Comment prévenir et détecter la tricherie dans les tests de langue en ligne ?

Le passage à l'apprentissage et au travail à distance a transformé l'évaluation traditionnelle des compétences en une norme moderne de tests en ligne à distance. Bien que cela apporte une flexibilité et une efficacité inégalées, la tricherie suscite des inquiétudes. Cet article se penche sur ces questions et montre comment la surveillance à distance les aborde de manière robuste afin de préserver l'intégrité des évaluations en ligne.



Surveillance à distance : La clé de voûte d'une évaluation en ligne efficace



Les évaluations en ligne, telles que les tests de compétences linguistiques en ligne, offrent des avantages significatifs aux organisations qui les administrent et à ceux qui les passent. Pour un nombre croissant d'organisations, le choix d'un test en ligne à distance devient un choix naturel - dans des circonstances de barrières géographiques et de distance, d'accessibilité et de commodité, d'évolutivité et d'efficacité, de réduction des coûts, ou dans le cadre d'efforts pour adopter la transformation numérique.

En l'absence d'un surveillant physique pour surveiller l'examen, les inquiétudes concernant l'usurpation d'identité ou la tricherie, comme l'utilisation de téléphones portables ou de ChatGPT, surgissent naturellement. Heureusement, en 2024, les technologies de surveillance à distance garantissent la sécurité des tests en ligne. Les méthodes actuelles de surveillance à distance sont les suivantes :

• Real-time Automated Proctoring : Le système d'examen accède à la webcam, à l'écran et au microphone du candidat, puis utilise l'intelligence artificielle pour détecter des anomalies telles que la présence d'une autre personne en arrière-plan, une voix différente ou le fait de naviguer sur Internet pour trouver des réponses, avant de bloquer l'accès du candidat à l'examen. 
• Record-and-Review : Le système de test enregistre le candidat via la webcam, le partage d'écran et le microphone sans l'interrompre. Les enregistrements sont ensuite examinés par un surveillant humain afin de détecter toute anomalie.
• Live Proctoring : Un surveillant humain surveille les candidats et l'environnement du test en temps réel, généralement par le biais d'une webcam, d'un partage d'écran et d'un microphone. Cette méthode nécessite que les administrateurs établissent un calendrier commun avec le surveillant et les candidats.
• Blended Proctoring : Cette approche utilise l'IA pour la surveillance visuelle et audio en temps réel, puis fait appel à un contrôle humain pour vérifier les éventuels drapeaux détectés par l'IA. En combinant l'IA et la surveillance humaine, cette méthode permet de détecter diverses formes de tricherie tout en traitant les comportements inhabituels avec une sensibilité nuancée.



Choisir une solution de test en ligne avec surveillance à distance

Lorsque vous choisissez un fournisseur de tests en ligne à distance, assurez-vous que la méthode de surveillance employée dans sa solution répond aux priorités de votre organisation en matière de prévention et de détection de la tricherie. Et ce, sans compromettre les avantages de l'efficacité et de l'expérience numérique propres aux tests en ligne à distance.

Le logiciel d'évaluation des compétences linguistiques en ligne de Pipplet, avec son système de surveillance intégré, s'aligne étroitement sur les meilleures pratiques pour surmonter les défis de l'évaluation à distance. Il combine des vérifications en temps réel basées sur l'IA et une révision asynchrone par des examinateurs experts en langues. Ses principales fonctionnalités sont les suivantes :

1) Vérification de l'identité

Visual Monitoring et la vérification Stripe Identity permettent de répondre aux préoccupations en matière de sécurité en garantissant que la personne qui passe le test est bien le candidat inscrit. Ces fonctionnalités permettent de réduire le risque d'accès non autorisé au matériel d'examen.

2) Gestion des comportements

Focus Track, Copy-Paste Protection, Extension Protection et Double Human Invigilation répondent collectivement à plusieurs défis :

Focus Track aide à maintenir l'intégrité du test en alertant les administrateurs si les candidats s'éloignent de la fenêtre du test, minimisant ainsi les distractions et les possibilités de tricherie.

Copy-Paste Protection empêche les candidats de copier et de coller leurs réponses, ce qui garantit l'authenticité des réponses. Le système utilise également des mesures de protection supplémentaires pour détecter et signaler toute tentative de contournement de cette restriction.

Extension Protection bloque et détecte l'utilisation d'extensions d'aide à l'écriture, ce qui réduit encore la probabilité de tricherie.

Double Human Invigilation ajoute un niveau d'examen supplémentaire en impliquant des examinateurs humains qui signalent tout comportement inhabituel, améliorant ainsi l'efficacité du processus de surveillance. Le rapport est ensuite examiné et validé par une équipe interne.

3) Rapports contextualisés

Unusual Behavior Notification et Access to Responses contribuent à une communication claire et à la transparence entre les administrateurs et les candidats.

Unusual Behavior Notification alerte les administrateurs en cas de violation ou de comportement suspect, ce qui permet d'intervenir et d'enquêter rapidement.

Access to Responses permet aux administrateurs d'examiner toutes les réponses orales et écrites ainsi que les instantanés, ce qui facilite une analyse approfondie et garantit l'équité du processus d'évaluation.

Ces fonctionnalités ne renforcent pas seulement l'intégrité des tests, mais contribuent également à une expérience de test plus fluide et plus transparente, tant pour les candidats que pour les administrateurs.

Conclusion



Alors que les tests à distance deviennent une méthode de plus en plus répandue pour évaluer les compétences et les connaissances, il est nécessaire de mettre en œuvre les meilleures pratiques en matière de surveillance en ligne pour surmonter les difficultés inhérentes à cette méthode.

Les fonctionnalités de surveillance à distance telles que celles de Pipplet aident à prévenir la tricherie tout en garantissant l'intégrité des tests, la transparence et une expérience numérique fluide. En combinant l'IA et la supervision humaine, les organisations peuvent passer en toute confiance aux évaluations à distance tout en maintenant une expérience de test équitable, transparente et non intrusive.