近日，南京大学因智慧教室系统陷入争议，网络流传的系统截图中，出现了到课率、抬头率等数据。部分教师关于到课率可能影响课程成绩的通知，更让争议进一步扩大。
11月4日，南京大学本科生院、信息化建设管理服务中心发布情况说明，明确表示学校当前已不再统计抬头率数据，未经授权不采集人脸等生物特征信息、不进行人脸识别。校方同时澄清，学校本学期拟试点通过智慧教室系统统计到课率，目的是为教学改革和课程建设提供参考。
利用人工智能分析学生课堂行为，并不是什么新鲜事物，2019年，中国药科大学试点课堂人脸识别技术时，就曾因系统能够识别学生是否抬头、是否玩手机等行为引发争议。华中科技大学本科生院同年发布的一篇报道也提到，该校教师已连续三年运用人脸检测与跟踪技术，分析学生的头部姿态，获得抬头率、点头率等数据，并将其用于课堂教学研究。
2018年，教育部印发《关于加快建设高水平本科教育全面提高人才培养能力的意见》，就明确提出推动课堂教学革命，鼓励小班化教学、混合式教学、翻转课堂和智慧教室建设。
南京大学此次争议所涉及的，是一个存在多年、至今仍未得到充分解决的问题，大学课堂究竟出了什么问题，以至于需要借助摄像头和算法，来判断学生是否在认真听讲？
当学生不再关注老师讲授知识
今年1月23日，南京大学举办的首届高校教师教学创新学术研讨会上，复旦大学原副校长徐雷分享了自己在一所顶尖大学见到的场景。
一位教师抱怨，早上8点的课，120人的班级只来了50多人。面对教师的不满，有学生反问：这些知识在哪里不能学，为什么一定要早上8点到教室学？
会上，教育部教育质量评估中心主任徐维清也谈到，有些学生虽然没有抬头听课，却在利用AI工具梳理知识。天津大学副校长李斌则提出，如果教师的授课内容还不如AI总结得精准高效，单纯追求课堂抬头率便失去了意义。
这场发生在南京大学的研讨会，与今天的争议形成了呼应。
学生走进传统的大学，就进入一个知识高度集中的场所。图书馆、实验室、教授、学术讲座等等，是普通人难以从外部获得的学习资源。教师掌握着靠长时间累积的专业知识，也决定着知识传授的进度和方式。
今天，这种关系正在改变。
互联网公开课程、专业数据库、开放的互联网社交平台、生成式人工智能等等，一个有较强自主学习能力的大学生，能够通过多种渠道获得知识。对于一些基础性、标准化的教学内容，学生可以按照自己的理解速度反复学习，随时提问，获得有针对性的解释。
当然，这并不意味着学生靠互联网就能完成大学教育。学术训练的系统性、严谨性，以及解决复杂问题的能力，还是需要依赖大学校园的长期培养。但是，至少在知识获取这一环节，教师不再是学生唯一的的有效渠道。
知识传播的方式发生了巨大的变化，部分大学课堂仍然沿用传统的组织方式，这或许是问题的症结所在。
教师按照课件授课，学生按照课表一堂堂听，最后通过考试获得学分。学有余力的学生，需要在课堂上听老师重复讲授，他们真正感兴趣的问题，课堂未必留有充分讨论的时间。
教师希望学生认真听讲，却越来越难以解释，为什么必须由自己站在讲台上讲授？
大学课堂的关系，正在发生变化？
在不少高校教师的感受中，如今的大学课堂与以前相比，确实发生了明显变化。
有些课堂里，学生低头看手机、使用电脑，或者忙于自己事情。教师提出问题，响应者寥寥，课堂结束，教室里也很少出现热烈的讨论。
这不能简单归因为当代大学生不爱学习，部分学生确实存在学习动力不足、沉迷电子设备等问题。大部分学生未必没有学习热情，只是他们的学习兴趣、知识需求与课堂提供的内容之间出现了错位。
问题在于，在今天的大学课堂上，究竟是学生更需要教师，还是教师更需要学生？
传统课堂中长期存在的那种师生关系正在松动，对于那些可以自主获得的知识，学生未必还需要通过教师的讲授来学习。但教师仍然需要学生进入教室听讲、参与互动，才能完成既定的教学活动。
学生获取知识的自主权在扩大，传统课堂没有减少对学生到场的依赖。当学生拥有越来越多的选择时，课堂的吸引力下降也是自然而然的事情。
大学教学改革应重新审视教学内容和教学组织方式，不能因为学生不愿抬头，就首先想着用技术让他们抬头，或者把不愿听课的责任简单推给学生。
重新认识大学教师的角色
今年4月，教育部召开《“人工智能+教育”行动计划》新闻发布会。清华大学校长李路明谈到，在此前的一次课程体系研讨会上，有教师感叹自己已经不知道该如何上课，因为学生可以在人工智能的帮助下，很快获得个性化的学习内容并解答疑问。
如果人工智能能够讲解知识、批改部分作业，或者根据学生的学习情况提供个性化辅导，那么大学教师的专业价值，究竟应该体现在哪里？
大学教师需要重新认识自己的角色。
教师应当是学习活动的设计者。哪些知识可以由学生自主学习，哪些内容必须通过课堂讨论才能理解，哪些问题需要通过实验、调查解决，都需要教师进行专业判断。
教师应当是学术思维的引导者。即便是使用AI，也需要相应的知识储备，学生可以通过AI快速获得答案，未必能够判断答案是否可靠。
教师还应当是与学生共同探索未知问题的人。大学的价值就在于其求知与探索，优秀的大学教师，可以把学术研究中的困惑乃至失败带进课堂，引领学生。
一群处于思维最活跃阶段的年轻人，聚集在校园里探索知识，老师如果能够发挥好自己的专业优势给予引导，这些恰恰是AI难以替代的部分。
“教”在变，“育”更要回归
长期以来，大学课程按照固定课时、固定教学大纲组织教学。这套制度具有规模化培养人才的优势，但也容易形成惯性。
人工智能时代，这种制度安排需要作出相应的调整，国内高校也有相关探索。今年10月，中南大学电子信息学院介绍，学院自2025年以来推进AI赋能课程教学改革，已完成13门智慧课程建设，并提出推动智慧课程考核从知识点考查向综合项目测评转型。
教育部等五部门2026年印发的《“人工智能+教育”行动计划》，也将教育教学模式、科研范式、治理模式的系统性变革列入目标。
技术带来的改变，不能停留在教学方式上。当人工智能越来越擅长传授知识问题，大学需要认真思考，除此之外，我们究竟还要培养什么样的人？
一个年轻人在大学里形成怎样的价值判断，如何认识自己与社会的关系，怎样面对未知、与他人合作，如何在一次次尝试和失败中找到自己的方向，同样是大学教育的重要内容。
大学除了大师和大楼，还有校园里师生之间、同龄人之间的交往与思维碰撞，这都是大学宝贵的资源。即便获取知识越来越容易，大学依然需要课堂，学生依然需要教师。
当然，教育不只是大学和教师的事，学生同样需要对自己的学习负责，保持自律和求知热情。南京大学的这场争议，提醒我们重新审视大学课堂的价值，真正有价值的课堂，一定是师生之间共同创造的。
当知识不再稀缺，大学课堂不能只满足于传授知识。如何让学生在课堂上通过互动获得启发，在师生的交流中不断成长，是大学和教师需要认真面对的问题。
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来源：湖南教育新闻网
