Penggunaan AI dan Biometrik Dalam Meningkatkan Pengawasan Ujian

Berdasarkan artikel yang ditulis oleh Oksana Mikhalchuk, seorang penulis teknologi di Oxagile, teknologi Al dan biometrik dapat digunakan untuk meningkatkan pengawasan ujian. Oksana menyebutkan bahwa sementara sejumlah siswa dari semua tingkatan – mulai dari sekolah dasar hingga Doktor – beralih ke ujian online dan jarak jauh, penyedia layanan pengawas menghadapi dua tantangan. Pertama, peningkatan kapasitas ujian, lalu kedua, menjaga standar kualitas hasil pengawasan agar tetap tinggi. Menurut Oksana, untuk mengatasi keduanya, kamera live streaming tidaklah cukup. Dengan ribuan siswa di dalamnya, tidak ada penguji yang dapat menangani masalah identitas, kecurangan dan privasi secara efisien dalam waktu bersamaan. Sehingga ia berpendapat bahwa di era kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, solusi biometrik tampaknya menjadi yang paling cocok dengan menguraikan beberapa alasan berikut ini.

Face recognition

Didukung dengan biometrik yang digerakkan machine learning (ML), face recognition dapat melayani berbagai tujuan, mulai dari mendaftarkan siswa sampai ujian, memastikan identitas, hingga mengamankan kehadiran mereka selama ujian. Berkat pembelajaran mesin, face recognition dapat melakukan lebih dari memvalidasi peserta ujian dan memastikan mereka sebagai manusia. Teknologi ini tahan terhadap segala jenis kerusakan identitas dan kedepannya akan segera dapat membedakan ekspresi wajah. Adanya kacamata, gaya rambut baru dan gambar yang bukan manusia, tidak akan membingungkan sistem. Hal tersebut dapat menghalangi beberapa metode kecurangan yang populer seperti meminta orang lain untuk mengikuti tes.

Identifikasi siswa

Perilaku biometrik dapat menjadi salah satu cari lain yang digunakan oleh penyedia pendidikan untuk proses identifikasi, mengingat adanya sebagian anggapan bahwa  menggunakan identifikasi wajah dapat menimbulkan masalah privasi atau dianggap tidak dapat diterima di beberapa budaya. Walaupun kurang invasif dan tidak terlalu diperhatikan daripada ‘ID-to-the-camera’ yang lama, perilaku biometrik dapat menganalisis aktivitas manusia yang unik seperti mengetik dan pola penekanan tombol. Pengenalan berkemampuan Artificial Intelligence (AI) membandingkan frase pendek (tertulis atau diketik) dengan sampel yang kredibel dan mengonfirmasi identitas siswa pada setiap tahap pemeriksaan.

Permintaan untuk metode visual dan perilaku akan tumbuh karena mereka dapat diputar dan disesuaikan dengan kebutuhan khusus. Misalnya siswa dengan keterbatasan dan mobilitas mungkin lebih menyukai face recognition daripada mengetik. Selama ujian mendasar seperti ujian akhir atau akreditasi, beberapa metode dapat digabungkan untuk memastikan keamanan ganda. Akhirnya, biometrik perilaku dapat lebih mudah dikirim dan dianggap tidak begitu mengganggu daripada pemindaian ID.

Pemantauan aksi

Seorang pengawas yang difungsikan oleh AI memandang seorang peserta ujian sebagai satu set skenario perilaku, seperti posisi tubuh, mata dan gerakan kepala, ucapan dan lain-lain. Bendera merah menunjukan penyimpangan dari pola ‘normal’, yaitu  postur yang tidak biasa, tangan di bawah meja, tangan yang curang. Beberapa siswa menganggap pendekatan semacam itu benar-benar ofensif karena mengurangi seseorang ke sejumlah algoritme.

Faktor biometrik membuat penglihatan komputer kurang berpusat pada mekanik dan lebih adaptif dengan melacak reaksi dan lingkungan daripada gerakan, misalnya perubahan dalam pencahayaan. Visi komputer sudah dapat memindai siswa untuk perangkat tersembunyi seperti lensa kamera di tombol atau gelombang radio dari perangkat transmisi apa pun. Setiap kejadian perilaku abnormal berarti titik penalti, tanpa perlu memutar kembali seluruh rekaman, tetapi peninjauan akhir tergantung pada pengawasnya.

Teknologi dapat dipakai

Mencoba membuat pemeriksaan yang diawasi menjadi pengalaman yang tidak menakutkan, pengawasan biometrik memanfaatkan perangkat yang dapat dipakai. Jam tangan pintar dan gelang kebugaran dapat melacak gerakan, denyut nadi dan suhu untuk menunjukkan ketidaknormalan, sementara yang didukung pembelajaran mesin menganalisisnya secara waktu nyata. Siswa bebas untuk tetap nyaman secara fisik selama ujian. 

Teknologi berkemampuan biometrik yang dapat dikenakan dan dikombinasikan dengan pelacakan tindakan dapat memecahkan satu masalah lagi, diantaranya adalah menghemat waktu untuk pengawas dan siswa, menghilangkan kebutuhan untuk melakukan inspeksi visual di meja dan kamar siswa melalui webcam. Akan tetapi, dengan semua otomatisasi tersebut ternyata masih ada titik manusia yang tidak bisa dilewati. Tidak ada cara yang lebih baik untuk mengurangi tekanan dalam melakukan ‘invasif’ daripada menjelaskan dengan tepat apa yang akan terjadi, bagaimana identitas mereka akan diperiksa dan parameter apa yang akan dipantau.

Takeaways kunci

Pengawasan yang diaktifkan biometrik dapat mencakup lebih banyak siswa dengan sedikit usaha dan kehadiran yang terlibat dengan memastikan semua peserta merasa nyaman dan memberikan hasil terbaik. Ditingkatkan dengan AI dan biometrik, pengawasan tidak mengganggu pengalaman siswa dan menjadi lancar. Secara khusus, ini menghilangkan perjuangan konfirmasi identitas, mengurangi jumlah alarm kecurangan palsu, dan membuat ujian jarak jauh dan yang diprogram di tempat kerja menjadi kurang stres dan lebih mudah diakses.

Sebagai penyedia jasa biometrik, PT ASLI RI menyediakan beberapa macam inovasi solusi biometrik software dan hardware berdasar dari sidik jari, wajah, iris, suara, telapak tangan, hingga kecocokan jejak kaki. Produk dan solusi milik PT ASLI RI telah dipakai selama beberapa tahun oleh aplikasi sipil ataupun forensik, seperti lintas perbatasan, investigasi kriminal, sistem identifikasi nasional, registrasi pemilihan umum, pemeriksaan duplikasi dan verifikasi, penerbitan paspor dan beberapa proyek berskala nasional. Untuk penawaran dan pemesanan segera hubungi kami.