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GCRI · Futuro del lavoro e delle competenze

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

01Canvas

Come si svolge il lavoro.

sistemi · intorno a questo temaIllustrativo

Console di competenze ed esposizione

Lifelong learning · Labour market A · Year 2

Divario nei ruoli sui datiGCRI · Futuro del lavoro e delle competenze

Professioni per esposizione

Personale d'ufficio86,7660.7SostitutoOperazioni sui dati
Operatori di macchine47,0320.4MistoManutenzione dei robot
Operatori dell'assistenza19,4550.1ComplementoRiqualificare
Analisti27,3290.4ComplementoRiqualificare

Posti vacanti per competenza

050100posti vacanti ogni 100 persone in cerca di lavoroDatiCuraMestieriVerdeAmministrazione

Percorso di riqualificazione

  1. Valutareprofilo delle competenze
  2. Corrispondenzaruolo target
  3. Formare20 settimane
  4. Luogodatore di lavoro
  5. Dare seguito6 mesi
Skills and exposure console: the screen’s structure, terms and states for Lifelong learning.Nomi di esempio e valori illustrativi; un progetto, non un registro né un sistema attivo.

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

02La domanda

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.

Meccanismo

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.

Meccanismo

Time and money are barriers

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

Meccanismo

Recognition makes learning count

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

Meccanismo

Employers and unions shape access

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

03Geografia

Popolazione ed esposizione nel Sud-est asiatico.

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

La mappa interattiva richiede JavaScript; l'elenco dei livelli e le fonti sono riportati sotto.

Livelli 3

Popolazione ed esposizione, per questa pagina

Informazioni su questo livello
Evidenza
Stimato
Fonte
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
Fornitore
NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University)
Licenza
CC BY 4.0
Annata
null; Stima basata sul censimento, statica (2020)
Risoluzione
griglia di circa 1 km
Incertezza
Stima basata sui censimenti delle persone per chilometro quadrato nel 2020, mostrata come contesto di esposizione; non è un conteggio delle persone colpite da alcun pericolo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato
Fonte
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
Fornitore
NASA LAADS DAAC
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; radianza satellitare, corretta per luce lunare e atmosfera
Più recenti alla build
2026-10-12
Risoluzione
griglia di circa 500 m
Incertezza
Radianza notturna satellitare per la data indicata; le luci sono un indicatore indiretto dell'uso di elettricità e delle interruzioni, non una misura di fornitura o accesso.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato (la nuvolosità persistente lascia ancora lacune)
Fonte
VIIRS NOAA-20 livello 3, 8 giorni (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
8 giorni; composito satellitare di 8 giorni; la nuvolosità persistente lascia ancora lacune
Più recenti alla build
2026-09-14
Risoluzione
griglia di circa 1 km
Incertezza
Temperatura superficiale del suolo da satellite negli 8 giorni che terminano alla data indicata, un indicatore di esposizione al calore; non è la temperatura dell'aria, l'indice di calore né un'allerta di caldo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato
Fonte
VIIRS NOAA-20, riflettanza corretta (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; immagine satellitare
Più recenti alla build
2026-10-14
Risoluzione
griglia di circa 250 m
Incertezza
Immagine satellitare. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Modellato (ultimo anno pubblicato da GIBS)
Fonte
MODIS Terra e Aqua, copertura del suolo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Fornitore
NASA LP DAAC
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
annuale; classificazione satellitare; ultimo anno pubblicato da GIBS
Più recenti alla build
2024-01-01
Risoluzione
griglia di circa 500 m
Incertezza
Classi satellitari di copertura del suolo per l'anno indicato, comprese le terre coltivate; una classificazione con errori noti, non un registro aziendale agricolo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato (le nuvole lasciano lacune)
Fonte
MODIS Terra EVI (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; indice satellitare; le nuvole lasciano lacune
Più recenti alla build
2026-10-13
Risoluzione
griglia di circa 250 m
Incertezza
Indice satellitare di vegetazione sugli 8 giorni fino alla data indicata, un indicatore dello stato degli habitat; non è una misura delle specie né della biodiversità.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo

Ultimo disponibile

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

Caricamento delle immagini NASA più recenti.

Trascina per spostare. Ctrl o ⌘ e scorrimento, pizzico o i pulsanti per lo zoom; passa il puntatore per i valori sottostanti; il ripristino riporta alla regione.

Persone ed esposizione, inquadrate sul Sud-est asiatico.Prodotti satellitari e di modelli così come li pubblica la NASA, ciascuno con la propria data. Sono indicatori, non valutazioni di alcun luogo.

Dati: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © contributori di OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFonti e licenze

  • 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). Dati aperti 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). Dati aperti 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 licenza CC BY 4.0. Colori ridisegnati dalla palette pubblicata; valori mediati in celle esagonali ove mostrati (modificato). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Luci notturne VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; distribuite dal NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Prodotti VIIRS quasi in tempo reale (alluvioni, temperatura della superficie terrestre, copertura nevosa, riflettanza corretta), NASA LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Prodotti terrestri MODIS (indici di vegetazione, produzione primaria lorda, copertura del suolo), NASA LP DAAC e LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • ASTER GDEM è un prodotto di METI e NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Citare come: 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. Dati aperti NASA
  • Realizzato con Natural Earth. Dati cartografici vettoriali e raster gratuiti @ naturalearthdata.com. Pubblico dominio
  • © Collaboratori di OpenStreetMap (ODbL), tramite NASA GIBS (coste, confini, strade e nomi di luoghi). Colori ridisegnati dalla mappa di colori pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Contesto sul globo e sulla mappa piana: linee costiere, confini, strade e toponimi dai livelli di riferimento NASA GIBS (dati OpenStreetMap, ODbL, © contributori di OpenStreetMap); immagini Blue Marble come base facoltativa; terreno 3D e lettura dell'altitudine dall'indice cromatico di elevazione ASTER GDEM (classi da 5 m a 200 m, esagerate per leggibilità). I confini sono tracciati come pubblicati e non implicano alcuna posizione su alcun territorio.
  • Eventi in tempo reale: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET); gli eventi sono indicativi e conservano i link alle fonti originali.
  • In diretta: gli eventi NASA EONET sono indicativi e non costituiscono allerte delle autorità.
  • 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).
  • Previsione della qualità dell'aria, 5 giorni, PM2.5 (CAMS tramite Open-Meteo): contiene informazioni modificate del Copernicus Atmosphere Monitoring Service 2026.
  • Dati meteorologici di Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), con licenza CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • I livelli facoltativi (9 fonti nell'elenco dei livelli: in tempo reale, previsione, osservati e contesto) mostrano il credito del fornitore sulla mappa e qui quando sono attivi; le previsioni sono output di modelli e gli indici derivati sono stime.

Livelli e date

  • Densità di popolazione, 2020: Popolazione: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statico
  • Luci notturne, giornaliere: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 ott 2026
  • Temperatura della superficie terrestre, diurna, composito di 8 giorni: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 giorni, NASA LANCE · 14 set. 2026
  • Colori reali: riflettanza corretta VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 ott 2026
  • Tipo di copertura del suolo (IGBP), annuale: copertura del suolo MODIS Terra e Aqua (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Indice di vegetazione migliorato, mobile su 8 giorni: MODIS Terra EVI, NASA LANCE · 13 ott 2026

05Simulatore di gemello e cascata

Model lifelong learning as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Norme sul rischio sociale e informativo: the hazards it names, the sistemi 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 Costruttore di sistemi.

Pericoli

Comandi

  • NS-0 Costituzione e principi
  • NS-9 UNI contestuali (distribuzioni, istanze, istanze di programma)
  • NS-11 Verifica e monitoraggio (evidenze, attestazioni, osservazione della conformità zero trust)
  • NS-12 Artefatti di software, modelli e IA/ML (catena di approvvigionamento, schede di modello, schede dei dataset)
  • NRS-H117 Famiglia di pericoli: coesione sociale e rischio di atrocità (NHS-1 soc.cohesion)
  • NRS-X7 Integrità dell'informazione e fiducia pubblica
  • NRS-D2 Rischio per società, inclusione e sviluppo umano
  • NRS-H52 Famiglia di pericoli: attacchi all'integrità dell'informazione (NHS-1 cyber.integrity)
  • NRS-H79 Famiglia di pericoli: crisi di salute mentale (NHS-1 health.mental)
  • NRS-H59 Famiglia di pericoli: shock economici e fallimenti di governance (NHS-1 soc.economic)

Osservazione

  • WorldPop gridded population (listed for reference)
  • World Bank Open Data and World Development Indicators API (listed for reference)
  • Banca dati globale degli indicatori SDG (elencata come riferimento)
  • Numero di decessi, persone disperse e persone direttamente colpite attribuiti ai disastri ogni 100.000 abitanti
  • Proportion of people living below 50 per cent of median income
  • Number of countries that adopt and implement guarantees for public access to information

Geografia di esempio

  • The Horn of Africa: 253 hexagonal cells
  • Luci notturne di stanotte, blackout (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
06Indicatori

Cosa viene misurato e con quale accuratezza.

Ogni indicatore riporta la sua unità, la sua cadenza, il tipo di fonte su cui si basa e l'etichetta di evidenza che un valore riporterebbe. Non sono mostrati valori: un programma li fornisce sotto la propria autorità.

IndicatoreUnitàCadenzaTipo di fonteEtichetta
Adult participation in learningpercent of adults in the last twelve monthsper surveyAdult education surveysRIPORTATO
Participation gap by skill levelpercentage point differenceper surveyAdult education surveysRIPORTATO
Adult literacy and numeracy proficiencypunteggioper valutazioneAdult skills surveysOSSERVATO
Public spending on adult learningpercentuale del PILannualeBudget dataStatistiche pubblicate
Workers with paid training leave rightspercent of employeesper valutazioneLabour law and agreementsDICHIARATO
Micro-credentials recognised in qualification frameworksconteggioper valutazioneQualification authority recordsStatistiche pubblicate
07Metodi ed evidenze

How lifelong learning is modelled, measured and tested.

Il modello, le sue ipotesi, i suoi dati e la sua incertezza, nella forma in cui uno scienziato o un ingegnere li verificherebbe. Le strutture seguono metodi pubblicati. I valori rappresentati sono illustrativi, non risultati.

Modello di sistema

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

++−++LavoroSocietàIntelligenza artificialeComunitàEconomiaR di rinforzoB bilanciamento
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.
Principi guida FAIR · GO FAIR e FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumGuidance on consistent treatment of uncertainties · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Comitato sui satelliti per l'osservazione della Terra
08Fonti

Da dove provengono le evidenze.

Set di dati pubblici e registri istituzionali specifici, ciascuno con la sua classe di licenza. Le fonti soggette ad accordo sono utilizzate solo alle relative condizioni e mai ripubblicate.

FonteCosa fornisceClasse di licenza
OECD Survey of Adult Skills (PIAAC)Adult literacy, numeracy and problem-solvingPublic results, OECD terms
Eurostat Adult Istruzione 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
09Decisioni

Chi decide, e a cosa servono le evidenze.

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.

Chi decideLa domandaEvidenze fornite da questa pagina
Istruzione 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

Output prodotti da questo argomento

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

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?
11Meccanismi

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.

12Metodi e dati

Evidence on learning and transitions.

  1. 01

    Programme evaluation

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

  2. 02

    Skills taxonomies

    Mapping skills between occupations to identify feasible transitions, using economia ed economia dello sviluppo. Taxonomies simplify real skills.

  3. 03

    Longitudinal surveys

    Following adults over time to see how learning relates to careers, with scienze sociali e comportamentali. 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.

13Metodi

Come viene studiato, e cosa i metodi non possono dire.

14Where this page’s references

Where this page’s references lead.

Gli organismi e i documenti alla luce dei quali si legge questa pagina. Stato ed edizioni cambiano; ogni link porta all'organismo emittente.

15Domande

Domande e risposte.

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.
RapportiContribuisci

Contribuisci con evidenze da questa pagina.

Rapporti 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 lavoro e competenzeProspettive ForesightNota sulle evidenze
Futuro del lavoro e competenze

Porta un metodo, un set di dati o una domanda.

Informazioni e richieste sono aperte oggi. Una richiesta riceve un riferimento e indica il passo successivo; candidature, pagamenti, assegnazioni di calcolo e registrazioni si aprono solo quando esistono il team, le condizioni e la capacità di revisione.