Sari la conținut

Cadrul AICompIMM

Structura completă a Cadrului de Competențe AI pentru IMM-uri — 5 arii, 3 niveluri, 61 rezultate de învățare.

Keywords

AICompIMM, cadru competențe AI, arii competență, niveluri competență, rezultate învățare

Cadrul AICompIMM

AICompIMM este un cadru structurat pentru dezvoltarea competențelor AI în rândul angajaților non-tehnici din IMM-uri și adoptarea inteligenței artificiale. Este conceput ca un instrument flexibil și adaptabil, de structurare și orientare. Oferă o imagine a ce trebuie să știe angajații, cât de bine și cum poate organizația să adopte AI în mod gradual.

Explorează pe arii

Aria 1 Înțelegerea AI

Concepte, funcționare, capabilități, limite, rolul uman.

Explorează →

Aria 2 Interacțiunea cu AI

Prompturi, contextualizare, tehnici, iterare.

Explorează →

Aria 3 Evaluarea rezultatelor AI

Acuratețe, bias, relevanță, judecată umană.

Explorează →

Aria 4 Aplicarea AI la locul de muncă

Productivitate, automatizare, colaborare, instrumente.

Explorează →

Aria 5 Utilizarea responsabilă a AI

Etică, GDPR, EU AIAct, drepturi de autor, bunăstare digitală.

Explorează →

Principii considerate în dezvoltarea cadrului

Structurat

Organizat pe arii, niveluri de competență și tipuri de rezultate (Cunoștințe(C)/Abilități(A)/Atitudini(At)). Fiecare element are un cod unic și o poziție clară în structura cadrului.

Simplu

Limbaj accesibil, fără jargon tehnic. Formulat pentru angajați fără pregătire tehnică sau experiență anterioară în AI.

Clar

Rezultatele de învățare sunt definite prin comportamente observabile și măsurabile. Se poate verifica obiectiv dacă un rezultat a fost atins.

Practic

Orientat spre aplicare în fluxul de lucru real, cu instrumente accesibile, fără a necesita infrastructură specială.

Adaptabil

Structură modulară. Organizațiile pot selecta ariile, nivelurile și rezultatele relevante pentru contextul, dimensiunea și industria lor.

Matricea de competențe 5×3

AICompIMM este structurat pe 5 arii de competență și 3 niveluri de competență, organizate într-o matrice. Fiecare intersecție dintre o arie și un nivel de competență definește rezultatele învățării în termeni de Cunoștințe (C), Abilități (A) și Atitudini (At).

Prezentare generală a celor 5 arii × 3 niveluri. Fiecare celulă indică numărul de rezultate de învățare.

framework = await FileAttachment("data/framework.json").json()

areaColors = ["#1696D2", "#55B748", "#FDBF11", "#EC008B", "#5C5859"]
areaNames = framework.areas.map(a => a.name)

// Count outcomes per area/level
function countOutcomes(areaId, levelId) {
  return framework.outcomes.filter(o => o.area_id === areaId && o.level_id === levelId).length
}

areas = framework.areas
levels = framework.levels

tableHtml = `
<table class="competence-matrix">
  <thead>
    <tr>
      <th>Arie de Competență</th>
      <th class="level-header">L1 · Utilizator</th>
      <th class="level-header">L2 · Practicant</th>
      <th class="level-header">L3 · Expert</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    ${areas.map((area, i) => `
    <tr>
      <td class="area-name-cell">
        <span class="area-dot" style="background-color:${areaColors[i]}"></span>
        <a href="arii/${area.slug}.html">${area.name}</a>
      </td>
      <td class="level-cell">${countOutcomes(area.id, "L1")} rezultate</td>
      <td class="level-cell">${countOutcomes(area.id, "L2")} rezultate</td>
      <td class="level-cell">${countOutcomes(area.id, "L3")} rezultate</td>
    </tr>
    `).join('')}
  </tbody>
</table>`

html`${tableHtml}`

Descarcă cadrul complet

Descarcă AICompIMM PDF →

Cum să citiți codurile

Fiecare rezultat de învățare are un cod unic în formatul:

Arie-Nivel-Tip+Număr

Exemplu: 2-L2-A1 = Aria 2, Nivelul 2 (Practicant), Abilitate nr. 1

Componentă	Valori posibile	Semnificație
Arie	1–5	Aria de competență (1=Înțelegere AI … 5=Utilizare Responsabilă)
Nivel de competență	L1, L2, L3	Utilizator, Practicant, Expert
CAAt	C, A, At	Cunoștințe, Abilități, Atitudini
Număr	1, 2, 3…	Numărul secvențial pentru CAAt și nivel de dezvoltare