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Il secondo round dell’ indagine
ocse-piaac : competenze per
vivere e lavorare oggi
CAPITOLO 1.
Negli ultimi 30 anni, ci sono stati molti studi, a livello nazionale ed internazionale, che hanno elaborato ed identificato FRAMEWORK relativi ad alcune competenze considerate essenziali per la positiva partecipazione nel mercato del lavoro. Questi framework hanno avuto come obiettivo principale la identificazione di quelle competenze che dovrebbero essere sviluppate dai sistemi di istruzione e formazione per fornire ai giovani ed adulti le condizioni fondamentali per poter comprendere, vivere e lavorare nella società complessa del XXI secolo. A livello internazionale alcuni framework di riferimento sulle competenze chiave includono quelli sviluppati dall’OCSE DeSeCo ( 2003), dalla Raccomandazione Europea sulle KEY COMPETENCIES ( 2007) ed altri che hanno successivamente contribuito allo sviluppo di modelli d’intervento per l’analisi, la valutazione e la certificazione delle competenze. L’indagine OCCSE-PIAAC CONDIVIDE LE MEDESIME CONCETTUALIZZAZIOSI CON GRAN PARTE DI QUESTI FRAMEWORK, IN PARTICOLARE DEGLI studi sulle competenze chiave. Il PIAAC fornisce, inoltre, un contributo significativo e avanzato per un APPROFONDIMENTO TEORICO E METODOLOGICO DI TALI TEMPI, soprattutto sul piano della VALUTAZIONE DELLE COMPETENZE DI BASE DEGLI ADULTI, attraverso l’impiego di METODI E STRUMENTI STANDARDIZZATI E SCIENTIFICAMNETE TESTATI per una COMPARAZIONE INTERNAZINALE che utilizzi LARGE SCALE ASSESSMENT SURVEYS. L’indagine OCSE-PIAAC è organizzata in cicli e ciascun ciclo è suddiviso in Round. La disponibilità dei dati PIAAC per l’Italia è stata garantita dalla partecipazione al programma OCSE da parte dell’Isfol, CHE HA REALIZZATO, SU INCARICO DEL MINISTERO DEL LAVORO E DELLE POLITICHE SOCIALI, L’Indagine sul territorio italiano. L’indagine internazionale PIAAC è stata promossa dall’OCSE nel 2008, con un primo studio teorico nell’ambito di una strategia relativa al tema delle competenze degli adulti. L’obiettivo principale è quello di NALIZZARE E VALUTARE LA DISTIBUZIONE DELLE COMPETENZE DELLA POPOLAZIONE ADULTA tra i 16-65 anni con riferimento ad alcune COMPETENZE CHIAVE definite INFORMATION PROCESSING SKILL. Si tratta delle competenze di LITERACY, NUMERACY, ICT e PROBLEM SOLVING IN AMBIENTI TECNOLOGICAMENTE AVANZATI. Tali competenze rappresentano la base indispensabile per affrontare con successo numerose attività di agire sociale. Oltre a una serie si informazioni sulle attività di lettura, calcolo scrittura e uso delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione nel lavoro e nella vita quotidiana, tratta anche dell’utilizzo di una serie di competenze definite GENERAL SKILL, (ovvero comuni e diversi contesti lavorativi, discrezionalità, l’apprendimento sul luogo del lavoro, la capacità di influenzare gli altri, la cooperazione, l’auto- organizzazione, la resistenza fisica, la destrezza manuale), necessarie per lo svolgimento del proprio lavoro.
La ricerca PIAAC è una ricca fonte di dati per i responsabili politici, analisti e ricercatori, che si occupano di questioni come LO SVILUPPO E IL MANTENIMENTO DELLE COMPETENZE DI UNA POPOLAZIONE, I RAPPORTI TRA IL SISTEMA DI ISTRUZIONE E IL MERCATO DEL ALVORO, NEI PROCESSI DI INTEGRAZIONE DI ALCUNI SOTTOGRUPPI DI POPOLAZIONE ( come gli immigrati); inoltre ad offrire una panoramica sul livello e la distribuzione delle “ competenze di elaborazione dell’ info”, fornisce INFORMAZIONI SUI VANTAGGI CHE QUESTE COMPETENZE FORNISCONO RISPETTO AL MERCATO DEL LAVORO E NELLA VITA QUOTIDIANA; e potranno aiutare i governi a VALUTARE E MONITORARE il livello e la distribuzione delle competenze possedute dalla popolazione adulta, nonché il grado di utilizzo di tali competenze in contesti diversi. Come abbiamo già detto la ricerca PIAAC è stata condotta in due momenti diversi: il PRIMO ROUND nel (2011-12) e ha convolto 25 Paesi nel Mondo, tra cui l’Italia; il SECONDO ROUND, realizzato nel ( 2014-15), ha visto coinvolti 33 Paesi 9 in più rispetto la prima indagine. La popolazione target per l’indagine è stata la popolazione NON ISTITIZIONALIZZATA di 16-65 anni residenti nei Paesi al momento della raccolta dei dati, A PRESCINDERE DALLA NAZIONALITA’, CITTADINANZA O LINGUA PARLATA. – le dimensioni del campione sostate definite soprattutto in relazione al numero di domini cognitivi valutati e al numero di lingue in cui è stata somministrata la valutazione. I campioni nazionali ottenuti variano da un minimo di circa 4.000 individui ad un massimo di circa 27.000 individui. La SURVEY è stata realizzata in formato CAPI ( computer assisted personal interviewing) sotto la supervisione di intervistatori esperti e con strumenti quali un QUESTIONARIO DI BACKGROUNG e TEST COGNITIVI, relativi alle competenze chiave di elaborazione delle informazioni. Dopo aver risosto al questionario, il rispondente ha potuto realizzare la valutazione ed i relativi test su un computer portatile o completarla, a seconda della abilità informatiche, attraverso una versione cartacea dei fascicoli contenenti le prove. Nei due Round sono stati utilizzati gli stessi strumenti di raccolta dati. L’unica differenza è che tra una raccolta e l’atra c’è un lasso di tempo di tre anni. L’OCSE ( 2016) ha comunque evidenziato che la differenza tra i periodi di rilevazione non dovrebbe avere un grade impatto sui risultati ottenuti in riferimento alle competenze delle popolazioni adulte dei Paesi del primo e del secondo round; potrebbe, comunque, avere qualche effetto sulle relazioni osservate tra i livelli di competenza e i risultati ottenuti nel mercato del lavoro.
- Differenze di rilevazione specifiche, invece, sono presenti nella survey realizzata a Giacarta ( Indonesia), dove sono stati utilizzati SOLO strumenti cartacei, con un numero di prove superiore rispetto a quelle somministrate negli altri Paesi. ( 49 item di litecacy e 49 di numeracy, rispetto ai 20 e 20 nei fascicoli cartacei contenuti negli altri paesi) Con riferimento ai due MODELLI OPZIONALI relativi ai READING COMPONET ( componenti di base della lettura) ed al PROBLEM SOLVING in ambienti tecnologicamente avanzati, ( quattro paesi del primo round non hanno aderito al modulo reading componente – Francia, Filandaia, Giappone e Federazione Russa- mentre quattro paesi non hanno aderito al modulo opzionale del problem solving- Cipro, Francia, Italia, e Spagna- nel secondo round invece tutti i paesi hanno condotto i due moduli opzionali fatta eccezione di Giacarta, dove non è stato condotto il modulo problem solving negli ambienti tecnologicamente avanzati, dal momento che tale modulo esiste solo in
attività ( TASK) tale metodologie ideata per la rilevazione delle competenze nei luoghi di lavoro è stata applicata ( ad esclusione delle generic skill e della competenza problem solving) anche all’ambito quotidiano.
CAPITOLO 2
PROFICIENCY IN LITERACY
Il livello di competenze medio di literacy degli adulti varia considerevolmente tra i 33 Paesi ( è da dire che i grafici riportano sempre 34 Paesi , poiché si è scelto di riportare separatamente i risultati dei Paesi del Regno Unito: Inghilterra e dell’Irlanda del Nord): 96 punti separano il Giappone- che si conferma il Paese con il più alto livello di competenze con ( 296)- Giacarta ( Indonesia), con 200 punti. Il BENCHMARK rispetto al quale è confrontata la prestazione dei Paesi è la media OCSE-PIAAC, che corrisponde a 268 punti, vale a dire il livello 2 della scala di literacy. Si collocano al di sotto della media OCSE-PIAAC la Lituani, Singapore, la Slovenia, Israele e la Grecia. In questo nuovo quadro comparativo, l’italia con un punteggio medio di 250 punti si colloca nella quart’ultima posizione del ranking internazionale; seguono i nuovi Paesi del Secondo Round: Turchia (227 punti), Cile ( 220), Giacarta ( 200).
PROFIENCY IN NUMERACY
Per quel che riguarda la numeracy: la media OCE-PIAAC è pari a 263 punti. I Paesi con la media più alta sono il Giappone ( 288) e la Finlandia (282); e cosi come al livello più basso troviamo la Turchia (219), Cile ( 206), media corrispondente al livello 1 di proficiency. Tra i nuovi paesi raggiungono il livello 3 di media Nuova Zelanda, Lituania, mentre al Livello 2 si collocano Slovenia, Singapore, Grecia e Israele. Spagna e Italia, Paesi del primo round, si collocano in questo nuovo quadro prima della Turchia ma dopo Israele.
PROBLEM SOLVING E ICT SKILL
Il test di problem solving in ambiti tecnologicamente avanzati mirano a rilevare la capacità “di utilizzare la tecnologia digitale, gli strumenti e le reti di comunicazione per acquisire e valutare informazioni comunicare con gli altri e svolgere compiti pratici”. La valutazione si concentra sulle abilità di soluzione dei problemi per scopi personali, di lavoro e sociali, fissando obbiettivi e piani operativi, accedendo alle informazioni e utilizzandole, attraverso computer e reti di computer. Tali test, pertanto, sono stati somministrati- nei Paesi che hanno aderito alla opzione- solo agli adulti che hanno dimostrato competenze di ICT, grazie al superamento dell’ICT test e della PROVA CORE: ( l’ICT è un test informatico in auto-somministrazione durante il quale la piattaforma informatica propone di eseguire dei compiti con il mouse – quali cliccare da un meno a tendina, scorrere e fare clic, evidenziare parti di testo ecc- le prove CORE al computer è costituita da sei esercizi di literacy e numeracy con lo scopo di accertare che il rispondente possieda le competenze di base delle due necessarie per svolgere gli esercizi successivi in modalità CBA). Il punteggio medio è stato 279 punti, corrisponde al livello 1 della scala; il livello 2 è raggiunto solo da Giacarta 249 punti. Fra i paesi partecipanti del secondo round, il risultato più sorprendente è raggiunto da Singapore che se in literacy e numeracy raggiunge punteggi significativamente inferiori ala media OCSE-PIAAC, nel
problem solvinng. Il punteggio medio è di 287 è significativamente superiore alla media OCSE- PIAAC ( 279). Il risultato dipende fortemente dai risultati conseguiti dai giovanissimi che posseggono titoli di studio superiori rispetto alle coorti dei più maturi, che abbassano notevolmente la media nei due domini literacy e numeracy.
ICT SKILL
Il quadro delle competenze ICT degli adulti intervistati nell’indagine PIAAC può essere rappresentato analizzando i dati provenienti dall’autodichiarazione dei rispondenti alla domanda del questionario: “ hai mai utilizzato un computer?” e al flusso derivante per coloro che hanno dichiarato di aver avuto una pregressa esperienza con il computer. In questo caso i rispondenti, si distribuiscono in:
- COLORO CHE SUPERANO LA PROVA ICT, ( “ comprovante” il possesso di abilità informatiche di base utili alla svolgimento dell’assesment in modalità CBA – COMPUTER- BASED-ASSESSMENT-,
- COLORO CHE NON SUPERANO LA PROVA ICT,
- COLORO CHE PUR AVENDO DICHIARATO DI SAPER UTILIZZARE IL COMPUTER PREFERISCONO AFFETTUARE LE PROVE SU CARTACEO, dimostrando scarsa fiducia nelle proprie abilità informatiche. Le ICT SKILL cono strettamente legate alle caratteristiche sociodemografiche degli adulti coinvolti nell’indagine PIAAC. In media emerge in Italia che: Gli adulti dichiarano di non avere esperienza con il computer sono per la amggior parte le persone di età compresa fra i 55-65 anni (54%), con titolo di studio inferiore al diploma ( 69%) e impiegati nelle SEMI-SKILLED BLUE COLLAR OCCUPATION ( lavori prettamente esecutivi, manuali e ocn profili media di qualifica) ( 46%). Nelle prove di literacy e numeracy raggiungono in media il 1 di proficiency (222 in literacy e 208 in numeracy) Gli adulti che non hanno superato la prova ICT sono distribuiti per lo più nella fascia di eta tra i 45-65 anni (48%), possiedono un titolo di studio pari al diploma (44%) e risultano impegnati nelle SEMI-SKILLED OCCUPATION (60%). Nella numeracy e nella literacy raggiungono in media il livello 2 di proficiency (242 in literacy e 224 in numeracy) Gli adulti che hanno scelto di svolgere la prva in modalità cartacea sono per lo più persone appartenenti a fasce di età più mature 55-65 anni 34%, possiedono un titolo di studi pari al diploma (45%) e risultano impegnati nelle SEMI-SKILLED OCCUPATION (62%). Nelle prove di literacy e numeracy raggiungono livelli in media al secondo posto di proficiency (260 in literacy e 224 in numeracy). Il legame fra competenze e ICT SILL è molto forte: gli adulti che hanno preferito farlo cartaceo raggiungo competenze in literacy e numeracy superiori rispetto a coloro che non hanno superato la prova ICT ma hanno un punteggio più basso di coloro che hanno superato prova ICT e hanno svolto la prova al computer.
LA COMPETENZA E L’ETA’
raggiungere un livello di istruzione intermedio, e si manifesta in modo discontinuo tra i diversi Paesi.
LE COMPETENZE E LA CONDIZIONE OCCUPAZIONALE.
L’analisi delle competenze dei rispondenti in base alla condizione occupazionale (occupati, disoccupati e non forze lavoro) non evidenzia, in nessun Paese partecipante, grosse differenze fra le categorie analizzate: se è pur vero che le medie raggiunte dai lavoratori sono generalmente superiori a quelle dei disoccupati e delle non forze lavoro, è anche vero che si tratta di differenze non statisticamente significative. In Giappone, Rep.Ceca, Federazione Russa (Paesi del primo round) e il Cile e Singapore (Pesi del secondo round) i disoccupati ottengono in media un punteggio superiore a quelle dei lavoratori e ciò da ricondurre principalmente alla numerosità dei giovani di età compresa fra i 16 e i 34 anni che popolano questa categoria, giovani che in molti casi sono appena usciti dai percorsi di istruzione formale. In generale, l’evidenzia di differenza non statisticamente significative fra le tre categorie indagate si può ricondurre a fattori quali: l’altra percentuale di disoccupati di giovane età e di non forze lavoro ancora impegnati nei percorsi di studio formale (studenti) che alzano la media di queste categorie. Una lettura più puntuale delle tre categorie può essere fatta analizzando la tipologia di occupazione durata della disoccupazione e lo stato d’inattività. Analizzando le tipologie occupazionali: SKILLED OCCUPATION livelli 1,2,3, SEMI-SKILLED WHITE COLLAR OCCUPATION livelli 4/5, SEMI-SKILLED BLUE COLLAR OCCUPATION livelli 6,7,8 ELEMENTARY OCCUPATION livello 9- in media nei Pesi OCSE, esiste una differenza di performance tra lavoratori occupati nella categoria SKILLED OCCUPATION che rimangono una media di 289 ( livello3) e i lavoratori delle altre categorie SEMI-SKILLED WHITE COLLAR OCCUPATION 267 ( livello 2) SEMI SKILLED BLUE COLLAR OCCUPATION 253 ( livello2), ed ELEMENTARY OCCUPATION 245 (livello 2). Per quello che concerne l’Italia, nelle varie categorie i lavoratori raggiungono tutti i livelli 2 d competenze indipendentemente dalla tipologia occupazionale anche se esiste uno scarto di 44 punti fra i lavoratori occupati nelle categorie SKILLED e quelli impiegati nelle categorie ELEMENTARY. Una lettura di questo dato in Italia a livello di ripartizione territoriale, evidenzia il divario di competenza fra Nord e Sud. Guardando i dati intra-ripartizione territoriale, al Nord- Est è presente lo scarto più ampio ( 51 punti) fra i lavoratori occupati nelle categorie SKILLED quelli impegnati nelle categorie elementary, mentre al sud il divario è meno ampio 29 punti. Lo scarso legame fra competenze e lavoro è evidente se si analizza la durata dello stato di disoccupazione: in tutti i Paesi dell’indagine OCSE.PIAAC più lunga è la durata della disoccupazione maggiore è l’obsolescenza delle competenze. Altra categoria di particolare interesse è quella dei NEET cioè quella delle persone che NON STUDIANO E NON LAVORANO. In media nei Pesi OCSE-PIAAC i NEET raggiungono un punteggio medi di 242 punti distante di 30 punti circa de ET, cioè LE PERSONE INSERITE NELL’OCCUPAZIONE, NELL’ISTRUZIONE O NELLA FORMAZIONE PROFESSIONALE. In Itali, come già evidenziato nel rapporto nazionale i NEET italiani, analizzati nella fascia di età tra 16- anni, sono la categoria più svantaggiata.
LE COMPETENZE E LO STATUS MIGRATORIO
L’indagine PIAAC tramite questionario, analizza anche i Paesi di origine degli intervistati e quindi anche lo status migratorio che definisce i migranti “stabili” o “ recenti” in funzione del tempo di residenza nel Paese ospitante ( inferiore o superiore ai 5 anni). In media in tutti Pesi i migranti ottengono un punteggio inferiore ai nativi (247 vs. 270 punti in literacy, 242vs. 266 punti in numeracy rispettivamente); naturalmente la situazione varia fra I Paesi partecipanti. Il punteggio più basso è raggiunto dagli stranieri del Cile (225 punti) e dell’Italia (228 punti), mentre il punteggio più alto è stato raggiunto in Nuova Zelanda (275 punti) e Australia ( punti), dove gli stranieri raggiungono addirittura un punteggio superiore alla media dei nativi (270 punti). La differenza di punteggio più ampia fra i nativi e stranieri si raggiunge in Svezia e Finlandia dove il gap supera i 50 punti mentre in Cile, addirittura gli stranieri raggiungono punteggi superiori ai nativi, ma ciò è dovuto al fatto che gli stranieri cileni per la maggiore parte “parlano” la lingua del Paese ospitante. Infatti i migranti la cui lingua nativa è la stessa di quella del Paese ospitante tendono a raggiungere un punteggio significativamente più alto rispetto agli altri migranti, e ottengono performance quasi come gli adulti nativi. Ciò che fa da discrimine nelle performance fra i nativi e i stranieri oltreché la lingua parlata sono anche gli anni di residenza nel Paese ospitante. I migranti recenti (residenti da meno di 5 anni nel Paese ospitante) raggiungono un punteggio significativamente inferiore rispetto ai nativi così come i migranti che parlano abitualmente una lingua diversa da quella de Pese ospitante. È simile in quasi tutti i Pesi anche se in differenze importanti di Pese in Paese e la grandezza delle differenze riflette le diverse storie migratorie e le POLICY delle economie. Un’eccezione particolare è data da Singapore dove gli immigrati recenti ottengono 9 punti in più rispetto ai migranti stabili e 3 punti in più rispetto ai nativi, poiché il numero di NATIVE SPEAKER in questo paese è veramente basso 27% in proporzione a quello degli altri Paesi; tra l’altro la lingua dell’assessment è stata l’inglese, lingua molto diffusa fra gli stranieri residenti a Singapore.
CAPITOLO 3
In tutti i Pesi del primo e del secondo round si riscontra una FORTE RELAZIONE POSITIVA tra il TIOTLO DI STUDIO POSSEDUTO ( nel secondo round dell’indagine PIAAC le l’ elaborazione relative alla PROFICIENCY in relazione al titolo di studio sono state effettuate sulla popolazione adulta di età compresa tra 25 e 65 anni, escludendo i giovani di età compresa tra i 16 e 24 anni. Con la necessità di escludere i soggetti che sono ancora nel sistema di istruzione e formazione) e il livello di performance in literacy e numeracy. In media il 42,4% degli individui con titolo di studio inferiore al diploma si colloca ai livelli più bassi di competenze in literacy (livello1 o livello inferiore a 1), mentre tra i possessori di un diploma ( o titolo equivalente) questa percentuale è meno della metà ( 18,3%). Gli high educated (persone in possesso di un laurea o un titolo superiore alla laurea) si collocano in larga maggioranza al livello 3 (46,9%) e ai livelli 4/5 ( 20,9%) per la literacy. Per quanto concerne la numeracy si riscontra, seppure a fronte di differenze nei valori assoluti, un andamento sostanzialmente identico.
non supportato da attività di studio e/o formative, non consente un adeguato sviluppo e consolidamento delle competenze (l’ingresso precoce nel mondo de lavoro porta questi giovanissimi lavoratori verso tipologie di lavoro a basso contenuto di conoscenza). L’abbandono scolastico si conferma quindi essere tra i principali fattori di rischio per un adeguato sviluppo delle competenze e per un corretto e soddisfacente inserimento socio- lavorativo.
LA PARTECIPAZIONE ALLE ATTIVITA’ FORMATIVE.
Il primo round dell’indagine PIAAC ha già evidenziato una consistente relazione positiva tra il livello di competenze rilevate all’interno dei singoli Paesi e la partecipazione di adulti che partecipano ad attività di apprendimento sia di tipo formale e non formale. Risulta confermata anche nel secondo round in cui i Paesi come Giacarta, Turchia e Grecia, che ottengono in literacy punteggi medi notevolmente inferiori alla media OCSE-PIAAC, fanno registrare una bassa adesione all’istruzione e formazione da parte degli adulti. In Nuova Zelanda, best performer tra i Paesi del secondo round ( il 67%), si tratta del tasso più alto registrato ( insieme alla Danimarca nel primo round) tra i Paesi europei la Grecia ad aver il tasso di partecipazione alle attività formative più basso ( 21%), mentre l’Italia, nel nuovo quadro internazionale, si colloca in quintultima posizione seguita da Turchia, Federazione Russa, Grecia e Giacarta. Come già emerso nel Primo round di PIAAC, la partecipazione ad attività formative è legata a livelli di performance più elevati. La differenza media nei punteggi, calcolata su 33 Paesi, tra coloro che hanno partecipato alla formazione e coloro che non lo hanno fatto è di 17 punti. L’Italia, nel primo round, si colloca tra i Paesi in cui questa si manifesta in maniera marcata ( punti). Il quadro internazionale evidenzia come nei Paesi in cui sono presenti maggiori disuguaglianze sociali e/o grandi differenze generazionali, la formazione rappresenti un notevole valore aggiunto in termini di competenze per coloro che vi hanno accesso. Va infatti sottolineato che l’accesso stesso alle attività di istruzione e formazione è in stretta relazione con le competenze di base e più in generale con il background socio-economico di provenienza. In tutti i Paesi, sia del primo che del secondo round di PIAAC, si riscontrano significative e profonde DIFFERENZE NELLA PARTECIPAZIONE ALLE ATTIVITA’ DI APPRENDIMENTO, IN RELAZIONE AL TITOLO DI STUDIO POSSEDUTO DALLE PERSONE. Indipendentemente dal Pese, i cittadini con bassi livelli di istruzione usufruiscono in misura molto ridotta di opportunità di istruzione/formazione, attività che sarebbero invece loro necessarie per migliorare il loro livello di competenze base e aumentare le opportunità di accesso al mondo del lavoro ed alla vita sociale. I cittadini con livelli di istruzione elevati tendono a una maggiore partecipazione, sia in termini di tasso di partecipazione, ma anche in termini di numero di corsi e maggior numero di ore. Le differenze sono più marcate nei Paesi in via di sviluppo ( come il Cile e Singapore del secondo round) e molto meno pronunciate in Paesi con sistemi di istruzione e welfer avanzati come ( Nuova Zelanda nel secondo round e i Paesi scandinavi nel primo) i quali hanno il grande merito di riuscire a coinvolgere in attività di apprendimento elevate percentuali ( prossime al 50%) di cittadini con titoli di studio molto bassi.
In Italia l’accesso alla formazione risulta fortemente legato al titolo di studio: 12% chi possiede un titolo di studio inferiore al diploma, tra i diplomati il 30%, mentre per chi ha titoli equivalenti o superiori alla laurea sia arriva al 58% di partecipazione. Al di là dei valori assoluti, che risultano tutti ampiamente sotto la media OCSE-PIAAC, colpisce soprattutto la disuguaglianza tra LOW ed HIGH EDUCATED nell’accesso alle opportunità di apprendimento. A questo va aggiunto in termini di competenze acquisite con la formazione è legato al livello di competenze di base: gli high educated fanno registrare incrementi notevolmente superiori rispetto ai low educated. Nel tentativo di fornire una spiegazione a questo fenomeno concorrono una serie di fattori: certamente, FATTORI SOCIOCULTURALI QUALI IL BACKGROUND SOCIOECONOMICO e IL FATTO STESSO CHE UN LIVELLO PIUTTOSTO BASSO DI COMPETENZE RENDA A VOLTE DIFFICILE L’ACCESSO E LA FRUIZIONE DI ALTRE OPPORTUNITA’ DI PAPRENDIMENTO E L’ACQUISIZIONE DI ULTERIORI COMPETENZE. Ciò sollecita una riflessione rispetto all’inadeguatezza e alla debolezza ( se non l’inefficienza) del sistema di Lifelong learning.
GLI ADULTI CON BASSI LIVELLI DI COMPETENZE IN LITERACY E
NUMERACY.
Con il termine LOW EDUCATED o LOW PROFICIENCY ADULT nell’indagine PIAAC si fa riferimento agli ADULTI CHE SI COLLOCANO AL LIVELLO 1, O AL LIVELLO INFERIORE A 1. Queste persone sono n grado di leggere testi semplici e brevi e riconoscere in essi alcune informazioni riportate in maniera uguale o simile nella domanda o nelle istruzioni ma non sono in grado di parafrasare, di fare associazioni o formulare inferenze, anche di basso livello, all’interno di testi continui o misti. Rispetto alla NUMERACY chi si colloca ai livelli più bassi è in grado di completare in maniera corretta solo compiti che includono semplici operazioni matematiche che richiedono un singolo passaggio di calcolo mentre hanno problemi con operazioni più complesse e con informazioni matematiche presentate in modi differenti. I low performer costituiscono un fenomeno presente in tutti i Paesi partecipanti ai due round, con grande variabilità da Paese a Paese. La situazione più grammatica è quella di Giacarta, circa il 78% degli adulti rientra in questa categoria. Segue il Cile, la Turchia, Grecia, Israele e Spagna nel primo round; tra i paesi del secondo round la situazione dei low skilled è più contenuta in Lituania e Nuova Zelanda che si attestano al 20%.
READING COMPONENT
Le persone con bassi livelli di competenze, identificate nell’indagine attraverso il mancato superamento di semplici prove di literacy e numeracy, sono state indirizzate ad un ulteriore strumento di valutazione ( i reading component) hanno svolto la prova tutti quelli che non hanno superato il Core sia nella versione computerizzata che cartacea. Era opzionale. Questo strumento è stato progettato per valutare le competenze alfabetiche che sono alla base della lettura. In particolare, attraverso tre sezioni composte da differenti tipi di quesiti valutano:
Tale metodologia ideata per la rilevazione delle competenze nei luoghi di lavoro è stata applicata ( ad esclusione della competenza di problem solving) anche in ambito della vita quotidiana.
L’USO DELLE INFORMATION PROCESSING SKILL TRA I PAESI
PARTECIPANTI.
I risultati sull’uso delle INFORMATION PORCESSING SKILL mostrano che in media tra i paesi partecipanti all’indagine OCSE-PIAAC, le competenze più frequentemente usare sono la scrittura e il problem solving, con valore medio prossimo a 3, ovvero “meno di una volta a settimana ma più di una volta al mese”. Queste sono seguite dalle competenze di lettura che mostrano medie di utilizzo di poco inferiori. Mentre decisamente meno utilizzate risultano essere le competenze di NUMERACY e quelle riferite all’impiego dell ICT, con valore medio prossimo a 2, ovvero “meno di una volta al mese”. Le competenze di lettura sono utilizzate maggiormente in Nuova Zelanda, Australia e Stati uniti; le competenze di scrittura sono utilizzate maggiormente in Finlandia e Rep.Ceca. Danimarca, Olanda e Nuova Zelanda SONO I Paesi che mostrano il maggior utilizzo delle competenze ICT. Infine, le competenze di problem solving vengono utilizzate maggiormente in Australia e Stati Uniti. La Nuova Zelanda è il paese che utilizza con maggior frequenza tutti gli information porcessing skill, insieme ad Australia e Stati Uniti. In modo specifico nell’uso dell ICT, Singapore si è dimostrato il paese con il più alti livelli di utilizzo tra tutti i Paesi partecipanti all’indagine, distanziandosi nettamente dalla media OCSE-PIAAC. L’Italia, lo ricordiamo, è anch’essa tra i Paesi che presentano bassi livelli di utilizzo degli information processing skill al lavoro, fatta eccezione per la competenza di porblem solving. Per quest’ultima competenza l’Italia mostra valori non solo superiori alla media, ma anche tra i più elevati tra tutti i Paesi partecipanti superata solo dagli Statu Uniti, Nuova Zelanda, Australia ed Inghilterra. Lo scenario complessivo del posizionamento dei Paesi non cambia molto riguardo l’uso delle competenze di lettura, scrittura, calcolo e ICT nella vita quotidiana, confermando una stretta relazione nell’utilizzo delle suddette competenze nei due costi di vita. Va, tuttavia, evidenziato come I LIVELLI DI UTILIZZO RISCONTRATII IN TUTTI I PAESI PERTECIPANTI, SONO NEL CASO DELLA VITA QUITIDIANA, INFERIORI A QIELLI REGISTRATI RISPETTO ALLA VITA LAVORATIVA.
Gli impatti dell’uso degli infromation processing skill.
Con particolare riferimento all’uso delle competenze nei luoghi di lavoro, i dati OCSE-PIAAC mostrano come un maggior utilizzo delle competenze in ambito lavorativo comporti ampi benefici sia a livello di lavoratori si a livello di impresa. A livello di LAVORATORI i dati PiAAC mostrano una STRETTA CORRELAZIONE TRA USO DELLE COMPETENZE E SALARI evidenziando come UN MAGGIOR USO DELLE COMPETENZE ABBIA UN IMPATTO POSITIVO SUI LIVELLI RETRIBUTIVI in tutti i Paesi partecipanti, anche tenendo sotto controllo fattori quali gli anni di studio e i livelli di proficiency. Tale risultato è maggiormente evidente per le competenze di lettura ed utilizzo delle ICT, molto meno per le competenze di scrittura, calcolo e problem solving.
Sempre con riferimento a livello individuale, un maggior utilizzo delle competenze da parte della forza lavoro comporta benefici anche in termini di JOB SATISFACTION. Tra i Paesi che hanno partecipato all’indagine, in media, l’intensità nell’uso degli information processing skill è correlata alla probabilità di essere estremamente soddisfatti al lavoro, anche dopo aver tenuto in considerazione i livelli di proficiency, titolo di studio, il salario e altre caratteristiche socio- demografiche. Tali benefici risultano essere tra l’altro maggiori rispetto a quelli riscontrati per altre variabili quali gli anni di studio e le competenze posseduto. A livello DI IMPRESA, è confermato anche nel secondo round il forte legame positivo tra uso delle competenze di lettura e produttività, calcolata come PIL per ore lavorate. L’utilizzo delle competenze nei luoghi di lavoro risulta essere un fattore fondamentale nell’analisi delle differenze di produttività del lavoro.
USO DELLE COMPETENZE PER GENERE, ETA’ E TITOLO DI STUDIO.
In linea di massima non si sono registrate grandi differenze di genere nella frequenza d’uso delle competenze di lettura, scrittura e ICT nel lavoro, fatta eccezione solamente per il Giappone e la Corea del Sud, in cui gli uomini utilizzano le competenze tra il 20% e il 30% in più delle donne. Dal controllo per fattori che tipicamente hanno forte valenza nelle discriminazioni di genere, ovvero l’orario di lavoro ( part-time o full-time) e il tipo di occupazione svolta, solo il Giappone mostra una robusta riduzione della differenza nell’uso delle competenze al lavoro tra uomini e donne. Tra i Paesi del secondo round emerge da confronto, in termini di utilizzo delle competenze di genere, tra N.Zelanda e Turchia. Si tratta, lo ricordiamo, di due Paesi completamente diversi: la Nuova Zelanda mostra le medie più alte in tutte le competenze prese in considerazione, mentre la Turchia quelle più basse. Pur mostrando situazioni diametralmente opposte, in entrambi i casi non si registrano differenze significative se si confrontano le medie di utilizzo di information processing skill registrati per gli uomini e per le donne. Per quanto riguarda il legame fra utilizzo delle competenze nel lavoro ed età, in tutti i Paesi partecipanti, fatta eccezione solo della Federazione Russa, i lavoratori nelle fasce di età tra i 16- anni e 55-65 anni utilizzano meno frequentemente le competenze rispetto ai lavoratori di età compresa tra i 25-54 anni. I lavoratori più giovani dimostrano tra l’altro un uso inferiore delle competenze informatiche sul luogo del lavoro rispetto ai colleghi più anziani, riservando un maggior impegno di tali competenze nella vita extra-lavorativa. Tra le caratteristiche socio-economiche è tuttavia il titolo di studio la variabile che fa registrare maggiori differenze. Con pochissime eccezioni in dati PIAAC mostrano come i lavoratori in possesso di titoli di studio più elevati utilizzano gli information processing skill con maggiore intensità nello svolgere il proprio lavoro rispetto a coloro che possiedono solo il diploma
USO DELLE COMPETENZE E TIPOLOGIA CONTRATTUALE.
Il tipo di contratto sembra essere a sua volta influenzare la frequenza dell’uso delle competenze. Le persone occupate con tratti a tempo indeterminato fanno registrare n utilizzo maggiore delle proprie competenze di quelle occupate a tempo determinato. Tali differenze sembrano, invece, annullarsi in Paesi come il Cile ( secondo round) e in Australia, Regno Unito, Russia e USA ( primo round). Va tuttavia, notato che se si tiene conto delle proficiency, del numero di ore lavorate e del
competenze di scrittura, numeracy, ICT e problem solving. Fa eccezione solo la pratica organizzativa del lavoro di gruppo, dove ad una maggiore diffusione della cooperazione con i colleghi non corrisponde in alcuni casi ( ICT, SCRITTURA ELETTURA) un maggior utilizzo delle competenze nei luoghi di lavoro. Lo stesso andamento è stato riscontrato nel rapporto tra pratiche manageriali e utilizzo delle competenze. La possibilità di usufruire di incentivi salariali, della formazione e della flessibilità oraria aumenta di molto la differenza nella frequenza di utilizzo degli information processing skill nei luoghi di lavoro tra coloro che ne beneficiano e coloro che non en beneficiano affatto, a vantaggio dei primi. Nella formazione e la flessibilità oraria sono state registrate le maggiori differenze nell’uso degli information processing skill. La formazione risulta essere maggiormente legata alla frequenza di utilizzo delle competenze di lettura, scrittura e porblem solving e molto meno all’uso dell’ICT- 7la flessibilità oraria risulta essere, invece, maggiormente legata ad un maggior uso delle competenze di calcolo, ICT e problem solving. Bonus e incentivi salariali, infine, hanno pressoché lo stesso impatto su tutte e cinque le competenze prese in considerazione, ma decisamente inferiori rispetto alle altre pratiche manageriali citate. L’uso delle competenze da parte dei lavoratori comporta a sua volta una maggior tendenza ad essere coinvolti in queste pratiche performanti.
DIFFUSIONE DELEL PRATICHE ORGANIZZATIVE E MANAGERIALI TRA I
PAESI PARTECIPANTI ALL’INDAGINE PIAAC.
Le differenze nell’adozione delle HPWP ( organizzative e manageriali), tra i paesi partecipanti, sono notevoli. Per quanto riguarda le pratiche organizzative, altamente performanti ( lavoro di gruppo, autonomia, discrezionalità, mentoring) risultano essere molto diffuse ( almeno una volta a settimana) in Danimarca, Finlandia e Svezia, seguite da Austria, Belgio, Olanda, tra i paesi del primo round. E N.Zelanda e seppur meno Israele per i paesi del secondo round. In forma ridottissima, la diffusione di queste pratiche avviene in Grecia, Giacarta, Lituania e Turchia per i paesi del secondo round come anche l’Italia e la Russia. Per quanto riguarda le pratiche manageriali ( formazione, flessibilità oraria e incentivi salariali), in media quelle più diffuse sono la formazione e la flessibilità oraria. La loro diffusione tra i Pesi partecipanti segue lo stesso andamento delle pratiche organizzative. CAPITOLO 5 il MISMATCH
QUALIFICATION MISMATCH :
concetto di mismatch
OVER-QIALIFICATION ( SE LA DIFFERENZA TRA IL SUO LIVELLO DI QUALIFICAZIONE E
QUELLO RICHUESTO DAL SUO LAVORO è POSITIVA. UNDER-QUALIFICATION ( SE LA DIFFERENZA TRA IL SUO LVELLO DI QUALIFICAZIONE E QUELLO RICHIESTO è NEGATIVA) QUALIFICAZIONE RICHIESTA (SONO STATE INDIVIDUATE LE QUALIFICAZIONI -ED I RELATIVI ANNI DI ISTRUZIONE- NECESSARI, SULLA BASE DEI VARI SISTEMI NAZIONALI DI ISTRUZIONE, PER OTTENERE UN DETERMINATO LAVORO).
skill mismatch :
OVER-SKILLED IN UNA DELLE INFORMATION-PROCESSING SKILL ( SI VERIFICA QUANDO IL
LIVELLO DI PROFICIENCY POSSEDUTO DA UN LAVORATORE è SUPERIORE AL LIVELLO MASSIMO RICHIESTO DA SUO LAVORO)
UNDER SKILLED (SI VERIFICA QUANDO IL LIVELLO DI PROFICIENCY POSSEDUTO DA UN
LAVORATORE è INFERIORE AL LIVELLO MINIMO RICHIESTO DAL SUO LAVORO.
SKILLED REQUIREMENT: ( IL LIVELLO MASSIMO E MINIMO DI COMPETENZE RICHIESTO AL
LAVORATORE)
Field-of-study mismatch:
MISMATCH FIELD-OF-STUDY ( UN LAVORATORE VIENE CONSIDERATO MISMATCHED PER
QUANTO ATTIENE L’AMBITO DI STUDIO SE LA SUA QUALIFICAZIONE Più ALTA NON RIESNTRA TRA QUELLE RICHIESTE DALLA SUA PROFESSIONE, SECONDO LE CODIFICHE E LE CLASSIFICAZIONI
MATCH FIELD-OF-STUDY ( UN LAVORATORE VIENE CONSIDERATO MATCHED PER QUANTO
ATTIENE L’AMBITO DI STUDI SE LA SUA QUALIFICAZIONE Più ALTA RIENTRA TRA QUAMTE RICHIESTE DALLA SUA PORFESSIONE).
Il qualification mismatch
Per determinare i livelli di qualification mismatch occorre poter stabilire i livelli di istruzione richiesti dal lavoro. La misura più frequente utilizzata è LA MODA, delle qualificazione richieste da ciascuna occupazione in ciascun Paese ( o economia). L’indagine OCSE-PIAAC domanda agli intervistati – lavoratori- la qualificazione che essi considerano necessaria per ottenere il loro lavoro. La comparazione tra le qualificazioni posseduto e quelle che i lavoratori dichiarano essere necessaria per ottenere il loro lavoro, mostra, in media, che il 22% dei lavoratori intervistati è over-qualificato, mentre il 13% è under-qualificato.
LO SKILL MISMATCH
CONCLUSIONI ( da leggere solo due pagine)
