大学教师 · 任务逐条

讲课与教学

在试验中,AI 辅导已在承担这项工作的一部分。在哈佛的一门物理课上,两次课的对比中,使用 AI 辅导的学生中位学习增益超过课堂主动学习的两倍;哈佛 CS50 向约 500 名在校学生提供了 AI 工具,抽查的课程问题回答有 88% 正确。美国的预测认为,2025 至 2035 年高校教学就业将增长 7%。

这些是单门课程中的短期试验,其中一项作者写明存在天花板效应;预测数的是岗位,不是教学时数。

考核设计与学术诚信

AI 让很多无人监考的考核变得不可靠,也由此带来了重新设计考核的新工作。在雷丁大学,94% 的 AI 撰写答卷未被发现,平均得分比真实学生高半个等级;英国的质量保障机构说,这类软件的产出无法被可靠地检测出来。

这是一所大学在一门学科中的测试和一家机构的建议;都没有测量整个行业的考核怎样变化。

阅卷与反馈

AI 能承担一部分阅卷,并与人工评分高度一致:在苏黎世联邦理工学院一项物理考试研究中,AI 承担一半阅卷量时,决定系数约为 0.91,其余试卷仍由人来批。

这是对一种考试的一项研究;没有测量各大学的阅卷实践或节省的时间。

研究与写作

期刊把署名留给人,因为署名意味着为这项工作负责。医学期刊编辑委员会的建议写明,聊天机器人和其他 AI 工具不应列为作者,因为它们无法为工作的准确性、诚信和原创性负责。

这些是编辑标准,不是法律;管的是署名与问责,不是 AI 现在协助了多少写作。

同行评审

AI 已经在影响评审的措辞,而编辑规则限定了审稿人可以交给它什么。在几个 AI 会议的同行评审中,有 6.5% 到 16.9% 的文字可能被语言模型实质改写;在 ICLR 2025 上,收到 AI 反馈的审稿人中有 27% 修改了评审。同一份建议还写明,审稿人在使用 AI 协助评审之前,必须征得期刊许可。

这些研究来自 AI 会议,未必反映其他领域;期刊编辑的建议,不是法律。