人工智能技术正通过多层次、多维度的创新应用，深刻重构高考防作弊体系，形成从预防、监测到处置的闭环管理。以下是其核心赋能路径及典型案例分析：

一、智能视频监控与行为分析

1. 异常行为实时识别

基于计算机视觉技术，AI系统可对考场视频进行毫秒级分析，捕捉考生异常动作。例如：

  • 通过YOLOv8等深度学习模型检测“低头”“手部隐藏”“频繁环顾”等作弊相关动作，准确率高达90%以上。
  • 辽宁省2020年首次应用AI检测系统，仅用170小时完成10万小时视频分析，识别出旁窥、递纸条等行为，效率是人工的20倍。
  • 北京、广东等地升级智能巡查系统，可敏感识别“偏头”“站立”等细微动作，并自动截取前后3分钟视频作为证据。

    • 2. 多模态数据融合

    结合语音识别技术，AI可同步分析考场内异常声音（如低语、设备提示音），并与动作数据交叉验证，提升作弊判断精度。

    二、无线电信号智能防御

    1. 主动侦测与阻断

  • 青岛等地部署“侦测+阻断”式全频段信号屏蔽系统，AI自动分析可疑无线电信号频段，动态调整干扰强度，实现“敌强我强”的精准防控。
  • 广东省引入雷达车和无人机侦测设备，对考场周边黑飞无人机实施定位追踪，配合磁弹枪拦截，阻断高科技作弊信号传输。

    • 2. 信号溯源与打击

    AI系统可还原作弊信号内容，辅助公安部门定位作弊团伙位置。例如，辽宁曾通过信号分析成功抓捕协同作弊考生。

    三、智能安检与身份核验

    1. 多维度入场筛查

  • 智能安检门集成毫米波成像和AI算法，可识别手机屏蔽袋、智能眼镜等隐蔽电子设备，检出率提升至99%。
  • 广东省采用“双安检”模式，考生需通过智能安检门和人工手持探测仪双重检测，确保违禁物品零带入。

    • 2. 生物特征验证

  • 人脸识别+指纹验证技术应用于保密室和考场入口，防止和身份冒用。青岛还通过动态人脸捕捉技术，对所有进出保密室人员实时比对。

    • 四、大数据分析与风险预警

    1. 作弊模式预测

    人工智能技术如何赋能高考防作弊体系建设

    AI通过分析历年作弊案例数据，构建风险模型，提前预警异常考场或考生。例如，云南在考前通过智能分析锁定高风险考生群体，针对性加强监考。

    2. 全流程数据监控

  • 北京市搭建“数据驾驶舱”，整合考场分布、监考人员动态、信号屏蔽状态等数据，实时生成可视化决策支持图表。
  • 青岛的试卷跟踪系统结合区块链技术，实现从印刷、运输到回收的全生命周期溯源。

    • 五、技术应用成效与未来趋势

  • 效率提升：AI将视频监考员人均监管考场数从9个提升至数十个，大幅降低人力成本。
  • 震慑效应：据广东统计，2024年首日考试异常行为同比下降60%，AI的威慑力显著降低作弊动机。
  • 发展方向：未来或引入可穿戴设备监测生理指标（如心率异常）、基于自然语言处理的作文抄袭检测等更细粒度技术。

    • 人工智能通过构建“智能感知—实时分析—精准处置”的防作弊生态，不仅提升了高考公平性，更推动了教育考试治理现代化。随着技术的迭代（如多模态大模型、边缘计算），防作弊体系将向更主动、更隐蔽的方向进化，为“平安高考”提供坚实保障。