1. 引言
中共中央、国务院于2020年3月20日印发的《关于全面加强新时代大中小学劳动教育的意见》(以下简称《意见》)，对劳动教育体系进行了系统部署。《意见》强调，劳动教育须体现时代特征，要求“适应科技发展和产业变革，针对劳动新形态，注重新兴技术支撑和社会服务新变化”。在数字技术迅猛发展和数字经济崛起的背景下，数字劳动作为一种新型劳动形态应运而生。它不仅是推动我国数字经济发展与数字中国建设的核心驱动力之一，同时也是数字时代驱动大学生劳动教育创新，特别是其劳动素养评价体系重构的关键因素[1]。因此，构建数字化背景下的大学生劳动素养及其评价体系，必须充分考虑数字劳动的特质及其对劳动者提出的现实要求，不断丰富和完善相关评价维度。
2. 数字化背景下大学生劳动素养的内涵
当前，全球经济领域的数字化转型进程正持续加快，数字技术已对人类的思维模式、生活形态、生产方式及学习路径产生深刻影响，并进一步推动全球政治格局、经济体系、科技布局、文化态势与安全架构发生深层次变革。在此背景下，全民数字素养与技能逐渐成为衡量一个国家国际竞争力与软实力的核心指标。2021年11月，中央网络安全和信息化委员会正式发布《提升全民数字素养与技能行动纲要》。该政策的出台，一方面能够顺应数字文明发展的全新要求，助力促进人的全面发展，为培育具备数字意识、计算思维、终身学习能力及社会责任感的数字公民奠定基础；另一方面，也可为实现经济高质量发展、提升社会治理效能、改善人民生活品质以及推进高水平对外开放，构建必要的政策支撑环境。
2.1. 数字化背景下的劳动观念
劳动观念的形成，是开展社会劳动实践的前提，也与其他社会因素一同构成参与劳动实践的内在动机。随着数字技术产业的迅猛发展，“流量经济”、“网红文化”及“关注度经济”等新型经济模式逐步扩大市场份额，以算法、流量为导向，逐步碎片化形式的信息茧房已经形成，使大学生无法充分认识到劳动作为创造财富和实现幸福的本源性作用[2]。数字时代在显著提高数字资源与产品的可获得性的同时，也为劳动实践带来了新的便利与挑战。具体而言，以劳动实践为目的，当代大学生劳动观念树立主要包括以下三个维度：一是弘扬劳动精神，深刻认同劳动的光荣、崇高与伟大，理解劳动是人类存在的本质形式和社会前进的根本动力，自觉贯彻马克思主义劳动观；二是尊重劳动行为，体现为对劳动者的敬重、对劳动成果的珍视，以及对知识产权的尊重与保护；三是遵守法律与伦理规范，树立个人信息保护意识，遵循数字伦理原则，无论在现实或网络环境中均坚持爱国守法，自觉维护国家安全与民族尊严。
2.2. 数字化背景下的劳动知识
劳动知识是大学生参与劳动实践的理论基础和必要准备。随着数字技术的广泛应用，劳动实践的形态和维度也持续扩展，既丰富了劳动实践的物质基础，也实现了劳动实践方式的转型升级，因此对劳动者的知识体系也提出了新的要求。界定数字时代劳动知识的内涵，应特别关注其在数字化环境中运用技术进行劳动实践所依赖的个体认知框架。在此基础上，大学生应具备的劳动知识可归纳为以下三个关联维度：一是通用性劳动知识，包括从事常规事务所应了解的基本常识和常用工具的操作技能；二是理论与技能体系，为开展专业相关劳动提供支撑；三是适应数字劳动场景的技术应用知识，例如在研究或实践过程中涉及的文献检索、数字资源处理与数据管理等方面的能力。
2.3. 数字化背景下的劳动能力
劳动能力是大学生进行劳动实践须具备的综合素质的总称，它既能反映劳动知识与劳动实践的二维属性，也是链接劳动知识理论与劳动行为实践的桥梁，更阐释了劳动知识的内化表征与劳动实践的外化表现。在当前社会背景下，大学生的劳动能力可划分为以下五个主要方面：一是生活自理与实践能力，即管理个人日常事务、保持个人与环境良好状态的实际操作技能；二是专业实践应用能力，体现为在真实劳动场景中运用专业理论与技能解决问题的能力；三是公益服务胜任能力，指具备参与并有效完成社会公益服务所需的能力，例如在支教等志愿活动中表现出的适应不同环境和组织协调素质；四是聚焦创新劳动素养的培育。作为支撑国家发展与进步的关键要素，该素养在数字化时代背景下的重要性愈发凸显，具体体现为劳动者在劳动实践过程中，能够运用创新思维对实际问题进行精准识别、系统解析与有效处理的综合能力。
2.4. 数字化背景下的劳动习惯
劳动习惯是指大学生在长期劳动实践过程中逐渐形成的、较为固定的劳动行为方式与认知偏好。培养良好的劳动习惯，是保障大学生持续且自觉投身劳动的重要基础。《关于全面加强新时代大中小学劳动教育的意见》(以下简称《意见》)明确提出，应将“养成良好的劳动习惯”作为劳动教育的主要目标之一，并强调要帮助学生“掌握满足生存与发展所需的基本劳动能力”，进一步确立了劳动习惯在大学生劳动素养中的核心地位[3]。劳动习惯可以从认知与行为两个维度进行划分：一是劳动行为习惯，包括自愿参与劳动、乐于协作助人的自主性习惯，以及严格遵守操作规范、注重个人安全防护的安全性习惯；二是劳动认知习惯，涵盖模块化思维，即在处理复杂劳动任务时能够本能地进行任务拆解与抽象化处理，将其划分为可独立执行的单元；迭代优化思维，表现为在实践中不断总结反思，持续优化劳动方法、流程与技能，以提升效能并形成可迁移的经验模式；数据驱动思维，强调在劳动过程中秉持实证态度，善于利用数字资源验证思路与方法，逐步形成依据事实进行决策的稳定倾向。
2.5. 数字化背景下的劳动精神
劳动精神是指大学生在劳动实践过程中的劳动观念、价值取向和精神风貌的总和，它对劳动实践具有引导和调节作用。劳动精神的培育既受外界环境因素影响，也必须结合群体内在心理做出理性决策，因此，在数字化背景下，如何科学确立培育重点，是实现劳动教育目标的关键环节。具体而言，在当前高等教育阶段，大学生需重点培育下述几类核心精神品质：其一为敢于直面挑战、持续进取的攻坚精神；其二为长于开拓创新、主动探索未知的创新意识；其三为乐于奉献社会、不计个人私利的服务精神；此外还包括秉持艰苦奋斗、恪守自律准则的勤俭作风。强化大学生劳动精神的培育工作，不仅契合中国特色社会主义教育理念中推动人的全面发展的内在需求，更是助力大学生实现成长成才的核心举措。通过系统性开展劳动教育，可有效引导学生树立尊重劳动、热爱劳动、勤奋劳动、诚信劳动的价值观念，同时有助于塑造社会主义现代化建设者与接班人应具备的良好精神特质，进而切实落实高校立德树人根本任务。
3. 数字化背景下大学生劳动教育评价系统的模型设计
在数字化背景下，建立科学有效的大学生劳动教育评价系统的模型设计具有关键意义。该模型包含背景评价、输入评价、过程评价与结果评价四个核心维度。这种循环反馈的结构设计，不仅能系统性评估劳动教育的实施成效，更能有力驱动其向高质量发展，进而促进其核心育人价值的充分实现。
3.1. 大学生劳动教育背景评价
大学生劳动教育的背景评价，其核心在于对实施环境进行系统化分析。该评价致力于：明确目标群体的核心诉求，分析这些诉求的优先级，探索满足需求的可行策略，诊断需求未能实现的关键障碍，并验证预设目标对这些需求的响应充分性。具体而言，需从三个核心维度开展评价：首先，评估劳动教育与社会发展(尤其是产业升级转型)需求的适配性；其次，审视其与高校发展战略及人才培养目标定位的一致性；最后，考察其适应大学生身心发展规律与个体成长需求的契合度。通过这一多维度诊断框架，背景评价旨在提升劳动教育方案设计的科学性、实施流程的规范性以及实际运行的可操作性。
3.2. 大学生劳动教育输入评价
大学生劳动教育的输入评价，是承接背景评价的后续评估阶段。其核心在于对支撑劳动教育目标实现的关键保障要素进行综合检视，具体包括硬件设施、资金支持、师资力量、数字化建设水平、课程资源及实施方案的可操作性。本质上，该评价着重诊断实施劳动教育所需各类资源要素的完备程度与效用水平，以判定其对教育目标达成所能提供的支持力度。具体评估内容涵盖：教学设备与场所的完备程度、专项经费投入的充足程度、师资队伍结构与能力的合理性、数字化平台与技术的成熟度、教学资源的丰富度及适用性，以及实施方案设计的可行性。对这些维度的系统评估，构成了保障劳动教育有效开展的必备基础，为教育活动的顺利推进建立了坚实的保障机制。
3.3. 大学生劳动教育过程评价
大学生劳动教育的过程评价，核心在于对教学实践环节进行持续的质量监控与诊断分析。该评价覆盖教育全程，旨在动态监测教学进度，评判执行质量，实时生成反馈报告，并据此动态调整教学策略。评价的关键维度集中于：预设教学目标的实现程度、教师教学行为的效能表现、学生参与行为的投入度及表现水平，以及师生互动的实际效果。具体而言，即需分析教学活动是否有效推动了目标达成，教师是否展现了应有的教学能力，学生是否呈现出积极的劳动态度与实践行为，师生互动是否具有实质性的促进作用。作为整个劳动教育评价体系中持续时间最长的组成部分，过程评价凸显出鲜明的动态伴随属性，其有效执行对评估人员的专业素养与持续的投入精神提出了更高标准。
3.4. 大学生劳动教育结果评价
大学生劳动教育的结果评价，作为评估流程的最终阶段，主要承担着对教育成效进行总结性判定的功能[4]。该评价与过程评价形成互补协同关系，需将两者整合以实现对师生表现的全面、客观的综合判断。其核心评价维度在于：考查学生劳动知识的掌握程度与技能熟练水平是否达到预期目标，评估其劳动价值观与职业精神的养成状态，以及分析学生在各类劳动竞赛或评优活动中获奖数量的提升幅度。相比于关注教学动态的过程评价，结果评价更着重于衡量学生通过劳动教育所取得的可观测、可测量的成果增量。
4. 数字化背景下大学生劳动教育评价体系的实施机制
作为保障评价体系高效运转的核心要素，实施机制在大学生劳动教育评价体系的构建过程中，其顶层设计与实践推行需要得到重点关注。实施机制的规划应当以社会发展走向及产业升级转型的实际需求为出发点，同时全面兼顾大学生的认知模式与成长特点，进而保证机制具备科学性、可持续性与动态调整能力，最终促使劳动教育的育人功能与实践意义得到充分发挥。
4.1. 转型升级持续性机制
教育与产业发展之间存在着密不可分的联系。为切实助力产业转型升级，高校需着力培育拥有高水平技术技能的实用型人才。现阶段，以数字化与智能化为显著特征的技术变革，正深度改变着产业的整体布局，已然成为发展的主流趋势。基于此，大学生劳动教育必须紧跟时代步伐，以满足产业结构优化升级的需求为导向，促使学生在实践活动中掌握未来职业岗位所必需的知识与技能。
其一，应将技术能力的习得纳入劳动教育评价体系之中。产业层次的提升在很大程度上依靠技能型人才，这类人才凭借自身的专业知识和实践本领投身生产一线，是推动产业进步的关键力量。劳动教育要设计具有专业针对性的实践环节，按照学生所学专业的大类来组建团队，指引团队成员运用专业知识开展专门的劳动实践。比如，制作基础的劳动成果或者运用专业技能提供社会服务，通过这些方式锻炼学生的实践能力，推动其技能水平不断提高，为他们日后胜任专业岗位打下扎实的技能根基。
其二，要把职业素养的培育作为劳动教育评价的重要维度。这主要包含数字素养和职业精神两个层面。数字素养是数字时代对劳动者提出的基本要求，也是产业发展对人才的核心需求。大学生劳动教育需要将理论教学与实践活动相结合，有系统地引导学生主动提升自身的数字素养，从而符合产业升级对劳动力提出的新规范[5]。职业精神则是劳动者必备的内在品质。作为专门培养学生劳动素养的课程，大学生劳动教育在塑造学生职业精神方面肩负着重要责任。应当注重融入劳动精神、劳模精神和工匠精神的实质内涵，教育学生在未来的工作岗位上坚守职责、力求卓越，努力成长为契合新时代要求的高素质职业人才。
4.2. 数字化应用深化机制
在数字化浪潮下，高校的劳动教育展现出有别于传统模式的全新特点。其核心要义在于着重推进信息技术与劳动实践的深度交融，这既是社会发展与产业结构升级对人才素养提出的客观要求，也反映了教育自身演进的内在规律。大学生迫切需要改变对数字技术重视不够的局面，把数字技术当作推动劳动教育改革的重要切入点，为劳动教育注入鲜明的时代气息。
首先，劳动教育评价体系需要融入数字化内容维度。课程内容的规划应系统地纳入与数字息息相关的劳动知识和技能，让学生不仅能够掌握数字化工具的使用能力，还能把这种能力有效地运用到实际劳动场景中，进而在实践过程中不断强化和提高自身的数字劳动素养。举例来说，在组织学生参与农业劳动时，可以引导他们运用信息技术查询和分析与农作物生长紧密相关的气象、水文等数据，掌握现代农业生产的数字化手段。
其次，智能技术及相关设备的应用深度与广度，应成为劳动教育评价体系的核心观测点之一。在劳动教育教学实践中，需积极引导教师主动融合虚拟现实(VR)、增强现实(AR)及混合现实(MR)等前沿智能技术，构建具备高度场景模拟性与强沉浸体验感的智慧化教学环境。在此基础上，还应着力指导学生运用各类数字技术工具开展劳动实践活动，使数字化能力培养与劳动教育形成有机衔接。
4.3. 策略迭代与反馈机制
劳动教育的实践活动拥有持续性与动态演化的双重特性，具体表现为教师、学生和劳动内容这三者之间的持续相互作用。与之相对应，其评价机制也应当具备动态适应能力，也就是要根据这三者互动关系产生的实时反馈信息，对教学内容与教学方法进行及时优化。
首先，教学内容需要依照学习者的即时反馈实现动态优化。作为教学活动中的核心参与者，学生的实际需求与体验反馈具有关键的参考意义[6]。在高校开展劳动教育实践时，应当密切留意学生在劳动过程中的实际状况以及他们对课程给出的反馈建议，并以此为依据不断调整课程内容。只有保证教学内容既符合学生的实际需求，又能为既定的教学目标服务，才能有效提高学生的参与热情，促使他们在认知层面主动接受劳动教育，进而加深对知识的理解并提高技能的熟练程度。
其次，教学方法应随着教学内容的性质进行动态匹配。劳动教育的课程内容一般可以分为理论性和实践性两大类。理论性内容以传授系统的劳动理论知识为目的，教师适当运用讲授法、讨论法或者问答法等适合理论教学的方式，助力学生构建完整的知识框架。而实践性内容则着重于技能的培养，教师应当采用示范教学、实地观摩或者项目驱动等教学方法，指导学生掌握具体的劳动技能，并引导他们将所学知识运用到解决现实生活中的问题上。
5. 数字化背景下大学生劳动教育评价体系的构建对策
在数字化背景下，劳动形态正经历深刻变革，这促使劳动素养的内涵得以丰富和拓展。劳动素养并非一个单维概念，而是由多维度指标相互关联、融合而成的有机整体。因此，教育主体应以劳动素养的评价结果为依据，不断优化调整劳动教育实践，将其深度融入整体教育体系，从而有效增强劳动教育的实际效果[7]。
5.1. 劳动教育双元评价体系构建
有效强化劳动教育对大学生就业选择、职业发展与创业实践的推动作用，需着力培育学生科学的劳动价值观和理性的就业择业理念，全面提升其劳动素养。同时，应深化劳动教育同就业创业实践教学的融合，依托教学评价机制促进学生劳动素养与就业创业能力的协同发展。鉴于此，基于劳动教育社会价值实现的目标，构建“B + X”的双元评价体系，能够同步反映实践成效与教学评价结果。
“B”所指代的是“Basic”基础分值，“X”代表的是“任意性”无上限积分，如图1所示。这种“B + X”的双元评价体系打破了传统劳动教育中单一化的评价模式，实现了基础达标与个性发展的有机融合。
“B”的设置能够保障所有学生满足劳动教育的基本标准，充分体现了教育的公平性。“X”则用于鼓励学生在特定领域进行深入探索与发展，彰显了因材施教的教育理念。这种评价方式既守住了劳动教育的质量基准，又为学生的个性化成长开辟了上升路径。
基础分主要关注劳动态度、劳动纪律等基础素养，以此引导学生培养持之以恒的劳动习惯。X附加分则针对创新劳动、专业劳动等特色项目，旨在激励学生追求卓越。这样的设计让劳动教育评价从“一刀切”的模式转变为“多维度”的考量，从“被动完成”的状态升级为“主动突破”的局面。
5.2. “劳动+”三维模块体系构建
劳动教育与产教融合、创新创业教育、实习实训密切相关，因此，大学生劳动教育评价体系的构建需要将劳动教育与思想政治课程、专业教育课程、创新创业教育课程、通识教育课程、实践实训课程等渗透融合度。通过构建“劳动+”三维模块化活动体系，将劳动教育划分为“劳动 + 理论”“劳动 + 实践”“劳动 + 文化”三大模块，把传统劳动教育升级为理论认知、实践锻炼与文化浸润相互结合的立体化培养模式，如图2所示。每个模块都设定有差异化的积分规则和认证标准，形成“基础必修 + 特色选修”的活动矩阵，全方位满足学生劳动素养发展的需求。
Figure 1. The “B + X” dual evaluation system
图1. “B + X”双元评价体系
Figure 2. The “Labor+” three-dimensional module system
图2. “劳动+”三维模块体系
“劳动+”的模块化设计打破了传统劳动教育的单一维度，搭建起理论与实践相融合、技能与文化相促进的立体化培养体系。通过把劳动教育拆解为认知发展、能力提升和价值塑造三个递进层次，实现了从“简单劳动”到“创造性劳动”的教育升级。这种结构化设计让劳动教育真正成为“五育融合”的关键纽带，其中理论模块筑牢劳动认知根基，实践模块锤炼实用技能，文化模块滋养职业精神，三者协同发挥作用，培养新时代所需要的复合型技术技能人才。
5.3. 推动多元主体评价体系建设
构建大学生劳动教育评价体系，需纳入多元评价主体，确保各主体均能有效参与对教育成效的评估。鉴于劳动教育实施环境的多样性，不同场景中的评价主体在数量和类型上存在差异；然而，专任教师与学生作为核心参与者，始终贯穿于各类环境之中。
强化专任教师的评价职能，是构建完整评价体系的首要工作环节。作为课程教学与实践指导的直接承担者，专任教师在整个评价体系中占据着关键主体地位。从职责维度来看，教师需紧密结合学生在劳动实践中的具体表现，及时给予针对性反馈，助力学生精准认知自身在实践过程中的优势特质与薄弱环节，同时以公正、客观的标准对学生的劳动成果展开全面且科学的评定。
同时，应积极引导学生开展自我评价。作为教育的直接对象，学生通过亲身实践感知劳动知识、技能及精神是否真正内化为自身素养。在学生进行自我反思时，教师需提供必要指导，引导学生秉持客观公正的态度审视自身，从而保障评价过程的真实性与有效性。
除此之外，还应充分调动劳动教育不同实践场景下其他参与主体的评价效能。劳动教育的实施场域呈现多元化特征，不同场域对应着差异化的实践主体范畴——诸如乡村劳动场景中的农民群体、企业实习环节的一线技术从业者，以及社区服务情境里的基层工作人员等，均属于这一范畴之内[8]。作为劳动教育实施过程的直接观察者与亲历者，这些实践主体对教育活动的开展成效有着最为直观的体验感知与独特的判断视角。因此，重视该类群体的评价意见并将其科学纳入评价体系，对于提升劳动教育评价机制的科学性与覆盖全面性具有不可替代的重要意义。
6. 局限性与展望
在数字经济蓬勃发展的时代背景下，系统探讨了数字化对大学生劳动素养内涵的重构路径及其评价体系的创新方向。研究以《关于全面加强新时代大中小学劳动教育的意见》政策为导向，结合数字劳动新形态特质，明确劳动素养需涵盖观念、知识、能力、习惯与精神五大维度，并据此构建“四维循环评价模型”(背景–输入–过程–结果)。该模型通过动态反馈机制实现劳动教育全流程的科学监测，尤其凸显过程评价对教学优化的实时调控价值。然而，这一评价体系在现实推行过程中，仍面临多重实践挑战，需针对性制定应对策略以保障其落地成效。
从现实推行挑战来看，其一为资源投入压力显著。数字化评价体系的运转依赖完善的技术支撑，包括数据采集终端、信息处理平台、安全存储系统等硬件配置，以及智能分析算法的研发与迭代，同时需配备专业的技术运维团队与评价实施人员，这对高校的资金投入和技术储备提出较高要求，部分办学资源有限的高校可能难以足额保障相关投入，导致评价体系难以全面铺开或功能缩水。其二是跨主体协同机制不畅。“四维循环评价模型”涉及教学管理部门、专业授课教师、实训单位、技术运维团队等多主体，各主体对评价标准的理解可能存在偏差，数据共享存在壁垒，易出现“信息孤岛”现象，影响评价数据的完整性与评价流程的连贯性。其三为评价主观性消解难度大。尽管模型强调过程性与科学性，但劳动观念、劳动精神等维度的评价仍依赖评价主体的主观判断，数字劳动场景下的部分隐性劳动行为(如线上协作中的沟通协调、问题解决等)也难以完全量化，可能导致评价结果出现偏差。其四是动态适配性不足风险。数字劳动形态处于持续演变之中，新的劳动场景、劳动技能不断涌现，现有评价指标体系可能难以快速响应这些变化，若未及时更新调整，易出现评价滞后于实践发展的问题。
针对上述挑战，初步应对策略可从四方面推进：一是构建分级资源保障体系。一方面争取政府专项财政支持与校企合作资源，缓解高校资金压力；另一方面搭建区域共享的数字化评价平台，整合优质技术资源，降低单个高校的建设与运维成本。二是建立多元协同治理机制。通过制定统一的评价操作规范与数据接口标准，明确各主体的职责与协作流程；搭建常态化沟通协调平台，定期开展跨主体培训，统一评价认知，打破数据共享壁垒。三是优化主观评价量化路径。结合行为观察法、情境测试法等多种评价方式，细化劳动观念、劳动精神等主观维度的评价指标；引入多源评价主体(教师、同学、实践单位、智能系统)进行交叉验证，减少单一主体主观偏差对评价结果的影响。四是建立指标动态更新机制。依托行业协会、企业专家与高校教师组建动态监测团队，持续追踪数字劳动发展趋势；借助智能算法对评价数据进行深度分析，识别现有指标与实践发展的适配差距，及时优化调整评价指标与权重，保障评价体系的时效性与科学性。
基金项目
江西农业大学2025年思政研究专项课题“数字化背景下大学生劳动教育‘B + X’双元监测评价体系研究”阶段性成果。