プロダクトおよびプロセス分析による剽窃検出法の比較と検討
心理学 宮本 淳, 物理学 仙石昌也, 外国語 山森孝彦，外国語 久留友紀子, 数学 橋本貴宏
医学部初年次チュートリアル教育において Google ドキュメントを用いたレポート課題を課し，そのレポートファイルから取得した変更履歴を辿ることで剽窃行為を中心にレポートの作業過程の分析を続けている．変更履歴からレポート作成プロセスを視覚的に把握することができるとともに，直前の履歴からの文字数の大幅な増加及び不自然な改行や書式の違い等から剽窃行為と判断することができた．本研究では，同一レポートに対して，変更履歴によるプロセス分析と剽
窃チェックソフトによるプロダクトの剽窃判定を行い比較した．その結果，剽窃チェックソフトから検出されるコピペ率と文字数増加から検出されるコピペ回数との間には正の相関が見られた．両手法の検出結果が一致しないレポートを調査することにより，それぞれの手法の特徴が明らかになった．剽窃の検出には両手法を組み合わせることにより，より精度が高まり，詳細な確認が可能になると考えられる．
1．背景

剽窃チェックソフトによるプロダクト分析のメリット(1) プロダクト分析による剽窃の検知としては，完成したプロダクトだけを判定するため，初大学生がレポートを作成する際に Web 上に存在する期設定を行うだけで分析にかかる労力が少ないこと，コ文章をコピー＆ペースト（以下，コピペ）し，それをあピペが疑われる箇所だけでなくコピペ元のホームページ

たかも自分の意見であるかのようにしてしまう，「コピや文献も自動的に検出する機能を有していること，など

ペ剽窃問題」が社会的問題として取り上げられている．

が挙げられる．

筆者らは，2008 年度から初年次教育の中で剽窃行為につデメリットとしては，ソフトが検出したキーワードにいての調査を行っている．調査初年度は，学生のレジメ基づいて類似した文章を検索するシステムであり，文章の構成と引用文献に関する調査と分析を行った（仙石ほの一部を加工したようなコピペには対応していないため，か 2008）．その結果，レポートのほぼすべてがコピペだ

インターネットからのコピペについては検出精度が必ずけで構成されたものが 27.4 ％も見られ，学生のレポーしも高くないという点が挙げられる．例えば，近藤(2014)

トの多くがインターネット上の文章のコピペの寄せ集めは，学生に「できる限り意図的に Web 上からのコピペであることが明らかになった．同様の傾向，すなわち大を駆使して執筆する」
ように義務づけたレポートを課し，学生がレポートを書く際に一定の割合でコピペ剽窃を常コピペルナーの検出精度をみた．その結果，平均 74.1 ％習的に行っていることは杉光(2010)など，いくつかの実のコピペをしているはずのレポートに対して 24.2 ％だ

態調査研究からも指摘されている．

けしかコピペは検出されず，チェック精度は必ずしも高光原(2011)では，Web ページ上の情報をそのままコピくないことを報告している．筆者らも 2009 年から検索ペして，情報を吟味しなくても，容易に体裁の整ったレソフト（コピペルナー）を用いたコピペの実態調査を行ポートを作成できてしまうことを，知識構築に至らないってきたが，この報告と同様，“非生産的コピペ”をし“非生産的コピペ”としている．自ら考えることなく，ているレポートであるにもかかわらず，コピペルナーでコピペ（剽窃）に頼ったレポート作成は大学生の能動的は一部しか検出されず，コピペ率が低く判定されたもの

学習・課題探求能力・問題解決能力育成の妨げに繋がるが確認された．
個々のレポートの内容を精査していくと，大きな要因の一つであろう．

レポート全体の分量に対して過半数がコピペで構成されこのようなコピペ問題の対策の一つとして，金沢工業ていると判断できるレポートは，コピペルナーのコピペ

大学の杉光らによって，レポート内のコピペ行為を発見率が 20 %以上で増加する傾向が見られた．(宮本ほかする剽窃チェックソフト（コピペルナー）が開発され話2015)

題になった．これを受けて, 藤本・川合・志村（2009），(2) 編集履歴を用いたプロセス分析による剽窃の検知

花川（2013）など各大学独自のコピペ検索システムの開上述の経緯から筆者らは，提出された学生のレポート発について論文報告されるようになってきている．というプロダクトではなくて，レポート作成プロセスか5

ら剽窃にアプローチする手法に着目した．

ピペ剽窃の可能性がある文字の集まり」として検知する

編集履歴を用いたレポートのプロセス評価についてのだけであり，その内容や出典については個別に確認する先行研究では，例えば，永井・中村(2010)は独自の Web必要があることが挙げられる．

上のアプリケーションで作成されたエディタを用いて，「コピー」「ペースト」が行われる毎に履歴情報を取得

2．研究の目的することや一定量の文字入力が削除動作を伴わずに行わ

上述のような研究背景において，先行研究では図表なれた場合に，剽窃の可能性としてチェックする機能を備どが含まれる一般的なレポートに対して，汎用性の高いえたシステムの開発過程を報告している．また山口・永システムを用いたプロセス分析による剽窃検知に関する井・横山(2009)は xyzzy というテキストエディタに編集研究がほとんど見られないこともあり，剽窃チェックソ履歴保存機能を付与することで，編集履歴からレポートフトを用いたプロダクト分析と変更履歴を用いたプロセ作成プロセスにアプローチしている．

ス分析による剽窃の判定結果を詳細に比較した研究は行ただ，このような各大学や研究者によって作成されたわれてこなかった．

独自のシステムを用いることでレポート作成プロセスにそこで，本研究では，Googleドキュメントを用いて，アプローチする報告はあるものの，既存の汎用性の高い履歴間における文字数増加を見ることにより，同一レポエディタを用いた研究報告はほとんど見られない．

ートに対して，変更履歴のプロセス分析と剽窃チェック

これらに対して筆者らは，オンラインストレージサーソフトによるプロダクトの剽窃判定を行った．

ビスの一つである Google ドキュメントを用いたレポー両分析の結果を比較検討することで，両分析の特徴及ト課題を課し，そのレポートファイルから取得した変更び関連を明らかにすることを目的とする．

履歴を辿ることでコピペに注目してレポート作成プロセスを調査した（宮本ほか 2013）．

3．方法

Google ドキュメントでは各変更履歴で文字数増加が(1) 対象および分析対象レポート異なる色で表示されることから，レポート作成プロセス初年次対象の基礎科学プレチュートリアルを受講した
平成 26 年度学生 113 名のレポートを対象とした．

を目視で把握する事が可能であった．コピペという点か
ら作成プロセスを見ると，削除や訂正を伴わずに大学生

分析対象レポートは上述の授業で実施した個人研究発の平均入力速度を大幅に超える文字が一度に入力される表の際に使用するレジメである．個人研究発表では，学など，履歴間で増加した文字数及び不自然な改行や書式生がそれぞれ自由にテーマを設定し，それまでのグルーの違い等の入力状況に注目することで，これらの中に剽プワークで培った経験をもとにして，個人で調査・発表窃行為（コピペ）と判断できるものが多く見られた．

を行う．レジメは発表の際の補助資料として作成させてプロセス分析のメリットは，履歴間の大幅な文字数増いるが，一般的なレポートに近い内容になっている．

加だけに注目することにより，作成プロセスにおけるコ書き方については，Google のオンラインストレージサピペの状況を確実に検知できることにある．さらにプロービスである Google ドライブの共有ファイル内に予めダクト分析だけでは見えてこなかった，「コピペした部

レポートのテンプレートを Google ドキュメントで作成分をどのように加工しているのか」,「複数のウェブペーしておき，そちらに各自で書き込んで提出するよう指示ジの文章をどのようにまとめているのか」など，インタした．図１にテンプレートファイルを，図２に Googleーネットを用いたレポート作成における特徴などの情報ドキュメントの変更履歴表示画面を示す.テンプレートを把握することができる．

ファイルのタイトルがグループワークとなっているが，Google ドキュメントを用いたレポート作成は学生側構成や体裁は個人研究と同じものである.のメリットも大きい．様々な OS で動作し，PC やタブ(2) プロセス分析方法（変更履歴の分析）

レット，スマートフォンなど様々なデバイスにも対応し，図２の画面右側のように，Google ドキュメントでは概

ネット環境につながっていれば，時間的，空間的な制約ね１〜3 分で変更履歴が自動的に記録される．各変更履なく編集作業を行うことが可能である．

歴では，履歴間で入力された文字やコピペされた部分はデメリットとしては，プロセス分析はレポート作成過違う色で表示され（図では色が薄くなっているのが追程のすべての変更履歴を分析対象とするため，現状では加・変更箇所），削除された文字は取り消し線が加えら

その分析に多くの時間と労力を必要とすること，コピペれる.そのため変更履歴を辿ることで作業過程を視覚的

剽窃の検出において，履歴間での大幅な増加文字数を「コに把握することができる．
6

れる増加文字数の履歴を抽出し，それらがコピペ（剽窃）かどうかを評定したところ，１履歴あたり 150 文字以上増加したものについては，その多くが表１に示した判断基準によって「コピペ（剽窃）」と判定された．
本研究では，この分析方法の改良版による増加文字数の抽出を行った. 履歴情報をより正確に反映させるた
め, 履歴をスタイル形式も含めて Excel のシートに貼り付け, フォントカラーの違いによる「削除」「入力」文字数を Excel VBA プログラムにより計算し, 各履歴間での増加文字数を求めた. このようにして，まず 150文字以上の文字数増加を伴う履歴を抽出し，ファイル内移動（カット＆ペースト）など明らかにコピペではないものを除いた後，表１の判断基準を基に，複数の評定者にて「コピペ（剽窃）」と判定される履歴を検出した．
なお，
本研究で「コピペ（剽窃）」履歴とは，杉光（2010）を参考に，「コピー&ペースト機能を用い，他人の文章等を写して自分の文章等と詐称する行為」という定義に該当する履歴とした．
表１ 大幅な文字数増加に対するコピペの判断理由
1. コピペであると判断した理由

図１ レジメテンプレート(1) 削除・訂正を伴わない文章が一気に増える
・1 分あたりの文字数増加が訂正なく 150 字以上・段落としてのかたまりで増えている
・文章の途中からいきなり完成している(2) 不自然さ
・文体（言い回し）の変化が見られる
・改行が多い・不自然な改行になっている（メールからのコピーの可能性が高い）
・フォントの種類・サイズが異なる
2. 実際に入力されたと判断した理由(1) 実際に文章を作成している様子
・履歴を辿ると少しずつ文章作成を進めている(2) レポートに合った段落構成
・１履歴の中で複数の箇所を書いている・本文に合わせた改行になっている(3) 手入力特有の現象
・入力ミス・変換ミスがある
図２ Google ドキュメント変更履歴表示画面（右側は変・文末が入力途中のアルファベットで終わっている

更履歴と記録時間，編集者名）

3. コピペかどうか分からないもの
・大幅に文字数は増えているが, 前の履歴との時間が大筆者らの研究（宮本ほか 2013）では，レポートの作成きく空いているため判定できない

開始から完成までに保存された全ての履歴を一つずつ表・入力した可能性は高いが判断は難しい示させて，Excel のセルに貼りつけ，時間や文字数の差を計算した．この中から履歴間で手入力が不可能と思わ7

(3)プロダクト分析方法（剽窃チェッククソフトによる分

コピペルナーによる判定結果から得られたコピペ率の平均は 17.1 ％（N = 108，SD = 10.0）であった．コピ析）

ペ率の範囲は 2.5〜54.2 ％であった．

プロダクト分析として，同一レポートについてコピペルナーV3（v.3.0.3）にかけ，コピペ判定結果で得られた(2) 履歴からみたコピペと剽窃チェックソフトによるコピペ率を分析結果として使用した．コピペルナーの設コピペ判定結果の関係

定項目は表 2 のようにした．この設定は，コピペルナー同一レポートにおいて，「コピペ（剽窃）」と判定した履を用いて，インターネットからのコピペ状況を調べる「イ歴回数（以下，コピペ回数）と剽窃チェックソフトによンターネット検索のみの実行」のデフォルト設定から，るコピペ率の判定結果との相関係数を算出したところ，検索ページ数を増やし，先行研究における検索頻度を参比較的強い正の相関がみられた（r ＝ .578,p < .01）
．対考に，特定ドメインリストを追加したものである．

象となった108部のレポートについて，コピペ回数とコピペルナーによる判定結果の分布を図３に示す．縦軸は

表２ コピペルナーV3の設定項目

コピペ回数，横軸はコピペルナーによるコピペ率を表し

キーワード自動設定：有効ている．

HTML 検索ページ数：100(3) コピペ（剽窃）の識別について
本研究では，プロダクト分析からコピペが行われたとPDF 検索ページ数：20
特定ドメイン検索ページ数：20

判定する基準として，背景で述べた理由からコピペルナ

特定ドメインリストーでのコピペ率が 20 %以上のレポートとした. 一方, プ

Wikipedia

ja.wikipedia.org

ロセス分析では，履歴間の増加文字数に着目し，150 文

教えて！goooshiete.goo.ne.jp

字以上増加した変更履歴が 1 回以上検出された場合をコallaboutallabout.co.jp

ピペが行われたレポートと判定した．

J-castNews

www.j-cast.com

コトバンク

kotobank.jp

表３に示す．このデータに対してχ2検定を行ったところ，総務省

www.soumu.go.jp

独立性の仮説は棄却された(χ2 (2,N = 108) = 16.40, p <厚生労働省

www.mhlw.go.jp

0.01)．レポートからコピペの有無を識別する際に，コピ

経済産業省

www.meti.go.jp

ペルナーの判定結果と150文字以上の文字数増加の変更

CiNii

ci.nii.ac.jp

履歴有無には関連があると言える．次に，直前の履歴かこの2つの観点で分類したコピペ判定法による結果をら150文字以上増加して，「コピペ（剽窃）」と判定され4．結果た116 回の履歴について，増加文字数別に4群に分類し，(1) 分析対象

コピペルナーによるコピペ率との関連を調べた．その結履歴数が極端に少ないなど，他のレポートと著しく異果を図４に示す．コピペ率が20％未満の群では，150〜なる特徴を有する5 部を除いた108 部のレポートを分析

300文字増加のコピペが多く，一度に500文字以上コピペ対象とした．各レポートは図表も含めて A4 用紙３枚程しているレポートはほとんどない．一方コピペ率が20%度のものである．対象とした履歴総数は 20,530 で，1 レ以上になると，300～500文字以上のコピペの増加が目立

ポートあたりの平均変更履歴回数は 190.1 回であった

ち，30％を超える群では一度に500〜1,000文字以上の大（N = 108, SD = 81.6）．

きなかたまりでコピペをする傾向が見られた．

直前の履歴から150 文字以上増えているものは209
表3 編集履歴から見たコピペとコピペ率から見たコ回で, 履歴総数の1.0%であった．ファイル内移動（カッピペト＆ペースト）など明らかにコピペでないものを省き，そのうち，表１の判断基準による評定で「コピペ（剽窃）」20％以上20％未満

合計を1回以上行ったと判断されたレポート数は34部，1レポ150文字以上増加有1915

34ートあたりの平均は1.07 回，延べ116 回検出された（N150文字以上増加無1361

74= 108, SD = 2.18）．１レポートあたりのコピペ回数の分

合計

3276

108

布は0～10 回であった．

81210
コピペ回数

864
200.0

10.0

20.0

30.0
コピペ率

40.0

50.0

60.0（％）

図３ 履歴から見たコピペ回数と剽窃チェックソフトによるコピペ判定結果の関係

25
20150〜300文字増履 15歴数 10301〜500文字増
501〜1000文字増
1,000文字以上増

500〜10％

10〜20％

20〜30％

30％以上

コピペ率による群

図４ コピペ率によって分類したときの増加文字数別の履歴回数
図４から 20%以上のコピペ率のレポートには，300 文

5. 考察（１）コピペルナーと変更履歴による剽窃判定の比較

字以上の増加が確認される履歴が急激に増加している．

同一レポートに対して剽窃チェックソフトによる剽窃

これらの結果から，一度に 300 文字以上の文章を貼り付判定（プロダクト分析）と変更履歴から見たコピペ回数けるというプロセスを経て作成しているレポートは，多図 3 のように正の相関があった．
（プロセス分析）には，くの文章がコピペ元と同じになり，コピペルナーによる両手法によるコピペレポートの検出結果が一致するのは， コピペの検出が容易になったのではないかと考えられる．
表 3 において，コピペを行ったと判定された「コピペ率次に，両手法の結果が一致しなかったレポートについ20%以上」，「150 文字以上増加有」の 19 部のレポートて，検討する．まず，「コピペ率20%以上」，「150文字以と，コピペを行わなかったと判定された「コピペ率 20%上増加なし」のレポートは13部であった．これは，コピ未満」，「150 文字以上増加無」の 61 部のレポートであペルナーでは検出できたが，履歴からの分析では検出でり，全体の 74.1%が該当した．

きなかったと考えられるレポートである．該当するレポ

9

ートを変更履歴とコピペルナーの検出結果画面から再調ることができる．

査した結果，次のような要因が考えられた．

剽窃検知の感度については，コピペルナーによるプロ(1)対象となったレポートが発表用資料のため，箇条書きダクト分析であればキーワードを自動設定にせず，レポや図表が多くなって文字情報が減ることにより，結果とートを通読してより適切なキーワードを手動で設定する

して単語をコピペと認識したために相対的にコピペ率がか，コピペが疑われるコピペ率の基準を本研究で行った高くなった．

20%から下げると高くなる．一方，編集履歴によるプロ(2)実際に，出典元と同じ文章だが，コピペは行わずに文セス分析であれば，履歴の増加文字数を150字から減ら章を見ながら自分で入力した，あるいは150字以内のコすことにより感度を上げることができる．この場合，両ピペを繰り返して少しずつ作成した．

手法とも誤検出の比率が高くなり，確認が必要となるレ(1)に関しては，本来であればコピペと判定されないレポート数が増加し効率は低下する．

ポートであり，(2)の場合は，目視ではコピペと判定され今回の条件では両手法でも約3/4のレポートについてるがプロセス分析においては150文字以上増加という条一致した結果が得られたことから，単独でもある程度の件では検出できないレポートである．

検出精度があり，両手法を組み合わせることで互いの弱一方，「コピペ率20%未満」，「150文字以上増加有」の点を補ってコピペ剽窃の検知の精度をさらに高めることレポートは15部であった．これは，コピペルナーではコができると考えられる．

ピペを検出できなかったが，履歴からの分析では検出で６．おわりにきたレポートである．同様に，該当するレポートを変更
履歴とコピペルナーの検出結果画面から再調査した結果，Googleドキュメントを用いることにより，Wordなど次のような要因が考えられた．の文章作成ソフトに匹敵する汎用性の高いクラウドサー(1)コピペを行ったが，最終的なレポートには使用しなかビスを用いることで変更履歴からレポートの作成過程にった，または完成したレポートには一部だけしか使用さアプローチすることが可能となり，同一レポートに対しれなかった．て，変更履歴の分析と剽窃チェックソフトによる剽窃判(2)コピペをした後，文章の順序の入替や表現を一部だけ定を行うことができた．その結果，両分析の関連及び特変更する事により，コピペの検出精度が下がり，コピペ徴を明らかにできた．
Ryan(2009)は剽窃対策には予防（prevention）, 検知率が減少した(1)に関しては，本来であればコピペと判定されないレ（detection）, 罰則（penalty）のバランスが重要である

ポートであり，(2)の場合は，目視ではコピペと判定されと指摘している．剽窃レポートの予防について，検知シるがプロダクト分析において20%以上という条件ではコステムを事前に学生に周知させること，検知に関してはピペと判定されないレポートである．

異なるアプローチの2種類の検知手法を用いることによ

このように，どちらかの手法でしかコピペ検出できなり対策の効果を高めることができる．

いレポート，及び，本来であればコピペと判定されない剽窃を含むレポートの評価・指導については，レポーレポートが検出されることが確認された．

ト作成中の編集情報も伴ったプロセス分析の方が，質的（２）コピペルナーと編集履歴による剽窃検出の特徴分析にも応用可能で有効性が高いと言える．個々のレポ

レポートの剽窃について，剽窃チェックソフトやシスートを詳しく調査すれば，剽窃のチェックだけでなく，テムを使う目的は，一般的にコピペが疑われるレポートインターネットを用いたレポート作成におけるプロセスを効率的にピックアップすることである．その観点からからの問題点の分析も可能となる．

考えると，背景でも述べたとおり，時間的な効率性は，本調査では56.5%のレポートが両手法で剽窃の対象外

コピペルナーによるプロダクト分析の方がすべての履歴となった．しかし，単に両方に引っかからないことが必を取得して調査する必要があるプロセス分析よりも有効ずしも良いことではない．学生が非生産的なコピペレポである．

ートを作成しない，すなわち，インターネットの情報を一方，履歴を利用したプロセス分析では，コピペが疑十分に取捨選択し，それらを有機的に組み合わせて新たわれるレポートの詳細な質的分析が可能であり，今回のな知識体系を創造できるように促すシステム・教育につ分析には用いなかったが，コピペルナーでは検出されないてさらに研究を積み重ねていく必要がある．

い図表や画像のコピペや，コピペした部分を部分的に加工して引用文献を偽った意図的な剽窃レポートも確認す
10

PHARMACEUTICAL EDUCATION,73(6) 105

付記

本稿は宮本ほか(2013),(2015)が日本教育工学会研究仙石昌也・宮本淳・小島貞男・山森孝彦（2008）「チュ会において発表した研究に加筆修正を加えてまとめたもートリアル教育におけるレジメの構成と引用文献に関のである.

する調査と分析」『愛知医科大学基礎科学紀要』35, 1-9.
謝辞

仙石昌也・宮本淳・小島貞男・山森孝彦（2009）「チュ本研究の一部は，文部科学省科学研究費助成事業（基盤ートリアル教育におけるレジメの構成と引用文献に関研究(C)「大学生のレポート作成における情報リテラシする調査と分析(2)」『愛知医科大学基礎科学紀要』36,

ー：剽窃行為の把握と対策」課題番号25330421）による

1-12.

助成により行われている．

仙石昌也・宮本淳・山森孝彦・久留友紀子・橋本貴宏（2013）「クラウドシステムのグループ学習への導入 —編集履歴から見る作業状況についてー」『愛知医科大学基礎科文献

藤本貴之・川合博之・志村敦史 (2009) 「大学生のカン学紀要』40, 1-8.

ニング/不正行為の傾向分析とその抑止のシステムの提杉光一成(2010)「大学等における「コピペ」問題の現状案」，『情報処理学会研究報告』,32,17-22.と対策及びその課題」『PC Conference 論文集』

花川典子（2013）「コピペ対策の実践—コピペ検出システ243-246.

ム」関西地区FD連絡協議会京都大学高等教育研究開発

山口榮作・永井昌寛・横山祐司 (2009)「文書編集履歴を推進センター編『思考し表現する学生を育てるライティ考慮したレポート評価支援システムの試作」『大学情報ング指導のヒント』ミネルヴァ書房,pp.221-230.

システム環境研究』12, 19-26.

近藤暁夫 (2014)「地理学の卒業論文における学生のコ米沢誠(2009)「レポート作成におけるコピペ防止策 コピ

ピペ問題と対応−愛知大学地理学専攻の事例から−」人

ペを超えるライティング授業デザイン」『情報管理』

文地理学会大会 ポスター発表．

52(5), 276-285.

(http://taweb.aichi-u.ac.jp/geogr/2014jinbunchirigakk
aiP03.pdf )(2021年9月1日)

SUMMARY

永井昌寛・中村隆義 (2010) 「作成編集履歴を用いたレIn our tutorial education for first-year medicalポート評価支援システムの提案と開発課題」『日本教育工学会論文誌』34, 9-12.

students, the students were given a task of writing a

Noriko Hanakawa, Masaki Obana(2012).A Plagiarism

report online, using Google Docs. In our previous

detection system for reports based on a large-scalestudies, by tracing the work history obtained from thedistribution environment using idle conputers,

online report file, we analyzed their process of writing,proceeding of the 15th IASTED International
Conference on Computers and Advanced Technology

especially focusing on the process of copy-and-pastein Education CATE 12-19.

reports enabled us to visualize the students’ writing

光原弘幸 (2011) 「Web を情報源とするレポート作成のprocess. Sudden increase in total letter (or character)

ためのコピー・アンド・ペースト制限とリフレクション

counts or other unnatural behavior demonstrated the

支援ボード入力能力と大学進学以前の情報教育の関連

possibility of plagiarism. In this study, each report

性について」 電子情報通信学会技術研究報告.

was scanned with a plagiarism detection software,

宮本淳・仙石昌也・山森孝彦・久留友紀子・橋本貴宏(2013)

and its work history was analyzed by checking sudden「Googleドキュメントを利用したレポート作成過程のincrease in letter counts. As a result, a positive

分析」『日本教育工学会研究報告集』13(4), 1-6．

correlation was found between the amount of copy

宮本淳・仙石昌也・山森孝彦・久留友紀子・橋本貴宏(2015)

and paste, and copy-and-paste action frequencies. In「プロダクトとプロセスからみた剽窃の分析」『日本教addition, even when the product analysis did not

育工学会研究報告集』15(1), 21-26．

detect plagiarism in a report, the process analysis wasRyan,G et al(2009) Undergraduate and Postgraduate

able to reveal hidden plagiarism.

plagiarism. Analyzing the change log of written

Pharmacy Students' Perceptions of Plagiarism andAcademic Honesty, AMERICAN JOUNAL OF11