牛津大學(xué)（Oxford University）最近的一項(xiàng)研究估計(jì)，美國(guó)近一半工作崗位在未來(lái)20年面臨被自動(dòng)化和電腦取代的風(fēng)險(xiǎn)。和出國(guó)留學(xué)網(wǎng)小編一起來(lái)看看畢業(yè)生沒(méi)做好準(zhǔn)備 教育應(yīng)如何變革才能適應(yīng)AI時(shí)代。
盡管自工業(yè)革命以來(lái)，先進(jìn)技術(shù)一直在危及人類(lèi)的工作崗位，但這一次波及的不僅僅是體力工作：人工智能（所謂的第四次工業(yè)革命）可能改變專(zhuān)業(yè)工作的形態(tài)。
例如，法律科技已被證明擅長(zhǎng)整理和分析法律文件，其速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于初級(jí)律師，而成本低得多。
同樣，例常的會(huì)計(jì)工作正讓位于人工智能，造成更多初級(jí)員工失業(yè)。
這種變化是創(chuàng)造新的、更好的工作崗位的機(jī)會(huì)。
分別擔(dān)任雇主組織英國(guó)工商業(yè)聯(lián)合會(huì)（CBI）主席和Teach First（先教書(shū)吧）——該組織招募各行各業(yè)的高級(jí)人才去中小學(xué)教書(shū)——董事長(zhǎng)的保羅?德雷舍勒（Paul Drechsler）對(duì)未來(lái)充滿(mǎn)熱情：就生產(chǎn)率和競(jìng)爭(zhēng)力而言，“第四次工業(yè)革命是這個(gè)國(guó)家?guī)资陙?lái)遇上的實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展的最佳機(jī)會(huì)”。
但他告誡稱(chēng)，“這種變化的速度將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)教育體系”。
下一代人將需要掌握一套新的技能，才能在人工智能世界生存，更別提施展才華了。
讀寫(xiě)能力、計(jì)算能力、理科知識(shí)和外語(yǔ)都很重要，但它們有一個(gè)共同點(diǎn)：電腦在處理這些形式的顯性知識(shí)方面將遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于人類(lèi)。
風(fēng)險(xiǎn)在于，教育體系培養(yǎng)出的人比二流電腦強(qiáng)不了多少，因此如果教育的重點(diǎn)繼續(xù)放在把顯性知識(shí)傳遞給下一代上，我們就有麻煩了。
應(yīng)對(duì)人工智能挑戰(zhàn)不僅關(guān)乎培養(yǎng)更多人工智能和電腦專(zhuān)家（盡管這很重要），還關(guān)乎構(gòu)建人工智能無(wú)法效仿的技能。
這些是不可或缺的人類(lèi)技能，例如團(tuán)隊(duì)合作、領(lǐng)導(dǎo)能力、傾聽(tīng)、保持積極心態(tài)、與人打交道以及管理危機(jī)和沖突。
這些都是隱性知識(shí)（而非顯性知識(shí)）形式。
它們屬于訣竅技能，而不是事實(shí)技能。
事實(shí)技能很容易傳給下一代，而且容易衡量。
訣竅技能很難傳遞，也很難衡量。
就業(yè)能力技能差距已然巨大，而人工智能只會(huì)使其更大。
麥肯錫（McKinsey）的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，40%的雇主在解釋公司里初級(jí)職位的空缺時(shí)，把缺乏技能列為理由。
60%的雇主表示，就連高校畢業(yè)生也沒(méi)有為職場(chǎng)做好準(zhǔn)備。
英國(guó)目前的回應(yīng)力度應(yīng)對(duì)不了挑戰(zhàn)。
前教育大臣貝克勛爵（Lord Baker）設(shè)計(jì)的大學(xué)技術(shù)學(xué)院明確針對(duì)就業(yè)能力，側(cè)重培養(yǎng)未來(lái)的工程師、技術(shù)員和科學(xué)家。
在上一個(gè)學(xué)年里，只有1955名18歲青年從這類(lèi)學(xué)校畢業(yè)；相比英國(guó)總共77萬(wàn)的18歲人口，這只是九牛一毛。
類(lèi)似地，“工作室學(xué)?！背霈F(xiàn)在2010年，旨在把職業(yè)和學(xué)術(shù)教育與工作經(jīng)驗(yàn)結(jié)合在一起。
在已開(kāi)辦的50所學(xué)校中，有16所已宣布計(jì)劃關(guān)閉。
這兩種模式都與傳統(tǒng)學(xué)校有顯著不同，這使它們難以獲得認(rèn)可。
我們需要的革命不太可能來(lái)自在主流以外創(chuàng)辦的學(xué)校。
它將不得不來(lái)自現(xiàn)有學(xué)校體制內(nèi)部，支持所有學(xué)生，而不只是那些希望做技術(shù)工作的人。
投行瑞銀（UBS）、咨詢(xún)公司普華永道（PwC）和超市Waitrose等雇主支持的慈善組織Enabling Enterprise，力求從低齡開(kāi)始把就業(yè)能力技能嵌入教學(xué)大綱。
例如，5歲兒童可以學(xué)習(xí)基于分享和輪流的團(tuán)隊(duì)合作，以完成簡(jiǎn)單任務(wù)。
盡管該慈善組織表示結(jié)果看上去大有希望，但它迄今只有275所合作學(xué)校。
評(píng)估和排行榜是成功的障礙：就像在商業(yè)領(lǐng)域一樣，在教育領(lǐng)域，你會(huì)得到你衡量的東西。
學(xué)校問(wèn)責(zé)框架持續(xù)變化，但始終以衡量學(xué)校有多擅長(zhǎng)于傳授事實(shí)技能（特別是英語(yǔ)和數(shù)學(xué)）為主。
評(píng)估學(xué)生8個(gè)科目成績(jī)的Progress 8框架，就不直接衡量就業(yè)能力技能。
Enabling Enterprise行政總裁湯姆?雷文斯克羅夫特（Tom Ravenscroft）對(duì)這種方法提出挑戰(zhàn)：“我們正在強(qiáng)化這樣一種觀(guān)念：只要我們讓孩子們吸收知識(shí)，然后在考試中以某種方式證明自己記住了知識(shí)，那么我們就讓他們做好了取得人生成功的準(zhǔn)備?！?BR> 成功取決于讓下一代學(xué)習(xí)甚至連人工智能都無(wú)法效仿的人類(lèi)技能：創(chuàng)造力；創(chuàng)新；彈性；處理沖突、模棱兩可和不確定性。
我們沒(méi)有為此做好準(zhǔn)備。
我們甚至還沒(méi)有開(kāi)始做準(zhǔn)備。