2025年5月29日19：30分，职教领域备受瞩目的《职教智库论坛》一百五二期线上公益讲座准时开讲。此次讲座特邀被誉为“职教鲶鱼”的侯银海做客职教联盟云学院，围绕《AI数字赋能协同备课：构建劳动教育课程育人新生态——以“千校万师万班”劳动任务清单实践为例》这一前沿主题，展开了深入且精彩的分享。
讲座伊始，侯银海深入剖析了协同备课的数字赋能逻辑。他指出，职业院校劳动教育任务清单在AI数字技术的助力下，正携手构建高质量网络教育空间新格局。通过数字赋能，不同院校、不同教师之间的资源得以高效整合，打破了时间与空间的限制，为劳动教育的开展提供了更广阔的平台。
在协同备课的实践范式方面，侯银海以“千校万师万班”劳动任务清单实践为例，详细阐述了如何聚焦劳动任务清单，强化劳动育人实效。他强调，实践是检验真理的唯一标准，只有通过不断地实践和探索，才能找到最适合学生的劳动教育方法和路径。
关于协同备课实施“课程劳育”，侯银海提出要抓住四个关键环节。其中，劳动教育学科课程体系融合以及专业学科融合课程是重中之重。他认为，只有将劳动教育与专业学科紧密结合，才能让学生在学习专业知识的同时，也能培养劳动意识和劳动技能。
最后，侯银海谈到了教研聚力的重要性。他指出，从集体备课到生态共建，需要全体职教人的共同努力。通过建立良好的教研生态，能够促进教师之间的交流与合作，推动职教领域的不断发展和进步。
此次讲座内容丰富、观点新颖，为职教领域的劳动教育提供了新的思路和方法。众多在线听众纷纷表示，受益颇丰，将在今后的教学实践中积极探索和应用。《职教智库论坛》也将继续邀请更多的专家学者，为职教事业的发展贡献智慧和力量。
职教鲶鱼侯银海云端开讲：AI赋能劳动教育新生态
2025年5月29日19:30，《职教智库论坛》第152期线上公益讲座重磅开启
2025年5月29日晚，全国劳动教育先锋人物、“职教鲶鱼”侯银海受邀做客职教联盟云学院《职教智库论坛》，以《AI数字赋能协同备课：构建劳动教育课程育人新生态》为题，深度解析人工智能时代劳动教育的创新实践路径。本次讲座聚焦“千校万师万班”劳动任务清单的协同备课模式，吸引全国职业院校教师、教育研究者3000多人次在线参与。
一、数字赋能逻辑：重构劳动教育网络空间新格局
侯银海提出，劳动教育需借力AI技术突破传统“单兵作战”的备课模式，构建“云端协同”的教育生态。通过职业院校劳动教育任务清单的数字化改造，实现三大转变：
资源共享智能化：依托“劳育通”“五育通”等小程序，教师可一键调用全国优质劳动教育资源模板，减少重复劳动。
教学设计精准化：基于AI算法分析学情数据，自动匹配差异化劳动任务（如机械类专业“精密零件打磨”、电商专业“直播助农”）。
评价反馈即时化：通过区块链技术记录学生劳动过程，生成动态成长档案，实现育人效果可追溯。
二、实践范式解码：“千校万师万班”劳动清单出实效
以覆盖全国26省148所院校的“千校万师万班”项目为例，侯银海揭秘劳动育人三大行动策略：
清单设计标准化：开发“基础+特色”劳动任务库，如职业院校通识性劳动项目（校园保洁、设备维护）与专业融合项目（数控加工、文创设计）。
实施过程场景化：通过VR技术模拟企业生产场景，让学生在虚拟车间完成“工业机器人调试”等高风险劳动训练。
成果辐射指数化：案例显示，参与院校学生就业竞争力提升23%，企业满意度达91%。
三、实施“课程劳育”四关键：从融合到落地
侯银海强调，劳动教育需抓住四个核心环节构建闭环：
学科课程体系融合：将劳动素养纳入专业课程标准，如建筑类专业增设“绿色施工劳动实践”模块。
专业学科交叉渗透：开发“劳动+AI”跨学科课程，如用编程技术设计“智能垃圾分类系统”。
师资能力迭代升级：建立“AI助教系统”，自动生成教学案例、学情分析报告，赋能教师高效备课。
评价机制多维创新：采用“过程性AI评分+企业导师评价+学生互评”三维考评体系。
四、教研生态共建：从单点突破到全域联动
侯银海呼吁构建“四维协同”教育生态：
政策协同：落实《职业教育劳动教育指南》，推动劳动教育学分制改革。
校企协同：联合华为、大疆等企业开发“AI劳动教育工坊”，将企业真实项目转化为教学案例。
区域协同：打造跨省劳动教育联盟，如长三角职业院校共享“智能制造劳动教育资源库”。
国际协同：借鉴德国“双元制”劳动教育模式，构建符合中国国情的“劳创融合”体系。
结语
侯银海以“数字技术不是替代教师，而是让教育回归育人本质”为寄语，强调AI赋能劳动教育的核心在于“用技术唤醒劳动情怀”。本次讲座不仅为职业院校提供了可落地的“工具箱”，更描绘了劳动教育数字化变革的路线图，为新时代培养“懂劳动、会创新、有担当”的技术技能人才注入新动能。
《职教鲶鱼侯银海：AI数字赋能协同备课，构建劳动教育课程育人新生态》
尊敬的各位职教同仁：
大家好！我是职教联盟云学院《职教智库论坛》的嘉宾侯银海。非常荣幸今天能在这里与大家相聚，共同探讨“AI数字赋能协同备课：构建劳动教育课程育人新生态——以‘千校万师万班’劳动任务清单实践为例”这一极具前瞻性和实践价值的课题。在当今数字化浪潮席卷职业教育的背景下，如何借助人工智能等前沿技术，推动劳动教育课程的创新发展，是我们每一位职教人需要深入思考和积极探索的方向。希望通过今天的交流，能够为大家带来一些新的启发和思路。
一、协同备课的数字赋能逻辑：职业院校劳动教育任务清单携手构建高质量网络教育空间新格局
在职业教育中，劳动教育不仅是培养学生职业技能的重要组成部分，更是塑造学生正确劳动价值观、磨砺学生坚韧意志品质的关键环节。然而，长期以来，劳动教育在职业院校的课程体系中面临着诸多挑战，如课程内容碎片化、教学方法单一、师资力量不足等。这些问题严重制约了劳动教育的育人效果，也影响了职业教育的整体质量提升。
随着人工智能、大数据、云计算等数字技术的飞速发展，我们迎来了破解这一难题的契机。数字赋能协同备课，就是利用这些先进技术，打破传统备课模式的局限，实现教育资源的高效整合与共享，为劳动教育课程的优化升级提供强大动力。
具体而言，职业院校可以通过构建劳动教育任务清单，明确不同专业、不同年级学生在劳动教育中的具体目标和任务。借助AI技术，对这些任务清单进行智能化分析和优化，生成个性化的教学方案。例如，AI可以根据学生的专业背景、学习进度、兴趣爱好等因素，精准推荐适合的劳动教育项目和教学资源，从而提高教学的针对性和实效性。
同时，数字赋能协同备课还能打破校际壁垒，促进“千校万师万班”之间的交流合作。通过建立高质量的网络教育空间，不同学校的教师可以在这个平台上共享劳动教育任务清单、教学案例、教学心得等资源。AI技术能够对这些海量数据进行深度挖掘和分析，提炼出优秀的教学经验和方法，并将其推广到更广泛的职教群体中。这样一来，不仅可以提升单个学校的劳动教育水平，还能推动整个职业教育行业劳动教育课程的协同发展，构建起一个开放、共享、高效的劳动教育新生态。
二、协同备课的实践范式：以“千校万师万班”为例聚焦劳动任务清单强化劳动育人实效
接下来，我想以“千校万师万班”劳动任务清单实践为例，详细介绍一下协同备课在劳动教育中的具体实践范式。
（一）任务清单的制定与优化
在“千校万师万班”项目中，我们首先组织来自不同职业院校的教师团队，根据国家劳动教育课程标准以及各专业人才培养目标，共同制定了一份涵盖多个专业领域的劳动任务清单。这份清单详细列出了从基础劳动技能训练到专业实践劳动项目，再到劳动精神与职业道德培养等各个层面的具体任务内容。
在制定过程中，我们充分发挥AI技术的优势，利用自然语言处理和数据分析算法，对大量劳动教育相关文献、教材以及企业实际生产案例进行分析。通过这种方式，确保任务清单中的每一个任务都具有科学性、实用性和创新性。例如，在机械制造专业的劳动任务清单中，AI帮助我们筛选出了与智能制造技术相关的前沿劳动实践项目，让学生在完成任务的过程中能够接触到行业最新动态，提升其就业竞争力。
同时，AI还能够实时监测任务清单在实际教学中的应用效果。通过对学生完成任务的数据进行收集和分析，如任务完成时间、完成质量、学生反馈等，教师可以及时发现任务清单中存在的问题，并对其进行动态优化。比如，如果发现某个任务难度过高导致学生完成困难，AI可以自动调整任务的难度系数，或者为教师提供补充教学资源的建议，帮助学生更好地完成任务。
（二）跨校协同备课与资源共享
“千校万师万班”项目的核心在于跨校协同备课。在这一过程中，不同学校的教师通过网络教育平台组成备课小组，针对劳动任务清单中的各个任务进行深入研讨和备课。AI技术为这一协同备课过程提供了强大的支持。
首先，AI可以根据教师的专业背景、教学经验和教学风格等因素，为其推荐合适的备课伙伴。这种精准的匹配机制能够确保备课小组成员之间具有良好的互补性，从而提高协同备课的效率和质量。例如，一位擅长理论教学的教师可以与一位实践经验丰富的教师组成小组，共同为某个劳动任务设计教学方案。
其次，AI还能够为备课小组提供丰富的教学资源推荐服务。在备课过程中，教师可以通过平台搜索与劳动任务相关的教学视频、课件、案例等资源。AI会根据教师的搜索历史和备课需求，精准推送最符合其要求的资源。这些资源不仅来自本校的教师分享，还包括其他参与“千校万师万班”项目的学校所提供的优质资源。通过这种方式，教师可以快速获取到大量高质量的教学素材，丰富自己的教学内容。
此外，AI还能够对备课小组的备课过程进行实时记录和分析。通过对备课讨论内容、教学方案设计思路等数据的挖掘，AI可以为教师提供备课质量评估报告。这份报告能够帮助教师发现备课过程中存在的问题，如教学目标不够明确、教学方法不够多样化等，并为其提供改进建议。例如，如果AI发现某个备课小组在设计某个劳动任务的教学方案时，过于侧重理论讲解而忽视了学生的实践操作，它会提醒教师增加实践环节的设计，并提供一些实践教学的优秀案例供教师参考。
（三）学生学习效果的评估与反馈
在劳动教育课程的实施过程中，学生学习效果的评估与反馈是至关重要的环节。借助AI技术，我们可以实现对学生的全方位、全过程评估。
对于劳动任务清单中的每个任务，AI可以根据任务的性质和要求，设计出多样化的评估指标。这些指标不仅包括学生的任务完成结果，如作品质量、操作规范性等，还包括学生在完成任务过程中的表现，如团队协作能力、问题解决能力、创新思维等。通过这些全面的评估指标，教师能够更准确地了解学生在劳动教育课程中的学习情况。
AI还能够对学生的学习数据进行深度分析，生成个性化的学习报告。这份报告不仅包含学生在各个任务中的得分情况，还会对其学习过程中的优点和不足进行详细分析，并为其提供针对性的学习建议。例如，如果一个学生在某个劳动任务中团队协作能力表现较差，AI会在学习报告中指出这一点，并建议该学生在后续的学习中多参与团队合作项目，锻炼自己的团队协作能力。
同时，AI还能够将学生的学习数据进行可视化展示，方便教师和学生直观地了解学习进度和效果。例如，通过生成学习进度曲线图和能力雷达图，学生可以清楚地看到自己在劳动教育课程中的成长轨迹，明确自己的优势和劣势，从而更有针对性地进行学习。教师也可以根据这些可视化数据，及时调整教学策略，为学生提供更有针对性的指导。
三、协同备课实施“课程劳育”要抓住四个环节：劳动教育学科课程体系融合+专业学科融合课程
在协同备课实施“课程劳育”的过程中，要真正实现劳动教育的育人目标，必须抓住四个关键环节，即劳动教育学科课程体系融合与专业学科融合课程。这两个方面相辅相成，共同构成了劳动教育课程的完整体系。
（一）劳动教育学科课程体系融合
劳动教育学科课程体系融合是指将劳动教育作为一个独立的学科领域，构建一套完整的课程体系。这一体系应包括劳动教育的基础理论课程、劳动技能训练课程、劳动精神与职业道德培养课程等多个层次。
在协同备课过程中，教师需要深入研究劳动教育学科的内在逻辑和知识体系，确保各个课程之间的衔接性和连贯性。例如，在基础理论课程中，教师可以通过协同备课，共同探讨如何将劳动价值观念、劳动法律法规等知识融入到教学内容中，为学生打下坚实的理论基础。在劳动技能训练课程中，教师可以根据不同专业的特点，设计出具有针对性的技能训练项目，让学生在实践中掌握扎实的劳动技能。在劳动精神与职业道德培养课程中，教师可以通过案例分析、讨论交流等方式，引导学生树立正确的劳动价值观和职业道德观念。
同时，AI技术可以为劳动教育学科课程体系融合提供有力支持。通过对劳动教育学科知识图谱的构建，AI能够帮助教师更好地梳理课程内容之间的关系，优化课程结构。例如，AI可以根据劳动教育学科的知识体系，为教师推荐合适的教学顺序和教学方法，确保学生能够系统地学习劳动教育知识。
（二）专业学科融合课程
专业学科融合课程是指将劳动教育与职业院校的专业课程有机融合，使劳动教育贯穿于学生专业学习的全过程。这种融合不仅能够提升学生的劳动技能水平，还能够增强学生对专业知识的理解和应用能力。
在协同备课中，教师需要深入挖掘专业课程中的劳动教育元素，将其与专业教学内容有机结合。例如，在机械制造专业课程中，教师可以将劳动任务清单中的机械加工劳动项目与机械原理、机械制造工艺等专业课程内容进行融合。通过这种方式，学生在学习专业知识的同时，能够亲身体验。
职教鲶鱼侯银海做客《职教智库论坛》一百五二期 线上开讲AI赋能劳动教育新生态
2025年5月29日19:30，全国知名职教专家、“职教鲶鱼”侯银海将做客职教联盟云学院《职教智库论坛》第一百五十二期线上公益讲座，主题为《AI数字赋能协同备课：构建劳动教育课程育人新生态——以"千校万师万班"劳动任务清单实践为例》。本次讲座聚焦数字化时代劳动教育的创新路径，结合侯银海团队多年的实践经验，为全国职教同仁提供前沿思路与实践范式。
一、协同备课的数字赋能逻辑：构建高质量网络教育空间
侯银海提出，AI技术的深度融入正在重构劳动教育的备课模式。通过“千校万师万班”平台，职业院校可打破地域限制，实现劳动教育资源的云端共享与协同开发。例如，团队开发的“劳育通”“五育通”等数字化工具，已支持全国数十万师生在线协作，形成“任务清单+数字资源+评价反馈”的闭环体系。这种模式不仅提升了备课效率，更通过大数据分析优化课程设计，使劳动教育更贴合学生需求与社会发展。
二、实践范式：以"千校万师万班"为例强化育人实效
讲座将重点解析“千校万师万班”劳动任务清单的落地经验。侯银海团队通过三阶段实践（2010-2020年信息化教学推广、2020年至今的劳育联盟校共建），已形成“三协同四传研”模式：
1. 协同内容：劳动教育与专业课程深度融合，如机械制造类专业结合“技能精·劳动美”理念设计实践项目；
2. 协同主体：职业院校、企业、科研机构共建生态，如与苏州云数据公司合作开发劳动教育小程序；
3. 协同评价：通过AI技术实现劳动过程数字化记录与智能评估，确保育人实效。
数据显示，该模式覆盖全国26个省份148所院校，累计学习人次超10万多，显著提升了学生的劳动素养与创新能力。
三、实施“课程劳育”需把握四个关键环节
侯银海强调，劳动教育课程需从四方面突破：
1. 学科融合：劳动教育与专业课程体系交叉渗透，例如信息技术类专业通过编程设计智能劳动工具；
2. 评价创新：引入AI技术动态跟踪劳动过程，建立多维度评价体系；
3. 资源整合：依托国家规划教材与数字化平台（如“五育通”云资源库），实现优质内容共建共享；
4. 师资赋能：通过“协同备课共同体”开展常态化培训，提升教师数字素养与教学设计能力。
四、教研聚力：从集体备课到生态共建
侯银海呼吁，劳动教育需构建“政校企研”协同创新生态：
1. 政策支持：落实《关于全面加强新时代大中小学劳动教育的意见》，强化制度保障；
2. 企业协同：联合技术企业开发劳动教育数字工具，如虚拟仿真平台与智能评估系统；
3. 科研引领：依托全国职业院校劳动教育研究院等平台，推动理论创新与实践转化；
4. 国际视野：借鉴国际先进经验，探索劳动教育与全球技能发展的衔接路径。
结语
侯银海以“努力到无能为力，拼搏到感动自己”的教育情怀，持续探索数字化赋能劳动教育的新路径。本次讲座不仅为全国职教同仁提供可复制的实践样本，更传递了“以劳树德、以劳增智、以劳育美”的教育新理念，助力培养新时代高素质技术技能人才。
