"Думейт" – интеллектуальная система анализа научных и учебных работ, предназначенная для выявления некорректного цитирования, заимствований и нарушений академической этики. Сервис обеспечивает комплексную проверку текстов с учетом специфики российского образовательного и научного пространства, соответствует рекомендациям ВАК при Минобрнауки России и Ассоциации научных редакторов и издателей (АНРИ), входит в Единый реестр российского ПО.
Ключевые возможности системы, доступные для тестирования:
- Тепловая карта ИИ-текста – уникальный функционал, показывающий не просто факт генерации, а степень уверенности алгоритма по каждому фрагменту. Это позволяет отличить реальные проблемы от пограничных случаев и снижает риск ложных обвинений.
- Гибкая работа с ИИ-фрагментами – преподаватель может вручную отключать отдельные спорные фрагменты с экспертным комментарием, система прозрачно пересчитает итоговый процент ИИ.
- Проверка библиографии на "фейки" – алгоритм выявляет несуществующие источники, сгенерированные нейросетями, устаревшую литературу и ошибки в оформлении.
- Правовая безопасность – автоматическая проверка на упоминание иноагентов, нежелательных и экстремистских организаций.
- Эргономичный мастер-отчет – вся информация (совпадения, ИИ, маскировки, библиография, иноагенты, структура) собрана на одной странице. Кластеризация источников сокращает время анализа отчета на 30%.
- Совместная работа – папки с гибкими правами доступа для связок "преподаватель – студент", "научный руководитель – аспирант".
- Мобильная версия отчета – просмотр и анализ результатов со смартфона или планшета.
Вся инфраструктура и хранение данных реализованы на территории РФ (собственные серверы и "Яндекс.Облако").
Для студентов предусмотрены дополнительные преференции: через бот "Думейт" в мессенджере MAX они могут бесплатно проверять свои работы (1 полный отчет в сутки).
Как получить доступ к тестированию:
До 30 сентября 2026 года доступ к системе открыт для всех заинтересованных сотрудников университета. Для получения доступа направьте запрос на адрес ntlib@ssau.ru с указанием следующей информации:
- ФИО;
- адрес электронной почты;
- название факультета;
- название кафедры или номер группы (для студентов)
Разработчики системы будут признательны за обратную связь по результатам тестирования: оценку работы сервиса, качества отчетов, удобства интерфейса и другие замечания. Отзывы и предложения просим направлять на адрес ntlib@ssau.ru.
Библиотека Самарского университета
