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经济合作与发展组织（简称“经合组织”，OECD），是一个由多个国家组成的政府间国际组织。
其功能是通过收集和发布成员国及部分非成员国的经济、社会、教育等数据，为各国政策制定提供研究和建议。
而国际学生评估项目（PISA），则是OECD主导的一项大型国际教育测试。PISA测评，始于2000年，通常每三年举行一次。
PISA测评旨在考查15岁学生在科学、数学和阅读等方面运用知识与技能解决实际问题的能力。
这次公布的2025PISA最新数据，覆盖91个国家和经济体，共有约76万名15岁学生实际参与测试，他们代表了当地约3300万名15岁的同龄人。
这份报告提到了全球教育成绩下滑的事实，阅读能力衰退的深层原因，社会家庭贫富学生对人工智能（AI）的使用以及人工智能（AI）挑战下的教育最应该抓住什么？
接下来，校长邦将结合报告逐一解读。
北京、上海、江苏、浙江四省
表现亮眼，科学数学成绩全球第一
整体来看，OECD国家和非OECD国家学生的在2025年周期的整体表现在持续下滑。科学、数学和阅读三项测试的平均成绩均降至PISA测评开展以来的最低水平。
但各个指标之间的下滑幅度也存在微小的差异。
科学是2025年PISA的主要关注点，在过去十年中相对较稳定。2015年至2025年间，OECD国家的平均科学分数略有下降，而同期非OECD参与国的分数则基本保持稳定。
数学方面的情况更具挑战性。在OECD国家，平均分数在2015年至2015年间下降了22分，相当于仅略超过一年的学习量，在非OECD参与国中，数学表现也出现下滑。
阅读成绩出现了最剧烈的下滑，OECD国家在2015年至2025年期间的分数下降了28分，非OECD参与国则下降了16分。
这一趋势尤其令人担忧，因为阅读技能是贯穿各学科学习的基础，在日益数字化的世界中，对于查找、评估、解读和反思信息至关重要。
这主要是由于，数字化程度的提高、屏幕使用时间的延长以及为享受而阅读的比例下降，与读写能力的结果减弱同时发生。
尤其是浏览社交媒体信息流并快速处理信息也可能在损害学生理解复杂文本和数据的能力。
而且阅读能力和科学、数学能力是息息相关的。数据显示，在阅读能力下降最严重的国家，数学和科学成绩也往往出现最大幅度的下滑。
但更值得注意的，是下滑发生在谁身上。全球阅读成绩下滑，跌得最惨的恰恰是那些原本最有优势的富裕家庭学生，而不是通常被认为最脆弱的弱势群体。
这组数据有些“反常识”。通常人们会认为，教育退步最严重的应该是资源少、支持少的弱势群体。但PISA的数据正好相反：社会经济优势学生的阅读平均分下降了20分，而社会经济劣势学生仅下降了4分。
优势学生和劣势学生之间的差距确实缩小了17分，但报告明确指出，这不是一个积极的信号。差距收窄的原因是优势学生的成绩大幅下滑，而非劣势学生取得了进步。
这说明阅读能力的退步不能简单归因于资源不足或支持不够。当家庭条件更好、各类学习支持也更充分的孩子同样在退步，甚至退步幅度更大时，单靠“多投入资源”就无法解释了。
它指向的是整个教育系统甚至社会环境层面的深层变化，而非某个特定群体的困境。
分地区来看，在参与测评的91个国家和地区中，来自北京、上海、江苏和浙江的中国内地学生表现亮眼，科学测试和数学测试分别以597分、612分位居第一，阅读测试获得527分，仅次于新加坡。
同时，爱沙尼亚、日本、韩国、新加坡、中国台北和英国也同时跻身科学、数学、阅读三项全球前十。
而德国、美国、芬兰这些传统的教育强国，出现了不同程度的退步。
其中，德国的下滑幅度较为显著。阅读、数学、科学三科全部跌至 PISA 历史上的最低水平，整体仅徘徊在OECD平均线附近。其中阅读从上次的 480 分掉到 465 分，跌幅明显。
OECD认为这说明德国教育体系可能存在专门针对高分学生的学校，导致成绩较差的学生集中在其他学校。
德国教育部部长普里恩称这是“一个令人警醒的结果”，指出社交媒体、AI 以及社会经济弱势背景是主要挑战。同时，，移民潮和少子化导致德国中小学生组成结构发生较大变化，教育预算增长缓慢甚至被砍。
美国的科学成绩尚能维持在OECD平均线以上，但阅读已接近四分之一世纪以来的最低点。专家将部分原因归于数字设备的干扰。
芬兰则延续了持续多年的下滑趋势。阅读和数学降幅尤为突出，与 2006 年的巅峰相比跌幅巨大。数学尖子生比例从2003年的超过23%骤降至7%。
不过，需要说明的是，中国内地在PISA中的亮眼表现，仅代表北京、上海、江苏和浙江这四个参与地区，并不覆盖全国所有省份。
这四个地区本身在教育资源、经济发展水平上处于全国前列，因此这一成绩并不能直接等同于中国整体基础教育的平均水平。
人工智能（AI）的使用方法
正在拉开贫富学生的差距
2025PISA测评结果中，给出了三大关键发现。
一是扎实的计算问题解决能力（在学生中）是普遍存在的。
“计算问题解决能力（Computational Problem Solving）”被纳入数字世界学习这一新评估领域，作为其内部的一个测量部分。”
PISA将这项能力定义为，15岁学生运用建模与编程工具，开展实验，以及构建、设计和开发数学产品的能力。
它考查的不是单纯的编程知识，而是在交互式数字环境中，利用计算工具和计算实践来解决复杂现实问题的过程。
报告特别强调，这项测评的一个独特之处，是学生在测评过程中可以使用反馈和资源。这意味着它考察的不仅是学生“已经知道什么”，更是他们能否在过程中有效地学习、调整并回应。
数据显示，在OECD国家中，约三分之二的学生达到 Level 3或以上，约四分之一达到最高的两个能力等级（Level 5或 6）。
Level 3 标志着学生开始展现出足够扎实的知识和技能、能够快速进步的起点。
在这项新测评中，排名靠前的几乎全是亚洲经济体。中国澳门以572分位列第一，新加坡563分，北京、上海、江苏、浙江560分，日本557分紧随其后。
二是人工智能与学生表现之间的关系非常复杂。关键在于其使用的方法和用途。
一个值得警惕的发现是：如果学生用AI来完成具体的学校任务，比如摘要文本、起草写作或做研究，他们的科学成绩比不用AI的学生更低。
但也不是所有使用都这样。
如果学生只是每周用AI做些“一般性的事情”——也就是把AI当作辅助学习的工具，比如帮助自己理解某个概念、获取学习建议，而不是让它代劳，那么成绩和不用的人没有明显差距。
报告中指出，正如我们不是通过观看体育节目而是通过实际运动来增强体质一样，学习也不是通过消费内容发生的，而是大脑与新知识进行富有成效的认知斗争的结果。
当技术促进或增强这种认知斗争时，学生就会进步;当技术阻碍学习的积极努力时就会削弱学生的发展。
更有意思的是，那些经常这样使用AI、同时在学校有机会学习AI素养技能的学生，科学成绩通常还会略高一些。
因为他们知道怎么批判性地看待AI给出的结果，AI对他们来说更像是“脚手架”，而不是“拐杖”。
问题在于，这类学习机会在社会经济条件好的学生中更常见。
报告因此警告，这可能加剧AI差距——条件好的家庭更容易把 AI 变成学习帮手，而条件不好的学生，则可能停留在低效甚至有害的使用方式上。
三是低表现的学生比例在上升。
在OECD国家中，20% 的15岁学生在科学、阅读和数学三科中均未达到Level 2——这是PISA设定的基础能力门槛。
这一比例较2022年的16%有所上升。
未达到基础能力意味着，在科学方面，他们难以解读简单数据或从图表中识别证据。在阅读方面，他们会发现理解简单文本很困难，而在数学方面，他们可能难以理解单位与价格之间的关系。
这类任务存在于日常生活中，从购物到阅读公用事业账单。这并非关于微积分，而是关乎基本能力。
阅读大衰退、AI大挑战时代
教育真正需要的是什么？
从阅读能力的大衰退来看，PISA报告认为：
对于希望提升数字素养的政策制定者而言，需要明白，数字素养并非始于设备，而是始于帮助学生培养专注、解读、综合与推理等与深度阅读息息相关的能力。
未来不仅属于那些能够获取信息的人，更属于那些能够解读信息、建立联系并从中提炼意义的人。
一些国家正在认真践行这一理念。
在法国，国家课程改革的重点重新强调了文学和阅读理解，将其作为跨学科的核心能力。
在新加坡，尽管拥有高科技课堂，学生仍然花费大量时间阅读纸质文本，阅读依然是早期教育的核心。
瑞典的教育体系长期备受推崇，通过图书馆、全国阅读活动以及重视深度而非速度的教学方法来推广阅读。
国内同样在制度层面系统性地推进阅读教育。2026年2月1日起施行的《全民阅读促进条例》，以行政法规的形式，为青少年阅读提供了系统性的促进和保障框架。
从人工智能对现代教育的挑战来看，最关键的问题或许并不是如何在课堂中运用新技术。
而是学生需要具备哪些知识、技能和价值观，才能在一个人工智能主导的世界中茁壮成长。
如果机器能够模仿我们的能力并接管我们的任务，那么留给我们的是什么?
2025PISA报告给出的答案是，在最佳状态下，人类赋予世界以意义，发现其中的关联，并做出道德抉择。
人工智能的兴起不应压缩这一空间，而应拓展它。
如果机器日益精通常规事务，教育就必须加倍关注那些无法被简化、也无法被替代的人类特质：
思考自身思维的能力；抽身观察现象背后的系统；建立并驾驭复杂的社会关系；在数据失效时做出伦理判断；以及创造前所未有的事物。
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