University of Texas at Austin 歷史教授 Steven Mintz 批改 400 份學生論文時，發現文章句式、結構甚至結論完全一樣。這現象被指並非作弊危機，而是教學法危機。大學多年來運作如工廠：大型講座、標準化題目，以及由工作量超負荷的助教處理評分制度。AI 只是揭露這模式何等空洞。
全球大學面對相同困境
相關觀察並非單一事件。英國 2023-24 學年有近 7,000 名大學生因使用 AI 作弊被發現，數字是前一年三倍，每 1,000 名學生中有 5.1 宗個案。University of Reading 研究更發現，94% 的 AI 生成文章無法被教授識別。University of Illinois 兩名教授於 2025 年 10 月亦發現，超過 100 名學生利用 AI 撰寫幾乎相同的道歉信。
傳統課外論文已過時
傳統課外論文被認為已經過時，因為測試內容正是 AI 現時擅長領域：研究、理解語境、建立及發展論點。當 400 名學生可以在 30 秒內生成相同論文時，問題不在學生而在於作業本身。為應對此情況，評核方式可改用課堂寫作、不能使用詳細筆記的口頭報告，以及由學生主導的討論，所有評核完全基於可親身觀察的活動，不設課外評分作業。
重新設計教育系統
在理想的教育系統構想中，AI 可負責所謂的「精通學習」，即基本事實、時間順序及概念框架；讓學生專注於「探究學習」，包括提出問題及建立複雜論點。學校應加強核心讀寫能力，如研究、寫作、數學及批判性閱讀，但同時要求創意及獨立思考。澳洲高等教育質素及標準署 (TEQSA) 於 2025 年 9 月發布指引亦承認，AI 偵測工具無法保證學術誠信，結構性重新設計才是唯一可持續對策。
教育的最後機會
若大學繼續照舊運作，公眾對高等教育及學位價值的信心恐將萎縮。有觀點指出，AI 並非威脅要將高等教育去人性化，而是揭示學界已將它去人性化到何等程度，並給予最後一次機會挽回失去的東西。未來五年被視為重塑時期，大學必須重新設計評核，提供以慢讀、深層問題、倫理困境、歷史推理、數據運用能力及創意解難為中心的課程。
資料來源:Business Insider
