根据Ethan Mollick在X上的转发与评论（引用Eugen Dimant），先进AI写作工具可完整生成作业内容，导致传统带回家评估失效；据该帖讨论，教师需转向能隔离个人能力的评估方式，如课堂口试答辩、分阶段草稿与过程记录、受监考测验等。依据Dimant的示例，这类工具产出与学生作业几乎无差别，直接冲击学术诚信与测评有效性。对机构而言，据X上多位教育者的讨论，短期重点在于重构AI友好型作业设计、部署安全监考流程、并采购可追溯来源的教学AI工具，以降低误判与作弊风险并保障学习成效。

据Ethan Mollick在X平台表示，教育者正面临难以与学生原创区分的AI生成作业，因而转向能评估“学生而非AI”的考核方式（来源：Ethan Mollick，X，2026年2月23日）。据Eugen Dimant称，该演示显示传统居家论文与非监考作业风险上升，推动口试答辩、课堂写作、分阶段草稿与数据支撑流程等方案（来源：Eugen Dimant，X）。据两位来源披露，AI检测工具在规模化应用上仍不可靠，促使高校将评分重心转向过程证据、来源溯源日志，以及代码或数据审计，而非事后检测（来源：Ethan Mollick，X；Eugen Dimant，X）。基于此，商机正在涌现：提供可信写作链路、可信监考、迭代版本管理与与LMS集成的溯源追踪的平台正成为采购重点。