巴黎一所商学院不久将开始使用人工智能和面部分析来确定学生在课堂上是否注意力集中。这款名为Nestor的软件将从9月份开始在ESG商学院的两个在线课程中使用。创建Nestor的LCA Learning公司上周在纽约联合国的一个活动上展示了这项技术。

据LCA创始人马塞尔·索塞特（Marcel Saucet）说，这个想法是利用内斯特收集的数据来提高学生和教授的表现。该软件使用学生的网络摄像头来分析眼动和面部表情，并确定学生是否在关注视频讲座。然后，它会根据注意力不集中时所涵盖的内容来制定测验。苏塞特说，教授们还能够识别学生注意力减弱的时刻，这有助于改进他们的教学。

一开始，这项技术将只用于远程观看讲座的学生，不过Saucet希望最终推出一款课内版本，每当学生不注意时，它都会向他们发送实时通知。苏塞特上个月在ESG巴黎校区的一次**活动中对记者说，这项技术可以大大提高参加大规模在线公开课程（MOOC）的学生的表现。

“MOOCs的问题是它们不起作用，”Saucet说我们尝试电子学习已经10年了，在美国已经25年了。但它不起作用。”

上周主办这项活动的联合国世界人民理事会（WorldCouncil of People）的一份新闻稿将雀巢的推出形容为“第一个人工智能领导的班级”，尽管这并不完全准确。这种软件无法实际教授一门课程，而且学校也不是第一次尝试类似的技术。马德里的IE商学院最近创建了一个WOW Room（缩写为“世界之窗”），教授们站在一堵屏幕前，给远处收听的学生讲课。与Nestor一样，该系统使用“情绪识别系统”来衡量学生的注意力。

教育界人工智能的倡导者说，这项技术可以作为一种数字导师，以适应学生的个人需求，并有助于培养更有效的学习习惯。倡导者说，这种软件还可以通过提供教学效果的定量反馈来帮助教师。一些研究人员甚至提出了人工智能作为“终身学习伙伴”的前景，它将陪伴学生多年。

但是人工智能程序依赖大量的个人数据，人们担心这些数据将如何处理。数据分析公司InBloom在纽约推出的一项个性化学习计划于2014年倒闭，原因是人们越来越担心学生的数据将如何被利用，以及如何受到黑客的保护。

苏塞特说，内斯特不会存储任何它捕获的视频片段，他的公司也没有计划**该软件收集的任何其他数据(他的公司向学校销售软件。）数据也将被加密和匿名化，他说。除了面部识别和分析外，该软件还可以与学生的日历相结合，提出可能的学习时间，并跟踪他们的在线行为，以获取模式。例如，如果一个学生通常在周末看YouTube视频，内斯特可以建议他们把这段时间花在学习上。然而，苏塞特承认，如何处理和存储这些数据最终将取决于每所学校。

伦敦大学学院知识实验室（universitycollegelondonknowledgelab）教授罗斯卢金（roseluckin）表示，人工智能可以通过提供学习方式和学习时间的信息来打开“学习的黑匣子”。但她提醒不要采用新技术，这些新技术虽然诱人，但实际上可能无法满足关键需求。

“我认为这会对教育产生巨大影响，”勒金说但我认为目前的问题是，正在发生的事情是由技术主导的，而不是由学习科学主导的，这是有问题的。”

Luckin说，像Nestor这样的程序对远程上课的学生可能有用，因为“那里没有人在看他们”，她说大量的研究集中在基于面部分析来确定情绪(有几家公司已经开始使用类似的技术来做广告。）但她说，她不知道有任何关于此类项目教育效果的大规模研究，她质疑对学生不关注的内容进行测试的价值。

“一个更具教育意义的方法是向学生展示他们何时专注，以及这与他们的表现有何关系，”勒金说这样你就可以向学生提供信息，帮助他们更有效地安排工作时间，帮助他们成为更有效的学习者。”

虽然有些人担心人工智能有一天会取代教师，但勒金认为这项技术更像是一种助手，而不是替代者。索塞同意。

“人类的接触不会消失，”他说永远都会有教授。”