نظام ذكي للكشف الآني عن الغش في الامتحانات باستخدام الرؤية الحاسوبية والشبكات العصبية العميقة

لقد أحدث التحول الرقمي السريع في التعليم تحديات جديدة أمام النزاهة الأكاديمية أثناء الامتحانات. لم تعد المراقبة التقليدية التي تعتمد فقط على الإشراف البشري كافية بسبب الأعداد الكبيرة للطلاب وأساليب الغش المتطورة. يهدف هذا البحث إلى تطوير نظام متكامل للكشف عن الغش في الزمن الحقيقي يعتمد على الرؤية الحاسوبية والتعلم العميق. يدمج النظام تقنيات كشف الأجسام (YOLOv11)، تقدير الوضعيات (Media Pipe)، تحليل اتجاه الرأس باستخدام خوارزمية Perspective-n-Point، وتقنية  (Ghostface Net) للتعرف على الوجه.

يقوم النظام بمعالجة بث الفيديو المباشر لتحديد السلوكيات المشبوهة مثل النظر بعيدًا، قرب اليد من الوجه، والتفاعل مع الأشياء غير المصرح بها مثل الهواتف المحمولة والكتب. تعتمد آلية حساب درجة الشك متعددة المكونات على أوزان نسبية: اتجاه الرأس (75%)، قرب اليد من الوجه (15%)، وتفاعل اليد مع الأشياء (10%) لإنتاج درجة شك موحدة.

 ويحقق النظام معدل إطارات يدعم التشغيل في الزمن الحقيقي (16.98 إطار/ثانية) يضمن سلاسة العرض واستجابة فورية عبر واجهة برمجية مطورة باستخدام Flask، مع تقليل الإنذارات الكاذبة عبر التنعيم الزمني باستخدام متوسط الحركة الأسي المعدل (EMA) وآلية إزالة التكرار. 

كما يلتزم النظام بمعايير الخصوصية عبر سياسة يتم فيها تخزين الإطارات المشبوهة فقط مع حذف تلقائي للبيانات لضمان أمن معلومات الطلاب. يمثل هذا العمل مساهمة عملية وأكاديمية في تعزيز النزاهة الأكاديمية وتقليل الأخطاء البشرية في مراقبة الاختبارات.