万子云 ,陈世伟 ,秦 斌 ,聂 伟 ,徐 明

1 深圳大学电子与信息工程学院 深圳 中国 518061

2 深圳大学机电与控制工程学院 深圳 中国 518061

3 深圳大学信息中心 深圳 中国 518061

1 引言

近年来,大规模开放在线课程(Massive Open Online Courses,MOOC)作为一种全新的网络在线课程模式受到了广泛的关注,但是相比于线下教学,缺少了必要的监督,导致学习者通过作弊手段来完成相应的学习任务的现象层出不穷,例如刷课、抄袭、替考等。随着近几年高校对MOOC 学分认可度的提高,对MOOC 的作弊行为进行检测势在必行。

针对MOOC 存在的作弊问题,常规的解决方法分为两种,一种是采用被动防护的手段来阻止学习者作弊或者增加学习者作弊的难度；另一种则是采用主动的检测技术来发现作弊行为并进行相应的处理,以减少作弊行为的发生。对于第一种解决方法,一般是通过技术手段禁止学习者在在线学习过程做一些违规操作。例如,采用操作系统内核的API 调用技术、系统消息拦截技术、回调技术、钩子技术、注册表访问技术等手段对一些违规操作实施禁用或者屏蔽,从而达到禁止学生进行页面切换、答案复制及互助抄袭的目的,但是这种通过技术的手段来限制作弊的方法往往是不够的,因为计算机系统庞大复杂,这种硬编码的防护方法在新的作弊手段下效果欠佳,所以还是需要采用检测技术来对作弊行为进行检测。

对于MOOC 的作弊行为检测,工程应用上一般是通过人工检测与规则检测相结合的方式进行排查,但这种方法不仅要消耗大量的人力物力,还存在着检测效率低和检测效果欠佳等问题。……