arXiv · cs.CY（AI+教育/社会）· David Racovan, Ajay Rawat, Christopher K. May, Jeffrey A. Turkstra·2026-09-30 12:00· 12 天前精选AI 评分62

Argus：普渡大学 CS2 课程用行为与风格指标检测 LLM 辅助编程

Argus: Academic Integrity in the Era of Generative AI

AI 导读

普渡大学团队提出自动检测系统 Argus，通过行为与风格指标识别本科 C 语言编程作业中的 LLM 辅助痕迹，并对该校大班 CS2 课程连续六年春季学期数据进行分析，发现 2026 年春季学期 45% 的选课学生呈现与 LLM 辅助代码开发一致的模式。

推荐理由

论文用六年数据量化编程课中 LLM 辅助代码的比例，并给出与线下考试成绩的相关性，可供课程设计参考。