Detección de fraude

Cuerpo (responder a las preguntas que se puedan hacer los usuarios durante la lectura: )
Buscamos reducir los estándares de Copia de los evaluados implementando técnicas de análisis estadístico usando una medida de concordancia entre dos variables, por ejemplo, para evaluar la reproducibilidad o la confiabilidad entre los evaluados. Con esto en mente, fortalecemos las habilidades de detección para mejorar los resultados en general y ofrecer evaluados más capacitados para ingresar a una educación superior o profesores que puedan enseñar más eficientemente. Además de mejorar las posibilidades para que los estudiantes con más capacidades puedan ingresar a la educación superior de forma gratuita o con un cobro mínimo.

En la primera etapa se construyó un índice para detección de posibles casos de copia en exámenes de selección múltiple (para lo cual se usaron dos pruebas: Saber 11 y Docentes). El esquema tomó como base de construcción el índice kappa, usado ampliamente en la literatura por autores tales como Sotaridona & Meijer, Angoff y Belleza & Belleza; la contribución principal fue el uso de una técnica de recodificación de las respuestas que facilitaba el cálculo masivo del índice. En esencia, para cada pareja de sujetos que presenta al tiempo un examen en un mismo salón, distinguiendo un individuo como la fuente y el otro como el sujeto de evaluación de copia, se calcula la probabilidad de presentar conjuntamente las respuestas observadas, suponiendo una distribución invariante a través de preguntas.

Los resultados fueron prometedores y planteaban oportunidades de mejora, que fueron enfrentados en la segunda etapa; particularmente, se extendió a la posibilidad de cambiar la distribución conjunta de posibles respuestas según la pregunta en el examen, y se robusteció el tratamiento de los individuos, modelando las diferencias de habilidades de los mismos. El índice construido en esta etapa fue basado en el índice omega, también descrito en la literatura, y mejoraba el error Tipo I (es decir, el error de acusar de copia a inocentes) frente al índice kappa, manteniendo un error Tipo II similar (es decir, el error de no detectar culpables de copia).

Varias funcionalidades fueron aplicadas con el índice, tales como el cálculo de proporción de individuos sospechosos de copia, de parejas ordenadas sospechosas de copia, de salones donde se sospecha pudo haberse presentado copia, y de sede-jornadas donde se sospecha se presentó copia masiva.

Estos modelos fueron implementados en el ICFES. Posteriormente, el trabajo fue publicado por tres quantileros en el Journal of Educational and Behavioral Statistics en agosto de 2015, con el título “On the Optimality of Answer-Copying Indices: Theory and Practice.”

Tags
Artificial intelligence Technology

Newsletter

Get information about Data Science, Artificial Intelligence, Machine Learning and more.

Recent articles

In the Blog articles, you will find the latest news, publications, studies and articles of current interest.

Economía

Diseños óptimos para subastas de electricidad

Esta entrada de blog está basada en mi tesis de maestría en ingeniería industrial y economía en la Universidad de los Andes, titulada Optimal Design for Electricity Auctions: A Deep learning approach.

Technology

Invisible Victims: Estimating Underreporting in the Armed Conflict

The internal armed conflict in Colombia represents a large portion of the country's history. The dispute for power and territorial control between different armed groups and state institutions has unleashed the violation of human rights.

Algorithmic Justice

Trade-off between justice and adjustment: a case study of crime

The study of algorithmic justice emerged in 2011 with Cynthia Dwork [1], who based it on the principle of equal opportunity: all people, regardless of their characteristics, should be able to access the same opportunities and benefits.

Technology

Policy Evaluation Under Markovian Noise Using The Online Bootstrap Inference Algorithm

Imagine being able to abstract the world in such a way that it is possible to quantitatively evaluate the benefit of taking certain actions over time. The good news is that this is not far-fetched, in fact one of the ways to do it is by using the theory around Reinforcement Learning (RL).

Technology

Who Owes Nothing, Fears Nothing?

Thanks to advances in computing power; machine and deep learning; and artificial intelligence (AI), applications of technology that once seemed like science fiction are now on the horizon.

Economía

Diesel And Gasoline: Is The Country Ready To Abandon Regulated Pricing?

Would you be surprised if from one month to the next gasoline went up $2,000 pesos per gallon? The financial data would say no. In simple terms, we can imagine volatility as what we would consider normal movements.