近日某所新西兰高校的一门课程引发热议：因怀疑部分学生在作业中使用了生成式AI工具，授课教师要求全班115名学生必须参加线下答辩重新考核。
这一决定引发学生强烈不满：”只要出现一点失误就会被当作作弊”。
争议源于林肯大学研究生金融课程”大数据与人工智能”的教学实践。
任课教师在邮件中指出发现大量异常情况——在编程作业中出现了过多超出预期水平的代码成果。
他承认个别学生可能具备专业编程能力，但整班出现大量高质量代码的概率极低。
为确保公平性，教师要求所有学生在下月参加包含三项内容的现场考核：当面编写指定代码片段、阐述作业设计思路、接受即兴提问验证理解深度。
即便从未使用过AI工具的学生也需参与重考。
该教师强调此举已获院系批准，并在邮件中明确规则：”若代码由本人编写必然能解释清楚；
无法解释则说明非原创”。
但学生们认为这种”有罪推定”制造了高压氛围——即便无辜者也需承受答辩失误可能带来的纪律处分风险。
校方规定未参加重新考核或被认定违规的学生将面临追责，答辩全程录像可作为证据提交校方处理。
对此林肯大学教务长Chad Hewitt教授回应称：学校严格执行学术规范，在课程大纲已明确AI工具使用边界，并有权在怀疑存在不当使用时要求重新验证。
维多利亚大学AI专家Andrew Lensen博士指出当前教育界面临的两难困境：过于严格的监管可能引发师生对立；
监管不足则会损害学历可信度。
他建议通过增加阶段性评估、面对面讲解等方式替代单纯考试，在促进学习效果的同时防范AI滥用风险。
此次事件折射出教育体系面对AI技术冲击时的集体焦虑：如何在保障学术诚信与鼓励创新之间找到平衡点？
当技术发展速度远超制度建设时，高校需要重新思考考核方式与教育目标的关系——这或许将成为人工智能时代教育改革的新命题。
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