Bài viết sưu tầm

Khi tiến bộ công nghệ, nhu cầu của thị trường lao động và người sử dụng lao động cũng thay đổi. Và trong khi các sinh viên theo độ tuổi truyền thống được ghi danh vào các chương trình giúp họ thích nghi với những thay đổi này, người lớn không may bị bỏ lại phía sau.

Các ứng dụng nâng cao cho dữ liệu lớn, học máy và trí thông minh nhân tạo có thể đưa chúng ta lên tầm cao mới, hoặc lao vào một tương lai tồi tệ nơi robot hấp thụ việc làm, tăng thất nghiệp và ít người có đủ điều kiện để hướng dẫn các máy móc một cách đạo đức.

Tất nhiên, họ sẽ tạo ra một số công việc mới, nhưng những dự đoán về mức độ tự động hóa nền kinh tế của chúng ta sẽ tiêu tốn là khó khăn:

• Các dự báo của Tập đoàn Dữ liệu Quốc tế (IDC) cho thấy doanh thu từ AI sẽ tăng từ 8 tỷ USD lên hơn 47 tỷ USD vào năm 2020.
• Diễn đàn Kinh tế Thế giới dự đoán rằng 5 triệu việc làm sẽ bị mất để tiến bộ trong robot, trí tuệ nhân tạo, di truyền học, in 3D, công nghệ sinh học và nhiều tiến bộ công nghệ mới.

PEW khẳng định rằng giáo dục đại học sẽ có tiếng nói lớn trong đó con đường chúng ta đi xuống, giải quyết cả hai triệu chứng và nguyên nhân: “Thay đổi trong môi trường giáo dục và học tập là cần thiết để giúp mọi người ở lại có thể sử dụng được trong lực lượng lao động của tương lai”.

Việc tập trung thảo luận này vào các sinh viên đại học truyền thống, từ 18 đến 22 tuổi - những người bản địa kỹ thuật số mà các trường học có thể giải quyết thông qua các chương trình cốt lõi của họ.

Nhìn nhận là những người học trưởng thành, những người có thể trở thành thế hệ đầu tiên của cuộc cách mạng công nghiệp thứ tư - hoặc một thế hệ bị mất.

1. Chủ đề để xây dựng:

Ở đây, chúng ta sẽ thảo luận một số khái niệm khác nhau đưa vào thực tế rằng các chương trình giáo dục người lớn có thể dệt vào các dịch vụ của họ để giúp chuẩn bị cho học sinh phát triển thành các loại học viên suốt đời.

• Từ STEM đến STEAM: Truyền đạt nghệ thuật và thiết kế vào chương trình STEM để tạo ra những sinh viên tốt nghiệp, giàu trí tưởng tượng, có thể không chỉ làm việc cùng với máy móc ngày nay mà còn xác định các vấn đề và trường hợp sử dụng.
• Tư duy hệ thống sức mạnh: Thông qua học tập dựa trên kinh nghiệm hoặc dựa trên dự án, giúp sinh viên phát triển sự hiểu biết về cấu trúc phụ thuộc lẫn nhau của các hệ thống động.
• Nhân văn và Robot-Proofing của giáo dục: Mastery của các loại thuốc mới như công nghệ, tác động của công nghệ và những gì làm cho con người độc đáo từ máy móc.
• Đưa các phương pháp Agile vào Học viện: Nội dung mô phỏng theo định dạng dễ tiếp cận để học tập ngay tại thời điểm đó. Ví dụ bao gồm đánh giá kỹ năng cần thiết cho huy hiệu có thể xếp chồng và thông tin đăng nhập vi mô.