Skip to content

GCRI · مستقبل العمل والمهارات

التعلم مدى الحياة

As work changes, people need to learn throughout their working lives, not only at the start. Yet participation in adult learning is lowest among those who need it most: lower-skilled workers, older workers and those in small firms. This page sets out how lifelong learning النظم work, who they reach, how participation and outcomes are measured, and what evidence serves the governments, employers and training providers involved.

01لوحة العرض

كيف يسير العمل.

النظم · حول هذا الموضوعتوضيحي

وحدة تحكم المهارات والتعرض

Lifelong learning · Labour market A · Year 2

فجوة في أدوار البياناتGCRI · مستقبل العمل والمهارات

المهن بحسب التعرض

الدعم الكتابي86,7660.7بديلعمليات البيانات
مشغلو الآلات47,0320.4مختلطصيانة الروبوتات
عاملو الرعاية19,4550.1المكملرفع المهارات
المحللون27,3290.4المكملرفع المهارات

الشواغر بحسب المهارة

050100شواغر لكل 100 باحث عن عملالبياناتالرعايةالحرفيونالأخضرالإداري

مسار إعادة التأهيل

  1. التقييمملف المهارات
  2. مطابقةالدور المستهدف
  3. تدريب20 أسابيع
  4. المكانجهة العمل
  5. المتابعة6 أشهر
Skills and exposure console: the screen’s structure, terms and states for Lifelong learning.أسماء مثالية وقيم توضيحية؛ تصميم وليس سجلًا ولا نظامًا حيًا.

الشكلSkills and exposure console: example names and illustrative values, not a record or a live system.

02السؤال

Lifelong learning: how the risk develops.

Mid-career transitions and skill maintenance. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

الآلية

Those who need it least get most

Highly educated workers in large firms receive most training, while lower-skilled and older workers, and those in small firms, receive least.

الآلية

Time and money are barriers

Adults face costs, lost earnings, caring duties and lack of time, which keep them from training.

الآلية

Recognition makes learning count

Learning is more valuable when it leads to recognised qualifications or credentials that employers trust.

الآلية

Employers and unions shape access

Training funds, paid learning leave and collective agreements expand access to learning where they exist and are used.

03الجغرافيا

السكان والتعرض في جنوب شرق آسيا.

Population density, night lights and land cover over Southeast Asia, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

تتطلب الخريطة التفاعلية ⁨JavaScript⁩؛ وترد قائمة الطبقات ومصادرها أدناه.

الطبقات 3

السكان والتعرض، لهذه الصفحة

عن هذه الطبقة
الأدلة
مقدَّر
المصدر
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN، جامعة كولومبيا))
المزود
NASA SEDAC (CIESIN، جامعة كولومبيا)
الترخيص
⁨CC BY 4.0⁩
سنة الإصدار
null؛ تقدير قائم على التعداد، ثابت (2020)
الدقة
شبكة بدقة نحو 1 كم
عدم اليقين
تقدير مستند إلى التعداد لعدد الأشخاص في الكيلومتر المربع عام 2020، يُعرض بوصفه سياق تعرّض؛ وليس إحصاءً للمتضررين من أي خطر.
يمكن الوصول إليه عبر
gibs.earthdata.nasa.gov، فقط بعد أن تسمح بالخريطة المباشرة
عن هذه الطبقة
الأدلة
مرصود
المصدر
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
المزود
NASA LAADS DAAC
الترخيص
بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
سنة الإصدار
يومي؛ إشعاع ساتلي مصحَّح لضوء القمر والغلاف الجوي
الأحدث عند البناء
2026-10-12
الدقة
شبكة بدقة نحو 500 م
عدم اليقين
الإشعاع الليلي الساتلي للتاريخ المعروض؛ والأضواء مؤشر بديل على استهلاك الكهرباء وانقطاعها، وليست قياسًا للإمدادات أو للوصول إليها.
يمكن الوصول إليه عبر
gibs.earthdata.nasa.gov، فقط بعد أن تسمح بالخريطة المباشرة
عن هذه الطبقة
الأدلة
مرصود (ما زالت السحب المستمرة تترك فجوات)
المصدر
VIIRS NOAA-20 Level 3، 8 أيام (NASA LANCE)
المزود
NASA LANCE
الترخيص
بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
سنة الإصدار
8 أيام؛ مركّب ساتلي لمدة 8 أيام؛ وما زالت السحب المستمرة تترك فجوات
الأحدث عند البناء
2026-09-14
الدقة
شبكة بدقة نحو 1 كم
عدم اليقين
درجة حرارة سطح الأرض الساتلية على مدى 8 أيام تنتهي في التاريخ المعروض، وهي مؤشر على التعرّض للحرارة؛ وليست درجة حرارة الهواء ولا مؤشر الحر ولا إنذارًا من الحر.
يمكن الوصول إليه عبر
gibs.earthdata.nasa.gov، فقط بعد أن تسمح بالخريطة المباشرة
عن هذه الطبقة
الأدلة
مرصود
المصدر
الانعكاسية المصحَّحة VIIRS NOAA-20 (NASA LANCE)
المزود
NASA LANCE
الترخيص
بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
سنة الإصدار
يومي؛ صورة ساتلية
الأحدث عند البناء
2026-10-14
الدقة
شبكة بدقة نحو 250 م
عدم اليقين
صورة ساتلية. شبكة ساتلية أو نموذجية كما ينشرها المزوّد. وتترك السحب وفجوات المسح وأخطاء الاسترجاع فجوات وضوضاء؛ والقيم مؤشرات وليست قياسات في مكان بعينه.
يمكن الوصول إليه عبر
gibs.earthdata.nasa.gov، فقط بعد أن تسمح بالخريطة المباشرة
عن هذه الطبقة
الأدلة
منمذج (أحدث سنة تنشرها GIBS)
المصدر
الغطاء الأرضي MODIS Terra وAqua (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
المزود
NASA LP DAAC
الترخيص
بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
سنة الإصدار
سنوي؛ تصنيف ساتلي؛ أحدث سنة تنشرها GIBS
الأحدث عند البناء
2024-01-01
الدقة
شبكة بدقة نحو 500 م
عدم اليقين
فئات الغطاء الأرضي الساتلية للسنة المعروضة، بما فيها الأراضي المزروعة؛ تصنيف له أخطاء معروفة، وليس سجلًا للمزارع.
يمكن الوصول إليه عبر
gibs.earthdata.nasa.gov، فقط بعد أن تسمح بالخريطة المباشرة
عن هذه الطبقة
الأدلة
مرصود (تترك السحب فجوات)
المصدر
MODIS Terra EVI (NASA LANCE)
المزود
NASA LANCE
الترخيص
بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
سنة الإصدار
يومي؛ مؤشر ساتلي؛ تترك السحب فجوات
الأحدث عند البناء
2026-10-13
الدقة
شبكة بدقة نحو 250 م
عدم اليقين
مؤشر الغطاء النباتي الساتلي على مدى 8 أيام حتى التاريخ المعروض، مؤشر على حالة الموائل؛ وليس مقياسًا للأنواع أو التنوع البيولوجي.
يمكن الوصول إليه عبر
gibs.earthdata.nasa.gov، فقط بعد أن تسمح بالخريطة المباشرة

آخر المتاح

⁨NASA GIBS⁩ / ⁨EOSDIS⁩ · ⁨ASTER GDEM⁩ (⁨METI⁩، ⁨NASA⁩) · ⁨Blue Marble⁩ (⁨NASA⁩) · © المساهمون في ⁨OpenStreetMap⁩ (⁨ODbL⁩) · ⁨Natural Earth⁩

جارٍ تحميل أحدث صور ⁨NASA⁩.

اسحب للتحريك. اضغط ⁨Ctrl⁩ أو ⌘ مع التمرير، أو اقرص، أو استخدم الأزرار للتكبير؛ وحرّك المؤشر لرؤية القيم تحته؛ وتعيد إعادة الضبط العرض إلى الإقليم.

السكان والتعرّض، في إطار جنوب شرق آسيا.منتجات السواتل والنماذج كما تنشرها NASA، ولكل منها تاريخها. وهي مؤشرات، وليست تقييمات لأي مكان.

البيانات: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © المساهمون في OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · NASA JPL OPERA DIST-ALERTالمصادر والتراخيص

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
  • ⁨Center for International Earth Science Information Network⁩ (⁨CIESIN⁩)، ⁨Columbia University⁩. 2018. ⁨Gridded Population of the World⁩, ⁨Version 4⁩ (⁨GPWv4⁩): ⁨Population Density⁩, ⁨Revision 11⁩. ⁨NASA Socioeconomic Data and Applications Center⁩ (⁨SEDAC⁩). مرخّص بموجب ⁨CC BY 4.0⁩. أُعيد رسم الألوان من خريطة الألوان المنشورة؛ وحُسب متوسط القيم في خلايا سداسية حيثما عُرضت (معدّل). doi:10.7927/H49C6VHW. ⁨CC BY 4.0⁩
  • أضواء الليل ⁨VIIRS Black Marble⁩، مركز غودارد لرحلات الفضاء التابع لـ ⁨NASA⁩؛ توزعها منظومة ⁨NASA⁩ لأرشفة وتوزيع بيانات المستوى 1 والغلاف الجوي (⁨LAADS DAAC⁩)؛ الصور عبر ⁨NASA GIBS⁩. أُعيد رسم الألوان من خريطة الألوان المنشورة؛ ومُتوسطت القيم في خلايا سداسية حيث تُعرض (معدّلة). بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
  • منتجات ⁨VIIRS⁩ شبه الآنية (الفيضانات، ودرجة حرارة سطح الأرض، والغطاء الثلجي، والانعكاسية المصححة)، ⁨NASA LANCE⁩؛ والصور عبر ⁨NASA GIBS⁩. أُعيد رسم الألوان من خريطة الألوان المنشورة؛ وحُسب متوسط القيم في خلايا سداسية حيثما عُرضت (معدّل). بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
  • منتجات ⁨MODIS⁩ البرية (مؤشرات الغطاء النباتي، والإنتاج الأولي الإجمالي، والغطاء الأرضي)، ⁨NASA LP DAAC⁩ و⁨LANCE⁩؛ والصور عبر ⁨NASA GIBS⁩. أُعيد رسم الألوان من خريطة الألوان المنشورة؛ وحُسب متوسط القيم في خلايا سداسية حيثما عُرضت (معدّل). بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
  • ⁨ASTER GDEM⁩ منتج من ⁨METI⁩ و⁨NASA⁩ (⁨ASTER Global Digital Elevation Model V003⁩، ⁨NASA LP DAAC⁩)؛ والصور عبر ⁨NASA GIBS⁩. أُعيد رسم الألوان من خريطة الألوان المنشورة؛ وحُسب متوسط القيم في خلايا سداسية حيثما عُرضت (معدّل). يُستشهد به هكذا: ⁨NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S⁩./⁨Japan ASTER Science Team⁩ (2019). ⁨ASTER Global Digital Elevation Model V003⁩. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
  • أُنجز باستخدام ⁨Natural Earth⁩. بيانات خرائط متجهية ونقطية مجانية على ⁨naturalearthdata.com⁩. ملك عام
  • © المساهمون في ⁨OpenStreetMap⁩ (⁨ODbL⁩)، عبر ⁨NASA GIBS⁩ (السواحل والحدود والطرق وأسماء الأماكن). أُعيد رسم الألوان من خريطة الألوان المنشورة؛ ومتوسط القيم محسوب ضمن خلايا سداسية حيث يظهر ذلك (معدّل). ⁨ODbL⁩
  • ⁨Blue Marble⁩، ⁨NASA Earth Observatory⁩؛ والصور عبر ⁨NASA GIBS⁩. أُعيد رسم الألوان من خريطة الألوان المنشورة؛ وحُسب متوسط القيم في خلايا سداسية حيثما عُرضت (معدّل). بيانات ⁨NASA⁩ المفتوحة
  • السياق على الكرة الأرضية والخريطة المسطحة: السواحل والحدود والطرق وأسماء الأماكن من طبقات المرجع في ⁨NASA GIBS⁩ (بيانات ⁨OpenStreetMap⁩، ⁨ODbL⁩، © مساهمو ⁨OpenStreetMap⁩)؛ وصور ⁨Blue Marble⁩ كخلفية اختيارية؛ والتضاريس بعرض ⁨3D⁩ وقراءة الارتفاع من مؤشر ألوان الارتفاع في ⁨ASTER GDEM⁩ (فئات من 5 م إلى 200 م، مبالغ فيها للوضوح). تُرسم الحدود كما هي منشورة، ولا تعني اتخاذ موقف من أي إقليم.
  • أحداث آنية: متتبّع الأحداث الطبيعية في ⁨NASA Earth Observatory⁩ (⁨EONET⁩)؛ الأحداث استرشادية وتحتفظ بروابط مصادرها الأصلية.
  • مباشر: ⁨NASA EONET⁩. الأحداث إرشادية وليست تحذيرات رسمية.
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • توقعات جودة الهواء، 5 أيام، ⁨PM2.5⁩ (⁨CAMS⁩ عبر ⁨Open-Meteo⁩): يتضمن معلومات معدّلة من ⁨Copernicus Atmosphere Monitoring Service⁩ لعام 2026.
  • بيانات الطقس من ⁨Open-Meteo.com⁩ (⁨https://open-meteo.com/),⁩ بترخيص ⁨CC BY 4.0⁩ (⁨https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).⁩
  • تطبع الطبقات الاختيارية (المصادر في قائمة الطبقات: 9، حية وتنبؤية ومرصودة وسياقية) اسم مزوّدها على الخريطة وهنا عند تفعيلها؛ والتنبؤات مخرجات نماذج، والمؤشرات المشتقة تقديرات.

الطبقات والتواريخ

  • الكثافة السكانية، 2020: السكان: ⁨CIESIN⁩، جامعة كولومبيا، ⁨Gridded Population of the World v4.11⁩ (2018)، ⁨NASA SEDAC⁩، ⁨CC BY 4.0⁩ · ثابت
  • الأضواء الليلية، يومية: ⁨VIIRS Black Marble⁩ (⁨VNP46A2⁩)، ⁨NASA LAADS DAAC⁩ · 12 أكتوبر 2026
  • درجة حرارة سطح اليابسة، نهارًا، تركيب 8 أيام: ⁨VIIRS NOAA-20 Level 3⁩, ⁨8-day⁩، ⁨NASA LANCE⁩ · 14 سبتمبر 2026
  • الألوان الحقيقية: الانعكاسية المصححة من ⁨VIIRS NOAA-20⁩، ⁨NASA LANCE⁩ · 13 أكتوبر 2026
  • نوع الغطاء الأرضي (IGBP)، سنويًا: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1)، NASA LP DAAC · 2024
  • مؤشر الغطاء النباتي المحسّن، متوسط متحرك لمدة 8 أيام: ⁨MODIS Terra EVI⁩، ⁨NASA LANCE⁩ · 13 أكتوبر 2026

05محاكي التوأم والتتاليات

Model lifelong learning as a system. Run the cascade.

مجمّعة من ملف مجال ⁨Nexus Standards⁩ area profile معايير المخاطر المجتمعية والمعلوماتية: الأخطار التي يسميها، و النظم والقطاعات التي تتحمل الخسارة، والضوابط التي تخففها، والبيانات التي ترصدها. اختر المكونات، وحدد خطرا مطلقا، وتتبع التتالي خطوة بخطوة. يضع عرض الخريطة التشغيل على جغرافيا نموذجية ببيانات مفتوحة. وكل وزن اقتران افتراض معلن يمكنك تغييره. نموذج تعليمي، وليس تنبؤا ولا تقييما ولا اعتمادا. ولنمذجة مكان تختاره بنفسك، افتح ⁨System Builder⁩.

الأخطار

الضوابط

  • NS-0 الدستور والمبادئ
  • NS-9 معرّفات ⁨UNI⁩ السياقية (عمليات النشر، والنُّسخ، ونُسخ البرامج)
  • NS-11 التحقق والرصد (الأدلة، والإقرارات، ورصد المطابقة لمبدأ انعدام الثقة الضمنية)
  • NS-12 منتجات البرمجيات والنماذج وAI/ML (سلسلة الإمداد، وبطاقات النماذج، وأوراق مجموعات البيانات)
  • NRS-H117 عائلة الأخطار: التماسك الاجتماعي وخطر الفظائع (⁨NHS-1 soc.cohesion⁩)
  • NRS-X7 نزاهة المعلومات وثقة الجمهور
  • NRS-D2 مخاطر المجتمع والإدماج والتنمية البشرية
  • NRS-H52 عائلة الأخطار: هجمات سلامة المعلومات (⁨NHS-1 cyber.integrity⁩)
  • NRS-H79 عائلة الأخطار: أزمات الصحة النفسية (⁨NHS-1 health.mental⁩)
  • NRS-H59 عائلة الأخطار: الصدمات الاقتصادية وإخفاق الحوكمة (⁨NHS-1 soc.economic⁩)

الرصد

  • السكان الشبكيون ⁨WorldPop⁩ (مدرجون للمرجعية)
  • ⁨World Bank Open Data⁩ و⁨World Development Indicators API⁩ (مُدرجة للرجوع إليها)
  • قاعدة البيانات العالمية لمؤشرات أهداف التنمية المستدامة (مُدرجة للرجوع إليها)
  • عدد الوفيات والمفقودين والمتضررين مباشرةً من الكوارث لكل 100,000 نسمة
  • نسبة الأشخاص الذين يعيشون تحت 50 في المئة من الدخل الوسيط
  • عدد البلدان التي تعتمد وتنفذ ضمانات الوصول العام إلى المعلومات

جغرافيا مثالية

  • القرن الأفريقي: 253 خلية سداسية
  • أضواء الليل الليلة، وانقطاعات الكهرباء (⁨VIIRS Day/Night Band⁩)، ⁨NASA GIBS⁩
06المؤشرات الفرعية

ما الذي يُقاس، ومدى جودة قياسه.

يحمل كل مؤشر وحدته ووتيرته ونوع المصدر الذي يستند إليه ووسم الأدلة الذي ستحمله القيمة. ولا تُعرض أي قيم: فالبرنامج يقدّمها بموجب سلطته الخاصة.

المؤشرالوحدةوتيرة الإصدارنوع المصدرالوسم
Adult participation in learningpercent of adults in the last twelve monthsper surveyAdult education surveysمُبلَّغ عنه
Participation gap by skill levelpercentage point differenceper surveyAdult education surveysمُبلَّغ عنه
Adult literacy and numeracy proficiencyالدرجةلكل تقييمAdult skills surveysمرصود
Public spending on adult learningالنسبة المئوية من الناتج المحلي الإجماليسنويBudget dataالإحصاءات المنشورة
Workers with paid training leave rightspercent of employeesلكل تقييمLabour law and agreementsمُعلَن
Micro-credentials recognised in qualification frameworksالعددلكل تقييمQualification authority recordsالإحصاءات المنشورة
07الأساليب والأدلة

How lifelong learning is modelled, measured and tested.

النموذج وافتراضاته وبياناته وعدم اليقين فيه، بالصورة التي يفحصها بها عالم أو مهندس. وتتبع البنى أساليب منشورة. والقيم المرسومة توضيحية، وليست نتائج.

نموذج النظام

The couplings between the systems in lifelong learning: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−++العملالمجتمعالذكاء الاصطناعيالمجتمعاتالاقتصاد⁨R⁩ معزِّزة⁨B⁩ موازِنة
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
مبادئ FAIR التوجيهية · GO FAIR وFORCE11⁨W3C PROV⁩ · اتحاد الشبكة العالميةإرشادات بشأن المعالجة المتسقة لأوجه عدم اليقين · الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخبيانات CEOS الجاهزة للتحليل · لجنة سواتل رصد الأرض
08المصادر

من أين تأتي الأدلة.

مجموعات بيانات عامة مسمّاة وسجلات مؤسسية، لكلٍّ منها فئة ترخيصها. ولا تُستخدم المصادر المتاحة بموجب اتفاق إلا وفق شروطها، ولا يُعاد نشرها أبدًا.

المصدرما يقدّمهفئة الترخيص
OECD Survey of Adult Skills (PIAAC)Adult literacy, numeracy and problem-solvingPublic results, OECD terms
Eurostat Adult التعليم SurveyParticipation in adult learningOpen, Eurostat reuse policy
UNESCO Institute for Lifelong Learning Global Report on Adult Learning and EducationGlobal adult learning policy and participationPublic, UNESCO terms
Cedefop skills and training dataVocational training and skills in EuropePublic, EU terms
National qualification framework registersRecognised qualificationsPublic records, licence per authority
09القرارات

من يقرر، وما الذي تخدمه الأدلة.

Future of Work and Skills prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

من يقررالسؤالالأدلة التي تخدمها هذه الصفحة
التعليم and labour ministriesHow to fund and target adult learningGap analyses; evaluations
Employers and sector bodiesWhich training to provide and co-fundSkills and participation evidence
Qualification authoritiesHow to recognise short courses and prior learningCredential reviews

المخرجات التي يُنتجها هذا الموضوع

  • Participation and access gap analyses
  • Evaluation designs for adult learning programmes
  • Recognition and credential reviews
  • Evidence notes for skills strategies
10الأسئلة الجوهرية

What researchers ask about adult learning.

  • Who takes part in adult learning, and who does not?
  • Which forms of training lead to better jobs and earnings?
  • How transferable are skills between occupations?
  • How can learning be fitted around work, care and other obligations?
11الآليات

Why adult learning is hard.

Skills depreciate when unused and become obsolete when technology changes. Adults face barriers that young students do not: lost earnings while training, care responsibilities, uncertainty about which skills will pay off and, often, past negative experiences of education. Employers under-invest in general skills that workers could take elsewhere.

As a result, participation in adult learning tends to be highest among people who are already well educated and in good jobs, and lowest among those most exposed to change. Training that is short, close to real work and linked to actual vacancies tends to show better results than generic courses.

12المناهج والبيانات

Evidence on learning and transitions.

  1. 01

    Programme evaluation

    Comparing outcomes of participants and similar non-participants, using الاقتصاد القياسي. Selection into training is hard to control for.

  2. 02

    Skills taxonomies

    Mapping skills between occupations to identify feasible transitions, using الاقتصاد واقتصاد التنمية. Taxonomies simplify real skills.

  3. 03

    Longitudinal surveys

    Following adults over time to see how learning relates to careers, with العلوم الاجتماعية والسلوكية. Such surveys are costly and rare.

  4. 04

    Recognition of prior learning

    Methods for assessing skills gained outside formal education. Recognition must be trusted by employers to matter.

14Where this page’s references

Where this page’s references lead.

الهيئات والوثائق التي تُقرأ هذه الصفحة في ضوئها. وتتغير الحالات والإصدارات؛ ويقود كل رابط إلى الهيئة المُصدِرة.

15أسئلة

أسئلة وأجوبة.

What is lifelong learning?
Learning that takes place throughout life, in formal, non-formal and informal settings, to improve knowledge, skills and competences.
Why do lower-skilled adults train less?
Because of costs, lack of time, fewer employer-provided opportunities, past negative experiences of education and lack of information.
What are micro-credentials?
Records of learning outcomes from short courses, which can be stacked or recognised within qualification systems.
Does training help displaced workers?
Some programmes do, especially those linked to employer demand and real vacancies. Many generic programmes show small or no effects. Design matters.
Why do those most at risk train least?
Cost, time, care duties, uncertainty about returns and past experiences of education all weigh more heavily on them, and employers invest less in their training.
Are learning pathways from the platform qualifications?
No. They are research outputs showing feasible skill transitions. Qualifications are awarded by competent education and professional bodies.
What are individual learning accounts?
Schemes that give individuals funds or entitlements to spend on training. Evidence on their effectiveness is mixed and depends on guidance and quality control.
التقاريرساهم

ساهم بأدلة من هذه الصفحة.

التقارير is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRIمستقبل العمل والمهاراتنظرة استشرافيةموجز الأدلة
مستقبل العمل والمهارات

قدّم منهجية أو مجموعة بيانات أو سؤالا.

المعلومات والاستفسارات متاحة اليوم. ويحصل الاستفسار على رقم مرجعي ويحدد الخطوة التالية؛ ولا تُفتح الطلبات والمدفوعات وتخصيصات الحوسبة والتسجيلات إلا حين يتوافر فريقها وشروطها وقدرة المراجعة.