第一部分｜标准基础与设计原则
1.1 背景与源起
——当今世界正经历由全球化深化、技术变革加速以及可持续发展议题日益凸显所共同推动的深刻转型。人工智能正在重塑组织运作方式、工作形态与决策逻辑，同时，社会与机构也面临着更高程度的复杂性、不确定性与相互关联的系统性风险。
——在这样的环境中，传统关于“就业能力”或“职业准备度”的定义已难以充分回应青年发展的现实需求。真正关键的，不仅是学科知识或单项技能，而是一套能够帮助个体理解复杂情境、做出负责任决策、有效运用技术，并在持续变化中实现长期发展的综合能力结构。
——基于这一背景，UNGLEP 发起并主导了 GEAR 人才能力标准，作为一套面向未来青年的全球能力标准。该标准旨在以清晰、结构化且具有全球适用性的方式，界定青年在全球化、可持续发展与人工智能时代所需具备的核心能力。
1.2 什么是 GEAR
——GEAR 分别代表 Global（全球）、ESG-driven（可持续与责任导向）、AI-era Competency（AI 时代能力）与 Resilience（韧性与成长）。GEAR 人才能力标准是由 UNGLEP 发起并主导的全球能力标准，用以界定青年在快速变化的世界中实现长期发展的关键能力结构。
——在愿景层面，GEAR 人才指的是具备全球视野、秉持 ESG 导向价值、掌握 AI 时代关键能力，并展现面向未来韧性的青年。在框架层面，GEAR 将这一愿景转化为一套可被教学、学习、评估并应用于真实情境中的结构化能力域与核心能力体系。
——GEAR 人才能力标准是由 UNGLEP 主导并背书的面向未来的全球青年能力标准。
——该标准旨在界定青年在全球化、可持续发展与人工智能时代所需具备的核心能力，并支持其在快速变化与高度不确定的环境中实现长期发展。
1.3 目标与适用范围
——GEAR 人才能力标准旨在为技术、组织与社会加速变迁背景下的青年能力发展，建立一套统一且具备全球适用性的参照标准。该标准并非用于规定具体项目或机构模式，而是提供一套共同的能力语言，以支持：
• 指导以能力为导向的课程体系与学习路径设计；
• 支撑基于真实世界情境的评估与认证机制建设；
• 促进教育、培训与早期职业发展与不断演变的组织与社会挑战之间的对齐；
• 推动国际组织、教育机构与雇主围绕“未来型人才”形成共通理解与协作基础。
——本标准面向 18 至 30 岁的青年群体，其核心定位是为面向未来的青年人才提供能力参照标准。在实践层面，标准主要应用于教育、培训与早期职业发展阶段，用于支撑青年进入、适应并逐步塑造真实世界的工作与社会场域。其定位是一套跨体系的能力参照标准，可在不同教育模式、文化环境与制度背景下使用。
1.4 与 UNGLEP、GYSCA 及生态体系的关系
——UNGLEP 作为 GEAR 人才能力标准的发起方与治理主体，负责确保该标准在战略方向、体系一致性以及与全球发展重点议题之间的对齐。该标准体现了在可持续发展与技术变革背景下，长期推进青年能力建设的承诺。
——GYSCA 作为 GEAR 标准的旗舰实施平台，负责将能力标准转化为模块化课程、学习体验、评估体系以及真实世界的实践机会，包括项目实践、导师辅导与实习等，并与跨国公司及其他生态伙伴协同推进。
——通过这一结构，GEAR 提供能力标准，GYSCA 提供实施机制，两者共同构成一个将全球理念与具体人才发展路径相连接的整体体系。
1.5 设计原则
——GEAR 人才能力标准遵循以下核心设计原则：
• 清晰与聚焦：在保持必要概念深度的同时，优先采用简洁、结构化的架构，避免不必要的复杂化。
• MECE 结构：各能力域与核心能力在设计上力求相互区分、整体穷尽，确保体系的完整性与一致性。
• 全球适用性：所有概念与表述均以跨文化、跨制度与跨国家环境的适用性为前提进行设计。
• 能力导向：聚焦可培养、可展现、可评估的能力。
• 可实施性：标准在设计之初即以可转化为课程体系、学习模块、评估工具与认证体系为目标，确保在实际教育与组织情境中的可落地性。
1.6 标准的使用方式
——GEAR 人才能力标准被设计为连接学习体系、人才发展项目与职业路径起步之间的能力参照层。它是一套通用能力标准，供不同主体在各自情境中加以使用与对接。
——在实践中，本框架主要通过以下四种方式发挥作用：
• 作为共同的能力参照系：为不同项目、机构与领域提供一套稳定且可对比的能力语言，用于描述与沟通青年能力发展水平。
• 作为结构性设计依据：用于指导课程体系、学习模块与成长路径的设计，使其围绕长期能力发展，而非短期内容覆盖展开。
• 作为评估与认证基础：支撑建立基于证据、过程透明且结果可对比的能力评估与认证机制。
• 作为协同接口：通过共享的能力标准，促进教育、培训项目与早期职业发展路径之间的对齐与协作。
——通过上述使用方式，GEAR 人才能力标准在系统层面连接了设计、实施、评估与协同，使不同主体能够围绕同一套能力语言开展工作。
Part II. GEAR 能力素质模型核心标准
2.1 GEAR的四类能力域
——Global 维度关注在复杂且高度互联的全球环境中理解问题与开展工作的能力，强调全球语境理解、跨文化协作以及系统性思维，是在跨国家、跨行业与跨组织情境中有效工作的基础能力。
——ESG-driven 维度关注将可持续发展、责任意识与治理要求系统纳入决策过程，强调对 ESG 框架的理解、责任型判断以及在组织与职业情境中的伦理与风险意识。
——AI-era Competency 维度关注在技术赋能环境中高效工作的能力，强调 AI 与数据素养、人机协作，以及运用数字技术改进组织与商业实践的能力。
——Resilience 维度关注在不确定与变化环境中保持表现并实现持续成长的能力，强调持续学习、适应变化与执行能力，以及长期职业认同与使命感的建立。
2.2 十二项能力素质 (核心标准)
G1 全球语境理解与全球视野
——理解全球环境与趋势，并将组织与社会问题放入更广阔国际语境中加以思考的能力。
G2. 跨文化协作与多方沟通
——在多元文化环境中高效协作，并以专业、建设性的方式与不同利益相关方沟通的能力。
G3. 全球语境下的系统性思维
——通过理解经济、社会、技术与组织系统之间的相互关联来分析复杂问题的能力。
E4. 可持续发展与 ESG 素养
——理解可持续发展理念与 ESG 框架，并认识其与长期价值创造之间关系的能力。
E5. 责任型决策与影响力思维
——以平衡、结构化的方式将社会、环境与治理因素纳入决策过程的能力。
E6. 伦理、治理与风险意识
——在组织与职业情境中识别伦理边界、治理要求与风险因素的能力。
A7.AI 素养与数据驱动思维
——理解AI 与数据的基本原理，并将其用于支持分析与判断的能力。
A8. 人机协作与生产力重构
——与AI 工具高效协作，重构工作流程并提升个人与组织生产力的能力。
A9. 技术赋能的商业与组织思维
——运用数字化与新兴技术重新思考商业实践与组织流程的能力。
R10. 快速学习与自我发展
——持续学习、跨情境迁移知识并推动自我提升的能力。
R11. 适应变化、执行力与不确定性应对
——在不确定环境中保持执行力，并根据变化调整行动的能力。
R12. 使命感、职业认同与长期发展
——建立清晰的使命感与职业认同，并追求可持续长期发展的能力。
2.3 GEAR 核心能力分级标准
G1. Global Context Awareness & GlobalMindset 全球语境理解与全球视野
——基础级 - 能够理解基本的全球环境与背景，并说明国际因素与组织或社会问题之间的关系。
——胜任级 - 能够将问题放入更广阔的全球语境中进行分析，并比较不同地区或体系下的视角。
——高阶级 - 能够在复杂和不确定的环境中，将全球视角系统融入决策与战略思考。
G2. Cross-cultural Collaboration & StakeholderCommunication 跨文化协作与多方沟通
——基础级 - 能够以尊重的方式与不同背景的人沟通，并在跨文化团队中进行建设性合作。
——胜任级 - 能够根据不同利益相关方调整沟通方式，并在多元文化环境中高效协作。
——高阶级 - 能够在多方参与的复杂情境中推动协作，并有效引导和管理沟通过程。
G3. Systems Thinking in a Global Context 全球语境下的系统性思维
——基础级 - 能够认识到复杂问题涉及多个相互关联的系统因素。
——胜任级 - 能够通过识别经济、社会、技术与组织系统之间的关键关联来分析问题。
——高阶级 - 能够在设计解决方案时综合考虑系统层面的影响及不同领域之间的长期相互作用。
E4. Sustainability & ESG Literacy 可持续发展与 ESG 素养
——基础级 - 理解可持续发展与ESG 的基本概念，并能说明其与组织和社会的相关性。
——胜任级 - 能够运用可持续发展与ESG 框架分析组织实践及其长期价值创造。
——高阶级 - 能够将可持续发展与ESG 因素系统融入战略思考与组织决策。
E5. Responsible Decision-Making & ImpactThinking 责任型决策与影响力思维
——基础级 - 在进行基本决策时，能够考虑社会、环境与治理因素。
——胜任级 - 能够在结构化决策过程中权衡不同影响维度并评估取舍关系。
——高阶级 - 能够设计并论证在组织目标与更广泛社会和环境影响之间取得平衡的决策方案。
E6. Ethics, Governance & Risk Awareness 伦理、治理与风险意识
——基础级 - 能够识别职业情境中的基本伦理边界、治理要求与常见风险因素。
——胜任级 - 能够在实际情境中识别伦理、治理与风险问题，并将其纳入决策考量。
——高阶级 - 能够预判复杂的伦理与风险影响，并参与制定兼顾治理要求与风险控制的解决方案。
A7. AI Literacy & Data-informed Thinking AI 素养与数据驱动思维
——基础级 - 理解AI 与数据的基本概念，并能将其用于支持基础分析与判断。
——胜任级 - 能够在实际情境中运用AI 工具与数据提升分析、问题解决与决策质量。
——高阶级 - 能够对AI 与数据驱动的结果进行审慎判断，并将其融入复杂决策与规划过程。
A8. Human–AI Collaboration & ProductivityDesign 人机协作与生产力重构
——基础级 - 能够使用AI 工具支持个人工作任务并提升基本工作效率。
——胜任级 - 能够通过结合人类判断与AI 能力，重新设计工作流程以提升团队或项目效率。
——高阶级 - 能够主导或参与设计人机协作模式，以系统性提升组织绩效。
A9. Technology-enabled Business &Organizational Thinking 技术赋能的商业与组织思维
——基础级 - 理解数字技术如何影响商业实践与组织流程。
——胜任级 - 能够运用数字化与新兴技术改进或重构具体的商业或组织实践。
——高阶级 - 能够将技术因素系统纳入更宏观的商业与组织设计及战略思考。
R10. Learning Agility & Self-Development 快速学习与自我发展
——基础级 - 表现出学习意愿，并能在指导下获取新的知识或技能。
——胜任级 - 能够自主学习，在不同情境中应用所学，并通过反思经验提升表现。
——高阶级 - 能够持续优化学习方式，在新领域中快速成长，并支持他人的发展。
R11. Adaptability, Execution & Working UnderUncertainty 适应变化、执行力与不确定性应对
——基础级 - 在面对变化或不确定性时，能够保持基本的任务执行。
——胜任级 - 能够在环境变化时调整计划与行动，并保持稳定的执行力。
——高阶级 - 能够在复杂不确定的情境中推动有效执行，并帮助他人应对变化。
R12. Purpose, Professional Identity & Long-termDevelopment 使命感、职业认同与长期发展
——基础级 - 开始明确个人目标，并理解职业发展的重要性。
——胜任级 - 逐步建立清晰的职业认同，并将学习与行动与中长期目标对齐。
——高阶级 - 展现出明确的使命感，并能够做出面向长期可持续发展的战略性职业决策。
