ILO視域下數字化轉型賦能高質量學徒制建設的策略與挑戰

摘 要：通過數字化轉型助力高質量學徒制建設是新時期國際勞工組織探尋學徒制現代化新理念與新策略的集中體現。在其百年發展歷程中，國際勞工組織對學徒制發展的關注先后經歷了內涵認知、質量問題關注、多樣化質量建設策略和工具探尋與研發、數字時代質量建設理念與策略革新等不同發展階段。在數字化轉型賦能高質量學徒制建設的實踐過程中，國際勞工組織遵循高質量的學徒制項目開發、高質量學徒培訓場所的準備、學徒培訓的組織實施以及學徒培訓后的過渡與評估的實踐邏輯，識別不同階段推進數字化轉型的價值與可行策略。由于數字化轉型的系統性、生成性與不確定性，國際勞工組織也指出，高質量學徒制建設不同階段的數字化轉型也將面臨多重挑戰。

關鍵詞：學徒制；數字化轉型；高質量發展；ILO

基金項目：國家社會科學基金“十四五”規劃2021年度教育學青年課題“職業院校‘理實一體化混合教學模式研究”（項目編號：CCA210254）

作者簡介：楊成明，男，北京外國語大學講師，博士，主要研究方向為國際與比較職業教育、職業教育管理、職業教育信息化。

中圖分類號：G710 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7747（2023）04-0011-11

后疫情時代，數字技術發展驅動下的產業經濟數字化轉型誘致工作世界和勞動力市場技能人才需求結構發生深刻變革，尤其是對產業勞動者數字素養和數字技能人才的需求顯著提升。在此背景下，通過職業教育與培訓（Vocational Education and Training，VET）的數字化轉型來實現產業勞動者技能更新和升級，繼而打造面向數字時代的技能人才隊伍已成為眾多國家把握數字化機遇、成為世界領先數字經濟體的戰略支撐[1]。作為技能人才培養的重要實踐模式，學徒制的數字化轉型也在推進VET數字化轉型的整體進程中越發受到關注。國際勞工組織（International Labour Organization，ILO）成立百年以來，致力于工作和勞動問題以及VET的改革與發展，并對數字化背景下學徒制的數字化轉型進行了反思與研究。本研究立足ILO的視角，對數字化轉型賦能高質量學徒制建設的發展歷程、實踐策略和面臨的挑戰進行探究，以期獲得有關學徒制數字化轉型的理性認知。

一、ILO高質量學徒制建設的歷史回溯

作為聯合國組織體系中專門聚焦勞工標準與政策、促進就業與體面勞動以及社會保障等事務的專業機構，ILO通過技術援助、發布規劃與政策倡議、開發勞工標準等方式，推動全球范圍內VET的改革與發展，并在百年發展歷程中對全球VET的發展作出了巨大貢獻[2]。早在1939年，ILO在《學徒制建議書》（Apprenticeship Recommendation）中首次定義了學徒制的內涵，并對雇主與學徒的基本權利與義務和學徒制開展的實踐原則等進行了說明[3]。這一內涵認知在1962年的《職業培訓建議書》（Vocational Training Recommendation）中得以更新，且更加強調學徒制與勞動力市場的關聯性以及自身的系統性、持續性、與職業標準的對應性和工作導向性[4]。伴隨著ILO關于VET發展戰略的與時俱進，1956年發布的《職業培訓（農業）建議書》（Agriculture Vocational Training Recommendation）開始關注職業培訓（學徒培訓）的質量問題[5]。在1975年發布的《關于人力資源開發中的職業指導和職業培訓》（Convention Concerning Vocational Guidance and Vocational Training in the Development of Human Resources）中，ILO基于人力資源開發視角，提及了職業教育、職業培訓以及職業指導的質量問題[6]。為持續提升VET以及學徒培訓的韌性、效率與效能，ILO在1998年發布的《國家和企業的戰略性培訓合作伙伴關系》（Strategic training partnerships between the State and enterprises）中明確指出，VET的改革應樹立勞動力市場需求導向，并促使管理體制由政府主導逐步向政府統籌、多主體協作的新格局轉變[7]。

進入21世紀以來，在終身學習理念的引領下，ILO也越發強調通過高質量VET的打造來支撐個體的終身學習，實現其體面就業與可持續發展。2004年，ILO在《關于人力資源開發的建議：教育、培訓與終身學習》（Human Resources Development Recommendation： Education，Training and Lifelong Learning）中強調：應通過高質量的教育與職前培訓，促進個體的終身學習和就業能力；同時，在國家質量保證框架范圍內構建保證能力和資格的質量標準。[8]2012年，ILO在第101屆國際勞工大會上通過的《青年就業危機：行動呼吁》（The Youth Employment Crisis： A Call for Action）決議，重申了通過學徒制等將教育、培訓與勞動世界聯系起來，并呼吁世界各國開展社會對話，探究技能錯配、資格標準化、學習經歷認證等問題，以提升VET和學徒制對勞動力市場需求的滿足能力[9]。2015年，ILO發布《變化世界中的職業教育教師和培訓師：高質量的教師培訓系統勢在必行》（Vocational Teachers and Trainers in a Changing World： the Imperative of High-quality Teacher Training Systems），從高質量VET的建設需要出發，反思、重構教師和培訓師培訓系統，力求以優質的師資隊伍提升VET對雇主和學生需求的有效響應能力[10]。

數字技術驅動下產業經濟和工作世界的數字化轉型，促使新時期ILO的VET和學徒制發展政策與規劃更加關注數字時代不同國家數字經濟的發展水平提升，以及個體勝任數字時代生活與工作所需綜合性數字能力的培育。在此背景下，ILO 先后在2017年和2020年開發了面向政策制定者和學徒制從業者的優質學徒制建設工具，即《優質學徒制系列工具（卷1：政策制定者指南）》（ILO Toolkit for Quality Apprenticeships-Vol. 1： Guide for Policy Makers）[11]和《優質學徒制系列工具（卷2：從業者指南）》（ILO Toolkit for Quality Apprenticeships-Vol. 2： Guide for Practitioners）（見表1）[12]。此外，ILO在2019年發布了面向企業的高質量學徒制建設工具《優質學徒制工具：企業指南》（Tools for Quality Apprenticeships： a Guide for Enterprises），并從價值訴求、合作關系、培訓計劃、學徒制協議、準備、招聘和保證進步七個方面，闡述了企業開展和管理學徒培訓項目的實踐建議[13]。正是由于對高質量學徒制建設的長期探索與不斷革新，ILO逐步對高質量學徒制的內涵、要素、特征與實踐策略等形成了系統性、結構性的認識。ILO認為，高質量的學徒制融合了在崗開展基于工作的學習和脫產開展基于職業學校的學習，并針對某一目標職業開展長期性、系統性的職業培訓，以期幫助個體獲得勝任某一職業的知識、技能和能力[11]。同時，ILO分析了高質量學徒制與實習制度/培訓生制度以及非正規學徒制之間存在的顯著差異（見表2），并且提出高質量學徒制包括有意義的社會對話及磋商、強健的監管框架、明確的角色與責任、公平的經費安排、較強的勞動力市場相關性、包容性等六個要素[14]。

二、數字化轉型賦能高質量學徒制建設的內涵及策略

高質量學徒制的建設具有多重價值，包括協助個體實現從學校到工作的過渡、促進教育世界與工作世界相協調、提供經濟有效的VET以及有利于中小企業解決技能短缺[11]。ILO在推進高質量學徒制建設過程中，立足學徒培訓開展的全生命周期，通過開發優質學徒制培訓項目、準備高質量培訓場所、學徒培訓的組織、培訓后過渡及評估四個階段，實現優質學徒制的生成[12]。這四個階段并非以線性方式依次開展，而是可以互相疊加實施；同時，培訓結果的評估貫穿學徒培訓全過程，為制定學徒制政策提供參考。數字技術的快速發展與廣泛滲透，在促使產業經濟和工作世界發生數字化轉型的同時，也使得學徒制面臨數字化轉型的發展趨向，并成為提升其適應性與可持續發展性的戰略選擇。為此，ILO著眼于學徒培訓的全生命周期，在數字時代重新審視高質量學徒制建設各階段融合應用數字技術后的新內涵與新特征，并發布《學徒制數字化轉型》（Digital Transformation of Apprenticeship Systems），助力不同國家通過數字化轉型全方位賦能高質量學徒制建設[15]。

（一）高質量的學徒制項目開發

1.基于社交媒體和在線論壇等途徑，構建數字時代學徒制利益相關者對話機制。數字技術的融合應用有助于營造更廣泛的社交網絡，推動不同國家、國家不同部門、地區層面不同利益相關者形成促進學徒制發展的專門性網絡社區。例如，網絡社區不同功能的設置，有助于不同利益相關者開展不同主題的對話，并通過對不同利益相關者想法的持續追蹤與記錄，為學徒制改革決策提供信息支持[16]。

2.基于大數據識別和預測不同產業部門與職業領域的技能需求。不同類型的在線數據資源為改善技能需求識別和預測方式提供了新可能，如利用在線招聘信息、電子文獻和科學論文及研究報告資料庫等識別技能需求，以及通過招聘網站和社交媒體上的在線簡歷和教育與培訓項目及課程來了解未來技能供給情況。這些內容不僅為技能需求的識別和預測提供了更多樣化的參考信息，也在一定程度上有助于提升技能需求分析的精準性。

3.數字能力徽章（Digital Badges for Competence）建設。數字徽章可以是某種數字專用標志，用于證明個體在不同地點和環境中完成的特定教育與培訓項目學習，以及在知識和技能方面獲得的成就[17]；同時，數字徽章的設計可根據或對接國際或者本國的資格框架，覆蓋一般性和專業性的知識與技能，以及認知與非認知技能[18]。基于數字徽章的學徒制數字化轉型，主要表現為對個體在學徒培訓之前或培訓期間各類非正式學習成果予以記錄與認證，以及對個體通過學徒培訓所獲能力的認可。因此，學徒培訓機構在學徒培訓項目開發時，需明確承認那些第三方機構或國家有關政府部門提供的專業性數字徽章，以此確認學徒在學徒培訓之前以及經歷培訓之后，其核心技能、數字技能和創業技能的發展情況。此外，不同企業也可通過開發企業內部的數字徽章來認證員工基于工作場所的學習結果。

4.開放教育資源（Open Educational Resources，OERs）的開發與應用。一方面，傳統的教學材料（如印刷版的教科書）由于版權和使用成本的限制，影響了其易用性、便利性。而在數字時代，各類OERs的共建共享，使得獲取學徒培訓所需的教學材料變得更加容易和方便。OERs包括各類格式或媒介的學習、教學和研究材料（如帶有嵌入式視頻和3D動畫模型的交互式電子書、視頻講座和手機應用程序等），并且這些材料在版權開放許可下，允許他人免費獲取、使用、改編和分享[19]。對企業培訓師而言，OERs的有效使用也需他們持續提升自身的搜索與選擇能力，開發、適應與改編能力，以及管理、保護和共享能力[20]。另一方面，新冠疫情影響下教學秩序的重塑，使得數字技術支持下的混合教學成為VET教學以及學徒培訓教學新常態。數字時代支持混合教學的綜合性學習管理系統的開發，不僅可針對不同學習場地和內容來設計相應的學習環境，而且可為學習者、管理者、教師/培訓師等不同類型人員提供不同的工具支持，以實現教學環境以及基于數字技術賦能的教學模式的升級與優化[15]。

（二）高質量學徒培訓場所的準備

1.基于在線門戶開展學徒制培訓企業的注冊工作。在線門戶可為自愿參與學徒培訓的企業辦理相關注冊手續，在一定程度上實現了注冊手續辦理程序的數字化轉型。同時，在線門戶可為企業提供學徒培訓企業資質的自主診斷工具，并支持企業計算參與學徒制的投資與回報情況。

2.利用數字簽名生成學徒制協議。新冠疫情期間，數字簽名消除了為獲取紙質簽名而帶來的時間成本和潛在風險。但由于數字簽名主要是通過特定的數字簽名軟件生成，存在欺詐、未經授權的簽名以及非法使用等風險，因而限制了數字簽名在學徒制協議簽訂中的使用率。為此，未來需通過持續完善國家和國際層面的相關法規，為數字簽名的法律認可和實現跨國家的互操作性提供保障，促使學徒和雇主跨時空簽署學徒協議以及實現學徒制協議相關業務辦理的數字化轉型。

3.通過專用平臺在學徒計劃中構建伙伴關系。多主體協同參與是學徒制的典型特征。多主體涵蓋了企業、職業學校、行業協會、工會及中介機構等，強化不同主體間的協作關系是構建高質量學徒制的重要保障。但ILO發現，以往職業學校和企業在學徒培訓過程中對各自的角色定位和責任分擔缺乏溝通和澄清，繼而導致學徒培訓的整體性和達成效果受到消極影響[21]。因此，ILO建議，通過專用平臺加強職業學校教師、企業培訓師以及中介機構培訓人員之間的交流與合作；同時，通過數字教學空間建設，助力學徒將在企業真實工作場所中積累的經驗用于學校環境中的反思活動，通過真實工作場所的具體案例來幫助理解理論知識及其之間的關系。

4.提升職業學校教師和企業培訓師的數字能力。在數字經濟發展背景下，勞動力市場對技能人才的數字技能和素養要求不斷提升，這促使職業學校教師和企業培訓師也必須不斷更新自己的知識、技能與能力。二者良好數字能力的具備，不僅要支持學徒更有效地利用數字技術，幫助他們了解有關技術使用及其影響，并形成批判性態度，而且要促進自身基于數字技術的發展，不斷反思自己當前的能力和發展需求，并通過自主性驅動和外在支持來實現專業能力的持續發展[22]。

5.通過MOOCs提供學徒脫產學習（the Off-the Job Component of Apprenticeship）的內容。學徒脫產學習的內容是學徒在崗培訓內容的補充，尤其是在新冠疫情期間，學徒在崗培訓被迫中斷，基于MOOCs等開展完全在線的脫產學習成為必然選擇[23]。因此，后疫情時代更需重新審視MOOCs在推進學徒制數字化轉型方面的價值與潛力。例如，作為學徒脫產學習的重要內容，MOOCs可為學徒提供學徒培訓計劃相關的理論和實踐知識，照顧到學徒個性化的學習路徑與需求，保證學徒計劃的高質量完成。

（三）學徒培訓的組織實施

1.借助視頻技術吸引更多的潛在學徒參加學徒培訓。數字技術在促進潛在學徒對學徒制形成正確認知、強化學徒培訓吸引力方面具有功能潛力。具體而言，潛在學徒可通過參加雇主組織舉辦的網絡研討會，獲得有關就業能力需求的第一手信息[24]；通過觀察已完成學徒培訓人員有關自身學徒培訓經歷的視頻分享，對學徒培訓有直觀了解；通過虛擬現實技術（VR）和360度視頻體驗，可實現對未來工作場所進行的情境性體驗。[25]

2.數字技術賦能下學徒招聘過程的革新。數字技術賦能下的招聘包括三個階段[15]：數字招聘1.0，即企業通過招聘網站，以最低招聘預算接觸到盡可能多的求職者，同時，求職者也可輕松地尋找和篩選招聘廣告，發現意向職位；數字招聘2.0的產生是因為1.0階段招聘網站的激增，求職者難以在短時間內從眾多網站中匯總自己需要的招聘信息，由此催生了一些數字招聘平臺，這些平臺可根據求職者的需求來自動匯總、分類不同招聘網站的招聘信息；數字招聘3.0主要基于人工智能（AI），即通過聊天機器人聯系候選人進行第一輪數字招聘面試。在線匹配平臺可為參與學徒培訓的企業提供不同職業領域的學徒招募信息和學徒候選人信息，并通過在線測試，協助學徒選拔，實現培訓企業與學徒間的最佳匹配。

3.通過項目管理工具制定學徒培訓計劃。培訓計劃決定了培訓企業如何在工作場所開展學徒培訓課程教學，因此，培訓計劃應完整地描述將要提供的課程和將要培養的能力。具體而言，培訓計劃應規定培訓的序列、負責提供培訓的人員以及培訓效果評估的方式和時間。與培訓計劃相對應，職業學校也應編制一份學徒脫產培訓計劃，在崗培訓和脫產培訓的結合保證了學徒培訓預期目標的達成。此外，項目管理平臺可用于跟蹤學徒計劃進展，使其在不同的學習場所之間實現透明化。

4.開發有效的學徒培訓方法。學徒制的特殊性在于要求學徒在不同的學習環境中不斷處理不同類型的知識和實踐。當跨越不同學習環境的邊界時，學徒會感到在不同學習環境中獲得的知識、技能、價值觀等發生了不連貫的現象，甚至會發生認知矛盾[26]。數字技術賦能下學徒培訓混合環境的構建，為學徒提供了開展創造性、反思性實踐的支持空間，具體而言，包括增強現實技術（augmented reality，AR）支持下在工作場所執行程序和任務、通過數字化教學平臺增強技能學習體驗、在視頻注解技術等支持下開展行動反思以及模擬培訓場所外部的實踐場景。這意味著工作世界數字化背景下與之相伴隨的學徒培訓環境與方法也發生了數字化轉型。

5.革新監督、評價和認證方式。全面而可靠的監測和評價是高質量學徒計劃不可或缺的組成部分，更是確保學徒培訓合規范性、合預期性的重要方面。數字技術為綜合運用不同形式的評價提供了潛力，包括生成性和總結性評價、基于能力和知識的評價、自我評價和同行評價等。同時，數字技術對監督和評價方式的賦能，也催生了電子書包、基于游戲的評價等多種評價形態。但ILO認為，從長遠來看，應基于游戲評價和模擬多元工作場景等構建綜合評價系統，以此來評價學生如何整合和應用知識、技能和能力。

6.提升社會參與度和包容性。在VET數字化轉型過程中，數字基礎設施建設的地區發展不均衡誘致“數字鴻溝”的形成，在一定程度上擴大了數字時代的社會不平等，并使少數群體被邊緣化[27]。因此，ILO認為，VET數字化轉型的優先發展事項之一應是致力于推動數字時代的教育公平。對此，可通過加強政府、非政府組織和信息通訊技術公司間的合作，盡可能確保欠發達地區和偏遠地區也能使用互聯網和數字基礎設施等。此外，應通過數字技術的賦能，強化面向女性、殘疾群體和移民的學徒培訓供給能力，提升學徒制的包容性。

（四）學徒培訓后的過渡與評估

1.支持向勞動力市場或進一步的教育和培訓過渡。學徒制的主要目標是促進學徒順利過渡到勞動力市場，幫助他們實現體面就業。因此，VET機構等相關組織應向學徒畢業生提供求職、簡歷撰寫和工作面試技巧等方面的支持。在實現這一目標的過程中，專業性的社交媒體或是智能機器人可為學徒提供基于其需求的個性化咨詢；同時，學徒也可通過相關的應用程序來咨詢和獲取可靠的勞動力市場信息。這些數字應用平臺與程序的賦能，為學徒完成培訓后更好地向勞動力市場過渡提供了信息支撐。

2.運用學習分析（Learning Analytics）評估學徒培訓的有效性。學習分析關注的是與學習者及其教育環境有關數據的測量、收集、分析和報告，目的是了解和優化學習及其發生的環境[28]。學習分析可對學徒培訓全流程、多模態、多場域的數據進行采集、匯集與分析，這不僅能提升學徒培訓效果評估的全面性與精準性，而且能為優化學徒培訓計劃、強化職業學校與培訓企業間的合作等提供信息支持。

三、數字化轉型賦能高質量學徒制建設的未來挑戰

ILO立足高質量學徒制建設實踐的邏輯和階段，反思以往高質量學徒制建設策略面對時代新特征與新需求時顯現的局限性，洞察數字技術助力高質量學徒制建設的價值潛力，并以融合式思維提出了數字化轉型賦能高質量學徒制建設的實踐策略。但數字化轉型賦能的實現具有條件性、生成性與不確定性，由此也使得數字時代高質量學徒制建設面臨系列挑戰[15]（見圖1）。

（一）大數據分析質量、可靠性和可行性有待提升

基于大數據分析來精準識別不同產業部門和職業領域數字化轉型背景下的技能要求是開發高質量學徒制項目的主要依據，更是評價技能人才供給側與需求側匹配度的重要方法。但ILO發現，部分國家，尤其是發展中國家，由于缺乏學徒制相關的行政記錄數據和發展統計數據，以及對在線招聘廣告等數據資源的應用能力弱，使得應用大數據分析來保證學徒制質量的可行性和可靠性均面臨挑戰。

（二）數字徽章的互操作性有待強化

當前，不同企業和第三方機構開發的數字徽章及其認證程序的差異性影響了數字徽章的互操作性。因此，ILO認為，為進一步提升數字徽章的互操作性，需在國家層面作出努力。具體而言，一方面，應以國家資格證書體系為基礎來設計學徒制證書體系，并通過多主體協作來開發；另一方面，應在國家層面評估、明確哪些數字徽章可融合應用于學徒制項目中，實現數字徽章開發與應用的規范化。此外，從技術角度看，盡管區塊鏈技術在學徒個人數據記錄[29]、降低學徒數據管理成本[30]等方面具有很大的應用潛力，但其在支持數字時代學徒制證書體系建設和提升數字徽章互操作性的應用方案等方面的功能還需進一步探究。

（三）支持職業學校教師與企業培訓師強化合作和專業發展的資源不足

學徒培訓開展場所涵蓋職業學校和企業的特點決定了高質量學徒制建設需以學校教師和企業培訓師組成的優質教師團隊作為保障，以達成學徒培訓目標。在學徒制數字化轉型的過程中，不同國家已通過專門的數字平臺建設來連接學徒培訓的所有參與者，并在強化職業學校教師與企業培訓師的合作交流方面發揮了重要作用。但ILO認為，數字技術支持下覆蓋職業學校和企業兩個場域的教師共同體的構建，僅關注技術環境的建設是不足的，還需要在組織承諾、經費投入、人力資源等方面不斷完善，以確保在支持職業學校教師和企業培訓師實現專業能力持續發展的同時，實現高質量學徒制不同建設階段的目標。

（四）VET教師數字技能框架的缺乏

教師能力素質內涵的時代更新是確保不同歷史時期VET適應性提升的基礎。對于學徒培訓項目中的職業學校教師和企業培訓師而言，他們不僅需要實現自身能力素質的數字化轉型，而且需要在數字技術支持下協作培養能勝任數字時代工作的產業勞動者。VET教師能力素質的數字化，并非只是提升教師在人才培養不同場景中加入和應用各類數字技術與工具的能力，更需要從塑造數字時代產業勞動者隊伍的具體要求出發，促進教師對自身知識、技能和態度的時代性與適用性進行反思與重構，以此實現教師數字技術融合應用的需求引領性、批判性和動態調整性。這一目標的實現，需以彰顯時代性和VET類型性的教師數字技能框架為引領，但當前VET教師數字技能框架的缺乏掣肘數字時代高質量教師隊伍的建設和高質量學徒制的生成，這也是未來推進VET數字化轉型需重點關注的方面[31]。

（五）數字化轉型衍生的技術問題、額外成本和基礎設施新要求

數字化背景下，AR、VR、擴展現實（XR）等數字技術在提升學生學習積極性和興趣、降低傳統學徒培訓成本以及在真實工作情境中訓練的危險性等方面的功能潛力，使得數字技術的融合應用成為學徒培訓數字化轉型的必然趨向[32]。但數字技術在高質量學徒制建設中的融合應用，需要立足高質量學徒制的生成邏輯以及當前學徒培訓在培養數字經濟發展所需卓越技能人才方面面臨的挑戰，開發不同類型數字技術的應用方案，包括數字技術賦能下學徒培訓環境的改造升級、大數據分析模型開發、綜合性學徒培訓數字平臺研發等。同時，學徒培訓的數字化轉型需要新型基礎設施（包括硬件和軟件）作為條件支撐，這不僅對現有的基礎設施建設理念與思路提出新要求，而且需要新的成本投入。

（六）教學設計的相關研究仍需強化

在數字技術賦能高質量學徒制建設的過程中，學徒培訓的理念、目標、內容、方法、環境和評價等均會發生系統性重構。教學作為學徒培訓質量生成的關鍵環節，通過自身數字化轉型以充分挖掘數字技術助力高質量學徒制建設的價值潛力成為必然。但ILO發現，當前職業學校教師和企業培訓師由于在數字技術融合應用方面的教學設計能力不足，對提升學徒的學習積極性和改善培訓效果產生了消極影響。因此，推進教學數字化轉型需要加強教學設計的相關研究，以幫助教師對教學數字化轉型形成正確認知，并為教學數字化轉型實踐提供行動支持。

（七）AI算法誘致的偏見

AI和大數據分析技術可通過收集和分析學徒培訓過程中產生的多模態數據，對學徒培訓的效能進行多維度、精準性評價。在此過程中，使用的智能機器人和學習分析等主要依靠算法和機器學習來運行，但算法容易受到偏見的影響，機器學習算法會導致歧視性的結果。因此，學徒培訓的決策者和管理者需要認識到算法在維持和強化刻板印象和偏見方面存在風險。此外，未來學徒制數字化轉型應研制、完善有關AI算法和模型開發與應用的監管框架，并關注其潛在的新型倫理問題。

（八）個人數據收集、分析和使用的倫理問題

在利用AI和大數據分析技術開展學徒培訓檢測與質量評價的過程中，學徒個人數據的收集、分析和使用是關鍵方面，ILO建議，應關注在此方面存在的倫理問題。具體而言，在收集學徒個人數據的過程中，哪些數據可以收集、運用何種途徑收集都是數據倫理涉及的常規問題；在分析和使用個人數據的過程中，應用何種算法和模型、數據用于何種目的以及應用主體為誰等，都是實現個人數據規范性使用與分享需要關注的問題。

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[責任編輯? ?賀文瑾]

Strategies and Challenges of Digital Transformation Enabling the Development of High-quality Apprenticeships from the Perspective of ILO

YANG Chengming

Abstract： Digital transformation has been regarded as the critical strategy for ILO in exploring new concepts and ways of the modernization of apprenticeship systems. In ILO's 100-year development history， the focus on apprenticeship development has gone through different stages， including connotation awareness， quality concerns， exploration and development of diverse strategies and tools for quality improvement， and innovation of quality concepts and strategies in the digital era.? To achieve the empowerment of digital transformation to quality apprenticeships development， the ILO follows the practical logic of developing quality apprenticeship programs， including preparing quality apprenticeship training venues， organizing and implementing apprenticeship training， and transitioning and evaluating apprenticeship training. Meanwhile， ILO identifies the value and feasible strategies at the different stages in developing quality apprenticeships. Due to the systematic， generative， and uncertain nature of digital transformation， the ILO also points out that digital transformation at different stages of developing quality apprenticeships will also face multiple challenges.

Key words： apprenticeship; digital transformation; quality development; ILO