e-proctoring en e-learning: el sistema SMOWL

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Novática 240: Sistema SMOWL

Resumen

El mercado del e-learning a nivel mundial continúa cambiando, creciendo y evolucionando. Esto se ilustra mediante el aumento de la inversión en programas de formación online, la creciente prevalencia de la formación online en diversos mercados geográficos en todo el mundo, las nuevas tendencias en tecnologías emergentes y herramientas que apoyan el e-learning. Se trata de una modalidad de enseñanza que combina la tecnología con estrategias educativas tradicionales de cara a ofrecer la mejor experiencia de aprendizaje, rompiendo cualquier tipo de barrera geográfica, temporal o económica. Aprovechando el salto tecnológico que ha supuesto los sistemas inteligentes y la tecnología cloud, Smowltech lleva desde 2012 desarrollando una solución de e-proctoring, autenticación continua del estudiante online, que se ajuste a las necesidades del mercado de la formación online para mantener la integridad académica. La UOC, en su búsqueda de una solución de autenticación robusta que le permita cubrir las necesidades de verificación de los estudiantes para sus cursos online, ha realizado una serie de pruebas en distintos cursos con el sistema de autenticación continua SMOWL. La UOC ha podido comprobar la robustez del sistema, así como su facilidad de uso y flexibilidad.

Mikel Labayen Esnaola

Ingeniero de Telecomunicaciones, especializado en imagen y sonido (Universidad Pública de Navarra).

Novática 240: Mikel Labayen

Mikel Labayen Esnaola es Ingeniero de Telecomunicaciones, especializado en imagen y sonido por la Universidad Pública de Navarra. Comenzó su carrera profesional en la Fundación Vicomtech como investigador en el área Computer Vision, Graphics & Multimedia Content Analysis, siendo de 2007 a 2012 Project Manager en el departamento de Televisión Digital y Servicios Multimedia de Vicomtech. En 2012 comienza a trabajar en Smowltech como Responsable de Producto.

 

Manuel Fraile Yarza

Doble grado en Administración de Empresa e Ingeniería informática (Universidad de Deusto).

Novática 240: Manu Fraile

Manuel Fraile Yarza es graduado en Administración de Empresa e Ingeniería informática (doble grado) por la Universidad de Deusto. Desarrolla una app para administrar datos y estadísticas de estudiantes usuarios de Moodle en la empresa Inkor (2013). Es responsable de la plataforma Moodle en la Universidad de Deusto de 2013 a 2014. Se incorpora en Smowltech a finales de 2014 como desarrollador, desde 2018 es responsable del Departamento Técnico.

Alfonso Giménez Vidal

Licenciado en Pedagogía (Universidad de Barcelona).

Novática 240: Alfonso Gimenez

Alfonso Giménez Vidal es Licenciado en Pedagogía por la Universidad de Barcelona. Actualmente cursa el Máster Universitario en Educación y TIC (Universitat Oberta de Catalunya). Trabaja en el Área de Servicios Académicos de la UOC, en el ámbito de gestión de las pruebas de evaluación final.

1. Introducción

La tecnología está evolucionando de manera exponencial impactando y cambiando la forma en la que nos comunicamos, relacionamos y aprendemos. En el mundo educativo, la tecnología ha supuesto ser una herramienta útil para llevar la educación a una escala global, pero también aumentar significativamente la calidad de la enseñanza y el nivel de interacción y personalización del aprendizaje de cada estudiante.

En los próximos años, la tecnología eliminará gran cantidad de puestos de trabajo a la vez que creará nuevos.

Por ello, las personas se verán obligadas a reinventarse y reaprender nuevas capacidades de manera continua, naciendo en consecuencia el concepto del lifelong learning, donde el aprendizaje permanente es el futuro del trabajo y de la educación.

En este sentido, la educación digital adquiere un papel de especial relevancia permitiendo a personas de cualquier edad poder seguir formándose y aprendiendo de manera flexible y adaptada a sus necesidades.Sin embargo, la educación digital todavía se encuentra en un estado incipiente incluso en las universidades más innovadoras del mundo.

En este sentido, la educación digital adquiere un papel de especial relevancia permitiendo a personas de cualquier edad poder seguir formándose y aprendiendo de manera flexible y adaptada a sus necesidades.

Teniendo esto en cuenta, la evaluación de dicha educación online es algo que debe cambiar y adaptarse. Es imposible pensar que, sin un cambio en los sistemas de evaluación, ese crecimiento continuado se pueda sostener. Esto se debe a que los estudiantes reclaman más valor por los títulos y certificados online y es algo que no se puede conseguir sin que los sistemas de evaluación se adapten a estos nuevos paradigmas.

Dadas las características especiales de la educación a distancia, la evaluación es un proceso fundamental para garantizar; la calidad del aprendizaje y los contenidos, la idoneidad del sistema online para lo que se está impartiendo y, por último, una certificación legítima frente a la modalidad presencial [1]. Por ello, tenemos que entender la evaluación como un proceso permanente de obtención de información y revisión, para poder emitir un juicio razonado. Debido a esto, en la formación online, la evaluación continua del aprendizaje es esencial con el objetivo de comunicarse con el estudiante y reorientar su formación a tiempo si fuera necesario y nunca debe perderse de vista el concepto de evaluación continua.

Otro aspecto muy importante a tener en cuenta en la evaluación de la educación a distancia es el de la autenticidad de las tareas que realizan los estudiantes. La verificación de la identidad de los estudiantes y la autenticidad de las tareas que realizan es uno de los retos de la evaluación en la formación online [3-5]. Por ello, resulta necesario verificar que la prueba ha sido realizada por el estudiante al que le correspondía hacerla y de la manera adecuada y es aquí, donde entran en juego soluciones tecnológicas que en las que se deben apoyar las instituciones educativas para conseguir que los certificados y títulos de la educación a distancia adquieran el mismo nivel que los de la educación presencial.

La verificación de la identidad de los estudiantes y la autenticidad de las tareas que realizan es uno de los retos de la evaluación en la formación online.

2. Sistema SMOWL

Teniendo en cuenta estos nuevos desafíos a los que se enfrenta la educación online, donde la verificación de la identidad y el seguimiento de los estudiantes es uno de los desafíos clave, en Smowltech con el apoyo de la Fundación Vicomtech hemos buscado una respuesta ágil y precisa con el desarrollo del sistema SMOWL.

Smowltech es una empresa tecnológica con la visión de mejorar el aprendizaje continuo online, proporcionando un servicio de e-proctoring (sistema continuo de autenticación del usuario online) para instituciones que ofrecen educación online (universidades, centros de certificación, etc.). El servicio permite a los estudiantes realizar sus exámenes desde casi cualquier lugar en un entorno seguro. Smowltech utiliza para proporcionar este servicio el sistema SMOWL, que confirma que el estudiante que se inscribió para el curso/examen es el estudiante que está realizando el curso/examen y está cumpliendo con los requisitos de evaluación de la institución.

El servicio permite a los estudiantes realizar sus exámenes desde casi cualquier lugar en un entorno seguro.

Las soluciones existentes actualmente en el mercado se pueden dividir en tres categorías:

  • Supervisión online en vivo. Seguimiento presencial a través de teleconferencia.
  • Grabación de la supervisión. Sesión grabada para su posterior revisión.
  • Soluciones automatizadas de inteligencia artificial. Sistemas tecnológicos evolucionados que analizan las características biométricas y de comportamiento automáticamente. Todas estas soluciones han sido desarrolladas a partir de 2013. El sistema SMOWL se encuentra en esta categoría.

Salvo SMOWL, ninguno de los procedimientos de las otras soluciones que existen en el mercado (cualquiera que sea su categoría) cubre todo el proceso de aprendizaje. La mayoría no son totalmente pasivos para el estudiante y requieren la instalación de software externo en los terminales, o hay que solicitar cita previa para la supervisión.

Todo el sistema está desarrollado en tecnología cloud, eliminando barreras geográficas y tecnológicas. El proceso está basado en aplicaciones web con capacidad de autenticación automática continua de las características faciales capturadas por los terminales de la cámara web. SMOWL, mediante el seguimiento continuo del estudiante en todas o en las etapas sensibles del aprendizaje, permite ir verificando que el estudiante que se inscribe en un curso online es el mismo estudiante que completa el proceso de aprendizaje y recibe el crédito académico, lo que beneficia tanto a las instituciones como a los estudiantes.

El sistema puede integrarse en cualquier plataforma (LMS), existiendo plugins específicos para plataformas como Moodle, Blackboard, MiriadaX o Edx.

Una vez que el sistema se encuentra integrado en el LMS de la institución, el proceso de utilización resulta sencillo tanto para el centro educativo como para el estudiante.

Consta de tres partes: registro, seguimiento y resultados.

Registro del estudiante: previo al inicio del curso, el estudiante se registra en el sistema haciéndose tres fotos con su webcam. Con ellas el sistema crea el modelo biométrico personal para cada estudiante y contra el que se harán las comparaciones posteriores cada vez que se requiera autenticar al estudiante. Así mismo, si la institución lo requiere estas fotografías se comparan con la que proporciona la institución a Smowltech como primera verificación de la identidad del estudiante.

Seguimiento durante la sesión: sin necesidad de cita previa. Cuando el estudiante se conecta durante la sesión de evaluación que la institución ha decidido que se siga (examen, ejercicio, etc.), la webcam del estudiante va tomando fotos cada cierto tiempo y las envía al servidor de SMOWL en la nube, donde se comparan con el modelo biométrico que se creó durante el registro. El sistema verifica si hay alguien delante del ordenador/o no, si la persona que está delante del ordenador es o no la persona correcta y si hay más de una persona delante del ordenador.

Resultados para la institución: Del análisis continuo de las imágenes el sistema proporciona automáticamente los resultados de la sesión, el profesor tiene acceso a estos resultados que se muestran según las alertas previamente establecidas por él o la institución. El estudiante no tiene acceso a los resultados, pero, en caso de disconformidad, estudiante y profesor podrán revisar las imágenes.

Las principales características del sistema SMOWL que lo hacen destacar frente a otras soluciones existentes son:

  • Sistema continuo y no programado: las imágenes se toman durante toda la sesión, no solo cuando los usuarios inician sesión. Además, tiene la flexibilidad de poder seguir una o todas las sesiones sensibles del curso, no solo las evaluaciones. Es el primero en introducir el concepto de autenticación continua y supervisión, una solución exigida por el estándar europeo para la evaluación continua. El servicio se brinda los 365 días del año, las 24 horas del día, los 7 días de la semana, en cualquier parte del mundo.
  • Sistema pasivo: SMOWL ofrece un sistema pasivo para el estudiante al tomar fotos. No necesita colaboración de los usuarios ni precisa contacto. Funciona con imágenes donde la pose/apariencia/complementos/expresiones de los estudiantes o las condiciones de luz de la habitación no se controlan, obteniendo imágenes de bajo contraste con oclusiones parciales debido a la posición incorrecta o apariencia del estudiante.
  • Automático y escalable. Todos los módulos de informes de captura, verificación, gestión de datos y monitoreo se llevan a cabo con tecnología de cloud computing como servicios en la nube. Las fotos se toman de forma automática y aleatoria por el sistema durante la sesión online sin la colaboración del usuario y se comparan con el modelo biométrico realizado durante el registro. Los resultados son analizados automáticamente con alarmas personalizadas. Esta configuración automática escalable hace posible llevar esta solución a escenarios de hacinamiento como los MOOC.
  • Pocos requisitos para el usuario final. Solución automática basada en la nube (SaaS). Solo necesita de una cámara web básica y cualquier navegador actualizado. Los usuarios finales no tienen que instalar nada. SMOWL debe funcionar en cualquier dispositivo, plataforma, sistema operativo y navegadores sin necesidad de instalación

Otros puntos de SMOWL a tener en cuenta:

  • Seguro. Las imágenes se transmiten bajo el protocolo seguro de Internet y el almacenamiento en servidores seguros en la nube.
  • Privado. En Smowltech estamos muy preocupados por la privacidad de los datos personales. Con SMOWL, la identidad del usuario permanece protegida porque solo manejamos imágenes que no están vinculadas a identidades sino a códigos de usuario proporcionados por la entidad online.

Como hemos visto, las características de SMOWL permiten la escalabilidad que los centros educativos van necesitando a medida que la demanda de estudiantes crece y, a su vez, permiten que sea una solución más asequible.

3. Prueba piloto en la UOC

La UOC tiene por misión “ser una universidad que, conectada en red con el resto de las universidades del mundo, impulsa la construcción de un espacio global de conocimiento y la investigación de frontera en sociedad del conocimiento. La UOC innova en el modelo educativo propio, que se centra en el estudiante, y ofrece una formación de calidad y personalizable para fomentar su competitividad y contribuir al progreso de la sociedad”.

El modelo educativo de la UOC es el principal rasgo distintivo de la universidad desde sus inicios. Nace con la voluntad de responder de una manera adecuada a las necesidades educativas de las personas que se forman a lo largo de la vida y de aprovechar al máximo el potencial que ofrece la red para aprender en un entorno flexible.

Con esta solución propuesta por Smowltech, la UOC decide adaptar SMOWL para que pueda integrarse en su plataforma y realizar una serie de pruebas piloto para conocer en profundidad el funcionamiento del sistema y su adecuación a las necesidades de la Universidad.

Los estudiantes de la UOC residen en más de 90 países diferentes y se han querido centrar las pruebas piloto con el sistema SMOWL en los estudiantes que residen fuera del territorio español.

El objetivo final de las pruebas piloto es poder garantizar la identidad del estudiante que realiza los exámenes de evaluación final de forma virtual mediante un sistema de reconocimiento facial que sea pasivo y así ofrecer más garantías en los sistemas de evaluación online.

Como objetivos específicos nos encontramos: testar el sistema de reconocimiento facial integrado en el entorno del campus virtual de la Universidad, la creación de un método para facilitar la lectura de los resultados obtenidos por el sistema de reconocimiento facial y establecer los mecanismos que garantizan el correcto acompañamiento al estudiante durante todo el proceso para prevenir, identificar y solucionar las posibles incidencias.

La metodología utilizada durante los diferentes proyectos pilotos la podemos estructurar en las siguientes fases:

Fase de selección de la muestra.

En esta fase se selecciona una muestra representativa aproximada de 250-300 estudiantes que residen fuera del territorio español y realizan los exámenes de forma virtual para participar en el sistema de reconocimiento facial. Cada semestre se ha realizado entre 550 y 600 pruebas finales con el sistema SMOWL. La muestra es suficiente representativa de los diferentes estudios de la universidad y países de residencia de los estudiantes.

Las instrucciones y los pasos a seguir para participar en el proyecto piloto de reconocimiento facial se envían por correo electrónico a los estudiantes poniendo a su disposición un soporte técnico para poder resolver las posibles incidencias durante todo el proceso.

Fase de registro del estudiante al sistema de reconocimiento facial.

En esta fase, los estudiantes seleccionados deben registrarse en el sistema SMOWL mediante la realización de tres fotografías con la webcam para la elaboración del patrón biométrico.

En la fase de registro, se detectó la necesidad de contrastar las fotografías que realiza el estudiante con la imagen del documento de identidad para validar el patrón biométrico que se utilizará para comparar con las capturas realizadas durante los exámenes finales.

Durante todo el registro los estudiantes tienen una página en el campus virtual que explica el funcionamiento del sistema de reconocimiento facial en las pruebas finales y un soporte de ayuda informática.

Fase de realización de las pruebas de evaluación final de forma virtual.

Una vez el estudiante ha realizado el registro y se ha validado el patrón biométrico con la imagen del documento de identidad del estudiante, pasamos a la fase de realización de los exámenes finales.

Los exámenes finales se desarrollan de forma simultánea para los estudiantes que realizan las pruebas de forma presencial y de forma virtual. Cada asignatura tiene diferentes horarios de exámenes pudiendo los estudiantes distribuir sus exámenes en los diferentes días y horas propuestos según sus necesidades, elaborando así un horario de exámenes finales personalizado para cada estudiante.

En el momento que un estudiante inicia su examen, se activa el sistema de reconocimiento facial mediante el acceso a la cámara del equipo del estudiante que, una vez aceptado el permiso de la cámara al navegador, irá tomando capturas de forma aleatoria del estudiante que está realizando la prueba, cuando el estudiante entrega la prueba el sistema deja de capturar imágenes.

El estudiante en todo momento puede ver su imagen, dispone de un entorno de pruebas para los ajustes de iluminación, posicionamiento y funcionamiento de la cámara. El sistema emite unos mensajes de alerta en el momento que el sistema no está recibiendo imágenes correctas o se produce alguna incidencia.

El servicio de soporte técnico monitoriza las incidencias técnicas en tiempo real pudiendo contactar con los estudiantes para dar soporte en su resolución, así mismo el estudiante puede contactar con el soporte técnico si surge algún problema con su equipo.

Fase de obtención de resultados.

Una vez se han procesado todas las capturas, el sistema SMOWL categoriza cada captura en función si la persona que está delante del ordenador es la correcta, si es otra persona, si hay más de una persona o si no se están recibiendo correctamente las imágenes. Actualmente el sistema dispone de trece categorías diferenciadas.

Existen dos tipos de incidencias, las incidencias de imagen y las incidencias técnicas. Las incidencias técnicas se monitorizan para poder dar soporte al estudiante durante la realización de los exámenes, las incidencias de imagen (por ejemplo, si la persona que realiza el examen corresponde con el estudiante o si hay más de una persona realizando el examen) se revisan antes de realizar la calificación del examen.

A lo largo de los diferentes pilotos, la UOC ha definido unos indicadores que permiten al docente interpretar fácilmente los resultados del reconocimiento facial obtenidos durante la realización del examen.

Fase de evaluación y análisis del piloto.

Al finalizar cada piloto se ha llevado a cabo un análisis de los resultados, así como una encuesta de satisfacción a los estudiantes participantes para obtener datos más cualitativos en cuanto al funcionamiento de la herramienta, posibles mejoras y como han sido informados y atendidos durante todo el proceso.

Los resultados de las diferentes encuestas nos han permitido adaptar la integración del sistema SMOWL a las necesidades de los estudiantes de la Universidad.

Por otro lado, se ha tenido en cuenta toda la normativa de protección de datos y el nuevo RGPD incorporando todos aquellos elementos necesarios para garantizar su correcta aplicación.

4. Conclusiones

El sistema de reconocimiento facial testado permite garantizar la autentificación de la identidad de la persona que realiza el examen final de forma virtual. De esta manera este sistema de reconocimiento facial complementa los diferentes instrumentos y herramientas utilizadas en la realización de los exámenes. Para los estudiantes, estos sistemas ofrecen la posibilidad de completar evaluaciones en una variedad de momentos y lugares según sus necesidades. Consideramos importante que los resultados del reconocimiento facial estén a disposición del docente, de una manera fácil de interpretar, en el momento de la corrección del examen final.

El sistema de reconocimiento facial testado permite garantizar la autentificación de la identidad de la persona que realiza el examen final de forma virtual.

Durante las fases de evaluación y análisis de los diferentes pilotos se han identificado elementos de mejora en la integración del sistema que se han ido incorporando progresivamente.

Con respecto a los estudiantes, destacamos la importancia del acompañamiento a través de la comunicación e información proactiva y personalizada, proporcionando un sistema de atención que asegure la resolución de dudas o incidencias durante todo el proceso en tiempo real. Hemos de tener en cuenta que un examen normalmente tiene un tiempo limitado y es una actividad crítica en el proceso de evaluación de una asignatura. Por lo tanto, la resolución de problemas lo antes posible permitirá la reducción del estrés, la reducción de problemas tecnológicos y una mejor satisfacción del estudiante.

Referencias

[1] A. Khare, H. Lam, “Assessing student achievement and progress with online examinations: Some pedagogical and technical issues,” International Journal on E-Learning, vol. 7, no. 3, pp.383-402, 2008.

[2] A. Rastgoo and Y. Namvar, “Assessment approaches in virtual learning,” Turkish Online Journal of Distance Education, vol. 11, no. 1, pp. 42-48, 2010.

[3] J. Dermo, “E-assessment and the student learning experience: A survey of student perceptions of e-assessment,” British Journal of Educational Technology, vol. 40, no. 2, pp. 203-214, 2009. doi:10.1111/j.1467-8535.2008.00915.x

[4] P. Marriott, A. Lau, “The use of on-line summative assessment in an undergraduate financial accounting course,” Journal of Accounting Education, vol. 26, no. 2, pp. 73-90, 2008. doi:10.1016/j.jaccedu.2008.02.001

[5] S. Asha, C. Chellappan, “Authentication of e-learners using multimodal biometric technology,” International Symposium on Biometrics and Security Technologies, ISBAST 2008, pp. 1-6, 2008.