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UC伯克利多门计算机课挂科率飙升，教授直指学生过度依赖AI
2026年春季学期，加州大学伯克利分校多门计算机科学课程的挂科率出现异常飙升，多位教授将矛头指向了生成式AI的过度使用和学生数学基础能力的下滑。
据《加利福尼亚人日报》报道，根据Berkeleytime数据，2026年春季学期，CS 10课程有35.3%的学生拿到F，CS 61A课程有10.6%的学生拿到F。而在2024年和2025年春季学期，这两门课的F比例从未超过10%。此外，EECS 127工程优化模型课程的不及格率也达到16.8%，是正常水平的3倍多。
按伯克利电气工程与计算机科学系的规定，低年级课程获得D和F的学生比例应在7%左右。而2026年春季，CS 10和CS 61A的平均成绩仅为C+，对应GPA 2.3，远低于该系"2.8-3.3"的目标区间。
教授Dan Garcia同时教这两门课，他认为挂科率飙升的主要原因是学生使用大语言模型导致的学术不诚实大幅增加。据他透露，仅CS 10一门课，就有近30名学生因在家庭考试中作弊被查并移交学生行为中心处理。
"有些学生是太依赖LLM帮他们做功课，到了考试的时候完全没准备好。"Garcia说。他特别反对那种按比例限制拿A人数的做法："你应该设定明确的标准，然后给学生大量机会去达到它——而不降低标准。那些在搞曲线评分的人，正在掩盖真正的问题。"
除了AI因素，基础数学能力不足也是关键原因。EECS 127课程的副教授Gireeja Ranade表示，学生在进入课程前本应掌握线性代数、向量微积分和数学证明，但她在答疑时间发现很多学生连线性代数都搞不定。更令她震惊的是，有学生告诉她之前修的一门含线性代数的课，作业和考试都是开放互联网、开放AI的。
Ranade和Garcia都注意到学生参与度在下降。Ranade说答疑时间过去人满为患，现在她和助教们经常面对空荡荡的教室。Garcia也同样感受到冷清："我过去答疑时间总是满的，现在有时候一个人都没有。一个人坐在办公室里，真的很意外。"
两位教授都已签署请愿书，呼吁加州大学系统在STEM专业招生中恢复ACT和SAT标化考试要求，目前已有超过1300名UC教职工联署。
展望未来，两位教授都在重新思考课程设计。Ranade强调，在AI时代教授们应该教给学生"更多，而不是更少"，要培养学生的批判性思维和分析能力。Garcia则计划在未来的课堂上第一天就把本学期的数据展示出来，并引用了同事的一句话："困惑是学习的汗水。我觉得很多学生不愿意流汗。"
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