Coordenadores Instrucionais

Educação e Treinamento

Exposição à IA

  • Fonte dos dados: BLSPublicado: '26.08

    Muito alto· relativa

    BaixoQuatro faixas relativasMuito alto

    Valor por grupo ocupacional

    Escala, base e fonte

    Quatro faixas relativas (Baixo / Moderado / Alto / Muito alto)

    831 ocupações detalhadas da tabela de projeções de emprego do BLS. O valor é atribuído por código da National Employment Matrix (NEM), pelo que as ocupações que partilham um código NEM recebem a mesma banda

    Conjunto de dados de origem (transferência XLSX)

  • Fonte dos dados: AnthropicPublicado: '26.03

    0.304

    0.000Intervalo dos valores aqui apresentados0.745
    Escala, base e fonte

    Índice de exposição observada, 0–1 tal como publicado

    Mapeado sobre tarefas O*NET

    Conjunto de dados de origem

  • Fonte dos dados: ILOPublicado: '25

    0.39

    0.09Intervalo dos valores aqui apresentados0.70

    Valor por grupo ocupacional

    Escala, base e fonte

    Índice de exposição à IA generativa, 0–1 tal como publicado

    Grupo de base CITP-08 — todas as ocupações com o mesmo código recebem este valor

    Calculado por este site, não publicado pela OIT: das 1.012 ocupações que este site liga ao conjunto de dados da OIT, 44% atingem ou superam este valor.

    Conjunto de dados de origem

Que tipo de valor esta fonte publica

A categoria de BLS é uma posição relativa, não um nível absoluto, e também não é uma medição de primeira mão: agrupa em quatro faixas as posições percentis da ocupação em vários estudos publicados. Não é uma previsão de emprego ou de salários, não é uma probabilidade de adoção e não distingue automação de aumento.

Task-level exposure

Ver 4 tarefas ocultas

Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Interpret and enforce provisions of state education codes and rules and regulations of state education boards.

O*NET Task ID 6867

1.0
Prepare or approve manuals, guidelines, and reports on state educational policies and practices for distribution to school districts.

O*NET Task ID 6878

1.0
Define instructional, learning, or performance objectives.

O*NET Task ID 22441

1.0
Develop instructional materials, such as lesson plans, handouts, or examinations.

O*NET Task ID 22444

1.0
Develop master course documentation or manuals according to applicable accreditation, certification, or other requirements.

O*NET Task ID 22445

1.0
Edit instructional materials, such as books, simulation exercises, lesson plans, instructor guides, and tests.

O*NET Task ID 22447

1.0
Advise teaching and administrative staff in curriculum development, use of materials and equipment, and implementation of state and federal programs and procedures.

O*NET Task ID 6865

0.5
Recommend, order, or authorize purchase of instructional materials, supplies, equipment, and visual aids designed to meet student educational needs and district standards.

O*NET Task ID 6866

0.5
Research, evaluate, and prepare recommendations on curricula, instructional methods, and materials for school systems.

O*NET Task ID 6870

0.5
Prepare grant proposals, budgets, and program policies and goals or assist in their preparation.

O*NET Task ID 6873

0.5

β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.

Data sources & licenses — O*NET®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

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