| 研究課題/領域番号 |
17H02000
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
教育工学
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| 研究機関 | 成蹊大学 |
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研究代表者 |
小方 博之 成蹊大学, 理工学部, 教授 (20349161)
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| 研究分担者 |
村松 大吾 大阪大学, 産業科学研究所, 特任講師(常勤) (00386624)
安田 晶子 成蹊大学, 理工学部, 助教 (30573133)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | オンライン試験 / 不正行為検出 / 眼球運動 / 聴覚利用型不正行為 / 替え玉受験 / 匿名加工 / バイオメトリクス / 人工知能 |
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| 研究成果の概要 |
自宅などの会場外受験における不正行為を想定し、実験参加者に聴覚と視覚に関する二重課題を課した場合、通常と異なる眼球運動特性が観察され、不正行為検出に応用できる見通しを得た。
試験監督者による顔写真照合を用いた本人確認では、本人と替え玉の両方に対して本人と認められる合成写真を、かなりのケースで作成可能であるという知見を得た。
個人が識別できないように配慮されたデータであっても、場合によっては個人を識別できることが確認できた。そこで、目的の処理の精度を低下しないようにしながら個人を識別できなくするような方法を開発した。
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| 自由記述の分野 |
機械学習、人工知能、教育工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
新型コロナウィルス感染症の流行や、教育のボーダーレス化に伴い、自宅など監督者の目の届かない試験会場外から受験を行うニーズが高まっている。不正行為を自動検出する手法を開発することによって、これらのニーズに対応することが可能になる。
合成写真を利用した替え玉受験は最近実際に行われた方法だが、このような方法の成功可能性を見積もることで、新たな対策の必要性の有無を評価し、試験の公正性の確保につなげられる。
データの匿名加工処理は、データの価値を落とさないと同時に個人の匿名性を保証することで、個人の情報を保護しながら社会においてデータを安心して活用することを可能にする。
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