天平教务 调查｜谁抢了我的课( 三 )
模糊的标准使得惩罚难以实施。即使计算中心掌握了选课账号的异常操作数据，学生不承认使用过刷课机也很难处罚。作为技术部门，计算中心只能和学生交流。只有当学生的行为造成非常恶劣的后果，影响到整个系统的正常运行时，才会将情况上报教务处或研究生院，按规定进行处罚。
实际上，达到这样的标准并不容易。2月21日17：00跨院系选课开放时，选课系统出现近2小时的无响应，有BBS用户指责刷课机的过度使用造成了选课网崩溃。但计算中心的分析表明，刷课机并不是系统异常的主要原因。
赖田萍解释说:“异常是选课网络无法登录，但当时选课网络和服务器基本没有压力，学生在别处被‘封杀’。”但由于疫情期间学生在家中选课，网络条件复杂，虽然计算中心立即组织技术团队对各节点数据进行联合诊断检查，但仍无法确认具体原因。
对选课系统而言，高频率的选课操作影响较大，但设定了防护机制；而简单的刷新操作，如果达不到DDoS攻击的规模，对系统的影响也不明显。“可以说，在目前的情况下，刷课机不足以对选课系统形成太大压力。”来天平表示。
2011年前后，计算中心试图通过“严厉的判决”阻止学生使用刷课机。一旦系统检测到异常行为，就会将用户拉入黑名单，不再允许他们选课。但在这样的处罚标准下，如果出现误判，学生就会错失抢课的机会，以后也无法补救。部分浏览器在用户点击“选课”后会继续操作两次，造成了以往的误判，耽误了学生选课。最后，计算中心恢复了原来的标准。
“选课网从2007年到现在，十多年来遇到奇怪的案例太多了，现在可以说是一个多年磨合后的平衡状态。”来天平说，“一方面，完全禁止使用刷课机困难较大，但避免‘严判’也能防止给正常选课的同学造成不可恢复的损害。”
清华大学的WL方案在一定程度上限制了刷机。学生在预选阶段确定自己的志愿者，包括必修课、有限课和选修课。每个班有一名第一志愿、一名第二志愿和多名第三志愿，总学分不超过32学分。抽奖结束后，未选择的课程将自动加入课程的WL，排队顺序将根据志愿者优先级确定。在其他阶段，学生也可以进入WL课程，并按时间顺序排在队伍的最后。当课程还剩空个名额时，选课系统会根据WL排队顺序自动进行补选。
WL方案节省了手动抢课的时间，但缩小了调整计划的空间。一位清华大学的学生表示，自己选课时会尽量把想选的课都放在选课志愿中，如果等到抽签结束后再去排队，通常难以选上课。
赖田萍认为，WL方案是一个设想，但仍有许多细节需要考虑。他说，计算中心组织了一个研究小组，研究刷机的精准判断，希望通过分析现有刷机的网络链接、应用访问行为和特征行为，为判断刷机建立科学依据。
选课“公平”
关于刷机的争论归结为“破坏公平”。
“道德上，这种行为显然侵犯了正常选课同学的权益。”法学院2016级硕士研究生张磊认为，刷课机的使用会导致选课制度演变为“丛林法则”，掌握相关技术或拥有刷课机资源的人选课成功率更高，符合规则的手动刷新反而选不上课。长此以往，为了选上课，会有越来越多的人选择使用刷课机。
一位刷课机用户表示，刷课机的强大功能让他深受感动。到了下学期，因为一门课两个班都满了，他找了教务老师要求在上课前扩大课程数量。“我看着老师在教务处放了20个名额，还没等手机上的验证码丢失，这20个名额就没了”。
回到寝室后，他决定向室友学习刷课机的配置方法。之后的选课阶段，刷课机帮他补上了超过8学分的课程。
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