摘要：文章首先分析了人工智能对高职大数据专业群劳动教育的影响，然后阐述了人工智能赋能高职大数据专业群劳动教育“四位一体、分层递进”模式构建，最后论述了人工智能赋能高职大数据专业群劳动教育“四位一体、分层递进”模式实施。

　　关键词：劳动教育,“四位一体、分层递进”模式,大数据专业群,人工智能

　　2020年3月，中共中央、国务院印发《关于全面加强新时代大中小学劳动教育的意见》，明确了要把劳动教育纳入人才培养全过程，与德育、智育、体育、美育相融合，探索建立具有中国特色的劳动教育实践[1]。在人工智能背景下，很多劳动实践快速被自动化、数字化装置设备所取代，导致劳动项目越来越少，且部分大学生劳动的主动性、积极性越来越低，甚至个别大学生对人工智能时代劳动教育是否必要存在提出了质疑。然而，劳动是人类创造财富和社会发展的前提，弘扬劳动精神、劳模精神是社会主义精神文明建设的重要组成部分，劳动教育是人才培养的重要组成部分，故高校更应加强劳动教育，发挥劳动育人作用[2]。

　　在厘清人工智能时代大学生劳动观念弱化的原因，理解人工智能背景下加强大学生劳动教育紧迫性的基础上，要针对高职大数据专业群学生，以课程思政为切入点，把人工智能思维融入课程教学、劳动项目、技能竞赛、毕业设计四个人才培养环节，采用专业技术学习融合劳动教育的方式，循序渐进地在学生认知阶段、学习阶段、培养阶段、应用阶段实现人工智能赋能劳动教育，构建“四位一体、分层递进”模式[3]。

　　一、人工智能对高职大数据专业群劳动教育的影响

　　（一）人工智能重塑学生劳动价值观

　　随着人工智能的发展，劳动方式和形态正在发生深刻变革，使高职大数据专业群劳动教育面临新的挑战。当前，传统劳动观念和劳动实践正在被重新审视，劳动不再是简单的体力劳动，而是更多地与智能技术相结合。基于此，通过参与实践项目，学生可深刻认识到人工智能技术的重要性和价值，强化劳动意识和创新意识。因此，在高职大数据专业群劳动教育中，应引导学生尊重劳动，把握人工智能时代劳动的新特点，以便更好地适应人工智能时代劳动的需求和挑战，进而重塑其劳动价值观[4]。

　　（二）人工智能更新学生解决劳动问题的方法

　　人工智能技术的普及，使许多重复性和高度程序化的工作逐渐被自动化技术取代。对于一些需要大量人力的工作，高职大数据专业群学生会思考融入人工智能技术解决相关问题的可能性。而如何提升学生利用人工智能技术解决劳动问题的能力，如何利用人工智能技术进行数据分析和挖掘，以获得更深见解和一定的解决方案，对教师提出了更高的要求。即教师不但要理论联系实际，构建专业知识与劳动教育相关联的人才培养方案，开发人工智能技术解决实际劳动问题的课程体系，还要让学生学会如何掌握和运用人工智能技术方法，以便更好地解决生活中的问题，从而提升学生解决劳动问题的能力[5]。

　　（三）人工智能改变学校劳动教育方式

　　在高职院校中实施传统的劳动教育更多的是进行实际劳动，过程多少带有机械式、强迫式的意味，难以培养学生的劳动技能和劳动素养。对于大数据专业群学生来说，结合专业技术进行劳动教育改革更易于被接受，尤其是运用人工智能技术解决劳动问题，不仅能体现技术服务社会需求的价值，而且能更好地提高劳动效率。对此，教师可以开展一些创新性劳动教育活动，如利用虚拟现实技术为学生模拟真实工作场景，以帮助他们更好地了解和掌握实际工作方法。同时，教师还可以开展一些跨学科劳动实践活动，更好地培养学生的实践能力和创新精神，而学生认识的改进必然会推动教育教学方式的改革[6]。

　　人工智能对高职大数据专业群学生劳动价值观、解决劳动问题的方法和学校劳动教育方式都产生了影响，这必然要求人才培养方式适应改变、课程教学改革跟上学生变化、课程思政实施方式与专业课程深入融合，并使劳动教育体现在学生培养的各个阶段，进而构建新的劳动教育模式并加以实践[7]。

　　二、人工智能赋能高职大数据专业群劳动教育“四位一体、分层递进”模式构建

　　针对人工智能对高职大数据专业群劳动教育的影响，有必要进行新的劳动教育实践，将人工智能技术与大数据专业教育相结合，实现劳动教育与职业技能培养深度融合，通过改变劳动教育理念，完善课程体系建设，加强实践教学，构建人工智能赋能高职大数据专业群劳动教育“四位一体、分层递进”模式[8]。

　　（一）“四位一体”

　　在高职大数据专业群人才培养过程中，课程思政是重中之重，而劳动教育是其短板，故进行多方协同育人时，要把劳动教育贯穿人才培养全过程。即以“大思政”理念为引导，推动大数据专业群课程与思政教育有机融合，切实发挥课程思政主渠道作用，在劳动项目、课程教学、技能竞赛和毕业设计中融入思政元素，并将劳动教育贯穿四个环节，使四个环节相互影响、相互促进，共同推动劳动教育改革深化。在实践中，针对大数据专业群学生懂技术、爱技术的特点，教师要以更加贴近学生生活、实际应用的方式融入劳动教育，即以解决实际生活中的劳动问题为载体，把劳动问题作为项目引进课程教学，并在课程设计、毕业设计中解决问题，并不断完善，同时在众多项目中选拔优秀项目参加技能竞赛比拼，并将获奖项目作为示范引领，以弘扬“数字工匠”精神。整个过程以“课程思政+劳动教育”为核心，“劳动项目、课程教学、毕业设计、技能竞赛”为支撑轴，共同驱动“四位一体”大学生劳动教育实践，具体实现模式如图1所示。

　　由图1可知，该模式以依托生活中遇到的劳动问题进行启发式学习为出发点，通过融入人工智能思维和专业知识解决问题，由此构建以劳动项目为起点、课程教学为基础、技能竞赛为驱动、毕业设计为拓展的劳动育人模式，分层次、分类别、循序渐进地培养学生的劳动思维。实施中，通过劳动项目课程实践考查方式选取优秀学生、优秀劳动项目进驻党建工坊孵化，在工坊中可得到技术和经费支持，指导学生借助人工智能思维，运用专业知识解决劳动问题，以培养学生为解决劳动问题而不断刻苦钻研的“数字工匠”精神。另外，对于工坊内选拔胜出的项目，推选参加省级以上学科竞赛，且针对适合进行创新创业孵化的项目，推荐进驻校内大学生创业园，并提供技术性和经营性策略支持。整个过程中，以项目实践为载体，课程思政为具体实施，“四位一体”相互促进，且全过程贯彻劳动教育，进而形成了学科指导、创新实践、技能竞赛升华的劳动教育模式[9]。

　　（二）“分层递进”

　　高职大数据专业群尊重学生认知规律，建设融入劳动意识、工匠精神等的思政教育实践平台，并以实际劳动项目为载体，基于认知阶段、学习阶段、培养阶段、应用阶段进行“分层递进”的劳动教育。在认知阶段将劳动问题引入启蒙式教学，学习阶段要求融合专业知识解决劳动问题，培养阶段在工坊化实践场景中模拟项目化实践，应用阶段借助技能竞赛、创新创业孵化等方式进行实战演练与验证，以不断提升学生的劳动能力和劳动素养。笔者设计的“分层递进”劳动教育实施路径如图2所示。

　　由图2可知，实施启蒙式教学的认知阶段，要引导学生根据劳动改造需求进行探究式学习，增强学习趣味性和主动性，让学生在实践中体验到劳动的意义和价值；劳动教育与专业知识融合的学习阶段，要通过交叉学科拓展学习，让学生掌握劳动技能，培养劳动精神，提高劳动素养，改变劳动思维；模拟项目化实践的培养阶段，要指导学生按照项目开发技术要求完成模拟实践，且将结果直接放在劳动实践中，要求学生解决实际问题并进行检验；孵化实战的应用阶段，要通过具体开发和实验，让学生将劳动项目想法转化为具有实际应用价值的作品或服务。通过四个阶段“分层递进”培养学生的职业素质，可激发学生对技术发明、技术革新、技术改造的兴趣，解决人才培养过程中技术技能和课程思政、专业学习和劳动教育不协调的问题，使学生实现自我认知、探究学习、意识培养、孵化应用不同层级观念的转变，并提升学生专业技术技能水平和综合职业素质。在此过程中，理论教学和实训教学中的劳动思维渗透是实施基础，专业设计不断强化激发劳动思维是主要途径，劳动项目创新实践的典型工作任务拓展和学生创新创意思维实施是主要载体。

　　此外，“四位一体、分层递进”劳动教育模式强调在大数据应用技术、软件技术等专业人才培养方案中加入包含劳动教育的思政元素，并在物联网应用软件开发等课程标准的素质目标中对劳动教育有所体现，同时部分课程教材编写与选用要以劳动项目为基础组织教学内容。实践中，劳动教育涉及课前、课中、课后全过程跟踪实施，能够不断促进教师劳动教育思维发展和学生综合素质提升，通过持续实践，劳动教育成果会不断涌现。

　　三、人工智能赋能高职大数据专业群劳动教育“四位一体、分层递进”模式实施

　　在人工智能赋能高职大数据专业群劳动教育“四位一体、分层递进”模式实施过程中，要从专业人才培养方案中的思政元素出发，引入以人工智能技术解决实际劳动问题的内容，并从切实解决学生身边的实际困难出发，使劳动教育与课程教学融合，以鼓励学生利用所学专业知识解决劳动问题。在此过程中，教师可不局限于课程实施本身，以课程拓展、毕业设计、竞赛作品等方式激发学生的“数字工匠”精神，使学生的劳动思维在劳动问题解决中得以提升。同时，对于表现突出的学生和作品，可将其作为示范在育人过程中进行推广，且将在学科竞赛中获奖的学生作为榜样并给予表彰。经过多次实践获得成功经验后，要将劳动育人内容加入专业人才培养方案，修订课程标准，使劳动育人体系不断完善[10]。根据实施经验，笔者设计了劳动育人实践流程，如图3所示。为了验证实践流程的可行性，笔者用以下两个项目加以说明。

　　（一）“智能谷物晾晒系统”项目

　　1.利用人工智能技术解决实际劳动问题的引入。课堂上，来自南方农村的某学生反映，水稻种植存在以下问题：通常收割好的水稻需要晾晒，但家乡水稻多以小农户、散户种植为主，使用大型烘干机的成本相对过高，同时南方夏季又是阵雨多发季节，时常因收纳不及时造成水稻淋湿变质，父老乡亲经常为此苦恼不已。因此，学生设想晒谷场能够与天气预报对接预测天气，并且还能进行智能控制，应急感应到下雨时能及时收谷，对此要修建与传统的混凝土晒谷场相近的智能场地。

　　2.劳动意识引入，与课程教学相融合。针对学生家

　　庭遇到的谷物晾晒实际问题，以技术项目引进方式激发学生的求知欲，利用课程知识解决实际劳动问题。结合问题进行分析发现，现有晒谷场存在信息化、自动化程度不高，谷物晾晒规模小、成本高的问题，需要利用移动互联网和物联网技术实现在下雨时能够快速收谷，改进传统晒谷场晾晒方式。在课程教学中，教师可引导学生将实际劳动问题分解为对应课程教学面临的技术问题，利用课程或拓展知识完成项目设计并实现，使学生能够利用所学知识解决实际劳动问题，从根本上激发学生利用人工智能技术解决劳动问题的意识。

　　3.在毕业设计中拓展劳动思维。在实施流程中，毕业设计是学生劳动意识最直接的体现。在课堂教学中学生完成了对实际劳动项目的认识与分解，教师可以毕业设计的方式继续驱动学生解决问题，且毕业设计以小组为单位，采用分工合作的方式进行。在这个过程中，学生亲自设计、动手、测试，可使自我学习和劳动实践能力得到提升。该项目是多课程专业知识的融合，且实际动手完成过程也是学生体验劳动的过程。

　　4.劳动思维升华，在技能竞赛中树立榜样。党建工坊对劳动教育项目进行竞赛前期孵化，并分配导师指导项目开发，不断增强学生的劳动意识和创新能力。为了更好地展示劳动成果，工坊导师还指导学生以产品标准为参考进行升级改造，并在达到标准后推荐参加技能大赛，在提高学生技能水平的同时，增强学生的获得感，给予学生在更大的舞台，传播劳动教育成果，并树立榜样。经过多方努力，该项目获得第七届广西高校大学生创新设计与制作大赛三等奖。

　　（二）“基于颜色传感器的流水线物品分拣系统”项目

　　1.利用人工智能技术解决实际劳动问题的引入。学生在平时生活中观察到，快递中心、工厂、商场等场景都需要把混合的物品按类别分拣出来，现有方式中使用摄像头配合复杂分类算法可以实现物品的分类识别功能，并配合自动控制设备实现自动分拣功能，从而降低工人劳动强度。但是对于高职学生来说，分类算法开发水平远没有达到可应用级别，于是学生根据学习的物联网课程和软件技术专业知识，设计了一种按颜色参数进行物品分类的方法，并制作装置对物品进行自动化分拣，这是一种基于颜色识别的智能流水线实现智能分拣的技术。

　　2.在工坊项目式教学中强化劳动思维。针对大数据专业群学生特性，在学生党建工坊中开展项目驱动式教学，将解决物品分拣劳动问题作为项目主线，通过思考和导师指导，让学生发现流水线上的物品相对固定，同样物品的色彩变化不大，且物品流动速度可控。传统流水线分拣系统的用途相对简单，基于此，教师可引导学生利用物联网和移动互联网技术，设计并完成基于颜色传感器的流水线物品分拣系统，从而有效节约了人力资源，并降低了劳动强度，也强化了学生团队的劳动意识。

　　3.劳动思维提升，在技能竞赛中树立典型。通过解决流水线物品分拣实际劳动问题、在工坊课程中渗透劳动思维、在作品实践中增强动手能力等优化劳动教育方式，引导学生对作品做到精益求精。同时，结合技能竞赛和创新创业大赛要求，有针对性地制作、改进该劳动项目，以全过程教育的方式加强学生劳动素质培育。本项目积极对接比赛要求，依托党建工坊平台，借助企业技术平台和优质师资，参与物流企业真实项目开发，有效提高了学生的劳动思维和技能水平。通过努力，该项目在第三届广西大学生人工智能设计大赛中荣获二等奖。

　　上述两个项目是近年大数据专业群劳动教育“四位一体、分层递进”教学模式实践的典型代表，在实践过程中优秀项目层出不穷，获奖项目的数量和质量逐年提升，说明劳动育人效果良好。实践结果说明，该模式有助于提升人才培养质量，并且在劳动教育中是行之有效的，能够为高素质人才培养提供有力支撑，并为其他高职院校劳动教育改革提供参考。

　　四、结语

　　大力加强劳动教育是新时代的要求，故高职大数据专业群劳动教育实施要遵循培养主体发展出发点和归宿相统一、理念提升价值引导与本体自觉相统一、体系构建有机融入与独立设置相统一、形式拓展“活起来”与“实起来”相统一的原则，以构建课程教学、劳动项目、技能竞赛、毕业设计“四位一体”体系，落实认知阶段、学习阶段、培养阶段、应用阶段“分层递进”过程，深化学生对劳动教育方式的理解，提升学生解决专业技术问题的创新思维能力，强化学生以实际行动服务、回馈社会的劳动意识。

　参考文献：

　　[1]中共中央国务院关于全面加强新时代大中小学劳动教育的意见[EB/OL].(2020-03-26)[2023-10-20].https://www.gov.cn/zhengce/2020-03/26/content_5495977.htm.

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