Класс человек и мир 4 решебник: Решебник (гдз) по Человеку и миру 4 класса С. В. Панов

Полная вводная учебная программа по математике для учащихся 5–10 классов, которая подробно охватывает стандартную серию преалгебры/алгебры/геометрии, а также важные разделы по дискретной математике.

Посмотреть 

Учебники по математике для начинающих, которые подготовят учащихся 8–12 классов к продвинутым математическим предметам в средней школе, колледже и карьере в областях STEM.

Просмотр 

Уже более 25 лет победители математических соревнований полагаются на руководства по решению задач AoPS для подготовки к соревнованиям. Подходит для 6–12 классов и написана обладателями медалей в MATHCOUNTS, AMC, AIME и USAMO.

Просмотр 

Другие программы AoPS

Art of Problem Solving предлагает две другие многогранные программы. Beast Academy — это онлайн-учебная программа по математике, основанная на комиксах, для учащихся в возрасте от 6 до 13 лет. А Академия AoPS предлагает нашу методологию учащимся 2–12 классов на небольших очных занятиях в местных кампусах.

Благодаря нашим трем программам AoPS предлагает самый полный курс математики с отличием в мире. Посмотрите полное сравнение наших программных предложений.

Бесплатные ресурсы для учащихся

Art of Problem Solving предлагает широкий выбор бесплатных ресурсов для заядлых специалистов по решению проблем, в том числе сотни видеороликов и интерактивных инструментов, таких как Alcumus, наша популярная система адаптивного обучения.

Alcumus — наша бесплатная адаптивная обучающая система. Он предлагает учащимся индивидуальный подход к обучению, приспосабливаясь к их успеваемости, чтобы решать задачи, которые бросят им вызов. Alcumus соответствует нашим онлайн-курсам и учебникам по вводной математике, средней алгебре и предварительному исчислению.

НАЧАТЬ ОБУЧЕНИЕ 

Наша видеотека содержит сотни видеороликов с участием основателя AoPS Ричарда Ручика. Многие из видеороликов связаны с нашими книгами и классами «Преалгебра», «Введение в алгебру» и «Введение в счет и вероятность».

ПОСМОТРЕТЬ СЕЙЧАС 

Тренер по MATHCOUNTS содержит тысячи задач из предыдущих школьных, государственных и национальных соревнований по MATHCOUNTS. Полные решения предоставляются для каждой проблемы, поэтому начинающие математики MATHCOUNTS могут научиться подходить даже к самым сложным вопросам.

НАЧАТЬ ОБУЧЕНИЕ 

Соревнуйтесь с учащимися средних школ со всего мира с помощью For the Win! (FTW), вдохновленный раундом обратного отсчета MATHCOUNTS.

НАЧАТЬ ИГРАТЬ 

Просмотреть все ресурсы 

© AoPS Incorporated, 2022 г.

Информационная записка (PDF-170KB)

Автоматизация и искусственный интеллект (ИИ) меняют бизнес и будут способствовать экономическому росту за счет повышения производительности. Они также помогут решить насущные социальные проблемы в различных областях, от здравоохранения до изменения климата.

Будьте в курсе ваших любимых тем

В то же время эти технологии изменят характер работы и само рабочее место. Машины смогут выполнять больше задач, выполняемых людьми, дополнять работу, которую делают люди, и даже выполнять некоторые задачи, выходящие за рамки того, что могут делать люди. В результате одни профессии придут в упадок, другие вырастут, а многие другие изменятся.

Хотя мы считаем, что работы будет достаточно (за исключением экстремальных сценариев), обществу придется столкнуться со значительными перемещениями и перемещениями рабочей силы. Рабочим необходимо будет приобретать новые навыки и адаптироваться к все более мощным машинам на рабочем месте. Им, возможно, придется перейти от приходящих в упадок профессий к растущим, а в некоторых случаях и к новым профессиям.

На этом брифинге для руководителей, основанном на последних исследованиях Глобального института McKinsey, рассматриваются как перспективы, так и проблемы автоматизации и ИИ на рабочем месте, а также излагаются некоторые критические проблемы, которые необходимо решить политикам, компаниям и отдельным лицам. за.

1. Ускорение прогресса в области искусственного интеллекта и автоматизации создает возможности для бизнеса, экономики и общества
2. Как ИИ и автоматизация повлияют на работу
3. Основные кадровые изменения и проблемы
4. Десять вещей, которые нужно решить для

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему веб-сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Пожалуйста, напишите нам по адресу: [email protected]

Ускорение прогресса в области искусственного интеллекта и автоматизации создает возможности для бизнеса, экономики и общества

Автоматизация и ИИ не новы, но недавний технический прогресс расширяет границы возможностей машин. Наше исследование показывает, что общество нуждается в этих улучшениях, чтобы обеспечить ценность для бизнеса, способствовать экономическому росту и добиться невообразимого прогресса в решении некоторых из наших самых сложных социальных проблем. Итого:

Стремительный технический прогресс

Помимо традиционной промышленной автоматизации и передовых роботов, новые поколения более эффективных автономных систем появляются в различных средах, от автономных транспортных средств на дорогах до автоматизированных касс в продуктовых магазинах. Большая часть этого прогресса была обусловлена ​​улучшениями в системах и компонентах, включая механику, датчики и программное обеспечение. ИИ добился особенно больших успехов в последние годы, поскольку алгоритмы машинного обучения стали более изощренными и использовали огромный рост вычислительной мощности и экспоненциальный рост данных, доступных для их обучения. Впечатляющие прорывы попадают в заголовки, многие из которых связаны с нечеловеческими способностями в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и сложных игр, таких как го.

Потенциал для трансформации бизнеса и содействия экономическому росту

Эти технологии уже приносят пользу в различных продуктах и ​​услугах, и компании из разных секторов используют их в различных процессах для персонализации рекомендаций по продуктам, обнаружения аномалий в производстве, выявления мошеннических транзакций и многого другого. Последнее поколение достижений ИИ, включая методы, решающие проблемы классификации, оценки и кластеризации, обещает значительно большую ценность. Проведенный нами анализ нескольких сотен вариантов использования ИИ показал, что самые передовые методы глубокого обучения с развертыванием искусственных нейронных сетей могут приносить от 3,5 до 5,8 триллионов долларов в годовом исчислении, или 40% стоимости, создаваемой всеми аналитическими методами (приложение). 1).

Экспонат 1

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему веб-сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Пожалуйста, напишите нам по адресу: [email protected]

Развертывание технологий искусственного интеллекта и автоматизации может многое сделать для подъема мировой экономики и повышения глобального благосостояния в то время, когда старение и снижение рождаемости тормозят экономический рост. Рост производительности труда, ключевой фактор экономического роста, замедлился во многих странах, упав в среднем до 0,5 процента в 2010–2014 годах с 2,4 процента десятью годами ранее в США и крупнейших странах Европы после финансового кризиса 2008 года. кризис после того, как предыдущий бум производительности пошел на убыль. Искусственный интеллект и автоматизация могут обратить вспять этот спад: рост производительности потенциально может достичь 2 процентов в год в течение следующего десятилетия, причем 60 процентов этого увеличения будет связано с цифровыми возможностями.

Потенциал для решения нескольких социальных проблем

ИИ также используется в различных областях, от материаловедения до медицинских исследований и климатологии. Применение технологий в этих и других дисциплинах может помочь в решении социальных проблем. Например, исследователи из Geisinger разработали алгоритм, который может сократить время диагностики внутричерепного кровоизлияния до 96 процентов. Тем временем исследователи из Университета Джорджа Вашингтона используют машинное обучение для более точного взвешивания климатических моделей, используемых Межправительственной группой экспертов по изменению климата.

Проблемы остаются, прежде чем эти технологии смогут реализовать свой потенциал на благо экономики и общества во всем мире

ИИ и автоматизация по-прежнему сталкиваются с проблемами. Ограничения частично технические, такие как потребность в массивных обучающих данных и трудности с «обобщением» алгоритмов для разных вариантов использования. Последние инновации только начинают решать эти проблемы. Другие проблемы связаны с использованием методов ИИ. Например, объяснение решений, принимаемых алгоритмами машинного обучения, технически сложно, что особенно важно для случаев использования, связанных с финансовым кредитованием или юридическими приложениями. Потенциальная систематическая ошибка в обучающих данных и алгоритмах, а также конфиденциальность данных, злонамеренное использование и безопасность — все это проблемы, которые необходимо решить. Европа лидирует с новым Общим регламентом по защите данных, который кодифицирует больше прав пользователей на сбор и использование данных.

Проблема другого рода касается способности организаций внедрять эти технологии, когда люди, доступность данных, технологии и готовность процессов часто затрудняют это. Принятие уже неравномерно по секторам и странам. Финансовый, автомобильный и телекоммуникационный секторы лидируют по внедрению ИИ. Среди стран инвестиции США в ИИ заняли первое место в размере от 15 до 23 миллиардов долларов в 2016 году, за ними следуют инвестиции Азии в размере от 8 до 12 миллиардов долларов, а Европа отстает от 3 до 4 миллиардов долларов.

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему веб-сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Пожалуйста, напишите нам по адресу: [email protected]

Как ИИ и автоматизация повлияют на работу

Несмотря на то, что ИИ и автоматизация приносят пользу бизнесу и обществу, нам необходимо подготовиться к серьезным сбоям в работе.

Около половины действий (не рабочих мест), выполняемых рабочими, можно было бы автоматизировать

Наш анализ более чем 2000 видов деятельности по более чем 800 профессиям показывает, что одни категории действий легче автоматизировать, чем другие. Они включают физическую активность в предсказуемой и структурированной среде, а также сбор и обработку данных. На их долю приходится примерно половина деятельности людей во всех секторах. Наименее уязвимые категории включают в себя управление другими, предоставление экспертных знаний и взаимодействие с заинтересованными сторонами.

Почти все профессии будут затронуты автоматизацией, но только около 5 процентов профессий могут быть полностью автоматизированы с помощью демонстрируемых в настоящее время технологий. Во многих других профессиях части составляющих их действий поддаются автоматизации: мы обнаружили, что около 30 процентов действий в 60 процентах всех профессий могут быть автоматизированы. Это означает, что большинство рабочих — от сварщиков до ипотечных брокеров и генеральных директоров — будут работать вместе с быстро развивающимися машинами. В результате характер этих занятий, вероятно, изменится.

Хотите узнать больше о McKinsey Global Institute?

Потеря рабочих мест: к 2030 году число профессий значительно сократится

Автоматизация заменит некоторых рабочих. Мы обнаружили, что около 15 процентов мировой рабочей силы, или около 400 миллионов человек, могут быть уволены из-за автоматизации в период 2016–2030 годов. Это отражает наш промежуточный сценарий при прогнозировании темпов и масштабов внедрения. В самом быстром сценарии, который мы смоделировали, эта цифра возрастет до 30 процентов, или 800 миллионов рабочих. В нашем сценарии с самым медленным внедрением будет перемещено только около 10 миллионов человек, что составляет почти нулевой процент мировой рабочей силы (Иллюстрация 2).

Экспонат 2

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему веб-сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Пожалуйста, напишите нам по адресу: [email protected]

Широкий диапазон подчеркивает множество факторов, которые будут влиять на темпы и масштабы внедрения ИИ и автоматизации. Техническая возможность автоматизации является лишь первым влияющим фактором. Другие факторы включают стоимость развертывания; динамика рынка труда, включая количество, качество предложения труда и соответствующую заработную плату; преимущества, выходящие за рамки замены труда, которые способствуют бизнес-обоснованиям для принятия; и, наконец, социальные нормы и принятие. Принятие будет по-прежнему значительно различаться по странам и секторам из-за различий в вышеупомянутых факторах, особенно в динамике рынка труда: в странах с развитой экономикой с относительно высоким уровнем заработной платы, таких как Франция, Япония и США, автоматизация может заменить от 20 до 25 процентов рабочей силы к 2030 году, в среднем сценарии внедрения, что более чем вдвое превышает показатель в Индии.

Получено рабочих мест: в тот же период будут созданы рабочие места

Даже при перемещении рабочих будет расти спрос на работу и, следовательно, рабочие места. Мы разработали сценарии спроса на рабочую силу до 2030 года на основе нескольких катализаторов спроса на работу, включая рост доходов, увеличение расходов на здравоохранение, а также продолжение или увеличение инвестиций в инфраструктуру, энергетику и разработку и внедрение технологий. Эти сценарии показали диапазон дополнительного спроса на рабочую силу от 21 до 33 процентов от мировой рабочей силы (555 миллионов и 89 миллионов человек). 0 миллионов рабочих мест) до 2030 года, что более чем компенсирует количество потерянных рабочих мест. Некоторые из самых больших успехов будут достигнуты в странах с развивающейся экономикой, таких как Индия, где население трудоспособного возраста уже быстро растет.

Дополнительный экономический рост, в том числе за счет динамизма бизнеса и роста производительности, также будет продолжать создавать рабочие места. Многие другие новые профессии, которые мы в настоящее время не можем себе представить, также появятся и могут составить до 10 процентов рабочих мест, созданных к 2030 году, если руководствоваться историей. Более того, сама технология исторически создавала рабочие места. Например, появление персонального компьютера в 19 в.70-е и 1980-е годы создали миллионы рабочих мест не только для производителей полупроводников, но и для разработчиков программного обеспечения и приложений всех типов, представителей службы поддержки клиентов и информационных аналитиков.

Изменились рабочие места: будет заменено больше рабочих мест, чем потеряно или получено, поскольку машины дополняют человеческий труд на рабочем месте

Частичная автоматизация станет более распространенной, поскольку машины будут дополнять человеческий труд. Например, алгоритмы ИИ, которые могут считывать диагностические сканы с высокой степенью точности, помогут врачам диагностировать случаи заболевания пациентов и назначать подходящее лечение. В других областях рабочие места с повторяющимися задачами могут перейти к модели управления автоматизированными системами и устранения неполадок. В розничном магазине Amazon сотрудники, которые ранее поднимали и складывали предметы, становятся операторами роботов, следят за автоматическими руками и решают такие проблемы, как прерывание потока предметов.

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему веб-сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Пожалуйста, напишите нам по адресу: [email protected]

Основные кадровые изменения и проблемы

Хотя мы ожидаем, что будет достаточно работы, чтобы обеспечить полную занятость в 2030 году на основе большинства наших сценариев, переходы, которые будут сопровождать автоматизацию и внедрение ИИ, будут значительными. Состав профессий изменится, как и требования к навыкам и образованию. Работу необходимо будет перестроить, чтобы обеспечить наиболее эффективную работу людей вместе с машинами.

Работникам потребуются различные навыки, чтобы преуспеть на рабочем месте будущего

Автоматизация ускорит изменение требуемых навыков рабочей силы, которое мы наблюдали за последние 15 лет. Спрос на передовые технологические навыки, такие как программирование, будет быстро расти. Социальные, эмоциональные и высшие когнитивные навыки, такие как креативность, критическое мышление и сложная обработка информации, также будут пользоваться растущим спросом. Спрос на базовые цифровые навыки растет, и эта тенденция будет продолжаться и ускоряться. Спрос на физические и ручные навыки снизится, но останется крупнейшей категорией рабочей силы в 2030 году во многих странах (Иллюстрация 3). Это окажет дополнительное давление на уже существующую проблему с навыками рабочей силы, а также на потребность в новых системах аттестации. Хотя появляются некоторые инновационные решения, потребуются решения, которые могут соответствовать масштабу проблемы.

Экспонат 3

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему веб-сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Пожалуйста, напишите нам по адресу: [email protected]

Многим работникам, вероятно, придется сменить профессию

Наше исследование предполагает, что в промежуточном сценарии около 3 процентов мировой рабочей силы должны будут изменить профессиональные категории к 2030 году, хотя сценарии варьируются от 0 до 14 процентов. Некоторые из этих сдвигов будут происходить внутри компаний и секторов, но многие будут происходить в разных секторах и даже географически. Профессии, связанные с физическими действиями в высоко структурированной среде или с обработкой или сбором данных, будут сокращаться. Растущие профессии будут включать в себя тех, чьи действия трудно автоматизировать, например менеджеров, и тех, кто работает в непредсказуемой физической среде, например сантехников. Среди других профессий, в которых будет расти спрос на работу, — учителя, помощники медсестер, технические и другие специалисты.

Рабочие места и рабочие процессы изменятся по мере того, как все больше людей будут работать вместе с машинами

По мере того, как интеллектуальные машины и программное обеспечение все глубже интегрируются в рабочие места, рабочие процессы и рабочие пространства будут продолжать развиваться, чтобы люди и машины могли работать вместе. Например, когда в магазинах внедряются кассы самообслуживания, кассиры могут стать помощниками на кассе, которые могут помочь ответить на вопросы или устранить неполадки в машинах. Дополнительные решения системного уровня потребуют переосмысления всего рабочего процесса и рабочего пространства. Дизайн склада может значительно измениться, так как некоторые части предназначены в первую очередь для размещения роботов, а другие — для обеспечения безопасного взаимодействия человека и машины.

Смена навыков: автоматизация и будущее рабочей силы

Автоматизация, вероятно, окажет давление на среднюю заработную плату в странах с развитой экономикой

Изменения в структуре занятости, скорее всего, окажут давление на заработную плату. На многих из нынешних рабочих мест со средней заработной платой в странах с развитой экономикой преобладают высокоавтоматизированные виды деятельности, такие как производство или бухгалтерский учет, которые, вероятно, будут сокращаться. Количество высокооплачиваемых рабочих мест значительно возрастет, особенно для высококвалифицированных медицинских, технических или других специалистов, но большая часть рабочих мест, которые, как ожидается, будут созданы, включая учителей и помощников медсестер, обычно имеют более низкую структуру заработной платы. Риск заключается в том, что автоматизация может усугубить поляризацию заработной платы, неравенство доходов и отсутствие роста доходов, характерное для стран с развитой экономикой в ​​последнее десятилетие, разжигая социальную и политическую напряженность.

Перед лицом этих надвигающихся проблем проблемы с рабочей силой уже существуют

Большинство стран уже сталкиваются с проблемой надлежащего обучения и подготовки своих кадров для удовлетворения текущих требований работодателей. В странах ОЭСР расходы на образование и обучение работников за последние два десятилетия снижались. Расходы на переход работников и помощь при перемещении также продолжали сокращаться в процентном отношении к ВВП. Один из уроков последнего десятилетия заключается в том, что, хотя глобализация, возможно, и способствовала экономическому росту и людям как потребителям, последствия заработной платы и перемещения рабочих не были должным образом учтены. Большинство анализов, в том числе наши собственные, предполагают, что масштабы этих проблем, вероятно, возрастут в ближайшие десятилетия. В прошлом мы также видели, что крупномасштабные смены рабочей силы могут оказывать длительное влияние на заработную плату; в течение 19Промышленная революция 19-го века, заработная плата в Соединенном Королевстве оставалась неизменной в течение примерно полувека, несмотря на рост производительности — явление, известное как «Энгельсова пауза» (PDF-690KB) в честь немецкого философа, который его определил.

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему веб-сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Пожалуйста, напишите нам по адресу: [email protected]

Десять вещей, которые нужно решить для

В поисках соответствующих мер и политик для решения этих проблем мы не должны стремиться к откату или замедлению распространения технологий. Компании и правительства должны использовать автоматизацию и искусственный интеллект, чтобы извлечь выгоду из повышения производительности и повышения производительности, а также социальных преимуществ. Эти технологии создадут экономические излишки, которые помогут обществу управлять переходом рабочей силы. Скорее, основное внимание следует уделять способам обеспечения максимально плавного перехода рабочей силы. Для этого, вероятно, потребуются действенные и масштабируемые решения в нескольких ключевых областях:

• Обеспечение устойчивого экономического роста и роста производительности . Сильный рост не является волшебным ответом на все проблемы, связанные с автоматизацией, но он является предпосылкой для роста числа рабочих мест и повышения благосостояния. Рост производительности является ключевым фактором экономического роста. Таким образом, раскрытие инвестиций и спроса, а также использование автоматизации для ее повышения производительности имеют решающее значение.
• Стимулирование динамизма бизнеса . Предпринимательство и более быстрое формирование нового бизнеса не только повысят производительность, но и будут стимулировать создание рабочих мест. Яркая среда для малого бизнеса, а также конкурентная среда для крупного бизнеса способствуют динамизму бизнеса и, следовательно, росту числа рабочих мест. Ускорение темпов создания новых предприятий, а также роста и конкурентоспособности крупных и малых предприятий потребует более простых и усовершенствованных правил, налоговых и других стимулов.
• Развитие систем образования и обучения для изменения рабочего места . Разработчики политики, работающие с образовательными учреждениями (традиционными и нетрадиционными), и сами работодатели могли бы сделать больше для улучшения базовых навыков STEM с помощью школьных систем и улучшения обучения на рабочем месте. Необходим новый акцент на творчестве, критическом и системном мышлении, а также адаптивном обучении на протяжении всей жизни. Потребуются масштабные решения.
• Инвестиции в человеческий капитал . Крайне важно обратить вспять тенденцию к низким, а в некоторых странах и к сокращению государственных инвестиций в обучение работников. С помощью налоговых льгот и других стимулов директивные органы могут поощрять компании к инвестированию в человеческий капитал, включая создание рабочих мест, обучение и наращивание потенциала, а также рост заработной платы, аналогично стимулам для частного сектора к инвестированию в другие виды капитала, включая НИОКР.
• Повышение динамики рынка труда . Информационные сигналы, которые позволяют подбирать работников для работы, аттестации, могли бы работать лучше в большинстве стран. Цифровые платформы также могут помочь людям найти работу и восстановить активность на рынке труда. Когда больше людей меняют работу, даже внутри компании, данные свидетельствуют о том, что заработная плата растет. По мере появления новых видов работы и возможностей для получения дохода, включая гиг-экономику, нам нужно будет решить такие вопросы, как перевод льгот, классификация работников и изменчивость заработной платы.
• Работы по перепроектированию . Дизайн рабочего процесса и дизайн рабочего пространства должны будут адаптироваться к новой эре, когда люди более тесно взаимодействуют с машинами. Это одновременно и возможность, и вызов с точки зрения создания безопасной и продуктивной среды. Организации тоже меняются, поскольку работа становится более совместной, а компании стремятся стать более гибкими и неиерархическими.
• Переосмысление доходов . Если автоматизация (полная или частичная) действительно приведет к значительному сокращению занятости и/или большему давлению на заработную плату, можно рассмотреть и опробовать некоторые идеи, такие как условные трансферты, поддержка мобильности, всеобщий базовый доход и адаптированные системы социальной защиты. Ключевым моментом будет поиск решений, которые являются экономически жизнеспособными и учитывают многочисленные роли, которые работа играет для работников, включая обеспечение не только дохода, но и смысла, цели и достоинства.
• Переосмысление поддержки перехода и сетей безопасности для затронутых работников . Поскольку работа развивается с более высокими темпами изменений между секторами, местами, видами деятельности и требованиями к навыкам, многим работникам потребуется помощь в адаптации. Существует множество передовых подходов к переходным системам социальной защиты, и их следует принять и адаптировать, а новые подходы следует рассмотреть и протестировать.
• Инвестиции в факторы спроса на работу . Правительствам необходимо будет рассмотреть вопрос об увеличении инвестиций, которые выгодны сами по себе, а также будут способствовать повышению спроса на работу (например, инфраструктура, адаптация к изменению климата). Эти типы работ, от строительства до замены электропроводки зданий и установки солнечных батарей, часто являются работами со средней заработной платой, которые больше всего зависят от автоматизации.
• Безопасное использование ИИ и автоматизации . Несмотря на то, что мы используем преимущества производительности этих быстро развивающихся технологий, нам необходимо активно защищаться от рисков и смягчать любые опасности. Использование данных всегда должно учитывать проблемы, включая безопасность данных, конфиденциальность, злонамеренное использование и потенциальные проблемы предвзятости, проблемы, которые должны найти эффективные способы решения политиков, технических и других компаний, а также отдельных лиц.

Работа найдется для всех сегодня и будет работать для всех завтра, даже в будущем с автоматизацией. Тем не менее, эта работа будет другой, требующей новых навыков и гораздо большей приспособляемости рабочей силы, чем мы видели. Обучение и переподготовка как работников среднего звена, так и новых поколений для решения предстоящих задач станет обязательным требованием. Правительство, лидеры частного сектора и новаторы должны работать вместе, чтобы лучше координировать государственные и частные инициативы, включая создание правильных стимулов для увеличения инвестиций в человеческий капитал. Будущее с автоматизацией и искусственным интеллектом будет сложным, но гораздо более богатым, если мы будем использовать технологии с апломбом и смягчим негативные последствия.

Будьте в курсе ваших любимых тем

15 лучших действий по решению проблем, которые ваша команда должна освоить

Некоторые люди видят в проблемах препятствия, другие видят в них возможности! Действия по решению проблем — отличный способ узнать, как члены вашей команды работают как индивидуально, так и вместе. Важно научить свою команду стратегиям, которые помогут им быстро преодолевать препятствия на пути к достижению целей проекта.

Важность навыков решения проблем на современном рабочем месте

Согласно отчету McKinsey за 2019 год, в современном мире все большее значение приобретают навыки межличностного общения, а решение проблем – это главная область, в которой навыков не хватает. Успех компании или команды сильно зависит от готовности менеджеров помочь сотрудникам улучшить их способность решать проблемы. Помогают мероприятия по формированию команды, ориентированные на такие основные области, как общение и сотрудничество, адаптивность или укрепление методов принятия решений.

Все процессы решения проблем начинаются с определения проблемы. Затем команда должна оценить возможные варианты действий и выбрать наилучший способ решения проблемы. Это требует глубокого понимания вашей команды и ее основных сильных сторон. Упражнение или игра по решению проблем помогает определить эти сильные стороны и формирует навыки и стратегии решения проблем, весело проводя время с вашей командой.

 .

Источник: www.indstate.edu

.

Игры на решение проблем подходят не для любой команды. Участники должны быть открытыми и принимать все идеи и решения. Они также должны иметь Agile-мышление и охватывать различные структуры, планирование и процессы. Проблемы обычно возникают, когда мы меньше всего их ожидаем, поэтому нет лучшего способа подготовиться, чем поощрять гибкость и гибкость.

Еще один аспект, о котором следует помнить, участвуя в играх и занятиях по решению проблем: нет ни победителей, ни проигравших. Конечно, некоторые игры могут закончиться единственным победителем, но истинная цель этих упражнений — научиться работать вместе в команде для развития Agile-мышления. Команда-победитель каждой игры должна поделиться своими стратегиями и мыслительными процессами в конце упражнения, чтобы помочь всем учиться.

Вот список забавных примеров действий по решению проблем, которые можно попробовать с вашей командой. От завязывания глаз до сырых яиц, эти действия по решению проблем и построению команды заставят вашу команду решать проблемы быстрее, чем Скуби и его банда.

.

 .

Классическое формирование команды, решение проблем

1. Уменьшающийся сосуд

Помогает с: Адаптивностью

Почему адаптивность важна для решения проблем: Адаптивность тесно связана с когнитивным разнообразием, что помогает командам быстрее решать проблемы, согласно Harvard Business Review. Инновации и прорывы происходят быстрее, чем когда-либо прежде. Люди, команды и организации, которые могут адаптироваться, окажутся на вершине.

Что вам понадобится:

• Веревка или веревка

Инструкции:

1. Используя веревку, сделайте на полу фигуру, в которую поместится каждый.

2. Медленно уменьшайте пространство в течение 10-15 минут.

3. Работайте вместе, чтобы выяснить, как удержать всех в сужающихся границах.

2. Marshmallow Spaghetti Tower

Помогает с: Сотрудничество

Почему сотрудничество важно для решения проблем: «Коллективно мы можем быть более проницательными, более умными, чем мы можем быть по отдельности», — пишет Питер Сенге в The Пятая дисциплина. Мы можем решать проблемы в команде лучше, чем в одиночку, а это означает, что развитие навыков совместной работы вашей команды приведет к лучшим результатам решения проблем.

Что вам понадобится (на команду):

• 20 палочек сырых спагетти
• 1 рулон малярной ленты
• 1 ярд веревки
• 1 зефир

Инструкции:

1. Цель этого упражнения — выяснить, какая команда сможет использовать предоставленные материалы для постройки самой высокой башни за отведенное время. Башня должна стоять самостоятельно.

2. Чтобы усложнить это упражнение, попробуйте добавить зефир на вершину башни. Это командное упражнение по решению проблем помогает людям думать на цыпочках, укрепляя дух товарищества и лидерство.

3. Egg Drop

Помогает с: Сотрудничество, принятие решений

Почему принятие решений важно для решения проблем: Принимать решения нелегко, но нерешительность приводит к параличу команды, застойному мышлению, и нерешенные проблемы. Действия по принятию решений помогают вашей команде практиковаться в принятии быстрых и эффективных решений. Тренируйте мышцы принятия решений вашей команды, и они станут более искусными в решении проблем.

Что вам понадобится:

• Коробка яиц
• Основные строительные материалы, такие как газеты, соломинки, скотч, полиэтиленовая пленка, воздушные шары, резиновые ленты, палочки для эскимо и т. д., брезент или тряпка
• На парковке или в другом месте, где не жалко испачкаться!

Инструкции:

1. Каждая команда получает яйцо и должна выбрать строительные материалы.

2. Дайте каждому 20-30 минут, чтобы построить носитель для яйца и защитить его от разрушения.

3. Сбросьте каждую подставку для яиц с уступа (например, над балконом) и посмотрите, чья подставка защищает яйцо от разрушения.

4. Если выжило несколько яиц, продолжайте увеличивать высоту, пока не останется только одно яйцо.

4. Затрудненное положение

Помогает с: Общение, принятие решений

Почему общение важно для решения проблем: Все больше сотрудников работают удаленно, чем когда-либо прежде. Хорошие коммуникативные навыки жизненно важны для решения проблем в виртуальных командах. Работа над коммуникативными навыками, когда ваша команда вместе, поможет им более эффективно решать проблемы, когда они врозь.

Что вам понадобится:

• Офис

Вот обстановка: Ваша команда застряла в офисе. Двери заперты, и выбить двери или разбить окна не вариант. Дайте вашей команде 30 минут, чтобы определиться с десятью предметами в офисе, которые им нужны для выживания, и расположите их в порядке важности. Цель игры состоит в том, чтобы все договорились о десяти предметах и ​​их рейтинге за 30 минут.

Творческая деятельность по решению проблем

5. Легоман

Помогает с: Общение

Что вам понадобится:

• Лего

Инструкции:

1. Разделите всех на небольшие команды по двое или более.

2. Выберите надзирателя, который не входит в команду, чтобы построить случайную структуру из строительных блоков Lego в течение десяти минут.

3. Другие команды должны точно воспроизвести структуру (включая размер и цвет) в течение 15 минут. Однако только один участник из каждой группы может просматривать исходную структуру. Они должны выяснить, как передать размер, цвет и форму исходной конструкции своей команде.

4. Если это слишком просто, добавьте правило, согласно которому участник, который может видеть исходную структуру, не может прикасаться к новой структуре.

6. Побег

Помогает с: Сотрудничество

Что вам понадобится:

• 1 веревка
• 1 ключ
• Запираемая комната
• 5-10 головоломок или подсказок (в зависимости от того, сколько времени вы хотите провести за игрой)

Инструкции:

1. Цель этого упражнения — разгадать загадки, найти ключ и выбраться из запертой комнаты за отведенное время.

2. Спрячьте ключ и список подсказок по комнате.

3. Собрать команду в пустой комнате и «запереть» дверь.

4. Дайте им от 30 минут до часа, чтобы найти ключ, используя подсказки, спрятанные в комнате.

7. Обморожение

Помогает с: Принятие решений, адаптивность

Что вам понадобится:

• Повязка на глаза
• 1 упаковка строительных материалов (таких как картон, зубочистки, резинки и стикеры) для каждой команды
• Электрический вентилятор

Инструкции:  Ваши сотрудники — исследователи Арктики, путешествующие по ледяной тундре! Разделите их на команды по четыре или пять человек и попросите их выбрать лидера, который будет руководить их исследованием. Каждая команда должна построить укрытие из предоставленных материалов до того, как разразится буря за 30 минут. Однако обе руки лидера группы обморожены, поэтому они физически не могут помочь построить убежище, а остальная часть команды страдает снежной слепотой и не может видеть. Когда 30 минут истекут, включите вентилятор и посмотрите, какое укрытие сможет выдержать сильный ветер шторма.

8. Минное поле

Помогает с: Связь

Что вам понадобится:

• Пустая комната или коридор
• Повязки на глаза
• Коллекция обычных офисных предметов

Инструкции:

1. Расставьте предметы (коробки, стулья, бутылки с водой, сумки и т. д.) по комнате так, чтобы не было свободного прохода из одного конца комнаты в другой.

2. Разделите свою команду на пары и завяжите глаза одному члену команды.

3. Другой должен устно провести этого человека из одного конца комнаты в другой, избегая «мин».

4. Партнер, у которого не завязаны глаза, не может касаться другого.

5. Если вы хотите усложнить задание, пусть все пары будут проходить одновременно, чтобы команды нашли способы стратегического общения друг с другом.

9. Слепые формации

Помогает с: Общение

Что вам понадобится:

• Повязки для глаз
• Веревка

Инструкции:

1. Пусть группа наденет повязки на глаза и образует большой круг.

2. Свяжите два конца веревки вместе и положите ее по кругу в центре группы, достаточно близко, чтобы каждый человек мог протянуть руку и коснуться ее.

3. Попросите группу общаться, чтобы создать фигуру из веревки — квадрат, треугольник, прямоугольник и т. д.

4. Если у вас очень большая группа, разделите их на команды и дайте каждой команде веревку. Пусть они соревнуются, кто быстрее сформирует ту или иную фигуру.

Быстрое и простое решение проблем

10. Выстраивание жалюзи

Помогает с: Общение

Что вам понадобится:

• Повязки на глаза

Инструкции:

1. Завяжите всем глаза и прошепчите каждому число, начиная с единицы.

2. Скажите им, чтобы они построились в порядке номеров, не говоря ни слова.

3. Вместо того, чтобы давать им номера, вы также можете выстроить их в числовой ряд по росту, возрасту, дню рождения и т. д.

11. Обратная пирамида

Помогает с: Адаптивность, сотрудничество

Что вам понадобится:

• Ничего

Инструкции:

1. Попросите всех встать горизонтально в форме пирамиды.

2. Попросите их перевернуть основание и вершину пирамиды, перемещая только трех человек.

3. Это быстрое упражнение лучше всего работает, когда небольшие группы соревнуются, кто быстрее перевернет пирамиду.

12. Двигайся!

Помогает с: Адаптивностью, сотрудничеством

Что вам понадобится:

• Мел, веревка, лента или бумага (что-нибудь, чтобы отметить пробел)

Инструкции:

1. Разделите группу на две команды и выстройте их лицом друг к другу лицом друг к другу.

2. Мелом, лентой, веревкой или бумагой (в зависимости от игровой поверхности) отметьте квадратное пространство, на котором каждый человек может стоять. Оставьте одно лишнее пустое место между двумя лицевыми рядами.

3. Цель состоит в том, чтобы две противоположные линии игроков поменялись местами.

4. Установите следующие ограничения на передвижение:

• Одновременно может передвигаться только один человек.
• Человек не может двигаться вокруг людей, смотрящих в том же направлении.
• Никто не может двигаться назад.
• Человек не может одновременно перемещаться более чем с одним человеком из другой команды.

13. Человеческий узел

Помогает с: Адаптируемость, сотрудничество

Что вам понадобится:

• Ничего

Инструкции:

1. Посадите всех в круг и попросите каждого взяться за руки с двумя людьми, которые не находятся непосредственно рядом с ним.

2. Когда все запутались, попросите их распутать узел и образовать идеальный круг, не отпуская ничьей руки.

Наши последние два действия по решению проблем лучше всего работают при работе с реальной проблемой:

14. Сначала самая глупая идея

Помогает: Мгновенное решение проблем

Что вам понадобится:

• Ничего

Инструкции:

1. «Глупые» идеи иногда самые лучшие. Попросите всех подумать о самом глупом возможном решении проблемы.

2. После того, как у вас будет длинный список, просмотрите его и посмотрите, какие из них могут быть не такими глупыми, как вы думаете.

3. Обсудите свои решения в Wrike. Это бесплатно, и каждый может начать сотрудничать мгновенно!

15. Что бы сделал X

Помогает: Мгновенное решение проблем

Что вам понадобится:

• Ничего

Инструкции:

1. Пусть каждый притворится известным.

2. Каждый человек должен подходить к проблеме так, как если бы он был выбранным им известным человеком. Какие варианты они рассмотрят? Как бы они справились с этим?

3. Это позволяет каждому рассмотреть решения, о которых он мог и не подумать изначально.

Ищете другие игры для тимбилдинга и виртуальных встреч? Ознакомьтесь с этими виртуальными играми-ледоколами или нашим Полным руководством по тимбилдингу, который не отстой.

 .

Дополнительные ресурсы по решению проблем

• Модель решения проблем: Ищете модель, обеспечивающую структуру решения проблем? Это подробное руководство дает вам инструменты для быстрого решения любой проблемы.
• Симплексный процесс. Симплексный процесс, популяризированный благодаря книге Мин Басадура «Сила инноваций», обеспечивает обучение и методы для каждого этапа решения проблемы. Это помогает представить решение проблем как непрерывный цикл, а не как процесс «один и готово».
• Увлекательные занятия и игры по решению проблем: Ищете другие идеи? Ознакомьтесь с этим списком интересных и творческих занятий по решению проблем для взрослых и детей!
• Секрет лучшего решения проблем. В этой статье приводятся советы, варианты использования и свежие примеры, которые помогут вам стать мастером в решении самых сложных проблем.

Как решить проблемы с Wrike

Программное обеспечение Wrike для управления проектами содержит все инструменты, необходимые вашей команде для решения сложных задач. Благодаря непревзойденной прозрачности ваших проектов вы сможете выявлять проблемы еще до того, как они возникнут. Используйте диаграммы Ганта, чтобы увидеть зависимости задач, создавайте списки дел, чтобы расставить приоритеты в работе, и отслеживайте время, чтобы убедиться, что вы используете свои часы эффективно.

Объединив всю коммуникацию на одной платформе, вы можете создать единый источник достоверной информации для всей работы вашей команды и быть уверенным, что ни одна проблема больше не будет вас ставить в тупик. Заинтересованы? Начните работу с бесплатной пробной версией Wrike уже сегодня.

Как американский средний класс изменился за последние пять десятилетий

Средний класс, когда-то составлявший экономический слой подавляющего большинства взрослых американцев, за последние пять десятилетий неуклонно сокращался. Доля взрослых, живущих в домохозяйствах среднего класса, снизилась с 61% в 19от 71 до 50% в 2021 году, согласно новому анализу правительственных данных Pew Research Center.

С 2020 года: Вы принадлежите к американскому среднему классу? Узнайте с помощью нашего калькулятора доходов

Сокращение среднего класса сопровождалось увеличением доли взрослых с более высокими доходами – с 14% в 1971 г. до 21% в 2021 г. – а также увеличением в доле тех, кто находится в ярусе с более низким доходом, с 25% до 29%. Эти изменения происходили постепенно, поскольку доля взрослых в среднем классе уменьшалась в каждое десятилетие с 1971 до 2011 года, но затем оставался стабильным до 2021 года.

В приведенном ниже анализе представлены семь фактов об изменении экономического положения среднего класса США и основных демографических групп Америки с 1971 года. В соответствующем анализе рассматривается влияние коронавируса. пандемия на финансовое благополучие домохозяйств с низким, средним и высоким уровнем доходов по сравнению с эпохой Великой рецессии. (В исходных данных для обоих анализов демографические данные относятся к 1971-2021 год, а данные о доходах относятся к периоду 1970-2020 годов. Таким образом, доли взрослых в уровне доходов основаны на доходах их домохозяйств в предыдущем году.)

В этом отчете анализируются данные Ежегодных социально-экономических приложений (ASEC) Текущего обследования населения (CPS) для изучения того, как экономический статус американского среднего класса изменился с 1971 года. В нем также исследуется движение демографических групп в американский средний класс и из него, а также между уровнями с низким и высоким доходом от 1971 до 2021.

CPS — официальный источник ежемесячных оценок безработицы для правительства США; ASEC, проводимый ежегодно в марте, является официальным источником оценок доходов и бедности. Вспышка COVID-19 повлияла на усилия правительства США по сбору данных в ходе его опросов, ограничив личный сбор данных и повлияв на скорость ответов. Возможно, что эти изменения в сборе данных повлияли на некоторые показатели экономических результатов и то, как они различаются по демографическим группам. В этом отчете используются обновленные веса, опубликованные Бюро переписи населения, для исправления отсутствия ответов в 2019 г. , 2020 и 2021.

В этом анализе взрослые со «средним доходом» в 2021 г. — это лица, чей годовой доход домохозяйства составлял две трети от удвоенного национального среднего дохода в 2020 г., после того как доходы были скорректированы с учетом размера домохозяйства, или от 52 000 до 156 000 долларов в год в долларах 2020 года на семью из трех человек. Взрослые с низким доходом имеют семейный доход менее 52 000 долларов США, а взрослые с высоким уровнем дохода имеют семейный доход более 156 000 долларов США.

Доход, необходимый для получения среднего дохода, зависит от размера домохозяйства, при этом малым домохозяйствам требуется меньше для поддержания того же образа жизни, что и большим домохозяйствам. Границы уровней доходов также меняются по годам в зависимости от изменений среднего национального дохода. Подробнее читайте в методологии.

Термины «средний доход» и «средний класс» используются в этом анализе взаимозаменяемо для наглядности. Но принадлежность к среднему классу может относиться не только к доходу, будь то уровень образования, тип профессии, экономическая безопасность, владение домом или социальные и политические ценности. Класс также может быть просто вопросом самоидентификации.

Доходы домохозяйств значительно выросли с 1970 года, но доходы домохозяйств среднего класса выросли не так сильно, как доходы домохозяйств с более высокими доходами. Средний доход домохозяйств среднего класса в 2020 году был на 50% выше, чем в 1970 году (90 131 доллар против 59 934 долларов), если измерять в долларах 2020 года. Эти достижения реализовывались медленно, но большей частью неуклонно, за исключением периода с 2000 по 2010 г., так называемого «потерянного десятилетия», когда доходы повсеместно падали.

Средний доход домохозяйств с низким доходом рос медленнее, чем доход домохозяйств среднего класса, увеличившись с 20 604 долларов в 1970 году до 29 963 долларов в 2020 году, или на 45%.

Рост доходов с 1970 по 2020 год был самым резким для домохозяйств с более высокими доходами. Их средний доход за это время увеличился на 69%, со 130 008 до 219 572 долларов.

В результате этих изменений также увеличился разрыв в доходах домохозяйств с высокими доходами и других домохозяйств. В 2020 году средний доход домохозяйств с более высокими доходами был в 7,3 раза выше, чем у домохозяйств с более низкими доходами, по сравнению с 6,3 в 1970 году. в 1970.

Доля среднего класса в совокупном доходе домохозяйств США неуклонно снижалась с 1970 года. Увеличение разрыва в доходах и сокращение среднего класса привели к неуклонному снижению доли совокупного дохода США принадлежит семьям среднего достатка. В 1970 г. на долю взрослых в домохозяйствах со средним доходом приходилось 62% совокупного дохода, а в 2020 г. эта доля упала до 42%.% в 1970 году до 50% в 2020 году. Частично это увеличение отражает рост доли взрослых с более высоким уровнем дохода.

Доля совокупного дохода в США, принадлежащая домохозяйствам с более низкими доходами, за эти пять десятилетий снизилась с 10% до 8%, хотя доля взрослых, проживающих в домохозяйствах с более низкими доходами, за этот период увеличилась.

Пожилые американцы и взрослые чернокожие добились наибольшего прогресса по лестнице доходов с 1971 по 2021 год. с 71 до 21% в 2021 году, или на 7 процентных пунктов. При этом доля низкодоходного слоя увеличилась с 25% до 29%, или на 4 пункта. В целом это представляло собой чистый прирост дохода на 3 процентных пункта для всех взрослых.

Лица в возрасте 65 лет и старше добились наиболее заметного прогресса по лестнице доходов с 1971 по 2021 год. Они увеличили свою долю в группе с более высокими доходами и сократили свою долю в группе с более низкими доходами, что привело к чистому приросту в 25 баллов. . Прогресс среди взрослых в возрасте 65 лет и старше, вероятно, был обусловлен увеличением участия в рабочей силе, повышением уровня образования и ролью выплат по социальному обеспечению в сокращении бедности.

Взрослые чернокожие, а также женатые мужчины и женщины также были одними из самых выигравших с 1971 по 2021 год, при этом чистый прирост составил от 12 до 14 процентных пунктов.

С другой стороны, отсутствие хотя бы степени бакалавра привело к заметному экономическому спаду за этот период. Взрослые со средним или низким уровнем образования, а также те, кто имеет некоторый опыт работы в колледже, но не имеет диплома, за последние пять десятилетий значительно увеличили свою долю в группе с низким уровнем дохода. Хотя ни одна группа взрослых по уровню образования не поднялась по лестнице доходов с 19С 71 по 2021 год взрослые в целом добились успехов, повысив уровень своего образования. Доля взрослых в возрасте 25 лет и старше, окончивших не менее четырех лет колледжа, составляла 38% в 2021 году по сравнению с 11% в 1971 году. сравнению с другими группами в данный момент времени. Например, в 2021 году взрослые в возрасте 65 лет и старше и взрослые чернокожие по-прежнему чаще, чем многие другие группы, имели более низкий доход и менее вероятно, что средний или высокий доход.

Взрослые, состоящие в браке и проживающие в семьях с несколькими работниками, в период с 1971 по 2021 год добились большего прогресса по служебной лестнице, чем их непосредственные сверстники. Как правило, взрослые, имеющие партнера, имеют лучшие результаты по целому ряду экономических результатов, чем те, у кого нет партнера. Одна из причин заключается в том, что брак все больше увязывается с уровнем образования, что приносит плоды с точки зрения более высоких доходов.

Женатые мужчины и женщины были распределены по уровням дохода идентично друг другу в обоих 1971 и 2021. Обе группы почти удвоили свои доли в группе с более высоким доходом за последние пять десятилетий, с 14% в 1971 г. до 27% в 2021 г. И ни в одной группе не наблюдалось увеличения доли в группе с более низким доходом.

Неженатые мужчины и женщины с гораздо большей вероятностью, чем их женатые коллеги, попадали в группу с более низким доходом в 2021 г. И, в частности, доля неженатых мужчин в группе с более низким доходом значительно увеличилась с 1971 по 2021 г. и такое же значительное снижение их доли в группе со средним уровнем дохода. Тем не менее, неженатые мужчины с меньшей вероятностью, чем незамужние женщины, имеют более низкий доход и чаще имеют средний доход.

Взрослые в домохозяйствах с более чем одним кормильцем живут намного лучше с экономической точки зрения, чем взрослые в домохозяйствах с одним кормильцем. В 2021 году около 20% взрослых в домохозяйствах с несколькими работниками относились к группе с более низким доходом по сравнению с 53% взрослых в домохозяйствах с одним кормильцем. Кроме того, взрослые в домохозяйствах с несколькими кормильцами более чем в два раза чаще, чем взрослые в домохозяйствах с одним кормильцем, попадали в группу с более высоким уровнем дохода в 2021 году.0309 вниз по лестнице доходов больше всего с 1971 по 2021 год.

Несмотря на прогресс, взрослые чернокожие и латиноамериканцы отстают от других групп по своему экономическому положению. Хотя взрослые чернокожие добились самых больших успехов в повышении уровня доходов с 1971 по 2021 год, они, наряду со взрослыми латиноамериканцами, с большей вероятностью окажутся в группе с более низким доходом, чем взрослые белые или азиаты. Около 40% взрослых чернокожих и латиноамериканцев в 2021 году имели более низкий доход по сравнению с 24% взрослых белых и 22% взрослых азиатов.

Взрослые чернокожие — единственная крупная расовая и этническая группа, в которой не произошло снижения доли среднего класса, которая составляла 47% в 2021 г., примерно столько же, как и в 1971 г. половина (52%) жили в домохозяйствах среднего класса в 2021 г., хотя в 1971 г. этот показатель снизился с 63%. — четыре или более белых и азиатских взрослых.

Относительный экономический статус мужчин и женщин мало изменился с 19с 71 до 2021 года. В обеих компаниях наблюдалось одинаковое процентное увеличение доли людей с низким и высоким доходом, и в обеих наблюдалось двузначное снижение доли среднего класса. В 2021 году женщины по-прежнему чаще, чем мужчины, жили в домохозяйствах с более низким доходом (31% против 26%).

Взрослые в возрасте 65 лет и старше продолжают отставать в экономическом отношении, несмотря на десятилетия прогресса. Доля взрослых в возрасте 65 лет и старше в группе с низким доходом упала с 54% в 1971 г. до 37% в 2021 г. Их доля в среднем классе выросла с 39%.% до 47%, а их доля в верхнем уровне доходов увеличилась с 7% до 16%. Тем не менее, взрослые в возрасте 65 лет и старше являются единственной возрастной группой, в которой более чем каждый третий взрослый находится в домохозяйствах с низким доходом, и они гораздо реже, чем взрослые в возрасте от 30 до 44 лет, а также люди в возрасте от 45 до 64 лет. быть в верхнем уровне дохода.

Во всех остальных возрастных группах с 1971 по 2021 год наблюдалось увеличение доли людей с более низким доходом, а также уменьшение доли людей со средним доходом. Но они также увидели увеличение доли тех, кто имеет более высокий доход. Например, среди взрослых в возрасте от 30 до 44 лет доля домохозяйств с более высокими доходами почти удвоилась: с 12% в 19от 71 до 21% в 2021 году.

Существует значительный и растущий разрыв в доходах между взрослыми со степенью бакалавра и людьми с более низким уровнем образования. В 2021 г. около четырех из десяти взрослых, имеющих как минимум степень бакалавра (39 %), имели более высокий уровень дохода, по сравнению с 16 % или менее среди тех, кто не имеет степени бакалавра. Доля взрослых с высоким доходом, имеющих как минимум степень бакалавра, увеличилась с 1971 по 2021 год, в то время как доля людей без степени бакалавра либо снизилась, либо осталась неизменной.

В 2021 году примерно половина или чуть больше взрослых, имеющих либо высшее образование, либо аттестат средней школы, относились к среднему классу. доли среднего класса с 1971 по 2021 год — и заметное увеличение доли населения с низким уровнем дохода. В 2021 году около четырех из десяти взрослых, имеющих только аттестат о среднем образовании или его эквивалент (39%), относились к категории с более низким доходом, что примерно вдвое больше, чем в 19 странах.71.

Примечание: Вот методология для этого анализа.

Стелла Секопулос — бывший научный сотрудник, занимающийся исследованиями социальных и демографических тенденций в Pew Research Center.

СООБЩЕНИЯ БИО ЭЛЕКТРОННАЯ ПОЧТА

Калькулятор человека | Тренажер по ментальной арифметике

Наша программа поможет вам чувствовать себя более комфортно и уверенно с цифрами в повседневной жизни

Станьте человеком-калькулятором СЕГОДНЯ!

     4,7/5

На основании 2315 отзывов

1

1

Решение математических задач не должно заставлять вас плакать!

Прекратите слезы разочарования…

И начните получать правильные ответы за считанные секунды!

Математика — заклятый враг большинства учеников. А может быть и для вас. Иногда это заставляет вас кричать от разочарования. В других случаях это может постоянно вызывать у вас желание пнуть что-нибудь, решая математические задачи.

Но ты можешь покончить с этим чувством сегодня. Вы можете перестать получать эти неправильные ответы. Вы можете преобразовать свою скорость вычислений из скорости улитки в молниеносную. Мало того, вы можете решить любую задачу, которую ставит перед вами математика. И есть только один способ сделать это. Это пересмотреть свое отношение к математике.

Как насчет объединения рук с математикой? Он заслуживает всего внимания, которого вы ему не уделяете. У вас будет дружба, которая сделает вас обоих счастливыми. Это перестанет вас расстраивать, и вы получите правильные ответы. Беспроигрышная ситуация.

Прекратите вражду с помощью математики. Начните любить это.

Станьте человеком-калькулятором сегодня !!! Используйте код