监考人员如何快速识别考生违规行为

一、技术辅助：AI智能监考系统

1. 实时行为分析

基于YOLOv8、YOLOv5等深度学习算法，系统可实时捕捉考生异常动作，如低头、频繁转头、传递物品等，并通过行为模式分析标记可疑行为。例如，北京、山东等地的高考采用AI巡查系统，实时识别违规动作并自动报警。

2. 多模态监控技术

人脸识别：验证考生身份，防止；检测画面中是否出现多人脸或无人脸（如考生离场或他人协助）。

声音监测：通过语音识别分析考场环境声音，检测交头接耳或外部通讯设备的使用。

电子设备检测：智能安检门和金属探测器可识别手机、智能手表等违禁物品，如黑龙江的“2+1”安检模式（两次手持探测+一次智能门检测）。

3. 视频智能回放与标记

AI系统自动保存关键违规片段，供监考人员事后复核。例如，广东高考的AI监考系统可记录20种异常动作（如提前作答、手放桌下等）并生成报告。

二、流程管理与规范操作

1. 标准化入场检查

核对准考证与身份证，使用人脸识别设备验证身份，杜绝。

通过智能安检门和手持探测器双重检查违禁物品，如手机、电子设备等。

2. 考场行为规则执行

时间管控：严格限制迟到入场时间（如开考15分钟后禁止进入）、提前交卷时间（如考试结束前60分钟允许交卷）。

物品管理：禁止携带非考试用品（如修正液、草稿纸外的纸张），并统一发放考试用具。

三、经验观察与重点监控

1. 异常动作识别

监考人员通过经验判断考生行为是否异常，如频繁低头（可能查看小抄）、视线游离（偷窥他人答案）、身体过度前倾（遮挡作弊工具）等。例如，监考日记中提到通过眼神和肢体语言发现夹带纸条的行为。

2. 考场动态巡查

定点观察：监考员分工监控不同区域，结合AI系统的实时画面，快速锁定可疑考生。

随机走动：通过走动干扰潜在作弊行为，同时检查桌面、座椅等隐蔽位置。

3. 违规证据固定

发现异常后，监考人员需立即记录时间、行为细节，并保留物证（如小抄、手机等），确保后续处理的合规性。

四、典型案例与高频违规行为

1. 高频违规类型

通讯作弊：携带手机、蓝牙耳机等设备。

动作异常：提前答题、交头接耳、传递物品。

身份造假：、伪造证件。

标记试卷：使用非规定笔答题、在答题卡涂写记号。

2. 无意识违规提醒

考生可能因紧张误带手机或未及时填涂答题卡，监考人员需在开考前反复提醒规则，并在考试中段检查填涂进度。

五、技术局限与人工复核

尽管AI系统大幅提升效率，但仍需人工复核避免误判。例如：

误判场景：考生因紧张频繁调整坐姿可能被标记为“异常”，需监考员结合上下文判断。

复杂行为识别：如高科技作弊手段（隐形耳机、智能手表）需结合信号屏蔽设备与人工检查。

监考人员需综合运用AI技术、流程规范和经验观察，通过“事前预防（安检）-事中监控（AI+巡查）-事后复核（视频回放）”的全流程管理，快速识别违规行为。持续优化算法模型（如增加小目标检测能力）和监考培训，可进一步提升效率与准确性。