学生用AI写论文，大学还怎么给成绩？学者提出新思路！

ChatGPT 等生成式 AI 出现后，大学老师遇到了一个越来越难的问题：一份学生交上来的论文，究竟有多少是学生自己完成的？

英国伦敦大学学院（UCL）哲学讲师 Simona Aimar 近日在《泰晤士高等教育》撰文提出了一个颇有争议的想法：大学作业可以继续留，但不要再给它打分。

她认为，论文、习题、实验报告、阅读日志、小组项目和设计作业依然非常重要，因为学生需要通过这些作业反复练习，也需要老师通过作业提供反馈、让学生修改。

但问题在于，如果这些作业最终直接变成成绩，大学实际上是在用一份自己无法完全验证的材料，证明一个学生已经掌握了某种能力。而生成式 AI 让这件事变得更加困难。

AI让“这是谁写的”越来越难判断

过去，学生当然也可能找别人代写论文，但这种帮助通常需要花钱、耗时间，而且存在被发现的风险。

现在情况完全不同。一个大型语言模型几分钟内就可以生成一篇看起来相当完整的文章。它可以帮学生列提纲、修改草稿、翻译内容、寻找资料，甚至代写本应该用来说明学生写作过程的反思报告。

老师看到的最终文件，未必能够告诉他学生到底完成了哪些思考，AI 又完成了哪些。这也让传统的论文评分模式受到挑战。

作者认为，解决办法并不是简单禁止 AI。AI 禁令本身很难真正执行，而 AI 检测工具也并不可靠。有研究发现，这类工具可能错误判断学生的文章，而且可能对英语并非母语的写作者造成额外影响。

因此，与其不断追问“这篇论文是不是 AI 写的”，大学不如重新考虑一个更基本的问题：一份课程作业，真的足以证明一个学生已经掌握了某项能力吗？

作业还是要做，但可以不计分

Aimar 提出的方案并不是取消课程作业。恰恰相反，她认为作业应该继续存在。学生仍然可以写论文、做实验、完成习题、参加小组项目，老师也可以继续批改、反馈和指导。

区别在于，这些作业不再直接决定学生成绩，也不一定出现在最终成绩单里。这样一来，学生在完成作业时使用 AI，也可以更加公开地讨论，而不必把 AI 使用变成一件需要隐藏的事情。

而真正决定成绩的，可以换成一些更容易确认是学生本人完成的考核。

不同专业可以采用不同方式：

历史专业的学生，可以参加短时间的口头考试，为自己的历史解释进行答辩；

计算机专业的学生，可以在监督环境下完成编程任务；

护理专业的学生，可以在现场情境中展示临床判断；

建筑专业的学生，则可以在设计评图中解释自己的设计选择。

一些开放式考试同样可以使用，只要考查的是学生如何运用知识，而不是单纯背诵资料。

大学考试真正重要的是什么？

这种做法当然也有成本。口试、现场实践和监督考试都需要更多老师投入时间，也需要考虑残障、焦虑以及语言能力等不同学生的实际情况。

比如，重新大量采用几个小时的纸笔考试，可能解决 AI 代写的问题，却又把过去的一些问题带回来。所以作者并没有认为存在一种适用于所有大学和专业的完美考试方式。

她真正强调的是另外一件事：在关键的考核节点，大学必须能够确认“我们亲眼看到这个学生展示了这项能力。”

因为成绩本身并不只是一串数字。大学给学生一个高分，实际上是在向奖学金机构、雇主、研究生院以及整个社会作出一种承诺：这个学生已经达到某项标准。

尤其是医学、法律、工程、教育等专业，学生未来可能直接影响其他人的生活。成绩背后的“可信度”也就更加重要。

Aimar 认为，生成式 AI 当然可以成为学习工具。学生可以利用 AI 探索想法、修改文章、测试观点、帮助创作。

但问题在于，AI 辅助学习和大学最终认证的能力之间，仍然需要划出一条线。大学真正需要保护的，可能不是某一篇论文有没有 AI 参与，而是成绩单到底意味着什么。

如果学校无法确认一项成绩究竟代表学生本人完成了什么，那么这份成绩的价值也会受到影响。作业可以继续留着，让它发挥教学作用；但不要把一份漂亮的作业，直接当成学生能力的证明。

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