人工智能（AI）在教育領域的影響是多方面的。一方面，AI 工具能夠顯著提升效率，協助生成創意、輔助研究，並幫助學生修改和完善作業。如果能夠以道德方式使用 AI 作為輔助工具，學生可以騰出更多時間專注於深入學習和創意思維解難。然而，當學生過度依賴 AI 來完成作業或考試——這些對學業成績至關重要的評估時，風險亦會大大增加：

學術誠信與公平性

不適當地使用 AI 而不加以標註或承認，可能會導致抄襲及學術不誠實行為。研究顯示，不少學生認為這類行為屬於作弊，這會破壞學術評估的公平性，促使大學制定更嚴格的政策或採取懲罰性措施。此外，過度依賴 AI 可能導致學習流於表面。當作業或考試主要由 AI 完成，而非學生憑自己努力完成時，所得的成績未必能準確反映其真正理解能力或批判性思維水平。這種錯位可能導致成績膨脹，使學生的實際能力與其成績不相符。

此外，學生在 AI 工具的使用與掌握程度上可能存在差異，這會造成學習上的不公平競爭。當學術排名受 AI 生成的作業影響時，真正的學術成就可能會被貶低，最終導致僱主或研究生課程對這些成績的可靠性產生懷疑。因此，教育界可能會轉向更強調原創性、批判性思維和面對面評估的考核方式，以確保學術誠信。

教師應對 AI 濫用的策略:為了應對這些挑戰，教師可以採取以下主動措施來偵測和防止 AI 在作業與網上考試中的不當使用：

1. 使用 AI 偵測工具:
如 Turnitin 的 AI 偵測功能可識別機器生成的內容。雖然這些工具並非萬無一失，但仍然是檢測 AI 作弊行為的第一道關卡。

教師可留意學生作品中的語氣、詞彙或結構是否突然發生變化。AI 生成的文本通常過於正式，或會出現重複性高的句子結構，這與學生的原有寫作風格不符。

要求學生遞交草稿、提綱或附有註釋的版本，有助於驗證其思考過程。如果最終提交的作品過於完美，而與早期版本有較大出入，則可能存在 AI 參與的跡象。

4. 引入面對面評估:

採用口試、個別討論或限時課堂作業，可讓學生即場回答問題，從而檢測其真正的理解程度。此外，設計需提交多稿的作業、反思評論或課堂討論，能有效降低 AI 生成內容的影響，並側重於學習過程，而非僅僅評估最終成果。

5. 調整評估方式:

設計需要個人化回應、批判性思維 與 創造力的評估內容，例如反思寫作、案例分析或逐步解決問題的作業，這些都較難透過 AI 直接生成。

6. 採用隨機化評估:

設計變化較大的測驗題目，或引入即時解難與互動式測驗，例如口頭考試、課堂測試或小組討論，以減少學生透過 AI 預先準備答案的可能性。

確保學術誠信與技術應用的平衡

透過完善的偵測方法和以誠信為導向的評估設計，教師和學校管理層能夠更有效地維護學術標準，同時教育學生如何負責任地使用 AI 技術。此外，為教師提供持續的 AI 培訓至關重要，包括學習如何使用 AI 偵測工具、理解其局限性，並根據 AI 的影響調整教學策略。

雖然 AI 工具在提高效率與學習輔助方面具有明顯優勢，但如果被濫用於作業或考試，則會削弱學術誠信和學業評估的準確性。這種雙面影響正促使各大學制定更清晰的政策，並引入創新評估策略，以保護學習成果，同時充分發揮 AI 技術的潛力。