超半數澳洲大學生作業靠AI！學業評估陷入困境，悉大啟用「雙軌制」
ChatGPT於2022年底出現以來，大學該如何評估學生的擔憂持續升溫：評估的究竟是學生學到了什麼，還是他們會不會使用生成式人工智慧？
為確保學位仍能切實反映學生掌握的知識和技能，大學及教師一直在努力改革評估方式。但對整個高等教育領域而言，這仍是一項沒有結束的挑戰。
大學正在如何應對？我們是否已經取得進展？
Pexels、Canva、The Conversation、CC BY-NC
人工智慧不等同於作弊
美國軟體公司Turnitin今年7月發布的一份報告顯示，在2025年10月至2026年4月期間經其系統處理的澳洲大學生作業中，近54%出現了某種人工智慧使用跡象。其中約一成作業含有超過80%的人工智慧生成內容。
不過，評估中出現人工智慧，並不等於使用它的學生都在作弊。
學生可能只在學習過程的某些環節使用人工智慧，例如用它協助構思、修改句子、潤色草稿，或就某個論點取得反饋。
不少學生在動筆前就會用人工智慧輔助完成評估。2024年，我與同事開展了一項研究，訪談了24名學生，了解他們如何藉助人工智慧閱讀學術文本。結果發現，超過半數受訪學生會用人工智慧總結文本、釐清難懂的閱讀內容，以及核對自己的理解。
規則並不總是清晰
研究顯示，學生和教師往往都不清楚，人工智慧怎樣才算用得恰當、怎樣又算不可接受。比如，藉助人工智慧改進草稿，究竟只是改正語法，還是也可以重整論證？
更複雜的是，適當使用與不當使用之間的界線可能因評估項目而不同；即使是同一項評估，這條界線也可能因學生而異。
大學如何應對？
監管規定要求澳洲大學確保評估能夠確認學生已掌握課程所需的知識和技能。近年來，各大學為達到這一要求所採取的方式並不相同。
悉尼大學（University of Sydney）提出的「雙軌方法」成為頗具影響力的回應，如今許多澳洲大學都在採用不同版本。
這種方法把評估分為兩條軌道。第一軌是「安全軌」，學生必須完全不使用人工智慧，展示自己的知識和技能。通常情況下，這一軌道包括現場考試和互動口試，評估人員可以親眼看著學生完成任務，學生也不能打開ChatGPT尋求幫助。
第二軌是「開放軌」，允許學生自由使用人工智慧，例如完成在線測驗和論文。由於這類形式很難判斷人工智慧是否被不當使用，第二軌評估通常被定位為促進反饋和學習，而不是用來證明或保證學生的學習成果。
大學仍難以跟上變化
然而，增加面對面評估並不能成為完美的長期答案。這類評估：往往執行成本高昂；
限制教師可以評估的內容；
還可能對某些學生群體造成不公平的偏向。
面對面評估也不意味著學生就無法接觸人工智慧。可穿戴式人工智慧設備，例如具備人工智慧功能的智能眼鏡，可能與普通眼鏡無異，卻能在不向監考人員顯露明顯跡象的情況下為學生提供考試幫助。
紐西蘭、台灣和韓國的考試中，已經有學生因使用這類設備被發現。對相關技術進行監測，仍是大學面臨的挑戰。
大學是否走在正確的道路上？
我們的研究把人工智慧與評估稱為一個「棘手問題」——它不存在一招解決的辦法。
問題之所以複雜，部分原因在於，大學並不總能判斷學生使用人工智慧究竟是在幫助學習，還是在削弱教師判斷學習是否真正發生的能力。
大學需要可信的證據，證明畢業生能夠完成哪些工作。但如果把評估單純視為一個防止人工智慧使用的安全問題，最終衡量的可能是管控措施是否成功，而不是學生所受教育是否成功。
與其只問一種新的評估形式在人工智慧時代是否有效，我們或許更應該問：它解決了哪個問題，又可能帶來哪些新問題？
例如，如果目標是把人工智慧排除在評估之外，加強監督、收緊管控看起來或許就是進步。但如果目標是讓學生為未來在職場中妥善使用人工智慧做好準備，同樣的限制反而可能阻礙我們希望促成的學習。也就是說，在一種情境下稱得上「解決方案」的做法，換到另一種情境中可能完全不是答案。
大學若要繼續推進改革，就必須弄清楚哪些評估改革方法適用於特定學科和情境，哪些並不適用，而不是試圖為整個機構尋找一個單一的「完美」方案。
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