| Анотація: | Методологія дослідження. У даному дослідженні використано комплексний підхід, що поєднує кількісні та якісні методи аналізу. Основним емпіричним інструментом стало опитування студентів за допомогою методу CAWI (Computer-Assisted Web Interviewing), що дозволило зібрати структуровані дані від 2071 респондента з України та Польщі. Опитування проводилось у 2023 році з використанням авторської анкети, розробленої для оцінки обізнаності, ставлення та рівня підготовленості студентів до умов цифрової економіки та Індустрії 4.0. Репрезентативність вибірки забезпечено через дотримання стандартів соціологічних досліджень: максимальна похибка не перевищує 4%, рівень довіри — 98%. Додатково було проведено контент-аналіз актуальних міжнародних досліджень, політичних документів та статистичних звітів з метою визначення глобальних тенденцій і ризиків, пов’язаних із впливом цифрових технологій на ринок праці. Аналітична частина роботи базується на порівняльному підході до аналізу ситуації в Україні та Польщі. Також застосовано інтерпретативні методи, зокрема формулювання гіпотези щодо причин проблем працевлаштування молоді в умовах цифрової трансформації, а також розроблено рекомендації для освітніх і державних інституцій. Результати. Дослідження виявило загалом низький рівень обізнаності студентів щодо понять Індустрії 4.0, цифровізації та штучного інтелекту – лише 24% українських і 36% польських студентів знайомі з терміном «Індустрія 4.0». Водночас понад 55% респондентів в обох країнах сприймають цифрову трансформацію радше як можливість, ніж як загрозу. Однак лише 12–16% студентів вважають себе добре підготовленими до роботи в умовах цифрової економіки. Ці результати свідчать про суттєву невідповідність між наявними навичками студентів і компетенціями, яких вимагає сучасний ринок праці, та вказують на необхідність оновлення освітніх програм і методики викладання. Новизна. У дослідженні вперше здійснено порівняльний аналіз рівня готовності молоді до працевлаштування в умовах Індустрії 4.0 у двох країнах – Польщі та Україні. Робота поєднує результати великомасштабного опитування студентів (метод CAWI) з контентаналізом міжнародних досліджень і політичних документів. Запропоновано нову гіпотезу: проблема працевлаштування молоді зумовлена не лише технологічними викликами, а й недостатнім використанням освітніх можливостей і повільною адаптацією інституцій до цифрових змін. Практична значущість. Результати можуть бути використані вищими навчальними закладами для адаптації навчальних програм до потреб цифрової економіки, а також органами державної влади для формування ефективної політики зайнятості молоді. Бізнесструктури можуть враховувати отримані дані при плануванні стажувань і програм підготовки молодих фахівців. Дослідження підкреслює важливість розвитку цифрових компетентностей і адаптивності студентів до умов ринку праці, що швидко змінюються. |
| Література: | - 1. Agrawal, A., Gans, J. S., & Goldfarb, A. (2019). Artificial intelligence: The ambiguous labor mar- ket impact of automating prediction. Journal of Economic Perspectives, 33(2), 31-50. https://doi.org/10.1257/jep.33.2.31
- 2. Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and jobs: Evidence from US labor markets. Journal of Political Economy, 128(6), 2188-2244. https://doi.org/10.1086/705716
- 3. Дашко, І., Череп, О., & Михайліченко, Л. (2024). Розвиток штучного інтелекту: переваги та недоліки. Економіка та суспільство, (67). https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-67-31
- 4. Humlum, A. (2019). Robot adoption and labor market dynamics [Working paper]. Princeton University.
- 5. Im, Z.J. (2020). Automation risk and support for welfare policies: How does the threat of unemployment affect demanding active labour market policy support? Journal of International and Comparative Social Policy, 37(1), 76-91. https://doi.org/10.1017/ics.2020.22
- 6. Im, Z.J., Mayer, N., Palier, B., & Rovny, J. (2019). The «losers of automation»: A reservoir of votes for the radical right? Research & Politics, 6(1). https://doi.org/10.1177/2053168018822395
- 7. Inglehart, R., & Norris, P. (2019). Cultural backlash: Trump, Brexit, and the rise of authoritarian populism. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781108595841
- 8. Marenco, M., & Seidl, T. (2021). The discursive construction of digitalization: A comparative analysis of national discourses on the digital future of work. European Political Science Review, 13, 391-409. https://doi.org/10.1017/s175577392100014x
- 9. Syed, R., et al. (2020). Robotic process automa- tion: Contemporary themes and challenges. Computers in Industry, 115, 103162. https://doi.org/10.1016/j.compind.2019.103162
- 10. Bessen, J., Goos, M., Salomons, A., & van den Berge, W. (2019). What happens to workers at firms that automate? [Working paper]. Boston University School of Law.
- 11. Frey, C.B., & Osborne, M.A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change, https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019
- 12. Sorgner, A. (2017). Jobs at risk!? Effects of automation of jobs on occupational mobility. Foresight and STI Governance, 11(3), 37-48.
- 13. United Nations. (2024, January). Global unemployment to increase in 2024, warns ILO report. UN News. Retrieved from https://news.un.org/en/story/2024/01/1145377
- 14. Manyika, J., et al. (2025). Jobs lost, jobs gained: What the future of work will mean for jobs, skills, and wages. McKinsey & Company. Retrieved from https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/jobs-lost-jobs-gained-what-the-future-of-work-will-mean-for-jobs-skills-and-wages
- 15. Panukhnyk, O. (2023). Shtuchnyi intelekt v osvitnomu protsesi ta naukovykh doslidzhenniakh zdobuvachiv vyshchoi osvity: vidpovidalni mezhi vmistu ShI. Halytskyi ekonomichnyi visnyk, 84(4), 202-211. https://doi.org/10.33108/galicianvisnyk_tntu2023.04.202
- 16. Bode, I., & Huelss, H. (2023). Artificial intelligence technologies and practical normativity/normality: Investigating practices beyond the public space. Open Research Europe, 3, 160. https://doi.org/10.12688/openreseurope.16536.1
- 17. Dermont, C., & Weisstanner, D. (2020). Automation and the future of the welfare state: Basic income as a response to technological change? Political Research Exchange, 2(1), 1757387. https://doi.org/10.1080/2474736x.2020.1757387
- 18. Gallego, A., & Kurer, T. (2022). Automation, digitalization, and artificial intelligence in the workplace: Implications for political behavior. Annual Review of Political Science, 25(1), 463-484. https://doi.org/10.1146/annurev-polisci-051120-104535
- 19. Roser, M., & Ortiz-Ospina, E. (n.d.). Global education. Our World in Data. Retrieved from https://ourworldindata.org/global-education
- 20. Sacchi, S., Guarascio, D., & Vannutelli, S. (2020). Risk of technological unemployment and support for redistributive policies. In R. Careja, P. Emmenegger, & N. Giger (Eds.), The European social model under pres- sure (pp. 277-295). https://doi.org/10.1007/978-3-658-27043-8_16
|
Архів