人工智能赋能劳动教育的实施路径与价值意蕴

——人工智能赋能劳动教育的实施路径与价值意蕴——基于校园智能化案例的整合性研究《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确要求将人工智能融入教育教学全要素、全过程，赋能“五育”创新实践。人工智能正深刻重塑劳动形态,对学校劳动教育提出全新挑战,传统模式亟待与人工智能深度融合。学校应积极将校园智能化案例转化为适切的教育载体，引导学生通过“与智能工具协同劳动”的真实实践情境，从认知、技能与价值观等多维度，实现劳动核心素养的深层建构与全面提升。一、理念重构:两项原则与三条实施路径人工智能时代，劳动教育正从侧重于体力锻炼与基础技能培养，转向以解决问题、激发创新思维和培育创造智慧为核心的新型教育形态。在此转型中，劳动教育需秉持两项核心原则，并沿着三条关键路径系统地推进。(一)核心原则1.坚守育人本质遵循学生身心发展规律，坚持以体力劳动为实践基石，注重手脑并用、知行合一，引导学生树立正确的劳动价值观，培养积极的劳动精神与必备的劳动素养，确保技术赋能始终服务于人的全面发展。2.推动人机协同重塑师生与技术的教学关系，推动教师角色向学习情境的设计者与创新激发者转变;赋能实践场景，构建虚实融合、智能交互的劳动环境;重构能力目标，从单一技能训练转向数字思维、创新协作与人机协同等复合型素养的培育。(二)实施路径1.升级智能化教学手段鼓励并支持教师主动运用智慧教育工具，掌握和利用AI技术开展教学设计、实施与评价。积极开发和整合AI教学资源，如生成个性化教案、动态教学素材，构建体系化的劳动课程知识库，提升教学效率与吸引力。2.拓展沉浸式智慧场景系统推动传统劳动内容与AI技术融合创新，对现有日常生活劳动、生产劳动与服务性劳动项目进行智能化升级改造，使其更贴近智能社会现实。3.重塑数字化评价体系借助AI与物联网技术，采集学生在劳动过程中的行为表现、成果质量、协作交流等多维数据。构建融合“过程数据、成果质量、精神内涵”的评价模型，形成动态、可视化的“劳动素养数字画像”，为学情的个性化诊断、实时反馈与学习路径优化提供数据支撑。二、创新实践:智能化赋能校园劳动场景建设学校应将创新精神、实践能力、数字素养与社会责任感有机融入劳动课程目标与评价体系，并将教师对人工智能技术的学习与应用列为校本教研重点，推动AI辅助教学走向常态化。(一)智能技术深化教学方式变革在已开发的校本课程《在四季里领略劳动之美》中，教师借助AI生成的图像、视频等多媒体资源，显著提升了教学的直观性与感染力。在春季课程《班级植物角我来设计》中，学生课前通过AI工具预习植物生长习性，课中结合教室全景VR进行小组选址与种植方案设计，并调用AI生成植物架设计图进行分享互评。夏季《制作简易纸折扇》一课，教师利用AI生成视频展现折扇历史文化，并让AI作为创意助手拓展学生设计思路。秋季课程《为校园座椅添温暖》，引导学生在AI的辅助下，利用校园农场的玉米皮探究传统编织技艺。冬季创建AI智能体，通过人机对话，拓展跨时空的学习交互形式。这些案例均体现了AI在情境创设、资源生成、思维拓展和互动深化方面的多重价值。(二)智慧场景构建“知行合一”育人体系学校以“人工智能时代劳动教育创新场景的设计与应用”为主题，着力将校园既有智能化设施转化为劳动教育载体，并对传统劳动场景进行智能化升级，构建了四类核心实践项目。1.“校园智能管家”体验岗围绕校园中的智能清扫机器人、国旗升降智能控制系统、自动窗帘、感应问候装置、智能鱼缸及水培系统等，设计系列体验与管理任务。学生通过参与设备任务派发、路径规划、运行巡检、日常维护与简单调试等环节，在真实任务中理解智能设备的运行原理、工作逻辑及其在现代劳动中的应用价值，提高技术理解能力与管理能力。2.“校园新农人”农耕岗在校园农场部署基于物联网的智能灌溉、环境监测系统。学生围绕灌溉需求，开展“问题诊断—故障模拟—优化建议”全流程探究，绘制系统流程图，模拟并尝试修复传感器故障，提出优化方案，从而培养工程思维与解决复杂问题的能力。同时，借助AI分析土壤、气象、生长图像等数据，获得精准种植指导，体验从传统农耕到智慧农业的变革。3.“非遗新传承人”手工岗以手绣蹴鞠等非遗项目为载体，引入AI图像识别与生成式设计工具。学生利用AI纹样数据库提取传统文化元素，通过算法生成兼具传统韵味与现代美感的创新图案。AI还能辅助解析与记录传承人的“隐性”工艺诀窍，形成可共享的参数库，助力学生进行创意表达，推动非遗技艺的传承。4.“校园课堂新助手”解答岗开发AI伴学问答系统，通过分析学生问答数据生成知识图谱与能力图谱,精准洞察学情。建设集文本、图像、音视频于一体的劳动教育专业知识库。教师可利用数字人技术创设虚拟劳动情境,开展沉浸式互动教学,深化学生对劳动价值与技能的认知。三、精准评价:构建数据驱动、多维协同的评价体系创新评价体系是AI赋能劳动教育的关键环节。利用AI技术，可实现从结果评价向“过程数据+成果质量+精神内涵”全过程、多维度评价的转变。具体而言，可通过环境传感器、图像识别等技术，结合结构化的“劳动实践任务单”，自动采集记录学生在方案设计、实践操作等多环节的表现数据。运用AI技术将这些过程性数据与专业知识库中的标准、规范进行智能比对与分析，实现部分项目的自动批阅与反馈。同时，结合教师的观察与点评，形成涵盖技能掌握、习惯养成、合作精神、创新意识等维度的个性化评估报告，勾勒出立体化的“劳动素养数字画像”。四、结语通过深化人工智能与劳动教育的融合实践，学校初步构建了以“人机协同”为核心理念、以“智慧场景”为关键载体、以“数据评价”为创新支撑的校本化劳动教育智能模式。这不仅为应对人工智能时代的