生成式人工智能赋能高校劳动教育：机制、挑战与路径

劳动教育与生成式AI 融合的时代背景

当代社会正经历着以人工智能为核心驱动力的第四次工业革命，这场变革对劳动力市场结构和人才需求范式产生了深远影响。根据国际劳工组织（ILO）最新发布的《生成式人工智能与就业：全球职业受影响程度精编指数报告》（2025）显示，GenAI 对就业的影响并非简单替代，而是任务转型。研究强调，技术采纳需以“人类为中心”，通过社会对话和技能培训促进人机协作。这一趋势对劳动教育提出了全新要求——不仅要培养学生传统的劳动技能和价值观，更需要发展其与智能系统协同工作的未来能力。传统劳动教育模式受限于资源分配不均、教学效率低下等问题，难以满足个性化、智能化、泛在化的新型劳动教育需求。

生成式人工智能技术，特别是大语言模型 (LLM) 和扩散模型 (Diffusion Model) 的突破性进展，为劳动教育的改革创新提供了强大技术支撑。不同于传统 AI，生成式 AI 具备内容创造、情境理解和自主演化的能力，能够根据学习者的个体差异和实时反馈，动态生成适配的教学内容和评估体系。在劳动教育领域，这种能力体现为对劳动认知规律与技能习得过程的深度建模，使虚拟仿真、智能辅导、数据驱动决策等应用成为可能。国家《关于加强科技伦理治理的意见》和《生成式人工智能服务管理暂行办法》等政策文件的出台，为 AI 与劳动教育的融合提供了制度保障，明确了“智能向善”的发展方向。

从全球视野看，职业教育发达国家已开始系统探索生成式AI 在劳动教育中的应用。德国职业院校利用 AI 技术分析学生劳动数据，优化实训过程；芬兰的商务课程教授学生如何有效利用 ChatGPT 进行营销内容生成；美国麻省理工学院则通过 AI 整合医疗数据，提升医护专业学生的临床决策能力。这些实践表明，生成式 AI 不仅是一种教学工具，更是重构劳动教育生态的战略性技术。在中国，劳动教育被纳入人才培养的核心环节，生成式 AI 与劳动教育的深度融合，将成为以教育数字化赋能中国式教育现代化的重要着力点。

生成式AI 赋能高校劳动教育的核心机制

生成式人工智能在高校劳动教育中的赋能作用并非简单的技术叠加，而是通过一系列相互关联、相互强化的机制，重构了劳动教育的核心要素与实施流程。这些机制共同构成了一个系统性的技术框架，为劳动教育从传统模式向智能化、个性化、泛在化转型提供了可能。

个性化学习支持与动态适配机制：生成式AI 通过分析学生的劳动技能基础、认知风格、兴趣偏好等多维数据，构建动态更新的学习者画像，为每位学生提供定制化的劳动教育方案。这一机制的核心在于利用大语言模型对学习者数据进行实时分析与响应，通过模型微调和提示工程等核心技术，实现劳动教育内容与个体需求的高度匹配。例如，在农业劳动课程中，AI 系统可根据学生的操作轨迹和错误模式，动态调整虚拟种植实验的难度和指导策略；在手工制作课程中，则能根据学生的手部灵活度和设计偏好，提供个性化的工具使用建议和创作灵感。这种数据驱动的个性化支持使劳动技能传授从“一刀切”转变为“量体裁衣”，显著提升了学习效率和学生参与度。

虚拟仿真与情境化学习机制：生成式AI 结合虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术，为劳动教育创造了高度逼真的虚拟实训环境，解决了传统劳动教育中场地、设备、安全等限制问题。通过多模态内容生成能力，AI 可以构建涵盖工业制造、农业生产、应急救援等多样化的劳动场景，学生通过沉浸式设备获得具身认知体验。例如，在医疗劳动教育中，虚拟病人能够呈现复杂病症，医护学生通过人机交互进行诊断练习，AI 系统则根据医学知识库和临床指南提供实时指导；在电工实训中，AI 生成的虚拟电路系统允许学生反复练习高危操作而无需担心安全事故。这种情境化学习不仅突破了物理限制，还通过游戏化元素增强了学习动机，使劳动教育更加安全、高效且可及。

智能评估与反馈优化机制：生成式 AI 重塑了劳动教育的评价体系，使其从结果导向转变为过程性、多维度的动态评估。传统劳动评价多关注最终作品或简单量化指标（如完成时间），而 AI 系统能够通过传感器、摄像头等物联网设备，全程采集学生在劳动过程中的精细动作、问题解决策略和情感状态等数据，进行立体化评估。例如，在烹饪劳动中，AI 不仅评价菜品色香味，还分析刀工手法、火候掌控、流程设计等过程要素，生成针对性的改进建议；在木工制作中，AI 可通过力反馈装置记录学生使用工具的力度和角度，提供精准的技术指导。这种评估方式更符合劳动教育的实践性本质，有助于学生形成全面的劳动素养。

协同育人机制：生成式AI 通过构建家校社协同的数字化平台，拓展了劳动教育的实施场域。劳动教育不同于学科教育，其实践性和社会性要求家庭、学校、社区多方参与形成合力。AI 技术能够整合多元场景下的劳动数据，建立全域联动的育人网络。例如，家庭劳动任务通过智能家居设备记录完成质量；社区服务则借助区块链技术统计公益时长与贡献度；AI 可以综合这些数据生成的相应报告，成为学生综合素质评价的科学依据。这种协同机制破解了劳动教育“孤岛化”困境，使各方力量形成有机整体，共同促进学生的劳动价值观养成和技能发展。

综合来看，生成式人工智能通过上述机制，正在推动高校劳动教育从“经验驱动”向“数据驱动”、从“统一模式”向“个性定制”、从“结果评价”向“过程优化”的深刻转变。这种转变不仅提升了劳动教育的效率和质量，更为实现“五育融合”的全面发展目标提供了技术路径。然而，这些技术机制的有效发挥，离不开对劳动教育本质的准确把握和对技术局限性的清醒认识，这便引出了生成式AI 赋能劳动教育所面临的多重挑战。

生成式AI 赋能高校劳动教育面临的现实挑战

尽管生成式人工智能为高校劳动教育带来了前所未有的机遇，但在实际应用过程中仍面临理论、技术、伦理等多维度的挑战。这些挑战构成了 AI 赋能劳动教育的问题，亟待学界和实践者共同破解。

教育理论滞后与价值引领弱化：当前劳动教育领域对生成式AI 的理论探索明显落后于技术发展速度，缺乏系统的理论框架指导 AI 在劳动教育中的深度应用。劳动教育的本质是通过具身实践培养劳动价值观和问题解决能力，而现有 AI 技术方案往往难以准确把握这一核心，存在过度虚拟化、游戏化的风险。例如，虚拟劳动虽然能模拟操作流程，但学生无法真正感受到体力劳动的艰辛与成就感，可能导致劳动价值观培养的空心化。更为深层的问题是，AI 生成的内容在价值引导方面存在不确定性，难以像人类教师那样在劳动过程中潜移默化地传递“劳动最光荣、劳动最崇高、劳动最伟大、劳动最美丽”的价值理念。这种价值引领的弱化，可能使劳动教育偏离“立德树人”的根本目标。

技术适配性与教育大模型困境：生成式 AI 技术与劳动教育需求的匹配度仍有待提升。当前的大语言模型主要基于通用语料训练，对劳动教育特定场景（如农机操作、急救技能等）的理解有限，生成的内容可能存在事实性错误或不符合实际操作规范。例如，在农业劳动指导中，AI 可能忽略地域性土壤特性或天气变化的影响，提供不切实际的种植建议；在急救训练中，AI演示的操作步骤可能与最新医学指南存在偏差。这种技术幻觉问题在劳动教育中尤为危险，可能导致技能误习或安全事故。此外，适用于劳动教育的本土化大模型开发也面临挑战，需要大量高质量的领域数据、专业算法人才和计算资源，这对大多数高校而言是沉重负担。

教学主体模糊与情感互动缺失：生成式 AI 的深度介入引发了劳动教育中教学主体的权界模糊问题。传统劳动教育中，教师凭借专业经验和言传身教享有天然权威；而在 AI 辅助下，学生可通过智能系统直接获取劳动知识和技能指导，教师的角色被弱化。一些教师过度依赖 AI工具，将教学设计完全交由系统生成，导致教学同质化和主体性丧失；另一些教师则因技术焦虑而排斥AI 应用，形成新旧对立的僵局。同时，AI 技术的局限性还表现在情感互动的缺失上。劳动教育不仅是技能传授，更是情感陶冶和价值观塑造的过程。优秀教师通过亲身示范、情感共鸣传递的劳动精神，是当前 AI 难以企及的。例如，在公益劳动中，师生间的情感交流能培养学生的同理心和社会责任感，这种润物细无声的教育效果很难通过人机交互实现。

伦理风险与数据隐私问题：生成式 AI 在劳动教育中的应用伴随着复杂的伦理风险。最突出的问题是算法偏见可能强化教育不平等。AI 系统的训练数据若包含性别、地域等隐性偏见，可能在劳动教育中产生歧视性影响。例如，系统可能无意中推荐男生学习机械操作、女生选择手工制作，固化传统性别角色。数据隐私与安全是另一重大挑战。劳动教育涉及大量个人生物数据采集，如动作捕捉、心率监测、面部表情识别等，这些敏感信息一旦泄露或滥用，将造成严重后果。特别是在医疗劳动训练中，学生接触的病患模拟数据可能包含真实病例信息，需要严格脱敏处理。当前，劳动教育领域的数据保护规范尚不健全，高校对数据的收集、存储、使用缺乏统一标准，存在较大隐患。

面对这些挑战，高校和教育工作者需要保持清醒认识，避免陷入技术万能论的误区。生成式AI 只能是劳动教育的工具而非替代者。在推进技术应用的同时，必须始终坚守“以劳育人”的教育本质，确保技术进步真正服务于学生的全面发展和健康成长。

生成式AI 赋能高校劳动教育的未来路径

面对生成式 AI 与高校劳动教育融合过程中的诸多挑战，需要构建系统化、多层次的解决方案。基于现有研究成果和成功实践，未来发展可从理论创新、技术升级、实践优化和伦理治理四个维度协同推进，形成 AI 赋能劳动教育的可持续发展路径。

跨学科理论创新与本土化模型研发：推动劳动教育与 AI 融合的理论基础建设，需要整合教育学、心理学、计算机科学、社会学等多学科视角，构建理论框架。从协同智能的视角重新定义人机关系，重点探索劳动素养的构成要素及其发展规律，建立可测量、可操作的评价指标体系。同时，应自主研发面向劳动教育的本土化大模型，注入传统工艺、现代农业技术等专业领域知识，强化安全规范、操作流程等结构化知识表示。广东科技职院研发的“知行大先生”职教大模型便是成功案例，该模型聚合专业资源库、行业企业数据等语料，为学生提供精准的劳动技能指导。

人机协同教学与虚实融合实践：构建“师 - 机 - 生”三元协同的新型教学体系是优化劳动教育实践的核心。在这一体系中，教师负责价值引导、情感激励和高阶思维培养；AI 系统承担知识传递、技能指导和个性化反馈；学生则作为积极主体参与劳动实践和创造。具体实施上，可采用“虚拟预习 - 真实实践”的混合模式：先通过 VR/AR 学习工具使用和安全规范，再进入真实工坊动手操作；先利用 AI 分析农耕数据，再下田感受“足蒸暑土气”的劳动艰辛。这种人机分工既发挥了技术优势，又坚守了劳动教育的实践内核。

伦理规范与数据安全治理：建立完善的伦理审查与数据治理体系是 AI 赋能劳动教育可持续发展的保障。在算法层面，需定期进行偏见检测和矫正，确保劳动教育中的性别、地域等公平性。在数据隐私保护方面，应制定专门的劳动教育数据管理规范，明确数据采集、存储、使用的边界和权限。

教师专业发展与评价体系重构：教师是 AI 赋能劳动教育成功实施的关键要素，需系统提升其数字素养和教学能力。培训形式可多样化，如工作坊、案例研讨、校企合作等。尤其重要的是帮助教师确立在 AI 时代劳动教育中的不可替代性——情感交流、价值观引导和创造性思维培养等。同时，应重构劳动教育评价体系，设置多维度指标。评估方法也需突破传统量化限制，采用混合研究范式，结合作品分析、反思日记、访谈等多元证据，全面追踪 AI 赋能劳动教育的长周期效果。

推动生成式 AI 在高校劳动教育中的深度应用，需要系统思维和长期投入。高校管理者应当制定分阶段实施规划，从基础性的事务问答开始，逐步向技能训练、价值观引导等复杂场景拓展；同时建立跨学科的工作团队，整合多方力量，共同推进技术创新与实践优化的良性互动。在这个机器能写诗的时代，劳动教育的核心竞争力恰恰在于——用有温度的灵魂，做 AI 无法复制的价值引领。当技术理性与劳动情怀共舞，高校劳动教育终将迈向“虚实共生、人机协同”的全新境界。

结论：迈向人机协同的劳动教育新范式

生成式人工智能为高校劳动教育带来的不仅是技术工具的创新，更是教育理念和模式的变革。在 AI 与劳动教育深度融合的进程中，我们既不能因技术局限而裹足不前，也不应因技术狂热而迷失教育本真。平衡智慧与实践智慧同样重要，需要社会各界共同努力，构建安全、有效、以人为本的AI 赋能劳动教育生态。

未来劳动教育将呈现虚实共生的新形态。AI 技术创造的虚拟环境将极大扩展劳动教育的边界和可能性，而真实劳动体验则始终是不可替代的核心。劳动教育中的人机关系将逐步从工具性交互发展为认知协同。当前AI 主要作为教学工具存在，未来则将演变为真正的认知伙伴，与人类形成互补共生的关系。技术再先进，终究只是手段而非目的。劳动教育的根本价值在于培养尊重劳动、热爱劳动、善于劳动的社会主义建设者和接班人。AI 技术应当服务于这一崇高目标，而非本末倒置。当我们合理运用生成式AI 破解劳动教育中的资源、安全、个性化等难题时，始终不能忘记教育的初心——不是单纯的技能传授，而是通过劳动达到树德、增智、强体、育美的综合育人效果。

展望未来，生成式 AI 与劳动教育的深度融合将经历一个不断探索和完善的过程。技术瓶颈的突破、教育理论的创新、伦理规范的建立、教师角色的转型，都需要时间和实践的积淀。但可以确定的是，这条道路充满希望与可能。通过持续的努力，我们终将构建起既能充分发挥技术潜能，又始终保持教育温度的劳动教育新范式，为培养德智体美劳全