TVET và AI: Tạo ra tương lai đào tạo nghề

TVET and AI: Crafting the Future of Vocational Training

Written By Stephen Morley

Theo: https://www.worldoftvet.com/blog/tvet-and-ai

Trong bối cảnh công nghệ và lực lượng lao động đang thay đổi nhanh chóng, thế giới Giáo dục và Đào tạo Kỹ thuật, Nghề nghiệp (TVET) đang ở thời điểm quan trọng. Bài đăng trên blog sau đây khám phá sự hợp nhất của TVET với Trí tuệ nhân tạo (AI) và cách sự hợp nhất đó sẽ thúc đẩy TVET tiến vào tương lai. Nó đảm bảo tính phù hợp, khả năng thích ứng và sự hòa nhập của lực lượng lao động tương lai vào quá trình chuẩn bị ngày nay.

Hiểu cốt lõi của TVET

Về bản chất, TVET đóng vai trò là cầu nối chính giữa thế giới giáo dục và công việc. Nó đạt được mục tiêu này bằng cách cung cấp các môn học, kiến thức lý thuyết và kỹ năng thực hành đáp ứng đầy đủ các yêu cầu của một nghề. Ngoài nhiều lợi ích kinh tế và tác động đến GDP của một quốc gia, TVET đóng vai trò quan trọng trong việc hòa nhập xã hội của những cá nhân bị tước quyền. Nó cung cấp cho họ một con đường rõ ràng và được xác định để trao quyền và thăng tiến trong sự nghiệp.

Bình minh của AI trong TVET

Sự ra đời của AI trong TVET đã đóng vai trò then chốt kể từ khi ra đời. AI không chỉ cung cấp các công cụ và phương pháp tiếp cận, mà chắc chắn sẽ nâng cao chất lượng đào tạo nghề lên một bậc. Ngoài ra, AI còn có tiềm năng thích ứng với tài liệu giáo dục và sự rộng lớn của các chương trình TVET để phù hợp với nhu cầu hiện tại và nhu cầu tương lai của thị trường việc làm. AI biến TVET thành một bối cảnh giáo dục liên tục thay đổi, không chỉ có thể điều chỉnh mà còn tập trung hoàn toàn vào con người.

Tiềm năng của AI trong TVET

Việc tích hợp AI với TVET tạo ra cơ hội giúp đào tạo và giáo dục nghề hiệu quả hơn và đáp ứng nhu cầu của thị trường lao động. AI có thể giúp khách hàng xác định công việc trong tương lai và các kỹ năng mà họ sẽ cần. Một trong những quốc gia được UNESCO trích dẫn, 'Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục: Thách thức và cơ hội cho phát triển bền vững', đã nhận ra những lợi ích của việc sử dụng AI. Do đó, họ đã sửa đổi các chiến lược của mình, tập trung vào khía cạnh AI.

AI có thể cung cấp các kịch bản học tập được cá nhân hóa và năng động, có tính đến triển vọng của họ. AI cũng có thể đánh giá các lĩnh vực kém hiệu quả có thể xảy ra của họ trước khi họ đi làm. Tương tự như vậy, nó sẽ giúp các cá nhân phát triển các hành vi thích ứng, vì bán cầu công nghệ cao vẫn còn mơ hồ. AI có khả năng phát triển môi trường giáo dục năng động, điều chỉnh theo nhu cầu học tập của từng cá nhân. Thông qua các lộ trình được cá nhân hóa, học viên có thể giải quyết các mối quan tâm của mình và do đó có thể thích ứng với thị trường sớm hơn. AI có thể cải thiện năng lực giải quyết vấn đề của người học để giúp họ làm tốt trong môi trường kinh doanh.

Phát triển các trình độ liên quan với AI

AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu chuyên sâu nhằm xác định các kỹ năng mà lực lượng lao động hiện tại còn thiếu và dự đoán xu hướng trong tương lai. Điều này sẽ giúp các cơ quan chức năng tạo ra các bằng cấp có liên quan, cần thiết cho hiện tại và có liên quan trong tương lai. Các nhà giáo dục có thể sử dụng AI để giúp phân tích các bài đăng tuyển dụng, tin tức và thông tin khác để xem kỹ năng và bằng cấp nào có khả năng cần thiết và kỹ năng nào không còn phù hợp nữa. Cuối cùng, một lĩnh vực quan trọng khác mà AI có thể được sử dụng là thúc đẩy giáo dục dựa trên năng lực, tập trung vào việc thành thạo các kỹ năng thay vì dành một khoảng thời gian nhất định cho nhiệm vụ. Sử dụng các khả năng của mình, AI có thể được sử dụng để đánh giá các kỹ năng nhận thức cần thiết trong cuộc sống thực và đảm bảo rằng những người tham dự phát triển tất cả các năng lực bắt buộc.

Dòng thời gian phát triển nhanh chóng khá ngắn gọn của tự động hóa dẫn đến sự xuất hiện của các ứng dụng và chức năng AI mới báo hiệu rằng xu hướng này sẽ không biến mất. Do đó, xu hướng AI chính trong lực lượng lao động là công nghệ này không chỉ phân công lại nhiều nhiệm vụ mà còn thay đổi bộ kỹ năng cần thiết để thực hiện các nhiệm vụ này. Những xu hướng này đã được nêu trong Báo cáo Tương lai Việc làm năm 2020 của Diễn đàn Kinh tế Thế giới, trong đó nhấn mạnh rằng những tiến bộ sẽ tác động đến tất cả các ngành và tốc độ thay đổi diễn ra nhanh chóng.

AI là chất xúc tác cho quá trình chuyển đổi TVET

AI là một trong những công nghệ chuyển đổi hàng đầu và thúc đẩy quá trình hiện đại hóa TVET. AI là một công cụ mạnh mẽ có thể phân tích nhu cầu trên thị trường lao động, xác định các quy trình mới nổi đòi hỏi các kỹ năng cụ thể và điều chỉnh TVET theo các nhu cầu này dựa trên phân tích dữ liệu mở rộng. Theo cách này, TVET trở nên phù hợp hơn và với sự trợ giúp của AI, các nhà giáo dục và nhà hoạch định chính sách có thể xác định chương trình giáo dục nào nhắm mục tiêu vào nhu cầu của thị trường lao động đương đại.

Ngoài ra, công nghệ giống con người có thể giúp chuyển đổi TVET bằng cách thay đổi phương thức cung cấp. Cụ thể hơn, AI tạo điều kiện thuận lợi cho việc học của sinh viên nghề bằng cách cung cấp các trải nghiệm giáo dục và mô phỏng được thiết kế riêng giúp nâng cao sự hiểu biết của người học nghề.

Cuối cùng, các tiêu chuẩn nghề nghiệp cũng có thể được phát triển với sự trợ giúp của công nghệ này, nếu được sử dụng như một hệ quả của những thay đổi công nghệ được đẩy nhanh, có thể tạo ra nền tảng vững chắc cho việc phát triển hồ sơ nghề nghiệp và phân tích hồ sơ nghề nghiệp.

Có thể đưa ra ví dụ về hồ sơ nghề nghiệp và phân tích chức năng. Cụ thể, chúng thường được các chuyên gia nghiên cứu dựa trên thông tin thu thập được từ ngành và sau đó được bổ sung bằng phân tích kết quả giáo dục và nhu cầu của ngành. Tuy nhiên, AI có thể tự động phân tích chi tiết mô tả công việc và nhu cầu của ngành để phát triển hồ sơ nghề nghiệp toàn diện và phân tích chức năng trong thời gian ngắn và với chi phí tối thiểu.

Hồ sơ nghề nghiệp

Việc xây dựng hồ sơ nghề nghiệp được biết đến là một quá trình có chủ đích xác định vai trò, trách nhiệm, kỹ năng và năng lực cần thiết để thực hiện trong nghề. Hồ sơ như vậy rất quan trọng đối với ngành TVET vì nó cho phép điều chỉnh chương trình giảng dạy theo nhu cầu thực tế của một ngành cụ thể. Mặc dù theo truyền thống, đây là một quá trình tốn nhiều công sức, đòi hỏi phải thảo luận lâu dài, tham vấn và có sự đóng góp đáng kể từ các chuyên gia trong ngành và người sử dụng lao động, nhưng xu hướng này đang dần thay đổi với sự ra đời của các kỹ thuật AI. Là một công cụ thay đổi cuộc chơi trong lĩnh vực này, AI cho phép một cơ chế lập hồ sơ nghề nghiệp vui nhộn và liên tục được cập nhật.

Các công cụ AI dựa trên thuật toán máy học, đặc biệt là xử lý ngôn ngữ tự nhiên, có thể phân tích nhiều mô tả công việc, tiêu chuẩn nghề nghiệp và khung năng lực từ nhiều nguồn khác nhau trên toàn thế giới, xác định chính xác các khía cạnh cốt lõi của các nghề nghiệp hiện tại và những thay đổi liên tục cũng như xu hướng mới nổi, do đó theo kịp và phản ánh các xu hướng mới nhất trong ngành. Trong khi đánh giá cách AI có thể giúp ích trong lĩnh vực này, báo cáo "Chuyển đổi kỹ năng: Tự động hóa và Tương lai của lực lượng lao động" của Viện McKinsey Global nêu rõ rằng máy học phân tích hiệu quả các thành phần kỹ năng của công việc, do đó cung cấp một công cụ để phân tích và theo dõi những thay đổi về bản chất công việc và nhu cầu kỹ năng cho lực lượng lao động trong tương lai. Hơn nữa, hiện nay, AI cho phép phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nghề nghiệp và nguồn, do đó cho phép tạo hồ sơ nghề nghiệp chi tiết và toàn diện cho các nhà cung cấp TVET, hỗ trợ họ tạo ra các chương trình phù hợp với khách hàng và tăng cơ hội cho những người tốt nghiệp.

Các thuật toán AI có thể sàng lọc dữ liệu về hiệu suất công việc, kết quả đào tạo và tiêu chuẩn ngành, xác định các chức năng và năng lực thiết yếu tạo nên hiệu suất công việc thành công. Vì quy trình được tự động hóa, AI đẩy nhanh quá trình phát triển các quy trình để tiến hành phân tích chức năng và cải thiện độ chính xác, tính toàn vẹn và phạm vi của chúng. Kết quả phân tích chức năng phản ánh tốt hơn nhu cầu thị trường, hiệu quả của các biện pháp đào tạo và hiệu suất, cũng như xu hướng của ngành. Khi quy trình được tự động hóa, các hệ thống TVET trở nên linh hoạt và phản ứng nhanh hơn. Các năng lực cần thiết từ các chuyên gia tương lai có thể được nhanh chóng bổ sung vào các chương trình hiện có, giúp duy trì lợi thế cạnh tranh và vai trò có liên quan trong phát triển công nghiệp. Báo cáo "Kỹ năng cho tương lai xanh hơn" của ILO ủng hộ mạnh mẽ tầm nhìn của các hệ thống TVET phải có khả năng thích ứng với nhu cầu thay đổi nhanh chóng của thế giới việc làm toàn cầu.

Khung lý thuyết

Trong khi ứng dụng AI là một chủ đề thực sự đang diễn ra và có liên quan, thì việc tích hợp hệ thống các ứng dụng được AI hỗ trợ là một quá trình tích cực trên toàn cầu. Thông qua việc xem xét các ứng dụng thực tế và một loạt các công cụ nghiên cứu tình huống được sử dụng trong các công nghệ tiền thân AI hiện có và mới, tính cấp thiết và phạm vi của những thay đổi trong lĩnh vực TVET được xem xét. Thông tin về các nghiên cứu tình huống và việc triển khai chúng chứng minh tầm quan trọng của AI đối với việc phát triển các tiêu chuẩn về trình độ và nghề nghiệp cũng như bối cảnh giáo dục hiện đại nói chung.

Nghiên cứu tình huống 1: Sáng kiến SkillsFuture của Singapore

Sáng kiến SkillsFuture của Singapore là một ví dụ tiên phong về cách AI có thể được tích hợp vào TVET để hỗ trợ học tập suốt đời và phát triển kỹ năng. SkillsFuture sử dụng AI để đưa ra các khuyến nghị học tập được cá nhân hóa dựa trên sở thích nghề nghiệp, vai trò công việc và khoảng cách kỹ năng của từng cá nhân. Thành công của sáng kiến nằm ở khả năng liên kết động các chương trình đào tạo với nhu cầu thay đổi của nền kinh tế, đảm bảo lực lượng lao động vẫn có khả năng cạnh tranh và thích ứng.

Nghiên cứu tình huống 2: Nghiên cứu AI của BIBB/GOVET của Đức

Tại Đức, Viện Giáo dục và Đào tạo nghề Liên bang (BIBB) và Văn phòng Hợp tác Quốc tế về Giáo dục và Đào tạo nghề của Đức (GOVET) đã tiến hành nghiên cứu đáng kể về việc tích hợp AI vào đào tạo nghề. Công việc của họ tập trung vào việc phát triển các công cụ do AI điều khiển để đánh giá năng lực và cá nhân hóa đào tạo, chứng minh những cải thiện đáng kể về kết quả và hiệu quả đào tạo. Sáng kiến này nhấn mạnh tiềm năng của AI để tinh chỉnh và thúc đẩy các phương pháp giáo dục nghề nghiệp.

Các công nghệ mới nổi

Tầm nhìn của AI trong TVET liên tục mở rộng khi các công nghệ và ứng dụng mới đang được chế tạo và đánh giá để có kết quả giáo dục tốt hơn. Một số phát triển đầy hứa hẹn nhất là:

• Thực tế ảo và thực tế tăng cường (VR/AR) để đào tạo kỹ năng: VR và AR đang biến đào tạo thực hành trở nên hoàn toàn khác biệt bằng cách tạo ra không gian sống động, hoàn toàn đắm chìm, nơi người học có thể thực hành và trau dồi kỹ năng của mình mà không tốn kém hay gặp bất lợi về mặt địa lý. Các công nghệ này nổi bật trong các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, kỹ thuật và xây dựng, và kinh nghiệm cầm tay chỉ việc là điều cần thiết cho việc làm trong tương lai.

• Máy học để phát triển chương trình giảng dạy: Các thuật toán máy học đang được sử dụng để phân tích dữ liệu thị trường việc làm và dự đoán xu hướng kỹ năng trong tương lai. Bằng cách áp dụng nghiên cứu này, các nhà giáo dục có thể xây dựng một chương trình giảng dạy vượt ra ngoài tình trạng hiện tại của nền kinh tế, chuẩn bị cho những người tốt nghiệp nghề nghiệp chính xác những kỹ năng sẽ được săn đón nhất trong tương lai.

Hệ thống hướng nghiệp do AI điều khiển

AI tiên tiến đang được phát triển để cung cấp hướng dẫn nghề nghiệp cho sinh viên hoàn toàn phù hợp với kỹ năng và mục tiêu của họ. AI xem xét cả khả năng và sở thích của sinh viên và xu hướng hiện tại của thị trường việc làm và đề xuất đào tạo và lộ trình nghề nghiệp tương lai theo đó.

Giải quyết các mối quan tâm về đạo đức

Các vấn đề đạo đức trọng tâm nhất liên quan đến việc sử dụng AI trong TVET xoay quanh quyền riêng tư dữ liệu và sự thiên vị thuật toán. Khái niệm tự nhiên đối với AI được sử dụng trong hướng dẫn và đào tạo TVET về cá nhân hóa hoàn toàn phụ thuộc vào việc xử lý lượng lớn dữ liệu cá nhân. Do đó, câu hỏi quan trọng thường được nêu ra liên quan đến công nghệ này là xử lý dữ liệu cá nhân. Các vấn đề tương ứng tập trung vào các câu hỏi về sự đồng ý, quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Châu Âu cung cấp quy định bảo vệ dữ liệu toàn diện nhất dưới dạng Quy định bảo vệ dữ liệu chung (GDPR); do đó, GDPR cấu thành một tài liệu mẫu có thể đóng vai trò là nền tảng để phát triển các tài liệu tương ứng, đảm bảo việc sử dụng AI có đạo đức trong giáo dục thông qua việc nhấn mạnh các câu hỏi về tính minh bạch, sự đồng ý và bảo mật khi xử lý dữ liệu.

Sự thiên vị thuật toán là một vấn đề đạo đức khác. Bất kể tinh vi đến đâu, các hệ thống AI không thể không thiên vị hơn dữ liệu mà chúng được đào tạo. Các thiên vị lịch sử có thể được củng cố bởi dữ liệu được sử dụng để đào tạo, dẫn đến các mô hình AI, có thể vô tình phản ánh định kiến này hoặc phân biệt đối xử với những người khác. Dữ liệu đa dạng và các cân nhắc về mặt đạo đức ở mỗi giai đoạn AI có thể giúp giải quyết vấn đề này. Tiêu chuẩn toàn cầu về AI có đạo đức được thiết lập theo Khuyến nghị của UNESCO về Đạo đức của Trí tuệ nhân tạo, trong đó nhấn mạnh các nguyên tắc về tính minh bạch, trách nhiệm và sự hòa nhập.

Đảm bảo tính hòa nhập

Tiềm năng của các giải pháp TVET do AI thúc đẩy chỉ khả dụng nếu mọi người đều tiếp cận các giải pháp như vậy. Do đó, rõ ràng là tính bao trùm có nghĩa là AI phải được tiếp cận phổ quát hoặc nhạy cảm với nhu cầu của người học. Những điều này bao gồm sự đa dạng về trí tuệ và giải quyết các nền văn hóa và người khuyết tật có liên quan. Tóm lại, khía cạnh quan trọng nhất là hệ sinh thái TVET phải dựa trên tiền đề rằng AI phải thu hẹp khoảng cách chứ không phải nới rộng khoảng cách.

Các chương trình như Liên minh Giáo dục Toàn cầu của UNESCO cho thấy rằng, ngay cả khi mọi thứ thay đổi nhanh chóng do cuộc cách mạng công nghệ này, thì tất cả các giải pháp AI phải dành cho tất cả mọi người. Chính phủ, các công ty công nghệ và xã hội dân sự phải tạo ra mặt trận thống nhất này trong quá trình lập kế hoạch.

Tương lai của TVET với AI

Việc làm mịn lĩnh vực TVET bằng AI đại diện cho tương lai mà qua đó các hệ thống giáo dục và học tập linh hoạt, phản ứng nhanh và được trang bị tốt các cơ chế có thể thúc đẩy sự sẵn sàng của người học hoặc sinh viên đối với những phức tạp liên quan đến thị trường việc làm sắp tới. AI tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích các chi tiết trong nhiều ngành nghề khác nhau, do đó, giúp phát triển một phân tích chức năng hợp lý hóa các mục tiêu, trình độ và tiêu chuẩn quan trọng đối với các quy trình đào tạo. Hơn nữa, các khía cạnh kết luận trong một loạt các lĩnh vực mà những người trợ giúp AI giải quyết trong việc giải quyết các mối quan tâm về đạo đức. Do đó, quá trình này mở đường cho việc đào tạo công bằng và toàn diện trong hệ thống TVET, trong trường hợp này sẽ phụ thuộc vào các công nghệ tiên tiến.

Kết luận

Tương lai của TVET với AI có vẻ trao quyền và sáng tạo. Nó mô tả một hệ thống giáo dục hoặc học tập tương lai trong thế giới thực, phản ánh những thay đổi của nó và tôn trọng sự đa dạng của nó. Tương lai của TVET với AI không chỉ là đảm bảo rằng người học được trang bị các kỹ năng và kiến thức cần thiết cho thị trường việc làm; mà còn là tạo việc làm, hỗ trợ học tập suốt đời và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế của đất nước.

Kêu gọi hành động

AI là một công cụ năng suất và nên được đối xử theo cách đó. Tôi tin chắc rằng chúng ta làm việc để sống chứ không phải sống để làm việc, và AI cung cấp cho tất cả chúng ta một cách để làm việc thông minh hơn, chứ không phải lâu hơn. Nhiều người ủng hộ, nhà giáo dục và tổ chức bác bỏ việc sử dụng AI, đặc biệt là khi nói đến đạo văn và tính nguyên bản của tác phẩm; thực sự, đây sẽ là một vấn đề quan trọng hơn, đặc biệt là trong thế giới giáo dục. Các máy dò AI đã trở thành công cụ thiết yếu cho giáo dục, nhưng bản thân điều này là một tình huống khó xử khi các ứng dụng phát hiện AI cũng là AI. Tuy nhiên, AI đã phát triển trong một thời gian ngắn như vậy, mà tôi sử dụng hàng ngày, và khi bạn là một cố vấn TVET dày dạn kinh nghiệm, tôi có thể xem xét công việc do AI tạo ra và biết ngay liệu nó có đúng về cơ bản hay không. Các ứng dụng AI phổ biến như ChatGPT và Claude ủng hộ rằng thuật toán này có thể mắc lỗi, nhưng theo kinh nghiệm và quan điểm của tôi, những lỗi có thể xảy ra này đang ngày càng ít đi. Nhưng đây là bài viết cho một blog khác trong tương lai, vì AI chỉ có thể cung cấp cho bạn thông tin bạn muốn dưới dạng đầu ra dựa trên các hướng dẫn bạn đưa vào. Người ta phải cân nhắc khả năng mã hóa máy tính-con người trở nên phụ thuộc nhiều hơn vào AI trong tương lai. Nếu vậy, thì giả định tương tự này cũng áp dụng cho khái niệm về lực lượng lao động lành nghề và nhu cầu đang thay đổi của thị trường lao động. Nhận thức này về nhu cầu của thị trường lao động trong tương lai đòi hỏi chúng ta phải tốt hơn so với những người quan sát thụ động; nó đòi hỏi sự hợp tác tích cực giữa tất cả các bên liên quan trong giáo dục, công nghệ và chính sách.

AI phải được tận dụng trong các quy trình giảng dạy và học tập cùng với việc hỗ trợ các chuyên gia trong ngành làm việc trong lĩnh vực TVET. Các nhà hoạch định chính sách hỗ trợ các hệ thống TVET sẽ nhấn mạnh tầm quan trọng sống còn của dữ liệu. Đồng thời, các nhà công nghệ và nhà đổi mới được kỳ vọng sẽ thiết kế các hệ thống có thể giúp đáp ứng các yêu cầu riêng biệt của các bên liên quan đến TVET. Tất cả các bên nên đầu tư vào điều này để đảm bảo rằng sinh viên được chuẩn bị cho môi trường làm việc đầy thách thức và thay đổi liên tục.

Các nhà giáo dục, nhà công nghệ, nhà hoạch định chính sách và người học có thể tận dụng các khả năng chuyển đổi của AI. Cùng nhau, chúng ta có thể khai thác tiềm năng của nó để tạo ra một tầm nhìn mới cho công nghệ, một tầm nhìn là tương lai của công nghệ và giáo dục. Một tương lai mà TVET không chỉ là con đường dẫn đến việc làm mà còn là cầu nối đến một ngày mai công bằng hơn, toàn diện hơn và tươi sáng hơn.

AI không chỉ là bản nâng cấp công nghệ cho TVET; mà còn là công cụ thích ứng và chuyển đổi có thể giúp chúng ta chuyển sang tương lai toàn diện và hướng tới tương lai hơn. Mặc dù hành trình này có thể đầy rẫy sự háo hức, đe dọa và thách thức, nhưng những cơ hội từ thời điểm này khiến nó thực sự thú vị. Do đó, tôi đưa ra một lời kêu gọi hành động chính. Lời kêu gọi về một tầm nhìn rõ ràng, thống nhất và thúc đẩy sự hợp tác về tương lai, trong đó mọi người đều có kiến thức và kỹ năng có khả năng tồn tại và điều hướng trong kỷ nguyên số mới.

Các tài nguyên

• Tổ chức Lao động Quốc tế (ILO): Kỹ năng cho Tương lai Xanh hơn (Skills for a Greener Future)

• McKinsey & Company: Áp dụng trí tuệ nhân tạo vì lợi ích xã hội (Applying artificial intelligence for social good)

• Viện McKinsey Global: Chuyển đổi kỹ năng: Tự động hóa và Tương lai của Lực lượng lao động (Skill Shift: Automation and the Future of the Workforce)

• UNESCO: Trí tuệ nhân tạo trong Giáo dục: Thách thức và Cơ hội cho Phát triển bền vững (Artificial Intelligence in Education: Challenges and Opportunities for Sustainable Development)

• UNESCO: Thực tế ảo có thể nâng cao giáo dục như thế nào? (How can Virtual Reality enhance education?)

• Diễn đàn Kinh tế Thế giới: Báo cáo Tương lai của Việc làm năm 2020 (The Future of Jobs Report 2020)

Lưu ý cuối cùng: Việc tích hợp TVET với AI hứa hẹn một cách tiếp cận hướng tới tương lai đối với việc phát triển kỹ năng. Sự hội tụ này không chỉ là về việc nâng cao các kỹ thuật giáo dục; mà còn là về việc chuẩn bị cho sự phức tạp của thị trường việc làm trong tương lai. Khi các công nghệ AI phát triển, chúng mở ra các cơ hội cho phân tích thời gian thực trong đào tạo nghề, giúp giáo dục thích ứng hơn, cá nhân hóa hơn và phù hợp hơn với nhu cầu của ngành. Hình ảnh nắm bắt được bản chất của sự chuyển đổi này: một người tương tác với giao diện kỹ thuật số, phản ánh các công cụ và phương pháp tiên tiến đang định hình thế hệ đào tạo nghề tiếp theo. Sự tích hợp này được thiết lập để tạo ra một lực lượng lao động linh hoạt, phản ứng nhanh và có kỹ năng, sẵn sàng đáp ứng các thách thức của nền kinh tế tương lai.

In the rapidly changing technological and workforce context, the world of Technical, Vocational Education and Training (TVET), stands at an important moment. The following blog post explores the merger of TVET with Artificial Intelligence (AI) and how such amalgamation will propel TVET into the future. It guarantees the relevance, adaptability, and inclusion of tomorrow's workforce in today's preparation.

Understanding TVET's Core

At its essence, TVET serves as the principal bridge between the world of education and work. It achieves this goal by offering the subjects, theoretical knowledge and practical skills that adequately respond to the requirements of an occupation. In addition to the numerous economic benefits and impact on a country's GDP, TVET plays a critical role in the social inclusion of disenfranchised individuals. It gives them a clear and defined pathway to empowerment and upward career mobility.

The Dawn of AI in TVET

The dawn of AI in TVET has been pivotal since its inception. Not only does it present tools and approaches that, beyond doubt, elevate the quality of vocational training by a notch. In addition, AI has the potential for the adaptability of educational material and the vastness of TVET programs to match today's demands and the future demands of the jobs market. AI makes TVET a continuously changing educational landscape, which is not only adjustable but exclusively centred on the person.

The Potential of AI in TVET

Integrating AI with TVET presents an opportunity to make vocational schooling and training more effective and responsive to labour market demands. AI can help clients identify jobs in the future and skills they will require. One of the countries, cited by UNESCO, 'Artificial Intelligence in Education: Challenges and Opportunities for Sustainable Development', has realised the benefits of using AI. Hence, they have revised their strategies, focusing on the AI aspect.

AI can offer personalised and dynamic learning scripts, which factor in their prospects. It can also evaluate their probable underperformance areas before their entry into employment. Equally, it will help individuals develop adaptive behaviours, given that the highly technological hemisphere remains ambiguous. AI has the capacity to develop dynamic educational surroundings that adjust to individual learning needs. Through personalised pathways, trainees can work on their concerns and hence become adjustable to the market sooner. AI can improve learners problem-solving competencies to enable them to do well in the business environment.

Developing Relevant Qualifications with AI

AI can be used for in-depth data analysis to identify the skills that the existing workforce lacks and predict future trends. This will help the authorities create relevant qualifications that are required today and relevant in the future. Educators can use AI to help analyse job postings, news, and other information to see which skills and qualifications are likely to be required and which are no longer relevant. Finally, another critical area where AI can be used is in promoting competency-based education, which focuses on mastering skills rather than spending a certain amount of time on the task. Using its capabilities, AI can be used to evaluate the cognitive skills required in real life and ensure that attendees develop all mandatory competencies.

The timeline of rather succinct rapid development of automation that resulted in the emergence of new AI applications and functions signalled that the trend will not fade away. Therefore, the primary AI trend within the workforce is that this technology not only reassigns many tasks but also changes the skill set required to perform these tasks. These trends were outlined by the World Economic Forum The Future of Jobs Report 2020, which stresses advancements will impact all industries and that the pace of change is rapid.

AI as a Catalyst for TVET Transformation

AI is one of the leading transformative technologies and catalyses TVET modernisation. AI is a powerful tool that can analyse the demand in the labour market, determine emerging processes that require specific skills, and adapt TVET to these demands based on extensive data analysis. In this way, TVET becomes more relevant, and with the help of AI, educators and policy-makers can determine which educational programs are targeted at the needs of the contemporary labour market.

Additionally, human-like technology can help transform TVET by changing the modes of its delivery. More specifically, AI facilitates the learning of vocational students by delivering individually tailored educational experiences and simulations that enhance the apprentices' understanding.

Finally, occupational standards can also be developed with the help of this technology, which, if employed as a consequence of accelerated technological changes, can present a solid ground for the development of occupation profiles and their analysis.

It is possible to give an example of occupation profiles and functional analysis. In particular, they are usually researched by experts based on the information obtained from the industry and then supplemented by analysis of the results of education and the needs of the industry. However, AI can automate the analysis of details of job descriptions and industry needs to develop a comprehensive occupation profile and function analysis within a short period of time and with minimal expenses.

Occupation Profiling

Occupation profiling is known to be a deliberate process of defining roles, responsibilities, skills, and competencies required for performance in the occupation. Such profiling is crucial for the TVET sector as it allows the alignment of curricula with the actual needs of a specific industry. Although traditionally, it was a laborious process requiring long discussions, consultations, and considerable input from industry experts and employers, the trend is gradually changing with the advent of AI techniques. Being a game changer in this realm, AI enables a playful and constantly updated mechanism of occupation profiling.

AI tools based on machine learning algorithms, and especially natural language processing, can analyse numerous job descriptions, occupation standards, and competency frameworks from different sources all over the world, pertinently identifying the core aspects of the existing occupations and cascading changes and emerging trends, thus keeping pace with and reflecting the most recent trends in the industry. While assessing how AI can help in this field, McKinsey Global Institute's "Skill Shift: Automation and the Future of the Workforce" report outlines that machine learning effectively dissects the skill components of jobs, therefore providing a tool for analysis and tracking the changes in the nature of work and skill demand for the future workforce. Moreover, nowadays, AI allows for the analysis of enormous volumes of data from plenty of occupations and sources, thus enabling the creation of detailed and comprehensive occupation profiles for TVET providers, assisting them in creating customer-tailored programmes and increasing their graduates' chances.

AI algorithms can sift through job performance data, training outcomes, and industry standards, identifying the essential functions and competencies that make up successful job performance. Since the process is automated, AI expedites the development of procedures to conduct functional analyses and improves their accuracy, integrity, and scope. The functional analysis results better reflect market demands, the effectiveness of training and performance measures, and industry trends. As the process becomes automated, TVET systems become more agile and responsive. Competencies required from future experts can be swiftly appended to the existing programs, helping to maintain a competitive edge and a relevant role in industrial development. The ILO "Skills for a Greener Future" report strongly advocates the vision of TVET systems should be adaptable to the quickly changing needs of the global world of work.

Theoretical Framework

While the application of AI is a truly current and relevant topic, integrating the system of applications enabled by AI is an active process globally. Through an examination of real-life applications and a series of case studies tools used in existing and new AI precursor technologies, the imminence and the scope of the changes in the sphere of TVET are reviewed. The information about case studies and their deployment proves the importance of AI for developing qualifications and occupation standards and the modern educational landscape in general.

Case Study 1: Singapore's SkillsFuture Initiative

Singapore's SkillsFuture initiative is a pioneering example of how AI can be integrated into TVET to support lifelong learning and skills development. SkillsFuture utilises AI to offer personalised learning recommendations based on individual career interests, job roles, and skills gaps. The initiative's success lies in its ability to dynamically align training programs with the evolving needs of the economy, ensuring that the workforce remains competitive and adaptable.

Case Study 2: Germany's BIBB/GOVET AI Research

In Germany, the Federal Institute for Vocational Education and Training (BIBB) and the German Office for International Cooperation in Vocational Education and Training (GOVET) have undertaken significant research into integrating AI into vocational training. Their work focuses on developing AI-driven tools for competency assessment and training personalisation, demonstrating substantial improvements in training outcomes and efficiency. This initiative underscores the potential of AI to refine and advance vocational education methodologies.

Emerging Technologies

The horizon of AI in TVET is continuously increasing as new technologies and applications are being crafted and evaluated for better educational results. Some of the most promising developments are the following:

• Virtual and Augmented Reality (VR/AR) for Skills Training: VR and AR are turning practical training on their head by creating fully immersive, lifelike spaces where learners can practice and polish their skills without expense or geographical drawbacks. The technologies are outstanding in the fields of healthcare, engineering, and construction, and hands-on experience is essential for future employment.

• Machine Learning for Curriculum Development: Machine learning algorithms are being used to analyse job market data and predict future skill trends. By applying this research, educators can craft a curriculum that looks past the current state of the economy, preparing vocational graduates with precisely the skills that will be most demanded in the future.

AI-driven Career Guidance Systems

Advanced AI are being developed to deliver career guidance to students that is completely tailored to their skills and goals. AI considers both the student's capabilities and interests and the current trends of the job market and suggests training and future career trajectories according to that.

Addressing Ethical Concerns

The most central ethical issues related to AI use in TVET revolve around data privacy and algorithmic bias. The notion natural to AI used in TVET instruction and training about personalisation depends entirely on processing vast amounts of personal data. As such, the critical question often raised concerning the technology is handling personal data. The respective issues centre on the questions of consent, privacy, and data security. Europe provides the most comprehensive data protection regulation in the form of the General Data Protection Regulation; as such, the GDPR constitutes an exemplary document that can serve as a foundation for developing respective documents, ensuring the ethical use of AI in education through emphasising the questions of data handling transparency, consent, and security.

Algorithmic bias is another ethical problem. No matter how sophisticated, AI systems cannot be unbiased more than the data they are trained on. Historical biases can be reinforced by the data used to train, resulting in AI models that, perhaps unknowingly, reflect this prejudice or discriminate against other people. Diverse data and ethical considerations at each AI stage can help combat this issue. Global standards for ethical AI are established by UNESCO's Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence, which emphasises the principles of transparency, responsibility, and inclusion.

Ensuring inclusivity

The potential of AI-driven TVET solutions is available only if everyone accesses such solutions. Thus, it is evident that inclusivity means that the AI should be universally accessed or sensitive to the needs of the learners. These include intellectual diversity and address relevant cultures and people with disabilities. In conclusion, the most vital aspect is that the TVET ecosystem must be based on the premise that AI must bridge the divide, not widen it.

Programmes such as the Global Education Coalition by UNESCO show how, even with everything rapidly changing due to this technological revolution, all AI solutions must be for everyone. It is up to the governments, tech companies and civil societies to create this united front in planning.

The Future of TVET with AI

The smoothening of the TVET sector with AI represents a future through which the education and learning systems are flexible, responsive, and well-equipped with mechanisms that may advance the readiness of learners or students for complexities associated with the forthcoming job market. AI facilitates the analysis of the details in various occupations, which, as a result, helps develop a functional analysis that streamlines the objectives, qualifications, and standards vital to the training processes. Moreover, conclusive aspects in a broad array of areas that AI helpers address in addressing the ethical concerns. The process hence clears the way for equitable and inclusive training in the TVET system, which in this case will depend on advanced technologies.

Conclusion

The future of TVET with AI looks empowering and innovative. It portrays a future education or learning system that is in the real world, reflective of its changes, and respectful of its diversity. The future of TVET with AI is not only about ensuring that the learners are equipped with the required skills and knowledge for the job market; it is about creating employment, supporting lifelong learning, and fostering the country's economic growth.

Call to Action

AI is a productivity tool and should be treated that way. I firmly believe that we work to live and not live to work, and AI provides a way for us all to work smarter, not longer. Many advocators, educationalists and institutions dispel the use of AI, especially when it comes to plagiarism and originality of work; indeed, this will be a more significant problem, especially in the world of education. AI detectors have become essential tools for education, but this in itself is a dilemma when AI detection applications are themselves AI. Nevertheless, AI has expanded in such a short time, which I use daily, and when you're a seasoned TVET consultant, I can look at the work produced by AI and immediately know if it is fundamentally correct.

Popular AI applications such as ChatGPT and Claude advocate that this algorithm can make mistakes, but in my experience and view, these possible errors are becoming fewer. But this is for another blog in the future, as AI can only provide you with the information you want as an output based on the instructions you put in. One has to ponder the possibilities of human-computer coding becoming more reliant on AI in the future. If so, then this same assumption applies to the notion of a skilled workforce and the evolving demands of the labour market. This realisation of the future labour market needs requires us to be more than passive observators; it calls for active collaboration among all stakeholders in education, technology, and policy.

AI must be leveraged in teaching and learning processes alongside supporting industry professionals working in the TVET sector. Policy-makers supporting TVET systems will emphasise the vital importance of data. At the same time, technologists and innovators are expected to design systems that can help meet the unique requirements of TVET stakeholders. All parties should invest in this to ensure that students are prepared for challenging and change-filled workplace environments.

Educators, technologists, policy-makers and learners can leverage AI's transformative capabilities. Together, we can exploit its potential to create a new vision for technology, one that is the future of technology and education. A future where TVET is not just a pathway to employment but a bridge to a fairer, more inclusive, and brighter tomorrow.

AI is more than just a technological upgrade to TVET; it is an adaptive and transformative tool that can help us shift to a more inclusive and forward-looking future. While the journey may be fraught with eagerness, threats and challenges, the opportunities from this moment make it truly exciting. Therefore, I pose one primary call for action. A call for a clear, unified, and collaboration-powered vision of the future in which everyone has the knowledge and skills capable of surviving and navigating through the new digital age.

Resources

• International Labour Organization (ILO): Skills for a Greener Future

• McKinsey & Company: Applying artificial intelligence for social good

• McKinsey Global Institute: Skill Shift: Automation and the Future of the Workforce

• UNESCO: Artificial Intelligence in Education: Challenges and Opportunities for Sustainable Development

• UNESCO: How can Virtual Reality enhance education?

• World Economic Forum: The Future of Jobs Report 2020

Final Note: Integrating TVET with AI promises a forward-looking approach to skills development. This convergence is not just about enhancing educational techniques; it's about preparing for the complexities of the future job market. As AI technologies advance, they open up opportunities for real-time analytics in vocational training, making education more adaptive, personalized, and aligned with industry demands. The image captures the essence of this transformation: a person engages with a digital interface, reflecting the cutting-edge tools and methodologies that are shaping the next generation of vocational training. This integration is set to create a flexible, responsive, and skilled workforce ready to meet the challenges of tomorrow's economy.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com