PISA閱讀素養子能力對數學與科學表現的影響
——以PISA2018中國四省市樣本數據為例

黃山 張一平

一、引言

PISA（Programme for International Student Assessment）是由經濟合作與發展組織（OECD）主持的一項國際評估，主要針對義務教育完成階段的15歲學生，通過聚焦閱讀、數學、科學等關鍵領域的素養，測評學生對現實生活中機遇與挑戰的準備程度[1]。被試學生除了接受這三科的能力測試外，還需完成一份包含個人背景及學習態度、動機等項目的問卷。

PISA測評于2000年首次舉行，其后每3年進行一次，每次以閱讀、數學、科學中的一個領域為測評重點，2018年是第三個循環，重點是閱讀素養。PISA2018共有79個國家/地區參加，我國約有12000余名來自于北京市、上海市、江蘇省及浙江省（B-SJ-Z）四省市的學生參加。我國四省市的閱讀、數學與科學的平均分均為參加國家/地區的首位[2]。

自2019年起，國內學界對我國學生在PISA2018閱讀素養表現的研究日益增多。這些研究大體分為兩類：其一是非量化研究，主要介紹PISA2018閱讀評估的原理、方法和特點，及其對語文教學和試題編制帶來的啟示和借鑒；其二是對閱讀影響因素進行量化研究，如陳純槿將影響因素區分為先賦性因素與自致性因素，并考察和比較兩類因素對我國四省市學生閱讀素養的影響[3]。也有學者聚焦某領域深入探討閱讀能力的影響關系，如張佳慧和辛濤側重主觀幸福感對學業表現的影響[4]，劉寶存等聚焦研究學校背景與學生背景對學生閱讀水平的影響[5]等等，從而為學生的學業輔導、教育政策的制定提供建議和參考。多數研究以PISA2018的閱讀素養能力的似真值①PISA各領域能力似真值的生成過程為：首先將每個領域中所有項目的參數固定為IRT的最終估計值，再利用多元潛在回歸模型，從多元潛在回歸模型估計的貝葉斯后驗分布中為每個學生生成十個該領域的似真值（詳見PISA2018 Technical Reports，Chapter 9）。（Plausible Value）為因變量進行數據分析。

PISA2018閱讀、數學和科學三科測驗結果之間的關聯研究不多。可以查閱到的往年PISA的相關研究結果顯示，閱讀表現與數學表現、科學表現存在著高度關聯。例如PISA2015中國四省市數據中，閱讀和數學、科學的相關系數分別為0.84、0.90，而OECD對應的相關系數分別為0.78、0.86[6]。對于PISA閱讀、數學、科學表現的高相關，有學者解釋為這是因為閱讀能力有助于處理問題理解過程中的語言語義學特征和文本復雜性[7]。而PISA的數學和科學試題中有多項現實的應用問題，被試的閱讀能力越高，越有助于他們在數學和科學測試中的答題表現。

閱讀素養是PISA2018的測試重點。該年度的閱讀素養包含了信息定位（Locating Information）、文本理解（Understanding）、評價與反思（Evaluating and Reflecting）三個子能力維度。PISA數據庫給出了信息定位、文本理解、評價與反思三個閱讀子能力維度的測量結果，本研究嘗試用結構方程方法來考察PISA2018閱讀素養的三個子能力維度與數學、科學表現之間關聯的異同，進一步把握閱讀、數學及科學間的關聯特征。

二、數據與變量

（一）PISA2018數學素養、科學素養、閱讀素養的定義

以我國參加PISA2018的12058名中學生為樣本，對數學素養、科學素養以及閱讀素養的三個子能力維度（信息定位、文本理解、評價與反思）的數據進行分析。PISA2018官方提供的數據中，上述的五個變量各提供了10個似真值，本研究均采用第一個似真值。PISA2018對三個子能力維度的定義如下。

1.數學素養

個體在各種背景下進行數學表述、數學運用和數學闡釋的能力。它包括數學式的推理，以及使用數學概念、步驟、事實和工具來描述和預測現象。它幫助個體認識數學在現實世界中所起的作用，做出有根據的判斷和決策，以成為具有建設性、參與意識和反思能力的公民。具體地說，PISA2018數學素養是考查學生能否將實際問題用數學方式表達，能否正確使用數學概念、程序和推理來解決這些問題，能否正確解釋、評估得出的數學結果等方面的綜合能力。

2.科學素養

作為具有反思意識的公民，能夠參與討論與科學有關的問題，提出科學見解的能力。這需要具備科學地解釋現象、評價與設計科學研究調查、科學地解釋數據證據這三種能力。PISA的科學素養測驗不僅考查學生對相應水平的科學概念和理論知識的了解，還考查學生對科學探究的相關過程與實踐的了解，以及這些過程與實踐對促進科學發展影響的評估能力。

3.閱讀素養

為了實現個人發展目標、增長知識、發揮潛能并參與社會生活，而對文本的理解、運用、評價、反思和參與[8]。閱讀素養包含了信息定位、文本理解、評價與反思三個子能力維度。下面是PISA2018對閱讀素養三個子能力維度的描述。

（1）信息定位

按所涉及文本的數量，PISA2018將信息定位分解為掃描與定位、搜索與選擇相關文本兩個特定的認知過程。掃描與定位主要考查學生能否根據一段文本的閱讀，準確定位到局部的特定信息，并不需要理解整個文本。搜索和選擇相關文本主要考查學生能否從多個文本中根據要求選擇正確的信息，為了找到所需的信息，首先需要確定相應的文本片段，這增加了此過程的復雜性。

（2）文本理解

按需要理解文本的長度，PISA2018將文本理解分解為理解字面意思、整合并產生推論兩個特定的認知過程。理解字面意思主要考查學生能否正確理解句子和段落的意義。整合并產生推論主要考查學生能否正確歸納文本的整體含義及推理不同文本間的邏輯關系，可能還需要解決不同文本之間的沖突。

（3）評價與反思

PISA2018將評價質量和可信度、反思內容與形式、發現和處理沖突三個特定的認知過程歸類為評價與反思。評價質量和可信度主要考查學生能否將文本中所說的內容與外圍線索結合起來，正確評估文本所提供的信息質量及可信度。反思內容與形式主要考查學生能否評估文本的內容和形式是否充分表達了作者的目的和觀點。發現和處理沖突主要考查學生能否通過評估消息來源的可信度及其聲稱的邏輯和合理性，識別文本片段之間的矛盾，決定如何最好地處理這些矛盾。

（二）閱讀素養三個子能力維度間的關系

根據PISA2018對閱讀素養三個子能力維度的定義，信息定位是基礎能力，同時影響文本理解、評價與反思，而文本理解影響評價與反思。信息定位是日常閱讀中，尤其是在數字閱讀時代是必不可少的部分（obligatory component）。評價與反思要求學生在理解文本的基礎上，能夠超越文本的字面意義，更深層次反思文本的內容和形式，并批判性地評估其中信息的質量和有效性，是閱讀能力的高水平要求。PISA測試將閱讀任務和閱讀子能力維度對應，從而支持在閱讀子能力層面分析學生的閱讀能力。一個學生可能會遇到一個初始閱讀任務，其中學生必須根據搜索結果找到一個特定的文檔。在第二個任務中，學生需要回答文本中明確陳述的信息的問題。最后，在第三個任務中，學生需要辨別作者在第一個文本中的觀點是否與在第二個文本中相同[8]。

（三）閱讀素養與數學素養和科學素養的關系

數學題目的閱讀需求有高低之分：如圖表題目屬于低要求（low reading demand)，應用題屬于高要求(high reading demand)。與單純的計算問題相比，閱讀需求相對較高的數學問題的這種關系更強。PISA的數學測試強調解決現實問題，數學任務中通常使用文本而非抽象的數學符號表達數學問題，在作答數學素養的測評題目時首先要讀懂題目，這就需要閱讀理解能力作為基礎，因此閱讀能力對PISA數學表現有不可忽視的影響。上海地區PISA2009的數據顯示了閱讀和數學表現的高相關[9]。Ar?kan等的研究顯示，PISA2012土耳其學生的閱讀表現能在很大程度上預測數學表現[10]。Elisa Caponera等對4125名四年級意大利學生參加2011年TIMSS和PIRLS的數據進行重復測量方差分析，證實了閱讀素養對數學成就的影響[11]。

同樣，閱讀能力對PISA科學表現也有著不可忽視的影響。特別是PISA科學素養中的“科學地解釋現象”、“科學地解釋數據和證據”均與語言能力息息相關。PISA測試中的閱讀和科學表現呈現較強的相關，參加PISA2000、2003和2006年三次測試的56個國家地區的閱讀和科學之間的總體平均相關為0.82，分布范圍為0.63～0.90之間[12]。PISA2015中國四省市數據的結果顯示，閱讀能力是影響科學表現的最大因素。

對于PISA科學表現來說，數學能力的影響也不容忽視。PISA科學素養所要求的“科學地闡釋數據和證據”要求學生掌握“轉換數據表達方式”“分析、闡釋數據得出結論”等數學基礎[13]。一線教學實踐中，如物理中的電學問題[14]、化學中的含碳量計算[15]、地理學科中的太陽高度角[16]等問題都需要數學思維及計算的支持。PISA的數據也顯示，數學表現和科學表現之間存在高相關，例如PISA2015中國四省市數據的相關系數為0.91，OECD數據為0.88。

綜上所述，對于PISA2018閱讀素養的三個子能力、數學素養、科學素養間的關系可以給出如下推論：信息定位影響文本理解、評價與反思；文本理解影響評價與反思；閱讀的三個子能力影響數學和科學；數學影響科學（變量間關系詳見圖1）。

圖1 閱讀子能力和數學、科學關系模型1

三、數據分析結果

（一）描述性統計結果

觀察表1，各變量的偏度絕對值小于0.5，且峰度在0附近，整體上基本服從正態分布。

表1 12058名中國學生的各變量描述性統計結果

觀察表2，各變量的相關系數都超過0.7的高相關標準。其中，閱讀三個子能力維度之間的相關都超過0.9，科學和閱讀三個子能力維度的相關系數為0.80～0.83，數學和閱讀三個子能力維度的相關系數為0.75～0.79，數學和科學的相關為0.83。

表2 12058名中國學生的測驗分數相關系數

（二）結構模型結果

模型1是飽和模型，因此無須考慮模型擬合度的問題。模型1的路徑系數估計值如表3與圖2所示。

圖2 模型1的標準化路徑系數結果

表3 模型1a的標準化路徑系數估計表

觀察表3，由于數據為12058的大樣本，路徑系數的估計精度較高。雖然各路徑系數都達到顯著水平(p＜0.001)，但信息定位指向數學的標準化路徑系數估計值只有0.06，這是一個非常微弱的關聯，實際意義不大。在限制信息定位指向數學的路徑系數為0的條件下（模型1a）的結構方程分析結果如圖3所示。

圖3 模型1a的標準化路徑系數結果

模型1a的絕對擬合指標良好（RMSEA=0.025，GFI=0.999，AGFI=0.996），與模型1相比，除文本理解指向數學的標準化路徑系數從0.47微增加到0.50、評價與反思向數學的標準化路徑系數從0.29微增加到0.31外，其他標準化路徑系數沒有變化。

結構模型1和1a的結果顯示，在閱讀子能力方面，信息定位與文本理解間的標準化路徑系數為0.92，信息定位與評價反思間的標準化路徑系數為0.33，文本理解與評價反思間的標準化路徑系數為0.63。信息定位不僅直接影響評價與反思，同時通過文本理解間接地影響評價與反思。

PISA2018閱讀的三個子能力至數學的標準化路徑系數估計值分別為：文本理解0.47(0.50)、評價與反思0.29(0.31)、信息定位0.06(0)。信息定位對PISA2018數學表現的影響有相當大部分是通過文本理解、評價與反思間接影響的，特別是文本理解在閱讀對數學表現的影響中起著關鍵作用。

PISA2018閱讀的三個子能力至科學的標準化路徑系數估計值分別是：文本理解為0.19，評價與反思為0.15，信息定位為0.15，差異不大。數學至科學的標準化路徑系數估計值為0.45。閱讀的三個子能力對科學表現的影響與其對數學表現的影響相似，文本理解在閱讀對科學表現的影響中起著關鍵作用。同時，在閱讀的三個子能力對科學表現的影響中，有很大一部分可以通過數學的路徑來解釋。

四、小結

從相關分析的結果（表2）可以看出，PISA2018閱讀的三個子能力之間高度相關，對科學表現和數學表現都有著很大的影響。閱讀的三個子能力對科學表現的影響略高于數學表現可能是由于PISA科學題目的閱讀量比數學題目更大、對閱讀能力的要求相對更高。數學對科學表現的影響與閱讀的三個子能力對科學表現的影響程度基本相同。

從結構模型1的分析結果（表3）可以看出，文本理解是一個承上啟下的關鍵變量。信息定位作為閱讀的三個子能力中的基礎能力，對文本理解具有決定性的影響；信息定位對評價與反思的影響中，很大一部分是通過影響文本理解產生的間接影響。

文本理解也是對PISA數學表現影響最大的變量，這可能是因為通過對信息的整合讀懂題意是解答PISA數學題目的重要前提條件。即使刨除信息定位與文本理解的影響，評價與反思對PISA數學表現的影響也不容忽視，有助于問題解決。這個結果與數學推理與問題解決能力是PISA2018數學素養測試的重要內容相吻合。雖然信息定位與數學表現之間的路徑系數接近于0，但這并不代表信息定位不影響PISA的數學表現，而是由于信息定位對數學表現的影響基本上可以通過文本理解來解釋。

對于PISA科學表現，在刨除閱讀的三個子能力的影響后，數學至科學的標準化路徑系數依然高達0.45，這個結果與PISA2015中國四省市（B-S-J-G）學生的結果基本一致。很多科學問題的解答不僅需要讀懂題意，同時需要具備邏輯思維、計算等數學能力可能是其重要原因。信息定位至科學的標準化路徑系數略高于其至數學的標準化路徑系數，很大可能的原因是PISA的數學題目多數比科學題目簡短，需要定位的信息數量相對少于科學題目，正確解答科學題目對信息定位的要求更高一些。另外，文本理解對PISA科學表現同樣起著至關重要的作用。同時，評價與反思對科學表現的影響也不可忽視，特別是正確理解并解釋科學實驗結果離不開評價與反思。文本理解、評價反思與科學間的路徑系數低于其與數學間的路徑系數，是因為前者是刨除了數學影響之后的結果，并不代表文本理解、評價與反思對科學表現的影響低于對數學表現的影響。

本研究僅將PISA2018中國學生數據中的5個變量納入模型分析，未來研究中可以進一步引入PISA測試數據中的學生背景信息，探索背景因素對各素養及其子能力的影響機制，獲取更多有價值的信息。