uyentram548
New member
## Phân tích hành vi sử dụng ủy quyền của ứng cử viên trong kỳ thi gian lận
#Exam gian lận #Proxy gian lận #behavior phân tích #machine Học #Fraud Phát hiện
**Giới thiệu**
Gian lận kỳ thi là một vấn đề nghiêm trọng có thể có tác động đáng kể đến tính toàn vẹn của hệ thống giáo dục.Một phương pháp gian lận kỳ thi phổ biến là sử dụng proxy để thực hiện bài kiểm tra thay mặt cho học sinh.Điều này có thể được thực hiện bằng cách thuê một bên thứ ba để tham gia kỳ thi, hoặc bằng cách sử dụng bạn bè hoặc thành viên gia đình.
** Phân tích hành vi của gian lận proxy **
Để phát hiện gian lận proxy, điều quan trọng là phải hiểu hành vi của proxy.Proxy thường không quen thuộc với tài liệu như học sinh mà họ đang mạo danh, và họ có thể phạm sai lầm mà học sinh sẽ không mắc phải.Ví dụ, proxy có thể không thể trả lời các câu hỏi giống như học sinh hoặc họ có thể mắc lỗi ngữ pháp.
Học máy có thể được sử dụng để phân tích hành vi của proxy và xác định những người có khả năng gian lận.Các thuật toán học máy có thể được đào tạo để xác định các mô hình hành vi là dấu hiệu của gian lận proxy.Những mô hình hành vi này có thể bao gồm những thứ như thời gian cần thiết để trả lời các câu hỏi, độ chính xác của câu trả lời và sử dụng các từ khóa hoặc cụm từ cụ thể.
**Phát hiện gian lận**
Học máy có thể được sử dụng để phát hiện gian lận proxy theo một số cách.Một cách là sử dụng các thuật toán học máy để xác định các proxy có khả năng gian lận.Một cách khác là sử dụng các thuật toán học máy để gắn cờ các bài kiểm tra đáng ngờ.
**Phần kết luận**
Học máy là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để phát hiện gian lận proxy và bảo vệ tính toàn vẹn của hệ thống giáo dục.Bằng cách phân tích hành vi của các proxy, các thuật toán học máy có thể xác định những người có khả năng gian lận và ngăn họ tận dụng lợi thế của hệ thống.
## Người giới thiệu
* [Học máy để phát hiện gian lận kỳ thi] (https://www.researchgate.net/publication/323594610_machine_learning_for_exam_fraud_detection)
* [Sử dụng máy học để phát hiện gian lận proxy] (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/s0020025518300022)
* [Một cuộc khảo sát về kỹ thuật học máy để phát hiện gian lận kỳ thi] (https://arxiv.org/abs/2003.00494)
=======================================
## Analysis of behavior of using the candidate's proxy in the fraudulent exam
#Exam fraud #Proxy fraud #behavior analysis #machine learning #Fraud detection
**Introduction**
Exam fraud is a serious problem that can have a significant impact on the integrity of the educational system. One common method of exam fraud is to use a proxy to take the exam on behalf of the student. This can be done by hiring a third party to take the exam, or by using a friend or family member.
**Behavior analysis of proxy fraud**
In order to detect proxy fraud, it is important to understand the behavior of proxies. Proxies are typically not as familiar with the material as the student they are impersonating, and they may make mistakes that the student would not make. For example, proxies may not be able to answer questions in the same way as the student, or they may make grammatical errors.
Machine learning can be used to analyze the behavior of proxies and identify those who are likely to be cheating. Machine learning algorithms can be trained to identify patterns of behavior that are indicative of proxy fraud. These patterns of behavior can include things like the time it takes to answer questions, the accuracy of answers, and the use of specific keywords or phrases.
**Fraud detection**
Machine learning can be used to detect proxy fraud in a number of ways. One way is to use machine learning algorithms to identify proxies who are likely to be cheating. Another way is to use machine learning algorithms to flag suspicious exam submissions.
**Conclusion**
Machine learning is a powerful tool that can be used to detect proxy fraud and protect the integrity of the educational system. By analyzing the behavior of proxies, machine learning algorithms can identify those who are likely to be cheating and prevent them from taking advantage of the system.
## References
* [Machine Learning for Exam Fraud Detection](https://www.researchgate.net/publication/323594610_Machine_Learning_for_Exam_Fraud_Detection)
* [Using Machine Learning to Detect Proxy Fraud](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0020025518300022)
* [A Survey on Machine Learning Techniques for Exam Fraud Detection](https://arxiv.org/abs/2003.00494)
#Exam gian lận #Proxy gian lận #behavior phân tích #machine Học #Fraud Phát hiện
**Giới thiệu**
Gian lận kỳ thi là một vấn đề nghiêm trọng có thể có tác động đáng kể đến tính toàn vẹn của hệ thống giáo dục.Một phương pháp gian lận kỳ thi phổ biến là sử dụng proxy để thực hiện bài kiểm tra thay mặt cho học sinh.Điều này có thể được thực hiện bằng cách thuê một bên thứ ba để tham gia kỳ thi, hoặc bằng cách sử dụng bạn bè hoặc thành viên gia đình.
** Phân tích hành vi của gian lận proxy **
Để phát hiện gian lận proxy, điều quan trọng là phải hiểu hành vi của proxy.Proxy thường không quen thuộc với tài liệu như học sinh mà họ đang mạo danh, và họ có thể phạm sai lầm mà học sinh sẽ không mắc phải.Ví dụ, proxy có thể không thể trả lời các câu hỏi giống như học sinh hoặc họ có thể mắc lỗi ngữ pháp.
Học máy có thể được sử dụng để phân tích hành vi của proxy và xác định những người có khả năng gian lận.Các thuật toán học máy có thể được đào tạo để xác định các mô hình hành vi là dấu hiệu của gian lận proxy.Những mô hình hành vi này có thể bao gồm những thứ như thời gian cần thiết để trả lời các câu hỏi, độ chính xác của câu trả lời và sử dụng các từ khóa hoặc cụm từ cụ thể.
**Phát hiện gian lận**
Học máy có thể được sử dụng để phát hiện gian lận proxy theo một số cách.Một cách là sử dụng các thuật toán học máy để xác định các proxy có khả năng gian lận.Một cách khác là sử dụng các thuật toán học máy để gắn cờ các bài kiểm tra đáng ngờ.
**Phần kết luận**
Học máy là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để phát hiện gian lận proxy và bảo vệ tính toàn vẹn của hệ thống giáo dục.Bằng cách phân tích hành vi của các proxy, các thuật toán học máy có thể xác định những người có khả năng gian lận và ngăn họ tận dụng lợi thế của hệ thống.
## Người giới thiệu
* [Học máy để phát hiện gian lận kỳ thi] (https://www.researchgate.net/publication/323594610_machine_learning_for_exam_fraud_detection)
* [Sử dụng máy học để phát hiện gian lận proxy] (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/s0020025518300022)
* [Một cuộc khảo sát về kỹ thuật học máy để phát hiện gian lận kỳ thi] (https://arxiv.org/abs/2003.00494)
=======================================
## Analysis of behavior of using the candidate's proxy in the fraudulent exam
#Exam fraud #Proxy fraud #behavior analysis #machine learning #Fraud detection
**Introduction**
Exam fraud is a serious problem that can have a significant impact on the integrity of the educational system. One common method of exam fraud is to use a proxy to take the exam on behalf of the student. This can be done by hiring a third party to take the exam, or by using a friend or family member.
**Behavior analysis of proxy fraud**
In order to detect proxy fraud, it is important to understand the behavior of proxies. Proxies are typically not as familiar with the material as the student they are impersonating, and they may make mistakes that the student would not make. For example, proxies may not be able to answer questions in the same way as the student, or they may make grammatical errors.
Machine learning can be used to analyze the behavior of proxies and identify those who are likely to be cheating. Machine learning algorithms can be trained to identify patterns of behavior that are indicative of proxy fraud. These patterns of behavior can include things like the time it takes to answer questions, the accuracy of answers, and the use of specific keywords or phrases.
**Fraud detection**
Machine learning can be used to detect proxy fraud in a number of ways. One way is to use machine learning algorithms to identify proxies who are likely to be cheating. Another way is to use machine learning algorithms to flag suspicious exam submissions.
**Conclusion**
Machine learning is a powerful tool that can be used to detect proxy fraud and protect the integrity of the educational system. By analyzing the behavior of proxies, machine learning algorithms can identify those who are likely to be cheating and prevent them from taking advantage of the system.
## References
* [Machine Learning for Exam Fraud Detection](https://www.researchgate.net/publication/323594610_Machine_Learning_for_Exam_Fraud_Detection)
* [Using Machine Learning to Detect Proxy Fraud](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0020025518300022)
* [A Survey on Machine Learning Techniques for Exam Fraud Detection](https://arxiv.org/abs/2003.00494)
