高校辅导员组织劳动教育的实践困境与突破策略

摘要：劳动教育是高校落实“五育并举”的重要环节，但辅导员在组织劳动教育过程中面临认知偏差、专业融合不足、资源整合困难等实践困境。本文以大数据科学与管理专业为研究对象，结合辅导员工作场景，分析劳动教育实施中的现实问题，提出通过“专业赋能劳动场景”“构建协同育人机制”“创新劳动评价方式”等策略，探索劳动教育与专业教育、思政教育的深度融合路径，为辅导员开展劳动教育提供实践参考。

关键词：高校辅导员；劳动教育；大数据专业；实践困境；突破策略

一、引言

2020年《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》明确提出，劳动教育是国民教育体系的重要内容，具有树德、增智、强体、育美的综合育人价值。高校辅导员作为学生成长成才的直接引导者，承担着组织劳动教育、培育学生劳动精神的重要职责。然而，在实践过程中，辅导员普遍面临学生参与积极性不高、劳动教育形式化、专业特色不突出等问题。

大数据科学与管理专业作为新兴交叉学科，其人才培养强调“技术+管理”的复合能力，但部分学生存在重理论轻实践、重技术轻劳动的倾向。如何结合专业特点设计劳动教育方案，成为辅导员需要破解的课题。本文以该专业为例，分析辅导员组织劳动教育的实践困境，并提出针对性突破策略。

二、高校辅导员组织劳动教育的实践困境

（一）学生认知偏差

功利化倾向，大数据专业学生普遍关注编程、算法等核心课程，认为劳动教育“占用时间”“与就业无关”。部分学生将劳动等同于“体力活”，缺乏对劳动价值的深层理解。参与动机不足，辅导员组织的校园清洁、社区服务等传统劳动项目吸引力有限，学生参与多出于完成任务而非主动认同，存在“打卡式劳动”现象。某辅导员在大数据专业班级发起“校园数据采集劳动实践”，要求学生对食堂人流、图书馆借阅等场景进行数据分析并优化管理方案，但部分学生认为“这是专业课作业，不算劳动教育”，参与积极性较低。

（二）专业融合困境

内容割裂，辅导员设计的劳动项目多聚焦通用技能（如卫生清洁、志愿服务），与大数据专业的技术特性（如数据处理、算法优化）结合不足，导致学生难以感知劳动与专业的关联性。资源限制，大数据专业对实验设备、数据平台依赖度高，但辅导员缺乏技术背景，难以协调实验室开放、企业实践等资源，劳动教育场景单一化。数据支撑，对某高校大数据专业200名学生的调查显示，72%的学生认为“现有劳动教育内容与专业无关”，仅15%的学生参与过“数据标注、算法优化”等与专业相关的劳动实践。

（三）协同机制缺失

跨部门协作不足，劳动教育涉及教务处、后勤部门、企业等多方主体，但辅导员缺乏统筹协调权限，难以整合资源形成合力。例如，申请企业实践基地需通过学院审批，流程繁琐且机会有限。评价导向偏差，学校对辅导员的考核侧重学生管理、就业指导等指标，劳动教育成果难以量化，导致辅导员投入精力不足。例如某辅导员表示：“组织一次企业劳动实践需要联系3个部门、填写5份表格，最后算作‘第二课堂学分’，学生还不愿意参加，性价比太低。”

三、高校辅导员组织劳动教育的突破策略

（一）专业赋能劳动场景

挖掘专业中的劳动元素，数据采集与标注：组织学生参与智慧校园、智慧社区建设中的数据采集工作，如通过传感器收集环境数据、分析垃圾分类效率等，体会数据劳动的价值。算法优化与伦理实践，引导学生思考算法偏见对劳动分配的影响（如外卖平台骑手算法），通过修改模型参数平衡效率与公平，培养技术向善的劳动观。设计“劳动+竞赛”项目，联合专业教师举办“大数据劳动创新大赛”，设置“校园节能算法设计”“社区服务需求预测”等赛题，将劳动成果转化为可量化的技术方案，增强学生成就感。

（二）构建协同育人机制

建立“辅导员+专业教师+企业导师”团队，辅导员负责劳动教育组织与价值观引导，专业教师提供技术指导，企业导师提供真实劳动场景（如数据工厂、智慧城市项目），形成“理论-实践-反思”闭环。开发校企协同劳动课程，与大数据企业合作设计“数据标注员职业体验”“算法工程师劳动伦理”等模块，将企业劳动规范纳入第二课堂学分，增强劳动教育的职业导向性。制度保障，推动学校将劳动教育纳入人才培养方案，明确辅导员与专业教师的职责分工，设立“劳动教育专项经费”支持企业实践、设备采购等需求。

（三）创新劳动评价方式

建立“劳动档案袋”评价体系，记录学生参与劳动教育的全过程数据，包括劳动时长、技术贡献、反思报告等，结合大数据分析技术生成个性化劳动素养报告，避免“一刀切”评价。引入“劳动积分”激励机制，将劳动表现与评优评奖、推免保研挂钩，同时设立“劳动创新奖学金”“技术赋能劳动标兵”等荣誉，激发学生内生动力。技术工具，开发“劳动教育管理系统”小程序，学生扫码签到、上传劳动成果，辅导员实时审核并生成数据看板，提升管理效率。

（四）强化劳动文化浸润

开展“劳动榜样进班级”活动，邀请大数据领域劳模（如阿里云工程师、智慧城市项目经理）分享技术报国故事，通过朋辈效应改变学生认知。打造“劳动主题班会2.0”，结合专业热点设计班会主题，如“ChatGPT会取代人类劳动吗？”“数据标注员的‘隐形价值’”，引导学生辩证看待技术发展与劳动形态演变。文化载体，在班级公众号开设“劳动日志”专栏，鼓励学生用短视频、数据可视化作品记录劳动过程，形成“比学赶超”的良性氛围。

四、结论

高校辅导员组织劳动教育需突破“为劳动而劳动”的局限，立足专业特色、整合育人资源、创新评价机制，将劳动教育融入人才培养全链条。对于大数据科学与管理专业而言，通过“技术赋能劳动场景”“校企协同育人”“数据化评价”等策略，不仅能提升学生的劳动素养，还能为其未来从事数据治理、算法设计等工作奠定价值基础，实现“劳动育人”与“专业育人”的双向促进。