四川
分數漲了，但學生真的學到東西了嗎？
加州大學伯克利分校本周發布的一份工作報告給出了一個令人不安的答案。研究人員分析了德克薩斯州一所大型大學從2018年到2025年間、橫跨84個院系、超過50萬名學生的課程數據，發現自ChatGPT上線以來，"涉及AI的課程"中獲得A級成績的學生比例上升了30%。
成績膨脹本身不是新鮮事，但這一次背后的機制格外值得警惕。
研究人員注意到，成績的提升并非均勻分布在所有課程中。它高度集中在那些寫作和編程作業權重較大、課后完成的課程里，而在監考考試、課堂討論和口頭報告等難以借助AI作弊的環節，成績并沒有出現類似的異常跳躍。
這個模式指向一個清晰的結論：學生正在用AI完成本該自己動手的作業，而非把AI當作輔助學習的工具。
研究者將AI的使用方式分為三類。第一類是"增強"，AI幫助查資料、整理思路，學生仍然完成核心工作；第二類是"恢復"，學生完成AI時代出現的新型任務；第三類是"替代"，AI直接代勞，學生的工作被完全外包出去。三種方式都能提高成績，但只有前兩種能真正促進技能積累。大量證據顯示，正在快速蔓延的是第三種。
對學生來說，這個選擇有其現實邏輯。GPA決定研究生院錄取資格，決定早期職業機會，而就業市場本身又在被AI快速重塑。在這種壓力下，通過AI刷高分數，是許多人在不確定的未來面前尋找的一塊踏板。
理解這種行為，不等于認可它。問題在于，這塊踏板可能踩空。
報告中描述了一個令人憂慮的反饋機制：如果AI在學習階段系統性地替代了技能培養的過程，學生畢業時在那些AI最擅長的領域反而會能力最弱。這將迫使職場進一步依賴AI來填補人力的空缺，而這恰恰會加速自動化，壓縮人類勞動者的空間。
換句話說，一個縱容AI替代學習的教育體系，最終培養出來的是一批更容易被AI取代的勞動力。這個循環一旦啟動，就很難從內部打破。
雇主的處境同樣棘手。當成績不再可靠地反映能力，篩選應屆畢業生就變得更加困難，企業將不得不投入更多資源進行入職評估，或者索性把招聘標準轉向其他維度。
面對這種局面，部分名校已經開始行動，但效果存疑。普林斯頓大學近期的一項內部調查顯示，約30%的大四學生承認曾經作弊，其中相當大比例涉及AI。本周，該校教職工投票廢除了一項執行了133年的榮譽守則，這項守則曾允許學生在沒有監考的情況下進行線下考試，如今這種信任基礎已經難以為繼。
哈佛大學的教職員工則在討論另一種方案：將A級成績的比例硬性限制在班級人數的20%以內，試圖用行政手段壓制分數膨脹。這個思路不無道理，但它只是在控制結果，并沒有觸及學生為何不再真正學習這個更深層的問題。
真正的挑戰，是重新設計一套在AI時代仍然能夠評估真實能力的教學和考核體系。監考考試、口頭答辯、過程性評估，這些方式不是沒有，但需要更多資源投入，也需要整個學術體系在激勵機制上做出改變。
成績單上的A，和真正學會了一件事，本來不應該是兩回事。
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