Οι φοιτητές μαθαίνουν πληροφορίες στην Ημέρα Επιλογής Εισαγωγής στο Πανεπιστήμιο που διοργανώνεται από την εφημερίδα Tuoi Tre - Φωτογραφία: THANH HIEP
Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) στη διαδικασία επαγγελματικού προσανατολισμού θα επιτύχει αποτελεσματικότητα, από την ανάλυση των ικανοτήτων των μαθητών, την πρόβλεψη των τάσεων στην αγορά εργασίας έως την πρόταση έξυπνων στρατηγικών φιλοδοξίας. Αυτή είναι μια νέα ευκαιρία να βοηθηθεί η γενιά μαθητών 2K8 να επιλέξει τη σωστή ειδικότητα, το σωστό σχολείο, να μειώσει την πίεση και να αποκτήσει μεγαλύτερη αυτοπεποίθηση πριν από το πανεπιστήμιο.
Δεν είναι ακόμη σαφές ποιον κλάδο θα επιλέξετε
Η περίοδος εισαγωγής στα πανεπιστήμια του 2025 κατέγραψε αριθμό ρεκόρ. Δηλαδή, περισσότεροι από 849.000 υποψήφιοι υπέβαλαν 7,6 εκατομμύρια ευχές, κατά μέσο όρο σχεδόν 9 ευχές ανά φοιτητή - σχεδόν διπλάσιος αριθμός σε σύγκριση με το 2024.
Αυτό δείχνει ότι όσο περισσότερο εγγράφεστε, τόσο πιο ασφαλείς αισθάνεστε. Στην πραγματικότητα, όμως, σχεδόν το 20% των υποψηφίων γίνονται δεκτοί αλλά δεν επιβεβαιώνουν την εγγραφή τους, και για να μην αναφέρουμε ότι πολλοί φοιτητές που γίνονται δεκτοί δεν ενδιαφέρονται για την ειδικότητά τους, με αποτέλεσμα να αλλάζουν ειδικότητα, να εγκαταλείπουν το σχολείο, να σπαταλούν χρόνο και χρήματα. Το βασικό πρόβλημα δεν είναι ο αριθμός των επιθυμιών, αλλά το αν κατανοούν σαφώς σε ποια ειδικότητα είναι κατάλληλοι.
Για πολλά χρόνια, οι φοιτητές επέλεγαν κυρίως τις ειδικότητες σπουδών τους με βάση: τις βαθμολογίες των εξετάσεων σε σύγκριση με τις βαθμολογίες αναφοράς των προηγούμενων ετών· τις απόψεις γονέων, δασκάλων, φίλων· τις πληροφορίες στις οποίες έχουν πρόσβαση ή τις κοινωνικές τάσεις («καυτές» ειδικότητες). Αυτή η προσέγγιση οδηγεί εύκολα στην «επιλογή ειδικοτήτων με βάση τις τάσεις». Πολλοί φοιτητές, μετά από ένα ή δύο χρόνια σπουδών, συνειδητοποιούν ότι η ειδικότητα δεν είναι κατάλληλη, αναγκάζονται να αλλάξουν κατεύθυνση ή να τα παρατήσουν.
Οι δύο σημαντικές αλλαγές στις εξετάσεις εισαγωγής στα πανεπιστήμια του 2025 είναι η κατάργηση της πρόωρης εισαγωγής και η μετατροπή των βαθμολογιών των εξετάσεων σε μια κοινή κλίμακα, καθιστώντας αδύνατο όχι μόνο για τους φοιτητές αλλά και για τους ειδικούς εισαγωγής να προβλέψουν ποια θα είναι η βαθμολογία αναφοράς. Έτσι, με την παλιά μέθοδο επαγγελματικού προσανατολισμού, είναι αναπόφευκτο οι υποψήφιοι να καταγράφουν πολλές επιθυμίες για τη μείωση των κινδύνων.
Δρ. Λε Θι Ταν Μάι5 βήματα για την εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης
Η ανάπτυξη της Τεχνητής Νοημοσύνης φέρνει μια νέα προσέγγιση. Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν είναι μόνο μια μηχανή αναζήτησης ή ένας επεξεργαστής, αλλά γίνεται και ένας «σύντροφος σταδιοδρομίας» των μαθητών.
Βήμα 1 - Συλλογή προσωπικών μαθησιακών δεδομένων: Οι μαθητές χρησιμοποιούν βαθμολογίες μαθημάτων, αποτελέσματα δοκιμαστικών τεστ, εξωσχολικές δραστηριότητες, χόμπι, ταλέντα και χρησιμοποιούν Τεχνητή Νοημοσύνη για να σαρώνουν απομαγνητοφωνήσεις, ημερολόγια μάθησης και να τα συνθέτουν αυτόματα σε έναν «χάρτη προσωπικών ικανοτήτων».
Βήμα 2 - Κάντε ένα τεστ σταδιοδρομίας με Τεχνητή Νοημοσύνη: Οι μαθητές μπορούν να χρησιμοποιήσουν δωρεάν ιστότοπους ή εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης αντί για παραδοσιακά τεστ σε χαρτί. Χρησιμοποιήστε τα αποτελέσματα για να αφήσετε την Τεχνητή Νοημοσύνη να αναλύσει τις απαντήσεις, να τις συγκρίνει με δεδομένα σταδιοδρομίας στο Βιετνάμ για να καταλήξει σε πολλά σενάρια αναφοράς, όπως: ομάδες σταδιοδρομίας για τις οποίες είστε κατάλληλοι, ομάδες σταδιοδρομίας που πρέπει να αποφύγετε.
Βήμα 3 - Χρησιμοποιήστε την Τεχνητή Νοημοσύνη για να μάθετε για τις τάσεις της αγοράς εργασίας: Αν στο παρελθόν, η μάθηση για τις πληροφορίες της αγοράς εργασίας ήταν πολύ δύσκολη, τώρα η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να διαβάζει αναφορές εργασίας και να προβλέπει τις ανάγκες σε εργατικό δυναμικό τα επόμενα 5-10 χρόνια, εφόσον οι χρήστες γνωρίζουν τις λέξεις-κλειδιά. Για παράδειγμα, οι βιομηχανίες ημιαγωγών, logistics, τεχνολογίας πληροφοριών και υγειονομικής περίθαλψης αναλύονται από την Τεχνητή Νοημοσύνη με βάση πραγματικά δεδομένα εργασίας.
Βήμα 4 - Δημιουργήστε έναν πίνακα μελλοντικών κατευθύνσεων: Μπορείτε να αναθέσετε στην Τεχνητή Νοημοσύνη να «προσομοιώσει» τρία σενάρια που σχετίζονται με την ικανότητα μάθησης και τις βαθμολογίες εισαγωγής (υψηλή - μέτρια - χαμηλή). Για κάθε σενάριο, η Τεχνητή Νοημοσύνη προτείνει τρεις ομάδες: Ονειρικό - Εφικτό - Ασφαλές. Χάρη σε αυτό, οι μαθητές θα έχουν έναν εξατομικευμένο χάρτη μελέτης, μειώνοντας την πίεση της «τυχαίας δημοσίευσης» δεκάδων επιλογών.
Βήμα 5 - Κάντε ένα σχέδιο και μιλήστε με πραγματικούς ανθρώπους: Πριν από την επίσημη υποβολή, συζητήστε τα αποτελέσματα της Τεχνητής Νοημοσύνης με εκπαιδευτικούς, γονείς και συμβούλους εισαγωγής. Η Τεχνητή Νοημοσύνη σας παρέχει δεδομένα, αλλά η τελική απόφαση είναι δική σας, με βάση τις δικές σας συνθήκες και επιθυμίες.
Βασισμένο σε δεδομένα
Έτσι, παρόλο που η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να κάνει πολλά πράγματα, να θυμάστε ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι απλώς ένα εργαλείο. Όταν ξέρετε πώς να συνδυάσετε μηχανή + καρδιά + λογική, θα έχετε μια επαγγελματική επιλογή που βασίζεται σε δεδομένα και είναι ταυτόχρονα παθιασμένη, και θα συμμετάσχετε με αυτοπεποίθηση στις εξετάσεις εισαγωγής στο πανεπιστήμιο του 2026.
Με άλλα λόγια, η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν μπορεί να αντικαταστήσει τον ρόλο των ανθρώπων, αλλά είναι ένα ισχυρό εργαλείο που βοηθά τόσο τους μαθητές όσο και τους γονείς να αισθάνονται μεγαλύτερη σιγουριά στις αποφάσεις τους σχετικά με την επιλογή ειδικότητας και σχολής.
Πηγή: https://tuoitre.vn/dung-ai-giup-hoc-sinh-chon-dung-nganh-2025101409344537.htm
![[Φωτογραφία] Έτοιμοι για την Φθινοπωρινή Έκθεση του 2025](https://vphoto.vietnam.vn/thumb/1200x675/vietnam/resource/IMAGE/2025/10/14/1760456672454_ndo_br_chi-9796-jpg.webp)
Σχόλιο (0)