本方案旨在为“人工智能+劳动教育”这一新兴交叉领域提供系统化的师资能力建设路径，强调理念引领、技术筑基、实践转化、持续发展，力求培养能驾驭未来教育的创新型劳动教育师资队伍。
一、培训背景
国家要求：落实《关于全面加强新时代大中小学劳动教育的意见》及《大中小学劳动教育指导纲要》，推动劳动教育创新发展。
技术赋能： 发挥人工智能（AI）在优化劳动教育过程、拓展劳动场景、提升教学效能、培养学生数字素养与创新思维方面的潜力。
师资瓶颈：教师普遍缺乏“AI+劳动教育”融合课程的设计、开发与实施能力，亟需系统性培训。
二、培训目标
1. 理念更新：深刻理解“AI+劳动教育”融合育人的价值内涵与发展趋势。
2. 能力构建： 掌握AI工具辅助劳动课程设计、教学实施、评价反馈的核心技能。
3. 课程开发：具备独立或协作设计开发“AI+劳动教育”校本/区域特色课程的能力。
4. 实践转化：能在本校/区域有效组织实施融合AI技术的劳动教育活动或课程。
三、培训对象
劳动教育专兼职教师、综合实践活动教师
信息技术教师、科学教师（对跨学科融合感兴趣者）
*学校分管劳动教育的行政领导、教研组长
区域劳动教育教研员
四、培训内容（模块化设计）
| 模块 | 主题 | 核心内容 | 形式 | 课时 |
| 模块一：理念引领 |
1.1 融合趋势与政策解读 | 新时代劳动教育内涵；AI赋能教育创新；“AI+劳动教育”政策与典型案例分析 | 专家讲座、案例分析
1.2 AI伦理与安全教育 | AI应用中的隐私保护、数据安全、算法公平性；劳动中的技术伦理与责任教育 | 工作坊、情景讨论
模块二：技术筑基
2.1 AI通识与教育应用概览 | AI基本原理（机器学习、CV、NLP等）；常用AI教育工具/平台介绍与体验（如AI绘画、编程工具、数据分析工具） | 讲座+演示+实操体验
2.2 AI工具在劳动场景中的应用 | AI辅助设计与规划（如3D建模、智能园艺设计）；智能设备操作与维护基础（如开源硬件、传感器）；数据分析优化劳动过程 | 案例教学、项目式学习
模块三：课程开发与实践|
3.1 融合课程设计方法论 | “AI+劳动”项目式学习（PBL）设计模型；跨学科主题/单元设计要点；目标设定与素养对接 | 工作坊、小组研讨
3.2 典型场景课程开发实战 |
分组选择主题： 智慧农耕/园艺（数据监测、自动化控制）- 智能家居/木工（设计、建模、简易自动化） - AI创意工坊（设计、数字制造） - 社会服务中的AI应用（数据分析、信息处理） | 导师指导、小组协作、方案设计
3.3 教学实施与组织管理 | 融合课堂的组织策略；AI工具支持下的差异化教学；安全管理与应急预案 | 经验分享、模拟演练
3.4 智能评价与反馈 | 利用AI进行过程性数据采集与分析；多维度劳动素养智能评价工具应用；可视化成果展示 | 工具实操、案例研讨
模块四：成果孵化与持续发展** |
4.1 优秀方案展示与评审 | 小组课程方案汇报、专家点评、同伴互评 | 汇报答辩、交流研讨 | 4 |
4.2 资源建设与区域共享 | 校本/区域课程资源库建设；优质案例推广机制；线上社区搭建 | 讲座、平台操作指导
4.3 行动计划与持续支持 | 制定个人/学校“AI+劳动教育”实施计划；后续专家指导与教研活动安排 | 个人规划、签约仪式
五、培训形式
混合式研修：线上理论学习（微课、资源库）+ 线下集中面授（工作坊、实操、研讨）。
任务驱动： 围绕“设计一门AI+劳动融合课”核心任务贯穿培训全程。
项目式学习（PBL）：学员分组选定真实项目主题，在导师指导下完成从设计到模拟实施的全过程。
案例研习：深度剖析国内外优秀“AI+劳动”课程案例。
实操演练：提供AI软硬件环境，确保每位教师动手实践。
名师工作坊： 邀请一线优秀教师、教研员、高校专家、企业工程师共同指导。
建立学习社群： 利用线上平台（如专属群、知识库）促进持续交流与资源共享。
六、培训时间与安排
总时长： 建议30 学时（线上10学时 + 线下20学时）。
周期： 集中线下培训 3 天（可分2-3阶段进行，间隔期完成线上任务和小组作业），线上学习贯穿始终。
具体安排示例（线下集中阶段）：
模块一（理念引领）+ 模块二基础（AI通识）。
模块二深化（工具应用）+ 模块三基础（设计方法）。
模块三核心（分组实战开发）。
模块三（教学实施与评价）+ 模块四（成果展示与评审）。
模块四（资源建设、行动计划、结业）。
七、考核与评价
1. 过程性评价（60%）：
线上学习进度与测验。
课堂参与度、研讨贡献。
小组项目阶段性成果（如选题报告、设计方案初稿）。
实操任务完成情况。
2. 终结性评价（40%）：
核心产出：完成一份高质量的《“AI+劳动教育”融合课程设计方案》（含目标、内容、活动设计、资源清单、评价方案、安全预案）。
最终方案汇报答辩表现。
个人/学校后续行动计划书。
3. 认证：考核合格者颁发结业证书（注明学时与成果），优秀学员/方案给予额外表彰和推广支持。
八、资源保障
1. 师资团队：
高校专家： 劳动教育、教育技术、人工智能领域教授。
资深教研员：区域劳动教育、信息技术教研负责人。
一线名师： 在“AI+劳动”或跨学科教学有成功实践的优秀教师。
企业工程师：提供AI技术应用、设备操作等实践指导。
2. 硬件环境：
*配备高性能计算机、稳定网络的计算机教室/创客空间。
AI体验设备（如开源硬件套件Arduino/Raspberry Pi、传感器、简易机械臂、3D打印机、激光切割机、智能种植箱等，根据课程主题选择）。
必要的劳动工具与安全防护设备。
3. 软件与平台：
主流AI教育平台/工具账号（图形化编程平台、AI模型训练平台、数据分析工具等）。
*线上学习管理系统（LMS）用于资源分发、任务管理、交流讨论。
*课程设计模板、优秀案例库、工具操作手册等数字资源包。
4. 经费保障：明确培训经费来源（专项拨款、学校承担、个人分担等）及使用预算（专家费、场地设备费、材料消耗费、资料费、管理费等）。
九、风险管理
1. 技术风险：设备故障、网络不稳定、软件兼容性问题。
预案：备用设备与网络方案；提前测试软硬件环境；提供详细操作指南和即时技术支持。
2. 安全风险： 使用工具设备（尤其是电动工具、激光设备）及用电安全。
预案： 严格安全准入培训与考核；配备完善的安全防护用品；制定详细操作规程与应急预案；配备专职安全员；购买活动意外险。
3. 内容风险：课程设计脱离实际或过于技术化。
预案：导师严格把关选题和设计方案；强调劳动教育本质和育人目标；提供多样化的、接地气的案例参考。
4. 效果风险：培训转化率低，教师回校后难以实施。
预案：强调成果产出（方案+计划）；建立后续跟踪指导机制（线上社群、专家答疑、入校指导）；鼓励区域/校际结对帮扶；组织后续优秀课例展示交流活动。
十、预期成果
1. 培养一批具备“AI+劳动教育”课程开发与实施能力的骨干教师。
2. 产出一批高质量的、可推广的“AI+劳动教育”校本/区域特色课程设计方案。
3. 构建区域/校级“AI+劳动教育”资源库与教师学习社群。
4. 推动区域内若干所示范校有效开展“AI+劳动教育”实践。
5. 形成可复制的“AI+劳动教育”师资培训模式与经验。
附件：
1. 详细课程表（含每日安排）
2. 讲师团队介绍
3. 所需设备与资源清单
4. 学员手册（含安全规范、学习任务单）
5. 课程设计方案模板
6. 培训效果评估问卷
（可根据具体实施区域/学段/资源情况进行个性化调整）
本方案旨在为“人工智能+劳动教育”这一新兴交叉领域提供系统化的师资能力建设路径，强调理念引领、技术筑基、实践转化、持续发展，力求培养能驾驭未来教育的创新型劳动教育师资队伍。
