Desarrollo de Soluciones Cliente-Servidor para la Verificación ...

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Capítulo 5. Diseño y Desarrollo de un Sistema de Monitorización Biométrica de
Estudiante para Plataformas LMS
efectiva del comportamiento del estudiante.
En el artículo [González Agulla, Elisardo y otros, 2008] concluimos que el nivel de
confianza que se deposita en una plataforma de E-learning se ve incrementado si ésta
aplica reconocimiento facial en los procesos de autenticación y de monitorización del
estudiante. La solución propuesta en este artículo no se presenta como mecanismo para
evitar el fraude durante el proceso de evaluación online, sino que es una medida que
garantiza quien ha sido la persona que ha consultado los contenidos de aprendizaje: el
estudiante o un impostor. Por otra parte, es importante enfatizar el hecho de que aunque
esta solución nos garantice que el estudiante fue la persona que accedió al contenido, no
nos ofrece ninguna garantía de que éste estuviese solo en ese momento.
En el artículo [González Agulla, Elisardo y otros, 2009a] se muestra que la combinación
de la información procedente del módulo de monitorización de comportamiento del
estudiante (intervalos de presencia y de atención), con las trazas almacenadas por el LMS
(interacción entre el alumno y la plataforma de aprendizaje), permite generar unas trazas
detalladas para cada uno de los contenidos de la plataforma LMS, en las que se refleja la
conducta del estudiante de un modo mucho más fiable que los mecanismos tradicionales.
Como ya hemos comentado, a partir de estas trazas detalladas se pueden obtener importantes
datos estadísticos sobre las actividades de los alumnos, como por ejemplo conocer
el tiempo real empleado en la realización de un curso, el tiempo medio de asimilación de
un contenido, tiempo medio empleado en leer un determinado tema, etc.
En el artículo [González Agulla, Elisardo y otros, 2009b] presentamos un sistema
biométrico multimodal aplicado a las tareas de control de acceso y de monitorización
de conducta del estudiante en plataformas LMS. El módulo de control de acceso presentado
está basado en el uso de múltiples rasgos biométricos (cara, voz y huella) con el
fin de seguir ofreciendo buenas prestaciones en entornos no favorables para la verificación
facial. El módulo de medida de presencia de estudiante está principalmente basado
en un detector y un verificador de caras de características similares al presentado en
[González Agulla, Elisardo y otros, 2009a], pero con la incorporación de autenticaciones
cooperativas para evitar largos periodos de tiempo sin información fiable sobre la
identidad de las caras monitorizadas. Una de las mejoras que ofrece este nuevo planteamiento
es que la fiabilidad de los resultados de la monitorización biométrica es reforzada.
Esto se ha conseguido incorporando autenticación cooperativa cuando el sistema es incapaz
de autenticar al usuario monitorizado de manera automática. Una conclusión a remarcar
que se puede extraer de este trabajo es que los factores humanos pueden degradar
significativamente las prestaciones del esquema de autenticación no cooperativa propuesto
en [González Agulla, Elisardo y otros, 2009a]. Esta degradación puede ser debida al
comportamiento especial de algunos usuarios, a las condiciones de iluminación del entorno
desde donde el estudiante accede, etc. Como hemos dicho, el efecto que conseguimos
al incorporar esta autenticación cooperativa, utilizando además otras biometrías, es
la reducción de la influencia de los factores humanos y de las condiciones del entorno que
degradaban las prestaciones del sistema, a costa de una mayor interacción del sistema con
el usuario.
La solución propuesta en esta Tesis está basada en las contribuciones previamente
citadas. Esta solución no pretende evitar todos los tipos de fraude existentes en las plataformas
LMS, ya que no podemos garantizar que el alumno se encuentre realmente solo