人工智能如何帮助在线监考？

如今，人工智能或人工智能是当今几乎每个行业的流行表达方式。 尽管它存在于 1950 年代，但它被视为其在过去十年快速发展的应用的转折点。 模拟智能已经开始渗透到高等教育的各个方面，但这种冲锋是由少数早期教职员工、个别大学和院系推动的，而不是所有的。

只给出几个模型：

• 亚利桑那大学的招生办公室正在利用 AI 主导的关键词考试工具来帮助申请审查过程。
• 佐治亚州立大学准备了一个由 AdmitHub 创建的聊天机器人，以帮助回答学生的基本预算指南和入伍查询。
• 佐治亚州的一位技术教师利用 IBM 的 Watson 技术制作了自己的虚拟助教。

在这些案例中，教授、讲师、系或学院看到了积极的结果，这为同伴提供了额外的确定性，让他们思考人工智能如何帮助或升级他们自己的框架和程序。 这些早期采用者中的每一个的目标都不是取代指导和适应的人为因素，而是为学生提升结果。 总而言之，什么是真正的人为推理？ 在其中心，人工智能是一个自动化框架或机器，用于重建人类洞察力。 描述机器学习人工智能领域的基本原理之一是“学习”的一个组成部分发生在框架内——要么是“管理的”，其中准备信息包含明确的想要的结果，要么是“无监督的”，其中的准备信息不包含理想的结果。

下面提到了三个公认的人造智能将有助于区分和抵消学术完整性破裂的主要目标的区域：

• 身份虚假陈述
• 作弊行为
• 内容盗窃

我们发现，为专注于这些地区的 AI 安排贡献时间、现金和精力将改善企业和客户的结果。 将人工智能添加到在线监考服务中的目的不是要取代人，而是要加强实时和计算机化管理的准确性。 此外，人工智能可以帮助减少人类的失误，捕捉人类不可避免地会错过的错误，并有助于服务的多功能性。

在建立机器人监考安排时，第一个人工智能事件作为面部确认和声音和视觉标志的基本阈值被实施。 常规机器人监考框架背后的创新只是旧事物变成了新事物。 运行这些框架的计算已经存在了四年多。 尽管如此，这些计算是静态的，除非设计师在整个框架中进行了更改。

旧的机械化框架和新的计算机化框架之间的主要区别在于，人工智能创新将始终如一地掌握、调整并在每次测试中变得“更智能”。 如今，人们不仅在他们的机械化管理中使用人工智能，而且还在他们的实时管理之后将其分层。 在这两个服务级别上，人工智能正在使用辅助学习模型进行指导，其中他们自己的人类代表是框架的指导者。

管理机器学习的基本过程有四个阶段：

• 人类的部分和名称信息。
• 一旦围绕一个名称划分了足够的信息，就会创建一个围绕计算的“场合”。
• 每个当前数据都经过计算以触发最近发生的事件或场合。
• 人类重新访问该信息并确认该事件是否发生，从而使该框架在区分该明确事件时变得越来越精确。

在大规模层面上，这个过程听起来通常很简单，但它很快就会变得混乱。 在这种机器学习的定向学习模型下，每个活动或示例至少需要 20,000 个信息点才能最终成为框架中的“事件”。 当它在那个场合准备好时，模型必须继续受到越来越多的“训练信息”的鼓励，以扩大那个场合的准确性。

大量的实践证明了欺骗，但是你如何专注于一个。 想象一个应试者的眼睛和头部迅速向一侧移动，看向屏幕外的东西。 需要 20,000 个这一轻快动作的示例来训练框架以将其标记为作弊事件。 接下来，必须跳出指数级的额外案例，以提高框架感知和欢呼行为的精确度。 目前，通过大量的欺骗实践，可以准备框架来表示这些场合。 如您所见，此过程需要大量信息。 这就是在线监考服务应运而生的方式。

现在问题出现了，每一条信息都来自哪里？ 最大的互联网监考组织每年委派超过一百万次测试。 一旦出于明确的保护原因而匿名，所有测试信息都可以用来准备 AI 模型。

上面的模型只描绘了一种单独的欺骗行为。 那么不应该说一些关于角色失实和内容盗窃的事情吗？ 在这些区域的准备过程是比较的，但使用了一些独特的方法。 在线监考尝试结合机器学习的进步，包括推动面部确认、对象确认、平面发现、语音到内容、眼球运动识别和语音识别，并举一些例子。

在线监考中人工智能的训练过程表明，它变得更加智能，因为它有能力做事，例如识别大人说话、孩子说话、婴儿哭泣和狗叫声之间的区别. 这些是人们可以毫不费力地做的事情，但该框架正在展示其中哪些可能对学术可信度构成风险，哪些可以被标记为无害。

为互联网监考构建真正精确的人工智能模型的方法将随着新创新的兴起而不断发展，并最终为应试者大众所接受。 不可否认，机械进步的速度一直在加快。 随着更多创新在个人电脑、可穿戴设备和手机中执行，人们将有能力在自己的答案中使用这些进步，并将它们纳入人工智能模型。