9 stratégies pour se préparer à une carrière à l’ère de la génération IA

Les diplômés universitaires possédant un capital en IA (c'est-à-dire une expérience avérée de l'utilisation de l'IA) sur leur CV étaient beaucoup plus susceptibles d'obtenir des entretiens d'embauche que ceux qui n'en possédaient pas, comme le rapporteHigher Ed Dive. En outre, les diplômés dotés d’un capital en IA ont non seulement programmé plus d’entretiens que ceux sans capital en IA, mais ils ont également décroché des entretiens pour des emplois avec des salaires plus élevés que ceux qui n’exigeaient pas de compétences en IA.

Pour être véritablement préparés au monde du travail moderne, les étudiants doivent posséder des compétences générales durables, être des communicateurs agiles tant à l'oral qu'à l'écrit, et avoir des connaissances en IA et une disposition à l'apprentissage tout au long de la vie. Voici neuf stratégies que les établissements d’enseignement supérieur peuvent mettre en œuvre aujourd’hui pour à la fois former des diplômés maîtrisant l’IA et bâtir une réputation institutionnelle pour produire ces professionnels prêts à entrer sur le marché du travail.

1. Cartographie des programmes

La maîtrise de l’IA est une compétence technique qui doit être profondément intégrée aux études d’enseignement général. La communication, la pensée critique, la résolution de problèmes et le raisonnement éthique sont des compétences de formation générale qui doivent être intégrées dans les programmes d'études spécifiques à un domaine. Si l’IA justifie la création de nouveaux cours, mineurs et majeurs, elle justifie plus immédiatement la réimagination du programme d’études à l’échelle du campus pour créer une expérience où les étudiants apprennent aux côtés de l’IA. C’est ainsi que les étudiants seront préparés à travailler aux côtés de l’IA dans leur future carrière.

2. Déconstruction des missions

Comme l’écrivent les auteurs Jose Antonio Bowen et C. Edward Watson dans leur livre de 2024,Teaching With AI:APractical Guide to a New Era of Human Learning , « Tous les devoirs sont désormais des devoirs d’IA. » Cela signifie que les éducateurs doivent réévaluer la façon dont ils notent les devoirs. « Personne ne va embaucher un étudiant qui ne peut faire que du travail « C » si une IA peut le faire à moindre coût », écrivent-ils. « Nous devrons définir à quoi ressemble un travail « meilleur que l’IA ».

Dans le cadre de cet exercice, tous les professeurs doivent placer chacune de leurs tâches dans l'IA et lui demander de terminer le travail. Les professeurs devraient utiliser les versions payantes, et non gratuites, des derniers outils d’IA pour avoir une compréhension réaliste de l’efficacité de l’IA dans l’accomplissement de nombreux types de travaux. Les résultats de la génération AI donneront aux professeurs une base de référence pour le travail qui devrait désormais être considéré comme un niveau C ou inférieur. Connaissant cette base de référence, les professeurs doivent déterminer à quoi ressemble un travail « meilleur que l'IA » et déconstruire les devoirs pour mieux évaluer les diverses contributions humaines et les points de collaboration homme-IA qu'un devoir comprend, plutôt que d'évaluer uniquement le résultat du devoir.

Lors de la rédaction des devoirs, cela peut être fait en évaluant les compétences des étudiants dans chacune des quatre étapes (processus, composition, réflexion critique et résultat) et sous-étapes du processus d'écriture détaillées dans le rapport The Future of Writing de Grammarly .

3. Des politiques transparentes et vivantes

Watson, qui est également vice-président de l'innovation numérique chez AAC&U, déclare que « l'un des plus grands défis de l'IA est que les étudiants ne savent souvent pas quand ils trichent et quand ils ne le font pas ». Cela oblige les étudiants à fonctionner dans un état improductif de devinettes, en se demandant s'ils développent les compétences en IA de la meilleure façon tout en essayant de ne pas enfreindre les normes d'intégrité académique de leur établissement. À l’ère de l’IA, les politiques devront probablement être élargies pour inclure non seulement les politiques traditionnelles d’intégrité académique et d’utilisation responsable à l’échelle du campus, mais également les politiques spécifiques aux missions. Alors que les enseignants réévaluent les devoirs et les notes pour adopter une approche plus granulaire, des politiques définissant des attentes spécifiques pour les nouvelles formes de cours seront nécessaires.

L’état de la génération IA et du lieu de travail évoluant si rapidement, ces politiques devraient être évaluées et actualisées plusieurs fois par an. Cela nécessitera le maintien de comités d'examen qui ne se dissolvent pas immédiatement après le lancement d'une politique, mais se réunissent régulièrement pour garantir que les politiques évoluent parallèlement aux compétences qu'elles tentent d'engendrer.

Webinaire : L'équation d'employabilité : comment doter les diplômés de compétences qui perdurent dans un avenir axé sur l'IA

4. Conseils d'anciens élèves, conseils d'étudiants, partenariats industriels et comités de professeurs

La technologie, les tendances sur le lieu de travail et les attentes des employeurs évoluent plus rapidement qu’une personne ou un groupe ne peut le surveiller. Pour suivre le rythme, les institutions doivent créer autant de flux d’informations permanents et régulièrement synchronisés que possible. Ceux-ci prendront très probablement la forme de comités humains regroupant des étudiants, des professeurs et des anciens élèves.

• Les comités consultatifs d'anciens élèves offrent un aperçu sans précédent de la manière dont le programme prépare les étudiants au monde réel et de l'évolution des parcours de carrière spécifiques.
• Les conseils étudiants constituent une boucle de rétroaction essentielle qui offre aux éducateurs et aux administrateurs des commentaires francs sur la confiance des étudiants dans leur préparation à une carrière.
• Les comités facultaires sont les moteurs du changement dans les établissements. Composés de personnel et de professeurs interfonctionnels et interdisciplinaires, ils écoutent, réfléchissent et agissent sur la base des idées recueillies auprès des anciens élèves, des étudiants et des partenariats industriels.

5. Engagement des employeurs et partenariats industriels

Les partenariats entre employeurs et industries orientent depuis longtemps les stratégies de préparation à la carrière des établissements. La génération AI incite les enseignants à réévaluer ces engagements pour s’assurer qu’ils incluent les premiers utilisateurs de la génération AI. Alors que le monde du travail évolue rapidement autour de la génération IA, les institutions devraient envisager d’augmenter la fréquence et les formats d’engagement des employeurs. Les commentaires sur les CV et les entretiens des employeurs gagnent également en importance. Comprendre comment les employeurs hiérarchisent et interprètent les compétences en IA sur les CV sera déterminant pour aider les étudiants à mieux représenter leurs compétences. De même, les diplômés auront besoin d'un encadrement sur la manière d'articuler à la fois leurs compétences en IA et leurs compétences générales au cours de processus d'entretien de plus en plus longs et multiformes qui comprennent souvent des panels, des présentations et des missions.

6. Augmenter l'accès aux outils d'IA ; standardiser les bons

La maîtrise de l’IA est une compétence appliquée et non théorique. Pour maîtriser la génération AI, les étudiants ont besoin d’une expérience pratique de la technologie dans des scénarios de travail réels. Une large connaissance d’une gamme d’outils d’IA est également nécessaire. L’espace technologique de la génération IA évolue si rapidement que la surindexation d’un outil donné ne peut fournir que des compétences de niche ou de courte durée. Les établissements devraient offrir aux étudiants la possibilité d’utiliser les outils d’IA de génération et les grands modèles linguistiques (LLM) les plus populaires afin qu’ils bénéficient d’une expérience complète qui restera pertinente à mesure que les outils d’IA de génération et les cas d’utilisation évoluent.

Les établissements devraient également envisager de normaliser les outils d’IA de génération qui améliorent l’apprentissage des étudiants et sont également largement acceptés sur le lieu de travail. Par exemple, Grammarly fournit une assistance à l'écriture complète et en temps réel qui augmente et renforce l'enseignement supérieur. C'est également le fournisseur de confiance d'assistance à la rédaction et à la communication en matière d'IA pour plus de 70 000 équipes professionnelles dans le monde. Des outils tels que Grammarly aident les étudiants à combler le fossé entre les compétences qu'ils acquièrent dans l'enseignement supérieur et l'application de ces compétences sur le marché du travail.

7. Créer des citoyens IA informés et responsables

Les étudiants maîtrisant l'IA doivent non seulement être capables de collaborer avec l'IA, mais, tout aussi important, être bien informés sur la nature des outils d'IA et des LLM qui les alimentent. Même avec les dernières avancées technologiques, la génération IA a toujours tendance à perpétuer les préjugés sociétaux et à renvoyer des « hallucinations » qui présentent la désinformation comme des faits. Sur le lieu de travail, la sécurité et la confidentialité des données sont des préoccupations majeures, obligeant les professionnels à pratiquer une IA responsable pour protéger la propriété intellectuelle, la réputation de la marque et les données des clients de leur entreprise. En plus de préparer les étudiants à utiliser efficacement la gen AI, les établissements devront également s’assurer que les diplômés comprennent comment l’utiliser de manière responsable.

8. Doublez la mise sur les compétences générales durables

À mesure que la génération IA devient plus efficace dans l’exécution du travail, il existe une demande accrue de professionnels capables de déterminer si l’IA exécute le bon travail et quelle personne sur le lieu de travail peut efficacement faire avancer ce travail. Tout comme la maîtrise de l’IA est une compétence appliquée, les compétences générales telles que la communication, la collaboration et l’adaptabilité le sont également. Les étudiants auront besoin de davantage d’opportunités d’apprentissage interhumain pour développer les compétences générales qui les aideront à tirer pleinement parti de leurs compétences techniques dans le monde réel.

9. Ressources Gen AI pour le perfectionnement des professeurs

Selon le rapport 2023 Generative AI in Higher Education de Tyton Partners , seuls 22 % des professeurs utilisent des outils d'IA générative, contre près de la moitié (49 %) des étudiants. Pour comprendre comment la génération IA peut et sera utilisée dans les carrières futures des étudiants, les professeurs et le personnel devront accroître leur familiarité et leur utilisation pratique des outils émergents. Comme première étape vers le perfectionnement des professeurs, de nombreux établissements créent des centres de ressources pédagogiques sur la génération IA qui fournissent un enseignement de niveau 101, des exemples de la manière dont d'autres utilisent l'IA dans leur programme et des liens vers des cours locaux et virtuels d'initiation à l'IA pour un développement professionnel continu.

Exemples de centres de ressources :

• Université du Michigan-Dearborn : Gen AI pour les professeurs
• NYU : Enseigner avec l'IA générative
• Université de Pennsylvanie : l'IA générative et votre enseignement
• L'Université du Texas à San Antonio : Enseignement et apprentissage de l'IA générative

Grâce à ces stratégies et à d’autres similaires, les enseignants et les administrateurs peuvent offrir aux étudiants un laboratoire structuré mais authentique pour développer leurs compétences en IA et mettre en pratique les compétences humaines et durables qui seront essentielles pour prospérer dans une main-d’œuvre incertaine et en évolution rapide. Si de telles techniques sont appliquées dans l’ensemble du secteur, l’enseignement supérieur redeviendra également l’environnement par excellence de l’interaction et de l’engagement humains et le meilleur cadre pour préparer la réussite professionnelle.