Individual Learning Accounts: A Comparison of Implemented and Proposed Initiatives
Notice bibliographique
Résumé
Access to lifelong learning opportunities has long been discussed in terms of the economic benefits conferred by access to and engagement in further education by members of the labor force, particularly within the global knowledge economy. However, equitable access to lifelong education opportunities, particularly for low-skilled adults in the labor force, has been lacking. The Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD) identified three models for funding adult learning: (1) individual learning accounts, (2) individual savings accounts, and (3) training vouchers. The current study discusses examples of these models, either proposed or implemented, across four countries or economic blocks—France, Canada, the United Kingdom, and the United States. In addition, to understand the importance of providing funding for education and training to adults with low levels literacy skills, we use data from the Program for the International Assessment for Adult Competencies (PIAAC) to compare participation in adult education and training (AET) by literacy skill levels. In all countries examined, adults with low literacy skills participated in AET at lower rates than those with middle and high levels of literacy skills. To be successful in reaching adults most in need of skill upgrading, financing models need to provide adequate funds for meaningful skill upgrades, have well-structured information sources (e.g., websites) that are easily navigated by the target population, and include policies to screen educational providers for program quality.
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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 | 0,020 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».