卡内基梅隆大学将 AI 融入全校课程并调整编程作业评估方式

卡内基梅隆大学计算机科学学院正把 AI 融入全校课程，目标是让学生具备定义和塑造未来 AI 的能力。学院去年夏天召集教师峰会分享生成式 AI 教学做法，并调整编程作业，增加测试与代码评审，由助教面谈学生解释创作过程。计算机科学系助理教学教授 Mike Taylor 在“Effective Coding With AI”课程中引入算法思维，并在春季计算机科学教育技术研讨会上提交了研究结果。

这是高校在生成式 AI 普及后对课程设计与考核方式做出的具体调整，涉及作业结构、助教评审和教师教学重心，而非仅停留在讨论层面。对教师和学校而言，它提供了可参照的课程改造路径；对学生而言，评估更强调过程解释与设计能力。编程作业增加测试与代码评审、助教面谈解释过程，会改变学生完成和提交作业的方式。教师需要重新设计作业与课堂讨论，把伦理和问题解决过程纳入技术课程。