▲上海復旦大學。（圖／CFP）
記者吳立言／綜合報導
中國復旦大學近日在「資料探勘技術」課程推出不同於傳統筆試的期末評量方式，不再由學生解題，而是改由學生自行設計題目「考 AI」。學生必須設計 10 道符合規範的計算題，挑戰不同 AI 模型，只要 AI 答錯越多，學生就能獲得越高分數。
學生變出題者 考倒 AI 才能加分
根據復旦大學公布的內容，學生設計的題目必須屬於資料探勘領域，且需具備唯一正確答案與完整推導過程，再分別交由三款 AI 模型作答。
本次評量採用不同難度的 AI 模型作為計分依據，包括 DeepSeek V4-Flash、MiniMax M2.7 與 Claude Sonnet 4.6。模型等級越高，答錯題目所獲得的加分也越多。其中：
DeepSeek V4-Flash：每答錯 1 題加 1.5 分
MiniMax M2.7：每答錯 1 題加 2 分
Claude Sonnet 4.6：每答錯 1 題加 3 分
學生只要完成 10 道符合規範的題目即可取得 60 分基本分，再依 AI 答錯情況累積加分，最高 100 分。
4 名學生讓 AI 拿 0 分 Claude 無人完全擊敗
本次共有 51 名學生參與考試，其中 50 人至少成功讓一款 AI 答錯一道題目，僅 1 人未能難倒任何模型。另外，共有 4 名學生成功讓其中一款 AI 模型整份考卷拿到 0 分。不過，三款模型中能力最強的 Claude Sonnet 4.6，沒有任何學生能讓它整份試卷全部答錯。最終全班平均成績為 85.7 分，中位數則為 88 分。
教授：傳統考試方式已不適合 AI 時代
授課教授肖仰華表示，在生成式 AI 快速發展後，傳統由老師出標準演算法題目的評量方式已難以有效衡量學生能力，因為 AI 在這類題型往往能比學生更快、更準確完成解答。
因此，課程改以「人考 AI」作為評量核心，希望學生透過深入理解知識、設計高品質題目，主動發現 AI 在推理與計算上的限制，而不是單純與 AI 比拼解題速度。
肖仰華指出，這項設計希望讓學生理解，只要真正掌握知識，就有能力找到 AI 的盲點，而這並非依靠運氣，而是建立在扎實的理解與分析能力之上。
