近年、不安定性、不確実性、複雑性、曖昧性を含むVUCAの概念は、第4次産業革命の強力な変革の波の中で労働市場に生じる予測不可能な変動を説明するために、多くの国際的な教育専門家によって使用されています。
こうした新たな要件に対応するため、高等教育機関は、全く新しい専攻を開設するのではなく、学際的、横断的、あるいは「ハイブリッド」な研修プログラムを段階的に開設する方向に移行してきました。基礎科学専攻は入学希望者を減少させるリスクがあるため、多くの大学は積極的に基礎科学専攻を応用科学専攻に統合し、新たな専攻コードを作成することで入学希望者数を維持し、候補者の魅力を高め、学生の就職機会を拡大しています。
経済分野の学校では、研修プログラムへの情報技術の統合を推進しています。一方、多くの技術、情報技術、生物医学分野の研修機関は、社会科学分野の専攻科目の拡充に重点を置いています。例えば、ハノイ医科大学は社会福祉学と心理学の専攻科目を追加し、ホーチミン市技術教育大学は教育心理学、栄養学、食品科学の専攻科目を追加しました。
ベトナムの大学教育モデルは長らく、主に狭義の専門教育に重点を置いてきました。教育専門家は、このモデルが専門教育において優位性をもたらすと考えています。
しかし、情報技術と自動化の爆発的な発展は、労働市場の構造を大きく変化させました。人材ニーズは経済動向だけでなく、社会や技術の変化にも左右されます。かつて学生が身につけていた従来のスキルでは、新しい労働環境に適応するには不十分です。
多くの伝統的な仕事は、プログラミング、データ分析、システム管理といったデジタルスキルを必要とする職種に徐々に置き換えられつつあります。この現実は、未来の労働者には、特定の分野に関する深い知識だけでなく、幅広い知識、問題を特定し、状況を柔軟に解決する能力が求められることを示しています。こうした知識は人工知能（AI）が完璧に処理できるものです。4.0時代の労働者は、単一の専門知識に特化するのではなく、多分野・学際的な方向で訓練を受け、統合的なスキルを身につける必要があります。
学際的・横断的な教育は、専門分野を統合した統一的な教育プログラムによって包括的な知識を習得できるという利点があり、学習者が変化する労働市場に積極的に適応するのを支援します。このモデルの大きな利点は、入学者の組み合わせを拡大し、志望分野の多様化を図ることです。しかし、その効果を確実にするためには、大学は知識のキャパシティと専攻間の連携性を備えたカリキュラムの枠組みを構築する必要があります。
元教育訓練副大臣ブイ・ヴァン・ガ氏の提言によれば、研修プログラムは柔軟に設計され、専門知識の強固な基礎を提供するための必修コースを備える必要がある。
これらのコースは、分野によって内容は異なりますが、デジタル技術とソフトスキルを統合する必要があります。同時に、学生は関連分野から選択科目を選択し、学際的な知識を広げることで、多角的な視点と実践における高い応用力を身につける必要があります。
学習者は、より統合された柔軟な環境で働けるように準備するために、経営管理、エンジニアリング、データ サイエンス、コミュニケーションなどのコースを受講することも推奨されます。
出典: https://giaoducthoidai.vn/dao-tao-lien-nganh-xuyen-nganh-moi-va-khac-post738833.html
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