——推动劳动教育从传统经验型向智能数据化转型
一、背景与目标
2020-2025年，在全国职业院校劳动教育研究院的学术指导下，“三协同”劳动教育教学联盟校（共同体）学术服务团队（以下简称“劳育联盟”）积极探索数字化赋能劳动教育的新模式。团队联合多家科技企业，先后研发并推广“五育通”学习与实践管理系统（2022）、“劳育通”产教融合平台（2019）、“劳育宝”劳动教育数字化智慧云平台（2023），构建了基于人工智能（AI）的劳动教育评价新生态，服务全国100多所联盟校成员单位，覆盖10万多名学生，推动劳动教育从传统经验型向智能数据化转型。
二、核心创新：三大数字化平台协同赋能
- “五育通”学习与实践管理系统（2022）
- 功能定位：实现“五育并举”智能化管理，涵盖劳动教育课程设计、实践任务派发、过程性数据采集与分析。
- 技术亮点：
- 采用大数据分析，动态评估学生劳动素养成长曲线。
- 建立“校-企-家”三方协同评价机制，确保劳动实践的真实性和有效性。
- 应用成效：已在60余所职业院校落地，累计记录学生劳动实践数据超50万条。
- “劳育通”产教融合平台（2019）
- 功能定位：聚焦校企协同劳动育人，提供企业真实项目导入、劳动岗位匹配、技能认证一体化服务。
- 技术亮点：
- 对接智能制造、现代服务业等行业需求，开发“劳动+技能”双认证模块。
- 支持VR虚拟实训，如模拟数控机床维护、现代农业种植等场景。
- 应用成效：与昆山巨林科教等30余家企业合作，培养新型学徒制人才2000余人。
- “劳育宝”智慧云平台（2023）
- 功能定位：基于AI的劳动教育个性化评价系统，实现“一校一策”精准育人。
- 技术突破：
- 采用计算机视觉（CV）自动识别学生劳动操作规范性（如工具使用、工艺流程）。
- 结合自然语言处理（NLP）分析劳动日志情感倾向，评估学生劳动价值观。
- 应用案例：在商丘技师学院试点中，AI评价与传统教师评分吻合度达92%，极大提升评价效率。
三、人工智能+劳动教育评价模型的构建
- 数据采集层
- 通过物联网（IoT）设备（如智能手环、实训车间传感器）实时采集劳动行为数据。
- 整合“五育通”“劳育宝”平台数据，形成学生劳动素养数字画像。
- 智能分析层
- 机器学习算法：
- 聚类分析：识别学生劳动技能薄弱点（如某校30%学生不熟悉精密测量工具）。
- 预测模型：预警潜在“劳动倦怠”学生，提前干预。
- 知识图谱：构建劳动教育标准库，关联国家职业资格标准（如钳工、数控车床工）。
- 应用服务层
- 个性化推荐：为教师提供差异化教学方案（如针对农业院校推荐“智慧大棚种植”实训）。
- 区域劳动教育质量监测：生成省市级劳动教育发展指数报告，服务政策制定。
四、实践成果与社会影响
- 标准化建设
- 参与起草《劳动教育三协同服务团体标准》，填补职教劳动教育规范化空白。
- 2023年，“AI+劳动教育”模型获第六届中国教博会SERVE提名奖。
- 社会效益
- 学习强国报道其“做学教展评”模式，单篇阅读量破10万+。
- 推动200余名教师通过“劳动教育指导师”认证，培育20所劳动教育品牌校。
- 学术贡献
- 主编《中职生劳动教育教程》（国家“十四五”规划教材），被100余所院校采用。
- 2023年发表论文《以劳动教育云助力新时代劳动教育协同育人体系构建》（《文化参考报》），提出“四维评价”理论。
五、未来展望：构建劳动教育元宇宙
下一阶段，联盟将探索“劳动教育元宇宙”，通过数字孪生技术模拟高危险、高成本劳动场景（如电力抢修、航天器装配），让更多学生获得“沉浸式”劳动体验，进一步推动职业教育劳动育人的数字化转型。
