引言
技术发展，尤其是人工智能（AI）的快速推进，对全球各经济体的竞争力和生产力产生了重大影响。AI与自动化结合使用可以提高制造业的生产水平，但也可能导致某些操作性工作被取代，引发对劳动力市场的担忧。同时，女性在信息通信技术（ICT）和STEM领域面临隔离现象，参与率低。经济体需要为劳动力配备相关技能以应对这些变化。
资格框架的基本概念
资格框架（QF）是一种根据达到的学习水平来发展和分类资格的工具，旨在将教育、培训和能力的认可整合为一个统一体系。资格框架通过评估过程或完成学习课程的成功来确认学习成果，并赋予其在劳动力市场、进一步教育和培训中的官方价值认可。
资格框架的功能
QF的主要功能包括：
- 相关性：确保资格与经济社会环境的需求相符，并促进教育和技术培训体系与劳动力市场的联系。
- 可访问性和进步：确保个体能够获得满足其需求的教育和培训项目，并促进其在教育和培训体系中的进步。
- 质量和一致性：确保不同机构提供的教育和培训质量一致，评估基于统一的标准。
- 认可：促进国际合作和资格互认，提高资格的可携带性。
资格体系：框架的增强者
资格体系是QF的有益补充，包括制定和实施国内或地区资格政策的相关机制，如机构组织、质量保证流程、评估程序、财务资源分配、能力和资格的标准化和认证，以及其他将教育与培训与劳动力市场和民间社会联系起来的机制。
技术变革的范围
新技术革命导致了生产力的显著飞跃，并重新定义了劳动和社会关系。工作方法和各种职业都经历了变革或被完全取代，同时也创造了新的知识和职业需求。
我们正在讨论哪些技术？
- 人工智能（AI）：包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等，对数据素养、分析和统计学，以及编程语言等技能提出了新要求。
- 自动化：使用技术以越来越少的人工干预来执行任务，需要具备理解和使用技术工具的数字素养，以及高级人工智能使用所需的创造力、伦理和数字责任感。
- 物联网（IoT）：通过互联网连接设备网络的能力，需要数据分析与可视化工具，以及对网络和连接性的了解。
- 区块链：通过去中心化网络实现数据、信息和甚至数字资产的安全且透明传输，需要密码学、开发和编程等技能。
性别视角：人工智能和资格框架的必要方法
AI可能使女性和女孩边缘化，通过强化差距和刻板印象来实现。需要引入性别平等方法，确保教育和技术培训机会的公平获取，并认可非正式和非正规学习。
各经济体经验分享
- 澳大利亚：AQF是一个涵盖从中学证书到博士水平的10级全面框架，重点不在于等级，鼓励学习者横向和纵向的联系和路径，并具有强大的终身学习基础。
- 智利：SABE利用人工智能算法分析职位门户的工作广告，生成关于公司所需职业、所需教育水平、工作时间类型和提供的薪资等方面的数据，并确定了雇主在工作广告中突出的工作技能。
- 马来西亚：MQF是一个旨在整合和分类经济领域学术、职业和技能各领域的全面系统，强调承认先前学习（RPL），并提供灵活的资格设计。
- 新西兰：NZQCF是一个综合的10级框架，每一级都由三个描述符定义：知识、技能和运用，强调终身学习和跨文化背景下的框架。
- 秘鲁：MNCP是一个适用于所有生产部门的国内框架，通过SIGICE平台进行在线认证，并利用人工智能技术增强评估的相关性。
- 菲律宾：PQF旨在创建一个统一的国内体系，标准化通过各种学习途径获得的资格的认可，并通过PSF提供更细致的行业技能需求指导。
- 新加坡：WSQ系统是一个基于能力水平的资格认证系统，强调模块化和基于能力的做法，并通过技能未来运动和技术技能加速器支持终身学习和技能发展。
- 泰国：TQF旨在通过一个确保质量、透明度和符合国内外劳动力市场需求的全套结构，统一越南的教育和职业培训体系，并通过EWE平台推动终身学习。
- 越南：VNQF旨在通过一个明确和标准化的资质认可体系，促进教育和职业流动性，并通过职业教育数字化转型计划培养数字化技能。
最终反思
- DQF本身并不能解决所有问题，需要与资格体系中的其他项目和战略有效整合。
- 关注资格体系以提升其质量、可靠性和灵活性，以认可学习并提供与人工智能和人类需求都相关的优质培训。
- 先前学习是使框架更具灵活性的关键工具，微证书和更模块化的培训结构也有助于增强终身学习。
- 性别视角是有效融入所有经济体居民不可或缺的支柱，需要确保框架真正具有包容性。
- 技术可以作为跟上技术进步的强大盟友，资格体系和教育机构应该理解和利用技术。
- 灵活性是在所有经历中的关键词，需要关注教育体系和教师，并培养数字技能。
