作業95%由AI生成，老師能給不及格嗎？

學生用AI寫作業、寫論文已勢不可擋。教師不講規則就懲罰正當嗎？如何用AI才不算剽竊？才能“促進學習”而不是“替代思考‘’？琢磨該如何教學生正當使用AI不是計算機老師的專屬任務，而是每一位教師都需要面對的挑戰。

撰文 | 張藝瓊（廣東外語外貿大學）

開學季該給學生講什么？

在過去，這個問題并不難回答：課程要求、評分方式、研究方法等一套關于“如何學習”的說明書。但如今，如果不先談AI使用，學期末很可能會上演下面這個劇本。

期末論文收上來，扔進檢測軟件，顯示機器生成概率95%。想給不及格，但如今一切都要走流程，要在成績欄里輸入不及格還得先報備課程負責人。

負責人按住：“使不得！現在學生都是‘維權小能手’，你這分打下去，期末就成信訪現場?！?/p>

領導定調：

“沒有百分之百合法的證據，不能給不及格。”

于是，不及格變成了60分。

學生卻理直氣壯地質疑：

“你憑什么說是AI生成的？一個不會用AI的大學生，是沒有未來的！”

所幸，AI還沒學會替人類申訴，學生們還不曉得具有殺傷力的維權話術該是：

“你又沒教過我們該怎么用AI?！?/p>

盡管現實已經有厲害的學生這么做了。

2024 年，一位麻省理工學院的學者在國際人工智能會議的主題演講中提到：一名因用 AI 篡改研究結果而被開除的中國學生，在公開回應中辯解的理由是：“Nobody at my school taught us morals or values.”

這句話的殺傷力，不在技術層面，而在程序正義層面。

幾個本不該出現在期末評分現場的問題被同時拋了出來：

規則沒有講過，能不能判罰？

檢測報告算不算證據？

“輔助寫作”到底算不算抄襲？

AI 代寫作業的學術不端該如何認定？

這些問題所觸及的已不再是單一課程的評分標準，而是 AI 時代教育的核心命題。

當一種工具在速度、成本和結果穩定性上都顯著優于人力時，不用是反人性的。用，是必然的。那該怎么用呢？

在討論學生的AI使用中一個常見的誤區，是把問題簡化為“用沒用”或“用了多少”。但事實上，更重要、也更難判斷的關鍵是AI 是替你完成了任務，還是幫你推進了思考。近兩年的 AI 素養研究反復強調，教育的重點不在于禁止工具，而在于幫助學生理解技術的功能、局限與風險，發展判斷技術角色與邊界的能力。只有在這種訓練之下，AI 才可能成為認知工具，而非替代思考的捷徑（Ngo & Hastie, 2025）。

要判斷AI是否幫助學生推進思考的一個核心概念是作者性（authorship）。作者性并不等同于親手敲下每一個字，而體現在寫作者能否掌控文本的立場、判斷與責任。在學術寫作中，作者性意味著寫作者能夠在文本中“站出來”，對所提出的觀點負責，并在既有話語中為自己定位（Ivani?, 1998）。

在日常的教學實踐中，作者性往往是通過反剽竊機制被動呈現的，因此被理解為文本來源的合法性問題，而非認知責任的歸屬問題。我們傾向于將剽竊簡單理解為一種道德問題，卻忽視了許多被英語學術共同體判定為“剽竊”的行為與學術寫作規范的文化性及其習得過程密切相關。

作者如何理解“什么是作者”、“文本是否屬于個人”，以及學術寫作中應如何呈現自我等議題直接影響他們在引用、改寫和借用他人表達時的具體做法（Scollon, 1995）。因此，剽竊并不能簡單歸結為道德問題，而是一種需要通過教學逐步澄清的寫作規范（Pennycook, 1996）；學習者的文本借用等行為可能反映的是學術寫作社會化的過渡階段，而非有意的學術不端（Chandrasoma et al., 2004）。

剽竊問題對中國學生尤為具有挑戰性。我們應該都有記憶，從小就被鼓勵 “引用名家名言”。語文老師常表揚：“小明的作文很棒，用上了課本的好詞好句！”只要用了，老師就會覺得好，但不會要求我們區分哪些話是自己的，哪些話是別人的，更不會要求逐條標注出處。因此我們會認為，用上記憶中的好詞好句是一種能力，而不是需要特別警惕的邊界問題。的確，在寫作能力發展過程中，對文本進行局部的替換、重組和模仿的確是寫作能力發展中一種比較重要的過渡性實踐（Howard, 1995）。

針對中國學習者的實證研究也顯示，本科生和研究生對剽竊的理解與判斷都明顯受學術社會化程度影響；相關問題多集中在規范不清、訓練不足以及對“引用”與“改寫”邊界的誤解上（Hu & Lei, 2015）。因此，研究普遍呼吁將應對重點從事后懲罰轉向前置、系統的寫作教學，幫助學生在實踐中逐步形成對作者性與學術規范的判斷能力。

連‘剽竊’這一前 AI 時代的實踐我們都沒有教清楚，就不能指望學生在 AI 時代自動守住新的邊界。更難的是，這一次面對的不是一個可以被識別和追蹤的“他者”，而是一個不承擔責任的生成系統，作者性的邊界因此變得更加模糊。

學生在 AI 面前的越界，并不全是個人道德問題，而是我們長期把許多關鍵判斷留給“學生自己會懂”的結果。AI 的出現讓這種默認變得不可持續。與其在一次次質疑中消耗彼此，不如承認這是一個必須被重新教學的問題：如何在工具高度智能化的環境中，依然站穩作者的位置。

作者性是 AI 素養培養的核心，其本質是一種認知責任的判斷能力：在完成任務時，界定哪些關鍵認知必須由學習者親自承擔，哪些執行性環節可以交由技術輔助（Ngo & Hastie, 2025; UNESCO, 2024）。在這一視角下，作者性不再是抽象的倫理要求，而轉化為學習過程中的操作性問題：我的核心判斷與獨特印記是否始終在場？只要這一點得以保留，技術的介入就不會消解作者性。

為了讓這一判斷在課堂中更容易被理解和執行，我認為在實踐中一個很關鍵又可行的區分是AI到底是在支撐（scaffold）作者完成寫作，還是取代 (substitute) 作者完成寫作。這兩者的學習與倫理后果完全不同。

一

學習支架：AI 在“旁邊”，作者在“中間”

所謂學習支架，指的是AI 支持作者完成他們表達的任務，而不是代替他們完成任務本身。在這種情況下，文本的“來源”仍然是作者，AI 只是幫助他們更好地表達、理解或修正。典型的支架型用法包括：

語言層面的支持：比如檢查語法、調整句子順序、提供多種表達方案供學生選擇。這類用法并不決定“寫什么”，只影響“怎么說”，作者依然需要判斷哪種表達最符合自己的意思。

結構與體裁提示：例如詢問一篇書評通常包含哪些部分，或一段討論應該如何展開。這相當于查詢寫作指南或請教老師，而不是直接獲得答案。

理解與澄清：作者用 AI 幫助理解寫作要求、學術概念或反饋意見，然后再自行完成寫作。這類用法的產出仍然是作者的理解，而非 AI 的文本。

這些用法的共同特征是，沒有 AI，作者寫得可能更慢、更不順，但仍然寫得出來。在這種情況下，作者性不僅沒有被削弱，反而可能被強化，因為作者更清楚自己在表達什么。

二

替代寫作：AI 站到“前臺”，作者退到“后臺”

真正的問題出現在 AI接管寫作。典型的替代型用法包括：

直接讓 AI 生成整篇或整段作業，用 AI 生成論點、例子與結論，而作者只是微調措辭，用 AI 自動“改寫”原文，卻并不理解改寫后的差異，用 AI 補充引用與論證來“撐起”一個作者尚未想清楚的觀點。

在AI深度介入的寫作中，一種危險的異化正在發生：作者從負責的“認知主體”蛻變為被動的“操作主體”。他們完成了拼接、修飾與提交的“操作任務”，卻將文本的邏輯、立場與依據等“認知任務”讓渡給了不可控的算法。其產物或許形式完備，甚至語言優美，但因作者對其內核失去了理解與掌控，學術最根本的“責任鏈條”在此斷裂。

近期香港高校論文中出現的AI生成虛假文獻事件之所以屬于學術不端，主要在于作者放棄了對內容的最終審查與擔保，交出了自己的“作者性”。文章已經不能作為作者認知能力與學術信譽的可靠憑證。

總體而言，判斷 AI 是否使用過度，并不在于文章寫得如何，而在于能力是否能夠遷移。如果換一道題、關掉 AI，作者仍然能夠調動并運用在寫作中學到的策略，這樣的 AI 使用是在輔助學習；但如果一旦離開 AI，寫作失序、論證無法展開、表達無從下筆，那么 AI 實際上已經承擔了本該由作者完成的認知工作，就屬于過度的替代。

很多人以為 AI 素養是計算機老師的事，實際上它是每一位教師都需要面對的挑戰，因為作者性與認知責任的界定發生在所有學科的學習過程中。很多教師已經意識到AI 正在改變學習和學術誠信，卻不知道該從哪里教起?，F有培訓主要關注“怎么用 AI 提高效率”，而不是“如何帶學生理解 AI 的局限與風險”。于是出現一種普遍困境，知道重要，卻無從下手。研究也表明，教師普遍缺乏內容知識和制度支持，這直接削弱他們在課堂中討論 AI 的信心（Long & Magerko, 2020；Ng et al., 2021），教學最終只能回到“技術優先、倫理靠邊”的現實中（Ma et al., 2025）。

我結合自己的實踐，提供幾點在課堂中如何在 AI 時代守住作者性的教學建議。

1. 轉換焦點：從“檢測是否使用AI”轉向“評估學習是否發生”

與其把精力放在判斷學生有沒有使用AI，不如通過課程與課堂活動的設計，去識別學習是否真實發生。評價的關鍵不再是文本的“純凈度”，而是作業能否呈現學生的核心理解、獨立判斷與知識遷移能力。技術可以參與表達，但無法替代理解；教學的任務是讓學習的證據變得可見，而不是去追逐工具的痕跡。

2. 重構過程：讓“作者性”在創作軌跡中呈現出來

在AI可以生成完整文本的情況下，“這是我寫的”不再是作者性的充分證明。真正需要被看見的，是學生在AI使用中的判斷與取舍：他如何提出問題、如何組織框架、為何接受或拒絕某種表達。因此，我在任務設計中要求學生提交提綱、迭代版本與簡短的反思說明，解釋AI在何處提供了幫助、哪些內容仍由自己決定。當創作過程變得可追溯，作者性就不再是抽象的道德要求，而成為可以學習、可以評價的能力。

3. 將AI納入對話：在學科教學中培養新的責任意識

與其在課堂上回避AI，不如把它變成共同討論的對象。與學生一起探討：何時使用AI是合理的？何時把關鍵步驟交給AI會削弱思考？這種討論不以“違規”為起點，而以“學習會在何處中斷”為核心。當出現使用爭議時，我更傾向于進行實踐性的解釋，例如指出“如果這一部分由AI完成，你將失去哪一步關鍵的概念建構”。這樣，AI不再只是需要管理的風險，而成為幫助學生理解學習本質的契機。

后記

在本文寫作過程中，我也用了AI，它的作用是對思考與表達的支撐（scaffolding），而非對論證與結論的替代（substitution）。因此文中的立場、關鍵判斷以及學術責任仍由我本人承擔。

參考文獻

[1] Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. In Proceedings of the 2020 CHI conference on human factors in computing systems (pp. 1-16).

[2] Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W., & Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100041.

[3] Ma, M., Ng, D. T. K., Liu, Z., Lin, J., & Wong, G. K. (2025). Why Don't Teachers Teach AI Ethics? Understanding Teachers’ Beliefs and Intentions in Chinese AI Curriculum Implementation Through the Theory of Planned Behaviour. Computers and Education: Artificial Intelligence, 100518.

[4] Chandrasoma, R., Thompson, C., & Pennycook, A. (2004). Beyond plagiarism: Transgressive and nontransgressive intertextuality. Journal of Language, Identity, and Education, 3(3), 171-193.

[5] Howard, R. M. (1995). Plagiarisms, authorships, and the academic death penalty. College English, 57(7), 788–806.

[6] Hu, G., & Lei, J. (2015). Chinese university students’ perceptions of plagiarism. Ethics & Behavior, 25(3), 233–255.

[7] Pennycook, A. (1996). Borrowing others’ words: Text, ownership, memory, and plagiarism. TESOL Quarterly, 30(2), 201–230. https://doi.org/10.2307/3588141

[8] Scollon, R. (1995). Plagiarism and ideology: Identity in intercultural discourse. Language in Society, 24(1), 1–28.

[9] Ngo, T. N., & Hastie, D. (2025). Artificial intelligence for academic purposes (AIAP): Integrating AI literacy into an EAP module. English for Specific Purposes, 77, 20–38.

[10] UNESCO. (2024). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO Publishing. https://www.unesco.org(retrieved Feb 2, 2026)

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