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[心情点滴] UIUC教授斥责千人课堂,作业AI!就连道歉信也是AI写的...

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发表于 2025-11-6 08:32 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本文转载自公众号:Panopath留学过来人 (ID: Panopath_liuxue)



文丨筱筱    编丨KK


在伊利诺伊大学香槟分校,一门名为“数据科学探索”的课程被发现了签到骗局。这门由统计学教授卡尔·弗拉纳根与计算机科学家韦德·法根-乌尔姆施奈德共同执教的课程,每学期吸引超过千名学生选修。


然而最近,两位教授发现了一个令人费解的现象:在线答题系统记录的签到人数,总是远远超过实际到课人数。原来是学生们正在系统性作弊......


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这门名为《数据科学探索》(Data Science Discovery)的课程,是UIUC最受欢迎的选修课之一。每学期都有超过一千名学生参与。为了提高课堂参与度,两位教授设计了一套看似严密的考勤方式:


每节课上,投影屏幕会生成一个独特的二维码。学生需要用手机扫描后,在九十秒内回答一道随机生成的选择题。


题目内容来自当天课堂内容,答案实时上传到服务器。这意味着,只有真正坐在课堂里听课的学生,才可能在短时间内答题成功。


然而,这个被寄予厚望的系统,很快被学生们攻破。调查显示,大量学生通过微信群、Discord频道等渠道,将题目截图发给没到场的同学。于是,教室里坐着的人远比系统记录的要少。


当教授们联系了约一百名疑似作弊的学生要求解释时,他们收到了大量道歉邮件。起初,这些及时回复的邮件让教授们感到欣慰,直到他们发现这些道歉信的内容惊人地相似


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批量生产的悔过书



大约80%的邮件,都使用了几乎相同的表达方式。那些看似真诚的道歉,竟是AI生成的。


学生们不仅用AI作弊,还用AI写道歉信。


10月17日,弗拉纳根和法根-乌尔姆施奈德在课堂上当面批评了学生们的这种行为。两位教授将这些“批量悔过书”制作成一张拼贴图展示给全班同学,每张卡片上都印着同样的结尾 “I sincerely apologize.”


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From: Reddit



然而,学校并没有对学生采取任何纪律处分,整个事件的处理也比较轻描淡写,但该警告的都警告了。


在伊利诺伊大学的在线论坛上,一位自称是这门课程助教的学生透露,使用人工智能完成作业已经成为普遍现象。除了签到作弊外,许多学生还会使用人工智能来解决相对简单的作业问题。


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From: Reddit



另一位助教在reddit发帖称,人工智能生成的作业在总提交量中占比高达百分之七十五。学生们每周都要交一段75字的文字,结果,大多数提交内容语法完美、逻辑流畅,但语气和内容高度相似。


更讽刺的是,AI在完成这些作业时往往使用了课堂上从未讲过的函数或方法,反而让作弊行为更容易暴露。


教授们开始意识到,自己不仅在教数据科学,也在被数据化的学生群体重新教育。


小红书也有博主分享了自己学生错用AI的经历:论文用的AI给的reference是编造的。根本查不到.....


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图源:小红书



所以啊,大家别把AI的话全听进去了,自己不double check。AI也会犯错!


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检测工具一定准确吗?



由于现有AI检测工具可靠性存疑,教授们有时不得不依赖直觉判断作业真伪。这种主观评判方式导致误判频发,一些诚实完成作业的学生也无端受到指责。


今年初,明尼苏达大学博士生Haishan Yang就因此遭遇学术危机。


这名33岁的卫生经济学博士生在参加一场8小时的预备考试后,被四位教授认定“答案风格不符”,并因AI检测结果异常而被校方开除。


考试规则明确允许使用书本和笔记,但禁止使用人工智能工具。然而,四位教授在阅卷过程中,单方面认定他的答案"风格不像他本人",且部分内容偏离课程重点。教授们使用ChatGPT生成对比答案,并借助AI检测工具进行分析,最终得出了作弊的结论。


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Yang坚决否认这一指控,并将学校告上联邦法院。他在诉讼中指出,调查过程存在严重瑕疵,部分证据被修改,自己也没有获得公平申诉的机会。他特别质疑AI检测工具的可靠性,认为这种检测方式对英语非母语学生存在系统性偏见。


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明尼苏达大学对此事的回应显得格外强硬,校方以隐私法为由拒绝透露细节,坚称自己是"严格按规矩办事"


双方各执一词,关于这件事情的后续和真相,我们也不得而知。但由此大家可以看到校方对于使用AI生成学术内容的态度。


在Reddit等网络平台上,越来越多的学生开始分享自己被误判的经历。一位学生写道:


我出于好奇,把上学期自己写的期末论文放进Grammarly的AI检测器里检测了一下,结果它说我这篇完全原创的论文有三分之一是AI写的。


这些检测工具的工作原理通常基于文本特征的统计分析,比如词汇多样性、句子长度变化、文本连贯性等。不过这种检测方式存在明显缺陷。非母语作者的写作往往表现出较低的语言变化性,这恰好与AI生成文本的某些特征相似,导致误判风险显著增加。


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效率至上的诱惑



当下的大学生面临着前所未有的压力。繁重的课业、兼职工作、社交活动,以及日益激烈的就业竞争,使得AI成了一个难以抗拒的快捷方式。


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在这样的环境下,一篇需要数小时完成的论文可以在几分钟内生成,复杂的编程问题也能瞬间解决,甚至连最需要Reflection的反思性作业都可以交由AI代劳。


当思考的过程被省略,当创造的乐趣被剥夺,教育的本质正在被悄然侵蚀。大学教育的意义不仅在于获取知识,更在于培养独立思考的能力和塑造完整的人格


当学生被发现作业由AI生成时,学生们通常表现得十分惊讶。不是惊讶于自己的作弊行为被察觉,而是惊讶于教授竟然能够分辨出人工智能的写作......


并且学生们的深度阅读长篇文章的能力正在衰退,即使在顶尖学府中,认真阅读超过十页论文的学生也越来越少。把文章丢进人工智能工具,快速浏览摘要成了新的学习方式。这种表面上的高效率,实际上是对深度学习能力的损害。


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当工具变成了主人



人工智能本应是辅助学习的工具,但现在却有反客为主的趋势。它在编程、资料检索、数据分析和内容总结方面确实能提供巨大帮助,但当学生连最基本的思考都要外包时,教育的根基就开始动摇。


以哲学学习为例。人工智能可以完美总结尼采"上帝已死"的观点,但无法传递原著中那种挑战传统的勇气和反叛精神。它可以罗列存在主义的基本理念,但无法让学生体验与伟大思想对话时的那种智力震撼。


人工智能能够提供信息,却难以传递体验;能够总结内容,却无法替代思考。


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教育本质的再思考



思维能力的训练、人格的塑造、批判性思考能力的培养,这些才是大学教育的精髓。当学生使用人工智能代写论文时,他们不仅是在欺骗教授,更是在欺骗自己。他们剥夺了自己面对困难、挣扎思考、最终突破的成长机会。


其实使用AI帮助提高效率是好事,也是AI存在的意义之一。但是一味依赖AI,取代自己的思考的过程是不对的。


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对留学生而言,这场AI浪潮更具讽刺意味。在非母语的学习环境中,AI似乎是一根救命稻草。它能纠正语法、优化表达,甚至帮你改出“native speaker”的语气。


但问题是当你让AI替你思考,你还在学习英语吗?


语言学习的本质,不是掌握语法,而是通过语言去理解他人、理解世界。


如果所有表达都交给AI,留学的核心价值「用另一种语言思考」就此失效。许多留学生最初选择出国,是为了跳出舒适区、拓展认知边界。


AI的崛起,是教育的危机,也可能是一次救赎。它迫使人们重新定义人类独有的能力。困惑、挣扎、思考、创造,这些不可复制的体验,将成为学习最珍贵的部分。


未来的课堂,也不再是比拼谁掌握更多知识,而是比拼谁能更好地提问、思考、共情。而对于每一个在异国求学的年轻人来说,留学的意义,也许从来不在于“学到了多少”,而在于你有没有在这个过程里,成为一个更深刻、更有思想、更真实的人。


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