국제 학생 평가 프로그램
Programme for International Student Assessment약어 | PISA |
---|---|
포메이션 | 1997 |
목적 | 전 세계 교육 성취도 비교 |
본부 | OECD 본부 |
위치 |
|
서비스 지역 | 월드 |
멤버십 | 79개 정부교육과 |
공용어 | 영어와 프랑스어 |
유아·학교과장 | 유리 벨팔리 |
메인 오르간 | PISA 이사회(의장 – Michelle Browniges) |
모조직 | OECD |
웹사이트 | oecd |
국제학생평가프로그램(PISA)은 회원국과 비회원국의 경제협력개발기구(OECD)가 15세 학생들의 수학, 과학, 독서에 대한 학업성취도를 측정해 교육시스템을 평가하려는 세계적인 연구다.[1]2000년에 처음 공연되었다가 3년마다 반복되었다.그것의 목적은 각국이 교육 정책과 결과를 개선할 수 있도록 하기 위해 비교할 수 있는 데이터를 제공하는 것이다.문제 해결과 인지도를 측정한다.[2]
2018년 데이터 수집 결과는 2019년 12월 3일 공개됐다.[3]
영향과 영향
PISA와 유사한 국제 표준화된 교육 성취 평가는 국가 및 국제 수준에서 교육 정책 수립 과정에서 점점 더 많이 사용되고 있다.[4]
PISA는 국제적으로 합의된 공통의 틀 내에서 정기적인 평가를 통해 교육 시스템 성과에 대한 국가 모니터링에 의해 제공되는 정보를 보다 넓은 맥락에서 설정하기 위해 고안되었다; 학생 학습과 다른 요소들 간의 관계를 조사함으로써 그들은 "성과에 대한 변동 요인을 통찰할 수 있다".n 및 국가 간"[5]
1990년대까지만 해도 국가 시험을 이용한 유럽 국가는 거의 없었다.1990년대에는 10개 국가/지역이 표준화된 평가를 도입했고, 2000년대 초부터 10개국이 그 뒤를 따랐다.2009년까지 오직 5개의 유럽 교육 시스템만이 국가 학생 평가를 받지 않았다.[4]
교육 정책 분야에서 이러한 국제 표준화된 평가가 새로운 지식의 창출, 평가 정책의 변화, 그리고 국가 교육 정책에 대한 외부 영향 측면에서 더 광범위하게 영향을 미쳤다.
새로운 지식의 창조
국제 표준화 평가의 데이터는 교육 시스템 내부 또는 전체에서 인과 요인에 대한 연구에 유용할 수 있다.[4]Mons는 대규모 국제 평가에 의해 생성된 데이터베이스는 수학 및 독서의 학습 조건에서부터 제도적 자율성 및 입학 정책에 이르는 주제에 대해 전례 없는 규모의 재고와 교육 시스템의 비교를 가능하게 했다고 지적한다.[6]그들은 교육 성과 지표를 비교 통계 분석하는 데 사용될 수 있는 유형들을 개발하도록 허용함으로써, 다양한 정책 선택의 결과를 확인할 수 있다.그들은 교육에 대한 새로운 지식을 만들어냈다: PISA 연구결과는 학생들을 직업이나 학문의 경로로 조기 추적하는 것과 같은 깊이 내재된 교육 관행에 도전해 왔다.[7]
- 2018년 데이터 수집에는 79개 국가와 경제가 참여했다.
바로소와 데 카르발로는 PISA가 교육과 공공정책의 정치영역을 연결하는 공통의 참고자료를 제공한다는 사실을 발견했다. PISA는 교육과 공공정책의 영역으로부터 서로 다른 지식의 가닥 사이에서 중재자로 작용하고 있다.[8]그러나 비교 평가에서 도출된 핵심 연구 결과가[4] 연구 커뮤니티에서 널리 공유되고 있지만, 이들이 만들어내는 지식이 정부 개혁 의제와 반드시 들어맞는 것은 아니며, 이는 평가 데이터의 부적절한 사용으로 이어진다.
국가평가정책의 변경
새로운 연구는 국제 표준화된 평가가 국가 평가 정책과 관행에 영향을 미치고 있다는 것을 시사한다.PISA는 평가, 평가, 커리큘럼 표준 및 성과 목표에 대한 국가 정책 및 관행에 통합되고 있으며, 평가 프레임워크 및 기구는 국가 평가를 개선하기 위한 모범 사례 모델로 사용되고 있으며, 많은 국가는 개정된 나티오에 PISA와 유사한 역량을 명시적으로 통합하고 강조하였다.nal 표준과 커리큘럼; 다른 사람들은 PISA 데이터를 사용하여 국가 데이터를 보완하고 국제 벤치마크에 대한 국가 결과를 검증한다.[7]
국가 교육 정책에 대한 외부 영향
학생 평가 정책에 미치는 영향보다 더 중요한 것은 PISA가 국가 교육 정책 선택에 영향을 미치는 방법의 범위다.
대부분의 참여 국가의 정책 입안자들은 PISA를 시스템 성과에 대한 중요한 지표로 본다; PISA 보고서는 정책 문제를 정의하고 국가 정책 토론의 의제를 정할 수 있다; 정책 입안자들은 PISA를 국제적으로 벤치마킹하는 시스템 성과와 시간의 경과에 따른 변화를 위한 효과적이고 신뢰할 수 있는 도구로 받아들이는 것 같다; 대부분의 국가들그들이 PISA의 평균점수 이상, 이하를 수행했든 상관없이 PISA 보고서에 대한 대응으로 정책 개혁을 시작했다.[7]
이에 맞서 국가교육체계에 미치는 영향은 확연히 다르다.예를 들어, 독일의 경우, 첫 번째 PISA 평가의 결과는 소위 'PISA 쇼크'를 야기했다. 이전에 받아들여졌던 교육 정책에 대한 질문이었다. 지역 정책 차이가 현저히 보호되는 상태에서, 그것은 궁극적으로 모든 레너드에 의해 공통된 국가 표준을 도입하고 심지어 제도화된 스트루트를 도입하기로 합의하였다.그들이 관찰되었는지 확인하기 위해 절개한다.[9]독일과 비슷한 조건을 가진 헝가리의 경우 PISA 결과가 교육정책에 큰 변화를 가져오지는 못했다.[10]
많은 나라들이 상대적 등급이나 절대 PISA 점수에 따라 국가 성과 목표를 설정했기 때문에, PISA 평가는 국제 교육 모니터와 정책 행위자로서 그들의 (비선임)기구인 OECD의 영향력을 증가시켰는데, 이것은 국제적으로 중요한 '정책 이전'의 정도를 의미한다.국가 수준; 특히 PISA는 "국가 교육 정책의 방향에 영향을 미치는 규범적 효과"를 가지고 있다.[7]따라서, 국제 표준화된 평가의 사용은 국가 시스템 성과에 대한 국제적, 외부적 책임으로의 전환을 가져왔다고 주장한다. 레이는 교육 시스템의 객관적 제3자 진단으로 묘사된 PISA 조사가 실제로 교육 문제에 대한 특정 방향을 촉진하는 데 도움이 된다고 주장한다.[4]
국가 정책 행위자들은 고성능 PISA 국가들을 가리켜 "쟁의된 국가 정책 토론에서 그들의 의도된 개혁 의제를 정당화하고 정당화하는 것을 돕는다"[11]고 말한다.PISA 데이터는 "벨기에 프랑스 커뮤니티와 같이 서로 다른 정책 옵션 간의 기존 갈등이나 경쟁 관계에 대한 오랜 논쟁을 불러일으키는데 사용될 수 있다."[12]이러한 경우 PISA 평가 데이터는 선택적으로 사용된다. 공공 담론에서 정부는 종종 국가 순위와 같은 PISA 조사의 피상적인 특징만 사용하고 더 상세한 분석은 하지 않는다.레이(2010:145, Greger, 2008)는 정책 입안자들이 다른 이유로 도입된 정책을 정당화하기 위해 선택적으로 데이터를 참조하기 때문에 PISA 평가의 실제 결과는 종종 무시된다고 언급한다.[13]
또한, PISA의 국제 비교는 데이터 자체가 연관성이 없는 개혁을 정당화하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 포르투갈에서는 PISA 데이터가 교사 평가에 대한 새로운 배치를 정당화하는 데 사용되었다. 또한 그들은 정부의 결례를 먹이기도 했다.e 학생이 1년을 반복하는 문제에 대해, (연구에 따르면, 학생들의 성적을 향상시키는 데 실패한다.)[14]핀란드에서, 장관들은 '유형' 학생들을 위한 새로운 정책을 추진하기 위해 PISA 결과(우수하다고 간주되는 다른 국가에 있음)를 사용했다.[15]그러한 사용과 해석은 일반적으로 정치인들이 종종 자금 지원을 꺼리는 양적 및 질적 방법을 혼합한 정성적 심층 연구와 종적 조사를 통해 보다 완전한 조사를 필요로 하는 PISA 데이터에 근거할 수 없는 인과 관계를 가정하는 경우가 많다.[16]
최근 수십 년 동안 PISA와 유사한 평가의 사용이 학생들의 학습을 평가하는 것에서 "교육 영역(그들의 전통적인 소관과 정치 영역)"을 연결하는 것에 이르기까지 확대되어 왔다.[17]이에 따라, Breakspear에 따르면, PISA 데이터는 "국가/연방 교육 시스템의 주요 목표를 점점 더 구체화, 정의 및 평가하게 되었다"[7]는 이유로, PISA 데이터가 그것들에 기초하고 있는 주요 정책 결정의 무게를 감당할 만큼 충분히 견고한지에 대한 의문이 제기된다.이는 PISA 시험을 설정한 사람들(예: 평가되고 평가되지 않을 내용을 선택함에 있어)이 교육 논쟁의 조건을 설정하고 전 세계 많은 국가에서 교육 개혁을 지향할 수 있는 상당한 힘을 가진 위치에 있음을 암시한다.[7]
틀
PISA는 국제교육성취도평가협회(IEA)가 1950년대 후반부터 시행한 국제학교학문의 전통에 서 있다.PISA의 방법론의 상당 부분은 국제수학과 과학 연구의 동향(TIMSS, 1995년 시작)의 예를 따르고 있으며, 이는 결국 미국 NAEP(National Assessment of Education Progress)의 영향을 많이 받았다.PISA의 읽기 구성요소는 IEA의 국제 읽기 능력 연구(PIRLS)의 진전에 의해 영감을 받았다.
PISA는 읽기, 수학, 과학 등 3개 분야에서 학생들의 읽고 쓰는 능력을 무한정 테스트하는 것을 목표로 하고 있다.[18]
PISA 수학능력시험은 학생들에게 실제 상황에서 정해진 문제를 풀기 위해 수학 지식을 적용하도록 요구한다.문제를 해결하기 위해 학생들은 다양한 수학 내용 지식뿐만 아니라 많은 수학 역량을 활성화해야 한다.반면, TIMSS는 분수와 소수점 이해와 그 사이의 관계(과정 달성)와 같은 전통적인 강의실 내용을 측정한다.PISA는 실제 문제와 평생 학습(노동력 지식)에 대한 교육의 적용 정도를 측정한다고 주장한다.
읽기 시험에서 "OECD/PISA는 15세 학생이 유창하게 읽는 정도나 단어 인식 과제나 철자법에 얼마나 능숙한지를 측정하지 않는다"고 했다.그 대신, 그들은 광범위한 연속적 및 비연속적 텍스트에 걸쳐 그들이 읽은 것의 의미를 "구축하고 확장하며 성찰할 수 있어야 한다."[19]
PISA는 또한 혁신적인 영역에서 학생들을 평가한다.2012년과 2015년에는 독서, 수학, 과학 외에 공동 문제 풀이 시험도 받았다.2018년에 추가적인 혁신 영역은 글로벌 역량이었다.
실행
PISA는 OECD가 후원하고, 통치하고, 조정하지만 참가국들이 비용을 지불한다.[citation needed]
시험방법
샘플링
PISA에 의해 시험된 학생들은 평가 기간 초기의 15세 3개월 16세 2개월이다.학생들이 재학 중인 학년은 고려하지 않는다.홈스쿨러가 아닌 학교의 학생들만 시험을 본다.그러나 2006년 PISA에서는 몇몇 나라에서도 학년을 기준으로 한 학생들의 표본을 사용했다.이것은 나이와 학년이 어떻게 상호 작용하는지를 연구하는 것을 가능하게 했다.
경제협력개발기구(OECD) 요건을 충족하려면 각국이 최소 5000명 이상의 표본을 뽑아야 한다.아이슬란드와 룩셈부르크와 같은 작은 나라들에서는 전체 연령 코호트를 테스트한다.일부 국가는 지역 간 비교를 허용하는 데 필요한 것보다 훨씬 더 큰 표본을 사용했다.
테스트
각 학생은 2시간 동안 컴퓨터 기반 시험을 본다.시험의 일부는 객관식이고 일부는 더 완전한 답을 포함한다.6시간 반의 평가 자료가 있지만 학생 한 명 한 명이 모든 부분에 대해 시험을 치르지 않는다.인지시험이 끝난 후, 참여 학생들은 학습 습관, 동기, 가족 등 자신의 배경에 대한 설문지에 답하는 데 거의 한 시간을 더 보낸다.학교 이사들은 학교 인구통계, 기금 등을 설명하는 설문지를 작성한다.2012년에 참가자들은 대규모 시험 및 평가 역사상 처음으로 새로운 유형의 문제, 즉 새로운 가상 장치의 탐색이 필요한 상호작용(복잡한) 문제를 제시했다.[20][21]
선택된 국가에서 PISA는 컴퓨터 적응 시험으로 실험을 시작했다.
국가 추가 기능
국가들은 PISA와 보완적인 국가 시험을 결합하는 것이 허용된다.
독일은 이것을 매우 광범위하게 한다: 국제 시험 다음 날 학생들은 PISA-E라고 불리는 국가 시험을 치른다.PISA-E의 테스트 항목은 PISA보다 TIMSS에 더 가깝다.약 5,000명의 독일 학생들만 국제 및 국가 시험에 참가하지만, 또 다른 45,000명의 독일 학생들은 국가 시험만을 본다.이 큰 표본은 연방정부의 분석을 허용하기 위해 필요하다.2006년 결과 해석에 대한 충돌에 이어 OECD는 독일이 국가시험에 PISA라는 꼬리표를 사용할 권리를 철회할 수도 있다고 경고했다.[22]
데이터 확장
처음부터, PISA는 하나의 특별한 데이터 분석 방법을 염두에 두고 설계되었다.학생들은 서로 다른 시험지를 쓰기 때문에 의미 있는 비교가 가능하도록 원점수를 '크기'해야 한다.따라서 점수는 각 영역(수학, 독서, 과학)의 OECD 평균이 500이고 표준 편차가 100이 되도록 조정된다.[23]이는 척도가 처음 도입된 초기 PISA 사이클에 대해서만 해당하지만, 후속 사이클은 IRT 척도 연결 방법을 통해 이전 사이클과 연계된다.[24]
이러한 숙련도 추정의 세대는 조건화 모델 또는 모집단 모델로도 알려진 항목 반응 이론(IRT)의 모델인 Rasch 모델의 잠재적 회귀 확장을 사용하여 수행된다.숙련도 추정치는 그룹 간 차이에 대한 편향되지 않은 추정치를 허용하는 소위 그럴싸한 값의 형태로 제공된다.잠재 회귀 분석은 학생 역량의 가우스 사전 확률 분포의 사용과 함께 참여 학생 그룹의 숙련도 분포를 추정할 수 있다.[25]스케일링 및 컨디셔닝 절차는 PISA 2000, 2003, 2006의 기술 보고서에 거의 동일한 용어로 설명되어 있다.NAEP와 TIMSS는 유사한 스케일링 방법을 사용한다.
순위 결과
모든 PISA 결과는 국가별로 표로 작성된다; 최근의 PISA 주기는 일부 국가에 대해 별도의 지방 또는 지역 결과를 가지고 있다.대부분의 대중의 관심은 단지 한 가지 결과에 집중한다: 국가들의 평균 점수와 상대국에 대한 국가 순위.그러나 공식 보고서에서 국가별 순위는 단순한 리그 테이블이 아니라 각 국가 쌍에 대해 평균 점수 차이가 통계적으로 유의한지 여부를 나타내는 교차 테이블로 주어진다(학생 표본 추출의 무작위 변동이나 항목 기능상의 변동으로 인한 것과는 달리).호의적인 경우 9점 차이면 유의미하다고 생각하기에 충분하다.[citation needed]
PISA는 결코 수학, 과학, 독서 영역 점수를 종합 점수로 통합하지 않는다.그러나 해설자들은 때때로 세 영역 모두에서 얻은 시험 결과를 전체 국가 순위로 결합하였다.공식적인 요약은 때때로 전체 학생 능력의 대용품으로 시험 주기의 주요 영역의 점수를 사용하지만, 그러한 메타 분석은 OECD에 의해 지지되지 않는다.
PISA 2018 랭킹 요약
2019년 12월 3일 PISA 2018의 결과를 발표했는데, 중국 경제 분야인 베이징, 상하이, 장쑤, 저장(江蘇)이 전 부문에서 1위를 차지하는 등 79개국 및 경제 분야 약 60만 명의 참가 학생에 대한 데이터가 포함됐다.이것이 중국 본토 전체를 나타내는 것은 아니라는 점에 유의한다.[26]스페인에 대한 읽기 결과는 이상 징후로 인해 발표되지 않았다.[27]
수학 | 과학 | 독서 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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순위 비교 2003-2015
수학 | ||||||||||
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나라 | 2015 | 2012 | 2009 | 2006 | 2003 | |||||
점수 | 순위 | 점수 | 순위 | 점수 | 순위 | 점수 | 순위 | 점수 | 순위 | |
국제 평균(OECD) | 490 | — | 494 | — | 495 | — | 494 | — | 499 | — |
![]() | 413 | 57 | 394 | 54 | 377 | 53 | — | — | — | — |
![]() | 360 | 72 | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 409 | 58 | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 494 | 25 | 504 | 17 | 514 | 13 | 520 | 12 | 524 | 10 |
![]() | 497 | 20 | 506 | 16 | 496 | 22 | 505 | 17 | 506 | 18 |
![]() | 531 | 6 | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 507 | 15 | 515 | 13 | 515 | 12 | 520 | 11 | 529 | 7 |
![]() | 377 | 68 | 389 | 55 | 386 | 51 | 370 | 50 | 356 | 39 |
![]() | 441 | 47 | 439 | 43 | 428 | 41 | 413 | 43 | — | — |
![]() | 456 | 43 | 418 | 49 | — | — | — | — | — | — |
![]() | 516 | 10 | 518 | 11 | 527 | 8 | 527 | 7 | 532 | 6 |
![]() | 423 | 50 | 423 | 47 | 421 | 44 | 411 | 44 | — | — |
![]() | 542 | 4 | 560 | 3 | 543 | 4 | 549 | 1 | — | — |
![]() | 390 | 64 | 376 | 58 | 381 | 52 | 370 | 49 | — | — |
![]() | 400 | 62 | 407 | 53 | — | — | — | — | — | — |
![]() | 464 | 41 | 471 | 38 | 460 | 38 | 467 | 34 | — | — |
![]() | 437 | 48 | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 492 | 28 | 499 | 22 | 493 | 25 | 510 | 15 | 516 | 12 |
![]() | 511 | 12 | 500 | 20 | 503 | 17 | 513 | 14 | 514 | 14 |
![]() | 328 | 73 | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 520 | 9 | 521 | 9 | 512 | 15 | 515 | 13 | — | — |
![]() | 511 | 13 | 519 | 10 | 541 | 5 | 548 | 2 | 544 | 2 |
![]() | 493 | 26 | 495 | 23 | 497 | 20 | 496 | 22 | 511 | 15 |
![]() | 371 | 69 | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 404 | 60 | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 506 | 16 | 514 | 14 | 513 | 14 | 504 | 19 | 503 | 19 |
![]() | 454 | 44 | 453 | 40 | 466 | 37 | 459 | 37 | 445 | 32 |
![]() | 548 | 2 | 561 | 2 | 555 | 2 | 547 | 3 | 550 | 1 |
![]() | 477 | 37 | 477 | 37 | 490 | 27 | 491 | 26 | 490 | 25 |
![]() | 488 | 31 | 493 | 25 | 507 | 16 | 506 | 16 | 515 | 13 |
![]() | 386 | 66 | 375 | 60 | 371 | 55 | 391 | 47 | 360 | 37 |
![]() | 504 | 18 | 501 | 18 | 487 | 30 | 501 | 21 | 503 | 20 |
![]() | 470 | 39 | 466 | 39 | 447 | 39 | 442 | 38 | — | — |
![]() | 490 | 30 | 485 | 30 | 483 | 33 | 462 | 36 | 466 | 31 |
![]() | 532 | 5 | 536 | 6 | 529 | 7 | 523 | 9 | 534 | 5 |
![]() | 380 | 67 | 386 | 57 | 387 | 50 | 384 | 48 | — | — |
![]() | 460 | 42 | 432 | 45 | 405 | 48 | — | — | — | — |
![]() | 524 | 7 | 554 | 4 | 546 | 3 | 547 | 4 | 542 | 3 |
![]() | 362 | 71 | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 482 | 34 | 491 | 26 | 482 | 34 | 486 | 30 | 483 | 27 |
![]() | 396 | 63 | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 478 | 36 | 479 | 35 | 477 | 35 | 486 | 29 | — | — |
![]() | 486 | 33 | 490 | 27 | 489 | 28 | 490 | 27 | 493 | 23 |
![]() | 544 | 3 | 538 | 5 | 525 | 10 | 525 | 8 | 527 | 8 |
![]() | 446 | 45 | 421 | 48 | — | — | — | — | — | — |
![]() | 479 | 35 | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 408 | 59 | 413 | 50 | 419 | 46 | 406 | 45 | 385 | 36 |
![]() | 420 | 52 | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 418 | 54 | 410 | 51 | 403 | 49 | 399 | 46 | — | — |
![]() | 512 | 11 | 523 | 8 | 526 | 9 | 531 | 5 | 538 | 4 |
![]() | 495 | 21 | 500 | 21 | 519 | 11 | 522 | 10 | 523 | 11 |
![]() | 502 | 19 | 489 | 28 | 498 | 19 | 490 | 28 | 495 | 22 |
![]() | 387 | 65 | 368 | 61 | 365 | 57 | — | — | — | — |
![]() | 504 | 17 | 518 | 12 | 495 | 23 | 495 | 24 | 490 | 24 |
![]() | 492 | 29 | 487 | 29 | 487 | 31 | 466 | 35 | 466 | 30 |
![]() | 402 | 61 | 376 | 59 | 368 | 56 | 318 | 52 | — | — |
![]() | 444 | 46 | 445 | 42 | 427 | 42 | 415 | 42 | — | — |
![]() | 494 | 23 | 482 | 32 | 468 | 36 | 476 | 32 | 468 | 29 |
![]() | 564 | 1 | 573 | 1 | 562 | 1 | — | — | — | — |
![]() | 475 | 38 | 482 | 33 | 497 | 21 | 492 | 25 | 498 | 21 |
![]() | 510 | 14 | 501 | 19 | 501 | 18 | 504 | 18 | — | — |
![]() | 486 | 32 | 484 | 31 | 483 | 32 | 480 | 31 | 485 | 26 |
![]() | 494 | 24 | 478 | 36 | 494 | 24 | 502 | 20 | 509 | 16 |
![]() | 521 | 8 | 531 | 7 | 534 | 6 | 530 | 6 | 527 | 9 |
![]() | 415 | 56 | 427 | 46 | 419 | 45 | 417 | 41 | 417 | 35 |
![]() | 417 | 55 | — | — | 414 | 47 | — | — | — | — |
![]() | 367 | 70 | 388 | 56 | 371 | 54 | 365 | 51 | 359 | 38 |
![]() | 420 | 51 | 448 | 41 | 445 | 40 | 424 | 40 | 423 | 33 |
![]() | 427 | 49 | 434 | 44 | — | — | — | — | — | — |
![]() | 492 | 27 | 494 | 24 | 492 | 26 | 495 | 23 | 508 | 17 |
![]() | 470 | 40 | 481 | 34 | 487 | 29 | 474 | 33 | 483 | 28 |
![]() | 418 | 53 | 409 | 52 | 427 | 43 | 427 | 39 | 422 | 34 |
![]() | 495 | 22 | 511 | 15 | — | — | — | — | — | — |
과학 | ||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
나라 | 2015 | 2012 | 2009 | 2006 | ||||
점수 | 순위 | 점수 | 순위 | 점수 | 순위 | 점수 | 순위 | |
국제 평균(OECD) | 493 | — | 501 | — | 501 | — | 498 | — |
![]() | 427 | 54 | 397 | 58 | 391 | 54 | — | — |
![]() | 376 | 72 | — | — | — | — | — | — |
![]() | 432 | 52 | — | — | — | — | — | — |
![]() | 510 | 14 | 521 | 14 | 527 | 9 | 527 | 8 |
![]() | 495 | 26 | 506 | 21 | 494 | 28 | 511 | 17 |
![]() | 518 | 10 | — | — | — | — | — | — |
![]() | 502 | 20 | 505 | 22 | 507 | 19 | 510 | 18 |
![]() | 401 | 66 | 402 | 55 | 405 | 49 | 390 | 49 |
![]() | 446 | 46 | 446 | 43 | 439 | 42 | 434 | 40 |
![]() | 475 | 38 | 425 | 49 | — | — | — | — |
![]() | 528 | 7 | 525 | 9 | 529 | 7 | 534 | 3 |
![]() | 447 | 45 | 445 | 44 | 447 | 41 | 438 | 39 |
![]() | 532 | 4 | 523 | 11 | 520 | 11 | 532 | 4 |
![]() | 416 | 60 | 399 | 56 | 402 | 50 | 388 | 50 |
![]() | 420 | 58 | 429 | 47 | — | — | — | — |
![]() | 475 | 37 | 491 | 32 | 486 | 35 | 493 | 25 |
![]() | 433 | 51 | — | — | — | — | — | — |
![]() | 493 | 29 | 508 | 20 | 500 | 22 | 513 | 14 |
![]() | 502 | 21 | 498 | 25 | 499 | 24 | 496 | 23 |
![]() | 332 | 73 | — | — | — | — | — | — |
![]() | 534 | 3 | 541 | 5 | 528 | 8 | 531 | 5 |
![]() | 531 | 5 | 545 | 4 | 554 | 1 | 563 | 1 |
![]() | 495 | 27 | 499 | 24 | 498 | 25 | 495 | 24 |
![]() | 384 | 70 | — | — | — | — | — | — |
![]() | 411 | 63 | — | — | — | — | — | — |
![]() | 509 | 16 | 524 | 10 | 520 | 12 | 516 | 12 |
![]() | 455 | 44 | 467 | 40 | 470 | 38 | 473 | 37 |
![]() | 523 | 9 | 555 | 1 | 549 | 2 | 542 | 2 |
![]() | 477 | 35 | 494 | 30 | 503 | 20 | 504 | 20 |
![]() | 473 | 39 | 478 | 37 | 496 | 26 | 491 | 26 |
![]() | 403 | 65 | 382 | 60 | 383 | 55 | 393 | 48 |
![]() | 503 | 19 | 522 | 13 | 508 | 18 | 508 | 19 |
![]() | 467 | 40 | 470 | 39 | 455 | 39 | 454 | 38 |
![]() | 481 | 34 | 494 | 31 | 489 | 33 | 475 | 35 |
![]() | 538 | 2 | 547 | 3 | 539 | 4 | 531 | 6 |
![]() | 409 | 64 | 409 | 54 | 415 | 47 | 422 | 43 |
![]() | 456 | 43 | 425 | 48 | 400 | 53 | — | — |
![]() | 516 | 11 | 538 | 6 | 538 | 5 | 522 | 10 |
![]() | 378 | 71 | — | — | — | — | — | — |
![]() | 490 | 31 | 502 | 23 | 494 | 29 | 490 | 27 |
![]() | 386 | 68 | — | — | — | — | — | — |
![]() | 475 | 36 | 496 | 28 | 491 | 31 | 488 | 31 |
![]() | 483 | 33 | 491 | 33 | 484 | 36 | 486 | 33 |
![]() | 529 | 6 | 521 | 15 | 511 | 16 | 511 | 16 |
![]() | 443 | 47 | 420 | 50 | — | — | — | — |
![]() | 465 | 41 | — | — | — | — | — | — |
![]() | 416 | 61 | 415 | 52 | 416 | 46 | 410 | 47 |
![]() | 428 | 53 | — | — | — | — | — | — |
![]() | 411 | 62 | 410 | 53 | 401 | 51 | 412 | 46 |
![]() | 509 | 17 | 522 | 12 | 522 | 10 | 525 | 9 |
![]() | 513 | 12 | 516 | 16 | 532 | 6 | 530 | 7 |
![]() | 498 | 24 | 495 | 29 | 500 | 23 | 487 | 32 |
![]() | 397 | 67 | 373 | 61 | 369 | 57 | — | — |
![]() | 501 | 22 | 526 | 8 | 508 | 17 | 498 | 22 |
![]() | 501 | 23 | 489 | 34 | 493 | 30 | 474 | 36 |
![]() | 418 | 59 | 384 | 59 | 379 | 56 | 349 | 52 |
![]() | 435 | 50 | 439 | 46 | 428 | 43 | 418 | 45 |
![]() | 487 | 32 | 486 | 35 | 478 | 37 | 479 | 34 |
![]() | 556 | 1 | 551 | 2 | 542 | 3 | — | — |
![]() | 461 | 42 | 471 | 38 | 490 | 32 | 488 | 29 |
![]() | 513 | 13 | 514 | 18 | 512 | 15 | 519 | 11 |
![]() | 493 | 30 | 496 | 27 | 488 | 34 | 488 | 30 |
![]() | 493 | 28 | 485 | 36 | 495 | 27 | 503 | 21 |
![]() | 506 | 18 | 515 | 17 | 517 | 13 | 512 | 15 |
![]() | 421 | 57 | 444 | 45 | 425 | 45 | 421 | 44 |
![]() | 425 | 56 | — | — | 410 | 48 | — | — |
![]() | 386 | 69 | 398 | 57 | 401 | 52 | 386 | 51 |
![]() | 425 | 55 | 463 | 41 | 454 | 40 | 424 | 42 |
![]() | 437 | 48 | 448 | 42 | — | — | — | — |
![]() | 509 | 15 | 514 | 19 | 514 | 14 | 515 | 13 |
![]() | 496 | 25 | 497 | 26 | 502 | 21 | 489 | 28 |
![]() | 435 | 49 | 416 | 51 | 427 | 44 | 428 | 41 |
![]() | 525 | 8 | 528 | 7 | — | — | — | — |
독서 | ||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
나라 | 2015 | 2012 | 2009 | 2006 | 2003 | 2000 | ||||||
점수 | 순위 | 점수 | 순위 | 점수 | 순위 | 점수 | 순위 | 점수 | 순위 | 점수 | 순위 | |
국제 평균(OECD) | 493 | — | 496 | — | 493 | — | 489 | — | 494 | — | 493 | — |
![]() | 405 | 63 | 394 | 58 | 385 | 55 | — | — | — | — | 349 | 39 |
![]() | 350 | 71 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 425 | 56 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 503 | 16 | 512 | 12 | 515 | 8 | 513 | 7 | 525 | 4 | 528 | 4 |
![]() | 485 | 33 | 490 | 26 | 470 | 37 | 490 | 21 | 491 | 22 | 492 | 19 |
![]() | 494 | 27 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 499 | 20 | 509 | 16 | 506 | 10 | 501 | 11 | 507 | 11 | 507 | 11 |
![]() | 407 | 62 | 407 | 52 | 412 | 49 | 393 | 47 | 403 | 36 | 396 | 36 |
![]() | 432 | 49 | 436 | 47 | 429 | 42 | 402 | 43 | — | — | 430 | 32 |
![]() | 475 | 38 | 429 | 48 | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 527 | 3 | 523 | 7 | 524 | 5 | 527 | 4 | 528 | 3 | 534 | 2 |
![]() | 459 | 42 | 441 | 43 | 449 | 41 | 442 | 37 | — | — | 410 | 35 |
![]() | 497 | 23 | 523 | 8 | 495 | 21 | 496 | 15 | — | — | — | — |
![]() | 425 | 57 | 403 | 54 | 413 | 48 | 385 | 49 | — | — | — | — |
![]() | 427 | 52 | 441 | 45 | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 487 | 31 | 485 | 33 | 476 | 34 | 477 | 29 | — | — | — | — |
![]() | 443 | 45 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 487 | 30 | 493 | 24 | 478 | 32 | 483 | 25 | 489 | 24 | 492 | 20 |
![]() | 500 | 18 | 496 | 23 | 495 | 22 | 494 | 18 | 492 | 19 | 497 | 16 |
![]() | 358 | 69 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 519 | 6 | 516 | 10 | 501 | 12 | 501 | 12 | — | — | — | — |
![]() | 526 | 4 | 524 | 5 | 536 | 2 | 547 | 2 | 543 | 1 | 546 | 1 |
![]() | 499 | 19 | 505 | 19 | 496 | 20 | 488 | 22 | 496 | 17 | 505 | 14 |
![]() | 352 | 70 | — | — | — | — | — | — | — | — | 373 | 37 |
![]() | 401 | 65 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 509 | 11 | 508 | 18 | 497 | 18 | 495 | 17 | 491 | 21 | 484 | 22 |
![]() | 467 | 41 | 477 | 38 | 483 | 30 | 460 | 35 | 472 | 30 | 474 | 25 |
![]() | 527 | 2 | 545 | 1 | 533 | 3 | 536 | 3 | 510 | 9 | 525 | 6 |
![]() | 470 | 40 | 488 | 28 | 494 | 24 | 482 | 26 | 482 | 25 | 480 | 23 |
![]() | 482 | 35 | 483 | 35 | 500 | 15 | 484 | 23 | 492 | 20 | 507 | 12 |
![]() | 397 | 67 | 396 | 57 | 402 | 53 | 393 | 46 | 382 | 38 | 371 | 38 |
![]() | 521 | 5 | 523 | 6 | 496 | 19 | 517 | 6 | 515 | 6 | 527 | 5 |
![]() | 479 | 37 | 486 | 32 | 474 | 35 | 439 | 39 | — | — | 452 | 29 |
![]() | 485 | 34 | 490 | 25 | 486 | 27 | 469 | 32 | 476 | 29 | 487 | 21 |
![]() | 516 | 8 | 538 | 3 | 520 | 7 | 498 | 14 | 498 | 14 | 522 | 9 |
![]() | 408 | 61 | 399 | 55 | 405 | 51 | 401 | 44 | — | — | — | — |
![]() | 427 | 54 | 393 | 59 | 390 | 54 | — | — | — | — | — | — |
![]() | 517 | 7 | 536 | 4 | 539 | 1 | 556 | 1 | 534 | 2 | 525 | 7 |
![]() | 347 | 72 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 488 | 29 | 489 | 27 | 484 | 28 | 479 | 27 | 491 | 23 | 458 | 28 |
![]() | 347 | 73 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 472 | 39 | 477 | 37 | 468 | 38 | 470 | 31 | — | — | — | — |
![]() | 481 | 36 | 488 | 30 | 472 | 36 | 479 | 28 | 479 | 27 | 441 | 30 |
![]() | 509 | 12 | 509 | 15 | 487 | 26 | 492 | 20 | 498 | 15 | — | — |
![]() | 431 | 50 | 398 | 56 | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 447 | 44 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 423 | 58 | 424 | 49 | 425 | 44 | 410 | 42 | 400 | 37 | 422 | 34 |
![]() | 416 | 59 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 427 | 55 | 422 | 50 | 408 | 50 | 392 | 48 | — | — | — | — |
![]() | 503 | 15 | 511 | 13 | 508 | 9 | 507 | 10 | 513 | 8 | ‡ | ‡ |
![]() | 509 | 10 | 512 | 11 | 521 | 6 | 521 | 5 | 522 | 5 | 529 | 3 |
![]() | 513 | 9 | 504 | 20 | 503 | 11 | 484 | 24 | 500 | 12 | 505 | 13 |
![]() | 398 | 66 | 384 | 61 | 370 | 57 | — | — | — | — | 327 | 40 |
![]() | 506 | 13 | 518 | 9 | 500 | 14 | 508 | 8 | 497 | 16 | 479 | 24 |
![]() | 498 | 21 | 488 | 31 | 489 | 25 | 472 | 30 | 478 | 28 | 470 | 26 |
![]() | 402 | 64 | 388 | 60 | 372 | 56 | 312 | 51 | — | — | — | — |
![]() | 434 | 47 | 438 | 46 | 424 | 45 | 396 | 45 | — | — | 428 | 33 |
![]() | 495 | 26 | 475 | 40 | 459 | 40 | 440 | 38 | 442 | 32 | 462 | 27 |
![]() | 535 | 1 | 542 | 2 | 526 | 4 | — | — | — | — | — | — |
![]() | 453 | 43 | 463 | 41 | 477 | 33 | 466 | 33 | 469 | 31 | — | — |
![]() | 505 | 14 | 481 | 36 | 483 | 29 | 494 | 19 | — | — | — | — |
![]() | 496 | 25 | 488 | 29 | 481 | 31 | 461 | 34 | 481 | 26 | 493 | 18 |
![]() | 500 | 17 | 483 | 34 | 497 | 17 | 507 | 9 | 514 | 7 | 516 | 10 |
![]() | 492 | 28 | 509 | 14 | 501 | 13 | 499 | 13 | 499 | 13 | 494 | 17 |
![]() | 409 | 60 | 441 | 44 | 421 | 46 | 417 | 40 | 420 | 35 | 431 | 31 |
![]() | 427 | 53 | — | — | 416 | 47 | — | — | — | — | — | — |
![]() | 361 | 68 | 404 | 53 | 404 | 52 | 380 | 50 | 375 | 39 | — | — |
![]() | 428 | 51 | 475 | 39 | 464 | 39 | 447 | 36 | 441 | 33 | — | — |
![]() | 434 | 48 | 442 | 42 | — | — | — | — | — | — | — | — |
![]() | 498 | 22 | 499 | 21 | 494 | 23 | 495 | 16 | 507 | 10 | 523 | 8 |
![]() | 497 | 24 | 498 | 22 | 500 | 16 | — | — | 495 | 18 | 504 | 15 |
![]() | 437 | 46 | 411 | 51 | 426 | 43 | 413 | 41 | 434 | 34 | — | — |
![]() | 487 | 32 | 508 | 17 | — | — | — | — | — | — | — | — |
전년도
기간 | 초점 | OECD 국가들 | 파트너 국가 | 참가학생 | 메모들 |
---|---|---|---|---|---|
2000 | 독서 | 28 | 4 + 11 | 265,000 | 네덜란드는 데이터 분석에서 탈락했다. 2002년에 추가로 11개 비OECD 국가가 시험을 치렀다. |
2003 | 수학 | 30 | 11 | 275,000 | 영국은 데이터 분석에서 탈락했다.문제 해결에도 시험 포함. |
2006 | 과학 | 30 | 27 | 400,000 | 미국의 독서 점수는 시험 자료의 인쇄 오류로 인해 분석에서 실격되었다.[28] |
2009[29] | 독서 | 34 | 41 + 10 | 470,000 | 2010년에 OECD가 아닌 10개국이 추가로 이 시험을 치렀다.[30][31] |
2012[32] | 수학 | 34 | 31 | 510,000 |
리셉션
(중국) 중국이 2012년 시험 참가를 한 것은 상하이, 홍콩, 마카오 등 별도 실체로 한정했다.2012년 상하이는 두 번째로 참가하여 3개 과목 모두에서 다시 1위를 차지하였으며, 2009년 시험과 비교했을 때 과목의 점수가 향상되었다.상하이의 수학점수 613점은 평균점수보다 113점 높아 상하이 학생들의 성적이 평균 국가 학생들보다 약 3년 앞서 있었다.교육 전문가들은 상하이가 다른 중국보다 더 많은 부와 더 많은 보수를 받는 교사들을 가지고 있다고 지적하면서, 이 결과가 중국의 일반 교육 제도의 질을 어느 정도 반영했는지를 토론했다.[33]홍콩은 읽기와 과학에서 2위, 수학에서 3위를 차지했다.
안드레아스 슐라이셔 PISA 부서장 겸 조정관은 중국 시골지역에서 시행된 PISA 테스트가 OECD 평균에 근접하는 결과를 낳았다고 말했다.그는 OECD 미발표 연구를 추가로 거론하며 "중국 내 12개 지방에서 실제로 피사를 했다.일부 매우 열악한 지역에서도 OECD 평균에 가까운 성과를 얻는다."[34]슐레이셔는 중국도 학교 접근성을 넓혔고, 기계에 의한 학습에서 멀어졌으며,[35] 기계에 기반한 평가와 광범위한 평가 모두에서 좋은 성과를 거두었다고 믿고 있다.[34]
2018년에 참가한 중국 성들은 베이징, 상하이, 장쑤, 저장 성이었다.2015년 참가 지역은 장쑤성, 광둥성, 베이징성,[36] 상하이성이었다.2015년 베이징-상하이-장수-광둥 코호트는 2015년 과학에서 중위 518점을, 2012년 상하이 코호트는 중위 580점을 받았다.
PISA에 대한 비판론자들은 상하이와 다른 중국 도시에서는 이주 노동자의 자녀 대부분이 9학년까지만 도시 학교에 다닐 수 있고, 후커우 제한으로 인해 부모님의 고향으로 돌아가야 하기 때문에, PISA의 고등학생들의 구성이 부유한 지역 가정에 유리하게 왜곡되었다고 말한다.뉴욕 타임즈에 실린 상하이 인구 차트는 그곳에 거주하는 15세 어린이들의 수가 급격히 감소했음을 보여준다.[37]슐레이셔에 따르면 상하이 15세 학생의 27%가 학교 제도(따라서 시험에서 제외된다)에서 제외된다.그 결과 PISA가 테스트한 상하이 15세 청소년의 비율은 73%로 미국에서 테스트한 89%보다 낮았다.[38]2015년 시험 이후, OECD는 중국을 포함한 몇몇 선택된 국가들의 교육 시스템에 대한 심층적인 연구를 발표했다.[39]
2014년 리즈 트러스 영국 교육부 차관보가 상하이의 학교와 교원양성소 등에 대한 실태조사를 주도했다.[40]영국은 질을 향상시키는 방법을 찾기 위해 중국인 교사, 학교와 교류를 늘렸다.2014년에는 상하이 출신 교사 60명이 영국에 초청되어 교수법을 공유하고, 어려움을 겪고 있는 학생들을 지원하고, 다른 교사들을 양성하는 데 도움을 주었다.[41]2016년 영국은 중국인 교사 120명을 초청해 8000여개의 보조학교에 중국식 교사를 도입할 계획이다.[42]2019년까지 약 5천 개의 영국 초등학교가 상하이의 교수법을 채택했다.[43]PISA에 있는 영국 학교들의 성적은 중국의 교수 스타일을 채택한 후 향상되었다.[44][45]
핀란드
1차 시험에서 여러 차례 상위권을 받은 핀란드는 2012년 3개 과목에서 모두 떨어졌지만 545점(5위), 수학 519점(12위)으로 다른 유럽 4개국이 앞서는 과학에서 최고의 성적을 거두며 유럽 전체에서 가장 우수한 성적을 거뒀다.수학의 하락폭은 2003년 이후 25점으로 수학이 시험의 초점이 된 마지막이었다.핀란드 여학생들이 수학에서 남학생들보다 근소하게 앞섰다.또한 핀란드어를 사용하는 학교의 학생들이 스웨덴어를 사용하는 학교의 학생들보다 더 좋은 성적을 내지 못한 것은 이번이 처음이었다.교육과학부 크리스타 키루루 장관은 저성과자 수가 7%에서 12%[46]로 늘어난 것은 물론 전반적인 하락에 우려를 표시했다.
인도
인도는 2009년 시험에는 참여했지만 2012년 PISA 시험에서 손을 뗐다. 인도 정부는 이 조치가 PISA 시험의 불공평함에 따른 것이라고 인도 학생들에게 돌렸다.[47]인디안 익스프레스는 "(교육부가) 이 질문들과 인도 학생들 사이에 사회문화적 단절이 있었다는 결론을 내렸다"고 전했다.외교부는 OECD에 서신을 보내 인도의 "사회 문화 환경"을 고려해야 할 필요성을 강조할 것이다.인도가 다음 PISA 사이클에 참여하는 것은 이 점에 달려 있다"고 말했다.[48]인디안 익스프레스도 "70여 개국이 PISA에 참여하고 있는 점을 감안하면 인도에 대한 예외조항이 이뤄질지는 미지수"라고 언급했다.
인도는 2012년, 2015년, 2018년 PISA 라운드에 참가하지 않았다.[49]
나렌드라 모디 인도 총리가 구성한 교육담당 비서단은 물론 켄드리야 비디얄라야 산가탄(KVS) 위원회도 인도가 PISA에 참여해야 한다고 권고했다.이에 따라 2017년 2월 프라카시 자바데카르 산하의 인재개발부는 보이콧을 종료하고 2020년부터 PISA에 참여하기로 했다.시험문제와 학생들 사이의 사회문화적 단절을 해결하기 위해, OECD는 몇 가지 문제를 업데이트할 것으로 보도되었다.예를 들어, 질문에서 아보카도라는 단어는 망고와 같은 더 인기 있는 인도 과일로 대체될 수 있다.[50]
말레이시아
2015년 말레이시아의 결과는 OECD가 최대 응답률을 충족하지 못한 것으로 나타났다.[51]야당 정치인 옹 키안 밍은 교육부가 부유층 학교의 우수한 학생들을 과대평가하려고 노력했다고 말했다.[52][53]
스웨덴
스웨덴은 지난 2012년 시험에서 3개 과목 모두 성적이 떨어졌는데, 이는 2006년과 2009년 추세의 연속이었다.2003년 509점이었던 수학 성적이 2012년 478점으로 가장 급감했다.독서 점수는 2000년 516점에서 2012년 483점으로 떨어졌다.한국은 세 과목 모두에서 OECD 평균 이하를 기록했다.[54]야당 지도자인 사회민주당 스테판 뢰프벤은 이 상황을 국가 위기라고 묘사했다.[55]그는 이브라힘 베이런 당 교육대변인과 함께 독서의 하락세가 가장 심각하다고 지적했다.[55]
스웨덴 신문 익스프레스엔은 2020년 스웨덴이 OECD 기준에 맞지 않아 PISA 2018에서 점수를 부풀렸다고 폭로했다.마그너스 헨렉슨 교수에 따르면, 많은 수의 외국인 학생들이 시험을 받지 않았다고 한다.[56]
영국
2012년 시험에서는 2009년과 마찬가지로 영국의 평균을 약간 상회하는 결과가 나왔으며, 과학 순위는 최고(20위)를 기록했다.[57]잉글랜드, 웨일스, 스코틀랜드, 북아일랜드도 분리 주체로 참가하여 수학에서 65개국과 경제 중 43위였던 웨일스에 최악의 결과를 보였다.후 루이스 웨일즈 교육부 장관은 결과에 실망감을 표시했고, "빠른 해결책"은 없었지만, 지난 몇 년 동안 시행된 여러 교육 개혁이 다음 시험에서 더 나은 결과를 주길 바란다고 말했다.[58]영국은 평균보다 고득점과 저득점의 차이가 컸다.학생들의 사회경제적 배경에 맞게 조정했을 때 공립학교와 사립학교의 차이는 거의 없었다.소녀들을 선호하는 성별 차이는 대부분의 다른 나라들에 비해 적었다. 원주민과 이민자들의 차이도 마찬가지였다.[57]
데일리 텔레그래프에 기고한 암브로즈 에반스 프리차드는 동아시아에서 학구적인 성과에 과도하게 집중하는 것이 이 지역의 저출산에 기여했을지도 모른다고 주장하면서 영국의 국제적 순위를 지나치게 중시하지 말라고 경고했다.위아래로[59]
2013년 타임즈 교육보완서(TES)는 윌리엄 스튜어트의 'PISA가 근본적으로 결함이 있는가'라는 기사를 발표하면서 주요 대학의 통계학자들이 발전시킨 PISA의 개념적 기반과 방법에 대한 진지한 비판을 상세히 소개했다.[60]
이 글에서 브리스톨 대학의 하비 골드스타인 교수는 OECD가 편향성이 의심되는 질문을 배제하려고 할 때 국가 간 주요 차이를 '스무팅 아웃'하는 효과를 얻을 수 있다고 말한 것으로 전해졌다."그것은 중요한 것 중 많은 것들을 배제하고 있다"고 그는 경고했다."그들은 그저 평론을 받지 않는다.당신이 보고 있는 것은 흔히 있는 일이다.그러나 (그것이) 볼 만한 가치가 있는가?PISA 결과는 국가 간에 일종의 공통 표준을 제공하는 것으로 액면 그대로 받아들여진다.하지만 네가 그것을 뜯기 시작하자마자, 나는 모든 것이 산산조각이 난다고 생각해."
퀸즈 대학교 벨파스트 수학자 박사휴 모리슨은 PISA의 기초가 되는 통계적 모델이 피사의 순위를 "불확실성"[61]으로 만드는 근본적이고 해결 불가능한 수학적 오류를 포함하고 있다는 것을 발견했다고 말했다.골드스타인은 모리슨 박사의 반대는 "훌륭한 개념적 오류"는 아닐지라도 "중요한 기술적 문제"를 강조한다고 말했다.그러나 골드스타인은 PISA가 부적절하게 이용되고 있다고 경고하면서 이 같은 비난의 일부는 PISA 자체에 있다고 주장했다.자신이 할 수 있는 일에 대해 너무 많은 말을 하는 경향이 있고 부정적인 측면이나 약한 측면을 공표하지 않는 경향이 있다고 생각한다."모리슨과 골드스타인 교수는 OECD의 비판에 대한 대응에 실망감을 나타냈다.모리슨은 2004년 PISA에 대한 자신의 비판을 처음 발표했고 또한 개인적으로 OECD의 "고령층"들 중 몇몇에게 질문했을 때, 그의 지적은 "절대 침묵"에 부딪혔으며 아직 언급되지 않았다고 말했다.그는 테스에게 "그들이 얼마나 용서받지 못하는지 놀랐다"고 말했다."아직도 걱정이다."[62]
코펜하겐 대학의 Svend Krainer 교수는 "모든 사람들이 PISA와 가지고 있는 문제 중 하나는 그들이 그 결과에 대해 비판하거나 질문을 하는 사람들과 문제를 논의하고 싶어하지 않는다는 것이다.그들은 나와 전혀 얘기하고 싶어하지 않았다.나는 그들이 스스로를 방어할 수 없기 때문이라고 확신한다.[62]
미국
2012년 이후로 몇몇 주들이 PISA 시험에 별개의 실체로 참여했다.2012년과 2015년 결과만 주 단위로 이용할 수 있다.푸에르토리코는 2015년에도 미국의 별도 법인으로 참여했다.
수학 | 과학 | 독서 | ||||||||||||||||||||||||
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수학 | 과학 | 독서 | ||||||||||||||||||||||||
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PISA는 인종과 민족에 의해 미국을 위한 결과를 얻는다.
수학 | ||||||
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인종 | 2018[63] | 2015 | 2012 | 2009 | 2006 | 2003 |
점수 | 점수 | 점수 | 점수 | 점수 | 점수 | |
아시아의 | 539 | 498 | 549 | 524 | 494 | 506 |
흰색 | 503 | 499 | 506 | 515 | 502 | 512 |
미국 평균 | 478 | 470 | 481 | 487 | 474 | 483 |
둘 이상의 경주 | 474 | 475 | 492 | 487 | 482 | 502 |
히스패닉계 | 452 | 446 | 455 | 453 | 436 | 443 |
기타 | — | 423 | 436 | 460 | 446 | 446 |
블랙 | 419 | 419 | 421 | 423 | 404 | 417 |
과학 | |||||
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인종 | 2018[63] | 2015 | 2012 | 2009 | 2006 |
점수 | 점수 | 점수 | 점수 | 점수 | |
아시아의 | 551 | 525 | 546 | 536 | 499 |
흰색 | 529 | 531 | 528 | 532 | 523 |
미국 평균 | 502 | 496 | 497 | 502 | 489 |
둘 이상의 경주 | 502 | 503 | 511 | 503 | 501 |
히스패닉계 | 478 | 470 | 462 | 464 | 439 |
기타 | — | 462 | 439 | 465 | 453 |
블랙 | 440 | 433 | 439 | 435 | 409 |
독서 | |||||||
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인종 | 2018[63] | 2015 | 2012 | 2009 | 2006 | 2003 | 2000 |
점수 | 점수 | 점수 | 점수 | 점수 | 점수 | 점수 | |
아시아의 | 556 | 527 | 550 | 541 | — | 513 | 546 |
흰색 | 531 | 526 | 519 | 525 | — | 525 | 538 |
미국 평균 | 505 | 497 | 498 | 500 | — | 495 | 504 |
둘 이상의 경주 | 501 | 498 | 517 | 502 | — | 515 | — |
히스패닉계 | 481 | 478 | 478 | 466 | — | 453 | 449 |
블랙 | 448 | 443 | 443 | 441 | — | 430 | 445 |
기타 | — | 440 | 438 | 462 | — | 456 | 455 |
여러 국가에서 PISA 불균형의 가능한 원인에 관한 연구
PISA와 TIMSS 관계자 및 연구자 자신은 일반적으로 국가 간 학생 성취도의 크고 안정적인 차이에 대한 가설을 자제하고 있지만, 2000년 이후 PISA와 TIMSS 결과의 차이와 그 가능한 원인에 대한 문헌이 등장했다.[64]PISA에서 나온 자료 책과 기사를 위한 자료를 가지고 학생과 경제 development,[65]민주화와 건강 사이의 상관 관계가 있다;[66]뿐만 아니라 high-stake과 같은 단일 교육 요소의 역할에 대해 일부 연구원들은, 특히 에릭 HanushekLudger Wößmann,사인 하이 Rindermann, 그리고 StephenJ.Ceci, 제공되고 있다.s시험사립학교의 유무와 능력추적 효과와 시기.[67][68]
정확성에 대한 의견
케임브리지 대학의 데이비드 슈피겔할터는 다음과 같이 썼다: "피사는 점수와 순위에 불확실성을 나타낸다. 예를 들어 65개국에서 영국의 순위는 23~31위라고 한다.2001년 독일, 노르웨이, 덴마크가 나쁜 성적을 낸 후처럼 각국이 피사의 결과에 따라 교육정책을 펴는 것은 현명하지 못하다."[69]
포브스지의 의견 기사에 따르면 중국, 홍콩, 마카오, 아르헨티나 등 일부 국가는 PISA 표본을 가장 잘 교육된 지역이나 성적이 좋은 학생들만 골라 선정하고 결과를 비스듬히 보고 있다.[70]
안드레아스 슐라이셔 PISA 이사에게 보낸 공개 서한에 따르면, 다양한 학자들과 교육자들은 "OECD와 피사의 시험이 전세계적으로 교육에 해를 끼치고 있다"[71]고 주장했다.
오에스타도 데 상파울루에 따르면 브라질은 공립학교와 사립학교 간 결과를 분류할 때 격차가 큰 것으로 나타났는데, 공립학교는 페루보다 순위가 낮은 반면 사립학교는 핀란드보다 순위가 더 높을 것이라고 한다.[72]
참고 항목
- 2009년 PISA의 수학 및 독서의 성별 격차
- 국제독서능력연구(PIRLS)의 발전방향
- TELIS(Teaching And Learning And Learning International Survey)
- 국제수학과학연구동향
주석
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외부 링크
- OECD/PISA 웹사이트
- OECD(1999년):학생 지식 및 기술 측정: 새로운 평가 프레임워크.파리: OECD, ISBN 92-64-17053-7
- OECD(2014년): PISA 2012 결과: 창의적인 문제 해결:실생활 문제에 대처하는 학생들의 기술 (V권) [2]
- OECD 교육용 GPS: PISA 2015의 대화형 데이터
- PISA 데이터 탐색기
- 건다 타이어: "에스토니아인들은 교육을 믿으며, 이 믿음은 수세기 동안 필수적이었다."—백인저널 OECD PISA 국가 프로젝트 매니저 건다 타이어 인터뷰