基于AI的劳动教育课程实践评测研究

胡晓容

摘  要： 利用微信小程序搭建劳动教育课程评测平台，对劳动教育课程实践活动情况进行评价。评价分为基于数据挖掘的活动前评价、基于AI的活动中践行评价、基于数据分析的活动后评价三个阶段。通过大数据对劳动教育课程师生的反馈和评价进行分析，适时地对劳动教育活动内容和教学设计进行调整和优化，以使劳动教育课程发揮其应有的作用。

关键词： AI; 劳动教育; 活动前评价; 注意力检测; 活动后评价

中图分类号：TP399          文献标识码：A     文章编号：1006-8228（2022）02-122-03

Research on the practice evaluation of labor education courses based on AI

Hu Xiaorong

（School of Artificial Intelligence， Neijiang Normal Uiniversity， Neijiang， Sichuan 641000， China）

Abstract： The evaluation platform of labor education courses is built by using WeChat Mini Program to evaluate the practical activities of labor education courses. The evaluation is divided into three stages： pre activity evaluation based on data mining， labor education practice evaluation based on AI， and post activity evaluation based on data analysis. Analyze the feedback and evaluation of teachers and students of labor education courses via big data， and timely adjust and optimize the content and teaching design of labor education activities， so as to make labor education courses play their due role.

Key words： AI; labor education; pre activity evaluation; attention detection; post activity evaluation

0 引言

我国在人才培养过程中，历来都重视劳动教育。引导学生崇尚劳动、尊重劳动，懂得劳动光荣、劳动伟大、劳动美丽的道理，是人才培养中不可缺少的内容。诚实劳动是操守，创造性的劳动能让人类进步[1]。重新强调劳动教育是对劳动教育的进一步认识回归到本质，发扬耕读传家久、教老结合的传统。对劳动教育课程实施评价是实现劳动教育课程价值体认、问题解决、责任担当以及创意物化四个基本课程目标的重要保障。

1 现状分析

2020年3月，中共中央、国务院在印发的《关于全面加强新时代大中小学劳动教育的意见》中对劳动教育做出了统一部署，并对各级劳动教育指明了方向[2]。对大中小学各级学生实施劳动教育，可以促进其养成良好的劳动习惯，提高学生的综合实践能力，进一步深度推进素质教育。自上个世纪九十年代以来，美国、德国、法国、英国等国家在基础教育的基础上，开始逐渐开设劳动教育相关的实践类课程，只是不同的国家对劳动教育实践类课程的称谓有所不同。英国国家的课程标准中关于劳动教育实践类课程的研究主要是集中在社会性劳动和劳动教育课程的设计开发等方面;在英国学生可以自主根据自己的需求去选择自己想要学习的某项具体的劳动教育课程[3]。美国、英国的劳动教育课程重在突出政治、精神、社会、道德等方面的情况。德国的劳动教育课程重在突出人与自然、人与社会的关系，重在体现个人面对自然和社会的责任担当等方面的问题，强调学生的学习需求和环境保护[4]。国外大多数国家关于劳动教育课程的研究更多的是在具体的综合实践活动中引入劳动教育课程资源的开发原则，重视对劳动教育课程的实践活动研究。

中国在新课改中明确要求增设劳动教育综合实践课程之后，与劳动教育课程有关的研究就开始不断涌现并逐渐增多起来。近几年来国内众多的学者在劳动教育方面进行了研究和探索，并取得了一定的成果。通过对CNKI进行搜索，发现目前国内对劳动教育课程评价的研究相对较少，缺乏系统的研究。大部分研究文献局限在劳动教育评价指标体系的建构[5-10]，大多数研究还停留在泛泛而谈的层面，提出的措施也缺乏具体的可操作性和针对性，对劳动教育实践活动的指导相当有限。

2 劳动教育课程AI评测平台的搭建

利用微信开发者工具结合前后端搭建劳动教育课程AI评测小程序平台，并利用云数据库设计需要用到的数据库数据表。AI评测小程序平台设计了四个功能模块，分别是“劳动教育课程设置”模块、“评测”模块、“展示与分享”模块和“我的”模块，如图1所示。在“劳动教育课程设置”模块中按照生活性劳动实践、社会性劳动实践、职业性劳动实践、创新性劳动实践分为四种类型，可根据类型上传开发的各类劳动教育课程资源，给学生提供多种多样的劳动教育实践活动课程进行选择。AI评测设置了活动前、活动中和活动后三阶段的评测。“展示与分享”模块是提供展示劳动实践成果的地方。除了展示成果之外，还使用WeixinJSBridge这个接口实现文本、多图分享到第三方应用的功能。“我的”模块主要是进行个人信息、收藏等设置内容。

3 评价

对劳动教育课程实践教学评价分为三个阶段的评价，即基于数据挖掘的活动前评价、基于AI的活动中劳动教育践行评价、基于数据分析的活动后实践评价。基于AI平台的劳动教育课程践行效果评价应用模型如图2所示。

活动前评价就是在每次实施劳动教育综合实践活动开始之前，对参加劳动教育活动的学生对即将参加的劳动教育活动的相关知识和情感、已有的劳动技能等内容进行了解和摸底，确定学生的需求。活动前评价主要通过平台线上问卷的方式进行。问卷调查结束，平台自动生成图表形式的调查分析报告，如图3所示。根据活动前评价结果，教师设计劳动教育课程时，就会考虑学生的需求，选择恰当的劳动教育课程类型;反思所选择的劳动教育课题，学生先前的经验可能有哪些，进而设计开发出能培养学生劳动意识、练就较强劳动能力的课程。

活动中劳动教育实践活动期间，充分利用AI技术进行评测。结合高清网络摄像头对该劳动教育实践活动的现场情况进行实时监控，并通过人脸捕获跟踪、人脸检测与情绪识别、人体检测与姿态识别、物体检测等技术对学生的注意力进行检测与反馈，并综合多方面因素去判断学生的注意力是否集中，监控学生劳动教育实践的进展，监控学生班组劳动教育活动。在检测的同时，实时上传数据，并通过系统进行分析，得出课堂注意力专注度相关数据，形成专注度评级分布，专注度排行榜榜单等。数据可以及时反馈给劳动教育研学实践基地和任课教师，辅助其完成劳动教育实践活动质量的评估，如图4、图5所示。

4 结束语

学习者通过搭建的劳动教育评测平台可以自主浏览心仪的劳动教育课程内容。该平台基于大数据分析学习者的浏览量、访客数、点击人数、平均时长、点擊率等数据，对劳动教育实践活动各阶段进行评测分析。平台目前正处于搭建测试阶段，还将进行改进、完善。我们希望将课程评估作为课程建设的重要环节，结合学生的各种劳动教育活动，做出分析总结和AI测评，定期评估课程效果。这样可以适时地对劳动教育课程内容和教学设计进行动态调整和优化，梳理、提升劳动教育实践经验，促进学生劳动习惯的养成，以及劳动态度的培养和劳动价值观的形成，从而推动中小学劳动教育课程的实施，让劳动教育凸显成效，以期推进我国素质教育的进程。

参考文献（References）：

[1] 郭立场.让劳动教育塑造年青一代美好未来[J].基础教育论坛，2018，284（30）：8-9

[2] 黄济.关于劳动教育的认识和建议[J].江苏教育学院学报：社会科学版，2004（5）：17-22

[3] Bocock，Jean Taylor， Richard. The Labor Party and HigherEducation：1945-51[J].Higher Education Quarterly，2003，57（3）：249-265

[4] Erich Fromn. Marx's concept of man[M].New York：Frederick Ungar Publishing Co，1961：151-157

[5] 牛瑞雪.中小学如何构建劳动教育特色课程体系——落实《关于全面加强新时代大中小学劳动教育的意见》的实践策略[J].课程.教材.教法，2020，4（5）：11-15

[6] 白雪苹.对当代中小学劳动教育缺失的“冷”思考[J]. 教学与管理（中学版），2014（5）：82-84

[7] 陈静，黄忠敬.从“体力教育”到“能力教育”——我国劳动教育政策的发展与变迁[J].中国德育，2015（16）：33-38

[8] 忠良.青少年学生劳动教育现状的实证研究[J].教育探索，2013（8）：91-93

[9] 许建华.上海市B区劳技中心教育资源优化的策略研究[D].上海：华东师范大学，2008

[10] 北京师联教育科学研究所.学校教育教学观与《中小学教育学》选读[M].北京：中国环境科学出版社，2006