Аналіз практичних реалізацій автоматизованих систем ідентифікації студентів в електронних навчальних системах

Abstract

The article reviews existing systems of automated student identification based on various technologies. The systems are implemented on the basis of such technologies as: Wi-Fi, Bluetooth, face recognition, QR code, fingerprint scanning, and RFID. The features and algorithms of each system are analyzed. The algorithms of the systems are presented in the form of UML diagrams. As a result of the analysis, the advantages and disadvantages of each technology were identified. To compare the analyzed identification methods, the advantages and disadvantages of the systems, technical characteristics of the equipment and other aspects in the context of an automated attendance system were considered. Wi-Fi-based systems allow for full automation of the identification process and have low hardware costs, but require students to have their own smartphone. Bluetooth-based systems are similar to Wi-Fi-based systems, but instead of a smartphone, they require any Bluetooth-enabled device and do not require a special application to be installed on the device. Systems based on face recognition do not require additional devices and are fully automated, but have lower reliability of student identification and high complexity of database maintenance. QR code-based systems have high identification reliability and low database maintenance complexity, but cannot be automated. Fingerprint-based systems do not require additional devices and have high identification reliability, but they cannot be automated and require direct contact between students and the scanner, which makes the technology impractical for classes with a large number of students. RFID-based systems are fully automated and autonomous, but students need to carry RFID tags with them, and UHF RFID readers are expensive compared to other technologies. Therefore, it has been demonstrated that the selection of technology for an automated student identification system relies on the set objectives. In specific circumstances, each of the technologies under consideration might represent the optimal choice for implementation in electronic learning systems.

Розглянуто наявні системи автоматизованої ідентифікації студентів на основі різних технологій. Розглянуто системи, реалізовані на основі таких технологій, як: Wi-Fi, Bluetooth, розпізнавання обличчя, QR-код, сканування відбитків пальців та RFID. Проаналізовано особливості та алгоритми роботи кожної системи. Алгоритми роботи систем подані у вигляді UML-діаграм.

В результаті аналізу визначено переваги та недоліки кожної технології. Для порівняння проаналізованих методів ідентифікації розглянуто переваги та недоліки систем, технічні характеристики обладнання та інші аспекти в контексті автоматизованої системи обліку відвідуваності.

Системи на основі Wi-Fi дозволяють повністю автоматизувати процес ідентифікації та мають низьку вартість обладнання, але потребують наявності у студентів власного смартфону. Системи на основі Bluetooth аналогічні системам на основі Wi-Fi, але замість смартфону потребують будь-який пристрій з підтримкою Bluetooth та не потребують встановлення на пристрій спеціального додатку. Системи на основі розпізнавання обличчя не потребують додаткових пристроїв та повністю автоматизовані, але мають меншу достовірність ідентифікації студентів та високу складність супроводження бази даних. Системи на основі QR-коду мають високу достовірність ідентифікації та низьку складність супроводження бази даних, але не можуть бути автоматизовані. Системи на основі сканування відбитків пальців не потребують додаткових пристроїв та мають високу достовірність ідентифікації, але їх неможливо автоматизувати і вони потребують прямого контакту студентів зі сканером, що робить технологію недоцільною для занять з великою кількістю студентів. Системи на основі RFID повністю автоматизовані та автономні, але студентам необхідно носити з собою RFID-мітки, а також UHF RFID рідери мають високу вартість відносно до інших технологій.

Таким чином, продемонстровано, що вибір технології для автоматизованої системи ідентифікації студентів залежить від поставлених цілей. За певних обставин кожна з розглянутих технологій може бути оптимальним вибором для впровадження в електронні навчальні системи.