GCRI · Futuro do trabalho e das competências
Aprendizagem ao longo da vida
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.
Como decorre o trabalho.
Consola de competências e exposição
Lifelong learning · Labour market A · Year 2
Profissões por exposição
| Pessoal administrativo | 86,766 | 0.7 | Substituto | Operações de dados |
| Operadores de máquinas | 47,032 | 0.4 | Misto | Manutenção de robôs |
| Trabalhadores de cuidados | 19,455 | 0.1 | Complemento | Requalificar |
| Analistas | 27,329 | 0.4 | Complemento | Requalificar |
Vagas por competência
Percurso de requalificação
- Avaliarperfil de competências
- Correspondênciafunção desejada
- Treinar20 semanas
- Lugarempregador
- Acompanhar6 meses
Fig.Skills and exposure console: example names and illustrative values, not a record or a live system.
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.
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.
Time and money are barriers
Adults face costs, lost earnings, caring duties and lack of time, which keep them from training.
Recognition makes learning count
Learning is more valuable when it leads to recognised qualifications or credentials that employers trust.
Employers and unions shape access
Training funds, paid learning leave and collective agreements expand access to learning where they exist and are used.
População e exposição no Sudeste Asiático.
Population density, night lights and land cover over Southeast Asia, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
O mapa interativo requer JavaScript. A lista de camadas e as fontes estão abaixo.
Camadas 3
População e exposição, para esta página
Sobre esta camada
- Evidências
- Estimado
- Fonte
- Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Universidade Columbia))
- Fornecedor
- NASA SEDAC (CIESIN, Universidade Columbia)
- Licença
- CC BY 4.0
- Ano de referência
- null; estimativa baseada em censo, estática (2020)
- Resolução
- grade de cerca de 1 km
- Incerteza
- Estimativa baseada em censos de pessoas por quilômetro quadrado em 2020, exibida como contexto de exposição; não é uma contagem de pessoas afetadas por qualquer ameaça.
- Acessado por meio de
- gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
- Evidências
- Observado
- Fonte
- VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
- Fornecedor
- NASA LAADS DAAC
- Licença
- Dados abertos da NASA
- Ano de referência
- diário; radiância de satélite, corrigida para luar e atmosfera
- Mais recentes na compilação
- 2026-10-12
- Resolução
- grade de cerca de 500 m
- Incerteza
- Radiância noturna por satélite na data indicada; as luzes são um indicador indireto do uso de eletricidade e de interrupções, não uma medição de fornecimento ou acesso.
- Acessado por meio de
- gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
- Evidências
- Observado (a nebulosidade persistente ainda deixa lacunas)
- Fonte
- VIIRS NOAA-20 nível 3, 8 dias (NASA LANCE)
- Fornecedor
- NASA LANCE
- Licença
- Dados abertos da NASA
- Ano de referência
- 8 dias; composição de satélite de 8 dias; a nebulosidade persistente ainda deixa lacunas
- Mais recentes na compilação
- 2026-09-14
- Resolução
- grade de cerca de 1 km
- Incerteza
- Temperatura da superfície do solo medida por satélite nos 8 dias que terminam na data indicada, um indicador de exposição ao calor; não é a temperatura do ar, o índice de calor nem um alerta de calor.
- Acessado por meio de
- gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
- Evidências
- Observado
- Fonte
- VIIRS NOAA-20, refletância corrigida (NASA LANCE)
- Fornecedor
- NASA LANCE
- Licença
- Dados abertos da NASA
- Ano de referência
- diário; imagem de satélite
- Mais recentes na compilação
- 2026-10-14
- Resolução
- grade de cerca de 250 m
- Incerteza
- Imagem de satélite. Raster de satélite ou de modelo como o provedor o publica. Nuvens, lacunas de faixa e erro de recuperação deixam lacunas e ruído; os valores são indicadores, não medições em um local.
- Acessado por meio de
- gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
- Evidências
- Modelado (último ano publicado pelo GIBS)
- Fonte
- MODIS Terra e Aqua, cobertura do solo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
- Fornecedor
- NASA LP DAAC
- Licença
- Dados abertos da NASA
- Ano de referência
- anual; classificação por satélite; último ano publicado pelo GIBS
- Mais recentes na compilação
- 2024-01-01
- Resolução
- grade de cerca de 500 m
- Incerteza
- Classes de cobertura do solo por satélite para o ano indicado, incluindo terras cultivadas; uma classificação com erros conhecidos, não um cadastro de propriedades agrícolas.
- Acessado por meio de
- gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Sobre esta camada
- Evidências
- Observado (as nuvens deixam lacunas)
- Fonte
- MODIS Terra EVI (NASA LANCE)
- Fornecedor
- NASA LANCE
- Licença
- Dados abertos da NASA
- Ano de referência
- diário; índice de satélite; as nuvens deixam lacunas
- Mais recentes na compilação
- 2026-10-13
- Resolução
- grade de cerca de 250 m
- Incerteza
- Índice de vegetação por satélite nos 8 dias até a data indicada, um indicador da condição dos habitats; não é uma medida de espécies nem de biodiversidade.
- Acessado por meio de
- gibs.earthdata.nasa.gov, somente depois que você permitir o mapa ao vivo
Teclado, com o mapa em foco
Mantenha Ctrl ou ⌘ pressionada e role para ampliar
Mais recente disponível
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © colaboradores do OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth
Carregando as imagens mais recentes da NASA.
Arraste para mover. Use Ctrl ou ⌘ e role, o gesto de pinça ou os botões para ampliar. Passe o cursor para ver os valores sob o ponteiro. Redefinir volta à região.
Pessoas e exposição, enquadradas no Sudeste Asiático.Produtos de satélite e de modelos como a NASA os publica, cada um com sua própria data. São indicadores, não avaliações de nenhum lugar.
Dados: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © colaboradores do OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFontes e licenças
- 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). Dados abertos da 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). Dados abertos da 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). Com licença CC BY 4.0. Cores redesenhadas a partir da paleta publicada; valores com média em células hexagonais quando mostrados (modificado). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- Luzes noturnas VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; distribuídas pelo NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
- Produtos VIIRS em tempo quase real (cheias, temperatura da superfície terrestre, cobertura de neve, refletância corrigida), NASA LANCE; imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
- Produtos terrestres MODIS (índices de vegetação, produção primária bruta, ocupação do solo), NASA LP DAAC e LANCE; imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
- O ASTER GDEM é um produto do METI e da NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Citar 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. Dados abertos da NASA
- Feito com Natural Earth. Dados cartográficos vetoriais e matriciais gratuitos em naturalearthdata.com. Domínio público
- © Colaboradores do OpenStreetMap (ODbL), via NASA GIBS (costas, limites, estradas e nomes de locais). Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores com média em células hexagonais onde apresentados (modificado). ODbL
- Blue Marble, NASA Earth Observatory; imagens através da NASA GIBS. Cores redesenhadas a partir do mapa de cores publicado; valores agregados em células hexagonais onde apresentados (modificado). Dados abertos da NASA
- Contexto no globo e no mapa plano: litorais, fronteiras, estradas e nomes de lugares das camadas de referência da NASA GIBS (dados do OpenStreetMap, ODbL, © colaboradores do OpenStreetMap). Imagens Blue Marble como base opcional. Terreno 3D e leitura de elevação a partir do índice de cores de elevação do ASTER GDEM (classes de 5 m a 200 m, exageradas para facilitar a leitura). As fronteiras são desenhadas como publicadas e não implicam posição sobre nenhum território.
- Eventos ao vivo: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). Os eventos são indicativos e mantêm os links para suas fontes originais.
- Ao vivo: NASA EONET. Os eventos são indicativos, não alertas de autoridades.
- 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).
- Previsão da qualidade do ar, 5 dias, PM2.5 (CAMS via Open-Meteo): contém informação modificada do Copernicus Atmosphere Monitoring Service 2026.
- Dados meteorológicos por Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), licenciados sob CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- As camadas opcionais (9 fontes na lista de camadas: ao vivo, previsão, observadas e contexto) mostram o crédito do fornecedor no mapa e aqui quando ativadas; as previsões são saídas de modelos e os índices derivados são estimativas.
Camadas e datas
- Densidade populacional, 2020: População: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · estático
- Luzes noturnas, diárias: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 out. 2026
- Temperatura da superfície terrestre, dia, composto de 8 dias: VIIRS NOAA-20 Nível 3, 8 dias, NASA LANCE · 14 set. 2026
- Cor verdadeira: reflectância corrigida VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 out. 2026
- Tipo de cobertura do solo (IGBP), anual: MODIS Terra e Aqua cobertura do solo (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
- Índice de vegetação melhorado, móvel de 8 dias: MODIS Terra EVI, NASA LANCE · 13 out. 2026
Lifelong learning keeps every domain’s workforce current.
Findings are designed for the série Evidence Brief. Qualifications follow ISCED 2011 and ESCO.
- Training evaluations.
- Skills gap studies.
Model lifelong learning as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile Normas de risco social e informacional: 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 Construtor de sistemas.
Ameaças
- Civil unrest
- Supply-chain disruption (desencadeado a jusante)
- Currency crisis (desencadeado a jusante)
Sistemas e acoplamentos
- Normas de risco social e informacional
- Integridade da informação e confiança Mecanismo
- Normas de risco sanitário Cascata
- Padrões de risco político e de governança Retroalimentação
- Redução do risco de desastres Mecanismo
Controles
NS-0Constituição e princípiosNS-9UNIs contextuais (implantações, instâncias, instâncias de programa)NS-11Verificação e monitoramento (evidências, atestações, observação da conformidade de confiança zero)NS-12Artefatos de software, modelos e IA/ML (cadeia de suprimentos, fichas de modelo, fichas de conjuntos de dados)NRS-H117Família de perigos: coesão social e risco de atrocidades (NHS-1 soc.cohesion)NRS-X7Integridade da informação e confiança públicaNRS-D2Risco para a sociedade, a inclusão e o desenvolvimento humanoNRS-H52Família de perigos: ataques à integridade da informação (NHS-1 cyber.integrity)NRS-H79Família de ameaças: crises de saúde mental (NHS-1 health.mental)NRS-H59Família de perigos: choques económicos e falhas de governação (NHS-1 soc.economic)
Observação
- WorldPop gridded population (listed for reference)
- World Bank Open Data and World Development Indicators API (listed for reference)
- Base de dados global de indicadores dos ODS (listada para referência)
- Número de mortes, pessoas desaparecidas e pessoas diretamente afetadas atribuídas a desastres por 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
Geografia de exemplo
- The Horn of Africa: 253 hexagonal cells
- Luzes noturnas desta noite, apagões (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
O que é medido e com que qualidade.
Cada indicador leva sua unidade, sua periodicidade, o tipo de fonte por trás dele e a etiqueta de evidência que um valor levaria. Nenhum valor é mostrado: um programa os fornece sob sua própria autoridade.
| Indicador | Unidade | Cadência | Tipo de fonte | Rótulo |
|---|---|---|---|---|
| Adult participation in learning | percent of adults in the last twelve months | per survey | Adult education surveys | REPORTADO |
| Participation gap by skill level | percentage point difference | per survey | Adult education surveys | REPORTADO |
| Adult literacy and numeracy proficiency | pontuação | por avaliação | Adult skills surveys | OBSERVADO |
| Public spending on adult learning | porcentagem do PIB | anual | Budget data | Estatísticas publicadas |
| Workers with paid training leave rights | percent of employees | por avaliação | Labour law and agreements | DECLARADO |
| Micro-credentials recognised in qualification frameworks | contagem | por avaliação | Qualification authority records | Estatísticas publicadas |
How lifelong learning is modelled, measured and tested.
O modelo, os seus pressupostos, os seus dados e a sua incerteza, na forma que um cientista ou engenheiro verificaria. As estruturas seguem métodos publicados. Os valores representados são ilustrativos, não conclusões.
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.
De onde vêm as evidências.
Conjuntos de dados públicos nomeados e registros institucionais, cada um com sua classe de licença. As fontes obtidas por acordo só são usadas nos seus termos e nunca são republicadas.
| Fonte | O que oferece | Classe de licença |
|---|---|---|
| OECD Survey of Adult Skills (PIAAC) | Adult literacy, numeracy and problem-solving | Public results, OECD terms |
| Eurostat Adult Educação Survey | Participation in adult learning | Open, Eurostat reuse policy |
| UNESCO Institute for Lifelong Learning Global Report on Adult Learning and Education | Global adult learning policy and participation | Public, UNESCO terms |
| Cedefop skills and training data | Vocational training and skills in Europe | Public, EU terms |
| National qualification framework registers | Recognised qualifications | Public records, licence per authority |
Quem decide, e a que servem as evidências.
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.
| Quem decide | A pergunta | Evidências a que esta página serve |
|---|---|---|
| Educação and labour ministries | How to fund and target adult learning | Gap analyses; evaluations |
| Employers and sector bodies | Which training to provide and co-fund | Skills and participation evidence |
| Qualification authorities | How to recognise short courses and prior learning | Credential reviews |
Produtos que este tema gera
- Participation and access gap analyses
- Evaluation designs for adult learning programmes
- Recognition and credential reviews
- Evidence notes for skills strategies
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?
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.
Evidence on learning and transitions.
- 01
Programme evaluation
Comparing outcomes of participants and similar non-participants, using econometria. Selection into training is hard to control for.
- 02
Skills taxonomies
Mapping skills between occupations to identify feasible transitions, using economia e economia do desenvolvimento. Taxonomies simplify real skills.
- 03
Longitudinal surveys
Following adults over time to see how learning relates to careers, with ciências sociais e comportamentais. Such surveys are costly and rare.
- 04
Recognition of prior learning
Methods for assessing skills gained outside formal education. Recognition must be trusted by employers to matter.
Como é estudado e o que os métodos não podem dizer.
- 01Ciências sociais e comportamentaisPesquisas sobre a qualidade do emprego · Estudos sobre o diálogo social · Pesquisa sobre a experiência dos aprendizesAplicado aqui
- 02EconometriaEfeitos de deslocamento com dados vinculados · Avaliação de programas de formação · Projeções da força de trabalhoAplicado aqui
- 03Economia e economia do desenvolvimentoAnálise da tecnologia baseada em tarefas · Instituições do mercado de trabalho · Economia da transição justaAplicado aqui
Where this page’s references lead.
Os organismos e documentos à luz dos quais esta página é lida. O estado e as edições mudam; cada ligação leva ao organismo emissor.
Perguntas e respostas.
What is lifelong learning?
Why do lower-skilled adults train less?
What are micro-credentials?
Does training help displaced workers?
Why do those most at risk train least?
Are learning pathways from the platform qualifications?
What are individual learning accounts?
Contribua com evidências a partir desta página.
Relatórios 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.
- E-mailPortal GW-GCRIEnvie desta páginaEvidência, uma correção, um caso, um método, uma revisão, uma tradução ou uma contribuição ao perfil. Chega marcada com esta página, de modo que o editor responsável a receba.
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- RelatóriosGCRIVer todas as formas de contribuirOs tipos de contribuição, como cada um é revisado, o crédito que você recebe, a licença e o que nunca é aceito.
Nunca envie dados pessoais, detalhes sensíveis de infraestrutura nem nada que você não tenha o direito de compartilhar. Uma contribuição é revisada antes do uso. Enviá-la não confere autoria nem direitos editoriais, e o patrocínio nunca compra uma constatação.
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A informação e os pedidos estão abertos hoje. Um pedido recebe uma referência e indica o próximo passo; candidaturas, pagamentos, alocações de computação e registros só abrem quando existem a equipa, os termos e a capacidade de revisão.
Documentos jurídicos.
Os mapas, dados e números deste site são apresentados como contexto e informação geral. Não são aconselhamento, previsões nem avisos; os limites da informação estão expostos nos Avisos legais e nos Avisos sobre dados.