又到毕业季，与往年相比，今年的毕业生却少了几分轻松，多了些沉重。很多人可能要归因于翟天临的一句“不知知网”，悲叹他以一己之力撼动整个学术圈。
今年很多学校的毕业论文“查重率”从原来的30%以内降低到20%，更严格的甚至降到了8%以下。还有学校对已毕业学生的毕业论文进行质量跟踪监控，一旦被查出高于查重率,将直接取消学位证书与毕业证书。学术严格的出发点是好的，既是对学生学习能力的考量，也是对学生人生态度把握。可是只依靠查重率，真的能检验一篇论文的好与坏吗?数据真的能解释学术能力?一个瞬间就可算出的重复率，就可以判定学术?
文科论文引用文献量大，理科专业公式也不是随便就能编出来的，在查重看来，这又怎么区别。上有政策，为了应对，一些学生尝试在引用原文时改变表述方式，将中文参考文献先翻译成英文，再翻译回中文，在引用长段落时，在中间加省略号……在一些老师眼中，“现在的毕业论文哪里是考察辩证思维、创造力和分析力，明明是同义词转换能力、模仿能力和瞎编乱造能力。”如果只是归咎于学生学术不端，又失偏颇吧。
数据检验固然减轻了工作压力，一定程度上斩断了一些投机取巧者的心思，可是我们不能只依靠数据就万事大吉。
不能否认，数据技术目前仍然不能在真正意义上在语义层面分析文本。而是只能通过对自然语言的概率统计算法来做一致性检测。哪些引用是必须的，哪些引用是不必要的也很难区分，为了论证有时必须提高重复率，但重复就等于抄袭吗?这不是数据能回答的。需要回答的是我们的教育模式，是学校对于不同问题的处理方法和能力，是老师把关质量责任心。
总的来说，数据技术始终只能是一种辅助，不能代替人进行学术识别和评价。颠倒主次的做法实质上是偷懒和形式主义，也是管理者不想负责的表现。
我们不能把一切学术都交给计算机，科技带来的只是手段的便利，却带不来人性化的考量。对于学术，我们要有敬畏之心，一丝不苟的态度，既是对他人尊重，也是对自己负责，但本末倒置，单靠数据判断学术质量，与其说是把关，不如说是放纵，越严格越编造，从抄袭到乱改，该反思的除了学生，更重要的是我们决策制定者们。如果依靠数据，那不如没有数据。
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