インドでは、学校に通い卒業を控えている若者の数がかつてないほど多くなっています。
しかし、世界で最も若く最大の労働力を持つインドでも、正式に技能を認定されている人は労働力のわずか5%にとどまっています。
新たな報告書 は、インドの若者の学校から職場への移行を改善し、将来の仕事に備えさせるための3つの主要な介入分野を示しています。
マディヤ・プラデーシュ州ダモー出身の若者、リヤ・ラジェシュ・パテルは、家計を支えるために収入を得る必要があり、10年生で学校を中退しました。その後数年間、リヤはさまざまな種類のインフォーマルな仕事に従事しました。やがて彼女は学業を続けることを考えましたが、どのような選択肢があるのかよくわかりませんでした。
30歳のとき、インフォーマル経済で10年以上働いてきた彼女は、ある医療技能開発センターを知りました。同センターは彼女に研修と資格取得の機会を提供し、在宅介護事業者に配属しました。そこで彼女は月16,000インドルピーの収入を得始めました。6か月後、リヤは自分の仕事を気に入っており、若いころにこの課程のことを知っていればよかったと願うばかりです。
ASER 2021報告書は示しています、15〜16歳の年長の子どもたちの就学者数が現在かつてないほど多いことを。今後、高校卒業資格や学位を取得する若者はさらに多くなると考えられます。インドは、世界で最も若く最大の労働力を有しています。しかし、同国は大きな技能ギャップに直面しており、約5%のみの労働力が正式に技能を認定されています。では、若者にとって学校から職場への移行はなぜ困難なのでしょうか。
機会、進路、およびそれに伴う機会費用に関する情報の非対称性が、若者の間で志向のミスマッチを生んでいます。
研修機会へのアクセスは、地理的および経済的な障壁の両方によって制限されています。
数十年にわたる社会規範により、さまざまな形態の仕事に尊厳が伴わなくなっており、利用可能な多くの職種が志望されにくくなっています。
将来の仕事には、高度な技術的スキルと、汎用性のあるソフトスキルが求められます。子どもたちが労働力に加わる前にそれらのスキルを習得する十分な時間を持てるよう、早い段階からそれらのスキルに触れさせることには価値があります。
国家教育政策（NEP）は、全国の子どもたちの学校から職場への移行（STW）の経験を向上させるためのいくつかの目標を提言しています。これらの目標は、職業教育への意識向上から、STEM学習の拡大、学習体験の向上に技術を活用することまで多岐にわたります。STW移行を計画する際の基本原則は、少数ではなく多数のために設計されるべきだということです。
世界経済フォーラムは、インドの技能ギャップに対して何に取り組んでいるのでしょうか。
Education 4.0 India報告書は、世界経済フォーラム、YuWaah（Generation Unlimited India）、ユニセフが共同で発表したもので、デジタルによる介入を、学校の子どもたちの学習成果を高め、インドにおける教育機会の不平等を縮小する手段として位置づけています。同報告書は、基礎的な読み書きと計算能力、教員の専門能力開発、学校から職場への移行、未接続者のネット接続という4つの優先分野に焦点を当てています。
学校から職場への移行を改善し、将来の仕事に備える
学校から職場への移行に関する章では、優先的に取り組むべき3つの主要なギャップと関連する介入策が示されています。
インターンシップand見習い制度を通じて、キャリア意識とその経験の機会を高めること：キャリア意識のカリキュラムは学校のカリキュラムに組み込まれるべきであり、若者が多様な産業に触れるとともに、そうした機会へのアクセス方法を明確に示すものであるべきです。若者は、それらの機会に伴う課題やリスクについても認識しておく必要があります。さらに、学生は在学中に技能を高め、身につけるため、インターンシップ、見習い、ボランティア活動などを通じた実践的な研修を受けるべきです。
学生が正規と非正規の教育・研修ルートの間を移動できるよう、単位の互換性を認めること：教育制度内での移動性の向上と産業界からのより広い受容により、代替的な進路の志向価値を、国内外で高めることができます。例えば、堅牢で柔軟な労働管理情報システム（LMIS）は、急速に変化する世界における技能や能力の需要を追跡し、政府や民間部門のイノベーターへの情報源として機能しうるものです。
STEMを基盤とした課程、語学学習、ライフスキル・コーチングを通じて、全人的発達のための体験型学習を提供すること：未来の技能育成プログラムは通常、体験型学習によって推進され、それには物理的インフラ、教材、教員の能力開発への投資が必要です。コーディング用アプリケーションなどの資源を提供し、プログラムコードの評価・査定に人工知能や機械学習などの新技術を用い、現地語でのコーディングに自然言語処理を活用することは、体験型学習を提供し、21世紀の職場に備えさせるのに役立ちます。
本ブログは、Education 4.0 India報告書の「学校から職場への移行」の章からの寄稿内容を含んでおり、KPMGインドのNarayanan Ramaswamy、Ashish Maheshwari、Jagriti Rawalの支援を受けたものです。報告書に寄稿した組織や知識パートナーの詳細については、全文報告書をこちらからご覧ください。
