无间谍软件的AI监考：设备端监考如何运作

监考为何声名狼藉

考试转到线上后，许多学校匆忙采用了远程监考工具。学生需要安装浏览器扩展程序或锁定软件，整场考试都要保持摄像头开启，并接受视频可能被存储和审查的做法。投诉很快随之而来：这种做法令人感到侵犯隐私，会把无辜的行为标记为异常，而且成本高昂。

有几个问题确实存在。较早的人脸检测模型在光线不足的环境下以及某些肤色的人身上效果较差。自然的行为，例如为了思考而转移视线或大声朗读题目，也会触发警报。教师收到大量警报列表，却没有时间逐一审查。而且由于大多数工具按每场考试收费，每次受监考的测试都会产生直接成本。

一种不同的设计：在设备上分析，仅上传证据

摄像头和麦克风的数据流无需离开考生的电脑。小型AI模型现在可以在浏览器内运行，每秒数次，寻找考试期间真正重要的少数几种情况。这同时改变了监考的隐私性和成本。

1. 1

   设备端检测

   人脸模型检查是否有人脸、是否有多于一张人脸，以及考生是否长时间将视线移开。物体模型用于识别手机、书本或其他人员。语音模型用于察觉说话声。浏览器信号则包括切换标签页、退出全屏、粘贴操作以及第二块显示器。

2. 2

   证据，而非录像

   浏览器不再传输视频流，而是每30秒上传一张小型快照，并在每个被标记时刻前后上传一段简短的连续帧。一场一小时的考试仅产生几兆字节的数据，且证据会在30天后被删除。

3. 3

   对标记的AI审查

   视觉模型仅查看被标记的帧，并回答一个范围明确的问题：是否存在手机、第二个人、笔记或耳机？当它不确定时，会如实说明。这样就能在教师看到任何内容之前，过滤掉大多数误报，例如一只猫走过。

4. 4

   由人来决定

   教师可以看到带缩略图的时间线和诚信评分，确认或驳回每一项标记，并决定后续处理。标记绝不会自动更改成绩。

与传统监考相比的成本

传统自动化监考通常按每场考试或每位学生收费。设备端监考则将主要的计算工作转移到考生已有的硬件上，因此剩余成本仅为少量图像的存储以及对被标记时刻的简短AI审查。

向任何监考供应商提出的问题

• 视频是在设备上分析，还是流式传输并存储？
• 究竟上传了哪些内容，保存多长时间？
• 是否存储人脸生物特征模板？
• 系统是自行做出决定，还是仅向人工标记风险？
• 能否将个别学生作为合理便利免除摄像头监控？
• 是否需要安装扩展程序、LMS 或专用软件？
• 收费方式如何：按场次、按学生，还是已包含？

坦诚的局限性

无论是否在设备上运行，任何监考系统都无法捕捉到所有情况。站在视线之外的帮助者或隐藏的耳机仍可能未被发现。除非摄像头能拍到，否则浏览器检查无法看到桌上的第二台设备。标记也可能有误。我们的目标是提供合理的威慑和有用的证据，而非绝对的确定性。

因此，题目设计仍然最为关键。AI 聊天机器人改变了作弊的形式，而摄像头无法看到另一个标签页中的聊天机器人。我们为此编写了一份单独的指南： 如何在在线考试中阻止 ChatGPT 作弊

如何在 FormRead 中进行设置

在 FormRead Online 中，每个测试只有一个诚信等级。轻度等级不使用摄像头，仅检查全屏、标签页和粘贴行为。标准等级增加端侧摄像头和麦克风检查，并辅以 AI 审核。严格等级增加身份验证、房间扫描、屏幕共享、可选的手机作为第二台摄像头，以及桌面应用中的安全模式。考生会先看到同意页面，您也可以免除任何人的摄像头监控。

如果是高风险考试，想完全避免使用屏幕？纸质考试仍是最具隐私性的形式。FormRead 可通过手机照片批改打印的涂卡答题纸： 了解涂卡答题纸扫描的工作方式.