In che modo l'intelligenza artificiale aiuta nel Proctoring online?

Al giorno d'oggi l'intelligenza artificiale o l'intelligenza artificiale è un'espressione di tendenza in quasi tutti i settori al giorno d'oggi. Nonostante esista dagli anni '50, è visto come un punto di svolta nella sua applicazione nel decennio precedente che sta avanzando rapidamente. L'intelligenza simulata ha iniziato a saturare vari aspetti dell'istruzione avanzata, ma l'accusa è stata guidata da alcuni dei primi membri della facoltà, singole università e dipartimenti rispetto a tutto il resto.

Per regalare solo un paio di modelli:

• L'ufficio di ammissione dell'Università dell'Arizona sta utilizzando strumenti di esame delle parole chiave guidati dall'intelligenza artificiale per aiutare il processo di revisione della domanda.
• La Georgia State University ha preparato un chatbot creato da AdmitHub per aiutare a rispondere alla guida di bilancio di base e alle domande di arruolamento degli studenti.
• Un insegnante di tecnologia della Georgia ha utilizzato la tecnologia Watson di IBM per creare il proprio assistente didattico virtuale.

Ognuno di questi casi in cui un professore, un docente, un dipartimento o un college ha visto risultati positivi fornisce ai compagni una certezza in più per pensare a come l'IA può aiutare o aggiornare i propri framework e procedure. L'obiettivo di ognuno di questi primi utilizzatori non era quello di soppiantare la componente umana dell'istruzione e dell'adattamento, tuttavia, per aggiornare i risultati per gli studenti sostituti. Tutto sommato, cosa comprende davvero il ragionamento creato dall'uomo? Al centro, l'IA è una struttura automatizzata o una macchina creata per ricreare l'intuizione umana. Uno dei fondamenti che descrive il campo dell'IA dell'apprendimento automatico è che una componente di "apprendimento" sta avvenendo all'interno del framework, o "gestito", in cui le informazioni di preparazione contengono un risultato desiderato esplicito, o "non supervisionato", in cui il le informazioni sulla preparazione non contengono un risultato ideale.

Le tre regioni riconosciute in cui l'intelligenza artificiale trarrà profitto dall'obiettivo principale di distinguere e contrastare le rotture dell'integrità scolastica sono menzionate di seguito:

• Travisamento dell'identità
• Pratiche di tradimento
• Contenuto furto con scasso

Abbiamo scoperto che il contributo di tempo, denaro ed energia a un accordo di IA incentrato su questi territori avrebbe migliorato i risultati per le aziende e per i clienti. L'obiettivo nell'aggiungere l'IA ai servizi di supervisione online non era quello di soppiantare le persone, ma piuttosto di rafforzare l'esattezza dell'amministrazione dal vivo e computerizzata. Inoltre, l'IA può aiutare a ridurre gli errori umani, a cogliere gli errori che gli esseri umani inevitabilmente mancheranno e ad aiutare la versatilità dei servizi.

Nella creazione di un sistema di supervisione robotizzato, vengono implementati il ​​primo degli eventi di intelligenza artificiale come riconoscimento facciale e soglie essenziali per i segni sonori e visivi. L'innovazione alla base di una normale struttura di supervisione robotizzata è solo la vecchia cosa diventata nuova. I calcoli che eseguono questi quadri sono presenti da oltre quattro anni. Comunque sia, quei calcoli sono statici, a meno che non vengano modificati da un designer durante tutto il framework.

Il contrasto principale tra il vecchio framework meccanizzato e il nuovo computerizzato è che l'innovazione dell'IA prenderà costantemente il controllo, si adatterà e diventerà "più intelligente" con ogni test somministrato. In questi giorni, le persone non utilizzano semplicemente l'IA nella loro amministrazione meccanizzata, ma piuttosto la stanno ulteriormente stratificando dietro la loro amministrazione dal vivo. Trasversalmente su entrambi i livelli di servizio, l'IA viene istruita utilizzando un modello di apprendimento assistito in cui i propri delegati umani sono gli istruttori del framework.

La procedura essenziale dell'apprendimento automatico amministrato ha quattro fasi:

• Informazioni sulla sezione e sul nome degli esseri umani.
• Una volta che le informazioni sufficienti sono state sezionate attorno a un nome, viene creata un'"occasione" attorno al calcolo.
• Ogni dato presente viene eseguito attraverso il calcolo per attivare l'evento o l'occasione recentemente realizzati.
• Gli esseri umani rivisitano tali informazioni e affermano se l'occasione si è verificata o meno, rendendo il quadro sempre più preciso nel distinguere quell'occasione esplicita.

A livello su larga scala, questa procedura sembra generalmente semplice, tuttavia può essere confusa rapidamente. In questo modello di apprendimento diretto dell'apprendimento automatico, ogni attività o esempio richiede almeno 20.000 punti di informazione per diventare un "evento" nel quadro. Quando viene preparato in quell'occasione, il modello deve continuare a essere incoraggiato sempre di più a "formare l'informazione" in modo da espandere l'esattezza attorno a quell'unica occasione.

Un numero enorme di pratiche è dimostrativo di inganno, tuttavia che ne dici di concentrarti su uno. Immagina gli occhi e la testa di un candidato che si sposta rapidamente da un lato, guardando verso qualcosa fuori dallo schermo. Ci vorrebbero 20.000 esempi di quell'unico movimento vivace per addestrare il framework a segnalarlo come un evento imbroglione. Successivamente, un numero esponenziale di casi in più deve saltare fuori per migliorare la precisione del quadro percependo e salutando la condotta. Attualmente, aumenta il fatto che con un gran numero di pratiche imbrogliate si possa preparare il quadro per segnalare queste occasioni. Come puoi vedere, questa procedura richiede una quantità enorme di informazioni. È così che nascono i servizi di supervisione online .

Ora sorge la domanda da dove provengono tutte queste informazioni? La più grande organizzazione di supervisione di Internet delega oltre un milione di test ogni anno. Una volta anonime per chiari motivi di protezione, tutte le informazioni di test possono essere utilizzate per preparare il modello di IA.

Il modello sopra ritrae solo una condotta ingannevole solitaria. Quindi non si dovrebbe dire qualcosa sulla rappresentazione ingannevole del personaggio e sul furto di contenuti? La procedura per la preparazione in queste zone è comparativa ma utilizza approcci alquanto unici. Il monitoraggio online tenta di incorporare una raccolta di progressi dell'apprendimento automatico tra cui riconoscimento facciale spinto, riconoscimento di oggetti, scoperta di piani, sintesi vocale, riconoscimento dei movimenti oculari e identificazione vocale, per fare alcuni esempi.

La procedura di addestramento dell'IA nella supervisione online mostra che diventa più intelligente poiché avrà la capacità di fare cose, ad esempio, riconoscere la distinzione tra un adulto che parla, un bambino che parla, un bambino che piange e un cane che urla . Queste sono cose che le persone possono fare senza sforzo, ma il quadro viene mostrato quale di queste potrebbe rappresentare un rischio per l'affidabilità degli studiosi e quale può essere etichettato come innocuo.

Il modo per costruire un modello di intelligenza artificiale veramente preciso per il monitoraggio di Internet continuerà a svilupparsi man mano che la nuova innovazione aumenta e finisce per essere accessibile alla popolazione dei partecipanti al test. Il tasso di avanzamento meccanico si è mosso a un ritmo innegabilmente più rapido. Man mano che viene eseguita più innovazione nei PC, nei dispositivi indossabili e nei telefoni cellulari, le persone avranno la capacità di utilizzare questi progressi nelle proprie risposte e includerli nel modello di intelligenza artificiale.