要約
賭けの大きいオンライン試験の場合、テストの安全性を確保するために潜在的なルール違反を検出することが重要です。
この研究では、受験者が画面から目をそらしているかどうかを検出するタスクを調査します。そのような動作は、受験者が外部リソースを参照していることを示している可能性があるためです。
非同期試験監督の場合、試験ビデオは録画され、試験監督によって確認されます。
ただし、試験時間が長い場合、試験監督が試験ビデオ全体を見て、受験者が目をそらす正確な瞬間を判断するのは面倒な場合があります。
我々は、AI 支援の視線検出システムを紹介します。これにより、試験監督は異なるビデオ フレーム間を移動し、受験者が同じ方向を見ているビデオ フレームを発見できます。
このシステムにより、監督官はビデオ内の疑わしい瞬間をより効果的に特定できるようになります。
人間のみおよび ML のみの監督に対してシステムを評価するための評価フレームワークが提案され、システムの有効性を実証することを目的として、ユーザー調査が実施されて監督からのフィードバックが収集されます。
要約(オリジナル)
For high-stakes online exams, it is important to detect potential rule violations to ensure the security of the test. In this study, we investigate the task of detecting whether test takers are looking away from the screen, as such behavior could be an indication that the test taker is consulting external resources. For asynchronous proctoring, the exam videos are recorded and reviewed by the proctors. However, when the length of the exam is long, it could be tedious for proctors to watch entire exam videos to determine the exact moments when test takers look away. We present an AI-assisted gaze detection system, which allows proctors to navigate between different video frames and discover video frames where the test taker is looking in similar directions. The system enables proctors to work more effectively to identify suspicious moments in videos. An evaluation framework is proposed to evaluate the system against human-only and ML-only proctoring, and a user study is conducted to gather feedback from proctors, aiming to demonstrate the effectiveness of the system.
arxiv情報
| 著者 | Yong-Siang Shih,Zach Zhao,Chenhao Niu,Bruce Iberg,James Sharpnack,Mirza Basim Baig |
| 発行日 | 2024-09-25 13:31:37+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google