AI 眼鏡在考場作弊的想像，已經不再只是科幻橋段。當一副搭載大型語言模型的 AI 眼鏡，可以在大學期末考中迅速「讀題、解題、出答案」，整個高等教育評量體系都被迫重新審視：我們到底在考什麼，又能否繼續假裝這一切與 AI 無關？
AI 眼鏡考試作弊：從技術炫技變成教育痛點
要理解 AI 眼鏡作弊為何衝擊如此巨大，先看清這個裝置的組成並不神祕。典型的 AI 眼鏡通常包含：
- 內建攝影鏡頭，用來拍攝試卷或螢幕內容
- 微型顯示螢幕，把 AI 回傳的答案投射到鏡片邊緣
- 麥克風與喇叭，支援語音輸入與語音提示
- 與手機或雲端伺服器的持續連線，將影像上傳給大型語言模型推理
在這樣的架構下，一名學生只要低頭看題目，AI 眼鏡就能：
- 自動截取試題畫面
- 傳送到後端模型進行理解與推理
- 於數秒內將解題步驟與答案回傳到鏡片顯示
- 學生只需負責「抄寫」與微調文字
當 AI 眼鏡能在短短數十分鐘內完成整份試卷，並交出遠優於大多數同學的成績時，問題已經不是「能不能抓到作弊」，而是「這種考法還有沒有意義」。
大學考試正在落入 AI 的「舒適圈」
傳統的大學筆試，多半在考驗三類能力：
- 記憶：是否記得關鍵名詞、定義、公式
- 操作：是否能按標準步驟計算與推導
- 穩定度：在限時壓力下能否少出錯、少漏步驟
這些能力曾經非常重要，因為過去人與人之間在記憶與計算速度上的差距，確實能區分出「誰更適合從事某些專業工作」。然而在生成式 AI 已高度成熟的今天，情況徹底翻轉：
- AI 對知識點的記憶幾乎無上限
- AI 計算與推理步驟在標準化題型上極少出錯
- AI 不會緊張、不會疲勞，也沒有臨場波動
換句話說，當大學考試主要在確認「能不能交出標準答案」，它其實正好落在 AI 的舒適圈裡。於是就出現一個尷尬的現象：
人比不過最頂尖的同學，現在也開始比不過戴著 AI 眼鏡的「人機組合」。
AI 眼鏡暴露出的三大教學評估盲點
一、只看結果，不看思路
在多數筆試與線上測驗裡，老師看到的通常只有：
- 最終答案是否正確
- 部分科目中，少數幾步中間推導
但真正在學習過程裡最關鍵的，是下面這些東西：
- 學生怎麼理解題目、拆解問題
- 為何選擇這條解題路徑，而不是其他方法
- 在卡關時，採用了哪些嘗試或假設
AI 眼鏡作弊容易成功，正是因為系統只在意「最後寫對沒有」，並不太在意「這個答案是誰想出來的」。
二、忽略情境判斷與不完整資訊
真實世界的決策，常常具有這些特徵：
- 資訊不完整甚至互相矛盾
- 沒有唯一正解，只能在多個壞選項中選較好的一個
- 涉及他人的立場、倫理與長期影響
而大量紙筆考試卻偏好：
- 條件給得極為完整
- 唯一正確解答
- 評分標準清晰單一
這種設計非常適合 AI，也非常適合 AI 眼鏡作弊。只要題目邏輯結構清楚，AI 就能在完備資訊下完美作答，卻完全不代表它理解現實世界的複雜性。
三、沒有測到合作與創造力
人類相較於機器真正難以取代的優勢，包括：
- 與不同背景的人協作
- 在限制條件下做出創造性整合
- 針對開放式問題主動提問與延伸
然而，多數大學期末考仍是：
- 個人作答
- 限定時間
- 禁止討論與合作
這種形式刻意將「合作」與「創造」排除在外，卻把「計算」與「記憶」推到最前線。當 AI 眼鏡能完美接手後者，人類最有價值的前兩者卻被迫缺席評量舞台。
從「交答案」轉向「交思路」
在 AI 時代重新設計大學考試，關鍵不只是「怎麼防止 AI 眼鏡作弊」，而是「願不願意承認評估目標應該改變」。具體來說，可以從以下幾個方向思考：
1. 要求學生公開推理過程
讓「思路可被檢視」成為評分核心，例如：
- 加入口試或現場問答，要求學生解釋自己作業或專題的每個關鍵決策
- 在考試中要求書寫完整推理脈絡，而不只是一行結果
- 要求學生提交學習日誌或反思短文，描述自己解題時真正經歷了什麼
當一份答案背後需要有可被追問的脈絡，單純依賴 AI 眼鏡複製結果就變得困難許多。
2. 讓題目更貼近真實情境
可以有意設計「不那麼適合 AI」的考題類型：
- 給出不完整、甚至故意含糊的資訊，要求學生提出合理假設與風險分析
- 需要多學科知識整合，而非單一章節的標準題型
- 以專案、案例分析、情境模擬取代純紙筆測驗
這類評估更接近工作現場，要求學生展現的是判斷力與取捨能力，而不只是套公式。
3. 把 AI 變成「共同考官」而非「作弊幫凶」
與其試圖把 AI 完全擋在教室門外，不如：
- 利用 AI 自動生成針對學生作答的追問，作為口試輔助工具
- 讓 AI 分析大量學生作答紀錄，幫助老師找出教學盲點與常見誤解
- 在部分開放式作業中允許使用 AI，但要求學生標註 AI 參與比例，並著重評分其修訂與判斷能力
這樣的設計，把焦點從「有沒有用 AI」轉移到「你如何有意識地用 AI」，同時提高評估的效率與精準度。
高校面對 AI 眼鏡作弊，可以立刻做的幾件事
對許多高等教育機構而言，AI 眼鏡和生成式 AI 的出現，來得很快也很突然。但即便資源有限，仍有一些可以立即啟動的具體行動：
- 更新學術誠信守則
清楚界定「未經授權的 AI 介入」屬於作弊，並說明不同類型課程可接受與不可接受的 AI 使用情境。 -
調整重大評量的形式
將關鍵課程的評分比例，從單一閉卷期末考，轉移到多次小型評量、專題報告、口頭簡報與同儕互評。 -
教師共同備課與分享案例
建立校內社群，讓老師彼此交流「如何在 AI 時代重新設計考題與作業」，避免個別教師各自摸索、重複踩雷。 -
培養學生的 AI 素養而非單純禁止
在通識或必修課中，直接教授如何負責任地使用 AI，包括風險、偏誤與倫理議題，讓學生理解為何某些場景下必須限制 AI。 -
逐步導入過程導向的評分規準
例如將「問題定義能力」「資料蒐集與評估能力」「推理清晰度」「反思深度」直接寫進評分表，而不只是一欄「答案是否正確」。
這些改變不一定立刻消除 AI 眼鏡作弊風險，卻能顯著降低「只看結果」的脆弱性，讓作弊的效益變小、風險變高、誘惑變低。
結語：AI 眼鏡不是怪獸，而是一面照妖鏡
AI 眼鏡走進大學考場，看起來像是一個道德危機，實際上更像是一面照妖鏡，把長期存在卻被忽略的問題放大給我們看：
我們把太多教育資源，押注在最容易被 AI 取代的那一塊。
如果評量仍僅僅專注在標準答案與演算正確，那麼即使明天所有 AI 眼鏡都被禁用，後天也會有新的工具繞過封鎖。真正有遠見的做法，是趁著這一波衝擊，誠實回頭問自己：
- 我們希望學生帶走的，是一疊考卷分數，還是一套能應對不確定世界的思考與行動能力？
- 我們是要訓練比 AI 更會算的人，還是能與 AI 協作、提出好問題、做出好判斷的人？
AI 眼鏡作弊的討論，最終應該把我們推向一個更進步的方向：
讓大學考試與教學評估，真正圍繞「學習過程、推理路徑與決策品質」來設計，而不再只是守著一張答案紙不放。
現在正是每一位教師、學校管理者與學生，檢查自己課程與學習方式的好時機。從下一份作業、下一次考試開始，嘗試把「交思路」放在「交答案」之前，或許才是在人機共存時代，真正值得追求的競爭力。
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