普渡大學近壹半學生被指控用AI寫代碼,清零掛科
近日，普渡大學計算機專業發生了壹件震動全美教育圈的事件。
該系這學期的CS240——壹門叫做"C語言程序設計"的必修大課，數百名學生選修——在學期接近尾聲時，突然被引爆。
教授Jeff Turkstra
任課教授Jeff Turkstra宣布，他的檢測系統發現，班上近壹半的學生在編程作業中使用了AI。
這壹半學生，面臨的不是口頭警告，不是扣分，而是壹個贰選壹：承認使用AI，全學期所有作業成績清零；不承認，直接掛科。
消息壹出，計算機系炸了鍋。學生聯名抗議，系主任被迫出面，宣布將與學生舉行座談，討論應對方案。事件迅速蔓延至Reddit、Hacker News等論壇，引發數千條評論。
Turkstra本人是普渡大學計算機系的教學副教授，在這裡任教已逾贰拾年。他不僅教書，還同時從事教學工具的研究開發，研究方向專注於"大規模課堂管理與教學支持系統"。
他開發的工具有：代碼風格檢查器Eastwood、C語言測試框架C-Lab、同伴互評系統PeerVal，以及本次事件的核心技術——EnCourse。
這些系統，據他本人介紹，"已被數千名學生、數拾門課程使用"，並在國際計算機科學教育學術會議SIGCSE上發表論文。
在普渡，Turkstra是壹個評價極度兩極分化的教授。有學生在教師論壇寫道，他的講座充滿感染力，是大學肆年聽過最好的課之壹；也有學生畢業多年後仍專程發郵件致謝，感謝他為自己的職業發展打下了基礎。
但另壹批學生則描述了截然不同的體驗：每周作業動輒需要贰拾小時以上，助教能給的幫助極為有限，"感覺他更熱衷於讓學生掛科，而不是教學生學東西"。
CS240是壹門進階的C語言課程，該系的必修課，涵蓋C語言的完整體系：文件操作、指針與內存管理、等等。這門課壹周兩次講座（每次75分鍾），共設有12次課後作業，兩次期中考試，以及壹次期末考試。
這門課作業提交方式，從壹開始就與普通編程課有所不同。
每個學生在課程服務器上都有壹個專屬的Git代碼倉庫。從第壹次作業（Homework 0）起，學生就被引導克隆這個倉庫到本地，然後在裡面編寫代碼。
許多高校編程課都有類似的設置。
但Turkstra的系統多做了壹件事：課程提供給學生的Makefile（編譯配置文件），被植入了額外的Git命令。這意味著，每當學生在本地執行壹次編譯——哪怕只是敲了壹行`make`——這個Makefile就會自動悄悄地觸發`git commit`和`git push`，將當時的代碼狀態上傳至服務器。
這與學生手動提交完全不同。手動提交，是學生主動決定"這段代碼寫好了，我要存檔"；而這個自動機制，則是在學生每壹次編譯時都留下壹個時間戳精准的快照——無論那段代碼是完整的、殘缺的、還是剛剛粘貼進來還沒改動的。
Turkstra在論文摘要中描述，這套系統的原始目標是：在大班教學中，幫助教授實時了解每位學生的學習進度，識別哪些學生卡在哪個知識點上，以便早期幹預。
而現在，Turkstra還可以通過這個系統判斷代碼究竟是學生壹行壹行親手寫出來的，還是壹次性從AI那裡復制粘貼過來的。
壹個真實學習過程產生的Git提交歷史，應當是密集而漸進的：寫幾行，編譯壹次；報錯了，修改，再編譯；循環往復，提交記錄多而細碎，代碼的演進清晰可見。
但如果代碼來自AI生成，往往會出現這樣的提交記錄：在某壹個時間點，壹大塊完整的代碼突然出現，之後或許只有少量細微改動。這種"大躍進式"的提交模式，與正常的編程學習過程明顯不符。
這套邏輯，在技術層面有其合理性。但它也存在明顯的漏洞：學生在其他文本編輯器裡寫好再粘貼進來、網絡不穩定導致部分提交失敗後重新同步、換電腦操作、或者在思考清楚後集中錄入代碼……這些完全合理的行為，都有可能產生"異常"的提交歷史。
而這套系統本身的背後運行，學生也不知情。Homework 0的操作說明裡，只是告知學生如何使用Git提交作業，並未明確說明Makefile會在每次編譯時自動上傳代碼快照，也未說明這些數據將被用於作弊檢測。
4月18日，學期已近尾聲。作業基本交完，期末考試在即。
就在這個時間節點，Turkstra向涉嫌的學生們發出了通知。
選項壹：承認在作業中使用了AI。代價是：全學期拾贰次作業的成績，全部歸零。這意味著，無論這些學生在期中、期末考試中表現如何，作業這壹塊的分數徹底蒸發。課程能不能過，懸在壹條細線上。
選項贰：不承認。代價是：教授直接給出課程不及格的評定。
在美國大學，課程掛科的連鎖反應不只是重修那麼簡單——它會影響GPA，可能導致獎學金受損，甚至觸發學術誠信審查，在成績單上留下永久記錄。
對於那些本身就在及格線邊緣掙扎的學生來說，這兩個選項，沒有壹個真正意義上的"活路"。
消息傳出後，學生們的憤怒瞬間點燃。有學生在Reddit的普渡版塊發帖，描述自己收到通知時的震驚——他們並不認為自己違反了規定，或者根本不確定自己的行為是否構成違規。
帖子迅速發酵，湧現出大量類似的聲音：有人說自己只是用AI解釋了壹個報錯信息，隨後自己修改了代碼；有人說自己確實參考了AI給出的思路，但代碼是自己寫的；還有人說，他們壓根沒用AI，不知道為什麼會被系統標記出來。
這場風波逼得系主任不得不出面。學校宣布，將專門安排壹次院系與學生的座談會，時間定在4月26日，討論這件事的後續處理方案。
最大的爭議在於：被標記的學生，占到了全班的近壹半。
在壹門幾百人的大課裡，這意味著被點名的學生數以百計。
這個數字，可以有兩種解讀。
第壹種解讀：AI在編程作業中的使用，已經滲透到難以想象的程度。學生們把AI輔助視為理所當然，就像查Stack Overflow壹樣普通，邊界感早已模糊。
第贰種解讀：壹套聲稱能在幾百人的大課裡識別出近壹半學生存在問題的系統，本身的准確率和誤報率，應當接受嚴格審視。
在美國高校的學術誠信處理程序中，對學生提出正式作弊指控，通常需要走壹套有申訴機制的程序，需要提供足夠證據，需要給被指控方陳述的機會。
Turkstra的通知，跳過了這套程序，直接給出了贰選壹的最終裁決——要麼認罪，要麼接受掛科。
在沒有完整申訴程序的情況下，以"掛科"作為"不認罪"的懲罰，在法律層面可能站不住腳。如果有學生決定通過學校的正式申訴渠道挑戰這壹決定，甚至最終走向法律程序，Turkstra和普渡大學面臨的局面將相當被動。
拋開程序正義不論，Turkstra教授的做法在時機上，也引發了強烈的道德質疑。
他有整整壹個學期。如果他的系統能夠實時追蹤每壹次編譯提交，他就應該同樣能夠實時看到"異常"的提交模式。如果有學生在第壹份作業就觸碰了紅線，他完全可以立刻介入——發出警告，明確告知什麼行為被視為違規，給學生糾正的機會。
他沒有這樣做。
他全程沉默，積累證據，直到學期末，在學生已經無法彌補任何錯誤的時間點，壹次性祭出這把大錘。
這種"釣魚執法"式的處理邏輯，讓人想起《論語》裡的壹句話：不教而殺謂之虐。
另外，2026年的計算機系，是否還值得花大力氣禁止學生使用AI寫代碼？
今天的軟件工程現實是：GitHub Copilot、ChatGPT、Claude等AI編程助手，已經成為大量專業開發者日常工作流程的壹部分。AI輔助下的代碼生產效率大幅提升。壹個走出校園的計算機系畢業生，如果不會與AI高效協作，在競爭日益激烈的職場中將處於明顯的劣勢。
從這個角度看，強制要求學生在每壹份作業中"純手工"完成所有代碼，是在訓練壹種正在快速邊緣化的工作方式。
Turkstra的選擇，是面向過去的路徑。這場風波，也是AI時代高等教育與新技術之間最尖銳的壹次正面碰撞。
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還沒人說話啊，我想來說幾句
該系這學期的CS240——壹門叫做"C語言程序設計"的必修大課，數百名學生選修——在學期接近尾聲時，突然被引爆。
教授Jeff Turkstra
任課教授Jeff Turkstra宣布，他的檢測系統發現，班上近壹半的學生在編程作業中使用了AI。
這壹半學生，面臨的不是口頭警告，不是扣分，而是壹個贰選壹：承認使用AI，全學期所有作業成績清零；不承認，直接掛科。
消息壹出，計算機系炸了鍋。學生聯名抗議，系主任被迫出面，宣布將與學生舉行座談，討論應對方案。事件迅速蔓延至Reddit、Hacker News等論壇，引發數千條評論。
Turkstra本人是普渡大學計算機系的教學副教授，在這裡任教已逾贰拾年。他不僅教書，還同時從事教學工具的研究開發，研究方向專注於"大規模課堂管理與教學支持系統"。
他開發的工具有：代碼風格檢查器Eastwood、C語言測試框架C-Lab、同伴互評系統PeerVal，以及本次事件的核心技術——EnCourse。
這些系統，據他本人介紹，"已被數千名學生、數拾門課程使用"，並在國際計算機科學教育學術會議SIGCSE上發表論文。
在普渡，Turkstra是壹個評價極度兩極分化的教授。有學生在教師論壇寫道，他的講座充滿感染力，是大學肆年聽過最好的課之壹；也有學生畢業多年後仍專程發郵件致謝，感謝他為自己的職業發展打下了基礎。
但另壹批學生則描述了截然不同的體驗：每周作業動輒需要贰拾小時以上，助教能給的幫助極為有限，"感覺他更熱衷於讓學生掛科，而不是教學生學東西"。
CS240是壹門進階的C語言課程，該系的必修課，涵蓋C語言的完整體系：文件操作、指針與內存管理、等等。這門課壹周兩次講座（每次75分鍾），共設有12次課後作業，兩次期中考試，以及壹次期末考試。
這門課作業提交方式，從壹開始就與普通編程課有所不同。
每個學生在課程服務器上都有壹個專屬的Git代碼倉庫。從第壹次作業（Homework 0）起，學生就被引導克隆這個倉庫到本地，然後在裡面編寫代碼。
許多高校編程課都有類似的設置。
但Turkstra的系統多做了壹件事：課程提供給學生的Makefile（編譯配置文件），被植入了額外的Git命令。這意味著，每當學生在本地執行壹次編譯——哪怕只是敲了壹行`make`——這個Makefile就會自動悄悄地觸發`git commit`和`git push`，將當時的代碼狀態上傳至服務器。
這與學生手動提交完全不同。手動提交，是學生主動決定"這段代碼寫好了，我要存檔"；而這個自動機制，則是在學生每壹次編譯時都留下壹個時間戳精准的快照——無論那段代碼是完整的、殘缺的、還是剛剛粘貼進來還沒改動的。
Turkstra在論文摘要中描述，這套系統的原始目標是：在大班教學中，幫助教授實時了解每位學生的學習進度，識別哪些學生卡在哪個知識點上，以便早期幹預。
而現在，Turkstra還可以通過這個系統判斷代碼究竟是學生壹行壹行親手寫出來的，還是壹次性從AI那裡復制粘貼過來的。
壹個真實學習過程產生的Git提交歷史，應當是密集而漸進的：寫幾行，編譯壹次；報錯了，修改，再編譯；循環往復，提交記錄多而細碎，代碼的演進清晰可見。
但如果代碼來自AI生成，往往會出現這樣的提交記錄：在某壹個時間點，壹大塊完整的代碼突然出現，之後或許只有少量細微改動。這種"大躍進式"的提交模式，與正常的編程學習過程明顯不符。
這套邏輯，在技術層面有其合理性。但它也存在明顯的漏洞：學生在其他文本編輯器裡寫好再粘貼進來、網絡不穩定導致部分提交失敗後重新同步、換電腦操作、或者在思考清楚後集中錄入代碼……這些完全合理的行為，都有可能產生"異常"的提交歷史。
而這套系統本身的背後運行，學生也不知情。Homework 0的操作說明裡，只是告知學生如何使用Git提交作業，並未明確說明Makefile會在每次編譯時自動上傳代碼快照，也未說明這些數據將被用於作弊檢測。
4月18日，學期已近尾聲。作業基本交完，期末考試在即。
就在這個時間節點，Turkstra向涉嫌的學生們發出了通知。
選項壹：承認在作業中使用了AI。代價是：全學期拾贰次作業的成績，全部歸零。這意味著，無論這些學生在期中、期末考試中表現如何，作業這壹塊的分數徹底蒸發。課程能不能過，懸在壹條細線上。
選項贰：不承認。代價是：教授直接給出課程不及格的評定。
在美國大學，課程掛科的連鎖反應不只是重修那麼簡單——它會影響GPA，可能導致獎學金受損，甚至觸發學術誠信審查，在成績單上留下永久記錄。
對於那些本身就在及格線邊緣掙扎的學生來說，這兩個選項，沒有壹個真正意義上的"活路"。
消息傳出後，學生們的憤怒瞬間點燃。有學生在Reddit的普渡版塊發帖，描述自己收到通知時的震驚——他們並不認為自己違反了規定，或者根本不確定自己的行為是否構成違規。
帖子迅速發酵，湧現出大量類似的聲音：有人說自己只是用AI解釋了壹個報錯信息，隨後自己修改了代碼；有人說自己確實參考了AI給出的思路，但代碼是自己寫的；還有人說，他們壓根沒用AI，不知道為什麼會被系統標記出來。
這場風波逼得系主任不得不出面。學校宣布，將專門安排壹次院系與學生的座談會，時間定在4月26日，討論這件事的後續處理方案。
最大的爭議在於：被標記的學生，占到了全班的近壹半。
在壹門幾百人的大課裡，這意味著被點名的學生數以百計。
這個數字，可以有兩種解讀。
第壹種解讀：AI在編程作業中的使用，已經滲透到難以想象的程度。學生們把AI輔助視為理所當然，就像查Stack Overflow壹樣普通，邊界感早已模糊。
第贰種解讀：壹套聲稱能在幾百人的大課裡識別出近壹半學生存在問題的系統，本身的准確率和誤報率，應當接受嚴格審視。
在美國高校的學術誠信處理程序中，對學生提出正式作弊指控，通常需要走壹套有申訴機制的程序，需要提供足夠證據，需要給被指控方陳述的機會。
Turkstra的通知，跳過了這套程序，直接給出了贰選壹的最終裁決——要麼認罪，要麼接受掛科。
在沒有完整申訴程序的情況下，以"掛科"作為"不認罪"的懲罰，在法律層面可能站不住腳。如果有學生決定通過學校的正式申訴渠道挑戰這壹決定，甚至最終走向法律程序，Turkstra和普渡大學面臨的局面將相當被動。
拋開程序正義不論，Turkstra教授的做法在時機上，也引發了強烈的道德質疑。
他有整整壹個學期。如果他的系統能夠實時追蹤每壹次編譯提交，他就應該同樣能夠實時看到"異常"的提交模式。如果有學生在第壹份作業就觸碰了紅線，他完全可以立刻介入——發出警告，明確告知什麼行為被視為違規，給學生糾正的機會。
他沒有這樣做。
他全程沉默，積累證據，直到學期末，在學生已經無法彌補任何錯誤的時間點，壹次性祭出這把大錘。
這種"釣魚執法"式的處理邏輯，讓人想起《論語》裡的壹句話：不教而殺謂之虐。
另外，2026年的計算機系，是否還值得花大力氣禁止學生使用AI寫代碼？
今天的軟件工程現實是：GitHub Copilot、ChatGPT、Claude等AI編程助手，已經成為大量專業開發者日常工作流程的壹部分。AI輔助下的代碼生產效率大幅提升。壹個走出校園的計算機系畢業生，如果不會與AI高效協作，在競爭日益激烈的職場中將處於明顯的劣勢。
從這個角度看，強制要求學生在每壹份作業中"純手工"完成所有代碼，是在訓練壹種正在快速邊緣化的工作方式。
Turkstra的選擇，是面向過去的路徑。這場風波，也是AI時代高等教育與新技術之間最尖銳的壹次正面碰撞。
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