面向人工智能时代的劳动力技能

该研报由南方教育委员会人工智能教育委员会开发，旨在为教育和工作force系统提供路线图，以培养学习者适应人工智能驱动的工作场所所需的能力。

核心观点：随着人工智能的不断发展，所有学习者（包括学生和成人）都需要具备与人工智能工具和概念相关的技能，才能在现代工作场所取得成功。这些技能不再是仅限于计算机科学或工程专业的学生的专属，而是任何在快速发展的、人工智能集成世界中导航的人都必需的。

关键数据和研究结论：

• 研报提出了一个学习进度框架，帮助教育和工作force系统评估学习者在人工智能准备方面的位置，并计划适当的支持。该进度分为四个级别：意识、探索、应用和流利。
• 核心技能框架包括三个相互关联的技能分组：成功技能、行业基准技能和技术技能。
  • 成功技能：适应性强、以人为本的能力，如沟通、协作、解决问题和领导力，这些能力即使在角色发生变化时仍然至关重要。
  • 行业基准技能：确保学习者了解人工智能如何影响工作场所的决策和问责制，例如人工智能伦理、网络安全和特定领域的知识。
  • 技术技能：与人工智能工具合作的能力，包括数据解释、算法推理和理解机器学习、生成式人工智能等概念。

建议行动：

1. 将人工智能融入核心内容和职业与技术教育标准。
2. 加强和更新数字学习和计算机科学标准。
3. 加强与行业、工作force机构和经济发展组织的合作。
4. 在工作force培训和技能提升计划中嵌入人工智能准备能力。
5. 为教育工作者提供全面的人工智能专业发展。
6. 建立人工智能准备监测和评估机制。

研报强调，人工智能技能必须嵌入到所有学术科目和职业道路中，并应成为教育、就业和公民参与的重要组成部分。通过跨部门合作和持续改进，可以确保所有学习者都能为人工智能驱动的未来做好准备。