一副外觀看似普通的眼鏡，可能同時是攝影機、連網裝置、AI 助手，以及把資訊送回使用者眼前或耳中的介面。它能擷取眼前題目、連接外部協助或 AI 系統，再以不易察覺的視覺或聲音提示回傳資訊。

問題不在於每位學生都會如此使用，而在於傳統監考仰賴兩個前提：考生能與外部協助有效隔離，且監考人員能觀察到違規行為。穿戴式 AI 同時動搖了這兩項前提。117

智慧眼鏡改變了什麼？

手機通常需要考生拿出、查看或操作一件明顯可見的物品；智慧眼鏡及相關穿戴裝置，卻能讓這些互動變得更不顯眼。研究指出，AI 穿戴裝置涵蓋眼鏡、手錶與感測型工具，可透過隱密介面提供即時資訊檢索、摘要、翻譯與作答提示等功能。17

這讓問題不再只是「有沒有攜帶違禁物」，而是「能否取得足以處理學術不端的可辯護證據」。智慧眼鏡可能與一般眼鏡極為相似，而穿戴科技也可能具有醫療或無障礙用途。學術研究警告，若試圖以身體檢查來排除 AI，可能加重對身心障礙、健康需求或有宗教服飾習慣學生的審視與負擔。1

這已不是純粹假設

香港科技大學一項報導中的示範，讓以 Rokid 眼鏡為基礎、連接 GPT-5.2 的系統，參加大學部「電腦通訊網路」考試；系統取得 92.5／100，在逾 100 人班級中排名前五。45

這項結果必須謹慎解讀：它顯示特定裝置與模型組合在一場特定評量中的表現，並不代表 AI 眼鏡能在所有科目、題型或未來模型中取得同等成績。但它點出了核心弱點：當考試獎勵的是可由連網模型快速檢索或生成的答案時，穿戴式介面會使外部協助更難與獨立作答區分。

各地已開始收緊規範

教育機構與考試主辦單位已針對相關事件作出回應：

• 奧克蘭大學曾處分一名在測驗中佩戴智慧眼鏡的學生；該場測驗事前已明確禁止智慧裝置。2
• 南韓在兩個多月內，於國家技術資格考試發現 5 宗涉及 AI 智慧眼鏡的案件，因而著手調整考試規則。18
• 中國大學入學考試已要求檢查所有眼鏡；南韓教育單位亦討論在重大考試中採取更強的防弊措施。6

明確將智慧眼鏡與其他連網穿戴裝置列為禁品，確實可降低眼前風險；但這並未消除根本難題：裝置正愈來愈不易辨識，而過度檢查可能引發公平、隱私與無障礙疑慮。119

為何專家認為傳統考試可能遭遇「將軍」？

最嚴重的警訊，不是說每一宗作弊都不可能被抓到，而是傳統閉卷考場帶來的安全感，可能已不再等於它實際能證明的事。

穿戴式 AI 削弱了傳統監考的兩個支柱：

1. 可分離性：考生可被可靠地隔離於外部知識來源與協助之外。
2. 可觀察性：監考人員能看見具有意義的違規跡象。

一篇探討穿戴式 AI 評量風險的研究將此稱為「雙重透明性」：使用者在監考人員面前看似透明，考題本身卻可能對裝置變得透明。研究認為，僅靠實體排除裝置，難以重新建立評量安全。1

風險也不只限於眼鏡。智慧手錶、耳機與其他穿戴式感測裝置，都可能提供低調協助；研究者指出，相關規範的發展已落後於裝置普及速度。17 若未來顯示技術變得更加隱形，單靠肉眼辨識的策略只會更難維持。

不只是作弊：隱私、證照與公平問題

隱私與同意。 具備鏡頭與麥克風的裝置，可能在當事人未充分知情下拍下同學、教職員、試題或旁人。能用來隱密取得協助的功能，同樣可能被用來隱密錄影錄音。1

學歷與證照的可信度。 在技術或專業資格評量中，未揭露的即時協助會削弱「通過者親自展現所需能力」的主張。南韓相關個案已促使技術資格考試的監管改革討論，而不只是校園內的違規處分。18

無障礙與程序公平。 對任何佩戴眼鏡者一概起疑，既可能造成歧視，也難以合理化。制度應建立清楚的合理調整與處理程序，針對的是裝置能力與未經授權的存取，而不是把普通眼鏡或輔助科技視為違規證據。119

學校與考試機構現在可以做什麼？

短期防線仍然重要。考試規則應明列智慧眼鏡、智慧手錶、耳機與其他連網穿戴裝置；說明裝置如何存放；事先告知違規後果；並讓監考人員有一致的通報程序。檢查與篩檢必須合法、合比例，同時提供可實際運作的合理調整流程。618

不過，偵測應被視為安全措施的一環，而非整套評量策略。若禁令無法被公平且可靠地執行，它可能製造的只是安全幻覺，而非可信的學習證據。1

更長遠的答案：評量理解，而非只評量輸出

較有韌性的做法，是把高風險評量設計為更難被無形外包的學習證據。依學習目標不同，可包括：

• 口試答辯，或簡短的追問；
• 受監督的實作示範；
• 能呈現草稿、選擇與修訂過程的分階段作業；
• 帶有在地或個人化限制條件的真實案例；
• 工作筆記、反思等歷程證據；
• 要求學生解釋、調整或捍衛其推理的任務。

這些形式並非無法作弊，也比標準筆試需要更多時間與教師訓練；但其優勢在於，學生自己的判斷、過程與表現，都成為被評量的一部分。研究者愈來愈主張，教育機構不應只依賴禁止科技，而要轉向設計在 AI 已存在的環境中依然有意義的評量。11719

實務上的結論不是考試已經過時，而是學校不應再假定：有監考的考場，就自然能證明學生獨立完成作答。清楚的裝置規則、尊重隱私的執行方式，以及直接檢驗能力的評量設計，會比無止境地追逐下一種隱藏介面更具韌性。

一副外觀看似普通的眼鏡，可能同時是攝影機、連網裝置、AI 助手，以及把資訊送回使用者眼前或耳中的介面。它能擷取眼前題目、連接外部協助或 AI 系統，再以不易察覺的視覺或聲音提示回傳資訊。

問題不在於每位學生都會如此使用，而在於傳統監考仰賴兩個前提：考生能與外部協助有效隔離，且監考人員能觀察到違規行為。穿戴式 AI 同時動搖了這兩項前提。117

智慧眼鏡改變了什麼？

手機通常需要考生拿出、查看或操作一件明顯可見的物品；智慧眼鏡及相關穿戴裝置，卻能讓這些互動變得更不顯眼。研究指出，AI 穿戴裝置涵蓋眼鏡、手錶與感測型工具，可透過隱密介面提供即時資訊檢索、摘要、翻譯與作答提示等功能。17

這讓問題不再只是「有沒有攜帶違禁物」，而是「能否取得足以處理學術不端的可辯護證據」。智慧眼鏡可能與一般眼鏡極為相似，而穿戴科技也可能具有醫療或無障礙用途。學術研究警告，若試圖以身體檢查來排除 AI，可能加重對身心障礙、健康需求或有宗教服飾習慣學生的審視與負擔。1

這已不是純粹假設

香港科技大學一項報導中的示範，讓以 Rokid 眼鏡為基礎、連接 GPT-5.2 的系統，參加大學部「電腦通訊網路」考試；系統取得 92.5／100，在逾 100 人班級中排名前五。45

這項結果必須謹慎解讀：它顯示特定裝置與模型組合在一場特定評量中的表現，並不代表 AI 眼鏡能在所有科目、題型或未來模型中取得同等成績。但它點出了核心弱點：當考試獎勵的是可由連網模型快速檢索或生成的答案時，穿戴式介面會使外部協助更難與獨立作答區分。

各地已開始收緊規範

教育機構與考試主辦單位已針對相關事件作出回應：

• 奧克蘭大學曾處分一名在測驗中佩戴智慧眼鏡的學生；該場測驗事前已明確禁止智慧裝置。2
• 南韓在兩個多月內，於國家技術資格考試發現 5 宗涉及 AI 智慧眼鏡的案件，因而著手調整考試規則。18
• 中國大學入學考試已要求檢查所有眼鏡；南韓教育單位亦討論在重大考試中採取更強的防弊措施。6

明確將智慧眼鏡與其他連網穿戴裝置列為禁品，確實可降低眼前風險；但這並未消除根本難題：裝置正愈來愈不易辨識，而過度檢查可能引發公平、隱私與無障礙疑慮。119

為何專家認為傳統考試可能遭遇「將軍」？

最嚴重的警訊，不是說每一宗作弊都不可能被抓到，而是傳統閉卷考場帶來的安全感，可能已不再等於它實際能證明的事。

穿戴式 AI 削弱了傳統監考的兩個支柱：

1. 可分離性：考生可被可靠地隔離於外部知識來源與協助之外。
2. 可觀察性：監考人員能看見具有意義的違規跡象。

一篇探討穿戴式 AI 評量風險的研究將此稱為「雙重透明性」：使用者在監考人員面前看似透明，考題本身卻可能對裝置變得透明。研究認為，僅靠實體排除裝置，難以重新建立評量安全。1

風險也不只限於眼鏡。智慧手錶、耳機與其他穿戴式感測裝置，都可能提供低調協助；研究者指出，相關規範的發展已落後於裝置普及速度。17 若未來顯示技術變得更加隱形，單靠肉眼辨識的策略只會更難維持。

不只是作弊：隱私、證照與公平問題

隱私與同意。 具備鏡頭與麥克風的裝置，可能在當事人未充分知情下拍下同學、教職員、試題或旁人。能用來隱密取得協助的功能，同樣可能被用來隱密錄影錄音。1

學歷與證照的可信度。 在技術或專業資格評量中，未揭露的即時協助會削弱「通過者親自展現所需能力」的主張。南韓相關個案已促使技術資格考試的監管改革討論，而不只是校園內的違規處分。18

無障礙與程序公平。 對任何佩戴眼鏡者一概起疑，既可能造成歧視，也難以合理化。制度應建立清楚的合理調整與處理程序，針對的是裝置能力與未經授權的存取，而不是把普通眼鏡或輔助科技視為違規證據。119

學校與考試機構現在可以做什麼？

短期防線仍然重要。考試規則應明列智慧眼鏡、智慧手錶、耳機與其他連網穿戴裝置；說明裝置如何存放；事先告知違規後果；並讓監考人員有一致的通報程序。檢查與篩檢必須合法、合比例，同時提供可實際運作的合理調整流程。618

不過，偵測應被視為安全措施的一環，而非整套評量策略。若禁令無法被公平且可靠地執行，它可能製造的只是安全幻覺，而非可信的學習證據。1

更長遠的答案：評量理解，而非只評量輸出

較有韌性的做法，是把高風險評量設計為更難被無形外包的學習證據。依學習目標不同，可包括：

• 口試答辯，或簡短的追問；
• 受監督的實作示範；
• 能呈現草稿、選擇與修訂過程的分階段作業；
• 帶有在地或個人化限制條件的真實案例；
• 工作筆記、反思等歷程證據；
• 要求學生解釋、調整或捍衛其推理的任務。

這些形式並非無法作弊，也比標準筆試需要更多時間與教師訓練；但其優勢在於，學生自己的判斷、過程與表現，都成為被評量的一部分。研究者愈來愈主張，教育機構不應只依賴禁止科技，而要轉向設計在 AI 已存在的環境中依然有意義的評量。11719

實務上的結論不是考試已經過時，而是學校不應再假定：有監考的考場，就自然能證明學生獨立完成作答。清楚的裝置規則、尊重隱私的執行方式，以及直接檢驗能力的評量設計，會比無止境地追逐下一種隱藏介面更具韌性。