測(cè)系統(tǒng)的有效性，也直接影響著高校學(xué)術(shù)管理政策的制定與執(zhí)行。

從現(xiàn)有研究來(lái)看，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)學(xué)術(shù)不端行為檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行了多角度的探討。部分研究側(cè)重于檢測(cè)技術(shù)的算法優(yōu)化，如基于深度學(xué)習(xí)的文本比對(duì)模型、基于知識(shí)圖譜的引用識(shí)別系統(tǒng)等，旨在提高檢測(cè)的準(zhǔn)確率和效率。另一些研究則關(guān)注檢測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用效果，通過(guò)實(shí)證分析評(píng)估檢測(cè)對(duì)學(xué)術(shù)規(guī)范意識(shí)的影響，以及對(duì)學(xué)生論文寫作行為的引導(dǎo)作用。然而，針對(duì)廣東省高校專業(yè)畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)的綜合研究相對(duì)較少，尤其是結(jié)合區(qū)域特點(diǎn)、學(xué)科差異和用戶反饋的系統(tǒng)性分析尚顯不足。此外，現(xiàn)有研究多集中于技術(shù)層面，對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)背后的管理機(jī)制、政策協(xié)同以及教育干預(yù)等方面缺乏深入探討。

基于上述背景，本研究旨在通過(guò)對(duì)廣東省內(nèi)多所高校專業(yè)畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)的深入分析，探討其運(yùn)行機(jī)制、效果評(píng)估及優(yōu)化路徑。具體而言，研究將重點(diǎn)關(guān)注以下幾個(gè)方面：第一，分析廣東省高校畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)的技術(shù)特點(diǎn)與實(shí)際應(yīng)用情況，包括檢測(cè)范圍、算法原理、重復(fù)率標(biāo)準(zhǔn)等；第二，評(píng)估檢測(cè)系統(tǒng)在識(shí)別學(xué)術(shù)不端行為方面的效果，結(jié)合定量數(shù)據(jù)與定性反饋，探討系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)與不足；第三，研究檢測(cè)系統(tǒng)與學(xué)術(shù)規(guī)范教育、管理政策的協(xié)同作用，提出優(yōu)化建議。通過(guò)這些研究問(wèn)題，本研究期望能夠?yàn)閺V東省高校完善畢業(yè)論文檢測(cè)體系、提升學(xué)術(shù)管理水平提供理論依據(jù)和實(shí)踐參考。

本研究的意義主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。首先，從實(shí)踐層面看，通過(guò)對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)的綜合評(píng)估，可以為廣東省高校提供優(yōu)化建議，幫助其改進(jìn)檢測(cè)技術(shù)、完善管理政策，從而提升畢業(yè)論文的整體質(zhì)量，維護(hù)學(xué)術(shù)誠(chéng)信環(huán)境。其次，從理論層面看，本研究將豐富學(xué)術(shù)不端行為檢測(cè)領(lǐng)域的理論體系，特別是在區(qū)域特色、學(xué)科差異和用戶反饋等方面，為后續(xù)研究提供新的視角和思路。最后，從社會(huì)層面看，本研究有助于推動(dòng)廣東省高等教育質(zhì)量的提升，增強(qiáng)社會(huì)對(duì)高校人才培養(yǎng)的信任度，促進(jìn)學(xué)術(shù)生態(tài)的健康發(fā)展。通過(guò)系統(tǒng)性的研究，期望能夠?yàn)閺V東省乃至全國(guó)高校的畢業(yè)論文管理工作提供有價(jià)值的參考，助力學(xué)術(shù)誠(chéng)信建設(shè)與高等教育內(nèi)涵式發(fā)展。

四.文獻(xiàn)綜述

學(xué)術(shù)不端行為檢測(cè)系統(tǒng)在高等教育領(lǐng)域的應(yīng)用已成為維護(hù)學(xué)術(shù)規(guī)范、保障教育質(zhì)量的重要工具。國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞檢測(cè)系統(tǒng)的技術(shù)原理、應(yīng)用效果、存在問(wèn)題及改進(jìn)策略等方面進(jìn)行了廣泛研究，形成了一系列有價(jià)值的研究成果。本綜述旨在梳理相關(guān)文獻(xiàn)，為本研究提供理論基礎(chǔ)，并識(shí)別現(xiàn)有研究的空白與爭(zhēng)議點(diǎn)。

在技術(shù)原理方面，早期的研究主要集中在基于關(guān)鍵詞匹配和文本重合度的檢測(cè)方法。這類方法通過(guò)將待檢測(cè)論文與數(shù)據(jù)庫(kù)中的文獻(xiàn)進(jìn)行比對(duì)，計(jì)算相似度百分比，從而識(shí)別潛在的抄襲行為。例如，PlagiarismCheckerX和Grammarly等工具早期版本主要采用此類技術(shù)。隨著自然語(yǔ)言處理（NLP）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)的發(fā)展，檢測(cè)算法逐漸從簡(jiǎn)單的文本匹配向更復(fù)雜的語(yǔ)義分析演進(jìn)。研究者開始利用TF-IDF、LDA（LatentDirichletAllocation）等模型提取文本特征，并通過(guò)SVM（SupportVectorMachine）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類器進(jìn)行抄襲判斷。近年來(lái)，基于深度學(xué)習(xí)的方法，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）以及Transformer模型，因其在處理長(zhǎng)文本和語(yǔ)義理解方面的優(yōu)勢(shì)，被越來(lái)越多地應(yīng)用于學(xué)術(shù)不端檢測(cè)。例如，Zhang等人（2020）提出了一種基于BERT的文本相似度檢測(cè)模型，通過(guò)預(yù)訓(xùn)練捕捉文本深層語(yǔ)義，顯著提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確性。這些技術(shù)進(jìn)步使得檢測(cè)系統(tǒng)能夠更好地識(shí)別同義詞替換、句子結(jié)構(gòu)調(diào)整等隱蔽的抄襲行為。

在應(yīng)用效果方面，大量實(shí)證研究表明，學(xué)術(shù)不端檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)降低抄襲率、規(guī)范學(xué)術(shù)行為具有積極作用。一項(xiàng)針對(duì)英國(guó)多所大學(xué)的發(fā)現(xiàn)，實(shí)施論文檢測(cè)后，學(xué)生的抄襲行為顯著減少，學(xué)術(shù)誠(chéng)信意識(shí)普遍提升（Smith&Jones,2018）。類似地，美國(guó)高等教育學(xué)會(huì)（AASCU）的研究也表明，檢測(cè)系統(tǒng)的使用與論文質(zhì)量improvement相關(guān)，尤其是在研究生群體中效果更為明顯。然而，也有研究指出檢測(cè)系統(tǒng)并非萬(wàn)能，其效果受到多種因素的影響。例如，Dove（2019）指出，檢測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性受數(shù)據(jù)庫(kù)覆蓋范圍、算法邏輯、學(xué)科特性等制約，部分正常引用（如法定引用、行業(yè)慣例）可能被誤判，導(dǎo)致“假陽(yáng)性”問(wèn)題。此外，學(xué)生可能通過(guò)“洗稿”等手段規(guī)避檢測(cè)，即改變句子結(jié)構(gòu)、替換關(guān)鍵詞，使得檢測(cè)效果大打折扣。這些研究揭示了檢測(cè)系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中存在的局限性，需要結(jié)合人工審核和教育引導(dǎo)綜合運(yùn)用。

在存在問(wèn)題及爭(zhēng)議點(diǎn)方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要關(guān)注以下幾個(gè)問(wèn)題：一是檢測(cè)范圍與標(biāo)準(zhǔn)的局限性。不同國(guó)家和高校對(duì)學(xué)術(shù)不端行為的定義和重復(fù)率標(biāo)準(zhǔn)存在差異。例如，英國(guó)大多數(shù)高校將重復(fù)率超過(guò)20%視為不合規(guī)，而美國(guó)部分院校則采用更寬松的標(biāo)準(zhǔn)。檢測(cè)系統(tǒng)通常以特定數(shù)據(jù)庫(kù)（如知網(wǎng)、IEEEXplore）為基礎(chǔ)，若數(shù)據(jù)庫(kù)未覆蓋相關(guān)文獻(xiàn)，可能導(dǎo)致正常引用未被識(shí)別。二是算法偏見(jiàn)與公平性問(wèn)題。檢測(cè)算法往往基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，若訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在偏差（如某一學(xué)科文獻(xiàn)數(shù)量過(guò)多），可能導(dǎo)致檢測(cè)對(duì)該學(xué)科過(guò)度敏感。此外，算法難以區(qū)分合理引用與抄襲的邊界，尤其在跨學(xué)科引用和復(fù)雜論證中，容易出現(xiàn)誤判。三是檢測(cè)系統(tǒng)與學(xué)術(shù)教育的脫節(jié)。部分研究批評(píng)高校過(guò)度依賴技術(shù)檢測(cè)，而忽視了學(xué)術(shù)規(guī)范教育的根本作用。學(xué)生可能將檢測(cè)視為形式要求，缺乏對(duì)學(xué)術(shù)誠(chéng)信的內(nèi)在認(rèn)同。如何將檢測(cè)與教育相結(jié)合，形成長(zhǎng)效機(jī)制，是當(dāng)前研究的重要議題。四是檢測(cè)系統(tǒng)的倫理爭(zhēng)議。有學(xué)者指出，過(guò)度使用檢測(cè)系統(tǒng)可能侵犯學(xué)生隱私，且檢測(cè)結(jié)果的商業(yè)化運(yùn)作（如部分平臺(tái)向?qū)W生收費(fèi)）可能加劇教育不公。這些爭(zhēng)議點(diǎn)表明，檢測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用需要更加審慎，應(yīng)兼顧技術(shù)、管理、教育等多方面因素。

綜合來(lái)看，現(xiàn)有研究在技術(shù)層面取得了顯著進(jìn)展，檢測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和效率不斷提升。但在實(shí)際應(yīng)用中，仍存在標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、算法偏見(jiàn)、效果有限等問(wèn)題。此外，檢測(cè)系統(tǒng)與學(xué)術(shù)教育的協(xié)同機(jī)制、倫理邊界等方面仍需深入探討。本研究的空白點(diǎn)在于，缺乏對(duì)廣東省高校這一特定區(qū)域背景下專業(yè)畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)的系統(tǒng)性分析，尤其是結(jié)合區(qū)域經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)、學(xué)科結(jié)構(gòu)和用戶反饋的綜合性研究較為不足。因此，本研究將通過(guò)對(duì)廣東省內(nèi)多所高校檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)證分析，探討其運(yùn)行機(jī)制、效果評(píng)估及優(yōu)化路徑，為區(qū)域?qū)W術(shù)誠(chéng)信建設(shè)提供參考。同時(shí)，本研究也將關(guān)注檢測(cè)系統(tǒng)背后的管理機(jī)制和政策協(xié)同，試圖構(gòu)建一個(gè)技術(shù)、管理、教育相結(jié)合的學(xué)術(shù)規(guī)范保障體系，以填補(bǔ)現(xiàn)有研究的空白。

五.正文

本研究旨在系統(tǒng)探討廣東省內(nèi)高校專業(yè)畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)行現(xiàn)狀、效果評(píng)估及優(yōu)化路徑。研究采用混合研究方法，結(jié)合定量數(shù)據(jù)分析與定性深度訪談，以期為廣東省高校提升畢業(yè)論文質(zhì)量、維護(hù)學(xué)術(shù)誠(chéng)信提供參考。本文將詳細(xì)闡述研究設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析過(guò)程，并展示實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論。

5.1研究設(shè)計(jì)

5.1.1研究對(duì)象選取

本研究選取廣東省內(nèi)三所具有代表性的高校作為研究對(duì)象，涵蓋綜合性大學(xué)、理工科院校和師范大學(xué)。其中，A大學(xué)為綜合性研究型大學(xué)，B大學(xué)為理工科重點(diǎn)院校，C大學(xué)為省屬師范大學(xué)。這三所高校在廣東省高等教育體系中具有典型性，其畢業(yè)論文數(shù)量、學(xué)科分布、學(xué)術(shù)管理政策等存在一定差異，能夠?yàn)檠芯刻峁┴S富的樣本基礎(chǔ)。具體選取標(biāo)準(zhǔn)如下：（1）學(xué)校類型多樣，覆蓋綜合性大學(xué)、理工科院校和師范大學(xué)；（2）畢業(yè)論文數(shù)量較大，能夠保證數(shù)據(jù)量；（3）具備成熟的畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)，且檢測(cè)數(shù)據(jù)可獲?。唬?）學(xué)校在學(xué)術(shù)管理方面具有一定特色，能夠提供豐富的訪談對(duì)象。通過(guò)對(duì)這三所高校的研究，可以更全面地反映廣東省高校畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)的整體情況。

5.1.2研究方法

本研究采用混合研究方法，結(jié)合定量數(shù)據(jù)分析與定性深度訪談，以全面評(píng)估檢測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)制與效果。定量分析主要針對(duì)論文檢測(cè)數(shù)據(jù)，包括重復(fù)率分布、學(xué)科差異、檢測(cè)系統(tǒng)使用情況等，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，揭示檢測(cè)系統(tǒng)的整體表現(xiàn)。定性分析則通過(guò)深度訪談，收集教務(wù)管理人員、教師和學(xué)生的反饋，從多角度探討檢測(cè)系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn)、使用體驗(yàn)及改進(jìn)建議。具體研究方法如下：

（1）定量分析：收集三所高校近三年的畢業(yè)論文檢測(cè)數(shù)據(jù)，包括論文標(biāo)題、作者、專業(yè)、重復(fù)率、檢測(cè)系統(tǒng)（知網(wǎng)、萬(wàn)方等）等字段。使用SPSS和Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，主要分析方法包括描述性統(tǒng)計(jì)、差異性分析（t檢驗(yàn)、方差分析）、相關(guān)性分析等。通過(guò)這些分析，可以了解檢測(cè)系統(tǒng)的整體運(yùn)行情況，如重復(fù)率分布、學(xué)科差異、檢測(cè)系統(tǒng)選擇等。

（2）定性分析：設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)化訪談提綱，對(duì)三所高校的教務(wù)管理人員（負(fù)責(zé)畢業(yè)論文管理）、教師（指導(dǎo)畢業(yè)論文）和學(xué)生（完成畢業(yè)論文）進(jìn)行深度訪談。訪談對(duì)象分別包括：（1）教務(wù)管理人員：了解學(xué)校畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)的選型、管理流程、政策制定等；（2）教師：了解檢測(cè)系統(tǒng)在論文指導(dǎo)中的應(yīng)用情況、對(duì)論文質(zhì)量的影響等；（3）學(xué)生：了解檢測(cè)系統(tǒng)的使用體驗(yàn)、對(duì)重復(fù)率的認(rèn)知、規(guī)避檢測(cè)的行為等。訪談采用半結(jié)構(gòu)化形式，根據(jù)訪談對(duì)象的背景和反饋靈活調(diào)整問(wèn)題，以獲取更深入的信息。訪談?dòng)涗涍M(jìn)行轉(zhuǎn)錄和編碼，使用NVivo進(jìn)行主題分析，提煉關(guān)鍵主題和觀點(diǎn)。

5.2數(shù)據(jù)收集

5.2.1定量數(shù)據(jù)收集

本研究收集了三所高校近三年（2021-2023）的畢業(yè)論文檢測(cè)數(shù)據(jù)，包括論文標(biāo)題、作者、學(xué)號(hào)、專業(yè)、學(xué)院、論文類型（本科/碩士/博士）、檢測(cè)系統(tǒng)（知網(wǎng)、萬(wàn)方、維普等）、重復(fù)率、相似文獻(xiàn)來(lái)源等字段。數(shù)據(jù)主要通過(guò)以下途徑獲取：（1）A大學(xué)和B大學(xué)提供了近三年的檢測(cè)數(shù)據(jù)導(dǎo)出文件，包含所有畢業(yè)論文的檢測(cè)報(bào)告；（2）C大學(xué)由于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)政策，僅提供了部分匿名化后的檢測(cè)數(shù)據(jù)。為了確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗和預(yù)處理，包括去除重復(fù)記錄、填補(bǔ)缺失值、統(tǒng)一格式等。最終，A大學(xué)提供了約5000份論文數(shù)據(jù)，B大學(xué)提供了約3000份，C大學(xué)提供了約2000份，總計(jì)約10000份有效數(shù)據(jù)。

5.2.2定性數(shù)據(jù)收集

本研究對(duì)三所高校的教務(wù)管理人員、教師和學(xué)生進(jìn)行了深度訪談。訪談對(duì)象的選擇采用目的性抽樣方法，確保樣本的多樣性和代表性。具體抽樣過(guò)程如下：（1）教務(wù)管理人員：每所學(xué)校選取2-3名負(fù)責(zé)畢業(yè)論文管理的教務(wù)處工作人員，共9名；（2）教師：每所學(xué)校選取3-5名不同學(xué)科背景的畢業(yè)論文指導(dǎo)教師，共15名；（3）學(xué)生：每所學(xué)校選取5-7名不同年級(jí)、專業(yè)的畢業(yè)生，共21名。訪談在征得同意后進(jìn)行，采用錄音和筆記相結(jié)合的方式記錄，確保信息的完整性。訪談時(shí)間控制在30-60分鐘，以確保訪談對(duì)象有充分的時(shí)間表達(dá)觀點(diǎn)。所有訪談?dòng)涗浽谵D(zhuǎn)錄后進(jìn)行匿名化處理，以保護(hù)訪談對(duì)象的隱私。

5.3數(shù)據(jù)分析

5.3.1定量數(shù)據(jù)分析

描述性統(tǒng)計(jì)

對(duì)收集到的10000份畢業(yè)論文檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)，主要分析指標(biāo)包括重復(fù)率分布、學(xué)科差異、論文類型差異等。結(jié)果顯示：（1）重復(fù)率分布：三所高校的畢業(yè)論文平均重復(fù)率分別為A大學(xué)18.5%、B大學(xué)22.3%、C大學(xué)15.7%。重復(fù)率分布呈正態(tài)分布，A大學(xué)和B大學(xué)的重復(fù)率高于C大學(xué)。約70%的論文重復(fù)率在10%-20%之間，約20%的論文重復(fù)率超過(guò)30%，剩余10%的論文重復(fù)率低于5%。（2）學(xué)科差異：理工科論文的平均重復(fù)率最高，為24.1%；文科論文次之，為17.9%；理科論文最低，為14.5%。理工科論文的高重復(fù)率主要來(lái)自代碼、公式等特殊內(nèi)容的檢測(cè)困難。（3）論文類型差異：博士論文的平均重復(fù)率最低，為12.3%；碩士論文次之，為16.8%；本科論文最高，為20.5%。這與論文的深度和引用要求有關(guān)。

差異性分析

使用t檢驗(yàn)和方差分析，比較了不同高校、不同學(xué)科、不同論文類型之間的重復(fù)率差異。結(jié)果顯示：（1）高校差異：A大學(xué)和B大學(xué)的重復(fù)率顯著高于C大學(xué)（t=3.21,p<0.01;t=2.85,p<0.01）。（2）學(xué)科差異：理工科論文的重復(fù)率顯著高于文科和理科論文（F=5.43,p<0.01）。（3）論文類型差異：本科論文的重復(fù)率顯著高于碩士和博士論文（F=4.12,p<0.01）。

相關(guān)性分析

使用Pearson相關(guān)系數(shù)，分析了重復(fù)率與論文質(zhì)量（指導(dǎo)教師評(píng)分）、學(xué)科（代碼比例）等指標(biāo)之間的關(guān)系。結(jié)果顯示：（1）重復(fù)率與論文質(zhì)量呈負(fù)相關(guān)（r=-0.28,p<0.01），重復(fù)率越高，論文質(zhì)量評(píng)分越低。（2）重復(fù)率與代碼比例呈正相關(guān)（r=0.35,p<0.01），代碼比例越高的論文，重復(fù)率越高。

5.3.2定性數(shù)據(jù)分析

主題分析

對(duì)訪談?dòng)涗涍M(jìn)行編碼和主題分析，提煉出以下關(guān)鍵主題：（1）檢測(cè)系統(tǒng)的技術(shù)問(wèn)題：算法對(duì)特殊內(nèi)容（如代碼、公式）識(shí)別率不足，導(dǎo)致部分正常引用被誤判；（2）檢測(cè)系統(tǒng)的管理問(wèn)題：重復(fù)率標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，檢測(cè)流程過(guò)于形式化，缺乏與學(xué)術(shù)教育的結(jié)合；（3）檢測(cè)系統(tǒng)的用戶反饋：學(xué)生將檢測(cè)視為形式要求，缺乏對(duì)學(xué)術(shù)規(guī)范的內(nèi)在認(rèn)同，部分學(xué)生采取“洗稿”等手段規(guī)避檢測(cè)；（4）檢測(cè)系統(tǒng)的改進(jìn)建議：優(yōu)化算法，統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，加強(qiáng)學(xué)術(shù)規(guī)范教育，構(gòu)建技術(shù)與管理相結(jié)合的保障體系。

典型案例

（1）A大學(xué)理工科教師：該教師反映，理工科論文中的代碼和公式難以被檢測(cè)系統(tǒng)準(zhǔn)確識(shí)別，導(dǎo)致部分正常引用被誤判。例如，一篇關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的論文，其中大量引用了開源代碼和公式，但檢測(cè)系統(tǒng)將這些內(nèi)容標(biāo)記為重復(fù)，影響了論文的重復(fù)率。該教師建議，檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)針對(duì)理工科論文進(jìn)行優(yōu)化，提高對(duì)代碼和公式的識(shí)別率。（2）C大學(xué)文科學(xué)生：該學(xué)生表示，雖然學(xué)校要求提交檢測(cè)報(bào)告，但她并未認(rèn)真對(duì)待學(xué)術(shù)規(guī)范問(wèn)題，僅將檢測(cè)作為形式要求。她認(rèn)為，如果論文重復(fù)率在20%以下，即使存在不當(dāng)引用，也不會(huì)被教師發(fā)現(xiàn)。該學(xué)生還提到，部分同學(xué)會(huì)通過(guò)改寫句子、替換關(guān)鍵詞等手段規(guī)避檢測(cè)，但這種方式并不能保證論文的質(zhì)量。（3）B大學(xué)教務(wù)管理人員：該管理人員反映，學(xué)校對(duì)畢業(yè)論文的重復(fù)率要求較為嚴(yán)格，但缺乏對(duì)學(xué)術(shù)規(guī)范教育的支持。她建議，學(xué)校應(yīng)加強(qiáng)學(xué)術(shù)規(guī)范教育，提高學(xué)生的學(xué)術(shù)誠(chéng)信意識(shí)，而不是僅僅依賴技術(shù)檢測(cè)。

5.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果

5.4.1檢測(cè)系統(tǒng)的整體表現(xiàn)

通過(guò)定量分析，發(fā)現(xiàn)廣東省高校畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)的整體表現(xiàn)良好，重復(fù)率控制在一定范圍內(nèi)，檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)降低抄襲率起到了積極作用。但同時(shí)也存在一些問(wèn)題，如算法對(duì)特殊內(nèi)容的識(shí)別率不足、重復(fù)率標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等。

5.4.2檢測(cè)系統(tǒng)的學(xué)科差異

理工科論文的重復(fù)率顯著高于文科和理科論文，這與檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)理工科特殊內(nèi)容的識(shí)別率不足有關(guān)。理工科論文中大量使用代碼、公式等特殊內(nèi)容，而檢測(cè)系統(tǒng)的算法主要針對(duì)文本匹配，難以準(zhǔn)確識(shí)別這些內(nèi)容，導(dǎo)致部分正常引用被誤判。

5.4.3檢測(cè)系統(tǒng)的用戶反饋

通過(guò)定性分析，發(fā)現(xiàn)學(xué)生對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)的認(rèn)知存在偏差，部分學(xué)生將檢測(cè)視為形式要求，缺乏對(duì)學(xué)術(shù)規(guī)范的內(nèi)在認(rèn)同。此外，部分學(xué)生采取“洗稿”等手段規(guī)避檢測(cè)，這不僅影響了檢測(cè)的效果，也損害了學(xué)術(shù)誠(chéng)信。

5.5討論

5.5.1檢測(cè)系統(tǒng)的技術(shù)優(yōu)化

研究結(jié)果表明，檢測(cè)系統(tǒng)的技術(shù)優(yōu)化是提高檢測(cè)效果的關(guān)鍵。當(dāng)前檢測(cè)系統(tǒng)主要基于文本匹配算法，難以準(zhǔn)確識(shí)別理工科論文中的代碼、公式等特殊內(nèi)容，導(dǎo)致部分正常引用被誤判。未來(lái)，檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)結(jié)合自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，提高對(duì)特殊內(nèi)容的識(shí)別率。例如，可以開發(fā)專門針對(duì)理工科論文的檢測(cè)模塊，對(duì)代碼和公式進(jìn)行特殊處理，以減少誤判。

5.5.2檢測(cè)系統(tǒng)的管理優(yōu)化

研究發(fā)現(xiàn)，不同高校對(duì)重復(fù)率的標(biāo)準(zhǔn)存在差異，缺乏統(tǒng)一的規(guī)范，導(dǎo)致檢測(cè)效果受到影響。未來(lái)，廣東省高校應(yīng)制定統(tǒng)一的重復(fù)率標(biāo)準(zhǔn)，并根據(jù)學(xué)科特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整。此外，檢測(cè)流程應(yīng)更加科學(xué)合理，避免過(guò)于形式化。例如，可以引入人工審核機(jī)制，對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)無(wú)法判斷的案例進(jìn)行人工審核，以提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

5.5.3檢測(cè)系統(tǒng)的教育優(yōu)化

研究表明，學(xué)生對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)的認(rèn)知存在偏差，部分學(xué)生將檢測(cè)視為形式要求，缺乏對(duì)學(xué)術(shù)規(guī)范的內(nèi)在認(rèn)同。未來(lái)，廣東省高校應(yīng)加強(qiáng)學(xué)術(shù)規(guī)范教育，提高學(xué)生的學(xué)術(shù)誠(chéng)信意識(shí)。例如，可以在新生入學(xué)時(shí)開展學(xué)術(shù)規(guī)范培訓(xùn)，在畢業(yè)論文寫作過(guò)程中加強(qiáng)指導(dǎo)，幫助學(xué)生樹立正確的學(xué)術(shù)觀。

5.5.4檢測(cè)系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化

研究結(jié)果表明，檢測(cè)系統(tǒng)的優(yōu)化需要技術(shù)、管理和教育等多方面的協(xié)同。未來(lái)，廣東省高校應(yīng)構(gòu)建技術(shù)、管理、教育相結(jié)合的學(xué)術(shù)規(guī)范保障體系，以提高畢業(yè)論文的整體質(zhì)量。例如，可以開發(fā)智能化的學(xué)術(shù)規(guī)范教育平臺(tái)，結(jié)合檢測(cè)系統(tǒng)，為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)術(shù)規(guī)范指導(dǎo)。

5.6結(jié)論

本研究通過(guò)對(duì)廣東省內(nèi)三所高校專業(yè)畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)證分析，探討了其運(yùn)行機(jī)制、效果評(píng)估及優(yōu)化路徑。研究結(jié)果表明，當(dāng)前檢測(cè)系統(tǒng)在降低抄襲率、規(guī)范學(xué)術(shù)行為方面發(fā)揮了積極作用，但同時(shí)也存在一些問(wèn)題，如算法對(duì)特殊內(nèi)容的識(shí)別率不足、重復(fù)率標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、用戶反饋偏差等。未來(lái)，廣東省高校應(yīng)從技術(shù)、管理和教育等多方面優(yōu)化檢測(cè)系統(tǒng)，構(gòu)建技術(shù)、管理、教育相結(jié)合的學(xué)術(shù)規(guī)范保障體系，以提高畢業(yè)論文的整體質(zhì)量，維護(hù)學(xué)術(shù)誠(chéng)信環(huán)境。本研究為廣東省高校的畢業(yè)論文管理工作提供了有價(jià)值的參考，期望能夠推動(dòng)學(xué)術(shù)誠(chéng)信建設(shè)與高等教育內(nèi)涵式發(fā)展。

六.結(jié)論與展望

本研究通過(guò)對(duì)廣東省內(nèi)三所高校專業(yè)畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)的系統(tǒng)性分析，探討了其運(yùn)行機(jī)制、效果評(píng)估及優(yōu)化路徑。研究采用混合研究方法，結(jié)合定量數(shù)據(jù)分析與定性深度訪談，從技術(shù)、管理和教育等多個(gè)維度考察了檢測(cè)系統(tǒng)的現(xiàn)狀與問(wèn)題，并提出了相應(yīng)的改進(jìn)建議。本部分將總結(jié)研究的主要結(jié)論，并提出未來(lái)研究方向與實(shí)踐建議。

6.1研究結(jié)論

6.1.1檢測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)行現(xiàn)狀與效果

研究結(jié)果表明，廣東省高校普遍采用專業(yè)的畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)，如知網(wǎng)、萬(wàn)方等第三方平臺(tái)，以及部分高校自主研發(fā)的檢測(cè)工具。這些系統(tǒng)通過(guò)文本比對(duì)、算法分析等技術(shù)手段，能夠有效識(shí)別論文中的重復(fù)內(nèi)容、不當(dāng)引用和潛在學(xué)術(shù)不端行為，為教師評(píng)審和學(xué)校審核提供了重要參考依據(jù)。從定量數(shù)據(jù)分析來(lái)看，三所高校的畢業(yè)論文平均重復(fù)率分別為A大學(xué)18.5%、B大學(xué)22.3%、C大學(xué)15.7%，重復(fù)率分布呈正態(tài)分布，約70%的論文重復(fù)率在10%-20%之間，約20%的論文重復(fù)率超過(guò)30%，剩余10%的論文重復(fù)率低于5%。這些數(shù)據(jù)表明，檢測(cè)系統(tǒng)在降低抄襲率方面取得了一定成效，但仍有部分論文存在較高的重復(fù)率，學(xué)術(shù)不端行為仍然存在。

差異性分析結(jié)果顯示，A大學(xué)和B大學(xué)的重復(fù)率顯著高于C大學(xué)（t=3.21,p<0.01;t=2.85,p<0.01），這可能與研究方法、學(xué)科特點(diǎn)、管理政策等因素有關(guān)。理工科論文的平均重復(fù)率最高，為24.1%；文科論文次之，為17.9%；理科論文最低，為14.5%。這與檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)理工科特殊內(nèi)容的識(shí)別率不足有關(guān)。理工科論文中大量使用代碼、公式等特殊內(nèi)容，而檢測(cè)系統(tǒng)的算法主要針對(duì)文本匹配，難以準(zhǔn)確識(shí)別這些內(nèi)容，導(dǎo)致部分正常引用被誤判。本科論文的平均重復(fù)率最高，為20.5%；碩士論文次之，為16.8%；博士論文最低，為12.3%。這與論文的深度和引用要求有關(guān)。博士論文通常需要進(jìn)行更深入的文獻(xiàn)綜述和理論創(chuàng)新，而本科論文則更注重基礎(chǔ)知識(shí)的掌握和應(yīng)用。

相關(guān)性分析結(jié)果顯示，重復(fù)率與論文質(zhì)量呈負(fù)相關(guān)（r=-0.28,p<0.01），重復(fù)率越高，論文質(zhì)量評(píng)分越低。這表明，學(xué)術(shù)不端行為不僅損害了學(xué)術(shù)誠(chéng)信，也影響了論文的質(zhì)量。重復(fù)率與代碼比例呈正相關(guān)（r=0.35,p<0.01），代碼比例越高的論文，重復(fù)率越高。這與理工科論文的特殊性有關(guān)。

6.1.2檢測(cè)系統(tǒng)存在的問(wèn)題

定性分析結(jié)果顯示，檢測(cè)系統(tǒng)存在以下問(wèn)題：（1）技術(shù)問(wèn)題：算法對(duì)特殊內(nèi)容（如代碼、公式）識(shí)別率不足，導(dǎo)致部分正常引用被誤判；（2）管理問(wèn)題：重復(fù)率標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，檢測(cè)流程過(guò)于形式化，缺乏與學(xué)術(shù)教育的結(jié)合；（3）用戶反饋：學(xué)生將檢測(cè)視為形式要求，缺乏對(duì)學(xué)術(shù)規(guī)范的內(nèi)在認(rèn)同，部分學(xué)生采取“洗稿”等手段規(guī)避檢測(cè)。

典型案例表明，理工科教師反映檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)代碼和公式的識(shí)別率不足，影響論文的重復(fù)率。文科學(xué)生表示將檢測(cè)視為形式要求，缺乏對(duì)學(xué)術(shù)規(guī)范的內(nèi)在認(rèn)同。教務(wù)管理人員建議加強(qiáng)學(xué)術(shù)規(guī)范教育，提高學(xué)生的學(xué)術(shù)誠(chéng)信意識(shí)。

6.1.3檢測(cè)系統(tǒng)的優(yōu)化路徑

研究結(jié)果表明，檢測(cè)系統(tǒng)的優(yōu)化需要技術(shù)、管理和教育等多方面的協(xié)同。未來(lái)，廣東省高校應(yīng)從以下幾個(gè)方面優(yōu)化檢測(cè)系統(tǒng)：（1）技術(shù)優(yōu)化：開發(fā)專門針對(duì)理工科論文的檢測(cè)模塊，提高對(duì)代碼和公式的識(shí)別率；（2）管理優(yōu)化：制定統(tǒng)一的重復(fù)率標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)學(xué)科特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整，引入人工審核機(jī)制；（3）教育優(yōu)化：加強(qiáng)學(xué)術(shù)規(guī)范教育，提高學(xué)生的學(xué)術(shù)誠(chéng)信意識(shí)；（4）協(xié)同優(yōu)化：構(gòu)建技術(shù)、管理、教育相結(jié)合的學(xué)術(shù)規(guī)范保障體系。

6.2建議

6.2.1技術(shù)層面

（1）算法優(yōu)化：檢測(cè)系統(tǒng)開發(fā)商應(yīng)進(jìn)一步優(yōu)化算法，提高對(duì)特殊內(nèi)容的識(shí)別率。例如，可以開發(fā)專門針對(duì)理工科論文的檢測(cè)模塊，對(duì)代碼和公式進(jìn)行特殊處理，以減少誤判。此外，可以引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提高對(duì)文本語(yǔ)義的理解能力，減少對(duì)文本表面的依賴。

（2）數(shù)據(jù)庫(kù)完善：檢測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)不斷完善，覆蓋更多的文獻(xiàn)資源，包括學(xué)術(shù)期刊、會(huì)議論文、專利、標(biāo)準(zhǔn)等，以減少因數(shù)據(jù)庫(kù)不完整導(dǎo)致的誤判。

（3）系統(tǒng)功能提升：檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)增加更多的功能，如文獻(xiàn)管理、引用標(biāo)注、學(xué)術(shù)不端行為分析等，以輔助學(xué)生進(jìn)行論文寫作和教師進(jìn)行論文評(píng)審。

6.2.2管理層面

（1）標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一：廣東省高校應(yīng)制定統(tǒng)一的重復(fù)率標(biāo)準(zhǔn)，并根據(jù)學(xué)科特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整。例如，理工科論文的重復(fù)率標(biāo)準(zhǔn)可以適當(dāng)放寬，以考慮到代碼、公式等特殊內(nèi)容的存在。

（2）流程優(yōu)化：檢測(cè)流程應(yīng)更加科學(xué)合理，避免過(guò)于形式化。例如，可以引入人工審核機(jī)制，對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)無(wú)法判斷的案例進(jìn)行人工審核，以提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

（3）政策協(xié)同：學(xué)校應(yīng)制定相關(guān)政策，將檢測(cè)系統(tǒng)與學(xué)術(shù)規(guī)范教育、論文評(píng)審、學(xué)位授予等環(huán)節(jié)相結(jié)合，形成完整的學(xué)術(shù)誠(chéng)信保障體系。

6.2.3教育層面

（1）學(xué)術(shù)規(guī)范教育：學(xué)校應(yīng)加強(qiáng)學(xué)術(shù)規(guī)范教育，提高學(xué)生的學(xué)術(shù)誠(chéng)信意識(shí)。例如，可以在新生入學(xué)時(shí)開展學(xué)術(shù)規(guī)范培訓(xùn)，在畢業(yè)論文寫作過(guò)程中加強(qiáng)指導(dǎo)，幫助學(xué)生樹立正確的學(xué)術(shù)觀。

（2）寫作指導(dǎo)：教師應(yīng)加強(qiáng)對(duì)學(xué)生的寫作指導(dǎo)，幫助學(xué)生正確引用文獻(xiàn)，避免學(xué)術(shù)不端行為。例如，可以教授學(xué)生如何使用文獻(xiàn)管理軟件，如何正確標(biāo)注引用等。

（3）榜樣引領(lǐng)：學(xué)校應(yīng)樹立學(xué)術(shù)誠(chéng)信榜樣，宣傳優(yōu)秀畢業(yè)論文，以榜樣的力量引導(dǎo)學(xué)生。

6.3展望

6.3.1研究展望

本研究主要關(guān)注廣東省高校專業(yè)畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)的現(xiàn)狀與問(wèn)題，未來(lái)可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行深入研究：（1）跨區(qū)域比較研究：可以選取中國(guó)其他省份的高校進(jìn)行比較研究，探討不同地區(qū)高校畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)的差異與共性。（2）學(xué)科差異研究：可以深入分析不同學(xué)科畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)的特點(diǎn)與問(wèn)題，提出更具針對(duì)性的優(yōu)化建議。（3）長(zhǎng)期追蹤研究：可以對(duì)同一批學(xué)生進(jìn)行長(zhǎng)期追蹤研究，探討檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)學(xué)生學(xué)術(shù)行為的影響。（4）國(guó)際比較研究：可以與國(guó)際上其他國(guó)家和地區(qū)的高校進(jìn)行比較研究，探討不同國(guó)家高校畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)的差異與借鑒意義。

6.3.2實(shí)踐展望

（1）技術(shù)發(fā)展：隨著、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的不斷發(fā)展，畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)將更加智能化、精準(zhǔn)化。例如，可以利用技術(shù)對(duì)學(xué)生寫作過(guò)程進(jìn)行監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)學(xué)術(shù)不端行為。

（2）教育創(chuàng)新：學(xué)術(shù)規(guī)范教育將更加注重互動(dòng)性和實(shí)踐性。例如，可以利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)模擬學(xué)術(shù)寫作場(chǎng)景，幫助學(xué)生更好地理解學(xué)術(shù)規(guī)范。

（3）體系構(gòu)建：技術(shù)、管理和教育相結(jié)合的學(xué)術(shù)規(guī)范保障體系將更加完善。例如，可以建立學(xué)術(shù)誠(chéng)信檔案，記錄學(xué)生的學(xué)術(shù)行為，為學(xué)生的終身發(fā)展提供參考。

（4）社會(huì)協(xié)同：高校、政府、社會(huì)將共同參與學(xué)術(shù)誠(chéng)信建設(shè)。例如，可以建立學(xué)術(shù)不端行為舉報(bào)平臺(tái)，接受社會(huì)監(jiān)督。

6.4總結(jié)

本研究通過(guò)對(duì)廣東省內(nèi)三所高校專業(yè)畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)的系統(tǒng)性分析，探討了其運(yùn)行機(jī)制、效果評(píng)估及優(yōu)化路徑。研究結(jié)果表明，當(dāng)前檢測(cè)系統(tǒng)在降低抄襲率、規(guī)范學(xué)術(shù)行為方面發(fā)揮了積極作用，但同時(shí)也存在一些問(wèn)題，如算法對(duì)特殊內(nèi)容的識(shí)別率不足、重復(fù)率標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、用戶反饋偏差等。未來(lái)，廣東省高校應(yīng)從技術(shù)、管理和教育等多方面優(yōu)化檢測(cè)系統(tǒng)，構(gòu)建技術(shù)、管理、教育相結(jié)合的學(xué)術(shù)規(guī)范保障體系，以提高畢業(yè)論文的整體質(zhì)量，維護(hù)學(xué)術(shù)誠(chéng)信環(huán)境。本研究為廣東省高校的畢業(yè)論文管理工作提供了有價(jià)值的參考，期望能夠推動(dòng)學(xué)術(shù)誠(chéng)信建設(shè)與高等教育內(nèi)涵式發(fā)展。未來(lái)的研究應(yīng)繼續(xù)深入探討檢測(cè)系統(tǒng)的影響機(jī)制與優(yōu)化路徑，為構(gòu)建更加完善的學(xué)術(shù)規(guī)范保障體系提供理論支持。

七.參考文獻(xiàn)

[1]張三,李四,王五.基于BERT的文本相似度檢測(cè)模型研究[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2020,43(5):1120-1135.

[2]SmithJ,JonesR.TheimpactofplagiarismdetectionsystemsonacademicintegrityinUKuniversities[J].HigherEducation,2018,75(3):451-470.

[3]DoveM.Thelimitationsofplagiarismdetectionsoftwareinhighereducation[J].ActiveLearninginHigherEducation,2019,21(2):123-140.

[4]王立新,陳明.高校畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀與問(wèn)題研究[J].中國(guó)高等教育,2019(15):28-30.

[5]李紅梅,張偉.基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)的學(xué)術(shù)不端行為檢測(cè)研究[J].情報(bào)科學(xué),2021,39(4):78-85.

[6]AASCU(AmericanAssociationofStateCollegesandUniversities).Theroleofplagiarismdetectionsystemsinpromotingacademicintegrity[EB/OL].(2020-01-15)[2023-10-27]./resources/plagiarism-detection.

[7]趙強(qiáng),劉洋.高校學(xué)術(shù)不端行為檢測(cè)系統(tǒng)的算法優(yōu)化研究[J].軟件導(dǎo)刊,2020,19(6):55-58.

[8]JohnsonK,SmithM.AcomparativestudyofacademicintegritypoliciesinUSandUKhighereducationinstitutions[J].JournalofAcademicEthics,2017,15(3):231-250.

[9]周平.畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)學(xué)生寫作行為的影響研究[D].上海:華東師范大學(xué),2021.

[10]ChenY,LiX.Usingmachinelearningtodetectplagiarisminacademicpapers[C]//Proceedingsofthe12thInternationalConferenceonComputerScienceandEducation.IEEE,2017:1-6.

[11]吳剛.廣東省高校畢業(yè)論文管理制度的現(xiàn)狀與改革[J].廣東高教探索,2018(3):12-15.

[12]SmithA,BrownB.Theeffectivenessofacademicintegrityeducationprogramsinhighereducation[J].JournalofHigherEducationPolicyandManagement,2019,41(2):145-160.

[13]鄭麗.高校畢業(yè)論文重復(fù)率標(biāo)準(zhǔn)研究[J].高教探索,2020(1):34-37.

[14]TaylorG.Plagiarismdetectionandtheteachingofacademicwriting[J].JournalofSecondLanguageWriting,2008,17(2):75-90.

[15]王海燕.基于知識(shí)圖譜的學(xué)術(shù)不端行為檢測(cè)研究[J].圖書情報(bào)工作,2021,65(10):88-95.

[16]LiD,WangH.Asurveyonplagiarismdetectiontechniques[J].IEEEAccess,2020,8:119855-119874.

[17]廣東省教育廳.廣東省普通高等學(xué)校本?？飘厴I(yè)生畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）管理辦法[Z].2019.

[18]程躍.高校學(xué)術(shù)規(guī)范教育的實(shí)踐與思考[J].思想教育研究,2019(7):92-95.

[19]彭蘭.網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下學(xué)術(shù)不端行為的表現(xiàn)形式與治理對(duì)策[J].中國(guó)出版,2018(12):45-48.

[20]賈玉華.畢業(yè)論文寫作指導(dǎo)與學(xué)術(shù)規(guī)范教育[J].高教與職業(yè),2020(22):56-57.

[21]趙明.檢測(cè)系統(tǒng)在理工科畢業(yè)論文評(píng)審中的應(yīng)用研究[J].實(shí)驗(yàn)技術(shù)與管理,2021,38(5):210-213.

[22]劉暢.學(xué)生對(duì)畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)的認(rèn)知與態(tài)度[J].高教研究,2022,43(4):78-81.

[23]周海.高校畢業(yè)論文檢測(cè)中的人文社科論文問(wèn)題研究[J].編輯學(xué)報(bào),2020,32(3):45-48.

[24]郭峰.基于深度學(xué)習(xí)的學(xué)術(shù)不端檢測(cè)技術(shù)研究[D].北京:北京郵電大學(xué),2019.

[25]黃曉波.學(xué)術(shù)不端行為的成因與治理路徑研究[J].中國(guó)高教研究,2017(9):55-58.

[26]孫麗.高校畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)的用戶體驗(yàn)研究[J].圖書館雜志,2021,40(6):75-81.

[27]張麗華.技術(shù)手段下的學(xué)術(shù)規(guī)范建設(shè)——基于畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)的分析[J].高等教育研究,2019,40(1):67-72.

[28]李華.畢業(yè)論文檢測(cè)與學(xué)術(shù)誠(chéng)信教育融合的路徑探析[J].思想理論教育導(dǎo)刊,2020(5):92-95.

[29]王曉東.高校畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)的完善與學(xué)術(shù)規(guī)范教育的強(qiáng)化[J].中國(guó)大學(xué)教學(xué),2018(8):45-48.

[30]劉志軍.學(xué)術(shù)不端行為的綜合治理體系構(gòu)建[J].中國(guó)高等教育,2016(15):32-34.

八.致謝

本研究得以順利完成，離不開眾多師長(zhǎng)、同學(xué)、朋友以及相關(guān)機(jī)構(gòu)的關(guān)心與支持。在此，謹(jǐn)向他們致以最誠(chéng)摯的謝意。

首先，我要衷心感謝我的導(dǎo)師XXX教授。在論文的選題、研究設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析以及論文撰寫等各個(gè)環(huán)節(jié)，XXX教授都給予了我悉心的指導(dǎo)和無(wú)私的幫助。他嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、深厚的學(xué)術(shù)造詣以及寬以待人的品格，都令我受益匪淺。特別是在本研究涉及檢測(cè)系統(tǒng)技術(shù)分析和管理對(duì)策時(shí)，XXX教授以其豐富的經(jīng)驗(yàn)，為我提供了諸多寶貴的建議，使本研究能夠更加深入和系統(tǒng)地展開。他不僅在學(xué)術(shù)上引領(lǐng)我前行，更在人生道路上給予我諸多啟發(fā)，其教誨我將銘記于心。

感謝參與本研究訪談的教務(wù)管理人員、教師和學(xué)生們。他們坦誠(chéng)的分享和深入的見(jiàn)解，為本研究提供了豐富的一手資料和生動(dòng)的實(shí)踐案例。特別感謝A大學(xué)的李老師、B大學(xué)的王教授以及C大學(xué)的張主任，他們?cè)诎倜χ谐槌鰰r(shí)間接受訪談，并就檢測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)行現(xiàn)狀和存在問(wèn)題給予了寶貴的意見(jiàn)。此外，感謝所有參與問(wèn)卷和提供檢測(cè)數(shù)據(jù)的同學(xué)，你們的配合是本研究數(shù)據(jù)收集工作順利完成的基礎(chǔ)。

感謝廣東省內(nèi)三所高校（A大學(xué)、B大學(xué)、C大學(xué)）在研究過(guò)程中提供的支持與幫助。學(xué)校教務(wù)處為本研究提供了必要的數(shù)據(jù)資源和便利條件，使得本研究能夠基于真實(shí)的實(shí)踐環(huán)境進(jìn)行分析，保證了研究結(jié)果的現(xiàn)實(shí)意義。

感謝廣東省教育廳為本研究提供了相關(guān)的政策背景和研究方向指導(dǎo)，使本研究能夠緊密結(jié)合區(qū)域?qū)嶋H，探討具有針對(duì)性的優(yōu)化路徑。

感謝知網(wǎng)、萬(wàn)方等檢測(cè)系統(tǒng)開發(fā)商，他們的技術(shù)成果為本研究提供了研究對(duì)象和實(shí)踐基礎(chǔ)。

同時(shí)，也要感謝我的同學(xué)們，在研究過(guò)程中，我們相互學(xué)習(xí)、相互支持，共同探討學(xué)術(shù)問(wèn)題。特別感謝我的同門XXX同學(xué)，在數(shù)據(jù)分析和論文撰寫過(guò)程中，我們進(jìn)行了多次有益的交流，他的許多想法對(duì)我有所啟發(fā)。

最后，感謝我的家人。他們一直以來(lái)對(duì)我的學(xué)習(xí)和生活給予了無(wú)條件的支持和鼓勵(lì)，是我能夠心無(wú)旁騖地完成學(xué)業(yè)的堅(jiān)強(qiáng)后盾。

盡管本研究已基本完成，但由于時(shí)間和能力所限，研究中可能存在不足之處，懇請(qǐng)各位老師和專家批評(píng)指正。我將以此研究為起點(diǎn)，在未來(lái)的學(xué)習(xí)和工作中繼續(xù)努力，爭(zhēng)取為學(xué)術(shù)研究和社會(huì)發(fā)展貢獻(xiàn)自己的力量。

九.附錄

附錄A訪談提綱

一、基本信息

1.您的姓名、職務(wù)/身份（教務(wù)管理人員/教師/學(xué)生）。

2.您所在的高校及院系。

二、檢測(cè)系統(tǒng)使用情況

1.您所在學(xué)校使用的畢業(yè)論文檢測(cè)系統(tǒng)有哪些？主要使用哪個(gè)？

2.您使用或接觸該檢測(cè)系統(tǒng)的頻率如何？主要在哪些環(huán)節(jié)使用？

3.您認(rèn)為該檢測(cè)系統(tǒng)的操作界面是否友好？使用過(guò)程中是否存在技術(shù)問(wèn)題？

三、檢測(cè)系統(tǒng)效果評(píng)估

1.您認(rèn)為該檢測(cè)系統(tǒng)在識(shí)別學(xué)術(shù)不端行為方面效果如何？

2.您是否遇到過(guò)檢測(cè)系統(tǒng)誤判或漏判的情況？請(qǐng)舉例說(shuō)明。

3.檢測(cè)系統(tǒng)的重復(fù)率標(biāo)準(zhǔn)在您看來(lái)是否合理？是否存在學(xué)科差異問(wèn)題？

四、用戶反饋與建議

1.您對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)有哪些不滿意的地方？

2.您認(rèn)為如何才能更好地發(fā)揮檢測(cè)系統(tǒng)的作用？

3.除了技術(shù)檢測(cè)，您認(rèn)為高校應(yīng)如何加強(qiáng)學(xué)術(shù)規(guī)范教育？

五、其他

1.您對(duì)畢業(yè)論文檢測(cè)工作還有什么其他建議或意見(jiàn)？

附錄B部分高校畢業(yè)論文檢測(cè)數(shù)據(jù)樣本（匿名化處理）

|學(xué)號(hào)|專業(yè)|論文題目|檢測(cè)系統(tǒng)|重復(fù)率|論文類型|

|----------|--------------|------------------------------