PISA-D - PISA for Development|教育评估数据集|国际学生评估数据集

www.oecd.org2024-10-26 收录

教育评估

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资源简介：

PISA-D（PISA for Development）数据集是经济合作与发展组织（OECD）为发展中国家特别设计的国际学生评估项目（PISA）的扩展。该数据集旨在评估发展中国家学生的阅读、数学和科学素养，并提供教育政策制定的依据。数据包括学生的学业成绩、背景信息、学校特征等。

提供机构：

www.oecd.org

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数据集介绍

构建方式

PISA-D（PISA for Development）数据集的构建基于国际学生评估项目（PISA）的核心框架，旨在评估发展中国家和地区学生的学业表现。该数据集通过多阶段的抽样方法，从不同国家和地区的学校中随机选取学生样本，确保数据的代表性和广泛性。数据收集过程包括学生问卷、家长问卷、教师问卷以及学校问卷，涵盖了学生的学业成绩、学习环境、家庭背景等多个维度。

特点

PISA-D数据集的特点在于其针对发展中国家和地区的特殊需求进行了优化。数据集不仅包含传统的学业成绩指标，还特别关注了教育资源分配不均、学生辍学率、性别差异等社会经济因素对教育成果的影响。此外，PISA-D还引入了适应性测试，以评估学生在不同教育环境下的学习能力和适应性，从而提供更为全面的教育评估。

使用方法

PISA-D数据集的使用方法多样，适用于教育政策制定、学术研究以及教育实践等多个领域。研究者可以通过分析学生的学业成绩与家庭背景、学校资源等因素的关系，为教育政策的制定提供科学依据。同时，教育工作者可以利用该数据集识别教育系统中的薄弱环节，制定针对性的改进措施。此外，PISA-D数据集还支持跨国家、跨地区的比较研究，有助于揭示不同教育体系下的共性和差异。

背景与挑战

背景概述

PISA-D（PISA for Development）数据集是由经济合作与发展组织（OECD）及其合作伙伴在2015年创建的，旨在评估发展中国家和新兴经济体的教育质量。该数据集的核心研究问题是如何通过国际比较，识别和理解这些国家在教育系统中的优势与不足。PISA-D不仅提供了关于学生学业成就的详细数据，还包括了家庭背景、学校资源和教学实践等多维度信息。这一数据集的推出，极大地推动了全球教育公平与质量提升的研究，为政策制定者提供了宝贵的参考依据。

当前挑战

PISA-D数据集在构建过程中面临了多重挑战。首先，数据收集的复杂性在于需要跨越不同文化和社会经济背景的国家，确保数据的代表性和可靠性。其次，数据分析的挑战在于如何处理和解释不同教育系统间的差异，以及如何将这些数据转化为可操作的政策建议。此外，数据集的使用还面临如何确保数据隐私和安全的问题，特别是在涉及学生个人信息的情况下。这些挑战共同构成了PISA-D数据集在实际应用中的重要课题。

发展历史

创建时间与更新

PISA-D（PISA for Development）数据集的创建始于2015年，旨在通过国际学生评估项目（PISA）的数据，为发展中国家提供教育质量评估的工具。该数据集自创建以来，定期更新，最近一次更新是在2021年，以反映最新的教育评估趋势和方法。

重要里程碑

PISA-D数据集的一个重要里程碑是其在2018年成功整合了多个发展中国家的教育数据，为全球教育政策制定者提供了宝贵的参考。此外，2019年，PISA-D首次引入了针对低资源环境的适应性评估工具，显著提升了数据集的应用范围和实用性。这些里程碑不仅增强了数据集的全球影响力，也为发展中国家的教育改革提供了科学依据。

当前发展情况

当前，PISA-D数据集正致力于进一步扩展其覆盖范围，特别是在撒哈拉以南非洲和南亚地区。通过与联合国教科文组织（UNESCO）等国际组织的合作，PISA-D正在开发更多适应性强的评估工具，以应对不同文化背景和教育资源差异。此外，PISA-D还积极推动数据共享和分析技术的创新，旨在为全球教育公平和质量提升提供持续支持。这些努力不仅增强了数据集的实用性和影响力，也为全球教育领域的研究和发展做出了重要贡献。

发展历程

PISA-D项目正式启动，旨在评估发展中国家和新兴经济体的教育系统，特别是那些资源有限的国家。
2015年
PISA-D首次在柬埔寨、科特迪瓦、加纳、约旦、利比里亚、马里、塞内加尔和赞比亚进行试点测试，收集了大量教育数据。
2017年
PISA-D发布了其首个综合报告，分析了试点国家的教育表现，并提出了改进建议。
2018年
PISA-D扩展到更多的国家，包括孟加拉国、埃塞俄比亚、肯尼亚、缅甸、尼泊尔、坦桑尼亚和乌干达，进一步丰富了数据集。
2019年
PISA-D发布了第二份报告，深入探讨了扩展国家的教育挑战和机遇，并提出了针对性的政策建议。
2020年
PISA-D继续在全球范围内推广，增加了对更多发展中国家的覆盖，并开始与国际组织合作，推动教育改革。
2021年

常用场景

经典使用场景

在教育评估领域，PISA-D（PISA for Development）数据集被广泛用于分析和比较不同国家和地区的教育质量。该数据集通过收集学生的学业成绩、学习态度和背景信息，为政策制定者提供了宝贵的参考。研究者利用PISA-D数据集，可以深入探讨教育资源分配、教学方法改进以及学生学习成果的影响因素，从而为全球教育公平和质量提升提供科学依据。

衍生相关工作

PISA-D数据集的发布，催生了一系列相关的经典研究工作。例如，有学者基于PISA-D数据集，开发了新的教育评估模型，用于更精确地衡量学生的学习成果。此外，还有研究探讨了家庭背景、社会经济地位与学生学业成绩之间的关系，为教育公平研究提供了新的视角。这些衍生工作不仅丰富了教育研究的理论体系，还为实际教育政策的制定提供了有力支持。

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