墨西哥5.8万考生因AI监考失效被迫重考：远程考试公平性遭全球质疑

2026年夏，墨西哥国立自治大学（UNAM）因首次全面采用远程在线考试而陷入一场空前的信任危机。约16万名考生参加入学考试后，成绩出现异常飙升——高分段比例从往年的3.5%飙升至16%，增长近5倍。校方随即宣布约5.8万名考生必须重新参加线下补考，数百名考生在墨西哥城抗议并一度阻塞主要道路。

一组数据揭示的崩溃

这场事故的导火索是数据。在过去几年中，UNAM入学考试120分试卷中达到100分以上的考生比例约为3.5%，本届却跃升至16%；达到110分以上的比例从0.9%增至5.5%，增长约六倍。竞争最激烈的医学专业更为夸张——接近30%的申请者拿到100分以上，而上一届约为9%。

校方部署了两大防作弊工具：Respondus公司的LockDown Browser（锁定浏览器，考试期间考生无法打印、切换窗口或截图）以及带语音和人脸识别功能的人工智能摄像监考系统。然而结果证明，这两道技术防线在实际大规模的远程考试中几乎形同虚设。

一所世界排名前列的顶尖大学，投入了锁定浏览器和AI视觉监考两重保险，结果高分段比例翻了近5倍。AI监考连最基本的分数异常都兜不住，所谓的"公平"还能交给算法吗？这是当代教育技术必须回答的命题。

三重作弊路径：泄露、AI辅助与身份冒用

校方调查发现作弊途径至少有三条。第一，考试期间部分题目被泄露并在网上公开出售，相关"应试技巧"也在社交媒体上广泛传播。第二，考生利用ChatGPT等AI工具实时获取答案——锁定浏览器虽然阻止了本地切换窗口，但考生可以使用第二台设备（手机或平板）绕过限制。第三，身份冒用问题严重，部分考生请他人代考，AI人脸识别系统未能有效拦截。

在成绩公布前，校方已因身份冒用、外部协助和使用人工智能等异常，取消了3174份试卷，约占全部考试的2%。一名审阅数据的技术专家估计，可能有多达7.5万份试卷存在不同程度的问题。校方随后暂停全部录取程序并成立技术委员会——这在该校现代史上属于前所未有的措施。

全球教育技术的警示

UNAM校长莱昂纳多·洛梅利公开道歉，承认学校在远程考试设计上出现问题，但强调必须保证入学机会公平。墨西哥总统辛鲍姆也表示，如涉及犯罪应由检察机关调查。校方已就涉嫌向考生及家庭提供欺诈服务的个人或公司提出刑事控告。

事件最大的反讽在于：学校为减少外地考生长途赴首都的成本而首次全面推行在线考试，却因监考技术失灵让更多人不得不线下重考。新生开学时间也被推迟。这一案例向全球教育机构发出明确警告：人脸识别和AI监考不能自动等同于可信考试。题库保护、身份验证、异常数据分析以及申诉机制必须同时存在——任何单一技术防线在大规模高风险考试中都可能是脆弱的。