EduGaze：隐私优先的AI课堂注意力监测系统

EduGaze是由snehadenny开发的开源在线教育注意力监测工具（2026-05-25发布于GitHub），核心特点是采用WebGazer.js实现浏览器本地眼动追踪，实时分析学生专注度并向教师提供课堂参与度洞察，同时确保学生隐私数据全程不离开本地设备。系统以Chrome扩展形式提供，支持Google Meet等在线会议平台，兼顾功能实用性与用户数据权利。

疫情加速教育数字化转型后，远程教学中教师难以直观感知学生参与状态（如摄像头/麦克风关闭时）。研究显示，线上学习因缺乏物理约束、家庭干扰等因素，注意力分散问题比面授课堂更严重。如何在不侵犯隐私的前提下帮助教师了解课堂参与情况，成为教育技术领域的关键课题——EduGaze正是针对这一需求的开源解决方案。

EduGaze遵循“边缘计算+隐私保护”设计哲学，系统架构包含三个核心组件：

1. 学生端Chrome扩展：捕获本地摄像头流，通过WebGazer模型进行眼动追踪（需9点校准游戏建立个性化模型），仅将“专注/分心”状态事件发送至服务器；
2. Node.js服务器：负责身份认证、实时状态聚合（WebSocket通信）、全班注意力评分计算及历史数据查询；
3. React教师仪表板：提供实时注意力趋势图表、学生状态网格及历史课程分析功能。

• WebGaze.js眼动追踪原理：通过面部特征检测（clmtrackr）、瞳孔追踪、注视映射（校准模型）及持续学习（用户交互数据优化）实现屏幕注视点估计；
• 注意力判定算法：综合注视稳定性、持续时长、状态转换频率生成加权注意力评分，而非简单二元判断；
• 边缘计算优势：隐私保护（敏感数据本地处理）、实时性能（低延迟）、成本效益（减少服务器资源）、可扩展性（支持大规模并发）。

• 教师：实时干预（调整教学策略）、课后反思（优化课程设计）、个性化支持（识别注意力薄弱学生）；
• 学生：自我觉察（查看注意力报告）、公平评价（客观参与度参考）、隐私保障（数据本地处理）；
• 教育机构：教学质量评估（课程/教师效果对比）、资源优化（低效时段识别）、合规性（符合数据保护要求）。

EduGaze存在以下局限与伦理问题：

• 知情同意：学生是否真正自愿参与监测，是否存在被迫安装压力？
• 数据用途：注意力数据是否仅用于教学改进，还是可能被用于评分或惩罚？
• 技术局限：光线、摄像头质量、面部遮挡等因素可能导致误判；
• 心理影响：持续监测是否增加学生焦虑，反而影响学习效果？ 这些问题需机构、开发者与用户共同思考规范。

部署步骤：

1. 构建所有包：pnpm -r build
2. 清理端口并启动服务器：lsof -ti :3000 | xargs kill -9 || true; pnpm --filter @webgazer/server start 系统要求：Node.js环境、Chrome浏览器、可用摄像头、Google Meet（可选）。

展望：EduGaze证明技术辅助教学可兼顾隐私保护，未来需平衡创新与伦理责任。其开源特性为教育技术与隐私融合提供了参考实现，值得教育工作者与开发者关注。