Skip to content

GCRI · Futuro del trabajo y las competencias

Aprendizaje permanente

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 sistemas work, who they reach, how participation and outcomes are measured, and what evidence serves the governments, employers and training providers involved.

01Lienzo

Cómo se desarrolla el trabajo.

sistemas · en torno a este temaIlustrativo

Consola de competencias y exposición

Lifelong learning · Labour market A · Year 2

Brecha en los roles de datosGCRI · Futuro del trabajo y las competencias

Ocupaciones por exposición

Personal administrativo86,7660.7SustitutoOperaciones de datos
Operadores de máquinas47,0320.4MixtoMantenimiento de robots
Trabajadores de cuidados19,4550.1ComplementoMejorar competencias
Analistas27,3290.4ComplementoMejorar competencias

Vacantes por competencia

050100vacantes por cada 100 solicitantes de empleoDatosAtenciónOficiosVerdeAdministración

Itinerario de recualificación

  1. Evaluarperfil de competencias
  2. Coincidenciapuesto objetivo
  3. Capacitar20 semanas
  4. Lugarempleador
  5. Dar seguimiento6 meses
Skills and exposure console: the screen’s structure, terms and states for Lifelong learning.Nombres de ejemplo y valores ilustrativos; un diseño, no un registro ni un sistema en vivo.

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

02La pregunta

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.

Mecanismo

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.

Mecanismo

Time and money are barriers

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

Mecanismo

Recognition makes learning count

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

Mecanismo

Employers and unions shape access

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

03Geografía

Población y exposición en el Sudeste Asiático.

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

El mapa interactivo requiere JavaScript; la lista de capas y las fuentes figuran a continuación.

Capas 3

Población y exposición, para esta página

Acerca de esta capa
Evidencia
Estimado
Fuente
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Universidad de Columbia))
Proveedor
NASA SEDAC (CIESIN, Universidad de Columbia)
Licencia
CC BY 4.0
Año de referencia
null; estimación basada en el censo, estática (2020)
Resolución
cuadrícula de unos 1 km
Incertidumbre
Estimación basada en censos de personas por kilómetro cuadrado en 2020, mostrada como contexto de exposición; no es un recuento de las personas afectadas por ninguna amenaza.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Observado
Fuente
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
Proveedor
NASA LAADS DAAC
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; radiancia satelital, corregida por la luz de la luna y la atmósfera
Más recientes en la compilación
2026-10-12
Resolución
cuadrícula de unos 500 m
Incertidumbre
Radiancia nocturna satelital de la fecha indicada; las luces son un indicador indirecto del uso de electricidad y de los apagones, no una medición del suministro ni del acceso.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Observado (la nubosidad persistente aún deja lagunas)
Fuente
VIIRS NOAA-20 nivel 3, 8 días (NASA LANCE)
Proveedor
NASA LANCE
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
8 días; composición satelital de 8 días; la nubosidad persistente aún deja lagunas
Más recientes en la compilación
2026-09-14
Resolución
cuadrícula de unos 1 km
Incertidumbre
Temperatura de la superficie del suelo medida por satélite durante los 8 días que terminan en la fecha indicada, un indicador de exposición al calor; no es la temperatura del aire, el índice de calor ni una alerta de calor.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Observado
Fuente
VIIRS NOAA-20, reflectancia corregida (NASA LANCE)
Proveedor
NASA LANCE
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; imagen satelital
Más recientes en la compilación
2026-10-14
Resolución
cuadrícula de unos 250 m
Incertidumbre
Imagen satelital. Ráster satelital o de modelo tal como lo publica el proveedor. Las nubes, los huecos de franja y el error de recuperación dejan lagunas y ruido; los valores son indicadores, no mediciones en un lugar.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Modelado (último año que publica GIBS)
Fuente
MODIS Terra y Aqua, cobertura del suelo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Proveedor
NASA LP DAAC
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
anual; clasificación satelital; último año que publica GIBS
Más recientes en la compilación
2024-01-01
Resolución
cuadrícula de unos 500 m
Incertidumbre
Clases satelitales de cobertura del suelo del año indicado, incluidas las tierras de cultivo; una clasificación con errores conocidos, no un registro de explotaciones agrícolas.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Observado (las nubes dejan lagunas)
Fuente
MODIS Terra EVI (NASA LANCE)
Proveedor
NASA LANCE
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; índice satelital; las nubes dejan lagunas
Más recientes en la compilación
2026-10-13
Resolución
cuadrícula de unos 250 m
Incertidumbre
Índice satelital de vegetación durante los 8 días hasta la fecha indicada, un indicador del estado de los hábitats; no es una medida de las especies ni de la biodiversidad.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo

Último disponible

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © colaboradores de OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth

Cargando las imágenes más recientes de la NASA.

Arrastre para desplazar. Ctrl o ⌘ y desplazamiento, pellizco o los botones para ampliar; pase el puntero para ver los valores; restablecer devuelve a la región.

Personas y exposición, encuadradas sobre el Sudeste Asiático.Productos satelitales y de modelos tal como los publica la NASA, cada uno con su propia fecha. Son indicadores, no evaluaciones de ningún lugar.

Datos: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © colaboradores de OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFuentes y licencias

  • 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). Datos abiertos de la NASA
  • 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). Datos abiertos de la NASA
  • 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). Con licencia CC BY 4.0. Colores redibujados a partir de la paleta publicada; valores promediados en celdas hexagonales cuando se muestran (modificado). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Luces nocturnas VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; distribuidas por el NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • Productos VIIRS en tiempo casi real (inundaciones, temperatura de la superficie terrestre, cubierta de nieve, reflectancia corregida), NASA LANCE; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • Productos terrestres MODIS (índices de vegetación, producción primaria bruta, cobertura del suelo), NASA LP DAAC y LANCE; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • ASTER GDEM es un producto del METI y la NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Cítese como: 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. Datos abiertos de la NASA
  • Elaborado con Natural Earth. Datos cartográficos vectoriales y ráster gratuitos en naturalearthdata.com. Dominio público
  • © Colaboradores de OpenStreetMap (ODbL), mediante NASA GIBS (costas, límites, carreteras y nombres de lugares). Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • Contexto en el globo y el mapa plano: costas, límites, carreteras y topónimos de las capas de referencia de NASA GIBS (datos de OpenStreetMap, ODbL, © colaboradores de OpenStreetMap); imágenes Blue Marble como base opcional; relieve 3D y lectura de elevación a partir del índice de color de elevación ASTER GDEM (clases de 5 m a 200 m, exageradas para facilitar la lectura). Los límites se representan tal como se publican y no implican posición alguna sobre ningún territorio.
  • Eventos en vivo: Rastreador de Eventos Naturales del Observatorio de la Tierra de la NASA (EONET); los eventos son indicativos y conservan sus enlaces de origen.
  • En directo: los eventos de NASA EONET son indicativos, no avisos oficiales.
  • 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).
  • Pronóstico de calidad del aire, 5 días, PM2.5 (CAMS vía Open-Meteo): contiene información modificada del Copernicus Atmosphere Monitoring Service 2026.
  • Datos meteorológicos de Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), con licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • Las capas opcionales (9 fuentes en la lista de capas: en directo, pronóstico, observadas y contexto) muestran el crédito de su proveedor en el mapa y aquí cuando se activan; los pronósticos son resultados de modelos y los índices derivados son estimaciones.

Capas y fechas

  • Densidad de población, 2020: Población: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · estático
  • Luces nocturnas, diario: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 oct 2026
  • Temperatura de la superficie terrestre, día, compuesto de 8 días: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8-day, NASA LANCE · 14 sept. 2026
  • Color verdadero: reflectancia corregida VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 oct. 2026
  • Tipo de cobertura terrestre (IGBP), anual: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Índice de vegetación mejorado, móvil de 8 días: MODIS Terra EVI, NASA LANCE · 13 oct. 2026

05Simulador de gemelo y cascada

Model lifelong learning as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Normas de riesgo social e informativo: the hazards it names, the sistemas and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full Constructor de sistemas.

Amenazas

Controles

  • NS-0 Constitución y principios
  • NS-9 UNI contextuales (despliegues, instancias, instancias de programa)
  • NS-11 Verificación y seguimiento (evidencia, atestaciones, observación de la conformidad de confianza cero)
  • NS-12 Artefactos de software, modelos e IA/ML (cadena de suministro, fichas de modelo, fichas de conjuntos de datos)
  • NRS-H117 Familia de amenazas: cohesión social y riesgo de atrocidades (NHS-1 soc.cohesion)
  • NRS-X7 Integridad de la información y confianza pública
  • NRS-D2 Riesgo para la sociedad, la inclusión y el desarrollo humano
  • NRS-H52 Familia de amenazas: ataques a la integridad de la información (NHS-1 cyber.integrity)
  • NRS-H79 Familia de amenazas: crisis de salud mental (NHS-1 health.mental)
  • NRS-H59 Familia de amenazas: choques económicos y fallos de gobernanza (NHS-1 soc.economic)

Observación

  • WorldPop gridded population (listed for reference)
  • World Bank Open Data and World Development Indicators API (listed for reference)
  • Base de datos mundial de indicadores de los ODS (incluida como referencia)
  • Número de muertes, personas desaparecidas y personas directamente afectadas atribuidas a desastres por cada 100.000 habitantes
  • Proportion of people living below 50 per cent of median income
  • Number of countries that adopt and implement guarantees for public access to information

Geografía de ejemplo

  • The Horn of Africa: 253 hexagonal cells
  • Luces nocturnas de esta noche, apagones (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
06Indicadores

Qué se mide y con qué calidad.

Cada indicador lleva su unidad, su periodicidad, el tipo de fuente que lo respalda y la etiqueta de evidencia que llevaría un valor. No se muestran valores: un programa los aporta bajo su propia autoridad.

IndicadorUnidadCadenciaTipo de fuenteEtiqueta
Adult participation in learningpercent of adults in the last twelve monthsper surveyAdult education surveysNOTIFICADO
Participation gap by skill levelpercentage point differenceper surveyAdult education surveysNOTIFICADO
Adult literacy and numeracy proficiencypuntuaciónpor evaluaciónAdult skills surveysOBSERVADO
Public spending on adult learningporcentaje del PIBanualBudget dataEstadísticas publicadas
Workers with paid training leave rightspercent of employeespor evaluaciónLabour law and agreementsDECLARADO
Micro-credentials recognised in qualification frameworksrecuentopor evaluaciónQualification authority recordsEstadísticas publicadas
07Métodos y evidencia

How lifelong learning is modelled, measured and tested.

El modelo, sus supuestos, sus datos y su incertidumbre, en la forma en que un científico o un ingeniero los comprobaría. Las estructuras siguen métodos publicados. Los valores representados son ilustrativos, no hallazgos.

Modelo de sistema

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

++−++TrabajoSociedadInteligencia artificialComunidadesEconomíaR de refuerzoB equilibrio
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.
Principios rectores FAIR · GO FAIR y FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumOrientación para un tratamiento coherente de las incertidumbres · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Comité sobre Satélites de Observación de la Tierra
08Fuentes

De dónde procede la evidencia.

Conjuntos de datos públicos y registros institucionales identificados, cada uno con su tipo de licencia. Las fuentes obtenidas por acuerdo solo se utilizan conforme a sus condiciones y nunca se republican.

FuenteLo que aportaTipo de licencia
OECD Survey of Adult Skills (PIAAC)Adult literacy, numeracy and problem-solvingPublic results, OECD terms
Eurostat Adult Educación 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
09Decisiones

Quién decide y a qué sirve la evidencia.

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.

Quién decideLa preguntaEvidencia a la que sirve esta página
Educación 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

Productos que genera este tema

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

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?
11Mecanismos

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.

12Métodos y datos

Evidence on learning and transitions.

  1. 01

    Programme evaluation

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

  2. 02

    Skills taxonomies

    Mapping skills between occupations to identify feasible transitions, using economía y economía del desarrollo. Taxonomies simplify real skills.

  3. 03

    Longitudinal surveys

    Following adults over time to see how learning relates to careers, with ciencias sociales y del comportamiento. 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.

Los organismos y documentos con los que se lee esta página. El estado y las ediciones cambian; cada enlace lleva al organismo emisor.

15Preguntas

Preguntas y respuestas.

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.
serie ReportsContribuir

Aporte evidencia desde esta página.

serie Reports 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.

GCRIFuturo del trabajo y competenciasPerspectiva prospectivaNota de evidencia
Futuro del trabajo y competencias

Aporte un método, un conjunto de datos o una pregunta.

La información y las consultas están abiertas hoy. Una consulta recibe una referencia e indica el siguiente paso; las solicitudes, pagos, asignaciones de cómputo y registros solo se abren cuando existen su equipo, sus condiciones y la capacidad de revisión.