近期，生成式人工智慧（AI）的廣泛應用，已對美國高等教育的評量方法帶來前所未有的挑戰。根據多所頂尖大學的最新動態指出，儘管學生提交的課後報告與作業在形式上趨於完美，但實際課堂問答時卻常顯露對內容的茫然。為應對這場教育危機，包括康乃爾大學、賓州大學及紐約大學在內的多所知名學府，正積極重啟古老的「口試」制度，旨在驗證學生是否真正掌握所學，捍衛學術真實性。
AI衝擊下，美國高等教育評量模式的轉變
生成式AI工具的普及，使傳統書面評量面臨嚴峻考驗。教育者發現，學生能輕易透過AI生成看似無瑕的報告，卻未能伴隨對內容的深入理解。這不僅模糊了學術誠信的界線，更引發了對學生真實學習成效的擔憂。因此，高等教育機構開始意識到，單純的「防堵AI作弊」已不足以解決核心問題，關鍵在於如何確保學生能夠內化知識、發展批判性思維。
康乃爾大學生物醫學工程教授 Chris Schaffer 強調：「你無法靠 AI 混過口試。」這句話精準點出了口試在AI時代的不可取代性。他認為，教育者必須跳脫僅辨識AI寫作的框架，轉而思考如何有效評估學生的真實學習成果。
為此，多所大學正積極探索並實施新的評量模式，其中「口試」被視為一種有效的解決方案。這種回歸傳統的教學方法，不僅能直接檢視學生的理解深度，也能在一定程度上促進學生主動學習與思考，以應對AI工具帶來的學術衝擊。
康乃爾大學：口頭辯護強化學生理解深度
在應對AI挑戰的策略中，康乃爾大學率先引入「口頭辯護」（oral defense）機制。這項措施要求學生在提交書面作業後，必須與教授進行約 20 分鐘的蘇格拉底式問答。這種互動不僅是為了防範作弊，更重要的是，它能有效刺激學生深入理解教材內容，並學會組織和表達自己的想法。
透過口頭辯護，教授能夠直接評估學生對知識的掌握程度、邏輯推理能力以及溝通表達技巧，這些都是AI難以模仿和替代的核心能力。這項創新實踐，為其他高等教育機構提供了寶貴的參考經驗，證明了在AI時代，人際互動的深度評量依然具有不可或缺的價值。
賓州大學：實體評量回歸，提升認知與創造力
賓州大學（UPenn）也觀察到類似的趨勢，並積極轉向實體評量模式。中東語言與文化副教授 Emily Hammer 在其課程中，已將書面作業與口試結合。她指出，此舉並非僅為防範AI作弊，而是因為學生在大量依賴數位工具的環境下，其認知力與創造力正逐漸流失。
Emily Hammer 副教授認為，若學生不是親自撰寫報告，口試可對學生形成一定的學習壓力，促使其更積極地投入學習過程，從而提升對知識的消化吸收與創新應用能力。為推廣這種新評量模式，賓州大學已開始為教職員舉辦口試工作坊，協助教師們掌握口試的技巧與方法。
此舉顯示，賓州大學不僅著眼於學術誠信，更深層次地關注學生核心能力的培養，期望透過口試恢復學生獨立思考與解決問題的能力。
紐約大學：AI驅動口試系統，以科技應對科技挑戰
面對AI的挑戰，紐約大學（NYU）則採取了「以毒攻毒」的策略，展現了教育科技的前瞻性應用。斯特恩商學院教授 Panos Ipeirotis 開發了一套AI驅動的口試系統。這套系統允許學生在家中登錄，由一個聲音與教授相似的AI代理進行口試。
Panos Ipeirotis 教授明確表示，他已不再信任單純的書面報告能夠真實反映學生的學習成果。這套AI口試系統能針對學生提交的期末報告細節進行追問，並根據學生的回答提供提示、批評或正向回饋，形成動態的學習評量循環。據悉，此系統預計將逐步推廣至所有課程。
紐約大學的案例證明，AI不僅是挑戰，亦可成為解決方案的一部分。透過AI技術輔助的口試，既能大規模實施，又能提供個性化的評量體驗，為高等教育評量改革帶來新的可能。
數據背後的啟示：學術誠信與未來學習模式
綜合上述美國頂尖大學的應對策略，可見生成式AI的崛起，正促使高等教育界重新審視其長期以來的評量體系。口試制度的重啟與創新，不僅是為了維護學術誠信，更是對學生深層學習能力、批判性思維與溝通表達能力的重新強調。這波改革揭示了未來教育的趨勢：評量將更注重過程而非僅結果，更強調學生對知識的內化與應用，而非單純的資訊再現。
這也提醒我們，在科技快速發展的時代，教育的本質仍應回歸到培養獨立思考與解決問題的人才。AI雖能輔助學習，但終究無法取代人類獨有的認知與創造力。因此，高等教育機構必須持續探索多元且有效的評量工具，確保學生在AI浪潮中仍能扎實學習，為未來社會做好準備。
