9 กลยุทธ์ความพร้อมด้านอาชีพในยุค Gen AI

ผู้สำเร็จการศึกษาระดับวิทยาลัยที่มีทุนด้าน AI—ซึ่งก็คือประสบการณ์ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วในการใช้ AI—ในเรซูเม่ของพวกเขามีแนวโน้มที่จะได้รับการสัมภาษณ์งานมากกว่าผู้ที่ไม่มี ตามที่รายงานโดยHigher EdDive นอกจากนี้ ผู้สำเร็จการศึกษาที่มีทุน AI ไม่เพียงแต่กำหนดเวลาการสัมภาษณ์มากกว่าผู้ที่ไม่มีทุน AI เท่านั้น แต่ยังได้รับการสัมภาษณ์งานที่ได้รับค่าจ้างสูงกว่างานที่ไม่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญด้าน AI อีกด้วย

เพื่อเตรียมพร้อมอย่างแท้จริงสำหรับสถานที่ทำงานยุคใหม่ นักเรียนจำเป็นต้องมีทักษะด้านอารมณ์ที่ยั่งยืน เป็นนักสื่อสารที่คล่องตัวทั้งทางวาจาและลายลักษณ์อักษร และมีความรู้ด้าน AI และมีทัศนคติต่อการเรียนรู้ตลอดชีวิต ต่อไปนี้เป็นกลยุทธ์ 9 ประการที่สถาบันอุดมศึกษาสามารถนำมาใช้ได้ในปัจจุบันเพื่อพัฒนาผู้สำเร็จการศึกษาที่มีความรู้ด้าน AI และสร้างชื่อเสียงของสถาบันในการผลิตมืออาชีพที่พร้อมสำหรับบุคลากรเหล่านี้

1. การทำแผนที่หลักสูตร

การรู้เท่าทัน AI เป็นความสามารถด้านเทคนิคที่ต้องปลูกฝังอย่างลึกซึ้งในการศึกษาการศึกษาทั่วไป การสื่อสาร การคิดเชิงวิพากษ์ การแก้ปัญหา และการให้เหตุผลเชิงจริยธรรมเป็นทักษะการศึกษาทั่วไปที่ต้องฝังอยู่ในหลักสูตรเฉพาะโดเมน แม้ว่า AI จะรับประกันการสร้างหลักสูตร วิชารอง และสาขาวิชาเอกใหม่ๆ แต่ AI ก็รับประกันการทบทวนหลักสูตรทั่วทั้งมหาวิทยาลัยในทันที เพื่อสร้างประสบการณ์ที่นักศึกษาจะได้เรียนรู้ไปพร้อมกับ AI นั่นคือวิธีที่นักเรียนจะเตรียมพร้อมสำหรับการทำงานร่วมกับ AI ในอาชีพการงานในอนาคต

2. การรื้อโครงสร้างการมอบหมาย

ดังที่ผู้เขียน Jose Antonio Bowen และ C. Edward Watson เขียนไว้ในหนังสือปี 2024 ของพวกเขาTeaching With AI:APractical Guide to a New Era of Human Learning "งานทั้งหมดตอน นี้ เป็นงาน AI" ซึ่งหมายความว่านักการศึกษาจำเป็นต้องประเมินวิธีการให้คะแนนงานอีกครั้ง “ไม่มีใครจะจ้างนักเรียนที่สามารถทำงานเพียง 'C' ได้ หาก AI สามารถทำงานได้ในราคาถูกกว่านี้” พวกเขาเขียน “เราจะต้องกำหนดว่างาน 'ดีกว่า AI' เป็นอย่างไร”

ในส่วนหนึ่งของแบบฝึกหัดนี้ คณาจารย์ทุกคนควรมอบหมายงานแต่ละชิ้นลงใน AI และขอให้ทำงานให้เสร็จ คณะควรใช้เครื่องมือ AI ล่าสุดเวอร์ชันที่ต้องชำระเงิน ไม่ใช่ฟรี เพื่อให้เข้าใจตามความเป็นจริงว่า AI ทำงานได้ดีเพียงใดในการทำงานหลายประเภทให้เสร็จสิ้น เอาต์พุต Gen AI จะทำให้คณาจารย์มีพื้นฐานสำหรับงานที่ควรพิจารณาถึงระดับ C หรือต่ำกว่า เมื่อทราบพื้นฐานนี้ คณาจารย์จำเป็นต้องพิจารณาว่างาน "ดีกว่า AI" มีหน้าตาเป็นอย่างไร และแยกโครงสร้างการมอบหมายงานเพื่อประเมินการมีส่วนร่วมของมนุษย์และจุดการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับ AI ในงานที่ได้รับมอบหมายได้ดียิ่งขึ้น แทนที่จะประเมินเฉพาะผลลัพธ์ของการมอบหมายงาน

ในงานเขียนสามารถทำได้โดยการประเมินความสามารถของนักเรียนในแต่ละขั้นตอนจากสี่ขั้นตอน ได้แก่ กระบวนการ องค์ประกอบ การสะท้อนอย่างมีวิจารณญาณ และผลลัพธ์ รวมถึงขั้นตอนย่อยของกระบวนการเขียนที่มีรายละเอียดอยู่ใน รายงานอนาคตของการเขียนของ Grammarly

3. นโยบายที่โปร่งใสและการดำรงชีวิต

Watson ซึ่งดำรงตำแหน่งรองประธานฝ่ายนวัตกรรมดิจิทัลของ AAC&U กล่าวว่า “หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของ AI ก็คือนักเรียนมักจะไม่รู้ว่าพวกเขากำลังโกงเมื่อใด และเมื่อใดที่พวกเขาไม่ได้โกง” สิ่งนี้บังคับให้นักเรียนดำเนินการในสภาวะการคาดเดาที่ไม่เกิดผล โดยสงสัยว่าพวกเขากำลังพัฒนาทักษะ AI ในวิธีที่ดีที่สุดหรือไม่ ในขณะที่พยายามไม่ทำผิดมาตรฐานความซื่อสัตย์ทางวิชาการของสถาบันของตน นโยบายในยุคของ AI มักจะต้องขยายออกไปให้ครอบคลุมไม่เพียงแต่นโยบายความซื่อสัตย์ทางวิชาการและการใช้งานอย่างรับผิดชอบทั่วทั้งวิทยาเขตแบบดั้งเดิมเท่านั้น แต่ยังรวมไปถึงนโยบายเฉพาะที่ได้รับมอบหมายด้วย ในขณะที่นักการศึกษาประเมินงานและให้คะแนนอีกครั้งเพื่อใช้แนวทางที่ละเอียดยิ่งขึ้น นโยบายที่กำหนดความคาดหวังเฉพาะสำหรับรูปแบบใหม่ของหลักสูตรจึงเป็นสิ่งจำเป็น

เนื่องจากสถานะของ Gen AI และสถานที่ทำงานมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว นโยบายเหล่านี้จึงควรได้รับการประเมินและรีเฟรชปีละหลายครั้ง สิ่งนี้จะต้องมีการรักษาคณะกรรมการพิจารณาที่ไม่ยุบทันทีหลังจากที่มีการเปิดตัวนโยบาย แต่จะมีการประชุมใหม่เป็นประจำเพื่อให้แน่ใจว่านโยบายมีการพัฒนาควบคู่ไปกับทักษะที่พวกเขาพยายามสร้างขึ้น

การสัมมนาผ่านเว็บ: สมการการจ้างงาน: ทำอย่างไรให้ผู้สำเร็จการศึกษามีทักษะที่ยั่งยืนในอนาคตที่เน้น AI

4. คณะกรรมการศิษย์เก่า สภานักเรียน พันธมิตรอุตสาหกรรม และคณะกรรมการคณาจารย์

เทคโนโลยี แนวโน้มในที่ทำงาน และความคาดหวังของนายจ้างกำลังเปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วเกินกว่าที่บุคคลหรือกลุ่มใดจะสามารถตรวจสอบได้ เพื่อให้ก้าวทัน สถาบันต่างๆ ควรสร้างกระแสข้อมูลที่มีการซิงโครไนซ์ตลอดเวลาและสม่ำเสมอให้ได้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ สิ่งเหล่านี้ส่วนใหญ่จะอยู่ในรูปแบบของคณะกรรมการที่เป็นมนุษย์ทั่วทั้งนักศึกษา คณาจารย์ และศิษย์เก่า

• คณะกรรมการที่ปรึกษาศิษย์เก่าให้ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่มีใครเทียบได้ว่าหลักสูตรเตรียมความพร้อมนักเรียนให้พร้อมสำหรับโลกแห่งความเป็นจริงได้ดีเพียงใด และเส้นทางอาชีพเฉพาะเจาะจงมีการพัฒนาไปอย่างไร
• สภานักเรียนเป็นวงจรตอบรับที่สำคัญซึ่งให้ข้อเสนอแนะอย่างตรงไปตรงมาแก่นักการศึกษาและผู้บริหารเกี่ยวกับความมั่นใจของนักเรียนในการเตรียมความพร้อมด้านอาชีพของตน
• คณะกรรมการของคณะคือกลไกของการเปลี่ยนแปลงในสถาบันต่างๆ ประกอบด้วยเจ้าหน้าที่และคณาจารย์จากสายงานและข้ามสายงาน พวกเขารับฟัง ไตร่ตรอง และดำเนินการตามข้อมูลเชิงลึกที่รวบรวมจากศิษย์เก่า นักศึกษา และความร่วมมือในอุตสาหกรรม

5. การมีส่วนร่วมของนายจ้างและความร่วมมือทางอุตสาหกรรม

ความร่วมมือระหว่างนายจ้างและอุตสาหกรรมได้แจ้งกลยุทธ์ความพร้อมด้านอาชีพของสถาบันมาเป็นเวลานาน Gen AI กระตุ้นให้นักการศึกษาประเมินการมีส่วนร่วมเหล่านี้อีกครั้งเพื่อให้แน่ใจว่าครอบคลุมผู้ที่นำ Gen AI มาใช้ในช่วงแรกๆ เนื่องจากสถานที่ทำงานมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วตาม Gen AI สถาบันต่างๆ ควรพิจารณาเพิ่มความถี่และรูปแบบการมีส่วนร่วมของนายจ้าง ความคิดเห็นเกี่ยวกับเรซูเม่และการสัมภาษณ์จากนายจ้างก็มีความสำคัญมากขึ้นเช่นกัน การทำความเข้าใจว่านายจ้างจัดลำดับความสำคัญและตีความทักษะ Gen AI ในเรซูเม่อย่างไรจะเป็นประโยชน์ในการช่วยให้นักเรียนแสดงทักษะของตนได้ดีที่สุด ในทำนองเดียวกัน ผู้สำเร็จการศึกษาจะต้องมีการฝึกสอนเกี่ยวกับวิธีการสื่อสารทั้งความสามารถ AI และทักษะทางอารมณ์ในกระบวนการสัมภาษณ์ที่ยาวขึ้นและหลากหลายมากขึ้น ซึ่งมักจะรวมถึงเซสชันการอภิปราย การนำเสนอ และการมอบหมายงาน

6. เพิ่มการเข้าถึงเครื่องมือ AI สร้างมาตรฐานให้สิ่งที่ถูกต้อง

การรู้เท่าทัน AI เป็นทักษะเชิงประยุกต์ ไม่ใช่เชิงทฤษฎี เพื่อให้มีความเชี่ยวชาญกับ Gen AI นักเรียนจำเป็นต้องมีประสบการณ์จริงกับเทคโนโลยีในสถานการณ์การทำงานจริง ความคุ้นเคยในวงกว้างกับเครื่องมือ AI ต่างๆ ก็เป็นสิ่งจำเป็นเช่นกัน พื้นที่เทคโนโลยี Gen AI กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วจนการจัดทำดัชนีมากเกินไปในเครื่องมือใดเครื่องมือหนึ่งอาจให้เฉพาะความเชี่ยวชาญเฉพาะหรือระยะสั้นเท่านั้น สถาบันต่างๆ ควรเปิดโอกาสให้นักเรียนใช้เครื่องมือ Gen AI และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ได้รับความนิยมสูงสุด เพื่อให้พวกเขามีประสบการณ์รอบด้านที่จะยังคงเกี่ยวข้องในขณะที่เครื่องมือ Gen AI และกรณีการใช้งานมีการพัฒนา

สถาบันควรพิจารณาสร้างมาตรฐานให้กับเครื่องมือ Gen AI ที่ช่วยยกระดับการเรียนรู้ของนักเรียนและยังเป็นที่ยอมรับอย่างกว้างขวางในที่ทำงานอีกด้วย ตัวอย่างเช่น Grammarly ให้การสนับสนุนการเขียนแบบเรียลไทม์ที่ครอบคลุมซึ่งจะช่วยเสริมและเสริมการสอนระดับอุดมศึกษา นอกจากนี้ยังเป็นผู้ให้บริการที่เชื่อถือได้ในด้านการเขียนและการสื่อสาร Gen AI ให้กับทีมงานมืออาชีพกว่า 70,000 แห่งทั่วโลก เครื่องมืออย่าง Grammarly ช่วยให้นักเรียนเชื่อมช่องว่างระหว่างทักษะที่ได้รับในระดับอุดมศึกษากับการประยุกต์ใช้ทักษะเหล่านั้นในสายงานวิชาชีพ

7. สร้างพลเมือง AI ที่มีข้อมูลและมีความรับผิดชอบ

นักเรียนที่มีความรู้ด้าน AI ไม่เพียงต้องเชี่ยวชาญในการทำงานร่วมกันกับ AI เท่านั้น แต่ยังต้องได้รับข้อมูลที่ดีเกี่ยวกับธรรมชาติของเครื่องมือ AI และ LLM ที่ขับเคลื่อนพวกเขาด้วย แม้จะมีความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีล่าสุด Gen AI ยังคงมีแนวโน้มที่จะทำให้เกิดอคติทางสังคมและส่งคืน "ภาพหลอน" ที่แสดงข้อมูลที่ผิดว่าเป็นข้อเท็จจริง ในที่ทำงาน ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลถือเป็นข้อกังวลอันดับต้นๆ โดยกำหนดให้ผู้เชี่ยวชาญต้องฝึกฝน AI ที่มีความรับผิดชอบ เพื่อปกป้องทรัพย์สินทางปัญญา ชื่อเสียงของแบรนด์ และข้อมูลลูกค้าของบริษัท นอกจากการเตรียมนักเรียนให้ใช้ Gen AI อย่างมีประสิทธิภาพแล้ว สถาบันต่างๆ ยังต้องแน่ใจว่าผู้สำเร็จการศึกษาเข้าใจวิธีใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ

8. เพิ่มทักษะด้านอารมณ์ที่คงทนเป็นสองเท่า

เมื่อ gen AI มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการดำเนินงาน จึงมีความต้องการเพิ่มขึ้นสำหรับมืออาชีพที่สามารถระบุได้ว่า AI กำลังดำเนินงานที่เหมาะสมหรือไม่ และบุคคลใดในที่ทำงานสามารถขับเคลื่อนงานนั้นไปข้างหน้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่นเดียวกับที่ความรู้ด้าน AI เป็นทักษะที่ประยุกต์ใช้ ทักษะทางอารมณ์ เช่น การสื่อสาร การทำงานร่วมกัน และความสามารถในการปรับตัวก็เช่นกัน นักเรียนจะต้องได้รับโอกาสในการเรียนรู้จากคนสู่คนเพิ่มขึ้นเพื่อพัฒนาทักษะทางอารมณ์ที่จะช่วยให้พวกเขาใช้ประโยชน์จากทักษะทางเทคนิคของตนได้อย่างเต็มที่ในโลกแห่งความเป็นจริง

9. ทรัพยากร Gen AI สำหรับการยกระดับทักษะของคณาจารย์

มีคณาจารย์เพียง 22% เท่านั้นที่ใช้เครื่องมือ Gen AI ในขณะที่นักศึกษาเกือบครึ่งหนึ่ง (49%) กำลังทำเช่นนั้น ตาม รายงาน Generative AI ในระดับอุดมศึกษาประจำปี 2023 ของ Tyton Partners เพื่อทำความเข้าใจว่า Gen AI สามารถและจะถูกนำไปใช้ในอาชีพการงานในอนาคตของนักศึกษาได้อย่างไร คณาจารย์และเจ้าหน้าที่จะต้องเพิ่มความคุ้นเคยรวมถึงการใช้เครื่องมือใหม่ๆ ที่เกิดขึ้นจริง ในก้าวแรกสู่การยกระดับทักษะของคณาจารย์ สถาบันหลายแห่งกำลังสร้างศูนย์กลางทรัพยากรของคณาจารย์ Gen AI ที่ให้คำแนะนำ 101 ระดับ ตัวอย่างวิธีที่ผู้อื่นใช้ AI ในหลักสูตรของตน และลิงก์ไปยังหลักสูตรความรู้ AI ในท้องถิ่นและเสมือนเพื่อการพัฒนาทางวิชาชีพอย่างต่อเนื่อง

ศูนย์กลางทรัพยากรตัวอย่าง:

• มหาวิทยาลัยมิชิแกน-เดียร์บอร์น: Gen AI สำหรับคณะ
• NYU: การสอนด้วย Generative AI
• มหาวิทยาลัยเพนซิลวาเนีย: AI เจนเนอเรชั่นและการสอนของคุณ
• มหาวิทยาลัยเท็กซัสที่ซานอันโตนิโอ: การสอนและการเรียนรู้ AI ทั่วไป

ด้วยกลยุทธ์เหล่านี้และอื่นๆ ที่คล้ายคลึงกัน นักการศึกษาและผู้บริหารสามารถจัดเตรียมห้องปฏิบัติการที่มีโครงสร้างแต่แท้จริงให้กับนักเรียนเพื่อสร้างความเชี่ยวชาญด้าน AI และฝึกฝนทักษะที่คงทนและเป็นเอกลักษณ์ของมนุษย์ ซึ่งจำเป็นต่อการเติบโตในบุคลากรที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วและไม่แน่นอน หากนำเทคนิคดังกล่าวไปใช้ทั่วทั้งภาคส่วน การศึกษาระดับอุดมศึกษาก็จะกลับมาอีกครั้งในฐานะสภาพแวดล้อมที่สำคัญสำหรับการมีปฏิสัมพันธ์และการมีส่วนร่วมของมนุษย์ และเป็นสถานที่ที่ดีที่สุดในการเตรียมพร้อมสำหรับความสำเร็จในอาชีพการงาน