面向明日世界的学习:国际学生评估项目(PISA)2003报告 9787544417815

《面向明日世界的学习:国际学生评估项目(PISA)2003报告》主要内容：个人、经济和社会都迫切需要提高教育水平，这一直是促使政府提高教育服务质量的动力。当今世界，国家（地区）的繁荣很大程度上源于其人力资本，而个人需要终其一生不断提高他们的知识和技能，才能在快速变化的世界中获得成功。各国（地区）的教育系统需要为此奠定坚实的基础，培养年轻人的知识和技能，增强他们离开学校后继续学习的能力和动力。 所有的利益相关者——父母、学生、那些从教和管理教育体系的人、广大公众，都需要清楚地了解他们的教育系统是如何帮助学生为生活做准备的。为了找到这个问题的答案，很多国家（地区）都对学生的学习进行监测。评估和评价——再加上恰当的激励——能使学生学习更好，使老师教学更有效率，也使学校更有支持性、更富效能。通过国际比较分析，我们能为各国（地区）测评结果提供更广阔的背景，这是对各国（地区）情况的扩展和丰富；国际比较能够提供信息，帮助各国（地区）判断自己相对较强和较弱的领域，同时监测其进展状况。国际比较分析还能激励各国（地区）提高自身期望值。而且，国际比较分析还能，提供例证，指导各国（地区）制定与学校课程、教学工作和学生学习有关的政策。 《面向明日世界的学习:国际学生评估项目(PISA)2003报告》：面向明日世界的学习国际学生评估项目（PlSA）2003报告。 学生们准备好迎接未来的挑战了吗7他们能不能有效地分析、推理，并交流自己的想法？他们是否具有终生学习的能力？教育工作者、家长和学生不断地提出这些问题。 OECD国际学生评估项目（PISA）对此给出了一些回答。该项目测评在接近义务教育末期时，学生是否已经具备了完全进入社会所需要的知识和技能。首次PISA测试在2000年进行，有些国家的测试结果并不理想，其15岁学生的成绩明显落后于其他国家。其中有些国家学生的受教育年限与别国一致，有些国家对教育的投叭还很高。另外。PISA2000也凸显了学校成绩的显著差异，使得人们更加关注学习机会分配的公平性。 自2000年以后PISA有哪些变化呢？ 第一章 绪论 PISA——概要 PISA测量的内容和方法 PISA的素养：测量内容 PISA工具：测量的实施 PISA学生总体 PISA2003调查的不同之处 PISA2003建立了对学生数学成绩的详细理解 它加深了对跨学科能力的探索 它引入了新的学生和学校背景信息 它可以比较随时间推移产生的变化 本报告的组织 导读 第二章 学生数学成绩概况 引言 PISA评估数学成绩的方法 数学的定义 数学的测量 PISA测验的构建 PISA测验的设计、分析和量表的形成 结果的报告 学生在数学四个领域的能力表现 数学／空间与形状量表上的学生成绩 数学／变化和关系量表上的学生成绩 数学／数量量表上的学生成绩 在数学／不确定性量表上的学生成绩 数学总成绩 各国(地区)在不同数学领域的相对优势和弱势 数学成绩的概况图 数学的性别差异 国家(地区)成绩的社会一经济背景 政策启示 第三章 学生学习：态度，参与度和策略 引言 学生学习方法的现状及其对PISA方法设计的影响 测量学生是否会采用有效的学习方法 学生对学习数学的参与度以及更广泛的学校参与度 对数学的兴趣和喜爱 工具性动机 学生对于学校在多大程度上为其人生做好准备的感受 学生的学校归属感 学生的自我信念 学生在数学上的自我概念 学生克服数学中的困难的信心 学生对数学的焦虑 学生的学习策略 控制学习过程 记忆和精致策略 学习者特征之间如何相关，它们怎样影响成绩 学习者特征在不同学校之间如何变化 学习者特征中性别差异概况 政策启示 第四章 学生成绩的学校间差异以及社会经济背景所起的作用 引言 保证学校达到一致的标准：学生成绩的校间与校内差异 学习结果的质量与学习机会分配的公平性 社会经济差异、学校差异和教育政策在减少社会经济不利 因素的影响中的作用 政策启示 第五章 学习环境和学校组织 概述 学习环境和学校风气 学生对教师给予他们个人支持的认识 影响学校数学学习氛围的学生因素 影响学校风气的教师因素 学校风气各因素的综合作用 学校政策和实施 学校录取政策 学校评价机制和实施 学校管理方法 学校政策和实施方法的综合作用 投入教育的资源 学生投入学习的时间 人力资源的可获得性和质量 学校的基础设施和教育资源的质量 公众或私人利益相关者 学校资源的综合作用 造成学校成绩差异的原因 教育机构差异 政策启示 第六章 学生阅读成绩和科学成绩概览 引言 PISA怎样测评阅读素养 学生的阅读成绩 5级水平(高于625分) 4级水平(553～625分) 3级水平(481～552分) 2级水平(408～480分) 1级水平(335～407分或者低于335分) 各国(地区)阅读素养的平均成绩 PISA2000和PISA2003阅读成绩差异 阅读素养中的性别差异 PISA如何测评科学素养 学生的科学成绩 各国(地区)科学平均成绩 PISA2000和PISA2003科学成绩的差异 科学素养的性别差异 政策启示 阅读 科学 参考书目 附录 个人、经济和社会都迫切需要提高教育水平，这一直是促使政府提高教育服务质量的动力。当今世界，国家（地区）的繁荣很大程度上源于其人力资本，而个人需要终其一生不断提高他们的知识和技能，才能在快速变化的世界中获得成功。各国（地区）的教育系统需要为此奠定坚实的基础，培养年轻人的知识和技能，增强他们离开学校后继续学习的能力和动力。 所有的利益相关者——父母、学生、那些从教和管理教育体系的人、广大公众，都需要清楚地了解他们的教育系统是如何帮助学生为生活做准备的。为了找到这个问题的答案，很多国家（地区）都对学生的学习进行监测。评估和评价——再加上恰当的激励——能使学生学习更好，使老师教学更有效率，也使学校更有支持性、更富效能。通过国际比较分析，我们能为各国（地区）测评结果提供更广阔的背景，这是对各国（地区）情况的扩展和丰富；国际比较能够提供信息，帮助各国（地区）判断自己相对较强和较弱的领域，同时监测其进展状况。国际比较分析还能激励各国（地区）提高自身期望值。而且，国际比较分析还能，提供例证，指导各国（地区）制定与学校课程、教学工作和学生学习有关的政策。 1997年，为应答学生学业成绩的跨国比较研究需要，经济合作与发展组织（OECD）启动了国际学生评估项目（PISA）。PISA显示了政府的职责所在，即定期地，在国际普遍接受的框架内，用学业成绩来监督教育系统结果。其目的在于运用一种反映成年人生活所需技能的创新模式，为政策对话、为制定和执行教育目标中的合作提供新的基础。PISA第一轮于2000年启动。PISA2000关注阅读能力，结果表明国家（地区）间存在广泛的差异，这些差异表现在国家（地区）多大程度上能成功地使年轻人接触、掌握、整合、评价并反思书写的信息，以发展他们的潜能，并进一步扩展视野。对一些国家（地区）来说，结果令人失望。虽然一些国家（地区）学校教育年限与其他国家（地区）相同，还有些国家（地区）教育投入很大，但是他们15岁孩子的学业仍远落后于其他国家（地区）。 本书的翻译工作由上海市教育科学研究院普通教育研究所副所长陆璟负责。各章的初译者分别为刘璐（第一章）、王玉凤（第二章）、张翅（第三章）、陆璟和朱小虎（第四章）、朱小虎（第五章）、陈慧（第六章）、杨茜和占盛丽（附录A）、朱小虎（附录B和C）。第一、二、三章由占盛丽根据原著进行第一次校对，第四、五、六章由陆璟根据原著进行第一次校对。陆璟还对第三章、第五章和第六章再次校对，朱小虎对第一章、第二章、第四章再次校对。全书的图表由朱小虎和陆璟译校。 由于是初次翻译这种类型的书籍，我们遇到了许多前所未有的困难，特别是全书图表繁多，结构复杂，我们尝试了多种方法均很难完成。这时，OECD及时为我们邮寄了全书图表的EXCEL文件。这无疑是雪中送炭，翻译制作的速度得以大大提高。在此，我们谨向OECD工作人员，特别是AleksandraSa、wicka女士和KateI，ancaster女士表示最为诚挚的谢意。 我们要特别感谢上海市教育科学研究院院长张民选教授以及普教所的傅禄建所长，他们非常关心本书的翻译工作，给予了大量人力物力的支持；我们还要感谢普教所的胡兴宏研究员和李丽桦老师，他们对本书的出版工作提出了很好的建议；最后，感谢本书的责任编辑、上海教育出版社的编审耿坚老师，他一丝不苟、精益求精的工作态度和专业精神给我们留下了深刻的印象。 插图： 在精致策略的使用方面，OECD国家（地区）53％的15岁学生们同意或非常同意他们会思考自己学到的数学知识如何在日常生活中使用；64％的人同意或非常同意自己为理解数学中的新概念把它们与已知的内容联系起来；60％的人同意或非常同意当他们在解决数学难题时，他们经常思考如何把解决方法应用到其他有兴趣的问题上；而56％的15岁学生不同意或非常不同意当他们学习数学时，他们设法把它与他们在其他学科中学到的内容联系起来。学习者特征之间如何相关，它们怎样影响成绩 本章的前面几节已经逐个研究了不同的学习者特征。本节则考虑不同的学习者特征之间如何相互联系，并研究每个学习者特征在考虑了其他因素的作用后如何与成绩相关。 不同学生特征之间的联系使我们很难在预测成绩时把其中任何一个的影响区分出来。例如，那些说自己对数学感兴趣的学生成绩也可能更好，更相信自己的学习效能，也能付出努力和坚持，还有那些已表明与好成绩相关的因素。那么，对数学感兴趣在多大程度上本身就是一个好成绩的预测指标，而且，对数学感兴趣的学生的好成绩多大程度上可以用他们所具备的其他积极特征来解释？通过在这些变量之间建立一个多重交互作用的模型，就有可能把每个因素的影响区分出来——比如说，控制了所测量的其他特征，有效地审视数学兴趣和成绩之间的联系。这样就可能区分出每个变量的单独影响（图3．11）。 这里用来分析这些影响的模型考虑了对PISA所用测量指标的选择，以用来测量学生对数学的兴趣和他们的数学焦虑加上学生对控制策略的使用与他们的数学成绩的关系。运用这个模型是基于这一观点：学生对数学的兴趣和低水平的焦虑是引发他们采用特定策略投入学习活动的驱动力，这些策略在模型中以学生控制自己学习的倾向性来体现。然后，这个模型试图从学生对数学的兴趣，对数学学习不感焦虑以及学生报告使用控制策略的频率来预测学生的数学成绩。

ISBN	9787544417815
出版社	上海教育出版社
尺寸	16