纽约大学教授用 AI 口试应对学术作弊，每人仅需42美分

面对人工智能带来的学术作弊挑战，纽约大学一位教授给出了新方案。他在“AI/ML 产品管理”课程中尝试口试评估，结果不仅看出学生理解上的差距，也暴露了教学需要改进的地方。教授 Panos Ipeirotis 与联合授课的 Konstantinos Rizakos 发现，很多书面作业质量很高的学生，却无法在口试中清楚解释作业里的关键决策。

图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney

为了补足传统评估的不足，他们引入 AI 口试，依托基于 ElevenLabs 的语音 AI 代理。考试分为两部分：先由 AI 询问期末项目的目标、数据、模型选择、评估方法与可能的失败模式；随后随机抽取课程中的案例继续提问。36 名学生在 9 天内完成口试，单场平均约 25 分钟，总成本约 15 美元，折算到个人仅 42 美分。

尽管第一版 AI 口试存在问题，比如学生反馈 AI 语气偏严厉、偶尔一次抛出多个问题影响交流，但优化后体验明显提升。评分方面，采用 Claude、Gemini 和 ChatGPT 三个模型协作打分，初始一致性不高，经相互审阅后，评分更为准确可靠。

多数学生认为 AI 口试比书面考试压力更大，但仍有 70% 的人表示这种方式更能检验真实理解。Ipeirotis 教授指出，AI 让口试的落地变得可行，学生也能通过与 AI 反复练习来提升表现。

划重点:

📊 口试暴露出学生理解不足，与书面作业的表现存在明显落差。  

💰 AI 口试人均成本约 42 美分，大幅压低了传统口试的开销。  

🤖 虽然更有压力，但多数学生认可 AI 口试更能检验真实掌握。