生成式人工智能的普及，重塑了高校学生的学习方式，也给课程考核评价带来了全新挑战。当下，学生依托AI工具完成课程作业、实践报告、毕业论文的行为愈发普遍，严重冲击传统课程考核体系，导致学业评价失真、学习过程虚化、育人实效弱化。从全网热议的AI代写乱象，到多所高校学生因AI学术违规引发争议纠纷，各类社会热点案例持续暴露传统课程考核评价的短板。如何科学应对AI依赖、守住人才培养质量底线，成为高校共同面临的时代课题。

　　AI依赖区别于传统学业偷懒，是学生将独立思考、逻辑论证、内容创作等重要学习环节外包给AI的新型学情问题，其对高等教育的负面影响颇多。在能力培养层面，长期依赖AI，会让学生逐渐丧失深度思考、自主探究、文字表达与问题解决能力。在学风建设层面，AI代写隐蔽性强、成本极低，催生投机取巧的学业风气，破坏校园学术诚信生态。在教学评价层面，虚假完美的AI生成成果，无法真实反馈学生学情短板，导致教师教学诊断失准、因材施教失效，教与学的双向联动脱节，最终弱化立德树人的育人实效。

　　面对AI带来的教育新变局，各高校积极出台应对举措，但整体改革手段较为单一，未能从根本上摆脱评价困境。多数高校的治理举措停留在立规矩、定禁令的基础层面，仅能实现表层约束，无法从根本上解决AI依赖问题。部分高校升级改革路径，尝试从考核评价维度破解难题，引入AIGC检测工具，以AI生成率（AI率）作为判定作业原创性、界定学业违规的核心依据，设置固定AI率阈值作为评分红线。但这一模式在落地实践中暴露出诸多弊端，引发师生争议与社会舆情。AI率依托文本句式、词汇特征、句式规律进行概率推算，属于典型的“猜测”，无真实学情证据支撑，误判、漏判情况频发，科学性与公信力存在不足。

　　AI依赖，是数智时代高等教育遇到的全新难题，传统管控方式已然无法适应新时代育人需求。南通大学人工智能教育教学研究团队立足学情新变化、直面课程考核新困境，跳出当前流行的“检测AI率、筛查作弊”的传统思维，探索育人导向的考核新路径，以作业“理解度”重构课程考核评价体系，为破解AI时代高教治理难题提供全新实践经验。

　　本次改革实现了评价逻辑的根本性转变：摒弃“检测学生作业是否使用AI”的管控思维，转向“评测学生的课程专业能力是否达成”的育人思维。核心假设是：如果学生课程作业报告等学业成果质量达标，且能够熟练掌握、理解作业报告的创作思路、核心内容、细节知识点与论证逻辑，即可判定学生基本完成该项学习任务，达成相应专业能力培养目标。这一逻辑跳出了“纠结AI使用与否”，聚焦教育本质的“能力达成与否”，以考验学、以评促思，既包容学生合理利用AI辅助学习、优化思路，又准确甄别AI全权代写、思维外包等违规行为，实现了规范管理与育人提质的有机统一。

　　基于该逻辑，该团队研发了学业成果理解度测评系统，构建“作业提交—智能命题—理解度测评（个性化答辩）—教师复评”的智能混合评价体系，替代传统AI率检测模式。系统依托学生的作业报告，智能抓取专属知识点、原创观点、细节数据、论证脉络等要点，为每位学生生成个性化的答辩试题。考题深度贴合个人作业细节、具有专属唯一性，从技术源头保障理解度的甄别。

　　区别于传统考核模式，理解度测评聚焦细节溯源，重点提问学生成果创作细节、创作过程、问题解决思路、知识应用逻辑等内容。唯有真正自主完成学习任务、深度研习作业报告的学生，才能从容应答个性化提问，展现课程知识的掌握能力。同时，理解度测评安排在课堂现场集中开展，全程由任课教师监考，从场景上杜绝学生借助外援、私下求助的可能；考核采用限时作答机制，例如限定1分钟内完成5道选择题，这种闪测的方式，既不占用过多的课堂时长，又压缩了学生查阅资料、调用AI工具的操作空间，从时限与场景双重维度筑牢考核真实性底线。系统可自动完成全体学生批量学情初筛，教师只需聚焦理解度偏低、存在评价争议的个案，开展线下人工复评与针对性答辩核验。如此，既大幅提升考核组织效率，又守住课程考核的专业度与评价公信力，实现智能赋能与教师主导的有机统一。

　　全新的智能混合评价体系，扭转了传统考核的被动局面。对教师而言，摆脱了“AI检测判不准、人工答辩太费时”的教学困境，考核评价有依据、有说服力，大幅降低教学管理成本，让教学评价回归诊断学情、赋能教学的核心功能。对学生而言，消除了AI误判带来的学业焦虑与不公感，打破了投机取巧的侥幸心理，倒逼学生主动摒弃AI依赖，回归自主学习、深度思考的正确学习轨道。目前，该评价模式已在南通大学多学科、多专业课程中试用，覆盖本科各年级核心课程，累计完成数千人次学业考核实践，取得良好的育人成效与师生口碑。

　　AI时代的高等教育改革，不是对抗技术、禁锢技术，而是主动适应技术变革，重构育人与评价体系。当下，国内外高校对AI学情问题的治理仍普遍聚焦在AI使用的禁止与管控上，南通大学的改革实践，以创新思维研究新情况、解决新问题，聚焦学生能力达成，探索出一条可复制、可推广的课程考核评价新路径。（本文系江苏省高等教育教改研究重中之重课题“地方本科高校通专融合的人工智能通识课程体系研究”、编号2025JGZZ41的成果之一）

　　（作者：王进 季玲 作者分别系南通大学人工智能与计算机学院副院长、副教授，南通市人工智能学会副理事长；南通大学教学质量管理处处长）