智慧考场监管体系的公共技术治理路径是融合技术创新、制度规范与考量的系统性工程。以下从技术应用、数据治理、标准化建设、监管及多方协同等维度进行探索：

一、技术融合与智能化监管

1. 视频监控与智能分析技术

基于EasyCVR等视频管理平台，通过多摄像头无死角覆盖考场，结合YOLOv8等深度学习算法实时检测考生行为（如交头接耳、使用电子设备等），并触发告警。例如，佳发教育的智能巡考系统通过AI算法识别监考员和考生的异常行为，构建预警机制。

  • 人脸识别：入场签到与身份核验，杜绝。
  • 行为分析：AI识别异常动作（如离座、回头、递纸条），结合大数据预测作弊风险。

    • 2. 数据驱动的动态管理

    利用物联网设备采集考场环境数据（如人流量、设备状态），并通过云端平台实时分析，辅助监考决策。例如，梅州移动的智慧考场通过可视化大屏展示考场实时数据（人员统计、设备运行状态）。

    二、数据安全与隐私保护

    1. 加密与访问控制

    采用SSL/TLS协议加密数据传输，通过权限分级管理限制敏感数据访问，防止考生信息泄露。

    2. 数据最小化原则

    仅采集必要信息（如考生身份、行为特征），避免过度收集。例如，智慧体育考场通过匿名化处理运动数据，分离身份与行为记录。

    3. 审计与备份机制

    建立日志审计系统追踪数据操作，定期备份录像与考生信息，确保数据可追溯性和完整性。

    三、标准化与规范化建设

    1. 技术标准统一

    推动考场设备接口、数据格式的兼容性，如华为普教专网通过SRv6协议实现多终端接入与统一管理。

    2. 流程标准化

    制定考场部署、监考操作和应急处理的标准流程。例如，国家教育考试综合管理平台整合考务管理、网上评卷等模块，实现全流程数字化。

    3. 评价体系优化

    引入智能评分系统（如英语口语人机对话、理化生实验操作考试），减少主观评分偏差。

    四、监管与算法透明度

    1. 算法可解释性

    在AI行为识别中，需公开算法逻辑与训练数据集，避免“黑箱”操作引发公平性质疑。例如，生成式AI治理中强调算法透明度与人类监督。

    2. 责任豁免机制

    对技术故障导致的误判设置容错规则，明确服务提供者与监考人员的责任边界。

    3. 审查

    建立AI技术应用的审查委员会，评估技术对考生心理、隐私的影响，确保技术人性化。

    五、多方协同与生态共建

    1. 政企校合作

    主导政策制定（如《新一代人工智能发展规划》），企业提供技术解决方案（如百度AI监考、佳发智能巡考），学校参与试点应用。

    2. 行业自律与培训

    推动行业协会制定技术应用指南，定期开展监考人员技术培训，提升AI工具使用能力。

    3. 公众参与监督

    通过公开考试数据（脱敏后）接受社会监督，建立考生申诉通道，增强监管公信力。

    未来趋势与挑战

  • 技术迭代：5G与边缘计算将提升实时处理能力，元宇宙或模拟虚拟考场环境。
  • 风险平衡：需在防作弊效率与隐私权之间寻找平衡，避免技术滥用。
  • 全球协作：借鉴欧盟《人工智能法案》经验，推动跨境考试监管标准互认。

    • 智慧考场的公共技术治理需以“技术为基、制度为纲、为魂”，通过多维路径构建公平、高效、可信的监管生态。