对话考试：面向AI时代的可扩展评估设计

传统评估方法在学生利用生成式AI完成作业却缺乏真实参与的情况下会失效，导致教师误以为学生正在学习。本文提出了对话考试——一种可扩展的口头考试格式，通过让学生在解释推理过程的同时实时编码来恢复评估的有效性。基于人机交互原则，我们在仅两天内对58名学生进行了小组实验，证明口头考试能够扩展到典型的课堂规模。该格式结合了真实练习（学生使用文档并在受监督下访问AI）与内在有效性（实时表现无法虚假）两大特点。我们提供了详细的实施指导，帮助教师在教育者在完全禁止AI或接受有效评估不可能之间感到挣扎的情况下，找到实用的解决方案。