evidoria

← Retour à la liste

Bonne pratique Importée

Protéger le Gaokao — Patrouilles d'IA dans les salles d'examen et gel sectoriel des chatbots

Chine · Guangzhou · Voir le profil de Chine

Preuves: Descriptif / auto-déclaré Top 70% 40/100 · Demandez à Evidence Copilot à propos de cette pratique

Guangdong, Hainan et Shandong ont déployé des systèmes de caméras de « patrouille intelligente » par IA dans les salles d'examen du Gaokao, qui rassemble 13,4 millions d'élèves en Chine, tandis qu'Alibaba, Tencent et Moonshot AI ont désactivé volontairement la reconnaissance photo de leurs chatbots pendant la période d'examen pour empêcher les élèves de photographier les sujets afin d'obtenir des réponses.

13.42 million
Étudiants inscrits au Gaokao (2024)
Protéger le Gaokao — Patrouilles d'IA dans les salles d'examen et gel sectoriel des chatbots

Détails

Maturité
Établie
Promoteur
Guangdong Provincial Department of Education; Alibaba (Qwen), Tencent (Yuanbao), Moonshot AI (Kimi)
Période
2024–2025 (annual June exam window)
Mots-clés
K-12 assessment, exam security, AI industry governance

Contexte

Le Gaokao, l'examen national d'entrée à l'université en Chine, a attiré un nombre record de 13,42 millions d'étudiants en 2024. Pour prévenir la fraude, les provinces du Guangdong, du Hainan et du Shandong ont déployé des systèmes de « patrouille intelligente » par caméras dans les salles d'examen et de confidentialité.

Résultats

Pendant la fenêtre d'examen de 2025, les chatbots Qwen d'Alibaba et Yuanbao de Tencent ont désactivé les fonctions de reconnaissance photo à l'échelle nationale pendant les heures d'examen, et Kimi de Moonshot AI a fait de même, tandis que Doubao de ByteDance a maintenu la reconnaissance photo active mais a signalé les images de sujets d'examen comme non conformes.

Conclusions

Aucune donnée d'efficacité indépendante (par exemple, un changement dans le nombre d'incidents de triche confirmés) n'a été publiée pour l'une ou l'autre de ces mesures, et la surveillance par caméra soulève des questions de confidentialité des élèves non traitées publiquement dans la couverture disponible.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Moyen (50 k€–500 k€)
Délai jusqu’aux résultats
Court (< 1 an)
Personnel et compétences
provincial education department surveillance operators

Conditions de réussite

  • coordinated action between state education authorities and private AI vendors around a single high-stakes event

Modes d’échec courants

  • no independent effectiveness data published; privacy questions raised by camera surveillance unaddressed

Habituellement financé par

National / regional programmes

Pistes de financement indicatives pour des pratiques de ce type — vérifiez toujours les appels en cours et les règles d'éligibilité de chaque programme.

Vous portez cette pratique ? Revendiquez-la — les porteurs vérifiés obtiennent un contact public sur la page et peuvent proposer des corrections.

Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

Pièces jointes

Pratiques similaires qui pourraient vous être utiles