大学入試直前最終日にはAI試験監督が登場

試験の公平性を確保する上で、テクノロジーの役割がますます重要になっています。コンピュータ ビジョン、ニューラル ネットワーク、行動分析などのテクノロジーを活用することで、不正行為を効果的に特定し、試験会場の秩序を維持することができます。

遼寧省入学試験局は7月5日、2020年の遼寧大学一般入学試験は以下の日程で実施されるとの文書を発表した。人工知能技術は、試験違反の疑いを検出するために使用されます。

記事は、今年の大学入試ではAIが試験室のすべてのビデオの事前分析と判定を行い、違反の疑いがあるものを特定すると指摘している。

AIシステムにより検出された違反の疑いについては、各級の審査員が二次審査・判定を実施し、関連規定に従って対応します。

AI 監督は 2018 年にはすでに導入されている

実際、監督における人工知能テクノロジーの使用は新しいものではありません。

DST (動的シミュレーション技術) から始まった ATA (America Online) は、人工知能とビッグデータ技術を使用して、診察室の規律を維持します。

ATA は 1999 年に設立され、北京に本社を置き、中国のインテリジェント検査および評価サービスの創設者およびリーダーであり、最大のコンピューター インテリジェント検査および評価サービス プロバイダーです。公平、公正、便利で効率的な試験サービスの提供に努めます。

彼らは、過去の何万もの試験室ビデオを通じて受験者の動きを分析し、異常な行動を検出します。

このシステムは深層学習アルゴリズムを使用して受験者をリアルタイムで追跡し、試験室での異常な行動を分析します。候補者の動きの骨格を分析することで、規律違反に対する警告と警告が与えられます。

携帯電話の使用、席を離れるなどの大きな動きを見つけた場合は、システムは警告を発します。対応するビデオもクラウドにアップロードされ、電子証拠として保存されます。

さらに、ATA は、検査室のインテリジェント モデリングやシーン意味認識などのテクノロジーを使用して、検査室の座席のセマンティック セグメンテーションを実行します。検査室の2次元平面図を自動描画し、検査室全体の挙動のヒートマップを生成します。

2次元の平面図は実際の場面と1対1で対応しており、候補者の着席と離席がリアルタイムに表示されます。検査室全体の行動ヒートマップにより、検査室全体の動態を教師が把握しやすくなり、検査に行き詰まりがなくなり、検査教師の負担が軽減される。

このインテリジェント試験監督システムは、2018年の公認会計士試験で使用されました。

ニューラルネットワークとビッグデータの盗用検出

不正行為の監視と制御に加えて、別の方法として、解答用紙からの盗作を検出することもできます。

デンマークのコペンハーゲン大学の研究者らは、人工知能による筆記分析を通じて宿題のカンニングを検出する研究を行っている。このプロジェクトは「ゴーストライター」と呼ばれている。

研究者らは、10,000人の高校生から130,000通のデンマーク語の筆記課題を収集し、それらのテキスト分析を実施し、課題が本人によって書かれたものか盗作されたものかをほぼ90%の精度で判定できる検出モデルをトレーニングした。 

プロジェクト研究者のステファン・ローレンゼン博士は、ゴーストライターは機械学習とニューラルネットワークを中心に構築されていると述べた。 「シャム」ニューラルネットワークを使用しており、入力テキストの文法上の誤り、一般的なフレーズ、文の長さと構造、その他の特徴を分析する機能。

チームは、主に書き方の表現から学習し、判断の比較を行うことで、大量のデータでニューラル ネットワークをトレーニングしました。

学生が課題を提出すると、検出モデルはその課題を以前の課題と比較します。比較後、新しい課題と古い課題の書き方の類似性の割合が表示されます。

与えられたスコアは、加重平均によって計算に組み込まれます。さらに、投稿時間なども考慮され、最終的にスタイルの類似性をパーセンテージで表すスコアが付けられ、不正行為の疑いがあるかどうかが判断されます。

Ghostwriter は、警察による偽造文書の分析や法医学文書の調査などにも使用できます。

派手な不正行為のルーチンに別れを告げましょう

韓国のコメディバラエティ番組「SNLコリア」のあるエピソードでは、爪や瓶にカンニングペーパーを書いたり、腕や足に答えを書いたり、試験会場に携帯電話を持ち込んだり……と、さまざまなカンニング行為が再現されていた。

試験官と候補者の間で、不正行為派と反不正行為者による史上最強の対決が繰り広げられ、笑いに包まれた。

ビデオでは9つの不正行為の方法がリストされています

実際の試験でのカンニングと比較すると、プロットは誇張されていますが、教師が生徒の通常のカンニング方法をよく知っていることもわかります。

AIによる審査の支援により、審査効率が向上し、大学入学試験の公平性が確保できるようになりました。

最後に、すべての受験者が誠実に試験を受け、公正な試験環境で良い成績を収め、理想的な結果を達成できることを願っています。

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