教育機関向けオンライン試験カンニング防止AIはEdge端末とWEBカメラで試験官のサポートをする

AIによるオンライン試験カンニング防止

教育機関向けのカンニング防止AIの記事を読んだ。

教室などで試験を受ける際にどうしても試験官の目が届かない所がでてきてしまうのでEdge端末とWEBカメラを使って試験官のサポートをするというシステムらしい。

ユーザーローカル社のページにプレスリリースが載っていた

プレスリリースに載っていた写真

userlocal.jpより

左の人は中央の人の回答を覗き込んでいるので５６．３２％の可能性で怪しい、右の人はスマートフォンを見ているので８７．３３％の可能性でカンニングをしている、中央の人は１８．９０％なのでOKの様にパーセントでカンニングの可能性を表示してくれるものらしい。

実際にはここまであからさまな動きをする事は稀だと思うが画像認識ディープラーニング技術を使用しているとの事なので熟練試験官の「何となく怪しい動き？」と感じる視覚からの情報をディープラーニングでどのレベルまで再現できているかがポイントなのだと思う。

職人技の様な言葉では説明しづらい多様な情報を総合的に判断するのはディープラーニングは得意なので正しく学習できていれば精度の高い検知が出来るのだと思う。

オンライン試験でも

上記の技術は教室での集合試験の他に自宅などで受験するオンライン試験でも使うことができるらしい。

受験者のパソコンのWEBカメラやスマートフォンのカメラの映像を使って上記と同じ様に不正行為を防止、検知する仕組みらしい。

監視システムとDeep Learning

ちょっと変な話だがDeep Learningと監視社会は結構相性が良い。

今まで監視カメラを設置したり監視員が目視で監視していた”作業”をEdge端末とカメラでかなりの精度で代替できる様になってきた。

しかも２４時間３６５日監視をしていても飽きたり疲れるということがない。

プールや海の監視、駅や空港などの重要な施設の監視もDeep Learningで「通常と違う動き」を検知して人に知らせるシステムが採用されてきている。

カメラを設置しただけでは事後にしか分からないのでDeep Learningを使ってリアルタイムで検知して最終的には人が判断するという仕組みが主流の様に思う。

カンニング監視

一方カンニング監視も確かに需要があるのだろうが、そもそもカンニングしても仕方がない試験の形式にしてしまった方が良いようにも感じた。

例えばDeep LearningのG検定はオンライン試験でパソコンやスマホの使用を許可されているので使おうと思えばいくらでもパソコンで検索をする事ができる。

ただ以前の記事にも書いたのだが問題量が多いのでそもそも１からパソコンで調べていたら間に合わないので理解をしておくか事前に検索しやすいようにまとめておく必要があった。

当日に検索して正確な答えが分かったのは２４６問中４～５問で、それも大体の答えが分かっていたので検索ができて確証を得られたというパターンだった。

現実の世界でも知識の記憶よりも、その知識をつかってどの様に判断をするのかが重要な事が多いのでそれらを試す試験の形式にした方が良いように思う。

以上で今回の記事は終了とする。

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