AIの影響下で、大学が直面する最初の課題は、学術界におけるAIの応用に関する明確なルールと制限を構築することです。学校は、学習者が学習や研究で AI を使用することが許可されているかどうか、また許可されている場合はトレーニングの目標を達成するために AI をどのように使用するか、を明確に定義する必要があります。これらのルールがないと、学習成果に悪影響が出る可能性があります。しかし、この問題に関して、現在のところ世界中の大学の間で統一されたルールは存在しません。
もう一つの重要な課題は、AIの影響による労働市場の急速な変化に合わせて、研修の方向性やプログラムを調整することです。コンテンツ作成や反復的なタスクを伴う仕事は自動化される可能性が高く、採用の必要性が減少することになります。したがって、研修プログラムの調整は、戦略的ビジョン、長期予測、労働市場の実際のニーズの綿密な監視という 2 つの形式で行われる必要があります。
したがって、学校は将来の研修や人材ニーズの大きな変化を予測する必要があります。国と専門協会は政策立案とキャリアオリエンテーションにおいて重要な役割を果たし、学校が研修戦略を調整することを支援しています。さらに、学校は、雇用主や学習者などの関係者からの定期的な調査を通じて、業界の需要や職種の変化を具体的に把握する必要があります。これは国際的なテスト規格においても重要な要件です。
研修の面では、生涯学習、批判的思考、創造性、管理などのソフトスキルをさらにプログラムに統合する必要があります。これらのスキルは、AI の影響下にある業界や労働市場の変化に対する柔軟性と適応力を学生が養うのに役立ちます。
もう一つの課題は、ベトナムのAI人材が現実の開発ニーズにどう応えられるかということです。
ホーチミン市自然科学大学が主導するAI産業における国際レベルの人材育成プロジェクトの枠組みの中で、大学から博士課程までの公式トレーニング、非公式トレーニング、インフラ投資、オープン学習リソースの構築、スタッフの育成、奨学金の付与、国際統合の促進に関する8つの主要なタスクとソリューションを提案しました。
これらの解決策の中で、博士レベルの高度な人材を育成し、国内の開発ニーズに応えるために才能ある人材を確保することが根本的な解決策であると考えられています。
これらのソリューションが適切に実装されなければ、ベトナムはコア技術と重要なAIプラットフォームを保有することができなくなります。その結果、大手海外企業が提供するAI技術、ソリューション、推論サービスに頼らざるを得なくなり、既存のAIプラットフォームをベースにしたアプリケーションの開発という氷山の一角にしか注力できなくなります。
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出典: https://thanhnien.vn/de-viet-nam-phat-trien-nhan-luc-ai-185250205222636675.htm
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