2017 Fiscal Year Annual Research Report
バイオメトリクスおよび人工知能技術の導入による公正で安全なオンライン試験の実現
| Project/Area Number |
17H02000
|
|---|
| Research Institution | Seikei University |
|---|
Principal Investigator |
小方 博之 成蹊大学, 理工学部, 教授 (20349161)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
安田 晶子 成蹊大学, 理工学部, 助教 (30573133)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| Keywords | 聴覚利用型不正行為 / 訓練偽装者 / 眼球運動 / ワーキングメモリ / 二重課題 / リーディングスパンテスト |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
平成２９年度には（１）「訓練偽装者の聴覚利用型不正行為の検出」および（２）「受験者のワーキングメモリ容量と聴覚利用型不正行為の検出性能の関係」に関する研究を実施した。
課題（１）に対しては、同一被験者に対して間隔をおいて繰り返し実験を行い、その間のデータを収集・分析することで、訓練による偽装効果の有無を確認するアプローチをとった。そのために、まず、予備実験によって繰り返し実験の間で空けるべき時間間隔を決定した。次に予備実験とは異なる参加者を募って本実験を行い、回数を重ねるにつれて実験で得られた眼球運動の特性に変化が生じるかを確認した。分析の結果、眼球運動特性に関して統計的に有意な変化は見られず、我々の提案する検出方法は訓練によって聴覚利用型不正行為を偽装することを試みる者に対しても有効である可能性が高いことを確認できた。
課題（２）は、我々の立てた、聴覚利用型不正行為を行っている受験者の検出性能は当該受験者のワーキングメモリ容量によって影響を受けるという仮説を検証するものである。受験者のワーキングメモリ容量は日本語版リーディングスパンテスト(RST)によって計測し、不正行為の検出性能は本人の二重課題遂行能力により判断することとして実験を行った。事前に行った予備実験から、参加者の学力レベルが類似する場合はRSTのスコア分布も集中するという知見を得ているので、学力レベルの異なる複数の大学から参加者を募り、実験を実施した。得られたデータでは、スコア分布は適度に分散していたものの、我々の仮説を支持するような関係性は見られなかった。予備実験の結果もこれと矛盾するものではないため、本仮説は成立しない可能性が高く、別の前提に立って研究を進めるべきであるという知見が得られた。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
平成２９年度の研究計画では、研究実績の概要で記述したものの他に「読解以外の単調タスクでの聴覚利用型不正行為の検出」に関する課題を実施予定とした。この課題では読解以外の単調タスクとして計算課題などを想定したが、被験者から自然なデータを取得するにあたり、いくつか事前に確認したり解決したりすべき問題が見つかり、実施を延期した。他の課題は順調に進展し成果を得たが、この延期を勘案して進捗はやや遅れていると判断した。
|
| Strategy for Future Research Activity |
公正なオンライン試験の実現のためにバイオメトリクスを利用した方法が有効であることをこれまで確認してきた。今後はこれらの成果に基づき、当初の計画の通り、大きく２つの方向で研究を推進していきたいと考えている。
ひとつは人工知能など実環境に比較的ロバストな手法を導入して、本技術を実用レベルに高めていくことである。この中には「読解以外の単調タスクでの聴覚利用型不正行為の検出」に関する課題も含まれる。今のところ、本手法は受験者が簡単な問題文の読解を行っている時にのみ適用可能だが、その制約を取り払うことを狙う。また、聴覚利用型以外にも、替え玉受験による不正行為についても課題を設定し、実施する。タブレット端末での受験において、タッチジェスチャの特徴を利用して正規受験者を判別するものだが、これまではタッチ位置が一定であることを前提としていた。人工知能技術等を利用してこの制約をなくすことで、本技術の実用性が大きく高まることが期待される。
もう一つは安全性の確保である。行動特徴のような情報を利用するにあたり受験者のプライバシーを考慮することは重要である。ここではデータを匿名加工し、データの情報から個人識別可能な部分を除外しつつ不正行為の判別を可能にするような新たな技術について検討していきたい。
|
Research Products
(5 results)
