ЗАХИЩЕНА СИСТЕМА ОЦІНЮВАННЯ ЗНАНЬ ІЗ МУЛЬТИМОДАЛЬНИМ МОНІТОРИНГОМ ТА МОДУЛЕМ АВТОМАТИЗОВАНОГО ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ - Бондаренко, Ірина Олексіївна; Катаєв, Віталій Сергійович; Павловський, Павло Валерійович; Гуменюк, Вячеслав Володимирович; Гладка, Вікторія (Наукові праці Вінницького національного технічного університету, 2026)
У статті досліджено проблему забезпечення об’єктивності та надійності контролю знань у сучасних освітніх середовищах. Автори запропонували вдосконалену модель оцінювання, що поєднує механізми моніторингу дій користувача з технологіями відстеження рухів та погляду. Ці технології дозволяють автоматично виявляти порушення, наприклад, відведення погляду під час відповідей або зайві рухи, що можуть вказувати на використання сторонніх джерел під час онлайн-іспиту. Актуальність дослідження зумовлена зростанням популярності дистанційного навчання та пов’язаною через це проблемою порушення академічної доброчесності, що загрожує достовірності та надійності онлайн-іспитів. У зв’язку з цим, авторами запропонована модель системи, яка інтегрує мультимодальний моніторинг із процесом тестування. Ця модель забезпечує можливість виявляти підозрілі дії в режимі реального часу та автоматично мінімізувати їхній вплив на результати оцінювання. Використання відповідних інструментів забезпечує відстеження дій користувача під час складання іспиту й своєчасне реагування на можливі порушення академічної доброчесності. Такий підхід передбачає комплексне застосування засобів моніторингу, аналізу поведінкових показників і використання модуля автоматизованого прийняття рішень. Розроблена структурно-функціональна модель системи поєднує модуль тестування з підсистемою поведінкового моніторингу в режимі реального часу. Запропонований алгоритм оброблення поведінкових індикаторів дає змогу виявляти аномальні закономірності в діях користувачів, визначати потенційний рівень їхньої підозрілості та автоматично реагувати на несанкціоновані дії під час онлайн-іспитів. Модуль автоматизованого прийняття рішень виконує багатокритеріальний аналіз характеристик поведінки користувачів, ураховуючи інтенсивність, тривалість, частоту та контекст їхніх дій. На основі цього аналізу система класифікує поведінку за рівнем ризику та ініціює відповідні дії реагування – від звичайного журналювання подій до блокування тестування й надсилання сповіщення про порушення адміністратору для подальшого аналізу.