在人工智能课程教学中渗透劳动教育

摘 要：劳动教育具有树德、增智、强体、育美的综合育人价值，除了开设劳动必修课，以其他学科的教学作为载体也是开展劳动教育的有效方式。文章主要探讨在人工智能课程教学中以项目学习的形式渗透劳动教育的具体做法，提出了在人工智能课程中开展劳动教育的必要性，并以“如何判斷香蕉的成熟度”项目为例，展示了在人工智能课程项目学习中渗透劳动教育的实践过程，并对在人工智能课程教学中渗透劳动教育进行了反思。

关键词：人工智能;课程教学;劳动教育;渗透

基金项目：本文系广东省中小学“百千万人才培养工程”专项科研项目课题“初中信息技术人工智能模块的项目教学实践研究”（课题立项号：BQW2021JCL003）研究成果;广东省教育研究院劳动教育专项课题“基于创意制作的初中劳动教育校本课程开发研究”（课题立项号：GDHY-2020-Z-b056）研究成果。

作者简介：陈卫军（1980—），男，广东省中山市第一中学。

人工智能赋能教育，人工智能赋能农业，人工智能让生活更美好……人工智能正在以前所未有的速度改变我们习以为常的一切。面对机遇与挑战，国家出台了多项有关人工智能教育的文件，各级各类学校也积极响应国家号召，开始在课堂中开展人工智能课程教学。调查研究发现，目前的中小学人工智能课程教学偏重于对人工智能技术的感知与体验、人工智能应用的初步设计，以及对人工智能基本原理的初步了解。在人工智能课程教学中，劳动教育缺位。

一、在人工智能课程教学中开展劳动教育的必要性

科学技术是第一生产力，人工智能技术将成为未来的核心科学技术之一。作为新的劳动形态，智能劳动通过人与智能机器的合作共事，扩大、延伸和部分取代了人类在生产过程中的脑力劳动，其必将改变未来劳动的形态[1]。

有人戏言：“未来你的劳动报酬将取决于你跟人工智能打交道的程度。”这种说法虽然比较夸张，但也在一定程度上反映了未来新形态智能劳动的重要地位。作为社会主义建设者和接班人，学生应该尽早接触人工智能，体验、感知智能劳动对生活的影响。

人工智能课程旨在借助身边的人工智能应用场景，引导学生正确认识人工智能。虽然人工智能现在还不是一门单独的学科，但既然学校开设了人工智能课程，按照全科育人、全程育人的理念，教师应该在人工智能课程教学中渗透劳动教育。

二、项目学习与劳动教育

项目学习以学习（研究）某种或多种学科的概念和原理为中心，以制作作品并将作品推销给客户为目的，旨在引导学生在实践中借助多种资源开展探究活动，并在一定时间内解决一系列相互关联的问题。其核心包括两大部分，一是用来组织和推进活动的真实问题，二是最终形成的问题解决方案或产品。

渗透劳动教育的项目学习侧重于培育学生的劳动素养，让学生真正体验完整的劳动过程。学生通过自主的项目学习和探究，初步掌握劳动技能和方法，并能够将劳动技能和方法运用到项目实践中，完成劳动任务，不断克服在劳动中遇到的困难，解决实际劳动问题，从而更深刻地体验劳动的艰辛以及收获劳动产品时的幸福感，如此方能充分发挥劳动教育在实践中的育人作用[2]。人工智能课程运用项目学习渗透劳动教育的模型如图1所示。

三、在人工智能项目学习中渗透劳动教育的案例

中山市民众街道有较多香蕉种植户，在一个潮湿闷热的下午，蕉农们在香蕉地里收割、搬运香蕉……学生看到了蕉农们劳动的艰辛，体会到劳动成果的来之不易，树立起珍惜劳动成果的意识，也决心用自己所学的知识做点力所能及的事情。于是，学生对香蕉种植户进行了访谈，了解到香蕉的成熟程度跟价格有一定的关系，对于数量庞大的香蕉，如何高效判断香蕉的成熟度很关键。

（一）在智能体验中培养学生的创造性劳动能力

在“身边的人工智能”教学环节中，教师让学生亲身体验人工智能设备，回答相应的问题。教师提出第一个问题：“未来有哪些工作会被人工智能取代，哪些工作不会？”

学生以小组为单位进行讨论，然后每组选出代表参与班级的讨论。在讨论与争辩的过程中，学生逐渐明晰人工智能的实际效用。

教师进而提出第二个问题：“为了适应未来人工智能时代的工作，我们应该具备怎样的劳动能力？”由此引导学生重视创造性劳动能力。

（二）在数据采集过程中帮助学生培养正确的劳动品质

学生按照成熟程度将香蕉分为太熟的香蕉（表皮发黑）、成熟度刚好的香蕉（金黄色表皮）、还不够成熟的香蕉（青色表皮）三种类别，并分别进行数据采集。由于机器依赖于大数据，因此要确保机器学习的准确性，就需要大量的数据。基于此，学生需要采集大量的数据，从不同的角度和类别，通过拍摄上千张照片，使机器获取大量的数据，从而建立准确率较高的模型。

人工智能的模型训练需要选取多种角度并反复地拍摄，有时需要对同一只香蕉重复拍摄上百次，很考验学生的细致程度和耐性，这正能培养学生精益求精的劳动品质。

（三）在完善算法过程中培养学生的劳动知识和技能

人工智能对大量的数据进行分析之后，开始进行模型训练。训练完成之后，学生测试机器学习的模型是否有效。有学生发现在某些情境下，该模型不能准确地判断香蕉的成熟程度，因此需要增加数据。学生再次拍摄大量的照片，并与香蕉基地的其他同学合作，共享香蕉照片，这培养了学生的合作劳动技能。

有学生尝试用打印出来的香蕉照片或玩具香蕉来进行测试，发现模型仍存在这样或那样的问题，大家就一起讨论解决问题的方法。在反复测试和调整后，学生们最终完成模型修改和算法完善，达到比较理想的效果。

（四）在人工智能项目实施过程中帮助学生养成优良的劳动品德

人工智能课程的目标除了感知、学习、表示与推理，还有一个很重要的目标是产生积极的社会影响，即让学生运用所学知识帮助有需要的人群，这个过程又包含了服务性劳动。

以“自动识别香蕉的成熟度”项目为例，学生需要关心蕉农们的实际需要，在数据的采集中认识到“劳动来不得半点虚假”，在解决问题的过程中懂得“一分耕耘，一分收获”，在人工智能作品的设计和制作过程中，不斷修改、完善，理解劳动需要工匠精神、追求卓越等。在机器建立数据模型的过程中，需要反复试验、调整，并使机器适应新环境，这能培养学生在劳动方面的坚韧性，使其养成优良的劳动品德。

四、在人工智能课程教学中渗透劳动教育的反思

（一）项目学习是在人工智能课程中渗透劳动教育的抓手

劳动教育提倡在做中学，使学生在实践中学习，体悟劳动的价值。这与项目学习“做中学”的理念不谋而合。同时，项目学习也是人工智能课程提倡的学习方式。人工智能课程的核心目标是培养学生的创新能力，而只采取“讲练结合”的方式是无法完成这一目标的，还需要学生自主规划、自主探究、解决问题、展示作品、不断迭代，以项目学习的形式在制作作品过程中将学到的知识与获得的能力进行迁移[3]。

（二）创设基于真实劳动情境的驱动性问题

劳动源于生活，人工智能课程项目学习应该选择真实情境的真实问题。比如，如何判断香蕉的成熟度，如何设计更智能的垃圾桶，如何采摘西红柿等。

驱动性问题会直接影响项目化学习的实践过程和结果。驱动性问题不同，项目化学习的结果可能完全不一样。同样是“垃圾桶”这个主题，如果驱动性问题是如何设计一个智能垃圾桶，那么项目的结果就有可能是学生共同设计一个智能垃圾桶。如果驱动性问题是如何帮助环卫工人劳动，那么项目的结果就可能是学生通过调查了解环卫工人的工作，设计并制作帮助环卫工人减轻工作量的智能工具。驱动性问题能够激发学生的求知欲，使其主动深入项目探索[4]。

（三）成果导向

1.成果指向驱动性问题

驱动性问题贯穿项目学习的始终，人工智能课程项目学习的成果必然指向驱动性问题的解决，且最终以作品的呈现来回应驱动性问题的解决。比如，在“自动识别香蕉的成熟度”项目中，最终的作品是“香蕉成熟度检测装置”，其利用摄像头和掌控板实现自动检测香蕉的成熟度，利用舵机控制分拣装置实现按照成熟度不同自动分拣香蕉。驱动性问题的解决，不止于问题本身，学生通过解决驱动性问题扩展到对其他问题的探究。

2.劳动成果的类别

在参与项目的过程中，学生实际上是在参与集体劳动，因此劳动成果分为个人的成果和集体的成果。通过项目作品的呈现，学生体验到劳动成果的来之不易，同时，产生珍惜项目成果（劳动成果）的情感。

（四）劳动素养的迁移

在项目学习中，无论一个项目完成得多好，都不意味着结束，而是一个新的项目学习的开始。学生积极总结项目学习过程中的得失，将其扩展并转移到新项目或新工作中，以确保新项目或新工作能够更成功、更高效。

1.迁移失败的教训和成功的经验，以便在新的劳动情境中思考得更缜密，做事更成功。

2.迁移知识、技能和方法，以便在新劳动情境中解决劳动问题更快捷，更高效地完成项目。

3.迁移情感态度，以便在新劳动情境中学习更自信，探究兴趣更浓厚、更持久。

（五）多元化评价

教师在进行项目学习评价时，一定要注意评价的多元化，包括评价主体、评价内容、评价形式的多元化，尤其是要发挥过程评价和结果评价的效用。需要注意的是，人工智能课程与劳动的直接关联度不高，在人工智能课程中渗透劳动教育要注重培养学生的科学态度、规范意识、效率观念和创新精神。教师可参考下表开展评价。

结语

人工智能正在不断改变我们的生活，虽然我们难以准确预见未来人工智能新技术会如何颠覆性地改变劳动模式，但具备人工智能素养和劳动素养的学生无疑能在未来有更好的发展。项目学习作为一条纽带，将人工智能课程与劳动教育有机连接，强调学生要在制作人工智能作品的过程中形成正确的劳动价值观，教师应将人工智能项目的实施与育人联系起来，以提升学生的综合素养。

[参考文献]

钟志贤.信息化教学模式：理论建构与实践例说[M].北京：教育科学出版社，2005.

夏雪梅.项目化学习设计：学习素养视角下的国际与本土实践：第2版[M].北京：教育科学出版社，2021.

曾天山，顾建军.劳动教育论[M].北京：教育科学出版社，2020.

郝志军.大中小学劳动教育指导纲要（试行）解读[M].北京：北京师范大学出版社，2021.