Определение нарушений академической честности на онлайн-экзаменах на основе компьютерного зрения: алгоритм и эффективность модуля kameraproctor
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.20339366Ключевые слова:
kameraproctor, компьютерное зрение, каскад Хаара, система оценки риска, онлайн-прокторинг, OpenCV, LMS, академическая честностьАннотация
В данной статье представлены анализ алгоритма работы, технической архитектуры и результаты
тестирования модуля kameraproctor, разработанного для обеспечения академической честности при проведении
онлайн-экзаменов на платформах дистанционного обучения. Модуль использует каскадный классификатор
Хаара библиотеки OpenCV для обнаружения лиц и анализа движений пользователя, а также балльную систему
оценки риска для классификации подозрительных ситуаций. В работе рассмотрены основные функциональные
возможности системы, принципы обработки видеопотока и механизмы фиксации нарушений. Результаты тести-
рования, проведённого на 50 экзаменационных сессиях, показали среднюю точность обнаружения нарушений в
диапазоне 91,4-96,2%.
Библиографические ссылки
1. Dustqobilov A.B. Razrabotka modulya avtoproktoringa dlya platform distantsionnogo obucheniya na osnove
komp’yuternogo zreniya i analiza aktivnosti pol’zovatelya // Maktabgacha va maktab ta’limi. - 2026.
2. Ostrategii razvitiya Novogo Uzbekistana na 2022-2026 gody: Ukaz Prezidenta Respubliki Uzbekistan № PF-60 ot 28
yanvarya 2022 goda.
3. Oмерах по внедрению дистанционного обучения в вузах: Postanovlenie Kabineta Ministrov Respubliki Uzbekistan
№ 559 ot 3 oktyabrya 2022 goda.
4. Anshul Nigam, Pasricha R., Singh T., Churi P. A systematic review on AI-based proctoring systems // Education and
Information Technologies. - 2021. - Vol. 26. - P. 6421-6445.
5. Paul Viola, Michael Jones. Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features // Proceedings of
the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). - 2001. - P. 511-518.
6. Gary Bradski, Adrian Kaehler. Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library. - Sebastopol: O‘Reilly
Media, 2008. - 555 p.
7. Guttorm Sindre, Vegendla A. E-exams versus paper exams: A comparative analysis of cheating-related security threats
// EURASIP Journal on Information Security. - 2015.
8. Terry Anderson. Theory and Practice of Online Learning. - Edmonton: Athabasca University Press, 2008. - 472 p.
9. Ryan S. Baker, George Siemens. Educational Data Mining and Learning Analytics // Cambridge Handbook of the
Learning Sciences. - Cambridge: Cambridge University Press, 2014. - P. 253-274.
10. Tojiboyev B.O., Olimov M., Alimqulov N. Sun’iy intellekt: zamonaviy yondashuv. - Andijon: ADU, 2022. - 193 b.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 MAKTABGACHA VA MAKTAB TA’LIMI JURNALI
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
