Розробка автоматизованої системи онлайн прокторингу

Abstract

Стрімкий розвиток технологій машинного навчання, збільшення доступності пристроїв і широкий доступ до Інтернету значно сприяли зростанню дистанційного навчання. Поряд із системами дистанційного навчання з'явилися системи прокторингу, які мають на меті оцінювати роботу студентів, імітуючи роботу викладача. Однак, незважаючи на розвиток технологій обробки зображень і машинного навчання, сучасні системи прокторингу все ще мають обмежену функціональність: в деяких системах настільки погано були реалізовані методи та алгоритм комп’ютерного зору (хибні спрацьовування при роботі зі студентами різних національностей) та класифікації дій студентів (дуже жорсткі вимоги щодо поведінки студентів), що деякі програмні продукти навіть відмовились від застосування модулів, що використовують елементи штучного інтелекту. Також є проблемою, що сучасні системи переважно зосереджені на відстеженні виключно обличь та погляду студентів і не відстежують їхні пози, дії та емоційний стан. Однак саме оцінка дій та емоційного стану має вирішальне значення не лише для самого навчального процесу, але й для благополуччя студентів, оскільки під час дистанційного навчання вони проводять тривалий час за комп'ютерами або іншими пристроями, що дуже сильно виплаває як на їх фізичного здоров’я, так і на рівень стресу. Наразі контроль цих показників лежить виключно на викладачах або навіть на самих студентах, яким доводиться самостійно опрацьовувати матеріали тестів та самостійних робіт. Додатковою проблемою є якість обробки та зберігання персональних даних студентів, бо більшість систем потребують ідентифікації учня з використанням документів, які підтверджують особистість та зберігають відео роботи учнів па своїх серверах. На основі аналізу усіх цих проблем, що перешкоджають навчальному процесу та потенційно ставлять під загрозу здоров'я учнів у довгостроковій перспективі, у цій статті були представлені додаткові функціональні вимоги до сучасних систем автоматизованого онлайн прокторингу, зокрема, необхідність аналізу дій людини для оцінки фізичної активності та моніторингу гігієнічних практик під час використання комп'ютерів у навчальному процесі, а також вимоги щодо максимального захисту особистих даних учнів.

The rapid development of machine learning technologies, the increasing availability of devices and widespread access to the Internet have significantly contributed to the growth of distance learning. Alongside distance learning systems, proctoring systems have emerged to assess student performance by simulating the work of a teacher. However, despite the development of image processing and machine learning technologies, modern proctoring systems still have limited functionality: some systems have implemented computer vision methods and algorithms so poorly (false positives when working with students of different nationalities) and classification of student actions (very strict requirements for student behaviour) that some software products have even refused to use modules that use elements of artificial intelligence. It is also a problem that current systems are mainly focused on tracking students' faces and gaze and do not track their postures, actions, and emotional state. However, it is the assessment of actions and emotional state that is crucial not only for the learning process itself, but also for the well-being of students, as they spend long periods of time at computers or other devices during distance learning, which has a great impact on both their physical health and stress levels. Currently, control over these indicators lies solely with teachers or even students themselves, who have to work through test materials and independent work on their own. An additional problem is the quality of processing and storage of students' personal data, as most systems require students to be identified using their identity documents and store full, unanonymised video of students' work on their servers. Based on the analysis of all these problems that impede the learning process and potentially endanger students' health in the long run, this article presents additional functional requirements for modern automated online proctoring systems, including the need to analyse human actions to assess physical activity and monitor hygiene practices when using computers in the learning process, as well as requirements for maximum protection of students' personal data.