Abstract:
RESUMO:
Nos últimos anos, os exames online têm sido amplamente utilizados para avaliar o desempe- nho dos alunos, especialmente durante a pandemia Covid-19. As novas tecnologias digitais possibilitaram a ampliação do leque de formas de ensino e aprendizagem a distância. No entanto, devido à falta de interação face a face, o monitoramento do exame online se tornou um desafio. Neste contexto, o presente trabalho apresenta uma proposta de monitoramento digital de aplicação de exame online através da fiscalização da janela ativa do navegador. Somado a isso, são realizadas capturas de fotos dos participantes por meio da webcam para processamento e classificação dessas imagens por meio de Rede Neural Convolucional, chegando a uma análise da posição do olhar (dentro ou fora da tela). Os resultados sugerem que o avaliador terá condições de, a partir das informações repassadas pela ferramenta, inferir se houve alguma prática ilícita durante o processo de avaliação.
ABSTRACT: In recent years, online exams have been widely used to assess student performance, especially during the Covid-19 pandemic. New digital technologies have made it possible to expand the range of forms of distance teaching and learning. However, due to the lack of face-to-face interaction, monitoring the online exam has become a challenge. In this context, the present work presents a proposal for digital monitoring of online exam application by monitoring the active browser window. In addition, photos of the participants are captured using the webcam to process and classify these images using the Convolutional Neural Network, arriving at an analysis of the position of the gaze (on or off the screen). The results suggest that the person being evaluated will be able, based on the information provided by the tool, to infer whether there was any illicit practice during the evaluation process.
