Phần mềm chống gian lận thi cử được nhóm sinh viên thử nghiệm thành công

Thứ tư - 14/09/2022 14:24

Nhóm sinh viên gồm ba bạn trẻ đến từ Trường Đại học Bách khoa Hà Nội và Học viện Tài chính thử nghiệm thành công phần mềm chống gian lận thi cử.

Nhóm sinh viên bao gồm ba bạn trẻ: 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) tham gia một cuộc thi Khoa học dữ liệu do Trường Đại học Ngoại thương tổ chức.

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 phía cư dân mạng.

Dự án nghiên cứu với tính ứng dụng thực tiễn cao 

Chia sẻ với Dân trí, Anh Tuấn cho biết: “Mình là người đề xuất ý tưởng nghiên cứu phần mềm chống gian lận thi cử.

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 con người thông qua luồng video trực tiếp từ camera và tổng hợp dữ liệu để đưa vào mô hình phân loại.

Phòng thi giả lập của Hugging Team. (Ảnh: NVCC)

“Chúng mình 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”, các thành viên giới thiệu về phần mềm.

“Hành trình nghiên cứu của ba người chúng mình diễn ra khá nhanh, nếu không muốn nói là hơi vội”, Tuấn nói thêm, “Trong khoảng thời gian đó, mình cũng chạy song song hai dự án, cũng như để kịp với thời hạn của cuộc thi nên tổng thời gian chuẩn bị mất khoảng 20 ngày”.

Để bắt đầu dự án, ba thành viên đã cùng nhau ngồi tìm hiểu các kiểu gian lận trong phòng thi. Nhung chia sẻ: “Vì cần chuẩn bị dữ liệu cho video demo nên mình 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 đối với mình, nhưng may mắn thay các bạn đã giúp đỡ rất nhiệt tình”.

Sau khi thu thập dữ liệu, hai chàng trai phụ trách mảng kỹ thuật bắt tay vào phần công việc của mình.

“Ban đầu chúng mình cũng khá “ngợp” bởi lượng kiến thức nặng, cũng như cơ sở vật chất để thử nghiệm. Tuy nhiên, nhờ sự hỗ trợ của nhiều người quen biết, chúng mình cũng có thể hoàn thành được dự án”, Tuấn và Đạt nói.

Dự định trong tương lai 

Ban đầu, ba bạn trẻ không đặt quá nhiều kì vọng vào dự án này, chỉ mong rằng có thể vượt qua vòng đầu của cuộc thi. Nhưng khi nhận được sự thu hút đông đảo từ cộng đồng mạng, nhóm Hugging Team đã đặt ra những kế hoạch phát triển, quảng bá sản phẩm trong tương lai.

Cách thực hiện hoạt động của phần mềm phát hiện gian lận thi cử. (Ảnh chụp màn hình)

“Bên cạnh việc học tập và nghiên cứu, mình còn chạy một blog cá nhân tên “Human of HUST”. Chúng mình 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”, Tuấn bật mí thêm.

“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, bạn 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.

Khánh Vân – Dân trí

Tác giả: Trần Thu Trang

Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây