高中生在线实习项目

解锁真实职场体验，连接兴趣与未来方向

招生对象: 15岁及以上的学生，具备基础的英语沟通能力

项目优势

时间线

合作企业

合作公司已覆盖全球10余个国家，数量超过300家。

• 兼顾头部名企与新兴公司，为学生提供更丰富的实习选择
• 有机会与创始人及核心团队交流，近距离感受真实的商业运作

学生感想

在AI席卷教育领域的今天，如何把握使用AI的尺度，尤其是多少才算过度，已成为教育者持续讨论的问题。

对于这个问题，或许可以参考Annie Chechitelli的看法。她是Turnitin的首席产品官，也是一位在教育科技领域工作了二十五年的从业者。同时，她还是三位孩子的母亲，丈夫是一名高中英语教师。这种多重身份让她能听到来自行业、学校与家庭的声音。

除了标准难以统一，另一个现实挑战在于学生使用AI的方式本身就多种多样。有的只是请AI总结段落，有的想让AI帮忙重写句子，也有人在不知不觉中让AI处理了大半内容。Annie在家庭中观察到，她的女儿最常用的功能是概括资料和解释概念，这些辅助看似简单，却已经影响了学生处理信息的方式。由于每个学生的使用习惯不同，教师仅凭一篇最终稿，很难判断他们在写作过程中经历了怎样的思考。缺乏过程记录，也使教师在评估与指导时欠缺客观依据。

为了回应这些问题，Turnitin推出了Turnitin Clarity。它不是检测工具的替代品，而是补上写作教学流程中长期缺失的一环——让写作过程透明化。

在Clarity的写作平台上，学生可以在安全的环境中，探索AI的使用方式。如果教师允许，他们可以使用内置的AI助手功能。这个AI助手的设计初衷是作为学生的“写作教练”，它会根据作业要求提供反馈，引导学生思考。当学生试图让AI助手重写全文时，AI助手会提醒他们再思考一下，而不是直接给出答案。

对教师而言，Clarity的价值在于写作过程的透明化。在学生提交作品后，教师能完整回顾学生的写作历程，包括输入、删改、粘贴内容，以及AI的使用记录。平台还会将学生和AI的互动记录归类为构思阶段（Getting started）、初稿阶段（Drafting）、资料收集（Researching）、思考与反思（Reflecting）、校对与润色（Proofreading）以及其他（Other）六大写作阶段，帮助教师直观识别学生在哪些环节更依赖AI辅助，从而实现精准指导。

更重要的是，Clarity重新架起了师生之间的信任桥梁。 过去几年，教师担心学生滥用AI，学生害怕被教师误判，双方的关系变得有些紧张。现在，过程写作报告让教师不再依赖猜测做评估，学生也能在明确规则下学习如何使用AI。所有的学生在同一个平台上，使用同样的工具，接受同样的指导，也在一定程度上促进了教育公平性。

在教育界仍在探索“怎样才算合理使用AI”时，Clarity提供了一条可行的路径。师生可以在安全、透明的环境中共同学习，在实践中理解AI的价值与边界，让技术成为理解世界的工具。尽管“使用多少才算适当”这一问题暂时没有明确的答案，但可追溯的写作过程与真实的师生互动，正让负责任使用AI的未来图景，逐渐变得清晰。

参考资料：

[1] Annie Chechitelli, How much is too much? Navigating the responsible usage of AI  (2025)

为便于阅读，本文将以 Alice 的第一视角展开。

Wayground（原名Quizizz）在功能持续升级后，已从线上测验工具发展为集教学、练习与评估于一体的综合平台，为教师提供全方位的支持。在我的课堂中，它活跃了课堂氛围，显著提升了学生的参与度与学习成效，是我教学中不可或缺的得力助手。

Wayground 最吸引我的地方，就是它带来的强互动体验。起初，我以为它只是个简单的测验工具，但尝试之后才发现，它提供了判断题、选择题、开放式回答等多种题型，还能把问题嵌入视频或文章里，让课堂一下子活跃起来。借助这些互动题型，学生不再只是被动接受知识，而是在回答与交流中主动表达、主动思考。

当课堂氛围活跃起来后，新的挑战又出现了：在同一课堂中，学生们的学习节奏和理解程度各不相同。有的学生需要更多的时间消化知识，有的则早已掌握内容、渴望更深度的探索。如何兼顾每个学生的需求成了教学的关键。

我借助Wayground灵活的教学模式来实施分层教学。巩固基础时，采用“经典模式”，允许学生按个人节奏学习；讲解核心概念时，则切换至“教师主导模式”，通过互动白板集中讲解，并借助学生白板功能实时查看每个学生的进度。一旦发现共性错误，我会立刻暂停活动，进行针对性的纠错，大幅提高课堂效率。

平台还能自动生成不同难度的练习题，让每个学生都能得到合适的挑战。学有余力的学生可以探索更有深度的内容，而需要帮助的学生也能在适合自己水平的环境中建立自信。更可贵的是，Wayground对主观题的反馈不止于判断对错，更会提供解题思路，帮助学生真正理解问题所在，从而巩固学习成果。

Wayground提供的数据洞察，让我对自己的教学有了全新的理解。AI分析报告不只是冷冰冰的分数，而是直观的”教学仪表盘”。它能精准地告诉我：哪些学生需要额外帮助，哪些概念需要重新讲解，哪些教学方法最有效。通过这些信息，我可以及时优化课堂安排，确保每个学生都能得到所需的支持。

Wayground已经从一个课堂的气氛营造者，发展为全面的教学平台。作为我实现教育理想的合作伙伴，它助力我开拓了一条兼顾个性与效率的教学之路，实现了让技术服务于人，让每一个差异都成为学生成长的动力。

参考资料：

How to Use Wayground (formerly Quizizz)

https://alicekeeler.com/2025/08/05/how-to-use-wayground-formerly-quizizz/

如今，教师与学生都在努力摸索AI的合理使用范围，但评判标准往往模糊且主观。这不仅加重了教师的判断负担，也给学生带来持续的压力，并悄然侵蚀着师生之间的信任。这种由信任危机引发的紧张关系，长此以往，可能对教育本身造成深远伤害。

然而，全球多项研究都表明：良好的师生关系，是推动学生学业成功的关键。

一项发表在《欧洲心理学教育期刊》上的研究显示：哪怕只是课堂中，看似普通的日常互动，实际上也能有效提升师生关系、营造积极的学习氛围，并支持学生成长[2]。这说明，信任并非靠什么“大动作”，更多是来自教学过程中点滴的交流和持续的关心。

(截图来源：Building trust in the classroom: perspectives from students and teachers，第62页 )

(截图来源：VISIBLE LEARNING. (2018). Hattie effect size list )

更引人注目的是他后续关于“教师信任度”的研究。该研究指出，“教师信任度”这一因素的效应量高达1.09，属于目前研究中对学生成就预测能力最强的变量之一。[4]所谓“教师信任度”，其实就是学生是否相信：教师真的在乎他们的学业进步和成长发展。

(截图来源：https://www.icsequity.org/wp-content/uploads/2022/12/Hattie.Instructional.Strategies.Practices.Updated.6.pdf)

类似观点也出现在Marzano等人2003年的著作《有效课堂管理》[5]中。书中明确将“建立积极的师生关系”视为高效课堂管理的基石，再次印证了信任的作用。

（截图来源：Classroom management that works-第128页）

这些研究跨越不同国家与年代，却指向同一个共识：信任与连接不是教学的“额外选项”，而是学习发生的根本保障。

正因如此，Turnitin Clarity 这样的工具才显得尤为重要。它通过提升写作过程的透明度，重建师生之间至关重要的信任，从而实现更具成效的写作教学。

对学生而言，Turnitin Clarity 是一个一站式的写作平台，可以在 Turnitin Feedback Studio 中使用。它的 AI 模型经过专门训练，不会直接给出答案，而是通过引导式的方法启发学生。因此，学生可以放心地在平台上探索 AI 的使用，无需担心因越界而被怀疑。

对教师而言，Turnitin Clarity 提供了学生完整的写作过程数据，包括复制粘贴的内容和来源，以及与 AI 互动的记录等。它还能快速锁定需要重点关注的学术诚信问题。这些过程性数据让教师能够一目了然地发现学生的问题所在，从而为他们提供更精准、更有效的辅导。

Turnitin Clarity 通过提升写作过程的透明度，为师生营造了一个安全的互动空间。在这一空间中，教师得以从“侦探”的角色中解放出来，重新聚焦于引导与启发，与学生共同巩固信任的纽带。最终，技术将真正成为促进教学相长的桥梁，而非造成师生疏远的鸿沟。如果想进一步了解Clarity的相关内容，欢迎邮件联系我们。

邮箱：K12@igroup.com.cn。

参考资料：

[1] Turnitin. (2025). Bridging the AI divide: Teaching writing and building trust

https://www.turnitin.com/blog/bridging-the-ai-divide-teaching-writing-and-building-trust

[2] Holzer, A., & Daumiller, M. (2025). Building trust in the classroom: Perspectives from students and teachers. European Journal of Psychology of Education, 40(2), 62. https://doi.org/10.1007/s10212-025-00961-7

[3] VISIBLE LEARNING. (2018). Hattie effect size list – 256 influences related to achievement. Retrieved from https://visible-learning.org/hattie-ranking-influences-effect-sizes-learning-achievement/ 

[4] Fisher, D., Frey, N., Smith, D., & Hattie, J. (2020). The distance learning playbook for school leaders: Leading for engagement and impact in any setting. Corwin.

https://www.researchgate.net/publication/377945057_The_Distance_Learning_Playbook_for_School_Leaders_Leading_for_Engagement_and_Impact_in_Any_Setting

[5] Marzano, R. J. (2003). Classroom management that works: Research-based strategies for every teacher (ERIC No. ED482825). Association for Supervision and Curriculum Development. https://eric.ed.gov/?id=ED482825

本文封面包含AI生成内容

在计算机科学教育中，编程项目是评估学生知识掌握与实践能力的重要方式。然而，如何高效、客观地批改大量的编程作业，始终是困扰教师的问题。本文，罗德岛大学计算机科学副教授Noah M. Daniel分享了一款自动化评分平台Gradescope。他将结合八年的使用经验，介绍如何通过Gradescope解决这一难题。

为方便阅读，本文以Noah的视角展开。

☞ 解决评分主观性：通过自动化程序，实现评估的高度一致

我是使用 Python 来编写自动化评分程序的，这些脚本负责运行学生代码。接着，我将脚本打包上传到 Gradescope 的自动评分设置（configure autograder）中。这样，Gradescope 就能在学生提交作业后，自动生成得分和详细反馈了。

这种评估方式确保了评估的一致性，尤其是当多位助教协同评分时，Gradescope可以通过相同的代码测试集排除个人主观因素的干扰，确保评分的公平、公正。

与此同时，Gradescope增强了评分的透明度与可解释性。学生能清晰地看到代码在哪个测试上失败，从而进行精准调试，这比一个笼统的分数要有效得多。我常常告诉学生：“你这次失分，是因为代码没有通过这个测试。现在测试结果已经公布了，你可以自己跑一下，看看问题到底出在哪儿。” 这种即时、具体的反馈，将单纯的评分环节转化为了一个富有成效的学习过程。

☞ 解决评估不全面：解放教师，专注于代码的“灵魂与质量”

一个优秀的编程项目，其代码不仅能够正确运行，也应具备良好的可读性与可维护性。但在传统评分中，由于时间紧迫，我们往往只能优先检查功能性，难以系统性地评估代码的质量。而Gradescope的自动化功能正是解决此问题的关键。

它如同一位可靠的助手，接手了重复的功能测试工作。这使教师和助教能集中精力关注代码中那些“以人为本”的维度。我们可以从容地检查学生的变量命名是否清晰、注释是否得当、算法设计是否优雅，并为他们留下建设性的反馈。现在，我正计划将代码规范检查工具（如Python的Ruff、Rust的Clippy）集成到自动化流程中，进一步系统化地评估代码质量，引导学生从“写对代码”迈向“写好代码”。

☞ 解决学生依赖性：用灵活的设置，引导学生养成专业的素养

Gradescope还提供了灵活的设置，帮助我们引导学生的学习行为。比如设置测试结果的可见性，这一功能在引导学生学习行为方面非常重要。

Gradescope默认学生可以多次上传作业，于是，有些学生就利用这一点，将它作为代码调试工具，通过它来试错。有鉴于此，我们便可以通过调整测试结果的可见性，让基础功能测试的结果对学生即时可见，而将更复杂或涉及性能的测试设为隐藏，待截止日期后再公布。这样既能为学生提供必要的即时反馈，又能避免他们养成依赖平台的习惯，从而促使他们更重视本地测试与逻辑验证。这种做法不仅提高了学习的严谨性，也培养了专业软件工程师应具备的基本素养。

此外，我偶尔也会在设置作业时勾选排行榜功能，为课堂添加一些竞争元素。学生可以匿名或实名比较程序运行效率，激发他们的优化热情，让“追求卓越”成为一种乐趣。

总的来说，Gradescope为整个课程提供了一个统一的评估管理中心。对于一门同时包含编程项目与习题作业的课程来说，师生双方都无需在多个平台间切换。所有作业提交、评分和成绩数据都集中于此，这极大地简化了课程管理流程，提升了教学效率。

其实，Gradescope不止适用于计算机科学课程。最初，Gradescope是为批改数学作业而设计的，因此它对书面作业（如包含证明、流程图的PDF文件）同样提供强大的支持。我们可以让学生通过手机应用扫描上传作业，并采用高效的“按题批改”模式，一次性批改所有学生的第一题，再处理第二题。这种方法不仅显著提升了批改速度，更能通过动态评分规则，确保评判标准的一致性。

归根结底，Gradescope的最大价值在于将我从重复、机械的评分劳动中解放出来，让我能把更多的时间投入到课程设计、课堂讲解以及与学生进行一对一的交流中。它通过技术手段强化了评分的公平性与反馈的教学价值，最终让评估不再是教学的终点，而是推动学生持续学习和进步的有效环节。

如果您也在寻找一种方法，希望在保证教学质量的同时，能拥有更多时间专注于学生本身。我强烈推荐您体验一下Gradescope。它优化了我的工作流程，或许，它也能成为您的得力工具。

参考资料：

[1] Youtube Video: URI Ed Tech - Gradescope: An Automated Tool to Help Grading Student Programming Projects-

https://www.youtube.com/embed/6LS_Z7Vn-qc

Turnitin的首席产品官Annie Chechitelli近日受邀参加了《The Higher Ed Geek Podcast》播客节目，介绍了Turnitin即将发布的新产品Clarity。这个工具希望能帮助教师和学生更好地应对AI技术给学术写作带来的各种挑战。

节目中，Annie透露，Turnitin Clarity的研发灵感源于当前教育环境的变化。随着生成式AI工具的普及，学术诚信面临着前所未有的复杂局面。最初，Turnitin推出了AI检测功能作为应对方案，但随着用户的使用和反馈，教师们表达出更明确的需求：他们希望了解学生使用AI的具体情境，而学生们也需要一个更安全、更有引导性的方式来探索AI在写作中的应用。

Clarity主要致力于实现两个目标：

• 教师端：通过展示学生写作过程的时间线（包括使用AI的提示词），帮助教师了解学生的写作过程。

• 学生端：搭建”安全试验场”，让学生能够在一个安全的空间里探索AI使用的边界，不必担心受到惩罚。

Clarity可以化解学生在写作中所面临的困境：如果完全回避AI技术，学生可能在数字化学习环境中处于劣势；如果使用了AI工具，学生又担心使用不当可能触及学术诚信红线。Clarity通过构建”透明化监督”机制——完整记录了从输入AI提示词、内容生成到人工修订的全流程。这种设计既保障了学术规范性，又消除了学生对于技术使用公平性的疑虑。

值得一提的是，Clarity在开发过程中特别重视学生的意见反馈，可以说是与学生共同开发的产品。在用户测试中我们发现：学生可以接受让老师看到他们的写作过程，但不希望在正式提交前被查看，他们担心这会影响最终成绩的公正性。为此，Clarity专门设计了”隐私模式”。正是这些以学生为本的设计细节，让工具不再只是监控手段，而成为促进学习与道德探索的平台。

从教师视角来看，Clarity兼具形成性评估工具与效率提升器的双重角色。教师可以在学生提交作业后，查看完整的回放视频。这种透明度消除了不必要的猜测，让教师能够专注于提供实质性的反馈，而不是花费精力做”学术侦探”。Annie特别指出，当诚信问题得到妥善解决后，教师就能更专注于支持学生的成长和发展。

未来Clarity还将推出更多的实用功能，比如自动生成批注摘要，避免教师重复撰写相同的反馈。这些改进都体现了Turnitin的核心目标——优化、提升，而非取代师生之间的教学互动。随着AI技术在教育领域的深入应用，像Clarity这样的工具将确保AI被用于支持学习，而不是成为一种不正当的替代方法。

本产品计划于本年度第三季度正式推出，敬请期待更多详情。

参考资料：

[1] The higher Ed Geek, The Next Chapter in AI Literacy – What Educators Need to Know (2025)

本文图片源于The Higher Ed Geek

2023年初，Turnitin推出了AI写作检测功能，帮助教师区分AI生成的内容和人类撰写的文字。然而，随着AI技术的发展与普及，新的挑战也悄然浮现。特别是AI改述工具的兴起，它们能在保持文本原意的前提下，利用AI技术迅速重构文本，掩盖了文本的来源。

面对这一技术革新，许多教师不免心生忧虑。他们担心学生可能会利用AI改述工具对AI生成的内容进行修改，企图以此逃避检测。

这种担忧并非空穴来风，因为原创性写作本身承载着培养学生批判性思维、创新性思维和逻辑性思维能力的作用。如果学生滥用AI改述工具，这会让学生失去锻炼这些能力的机会，进而影响到学生的自我发展。更严重的是，学生滥用AI改述工具会误导教师的评估，让教师误以为内容是原创的。这种行为具有欺骗性，违背了学术诚信的基本原则。

为了应对AI改述工具给学术诚信带来的挑战，Turnitin已于2024年7月16日升级了AI检测报告，正式推出AI改述检测功能，帮助教师识别可能由AI改述工具处理过的AI生成文本。

升级后的AI检测报告中区分了由AI生成的内容及其占比，以及由AI生成再经改述工具改述后的文字及其占比。如图所示，蓝色高亮部分为AI生成的内容，紫色高亮部分为由AI生成再经改述工具改述后的文字。在AI检测报告的右侧分别显示了AI生成内容和AI改述内容的具体占比。

⚠注意：Turnitin只检测符合英文文法的句子，文章中的项目要点、诗歌、数学演算步骤等非标准散文句式的内容将不会被检测。

（新版AI检测报告截图）

通过AI改述检测功能，Turnitin希望为教师提供更多维度的数据参考，帮助教师了解学生使用AI工具的情况。请注意，这些数据并不是判断学生是否存在学术不端行为的唯一标准，教师需要根据具体情况进行综合评估。对于学生而言，Turnitin希望提醒学生在使用AI工具时，一定要遵守作业要求，保持学术诚信意识，切勿滥用AI工具。

参考资料：

· Turnitin Blog: AI paraphrasing detection-Strengthening the integrity of academic writing

本文图片源于Turnitin