高考前最后一天,AI 监考老师已就位

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高考前最后一天,AI 监考老师已就位

云栖号资讯小编 2020-07-07 14:18:14 浏览348
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辽宁省招生考试办公室 7 月 5 日发文,称 2020 年辽宁普通高考,将应用人工智能技术,进行考试疑似违规行为检测。

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这也是辽宁省首次在考试行为分析中应用 AI 技术

文中指出,今年高考会利用 AI 对所有考场视频,进行初步地分析判断,识别出疑似违规行为。

各级考务工作人员,对 AI 系统检测出来的疑似违规行为,进行二次甄别判断,并依据相关规定做出处理。

AI 监考早在 2018 年就已上线

实际上,在监考中利用人工智能技术,早就算不上什么新鲜事了。

以 DST (dynamic simulation technique)动态模拟技术起家的 ATA(全美在线),利用人工智能和大数据技术,帮助维护考场的纪律。

ATA 公司成立于 1999 年,总部位于北京,是中国智能化考试测评服务的创始者与领导者,也是最大的计算机智能化考试测评服务供应商,致力于提供公平公正、便捷高效的考试服务。

他们通过历史上数以万计的考场视频,对考生的动作进行分析,从而检测出异常行为。

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智能监考机器人对考场内人和物的识别与标注

系统通过深度学习算法,对考生进行实时跟踪,分析出考场异常行为。通过对考生动作的骨骼行为分析,对违纪行为进行提示和报警。

一旦发现大幅度动作、使用手机、离开座位等行为,系统就会发出警告。相应的视频也会被上传至云端,作为电子证据保存。

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系统对动作异常的考生进行提示和警报(红框所示)

此外,ATA 还利用考场智能建模、场景语义识别等技术,对考场座位进行语义分割,自动绘制考场二维平面图,并生成全考场行为热力图。

二维平面图与实际场景一一对应,实时显示考生入座、离座的情况。全考场行为热力图,可以方便老师掌握考场整体动态,让监考不再有死角,减轻了监考老师的负担。

这套智能监考系统,已被用于 2018 年的注册会计师考试中。

神经网络与大数据查抄袭

除了对作弊行为的监测和控制,还有一个方法是从答卷中检测抄袭。

丹麦哥本哈根大学的研究人员,正在进行一项研究,试图通过人工智能的书面分析,来检测作业上的作弊行为,这个项目名为 Ghostwriter(枪手)。

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科研人员收集了 10,000 名高中生的 130,000 份丹麦语书面作业,对其进行文本分析,训练出了检测模型,能够以近 90% 的准确率,判断出作业是本人写的,还是抄袭得来的。

项目研究者 Stephan Lorenzen 博士说道,Ghostwriter 是围绕机器学习和神经网络构建的。它使用了「Siamese」神经网络,能够分析输入文本的语法错误、常用短语、句子长度和结构等特点。

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团队使用不同的输入通道,考虑几种不同的体系结构


(例如,char,word,POS-tags)


最终确定了一种最佳的网络架构

团队对神经网络进行大量数据训练,主要从写作风格的表示中学习,进行判定比较。

当学生提交作业时,检测模型会将其与之前的作业进行比较。对比之后,会给出新作业与旧作业书写样式的相似性百分比。

给出的分数,通过加权平均,作为一项计算因素。此外还综合考虑如提交时间等因素,最终会给出一个得分,以百分比表示出风格的相似性,判断是否涉嫌作弊。

Ghostwriter 还可用于警察分析伪造文件、法医文件审查等工作中。

跟花里胡哨的作弊套路说再见

韩国搞笑综艺「SNL Korea」在一期节目中,再现了五花八门的作弊套路,在指甲和瓶子上打小抄,把答案写在胳膊和腿上,带手机进考场……

监考老师和考生之间,上演了史上最强作弊与反作弊对决,笑料百出。

视频中罗列了 9 种作弊方法

相比现实中的考场作弊,剧情虽然有所夸张,但也说明老师对学生们的惯用作弊方法,了如指掌。

如今有了 AI 在监考中的加持,审查效率更高,更能够保障高考的公平性。

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原文发布时间:2020-07-06
本文作者:超神经HyperAI
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