快评丨人工智能时代了，为何还要提倡劳动教育
将劳动教育纳入必修课，厘清劳动教育的边界很重要。
曹茜茜
8月24日，教育部教材局介绍《大中小学劳动教育指导纲要（试行）》（简称《纲要》）时提到，要独立开设劳动教育必修课，将劳动教育贯穿学校教育的各个方面，解决有教育无劳动的问题。《纲要》规定，中小学平均每周不少于1课时，职业院校必修课不少于16学时，本科阶段不少于32学时。
有教育无劳动，曾是家长、老师的一块“心病”。不少学生上知天文地理、下懂自然科学，所学之广博常令父辈自叹不如，但也常因“四体不勤，五谷不分”而闹笑话，“高分低能”现象不少见。劳动机会减少、劳动经验不足，一定程度上导致部分学生轻视劳动、不珍惜劳动成果。独立开设劳动教育必修课，让劳动教育“不缺课”，让学生劳动课“不挂科”，有利于促进学生全面发展。
将劳动教育纳入必修课，厘清劳动教育的边界很重要。劳动教育，强调“以体力劳动为主，注意手脑并用”。换句话说，课堂学习、实验室做实验、写学术论文等文化学习，都不算劳动教育。“劳动教育是干出来的”，要让学生有“劳”的体验、“动”的经历，实现教育与劳动有机结合，才能避免“讲劳动”“听劳动”的现象。
不过，也有人疑问，如今都人工智能时代、机器人时代了，还有必要大力提倡劳动教育吗？俗话说：不苦不知甜滋味，不劳不懂柴米贵。劳动教育是学生成长的必经之路。智能技术，刚好还可以用来为劳动教育必修课作科学考核。教育部鼓励、支持各地利用现代信息技术手段，对劳动教育过程记实评价，将推动综合评价结果作为学生升学、就业的重要参考。这意味着，劳动教育纳入必修课，不是口头说说，而是实打实地影响升学和就业。
当前，包括湖南在内的多地已开始行动。如湖南大学附属中学每学年组织3至5日实践课程，让学生体验稻子收割、竹筏竞渡、撒网捕鱼；南昌市教育局制定《南昌市加强新时代中小学劳动教育实施方案》，规定中小学校组织开设家政、烹饪、非遗传承等劳动实践类拓展课程。劳动教育纳入必修课程，将全面提升育人实效，实现知行合一，促进学生形成正确的“三观”。
人工智能时代的工作变化、能力需求与培养
摘要：在人工智能时代，程序化工作和一部分非程序化工作将被人工智能取代，工作将向高度智慧化转移，劳动者的工作定位将发生升级方式、介入方式、前进方式、转移方式和集中方式等不同的变化。为了适应人工智能时代，要在学校教育和企业教育中注重提高受教育者的人工智能素养、培养创造性思维能力、社会交流能力以及环境应变能力。应对人工智能时代培养所需人才的关键措施包括：突出个性化培养理念；构建人工智能素养教育体系；实施问题导向及跨学科合作探讨的学习方式；利用人工智能技术提高学习效率。
关键词：人工智能；工作定位；能力需求；能力培养
基金项目：本文系中国社会科学院登峰战略企业管理优势学科建设项目、中国社会科学院京津冀协同发展智库研究课题的阶段性成果。
当前，我们正处在全面进入人工智能时代的过渡期，几乎所有领域都出现了装载有人工智能技术的机械设备。18世纪中期以来，人类历史上先后出现了蒸汽机、内燃机与马达、计算机与互联网技术。这些技术极大地改变了人类的生产生活方式，推动了人类社会的发展。可以说，人工智能是继三大技术之后的又一重大技术。况且，与以往技术不同，人工智能可以替代人的脑力劳动，这将大幅度地改变人们现有的工作内容，并要求人们拥有不同于以往的特殊能力。然而，关于如何界定人在人工智能时代的工作定位及所需能力、如何培养人工智能时代所需要的人才，是尚未解决的课题。目前，有研究围绕人工智能可能产生的就业影响，尤其是结构性失业风险以及社会经济对策等方面进行了分析（万昆，2019；陈明生，2019；王君等，2017；潘文轩，2018），也有研究对人工智能背景下职业教育体制改革与发展问题进行了探讨（南旭光，汪洋，2018；毛旭，张涛，2019；丁晨，2019），但深入到工作能力层面，从劳动者角度探究人工智能时代的人才培养问题的相关研究还较为少见。鉴于此，本文基于技术—工作—能力—培养的视角，结合前沿研究进行理论分析，阐明人工智能对工作业务的影响机制，明确人工智能时代的工作定位与能力需求，探讨能力培养的战略思路和关键方法。
一、人工智能时代的工作变化
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是指可以感应环境、做出行动，并获取最佳结果的合理主体（RationalAgent）（S.J.Russell，P.Norvig，2018）。感应环境、做出行动和获取最佳结果，属于人的智慧行为，而这些行为通过计算机程序（合理主体）被再现出来，就成为了人工智能。换言之，人工智能就是具有人类智慧的计算机系统。而在现实的工作环境中，人工智能的计算机系统又是与大量的感应器、超高速通信网、大数据收集分析装置、终端设备、机器手等组成更为复杂的系统来进行实际作业的，如机场出入境管理的人脸识别系统、汽车自动驾驶系统等。因此，可以说人工智能就是装载有可以模拟人类智慧行为的计算机程序的自动化设备。
现阶段的人工智能可以在一定程度上替代人完成识别、决策和操控方面的任务。在识别方面，人工智能可以进行信息判别、分类与检索，如从影像中发现癌变征兆；从音调语速中检测情绪；从图像中监控设备异常、天气异常、用户账号异常等。在决策方面，人工智能可以进行数值形式下的物象评估与匹配，如预测销售额、GDP指标、民意度、信用风险、病变风险；推断消费者爱好、产品推销时机；根据消费者爱好、习惯不同而推荐不同内容的商品广告等。在操控方面，人工智能可以进行表现生成、设计行动最佳化及作业自动化，如自动撰写新闻稿件、概括文章大意；设计项目路线图、商品标识、网页布局、药品成分、建筑物结构；优化游戏策略、送货路线、店铺布局；实施自动驾驶、客户咨询等。只要人规定好了计算机程序的信息处理目的和分析方式，人工智能就能准确无误地替代人工进行作业（安宅和人，2015）。
（一）工作变化的特征
人工智能时代工作变化的特征体现在以下三方面。
1.程序化工作被人工智能取代
所谓程序化工作，按照美国经济学家奥托（D.H.Autor）等的定义，是指变化少、可以按照事先规定的程序进行的工作（Autoretal，2003）。程序化工作又分为主要使用认知能力的程序—认知型工作和主要使用肢体能力的程序—肢体型工作。认知能力是指直觉、判断、想象、推理、决策、记忆、语言理解等能力；肢体能力是指体力。程序—认知型工作具有重复性、单一性、目的明确并且主要使用脑力等特点，如行政事务、会计工作。程序—肢体型工作虽然也有重复性、单一性、目的明确等特点，但主要使用体力，如流水线组装、仓库运输业务。由于程序化工作相对简单，易于编制成计算机程序，所以人工智能对人类劳动的替代，首先会从这些工作开始。例如，产品组装是按照作业标准反复实施同样内容的工作，而作业标准完全可以编制为计算机程序，所使用的设备以及动作也完全可以建立成模型，因此，产品组装就可以由人工智能来代替实施。再如，需要一定认知能力的会计业务，人工智能也可以通过扫描或接受电子信号等方式获取相关数据，而后根据规定程序进行分类、汇总等作业。因此，在人工智能时代程序化工作会呈现明显的减少趋势，以往的自动化设备，基本是替代体力劳动的蓝领劳动者，而人工智能将替代白领劳动者。英国剑桥大学学者弗雷（C.B.Frey）与奥斯本（M.Osborne）在2013年发表的报告中指出，美国在未来20年里将有47%的工作存在被替代的可能性，电话推销员、标题审查与摘要人员、手工缝纫工、技工、保险受理员、手表修理工、货物运输人员、税务代理员、照片处理工、会计助理、图书馆技术员、数据输入员等工作被取代的概率可高达99%（C.B.Frey，M.Osborne，2013）。日本经济新闻和英国金融时报2017年合作进行的调查显示，制造、餐饮、运输等23个产业的2000项工作中有超过3成的业务可能被替代，制造业被替代的比例是80.2%，包括焊接、组装、裁缝、制鞋等业务；餐饮业被替代的比例是68.5%，如客服、点餐、食材准备、餐桌与餐具摆放等业务；运输业被替代的比例是48.4%，包括车辆维修、飞机驾驶、运输信息提供等业务（ShotaroTani，2017）。这些研究表明，被取代概率高的工作基本上都是重复性、单一性、目的明确的程序化工作，其中不乏白领岗位的部分业务。
2.一部分非程序化工作被人工智能取代
相对于程序化工作，非程序化工作通常变化较大，难以按照事先规定的计划进行。这一工作又分为两类，一类是非程序—认知型工作，如科学研究、文学创作、作曲作画、经营管理、医疗诊断、诉讼辩护等；一类是非程序—肢体型工作，如烹饪、理疗、看护以及汽车驾驶等。非程序—认知型工作需要高层次的文化水平、分析能力和想象力，现阶段的人工智能还达不到完全替代的水平。烹饪、理疗、看护以及汽车驾驶等非程序—肢体型工作需要高度的人际间互动、灵敏的环境反应能力以及灵活的肢体动作，而这些要求现阶段的人工智能尚不能完全做到，所以这些工作基本上还需要人来承担。但随着人工智能技术的发展，人工智能在未来不仅会代替人做更多的程序化工作，而且有望将一部分非程序化工作纳入替代范围，如自动驾驶、行走助力、编制诉讼方案、作曲作画等（Autor，2015）。届时非程序化工作完全由人来完成的局面就会发生变化，进而带来业务重组，从以前由人承担所有业务变成由人工智能和人共同分担业务，如影像诊断由人工智能完成，最终诊断由医生完成；围棋陪练由人工智能承担，棋艺解说由教练承担。
3.工作向高度智慧化转移
装载有人工智能的设备可以替代人的程序化工作，甚至部分非程序化工作，但现阶段人工智能仍有很大的局限性，如人工智能不能设定目标和规划未来、不能产生意识、不能对未曾有的变化作出反应、不能提出问题、不能设计分析框架、不能产生灵感、不具有常识判断力、不具有指挥人的领导能力（安宅和人，2015）。所以现阶段仍有四类工作是人工智能所无法替代的。一是高度创造性的思维工作。如通过综合分析各种知识归纳和提出新概念、通过多方面分析发现问题并提出解决方案、基于情感创造出文学艺术作品等。二是高度社会化的沟通工作。如包含理解、说服、交涉在内的工作，人际间交往与协同作业等。三是高度灵敏的肢体型工作。如演奏乐曲、表演舞蹈、高难度手工艺等。四是高度非程序化的工作。如看护、清扫工作。这些工作看似简单，但需要人根据知识、经验以及常识等对情境作出判断，如在清扫时对发现的废纸需要进行判断，确定它是重要笔记还是真正的废纸，而人工智能的扫地机是无法做到的（野口悠纪雄，2018）。但即使如此，现在几乎所有领域中都在使用人工智能，并且人工智能的工作领域还在不断扩展。在看护工作中，移动搀扶患者机器人已经开始出现；人工智能已能够进行文学、绘画及音乐的初步创作，人与人工智能协同作业的状态已成为普遍现象。在这种状态下，人的工作内涵必然要向高度智慧化转移。
（二）人机关系与工作定位
在刚开始引进人工智能的生产过程中，人仍是作业的主体，人工智能起辅助性和支持性作用。人工智能辅助人进行数据和信息处理方面的业务，支持人做一些复杂的、技术性的工作，从事需要肢体劳动的、程序化的操作，但对于需要高度认知能力的工作，如推理与决策，以及需要与人沟通的工作，如协调、开发与咨询、沟通与互动，人工智能的贡献相对较少，但这种情况将会发生改变。世界经济论坛《职业前景报告2018》发表了2018年人与设备的工作时间占比值和2022年人与设备的工作时间占比的预测值（见表1）。对于所有业务，2022年设备的工作时间占总工作时间的比值会增加，其中设备在信息和数据处理、探索和获取业务信息的工作时间占比将超过人的工作时间。在行政、肢体的程序化任务、识别和评估业务信息、执行复杂技术任务中，设备的工作时间占比也将超过四成。即使在推理与决策以及沟通与互动这样原本主要由人来完成的业务中，设备的工作时间也将提高三成左右。因此，未来人工智能不仅能在生产过程中起辅助、支持的作用，而且在一些业务中将会作为“数字劳动力”发挥主导作用。进而言之，在人工智能时代，智能设备将越来越多地替代人的劳动，人机协作的关系将越来越显著。
表12018年、2022年人与设备的工作时间占比值单位：%
资料来源：作者根据世界经济论坛《职业前景报告2018》整理。
在人工智能时代，一些职业及一些工作被替代是不可避免的趋势，因此劳动者必须对职业及工作选择有清楚的认知。美国管理学学者达文波特（T.H.Davenport）和卡比（J.Kirby）认为，人工智能时代劳动者的工作定位，即如何选择能实现自身价值的职业，有五种方式，分别为：一是升级方式，即提升管理素质和掌握超越计算机的大局思维，向高级管理岗位发展。这要求对经营系统有透彻的理解，并需要有充分的计算机知识与技能。随着人工智能质量的提高、数量的增加，高级管理岗位的事务性工作将被大幅度替代，因此升级到高级管理岗位的人数会比以往少；二是转移方式，即转移到不能程序化、结构化的工作领域。现阶段，人工智能设备尚不能完全替代人的劳动，因此工作流程中会保留一些人的岗位。但随着人工智能水平的提高，这些岗位也将逐渐被替代，因此，这些岗位的劳动者，要有充分的危机感；三是介入方式，即学习计算机的程序化决策过程，掌握监视和调整计算机功能的新型能力，以现场管理者的身份介入基本上由人工智能实施的作业过程中；四是集中方式，即以计算机程序尚未渗透到的领域为唯一标准来选择职业或工作。这种方式要求特殊、高超的人类智慧及技能，需要早期、长期训练，甚至需要天赋；五是前进方式，指与时俱进，加大学习力度，研究开发能改变当前领域工作效率的高水平智能机器（T.H.DavenportandJ.Kirby，2015）。从与人工智能的关系看，升级方式、介入方式和前进方式，都需要学习人工智能技术。对这些人群，国家应该对他们的学习进行资助。转移方式中劳动者没有学习新技术的欲望或能力，他们的收入可能会减少，就业也不稳定，国家应从就业政策角度进行援助。集中方式需要从中小学起通过个性化教育对这方面的人才进行培养。
二、人工智能时代的能力需求
随着人工智能在生产过程中的普遍应用，人在生产中的地位不断发生变化，大量程序化作业、甚至越来越多的非程序化作业都将由自动化设备实施，而人必须能够驾驭智能设备，发现和解决工作流程中的问题，对智能设备进行更新创造，从而使其更好地服务于人类社会。从劳动者角度看，必须具备符合人工智能时代所需要的能力，才能使自己的劳动付出变得更有价值；从企业角度看，具有符合人工智能时代能力的员工，是创造价值所不可缺少的人力资源，值得大力引进和培养；从社会角度看，劳动队伍和后备力量都具备符合人工智能时代要求的能力，就可以稳定就业，促进社会经济持续发展。关于能力，可以对有认知能力和社会情感能力的基础理论进行研究。为了探讨能力与社会需求的关系，能力被分成诸多子能力，以验证与不同技术条件的适配性。在解析这些研究之后，笔者将提出符合人工智能时代要求的能力要件，以便为理论研究和政策决策提供参考。
（一）能力的两个方面
理论上看，人的能力一般包含两个方面。一个方面被称为认知能力，另一个方面是非认知能力。其中关于非认知能力有着几种不同的命名，如社会情感能力、软能力、社会能力、人格特质、性格（Heckman，Kautz，2012）。以下将沿用经济合作与发展组织（OECD）（2015）的表述样式，用“社会情感能力”来表示非认知能力。该研究认为，认知是关于获取和应用知识经验的过程，而认知能力就是所有与获取和应用知识经验有关的能力。认识能力有三个层次：第一层是基本能力，如模式识别、计算和记忆；第二层是获取能力，如检索、分类和解释；第三层是应用能力，如思考、推理和概念化。这三层能力的复杂程度从低到高、依次递进。与认知能力不同的是，社会情感能力是对目标实现、社会协作和情感控制产生影响的人格特征。例如，目标实现方面的忍耐、自律、意愿；社会协作方面的沟通、开放、体贴；情感控制方面的自尊、灵活、自信等。
在实际中，人是认知能力和社会情感能力的载体。换言之，这两种能力在人的身体中同时存在，相互影响、相互作用，形成了人的脑力活动和肢体行为。例如，批判性思考就是两种能力合二为一的结果。批判性思考既有认知能力的特点，即能够客观地进行逻辑推理，严守成本收益原则，冷静地进行战略分析。同时，因为批判性思考的对象是现实中的新问题，仅仅依靠过去的经验和教科书手法是不够的，还必须对新现象持有开放心态，根据具体情况，灵活改变思路和行动，而这些特点正是社会情感能力范畴的内容（池迫浩子，宫本晃司，2015）。
（二）能力需求变化与预测
技术进步使得工作环境发生变化，对劳动者的能力需求也出现了新变化。20世纪70年代以来，以大型计算机、电脑终端和互联网为代表的信息通信技术迅速发展，制造业以及服务业的生产过程大为改观，这使得对劳动者的社会情感能力的需求显著提高（Deming，2015）。在1980-2012年间，需要高度社会情感能力的职业就业人数占美国所有就业人数的比例增长了近12个百分点，而只需要认知能力的职业就业人数占比减少了3个百分点。另外，需要高度社会情感能力的职业的工资增长也比其他职业更快，并且2000年以后的增幅大于2000年之前。这是因为生产过程自动化，岗位任务重组，人员重新分配，团队形式增加，而社会情感能力可以降低协调成本，加强不同作业领域的有效合作。
以数字技术为轴心的自动化设备的应用，不仅要求劳动者提高社会情感能力的水平，同时也要求其认知能力和社会情感能力综合水平的提高。维因伯格（Weinberger，2014）利用美国职业大典的数据，对1977-2002年间各职业就业人员具有的计算能力、人际能力以10阶段法进行了赋值，根据数值把职业分为了两类，一类是计算能力与人际能力赋值均高于5的职业，一类是两种能力中一方赋值高于5而另一方赋值低于5的职业。分析发现，两种能力赋值均高于5的职业的就业人数增加，仅一种能力赋值高于5的职业的就业人数减少。该研究还以1972年和1992年的高中3年级中的两个年级层为对象，考察了各层人群的高中数学成绩、领导经验和高中毕业7年后的工资之间的关系。结果表明，同时具有数学能力和领导经验的人的工资在增加，只有一方面能力的人的工资没有变化，不具有这两方面能力的人的工资在减少。这个结论揭示了能力间互补的重要性，即认知能力与社会情感能力，不是各自单独产生价值，而是相互组合（互补）来产生更大的价值。技术进步并没有否定人的任何一方面的能力，而是要求在提高各自水平的基础上达到新高度的互补。由此可以推论出，兼有两种能力的劳动者在以人工智能为轴心的新技术时代将为社会所需，他们的劳动价值会得到社会认可。
表22018年、2022年关键能力需求
资料来源：世界经济论坛《职业前景报告2018》。
以上的推论不仅在以往的数据研究中得到了验证，在近未来的预测研究中也得出了同样的结论。世界经济论坛的《职业前景报告2018》发表了313家跨国企业管理高层的调查数据，从中可以看出2022年需要的关键能力中，属于认知能力的有8个，分别是：分析性思考与创新，主动学习与战略性学习，创造性、独特性和主动性，技术设计与编程，批判性思考与分析，解决复杂问题，问题推理与构思，系统分析与评估。与2018年相比，技术设计与编程、系统分析与评估是新增项目，反映出人工智能时代对劳动者的数字技能的强烈需求，揭示了劳动力素质提高的方向。而领导力和社会影响、情绪性智商属于社会情感能力的范畴。这两个能力同时出现在2018年、2022年两个时间段里，由此可以说，社会情感能力在未来的人工智能技术环境中是不可缺少的。只要生产过程中有人的存在，只要市场及组织内部环境不断变化，就需要社会情感能力去发现问题、运用技术技能去解决问题从而实现劳动的价值。另一方面，包括脑力、肢体在内的基本认知能力的需求将会减少，如操作灵活性、持久性与准确性，视觉、听觉与说话，读、写、算等能力。一些基本操作能力的需求也会减少，如财务和物资资源管理、设备安装与维护、质量管理与安全管理等能力。这些能力基本用于实施程序化业务，其工作的操作标准简单明了，个人发挥创造性的空间较少，从能力层次看，虽然属于知识经验应用能力范畴，但处于低级层次。
世界经济论坛在2016年对人工智能时代的能力需求变化进行了探讨。当时的研究报告指出，高层次认知能力不仅在当时受到重视，而且在2020年对其的需要将会进一步增加。而对于与肢体相关的能力，专家大都认为其需求将会减少。尤其是设备维护、质量管理与安全管理等能力，2016年报告中还有五成的人认为需求会处于稳定状况（世界经济论坛，2016）。由于2016年、2018年的调查方式不同，因此不能对其进行严格的对比，但可以看到能力变化的趋势，即对高层次认知能力的需求一直处于增强趋势，而对设备安装与维护等低层次能力的需求则明显减弱，这反映出人工智能时代对能力的高层次化有着越来越强的需求。
巴克什（Bakhshi）等利用美国和英国数据预测了两国2030年各职业的就业增长和职业所需的能力（Bakhshietal，2017）。该研究中的职业能力包括120项。美英两国各职业最为重视的能力有15项（见表3）。从表3看，美国和英国总体情况类似。在美国，与人际交往有关的能力会越来越重要，这些能力包括指导、社交知觉/认识、协调、服务导向、主动倾听，以及相关知识，如心理学和人类学、教育和培训、治疗和咨询、哲学和神学。认知能力范畴中的应用能力也会越来越重要，如要求能够了解当前和未来形势并且能够做出行动规划（战略性学习）；能够了解新信息对当前和未来问题的解决与决策发挥影响（主动学习）；能够提出有关某个主题的许多想法（思想流利性）。在英国，有10项属于认知能力范畴中的应用能力，这些能力是判断和决策、思想流利性、主动学习、战略性学习、原创性、系统评价、推理、解决复杂问题、系统分析、批判性思考。在人工智能技术更为广泛应用的近未来，劳动者只有充分具备这些能力，才能够有效解决新环境中出现的新问题，并且能够有针对性地提出新想法，积极吸收新信息；能够识别社会技术系统的变化，了解社会技术系统各环节的互连和反馈关系并采取正确行动。另外，英国对于人际交往的能力也非常重视，这些能力包括指导、协调，以及相关知识，如教育和培训等。
表32030年美国、英国各职业中最重要的15项能力
资料来源：作者根据Bakhshi等（2017）整理。
2017年，日本人才咨询公司阿德卡（Adecco）对309家上市公司管理高层进行了抽样调查，收集到了两个时间点（调查时间点为2017年、人工智能普遍应用的2035年）对各种能力的需求程度。结果显示（见表4），2035年最需要的前10项重要能力中，5项为认知能力，包括创造性、分析性思考与抽象性思考、解决复杂问题、信息收集和解决简单问题。5项是社会情感能力，分别是人际关系、灵活性、挑战精神、领导力和积极性与主体性。2017年的前10项重要能力中，4项为认知能力，依次是分析性思考与抽象性思考、解决复杂问题、创造性和信息收集；6项是社会情感能力，如人际关系、积极性与主体性、挑战精神、团队工作与协调性、灵活性和目标实现意愿。从数量看，不论是2017年还是2035年，认知能力和社会情感能力的排名基本相当，表明无论什么时代，均衡能力结构都是必要的。从内容看，不论是2017年还是2035年，认知能力和社会情感能力的子项目基本相同，反映出企业能力需求具有一定的稳定性。从个别能力变化看，有两个突出现象，一个是认知能力中，创造性需求的大幅上升。这表明在人工智能时代企业将进行业务重组，要求员工在高价值工作领域创新工作方式和取得突破；另一个是社会情感能力中，对灵活性的需求有所提升。这反映出企业需要员工充分发挥主动性，去发现生产流程中的问题、发现新的社会需求，而不仅仅是执行指令。
表42017年、2035年最需要的前10项重要能力
资料来源：作者根据西村崇（2017）整理。
（三）符合时代要求的能力要件
综合以上研究，笔者认为，在人工智能时代，能力的首要内容应该是与人工智能有关的新知识、新技能。此外要在人工智能的学习与应用过程中提高社会情感能力，主要是指与人沟通的方法与相关知识。再者，劳动者的能力结构要向高层次升级，应重点发展高层次认知能力。具体概括为两个方向：一是应用人工智能技术创造新产品、新服务的能力，这里称作创造性思维能力；二是发现新问题和解决新问题的能力，这里称作环境应变能力，包括主动学习与战略性学习、解决复杂问题等。在人工智能时代，对于劳动者而言，重要的是使能力结构升级以符合技术发展需要，不仅认知能力要达到新水平，还要与工作方式变化相匹配，而且与人工智能技术互补的社会情感能力也要同步发展。鉴于此，人工智能时代的能力要件可归纳为以下四个方面。
1.人工智能知识
正如读、写、算是工业社会所必须的基本能力一样，对于要在人工智能技术条件下工作的劳动者而言，人工智能的基础知识是不可缺少的。这是以往时代所没有的全新的能力。所谓的人工智能知识，首先是数学知识。因为人工智能的基础就是数理模型，主要包括概率、统计、线形代数等内容；其次是数据科学，是在计算机上收集、解析数据的知识和技能，需要有数理和计算机语言知识，需要计算机操作能力。有了这两方面的知识，就可以形成关于人工智能的新技能：能够使用程序语言，利用既成模块，编制、操作或使用具有简单的感应、解析、反馈等智慧行为的自动化装备。劳动者掌握了人工智能的新技能，不仅可以理解新设备的基本机制，甚至可以研究更先进的人工智能、或利用人工智能来提高生产效率。根据领域、岗位、业务的不同，涉及人工智能的内容会有所不同。国家的教育、经济以及科技部门应该与企业联手设计内容、层次不同的教材，设定认知资格制度，作为评价人才的标杆。
2.社会交流能力
在人工智能时代，要创造新价值，人际或社会交流能力愈发显得重要。创造新产品、新服务及新的工作模式，意味着要对现状有充分的了解，利用人工智能对现状进行改变、重组。这需要周边很多人及社会的理解、帮助及合作。因此，在人工智能时代，人应该提高自身的社会交流能力，能简明扼要地说明目的，开诚布公地寻求理解与帮助，诚实守信地与人合作。社会交流能力的基础是情感，所以人在情绪、意志等方面的情商以及对于文化艺术的审美都非常重要。人工智能时代社会交流能力的特点，就是大量运用网络社交媒体、互联网等工具。这些工具有其便捷之处，但也存在虚假信息等伦理道德问题以及易受黑客攻击的脆弱性问题。社会交流能力与创造性思维能力一样，需要长时间的培养，需要社会氛围的支撑。社会交流能力的特殊之处在于它涉及性格，而性格有天生的因素。所以，在学校教育以及企业教育中，既要传授基本的交流方法，也要考虑个人性格中的天生因素，因人施教，调动有利因素，培养能够从社会中学习、有益于社会的人才。
3.创造性思维能力
人工智能技术使程序化的工作自动化，把人从单一循环、重度及危险的劳动中解放出来，给予人更多的时间，为人的创造性思维提供了更大的可能性。同时，人也必须发挥自己特有的创造性思维能力，才能在人工智能时代确立自身的存在价值。所谓创造性思维能力，是利用人工智能技术，结合自己所在的特定领域，去发现社会及市场需求，提出关于新产品、新服务以及新工作模式的能力。创造性思维能力包括抽象能力、综合能力和应用能力。抽象能力，就是能够概括出事物本质并发展成为概念的能力。借助抽象能力进行分析和推理，才会产生新的认识。综合能力，就是能够融会贯通，把不同领域的知识连接起来，进行整合、分析和再创造的能力。经济学家熊彼特认为，创新有五种形式，即产品创新、技术创新、原材料创新、市场创新和组织创新，它们无一不是生产要素间组合与创造的结果（约瑟夫·熊彼特，2016）。利用人工智能提出关于新产品、新服务以及新工作模式的设想，是对人工智能与其他知识进行融合与创造的过程，所以需要综合能力。应用能力，是能够把知识应用于解决现实问题，也就是解决问题的能力。其中的关键是有目的意识，能够发现问题，使创造性活动具有经济价值与社会意义。而这恰恰是人类特有的能力，无法用计算机程序再现。创造性思维能力，需要长时间的培养，从幼儿园到大学、甚至到就业之后都必须接受持续的教育或启发。同时，要在家庭教育、学校教育和社会上形成鼓励独创、容许差异的宽松氛围。
4.环境应变能力
环境应变能力，就是能够根据不同情境作出不同决策的能力。在人工智能时代留给人的工作基本上都是非程序化工作，它们不可事先预测，也无法编制操控指南，需要劳动者根据自身掌握的知识、经验、常识以及悟性来灵活行动。现阶段的人工智能可以通过大样本学习来增加经验和提高应变能力，但世界是复杂的，很多变化都带有偶然性，解决方案没有经验可循，这限制了样本数量，从而制约了人工智能应变能力的提高。与人工智能不同的是，人所特有的生命体的构造使得其对事物的理解在很多情况下只需要小样本学习和借助常识就可以完成（李开复，王咏刚，2017）。在以往的人才培养中，人们也注意到了环境应变能力，但人工智能时代的特殊之处在于劳动者要接触更为复杂的数字技术，而数字技术的进步日新月异，人们为了防止知识的陈腐化，要能够主动学习，因为仅仅靠教师或上级安排的在岗或离职学习完全不够，要根据自己的具体情况，不间断地吸取新知识。战略性学习，是具有前瞻性的、有长远目标的学习。这个长远目标，可以是对自己所在领域发展前景的预测、自我发展方向的判断，也可以是对企业战略的理解，提前着手学习新知识，当环境变化时就可以游刃有余地应对。人工智能时代的劳动者往往处于与自动化设备合作的作业环境中，生产过程中的故障不仅有硬件的问题，也有计算控制系统的问题，只有在对硬件、软件充分理解的基础上，才能解决现场工作中的复杂问题。总而言之，人工智能时代的环境应变能力，有其鲜明的时代要求，在学校教育和企业教育中必须使用有针对性的教学方法来培养有用人才。
以上归纳了符合人工智能时代要求的四个方面的能力，这四个方面的能力并不是独立存在的，它们之间有着不可分割的联系。人工智能知识是新时代劳动者能力的基础，有了它才能够驾驭自动化设备，进行新产品、新技术及新价值的创造。创造性思维是人工智能时代劳动者能力的核心，突出显示了人的智慧价值。而社会交流能力和环境应变能力则对人的气质或性格提出了新要求，要求处于人工智能时代的劳动者区别于越来越聪明的自动化设备，在纷繁复杂的社会和飞速变化的技术环境中发挥人的作用。
三、人工智能时代的劳动者能力培养
为了培养与人工智能时代相适应的人才，提高全社会的智慧水平，我们应该在理念、内容以及方式、手段上有所变革。
（一）突出个性化培养理念
在工业时代，大批量单品种生产是主流方式，为了提高效率实施机械化、专业化分工，产生了大量单一循环、目标明确的标准化工作岗位。企业将作业编成操作手册或计算机程序，要求劳动者达到按照手册或程序正确操作的能力标准。在这种体制下，劳动者和设备、产品一样都是标准化管理的对象，因此人才培养也是标准化的。体现在高等教育、职业教育及企业教育上，就是培养能够按照标准进行反复、简单作业的劳动者。教育方法基本上依靠大量、统一的习题，或反复练习。这样的理念与方法培养出来的学生或劳动者，只能做单纯的工作，其不仅在精度、速度方面要输给人工智能，并且会变得只能简单地对工作中的变化作出机械的反应，缺少发现问题、解决问题的能力，更谈不上创造新价值，而这种能力恰恰是人工智能时代的劳动者最需要的。因为程序化的工作都由人工智能完成，需要人来做的正是去发现工作系统的问题，不断地进行更新改进，提高生产效率，或者通过新思路、新方法创造新价值。因此，人工智能时代的人才培养，尤其要重视学习者的创造性思维能力，要在因材施教的理念下，充分发挥个人的潜在优势。
（二）构建人工智能素养教育体系
把人工智能教育贯穿小学、初高中、大学以及工作后的全部阶段，提高全社会的人工智能基本素养。目前，包括中国在内的主要国家都已经在小学及初高中开展计算机编程教育，在大学实施更为专业的人工智能教育。同时，针对在职者的相关教育也极为重要。这是因为人工智能技术对劳动的影响面越来越广泛，工作甚至职业变得愈发不确定，在职者要提前做好转业与转岗的准备。为了维持社会经济的可持续发展，国家应该就全社会、全生涯的人工智能素养教育制定战略规划，集结教育及各行业行政管理部门的力量，从资金、设备、师资、教材、技术资格认定、学习费用补助等诸方面制定具体措施。对于义务教育的中小学阶段，应该完善每个学校的信息网络，要使高速Wi-Fi网络覆盖全部校区，使每个学生都有自己专用的终端设备（电脑或平板电脑）。在教室等集体授课的场所，安装可以触屏输入、可以数据储存传递的电子黑板，在教学过程中使用人工智能设备。当前，教育界中能担任人工智能教学的教师人才十分欠缺。国家应该制定紧急行动计划，至少要在5年内填补中小学相关基础素养课程的空白，使每个学校至少有一名该学科的教师。教师的来源，可以直接从博士毕业生、企业的工程师等专业人才中招聘，可以不受教师资格的约束。在大学阶段，理工科要学习高度的人工智能技术，文科及美术、音乐等学科，也要开设人工智能专业课程，因为今后人工智能将在模拟人的艺术感受方面深入发展，需要既懂艺术又懂人工智能的人才。由于人工智能技术发展很快，要组织学术界和企业界的力量，及时更新课程，并且根据人在不同生涯阶段的特点编制有针对性的教材。应该利用大数据来补充劳动力市场信息系统并监控不断变化的技能需求，以适应所提供的课程与教材（OECD，2016）。要尽快设立国家人工智能技术资格认定制度，使学习成果能在社会上受到评价，提高学习者的学习积极性。对于在职人员的学习，应给予费用和时间上的支持。对于企业实施的员工培训，应该以减免培训费等激励政策给予扶持。
（三）实施问题导向及跨学科合作探讨的学习方式
创造性思维能力、社会交流能力的具体表现是能够利用人工智能技术解决现实问题，以及能够利用人工智能创造新产品、新服务与新工作模式。以往“满堂灌”的学习方式难以培养这些能力，今后应该加强问题导向及跨学科合作探讨方式的学习。所谓问题导向，就是有明确、真实并且具体的现实问题，解决这些问题是学习的目的。这需要企业与学校共同制订学习目标，引导学生进行社会实践。问题导向的学习方式，还需要学习材料具有现实性。数据要真实，设备及材料要先进，教材要能够反映前沿理论与实践。跨学科合作探讨学习包含四个方面，首先是跨学科的学习内容，即学生根据具体问题学习数学、统计、数据、人工智能以及物理、化学、生物、艺术等多学科知识，这需要打破以往文理分科的界限；其次是跨学科的学习成员，即打破以往班级学习约束，组成由不同专业背景学生构成的小组，尤其是大学阶段要尽可能采取这种办法；再次是小组学习方式，即在教师指导下以小组为中心进行讨论和得出解决方案。同时，要构筑互联网学习平台，教师与学生之间、学生与学生之间有充分的提问—反馈—讨论的渠道。跨学科合作探讨形式的学习方法，不仅有利于提高学习自主性和团队合作性，也有助于进行知识碰撞、知识整合和知识创造，从而提高综合能力和应用能力。
现阶段，包括中国在内的一些国家都在进行问题导向及跨学科合作探讨学习方式的实践，诞生了STEAM（Science，Technology，Engineering，Art，Mathematics）教育课程、问题/项目导向型教育课程（Problem/Project-BasedLearning：PBL）、创新思维课程等方法。但这些方式都处在发展过程中，需要专家和学者不断吸取有益经验对其进行改进。日本为了培养人工智能人才，制定了国家战略推行STEAM教育，并研究整理了具体案例，为各学校及企业提供参考材料。如日本某职业高中与企业合作，开展了STEAM教育课程。该课程的项目之一是设计使用便利的人工智能设备，推进智能化农业生产。项目分四个阶段进行。第一阶段引发学生对农业和机器人的兴趣，使用4个课时。教师启发学生考虑联系农业作业的实际需求，确定制作机器人的具体内容。企业技术专家介绍机器人控制语言，演示机器人的动作。学生进行讨论，得出关于制作方向的结论；第二阶段进行机器人控制与数学、物理等学科知识的应用，使用4个课时。具体任务有两个，一个是解剖分析现有农业机械，获得感性、基础认识，再使用控制语言设计机器人基本雏形，另一个是运用数学知识，探讨马达转速与机器人动作的关系，设计控制程序，制作马达。企业技术专家讲解高感度彩色感应器、图像识别等技术，联系物理知识，讲解关于摩擦作用的处理方法；第三阶段学习机器人开发的基本程序，使用4个课时。技术专家讲解现实社会中技术人员如何编写“产品规格书”、通用计算机语言、数据解析工具等，引导学生继续使用控制语言模块制作机器人；第四阶段进行总结和演示，使用4个课时。学生演示、讲解自己制作的机器人的特点以及与农业作业的关联。同时，教师引导学生梳理学习内容，激发今后学习机器人技能的兴趣（经济产业省，2019）。
（四）利用人工智能技术提高学习效率，增强学生的创造性思维能力、社会交流能力
现阶段的人工智能已经可以代替教师对学生进行辅导，提高学生的学习效率，如X-Tech、EdTech、LearnTech等技术。这些工具可以根据每个学生的实际情况，给出不同的学习指导方案，提高学习效率。有国外学校在教学中引进了人工智能系统，学生使用平板电脑阅读数学教材、做习题。人工智能系统收集所有学生的学习信息，包括答案、解题过程、速度、集中力、理解力等，在此基础上判断出每个学生的强、弱项，给出符合个人学习水平的阅读材料和习题，大大提高了学习效率。该学校利用人工智能对小学六年级学生进行了初中一年级上学期的数学课程教育，常规需要14周的学习内容仅用2周就完成了，并且学生们的考试成绩都超过了常规教育的平均点。如果能如此高效地接受知识，学生就可以把时间更多地用在联系实际的项目学习以及体育、艺术等活动上，强化学生创造力和社会交流能力的培养。如果说铅笔、笔记本、橡皮是传统必需的学习工具，那么当前与互联网无障碍连接的电子终端已经成为人工智能时代学习的必要工具。国家应该尽快完善义务教育、高中教育、大学教育和在职教育的电子化环境，引进人工智能设备，提高全社会的学习效率。
目前，人工智能正以前所未有的速度部分或完全替代人的劳动，社会生产率将会大大提高。我们必须精准理解人工智能对职业、劳动和能力的影响，从国家层面制定战略规划，运用市场经济杠杆和政策手段提高包括义务教育、高中教育、高等教育和在职教育在内的生涯教育的人工智能基本素养，维持社会经济的稳定发展。
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人工智能时代的来临，还需要劳动教育吗新时代下的劳动技术教育是怎样的
人工智能时代，需要对劳动技术教育进行新时代的重新定位：培养劳动价值观为劳动技术教育的本质目标；创造性劳动为劳动技术教育的重点；多元实践是劳动技术教育的实施准则。进一步审视发现，人工智能时代的劳动技术教育面临诸多悖论，表现为对教育公平的美好追求与数字鸿沟之悖、教师教学的便利与教师素养的高要求之悖、学生个性化的发展与技术对人的异化之悖。缩小地区间教育信息化差距、提升教师素养和回归劳动教育的育人本质是人工智能时代劳动技术教育的化解之道。
当劳动技术教育进入人工智能时代，会被赋予怎样的新时代内涵？又将面临哪些机遇与挑战？未来的劳动技术教育该何去何从……这一系列问题都值得我们思考。故本文立足人工智能时代，聚焦于劳动技术教育，试图探寻劳动技术教育在人工智能时代的蜕变路径。
人工智能时代劳动技术教育的新定位
在科学技术迅猛发展的当今时代，劳动技术教育被置于智能化时空下，劳动教育的本质、形态都会随之发生变化。由劳动直接创造物质财富的功能逐渐弱化，劳动技术的形态也不再是传统的面朝黄土，这一系列变革也催生了一种新的适应人工智能时代要求的新劳动技术教育观。人工智能时代，劳动价值观的培养是劳动技术教育的本质目标；创造性劳动是劳动技术教育的重点；多元实践是劳动技术教育的方法准则。
（一）劳动价值观的培养是劳动技术教育的本质目标
劳动技术教育并不是一个新问题，但却是一个容易被误解的问题。在以往的教育活动中，劳动技术教育多被误解为简单的体力劳动、一种低下的活动，甚至是某种惩罚手段。造成劳动技术教育种种畸变的根源在于没有正确理解劳动技术教育，将其核心目标与一般功能混为一谈，缺乏对其本质目标的认识。
劳动教育的目标固然很多，培养劳动习惯、掌握劳动技能、提高劳动能力等，但这些只是劳动教育的分支目标，其最本质目标是培养学生的劳动价值观。究其原因，主要有两点：一是伴随科学技术和人工智能的迅猛发展，劳动的基本形态和特征也发生着深刻变化，以大数据、云计算、人工智能等技术为基础的智能化生产方式的劳动逐步取代了固定化、模式化的工业劳动以及粗放简单式的农业劳动。这给人类带来巨大便利的同时，也在无形中滋长了年轻一代不劳而获、渴望一夜成名的不良心理。故而，新时代如何澄清人类对劳动的基本认知成为当代最基本的价值选择。二是无论社会如何发展，艰苦奋斗的精神永远都是建设“中国梦”的奋斗底色。正确的劳动价值观不仅是个人追求幸福生活的根本，更是形成社会进步的精神支撑。正如苏霍姆林斯基曾言，“社会进步和道德进步，取决于组成这个社会的人们如何看待劳动。”为此，在不断提倡核心素养和落实立德树人要求的当今时代，要树立正确的劳动观点、积极的劳动态度，热爱劳动、尊重劳动的价值态度。注重培养学生正确的劳动价值观，要回归到“人”，尊重“完整的人”的精神世界和情感生活。
（二）创造性劳动将成为劳动技术教育的重点内容
不可否认，人工智能时代，未来的很多劳动会被机器取代。这不禁令人唏嘘迷茫：人工智能时代，劳动技术教育还有存在的必要吗？人类未来的劳动岗位还剩下哪些？
首先，劳动技术教育永不过时。劳动是人类的基本特征，是创造社会财富的根源。马克思说过，“任何一个民族，如果停止劳动，不用说一年，就是几个星期，也要灭亡”。而且，即使再智能化的机器，如果没有人通过劳动进行操控，也将寸步难行，成为没有任何价值的废品。此外，一般而言，就业岗位与技术发展呈现波浪式关系，某一技术的进步短时间内可能会导致领域内就业岗位的下降，但很快又会催生新兴行业的崛起，继而带来崭新的就业形态。因此，劳动技术教育在任何时代都不会消失。
既然劳动技术教育永不过时，那么，新时代我们究竟需要怎样的劳动技术教育？回归现实，一方面，当今我们正处于一个社会大转型时代，随着以网络化和数字化为核心的人工智能发展，很多具有既定程序操作的工作不断被机器取代，随之也涌现出了一批新兴劳动形态，产生了很多需要用复杂的认知去判断、执行的工作。这些工作没有可以遵循的既定程序，需要人类依据具体情境进行创造性解决。这就要求我们今后的教育要以创造性劳动为重点。另一方面，《中国制造2025》中制造强国战略的实施，进一步增加了对创新性劳动者的需求。再者，习近平总书记也提及，“当代工人不仅要有力量，还要有智慧、有技术，能发明、会创新，以实际行动奏响时代主旋律”。为此，人工智能时代，劳动技术教育要充分考虑社会对未来人才的需求，秉持一种创造性的劳动观，与时俱进地开展劳动教育，让创造性劳动成为今后的教育重点。
（三）多元实践是劳动技术教育的实施准则
信息化时代，劳动技术形态不断演变更新，在劳动技术教育的具体实施中，多元实践是劳动技术教育的实施准则。
科学技术的迅猛发展使新时代劳动呈现出新的发展趋势：劳动的内容越来越丰富、形式越来越多样；体力支出越来越少、智力支出越来越多；劳动生产率越来越高、劳动者的流动性越来越强；劳动主体的作用越来越突出、世界对人才的需求越来越迫切。面对日益复杂的劳动教育，首先，要确保教育内容的完整性。根据现实中不断变化的劳动形态自觉扩充教育内容，高度重视信息和知识生产，自觉将闲暇教育、消费教育、劳动审美教育等内容纳入劳动教育范畴。其次，做到授课方式的多元化。重视利用信息技术拓展劳动教育方式，利用微课、慕课、翻转课堂等方式讲好劳动技术教育，打造新时代劳动技术教育“金课”，增强其互动性和趣味性，使其“活起来”，提升教育的实际效果。同时在实施过程中也要注重多学科渗透，将劳动技术教育恰当地融入其他“四育”中。最后，但绝不是最不重要的一点，那就是要注重实践。劳动技术教育要以劳动实践为主，这是由学科性质和教学目标决定的。苏霍姆林斯基指出，“儿童的智慧出在他的手指头上。”脱离实践的劳动教育如同“空中楼阁”，故为了确保劳动技术教育的正常开展，教学不能只凭单一的讲述、单纯的模型演示，学校必须具备与之适应的劳动实验基地，以达到理论与实践的有机结合。如讲解劳动技术课本中农作物种植的内容时，单靠知识的讲授是万万不够的，必须让学生接触实际，亲自动手操作，只有这样才能让学生把所学知识用在实处。
人工智能时代对劳动技术教育的再审视
人工智能时代，信息技术和人工智能的发展，一方面为学校劳动技术教育的发展提供了种种便利，如促进了对教育公平的美好追求、为教师教学提供便利、促进了学生的个性化发展；但另一方面，智能化的发展也遮蔽了劳动技术教育的其他可能性，甚至在一定程度上阻碍了人的全面发展。经进一步审视，发现人工智能时代的劳动技术教育存在三点悖论。
（一）教育公平的美好追求与数字鸿沟之悖
凯文·凯利指出，“把最不可能共享的资源实现共享，这就是未来最大的机会”。人工智能促进了教育的资源共享，在最大程度上实现了劳动技术的教育公平。具体来说，互联网时代，微课、慕课的发展打破了教学空间和时间的限制，消除了国别、种族、性别、阶层等教育权的限制，实现了任何学生在任何时间和任何地点的劳动技术学习。在以往的劳动技术教育中，城市地区的学生具有学习先进技术的优越条件，但却难以体验农业生产劳动学习的精髓；农村地区的学生具备学习农业生产知识的天然便利，但却很难感受到高科技带来的神奇变化。庆幸的是，基于人工智能的虚拟化智能学习，使得城市学生能够跳出书本中枯燥的农业理论知识学习，体验农业生产劳动学习的精髓；也使得农村学生能够冲破“井底之蛙”，享受外面的“大千世界”，感受到高科技带来的神奇变化。
但进一步审视发现，人工智能时代的劳动技术教育“形式上”的平等悄悄遮蔽了“实质上”的不平等，甚至在某种程度上加大了这种不平等。因为我们忽略了这样一个事实：在到处充满数字化的信息时代，不同阶层在信息技术的拥有和使用能力上是不同的，这种差别极有可能导致强者更强、弱者更弱的局面，即所谓的“数字鸿沟”。如尼葛洛庞蒂在《数字化生存》中提及，“有些人担心，社会将因此分裂为不同的阵营———信息富有者和信息匮乏者，富人和穷人，以及第一世界和第三世界。”具体到我国实际情况，城市学生从小接触互联网、电子产品，能够熟练掌握操作技能，在智能化的劳动技术学习中具有天然优势。然而，乡村基础设施的落后和信息素养的缺乏却将大部分农村学生挡在了“数字化”门外，导致他们无法享受最先进的劳动技术教育。就此层面而言，人工智能的存在不仅没有缓解教育公平问题，甚至在一定程度上加重了社会的不平等。
（二）教师教学的便利与教师素养的高要求之悖
人工智能时代，劳动技术教育解决了传统模式下教学资源不足等种种弊端，呈现出了前所未有的新面貌。于教学模式而言，互联网彻底打破了时空限制，微课、慕课等开放式的教学模式使得学生可以自主控制想要的学习内容、学习进度；就教学资源来说，虚拟现实技术的应用可以精细、详实地复现复杂的劳动技术，利于提高劳动技术教育的教学效率、节省教学成本、规避教学风险；对教学管理而言，人工智能时代，互联网终端能够实时记录学习者的学习进度、学习表现和学习态度，教师完全可以根据数据展开立体多维的动态评价，方便了教师管理。
但与此同时，劳动技术教师在人工智能时代也面临着空前未有的挑战。一方面，未来的劳动技术教师将面临双重压力，即知识快速迭代的压力和信息素养的压力。人工智能时代，新兴技术不断产生，而且周期短、更新快，这促使学校的劳动技术内容随着社会发展不断调整。这就需要教师紧跟时代的步伐，不断更新自己的知识储备，掌握新时代的劳动专业知识和技能。此外，数字化时代，劳动教育的教学迫使教师处于新技术前沿，通识计算机技术，具备高效获取信息、熟练表达信息、创造性使用信息的能力。这无疑对教师的信息素养提出了新要求。另一方面，教师要承担双重任务，既要传授知识，又要及时关注学生情感。人工智能时代，虚拟技术教学的应用给劳动技术教学带来了极大便利，但是这种电子虚拟空间的互动“只是一种功能上的实在性，缺乏身体的可感性和实体性”，流失了人际交往间应有的温暖、真挚和情谊，人际关系被技术转化为机器与机器或物与物的关系。师生之间更多是知识和信息层面的交互，少有面对面的互动，弱化了教育的育人功能。这就需要教师在教学中除了要承担讲授知识的重任外，也要刻意消解数字化教育的弊端，及时关注学生情感，有意增加学习者与教授者之间、学习者与学习者之间的直面沟通和深度交流。
（三）学生个性化的发展与技术对人的异化之悖
人工智能时代，劳动技术教育能够逐步实现学生的个性化定制。于学习方式而言，学生可以根据自身需要，选择自己喜欢的教师和感兴趣的教学内容，最大限度的实现学生个性化发展；就互动方式来说，基于人工智能构建的自由放松、自主开放的人人、人机交流环境，能够促进学生勇于发问，积极探索，并通过学习过程中相互之间的交流建构主体间性，实现群体层面的知识建构；对学习内容而言，借助虚拟现实技术创设逼真的教学情境，可以把教学内容化静为动、化繁为简，在促进学生理解的同时，也激发其学习兴趣与学习热情。
但是也需要意识到，劳动技术教育的高度自主化也带来了一些问题：其一，这种学习到底是一种主动学习还是被动学习？支持者认为，由于劳动技术的学习者可以自主选择教育及其难度，自己确定学习的时间和地点，因而，这种学习是一种典型的主动学习。但也有研究者指出，人工智能时代的劳动技术教学有可能会导致学习者的被动学习。如学生对教育的学习动机和期待程度一般在初期较高，但是伴随教育的不断进行，学习者的学习热情将持续走低，直至后期，大部分学习者会出现学习疲劳，仅仅希望在教育结束时拿到相关结业证书，并不会考虑所学劳动技术在现实中的运用，而且在以后的学习中也倾向于选择那些容易学习的教育，在这种情况下，劳动技术的学习无疑成为了一种被动行为。其二，过度的自主选择权增加了学生的选择难度。虽然人工智能为劳动技术教育提供了大量而丰富的教学资源，但同时也导致部分学生淹没在五彩斑斓的教育资源里而无所适从。正如迈克尔·海姆所说：“信息疯狂侵蚀了我们对于意义的容纳能力。我们逐渐习惯于抱住知识的碎片而丧失了对知识后面那智慧的感悟。所获得的信息越多，可能的意义便越少。”最后，人工智能时代，学生的学习完全依据自身的兴趣来进行选择，这难以确保学生劳动技术学习的系统性和连贯性，进而不能保障劳动技术知识体系的完整性。
人工智能时代劳动技术教育的路径超越
重新审视人工智能时代的劳动技术教育，并不是否定数字技术带来的价值，而是期望能在一片欢呼声中保持冷静。我们要成为未来的建构者，而不是简单的评论者，只有以客观理性的态度审视人工智能时代与劳动技术教育间的悖论，才能提出化解之道。
（一）缩小地区间教育信息化差距为关键抓手
劳动技术的数字化教学改变了传统的教育理念、方法、内容以及体制和模式，也在某种程度上加重了城乡教育之间的不平衡。缩小城乡教育信息化差距是促进教育公平的关键举措。首先，政府要加大对落后地区的支持力度，通过政策支持和经费投入，加快信息网络教学资源和基础设施建设，努力构建覆盖全国学校的数字化教学系统，解决落后地区教育信息化贫乏问题。其次，鼓励城乡之间建立学校发展联盟，建立“一帮一”的合作关系，一方面，发达地区的学校可以调遣部分骨干教师对帮扶学校进行一对一的跟踪指导，提供精神与物质上的支持；另一方面，落后地区的教师可以定期到发达地区的学校进行观摩学习，尽可能缩小不同地区学校的软硬件差异。此外，还可以通过师资、教学设备以及图书资料等资源的共享，带动农村偏远学校走出信息化困境。
（二）提升教师素养是现实诉求
教师专业素养的高低决定了劳动技术教育程度的强弱，加强劳动技术教师队伍建设，应着力构造多种渠道：其一，于学校而言，增加教师培训，提升教师信息素养。学校要根据教师教学实际，努力为教师创造学习机会，加强教师培训，建立规范的培训服务体系。同时也要制定完善的管理制度，为教师信息化素养的提高做好制度保障，如可以对基于信息化开展新型教学模式的教师给予一定的物质奖励。其二，于教师自身而言，努力践行终身学习的理念。面对人工智能带来的多重变化，教师要做到时刻学习，掌握最前沿的劳动技术知识，不断提高自身能力，将不断学习贯穿于自身一生的职业生涯中。最后，就教师与教师之间来说，要加强合作学习。教师群体间的合作是促进教师专业成长的灵魂，教师群体间要不断合作交流，沟通经验教训，互帮互助，共同提高。
（三）回归劳动技术的育人本质为应有之义
伊利曾在《技术是答案，但问题在哪里》中指出，“我们生活在一个技术控制的社会中，想摆脱技术的影响是不现实的。实际上，技术完全可以为我们很好地服务。问题在于我们必须明白我们想用技术来实现什么目的，解决什么问题。”由此推及人工智能时代的劳动技术教育，其实无论多么智能化的教学设施，都只不过是劳动技术教学的辅助手段。不管何时，培养有情感的人最终都是课堂教学的主体。为此，回归劳动技术教学的育人本质才是数字时代劳动技术教育的应有之义。一方面，要正确处理好“器”与“气”两者之间的关系，推进浸润式教学。其中“器”指的主要是工具，是硬件，即电脑硬件；“气”则指的是人文精神。我们在借助信息技术手段和平台进行劳动技术教育时，要注意把人文精神渗透到教学过程中，真正起到教育的作用。另一方面，信息技术为学生提供了个性化的学习路径，但并不意味着他们可以在课堂上各行其道，随意选择学习什么或获取哪些资源。教师作为教学活动的引领者，要学会在课堂教学中进行适当的管理，引导学生学会选择，并尽量保证其学习的完整性。
开营是一家致力于营地教育与研学实践活动的国际化团队，是国内唯一面向文旅地产、特色小镇、田园综合体、教育集团提供专业性整体解决方案的企业单位。
开营旗下拥有北纬设计院、开营营地管理公司、双语小记者会员俱乐部三大事业群，分布在场地建设、培训活动、赛事流量三个领域。
开营自主研发标准化课程教材在行业通用，最先在文旅地产行业推广营地教育，是碧桂园、龙湖地产、奥林达部落、富力地产、建业地产在营地教育领域的重要伙伴企业。