Core Concepts
オンライン試験における不正行為を防止するための人間とAIの協力システムの重要性。
Abstract
Standalone Note here
Abstract:
オンライン試験の普及とそのセキュリティ上の懸念。
不正行為を助長する「チートリング」への対処方法。
Introduction:
オンライン試験の利便性と信頼性への挑戦。
チートリング検出システム開発目的とプロクターへのエスカレーション。
System Overview:
テストセッションデータ収集方法とチートリング特定手法。
キーストロークおよびマウス移動パターン分析に基づく不正行為検出。
System Evaluation:
データセット、学習方法、モデル比較結果。
深層学習モデルによる優れたパフォーマンス。
Discussion:
現行システムの限界と今後の課題。
人間プロクターによる判断ミスや公平性向上への提案。
Stats
オンライン試験受験者数:約127k人
深層キーストローク+マウスメソッドで異なるグループ間でのパフォーマンス:
女性:62.00%
男性:62.36%
その他:0.28%
等々
Quotes
"オンライン高度な言語アセスメント内で提案されたチートリング検出システムは、評価されたさまざまなグループで同等なTNR(真陰率)を達成しています。"
"提案されたシステムが有望な結果を示している一方で、これらは個人への不正行為告発において唯一無二ではなく、意思決定プロセスにおける他要因を補完すべきです。"