9 estratégias para preparação para a carreira na era da geração AI

Os graduados universitários com capital de IA – ou seja, experiência comprovada no uso de IA – em seus currículos eram muito mais propensos a conseguir entrevistas de emprego do que aqueles sem, conforme relatado peloHigher Ed Dive. Além disso, os licenciados com capital de IA não só agendaram mais entrevistas do que aqueles sem capital de IA, mas também conseguiram entrevistas para empregos com salários mais elevados do que aqueles que não exigiam proficiências em IA.

Para estarem verdadeiramente preparados para o local de trabalho moderno, os alunos precisam possuir habilidades interpessoais duráveis, ser comunicadores ágeis tanto oralmente quanto por escrito, e ser alfabetizados em IA com disposição para a aprendizagem ao longo da vida. Aqui estão nove estratégias que as instituições de ensino superior podem implementar hoje para desenvolver graduados alfabetizados em IA e construir uma reputação institucional para produzir esses profissionais prontos para a força de trabalho.

1. Mapeamento curricular

A alfabetização em IA é uma proficiência técnica que precisa ser profundamente integrada nos estudos de educação geral. A comunicação, o pensamento crítico, a resolução de problemas e o raciocínio ético são competências educativas gerais que devem ser incorporadas nos currículos de domínios específicos. Embora a IA garanta a criação de novos cursos, menores e maiores, ela garante mais imediatamente a reimaginação do currículo de todo o campus para criar uma experiência em que os alunos aprendam junto com a IA. É assim que os alunos estarão preparados para trabalhar junto com a IA em suas futuras carreiras.

2. Desconstrução de atribuições

Como escrevem os autores Jose Antonio Bowen e C. Edward Watson em seu livro de 2024,Teaching With AI:APractical Guide to a New Era of Human Learning , “Todas as tarefas agora são tarefas de IA”. Isso significa que os educadores precisam reavaliar como avaliam as tarefas. “Ninguém vai contratar um aluno que só consegue fazer trabalhos ‘C’ se ​​uma IA puder fazê-lo de forma mais barata”, escrevem eles. “Precisaremos definir como será o trabalho ‘melhor que a IA’.”

Como parte deste exercício, todos os professores devem colocar cada uma das suas tarefas na IA e pedir-lhe que conclua o trabalho. O corpo docente deve usar as versões pagas, e não gratuitas, das mais recentes ferramentas de IA para obter uma compreensão realista de quão boa a IA se tornou na conclusão de muitos tipos de trabalho. Os resultados da Gen AI fornecerão ao corpo docente uma base para o trabalho que agora deve ser considerado de nível C ou inferior. Conhecendo essa linha de base, o corpo docente precisa determinar como é o trabalho “melhor que a IA” e desconstruir as tarefas para avaliar melhor as diversas contribuições humanas e os pontos de colaboração humano-IA que uma tarefa compreende – em vez de avaliar apenas o resultado da tarefa.

Nas tarefas de redação, isso pode ser feito avaliando as competências dos alunos em cada um dos quatro estágios - processo, composição, reflexão crítica e resultado - e subestágios do processo de redação detalhados no relatório The Future of Writing da Grammarly .

3. Políticas transparentes e vivas

Watson, que também é vice-presidente de inovação digital da AAC&U, afirma que “um dos maiores desafios da IA ​​é que os alunos muitas vezes não sabem quando estão colando e quando não estão”. Isto força os estudantes a operar num estado improdutivo de adivinhação, perguntando-se se estão a desenvolver competências de IA da melhor forma, ao mesmo tempo que tentam não entrar em conflito com os padrões de integridade académica da sua instituição. As políticas na era da IA ​​provavelmente precisarão se expandir para incluir não apenas a integridade acadêmica tradicional em todo o campus e as políticas de uso responsável, mas também políticas específicas para atribuições. À medida que os educadores reavaliam as tarefas e as notas para adotar uma abordagem mais granular, serão necessárias políticas que estabeleçam expectativas específicas para novas formas de cursos.

Com o estado da geração de IA e do local de trabalho mudando tão rapidamente, estas políticas devem ser avaliadas e atualizadas várias vezes por ano. Isto exigirá a manutenção de comités de revisão que não se dissolvam imediatamente após o lançamento de uma política, mas que se reúnam regularmente para garantir que as políticas evoluem juntamente com as competências que tentam desenvolver.

Webinar: A equação da empregabilidade: como equipar os graduados com habilidades que perdurem em um futuro orientado para a IA

4. Conselhos de ex-alunos, conselhos estudantis, parcerias industriais e comitês docentes

A tecnologia, as tendências no local de trabalho e as expectativas dos empregadores estão a mudar mais rapidamente do que qualquer pessoa ou grupo pode monitorizar. Para acompanhar o ritmo, as instituições devem criar tantos fluxos de informação sempre ativos e regularmente sincronizados quanto possível. Provavelmente, eles serão na forma de comitês humanos entre estudantes, professores e ex-alunos.

• Os conselhos consultivos de ex-alunos oferecem uma visão incomparável sobre o quão bem o currículo prepara os alunos para o mundo real e como os planos de carreira específicos estão evoluindo.
• Os conselhos estudantis são um ciclo de feedback essencial que oferece aos educadores e administradores feedback sincero sobre a confiança dos alunos na sua preparação para a carreira.
• Os comitês docentes são os motores da mudança nas instituições. Composto por funcionários e professores multifuncionais e interdisciplinares, eles ouvem, refletem e agem de acordo com os insights coletados de ex-alunos, estudantes e parcerias do setor.

5. Envolvimento dos empregadores e parcerias industriais

As parcerias entre empregadores e a indústria há muito que informam as estratégias de preparação para a carreira das instituições. A Gen AI incentiva os educadores a reavaliar esses compromissos para garantir que incluam os primeiros a adotar a geração AI. À medida que o local de trabalho muda rapidamente em torno da geração AI, as instituições devem considerar aumentar a frequência e os formatos de envolvimento dos empregadores. O feedback dos empregadores sobre currículos e entrevistas também está ganhando importância. Compreender como os empregadores priorizam e interpretam as habilidades de IA nos currículos será fundamental para ajudar os alunos a representar melhor suas habilidades. Da mesma forma, os graduados precisarão de treinamento sobre como articular suas competências em IA e habilidades interpessoais em processos de entrevistas cada vez mais longos e multifacetados, que geralmente incluem sessões de painéis, apresentações e tarefas.

6. Aumentar o acesso às ferramentas de IA; padronize os corretos

A alfabetização em IA é uma habilidade aplicada, não teórica. Para se tornarem proficientes em IA de geração, os alunos precisam de experiência prática com a tecnologia em cenários reais de trabalho. Também é necessária ampla familiaridade com uma variedade de ferramentas de IA. O espaço da tecnologia gen AI está evoluindo tão rapidamente que a indexação excessiva em qualquer ferramenta pode fornecer apenas competências de nicho ou de curta duração. As instituições devem oferecer aos alunos oportunidades de usar as ferramentas de IA de geração mais populares e os grandes modelos de linguagem (LLMs), para que tenham uma experiência completa que permanecerá relevante à medida que as ferramentas de IA de geração e os casos de uso evoluem.

As instituições também devem considerar a padronização de ferramentas de geração de IA que melhorem a aprendizagem dos alunos e que também sejam amplamente aceitas no local de trabalho. Por exemplo, Grammarly fornece suporte de redação abrangente e em tempo real que aumenta e reforça o ensino superior. É também o fornecedor confiável de assistência de redação e comunicação de geração de IA para mais de 70.000 equipes profissionais em todo o mundo. Ferramentas como o Grammarly ajudam os alunos a preencher a lacuna entre as competências que adquirem no ensino superior e a aplicação dessas competências no mercado de trabalho profissional.

7. Criar cidadãos de IA informados e responsáveis

Os estudantes alfabetizados em IA precisam não apenas ser adeptos da colaboração com IA, mas, igualmente importante, estar bem informados sobre a natureza das ferramentas de IA e dos LLMs que as alimentam. Mesmo com os mais recentes avanços tecnológicos, a geração AI ainda é propensa a perpetuar preconceitos sociais e a devolver “alucinações” que apresentam a desinformação como facto. No local de trabalho, a segurança e a privacidade dos dados são as principais preocupações, exigindo que os profissionais pratiquem IA responsável para proteger a propriedade intelectual, a reputação da marca e os dados dos clientes da sua empresa. Além de preparar os estudantes para utilizarem a IA de forma eficaz, as instituições também terão de garantir que os formandos compreendem como utilizá-la de forma responsável.

8. Dobre as habilidades interpessoais duráveis

Com a geração de IA se tornando mais eficaz na execução do trabalho, há uma demanda crescente por profissionais que possam determinar se a IA está executando o trabalho certo e qual pessoa no local de trabalho pode efetivamente levar esse trabalho adiante. Assim como a alfabetização em IA é uma habilidade aplicada, as habilidades sociais como comunicação, colaboração e adaptabilidade também o são. Os alunos precisarão de maiores oportunidades de aprendizagem entre humanos para desenvolver as habilidades interpessoais que os ajudarão a aproveitar plenamente suas habilidades técnicas no mundo real.

9. Recursos da Geração AI para qualificação do corpo docente

Apenas 22% dos professores estão usando ferramentas de geração de IA, enquanto quase metade (49%) dos alunos estão fazendo isso, de acordo com o relatório de IA generativa no ensino superior de 2023 da Tyton Partners . Para compreender como a gen AI pode e será usada nas futuras carreiras dos alunos, o corpo docente e os funcionários precisarão aumentar a sua familiaridade e o uso prático das ferramentas emergentes. Como primeiro passo para a melhoria das competências do corpo docente, muitas instituições estão a criar centros de recursos para professores de IA que fornecem instrução de nível 101, exemplos de como outros estão a utilizar a IA nos seus currículos e ligações a cursos locais e virtuais de alfabetização em IA para o desenvolvimento profissional contínuo.

Exemplos de centros de recursos:

• Universidade de Michigan-Dearborn: Gen AI para professores
• NYU: Ensinando com IA Gerativa
• Universidade da Pensilvânia: IA generativa e seu ensino
• Universidade do Texas em San Antonio: ensino e aprendizagem de IA generativa

Com essas estratégias e outras semelhantes, educadores e administradores podem fornecer aos alunos um laboratório estruturado, porém genuíno, para desenvolver proficiência em IA e praticar as habilidades duradouras e exclusivamente humanas que serão essenciais para prosperar em uma força de trabalho incerta e em rápida evolução. Se tais técnicas forem aplicadas em todo o sector, o ensino superior também se restabelecerá como o ambiente por excelência para a interacção e envolvimento humanos e o melhor cenário para se preparar para o sucesso profissional.