Заказать дипломную или написать самому? Пишем ВКР – «Зелёное финансирование в России и Китае» - страница 7

Рисунок 1 – Проверка текста в сервисе GigaCheck

DeepSeek R1 – инструмент, ориентированный на логическое выстраивание аргументации. Удачно справляется с задачами анализа понятий, построения концептуальных схем, выявления противоречий в тезисах. Подходит для разработки плана главы, написания вводных абзацев, составления аннотации. Минус – недостаточная гибкость при переработке больших текстов, зависания. Рекомендуется использовать его для проработки структуры, а не для финального редактирования.

Qwen – один из новых продуктов, активно развивающийся в среде академического письма. Сильная сторона – обработка источников и интерпретация смысловых блоков. Может применяться при работе с теоретическими основами, классификацией подходов, написании разделов с обзорами. При этом алгоритм менее адаптирован под художественную обработку текста, требует уточнения формулировок и вводных параметров. Недостаток – лимит загружаемых данных, можно послать 1 файл.

Все указанные системы могут использоваться в комбинации: одна помогает при формулировке плана, другая – при генерации текста, третья – при финальной правке текста. Важно понимать, что нейросети не несут ответственности за точность или достоверность выводов, поэтому каждую формулировку студенту необходимо проверять вручную. Работа ИИ – это вспомогательный процесс, а не подмена авторского участия.

Как видно из рекомендаций, наиболее сбалансированным и адаптивным решением остаётся ChatGPT, особенно при соблюдении чёткой формулировки задачи и последовательного подхода к структуре. DeepSeek и Gemini могут использоваться как вспомогательные инструменты, дополняя работу основного генератора текста.

Оригинальность текста определяется не субъективно, а в соответствии с техническими алгоритмами, которые реализуются в системах автоматической проверки. Среди них наиболее распространена система Антиплагиат ВУЗ → «Антиплагиат» (вузовская версия). Работа проверяется по множеству параметров – шинглы, совпадения с базами, структурная плотность повторов → доля заимствованных фрагментов, процент совпадающих блоков. Вне зависимости от дисциплины, установлена нижняя планка оригинальности, как правило, не менее 60—80% → от 70% в большинстве вузов.