Документы по курсу
DOCX, PDF и текст с версиями: черновик → финальная сдача. Каждая проверка привязана к файлу и дедлайну.
Единый стандарт проверки для кафедр, LMS и приёмных комиссий: архив работ, списки студентов, пакетная загрузка и поиск пересечений между одногруппниками.
curl -X POST https://api.plagby.by/v1/check \
-H "Authorization: Bearer $PLAGBY_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"title": "Курсовая работа",
"locale": "ru",
"options": {
"web_scan": true,
"ai_detect": true,
"semantic_match": true
},
"webhook": "https://lms.edu/plagby/hook"
}'
Webhook → LMS · batch · SSO · 202 + report_urlКафедральный корпус документов: не только текущий дедлайн, но вся история загрузок — для перепроверок, апелляций и сверки с прошлыми курсами.
DOCX, PDF и текст с версиями: черновик → финальная сдача. Каждая проверка привязана к файлу и дедлайну.
Срок архива, регион и доступ настраиваются под вуз: от сессии до нескольких лет после выпуска.
Преподаватель ищет фрагмент или тему по группе, году и дисциплине — без ручного перебора папок.
Выгрузка архива и отчётов для аттестационной комиссии, архива вуза или внешнего комплаенса.
Импорт групп, привязка работ к ФИО и курсу, роли научруков — единый реестр вместо Excel на кафедре.
CSV, LMS sync или API: группа, поток, факультет, номер зачётки и email.
Все сдачи, статусы проверок и вероятность авторства: насколько текущая работа похожа на стиль студента по всему корпусу его загрузок — свой текст или признаки купленной работы.
Назначение руководителей ВКР с доступом только к своим подопечным.
На основе всех работ студента в учреждении строится стилевой профиль: лексика, структура абзацев, длина предложений, обороты. Новая сдача сравнивается с этим профилем — видно, писал ли сам или есть риск готовой / купленной работы.
Сводная вероятность «свой текст» vs «чужой / заказной» по шкале 0–100. В карточке студента — по каждой работе и в динамике за семестр.
Профиль по рефератам, лабам и курсовым: словарь, синтаксис, типичные связки. Резкий сдвиг стиля — сигнал для научрука.
Чем больше сдано за время обучения, тем точнее база. Первая работа — осторожная оценка; к ВКР — накопленная картина.
Скачок объёма и «академичности», несоответствие уровню прошлых текстов, однородность чужого стиля, совпадение с peer и ИИ-детектом.
Черновик vs финал: если стиль «приехал» целиком в последней версии — отдельный флаг в карточке.
Оценка для преподавателя и комиссии, не для автоматического отказа. Объяснимые факторы в отчёте, а не чёрный ящик.
Сверка внутри группы и между курсами: не только «похоже на веб», но и «похоже на работу Иванова» — с направлением совпадения и общим источником.
Парные матчи: студент A ↔ студент B, процент и длина совпавших фрагментов. Видно, кто мог копировать у кого в рамках группы.
Кластер одногруппников с похожими блоками: быстро видно цепочку «общий черновик» или раздачу готовой работы.
По дате загрузки видно вероятный первоисточник среди студентов — удобно для разговора на кафедре, не для автоматического вердикта.
Сверка с прошлыми годами по той же дисциплине: защита от «продать курсовую с прошлого потока».
Когда у половины группы один и тот же сайт или статья — это не всегда списывание друг у друга. Отдельно показываем пересечение внешних источников.
Список сайтов и PDF, на которые совпало несколько работ сразу — с числом студентов и долей текста.
Одинаковые куски из энциклопедий, методичек и чужих рефератов — в отчёте с подсветкой у каждого.
Отделяем совпадение с ранее сданной работой того же студента от чужих материалов.
Методички, ГОСТы и разрешённые шаблоны не крутят процент оригинальности без нужды.
Слой поверх проверок: что удобно деканату и научрукам, когда поток сдач большой.
Средний процент, доля ИИ-риска, индекс авторства и топ peer-пересечений — обзор за минуту перед заседанием.
Сравнение версий одной работы: что убрали, что добавили, как изменился риск после правок.
Личная библиотека эталонных текстов и прошлых ВКР для точечной сверки подопечных.
Резкий скачок объёма, ночная массовая сдача, одинаковые метаданные файла — флаги для ручной проверки.
Сводка по потоку для ГЭК: кто чистый, у кого peer-матч, у кого общий источник.
Пороги оригинальности и ИИ по дисциплине — единый стандарт кафедры без Excel-таблиц.
PLAGBY API встраивается в существующий контур учреждения — без замены LMS и без отдельного портала для проверок.
Плагин и webhook: задание → проверка → оценка и PDF в карточке студента.
REST-интеграция для курсов и рубрик; статусы проверки в журнале.
Выгрузка пакетов работ и обратная загрузка отчётов по расписанию кафедры.
Загрузка своих работ, просмотр отчётов, повторная проверка после правок.
Пакетная приёмка, индекс авторства, peer-пересечения, пороги оригинальности и выгрузка ведомости.
SSO, токены API, архив, квоты кафедр и политики хранения документов.
ZIP, CSV или вызов API из LMS — список студентов, работ и метаданные курса.
Параллельный скан: web, ИИ, семантика и peer-сверка внутри пакета.
Таблица рисков + связи «студент ↔ студент» и «студент ↔ источник» для кафедры.
Подключим архив работ, списки групп, peer-пересечения и PLAGBY API под регламент вашего учреждения.