抬头率统计逼出课堂“抬头表演”

　　针对近日引发广泛关注的“智慧教室系统统计课堂抬头率、出勤率”一事，南京大学本科生院与信息化建设管理服务中心于11月4日通过官方微信公众号发布《关于智慧教室系统有关情况的说明》，对网络流传的多项说法作出回应。校方明确否认“到课率与平时成绩挂钩”“上级部门检查”等传闻，并强调系统“不采集人脸等生物特征信息、不进行人脸识别”，且“当前已不再统计抬头率数据”。 (11月4日澎湃新闻)

　　不可否认，AI赋能教育、升级校园管理是趋势，课程回放、跨校区授课等功能也确实给师生带来了便利。可当技术的触角延伸到对学生课堂状态的量化考核时，赋能就变了味。尤其是监测“抬头率”这类指标，本身就缺乏科学的参考依据，还潜藏着信息被动采集带来的隐私风险。

　　评判一个学生的学习状态，不是靠头部朝向来简单判定的。低头不等于走神，很多同学低头是在演算、记笔记、梳理思路;抬头也不等于专注，有的人目光投向讲台，思绪或许早已游离于课堂之外。

　　一旦把抬头率当成评价标尺，课堂很容易变成一场面向摄像头的表演。学生会刻意抬头迎合数据指标，优先考虑如何让算法“满意”，而不是跟着课程节奏自由思考。在这种考核下，原本开放思辨的大学课堂，将被监视感笼罩，师生之间的信任氛围会被冲淡，自由思考的空间也随之消解。技术本是教学的帮手，一不小心就成了约束学生的工具。

　　吸引人的课堂，应该依靠持续打磨课程内容、平等深入的师生交流、贴合学生的授课方式。老师精心设计课堂、激发学生兴趣，学生主动投入思考、大胆提问，这种双向互动，才是好课堂的核心。再精密的AI，也捕捉不到学生内心的思考，替代不了思想的碰撞。

　　目前，很多高校积极推进智慧校园建设，初衷虽好，但不能陷入“功能越多越好、数据越全越好”的误区。在上线带有监测能力的系统前，应充分保障师生的知情权，明确数据采集范围、用途和保存规则，划清技术使用边界。教学相关的数据，只适合有限度地用作教研参考，而不应用于评判或约束学生。更何况，监测抬头率必然涉及人脸识别等技术，学生担忧生物信息被掌握，绝非多虑。

　　教育的本质是唤醒和启发，大学应培育独立思考的人，而非监控与量化。智慧校园建设的方向，不是用算法管住学生，而是在尊重隐私、守护学术自由的前提下，用技术拓宽知识边界、拉近师生距离。当技术不再盯着学生的脸，而是聚焦内容提质与资源共享，才能真正实现数智赋能，让课堂回归育人本质。

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