在生成式人工智能时代评估本科数学考试：一个课程层面的案例研究

于红博

摘要: 生成式人工智能（GenAI）工具，如OpenAI的ChatGPT正在改变教育领域，促使对传统评估实践进行重新考虑。与此同时，大学正在探索替代面对面、闭卷考试，引发对学术诚信和教学对齐性在非监考环境中的担忧。本研究调查了当传统闭卷数学考试假设在非监考、开卷考试中使用GenAI访问时，它们是否保留了教学相关性。采用实证方法，我们为一所拉塞尔集团大学的八门本科数学考试生成、抄写和匿名标记GenAI提交内容，覆盖整个第一年课程。通过结合独立的GenAI对每个问题的回答，我们使得对GenAI表现的有意义评估成为可能，无论是在模块层面还是整个第一年课程中。我们发现，GenAI的成绩达到了一等学位水平，尽管当前表现在不同模块之间可能存在差异。此外，我们发现，在整个课程范围内观察时，GenAI的表现非常一致，远远超过监考考试中学生的表现。我们的发现证明了有必要重新设计数学考试以适应无监考环境，并突显了在生成式人工智能时代当前标准教学价值的潜在降低。

更新时间: 2025-09-18 09:55:59

领域: cs.CY,cs.AI

下载: http://arxiv.org/abs/2509.13359v2