人工智能与区块链很难杜绝印度考试舞弊

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自2018年以来一直采用机考的NET,今年也回归了手涂答题卡的模式。总体来说,尽管技术故障、考位有限、标准化、考题运输和存储保密等方面仍然存在问题,NTA为印度考试体系带来的实质性提升不可磨灭。

本文来自百家号环球网。

印度《印度快报》7月1日文章,原题:解决考试泄题问题需要全局规划,人工智能与区块链技术仅仅是手段之一   早在第18届人民院大选开幕及新任政府成员履职之前,由印度国家考试局(NTA)举办的两大入学考试就引发巨大的争议:全国资格暨入学考试(NEET)是一项标准化考试,旨在为公立和私立医学院的医学专业本科和研究生课程选拔人才。印度资助委员会-全国资格考试(UGC-NET)则是全国高校选拔助教和初级研究员的资格认定考试,以及部分博士课程的入学考试。

考试舞弊,令人寒心

5月5日进行的NEET考试深陷判分不公正、舞弊和替考等指控的风波之中。6月18日举办的NET考试又于次日被宣布成绩无效,因为有举报称,试题在考前48小时遭到泄露并在暗网和加密社交平台上出售。

两场考试中存在的种种问题引发广泛的社会关注,更令莘莘学子和家长寒了心。如今,尽管其负责人已经遭到免职,作为组织入学考试的专门职能机构,NTA仍然笼罩在阴霾之下。

由前印度太空研究组织主席,坎普尔理工学院理事会主席K·拉达克里希南领衔,7名专家组成了精英智囊团,致力于“为印度考试流程机制改革、数据安全协议优化、NTA构架和职能规划等层面提供意见和建议。”

印度中央调查局对此次案件开展了调查。以上种种举措,都将为印度教育体制的未来指明道路。但要想赢回年轻一代的信任,有关各方仍任重道远。

泄题源头并非暗网

现如今,技术手段已经成为考试生态系统的重要组成部分,自2017年成立以来,NTA成功举办了多次考试,例如联合入学考试(JEE)和统一管理入学考试(CMAT)。NEET-UG采取了由光学标记识别技术支持的,座位独立、填涂答题卡的考试模式。而自2018年以来一直采用机考的NET,今年也回归了手涂答题卡的模式。总体来说,尽管技术故障、考位有限、标准化、考题运输和存储保密等方面仍然存在问题,NTA为印度考试体系带来的实质性提升不可磨灭。

早在科技手段应用之前,就已经出现了泄露考卷的不法分子,如今犯罪集团和既得利益者广泛使用的暗网和社交媒体平台更是助长了他们的嚣张气焰,但这并不意味着我们可以简单地将暗网视为试题泄露的唯一缘由。暗网只是一种工具,它确实能够提升泄露信息的传播效率,但泄题的源头并非是暗网,对泄题的需求也并非来源于暗网。对暗网的过分关注,容易使人们忽视背后存在的体制问题。同样,鼓吹NTA网站被黑的说法也是以偏概全的。

应对泄题,需全盘规划

有关部门应探索全面、多层次的解决方案,应用前沿的技术手段促进应试体系的建立健全。举例来说,首先,可以应用区块链技术实现题库的安全存储、管理、防篡改和访问记录追溯。其次,指纹、面部识别、虹膜识别和活体检测等生物特征的识别技术能够有效对抗舞弊和不法行为。第三,自适应测试技术可以为每位考生量身打造一套试卷,进而改善舞弊现象。第四,去中心化的试卷传递系统可以减少对于中心服务器的依赖,最大程度地降低网络攻击的风险。第五,基于人工智能技术的判卷模式能够有效检测考生舞弊和串通行为。第六,基于区块链技术的成绩发布模式能够确保透明度,防止未授权的成绩篡改。

但是为有效应对试题泄露,我们还需要进行全盘规划,包括但不限于加大反腐力度、优化安全协议、改革教育体系以缓解应试压力、解决助长不公现象的社会贫富差距。印度的当务之急,是要重塑人们对考试体系的信心,而技术与制度的落地只是为其提供有效助力。(作者苏必默·巴塔查尔吉,华泽勋译)

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