---
title: "Без названия"
status: действует
canonical: "https://bukva.ai/docs/bez-nazvaniya-4742"
---

## Без названия

# Документ 45853


<a id="p100001"></a>Утвержден и введен в действие
Приказом Федерального агентства

<div align="right">

по техническому регулированию<br>
и метрологии<br>
от 20 ноября 2025 г. N 1435-ст

<a id="p100002"></a>НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

</div>


<div align="center">

<a id="p100003"></a>**ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ**

<a id="p100004"></a>**АЛГОРИТМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ВОВЛЕЧЕННОСТИ ПРИ ОНЛАЙН-ОБУЧЕНИИ**

<a id="p100005"></a>**ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ И МЕТОДИКА ИСПЫТАНИЙ**

<a id="p100006"></a>**Artificial intelligence technologies in education.**<br>
**Engagement identification algorithms in online learning.**<br>
**General provisions and test procedure**

<a id="p100007"></a>**ГОСТ Р 72393-2025**

<a id="p100008"></a>**ОКС 35.240.90**

</div>


<a id="p100009"></a>Дата введения

<div align="right">

1 января 2026 года

</div>



### <a id="p100010"></a>Предисловие


<a id="p100011"></a>1 РАЗРАБОТАН Федеральным государственным автономным образовательным учреждением высшего образования "Волгоградский государственный университет" (ФГАОУ ВО ВолГУ)
<a id="p100012"></a>2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 "Искусственный интеллект"
<a id="p100013"></a>3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 20 ноября 2025 г. N 1435-ст

<div align="center">

<a id="p100014"></a>**4 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ**

</div>


<a id="p100015"></a>Правила применения настоящего стандарта установлены в статье 26 Федерального закона от 29 июня 2015 г. N 162-ФЗ "О стандартизации в Российской Федерации". Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодном (по состоянию на 1 января текущего года) информационном указателе "Национальные стандарты", а официальный текст изменений и поправок - в ежемесячном информационном указателе "Национальные стандарты". В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ближайшем выпуске ежемесячного информационного указателя "Национальные стандарты". Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования - на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.rst.gov.ru)


### <a id="p100016"></a>Введение


<a id="p100017"></a>Система искусственного интеллекта, реализующая алгоритмы идентификации вовлеченности обучающегося, является важной компонентой прокторинга при онлайн-обучении и входит в функциональную подсистему управления успеваемостью обучающихся по программам профессионального образования (см. ГОСТ Р 70946, ГОСТ Р 70947, ГОСТ Р 70950, ГОСТ Р 70951) системы образования как важная ее часть, обеспечивающая учебную подготовку обучающихся.
<a id="p100018"></a>Настоящий стандарт определяет общие положения и методику испытаний систем искусственного интеллекта, используемых при идентификации вовлеченности обучающегося при онлайн-обучении в рамках соответствующей функциональной подсистемы, использующей технологии искусственного интеллекта.
<a id="p100019"></a>Основной задачей применения технологий искусственного интеллекта в рамках названной подсистемы является идентификация вовлеченности обучающегося в процесс обучения в различных аспектах: уровень интереса к обучению, попытки обучающегося маскировать действия, не имеющие отношения к обучению, и т.п. для повышения эффективности управления успеваемостью обучающихся руководством образовательной организации. В связи с этим критически важным является обеспечение должного уровня доверия к используемым технологиям искусственного интеллекта, применяемым для построения систем искусственного интеллекта (СИИ). Одним из важных факторов такого доверия служит доверие к результатам функционирования СИИ. Для обеспечения единых подходов к тестированию СИИ разработан настоящий стандарт.
<a id="p100020"></a>Настоящий стандарт входит в серию стандартов "Технологии искусственного интеллекта в образовании".


### <a id="p100021"></a>1 Область применения


<a id="p100022"></a>Настоящий стандарт описывает методику проведения испытаний СИИ, реализующих алгоритмы идентификации вовлеченности обучающегося для прокторинга при онлайн-обучении и применяемых в функциональной подсистеме управления успеваемостью обучающихся (см. ГОСТ Р 70946, ГОСТ Р 70947, ГОСТ Р 70950, ГОСТ Р 70951).
<a id="p100023"></a>Примечание - Такие испытания могут проводить:
- <a id="p100024"></a>внутренняя испытательная лаборатория организации, разрабатывающей СИИ (оценка соответствия первой стороной);
- <a id="p100025"></a>внешняя испытательная лаборатория, действующая по поручению организации - заказчика СИИ (оценка соответствия второй стороной);
- <a id="p100026"></a>орган, осуществляющий независимую оценку соответствия, например в целях сертификации (оценка соответствия третьей стороной).

<a id="p100027"></a>**Настоящий стандарт предназначен для применения организациями, осуществляющими подготовку обучающихся в формате онлайн-обучения.**


### <a id="p100028"></a>2 Нормативные ссылки


<a id="p100029"></a>В настоящем стандарте использованы нормативные ссылки на следующие стандарты:
<a id="p100030"></a>ГОСТ Р 59407 Информационные технологии. Методы и средства обеспечения безопасности. Базовая архитектура защиты персональных данных
<a id="p100031"></a>ГОСТ Р 59897-2021 Данные для систем искусственного интеллекта в образовании. Требования к сбору, хранению, обработке, передаче и защите данных
<a id="p100032"></a>ГОСТ Р 70946-2023 Технологии искусственного интеллекта в образовании. Функциональная подсистема управления успеваемостью обучающихся по программам бакалавриата и специалитета. Общие положения и методика испытаний
<a id="p100033"></a>ГОСТ Р 70947-2023 Технологии искусственного интеллекта в образовании. Функциональная подсистема управления успеваемостью обучающихся по программам среднего профессионального образования. Общие положения и методика испытаний
<a id="p100034"></a>ГОСТ Р 70950-2023 Технологии искусственного интеллекта в образовании. Функциональная подсистема управления успеваемостью обучающихся по программам подготовки научных и научно-педагогических кадров в аспирантуре. Общие положения и методика испытаний
<a id="p100035"></a>ГОСТ Р 70951-2023 Технологии искусственного интеллекта в образовании. Функциональная подсистема управления успеваемостью обучающихся по программам дополнительного профессионального образования. Общие положения и методика испытаний
<a id="p100036"></a>Примечание - При пользовании настоящим стандартом целесообразно проверить действие ссылочных стандартов в информационной системе общего пользования - на официальном сайте национального органа Российской Федерации по стандартизации в сети Интернет или по ежегодно издаваемому информационному указателю "Национальные стандарты", который опубликован по состоянию на 1 января текущего года, и по выпускам ежемесячно издаваемого информационного указателя "Национальные стандарты" за текущий год. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана недатированная ссылка, то рекомендуется использовать действующую версию этого стандарта с учетом всех внесенных в данную версию изменений. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, то рекомендуется использовать версию этого стандарта с указанным выше годом утверждения (принятия). Если после утверждения настоящего стандарта в ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, внесено изменение, затрагивающее положение, на которое дана ссылка, то это положение рекомендуется применять без учета данного изменения. Если ссылочный стандарт отменен без замены, то положение, в котором дана ссылка на него, рекомендуется применять в части, не затрагивающей эту ссылку.


### <a id="p100037"></a>3 Термины и определения


<a id="p100038"></a>**В настоящем стандарте применены термины по ГОСТ Р 70946, а также следующие термины с соответствующими определениями:**
<a id="p100039"></a>**3.1 вовлеченность: Умственная и эмоциональная поглощенность определенной деятельностью, например учебной, проявляющаяся в активном участии, устойчивом интересе и готовности прилагать в ней (деятельности) дальнейшие усилия.**
<a id="p100040"></a>**3.2**

| <a id="p100041"></a><a id="p100042"></a>доверие к системе искусственного интеллекта: Уверенность потребителя и, при необходимости, организаций, ответственных за регулирование вопросов создания и применения систем искусственного интеллекта, и иных заинтересованных сторон в том, что система способна выполнять возложенные на нее задачи с требуемым качеством.<br>[ГОСТ Р 59277-2020, пункт 3.15] |
| --- |

<a id="p100043"></a>3.3

| <a id="p100044"></a><a id="p100045"></a>естественный язык: Язык, словарь и грамматические правила которого обусловлены практикой применения и не всегда формально зафиксированы.<br>[ГОСТ 33707-2016, статья 4.336] |
| --- |

<a id="p100046"></a>3.4

| <a id="p100047"></a><a id="p100048"></a>искусственный интеллект; ИИ: Способность технической системы имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных практически значимых задач обработки данных результаты, сопоставимые как минимум с результатами интеллектуальной деятельности человека.<br>[ГОСТ Р 59276-2020, пункт 3.6] |
| --- |

<a id="p100049"></a>3.5

| <a id="p100050"></a><a id="p100051"></a><a id="p100052"></a><a id="p100053"></a><a id="p100054"></a>компьютерное зрение: Способность функционального блока принимать, обрабатывать и интерпретировать визуальные данные. Допустимый синоним: Искусственное зрение.<br>Примечания<br>1 Компьютерное зрение включает применение зрительных чувствительных элементов для создания электронного или цифрового изображения зрительной сцены.<br>2 Не надо путать с машинным зрением.<br>[ГОСТ 33707-2016, статья 4.540] |
| --- |

<a id="p100055"></a>3.6 онлайн-обучение: Обучение, реализуемое с помощью информационно-телекоммуникационных сетей при опосредованном взаимодействии учеников и педагогов.
<a id="p100056"></a>3.7 прокторинг: Система идентификации личности обучающегося, контроля его вовлеченности и осуществления им недопустимых действий во время учебного занятия.
<a id="p100057"></a>3.8 система идентификации вовлеченности обучающегося; СИВО: Система искусственного интеллекта, реализующая алгоритмы идентификации вовлеченности обучающегося.
<a id="p100058"></a>3.9

| <a id="p100059"></a><a id="p100060"></a>система искусственного интеллекта; СИИ: Техническая система, в которой используются технологии искусственного интеллекта и обладающая искусственным интеллектом.<br>[ГОСТ Р 59276-2020, пункт 3.16] |
| --- |



### <a id="p100061"></a>4 Общие положения


<a id="p100062"></a>СИВО по программам профессионального образования является системно связанной совокупностью программных решений, в том числе реализующих технологии ИИ, и направлена на достижение цели прокторинга обучающихся для обеспечения эффективного управления успеваемостью обучающихся.
<a id="p100063"></a>Ключевой ее задачей является повышение результативности:
- <a id="p100064"></a>при прокторинге обучающихся;
- <a id="p100065"></a>управлении учебной активностью обучающихся во время онлайн-обучения;
- <a id="p100066"></a>коррекции форм и методов взаимодействия преподавателя с обучающимися.
<a id="p100067"></a>Для реализации данной задачи можно применить такие классы СИВО, как:
- <a id="p100068"></a>СИВО, построенные с использованием интеллектуального анализа данных и компьютерного зрения, осуществляющие прокторинг обучающихся;
- <a id="p100069"></a>СИВО, построенные с использованием интеллектуального анализа данных, компьютерного зрения и методов обработки естественного языка, применяемые для выработки рекомендаций по содержанию, формам и методам обучения.
<a id="p100070"></a>Конкретные примеры таких СИИ представлены в разделе 6.
<a id="p100071"></a>Технологии ИИ следует применять в том случае, когда для решения задачи не известна математическая модель, обеспечивающая результат с приемлемой точностью. При этом методы ИИ используются для того, чтобы по имеющейся информационной модели построить математическую модель и уже ее использовать для решения задачи.
<a id="p100072"></a>Успешная реализация СИВО может оказать существенное положительное влияние на показатели успеваемости обучающихся и, как следствие, на показатели мониторинга высшего учебного заведения.
<a id="p100073"></a>Для обеспечения доверия к СИИ, реализующей алгоритмы идентификации вовлеченности обучающегося при онлайн-обучении, следует применять методику испытаний, изложенную в настоящем стандарте.
<a id="p100074"></a>При применении СИИ, содержащей алгоритмы идентификации вовлеченности обучающихся при онлайн-обучении, следует учитывать общие этические принципы <1>.

<a id="p100075"></a>

---

<a id="p100076"></a><1> Документом, устанавливающим общие этические принципы и стандарты поведения, которым следует руководствоваться при использовании искусственного интеллекта, является "Кодекс этики в сфере искусственного интеллекта".


### <a id="p100077"></a>5 Методика испытаний


<a id="p100078"></a>Порядок взаимодействия участников испытаний, требования к испытательным лабораториям и условиям проведения испытаний описаны в ГОСТ Р 70946.

#### <a id="p100079"></a>5.1 Применяют положения ГОСТ Р 70946-2023 (подраздел 5.1).


#### <a id="p100080"></a>5.2 Применяют положения ГОСТ Р 70946-2023 (подраздел 5.2).


#### <a id="p100081"></a>5.3 Применяют положения ГОСТ Р 70946-2023 (подраздел 5.3).


#### <a id="p100082"></a>5.4 Применяют положения ГОСТ Р 70946-2023 (подраздел 5.4).


#### <a id="p100083"></a>5.5 Существенные условия эксплуатации


##### <a id="p100084"></a>5.5.1 Применяют положения ГОСТ Р 70946-2023 (пункт 5.5.1).


##### <a id="p100085"></a>5.5.2 Существенными условиями эксплуатации для СИВО могут являться данные:

- <a id="p100086"></a>о погодных условиях;
- <a id="p100087"></a>времени дня;
- <a id="p100088"></a>ракурсе и дистанции, с которых осуществляется видеосъемка обучающегося;
- <a id="p100089"></a>гендерной принадлежности;
- <a id="p100090"></a>наличии очков (солнцезащитные, оптические и т.д.);
- <a id="p100091"></a>характеристиках видеокамеры (разрешение, частота кадров, цветовая схема и т.д.);
- <a id="p100092"></a>характеристиках канала передачи видеопотока от камеры (скорость, наличие помех и т.д.);
- <a id="p100093"></a>об окружающей среде аудитории (интерьер, люди, освещенность, комфортность и т.п.);
- <a id="p100094"></a>этнической принадлежности.

##### <a id="p100095"></a>5.5.3 Применяют положения ГОСТ Р 70946-2023 (пункт 5.5.3).


#### <a id="p100096"></a>5.6 Формирование тестового набора данных


##### <a id="p100097"></a>5.6.1 Применяют положения ГОСТ Р 70946-2023 (пункт 5.6.1).

<a id="p100098"></a>5.6.2 Базовый демонстрационный набор данных изложен в 5.6.2.1, 5.6.2.2.
<a id="p100099"></a>Примечание - Базовый демонстрационный набор данных прилагается на диске к настоящему стандарту <1>.

<a id="p100100"></a>

---

<a id="p100101"></a><1> На этапе публичного обсуждения для удобства экспертов ссылка на базовый демонстрационный набор представлена в приложении А к настоящему стандарту.


###### <a id="p100102"></a>5.6.2.1 Применяют положения ГОСТ Р 70946-2023 (подпункт 5.6.2.1).

<a id="p100103"></a>**5.6.2.2 Базовый демонстрационный набор данных содержит данные о возможных вариантах поведения обучающегося во время проведения занятия как при онлайн-трансляции из аудитории, так и с использованием видео-конференц-связи (ВКС):**
- <a id="p100104"></a>название видеофайла;
- <a id="p100105"></a>порядковый номер кадра в видеофайле;
- <a id="p100106"></a>метка сценария поведения обучающегося, зафиксированного в видеофайле;
- <a id="p100107"></a>величины в диапазоне от 0 до 1, выражающие проявление мимики лица:
1) <a id="p100108"></a>нейтральное состояние лица, без мимики;
2) <a id="p100109"></a>группа атрибутов, содержащих информацию о положении бровей;
3) <a id="p100110"></a>группа атрибутов, содержащих информацию о состоянии щек;
4) <a id="p100111"></a>группа атрибутов, содержащих информацию о состоянии глаз;
5) <a id="p100112"></a>группа атрибутов, содержащих информацию о направлении зрачков;
6) <a id="p100113"></a>группа атрибутов, содержащих информацию о состоянии губ, рта и челюсти;
7) <a id="p100114"></a>группа атрибутов, содержащих информацию о положении носа;
8) <a id="p100115"></a>группа атрибутов, содержащих информацию об ориентации головы.
<a id="p100116"></a>Подробное описание данных базового демонстрационного набора содержится в разделе 7, таблица 1.

##### <a id="p100117"></a>5.6.3 Применяют положения ГОСТ Р 70946-2023 (пункт 5.6.3).


##### <a id="p100118"></a>5.6.4 Применяют положения ГОСТ Р 70946-2023 (пункт 5.6.4).


##### <a id="p100119"></a>5.6.5 Применяют положения ГОСТ Р 70946-2023 (пункт 5.6.5).

<a id="p100120"></a>5.6.6 Испытательная лаборатория с учетом положений 5.2 - 5.6 и раздела 6 должна, по согласованию с заказчиком, определить целевую функцию или совокупность целевых функций, которые должны быть использованы в 5.7 и приведены в протоколе испытаний (см. 5.8) совместно с описанием тестового набора данных.

#### <a id="p100121"></a>5.7 Применяют положения ГОСТ Р 70946-2023 (подраздел 5.7).


#### <a id="p100122"></a>5.8 Применяют положения ГОСТ Р 70946-2023 (подраздел 5.8).



### <a id="p100123"></a>6 Примеры задач и систем искусственного интеллекта для идентификации вовлеченности при онлайн-обучении


<a id="p100124"></a>6.1 Системы, с помощью которых могут быть решены задачи с использованием базового демонстрационного набора данных, перечислены в 6.1.1 - 6.1.7. Целевой функцией в этих задачах является наиболее вероятное значение поля "scenario".
<a id="p100125"></a>6.1.1 Система, построенная на методах интеллектуального анализа данных и компьютерного зрения и предназначенная для выявления фактов изменения вовлеченности обучающихся во время онлайн-обучения.
<a id="p100126"></a>6.1.2 Система, построенная на методах интеллектуального анализа данных и компьютерного зрения, которая определяет, конспектирует ли лекцию обучающийся.
<a id="p100127"></a>6.1.3 Система, построенная на методах интеллектуального анализа данных и компьютерного зрения, которая определяет, слушает ли обучающийся лекцию.
<a id="p100128"></a>6.1.4 Система, построенная на методах интеллектуального анализа данных и компьютерного зрения, которая определяет, отвлекается ли обучающийся от лекции.
<a id="p100129"></a>6.1.5 Система, построенная на методах интеллектуального анализа данных и компьютерного зрения, которая определяет, разговаривает ли обучающийся на тему, не имеющую отношения к учебному занятию.
<a id="p100130"></a>6.1.6 Система, построенная на методах интеллектуального анализа данных и компьютерного зрения, которая определяет, использует ли обучающийся во время сдачи экзамена недопустимые источники информации.
<a id="p100131"></a>6.1.7 Система, построенная на методах интеллектуального анализа данных и компьютерного зрения, которая определяет, что обучающийся сдает экзамен без использования недопустимых источников информации.
<a id="p100132"></a>6.2 Системы, с помощью которых могут быть решены задачи с использованием базового демонстрационного набора данных со значениями целевой функции, вычисляемыми на основе комбинации соответствующих значений поля "scenario" базового демонстрационного набора данных, перечислены в 6.2.1 - 6.2.5.
<a id="p100133"></a>6.2.1 СИИ, построенные на методах компьютерного зрения и интеллектуального анализа данных и предназначенные для выявления сосредоточенности обучающегося на изложении материала лектором.
<a id="p100134"></a>6.2.2 СИИ, построенные на методах компьютерного зрения и интеллектуального анализа данных и предназначенные для выявления отвлеченности обучающегося от процесса изложения материала лектором.
<a id="p100135"></a>6.2.3 СИИ, построенные на методах компьютерного зрения и интеллектуального анализа данных и предназначенные для выявления уверенного или неуверенного ответа на вопросы экзаменатора при устном опросе.
<a id="p100136"></a>6.2.4 СИИ, построенные на методах компьютерного зрения и интеллектуального анализа данных и предназначенные для выявления уверенной или неуверенной записи ответа во время письменного экзамена.
<a id="p100137"></a>6.2.5 СИИ, построенные на методах компьютерного зрения и интеллектуального анализа данных и предназначенные для вычисления скорости изменения мимики и пространственной ориентации лица студента во время лекции или письменного экзамена. Целевая функция может быть построена на основе комбинаций полей "frameNumber", "scenario", "R00", "R01", "R02", "R10", "R11", "R12", "R20", "R21", "R22".
<a id="p100138"></a>6.3 Системы, с помощью которых могут быть решены задачи с использованием базового демонстрационного набора данных и дополнительных данных, перечислены в 6.3.1 - 6.3.7.
<a id="p100139"></a>6.3.1 Система, построенная на методах интеллектуального анализа данных, компьютерного зрения и обработки естественного языка и предназначенная для формирования рекомендаций по коррекции содержания обучения, форм и методов взаимодействия преподавателя с обучающимися на основе выявления фактов изменения учебной активности обучающихся во время онлайн-обучения.
<a id="p100140"></a>В данной системе дополнительно предлагается вычисление целевой функции на дополнительных данных об успеваемости обучающихся за весь период обучения.
<a id="p100141"></a>6.3.2 Система, построенная на методах интеллектуального анализа данных и компьютерного зрения и предназначенная для мониторинга динамики изменений вовлеченности обучающегося.
<a id="p100142"></a>6.3.3 Система, построенная на методах интеллектуального анализа данных и компьютерного зрения, для оценки общей вовлеченности обучающегося на протяжении всего занятия.
<a id="p100143"></a>6.3.4 Система, построенная на методах интеллектуального анализа данных для прогнозирования вовлеченности обучающихся на основе анализа вовлеченности за предыдущие периоды обучения.
<a id="p100144"></a>6.3.5 Рекомендательная система, построенная на методах интеллектуального анализа данных, компьютерного зрения и обработки естественного языка и предлагающая материалы для самостоятельной работы по теме занятия.
<a id="p100145"></a>6.3.6 Система, построенная на методах интеллектуального анализа данных, компьютерного зрения и обработки естественного языка для прогнозирования вероятного уровня знаний по определенной теме у обучающегося.
<a id="p100146"></a>6.3.7 Система, построенная на методах интеллектуального анализа данных, компьютерного зрения и обработки естественного языка для выявления разделов дисциплины, усвоение которых может вызывать трудности у последующих потоков обучающихся.


### <a id="p100147"></a>7 Описание базового демонстрационного набора данных


<a id="p100148"></a>Базовый демонстрационный набор данных структурно состоит из двух частей:
<a id="p100149"></a>а) видеофайлы, составленные по результатам видеосъемок обучающихся. Средняя длительность одного видеофайла составляет около 1 минуты. Каждому из видеофайлов соответствует идентификатор обучающегося, сценария и камеры. Данная информация хранится в названии видеофайла в формате: [идентификатор_типа_занятия]_p[идентификатор_обучающегося]_s[идентификатор_сценария]_c[идентификатор_камеры][_идентификатор_типа_аугментации. Пусто в случае оригинального видео].mp4.
<a id="p100150"></a>Характеристики камеры, такие как разрешение видео, количество кадров в секунду, а также информация о ее положении относительно обучающегося, хранятся в табличном наборе данных.
<a id="p100151"></a>б) табличный набор данных составлен по результатам анализа видеофайлов. Описание его полей представлено в таблице 1. В таблице данных каждый кортеж соответствует кадру из видеофайлов. Кортеж содержит данные об исходном видеофайле, а также характеристики мимики обучающегося, находящегося в кадре. Для прочтения таблицы из файла следует использовать специализированное программное обеспечение для анализа больших объемов данных.

<a id="p100152"></a>**Таблица 1**

<a id="p100153"></a>**Описание полей набора данных**


<table>
<colgroup><col width="25%"><col width="20%"><col width="55%"></colgroup>
<tr><td><a id="p100154"></a>Наименование поля</td><td><a id="p100155"></a>Тип данных</td><td><a id="p100156"></a>Описание</td></tr>
<tr><td><a id="p100157"></a>Video</td><td><a id="p100158"></a>Строковый</td><td><a id="p100159"></a>Название видеофайла</td></tr>
<tr><td><a id="p100160"></a>frameNumber</td><td><a id="p100161"></a>Целочисленный</td><td><a id="p100162"></a>Порядковый номер кадра</td></tr>
<tr><td><a id="p100163"></a>scenario</td><td><a id="p100164"></a>Целочисленный</td><td><a id="p100165"></a><a id="p100166"></a><a id="p100167"></a><a id="p100168"></a><a id="p100169"></a><a id="p100170"></a><a id="p100171"></a><a id="p100172"></a><a id="p100173"></a><a id="p100174"></a><a id="p100175"></a><a id="p100176"></a><a id="p100177"></a><a id="p100178"></a><a id="p100179"></a><a id="p100180"></a>Код сценария:<br>1 - лекция с презентацией: студент периодически смотрит на экран и ведет записи в тетради;<br>2 - лекции с записями на доске: студент дольше смотрит на доску, потом записывает в тетрадь;<br>3 - лекции в устной форме: студент постоянно пишет в тетрадь;<br>4 - студент смотрит на лектора/экран;<br>5 - студент смотрит в телефон или делает что-то отвлеченное перед экраном компьютера;<br>6 - студент смотрит в тетрадь и рисует что-то отвлеченное;<br>7 - студент смотрит в сторону (сценарий соответствует только аудиторным видеоматериалам);<br>8 - студент смотрит в экран ноутбука (сценарий соответствует только аудиторным видеоматериалам);<br>9 - студент что-то уверенно отвечает, смотря на преподавателя;<br>101 - студент затрудняется ответить;<br>102 - студент отвечает, иногда смотря мимо камеры, где ему подсказывают (сценарий соответствует только дистанционным видеоматериалам);<br>11 - студент общается не по теме с другими людьми;<br>12 - студент задумался во время сдачи экзамена;<br>13 - студент пишет, что-то додумывает, опять пишет;<br>14 - студент пишет, глядит на преподавателя, на шпаргалку (сценарий соответствует только аудиторным видеоматериалам)</td></tr>
<tr><td><a id="p100181"></a>x_angle</td><td><a id="p100182"></a>Целочисленный</td><td><a id="p100183"></a>Угол поворота камеры относительно оси, параллельной поверхности и направленной вдоль парт в аудиториях, и оси, направленной перпендикулярно экрану в дистанционном формате</td></tr>
<tr><td><a id="p100184"></a>z_angle</td><td><a id="p100185"></a>Целочисленный</td><td><a id="p100186"></a>Угол поворота камеры относительно оси, перпендикулярной поверхности (полу)</td></tr>
<tr><td><a id="p100187"></a>brightness</td><td><a id="p100188"></a>Целочисленный</td><td><a id="p100189"></a>Освещенность лица обучающегося по шкале от 0 до 255. Чем выше значение, тем выше яркость</td></tr>
<tr><td><a id="p100190"></a>gender</td><td><a id="p100191"></a>Строковый</td><td><a id="p100192"></a>Пол обучающегося, находящегося в кадре. "f" - женский, "m" - мужской</td></tr>
<tr><td><a id="p100193"></a>glasses</td><td><a id="p100194"></a>Целочисленный</td><td><a id="p100195"></a>Наличие очков у обучающегося, находящегося в кадре. "0" - без очков, "1" - с очками</td></tr>
<tr><td><a id="p100196"></a>place</td><td><a id="p100197"></a>Целочисленный</td><td><a id="p100198"></a>Тип занятия. 0 - в аудитории, 1 - дистанционно</td></tr>
<tr><td><a id="p100199"></a>_neutral</td><td><a id="p100200"></a>Вещественный</td><td><a id="p100201"></a>Нейтральное состояние лица, без мимики</td></tr>
<tr><td><a id="p100202"></a>browDownLeft</td><td><a id="p100203"></a>Вещественный</td><td><a id="p100204"></a>Левая бровь опущена</td></tr>
<tr><td><a id="p100205"></a>browDownRight</td><td><a id="p100206"></a>Вещественный</td><td><a id="p100207"></a>Правая бровь опущена</td></tr>
<tr><td><a id="p100208"></a>browInnerUp</td><td><a id="p100209"></a>Вещественный</td><td><a id="p100210"></a>Внутренняя часть бровей приподнята</td></tr>
<tr><td><a id="p100211"></a>browOuterUpLeft</td><td><a id="p100212"></a>Вещественный</td><td><a id="p100213"></a>Внешняя часть левой брови приподнята</td></tr>
<tr><td><a id="p100214"></a>browOuterUpRight</td><td><a id="p100215"></a>Вещественный</td><td><a id="p100216"></a>Внешняя часть правой брови приподнята</td></tr>
<tr><td><a id="p100217"></a>cheekPuff</td><td><a id="p100218"></a>Вещественный</td><td><a id="p100219"></a>Щеки надуты</td></tr>
<tr><td><a id="p100220"></a>cheekSquintLeft</td><td><a id="p100221"></a>Вещественный</td><td><a id="p100222"></a>Левая щека приподнята</td></tr>
<tr><td><a id="p100223"></a>cheekSquintRight</td><td><a id="p100224"></a>Вещественный</td><td><a id="p100225"></a>Правая щека приподнята</td></tr>
<tr><td><a id="p100226"></a>eyeBlinkLeft</td><td><a id="p100227"></a>Вещественный</td><td><a id="p100228"></a>Левый глаз прикрыт</td></tr>
<tr><td><a id="p100229"></a>eyeBlinkRight</td><td><a id="p100230"></a>Вещественный</td><td><a id="p100231"></a>Правый глаз прикрыт</td></tr>
<tr><td><a id="p100232"></a>eyeLookDownLeft</td><td><a id="p100233"></a>Вещественный</td><td><a id="p100234"></a>Зрачок левого глаза направлен вниз</td></tr>
<tr><td><a id="p100235"></a>eyeLookDownRight</td><td><a id="p100236"></a>Вещественный</td><td><a id="p100237"></a>Зрачок правого глаза направлен вниз</td></tr>
<tr><td><a id="p100238"></a>eyeLookInLeft</td><td><a id="p100239"></a>Вещественный</td><td><a id="p100240"></a>Зрачок левого глаза направлен вправо</td></tr>
<tr><td><a id="p100241"></a>eyeLookInRight</td><td><a id="p100242"></a>Вещественный</td><td><a id="p100243"></a>Зрачок правого глаза направлен влево</td></tr>
<tr><td><a id="p100244"></a>eyeLookOutLeft</td><td><a id="p100245"></a>Вещественный</td><td><a id="p100246"></a>Зрачок левого глаза направлен влево</td></tr>
<tr><td><a id="p100247"></a>eyeLookOutRight</td><td><a id="p100248"></a>Вещественный</td><td><a id="p100249"></a>Зрачок правого глаза направлен вправо</td></tr>
<tr><td><a id="p100250"></a>eyeLookUpLeft</td><td><a id="p100251"></a>Вещественный</td><td><a id="p100252"></a>Зрачок левого глаза направлен вверх</td></tr>
<tr><td><a id="p100253"></a>eyeLookUpRight</td><td><a id="p100254"></a>Вещественный</td><td><a id="p100255"></a>Зрачок правого глаза направлен вверх</td></tr>
<tr><td><a id="p100256"></a>eyeSquintLeft</td><td><a id="p100257"></a>Вещественный</td><td><a id="p100258"></a>Левый глаз прищурен</td></tr>
<tr><td><a id="p100259"></a>eyeSquintRight</td><td><a id="p100260"></a>Вещественный</td><td><a id="p100261"></a>Правый глаз прищурен</td></tr>
<tr><td><a id="p100262"></a>eyeWideLeft</td><td><a id="p100263"></a>Вещественный</td><td><a id="p100264"></a>Веко левого глаза широко раскрыто</td></tr>
<tr><td><a id="p100265"></a>eyeWideRight</td><td><a id="p100266"></a>Вещественный</td><td><a id="p100267"></a>Веко правого глаза широко раскрыто</td></tr>
<tr><td><a id="p100268"></a>jawForward</td><td><a id="p100269"></a>Вещественный</td><td><a id="p100270"></a>Нижняя челюсть выдвинута вперед</td></tr>
<tr><td><a id="p100271"></a>jawLeft</td><td><a id="p100272"></a>Вещественный</td><td><a id="p100273"></a>Нижняя челюсть сдвинута влево</td></tr>
<tr><td><a id="p100274"></a>jawOpen</td><td><a id="p100275"></a>Вещественный</td><td><a id="p100276"></a>Нижняя челюсть открыта</td></tr>
<tr><td><a id="p100277"></a>jawRight</td><td><a id="p100278"></a>Вещественный</td><td><a id="p100279"></a>Нижняя челюсть сдвинута вправо</td></tr>
<tr><td><a id="p100280"></a>mouthClose</td><td><a id="p100281"></a>Вещественный</td><td><a id="p100282"></a>Рот закрыт</td></tr>
<tr><td><a id="p100283"></a>mouthDimpleLeft</td><td><a id="p100284"></a>Вещественный</td><td><a id="p100285"></a>Левый угол рта сдвинут назад</td></tr>
<tr><td><a id="p100286"></a>mouthDimpleRight</td><td><a id="p100287"></a>Вещественный</td><td><a id="p100288"></a>Правый угол рта сдвинут назад</td></tr>
<tr><td><a id="p100289"></a>mouthFrownLeft</td><td><a id="p100290"></a>Вещественный</td><td><a id="p100291"></a>Левый угол рта опущен</td></tr>
<tr><td><a id="p100292"></a>mouthFrownRight</td><td><a id="p100293"></a>Вещественный</td><td><a id="p100294"></a>Правый угол рта опущен</td></tr>
<tr><td><a id="p100295"></a>mouthFunnel</td><td><a id="p100296"></a>Вещественный</td><td><a id="p100297"></a>Губы раскрыты</td></tr>
<tr><td><a id="p100298"></a>mouthLeft</td><td><a id="p100299"></a>Вещественный</td><td><a id="p100300"></a>Губы сдвинуты влево</td></tr>
<tr><td><a id="p100301"></a>mouthLowerDownLeft</td><td><a id="p100302"></a>Вещественный</td><td><a id="p100303"></a>Левая нижняя губа опущена</td></tr>
<tr><td><a id="p100304"></a>mouthLowerDownRight</td><td><a id="p100305"></a>Вещественный</td><td><a id="p100306"></a>Правая нижняя губа опущена</td></tr>
<tr><td><a id="p100307"></a>mouthPressLeft</td><td><a id="p100308"></a>Вещественный</td><td><a id="p100309"></a>Левая часть рта приподнята, губы плотно сжаты</td></tr>
<tr><td><a id="p100310"></a>mouthPressRight</td><td><a id="p100311"></a>Вещественный</td><td><a id="p100312"></a>Правая часть рта приподнята, губы плотно сжаты</td></tr>
<tr><td><a id="p100313"></a>mouthPucker</td><td><a id="p100314"></a>Вещественный</td><td><a id="p100315"></a>Губы сокращены и сжаты</td></tr>
<tr><td><a id="p100316"></a>mouthRight</td><td><a id="p100317"></a>Вещественный</td><td><a id="p100318"></a>Губы сдвинуты вправо</td></tr>
<tr><td><a id="p100319"></a>mouthRollLower</td><td><a id="p100320"></a>Вещественный</td><td><a id="p100321"></a>Нижняя губа перекрыта верхней</td></tr>
<tr><td><a id="p100322"></a>mouthRollUpper</td><td><a id="p100323"></a>Вещественный</td><td><a id="p100324"></a>Верхняя губа перекрыта нижней</td></tr>
<tr><td><a id="p100325"></a>mouthShrugLower</td><td><a id="p100326"></a>Вещественный</td><td><a id="p100327"></a>Нижняя губа выдвинута наружу</td></tr>
<tr><td><a id="p100328"></a>mouthShrugUpper</td><td><a id="p100329"></a>Вещественный</td><td><a id="p100330"></a>Верхняя губа выдвинута наружу</td></tr>
<tr><td><a id="p100331"></a>mouthSmileLeft</td><td><a id="p100332"></a>Вещественный</td><td><a id="p100333"></a>Левая часть рта улыбается</td></tr>
<tr><td><a id="p100334"></a>mouthSmileRight</td><td><a id="p100335"></a>Вещественный</td><td><a id="p100336"></a>Правая часть рта улыбается</td></tr>
<tr><td><a id="p100337"></a>mouthStretchLeft</td><td><a id="p100338"></a>Вещественный</td><td><a id="p100339"></a>Левая часть рта вытянута</td></tr>
<tr><td><a id="p100340"></a>mouthStretchRight</td><td><a id="p100341"></a>Вещественный</td><td><a id="p100342"></a>Правая часть рта вытянута</td></tr>
<tr><td><a id="p100343"></a>mouthUpperUpLeft</td><td><a id="p100344"></a>Вещественный</td><td><a id="p100345"></a>Верхняя левая губа приподнята</td></tr>
<tr><td><a id="p100346"></a>mouthUpperUpRight</td><td><a id="p100347"></a>Вещественный</td><td><a id="p100348"></a>Верхняя правая губа приподнята</td></tr>
<tr><td><a id="p100349"></a>noseSneerLeft</td><td><a id="p100350"></a>Вещественный</td><td><a id="p100351"></a>Левая половина носа приподнята</td></tr>
<tr><td><a id="p100352"></a>noseSneerRight</td><td><a id="p100353"></a>Вещественный</td><td><a id="p100354"></a>Правая половина носа приподнята</td></tr>
<tr><td><a id="p100355"></a>R00</td><td><a id="p100356"></a>Вещественный</td><td rowspan="7"><a id="p100357"></a><a id="p100358"></a><a id="p100359"></a><a id="p100360"></a><a id="p100361"></a>Элементы матрицы<br>R<sub>00</sub>, R<sub>01</sub> &lt; R02,<br>R10, R11, R12,<br>R20, R21, R22,<br>которая задает ориентацию головы в трехмерном пространстве</td></tr>
<tr><td><a id="p100362"></a>R01</td><td><a id="p100363"></a>Вещественный</td></tr>
<tr><td><a id="p100364"></a>R02</td><td><a id="p100365"></a>Вещественный</td></tr>
<tr><td><a id="p100366"></a>R10</td><td><a id="p100367"></a>Вещественный</td></tr>
<tr><td><a id="p100368"></a>R11</td><td><a id="p100369"></a>Вещественный</td></tr>
<tr><td><a id="p100370"></a>R12</td><td><a id="p100371"></a>Вещественный</td></tr>
<tr><td><a id="p100372"></a>R20</td><td><a id="p100373"></a>Вещественный</td></tr>
<tr><td><a id="p100374"></a>R21</td><td><a id="p100375"></a>Вещественный</td><td></td></tr>
<tr><td><a id="p100376"></a>R22</td><td><a id="p100377"></a>Вещественный</td><td></td></tr>
</table>


<a id="p100378"></a>Базовый демонстрационный набор содержит две группы видеофайлов. Первая группа соответствует съемкам в аудитории. В каждом видеофайле находится только один человек. В данной группе съемки проводились с двух ракурсов. Вторая группа соответствует съемкам посредством инструментов ВКС.
<a id="p100379"></a>Сценарии соответствуют различным видам поведения обучающихся на учебном занятии. Данные виды поведения разбиты на четыре группы:
- <a id="p100380"></a>обучающийся вовлечен на занятии;
- <a id="p100381"></a>обучающийся отвлечен;
- <a id="p100382"></a>общение на занятии;
- <a id="p100383"></a>выполнение задач на семинаре, экзамене.
<a id="p100384"></a>Состав сценариев по каждой группе представляет собой следующее:
- <a id="p100385"></a>обучающийся вовлечен на занятии:
1) <a id="p100386"></a>лекция с презентацией - студент периодически смотрит на экран и ведет записи в тетради;
2) <a id="p100387"></a>лекции с записями на доске - студент дольше смотрит на доску, потом записывает в тетрадь;

<div align="center">

3) <a id="p100388"></a>лекции в устной форме - студент постоянно пишет в тетрадь;<br>
4) <a id="p100389"></a>студент смотрит на лектора/экран;<br>
- <a id="p100390"></a>обучающийся отвлечен:<br>
1) <a id="p100391"></a>студент смотрит в телефон или делает что-то отвлеченное перед экраном компьютера;<br>
2) <a id="p100392"></a>студент смотрит в тетрадь и рисует что-то отвлеченное;<br>
3) <a id="p100393"></a>студент смотрит в сторону (сценарий соответствует только аудиторным видеоматериалам);<br>
4) <a id="p100394"></a>студент смотрит в экран ноутбука (сценарий соответствует только аудиторным видеоматериалам);<br>
- <a id="p100395"></a>общение на занятии:<br>
1) <a id="p100396"></a>студент что-то уверенно отвечает, смотря на преподавателя;<br>
2) <a id="p100397"></a>студент затрудняется ответить;

</div>

<a id="p100398"></a>**3) студент отвечает, иногда смотря мимо камеры, где ему подсказывают (сценарий соответствует только дистанционным видеоматериалам);**
<a id="p100399"></a>**4) студент общается не по теме с другими людьми;**
<a id="p100400"></a>**- выполнение задач на семинаре, экзамене:**
1) <a id="p100401"></a>студент задумался во время сдачи экзамена;
2) <a id="p100402"></a>студент пишет, что-то додумывает, опять пишет;
3) <a id="p100403"></a>студент пишет, глядит на преподавателя, на шпаргалку (сценарий соответствует только аудиторным видеофайлам).
<a id="p100404"></a>Каждый из полученных видеофайлов подвергался аугментации следующими способами:

<div align="right">

- <a id="p100405"></a>симметричное отражение относительно вертикальной оси;<br>
- <a id="p100406"></a>затемнение и осветление кадров на 20%;

</div>

- <a id="p100407"></a>для аудиторных записей проводились снижение качества видео и случайный сдвиг камеры.
<a id="p100408"></a>Базовый демонстрационный набор формировался с учетом существенных условий эксплуатации СИВО. С этой целью проводилась видеосъемка обучающихся различного пола, внешности при различных внешних условиях. На рисунках 1 - 3 приведено распределение видеофайлов по этим существенным условиям.



<div align="center">

<a id="p100410"></a>**Рисунок 1 - Соотношение отснятых видеоматериалов в аудитории**<br>
**и посредством ВКС**

</div>






<a id="p100412"></a>Рисунок 2 - Распределение видеофайлов по признаку угла
поворота камеры по горизонтали





<div align="center">

<a id="p100414"></a>**Рисунок 3 - Распределение видеофайлов по признаку**<br>
**освещенности лица обучающегося**

</div>



### <a id="p100415"></a>8 Требования к защите данных, содержащихся в функциональной подсистеме решения задач искусственного интеллекта


<a id="p100416"></a>8.1 К защите данных, содержащихся при применении алгоритмов идентификации вовлеченности обучающихся при онлайн-обучении, следует применять требования ГОСТ Р 59897-2021 (раздел 12).
<a id="p100417"></a>8.2 Общий подход по установлению требований по защите сведений, подлежащих защите в соответствии с действующим законодательством Российской Федерации, используемых в функциональных подсистемах решения задач ИИ, должен соответствовать требованиям ГОСТ Р 59407. При необходимости защиты персональных данных, используемых в функциональных подсистемах решения задач ИИ, требования должны быть установлены в соответствии с положениями [1] - [4].





<a id="p100418"></a>Приложение А
(обязательное)

<a id="p100419"></a>БАЗОВЫЙ ДЕМОНСТРАЦИОННЫЙ НАБОР ДАННЫХ

<a id="p100420"></a>https://disk.yandex.ru/d/mYw53m5wY5FWpA






## <a id="p100421"></a>БИБЛИОГРАФИЯ



| <a id="p100422"></a>[1] | <a id="p100423"></a>Федеральный закон от 27 июля 2006 г. N 152-ФЗ "О персональных данных" |
| --- | --- |
| <a id="p100424"></a>[2] | <a id="p100425"></a>Постановление Правительства Российской Федерации от 1 ноября 2012 г. N 1119 "Об утверждении требований к защите персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных" |
| <a id="p100426"></a>[3] | <a id="p100427"></a>Приказ ФСТЭК России от 18 февраля 2013 г. N 21 "Об утверждении Состава и содержания организационных и технических мер по обеспечению безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных" |
| <a id="p100428"></a>[4] | <a id="p100429"></a>Приказ ФСБ России от 10 июля 2014 г. N 378 "Об утверждении Состава и содержания организационных и технических мер по обеспечению безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных с использованием средств криптографической защиты информации, необходимых для выполнения установленных Правительством Российской Федерации требований к защите персональных данных для каждого из уровней защищенности" |







<table>
<colgroup><col width="50%"><col width="50%"></colgroup>
<tr><td><a id="p100430"></a>УДК 004.8:004.6</td><td><a id="p100431"></a>ОКС 35.240.90</td></tr>
<tr><td colspan="2"><a id="p100432"></a>Ключевые слова: искусственный интеллект, технологии искусственного интеллекта, функциональная подсистема, система искусственного интеллекта, идентификация, вовлеченность, онлайн-обучение, методика испытаний, набор данных</td></tr>
</table>




<a id="p100433"></a>

---



## Иллюстрации

![](https://i.bukva.ai/fYlMD1Jl/img_0.png)

![](https://i.bukva.ai/fYlMD1Jl/img_1.png)

![](https://i.bukva.ai/fYlMD1Jl/img_2.png)