Proctoring.uz: mahalliy AI-proktorlik tizimining texnik va siyosiy talqinlari

Proctoring.uz haqida uchta asosiy huquqiy-tezkor daʼvo mavjud: tizim O‘zbekistonda ishlab chiqilgan, amalda katta hajmda ishlatilgan (129,463 sessiya) va Adliya vazirligi sertifikati (DGU 37103) bor. Ushbu maqola bitta texnik manbaga tayangan holda tizimning qanday ishlashi, uning kuchli va zaif tomonlari hamda davlat va oliy taʼlim muassasalari uchun nimani anglatishi haqida aniq, tekshirilgan va amaliy qarash beradi. Quyida manbaning o‘zidagi maʼlumotlar va ularning amaliy talqinini aniq, noaniqliklarni ochiq qoldirgancha bayon qilamiz.

Qisqacha voqea

Proctoring.uz — mahalliy ishlab chiqildi deb taʼriflangan proktorlik platformasi. Tanlangan texnik xulosalarga ko‘ra, tizim 129,463 imtihon sessiyasida sinovdan o‘tkazilgan va «uchta vazirlik va bir nechta oliy taʼlim muassasalar»da ishlatilgani qayd etilgan. Maqolada shuningdek, Adliya vazirligi tomonidan sertifikatlanganligi (DGU 37103 deb berilgan raqam) va GITEX AI Central Asia 2026 tanloviga tanlab olingani yozilgan. Manba — Proctoring.uz ishlab chiquvchilarining konferensiya maqolasi; shu sababli uning daʼvolari ishlab chiqaruvchi yuzasidan keladi va mustaqil tasdiq talab qiladi.

Texnik arxitektura: qanday elementlar ishlaydi va nima uchun muhim?

Proctoring.uz maqolasida tizim arxitekturasi bir necha asosiy blok sifatida tavsiflangan va ular imtihon davomida to‘planadigan signallarni qanday tahlil qilishini ko‘rsatadi:

• Multimodal telemetriya: tizim yuz tasviri, nigoh (gaze) pozitsiyasi, bosh va bosh pozitsiyasi, shuningdek klaviatura presslari va yozish dinamikasiga oid signal ketma-ketliklarini yig‘adi. Bular birgalikda xatti-harakat modelini yaratish uchun ishlatiladi.
• LLM bazasidagi semantik anomaliya detektori: talabalar javob matnlaridagi tutarsizlik, o‘xshashlik yoki plagiarizmga o‘xshash naqshlarni avtomatik aniqlash uchun tabiiy til modellaridan yordam oladi. Bu modul aniq javobni «noto‘g‘ri» deb bildirish o‘rniga semantik noaniqlikni belgilaydi.
• Federatsiyalashgan o‘qitish va differensial maxfiylik: maqolada model o‘qitilishi markazlashtirilmasdan, mahalliy joylarda amalga oshirilgani va differensial maxfiylik mexanizmlari yordamida o‘qitish jarayonida individual identifikatsiyalanuvchi signalni kamaytirish maqsad qilinganligi aytiladi. Bu yondashuv maʼlumotlar rezidensiyasi va xususiyligini muhofaza qilishni nazarda tutadi.
• Explainable AI (SHAP): qarorlar qanday olingani haqida audit uchun izlanadigan tushuntirish signallari ishlab chiqilgan. SHAP kabi metodlar yordamida har bir detektsiya uchun modelning qaysi xususiyatlari taʼsir ko‘rsatgani ko‘rsatilib beriladi.

Maqolada tizim baholash ko‘rsatkichlari sifatida 99.8% aniqlik, F1 = 0.998 va noto‘g‘ri pozitivlar darajasi taxminan 0.2% keltirilgan. Shuningdek, tizim tekshiruvchilarning sessiyalarni qayta ko‘rib chiqish vaqti o‘rtacha 42 minutdan 11 minutgacha tushirilganini bildiradi. Ushbu ko‘rsatkichlar juda ijobiy bo‘lib, muqobil tekshiruvlar va mustaqil sinovlar talab etiladi: ishlab chiquvchi manbasidan kelgan raqamlar tashqi tasdiqni kutadi.

Qonunchilik va sertifikat: nima maʼlum va nima maʼlum emas?

Maqolada keltirilgan sertifikat raqami (DGU 37103) Adliya vazirligi tomonidan berilgani iddao qilingan. Bu daʼvo tizimga rasmiy huquqiy status berishi mumkin, ammo hech qanday mustaqil hukumat registri yozuvi maqolada keltirilmagan. Shu bois quyidagilarni aniqlash muhim:

• Sertifikat asl nusxasi va uning qamrovi: texnik moslikmi yoki faqat yuridik ro‘yxatga olishmi?
• Sertifikat kim tomonidan berilgan va uning amal qilish muddati qanday?
• Sertifikat imtihon tizimining biometrik signallarni qayta ishlashiga nisbatan qaysi talablarni belgilaydi?

Bu savollarga javob topilmas ekan, sertifikat daʼvosi rasmiy, lekin ochiq tasdiqlanmagan dalil bo‘lib qoladi.

Amaliy oqibatlar: universitetlar, talabalar va siyosatchilar uchun nimani anglatadi?

• Universitetlar va imtihon organlari uchun: proktorlik avtomatlashtirilgan filtr sifatida katta hajmdagi sessiyalarni avtomatik oldindan saralash imkonini beradi. Bu auditorlar va tashkiliy resurslarni tejaydi va ko‘proq imtihon o‘tkazishga imkon beradi. Biroq tender va sotib olish jarayonlarida mustaqil audit va maʼlumotlar himoyasi talablari qo‘yilishi muhim.
• Talabalar uchun: biometrik va xatti-harakat maʼlumotlari yig‘ilishi va saqlanishi haqidagi shaffoflik yetishmasligi shaxsiy hayot va apellyatsiya huquqlariga taʼsir qilishi mumkin. Talaba noto‘g‘ri detektsiya natijasida ogohlantirilsa, qarorlarni qayta ko‘rib chiqish mexanizmi bo‘lishi kerak.
• Siyosatchilar uchun: mahalliy mahsulot bo‘lishi maʼlumot rezidensiyasi va qaramlik darajasini kamaytiradi, lekin mustaqil tekshiruv, tashqi baholash va ochiq texnik hujjat talablarini tender hujjatlariga kiritish zarur.

Xavf va cheklovlar: nimalarga eʼtibor berish zarur?

• Manba muallifligi: asosiy daʼvolar ishlab chiquvchi tashkilotning o‘z teksti orqali keladi. Bu tabiiy hol, lekin mustaqil tekshiruvlarga ehtiyoj tug‘diradi.
• Juda yuqori aniqlik ko‘rsatkichlari: laboratoriya sharoitidagi natijalar amaliy muhitda pasayishi mumkin; shuning uchun erkin, anonimlashtirilgan sinov to‘plamlari bilan tashqi audit talab qilinadi.
• Maxfiylik va saqlash: maqolada saqlash muddatlari, maʼlumotlarga kimlar kirishi va maqsadlar batafsil keltirilmagan. Biometrik maʼlumotlar o‘ziga xos xavf tug‘diradi va qonuniy bazasi ham aniqlanishi kerak.
• Adversarial xurujlar: video yoki signallarni manipulyatsiya qilish orqali noto‘g‘ri deteksiyalar qo‘zg‘atilishi mumkin. Bunday tahdidlar uchun tizimning chidamliligi mustaqil testdan o‘tishi lozim.

Amaliy tavsiyalar: universitetlar va tender komissiyalari uchun aniq qadamlar

1. Sertifikatni rasmiy davlat registridan tekshirish va sertifikat hujjatining ko‘chirmasini talab qilish.
2. Tashqi, mustaqil auditorlar tomonidan anonimlashtirilgan test to‘plamida tizimni sinovdan o‘tkazish imkoniyatini shartnoma shartlariga kiritish.
3. Maʼlumotlar saqlash, shifrlash va yo‘q qilish siyosatini huquqiy hujjatlarga aniq yozib qo‘yish.
4. Talabalar uchun shikoyat va apellyatsiya jarayonini vaqti-vaqti bilan ko‘rib chiqish hamda natijalarni ommaga qayd etadigan mexanizm yaratish. Bu bosqichlar tender hujjatlarida majburiy shart sifatida yozilganda, mahalliy yechimlarning amaliy va huquqiy xavfsizligini oshirish mumkin.

Yakun: nima bilinadi va nima aniqlanishi kerak?

Proctoring.uz O‘zbekistonda o‘ziga xos trend signali: mahalliy ishlab chiqish, katta hajmda ishlatilgani iddaosi va sertifikat raqami bu tizimni qiziqarli qiladi. Biroq asosiy noaniqliklar — sertifikatning rasmiy registrdagi mavjudligi, aniq qaysi davlat organlari va universitetlar tizimni joriy qilgani hamda mustaqil baholash natijalari — hanuzgacha ochiqlanmagan. Universitetlar, vazirliklar va talabalar uchun oqilona yondashuv — ishlab chiquvchi daʼvolarini mustaqil ekspertiza orqali tasdiqlash, maʼlumotlar himoyasi talablarini kuchaytirish va apellyatsiya mexanizmlarini yaratish. Faqat shu yo‘l bilan proktorlik texnologiyalari ishonchli, qonuniy va adolatli tarzda joriy qilinishi mumkin.