入门级岗位对人工智能技能的需求激增，促使学校和各州迅速开发新的职业路径。然而，由于各州数据收集方式不一致，这些举措的有效性尚不明确。职业关联学习（涵盖意识、探索和准备）缺乏标准化的定义和跟踪机制。内布拉斯加州利用证据为职业技术教育（CTE）项目提供资金的成功案例，凸显了强大数据基础设施的潜力。然而，同一项研究也揭示了将教育数据与劳动力成果关联方面的局限性，导致关键问题仍未得到解答。联邦政府在构建职业关联学习的综合体系中发挥着至关重要的作用，包括优先推进数据收集、现代化研发基础设施，并协调联邦资金流。目前，各州在构建这些新教育路径时仅能依赖有限的信息。联邦政府在教育领域对研发作出承诺至关重要，其投资力度应与其他部门相当。提供更优质的数据和研究成果，将使教育者和政策制定者能够在不断变化的世界中有效指导学生。