人工智能赋能大学生劳动教育变革

来源：滚动播报

（来源：新华日报）

劳动教育是中国特色社会主义教育制度的重要内容，是建设“五育”并举教育格局的重要组成。人工智能的兴起推动人们重新审视劳动的定义和价值，适配智能化劳动需求的人才，既需掌握对应的劳动技能，又要深刻理解劳动的本质与价值，真正崇尚劳动、勇于创造。教育工作者应准确研判形势，主动破局应变，突破传统模式推进大学生劳动教育的系列变革。

在劳动价值观教育中强化智能劳动伦理意识。联合国教科文组织于2021年、2023年相继发布《人工智能伦理问题建议书》与《教育与研究领域生成式人工智能指南》，倡导将以人为中心（人本主义）作为人工智能教育的指导原则，引导学生树立正确价值观。

培养学生智能劳动伦理意识是劳动价值观教育的重要内容，因此要始终锚定智能劳动的人本性：人工智能由人类开发应用，以服务人类为导向，人机协同、智慧劳动本质上仍以人的主体性为核心，人在未来劳动中的作用不可替代；要理性认知智能劳动对社会生活、经济文化产生的深层影响，精准研判其在社会公平、信息安全等领域带来的风险挑战；要涵养批判性思维，辨别算法偏见与错误虚假信息，以契合主流价值与伦理规范的方式开展劳动，让技术在合理边界内服务人类社会发展。

在传统劳动场景中强化数字劳动技能培育。教育部《高等学校人工智能创新行动计划》指出，人工智能理论和技术具有普适性、迁移性和渗透性的特点，应结合学生的学习兴趣和社会需求开展研究实践。劳动教育内容丰富、场域多元、教育周期覆盖学生成长各阶段，具有协同性、开放性、长期性特质，是培育学生数字素养的优质教育载体。

一方面，高校应设计开发传统劳作与数字工具共同完成的教学任务，例如结合农艺种植与花木生长记录软件开展绿化养护。另一方面，要引导学生在具体劳动任务中运用数字工具完成研究、创作与成果展示，例如结合物联网（IoT）设备获取实时更新的学习资源与行业动态，熟练使用各类图文音视频制作工具。

在专业劳动教育中强化智能劳动技术应用。教育部《大中小学劳动教育指导纲要》指出，劳动教育要紧跟科技发展和产业变革，准确把握新时代劳动工具、劳动技术、劳动形态的新变化，创新劳动教育内容、途径、方式。人工智能以提升劳动工具生产效率为指向，是与学生专业学习、未来职业发展紧密相连的生产工具。

高校应紧扣各学科专业技术演进方向与产业变革趋势，结合具体智能化应用场景，积极开发人工智能应用类“专业+劳动教育”项目，例如在不同专业领域引入智能制造、工业控制、智慧建筑、辅助诊疗、图像识别等智能设备与工具，引导学生在劳动实践中参与人工智能工具设计。

在多主体协同育人中强化智能劳动实践。劳动教育具有鲜明的实践性，兼具开放性、探索性、多样性特征的劳动教育载体，能有效培育学生的认知力、创造力和协作力。

要推动校内劳动教育方式变革，引入虚拟现实、增强现实（VR/AR）等智能工具开发劳动教育数字资源，打造多元化数字教材，强化劳动教育的专业性；要推进“沉浸式”劳动实践基地建设，充分盘活社会资源开展校企协同，融合信息技术、混合现实技术等新技术搭建混合现实劳动实践空间，以线上线下融合的真实应用场景体验深化人机协作，提升劳动教育的互动性；要深化产教融合，统筹建设共享型劳动教育综合管理信息系统，整合区域内高校、企业等多育人主体的劳动教育数字资源、教材、工具、课程，依托丰富的产业数智化成果让劳动教育更加贴合时代需求与产业前沿。

在劳育师资建设中强化智慧型教师培育。强国必先强教，强教必先强师。一支既精通理论教学又善用智能工具的教师队伍，直接影响劳动教育的质量与成效。在智能化发展趋势下，劳动教育教师应积极建立“AI+劳动教育”跨学科认知框架，强化智能劳动课程体系建设，推动教育模式实现从工具应用到生态重构的转型；需持续精进智能劳动教学技能，积极参与人工智能前沿技术培训及行业企业专业技能培训，熟练掌握数据分析、数字孪生、智能设备操作等智能劳动工具的使用方法，增强工程实践能力。

广大教育从业者应主动拥抱人工智能时代，要充分认识人工智能教育与劳动教育对学生全面成长的正向支撑作用，争做终身学习的智慧型教师；要强化跨学科交叉融合，在专业教育领域搭建嵌入人工智能劳动教育的虚拟教研室，从大纲论证、集体备课、模拟授课等环节，全方位提升人工智能赋能专业劳动教育的实效。

在劳动教学评价中强化智能闭环管理。传统的劳动教学评价侧重劳动知识的掌握与劳动成果的结果性考核，在新技术语境下，劳动教育评价可借助人工智能实现更客观、动态、准确的全过程闭环管理。

数据采集环节，可利用计算机视觉与传感器技术开展智能化记录，精准抓取学生劳动过程中的时长、力度、效率等观测点数据，实现全场景留痕。能力评估环节，可借助图像识别等技术对劳动作品的质量、完成度开展精准研判，或依托人工智能驱动的虚拟现实、增强现实（VR/AR）训练平台动态评估高风险、高成本的复杂劳动行为，完成实时跟踪与智能诊断。个性化学业指导环节，人工智能系统可基于个人学习轨迹动态调整培养目标，提供有针对性的评价、预测和指导，实现差异化教学。

吴菲（作者单位：南京工业大学教务处；本文系教育部产学合作协同育人项目“科产教融合背景下高校劳动教育数字化教学模式的研究”〈22107103064845〉、江苏本科高校“人工智能通识课程、基础课程教学改革研究”专项重点课题“人工智能赋能工程训练实践课程的教学研究与改革”研究成果）