摘要: 生成式人工智能进入编程教学后，学生提交的软件产出不再必然反映其真实理解与能力，学习失效、责任失效与诚信失效逐级传导。针对现有治理多以静态规定可用或禁用、难以进入教学过程的问题，北京林业大学“软件工程”课程构建了由使用边界、过程披露、能力核验、结果追责4个环节构成的递进责任链：使用边界按教学环节设置鼓励、限制、禁止3类清单，并列入林草敏感数据专有条目；过程披露要求项目各阶段材料附人工智能使用声明，记录工具、时间、用途、提示词、采用内容与核验方式，并与版本记录关联；能力核验在答辩中随机抽取代码段要求学生阐释设计意图，优先抽取与林草业务耦合的参数与规则；结果追责明确署名者和项目组对最终成果负责，缺陷追溯到具体决策者。课程沿建立认知前提、形成共同约定、强化后果感知的顺序，通过生成代码缺陷评审、使用声明模板共建和林火预警、巡护应用程序、敏感数据管理等林草高风险情境研讨，把治理规则转化为显性教学内容，并在任务发布、过程开发、成果提交、答辩4个节点嵌入清单告知、声明填写、声明与版本关联、抽取核验的要求。课程将使用声明、版本记录、代码评审与答辩核验记录纳入过程行为证据，与学习产出证据、认知增值证据、质性解释证据共同进入课程目标达成度评价，形成证据采集、目标判断、原因分析、教学改进的闭环。阶段性实施材料表明，该机制已把原则性的诚信要求转化为可观测的任务、行为观测点与证据载体，可实施性与取证逻辑得到初步验证；育人成效尚需在更多实施轮次与同口径测量的基础上进一步检验。