甲辰龙年正月初十，十全十美万事吉！
雨水，大雁北归，岁月风平，万物皆安！
生成式人工智能（AI）的出现在为学习和教学创造新的可能性的同时，也加剧了高等教育中现有的评估挑战。
然而，关于如何为包括人工智能在内的数字世界设计评估，有大量基于证据、理论和实践的专业知识。
毕竟，人工智能并不新鲜，即使当前的生成式人工智能迭代是崭新的。
澳洲联邦政府所设高等教育品质标准署（Tertiary Education Quality and Standards Agency，简称 TEQSA）是澳大利亚联邦政府专门设立的旨在规范高等教育、监控品质及制定标准的独立机构。
2023年11月，TEQSA发布的一份名为《人工智能时代的考核与评估改革》（Assessment Reform for the Age of Artificial Intelligence）借鉴了这些知识体系，并概述了未来评估的方向。
该报告旨在为该行业提供评估实践如何利用人工智能（特别是生成式人工智能）的机会和管理风险的指导。
本文件是澳大利亚人工智能专家、 评估专家和高等教育专家合作的结晶。
这份文档中表达的核心指导原则和关键命题，是在由 TEQSA 和悉尼科技大学于 2023 年 8 月主办的论坛上所进行的为期两天的讨论中达成的。
两大指导原则
1. 评估和学习经验使学生能够在人工智能无处不在的社会中，以合乎道德的方式积极参与。
2. 在人工智能时代，要对学生的学习做出可信的判断，需要多种多样的、包容的和因地制宜的评估方法。没有一种单一的评估类型可以解释学生对人工智能的所有可取和不可取的使用。
这两个原则抓住了高等教育评估和人工智能所需的考虑因素的本质。
它们与这个报告中的序言部分所述的重要相结合，构成了关键命题的基础。
五大命题：
1. 评估应强调适当的 、真实地参与人工智能。
2. 评估应强调以一种系统化的方法、与学科/资格相一致的计划去进行评估。
3. 评估应强调学习过程
4. 评估应强调学生之间、学生与人工智能之间适当地合作的机会
5. 为了就升学和结业等问题做出决定，评估应强调在整个课程有意义的阶段/节点上进行安全的评估。
https://file.daihuo.qq.com/mp_cps_goods_card/v61/index.html
References
Boud, D. and Associates (2010). Assessment 2020: Seven propositions for assessment reform in higher education. Australian Learning and Teaching Council.
Higher Education Standards Framework (Threshold Standards) (Cth). www.legislation.gov.au/Details/F2022C00105.
National Artificial Intelligence Taskforce (2023). Australian Framework for Generative Artificial Intelligence in Schools. New South Wales Department of Education.
