随着大学生越来越多地利用人工智能完成作业，教授们的关注点正从“你用AI了吗？”转向深入追问：“你是怎么用的？”顺应这一趋势，斯坦福大学与佐治亚理工学院联合研究团队开发了一款名为DraftMarks的工具，它不再分析最终成稿，而是直接追踪写作过程本身。该团队在近期国际会议人机交互大会上展示了这项成果。
DraftMarks能追溯文档草稿历史及与AI的交互过程，并在文本上可视化标注：哪些句子最初由AI生成、经过多大程度的人工修改、哪些AI建议曾被采纳或舍弃。经过大幅修改的部分会显示“橡皮屑”痕迹，AI生成的句子则贴上“胶带”标签。若AI生成的句子后来被删除，会留下“胶渍”标记；而被拒绝的AI建议则以“幽灵文本”形式呈现。
现有AI检测工具通常通过分析成稿来估算“AI使用比例”，但这类方法不仅准确度屡受争议，更无法还原学生的真实写作过程。教师也难以分辨学生究竟是仅作参考、用于辅助起草，还是考虑过AI建议后主动舍弃。DraftMarks通过同时凸显AI介入与人工决策，突破了这些局限。
研究团队首先观察了21名教师评估作业时的关注点——例如学习痕迹、修改过程、原创性体现等，据此设计工具标识系统。随后他们对70名参与者（包括学生、教师、记者及普通读者）进行了测试。结果显示，教师们更关注AI在何处介入、介入程度多深，以及学生在哪里展现了自主判断。
研究人员强调：“这并非用于抓包学生使用AI的监控工具，而是透明展示人机协作过程的手段。”当AI已成为普遍写作工具的时代，焦点应从“是否使用AI”转向“如何运用AI，以及学生在过程中做出了哪些决策”。AI的普及正让识别与评估学生真实能力，成为教育工作者面临的全新挑战。
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