人工智慧時代的 9 項職業準備策略

已發表: 2024-07-31

根據《Higher Ed Dive》報道,履歷表中擁有人工智慧資本(即使用人工智慧的豐富經驗)的大學畢業生比沒有人工智慧資本的大學畢業生更有可能獲得工作面試機會。此外,擁有人工智慧資本的畢業生不僅比沒有人工智慧資本的畢業生安排了更多的面試,而且他們還比那些不需要人工智慧能力的工作獲得了更高薪資的面試機會。

為了真正為現代工作場所做好準備,學生需要具備持久的軟技能,成為口頭和書面的敏捷溝通者,並具備人工智慧素養和終身學習的傾向。高等教育機構現在可以實施以下九項策略,既培養具有人工智慧素養的畢業生,也為培養這些具備勞動力素質的專業人士建立機構聲譽。

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這篇部落格文章摘自我們關於新一代人工智慧時代職業準備的未來的電子書。

1. 課程規劃

人工智慧素養是一種技術能力,需要深入融入通識教育研究中。溝通、批判性思考、解決問題和道德推理是必須嵌入特定領域課程的通識教育技能。雖然人工智慧需要創建新的課程、輔修專業和專業,但它更需要立即重新設計校園範圍內的課程,以創造一種學生與人工智慧一起學習的體驗。這就是學生為未來職業生涯中與人工智慧一起工作做好準備的方式。

2. 賦值解構

正如作者 Jose Antonio Bowen 和 C. Edward Watson 在他們 2024 年出版的《人工智慧教學人類學習新時代實用指南》書中所寫 “現在所有作業都是人工智慧作業。”這意味著教育工作者需要重新評估他們對作業的評分方式。他們寫道:“如果人工智慧能夠以更便宜的成本完成‘C’工作,那麼沒有人會僱用一名只能做‘C’工作的學生。” “我們需要定義什麼是‘比人工智慧更好’的工作。”

作為這項練習的一部分,所有教師都應該將他們的每項作業放入人工智慧中,並要求它完成工作。教師應該使用最新人工智慧工具的付費版本,而不是免費版本,以真實地了解人工智慧在完成多種類型工作方面的表現。 Gen AI 的產出將為教師提供工作基準,現在應被視為 C 級或更低。在了解這條基線後,教師需要確定什麼是「比人工智慧更好」的工作,並解構作業,以更好地評估作業所包含的各種人類貢獻和人類與人工智慧的協作點,而不是僅僅評量作業的輸出。

在寫作作業中,這可以透過評估學生在四個階段(過程、寫作、批判性反思和輸出)以及Grammarly 的《寫作的未來》報告中詳細介紹的寫作過程子階段的能力來完成

3. 政策透明、生活化

同時擔任 AAC&U 數位創新副總裁的沃森表示,“人工智慧面臨的最大挑戰之一是學生常常不知道自己何時作弊、何時沒有作弊。”這迫使學生處於一種徒勞的猜測狀態,想知道他們是否以最好的方式發展人工智慧技能,同時盡量不違反所在機構的學術誠信標準。人工智慧時代的政策很可能需要擴大,不僅包括傳統的校園學術誠信和負責任的使用政策,還包括特定作業的政策。隨著教育工作者重新評估作業和評分以採取更精細的方法,為新形式的課程作業設定具體期望的政策將是必要的。

隨著新一代人工智慧和工作場所的狀況發生如此迅速的變化,這些政策應該每年多次評估和更新。這將需要維持審查委員會,這些委員會不會在政策推出後立即解散,而是定期重新召開會議,以確保政策隨著其試圖培養的技能而不斷發展。

網路研討會:就業能力方程式:如何為畢業生配備在人工智慧導向的未來中持久的技能

4. 校友會、學生會、產業夥伴和教師委員會

技術、工作場所趨勢和雇主期望的變化速度超出了任何個人或團體的監控能力。為了跟上步伐,各機構應創造盡可能多的始終在線、定期同步的資訊流。這些很可能以跨學生、教師和校友團體的人類委員會的形式出現。

  • 校友顧問委員會為課程如何幫助學生為現實世界做好準備以及具體的職業道路如何發展提供無與倫比的見解。
  • 學生會是一個重要的回饋循環,它為教育工作者和管理人員提供坦誠的回饋,讓他們了解學生對職業準備的信心。
  • 教師委員會是跨機構變革的引擎。他們由跨職能、跨學科的員工和教職員組成,他們傾聽、反思從校友、學生和行業合作夥伴收集的見解並採取行動。

5. 雇主參與和產業夥伴關係

雇主和產業的合作關係長期以來一直影響著機構的職業準備策略。 Gen AI 促使教育工作者重新評估這些參與,以確保他們包括 Gen AI 的早期採用者。隨著工作場所圍繞著人工智慧迅速轉變,機構應考慮增加雇主參與的頻率和形式。雇主的履歷和麵試回饋也越來越重要。了解雇主如何在履歷中優先考慮和解釋人工智慧技能,將有助於幫助學生最好地展示他們的技能。同樣,畢業生將需要指導如何在越來越長、越來越多方面的面試過程中闡明他們的人工智慧能力和軟技能,這些面試過程通常包括小組會議、演示和作業。

6. 增加對人工智慧工具的存取;將正確的標準化

人工智慧素養是一種應用技能,而非理論技能。為了精通新一代人工智慧,學生需要在實際工作場景中親身體驗這項技術。廣泛熟悉一系列人工智慧工具也是必要的。新一代人工智慧技術領域發展如此之快,以至於對任何一種工具的過度索引都可能只能提供利基或短暫的熟練程度。機構應該為學生提供使用最受歡迎的人工智慧工具和大型語言模型(LLM)的機會,以便他們擁有全面的經驗,並且隨著人工智慧工具和用例的發展,這些經驗將保持相關性。

機構還應考慮標準化新一代人工智慧工具,以增強學生的學習能力,並在工作場所中廣泛接受。例如, Grammarly提供全面、即時的寫作支持,以增強和加強高等教育教學。它也是為全球 70,000 多個專業團隊提供 gen AI 寫作和溝通幫助的值得信賴的提供者。 Grammarly 等工具可以幫助學生彌合他們在高等教育中獲得的技能與這些技能在專業勞動力中的應用之間的差距。

7. 培養知情、負責任的人工智慧公民

具有人工智慧素養的學生不僅需要善於與人工智慧合作,而且同樣重要的是,要充分了解人工智慧工具的性質以及為其提供動力的法學碩士。即使擁有最新的技術進步,新一代人工智慧仍然容易使社會偏見長期存在,並返回將錯誤訊息呈現為事實的「幻覺」。在工作場所,安全和資料隱私是首要問題,要求專業人員實踐負責任的人工智慧,以保護公司的智慧財產權、品牌聲譽和客戶資料。除了讓學生做好有效使用新一代人工智慧的準備外,學院還需要確保畢業生了解如何負責任地使用它。

8. 加強持久的軟技能

隨著新一代人工智慧在執行工作方面變得更加有效,對專業人員的需求不斷增加,他們可以確定人工智慧是否正在執行正確的工作,以及工作場所中的哪些人可以有效地推動這項工作。正如人工智慧素養是一種應用技能一樣,溝通、協作和適應能力等軟技能也是一種應用技能。學生將需要更多的人際學習機會來培養軟技能,幫助他們在現實世界中充分利用自己的技術技能。

9. 用於教師提陞技能的 Gen AI 資源

根據 Tyton Partners 的2023 年高等教育生成式人工智慧報告只有 22% 的教師在使用生成式人工智慧工具,而近一半 (49%) 的學生正在使用。為了了解人工智慧如何能夠並將如何用於學生未來的職業生涯,教職員工需要提高對新興工具的熟悉程度和實際使用能力。作為提高教師技能的第一步,許多機構正在創建新一代人工智慧教師資源中心,提供101 級教學、其他人如何在課程中使用人工智慧的示例,以及本地和虛擬人工智慧素養課程的鏈接,以實現持續的專業發展。

資源中心範例:

  • 密西根大學迪爾伯恩分校:教師的 Gen AI
  • 紐約大學:利用生成式人工智慧進行教學
  • 賓州大學:生成式人工智慧與你的教學
  • 德州大學聖安東尼奧分校:生成式人工智慧教學與學習

透過這些策略和其他類似策略,教育工作者和管理人員可以為學生提供一個結構化且真正的實驗室,以培養人工智慧熟練程度並練習獨特的人類持久技能,這些技能對於在快速發展和不確定的勞動力中蓬勃發展至關重要。如果這些技術在整個行業中得到應用,高等教育也將重新成為人類互動和參與的典型環境,以及為職業成功做好準備的最佳環境。

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