Gen AI 시대의 취업 준비를 위한 9가지 전략

Higher Ed Dive 에서 보고한 바와 같이 이력서에 AI 자본, 즉 입증된 AI 사용 경험이 있는 대학 졸업생은 그렇지 않은 졸업생보다 취업 면접에 성공할 확률이 훨씬 더 높았습니다 . 더욱이 AI 자본을 갖춘 졸업생은 AI 자본이 없는 졸업생보다 더 많은 면접 일정을 잡았을 뿐만 아니라 AI 숙련도가 필요하지 않은 일자리보다 임금이 더 높은 일자리에 대한 면접도 성사시켰습니다.

현대 직장에 진정으로 준비하려면 학생들은 내구성 있는 소프트 스킬을 보유하고, 구두 및 서면 모두에서 민첩한 의사소통 능력을 갖추고, 평생 학습에 대한 성향을 갖춘 AI에 능숙해야 합니다. AI에 능숙한 졸업생을 양성하고 취업 준비가 된 전문가를 양성하기 위한 기관의 명성을 구축하기 위해 고등 교육 기관이 오늘날 구현할 수 있는 9가지 전략은 다음과 같습니다.

1. 커리큘럼 매핑

AI 활용 능력은 일반 교육 연구에 깊이 접목되어야 하는 기술적 숙련도입니다. 의사소통, 비판적 사고, 문제 해결 및 윤리적 추론은 영역별 커리큘럼에 포함되어야 하는 일반 교육 기술입니다. AI는 새로운 과정, 부전공, 전공의 창설을 보장하지만 학생들이 AI와 함께 학습하는 경험을 만들기 위해 캠퍼스 전체 커리큘럼을 재구성하는 것이 더 즉각적으로 필요합니다. 이것이 학생들이 미래 직업에서 AI와 함께 일할 수 있도록 준비하는 방법입니다.

2. 과제 해체

저자 Jose Antonio Bowen과 C. Edward Watson은 2024년 저서Teaching With AI:APractical Guide to a New Era of Human Learning에서 " 모든 과제는 이제 AI 과제입니다."라고 썼습니다. 이는 교육자가 과제 채점 방법을 재평가해야 함을 의미합니다. “AI가 더 저렴하게 작업을 수행할 수 있다면 누구도 'C' 작업만 수행할 수 있는 학생을 고용하지 않을 것입니다.”라고 그들은 썼습니다. "우리는 'AI보다 나은' 작업이 어떤 것인지 정의해야 합니다."

이 연습의 일환으로 모든 교수진은 각 과제를 AI에 배치하고 작업을 완료하도록 요청해야 합니다. 교수진은 최신 AI 도구의 무료 버전이 아닌 유료 버전을 사용하여 AI가 다양한 유형의 작업을 완료하는 데 얼마나 좋은지 현실적으로 이해해야 합니다. Gen AI 결과물은 교수진에게 현재 C 레벨 이하로 간주되어야 하는 작업에 대한 기준을 제공합니다. 이 기준선을 알고 있는 교수진은 과제의 결과만 평가하는 것이 아니라 "AI보다 나은" 작업이 어떤 것인지 결정하고 과제를 구성하는 다양한 인간 기여 및 인간-AI ​​협업 지점을 더 잘 평가하기 위해 과제를 분해해야 합니다.

작문 과제에서 이는 과정, 작문, 비판적 성찰, 결과 등 4가지 단계 각각과 Grammarly의 The Future of Writing 보고서 에 자세히 설명된 작문 과정의 하위 단계에서 학생 역량을 평가하여 수행할 수 있습니다 .

3. 투명하고 살아있는 정책

AAC&U의 디지털 혁신 담당 부사장이기도 한 Watson은 "AI의 가장 큰 과제 중 하나는 학생들이 언제 부정행위를 하고 있는지, 언제 부정행위를 하고 있는지 알지 못하는 경우가 많다는 것"이라고 말합니다. 이로 인해 학생들은 자신이 소속 기관의 학업 성실성 표준을 어기지 않으려고 노력하면서 AI 기술을 최선의 방법으로 개발하고 있는지 궁금해하면서 비생산적인 추측 상태에서 작업하게 됩니다. AI 시대의 정책은 전통적인 캠퍼스 전체의 학업 청렴성 및 책임 있는 사용 정책뿐만 아니라 과제별 정책도 포함하도록 확장되어야 할 가능성이 높습니다. 교육자들이 보다 세분화된 접근 방식을 취하기 위해 과제와 채점을 재평가함에 따라 새로운 형태의 교과 과정에 대한 구체적인 기대치를 설정하는 정책이 필요할 것입니다.

AI 세대의 상태와 작업 공간이 매우 빠르게 변화함에 따라 이러한 정책은 1년에 여러 번 평가되고 새로 고쳐져야 합니다. 이를 위해서는 정책이 시작된 직후에 즉시 해체되지 않고 정기적으로 재소집되어 정책이 창출하려는 기술과 함께 발전하는지 확인하는 검토 위원회를 유지해야 합니다.

웨비나: 취업 가능성 방정식: AI 중심 미래에 지속될 기술을 졸업생에게 갖추는 방법

4. 동문회, 학생회, 업계 파트너십, 교수위원회

기술, 직장 동향, 고용주 기대치는 한 개인이나 그룹이 모니터링할 수 있는 것보다 빠르게 변화하고 있습니다. 이에 보조를 맞추기 위해 기관은 항상 켜져 있고 정기적으로 동기화되는 정보 스트림을 최대한 많이 생성해야 합니다. 이는 학생, 교수진, 동문회를 아우르는 인간 위원회의 형태일 가능성이 높습니다.

• 동문 자문 위원회는 커리큘럼이 학생들을 현실 세계에 얼마나 잘 준비시키고 구체적인 진로가 어떻게 발전하고 있는지에 대한 탁월한 통찰력을 제공합니다.
• 학생회는 교육자와 관리자에게 진로 준비에 대한 학생의 자신감에 대한 솔직한 피드백을 제공하는 필수 피드백 루프입니다.
• 교수위원회는 교육기관 전반에 걸친 변화의 원동력입니다. 다양한 기능, 다양한 분야의 직원과 교수진으로 구성된 이들은 졸업생, 학생 및 업계 파트너십으로부터 수집된 통찰력을 듣고, 반영하고, 이에 따라 행동합니다.

5. 고용주 참여 및 업계 파트너십

고용주와 업계 파트너십은 오랫동안 기관의 경력 준비 전략에 대한 정보를 제공해 왔습니다. Gen AI는 교육자들이 이러한 참여를 재평가하여 Gen AI의 얼리 어답터를 포함하도록 유도합니다. 직장이 AI 세대를 중심으로 빠르게 전환함에 따라 기관은 고용주 참여의 빈도와 형식을 늘리는 것을 고려해야 합니다. 고용주의 이력서 및 인터뷰 피드백도 점점 더 중요해지고 있습니다. 고용주가 이력서에서 Gen AI 기술의 우선순위를 지정하고 해석하는 방법을 이해하는 것은 학생들이 자신의 기술을 가장 잘 표현하는 데 도움이 될 것입니다. 마찬가지로, 졸업생들은 종종 패널 세션, 프레젠테이션 및 과제를 포함하는 점점 더 길고 다면적인 인터뷰 프로세스에서 AI 역량과 소프트 스킬을 모두 명확하게 표현하는 방법에 대한 코칭이 필요합니다.

6. AI 도구에 대한 접근성을 높입니다. 올바른 것을 표준화하다

AI 활용 능력은 이론적인 기술이 아닌 응용적인 기술입니다. Gen AI에 능숙해지려면 학생들은 실제 작업 시나리오에서 기술을 직접 경험해야 합니다. 다양한 AI 도구에 대한 폭넓은 지식도 필요합니다. Gen AI 기술 공간은 매우 빠르게 발전하고 있어 하나의 도구에 대한 과도한 색인화는 틈새 시장 또는 단기적인 숙련도만 제공할 수 있습니다. 기관은 학생들에게 가장 인기 있는 Gen AI 도구와 대규모 언어 모델(LLM)을 사용할 수 있는 기회를 제공하여 Gen AI 도구와 사용 사례가 발전함에 따라 관련성을 유지할 수 있는 균형 잡힌 경험을 제공해야 합니다.

기관은 또한 학생 학습을 향상시키고 직장에서도 널리 수용되는 Gen AI 도구 표준화를 고려해야 합니다. 예를 들어 Grammarly는 고등 교육 교육을 강화하고 강화하는 포괄적인 실시간 작문 지원을 제공합니다. 또한 전 세계 70,000개 이상의 전문 팀에 Gen AI 작문 및 커뮤니케이션 지원을 제공하는 신뢰할 수 있는 제공업체이기도 합니다. Grammarly와 같은 도구는 학생들이 고등 교육에서 습득한 기술과 이러한 기술을 전문 인력에 적용하는 것 사이의 격차를 해소하는 데 도움이 됩니다.

7. 정보를 바탕으로 책임감 있는 AI 시민 만들기

AI에 능숙한 학생들은 AI와의 협업에 능숙해야 할 뿐만 아니라, AI 도구와 이를 지원하는 LLM의 특성에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 최신 기술 발전에도 불구하고 AI 세대는 여전히 사회적 편견을 영속시키고 잘못된 정보를 사실로 제시하는 "환각"을 되돌리는 경향이 있습니다. 직장에서는 보안과 데이터 개인 정보 보호가 가장 큰 관심사이므로 전문가는 회사의 지적 재산, 브랜드 평판 및 고객 데이터를 보호하기 위해 책임감 있는 AI를 실천해야 합니다. 학생들이 Gen AI를 효과적으로 사용할 수 있도록 준비하는 것과 함께 기관은 졸업생들이 Gen AI를 책임감 있게 사용하는 방법을 이해하도록 해야 합니다.

8. 내구성 있는 소프트 스킬을 두 배로 강화하세요.

Gen AI가 작업 실행에 더욱 효과적이면서 AI가 올바른 작업을 실행하고 있는지, 직장에서 어떤 사람이 해당 작업을 효과적으로 진행할 수 있는지 판단할 수 있는 전문가에 대한 수요가 증가하고 있습니다. AI 활용 능력이 응용 기술인 것처럼 의사소통, 협업, 적응성과 같은 소프트 스킬도 마찬가지입니다. 학생들은 실제 세계에서 자신의 기술적 능력을 완전히 활용하는 데 도움이 되는 소프트 스킬을 개발하기 위해 인간 대 인간 학습 기회를 늘려야 합니다.

9. 교수진의 기술 향상을 위한 Gen AI 리소스

Tyton Partners의 2023년 고등 교육 분야 Generative AI 보고서 에 따르면 교수진의 22%만이 Gen AI 도구를 사용하고 있는 반면 거의 절반(49%)의 학생이 그렇게 하고 있습니다 . Gen AI가 학생들의 미래 직업에 어떻게 사용될 수 있고 사용될 수 있는지 이해하려면 교직원과 교직원은 새로운 도구에 대한 친숙도를 높이고 실제 사용을 늘려야 합니다. 교수진의 기술 향상을 위한 첫 번째 단계로, 많은 기관에서는 101 수준 교육, 다른 사람들이 커리큘럼에서 AI를 사용하는 방법에 대한 예, 지속적인 전문성 개발을 위한 로컬 및 가상 AI 활용 능력 과정에 대한 링크를 제공하는 gen AI 교수진 리소스 허브를 만들고 있습니다.

리소스 허브 예시:

• University of Michigan-Dearborn: 교수진을 위한 Gen AI
• NYU: 생성 AI를 활용한 교육
• 펜실베이니아 대학교: 생성 AI와 교육
• 샌안토니오 텍사스 대학교: 생성적 AI 교육 및 학습

이러한 전략과 이와 유사한 전략을 통해 교육자와 관리자는 학생들에게 AI 숙련도를 구축하고 빠르게 진화하고 불확실한 인력에서 성공하는 데 필수적인 인간 고유의 내구성 있는 기술을 연습할 수 있는 체계적이면서도 진정한 실험실을 제공할 수 있습니다. 이러한 기술이 여러 분야에 걸쳐 적용된다면 고등교육은 인간 상호작용과 참여를 위한 전형적인 환경이자 직업적 성공을 준비하기 위한 최고의 환경으로 다시 자리매김할 것입니다.