2026年7月，复旦大学计算与智能创新学院肖仰华教授负责的《数据挖掘技术》课程推出全新期末考核模式：学生需独立设计10道带唯一标准答案及完整推导过程的数据挖掘计算题，测试3个不同能力梯度的AI模型，AI答错率越高学生得分越高，最终全班共4名学生斩获满分。该模式打破传统考核逻辑，为AI时代高等教育考核改革提供了参考样本。
随着大语言模型在全球范围内的普及，高校理工科课程的传统考核逻辑正在遭遇前所未有的挑战。以数据挖掘这类标准化程度较高的课程为例，常规的算法计算题、推导题，主流通用大模型的答题准确率普遍超过95%，运算速度更是远超人类学生。不少高校教师此前都曾公开反馈，学生提交的课后作业、期末答卷中，AI生成内容占比逐年升高，传统的答题类考核已经很难准确检验学生对知识点的真实掌握程度。
如果依旧沿用传统的出题思路，相当于在AI最擅长的运算、记忆领域和其硬碰硬，既无法筛选出真正掌握核心能力的学生，也容易引导学生陷入“和AI比速度、比准确率”的无意义竞争。
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