美國發(fā)布面向AI時代的勞動力技能框架

2025年7月31日，美國南部地區(qū)教育委員會（SREB）教育人工智能委員會發(fā)布正式版《面向AI時代的勞動力技能》（Skills for an AI-Ready Workforce）框架（注：2024年11月曾發(fā)布草案）。該框架為培養(yǎng)符合當前就業(yè)市場需求的人才提供了系統(tǒng)方案，適用于全年齡段教育體系——從K12基礎教育到高等教育，從職業(yè)培訓機構到企業(yè)內(nèi)部培訓項目。該框架的主要內(nèi)容概括如下：

一、AI時代需要什么技能

該框架提出AI時代的勞動力需具備三個相互關聯(lián)的技能群：成功技能（Success Skills）、行業(yè)基礎技能（Industry Baseline Skills）和技術技能（Technical Skills）。

1.成功技能（Success Skills）

成功技能指的是適應性強、以人為本的技能，即使角色發(fā)生變化，這些技能也至關重要，包括：溝通技能、領導力和項目管理、團隊合作、批判性思維、創(chuàng)造力、持續(xù)學習、適應性、解決問題等。

該框架指出，在當今快速變化的職場環(huán)境中，成功技能對個人發(fā)展至關重要，它們能顯著提升各行業(yè)從業(yè)者的工作表現(xiàn)。隨著技術進步，職場人士將愈發(fā)依賴這些可遷移技能來與AI工具協(xié)同工作、解析數(shù)據(jù)結果，以及運用人類特有的判斷力來轉化洞察成果。

另外，成功技能特別關注的是在技術密集型環(huán)境和職場中立足并取得發(fā)展所需的技能。隨著AI和自動化重塑各行各業(yè)，從業(yè)者需要培養(yǎng)領導力、項目管理能力以及適應能力，以應對不斷變化的角色和職責。

2.行業(yè)基礎技能（Industry Baseline Skills）

行業(yè)基礎技能指的是確保學習者理解AI如何影響職場決策和責任的素養(yǎng)，包括核心學術知識、領域知識、AI倫理、網(wǎng)絡安全、數(shù)據(jù)隱私和負責任的AI使用。

該框架指出，在當今技術驅動的就業(yè)環(huán)境中，行業(yè)基礎技能對于培養(yǎng)學生和成人掌握關鍵技術素養(yǎng)至關重要。隨著AI和自動化持續(xù)重塑職業(yè)形態(tài)，這些跨領域的核心素養(yǎng)正成為所有職業(yè)發(fā)展路徑中不可或缺的競爭要素。

扎實的數(shù)學、科學、社會科學和語言藝術等核心學科技能，為培養(yǎng)批判性思維、數(shù)據(jù)素養(yǎng)和分析推理等關鍵能力奠定基礎。這些能力不僅是構建有效AI指令、解析AI生成內(nèi)容的基礎，更是理解跨學科技術應用的核心支撐。與此同時，領域專業(yè)知識能幫助從業(yè)者精準運用AI工具優(yōu)化工作流程、輔助決策并推動創(chuàng)新。這一技能體系還包含對倫理框架與數(shù)字安全原則的理解，以確保技術的負責任使用。掌握這些復合能力將顯著提升個人在快速變革的工作環(huán)境中的適應力、就業(yè)競爭力與職業(yè)發(fā)展?jié)摿Α?/p>

3.技術技能（Technical Skills）

技術技能指的是使用AI工具的技能，包括數(shù)據(jù)素養(yǎng)與編程、AI基礎知識、AI賦能技術，這些技能對所有學習者都至關重要，而不僅限于計算機科學或AI開發(fā)領域的學習者。

其中數(shù)據(jù)素養(yǎng)與編程指的是理解、解讀與運用數(shù)據(jù)的基礎技能，同時認識編程技術如何支撐現(xiàn)代科技解決方案。

AI基礎知識涵蓋機器學習、深度學習和生成式AI等核心概念，幫助學習者理解AI系統(tǒng)如何從數(shù)據(jù)中學習、識別模式并創(chuàng)造新內(nèi)容。

AI賦能技術為運用模擬人類能力的工具技術，包括處理文本、聲音和圖像等多模態(tài)輸入的大語言模型、計算機視覺及多模態(tài)系統(tǒng)。

二、AI時代需要的技能等級是如何的？

該框架構建了循序漸進的AI能力培養(yǎng)路徑，包含四個遞進階段：認知、探索、應用和精通。該體系適用于全年齡段學習者——從低年級學童到高等教育階段學生，以及在職或轉崗的成年群體。

四個進階階段反映了個人學習歷程中可能經(jīng)歷的不同成長形態(tài)。學習者在不同技能領域可能處于不同層級，例如某人可能在溝通與問題解決方面已達精通，卻在網(wǎng)絡安全或生成式AI領域尚處認知階段。

該框架突破傳統(tǒng)年齡或學歷限制，強調(diào)學習是動態(tài)且情境化的。其靈活性體現(xiàn)在：可更新K-12課程標準，指導高等教育課程設計，優(yōu)化職業(yè)培訓體系。它是連接教育場景與職業(yè)發(fā)展的規(guī)劃工具。

具體而言：

1.認知——建立對AI的基礎理解

在認知階段，學習者開始構建對AI概念和工具的基礎認知。通過引導式探索和興趣驅動活動，他們了解AI系統(tǒng)如何收集并利用數(shù)據(jù)做出決策。無論是在課堂還是職場環(huán)境中，這一階段的目標是培養(yǎng)對AI在日常生活中的存在感知，以及對其社會影響的初步理解。

2.探索——使用和探究AI工具

進入探索階段后，學習者開始以更獨立的方式實際運用AI工具。他們嘗試不同的指令輸入，分析輸出結果，并思考如何用AI解決簡單問題。在此過程中，學習者會認識到AI的局限性（包括潛在的偏見問題），并開始批判性評估工具生成的結果。該階段著重培養(yǎng)跨學習場景和職業(yè)崗位所需的創(chuàng)造力、批判性思維及基礎問題解決能力。

3.應用——綜合運用與評估

應用階段的特點是更有針對性地運用AI工具應對復雜挑戰(zhàn)。學習者通過數(shù)據(jù)驅動決策，評估AI生成內(nèi)容的準確性，并通過迭代優(yōu)化解決方案。倫理考量成為核心議題，學習者需要分析AI在現(xiàn)實場景中的應用，審視錯誤信息、偏見和公平性等問題。該階段支持項目制學習、職場模擬訓練及專業(yè)領域問題解決。

4.精通——展現(xiàn)專業(yè)能力與適應性

達到精通階段的個體能夠跨學科、跨行業(yè)自信靈活地運用AI技術。他們主導整合AI工具的項目，適應新興技術發(fā)展，并指導他人負責任地高效使用這些系統(tǒng)。精通能力包括創(chuàng)新突破、解決跨領域挑戰(zhàn)，以及從倫理、效率和人文影響等維度評估不斷演進的AI系統(tǒng)。該階段對應領導崗位、高級職業(yè)培訓和專業(yè)學術發(fā)展方向。

這一進階過程以AI倫理和人類監(jiān)督為基礎，強調(diào)在學習過程的每個階段都必須將技術的負責任使用置于核心位置。無論年齡或背景如何，所有學習者在培養(yǎng)AI相關技能時都應明確認識到：技術旨在輔助而非取代人類判斷。商界與產(chǎn)業(yè)領袖們特別強調(diào)，在所有教育和職業(yè)場景中融入倫理考量和人類責任至關重要。通過將這些原則貫穿技能培養(yǎng)全過程，學習者將能更有效地批判性評估AI產(chǎn)出，并在現(xiàn)實場景中審慎且負責任地應用技術。

該框架指出，無論是勞動力體系還是教育系統(tǒng)，都需要做好充分準備，為不同起點的學習者提供個性化支持。在基礎教育和高等教育全面普及AI基礎技能之前，大量學生和成年學習者將需要針對其不同發(fā)展階段（從認知理解到熟練應用）的專項支持。由于個體在前期經(jīng)驗、接觸機會等方面存在差異，學習者可能從"認知層"到"熟練層"之間的任何階段開始他們的AI技能提升之旅。

針對三個技能群的每一項技能，該框架都給出了在各個發(fā)展階段上的水平描述。

三、AI時代技能框架如何實施？

該框架究其在K-12教育、高等教育和職業(yè)培訓體系中的實施提出了6項建議，具體概括如下：

1.將AI融入核心課程與職業(yè)技術教育標準

為讓學習者適應AI融合的未來，各級教育主管部門應對學術標準、職業(yè)技術教育框架及高等教育能力要求進行全面審查，識別AI技能與現(xiàn)有內(nèi)容/過程標準的結合點（而非將其設為獨立科目）。基礎性標準（跨學科的廣泛學習目標）和過程性標準（如協(xié)作、問題解決等可遷移技能）是天然切入點，內(nèi)容標準則可將AI技能直接關聯(lián)學科知識。如數(shù)學學科可通過AI可視化平臺分析數(shù)據(jù)趨勢并預測，模擬金融與物流領域的專業(yè)實踐。

2.加強并推進數(shù)字學習與計算機科學標準的現(xiàn)代化

該框架指出，相關部門應審查更新數(shù)字學習和計算機科學標準，確保其體現(xiàn)AI技能框架中的能力要求。其提出的四級進階（認知→探索→應用→精通）可為標準修訂提供結構化路徑。例如，認知級適用于小學數(shù)字素養(yǎng)標準，幫助學生理解AI基礎概念及其生活影響；探索級指導初中標準修訂，支持學生在結構化實踐中接觸AI工具；應用級契合高中標準，要求學生在問題解決中獨立運用AI工具；精通級作為高中高階課程、高等教育及職業(yè)培訓目標，培養(yǎng)AI技術的自信應用與倫理決策能力。

該進階體系同樣適用于零基礎的成人學習者，確保按實際水平切入。

3.強化與產(chǎn)業(yè)界、勞動力機構及經(jīng)濟發(fā)展組織的協(xié)作

該框架指出，單靠教育系統(tǒng)無法實現(xiàn)AI準備。跨領域合作對銜接學習成果與勞動力市場需求至關重要，應納入行業(yè)領袖、勞動力委員會、商會、專業(yè)協(xié)會、經(jīng)濟發(fā)展機構及職業(yè)培訓提供商。這些合作伙伴能提供關鍵洞察，揭示AI如何重塑物流、醫(yī)療、金融、制造等特定領域。

通過此類合作，教育和培訓領導者可共同開發(fā)"能力對照工具"——將AI相關技能與高需求職業(yè)所需能力進行匹配。協(xié)作內(nèi)容應包括：確定優(yōu)先應用場景（AI改變崗位職能的具體案例）、協(xié)調(diào)技能培養(yǎng)階段與職場準備要求、建立反饋機制以根據(jù)行業(yè)需求變化驗證并優(yōu)化培訓內(nèi)容。

4.將AI就緒能力融入職業(yè)培訓與技能提升項目

該框架指出，為應對經(jīng)濟變革需求，成人學習者和在職人員需培養(yǎng)超越人文軟技能的能力。職業(yè)培訓項目應確保所有學習者都能建立全面的AI就緒能力：成功技能、行業(yè)基礎技能及技術技能。

職業(yè)培訓應持續(xù)重視領導力、項目管理和協(xié)作等成功技能，這些對適應自動化、遠程辦公和跨職能團隊環(huán)境至關重要。但培訓還必須包含AI倫理、網(wǎng)絡安全意識和數(shù)據(jù)素養(yǎng)等行業(yè)基礎技能，讓勞動者理解AI對其具體工作的影響。

此外，成人學習者需要基礎技術技能來自信操作AI技術，包括理解AI工具原理、解讀輸出結果并將其有效應用于工作問題或流程。

5.為教育工作者提供全面的AI專業(yè)發(fā)展

該框架認為，所有教育工作者（包括教師、教職員、輔導員、行政人員、教學教練及支持人員）都必須獲得高質量培訓，提升其理解、應用和教授AI相關技能的能力。此類培訓應使AI成為跨學科教學的增強工具，而非孤立課題。專業(yè)發(fā)展應聚焦兩個領域：一是技術熟練度，即幫助教育者自信且負責任地使用AI工具；二是教學融合，即指導其將AI技能融入現(xiàn)有學術與職業(yè)課程。

6.建立AI就緒度的監(jiān)測評估機制

該框架指出，為確保AI就緒措施有效且適應變化，需建立覆蓋K-12教育、高等教育和職業(yè)培訓的評估體系，衡量學習者發(fā)展進度與程度。評估機制應以本框架為基準，追蹤三類技能的教授效果及學習者在認知→探索→應用→精通各階段的進展。決策者需綜合分析多維度數(shù)據(jù)：包括跨學科/路徑的學習者技能發(fā)展；教育者/培訓者的專業(yè)發(fā)展成果；AI能力與課程的融合程度；雇主、勞動力機構及高校的反饋等。

評估不僅要關注AI概念的引入頻率，更要考察學習者的深度學習效果——特別是批判性思維、問題解決及AI工具應用能力。

四、將AI技能融入教育與職業(yè)培訓的具體步驟是如何的？

該框架為K-12教育、高等教育及職業(yè)培訓系統(tǒng)的領導者提供分步指導，幫助將AI技能整合至學術標準、職業(yè)培訓項目及技能培養(yǎng)計劃中。具體包括6步：

1.組建跨領域整合團隊；

2.基于AI技能體系開展標準審查；

3.構建職場應用場景關聯(lián)‘

4.標準文本的AI化修訂；

5.教學驗證與反饋；

6.確定實施與支持體系建設。

資料來源：

SREB. Skills for an AI-Ready Workforce. https://www.sreb.org/sites/main/files/file-attachments/2025_ai_ready_workforce.pdf

[本文為教育部國別和區(qū)域研究基地中國教育科學研究院國際教育研究中心研究成果]

本文由中國教育科學研究院“教育國際前沿”課題組成員整理，課題組負責人張永軍，編輯劉強，內(nèi)容僅供參考。點擊左下角“閱讀原文”可下載該文獻。