技术摘要：
本发明涉及教学服务领域，具体公开了一种考试防作弊的管理系统，在前提的线下考试中建立考生的体态基准模型和思维基准模型，以便应对突发情况，当确实发生突发情况需要考生在家里考试时，在个人计算机的基础上配置摄像机和手写板，如此监控考生（系统在考试中监控考生  全部
背景技术：
考试作为衡量一个学生知识掌握情况的重要手段，其重要性不言而喻。随着互联 网的发展，线上考试成为了常态；比如说一个人被隔离在家，这个时候为了不耽误考试，只 能在家里作答。由于家里缺乏监督，考生容易作弊。作弊方法可以用手机搜索答案，现有技 术为了解决上述问题，会在考生前面设置摄像机，监控考生的行为。但存在一种特殊的情 况，就是有旁人躲在摄像机的盲区，通过另一套显示器或语音协助考生。对于这种情况，现 有技术没有很好的解决办法。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种考试防作弊的管理系统，既监控考生的整体体态行 为，也监控考生思考过程的行为。 为实现上述目的，本发明提供了一种考试防作弊的管理系统，适用于数学、化学和 物理考试，包括以下步骤： S10.划分考生的体态为面部左右张望A1、面部前后探视A2、身体左右倾斜A3、身体前后 倾斜A4、眼神飘忽A5、传递物品A6、拾取物品A7和中途离场A8，在每一场的线下考试中，通过 布置在考生面前的摄像机，每隔预定时间就记录A1-A8这八个指标然后做成一组矩阵，将多 组矩阵输入LSTM神经网络模型进行训练，得出该考生在正常考试时候的体态基准模型，系 统初始化以便后续应对线上考试；同时建立题库且为题库中的每一道题的解答过程设置至 少一条关键语句或关键语句出现顺序，设定为思维基准模型； S20.线上考试开始后，核对考生身份后开始考试； S30.从题库中提取试题分发到考生的电脑，系统在显示界面逐题显示题目； S40.配置个人电脑及摄像机，对考生进行体态监测，摄像机每隔预定时间给考生拍照 获取A1-A8这八个指标然后做成一组矩阵，输入上述训练好的LSTM神经网络模型，形成体态 实际模型，系统对比体态基准模型和体态实际模型，得出作弊可能性的评价P1； S50.在上述个人电脑上进一步配置手写板，对考生进行思考监测，需要考生以写字板 为草稿，在上面演算计算流程，至少要罗列出关键语句，系统临时保存上述计算流程，系统 根据被考生填写过的题目搜索当前或之前一段时间内的计算流程，获取出现的关键语句并 形成思维实际模型，系统对比思维基准模型和思维实际模型，得出作弊可能性的评价P2； S60.在上述个人电脑进一步配置警示模块，系统结合评价P1和评价P2，直接向考生发 出警告或向老师发出提醒然后由老师分析考生的行为； S70.时间到后结束考试或考生点击“交卷”后结束考试。 作为上述方案的改进，基于线下的若干次考试，重复所述步骤S10，将若干考生正 常考试时的A1-A8这八个指标做成若干组矩阵，将上述多组矩阵输入LSTM神经网络模型进 4 CN 111611896 A 说　明　书 2/5 页 行训练，得出通常的考生在正常情况下的体态基准模型，基于上述的通用的体态基准模型 进行所述步骤S30-S70。 作为上述方案的改进，所述步骤S10中，所述题库按不同的难度等级划分题目，其 中难度等级N1包括若干题目，难度等级N2包括若干题目，难度等级N3包括若干题目，系统从 不同的难度等级中随机抽取若干题目组成一套试题。 作为上述方案的改进，所述步骤S20中，摄像机给考生拍照后通过面部识别判断考 生身份。 作为上述方案的改进，所述步骤S30中，系统每次仅显示一道题目，由考生点击“下 一题”后跳转。 作为上述方案的改进，所述步骤S60中，系统向考生直接发出的警告为弹出于显示 界面的对话框，所述对话框的内容提醒考生“认真作答，切勿张望”，同时将该考生标记。 作为上述方案的改进，所述步骤S60中，系统向老师发出提醒后，系统将摄像机由 拍照模式切换到录像模式，系统将视频上传到终端计算器，老师实时通过摄像机监控考生 行为；当老师判断考生作弊时，老师发出的警告为弹出于显示界面的对话框，所述对话框的 内容提醒考生“认真作答，切勿张望”，同时将该考生标记；当老师判断考生未作弊时，清除 对于考生波动最大的体态实际模型和思维实际模型，系统重新恢复常态监测。 本发明具有如下有益效果： 在建立体态基准模型的过程中，将考生多次线下的考试习惯输入LSTM神经网络模型进 行训练，在此基础上可以获取该考生的体态基准模型；为了增加样本量，则可以将多个考生 的行为输入LSTM神经网络模型，获取通常的考生的考试习惯（需要注意的是，在建立体态基 准模型的过程中不允许输入作弊的考生的行为；由于线下考试中，老师能起到很好的监督 作用，所以线下考试能保持样本量的纯净）。 系统同时设置了思维基准模型，预置关键语句或关键语句的出现顺序，系统通过 手写板读取考生作答情况，从而判断考生的做题思路。 上述两个方案单独使用各有优缺点，不过将两个模型结合起来综合评价考生的作 弊行为能得到较为准确的结果；如果综合评价落入争议区间，系统既可以无伤大雅地督促 正常考试的考生，也可以切换老师临时接管监控。如果考生已经作弊，则会被标记，后续处 理。 附图说明 图1是管理系统的原理图。