في ظل الرقمنة المتسارعة للمنظومات التعليمية والمهنية، أصبحت الامتحانات الإلكترونية وسيلة رئيسية للتقييم والاختيار. لكن مع هذا التحول، ظهر خطر داهم يمس جوهر العملية التقييمية: تزييف الهوية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، وعلى رأسها الـ Deepfake.
ففي الوقت الذي تسعى فيه الجامعات والمؤسسات المهنية لضمان العدالة والمصداقية في الاختبارات، تتطور أدوات الغش التكنولوجي بوتيرة غير مسبوقة، مما يجعل من تزييف الهوية أحد أخطر تحديات النزاهة الأكاديمية في العصر الرقمي.
1- ما هو تزييف الهوية بالذكاء الاصطناعي في الامتحانات الإلكترونية؟
تزييف الهوية هو قيام شخص غير مخوّل بأداء الامتحان نيابة عن آخر، أو انتحال شخصية الممتحَن من خلال التلاعب بالصوت أو الصورة. ومع تطور الذكاء الاصطناعي، لم يعد ذلك مقصورا على أساليب بسيطة كإعطاء كلمة المرور لشخص آخر، بل أصبح يُنفّذ باحترافية عالية باستخدام تقنيات مثل:
- Deepfake Video: تركيب وجه الطالب على وجه شخص آخر يجتاز الامتحان.
- AI Voice Cloning: تقليد صوت المترشّح في الامتحانات الشفوية.
- Real-time Face Swapping: استخدام تطبيقات الواقع المعزز لتغيير ملامح الوجه أثناء البث المباشر.
- Avatar-based Cheating: بناء هويات رقمية افتراضية ثلاثية الأبعاد تشبه المترشحين.
🧾 دراسة منشورة في SpringerLink أكدت أن الغش عبر تزييف الهوية يُعد من أكثر الأساليب تطورا وتعقيدا، مما يصعب كشفه بالوسائل التقليدية.
🔗 المرجع
2- لماذا يُعد هذا النوع من الغش خطرا استراتيجيا؟
- انعدام المصداقية: تعجز المؤسسات عن التأكد من هوية المترشحين الفعليين.
- تهديد الوظائف الحساسة: عند اجتياز اختبارات مهنية حساسة (طب، قانون، أمن) بواسطة شخص آخر، فإننا لا نخاطر فقط بمصداقية الشهادة، بل بأرواح ومصائر.
- صعوبة الكشف التقليدي: الغش يتم غالبا في بيئات لا مركزية (من المنزل) ويُنفذ بأدوات تكنولوجية غير مرئية للكاميرات العادية.
🧾 دراسة في IIEP UNESCO أوضحت أن الغش بالتزييف يزداد في الدول التي تعتمد نماذج تعليم عن بعد بلا ضوابط بيومترية.
🔗 المرجع
3- كيف تُكتشف هذه الأنماط من التزييف؟
- 1. تحليل التعبيرات الدقيقة (Micro-expressions AI)
برامج تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل حركات الوجه الدقيقة (كشد الجفون أو ميلان الحاجبين) والتي يصعب على تقنيات الـ Deepfake تقليدها بشكل طبيعي.
- 2. كشف التلاعب بالفيديو Real-time Forensics
أدوات حديثة مثل Microsoft Video Authenticator وDeepware Scanner تقوم بتحليل البث الحي لاكتشاف العلامات البيولوجية المفقودة مثل:
- غياب رمش العين.
- تباين إضاءة الجلد.
- بطء استجابة الحركات.
🧾 دراسة arXiv عن كشف تزييف الفيديو باستخدام التعلم العميق
🔗 المرجع
- 3. تحليل الصوت المدعوم بالذكاء الاصطناعي
باستخدام تقنيات تحليل طيف الصوت وصمات النبرة الشخصية (Voice Fingerprint)، يمكن الكشف عن تقليد الصوت بدقة تفوق 90%.
🧾 ورقة علمية في ResearchGate توثق فعالية استخدام AI في التمييز بين الصوت الطبيعي والمولّد.
🔗 المرجع
4- كيف تتصدى المؤسسات الأكاديمية والمهنية لهذا التهديد؟
التحقق المتعدد الهوية Multi-layered Authentication
- التحقق من الهوية بالصوت والصورة.
- مقارنة مع قاعدة بيانات بيومترية سابقة.
- إجراء اختبارات عشوائية أثناء الامتحان لتأكيد الهوية (كالأسئلة الأمنية أو التفاعل المباشر المفاجئ).
دمج حلول الذكاء الاصطناعي مع أنظمة المراقبة
- أدوات كشف الغش القائمة على نماذج سلوكيات المستخدم (مثل معدل الإجابة، نمط الحركة).
- مقارنات نصية بين أداء الطالب الحالي وسجله الأكاديمي السابق باستخدام خوارزميات الأسلوب النصي.
🧾 ChatGPT and Online Exam Integrity
5- التعاون الدولي ومبادرات النزاهة الرقمية
لا يمكن لمؤسسة واحدة أن تتصدى لهذا الخطر بمفردها، بل يجب:
- تبادل قواعد بيانات الغش المشبوهة بين الجامعات.
- إنشاء بروتوكولات دولية لتأمين الامتحانات الرقمية.
- توحيد معايير التحقق على مستوى عالمي (ISO للامتحانات الرقمية الآمنة).
🧾 المرجع
- خلاصة:
إن تزييف الهوية بالذكاء الاصطناعي في الامتحانات الإلكترونية يمثل خطرا حقيقيا يهدد مصداقية التعليم الرقمي في العالم. ولا يمكن مواجهة هذا التحدي إلا بتكامل ثلاثي بين: البنية التكنولوجية المتقدمة، الإطار القانوني الرادع، والتعاون المؤسسي المحلي والدولي. ولأن الذكاء الاصطناعي بات أداة مزدوجة، فإما أن نستخدمه لحماية النزاهة، أو سيُستخدم لتقويضها.
قائمة المراجع:
- Artificial Intelligence Is a Tool for Cheating Academic Integrity – ResearchGate
🔗 https://www.researchgate.net/publication/370660540 - ChatGPT: The End of Online Exam Integrity? – arXiv
🔗 https://arxiv.org/abs/2303.11131 - 🔗 إعادة تقييم النزاهة الأكاديمية في عصر الذكاء الاصطناعي – ScienceDirect
- 🔗 ربط سوء السلوك الأكاديمي المدعوم بالذكاء الاصطناعي بأطر الوقاية القائمة – SpringerLink
- 🔗 الذكاء الاصطناعي والغش في التعليم: كيف يمكننا حماية نزاهة الامتحانات؟ – IIEP UNESCO Etico
