Öğrenme yönetim sistemi çevrimiçi sınavlarında yüz tanıma ve göz hareketleri takibi ile usulsüzlük tespiti
Irregularity detection with face recognition and eye movements tracking in learning management system online exams
Yazar: İBRAHİM AKYAYLA
Danışman: PROF. DR. GÜLAY TEZEL
Konya Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Son yıllarda, uzaktan eğitim, küreselleşen dünyada teknolojinin yükselmesi ve pandeminin de etkisiyle hızla yaygınlaşmıştır. Eğitim öğretim faaliyetlerinin dijital ortama taşınmasıyla da uzaktan eğitimle ilgili çeşitli gereksinimler ortaya çıkmıştır. Bu gereksinimlerden en önemlileri, uzaktan eğitimde kimlik doğrulama işlemi, güvenlik ve adil bir ölçme değerlendirmenin yapılmasıdır. Bu çalışmada, OKİNAR olarak adlandırılmış olan ve bu tez kapsamında geliştirilen uzaktan eğitim sistemi (Learning Management System-LMS) ile bu gereksinimlerin karşılanması hedeflenmiştir. Bu sistemde, öğrencilerin eğitim kurumuna kaydı yapılırken diğer bilgileri yanında yüz görüntüleri de LMS sistemine eklenmektedir. LMS sisteminde, öğrencilerin sınavlarına başlamadan önce kameralarını açarak eğitim kurumu tarafından tanımlanmış sınavlara katılabildikleri video konferans odaları bulunmaktadır. Bu sistemde, ayrıca, sınav güvenliğinin sağlanabilmesi için sınav sürecinde kameradan görüntüleri video dosyası olarak kaydedilmektedir. Kaydedilen videolarda katılımcıların kimlik doğrulaması yapıldıktan sonra, ekran dışındaki yerlere baktığı yönleri analiz edilerek, sınavda usulsüzlük yapma ihtimali bulunan katılımcıların listesi çıkartılmaktadır. Diğer bir ifadeyle, bu çalışmada yüz tanıma teknolojisi ile sınavda usulsüzlük tespitini kolaylaştıracak bir çözüm geliştirilmiştir. Bu listenin online sınavlarda usulsüzlük yaparken, gözden kaçan durumları yeniden değerlendirmeye katkı sağlayacağı, çok katılımcının olduğu sınavlarda takibin kolaylaşacağı varsayılmıştır. Geliştirilen bu sistem ile, yapılan denemeler sonucunda 250 öğrenciden 234 tanesinin üsulsüzlük yapmadığı, 16 öğrencinin ekran dışındaki alanlar ile ilgilendiği, 16 öğrenciden  9 unun usulsüzlük yaptığı, 7 öğrencinin değerlendirmeye uygun pozisyon almadığı tespit edilmiştir.

Abstract:
In recent years, distance education has become rapidly widespread in the globalizing world due to the rise of technology and pandemic outbreaks. With the transfer of education and training activities to the digital environment, various requirements related to distance education have emerged. The most important of these requirements are authentication, security and fair assessment and evaluation in distance education. This study aims to meet these requirements with the Learning Management System (LMS), which is called OKİNAR and developed within the scope of this thesis. In this system, face images are added to the LMS system along with other information when students are registered to the educational institution. In the LMS system, there are video conferencing rooms where students can participate in exams defined by the educational institution by turning on their cameras before starting their exams. In this system, the images from the camera are also saved as video files during the exam process to ensure exam security. After the participants are authenticated in the recorded videos, a list of participants who are likely to commit irregularities in the exam is compiled by analyzing the directions in which they look at places other than the screen. In other words, in this study, a solution has been developed to facilitate the detection of exam irregularities with face recognition technology. It is thought that this list will contribute to the re-evaluation of situations that are overlooked while making irregularities from the camera in online exams, and will facilitate follow-up in exams with many participants. With this system, as a result of the trials, it was determined that 234 out of 250 students did not commit irregularities, 16 students were interested in areas other than the screen, 9 out of 16 students committed irregularities, and 7 students did not take a position suitable for evaluation.