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L'apprentissage en ligne basé sur l'IA a indéniablement connu une hausse de popularité ces dernières années. La pandémie de COVID-19 a encore accéléré la transition vers l'éducation en ligne, augmentant le besoin de méthodes sécurisées pour authentifier et surveiller les étudiants en ligne. Aujourd'hui, un éventail de technologies offre divers niveaux d'automatisation. Dans cet article, nous présentons une analyse complète d'une solution spécifique intégrant plusieurs technologies d'authentification automatisées avec un système de surveillance automatique. Les paramètres que nous avons utilisés pour atteindre notre objectif sont la détection faciale, le suivi du regard, la détection de plusieurs personnes, la détection des émotions, l'estimation de la distance et la détection du bruit de fond. Tous ces composants aident à maintenir l'intégrité de l'examen et à atténuer les limitations existantes des logiciels de surveillance d'e-examen. Mots-clés — apprentissage en ligne basé sur l'IA, intégrité de la surveillance des examens à distance, suivi du regard, intrus, estimation de la distance.
BHVSP et al. (Sat,) ont étudié cette question.