国际学生评估项目pisa的教育公平评价

国际学生评估项目pisa的教育公平评价

教育正义是当前中国教育政策的重要目标，也是科学家的亮点。近年来,关于教育公平研究的重心已经从理论探讨进入了实证研究的层面,所采用的实证依据已不仅仅关注入学机会(起点公平)和教育资源配置(过程公平),而且还关注学生学习质量(结果公平)。有学者认为,“教育结果平等是不存在的”,教育政策不可能把“结果平等”作为目标,但我们可以关注“让所有学生都达到国家规定的、较高的学业成就标准。”“无论学生之间家庭条件,智力水平等先天因素的差距如何,通过教育的过程,每个学生能够获得平等的教育上的增加量,这部分平等才是真正意义上的教育结果的公平。”国际经合组织(以下简称OECD)发起的国际学生评估项目(以下简称PISA)同时把“结果公平”和“结果平等”作为各国政府追求的政策导向,PISA所提倡的教育公平也包含了结果平等。笔者认为,“公平”和“平等”都应该是教育追求的目标,2009年中国上海第一次参加了PISA,对上海PISA数据的分析能够为我们深入理解教育公平和平等问题提供实证依据。因此,本文首先概要地阐述PISA对教育公平评价视角,然后基于2009年PISA研究(以下简称PISA2009)数据来分析上海基础教育阶段的教育公平问题。一、大学生学习能力PISA测评完成或即将完成义务教育时,学生在多大程度上掌握了全面参与社会所需要的终身学习能力,聚焦在15岁学生的阅读、数学和科学素养上。PISA2009的主要领域为阅读,次要领域为数学和科学,通过这三个领域的测评,综合反映学生迎接未来社会挑战的能力。PISA2009国际报告对教育公平的评价主要基于阅读领域的结果,从三个方面来评价教育公平。(一)绝对指标:学习结果的平等有两个含义。一是从相对指标来看,指学生是否可以获得同样的学习结果,可以用学生之间的成绩差距来测量。处于成绩分布高端的学生与低端的学生之间成绩差异越大,表明学习结果越不平等。二是从绝对指标来看,指学生都达到某个基准水平,可以用达到基准水平的学生比例来测量。PISA把学生的阅读表现分为8个精熟度水平,数学和科学表现分为7个精熟度水平。在这三个领域中,基准水平都是2级,没有达到2级水平的学生被认为没有掌握适应未来生活和工作需要的基本能力,2级是刚好达标,3级则是比较牢固地掌握了这种基本能力。达到3级及以上水平的学生比例越高,并且未达到2级水平的学生比例越低,那么,学习结果越平等。这两方面的指标综合来看,首先要保证更多的学生达到基本水平,在此基础上缩小学生之间的差距,从而达到高位平等,如果有大量学生没有达到基本水平,即使学生之间差距很小,也只是低位平等。(二)学校教育资源与学校全体学生社会文化地位指数cs教育资源分配的公平可以用学校教育资源指标与学生经济社会文化地位的相关性来衡量。PISA结果报告中采用的学校教育资源指标主要有:全职教师百分比、全职教师中有教师资格证的百分比、全职教师中有大学学历的百分比、学校教育资源质量指数(根据校长的评价)、生师比、计算机与学生比(生均计算机数)。如果所有学校都能享受基本相同的教育资源,那么,学校的教育资源与学校全体学生平均的经济社会文化地位指数(IndexofEconomical,SocialandCulturalStatus,以下简称ESCS)应该是不相关的。ESCS指数是PISA用来测量家庭经济社会文化地位的指标,其中包括三个方面的指标:父母亲中最高教育程度、父母亲中最高职业地位、家庭拥有物。如果学校资源与学校平均ESCS有显著正相关,一般来说,生源家庭背景占优势的学校获得了更多更好的资源,相关系数越高,教育资源在学校之间的分配就越不公平。OECD的公平导向是教育资源分配向生源背景薄弱的学校倾斜。(三)pisa影响下的学克服学生背景的学习公平指的是学生成绩受背景因素影响的程度。如果不同背景的学生受教育机会是平等的,那么,学生的成绩应该不受这些背景条件的影响,包括ESCS、家庭结构、移民背景、家庭所用语言、学校所处地理位置等。因此,可以用这些背景因素对学生成绩的影响程度以及控制了背景因素影响后的学生成绩差异来评价控制学生背景后的学习结果公平,实际上是评价在排除背景因素影响后在学生学习和学校教育上的增加量,或者说是评价学生和学校在克服不利背景影响上的有效性。OECD用“平等”一词指不考虑学生家庭社会经济背景条件下的“同等结果”,或者说是把所有学生看成同样背景条件下的“水平公平”,用“公平”一词指考虑了学生家庭社会经济背景条件下的“垂直公平”。所以,上述指标中,第一个指标衡量达到同等教育结果的程度,第二个指标衡量在教育过程上达到垂直公平的程度,第三个指标衡量在教育结果上达到垂直公平的程度。同时做到平等和垂直公平才是全面实现教育公平。本文将用PISA2009数据开展实证研究,重点放在评价克服学生背景的学习公平上。因为PISA研究对象是15岁学生,分布在7年级到12年级,PISA测试内容则覆盖小学到义务教育末期的知识和技能,所以,PISA结果能够反映基础教育阶段的教育公平程度。本文在分析学习结果平等时,除了主要领域阅读外,还分析了数学和科学领域的结果,因为PISA2012、PISA2015的主项将依次转为数学、科学,本文的分析将及时发现有关问题,提出预警。二、上海学生数学成绩差异的主要来源上海学生在PISA2009阅读素养测评中,高端和低端学生的成绩分布差距小,与其他成绩较好的国家和地区相比,主要胜在低端成绩高。科学领域的结果与此类似,但上海学生数学成绩的差异却大于OECD平均的差异程度。我们用第90百分位数与第50百分位数的成绩差来代表高端差距,用第50百分位数与第10百分位数的成绩差来表示低端差距,用这两个指标的比较可以看出成绩差异的主要来源。从表1的数据可以看出,上海学生在阅读和科学领域,无论是低端差距还是高端差距都低于OECD各国平均,说明教育结果比较平等,但数学的低端差距显著高于OECD平均,说明上海学生的数学学习结果较不平等,低端学生的差距大是数学成绩差异的主要来源。从绝对指标来看,上海在三个领域中没有达到2级水平的学生比例都低于OECD各国平均,是65个参与国家(地区)中最低的,达到或高于3级水平的百分比都高于OECD平均,是65个参与国家(地区)中最高的。(见表2)PISA2009国际报告对教育结果平等的评价主要基于阅读领域的结果,上海在阅读领域实现了高位平等。本文还分析了数学和科学领域的数据,从而更全面地反映上海基础教育公平的发展情况,对今后两轮测评可能出现的结果做出预判。从科学领域的结果来看,上海也实现了高位平等;在数学领域,虽然达到基本水平的学生比例是最高的,但低端差距也是最大的(仅低于比利时的149分),属于高位不平等的类型。进一步分析发现,上海第10百分位学生的数学成绩比OECD同等水平学生高85分,但第50百分位学生的数学成绩高出OECD同等水平学生更多,拉大了低端差距。PISA2012的结果将主要基于数学领域的数据分析,上海要及时采取措施,提高低端学生的数学素养。三、与学校教育资源质量指标的关系上海从1994年以来就大力推进办学条件“硬均衡”、薄弱学校“委托管理”、师资队伍“柔性流动”,上海已经缩小了不同生源背景的学校之间在一些软硬件条件上的差距。PISA2009的结果显示,上海的生均计算机数、全职教师中有教师资格证的比例、校长评价的学校教育资源质量指标与学校平均ESCS都没有显著相关。但是,平均ESCS高的学校仍然在全职教师比例、全职教师中有大学学历的比例、生师比等指标上占有优势,这些指标与学校平均ESCS的相关显著高于OECD平均。说明上海学校间在资源分配上的主要差异在于教师,并且这种差异与学校生源的家庭经济社会文化地位高度相关,生源家庭背景好的学校教师不仅数量多,学历也高。(见表3)学校组织的学生社团活动和课外活动是重要的学校教育资源,不同生源背景的学校可能在课外活动指标上存在差异。PISA构建了课外活动指数,可比较社团活动与课外活动的丰富程度。除了OECDPISA报告中涉及的学校资源指标外,笔者还分别计算了上海与OECD各国平均的学校课外活动指数与学校平均ESCS的相关,结果发现:无论上海还是OECD各国平均,都是生源家庭背景好的学校提供的课外活动更丰富。四、其他影响因素PISA所涉及的5种背景因素中,上海单亲家庭和其他家庭结构的学生阅读成绩没有显著差异,母语不是汉语的学生比例很低,所以,我们只对其他三个因素做深入的分析,包括ESCS、学校位置(分为中心城区和郊区县)、人口流动背景(分为上海本地人、第一代新上海人、第二代新上海人)。我们首先采用学生层面的数据分析,了解不同背景的学生之间的成绩差距,接着采用学校和学生两层数据分析,了解上述三种背景因素是否有显著作用,哪个因素的作用最大。(一)在学生层面分析1.学生个体情况的差异情况,主要表现为首先,上海不同ESCS的学生之间阅读、科学成绩差距比较小。我们把在某个指标上位于最低四分之一的学生与最高四分之一的学生成绩差距称为某个指标上的四分位差,上海学生阅读成绩的ESCS四分位差为73分,OECD平均为88分,说明上海不同家庭背景的学生之间阅读成绩差距比较小。在科学领域也是如此,而数学领域上海与OECD平均的四分位差相同。(见表4)其次,上海处境不利的学生也能取得比较高的成绩。上海学生中,ESCS位于最低四分之一的学生阅读成绩为521分;而OECD国家中,ESCS位于最低四分之一的学生阅读成绩仅为451分。上海学生不仅高于OECD相似背景的学生,而且也显著高于OECD平均水平,说明上海处境不利的学生也能取得比较高的成绩。比较ESCS四分位数上的成绩可以发现,上海ESCS处于最低四分之一的学生,在阅读、数学和科学领域的成绩分别高出OECD相似背景的学生70分、106分和82分。(见表5)ESCS对上海学生个体的阅读成绩影响小于OECD平均。OECDPISA结果报告中,主要用3个指标来评价学生层面的ESCS对阅读成绩的影响。一是强度,指的是ESCS能够解释的学生成绩变异的百分比,百分比越高,散点图上的点就越趋近梯度线,一般来说越不公平。上海为12.3%,OECD各国平均为14.0%,没有显著差异。二是梯度线的斜率,指的是ESCS变化1个单位(即1个标准差),阅读成绩变化多少分,斜率越低,梯度线越平,学习结果分布越公平。上海学生的ESCS增加1,阅读成绩增加27分,OECD平均为38分,上海显著低于OECD平均,从散点图上可以看出上海的梯度线比较平缓。三是高度,即梯度线与坐标轴纵轴的交叉点位置,指的是ESCS为0(OECD平均值)时的阅读成绩,位置越高越公平。三个指标结合起来可以综合反映ESCS对学生个体成绩的影响,梯度线又高又平说明不同家庭背景学生都能取得较好的成绩并且差异较小,如果梯度线平缓但是位置比较低,说明不同家庭背景的学生之间成绩差距虽然小,但都处于比较低的水平,而强度则表明梯度线在多大程度上能代表总体趋势。从上海的三个指标来看,上海不同ESCS的学生阅读成绩都比较高,差异比较小,ESCS作用的强度与OECD平均水平相当。此外还有两个参考指标,一个是梯度线的长度,指的是ESCS第5百分位和第95百分位之间的差距,长度越长,表明学生的经济社会文化地位差异越大,上海学生家庭背景的差异大于OECD平均,所以克服差异的挑战也更大;另一个是梯度线线性,用ESCS平方值变化1个单位所引起的分数变化来测量,统计上不显著的就可以看做线性的变化,上海的梯度线是线性的,也就是说不同的ESCS区间中,ESCS对学生成绩高低的影响大小是一致的。OECD各国平均的系数有显著性,但小于1,也基本可以看做线性的。(见下图)2.区域间学生成绩比较上海152所样本学校中,位于中心城区的学校共60所,位于郊区县的学校共92所。中心城区包括黄浦、徐汇、长宁、静安、普陀、闸北、虹口、杨浦等8个区,其他9个区县为郊区县。(2)上海中心城区与郊区县学生成绩比较上海郊区县学生在三个领域上的平均成绩都显著低于中心城区,阅读、数学和科学三个领域分别低28.2分、35.1分、27.7分。(见表6)3.不同家庭背景的学生阅读成绩比较PISA2009学生问卷第17题是关于学生及其父母出生地的。(见表7)根据本文的研究需要,我们选取前三类学生作为研究对象,并根据这些学生所代表的样本权重进行了加权。(见表8)(2)上海本地学生和第一代、第二代新上海人的阅读成绩比较统计检验发现,上海本地人与第二代新上海人,上海本地人与第一代新上海人之间在阅读、数学、科学三个领域的平均成绩都没有显著差异,但是第二代新上海人在三个领域的平均成绩都显著高于第一代新上海人。(见表9)以上对学生层面的数据分析表明,学生个人的家庭背景对上海学生个体的阅读、数学、科学成绩影响小于OECD平均,不同家庭背景的学生能够获得比较公平的学习结果。但是中心城区与郊区县的学生之间、第一代新上海人与第二代新上海人之间存在显著的成绩差异。(二)学校和学生阅读成绩差异影响因素分析以上分析是把所有学生看做随机抽取的样本进行分析的,没有考虑学生与学校的嵌套关系。但实际上,PISA是分两阶段抽样的,首先用分层随机抽样的方法抽取学校,然后在每所学校中随机抽取一定数量的学生,所以,更为合理的统计方法是采用二层回归分析,分别研究学校之间的差异和校内学生间的差异。下面采用学校和学生二层线性回归模型,分析ESCS、学校位置、人口流动因素对上海学校之间阅读成绩差异的影响以及学校内部学生成绩差异的影响。主要回答四个问题:学生阅读成绩的差异中有多少是学校间的差异造成的,有多少是学校内部学生之间的差异造成的;学校生源总体的家庭背景对学校平均成绩有多大影响,中心城区和郊区学校之间的成绩差异确实是由于学校位置(城乡)因素决定的还是受到了其他背景因素的影响;第二代新上海人与第一代新上海人之间的成绩差异确实是他们的人口流动背景决定的,还是受到了其他背景因素的影响。1.从学生个体因素造成的差异零模型是把学生阅读成绩的差异分解为校内差异和校际差异两部分,校内差异是由于学生个体原因造成的,校间差异是由于学生就读不同学校而造成的。经二层HLM模型处理发现,上海学校层面的变异占总变异的37%,说明学生阅读成绩的差异中有37%是因为学生就读不同学校而造成的。2.学校原生分层模型1分析ESCS对阅读成绩的单因素作用。在学生层面加入ESCS作为预测变量,在学校层面加入每所学校学生平均ESCS作为预测变量,结果发现:上海学校间的成绩差异中有67.6%是由所在学校生源平均的ESCS决定的。也就是说,虽然上海学生的总体差异相对较小,但学校间还是存在显著的生源分层,家庭经济社会文化地位相近的学生倾向于进入相同的学校;学校平均ESCS增加1(即1个标准差),学校阅读平均成绩增加62分。从OECD各国情况来看,冰岛、芬兰学校平均ESCS对阅读成绩差异的解释率低、作用系数也小,学校间基本没有生源背景分层,学校平均阅读成绩分布较为公平;捷克、德国学校平均ESCS对阅读成绩差异的解释率高,作用系数也大,学校间存在严重的生源背景分层,结果分布较不公平。上海学校平均ESCS对学校平均阅读成绩差异的解释率高于OECD平均,作用系数接近OECD平均水平,说明上海学校之间生源背景分层比较明显,学校平均ESCS对阅读成绩差异的作用处于中等水平。大量研究表明,学校生源分层会影响教育公平和社会公平,上海学校生源分层现象应引起重视。(见表10)3.学校平均4个方面的差异由于有些学生或者学生父母不是在中国大陆出生的,因此,有效样本数减为5017人,零模型分析得到的方差成分与表10略有差异。(见表11)模型2考虑了ESCS、学校位置和人口流动因素对阅读成绩的综合影响。学校层面的预测变量包括学校平均ESCS、学校位置、上海本地人百分比,第二代新上海人百分比,学生层面的预测变量包括ESCS、是否上海本地人、是否第二代新上海人,结果发现这三个背景因素可以解释学校层面75.3%的差异,学校平均ESCS对学校间的成绩差异有极显著的作用,作用系数高达64.8;上海本地学生百分比也有极显著的作用,但作用系数较小;学校位于郊区县有正向作用,没有统计上的显著性。在同一学校内部,学生个人的ESCS对阅读成绩也有显著影响,但人口流动因素影响不显著。以上二层回归分析表明,在影响上海学校之间阅读成绩差异的背景因素中,学校平均ESCS对阅读成绩的作用是最大的,在考虑了学校位置、人口流动等其他背景因素后,学校平均ESCS的作用系数也没有降低,学校平均ESCS(代表学校总体生源家庭背景)提高一个标准差,学校阅读平均成绩提高64.8分;本地学生百分比对学校平均阅读成绩也有显著作用,在其他背景因素相同的情况下,本地学生比例提高1个百分点,学校平均阅读成绩提高0.8分;学校地理位置对学校平均阅读成绩的作用不显著,在其他背景因素相同的情况下,位于中心城区和郊区县的学校阅读成绩没有显著差异。在同一学校内部,学生之间的成绩差异主要与家庭社会经济文化背景差异有关,与学生的人口流动背景没有关系。五、通过学校倾斜,提高其社会地位和质量PISA从学习结果平等、教育资源分配公平、克服学生背景的学习公平三个方面来评价基础教育的公平程度,上海在这三个方面有优势,但也存在问题。在学习结果上,上海在PISA2009的主要领域——阅读领域实现了高位平等。但PISA2012的主要领域已转向数学,上海在学习结果上可能出现高位不平等的现象,因此,要加大力度提高低端学生的数学成绩。在教育资源分配上,上海学校之间在硬件资源和基本的软件资源分配上较公平,包括生均计算机数、教育资源质量、有教师资格证的教师比例等指标上,公平程度与OECD平均水平没有显著差异。但在软件资源上,包括全职教师比例、生师比、有本科学历的教师比例、课外活动指数等,生源ESCS背景较低的学校存在显著劣势,需要引起重视。在克服学生背景方面,ESCS对上海学生个体的阅读成绩影响