Stojantiesiems

Nuo klasės suolo iki karjeros: kaip dirbtinis intelektas padeda pamatyti tikrąjį potencialą

Rugsėjo 11, 2025
Ar esate atsidūrę situacijoje, kai su bendrakursiu vienodai atsakėte į klausimus, tačiau gavote skirtingus įvertinimus? O gal teko patirti, kad jūs ir kolega turite tokias pačias žinias bei gebėjimus, bet geresnį darbo pasiūlymą gauna jis – vien todėl, kad savo gyvenimo aprašyme (CV) gebėjo įtikinamiau pristatyti stipriąsias puses?

Vilniaus Gedimino technikos universiteto (VILNIUS TECH) profesorė, projekto „SustAInLivWork“, kuriančio Dirbtinio intelekto kompetencijų centrą Kaune, narė dr. Simona Ramanauskaitė sako, kad tokios patirtys gali kelti nesąžiningumo jausmą ir priversti abejoti visa sistema.

„Vis dėlto sprendimą priimantis asmuo nebūtinai vadovaujasi blogais ketinimais – jis, kaip ir kiekvienas žmogus, gali būti paveiktas įvairių aplinkybių: nuotaikos, nuovargio, asmeninės patirties ir kt. Jei kompetencijų vertinimas būtų formalizuotas – perduotas dirbtiniam intelektui (DI) arba aiškiai apibrėžtas taisyklėmis, be laisvos interpretacijos, – procesas taptų tikslesnis ir geriau atskleistų tikrąjį asmens potencialą“, – pabrėžia ji.

Pasak S. Ramanauskaitės, kompetencijų formalizavimas leistų ne tik identifikuoti konkretaus žmogaus žinių ar įgūdžių spragas bei numatyti jų tobulinimo kelius, bet ir suteiktų aiškesnę struktūrą. Tai padėtų nustatyti, kokių specialistų reikia darbo rinkai, o įmonėms – palengvintų darbuotojų atranką ir leistų tiksliau įvertinti kandidatų tinkamumą konkrečioms pozicijoms.

Prof. dr. S. Ramanauskaitė

Kompetencijų portfelis – ateities CV priedas

S. Ramanauskaitė aiškina, kad kompetencijų formalizavimas vykdomas apibrėžiant skirtingų žinių ir įgūdžių struktūrą bei jų tarpusavio ryšius. Pavyzdžiui, skaitymo gebėjimą sudaro raidžių atpažinimas, žodžių ir sakinių prasmės suvokimas bei kiti esminiai elementai. Jei bent vienas iš jų neįvaldytas, pilnavertis įgūdis tampa neįmanomas.

„Turėdami detalią medžio ar grafo struktūrą, galime kiekvienam mokiniui, studentui ar darbuotojui sudaryti asmeninį portfelį, kuriame atsispindėtų, kokias žinias ir įgūdžius jis jau įgijo, koks yra jo pasirengimo lygis skirtingose srityse bei kokios galimos tolesnės tobulėjimo kryptys. Tai suteiktų galimybę objektyviau įvertinti žmogaus kompetencijų visumą ir taptų pagrindu DI teikti individualizuotas karjeros rekomendacijas“, – pažymi ji.

Kompetencijų medžio ar grafo sudarymui neužtenka vien faktinių žinių – čia pasitelkiami įvairių sričių aprašai, mokomosios medžiagos struktūra, darbo skelbimų bei mokslinių straipsnių duomenys. Tokiu būdu galima ne tik įvertinti esamas žinių ir įgūdžių klasifikacijas, bet ir atspindėti nuolat kintančios rinkos poreikius, naujų technologijų bei inovacijų atsiradimą.

Kaip žinoti, ar pasirinkta studijų programa nuves į svajonių darbą?

Pasak VILNIUS TECH profesorės, šiuo metu kompetencijų formalizavimo įrankis testuojamas tarp universiteto studentų. Jis leidžia pamatyti, kokias kompetencijas ugdo konkreti studijų programa, kaip jos kinta studijų metu ir kiek studento turimos žinios bei įgūdžiai atitinka darbo rinkos reikalavimus.

„Išplėtus šio įrankio taikymą ir užtikrinus, kad aukštosios mokyklos nuosekliai formuotų studentų kompetencijų portfelius, jie galėtų tapti patikimu ir formaliu gyvenimo aprašymo priedu. Įmonės, turėdamos prieigą prie tokių portfelių, galėtų objektyviau atrinkti tinkamus darbuotojus, o studentai – gauti tikslesnes rekomendacijas, kokias kompetencijas tobulinti, kad neatsiliktų nuo rinkos pokyčių ar net juos pranoktų“, – sako ji.

Kol kas darbo rinkos analizė orientuota į Lietuvos kontekstą, tačiau artimiausiu metu planuojama ją plėsti, integruojant kitų šalių tendencijas. Tai leistų išsamiau atskleisti tarptautiškumo dimensiją ir geriau suprasti skirtingų šalių darbo rinkų specifiką.

SustAInLivWork“ mokslininkė pažymi, kad įrankis bus išbandomas ir kitose studijų kryptyse bei, tikėtina, diegiamas skirtingose aukštosiose mokyklose. Jei koncepcija pasiteisins aukštajame moksle, ateityje ji galėtų būti pritaikyta ir Lietuvos mokyklose. Tokiu atveju mokiniai galėtų lyginti studijų programas pagal ugdomas kompetencijas, jų sąsajas su darbo rinka bei įvertinti, kurios programos labiausiai dera su turimu kompetencijų portfeliu ir planuojama karjera.

„Tai būtų įgyvendinama vertinant, ar mokinio turimas kompetencijų lygis atitinka pasirinktą studijų programą. Jei jis jau geba daugiau, nei numatyta ugdyti programoje, studijos gali pasirodyti nepakankamos ar neįtraukiančios. Jei spragų pernelyg daug ir pasirengimas nepakankamas, studijų metu gali pritrūkti pagrindo aukštesnio lygio įgūdžiams įgyti. Tokiu atveju tikslingiau rinktis kitą, labiau tinkamą programą arba dar prieš studijas skirti laiko trūkstamoms kompetencijoms įgyti“, – pastebi profesorė.

Daugelis mokinių ir studentų ne visada tiksliai žino, kokių žinių bei įgūdžių reikės dirbant konkrečiose pareigose ir ar pasirinkta studijų programa tikrai suteiks reikiamas kompetencijas. Susiejus programose ugdomas kompetencijas su darbo rinkoje keliamais reikalavimais, dar prieš priimant sprendimą būtų galima įvertinti, kaip programa dera su skirtingomis pareigomis, jų įvairove ir karjeros galimybėmis.

Darbo rinkos pokyčiai: kokių įgūdžių reikės rytoj?

S. Ramanauskaitės teigimu, šiandien vis aiškiau matyti auganti DI sprendimų įtaka darbo rinkos dinamikai.

„Įdomu tai, kad nemaža dalis įmonių dar nėra iki galo supratusios, kaip veiksmingai pritaikyti DI savo veikloje. Tačiau, siekdamos neatsilikti nuo konkurentų, jos ieško darbuotojų, galinčių automatizuoti procesus, pasitelkiant generatyviojo DI (angl. GenAI) sprendimus. Ši tendencija dažniausiai pastebima mažesnėse įmonėse“, – pažymi ji.

Tuo tarpu informacinių ir ryšių technologijų (IRT) sektoriaus lyderiai dar iki generatyviojo DI įrankių išpopuliarėjimo aktyviai ieškojo specialistų, dirbančių DI, mašininio mokymosi, tvarių technologijų, kibernetinio saugumo, debesų kompiuterijos ir kitose srityse. Iš tokių profesionalų tikimasi gebėjimo greitai perprasti naujas technologijas, kritiškai vertinti situaciją, diegti jau sukurtus bei kurti naujus išmanius sprendimus, matyti visą IT ekosistemą ir koordinuoti skirtingas jos komandas.

Pastarųjų metų pokyčiai atskleidžia ir mažėjantį pradedančiųjų programuotojų bei klientų aptarnavimo specialistų poreikį. Šią tendenciją lemia spartus generatyviojo DI tobulėjimas: šiandien paprastesnių programinių sistemų kodą galima sugeneruoti automatiškai, o klientų užklausas vis dažniau aptarnauja pokalbių robotai.

Vis dėlto tai nereiškia, kad šie įgūdžiai tampa nereikalingi. „Priešingai – programavimo pagrindai ir IT srities supratimas vis labiau įsitvirtina kaip būtinos bazinės žinios, reikalingos ne tik IRT sektoriuje, bet ir už jo ribų“, – pabrėžia „SustAInLivWork“ mokslininkė.

Todėl šios kompetencijos išlieka aktualios, tačiau kartu ryškėja ir naujų gebėjimų poreikis: DI technologijų išmanymas ir jų taikymas, tvarumo bei duomenų privatumo principų suvokimas, naudotojo patirties kūrimas ir vertinimas, debesų kompiuterijos ir didelio našumo skaičiavimo platformų įvaldymas. Ne mažiau svarbus tampa ir minkštųjų įgūdžių – kritinio mąstymo, adaptyvumo, komunikacijos, kūrybiškumo bei nuolatinio mokymosi – ugdymas.

SustAInLivWork“ – pirmasis tokio pobūdžio kompetencijų centras Lietuvoje, sistemingai telkiantis DI žinias ir kompetencijas. Jame bendradarbiauja keturi stiprūs šalies universitetai –  Kauno technologijos universitetas, Vytauto Didžiojo universitetas, Lietuvos sveikatos mokslų universitetas ir Vilniaus Gedimino technikos universitetas – kartu su pažangiais partneriais iš Suomijos (Tamperės universiteto) ir Vokietijos (Hamburgo technologijos universiteto).

Tai ilgalaikė, tarpsektorinė platforma, jungianti mokslą, verslą, viešąjį sektorių ir visuomenę.

Projektas „SustAInLivWork“ finansuojamas programos „Europos Horizontas“ Nr. 101059903 ir 2021–2027 metų Europos Sąjungos fondų (projekto Nr. 10-042-P-0001) lėšomis. 
 

Galerija

Panašios naujienos

Kur stoti 2026 metais: patarimai, kaip išsirinkti patinkančias ir perspektyvias studijas?
Kur stoti 2026 metais: patarimai, kaip išsirinkti patinkančias ir perspektyvias studijas?
Baigus mokyklą daugelis abiturientų susiduria su tuo pačiu klausimu – kur stoti? Studijų pasirinkimas gali atrodyti sudėtingas, nes šiandien universitetai siūlo šimtus skirtingų programų, o darbo rinkos poreikiai nuolat keičiasi. Vis dėlto svarbu prisiminti, kad studijų kryptis nėra sprendimas visam gyvenimui. Kur kas svarbiau pasirinkti sritį, kuri atitinka tavo gebėjimus, pomėgius ir suteikia galimybių augti ateityje. Štai keli patarimai, kurie gali padėti apsispręsti. 1. Įvertink ne tik tai, kas patinka, bet ir kas perspektyvu Dažnai svarstydami apie studijas jaunuoliai daug dėmesio skiria pomėgiams, tačiau ne mažiau svarbu atsižvelgti ir į savo stipriąsias puses bei tai, kokių specialistų labiausiai trūksta. Jeigu sekasi matematika, logika ar technologijos, verta pasidomėti inžinerijos, informatikos ar duomenų analizės studijomis. Jeigu mėgsti kurti, domiesi dizainu ar komunikacija, gali būti artimos kūrybinių industrijų, architektūros ar medijų kryptys. Užimtumo tarnybos duomenimis, šiuo metu Lietuvoje labiausiai trūksta mechanikos ir elektros inžinierių, inžinerijos technikų, gamybos meistrų, technologijų specialistų. Renkantis studijas verta atkreipti dėmesį ne tik į konkrečią profesiją, bet ir į tai, kokias kompetencijas suteiks pasirinkta programa. Pasaulio ekonomikos forumo ir kitų tarptautinių organizacijų prognozės rodo, kad ateityje ypač svarbūs bus: dirbtinio intelekto ir duomenų analizės įgūdžiai; kibernetinio saugumo žinios; technologinis raštingumas; kūrybiškumas; problemų sprendimas; gebėjimas mokytis visą gyvenimą. 2. Nesirink studijų vien pagal pavadinimą Programų pavadinimai kartais gali būti klaidinantys. Prieš priimdamas sprendimą, būtinai peržiūrėk studijų planą, dėstomus modulius ir praktines veiklas. Pavyzdžiui, technologijų universitetuose siūlomos programos, tokios kaip dirbtinis intelektas, kibernetinis saugumas, mechatronika ir robotika, statybos inžinerija ar aviacijos technologijos, dažnai apima ne tik teorines žinias, bet ir darbą su realiais projektais, laboratorijomis bei modernia įranga. Todėl verta gilintis į turinį, o ne remtis vien programos pavadinimu. 3. Nebijok rinktis technologinių studijų Nors technologinės studijos kartais atrodo sudėtingos, šiandien jos apima gerokai daugiau nei vien matematiką ar programavimą. Modernios inžinerijos, transporto, aviacijos, statybos, architektūros ar informatikos studijos dažnai apjungia technologijas, kūrybiškumą ir praktinių problemų sprendimą. Būtent todėl šios sritys išlieka tarp perspektyviausių tiek Lietuvoje, tiek tarptautinėje darbo rinkoje. 4. Pasidomėk universiteto ryšiais su verslu Studijų kokybę lemia ne tik dėstytojai ar auditorijos. Svarbu ir tai, kiek universitetas bendradarbiauja su verslu bei pramone. Praktikos vietos, bendri projektai su įmonėmis, galimybė dirbti su realiomis užduotimis studijų metu padeda geriau pasirengti darbo rinkai ir dažnai tampa pirmuoju žingsniu į būsimą karjerą. 5. Įvertink studijų aplinką Universitetas – ne tik paskaitos, tai ir nauji draugai, profesiniai kontaktai ir pirmosios karjeros galimybės. Todėl verta atkreipti dėmesį į universiteto bendruomenę, studentų organizacijas, tarptautines programas, bendrabučius ir miesto siūlomas galimybes. Studijuojant Vilniuje atsiveria daugiau galimybių dalyvauti konferencijose, hakatonuose, verslo renginiuose, atlikti praktikas ar susirasti darbą dar studijų metu. 6. Pasikalbėk su esamais studentais Vienas geriausių būdų suprasti, ar studijų programa tau tinka, – pasikalbėti su ją studijuojančiais studentais. Jie gali papasakoti: kaip atrodo kasdienės studijos; kokių dalykų mokomasi; kiek dėmesio skiriama praktikai; kokios karjeros galimybės atsiveria baigus studijas. Tokia informacija dažnai būna vertingesnė nei oficialūs programų aprašymai. 7. Jei dvejoji – rinkis platesnę kryptį Ne visi abiturientai tiksliai žino, kuo nori būti ateityje. Tai visiškai normalu. Tokiu atveju verta rinktis studijas, kurios suteikia platų pagrindą ir leidžia vėliau specializuotis konkrečioje srityje. Informatikos, inžinerijos, verslo technologijų, kūrybinių industrijų ar transporto inžinerijos studijos dažnai suteikia plačiai pritaikomą išsilavinimą ir galimybę rinktis daugiau nei vieną karjeros kryptį. Svarbiausia – nebijoti klysti Dažna stojančiųjų klaida yra įsitikinimas, kad vienas pasirinkimas nulems visą gyvenimą. Iš tikrųjų šiandien profesinis kelias retai būna tiesus. Daugelis specialistų vėliau persikvalifikuoja, gilina kompetencijas ar pereina į gretimas sritis. Todėl svarbiausia rinktis studijas, kurios suteikia tvirtą žinių pagrindą, ugdo gebėjimą mokytis ir padeda suprasti, kas iš tiesų domina. Tokios studijos tampa gera pradžia nepriklausomai nuo to, kokį karjeros kelią pasirinksi ateityje.
Plačiau
Nauja daktaro disertacija
Nauja daktaro disertacija
VILNIUS TECH didžiuojasi savo doktorantų disertacijomis, todėl VILNIUS TECH Biblioteka kviečia sekti skelbiamas naujas apgintas disertacijas. Šiandien pristatoma disertacija „Rekurentiniais neuroniniais tinklais grįstų metodų tyrimas siekiant anksti aptikti gedimus ir atlikti trumpalaikes galios prognozes vėjo energetikoje“ („Investigation of recurrent neural networks-based methods for early fault detection and short-term power forecasting in wind energy applications“), kurią parengė doktorantas Mindaugas Jankauskas. Disertacija rengta 2021–2026 metais Vilniaus Gedimino technikos universitete, vadovas – prof. dr. Artūras Serackis. Disertacija ginama viešame Elektros ir elektronikos inžinerijos mokslo krypties disertacijos gynimo tarybos posėdyje 2026 m. birželio 5 d. 10 val. Vilniaus Gedimino technikos universiteto Aula Doctoralis posėdžių salėje. Didėjantis vėjo energijos vaidmuo šiuolaikinėse elektros energetikos sistemose lemia augantį patikimo vėjo jėgainių veikimo, tikslaus trumpalaikio galios prognozavimo ir skaičiavimo požiūriu efektyvių duomenimis grįstų metodų poreikį. Šioje disertacijoje sprendžiamos dvi tarpusavyje susijusios problemos: ankstyvas gedimų aptikimas vėjo jėgainėse, naudojant valdymo, priežiūros ir duomenų surinkimo (SCADA) laike kintančių rodmenų duomenis, ir trumpalaikis vėjo jėgainių parko generuojamos galios prognozavimas, naudojant meteorologines prognozes. Tyrimo tikslas – sukurti ir ištirti duomenimis grįstus metodus, kurie pagerintų būsenos stebėsenos ir prognozavimo tikslumą, efektyvumą bei praktinį pritaikomumą vėjo energetikos sistemose. Pirmojoje disertacijos dalyje kuriamas virtualiu jutikliu grįstas metodas, skirtas būsenai stebėti ir ankstyviems gedimams aptikti, kai neįprastas veikimas nustatomas pagal skirtumo tarp išmatuotų ir prognozuotų jutiklio reikšmių nuokrypį. Tyrime nagrinėjama, kaip įvesties duomenų pateikimas, mokymo parametrų parinkimas, rekurentinio modelio struktūra ir aktyvavimo funkcijos veikia virtualaus jutiklio tikslumą ir praktinį pritaikomumą. Antrojoje disertacijos dalyje analizuojamos ir optimizuojamos virtualiajam jutikliui taikomos rekurentinių neuroninių tinklų struktūros, vertinant įvesčių sekų sudarymą, mokymo parametrų parinkimą ir alternatyvias aktyvavimo funkcijas, siekiant padidinti tikslumą ir sumažinti praktiniam taikymui svarbias skaičiavimo sąnaudas. Trečiojoje disertacijos dalyje nagrinėjamas dvikrypčiu ilgos trumpalaikės atminties modeliu (BiLSTM) pagrįstas trumpalaikio vėjo jėgainių parko galios prognozavimo metodas, naudojantis skaitinių orų prognozių (NWP) duomenis. Tyrime analizuojama skirtingų meteorologinių prognozių šaltinių įtaka ir vertinamas tikslo funkcijos, papildytos normalizuotu „Nord Pool“ kainos daugikliu, tinkamumas paros į priekį energijos gamybos prognozėms. Disertacija prisideda prie vėjo energetikos ir dirbtinio intelekto sričių, pasiūlydama ir validuodama duomenimis grįstus metodus virtualiam jutikliui sukurti, prognozuojamos ir matuojamos reikšmės skirtumu grįstiems ankstyviems gedimams aptikti, rekurentiniams modeliams optimizuoti, skaičiavimo požiūriu efektyvioms aktyvavimo funkcijoms parinkti ir trumpalaikei vėjo generuojamai galiai prognozuoti, vertinant ne tik pagal statistinę paklaidą, bet ir pagal rinkos rezultatą. Tyrimo rezultatai paskelbti trijuose recenzuojamuose mokslo žurnaluose ir viename konferencijos straipsnių rinkinyje, taip pat pristatyti septyniose konferencijose ir seminaruose. Mokslo darbą galite rasti VILNIUS TECH Virtualiojoje bibliotekoje.
Plačiau