Examens en ligne et détection de la triche : une technique exotique

Aujourd’hui, une fois n’est pas coutume, je vais vous faire un bref résumé sur un papier que j’ai découvert il y a cinq ans, et que j’ai adoré : Copying at scale.  Centré sur les examens de MOOC. On y parle de triche via le CAMEO : Copying Answers Using Multiple Existence Online, et de détection de triche via les learning analytics. Certes, c’est spécifique aux examens à distance  et sur des plateformes d’apprentissage où on l’a un compte pour passer l’examen et un compte pour regarder le cours. Je n’ai pas l’habitude de commenter mes lectures biblio, mais c’est tellement sexy comme approche que je n’ai pas pu résister. On parle tout le temps de l’utilisation de learning analytics. Voilà un usage original qui ne m’a pas laissé indifférent.

Dans certains contextes, même quand on a une vidéo en streaming de l’écran de l’apprenant pendant qu’il passe un examen à distance, on n’a pas les moyens d’avoir quelqu’un qui surveille la webcam de l’apprenant pour vérifier qu’il n’a pas deux écrans, avec deux comptes, l’un pour répondre, l’autre pour collecter les réponses. Et même s’il n’y a qu’un écran, on peut avoir un candidat avec une oreillette. Un complice regarde les réponses pendant que l’autre passe l’examen. Il est illusoire de vouloir contrôler tout ce qu’il se passe chez l’apprenant lorsqu’il est situé à 2000 km (même si on paie des entreprises pour cela malgré tout, soit dit en passant).

En revanche, on peut utiliser les learning analytics, et regarder quand il y a une synchronicité, des coïncidences temporelles entre l’activité des deux comptes et qui pourraient être le symptôme d’une triche. C’est à dire que quand la personne, on va avoir deux comptes,  un qui regarde, qui passe les questions d’examens  et on sait qu’à tel instant donné, c’est telle ressource du cours qui est ce qui doit être regardée pour répondre à l’examen. Et en fait on peut avoir comme ça, on peut faire un machin. On peut faire une équivalence temporelle, détecter un pattern entre d’une part la séquence d’exercices et d’autre part  le suivi d’une séquence de ressources. Et même si c’est des comptes différents, on peut dire ah, il y a un comportement suspect. Les deux sont en train de faire les choses exactement en même temps, en tout cas de regarder les bonnes ressources pour le timing, pour les passages exercices.

Eh bien, il y a un compte suspect et on peut aussi faire des écarts aux prédictions. C’est à dire que si on voit que la personne était mauvaise avant ou s’est peu connectée, il y a quand même de bons résultats. Ces traces peuvent être utilisées pour établir une liste de suspects et ce n’est pas encore utilisé.  Mais à terme, je pense que les entreprises de suivi des examens à distance, comme Proctor U, permettront de mettre en place  ce type de stratégie. Là, on en est encore au stade de la recherche, autant que je sache.

 

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