劳动教育的“智能化”

摘 要：在数字化时代背景下，劳动教育不应局限于传统的体力劳动技能传授，而应更加注重信息素养、创新思维以及问题解决能力的培养。教师需要从根本上更新观念，将智能信息技术作为赋能劳动教育的关键工具，使其为劳动教育注入新的活力。可利用智能教学平台，同步展示劳动过程；借助生成式AI，定制个性化劳动内容；应用智能监测技术，开展智慧种植；用好数据分析，优化劳动评价。

关键词：智能信息技术；劳动教育；智能教学；数字化

*本文系江苏省教育科学“十四五”规划课题“小学综合实践活动课程中服务学习项目的开发研究”（编号：D/2021/02/541）的阶段性研究成果。

在数字化时代背景下，劳动教育不应局限于传统的体力劳动技能传授，而应更加注重信息素养、创新思维以及问题解决能力的培养。这意味着教师需要从根本上更新观念，将智能信息技术作为赋能劳动教育的关键工具，使其为劳动教育注入新的活力，使教育内容更加丰富，教育形式更加灵活。以下分享相关探索：

一、利用智能教学平台，同步展示劳动过程

教师在组织学生参与劳动时，需要注重引导学生通过设计、制作、实验、探究等多种方式来获得丰富的劳动体验，并产出实质性的劳动成果。在这样的完整劳动过程中，学生必然会留下真实的劳动痕迹。如果能够将学生的劳动过程同步、清晰地展示出来，并进行有效的记录，那么学生就能更好地体验到劳动的艰辛与快乐；在劳动结束后，还能回顾整个劳动过程。

比如，借助“金陵微校”智能教学平台的小组屏互动功能，可同步展示学生的劳动过程，并生成个性化反馈报告，有效提升学生劳动过程中的体验感。在教学《泥碗》一课时，教师将泥碗的制作过程通过视频或动图的形式发给学生后，学生需要理解操作步骤，合理分工，小组合作制作泥碗。以往劳动课堂上的这个环节，各个小组闷头制作，无法感知其他组的进程，遇到问题也只能向教师求助。现在，教师借助“金陵微校”智能教学平台的小组屏互动功能，打开各个小组屏上的摄像头，将小组制作过程同步到大屏上。这样不仅能够帮助各小组在制作过程中相互借鉴技巧和方法，还能及时保留各小组的劳动痕迹。小组成员在完成制作后，可以将视频保留在本组的账号内，以便后续制作短视频自我回顾或分享给他人。这样的过程展示形式，使得小组制作不再只是完成任务。如何合理分工、发挥个人所长、借鉴他人技巧、解决本组的问题，成为过程中的关键。

二、借助生成式AI，定制个性化劳动内容

劳动课程要围绕学生的经验基础和发展需要，有阶段、有目标地设计日常生活劳动、生产劳动和服务性劳动三大板块的内容。合适的劳动内容，能够帮助学生综合运用多学科知识与经验去解决劳动中遇到的问题。教师可借助生成式AI，将劳动内容开发的自主权交予学生，让学生根据某一主题，利用生成式AI定制自己的个性化劳动内容。

比如，教材中的“煮面条”“香干炒芹菜”“凉拌黄瓜”等内容囊括了基本的煮、炒、凉拌等烹饪技巧。在学生掌握基本的烹饪技巧后，教师设计了“讨人厌蔬菜大变身”主题活动。在本节课，学生需要找到组内最不受欢迎的蔬菜，并尝试通过自己的烹饪使其“大变身”，受到大家的欢迎。但是，不同小组选出的蔬菜不尽相同，怎样才能保证每位学生都能保质保量地参与到劳动中来呢？

在本次烹饪课前，教师指导学生打开生成式AI“文心一言”平台，将自己的诉求发送给AI，与其进行对话。如“我是一名五年级的小学生，想做一道关于秋葵的美食，请给我推荐几种做法”。这时，AI会给出几道适合小学生操作的秋葵做法，比如秋葵炒蛋、蒜蓉秋葵、凉拌秋葵等。学生就能根据自己的喜好以及烹饪水平，选择其中一种做法进一步询问，得到更加详细的烹饪步骤。利用“文心一言”定制个性化烹饪内容的过程，也是学生自主学习、独立思考的过程，有助于培养信息素养和解决问题的能力。最后，小组成员将烹饪步骤转化为思维导图并分工。这样一来，烹饪的内容是学生自己决定的，烹饪方法和分工也是学生自主安排的。教师只需指导一些细节，真正成为学生劳动过程的陪伴者。有了生成式AI的辅助，学生可以更加明确劳动的目标和步骤，使劳动实践更加有针对性和有效性，有利于提升劳动成果的质量。

三、应用智能监测技术，开展智慧种植

按照劳动课程的要求，学生要初步体验简单的种植、养殖、手工制作等生产劳动，能根据劳动任务选择合适的材料和工具、技术与方法。^［1］现阶段，农业生产劳动多以校园室外农场为场域。学生需长期对作物进行不间断地养护，包括水分、肥料的科学补充，保证其正常健康生长。但补给时机是否为农场植物生长所需的最佳契机，则缺乏科学有效的评判依据。据此，教师可在劳动教学中引入智能监测技术，将光照传感器、红外转换器、土壤传感器、温湿度传感器等智能硬件引入校园农场，即可实现“智能浇灌”“环境监测”“能耗监测”等应用，让学生开展智慧种植。

比如，学生在学校的劳动实践基地中种下了西红柿。通过传感器的数据收集，学生在教室的电脑上就可以接收劳动基地中西红柿所在土壤的湿度、温度、光照时间等动态数据。学生分组进行每日数据统计与记录，结合实地观察，探究最适合西红柿生长成熟的温度、光照时长和土壤环境。这时，劳动基地对于学生来说，不仅仅是进行播种、除草、浇水等传统农业劳动的场域，更是一个开展智能监测的课程基地。由此，学生对于植物的养护时机与方法不再只听从教师指挥，更多的是基于自己对于植物的观察以及智能应用反馈的数据。在这样长期的、科学的劳动项目中，学生能够对自己种下的植物更加了解，也能够举一反三，慢慢地形成自愿自觉、有始有终的劳动习惯。

四、用好数据分析，优化劳动评价

劳动教育是一项长期且持续的教育过程，在评价时，我们应当采用多维、多样、多元的评价体系。不仅要关注学生劳动知识与技能的学习情况，更要重视其劳动素养的整体提升。利用数据分析平台收集和分析学生在劳动过程中的各项数据，包括参与度、完成度、创新度等，可形成全面的劳动素养评价报告。通过对比分析和趋势预测，教师还能及时发现学生在劳动素养方面的不足和进步空间，为教育决策提供依据。同时，展示优秀劳动成果和典型案例，激励学生形成积极的劳动精神。

比如，在《三维眼镜》一课中，学生制作完眼镜后需要从四个标准对自己的眼镜进行评价，分别是“剪刻平整”“粘贴牢固”“佩戴舒适”和“效果明显”。借助数据分析平台，学生的评价数据可以立刻汇总到教师端。教师能够快速地了解学生给自己或他人的评价，在课堂上就可以带领学生及时进行反思。这样的评价方式可以很好地避免纸质评价收发烦琐、统计数据慢、反馈不及时等问题。

自评环节，学生在平板上给自己打星。通过大屏幕上的数据，教师会发现“佩戴舒适”这一标准有不少学生只给自己打了一星或两星。教师点开“详情”按键，能看到这些学生的姓名。这时，就可以请几位学生带着自己的作品上台。学生展示后大家发现，有的眼镜镜框太小，看不清图像；有的眼镜镜腿太短，够不着耳朵；有的眼镜鼻托位置不对，挡住了视线……大家一起分析是哪个制作环节失误导致了这些问题，怎么修改可以补救这些问题。这样的有效评价、及时反思与问题解决，让学生的劳动不停留在制作作品的层面，而是往制作好作品、帮助别人制作好作品的层面上发展。

他评环节，教师邀请自评环节打三颗星的学生带着自己制作的眼镜上台“走秀”。其余学生做观众，看看他们的眼镜是否“粘贴牢固”与“佩戴舒适”。观看过程中，学生可以使用“互动弹幕墙”功能，在平板上打出他们认为制作精美的学生学号。学号会在大屏幕上滚动。结束后，大屏幕上会留下出现次数最多的学号。这时再请这位学生上台进行作品展示与制作经验分享。这样的他评环节互动性高，学生参与度强，能让更多的学生有展示自己的机会。同时，实时的数据统计与分析能够让学生的评价不流于表面，更加真实与具体。

智能信息技术的引入为劳动教育提供了新的思路和方法。未来，随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断拓展，劳动教育将迎来更加智能化、个性化的新时代。我们仍需不断探索。

参考文献：

［1］ 中华人民共和国教育部.义务教育劳动课程标准（2022年版）［S］.北京：北京师范大学出版社，2022：3.