英國高等教育監管機構日前針對大學作業遭濫用人工智慧（AI）評量失真提出警訊，要求各校儘速檢討現行的考核模式。官方指出，若學校無法確保評量能真實反映學生能力，未來可能面臨罰款等相關處分。
作業面臨 AI 代寫衝擊 評量公平性受挑戰
主管英國高等教育的學生事務辦公室（Office for Students, OfS）在公布的報告中指出，目前各大學對於學生使用 AI 的因應作為存在極大落差。許多學校依然過度仰賴缺乏即時監督的課後作業，導致部分學生僅需花費數分鐘輸入指令，就能利用生成式工具完成一份水準不錯的答卷，輕鬆取得高分。
這種現象不僅損害了同儕間的競爭公平，也讓不少學生產生「不用 AI 就會吃虧」的從眾心理。調查顯示，已有超過九成的學生曾在完成課業時尋求 AI 協助。多數基層教師也反映，同一個班級收到的作業中，文字風格與引用的參考文獻重複度極高，顯示大量內容均有生成式工具參與的痕跡。
偵測軟體可靠度有限 轉向評量架構改革
針對防範措施，OfS 策略主管 Josh Fleming 指出，當前市面上的 AI 偵測軟體準確度尚不足以作為判定學術不端或懲處學生的唯一憑據。因此，最根本的解決方式並非事後抓包，而是從教育體系的評量架構下手，減少學生運用工具作弊的空間。
OfS 發布的新指引要求學校提出具體證明，確認其評量設計具備抵禦 AI 濫用的能力。對此，英國大學組織（Universities UK）回應表示，許多校系已著手調整考核機制，包含大幅提升現場筆試、實體口試與口頭簡報的比重，並逐步導入記錄思考與修正歷程的評量方式，甚至在可控環境下規範合理使用 AI 工具的界線。
給家長與老師
這起事件反映出，隨著生成式 AI 的普遍化，傳統「只看交出來的最終成果」的教學與評量方式正面臨嚴峻考驗。在 STEM 或程式學習領域，學生如果只是透過 AI 產出解答或程式碼，而不理解背後的邏輯與運算法則，將無法培養真正的問題解決能力。
家長與老師在引導孩子學習程式或新科技時，應將重點從「完成一份作業」轉移到「說明思考歷程」。例如在寫程式作業時，可以要求孩子口頭解釋軟體運作邏輯、列出除錯（debug）的步驟，或是嘗試修改 AI 提供的參考程式碼。透過現場口頭討論與實作操作，才能確認孩子真正掌握了運算思維與關鍵核心能力。
學習小教室
生成式 AI（Generative AI）：指一種能透過大量資料訓練，進而根據使用者指令自動生成文字、圖像、程式碼或音訊的人工智慧技術。若學生直接將作業題目輸入其中，系統能在短時間內輸出完整的答題內容。
過程導向評量（Process-Oriented Assessment）：一種重視學習與思考歷程的評量方式。教師不只根據學生最終繳交的報告或程式成品打分數，而是透過草稿、學習歷程記錄、現場提問與解題說明，評估學生在解決問題過程中的邏輯推理與理解程度。
常見問題
為什麼英國政府要要求大學減少課後作業評量？
因為無監督的課後作業容易被學生濫用生成式 AI 代寫，導致評量無法真實反映學生的實際能力與學術誠信。
用 AI 偵測軟體來抓學生作弊不行嗎？
英國監管機構指出，目前的 AI 偵測軟體可靠度與準確度仍不足，不能直接作為懲處學生的唯一證據，因此建議從改變評量方式著手。
未來大學會採用哪些不易被 AI 作弊的考核方式？
學校將增加實體現場考試、口試、口頭簡報、過程導向評量，以及在受控環境下規範使用 AI 的評量模式。