“将于下周依托暑期升级改造的智慧教室系统，对相应教师课程的到课率进行为期一周的全程记录。”

11月初，南京大学学生收到的这则通知，连同一张显示迟到人数、到勤率59.75%、抬头率92.63%的系统截图，在网络上迅速传播。有教师在班级群内表示，到课率“会直接影响平时分，甚至可能直接取消课程考试成绩”，争议随之升级。

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辟谣说明，不仅明确否认“挂钩平时成绩”“上级部门检查”等传言，还表示“未经授权”不会进行人脸识别，且“当前已不再统计抬头率数据”，网传画面系苏州校区今年5月在线督导的个人截屏。

11月6日，全国教育辟谣平台就此发文，提醒广大网友注意甄别三种典型的涉校新技术谣言套路，并称赞南京大学这种不回避质疑、直面师生关切、公开透明回应的做法，值得充分肯定，也为其他学校应对类似技术争议提供了有益参考。文章列举《中华人民共和国个人信息保护法》《人脸识别技术应用安全管理办法》等法令条文指出，国家在政策与法律层面早已划定清晰的“数据红线”，为个人隐私托底。

南都了解到，当前多家高校已引进AI智慧教室系统，智能统计抬头率、到课率等数据。从课堂录播到行为分析，智能技术在赋能教育教学的同时，也因“数采权限”“隐私边界”等问题，引发了师生和家长对人身权利保护的较强关切。

全国教育辟谣平台在6日发文中，梳理了近期涉校新技术的传言，提醒广大网友注意甄别三种典型造谣套路：

一是“张冠李戴”，将旧的网传监控、他校录播截图配上“某校最新AI监控系统”的标题传播——本次事件中南大网传的课堂“监控截图”就被证实为数月前苏州校区的截屏，与本次仙林校区改造无关；二是“偷换概念”，将普通的物理监控等同于深度的生物识别，将招标参数中的“技术选项”夸大为已全面启用的“实操功能”；三是“过度引申”，把正常的后台“群体考勤统计”曲解为“针对个人的课堂状态打分”，甚至编造“数据直接挂钩平时成绩、取消考试资格”等不实信息。

南都梳理此次南大舆情发现，据中国政府采购网发布的《南京大学智慧教室教学系统建设项目中标公告》，该项目中标金额3152余万元，涉及仙林校区113间公共教室，招标文件技术要求中明确包含“人脸检测、人脸识别、AI人数统计、AI抬头率计算”等算法，可实现“无感考勤、学生点名、人数统计及抬头率计算”等功能。这一公告在本轮舆情中被网络平台热传，亦成为网络上抨击仙林校区已全面启用智慧教室人脸识别等功能的质疑重点。

辟谣之外，更多师生的关切还集中在两个问题上。

其一是教学自主权。21世纪教育研究院院长熊丙奇在接受南都记者采访时指出，智慧教室全程记录师生互动场景，过度的过程管控会束缚教师的教学自主权，限制个性化、创新性教学；若课堂全程处于数据监测之下，或将压抑师生的表达欲望与思维活力，“让课堂失去灵动性与思辨性，恰恰不利于提高课堂教学质量”。

南都此前曾追踪过南昌大学教室安装摄像头的相关舆情，同样有昌大教授在接受采访时谈及类似观点。一位昌大教授在受访时曾告诉南都记者，摄像头“差不多全天都开着，说实话会影响到课堂的自由度和活跃性，对我们老师来说最大的压力就是讲课内容，很难放开讲”。亦有受访教育法学者担心，在全程监控下，师生的动作和措辞可能被无限放大甚至曲解，“必然会加剧教学表达中的自我审查”。甚至部分教师可能为避责选择照本宣科、减少专业讨论，引起高校课堂质量和学术自由氛围的倒退。

其二是隐私。系统录制的课堂视频由谁保管？谁能调看？留存多久？

熊丙奇指出，智慧系统可采集学生课堂表情、动作、状态等个人敏感信息，但这类数据的采集范围及主体、使用权限、保管方式、留存期限，目前均缺乏清晰规范的制度约束。“无边界、不透明的数据采集与使用，极易造成学生个人信息滥用、泄露”。

他强调，智慧系统的落地不能由学校行政层面单方面决定，必须广泛听取师生意见，明确数据采集的合理边界。

全国教育辟谣平台在发文中同时指出，南大事件背后折射出公众面对校园新技术应用时正常的隐私关切，“属于合理的疑虑”。对高校而言，解疑的关键在于“沟通前置”：在引入涉及行为记录、数据采集的系统前，主动向师生公开系统具备何种功能、数据具体用于何处、是否涉及生物特征、有无替代方案，“把知情权交到师生手里，用透明化打破‘技术黑箱’”。

从舆情处置效果看，两轮辟谣回应平息了网络上的部分焦虑，却也给公众留下了更大的问号：花巨资建起的智慧教室，“智慧”究竟该用在哪里？

南京大学并非孤例。近年来，多所高校相继引入AI教学督导巡课系统，可识别到课率、抬头率、前排就座率。

北京理工大学2025年秋季学期研究生教学督导工作公告中指出：“近年来，北理工运用AI教学智慧督导系统，重点检查教学内容与教学秩序，智能识别到课率、抬头率、前排就坐率等关键教学数据，促进教学模式优化，实现精准教学管理。”

又如江苏省教育信息化与数据管理中心今年7月公布的“2025年度全省教育数字化创新案例”提及，江南大学于2025年建设AI教学分析系统，已覆盖全校462间公共教室，对1365门课程的127688学时进行AI分析，提供支持课堂“四率”（到课率、抬头率、前排满座率、互动率）。

齐鲁理工学院、东北林业大学、黑龙江大学、南方医科大学第二临床医学院等高校均有类似设置。东北林业大学采用“线下指导+云端巡课”双线融合模式，对课堂互动情况、教师讲授状态进行“精准画像”；而黑龙江大学则基于录播平台大数据开发“线上巡课”功能，支持远程实时查询出勤率、前排就座率、抬头率，校方称此举助力教学评价从“经验判断”向“数据驱动”转型。

事实上，早在2019年，就有江苏南京的中国药科大学在两间教室试点安装了人脸识别系统，在自动识别学生的出勤情况的同时，实现对学生课堂听讲情况的全程监控，引发舆论关注。

高校开展的智慧教学督导系统建设，能否真正促进教风学风向好、帮助教师精准优化教学设计呢？一些校方公布的数据不乏亮色。

据南方医科大学新闻网2025年11月消息，在搭建起过程性教学质量分析中心后，对比2025年春、秋两学期核心教学指标，全校课堂出勤率提升16%，学生注意力提升14%，课堂AI评分平均提升9.65分，80分以上优质课堂占比升至45%以上。

但数据本身的可靠性受到质疑。中国教育在线刊文援引一项涵盖2000—2022年间104项课堂行为分析研究的系统综述指出，在光线多变、人员密集的真实教室环境中，人脸识别与行为识别的平均误检率可达41.5%；某高校实测中抬头率误判率约12%，最主要的误判原因是把学生低头记笔记识别为注意力不集中。文章提醒，当指标成为考核目标，得到的可能是“表演式抬头”。

当下，AI赋能教育的形式抓手日益丰富，录播回放、跨校区云课互动、教学资源共享，这些数字化助学形态师生普遍欢迎；而一旦技术越过“辅助教学”的界线，滑向对个体行为的量化考核与持续凝视，争议便随之而来。

熊丙奇向南都记者谈及此波舆情时指出，当前高校智慧教室普遍存在功能错位：完整的智慧教室体系应包含智慧教学、智慧管理、智慧评价三大功能，但落地中智慧教学与智慧评价严重弱化，单一的管控功能被过度放大。机械统计出勤、前排入座率、抬头率等表层指标，“本质是典型的形式主义管理，耗费巨资的平台最终只用于监测抬头率，无疑是杀鸡用牛刀”。

亦有不少专家表达过相似观点，华东师范大学教授祝智庭就曾公开发文直言，“AI赋能教学，不是把课堂变成‘数据车间’”。

辽宁大学高等教育研究所副研究员单春艳亦曾撰文指出，当数字技术嵌入大学内部治理时，大学容易产生以“指标化、工具化和功利化为特征的技术化倾向”。她同时提醒，“警惕数据监测被异化为隐私偷窥与人身监控，做好数据保密工作。”

不难看到，从人脸识别到“抬头率”，同类争议数年间反复出现。技术进入课堂的脚步未停，而关于数据采集边界、师生知情同意与教学自主权的制度建设，还有待补课。

采写：南都记者吕虹 发自北京