防疫、試験監督、願書記入、大学入試にAIがどう対応するかをご覧ください！

今年の大学入試には最初から最後までAIが登場した。

2020年の大学入試は史上最難関と言っても過言ではないでしょう。大学入試まで残り半年となり、厳しい戦いの時期に新型コロナウイルスの流行が起きた。その後も、防疫上の理由から学校の開始が延期されたり、大学入試が延期になったりと、次々と延期が相次いだ。

しかし、この苦労の末にようやく大学入試が7月7日に始まりました。

今年は、大学入試に向けて本格的に準備を進める受験生だけでなく、AI技術企業も陰ながらサポートしているのが特徴だ。この大学入試が円滑に実施されるよう、試験室のセキュリティ、受験者の監視、得点の照会からボランティアの応募まで、すべてのプロセスに AI 技術が活用されています。

これまで、テクノロジー企業は学生の試験準備を支援するために、学生と教師の間のオンライン学習の架け橋を築くAIクラウド教室を立ち上げてきました。大学入試の最終段階を迎えた今、これらのAIテクノロジー企業は何をしているのでしょうか？ 詳しく見てみましょう。

TCL Zhixian AIインテリジェント温度測定システム、2秒で高速通過

感染は完全に収束したわけではなく、受験生の安全を最優先に考えなければならない。教育省は、今年の大学入試について、受験者全員が試験室の入退室時に検温を受け、体温が37.3度以下でなければ受験できないと明記した文書を発表した。

実際、体温を測定することは問題ではありません。問題は、学生の体温検査をいかに正確かつ迅速かつ便利に完了するかということです。検査場は人が密集しており、人の出入りも激しいため、体温計を使って一人ずつ検査するという従来の方法は、明らかに正確性や効率性が十分ではありません。

これを受けて、四川省綿陽市の大学はAIインテリジェント温度測定・認識システムを導入し、各界から注目を集めた。このシステムは、人工知能技術を使用して非接触で学生の体温を収集し、受験者がわずか2秒で迅速に合格できるようにします。同時に、収集された体温データと学生情報は情報管理プラットフォームに自動的に送信され、スタッフが個人的に測定、登録、管理する必要がなくなり、検出の効率と有効性が最大化されます。

現在、このAI体温測定システムは四川省綿陽市の20の試験センターの200以上の試験室に導入されており、学生は暑い夏でも安全かつ容易に検査チェックポイントを通過し、大学入試の準備に集中することができます。

このインテリジェント温度測定システムは、TCLの完全子会社であるTCL Zhixian Companyから提供されたものと理解されています。同社は人工知能、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、エッジコンピューティング技術システムに依存し、エコチェーンリソースを統合し、スマート教育、スマート医療、都市交通などのシナリオに専門的なソリューションを提供することに取り組んでいます。

AIインテリジェント温度測定および認識システムは、Amlogic 905高性能AIアルゴリズムチップを使用し、産業グレードの双眼カメラ、高精度の赤外線体温検出および画像認識技術を備えており、従来の体温検出の多くの制限を打破できます。

通行人が通り過ぎると、顔認識技術が顔をスキャンし、赤外線技術を組み合わせて額と顔の皮膚の温度を収集します。カメラは顔の位置を特定し、収集された対応する体温を照合します。体温が異常な場合、システムが自動的に警報を鳴らします。

実際、ゼロ接触、顔認識、精密検出などの標準は、多くのテクノロジー企業がインテリジェント温度測定の分野で克服するために懸命に取り組んでいる目標となっており、Megvii Technologyもこの点で優れた成果を上げています。同社の研究開発チームは、「肖像認識+赤外線/可視光デュアルセンシング」に基づく革新的なソリューションを提案し、密集した人混みの中で体温の高い人を素早く見つけ、警報を発することができる。研究チームによると、同社が独自に開発したReID検出・検索技術は、識別誤差がわずか0.3で、距離3メートルでの遠隔温度測定を実現できるという。同時に、この技術では検査を受ける人がマスクを外す必要がなく、顔の温度を正確に測定できるため、感染のリスクを最小限に抑えることができます。

ATAインテリジェント監視システム、360°不正行為防止

公平かつ公正な試験環境は、すべての受験者に対する最も基本的な尊重です。人間による監督からビデオ監視システムや金属探知機の使用まで、各大学の技術的な予防・管理措置は継続的にアップグレードされており、今年はAI技術も導入されました。最近、遼寧省入学事務局は声明を発表し、受験者の規則違反の疑いを検出するために初めて人工知能技術を導入すると主張した。

このAIシステムは、すべての試験室のビデオファイルを分析し、顔認識や行動検出などの技術を通じて学生の異常な行動を迅速に検出できるとされている。

同時に、不正行為をより正確に検出できるようになるほか、監視効率も大幅に向上します。今年、遼寧省には約7,600の試験会場があり、各試験会場の平均時間は10時間を超えます。ビデオデータは非常に大きく、手動で1つ1つ確認するのは困難であり、時間の遅延も大きくなります。導入された人工知能システムは、すべてのビデオデータをリアルタイムで正確に分析できます。

実は、AI 技術が試験の監視に利用されるのは今回が初めてではありません。2018 年には、ATA (American Online) が最初の ATA インテリジェント試験監督ロボット (ATA AI Proctor) を発売し、CPA 試験で広く利用されました。

ATA（American Online）は、中国のスマートテスト評価業界の創始者でありリーダーです。同社は設立以来、AI、クラウドコンピューティング、ビッグデータの技術サポートを備えた「ATAインテリジェント試験監督ロボット（ATA AI Proctor）」や「ATAモニタリングクラウド（ATA-AMオンラインスーパーバイザー）」など、多くのモニタリング製品を発表しており、企業と受験者に専門的なテスト評価とオンライン学習サービスを提供することに尽力しています。

ATA AI Proctorシステムは、コンピュータービジョンのディープパーセプションアルゴリズムを採用し、受験者の行動と物体検出という2つのチャネルを通じて会場全体を監視できると理解されている。同時に、異常な行動や行為に対応できるAI知覚分析システムも搭載されている。受験者の行動に関しては、ディープラーニング知覚技術は、受験者の動きの骨格行動を分析することで判断を下し、影響力のある違反のプロンプトやアラームを生成することができます。特に、携帯電話の使用や席を離れるなど、大きな動きに気付いた場合。

また、検査室内のすべての物体が検出範囲内にあり、座席や試験用紙などの属性まで正確に、複雑なシーン内の複数の対象情報を正確に識別できます。違反が発生すると、システムは警報を発し、対応するビデオがクラウドにアップロードされ、電子証拠として使用されます。

さらに、システムはセマンティックセグメンテーション技術を使用して、実際のシーンと同期して対応する2次元のフロアプランとフィールド全体の行動ヒートマップを自動的に描画することもできます。受験者が論文を早めに提出した場合、教師はそれを最初に発見できます。

一般的に、この AI システムは、身元認証、行動検出、物体検出を通じて死角なく試験全体を監視および分析することができ、試験でのなりすましや電子製品の持ち込みによる不正行為などの現象を基本的に排除することができます。

Baidu AIビッグデータ分析で最適なボランティアをマッチング

願書の記入はテストの点数と同じくらい重要であり、毎年、受験者と保護者にとって最も関心の高いトピックの 1 つです。百度の検索データによると、今年の大学入試関連の語彙検索記録は過去最高を記録し、昨年の同時期に比べて348%増加した。その中でも、入試、入学政策、大学、専攻などの権威ある公式サイトは最も検索されたコンテンツカテゴリーとなっている。

百度は6月10日、「大学入試安心検索」プランを開始し、受験生と保護者に特別な検索サービスを提供した。コンテンツは、受験生のスコア速報、入学案内、学校・専攻の問い合わせ、大学入試ライブ放送、出願ガイドなど、複数のモジュールを網羅している。百度の担当者によると、同社は今年、大学入試をテーマにしたライブ放送も導入したという。有名な高校の先生や全国の大学の著名な教授など権威ある人物が、入学方針の解釈や願書の書き方などについて受験生にライブ解説を行うという。

受験者は、Baidu アプリで「大学入試」を検索するだけで使用できます。

このツールの AI ボランティア アシスタントは、ビッグ データ分析に基づいて学生が申請書に記入する際に重要な参考資料を提供できます。同社が利用するデータベースには、長年にわたり各省の前年度の同レベルの受験者の募集方針、入学計画、入学スコア、出願状況など、豊富な指標が網羅されているとみられる。学生は個人のスコアと基本情報を入力するだけで、システムはAIデータ分析を通じて参照大学を正確にマッチングできる。

さらに、百度は「2020年大学入試検索ビッグデータレポート」を発表し、学生に専攻出願のガイダンスを提供した。レポートによると、2020年に最も検索された専攻のトップ10は、人工知能、ロボット工学、電子商取引、モノのインターネット工学、ビッグデータ分析、ネットワークと新しいメディア、サイバースペースセキュリティ、ソフトウェア、幼児教育、臨床医学です。

コンピュータサイエンス専攻者が大多数を占めていることがわかります。近年、科学技術の急速な発展に伴い、関連する人材の供給が明らかに不足しています。特に人工知能などの新興分野では、リーピンのデータによると、今年の人工知能分野の人材ギャップは500万人を超え、ビッグデータ分野の人材ギャップは150万人にまで高まると予想されています。

文部科学省は昨年から初めて、学部人材育成制度に人工知能を組み込む通知を出した。昨年、この計画には35の主要大学が含まれていたが、今年3月の提出書類では180の大学が人工知能専攻を追加したことが示された。

人工知能やビッグデータ専攻の人気は高まっていますが、人気のある専攻が必ずしも応募者の選択肢となる必要はありません。人工知能を例に挙げてみましょう。人工知能は常に雇用の最前線にありました。しかし、関係する実務家の間では、人工知能に対する意見はさまざまです。まず、知識を習得しなければ就職は難しいです。人材ギャップは大きいものの、企業が本当に必要としているのは、画像処理や自然言語処理など、特定の分野に深く携わっている専門家です。

しかし、人工知能は総合的な学問であり、学部レベルでは一般的な基礎理論の学習に重点が置かれ、特定の分野を深く研究することはあまりありません。そのため、この専攻の学生は、専門的な技術スキルを伸ばすために、大学院入学試験を受けるか、博士号を取得することを選択することが多いです。

また、人工知能も難しい科目です。数学やソフトウェア工学に自然な興味がなければ、長期的に勉強を続けることは難しいです。したがって、専攻の選択は流行を追うのではなく、興味に基づいて行う必要があります。

将来の発展の観点から、人工知能などの人気のある専攻は良い選択ですが、それでも自分の興味と強みを合理的に評価し、合理的な選択をする必要があります。

最後に、すべての候補者が風と波に乗り、ペンを剣として使い、自分自身の明るい未来を勝ち取れることを願います。

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