人工智能时代的 9 项职业准备策略

据《Higher Ed Dive》报道，简历中拥有人工智能资本（即使用人工智能的丰富经验）的大学毕业生比没有人工智能资本的大学毕业生更有可能获得工作面试机会。 此外，拥有人工智能资本的毕业生不仅比没有人工智能资本的毕业生安排了更多的面试，而且他们还比那些不需要人工智能能力的工作获得了更高工资的面试机会。

为了真正为现代工作场所做好准备，学生需要具备持久的软技能，成为口头和书面的敏捷沟通者，并具备人工智能素养和终身学习的倾向。 高等教育机构现在可以实施以下九项策略，既培养具有人工智能素养的毕业生，又为培养这些具备劳动力素质的专业人士建立机构声誉。

1. 课程规划

人工智能素养是一种技术能力，需要深入融入通识教育研究中。 沟通、批判性思维、解决问题和道德推理是必须嵌入特定领域课程的通识教育技能。 虽然人工智能需要创建新的课程、辅修专业和专业，但它更直接地需要重新构思整个校园的课程，以创造一种学生与人工智能一起学习的体验。 这就是学生为未来职业生涯中与人工智能一起工作做好准备的方式。

2. 赋值解构

正如作者 Jose Antonio Bowen 和 C. Edward Watson 在他们 2024 年出版的《人工智能教学：人类学习新时代实用指南》一书中所写， “现在所有作业都是人工智能作业。” 这意味着教育工作者需要重新评估他们对作业的评分方式。 他们写道：“如果人工智能能够以更便宜的成本完成‘C’工作，那么没有人会雇用一名只能做‘C’工作的学生。” “我们需要定义什么是‘比人工智能更好’的工作。”

作为这项练习的一部分，所有教师都应该将他们的每项作业放入人工智能中，并要求它完成工作。 教师应该使用最新人工智能工具的付费版本，而不是免费版本，以真实地了解人工智能在完成多种类型工作方面的表现如何。 Gen AI 的输出将为教师提供工作基准，现在应被视为 C 级或更低。 了解这条基线后，教师需要确定什么是“比人工智能更好”的工作，并解构作业，以更好地评估作业所包含的各种人类贡献和人类与人工智能的协作点，而不是仅仅评估作业的输出。

在写作作业中，这可以通过评估学生在四个阶段（过程、写作、批判性反思和输出）以及Grammarly 的《写作的未来》报告中详细介绍的写作过程子阶段的能力来完成。

3. 政策透明、生活化

同时担任 AAC&U 数字创新副总裁的沃森表示，“人工智能面临的最大挑战之一是学生常常不知道自己何时作弊、何时没有作弊。” 这迫使学生处于一种徒劳的猜测状态，想知道他们是否以最好的方式发展人工智能技能，同时尽量不违反所在机构的学术诚信标准。 人工智能时代的政策很可能需要扩大，不仅包括传统的校园学术诚信和负责任的使用政策，还包括针对特定作业的政策。 随着教育工作者重新评估作业和评分以采取更精细的方法，为新形式的课程作业设定具体期望的政策将是必要的。

随着新一代人工智能和工作场所的状况发生如此迅速的变化，这些政策应该每年多次评估和更新。 这将需要维持审查委员会，这些委员会不会在政策推出后立即解散，而是定期重新召开会议，以确保政策随着其试图培养的技能而不断发展。

网络研讨会：就业能力方程：如何为毕业生配备在人工智能导向的未来中持久的技能

4. 校友会、学生会、行业合作伙伴和教师委员会

技术、工作场所趋势和雇主期望的变化速度超出了任何个人或团体的监测能力。 为了跟上步伐，各机构应创建尽可能多的始终在线、定期同步的信息流。 这些很可能以跨学生、教师和校友团体的人类委员会的形式出现。

• 校友顾问委员会对课程如何帮助学生为现实世界做好准备以及具体的职业道路如何发展提供无与伦比的见解。
• 学生会是一个重要的反馈循环，它为教育工作者和管理人员提供坦诚的反馈，让他们了解学生对职业准备的信心。
• 教师委员会是跨机构变革的引擎。 他们由跨职能、跨学科的员工和教职人员组成，他们倾听、反思从校友、学生和行业合作伙伴那里收集的见解并采取行动。

5. 雇主参与和行业伙伴关系

雇主和行业的合作伙伴关系长期以来一直影响着机构的职业准备战略。 Gen AI 促使教育工作者重新评估这些参与，以确保他们包括 Gen AI 的早期采用者。 随着工作场所围绕人工智能迅速转变，机构应考虑增加雇主参与的频率和形式。 雇主的简历和面试反馈也越来越重要。 了解雇主如何在简历中优先考虑和解释人工智能技能，将有助于帮助学生最好地展示他们的技能。 同样，毕业生将需要指导如何在越来越长、越来越多方面的面试过程中阐明他们的人工智能能力和软技能，这些面试过程通常包括小组会议、演示和作业。

6. 增加对人工智能工具的访问； 将正确的标准化

人工智能素养是一种应用技能，而非理论技能。 为了精通新一代人工智能，学生需要在实际工作场景中亲身体验该技术。 广泛熟悉一系列人工智能工具也是必要的。 新一代人工智能技术领域发展如此之快，以至于对任何一种工具的过度索引都可能只能提供利基或短暂的熟练程度。 机构应该为学生提供使用最流行的人工智能工具和大型语言模型（LLM）的机会，以便他们拥有全面的经验，并且随着人工智能工具和用例的发展，这些经验将保持相关性。

机构还应考虑标准化新一代人工智能工具，以增强学生的学习能力，并在工作场所得到广泛接受。 例如， Grammarly提供全面、实时的写作支持，以增强和加强高等教育教学。 它也是为全球 70,000 多个专业团队提供 gen AI 写作和沟通帮助的值得信赖的提供商。 Grammarly 等工具可以帮助学生弥合他们在高等教育中获得的技能与这些技能在专业劳动力中的应用之间的差距。

7. 培养知情、负责任的人工智能公民

具有人工智能素养的学生不仅需要善于与人工智能合作，而且同样重要的是，要充分了解人工智能工具的性质以及为其提供动力的法学硕士。 即使拥有最新的技术进步，新一代人工智能仍然容易使社会偏见长期存在，并返回将错误信息呈现为事实的“幻觉”。 在工作场所，安全和数据隐私是首要问题，要求专业人员实践负责任的人工智能，以保护公司的知识产权、品牌声誉和客户数据。 除了让学生做好有效使用人工智能的准备外，院校还需要确保毕业生了解如何负责任地使用它。

8. 加强持久的软技能

随着新一代人工智能在执行工作方面变得更加有效，对专业人员的需求不断增加，他们可以确定人工智能是否正在执行正确的工作以及工作场所中的哪些人可以有效地推动工作。 正如人工智能素养是一种应用技能一样，沟通、协作和适应能力等软技能也是一种应用技能。 学生将需要更多的人际学习机会来培养软技能，帮助他们在现实世界中充分利用自己的技术技能。

9. 用于教师提升技能的 Gen AI 资源

根据 Tyton Partners 的2023 年高等教育生成式人工智能报告，只有 22% 的教师在使用生成式人工智能工具，而近一半 (49%) 的学生正在使用。 为了了解人工智能如何能够并将如何应用于学生未来的职业生涯，教职员工需要提高对新兴工具的熟悉程度和实际使用能力。 作为提高教师技能的第一步，许多机构正在创建新一代人工智能教师资源中心，提供 101 级教学、其他人如何在课程中使用人工智能的示例，以及本地和虚拟人工智能素养课程的链接，以实现持续的专业发展。

资源中心示例：

• 密歇根大学迪尔伯恩分校：面向教师的 Gen AI
• 纽约大学：利用生成式人工智能进行教学
• 宾夕法尼亚大学：生成式人工智能和你的教学
• 德克萨斯大学圣安东尼奥分校：生成式人工智能教学与学习

通过这些策略和其他类似策略，教育工作者和管理人员可以为学生提供一个结构化且真正的实验室，以培养人工智能熟练程度并练习独特的人类持久技能，这些技能对于在快速发展和不确定的劳动力中蓬勃发展至关重要。 如果这些技术在整个行业得到应用，高等教育也将重新成为人类互动和参与的典型环境，以及为职业成功做好准备的最佳环境。