2026年11月5日,澎湃新闻报道,江南大学、黑龙江大学、温州大学、东北林业大学等多所在中国的高校,已部署先进的AI教学督导巡课系统,用人工智能技术对课堂情况进行实时监测和分析,评估课堂到课率、学生抬头率及前排就座率等多个核心指标。江南大学的AI教学状态分析系统已覆盖该校462间公共教室,累计分析了1365门课程的127688学时教学数据,形成教学全景概览和动态分析,辅助校方全面把控教学运行质量并支持决策。
黑龙江大学开发的“线上巡课”平台,利用远程实时查询功能,实现教学出勤率、前排就座率、抬头率及课堂实时教学状况的多维度监控,为提升教学评价的客观性提供技术支持。温州大学则依托自主研发的智慧教学平台,利用AI技术实时巡查课堂状态,精准捕捉教学短板,支持教学管理人员实时查看教师授课画面、学生状态和课件展示三维画面,深度挖掘出勤率、座位分布和师生互动频次等指标,为教学质量精准画像提供科学依据。
这些系统多数基于实时视频分析,结合深度学习技术对课堂场景进行动态识别和行为判断。例如,有的系统通过监测学生抬头率来反映课堂注意力状态,并能自动预警异常课堂情况,帮助督导人员及时调整教学管理策略。但也有声音对这种监控手段提出质疑,担忧学生隐私保护问题和教学氛围的潜在影响。以南京大学为例,该校启用“智慧教室系统”后,曾因自动统计学生抬头率和到课率引发争议。校方回应称该系统不采集人脸等生物特征信息,且已停止统计抬头率数据,以缓解师生顾虑。
综合来看,AI教学督导巡课系统的推广,彰显出高校借助人工智能技术提升教学质量管理的趋势。系统通过数据化手段精确把握课堂教学状态,有助于促进师生互动、优化教学设计及提升课堂效率。同时,系统实施过程中也暴露出如何在提升教学质量与保障师生隐私之间寻求平衡的挑战。未来,高校应秉持教学服务本质,注重技术应用的透明性和合规性,完善相关规范和保护机制,推动AI技术健康有序融入教学管理,促进教育现代化。
据江南大学透露,该校AI教学状态分析系统自2025年初部署以来,已实现对全校462间公共教室的全面覆盖,涵盖了超过1300门课程和近13万学时的教学数据。系统通过结合多视角视频监控与深度学习模型,实时分析课堂中学生的抬头率、到课率以及前排就座率等关键教学指标,并且能自动生成异常课堂警示,帮助教务管理人员及时作出调整和干预,提升课堂教学质量。
黑龙江大学的“线上巡课”平台进一步支持远程和多教室同步监控,管理人员可通过关键词或教室名称快速查询各课堂的实时教学状态和学生参与度,系统同时注重保护学生隐私,不采集人脸识别信息,仅通过动作和坐姿变化推断学生状态。
温州大学则在智慧教学平台中引入了师生互动频次的AI监测,能够分析教学中师生互动的密度和活跃度,为教研改进提供精细化数据支持。该系统聚焦教学短板的精准捕捉,辅助校院领导与教学督导同步查看完整的教学三维画面,包括教师课件展示和学生状态,促进教学管理的科学决策。
然而,南京大学在启用类似系统后曾引发广泛争议,校方回应称系统不进行人脸识别,也不采集生物特征,并已停止抬头率数据统计,以回应师生隐私保护的关切。这反映出高校在推进AI课堂监测技术时,正在尝试平衡教学质量提升与师生隐私保护的双重需求。今后,多所高校计划继续完善相关管理规范,确保AI系统的应用合规透明,促进教育信息化健康发展。