Sztuczna inteligencja zyskuje znaczenie w projektowaniu, ocenie i aktualizacji programów kształcenia i szkolenia zawodowego.
Raport OECD „Developing Vocational Education and Training with Artificial Intelligence”, opublikowany 23 czerwca 2026 roku, przedstawia rozwój tych zastosowań. Pokazuje, jak AI wspiera analizę trendów na rynku pracy, identyfikację nowych potrzeb kompetencyjnych, mapowanie kompetencji oraz opracowywanie programów i kwalifikacji. Przykłady z Niderlandów, Szwajcarii, Estonii i Niemiec ilustrują różne inicjatywy pilotażowe i rozwijające się zastosowania.
Dla instytucji kształcenia zawodowego jest to szczególnie istotne. Technologie, zadania zawodowe i organizacja pracy zmieniają się, a programy nauczania muszą odpowiadać na te zmiany. Aktualizacja programu wymaga ustalenia, które kompetencje zyskują na znaczeniu, które potrzebują modyfikacji oraz jak przełożyć te informacje na efekty uczenia się.
AI może pomóc w porządkowaniu i porównywaniu danych potrzebnych do podejmowania takich decyzji.
Wyobraźmy sobie ośrodek szkoleniowy aktualizujący program dla techników utrzymania ruchu. Narzędzia AI mogłyby porównać obecne efekty uczenia się z aktualnymi opisami stanowisk i informacjami od pracodawców, wskazując odniesienia do diagnostyki cyfrowej lub nowych urządzeń. Nauczyciele i przedstawiciele firm ocenialiby następnie, czy uzasadnia to zmiany w zadaniach praktycznych, materiałach lub sposobach oceniania.
Podobna analiza może wspierać rozwój modułowych ścieżek kształcenia i mikropoświadczeń, pomagając planować krótsze formy nauki ukierunkowane na konkretne kompetencje.
OECD podkreśla znaczenie włączania AI w istniejące procesy zarządzania. Gromadzenie danych, konsultacje z zainteresowanymi stronami, ocena ekspercka i prace administracyjne mogą korzystać ze wsparcia narzędzi. Odpowiedzialność za decyzje pozostaje po stronie zaangażowanych osób i instytucji.
Jest to ważne, ponieważ wykorzystanie AI nadal jest nierównomierne i często eksperymentalne. Niepełne lub nieaktualne dane mogą prowadzić do błędnych wniosków. Stronniczość i ograniczona przejrzystość mogą obniżać wiarygodność rekomendacji. Nadmierne poleganie na wygenerowanych treściach może również osłabiać wspólne dyskusje, które pomagają utrzymać jakość i przydatność kwalifikacji zawodowych.
Skuteczne wdrożenie wymaga więc wiarygodnych danych, odpowiedniej infrastruktury cyfrowej, jasnego podziału odpowiedzialności i udziału nauczycieli, pracodawców oraz instytucji publicznych. Potrzebne są również kompetencje pozwalające interpretować wyniki AI i sprawdzać ich podstawy.
Wnioski te stanowią ważny kontekst dla AI4VET. Projekt rozwija kompetencje nauczycieli w zakresie AI, wspiera jej wykorzystanie w nauczaniu i doradztwie, promuje edukację włączającą oraz testuje praktyczne zastosowania w instytucjach.
Rozwijanie tych umiejętności może pomóc placówkom prowadzić lepiej uzasadnione rozmowy o potrzebach zawodowych i aktualności realizowanych zajęć.
Który etap aktualizacji programu najbardziej skorzystałby ze wsparcia AI: analiza potrzeb rynku pracy, mapowanie kompetencji czy przygotowanie propozycji zmian?
Źródło materiału: OECD — Developing Vocational Education and Training with Artificial Intelligence
Źródło zdjęcia: UNESCO-UNEVOC — Integrating AI in TVET: Launch of a practical guide for institutions
