Automated AI-based proctoring for online testing in e-learning system

Abstract

Методи контролю знань у формі тестування зарекомендували себе як один із перспективних засобів підвищення ефективності управління якістю навчального процесу. З розвитком інформаційних технологій використання тестів у цій галузі вийшло на новий якісний та кількісний рівень. Однак поряд із позитивним впливом інформаційних технологій на розвиток інструментів для контролю знань, з’явилися нові можливості для недобросовісного ставлення до проходження тестового контролю, особливо в умовах дистанційного навчання, коли особи, які проходять контроль, розосереджені в просторі та перебувають поза візуальним спостереженням екзаменатора. Це потребує додаткового запровадження прокторингових дій як інструментів і заходів моніторингу перебігу процесу тестування, щоб забезпечували підтвердження чесності поведінки кожного учасника. Переважна більшість технічних вирішень, що стосуються вказаної проблеми, спираються на використання мультимедійних засобів для розпізнавання особи та її дій. Додатковою умовою є те, що такі технічні рішення мають легко інтегруватися з уже існуючими системами управління навчанням (LMS), які тривалий час використовуються закладами освіти. На основі аналізу існуючих на ринку алгоритмічних рішень верифікації особистості під час контролю знань в електронних системах навчання сформовано вимоги до цільової системи. Розглянуто основні алгоритми та підходи до виявлення та розпізнавання облич, у результаті чого обрано ефективну комбінацію алгоритмів. Розроблено та впроваджено систему фотофіксації та перевірки особистості під час контролю знань у LMS ATutor. Ефективність роботи системи перевірено на основі вибірки тестових проходжень, сформованої під час її роботи в реальних умовах навчального процесу. Зроблено висновки стосовно доцільності впровадження й подальшого розвитку.

Based on the analysis of existing on the market algorithmic solutions for identity verification during knowledge control in electronic learning systems, the requirements for the target system were formed. The main algorithms and approaches to the detection and recognition of faces were considered, as a result of which an effective combination of algorithms was chosen. The system of photo fixation and identity verification during knowledge control in LMS ATutor was designed and implemented. Its effectiveness was verified on the basis of a sample of test passes during its work in the real conditions of the educational process. Conclusions were made regarding the feasibility of implementation.