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魏梦泽 俞敬涛:数智技术助推劳动教育和思政教育有机融合

http://www.cnnb.com.cn    中国宁波网2024-11-15 09:19:12稿源:宁波日报

  魏梦泽 俞敬涛

  习近平总书记强调,要按照发展新质生产力要求,畅通教育、科技、人才的良性循环,完善人才培养、引进、使用、合理流动的工作机制。这一重要论述,突出强调了教育、科技、人才对于发展新质生产力的基础性、关键性作用,也对打造新质人才队伍提出了明确要求。高校作为人才培养的重要阵地,在培养新质劳动者方面发挥着“主阵地”作用。劳动教育作为高校立德树人的重要组成部分,旨在通过实践活动培养学生的劳动观念、劳动技能和劳动习惯,使其能够在实际工作中展现出色的职业素养和创新能力。思政教育则侧重于培养学生的政治意识、思想品质和道德观念,确保其具备坚定的理想信念和正确的价值追求。劳动教育与思政教育在教育内容、教育目标层面具有一致性,协同推进思政教育实践教学与劳动教育的有机结合和融会贯通,是培养新质人才的重要环节。数智技术是数字化和智能化的有机融合,可以将劳动教育与思政教育紧密结合,形成相互促进、相辅相成的教育体系,进而不断培养新质人才、促进新质生产力发展。

  运用数智技术明确培养目标,引导劳动教育与思政教育融合方向

  劳动教育与思政教育的融合方向要始终聚焦于培养具备创新精神和实践能力的新质人才队伍。思政教育能够引导学生正确思考劳动与国家发展、社会进步的关系,培育“崇尚劳动”的劳动价值观念,进而激发学生的创新精神,提升他们在劳动中发现问题、解决问题的能力;劳动实践则能够深化思政教育的内涵,使学生在参与劳动的过程中,不仅能够提升动手能力,更能深刻理解社会责任感和团队合作精神的重要性。数智技术通过收集和分析多维度数据,使得教育目标的制定更加精准、科学,有助于实现教育资源的优化配置和个性化教学的实施,使得劳动教育与思政教育在融合过程中更加注重学生的全面发展,不仅传授劳动技能,还注重培养学生的创新思维、社会责任感和高尚品格。

  运用数智技术完善课程体系,丰富劳动教育与思政教育融合内容

  数智技术能够实现两者的互嵌式教学活动,通过课程设计、师资交互等方式强化思政教育与劳动教育的融合。在互嵌式教学活动中,高校可以建立数字化案例库,收录劳动模范、优秀工匠等先进事迹,通过数智平台展示给学生,引导他们学习先进人物的劳动精神和道德品质,树立正确的劳动观念和价值观。劳动精神和思政元素相结合,不仅极大地丰富了教学内容,而且深刻影响着学生的价值观念与行为导向。一方面,能有效地引导学生深刻认识到劳动在个人成长和社会发展中的核心地位,激发他们对劳动重要性的认知,进而培养起强烈的社会责任感。学生们通过了解劳动的价值,学会珍惜每一份劳动成果,尊重各行各业劳动者的辛勤付出。另一方面,劳动精神的融入还有助于塑造学生积极向上的人生态度和崇高的道德品质。鼓励学生积极参与劳动实践,通过亲身体验劳动的艰辛与乐趣,逐步树立起正确的劳动意识,提升实践能力。这种劳动教育与思政教育的互嵌式教学体系建设,为学生的全面发展铺设了坚实的基石,为学生在未来的学习与生活中追求卓越、奉献社会奠定了坚实的基础。

  运用数智技术创新教学方法,提升劳动教育与思政教育融合效果

  通过引入虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等数智技术,模拟了真实的劳动场景,让学生在高度仿真的环境中体验劳动的艰辛与乐趣,同时,通过游戏化的学习方式,使劳动知识与技能的学习变得生动有趣,有效激发学生的劳动热情与创造力。在此基础上,高校能够建立劳动教育数据库,运用大数据技术智能分类、检索和推荐各类劳动教育资源,为师生提供便捷、高效的学习支持。同时,高校应该紧跟时代步伐,将社会热点和时事动态融入思政课堂,构建思政教育资源库,利用人工智能技术实现个性化内容推荐,引导学生深入思考、理性分析。在个性化教学方面,数智技术能够帮助高校分析学生的学习数据,为每个学生量身定制个性化学习计划,提供基于兴趣与需求的个性化学习支持,确保每位学生都能在适合自己的节奏下成长。

  运用数智技术优化教学评估,保障劳动教育与思政教育融合质量

  教育融合的质量保障,离不开一个科学、全面且高效的评估体系,而数智技术的引入,无疑为这一目标的实现注入了新动力。借助先进的数据分析技术,比如,通过在线学习平台和教学管理系统,高校能够实时监测学生在劳动教育与思政教育中的学习进度、知识掌握程度以及情感态度等多维度信息。例如,利用AI数据分析对教室内图像的实时抓取,并按时间进行切片分析,包括学生的出勤率、实时抬头率等,从而生成详尽且个性化的学习报告。这不仅有助于学生清晰地认识自己的学习情况,及时调整学习策略,还能为教师提供宝贵的教学参考。此外,数智评估系统具备强大的自动分析能力,能够迅速且准确地评估教学效果,为教师提供及时、有效的反馈和改进建议。如通过“互联网+教育”大平台,实现了课程、学生等多维度数据分析功能,为教师提供了学情诊断的支撑,实现了基于数据的过程性评价,使得教师可以据此不断优化教学策略,调整教学进度,为劳动教育与思政教育融合质量提供了有力保障。

  (作者单位:宁波大学)

编辑: 李磊明
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