Profesor Roberto Serrano z Brown University zezwolił wiosną 2026 roku na egzaminy domowe z trudnego kursu ekonomii ECON 1170 — kurs przyciągnął 86 studentów zamiast zwyczajowych kilku lub kilkunastu, a średnia na egzaminie śródokresowym wyniosła 96 na 100. Podejrzewając masowe ściąganie z pomocą AI, Serrano zamienił egzamin końcowy na stacjonarny. Średnia wyników spadła z 96 do 48. 22 z 27 studentów, którzy porzucili kurs lub nie pojawili się na egzaminie, wcześniej uzyskało idealne 100 punktów.
Najważniejsze w skrócie
- Średnia na domowym egzaminie śródokresowym: 96/100 — historycznie wynosi 65-80
- Po zamianie na egzamin stacjonarny średnia spadła do 48 — spadek o połowę
- 18 studentów opuściło kurs, 9 nie pojawiło się na egzaminie — 22 z 27 miało idealne 100 pkt ze śródokresowego
- Raport Brown University: 56% studentów używa GenAI codziennie lub co tydzień, większość obawia się wpływu AI na własne zdolności poznawcze
- Badanie Princeton: 29,9% studentów przyznało się do ściągania z AI na co najmniej jednym egzaminie lub zadaniu
Rekordowe wyniki, które nie pasowały do niczego
Roberto Serrano prowadzi kurs ECON 1170 od lat. Nigdy nie miał więcej niż 30 studentów naraz — zazwyczaj kilku lub kilkunastu, dobrze przygotowanych. Wiosną 2026 roku kurs zebrał 86 zapisanych, co samo w sobie było osobliwe. Serrano sądzi, że powodem był format: egzaminy domowe, które mają przekazać więcej swobody i czasu.
Wyniki egzaminu śródokresowego z 5 marca 2026 roku były bezprecedensowe. Średnia wyniosła 96 na 100 — historycznie w tym kursie oscyluje między 65 a 80. Czterdziestu studentów zdobyło idealne 100. Gdy Serrano i jego doktoranci uruchomili pytania egzaminacyjne w ChatGPT, odpowiedzi były podobne do tych, które oddali studenci — ze specyficznym, zawiłym stylem, który jest rozpoznawalnym odciskiem palca narzędzi generatywnych.
Test weryfikacyjny
Serrano wysłał do studentów wiadomość: nie unieważniamy jeszcze egzaminu śródokresowego. Daję klasie szansę, żeby mnie przekonała, że się mylę. Jeśli rozkład wyników egzaminu końcowego będzie zbliżony do śródokresowego — uznam śródokresowy. W przeciwnym razie — czego oczywiście oczekuję — unieważnię go i odpowiednio przeważę wyniki końcowego.
Osiemnastu studentów natychmiast opuściło kurs. Dziewięciu innych w ogóle nie pojawiło się na egzaminie końcowym. Łącznie 27 osób — z czego 22 miało idealne 100 punktów z egzaminu śródokresowego. Ci, którzy podeszli do stacjonarnego egzaminu końcowego, uzyskali średnio 48 na 100. Spadek o połowę.
Fenomen szerszy niż jeden kurs
Przypadek z Brown nie jest odosobniony. Badanie przeprowadzone wśród studentów Princeton wykazało, że 29,9% przyznało się do ściągania z AI na co najmniej jednym egzaminie lub zadaniu. Raport prowost?Prowost: Prorektor — wysoki urzędnik akademicki uczelni odpowiedzialny za sprawy dydaktyczne i naukowe. Brown University z 2026 roku pokazuje z kolei, że 56% studentów undergraduate i 67% studentów magisterskich i doktoranckich korzysta z narzędzi generatywnych codziennie lub kilka razy w tygodniu.
Paradoks jest wyraźny: te same osoby, które masowo używają AI, wyrażają głębokie obawy przed jej wpływem na własne zdolności poznawcze. Raport Brown wprost cytuje obawy studentów o negatywny wpływ GenAI na ich uczenie się. Ściąganie z pomocą AI wydaje się nie wynikać z braku umiejętności, ale ze struktury bodźców: skoro wszyscy tak robią, a wykrycie jest trudne, rachunek indywidualny jest oczywisty.
Reakcja uczelni i postawa profesora
Serrano jest rozgoryczony tym, co opisuje jako zachowawczą reakcję administracji Brown. Od lat jest niewidomy — stracił wzrok w wieku 17 lat z powodu degeneracji siatkówki — i swoje podejście do nauki opisuje jako odpowiedź na ograniczenia, nie kapitulację wobec nich. Jego gotowość do nagłośnienia sprawy wynika z przekonania, że milczenie jest gorsze.
Jak cytuje go Inside Higher Ed: Nie możemy sobie pozwolić na społeczeństwo, w którym znaczna część naszych najzdolniejszych młodych umysłów uważa, że ściąganie jest w porządku. To prowadzi do upadającego społeczeństwa. Nie możemy wybrać, żeby stać się idiotami.
Dlaczego to ważne?
Skandal z Brown University to nie historia wyjątku — to sonda na skalę problemu systemowego. AI zrobiła ze ściągania czynność niemal niewykrywalną, tanią i odporną na standardowe metody kontroli. Jedyną skuteczną weryfikacją, jaką Serrano znalazł, był powrót do sali egzaminacyjnej i kartki papieru.
Dla uczelni to dylemat instytucjonalny: jak utrzymać wartość dyplomu, gdy narzędzie zdolne do rozwiązania każdego zadania domowego jest w kieszeni studenta? Odpowiedź przez zakazy nie działa — AI jest wszechobecna. Odpowiedź przez przeprojektowanie oceniania — w kierunku egzaminów ustnych, projektów na żywo, prac kontekstowych — jest kosztowna i wymaga zasobów.
Na szerszym rynku pracy pojawia się drugie ryzyko: dyplomy inflacyjne. Pracodawcy już teraz muszą weryfikować kompetencje kandydatów inaczej niż dotąd, bo oceny akademickie straciły część swojej wartości sygnałowej. To dopiero pierwszy rozdział dłuższej historii o tym, jak generatywna AI zmienia stosunek instytucji edukacyjnych do wiedzy i umiejętności.
Co dalej?
- Brown University pracuje nad rekomendacjami dotyczącymi AI w dydaktyce — raport prowost z 2026 roku to wstęp do polityki uczelnianej, której szczegóły nie zostały jeszcze ogłoszone
- Roberto Serrano zapowiedział, że będzie kontynuować nagłaśnianie sprawy — jego zdaniem tylko publiczna presja może skłonić administrację uczelni do działania
- Przypadek Brown będzie punktem odniesienia w debacie o reformie oceniania akademickiego — coraz więcej uczelni rozważa powrót do egzaminów stacjonarnych lub ustnych jako domyślnego formatu
Źródła
- Ars Technica — Suspecting AI cheating, Ivy League prof ordered an in-person final; scores fell 50%
- Inside Higher Ed — Brown professor suspects most of his class used AI to cheat
- Brown University — Generative AI in Teaching and Learning (raport prowost 2026)
