数智赋能劳动教育须坚守育人本位

①吉林市丰满区实验幼儿园河山郡分园的孩子们扮演“小中医”为“病人”抓药配药。

②山东省临沂市兰山区银雀山小学的学生在听取农民讲解小麦种植知识。

　　“十五五”时期，加强新时代大中小学劳动教育与深入实施教育数字化战略、推动人工智能助力教育变革，正在成为教育现代化进程中相互关联、协同推进的重要任务。数智技术融入劳动教育，既为劳动教育打开了新的发展空间，也提出了新的治理命题。我们在利用数智技术赋能劳动教育创新发展、推动劳动教育全面提质增效的同时，也要坚守劳动教育育人本位，避免人的主体性缺失、劳动价值迷失以及社会性劳动的弱化。

　　1 数智技术赋能劳动教育提质增效

　　数智技术赋能劳动教育，首先体现在拓展劳动教育场景、促进资源共享上。当前，不同地区、不同学校在劳动教育资源供给方面存在显著差异。数智技术可以突破劳动教育的时空壁垒和资源困境，形成传统与现代、校内校外、线上线下开放融合，家校社互联互通的劳动教育场域，使教育场景从“固定封闭”走向“泛在开放”。通过劳动教育大数据平台，农村学校可以接触到智能制造、现代服务业等劳动形态，城市学校也可以了解智慧农业、生态保护、乡村治理等劳动场景。

　　其次，数智技术丰富了新时代劳动教育的形式和内容。随着智能制造、智慧农业、智慧物流等新产业新业态快速发展，劳动生产形态和技术技能要求发生了深刻变化。劳动教育要彰显时代特征，一方面，要适应科技发展和产业变革，积极拓展和丰富劳动教育内容，结合数智技术支撑和社会服务新变化，在传统劳动教育的基础上，引入现代科技创新、前沿数字技术、智能制造等现代劳动内容，帮助学生掌握必备的现代生产知识和劳动技能。另一方面，数智技术为劳动教育教学内容注入了“多元融合”“跨学科融合”的新引擎。例如在跨学科融合上，有些学校打破劳动教育单一课程边界，推动“劳动教育+人工智能通识+专业教育”跨域整合，将数字劳动、智能伦理、人机协同等时代内容纳入课程体系，让劳动教育紧跟劳动形态变革，精准对接数字经济与产业升级需求，实现劳动教育从“实践体验型”“单一技能型”向“数据驱动型”“创新创意型”转变。

　　再次，数智技术赋能劳动教育评价改革实现了“效”的倍增。数智技术通过学习记录、图像识别、智能反馈等方式，开展多维度的过程评价、增值评价和综合评价，推动实现教学全过程、发展全要素伴随式数据采集，开展精准画像；帮助学校、教师、学生等不同主体更细致地了解学生参与劳动的时间、步骤、合作情况、安全风险和技能掌握情况。例如，在工农业生产和服务性劳动项目中，智能系统可以辅助提醒操作规范、识别安全隐患、记录过程表现，并为教师提供个性化指导依据。又比如，在种植类劳动中，可以借助AI图像识别技术辅助诊断植物病虫害，利用智能传感器监测土壤湿度、光照等环境数据，开展基于数据的科学探究；在项目式劳动中，可运用AI工具进行任务规划、方案优化和创意设计，从而将传统劳动从单纯的体力操作升级为“系统设计+技术研发+价值创造”的全链条实践。

　　2 谨防数智技术对劳动育人本质的侵蚀

　　数智技术为劳动教育创新发展带来了新动能。但如果应用不当，数智技术可能遮蔽劳动教育本质，甚至使劳动教育偏离立德树人的方向。

　　一要警惕人的主体性缺失。劳动教育的核心是实践育人，是学生亲身参与、主动实践、真实体验。如果过度依赖人工智能操作，会导致学生自身劳动实践能力弱化、劳动情感体验缺失。例如，一些学生借助生成式人工智能完成劳动报告、实践反思、项目方案，表面上材料完整，实际上并未真正经历劳动过程。这样的“智能代劳”不仅淹没了人的主体性与创造性，削弱了劳动技能、劳动品质培养的效果，也会侵蚀对劳动精神的理解，使其容易停留在“看过了”“知道了”，却难以培养真正的劳动自豪感，难以培育不断探索、精益求精、追求卓越的工匠精神和爱岗敬业的劳动态度。

　　二要警惕劳动价值迷失。数智技术强调效率、优化和结果，劳动教育却不能只看效率和产出。劳动教育的重要价值，在于让学生体会普通劳动者的辛苦，理解劳动创造生活，感受劳动不分贵贱，形成尊重劳动、珍惜劳动成果、弘扬劳动精神的情感态度价值观。如果劳动教育被技术评价体系牵引，过度关注打卡次数、成果照片、积分排名和可视化数据，就可能把劳动窄化为可量化绩效，把育人过程变成指标竞赛。

　　三要警惕社会性劳动弱化。马克思说，人类社会的集结正是依靠社会性的劳动，社会性的劳动是人的本质中的本质。劳动从来不只是个体技能训练，也是社会关系和公共责任的生成过程。服务性劳动、公益劳动、社会生产劳动之所以重要，是因为学生能够在与他人协作、服务他人、回应公共需要的过程中，理解个人与社会的关系。如果数智技术把劳动教育过度简化为设备体验、平台打卡和个人化任务，学生虽然完成了系统推送的劳动项目，却减少了与普通劳动者、社区成员、同伴和教师、家人的真实互动，劳动教育的社会性和公共性就会被削弱。

　　此外，还应关注数据安全、算法偏差和教育公平问题。劳动教育涉及学生行为记录、图像信息、评价数据和成长档案。如果缺乏必要规范，可能带来隐私泄露和信息过度采集风险。不同地区、学校、家庭对数智技术工具的可及性也不相同，如果简单以智能化水平衡量劳动教育质量，反而可能扩大校际差距、城乡差距和群体差距。

　　3 数智技术应服务于真实劳动和价值养成

　　推进数智技术与劳动教育深度融合，应坚持“智能助劳”而非“智能代劳”，让技术服务于真实劳动、深度体验和价值养成。

　　第一，坚持育人本位，把劳动价值观培养放在首位。学校在设计数智技术劳动教育场景时，不能只问“技术能做什么”，更要问“学生能从中获得什么”。每一个智能化劳动项目，都应明确其劳动价值目标、技能目标和精神品质目标。技术应当帮助学生更好地理解劳动，而不是绕开劳动。

　　第二，坚持真实劳动，形成“真实劳动+智能支持”的课程模式。数智技术可以用于课前准备、过程指导、风险防控和课后反思，但劳动教育的主体环节必须是真实实践。学校可以在劳动课程中构建“认知学习—方案设计—真实实践—智能反馈—反思提升”的闭环。课前，学生借助数字资源了解劳动背景和操作规范；课中，学生亲自动手完成劳动任务，数智技术提供必要提醒和辅助；课后，学生结合系统记录和教师评价进行反思。这样既能发挥数智技术优势，又能守住劳动教育的实践根基。

　　第三，坚持综合评价，避免把劳动教育简化为数据考核。数智技术可以帮助记录劳动过程，但不能把劳动素养完全等同于数据表现。劳动教育评价应坚持定量与定性结合、过程与结果结合、技能与价值结合。除了劳动时长、任务完成度、作品成果等可记录内容，更要关注学生是否形成责任意识、合作意识、服务意识和尊重劳动者的情感。对于数智技术生成的劳动报告、实践总结等内容，学校也应加强真实性审核，引导学生诚实记录、真实表达。

　　第四，坚持安全规范，建立数智技术赋能劳动教育的治理边界。各地各校应对智能产品进校园、学生数据采集、算法推荐、平台评价、虚拟仿真使用等建立明确规范。凡是涉及学生个人信息和行为数据的应用，都应遵循最小必要原则，防止过度采集、长期留存和商业化使用。对于生成式数智技术辅助完成劳动教育作业、评价材料等情况，也应明确使用边界，培养学生的技术伦理意识和诚实劳动精神。数智技术可以提高劳动效率，但不能替代奋斗；可以优化劳动流程，但不能替代主体责任；可以模拟劳动场景，但不能替代真实体验；可以辅助劳动评价，但不能替代价值判断。

　　数智技术赋能劳动教育，不是让学生远离劳动，而是帮助他们更深刻地理解劳动。只有始终把培育学生的劳动精神面貌、劳动价值取向和劳动技能水平置于核心地位，数智技术才能真正成为劳动教育高质量发展的助推力量，为培养担当民族复兴大任的时代新人赋能增效。

　　（作者系中国教育科学研究院劳动与社会实践教育研究所所长、研究员，本文系2023年度国家社会科学基金教育学一般项目“数字教育背景下劳动教育教学范式创新与实践探索研究”［BHA230158］研究成果）

《中国教育报》2026年07月07日 第09版