全国各地的大学教师正在全面重构课程体系，因为生成式人工智能工具已让传统的家庭作业变得形同虚设。据教育工作者反映，学生们现在利用具备“代理”功能的大语言模型浏览器，能在几秒钟内完成整门课程的形成性评估，从而彻底避开了预期的学习过程。
这一转变让教职人员面临两难选择：要么继续提供有价值的学习机会但默许大规模作弊，要么彻底取消这些作业。后者虽然维护了学术诚信，却剥夺了学生进行必要练习的机会。
异步学习模式的崩塌
许多院系正回归口试或现场手写考试，以规避AI辅助作弊。然而，这些方法在异步在线课程中难以实施。对于残障学生、偏远地区学生以及需要兼顾家庭与工作的职场人士而言，这些在线课程往往是他们接受教育的生命线。
教师们警告称，如果为了防作弊而放弃在线教育，将对弱势学生群体造成不成比例的伤害。即便在实体课堂中，回归高风险的监考考试也会带来新的教学难题。
口试虽然有效，但极其耗费资源，且在师生比过高的情况下往往不切实际。此外，标准化笔试因能减少评分中的主观偏见，往往比复杂的创意作业更受青睐。
作为高等教育基石的写作任务，正逐渐从教学大纲中被剔除。一位教授提到，他曾要求自然灾害课程的学生编写一部好莱坞电影剧本，旨在促使学生在创意框架内运用复杂的物理概念。但如今，这项作业已不再可行，因为大语言模型可以瞬间生成此类内容，学生已失去深入钻研教材的动力。
随着学生努力与自动化产出之间的界限消失，现代课堂的基本结构正面临前所未有的不确定性。教职人员仍在不断探索新的评估方法，试图在不依赖过时或排他性考试模式的前提下，衡量学生的真实理解水平。