Hír

Annak vizsgálata, hogyan rangsorolják különböző módon az AI-készségeket az oktatók és a munkáltatók

 

A ChatGPT 2022-es nyilvános megjelenése óta mind a felsőoktatási intézmények, mind a munkáltatók nagy figyelmet fordítanak arra, hogyan készítsék fel a hallgatókat, és végső soron a végzetteket a mesterséges intelligencia (artificial intelligence, AI) által áthatott munka új világára.[1] Számos egyetem és főiskola verseng azért, hogy az elsők között biztosítson hozzáférést a vállalati AI-platformokhoz, vagy integrálja az AI-t a tantervébe, a hallgatók és az oktatók bizonyos fenntartásai ellenére is.[2] A helyi, állami és szövetségi döntéshozók szintén egyre aktívabban bekapcsolódnak abba, hogy iránymutatást nyújtsanak: miként kellene az oktatási intézményeknek felkészíteniük a hallgatókat az AI korában várható munkavégzésre.[3]

 

De mit is jelent felkészültnek lenni az AI-val jellemzett munkahelyre? Miközben óriási kollektív figyelem irányul a hallgatók és a munkavállalók AI-használatával kapcsolatos készségeire, kevésbé egyértelmű, hogy pontosan mit is kellene magukban foglalniuk az „MI-készségeknek”.[4] Az AI-készségek a munkaadók számára éppúgy újdonságnak számítanak, mint a végzős hallgatók számára, és maga a technológia is olyan gyorsan változik, hogy sokaknak nehézséget okozhat a legújabb fejleményekkel lépést tartani. Az AI-készségeket meghatározó, konkrét, a gyakorlatban alkalmazható és mérhető keretrendszer kialakítása az első szükséges lépés ahhoz, hogy összehangoljuk a hallgatók megfelelő támogatását célzó erőfeszítéseket, miközben az AI korában a felsőoktatásból a munka világába lépnek át.

 

Ennek érdekében az Ithaka S+R elindította az egyik első jelentős kezdeményezését, amelynek célja egy átfogó keretrendszer kidolgozása az AI-készségek fogalmáról az egyetemi és főiskolai oktatók bevonásával, valamint annak megértése, hogy az oktatók hogyan rangsorolják ezeket a készségeket. A keretrendszer a HiBob nevű multinacionális HR-technológiai vállalattól származik, amely már alkalmazta ezt a modellt a munkáltatók körében.[5] A munkaadók és az oktatók keretrendszerben szereplő készségekre vonatkozó nézeteiről szóló adatok összevetésével azonosíthatóak az egybeeső és az eltérő pontok.  Ha az intézmények vagy az oktatók jobban hozzá szeretnék igazítani tanterveiket, értékeléseiket vagy tanulási eredményeiket a munkáltatói prioritásokhoz, ez az elemzés hasznosnak bizonyulhat.

 

AI-készségek keretrendszere

 

Az AI-készségek keretrendszerét eredetileg a HiBob kutatói dolgozták ki annak érdekében, hogy jobban megértsék, milyen konkrét, mesterséges intelligenciával kapcsolatos készségeket keresnek a munkaadók, és melyekért lennének hajlandók felárat fizetni a munkaerő-felvétel során. 

 

A keretrendszer hét átfogó kategóriából áll:

- AI-műveltség

- Folyamatos tanulásra való törekvés

- Promptok és bemeneti adatok minősége

- A kimeneti adatok minőségének értékelése és javítása

- AI-biztonság, etika és irányítás

- Munkafolyamatok értékelése és újratervezése

- Automatizálás és technikai integráció

 

Ezek a kategóriák arra szolgálnak, hogy lefedjék annak nagy részét, ahogyan egy tipikus, nem műszaki háttérrel rendelkező munkavállaló az AI-eszközöket a munkahelyen használná, függetlenül attól, hogy azok alapvető LLM-alapú csevegőrobotok vagy inkább az LLM-modelleket kihasználó, célra szabott rendszerek. A keretrendszer emellett 26 kapcsolódó készséget is tartalmaz.

 

A teljes cikk módszertani leírással, a készségek összehangolásának és az oktatási gyakorlatok kifejtésével, valamint diszkusszióval, következtetések levonásával és további szakirodalmi hivatkozással a következő linken érhető el angol nyelven: AI Skills for College Graduates - Ithaka S+R

 

Forrás: AI Skills for College Graduates - Ithaka S+R

A kép forrása: Ithaka S+R

 

____________________