去年，我和同事大胆做了一个试验：收集县劳动名师工作室22位城乡教师，围绕三年级“小番茄种植”单元教学撰写的教学设计，统一交由AI评价，并将AI意见和教研专家的意见进行对照分析。这次对比试验给了我很大的触动。

首先，AI的优势是看问题比人细。专家提出任务设计应考虑学生动手能力的差异，AI顺着这一点给出基础组、进阶组、挑战组3档任务，还为手部协调性差的学生配了舀种子的小勺子，降低操作难度。专家指出技能指导忽略了实操细节，AI补上土壤湿度判断的“土办法”，手捏成团不散即可播种。它还自拟指标给方案打分，一位城镇教师的设计在教学目标维度得8分，教学评价只得5分，失分原因为只看劳动成果，不看过程表现。参与实验的教师纷纷表示，专家评课主要把方向，AI评课主要抓落实。

其次，AI的短板也很明显，很难适配复杂的学情。AI不了解学生的性格、家庭情况，看似合理的分层任务，却难以精准适配孩子。此外，它还无法适配城乡、地域差异，一位城乡接合部教师交上来的设计，它只笼统指出评价环节薄弱，拿不出贴合本校生源的优化方案。更关键的是，AI缺乏安全底线思维，它曾建议学生使用美工刀开展实操，却只字不提防护。一位青年教师照搬AI教案上课，发现多处漏洞。劳动教育重实操，安全底线必须把好，但AI无法胜任，这就需要教师的坚守。

经过多次探索和复盘，我总结出AI辅助劳动教育备课的三条核心准则。一是下指令要翔实，学情说得越细，AI挑得越准，避免套路化建议。二是AI输出的内容需要逐条审核，存疑就查教学规范、请教老教师。三是坚守主导底线，AI负责查缺补漏、优化方案，教学设计的安全与质量，始终由教师把控。

有人担心用AI，教师会从教学设计者变成选方案的人。事实上，真正的风险不是技术迭代，而是教师放手。AI把查找资料、梳理流程的事务接过去，教师则用时间深耕学情分析、课堂巡视等技术无法代替的环节。劳动教育讲究动手又动脑，备课亦是如此。技术进了门，把关的还得是教师自己。

（作者黄达厅系浙江省苍南县教师发展中心劳动教育教研员）

文： 责编:樊亚蕾