プロジェクト概要
プログラミング検定のような特殊な試験では、他人の関与、別端末利用、別タブ閲覧、机上の資料参照など、多様なカンニングケースを想定する必要があります。SCIENは、試験特性を踏まえて不正パターンを洗い出し、ブロックと検知を組み合わせた多層防御の設計を行いました。
Client
オンライン検定を運営する教育事業者様
IT系資格・プログラミング検定のオンライン試験を運営する教育事業者です。試験の公正性確保と運営負荷の軽減に向けた取り組みを進めています。 不正ケースの洗い出しと対策設計
まず、遠隔関与、別ウィンドウ利用、スマートフォン参照、背後からの支援など、起こり得る不正ケースを分類しました。そのうえで、OS・ブラウザ制約の中で実装可能な対策と、追加カメラやVLMを用いた監視強化策を整理しています。
関与範囲とPoCの設計
PoCでは、別タブ・別ウィンドウ抑止、試験前360度チェック、背後カメラ設置時の人物検知、視線推定モデル評価までを対象としました。学習コストと推論速度の両立も重視し、リアルタイム性を意識した構成を検討しています。
- 不正行為ケースの体系整理
- ブラウザ／端末側の制御方針設計
- VLMによる試験前環境チェックの検討
- 視線・人物行動推定モデルの評価
抑止と検知を両立する監督設計
全てを後から検知するのではなく、あらかじめ不正しにくい環境をつくることを重視しました。その上で、人物検知や視線情報を組み合わせ、曖昧なケースも判断材料を増やして扱えるようにしています。
360度チェックと追加カメラを組み合わせた設計
ブラウザ上で取得できる情報だけでは限界があるため、試験前の360度チェックや背後カメラの設置まで含めた多層対策を整理しました。VLMによる環境確認、人物検知、視線推定を組み合わせることで、抑止と検知の両立を目指しています。
本プロジェクトにおける価値
人的監視の代替を単純に目指すのではなく、公平性・運営負荷・受験体験のバランスを取った監督設計を行ったことが本プロジェクトの価値です。教育現場に合わせてルールとAIを組み合わせる、実装志向の提案となりました。
