AI 的使用让加州大学伯克利分校一位数学教授觉得批改作业“毫无意义”

AI 时代的作业与考试

• 许多人认为，如今批改课后作业已没什么意义，因为 AI 和答案库让作弊变得既简单又难以察觉。
• 也有人指出，这并不完全新鲜：即便在 AI 出现之前，学生也会共享答案、重复使用题目；AI 只是消除了操作上的阻力和否认的余地。
• 一个常见的建议是：作业只用于练习，成绩几乎完全由有监考的线下考试决定。

作业的角色与价值

• 支持不计分作业的人认为，作业对于练习、及早发现误解，以及培养纪律性至关重要。
• 批评者则认为，计分作业主要衡量的是认真程度和钻空子的能力，会抬高分数，而且一直以来都只是对掌握程度的一个很弱的信号。
• 有几种做法被提到：作业几乎不计分，甚至完全不计分，最终只靠考试决定成绩，而且往往效果不错。

替代性评估模式

• 提议包括：
  • 频繁的课堂书面或口头测验、白板题和口试。
  • 期末考试在总评中占绝大比重，并允许补考或重考，以减少“状态不好那天”的运气影响。
  • 翻转课堂、基于项目的作业，或作品集评估。
  • 不评分或通过/不通过模式，更强调反馈而非排名。
• 也有人主张对作业进行随机口头提问，以核实理解程度。

作弊、动机与学生责任

• 一种观点认为：大学里的成年人应当自我激励；如果他们不做作业而在考试中挂科，那是他们自己的责任。
• 另一种观点认为：许多有能力但准备不足的学生需要结构化激励和及早反馈；否则他们会在期末崩掉并失去参与感。
• 对于依赖“惩罚”是否意味着学生“不是上大学的料”，还是只是与当前教学方式不匹配，意见分歧很大。

AI 作为威胁与工具

• 担忧包括：AI 会削弱传统评估方式，可能贬低学位价值，并且最终可能减少对高等教育的需求。
• 乐观者则看到自学者的“黄金时代”：AI 可以充当导师、批改证明题，并大规模提供细致反馈。
• 令人不安的是，学生越来越倾向于使用 AI，而不是去参加教授的办公时间或学习小组，而且学习结果喜忧参半。

更广泛的高等教育与政策主题

• 争论的焦点在于：大学究竟应主要教授职业技能、做研究、为社会精英发放文凭，还是培养内在的学习动机。
• 有人预见较弱的院校会整合甚至倒闭，而更多职业培训或学徒制模式会出现。
• 很长的分支讨论则围绕国家与私营供给、自由主义政策，以及公共体系是否天然低效等问题展开——观点分歧极大。