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UC伯克利多門計算機課掛科率飆升，教授直指學生過度依賴AI
2026年春季學期，加州大學伯克利分校多門計算機科學課程的掛科率出現異常飆升，多位教授將矛頭指向了生成式AI的過度使用和學生數學基礎能力的下滑。
據《加利福尼亞人日報》報道，根據Berkeleytime數據，2026年春季學期，CS 10課程有35.3%的學生拿到F，CS 61A課程有10.6%的學生拿到F。而在2024年和2025年春季學期，這兩門課的F比例從未超過10%。此外，EECS 127工程優化模型課程的不及格率也達到16.8%，是正常水平的3倍多。
按伯克利電氣工程與計算機科學系的規定，低年級課程獲得D和F的學生比例應在7%左右。而2026年春季，CS 10和CS 61A的平均成績僅為C+，對應GPA 2.3，遠低于該系"2.8-3.3"的目標區間。
教授Dan Garcia同時教這兩門課，他認為掛科率飆升的主要原因是學生使用大語言模型導致的學術不誠實大幅增加。據他透露，僅CS 10一門課，就有近30名學生因在家庭考試中作弊被查并移交學生行為中心處理。
"有些學生是太依賴LLM幫他們做功課，到了考試的時候完全沒準備好。"Garcia說。他特別反對那種按比例限制拿A人數的做法："你應該設定明確的標準，然后給學生大量機會去達到它——而不降低標準。那些在搞曲線評分的人，正在掩蓋真正的問題。"
除了AI因素，基礎數學能力不足也是關鍵原因。EECS 127課程的副教授Gireeja Ranade表示，學生在進入課程前本應掌握線性代數、向量微積分和數學證明，但她在答疑時間發現很多學生連線性代數都搞不定。更令她震驚的是，有學生告訴她之前修的一門含線性代數的課，作業和考試都是開放互聯網、開放AI的。
Ranade和Garcia都注意到學生參與度在下降。Ranade說答疑時間過去人滿為患，現在她和助教們經常面對空蕩蕩的教室。Garcia也同樣感受到冷清："我過去答疑時間總是滿的，現在有時候一個人都沒有。一個人坐在辦公室里，真的很意外。"
兩位教授都已簽署請愿書，呼吁加州大學系統在STEM專業招生中恢復ACT和SAT標化考試要求，目前已有超過1300名UC教職工聯署。
展望未來，兩位教授都在重新思考課程設計。Ranade強調，在AI時代教授們應該教給學生"更多，而不是更少"，要培養學生的批判性思維和分析能力。Garcia則計劃在未來的課堂上第一天就把本學期的數據展示出來，并引用了同事的一句話："困惑是學習的汗水。我覺得很多學生不愿意流汗。"
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