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Curriculum → Allineamento al lavoro

Sincronizzazione del programma: trasforma i programmi in percorsi di apprendimento dinamici e adattabili al mercato

Allineare costantemente i programmi di studio alla domanda di lavoro in tempo reale, introdurre micro-lezioni XR e formare talenti pronti per il primo giorno.

  • Analisi del mercato del lavoro in tempo reale
  • Rilevamento dei gap basato sull’intelligenza artificiale mappato su ogni percorso
  • Iniezione dinamica di lezioni XR/AI tramite LTI
  • Micro-credenziali verificabili per competenze acquisite
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Il divario

Il divario tra istruzione e occupazione

I programmi di studio vengono aggiornati su cicli di 3-5 anni, mentre il mercato del lavoro cambia settimanalmente. Gli studenti si laureano con la teoria; i datori di lavoro hanno bisogno di competenze comprovate.

Sintomi: difficoltà di assunzione, costi di riqualificazione, pressione sui risultati. Cause profonde: cicli di revisione lenti, dati frammentati sul lavoro e tempo/strumenti limitati per i docenti per aggiornare rapidamente i programmi di studio.

  • Costi: ritardi nella carriera, tasse universitarie sprecate, danno per la reputazione, minore produttività.
  • Esigenza: un sistema decisionale attivo che mappi lavori → competenze → curriculum → lezioni implementabili.

Presentazione

Sincronizzazione del programma EON

Un sistema di allineamento dinamico AI-XR che mantiene i programmi costantemente pertinenti.

Segnali di travaglio in tempo reale

Esamina costantemente le offerte di lavoro, i report di settore e le previsioni per identificare le competenze richieste.

Analisi delle lacune dell'IA

Il mercato delle mappe ha bisogno di programmi di studio in tempo reale per individuare esattamente dove il contenuto è carente.

Micro-lezioni XR

Genera o seleziona automaticamente lezioni mirate da 10 a 30 minuti con risultati, rubrica e valutazione.

Inserimento con un clic

I docenti approvano e inseriscono le lezioni tramite LTI; il voto viene trasmesso al LMS.

Micro-credenziali

Gli studenti ottengono distintivi verificabili che attestano la loro competenza ai datori di lavoro.

Governance e prove

Dashboard e registri delle modifiche supportano l’accreditamento e la fiducia dei datori di lavoro.

Conduttura

Come funziona la sincronizzazione del programma

Dai segnali di lavoro all’apprendimento XR implementato in settimane, non anni.
AI Career Training

1. Ingerire il mercato del lavoro

API per bacheche di lavoro + O*NET/ESCO; estrazione e clusterizzazione delle competenze.

2. Analizzare il curriculum

Analizza il programma, valuta le competenze, valuta le lacune per corso.

3. Rilevare le lacune

Identificare gli argomenti mancanti (ad esempio, previsioni della domanda di intelligenza artificiale, reporting ESG, risoluzione dei problemi PLC).

4. Generare una lezione XR

Creare microlezioni da 10-30 minuti con risultati, rubrica e valutazione.

5. Inserisci tramite LTI

Approvazione da parte della facoltà; aggiunta con un clic al LMS con ritrasmissione dei voti.

6. Padronanza della pista

Dashboard per la preparazione degli studenti e i risultati del collocamento.

Impatto

Prima vs. Dopo

Zona Prima della sincronizzazione del programma Dopo la sincronizzazione del programma

Aggiornamento del curriculum

3–5 anni

Continuo (mensile/trimestrale)

Rilevamento degli spazi vuoti

Anecdotal

Basato sui dati e sui grafici delle competenze

Creazione di lezioni

Settimane/mesi

Microlezioni XR generate automaticamente

Prove per gli accreditatori

Narrazioni manuali

Dashboard e report in tempo reale

tirocinio post-laurea

Variabile

↑ Inserimento, ↓ tempo di assunzione

Dove si adatta

Casi d'uso e scenari

Laurea triennale in Supply Chain

Aggiunge “Previsione della domanda di intelligenza artificiale in Python” nelle settimane 6-7; i set di dati dei partner datori di lavoro alimentano la pratica.

Formazione tecnica e tecnica elettrica

Esercitazione di sicurezza XR “lockout/tagout” mappata sul codice locale; pratica procedurale pratica.

MBA in marketing

Scrittura creativa di briefing GenAI e scenario etico; simulazione del processo decisionale.
Solution-architecture-EONReality

Sotto il cofano

Architettura della soluzione

Progettazione a doppio motore: dati e analisi AI + generazione di contenuti XR

  • Dati e analisi AI: NLP/ML per analizzare bacheche di lavoro, reti professionali, pubblicazioni; competenze cluster; previsioni di tendenze.
  • Piattaforma di contenuti EON XR: moduli 3D dalla saldatura/codifica ai giochi di ruolo sulle competenze trasversali; distribuzione su LMS.
  • Governance: registri delle modifiche, controllo delle versioni, approvazioni, controlli della privacy.

Ecosistema

Integrazioni e dashboard

Integrations-Panel EONReality

Pannello Integrazioni

Dashboards-Trio-EONReality

Trio di cruscotti

KPI e ROI

Misura ciò che conta

Tasso di chiusura delle lacune

↑ mese su mese

Tempo di adozione della lezione

Giorni non mesi

Indice di preparazione degli studenti

Curve di coorte in aumento
Verifiable-micro‑credentials-EONReality

Prova di abilità

Micro credenziali verificabili

Completando i moduli mirati, gli studenti ottengono badge cumulabili collegati alle valutazioni e ai risultati: una prova portatile per i datori di lavoro.

Nella natura selvaggia

Mini Case Vignette

Dopo aver aggiunto due micro-lezioni XR (previsioni AI; sourcing ESG), un programma ha registrato un posizionamento più elevato e una maggiore produttività sul lavoro.
Mini-case-vignette-EONReality

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