Phần mềm chống gian lận thi cử của nhóm sinh viên Hà Nội

Tính thực tiễn cao

Đây là đề tài tham dự cuộc thi Khoa học dữ liệu do trường Đại học Ngoại thương tổ chức. Nhóm sinh viên thực hiện đề tài có Phùng Phương Nhung (sinh viên năm 3, ngành Tài chính ngân hàng - Học viện Tài chính), Trần Vương Quốc Đạt và Lê Đức Anh Tuấn (sinh viên năm 3, ngành Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo - trường Đại học Bách khoa Hà Nội).

Bộc bạch về lý do lựa chọn tên nhóm là Hugging Team, Lê Đức Anh Tuấn (nhóm trưởng) cho biết: “Hugging Team là tên do mình chọn và được lấy cảm hứng từ tên “Hugging Face” - một kiến trúc Deep Learning đang dần dần len lỏi vào khắp các tác vụ AI hiện tại”.

Trong thời gian gần đây, nhóm sinh viên tài năng cùng phần mềm chống gian lận thi cử đang nhận được sự quan tâm từ cộng đồng mạng.

Là người đề xuất ý tưởng nghiên cứu phần mềm chống gian lận thi cử, Anh Tuấn cho biết: “Ban đầu, cả nhóm nghĩ rằng nếu thi một cuộc thi về kinh tế thì nên chọn một đề tài liên quan đến tài chính hoặc kế toán. Tuy nhiên, các ý tưởng này đều gặp vấn đề về dữ liệu, cụ thể là vấn đề bảo mật và tính thực tiễn. Vì vậy, để khả thi nhất, chúng mình đã chốt ý tưởng chống gian lận thi cử này, vừa có tính ứng dụng thực tiễn cao, vừa khả thi trong việc lấy dữ liệu”.

Hệ thống chống gian lận của Hugging Team đã áp dụng phương pháp phân tích hành vi của con người dựa trên nhận diện các thay đổi cử chỉ thông qua luồng video trực tiếp từ camera và tổng hợp dữ liệu để đưa vào mô hình phân loại.

Cụ thể, khi các camera gắn ở phòng thi sẽ ghi hình và truyền dữ liệu về máy tính, mô hình chống gian lận sẽ trích xuất các đặc trưng trên cơ thể người, khớp xương có biểu hiện gian lận hay không. Cụ thể, trong gian lận thi cử sẽ là tay, đầu, mắt và những chuyển động cơ thể. Nhóm đã cho máy học thuộc những chuyển động từ video có trước để dự đoán, phát hiện gian lận thi cử.

Các sinh viên sử dụng các lớp mô hình state-of-the-art (mô hình hiện đại nhất), tập trung vào hai tác vụ này. Đây đều là những repository (kho) nổi tiếng, nên khi áp dụng vào mô hình phòng thi trực tiếp thì hoạt động khá là vừa ý.

Dự án thần tốc diễn ra chỉ trong 20 ngày, nhóm sinh viên cho biết, hành trình khá nhanh nếu không muốn nói là “hơi vội”. Tuy nhiên, kết quả đạt được khả quan. Để bắt đầu dự án, 3 thành viên đã cùng nhau ngồi tìm hiểu các kiểu gian lận trong phòng thi.

Để chuẩn bị dữ liệu cho video demo nhóm đã huy động người quen làm diễn viên khách mời, đạo cụ để quay lại một phòng thi giả lập. Đây cũng là phần khó khăn nhất của dự án. Sau khi thu thập dữ liệu, hai chàng trai phụ trách mảng kỹ thuật bắt tay vào phần công việc của mình.

Kế hoạch phát triển, quảng bá sản phẩm

Không đặt quá nhiều kì vọng vào dự án mà chỉ mong có thể vượt qua vòng đầu của cuộc thi nhưng kết quả đạt được ngoài mong đợi khi dự án thu hút đông đảo sự quan tâm của cộng đồng mạng. Nhóm Hugging Team đã đặt ra những kế hoạch phát triển, quảng bá sản phẩm trong tương lai.

Để quảng bá sản phẩm, Anh Tuấn chạy một blog cá nhân tên “Human of HUST. Chàng trai dự định sẽ sử dụng các nguồn tương tác sẵn có từ blog và các page lớn quen biết để quảng bá sản phẩm, từ đó có thể liên kết và áp dụng tới các trường THPT, Đại học.

Anh Tuấn chia sẻ: “Mục tiêu lớn của tụi mình là hướng tới kỳ thi tốt nghiệp THPT, dù chưa chắn được điều gì nhưng cả ba thành viên cùng nhau cố gắng”.

Ba bạn trẻ cũng chia sẻ thêm về kế hoạch cá nhân trong thời gian sắp tới. Cụ thể, Tuấn có dự định về start-up, Nhung muốn tích lũy thêm kinh nghiệm về mảng công nghệ và Đạt muốn tập trung vào việc học trên trường.

TS Phạm Huy Hoàng, giám đốc Trung tâm Công nghệ và giải pháp chuyển đổi số trong giáo dục - EdTech Centre", trường Đại học Bách khoa Hà Nội, đánh giá sản phẩm của nhóm sinh viên khi hoàn thiện sẽ có tính ứng dụng rất cao.

Hiện nay các trường đại học, trong đó có trường Đại học Bách khoa đang triển khai phương pháp tuyển sinh theo các bài thi riêng, một năm sẽ có rất nhiều kỳ thi, rất nhiều thí sinh dự thi. Nếu như hệ thống này có thể hỗ trợ giám sát trong thi cử thì phạm vi áp dụng sẽ rất lớn, rất hiệu quả.