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J-GLOBAL ID：202202272963902312   整理番号：22A0930582

時系列解析によるオンライン評価における加熱検出【JST・京大機械翻訳】

Cheating Detection in Online Assessments via Timeline Analysis

著者 (6件)： Du Jiameng (Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  Song Yifan (Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  An Mingxiao (Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  An Marshall (Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  Bogart Christopher (Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  Sakr Majd (Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SIGCSE 2022  ページ： 98-104  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オンラインコースとインストラクタにおける学術的インテグリティ違反の可能性は,暖房技術とコストが物理的教室で異なるので,学術的完全性に特別な注意を払わなければならない。学生は,オンライン学習における自己容量モードでは,あまり監督されず,研究できるが,未認可の協調は,まだ重大な完全性違反であると考えられている。しかし,オンライン学習プラットフォームは,学生活動の詳細なタイムラインを捉える利点を持っている。これらの解析は,協力の多くのパターン,例えば,評価に関する作業,または,未認可のWebページからのコピー解の検出を可能にする。本論文では,学生のペアのワークタイムライン間のアラインメントのいくつかの共通パターンに対する検出方法,および類似の回答および異常に速い完了時間のような,これらのパターン関係を,相関的証拠と関係づける。タイムライン解析技術を毎週の質問評価とプロジェクトサブミッションに適用するために必要なデータ収集を記述し,この技術が様々な状況に提供できる証拠の強さを論じた。これらの技術をオンラインプロジェクトベースコースで数年にわたって適用し,潜在的加熱事例を成功裏に同定するのに役立つ。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アラインメント ,  学習 ,  *時系列分析 ,  評価 ,  学生 ,  許認可 ,  検出法 ,  データ収集 ,  完全性 ,  Webページ
準シソーラス用語： 実習指導者 ,  オンライン学習 ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 大学の完全性 ,  加熱検出 ,  加熱パターン ,  教育データマイニング ,  オンライン評価 ,  時系列解析

分類 (1件)： CAI  (JE09000G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 時系列解析 ,  オンライン ,  評価