复旦大学一课程考试改为“人考 AI”，4 名大学生出题让 AI 拿 0 分

最近，复旦大学一门叫“数据挖掘技术”的课，搞了场挺特别的期末考试。学生不用坐考场，反倒一个个成了出题人——目的只有一个：出题难倒AI。这事儿放在今天这个AI遍地走的时代，听起来就有那么点反直觉、又带劲的意思。

具体怎么玩？每人设计10道数据挖掘领域的计算题，要求有唯一正确答案和完整推导过程。然后用这三道题去考三个不同水平的AI模型——

。说白了，这就是一场“人机斗智”的期末考核。

复旦大学计算与智能创新学院教授肖仰华的一句话点出了设计的初衷：“传统的出题考察方式，在AI时代已经失效了。老师出一道标准的算法题，AI比任何学生都算得快、算得准。继续用这种方式考，

，这没有意义。”所以，索性换个思路：既然AI擅长解题，那就让学生反过来找AI的漏洞。

来看成绩单：51份期末试卷中，50名学生至少让某个AI答错过一道题，只有1人完全没难倒任何模型。但

，更值得一提的是，三个应考模型中最强的Claude模型，没有被任何学生完全考倒。全班平均分85.7分，中位数88分——这个结果既不是全员满分，也不是惨不忍睹，恰恰说明难度设置得刚刚好。

评分规则也设计得挺巧妙：三个模型对应三个难度梯度——DeepSeek V4-Flash答错一题+1.5分，MiniMax M2.7答错一题+2分，Claude Sonnet 4.6答错一题+3分。总分是60分保底加上AI难度分，封顶100分。换言之，

。这既给了学生安全感，又鼓励他们去挖空心思找AI的软肋。

肖仰华教授的话值得反复琢磨：“这个设计的核心理念是，

。”从结果看，这场“人考AI”的尝试，确实让不少学生体验到了什么叫“用知识去创造而非重复”——而这，或许才是教育在AI时代该有的样子。