O Ensino Superior na Era da Quarta Revolução Industrial – Introdução

 Por Nancy W. Gleason

[1]Introdução

Em um artigo em julho de 2017 em Inside Higher Ed, Joshua Kim perguntou-se: “Por que é que livros sobre mudança econômica induzida por tecnologia tendem a focarem em toda outra indústria de informação exceto na educação superior?”¹ A resposta é por que ninguém sabe bem o que está acontecendo. É muito recente. A economia da automação, resultante das tecnologias da quarta revolução industrial (4RI), está mudando o modo como nós vivemos e trabalhamos. A transferência de informação não é mais competência exclusiva das instituições de ensino superior (ES). A informação está em toda parte e a coleção de big data significa que nós temos tipos completamente novos de informação. Vários livros bons sobre a necessidade de mudança no ES já foram lançados, mas eles carecem de uma perspectiva detalhada de como alguns elementos do ES – artes liberais, a juventude mesma e bibliotecas – já estão mudando, assim como o que as nações estão fazendo para adaptarem suas instituições de ES. O ES já está mudando ao redor do mundo [2]como um resultado da economia global em mudança rápida e os tipos de trabalhadores e pensadores que isso demanda. Este livo oferece um primeiro vislumbre nas novas tendências globais em ES, e como as nações ao redor do mundo estão respondendo em seus sistemas nacionais de ES, a fim de prover aos leitores intuições de como isso já está ocorrendo na cena de ação e o que é possível surgir em seguida. O ES terá de mudar, rapidamente, em colaboração com governos e indústria para responder à automação do conhecimento e da produção.

A Quarta Revolução Industrial

Qual é o fenômeno que nós agora estamos experienciando? A primeira revolução industrial emergiu nos anos 1780 com o poder a vapor (steam power), tornando humanos mais produtivos. Então, nos anos 1870, a segunda revolução industrial emergiu com o desenvolvimento da produção em masa e energia elétrica. A terceira revolução industrial emergiu com o desenvolvimento da TI e eletrônica, as quais permitiram uma produção mais eficiente. Nós agora estamos em uma nova fase onde a fusão de várias tecnologias não é apenas automatização da produção, mas também do conhecimento. Há muitos trabalhando para classificar e nomear o fenômeno que todos nós estamos experienciando. Falar de “Indústria 4.0” surgiu na indústria de transformação alemã no início dos anos 2000. As mudanças que estão acontecendo estão ocorrendo agora porque humanos finalmente têm desenvolvida a capacidade computacional para armazenar quantidades massivas de dados, a qual, por sua vez, pode capacitar aprendizagem de máquina. O resultado disso é o desenvolvimento do que é chamado de sistemas ciber-físicos (SCFs). O termo sistemas ciber-físicos foi cunhado pela Fundação Nacional da Ciência dos EUA em 2006 com a organização de vários workshops sobre inteligência artificial e robótica e a declaração de que SCFs doravante seriam uma área principal de pesquisa. Ragunathan Rajkumar et al. fornece uma explicação útil do que esses sistemas complexos são e suas implicações mais amplas:

“Sistemas ciber-físicos (SCFs) são sistemas físicos e construídos cujas operações são monitoradas, coordenadas, controladas e integradas por um núcleo computacional e comunicacional. Assim como a internet transformou como os humanos interagem uns com os outros, sistemas ciber-físicos transformarão como nós interagimos com o mundo físico ao nosso redor. Muitos grandes desafios aguardam nos domínios economicamente vitais do transporte, atenção à saúde, manufatura, agricultura, energia, defesa, aeroespaço e construções. O projeto, a construção e a verificação de sistemas ciber-físicos colocam uma [3]multidão de desafios técnicos que precisam ser enfrentados por uma comunidade interdisciplinar de pesquisadores e educadores.”²

Erik Brynjolfsson e Andrew MacAfee do MIT ressaltaram o que eles chamaram de aurora da Segunda Era da Máquina (2EM), a qual classifica uma mudança para a automação do conhecimento. O argumento deles deriva de que a primeira era da máquina foi sobre a automação do trabalho manual e da força física. Na 2EM, o progresso tecnológico em hardware, software e redes digitais é sobre a automação do conhecimento. Isso é sustentado por:

1. "crescimento exponencial da lei de Moore produzindo um novo regime de computação;

2. a digitalização de tudo; e

3. a emergência de um número infinito possibilidades combinatórias para inovação entre os dois."³

Em 2016, o economista e presidente-executivo do Fórum Econômico Mundial (FEM) Klaus Schwad publicou um livro e iniciou os esforços do FEM na área do que ele chamou de 4RI.⁴ O tema do FEM de 2016 de Klaus Schwab, o qual coincide com seu livro, The Fourth Industrial Revolution, oficialmente soou como o alarme de que os custos do trabalho estavam para ser desfeitos e o modo pelo qual nós vivemos e trabalhamos seria permanente alterado pela introdução de SCFs. O mundo foi colocado em aviso prévio de que aumento de crescimento econômico não mais corresponderia ao aumento no crescimento de empregos e gastos discricionários.

Este volume adotou a expressão 4RI para descrever o fenômeno que todos nós estamos experienciando porque ele aplica-se apropriadamente a ambos, às mudanças tecnológicas de 2EM e a como as pessoas viverão com ela. De fato, nós estamos na 2EM, mas essa era representa mudanças revolucionárias para tudo. A transição é profunda e a marcha sem precedentes, enquanto nós aprendemos a controlar as quantidades massivas de dados sendo coletados. Como as outras revoluções industriais, os impactos emergirão nos anos que virão. Muitas nações agora estão preparando-se para as mudanças vindouras, e o ES é um ator-chave (key player). Em 2018, SCFs e inteligência completamente artificial ainda estão, pela maior parte, em forma de desenvolvimento, [4]mas com importância significante para transporte, manufatura, assistência média e agricultura, provavelmente eles mudarão nossas vidas ao longo dos próximos dez anos. Como nós vivemos e trabalhamos está sendo transformado pela SCFs e outras novas tecnologias tais como impressão 3D, Internet das Coisas (IdC), blockchain e inteligência artificial.

O que tudo isso significa na prática? O Instituto Global McKinsey liberou um relatório em 2017, Harnessing Automation for a Future that Works, o qual mensurava a probabilidade de automação em 54 países que juntos cobriam 78% do mercado global de trabalho. O que eles encontraram revela a escala de impacto da 4RI. Organizados por setor, os dados coletados mostram que 50% dos trabalhos atuais na agricultura, silvicultura, pesca e caça, representando 328,9 milhões de trabalhadores, são potencialmente automatizáveis. Para a manufatora, 64% dos trabalhos atuais são automatizáveis, representando 237,4 milhões de trabalhadores atuais. Para o comércio de varejo, 54% dos trabalhos atuais, representando aproximadamente 187,4 milhões de trabalhadores atuais são automatizáveis.⁵ Quando considerado por nação em vez de indústria, nós vemos mudanças massivas para as maiores economias do mundo. McKinsey antecipa que para a China 395,3 milhões de trabalhadores estão em empregos potencialmente automatizáveis, compondo 51% da força de trabalho.⁶ Na Índia, 235,1 milhões de trabalhadores estão trabalhando em empregos automatizáveis. E nos Estados Unidos, 60,6 milhões, ou 40% da força de trabalho atualmente está em trabalhos automatizáveis. Nem todos esses trabalhos irão embora, mas todos eles serão mudados. Como agora tem sido notado muitas vezes, isso não é apenas sobre mão de obra não qualificada. Isso é uma história de todo o trabalho rotineiro e baseado em padrões sendo substituído. Advogados, radiologistas, arquitetos e contadores, todos verão mudanças significantes em como eles trabalham e, em algumas áreas, uma demanda muito menor por trabalho humano. Por exemplo, aprendizagem de máquina possibilitará a arquitetos disporem de técnicas que sem custo adicionem complexidade ao mundo construído, assim como robôs permitirão novos métodos de projeto e fabricação acabando com as restrições tradicionais.

Mesmo muitos dos novos empregos que existirão a dez anos de agora, nós ainda não podemos imaginar. Os empregos que pagam bem envolverão criatividade, análise de dados e segurança cibernética, como atualmente há uma escassez global de talento nessa área. O que nós sabemos é que as habilidades necessárias para aproveitar-se completamente da economia da automação são diferentes daqueles que no passado foram enfatizados [5]pelas instituições de ES. De acordo com o relatório “Future of Jobs” do FEM, as dez principais habilidades que serão necessárias em ordem de prioridade por empregadores em 2020 são: solução de problemas complexos, pensamento crítico, criatividade, gerenciamento de pessoas, coordenação com outros, inteligência emocional, discernimento e tomada de decisão, orientação a serviço, negociação, flexibilidade cognitiva.⁷ As habilidades que foram identificadas como necessárias em 2015 e que não estão mais incluídas na lista das dez mais importantes, são escuta ativa e controle de qualidade. Flexibilidade cognitiva e inteligência emocional foram as duas novas habilidades adicionadas para substituí-las. Isso por que, como o trabalho torna-se automatizado, ele também se tornará muito mais fluido. Empregados necessitarão ser ágeis e capazes de alternar entre diferentes tipos de tarefas e contextos. O ES precisa mudar para melhor preparar pensadores da 4RI.

Educação Superior

O ES tem um papel crucial a desempenhar ao dar forma às transições sociais necessárias para ajustar-se à 4RI. Mas o ES de hoje foi planejado para satisfazer às necessidades de revoluções industriais passadas com a produção em massa energizada por eletricidade. Esses sistemas não são adequadas para a economia da automação. Os estudantes de hoje (de todas as idades) enfrentam desafios principais de demografia, população (crescendo bem como encolhendo), saúde global, alfabetização, desigualdade, mudança climática, proliferação nuclear e muito mais. Conforme estudantes deixam a universidade, o mundo da 4RI tem demandas significativamente diferentes para eles do que o previamente existente. No que você se formou não determinará seu trabalho ou sua carreira. O conteúdo e o entendimento profundo dessa formação importa, mas também é sobre o que você é capaz de fazer com ele.

O objetivo das mais respeitáveis instituições de ES é desenvolver a capacidade para realização acadêmica e retenção de conhecimento entre graduados para prepará-los para uma vida produtiva. Unidades de desenvolvimento acadêmico, comumente retendo um título tal como o Centro para Ensino e Aprendizagem, estão preparando professores para prática orientada à evidência em melhorar das habilidades de aprendizagem. Instituições de ES estão incorporando serviço à comunidade como parte de suas culturas de aprendizagem. Por exemplo, a Politécnica de Hong Kong requer que todos [6]os estudantes de graduação participem de um programa de trabalho e serviço atribuidor de crédito. E as instituições de ES continuam a influenciar a política com fatos e evidência baseada em pesquisa. As boas notícias são que o ES percorreu um longo caminho. O desafio é que nós temos muito além para ir e as mudanças causadas pela mudança climática e a 4RI tornam a adaptação imperativa.

Até agora as mudanças em ES têm sido lentas e inadequadas, embora alguns estejam tentando adaptar-se. Nas poucas décadas passadas, o ES geralmente experienciou somente pequenas melhorias incrementais. Melhores salas de aula, melhor suporte e bibliotecas avançadas. Em muitos países, o acesso aumentou para grupos sub-representados, o que oferece mobilidade social melhorada. Graças aos esforços dos Objetivos de Desenvolvimento do Milênio para educar jovens meninas, e melhor alcance dos escritórios de Admissão em Faculdades, também nós estamos vendo uma matrícula e conclusão muito maiores por mulheres. O ES também tem oferecido habilidades mais diversas com a inclusão de aprendizagem experiencial e serviços de carreira adaptável. Todas essas são melhorias importantes, mas a 4RI requer que as instituições de ES saiam do atual modelo de ensino de graduação de 3 ou 4 anos para prepararem os aprendentes ao longo da vida.

Tradicionalmente, a educação em graduação, pós-graduação e pesquisa permanecerá importante para a sociedade, mas espaço precisa ser aberto para que aprendentes adultos também continuem com sua aprendizagem.⁸ Institutos de ES, em colaboração com governos e indústria, necessitam preparar em conjunto aprendentes ao longo da vida. Os conceitos, para não mencionar o vernáculo, são quase inteiramente novos. Das microcredenciais (micro-credentials), Educação 3.0, nanograus (nano-degrees), aprendizagem adaptativa, microaprendizagem, qualificação adicional (upskilling) até a ideia de preparação para educação na hora certa (just-in-time), a mensagem é que nós todos precisamos continuar aprendendo. Nós precisamos, contudo, de cautela para não cairmos de volta na aprendizagem exclusivamente vocacional baseada em habilidade por meio desses minigraus (mini-degrees) e credenciais. A flexibilidade cognitiva necessária precisa primeiro estar lá e a educação, mesmo se especificamente selecionada, precisa enfatizar agilidade cognitiva.

A resposta à 4RI deveria ser uma combinação de educação e qualificação em artes liberais dependendo de onde você está em sua jornada educacional. Nem todo mundo pode frequentar uma faculdade de artes liberais. Mas as técnicas e o currículo lá implantados podem ser adaptados a um dado contexto financeiro e cultural de instituição. Institutos de ES podem trabalhar para alçarem-se ao pensamento de ordem superior que é necessário na 4RE.

[7]A taxonomia revisada de Bloom para o ensino superior tinha classificado seis níveis de aprendizagem e conhecimento. Eles são lembrança, entendimento, aplicação, análise, avaliação e criação. A transferência de informação através do formato tradicional de aula e teste não eleva você muito alto nas classes de capacidade cognitiva do pensamento de ordem superior. Mas há também outra dimensão disso, o que Lorin Anderson et al. chamou em 2001 de “Dimensão do Conhecimento”, a qual representa uma variedade de conhecimentos, do concreto ao abstrato.⁹ A dimensão do conhecimento é composta por fatos, conceitos, procedimentos e metacognição. A metacognição é importante porque está conectada à alfabetização informacional, um elemento essencial da inteligência na era pós-verdade. Joseph E. Aoun, Presidente da Northeastern University, em seu recente livro Robot-Proof: Higher Education in the Age of Artificial Intelligence também traz essas questões para a consideração do ES, fazendo o caso por conteúdo combinado com capacidades cognitivas que girem em torno de pensamento de sistemas, empreendedorismo e agilidade cultural.¹⁰

Qualquer que seja a combinação que você aplique, seja um modelo revisado de Bloom, o conjunto de habilidades do EFM, ou uma abordagem tal como a de Aoun, o ponto de partida é que a criatividade é a chave. Além disso, a aprendizagem não pode parar por que a progressão institucional tenha parado. O que quer que antes tenha sido prometido pela conclusão de um grau de ES não é mais prometido. O colegial não é suficiente, a educação em graduação não é suficiente, o grau de mestre não é suficiente e um Doutorado não é suficiente. Cada um agora é responsável por aprendizagem ao longo da vida e qualificação adicional (upskilling). São as habilidades que realizarão; o conteúdo sempre mudará.

Para desenvolver essas habilidades de aprendizagem precisa-se ir muito além da transferência de informação. O ES necessita enfatizar uma pedagogia que seja centrada no estudante e individualizada. Avaliações são mais efetivas quando elas são fundamentadas em aprendizagem baseada em projetos e experiências autênticas. O trabalho em equipe também percorre um longo caminho no desenvolvimento das habilidades emocionais necessárias para o sucesso no século XXI. Por fim, se os estudantes tiverem a oportunidade para conduzirem sua própria pesquisa independente através de teses em graduação ou pós-graduação, isso permite a eles criaram conhecimento novo e desenvolverem um entendimento profundo de como nós sabemos o que sabemos. Qualidade em ES na era da 4RI precisa incorporar essas coisas.

[8]Sustentando tudo isso estão as questões que envolvem gênero. A 4RI impactará mulheres e homens, meninas e menino, diferentemente. É menos provável que mulheres tenham alfabetização digital, o que significa que é menos provável que elas de tirem proveito das oportunidades digitais. Mesmo para aquelas que são afortunadas o suficiente para serem participantes da força de trabalho relacionada à tecnologia, as mulheres são significativamente sub-representadas. As razões para isso estão bem documentadas. De acordo com a pesquisa do ISACA, as razões relacionam-se à carência de mentores, à carência de modelos femininos, preconceito de gênero, possibilidades desiguais de crescimento comparadas aos homens e pagamento desigual pelas mesmas habilidades.¹¹ De acordo com a pesquisa Future of Jobs do FEM, assumindo que razões atuais de diferença de gênero persistam através do período de 2020, para os homens haverá aproximadamente um novo trabalho em STEM para quatro trabalhos perdidos, mas para as mulheres, para cada único novo trabalho em STEM, 20 trabalhos serão perdidos.¹² Isso sendo dito, as disrupções causadas pela 4RI apresentam uma oportunidade para romper com o status quo. Ao longo deste livro, a consideração por como nós podemos melhorar a igualdade de gênero e enfrentar as necessidades únicas de homens, mulheres, e daqueles que não se identificam como nenhum, é importante. Organizações como Women 2.0 e Girls Who Code estão criando suporte na cena de ação nos Estados Unidos. Nós precisamos de muito mais deles, e nós também precisamos de redes de suporte semelhantes para grupos de trabalho masculino. O ES precisará desempenhar um papel se nós formos enfrentar adequadamente essas questões.

Este livro contínua com oito capítulos. Os três primeiros enfrentam questões principais de corte transversal do ES no contexto da 4RI. Isso inclui a contribuição de Pericles Lewis sobre a globalização da educação em artes liberais, e fornece uma visão geral dos fundamentos da educação em artes liberais assim como a aprendizagem que se pretende desenvolver. Peidong Yang e Yi'En Cheng, no capítulo 3, fornecem uma discussão importante das disparidades de oportunidades relacionadas ao ES e mobilidade de jovens. Eles sugerem que as preocupações atuais com o impacto da 4RI sobre o ES são coloridas com discursos tecnocráticos que ignoram experiência “na cena de ação” dos desfavorecidos e marginalizados. O capítulo final nesta seção, por Lorcan Dempsey e Constance Malpas, discute o futuro da biblioteca acadêmica no contexto dos recursos eletrônicos. Eles consideram que as bibliotecas acadêmicas divergirão, [9]com diferentes pacotes de serviços dependendo do tipo de instituição educacional que elas sirvam. Isso significa que o modelo de excelência para bibliotecas precisará ser plural, baseado em adequação estratégica às necessidades da instituição que elas servem e não no tamanho da coleção ou na contagem de registro. Bibliotecas suportarão pesquisa, sucesso e retenção de estudantes, engajamento comunitário, preservação de registros acadêmicos e assim por diante. Mas seus perfis serão diferentes dependendo das necessidades estratégicas particulares de suas instituições.

Os quatro capítulo seguintes examinam como o ES já começou a ser adaptada na China, Costa Rica, Cingapura e África do Sul. Rosaline May Lee e Yanyue Selen Yuan descrevem o estado dos correntes esforços de reforma da educação superior na China para que suporte inovação. Eles exploram os obstáculos que encaram reformas de longo alcance, oferecem uma visão sobre a probabilidade de sucesso e a emergência potencial de um “Modelo chinês” para inovação. May e Yuan usam sua própria experiência, introduzindo e ensinando “Design Thinking” à estudantes de STEM numa universidade chinesa como um estudo de caso para explorar como melhor desenvolver habilidade de pensamento crítico no contexto de automação.

Edward Müller examina ES através de uma lente ambiental, aplicando-se ao estudo de caso da experiência da Costa Rica com aprendizagem e desenvolvimento sustentável. Ele advoga por uma abordagem de desenvolvimento regenerativo para o ES. Müller discute três desafios urgentes: a necessidade de passar-se de abordagem disciplinarias para holísticas; adaptando-se aos avanços tecnológicos disruptivos; e identificando o que é verdadeiramente importante para a sobrevivência de nossa civilização.

Revisando as oportunidades excitantes na África do Sul, Bo Xing, Lufuno Marwala e Tshilidzi Marwala fazem o caso por uma estratégia de Adote Rápido e Adapte rápido para ES. O estudo de caso deles apresenta evidência do caso da “mineração inteligente” na África do Sul como implementado na Universidade de Johannesburg. Achados detalham uma solução adaptativa para novas demandas na arena do ES, a qual enfrenta questões de acessibilidade, alfabetização digital, aceleração, panregionalismo, transformação, inclusividade, visão e engajamento de estudantes.

Revisando os sistemas de ES de Cingapura e o apoio próximo do governo para a preparação de aprendentes ao longo da vida, Nancy Gleason fornece uma revisão detalhada das políticas e programas replicáveis para preparem cidadãos prontos para a 4RI. Gleason detalha três iniciativas baseadas em educação em Cingapura: Smart Nation Singapore, SkillsFuture, e a criação de três novas universidades, em preparação para a economia da automação. Ela detalha como essas iniciativas baseadas em educação são planejadas para encarar os desafios do emprego na era da [10]4RI. Desenvolver as habilidades e a mentalidade para aprendizagem ao longo da vida é essencial para fazer uma transição mais suave para a economia da automação e Cingapura desenvolveu políticas práticas em larga escala de como fazer isso.

O livro conclui com um capítulo por Bryan Penprase sobre a evolução do ES no contexto da 4RI nos Estados Unidos e ao redor do mundo. Ele enfatiza a importância de nova instrução em STEM para desenvolver capacidades técnicas em tecnologias emergentes em cenários ativos e baseados em projetos. Penprase argumenta que uma ajuste rápido do currículo no campus é necessário. Ele pede por uma expansão da capacidade da STEM para acomodar a aquisição rápida de novo conhecimento, por estudantes, professores e ex-alunos, às novas modalidades de instrução que alavancam os avanços digitais da terceira revolução industrial.

Pesquisa baseada em evidências sobre como nós aprendemos e pesquisa nova sobre que habilidades são necessárias na economia da automação reúnem-se neste livro. Nós sabemos como criar pensadores críticos, mas não é fácil e frequentemente é custoso. Este livro fornece intuições sobre como isso já está sendo feito, ao redor do mundo, no contexto da 4RI. Nós podemos aprender a partir dos esforços iniciais, adaptá-los, melhorá-los e continuar empurrando os limites de aprendizagem. A automação do conhecimento pode estar sobre nós, mas o valor da inteligência emocional combinado com criatividade, bem como o trabalho com inteligência artificial, é ilimitado. Essa é a capacidade que nós temos de promover.

Bibliografia

Aoun, Joseph E. Robot Proof: Higher Education in the Age of Artificial Intelligence. MIT Press, 2017.

Anderson, Lorin W., David R. Krathwohl, and Benjamin Samuel Bloom. Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing: A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives Abridged Edition. Harlow: Longman, 2001.

Brynjolfsson, Erik, and Andrew McAfee. The Second Machine Age. New  York: W. W. Norton, 2014.

ISACA. “ISACA Survey Identifies Five Biggest Barriers Faced by Women in Tech.” March 6, 2017. http://www.isaca.org/About-ISACA/Press-room/News-Releases/2017/Pages/ISACA-Survey-Identifies-Five-Biggest-Barriers-Faced-by-Women-in-Tech.aspx

Kim, Joshua. “‘The Fourth Industrial Revolution’ and the Future of Higher Ed.” Inside Higher Ed, July 10, 2017. https://www.insidehighered.com/blogs/technology-and-learning/fourth-industrial-revolution-and-future-higher-ed

McKinsey Global Institute. Harnessing Automation for a Future that Works. New York: McKinsey Global Institute, 2017.

[11]Rajkumar, Ragunathan, Insup Lee, Lui Sha, and John Stankovic. “Cyber-Physical Systems: The Next Computing Revolution.” In Proceedings of the 47th Design Automation Conference, 731–736. New York: ACM, 2010.

Schwab, Klaus. The Fourth Industrial Revolution. New York: Crown Publishing Group, 2017.

World Economic Forum. “The Future of Jobs: Employment, Skills and Workforce Strategy for the Fourth Industrial Revolution.” January 2016. http://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs.pdf

———. Future of Jobs Survey. Geneva: World Economic Forum, 2017.

ORIGINAL:

Gleason, Nancy W. Chapter 1 Introduction. In:______. Higher Education in the Era of the Fourth Industrial Revolution. Singapore: Palgrave Macmillan, 2018. p. 1-11. Disponível em: <https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-981-13-0194-0>

TRADUÇÃO:

EderNB do Blog Mathesis

Licença: CC BY 4.0

1 Joshua Kim, “‘The Fourth Industrial Revolution’ and the Future of Higher Ed,” Inside Higher Ed, July 10, 2017, https://www.insidehighered.com/blogs/technology-and-learn-ing/fourth-industrial-revolution-and-future-higher-ed

2 Rajkumar, Insup Lee, Lui Sha, and John Stankovic, “Cyber-Physical Systems: The Next Computing Revolution,” in Proceedings of the 47th Design Automation Conference (New York: ACM, 2010), 731.

3 Brynjolfsson and McAfee, The Second Machine Age (New York: W. W. Norton, 2014).

4 Schwab, The Fourth Industrial Revolution (New York: Crown Publishing Group, 2017).

5 McKinsey Global Institute, Harnessing Automation for a Future that Works (New York: McKinsey Global Institute, 2017).

6 McKinsey Global Institute, Harnessing Automation for a Future that Works.

7 World Economic Forum, “The Future of Jobs: Employment, Skills and Workforce Strategy for the Fourth Industrial Revolution,” January 2016, http://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs.pdf

8 Joseph E. Aoun, Robot Proof: Higher Education in the Age of Artificial Intelligence (MIT Press, 2017), 117.

9 Lorin W. Anderson, David R. Krathwohl, and Benjamin Samuel Bloom, Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing: A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives Abridged Edition (Harlow: Longman, 2001).

10 Aoun, Robot-Proof, xix.

11 “ISACA Survey Identifies Five Biggest Barriers Faced by Women in Tech,” ISACA, March 6, 2017, http://www.isaca.org/About-ISACA/Press-room/News-Releases/2017/Pages/ISACA-Survey-Identifies-Five-Biggest-Barriers-Faced-by-Women-in-Tech.aspx

12 World Economic Forum, Future of Jobs Survey (Geneva: World Economic Forum, 2017).