Profesní přehled

učitel odborného výcviku v oboru elektronika a automatizace/učitelka odborného výcviku v oboru elektronika a automatizace

Klíčová fakta

Chcete předávat své znalosti a zkušenosti z oboru elektroniky a automatizace mladé generaci? Jako učitel odborného výcviku v tomto oboru budete formovat budoucí elektrikáře, techniky a specialisty na automatizaci výrobních procesů.

Souhrn

Práce učitele odborného výcviku v oboru elektronika a automatizace je zaměřena především na praktickou výuku. Kromě teoretických základů, které studenti potřebují pro pochopení principů, se věnujete především nácviku konkrétních dovedností a technik. Sledujete pokrok studentů, poskytujete jim individuální podporu a hodnotíte jejich znalosti prostřednictvím praktických úkolů, testů a zkoušek. Vaším cílem je připravit je na úspěšný vstup do praxe a budoucí kariéru v oboru.

Klíčové odpovědnosti:
  • • Příprava a vedení praktických cvičení a demonstračních ukázek v dílnách a laboratořích.
  • • Hodnocení praktických dovedností studentů a poskytování zpětné vazby.
  • • Příprava a vyhodnocování testů a zkoušek z teoretických i praktických znalostí.
Labour market

Kde je toto povolání žádané

Nahlášený nedostatek a přebytek pracovních sil, podle roku. Zveřejňuje se pro skupiny povolání, nikoli pro jednotlivé pracovní pozice.

Nahlášen nedostatekNahlášen přebytekNahlášeno v jiném roceTímto zdrojem nepokryto

Sytější barva: hlášeno stejně více let po sobě.

Čísla se týkají skupiny Specialisté v oblasti výchovy a vzdělávání — 131 povolání včetně tohoto.

11 z 13 s nedostatkem20259 z 32 roste2.8Mvolná místa do roku 2035

Nedostatek: Belgium, Bulgaria, Czechia, Estonia a dalších 7.

Nejdéle trvající nedostatek: Belgium, 3 roky.

Vyberte území na mapě a zobrazí se jeho čísla.

O tomto zdroji

Zdroj: ELA/EURES, nedostatek a přebytek pracovních sil. Údaje se zveřejňují na úrovni skupiny povolání a pokrývají Evropu. Vydání se liší uspořádáním přílohy i rozsahem zemí, takže rozdíl mezi roky neznamená vždy, že se trh práce změnil. Země v šedé nebyly nahlášeny, což není totéž jako být v rovnováze.

What these words mean

The four things this section reports

Reported demand
Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
Where it is heading
Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
Openings
Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
Typical pay
What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.

A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.

Which way the market leans for you

In your favour
More openings than people looking — employers are competing for candidates.
Balanced
Openings and candidates are roughly matched.
Competitive
More people looking than openings — expect to compete.
Mixed evidence
Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.

Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.

How this job compares with other jobs in the same country

Strong
Among the strongest in that country
Good
Stronger than most jobs in that country
Mixed
About typical for that country
Weak
Weaker than most jobs in that country

This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.

Where these come from

Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.

None of this predicts one person's chances. It describes a market.

Prozkoumat více

Najděte svou kariérní cestu a poznejte vědu za našimi doporučeními.

Rychlá kontrola usazení

Sedí vámučitel odborného výcviku v oboru elektronika a automatizace/učitelka odborného výcviku v oboru elektronika a automatizace?

Odpovězte na tři rychlé otázky. Toto není úplné hodnocení – je to upoutávka, která vám pomůže rozhodnout, zda svůj profil porovnat.

Pokrok0/3

Máte rádi úkoly, které vyžadujíIntegrita?

Máte rádi úkoly, které vyžadujíÚspěch?

Máte rádi úkoly, které vyžadujíVedení?

NexFuture™

Budoucí perspektiva pro učitel odborného výcviku v oboru elektronika a automatizace/učitelka odborného výcviku v oboru elektronika a automatizace

Vyhlídky pro učitel odborného výcviku v oboru elektronika a automatizace/učitelka odborného výcviku v oboru elektronika a automatizace jsou mimořádně stabilní. Zatímco nástroje AI budou pomáhat s každodenními úkoly, jádro této role se opírá o lidský úsudek, což vede k vysokému skóre odolnosti 77%.

Jak se tyto výsledky počítají?

Index odolnosti (0–100) odhaduje, jak strukturálně chráněno je toto povolání před automatizací a narušením AI na základě analýzy na úrovni úkolů. Vyšší skóre znamená více úkolů náročných na lidský úsudek. Expozice AI ukazuje odhadované procento pracovních hodin, které by mohly být ovlivněny současnými možnostmi AI. Jedná se o strukturální ukazatele odvozené z modelu, nikoli předpovědi individuální jistoty zaměstnání.

Hrajte na budoucnost

Jak by se mohloučitel odborného výcviku v oboru elektronika a automatizace/učitelka odborného výcviku v oboru elektronika a automatizacezměnit s rostoucím zaváděním umělé inteligence?

Lidský úsudek, důvěra a kontext zůstávají silnými ochránci této role.

Významná transformace na úrovni úkolů se odhaduje za 19 let (kolem roku 2045) v rámci vybraného scénáře „Očekávané“.
~75%
Odolnost
Riziko automatizace
EXP~5%
Lidská hrana
MOAT~85%

Ilustrativní scénář založený na automatizovatelnosti úkolů — nikoli předpověď. Hodnoty se zaokrouhlují, čím dále do budoucna se díváte.

2026
2036
2050
Rychlost přijetí AI:

Jak může AI změnit tuto roli

Deterministická, na modelu založená interpretace signálů aktuální role – není zárukou nahrazení.

Vlastněno lidmi 77% Vlastněno lidmi
Co ještě záleží na lidech
  • zajišťovat bezpečnost studentů
  • pomáhat studentům s technickým zařízením
  • poskytovat konstruktivní zpětnou vazbu
Lidská výhoda Aby jste zůstali vpředu v této roli, zaměřte se na výukové strategie a cíle učebních osnov. Tyto dovednosti zaměřené na člověka jsou nejobtížněji replikovatelné pro AI v příštích 20 let.
Asistujte 9% Asistujte
Kde se AI může stát druhým pilotem
  • připravovat náplň hodiny
  • sledovat vývoj v oblasti odborných znalostí
  • přizpůsobit odborné vzdělávání trhu práce
automatizovat 4% automatizovat
Úkoly nejvíce vystavené automatizaci

Žádný úkol zde zatím není vysoce automatizovatelný.

Podrobná analýza

Životní funkce a AI vektory

vektory expozice AI

0-100%
Generativní AI 9%

Expozice vůči generování obsahu, kreativnímu zvýšení a nástrojům velkých jazykových modelů

AI / strojové učení 4%

Expozice vůči analýze podporované AI, rozpoznávání vzorů a úlohám prediktivního modelování

Robotická a fyzikální automatizace 0%

Expozice vůči fyzické automatizaci, robotice a senzorem řízenému posunu úloh

Kognitivní software 0%

Expozice vůči automatizaci pracovního toku, softwaru na podporu rozhodování a digitalizaci procesů

Technické detaily
Metodologie: NexFuture v3.0 Zdroje: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Aktualizováno: srpen 2026

NexFuture v3.0 odhaduje expozici automatizaci přímo ze základních skupin dovedností ESCO, vážených podle objemu dovedností a kalibrovaných podle expertních kotev. Skóre jsou pravděpodobnostní odhady, nikoli záruky. Úplné podrobnosti naleznete v metodickém dokumentu NexFuture.

Měří vystavení automatizaci. Neměří mzdu, poptávku ani počet pracovních míst ve vašem okolí.

Den v životě

Co lidé v této roli obvykle dělají

Vzdělávání

Den v životě

Typický den jakoučitel odborného výcviku v oboru elektronika a automatizace/učitelka odborného výcviku v oboru elektronika a automatizace

09
09:00 · ráno
vyučovat elektroniku a základy automatizace
Učit studenty teorii a praxi v oblasti elektroniky a automatizace s cílem pomoci jim při usilování o budoucí kariéru v této oblasti, konkrétně v oblasti údržby a oprav elektrických, elektronických a automatizovaných systémů.
10
10:30 · Dopoledne
podporovat týmovou práci studentů
Povzbuzovat studenty, aby spolupracovali s ostatními při učení prací v týmech, například prostřednictvím skupinových aktivit.
12
12:00 · poledne
pracovat v odborné škole
Pracovat v odborné škole, která pro studenty zajišťuje praktické vyučování.
14
14:00 · odpoledne
zadávat domácí úkoly
Poskytovat další cvičení a úkoly, které studenti vypracují doma, jasně je vysvětlit a stanovit lhůtu a metodu hodnocení.
15
15:30 · Pozdě odpoledne
zaškolovat v bezpečnostních opatřeních
Poskytovat instrukce o možných příčinách úrazů nebo zdrojů nebezpečí a vysvětlovat ochranná opatření, která by měla být přijata k zajištění bezpečnosti a ochrany zdraví.
17
17:00 · Zábal
hodnotit studenty
Hodnotit (akademický) pokrok, dosažené výsledky, znalosti a dovednosti studentů prostřednictvím úkolů, zkoušek a testů. Rozpoznat jejich potřeby a sledovat jejich pokrok a silné a slabé stránky. Formulovat souhrnné prohlášení o cílech, kterých student dosáhl.

Pořadí úkolů je ilustrativní. Jednotlivé dny se liší.

Software a technologie & Oblasti znalostí
Software a technologie
Autodesk AutoCADAutodesk RevitBlackboard LearnC++Calendar and scheduling softwareCollaborative editing softwareComputer aided design CAD softwareComputer aided manufacturing CAM softwareCourse management system softwareDassault Systemes CATIADassault Systemes SolidWorksDesire2Learn LMS softwareDOC CopEmail softwareFinite element analysis softwareGoogle DocsImage scanning softwareiParadigms TurnitinJavaScriptLearning management system LMS
Oblasti znalostí
  • výukové strategie

    Techniky, které instruktoři používají při výuce. Cílem těchto strategií je, aby se studenti více zapojili do procesu učení.

  • teorie analogových elektronických obvodů

    Teorie založená na analogových obvodech, ve kterých se objemy (napětí nebo proud) průběžně v čase mění.

Meziodvětvové dovednosti
  • cíle učebních osnov
  • elektronika
  • problémy s učením
Základní dovednosti
monitorovat a hodnotit výkon jednotlivců
  • udržovat mezi studenty kázeň

    Zajistit, aby studenti dodržovali předpisy a pravidla chování ve škole, a v případě porušení nebo nevhodného chování přijmout vhodná opatření.

  • hodnotit studenty

    Hodnotit (akademický) pokrok, dosažené výsledky, znalosti a dovednosti studentů prostřednictvím úkolů, zkoušek a testů. Rozpoznat jejich potřeby a sledovat jejich pokrok a silné a slabé stránky. Formulovat souhrnné prohlášení o cílech, kterých student dosáhl.

  • vést třídu

    Udržovat disciplínu a zapojovat studenty během výuky.

monitorovat vývoj v oblasti odborných znalostí
  • sledovat vývoj v oblasti odborných znalostí

    Držet krok s novým výzkumem, předpisy a dalšími významnými změnami souvisejícími s trhem práce nebo jiným způsobem, vyskytujícím se v oblasti specializace.

  • přizpůsobit odborné vzdělávání trhu práce

    Identifikovat vývoj na trhu práce a rozpoznat jeho význam pro odbornou přípravu studentů.

působit jako kouč nebo mentor
  • přizpůsobit výuku schopnostem studentů

    Identifikovat problémy a úspěchy studentů související s učením. Zvolit strategie pro výuku a učení, které podpoří individuální vzdělávací potřeby studentů a jejich cíle.

  • pomáhat studentům při učení

    Podporovat a vést studenty v jejich práci, poskytovat studentům praktickou podporu a povzbuzení.

vyučovat a školit
  • uplatňovat výukové strategie

    Používat různé přístupy, studijní strategie a způsoby pro vyučování studentů, jako je komunikace obsahu za podmínek, kterým rozumí, organizace bodování za jasná sdělení a v případě potřeby opakování argumentů. Využívat širokou škálu výukových zařízení a metodik vhodných pro obsah předmětu a úroveň, cíle a priority studentů.

  • využívat mezikulturní výukové strategie

    Zajišťovat, aby obsah, metody, materiály a všeobecné vzdělávací zkušenosti byly inkluzivní pro všechny studenty a zohledňovat očekávání a zkušeností studentů z různých kulturních prostředí. Zkoumat individuální a sociální stereotypy a vypracovávat mezikulturní výukové strategie.

vyučovat akademické nebo odborné předměty
  • vyučovat elektroniku a základy automatizace

    Učit studenty teorii a praxi v oblasti elektroniky a automatizace s cílem pomoci jim při usilování o budoucí kariéru v této oblasti, konkrétně v oblasti údržby a oprav elektrických, elektronických a automatizovaných systémů.

  • pracovat v odborné škole

    Pracovat v odborné škole, která pro studenty zajišťuje praktické vyučování.

dodržovat postupy v oblasti bezpečnosti a ochrany zdraví
  • zajišťovat bezpečnost studentů

    Zajišťovat, aby všichni studenti, kteří jsou pod dohledem instruktora nebo jiné osoby, byli v bezpečí a začleněni do skupiny. Dodržovat bezpečnostní opatření při vzdělávání.

přidělovat práci ostatním
  • zadávat domácí úkoly

    Poskytovat další cvičení a úkoly, které studenti vypracují doma, jasně je vysvětlit a stanovit lhůtu a metodu hodnocení.

vypracovávat výukové a propagační materiály
  • připravovat náplň hodiny

    Připravit obsah na vyučování ve třídě v souladu s cíli učebních osnov, a to prostřednictvím přípravy cvičení, vyhledávání aktuálních příkladů atd.

DNA dovednosti

DNA dovednosti

Rysy pracovní osobnosti a hodnoty, které definují tuto roli

Klíčové vlastnosti, které potřebujete
Integrita Úspěch Vedení Spolehlivost Spolupráce Přizpůsobivost/Flexibilita Nezávislost Uznání Zájem o druhé Inovace Tolerance ke stresu Rozmanitost Analytické myšlení Úspěch/Snaha Sebekontrola Sociální orientace
Klíčové odměny, které můžete očekávat
ÚspěchPracovní podmí…UznáníVztahyPodporaNezávislost
Kariérní postup

Cesty růstu a podobné role

Prozkoumejte typické cesty kariérního postupu, související dovednosti a podobné role a naplánujte si další přechod.

Běžné otázky

Často kladené otázky

Jaké jsou typické požadavky na vzdělání pro učitele odborného výcviku v oboru elektronika a automatizace?
Obvykle se vyžaduje úplné středoškolské vzdělání s odbornou způsobilostí v oboru elektroniky a automatizace, případně vysokoškolské vzdělání v příbuzném oboru. Důležitá je také praxe v oboru, která prokazuje vaše odborné znalosti a zkušenosti.
Jaké dovednosti a vlastnosti jsou pro tuto pozici nejdůležitější?
Kromě odborných znalostí je klíčová schopnost srozumitelně vysvětlovat složité technické koncepty, trpělivost, komunikační dovednosti a schopnost motivovat studenty. Důležitá je také orientace na praktické dovednosti a schopnost přizpůsobit výuku individuálním potřebám studentů.
Mám možnost pracovat jako učitel odborného výcviku na volné noze?
Ano, tato pozice se často vyskytuje i v podobě samostatné výdělečné činnosti, ať už jako lektor kurzů nebo externí školitel. Převážně se však jedná o zaměstnání v odborných školách a učilištích.
Učitel Odborného Výcviku V Oboru Elektronika A Automatizace/Učitelka Odborného Výcviku V Oboru Elektronika A Automatizace — kolik se za to platí ve Spojených státech?
106 120 dolarů ročně v mediánu, k 2025-05. Mediány jednotlivých států se pohybují od 82 070 do 137 280 dolarů. Zdroj: US Bureau of Labor Statistics. Údaj se týká Spojených států a není projekcí pro Evropu.