2026-01-09-ний байдлаар хиймэл оюун ухаан (ХОУ) дэлхий даяарх ажил эрхлэлт, дээд боловсрол, сургалтын экосистемийг эрчимтэй өөрчилж байна. Шинэ төгсөгчдийн ажилд орох боломж хумигдаж, их дээд сургуулиуд сургалтын хөтөлбөрөө AI-тэй уялдуулах дарамтад орж, нэгэн зэрэг AI-д суурилсан оношилгооны "ухаалаг багш" системүүд суралцах үйл явцыг хувь хүнд нь тааруулан автоматжуулж байна. Disruptor Ai Lab нь “Хиймэл оюун ухаан Монголд хөгжихийн төлөө. Далайд дусал нэмэр!” уриан дор бизнес, оюутнууд, мэргэжлээ өөрчлөхийг хүсэгч нарт зориулсан AI автоматжуулалт, сургалтаар дамжуулан энэ шилжилтийг боломж болгон хувиргахад чиглэж байна.
AI ба шинэ төгсөгчид: Эхлэл түгжигдэж буй нь
Судалгаануудын өгөгдөл шинэ төгсөгчдийн хувьд хиймэл оюун ухаан ажил эрхлэлтийн орчныг богино хугацаанд эрс өөрчилж буйг харуулж байна. Stanford Digital Economy Lab-ийн дүн шинжилгээгээр ХОУ-аар ихээр өртөгдсөн салбарууд (программ хангамж, хэрэглэгчийн үйлчилгээ зэрэг) дахь 22–25 насны ажилчдын ажил эрхлэлт ойролцоогоор 13%-иар буурчээ. Дэлхийн хэмжээнд томоохон технологийн компаниудын entry-level буюу анхан шатны ажлын байр сүүлийн гурван жилд 50%-иас дээш хэмжээгээр, Энэтхэгийн IT үйлчилгээний компаниудын ийм ажлын байр 20–25%-иар буурсан нь энэ чиг хандлагыг баталж байна. Үндсэн шалтгаан нь автоматжуулалт: өгөгдөл бичилт, энгийн код засвар, тайлан ноороглох, судалгааны мэдээлэл нэгтгэх зэрэг өмнө нь шинэхэн ажилтнуудын хийж туршлага хуримтлуулдаг байсан ажлуудыг ХОУ-ын системүүд илүү хурдан, алдаагүй гүйцэтгэдэг болсон. Harvard Business Review-ийн онцолсноор энэ нь байгууллагуудад “дамжлагын хоолой” (pipeline) эрсдэл үүсгэж байна: хэрэв шинэ хүмүүсийг тогтмол авч, шат дараатай өсгөх боломжгүй бол ирээдүйн дунд шатны менежер, мэргэжилтнүүдийн нөөц багасна. Монголын их, дээд сургуулийн төгсөгчид ч энэ глобал урсгалаас ангид биш: уламжлалт entry-level ажлын байр багасахын хэрээр ХОУ-тай ажиллах чадвар, ноу-код автоматжуулалт, өгөгдөлд суурилсан сэтгэлгээ зэрэг шинэ ур чадваргүй бол ажиллах “хаалга” улам нарийсах эрсдэлтэй. Тиймээс төгсөхөөсөө өмнө хиймэл оюун ухаан гэж юу вэ, хиймэл оюун ухаан ашиглах дадал, хиймэл оюун ухааны программ хэрэгслүүдийг эзэмших нь карьерын зайлшгүй шаардлага болж байна.
AI шилжилттэй боловсрол: Ёс зүй ба ур чадварын тэнцвэр
Их, дээд боловсролын байгууллагууд анх ChatGPT зэрэг ХОУ-ын хэрэгслүүд гарч ирэхэд голчлон академик шударга ёс, хууран мэхлэлтээс сэргийлэхэд төвлөрч байсан бол одоо хиймэл оюун ухаан ашиглах чадвар, AI literacy-г хөгжүүлэх шаардлага давамгайлж эхэллээ. AAC&U-ийн Дижитал инновацын дэд ерөнхийлөгч C. Edward Watson-ын хэлснээр, өнөөдөр сургалтын зорилтууд хоорондоо “сөргөлдөөнд” орж байна: нэг талаас оюутнуудад ХОУ-тай ажиллах ур чадвар заах шаардлагатай, нөгөө талаас зөв төлөвшүүлээгүй тохиолдолд бичгийн чадвар, шүүмжлэлтэй сэтгэхүй зэрэг суурь чадамжууд суларч болзошгүй. 2025 онд хийгдсэн AAC&U-ийн судалгаагаар ажил олгогчдын 91% нь төгсөгчид хиймэл оюун ухаантай холбоотой ур чадвар эзэмшсэн байх нь “чухал” гэж үзсэн бөгөөд холбооны түвшний ажлын тодорхойлолтуудыг шинжилвэл бараг бүх албан тушаалд ХОУ-аар илүү сайн гүйцэтгэж болох дор хаяж нэг даалгавар байдаг нь тогтоогджээ. Өөрөөр хэлбэл, AI-аас зугтах сонголт байхгүй, харин сургалтын хөтөлбөр, сургалтын төлөвлөгөө, багшлах арга зүйгээ ухаалгаар шинэчлэхээс өөр гарцгүй болж байна. Зарим их сургуулиудад (жишээ нь, Lipscomb University) багш нарын дунд “суурь зарчмадаа эргэн очих” хөдөлгөөн өрнөж, ХОУ-г сайн багшлахуйн түнш болгон ашиглах туршилтууд амжилттай хэрэгжиж байна. AI-аар бичгийн даалгаврын сэдэв, бүтэц санал болгуулах, интерактив симуляци үүсгэх, ангиас гадуур чиглүүлэг, туслалцаа үзүүлэх зэргээр ашиглах нь оюутныг идэвхгүй хуулах бус, эсрэгээрээ илүү гүн ойлголттой суралцах орчинг бүрдүүлж байгааг тэд онцолдог. Watson-ын хэлснээр, “Сайн багшлахуй бол AI-ийн буруу хэрэглээний эсрэг хамгийн сайн эсрэгбие” юм. Монголын сургалтын төв, их, дээд сургууль, сургалтын байгууллагын гүйцэтгэлийн үнэлгээ хариуцагчид ХОУ-г хориглох бус, академик шударга ёсыг хамгаалсан тодорхой бодлого, сургалтын гэрээний шинэчлэлтэй хамт сургалтын хөтөлбөртөө стратегийн түвшинд шингээх шаардлагатай болж байна.
AI-д суурилсан оношилгоо ба "ухаалаг багш": Хувь хүнд таарсан сургалт
Хувь хүний онцлогт тохирсон сургалт (personalized learning) нь хиймэл оюун ухаанаар дамжин бодит практик шийдэл болон хэрэгжиж эхэллээ. Орчин үеийн AI оношилгооны системүүд энгийн шалгалтаас цааш гарч, суралцагчийн мэдлэгийн түвшин, алдаа гаргах хэв шинжийг нарийн задлан шинжилж, яг тэр хүний хэрэгцээнд тохирсон сургалтын замналыг автоматаар санал болгодог. K–12 боловсролд Let’s Go Learn зэрэг платформууд олон арван жилийн турш хуримтлуулсан компьютер-адаптив оношилгооны туршлага дээрээ суурилан математик, унших чадварын гүнзгий сорил үүсгэж, “маш нарийвчилсан, шууд ашиглах боломжтой” өгөгдлөөр багш нарыг хангаж байна. Ингэснээр Аль сурагч аль үзэл баримтлал дээр, ямар түвшинд гацаж байгааг илрүүлж, IEP-тэй (хувь хүний онцлогтой) сурагчдад зориулсан хичээлийн төлөвлөгөөг автоматаар үүсгэх боломж бүрдэж байгаа нь “нэг жишиг, нэг агуулга”-аас ангид, жинхэнэ хувьчилсан сургалтын системд шилжих алхам юм. Дээд боловсрол, мэргэжлийн сургалтад ч AI оношилгоо хүчтэй нэвтэрч байна. JMIR Medical Education-д нийтлэгдсэн нэгэн зааварчилгаа нийтлэлд ХОУ нь “хувьчилсан сургалтыг сайжруулж, санал хүсэлтийн чанарыг дээшлүүлж, тохиолдолд суурилсан сургалтыг баяжуулдаг” гэж дүгнэжээ. Эмч, сувилагч бэлтгэх сургалтад ашиглагдаж буй адаптив платформууд нь оюутны ойлголтын гүн, хурдыг харгалзан кейс, даалгаврын төвөгшлийг автоматаар тохируулж, ойлгохгүй сэдвийг давтан тайлбарлуулж, хангалттай эзэмшсэн тохиолдолд дараагийн түвшинд шилжүүлдэг. Шинэ Зеландын Toi Ohomai Institute of Technology-д хийсэн судалгаанд курсын агуулгаар нарийн тохируулсан генератив AI чатботыг анхлан суралцагч сувилагчдад 24/7 багш туслах байдлаар ашиглахад, оюутнууд өөрийн мэдлэгийн цоорхойг илүү сайн илрүүлж, бие даасан тест, тайлбар, жишээ асуух боломжтой болсон байна. Судалгааны үр дүнгээр оюутнуудын 62% нь уг чатботыг “маш их тус болсон” гэж үнэлж, 91% нь цаашид ашиглахаа илэрхийлсэн бөгөөд өмнөх оныхтой харьцуулахад хоёр шалгалтын хооронд дүнгээ өсгөсөн оюутны хувь мэдэгдэхүйц өссөн байна. Энэ бүхнээс харахад AI-д суурилсан оношилгоо, ухаалаг багш системүүд нь сургалтыг “one-size-fits-all” загвараас гаргаж, Монголын сургалтын төвүүд, бизнесийн сургууль, компанийн дотоод сургалтын хөтөлбөрүүдэд ч ашиглаж болох, өгөгдөлд суурилсан, уян хатан сургалтын экосистем рүү шилжих бодит боломж олгож байна.
Дүгнэж хэлбэл, хиймэл оюун ухаан шинэ төгсөгчдийн уламжлалт карьерын замыг шахаж, дээд боловсролын сургалтын төлөвлөгөө, сургалтын байгууллагын гүйцэтгэлийн үнэлгээг шинэчлэхийг шаардаж, нөгөө талд нь хувь хүнд тааруулсан ухаалаг сургалтыг бодит болгох асар их боломжийг нээж байна. Disruptor Ai Lab нь Монголын бизнес эрхлэгчид, оюутнууд, ур чадвараа дээшлүүлэхийг хүссэн хүн бүрт ноу-код хиймэл оюун ухаан ашиглах, бизнесийн автоматжуулалтын системүүдийг өөрийн нөхцөлдөө нэвтрүүлэх бодит шийдлийг санал болгож байна. Хэрэв та өөрийн бизнесийн үйл ажиллагааг автоматжуулалтын систем, агентуудаар сайжруулах, эсвэл хиймэл оюун ухаан сургалт, сургалтын төлөвлөгөөний талаар дэлгэрэнгүй мэдээлэл авахыг хүсвэл манай AI чатботоос асууж, дараагийн шатны ур чадвараа хамтдаа бүтээхийг урьж байна. "Ai Монголд хөгжихийн төлөө. Далайд дусал нэмэр!" гэсэн зорилгод нэгдэж, ирээдүйн бизнес өртөө, карьерынхаа бат бөх суурийг өнөөдрөөс тавья.
Эх сурвалжууд
- EdTech Magazine – AI in Higher Education: A Guide for Teachers
- Harvard Business Publishing – AI Impact on Entry-Level Jobs
- IEEE Spectrum – The AI Effect on Entry-Level Jobs
- Let's Go Learn – Let's Go Learn Adaptive Diagnostics
- Davenport University Post – The Future of Higher Education in an AI-Driven Economy
- JMIR Medical Education – AI for Personalized Learning in Medical Education
- Nursing Praxis – Personalised Learning for Nursing Education with Gen AI Chatbots
- Rest of World – Engineering Graduates and AI-Driven Job Losses
- ResearchGate – Application of AI Tools for Personalized Learning and Assessment
- Teaching in Higher Ed – Navigating AI’s Rapid Transformation in Higher Ed with C. Edward Watson