Nueve estrategias para la preparación profesional en la era de la generación AI

Los graduados universitarios con capital de IA (es decir, experiencia comprobada en el uso de IA) en sus currículums tenían muchas más probabilidades de conseguir entrevistas de trabajo que aquellos que no lo tenían, según informóHigher Ed Dive. Además, los graduados con capital de IA no solo programaron más entrevistas que aquellos sin capital de IA, sino que también consiguieron entrevistas para trabajos con salarios más altos que aquellos trabajos que no requerían competencias en IA.

Para estar verdaderamente preparados para el lugar de trabajo moderno, los estudiantes deben poseer habilidades sociales duraderas, ser comunicadores ágiles tanto oralmente como por escrito, y tener conocimientos de inteligencia artificial y una disposición hacia el aprendizaje permanente. Aquí hay nueve estrategias que las instituciones de educación superior pueden implementar hoy para desarrollar graduados alfabetizados en IA y construir una reputación institucional para producir estos profesionales preparados para la fuerza laboral.

1. Mapeo curricular

La alfabetización en IA es una competencia técnica que debe integrarse profundamente en los estudios de educación general. La comunicación, el pensamiento crítico, la resolución de problemas y el razonamiento ético son habilidades de educación general que deben integrarse en los planes de estudio de áreas específicas. Si bien la IA garantiza la creación de nuevos cursos, menores y mayores, garantiza de manera más inmediata la reimaginación del plan de estudios en todo el campus para crear una experiencia en la que los estudiantes aprendan junto con la IA. Así es como se preparará a los estudiantes para trabajar junto con la IA en sus futuras carreras.

2. Deconstrucción de la tarea

Como escriben los autores José Antonio Bowen y C. Edward Watson en su libro de 2024,Enseñar con IA:unaguía práctica para una nueva era del aprendizaje humano , “Todas las tareas son ahora tareas de IA”. Esto significa que los educadores deben reevaluar cómo califican las tareas. "Nadie va a contratar a un estudiante que sólo pueda hacer un trabajo 'C' si una IA puede hacerlo de forma más económica", escriben. "Tendremos que definir cómo es el trabajo 'mejor que la IA'".

Como parte de este ejercicio, todos los profesores deben colocar cada una de sus tareas en AI y pedirle que complete el trabajo. Los profesores deberían utilizar las versiones pagas, no gratuitas, de las últimas herramientas de IA para obtener una comprensión realista de cuán buena se ha vuelto la IA para completar muchos tipos de trabajo. Los resultados de la generación de IA brindarán a los profesores una base para el trabajo que ahora debería considerarse de nivel C o inferior. Conociendo esta línea de base, los profesores deben determinar cómo es el trabajo "mejor que la IA" y deconstruir las tareas para evaluar mejor las diversas contribuciones humanas y los puntos de colaboración entre humanos y IA que comprende una tarea, en lugar de evaluar solo el resultado de la tarea.

En las tareas de escritura, esto se puede hacer evaluando las competencias de los estudiantes en cada una de las cuatro etapas (proceso, composición, reflexión crítica y resultado) y subetapas del proceso de escritura detalladas en el informe El futuro de la escritura de Grammarly .

3. Políticas transparentes y vivas

Watson, que también es vicepresidente de innovación digital de AAC&U, afirma que "uno de los mayores desafíos de la IA es que los estudiantes a menudo no saben cuándo están haciendo trampa y cuándo no". Esto obliga a los estudiantes a operar en un estado improductivo de adivinanzas, preguntándose si están desarrollando habilidades de IA de la mejor manera mientras intentan no infringir los estándares de integridad académica de su institución. Lo más probable es que las políticas en la era de la IA deban ampliarse para incluir no sólo políticas tradicionales de integridad académica y uso responsable en todo el campus, sino también políticas específicas para tareas específicas. A medida que los educadores reevalúen las tareas y las calificaciones para adoptar un enfoque más granular, serán necesarias políticas que establezcan expectativas específicas para nuevas formas de trabajo de curso.

Dado que el estado de la IA generacional y el lugar de trabajo cambian tan rápidamente, estas políticas deben evaluarse y actualizarse varias veces al año. Esto requerirá mantener comités de revisión que no se disuelvan inmediatamente después del lanzamiento de una política, sino que se reúnan periódicamente para garantizar que las políticas evolucionen junto con las habilidades que intentan generar.

Seminario web: La ecuación de empleabilidad: cómo dotar a los graduados de habilidades que perduren en un futuro orientado a la IA

4. Juntas de ex alumnos, consejos estudiantiles, asociaciones industriales y comités de profesores

La tecnología, las tendencias en el lugar de trabajo y las expectativas de los empleadores están cambiando más rápido de lo que cualquier persona o grupo puede monitorear. Para mantener el ritmo, las instituciones deberían crear tantos flujos de información permanentemente sincronizados como sea posible. Lo más probable es que adopten la forma de comités humanos entre organismos de estudiantes, profesores y exalumnos.

• Los consejos asesores de antiguos alumnos ofrecen una visión incomparable sobre qué tan bien el plan de estudios prepara a los estudiantes para el mundo real y cómo están evolucionando las trayectorias profesionales específicas.
• Los consejos estudiantiles son un circuito de retroalimentación esencial que ofrece a los educadores y administradores comentarios sinceros sobre la confianza de los estudiantes en su preparación profesional.
• Los comités de profesores son los motores del cambio en todas las instituciones. Compuesto por personal y profesores interdisciplinarios y multifuncionales, escuchan, reflexionan y actúan sobre los conocimientos recopilados de ex alumnos, estudiantes y asociaciones industriales.

5. Compromiso de los empleadores y asociaciones industriales

Las asociaciones entre empleadores e industrias han informado durante mucho tiempo las estrategias de preparación profesional de las instituciones. La generación de IA impulsa a los educadores a reevaluar estos compromisos para garantizar que incluyan a los primeros usuarios de la generación de IA. A medida que el lugar de trabajo cambia rápidamente hacia la generación de IA, las instituciones deberían considerar aumentar la frecuencia y los formatos de participación de los empleadores. Los comentarios de los empleadores sobre currículums y entrevistas también están ganando importancia. Comprender cómo los empleadores priorizan e interpretan las habilidades de IA en los currículums será fundamental para ayudar a los estudiantes a representar mejor sus habilidades. De manera similar, los graduados necesitarán capacitación sobre cómo articular tanto sus competencias de IA como sus habilidades interpersonales en procesos de entrevistas cada vez más largos y multifacéticos que a menudo incluyen paneles, presentaciones y tareas.

6. Aumentar el acceso a herramientas de IA; estandarizar los correctos

La alfabetización en IA es una habilidad aplicada, no teórica. Para dominar la IA de generación, los estudiantes necesitan experiencia práctica con la tecnología en escenarios de trabajo reales. También es necesaria una amplia familiaridad con una variedad de herramientas de inteligencia artificial. El espacio de la tecnología de IA de generación está evolucionando tan rápidamente que la sobreindexación de cualquier herramienta puede proporcionar solo competencias específicas o de corta duración. Las instituciones deben brindar a los estudiantes oportunidades para utilizar las herramientas de IA de generación más populares y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) para que tengan una experiencia completa que seguirá siendo relevante a medida que evolucionen las herramientas de IA de generación y los casos de uso.

Las instituciones también deberían considerar la estandarización de herramientas de inteligencia artificial de generación que mejoren el aprendizaje de los estudiantes y que también sean ampliamente aceptadas en el lugar de trabajo. Por ejemplo, Grammarly brinda soporte de escritura integral y en tiempo real que aumenta y refuerza la instrucción de educación superior. También es el proveedor confiable de asistencia en comunicación y redacción de IA de generación para más de 70 000 equipos profesionales en todo el mundo. Herramientas como Grammarly ayudan a los estudiantes a cerrar la brecha entre las habilidades que adquieren en la educación superior y la aplicación de esas habilidades en la fuerza laboral profesional.

7. Crear ciudadanos de IA informados y responsables

Los estudiantes alfabetizados en IA no solo deben ser expertos en colaborar con la IA sino, lo que es igualmente importante, estar bien informados sobre la naturaleza de las herramientas de IA y los LLM que las impulsan. Incluso con los últimos avances tecnológicos, la IA de generación sigue siendo propensa a perpetuar los prejuicios sociales y generar “alucinaciones” que presentan la información errónea como un hecho. En el lugar de trabajo, la seguridad y la privacidad de los datos son las principales preocupaciones, lo que requiere que los profesionales practiquen una IA responsable para proteger la propiedad intelectual, la reputación de la marca y los datos de los clientes de su empresa. Además de preparar a los estudiantes para utilizar la IA genética de forma eficaz, las instituciones también deberán garantizar que los graduados comprendan cómo utilizarla de forma responsable.

8. Duplicar las habilidades interpersonales duraderas

A medida que la IA generacional se vuelve más efectiva en la ejecución del trabajo, existe una mayor demanda de profesionales que puedan determinar si la IA está ejecutando el trabajo correcto y qué persona en el lugar de trabajo puede hacer avanzar ese trabajo de manera efectiva. Así como la alfabetización en IA es una habilidad aplicada, las habilidades interpersonales como la comunicación, la colaboración y la adaptabilidad también lo son. Los estudiantes necesitarán mayores oportunidades de aprendizaje entre humanos para desarrollar las habilidades interpersonales que les ayudarán a aprovechar plenamente sus habilidades técnicas en el mundo real.

9. Recursos de generación de inteligencia artificial para mejorar las habilidades del profesorado

Solo el 22% de los profesores utiliza herramientas de IA de generación, mientras que casi la mitad (49%) de los estudiantes lo hacen, según el informe IA generativa en la educación superior 2023 de Tyton Partners . Para comprender cómo se puede utilizar y se utilizará la IA gen en las carreras futuras de los estudiantes, los profesores y el personal deberán aumentar su familiaridad y el uso práctico de las herramientas emergentes. Como primer paso hacia la mejora de las habilidades del profesorado, muchas instituciones están creando centros de recursos para profesores de IA de generación que brindan instrucción de nivel 101, ejemplos de cómo otros están usando la IA en su plan de estudios y enlaces a cursos de alfabetización en IA locales y virtuales para un desarrollo profesional continuo.

Ejemplos de centros de recursos:

• Universidad de Michigan-Dearborn: Generación de IA para profesores
• Universidad de Nueva York: Enseñar con IA generativa
• Universidad de Pensilvania: IA generativa y su enseñanza
• La Universidad de Texas en San Antonio: enseñanza y aprendizaje de IA generativa

Con estas estrategias y otras similares, los educadores y administradores pueden proporcionar a los estudiantes un laboratorio estructurado pero genuino para desarrollar competencias en IA y practicar habilidades excepcionalmente humanas y duraderas que serán esenciales para prosperar en una fuerza laboral incierta y en rápida evolución. Si estas técnicas se aplican en todo el sector, la educación superior también se restablecerá como el entorno por excelencia para la interacción y el compromiso humanos y el mejor entorno para prepararse para el éxito profesional.