要负责任地用 AI 辅助作业，先阅读课程政策，把 AI 限制在老师允许的帮助类型内，请它解释或给提示，而不是生成可直接提交的成品，然后自己写答案。核实每个来源，保留学习过程的证据，并严格按课程要求披露 AI 的使用。

AI 可以像一位耐心的练习伙伴，但它无法判断你的课程允许什么，也无法为你提交的作业负责。课程、学校、考试和无障碍政策，永远优先于网上的一般指南。

关键要点

打开工具之前，先找到这项作业具体的 AI 规则。

界定允许的帮助：解释、示例、反馈、翻译或格式调整可能各有边界。

保护个人、同学、研究参与者和学校的信息。

请它给一个提示或诊断性问题，然后关掉工具，自己完成下一步。

在原始材料中核实来源和引语；绝不提交编造的引用。

保留笔记、草稿、计算和披露说明，让学习过程清晰可见。

第 1 步：阅读这项作业的政策

不要依赖其他课程、老师或同学允许过什么。查看教学大纲、作业说明、学习平台通知、考试规则、小组作业政策、引用指南和无障碍便利安排。针对这项作业、当前最严格的规则说了算。

把政策整理成一张简单的表：

活动	是否允许？	条件	要保留的证据
请求解释概念	可以／不可以／需询问	不提交作业原文；使用课程术语	Prompt 和学习笔记
生成示例	可以／不可以／需询问	数据和语境与评分题不同	示例及自己的比较
获取对本人草稿的反馈	可以／不可以／需询问	不得替代自己的论证	修改前后草稿及采纳的改动
翻译或简化语言	可以／不可以／需询问	保留原意；遵守语言学习规则	原文及修订后的段落
生成最终答案或代码	除非明确允许，否则通常受限	严格遵守作业说明	适用时保存教师批准

如果政策没有提及或含义不清，使用 AI 之前先询问老师。准确描述你打算做什么：“我可以在不粘贴作业内容、也不要求答案的情况下，请 AI 解释这两个概念的区别吗？”具体的问题，比“我可以用 AI 吗？”更容易获得批准。

UNESCO 的指南呼吁在教育和研究中采取以人为本、适合年龄的方式，保护数据隐私，并维护人的能动性。［1］这些原则支持一种让学习者始终是作者和决策者的流程。

第 2 步：确定哪种帮助能保留学习

弄清这项作业在衡量什么技能。如果考的是代数推理，让 AI 解方程就等于拿走了练习；请它解释为什么除以一个变量可能丢解，则可能在锻炼同一种技能。如果考的是来源分析，要一份写好的比较，与请它列出阅读时应问的问题，是两回事。

写一份允许帮助的边界：

学习目标： 我必须在无人帮助下能够做到什么；
允许的支持： 解释、提示、练习题、评分标准解读或反馈；
禁止的输出： 最终文字、最终计算、最终代码、编造的数据或可直接提交的答案；
停止条件： 工具开始解答被评估的步骤，或引入我无法解释的内容；
披露： 我必须记录什么，以及写在哪里。

这样，学术诚信就从临交作业前的一种感觉，变成了一条可操作的规则。

第 3 步：保护隐私与知识产权

除非学校明确批准了该工具及其用途，否则不要粘贴学生记录、成绩、残障信息、老师的私下反馈、未发表的研究、考试题目、同学的作业、访谈记录、研究参与者资料或个人标识信息。

尽量精简提示词。能用平行示例代替评分题时就代替；描述概念，而不是上传作业纸；删除姓名和元数据。检查平台是否保存提示词、是否用它们改进服务，以及能否删除历史记录。

美国教育部认为，教学中的 AI 应让人始终参与其中，并使系统与教育目标一致，而不是取代教育者的判断。［2］隐私和监督是这种设计的一部分，而不是选定工具之后的可选善后。

分享任何所有者或敏感程度不明的课堂材料之前，先看 AI 隐私指南。

第 4 步：负责任地用 AI 辅助作业：只求解释与提示

先在不复制受限作业文本的前提下，展示你目前的理解：

我正在学习机会成本和财务成本有什么不同。请先问我一个诊断性问题，再只解释我理解错的那个概念。用一个新的日常例子。不要替我写作业答案。

其他有用的方式包括：

“给我一个提示，而不是下一步的计算。”
“解释代码之前，先让我预测输出。”
“给出两个数字不同的类似例子。”
“指出我推理中第一个没有依据的步骤。”
“按评分标准向我提问，不要改写这一段。”
“列出我应该在课程教材中核实的术语。”

提示词指南可以帮你界定任务和排除项。如实说明你的水平；假装懂得更多，只会让反馈变得没用。

第 5 步：关闭工具并独立完成

得到提示后，关掉或隐藏 AI 的回答。凭记忆复述概念，解决新的一步，画出图示，写出段落，或把推理大声讲出来。如果你无法重现这个想法，就说明还没学会。

使用一个学习循环：

尝试完成任务；
找出确切的困惑点；
请求一个允许范围内的提示或解释；
在看不到生成文字的情况下再试一次；
与课程材料对照；
记录你的理解发生了什么变化；
按要求披露所获得的帮助。

这张图是一种学习方法，并不表示某门课程允许使用 AI。

AI 学习计划指南可以帮助安排练习，但真正计分的作业应始终遵守作业规则。

第 6 步：核验事实、来源与引用

AI 可能编造书籍、文章、引语、页码、法律案例、公式条件、历史日期或数据集。没有打开原始来源，绝不要把生成的引用放进作业。

对每条参考文献：

在图书馆、数据库、出版方、官方档案或课程读物中找到它；
确认作者、标题、出版物、日期、版次、DOI 或 URL；
阅读足够的上下文，核实原文是否支持这句话；
逐字比对任何引语；
使用要求的引用格式；
如果找不到来源，就删除这条主张。

遵循引用核验工作流，而不是去问模型它自己的引用是否真实。

NIST 指出了生成式 AI 的虚构和信息完整性风险，并建议在使用和评估的全过程中进行风险管理。［4］落到作业上，实际做法就是逐个来源核实，并拒绝用看似合理的文字填补证据空白。

第 7 步：保留自己的过程

保留能说明你如何学习、如何完成作业的材料：

最初的笔记和提纲；
解题尝试和计算过程；
来源搜索记录和所引段落的副本；
政策要求时，相关的提示词和 AI 回答；
接受反馈前后的草稿；
一份说明采纳或拒绝了哪些建议的修改说明；
最终的披露说明。

这份记录能帮你回答关于作业的问题，也能发现无意间的依赖。它不应变成对每次按键的监控；保留课程要求的、真正能证明作者身份的内容即可。

国际学术诚信中心把诚实、信任、公平、尊重、责任和勇气列为基本价值。［3］只有当过程记录反映真实发生的事情，而不是提交后再补造时，它才能支撑这些价值。

第 8 步：按规则披露 AI 使用

披露应在要求时写明工具或服务名称、所要求的日期或版本、你让它做了什么、它影响了过程中的哪些部分，以及你如何核实或修改了输出。使用老师规定的格式。

简洁的披露可以这样写：

我在 2026 年 8 月 24 日使用 AI 助手生成了两道练习示例，并就概念 X 提出诊断性问题。我没有用它起草所提交的答案。我对照课程读物 Y 和 Z 核对了解释，并独立写出了回答。

不要把披露当作事后补发的许可。如果这种使用是被禁止的，说明了也不会自动让作业变得可以接受。一旦发现越过了边界，提交之前就联系老师。

哪些作业请求绝对不该交给 AI？

不要让 AI 冒充你、代考、写出可直接提交的答案、捏造实验观察、虚构调查参与者、制造你没有核实过的引用、绕过 AI 检测、掩饰抄袭的文字、登录其他同学的账户，或替你代为提交作业。

以绕过检测为目标是错的。检测器可能并不可靠，而真正的问题在于你是否遵守了作业政策，并能证明作者身份和理解程度。专注于允许的学习支持和真实的过程。

总结

具体作业的政策优先于一般的 AI 建议。
选择能加强被评估技能的支持。
尽量少用课堂数据，保护他人的作品。
请它给提示，然后独立解题或写作。
在原始材料中核实每个来源。
保留真实的过程记录，并按要求的格式披露使用情况。
绝不用 AI 冒充、捏造、规避检测或代你提交。

常见问题

用 AI 做作业一定是作弊吗？

不一定，答案取决于作业和学校。解释或练习可能被允许，而生成最终答案则被禁止。阅读具体规则，不清楚时就询问。

可以让 AI 解释难懂概念吗？

只要课程允许、并避开受限材料，这往往有助于学习。请它给一个新例子或诊断性问题，然后自己把概念解释出来。

可以让 AI 润色论文吗？

只能在作业允许的范围内。有些课程允许拼写反馈，却不允许改写句子或修改论点。保留修改前后的草稿，并在要求时披露所获帮助。

AI 给出的引用看起来很真怎么办？

查找原始来源，核实每一项书目信息和所称的段落。如果找不到或无法阅读，就不要引用。

可以上传作业评分标准吗？

先确认政策和隐私。允许时，只分享必要的部分，并请它按评分标准提问，而不是改写答案。

怎样证明作品是我写的？

保留真实的笔记、尝试、来源、草稿，在要求时保留提示词，以及一份修改记录。你也应当能在不看 AI 回答的情况下，解释并重现自己的推理。

提交前应该用 AI 检测器吗？

不要把规避 AI 检测器当作合规。遵守政策，自己完成作业，保留过程记录，并如实披露允许范围内的使用。

如果已经越过课程边界怎么办？

停下来，保留真实的过程，在提交之前联系老师或相应的学业顾问。不要伪造一段干净的历史，也不要让 AI 帮你隐藏使用痕迹。

延伸阅读：

免责声明：本文提供一般教育信息。课程、学校、考试、无障碍、隐私和学术诚信规则各不相同，请遵守具体的当前政策，不确定时询问教师或学校。

来源：

UNESCO — Guidance for generative AI in education and research — https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research
U.S. Department of Education — Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning — https://www.ed.gov/sites/ed/files/documents/ai-report/ai-report.pdf
International Center for Academic Integrity — The Fundamental Values of Academic Integrity — https://academicintegrity.org/aws/ICAI/pt/sp/fundamental
NIST — Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile — https://www.nist.gov/publications/artificial-intelligence-risk-management-framework-generative-artificial-intelligence

Sources checked 2026 年 8 月 24 日。

如何负责任地用 AI 辅助作业而不作弊：求解释与提示、自己作答并按要求披露