随着人工智能的不断发展，AI进入校园已经成为难以避免的话题。与欧美高校谈ChatGPT色变的态度不同，中国高校针对AI已经开启了一场考试变革。在中国的上海复旦大学，一场由学生“考AI”取代传统期末测验“考学生”的实验，引起德国教育界的关注。《法兰克福邮报》对此进行了报道，并采访多位德国教育专家，相关内容现编译如下：
随着人工智能能力不断提升，学生学习能力是否会因此受到影响，成为德国高校近年来持续讨论的话题。
目前，德国部分联邦州已经开始鼓励学校在教学中合理使用ChatGPT等生成式人工智能工具。然而，各高校仍就学期论文、课程考核等传统评价方式是否需要改革，始终未能形成统一意见。尽管人工智能快速发展，但大多数大学的考试制度始终没有发生根本变化。
当德国专家依旧在努力优化其语言模型的时候，其他国家已经在人工智能领域获得了长足的发展。目前，上海复旦大学在一门数据挖掘课程中取消了传统课程论文。51名学生不再提交论文，而是承担起"考官"角色，对三个大型语言模型进行测试。考试要求学生在给定的主题框架内，向语言模型提出极具洞察力的问题，挑战它们的极限。人工智能回答得越不准确，学生获得的成绩越高。
▲图源：Xinhua/Imago Images
石荷州人工智能应用中心（KI.SH）生成式人工智能未来实验室科学主任韦塞尔斯（Doris Weßels）在接受《法兰克福邮报》采访时表示，与传统考试和课程论文相比，复旦大学的考试方式"截然不同"，不仅具有创新性，也极具挑战。
不过，韦塞尔斯并不认为这意味着考试制度已经发生根本性变革，但也赞同这一方式为人工智能时代提供了一种新的考核思路。她指出，这种考试最大的特点在于，对学生提出了双重能力要求：“学生需要具备高水平的专业知识以及对人工智能模型的深刻理解，才能识别和制定合适的测试题，并评估人工智能的测试结果。”
在正式测试人工智能之前，复旦大学学生需要先独立完成十道专业问题。只有自己掌握正确答案，才能进一步测试人工智能模型。考试中使用的模型包括Claude、中国的DeepSeek以及MiniMax。负责这一项目的复旦大学教授肖仰华表示，在人工智能时代，"评估人工智能的能力"将成为最重要的竞争优势之一。”
▲图源：picture alliance/dpa
班贝格大学认知系统专家施密德（Ute Schmid）认为这种考试形式充满潜力：“不仅能够帮助学生了解人工智能模型的局限，也有助于培养学生批判性判断内容质量的能力。“她在接受《法兰克福邮报》采访时表示，无论信息来自人工智能还是来自人类，未来真正重要的，都将是理解能力、解决问题的能力以及判断内容准确性的能力，仅仅专注于知识的复述意义不大。
韦塞尔斯则指出，德国面临的最大障碍并非技术，而是思维方式。她表示，德国许多高校至今仍将生成式人工智能视为一种可能破坏考试公平性的工具，因此更多关注如何防止学生利用人工智能作弊，而并非思考如何利用人工智能重新设计教学目标和考核方式。
▲图源：网络
从法律角度来看，德国已经具备推动相关改革的基础。施密德提到，巴伐利亚州正在推进的《高等教育创新法》草案，就已明确提出允许人工智能应用于学习和教学。她谈到：“我认为，在大学现行的法律框架下，完全可以明确允许使用人工智能——例如，在作品集评审中。”
但施密德也表示，无论是重新设计课程，还是建立新的考试评价体系，都需要投入大量人力和资源。同时，目前德国高校无论是教师、管理人员还是行政人员，在人工智能方面的专业能力仍然不足。
（欧洲时报德国版小婺生编译报道，转载请注明公众号GermanReport）
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