実践的な応用と課題
職業教育におけるAIの活用は、管理、人材育成、採用の向上に不可欠であり、技術的な自立性と労働市場での競争力を確保する上でも重要です。
ハノイ電子冷蔵短期大学のレー・ヴィエット・クオン氏によりますと、AIはあらゆる分野に深い影響を及ぼしており、特に生産、サービス、技術イノベーションの現場で直接働く人材を育成する職業教育分野への影響は極めて大きいといいます。
AIは、教職員や学生のデジタルスキルや適応力を高めるとともに、教育・学習の質を向上させます。教員の授業準備の時間を短縮し、学生一人ひとりに合わせた個別学習を可能にし、学校にはカリキュラム改善のためのデータを提供します。
しかし、AIの導入は依然として低水準にとどまっており、定期的に活用している機関は全体の10％未満です。その要因としては、熟練した人材やデータの不足、ITインフラの未整備、企業と学校の連携を促進する法的枠組みやインセンティブの不備、データプライバシーや投資コストへの懸念などが挙げられます。
AIは、教職員や学生のデジタルスキルや適応力を高めるとともに、教育・学習の質を向上させる。教員の授業準備の時間を短縮し、学生一人ひとりに合わせた個別学習を可能にし、学校にはカリキュラム改善のためのデータを提供する。
AIはプロセスの自動化やビッグデータ分析、個別学習の実現を通じて人材育成の成果を高め、教育、管理、実践シミュレーション、キャリアガイダンス、スマート採用などを支援します。
グエン・タイン・フン元政府事務局国際関係局副局長は、多くの職業教育機関が管理や人材育成にAIを試験導入しており、チューターシステムや学生支援用チャットボット、迅速なフィードバックシステムなどが活用されていると述べました。また、一部ではAR/VRとAIを組み合わせ、組立や機器修理の段階的なスキルシミュレーションにも利用されています。
それでもなお、インフラやリソース、実施能力に課題が残っています。多くの研修拠点では設備の一体的な整備が進んでおらず、教員や管理者向けのAI研修も限定的で、ボトルネックとなっています。
職業教育は実践的技能を重視する一方、AIはデジタルやシミュレーション学習に重点を置くため、実践の質を損なわずに統合することが難しいという課題もあります。
提言と今後の展望
教育分野における管理、教育、学習、デジタルトランスフォーメーションの向上のため、AI導入は不可避となっています。成功には、インフラ、人材能力、教育手法、責任ある活用といった障壁を克服する必要があります。
教育訓練省傘下のベトナム教育品質管理局のレー・ヴィエット・アイン氏によりますと、ベトナムには1,800以上の職業教育機関があり、そのうち約400校が短期大学です。同省は職業能力フレームワークの整備を進めており、デジタルスキルと技術活用を主要な評価基準として位置づけています。
科学技術省傘下科学技術管理学校の元副学長グエン・ヴァン・ギ氏は、AIは国家人材戦略に不可欠であると強調しつつ、現在標準的なデジタルラボを備える職業学校は全体の約30％にとどまっていると指摘します。
ベトナムには、政策やデータからシミュレーションインフラ、教員能力、産学連携に至るまで、政策と実践のギャップを埋める包括的なAIエコシステムが必要である。
ギ氏は、ベトナムには政策やデータ、シミュレーションインフラ、教員能力、産学連携に至るまで、政策と実践のギャップを埋める包括的なAIエコシステムが必要だと強調しました。
大きな可能性を持ちながらも、ベトナムの職業教育は技術インフラ、シミュレーション能力、教員能力、データ標準化に依然として課題を抱えています。AIエコシステムの構築には、マクロレベルの政策と、モデルの試行や人材育成といったミクロレベルの取り組みの緊密な連携が不可欠です。
今後2035年までに、ベトナムの労働構造は高度な技術需要へと大きくシフトする見通しであり、職業教育の発展戦略が一層重要となります。
専門家は、教育機関が明確なデジタルトランスフォーメーションのロードマップとAI活用目標を定め、インフラ投資や教員・管理者の研修を通じて責任ある技術利用文化を構築する必要があると提言しています。AIは教員や学習者の中心的役割を代替するものではなく、あくまで支援ツールと位置付けるべきです。さらに、効果測定のためのKPIを設定し、AIが人材育成の質や成果スキル、就職率に与える影響を評価することも求められます。
インフラ、人材、教育手法、データセキュリティの障壁は継続的な対応が必要です。政策の整備、投資拡大、デジタル人材の育成は、AI活用を持続可能な発展目標に導くための前提条件となります。
