El estado actual de la verificación de identidad en la educación, en línea y presencial

A primera vista, puede parecer que la verificación de identidad no desempeña el mismo papel crítico en la educación que en sectores como las finanzas, los viajes o los juegos de azar. Sin embargo, para proteger la integridad académica, las universidades y otras instituciones educativas están mostrando un interés cada vez mayor en implementar algún tipo de comprobación de identidad.

Existen múltiples razones para ello:

Las cuentas de estudiantes falsas creadas para explotar ayudas financieras u otros recursos están aumentando en número. Los estafadores utilizan identidades robadas o sintéticas para inscribir estudiantes fantasma, y luego se apropian de becas y subvenciones sin ninguna asistencia real. Además, desviar fondos de los estudiantes legítimos es solo parte del problema: una vez inscritos, estas cuentas falsas pueden obtener acceso al correo electrónico del campus o a las redes VPN.

De manera alarmante, el Los Angeles Times informó recientemente que, en 2024, los colegios de California identificaron más de 1.2 millones de solicitudes fraudulentas de estudiantes, incluidas más de 223,000 inscripciones falsas en colegios comunitarios. Por ello, a partir de este año, los solicitantes de ayuda federal para estudiantes por primera vez deben presentar una identificación oficial con fotografía válida (ya sea en persona o a través de video en vivo) ante un funcionario escolar, conservándose copias de los documentos para auditoría.

La verificación de identidad de los estudiantes es igualmente vital para los cursos y exámenes, ya que el aumento del aprendizaje en línea ha permitido más oportunidades de suplantación. De hecho, la suplantación en exámenes se promociona como uno de los principales métodos de trampa en muchos tutoriales sobre “cómo aprobar exámenes en línea”.

Para combatir esto, muchas universidades ahora requieren que los estudiantes muestren una identificación con fotografía ante la cámara web y tomen una selfie antes de que comience una prueba en línea, de modo que el rostro del examinado coincida con la identidad del estudiante inscrito en los registros.

La tecnología de verificación de identidad (IDV) también se está utilizando para verificar la asistencia diaria, especialmente en los casos en que el ausentismo (tanto de estudiantes como de personal) ha sido un problema crónico. Muchas escuelas han tenido históricamente dificultades con la asistencia por sustitución, donde un amigo podía responder la llamada de asistencia por un estudiante ausente, o donde los maestros podían alterar los registros de asistencia. Y también existe un aspecto financiero: en algunos sistemas escolares públicos, la financiación y los salarios de los maestros están directamente vinculados a la asistencia.

Sin embargo, cuando un estudiante debe escanear su rostro para ser marcado como presente, hacer trampa en la lista de asistencia es casi imposible. Un caso de éxito es la región de Uttar Pradesh en la India, donde la implementación de sistemas de reconocimiento facial en las escuelas residenciales aumentó inmediatamente la asistencia tanto de estudiantes como de maestros.

Como se mencionó anteriormente, la tendencia más destacada en materia de verificación de identidad en la educación es la implementación de sistemas biométricos de asistencia. Esto elimina la necesidad de llamar nombres o pasar tarjetas de identificación, ya que las cámaras de reconocimiento facial se están volviendo cada vez más comunes.

Uno de los primeros casos conocidos de implementación de este tipo de sistemas se remonta a 1997. Ese año, la escuela secundaria Eagan High School en Minnesota se convirtió en una de las primeras escuelas de los Estados Unidos en utilizar lectores de huellas dactilares. En ese caso, sin embargo, no se usaban para registrar la asistencia, sino para retirar libros de la biblioteca.

Mucho ha cambiado desde entonces: Eagan High School ya no utiliza el sistema, mientras que muchas otras instituciones han adoptado la biometría. La tendencia ha ganado impulso en el sur de Asia, ya que varios gobiernos estatales de la India han implementado el reconocimiento facial para el control de asistencia en las escuelas a gran escala. En el estado de Telangana, por ejemplo, las autoridades introdujeron una aplicación móvil de reconocimiento facial que requiere que los estudiantes (y ahora también los maestros) tomen una fotografía en clase para registrar su asistencia. El sistema compara automáticamente la foto con las imágenes faciales almacenadas y genera una lista de ausentes con sus retratos incluidos. Después de realizar una prueba piloto en algunos distritos y observar “los resultados deseados”, Telangana está ampliando el reconocimiento facial a nivel estatal en las escuelas públicas.

Sin embargo, las implementaciones en otras regiones enfrentan resistencia: los reguladores europeos han cerrado en gran medida la puerta al reconocimiento facial en las escuelas, considerándolo desproporcionado y legalmente problemático. Un caso destacado ocurrió en Suecia en 2018, donde una escuela que probó el reconocimiento facial para el control de asistencia en clase fue rápidamente considerada en violación de las leyes de privacidad. La Autoridad Sueca de Protección de Datos multó a la escuela con aproximadamente €20,000 y advirtió que, incluso con el consentimiento por escrito de estudiantes o padres, dichos sistemas probablemente no cumplen con los requisitos del RGPD. El razonamiento fue que los estudiantes menores de edad no están en posición de otorgar libremente su consentimiento para ser vigilados por las autoridades escolares. Además, los reguladores argumentaron que siempre existen medios menos intrusivos para lograr el mismo objetivo de registrar la asistencia.

En cuanto a la educación superior, las universidades generalmente han sido más lentas en adoptar el control biométrico de asistencia; pero, al mismo tiempo, a veces son fuente de casos de uso aún más innovadores. Un ejemplo proviene de Guilford College, en los Estados Unidos, donde se está desarrollando un sistema de reconocimiento facial impulsado por inteligencia artificial para la gestión del aula.

El prototipo utiliza múltiples cámaras montadas en las paredes no solo para registrar la asistencia, sino también para monitorear la atención y las emociones de los estudiantes durante la clase. El objetivo, según el líder del proyecto, es liberar al profesorado de la tarea de controlar distracciones: si un estudiante se duerme o no presta atención, el sistema lo marcaría y registraría evidencia. Naturalmente, tanto el personal docente como los estudiantes han expresado incomodidad ante la idea de ser observados por un algoritmo durante toda la clase, calificándolo como una receta para el estrés y una posible invasión de la privacidad.

Igual de importante es la aplicación de la verificación de identidad en el contexto del aprendizaje remoto. Cuando un nuevo estudiante se inscribe en una universidad en línea o en una plataforma de aprendizaje electrónico, la institución debe ser capaz de confirmar que la persona es real y que no está utilizando la identidad de otra persona.

Muchas plataformas de aprendizaje en línea ahora requieren que los estudiantes completen un paso único de verificación de identidad como parte del registro, generalmente mediante la captura de una imagen de un documento de identidad y su comprobación con un retrato tipo selfie. Por ejemplo, Pearson VUE se asoció con Regula para implementar una solución que verifica automáticamente la autenticidad del documento de identidad y marca cualquier discrepancia entre la selfie del estudiante y la foto en el documento.

Plataformas como Coursera, que también ofrecen cursos con certificación, son conocidas por solicitar a los estudiantes que realicen un procedimiento de verificación de identidad. Esto ayuda tanto a la plataforma como a los futuros verificadores de credenciales a asegurarse de que la persona que completó el curso sea la misma que figura en el certificado.

Los exámenes en línea también requieren el nivel más alto de verificación de identidad. Aquí es donde suelen emplearse los sistemas de supervisión remota: se solicita a los estudiantes que activen su cámara web, muestren una identificación válida con fotografía cerca de la cámara y, con frecuencia, tomen una foto clara de su rostro sosteniendo o junto al documento de identidad. El software de supervisión (o un supervisor humano que observa de forma remota) examina si la identificación es legítima y coincide con el rostro del estudiante.

Durante el examen, el software también puede usar la transmisión de la cámara web para asegurarse de que el mismo rostro siga presente. Por ejemplo, la política universitaria de SUNY Downstate informa que los estudiantes que realizan exámenes con software remoto son fotografiados y grabados durante la prueba con fines de verificación de identidad.

Al mismo tiempo, el reciente auge de los deepfakes ha generado muchas preocupaciones en la industria, ya que un fraude convincente podría potencialmente engañar a un sistema de supervisión durante una verificación de identidad. En respuesta, las soluciones de verificación de identidad remota, como Regula Face SDK, incorporan prueba de vida activa y pasiva. La prueba de vida activa solicita al usuario realizar acciones como parpadear o girar la cabeza, mientras que la pasiva busca signos fisiológicos, como la textura de la piel, para asegurarse de que la cámara web esté captando a una persona real.

La verificación de identidad en la educación está pasando lentamente de ser una práctica de nicho a convertirse en una norma; sin embargo, es absolutamente necesario establecer límites claros en el caso del control de asistencia. Por poderosa que sea la tecnología, no debe violar las leyes locales de privacidad de datos personales, especialmente en el caso de los estudiantes menores de edad.

En cuanto al sistema en sí, la verificación de identidad de su institución puede ser impulsada por soluciones como Regula Document Reader SDK y Regula Face SDK, las cuales pueden integrarse fácilmente con sus aplicaciones móviles o web existentes.

Regula Document Reader SDK procesa imágenes de documentos, verifica su presencia real y los autentica, tanto en entornos presenciales como en línea. Al mismo tiempo, Regula Face SDK realiza reconocimiento facial instantáneo y evita ataques de presentación fraudulentos (uso de imágenes faciales estáticas, fotografías impresas, repeticiones de video, inyecciones de video o máscaras) durante el registro o los exámenes.

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