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第一章 PISA 2012概述1

1.PISA研究的主要问题和特点2

2.PISA的政策导向3

3.PISA 2012测评框架概述5

3.1 认知测评框架概述5

3.2 问卷调查框架概述9

4.PISA 2012的测评工具10

4.1 PISA测试工具的开发与翻译10

4.2 试卷11

4.3 调查问卷12

4.3.1 增加问题解决策略和数学学习机会调查12

4.3.2 用多种方法提高跨文化比较的可靠性及问卷轮转设计13

4.3.3 采用2008年版国际职业标准分类编码14

4.3.4 问卷国际选项14

5.上海PISA 2012的组织实施14

5.1 上海参加PISA的目的15

5.2 上海PISA 2012项目组织机构16

5.3 上海PISA 2012考务管理16

5.4 上海PISA 2012评卷管理17

5.5 上海PISA 2012项目实施的时间进度18

6.上海PISA 2012的学校样本和学生样本19

7.本书的组织23

参考文献24

第二章 数学素养25

1.国家（地区）间数学成绩比较的背景因素27

2.PISA测评数学素养的方法32

2.1 PISA 2012数学素养的界定32

2.2 PISA 2012数学素养测评框架32

2.2.1 数学情境33

2.2.2 数学内容知识33

2.2.3 数学过程和数学基本能力34

2.2.4 数学基本能力34

2.2.5 纸笔测试和基于计算机的测试35

2.2.6 测评框架中不同类别的试题举例36

2.3 PISA 2012数学测评结果报告方法39

2.3.1 数学题目设计、分析和量表化39

2.3.2 学生数学素养精熟度水平41

2.3.3 不同精熟度等级水平的典型试题分布表42

3.上海学生数学成绩45

3.1 学生数学平均成绩45

3.2 学生数学精熟度水平46

6级精熟度水平（669分以上）47

5级精熟度水平（607分以上，669分及以下）48

4级精熟度水平（545分以上，607分及以下）48

3级精熟度水平（482分以上，545分及以下）49

2级精熟度水平（420分以上，482分及以下）49

1级精熟度水平（358分以上，420分及以下）50

3.3 学生在数学分量表上的成绩分布50

3.3.1 数学内容领域分量表50

3.3.2 数学过程分量表51

3.4 学生数学成绩的性别差异52

4.政策启示53

4.1 坚持抬高底部，发展高端53

4.2 增加数学课程内容的选择性53

4.3 加强数学结果在现实情境中的应用、解释和评估能力53

5.PISA数学样题单元分析54

第三章 家庭和学校背景对上海学生学习的影响69

1.教育结果公平71

1.1 数学成绩的校间均衡71

1.2 学生家庭经济社会文化地位与数学成绩的关系73

1.2.1 学生家庭经济社会文化地位指数的测量方法73

1.2.2 学生个人ESCS与数学成绩的关系73

1.2.3 学生个人ESCS和学校平均ESCS共同作用对学生数学成绩的影响75

2.克服多样性挑战76

2.1 家庭结构与学生成绩76

2.2 父母就业状况与学生成绩76

2.3 学生家庭流动与学生成绩76

2.4 学校地理位置与学生成绩77

3.学习机会公平78

3.1 上海学生的学习机会78

3.2 学生学习机会的差异和校间均衡79

3.3 数学学习机会与ESCS及数学成绩的关系80

3.4 学习时间与ESCS的关系80

4.教育资源配置公平81

4.1 教师资源配置的公平性81

4.2 学校物质资源配置的公平性82

4.3 学校课程资源配置的公平性83

5.政策启示83

5.1 高中招生要加大对弱势家庭学生的倾斜程度83

5.2 确保基础，追求卓越83

5.3 提高教育公平程度必须缩小社会差异84

5.4 上海校外学习机会差异大，好学校更应减负84

5.5 缩小学校间教师资源和课程资源的差异是上海提高教育公平程度的最大挑战84

参考文献85

第四章 学生的学习参与、动机和自我概念87

1.导语89

1.1 学生评估的综合性观点89

1.2 培养学生终身学习能力90

1.3 学习参与度、动机和自我概念框架90

2.学生的学校学习参与度91

2.1 学生出勤情况92

2.1.1 学生迟到92

2.1.2 学生缺勤：逃课与逃学93

2.2 学校归属感95

2.3 对学校的态度96

3.学生的学习驱力与动机97

3.1 学习的坚持性98

3.2 问题解决开放性100

3.3 学生的学习控制感101

3.3.1 对数学学习失败的自我责任归因101

3.3.2 对数学和学校学习取得成功的自我控制感102

3.4 学生的数学学习动机103

3.4.1 数学学习的内部动机103

3.4.2 数学学习的外部动机104

4.学生的自我信念、偏好和数学活动参与105

4.1 数学自我效能感106

4.2 数学自我概念108

4.3 数学焦虑110

4.4 参与数学活动、数学倾向性和数学参照系112

4.5 性别和社会经济背景差异对数学倾向和数学成绩之间关系的影响115

5.学校和教师在学生学习参与、动机和自我信念方面的影响116

5.1 学校风气和学生的学习倾向性特征的聚集特征116

5.2 社会比较和学生的学习倾向性特征117

5.3 课堂教学和学生的学习倾向性特征118

5.4 学校风气与学习倾向性特征119

6.政策启示121

第五章 学校特征因素123

1.概述125

2.学习环境因素128

2.1 学校校风128

2.1.1 师生关系指数128

2.1.2 影响学校风气的教师因素指数129

2.1.3 数学教师的课堂管理指数130

2.1.4 教师士气指数131

2.1.5 纪律风气指数132

2.1.6 影响校风的学生因素指数132

2.1.7 学校归属感指数133

2.2 学校的外部压力——家长的期望值和其他学校竞争生源134

2.3 学习环境的综合分析134

3.教育资源因素136

3.1 师资136

3.1.1 生师比和班级人数136

3.1.2 全职教师中有教师资格证者百分比和有本科及以上学历者百分比137

3.1.3 教师的短缺程度137

3.1.4 教师参加专业发展的情况138

3.2 物资139

3.2.1 学校教育资源质量指数139

3.2.2 硬件基础设施指数140

3.2.3 生均计算机台数和可上网计算机所占比例141

3.3 学习时间141

3.3.1 学前教育时间141

3.3.2 常规课程时间142

3.3.3 额外课程142

3.3.4 作业时间144

3.3.5 私人家教和校外辅导班时间145

3.3.6 与家长一起学习和用电脑学习的时间145

3.3.7 课外活动145

3.4 教育资源变量的综合分析147

4.教师教学方法因素150

4.1 教师运用认知激发策略指数151

4.2 教师支持程度指数151

4.3 教师的学生导向指数152

4.4 教师运用形成性评价指数153

4.5 教师主导教学指数153

4.6 按照学生能力分组的教学方法154

4.7 教学方法变量的综合分析155

5.学校管理因素157

5.1 学校属性157

5.2 学校招生和转学政策159

5.3 学校自主权161

5.4 校长领导力163

5.5 学生评价目的167

5.6 教师评价方式和结果用途168

5.7 教育质量保障措施169

5.8 家校合作170

5.9 学校管理因素作用的综合分析170

6.政策启示174

6.1 进一步加强校风建设174

6.2 使学校师资和物资的配置达到高位均衡174

6.3 进一步推进减负增效175

6.4 加强培养学生的学习自主性175

6.5 提升校长的领导力175

6.6 减轻学校生源家庭社会经济背景对学生学业表现的影响176

参考文献177

第六章 上海学生的阅读和科学素养179

1.上海学生的阅读素养180

1.1 PISA阅读测评概述180

1.2 PISA阅读素养测评框架181

1.3 上海学生的阅读成绩182

1.3.1 平均成绩及百分位成绩分布182

1.3.2 上海学生阅读素养量表精熟度水平分布183

1.3.3 上海学生阅读成绩的性别差异186

2.上海学生的科学素养187

2.1 PISA科学测评概述187

2.2 PISA科学素养测评框架187

2.2.1 背景188

2.2.2 能力189

2.2.3 知识189

2.2.4 态度191

2.3 上海学生的科学成绩191

2.3.1 平均和百分位成绩分布191

2.3.2 上海学生科学素养精熟度水平分布193

2.3.3 上海学生科学成绩的性别差异194

3.政策启示196

3.1 进一步加强语文和科学知识与生活情境的联系196

3.2 坚持不懈提高薄弱学校和薄弱学生的成绩196

3.3 教育、科技、社会资源形成合力，提升学生创新素养和高端竞争力196

参考文献198

第七章 上海学生的问题解决表现199

1.PISA 2012创造性问题解决技能评估的框架200

1.1 PISA 2012问题解决模块评估的内容200

1.1.1 评估问题解决的一般认知过程200

1.1.2 评估问题解决过程中的能力200

1.1.3 评估问题解决过程中的个人倾向201

1.2 PISA 2012问题解决模块评估的呈现方式202

1.2.1 基于计算机的评估设计202

1.2.2 设置了静态和动态背景的问题202

1.2.3 问题嵌入在真实的背景之中202

1.3 PISA 2012问题解决模块评估的时间与分数安排203

2.上海学生在PISA 2012创造性问题解决评估中的表现及分析204

2.1 上海学生的总体表现佳，但作为国家“深度人才库”比例少204

2.2 上海学生长于“获取知识”，是出色的学习者，但“运用知识”的能力有待提升204

2.3 上海学生擅长解决结构良好问题，需要提升对不确定问题的质疑、好奇与探索205

2.4 上海男生的问题解决能力显著高于女生207

3.PISA 2012问题解决评估对教育政策和实践影响及其讨论207

3.1 让计算机用于学生的学习207

3.2 学校和教师要为学生提供更多的问题解决机会208

3.3 教师学习与培训的关键是思考能力的培养209

第八章 上海学生的财经素养211

1.评估财经素养的重要性和意义213

1.1 财经素养对国家和个体的重要性213

1.2 评估财经素养的意义213

1.3 开展财经教育的潜在价值214

2.PISA 2012财经素养测评框架概述214

2.1 内容215

2.2 过程215

2.3 背景216

3.PISA 2012财经素养测评的主要特点217

3.1 参与财经素养测试的国家（地区）和学生217

3.2 测试题目的形式和回答类型217

3.3 学生表现的精熟度水平划分217

3.4 小结与启示222

4.上海学生在PISA 2012中的表现223

4.1 财经素养的平均成绩223

4.2 学生财经素养的精熟度水平224

4.3 财经素养与阅读和数学素养之间的关系225

5.影响财经素养的学生背景因素226

5.1 性别差异226

5.2 学生家庭社会经济背景的作用227

5.3 不同移民背景学生的成绩差异228

6.财经素养与学习、态度和行为的关系228

6.1 学生拥有银行账户的情况与财经素养228

6.2 获得钱的渠道与财经素养229

6.3 学生消费行为与财经素养230

6.4 学生的态度与财经素养230

6.5 学生的储蓄习惯与财经素养231

7.上海学校财经教育与学生财经素养的关系232

7.1 财经教育的情况232

7.2 学生财经素养与学校财经教育232

7.3 学生财经素养与理财课程学习233

8.政策启示233

第九章 上海学生的数字阅读素养235

1.PISA数字文本的新特点237

1.1 动态导航237

1.2 超链接结构237

1.3 读者参与内容构建237

2.PISA数字阅读测评框架237

2.1 文本238

2.2 认知过程238

2.3 情境239

3.PISA数字阅读表现量表240

4.上海学生PISA 2012数字阅读选项测评结果240

4.1 数字阅读平均成绩240

4.2 数字阅读精熟度水平241

4.3 数字阅读的性别差异242

5.上海学生在数字阅读试题上的表现242

5.1 访问和检索242

5.2 整合和解释244

5.3 反思和评价245

5.4 综合247

6.信息和通信技术（ICT）熟悉度与数字阅读表现的关系249

6.1 信息和通信技术可获得性与数字阅读表现249

6.2 学生ICT使用情况与数字阅读表现250

6.3 对计算机的态度与数字阅读表现251

6.4 ICT熟悉度对数字阅读表现的综合作用251

7.纸笔测试表现与数字阅读表现的关系251

8.政策启示252

8.1 重视对不同来源信息的组织、比较和综合能力的培养252

8.2 对信息技术在学校学习中的作用要有积极的态度252

致谢503