Intégrité de l'évaluation Respect des candidats
CoderPad associe des évaluations basées sur des projets et basées sur l'intelligence artificielle à une détection par couches et à un contrôle équitable, afin que vous puissiez faire confiance au signal sans traiter les candidats comme des suspects.
Principaux résultats de la détection de la fraude et de l'escroquerie
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Plus difficile à jouer, meilleur signal Les projets ouverts et multi-fichiers sont intentionnellement difficiles à traiter avec l'IA et mettent en évidence le raisonnement pour lequel vous embauchez.
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Détection en temps réel à grande échelle Identifiez les comportements suspects dans les campagnes à fort volume grâce à des alertes automatisées (sortie de l'IDE, collage externe), à la lecture du code et à des flux de travail permettant de signaler ou de rejeter automatiquement.
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Un contrôle respectueux et transparent Équilibrer l'intégrité et l'expérience : évaluer les compétences réelles (y compris la manière dont les candidats utilisent l'IA) plutôt que de s'appuyer sur une surveillance stricte.
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Moins de faux positifs/négatifs Les projets réels ajoutent de la profondeur et de la complexité qui révèlent les capacités réelles, réduisant ainsi les résultats "test parfait, site médiocre".
En quoi cela est-il important aujourd'hui ?
Les tâches traditionnelles de type QCM/codes à barres sont facilement gérées par l'IA ; les défis à fichier unique et à réponse unique sont largement compromis. L'intégrité doit être conçue à la fois dans le contenu frustrent des contrôles.
Résoudre vos principaux défis en matière de détection de la fraude et de la tricherie
| Tricherie et défis en matière d'intégrité | Solutions CoderPad |
|---|---|
| Les outils d'IA banalisent les QCM/Leetcode ; fuites de contenu | Projets multi-dossiers, pertinents pour l'emploi, qui nécessitent un raisonnement et une explication humaine. |
| La "pâte silencieuse" / l'aide des autres est difficile à repérer | Les contrôles de similitude du code, la lecture du code, le suivi des adresses IP et le suivi des sorties de l'IDE mettent en évidence les comportements anormaux. |
| Les grandes universités ou les jeunes talents rendent l'examen manuel impossible. | Atténuation et détection robustes des tricheries sur des centaines de candidats grâce à des flux de travail évolutifs. |
| Les examens lourds nuisent à l'expérience des candidats | Approche "surveillance vs. réalité" - évaluer les compétences réelles (y compris la collaboration avec l'IA) tout en appliquant un contrôle approprié. |
| Il faut des preuves, pas des soupçons | En option, contrôle par webcam avec analyse d'image AI, et pistes d'audit via la lecture et les résumés pad. |
Fonctionnalités essentielles pour la détection des fraudes et des tricheries
- Integrity by Design (Projets) Les projets ouverts et multi-fichiers, qui sont résistants à la tricherie de par leur conception, permettent d'évaluer la façon dont les candidats utiliser AI de manière sûre et efficace.
- Détection multicouche Détection des similitudes de code, lecture pour repérer les copier/coller anormaux, suivi de l'IP et suivi de la sortie de l'IDE pour les QCM et les tâches de codage.
- Options d'examen Captures d'écran automatisées des webcams, analysées par l'intelligence artificielle pour signaler les comportements suspects, le cas échéant.
- Aperçu des activités et auditabilité Alertes en temps réel en cas d'activité suspecte (naviguer vers l'extérieur, coller à l'extérieur), lecture consultable et résumés pad pour un examen rapide.
- Mécanismes de test sécurisés Les déclarations anti-copie, les minuteries par question et la randomisation des tests réduisent le partage des réponses et la valeur de la recherche.
+96% des tests commencés sont achevés
4,000+ des clients dans 165 pays
Flux de travail unifié de l'écran à l'entretien
FAQ
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Nous évaluons la manière dont les candidats utilisent l'IA (messages-guides, choix d'outils, vérification) dans le cadre de projets réalistes - des compétences qui comptent pour le travail.
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Similitude du code, lecture du code, suivi des adresses IP, suivi des sorties de l'IDE et, en option, contrôle par webcam avec analyse d'images par l'IA.
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Oui, des systèmes robustes d'atténuation et de détection des tricheries et des flux de travail peuvent être mis en place pour des centaines ou des milliers de candidats.
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Notre approche "Surveillance vs. Réalité" équilibre l'intégrité et le réalisme ; la satisfaction des candidats de Meta reste élevée grâce à ces pratiques.