USER AUTHENTICATION IN MOBILE LEARNING: BEHAVIORAL ANALYSIS WITH GYROSCOPE AND ACCELEROMETER DATA

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.58805/kazutb.v.4.29-1231
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

With rising popularity of mobile devices and increasingly voluminous learning data, securing individual information has become a matter of urgency. This work proposes a behavioral authentication model that reinforces access security on smart learning platforms through learning user behavior from accelerometer and gyroscope data. Designed to suit mobile learning environments where voluminous user interaction with interactive content necessitates trustworthy authentication processes, this model reinforces access security on smart learning platforms through learning user behavior from accelerometer and gyroscope data. Beyond taking into consideration accessible authentication processes, this paper further presents an innovative solution designed to suit mobile environments. Experiment results prove the model to be viable in upkeeping data integrity as well as securing user access to school systems.