塔斯马尼亚大学引入外部审计 应对AI代写风险与学位信任疑虑

据ABC News Australia报道，塔斯马尼亚大学正在把AI时代的评估风险转化为一套外部审计要求。按照该校与Proudly Human共同制定的新标准，大学各课程须向外部审计方证明学生已经达到特定学习成果，并证明受监督评估与不受监督评估的数量配置适当。Proudly Human创始人Alan Finkel称，审计方将每年开展一至两次检查，审视校方提交的评估流程。

这套机制针对的是一项直接风险：学生可能获得学位，却无法确认作业究竟由本人完成，还是借助AI工具完成。塔斯马尼亚大学教务副校长Luke Bereznicki警告：“学生可能获得学位，而我们实际上并不知道学生本人是否完成了作业，或者是否使用了AI工具。”他表示，所谓“受控条件”包括三项：核验受试者身份、确认作品由学生创作，以及确认作答过程受到观察。

审计对象因此不只是一份答卷，而是课程设计和整个考核流程。Finkel说，校方必须列出每门课程应达到的关键学习成果，判断哪些任务需要在监督条件下完成，并使受监督与不受监督的评估保持适当平衡。即使课程保留在线评估，校方仍须建立相应程序，并向审计方证明这些程序能够确保作业由学生真实完成。审计方还会设想学生尝试利用AI完成评估的具体情形，要求校方说明如何应对。

Proudly Human既是标准的共同制定者，也将承担审计角色。Finkel同时强调，确定评估内容以及向审计方证明流程有效的责任“百分之百”属于大学。外部审计由此是一项检查机制，而不是认证公司替大学提供的保证；大学仍须对课程如何评估、身份和作者身份如何核验承担责任。

类似路径并非始于塔斯马尼亚大学。ABC News Australia的报道显示，悉尼大学在2024年引入“双轨”评估模式，将受监督评估与不受监督评估分开，并要求课程在两者之间保持平衡，同时为不受监督评估提供适用性指引。两所大学已经把AI风险落实到课程规则，但报道没有提供监督评估比例、学生AI使用、完成时间或学位认可度变化的数据，因而无法证明外部审计已经降低AI依赖。

迪肯大学教育学教授Thomas Corbin认为，AI带来的挑战不只在如何保障评估安全，还包括大学究竟应该评估什么。“AI带来的一个重大挑战，不只是想办法让评估更安全，而是弄清楚在AI时代应该评估什么、什么才是重要的学习内容，以及我们现在看重什么。”即使增加现场和监督评估，大学仍须回答哪些能力真正需要由学生亲自展现，否则学历所证明的能力仍然模糊。

学生的担忧则集中在学位的社会价值上。塔斯马尼亚大学学生会主席Jack Oates Pryor说，一些学生担心其他学生滥用AI会拉低大学学位的声誉，并影响行业对文凭的判断。不过，这反映的是部分学生的感受；报道没有提供来自行业或公众的系统性反馈，不能据此断言学位价值已经普遍下降。

因此，塔斯马尼亚大学的变化目前显示的是一种制度回应，而不是成效证明：AI代写风险尚未消失，大学必须证明学生达到学习成果并真实完成评估的责任也没有转移给审计方。外部审计能否形成实质约束，将取决于检查能否揭示问题并推动课程整改。在实施时间表、覆盖范围、审计结果公开机制和实测成效均未明确的情况下，这套机制提供了可审计的程序，但不能证明AI依赖已经受到控制，更不能证明学位信任已经恢复。