Engaging Low-Skilled Adults in Education and Training: Exploring Participation Rates, Challenges, and Strategies
Notice bibliographique
Résumé
The need for non-formal education (NFE), which does not result in a formal degree or certificate, is substantial as labour markets often require adult workers to take an initiative in advancing their jobrelated skills. Yet, NFE opportunities are more often pursued by highincome and high-skilled adults than their low-income and low-skilled counterparts. For this study, we used data from the 2012 Programme for the International Assessment of Adult Competencies (PIAAC) for Canada, the Netherlands, Norway, Sweden and the US, to compare participation rates in NFE by medium/high and low-skilled adults. Additionally, to gain insights of adult education and training policies that promote NFE, international key informant interviews (n = 33) and document reviews were conducted. Findings include (a) as compared to high-skilled adults, low-skilled adults are less likely to participate in NFE (b) as compared to the US, low-skilled adults in Norway and the Netherlands are more likely to participate in NFE, and (c) NFE is often more acceptable to low-skilled adults, possibly due to previous negative experiences with formal education. These findings are especially relevant to the increased need for retraining and reskilling as a result of the COVID-19 pandemic, which has negatively impacted low-skilled workers more than their higher skilled counterparts (OECD, 2020a).
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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 | 0,015 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».