Los graduados que ingresan a un mercado laboral cada vez más competitivo a menudo desconocen las habilidades y los valores que ofrecen a los empleadores. El desafío es mayor con los puestos de trabajo emergentes que requieren certificaciones y tanto habilidades multidisciplinarias como conocimientos especializados, incluso para puestos de nivel de entrada.

Buscamos empoderar a nuestros graduados y maximizar sus perspectivas profesionales. Una nueva investigación nos ha permitido aprovechar el poder de la inteligencia artificial para un sistema de recomendación y planificación de cursos diseñado a medida para los estudiantes en función de las habilidades que realmente requieren sus trabajos deseados. A estos modelos de impartición de planes de estudios los denominamos JobFit y ModuLearn.

JobFit:un plan de estudios orientado a la carrera

JobFit se basa en una premisa simple de informar a los estudiantes sobre las habilidades que obtendrán al completar una unidad de conocimiento. Esto ayuda a los estudiantes a analizar las habilidades adquiridas en una ruta de estudio individual y cómo se relacionan con las perspectivas de carrera.

Los estudiantes pueden explorar y experimentar con varios caminos. Este "¿y si?" El análisis se adapta a sus objetivos profesionales y preferencias de conocimiento. El sistema monitorea el progreso de su estudio y ofrece de manera proactiva vías alternativas para maximizar la adquisición de habilidades relacionadas con sus objetivos.

Basamos las habilidades en marcos reconocidos. Para la ciencia, tecnología y negocios, utilizamos el marco de habilidades para la era de la información (SFIA) versión 8, definiendo 121 habilidades, cada uno en siete niveles diferentes.

Por ejemplo, La realización de una evaluación básica de riesgos en una organización requiere la habilidad de "seguridad de la información" al nivel más bajo. Al más alto nivel, permite a la persona diseñar políticas organizativas y gubernamentales que garanticen la seguridad de la información global.

Gobiernos y organizaciones en Australia, Estados Unidos, El Reino Unido y la Unión Europea han creado conjuntos de datos utilizando las habilidades de SFIA para definir los perfiles de trabajo deseados.

Basándose en estos conjuntos de datos, diseñamos una herramienta prototípica de planificación de cursos. (Iniciar sesión, proporcione su correo electrónico y la función que le gustaría desempeñar en el sistema. No se requiere contraseña.) Los estudiantes de Western Sydney University pueden usarla para explorar la compatibilidad de sus habilidades con los roles laborales de las TIC.

El gráfico anterior muestra la compatibilidad con los perfiles de funciones generales, para estudiantes de Licenciatura en TIC que consideren puestos de nivel junior. El siguiente video muestra las posibilidades de esta herramienta.

Este enfoque tiene varios beneficios. Primero, los estudiantes comprenden cómo sus estudios desarrollan sus habilidades. Luego, pueden establecer metas impulsadas por su carrera y tomar decisiones bien informadas sobre sus trayectorias de estudio.

Una comprensión sólida de las habilidades y saber cómo expresarlas en CV y ​​cartas de presentación son cada vez más importantes. Esto se debe a que los departamentos de recursos humanos están adoptando enfoques automatizados para buscar y filtrar candidatos, utilizando procesamiento algorítmico y minería de texto.

Podemos usar SFIA para expresar habilidades en áreas relacionadas con la tecnología. Sin embargo, no se aplica a otras áreas como la ingeniería, Ciencias Humanas, ley o medicina.

Estamos buscando adquirir datos de un socio externo para analizar y procesar las habilidades requeridas de ofertas de trabajo en vivo en todas las industrias. Entonces podremos informar a los estudiantes sobre la cantidad, variedad y compatibilidad de ofertas de trabajo reales en cualquier industria en función de su perfil de conocimientos.

Este enfoque también beneficiará a los diseñadores de planes de estudios que enfrentan los desafíos de la introducción rápida de nuevas materias para mantener una ventaja sobre los competidores. El resultado es a menudo un plan de estudios incoherente, particularmente cuando se trata de satisfacer las necesidades de la industria y los empleadores.

La falta de comprensión de las habilidades que se desean en el mercado laboral y las adiciones ad-hoc han llevado a programas que no brindan vías de estudio claras y relevancia para los roles laborales. Nuestro modelo permite a los diseñadores de planes de estudios analizar y validar su plan de estudios frente a las necesidades del mercado laboral.

Último, trabajar con socios de la industria, definimos perfiles de trabajo personalizados para el área de interés y localidad de la industria. Los estudiantes que se enfocan en tales conjuntos de habilidades personalizadas se encuentran en una posición más sólida cuando solicitan trabajo con un socio de la industria.

ModuLearn:Promoción de habilidades interdisciplinarias

Informar a los estudiantes sobre las habilidades que están adquiriendo es solo la mitad del trabajo. Un estudiante también debe adquirir todas las habilidades deseadas en un período relativamente corto.

En grados, gran parte del curso suele estar predefinido con materias básicas. Los estudiantes a menudo se quedan con solo uno o dos semestres para enfocar sus conocimientos en el conjunto de habilidades deseadas por empleadores particulares. Es aún más problemático en cursos más cortos como diplomas o certificados.

También es probable que la facultad o la escuela de un estudiante no ofrezcan algunas habilidades críticas. Los estudiantes a menudo se muestran reacios a estudiar en una escuela o facultad diferente, temiendo el desafío de un nuevo entorno.

Para superar estos problemas, buscamos formas de aumentar la variedad y el número de unidades de conocimiento con diversas habilidades. Encontramos inspiración en el Árbol de temas de ingeniería de la Universidad Charles Sturt. Permite a los estudiantes personalizar su título eligiendo entre más de 1, 000 temas diferentes. Los temas están organizados por disciplinas, con prerrequisitos y caminos bien organizados.

Lo que le falta a este árbol de temas es el respaldo de la tecnología que permite a los estudiantes explorar fácilmente todas sus opciones. Nos basamos en la idea del árbol de temas y diseñamos módulos basados ​​en habilidades. Estas son unidades de estudio que generalmente duran de dos a ocho semanas. Cada módulo define claramente las habilidades requeridas como prerrequisitos y las habilidades que ofrece.

Una red entrelazada de módulos ofrece conocimientos fundamentales y aplicados, pero cada módulo requiere menos compromiso de los estudiantes que las asignaturas de un semestre. Esperamos de esta manera animar a los estudiantes a estudiar en distintas disciplinas.

Sin embargo, gestionar todas las posibles combinaciones de módulos, Los requisitos previos y las preferencias del usuario es un desafío tecnológico significativo. Esto requirió una investigación novedosa, no solo una aplicación de los enfoques de IA existentes.

Trabajando con el Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial (IIIA) de Barcelona, Desarrollamos medios tecnológicos para diseñar y mantener un plan de estudios basado en módulos tanto para diseñadores de planes de estudios como para estudiantes. Los modelos de prestación se pueden adaptar a diferentes opciones de financiación pública o privada y estándares educativos, como el Marco Australiano de Cualificaciones (AQF).

El desarrollo del plan de estudios tiende a retrasarse con respecto al desarrollo de la tecnología y las necesidades cambiantes del mercado. Idealmente, El desarrollo curricular debería ser más receptivo y centrado en el futuro en lugar de reactivo. Con módulos más pequeños en lugar de asignaturas semestrales, Es posible adaptarse mucho más rápidamente a las necesidades cambiantes del mercado laboral.

Este artículo se ha vuelto a publicar de The Conversation con una licencia de Creative Commons. Lea el artículo original.