仮想マシンを使用した人もいれば、直接電話をかけた人もいましたが、6 人の詐欺師は無傷で逃げました。オンライン監督ソフトウェアは単なる飾りですか?
制作:ビッグデータダイジェスト
著者: Caleb
浮気といえば、典型的な例といえるでしょう。高度な知識と高度な魔法の持ち主。
2017年の映画『ガンスリンガー』では、学生時代のカンニングという一見「ありがちな」行動に新たな展開が描かれ、「カンニングは学生時代のテーマだ」というネットユーザーもいた。
これまで感染症流行など多くの要因の影響を受けていたため、世界中のオンライン試験も議題に上ることを余儀なくされ、その後、さまざまな不正行為対策が綿密に講じられました。
しかし、長い時間が経った今、これらのアンチチート ソフトウェアは本当にその役割を果たしているでしょうか?
最近の調査で、世界中の学校で使用されている不正行為対策ソフトウェアである Proctorio は、高い自信を持っていると主張しているにもかかわらず、環境内の不正行為者を検出するのに効果的ではなかったことが判明しました。
研究論文: https://ris.utwente.nl/ws/portalfiles/portal/275927505/3e2a9e5b2fad237a3d35f36fa2c5f44552f2.pdf
オランダ、トゥエンテ大学の研究者らは、非常に鮮やかな比喩で、このソフトウェアはプラセボを服用するようなものであると述べました。それは、それが機能したからではなく、人々がそれが機能する、またはそれが機能する可能性があると信じたため、何らかのプラスの効果をもたらしました。
プロクトリオはどれほど信頼できないのでしょうか?
その前に、プロクトリオについて理解する必要があります。
AI システムとして認識しなければならないことの 1 つは、Proctorio は試験監督の人的リソースを解放する代わりに、主にソフトウェアを使用して学生を監視し、試験中に不審な行動を検出して報告することです。
これには、学生が目の動きやボディランゲージをより正確に追跡するために、ブラウザ拡張機能またはアプリをコンピュータにインストールする必要があります。システムが顔認識をより適切に実行できるように、学生は学生の写真と ID カードもアップロードする必要があります。
一方、Proctorio は主に生徒のコンピューターのビデオとオーディオ クリップを記録し、生徒のキーストロークをキャプチャし、コンピューター画面のデータを記録し、生徒が頭、目、体を動かしたときにマークを付け、動きを追跡します。試験中に訪問した Web サイトを分類することによって。
この研究は、ソフトウェアが効果的であるかどうかを証明する目的で、2021 年 4 月の第 13 回コンピュータ支援教育に関する国際会議で初めて発表されました。
これを行うために、研究者らは大学のコンピューターサイエンスクラスの学生ボランティア30人を見つけ、そのうち6人にプロクトリオ監督の試験でカンニングをさせ、残りの5人にはカンニングをせずに疑わしい行為をするよう指示し、残りは受けさせた。試験は正直に。
カンニングの方法に関しては、研究者らはこの権限を学生たちに与え、学生たちがシステムをカンニングする最善の方法を決定できるようにしました。
結果から判断すると、Proctorio はチーターの検出が苦手で、システムはチーターをチーターとしてマークしませんでした。
誰かが仮想マシンを使用しています。これは Proctorio システムの既知の脆弱性です。ソフトウェアはこれらの学生に「違反」のフラグを立てたが、他の誠実な学生にも同様の違反のフラグを立てた、と研究は書いている。一方、一部の不正行為者は音声通話を使用していましたが、プロクトリオ氏は彼らの音声に異常があるとフラグを立てませんでしたが、騒がしい環境でテストを受ける学生の音声にフラグを立てました。
データと映像の独立した手動レビューでは、6 人の詐欺師のうち 1 人だけが発見されました。主な理由は、カメラの角度とオプションの「ルーム スキャン」機能により、学生の胸の下を知る方法がなかったためです。 . 内容は一体何なのか、そして生徒たちはどのように行動するのか。
プロクトリオの広報担当デビッド・ラックス氏は、「オンライン監督の有効性」に関する他の3つの研究について、「学際的でより堅牢なサンプルサイズだった」と説明した。著者らはトゥエンテ大学の研究には欠陥があることを認めている。ただし、これら 3 つの研究はいずれも対照実験ではありませんでした。代わりに、調査または回帰モデルを使用して、不正行為率とオンライン監督に対する学生の態度を推定します。
これらの研究は、研究デザインが異なるだけでなく、根本的に異なる問題にも取り組んでおり、結局のところ、オンライン監視ソフトウェアが不正行為者を捕まえるのに効果的かどうかを証明しようとしたものはありませんでした。
清華大学、AI Eagle Eye システムを開始
Proctorio に加えて、国内のオンライン監督技術も着実にフォローアップしています。
今年3月、清華大学は、アプリをダウンロードすることなく、顔の偏りや視線回避などの異常状態を検出し、警告を発することができるデジタル監視および不正行為防止システム「AI Eagle Eye」を開発しました。来年の利用開始を予定している。
清華大学教育開発センター所長の周秀莞氏は、AIイーグルアイデジタル監督システムは現在、事前にソフトウェアをダウンロードする必要がない唯一のシステムであり、受験者は事前にソフトウェアをダウンロードする必要はないと述べた。コンピュータ制御の引き継ぎ、携帯電話応答対応、オールブラウジング対応など、100名を超える大規模クラスでの試験監督に適した不正防止システムです。
AI イーグルアイ デジタル監督システムの中核は、顔認識と視線追跡技術の応用であるため、一般的な家庭用コンピュータのビデオ レンズや携帯電話のレンズには、視線の軌跡をスキャンする機能と、マウスAI人工知能の深層学習システムを組み合わせることで、軌跡や情報などの情報を候補者が不正行為したかどうかを正確に判断できます。
この点、AIイーグルアイシステムは不正行為を「顔のズレ」「顔の離席」「目をそらす」「ページングの開き」の4種類の異常現象に分類し、例外の数をカウントし、受験者に思い出させるために試験官に注意してください。試験官は、現場の状況を判断するために受験者に通話機能をオンにするよう依頼することもできます。
清華社は、AIイーグルアイシステムは今年小規模で試験運用され、より多くのサンプルとデータを収集し、継続的に精度を向上させると述べたを策定し、来年の正式採用を目指す。
オンライン監督はどのように行うべきですか?
実際、中国ではオンライン監督はすでに行われています。
今年5月、北京市豊台区の中学校を対象とした「ワンモデル」試験は、オンラインとオフラインの方法を組み合わせて実施されました。
1つ目は試験環境の要件です。オンライン試験に参加する学生は、デスクトップがきれいであることを確認する必要があります。学生の前にはラップトップがあり、学生の 45 度後ろには携帯電話があります。2 つのデバイスのカメラは、学生の解答状況をさまざまな角度からキャプチャして、試験官の視点は完全かつ明確であり、完全な監視が可能です。
北京の趙登宇学校の学長、沈磊氏は、各試験室に1人の試験監督に加えて、学校の教職員、学年主任、学級担任が全員試験会場に入ったと述べた。検査を実施「学生のカメラアングルが統一されているか、各学生が真剣に質問に答えているかなどを確認するため、各回に少なくとも5~6回の検査が行われる」
「ワンモデル」試験の初日後、学校はこのオンライン審査のためのいくつかの最適化計画も提案しました。たとえば、1 つの画面にすべての候補者のリアルタイムのステータスを完全に表示することはできず、ページをめくる必要があります。この点に関して、豊台第二中学校は最適化を提案しました。試験監督に加えて担任も会場に入り、2台の端末を使って同時に試験を監督し、全生徒の解答がわかるようにしました。一目でわかるようになります。
現在のオンライン監督システムのほとんどは、トゥウェンテ大学の研究の核心点と多かれ少なかれ一致しています。つまり、ソフトウェアは、あまりにも露骨な不正行為を検出します。一緒に試験を受けたり、リアルタイムで話し合ったりすることは、抑止効果があります。
しかし結局のところ、学校は各試験の監視システムに多額の費用を費やす可能性があり、生徒のプライバシーを危険にさらすリスクもあります。みんなカメラをオンにしていますか? テストを受けると、さらにいくつかの変数が追加されるようです。
以上が仮想マシンを使用した人もいれば、直接電話をかけた人もいましたが、6 人の詐欺師は無傷で逃げました。オンライン監督ソフトウェアは単なる飾りですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









vue.jsのオブジェクトに文字列を変換する場合、標準のjson文字列にはjson.parse()が推奨されます。非標準のJSON文字列の場合、文字列は正規表現を使用して処理し、フォーマットまたはデコードされたURLエンコードに従ってメソッドを削減できます。文字列形式に従って適切な方法を選択し、バグを避けるためにセキュリティとエンコードの問題に注意してください。

リモートシニアバックエンジニアの求人事業者:サークル場所:リモートオフィスジョブタイプ:フルタイム給与:$ 130,000- $ 140,000職務記述書サークルモバイルアプリケーションとパブリックAPI関連機能の研究開発に参加します。ソフトウェア開発ライフサイクル全体をカバーします。主な責任は、RubyonRailsに基づいて独立して開発作業を完了し、React/Redux/Relay Front-Endチームと協力しています。 Webアプリケーションのコア機能と改善を構築し、機能設計プロセス全体でデザイナーとリーダーシップと緊密に連携します。肯定的な開発プロセスを促進し、反復速度を優先します。 6年以上の複雑なWebアプリケーションバックエンドが必要です

概要:Vue.js文字列配列をオブジェクト配列に変換するための次の方法があります。基本方法:定期的なフォーマットデータに合わせてマップ関数を使用します。高度なゲームプレイ:正規表現を使用すると、複雑な形式を処理できますが、慎重に記述して考慮する必要があります。パフォーマンスの最適化:大量のデータを考慮すると、非同期操作または効率的なデータ処理ライブラリを使用できます。ベストプラクティス:コードスタイルをクリアし、意味のある変数名とコメントを使用して、コードを簡潔に保ちます。

この記事では、MySQLデータベースの操作を紹介します。まず、MySQLWorkBenchやコマンドラインクライアントなど、MySQLクライアントをインストールする必要があります。 1. mysql-uroot-pコマンドを使用してサーバーに接続し、ルートアカウントパスワードでログインします。 2。CreatedAtaBaseを使用してデータベースを作成し、データベースを選択します。 3. createTableを使用してテーブルを作成し、フィールドとデータ型を定義します。 4. INSERTINTOを使用してデータを挿入し、データをクエリし、更新することでデータを更新し、削除してデータを削除します。これらの手順を習得することによってのみ、一般的な問題に対処することを学び、データベースのパフォーマンスを最適化することでMySQLを効率的に使用できます。

700万のレコードを効率的に処理し、地理空間技術を使用したインタラクティブマップを作成します。この記事では、LaravelとMySQLを使用して700万を超えるレコードを効率的に処理し、それらをインタラクティブなマップの視覚化に変換する方法について説明します。最初の課題プロジェクトの要件:MySQLデータベースに700万のレコードを使用して貴重な洞察を抽出します。多くの人は最初に言語をプログラミングすることを検討しますが、データベース自体を無視します。ニーズを満たすことができますか?データ移行または構造調整は必要ですか? MySQLはこのような大きなデータ負荷に耐えることができますか?予備分析:キーフィルターとプロパティを特定する必要があります。分析後、ソリューションに関連している属性はわずかであることがわかりました。フィルターの実現可能性を確認し、検索を最適化するためにいくつかの制限を設定しました。都市に基づくマップ検索

MySQLの起動が失敗する理由はたくさんあり、エラーログをチェックすることで診断できます。一般的な原因には、ポートの競合(ポート占有率をチェックして構成の変更)、許可の問題(ユーザー許可を実行するサービスを確認)、構成ファイルエラー(パラメーター設定のチェック)、データディレクトリの破損(テーブルスペースの復元)、INNODBテーブルスペースの問題(IBDATA1ファイルのチェック)、プラグインロード障害(エラーログのチェック)が含まれます。問題を解決するときは、エラーログに基づいてそれらを分析し、問題の根本原因を見つけ、問題を防ぐために定期的にデータをバックアップする習慣を開発する必要があります。

MySQLパフォーマンスの最適化は、インストール構成、インデックス作成、クエリの最適化、監視、チューニングの3つの側面から開始する必要があります。 1。インストール後、INNODB_BUFFER_POOL_SIZEパラメーターやclose query_cache_sizeなど、サーバーの構成に従ってmy.cnfファイルを調整する必要があります。 2。過度のインデックスを回避するための適切なインデックスを作成し、説明コマンドを使用して実行計画を分析するなど、クエリステートメントを最適化します。 3. MySQL独自の監視ツール(ShowProcessList、ShowStatus)を使用して、データベースの健康を監視し、定期的にデータベースをバックアップして整理します。これらの手順を継続的に最適化することによってのみ、MySQLデータベースのパフォーマンスを改善できます。

VueとElement-UIカスケードドロップダウンボックスv-Modelバインディング共通ピットポイント:V-Modelは、文字列ではなく、カスケード選択ボックスの各レベルで選択した値を表す配列をバインドします。 SelectedOptionsの初期値は、nullまたは未定義ではなく、空の配列でなければなりません。データの動的読み込みには、非同期でデータの更新を処理するために非同期プログラミングスキルを使用する必要があります。膨大なデータセットの場合、仮想スクロールや怠zyな読み込みなどのパフォーマンス最適化手法を考慮する必要があります。
