你爱通宵打游戏,我粉锦鲤杨超越,那咱俩做不成室友了

2018-08-27
天佑 评论
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一眨眼就到了 8 月底,炎热的暑假即将过去,新学期又将开启。

对于刚从学习生活规律较为固定,家里(宿舍)与教室间两点一线来回的高考模式中解放出来的大学新生来说,进入大学之后很大程度上就意味着自己的学习生活将由自己掌握安排。


当然,对于有些人来说,这样的自由意味着自己需要养成更加自律的习惯;对于另一些人来说,没有了管束,自由最坏的结果便是宿舍变成了网吧。


而有着不同的生活习惯的人,不在一起生活还好,天天生活在一起矛盾应该是少不了的。

在知乎上诸如「如何处理好宿舍关系?」「为什么在寝室早睡就那么难?」等等提问下面,遭到大家吐槽最多的恐怕也就是因生活习惯不同而造成的种种矛盾了。

比如一个人晚上 11 点准时上床睡觉,另外几个室友经常通宵打游戏;一个性格比较沉闷/不爱卫生/喜欢唱歌/喜欢弹吉他的人被其他几个室友孤立等等。


而在这些问题的回答里,除了一些从技术的角度经常推荐一些耳塞、眼罩,另一些奉劝多忍让、多沟通交流、感谢室友不杀之恩之外,似乎这样的问题从宿舍成员分好的那一天开始就注定只能慢慢磨合了。


为了从源头上改变这样的情况,南京大学在今年的 2018 级新生来校报到之前,在网上发布了问卷调查,按照不同的生活习惯并结合算法分析给新生分宿舍。

而此事经各大媒体报道之后也是引起了热议,还在这几天登上了热搜榜。


其实在去年南京大学就已经开始通过这种方式对新生的「相似度」进行分类。

据《扬子晚报》的报道,南京大学学工处通过新生调查系统对新生的生活作息习惯、卫生特点、学习特点等进行了统计,而统计结果相似的同学的学号更容易被分在一起,进而宿舍也被分到一起。


而在今年,这套系统还在去年的基础上新增了「兴趣爱好」,并采用了「隐语义模型(LFM)推荐算法」对这些大数据信息进行量化处理,因为今年恰好是首批「00 后」群体进大学的时候,而这批群体的「兴趣爱好更为广泛、分散度高,这样的算法可以恰到好处地给出解决方案」。

▲这样的算法其实和购物网站上的「猜你喜欢」没什么区别

至于采取这种分宿舍方式的原因,南京大学的学工处处长也表示大学生宿舍矛盾主要是由生活习惯差异造成的,而这样的做法「更多地是避免随机安排而导致的差异化过大现象,积极消除制造寝室矛盾的不利因素。」

根据去年一年下来的反馈结果,参与了宿舍分配的 2017 级学生的宿舍和谐度上升了近 10%,可以说是初有成效了。


其实,类似这种用大数据算法等科技手段来辅助学校教学的尝试现在也已经越来越普遍了。

比如去年 10 月中国传媒大学就利用了百度的 AI 人脸识别技术实现了「刷脸签到」,节省了老师点名时间的同时还能杜绝冒名顶替的事情发生;


去年 12 月,腾讯 QQ 也与人教数字出版公司合作,推出了全国首个可 AR 识别的课本,在手机上出现图片对应的多媒体教学内容,能课堂教学的形式更加丰富;


此外,据英国《每日邮报》最近的报道,美国的医学生中有近四分之一几乎从不去听现场讲座,因为学生能通过 YouTube 等视频平台在舒适的家中免费看到大部分讲座,通过 Sketchy Medical 等在线学习工具用漫画故事的形式学习细菌、解剖或者是药物的机制。

而最神奇的是,这些通过免费网络资源学习的学生与去参加现场讲座的学生的考试成绩并没有明显的区别,因此有的医学生就开始质疑他们每年 6 万美元学费的作用了。


可以说,随着更多高科技手段进入教育领域,未来的宿舍、课堂、校园以及整个教育形态都将随之发生改变。

Geek君有话说

对于上述的「大数据分宿舍」来说,它无疑能在很大程度上避免因室友间性格喜好、生活习惯等的差异而带来的矛盾冲突。但在另一方面,在经历了高中时期统一化的管理之后,人终要进入一个真实的多元化社会,而大学本身就是这么一个小社会。在矛盾冲突中磨合成长,未尝不是一件好事。

此外,在我们之前的文章中也提到过杭州一中学使用摄像头分析哪些学生是在专心听课、哪些是在开小差的事例,并随之带来了一些「老大哥在看着你」的争议。在新科技应用于教育上之前,我们或许也应该多考虑考虑。