<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Захищена система оцінювання знань із мультимодальним моніторингом та модулем автоматизованого прийняття рішень

Ескіз

Файли

197966.pdf (941,53 KB)

Дата

2026

Автори



Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Вінницький національний технічний університет

DOI

Анотація

У статті досліджено проблему забезпечення об`єктивності та надійності контролю знань у сучасних освітніх середовищах. Автори запропонували вдосконалену модель оцінювання, що поєднує механізми моніторингу дій користувача з технологіями відстеження рухів  та погляду. Ці технології дозволяють автоматично виявляти порушення, наприклад, відведення погляду під час відповідей або зайві рухи, що можуть вказувати на використання сторонніх джерел під час онлайн-іспиту. Актуальність дослідження зумовлена зростанням популярності дистанційного навчання та пов`язаною через це проблемою порушення академічної доброчесності, що загрожує достовірності та надійності онлайн-іспитів. У зв`язку з цим, авторами запропонована модель системи, яка інтегрує мультимодальний моніторинг із процесом тестування. Ця модель забезпечує можливість виявляти підозрілі дії в режимі реального часу та автоматично мінімізувати їхній вплив на результати оцінювання. Використання відповідних інструментів забезпечує відстеження дій користувача під час складання іспиту й своєчасне реагування на можливі порушення академічної доброчесності. Такий підхід передбачає комплексне застосування засобів моніторингу, аналізу поведінкових показників і використання модуля автоматизованого прийняття рішень. Розроблена структурно-функціональна модель системи поєднує модуль тестування з підсистемою поведінкового моніторингу в режимі реального часу. Запропонований алгоритм оброблення поведінкових індикаторів дає змогу виявляти аномальні закономірності в діях користувачів, визначати потенційний рівень їхньої підозрілості та автоматично реагувати на несанкціоновані дії під час онлайн-іспитів. Модуль автоматизованого прийняття рішень виконує багатокритеріальний аналіз характеристик поведінки користувачів, ураховуючи інтенсивність, тривалість, частоту та контекст їхніх дій. На основі цього аналізу система класифікує поведінку за рівнем ризику та ініціює відповідні дії реагування – від звичайного журналювання подій до блокування тестування й надсилання сповіщення про порушення адміністратору для подальшого аналізу.

Опис

Ключові слова

мультимодальний моніторинг , аналіз поведінкових індикаторів , відстеження рухів та погляду , академічна доброчесність , модуль прийняття рішень , виявлення аномальної поведінки , онлайн-іспити

УДК

004.056.53

Тип документа

Article, professional native edition
Article

Мова

uk_UA

Є частиною

Наукові праці Вінницького національного технічного університету. № 1.

ISSN

2307-5376

Бібліографічний опис

Бондаренко І. О., Катаєв В. С., Павловський П. В., Гуменюк В. В., Гладка В. Захищена система оцінювання знань із мультимодальним моніторингом та модулем автоматизованого прийнття рішень // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. Електрон. текст. дані. 2026. № 1. URI: https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/920.

URI

https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/51069

Зібрання

Наукові праці ВНТУ. 2026. № 1
Наукові видання каф. МБІС

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (8)

  1. Asperti A., Filippini D. Deep Learning for Head Pose Estimation: A Survey. SN Computer Science. 2023. Vol. 4, Article number 349. URL: https://doi.org/10.1007/s42979-023-01796-z.
  2. Rajarajeswari P., Shivagangatharani B., Jothikumar K. Comparative Analysis of Head Pose Estimation and Eye Gaze Tracking with Machine Learning Classifiers for Proctored Online Examination, in Artificial Intelligence and IoT in Online Education Systems, E. Ramanujam, Ed. Austin: Scrivener Publishing LLC, 2025. P. 203–229.
  3. Automated Online Exam Proctoring / Y. Atoum et all. IEEE Transactions on Multimedia. 2017. Vol. 19, №7. P. 1609–1624. URL: https://doi.org/10.1109/TMM.2017.2656064.
  4. A Visual Analytics Approach to Facilitate the Proctoring of Online Exams / Haotian Li et all. In Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '21). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA. May 8–13 2021. Article number 682. P. 1 – 17. URL: https://doi.org/10.1145/3411764.3445294.
  5. nline Student Authentication and Proctoring System Based on Multimodal Biometrics Technology / M. Labayen et all. IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 72398–72411. URL: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3079375.
  6. Krienert J. L., Walsh J. A., Cannon K. D. Changes in the Tradecraft of Cheating: Technological Advances in Academic Dishonesty. College Teaching. 2022. Vol. 70, №3. P. 309–318. URL: https://doi.org/10.1080/87567555.2021.1940813.
  7. Heinrich E. A Systematic-Narrative Review of Online Proctoring Systems and a Case for Open Standards. Open Praxis. 2025. Vol. 17, №13. P. 485–499. URL: https://doi.org/10.55982/openpraxis.17.3.836.
  8. Archer E. Technology-driven proctoring: Validity, social justice and ethics in higher education / Perspectives in Education. 2023. №41 (1). P. 119–136. URL: https://doi.org/10.38140/pie.v41i1.6666.