AI 時代的評量：將產出視為學習證據的挑戰
arXiv - Computers and SocietyMd Zarzees Uddin Shah Chowdhury, Samin Rahman Khan
本文探討 AI 如何顛覆傳統評量模式，並主張應從關注「學習產出」轉向強調「學習過程」的評量策略。
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AI 重點 1
評量範式的核心矛盾在於「產出」與「能力」的脫鉤。
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當 AI 能完美模擬學習成果時，傳統以產出為導向的評量將失效。這迫使教育者必須重新定義何謂「學習證據」，從關注最終成品轉向關注思考路徑。
AI 重點 2
應建立以「過程」為核心的評量架構。
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這對於課程設計者至關重要。若能將評量重心移至學習過程中的決策與反思，不僅能降低學術不端風險，更能有效維護學生的自主性與責任感。
核心研究發現
- 1
AI（特別是大型語言模型）能輕易生成論文、程式碼與習題解答，使傳統作為理解指標的「產出物」失去效力。
- 2
現有的評量制度面臨失調問題，過度依賴人工限制的評量往往是在測量學生的合規性、資源獲取能力或隱藏 AI 使用的能力，而非真實理解。
- 3
研究指出教育評量需從單純的結果導向，轉向強調學生推理、判斷與學習過程的替代性評量模型。
對教育工作者的啟發
教育工作者應減少依賴單一的「最終成果」評量（如期末論文或程式作業），轉而設計包含學習軌跡、反思日誌、口頭辯論或逐步展示思考過程的評量任務。建議將 AI 整合進學習流程中，評估學生如何與 AI 協作、如何批判性地檢視 AI 產出的內容，從而將評量重點從「是否得出正確答案」轉移到「如何運用判斷力解決問題」。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Evaluation in the Age of AI: Output as Evidence of Learning
- 作者：
- Md Zarzees Uddin Shah Chowdhury, Samin Rahman Khan
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- /models/gemma-4-26B-A4B-it
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