(57)【要約】【課題】受験者の行動パターンから不正行為の可能性のある行動を判別し、不正行為を行った可能性のある受験者を自動的かつ効率的に特定する。【解決手段】ペンデバイス２００からデータを受信して処理するサーバ３００において、受信したデータに基づいて、解答用紙の紙面上におけるペンデバイス２００の動作に関する情報であるストローク情報を取得するストローク情報取得部３１２と、ストローク情報およびペンデバイスの動作時刻を受験者ごとにソートしてデータベースに登録するデータベース登録部３３０と、データベースに登録された情報を参照して複数の受験者のストローク情報を比較し、その類似度に基づいて、不正行為の可能性のある解答パターンを検出する不正解答パターン判定部３６０とを備える。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ペンデバイスから受信したデータに基づいて、解答用紙の紙面上における当該ペンデバイスの動作に関する情報であるストローク情報を取得するストローク情報取得部と、
前記ストローク情報取得部により取得された前記ストローク情報および前記ペンデバイスの動作時刻を受験者ごとにソートしてデータベースに登録するデータベース登録部と、
前記データベース登録部により前記データベースに登録された情報を参照して複数の受験者の前記ストローク情報を比較し、その類似度に基づいて、不正行為の可能性のある解答パターンを検出する不正解答パターン判定部と
を備えることを特徴とする不正行為検知サーバ。
【請求項２】
前記不正解答パターン判定部は、複数の受験者間で、前記解答用紙の紙面上の少なくとも一部で前記ストローク情報が類似し、その部分に対する前記ペンデバイスの動作時刻が所定の閾値以内である場合に、当該複数の受験者の少なくとも一人について、当該ストローク情報を含む解答パターンを不正解答パターンと判断することを特徴とする請求項１に記載の不正行為検知サーバ。
【請求項３】
前記ストローク情報取得部により取得された前記ストローク情報が対応する前記解答用紙の解答欄を特定する対象解答欄判定部をさらに備え、
前記データベース登録部は、前記対象解答欄判定部により特定された前記解答欄の識別情報を前記ストローク情報に対応付けて前記データベースに登録し、
前記不正解答パターン判定部は、前記解答欄の識別情報およびその部分に対する前記ペンデバイスの動作時刻から受験者ごとに解答順を求め、所定の受験者において、解答順が不規則であり、かつ他の受験者との間で一定以上の解答欄に対応するストローク情報が類似する場合に、当該所定の受験者について、当該ストローク情報を含む解答パターンを不正解答パターンと判断することを特徴とする請求項１に記載の不正行為検知サーバ。
【請求項４】
前記ストローク情報取得部により取得された前記ストローク情報が対応する前記解答用紙の解答欄を特定する対象解答欄判定部をさらに備え、
前記データベース登録部は、前記対象解答欄判定部により特定された前記解答欄および前記ペンデバイスの動作時刻の情報から設問ごとに解答に要した時間の情報を求め、前記ストローク情報に対応付けて前記データベースに登録し、
前記不正解答パターン判定部は、所定の受験者において、所定の設問の解答に要した時間が平均よりも短く、かつ他の受験者との間で当該設問の解答欄のストローク情報が類似する場合に、当該所定の受験者について、当該ストローク情報を含む解答パターンを不正解答パターンと判断することを特徴とする請求項１に記載の不正行為検知サーバ。
【請求項５】
前記解答用紙の複数箇所に設けられた無線タグと前記ペンデバイスとの間で送受信された電波の伝播時間に関する情報を当該ペンデバイスから取得し、当該伝播時間に関する情報を当該解答用紙の紙面上における当該ペンデバイスの位置の情報に変換する時間−位置情報変換部をさらに備え、
前記ストローク情報取得部は、前記時間−位置情報変換部により生成された前記ペンデバイスの位置の情報に基づいて前記ストローク情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の不正行為検知サーバ。
【請求項６】
前記不正解答パターン判定部により不正行為の可能性のある解答パターンと判断された解答パターンに対応する受験者を、前記ペンデバイスの識別情報に基づいて特定する不正受験者特定部と、
前記不正受験者特定部により特定された受験者の情報を通知する通知部と
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の不正行為検知サーバ。
【請求項７】
解答用紙の紙面上におけるペンデバイスの動作に関する情報であるストローク情報を取得するストローク情報取得手段と、
前記ストローク情報取得手段により取得された前記ストローク情報を受験者ごとにソートしてデータベースに登録する登録手段と、
前記登録手段により前記データベースに登録された情報を参照して複数の受験者の前記ストローク情報を比較し、その類似度に基づいて、不正行為の可能性のある解答パターンを検出する不正解答パターン検出手段と、
前記不正解答パターン検出手段により不正行為の可能性のある解答パターンと判断された解答パターンに対応する受験者を特定し、その受験者の情報を通知する通知手段と
を備えることを特徴とする不正行為検知システム。
【請求項８】
受験者を撮影する画像取得手段と、
前記画像取得手段により撮影された受験者の画像を表示する表示手段とをさらに備え、
前記通知手段は、特定した前記受験者の情報を通知するための画像を生成し、前記画像取得手段により撮影された受験者の画像に合成して前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項７に記載の不正行為検知システム。
【請求項９】
ペンデバイスからデータを受信して処理を行うコンピュータのデータ処理方法であって、
前記コンピュータが、ペンデバイスから受信したデータに基づいて、解答用紙の紙面上における当該ペンデバイスの動作に関する情報であるストローク情報を取得するステップと、
前記コンピュータが、前記ストローク情報を受験者ごとにソートしてデータベースに登録するステップと、
前記コンピュータが、前記データベースに登録された情報を参照して複数の受験者の前記ストローク情報を比較し、その類似度に基づいて、不正行為の可能性のある解答パターンを検出するステップと
を含むことを特徴とするデータ処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、試験を実施する際に、受験者の不正行為を機械的に発見し、防止するためのシステムおよびその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
試験では、受験者間で解答を教えたり、他人の解答を盗み見たりするような不正行為を効果的に防止する必要がある。近年では、携帯電話のような小型の通信機器が普及しているため、座席や会場が離れていても解答を教え合うことが可能であり、そのような不正行為も防止しなければならない。
【０００３】
試験における不正行為の防止方法は、従来から種々の提案がなされている。
例えば、試験監督官と受験者を結ぶコンピューターネットワークを試験会場に設置し、かつ試験監督官が受験者をモニタするためのネットワーク端末を用意して、受験者の不正行為疑惑が発覚した際に試験中の画面をキャプチャし、このキャプチャ画像を不正行為の証拠とするものがある（特許文献１参照）。
また、インターネット経由での学習システム（ｅラーニング）において、生徒・学生の試験解答情報と共に履修時間および履修記録をサーバに送信し、サーバに送られた履修時間及び履修記録の情報に基づいて不正行為を確認し防止するという方法がある（特許文献２参照）。
さらに、小問の配列や解答選択肢の配列を変えた複数の試験問題を用意して、各受験者に異なる試験用紙がわたるように配布することにより、単純に解答を写し取るような不正行為を行い難くする方法も提案されている（特許文献３参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−６６８２６号公報
【特許文献２】特開２００３−３４５９０７号公報
【特許文献３】特開２００４−１４４９０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したように、従来から試験における不正行為に対する種々の防止方法が提案されている。しかしながら、上述した文献記載の従来技術には、次のような課題があった。
例えば、特許文献１に記載された方法では、試験監督官が受験者１人１人の不正行為を確認するためにモニタ情報を大量の時間を費やして確認する必要があり、試験監督官に多大な負担がかかる。
また、特許文献２に記載された方法では、学習システムの上のネットワークを用いないで試験解答情報を交換したり、受験者が各自の履歴時間および履歴記録をずらして解答したりした場合に、かかる不正行為を防止できないという問題がある。
また、特許文献３に記載された方法では、複数の受験者が相互に試験問題等に関する情報を交換できる状況にある場合、小問や解答選択肢の配列に関する情報が交換されることにより、解答を教えあうような不正行為を防止できないという問題がある。
【０００６】
さらに、近年普及している携帯電話のような小型の通信機器を用いて解答を教え合うような不正行為に対しては、上記従来技術で防止することが難しい。特許文献１に記載された従来技術によれば、不正行為の疑惑があると判断された受験者に対しては、画面をキャプチャしておくことが可能であるが、試験監督官がモニタを監視する負担が大きいために、不正行為が見過ごされてしまう可能性も高い。
【０００７】
これらの課題は、従来技術では、受験者による不正行為の可能性のある行動を効率良く判別することが困難であることに起因する。
本発明は、以上のような技術的課題を解決するためになされたものであって、その目的とするところは、受験者の行動パターンから不正行為の可能性のある行動を判別し、不正行為を行った可能性のある受験者を自動的かつ効率的に特定することにある。また、これにより、受験者の監視を支援し、試験監督官の負担を軽減することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成する本発明は、次のようなサーバを含むシステムとして実現される。このサーバは、ペンデバイスから受信したデータに基づいて、解答用紙の紙面上におけるペンデバイスの動作に関する情報であるストローク情報を取得するストローク情報取得部と、ストローク情報およびペンデバイスの動作時刻を受験者ごとにソートしてデータベースに登録するデータベース登録部と、データベースに登録された情報を参照して複数の受験者のストローク情報を比較し、その類似度に基づいて、不正行為の可能性のある解答パターンを検出する不正解答パターン判定部とを備える。
【０００９】
より具体的には、不正解答パターン判定部は、複数の受験者間で、解答用紙の紙面上の少なくとも一部でストローク情報が類似し、その部分に対するペンデバイスの動作時刻が所定の閾値以内である場合に、複数の受験者の少なくとも一人について、ストローク情報を含む解答パターンを不正解答パターンと判断する。
また、不正解答パターン判定部は、解答欄の識別情報およびその部分に対するペンデバイスの動作時刻から受験者ごとに解答順を求め、所定の受験者において、解答順が不規則であり、かつ他の受験者との間で一定以上の解答欄に対応するストローク情報が類似する場合に、この所定の受験者について、ストローク情報を含む解答パターンを不正解答パターンと判断する。この場合、サーバは、ストローク情報取得部により取得されたストローク情報が対応する解答用紙の解答欄を特定する対象解答欄判定部をさらに備える構成とする。そして、データベース登録部は、対象解答欄判定部により特定された解答欄の識別情報をストローク情報に対応付けてデータベースに登録することとする。
さらに、不正解答パターン判定部は、所定の受験者において、所定の設問の解答に要した時間が平均よりも短く、かつ他の受験者との間でこの設問の解答欄のストローク情報が類似する場合に、所定の受験者について、ストローク情報を含む解答パターンを不正解答パターンと判断する。この場合も、サーバは、対象解答欄判定部をさらに備える構成とする。そして、データベース登録部は、対象解答欄判定部により特定された解答欄およびペンデバイスの動作時刻の情報から設問ごとに解答に要した時間の情報を求め、ストローク情報に対応付けてデータベースに登録することとする。
【００１０】
また、このサーバは、解答用紙の複数箇所に設けられた無線タグとペンデバイスとの間で送受信された電波の伝播時間に関する情報をペンデバイスから取得し、伝播時間に関する情報を解答用紙の紙面上におけるペンデバイスの位置の情報に変換する時間−位置情報変換部をさらに備える構成とすることができる。この場合、ストローク情報取得部は、時間−位置情報変換部により生成されたペンデバイスの位置の情報に基づいてストローク情報を生成する。
【００１１】
さらに、このサーバは、不正解答パターン判定部により不正行為の可能性のある解答パターンと判断された解答パターンに対応する受験者を、ペンデバイスの識別情報に基づいて特定する不正受験者特定部と、この不正受験者特定部により特定された受験者の情報を通知する通知部とを備える構成とすることができる。
また、受験者を撮影する画像取得手段（カメラ）と、この画像取得手段により撮影された受験者の画像を表示する表示手段（モニタ）とを用意し、通知部が、不正受験者特定部により特定された受験者の情報を通知するための画像を生成し、画像取得手段により撮影された受験者の画像に合成して表示手段に表示させることもできる。
【００１２】
また、本発明は、ペンデバイスからデータを受信して処理を行うコンピュータのデータ処理方法としても把握される。この方法は、コンピュータが、ペンデバイスから受信したデータに基づいて、解答用紙の紙面上におけるペンデバイスの動作に関する情報であるストローク情報を取得するステップと、ストローク情報を受験者ごとにソートしてデータベースに登録するステップと、データベースに登録された情報を参照して複数の受験者のストローク情報を比較し、その類似度に基づいて、不正行為の可能性のある解答パターンを検出するステップとを含む。
【発明の効果】
【００１３】
以上のように構成された本発明によれば、受験者がペンデバイスを用いて解答用紙に対して解答を筆記した際の動作に基づいて、この受験者が不正行為の可能性のある行動を取ったか否かを機械的に判断することができる。これにより、不正行為を行った可能性のある受験者を自動的かつ効率的に特定することが可能となる。そして、受験者の監視を支援し、試験監督官の負担を軽減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
本実施形態は、試験問題に対する受験者の解答パターンに基づいて、不正行為を行った可能性のある受験者を機械的に判別する。ここで、解答パターンとは、解答の正誤や内容だけでなく、解答する際の行動パターン、具体的には解答順や解答する際の時間間隔等を含む。また本実施形態では、この解答パターンをリアルタイムに取得するため、解答用紙に対する筆記動作を機械的に読み取るための手段を用いる。
【００１５】
図１は、本実施形態のシステムを実現する基本的な構成を示す図である。
図１に示すように、本実施形態のシステムは、解答用紙１００およびペンデバイス２００と、サーバ３００とを備えて構成される。ペンデバイス２００は、解答用紙１００の紙面上でペンデバイス２００がどのように動いたかを認識するための電子情報（データ）を取得する機能と、取得した電子情報をサーバ３００へ送信する機能とを備える。したがって、受験者がペンデバイス２００を用いて解答用紙１００に解答を筆記すると、その筆記の際のペンデバイス２００の筆記動作を表す電子情報が取得され、サーバ３００へ送られることとなる。
【００１６】
サーバ３００は、ペンデバイス２００から送られた電子情報に基づいて、解答用紙１００の紙面上でのペンデバイス２００の位置および動作を認識する。また、このサーバ３００は、解答用紙１００の紙面のレイアウトに関する情報（以下、レイアウト情報）を保持しており、このレイアウト情報とペンデバイス２００の位置および動作とを比較することにより、解答用紙１００のどの解答欄にどのような解答が記入されたかを解析する機能を備える。また、この解析結果を処理することにより不正行為の可能性のある行動を判別する機能を備える。
【００１７】
さて、上記のように、本実施形態は、解答用紙１００の紙面上でのペンデバイス２００の位置および動作を表す電子情報（ストローク情報）を取得する機能が不可欠である。このストローク情報を取得する機能は、既存の技術を用いて実現されるが、以下に具体例を挙げて詳細に説明する。
【００１８】
ここでは、ストローク情報を取得する技術の具体例として、解答用紙１００に設けられた無線タグとペンデバイス２００との間で電波を送受信し、その伝播時間に基づいてストローク情報を得る方法について説明する。
図２は、本実施形態で用いられる解答用紙１００の構成例を示す図である。
図２に示すように、解答用紙１００には、その四隅にそれぞれ無線タグ１１０ａ〜ｄが設けられている。この無線タグ１１０ａ〜ｄは、ペンデバイス２００から電波（以下、リクエスト電波）を受信すると、応答のための電波（以下、反射電波）を発信する。この反射電波により、個々の無線タグ１１０ａ〜ｄの識別情報が送信される。
【００１９】
本実施形態のペンデバイス２００は、無線タグ１１０ａ〜ｄに対してリクエスト電波を発信し、各無線タグ１１０ａ〜ｄからの反射電波を受信して識別情報を取得する。また、ペンデバイス２００は、リクエスト電波の発信時刻と反射電波の受信時刻とを計時する。そして、受信した識別情報に基づき個々の無線タグ１１０ａ〜ｄごとに、リクエスト電波を発信してから反射電波を受信するまでに要した時間を算出し、この時間情報（以下、伝播時間情報）をサーバ３００へ送信する。
【００２０】
サーバ３００は、ペンデバイス２００から伝播時間情報を受信し、位置情報に変換して、解答用紙１００の紙面上におけるペンデバイス２００の位置を認識する。この伝播時間情報から位置情報への変換は、ルックアップテーブルを用いた補間演算により行うことができる。すなわち、解答用紙１００の紙面上に、仮想的な代表点をいくつか設定する。例えば、解答用紙１００の紙面上に左上隅を原点とする直交座標を表す仮想的な格子を設定し、この格子の各交点を代表点とすることができる。そして、ペンデバイス２００が各代表点の位置にある場合の各無線タグ１１０ａ〜ｄに対する伝播時間情報を予め測定して、その位置（先の例では、左上隅を原点とする直交座標における座標値）と共に、ルックアップテーブルに登録しておく。このルックアップテーブルに登録された代表点の伝播時間情報と、ペンデバイス２００から受信した伝播時間情報とを用いて補間演算を行うことにより、現在のペンデバイス２００の位置が算出される。
【００２１】
図３は、ペンデバイス２００の位置を求める補間演算の概念を説明する図である。
図３において、Ｐ１〜Ｐ４は解答用紙１００の所定の位置における隣接する４つの代表点であり、Ｐｘは現在のペンデバイス２００の位置を表す。すなわち、現在のペンデバイス２００の位置Ｐｘの周囲に存在する４つの代表点がＰ１〜Ｐ４である。代表点Ｐ１〜Ｐ４に関する伝播時間情報および位置情報はルックアップテーブルに登録されており、それぞれ、
Ｐ１：（Ｔｕｌ１，Ｔｕｒ１，Ｔｌｌ１，Ｔｌｒ１，ＣＯ１，ＬＯ１）
Ｐ２：（Ｔｕｌ２，Ｔｕｒ２，Ｔｌｌ２，Ｔｌｒ２，ＣＯ２，ＬＯ１）
Ｐ３：（Ｔｕｌ３，Ｔｕｒ３，Ｔｌｌ３，Ｔｌｒ３，ＣＯ１，ＬＯ２）
Ｐ４：（Ｔｕｌ４，Ｔｕｒ４，Ｔｌｌ４，Ｔｌｒ４，ＣＯ２，ＬＯ２）
である。ここで、Ｔｕｌは図２に示した左上隅の無線タグ１１０ａに対する伝播時間情報、Ｔｕｒは右上隅の無線タグ１１０ｂに対する伝播時間情報、Ｔｌｌは左下隅の無線タグ１１０ｃに対する伝播時間情報、Ｔｌｒは右下隅の無線タグ１１０ｄに対する伝播時間情報である。また、ＣＯは解答用紙１００の左上隅を原点とする直交座標における横方向のオフセット位置（Cross Offset）、ＬＯは縦方向のオフセット位置（Length Offset）である。
【００２２】
ペンデバイス２００の現在位置についても、ペンデバイス２００が無線タグ１１０ａ〜ｄとの間で電波を送受信して取得した伝播時間情報をＴｕｌｘ、Ｔｕｒｘ、Ｔｌｌｘ、Ｔｌｒｘとし、位置情報をＣＯｘ、ＬＯｘとして、
Ｐｘ：（Ｔｕｌｘ，Ｔｕｒｘ，Ｔｌｌｘ，Ｔｌｒｘ，ＣＯｘ，ＬＯｘ）
と表すことができる。
【００２３】
さて、一般に、伝播時間情報Ｔｕｌである場合の無線タグ１１０ａとペンデバイス２００との間の距離をＦ(Ｔｕｌ)とすると、
Ｆ(Ｔｕｌ)＝(ＣＯ2＋ＬＯ2)1/2
である。解答用紙１００の横方向のサイズをＣ、縦方向のサイズをＬとすると、同様に、
Ｆ(Ｔｕｒ)＝((Ｃ−ＣＯ)2＋ＬＯ2)1/2
Ｆ(Ｔｌｌ)＝(ＣＯ2＋(Ｌ−ＬＯ)2)1/2
Ｆ(Ｔｌｒ)＝((Ｃ−ＣＯ)2＋(Ｌ−ＬＯ)2)1/2
と表せる。したがって、例えば代表点Ｐ１の伝播時間情報Ｔｕｌ１とペンデバイス２００の現在位置Ｐｘの伝播時間情報Ｔｕｌｘとを比較すると、
Ｔｕｌｘ−Ｔｕｌ１＝(ＣＯｘ2＋ＬＯｘ2)1/2−(ＣＯ１2＋ＬＯ１2)1/2
という関係が成り立つ。同様にして、伝播時間情報Ｔｕｒ、Ｔｌｌ、Ｔｕｌに関しても、所定の関係式が得られる。さらに、代表点Ｐ２〜４とペンデバイス２００の現在位置Ｐｘの間でも同様の関係が成り立つ。したがって、これらの関係式から、現在位置Ｐｘの位置情報ＣＯｘおよびＬＯｘを求めることができる。
【００２４】
ペンデバイス２００は、随時、無線タグ１１０ａ〜ｄとの間で電波を送受信し、取得した伝播時間情報を定期的にサーバ３００へ送信する。サーバ３００は、受信した伝播時間情報から、逐次、各時点でのペンデバイス２００の位置を認識する。したがって、サーバ３００が認識したペンデバイス２００の位置を時系列に並べることにより、解答用紙１００の紙面上でのペンデバイス２００の移動軌跡を認識することができる。
【００２５】
以上、解答用紙１００に設けられた無線タグ１１０ａ〜ｄとペンデバイス２００との間で電波を送受信し、その伝播時間に基づいてストローク情報を得る方法について説明したが、この方法は、ストローク情報を取得する方法の一例に過ぎない。上記の例では、ペンデバイス２００が伝播時間情報を取得してサーバ３００へ送信し、サーバ３００において伝播時間情報からペンデバイス２００の位置情報に変換したが、十分に処理速度の速いプロセッサを内蔵すれば、ペンデバイス２００において自身の位置情報を計算し、算出された位置情報をペンデバイス２００からサーバ３００へ送信する構成とすることもできる。
【００２６】
また、例えば特開２００４−９４９０７号公報に記載された技術のように、解答用紙１００の紙面上に位置情報を表す２次元コードを形成し、この２次元コードを読み取って紙面上の位置を特定する技術を用いて、ペンデバイス２００のストローク情報を得ることも可能である。この場合、ペンデバイス２００に２次元コードを読み取るための光学的読み取り手段を設け、２次元コードの画像を読み取って解析し、位置情報をデコードすることによって、ペンデバイス２００の位置が認識されることとなる。
【００２７】
次に、本実施形態におけるペンデバイス２００の構成について説明する。
図４は、ペンデバイス２００の構成を示す図である。
このペンデバイス２００は、解答用紙１００に通常のペンと同様の操作により文字や図形を記録する筆記部２１０と、筆記部２１０の動きを監視しペンデバイス２００が解答用紙１００に押し付けられていることを検出する筆圧検出部２２０とを備える。また、解答用紙１００に設けられた無線タグ１１０ａ〜ｄ（図２参照）との間で電波の送受信を行う電波探知部２３０と、ペンデバイス２００の全体の電子的な動作を制御する制御部２４０と、サーバ３００にデータを送信するための通信部２５０とを備える。制御部２４０は、演算処理を行う処理部２４１と、時間情報を得るための時計２４２と、制御部２４０の動作を制御するプログラムやペンデバイス２００の識別情報（デバイスＩＤ）を格納したメモリ２４３とを備える。
【００２８】
ペンデバイス２００を用いて、解答用紙１００に文字や記号の記入が行われると、筆圧検出部２２０が、ペンデバイス２００による記録が行われていることを検出し、検出信号を電波探知部２３０へ送信する。
電波探知部２３０は、筆圧検出部２２０からの検出信号を受信すると、リクエスト電波を繰り返し発信し、解答用紙１００に設けられた無線タグ１１０ａ〜ｄからの反射電波を受信する。そして、リクエスト電波の発信時および反射電波の受信時にイベントを制御部２４０の処理部２４１へ通知すると共に、受信した反射電波を処理部２４１に送信する。
【００２９】
制御部２４０の処理部２４１は、電波探知部２３０から電波の送受信のイベントを受け取ると、時計２４２を参照して、リクエスト電波の発信時刻および反射電波の受信時刻を取得し、その間隔を算出する。このリクエスト電波の発信時刻から反射電波の受信時刻までの間隔が伝播時間情報である。そして、反射電波から無線タグ１１０ａ〜ｄの識別情報を抽出し、この識別情報に基づいて、個々の無線タグ１１０ａ〜ｄごとに伝播時間情報をソートする。
【００３０】
通信部２５０は、無線タグ１１０ａ〜ｄごとにソートされた伝播時間情報を定期的にサーバ３００へ送信する。また、伝播時間情報を送信する際、通信部２５０は、制御部２４０の時計２４２を参照して送信時刻を取得し、メモリ２４３にアクセスしてデバイスＩＤを取得し、これらの情報を伝播時間情報と共にサーバ３００へ送信する。なお、送信手段は、有線であっても無線であっても構わないし、通信方式も任意の方式を用いることができる。
【００３１】
次に、サーバ３００の構成について説明する。
図５は、サーバ３００を実現するのに好適なコンピュータのハードウェア構成例を模式的に示した図である。
図５に示すコンピュータは、演算手段であるＣＰＵ（Central Processing Unit）３０１と、記憶手段であるメインメモリ３０２および磁気ディスク装置（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）３０３とを備える。また、ネットワークインターフェイス３０４と、ビデオメモリやディスプレイ等からなるグラフィックス表示機構３０５と、キーボードやマウス等の入力デバイス３０６とを備える。
【００３２】
図６は、本実施形態におけるサーバ３００の機能構成を示す図である。
図６に示すように、サーバ３００は、ペンデバイス２００から送信されてきた伝播時間情報を処理してストローク情報を生成するための、時間―位置情報変換部３１１およびストローク情報取得部３１２を備える。また、このストローク情報に基づいて、受験者ごとの解答パターンのデータベースを作成するための対象解答欄判定部３２０およびデータベース登録部３３０と、記憶部３４０とを備える。さらに、サーバ３００は、作成された解答パターンのデータベースに基づいて不正行為の可能性のある解答パターンを検出するためのストローク情報補正部３５０および不正解答パターン判定部３６０を備える。また、不正解答パターン判定部３６０の判定結果に基づき、不正行為を行った可能性のある受験者を特定し、試験監督官に通知するための不正受験者特定部３７０および通知画像生成部３８０を備える。これらの構成のうち、記憶部３４０は、例えば図５に示した磁気ディスク装置３０３により実現される。その他の構成は、例えば図５に示したプログラム制御されたＣＰＵ３０１とメインメモリ３０２により実現される。
【００３３】
時間−位置情報変換部３１１は、ペンデバイス２００から送信された伝播時間情報を入力し、上述したルックアップテーブルを用いた補間演算を使用して、解答用紙１００の紙面上におけるペンデバイス２００の位置情報（上述したＣＯｘおよびＬＯｘ）を得る。
ストローク情報取得部３１２は、時間−位置情報変換部３１１により算出された位置情報を時系列で並べ、ペンデバイス２００が解答用紙１００の紙面上で移動した軌跡を表すストローク情報を生成する。また、ストローク情報には、そのストロークにおけるペンデバイス２００の移動開始から終了までに要した時間（以下、筆記時間）も含まれる。
【００３４】
対象解答欄判定部３２０は、時間−位置情報変換部３１１により算出された位置情報に基づいて、ストローク情報取得部３１２により生成されたストローク情報が解答用紙１００におけるどの解答欄に対するものかを判断する。本実施形態では、予め記憶部３４０に解答用紙１００の紙面のレイアウト情報を保管しておく。このレイアウト情報には、解答用紙１００に設けられた解答欄の位置情報が記述されている。
図７は、レイアウト情報の例を示す図である。
図７を参照すると、レイアウト情報には、解答欄の左端の位置情報（ＣＯＭｉｎ）、右端の位置情報（ＣＯＭａｘ）、上端の位置情報（ＬＯＭｉｎ）、下端の位置情報（ＬＯＭａｘ）の各値が、各々の解答欄を特定する設問番号に対応付けて記録されている。
対象解答欄判定部３２０は、このレイアウト情報を記憶部３４０から読み出して、時間−位置情報変換部３１１により算出された位置情報と比較する。これにより、ストローク情報により示されるペンデバイス２００の移動軌跡（筆記動作）が、解答用紙１００のどの解答欄に対してなされたものかを判断することができる。なお、図７に示すようなレイアウト情報の代わりに、解答用紙１００のサイズ、解答欄の位置およびサイズ等の情報を含んだ画像データを用意し、この画像データと時間−位置情報変換部３１１により算出された位置情報とを比較して、ストローク情報が対応する解答欄を特定しても良い。
【００３５】
データベース登録部３３０は、以上の時間−位置情報変換部３１１、ストローク情報取得部３１２および対象解答欄判定部３２０の処理により得られた各情報を、ペンデバイス２００から伝播時間情報と共に受信したデバイスＩＤでソートし、記憶部３４０に構築されたデータベースに登録する。
図８は、データベースの構成例を示す図である。
図８を参照すると、このデータベースには、ペンデバイス２００のデバイスＩＤ別に、送信時刻（ＳｅｎｔＴｉｍｅ）、伝播時間情報（Ｔｕｌ、Ｔｕｒ、Ｔｌｌ、Ｔｌｒ）、位置情報（ＣＯ、ＬＯ）、設問番号（Ｑ）、解答時間（ＴＱ）が登録されている。ここで、送信時刻は、ペンデバイス２００から伝播時間情報と共に受信した送信時刻である。また、解答時間は、設問番号で特定された解答欄に対するストローク情報の送信時刻とこの設問番号の直前に解答された解答欄に対するストローク情報の送信時刻の差分である。
【００３６】
ストローク情報補正部３５０は、後続する不正解答パターン判定部３６０による処理の精度を上げるために、ストローク情報取得部３１２により生成されたストローク情報を補正する。この補正は、ストローク情報に基づいて認識されるペンデバイス２００の移動軌跡が表す図形を画像変換するものである。補正の内容およびアルゴリズムは、既存の変換アルゴリズムを適宜用いることができる。具体的には、例えば、ストローク情報に基づく画像を、回転する機能、拡大または縮小する機能等がある。また、ペンデバイス２００による解答用紙１００への筆記の際の筆圧を検知し、濃度として認識する場合は、ストローク情報に基づく画像もグレースケールで表されるので、グレースケールから２値画像へ変換する機能を備えるようにしても良い。
図９は、ストローク情報補正部３５０による補正の例を示す図である。図９において、（Ａ）は補正前のストローク情報に基づく画像を示す。（Ｂ）は、（Ａ）の画像をθｊだけ回転させた様子を示す図。（Ｃ）は、（Ｂ）の画像を２値化した様子を示す図である。
【００３７】
不正解答パターン判定部３６０は、特定の受験者による解答パターンが所定の条件を満足する場合に、他の受験者の解答を盗み見たり、他の受験者と解答を教え合ったりするような不正行為が行われた可能性があると判断する。この判断を行うため、不正解答パターン判定部３６０は、ストローク情報比較部３６１と、受験者間解答時刻比較部３６２と、設問別解答時間比較部３６３と、解答順解析部３６４とを備える。
【００３８】
ストローク情報比較部３６１は、各受験者における各解答欄のストローク情報を比較し、その形状の類似度を求める。類似度を求めるためのアルゴリズムとしては、メッシュ特徴量やペリフェラル特徴量を用いるもの等、既存のものを適用することができる。また、受験者の特定は、デバイスＩＤによって行う。なお、本実施形態では、解答欄に記述された筆記イメージに対する文字認識を行っていないため、ストローク情報から得られるイメージの形状における類似度を判断しているが、このイメージに対して文字認識を行って、筆記内容の意味的な類似度を判断することも可能である。この場合も、類似度を判断するためのアルゴリズムは、既存のものを用いれば良い。
【００３９】
受験者間解答時刻比較部３６２は、特定の解答欄に対する複数の受験者の解答記入時刻を比較する。
設問別解答時間比較部３６３は、特定の受験者における各設問への解答に要した時間を比較する。所定の設問の解答に要した時間は、各受験者において、その設問に対する解答記入時刻と、その前に解答された設問に対する解答記入時刻との差分を求めることにより取得される。
これらの解答記入時刻は、例えば、この解答欄に対するストローク情報の送信時刻とすることができる。
解答順解析部３６４は、特定の受験者における各解答欄への解答時刻を比較し、解答がなされた順番を特定する。例えば、上記の例と同様に各解答欄に対するストローク情報の送信時刻を比較して時刻の早い順にソートし、このストローク情報に対応する設問番号を特定する。
【００４０】
不正解答パターン判定部３６０は、上記各構成による処理結果に基づいて、記憶部３４０に蓄積されている各受験者の解答パターンの中から、不正行為の可能性のある解答パターン（以下、不正解答パターン）を検出する。不正解答パターンの判断方法としては、種々の方法が考えられるが、具体例として本実施形態では、次の場合に不正解答パターンであると判断する。
１．複数の受験者間で、同一解答欄のストローク情報が類似し、その解答欄に対する解答記入時刻が近い場合。
この場合、該当する複数の受験者において、所定の受験者が他の受験者の解答を盗み見て解答を行ったことにより、解答記入時刻が近くなった可能性があるため、これを不正解答パターンと判断する。ストローク情報の類否判断の判断は、予め適当な閾値を設けておき、ストローク情報の類似度が閾値以内であれば類似すると判断する。解答記入時刻が近いか否かの判断も同様に、予め設定された閾値との比較によって行う。
【００４１】
２．所定の受験者において、解答順が不規則であり、かつ他の所定の受験者との間で一定以上の解答欄のストローク情報が類似する場合。
この場合、該当する受験者が、複数の他の受験者から解答を教えられて解答を行ったことにより、解答順が不規則になった可能性があるため、これを不正解答パターンと判断する。ストローク情報の類否判断は上述したように閾値との比較によって行う。
【００４２】
３．所定の受験者において、所定の設問の解答に要した時間が全受験者の平均よりも大幅に短く、かつ他の所定の受験者との間で当該設問の解答欄のストローク情報が類似する場合。
この場合、該当する受験者が、該当する設問に関して、他の受験者の解答を盗み見たり他の受験者から解答を教えられたりしたことにより、全受験者の平均よりも短い時間で解答することができた可能性があるため、これを不正解答パターンと判断する。具体的には、全受験者に関して、各設問の解答に要した時間を求めて設問ごとに平均値を算出する。そして、この平均値に対して、所定の受験者の解答に要した時間が予め設定された閾値以下（例えば数パーセント以下）の場合に、その受験者の解答パターンを不正解答パターンと判断することとなる。
【００４３】
以上、３種類の不正解答パターンの判断方法を示したが、これらは例示に過ぎないことは言うまでもない。実際には、不正解答パターンを判断するために有効と考えられる判断方法を適宜適用すれば良い。したがって、上記の判断方法以外の方法を追加することも可能であるし、必ずしも上述した３種類の判断方法を全て適用しなくても良い。
【００４４】
本実施形態では、上記のようにして不正解答パターンが検出された後、この不正解答パターンに対応する、すなわち不正行為を行った可能性のある受験者を特定して試験監督官に通知し、監視を促す。
不正受験者特定部３７０は、記憶部３４０に格納されているデータベースを参照して、不正解答パターン判定部３６０により検出された不正解答パターンに対応するデバイスＩＤを取得し、このデバイスＩＤのペンデバイス２００を使用している受験者を特定すると共に、その受験者の識別情報（受験番号等）をリストアップする。
通知画像生成部３８０は、不正受験者特定部３７０により作成された受験者識別情報のリストを画像化して試験監督官が監視するモニタに送信し表示させる。これにより、試験監督官は、モニタに表示されたリストに登録されている受験者を特に注意して監視することができるようになる。
【００４５】
図１０−１乃至図１０−５は、上記のように構成された本実施形態のシステムの動作を示すフローチャートである。
図１０−１に示すように、本システムでは、まずペンデバイス２００がリクエスト電波を発信し（ステップ１００１）、無線タグ１１０ａ〜ｄがこのリクエスト電波を受信して反射電波を発信し（ステップ１００２、１００３）、ペンデバイス２００がこの反射電波を受信する（ステップ１００４）。そして、全ての無線タグ１１０ａ〜ｄから反射電波を受信し終えたならば、ペンデバイス２００は、伝播時間情報Ｔｕｌ、Ｔｕｒ、Ｔｌｌ、Ｔｌｒと、送信時刻Ｔｓと、デバイスＩＤとをサーバ３００へ送信する（ステップ１００５、１００６）。
【００４６】
サーバ３００がペンデバイス２００から各情報を受信すると、時間−位置情報変換部３１１が、伝播時間情報Ｔｕｌ、Ｔｕｒ、Ｔｌｌ、Ｔｌｒに関してルックアップテーブルを用いた補間演算を行い、ペンデバイス２００の位置情報ＣＯ、ＬＯを算出する（図１０−２、ステップ１００７）。そして、ストローク情報取得部３１２が、時間的に連続する位置情報ＣＯ、ＬＯに基づいてストローク情報Ｓを生成する（ステップ１００８）。
【００４７】
次に、対象解答欄判定部３２０が、ステップ１００７で得られた位置情報ＣＯ、ＬＯから、ストローク情報が解答用紙１００における所定の解答欄に対する解答か否かを判定するための一連の動作を行う。
この動作において、対象解答欄判定部３２０は、まず、設問番号を表すパラメータｉを設定し、ｉ＝１とする（ステップ１００９）。なお、ここでは設問数をｎ個とする（すなわち、ｉ：１≦ｉ≦ｎ）。そして、図７に示したようなレイアウト情報を参照し、設問Ｑｉの解答欄の位置の情報ＣＯＭin_I、ＣＯＭax_I、ＬＯＭin_I、ＬＯＭax_Iを取得し、位置情報ＣＯ、ＬＯが解答欄の位置に対応しているか否か、すなわち、
ＬＯＭin_i≦ＬＯ≦ＬＯＭax_i  かつ  ＣＯＭin_i≦ＣＯ≦ＣＯＭax_i？
という関係が成り立つかどうかを調べる（ステップ１０１０）。
【００４８】
上記の関係が成り立たない場合、次に対象解答欄判定部３２０は、全ての解答欄に関して処理を行ったか否か、すなわちｉ＝ｎか否かを調べる（ステップ１０１１）。ｉがｎに達していない場合は、ｉ＋１を新たなｉとしてステップ１０１０の判断を繰り返す（ステップ１０１２）。一方、ｉ＝ｎであった場合、ペンデバイス２００による書き込みの行われた位置がいずれの解答欄にも含まれないことを意味する。したがって、ペンデバイス２００から受け取った伝播時間情報Ｔｕｌ、Ｔｕｒ、Ｔｌｌ、Ｔｌｒおよびステップ１００７以降の処理で得られた情報をデータベースに登録せずに破棄し、次のペンデバイス２００からの入力を待つ（ステップ１０１３）。
ステップ１０１０で、位置情報ＣＯ、ＬＯが設問Ｑｃ（ｃ∈ｉ）の解答欄の位置に対応していたならば、ステップ１００８で得られたストローク情報Ｓが設問Ｑｃの解答を表すイメージと判断する（ステップ１０１４）。
【００４９】
次に、データベース登録部３３０が、伝播時間情報と共に送られてきたデバイスＩＤに基づいて記憶部３４０にアクセスし、このデバイスＩＤのレコードを読み出す（ステップ１０１５）。そして、最終レコード（処理中のデータに対するレコード）の送信時刻をＴｓ１、その直前の送信時刻をＴｓ０として、設問Ｑｃの解答に要した時間ＴＱｃを次式
ＴＱｃ＝Ｔｓ１−Ｔｓ０
により求める（ステップ１０１６）。そして、最終レコードに設問番号Ｑｃと解答時間ＴＱｃを登録する（ステップ１０１７）。
【００５０】
次に、ストローク情報補正部３５０が、ステップ１００８で生成されたストローク情報Ｓの補正処理を行う（図１０−３、ステップ１０１８）。この補正処理は、例えばストローク情報Ｓに基づく画像を回転させたり、拡大または縮小させたり、２値化したりする処理であり、上述したように、既存の変換アルゴリズムを適宜用いて行うことができる。補正処理を行った後、ストローク情報補正部３５０は、補正した画像を記憶部３４０に格納する。
【００５１】
次に、不正解答パターン判定部３６０が、これまでに生成された各情報に基づいて、不正解答パターンを検出する。
まず、ストローク情報比較部３６１が、１組の受験者Ａ、Ｂを選び、受験者Ａのストローク情報ＳＡと受験者Ｂのストローク情報ＳＢとの差分を求め、予め設定された閾値ＳＴと比較する。具体的には、設問番号を表すパラメータｋ（ｋ：１≦ｋ≦ｎ）を設定し、ｋ＝１とする（ステップ１０１９）。そして、設問Ｑｋの解答欄に対するストローク情報ＳＡ、ＳＢについて、次式
ＳＡ−ＳＢ＜ＳＴ
が成り立つかどうかを調べる（ステップ１０２０）。
【００５２】
上記の関係が成り立つならば、設問Ｑｋの解答においてストローク情報ＳＡとストローク情報ＳＢが類似することをメモリに記憶して（ステップ１０２１）、他の受験者の組を新たに受験者Ａ、Ｂとし、設問Ｑｋに対するステップ１０２０の判断を繰り返す（ステップ１０２２）。
一方、上記の関係が成り立たない場合、次にストローク情報比較部３６１は、記憶部３４０のデータベースを参照して、全ての組合せにおける受験者の組に関して設問Ｑｋに対するステップ１０２０の判断を行ったかどうかを調べる（ステップ１０２３）。そして、未処理の受験者の組が残っているならば、かかる未処理の受験者の組を新たに受験者Ａ、Ｂとし、設問Ｑｋに対するステップ１０２０の判断を繰り返す（ステップ１０２２）。
全ての受験者の組に関して設問Ｑｋに対するステップ１０２０の判断を行ったならば、次にストローク情報比較部３６１は、全ての解答欄に関して処理を行ったか否か、すなわちｋ＝ｎか否かを調べる（ステップ１０２４）。ｋがｎに達していない場合は、ｋ＋１を新たなｋとしてステップ１０２０以降の動作を繰り返す（ステップ１０２５）。
【００５３】
ｋ＝ｎであった場合、全ての受験者の組で全ての解答欄に関してストローク情報の類似度が判断され、閾値ＳＴ以上に類似するストローク情報（以下、類似するストローク情報と呼ぶ）がメモリに記憶されている。そこで、次に、受験者間解答時刻比較部３６２、設問別解答時間比較部３６３および解答順解析部３６４により、不正解答パターンを検出するための処理が行われる。
【００５４】
受験者間解答時刻比較部３６２は、記憶部３４０のデータベースを参照し、類似するストローク情報に対応する設問について、各受験者の解答記入時刻（すなわち送信時刻Ｔｓ）を比較する（図１０−４、ステップ１０２６）。そして、解答記入時刻の差分が一定の閾値以下である設問があった場合、その解答記入時刻に対応するデバイスＩＤをメモリに記憶する（ステップ１０２７）。
【００５５】
また、設問別解答時間比較部３６３は、記憶部３４０のデータベースを参照し、全受験者における各設問に対する解答時間の平均値を求める（ステップ１０２８）。次に、各受験者の各設問に対する解答時間ＴＱを、その設問に対する全受験者の解答時間の平均値と比較する（ステップ１０２９）。平均値に対する比が一定の閾値以下の解答時間である設問があった場合、その設問に関するストローク情報について、類似するストローク情報の有無を調べる（ステップ１０３０）。そして、類似するストローク情報があったならば、そのストローク情報に対応するデバイスＩＤをメモリ記憶する（ステップ１０３１）。
【００５６】
また、解答順解析部３６４は、記憶部３４０のデータベースを参照し、各受験者について、各設問の解答記入時刻に基づき解答順を調べる。そして、解答順が不規則であったならば、各設問に関するストローク情報について、類似するストローク情報の有無を調べる（図１０−５、ステップ１０３２、１０３３）。そして、類似するストローク情報があったならば、そのストローク情報に対応するデバイスＩＤをメモリ記憶する（ステップ１０３４）。
【００５７】
なお、上記の動作例では、受験者間解答時刻比較部３６２、設問別解答時間比較部３６３、解答順解析部３６４の順でステップを説明したが、これらの処理は独立しており、その実行順は、上記の順番には限定されない。また、これらの処理を並列に行っても良い。さらに、受験者間解答時刻比較部３６２、設問別解答時間比較部３６３および解答順解析部３６４の処理の後に、必要な受験者および設問についてのみストローク情報の類似度を判断するという手順で処理を行うことも可能である。
【００５８】
次に、不正解答パターン判定部３６０は、受験者間解答時刻比較部３６２、設問別解答時間比較部３６３および解答順解析部３６４によりメモリに記憶されたデバイスＩＤに基づき、このデバイスＩＤのペンデバイス２００を使用している受験者を特定すると共に、その受験者の識別情報（受験番号等）を不正受験者のリストに登録する（ステップ１０３５）。そして、通知画像生成部３８０が、この不正受験者のリストを画像化して試験監督官が監視するモニタに表示させる（ステップ１０３６）。
【００５９】
なお、上記動作例において、ペンデバイス２００がサーバ３００へデータを送信する送信時刻をこのペンデバイス２００を用いた解答記入時刻としたが、ペンデバイス２００において、実際に筆記動作が行われた時刻を用いても良い。この場合、筆記部２１０が解答用紙１００に押し付けられていることを筆圧検出部２２０が検出した際に、制御部２４０の処理部２４１が時計２４２を参照して、検出時刻をメモリ２４３に格納する。そして、通信部２５０が、伝播時間情報を送信する際に、この伝播時間情報に対応する筆記動作の検出時刻をメモリ２４３から読み出して送信する。
また、上記の動作例では、全ての受験者を対象として、ストローク情報の比較等、不正解答パターン判定部３６０による処理を行うこととしたが、実際には、試験会場ごと等、適当な基準で受験者をグループ分けし、そのグループごとにグループ内の受験者に対して上記の動作を実施するようにしても良い。
【００６０】
次に、本実施形態のシステムの具体的な実施態様の例を説明する。
図１１は、本実施形態による不正行為検知システムの全体構成を示す図である。
図１１に示すように、受験者は、システムが提供するペンデバイス２００を用いて、同じくシステムが提供する解答用紙１００に試験の解答を記入する。ペンデバイス２００からは、ＬＡＮを介してサーバ３００へ伝播時間情報等の情報が送信される。試験会場にはアクセスポイント３９０が設けられており、ペンデバイス２００から無線送信された情報を受信し、サーバ３００へ送る。また、この試験会場にはカメラ４００が設置されており、受験者の様子が撮影される。撮影された映像は、試験監督官が監視するモニタ５００に表示される。このモニタ５００には、サーバ３００の処理により不正解答パターンが検出された場合に、通知画像生成部３８０により生成された不正受験者のリストの画像も表示される。
【００６１】
図１１に示す構成では、通知画像生成部３８０は、単に不正受験者のリスト画像を生成するだけでなく、カメラ４００で撮影された受験者のうち、不正受験者の画像を選択し、リスト画像と合成してモニタ５００に表示させることができる。この場合、受験者の特定は、例えば各受験者の席の位置とペンデバイス２００のデバイスＩＤとを対応付けておくことにより可能である。そして、例えば各受験者の画像を順次切り替えながらモニタ５００に表示するような制御を行う場合であれば、不正受験者を表示する際に当該受験者が不正受験者のリストに登録されていることを試験監督官に通知するメッセージを表示することができる。
【００６２】
このように、本実施形態によれば、不正行為を行っている可能性のある受験者を、その解答パターンから自動的に検出することができる。さらに、この検出結果を試験監督官に通知することにより、試験監督官による不正行為の監視において、特に不正行為を行っている可能性のある受験者に対する注意を喚起することができる。そのため、効率良く受験者の不正行為を監視することができ、試験監督官の負担も軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本実施形態のシステムを実現する基本的な構成を示す図である。
【図２】本実施形態で用いられる解答用紙の構成例を示す図である。
【図３】本実施形態においてペンデバイスの位置を求める補間演算の概念を説明する図である。
【図４】本実施形態で用いられるペンデバイスの構成を示す図である。
【図５】本実施形態のサーバを実現するのに好適なコンピュータのハードウェア構成例を模式的に示した図である。
【図６】本実施形態におけるサーバの機能構成を示す図である。
【図７】本実施形態で用いられる解答用紙のレイアウト情報の例を示す図である。
【図８】本実施形態で用いられるデータベースの構成例を示す図である。
【図９】本実施形態のストローク情報補正部による補正の例を示す図である。
【図１０−１】本実施形態のシステムの動作を示すフローチャートである。
【図１０−２】本実施形態のシステムの動作を示すフローチャートである。
【図１０−３】本実施形態のシステムの動作を示すフローチャートである。
【図１０−４】本実施形態のシステムの動作を示すフローチャートである。
【図１０−５】本実施形態のシステムの動作を示すフローチャートである。
【図１１】本実施形態による不正行為検知システムの全体構成を示す図である。
【符号の説明】
【００６４】
１００…解答用紙、１１０ａ〜１１０ｄ…無線タグ、２００…ペンデバイス、２１０…筆記部、２２０…筆圧検出部、２３０…電波探知部、２４０…制御部、２４１…処理部、２４２…時計、２４３…メモリ、２５０…通信部、３００…サーバ、３１１…時間−位置情報変換部、３１２…ストローク情報取得部、３２０…対象解答欄判定部、３３０…データベース登録部、３４０…記憶部、３５０…ストローク情報補正部、３６０…不正解答パターン判定部、３６１…ストローク情報比較部、３６２…受験者間解答時刻比較部、３６３…設問別解答時間比較部、３６４…解答順解析部、３７０…不正受験者特定部、３８０…通知画像生成部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０−１】
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【図１０−２】
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【図１０−３】
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【図１０−４】
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【図１０−５】
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【図１１】
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