人工智能如何幫助在線監考？

如今，人工智能或人工智能是當今幾乎每個行業的流行表達方式。 儘管它存在於 1950 年代，但它被視為其在過去十年快速發展的應用的轉折點。 模擬智能已經開始滲透到高等教育的各個方面，但這種衝鋒是由少數早期教職員工、個別大學和院系推動的，而不是周圍的一切。

只給出幾個模型：

• 亞利桑那大學的招生辦公室正在利用 AI 主導的關鍵詞考試工具來幫助申請審查過程。
• 佐治亞州立大學準備了一個由 AdmitHub 創建的聊天機器人，以幫助回答學生的基本預算指南和入伍查詢。
• 佐治亞州的一位技術教師利用 IBM 的 Watson 技術製作了自己的虛擬助教。

在這些案例中，教授、講師、系或大學看到了積極的結果，這為同伴提供了額外的確定性，讓他們思考人工智能如何幫助或升級他們自己的框架和程序。 這些早期採用者中的每一個的目標都不是取代指導和適應的人為因素，而是為學生提升結果。 總而言之，什麼是真正的人為推理？ 在其中心，人工智能是一個自動化框架或機器，用於重建人類洞察力。 描述機器學習人工智能領域的基本原理之一是“學習”的一個組成部分發生在框架內——要么是“管理的”，其中準備信息包含明確的想要的結果，要么是“無監督的”，其中的準備信息不包含理想的結果。

下面提到了三個公認的人造智能將有助於區分和抵消學術完整性破裂的主要目標的區域：

• 身份虛假陳述
• 作弊行為
• 內容盜竊

我們發現，為專注於這些地區的 AI 安排貢獻時間、現金和精力將改善企業和客戶的結果。 將人工智能添加到在線監考服務中的目的不是要取代人，而是要加強實時和計算機化管理的準確性。 此外，人工智能可以幫助減少人類的失誤，捕捉人類不可避免地會錯過的錯誤，並有助於服務的多功能性。

在建立機器人監考安排時，第一個人工智能事件作為面部確認和聲音和視覺標誌的基本閾值被實施。 常規機器人監考框架背後的創新只是舊事物變成了新事物。 運行這些框架的計算已經存在了四年多。 儘管如此，這些計算是靜態的，除非設計師在整個框架中進行了更改。

舊的機械化框架和新的計算機化框架之間的主要區別在於，人工智能創新將始終如一地掌握、調整併在每次測試中變得“更智能”。 如今，人們不僅在他們的機械化管理中使用人工智能，而且還在他們的實時管理之後將其分層。 在這兩個服務級別上，人工智能正在使用輔助學習模型進行指導，其中他們自己的人類代表是框架的指導者。

管理機器學習的基本過程有四個階段：

• 人類的部分和名稱信息。
• 一旦圍繞一個名稱劃分了足夠的信息，就會創建一個圍繞計算的“場合”。
• 每個當前數據都經過計算以觸發最近發生的事件或場合。
• 人類重新訪問該信息並確認該事件是否發生，從而使該框架在區分該明確事件時變得越來越精確。

在大規模層面上，這個過程聽起來通常很簡單，但它很快就會變得混亂。 在這種機器學習的定向學習模型下，每個活動或示例至少需要 20,000 個信息點才能最終成為框架中的“事件”。 當它在那個場合準備好時，模型必須繼續受到越來越多的“訓練信息”的鼓勵，以擴大那個場合的準確性。

大量的實踐證明了欺騙，但是你如何專注於一個。 想像一個應試者的眼睛和頭部迅速向一側移動，看向屏幕外的東西。 需要 20,000 個這一輕快動作的示例來訓練框架以將其標記為作弊事件。 接下來，必須跳出指數級的額外案例，以提高框架感知和歡呼行為的精確度。 目前，通過大量的欺騙實踐，可以準備框架來表示這些場合。 如您所見，此過程需要大量信息。 這就是在線監考服務應運而生的方式。

現在問題出現了，每一條信息都來自哪裡？ 最大的互聯網監考組織每年委派超過一百萬次測試。 一旦出於明確的保護原因而匿名，所有測試信息都可以用來準備 AI 模型。

上面的模型只描繪了一種單獨的欺騙行為。 那麼不應該說一些關於角色失實和內容盜竊的事情嗎？ 在這些區域的準備過程是比較的，但使用了一些獨特的方法。 在線監考嘗試結合機器學習的進步，包括推動面部確認、對象確認、平面發現、語音到內容、眼球運動識別和語音識別，並舉一些例子。

在線監考中人工智能的訓練過程表明，它變得更加智能，因為它有能力做事，例如識別大人說話、孩子說話、嬰兒哭泣和狗叫聲之間的區別. 這些是人們可以毫不費力地做的事情，但該框架正在展示其中哪些可能對學術可信度構成風險，哪些可以被標記為無害。

為互聯網監考構建真正精確的人工智能模型的方法將隨著新創新的興起而不斷發展，並最終為應試者大眾所接受。 不可否認，機械進步的速度一直在加快。 隨著更多創新在個人電腦、可穿戴設備和手機中執行，人們將有能力在自己的答案中使用這些進步，並將它們納入人工智能模型。