Ekonomija
Pomoć JSZ-u u predviđanju novih izazova i budućih potreba za vještinama: Uloga tržišta rada i obavještajnih podataka o vještinama

Europska mreža javnih službi za zapošljavanje (PES Network) upravo je objavila novi tematski dokument u kojem se raspravlja o prednostima i mogućnostima korištenja alata za analizu tržišta rada i vještina (LMSI).
Rad se nadovezuje na Tematsku preglednu radionicu (TRW) održanu u Grčkoj u listopadu 2024. godine, posvećenu daljnjem ispitivanju načina na koje PES može prikupiti i koristiti informacije o vještinama potrebnim na sadašnjim i budućim tržištima rada u trenutnom kontekstu nedostatka radne snage i trostruke tranzicije.
Javne službe za zapošljavanje (PES) su i proizvođači i potrošači LMSI-ja, koristeći različite oblike podataka kako bi povezale profile tražitelja posla sa slobodnim radnim mjestima i informirale odluke o osposobljavanju i politici. Rad opisuje praktične lekcije o predviđanjima vještina (u PES-u ili koje koriste), identificiranju vještina, ključnim čimbenicima uspjeha za učinkovito predviđanje vještina i LMSI te predviđanju vještina u praksi.
Također se pružaju uvidi u to kako se alati poput CEDEFOP-ovih alata za analizu vještina u EU i predviđanje vještina mogu primijeniti za uklanjanje prepreka u identificiranju vještina u srednjoročnom predviđanju. Primjeri iz Grčke, Estonije i Luksemburga pokazuju kako PES koriste alate i pristupe za identificiranje, analizu i predviđanje budućih trendova na tržištu rada.
Ključni pronalasci:
Ostali ključni nalazi s radionice Tematskog pregleda uključuju:
- LMSI pruža vrijednost i pogodnosti za PES olakšavanje informiranog donošenja odluka i ciljane intervencije za rješavanje neusklađenosti vještina i poboljšanje sposobnosti radne snage.
- Koriste se višestruki alati i metode za inteligenciju vještina u LMSI-ju, uključujući prognoze tržišta rada, kvalitativne prognoze, ankete o vještinama i pristupe „velikih podataka“. Nadzorne ploče također se mogu koristiti za pristup LMSI-ju i njegovu vizualizaciju.
- Vještine se mogu integrirati u srednjoročno predviđanje korištenjem Europskog sustava klasifikacije vještina, kompetencija, kvalifikacija i zanimanja (ESCO) ili kombiniranjem mapiranja vještina sa sektorski specifičnim vrednovanjem vještina.
- LMSI bi trebao biti prilagođen potrebe različitih korisnika, uz suradnju između prikupljača podataka i korisnika kako bi se osiguralo kontinuirano poboljšanje kvalitete podataka i metoda.
Pročitajte novine
Cijeli rad pročitajte ovdje kako biste saznali više o inovativnim praksama u PES-u.
Primajte najnovije vijesti, događaje i publikacije PES mreže o njezinim prioritetnim temama za 2025.-2026. Prijavi klub primajte bilten PES mreže!
Također možete pratiti najnovija događanja članova PES mreže u LinkedIn grupi PES mreže. Kliknite ovdje pridružiti.
Podijelite ovaj članak:
EU Reporter objavljuje članke iz raznih vanjskih izvora koji izražavaju širok raspon stajališta. Stajališta zauzeta u ovim člancima nisu nužno ona EU Reportera. Pogledajte cijeli EU Reporter Uvjeti i odredbe objave za više informacija EU Reporter prihvaća umjetnu inteligenciju kao alat za poboljšanje novinarske kvalitete, učinkovitosti i pristupačnosti, uz održavanje strogog ljudskog uredničkog nadzora, etičkih standarda i transparentnosti u svim sadržajima potpomognutim umjetnom inteligencijom. Pogledajte cijeli EU Reporter Politika umjetne inteligencije za više informacija.

-
okolinaPrije 5 dana
Mrtvi dupini na ruskim plažama dok se naftna katastrofa u Crnom moru pogoršava
-
UkrajinaPrije 4 dana
Komisija predlaže integraciju Ukrajine u roaming područje EU-a 2026. godine
-
AfghanistanPrije 4 dana
EU će 161. godine osigurati 2025 milijun eura humanitarne pomoći Afganistanu
-
IstraživanjePrije 4 dana
EU podupire vrhunska istraživanja s financiranjem od 721 milijuna eura