エリン・モート氏、InnovateEDU CEO。
教育と労働の分野において、データはしばしば管理上の必要事項のように感じられる—コンプライアンスのために収集され、説明責任のために分析され、上層部に報告される。システム監視には不可欠だが、この伝統的な見方は、学習者を意味のある形で積極的にエンパワーするためにデータを活用するという深い可能性を見落としがちである。労働市場の進化により静的なスキルセットが時代遅れになる中、私たちは「学生」の定義を拡大し、教育者や全労働者を含む普遍的な学習者—データによって生涯の成長を導かれる学習者—を受け入れなければならない。
主に機関のためのデータシステムから、学習者が自分の進捗について洞察を得て、教育やキャリアの道のりを主体的に進むことができるシステムへの転換を想像してみてください。この変革は単に新しい技術を採用することだけではなく、学習者のエンパワーメントを核としたデータインフラの目的を根本的に再考することが必要である。
手作業のプロセスはもはや拡大する需要に対応できない
革新的な枠組みが拡大しようとするとき、従来のデータモデルにおける重大なボトルネックが明らかになることを忘れてはならない。私は2014年にブルックリンで学校を創設した際、この課題を身をもって経験した。教員資格を取得したいと考えていた新卒者たちは、ニューヨーク州の教育イニシアチブ事務所に紙の書類を郵送して免許を取得する必要があった。その書類を郵送した後、各ファイルが手作業で処理されるため、何か連絡があるまでに6〜12カ月かかることもあった。書類の不足や紛失があると、膨大な遅延や賃金の損失につながることもあった（ほとんどの州では、資格を持つ教員はより高い給与が支払われる）。
学校創設から教員養成のための見習い制度を推進する運動のリーダーとなった7年後も、状況はあまり変わっていなかった。この取り組みはThe Pathways Allianceと呼ばれるイニシアチブだった。私たちの非営利団体は、他の組織とともに2021年にこのプログラムを立ち上げ、見習い制度やレジデンシーを含む多様な教育者育成パイプラインを強化するために組織を結集した。この取り組みは2億7500万ドル以上の連邦資金を活用し、爆発的な成長を促進した。わずか1年で登録プログラムを2州から30州に拡大した。
この急速な拡大により、既存のデータ実践の不十分さと、私がブルックリンの雇用主として最初に経験した学習者記録の欠如が浮き彫りになった。
学習者と従業員の記録がアップグレードされる
複雑な研修記録の追跡、教育省と労働省の要件への準拠確保、能力フレームワークの遵守監視、キャリア進捗の管理にスプレッドシートを頼ることは、教員不足に対応するためにプログラムが拡大するにつれて持続不可能になった。さらに、見習い生の苦労して獲得したスキルは、しばしば異なるシステムに閉じ込められていた—雇用主が保持する実地研修記録、教育機関が保持する教室での知識など。この断片化されたアプローチでは、学習者は統一された視点や所有感を持てない。最終的な証明書は詳細さに欠け、特定のスキルの豊かな全体像を捉えられず、学習者や将来の雇用主が遅く信頼性の低い検証に取り組まなければならないという摩擦を生み出す。
当面の必要性はコンプライアンスだったが、その過程でより大きな機会が明らかになった：現代的で携帯可能な学習者中心のデータインフラである。これが学習者・従業員記録（LER）の約束であり、本質的には学習者が生涯にわたって所有する「スキルパスポート」である。これは、4年制大学、登録見習い制度、実地研修、マイクロ資格など、あらゆる領域からの詳細なスキルと能力を捕捉、検証、共有できるデジタル記録である（そして将来の教育の旅はこれらすべての機関を反映する必要がある現実がある）。
このモデルはコンプライアンスのためのデータを超え、学習者の主体性のためのユーティリティへと変換する。LERは独自の製品ではなく、普遍的な相互運用性を確保するために教育と労働力部門で10年以上進化してきたオープン技術標準とインフラに依存している。この技術が現在特に注目されているのは、静的で孤立した成績証明書から、学習者が検証されたスキルを未接続のプラットフォーム間で管理・共有できる動的で携帯可能なデータツールへと分野が移行しているためである。この近代化は、単一の組織に固有のものではなく、エコシステム全体のアーキテクチャ変更を表し、あらゆる学校や雇用主が単なる資格ではなく能力に基づいて人材と機会をマッチングするための共通言語を採用できるようにする。
学習者が管理するスキルパスポートを作成することで、Craft、Credly、Credential Engineなどのプラットフォームは所有権の課題に直接対応する。学習者がスキルを習得すると、メンターや講師が検証可能なデジタルマイクロ資格を直接彼らのプロフィールに発行する。これにより、彼らの記録は豊富な証拠を伴うリアルタイムの進捗を捉えた生きた文書になる。オープンスタンダードに基づいているため、この検証された履歴全体が携帯可能であり、学習者のスキルと資格が彼らとともにシームレスに移動できる。
この学習者中心のモデルは好循環を生み出す：学習者は完全で検証され携帯可能な業績記録を持つことでエンパワーされ、雇用主は特定の能力を即座に検証することで実際のスキルベースの採用に取り組むことができる。研修提供者や高等教育機関はカリキュラムを業界の需要に直接合わせることができる。
学習者を中心に据え、データインフラを近代化することは、米国労働省の登録見習い制度システムを近代化・拡大するための国家戦略（全面開示すると、私たちは政策提言を行った）の重要な要素でもあり、能力ベースのモデルとスキルベースの採用を推進している。そしてそれは、見習い生がオンラインで自分の進捗を追跡できるコネチカット州のe-Apprenticeshipシステムなどの初期採用者で機能している。
AIの影響
AIの急速な加速により、コンプライアンスベースのデータから学習者所有の記録への移行はさらに緊急性を増している。PwCによると、AI関連の職に必要なスキルは他の職よりも66%速く変化している。これは単なる段階的な変化ではなく、労働力の根本的な再形成である。
AIが一部のタスクを自動化し、全く新しい役割を創出する中で、唯一の定数は継続的な学習とスキルアップの必要性である。この新しい経済では、「時間経過型」モデルは時代遅れになる。最も重要な資産は、個人のスキルの検証可能で具体的かつ携帯可能な記録である。
変化を受け入れる
教育に携わる人や労働力研修について考えている人にとって、今こそこの変化を受け入れるときである。未来は、自分が知っていることと、できることを証明できる人々のものになる。スプレッドシートを超え、意味とエンパワーメントのためにデータシステムを意図的に設計することで、システム効率を高めるだけでなく、すべての学習者のための公平で俊敏かつ機会に満ちた未来の不可欠な基盤を構築することができる。
