摘要：在乡村振兴战略深入推进的背景下，高校劳动教育承担着培养新型农业人才、推动城乡融合发展的重要使命。文章基于数智技术赋能视角，分析乡村振兴对高校劳动教育提出的新要求，探讨当前劳动教育在数字化转型中的现实困境，并提出通过构建“三位一体”数字化教育体系、打造数字化劳动教育平台、创新数字化劳动教育评价模式等路径，推动劳动教育与乡村振兴战略深度融合，为农业现代化和乡村可持续发展提供人才支撑。

　　随着我国经济社会的持续发展，城乡发展不平衡的矛盾愈发突出。乡村振兴战略作为新时代“三农”工作总抓手，其实施成效直接关系到第二个百年奋斗目标的实现。《中共中央 国务院关于实施乡村振兴战略的意见》明确指出，“乡村振兴，关键在人”，对新时代人才培养提出了复合型、创新型、实践型的新要求。高校作为人才培养的主阵地，其劳动教育体系肩负着为乡村振兴输送兼具专业技能与数字素养人才的重要使命。然而，传统劳动教育模式以体力劳动为核心，在现代农业智能化、专业化发展进程中逐渐暴露出适配性不足的问题。当前，随着人工智能、大数据、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等数智技术的突破性发展，劳动教育正在经历从“劳动1.0”(体力劳动)向“劳动4.0”(智慧劳动)的范式转变。技术赋能理论表明，数字技术不仅是教学工具的革新，更是教育生态系统的重构关键。基于此，本文结合乡村振兴战略对劳动教育的新要求，探讨数字化转型的路径，旨在推动劳动教育与乡村振兴战略深度融合，为农业农村现代化培养复合型人才。

乡村振兴与高校劳动教育数字化转型的内在逻辑

乡村振兴战略对人才的需求特征

　　一是复合型知识结构需求。乡村振兴战略要求人才不仅要在农业生产、生态治理、乡村治理、数字经济等领域具备专业知识，还应掌握跨领域的复合型知识体系，以适应多元化的乡村发展需求。例如，新型职业农民既要理解作物生长规律，又要能操作智能农机装备;乡村电商从业者需要兼具产品运营与区块链溯源技术应用能力等。这种知识结构的复合性，促使高校劳动教育突破传统专业界限，构建农工交叉、文理融合的课程体系。以山东省青岛市乡村振兴示范项目为例，当地对农业经理人的需求不仅涵盖传统种植技术，还要求其能通过大数据平台分析市场供需变化，调整种植结构，这一需求进一步凸显了复合型知识储备的关键作用。

　　二是技术适配能力需求。农业数字化转型催生了无人机植保、AI(人工智能)病害诊断、物联网精准种养等新兴业态。人才须具备数据采集分析、智能设备运维、数字营销等多项技术能力，能够将VR、AR技术应用于农业技能实训，运用大数据优化生产决策。这种技术适配性要求劳动教育从体力劳动主导向“脑力+技能”融合转型。例如，青岛农业大学已尝试搭建的“智慧农业虚拟实训中心”，建立虚实结合的数字化实训平台，可让学生在虚拟环境中反复演练无人机植保作业的航线规划、故障排查等关键环节，大幅提升技术应用熟练度。

　　三是创新实践素养需求。区别于城市人才需求，乡村振兴更需要“懂农业、爱农村”的创新实践者。2023年中央一号文件强调，要培养能挖掘乡土资源、激活文化基因的在地化人才。这种创新要求人才在掌握数智技术的同时，懂得解码本土乡村文化，并应用于当地的产业发展和文化传承，这正是劳动教育数字化转型的价值落脚点。例如，在山东省沂蒙山区，有高校团队指导学生运用3D建模技术还原传统农具制作工艺，开发“数字农具博物馆”小程序，既实现了乡土文化的数字化保存，又通过线上传播带动了当地文旅产业发展。这正是劳动教育数字化转型的核心价值所在，即让学生在实践中既能运用数字技术破解实际问题，又能深度融入乡村发展进程，实现个人能力与乡村需求的精准匹配。

数字化转型对劳动教育的赋能价值

　　数字化转型重塑劳动教育格局。云计算与物联网技术打通了农业生产过程的数据流，推动了劳动教育从经验传承向数据驱动的精准教学转变。这种技术赋能不仅革新了教学手段，更通过智能农机操作模拟、数字农业系统推演等实践场景，促进了多维能力培养与复合型人才供给的精准衔接。借助这些技术，教师可以实时获取农田温湿度、作物长势等真实数据，并用于课堂教学和实训指导，帮助学生更直观地理解现代农业运作方式。学生也能够通过模拟系统反复练习操作技巧，提升在实际生产中的应对能力和分析水平，从而更好地适应乡村振兴对人才综合素质的要求。

　　数字化转型催生实践教学变革。基于数字技术构建的智能实训平台，将无人机植保、AI病害诊断等复杂场景转化为可视化训练模块，有效缩短了理论知识向实践能力转化的周期。这种虚实融合的教学模式，既保留了传统实践教学的真实感，又融入了数字化时代的创新元素。例如，学生可以在虚拟环境中模拟操作智能灌溉系统，熟悉设备使用流程，避免实际操作中因不熟练导致的资源浪费和设备损耗。同时，平台能够自动记录操作过程并提供实时反馈，助力学生及时发现并纠正错误，显著提升实训的安全性与效率，为日后深入乡村一线开展技术推广与服务奠定坚实基础。

　　数字化转型重塑了劳动教育评价模式。借助物联网、区块链技术采集劳动过程中的行为数据，智能算法从技术应用熟练度、问题解决创新性等多维度构建评价体系。这种动态监测体系打破了传统考核以产量为导向的模式，将评价焦点转向数字思维与协同创新能力培养。评价体系的变革不仅提升了教育质量，还进一步强化了劳动教育服务乡村振兴的导向作用。例如，系统能够追踪学生在完成农业数字化项目过程中的各环节表现，包括数据准确性、操作规范性、协作顺畅性等，从而全面评估其综合能力。这种评价方式更为客观公正，有助于学生清晰认知自身优势与不足，进而激发其持续学习、为乡村发展贡献力量的积极性。

乡村振兴背景下高校劳动教育数字化转型的现实困境

教育理念与技术应用脱节

　　传统劳动教育理念仍在相当程度上主导着教学实践。部分高校对劳动教育的认知仍局限于“体力劳动=劳动教育”的简单范畴，未能将数字技术的应用提升至重构教育生态的高度。这种认知偏差导致课程设计滞后于农业现代化进程，智慧农业、数字乡村等新兴领域的教学内容普遍存在缺失。例如，在乡村产业数字化转型中广泛应用的数据分析、智能设备运维等技能，在现有课程体系中尚未形成系统性教学模块。教师群体同样面临技术应用能力不足的问题，多数教师缺乏数字化教学工具的操作经验，难以将VR、AR、区块链等技术深度融入教学。这种理念与实践的双重滞后，使得劳动教育与乡村振兴的人才需求出现明显断层。部分学校在数字技术培训方面对教师的支持尚显不足，致使教师在实际教学中难以将现代技术与劳动教育深度融合，进而影响了劳动教育数字化转型的推进成效。

数字化实践平台建设不足

　　部分高校的实践教学平台的数字化改造进展较慢。智能农机装备、物联网监测系统等数字化设备的配备率偏低，且与乡村实际场景的衔接存在不足。校企合作方面，多数高校尚未构建常态化的智能实训机制，导致学生参与数字农业项目的机会较少。尤为突出的是，数字化跟踪评价体系尚未完善，无法对学生劳动能力的发展进行动态监测。传统的劳动成果统计方式难以体现数字素养、创新思维等核心能力的提升情况，致使教学反馈机制失效，无法为个性化培养方案提供数据支持。此外，学校与企业、乡村间的合作尚不够紧密，学生缺乏参与实际数字农业项目的机会，难以在实践中巩固所学知识，进而限制了其数字化劳动能力的提升。

评价体系与时代需求不匹配

　　传统评价模式的局限性在数字化转型过程中愈发明显。当前劳动教育考核仍以劳动时长、成果数量等显性指标为主，对生态保护、文化传承、技术创新等隐性素养缺乏科学评估手段。这种单一的评价导向，使学生过度关注劳动的短期效益，而忽视了数字思维、协同创新等长期能力的培养。在乡村振兴背景下，劳动教育需要评价学生解决实际问题的综合能力，如乡村文化IP设计、农业物联网方案等创新成果，但目前多数高校尚未构建以成果转化为导向的评价机制。评价体系的滞后，导致劳动教育难以与乡村产业升级需求形成闭环联动。因此，学校需加速评价机制改革，使其更契合乡村振兴对人才综合素质的需求，从而更有效地引导学生在劳动中实现全面发展。

乡村振兴背景下高校劳动教育数字化转型的实施路径

构建“三位一体”数字化教育体系

　　其一是课程体系的数字化重构。针对乡村振兴对复合型人才的知识需求，高校需打破学科壁垒，构建农业和数字技术交叉融合的模块化课程体系。在理论教学层面，可开发智慧农业管理、农村电商运营、数字乡村治理等特色课程，将物联网技术、区块链溯源、大数据分析等前沿技术融入传统农业知识体系。例如，可设置“数字农情监测”课程模块，结合作物生长模型与传感器数据采集技术，培养学生运用数字工具优化农业生产决策的能力。在教学方式上，采用混合式教学模式，借助慕课平台实现优质教育资源的跨校共享;利用VR技术重现乡村振兴典型场景，如特色种植、乡村旅游等，使学生在沉浸式体验中理解劳动价值。

　　其二是实践教学的场景化升级。实践教学的数字化改造需构建虚实融合的实训体系。一方面，建设智能农机装备操作、无人机植保等实体实训基地，配备物联网监测系统、智能灌溉设备等数字化设施，使学生在真实场景中掌握智能设备运维技能。另一方面，依托数字技术开发虚拟仿真实训平台，通过VR、AR技术，学习者可以身临其境体验各种劳动场景，将AI病害诊断、农产品电商运营等复杂场景转化为可视化训练模式，加深对劳动知识和技能的理解。

　　其三是服务供给的精准化匹配。借助大数据分析技术建立学生能力画像，实现乡村振兴实践项目的精准推送。整合政府、企业、社会组织等多方资源，搭建“乡村振兴需求池”，将助农直播、生态调研、数字治理等实践项目与学生专业特长、兴趣爱好进行智能匹配。例如，为电商专业学生推送农产品直播运营项目，为环境科学专业学生匹配生态保护监测项目。在此基础上，构建“需求采集、智能匹配、过程跟踪、效果评估”的闭环服务体系，确保劳动教育与乡村实际需求的深度对接。

打造数字化劳动教育平台

　　搭建校企共建智能实训平台。与农业科技企业、数字技术公司建立深度合作关系，共同打造数字化劳动教育基地。校企携手，共同开发智能灌溉系统设计、农业物联网方案优化等实战项目，引领学生深度参与从需求剖析到成果落地的全程实践。例如，与智慧农业企业携手打造“数字农田实验室”，学生得以在工程师指导下，开展智能农机装备调试、生产数据建模分析等任务。

　　强化政校联动，共推数字乡村建设。可与地方政府携手，实施“数字乡村”专项行动计划，引领学生投身乡村数字化建设浪潮。例如，组织学生团队为乡村设计智慧党建平台、农产品质量追溯系统等数字工具，在实践中提升技术应用能力。同时，将劳动教育与地方文化传承相结合，支持学生挖掘乡土文化资源，运用数字技术开发文化创意产品，如非遗技艺数字化展示、乡村旅游虚拟现实体验等。通过政校联动，构建“教育赋能乡村，乡村反哺教育”的双向循环机制。

　　构建多方参与的教育共同体。整合政府、企业、高校、社会组织等多方资源，形成劳动教育协同网络。政府部门提供政策支持与项目对接，企业负责技术指导与实践岗位供给，高校承担课程开发与人才培养，社会组织参与文化传承与资源整合。例如，建立“乡村振兴教育联盟”，定期发布人才需求清单，联合开展课程共建、学生培训等活动。通过构建教育共同体，实现资源共享与优势互补，为高校劳动教育数字化转型提供持续动力。

创新数字化劳动教育评价模式

　　构建多维度过程性评价机制。数字化技术推进了劳动教育评价方式的转变，使劳动教育更加注重对学生劳动过程的全面考察。可运用区块链技术建立学生劳动实践成长档案，以完整记录其技能发展轨迹。评价指标从单纯的劳动时长和成果数量，扩展至技术应用熟练度、问题解决创新性、团队协作能力等维度。例如，在助农直播项目中，不仅考核销售额，还评估直播内容的文化创新性及农产品品牌传播效果等隐性指标。

　　建立以成果为导向的创新评价机制。以解决乡村实际问题为导向，将创新劳动成果作为核心评价指标。例如，乡村文化IP设计、农业物联网解决方案等创新成果，可通过专家评审、市场转化效果等进行综合评估。对在生态保护、产业升级、文化传承等领域取得突出成果的学生予以奖励。同时，建立成果转化服务平台，助力学生将创新成果与乡村产业需求对接，形成从产品创新到实践应用的完整链条。

　　完善动态反馈改进机制。利用DeepSeek等智能算法对评价数据进行深度分析，以识别教学过程中的薄弱环节，并及时调整培养方案。例如，分析学生在虚拟仿真实训中的操作数据，可发现智能农机操作的共性问题，进而针对性地优化课程设计。建立校企联合反馈机制，定期收集企业与乡村对人才培养的意见建议，持续优化教学内容与方法。通过动态反馈机制，推动劳动教育质量的持续提升。

　　乡村振兴背景下的高校劳动教育数字化转型，是培养适应现代农业发展人才的必然选择。通过整合数智技术、优化教育体系、强化协同机制，高校可提升劳动教育的针对性和实效性，为乡村振兴输送兼具专业技能与创新素养的复合型人才，助力农业农村现代化。

　　青岛农业大学2024年度思想政治课题“基于‘群芳圃’劳动育人实践平台研究——以园林与林学院为例”(课题编号：QNSZ2024062)。

　　终审：魏文源

　　监审：王莉娟

　　编校：王莹珠