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MIT建议高校重新设计考核方式，以适应AI时代

MIT一份新报告指出，仅靠检测作弊远远不够，高校应调整评估方式，真正衡量学生对知识的理解。

MIT于2026年8月25日发布了AI教学、学习与科研训练特别工作组的完整报告。该工作组成立于2026年1月，旨在评估AI正如何影响大学教育。

报告认为，高等教育正处于重大转型期，因为AI工具已能协助检索信息、总结内容、撰写文本，并支持多种工作形式。因此，以禁用AI或检测作弊为主的传统政策，已不足以应对这一变化。

报告的核心建议是重新设计考核方式，即Redesign assessments（调整学生评估方法），让教师能够确认学生确实理解课程内容，而不只是提交可能由AI生成或整理的作业。报告建议增加Hands-on learning（实践式学习），并更多采用口试、项目和师生讨论，减少对传统作业或报告的单一依赖。

这一做法并不意味着全面禁止AI，而是强调每门课程都应明确制定AI使用政策。学生应清楚哪些环节可以使用AI、允许使用到什么程度，以及应如何披露。同时，高校需要建立重视思考过程和知识理解的学习文化，而非只看最终提交的一份成果。

MIT的报告表明，AI时代高校面临的问题不只是识别谁在作弊，还包括如何设计课程与考核，让学生仍须真正思考、解释并展示自身能力。