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City of Whitewater, Estados Unidos
Los comportamientos de trampa se han interpretado como un problema continuo y un tanto molesto para las instituciones académicas, ya que cada vez realizan más procesos educativos en línea e imponen métricas en la evaluación de la instrucción. Las iniciativas de investigación, desarrollo e implementación sobre la detección de trampas han adquirido nuevas dimensiones con la llegada de las aplicaciones de inteligencia artificial (IA); también han generado desafíos especiales en términos de sus implicaciones sociales, éticas y culturales. Se ha inyectado una variedad de sistemas comerciales de detección de trampas en contextos educativos con poca participación por parte de las partes interesadas relevantes. Este artículo amplía varios casos específicos de cómo los sistemas para la detección de trampas se han implementado recientemente en instituciones de educación superior en los EE. UU. y el Reino Unido. Investiga cómo se utilizan vehículos como tecnologías portátiles, escaneo ocular y captura de pulsaciones de teclas para recopilar los datos utilizados para iniciativas contra las trampas, que a menudo involucran sistemas que no han pasado por pruebas y evaluaciones rigurosas para determinar su validez y posibles impactos educativos. El documento analiza cuestiones relacionadas con la rendición de cuentas y las políticas relacionadas con la subcontratación de la detección de trampas en entornos institucionales a la luz de estas prácticas tecnológicas emergentes, así como la resistencia de los estudiantes contra los sistemas involucrados. Las prácticas de detección de trampas pueden colocar a los estudiantes en una posición asimétrica y sin poder que a menudo difiere sustancialmente de sus antecedentes culturales.
Cheating behaviors have been construed as a continuing and somewhat vexing issue for academic institutions as they increasingly conduct educational processes online and impose metrics on instructional evaluation. Research, development, and implementation initiatives on cheating detection have gained new dimensions in the advent of artificial intelligence (AI) applications; they have also engendered special challenges in terms of their social, ethical, and cultural implications. An assortment of commercial cheating–detection systems have been injected into educational contexts with little input on the part of relevant stakeholders. This paper expands several specific cases of how systems for the detection of cheating have recently been implemented in higher education institutions in the US and UK. It investigates how such vehicles as wearable technologies, eye scanning, and keystroke capturing are being used to collect the data used for anti-cheating initiatives, often involving systems that have not gone through rigorous testing and evaluation for their validity and potential educational impacts. The paper discusses accountability- and policy-related issues concerning the outsourcing of cheating detection in institutional settings in the light of these emerging technological practices as well as student resistance against the systems involved. The cheating-detection practices can place students in a disempowered, asymmetrical position that is often at substantial variance with their cultural backgrounds.
Os comportamentos de trapaça têm sido interpretados como um problema contínuo e um tanto irritante para as instituições acadêmicas, uma vez que cada vez mais conduzem processos educacionais online e impõem métricas na avaliação instrucional.Iniciativas de pesquisa, desenvolvimento e implementação de detecção de trapaça ganharam novas dimensões com o advento de aplicativos de inteligência artificial (IA); eles também geraram desafios especiais em termos de suas implicações sociais, éticas e culturais. Uma variedade de sistemas comerciais de detecção de trapaça foi injetada em contextos educacionais com pouca contribuição por parte das partes interessadas relevantes. Este artigo expande vários casos específicos de como os sistemas de detecção de trapaça foram recentemente implementados em instituições de ensino superior nos EUA e no Reino Unido. Ele investiga como veículos como tecnologias vestíveis, varredura ocular e captura de pressionamento de tecla estão sendo usados para coletar os dados usados para iniciativas antitrapaça, muitas vezes envolvendo sistemas que não passaram por testes e avaliações rigorosos quanto à sua validade e possíveis impactos educacionais. O artigo discute questões relacionadas à responsabilidade e políticas relacionadas à terceirização da detecção de trapaça em ambientes institucionais à luz dessas práticas tecnológicas emergentes, bem como à resistência dos alunos contra os sistemas envolvidos. As práticas de detecção de trapaça podem colocar os alunos em uma posição desempoderada e assimétrica que muitas vezes está em desacordo substancial com suas origens culturais.
