Barriers to Engage Low-Skilled Adults in Educational Opportunities: A Global Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The demand for adult education and training (AET) opportunities is substantial as older adults are remaining in the labor force at older ages, and are facing substantial technological changes in the workplace. Strategies to engage middle-aged and older adult workers in AET often exclude low-skilled and sub-populations. The engagement of these sub-populations in AET is challenging as access, awareness, and program costs associated with AET opportunities often target highly skilled populations. The inequality in AET participation warrants specific programs and strategies to address challenges low-skilled adult workers face in pursuing AET. The purpose of this study is to identify AET opportunities for low-skilled middle-aged and older adults, as well as highlight major barriers to engage and retain these sub-population in AET. Data were collected from 36 key informants through semi-structured interviews and through document reviews. Key informants represented Australia, Canada, Italy, Norway, the Netherlands, the U.K., and the U.S. Descriptive methods were used to identify barriers in recruiting and retaining low-skilled middle-aged and older adults. We particularly focused on the barriers related to cost, language, access, and awareness. Results highlighted opportunities tailored to support adult workers in the pursuit of adult learning opportunities both domestically and internationally. Barriers including learning histories, lack of long-term person-centered support, as well as the role of multiple forms of learning, such as formal and informal learning, were identified. Last, we provide recommendations for recruiting and retaining middle-aged and older adult workers in AET programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».