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GCRI · 일의 미래와 역량

평생학습

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

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01캔버스

일이 진행되는 방식.

시스템 · 이 주제 주변예시

기술과 노출 콘솔

Lifelong learning · Labour market A · Year 2

데이터 역할의 격차GCRI · 일의 미래와 역량

노출도별 직업

사무 지원86,7660.7대체데이터 운영
기계 운전원47,0320.4혼합로봇 유지보수
돌봄 노동자19,4550.1보완역량 강화
분석가27,3290.4보완역량 강화

기술별 구인

050100구직자 100명당 구인 수데이터돌봄직종녹색관리

재교육 경로

  1. 평가역량 프로필
  2. 일치목표 직무
  3. 훈련20 주
  4. 장소고용주
  5. 후속 조치6개월
Skills and exposure console: the screen’s structure, terms and states for Lifelong learning.예시 이름과 예시 값으로, 실제 기록이나 운영 중인 시스템이 아닌 설계안입니다.

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

02질문

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.

메커니즘

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.

메커니즘

Time and money are barriers

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

메커니즘

Recognition makes learning count

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

메커니즘

Employers and unions shape access

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

03지리

동남아시아의 인구와 노출.

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

대화형 지도에는 JavaScript가 필요합니다. 레이어 목록과 출처는 아래에 있습니다.

레이어 3

이 페이지의 인구와 노출

이 레이어 소개
증거
추정
출처
세계 격자 인구 v4.11(NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교))
제공자
NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교)
라이선스
CC BY 4.0
생산 연도
null; 인구조사 기반 추정치, 정적(2020)
해결
약 1 km 격자
불확실성
2020년 제곱킬로미터당 인구에 대한 인구총조사 기반 추정값으로 노출 맥락으로 표시되며, 어떤 재해로 영향받은 사람의 수가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측
출처
VIIRS Black Marble(VNP46A2)(NASA LAADS DAAC)
제공자
NASA LAADS DAAC
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 달빛과 대기를 보정한 위성 복사휘도
빌드 시점 최신
2026-10-12
해결
약 500 m 격자
불확실성
표시된 날짜의 위성 야간 복사휘도로, 불빛은 전력 사용과 정전의 대리 지표이며 공급이나 접근성의 측정치가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측(지속적인 구름으로 여전히 빈틈이 남음)
출처
VIIRS NOAA-20 Level 3, 8일(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
8일, 위성 8일 합성, 지속적인 구름으로 여전히 빈틈이 남음
빌드 시점 최신
2026-09-14
해결
약 1 km 격자
불확실성
표시된 날짜까지 8일간 지표면의 위성 관측 표면 온도로, 열 노출 지표이며 기온, 열지수, 폭염 경보가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측
출처
VIIRS NOAA-20 보정 반사율(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 영상
빌드 시점 최신
2026-10-14
해결
약 250 m 격자
불확실성
위성 영상. 제공자가 게시한 그대로의 위성 또는 모형 래스터입니다. 구름, 관측 폭 공백, 산출 오차로 인해 빈틈과 잡음이 생기며, 값은 특정 장소의 측정치가 아니라 지표입니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
모형 산출(GIBS가 게시한 최신 연도)
출처
MODIS Terra 및 Aqua 토지 피복(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
제공자
NASA LP DAAC
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매년, 위성 분류, GIBS가 게시한 최신 연도
빌드 시점 최신
2024-01-01
해결
약 500 m 격자
불확실성
표시된 연도의 위성 토지 피복 분류로, 농경지를 포함합니다. 알려진 오차가 있는 분류이며 농장 등록부가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다
이 레이어 소개
증거
관측(구름이 있으면 빈틈이 생김)
출처
MODIS Terra EVI(NASA LANCE)
제공자
NASA LANCE
라이선스
NASA 공개 데이터
생산 연도
매일, 위성 지수, 구름이 있으면 빈틈이 생김
빌드 시점 최신
2026-10-13
해결
약 250 m 격자
불확실성
표시된 날짜까지 8일간의 위성 식생 지수로, 서식지 상태의 지표이며 종이나 생물다양성의 측정치가 아닙니다.
접근 경로
실시간 지도를 허용한 뒤에만 gibs.earthdata.nasa.gov에 접속합니다

제공 가능한 최신

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

최신 NASA 이미지를 불러오는 중입니다.

끌어서 이동합니다. Ctrl 또는 ⌘를 누른 채 스크롤하거나 핀치 또는 버튼으로 확대합니다. 포인터 아래의 값은 마우스를 올려 확인하며, 초기화하면 해당 지역으로 돌아갑니다.

동남아시아를 중심으로 본 인구와 노출.NASA가 게시한 그대로의 위성 및 모형 산출물로, 각각 고유한 날짜가 있습니다. 지표이며 어떤 장소에 대한 평가도 아닙니다.

데이터: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap 기여자 · Natural Earth · NASA EONET · NASA JPL OPERA DIST-ALERT출처와 라이선스

  • 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). NASA 공개 데이터
  • 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). NASA 공개 데이터
  • 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). CC BY 4.0 라이선스. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS Black Marble 야간 조명, NASA 고다드 우주비행센터; NASA 레벨1 및 대기 아카이브·배포 시스템(LAADS DAAC)에서 배포; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • VIIRS 준실시간 산출물(홍수, 지표면 온도, 적설 피복, 보정 반사율), NASA LANCE; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • MODIS 육상 산출물(식생 지수, 총일차생산량, 토지 피복), NASA LP DAAC 및 LANCE; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • ASTER GDEM은 METI와 NASA의 산출물입니다(ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC). 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). 인용: 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. NASA 공개 데이터
  • Natural Earth으로 제작. 무료 벡터 및 래스터 지도 데이터 @ naturalearthdata.com. 퍼블릭 도메인
  • © OpenStreetMap 기여자(ODbL), NASA GIBS 경유(해안선, 경계, 도로 및 지명). 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
  • 지구본과 평면 지도의 맥락 정보: NASA GIBS 참조 레이어의 해안선, 경계, 도로, 지명(OpenStreetMap 데이터, ODbL, © OpenStreetMap 기여자). 선택 기본 지도로 Blue Marble 영상. 3D 지형과 고도 표시는 ASTER GDEM 고도 색상 지수(5 m에서 200 m 구간, 가독성을 위해 과장). 경계는 공표된 대로 그렸으며 어떤 영토에 대한 입장도 뜻하지 않습니다.
  • 실시간 사건: NASA 지구관측소 자연 사건 추적기(EONET). 사건은 참고용이며 원출처 링크를 그대로 유지합니다.
  • 실시간: NASA EONET. 사건은 참고용이며 당국의 경보가 아닙니다.
  • 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).
  • 대기질 예보, 5일, PM2.5(CAMS, Open-Meteo 경유): 수정된 Copernicus 대기 모니터링 서비스 2026년 정보를 포함합니다.
  • Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), 제공 날씨 데이터, CC BY 4.0 라이선스 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • 선택 레이어(레이어 목록의 출처 9개: 실시간, 예보, 관측 및 배경)는 켜면 지도와 이곳에 제공자 출처가 표시됩니다. 예보는 모형 산출물이며 파생 지수는 추정치입니다.

레이어와 날짜

  • 인구 밀도, 2020년: 인구: CIESIN, 컬럼비아 대학교, 세계 격자 인구 v4.11(2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 정적
  • 야간 조명, 일별: VIIRS Black Marble(VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 2026년 10월 12일
  • 지표면 온도, 주간, 8일 합성: VIIRS NOAA-20 레벨 3, 8일, NASA LANCE · 2026년 9월 14일
  • 트루컬러: VIIRS NOAA-20 보정 반사도, NASA LANCE · 2026년 10월 13일
  • 토지 피복 유형(IGBP), 연간: MODIS Terra 및 Aqua 토지 피복(MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • 향상된 식생 지수, 이동 8일: MODIS Terra EVI, NASA LANCE · 2026년 10월 13일

04영역 전반

Lifelong learning keeps every domain’s workforce current.

Findings are designed for the 증거 브리프 시리즈. Qualifications follow ISCED 2011 and ESCO.

05트윈 및 캐스케이드 시뮬레이터

Model lifelong learning as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile 사회 및 정보 리스크 표준: the hazards it names, the 시스템 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 System Builder.

재해

통제 수단

  • NS-0 헌장과 원칙
  • NS-9 맥락 UNI(배치, 인스턴스, 프로그램 인스턴스)
  • NS-11 검증 및 모니터링(근거, 증명, 제로 트러스트 적합성 관찰)
  • NS-12 소프트웨어, 모델 및 AI/ML 산출물(공급망, 모델 카드, 데이터셋 시트)
  • NRS-H117 재해 계열: 사회적 결속과 잔학 행위 위험(NHS-1 soc.cohesion)
  • NRS-X7 정보 무결성과 공공 신뢰
  • NRS-D2 사회, 포용 및 인간 개발 위험
  • NRS-H52 재해 계열: 정보 무결성 공격(NHS-1 cyber.integrity)
  • NRS-H79 재해 유형: 정신건강 위기(NHS-1 health.mental)
  • NRS-H59 재해 계열: 경제 충격과 거버넌스 실패(NHS-1 soc.economic)

관측

  • WorldPop gridded population (listed for reference)
  • World Bank Open Data 및 World Development Indicators API(참고용으로 게재)
  • 글로벌 SDG 지표 데이터베이스(참고용으로 게재)
  • 인구 100,000명당 재난으로 인한 사망자, 실종자 및 직접 피해자 수
  • Proportion of people living below 50 per cent of median income
  • Number of countries that adopt and implement guarantees for public access to information

예시 지리

  • The Horn of Africa: 253 hexagonal cells
  • 오늘 밤 야간 조명과 정전(VIIRS 주야간 밴드), NASA GIBS
06지표

측정되는 것과 그 정확도.

각 지표에는 단위, 주기, 그 뒤의 출처 종류, 값에 붙을 근거 표시가 있습니다. 값은 표시하지 않습니다. 값은 프로그램이 자체 권한으로 제공합니다.

지표단위주기출처 유형라벨
Adult participation in learningpercent of adults in the last twelve monthsper surveyAdult education surveys보고됨
Participation gap by skill levelpercentage point differenceper surveyAdult education surveys보고됨
Adult literacy and numeracy proficiency점수평가별Adult skills surveys관측
Public spending on adult learningGDP 대비 비율(%)연간Budget data공표 통계
Workers with paid training leave rightspercent of employees평가별Labour law and agreements신고됨
Micro-credentials recognised in qualification frameworks건수평가별Qualification authority records공표 통계
07방법과 근거

How lifelong learning is modelled, measured and tested.

모형, 그 가정, 데이터, 불확실성을 과학자나 엔지니어가 확인할 형태로 제시합니다. 구조는 발행된 방법을 따릅니다. 제시된 값은 예시이며 결과가 아닙니다.

시스템 모형

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

++−++업무사회인공지능지역사회경제R 강화B 균형
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.
FAIR 지침 원칙 · GO FAIR와 FORCE11W3C PROV · 월드 와이드 웹 컨소시엄불확실성의 일관된 처리에 관한 지침 · IPCCCEOS 분석 준비 데이터(Analysis Ready Data) · 지구관측위성위원회
08출처

근거의 출처.

이름이 명시된 공개 데이터셋과 기관 기록으로, 각각 라이선스 등급이 있습니다. 협약에 따른 출처는 그 조건에 따라서만 사용하며 결코 재게시하지 않습니다.

출처제공하는 것라이선스 등급
OECD Survey of Adult Skills (PIAAC)Adult literacy, numeracy and problem-solvingPublic results, OECD terms
Eurostat Adult 교육 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
09결정

누가 결정하며 근거는 무엇에 쓰이는지.

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.

결정 주체질문이 페이지가 제공하는 근거
교육 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

이 주제가 생산하는 산출물

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

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?
11메커니즘

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.

12방법과 데이터

Evidence on learning and transitions.

  1. 01

    Programme evaluation

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

  2. 02

    Skills taxonomies

    Mapping skills between occupations to identify feasible transitions, using 경제학과 개발경제학. Taxonomies simplify real skills.

  3. 03

    Longitudinal surveys

    Following adults over time to see how learning relates to careers, with 사회 및 행동 과학. 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.

13방법

연구되는 방식과 방법이 말할 수 없는 것.

  1. 사회 및 행동과학일자리 질 조사 · 사회적 대화 연구 · 학습자 경험 연구이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
  2. 계량경제학연계 데이터를 활용한 일자리 상실 효과 · 훈련 프로그램 평가 · 인력 전망이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
  3. 경제학 및 개발경제학과업 기반 기술 분석 · 노동 시장 제도 · 정의로운 전환의 경제학이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
14Where this page’s references

Where this page’s references lead.

이 페이지를 읽을 때 기준이 되는 기구와 문서. 상태와 판은 바뀌며, 각 링크는 발행 기구로 연결됩니다.

15질문

질문과 답변.

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.
보고서기여하기

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보고서 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.

GCRI일과 기술의 미래전망 보고근거 브리프

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일과 기술의 미래

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법률

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