你會支持在你孩子的教室里安裝攝像頭嗎？如果這個攝像頭，不僅僅用于考勤、考試監(jiān)考，還能搜集“大數(shù)據(jù)”解讀你孩子的學習習慣、行為習慣，你會為此鼓呼還是倍感焦慮？

這很可能就是你已經(jīng)面對，或即將思考的問題。這套“智慧課堂行為管理系統(tǒng)”近日已經(jīng)被杭州第十一中學引入課堂。根據(jù)《新京報》的報道，該校的教室內(nèi)安裝攝像頭來實現(xiàn)刷臉考勤，學生上課起立時，幾秒鐘便可完成點名。系統(tǒng)每隔30秒會進行一次掃描，針對學生們閱讀、舉手、書寫、起立、聽講、趴桌子等6種行為并結(jié)合面部表情，分析出學生們在課堂上的狀態(tài)。如果不專注的行為達到一定的負分值，系統(tǒng)就會向任課老師的顯示屏推送提醒。

管理系統(tǒng)的結(jié)果還可以作為教師反思課堂效果的依據(jù)。比如，A教師與B教師在上同樣一節(jié)同一單元的課程，如果B教師的課堂學生表現(xiàn)出來的分值較低，他便要反觀是不是自己的教學行為導致課堂氣氛不夠活躍。

目前系統(tǒng)運行結(jié)果所形成的報告僅對任課教師開放，但接下來學校有計劃通過微信平臺向家長及學生開放，以供他們參考。

把人工智能引入課堂，有人認為這是對學生隱私權(quán)的侵犯，終日生活在監(jiān)控中是對孩子心理的一種傷害；也有人認為這是教育創(chuàng)新，因為以往也會人工記錄學生的考勤和課堂表現(xiàn)，新方法還能夠提高教學管理的效率。

你怎么看待這個問題呢？

讓我們用實踐論證的框架來依次分析考慮：

1. 學校的目標正當嗎？

2. 監(jiān)控的手段可以實現(xiàn)目標嗎？

3. 監(jiān)控是實現(xiàn)目標的必要手段嗎？也就是，綜合判斷利弊后，監(jiān)控手段比其他手段更好嗎？

目標：監(jiān)控的目標正當嗎？

學校的目標，具備一定的合理性。進行考勤這一基本教學管理，促進學生參與課堂，幫助教師反思課程設計從而改進課程質(zhì)量，都是正當?shù)墓芾砟繕恕?/p>

然而，目標正當，動機良好，不代表采取的手段就是恰當?shù)摹?/strong>監(jiān)控可以實現(xiàn)考勤的目標，卻難以真正讓學生愛上課堂，讓教學內(nèi)容得到提高。

手段的有效性：監(jiān)控手段可以實現(xiàn)目標嗎？

任課老師在收到系統(tǒng)提示學生上課注意力不集中后，確實可以提醒學生，要求其專注聽講。在監(jiān)控系統(tǒng)的馴化下，一些不喜歡聽課的學生，也會慢慢裝作看上去很專注。就像該校高一學生王某在接受收集時表示，“如果自己狀態(tài)不好，收到信息反饋后，在下節(jié)課或者第二天便會積極做出調(diào)整”。這樣，不同班級的負值有可能逐漸趨同，也難以產(chǎn)生不同課堂之間的比較。而這種不同課堂專注度的比較，一旦成為對教師的評估標準之一，一個可能的后果就是教師會用更嚴厲的態(tài)度要求學生專心聽講。

這種做法只注重了表面現(xiàn)象，卻沒有涉及到問題的根源。學生學會了偽裝，深層問題卻被掩蓋。他們?yōu)槭裁床粚Ｐ穆犞v？是校園、家庭生活中發(fā)生的其他問題在干擾著他們，還是課程太難跟不上、課程太無趣、或者課程和他們的生活太不相關(guān)了？這些問題并不容易解決，也是我們傳統(tǒng)的填鴨式教學所不愿意面對的。

手段的必要性：監(jiān)控是實現(xiàn)目標的必要手段嗎？

監(jiān)控的方法，未見得能實現(xiàn)提升課堂成效的目標。退一步說，假設它可以幫助實現(xiàn)目標，它會是必要的手段嗎？它的好處和壞處分別是什么，會不會有比它更好的手段？如果它并不是最優(yōu)的手段，我們就無法說它是必要的。而“必要性”，也是我國法律對于個人信息收集的法定要求。

人工智能監(jiān)控的課堂，利在可以迅速采集信息，以及進行事后的大數(shù)據(jù)分析，但弊端也非常突出。

• 其一，學生長期處于監(jiān)控之中，課堂上無時無刻不在被機器分析，這將帶來極大的心理上的壓抑感和不自由感。

北大六院兒童病房主任曹慶久提出，有些學校用智能系統(tǒng)監(jiān)控學生，學生往往會有一些心理方面的反應。很多青春期的孩子正處于自我意識快速發(fā)展的階段，要求有隱私權(quán)，要求得到別人的尊重，要求得到別人的信任。如果裝監(jiān)控系統(tǒng)是為監(jiān)測孩子注意力，往往會引起孩子的反感，要注意它對孩子心理方面的影響。

雖然還沒有對監(jiān)控下的學生心理狀況的直接調(diào)研，但是學者曾對中國、以色列和澳大利亞的共計748位老師和5521名學生的調(diào)研，發(fā)現(xiàn)在三個國家都有這樣的情況：老師在課堂上的紀律懲罰和干涉越多，學生的分神和對老師的負面情緒就越多（Ramon Lewis etc., Students’ reaction to classroom discipline in Australia, Israel, and China）。如果監(jiān)控的提示進一步強化了教師對學生的干預，那么學生的負面情緒也將增多。

• 其二，學生個人信息的大量采集、分析和保存，可能會形成新的隱患。

大數(shù)據(jù)時代的到來，讓我們逐步變成了透明人。我們在某年某月某日購買了什么，又打車從某地到另一地，都變成電子信息的形式永遠留存在大數(shù)據(jù)中，有可能永遠都不會消失，也很有可能被他人所盜取。

麥肯錫公司在2015年發(fā)布的“Protecting Student Data In A Digital World”（《在電子世界中保護學生》）的報告中指出，許多美國家長、教師和學校管理者抵制引入基于學生的數(shù)據(jù)分析而個性化定制的學習產(chǎn)品，原因之一就是害怕基于這些數(shù)據(jù)，部分學生會被過早地或永久地被貼上“學習不好”的標簽。

試想一個學生背負著較多的上課不專心記錄，新的老師會如何看待他？這些信息，有沒有可能成為將來升學、評獎等場景下，評價他的依據(jù)？甚至作為預測他將來發(fā)展的依據(jù)？

白宮在2016年5月公布了2016大數(shù)據(jù)報告《大危機、大機遇：大數(shù)據(jù)和民權(quán)的交叉》（“Big Risks, Big Opportunities: the Intersection of Big Data and Civil Right”），同樣談到在運用大數(shù)據(jù)分析時可能對一些公民造成的歧視性后果。

例如，美國大學時常運用大數(shù)據(jù)分析來預測學生的畢業(yè)率，發(fā)現(xiàn)低收入家庭的學生退學率較高，這使得一些大學在一開始招收學生時傾向拒絕低收入家庭的學生。但低收入家庭的學生中途退學的原因多是無法負擔高額學費，而未必是在校成績不佳。運用大數(shù)據(jù)分析卻忽略其中的因果關(guān)系，就會造成對低收入家庭學生的歧視性結(jié)果。

而那些不專心聽講的學生，也未必就是學習能力低下的人，卻有可能被貼上無法撕掉的標簽。

• 其三，人工智能監(jiān)控需要比傳統(tǒng)手段高得多的成本。這部分公共投入的預算，在實體內(nèi)容和審批程序上，是否獲得了納稅人的許可，也是值得追問的。

中學生的座位往往是固定的，缺勤情況一目了然。教師站在講臺上，臺下學生的學習狀態(tài)其實也是悉數(shù)納入眼中。學生們聽懂沒聽懂，覺得課程有意思沒意思，哪些知識點反饋積極，哪些講法不受歡迎，老師通過和學生的目光接觸，也完全可以掌握十之八九。人工智能監(jiān)控的方法真的在實質(zhì)上能比傳統(tǒng)方法效果好多少，需要打一個大大的問號。

但即使是未來人工智能的精細化超過傳統(tǒng)的人工紀律管理，根本上還是體現(xiàn)了一種行為主義的教育理念——只用外部控制去強化服從。但是這種方法無法真正讓學生們學會自我管理。就像我們經(jīng)常聽聞的，許多孩子在父母和教師的嚴格監(jiān)管中考上了大學，卻在大學生活中迷失了自己，不知道該做些什么，甚至墮落下去。

而與此相對的是建構(gòu)主義的教育理念，即幫助學生們由內(nèi)而外地建立有效的行為規(guī)則和價值觀，他們才能真正成為更理性的人，以自尊自律的態(tài)度去把握自己的學習和人生。

學校和老師要回歸教育的本質(zhì)，學習的本質(zhì)，依靠課程內(nèi)容和互動形式的改變，去吸引學生。越來越多的創(chuàng)新學校、PBL（項目制學習）已經(jīng)開啟了這場教育的革命。而只在傳統(tǒng)應試教育的框架內(nèi)打轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)，用更加嚴密的監(jiān)控去管制學生，不僅無法讓他們擁抱真知，還進一步損害了他們，只會和真正的教育目標漸行漸遠。

本文轉(zhuǎn)自微信公眾號“C計劃”，作者葉明欣。文章為作者獨立觀點，不代表芥末堆立場。