The object of research, development or design (in Russian) : Объект исследования: Проект заключается в разработке системы антифрода, используя данных по потраченному на ответы в тестах и автоматической аналитики для платформы тестирования на основе машинного обучения

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу объектісі: Жоба тесттерде жұмсалған жауаптар туралы деректерді және машиналық оқытуға негізделген тестілеу платформасы үшін автоматты аналитиканы пайдалана отырып, алаяқтыққа қарсы жүйені әзірлеу болып табылады.

Aim of work (in Russian) : Цель работы – разработка и внедрение алгоритмов по выявлению мошеннических действии со стороны студентов во время тестирования в режиме онлайн и автоматического создания аналитики, связанной с процессом тестирования.

Aim of work (in Kazakh) : Жұмыстың мақсаты – онлайн тестілеу кезінде студенттер тарапынан алаяқтық әрекеттерді анықтау және тестілеу процесіне қатысты аналитиканы автоматты түрде құру алгоритмдерін әзірлеу және енгізу.

Методы исследования (на русском) : Методы машинного обучения широко используются в рекомендательных системах в интернет-магазинах, онлайн кинотеатрах и сервисах для прослушивания музыки. Данные алгоритмы могут подойти и в системе образования для повышения качества обучения и повышения академической честности среди студентов. Обычно для выявления мошеннических действий во время проведения тестов используются сложные технологии такие как наблюдение через веб камеры, анализ звуков и другие отслеживающие технологии, которые нарушают личное пространство студентов. Исследовательская группа предлагает разработать алгоритм, который будет работать исключительно на времени ответов студентов на вопросы. Например, очень подозрительно если студент на все вопросы отвечает с одной скоростью и при этом получает высокий балл. Другим примером может быть долгие ответы на легкие вопросы и быстрые ответы на сложные вопросы. Будут проанализированы ответы других студентов на те же самые вопросы и вычислять среднюю скорость. Данное решение не будет требовать сложных технологических внедрений и сможет быть применено в других системах.

Методы исследования (на казахском) : Машиналық оқыту әдістері интернет-дүкендердегі, онлайн кинотеатрлардағы және музыка тыңдау қызметтеріндегі кеңес беру жүйелерінде кеңінен қолданылады. Бұл алгоритмдерді білім беру жүйесінде білім сапасын арттыру және студенттер арасында академиялық адалдықты арттыру үшін де қолдануға болады. Әдетте тестілеу кезінде алаяқтық әрекеттерді анықтау үшін студенттердің жеке кеңістігін бұзатын веб-камера, аудио талдау және басқа бақылау технологиялары сияқты күрделі технологиялар қолданылады. Зерттеу тобы студенттердің сұрақтарға жауап беру уақытында ғана жұмыс істейтін алгоритмді әзірлеуді ұсынады. Мысалы, оқушы барлық сұрақтарға бірдей жылдамдықпен жауап беріп, бір уақытта жоғары балл алса, бұл өте күдікті. Тағы бір мысал оңай сұрақтарға ұзақ жауаптар және қиын сұрақтарға жылдам жауаптар болар еді. Сол сұрақтарға басқа оқушылардың жауаптары талданып, орташа жылдамдық есептеледі. Бұл шешім күрделі технологиялық енгізулерді қажет етпейді және басқа жүйелерде қолданылуы мүмкін.

Obtained results and novelty (in Russian) : К научным результатам, определяющим новизну исследования, относятся: – разработка моделей и алгоритмов для выявления мошеннических действии со стороны студентов во время тестирования в режиме онлайн; – внедрение алгоритмов в платформу тестирования; – применяемость анализа корреляционной схожести скорости ответа на вопросы.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Зерттеудің жаңалығын анықтайтын ғылыми нәтижелерге мыналар жатады: – онлайн тестілеу кезінде студенттер тарапынан алаяқтық әрекеттерді анықтаудың үлгілері мен алгоритмдерін әзірлеу; – тестілеу платформасында алгоритмдерді енгізу; – сұрақтарға жауап беру жылдамдығының корреляциялық ұқсастығын талдаудың қолдану мүмкіндігі.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Платформа тестирования в виде web решения c применением алгоритмов машинного обучения для выявления выбросов во время и после сдачи тестов обучающимися. В результате данный инструмент поможет повысить качество образования и академической честности. Возможность применения результатов проекта в других системах тестирования.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Студенттер сынақтарды тапсыру кезінде және одан кейін ауытқуларды анықтау үшін машиналық оқыту алгоритмдерін қолданатын веб-шешім түріндегі тестілеу платформасы. Нәтижесінде бұл құрал білім сапасы мен академиялық адалдықты жақсартуға көмектеседі. Жоба нәтижелерін басқа тестілеу жүйелерінде қолдану мүмкіндігі.

Level of implementation (in Russian) : Данный проект уже реализован как тестовая платфома, в ходе проекта были добавлены метрики учета времени во время сдачи тестирования обучающимися

Level of implementation (in Kazakh) : Бұл жоба сынақ алаңы ретінде іске асырылған, жоба барысында оқушыларды тестілеу кезінде көрсеткіштер қосылды

Efficiency (in Russian) : Данный проект на нынешнем этапе генерирует данные для создания прогнозной модели

Efficiency (in Kazakh) : Бұл жоба қазір болжамды үлгі деректерін жасайды

Field of application (in Russian) : Результаты исследования могут быть использованы при разработке образовательных платформ, а также в таких научных направлениях как машинное обучение и математическая статистика. Также результаты исследования могут быть использованы в образовании и образовательными учреждениями, внедрение таких алгоритмов повысит коммерческую ценность проекта.

Field of application (in Kazakh) : Зерттеу нәтижелерін білім беру платформаларын әзірлеуде, сондай-ақ машиналық оқыту және математикалық статистика сияқты ғылыми салаларда пайдалануға болады. Сондай-ақ, зерттеу нәтижелерін білім беру және оқу орындарында пайдалануға болады, мұндай алгоритмдерді енгізу жобаның коммерциялық құндылығын арттырады.