超半数澳洲大学生作业靠AI！学业评估陷入困境，悉大启用“双轨制”
ChatGPT于2022年底出现以来，大学该如何评估学生的担忧持续升温：评估的究竟是学生学到了什么，还是他们会不会使用生成式人工智能？
为确保学位仍能切实反映学生掌握的知识和技能，大学及教师一直在努力改革评估方式。但对整个高等教育领域而言，这仍是一项没有结束的挑战。
大学正在如何应对？我们是否已经取得进展？
Pexels、Canva、The Conversation、CC BY-NC
人工智能不等同于作弊
美国软件公司Turnitin今年7月发布的一份报告显示，在2025年10月至2026年4月期间经其系统处理的澳洲大学生作业中，近54%出现了某种人工智能使用迹象。其中约一成作业含有超过80%的人工智能生成内容。
不过，评估中出现人工智能，并不等于使用它的学生都在作弊。
学生可能只在学习过程的某些环节使用人工智能，例如用它协助构思、修改句子、润色草稿，或就某个论点取得反馈。
不少学生在动笔前就会用人工智能辅助完成评估。2024年，我与同事开展了一项研究，访谈了24名学生，了解他们如何借助人工智能阅读学术文本。结果发现，超过半数受访学生会用人工智能总结文本、厘清难懂的阅读内容，以及核对自己的理解。
规则并不总是清晰
研究显示，学生和教师往往都不清楚，人工智能怎样才算用得恰当、怎样又算不可接受。比如，借助人工智能改进草稿，究竟只是改正语法，还是也可以重整论证？
更复杂的是，适当使用与不当使用之间的界线可能因评估项目而不同；即使是同一项评估，这条界线也可能因学生而异。
大学如何应对？
监管规定要求澳洲大学确保评估能够确认学生已掌握课程所需的知识和技能。近年来，各大学为达到这一要求所采取的方式并不相同。
悉尼大学（University of Sydney）提出的“双轨方法”成为颇具影响力的回应，如今许多澳洲大学都在采用不同版本。
这种方法把评估分为两条轨道。第一轨是“安全轨”，学生必须完全不使用人工智能，展示自己的知识和技能。通常情况下，这一轨道包括现场考试和互动口试，评估人员可以亲眼看着学生完成任务，学生也不能打开ChatGPT寻求帮助。
第二轨是“开放轨”，允许学生自由使用人工智能，例如完成在线测验和论文。由于这类形式很难判断人工智能是否被不当使用，第二轨评估通常被定位为促进反馈和学习，而不是用来证明或保证学生的学习成果。
大学仍难以跟上变化
然而，增加面对面评估并不能成为完美的长期答案。这类评估：往往执行成本高昂；
限制教师可以评估的内容；
还可能对某些学生群体造成不公平的偏向。
面对面评估也不意味着学生就无法接触人工智能。可穿戴式人工智能设备，例如具备人工智能功能的智能眼镜，可能与普通眼镜无异，却能在不向监考人员显露明显迹象的情况下为学生提供考试帮助。
新西兰、台湾和韩国的考试中，已经有学生因使用这类设备被发现。对相关技术进行监测，仍是大学面临的挑战。
大学是否走在正确的道路上？
我们的研究把人工智能与评估称为一个“棘手问题”——它不存在一招解决的办法。
问题之所以复杂，部分原因在于，大学并不总能判断学生使用人工智能究竟是在帮助学习，还是在削弱教师判断学习是否真正发生的能力。
大学需要可信的证据，证明毕业生能够完成哪些工作。但如果把评估单纯视为一个防止人工智能使用的安全问题，最终衡量的可能是管控措施是否成功，而不是学生所受教育是否成功。
与其只问一种新的评估形式在人工智能时代是否有效，我们或许更应该问：它解决了哪个问题，又可能带来哪些新问题？
例如，如果目标是把人工智能排除在评估之外，加强监督、收紧管控看起来或许就是进步。但如果目标是让学生为未来在职场中妥善使用人工智能做好准备，同样的限制反而可能阻碍我们希望促成的学习。也就是说，在一种情境下称得上“解决方案”的做法，换到另一种情境中可能完全不是答案。
大学若要继续推进改革，就必须弄清楚哪些评估改革方法适用于特定学科和情境，哪些并不适用，而不是试图为整个机构寻找一个单一的“完美”方案。
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