学生举报授课内容致教师被解雇,教授:我害怕我的学生
开心田螺
2025-12-28 16:48:09
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编译|李思辉 张鑫瑶

从得克萨斯州到佛罗里达州,美国多所大学接连发生的课堂秘密录音及举报事件,让该国高等教育信任危机问题再次引发关注。

据《高等教育纪事报》等媒体近日报道,得克萨斯州基督教大学教授尼诺·特斯塔(Nino Testa)发现一名学生疑似偷录涉及敏感话题的课堂内容。

无独有偶。今年9月,得州农工大学一名高级讲师因为课堂授课内容录音在社交媒体流传而被解雇,校长随后也因此辞职;佛罗里达州一名英语教师也因学生秘密录音并投诉其“不当言论”而遭到开除。

信任的裂痕,一旦产生便难以弥合。图由豆包AI生成

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从信任到监控

数十年来,美国高校课堂的运行遵循着一种不成文的默契:“教室里发生的事,就留在教室里。”无论讨论的内容多么敏感或尖锐,大学课堂都被视作一个受保护的空间,允许师生探索观点、坚持立场,甚至偶尔犯错。这一学术探索使命的核心,是师生之间不言而喻的信任。

特斯塔教授的经历是一个缩影。在课堂中,他邀请一名处于舆论争议中的人到性别研究课堂发言,因担心不良影响,便要求学生收起电子设备。然而,一名学生却将手机留在了课桌上。特斯塔曾因类似课程受到该国某政治网站关注并收到死亡威胁,一股不安感顿时向他袭来。

随后,另两名学生向演讲者提出一些有关跨性别恐惧症的敏感问题。此问题一结束,那名学生桌上的手机也随之消失。

课后,特斯塔当面质问该生,并要求查看其手机,果然发现一段录音。学生声称是“意外录制”。

几天后,特斯塔得知该生竟因这次对峙投诉了他。尽管这段2024年的录音最终未被公开,但它彻底改变了特斯塔的教学风格。他坦言:“这完全破坏了我的教学方式。”

他不仅担心录音会危及自己,更害怕可能暴露学生的个人经历与观点。因此,他被迫将课程从以讨论为主的研讨会模式,转向以小团体和个人活动为主的方式。他表示,对我们所有人来说,这是一种不那么愉快的教学方式。

类似事件不断上演,后果也愈加严重。

今年9月,得州农工大学高级讲师梅丽莎·麦考尔(Melissa McCoul)因一段被学生录制并上传至社交媒体的讲课视频遭解雇,两名主管也被免职,校长随后辞职。

这一事件被许多教师视为“分水岭”。美国康涅狄格州三一学院教授艾萨克·卡莫拉(Isaac A. Kamola)指出:“有足够的空间让师生自由表达观点的课堂,才是真正的课堂。现在,这种信任真的被打破了。”

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隐秘的推手

这场监控潮背后,是一张有组织、有资金支持的政党媒体网络。

2012年上线的“校园改革”(Campus Reform)网站公开付费征集所谓“左翼偏见”报道,随后“教授观察名单”(Professor Watchlist)等平台纷纷加入,专门捕捉并放大课堂争议瞬间。

它们自称推动“透明与问责”,批评者则认为其故意把个别事件渲染成系统性问题,服务于政治宣传。

随着美国社会在种族、性别等议题上对立加剧,美国共和党议员频繁引用这些内容,指责大学课堂已从“教育”变成“政党宣传”。

网络行动的影响力也正转化为现实的政治与法律压力。

近年来,随着美国高校在课程中更多涉及诸如种族平等一类的议题,政客频繁引用这些网站的内容,指责高等教育偏离“教育”本质。随之而来的是一系列州级立法。

2021年,佛罗里达州通过的“众议院第233号法案”明确规定,允许学生录制课堂内容,不仅可用于个人学习,还可作为向学校投诉或法律诉讼的一部分。

新佛罗里达学院前性别研究项目主任艾米·里德(Amy B. Reid)指出,该法律“在功能上警告所有教师:你必须非常小心,你不能信任你的学生”。

佛罗里达州立大学教授罗宾·古德曼(Robin Goodman)对此有深刻体会。她在课上所教授的结构不平等等议题本身就被某些政治力量视为“不该在课堂讨论”的内容。如今,她不得不产生额外的担忧:“我总忍不住想,我的班里哪一个学生是间谍。我害怕我的学生。”

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师生还能坦诚交流吗?

类似课堂录音引发的争议,在不同教育环境中都曾出现。

在大多数国家和地区,大学教师因课堂言论被学生录像举报并最终开除的事件,往往引发社会对课堂边界、言论尺度与师生信任的广泛辩论。很多时候,当地政府会将此行为定性为“吹哨”,而非“告密”。

在处理类似矛盾时,一些教育机构尝试通过明确规则与加强对话来取得平衡。例如,部分大学在课程开始时即向学生说明课堂录音政策,允许出于个人学习目的的录音,但禁止公开传播或用于投诉等学习之外用途。

此外,也有教育研究者呼吁,无论技术如何发展,课堂的核心仍应是基于尊重与信任的师生互动与知识传递。维护一个开放有序的课堂环境,不仅需要明确的制度规范,也离不开师生之间持续的相互理解与共同建设。

还有观点认为,随着人工智能技术被应用于课堂行为分析与监管,新的合规挑战也随之出现——AI课堂监管系统需重点应对个人隐私保护、数据安全风险与算法公正性三大挑战,例如如何界定“异常行为”就可能涉及算法偏见。

“如何既保障学生的合法权益,又维护教师的教学自由与课堂信任,仍是需要教育者、学习者、技术开发者与社会共同深思的课题。”一位观察者说。

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