复旦大学创新期末考：学生命题挑战AI，以难倒模型为评分标准

2026年7月6日，复旦大学“数据挖掘技术”课程迎来一场别具一格的期末考核。本次考试摒弃传统答题形式，转而让学生担任命题者角色：每位学生需独立编制十道数据挖掘计算题，每道题须具备唯一确定的正确答案，并附有完整、严谨的推导过程，用以测试三类不同能力层级的人工智能模型。

评分机制与常规考试相反——模型答错题目数量越多，学生所得分数越高。最终成绩统计显示，在全部五十一份提交试卷中，有五十名学生成功使至少一个AI模型出现错误；其中表现最稳健的Claude模型虽在部分题目中失分，但未被任何一份试卷完全难倒。全班平均得分达八十五点七分。

课程主讲教师指出，这一考核设计源于对人工智能深度融入教育场景后传统评估方式局限性的反思。其根本目标在于推动学生从知识接收者转向深度思考者与主动建构者——唯有真正掌握原理、厘清逻辑脉络，才能设计出既具挑战性又严格自洽的题目；同时，亦借此引导学生系统认知当前人工智能在数据挖掘领域的实际能力边界与适用条件。