【摘 要】
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随着信息科技手段的发展,考试作弊手段层出不穷,即使在“作弊入刑”、无线电干预、高科技安检等多重手段下,铤而走险在大型考试中个人作弊,甚至组织多人作弊的案件时有发生,对教育公平的伤害极大,考试作弊甄别方法也成为考试研究的重点之一。当前,防考试作弊手段主要分为考前警告、考中监督、考后统计分析三层。考后的统计甄别手段中,答案抄袭统计（ACS）方法得到了较好的发展,但一直缺少较好的个人拟合统计（PFS）方
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随着信息科技手段的发展,考试作弊手段层出不穷,即使在“作弊入刑”、无线电干预、高科技安检等多重手段下,铤而走险在大型考试中个人作弊,甚至组织多人作弊的案件时有发生,对教育公平的伤害极大,考试作弊甄别方法也成为考试研究的重点之一。当前,防考试作弊手段主要分为考前警告、考中监督、考后统计分析三层。考后的统计甄别手段中,答案抄袭统计（ACS）方法得到了较好的发展,但一直缺少较好的个人拟合统计（PFS）方法与团体作弊识别方法。其中团体作弊对考试的公平性破坏极大,在研究中对精准性的要求也更高、难度较大。本文首先提出一种新的基于项目反应理论测量能力变化的PFS方法,利用信息化手段,记录存储学生长期的能力水平,观测学生的学习状态变化,监测异常情况（包括考试作弊甄别）,构建学生学习状态的评价体系,提供教学辅助。同时该方法为考试中个人拟合作弊甄别提供了新思路,模型在应用中具有时序性与灵活性的特点。现有的团体作弊甄别方法多是利用ACS+团体识别,本文创新地提出一种思路:团体识别+PFS方法。借鉴工业领域中效果较好的基于图模型的Fraudar算法,找到二部图结构中的Lockstep异常簇,将考生按照可疑度分组后再次利用PFS方法,确定最终的抄袭团体。除了借鉴已有算法,本文还将算法稍加改进,使其更适用于团体作弊场景中。最后在某中学的真实数据上进行该团体作弊方法实验,实验结果能够同时保证较高的检测率与较低的误判率。实验通过改变实验自变量,验证各种指标对于甄别结果的影响:1)Fraudar筛选题目正确率阈值越低,2)抄袭的题目量越多,3)抄袭团体的规模越大,算法的检测率越高,Ⅰ类错误率越小。同时,实验还表现出不同情境下,Fraudar算法基本上在前两次迭代中就能够得到相应的包含抄袭团伙的组,因此在实际应用中,Fraudar算法仅需前几次迭代结果即可。
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