科学网—上课出勤率与AI写作祛魅
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2026-6-26 09:16
| 系统分类: 教学心得
今年上半年结束了，也对应着我的25-26年的第二学期课程全部结束。这个学期，我上了三门课，两门是我授的课，一门是我学的课。授的课一门本科生一门研究生。
先说说学的课。这课与提升身体素质有关，是从学校工会的福利里抢到的课程。为啥要学呢，因为人是需要充电的，既要学会不断更新知识，也要保持或提升自己的健康，保证学习和健康两者之间处于动态平衡中。
虽然是福利课，但15次课我一次没落下，是周二课里唯一满勤的。为什么能做到呢？有几个原因。首先，我会把这节课的时间优先留出来。作为老师和导师，又是科研人员，我肯定是比学生要忙得多，每周都会忙得不亦乐乎。但如果优先权给到这门课了，那我就会在做每周的计划时，把这个空档留出来， 记住 这个事。任何可能干扰到上这门课的事情，我都会拒绝掉。
这个 记住 还是从丈母娘那学到的经验。有年她来看我们，回家的时候，我有事没送她。后来听老婆说，丈母娘跟她说，如果我心里有这事，就肯定会去送的。
其次，这门课是锻炼身体的。所以，在平时就得尽量注意保证自己不至于出现各种不该有的意外状况。不然，这课我就没法参加了。就像以前看歌唱比赛，有位歌手没发挥好，解释是感冒了。结果评委当场就怼了，说作为职业歌手，按节点调整身体状态也是基本素质之一。
当然，更重要的是，这门课确实能帮助我解决我身体方面的一些短板。年纪大了，身体的柔韧性、力量都明显下滑，靠自己瞎练既不专业又缺乏规律性，而上课能更为系统地改善这些不足。经过一学期的锻炼，也确实得到了提升。
再说说授的两门课。上课我都是早早提前去的。比如第一次本科生课，我提前了约40分钟到教室。先去洗手间方便，结果出来的时候，因为地形还不熟，没注意到有台阶，一脚踩空，就直接四肢着地趴在地上。好在保洁阿姨打扫得干净，我去得也早，衣服没弄脏，也没人发现。虽然手痛了半天，但课是顺利上完了。
课我也都是认真备的。我比较喜欢每年的课件都做调整和更新。毕竟我上的数字图像处理和人机混合增强智能，年年都有新的进展发表。比如，以前讲图像压缩，只会讲为人考虑的压缩，今年就讲了给人工智能看的压缩。因为对于自动驾驶来说，它只需要看清周边的车辆和人，把这些当成长条形的积木来识别即可，这样可以大幅增加压缩的程度。另外，课件方面，今年也用NotebookLM和其他大模型对以前的课件做了不少更新，使得可视化的效果以及知识的更新两方面都有了好的变化。
不过，当老师和当学生是不一样的。正如最近火的“课堂已死”的文章一样，现在的上课出勤率已经远不如前，请假缺勤都是大比例的在出现。我课上碰到的请假情况比较多的有感冒发烧，这个在19年疫情后好像是明显多了。也有下大雨来不了、实习时间冲突、眼镜腿断了要去配镜、运动骨折之类的。其实，能请假已经算给老师面子了，缺勤的更多。最离谱的一次是上课开始了，才刚到一人。我和学生都很尴尬。后来学院群问了下，有老师建议，如果没人按时到，不妨先在外面晒晒太阳，但不能玩手机，因为有录像。
私底下我也问过一些同学，有同学说现在学校录课了，所以有些课可以回看。但以我的经验，每个人在时间上都是有规划的。一个时间段有一个时间段的安排，大概率不会把时间腾出来专门回看录课的内容。
当然，现在自媒体发达，AI大模型的能力也很强。这对授课都会有一定的影响，比如自媒体上学知识允许3倍速看完。但从我的个人经验来看，自媒体的知识往往是录好就很难做与时俱进的更新，而我对课程内容的打磨每年都会引入新的思考和体会，这是课堂教学的优势。
另外，再从课堂给分机制上来分析。这可能也是影响上课出勤率的原因之一。一方面现在打分是双向的，老师给学生打分，学生也会给老师打分。后者有可能影响到老师的职称晋升，这使得老师在打分时往往会手下留情，即使出勤率偏低。另一方面，学生在选课时可能不少会考虑给分情况，而不是考虑课程是否能真正学到知识。尤其近年来，机会成本上升，越来越多的学生会把课程绩点与考研保研挂钩。
虽然通过合理的选课，能保证有好的绩点，但是否真正从课上学到了一些具体的技术细节，是要打问号的。再考虑到目前多数大学在教学方面出现的共性问题，绩点是否能反映真实水平就同样要打问号。一个间接的后果可能是，很多用人单位在招人时，会优先考虑”第一学历“的情况。毕竟，那是高考的分数，是实打实考出来，没法掺水分。而后面的分数，实际上都是各种博弈的结果。
最后，再聊聊AI写作的事。上面讲的这些内容，都是我个人的真实体会，这些细节是很难通过与AI交流获得的。
正如作家王朔所说，一个作家想写一本关于农村的小说，如果没去过，写的东西也许看上去很美，但会浮于表面，真正去体验过的，就能写出具体的细节。
现在的AI写作、写书确实很快。但如果仔细看看读读，就会发现有些书可能压根就没有细节，作者可能压根就没思考过其中的细节。文章也有可能缺乏人类应有的思维逻辑。
有些人认为，人类在写作上写不过AI。如果是工具书，我觉得无可厚非。毕竟AI知识的储备比任何一个个人都要丰富。但要让AI像人一样，具备活人感，具有一些独特的人类视角，那还是有难度的。因为目前的AI，不可能像人一样，可以与周围的世界进行长时间、全方位的交互，体会其中的冷暖，感觉微妙的变化。就像李健的歌《向往》里的歌词写的：
当春风掠过山岗 依然能感觉寒冷
却无法阻挡对温暖的向往 向往 向往
多想你在我身旁 看命运变幻无常
体会这默默忍耐的力量
如果写不过AI，那有可能是因为长期脱离了一线科研、脱离一线生活的考察体验和采风，导致写的内容和AI写的一样比较空洞，浮于表面，没了细节和细腻的美。
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