你愛通宵打遊戲，我粉錦鯉楊超越，那咱倆做不成室友了

一眨眼就到了 8 月底，炎熱的暑假即將過去，新學期又將開啟。

對於剛從學習生活規律較為固定，家裡

（宿舍）

與教室間兩點一線來回的高考模式中解放出來的大學新生來說，進入大學之後很大程度上就意味著自己的學習生活將由自己掌握安排。

當然，對於有些人來說，這樣的自由意味著自己需要養成更加自律的習慣；對於另一些人來說，沒有了管束，自由最壞的結果便是宿舍變成了網吧。

而有著不同的生活習慣的人，不在一起生活還好，天天生活在一起矛盾應該是少不了的。

在知乎上諸如「如何處理好宿舍關係？」「為什麼在寢室早睡就那麼難？」等等提問下面，遭到大家吐槽最多的恐怕也就是因生活習慣不同而造成的種種矛盾了。

比如一個人晚上 11 點準時上床睡覺，另外幾個室友經常通宵打遊戲；一個性格比較沉悶/不愛衛生/喜歡唱歌/喜歡彈吉他的人被其他幾個室友孤立等等。

而在這些問題的回答里，除了一些從技術的角度經常推薦一些耳塞、眼罩，另一些奉勸多忍讓、多溝通交流、感謝室友不殺之恩之外，似乎這樣的問題從宿舍成員分好的那一天開始就註定只能慢慢磨合了。

為了從源頭上改變這樣的情況，南京大學在今年的 2018 級新生來校報到之前，在網上發布了問卷調查，按照不同的生活習慣並結合演算法分析給新生分宿舍。

而此事經各大媒體報道之後也是引起了熱議，還在這幾天登上了熱搜榜。

其實在去年南京大學就已經開始通過這種方式對新生的「相似度」進行分類。

據《揚子晚報》的報道，南京大學學工處通過新生調查系統對新生的生活作息習慣、衛生特點、學習特點等進行了統計，而統計結果相似的同學的學號更容易被分在一起，進而宿舍也被分到一起。

而在今年，這套系統還在去年的基礎上新增了「興趣愛好」，並採用了「隱語義模型

（LFM）

推薦演算法」對這些大數據信息進行量化處理，因為今年恰好是首批「00 後」群體進大學的時候，而這批群體的「興趣愛好更為廣泛、分散度高，這樣的演算法可以恰到好處地給出解決方案」。

▲這樣的演算法其實和購物網站上的

「猜你喜歡」沒什麼區別

至於採取這種分宿舍方式的原因，南京大學的學工處處長也表示大學生宿舍矛盾主要是由生活習慣差異造成的，而這樣的做法「更多地是避免隨機安排而導致的差異化過大現象，積極消除製造寢室矛盾的不利因素。」

根據去年一年下來的反饋結果，參與了宿舍分配的 2017 級學生的宿舍和諧度上升了近 10%，可以說是初有成效了。

其實，類似這種用大數據演算法等科技手段來輔助學校教學的嘗試現在也已經越來越普遍了。

比如去年 10 月中國傳媒大學就利用了百度的 AI 人臉識別技術實現了「刷臉簽到」，節省了老師點名時間的同時還能杜絕冒名頂替的事情發生；

去年 12 月，騰訊 QQ 也與人教數字出版公司合作，推出了全國首個可 AR 識別的課本，在手機上出現圖片對應的多媒體教學內容，能課堂教學的形式更加豐富；

此外，據英國《每日郵報》最近的報道，美國的醫學生中有近四分之一幾乎從不去聽現場講座，因為學生能通過 YouTube 等視頻平台在舒適的家中免費看到大部分講座，通過 Sketchy Medical 等在線學習工具用漫畫故事的形式學習細菌、解剖或者是藥物的機制。

而最神奇的是，這些通過免費網路資源學習的學生與去參加現場講座的學生的考試成績並沒有明顯的區別，因此有的醫學生就開始質疑他們每年 6 萬美元學費的作用了。

可以說，隨著更多高科技手段進入教育領域，未來的宿舍、課堂、校園以及整個教育形態都將隨之發生改變。

Geek君有話說

對於上述的「大數據分宿舍」來說，它無疑能在很大程度上避免因室友間性格喜好、生活習慣等的差異而帶來的矛盾衝突。但在另一方面，在經歷了高中時期統一化的管理之後，人終要進入一個真實的多元化社會，而大學本身就是這麼一個小社會。在矛盾衝突中磨合成長，未嘗不是一件好事。

此外，在我們之前的文章中也提到過杭州一中學使用攝像頭分析哪些學生是在專心聽課、哪些是在開小差的事例，並隨之帶來了一些「老大哥在看著你」的爭議。在新科技應用於教育上之前，我們或許也應該多考慮考慮。

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