KCI등재
디지털 데이터 분석을 통한 온라인 시험 부정행위 탐지 및 제어 시스템
저자
신동원(Dongwon Shin) ; 김상우(Sangwoo Kim) ; 박소은(Soeun Park) ; 선준영(Junyoung Sun) ; 손태식(Taeshik Shon)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2021
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
13-26(14쪽)
제공처
최근 코로나19 사태로 인해 학교와 기업 등 다양한 기관에서 온라인 시험에 대한 수요가 높아지고 있다. 하지만 온라인 시험의 특성상, 부정행위에 대한 문제가 끊이지 않고 있다. 온라인 시험 부정행위를 방지하고 탐지하기 위한 다양한 노력들이 시도 되었으나, 감독자가 직접 응시자를 감시할 수 있는 오프라인 시험에 비해 제약 사항들이 너무 많아 현실적으로 어려운 실정이다. 이에 본 논문에서는 응시자의 컴퓨터에서 수집한 다양한 시스템, 시청각적 데이터를 활용하여 부정행위를 탐지하는 시스템을 제안한다. 분석하는 시스템 데이터로는 키보드/마우스 입력 데이터, 프로세스 실행 데이터, 디바이스 연결 데이터, 공인 IP 주소 정보가 있으며, 시청각적 데이터로는 아이트래킹 데이터, 신원 확인 데이터, 오디오 데이터가 있다. 탐지된 다양한 데이터는 부정행위 탐지 알고리즘을 통해 부정행위 여부를 결정한 뒤, 부정행위 여부 결과는 감독자에게 웹페이지 형태로 제공된다. 이를 통해 감독자는 온라인 시험 상황에서 부정행위를 보다 효율적이고 정확하게 탐지 및 제어할 수 있다.
더보기Because of the recent Covid-19 pandemic, the demand for online tests has been increasing at various institutions, including schools and companies. However because of the characteristics of the online testing, the problem of cheating continues. Various efforts have been made to prevent and detect online test cheating, but it is difficult because there are too many restrictions compared to offline tests where supervisors can directly monitor students. In this paper, we propose an online test cheating detection system that utilizes various systems and audio-visual data that collected from the applicant"s computer. System data to be analyzed include keyboard/mouse input data, process execution data, device connection data, and public IP address information, while audio-visual data include eye tracking data, identity verification data, and audio data. Various detected data is determined whether to cheat through a cheating detection algorithm, and the result of whether to cheat is provided to the supervisor in a web page. Through this, supervisors can efficiently and accurately detect and control cheating in online test situations.
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