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劳动教育关键在“育”******

　　劳动教育是德智体美劳全面培养教育体系的重要构成，具有树德、增智、强体、育美的综合育人价值。近年来，国家和教育部先后出台关于加强劳动教育的系列文件，明确提出要把劳动教育纳入人才培养全过程。笔者所在的金华职业技术学院针对当下高职劳动教育重视不够、规划不足以及有劳动少教育等问题，围绕学生成长，以文化为引领、课程为基础、实践为载体，做好“育”的文章，有效发挥了劳动教育的育人价值。

　　文化引领：

　　居高处立，打造劳动教育高职品牌

　　坚持文化育人理念，利用校园文化互动性强、渗透性深、辐射面广和影响力大的属性，多措并举推进以劳动为主题的校园文化建设，形成“劳动光荣，技能宝贵，创造伟大”的校园新风尚。

　　一是做优环境文化。以学生为中心，合力构建浸润式劳动教育“场域”。学校环境建设充分体现职业特点，建立劳动文化长廊，开辟劳动体验馆，建设劳动教育基地等，为学生营造浓厚的劳动实践氛围。组织不同形式的主题教育活动，将劳动教育与工匠精神培育、学徒制建设、思政教育等有机结合，定期开展“劳动文化沙龙”等系列活动，实现劳动体悟与价值观内化相融合。

　　二是做实制度文化。科学组织、规划、统筹推进劳动教育实施方案，形成学校与社会、行业企业联动的协同育人机制。制定劳动教育基地与工作室建设制度、劳动教育清单制度，完善劳动教育评价制度等，将劳动素养纳入学生综合素质评价体系。确保教育有方向、操作有指南、评价有标准、经费有保障，推动劳动教育向更高层次迈进。

　　三是做亮品牌文化。推进以专业文化为核心的劳动教育品牌建设。设立“劳动别样美”育人工作室，建好“红砖家园”等劳动教育阵地，成立“耕读社”等学生社团，培育“劳动文化节”等高职劳动教育品牌，打造金职劳动育人“金名片”。

　　课程筑基：

　　就实处干，构建劳动教育价值体系

　　劳动教育有效实施的基础在课程，充分发挥课程建设主战场、课堂教学主渠道作用，劳动必修课与课程劳育同向同行，形成全方位、立体化、针对性的劳动教育价值体系，培养学生正面的劳动态度和积极的劳动情感。

　　一是劳动课程校本化。面向全校学生开设劳动教育必修课，课程紧扣劳动、劳模、工匠精神培育，着眼“价值”说“美丽”、凸显“创造”说“伟大”、聚焦“责任”说“崇高”、围绕“回报”说“光荣”，引导学生树立劳动最美丽、最伟大、最崇高、最光荣的价值理性，激发其热爱、崇尚、乐于劳动的内在动力。同时，编写相关教材，开发在线课程，打造具有职教特色的劳动教育“一书一课一空间”。

　　二是思政互联一体化。在思政理论课中强化马克思主义劳动观教育，开展“劳动托起中国梦”“劳动创造美好生活”等专题式教学，通过案例分析、榜样示范等培养学生辛勤、诚实、创造性劳动的意识和精神品质。推动“以劳育德”的方法路径，践行社会主义核心价值观，培育时代新人，实现思政教育与劳动教育的互联互嵌，达成目标互促、内容耦合、方法互补和功能相契。

　　三是学科渗透常态化。结合学科特点，在各专业课程中深入挖掘和融入劳动教育元素和内容，引导教师树立“大劳动教育观”，有意识地将课程目标与劳动育人有机整合，在课程教学中渗透劳动价值观，以强烈的责任感和扎实的专业技能，发展健全学生的劳动技能和品格。比如，在“果树生产技术”课程中以“绿色生产”“优质栽培”为技术引领，传授果树生产知识与技能，培养学生“知农爱农”的职业情怀和“劳力劳心”的职业素养。

　　实践赋能：

　　向阔处行，彰显劳动教育育人实效

　　实践性是劳动教育的重要特征。劳动教育要以体力劳动为主，让学生亲历劳动过程，通过动手实践、出力流汗，接受锻炼、磨炼意志，形成良好的劳动习惯和劳动责任感，培养正确劳动价值观和良好劳动品质。

　　一是强化“专业+”劳动实践。以专业实践活动为核心，完善实践教学体系，将工匠精神培育融入生产劳动，让学生在专业实习、实训过程中感受劳动的乐趣，获得劳动创造价值的直观感受。加强校内外实践基地建设，发挥专业优势，探寻多样化的实践平台，充分挖掘劳动教育资源，满足不同专业、不同层次学生的劳动实践需求，凸显专业特色。比如，校企共建实体化的智能化精密制造产教园，为机械制造类专业学生提供劳动实践岗位。

　　二是丰富“生活+”劳作体验。生活即教育，将劳动教育融入学生的校园生活，从日常着力、细节入手，培养学生良好的生活劳动习惯。通过制定劳动公约、劳动任务清单等，让学生自觉参与校舍卫生保洁、垃圾分类处理、校园护绿、环境美化等力所能及的劳动。推行公寓红色网格管理，实施常态化督导检查和考核评比。利用校园景观绿地，由专业人员带领学生进行耕地播种、锄草收割等田间劳作，感受春耕秋收的中华传统文化之趣。

　　三是拓展“服务+”公益活动。搭建丰富多样的公益劳动和志愿服务平台，不断扩展服务性劳动的渠道与载体，为学生提供到企业、工厂、农场等参与社会劳动的机会和条件，在与普通劳动者一起经历劳动过程中增长见识，强化社会责任感。把劳动教育融入各类志愿服务活动，组建学生志愿服务队，运用自身专业技能为老百姓办实事。开展文明监督岗、勤工俭学、校园清扫等公益服务性劳动，引导学生在劳动实践中自我教育、自我管理、自我服务。

　　（作者：倪淑萍，系金华职业技术学院公共基础学院院长）

　　《中国教育报》2023年01月10日第7版

向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点******

　　有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

　　AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。

　　新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者

　　科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。

　　一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

　　多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。

　　大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面

　　AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。

　　多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。

　　但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

　　另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。

　　为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。

　　另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。

　　最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。

　　多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

　　AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

　　在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

　　盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。

　　目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

　　真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

　　在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

　　眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）