资料名称： PISA 2025 首卷成绩报告《PISA 2025 Results (Volume
I): Future-Ready Students》，OECD 于 2026 年 9 月 8 日发布，附同日的官方新闻稿与报告第 2 章「Student performance in PISA 2025」

帖内资料： 参加规模与覆盖国家数、三个核心领域各自的高分国家与分数、2015—2025 与 2022—2025 两段降幅、非 OECD 参与方的降幅、计算问题解决新测项的熟练水平分布、家庭社会经济背景造成的分差与方差解释比例、移民学生对比、性别差距、AI 与数字工具使用的相关发现，以及后续卷次的发布时间安排

时间覆盖： 测评在 2025 年举行；报告与新闻稿发布于 2026 年 9 月 8 日；新闻稿给出后续分析安排到 2027 年

许可与引用： OECD 出版物页面标注引用格式与 DOI，页面未公布转载许可；本贴只整理其中已公开的分数、降幅与结论，不复制报告图表、不整段转载

适用任务： 要查某个国家某年的 PISA 分数、要核对三科降幅的准确数字的，想看新加的计算问题解决测项怎么评的，想引用家庭背景差距做分析或写文章的

PISA 是经合组织的国际学生评估项目，评估 15 岁学生在阅读、数学、科学三个核心领域的能力。2025 年这一轮是迄今规模最大的一次：超过 76 万名学生参加，覆盖 91 个国家和地区，代表着全球约 3300 万名 15 岁青少年。

报告分卷发布，卷一是《PISA 2025 Results (Volume
I): Future-Ready Students》，共 377 页，2026 年 9 月 8 日由 OECD 出版，页面给出的引用格式是 OECD (2026), PISA 2025 Results (Volume
I): Future-Ready Students, PISA, OECD Publishing, Paris, DOI 为 10.1787/73451bc5-en。

本贴介绍的是已发布的卷一。

报告本身的入口分三块：摘要页、完整报告页与支持材料页，另有可下载的 PDF。

官方新闻稿的说法是，OECD 国家的学生表现在科学、阅读、数学三个领域都降到了有记录以来的最低平均分。

排在最前面的是中国管辖地区北京、上海、江苏、浙江，加上新加坡；爱沙尼亚、日本、韩国、澳门、中国台北和英国也进入前十。分领域看，B-S-J-Z（China）在科学拿到 597 分、数学 612 分，都是最高；新加坡在阅读最高，为 535 分。

2015 到 2025 这十年，OECD 国家平均阅读分下降 28 分，官方换算成大约相当于一年半的学习量；数学平均分下降 22 分，相当于刚过一年的学习量。科学在 2022 到 2025 之间基本持平，此前 2009 到 2022 是缓慢下滑。章节摘要另给一组 2022 到 2025 的数字：35 个 OECD 国家平均，科学基本没变，阅读降约 14 分，数学降 9 分。

非 OECD 参与方同期的降幅小一些：阅读降 16 分，数学降 8 分。

分国家看不是齐涨齐跌。2015 到 2025 之间科学成绩上升的教育系统包括立陶宛、斯洛伐克、土耳其、多米尼加、格鲁吉亚、澳门、黑山、卡塔尔、泰国、阿联酋和乌拉圭；另有哥斯达黎加、斯洛伐克、土耳其和英国自 2022 年以来科学分有提升。土耳其、斯洛伐克、黑山、卡塔尔和阿联酋在提高高分学生占比的同时降低了科学低表现者占比。

按趋势分类看 2022 到 2025 的数学变化：保持稳定且高于 OECD 平均的有中国台北、澳门、韩国、爱沙尼亚、英国、波兰、立陶宛、意大利、新西兰；稳定但在平均线附近或以下的有美国、斯洛伐克、希腊、克罗地亚、卡塔尔、黑山、蒙古、墨西哥、文莱；此前高于平均而这次下降的有新加坡、日本、中国香港、瑞士、加拿大、荷兰、爱尔兰、澳大利亚、比利时、奥地利、丹麦、芬兰、德国、瑞典、斯洛文尼亚、拉脱维亚、葡萄牙、挪威、西班牙、法国、匈牙利；平均线附近或以下且下降的有冰岛、以色列、马耳他、塞尔维亚、智利、保加利亚、哈萨克斯坦、阿根廷、马来西亚、罗马尼亚、秘鲁、乌克兰、北马其顿；全部低于平均但有所改善的有土耳其、泰国、阿联酋、菲律宾、约旦、格鲁吉亚、柬埔寨。

2025 年这一轮新增了一项测评，叫 Learning in the Digital World，考察 15 岁学生的计算问题解决能力——用建模和编程工具、做实验，以及构建、设计和开发数字产品。这条量表没有正式的熟练水平门槛，但 Level 3 是学生开始展现足够扎实的知识与技能、能快速进阶的分界点。

OECD 国家平均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水平（Level 5 或
6）。计算问题解决平均分最高的是 B-S-J-Z（China）、澳门和新加坡，分别为 572、563 和 560 分；该量表 OECD 平均为 500 分。报告正文另给 26% 的学生达到最高两个水平、5% 低于 Level 1。

这轮报告还特别点出一个反差：OECD 国家中几乎三分之二的学生达到了计算问题解决的相关熟练水平，但只有一半的学生在达到该水平的同时也具备科学、阅读、数学的基础能力。报告的结论是两者都需要——扎实的三科基础，加上用数字工具解决问题时能把这些知识用出来的能力。

社会经济背景仍是最强的预测变量。OECD 国家中，优势学生在科学上的分数比弱势学生高 85 分。2022 到 2025 之间这个差距有收窄，但主要是因为优势学生表现变差，而不是弱势学生变好。

分学科看这轮的变化：科学上弱势学生保持稳定，优势学生降 8 分；阅读上弱势学生降 4 分，优势学生降 20 分；数学上优势学生降 14 分，弱势学生的变化没有统计显著性。

按国家内部差异算，社会经济地位解释了科学成绩 12% 的方差；弱势学生中有 37% 是科学低表现者，优势学生中这一比例为 12%。

移民学生的对比也有数据：在 29 个 OECD 国家平均，41% 的移民学生社会经济条件处于弱势，而非移民学生为 21%；71% 的第一代移民学生在家主要讲的语言与测评语言不同。在控制了社会经济地位与家庭语言之后，移民学生在 13 个系统的科学成绩超过非移民学生，另有 10 个系统两者差异没有统计显著性。

科学平均分上几乎没有性别差距，但两端藏着的模式相反：女生在成绩最低的那批学生中高出 12 分，男生在成绩最高的那批学生中高出 10 分。阅读上女生平均比男生高 30 分，数学上男生比女生高 13 分。

学校归属感自 2022 年以来有所改善，39 个教育系统里"觉得自己属于学校"的学生比例上升，OECD 平均 76%。西班牙最高为 90%，其次是日本；另一端丹麦、波兰、意大利和立陶宛不超過 64%。女生报告的归属感明显弱于男生，弱势学生也比优势同学更不觉得属于学校。

AI 与数字工具这部分官方写得很谨慎，结论是"关系复杂"，取决于学生怎么用、用在什么地方。用 AI 做具体学业任务——比如总结文本、起草文稿、做研究——的学生，科学分数低于不用 AI 的学生，平均低约 20 分，相当于比同伴少学一年；但每周把 AI 用于一般用途的学生，表现与不用的人相当。有意思的是，经常用 AI 且学校提供了培养 AI 素养机会的学生，科学分数反而略高于没有这种机会的人——但这类机会在社会经济条件好的学生中更常见，报告提示这可能带来新的 AI 差距。

数字干扰的影响也被量化：超过四分之一的学生表示，同学在大多数或每节科学课上会被数字设备分心；被分心同学包围的学生表现更差、投入度更低、对学校的归属感也更弱。OECD 成员国学生自述每个教学日在数字设备上花 3.4 小时娱乐时间，另有约 3 小时在课堂和家庭用于学习目的。

OECD 秘书长 Mathias Cormann 的说法是，扭转学生表现下降是当务之急；成功的教育系统会聚焦更少的方向做得更深，投入教师、让家长参与，并对最需要帮助的学校和学生给针对性支持。他对技术与 AI 的表述是：技术和 AI 能强化学习、帮年轻人为未来做准备，但只有在有目的地使用、且不替代注意力、努力和理解时才成立。

后续还有分析要跟：2027 年会有进一步分析；外语测评结果在 4 月发布，Learning in the Digital World 测评的完整结果与分析在 5 月发布。

报告完整页在 oecd.org 的出版物栏目，新闻稿在 oecd.org 的新闻发布区，两处都能下到 PDF；报告第 2 章有单独的页面。完整地址、DOI 和引用提醒放在下面。

报告页、章节页、新闻稿地址和 DOI 都在下面，回复一下就能看到。