北京
一位数据挖掘课教授做了一件让同行意外的事：他取消了传统的编程测试，改成和学生面对面聊天。聊什么？聊他们怎么用AI解决问题。
他的判断很直接——把AI当成协作思考的伙伴，整个评估方式都被改变了。学生不再花几个小时死磕代码语法，而是把Gemini在Google Colab里当成私人导师。AI会给出代码建议和替代方案，但用哪个、信不信、最后怎么建模，全由学生自己拍板。
从写代码到做判断
这种模式被他称为"人机组队"。逻辑并不复杂：当AI越来越能直接产出一个能跑的模型，真正值钱的能力就变成了——学生能不能对支持自己的AI行使判断力。
所以他用口头面试来考核。学生要为自己的选择辩护，要排查故障，还要指出AI的建议哪里可能是错的。这些环节，AI替不了。
而在幕后，Gemini Canvas和Gemini Notebook帮他规模化地评估这些作业。一个教授要面对大量学生，靠人力逐份看代码不现实，工具在这里承担的是批量和辅助的角色。
不替代学习，而是重新设计
这位教授同时担任教授和首席数字官两个角色。他的核心信念是：不是用AI替代学习，而是有意识地重新设计学习，去建立持久的人类能力，而不是对技术的依赖。
换句话说，AI能写出模型这件事，恰恰把考核的重心从"你会不会写"推到了"你会不会判断"。学生必须质疑AI给的方案，必须解释自己为什么最终这么建模——这些动作，才是他真正想测的东西。
传统编程测试考的是语法熟练度，而对话式考核考的是决策过程。当AI把"产出可用代码"这件事的门槛拉低，区分学生水平的标准自然要往上移一层。
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