1893年，普林斯顿大学（Princeton University）的学生集体请愿，要求学校取消考试监考。理由是，学生立誓不作弊，也就不需要被监视。这份被称为“荣誉守则”的承诺，此后成为普林斯顿最珍视的传统：考试时教授发下试卷便离开教室，学生答完题后在卷末签字，以个人名誉担保全部内容独立完成。
2026年5月，同一所大学的全体教员投票表决恢复监考，只有一票反对，新规于7月1日正式生效。一个延续了133年的考试传统，正在因AI而发生改变。
普林斯顿并非孤例。几乎同一时间，斯坦福大学也终结了自己1921年以来的荣誉守则，允许教授回到考场监考。《华尔街日报》还注意到一个更细微的变化：多所大学长期乏人问津的蓝皮手写考试册（blue book）突然热销，伯克利分校两年的销量上涨了八成。
评估的形式也在发生变化，纽约大学一位商学院教授使用AI语音系统为36名学生完成期末口试，结果显示，部分书面作业“像麦肯锡备忘录一样完美”的学生，在面对面的连续追问下无法自圆其说，连自己作业中的基本决策都解释不清。
监考、手写、口试，这些做法形式各异，指向一致——把人重新放回评估的现场。
这一转向的直接原因，是原有信任机制已经失效。普林斯顿校报的2025届毕业生调查显示，30%的受访者承认曾在作业或考试中作弊，28%承认在明令禁止的作业中使用过ChatGPT，这一比例较2024年翻了一倍多。
规则的普遍缺席进一步放大了问题。Lumina基金会与盖洛普咨询公司于2026年4月发布的一项覆盖近3800名美国大学生的调查显示，57%的学生每周至少在课业中使用一次AI，而52%的学生表示，自己修读的课程中至少有一部分没有明确的AI使用规则。
技术防技术的路线，高校已经试过，并不奏效。过去两年，AI检测工具被大规模引入，误判、漏判、轻易被绕过等问题相继暴露。当机器生成文本与人类写作的边界日益模糊，“这段文字是不是AI写的”越来越难以给出可靠答案。评估的焦点随之转向另一个问题：学生是否真正理解。
康奈尔大学一位生物医学工程教授要求学生逐一进行口头答辩，书面作业不再计入总分。他给出的理由很明确——你无法用AI蒙混过口试。大学开始意识到，真正应该检测的可能本来就不是“AI有没有参与”，而是“学生有没有真正学会”。
与此同时，在现场进行评估的形式同样存在争议。英国萨里大学主管教育的副校长认为，恢复线下考试是一种“人为的应对方式”，“无法帮助学生为真实职场做准备”。她所在的萨里大学正在推行将AI嵌入全部课程的评估改革，在她看来，AI已经深度进入工作场景，假装AI不存在的考场本身就是一种失真，评估该做的不是把AI挡在门外，而是考核学生使用AI的过程。
面对面评估自身也面临新的技术挑战，学术界已经开始讨论AI智能眼镜实时提词对口头评估可靠性的影响。这些争议提示我们，没有哪一种考试形式是终点，评估体系的调整仍将持续。
形式之争的背后，是对评估目的的重新审视。在国内，《学位法》已将代写列为可撤销学位的学术不端行为，AI代写同属此列；多所高校为学位论文划定了AI率红线。而美国高校的这轮调整，则指向了更深一层的问题：评估究竟应该验证什么。
监考和口试都是手段，而非目的。好的评估不是一道防AI的墙，它更像一面镜子，价值不在于证明学生没有作弊，而在于当学生被追问的那一刻，看清自己哪里是真的理解，哪里只是以为理解。
在康奈尔大学经历口头答辩的一名大三学生，起初紧张不安。考试结束后，她的感受或许是对这场转向最好的注脚：“当面被追问让你不得不负责。看着人的眼睛说出‘我不知道’，比写在纸上难得多。这让你意识到，我真的该学了。”
133年前，大学选择相信学生的一纸承诺；133年后，大学重新选择相信面对面的验证。形式几经变迁，评估要回答的问题始终未变：坐在对面的这个人，是否真的在思考。
责编：张紫微 监制：余兴真
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