| Tiêu chí so sánh | Hệ thống cho tài liệu tiếng Việt | Hệ thống cho tài liệu tiếng Anh | Công cụ bạn tự dùng để thử |
|---|---|---|---|
| Ví dụ có thật trong quy trình đã công bố | KiemTraTaiLieu (Trường Đại học Cần Thơ) | iThenticate (Trường Đại học Cần Thơ) | Bất kỳ công cụ trực tuyến nào |
| Ai bấm nút chạy | Cán bộ nhà trường | Cán bộ nhà trường | Bạn |
| Kho đối sánh | Internet, dữ liệu nội sinh của đơn vị, và giữa các tài liệu với nhau | Kho của nhà cung cấp | Chỉ những gì nhà cung cấp đó có |
| Kết quả có giá trị nộp hồ sơ | Có, kèm xác nhận và chữ ký | Có, kèm xác nhận và chữ ký | Không |
| Bạn kiểm soát được gì | Chất lượng bản nộp, và danh mục nguồn đề nghị loại trừ từ lượt thứ hai | Chất lượng bản nộp | Toàn bộ, nhưng kết quả không dùng được |
| Chi phí | Có phí dịch vụ, do trường thông báo | Có phí dịch vụ, do trường thông báo | Miễn phí hoặc trả phí cá nhân |
Kết luận trước khi giải thích: ở nhiều trường Việt Nam, bạn không chọn hệ thống kiểm tra trùng lặp — nhà trường chọn, và chọn theo ngôn ngữ của luận văn. Vì mỗi hệ thống có kho đối sánh riêng, cùng một bản luận văn có thể ra hai con số rất khác nhau ở hai hệ thống, và cả hai đều đúng theo cách đo của chúng. Đây là điều quan trọng hơn mọi bảng xếp hạng công cụ.
Bằng chứng: một quy trình đã công bố nói gì
Quy trình kiểm tra mức độ trùng lặp luận văn, đề án tốt nghiệp thạc sĩ và luận án tiến sĩ của Trường Đại học Cần Thơ, ban hành kèm Quyết định số 06/QĐ-NXB ĐHCT ngày 18/9/2024 của Giám đốc Nhà xuất bản Đại học Cần Thơ, ghi rõ trong phần thành phần hồ sơ: “Các hệ thống kiểm tra mức độ trùng lặp: Đối với LVLA tiếng Việt: KiemTraTaiLieu; Đối với LVLA tiếng Anh: iThenticate.”
Quy trình này cũng cho thấy vài chi tiết mà hầu như không bài hướng dẫn nào nhắc:
- Người chạy kiểm tra là biên tập viên của Nhà xuất bản, không phải học viên. Học viên nộp tệp, ưu tiên định dạng Word, kèm phiếu đề nghị theo biểu mẫu.
- Có một biểu mẫu để đề nghị loại trừ nguồn — danh mục trích dẫn đề nghị loại bỏ nguồn khi kiểm tra, phải được giảng viên hướng dẫn xác nhận. Nhưng biểu mẫu này chỉ áp dụng đối với tài liệu tiếng Việt và chỉ được cung cấp từ lượt kiểm tra thứ hai trở đi. Nghĩa là bạn không thể loại trừ nguồn ngay ở lần chạy đầu tiên.
- Dịch vụ có phí, và học viên được thông báo về phí ở bước cung cấp thông tin.
- Không đạt thì quay lại vòng trước để sửa và kiểm tra lại; đạt thì báo cáo được in, trình ký xác nhận và lưu tại Khoa Sau đại học cùng Trung tâm Học liệu.
Ở một trường khác, cơ chế lại khác. Hướng dẫn số 6644/HD-XHNV ngày 05/12/2024 của Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, Đại học Quốc gia Hà Nội yêu cầu nghiên cứu sinh gửi toàn văn luận án bản Word qua email để quét trùng lặp trước khi nộp hồ sơ đề nghị đánh giá tổng thể, và đặt điều kiện tỉ lệ không quá 25%.
Vì sao kho đối sánh quan trọng hơn thương hiệu
Một hệ thống kiểm tra trùng lặp chỉ tìm thấy những gì nó có trong kho. Trang giới thiệu của KiemTraTaiLieu mô tả phạm vi đối sánh gồm ba lớp: nguồn dữ liệu internet, dữ liệu nội sinh của đơn vị, và so sánh giữa các tài liệu với nhau. Nhà cung cấp này tự công bố con số quy mô là hơn 800.000 người dùng và hơn 1,5 triệu tài liệu đã kiểm tra, cùng hơn 30 tạp chí khoa học sử dụng.
Lớp thứ hai — dữ liệu nội sinh của đơn vị — là lớp giải thích hiện tượng làm nhiều học viên bối rối: cùng một bản thảo, kiểm ở công cụ cá nhân thì thấp, kiểm ở hệ thống của trường thì cao hơn hẳn. Kho nội sinh chứa luận văn và luận án của chính trường đó, tức là chứa đúng những tài liệu gần đề tài của bạn nhất. Không công cụ bên ngoài nào có lớp dữ liệu này.
Hệ quả cho quyết định của bạn rất rõ: kết quả từ một công cụ tự chạy không dự đoán được kết quả của hệ thống trường dùng. Nó có ích để phát hiện những đoạn bạn quên ghi nguồn, và chỉ nên dùng cho mục đích đó.
Sáu câu hỏi cần hỏi về hệ thống mà trường bạn dùng
Thay vì so sánh thương hiệu, hãy hỏi sáu câu sau — đây là những câu thực sự làm thay đổi con số của bạn:
- Tệp nào được nộp? Toàn văn, hay chỉ từ mở đầu đến kết luận? Việc loại trừ phụ lục và danh mục tài liệu tham khảo thay đổi tỷ lệ rất nhiều.
- Trích dẫn có ngoặc kép được xử lý ra sao? Có được loại trừ tự động không, hay vẫn tính vào tỷ lệ và để người đọc báo cáo tự phân biệt?
- Có được đề nghị loại trừ nguồn không, và từ lượt thứ mấy? Như ví dụ ở trên, quyền này có thể chỉ mở từ lượt kiểm tra thứ hai.
- Kho đối sánh có gồm luận văn của chính trường không? Nếu có, hãy giả định đề tài gần bạn nhất đã nằm trong đó.
- Bài báo của chính tôi có bị tính không? Với nghiên cứu sinh đã công bố từ chính nghiên cứu này, cần báo trước cho người phụ trách.
- Được kiểm tra mấy lượt và mất bao lâu mỗi lượt? Đây là con số bạn phải đưa vào lịch làm việc, vì một lượt kiểm tra lại có thể làm lỡ đợt bảo vệ.
Khuyến nghị theo từng nhóm người dùng
Sinh viên đại học làm khóa luận. Nhiều trường không kiểm tra bắt buộc ở bậc này. Hãy hỏi trước, và dùng thời gian tiết kiệm được để làm phần trích dẫn cho chuẩn ngay từ đầu — cách trình bày được nêu trong hướng dẫn tài liệu tham khảo APA cho luận văn tiếng Việt.
Học viên cao học. Ưu tiên tuyệt đối là biết trước quy trình của trường: ai nộp, nộp gì, mấy lượt, phí bao nhiêu. Con số ngưỡng thì tra ở văn bản của trường chứ không tra trên mạng — lý do được giải thích trong bài về ngưỡng trùng lặp.
Nghiên cứu sinh. Hai rủi ro riêng: tự trùng với bài báo đã công bố, và trùng với luận án trong kho nội sinh của chính trường. Cả hai đều xử lý được nếu bạn nêu trước, và rất khó xử lý nếu để đến khi báo cáo đã in.
Người viết bằng tiếng Anh. Hãy hỏi rõ liệu tài liệu của bạn có được chuyển sang hệ thống khác hay không, vì như ví dụ ở trên, việc chọn hệ thống có thể phụ thuộc vào ngôn ngữ của bản thảo.
Điều một con số không nói cho bạn biết
Báo cáo trùng lặp là công cụ phát hiện tương đồng, không phải công cụ kết luận đạo văn. Hai đoạn giống nhau có thể là trích dẫn hợp lệ, là điều khoản pháp luật được trích nguyên văn, hay là một câu định nghĩa chuẩn mà cả lĩnh vực dùng chung. Ngược lại, một luận văn có tỷ lệ rất thấp vẫn có thể có vấn đề liêm chính nếu ý tưởng được lấy mà không ghi nhận.
Vì vậy việc dùng báo cáo đúng cách là đọc từng đoạn được đánh dấu và tự hỏi: đoạn này có nguồn chưa, và người đọc có phân biệt được đây là ý của ai không. Nền tảng cho việc đó nằm ở khâu đọc và ghi chú, được trình bày trong hướng dẫn viết tổng quan tài liệu.
Cách bền vững nhất là viết bằng giọng của chính bạn
Không công cụ kiểm tra nào giải quyết được vấn đề gốc: ghép các đoạn đã đọc rồi sửa lại luôn tạo ra văn bản vừa trùng lặp cao vừa khó đọc. Tesify giúp bạn dựng dàn ý và viết từng phần theo cấu trúc của bậc học và ngành mình, để mạch văn là của bạn ngay từ bản nháp đầu tiên. Hơn 9.000 sinh viên đã dùng Tesify với hơn 15.000 chương được soạn thảo, và toàn bộ nội dung cuối cùng do bạn viết và chịu trách nhiệm.
Viết bản nháp đầu tiên bằng giọng của bạn với Tesify.
Câu hỏi thường gặp
Trường tôi dùng hệ thống nào?
Chỉ văn bản của trường trả lời được. Hãy tìm quy trình kiểm tra trùng lặp hoặc quy định liêm chính học thuật trên website trường; các quy trình được ban hành kèm quyết định thường nêu đích danh tên hệ thống.
Vì sao công cụ tôi tự dùng cho kết quả thấp hơn hệ thống của trường?
Vì kho đối sánh khác nhau. Hệ thống của trường thường có thêm lớp dữ liệu nội sinh gồm luận văn, luận án của chính trường — đúng nhóm tài liệu gần đề tài bạn nhất.
Tôi có thể tự nộp bài lên hệ thống của trường không?
Ở nhiều trường thì không. Trong quy trình đã công bố của Trường Đại học Cần Thơ, người tải tệp lên hệ thống là biên tập viên của Nhà xuất bản, còn học viên nộp tệp kèm phiếu đề nghị.
Có được loại trừ danh mục tài liệu tham khảo khỏi phần kiểm tra không?
Tùy quy trình. Một số nơi yêu cầu nộp phần nội dung từ mở đầu đến kết luận, tức là đã loại trừ sẵn. Một số nơi cho phép đề nghị loại trừ nguồn bằng biểu mẫu có xác nhận của giảng viên hướng dẫn, nhưng có thể chỉ từ lượt kiểm tra thứ hai.
Kiểm tra mất bao lâu?
Do quy trình của từng trường quy định. Điều cần làm là hỏi trước và cộng thời gian đó cùng thời gian dự phòng cho một lượt kiểm tra lại vào kế hoạch của bạn.
Hệ thống có phát hiện được nội dung do AI tạo ra không?
Một số hệ thống công bố có tính năng này. KiemTraTaiLieu, chẳng hạn, liệt kê phát hiện nội dung do AI tạo sinh như một tính năng bên cạnh kiểm tra trùng lặp và kiểm tra chính tả. Việc kết quả đó được nhà trường sử dụng như thế nào lại là quy định riêng của từng trường.
Kết quả từ công cụ miễn phí có nộp cho trường được không?
Không. Hồ sơ cần bản báo cáo do hệ thống nhà trường sử dụng xuất ra, kèm xác nhận và chữ ký theo biểu mẫu của trường.
Có nên trả tiền cho một công cụ cá nhân để kiểm tra trước không?
Chỉ hợp lý nếu bạn dùng nó để soát các đoạn quên ghi nguồn khi còn nhiều thời gian sửa. Nếu mục tiêu là dự đoán con số cuối cùng thì không đáng, vì hai kho đối sánh khác nhau.
Tôi viết luận văn bằng tiếng Anh thì có gì khác?
Trường có thể dùng một hệ thống khác cho tài liệu tiếng Anh, và các quyền như đề nghị loại trừ nguồn có thể không áp dụng. Hãy hỏi cụ thể thay vì suy từ kinh nghiệm của bạn cùng khóa viết tiếng Việt.
Trùng lặp với chính luận văn thạc sĩ của tôi thì xử lý ra sao?
Nêu trước với người phụ trách kiểm tra và với người hướng dẫn. Đây là tình huống thường gặp khi nghiên cứu sinh tiếp nối đề tài cũ, và cần được xử lý ở khâu đọc báo cáo chứ không phải bằng cách viết lại cho khác đi.