Jurang Kemahiran AI di Vietnam Berterusan Walaupun Universiti Melabur Besar-besaran

Keyakinan terhadap AI mengatasi kesediaan di tempat kerja

Universiti di Vietnam melabur besar-besaran dalam kecerdasan buatan (AI), dan pelajar lebih yakin berbanding rakan sebaya mereka di pasaran lain yang dikaji tentang kemampuan bekerja dengan AI. Namun, menurut kajian Pearson dan Amazon Web Services (AWS), majikan melihat jurang antara keyakinan itu dengan keupayaan graduan menggunakan AI secara berkesan di tempat kerja.

Tinjauan di Vietnam mendapati 96 peratus pemimpin pendidikan tinggi berkata institusi mereka melabur dalam AI. Lebih 52 peratus pelajar menilai kesediaan mereka untuk bekerja dalam persekitaran berteraskan AI pada skor 8 hingga 10 daripada 10, tahap keyakinan tertinggi dalam kalangan enam pasaran yang dikaji. Sebaliknya, hanya 15 peratus majikan di Vietnam menilai graduan baharu sebagai cemerlang merentas lapan keupayaan yang diperlukan di tempat kerja yang mengintegrasikan AI.

Kajian itu meninjau 402 orang di Vietnam: 301 pelajar, 50 pemimpin universiti dan anggota fakulti, serta 51 majikan dan pemimpin perniagaan. Penyelidikan lebih luas itu meliputi Vietnam, Brazil, Malaysia, Arab Saudi, United Kingdom dan Amerika Syarikat. Dapatan kajian menunjukkan cabaran ini bukan sekadar soal akses kepada alat AI: graduan perlu membuktikan mereka boleh menggunakannya dengan pertimbangan yang baik, mengesahkan hasilnya dan menerapkannya pada tugas praktikal.

Jurang itu penting memandangkan AI sedang mengubah pekerjaan dan jawatan peringkat permulaan. Pelajar yang tahu memberikan arahan kepada chatbot mungkin masih sukar menentukan sama ada jawapannya tepat, mengenal pasti bukti yang tiada atau menjelaskan bagaimana saranan berbantukan AI memenuhi keperluan perniagaan. Langkah-langkah ini memerlukan kefahaman teknikal serta pemikiran kritis, komunikasi dan pengetahuan bidang.

Pelaburan berkembang pesat, tetapi tidak sekata

Laporan itu mengklasifikasikan Vietnam sebagai “Strategis Berhalaju Tinggi”, iaitu pasaran yang menganggap AI sebagai keutamaan strategik dan melabur secara besar-besaran dalam bidang itu. Sembilan daripada 10 pemimpin universiti yang ditinjau berkata perubahan di tempat kerja yang didorong AI berlaku “amat pantas” atau “sangat pantas”. Angka itu 23 mata peratusan lebih tinggi daripada purata global sebanyak 67 peratus. Semua pemimpin akademik yang ditinjau menjangkakan kadar perubahan itu meningkat dalam tempoh dua tahun akan datang.

Pelaburan tidak menjamin institusi dapat mengikuti setiap perkembangan. Hanya 28 peratus institusi di Vietnam yang ditinjau berkata mereka mengikuti semua perkembangan AI. Laporan itu menyebut pelaburan dalam bidang termasuk pembangunan fakulti, infrastruktur pengkomputeran, kapasiti teknikal, kurikulum dan sistem AI untuk operasi institusi, sambil mengingatkan bahawa tahap kesediaan bergantung pada sejauh mana sumber tersebut diterjemahkan kepada pembelajaran dan amalan.

Tinjauan itu juga mendapati 84 peratus pemimpin pendidikan tinggi kerap berhubung dengan majikan untuk memahami keperluan pasaran. Ini merupakan titik permulaan yang kukuh, namun hubungan yang kerap tidak semestinya bermakna majikan membantu mereka bentuk kursus atau menilai hasil kerja pelajar. Langkah seterusnya ialah menjadikan kerjasama itu lebih praktikal dan berterusan.

Penilaian kendiri pelajar memberikan petunjuk berguna tentang keyakinan, tetapi bukan ukuran langsung prestasi di tempat kerja. Sementara itu, majikan menilai graduan berdasarkan tugas dan jangkaan yang dihadapi di tempat kerja. Jurang antara perspektif ini menunjukkan kursus dan penilaian perlu memberi lebih banyak peluang kepada pelajar untuk menunjukkan kemahiran terapan, bukan sekadar kebiasaan menggunakan alat.

Perkara yang menurut majikan masih kurang pada graduan

Majikan di Vietnam mengenal pasti beberapa masalah dalam penggunaan AI oleh graduan. Seramai 43 peratus menyebut tabiat penggunaan yang kurang baik, termasuk terlalu mempercayai hasil AI serta kelemahan dalam pengesahan atau semakan fakta. Sebanyak 37 peratus menyatakan pengalaman praktikal yang terhad, manakala 35 peratus menyebut kebergantungan berlebihan pada alat AI. Jawapan ini mungkin bertindih, tetapi secara keseluruhannya menunjukkan mengapa akses sahaja bukan ukuran kesediaan yang mencukupi.

Hanya 8 peratus majikan menilai graduan sebagai cemerlang dalam menilai hasil AI secara kritis. Kemahiran ini merangkumi semakan dakwaan berdasarkan bukti yang boleh dipercayai, mengenal pasti ketidakpastian dan bias, serta mengetahui bila sesuatu tugas memerlukan kepakaran manusia dan bukannya jawapan automatik. Kemahiran ini amat penting apabila AI menghasilkan teks yang lancar tetapi masih mungkin mengandungi kesilapan.

Dalam lapan bidang, majikan menilai pengetahuan teknikal, kebolehsuaian, penggunaan alat AI secara berkesan, kreativiti, penerapan pengetahuan akademik pada kerja praktikal, pembelajaran berterusan, komunikasi dan kerjasama, serta penilaian kritis terhadap hasil AI. Angka keseluruhan 15 peratus yang dinilai cemerlang ialah purata merentas keupayaan tersebut; ia tidak bermaksud setiap majikan memberikan penilaian yang sama dalam setiap bidang.

Isu ini juga melangkaui Vietnam. Di peringkat global, 53 peratus majikan dalam penyelidikan Pearson dan AWS berkata mereka sukar mencari graduan baharu yang mempunyai kemahiran AI yang memenuhi keperluan tempat kerja. Dalam keseluruhan kajian, hanya 14 peratus pelajar berkata mereka telah mencapai tahap kemahiran tinggi dalam menerapkan alat AI ke dalam aliran kerja profesional. Secara keseluruhan, dapatan ini menggambarkan masalah peralihan: mempelajari cara menggunakan alat tidak secara automatik menyediakan seseorang untuk menggunakannya dengan andal dalam pekerjaan.

Empat keupayaan membentuk graduan bersedia AI

Laporan itu mentakrifkan kesediaan AI sebagai gabungan empat keupayaan yang saling berkaitan. Kemahiran fungsi AI bermaksud mengetahui cara menggunakan alat yang sesuai untuk sesuatu tugas. Kemahiran insani kritis merangkumi pertimbangan, kebolehsuaian, komunikasi, kerjasama dan penyelesaian masalah. Penggunaan beretika bermaksud menggunakan AI secara bertanggungjawab serta mempertimbangkan privasi, bias dan potensi mudarat. Kecerdasan strategik pula merangkumi pemahaman tentang cara AI boleh memberikan nilai dan keadaan yang mungkin tidak sesuai untuk penggunaannya.

Keupayaan ini berfungsi secara bersama. Sebagai contoh, graduan yang menyediakan cadangan perniagaan dengan bantuan AI sepatutnya mampu merangka tugas, memilih alat yang sesuai, menyemak dakwaan dan sumber, mengenal pasti batasan, serta menjelaskan alasan di sebalik saranan akhir. Pengguna manusia tetap bertanggungjawab terhadap hasil kerja itu meskipun sistem membantu menghasilkannya.

Pendekatan ini turut mengubah cara AI patut diajar. Kursus yang tertumpu terutamanya pada pengendalian alat popular boleh menjadi lapuk apabila alat berubah. Mengajar pelajar menilai hasil, menyesuaikan pendekatan dan menghubungkan AI dengan pengetahuan bidang lebih tahan lama. Ini membantu pelajar memindahkan kemahiran mereka kepada sistem yang tidak dikenali dan tugas baharu di tempat kerja.

Rangka Kerja Geseran Kesediaan AI yang lebih luas dalam laporan itu menghuraikan enam halangan yang boleh bertindan sepanjang peralihan daripada pendidikan ke alam pekerjaan: kadar perubahan, hubungan, keupayaan, tadbir urus, pengalaman dan kemahiran. Kadar perubahan merujuk kepada perubahan di tempat kerja yang lebih pantas daripada kemas kini kurikulum. Hubungan merangkumi maklum balas yang lemah antara majikan dengan pendidik. Keupayaan meliputi persediaan fakulti yang tidak sekata. Tadbir urus merangkumi peraturan praktikal untuk penggunaan yang bertanggungjawab. Pengalaman pula merujuk kepada kekurangan peluang berstruktur untuk berlatih. Kemahiran menggambarkan ketidakpadanan antara kebolehan yang ditunjukkan graduan dengan keperluan pekerjaan.

Jadikan hubungan dengan majikan sebagai amalan bersama

Universiti dan majikan boleh menangani jurang pengalaman dengan mereka bentuk penilaian berdasarkan situasi kerja sebenar. Daripada sekadar meminta pelajar menerangkan alat AI, tugasan boleh menghendaki mereka menggunakan AI untuk merangka cadangan, mengesahkan dakwaannya, mengenal pasti kelemahan dan mempertahankan saranan mereka. Ini menjadikan proses tersebut jelas dan memberi pengajar cara untuk menilai pertimbangan pelajar, selain hasil akhir.

Majikan boleh menyumbang cabaran sebenar, latihan amali dan maklum balas tentang kurikulum. Mereka juga boleh membantu fakulti memahami penggunaan AI dalam perniagaan dengan menyediakan peluang untuk memerhati atau bekerja bersama pasukan. Kerjasama ini dapat memberi pelajar pengalaman menghadapi kekangan yang mungkin tidak terdapat dalam latihan bilik darjah, seperti maklumat tidak lengkap, tarikh akhir dan keperluan menyampaikan dapatan kepada rakan sekerja.

Bagi universiti, laporan itu mengesyorkan kitaran semakan kurikulum yang lebih pendek, model pembelajaran fleksibel dan kelayakan bertindan yang membolehkan pelajar memperoleh kelayakan diiktiraf secara berperingkat. Laporan itu juga menyeru pembangunan fakulti yang berfokus pada pengajaran terapan, serta peluang berakreditasi untuk berlatih menggunakan AI dalam situasi realistik. Matlamatnya adalah untuk mengintegrasikan penggunaan AI dalam pembelajaran teras, bukan mengehadkannya kepada demonstrasi pilihan atau pengenalan yang berdiri sendiri.

Pelajar boleh memudahkan penilaian kemahiran mereka dengan membina portfolio projek berbantukan AI. Portfolio itu boleh menunjukkan tugasan yang dilakukan, cara AI digunakan, perkara yang disemak atau diubah oleh pelajar, serta hasil akhir yang dicapai. Bukti ini boleh membantu majikan memahami keupayaan praktikal calon, melangkaui ijazah atau dakwaan umum tentang kemahiran AI.

Laporan itu turut membincangkan pilihan paksa antara calon hipotetikal: seorang memiliki kemahiran AI yang kukuh tetapi tiada ijazah, manakala seorang lagi memiliki ijazah tetapi pengalaman AI terhad. Majikan memberikan kelebihan hanya empat mata peratusan kepada pemegang ijazah. Dapatan itu menunjukkan kelayakan masih penting, tetapi majikan mungkin sangat mengutamakan bukti keupayaan terapan.

Tanggungjawab turut melangkaui kampus dan majikan

Tadbir urus yang jelas juga sebahagian daripada kesediaan. Pelajar dan kakitangan memerlukan panduan praktikal tentang alat yang boleh digunakan, maklumat yang tidak patut dimasukkan ke dalamnya, cara mendedahkan hasil kerja yang dijana AI, dan pihak yang bertanggungjawab menyemaknya. Tanpa peraturan yang jelas, orang ramai mungkin menggunakan alat yang tidak diluluskan atau mengendalikan maklumat sensitif secara cuai, sekali gus membawa risiko daripada pendidikan ke tempat kerja.

Pihak pengawal selia boleh menyokong peralihan itu dengan memperjelas dasar dan membolehkan pensijilan kemahiran digital yang berkaitan diterapkan dalam program universiti. Saranan laporan itu turut menyeru penyedia pendidikan dan majikan supaya bersetuju dengan hasil pembelajaran serta piawaian penilaian yang lebih jelas, agar graduan mempunyai cara yang lebih konsisten untuk menunjukkan keupayaan mereka.

Eksekutif Pearson dan AWS mengetengahkan pendekatan yang menumpukan pada usaha menterjemahkan penglibatan dengan AI kepada keupayaan di tempat kerja. Penyelidikan itu dibangunkan bersama firma penyelidikan bebas PSB Insights dan merangkumi jawapan tinjauan daripada lebih 2,700 pelajar, pemimpin pendidikan dan majikan di enam pasaran, serta temu bual dengan pemimpin pendidikan tinggi. Rangka kerja mereka bertujuan membantu institusi mengenal pasti bahagian dalam laluan pendidikan ke alam pekerjaan masing-masing yang perlu diberi perhatian.

Bagi Vietnam, dapatan utama bukanlah bahawa universiti gagal melabur atau pelajar tidak berminat. Pelaburan meluas, keyakinan pelajar tinggi dan kebanyakan institusi yang ditinjau sudah menjalin hubungan dengan majikan. Cabaran yang lebih besar ialah menghubungkan kekuatan itu dengan latihan berulang, penilaian yang mantap dan kerja yang menyerupai keputusan yang perlu dibuat graduan selepas meninggalkan universiti.

Intinya

• 96 peratus pemimpin pendidikan tinggi Vietnam yang ditinjau berkata institusi mereka melabur dalam AI.
• Lebih 52 peratus pelajar menilai kesediaan mereka untuk bekerja dalam persekitaran yang mengintegrasikan AI pada skor 8 hingga 10 daripada 10.
• Hanya 15 peratus majikan menilai graduan baharu sebagai cemerlang merentas lapan keupayaan AI di tempat kerja.
• Majikan menyebut tabiat pengesahan yang lemah, pengalaman praktikal yang terhad dan kebergantungan berlebihan pada alat AI.
• Laporan itu menyeru penilaian yang direka bersama majikan, latihan terapan, pembangunan fakulti dan tadbir urus AI yang lebih jelas.