银娱geg优越会7171156 网络研讨会

股权，多样性，包容性和可及性（EDIA）倡议一直需要平衡工作，以平衡着专注于行为改变的工作与转移价值观和态度的努力。两者都很重要，但是他们需要不同的策略来在组织内部创造有意义的变化。领导者，经理和前线工作人员通常对每个人的反应方式有所不同，这就是为什么体贴和故意计划是产生持久影响的关键的原因。当这些主题越来越两极化时，这一点尤其重要，这使得很难找到共同点，进行尊重的对话或有动力支持有意义的变化。

本届会议还提供了深入了解公平，多样性，包容性和可访问性的主题的预览，这是通过曼尼托巴大学（UM）扩展银娱geg优越会7171156提供的新课程。该课程比研讨会深入研究，允许参与者批判性地反思自己的优势和领域，以进一步发展，并制定行动计划，为更公平，多样，多样，包容和可访问的工作场所环境做出贡献。

• 探索并注册了解公平，多样性，包容性和实践中的可访问性

描述

本网络研讨会是我们AI网络研讨会系列的结局，这是一项对AI在高等银娱geg优越会7171156景观中的动态，有时甚至充满挑战的领域的启发性探险。与凯利·施罗拉（Kelly Shiohira），雷·施罗德（Ray Schroeder），莱恩·戈尼克（Len Gonick）和罗德·拉斯特拉（Rod Lastra）一起，本届会议重点介绍了高等银娱geg优越会7171156如何通过表现性的AI彻底改变教学和学习，并反思了过去一年的概述以及对未来可能性的有远见的预测。 

特征

Kelly Shiohira，全球学习银娱geg优越会7171156网络的总监
Ray Schroeder，UPCEA的高级研究员，在线和专业银娱geg优越会7171156协会，伊利诺伊大学Springfield大学名誉教授（UIS）
lev gonick，亚利桑那州立大学（ASU）的CIO
rod lastra，终身学习专业人士，UM扩展银娱geg优越会7171156

描述

与Safiya Nobel和Cecil Rosner的网络研讨会深入研究了生成AI的道德和挑战，重点是它培训的数据和信息中固有的偏见。它探讨了AI模型培训的复杂性和道德考虑，并引起了人们的关注，例如最近针对AI公司在培训AI模型中使用已发表文章的诉讼中提出的问题。

^{实时事件 - 未记录}

特征

Safiya Nobel，的作者压迫算法
Cecil Rosner，的作者操纵消息 - 强大的力量如何塑造新闻
rod lastra，终身学习专业人士，UM扩展银娱geg优越会7171156

演示注释

2024年4月5日网络研讨会幻灯片（PDF）

描述

本网络研讨会与Mike Sharples一起研究了生成AI工具的最新进步及其对终身学习者的潜在好处。它提供了深入的探索，探索如何用于银娱geg优越会7171156目的如何利用生成的AI工具。对话的重点是英国和欧盟引起的AI政策和法规及其在加拿大的相关性。

特征

Mike Sharples，英国公开大学的名誉银娱geg优越会7171156技术教授
rod lastra，终身学习专业人士，UM扩展银娱geg优越会7171156

描述

本网络研讨会以汗学院的首席执行官兼创始人Sal Khan为特色。它探讨了生成AI对银娱geg优越会7171156的变革性影响，重点是高等银娱geg优越会7171156以及AI，尤其是像Khanmigo这样的工具的方式，可以彻底改变学习经验。

^{实时事件 - 未记录}

特征

Sal Khan，可汗学院的首席执行官兼创始人
Rod Lastra，UM扩展银娱geg优越会7171156

描述

Ray Schroeder，在线和专业银娱geg优越会7171156协会Upcea的杰出银娱geg优越会7171156家和高级研究员，加入了Rod Lastra（代理Dean，UM扩展银娱geg优越会7171156），讨论了有关革命性AI的革命世界，特别关注Chatgpt的变革潜力。

演示注释

CHATGPT网络研讨会2023年Nov 10 Notes（PDF）

推荐读数

Wolfram，Stephen，Chatgpt在做什么……为什么它可以工作？ 

在线阅读Ray's：有关高等银娱geg优越会7171156生成AI的趋势文章

描述

在此网络研讨会中，Kelly Shiohira，执行经理：JET Education Services的研究和数据生态系统，加入Rod Lastra，代理Dean，UM扩展银娱geg优越会7171156，以进行有关人工智能时代终身学习的对话。凯利（Kelly）分享了她对AI如何影响高等银娱geg优越会7171156以及我们应该如何应对潜在的未来影响的想法。

讨论中的图表

非计算AI，基于规则的AI和机器学习之间的差异

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生成AI模型的体系结构

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推荐读数

人工智能（AI）和计算机
Turing，A。（1950）。计算机械和智能。心理和哲学的季度评论，236，433–460。https：//doi.org/10.1093/mind/lix.236.433

Wooldridge，M。（2021）。人工智能的简短历史：它是什么，我们在哪里，我们要去哪里。Flatiron Books。


大语言模型（LLM）
Bommasani，R.，Hudson，D.A.，Adeli，E.，Altman，R.，Arora，S.，Von Arx，S.关于基础模型的机会和风险。 Arxiv预印ARXIV：2108.07258。https：//doi.org/10.48550/arxiv.2108.07258


生成预训练的变压器（GPT）
Liu，H.，Ning，R。，Teng，Z.评估chatgpt和gpt-4的逻辑推理能力。 Arxiv预印型ARXIV：2304.03439。https：//library.oapen.org/bitstream/handle/20.500.12657/61656/1/1656/1/9781000870817.pdf

OpenAI。 （2023）。 chatgpt：优化对话的语言模型。https：//openai.com/blog/chatgpt/


Gen-AI在银娱geg优越会7171156和学习上的交集
Anders Ba。 （2023）正在使用Chatgpt作弊，pla窃，两者都不是或前进的思维？doi：10.1016/j.patter.2023.100694。 PMID：36960444; PMCID：PMC10028419。https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc10028419/

Araya，D。，＆Marber，P。（2023）。。全球时代的增强银娱geg优越会7171156：人工智能与学习和工作的未来（第327页）。泰勒和弗朗西斯。

Jo，A。（2023）。生成AI的承诺和危险。自然，614（1）, 214-216.

Firat，M。（2023）。。聊天gpt如何改变自动体验和开放银娱geg优越会7171156？https：//doi.org/10.31219/osf.io/9ge8m

O'Neil，C。（2017）。数学破坏武器：大数据如何增加不平等和威胁民主。Crown。

Papaspyridis，A。和J. La Greca（2023）。AI和银娱geg优越会7171156：承诺会兑现吗？ 。在Araya D.，P。Marber（编辑）的全球年龄增强银娱geg优越会7171156：人工智能与学习和工作的未来（第119-136页）。 Routledge。

Qadir，J。（2023，5月）。CHATGPT时代的工程银娱geg优越会7171156：银娱geg优越会7171156生成性AI的承诺和陷阱。 2023年，IEEE全球工程银娱geg优越会7171156会议（银娱geg优越会7171156）（第1-9页）。 IEEE。

Shiohira，K和W. Holmes（2023）。谨慎行事。人工智能和银娱geg优越会7171156的陷阱和潜力。在Araya D.，P。Marber（编辑）的全球年龄增强银娱geg优越会7171156：人工智能与学习和工作的未来（第137-156页）。 Routledge。

Suppes，P。和M Jerman（1969）。。斯坦福大学的计算机辅助指令。银娱geg优越会7171156技术，9（1），22-24

联合国教科文组织（2023）银娱geg优越会7171156和研究生成AI指南。

描述

本网络研讨会汇集了一个专家小组，这些专家将解决AI对工作未来，可持续的城市空间和高等银娱geg优越会7171156的影响。该小组对未来的潜在挑战和机遇提供了观点。 

特征

Kari Kumar，副院长（学术），UM扩展银娱geg优越会7171156
Jason Shields，曼尼托巴大学室内设计助理教授
Briana Brownell，创始人兼首席执行官Pure Strategy Inc.
rod lastra，代理院长，UM扩展银娱geg优越会7171156

Q＆A

您认为AI可以替换其他跨学科的领域，例如图形设计和绘画，并且通常会冒着真正的艺术和人类设计的风险？还是AI是设计师学习的新技术？

人工智能产生的艺术在过去十年中取得了令人印象深刻的进步。目前，许多人都同意，可以将AI-ART归类为两个领域：i）扩展人类创造力的数字技术和ii）使用机器学习算法生成艺术的数字技术，这些技术通常没有直接的人类影响力。前者具有增强人类创造力的巨大潜力，而所采用的技术只是一种工具。后者已用于生成商业艺术（例如徽标）。我们距离创建数字Pablo Picasso或AndrésSegovia还有数十年的路程。鉴于概括的AI甚至不是现实，因此不可能创造性的努力受到严重威胁。目前，创意人类的AI过程甚至还没有实现像孩子一样的认知能力。  这完全取决于我们如何定义艺术。如果在视觉艺术中仅意味着渲染令人愉悦的景观或肖像，那么我想AI可以取代装饰着走廊和酒店入口的艺术品。真正的真实艺术本来是挑战和反映现代社会的反映，因此，只要社会不改变艺术的估值，那么真实的艺术家就几乎不担心（至少目前）。

在诸如图形设计之类的专业中，这是一个完全不同的故事，在该专业中，在多个领域使用AI。  一个很好的例子是测试与知名营销活动相关的图像“唯一性”以及使用消费者数据来确定有效的视觉消息传递（即市场智能）。 AI也被用于创造成功的商业艺术。与大型语言模型的合并，特别是“生成的预训练的变压器3”（GPT3）模型，这已经进一步迈进了一步，这些模型可以以针对特定受众的方式模仿人类写作（即叙事楔子）。这对于营销意味着，设计公司可以在设计师几乎没有意见的情况下生成徽标和针对性的通信。与此相关的是文本到图像的一代，这是AI生成的“艺术”的有力例子，并且具有几乎无限的商业应用（以及一些可疑的道德问题）。 

对于那些有兴趣尝试AU驱动的自然语言模型的人，请查看RYTR，该rytr使用AI基于简单的主题集生成复杂的短语和一组关键字：https：//rytr.me/？via = home1

最近（2021年）出版了一本名为的好书机器学习时代的艺术。对于那些希望更多地了解人工智能和艺术的历史和未来轨迹的人来说，这是值得一读的。

最后，关于AI和营销主题的最新论文可能引起了人们的关注。这是参考：

Mariani，M。M.，Perez -Vega，R。，＆Wirtz，J。（2022）。营销，消费者研究和心理学的AI：系统文献综述和研究议程。心理与营销，39（4），755-776。

Wisetsri，W。（2021）。营销人工智能的系统分析和未来的研究指示。土耳其计算机与数学银娱geg优越会7171156杂志（Turcomat），12（11），43-55

你们对Google Imagen AI最近产生类似生活的人造视频的突破有何看法？这对未来有什么影响？

Text-to-image generation (e.g., OpenAI’s DALL-E, Meta’s Make-a-Scene and Google’s Imagen) creates photo-realistic content based on any string of user-defined descriptive natural language text such as “blue, flying, whales, in a red sky”.该算法可以在几秒钟内生成高分辨率图像。该技术仍然相对较新，但具有巨大的潜力（例如，银娱geg优越会7171156，执法），在隐私，版权和知识产权方面构成了严重的法律挑战。这是文本到视频的扩展，其中单独渲染的图像被缝合在一起。目前，AI生成的视频和图像相对容易与具有分析工具破译此类AI呈现内容的人的真实内容区分开。也就是说，它可以进一步使社交媒体中欺骗性内容的放大。生成的AI图像内容是技术变革速率超过社会法律，权利和道德的另一个例子。

在AI的建设性和破坏性应用之间绘制界限，道德法规的作用是什么？

建设性和破坏性之间的边界是模糊的，这就是使道德监管如此难以定义和实施的原因。我们在大流行期间看到了这一行动，在该大流行中，人口水平的生物监测对于跟踪病毒的传染至关重要。类似的技术也可以用于社会利益不太明确的目的。一个问题是谁调节使用，鉴于大多数AI驱动的应用程序是由正在解密大量未经浏览数据的复杂神经网络组成的。换句话说，对于包括立法者在内的大多数人群，AI的力量都存在于黑箱中，在黑箱中，应用通常位于尖端研究和创新的边界。

以Geo-Tracking Data的使用为例。 AI模型可以利用复杂的可能性算法来预测高度准确的运动行为。即使在拖钓者关闭其跟踪信标后，这种模型已成功地用于跟踪南太平洋的非法捕鱼活动。这为当局和保护组织提供了打击导致海洋生态系统破产的非法活动的工具。另一个例子是使用手机元数据来识别贫困的地理参考模式。 AI模型已用于三角区域，其中最有效地使用手机元数据来最有效地针对人道主义援助。在西非的共同危机以及乌干达和孟加拉国，这种AI技术在多哥成功使用。这些AI模型的好处毫无疑问。也就是说，人们可以看到将强大的AI算法应用于地理跟踪数据的使用如何具有邪恶的结果。

描述

本网络研讨会探索了优先级公平和包容的银娱geg优越会7171156期货。 UM扩展银娱geg优越会7171156讨论了我们新创建的公平，多样性，包容性和可访问性（EDIA）计划，支持包括国际学生在内的多元化学习者的策略以及将土著观点整合到银娱geg优越会7171156框架中的方式。本届会议为所有人创造了更具包容性和公平的学习环境提供了宝贵的见解和实用策略。

特征

Robin Attas，曼尼托巴大学股权多样性包容性可访问性（EDIA）凭据
CarlosMirandaGarcía，个人顾问，访问和原住民焦点计划，扩展银娱geg优越会7171156
Vicki Hatt，教练，学术语言支持，扩展银娱geg优越会7171156
Ogadimma Onykike，毕业生，应用业务管理，扩展银娱geg优越会7171156
主持人ute kothe，院长，扩展银娱geg优越会7171156

Q＆A

圣洁和出色的学生体验并不是某些行政类型认为的重要；您在那里可以在一个时期内获得学位 - 就是这样。有任何评论以改善PSI组织文化吗？

一般而言，对整体学习方法的渴望在大专院机构中不是普遍的 - 不仅在管理员中，而且在讲师和学习者中。通常，有希望的方法是将个人努力与更广泛的过程和变化管理策略相结合。例如，讲师可以更改其教学大纲或教学方法，但也可以在部门层面提倡以改善与健康，基本需求或其他方面相关的包围学习者的支持。庆祝我们已经取得的成功很重要。访问计划是一个很好的例子，说明了学生学习的整体方法如何满足学习者的需求，并且以一种很小的方式有助于机构纠正殖民的危害。

在学生进入学术写作需求（APA等）和Microsoft Office工具和其他基本技能之类的学习经验之前，我们如何做得更好，以使他们的学习经历为经验做好准备 - 有点像高中学生的U1吗？

作为讲师，重要的是要认识任何学习任务所包含的隐藏技能。学习写作要求，特定技术和其他技能，例如使用UM学习和时间管理，通常需要学习，但不是直接教授的。讲师可以寻找直接教授这些技能的方法，或者将学习者指向UM图书馆和可以提供帮助的学术学习中心等校园资源。讲师还应该注意他们正在合并的更多隐藏技能或技术。例如，在大流行期间，许多讲师添加了新的在线工具来增强他们的远程教学，但这意味着学习者突然不得不学习使用10个新应用程序在所有课程中取得成功。最后，在同一计划中教学的讲师可能会考虑协调他们的教学，以确保在整个课程的关键点上解决这些技能，例如在三道菜的小学生的第一课程中。

在课程设计中，您如何确保您包括本课程中不是自己的观点，但不是为您不属于的小组讲话吗？

一种基本方法是分享您自己的观点，而不是与他们的观点相分享。罗宾·阿塔斯（Robin Attas）经常使用诸如“这是我的理解”之类的短语开始。卡洛斯·米兰达·加西亚（Carlos Miranda Garcia）在本网络研讨会上做得很好，命名他所收到的教义，同时也认识到还有其他不同的教义。例如，注意到心理，身体，心脏，精神的顺序是所谓的药轮，医学箍或医学圈的教义。最好直接从经历过它们的人那里纳入观点。审查课程材料，包括阅读，视频等，以确保分享的多样化作者身份和观点。而且，在可能的情况下，请邀请演讲嘉宾，确保适当补偿他们。

我喜欢追求整体方法的想法。您推荐哪些计划来提供庇护所支持，食物支持和孩子的支持？

以下是曼尼托巴大学特有的支持：https：//umanitoba.ca/student-supports

教师也可能对如何在课程大纲中包括这些类型的支持感兴趣。请参阅教学和学习的进步中心的教学大纲模板资源：https：//umanitoba.ca/centre-advancement-teaching-learning/support/support/syllabus-toolkit.

也许应该将讲师带入学生方向过程。那会有可能吗？

每个学期，扩展银娱geg优越会7171156提供了详细的三个小时的学生取向，目的是为学生提供有关学术和社会支持的洞察力，因此他们从一开始就得到了整体支持。同时，学生可以互相互动，并在扩展银娱geg优越会7171156中获得支持人员。最近，我们邀请教师自愿参加入学课程 - 既支持学生，又有机会了解他们的学生。扩展银娱geg优越会7171156对包括特定主题和进一步吸引学生的教师的建议开放。

描述

在此网络研讨会中，，Kelly Shiohira，执行经理：JET Education Services的研究和数据生态系统，加入Rod Lastra，代理Dean，UM扩展银娱geg优越会7171156，以进行有关人工智能时代终身学习的对话。凯利（Kelly）分享了她对AI如何影响高等银娱geg优越会7171156以及我们应该如何应对潜在的未来影响的想法。

讨论中的图表

非计算AI，基于规则的AI和机器学习之间的差异

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生成AI模型的体系结构

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推荐读数

人工智能（AI）和计算机
Turing，A。（1950）。计算机械和智能。心理和哲学的季度评论，236，433–460。https：//doi.org/10.1093/mind/lix.236.433

Wooldridge，M。（2021）。。人工智能的简短历史：它是什么，我们在哪里，我们要去哪里。Flatiron Books。


大语言模型（LLM）
Bommasani，R.，Hudson，D.A.，Adeli，E.，Altman，R.，Arora，S.，Von Arx，S.关于基础模型的机会和风险。 Arxiv预印ARXIV：2108.07258。https：//doi.org/10.48550/arxiv.2108.07258


75534_75576
Liu，H.，Ning，R。，Teng，Z.评估chatgpt和gpt-4的逻辑推理能力。 Arxiv预印型ARXIV：2304.03439。https：//library.oapen.org/bitstream/handle/20.500.12657/61656/1/9781000870817.pdf

OpenAI。 （2023）。 chatgpt：优化对话的语言模型。https：//openai.com/blog/chatgpt/


Gen-AI在银娱geg优越会7171156和学习上的交集
Anders Ba。 （2023）正在使用Chatgpt作弊，pla窃，两者都不是或前进的思维？doi：10.1016/j.patter.2023.100694。 PMID：36960444; PMCID：PMC10028419。https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc10028419/

Araya，D。，＆Marber，P。（2023）。。全球时代的增强银娱geg优越会7171156：人工智能与学习和工作的未来（第327页）。泰勒和弗朗西斯。

Jo，A。（2023）。生成AI的承诺和危险。自然，614（1）, 214-216.

Firat，M。（2023）。。聊天gpt如何改变自动体验和开放银娱geg优越会7171156？https：//doi.org/10.31219/osf.io/9ge8m

O'Neil，C。（2017）。数学破坏武器：大数据如何增加不平等和威胁民主。Crown。

Papaspyridis，A。和J. La Greca（2023）。AI和银娱geg优越会7171156：承诺会兑现吗？ 。在Araya D.，P。Marber（编辑）的全球年龄增强银娱geg优越会7171156：人工智能与学习和工作的未来（第119-136页）。 Routledge。

Qadir，J。（2023，5月）。CHATGPT时代的工程银娱geg优越会7171156：生成AI的承诺和陷阱。 2023年，IEEE全球工程银娱geg优越会7171156会议（银娱geg优越会7171156）（第1-9页）。 IEEE。

Shiohira，K和W. Holmes（2023）。。谨慎行事。人工智能和银娱geg优越会7171156的陷阱和潜力。在Araya D.，P。Marber（编辑）的全球年龄增强银娱geg优越会7171156：人工智能与学习和工作的未来（第137-156页）。 Routledge。

Suppes，P。和M Jerman（1969）。斯坦福大学的计算机辅助指令。银娱geg优越会7171156技术，9（1），22-24

联合国教科文组织（2023）银娱geg优越会7171156和研究中生成AI指南。

描述

来自经济发展温尼伯的Yvonne Kinley加入了Extended银娱geg优越会7171156的代理Dean Rod Lastra和计划经理Paul Jenkins，讨论了工作的未来。

特征

rod lastra，代理院长，UM扩展银娱geg优越会7171156
yvonne kinley，人才和劳动力发展总监，经济发展温尼伯
Paul Jenkins，课程交付经理，UM扩展银娱geg优越会7171156

描述

作为UM Homecoming的一部分，扩展银娱geg优越会7171156为UM校友和我们的大学社区提供了免费的一小时网络研讨会。自从您在UM学习完成学业以来，专业世界一直在变化，并将继续改变。详细了解母校提供的有关您和您的团队的终身学习机会。

我们的扩展银娱geg优越会7171156专家终生学习。

特征

David Mandzuk，代理院长，UM扩展银娱geg优越会7171156
rod lastra，副院长（学术），UM扩展银娱geg优越会7171156
Paul Jenkins，计划交付，UM扩展银娱geg优越会7171156经理

Q＆A

凭证通货膨胀，这是什么意思？

Rod Lastra：

• 凭证通货膨胀是指超过劳动力市场需求的凭证计划的扩散。这是基于这样一个观念，即增加对银娱geg优越会7171156的投资对个人是人力资本理论的核心宗旨具有比例和积极的劳动力市场结果。在一个基于短期技能的银娱geg优越会7171156的时代，有资格资格过高的风险。结果是降低了单位投资银娱geg优越会7171156的“资本”价值，导致个人资格过高。正如菲利普·布朗（Phillip Brown）在他的著作《人力资本之死》（Brown，Lauder和Cheung 2020）中指出的那样，炎症压力可能会导致有资格的要求之间的不匹配，以完成工作和获得工作的要求。因此，高等银娱geg优越会7171156提供者（例如，大学继续银娱geg优越会7171156单位）有责任确保有资格的计划具有货币（即满足需求）；在短周期学习（与技能相关）的情况下，请确定该程序的寿命，以避免使市场饱和。这只能通过开发鼓励行业与高等银娱geg优越会7171156之间在计划开发和评估中的高等银娱geg优越会7171156之间的系统来完成 - 这对于具有直接劳动力市场成果的凭证计划至关重要（例如，Micro-Crententials）。

技能可能是一个广义的术语。我们如何真正地比较焊接与营销与音乐的技能如何告知省级政府政策，倾向于将技能劳动关系减少到简单的指标上？

Rod Lastra：

• 与欧洲或英国不同（例如），我们在加拿大没有国家技能议程策略。因此，我们没有良好的资格度量和更精确的标准技能需求。制定了与技能议程相关的多州协议的国家，能够阐明跨国技能资格框架。为什么这很重要？在某种程度上，这个国家/跨国公司框架消除了定义区域政府领导技能优先级的任意性质 - 这确保了技能不仅在地方一级拥有货币，而且在更广泛的规模上具有价值，从而使寻求技能银娱geg优越会7171156的学习者更大。因此，在加拿大背景下对这个问题没有明确的答案。也许这是大学可以发挥重要作用的地方。它们不仅处于研究和创新的最前沿，而且能够对与当地商业领域的合作产生的技能需求提出国家和国际观点。这样一来，他们就可以充当国家技能议程框架的可扩展代理。

温尼伯当地人才状况的KPI是什么？您如何衡量技能水平？

Rod Lastra：

• 这很难回答，因为PI会取决于企业或行业的组织和运营成熟度的水平。它也因人口统计问题（我们在讨论中谈到的）等混杂因素而损害。是缺乏人才，还是在该省的总人口（15-65岁）或两者兼而有之的工作年龄数量（15 - 65年）中缺乏人才或差异？此外，在一个紧张的劳动力市场中（对劳动力“高工作空缺”的需求取代了“低失业率”），使雇主很难找到人才。通货膨胀等因素也会造成向上压力的劳动成本压力，促进需求和供应之间的差距更大 - 朝着负面反馈循环旋转。因此，在这种经济中使用有意义的KPI充其量很难实施和评估。这很难回答，因为PI会取决于企业或行业的组织和运营成熟度的水平。它也因人口统计问题（我们在讨论中谈到的）等混杂因素而损害。是缺乏人才，还是在该省的总人口（15-65岁）或两者兼而有之的工作年龄数量（15 - 65年）中缺乏人才或差异？此外，在一个紧张的劳动力市场中（对劳动力“高工作空缺”的需求取代了“低失业率”），使雇主很难找到人才。通货膨胀等因素也会造成向上压力的劳动成本压力，促进需求和供应之间的差距更大 - 朝着负面反馈循环旋转。因此，在这种经济中使用有意义的KPI很难实施和评估。
• 过去五十年中发生的最重要的转变之一是我们如何定义，衡量和/或评估技能。技能是一个自称能力的能力。在过去的二十年中，随着微观概念的概念的兴起，技能已成为前沿和中心。现在，许多雇主正在寻求对技能成就的证明和验证（通常是以数字证书的“徽章”或其他替代证书的形式）。这不仅为大量基于技能的银娱geg优越会7171156计划打开了大门，而且对于每项技能，都有可能定义技能水平的潜力。成人银娱geg优越会7171156模型的确定性已定义了许多方法来开发对技能的真实评估。因此，回到上一点，这是对我们如何识别和定义技能的清晰了解至关重要的地方。这只能与行业合作（将资格解密为基于技能的语言）。值得一提的是，技能（例如，沟通，协作，批判性思维）被嵌入正规银娱geg优越会7171156（例如本科学位）中，但很少表达。最后，最后一点很重要，某些技能可以而且通常应该使用基于能力的银娱geg优越会7171156（CBE）模型来评估 - 在达到达成之前，在达到达成的内容的“掌握”中，可以在达到达成的内容中进行“掌握”。

当经常在课程中提供最小可行的产品以满足劳动力市场差距时，我们如何确保我们保持编程质量？

Rod Lastra：

• “即时”程序的快速开发不应以质量为代价。专门研究基于技能银娱geg优越会7171156的大学继续银娱geg优越会7171156部门确实可以确保：
  O程序概念通过广泛的咨询进行了很好的审查，
  o内容由专家开发，
  O程序经常进行评估，以评估价值并避免凭证通货膨胀的危险。 

Paul Jenkins：

这是当天燃烧的问题之一。如何使银娱geg优越会7171156编程既有响应态度又有效，这代表了银娱geg优越会7171156者和机构仍在努力解决的挑战，没有一个普遍的公式。但是，这是一些关键指导考虑因素：

• 我们需要澄清什么意思是当我们讨论“技能”时，以便学习者，银娱geg优越会7171156工作者，雇主，政府和公众广大地知道对技能议程的期望。一旦我们做到这一点，我们将能够更好地生产更多的银娱geg优越会7171156和技能编程，在某些情况下，这意味着产生更快，更响应的选择。这也将有助于确保我们的编程清晰可见。也就是说，来自加拿大任何地方的学习者和雇主（理想情况下，超越）都将能够查看一门课程或课程，并很容易确定哪些技能得到了传授，因此在安大略省获得的技能可以很容易地在卑诗省认识和应用。或Nunavut。  
• 我们需要加深我们的高等银娱geg优越会7171156系统与行业/雇主之间的关系。这意味着，我们需要行业/雇主清楚，明确概述所需的技能，我们需要我们的银娱geg优越会7171156机构清楚，明确概述他们开发和授予的技能。雇主在表达自己的需求方面变得越来越明确。现在由大学和其他机构做出回应。这里的改进显然将有助于上面的第一点。 
• 虽然有一个新的和欢迎的关注和支持，并支持开发学习计划以满足技能差距，但我们需要仔细测量和评估我们的努力，以确保它们有效，并且我们的策略和优先事项是合理的。至少在加拿大，这是需要真正改进的领域。  

与西蒙·弗雷泽大学（Simon Fraser University）的终身学习院长朱莉娅·丹霍尔姆（Julia Denholm）的对话，麦克马斯特大学继续银娱geg优越会7171156助理主任丹尼尔·皮埃德拉

与Athabasca University Canada的在线大学主任Jessica Butts Scott和Manitoba University of Manitoba Extended银娱geg优越会7171156副院长（学术）Rod Lastra与PoweredTM的主管进行对话。

与UM校长，RBC Cynthia Leach的经济思想领导董事Michael Benarroch的对话，红河学院弗雷德·梅尔（Red River College Fred Meier）的校长兼首席执行官兼Heather McRae Macewan University的继续银娱geg优越会7171156学校的院长。

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