在人工智能課程教學中滲透勞動教育

摘 要：勞動教育具有樹德、增智、強體、育美的綜合育人價值，除了開設勞動必修課，以其他學科的教學作為載體也是開展勞動教育的有效方式。文章主要探討在人工智能課程教學中以項目學習的形式滲透勞動教育的具體做法，提出了在人工智能課程中開展勞動教育的必要性，并以“如何判斷香蕉的成熟度”項目為例，展示了在人工智能課程項目學習中滲透勞動教育的實踐過程，并對在人工智能課程教學中滲透勞動教育進行了反思。

關鍵詞：人工智能;課程教學;勞動教育;滲透

基金項目：本文系廣東省中小學“百千萬人才培養工程”專項科研項目課題“初中信息技術人工智能模塊的項目教學實踐研究”（課題立項號：BQW2021JCL003）研究成果;廣東省教育研究院勞動教育專項課題“基于創意制作的初中勞動教育校本課程開發研究”（課題立項號：GDHY-2020-Z-b056）研究成果。

作者簡介：陳衛軍（1980—），男，廣東省中山市第一中學。

人工智能賦能教育，人工智能賦能農業，人工智能讓生活更美好……人工智能正在以前所未有的速度改變我們習以為常的一切。面對機遇與挑戰，國家出臺了多項有關人工智能教育的文件，各級各類學校也積極響應國家號召，開始在課堂中開展人工智能課程教學。調查研究發現，目前的中小學人工智能課程教學偏重于對人工智能技術的感知與體驗、人工智能應用的初步設計，以及對人工智能基本原理的初步了解。在人工智能課程教學中，勞動教育缺位。

一、在人工智能課程教學中開展勞動教育的必要性

科學技術是第一生產力，人工智能技術將成為未來的核心科學技術之一。作為新的勞動形態，智能勞動通過人與智能機器的合作共事，擴大、延伸和部分取代了人類在生產過程中的腦力勞動，其必將改變未來勞動的形態[1]。

有人戲言：“未來你的勞動報酬將取決于你跟人工智能打交道的程度。”這種說法雖然比較夸張，但也在一定程度上反映了未來新形態智能勞動的重要地位。作為社會主義建設者和接班人，學生應該盡早接觸人工智能，體驗、感知智能勞動對生活的影響。

人工智能課程旨在借助身邊的人工智能應用場景，引導學生正確認識人工智能。雖然人工智能現在還不是一門單獨的學科，但既然學校開設了人工智能課程，按照全科育人、全程育人的理念，教師應該在人工智能課程教學中滲透勞動教育。

二、項目學習與勞動教育

項目學習以學習（研究）某種或多種學科的概念和原理為中心，以制作作品并將作品推銷給客戶為目的，旨在引導學生在實踐中借助多種資源開展探究活動，并在一定時間內解決一系列相互關聯的問題。其核心包括兩大部分，一是用來組織和推進活動的真實問題，二是最終形成的問題解決方案或產品。

滲透勞動教育的項目學習側重于培育學生的勞動素養，讓學生真正體驗完整的勞動過程。學生通過自主的項目學習和探究，初步掌握勞動技能和方法，并能夠將勞動技能和方法運用到項目實踐中，完成勞動任務，不斷克服在勞動中遇到的困難，解決實際勞動問題，從而更深刻地體驗勞動的艱辛以及收獲勞動產品時的幸福感，如此方能充分發揮勞動教育在實踐中的育人作用[2]。人工智能課程運用項目學習滲透勞動教育的模型如圖1所示。

三、在人工智能項目學習中滲透勞動教育的案例

中山市民眾街道有較多香蕉種植戶，在一個潮濕悶熱的下午，蕉農們在香蕉地里收割、搬運香蕉……學生看到了蕉農們勞動的艱辛，體會到勞動成果的來之不易，樹立起珍惜勞動成果的意識，也決心用自己所學的知識做點力所能及的事情。于是，學生對香蕉種植戶進行了訪談，了解到香蕉的成熟程度跟價格有一定的關系，對于數量龐大的香蕉，如何高效判斷香蕉的成熟度很關鍵。

（一）在智能體驗中培養學生的創造性勞動能力

在“身邊的人工智能”教學環節中，教師讓學生親身體驗人工智能設備，回答相應的問題。教師提出第一個問題：“未來有哪些工作會被人工智能取代，哪些工作不會？”

學生以小組為單位進行討論，然后每組選出代表參與班級的討論。在討論與爭辯的過程中，學生逐漸明晰人工智能的實際效用。

教師進而提出第二個問題：“為了適應未來人工智能時代的工作，我們應該具備怎樣的勞動能力？”由此引導學生重視創造性勞動能力。

（二）在數據采集過程中幫助學生培養正確的勞動品質

學生按照成熟程度將香蕉分為太熟的香蕉（表皮發黑）、成熟度剛好的香蕉（金黃色表皮）、還不夠成熟的香蕉（青色表皮）三種類別，并分別進行數據采集。由于機器依賴于大數據，因此要確保機器學習的準確性，就需要大量的數據。基于此，學生需要采集大量的數據，從不同的角度和類別，通過拍攝上千張照片，使機器獲取大量的數據，從而建立準確率較高的模型。

人工智能的模型訓練需要選取多種角度并反復地拍攝，有時需要對同一只香蕉重復拍攝上百次，很考驗學生的細致程度和耐性，這正能培養學生精益求精的勞動品質。

（三）在完善算法過程中培養學生的勞動知識和技能

人工智能對大量的數據進行分析之后，開始進行模型訓練。訓練完成之后，學生測試機器學習的模型是否有效。有學生發現在某些情境下，該模型不能準確地判斷香蕉的成熟程度，因此需要增加數據。學生再次拍攝大量的照片，并與香蕉基地的其他同學合作，共享香蕉照片，這培養了學生的合作勞動技能。

有學生嘗試用打印出來的香蕉照片或玩具香蕉來進行測試，發現模型仍存在這樣或那樣的問題，大家就一起討論解決問題的方法。在反復測試和調整后，學生們最終完成模型修改和算法完善，達到比較理想的效果。

（四）在人工智能項目實施過程中幫助學生養成優良的勞動品德

人工智能課程的目標除了感知、學習、表示與推理，還有一個很重要的目標是產生積極的社會影響，即讓學生運用所學知識幫助有需要的人群，這個過程又包含了服務性勞動。

以“自動識別香蕉的成熟度”項目為例，學生需要關心蕉農們的實際需要，在數據的采集中認識到“勞動來不得半點虛假”，在解決問題的過程中懂得“一分耕耘，一分收獲”，在人工智能作品的設計和制作過程中，不斷修改、完善，理解勞動需要工匠精神、追求卓越等。在機器建立數據模型的過程中，需要反復試驗、調整，并使機器適應新環境，這能培養學生在勞動方面的堅韌性，使其養成優良的勞動品德。

四、在人工智能課程教學中滲透勞動教育的反思

（一）項目學習是在人工智能課程中滲透勞動教育的抓手

勞動教育提倡在做中學，使學生在實踐中學習，體悟勞動的價值。這與項目學習“做中學”的理念不謀而合。同時，項目學習也是人工智能課程提倡的學習方式。人工智能課程的核心目標是培養學生的創新能力，而只采取“講練結合”的方式是無法完成這一目標的，還需要學生自主規劃、自主探究、解決問題、展示作品、不斷迭代，以項目學習的形式在制作作品過程中將學到的知識與獲得的能力進行遷移[3]。

（二）創設基于真實勞動情境的驅動性問題

勞動源于生活，人工智能課程項目學習應該選擇真實情境的真實問題。比如，如何判斷香蕉的成熟度，如何設計更智能的垃圾桶，如何采摘西紅柿等。

驅動性問題會直接影響項目化學習的實踐過程和結果。驅動性問題不同，項目化學習的結果可能完全不一樣。同樣是“垃圾桶”這個主題，如果驅動性問題是如何設計一個智能垃圾桶，那么項目的結果就有可能是學生共同設計一個智能垃圾桶。如果驅動性問題是如何幫助環衛工人勞動，那么項目的結果就可能是學生通過調查了解環衛工人的工作，設計并制作幫助環衛工人減輕工作量的智能工具。驅動性問題能夠激發學生的求知欲，使其主動深入項目探索[4]。

（三）成果導向

1.成果指向驅動性問題

驅動性問題貫穿項目學習的始終，人工智能課程項目學習的成果必然指向驅動性問題的解決，且最終以作品的呈現來回應驅動性問題的解決。比如，在“自動識別香蕉的成熟度”項目中，最終的作品是“香蕉成熟度檢測裝置”，其利用攝像頭和掌控板實現自動檢測香蕉的成熟度，利用舵機控制分揀裝置實現按照成熟度不同自動分揀香蕉。驅動性問題的解決，不止于問題本身，學生通過解決驅動性問題擴展到對其他問題的探究。

2.勞動成果的類別

在參與項目的過程中，學生實際上是在參與集體勞動，因此勞動成果分為個人的成果和集體的成果。通過項目作品的呈現，學生體驗到勞動成果的來之不易，同時，產生珍惜項目成果（勞動成果）的情感。

（四）勞動素養的遷移

在項目學習中，無論一個項目完成得多好，都不意味著結束，而是一個新的項目學習的開始。學生積極總結項目學習過程中的得失，將其擴展并轉移到新項目或新工作中，以確保新項目或新工作能夠更成功、更高效。

1.遷移失敗的教訓和成功的經驗，以便在新的勞動情境中思考得更縝密，做事更成功。

2.遷移知識、技能和方法，以便在新勞動情境中解決勞動問題更快捷，更高效地完成項目。

3.遷移情感態度，以便在新勞動情境中學習更自信，探究興趣更濃厚、更持久。

（五）多元化評價

教師在進行項目學習評價時，一定要注意評價的多元化，包括評價主體、評價內容、評價形式的多元化，尤其是要發揮過程評價和結果評價的效用。需要注意的是，人工智能課程與勞動的直接關聯度不高，在人工智能課程中滲透勞動教育要注重培養學生的科學態度、規范意識、效率觀念和創新精神。教師可參考下表開展評價。

結語

人工智能正在不斷改變我們的生活，雖然我們難以準確預見未來人工智能新技術會如何顛覆性地改變勞動模式，但具備人工智能素養和勞動素養的學生無疑能在未來有更好的發展。項目學習作為一條紐帶，將人工智能課程與勞動教育有機連接，強調學生要在制作人工智能作品的過程中形成正確的勞動價值觀，教師應將人工智能項目的實施與育人聯系起來，以提升學生的綜合素養。

[參考文獻]

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夏雪梅.項目化學習設計：學習素養視角下的國際與本土實踐：第2版[M].北京：教育科學出版社，2021.

曾天山，顧建軍.勞動教育論[M].北京：教育科學出版社，2020.

郝志軍.大中小學勞動教育指導綱要（試行）解讀[M].北京：北京師范大學出版社，2021.