使用互联网协议与行为分类的在线评估不端行为检测
计算机与社会
2022-02-01 v1 人工智能
机器学习
摘要
随着近期远程教育的普及，学术评估通常在线进行，导致围绕评估不端行为的进一步担忧。本文研究了在线评估不端行为(电子作弊)的潜力，并提出了针对这些行为的实用对策。检测在线作弊行为的机制以电子作弊智能体的形式提出，包括互联网协议(IP)检测器和行为监视器。IP 检测器是一种辅助检测器，它作为早期程序分配随机且唯一的评估集，以减少潜在的不端行为。行为监视器扫描考生评估作答中的异常情况，进一步减少任何不端行为企图。这通过使用深度学习方法的 DenseLSTM 提案得到了凸显。此外，提出了一个新的 PT 行为数据库并已公开发布。在该数据集上进行的实验证实了 DenseLSTM 的有效性，分类准确率高达 90.7%。
引用
@article{arxiv.2201.13226,
title = {Online Assessment Misconduct Detection using Internet Protocol and Behavioural Classification},
author = {Leslie Ching Ow Tiong and HeeJeong Jasmine Lee and Kai Li Lim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.13226},
year = {2022}
}