△网传截图

11月4日，南京大学回应称，网传截图来自苏州校区今年5月的一次在线督导，当前智慧教室系统已不再统计抬头率数据。学校同时否认了到课率与平时成绩挂钩等传言，并明确未经授权不采集人脸生物特征信息、不进行人脸识别。

校方的及时回应消解了一部分焦虑，但这场争议也提出了一个值得讨论的问题：大学课堂究竟该如何管理？

事实上，国外顶尖大学并不像一些人想象的那样，对学生完全放任。

哈佛大学的课堂考勤甚至可能更加严格。其博克教学中心明确建议教师，将出勤列为所有教学环节的强制要求，包括小班讨论；即便是大型讲座，也要坚持考勤，并及时跟进缺课过多的学生。具体要求由任课教师根据课程需要制定。

△哈佛大学博克教学中心建议将出勤列为课程强制要求

耶鲁大学同样重视课堂出勤，允许教师根据课程需要制定考勤要求。斯坦福大学没有全校统一的考勤政策，具体由院系和任课教师决定，部分课程会将出勤和课堂参与情况计入成绩。

可见，世界一流大学同样重视课堂纪律，并非学生想来就来、想走就走。

在这些大学的教学指南中，考勤并不是为了管理而管理，而是要服务于课程学习目标。哈佛鼓励通过课堂讨论、小组活动、随堂作业等方式评价学生参与情况；耶鲁则强调明确考勤目的和评价标准，避免僵化的考勤要求影响学生学习。

这些大学同样广泛使用数字化教学技术，但在公开的常规教学政策中，尚未发现将AI识别的“抬头率”纳入统一课堂考核的规定。

当然应该管。不可否认，部分大学生确实存在上课玩手机、睡觉、逃课等问题，一些学校甚至需要通过要求学生坐前排等方式维持课堂秩序。

这些问题不能全部归咎于课程设置不合理、教师讲课不够精彩。大学生已经成年，享有自主学习的权利，也应该承担相应的学习责任。

一个值得反思的现象是，不少学生经历了激烈的高考竞争，进入大学后却逐渐失去了学习动力。曾经对知识的渴望，为什么在一些大学课堂上变得稀缺？学校、教师和学生都需要思考。

但严格管理课堂，与通过摄像头统计学生抬头率，完全是两回事。

学生抬着头，可能正在认真听讲，也可能心不在焉；低着头，可能是在玩手机，也可能是在阅读文献、记录笔记。抬头率容易统计，却很难反映真实的学习状态，更无法衡量学习效果。

如果把这类指标用于考核，学生可能学会的不是如何认真听课，而是如何在摄像头面前表现得认真。

智慧教室本身没有错。课程录播、远程互动、教学资源共享，都能改善学习体验。利用技术辅助考勤，也并非不可接受。

真正值得警惕的，是技术从服务教学转向过度监测学生，把复杂的学习过程简化为几个容易统计的数字。智慧教室采集哪些数据、用于什么目的、是否涉及个人评价，也应该提前向师生讲清楚。

大学当然可以严格要求学生，通过提高课程难度、加强过程考核、严格考试纪律，让不认真学习的学生承担相应后果。学校和教师也应通过不断改进课程内容与教学方式，让学生真正愿意学、学有所获。

衡量一堂课的质量，最终应该看学生学到了什么、思考了什么，而不是他们的头抬起来多少次。