Cheating 2.0: A reprofiling of the 10 most wanted test cheaters in the digital age
Alison M. Sturrock, Gil Myers, Eliot L. Rees
First published: 20 May 2025 https://doi.org/10.1111/medu.15682
https://asmepublications.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/medu.15682?af=R

背景と重要性
2016年に発表されたRoyalらの “Ten Most Wanted” から約10年が経過し、コンピュータベーステスト、世界的パンデミック、生成AIの台頭など、評価方法に大きな変化がありました。
この論文は、不正行為が医学教育全体に蔓延している問題であることを指摘しています。コロナ禍でのオンライン評価への移行がこの問題をさらに悪化させました。パンデミック前は学生の30%が不正行為を認めていたのに対し、パンデミック後はその数が55%にまで倍増したというデータも紹介されています。
不正行為の動機の分析
不正行為の背後にある動機を理解するために、論文では「不正のトライアングル」というフレームワークを適用しています。このモデルは動機、機会、合理化から構成され、元々は金融詐欺を理解するために使われていましたが、現在は高等教育にも応用されています。
動機の複雑性
- 成績への圧力(進級や奨学金への影響)
- 競争的な医学教育環境
- 完璧主義的な性格特性
- 学習時間の不足
機会の増加要因
合理化のメカニズム
「みんながやっている」という認識は特に強力な合理化です。不正行為が広く行われていると考えることで、学生は自分の行動を正当化します。これにより、誠実な学生が自分の誠実さのために不当に不利益を被ることになります。
10大不正者のプロファイル
1. 密輸者→健忘症患者
オンライン試験が自宅で行われるようになったことで、もはや不正資料を試験会場に持ち込む必要がなくなりました。現代の不正者は、単に画面の周りに配置された付箋、カモフラージュされた図表、有利なリマインダーを「うっかり」取り除くのを「忘れる」だけです。
2. なりすまし者→アバター
オンラインなりすまし者は、他の学生のIDを簡単に名乗ることができます。セキュリティチェックがある場合でも、低解像度のウェブカメラとすぐに示される焦点の合っていないIDが、簡単な確認をパスすることができます。このとき、注目されるのは正しい名前であって、本人が1年生時代に撮影されたID写真に似ているかどうかではありません。
3. ストーリーテラー→コンテンツキュレーター
半分覚えているOSCEシナリオや臨床的質問を確認し、完全に練り上げられた分析にまとめることができます。クラウドストレージとグループメッセージにより、試験時間が終わる前に試験問題を収集、整理、配布することができます。全員が共有ドキュメントに貢献し、キュレーターは生の資料をナビゲートしやすいようにまとめてハイライトします。
4. 共謀者→チームワーカー
リモート評価では、学生がメッセージグループでチャットする機会が増加します。試験が監視されている場合、これらのプログラムをブロックするセーフガードがあるため、協力は偶発的ではなく計画的になる必要があります。例えば、安全な試験ブラウザの横でチャットを実行するバーチャルデスクトップなどが使われます。
5. ハッカー→ビデオ編集者
試験のセキュリティは大幅に向上していますが、IT知識のある学生は新たな方法でスキルを活用しています。学生が患者とのやり取りの録画を提出することを求められる場合、録画を編集する機会があります。彼らは自分自身に2回目の試行を与えたり、相談が脱線した部分を編集で削除したり、時間制限内にすべてが達成されるようにビデオを速くするなどの操作ができます。学生がこれが本物の評価だと信じていない場合、このような行為を合理化することもあります。
6. 航空管制官→マスターマインド
舞台裏では、暗号化されたWhatsAppグループを通じて洗練された学生ネットワーク(場合によっては教育者も含む)を調整する人物がいます。彼らは試験内容を漏洩させるために内部関係者に報酬を支払ったり強制したり(質問を共有しない場合はリソースを得られない)します。リソースが集められると、彼らはその答えをネットワークに配布します。このマスターマインドの運営は非常に組織化されており、教員が彼らを現行犯で捕まえるのは難しくなっています。
4つの新たな不正者タイプ
1. 誘惑される者
「車を盗まない」ような人でも、何かを正しく覚えているかどうかを手元のデバイスでチェックする誘惑に駆られる可能性があります。患者を安全に管理するためにリソースを使用することが不正行為かどうかについては哲学的議論があります。しかし、評価が本物でなくなればなるほど、平均的な学生は「不正行為」への誘惑を合理化することができるようになります。
2. 偽造者
現在の技術ではAIを使用して説得力のあるビデオを偽造することはできませんが、eポートフォリオは偽造でき、オンライン例から患者を流用したり、臨床資料をスキャン、フォトショップ、編集したりすることができます。手書き署名の偽造には十分な筆記能力が必要ですが、メールの作成や電子ボックスのチェックは、発見されない高い期待を持って簡単に達成できます。
3. 起業家
ソーシャルメディアのクリップは、視聴者が「いいね、シェア、購読」することに同意すると関心を高めることができます。仲間を助ける(相対的な)利他主義は、影響力のあるステータス(#medfluencer)を得るために収益化できます。多くの人々がこれらの投稿を教育的、刺激的、そして力を与えるものと感じる一方で、それらは重要な評価内容や繰り返される課題への複製された回答を暴露するために販売されることがあります。
4. CheatGPT
どの学生でも、ChatGPTやそれに類似するAIに評価質問を入力するだけで、詳細な答えと正当な説明を受け取ることができ、評価プロセスの完全性を損なうことができます。この誤用は試験の公平性を損なうだけでなく、患者の安全にも重大なリスクをもたらします。なぜなら、それは十分な資格を持たない個人が医学研修で進歩することを可能にする可能性があるからです。
不正行為の予防と検出のための包括的アプローチ
動機に対する対策
一度限りの高リスク試験(REF)は不正行為への動機を高めます。これらを頻繁な低リスク評価に置き換えることで、学生の不安を軽減し、不正行為を魅力的でなくします。メンタルヘルスリソースと学術支援サービスを提供することで、不正行為へのストレス関連の動機に対処し、「誘惑される」学生にとって誠実さを容易な道にします。
現実世界のシナリオを反映した本物のケースベース、オープンブック評価も不正行為への誘惑を減らすことができます。外部資料へのアクセスはほとんど利点がありません。なぜならこれらのテストは批判的思考と問題解決能力に焦点を当てているからです。料理コンテストでレシピを持ち込んで不正をするようなものです—料理ができなければ、それは役に立ちません!
機会を制限する技術的手段
不正行為を防止することは、より多くの技術と槌のないモグラたたきゲームをするようなものです。オンライン評価では、AI駆動の監視システムがデジタルホークとして機能し、不審な行動(目をそらすことや不正なデバイス)を監視します。生体認証検証により、試験を受ける学生が本物であり、優秀ないとこではないことが保証されます。これにより、なりすましや外部の助けを利用することが、「干し草の山の中から針を見つける」ほど難しくなります。
コンピュータベースの評価では、セキュアブラウザ技術が試験環境をロックダウンし、許可されていないリソースへのアクセスを難しくします。広大な問題バンクからの質問のランダム化は、各学生にユニークなテストを提供し、協力を「私が何を得たかを推測する」ゲームに変え、協力やコンテンツ共有を減少させます。それが実現不可能な場合でも、質問、オプションリスト、座席の配置をランダム化することで、学生を比喩的に緊張させることができます。
倫理文化の形成
学生が不正行為は許されると自分自身を納得させるとき、合理化が発生します。これに対処するために、強力な学問的誠実性の文化を構築する必要があります。機関は名誉規範、倫理トレーニング、定期的なキャンペーンを通じて、誠実さの重要性と不正行為の深刻な結果を強調できます。学術的不正行為を、患者を誤診する医師のような実世界の災害に結びつけることで、学生は行動を正当化する前に二度考えるでしょう。
教育キャンペーンは、誠実さの重要性、本物の学習の長期的利益、そして不正行為の罰則を強調すべきです。結果を明確にし、それらを一貫して施行することで、不正行為は「被害者のいない犯罪」という考えを否定します。匿名システムを通じて不正行為を報告するよう学生を奨励することも、不誠実な行動の正常化と戦うのに役立ちます。学生が不正行為が仲間の間で禁止されていると認識すると、自分の不正行為を正当化する可能性が低くなります。専門的なロールモデリングも重要です。学生はしばしば上級者の行動を模倣します。それが良くても悪くても。
最新の不正行為検出方法
- AI駆動分析
- 試験中の学生の行動パターンを分析
- 通常とは異なる回答時間やマウス操作を検出
- ClickMapsなどのツールを使用して不審なパターンを特定
- セキュアブラウザ技術
- 試験中の他のアプリケーションや検索エンジンへのアクセスを制限
- スクリーンキャプチャや仮想デスクトップの使用を防止
- リモートプロクタリングと組み合わせて効果を最大化
- 生体認証
結論
機関は、確固たる証拠を持っているにもかかわらず、行動を起こすことに対して奇妙な躊躇を示すことがよくあります。現代の不正行為は、各技術的進歩ごとに新しい頭を生やす現代のヒドラのように見えるかもしれませんが、実際には一貫した実践で打ち負かすことができる古くからの敵です。
これらの試験不正者に先んじることは可能です。それには、本物の評価(動機)、付加価値のある技術の統合(機会)、そして学問的誠実性の促進(合理化)を組み合わせた多面的なアプローチが必要です。また、誤った行動を罰するのと同様に、良い行動を育むことも重要であることを忘れないことが不可欠です。
医学教育における誠実性の問題は、将来の医療専門家の育成と最終的には患者ケアの質に直接影響するため、これらの包括的な対策は単なる学術的関心事ではなく、医療の未来そのものにとって重要です。