The object of research, development or design (in Russian) : Объектом является антифрод-система для онлайн-тестирования, разработанная для выявления мошенничества и создания аналитики на основе машинного обучения. Система направлена на мониторинг поведения студентов во время тестирования, выявление подозрительных действий (например, многократное переключение вкладок, продолжительность ответов, использование одной IP-адресации) и предоставление подробных отчетов. Основная цель системы — предоставить образовательным учреждениям эффективные средства для предотвращения нечестного поведения и повышения объективности оценивания знаний​

The object of research, development or design (in Kazakh) : Нысан – алаяқтықты анықтауға және машиналық оқыту негізінде аналитика жасауға арналған онлайн тестілеуге арналған алаяқтыққа қарсы жүйе. Жүйе тестілеу кезінде студенттердің әрекетін бақылауға, күдікті әрекеттерді анықтауға (мысалы, бірнеше қойындыларды ауыстыру, жауаптардың ұзақтығы, бір IP мекенжайын пайдалану) және егжей-тегжейлі есептерді ұсынуға бағытталған. Жүйенің негізгі мақсаты – білім беру ұйымдарын адал емес әрекеттердің алдын алудың тиімді құралдарымен қамтамасыз ету және білімді бағалаудың объективтілігін арттыру.

Aim of work (in Russian) : Разработка и внедрение модели, способной точно определять случаи мошенничества среди студентов, проходящих тестирование в онлайн-формате. Важной частью проекта также является автоматизация аналитики тестирования, что позволит преподавателям анализировать, в какой момент студенты начинали и заканчивали тест, сколько времени в среднем затрачивается на каждый вопрос, и выявлять отклонения от нормального поведения студентов

Aim of work (in Kazakh) : Онлайн режимінде тест тапсыратын студенттер арасында алаяқтық жағдайларын дәл анықтауға қабілетті модельді әзірлеу және енгізу. Жобаның маңызды бөлігі сонымен қатар тестілеу аналитикасын автоматтандыру болып табылады, ол мұғалімдерге студенттердің тестілеуді қай уақытта бастағанын және аяқтағанын, әрбір сұраққа орта есеппен қанша уақыт жұмсалатынын талдауға және қалыпты оқушы мінез-құлқынан ауытқуларды анықтауға мүмкіндік береді.

Методы исследования (на русском) : Для реализации проекта используются методы машинного обучения, такие как логистическая регрессия, методы опорных векторов (SVM), деревья решений, случайный лес и бустинг. Важной частью исследований является кросс-валидация для повышения точности и надежности моделей, а также методы математической статистики для проверки корреляций и анализа аномалий в данных. В качестве программной среды используется Python и Django для разработки веб-интерфейса, а база данных PostgreSQL — для хранения и обработки данных.

Методы исследования (на казахском) : Жобаны жүзеге асыру үшін логистикалық регрессия, қолдау векторлық машиналары (SVM), шешім ағаштары, кездейсоқ орман және күшейту сияқты машиналық оқыту әдістері қолданылады. Зерттеудің маңызды бөлігі модельдердің дәлдігі мен сенімділігін арттыру үшін кросс-валидация, сондай-ақ корреляцияларды тексеру және деректердегі ауытқуларды талдау үшін математикалық статистикалық әдістер болып табылады. Python және Django веб-интерфейсті әзірлеу үшін бағдарламалық қамтамасыз ету ортасы ретінде пайдаланылады, ал PostgreSQL деректер базасы деректерді сақтау және өңдеу үшін пайдаланылады.

Obtained results and novelty (in Russian) : Разработана модель, демонстрирующая способность с высокой точностью выявлять подозрительное поведение. Проект использует уникальный подход к антифроду, основанный на анализе времени ответов и паттернов поведения студентов, что позволяет избежать использования видеонаблюдения и других инвазивных методов. Новизна заключается в применении поведенческих алгоритмов для выявления мошенничества и создании автономной системы аналитики для тестирования. Точность модели составляет 84,6%.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Күдікті мінез-құлықты жоғары дәлдікпен анықтау мүмкіндігін көрсететін модель әзірленді. Жобада бейнебақылау және басқа да инвазивті әдістерді қолдануды болдырмайтын жауап беру уақыты мен студенттердің мінез-құлық үлгілерін талдауға негізделген алаяқтыққа қарсы бірегей тәсіл қолданылады. Жаңалық алаяқтықты анықтау үшін мінез-құлық алгоритмдерін қолдануда және тестілеу үшін автономды аналитикалық жүйені құруда жатыр. Модельдің дәлдігі 84,6% құрайды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Используемая система Delicatest предоставляет преподавателям доступ к отчетам и аналитике тестов, обеспечивая высокую точность идентификации подозрительных действий и простоту внедрения и использования.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Қолданылатын Delicatest жүйесі мұғалімдерге күдікті әрекетті анықтаудағы жоғары дәлдікті және іске асыру мен пайдаланудың қарапайымдылығын қамтамасыз ететін сынақ есептері мен аналитикаға қол жеткізуді қамтамасыз етеді.

Level of implementation (in Russian) : Cистема успешно апробирована в Алматы Менеджмент Университете, Казахстанско-Британском техническом университете и других учебных заведениях Казахстана. Внедрение охватывает широкий спектр учебных дисциплин.Предполагается, что внедренная система антифрода обеспечит высокую точность выявления мошенничества при сравнительно низких затратах на внедрение и использование, благодаря использованию существующих образовательных платформ и открытых программных решений. Прилагается Акт внедрения от компании ТОО "Neckarwise".

Level of implementation (in Kazakh) : Жүйе Алматы Менеджмент Университетінде, Қазақстан-Британ техникалық университетінде және Қазақстанның басқа да оқу орындарында сәтті сынақтан өтті. Іске асыру білім беру пәндерінің кең спектрін қамтиды. Енгізілген алаяқтыққа қарсы жүйе қолданыстағы білім беру платформалары мен ашық бағдарламалық шешімдерді пайдаланудың арқасында енгізу мен пайдаланудың салыстырмалы түрде төмен шығындарымен алаяқтықты анықтаудың жоғары дәлдігін қамтамасыз етеді деп күтілуде. «Neckarwise» ЖШС-нің енгізу туралы сертификаты қоса беріледі.

Efficiency (in Russian) : Внедрение системы позволило значительно повысить объективность оценивания студентов, сократить случаи мошенничества и предоставить преподавателям полезные данные для анализа. Ожидается, что система будет снижать затраты на прокторинг, минимизируя необходимость в дорогостоящих и инвазивных методах наблюдения

Efficiency (in Kazakh) : Жүйені енгізу студенттерді бағалаудың объективтілігін айтарлықтай арттырды, алаяқтық жағдайларын азайтты, мұғалімдерді талдау үшін пайдалы деректермен қамтамасыз етті. Жүйе зерттеудің қымбат және инвазивті әдістеріне қажеттілікті азайту арқылы іздеу шығындарын азайтады деп күтілуде.

Field of application (in Russian) : Образовательные учреждения, использующие онлайн-тестирование и заинтересованные в обеспечении академической честности и повышении объективности оценки знаний.

Field of application (in Kazakh) : Онлайн тестілеуді қолданатын және академиялық адалдықты қамтамасыз етуге және білімді бағалаудың объективтілігін арттыруға мүдделі білім беру мекемелері.