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MIT教授在Zoom课上忘关屏幕共享，意外暴露了自己的批改系统：47篇论文，12分钟搞定。

他的方法很简单。把学生论文和评分标准一起丢进NotebookLM，让AI逐篇对照标准评估，标记偏离预期的部分。

真正有意思的是下一步：他让AI交叉比对每个学生历次提交的写作风格，结果揪出三例风格突变的可疑情况。这种跨时间维度的模式识别，人眼几乎不可能完成。

最后一步才是点睛之笔：AI为每个学生生成个性化反馈，把薄弱点和具体课程材料精准关联。以前6小时的苦差事，现在15分钟收工，学生拿到的反馈质量反而更高。

批改从折磨变成了真正的教学。

评论区炸了。有人问：学生用AI写，教授用AI批，反馈AI生成，诚信AI检测，人类还剩什么？

这个问题问得好，但问反了。

当重复性劳动被卸载，人类反而能做回该做的事。一位数学老师说，他见过文科同事批作业批到崩溃，认真给反馈的人往往要花好几天。工具解放的不是责任，是被琐事吞噬的时间。

当然有人担心AI会出错。但NotebookLM有个特性：它只基于你喂给它的资料输出，不会凭空编造。这让它在学术场景下格外可靠。

更深一层的悖论是：教授们一边告诫学生不要用AI，一边自己悄悄用得飞起。这不是虚伪，而是现实在倒逼诚实。也许真正该教的，是如何与AI协作，而不是假装它不存在。

教育的核心从来不是批改本身，而是让学生知道自己哪里不会、该看什么。AI恰好擅长这个。

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