普渡大學近壹半學生被指控用AI寫代碼,清零掛科
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。
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這條新聞還沒有人評論喔，等著您的高見呢
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。
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