New Innovations Include Google Classroom Integration, AI Tools, Streamlined Workflows, Enhanced User Experiences and MoreCHARLESTON, S.C., Sept. 4, 2025 /PRNewswire/ -- Blackbaud (NASDAQ: BLKB), the leading provider of software for powering social impact, today announced a series of transformative updates for its K–12 Education Management portfolio, reinforcing its position as the premier choice for schools seeking a unified, future-ready learning and information management experience. With a focus on teach ...

生成式人工智能在教育领域的应用现状 - 生成式人工智能工具如ChatGPT和DeepSeek正被学生广泛用作学术助手 渗透留学申请文书和学术论文创作过程 [1] - 该技术为学习效率带来突破性提升 但同时也引发高校对学术诚信的严重担忧 [1] 主流AI工具的市场表现 - ChatGPT在2022年11月推出后迅速走红 一周内用户突破100万 月访问量达2100万次 [2] - 2023年1月底月活跃用户突破1亿 成为史上增长最快的消费级应用程序 [2] 高校对AI写作的政策分化 - 美国15所Top30高校包括宾夕法尼亚大学沃顿商学院和哥伦比亚大学明确禁止AI代写申请文书 违者取消申请资格 [3] - 耶鲁大学采取相对开放态度 鼓励将AI作为完善想法的辅助工具 但强调需保持学术诚信 [3] - 纽约市教育部担忧AI对学习产生负面影响 并关注内容安全性和准确性问题 [3] 学术出版机构的规则调整 - 《自然》杂志明确规定ChatGPT等人工智能软件不能被列为论文作者 以维护学术署名规范与责任 [3] AI检测技术的发展现状 - 高校引入Turnitin和The Checker AI等复杂工具应对AI代写风险 [4] - Turnitin技术基于超过25年积累的全球最大学术内容数据库 包含学生作业、学术出版物及网页内容 [4] - AI检测技术存在一致性、可靠性和透明度三大缺陷 [4] AI检测技术的具体缺陷 - 准确性方面：检测器易出现误报和漏报 人工撰写文本可能被误判 经过编辑或翻译的AI文本识别能力下降 [4] - 透明度方面：外界不了解检测器训练方式及判定逻辑 "突发性"和"困惑度"参数系统仍如黑匣子 [5] - 适应性方面：多数检测器基于旧模型训练 难以跟上新型生成式AI平台写作风格 [5] 人工检测的补充价值 - AI检测应作为教师助手 补充现有抄袭检测方法 [6] - 教授能较准确区分学生原创论文与ChatGPT生成论文 准确率达较高水平 [6] - 学生写作包含更多参与度特征 平均数量是AI文本的近三倍 包括个人叙述、反问句和说服性语言 [6] - AI写作倾向于堆砌事实 缺乏个性化和对话感 难以模拟人类独特写作风格 [6]

文章核心观点 - ChatGPT等生成式AI工具正在全面渗透美国高等教育系统 导致学术作弊现象普遍化 引发教育质量危机和系统价值重构 [4][5][9][12][19][34] - 美国大学教育体系存在根本性缺陷 包括目标错位 评估机制失效和与现实需求脱节 这为AI作弊提供了土壤 [33][34][35] - 新一代学生已成为"AI原住民" 约50%本科生从未经历无生成式AI的大学生活 代表整代人学习方式被彻底改变 [9][10] AI作弊现状与影响 - ChatGPT显著降低作弊门槛 学生可用2小时完成原本需12小时的论文 且97%的AI生成作业无法被教授识别 [15][21] - 作弊工具产业化发展 Chegg等平台以每月15.95美元提供人工答疑服务 雇佣15万名专家 但ChatGPT以更快更强更智能的方式突破原有天花板 [16][19] - 学生普遍对ChatGPT产生依赖 如同对TikTok等社交媒体的上瘾 几乎所有学生笔记本电脑都开着ChatGPT [7][8][15] 教育系统应对措施 - 高校采取临时对策 将AI使用规范下放给教授自行决定 部分学校甚至欢迎AI 推出相关课程和专业 [20] - 教授尝试多种防范手段 包括重新使用蓝皮书答题册 改为口头考试 或完全取消论文作业 [9][10] - 使用AI检测工具如Turnitin 但可靠性受质疑 教授设25%阈值判定作弊 但学生可通过重写或添加拼写错误等方式轻易绕过 [21][23] 案例深度分析 - Roy Lee因使用AI通过亚马逊面试被哥伦比亚大学开除后 获得530万美元天使投资创办Cluely公司 专门教授"在所有事情上作弊" [2][4][29] - Lee的教育经历具有代表性 先后被哈佛取消录取 申请26所学校遭拒 最终进入哥伦比亚大学却认为大学作业都可通过AI完成 对学术毫无兴趣 [26][27] - 其观点"大学的唯一作用只剩下找到合伙人和妻子"反映部分学生群体对高等教育价值的认知转变 [5] 系统性问题根源 - 大学通识教育目标与就业导向目标根本性不兼容 评估机制存在糟糕的激励机制且缺乏预测性 学习内容与现实世界需求关联弱 [34][35] - 常春藤盟校本质是精英培养和人脉建立平台 所有学业都是干扰 扎克伯格等成功案例强化了"学业无用论"认知 [33][34] - 学生作弊深层原因是对教育系统失望 佛教僧侣不会在冥想时作弊的类比触及灵魂提问 反映学习动机缺失的根本问题 [33] 未来影响与趋势 - 大批"文盲"毕业生将进入职场 他们从字面意义到文化认知都存在缺陷 这对社会人才结构产生潜在冲击 [9][31] - 教育系统需重新思考"究竟为何而学" 可能需要对知识 学历 能力三者关系的整个认知框架进行重构 [34] - 修复后的大学可能失去"本体" 这是教育工作者最深的恐慌 暗示传统教育模式面临颠覆性挑战 [36]