Capstone-Projekte und KI-Erkennung: Abgaben in Etappen, gemeinsam genutzte Dokumente

Drei Dinge unterscheiden ein Capstone-Projekt von einer Hausarbeit, und jedes hat seine eigene Folge. Es wird mehr als einmal eingereicht, also kann Ihr eigener Zwischenbericht in einem Repository landen und zu etwas werden, mit dem Ihr Abschlussbericht abgeglichen wird. Es wird von mehreren Personen geschrieben, also bezieht sich der KI-Schreibanteil auf ein Dokument, das niemand allein verfasst hat, und er führt keine Autorenspalte. Und wer am Ende die Abschnitte aller in eine Stimme zusammenführt, macht genau den Überarbeitungsdurchgang, den Turnitins eigene Dokumentation als anfällig für Fehlalarme benennt.

Keines der drei löst man, indem man die Datei am Ende des Jahres umschreibt. Zwei davon entscheidet eine Einstellung, die jemand anderes Monate vorher gewählt hat – und die hilfreiche Handlung ist eine Frage, keine Änderung.

Nichts hier sagt einen Wert voraus. Turnitin veröffentlicht den Aufbau seiner Auswertung und eine Reihe von Dateianforderungen. Schwellenwerte veröffentlicht es nicht – und wir auch nicht.

Turnitin hat eine Funktion, die genau für die Form gebaut ist, die ein Capstone-Projekt hat. Sie heißt Multipart assignment, und die Beschreibung im Leitfaden liest sich wie ein Projektzeitplan:

"Multipart assignments let instructors connect two or more assignment parts into one larger assignment workflow. Use Multipart assignments when students need to complete a larger project in stages, such as an outline, annotated bibliography, first draft, and final draft." (Mit Multipart assignments können Lehrkräfte zwei oder mehr Aufgabenteile zu einem größeren Aufgabenablauf verbinden. Nutzen Sie Multipart assignments, wenn Studierende ein größeres Projekt in Etappen abschließen müssen, etwa Gliederung, annotierte Bibliografie, erster Entwurf und Abschlussentwurf.)

Der Satz, auf den es ankommt, ist der nächste:

"A Multipart assignment is a connected set of assignment parts. Each part has its own title, instructions, dates, settings, and submissions, but the parts are grouped together as one assignment experience." (Ein Multipart assignment ist eine verbundene Menge von Aufgabenteilen. Jeder Teil hat eigenen Titel, eigene Anweisungen, eigene Termine, Einstellungen und Abgaben, aber die Teile werden zu einer gemeinsamen Aufgabe zusammengefasst.)

Eigene Einstellungen. Eigene Abgaben. Und von Ihrer Seite des Bildschirms sagt Turnitin, dass Sie die Gruppierung womöglich gar nicht bemerken: "Students see each part of a Multipart assignment as a separate assignment in their LMS or Turnitin, as they normally would." (Studierende sehen jeden Teil eines Multipart assignment als eigene Aufgabe in ihrem LMS oder in Turnitin, so wie sie es normalerweise tun.) Der Leitfaden für Studierende wiederholt es. Ihre Teile "appear in your assignment list as separate assignments" (erscheinen in Ihrer Aufgabenliste als eigenständige Aufgaben), und "each part of a Multipart assignment has its own submission" (jeder Teil eines Multipart assignment hat seine eigene Abgabe).

Wenn Sie den Zwischenbericht in Woche sieben hochladen und den Abschlussbericht in Woche zweiundzwanzig, sind das zwei Abgaben mit zwei Einstellungssätzen – keine Datei, die überarbeitet wird. Der Schutz, auf den man sich verlässt: dass eine erneute Abgabe die vorherige überschreibt und die beiden nicht gegeneinander abgeglichen werden – ist eine Regel für die erneute Abgabe in derselben Aufgabe. Wann genau sie gilt und wann nicht, haben wir in ob mein eigener früherer Entwurf mit meiner erneuten Abgabe übereinstimmt durchgespielt; die Kurzfassung: Der Fall, der wehtut, ist die zweite Aufgabe, nicht der zweite Upload.

Ob Ihre Datei aus Woche sieben überhaupt in einem Repository liegt, ist eine Einstellung – und sie wird zwei Ebenen über Ihnen gesetzt. Der Turnitin-Leitfaden zu den Kontoeinstellungen listet auf, was ein Administrator an Lehrkräfte weitergeben kann:

"Enable instructor standard repository options: Chosen instructors will be able to set the assignment option to either store student papers within the standard paper repository or not store the papers in any repository." (Standard-Repository-Optionen für Lehrkräfte aktivieren: Ausgewählte Lehrkräfte können die Aufgabenoption so setzen, dass studentische Arbeiten im Standard-Paper-Repository gespeichert werden – oder in keinem Repository.)

Sind die erweiterten Optionen aktiv, wählt die Lehrkraft stattdessen zwischen dem Standard-Repository und dem institutionellen. Und ein Administrator kann die Wahl ganz entziehen, indem er "Submit all papers to the standard repository" (alle Arbeiten an das Standard-Repository übermitteln) auswählt; dieselbe Seite beschreibt das so: "All student papers submitted to the account will be stored in the standard paper repository." (Alle studentischen Arbeiten, die an das Konto übermittelt werden, werden im Standard-Paper-Repository gespeichert.)

Die Abgabezeitpunkte eines Moduls müssen also nicht derselben Regel folgen, und keine dieser Einstellungen ist auf dem Upload-Bildschirm sichtbar.

Daraus ergibt sich eine sinnvolle Handlung, und ihr Zeitpunkt ist der ganze Punkt: Fragen Sie vor der Zwischenabgabe, nicht nach der Abschlussabgabe. Eine einzige E-Mail an Ihre Betreuung mit der Frage, ob der Zwischenteil Abgaben im Repository speichert, kostet in Woche sechs eine Minute und ist in Woche dreiundzwanzig nicht mehr zu beantworten.

Noch etwas zur Multipart-Struktur, denn man nimmt leicht an, die eigene Hochschule habe sie. Turnitin listet Integrationen auf, in denen sie nicht verfügbar ist: Google Classroom, Sakai, Manaba, In Campus. Läuft Ihr Capstone-Projekt über eine davon, sind die Teile einfach eigenständige Aufgaben ohne verbindendes Element. Das ändert nichts an der Repository-Frage – und alles an der Frage, ob Ihre Lehrkraft beim Korrigieren zwischen Ihren Abgaben hin- und herspringen kann.

Das ist der Fehler, den wir Ihnen ersparen möchten: Eine Gruppe sieht einen hohen Similarity-Wert beim Abschlussbericht, findet heraus, dass die eigene Literaturrecherche aus der Zwischenabgabe die Quelle ist, und verbringt dann eine Woche damit, diese Literaturrecherche so umzuschreiben, dass sie nicht mehr übereinstimmt.

Zwei Probleme daran.

Erstens: Similarity-Wert und KI-Anteil sind nicht dieselbe Messung und beeinflussen sich nicht gegenseitig. Turnitin sagt es deutlich: "The Similarity score and the AI writing detection percentage are completely independent and do not influence each other." (Der Similarity-Wert und der Prozentwert der KI-Schreiberkennung sind vollständig unabhängig voneinander und beeinflussen sich nicht gegenseitig.) Eine Selbstübereinstimmung ist ein Similarity-Ereignis. Sie sagt nichts über einen KI-Wert, und sie zu beheben bewegt keinen. Warum alle vier Kombinationen aus hoch und niedrig möglich sind, arbeitet KI-Schreibbericht vs. Similarity Report auf.

Zweitens – und das ist der Teil, der zubeißt: Wer die eigene Literaturrecherche so umschreibt, dass sie nicht mehr mit sich selbst übereinstimmt, treibt den Text auf genau das Profil zu, das Turnitin nennt, wenn es die eigenen Fehlalarme beschreibt:

"Sometimes false positives (incorrectly flagging human-written text as AI-generated), can include content without a lot of structural variation, text that literally repeats itself, or text that has been paraphrased without developing new ideas." (Fehlalarme – also das irrtümliche Kennzeichnen menschlich geschriebenen Textes als KI-generiert – können mitunter Inhalte ohne große strukturelle Abwechslung betreffen, Text, der sich wörtlich wiederholt, oder Text, der umformuliert wurde, ohne neue Gedanken zu entwickeln.)

Der Satz unmittelbar danach ist der, den Sie behalten sollten:

"If our indicator shows a higher amount of AI writing in such text, we advise you to take that into consideration when looking at the percentage indicated." (Wenn unser Indikator bei einem solchen Text einen höheren Anteil an KI-Schreiben anzeigt, empfehlen wir Ihnen, das bei der Betrachtung des angezeigten Prozentwerts zu berücksichtigen.)

Eine Literaturrecherche, die allein deshalb umgeschrieben wurde, damit sie ihrer früheren Fassung nicht mehr ähnelt, ohne dass neue Lektüre dahintersteht, liegt nah bei genau einem Punkt in diesem Satz: Text, der umformuliert wurde, ohne dass neue Gedanken dahinterstehen. Sie würden einen Similarity-Wert, für den es aufseiten der Lehrkraft eine Lösung gibt, gegen ein Textprofil eintauschen, für das es keine gibt.

Die Lösung aufseiten der Lehrkraft ist hier die eigentliche Antwort. Frühere Abgaben aus dem Bericht auszuschließen, ist eine Steuerung, die Ihre Lehrkraft in der Hand hat und Sie nicht.

Der Mechanismus erklärt, warum sich ein Gruppendokument so verhält, wie es das tut. Turnitin beschreibt ihn in etwa so: Die Abgabe wird in überlappende Abschnitte zerlegt. Jeder Abschnitt erhält eine Wahrscheinlichkeit zwischen null und eins. Ein qualifizierender Satz bekommt seinen Wert von den Abschnitten, die ihn abdecken; mehrere Werte werden zu einem zusammengefasst, und diese werden nach oben aggregiert, bis ein einziger Dokumentwert herauskommt.

Als Ablauf gelesen, fällt eines sofort auf: Nirgendwo darin gibt es ein Feld für die Person, die den Abschnitt getippt hat. Das Dokument ist die Einheit. Fünf Autoren gehen hinein, ein Prozentwert kommt heraus – und der lässt sich nicht auf sie aufteilen. Die allgemeine Fassung dieses Problems, für alle, die schon mittendrin stecken, ist Gruppenprojekt wegen KI markiert, obwohl keine KI genutzt wurde.

Aber es gibt im Bericht etwas, das eine Dimension hat, die dem Wert fehlt: Die Markierungen haben Positionen. Eine markierte Passage steht auf einer Seite, in einem Abschnitt, unter einer Überschrift – und Ihr Team weiß, wer diese Überschrift geschrieben hat.

Das hilft nur, wenn zwei Bedingungen erfüllt sind. Sie brauchen den Bericht, und den können Sie sich selbst nicht beschaffen, denn Turnitin sagt: "The AI writing detection indicator and report are not visible to students" (Der Indikator für KI-Schreiben und der dazugehörige Bericht sind für Studierende nicht sichtbar), und sagt dann, dass "with the PDF download feature, instructors can download and share the AI report with students" (Lehrkräfte mit der PDF-Download-Funktion den KI-Bericht herunterladen und mit Studierenden teilen können). Fragen Sie also nach dem PDF, nicht nach einem Screenshot einer Zahl. Was Sie vor sich haben, sobald Sie es haben, steht in Wie man einen Turnitin-Bericht zum KI-Schreiben liest.

Und Sie brauchen eine Aufzeichnung, wer wann was geschrieben hat – erstellt zum jeweiligen Zeitpunkt. Eine Tabelle mit den Abschnittsverantwortlichen und Daten, in Woche zwei angelegt und aktualisiert, wenn Abschnitte wandern, ist unspektakulär und kostet zehn Minuten pro Semester. In Woche dreiundzwanzig unter Druck zusammengebaut, ist dieselbe Tabelle ein Dokument, das nach dem Vorwurf entstanden ist – und alle im Raum wissen das.

Turnitin analysiert nur, was es qualifizierenden Text nennt, und definiert ihn als Prosa-Sätze in standardsprachlich vollständigen Sätzen innerhalb eines längeren Schriftstücks. Außerdem stellt es klar, dass der Prozentwert "is not necessarily the percentage of the entire submission" (nicht notwendigerweise der Prozentsatz der gesamten Abgabe) ist. Die vollständige Fassung dieser Definition mitsamt den Ausschlüssen steht unter was qualifizierender Text bei Turnitin ist.

Denken Sie nun daran, woraus ein Capstone-Bericht tatsächlich besteht: Anforderungstabellen. Nummerierte Testabläufe. Code-Auflistungen. Bildunterschriften. Ein Gantt-Diagramm. Interviewleitfäden im Anhang. Sehr wenig davon sind Absätze aus Sätzen.

Übrig bleiben damit Hintergrund, Literaturrecherche, Diskussion und Fazit – sie tragen nahezu die gesamte Messung.

Warum das ein Gruppenproblem ist und kein Formatierungsproblem: In den meisten Teams sind diese vier Abschnitte nicht gleich verteilt. Sie landen bei der Person, die flüssig auf Englisch schreibt, oder bei der, die sich für die „Schreibteile“ gemeldet hat, während andere das Artefakt gebaut haben. Der Prozentwert auf Dokumentebene wird also fast vollständig über Text berechnet, den eine oder zwei Personen geschrieben haben – und dann als Eigenschaft eines Dokuments mit fünf Namen darauf gemeldet.

Gut zu wissen vor dem Treffen, denn die erste Frage in diesem Raum lautet meist: „Wer hat das geschrieben?“ – und die ehrliche Antwort für die Teile, die den Wert erzeugt haben, kann kürzer sein als die Autorenliste.

Jedes Gruppendokument hat sie: die Person, die eine Woche vor der Frist fünf Dateien nimmt und daraus ein Dokument macht, das sich wie eines liest.

Manches davon ist nötig und völlig risikolos: die definierten Begriffe vereinheitlichen, damit aus den „Teilnehmenden“ in Abschnitt drei nicht die „Befragten“ in Abschnitt fünf werden. Die Zeitform im Methodenteil korrigieren. Abbildungen neu nummerieren, nachdem jemand eine eingefügt hat. Alle Zitate in einen Stil bringen. Überschriftenebenen angleichen. Nichts davon verändert die Form der Sätze irgendeiner Person.

Der heikle Teil ist der Durchgang, bei dem jemand das ganze Dokument in eine einzige Stimme glättet, weil die Nähte sichtbar sind.

Gehen Sie zurück zu der Liste, die Turnitin für Fehlalarme nennt. Inhalte ohne große strukturelle Abwechslung sind der erste Punkt. Ein Dokument, das fünf Personen geschrieben haben, hat strukturelle Abwechslung schon von sich aus – und es hat sie, weil fünf Personen es geschrieben haben. Ein Durchgang, der die Stimme glättet, ist ein Durchgang, der sie entfernt.

Die praktische Fassung also: Gleichen Sie Terminologie, Formatierung und Literaturverweise ab – und lassen Sie den Satzrhythmus in Ruhe. Ein Capstone-Bericht darf sich so anhören, als hätte ein Team ihn geschrieben, denn das hat es. Die Nähte sind kein Mangel, den eine bewertende Person bestraft, und die Mühe, sie zu verstecken, wird auf genau der Dimension aufgewendet, die Sie lieber behalten würden.

Liegt das Dokument in einem gemeinsamen Editor, gibt es einen zweiten Grund, sich zurückzuhalten: Was dieser Editor darüber aufzeichnet, wer welchen Abschnitt geschrieben hat, wird in dem Moment unbrauchbar, in dem eine Person jeden Absatz bearbeitet. Unser Durchgang Werkzeug für Werkzeug dazu, was diese Aufzeichnungen tatsächlich behalten, steht unter wie man den Versionsverlauf in Word, Google Docs und Overleaf aufbewahrt.

Capstone-Projekte mit einem externen Partner – einem Unternehmen, einem Krankenhaus, einer Kommunalverwaltung – fügen eine lesende Person hinzu, die außerhalb aller oben beschriebenen Systeme sitzt. Daraus entstehen drei ganz konkrete Dinge, die man früh klären sollte.

Niemand in diesem Gespräch hat den Bericht. Studierende können den KI-Schreibindikator nicht sehen. Ebenso wenig kann das jemand außerhalb der Hochschule. Fragt ein Partner, ob der Bericht auf KI geprüft wurde und was dabei herauskam, führt der einzige Weg zu einer Antwort darüber, dass Ihre Lehrkraft das PDF herunterlädt. Fragen Sie über die Hochschule, nicht an ihr vorbei.

Die Datei, die Sie dem Partner geben, ist womöglich nicht die, die Sie einreichen. Versionen für externe Empfänger lassen meist die Reflexionsteile und die Anhänge zum Bewertungsschema weg – oder nehmen Material auf, das die Hochschule nie sieht. Zwei Dateien, zwei Wortzahlen. Das zählt an genau einer Grenze: Turnitin erzeugt für eine Abgabe über 30.000 Wörter keinen KI-Schreibbericht, und ein zusammengesetzter Capstone-Bericht mit Anhängen kommt häufiger nah an diese Linie, als man erwartet. Eine Abgabe außerhalb der Dateianforderungen kommt nicht sauber zurück, sondern unbearbeitet; den Unterschied haben wir in kann Turnitin eine ganze Abschlussarbeit prüfen durchgespielt.

Ist das Projektmaterial vertraulich, ist die Repository-Frage nicht mehr nur verwaltungstechnisch. Ob Ihre Abgabe gespeichert wird, ist die weiter oben zitierte Einstellung, und sie kann so gesetzt sein, dass Lehrkräfte pro Aufgabe entscheiden – oder so, dass jede Arbeit im Konto gespeichert wird, unabhängig davon. Das spätere Entfernen ist nichts, was Sie selbst tun. Turnitin beschreibt es als Antrag, der nach oben geht: "instructors have the ability to request the deletion of any submissions in their assignments. Administrators can approve or reject requests." (Lehrkräfte können die Löschung jeder Abgabe in ihren Aufgaben beantragen; Administratoren können Anträge genehmigen oder ablehnen.) Wenn die Daten des Partners also in Ihren Anhängen stehen, ist das ein Gespräch mit Ihrer Betreuung vor dem ersten Upload – kein Formular nach dem letzten.

Wir können Ihnen nicht sagen, was Ihre Partnerorganisation verlangen oder akzeptieren wird. Niemand kann das, und wer darauf eine selbstsichere Antwort veröffentlicht, rät für Sie. Wissbar ist die Seite der Hochschule – und die ist eine Reihe von Schaltern mit Namen.

Alle Zitate oben stammen aus Turnitins eigenen Hilfeseiten; sie gelten also für Hochschulen, die Turnitin nutzen, und für sonst niemanden. Läuft bei Ihnen etwas anderes, ist das Übertragbare nicht das Vokabular des Anbieters. Es sind drei Fragen, und die passen in eine einzige E-Mail an Ihre Betreuung oder die Studienorganisation:

• Ist jeder Abgabezeitpunkt in diesem Modul eine eigene Hinterlegung – oder sind es Versionen derselben Sache?
• Wer entscheidet, ob eine Abgabe gespeichert wird, und auf welcher Ebene fällt diese Entscheidung?
• Wenn später etwas zurückgezogen werden muss: Wie ist das Verfahren, und wer zeichnet es ab?

Jedes System hat unter irgendeinem anderen Satz von Namen eine Antwort auf diese drei. Was schiefgeht, ist fast nie, dass Sie nicht wussten, wie eine Funktion heißt. Es ist, dass Sie angenommen haben, mehrere Abgaben seien ein Ereignis.

All das ist am Anfang eines Capstone-Projekts billig und am Ende unmöglich.

• Fragen Sie, welche Teile Abgaben speichern. Eine E-Mail an Ihre Betreuung, die jeden Abgabezeitpunkt im Modul abdeckt – gestellt vor dem ersten.
• Führen Sie eine Tabelle der Abschnittsverantwortlichen. Abschnitt, verantwortliche Person, Startdatum, Datum der letzten wesentlichen Änderung. Im gemeinsamen Laufwerk, laufend aktualisiert – nicht später rekonstruiert.
• Klären Sie, wem das gemeinsame Dokument gehört. In den meisten kollaborativen Editoren hat die Person, die die Datei angelegt hat, Befugnisse über deren Verlauf, die die anderen nicht haben.
• Benennen Sie an jedem Meilenstein eine Version. Wie Ihr Editor es auch nennt: Eine benannte Version mit Datum und einer Notiz aus zwei Worten ist mehr wert als hundert automatische.
• Legen Sie die Vereinheitlichungsregeln vor der letzten Woche fest. Begriffsliste, Zitierstil, Nummerierung der Abbildungen, Überschriftenebenen. Schreiben Sie sie in Woche zwei auf, und in Woche zweiundzwanzig muss niemand mehr etwas glätten.
• Finden Sie heraus, ob Ihre Abschlussabgabe über 30.000 Wörter hat – früh genug, um sie zu teilen, statt am Vorabend einen unbearbeiteten Bericht zu entdecken.

Wenn Sie über den Punkt hinaus sind, an dem das vorbeugende Ratschläge sind: markiert, aber selbst geschrieben behandelt, wie man eine Stellungnahme zusammenbaut. Und wenn Ihr Modul den browserbasierten Schreibraum von Turnitin nutzt statt Datei-Uploads, ist die Frage, was dieser Raum aufzeichnet, ein ganz eigenes Thema – behandelt in was Turnitin Clarity aufzeichnet.

Eine Umschreibung beantwortet keines der drei Probleme oben. Sie kann nicht ändern, welche Aufgabe Ihren Zwischenbericht gespeichert hat, sie kann einem Prozentwert keine Autorenspalte hinzufügen, und sie ersetzt nicht die Aufzeichnung darüber, wie das Dokument entstanden ist.

Wo sie ihren Platz hat, ist eng und spezifisch: Sie haben den PDF-Bericht, einige Passagen sind markiert, und Sie möchten genau diese Passagen überarbeiten, ohne den Rest eines Dokuments anzurühren, das vier andere Personen geschrieben und geprüft haben. Genau dieser letzte Teil ist die Bedingung, die Gruppendokumente anders macht. Was ein Werkzeug umschreibt, muss von einem Menschen geprüft werden, bevor es in das Dokument zurückgeht – und bei einem Capstone-Projekt ist dieser Mensch oft nicht die Person, die das Werkzeug ausgeführt hat.

Auf diese Bedingung hin ist Das Tool HumanPen gebaut. Sie laden das Dokument zusammen mit dem Bericht hoch, die Markierungen im Bericht setzen den Umfang, und was sie nicht abgedeckt haben, kommt genau so zurück, wie es geschrieben wurde. Ein Absatz ist die kleinste Einheit, die es anfasst; eine Teilübereinstimmung wird deshalb auf den ganzen Absatz erweitert und Ihnen angezeigt, bevor irgendetwas läuft. Abgerechnet werden die tatsächlich umgeschriebenen Wörter, nicht die Größe der Datei. Passagen, die die Voraussetzungen erfüllen, können kostenlos erneut durchlaufen werden.

Das ist eine Aussage über Umfang und Kosten. Es ist keine Aussage darüber, was Ihr nächster Bericht sagen wird, und solche Aussagen machen wir nicht. Bei einem Dokument mit fünf Autoren ist die nützliche Eigenschaft die kurze Liste von Absätzen, die Ihr Team noch einmal lesen muss, bevor das Dokument zurückgeht.

Sagt der KI-Prozentwert meiner Betreuung, wer von uns KI genutzt hat? Nein. Turnitins eigene Beschreibung des Mechanismus enthält kein Autorenfeld: Die Abgabe wird segmentiert, jedes Segment wird bewertet, und die Ergebnisse werden zusammengefasst und zu einem Wert auf Dokumentebene aggregiert. Die Markierungen haben Positionen im Dokument – das ist das Einzige im Bericht, das sich einer Person zuordnen lässt, und auch nur, wenn Ihr Team schon weiß, wer was geschrieben hat.

Mein Zwischenbericht und mein Abschlussbericht sind beide im System. Ist das ein Problem? Das ist eine Similarity-Frage, keine KI-Frage, und die Antwort hängt daran, ob die Zwischenabgabe gespeichert wurde. Das ist eine Aufgabeneinstellung, die Ihre Lehrkraft steuert und die sie aus Optionen wählt, die Ihr Administrator freigegeben hat. Fragen Sie, bevor die Zwischenabgabe eingeht; und wenn eine Selbstübereinstimmung schon passiert ist, gehen Sie damit zu Ihrer Lehrkraft – denn frühere Abgaben auszuschließen, ist eine Steuerung auf ihrer Seite des Berichts.

Unser Abschlussbericht hat mit Anhängen 45.000 Wörter. Was passiert? Turnitins Dateianforderungen sagen, dass eine Abgabe 30.000 Wörter nicht überschreiten darf, damit ein KI-Schreibbericht erzeugt wird. Oberhalb der Grenze gibt es keinen Prozentwert, und der Indikator zeigt an, dass die Abgabe nicht verarbeitet werden konnte – statt ein sauberes Ergebnis zu zeigen.

Eine Person hat am Ende das ganze Dokument bearbeitet, damit es einheitlich klingt. War das ein Fehler? Nicht automatisch, und nicht für die Teile, die Terminologie, Literaturverweise und Formatierung betrafen. Heikel ist der Teil, bei dem die Sätze aller in eine Stimme geglättet werden – denn "content without a lot of structural variation" (Inhalte ohne große strukturelle Abwechslung) ist der erste Punkt auf Turnitins eigener Liste dessen, was Fehlalarme erzeugen kann, und ein Dokument, das fünf Personen geschrieben haben, bringt diese Abwechslung gratis mit.

Kann ich einen Versionsverlauf zeigen, statt über den Wert zu streiten? Sie können ihn zeigen, und es ist vernünftig, ihn mitzubringen – aber allein entscheidet er nichts. Turnitin sagt über den eigenen Wert, er "should not be used as the sole basis for adverse actions against a student" (sollte nicht als alleinige Grundlage für nachteilige Maßnahmen gegen eine Studentin oder einen Studenten verwendet werden), und beschreibt ihn an anderer Stelle als "a single data point rather than a definitive response" (einen einzelnen Datenpunkt statt einer endgültigen Antwort). Ihr Versionsverlauf ist im selben Sinn ein weiterer Datenpunkt. Welches Gewicht beide haben, entscheidet Ihre Hochschule – festgelegt in ihrem Verfahren zur akademischen Integrität, und genau das ist das Dokument, das Sie lesen sollten.