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December 02, 2020

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为什么通识教育对科技比您想像的重要

去年夏天,Vidyard的联合创始人Michael Litt透露,他将公司的更多招聘策略集中在 文科教育。在组织争抢软件工程师,大数据科学家,AI程序员以及任何具有STEM技能的人的时代,这听起来似乎违反直觉。然而,随着激动人心的发展热潮,人们很容易忘记自己思想的力量。没有富有想象力的思想家首先设想可能性,就不会有突破。加利福尼亚的一所小型大学培养了全美最杰出的STEM学生,这强烈地提醒人们创造力与科学是分不开的。

人文与科学相交的机构

哈维·穆德学院(HMC)是一所小型大学,坐落在圣加布里埃尔山山麓附近的田园风光克莱尔蒙特山谷中,根据宪章,该学院是一所文科学校。但是,雅虎财经指出,该机构已成为STEM的强国。其毕业生的平均收入比“来自哈佛和斯坦福大学的人大约有10年的职业生涯。”

饰演Abby Jackson 解释 在本文中,HMC将STEM学习与文科课程相结合,为“学生提供了广泛的科学基础以及思考和解决跨学科问题的技能。这种方法与一些专家的建议密切相关,反映出学校如何培养能够与自动化竞争的学生,这已成为劳动力市场上越来越具有破坏性的力量。”

HMC计算机科学教授Jim Boerkoel在接受《商业内幕》采访时说,每个学生都必须“至少学习一门计算机科学课程,这对许多学校来说都是非常独特的,特别是在艺术学校。”但是,HMC的入门课程远远超出了传统方法。教学大纲涵盖了编程,逻辑,软件开发,人工智能和其他高度相关的主题。与大学已经广受赞誉的人文课程相结合,学生将成为“批判思想家,他们即兴发挥了机器人无法做到的方式。”

杰克逊指出,就多样性而言,艺术与科学的融合使HMC去年毕业了“其首个女性为多数的计算机科学班”,这在仍然遭受不平等待遇的领域取得了巨大进步。

HMC的方法是如此深刻,以至于加州理工学院(Caltech)的教职员工之一 世界上最重要的大学 为了交付工作就绪的毕业生,邀请HMC教授帮助培训自己的计算机科学人员。

创造力:运行机器的精神

有趣的是,将科学家描绘成戴着眼镜的,衣衫不整的人,穿着白大褂,整日都在研究数字和公式。但是,没有想象力,远见和对社会的了解,很难相信任何真正的科学成就都会蓬勃发展。科学需要创造力才能不断创新。如果没有好奇心和雄心壮志,就不会想到任何发明:梦想家凝视着奇异的星空;生物学家为治愈可怕的疾病而战;电气工程师帮助克服沟通方式上的障碍;以及其他因需要改进我们的动力而开创的先驱生活质量。

托马斯·雷德曼(Thomas Redman)在《哈佛商业评论》的一篇文章中提出了令人信服的案例。雷德曼宣称,最好的数据科学家是“出去和人聊天。”数据中存在细微之处,内省的微妙之处和质量问题,这些问题无法仅通过机器或分析解释来确定。

“他们认识到世界上充满了'软数据',尚未被数字化的相关视觉,声音,气味,味道和质地,因此在计算机上工作的人无法获得,”雷德曼观察到精明的数据科学家。 “例如政治集会上的空中电力,以及高管眼中的恐惧面对着意料之外的威胁。他们知道必须了解更大的背景,真正的问题和机会, 决策者如何决定,以及如何使用他们的预测。”

尼尔·德格拉斯·泰森(Neil deGrasse Tyson)和亚当·弗兰克(Adam Frank)等天体物理学家也对此表示赞同。两位科学家不仅承认人文科学的必要性,而且还将文科艺术视为科学成就的重要支柱。弗兰克(Frank)在2016年2月与NPR交谈 提倡艺术在学术界的价值:“尽管我是一名科学家,但我坚信,不能将重点放在人文学科上的教育是错失的机会。没有人文基础,学生和这些学生必须以知识渊博的公民身份进入的民主社会,都无法充分理解使文明值得付出努力的传统和批判性思维习惯。”

弗兰克为他的结论提供了坚实的理由:“人文与科技之间的旧障碍正在下降。历史学家现在使用大数据技术来询问以人为本的问题。工程师使用相同的方法(但重点是人机界面)来回答他们自己的面向技术的问题。”

将来,计算机肯定会承担目前对人才的职责,包括编程和数据分析,这将承担更大的份额。我们不能以为自动化不会取代或商品化某些技能。但是,实际上,机器的功能是有限的。作为Rally Health的汤姆·佩罗(Tom Perrault) 观测到的 在《哈佛商业评论》中,“在未来可以想象的任何组织中,无法替代的正是今天似乎被忽视的东西:诸如创造力,同理心,倾听和远见之类的文科技能。这些技能,而不是数字或技术技能,将成为公司未来成功的关键。但是公司并没有雇用他们。对于当今的数字公司来说,这是一个问题,而且只会变得更糟。”

创意特遣队领导者提供创意特遣队人才

如今,为确保技术人才而进行的激烈竞争是完全合理的。越来越多,我们正在见证临时劳动力计划的发展。他们不再是补充人员的工作。在营业额或季节性需求高峰时,它们不再是权宜之计。如今,特遣队专业人员因其解决关键任务问题或完成当务之急的专业知识而受到追捧。当每个客户都努力创新并重新获得竞争优势时,熟练的临时工将产生巨大的变化。

但是,搜寻中不应忽略有创造力的人才。对于真正前瞻,容忍变化,认真搅拌锅以进行创新以及创建需要一定程度的风险和不确定性的新环境的公司,这些员工可能是最合适的公司。这些人的创造力,动力和探索性帮助企业发现并利用新机会,摆脱过时和无效的模式,开拓独特的解决方案,避免停滞。他们有潜力成为成长中或品牌重塑公司的宝贵资产。

  • 寻找具有创造力的人才本身就是一个创造过程。精英队伍的领导者擅长将合适的人才与合适的客户文化相匹配,经常部署非常规的招聘和筛选流程。这是精通人才的专业人员的力量-他们始终如一地表现和完善。
  • 临时员工领导和客户共同实现目标的最佳方法是专注于适应。当负责管理针对变更和创新的计划时,临时员工领导应将大量时间花在发现和召开客户会议上。这些调查工作可以更清楚地了解客户的现有文化,其放松结构和政策的能力以及其对可能在传统团队结构或审批流程之外运作的创新人才的舒适度。
  • 优秀的临时员工计划经理会花更多的时间与客户文化的现实本质和对顶尖候选人的灵活性进行沟通。
  • 配备人员的专业人员将这些信息与他们在寻找创意人才方面的专业知识相结合,可以更轻松地评估招聘经理和创意工作者之间的最佳契合度。
  • 在MSP参与中,计划经理应与人员合作伙伴就提交的候选人及其需求进行密切协调。
  • 由于极富创造力的工人往往是特立独行的,因此,特遣队的领导者应该愿意鼓吹他们的潜在候选人来聘请经理,为那些非传统却又创新的人才提供理由,他们的优点超过了人们的看法。

人类技术需要人类投入

在他的开创性工作中 二十一世纪的首都托马斯·平克蒂蒂(Thomas Pinketty)预测,从今年到2025年,我们可以看到的大部分经济增长将来自计算,人工智能,数据和机器人技术的进步。这一进展也引起人们对机械化社会可能造成的收入不平等和职业损失的担忧。

麻省理工学院教授Zeynep Ton解释说 好的工作策略 这些示例无法描绘出更广泛,更现实的画面。即使是最强大的系统也需要人工输入和判断。一种纯粹的工作和文明技术方法最终将崩溃。人为因素的相关性和重要性不容忽视。如果没有人类经验的支持,人工智能(AI)就不会存在和发展。认知科学家将这种差异称为可用性偏差:人们倾向于将重点更多地放在易于获取的信息(例如电子表格上的数据)上,而不是像日常互动和业务运营中所涉及的现实那样的无形资产上。

当我们努力与技术保持同步并缩小对STEM技能的教育重点时,很容易忽略了创造力在过程中所扮演的角色。机器和数据可以产生一些奇妙的东西。然而,正如哈维·穆德(Harvey Mudd)大学生和教授向我们展示的那样,想出一个下一个伟大的构想需要将梦想家,哲学家,艺术家和创新思想家纳入其中。

 

苏尼尔·巴盖(Sunil Bagai)
苏尼尔·巴盖(Sunil Bagai)
苏尼尔(Sunil)是硅谷的思想领袖,演讲者,激励人,也是开创性的Crowdstaffing生态系统背后的远见卓识。他融合了远见,技术和业务技能,正在改变人才招聘格局和工作的本质。在创办Crowdstaffing之前,Sunil曾作为IBM,EMC和Symantec等公司的业务领导者磨练过他的技能和经验。 “我们需要以指数的方式思考,以认真构筑人类,文明和工作的未来。当我们进行协作和共同努力时,每个人都会繁荣。”
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