摘要：人事考试作为国家选拔人才、维护社会公平正义的关键环节，其公正性与权威性至关重要。然而，随着科技手段的不断演进，作弊行为呈现出隐蔽化、智能化和组织化的新趋势，对传统防范手段提出了严峻挑战。本研究聚焦于大数据分析技术在人事考试作弊行为识别与防范领域的深度应用。通过系统梳理人事考试作弊的新特征与现有防范体系的局限性，深入探讨了大数据分析的理论基础与技术支撑体系，为构建“不敢作弊、不能作弊、不想作弊”的长效机制提供了强大的技术支撑，对维护人事考试的公平公正、提升人才选拔质量具有重要的理论价值与实践意义。

关键词：人事考试；作弊识别；作弊防范；大数据分析；机器学习；考试安全

引言

人事考试作为人才选拔的重要方式，其公平性和科学性直接影响社会公信力。然而，随着信息技术的发展，作弊手段不断升级，如远程替考、电子设备作弊、试题泄露等，使得传统的人工监考方式难以有效应对。大数据分析技术能够从海量考试数据中挖掘异常模式，提高作弊识别的精准度。本研究旨在探讨大数据分析在人事考试作弊行为识别中的应用，分析作弊行为的数据特征，构建智能检测模型，并提出优化防范体系的策略。研究结果可为考试组织部门提供技术支持，提升考试管理的智能化水平。

1 人事考试作弊行为特征演化与现有防范体系的局限性

深刻理解作弊行为的演变规律和现有防范手段的瓶颈，是有效应用大数据技术的前提。当前人事考试作弊主要呈现以下特征：作弊动机多元化，从单纯的个人投机扩展至有组织的牟利行为，经济利益驱动显著增强；作弊手段技术化，利用高科技设备（微型耳机、针孔摄像头、无线传输装置、AI辅助答题软件）进行隐蔽通信或获取答案；作弊过程协作化，考场内外联动、线上与线下结合，形成分工明确的作弊团伙；作弊痕迹数据化，无论是设备使用、网络访问、答题轨迹还是行为视频，都会在信息系统或监控系统中留下电子印记。这些特征使得作弊行为更加难以被传统方式即时发现和取证[1]。

反观现有防范体系，其局限性日益凸显：人工依赖性强，监考人员精力有限，面对大规模考生群体和复杂作弊手段，观察力和判断力易受疲劳、视角限制等因素影响，难以做到全时全域无死角监控；技术防御被动化，如信号屏蔽主要针对已知频段，难以应对不断更新的通信技术和隐蔽传输方式（如蓝牙 5.0+, 、近场通信NFC、利用电源线或环境电磁噪声的通信）；视频监控事后审查为主，实时智能分析能力不足，海量视频数据的回溯审查效率低下，难以实时预警；数据孤岛问题严重，报名信息、考场监控、答题系统日志、网络行为数据、环境传感数据等通常分散在不同系统，缺乏有效整合和关联分析，难以形成作弊行为的全局视图；识别精准度不足，传统规则引擎（如雷同卷判定）过于简单僵化，容易误伤或漏判。这些局限性迫切要求引入新的技术范式——大数据分析，以实现对作弊行为的主动发现、精准识别和快速响应[2]。

2 大数据技术在人事考试作弊行为识别与防范中的运用

2.1 多源数据采集与融合处理框架

构建高效的作弊识别系统首先需要建立完善的数据采集体系。考试数据生态系统的数据源主要包括：考生注册信息、历史考试记录、实时答题数据、考场监控视频、网络行为日志、设备指纹信息等。这些数据具有多模态（结构化与非结构化）、高维度、实时性强的特点。数据采集过程中需要特别关注数据的完整性和准确性，确保后续分析的可靠性。数据预处理是确保分析质量的关键环节。由于考试数据通常存在噪声大、不完整、不一致等问题，需要进行系统的数据清洗和标准化处理。具体包括：异常值检测与处理、缺失值填补、数据归一化、特征工程等。针对非结构化数据（如监控视频），还需要进行特征提取和转换。数据融合技术则用于整合不同来源的数据，建立统一的特征表示，为后续分析提供高质量的数据基础[3]。

2.2 多层次作弊识别模型架构

基于大数据的作弊识别系统应采用分层架构设计，包括数据层、特征层、模型层和应用层。在模型选择上，需要根据不同的作弊类型采用针对性的分析方法。对于身份冒用检测，基于深度学习的多模态生物特征识别模型表现出色；对于异常答题行为检测，时序分析模型（如LSTM）能够有效捕捉答题节奏的异常；对于团伙作弊识别，图神经网络可以挖掘考生之间的隐蔽关联。监督学习模型适用于有明确标签数据的场景。通过收集历史作弊案例，可以训练随机森林、XGBoost等分类算法，建立作弊概率预测模型。无监督学习方法则适用于发现新型作弊模式，聚类算法（如DBSCAN）能够自动识别异常考生群体。深度学习模型在处理非结构化数据（如监控视频、操作行为日志）方面具有独特优势，可以通过端到端学习自动提取 discriminative 特征[4]。

2.3 模型优化与实时检测机制

模型性能的持续优化是确保系统有效性的关键。在线学习机制允许模型随着新数据的不断输入而动态更新，适应作弊手法的变化。集成学习方法可以结合多个基模型的优势，提高整体识别准确率。针对样本不平衡问题（正常样本远多于作弊样本），可以采用过采样、代价敏感学习等策略进行优化。实时检测能力对于及时制止作弊行为至关重要。流式计算框架（如Apache Flink）能够对考试过程中的数据流进行实时处理和分析。边缘计算技术可以将部分计算任务下放到考场终端设备，减少网络延迟。分布式计算架构则确保了系统在大规模考试中的可扩展性。通过设置多级预警机制，系统可以根据风险等级采取不同的应对措施，实现精准干预[5]。

2.4 综合防范策略的融合

（1）技术震慑。公开宣传大数据智能监考能力，展示查处的典型案例，形成强大心理威慑。（2）制度优化。基于大数据分析结果，动态调整考试规则、考场管理细则、违纪处理办法。（3）流程改进。优化报名审核（利用大数据进行身份、学历、工作经历背景的初步核验与风险筛查）、考场编排（利用关系网络分析，将有潜在关联风险的考生分散编排）、监考人员配置与培训。（4）溯源打击。利用大数据分析追踪作弊器材来源、资金流向、网络推广渠道，联合公安、网信等部门实施源头打击，瓦解作弊产业链[6]。

3 结束语

面对日益复杂隐蔽的作弊手段，传统防范方式面临巨大挑战，而大数据分析凭借其在海量异构数据处理、复杂模式识别、实时预警响应等方面的强大能力，为解决这一难题提供了革命性的技术路径。大数据驱动的智能防作弊体系的价值不仅在于提升查获率，更在于其强大的威慑效应和对考试公平生态的重塑作用。它使作弊成本空前提高、成功率急剧下降，有效挤压了作弊空间，从源头上遏制作弊动机。同时，基于数据分析的决策支持，有助于考试主管部门更加科学地配置资源、优化制度设计、提升管理效能。

参考文献：

[1] 刘大忠.N科技公司人事考试信息技术服务业务竞争战略研究[D].山东大学,2023.

[2] 刘文波,孙厚庆.大数据助推人事考试服务“无证明”“零跑腿”[J].山东人力资源和社会保障,2022,(03):40-41.

[3] 刘鹏飞.推波助澜“互联网+”人事考试[J].经济研究导刊,2019,(07):123-124.

[4] 王德群.大数据背景下人事考试管理的思考[J].安徽工业大学学报(社会科学版),2018,35(05):39-40.

[5] 朱京江.大数据时代下人事考试网上阅卷管理系统的创新研究[J].中国管理信息化,2015,18(18):171-172.

[6]杨勇. 数字赋能探索人事考试智慧监考新模式[J]. 中国信息界,2024(1):222-225.