Lindsay Weinberg, "Smart University: Student Surveillance in the Digital Age" (Johns Hopkins UP, 2024)
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在《智能大学：数字时代的学生监控》（约翰霍普金斯大学出版社，2024年）一书中，林赛·温伯格评估了这一最新技术解决方案和系统时代如何影响学生在校园内获取机会和行使自主权的能力。通过对行政话语、大学政策、会议记录、资助申请、新闻报道、科技行业营销材料和产品演示的历史和文本分析，温伯格认为，这些较新的转变最好被理解为大学支持技术发展的更长历史的一部分，这些技术在校园及其社区中再现了种族和经济不公。在本集节目中提到的这篇文章是温伯格博士在《高等教育内部》上撰写的：林赛·温伯格是普渡大学约翰·马丁森荣誉学院的临床助理教授和科技公正实验室主任。迈克尔·拉马尼亚博士是德拉瓦县社区学院信息素养项目和图书馆服务协调员及图书馆服务教授。了解更多广告选择，请访问megaphone.fm/adchoices通过成为我们的高级会员来支持我们的节目！ https://newbooksnetwork.supportingcast.fm/critical-theory</context> <raw_text>0 假期是与您所爱的人共度时光并创造终生难忘的美好回忆的时刻。因此，无论是您很久没见的家人和朋友，还是您经常见到的人，这个季节都与冰冷的可口可乐分享节日的魔力。版权2024年，可口可乐公司。

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欢迎来到新书网络。欢迎来到新书网络。我是您的主持人，迈克尔·拉马尼亚。今天，我与《智能大学：数字时代的学生监控》的作者一起，2024年由约翰霍普金斯大学出版社出版。

高等教育越来越依赖技术解决方案和系统，以提供更大的资源和服务获取、提高运营效率，并理论上提高学生的教育体验质量。这种对技术解决方案和数字工具的依赖对学生和学术界来说是有代价的。

今天与我讨论这本书的是作者林赛·温伯格，她是普渡大学的临床助理教授和科技公正实验室的主任。欢迎来到播客，林赛。非常感谢你，迈克尔。我很高兴能聊天。在我们开始讨论你的书《智能大学》之前，我希望你能告诉我们一点关于你自己、你的背景和职业道路的信息。

是的，我在加利福尼亚大学圣克鲁兹分校的意识历史项目中获得了博士学位。我曾在目标广告的历史和伦理方面做过论文。因此，我非常感兴趣的是，目标广告现象的来源是什么？它与消费文化和大规模生产问题之间的关系是什么？

我对追踪其历史及其当今的影响非常感兴趣。我还研究了目标广告如何在网上造成歧视问题，尤其是在特定商品和服务的目标受众方面。我还关注了数据隐私问题。最后是剥削问题。用户数据是如何越来越多地被纳入有利于企业的系统，而牺牲了像你我这样的普通人的利益？

因此，当我开始在普渡大学进行博士后研究时，我实际上被指派与大学的管理人员合作，绘制最新的教学创新图谱。这些创新中有很多都是技术。我发现我在研究生阶段研究的许多类型的工具，现在被视为解决高等教育问题的方法，无论是通过广告吸引学生来你的大学，还是试图使用预测分析来模拟学生成功。许多关于剥削、歧视和数据隐私的问题在高等教育领域也显得非常相关。正是在这个博士后期间，我开始着手写这本书。然后在我担任普渡大学教授期间完成了这本书。

哇。所以你可以看到是什么真正激发了你对这种从消费文化到高等教育影响的兴趣。那么在我们准备深入讨论你的书之前，我想知道，你如何定义或你所说的智能大学是什么意思？

是的，我想我在书中尝试从几个方面来阐述这一点。首先就是命名数字技术在大学校园中日益整合的所有方式。这可能表现为预测分析、物联网、人工智能。

数据，即所谓的高等教育中的数据驱动治理。我对听众和观众使用引号的原因之一是，因为从来不是数据在驱动决策。总是有一个人或一群人参与决定哪些数据被计算、如何计算以及用于什么目的。

但尽管如此，智能大学确实试图命名这些向日益数字化的高等教育部门转变的过程。这在多个方面表现出来。它可能体现在学生招募、学生保留的层面。也可能是数字工具涌入校园安全。我在书中还谈到了大学校园中自我追踪心理健康应用的兴起。因此，它确实可以触及教学和学习体验的各个方面，并且对高等教育中的教师劳动也有影响。我认为智能大学的一些独特特征是，它不仅仅是一套在高等教育校园中使用的数字工具。它与关于高等教育未来应该是什么样子的更广泛的想象或意识形态相联系。因此，问题变成了

问题变成了，作为学生或教师，我们被困在谁的想象中？因此，这本书也试图描绘在智能大学倡议的支持者中，哪些人、哪些声音是这些倡导者？通常是校园管理人员或私人教育技术供应商，有时是大学研究人员和IT专业人员，如果工具是在内部开发的。

然后我想我最后要说的关于智能大学兴起的事情是，这个想法实际上是为了能够对抗不确定性。这种不确定性可能是人口统计学的。当我们考虑到入学人数急剧下降时，它可能是环境的。当我们看到智能大学倡议实际上是利用传感器来管理校园的废物或水消耗时，或者它可能是财务上的。这与高等教育本身的资金不足以及缺乏对高等教育作为公共产品的强有力的州和联邦支持密切相关。非常有趣。因此，我们可以看到你在普渡大学时是如何进入这项工作的。我想知道的是，是什么让创建智能大学对管理人员如此有吸引力？你已经触及了一些内容，但我想知道你能否进一步阐述。

是的，我认为部分原因在于节省成本和提高效率。因此，再次强调，管理人员必须在越来越少的资源中应对。因此，数据为高等教育管理人员提供了一种几乎未开发的、看似原始的材料，以便做出决策。

我认为这些工具承诺的另一件事是以规模化的方式可视化非常庞大和广泛的数据，以便指导这些决策。因此，当我们考虑提供仪表板的工具时，所有这些指标和颜色编码的指示器可以据称用于做出这些非常困难的选择时，我认为部分承诺是控制，特别是一种行政控制。

这依赖于对学生和教师进行大量的数据收集和监控。因此，我认为这两者都是。它关乎效率，关乎节省成本的承诺，以及对学生和教师的控制承诺。

非常有趣。你提到过我们即将面临的人口悬崖，或者说我们实际上正处于这一点上。当我们考虑到这一点与预测分析的关系时，我们可以看到这对管理人员来说是多么重要，尤其是在考虑如何招募学生、招募过程以及如何让他们入学时。我想知道你能否谈谈这些智能大学、这些预测分析、这些不同工具在招募过程中的使用情况。

是的，绝对可以。因此，我认为这本书特别提到的一个有趣的事情是，在COVID之后的这段时间，学生不必参加考试。因此，从大学委员会那里可以购买的数据减少了。我认为许多听众可能没有意识到，大学从大学委员会那里购买了大量数据，该委员会收集了参加标准化入学考试的学生的信息，以便能够确定针对哪些学生进行招募。

或者试图针对那些他们知道会被拒绝的学生，因为他们想要提高大学在这些国家指标下的竞争力。因此，大学已经有了收集数据以试图针对特定类型学生进行市场营销的先例。

但我认为那一时刻创造的一个事情是，对不同类型数据集的需求增加，这些数据集可以被招生官用来确定应该针对哪些类型的学生进行招募材料。因此，现在有许多营利性教育技术解决方案被市场推广给大学管理人员，试图基本上为哪些学生应该获得招生官的最大投资创建风险评分。

而这些分配风险的许多方式是基于预测分析。因此，他们使用基于成功招募、入学和保留的学生的历史数据集来指导关于哪些学生进行招募的决策。而他们使用的一些数据不仅仅是人口统计数据，还可能是学生与他们所说想要就读的系的大学网站的互动频率，或者学生打开大学电子邮件的速度，此外还有GPA等因素。因此，存在各种方式使偏见可能渗入这些预测分析，但尽管如此，这就是目标，对吧？它试图解决入学人数急剧下降的问题，并思考我们可以针对谁，以确保他们来到我们的校园，或者我们可以针对谁，以便拒绝他们，以确保我们在全国范围内看起来仍然具有竞争力。

我在这里提供一个个人轶事。我有一个大学三年级的学生和一个高中毕业班的学生，我给他们的建议是确保他们与网站互动，打开电子邮件，参加开放日，正是出于这个原因，这样我们就可以看到这个系统如何被操控，如果你知道这个做法。

而预测分析的一个令人担忧的事情是，潜在的算法基本上延续了现有的种族、经济和社会歧视。我想知道你能否谈谈这一点。

是的，因此可以使用的一个数据点，特别是在招募方面，是邮政编码。我们已经知道，邮政编码通常是种族和阶级的代理，因为美国长期以来的隔离历史。因此，人们倾向于居住的地方，他们的社区往往反映了长期的红线和种族隔离及经济隔离的历史。因此，如果大学试图查看申请和成功保留的学生聚集的邮政编码，种族和经济偏见可能已经渗入数据集中。这只是我们可以考虑的一个例子，但我们也可以在学生保留的成功模型的背景下进行思考。

同样，他们建立在查看成功坚持高等教育的学生的数据集上。它几乎假设这些学生之所以能够坚持下去，是因为他们自己的选择行为。因此，如果机构能够成功监控这些学生，监控他们在大学中的选择类型，无论是他们选修的课程类型，还是他们去图书馆的频率，那么他们就可以推动其他学生做出相同的决定，对吧？这完全忽视了导致许多学生辍学的结构性障碍，其中许多是财务问题，许多与K-12教育中缺乏足够的准备结构或机构未能在学生入学后提供足够的财务支持和指导有关。因此，这只是另一个例子，说明种族和经济偏见在预测分析的背景下是如何发挥作用的。

你确实触及了一个重要的事情，那就是学生在这些系统中是如何被标记的，对吧？因此，当我们考虑到这一点时，机构正在使用许多平台，无论是用于招募、保留，还是在跟踪学生进展方面做出不同的决策。

许多这些系统会根据我们知道可能存在缺陷的一些历史数据来标记处于风险中的学生。那么这些系统实际上是如何运作以做出这些判断的？

是的，我认为这真的很有趣，因为有很多预测分析的例子，这些例子不仅是由外部营利性公司设计并推广给高等教育部门的，还有一些前犯罪学家正在为学生成功构建预测模型，但他们引入了来自刑事法律系统的所有类别和理念。因此，我认为这...

这是一个值得思考的有趣事情，对吧？我们已经有了一个种族偏见的刑事法律系统，而风险类别往往倾向于非常惩罚性和监禁性的系统。我认为当我们看到被标记为高风险学生的污名时，我们也看到了相同的平行关系。但要回答你关于这些系统如何运作的问题，它们是基于学生历史表现的大量数据，然后查看当前学生与之的比较。因此，数据可能来自学习管理软件，以及学生与其课程使用的平台的互动。

它可能是出勤记录。它可能是图书馆访问记录。它可能是高中GPA和其他标记，试图指示该学生在高等教育中的表现以及他们的去向。但很多

也是行为数据。因此，他们选择如何在校园中度过时间，参与特定校园资源和机会的频率。然后目标是标记这些学生以进行某种干预或推动。有时这些推动是自动的。有时这表明顾问将介入并辅导该学生。

书中提到的一个非常有趣的例子是，实际上是基于人类学家马迪·惠特曼的研究。她在一所R1大型公立研究大学进行了一项实地研究，与内部数据科学家合作，为他们的大学构建学生成功模型。

她描述了他们将数据分为两个桶的方式，一个桶是学生可以改变的事情。因此，他们可以改变他们上课的频率，或者他们可以改变去图书馆的频率，或者他们可能能够改变与朋友一起学习的时间。

但还有另一个数据桶，是他们无法改变的事情。这些都是人口统计数据。那是他们的种族。那是他们的阶级。那是他们的性别。那是他们的邮政编码。这些只是无法包含在此模型中的事实。这些数据科学家争辩说，因为这些不是学生可以改变的事情。然而，我们知道，学生成功的最大预测因素实际上是这些人口统计类别。

而人口统计类别之所以如此具有预测性，并不是因为来自特定人口特征的某种根本或本质的东西，而是因为人口统计实际上告诉我们

社会和政治力量，这些力量常常塑造了一个人的生活，影响了他们在K-12教育中经历的障碍，或者在他们入学后可能不会获得足够的机构支持的方式。然而，这些被框定为超出预测分析可以解决的范围。因此，这些数据科学家就像，我们根本不会将人口统计数据纳入我们的预测模型。在这个意义上，他们在某种程度上掩盖了

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哦，非常有趣。现在，你谈到了系统可以产生的这些推动，无论是自动推动，还是提醒学术顾问等。听到这些时，我感到非常困扰的是，这些推动往往会...

你知道，迫使学生做出他们可能不会做出的决定，可能不会接触到学术纪律、学科领域、课程项目，他们实际上是在将学生引导到他们认为会让他们留在其中并成功完成学位的领域。你知道，我只是想知道，作为教育工作者，我们为什么应该对此感到担忧？

是的，我认为我们可以将其视为学生本来不会做出的决定，但我们也可以将其视为一些学生根本无法做出的决定。因此，对于一个工作两份工作的学生，或者一个照顾家庭的学生，理论上，花更多时间在图书馆可能是件好事，但学生能够做出无限数量的选择的想法，以及只需创建正确的结构或激励措施来让他们到达那里，我认为已经

假设了一个非常特定类型的学生，这些模型所接触的学生并不代表许多学生的经历。但对于你关于这些工具如何引导学生走向特定学位路径的问题，我认为如果我们想解决不同学科中的隔离问题，或者我们想解决某些学科，尤其是STEM领域，男性和白人男性过度代表的问题，那么基于学生在这些领域的坚持的预测模型，带有所有这些偏见的数据集，将会加深我们在许多领域中已经看到的隔离现象。我认为这也...

基本上将解决方案呈现为再次关于学生选择的问题，以及尽快让他们入学和毕业。因此，我认为这里的紧缩逻辑正在发挥作用，而不是为学生提供足够的资金支持，让他们可以花四到五年时间获得学位，而是有一种观念，即我们真的需要让他们尽快入学和毕业，确保他们坚持下去。

而部分原因是让他们走上我们知道他们会尽快完成并在其中成功的路径。我还认为，这些模型没有考虑到机构可能如何让学生失望，以及机构可以如何改革。因此，如果我们看到来自特定人口背景的学生或来自特定地区的学生在某个专业中不太成功，那么也许该专业需要重新设计，或者在学生教育的第一和第二年需要提供更多支持。而我们实际上看到的趋势正好相反。我们看到学生与教师之间的比例在增加。

因此，更多的教师不得不教越来越多的学生，而没有足够的支持。我们看到平权行动的推翻，反对多样性、公平和包容性立法，这使得为特定学生群体提供支持变得越来越困难。因此，我认为我们生活在这样一个时刻，所有需要机构问责和更实质性资金的强有力解决方案都被框定为超出可转变的范围。然后技术在这里，哦，这是一个很好的解决方案。它所需要的只是学生做出不同的选择，或者学生选择不同的学位路径，尽管这可能会极大地影响他们未来的生活机会，然后再进行问题解决。对吧？因此，我认为这就是这本书试图批判和挑战的问题解决逻辑。

是的，这非常有趣。现在，当我思考我们现在正在讨论的内容时，我真的觉得有太多关于这些学生的数据被收集了。通常，当他们首次入学时，他们会被要求签署所有不同的文件。

我们知道，关于服务条款和隐私政策，没有人实际上在阅读它们。他们只是签署。因此，学生应该考虑哪些隐私问题，尤其是当我们考虑到很多这些是由第三方营利公司提供时？你知道，学生应该考虑哪些隐私问题？

是的，我的确非常同意你的观点，迈克尔，隐私政策这个术语是如此误导。我是说，不仅因为许多人没有时间或专业知识去实际阅读它们，对吧？它们充满了法律术语，非常复杂，通常非常令人困惑。但大多数人需要这些服务。因此，如果我是一个学生，我不喜欢教授将要使用的学习管理软件的隐私政策，感觉学生很难选择退出，对吧？这些通常是成为这些社区一部分所必需的服务。因此，我认为在这个意义上，它可能非常具有强制性和剥削性。

但就机构对学生的访问程度而言，我认为有巨大的担忧。我还认为，对于许多管理人员甚至大学研究人员来说，几乎有一种对学生数据的权利感。

成为教育社区一部分的合同的一部分是，您需要提供您的信息，以便获得照顾或提供服务，或者为了研究本身的利益。

因此，我认为书中提到的一个例子是，在许多大学进行的这些研究。这些研究得到了机构审查委员会的批准。因此，在这些大学看来，它们被视为符合研究伦理的标准。这些研究通常是由IBM等公司提供资金的。

这些研究旨在改善面部识别技术。因此，有长时间监控的摄像头拍摄学生在课间走动的照片，而没有他们的知识或同意，以创建这些数据集。这些数据集对计算机视觉研究人员特别有吸引力，因为这些所谓的“野外学生”，对吧？他们的视角部分被遮挡，他们在课间走动的方式并不特别可预测。因此，这对大学研究人员来说是一个非常渴望的数据集。所有这一切都是完全允许的，对吧？在IRB看来，这是完全允许的。而且隐私实际上在引发担忧方面并不十分有效，因为从技术上讲，学生在课间走动时并没有合理的隐私期待，因为他们是在公共空间外。

因此，我认为这本书也试图在隐私作为一个有用概念的基础上思考，尤其是在考虑到提高学生控制他们的信息被收集和使用的能力时。但我也认为隐私可能是一个非常有限的概念，因为它在很大程度上依赖于个人法律框架，以及学生是否能够行使同意。

这些都是重要的问题，但我不知道它们是否涉及到歧视的其他问题，或者当法律上可接受但在伦理上不可接受时会发生什么。好吧，这是法律与伦理之间的一个很好的区分。我认为这非常重要。

现在，当你在校园内与其他教师、管理人员、工作人员进行这些对话时，他们是否经常会回到，嗯，FERPA存在。因此，如果我们不应该与第三方分享所有这些信息，FERPA会告诉我们不要这样做。但实际上，当我们谈论学生隐私和与这些营利性公司互动时，FERPA的限制是什么？

是的。这是一个非常有趣的问题。这本书对此进行了深入思考。但我最近为《高等教育内部》写了一篇文章，因为密歇根大学发生了一场争议。有一个数据集是由第三方出售的，其中包含了学生论文的部分内容。

学生实际上同意将他们的论文用于研究目的，但这是在20年前的事情，而这项AI研究现在正在进行，他们的学生研究论文被用于训练AI。

我认为这只是一个例子，如果你查看当这个故事最初爆发时的评论，每个人都在问，FERPA怎么可能允许这种事情？FERPA使公共和私人数据共享成为可能。同样，它陷入了隐私政策的同样陷阱。它实际上旨在促进这些过程，并划定

数据共享可以发生的方式。因此，FERPA，尤其是在2008年之后，被修订以给予教育技术提供商、第三方在更广泛的高等教育生态系统中大量的自由，只要你能说他们提供的是所谓的教育服务。

因此，在什么算作教育服务方面有如此多的自由裁量权。因此，实际上，它为数据在许多不同提供者之间的共享创造了许多可能性，我认为这是令人担忧的。此外，数据存储的位置也是如此，因为这些数据并不在校园服务器上。这些是由第三方拥有的服务器。对。

<context>Lindsay Weinberg, "智能大学：数字时代的学生监控"（约翰霍普金斯大学出版社，2024） 在《智能大学：数字时代的学生监控》（约翰霍普金斯大学出版社，2024）一书中，林赛·温伯格评估了这一最新技术解决方案和系统时代如何影响学生在校园内获取机会和行使自主权的能力。通过对行政话语、大学政策、会议记录、资助申请、新闻报道、科技行业营销材料和产品演示的历史和文本分析，温伯格认为，这些较新的转变最好被理解为大学支持开发再现种族和经济不公正的技术的更长历史的一部分。在这一集中提到的这篇文章是温伯格博士在《高等教育内部》上撰写的：林赛·温伯格是普渡大学约翰·马丁森荣誉学院的临床助理教授和科技公正实验室主任。迈克尔·拉马尼博士是德拉瓦县社区学院的信息素养项目和图书馆服务协调员及图书馆服务教授。了解更多广告选择。访问 megaphone.fm/adchoices 通过成为我们的高级会员来支持我们的节目！ https://newbooksnetwork.supportingcast.fm/critical-theory</context> <raw_text>0 是的。所以我在想，正如你在书中讨论的那样，你谈到了健康追踪，无论是，嗯，听到关于在宿舍里拥有智能设备的讨论非常有趣，这些设备旨在帮助你，此外我们都知道人们有智能手表或其他智能设备来追踪他们的健康。这与智能大学的对话有什么关系呢？是的。

- 是的，我喜欢那个学生问Alexa为什么学费这么高的例子，而Alexa说：“哦，我无法回答这个问题。”但如果你需要知道图书馆的开放和关闭时间，Alexa就很棒，对吧？所以我认为，是的，关于可以问什么和回答什么的问题，问题是如何被框定的，技术在结构化看似可以改变大学的事物中扮演了什么角色，这正是这个项目所关注的。我认为关于健康的问题，

我在书中对心理健康自我追踪应用程序的兴起非常感兴趣。因此，再一次，与其让大学投资资源并提供足够的心理健康资源在校园内，想法是我们正在处理这些受限的预算。通常有些学生的焦虑和抑郁水平被称为低水平。为什么不把这些学生转移到这种自助资源的形式上呢？

心理健康自我追踪是通过这家私人公司来促进的。因此我自己下载了这个应用程序，几乎做了一种自我民族志研究，看看这个应用程序在问我什么类型的信息？

它是如何构建我对自己心理健康的感受的？这个应用程序关注哪些心理健康原因的问题，而又忽视了哪些？像处理校园内的种族主义或歧视经历这样的事情，根本没有真正的空间。巨大的经济不安全问题，

这个应用程序的结构完全是关于认知行为疗法，它确实邀请你记录你的情绪和想法，然后看看这些想法是否可以重构为更积极的，因此我对这个应用程序在谈论学生心理健康时使用的框架类型以及试图理解为什么像自我追踪应用程序这样的东西

在这个特定时刻比校园内为学生提供强大心理健康资源更具吸引力。

我相信这一切都与紧缩和预算有关，对吧？一直都是。因此，在我们进行这个对话时，我只是在想我们的学生。你在书中提出了一个很好的观点，即大学、学院正在朝这个方向发展，因为我们有这些学生，嗯，换句话说，数字原住民，对吧？他们一生都在与技术一起成长，大学必须适应这些学生，对吧？是的。

你知道，这只是我们必须转变并成为这个新机构的事情之一。当我想到这一点时，我们考虑到这些算法中内置的种族、民族、经济、社会歧视，现在这种思维，嗯，

他们是否考虑到我们学生之间仍然存在的数字鸿沟，对吧？我们在疫情期间看到了这一点。每个人都必须转向在线。许多学生在家里没有电脑或可靠的互联网接入。他们在手机上上课。那么这与此有什么关系？管理者、机构是否在考虑数字鸿沟，以及学生是否具备实际使用所有这些技术所需的数字素养或技术技能？是的。

对。我认为数字原住民的概念在这个对话中是如此不诚实，对吧？这种需求智能大学的想法来自学生本身。他们期望这种高科技、无缝、集成的体验。

当管理者或教育科技供应商提出这一主张时，几乎没有任何具体证据被引用。而且也正如你所说，实际上并不存在所谓的数字原住民，对吧？许多学生来自如此多样的背景。有些人一生都在处理技术。其他人仍在处理不可靠的Wi-Fi接入。那种不可靠的Wi-Fi接入会体现在他们是否是点击大学电子邮件的学生，或者

或者是否有学生需要去公共图书馆才能访问互联网。因此，我认为你完全正确。对需求来源的描述既不诚实，数字原住民这个词就是为此而使用的。然后我认为完全缺乏与...

参与这个数字鸿沟的想法也是如此。在考虑该做什么时，我确实认为帮助学生获得更多的批判性数字素养是非常重要的。因此，将视角转向机构本身，你的大学在使用数字技术方面以何种方式影响了你作为学生的权利或你的学习条件，或者你关心的教师的工作条件？

我认为大学提供了一个非常重要的机会，我们可以带领学生，无论他们在进入我们的课堂时对数字技术的熟悉程度如何，我们都可以将其作为一个起点，让他们开始思考技术如何改变学生体验，以及这种转变在隐私、歧视和剥削问题上是好是坏。是的，我认为这是关键，对吧？好还是坏。是的。

这如何发挥作用？现在，我们目前主要关注学生。但是，如果我们考虑学术大学社区，我们必须考虑教职员工的工作。因此，教职员工如何受到这个新智能大学的影响？

是的，所以这是我一直在思考的事情。我认为这本书稍微触及了一下教职员工的经历，但我真的希望我的下一个项目能真正关注教职员工。书中提到的一件事是这些教职员工绩效管理软件，这些软件越来越受欢迎。因此，再一次，大学管理层应该对所有

教职员工的研究生产力有一个可扩展的大局观的想法。现在有一些技术使用RFID标签来知道教职员工是否真的在他们说他们在的办公室。因此，这些问题的很多，嗯，纪律和控制以及监控是密切相关的，对吧？所以这是扩大那种算法

算法管理视角的方式。我还认为这使得教职员工的工作本身变得越来越可监控，但也更容易被监管和控制，甚至变得更加零散。因此，当我们考虑学习管理软件的插件时，

当我们考虑在线教育者的条件时，越来越多的压力要求在课堂上使用人工智能工具，这些也是将教学和学习转变为更离散任务的技术，然后可以上传到学习管理软件上。然后你可以监控学生是否参与其中。因此，我认为这也是一种数字化定制。如果我们考虑，嗯，

科学管理在工厂中的兴起，我认为我们在跟随类似的转变，涉及到跟踪、管理和监控教职员工教学和表现的每一个方面的工具的兴起。

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这是一个很好的观点。我真的很喜欢这一点。你知道，你让我想到了这些教科书出版商。再一次，我们在谈论这些第三方教育科技外部供应商，对吧？甚至这些教科书出版商意识到，现在是时候制作可以轻松插入学习管理系统的内容了。

那么在教育体验方面会发生什么呢？因为再一次，这一切都是基于提供优质教育体验的前提，对吧？但我们是否过于放弃了对，嗯，营利性教育科技公司、书籍出版商等的控制？

是的，我认为这绝对是对大学基础设施和使命的企业接管。我认为这是一个很大的部分。但我也认为这建立在几十年前的趋势之上

现在缺乏共享治理和学术自由。我认为当我们考虑到终身教职员工和终身保护的下降时，我们考虑到越来越多的临时雇佣教职员工的水平上升。这部分也是为了阻止工作场所民主、工作场所组织和教职员工对课程及其更广泛的工作条件的自主权。因此，我认为这是这两个故事的一部分。我认为这就是为什么

这也是一个关于行政权力的问题，关于在大学系统中谁应该真正控制课堂管理的决策或教职员工教授的内容类型。这非常有趣。现在，你提到了人工智能。那么人工智能将如何，敢我说，加剧这个问题？是的。

是的，我认为，我的意思是，我们面临的一个问题是，我认为许多被称为人工智能的东西实际上只是，嗯，统计和线性回归，对吧？因此，我认为我们看到的是，有这么多教育科技供应商使用人工智能来谈论，嗯，非常基础的系统，希望获得，嗯，一些提交资金或这些...

是的，管理者和预算。但我认为这真的取决于上下文。因此，我认为我们看到面部识别技术在大学校园的兴起，以压制异议。我们看到大学研究人员正在帮助构建预测性警务技术，为刑事法律系统进行风险评估。因此，我认为在各个层面上，人工智能正在影响大学的研究优先事项。它正在影响教育。

你知道，教学和课程内容。并且它越来越影响管理者在晋升和终身职位等事务上的决策，或者学生如何为进入职场做好准备。因此，我认为它具有非常普遍的影响，我认为它将以多种不同的方式影响学生和教职员工，无论他们是成为大学社区的一部分，还是一旦他们过去。

哦，有趣。那么让我问你这个。如果我们考虑到作为高等教育机构的未来，我们的学生和教职员工现在可以做些什么来解决我们在这些智能大学中看到的一些失败？

我认为有一件事非常重要的是，许多这些工具是基于试图在学生和教职员工以及这些工具背后的公司之间建立对立关系。因此，给你一个例子，OpenAI最近发布了一套指南，这些指南的受众主要是学生。基本上，如何在课堂上使用ChatGPT，以便你的老师不会分心？

而且有各种各样的方式，如果你仔细阅读那份文件，它不断让人觉得你有这些过时的、顽固的教职员工，而学生真的需要在推动这些东西方面处于前沿，以一种非常非常小心和道德的方式，但将这些东西推入他们的课堂。

因此，我认为这真的非常有趣，它试图让学生和教职员工保持距离，并让他们看起来像是在光谱的对立面。我认为我们还看到学生反馈表被武器化用于教职员工。

你知道，在这个特定时期也是如此。因此，我对这本书很感兴趣，思考学生和教职员工如何能够团结起来，建立联盟，反对校园内压制性的数字技术。我认为我们有很多例子可以借鉴。如果我们看看发生了什么，

考试监控软件被发现高度歧视。它假设每个人都有可靠的互联网连接。它对有残疾的学生或戴宗教头巾的学生效果不佳。

对我来说太贵了，当然在要求房间检查时被发现违反隐私。因此，关于它是多么有害的工具的清单还在继续，但尽管如此，在许多大学，它仍然被使用。通过公开信和真正的合作，许多校园的学生和教职员工能够将该工具纳入自愿使用系统

或完全禁止使用。因此，我认为这只是一个非常好的例子，处于不同位置的学术界人士正在共同努力反击。我还认为组织起来非常重要。我认为教职员工能够组织起来是很重要的，如果你真的想倡导工作场所民主，你需要支持，你需要那种只有通过组织才能实现的集体力量。我认为学生也是同样的道理，找到方法团结起来

作为一个拥有共同利益的社区，要求对校园内使用的工具类型拥有更大的控制权，而不仅仅是工具本身，还有它们所象征的更广泛的高等教育愿景，我认为这也非常重要，不仅仅是关于技术本身

而是关于技术作为更大高等教育目的的症状。高等教育的目的是否是美化的就业市场培训和不可避免的负债？还是高等教育的目的是...

为全面参与民主做好准备，以及值得强有力投资的公共利益。不幸的是，我认为我们现在没有足够的关于高等教育角色的对话。如果我们考虑到，我们将继续看到这些受限的预算，对吧？在公共机构的州级，甚至在许多私立机构中，我们知道人口悬崖已经到来，入学人数将会下降。但实际上，我们如何

想象一个未来的大学，整合一些这些智能工具，但以积极的方式进行。

是的，我认为有努力改革大学进行的许多供应商评估，使其更加民主，以确保学生和教职员工与IT专业人员和大学管理者一起参与。我认为越是民主化关于在多大程度上，是否应该自动化特定过程，或者数字工具应该如何融入校园社区的对话，我认为这是朝着正确方向迈出的一步。

但我会说我并不悲观。我确实认为有可能在某些糟糕的高等教育政策上扭转时钟。我认为如果我们真的想在未来几年和几十年看到一个更加公正的未来，我们实际上没有太多选择。我认为，你知道，有一些团体，比如高等教育的新政，还有HILU，还有很多团体在努力思考如何将高等教育政策和资金转变为更加公正和公平的。

这是一个很好的观点。希望我们能够达到那些政策层面的解决方案，对吧？因此，当我们思考时，我们确实集中在一些我们看到的智能大学的问题上，发生的数字监控。但实际上，我希望我们能稍微转变一下，谈谈一些积极的方面。那么，智能大学的一些积极方面是什么？

这是个好问题。我必须说，我相当怀疑和批判。因此，我认为表面上，校园应该更加个性化并关注学生需求的想法。如果有办法利用数据做到这一点，那听起来不错，对吧？但我认为问题在于，这么多这些工具都假设支持学生的资金非常有限，或者我们需要尽快让学生进出校园。因此在这方面，我

我相当怀疑，但这并不是说我认为数字工具没有用，或者我普遍反对人工智能。我认为能够使用自动字幕等工具来更好地支持课堂上有残疾的学生，如果你不能有翻译员，那是件好事。但尽管如此，我真的很担心这些解决方案大多数来自于非常自上而下的视角

决策过程。它们主要是由在高等教育领域几乎没有经验的人设计的，并且它们假设了关于当前和未来高等教育系统所做的非常非常政治性的选择。因此，我认为这就是为什么我倾向于对这些工具的作用持更批判的解释。我同意你的看法。

因此，当我们思考这一点时，我占用了你很多时间，但我想知道，你稍微提到了一下。你现在在做什么项目，书出版后？

是的，所以我真的想深入研究教职员工方面。教职员工的工作条件在多大程度上受到教职员工管理绩效软件的兴起、在课堂上整合人工智能工具的压力的影响？我真的想更好地了解这些新的数字转型如何融入更大趋势，即教职员工的脆弱性增加和学术自由的缺乏。

我也很感兴趣，这是一项我与合作者罗伯特·奥维茨共同进行的工作。我们都非常感兴趣的是，通过工会化可能实现什么样的解决方案，并从其他部门的工会化中学习，在那里人工智能确实是一个斗争和战场。然后在多大程度上，如果有的话，高等教育作为一个部门可以从其他领域的斗争中学习，以想象保护我们的护栏？

哦，那非常有趣。听起来是一个非常有趣的项目，也是我个人感兴趣的事情。但林赛，我要非常感谢你今天抽出时间与我交谈。我得告诉你，如果你没看出来，我真的很喜欢你的书。这是一次很好的对话。谢谢你。我真的非常感激。好吧，再次感谢你来到这里。我是你的主持人，迈克尔·拉马尼，感谢你收听《新书网络》。