9 strategie per prepararsi alla carriera nell'era della generazione AI

I laureati con capitale di intelligenza artificiale (ovvero, comprovata esperienza nell'uso dell'intelligenza artificiale) nei loro curriculum avevano molte più probabilità di ottenere colloqui di lavoro rispetto a quelli senza, come riportato daHigher Ed Dive. Inoltre, i laureati con capitale di intelligenza artificiale non solo hanno programmato più colloqui rispetto a quelli senza capitale di intelligenza artificiale, ma hanno anche ottenuto colloqui per lavori con salari più alti rispetto a quelli che non richiedevano competenze di intelligenza artificiale.

Per essere veramente preparati per il posto di lavoro moderno, gli studenti devono possedere competenze trasversali durevoli, essere agili comunicatori sia oralmente che per iscritto ed essere esperti di intelligenza artificiale con una predisposizione all’apprendimento permanente. Ecco nove strategie che gli istituti di istruzione superiore possono implementare oggi sia per sviluppare laureati con competenze in materia di intelligenza artificiale sia per costruire una reputazione istituzionale per la produzione di questi professionisti pronti per la forza lavoro.

1. Mappatura del curriculum

L’alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale è una competenza tecnica che deve essere profondamente integrata negli studi di istruzione generale. La comunicazione, il pensiero critico, la risoluzione dei problemi e il ragionamento etico sono competenze educative generali che devono essere integrate nei curricoli specifici del settore. Mentre l’intelligenza artificiale garantisce la creazione di nuovi corsi, minori e specializzazioni, garantisce più immediatamente la reimmaginazione del curriculum a livello di campus per creare un’esperienza in cui gli studenti imparano insieme all’intelligenza artificiale. In questo modo gli studenti saranno preparati a lavorare a fianco dell’intelligenza artificiale nelle loro future carriere.

2. Decostruzione degli incarichi

Come scrivono gli autori Jose Antonio Bowen e C. Edward Watson nel loro libro del 2024,Teaching With AI:APractical Guide to a New Era of Human Learning , “Tutti i compiti ora sono compiti di intelligenza artificiale”. Ciò significa che gli insegnanti devono rivalutare il modo in cui valutano i compiti. "Nessuno assumerà uno studente in grado di svolgere solo lavori di tipo 'C' se un'intelligenza artificiale può farlo in modo più economico", scrivono. “Dovremo definire in cosa consiste il lavoro “migliore dell’intelligenza artificiale””.

Come parte di questo esercizio, tutti i docenti dovrebbero inserire ciascuno dei loro incarichi in AI e chiederle di completare il lavoro. I docenti dovrebbero utilizzare le versioni a pagamento, non gratuite, degli ultimi strumenti di intelligenza artificiale per ottenere una comprensione realistica di quanto sia diventata brava l’intelligenza artificiale nel completare molti tipi di lavoro. I risultati dell’intelligenza artificiale forniranno ai docenti una base di riferimento per il lavoro che ora dovrebbe essere considerato di livello C o inferiore. Conoscendo questa linea di base, i docenti devono determinare quale sia il lavoro "migliore dell'intelligenza artificiale" e decostruire gli incarichi per valutare meglio i vari contributi umani e i punti di collaborazione uomo-intelligenza artificiale che un incarico comprende, invece di valutare solo il risultato dell'incarico.

Nei compiti di scrittura ciò può essere fatto valutando le competenze degli studenti in ciascuna delle quattro fasi (processo, composizione, riflessione critica e output) e nelle sottofasi del processo di scrittura dettagliate nel rapporto The Future of Writing di Grammarly .

3. Politiche trasparenti e vive

Watson, che è anche vicepresidente dell'innovazione digitale presso AAC&U, afferma che "una delle maggiori sfide dell'intelligenza artificiale è che gli studenti spesso non sanno quando imbrogliano e quando no". Ciò costringe gli studenti a operare in uno stato improduttivo di ipotesi, chiedendosi se stanno sviluppando le competenze di intelligenza artificiale nel modo migliore mentre cercano di non entrare in conflitto con gli standard di integrità accademica della loro istituzione. Molto probabilmente le politiche nell’era dell’intelligenza artificiale dovranno espandersi per includere non solo le tradizionali politiche di integrità accademica a livello di campus e di utilizzo responsabile, ma anche politiche specifiche per i compiti. Man mano che gli insegnanti rivalutano i compiti e le valutazioni per adottare un approccio più granulare, saranno necessarie politiche che definiscano aspettative specifiche per nuove forme di corsi.

Con lo stato dell’intelligenza artificiale e il cambiamento così rapido del posto di lavoro, queste politiche dovrebbero essere valutate e aggiornate più volte l’anno. Ciò richiederà il mantenimento di comitati di revisione che non si sciolgano immediatamente dopo il lancio di una politica, ma si riuniscano invece regolarmente per garantire che le politiche si evolvano insieme alle competenze che stanno cercando di generare.

Webinar: L'equazione dell'occupabilità: come dotare i laureati di competenze che resistano in un futuro orientato all'intelligenza artificiale

4. Consigli di ex studenti, consigli studenteschi, partenariati industriali e comitati di facoltà

La tecnologia, le tendenze sul posto di lavoro e le aspettative dei datori di lavoro stanno cambiando più velocemente di quanto chiunque o un gruppo possa monitorare. Per tenere il passo, le istituzioni dovrebbero creare il maggior numero possibile di flussi di informazioni sempre attivi e regolarmente sincronizzati. Questi molto probabilmente assumeranno la forma di comitati umani tra studenti, docenti ed ex studenti.

• I comitati consultivi degli ex studenti offrono informazioni impareggiabili su quanto bene il curriculum prepara gli studenti per il mondo reale e su come si stanno evolvendo percorsi di carriera specifici.
• I consigli studenteschi rappresentano un ciclo di feedback essenziale che offre a educatori e amministratori un feedback sincero sulla fiducia degli studenti nella loro preparazione professionale.
• I comitati di facoltà sono i motori del cambiamento nelle istituzioni. Composto da personale e docenti interfunzionali e interdisciplinari, ascoltano, riflettono e agiscono in base alle intuizioni raccolte da ex studenti, studenti e partnership industriali.

5. Coinvolgimento dei datori di lavoro e partenariati industriali

I partenariati tra datori di lavoro e industria informano da tempo le strategie di preparazione alla carriera delle istituzioni. La Gen AI spinge gli educatori a rivalutare questi impegni per garantire che includano i primi ad adottare la Gen AI. Poiché il luogo di lavoro si sposta rapidamente verso la generazione di intelligenza artificiale, le istituzioni dovrebbero prendere in considerazione l’aumento della frequenza e dei formati di coinvolgimento dei datori di lavoro. Anche il feedback sui curriculum e sui colloqui da parte dei datori di lavoro sta diventando sempre più importante. Comprendere il modo in cui i datori di lavoro danno priorità e interpretano le competenze di Gen AI nei curriculum sarà determinante per aiutare gli studenti a rappresentare al meglio le proprie competenze. Allo stesso modo, i laureati avranno bisogno di coaching su come articolare sia le loro competenze di intelligenza artificiale che le competenze trasversali in processi di colloquio sempre più lunghi e sfaccettati che spesso includono sessioni di panel, presentazioni e incarichi.

6. Aumentare l'accesso agli strumenti di intelligenza artificiale; standardizzare quelli giusti

L’alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale è un’abilità applicata, non teorica. Per diventare esperti nell'intelligenza artificiale, gli studenti hanno bisogno di esperienza pratica con la tecnologia in scenari di lavoro reali. È inoltre necessaria un’ampia familiarità con una gamma di strumenti di intelligenza artificiale. Lo spazio tecnologico dell’intelligenza artificiale si sta evolvendo così rapidamente che la sovraindicizzazione di un singolo strumento può fornire solo competenze di nicchia o di breve durata. Le istituzioni dovrebbero offrire agli studenti l'opportunità di utilizzare gli strumenti di gen AI e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) più popolari in modo che abbiano un'esperienza a tutto tondo che rimarrà rilevante man mano che gli strumenti di gen AI e i casi d'uso si evolvono.

Le istituzioni dovrebbero anche prendere in considerazione la standardizzazione degli strumenti di Gen AI che migliorano l’apprendimento degli studenti e sono ampiamente accettati anche sul posto di lavoro. Ad esempio, Grammarly fornisce un supporto completo e in tempo reale per la scrittura che aumenta e rafforza l'istruzione superiore. È anche il fornitore affidabile di assistenza per la scrittura e la comunicazione di generazione AI a oltre 70.000 team di professionisti in tutto il mondo. Strumenti come Grammarly aiutano gli studenti a colmare il divario tra le competenze acquisite nell'istruzione superiore e l'applicazione di tali competenze nel mondo del lavoro professionale.

7. Creare cittadini IA informati e responsabili

Gli studenti esperti di intelligenza artificiale devono non solo essere esperti nel collaborare con l’intelligenza artificiale ma, cosa altrettanto importante, essere ben informati sulla natura degli strumenti di intelligenza artificiale e sui LLM che li alimentano. Anche con gli ultimi progressi tecnologici, l’intelligenza artificiale è ancora incline a perpetuare pregiudizi sociali e a restituire “allucinazioni” che presentano la disinformazione come un fatto. Sul posto di lavoro, la sicurezza e la privacy dei dati sono le principali preoccupazioni, e richiedono ai professionisti di praticare un'intelligenza artificiale responsabile per proteggere la proprietà intellettuale, la reputazione del marchio e i dati dei clienti della propria azienda. Oltre a preparare gli studenti a utilizzare l’intelligenza artificiale in modo efficace, le istituzioni dovranno anche garantire che i laureati comprendano come utilizzarla in modo responsabile.

8. Raddoppiare le competenze trasversali durevoli

Con l’IA sempre più efficace nell’esecuzione del lavoro, c’è una crescente domanda di professionisti in grado di determinare se l’IA sta eseguendo il lavoro giusto e quale persona sul posto di lavoro può effettivamente portare avanti quel lavoro. Proprio come l’alfabetizzazione AI è un’abilità applicata, lo sono anche competenze trasversali come comunicazione, collaborazione e adattabilità. Gli studenti avranno bisogno di maggiori opportunità di apprendimento da persona a persona per sviluppare le competenze trasversali che li aiuteranno a sfruttare appieno le loro competenze tecniche nel mondo reale.

9. Risorse di Gen AI per il miglioramento delle competenze dei docenti

Secondo il rapporto 2023 Generative AI in Higher Education di Tyton Partners , solo il 22% dei docenti utilizza strumenti di Gen AI, mentre quasi la metà (49%) degli studenti lo fa. Per capire come l’intelligenza artificiale può e sarà utilizzata nelle future carriere degli studenti, i docenti e il personale dovranno aumentare la loro familiarità e l’uso pratico degli strumenti emergenti. Come primo passo verso il miglioramento delle competenze dei docenti, molte istituzioni stanno creando hub di risorse per docenti sull’intelligenza artificiale che forniscono istruzioni di livello 101, esempi di come altri utilizzano l’intelligenza artificiale nel loro curriculum e collegamenti a corsi di alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale locali e virtuali per uno sviluppo professionale continuo.

Hub di risorse di esempio:

• Università del Michigan-Dearborn: Gen AI per i docenti
• New York University: insegnare con l’intelligenza artificiale generativa
• Università della Pennsylvania: L'intelligenza artificiale generativa e il tuo insegnamento
• L'Università del Texas a San Antonio: insegnamento e apprendimento dell'intelligenza artificiale generativa

Con queste strategie e altre simili, educatori e amministratori possono fornire agli studenti un laboratorio strutturato ma genuino per sviluppare competenze nell’intelligenza artificiale e mettere in pratica le competenze unicamente umane e durevoli che saranno essenziali per prosperare in una forza lavoro in rapida evoluzione e incerta. Se tali tecniche verranno applicate in tutto il settore, anche l’istruzione superiore si ristabilirà come l’ambiente per eccellenza per l’interazione e l’impegno umano e il contesto migliore per prepararsi al successo professionale.