大学入試のカンニング防止、古今の監督生は悩む
古代から現代に至るまで、試験のある場所ではカンニングが行われてきました。カンニングの方法はさまざまで、悪魔や幽霊にはそれぞれ特別な力があります。法的規制や何層にもわたる安全検査はありますが、魚が網をすり抜けるのを防ぐことは依然として困難です。近年では、コンピュータ ビジョンやニューラル ネットワークなどの技術が、不正行為をより正確に発見し、診察室をより公平にするために使用されています。
気づけばまた大学受験シーズンが到来。明日、全国大学入学試験が始まり、数千万人の受験生が大きな試験に直面することになる。
大学入学試験には常に欠点がありますが、ほとんどの人にとって、大学入学試験は依然として比較的公平な競争です。しかし、試験の完全な公平性を維持することはそう簡単ではありません。
今年も大学受験にとっては2009年以来初めて志願者数が増加した大事な年だ。1000万以上。膨大な候補者のグループに直面して、すべてのリンクを合理的に展開することが極めて重要であり、その中で、不正行為の防止は重要な部分になります。
選考試験の重要性から、法律違反のリスクを冒してでもひねくれた考えを持ち出す人が必ずいます。したがって、カンニングは古くから試験官を悩ませてきた頑固な病気ですが、依然として根絶することは困難です。
不正行為と反不正行為の間の知恵と勇気の戦い
隋の時代に科挙が制定されて以来、カンニング現象は急速に現れ、さまざまなカンニング手法も登場した。明と清の時代になると、不正行為の方法の数はさらに増え、頂点に達しました。
科挙における不正行為の概要は、大きく次の3つに分類できます。引率、委託、受験。
同調とは、今日私たちが不正行為と呼ぶものですが、助けを求めて代わりに試験を受けることは、試験官に賄賂を渡して試験問題を漏らしたり、採点プロセスを緩めたり、あるいは多額の金を払ってガンマンを雇って代わりに試験を受けさせることを意味します。 。
同調は不正行為の最も一般的な形式です。衣服に加えて、一般的なテクニックには非常に小さな本も含まれます。
乾隆時代には、より高度な手法が生まれました。ライスカービング：受験者は米粒に言葉を刻み、試験場に持ち込む。
古代の朝廷も不正行為に対抗するために、あらゆる手を尽くし、最善を尽くしました。
唐の時代から厳格な学問が行われてきました。例えば匿名試験および転記システム、ケアを求めるのをやめましょう。 『晋史』の記録によると、閉じ込めを防ぐために、受験者は試験前に「髪を脱いで服を脱ぎ、耳と鼻に糸を張る」などの方法で慎重に検査されるという。
乾隆帝は連行の悪を厳しく処罰するため、歩兵を指揮下に置くよう命じ、五都市の検閲官が徹底した捜索を行った。しかし、厳しい取り締まりの直後、新たな不正行為の傾向が現れました。
1300年続いた科挙制度は1905年についに廃止されたが、試験場での不正行為は今も続いており、その手法はますます「巧妙化」している。
2017年に公開されたタイ映画『ザ・ジーニアス』には、スパイ戦争のような大規模な浮気シーンが登場する。 2014年の大ヒット作を基にした作品です アジアにおけるSAT不正行為事件その適応力は驚くべきものだ。
現在では、ハイテクは次のような不正行為にも使用されています。隠れたヘッドフォン、小型カメラ付きメガネ、無線通信デバイスを使用して答えを受け取ります...
不正行為を厳しく防止するために法律が厳しくなり、不正行為に対する対策が強化されています。特に過去 2 年間で、人工知能テクノロジーも不正行為防止陣営に加わり、診察室で「正義を維持」し始めました。
人工知能が監視員として機能する
DST (Dynamic Simulation Technique) 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、診察室の規律を維持するのに役立ちます。
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。
さらに、ディープラーニングアルゴリズムによるコンピュータビジョン認識技術、彼らのソリューションは、検査室ビデオ監視の完全な知覚フロントエンド、コンピューティングブレイン、およびディスプレイ分析バックエンドをカバーし、インテリジェントな検査室用の AI 知覚分析システムを確立します。
このシステムは、深層学習アルゴリズムやその他のテクノロジーを通じて、リアルタイムの追跡を実現し、検査室内の異常行動を分析できます。ペアリングによって候補者の動きの骨格行動分析、懲戒違反を促して警察に通報します。
そして、一度発見されると大きな動きをする、携帯電話を使用する、席を立つ動作を待ちます。システムが発行します。警告する。対応するビデオも次のようにクラウドにアップロードされます。電子証拠。
さらに、ATA は検査室のインテリジェント モデリングも使用して、シーン意味認識技術、診察室の座席をセマンティックセグメンテーションし、診察室の2次元平面図を自動描画します。
2次元の平面図は現場と1対1に対応しており、受験者の入退席状況や試験会場全体の様子がリアルタイムに表示されます。行動ヒートマップ、教師にとって試験室全体の動態を把握するのに便利であり、監督の死角がなくなり、試験監督の負担が軽減されます。
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たちは、そのような研究の 1 つを行っています。人工知能による筆記分析宿題の不正行為を検出するためのプロジェクトは「ゴーストライター」と呼ばれています。
彼らは通ります 10,000高校生 130,000部デンマーク語の筆記課題については、テキスト分析を実施し、課題が私によって書かれたものか盗作されたものかをほぼ 90% の精度で判断できる検出モデルをトレーニングしました。
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』は以下を中心に構築されていると述べた。機械学習とニューラルネットワーク構築の。文法上の誤り、文の長さと構造、一般的なフレーズなどのパターンを分析できる「シャム」ニューラル ネットワークが使用されています。
チームは、主に次のような大量のデータを使用してニューラル ネットワークをトレーニングしました。文体表現から学び、判断を比較してください。
学生が課題を提出すると、ネットワーク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、法医学文書のレビュー、その他のタスクにも使用できます。
不正行為に別れを告げましょう
試験でのカンニングは恥ずべきことですが、近道を利用しようとする日和見主義者は常に存在します。試験をより公平にするために、AI 不正行為防止ツールを使用すると、監督の人件費を削減し、不正行為を効果的に検出できます。
もちろん、不正行為を防止する目的は、スキルを誇示することではありません。不正行為を防止するためにテクノロジーを使用する主な目的は、不正行為を根本的に排除し、候補者に不正行為の考えを放棄させることです。
チート方法の研究に集中すれば、おそらくチートする必要はなくなるでしょう。
受験生の皆様が公平な試験環境を整えられ、自らの能力を十分に発揮し、理想的な成績を収められることを願っております。
