教育AI突破，革新学习与培训

人工智能（AI）在教育、培训和招聘中的应用已经超越了政治思维和部门政策。这种由AI技术（特别是生成式AI）驱动的转型，在领先学校和商界获得了广泛认可。本文探讨了AI如何重塑教育格局、现有的挑战以及未来的道路。

AI重塑教育和培训

即使在COVID-19大流行爆发之前，包括机器学习在内的AI正在逐渐成为教育、培训和评估的驱动力。领先的学校和雇主迅速认识到AI驱动产品和服务的潜力，预示着个性化和高效学习体验的新时代。大流行加速了这一采用过程，因为私立学校转向在线或面临财务动荡。

虽然AI在教育中的整合充满希望，但最佳实践与常见实践之间存在巨大差距。数百万年轻人和成年人发现自己被排除在主流教育、培训和就业机会之外。弥合这一差距已成为当务之急。

这一快速演变领域的政策和规划落后于技术的发展。现有的政策是在十年前构思的，未能适应大流行和AI进步带来的动态变化。政策制定者必须将重点从预测未来转向利用已经证明成功的当前创新。

AI在教育中的注入具有巨大潜力，使教师能够将注意力从行政任务转移到实际教学上。这种转变可以为学生带来更引人入胜和有效的学习体验。

这种转变不是遥远的展望，而是迅速展开的现实。为了避免在官僚计划制的罐头厂街被抛在后面，利益相关者必须识别、推广并基于现有的全球和当地举措。目标是使高质量的教育对所有人（包括纳税人）都可负担和获取。

圆桌讨论 

认识到紧迫性，数字政策联盟（DPA）于11月13日召集了一场圆桌讨论，涉及近30个关注社会包容、多样性、教育、技能和招聘的跨党派议会小组（APPGs）。目的是评估当前状况，确定边缘化群体面临的挑战，并探索合作途径。

关键发现与机遇

从圆桌讨论中，出现了几个关键发现：

• 劳动力技能提升：优先通过数字和绿色模块提升现有劳动力的技能，对于促进向AI赋能、低碳社会的转型至关重要。新的国家举措不太可能在2028年之前产生结果，因此需要立即关注。

• AI驱动的个性化：AI驱动的个性化内容交付和评估产品正在重塑全球教育。挑战在于确保可负担性，特别是对于那些受益最多的人。

• 在线教育经济学：纯在线课程通常比传统课程收费低得多。这种转变对依赖住宿、餐饮和研究收入的机构具有财务影响。

• 信息差距：扩大可负担教育的一个关键障碍是缺乏关于现有解决方案的可靠信息。确定什么有效并使其对所有人可用至关重要。

• 包容性挑战：超过一百万年轻人，以及更多的成年人（通常有未确诊的需求）被排除在主流教育、培训或就业之外。确定有效的解决方案并扩大实施至关重要。

协作促进进步

正在探索合作以解决这些挑战。这些伙伴关系旨在：

• 在众多选项中，帮助学生、家长和雇主识别相关的教育举措。
• 实现本地访问互操作的数字终身学习和技能身份，以简化资金和就业获取。
• 促进在全球互操作框架内访问个人认证的微模块，弥合技能差距。

前进的道路涉及跨党派议会小组（APPGs）与当地举措之间的主动合作。这种合作可以推动经济增长，并加强在AI驱动的未来中蓬勃发展所需的技能基础。