Необичайният скок на отличните оценки постави въпроси за ефективността на системите за наблюдение и ролята на ИИ при дистанционното оценяване

Рязкото увеличение на броя на студентите с максимални резултати при първия изцяло дистанционен приемен изпит на Националния автономен университет на Мексико (UNAM) доведе до разследване и повторно тестване.

Случаят показва един от основните проблеми при използването на ИИ за контрол – технологията може да открива определени аномалии, но не гарантира напълно честността на процеса.

Дистанционните изпити с автоматизирано наблюдение се превръщат в ново поле на сблъсък между технологичните възможности и човешките опити за заобикаляне на системите.

Рекордни резултати пораждат съмнения

UNAM, най-големият университет в Мексико, проведе приемния си изпит изцяло онлайн за първи път, използвайки комбинация от защитен браузър и ИИ система за наблюдение чрез уебкамери.

Резултатите обаче се оказаха необичайни. Между 2021 и 2025 г. само около 3,5% от кандидатите са постигали резултат над 100 точки от 120 възможни. При последния изпит този процент се е увеличил до 16,3%.

Още по-сериозно внимание привлякоха резултатите на най-добрите кандидати. Докато в предходните години под 1% са достигали над 110 точки, през тази година делът им е нараснал до 5,5%.

Заради съмненията университетът създаде експертна комисия, която препоръча провеждането на контролен изпит на място. Около 58 000 кандидати могат да бъдат засегнати от повторната процедура, включително вече приетите студенти.

ИИ като инструмент за контрол – и като ново предизвикателство

За дистанционния изпит са използвани технологии като LockDown Browser, който блокира достъпа до други приложения и уебсайтове, както и платформа за ИИ наблюдение, анализираща поведението пред камерата.

Подобни системи могат да засичат подозрителни действия – например присъствие на друг човек, използване на телефон или слушалки. Те обаче не могат напълно да елиминират възможностите за измама или използването на нови методи за заобикаляне.

Случаят с UNAM показва по-широк проблем, който вече засяга образованието, бизнеса и институциите – колкото повече се използва ИИ за автоматизиран контрол, толкова по-важно става да има човешка проверка и ясни механизми за оценка на риска.

Дистанционното обучение и изпитване вероятно ще останат част от дигиталната трансформация, но доверието в тези процеси ще зависи не само от технологиите, а и от способността им да доказват своята надеждност.