تهدف هذه الدراسة إلى تطوير نظام ذكي لرصد حالات الغش في الامتحانات الإلكترونية بالاعتماد على تحليل الفيديو المباشر باستخدام تقنيات التعلم العميق والرؤية الحاسوبية. تم تطوير ثلاثة نماذج تصنيفية مستقلة تختلف في نوع المدخلات والبنية المعمارية، ثم تحويلها إلى صيغة ONNX (Open Neural Network Exchange) لضمان قابلية التشغيل عبر بيئات مختلفة. ولتحقيق استجابة زمنية فورية، نُشر النظام عبر واجهة ويب تفاعلية متعددة المسالك (Multithreading)، مع دمج وحدات إضافية لكشف الكائنات المشبوهة باستخدام YOLOv9بعد تدريبها على قاعدة بيانات خاصة بالامتحانات مما حسّن دقة الكشف والتعرف على سلوكيات الغش. كما تم تتبع حركة الفم عبر مؤشر MAR (Mouth Aspect Ratio) لرصد إذا كان الطالب يتحدث أثناء الامتحان. أظهرت النتائج تفوق النموذج الهجين على النماذج الأخرى محققاً دقة تصنيف بلغت 98.8% مع غياب كامل للأخطاء السلبية (False Negative=0) مما يعزز موثوقية النظام في بيئات الامتحانات الحساسة ويدعم اعتماده في البيئات التعليمية الرقمية.
مجلة جامعة حمص
2026
كشف الغش في الامتحانات الإلكترونية باستخدام تحليل الفيديو والتعلم العميق