南京大学：当学生“抬头率”成了KPI，大学在教什么？

文| 观星君
首发 | 云海观星

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3152 万，113 间教室，平均一间 27.9 万。

这笔钱要买的东西里，有一项叫 “抬头率”，南京大学可能不是第一个，但绝对不会是最后一个。

说得再直白点：教室里装上摄像头，AI 负责数 —— 一堂课上，有多少颗脑袋是抬着的。

消息传出来那天，很多人的第一反应不是生气，是想笑。笑完，又有点不是滋味。

事情本身不复杂。

今年 4 月底，南京大学为仙林校区 113 间公共教室的智慧化改造公开招标，6 月 16 日评审，中标金额 3152.052 万元，暑假施工完成。

招标文件的技术要求里，有这么一句：主机内置人脸检测、人脸识别、AI 人数统计、AI 抬头率计算等算法，配套国标规范协议的云台摄像机及系统平台，可实现无感考勤、学生点名、人数统计及抬头率计算等功能。

学期过半，有学生收到通知，学校要依托这套系统，对到课率做为期一周的全程记录。

随后，带着迟到人数、到课率、抬头率的系统截图流到了网上。

11 月 4 日，学校发了说明。

说明写得不算含糊：网传 “期中教学检查是上级部门检查”“到课率与平时成绩挂钩”，均不属实；未经授权，系统在教学应用中不采集人脸等生物特征信息、不进行人脸识别；考虑到课堂学习方式更加多元，当前已不再统计抬头率数据；网传的教室画面，是苏州校区今年 5 月的在线督导个人截屏。到课率统计用的是聚合后的群体数据，不针对单个学生。

该认的要认。

回应来得快，把 “人脸识别” 和 “抬头率” 分开讲清楚，把截图来源交代明白，比一句 “网传不实” 诚恳得多。

这条界限也划得对：看整体，不看个人，本来就是统计该有的分寸。

但那个 “再” 字，还是让人停了一下。

“不再统计” 的意思是，从前是统计的。

从哪天开始，统计了多久，那些数据给谁看过，说明里没讲。

还有一处值得琢磨。招标文件明明白白要求 “人脸检测、人脸识别” 的算法能力，回应里说 “不进行人脸识别”。这两句话其实不冲突 —— 买了能力，不等于用了能力。

可中间这段距离，恰恰是最该向师生解释的部分：这个功能是装了没开，还是压根没装？如果哪天开了，谁来点头？

坦白说，把这件事当成南大一所学校的问题，是看轻了它。

“抬头率” 不是南大发明的词，它已经成了货架上的标配。

某安防龙头官网的产品页写得很清楚，“智慧课堂相机（学生）” 支持抬头率检测和上报，统计平均抬头率，支持叠加总人数和抬头数。

政府采购平台上，这类条款一搜一把，有的细到 “支持同时对 40 名学生进行考勤统计”“支持抬头率曲线查询”。

媒体也统计过，要求抬头率的高校不止一所，北京理工、齐鲁理工、东北林业大学、南方医科大学第二临床医学院，都出现过类似做法。

所以这不是谁突然想不开，而是整套行业方案把 “数脑袋” 当成了理所当然的功能，打包进去，写进参数，卖给学校。

学校买了，就顺手用上；用上了，就顺手拿它当检查依据。

真正该问的是：为什么这么多方案里，偏偏都有这一项？

因为它便宜、直观、好演示。

判断一个学生有没有学会，太费劲了。要看他作业里哪一步卡住，要看他在讨论时说了什么，要看他三个月后还记不记得。

这些事，机器做不了，人做起来也很累。

判断他有没有抬头，一个摄像头就够了。数据实时刷新，曲线漂亮，汇报材料上能画图。

麻烦在于，脸不代表脑子。

一个学生低着头，可能是在记笔记，可能是在翻教材，可能是在草稿纸上推那道刚听懂的题。

一个抬着头的，可能真在听，也可能在想中午吃什么，在盘算毕业旅行第三天去哪。

这个道理，站在讲台上的老师最清楚。

然而，摄像头不清楚。

不过，不重要，只要数据统计到了就行。

有一组数字可以对照。今年 6 月，中国教育科研网刊发过一篇业内人士的文章，作者是合肥工业大学信息化建设与管理办公室的副主任。他提到，一项覆盖 2000 到 2022 年、104 项课堂行为分析研究的系统综述显示，在光线多变、人员密集、遮挡普遍的真实教室里，人脸与行为识别的平均误检率可达 41.5%。某高校在 3 间智慧教室实测，抬头率的误判率约 12%，最主要的误判原因，正是把 “低头记笔记” 认成了 “注意力不集中”。

一屋子一百人，每堂课就有十来个状态被判错。这还只是抬头这一项。

他还举了个例子：某高校系统判定一位老师教学效果不佳，依据是课堂上 “学生使用手机 300 余次”。事后一查，学生低头大多是在翻教材、做小组讨论、按老师要求拍照签到。

所以，这不是 “技术再练练就好了” 的事。就算准确率做到 99%，问题还在。

经济学里有个说法，叫古德哈特定律：一个指标一旦变成考核目标，它就不再是个好指标。

你要抬头率，就会得到抬头率。至于是不是真在听，反倒没人问了。

学生会很快修完这门新课 —— 如何在镜头前显得专注；老师也会学会 —— 如何设计出抬头率好看的环节。大家都很配合，报表一片向好，只有那堂课到底讲得怎么样，没人再提。

这件事之所以让那么多人不舒服，可能不只是隐私。

是因为这套逻辑，太多人早就熟。

在公司，头像是绿的，叫在线；工位灯亮着，叫在岗；周报写满三页，叫有产出。

活儿干完了不敢先走，得让椅子替自己加班。你到底干成了什么，反而没人细看。

我们花了很长时间，学会一件事：让别人看见你在做，比把事做好更要紧。

现在，这门手艺要提前到大学里教了。

大学本来不该是这样的。

它是很多人一生中最后一段可以不被计量的时间。可以听一门没用的课，可以在图书馆发呆，可以为一个问题和老师争半小时，也可以整整一学期都在找自己究竟喜欢什么。

这些东西，没有一样能变成数据。

当然，学校不是不能装摄像头。

《个人信息保护法》第二十六条写得很清楚：在公共场所安装图像采集、个人身份识别设备，应当为维护公共安全所必需，并设置显著提示标识；所收集的个人图像、身份识别信息只能用于维护公共安全的目的，不得用于其他目的，取得个人单独同意的除外。

去年 6 月 1 日起施行的《人脸识别技术应用安全管理办法》又补了一层：实现相同目的存在其他方式的，不得把人脸识别作为唯一验证方式；在公共场所安装人脸识别设备，须为维护公共安全所必需，并设置显著提示。

课堂录像用来教学复盘、课程回放、跨校区互动，都说得通。用来数谁抬了头，就未必在 “教学必需” 的范围内。

所以，比 “装不装” 更要紧的，是 “装了以后按什么规矩用”。

采集哪些数据、存多久、谁能看、能不能作为评价依据、学生能不能拒绝 —— 这几条如果写进通知，贴在教室门口，这场风波大概不会发生。

写清楚不难。难的是写清楚之后，有些功能就不好意思开了。

回到那间教室。

113 间，3152 万，平均一间 27.9 万。这些钱买来了高清摄像、直播互动、课程回放，也买来了一项 “抬头率”。

前几样，学生是受益的。

最后一样，学生只负责配合，甚至成了流水线上的样品。

一所大学真正的底气，不在摄像头能看多清，而在它敢不敢留出一块看不清的地方 —— 让一个年轻人可以低着头把一本书读完，可以走神，可以慢，可以暂时不被任何人打分。

衡量教育的尺子有很多把。最能说明问题的那把，从来不在教室里，而在很多年后的某个瞬间：一个人忽然想起某堂课上的某句话，然后改变了点什么。

那一刻，他是抬着头，还是低着头，没人知道。

也没人需要知道。

当然，堂堂一所国际名校，南京大学竟然把“抬头率”搞成了KPI，实在是不应该。

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