“当 AI 能完成我所有作业后，我如何改变教学”
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Christian Kästner 是卡内基梅隆大学（CMU）计算机科学学院的副教授，现在主要教授《生产环境中的机器学习》这门课。

现在，Claude Code 等 Agent 已经可以自己完成原来他布置的编程作业、报告，因此他重新设计了大部分考核方式。他强调：课程的核心学习目标其实几乎没变——仍然是工程权衡、风险识别、风险缓解和团队协作。
他现在的方法是：
1. 不再试图禁止学生使用 AI。
除了书面和口头考试，学生基本可以随意使用 AI，甚至不需要注明。他认为一方面很难真正禁止，另一方面，“如何在现实工作中负责任地使用 AI”本身就是学生需要具备的能力。
2. 大量取消书面反思题，改成 15 分钟现场问答。
过去作业经常要求学生写“哪里最困难”“团队合作有什么可以改进”“某篇论文如何应用到某场景”等反思题。现在这些题 LLM 可以轻易代写，所以作者认为它们几乎失去了考核意义。

现在每次作业后，每个学生需要和教师进行约 15 分钟的一对一交流，教师会问几个问题，并追问学生为什么这么做~