刘春晖 蔡和 李勉 | 国际大型教育质量监测项目中家庭因素的设计及启示

作者简介

■  刘春晖 / 北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心副教授

■  蔡　和 / 北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心博士研究生

■  李　勉 / 北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心副教授

摘   要

家庭因素在儿童青少年的学业成功与健康发展中发挥着重要作用。通过系统分析国际大型教育质量监测项目PISA、TIMSS、PIRLS、NAEP中的家庭因素设计后发现，各监测项目的指标框架中家庭因素的设计基本相似，可概括为家庭基本信息、早期教育经历、家长教育卷入三类指标；不同测试年度的家庭因素监测指标稳中有变；在数据挖掘方面，各监测项目均注重家庭因素与学生发展结果的关联性分析。基于此，我国在义务教育质量监测中应从理论与政策出发，系统设计家庭因素框架，兼顾指标的国际化与本土特色；拓展家庭因素监测对象，从多方教育责任主体了解家庭因素状况；加强家庭监测结果的应用，同时加大家庭因素与儿童青少年发展关系的研究力度，通过横向关联分析与纵向追踪数据相结合的方式，检验和完善家庭因素监测框架。

关键词：家庭因素；教育质量监测；国际大型教育质量监测项目

一、引言

提升义务教育质量已成为当前国际组织和世界各主要国家关注的战略主题。系统监测国家、地区教育发展的行动策略，大大推动了国际组织和世界各主要国家及地区将影响开展基础教育质量监测、准确描述义务教育质量发展状况、有效识别义务教育质量的关键因素作为科学提升义务教育质量的重要抓手。据联合国教科文组织2015年统计，已有142个国家与地区开展义务教育质量监测。同年，我国国务院教育督导委员会办公室也印发了《国家义务教育质量监测方案》，这标志着我国义务教育质量监测制度的正式建立。因此，为有效诊断我国义务教育中存在的问题及其根源，提出提升教育质量的科学对策，有必要构建义务教育质量影响因素监测框架并付诸实践。

在众多影响教育质量的系统中，家庭作为影响儿童青少年学业成功与健康发展的重要环境因素被重点关注。如生态系统理论认为，儿童青少年嵌套于一系列环境系统之中，系统与个体的相互作用影响着个体的发展，而家庭因素涉及微系统、中系统、外系统等多个系统，特别是家庭中的最近过程（Proximal Process）对个体认知和社会性发展起着重要作用。已有的实证研究中，Melhuish等人发现，在对10岁学生数学成绩具有高度预测性的前5项指标中，有4项为家庭因素。认知神经科学和基因组学的有关研究进一步从生理机制上揭示了家庭因素对个体认知能力、情绪情感发展的影响。此外，教育神经科学研究发现，父母教养方式能够通过基因表达的外遗传机制来影响儿童的神经系统，进而改变个体的压力调节方式、复原力和认知能力。中华民族自古以来就重视家庭教育，党的十八大以来，习近平总书记多次谈到要“注重家庭、注重家教、注重家风”，强调“家庭的前途命运同国家和民族的前途命运紧密相连”。国家也出台了《关于加强家庭教育工作指导意见》《关于指导推进家庭教育的五年规划（2016－2020年）》《中华人民共和国家庭教育促进法》等在内的一系列政策法律文件，进一步明确了家庭在教育后代方面担负的重要责任，随着《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》的落实，家庭教育变得愈发重要。因此，需要在我国义务教育质量监测中构建有效的家庭因素监测框架与指标，以系统了解我国家庭教育的基本现状，探寻家庭因素与儿童青少年发展的关系，从而提升我国家庭教育质量，促进儿童青少年健康发展。

当前，世界多数国家和一些国际组织积极开展了多种国家或国际大型教育质量监测项目，这为我国的义务教育质量监测中家庭因素监测框架与指标的构建提供了借鉴基础。回顾已有的相关研究，主要聚焦于两个方面：其一，关注国际或其他国家大型教育质量监测项目对我国基础教育质量监测的启示，这类研究侧重于宏观顶层设计、整体指标体系、多样测评技术等方面，涉及具体的家庭因素监测内容则寥寥无几；其二，关注国际或其他国家大型教育质量监测项目对我国教育质量监测问卷或背景因素设计的启示，这类研究中虽然家庭因素监测内容作为背景/环境因素有所论述，但其关注的重点仍然是中观层面的问卷框架构造和模块设置。总体而言，诸多研究者已经从国际和其他国家教育质量监测项目中挖掘到了宝贵的可借鉴经验，但是依旧缺乏有关家庭因素监测的更加系统、细致的借鉴研究。在仅有的一项关于家庭因素监测的研究中，尽管研究者基于多项国际大型学业测评项目综合分析了家庭因素，但其仅限于家庭因素监测的具体指标和测查结果的应用方面。因此，仍需对国际上影响力较大的教育质量监测项目中家庭因素的设计进行更广角度的分析与反思，包括由经济合作与发展组织（Organization for Economic Co-operation and Development，OECD）统筹实施的国际学生评估项目（Programme for International Student Assessment，PISA）、国际教育成就评价协会（International Energy Agency，IEA）组织的国际数学与科学趋势研究（Trends in International Mathematics and Science Study，TIMSS）和国际阅读素养研究（Progress in International Reading Literacy Study，PIRLS）以及由美国国家教育统计局（National Center for Education Statistics，NCES）实施的美国国家教育进展评估（National Assessment of Educational Progress，NAEP）。通过梳理以上四大项目中家庭因素的顶层设计、指标框架及其变化、结果分析与应用，为我国义务教育质量监测中家庭因素的设计提供有益参考。

二、国际大型教育监测项目中家庭因素的设计

四大国际项目通过学生、家长、教师、学校问卷对家庭因素监测，获得与学生发展有关的家庭因素信息，从而全面了解被测学生的家庭现状，并识别出其中的重要影响因素。

（一）PISA项目中家庭因素的监测

PISA作为目前国际上最具影响的大型教育质量监测项目，旨在通过搜集15岁学生个人、家庭以及学校等方面的信息来判断学生是否具有现实生活和终身学习所必需的知识、技能，并了解各环境因素与学生成就之间的关系，从而为国家教育政策的制定和调整提供国际比较的视角和信息参考。从PISA 2009起，背景因素问卷明确区分了教育系统的不同层次（学生层次、课堂讲授层次、学校层次和系统层次）；PISA 2012、2015、2018使用的问卷框架以“输入—过程—输出”（CIPO）为评价理论模型，将教育系统看成是一个“输入—输出”系统，对与学生表现相关的社会、文化、经济以及教育方面的因素进行了测查；PISA 2021问卷框架则不再将模块归类为输入、过程或结果，而是在两个总体（垂直）框架维度和五个（水平）政策重点领域中，指定了20个模块，每个模块由两个或多个相关结构组成。

尽管PISA的背景问卷框架经历了不同阶段的变化与发展，但家庭因素始终是重要的测查内容。2006年之前，家庭因素根据测查内容和目的，分散在学生问卷、教师问卷和校长问卷中；2006年起，PISA设计可选的家长问卷扩展了家庭因素的测查指标，并在2015年的家长问卷中增测了有关早期教育经历的内容，从而形成了学生社会经济地位及其家庭背景、早期教育经历、家长卷入的三大监测模块。这标志着家庭因素的测查主体发生了较大改变，加入了家庭的重要成员（家长），从以往学生、教师、学校等信息源获得家庭因素状况，转变到由父母直接回答其状况。至此，家庭因素相关信息收集来源于学生、家长、教师、校长等多方主体，部分指标在多个问卷中同时涉及，具体而言，学生问卷中主要包括家庭成员信息、家庭常用语言、家庭社会经济地位、家庭资源和家长家庭卷入等方面的内容；家长问卷中不仅包含了家庭成员基本信息、家庭常用语言、家庭社会经济地位、家长家庭卷入的部分指标，更主要地提供了早期教育经历、家长学校卷入等方面的信息；学校问卷则主要提供了家长家庭卷入的有关内容。

（二）TIMSS和PIRLS项目中家庭因素的监测

IEA组织的TIMSS和PIRLS项目主要通过评估各参与国/地区4年级和8年级学生的数学、科学和阅读素养水平，了解各国/地区计划课程的实现程度，为各参与国/地区提供制定课程和教学政策的建议，提高各国或地区的教学水平和学生发展水平。

TIMSS基于古德莱德的五层次课程理论提出了包含预设课程、实施课程、获得课程的三层次课程理论，并构建了基于五大情境（国家与社区情境、学校情境、课堂情境、学生特征和态度及家庭情境）的教育机会模型作为概念框架，家庭因素相关指标主要分布在学生特征和态度、家庭情境、学校情境中。TIMSS自2011年开始设计家长问卷，其数据来源也涉及学生、家长、教师、学校等多个主体，部分指标也在多个问卷中同时涉及。其中，学生问卷主要提供家庭成员基本信息、家庭常用语言、家庭资源等信息；家长问卷不仅提供以上学生问卷测查的指标信息，还提供家庭社会经济地位、早期教育经历、家长家庭卷入等信息；教师问卷和学校问卷则主要提供家长学校卷入信息。

PIRLS收集了关于学习阅读的家庭和学校环境的广泛信息，为教育政策制定者提供了如何改善教育系统以促进阅读成就的建议方向。在构建学生阅读能力背景框架时，涵盖了国家与社区情境、家庭情境、学校情境、班级情境以及学生个体特点和学习态度等五个领域。其指标分布、数据来源都与TIMSS具有很高的相似性，学生问卷主要考察家庭成员基本信息、家庭资源、家长参与学生阅读情况、家长参加学校活动情况等；家长问卷也提供了学生问卷中测查的部分指标内容，并主要提供了家庭社会经济地位、家长自身阅读、早期教育经历、家长对阅读的态度与看法以及对儿童的学业期望等；教师问卷和学校问卷则重点关注家长参与学校活动情况等。

（三）NAEP项目中家庭因素的监测

NAEP作为美国的“国家成绩报告单”，对美国国内的教育教学质量开展了全国性的、涉及各学科的、持续的评价，项目定位于提供4年级、8年级和12年级学生学业成就方面可靠的、及时的信息，以了解全国各学科的教育教学现状，评价各州的教育教学质量及其进展，使教育政策制定者、家长、教师及学生对学校教育有更清晰的认识。

与这一监测目的相一致，影响因素的测查要能细致描述学生学业环境以便进行政策建议，要为学生学业成就相关因素方面的研究提供数据支持，还要支持项目本身特定的测量学指标的计算。因此，NAEP通过对学生情境、教师情境、学校情境等关键影响因素的测查主要是为了了解各类学生群体的发展状况，其重点放在能够区分不同学生群体的类别信息上。在家庭因素上的设计也遵循这一规则，通过学生问卷和学校问卷来收集家庭有关信息（没有设计家长问卷），其中学生问卷主要提供了家庭成员基本信息、家庭常用语言、家庭社会经济地位、家庭学习资源、父母对学校的态度看法等内容；学校问卷主要考察了家长对孩子的学习支持情况、家长参与学校活动情况等。

三、国际大型教育监测项目中家庭因素的设计特点

总体而言，PISA、TIMSS、PIRLS、NAEP项目在家庭因素的框架指标设计、测查方式、结果挖掘方面有较大相似性，具体呈现出以下三个方面的特点。

（一）各监测项目中家庭因素维度与来源基本相似，指标各有侧重

尽管各监测项目家庭因素的测评框架和问卷题目存在差异，但主要集中在以下三个维度：家庭基本信息、早期教育经历、家长教育卷入。其中，家庭基本信息中涵盖了家庭成员基本信息、家庭社会经济地位、家庭资源、家庭常用语言等；早期教育经历主要包括学前项目参与、学前家庭活动和学前能力发展状况；家长教育卷入可概括为家庭卷入和学校卷入两个方面，既有行为卷入（如指导学生完成家庭作业、参加学校活动），也有信念卷入（如对学生的学历期望和职业期望）。在测查方式上，从整理得到的表中可以看出，除NAEP项目无家长问卷外，其余监测项目中家庭因素的测评，均通过学生问卷、家长问卷、教师问卷和学校问卷等收集信息，部分指标也在不同问卷中同时测查。由此，一方面，能保证数据收集的全面性，从而实现多方信息的相互印证，大大提高信息的准确性和客观性。另一方面，既可获得子女知觉到的家长的教育行为和信念，也可获得家长自己感知的行为和信念，从而为亲子感知差异方面的研究提供数据资料。

除共通性之外，各监测项目中家庭因素指标的差异性主要体现在两个方面。一方面，由于项目定位不同导致的指标重点不同，如NAEP项目主要关注各类学生群体的学业表现而非原因，因此，家庭因素的设计也将重点放在能够区分不同学生群体的类别信息上，如学校资助项目的参与、家中拥有物的情况、家长的受教育水平等，而较少关注家长教育卷入和早期教育经历。另一方面是由于测评学科差异导致的指标差异，如TIMSS测评的学科为数学和科学，其在早期教育经历中重点关注的是早期识字与算数及科学活动，而PIRLS的测评学科为阅读，其在早期教育经历中则重点关注早期识字活动和任务等内容，同时也测查了家庭阅读支持状况。通过学科特异性的家庭因素测量，能够更精准分析其与学生表现的关系。

（二）不同监测年度中，家庭因素监测框架稳中有变

尽管各监测项目不同年度的框架建构相对稳定，但随着时代的发展，以及监测周期和监测领域的变化，在不同监测年度之间，家庭因素监测框架表现出稳中有变的特点。如TIMSS项目每四年一测，自2011年开始设计家长问卷，家庭因素的监测指标得到了扩展，包括家长受教育水平及职业、家长对学校的态度与看法和有关学生早期教育经历的指标。其后，家庭因素指标则保持相对稳定，仅在不同问卷中交换测查或在个别问题上有所调整。PIRLS项目每五年一测，自2001年实施开始就设计了家长问卷，其家庭因素监测指标与TIMSS相似，在历年的测查中较为稳定。NAEP项目每年一测，在每轮测试中家庭因素的各项指标在学生问卷和学校问卷中也相对稳定。PISA项目每三年一测，每次测试在数学、科学、阅读中选一个主要测试领域和两个次要测试领域，在每轮测试周期中家庭因素指标基本保持稳定，同时也扩展了能为政策与研究提供信息的新指标，兼顾了测查指标的稳定性与发展性。例如，从2000年开始，PISA主要测查了家庭背景、家庭拥有物、家长参与和家庭关系等；到2006年，PISA进一步扩展了家庭因素的测查指标，包括家长学校活动参与情况、家长对学校、学科及相关职业的态度与看法等。PISA 2012测查中，取消了2009年测查的家庭识字支持、家长阅读态度和家庭阅读资源等指标，增加了家长支持、家长与学生互动情况、家长对学生学业成绩、学历和职业期望等。PISA 2015在保持2012年测查指标的基础上，又增测了学前教育项目参与情况、家庭学前活动等与早期教育经历相关的指标。

（三）各监测项目注重家庭因素与儿童青少年发展结果的关联性分析

通过开展家庭因素与儿童青少年发展结果的关联性分析，能够为各国/地区政策制定者进一步理解影响教学和学习的家庭因素提供高质量的数据信息，以寻求提升教育质量的家庭因素路径。PISA、TIMSS、PIRLS及NAEP的结果均证实了家庭因素与学生发展的密切关系。

家庭背景方面，PISA 2018的监测结果显示，在经合组织国家中，社会经济文化地位（ESCS）排名处于前1/4的优势学生在阅读方面的平均得分比弱势学生（ESCS处在后1/4）高出89分，ESCS平均增加一个单位，阅读评分就会增加37分，并且每个国家的阅读、数学、科学成绩差异中平均有12%、13.8%、12.8%与社会经济地位有关。TIMSS 2019和PIRLS 2016的监测结果显示，对4年级学生而言，家庭学习资源丰富的学生（TIMSS该比例为17%，PIRLS该比例为20%）和家庭学习资源匮乏的学生（TIMSS该比例为8%，PIRLS该比例为7%）相比，数学平均成绩相差129分，科学平均成绩相差143分，阅读平均成绩相差140分。

早期教育经历方面，TIMSS 2019和PIRLS 2016的监测结果表明，对4年级学生而言，接受了三年以上学前教育的学生（TIMSS该比例为56%，PIRLS该比例为59%）与从未接受过学前教育的学生（TIMSS该比例为12%，PIRLS该比例为11%）相比，数学成绩相差45，科学成绩相差48分，阅读成绩相差48分。

家长教育卷入方面，PISA 2015研究发现，控制学生社会经济地位后，那些报告家长对其学校活动感兴趣的学生，其科学学业表现均显著优于其他学生，并且这种关联在低学业表现群体中更为明显。同时，报告家长对其学校活动感兴趣的学生比其他学生有更强的成就动机和更高的幸福感，就OECD国家的学生而言，他们希望在学校取得高学业表现的可能性是其他学生的2.5倍，对生活感到非常满意的可能性是其他学生的1.9倍。

四、对我国义务教育质量监测中家庭因素设计的启示

2021年3月1日，教育部等六部门印发的《义务教育质量评价指南》指出，需“加快建立以发展素质教育为导向的义务教育质量评价体系”，同年9月15日，教育部印发了《国家义务教育质量监测方案（2021年修订版）》。文件明确指出，监测的基本原则之一是为“服务质量提升”，需“系统挖掘影响学生发展质量的关键因素，精准服务教育质量提升”。为此，基于对国际大型教育质量监测项目中家庭因素的分析（见表1），得出了对我国义务教育质量监测中家庭因素设计的五点启示。

（一）需重视义务教育质量监测中的家庭因素监测，从政策需求出发，基于理论和实证研究做好家庭因素的顶层设计

教育质量影响因素的测量面临着测量范围的难以限定和测量内容的不可预知。从教育生态环境的任何一个子系统看，都可以作为相关影响因素的部分进入测量设定的范围。例如，即使对于某一个特定年龄阶段的学生发展而言，学生家庭环境中的因素、学校教育中的因素、社会政治文化或社会经济中的因素、教育政策中的因素等，都可能是一个浩大的测量内容框架。通过分析发现，国际大型教育监测项目中家庭因素的设计，均有着扎实的理论基础和实证研究支持，同时也指向政策服务。因此，我国义务教育质量监测中家庭因素框架的设计，也需根据监测目的，从国家政策需求出发，以科学的理论和扎实的实证研究为基础。2021年10月23日，第十三届全国人大常委会第三十一次会议通过了新制定的《中华人民共和国家庭教育促进法》，该法案对家庭责任、国家支持、社会协同和法律责任作出了详细的描述，为设计家庭因素框架提供了政策依据。在理论基础上，建议将社会学、心理学、教育学等相关领域中与家庭教育相关的经典、前沿理论作为框架构建和指标选择的依据，如心理学领域中，Hoover-Dempsey和Sandler构建了父母教育卷入的多层综合模型，模型由父母的教育卷入决策、卷入形式的选择、卷入影响学生成就的机制、学生成就等5层组成，详细阐述了父母教育卷入的原因、模式以及机制；Pomemntz等人提出了父母教育卷入通过提供孩子资产（Assets）使其能够充分发挥潜能的理论模型，包括技能发展模型（Skill Development Models）、动机发展模型（Motivation Development Models）、社会发展模型（Social Development Models）、情绪发展模型（Emotion Development Models），这些理论模型能够为构建家庭因素框架提供理论思路。同时，也可基于国际、国内已有的前沿实证研究成果作为选择指标的依据，如前文所言，基于PISA、NAEP、TIMSS、PIRLS等国际大型教育质量监测项目的主要监测结果和实证研究，可以考虑将学生家庭基本信息、早期教育经历、父母教育卷入等维度纳入框架。此外，布局家庭因素与儿童青少年发展关系的实证研究同样重要，能够更聚焦、科学地说明指标与儿童青少年发展的关系，从而作为框架构建的依据。

（二）在融合国家经验的同时，充分考虑我国家庭因素监测内容的本土特色

我国义务教育质量家庭因素监测在借鉴参考国际大型教育质量监测项目的指标时，首先需要考虑不同国家或文化之间的差异，以及中国文化背景下监测指标的重要意义。以心理控制为例，心理控制是父母教养方式的重要内容，是指父母对儿童情绪和心理方面的侵扰和操纵，相较于西方父母，中国父母在日常生活中会更多地采用这种教养方式影响和控制自己的孩子，由此导致了儿童一系列内在心理问题（如抑郁、焦虑等）和外化行为问题（如违纪、攻击等）。又如家庭教养方式中关于“严格”的意义在欧美文化与亚裔文化中是不同的，欧美文化中更多等同于父母的敌意、攻击和不信任，而在亚裔文化中则等同于父母的关心、关怀和参与。同样，“家长教育期望”这一指标，对学业成就的影响存在族群和文化差异，有必要在我国多民族、地域差异大的背景下进行测查。有研究指出，我国家长参与学生学习的做法与欧美家长往往不同，其差异源于不断被文化和社会背景塑造的信念支撑。其次，也需要考虑我国独特文化或国情下的家庭因素监测指标，如“孝道信念”作为独特的中国传统文化内容，对个体道德发展依旧具有重要作用；又如我国城乡社会结构下，存在相当比例的流动儿童群体和留守儿童群体，特别是对于农村留守儿童而言，父母长期外出务工导致家庭结构的变化和情感功能的弱化，以及隔代抚养问题的凸显，都使得学业、行为、心理方面问题表现较为突出。在构建我国家庭因素框架时，需考虑特殊群体的相关指标，以期发现有助于促进教育公平，提升教育质量的因素。

（三）拓展家庭因素监测对象，通过多方填答获得丰富数据

国家大型教育质量监测项目对家庭因素相关信息的收集大都通过学生问卷、家长问卷、教师问卷、校长问卷等向多方主体获得。为提高信息收集的准确性和全面性，很多国际大型教育质量监测项目都增设了专项家长问卷，例如，PISA和TIMSS分别于2006年与2011年新增了家长问卷，并在施测过程中不断调整完善学生、学校、家长、教师问卷中家庭因素的监测指标和试题设计，这些调整在某种程度上不仅增强了信息来源的直接性和准确性，也为亲子感知差异方面的研究提供了数据资料。我国在开展家庭因素的监测时，对于涉及多方主体的指标也可采取这一方式，特别是目前在我国义务教育质量监测中还未设计家长问卷，未来可在充分论证数据采集可行性和科学性的基础上，选取部分地区进行家长问卷试点，以便更直观地获取学生家庭因素的数据。同时，也可以考虑部分重要指标在不同问卷中同时测量，便于缺失数据互补、资料相互印证以及获取更全面信息。如在学校问卷、教师问卷和家长问卷中同时收集家校沟通、家长参与学校教育的相关指标，能够从不同层面获取关键信息，为学校和家庭进一步开展家校协同提供依据。

（四）加强家庭因素与学生发展结果的关联分析和结果应用

对家庭因素的监测不仅可以把握不同家庭背景学生的发展状况，同时基于家庭因素和学生发展结果的关联分析，可以识别出与学生发展有重要关系的关键家庭因素和影响机制，并通过这些结果推动家庭教育改革。如德国政府基于PISA 2000年结果发现来自家庭背景一般的学生、移民与难民学生的成绩普遍较低，在2003年则与州政府共同签署了一项名为“未来的教育和照管”的资助项目特别促进弱势学生发展。中国香港在2001年PIRLS测试中的低阅读表现也推动了香港特别行政区教育的系列改革，包括2009年发行《亲子阅读乐趣多》手册，以鼓励家长积极开展家庭阅读活动和家校合作。美国许多学校改革项目也基于TIMSS结果，将父母教育期望、参与教育活动等纳入改革目标中。此外，监测数据关联分析和向教育改革实践转化的背后涉及监测体系中数据报告的私密性和公开性问题。在私密性上，涉及学生个人和家庭的信息应在建立数据库时采用国际大型监测项目通用做法，采取匿名或编号形式保护受访者隐私和数据安全，这也是数据分析与应用的重要伦理前提。在公开性上，如NAEP、PISA等都公开原始数据，创建丰富的在线数据工具，并及时向政府和公众提供反馈结果。因此，我国义务教育质量监测亦需要尽快搭建与完善数据共享平台，鼓励政府、研究者多方对监测数据进行多角度、多层次分析，以真正达到以评促改的效用，从而推动家庭教育变革。

（五）利用横断、纵向数据验证完善家庭因素监测框架

国际大型教育质量监测项目主要依据以往年度的关联数据来删减或增加指标以完善监测框架。如PISA 2021年问卷框架论证报告中明确指出，那些最能解释国家内部和国家之间学术成就差异的指标是需要保留的；TIMSS在历次框架论证报告中，也明确引用以往年度的重要关联结果，如TIMSS 2019年框架论证报告中所指出的，对以往TIMSS和PIRLS数据的分析证明，早期的算术和识字活动都与儿童在数学、科学和阅读方面的四年级成绩有关，其指标也在2019年监测中被继续测查。除此之外，各项目也越来越倾向于收集趋势性数据来对关键影响因素监测框架进行验证。例如，OECD曾以“学习趋势：学生自2000年以来的成绩变化”为主题撰写报告，描述了PISA 2000－2009年历次监测中，各国学生成绩平均分、表现水平分布的变化趋势，以及与这些变化相关联的关键影响因素的变化。当然，我国义务教育质量监测中家庭因素的验证与完善仅仅用以上两种方式还是不够充分的，还需要能够分析家庭因素与学生表现之间共变性趋势以及两者因果关系的纵向追踪的趋势性数据，从而更有效、准确地识别家庭因素中的关键指标，为进一步的家庭教育指导和家庭教育改革提供有力证据。

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● 引用本文

刘春晖,蔡和,李勉.国际大型教育质量监测项目中家庭因素的设计及启示[J].比较教育学报,2023(3):16-27.