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オンライン試験における替え玉受験発見の高精度化

発表形態：
一般講演（学術講演を含む）
主要業績：
主要業績
単著・共著：
共著
発表年月：
2024年09月
DOI：
会議属性：
国内会議
査読：
無し
リンク情報：

日本語フィールド

著者：
山下 義行, 米満 潔, 古賀 崇朗, 髙﨑 光浩, 堀 良彰
題名：
オンライン試験における替え玉受験発見の高精度化
発表情報：
第77回電気・情報関係学会九州支部連合大会講演集
キーワード：
概要：
佐賀大学のMoodleシステムにはオンライン試験時にノートPCの内蔵カメラで顔画像を撮影する機能が拡張実装されている． 本研究では小テスト，期末テスト時のカメラ画像のみを用いてインクリメンタルに深層学習を行い，個々の学生の顔を識別する． その深層学習において用いた既学習データを他の複数の既学習データに置き換えて、識別精度の向上を調査した。また深層学習ツール自体をTensorFlowからPyTorchへ置き換えて、識別精度の向上を調査した。調査の結果、最も良い精度を与えるものへ置き換えることで、目視確認作業を半減させることができた。
抄録：
佐賀大学のMoodleシステムにはオンライン試験時にノートPCの内蔵カメラで顔画像を撮影する機能が拡張実装されている． 本研究では小テスト，期末テスト時のカメラ画像のみを用いてインクリメンタルに深層学習を行い，個々の学生の顔を識別する． そして識別結果から替え玉の疑惑度を計算し，疑惑度に応じて替え玉の有無の目視確認を効率的に行う． 2022年度に佐賀大学の授業から収集した画像9万枚についてこれを適用し，5件の替え玉受験を検出した． さらに替え玉受験の統計的な性質を分析し，目視確認のコストを80¥%以上削減できることを示す．

英語フィールド

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