สอบออนไลน์คุมด้วย AI ของมหาวิทยาลัยใหญ่เม็กซิโกพังหนัก นักศึกษากว่า 58,000 คนต้องสอบใหม่
การสอบเข้าแบบออนไลน์เต็มรูปแบบของมหาวิทยาลัย UNAM ซึ่งเป็นมหาวิทยาลัยใหญ่ที่สุดของเม็กซิโก กลายเป็นปัญหาใหญ่หลังการใช้ระบบล็อกดาวน์เบราว์เซอร์ร่วมกับซอฟต์แวร์เฝ้าระวังผ่านเว็บแคมที่ขับเคลื่อนด้วย AI…

การสอบเข้าแบบออนไลน์เต็มรูปแบบของมหาวิทยาลัย UNAM ซึ่งเป็นมหาวิทยาลัยใหญ่ที่สุดของเม็กซิโก กลายเป็นปัญหาใหญ่หลังการใช้ระบบล็อกดาวน์เบราว์เซอร์ร่วมกับซอฟต์แวร์เฝ้าระวังผ่านเว็บแคมที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นครั้งแรกในการคุมสอบผู้สมัครเกือบ 160,000 คนในช่วงปลายพฤษภาคมถึงต้นมิถุนายน
เดิมทีการย้ายการสอบมาอยู่บนระบบระยะไกลถูกออกแบบมาเพื่อให้กระบวนการรับสมัครดำเนินต่อไปได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และลดข้อจำกัดด้านสถานที่สอบ แต่ผลลัพธ์ที่ออกมากลับผิดเพี้ยนจากสถิติในอดีตอย่างชัดเจน โดยเฉพาะในกลุ่มคะแนนสูง ซึ่งสะท้อนว่าการคุมสอบและการประเมินอาจมีความผิดปกติบางอย่างเกิดขึ้น
ข้อมูลผลสอบชี้ให้เห็นความแตกต่างอย่างผิดธรรมชาติ: ระหว่างปี 2021 ถึง 2025 มีผู้ทำคะแนนตั้งแต่ 100 คะแนนขึ้นไปจากข้อสอบ 120 ข้อเพียง 3.5% ของผู้เข้าสอบ แต่ในปีนี้สัดส่วนดังกล่าวพุ่งขึ้นเป็น 16.3% ซึ่งสูงกว่าปกติอย่างมาก และเป็นสัญญาณว่าระบบคุมสอบอัตโนมัติอาจตรวจจับพฤติกรรมได้ไม่ถูกต้อง หรืออาจเปิดช่องให้เกิดการทุจริตได้ง่ายขึ้น
เหตุการณ์นี้ทำให้เกิดความไม่เชื่อมั่นต่อการสอบที่พึ่งพา AI และเครื่องมือออนไลน์มากเกินไป จนท้ายที่สุดต้องมีการสั่งให้ผู้สมัครราว 58,000 คนกลับมาสอบใหม่ ซึ่งสะท้อนว่าการนำเทคโนโลยีมาใช้ในงานที่มีเดิมพันสูงอย่างการคัดเลือกเข้ามหาวิทยาลัยยังต้องการการทดสอบ ความโปร่งใส และกลไกตรวจสอบที่รัดกุมกว่านี้
กรณีของ UNAM จึงเป็นตัวอย่างสำคัญของความเสี่ยงเมื่อสถาบันการศึกษานำระบบสอบระยะไกลและ AI proctoring มาใช้โดยไม่มีความพร้อมเพียงพอ ทั้งในแง่ความน่าเชื่อถือของผลสอบ ประสบการณ์ของผู้เข้าสอบ และความยุติธรรมของกระบวนการคัดเลือกโดยรวม


