在生成式 AI 時代重新構想評量：ChatGPT 開放式考試的啟示
arXiv - Computers and SocietyQusay H. Mahmoud
研究顯示，允許學生使用 ChatGPT 的開放式考試能揭示其推理與驗證能力，提示評量應聚焦於思考過程而非單純答案正確性。
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評量應聚焦於學生的推理與驗證過程，而非僅僅檢視答案正確性。
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因為 AI 使答案可輕易生成，真正的學習在於學生如何評估與修正 AI 產出，這揭示了更深層的理解與專業實踐能力。
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透明允許 AI 使用可減少規則迴避，提升自我調控與學習策略的運用。
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允許 AI 並要求提交對話紀錄，促使學生更主動地監控與調整學習行為，對於設計 AI 介入的評量策略具有重要參考價值。
核心研究發現
- 1
學生在考試中使用 ChatGPT 時，呈現三種使用模式：答案檢索、引導協作與批判驗證，並逐步提升提示迭代與結果測試。
- 2
最具說服力的推理證據來自於學生對 AI 產出不完整或錯誤答案的評估，透過除錯、比較與說明展現評估思考。
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生成式 AI 的介入將評量焦點從產出解答轉向評估解答有效性，促使正確答案不再是唯一的學習證據。
對教育工作者的啟發
對於高等教育的課程設計者與評量專家而言，本文提供了將 AI 介入納入評量的實務路徑。首先，考試設計可明確要求學生提交 AI 互動紀錄，藉此捕捉其提示設計、迭代與驗證行為，並以此為評分標準。其次，評量重點應從「答案正確」轉向「解答有效性評估」與「思考過程透明度」，例如加入對 AI 產出錯誤的除錯與比較題目。再次，透過透明允許 AI 使用，可降低學生對規則迴避的焦慮，促進自我調控與學習策略的實踐。最後，教育者可利用此模式培養學生的批判性思維與專業判斷力，進一步提升其在實務環境中的應用能力。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Reimagining Assessment in the Age of Generative AI: Lessons from Open-Book Exams with ChatGPT
- 作者：
- Qusay H. Mahmoud
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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