La supervisión de exámenes en línea sigue siendo un tema controversial que está relacionado y a veces se combina con la evaluación en línea. Aunque existen diversas opiniones sobre cómo se aplica en la educación, Inspera sigue firme en nuestra creencia de que la supervisión remota de exámenes se puede implementar para mantener la integridad académica sin infringir cuestiones de privacidad u otras consideraciones éticas.
Comprender las tecnologías de supervisión de exámenes por IA
El arma de doble filo de la IA se sigue sintiendo dentro del proceso de evaluación en línea. Aunque el polémico tema de la IA generativa ya ha propiciado el surgimiento de una industria completa de herramientas de detección de IA para combatir posibles problemas de plagio, el uso de la inteligencia artificial en la supervisión de exámenes es una parte integral al garantizar normas académicas en las evaluaciones en línea.
En Inspera, simplificamos la forma en que consideramos diferentes tipos de supervisión de exámenes en línea: existen la supervisión de exámenes en vivo y la supervisión de exámenes grabada. Como exploramos arriba, la IA cumple un rol fundamental en estas diferentes soluciones de supervisión.
Alertas automáticas y análisis de sesiones grabadas
Aunque la tecnología de IA es esencial en los tipos de detección necesarios para la supervisión remota y en vivo, sin dudas, es fundamental para la funcionalidad básica de los servicios de supervisión de exámenes.
Gracias a la IA, podemos emitir estas alertas automáticas o “señales” de actividad sospechosa para revisión. La IA también facilita el proceso de grabación de cada examen y permite crear marcas horarias en la grabación y en el análisis general, lo que ayuda a los seres humanos a revisar la evaluación en línea tanto en vivo como después de los hechos.
Reconocimiento facial y análisis del comportamiento
La IA está a la vanguardia de las soluciones de supervisión de exámenes grabada. Cumple el rol fundamental de identificar casos de actividad sospechosa que han tenido lugar durante el examen y requieren revisión. La clave es que la IA ayuda a identificar comportamientos. Usted, como experto conocedor de sus estudiantes y de las evaluaciones, es quien determina si el comportamiento infringe sus normas académicas.
La forma en que este comportamiento se informa puede variar entre diferentes servicios de supervisión, aunque existe una coincidencia en la tecnología de IA subyacente actual.
Inspera Proctoring puede grabar a candidatos a través de su cámara web e informará un comportamiento si considera que podría infringir las condiciones del examen. Esto lo hace mediante la implementación del uso de IA en el reconocimiento facial y el análisis del comportamiento. Por ejemplo, los estudiantes deben tomarse una foto con su cámara web antes de comenzar la evaluación en línea. Esta imagen puede usarse posteriormente para validar su identidad. Esto le permite a un supervisor en vivo que presencia el examen y vigila a un estudiante o a un grupo de estudiantes por cámara web validar que la persona que realiza el examen es quien dice ser.
Control del entorno
La IA también utiliza imágenes de cámara web para evaluar el entorno de un examinado y determinar si existen elementos o materiales que podrían considerarse sospechosos o que indican que el examinado se está copiando.
Por ejemplo, en exámenes a libro cerrado se espera que los escritorios no tengan notas ni otras fuentes de información. Las señales de IA pueden indicar si un candidato tiene un libro o un teléfono en su entorno de examen.
El control del entorno también incluye la detección de ruido. La IA es capaz de analizar transmisiones de audio. Esto puede ayudar a identificar cuando hay otras personas presentes en la sala que le brindan al examinado asistencia no autorizada.
Privacidad de datos y falsos positivos de la detección de IA
Seríamos negligentes si no pudiéramos abordar inquietudes tanto de los educadores como de los estudiantes respecto de la supervisión de exámenes por IA.
Al principio, los problemas con la supervisión de exámenes parecían centrarse en cuestiones de seguridad. Los candidatos percibían, y algunos siguen percibiendo, que las soluciones de supervisión estaban diseñadas para espiarlos y descubrirlos copiándose. Un caso destacable es Ogletree vs. Cleveland State University, en el que un juez de Ohio falló a favor del estudiante de Química Aaron Ogletree, quien argumentó que el escaneo virtual de su dormitorio por parte de la universidad antes de un examen infringió sus derechos según la Cuarta Enmienda. Estos derechos constitucionales están diseñados para proteger a los ciudadanos estadounidenses contra “registros y allanamientos poco razonables”. Actualmente, el caso se encuentra en apelación y podría sentar un precedente para las leyes de privacidad en el futuro y, a su vez, para la forma en que el software de evaluaciones en línea utiliza los datos.
En Inspera, nos dedicamos a brindar transparencia mediante nuestros servicios de supervisión y en la forma en que se manipulan y comparten los datos. Hemos incorporado una funcionalidad para asegurarnos de que los usuarios puedan mantener el control de sus datos. Los educadores y los administradores pueden configurar permisos para permitir el intercambio de datos entre las instituciones. Esta ética se comparte en nuestras herramientas de integridad, como en el proceso de detección de similitudes de Inspera Originality.
Sin embargo, los educadores también pueden darles a los estudiantes permiso para eliminar sus documentos de este repositorio compartido o eliminar las fuentes en que se detectaron similitudes. De esta manera, los estudiantes pueden controlar sus datos, cumplir las normas académicas y mantener la integridad.
Por eso, también siempre hacemos énfasis en el rol que cumple el juicio humano junto con la IA a la hora de revisar comportamientos inusuales durante los exámenes. Nuestra solución de supervisión de exámenes no está diseñada para detectar cuando un estudiante se copia. Su fin es garantizar la integridad de los exámenes alertando a los supervisores de posibles áreas de revisión.
En ningún nivel, se debe utilizar la IA para determinar si un estudiante “se copió” durante un examen. Desde luego, existen diversas situaciones en las que la IA podría informar comportamientos inocentes como un falso positivo. Por ejemplo, si un estudiante deja su estación de trabajo para ir al baño de forma justificada, esto se informaría ya que se detectaría como que dejó su estación de trabajo, pero una revisión humana podría determinar si esto fue un motivo de preocupación. Por eso, Inspera practica y fomenta la transparencia con sus educadores y estudiantes. Es esencial que los estudiantes sientan que no los están “espiando” en un intento por “descubrirlos”.
En cambio, animamos a los educadores a reforzar los beneficios de la supervisión de exámenes en línea para los estudiantes, incluida la mayor accesibilidad que estos pueden ofrecer a los examinados. Al mantener estos valores, la IA puede ser una parte invaluable de la supervisión y el proceso general de evaluación en línea.
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