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为应对生成式人工智能在教育领域的滥用风险，爱尔兰高等教育管理局（HEA）近日发布新指南，建议高校引入“口头验证”机制，要求被怀疑使用人工智能完成作业的学生参加面对面访谈，以证明其作品的独立性。这一举措旨在从源头重塑评估体系，强调学习的真实性与过程性。
背景：学者频遇“AI 作业”难题
近年来，随着 ChatGPT 等生成式人工智能模型的普及，高校教师越来越多地发现，学生提交的论文或作业在风格和内容上疑似由人工智能生成。尽管学生常声称作品为独立完成，但在缺乏确凿证据的情况下，此类争议往往难以解决。高等教育管理局在报告中指出，当前各机构对人工智能使用的政策尚缺乏一致性，亟需系统性应对方案。如何有效检测 AI 生成的作业，已成为全球教育界面临的共同挑战。
新规核心：重构评估体系，强调“真实性”
这份由科克大学学院与高等教育管理局专家联合撰写的 20 页报告提出，高校应从根本上“重新设计”课程与评估流程，核心原则包括：
- 优先作业真实性 ：突出学生作者身份、人类判断力及基于过程的学习；
- 增加传统考核 ：考虑回归更多现场笔试，减少依赖可技术干预的作业形式；
- 引入口头验证 ：建立全校范围的口头评估保障机制，允许教师通过面对面对话直接核实作业的原创性。
报告明确建议，口头验证的结果应优先于任何书面作品，且这一过程应成为学术诚信调查的基础，而非依赖目前“不可靠的人工智能检测工具”。这标志着评估理念从结果导向向过程验证的重要转变。
执行机制：访谈作为学术诚信关键环节
根据指南，若学生作业被怀疑非独立完成，教师可要求其参加面对面访谈。学生需通过对话展示对作业内容的熟悉度、思维过程及相关知识，以此证明自身作者身份。报告强调，所有诚信调查应基于“对话与符合自然正义的证据评估”，而非单纯依赖技术检测。这一机制旨在通过深度交流，区分真正的学习成果与 AI 代工的产物。
配套措施：培训、准入与数据隐私
除评估改革外，报告还呼吁采取多项配套措施以应对 AI 挑战：
- 加强人工智能素养培训 ：对教师和学生进行系统培训，明确人工智能使用的伦理边界与学术责任；
- 保障技术公平获取 ：避免因人工智能工具的使用加剧教育资源不平等；
- 规范数据使用 ：建议禁止科技公司将学生生成的数据用于模型训练，保护学生隐私。
这些措施共同构成了一个从预防、检测到教育的完整框架，旨在负责任地利用 AI 技术。
行业反响与未来展望
尽管该指南目前仅为建议，但已引发教育界对评估方式转型的广泛讨论。支持者认为，面对面访谈不仅能遏制人工智能滥用，更能促进学生深度理解学习内容；反对者则担忧访谈可能增加师生负担，且难以标准化执行。
爱尔兰高等教育管理局表示，各高校需在“拥抱人工智能教育潜力”与“捍卫学术诚信”之间找到平衡，而系统性改革与持续投资将是关键。未来，如何将 AI 工具有效整合进教学过程，同时维护评估的公正性与有效性，将是全球教育体系持续探索的方向。
（图片来源：Getty Images/iStockphoto）
