AI时代,GPA的含金量正在发生变化

BEEC

人工智能正在改变大学课堂，也正在改变“A”的含金量。

加州大学伯克利分校（UC Berkeley）最新发布的一项研究显示，自ChatGPT问世以来，在那些以写作和编程任务为主、最容易受到AI影响的课程中，A成绩的比例明显上升。这一变化不仅引发了高校对于成绩膨胀（Grade Inflation）的担忧，也让雇主越来越难通过成绩单来判断毕业生的真实能力。

AI让更多学生拿到A

研究发现，在更容易使用生成式AI完成作业的课程中，教授给出A成绩的比例增加了约30%，而A-和B+等成绩则相应减少。

该研究作者、伯克利高等教育研究中心（Center for Studies in Higher Education）高级研究员Igor Chirikov指出，这一现象更可能意味着学生借助AI获得了更高分数，而不一定代表他们真正掌握了更多知识。

虽然成绩膨胀并非新问题，但AI工具的普及无疑进一步加剧了这一趋势。

为了更准确地评估AI对成绩的影响，Chirikov分析了美国得州一所大型公立大学2018年至2025年间超过50万条成绩数据。由于该校公开课程教学大纲和成绩分布情况，为研究提供了丰富的数据基础。

研究团队将课程分为两类：一类是高度依赖写作和编程任务、更容易受到AI影响的课程；另一类则较少依赖此类作业。前者主要集中在人文学科和工程学科领域。

研究发现，在2022年之前，两类课程的成绩变化趋势几乎一致。然而，自ChatGPT推出后，高AI暴露课程中的A成绩比例开始快速攀升。尤其是在以家庭作业、项目报告等课后任务为主要考核方式的课程中，学生获得A成绩的概率显著提高。

GPA，正在变得越来越难衡量能力

近年来，对于初入职场的大学毕业生而言，GPA的重要性一度有所下降。然而，随着就业市场竞争加剧，越来越多企业重新将成绩纳入筛选标准。

根据美国大学与雇主协会（National Association of Colleges and Employers）数据，2023年有37%的雇主在招聘时参考GPA，如今这一比例已回升至42%。包括巴克莱银行（Barclays）和摩根士丹利（Morgan Stanley）在内的部分企业，仍然对部分实习岗位设置最低GPA要求。

但问题在于，AI正在削弱成绩作为能力指标的可信度。

这与AI对求职信、简历以及其他申请材料产生的影响类似——当技术能够帮助更多人生成“看起来优秀”的成果时，企业就更难区分候选人的真实水平。

Chirikov认为，真正的学习往往来自“富有成效的挣扎（productive struggle）”。在面对复杂问题时，学生需要经历思考、试错和反复修改的过程，而AI正在缩短甚至替代这一过程。

他提出一个值得深思的问题：未来的毕业生，是否能够轻松产出看似专业、甚至可以直接发表的报告和数据分析，却没有真正培养出支撑这些成果的认知能力？

在他看来，虽然AI能够显著提高生产效率，但也可能削弱学生最核心的学习过程。

顶尖大学也开始担忧成绩膨胀

对于成绩膨胀现象，美国顶尖大学已经开始采取行动。

今年2月，哈佛大学本科生学院（Harvard College）发布报告指出，雇主有合理需求去比较不同学生之间的学业表现，但当前的评分体系已经越来越难实现这一目标。本周，哈佛教师正在就一项限制A成绩比例的提案进行投票。

今年4月，耶鲁大学（Yale University）发布的报告则更加直接：“成绩本应反映学生学到了什么。在耶鲁，以及许多同类院校，这一功能已经不复存在。”

Chirikov进一步指出，如今一个A成绩所代表的，可能只是学生拥有更先进的AI工具，或者更擅长使用这些工具，而不再完全反映其底层能力。

与此同时，企业对于高GPA的要求也在提高。

在面向应届毕业生的求职平台Handshake上，虽然只有少数岗位要求提交GPA，但在这些岗位中，今年接近四分之一要求申请者GPA达到3.5以上，而2020年这一比例仅为9%。

根据招聘趋势分析机构Veris Insights的调查，大多数设定GPA门槛的企业依然认为成绩具有一定参考价值。但企业也面临着新的矛盾：

一方面，他们不希望学生在求职过程中过度依赖AI；另一方面，他们又希望求职者具备熟练使用AI工具的能力。

Veris Insights研究战略副总裁Chelsea Schein对此评价道：“企业实际上是在表达两种互相矛盾的期待。”

作为宾夕法尼亚大学沃顿商学院（Wharton School）的授课教师，Schein也观察到，AI很容易在许多作业中获得满分。因此，她已经降低了家庭作业在总成绩中的权重，而将无法使用AI完成的期中考试和课堂测验作为更重要的评价依据。

BEEC观点：

AI可以提高效率，但无法替代真正的学习

这项研究再次提醒我们：AI正在改变学习方式，但它是否真正提升了学习效果，仍然值得深入思考。

写作和编程类课程中A成绩的增加，反映的是技术带来的效率提升，而不一定意味着学生能力的同步增长。对于学生而言，AI可以帮助拓展思路、提高效率，但真正决定未来竞争力的，依然是批判性思维、问题解决能力以及持续学习的能力。

未来，无论大学如何调整评分体系，企业如何改变招聘标准，那些能够提出好问题、独立思考，并将知识应用于现实场景的人，始终更具优势。

因此，BEEC鼓励学生将AI视为学习的助手，而不是学习的替代品。学会与AI协作，提高效率；同时保持独立思考、深度学习和持续创造的能力，才能在未来的大学学习和职业发展中真正脱颖而出。

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