从南大"零分作业”事件 看教育与生成式AI的攻防战

2025/06/26   •   1787阅
南洋理工大学因学生使用生成式AI完成作业被记零分,引发学术诚信争议。中国高考期间AI禁用,与新加坡允许AI辅助学习形成对比。教育界正探索适应AI时代的新评估模式,未来将侧重于培养学生精准指令和信息筛选能力。
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日前,南洋理工大学三名学生因使用生成式人工智能(GenAI)完成作业被记零分,校方给出的理由是:作业中存在虚构的参考文献、统计数据或失效的网络链接。这一事件多日来在社媒平台闹得沸沸扬扬、众说纷纭,本地主流与非主流媒体也相继跟进,持续报道事件进展。

此次涉事的论文作业在学生期末成绩中占比高达45%,零分处罚不仅会显著拉低平均绩点(GPA),更会在他们的档案中留下定性为“学术欺诈”的永久警告,对于日后的升学求职都会产生深远的负面影响。

南大的立场很明确:课程讲师已在整个学期多次强调"禁用AI",违者零分。校方秉持的理念是,虚构文献损害学术诚信,必须严惩。

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其中一名论文获零分的南大学生6月19日在Reddit发文称,尽管自己提交了谷歌文档版本历史、通过Draftback扩展程序记录的完整写作过程,以及过往论文样本等证据,校方仍拒绝重新审议判罚决定。(Reddit网站截图)

但其中一名涉事学生在论坛平台Reddit上反驳校方说法,称南大声明包含"多项可被证据推翻的虚假信息",并将长达11页的“证据”上传至谷歌云端硬盘公之于众。

她指出,所谓"虚构的参考文献"实为作者姓名或文章标题的拼写错误。此外,校方所指控的“AI论文写作服务”,实际上只是一款免费的引用排序工具StudyCrumb。她解释道:

“这仅仅是一个能按字母顺序排列参考文献的网站,通过谷歌搜索‘按字母A到Z为文献引用排序’,这个网站就在搜索结果的前几位。”

这名学生批评南大将常规工具与AI混淆,并且强调课程指南仅禁止使用AI生成论文内容,而从未对引用格式工具作出限制。她也由此抛出一个尖锐问题:

当AI只是作为辅助整理资料的工具,而非直接生成内容的“写手”时,是否应被全盘否定?

中国高考的"AI封锁":宁可错杀,不可放过

无独有偶,就在南大“零分作业”事件发酵的两周前,中国也上演了一场更为极端的AI管控——高考期间,多个基于AI的聊天机器人和应用程序被暂时禁用,以防止考生利用这些工具作弊。

腾讯、阿里巴巴等公司旗下的AI聊天机器人应用程序,在6月7日至10日高考进行期间暂停图片识别服务,防止考生拍照搜题,也屏蔽所有试题相关查询。当用户询问原因时,机器人统一回复:

“为保障高考公平,该功能在考试期间不可使用。”

作为中国最具影响力的大学入学选拔考试,这场“AI封锁”波及范围极广,不仅直接影响逾1330万名考生,也殃及未参与考试的普通用户。

耐人寻味的是,中国在对AI功能“严防死守”的同时,也积极将AI技术引入监考领域。据中国官方英文媒体中国日报网报道,高考期间,江西、湖北、广东等省都启用实时AI监考系统,例如通过摄像头捕捉实时考场画面,借助AI算法自动匹配40种异常行为模型,考生间的细微动作、物品传递等可疑行为都能被精准监测,在经监考员人工核验前便会触发预警。

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2019年,新加坡英华学校(自主)已开始测试用AI技术识别考生异常行为,包括在考场内部署闭路摄像机,将实时画面传输到考场前方一个放置得不显眼的屏幕上。(联合早报)

两种应对模式 同样的博弈困局

无论是在新加坡,还是在AI技术飞速发展的中国,当AI工具正在颠覆传统考试模式时,教育体系都陷入紧急“自救”状态,纷纷探索适应性方案。

根据《海峡时报》2024年的报道,包括南大在内的新加坡六所公立大学,均允许学生在遵守学术诚信的前提下,使用AI工具完成作业。整体来看,本地教育界对在考试中使用AI秉持的原则是:鼓励AI辅助学习,但坚决杜绝直接代写行为。

这种相对灵活的模式,虽然给予师生一定操作空间,但对于AI代笔的裁定可能缺乏更明确的依据和界定。此次南大“零分作业”事件便显示,当学术评价中对使用AI的规则界定模糊不清时,极易引发争议,让学生对评定程序的公正性产生质疑。

反观中国,直接要求科技公司关闭AI功能的做法,虽能高效降低作弊风险,却也显得简单粗暴。这种“一刀切”的方式不可避免地会“误伤”普通用户,牺牲他们的正常使用权益。

南大的“零分惩戒”和中国高考的“AI封锁”,不过是教育评估与AI博弈的开端。当教育界还在为“是否禁用AI”争论不休,传统教育评估体系尚未适应AI时代的快速变革时,AI技术早已跑得更远。

如今,AI不仅能撰写论文、解答难题,甚至可以模拟人类思维,这迫使我们不得不重新审视教育的本质:我们究竟要考核学生的哪些能力?

教育评估的方向是否应该转变为:如何精准向AI下达指令,获取理想结果;如何借助AI辅助学习,高效筛选精准资料,避免被海量无关信息干扰;当AI“无中生有”杜撰参考文献和数据时,怎样及时识别并验证真伪。

未来,提示工程(Prompt Engineering)能力,即引导生成式AI更有意义地与使用者互动的技能,或许会如同使用搜索引擎一样,成为学生必备的基础能力。而教育体系也亟需找到平衡点,既要有效防范利用AI作弊的行为,又不能扼杀技术创新的活力。否则,我们可能陷入一场永无止境的“AI攻防战”,而最终的输家,永远是学生。

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