신입 직무에서 AI 기술에 대한 수요가 급증하면서 학교와 주 정부는 새로운 경력 경로를 신속하게 개발하도록 촉구받고 있습니다. 그러나 이러한 이니셔티브의 효과는 주별로 일관되지 않은 데이터 수집으로 인해 불분명합니다. 인식, 탐색, 준비를 포함하는 경력 연계 학습은 표준화된 정의와 추적 메커니즘이 부족합니다. CTE 프로그램에 자금을 지원하기 위해 증거를 사용한 네브래스카의 성공은 강력한 데이터 인프라의 잠재력을 강조합니다. 그러나 동일한 연구는 교육 데이터를 노동력 결과와 연결하는 데 한계가 있음을 밝혔으며, 중요한 질문에 대한 답을 남겨두었습니다. 연방 정부는 경력 연계 학습을 위한 포괄적인 시스템 구축에 중요한 역할을 합니다. 여기에는 데이터 수집 우선순위 지정, 연구 개발 인프라 현대화, 연방 자금 흐름 조정이 포함됩니다. 주 정부는 현재 이러한 새로운 교육 경로를 구축하면서 제한된 정보를 가지고 운영하고 있습니다. 교육 분야의 연구 개발에 대한 연방 정부의 약속은 다른 부문에 대한 투자와 마찬가지로 필수적입니다. 더 나은 데이터와 연구를 제공하면 교육자와 정책 입안자가 변화하는 세상에서 학생들을 효과적으로 안내할 수 있게 될 것입니다.