为什么人工智能作弊正在重塑评估的公正性？

从课堂到在线考试平台的转变彻底改变了学校保护学术诚信的方式。随着考试转移到线上，新的人工智能工具使得学生作弊比以往任何时候都更加容易，原有的安全措施也因此过时。

这不再仅仅是少数学生违反规则的问题，而是一个普遍存在的问题，迫使大学不得不面对一个棘手的问题：我们真的能信任在线考试的结果吗？如果不能，我们所颁发学位的价值将受到威胁。

本指南将介绍以下内容：

• 调查人工智能作弊行为的实际财务成本和人力成本。

• 为什么依赖可信的AI检测工具比仅仅依赖在线检测更重要？监考？

• 转向安全的离线测试如何能彻底解决问题。

人工智能作弊如何在网络考试中系统化？

人工智能工具刚出现时，学术机构认为这只是一时的潮流。起初，校方领导认为，老师的简短警告或对校规稍作修改就足以应对。

但人工智能的发展并未停止。

如今，这些工具几乎内置于我们使用的每一款软件中。正因如此，人工智能作弊变得越来越普遍。这已成为一个系统性问题，而在线考试根本无法应对。

1. 人工智能不当行为案件不断增加

几年前，学术作弊通常指的是学生抄袭同学的作业或偷偷把笔记带进考场。如今，情况已截然不同。世界各地的大学都报告了大规模的学术作弊事件。人工智能相关不当行为激增调查。

据《纽约时报》报道，人工智能辅助作弊工具的快速发展给美国教育工作者带来了持续的挑战。随着新的作弊手段不断涌现，绕过学术诚信监管的途径也越来越多，检测系统难以跟上步伐。文章指出，约90%的受访教授对与人工智能使用相关的学术不端行为表示担忧。

同样，这种趋势并非美国独有。包括英国在内的其他国家的学校也报告称，对与人工智能相关的学术不端行为日益感到担忧。英国大学学习据估计，在 2023-24 学年，约有 22% 的学生报告使用 GenAI 作弊。

这种快速增长使得学术机构重新评估其评估方法和学术诚信政策变得至关重要。大学应避免一刀切的禁令，而应实施针对具体学科的评估改革。

2. 在线考试机会增多

十年前，现代人工智能工具尚未出现，大多数考试仍以纸质形式进行。随着学校将评估方式转移到线上，新的风险也随之出现。如今，学生们使用联网设备参加重要考试，这增加了他们接触人工智能工具和其他数字辅助工具的机会。

GenAI 目前已被学生广泛使用，并越来越多地应用于数字学习环境中，包括：用于评估的平台例如，像 Grammarly 这样的工具现在包含了人工智能功能，可以在学生完成论文或报告时重写句子或生成文本。

此外，由于在线评估期间通常可以访问互联网，学生可以实时使用人工智能聊天机器人和写作工具。开放的互联网接入和广泛应用的人工智能工具的结合，进一步加剧了人们对在线考试学术诚信的担忧。

3. 从孤立风险到系统性风险

所有这些都促使高等教育领导者面临重大转变。人工智能作弊不再是课堂上某个教授就能解决的孤立问题。由于这些工具应用广泛，并已深度融入日常技术，在线考试如今面临着系统性风险。

为了更直观地说明这一点，高等教育政策研究所最近的一项学生调查发现，令人震惊的是……95%的学生现在，越来越多的人在日常工作中使用人工智能工具。这一比例较上一年的 66% 实现了爆炸式增长。

当全体学生迅速接受新技术时，就会在在线测试方面造成巨大的盲点。这会给学校的数据、及格率和整体学术标准带来严重的质疑。随着时间的推移，责任会从学生个人转移到学校的评估体系设计上，这会直接影响学校的学术信誉和声誉。

人工智能作弊背后隐藏的制度风险

当学生利用人工智能作弊时，人们很容易将其视为课堂上的小问题。然而，对于更高层级的权威机构而言，其后果远比这严重得多。人工智能作弊不仅影响最终成绩，还会产生连锁反应，波及学校的财政、资质认证以及公众信任度。

要了解为什么这需要领导层的应对，我们必须仔细审视它给整个组织带来的潜在商业风险。

1. 财务调查费用

调查疑似人工智能作弊行为会给大学带来直接的运营成本。这需要多个步骤，从教授提出问题到举行正式的专家小组听证会（也称为口试），再到完成合规文件。

一项纵向研究高等教育政策研究所（HEPI）追踪了 2075 起实际发生的学术不端案例。计算得出每起学生案例的工作量如下：

• 56分钟的专门学习时间。

• 行政人员耗时106分钟。

当一所院校每年处理1000起争议案件时，这项工作量相当于2697个工时。根据高等教育标准化的薪酬标准，高等教育政策研究所（HEPI）计算得出，这将导致每所大学每年直接损失95181英镑，约合12万美元。

投资新人工智能检测工具安全软件也大幅增加了这些成本。校园范围内的软件许可需要支付昂贵的年度订阅费。此外，随着人工智能技术的进步，这些工具很快就会过时，迫使机构不断支付升级费用。

教师的时间也是一种有限的资源。调查工作量会减少教学和科研能力。长期接触这些问题会增加职业倦怠的风险，导致员工流动率上升，进而增加机构的招聘成本。

整个基础设施全部用于追查不当行为，而不是用于学生奖学金、教学资源或研究。

2. 认证和合规风险

大学认证依赖于考试结果的真实性。当人工智能作弊现象普遍存在，破坏了考试安全时，官方认证就会面临风险。如果大学在审核中无法证明其在线考试的安全性，将面临严厉的处罚。相关项目可能收到正式警告，甚至被彻底取消官方认证资格。

组建法律团队和应对诉讼会进一步消耗资源。当学生对作弊指控提出上诉时，大学将面临昂贵的诉讼。处理这些持续不断的法律纠纷迫使学校花费数千美元用于辩护费和合规团队。

3. 声誉和信任的丧失

大学的核心资产是其机构品牌价值。当人们认为一所大学无法有效控制学术不端行为时，对其学术标准的信心就会下降。这会削弱其学位在劳动力市场上的价值。

因此，有意向的学生也会避免报读这类院校。毕竟，没有人愿意在学术诚信堪忧的地方学习。

当一所院校的学术诚信受到质疑时，其毕业生也会受到质疑。这种不确定性也会伴随他们进入职场。最终，评估体系的缺失不仅会损害学校的现有价值，还会毁掉学生的未来职业生涯。

4. 绩效学习脱节

人工智能作弊会显著掩盖学习差距，使及格率数据变得不可靠。当学生使用生成式人工智能时，他们提交的作业往往精雕细琢、完美无瑕。这种高质量的成果会造成一种能力超群的假象，从而提高学校的纸面及格率。

因此，教授们会收到一些学生提交的完美作业，而这些学生实际上并未理解其中的基本概念。这使得教师无法识别学生真正的学习难点。缺乏准确的数据，大学就会让那些缺乏基础技能的学生通过考试，从而使毕业生在实际工作中面临失败的风险。

为什么传统的检测和监测方法已经不够用了？

如今，生成式人工智能速度快、智能高，并且与日常技术深度融合，使得传统的防御措施失效。教育工作者和机构领导者再也不能仅仅通过锁定浏览器或在学生提交后扫描文本来保护考试标准了。

为了保护学术诚信，各机构必须确切了解这些安全控制措施在整个评估流程中哪些环节存在缺陷。

1. 不准确的人工智能检测工具面临的挑战

虽然许多人工智能检测工具声称能提供准确的结果，但它们仍然可能出现误报。指控诚实的学生作弊会造成行政上的障碍，并损害师生之间的信任。

2025年研究评估学术人工智能检测器研究发现，这三种工具都能成功区分人工智能生成的学术文本和人类撰写的内容。然而，研究人员也指出，没有一种检测器能达到100%的可靠性，并警告说，误报可能会导致不公平的指控。

这就是为什么教育机构应该选择可信的AI检测工具。与通用检测器不同，伊斯根的AI检测器 该软件会不断更新，以跟上新型人工智能写作模型的步伐。它采用先进的检测方法来提高准确率并减少误报，从而使教育工作者能够做出更公平的决定并维护学术诚信。

2. 监考系统的弱点

标准的在线监考系统依靠摄像头追踪和浏览器锁定来检测考试期间的作弊行为。这些系统旨在捕捉诸如视线移开或在同一台电脑上打开新标签页等简单的违规行为。然而，在控制学生桌前的物理环境方面，这些系统却存在显著缺陷。

一项关于在线考试作弊行为的全面研究表明，几乎45%的大学生承认作弊经进一步调查发现，他们这样做的最常见原因仅仅是因为他们遇到了唾手可得的机会。

这些机会源于一些基本的物理技巧。学生可以轻松地将智能手机、辅助显示器或平板电脑放在主屏幕后面，完全避开网络摄像头的视野。

由于监考软件仅监控考试设备和前置摄像头，无法检测到这些外部设备。这种盲区使得用户能够实时查找答案或向人工智能工具提供提示，而不会触发任何安全警报。

3. 操作系统级人工智能访问挑战

人工智能不再仅仅是第三方网站或浏览器可以轻易屏蔽的网页扩展程序。如今，生成式人工智能工具已直接集成到现代笔记本电脑、智能手机和平板电脑的操作系统中。

诸如 Apple Intelligence 和 Microsoft Copilot 之类的功能已默认在系统层面运行。此外，硬件制造商已在其物理键盘中内置了专用的 AI 按键。

因此，标准的监考软件无法阻止或检测这些深层的操作系统级实用程序，而不会触发学术违规行为。抄袭问题由于这些工具运行在 Web 浏览器层之下，因此即使浏览器被锁定，它们也完全无法被检测到。

向可控的线下评估环境转变

随着在线追踪工具失效，大学正将策略从数字监控转向管控实体考场。这种转变消除了学生在网络考试中利用的数字漏洞。

数据也支持这一策略。EconStor 2024 年研究研究发现，71.1%的作弊行为发生在网络考试中，而线下考试中仅有4.1%发生作弊行为。研究人员指出，网络考试最大的问题在于执行力度不足。

通过离线控制网络和设备，机构可以在不侵犯学生隐私或依赖不可靠的软件检测器的情况下，确保考试的公正性。这种转变依赖于四个不同的安全层：

1. 摆脱网络依赖

在线考试需要持续的网络连接，这就为基于云端的作弊工具打开了方便之门。而离线考试则意味着考试软件完全离线运行。

如果没有网络连接，学生就无法访问外部网站、云存储或实时通信平台。切断这条数字生命线就等于切断了他们在考试期间查找答案的主要渠道。

2. 减少接触人工智能工具

生成式人工智能模型依赖云网络生成答案。离线环境下的考试确保了基于网络的人工智能工具无法访问。因此，学生无法将考题复制到人工智能界面，也无法获得人工智能即时生成的作文。限制网络访问彻底消除了自动化辅助的威胁。

3. 锁定评估环境

受控环境使用专用硬件或高度加密的本地设备，仅允许考试应用程序运行。所有后台软件、外部端口和系统实用程序在考试开始前都会被完全禁用。

由于设备在考试开始前会被完全锁定，学生无法运行后台脚本、使用未经授权的硬件或访问隐藏文件。这种隔离措施确保设备严格作为考试终端使用，不会用于其他任何用途。

4. 安全设计方法

传统的安全措施往往侧重于在作弊发生后进行检测，而安全设计方法则从一开始就杜绝作弊的可能性。这种方法不是在开放的笔记本电脑上添加监控软件，而是从底层构建安全可靠的测试环境。

对机构领导者而言，这意味着安全从一项行政负担转变为一项结构性保障。系统不应再迫使教职员工花费数小时去研究那些不准确的人工智能检测工具，而应投资于可靠的工具。 

这种结构性防御措施消除了持续监控的必要性，免除了考后调查，并确保每个学生在相同、公平的条件下参加考试。

可靠的AI检测工具如何防止AI在在线考试中作弊

随着人工智能的不断发展，学生在在线考试中滥用人工智能的方式也在不断变化。传统的安全措施已不足以应对这些挑战。教育机构需要可靠的人工智能检测工具来应对这些新的挑战。而这正是Isgen的优势所在。

与许多通用人工智能检测器不同，Isgen 的AI检测器它不断更新，以识别最新的AI写作模型和技术。其先进的检测引擎能够更准确地分析提交的内容，并将误报风险降至最低。

Isgen的功能不仅限于简单的AI评分。它还能生成详细的检测报告并提供辅助分析，使教师能够根据确凿的证据做出明智的决策。

归根结底，最强有力的保护来自于多种安全措施的结合。Isgen 与在线监考和院校政策配合使用，能够弥补传统监控系统常常存在的漏洞。它们共同营造了一个更安全的评估环境，维护了学术诚信，并确保每位学生都能获得公平的评估。

结论：重新思考人工智能时代的评估安全性

传统网络安全措施已无法跟上生成式人工智能的步伐。当人工智能被直接内置于设备中时，仅仅锁定浏览器已远远不够。继续依赖被动式追踪工具会带来高昂的管理成本、法律风险，并削弱学术标准。维护学位价值需要策略的转变。

真正的考试安全并非来自网络摄像头监控学生，而是来自对考试环境本身的保护。通过将在线考试转移到可控的线下场所，大学可以完全阻止人工智能访问。这种转变既能维护学校声誉，又能确保每位学生都能获得公平的考试机会。