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Surveillance des examens en ligne par les universites

En raison du développement des techniques IA (surtout la reconnaissance faciale) et des règles sanitaires adoptées pour faire face à l’épidémie de COVID-19, on est obligé de remplacer les travails en présentiel par les travails à distance, en même temps, c’est compliqué de faire le changement entre ces deux modes, la télésurveillance des examens à distance est une représentation parmi toutes les difficultés rencontrées pendant l’épidémie. D’ailleurs, les établissements doivent se conformer au règlement général sur la protection des données (RGPD). Selon les informations sur internet, le marché mondial de la vidéosurveillance est en plein essor et devrait connaître une croissance annuelle moyenne de plus de 10% d’ici 2023. Cette technique est très demandé en France et dans le monde. Pour évider le tricher, il y a déjà des applications adaptées par les Universités européennes par exemple :

Evalbox – une plateforme d’évaluation pour gérer des tests QCM en ligne. Voici leur site officiel

– Anti triche avancé

Temps des questions limité. Mécanisme pour empêcher de sauter à une autre fenêtre durant le QCM. Pendant l’examen, suivi des étudiants en temps réel et affichage instantané des alertes de tricherie

– Tirage aléatoire

Créer un nouveau quiz de 50 questions peut prendre moins de 15 secondes grâce à la création automatique par tirage au sort dans vos banques de questions !

– Partage de QCM

Partage des QCM au niveau d’un groupe pédagogique, d’un établissement, d’une entreprise.

Centralisation de toutes les questions et constitution de banques de questions

Après avoir utilisé cette application, on a remarqué qu’il y a pas mal des gens redemandent de faire les examens en présentiel, à cause de plusieurs problèmes rencontrés pendant le test QCM en ligne, comme le temps limité ou le niveau de difficulté etc. Des fur et à mesure, il y a aussi des applications de surveillance de l’examen à distance par webcam comme suivant:

ProctorExam – la principale société européenne de surveillance en ligne, offrant une infrastructure Web pour les examens à distance.

• En utilisant la webcam sur l’ordinateur de l’élève, la plateforme peut identifier le preneur d’examen et surveiller pendant l’examen pour tout comportement inhabituel

• Pour ce qui se passe derrière l’ordinateur en ajoutant une deuxième caméra, place derrière le preneur d’examen, toute la pièce est visible pendant l’examen, cela peut être n’importe quel appareil intelligent, comme un téléphone portable ou une tablette.

• Entièrement basé sur le Web sur n’importe quel système d’exploitation, rien n’est téléchargé sur l’ordinateur

Pourtant, même si après la crise sanitaire, cette technique va quand même propager après amélioration pour rendre le mode de la télésurveillance plus à l’aise, car non seulement le confinement mais aussi il y a pas mal des problèmes qui annulent ou empêchent l’examen, par exemple le trafic, la salle de classe occupée etc. Ce sont des problèmes rencontrés avant la crise sanitaire, qui peut être résolue en utilisant la télésurveillance à distance. L’efficacité est évidente, mais il faut aussi réfléchir d’éviter le fraude et protéger la vie privée.

Aspect technique

D’après OpenEdition, le confinement imposé par la pandémie de Covid-19 a contraint les universités à organiser des examens à distance, sans toujours disposer des outils de surveillance adéquats. Cette étude se focalise sur l’expérience de l’université du Québec à Trois-Rivières, qui a opté pour des examens surveillés par webcam via l’application Zoom. Son objectif est de documenter les conditions dans lesquelles les étudiants ont passé ces examens et leurs perceptions de l’évaluation en ligne. Les résultats d’un sondage auprès de 396 étudiants révèlent un manque de préparation pour ce format d’examen, ainsi que des difficultés d’accès à des conditions optimales, au matériel informatique et à une connexion internet adéquate. Les étudiants estiment que l’utilisation de la webcam et la contrainte de temps ont accru leur stress pendant les examens. La moitié des répondants se sont sentis mal à l’aise d’être filmés, considérant cela comme une atteinte à leur vie privée. Bien que la prévention de la tricherie soit un enjeu majeur, les étudiants estiment que les examens en ligne sous surveillance caméra ne parviennent pas à la garantir.

A cet effet, la crise de la Covid-19 a bouleversé cet équilibre de confiance entre étudiants et système académique, obligeant les établissements à trouver des moyens fiables pour évaluer les étudiants à distance. Cette transition a soulevé des questions complexes, notamment sur les opportunités pour développer des solutions efficaces de surveillance tout en préservant l’intégrité des examens et en garantissant l’équité pour tous les candidats. Dans ce contexte, ce document propose un état de l’art technique sur un projet d’IoT visant à surveiller les examens à distance en utilisant des caméras, des téléphones et des ordinateurs pour détecter les signaux visuels et sonores liés au contenu de l’examen.

On propose un système de surveillance entièrement automatisé (contrairement aux solutions présentées précédemment qui requièrent une intervention humaine pour valider ou non le bon déroulement de l’examen). Le système est composé :

• La télésurveillance vidéo et audio du candidat en temps réel pendant la durée de l’examen par les personnes chargées de cette télésurveillance ;
• La prise de photographies, de captures d’écran, de flux vidéo et/ou de sons de manière ponctuelle (régulièrement, aléatoirement ou suite à une action de la part d’un surveillant).

Dans ce contexte, ce document propose un état de l’art technique sur notre projet d’IoT visant à surveiller les examens à distance en utilisant des caméras, des téléphones et des ordinateurs pour détecter les signaux visuels et sonores liés au contenu de l’examen.

• Surveillance Vidéo :

L’utilisation de caméras pour surveiller les candidats pendant les examens à distance est une pratique courante. Des solutions basées sur l’IoT intègrent des caméras dotées de fonctionnalités avancées telles que la détection de mouvement, la reconnaissance faciale et la vérification de l’identité en se basant sur les bibliothèques Face Recognition et Open CV, ainsi que l’application mobile DroidCam qui permet de transformer un téléphone portable en une webcam sans fil. Des algorithmes de vision par ordinateur sont utilisés pour analyser les flux vidéo en temps réel, identifiant les comportements suspects ou non autorisés, comme regarder des documents non autorisés ou quitter la vue de la caméra pendant l’examen.

• Surveillance Audio :

En plus de la surveillance vidéo, la surveillance audio est cruciale pour détecter toute tentative de fraude pendant les examens à distance. Des outils IoT peuvent utiliser les microphones des ordinateurs et des téléphones pour capturer les sons environnants. Des algorithmes de traitement du signal audio sont alors appliqués pour détecter des bruits suspects ou des conversations qui pourraient indiquer une tricherie. Par exemple, des mots-clés liés au contenu de l’examen peuvent déclencher des alertes, signalant ainsi une activité suspecte. Et pour aboutir à ce résultat, on a utilisé les bibliothèques de Python qui sont Speech_recognition et NLTK pour traitement du langage naturel

• Intégration et Analyse des Données :

Les données collectées à partir des caméras, des microphones et d’autres capteurs IoT sont intégrées dans une plateforme de surveillance centralisée. Cette plateforme utilise des techniques d’analyse de données telles que l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle pour traiter les informations en temps réel. Les modèles prédictifs sont entraînés à reconnaître les schémas de comportement frauduleux et à générer des alertes en cas de détection d’anomalies.