Rambler's Top100
Все новости Новости отрасли

Нейросети будут следить за нарушениями на ЕГЭ

27 декабря 2019

Нейросети будут использоваться для выявления нарушителей во время Единого государственного экзамена (ЕГЭ). Федеральная служба по надзору в сфере образования и науки (Рособрнадзор) внедряет технологию машинного анализа видеотрансляций из аудиторий, которая позволит в режиме реального времени выявлять подозрительную активность во время тестирования учеников.

«С развитием таких технологий как нейросети стало возможным выявление нарушений путем анализа поведения человека. В 2020 году планируется применение такой технологии «машинного зрения» на видеозаписях из нескольких регионов Российской Федерации», — цитирует руководителя Рособрнадзора Сергея Кравцова агентство «Интерфакс».

По его словам, нейросеть будет анализировать видеопоток на предмет чего-то необычного — например, она «заметит», если кто-то переговаривается или встаёт с места на экзамене. Система, зарегистрировав потенциальное нарушение, уведомит об этом онлайн-наблюдателя, который следит за порядком на ЕГЭ. После этого будет проведена проверка на месте.

Предполагается, что искусственный интеллект поможет минимизировать бюджетные расходы на «живых» наблюдателей на ЕГЭ. В качестве примера Сергей Кравцов привел экзамен по русскому языку, который одновременно сдают в более чем 50 тыс. школ страны. Один человек может следить за четырьмя аудиториями, поэтому для контроля за всеми школьниками понадобится 12,5 тыс. наблюдателей, которых нужно обучить и координировать, отметил он.[1]

Рособрнадзор также намерен использовать систему распознавания лиц во время проведения Единого государственного экзамена для идентификации участников и предотвращения подмены личности. Технология в 2019 году была успешно протестирована в Ингушетии, в 2020-м эксперимент планируется расширить и на другие регионы России, рассказал Кравцов. 

Источник: TAdviser

Поделиться:
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!

Оставить свой комментарий:

Для комментирования необходимо авторизоваться!

Комментарии по материалу

Данный материал еще не комментировался.