高校勞動教育全過程自主實施的數字化管理平臺建設

［摘 要］ 高校勞動教育面臨數字化管理模式轉型，勞動教育內容具有多樣化、分散化的發展趨勢。為充分尊重和發揮學生群體的個性差異、加強勞動教育課程評價體系構建，基于大數據技術背景，提出構建一個全過程自主型多維度融合的高校勞動教育實施與管理平臺。平臺以大數據分析層、對象應用層、服務管理層作為整體架構，搭建勞動項目動態數據庫、疊加三方綜合評價數據庫。經過應用測試結果反饋，平臺能夠保障勞動教育課程各環節順利實施，有效實現高校勞動教育課程全過程自主實施與數字化管理。

［關鍵詞］ 高等教育；大數據；勞動教育；管理模式

［課題項目］ 2022年河海大學本科實踐教學改革研究重點項目“多元動態化實施與管理的水工專業勞動教育模式探究”

［作者簡介］ 初文婷（1991—），女，吉林吉林人，碩士，河海大學水利水電學院實驗員，主要從事水工結構工程實驗研究；詹瀘成（1989—），男，江蘇宜興人，博士，河海大學水利水電學院副教授（通信作者），主要從事水力學及河流動力學研究。

［中圖分類號］ G642.4 ［文獻標識碼］ A ［文章編號］ 1674-9324（2024）18-0032-04 ［收稿日期］ 2023-03-09

引言

隨著人工智能技術的高速發展，云計算、大數據等不斷融入高等教育數字化建設，以提升課程效率、效能、效果為目標，對高校勞動教育模式從人工化管理向數字化管理的智能轉型提出了新的要求和挑戰［1-2］。2020年，中共中央、國務院發布的《關于全面加強新時代大中小學勞動教育的意見》指出，把勞動教育納入人才培養全過程，貫通大中小學各學段，貫穿家庭、學校、社會各方面［3］。勞動教育是一門跨越各個學齡層次的必修課程，針對不同年齡階段的勞動教育應當有不同的特色與側重點。高等院校的勞動教育的對象是即將步入社會的成年人，具有成熟的思維認知和獨立的行為能力，儲備了一定的專業認知與專業基礎，高校學生必須適應高校勞動教育數字化轉型的趨勢［4］。

高等學校的勞動教育應當充分利用專業特點，思索如何將勞動教育內容與專業特色乃至行業特色有機結合。高校勞動教育應該為學生提供更加有廣度、有深度的勞動內容，讓學生能夠深入接觸專業領域的勞動實踐活動。高校勞動教育不應該是枯燥、單一、重復的勞動，應是具有體驗感、趣味性、專業性的復合型勞動，并且更加注重過程導向，在實踐中切實提升勞動意識，樹立正確的勞動價值觀。如何形成豐富多元的專業性勞動教育內容，并且變成一項能夠實踐的勞動任務，以及面對數量龐大的學生、教師群體，將高質量的專業性勞動教育付諸實踐是值得思考的問題。此外，為進一步提升勞動教育實施質量和成效，促進勞動教育的改革和完善，提升勞動育人效果，課程評價是必備的重要環節。面對新時代高校勞動教育的數字化轉型，勞動教育課程評價方式也必須隨之優化升級［5］。全國政協委員、史家教育集團校長王歡強調：評價導向要注重過程性和實踐性。因此，勞動教育必須建立過程性、多維度的綜合評價體系，且因涉及師生眾多，評價指標的時間和空間跨度極大，如果仍以傳統的模式開展課程評價會導致教學工作量倍增、效率大幅降低。

信息技術具有數字化、網絡化和智能化等優勢，在勞動教育過程中可以發揮優化課程內容實施、提升課程管理效率、解決多維度綜合型評價難題等作用［6］。對此，考慮以大數據技術為核心［7-8］，建立基于勞動項目動態數據庫、實現全過程自主實施、搭載三方評價機制的高校勞動教育數字化綜合平臺，以智能系統為手段，實現個性化、動態化、即時化的勞動教育過程管理和課程評價，打造以學生為本，充分考慮個體差異、尊重個人需求和選擇的勞動教育課程體系。通過建設勞動教育數字化管理平臺，調動不同類型的教師資源，從教師角度發布勞動項目并形成“勞動訂單”，構建勞動實踐項目動態數據庫，供學生自由選擇，使勞動項目從成立到實施的過程變得快捷、高效。通過構建三方評價機制，實現由教師評價、學生自評與互評和第三方評價組成的多維度、全過程綜合評價體系，既對學生勞動教育成效生成綜合評價結果，又對課程實施成效做出科學評估，以此作為課程持續改進的依據。基于綜合性的勞動教育平臺，有助于實現勞動教育數字化管理體系構建，利用流程化、平臺化特點實現勞動教育全過程的數字孿生。

一、高校勞動教育數字化綜合平臺設計

勞動教育平臺的用戶主體為學生和教師，應分析其在勞動教育方面的目的和需求。經過廣泛調研了解，科研為主型教師、教學為主型教師、行政崗、實驗崗以及學生輔導員等各類高校教師均有意愿結合自身的工作內容，為學生提供多種多樣的勞動實踐機會。這種課程形式與以往單一的體力勞動相比有著巨大的改善與進步，學生對更加新穎的勞動內容產生了強烈向往，希望能夠真正實現自主選擇適合和感興趣的勞動項目，表示這樣會更愿意投入其中，極大提升勞動教育效果。經過深入研究與探討，所設計的勞動教育平臺的教育理念符合國家對高等學校勞動教育的要求，課程內容契合廣大師生的實際期望，是一種雙方受益的勞動教育形式。

在平臺搭建上，以數據技術為基礎構建分布式勞動教育數字化綜合平臺架構（見圖1）。根據大數據處理、數據交換和共享以及數據分析挖掘等環節設計大數據分析層，搭建勞動項目動態數據資源庫、疊加三方評價數據庫；采用與校級網絡平臺相匹配的數字交換工具，使選取的勞動教育相關資源與學校師生賬戶信息同步，設計對象應用層，面向不同用戶群體進入平臺，可開展相應的勞動教育課程實施環節；為滿足平臺管理維護的基礎功能、匹配勞動教育課程體系要求的性能需求，設計服務管理層。

二、搭建勞動教育數據資源庫

在勞動教育平臺整體架構中，數據資源庫內包含所有的勞動教育全過程相關數據，涵蓋勞動項目動態數據庫和三方綜合評價數據庫的全部數據資源。經過大數據分析層的處理和篩選，分析數據所在環節，推送至相應對象應用，在用戶數據輸入—數據輸出—數據反饋的過程中，實現勞動教育全過程數字化管理。

（一）勞動項目動態數據資源庫

根據上述關于勞動教育課程實施的基本理念，考慮用戶特點與實際情況，確定以“教師主導、學生自主匹配”為原則，通過勞動教育平臺的大數據分析提取發布勞動任務的所需數據，得到勞動教育數據資源鏈路（見圖2）。教師可結合自身工作進度，在勞動教育課程實施期間，隨時發布和更新勞動實踐項目。基于教師實時發布的勞動類型、勞動內容、人數需求及時長、勞動地點和時間段等數據，形成“勞動訂單”并在對象應用層發布。學生根據自身特點、興趣愛好、時間空間條件等個體情況，在線查看所有勞動實踐項目，并自主選擇和“認領”勞動任務。到此階段，“勞動訂單”對師生雙方來講已經形成一項契約，下一步則是按照勞動項目的具體要求進入線下實踐環節。

平臺以給予師生最大的自由度為設計理念，充分重視師生的個性化定制需求。例如，可以設置訂單報名開始和截止時間，以便提前做好計劃與安排；可以設置報名條件，例如，具備某項軟件使用技能、擅長某類型工作等；可設置一定條件讓學生有權取消和重新下單。此外，平臺具備常用的數據處理能力，如報滿自動停止接單、未報滿訂單置頂等功能，能夠為課程負責人或主講教師顯示所有勞動實踐項目的實時動態情況。

（二）三方綜合評價數據庫

在勞動教育項目轉入線下實踐環節后，亟須對課程實施進行全過程跟蹤和資料收集，最終形成綜合性的評價結果，得到三方評價關系（見圖3）。在勞動教育平臺整體架構中，疊加了與勞動項目動態數據資源庫平行的三方評價數據庫，從教師、學生和第三方三個角度出發，涵蓋了課程實施效能以及學生完成度兩個層面的評價內容。其中第三方可以根據主講教師、院級負責人或校級負責人等不同角色設置用戶權限。基于課程評價數據庫較強的保密性，能夠最大限度地確保各方評價的真實客觀性。在勞動項目數據資源庫中，經過師生雙方確認生成的勞動項目數據將跳轉到三方綜合評價數據庫，經過大數據分析、篩選和整理，形成針對不同用戶對象的數據列表，以便在勞動過程中和結束后可以進行評價數據填報。

1.教師應用層。需要項目負責教師確認本項目內所有學生的實際勞動時長，逐個確認學生的勞動任務完成等級，并對其實踐過程表現進行描述性評價。

2.學生應用層。需要每名學生上傳過程性附件材料，如照片、視頻、文檔等素材；對本人勞動任務完成度等級進行自評，同時對個人的收獲和感想做出總結；在同一項目組內，學生需要進行完成度等級互評；最后針對該項勞動任務本身進行評價。

3.第三方應用層。由第三方角色（如主講教師）通過線上、線下觀察和監督勞動教育項目實施情況，針對學生勞動任務完成情況和勞動內容適用性進行評價，進一步保障課程評價體系的客觀性與科學性。

對于三方多維度的交叉評價數據，經過大數據分析層提取、分析和計算，可以得出每名學生的綜合性評價結果，具有客觀可靠性，可針對每個勞動項目的適用性進行綜合評估，分析勞動教育課程實施成效，作為課程持續性改進的重要參考依據。

三、平臺服務與管理

勞動教育平臺架構中的服務管理層是三大核心模塊之一，主要功能是針對勞動教育課程開展的全過程進行全面服務與管理。服務管理層是連接平臺使用者和大數據分析層的橋梁，能夠充分保證勞動教育平臺的運行效果。在平臺管理方面，不同權限的管理員通過用戶注冊進入勞動教育平臺，獲取平臺內不同級別的管理權限，包含權限分配、數據管理、項目審核等多個細化功能。對應每一個勞動教育課程開展周期，都有數量龐大的勞動教育數據涌入平臺，經過大數據的深入挖掘，對勞動教育原始數據資源進行篩選、分類、整理和保存，并對數據分析結果進行處理和匯總。

結語

對于所設計的勞動教育平臺，在一定環境內通過數據挖掘的方式進行功能測試。主要包括平臺登錄、用戶信息管理、課程信息發布以及登錄密碼修改等基礎性功能；教師端勞動任務發布以及學生端確認報名勞動項目等應用型功能；教師評價、學生自評和互評、第三方評價等評價結果數據輸入、評價過程測試；驗證大數據分析結果可靠性；測試管理端對平臺數據的查找、獲取和保存等多方面的應用場景。根據應用測試反饋結果，該平臺在高校勞動教育中運行穩定，能夠保障課程各個環節實施，兼具強大的數據負載能力。

此平臺的優勢主要在于，面對數量龐大的學生群體，將勞動教育原本巨大的課程體量化整為零，分散自主實施，使學生自由度最大化，極大地提升勞動教育課程實施效率。值得注意的是，對于課程實施全過程是有組織、有管理、有把控的，是基于課程體系框架下開展的自主管理型勞動教育，依托所設計的勞動教育平臺，開啟了高校勞動教育數字化體系管理新階段。該平臺將推廣至全校范圍應用，并可以與其他兄弟高校形成聯動，發展成為一個跨校、跨區、跨學科式的勞動教育大平臺。

參考文獻

［1］程啟寅.智能時代：勞動教育數字化發展新路徑研究［J］.寧德師范學院學報，2022（3）：32-37.

［2］張世罡.數字化賦能，譜寫勞動教育高質量發展新篇章［J］.教育家，2022（33）：44.

［3］中共中央，國務院.關于全面加強新時代大中小學勞動教育的意見［A/OL］.（2020-03-20）［2023-02-09］.https：//www.gov.cn/gongbao/content/2020/content_5501022.htm.

［4］鐘小連.新時代高校勞動教育課程建設研究［D］.南寧：廣西民族大學，2022.

［5］胡雪鳳，洪早清.高校勞動教育的智能轉型與應然路徑［J］.教育理論與實踐，2022，42（6）：13-17.

［6］胡曉容.基于AI的勞動教育課程實踐評測研究［J］.計算機時代，2022（2）：122-124.

［7］彭容容，祝玥，高麗金.數字化時代大學生勞動教育嬗變與超越［J］.高校輔導員，2021（5）：61-66.

［8］蔡珊珊.基于大數據的勞動意識教育平臺設計［J］.信息與電腦（理論版），2021，33（13）：150-152.

Construction of Digital Management Platform for the Self-Implementation During the Whole Process of College Labor Education

CHU Wen-ting， ZHAN Lu-cheng

（College of Water Conservancy amp; Hydropower Engineering， Hohai University， Nanjing，

Jiangsu 210098， China）

Abstract： College labor education is facing the transformation of digital management mode， and the content of labor education has a developing trend of diversification and decentralization. In order to fully respect and give play to the individual differences of student groups， and strengthen the construction of labor education curriculum evaluation system， a whole-process independent multi-dimensional college labor education implementation and management platform is proposed based on the background of big data technology. This platform takes the big data analysis layer， object application layer and service management layer as the overall structure to build the dynamic database of labor projects and the superimposed three-party comprehensive evaluation database. Based on the feedback of application test results， the platform can guarantee the successfully implementation of labor education courses and effectively realize the self-implementation and digital management during the whole process of college labor education courses.

Key words： higher education; big data; labor education; management mode