Proyectos capstone y detección de IA: entregas por etapas, documentos compartidos

Tres cosas distinguen un capstone de un trabajo de curso, y cada una tiene su consecuencia. Se entrega más de una vez, así que tu propio informe provisional puede acabar en un repositorio y convertirse en algo con lo que se compara tu informe final. Lo escriben varias personas, así que el porcentaje de escritura por IA cubre un documento que nadie escribió en solitario y no lleva columna de autoría. Y quien al final funde los apartados de todos en una sola voz hace justo la pasada de edición que la propia documentación de Turnitin señala como propensa a falsos positivos.

Ninguna de las tres se resuelve reescribiendo el archivo al final del año. Dos de ellas las decide un ajuste que otra persona eligió meses antes, y la acción útil es una pregunta, no una edición.

Nada de esto predice una puntuación. Turnitin publica la forma de su pipeline y un conjunto de requisitos de archivo. No publica umbrales, y nosotros tampoco.

Turnitin tiene una función creada justo para la forma que tiene un capstone. Se llama Multipart assignment, y la descripción en la guía se lee como un calendario de proyecto:

"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." (Las Multipart assignments permiten al profesorado conectar dos o más partes de una tarea en un flujo de trabajo más amplio. Usa Multipart assignments cuando el alumnado deba completar un proyecto mayor por etapas, como un esquema, una bibliografía anotada, un primer borrador y un borrador final.)

La frase que importa es la siguiente:

"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." (Una Multipart assignment es un conjunto conectado de partes de tarea. Cada parte tiene su propio título, sus propias instrucciones, fechas, ajustes y entregas, pero las partes se agrupan como una sola experiencia de tarea.)

Sus propios ajustes. Sus propias entregas. Y desde tu lado de la pantalla, Turnitin dice que puede que ni notes la agrupación: "Students see each part of a Multipart assignment as a separate assignment in their LMS or Turnitin, as they normally would." (El alumnado ve cada parte de una Multipart assignment como una tarea independiente en su LMS o en Turnitin, como haría normalmente.) La guía para estudiantes lo repite. Tus partes "appear in your assignment list as separate assignments" (aparecen en tu lista de tareas como tareas independientes), y "each part of a Multipart assignment has its own submission" (cada parte de una Multipart assignment tiene su propia entrega).

Así que cuando subes el informe provisional en la semana siete y el informe final en la semana veintidós, eso son dos entregas con dos conjuntos de ajustes, no un archivo que se revisa. La protección en la que la gente confía —que una reentrega sobrescribe la anterior y las dos no se comparan entre sí— es una regla sobre volver a entregar en la misma tarea. Cuándo se aplica y cuándo no lo repasamos en ¿coincidirá mi borrador anterior con mi reentrega?, y la versión corta es que el caso que duele es la segunda tarea, no la segunda subida.

Que tu archivo de la semana siete esté en un repositorio es un ajuste, y se fija dos niveles por encima de ti. La guía de ajustes de cuenta de Turnitin enumera lo que una persona administradora puede ceder al profesorado:

"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." (Habilitar las opciones de repositorio estándar para el profesorado: el profesorado seleccionado podrá configurar la opción de la tarea para almacenar los trabajos del alumnado en el repositorio estándar de trabajos o para no almacenarlos en ningún repositorio.)

Con las opciones ampliadas activadas, el profesorado elige entre el repositorio estándar y el institucional. Y una persona administradora puede quitar la opción por completo seleccionando "Submit all papers to the standard repository" (enviar todos los trabajos al repositorio estándar), que la misma página describe así: "All student papers submitted to the account will be stored in the standard paper repository." (Todos los trabajos del alumnado enviados a la cuenta se almacenarán en el repositorio estándar de trabajos.)

Así que los puntos de entrega de un mismo módulo no tienen que seguir la misma regla, y ninguno de esos ajustes se ve desde la pantalla de subida.

Eso te da una cosa útil que hacer, y el momento es justamente el punto: pregunta antes de la entrega provisional, no después de la final. Un solo correo a tu tutora o tutor preguntando si la parte provisional almacena las entregas en el repositorio te lleva un minuto en la semana seis y ya no tiene respuesta en la semana veintitrés.

Una cosa más sobre la estructura Multipart, porque es fácil suponer que tu institución la tiene. Turnitin enumera integraciones donde no está disponible: Google Classroom, Sakai, Manaba, In Campus. Si tu capstone pasa por una de ellas, las partes son simplemente tareas independientes sin nada que las conecte, lo cual no cambia nada en la pregunta del repositorio y lo cambia todo en si tu profesorado puede saltar entre tus entregas mientras evalúa.

Este es el modo de fallo que preferiríamos que te saltaras. Un grupo ve una cifra de similitud alta en el informe final, deduce que la fuente es su propia revisión bibliográfica de la entrega provisional y luego pasa una semana reescribiendo esa revisión bibliográfica para que deje de coincidir.

Dos problemas con eso.

Primero: la puntuación de similitud y el porcentaje de IA no son la misma medición y no se afectan mutuamente. Turnitin lo dice sin rodeos: "The Similarity score and the AI writing detection percentage are completely independent and do not influence each other." (La puntuación de similitud y el porcentaje de detección de escritura por IA son completamente independientes y no se influyen entre sí.) Una coincidencia con tu propio texto es un evento de similitud. No dice nada sobre una cifra de IA, y corregirla no mueve ninguna. Por qué las cuatro combinaciones de alto y bajo son posibles lo desarrollamos en Informe de escritura por IA frente a informe de similitud.

Segundo, y esta es la parte que muerde: reescribir tu propia revisión bibliográfica para que deje de parecerse a sí misma empuja el texto hacia el perfil que Turnitin nombra cuando describe sus propios falsos positivos:

"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." (A veces los falsos positivos —marcar incorrectamente como generado por IA un texto escrito por una persona— pueden incluir contenido con poca variación estructural, texto que se repite literalmente o texto parafraseado sin desarrollar ideas nuevas.)

La frase inmediatamente después de esa es la que hay que quedarse:

"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." (Si nuestro indicador muestra una mayor cantidad de escritura por IA en ese texto, te recomendamos que lo tengas en cuenta al mirar el porcentaje indicado.)

Una revisión bibliográfica reescrita solo para que deje de parecerse a su versión anterior, sin ninguna lectura nueva detrás, queda muy cerca de un elemento concreto de esa frase: texto parafraseado sin que se desarrollen ideas nuevas detrás. Estarías cambiando una cifra de similitud que tiene arreglo por parte del profesorado por un perfil de texto que no lo tiene.

El arreglo por parte del profesorado es la respuesta real aquí. Excluir tus entregas anteriores del informe es un control que tiene tu profesorado y tú no.

El mecanismo explica por qué un documento grupal se comporta como lo hace. La descripción de Turnitin viene a decir lo siguiente: la entrega se divide en secciones que se solapan. Cada sección recibe una probabilidad entre cero y uno. Una frase calificable toma su puntuación de las secciones que la cubren, varias puntuaciones se agrupan en una, y esas se agregan hacia arriba hasta que sale una única cifra del documento.

Leído como un pipeline, una cosa es evidente: en ningún punto hay un campo para quién escribió el fragmento. El documento es la unidad. Entran cinco personas autoras y sale un porcentaje, y ese porcentaje no se puede repartir entre ellas. La versión general de este problema, para quien ya está en medio, es proyecto grupal marcado por IA sin haber usado IA.

Pero hay una cosa en el informe que sí tiene una dimensión de la que la puntuación carece: los resaltados tienen posiciones. Un pasaje resaltado está en una página, en una sección, bajo un encabezado, y tu equipo sabe quién escribió ese encabezado.

Eso solo sirve si se cumplen dos condiciones. Necesitas el informe, y no puedes conseguirlo por ti misma o por ti mismo, porque Turnitin dice que "The AI writing detection indicator and report are not visible to students" (el indicador y el informe de detección de escritura por IA no son visibles para el alumnado) y luego dice que "with the PDF download feature, instructors can download and share the AI report with students" (con la función de descarga en PDF, el profesorado puede descargar el informe de IA y compartirlo con el alumnado). Así que lo que hay que pedir es el PDF, no una captura de pantalla de una cifra. Qué estás mirando una vez lo tienes lo explicamos en Cómo leer un informe de escritura por IA de Turnitin.

Y necesitas un registro de quién escribió qué, hecho en su momento. Una tabla de titularidad de secciones con fechas, escrita en la semana dos y actualizada según las secciones se mueven, es aburrida y lleva diez minutos por curso. Armada en la semana veintitrés y bajo presión, la misma tabla es un documento creado después de la acusación, y todos en la sala lo saben.

Turnitin solo analiza lo que llama texto calificable, que define como frases de prosa escritas en oraciones gramaticalmente estándar, dentro de un texto de formato largo. También afirma que el porcentaje "is not necessarily the percentage of the entire submission" (no es necesariamente el porcentaje de toda la entrega). La versión completa de esa definición, con las exclusiones, está en qué es el texto calificable en Turnitin.

Piensa ahora en lo que compone realmente un informe de capstone. Tablas de requisitos. Procedimientos de prueba numerados. Listados de código. Pies de figura. Un diagrama de Gantt. Guiones de entrevista en un apéndice. Muy poco de eso son párrafos de oraciones.

Con lo cual los antecedentes, la revisión bibliográfica, la discusión y la conclusión cargan con casi toda la medición.

Aquí está por qué esto es un problema de grupo y no de formato. En la mayoría de los equipos esas cuatro secciones no se reparten por igual. Caen en quien escribe con fluidez en inglés, o en quien se ofreció para las «partes de redacción» mientras otros construían el artefacto. Así que el porcentaje a nivel de documento se calcula casi por completo sobre texto escrito por una o dos personas, y luego se reporta como una propiedad de un documento con cinco nombres encima.

Conviene saberlo antes de la reunión, porque la primera pregunta en esa sala suele ser «quién escribió esto», y la respuesta honesta para las partes que produjeron la cifra puede ser más corta que la lista de autoría.

Todo documento grupal tiene una: la persona que toma cinco archivos la semana antes de la fecha límite y hace que se lean como un solo documento.

Parte de lo que hace es necesario y no conlleva ningún riesgo. Hacer coherentes los términos definidos para que un «participante» en la sección tres no sea un «encuestado» en la sección cinco. Corregir el tiempo verbal en la metodología. Renumerar las figuras después de que alguien inserte una. Poner todas las citas en un mismo estilo. Alinear los niveles de encabezado. Nada de eso toca la forma de las frases de nadie.

La parte con la que hay que tener cuidado es la pasada en la que alguien alisa el documento entero hasta dejarlo en una sola voz porque se notan las costuras.

Vuelve a la lista que da Turnitin para los falsos positivos. El contenido con poca variación estructural es el primer elemento. Un documento escrito por cinco personas tiene variación estructural por construcción, y la tiene porque lo escribieron cinco personas. Una pasada de alisado de la voz es una pasada que la elimina.

Así que la versión práctica: armoniza la terminología, el formato y las referencias, y deja en paz el ritmo de las frases. Un informe de capstone puede sonar como si lo hubiera escrito un equipo, porque lo hizo. Las costuras no son un defecto que quien evalúa vaya a penalizar, y el esfuerzo por ocultarlas se gasta en la única dimensión que te conviene conservar.

Si el documento vive en un editor compartido, hay una segunda razón para contenerse: cualquier registro que ese editor guarde de quién escribió qué sección deja de servir en el momento en que una persona edita todos los párrafos. Nuestro recorrido herramienta por herramienta sobre lo que esos registros conservan realmente está en cómo conservar el historial de versiones en Word, Google Docs y Overleaf.

Los capstones con una entidad externa —una empresa, un hospital, un ayuntamiento— añaden una persona lectora que queda fuera de todos los sistemas descritos arriba. Eso produce tres cosas concretas que conviene resolver pronto.

Nadie en esa conversación tiene el informe. El alumnado no puede ver el indicador de escritura por IA. Tampoco puede verlo nadie de fuera de la institución. Si una entidad pregunta si el informe se revisó con IA y qué decía, la única vía para responder es que tu profesorado descargue el PDF. Pregunta a través de la universidad, no por fuera.

El archivo que entregas a la entidad puede no ser el archivo que envías. Las versiones de entrega suelen quitar las secciones reflexivas y los apéndices con el esquema de evaluación, o añadir material que la universidad nunca ve. Dos archivos, dos recuentos de palabras. Eso importa en una frontera concreta: Turnitin no genera un informe de escritura por IA para una entrega de más de 30.000 palabras, y un informe de capstone con apéndices se acerca a esa línea más a menudo de lo que la gente espera. Una entrega fuera de los requisitos de archivo no vuelve limpia: vuelve sin procesar, y la diferencia la repasamos en ¿puede Turnitin revisar una tesis completa?.

Si el material del proyecto es confidencial, la pregunta del repositorio deja de ser administrativa. Que tu entrega se almacene es el ajuste citado antes, y puede configurarse para que el profesorado elija por tarea, o para que se almacene todo el material de la cuenta sin excepción. Eliminarlo después no es algo que hagas tú. Turnitin lo describe como una solicitud que sube: "instructors have the ability to request the deletion of any submissions in their assignments. Administrators can approve or reject requests." (el profesorado puede solicitar la eliminación de cualquier entrega en sus tareas; las personas administradoras pueden aprobar o rechazar las solicitudes.) Así que si los datos de la entidad están en tus apéndices, eso es una conversación con tu tutora o tutor antes de la primera subida, no un formulario después de la última.

No podemos decirte qué pedirá o aceptará tu entidad colaboradora. Nadie puede, y quien publique una respuesta segura a eso está adivinando por ti. Lo que sí se puede saber es el lado de la universidad, y el lado de la universidad es un conjunto de interruptores con nombre.

Todas las citas de arriba vienen de las propias páginas de ayuda de Turnitin, así que valen para instituciones que usan Turnitin y para nadie más. Si la tuya usa otra cosa, lo que se transfiere no es el vocabulario del proveedor. Son tres preguntas, y caben en un solo correo a tu tutora o tutor o a la administración del programa:

• ¿Cada punto de entrega de este módulo es un depósito separado, o son versiones de una misma cosa?
• ¿Quién decide si una entrega se almacena, y a qué nivel se toma esa decisión?
• Si luego algo tiene que retirarse, ¿cuál es el procedimiento y quién lo autoriza?

Todo sistema tiene una respuesta a esas tres bajo otro conjunto de nombres. Lo que falla casi nunca es que no supieras cómo se llamaba una función. Es que asumiste que varias entregas eran un solo evento.

Todo esto es barato al principio de un capstone e imposible al final.

• Pregunta qué partes almacenan entregas. Un correo a la tutora o al tutor que cubra todos los puntos de entrega del módulo, enviado antes del primero.
• Mantén una tabla de titularidad de secciones. Sección, responsable, fecha de inicio, fecha del último cambio sustancial. En la unidad compartida, actualizada sobre la marcha, no reconstruida después.
• Acordad quién es dueño del documento compartido. En la mayoría de los editores colaborativos, quien creó el archivo tiene sobre su historial poderes que los demás no tienen.
• Nombra una versión en cada hito. Como lo llame tu editor, una versión etiquetada con fecha y una nota de dos palabras vale más que cien automáticas.
• Decide las reglas de armonización antes de la última semana. Lista de terminología, estilo de citas, numeración de figuras, niveles de encabezado. Escríbelas en la semana dos y nadie tendrá que alisar nada en la semana veintidós.
• Averigua si tu entrega final supera las 30.000 palabras con tiempo suficiente para dividirla, en lugar de descubrir un informe sin procesar la noche anterior.

Si ya pasaste el punto en el que esto es consejo preventivo, marcado, pero lo escribiste tú cubre cómo armar una respuesta, y si tu módulo usa el espacio de escritura en el navegador de Turnitin en lugar de subir archivos, lo que ese espacio registra es un tema aparte, tratado en qué registra Turnitin Clarity.

Una reescritura no responde a ninguno de los tres problemas de arriba. No puede cambiar qué tarea almacenó tu informe provisional, no puede añadir una columna de autoría a un porcentaje y no sustituye el registro de cómo se construyó el documento.

Donde sí tiene lugar es algo estrecho y concreto: tienes el informe en PDF, algunos pasajes están resaltados y quieres revisar esos pasajes sin tocar el resto de un documento que escribieron y revisaron otras cuatro personas. Esta última parte es la restricción que hace distintos los documentos grupales. Todo lo que reescriba una herramienta debe revisarlo una persona antes de volver al documento, y en un capstone esa persona a menudo no es quien ejecutó la herramienta.

Esa restricción es lo que da forma a La herramienta HumanPen. Subes el documento junto con el informe, los resaltados del informe fijan el alcance, y lo que no cubrieron vuelve exactamente como se escribió. Un párrafo es la unidad más pequeña que toca, así que una coincidencia parcial se amplía al párrafo completo y se te muestra antes de que se ejecute nada. La facturación sigue las palabras realmente reescritas, no el tamaño del archivo. Los pasajes que cumplen los requisitos pueden volver a procesarse sin coste.

Eso es una afirmación sobre alcance y coste. No es una afirmación sobre lo que dirá tu próximo informe, y nosotros no hacemos esas. En un documento con cinco personas autoras, la propiedad útil es la lista corta de párrafos que tu equipo tiene que releer antes de devolverlo.

¿Le dice el porcentaje de IA a mi tutora o tutor cuál de nosotros usó IA? No. La propia descripción que hace Turnitin del mecanismo no incluye ningún campo de autoría: la entrega se segmenta, cada segmento se puntúa, y los resultados se agrupan y se agregan en una cifra a nivel de documento. Los resaltados tienen posiciones en el documento, que es lo único del informe que se puede conectar con una persona, y solo si tu equipo ya sabe quién escribió qué.

Mi informe provisional y mi informe final están ambos en el sistema. ¿Es un problema? Es una pregunta de similitud, no de IA, y la respuesta depende de si la entrega provisional se almacenó. Ese es un ajuste de tarea que controla tu profesorado, elegido entre las opciones que habilitó tu administración. Pregunta antes de que entre la entrega provisional, y si ya ocurrió una coincidencia contigo mismo, llévaselo a tu profesorado, porque excluir entregas anteriores es un control de su lado del informe.

Nuestro informe final tiene 45.000 palabras con apéndices. ¿Qué pasa? Los requisitos de archivo de Turnitin dicen que una entrega no debe superar las 30.000 palabras para que se genere un informe de escritura por IA. Por encima del límite no hay porcentaje, y el indicador muestra que no pudo procesar la entrega en lugar de mostrar un resultado limpio.

Una persona editó todo el documento al final para que se leyera de forma coherente. ¿Fue un error? No automáticamente, y no en lo que tocaba a terminología, referencias y formato. La parte con la que hay que tener cuidado es alisar las frases de todos hasta una sola voz, porque "content without a lot of structural variation" (contenido con poca variación estructural) es el primer elemento de la propia lista de Turnitin sobre lo que puede producir falsos positivos, y un documento escrito por cinco personas empieza con esa variación gratis.

¿Puedo mostrar un historial de versiones en lugar de discutir sobre la puntuación? Puedes mostrarlo, y es razonable llevarlo, pero por sí solo no resuelve nada. Turnitin dice de su propia puntuación que "should not be used as the sole basis for adverse actions against a student" (no debe usarse como única base para medidas adversas contra un estudiante) y la describe en otro lugar como "a single data point rather than a definitive response" (un único dato, no una respuesta definitiva). Tu historial de versiones es otro dato en el mismo sentido. Qué peso tiene cada uno lo decide tu institución, en su procedimiento de integridad académica, y ese es el documento que hay que leer.