Дело не только в навыках работы с ИИ
_Автор Майкл Фрид_
ИИ-грамотность сама по себе не гарантирует трудоустройство: студентам необходимо уметь убедительно демонстрировать работодателю, какие именно навыки работы с ИИ они приобрели и как применяли их на практике.
Большинство преподавателей считают, что карьерные центры должны помогать студентам представлять ИИ-навыки в резюме и на собеседованиях; часть считает эту ответственность совместной, и лишь около 20% возлагают её прежде всего на преподавателей.
При этом в условиях роста требований работодателей к выпускникам роль университета должна заключаться не только в обучении ИИ-инструментам, но и в переводе учебного опыта в понятные работодателю компетенции.
Преподаватели могут делать это без превращения в карьерных консультантов — например, через короткие рефлексивные задания после учебных проектов: студент должен сформулировать, чему он научился, какие ИИ-инструменты использовал и какую проблему с их помощью решил.
Таким образом, возникает связка «освоил ИИ → применил → осмыслил результат → научился доказательно предъявлять навык работодателю».
В эпоху ИИ университету недостаточно научить студента пользоваться ИИ. Нужно научить его доказывать ценность этого умения на рынке труда.
Читать 2мин https://dzen.ru/a/asezUWWGxQZhqV1o
_Автор Майкл Фрид_
ИИ-грамотность сама по себе не гарантирует трудоустройство: студентам необходимо уметь убедительно демонстрировать работодателю, какие именно навыки работы с ИИ они приобрели и как применяли их на практике.
Большинство преподавателей считают, что карьерные центры должны помогать студентам представлять ИИ-навыки в резюме и на собеседованиях; часть считает эту ответственность совместной, и лишь около 20% возлагают её прежде всего на преподавателей.
При этом в условиях роста требований работодателей к выпускникам роль университета должна заключаться не только в обучении ИИ-инструментам, но и в переводе учебного опыта в понятные работодателю компетенции.
Преподаватели могут делать это без превращения в карьерных консультантов — например, через короткие рефлексивные задания после учебных проектов: студент должен сформулировать, чему он научился, какие ИИ-инструменты использовал и какую проблему с их помощью решил.
Таким образом, возникает связка «освоил ИИ → применил → осмыслил результат → научился доказательно предъявлять навык работодателю».
В эпоху ИИ университету недостаточно научить студента пользоваться ИИ. Нужно научить его доказывать ценность этого умения на рынке труда.
Читать 2мин https://dzen.ru/a/asezUWWGxQZhqV1o