花了三千多万，买了一个“不再统计”：南京大学智慧教室的回应，绕开了它违法的事实｜WHO看见

文 ｜ WHO文艺编辑部 王富贵

11月4日，南京大学对智慧教室一事的回应来了。

本科生院和信息化建设管理服务中心联合发布说明，否认到课率与平时成绩挂钩，强调“未经授权不采集人脸等生物特征信息、不进行人脸识别”，并宣布“当前已不再统计抬头率数据”。

这份说明，措辞克制，姿态放低，看起来像是一次合格的危机公关。一所大学花三千多万采购了一套明确写着“AI抬头率计算”的系统，在舆论压力下说“现在不统计了”，然后希望大家把注意力从系统本身移开。这套操作里，被取消的只是一个统计开关，没有被触碰的是那个决定把摄像头对准学生头部、把认知状态折算成百分比的决策逻辑。

而在这个决策逻辑落地之前，法律的门槛被跨过去了。

校方说“未经授权不采集”，听起来像是一道安全阀：没有授权，就不会发生。但它很明显回避了一个更前置的问题：在校园里，谁有权给出这种“授权”，以什么方式给出，才算法律意义上的有效同意。

人脸信息属于《个人信息保护法》第28条明文列举的敏感个人信息，与生物识别直接挂钩。第29条紧接着规定，处理敏感个人信息应当取得个人的单独同意。单独同意这四个字不是修辞上的修饰，它有严格的程序含义：信息处理者必须在处理行为发生之前，向特定个人清晰告知处理目的、方式、范围，并取得一个独立的、可追溯的、与其它概括性条款相分离的同意意思表示。一份入学时签的概括性协议，一份夹在学生手册里的格式条款，一次没有明确指向“你的面部图像将被持续采集并用于计算头部朝向”的笼统告知，都不构成单独同意。

截图来自《个人信息保护法》

在南京大学的说明里，“未经授权”四个字始终没有说清楚这里的“授权”究竟指什么。如果它指的是校内管理规定、采购合同或者上级批准文件，那这些文件在法律上都不是第29条所要求的“个人同意”。学校是管理者，学生是被管理者，二者之间存在结构性的地位落差。在这种关系里，学生说“同意”的空间本身就很狭窄。瑞典数据保护局2019年对一所高中使用人脸识别考勤开出罚单时，理由之一正是学校与学生之间的依赖关系使得同意难以被视为自由作出。欧盟GDPR框架下的这个判断，指向的是一个在校园场景中具有普遍性的问题：当学校同时是规则制定者和技术部署者时，把“同意”作为合法性基础，本身就十分脆弱。

就算我们退一步讲，即便假设校方取得了某种形式的“授权”，还有另一条法律门槛横在前面。2025年6月施行的《人脸识别技术应用安全管理办法》第13条规定，在公共场所安装人脸识别设备，应当为维护公共安全所必需。教室可以被解释为公共场所，但“统计抬头率”和“维护公共安全”之间的距离，不是靠解释可以弥合的。

《人脸识别技术应用安全管理办法》

统计学生有没有抬头，关乎的是课堂管理，不是人身安全，不是秩序维护，不是任何可以归入“公共安全”范畴的利益。用最高敏感级别的技术手段去实现一个最轻量的教学管理目的，即便退一万步讲没有触碰人脸识别，持续采集课堂图像并从中提取行为指标这件事本身，也过不了必要性和比例原则的关。

校方回应最大的问题就在这里。它把辩护的重心放在“我们没有做人脸识别”上，但法律审查从来不限于某一个具体的算法调用。一套带摄像头的系统对课堂进行持续视觉采集，如果生成的数据可以关联到具体个体，如果这些数据被用于督导、评价或者任何影响学生处境的目的，那么它处理的就是个人信息，而不是校方用“聚合数据”四个字就能一笔勾销的东西。先采集每一个人的图像，再说“我们只看总数”，这个先后顺序本身就是法律风险所在。

我们可以发现，让“不再统计”这个说法显得格外轻飘的，是它之前发生过的事情。

根据我们查到的公开招标显示，南京大学智慧教室项目中标金额超过3152万元，技术参数中明确要求搭载人脸检测、AI人数统计、AI抬头率计算等智能算法，可实现无感考勤、自动点名。这不是某个工作人员的个人好奇，不是某个教师的一时兴起。它经过了专家论证，走完了公开采购程序，写进了具有约束力的技术规格，进入了预算和施工流程。在系统被安装进教室之前，“统计抬头率”已经是一份正式确认的技术需求。

然后舆论就来了，校方就说“不再统计”。从“招标要求包含”到“当前不再统计”，中间发生了什么，说明里没有交代。是删除了功能模块，还是关闭了一个开关，还是仅仅承诺不把它用于评价，语焉不详。“不再统计”是一个状态描述，不是制度承诺。功能预埋在系统里，数据管道还在，算法能力还在。今天叫“抬头率”的东西关掉了，明天换一个名字叫“课堂参与度”“注意力指数”或者“教学互动度”，技术底座不需要重写。学生担忧的从来不只是某一个指标是否正在运行，而是设备预埋了敏感能力之后，权限什么时候会被再次打开，数据会被留存多久，谁在看，谁在管。

我们认为，这件事更关键的是程序上的缺失。一些南大学生向媒体表示，学校并未事先征询学生同意，即便没有正在运行的人脸识别，“监测抬头率”本身也令人感到不适。从专家论证到公开招标，从暑期施工到正式启用，作为这套系统最直接的使用者和被采集者，学生的意见在整个决策链条中没有成为一个必经环节。招标程序的合规，解决的是钱花得对不对、技术能不能实现；它回答不了另一个问题：被这套系统持续注视的那些人，有没有在事情发生之前被认真地问过一次。科技进入校园的次序在这里被搞反了。先采购，先安装，先运行，先有截图流出，然后才有回应，才有“不再统计”。伦理审查和知情同意被放在了技术落地之后，作为补救性的说明文字出现，而不是作为前置性的约束条件存在。

抬头率之所以让网友们感到不适，不只是因为它涉及隐私，更因为它把一个复杂的认知过程压缩成了一个摄像头一眼就能判定的生理姿态。

一个学生低头，可能是在记笔记，可能是在演算，可能是在查阅教师刚刚提到的文献，也可能是在走神。这些状态在认知层面完全不同，但在算法的视野里共享同一个标签。反过来，一个学生抬头看着讲台，可能真的在听讲，可能在想别的事情，可能只是在余光里确认了一下摄像头的方向，然后调整了一个“正确的姿势”。有评论指出，低头行为可能反映的是更深层的认知加工、信息核对或任务完成，而抬头也可能只是对课堂规范或监控的顺从性回应，抬不抬头与认不认真之间并不存在稳定的因果关系。把两者强行挂钩，不是对学习状态的测量，是对学习状态的冒充。

这套逻辑延伸出的评判标准就是，高中阶段，一些学校要求学生低头，因为抬头被当作走神的信号；到了大学，规则翻转，抬头变成了参与的证据。从强制低头到强制抬头，方向相反，内核是同一个：用头部朝向代替对认知状态的判断，用外部管控代替学生的自主负责。大学课堂里的学生是法律意义上的成年人，大学教育的核心任务之一恰恰是让自我管理的能力在实践中生长出来。如果连上课时头部朝向哪里都需要摄像头来监督、来折算、来纳入某种评价，那等于在告诉学生：你的自我判断不被信任，你的身体姿态需要被外部校准。一所大学在用管理未成年人的方式，管理一群已经被法律赋予完全行为能力的成年人。

我们想说，抬头率还有一个隐蔽的副作用：它会制造“表演式认真”。一旦一个姿态指标进入考核视野，它就不再反映真实状态，而变成目标本身。学生为了指标而端坐，教师为了数据好看而调整授课姿态，课堂变成一场围绕摄像头展开的合谋。南大校训里有一个“诚”字，而表演恰恰是离“诚”最远的东西。校方说“考虑到课堂学习方式更加多元”，这句话如果认真对待，恰恰应该引向一个相反的结论：既然学习方式多元，就不该用一个单一的头部朝向去定义什么算投入。

现在抬头率停了，但把课堂问题翻译成监控指标的那套思维没有停。

一所大学愿意花三千多万去测量学生有没有抬头，这件事本身就值得追问：它在回答什么问题，又在回避什么问题。课堂留不住人，原因可能有很多。课程内容与学生的真实处境脱节，教学方式还停留在单向传递，时间安排与求职、升学的压力相互挤压。这些问题是复杂的，需要课程设计者投入真正的智力劳动去面对。而抬头率提供了一个廉价的出口：把“课堂为什么没有吸引力”改写为“学生的头为什么没有朝向正确方向”。改写之后，责任从讲台和管理端转移到了学生的脖子上，管理者只需要看一个百分比是否好看，不需要去碰那些难啃的教育问题。

那些真正留住了学生的课堂，恰恰证明这件事跟摄像头无关。浙江大学苏德矿教授的微积分课，一个班150个名额，选课学生多达3000人，没选上的抱着教材来旁听。清华大学龙明盛副教授的深度学习课，教室座无虚席，过道和最后一排站满了人。这些课堂没有靠指标去要求学生抬头，是课程本身让人愿意抬起头来。反过来看，如果一门课需要靠三千多万的设备和AI算法来维持抬头率，那首先该被追问的，是这门课本身出了什么问题。

校方停掉“抬头率”统计，是一个必要的止损。但止损不等于反思。只要那套“不看见就不放心”的管理焦虑还在，下一次被推上讲台的，不过是换了名字的另一个指标。大学治理的诚意，不在于舆情来了之后关掉哪个开关，而在于从一开始就把学生当作有权参与决策的成年人，把法律的尺子放在技术方案前面，把“课堂为什么留不住人”这个问题留给自己，而不是外包给一颗摄像头。

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