CS240人工智能作弊回顾

CS 240 2026 年春季人工智能回顾 - 2026 年 9 月 25 日 学术诚信和人工智能 在 2026 年春季学期即将结束时，我发现自己处于一场风暴的中心，涉及在 CS 240：C 语言编程中使用“人工智能”。我解决这个问题的方法应该更好，这也是为什么那些违反明确规定的课程政策的个人最终几乎没有造成任何后果的原因。我写这篇文章主要是因为有很多学生继续联系我，并提到围绕该事件正在进行的讨论显然有多少错误信息和不准确之处。政策和期望首先，我希望非常明确：2026 年春季提供的 CS 240 明确禁止使用 AI/LLM 来解决课程中的任何作业。您可以在此处的教学大纲中找到它。具体来说：您可以与其他学生一般性地讨论作业，但不得参考其他人的作业。在获得 F 的其他方式中，如果出现以下情况，则属于学术不诚实行为：... - 您使用 ChatGPT 或其他软件以编程方式生成作业、测验或考试的任何部分的解决方案此外，教学大纲明确规定，我们可能不会立即处理违反学术诚信政策的行为：如果我们有理由相信学生或团队在任何作业中作弊，我们可能会立即通知该学生或团队，或者我们可能决定在以后的作业中默默收集针对该学生或团队的证据。最后，讲座中甚至清楚地传达了阅读和理解教学大纲是每个学生的责任，正如下面第 1 讲幻灯片中所提到的：有人告诉我，有些人可能暗示上述期望对参加该课程的学生来说有点意外。这种说法是非常似是而非的。除了教学大纲之外，我还回去查了一下：这个期望在至少五堂课中被反复提及。我在下面列出了这些讲座中的一些幻灯片。请注意，虽然有些人可能没有明确提及人工智能，但我的幻灯片是我在讲座中讨论的内容的起点，并不涵盖所讲的所有内容。我要补充一点，我非常确定我在其他时候讨论过这些期望，但也没有一张幻灯片来明确引用。以下是 2026 年 1 月 12 日第 1 讲的幻灯片： 2026 年 1 月 14 日，我在第 2 讲中再次讨论了该政策。虽然幻灯片本身没有提及 LLM，但我确实借此机会再次口头提及了该政策。 1 月 21 日的第 3 讲还包括另一个提醒……2026 年 2 月 4 日的第 7 讲中发生了另一次讨论。正是在这个时候，我们开始关注 Argus（稍后将部署的工具）开发过程中的特定标识符。因此，总是向学生明确表示他们不应该使用人工智能/法学硕士来完成作业，这样做违反了课程的学术诚信政策。此外，我们使用 MOSS 来识别作弊事件的过程与前几个学期一样。在整个学期中，被认定具有高度相似代码的学生都会遇到问题，并在适当的时候因违反上述政策而承担后果。阿格斯一些人似乎形成的另一个错误印象是，我们培训了自己的法学硕士来协助识别违反此政策的学生。我们没有。开发的工具名为 Argus，它利用静态分析来识别对于学生源代码中的存在极不可能存在合理解释的指标。今年夏天，我们实际上写了一篇关于这个工具的论文。您可以在 arXiv 或本地此处找到它的预印本版本。该论文已提交给 SIGCSE 2027。虽然最终没有被选中发表，但可以在此处查看该过程的同行评审。正如论文中所讨论的，我们还在前几个学期运行了该工具，取得了非常引人注目和有趣的结果。特别是，我们使用的指标在 2024 年之前几乎不存在，但在接下来的几年里它们的存在迅速增加。收集和分析的所有数据都表明生成的 H 分数具有很高的准确性。我确信许多人想要一份我们确定的指标的详尽清单。但是，提供这样的服务几乎肯定会降低该工具的实用性。如果您是一名教育工作者或对此信息有合法兴趣的人，请随时与我联系（jeff@cs.purdue.edu）。我不反对在我知道它将受到适当保护和使用的情况下提供它。需要指出的是，阿古斯只是一个起点。在采取任何进一步行动之前，至少有一个人对所发现的每个潜在案例进行了审查。并非所有案件都得到追究。事实上，我们采取了非常保守的方式