广东
早上刚刷到，南京大学“智慧教室系统”统计学生“抬头率”，荒诞感还没消退，便看到校方回应，称“当前已不再统计抬头率数据”，这反映够迅速的。
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只是，如果不是引起了舆情，不知会不会取消呢。
个人疑惑的是，当一套具备识别、统计、量化能力的系统进入课堂，它究竟是在赋能学习，还是在方便管理？
其背后暴露的，恐怕不是一所学校的偶然选择，而是当下教育数字化中是不是越来越普遍的，把复杂的人，变成可视化的数据；把本该充满信任的课堂，变成便于治理。
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任何项目的实施总能找到高大上的目标，就如这回争议的，校方回应也相当正当，升级课堂音视频环境、实现课程直播与跨校区互动、支持课程回放与教学数据复用……
那么，问题是，如果主要是为了这些功能，为什么系统能力会延展到对学生状态的精细识别与量化？
技术未必作恶，但它特别容易替管理提供诱惑。工具不是孤立存在的，它会改变使用者的习惯；而习惯，最后会改变制度。
校方回应中也说“本学期拟试点通过智慧教室系统进行到课率统计，以客观数据支撑后续教学改革、课程建设等工作”；它提示着，这套系统即便不用于“给学生扣分”，也会天然服务于“管理便利”。
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只要系统开始输出出勤率、到课率、互动率、观看率，一切就像突然“可治理”了。
能被统计的，就会被重视；能被排序的，就会被考核；能被考核的，最后都会反过来塑造行为。这是一个现代组织普遍会掉进去的陷阱。
最初，也许只是为了“了解情况”；接着，就会变成“作为参考”；再接着，可能就是“纳入评价”；最后，谁也说不清，它究竟是在辅助教学，还是在重写制度。
任何能够显著降低管理成本、提升问责效率的技术，都会自然获得扩张使用的冲动；这是一种制度层面的常识。
就算声明“未经授权不进行人脸识别”，取消“抬头率”，也很难彻底消除人们的不安。
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因为，无论目的是什么，但这系统的能力却是将课堂上的所有人都置于“算法的凝视”之下。
于是课堂里最先被训练出来的，不一定是求知欲，而是姿态管理。
受影响的不止学生，老师同样难逃，都会自动领会什么样子更“安全”，什么言行更“合规”，什么状态更容易留下好看的数据痕迹。
表面看，这叫秩序；但从深处看，这叫异化，也是一种变相的规训。
课堂不是车间，大学尤其不该把“可管理”当作最高目标，也不该将大学生当小学生管。
比隐私焦虑更深层的，或许是对教育本质的侵蚀。
大学之所以为大学，自由探索；其前提是信任；信任学生有自主学习的能力，教师有传道授业的热情。
而“算法凝视”，本质上是对这种信任的彻底否定；这比任何一项具体的技术都更可怕。在这个被算法包围的时代，我们或许需要一点勇气，去相信那些看不见的东西。
注：个人观点，仅供参考
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