Autenticação de alunos utilizando Dinâmica de Digitação e Redes Neurais Profundas em sistemas Juiz On-line

Em sistemas juízes on-line a autenticação do aluno é feita apenas no início da sessão de login, o que pode ocasionar problemas de autenticidade ou falsificação de identidade. Esta pesquisa apresenta um método de autenticação de alunos em sistemas Juiz on-line utilizando a dinâmica de digitação após o login sem a necessidade de utilizar hardware adicional. Para isso, projetou-se uma arquitetura de Rede Neural Profunda que aprende e reconhece de forma automática os padrões de digitação dos alunos em exercícios de programação, considerando a evolução temporal de aprendizagem dos alunos. Para validar o método, foram utilizados dados de dinâmica de digitação de 42 alunos no sistema juiz on-line CodeBench. Por fim, foram realizados experimentos que demonstraram a eficácia do método proposto.