人工智能重塑千行百业，
学校教育也不例外，和学校教育相关的几乎所有业务，都正在发生翻天覆地的变化，学习、教学、管理、服务…..
给学生布置作业，是教师的日常；完成教师布置的作业，是学生的日常。
而今天，生成式人工智能不仅可以让教师文本生成文本，生成习题和作业，而且，它也能极为便利地帮助学生用文本生成文本，来“秒做”老师布置的作业。
于是，人工智能时代的作业重构，便是这几年来的热门话题之一。
早上看到一个报告，是 ProjectPals 发布的。
这个ProjectPals 不简单，它是一个致力于教育教师了解项目式学习（PBL），帮助学生培养在任何解决问题的情况下都能使用的技能，并提供一个强大的支持系统，该系统包括世界各地的 PBL 示例、PBL 教程和文章、PBL 课程计划和 PBL 咨询服务。
自2015年以来，ProjectPals一直致力于让PBL变得简单有效。
我们说回这个报告！
这个报告的名字是《为人工智能时代重新设计作业》（ReDesigning Assignments for the AI age）。
这份教师指南旨在指导教育工作者在人工智能普及的背景下，重新设计更具抗AI干扰能力且更有意义的教学评估方案。
报告指出，传统的书面作业极易被生成式工具取代，因此，核心策略应转向关注学习过程而非最终产出。
指南建议将任务锚定在学生的个人生活经验、特定教学情境或实时口头辩论中，使AI无法轻易模拟真实思考。
第一部分：理解现状——传统作业的脆弱性
报告指出，自 2023 年初以来，AI 在处理结构化任务方面的能力突飞猛进，导致许多基于“成果产出即代表思考”假设的作业失去效力。
报告分析和比较了五段式作文、研究摘要、标准练习题、代码编写、创意写作、讨论贴、个人化反思、现场口头表达、过程记录作业、超本地化/一手资料工作等10种作业中，那些作业AI 的能力强，那些作业的风险等级比较高。
指出抗 AI 能力最强的作业会将过程与产出视为同等重要，或者使产出与学生的具体语境、经验和声音密不可分。
第二部分，抗 AI 评估的七大核心策略
1、使过程可见 (Make Process Visible)：要求学生记录思考旅程，而非仅提交最终产品。因为思考的工作无法外包。当必须展示每一步时，使用捷径反而比直接完成任务更费力。
2、锚定生活经验与本地环境 (Anchor to Lived Experience and Local Context)：设计需要引用个人史、本地社区或直接观察的提示语。AI 基于训练数据生成内容，它无法接触学生当下的个人生活或特定的本地实时信息。
3、使用口头与实时评估 (Use Oral and Live Assessment)：增加口头或面对面环节，要求学生实时回答问题或为决策辩护。简短的后续交谈能迅速揭示学生是否真正理解内容，同时培养沟通技巧。
4、设计特定且新颖的约束条件 (Design for Specific, Novel Constraints)：设置 AI 无法预见或难以研究的非寻常约束、特定情境或近期事件。AI 接受的是过去数据的训练，无法可靠地处理极其近期、具体或人为设定的特殊限制。
5、要求对课程材料进行真正的综合 (Require Genuine Synthesis Across Course Materials)：要求学生将多个特定的课程文本、讨论和概念交织在一起。AI 无法访问特定的课堂讨论记录或课程特定的教学顺序。
6、将 AI 作为工具并要求批判性评估 (Embrace AI as a Tool, Then Require Critical Evaluation)：指定学生使用 AI，然后对生成内容进行批判性评估、改进或挑战。这能培养 AI 素养，使 AI 使用本身成为作业，而非避开作业的捷径。
7、使用课内及限时评估 (Use In-Class and Time-Constrained Assessment)：在受监督的环境中限时完成任务。在没有外部辅助的情况下练习，有助于培养学生在专业场景中所需的熟练度。
第三部分：实施建议与操作指南
在发布作业前，请自问：
1、学生能否在 10 分钟内用 AI 完成？（若是，请重新设计）
2、是否需要只有该学生才拥有的知识？
3、学习过程是否可见？
4、是否有实时或口头环节要求真实理解？
5、我能否区分出学生真实回应与润色后的 AI 回应？
6、我是否明确告知学生哪些 AI 使用是被允许的？
第四部分：学科及学段特定应用方案。在这一部分，报告围绕着不同学科和不同学段给出了指导意见
第五部分，总结哲学——从产出到体验
报告指出，AI 的到来邀请我们重新审视教育的真正价值。许多传统的作业格式只是学习的“代理指标”，衡量的是产出成果的能力，而非思维的深度。
不过，在自留地君看来，我们要记住：
学生不是我们的敌人。
绝大多数寻找捷径的学生，是因为作业本身没有给他们提供一个“拒绝捷径”的理由。
真正的教育是设计出那些即便有AI协助，学生也愿意亲自去经历的学习体验。
因为在这个智能时代，最重要的不再是“知道什么”，而是“如何思考”，以及“我是谁”。
如果作业的设计本身就让完成过程充满了乐趣、个人意义与现实关联，学生自然会重拾思考的主动权。