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纵向分析了改善生物医学工程学生对职业道路和所需技能的知识的策略
在美国的技能介绍，生物医学工程（BME）本科课程故意设计了范围广泛的范围[1]，[2]。这种故意的方法使学生能够在完成学业后追求各种各样的职业道路；但是，计划因其在为学生提供生物医学工程领域的职业（BME）[3]，[4]领域的职业方面的疗效方面面临批评。与其他工程专业相比，生物医学领域的利益相关者（即雇主）报告了BME毕业生的专业知识和技术技能受到限制。重要的是，最近已经做出了确定生物医学领域中的利益相关者在工作场所所需或期望的专业和技术技能[5]；但是，目前尚不清楚BME学生是否知道所需或所需技能的全部。同样，BME学生似乎对BME毕业生可以从事并持有毕业后的可能职业的看法有限[6]，[7]。例如，以前的报告表明，BME学生倾向于过分强调行业内的研究和设计立场[6]。重要的是，BME职业观念和技能的发展自然可能会在学生的学习过程中从课堂或课外活动中进行扩展[7]，[8]；但是，大多数学生都不知道他们的知识存在差距，尚不清楚何时在学生毕业期间发生知识的扩展何时会扩大知识。职业道路接管讲座系列是在既定的BME大二课程中实施的。为了解决与职业道路看法相关的学生挑战，几个计划使用广泛的课堂讨论或研讨会课程制定了干预措施[6]，[7]。但是，对于许多计划，类似的努力可能无法再现，在该计划中，学位学时的更改或与核心课程内容的实质性偏差是不现实的。先前的工作表明，使用特定的有针对性的讲座故意培训学生的技能（例如团队合作）可以证明有效[9]。使用类似的方法，这项研究调查了一个简短的接管讲座系列是否关注BME职业道路和技能，可以提高本科生中对BME职业和所需技能的了解。在这项研究中，分析了学生对潜在职业道路，行业职位头衔和角色的理解，以及在学位进步过程中所需的技能（i）和（ii）响应故意教学的响应。这项研究是由以下教育研究问题特别指导的：
从策略到行动：
2 McGill University，“公平，多样性和包容性”，McGill Skillsets解锁您的潜力，未知，2022年，https：//www.mcgill.ca/skillsets/framework/framework/equame-wormework/equility-diversity-diversity-diversity-inviversity-inclusion2 McGill University，“公平，多样性和包容性”，McGill Skillsets解锁您的潜力，未知，2022年，https：//www.mcgill.ca/skillsets/framework/framework/equame-wormework/equility-diversity-diversity-diversity-inviversity-inclusion
公共卫生是地方性的：NACCHO 对下一任总统和第 119 届美国国会的建议
地方卫生部门的预算有限且不可预测，无法投资于必要的基础设施，即促进和保护健康的人员、技能、服务和系统。他们的资金流传统上仅限于特定的疾病或项目，这使得投资或维持关键的卫生部门跨领域职能变得困难。为了最有效地利用疾病专项资金，地方卫生部门需要一个坚实的基础，并由可持续的、与疾病无关的、可预测的资金支持来支持地方公共卫生基础设施。这种资金使地方卫生部门能够专注于某些至关重要的技能，如沟通、外展、数据分析和数字化，但由于资金限制，他们在很大程度上缺乏这些技能。地方一级资源的缺乏阻碍了支持联邦公共卫生目标的努力。
新南威尔士州西南可再生能源区 (SW REZ) 有可能成为更广泛区域能源转型的焦点
通过从 Riverina 地区招募最多 10 名技术人员和学徒，在当地创造关键技能发展和就业机会。通过与当地教育机构合作提供专门的可再生能源教育和培训（如学徒、实习和工作经验机会），将当地工人的技能与可再生能源行业的未来机会相结合。
能源过渡的地球科学在2023年秋季的新课程
能量，矿物，水，土壤和食物资源是通过在地球地下，地面，海洋和大气中运行的复杂的，相互作用的材料和过程相互作用的集合而产生的。本课程对地球动态系统和物质有深入的了解，如何用于能源，矿物勘探和提取的地球科学技术，以及地球科学技能对于能量过渡到具有环境友好友好和保护能源供应的低碳经济至关重要的。
向供应链的过渡4.0
在技术层面上，本文的发现揭示了与以下十二个技术有关的福利，chal lenges和关键因素的三重奏：物联网；人工智能;云计算；区块链；大数据技术；增强现实；自动化;机器人技术；增材制造；模拟;人间网和语义技术。在一般层面上，福利，挑战和关键因素的三重奏如下：收益包括供应链透明度，增强决策，供应链集成以及供应链过程优化。挑战包括高昂的成本，必要的技能，安全和隐私问题，基础设施发展的复杂性，供应链4.0中的协调性的复杂性以及技术本身内的固有复杂性。识别一般级别的关键因素的识别植根于业务技术的一致性，进一步分为三个一致方面：政权与新生基对准的关键因素，利基至政权一致性的关键因素以及政权和利基一致性的关键因素。与政权对齐相关的关键因素涉及供应链流程重新设计，数据管理和管理承诺。有关利基市场一致性的关键因素包括对制度解决方案提供商对政权环境的理解，技术设计和解决方案的自定义以及技术维护。与政权和利基一致性有关的关键因素包括提供必要的技能和知识，财务计划
性别、劳动力和人工智能。
根据联合国教科文组织的评估，信息和通信技术 (ICT) 领域的一个特点是女性学生和专业人员比例较低，只有 3% 的女学生在高等教育中选择了 ICT 研究。随着目前科学技术进步的速度，对人工智能专业知识和技能的需求不断增长，人工智能是进步的 ICT 专业人士选择的十大职业之一 [1]。据 [2] 称，在以男性为主的 ICT 行业中，选择人工智能作为职业的人数不断增加，其中女性只有 22%。大多数公司估计，其求职者中女性不到 1%，而世界经济论坛估计，需要 108 年才能消除全球性别差距 [2] 事实上，最大的技能数据库领英上的一项 [2] 研究发现，人工智能专业人员的代表性存在明显的性别差距。研究还发现，尽管男性和女性在简历中添加人工智能技能的速度相似，但过去几年中这一差距并没有缩小。因此，女性既没有赶上男性，也没有落后更多。这项研究旨在确定人工智能领域中性别差距不断扩大的模式，无论是发达国家还是发展中国家。它旨在了解和记录女性对人工智能的看法，以及人工智能扩大性别差距的潜力。