PISA 2003 결과 분석 연구 -...

연구보고 RRE 2004-2-1

PISA 2003 결과 분석 연구

- 수학적 소양, 읽기 소양, 과학적 소양 수준 및 배경변인 분석 -

연 구 책 임 자

연 구 자

공 동 연 구 자

:

:

:

이 미 경

곽 순

민 경 석

채 선 희

최 성 연

최 미 숙

나 귀 수

KOREA INSTITUTE OF CURRICULUM & EVALUATION

연 구 협 의 진

강순희 (이화여대),

김남일 (춘천교대),

김은숙 (명지대),

김희백 (서울대),

박경미 (홍익대),

박종석 (경북대),

백성혜 (한국교원대),

송진웅 (서울대),

신동희 (단국대),

신명경 (충북대),

정연준 (건국대),

최경희 (이화여대),

허 명 (이화여대),

김영윤, 정병식, 정은주 (이상 교육인적자원부 학교정책과)

김관복, 박복규, 손상호 (이상 교육인적자원부 인력수급정책과)

민병곤, 손원숙, 이양락, 정은영, 조영미, 최석진, 홍미영

(이상 한국교육과정평가원)

머 리 말

PISA(Programme for International Student Assessment)는 “학교 교육을 받

은 학생들이 장차 사회에 나가서 생산 인 역할을 할 비가 되어 있는가?”를

검하기 한 학업성취도 국제 비교 연구로, 학생들이 미래 사회의 시민으로

살아가는 데 필요한 읽기, 수학, 과학 소양을 측정하는 것을 목 으로 한다.

PISA는 경제 력개발기구인 OECD(Organization for Economic Cooperation &

Development)의 주 하에 1998년부터 3년 단 로 만 15세 학생을 상으로

정기 인 평가를 실시하는 장기 인 연구로 설계되었으며, 이러한 주기 인 평

가를 통해 국제 으로 비교 가능한 학업성취도 지표를 개발하고 각국의 교육

정책 입안에 도움이 되는 정보를 제공하는데 그 목 이 있다.

이 연구에서는 PISA 2003 결과를 바탕으로, 읽기, 수학, 과학, 문제해결력 소

양을 높이는 데 향을 주는 배경 변인들을 밝 내고자 하 다. 특히 우리나라

학생들의 뛰어난 과 부족한 을 여러 차원에서 검함으로써 향후 각 교과

교육과정 개정, 교수-학습 평가 방법 개선, 교육 정책 입안 등을 한 시사

을 도출하 다. PISA 2003의 결과에 따르면 우리나라는 체 40개 참여국

에서 읽기 2 , 수학 3 , 과학 4 , 문제해결력 1 를 기록하여 읽기 6 , 수

학 2 , 과학 1 를 차지했던 PISA 2000에 이어 다시 높은 소양 수 을 보여

주었다. 그러나 우리나라 학생들의 높은 성취 수 을 앞으로도 계속해서 유지

하기 해서는 이 같은 결과에 안주하지 않고 학교와 국가 차원에서 교육 성취

도를 높이려는 노력을 꾸 히 하는 것이 필요하다. 이 연구의 결과는 이러한

노력의 방향을 설정하는 데 귀 한 자료가 될 것으로 기 된다.

끝으로 어려운 여건 속에서도 연구를 성실하게 성공 으로 수행한 연구진과

연구 력진의 노고를 치하하는 바이다.

2004년 12월한 국 교 육 과 정 평 가 원원 장

- i -

연 구 요 약

경제 력개발기구 OECD에서 주 하는 PISA(Programme for International

Student Assessment)는 PISA 참여국들의 만 15세 학생들을 상으로 읽기, 수

학, 과학 소양을 측정하여 각국 교육시스템의 효과를 평가하고, 각국의 교육정

책 입안에 도움이 되는 정보를 제공하기 한 국제 비교 연구이다.

41개국이 참여하 고 2003년에 본검사가 실시된 PISA 2주기 연구(이하 PISA

2003)의 결과를 요약하면 다음과 같다. 이 보고서는 읽기, 수학, 과학 역의 결

과만을 포함하고 있으며, 문제해결력 역의 결과는 별도의 보고서로 발간될

정이다.

첫째, 우리나라 학생들은 수학 역에서 3 , 읽기 역에서 2 , 과학 소양

역에서 4 , 문제해결력 역에서 1 를 하여, PISA 2000에 이어 다시 우수한

성 을 거두었다. 특히 PISA 2000에서 6 를 하 던 읽기 역에서 2 를 한 것

과 우리나라 학생들이 다른 나라 학생들에 비하여 다소 부족할 것이라고 평가되

어 왔던 문제해결력 역에서 1 를 한 것은 매우 고무 인 일이라고 할 수 있

다. 수학 역에서는 3 를 하여 PISA PLUS에서의 순 와 차이가 없었으나 과

학 소양 역에서는 1 에서 4 로 순 가 하락하 다.

둘째, 우리나라 학생들간의 성취 격차, 즉 최상 학생(상 5%)과 최하 학

생(하 5%)간의 수 차이는 역에서 OECD 평균보다 작았다. 한 우리나

라에서 최하 권에 속하는 학생들의 수는 OECD 국가 체로 볼 때는 하

권에 해당하 다. 이는 국내 학생간의 성취 격차가 매우 을 뿐만 아니라 우리

나라에서 상 으로 낮은 치에 있는 학생들도 국제 인 기 에 비추어 보면

낮은 수 이 아니라는 것을 의미한다.

셋째, 우리나라 학생 최상 수 에 도달한 학생의 비율이 다른 나라와 비

교하여 비교 높았다. 수학의 경우에는 최상 수 인 6수 에 도달한 학생의

비율이 3 으며, 읽기의 경우에는 최상 수 인 5수 에 도달한 학생의 비율

이 7 다. 과학의 경우에는 PISA 2000과 2003에서 모두 주 역이 아니었던

계로 수 이 설정되지 않아 백분 의 수만이 제공되었다. 우리나라 상 5%

학생의 과학 성취도 수 평균은 695 으로 715 을 받은 핀란드에 이어 2 를

차지하 다. 이 같은 결과는 우리나라 교육이 형평성 뿐만 아니라 수월성에서도

- ii -

성공하고 있음을 보여주는 것이라고 할 수 있다.

넷째, 우리나라 학생의 수학 학습에 한 흥미, 도구 동기, 자아 개념, 자아

효능감, 학습 략의 사용 정도는 OECD 국가 평균보다 낮은 수 이었으며, 수

학에 한 불안감은 매우 큰 것으로 나타났다. 물론, 이 같은 국제 비교 결과는

학생들의 자기 보고에 의존한 것이므로 이 결과를 그 로 해석하는 것은 무리가

있다. 하지만, 학업 성취도에 많은 향을 미치는 것으로 알려진 이러한 특성들

에서 우리나라 학생들의 태도가 낮다는 것은 결코 바람직한 상은 아니다. 따라

서 학생들이 학습에 한 흥미와 심을 가질 수 있도록 하고, 바람직한 학습자

특성을 기를 수 있도록 교수-학습 방법을 개선하려는 노력이 필요하다.

다섯째, 우리나라 남학생과 여학생의 성 차이는 역에 따라 다른 양상을 보

다. 즉 읽기 역에서는 여학생의 성취 수 이 더 높았으며, 남녀 학생의 차이는

OECD 평균에 비하여 작았다. 반면에, 수학과 과학 역에서는 남학생의 성취

수 이 더 높았으며, 남녀 학생의 차이는 수학과 과학에서 모두 2 로 매우 큰

것으로 나타났다. 이 같은 결과는 우리나라가 지 까지 남녀 학생의 성취도 차이

를 이기 한 노력이 부족했음을 시사한다고 볼 수 있으며, 남녀 학생의 성취

도 차이가 작은 다른 나라의 사례는 이러한 격차가 효과 인 교육 정책과 이의

실천을 통하여 극복될 수 있음을 시사한다고 볼 수 있다. 우리나라도 우수한 여

성 인력의 개발을 하여 남녀 학생의 성취도 차이를 이기 한 효과 인

처 방안이 필요하다고 하겠다.

여섯째, 학생의 경제사회문화 수 과 수학 학업 성취도와의 계를 분석한

결과, 우리나라 학생의 경제사회문화 수 과 수학 학업 성취도와의 계는

OECD 국가 평균과 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났다. 즉, 학생의 경제사

회문화 수 이 수학 학업 성취도에 미치는 향이 다른 나라에 비하여 그리

크지 않았다. 그러나 지속 인 개선을 해서는 우리나라 보다 나은 차원에서 교

육의 수월성과 형평성을 동시에 달성한 다른 나라의 사례를 분석하여 시사 을

얻으려는 노력이 필요하다.

일곱째, 학교 운 이나 교육 자원의 활용 등과 련한 우리나라의 학교 교육

환경은 다른 OECD 국가들과 비교하여 정 인 것으로 나타났다. 그러나 학교/

수업 분 기와 련해서는 상반된 결과가 나타났는데, 학생 행동, 수업 분 기,

교사 행동 련 요인은 OECD 국가 평균에 비하여 높은 값으로 우리나라가

정 인 학교/수업 분 기를 확보하고 있는 것으로 나타난 반면에, 교사 사기

열의, 교사 지원 등은 매우 낮은 수 으로 학교장과 학생들은 이들 요인을 개선

하여야 할 으로 지 하 음에 주목할 필요가 있다.

- iii -

이상에서 논의한 우리나라 학생의 성취 특성은 PISA 2003 자료가 보여 수

있는 상의 일부분에 해당한다. PISA 2003의 결과는 우리나라 교육의 개선과

발 에 시사 을 제공할 수 있는 많은 정보를 담고 있다. 따라서 학교 교육의 효

과, 성취 수 이 높거나 낮은 학생들이 갖고 있는 특성과 교육 요구에 한 국

제․국내 분석, 다양한 유형의 학교간 성취도와 정의 태도 차이 분석, PISA

2000과의 추이 분석 등을 한 추수 연구의 극 인 수행이 요구된다.

- v -

차 례

I. 도 입 ·······································································································································1

1. 서 론 ·······················································································································1

가. 연구의 필요성 목 ·······························································································1

나. 연구 내용 ·······················································································································6

다. 연구 방법 ·····················································································································10

2. PISA 2003 평가 개요 ·································································································12

가. PISA 2003 평가틀 ·····································································································12

나. 검사지 배경변인 설문지 구성 ···········································································13

다. 검사 시행 채 ·····································································································16

라. PISA 2003 참여국 분석 상 ···········································································19

마. PISA 2003 역별 성취 수 국제 비교 결과 ···················································19

II. 수학적 소양 ······················································································································21

1. PISA 수학 평가 개 ·································································································21

가. 수학 소양의 정의 ···································································································21

나. 수학 평가틀의 구조 ···································································································22

다. 수학 역 문항 구성 ·································································································34

2. 우리나라 학생의 수학 성취도 분석 ······································································39

가. PISA 2003 수학 성취도 개 ·················································································39

나. 수학 평가틀에 따른 성취도 분석 ···········································································45

다. PISA 2000과 PISA 2003의 성취도 추이 분석 ····················································52

라. 수학 성취도의 성별 차이 ·························································································64

- vi -

3. 성취 수 에 따른 수학 성취도 분석 ····································································73

가. 체 수학 성취 수 ·································································································73

나. 수학 내용 역별 성취 수 ···················································································78

III. 읽기 소양 ·······················································································································100

1. PISA 2003 읽기 평가 개 ····················································································100

가. 읽기 소양의 정의 ·····································································································100

나. 읽기 평가틀의 구조 ·································································································101

다. 읽기 역 문항 구성 ·······························································································105

2. 우리나라 학생의 읽기 성취도 분석 ····································································110

가. PISA 2003 읽기 성취도 개 ···············································································111

나. 성취 수 에 따른 읽기 성취도 분석 ···································································114

다. 읽기 평가틀에 따른 성취도 분석 ·········································································119

라. PISA 2000과 PISA 2003의 성취도 추이 분석 ··················································129

마. 읽기 성취도의 성별 차이 ·······················································································135

IV. 과학적 소양 ················································································································142

1. PISA 2003 과학 평가 개 ····················································································142

가. 과학 소양의 정의 ·································································································142

나. 과학 평가틀의 구조 ·································································································143

다. 과학 역 문항 구성 ·······························································································147

라. 과학 성취도 분석 방법 ···························································································150

2. 우리나라 학생의 과학 성취도 분석 ····································································152

가. PISA 2003 과학 성취도 개 ···············································································152

나. 과학 평가틀에 따른 성취도 분석 ·········································································155

다. PISA 2000과 PISA 2003의 성취도 추이 분석 ··················································164

라. 과학 성취도의 성별 차이 ·······················································································169

- vii -

V. 학습 심리적 배경과 수학 성취도 ······································································179

1. 수학 학습 동기 ············································································································181

가. 수학에 한 흥미와 즐거움 ···················································································181

나. 수학에서의 도구 동기 ·························································································185

2. 수학에서의 자아 련 신념 ····················································································187

가. 수학에 한 자아 개념 ···························································································188

나. 수학에 한 자아 효능감 ·······················································································191

다. 수학에 한 불안감 ·································································································194

3. 수학 학습 략 ············································································································197

가. 학습 과정에 한 통제 략 ·················································································197

나. 암기 략 ···················································································································200

다. 정교화 략 ···············································································································203

4. 학습자 특성과 수학 성취도와의 계 ································································206

5. 학습자 특성에 있어서의 남녀 학생의 성차 ·····················································209

6. 학교에 한 태도와 소속감 ····················································································212

가. 학교에 한 태도 ·····································································································212

나. 학교에 한 소속감 ·································································································215

VI. 사회경제적 배경과 수학 성취도 ·······································································220

1. 부모의 사회경제 지 ··························································································223

가. 사회경제 지 지표 산출 ···················································································223

나. 사회경제 지 와 수학 학업 성취도 ·································································223

2. 부모의 교육 수 ·······································································································226

가. 부모의 교육 수 지표 산출 ·················································································226

나. 부모의 교육 수 과 수학 성취도 ·········································································226

- viii -

3. 문화 자산 ··················································································································227

가. 문화 자산 지표 산출 ···························································································227

나. 문화 자산과 수학 성취도 ···················································································227

4. 경제사회문화 배경과 수학 성취도 ··································································229

VII. 학교 배경과 수학 성취도 ····················································································238

1. 학교와 교실 수업 분 기 ························································································238

가. 교사의 지원 ···············································································································238

나. 학생 행동 ···················································································································242

다. 수업 분 기 ···············································································································244

라. 교사 행동 ···················································································································246

마. 교사의 사기와 열의 ·································································································248

2. 학교의 교육 자원 ···································································································250

가. 물리 자원의 질 ·····································································································250

나. 인 자원의 질 ·········································································································254

3. 학교의 운 : 학교의 자율성 ··················································································256

4. 학교 배경 요인의 고유 효과와 상호작용 ·························································258

VIII. 요약 및 제언 ···········································································································259

1. 요 약 ································································································································259

2. 제 언 ································································································································273

참 고 문 헌 ···························································································································291

ABSTRACT ····························································································································294

부 록 ···························································································································297

- ix -

표 차 례

<표 Ⅰ-1> PISA 로그램의 연도별 주기 ··········································································3

<표 Ⅰ-2> PISA의 연구 연합체와 주요 역할 ····································································4

<표 Ⅰ-3> PISA 2003 2004년 연구의 일정 ··································································5

<표 Ⅰ-4> PISA 평가틀의 기본 구조 ················································································13

<표 Ⅰ-5> PISA 2003 본검사 학생 설문지의 내용 ························································14

<표 Ⅰ-6> 지역별 평가 시행 일자, 표집 학교, 표집 학생 수 ······································16

<표 Ⅰ-7> 표집 학생 수와 응시자 수 ················································································17

<표 Ⅰ-8> 검사 내용 소요 시간 ····················································································18

<표 Ⅰ-9> PISA 2003 참가국 ······························································································19

<표 Ⅰ-10> PISA 2003 역별 성취 수 국제 비교 결과 ··········································20

<표 Ⅱ-1> PISA 2003 본검사 수학 역 평가틀 ····························································23

<표 Ⅱ-2> PISA 2000과 PISA 2003의 수학 역 평가틀의 변화 ·······························33

<표 Ⅱ-3> PISA 2003 본검사 수학 역 문항 구성 ······················································34

<표 Ⅱ-4> PISA 2003 본검사 수학 역 문항 정보 ······················································35

<표 Ⅱ-5> 상황과 맥락에 따른 수학 역 문항 분포 ····················································37

<표 Ⅱ-6> 수학 내용에 따른 수학 역 문항 분포 ····················································38

<표 Ⅱ-7> 수학 과정에 따른 수학 역 문항 분포 ····················································38

<표 Ⅱ-8> PISA 2003 참가국의 수학 성취도 분포 ························································43

<표 Ⅱ-9> PISA 2003 참가국의 내용 역별 수학 성취도 ··········································46

<표 Ⅱ-10> 수학 과정에 따른 정답률의 평균과 표 편차 ········································48

<표 Ⅱ-11> 상황과 맥락에 따른 정답률의 평균과 표 편차 ········································49

<표 Ⅱ-12> 문항 유형에 따른 정답률의 평균과 표 편차 ············································51

<표 Ⅱ-13> 공간과 모양 역의 성취도 변화 ··································································54

<표 Ⅱ-14> 공간과 모양 역의 백분 별 성취도 변화 ················································56

<표 Ⅱ-15> 변화와 계 역의 성취도 변화 ··································································58

<표 Ⅱ-16> 변화와 계 역에서의 백분 별 성취도 변화 ········································60

- x -

<표 Ⅱ-17> 가교 문항의 정답률(%) 비교 ·········································································62

<표 Ⅱ-18> 보폭 과제의 정보 ······························································································63

<표 Ⅱ-19> 수학 소양 성취도 평균의 국가별 성별 차이 ··········································65

<표 Ⅱ-20> 상 10개국의 수학 성취 수 별 남녀 학생의 도달 비율 ······················69

<표 Ⅱ-21> PISA 2003 참가국의 수학 소양 성취 수 별 학생 분포 ····················76

<표 Ⅱ-22> 공간과 모양 역의 성취 수 별 학생 분포 비율 ····································82

<표 Ⅱ-23> 변화와 계 역의 성취 수 별 학생 분포 비율 ····································88

<표 Ⅱ-24> 양 역의 성취 수 별 학생 분포 비율 ······················································93

<표 Ⅱ-25> 불확실성 역의 성취 수 별 학생 분포 비율 ··········································98

<표 Ⅲ-1> PISA 2003 본검사 읽기 역 평가틀 ··························································102

<표 Ⅲ-2> PISA 2003 PISA 2000의 읽기 역 문항 구성 ···································106

<표 Ⅲ-3> 읽기 자료 형태별 읽기 문항 분포 ································································107

<표 Ⅲ-4> 읽기 과제별 읽기 문항 분포 ··········································································108

<표 Ⅲ-5> 읽기 목 별 읽기 문항 분포 ··········································································109

<표 Ⅲ-6> 읽기 문항 유형별 읽기 문항 분포 ································································110

<표 Ⅲ-7> 읽기 소양 수의 국가별 차이 ······································································112

<표 Ⅲ-8> PISA 2003 참가국의 읽기 소양 성취 수 별 학생 분포 ························118

<표 Ⅲ-9> 읽기 과제별 평균 정답률 표 편차 ······················································120

<표 Ⅲ-10> 읽기 자료 유형별 평균 정답률 표 편차 ··········································121

<표 Ⅲ-11> 읽기 자료 세부 유형별 평균 정답률 표 편차 ································123

<표 Ⅲ-12> 읽기 목 별 평균 정답률 표 편차 ····················································125

<표 Ⅲ-13> 읽기 평가 문항 유형별 평균 정답률 표 편차 ································126

<표 Ⅲ-14> PISA 2003 읽기 문항별 국내 국제 평균 정답률 차이 ····················128

<표 Ⅲ-15> PISA 2000과 PISA 2003의 읽기 역에 한 백분 상의 추이

분석 ····················································································································131

<표 Ⅲ-16> 읽기 역 추이 분석: PISA 2000과 PISA 2003의 평균 정답률 ········· 133

<표 Ⅲ-17> 읽기 소양 성취도 평균의 국가별 남녀 차이 ············································137

<표 Ⅳ-1> PISA 2003 본검사 과학 역 평가틀 ··························································143

<표 Ⅳ-2> 과학 소양 평가를 한 과학의 용 역 ··············································146

<표 Ⅳ-3> PISA 2003 과학 역 문항 구성 ··································································148

<표 Ⅳ-4> 과학 내용 역별 과학 문항 분포 ································································149

- xi -

<표 Ⅳ-5> 과학 과정별 과학 문항 분포 ······································································149

<표 Ⅳ-6> 과학 문항 유형별 과학 문항 분포 ································································150

<표 Ⅳ-7> PISA 2003 참가국의 과학 성취도 분포 ······················································153

<표 Ⅳ-8> 과학 내용 역별 평균 정답률 표 편차 ··············································156

<표 Ⅳ-9> 과학 과정별 평균 정답률 표 편차 ····················································158

<표 Ⅳ-10> 과학 문항 유형별 평균 정답률 표 편차 ············································160

<표 Ⅳ-11> PISA 2003 과학 문항별 국내 국제 평균 정답률 차이 ····················162

<표 Ⅳ-12> PISA 2002과 PISA 2003의 과학 역에 한 백분 상의 추이

분석 ····················································································································166

<표 Ⅳ-13> 과학 역 추이 분석: PISA 2000과 PISA 2003의 평균 정답률 ········· 168

<표 Ⅳ-14> 과학 소양 성취도 평균의 국가별 성별 차이 ········································171

<표 Ⅳ-15> 국내 국제 수 에서 유의미한 성별 차이가 나타난 과학 문항 ··········175

<표 Ⅳ-16> 남학생이 여학생보다 유의미하게 높은 정답률을 나타낸 과학 문항 ········176

<표 Ⅳ-17> 여학생이 남학생보다 유의미하게 높은 정답률을 나타낸 과학 문항 ········177

<표 Ⅴ-1> 학습자 특성 역과 학습자 특성 구인 ························································180

<표 Ⅴ-2> 수학에 한 흥미와 련된 문항 ··································································182

<표 Ⅴ-3> 수학에 한 흥미와 수학 성취도 수 ························································184

<표 Ⅴ-4> 수학에 한 도구 동기와 련된 문항 ····················································185

<표 Ⅴ-5> 수학에 한 도구 동기와 수학 성취도 수 ··········································186

<표 Ⅴ-6> 수학에 한 자아 개념과 련된 문항 ························································188

<표 Ⅴ-7> 수학에 한 자아 개념과 수학 성취도 수 ··············································190

<표 Ⅴ-8> 수학에 한 자아 효능감과 련된 문항 ····················································191

<표 Ⅴ-9> 수학에 한 자아 효능감과 수학 성취도 수 ··········································193

<표 Ⅴ-10> 수학에 한 불안감과 련된 문항 ····························································194

<표 Ⅴ-11> 수학에 한 불안감과 수학 성취도 수 ··················································196

<표 Ⅴ-12> 수학에 한 통제 략과 련된 문항 ······················································198

<표 Ⅴ-13> 수학에 한 통제 략과 수학 성취도 수 ············································199

<표 Ⅴ-14> 수학에 한 암기 략과 련된 문항 ······················································200

<표 Ⅴ-15> 수학에 한 암기 략과 수학 성취도 수 ············································202

<표 Ⅴ-16> 수학에 한 정교화 략과 련된 문항 ··················································203

<표 Ⅴ-17> 수학에 한 정교화 략과 수학 성취도 수 ········································205

<표 Ⅴ-18> 학교간에 존재하는 학습자 특성 변량의 비율 ··········································208

- xii -

<표 Ⅴ-19> 학습자 특성에서의 남녀 학생의 성차 ························································210

<표 Ⅴ-20> 학교에 한 태도 지표와 련된 문항 ······················································213

<표 Ⅴ-21> 학교에 한 태도 지표와 수학 성취도 수 ············································214

<표 Ⅴ-22> 학교에 한 소속감 지표와 련된 문항 ··················································216

<표 Ⅴ-23> 학교에 한 소속감 지표와 수학 성취도 수 ········································217

<표 Ⅴ-24> 학생들의 소속감에 한 학교간 차이 ························································218

<표 Ⅵ-1> 사회경제 지 지표와 수학 성취도 수 ················································225

<표 Ⅵ-2> 문화 자산과 수학 성취도 수 ··································································228

<표 Ⅵ-3> 학생의 사회경제 배경에 기인한 성취도의 학교내와 학교간 차이 ········234

<표 Ⅶ-1> 교사의 지원과 련된 문항 ············································································239

<표 Ⅶ-2> 교사의 지원과 수학 수 ················································································241

<표 Ⅶ-3> 학생 행동과 련된 문항 ················································································242

<표 Ⅶ-4> 학생 행동과 수학 수 ····················································································243

<표 Ⅶ-5> 수업 분 기에 련된 문항 ············································································244

<표 Ⅶ-6> 수업 분 기와 수학 수 ················································································245

<표 Ⅶ-7> 교사의 행동과 련된 문항 ············································································246

<표 Ⅶ-8> 교사 행동과 수학 수 ····················································································247

<표 Ⅶ-9> 교사의 사기와 열의에 련된 문항 ······························································248

<표 Ⅶ-10> 교사 사기 열의와 수학 수 ··································································249

<표 Ⅶ-11> 물 자원과 수학 수 ··················································································252

<표 Ⅶ-12> 교육 자원과 수학 수 ··················································································253

<표 Ⅶ-13> 교사 수 과 수학 수 ··················································································255

<표 Ⅶ-14> 학교장의 의사결정권 ······················································································257

- xiii -

그 림 차 례

[그림 Ⅰ-1] PISA 연구 추진 체계 ·······················································································11

[그림 Ⅱ-1] PISA 2003 참가국의 수학 성취도 평균 비교 ·············································41

[그림 Ⅱ-2] 수학 과정에 따른 정답률의 분포 ·······························································49

[그림 Ⅱ-3] 상황과 맥락에 따른 정답률의 분포 ·······························································50

[그림 Ⅱ-4] 문항 유형에 따른 정답률의 분포 ···································································52

[그림 Ⅱ-5] PISA 2000과 PISA 2003의 수학 소양의 공간과 모양 역의

성취도 차이 ··········································································································55

[그림 Ⅱ-6] PISA 2000과 PISA 2003의 수학 소양의 변화와 계 역의

성취도 차이 ··········································································································59

[그림 Ⅱ-7] 수학 성취도의 성별 차이 ·················································································70

[그림 Ⅱ-8] PISA 2003 참가국의 수학 소양 수 별 학생 분포 ·······························77

[그림 Ⅲ-1] PISA 2003 참가국의 읽기 소양 수 별 학생 분포 ·································119

[그림 Ⅲ-2] 읽기 과제별 정답률 분포 ···············································································121

[그림 Ⅲ-3] 읽기 자료 유형별 정답률 분포 ·····································································122

[그림 Ⅲ-4] 읽기 자료 세부 유형별 정답률 분포 ···························································124

[그림 Ⅲ-5] 읽기 목 별 정답률 분포 ···············································································125

[그림 Ⅲ-6] 읽기 문항 유형별 정답률 분포 ·····································································127

[그림 Ⅲ-7] PISA 2000과 PISA 2003의 읽기 소양 성취도 차이 ································132

[그림 Ⅲ-8] PISA 2000과 PISA 2003의 읽기 성취도의 성별 차이 ····························138

[그림 Ⅳ-1] 과학 내용 역별 정답률 분포 ·····································································157

[그림 Ⅳ-2] 과학 과정별 정답률 분포 ···········································································159

[그림 Ⅳ-3] 과학 문항 유형별 정답률 분포 ·····································································161

[그림 Ⅳ-4] PISA 2000과 PISA 2003의 과학 소양 성취도 차이 ····························165

[그림 Ⅳ-5] PISA 2000과 PISA 2003의 과학 성취도의 성별 차이 ························172

[그림 Ⅴ-1] 수학에 한 불안감, 흥미, 통제 략, 수학 성취도 간의 련성 ········206

[그림 Ⅵ-1] 나라별 학교간․학교내 차원에서의 수학 성취도 차이 ···························222

[그림 Ⅵ-2] 경제사회문화 배경이 수학 성취도에 미치는 향 ·······························230

- xiv -

[그림 Ⅵ-3] 수학 성취도와 경제사회문화 수 의 계 ·············································231

[그림 Ⅵ-4] 수학 성취도와 사회경제 배경의 향 ·····················································232

[그림 Ⅵ-5] 수학 성취도에 미치는 학생과 학교의 경제사회문화 수 의 효과 ········· 236

- 1 -

I. 도 입

1. 서 론

가. 연구의 필요성 목

PISA(Programme for International Student Assessment)는 “학교 교육을 받은

학생들이 장차 사회에 나가서 생산 인 역할을 할 비가 되어 있는가?”를 검

하기 한 학업성취도 국제 비교 연구로, 학생들이 미래 사회의 시민으로 살아가

는 데 필요한 읽기, 수학, 과학 소양을 측정하는 것을 목 으로 한다. PISA는

경제 력개발기구(OECD)의 주 하에 1998년부터 2006년까지 3년 단 로 세 차

례의 정기 인 평가를 실시하는 장기 연구로 설계되었으며, 이러한 주기 인 평

가를 통해 국제 으로 비교 가능한 학업성취도 지표를 개발하고 각국의 교육 정

책 입안에 도움이 되는 정보를 제공하는데 그 목 이 있다.

1998년 PISA 연구가 시작될 당시에는 OECD 회원국이 심이 되었으나, 연구

가 진행되면서 남미 국가와 동남 아시아 지역의 국가들이 참여하게 되어, 2000

년 PISA 1주기 평가에는 32개국이 참여하 고, 2003년 PISA 2주기 평가에는

OECD 30개국과 비OECD 11개국이 참가하여 총 41개국에서 평가를 실시하 으

며, 2006년 PISA 3주기 평가에는 약 60여 개국이 참여할 정이다.

PISA는 국제 으로 수행되었던 기존의 학업성취도 평가 연구와 차별되는 몇

가지 특징을 지닌다(채선희 외, 2003).

첫째, 학교 교육과정에 근거한 지식보다는 실생활에 필요한 능력, 즉 지식을

상황과 목 에 맞게 활용할 수 있는 기본 인 ‘소양’을 강조한다. 이런 에서

볼 때, PISA는 “각국의 학생들이 학교에서 무엇을 배우는가?”를 고려한 평가가

아니라 “학교에서 무엇을 배웠어야 하는가?”를 검하기 한 평가라고 할 수

있다.

둘째, PISA는 학년에 계없이 만 15세 학생들을 상으로 평가를 실시한다.

OECD 국가들은 학제와 의무 교육을 시작하는 연령 면에서 상당한 차이를 보인


- 2 -

다. 따라서 학년을 기 으로 한 평가는 상당히 이질 인 집단을 상호 비교한다는

문제 을 가지고 있다. 만 15세라는 연령은 부분의 OECD 국가에서 의무교육

이 종료되는 시 이다. PISA는 의무교육이 종료되는 시 에서 평가를 실시하여

국가 교육 체제의 인 성과를 검하고자 한다.

우리나라는 PISA의 시작 단계인 1998년부터 이 연구에 참여해 왔으며, PISA

1주기 평가의 연장이라고 볼 수 있는 PISA PLUS1)에서 체 41개국 과학 1

, 수학 3 , 읽기 6 라는 매우 높은 소양 수 을 기록하 다(2003년 7월 발표

기 ). 한 사회․경제 계층 간의 성취 격차가 OECD 국가 에서 가장 작게

나타나, 교육의 수월성과 형평성을 동시에 확보한 모범사례로 세계 인 주목을

받았다. 아울러 우리나라의 PISA 연구 참여는, 우리나라 학생들의 학업성취도를

국제 인 기 에 비추어 악하여 국가 교육정책 수립의 기 자료를 확보함과

동시에, 읽기, 수학, 과학 교과의 교육과정 개선을 한 경험 자료를 확보할 수

있다는 에서 그 의의를 찾을 수 있다.

우리나라가 PISA 연구에 참여하는 목 을 보다 구체 으로 진술하면 다음과

같다.

첫째, 우리나라 학생들의 성취 수 이 어떤 수 에 도달해 있는지, 그리고 교

육과 련된 여러 배경 변인들이 학업 성취에 어떤 향을 미치고 있는지를 국

제 으로 비교 분석하여, 우리 교육의 강 과 약 을 악하고 교육의 수월성을

제고하기 한 정책 안을 제시한다.

둘째, PISA 연구를 통해 21세기 지식기반사회를 살아나가는 데 필요한 핵심능

력을 구체 으로 정의하고, 이러한 핵심 능력에 있어서 우리나라 학생들의 성취

수 에 한 구체 인 자료를 수집한다.

셋째, PISA에서 사용하는 최신의 평가 련 기술을 축 하여, 이들 평가 기법

을 우리나라의 학생 평가에 활용할 수 있는 방안을 모색한다. PISA는 교과의 경

계를 넘어서는 통합 사고를 요구하는 문항을 다수 포함하고 있으며, 이들 문항

에 한 자세한 채 기 은 우리나라의 학생 평가체제에 많은 시사 을 제공할

것이다.

넷째, PISA는 일회성 평가로 그치는 것이 아니라 3년 주기로 이루어지는 장기

인 연구이다. 이로부터 학생 성취의 추이를 찰할 수 있는 자료를 도출한다.

1) PISA PLUS는 PISA에 참여하기를 원하는 비 OECD국을 상으로 2001년에 PISA 2000과

동일한 평가도구로 평가를 수행한 후, PISA 2000 참여국의 평가 결과와 합하여 총 41개국

의 결과를 분석한 연구임.

I. 도 입

- 3 -

다섯째, PISA의 연구 설계, 평가틀, 평가 문항 배경변인 설정과 련된 의

사결정 과정에 극 으로 참여하여 한국의 의견을 제시함으로써 한국 교육에

한 국제 인 이해의 폭을 넓힌다. 한 PISA를 주 하는 교육연구기 과 참여

국 교육 문가들과의 국제 교류의 폭을 넓힌다.

PISA 1주기 연구는 1998년에 시작하여 2000년에 본 검사를 시행하 으며, 읽

기, 수학, 과학의 세 역을 평가하 는데, 이 에서 읽기가 주 역이었다. 2001

년에 시작하여 2003년에 본검사를 실시한 PISA 2주기 연구는 수학 소양 평가

가 주 역이었고 읽기, 과학, 문제해결 역이 보조 역이었다. 2004년부터 시작

하고 있는 PISA 3주기 연구는 2005년에 비검사, 2006년에 본검사를 실시하며,

과학 소양 평가가 주 역이고 읽기, 수학 역이 보조 역이다(<표 Ⅰ-1> 참

조). 2004년 재 OECD/PISA 본부에서는 2006년 이후의 장기 인 국제비교 평

가 계획을 수립 에 있다.

프로그램 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

PISA 2000읽기(중점)

수학, 과학

PISA PLUS PISA 2000과 동일

PISA 2003수학(중점)

읽기, 과학, 문제해결

PISA 2006과학(중점)

읽기, 수학

<표 Ⅰ-1> PISA 프로그램의 연도별 주기

PISA의 구체 인 사업은 다섯 개의 기 이 연구 연합체(consortium)를 이루어

진행하는데, 호주의 교육연구 원회(ACER: Australian Council for Educational

Research)는 평가의 기본 틀 설정 체 인 사업을 주 하고, 네덜란드의 시

토(Cito)는 주로 문항을 개발하며, 미국의 웨스탯(Westat)은 표집, 통계 처리

결과 분석을 담당한다. 1999년 7월부터는 일본의 국립교육연구소(NIER: National

Institute for Educational Research of Japan)와 미국의 교육평가원(ETS:

Educational Testing Services)이 연구 연합체에 합류하 다. PISA에서 각 기


- 4 -

이 담당하는 주요 역할을 정리하면 <표 Ⅰ-2>와 같다.

기 관 명 역 할

ACER (호주 교육연구위원회)평가의 기본 틀 설정,

전체적인 사업 주관 및 자료 분석

Cito (네덜란드 문항개발연구소) 문항 개발

Westat (미국의 설문지 개발, 통계

처리 및 결과 분석 기관)표집 및 검사 시행 절차 수립

NIER (일본 국립교육연구소) 아시아 지역 국가의 교육적 맥락에 대한 자문

ETS (미국 교육평가원) 문항 개발 및 척도화

<표 Ⅰ-2> PISA의 연구 연합체와 주요 역할

2004년은 PISA 2003 결과 분석과 PISA 2006을 한 평가 문항 설문지 개

발이 함께 이루어지는 해이다. 따라서 2004년 PISA 연구의 목 은 PISA 2003

평가 결과의 심층 분석과 PISA 2006을 한 비를 성공 으로 수행하는 데 있

다. 이 연구의 구체 인 목 은 다음과 같다.

∘PISA 2003의 국제 자료 분석을 한 국제본부와의 연구 력 한국 자료

분석을 통한 교육 시사 도출

∘PISA 2006의 성공 시행을 한 국제본부와의 연구 력 한국의 독자

연구 수행

∘PISA 2000과 PISA 2003의 국제 비교 결과 홍보

∘OECD/PISA 등 국내․외 련 기 과의 극 외 력 업무 수행을 통

한 한국 한국 교육에 한 국제사회의 이해 증진

PISA 2주기 연구인 PISA 2003의 체 일정을 아는 것은 PISA 2003의 결과를

이해하는 데 도움이 될 것이므로 PISA 2003의 체 일정과 2004년도의 연구 내

용을 구체 으로 나타내면 <표 Ⅰ-3>과 같다.

I. 도 입

- 5 -

연

도PISA 본부 연구 일정

국내 연구 일정

본부와의 공동 연구 부분 국내 독자 연구 부분

2

0

0

1

․ 수학·읽기·과학·문제해결

영역의 평가 틀 구성 및

확정

․ 수학·읽기·과학·문제해결

영역의 예비문항 개발

․ 학교 및 학생, 학력,

정보통신 등의 설문 개발

․ 예비검사 준비

- 예비검사 시행방법 확정

- 표집 계획 수립

- 시행지침서 완성

- 예비검사지 편집

․ 수학·읽기·과학·문제해결 영역의

평가 틀 개발 참여

․ 수학·읽기·과학·문제해결 영역의

예비문항 개발 참여

․ 학교 및 학생, 학력, 정보통신

등의 설문 개발 참여

․ 예비검사 준비

- 예비검사지 번역 및 검증

- 국내 표집 계획 수립

․ PISA 2000 자료를

활용한 심층 연구

2

0

0

2

․ 예비검사 시행

․ 평가 문항 및 채점 기준

수정 보완

․ 본검사 준비

- 본검사 시행방법 확정

- 표집 계획 수립

- 시행지침서 완성

- 본검사지 편집

․ 국내 예비검사 준비

․ 국내 예비검사 시행

․ 예비검사 결과 채점

․ 자료 입력 및 본부 송부


- 본검사지 번역 및 검증

- 국내 표집 계획 수립

- 표집을 위한 자료 수집

․ 국내 예비검사 결과에

따른 문제점 분석

․ 예비검사 시행보고서

작성

2

0

0

3

․ 국가별 본검사 시행

․ 결과자료 수집

․ 결과자료 검증

․ 국내 본검사 시행 및 결과 보고


- 학교 및 학생 표집

- 본검사 도구 검증

- 검사 도구 편집, 인쇄

- 지침서 완성, 관련자 연수

․ 본검사 시행

․ 채점 및 자료 입력처리

․ 국내 자료 및 검증보고서 송부

․ 자료 검증과정 참여

․ 국제 비교분석 회의 참석

․ 국내 본검사 자료에

근거한 문항 분석 및

교과교육에 대한 시사점

도출

․ 본검사 시행보고서 작성

2

0

0

4

․ 본검사 자료 검토 및 분석

․ 국제비교 결과 보고 시안

작성

․ 국제비교 보고서 완성 및

배포

․ PISA 2006을 위한 과학

문항 및 설문지 개발

․ PISA 2006 예비 검사 준비

․ 본검사 자료검토 및 분석 참여

․ 국제비교 결과 보고 시안 작성

참여

․ PISA 2006을 위한 과학 문항 및

설문지 개발 참여

․ PISA 2006 예비 검사 준비

․ PISA 2000 결과에 관한

홍보 자료 발간

․ PISA 2003 국내 자료를

활용한 심층 연구

․ PISA 2003 국제 연구

결과 보고서 작성

․ PISA 2006을 위한 과학

문항 개발

<표 Ⅰ-3> PISA 2003 및 2004년 연구의 일정


- 6 -

2004년 PISA 연구에서 수행한 여러 가지 연구 내용 본 보고서는 PISA

2003 분석 결과를 심으로 기술하 다. PISA 2003의 역은 읽기, 수학, 과학,

문제해결력으로 나뉘는 데 본 보고서에서는 읽기, 수학, 과학 역에 한 분석

결과만을 기술하 으며, 문제해결력과 련된 분석 결과는 2005년에 별도의 보고

서로 발간할 정이다.

나 . 연구 내 용

2004년도 OECD/PISA 학업성취도 국제 비교 연구의 내용을 주요 항목별로 정

리하면 다음과 같다.

1) P I S A 2 0 0 3 결 과 분 석

가) PISA 2003 한국 자료 클리닝

국내 연구 에서 입력한 PISA 2003 한국 자료는 국제 본부의 여러 차례에 걸

친 자료 확인 차를 통해 국제 비교 자료로 확정되었다. 주요 확인 내용은 표집

에서 제외된 학교 학생의 확인과 학교 학생 설문지의 내용 확인, 채

차에 한 검, 입력 자료의 결측값(missing data) 확인이다.2) 국제 본부는 표

집 과정에 한 검토를 끝으로 한국 자료에 이상이 없음을 확인하고, 2004년 1월

한국 자료가 국제 비교 자료로 사용 가능함을 국내 연구진에게 통보하 다.

나) PISA 2003 한국 자료 분석 결과를 통한 특이 문항 악

2003년 12월 국제 본부에서 PISA 2003 한국 자료에 한 기 분석 결과를

국내 연구 에게 송부하 고, 국내 연구 은 이 결과를 분석하여 특이 문항을

악한 후, 검토 의견을 본부에 달하 다. 무응답률이 크게 증가한 문항, 변별도

가 크게 하락한 문항, 정답률이 기 보다 낮거나 높은 문항, PISA 2000 결과와

비교하여 크게 차이를 보이는 문항 등이 특이 문항으로 분류되어 검토의 상이

되었다. 이 과정에서 국내 연구 은 수학 역의 인구피라미드(1)3) 문항과 읽기

2) 자료 클리닝 작업 과정은 2003년 본검사 시행 보고서(채선희 외, 2003)에 기술되어 있으므로 본 장에서는 생략한다.

I. 도 입

- 7 -

역의 셔츠(2)4) 문항을 국제 비교에서 제외할 것을 요청하 고, 이 의견이 받아

들여져 해당 문항에 한 국제 비교에서 한국은 제외되었다. 한, 국제 본부에

서는 수학 역의 객실 번호(1)(M434Q01)과 과학 역의 조력 에 지

(2)(S327Q02) 문항을 국제 으로 모든 분석에서 제외하 다.

다) PISA 2003 국제 보고서 검토

2004년 9월에 OECD/PISA 본부에서 PISA 2003 국제 보고서 시안을 각국에

송부하 으며, 국내 연구 은 이 보고서를 한국과 련한 자료의 오류 여부를

심으로 검토하여 그 결과를 본부에 달하 다.

라) PISA 2003 국내 보고서 작성

OECD/PISA 본부의 국제 보고서 시안을 참고하고, 국내 자료의 심층 분석 결

과를 활용하여 PISA 2003 국내 보고서를 작성하 다.

2 ) P I S A 2 0 0 6 비

가) PISA 2006 과학 평가틀 설문 평가틀 개발

PISA 2006에서는 과학이 주 역이 됨에 따라 과학 평가틀이 새로 개발되었으

며, 설문도 과학 학습과 련된 내용으로 다시 구성되었다. 과학 문항과 설문을

개발하기에 앞서 과학 평가틀 설문 평가틀이 개발되었다. 과학 평가틀 설

문 평가틀의 개발은 OECD/PISA 본부의 주 하에 이루어졌으며, PISA 참여국에

서는 과학 평가틀 설문 평가틀에 한 검토를 하여 본부에 그 의견을 달하

다.

3) M155Q01: PISA 2000 정답률(한국: 69.2%, 국제평균: 60.8%)에 비해 PISA 2003(한국: 53.1%)의 정답률이 크게 하락한 문항으로, 가교 문항임에도 불구하고, PISA 2003에서 번역된 문장을 수정하였으며, 그 과정에서 학생들이 무엇을 응답해야 하는지에 대한 지시 사항이 모호해졌다.

4) R102Q04A: PISA 2000 정답률(한국: 16.26%)과 PISA 2003(한국:19.5%)의 정답률이 기대보다 낮은 문항으로 제시된 지문의 유형과 주제가 우리나라 학생들에게 매우 낯선 것이어서 우리나라 학생들의 정답률이 상대적으로 낮게 나왔으며, 최종 분석에서 제외해 줄 것을 본부에 요청하였다.


- 8 -

나) PISA 2006 과학 문항 개발 검토

PISA 2006 평가틀이 개발됨에 따라 평가 문항의 개발 검토가 이루어졌다.

평가 문항은 OECD/PISA 본부가 심이 되어 개발하 으며, 모든 참여국은 문

항을 개발하여 본부에 제출할 것을 요구받았다. 이에 본 연구진도 물리, 화학, 생

물, 지구과학 역에서 골고루 15개 과제(unit)의 61개 하 문항(item)을 개발하

여 본부에 제출하 다. 국내에서 개발한 문항의 내역은 <부록 1>과 같다. 이

3개의 과제가 재구성되어 비검사 문항에 포함되었다.

과학 문항은 개발과 검토가 동시에 이루어졌는데 OECD/PISA 본부에서는 개

발된 문항을 5개의 문항군(bundle)으로 나 어 각국에 검토를 요청하 다. 문항

검토는 본부에서 제공하는 문항 검토 지침과 양식에 따라 이루어졌다. 문항 검토

양식에서 제시한 검토 기 은 크게 다음의 세 가지로 나 수 있다.

∘참가국의 만 15세 학생에게 한 문항인가?

∘각국의 문화를 고려했을 때 문제 이나 편견이 없는가?

∘문항에 오류가 없는가?

∘번역이나 채 등에 문제가 없는가?

다) PISA 2006 설문 문항 개발 검토

PISA 2006에서는 인지 검사 외에 학생과 학교, 학부모 상의 설문 조사를 시

행할 정이다. 이 학부모 설문 조사는 국제 선택 사항(international option)

으로 참여 여부를 각국에서 선택할 수 있다.

OECD/PISA 본부에서는 각 설문 문항을 개발하여 각국에 검토를 요청하 으

며, 우리나라도 설문 문항을 검토하여 본부에 검토 의견을 송부하 다.

라) PISA 2006 비 검사를 한 번안 표집 계획 수립

PISA 2006을 한 비 검사가 2005년 5월 경에 시행될 정임에 따라 2004

년 10월 에 PISA 2006 비 검사를 한 번안 표집 계획이 수립되었다. 번

안 표집 계획은 본부의 일정에 맞추어 수립되었으며, OECD/PISA 본부의 승

인을 받아 확정되었다.

I. 도 입

- 9 -

3 ) 국 제 비 교 결 과 활 용 홍 보 자 료 개 발

가) PISA 2000(PISA PLUS 포함) 결과 활용 홍보

‘평생 학습자: 학생들의 학습 태도에 한 국제비교 결과(Learners for Life:

Student Approaches to Learning)’와 ‘학생들의 학교 소속감에 한 국제 비교

결과(Student engagement at school - a sense of belonging and participation)’

국제 보고서를 기 로 PISA 2000 결과 홍보를 한 자료(이미경외, 2004)를 개

발하 다.

나) PISA 2003 결과 활용 홍보

국제본부와 동시에 2004년 12월 7일에 PISA 2003 결과를 발표하 으며, 12월

15일에 국제 비교 결과에 한 국내 세미나를 개최하 다.

다) 국내․외 련 기 과의 력 업무 수행

국제 련 기 과의 력 업무 큰 비 을 차지하는 것으로는 OECD 교육

원회, PISA 이사회(PISA Governing Board: PGB), OECD/PISA 연구연합체

(ACER, Cito, ETS, Westat, NIER)와의 력 업무 수행 등을 들 수 있다.

2004년에 본 연구진은 PISA 이사회와 국가책임자(National Project Manager:

NPM) 회의에 각각 두 차례씩 참여하여 PISA 2003 결과 분석 PISA 2006

시행 비와 련한 의를 하 다. 한, OECD/PISA 본부 연구 연합체

와 지속 으로 상호 의견 교류를 하면서 연구를 진행하 다.

국내 련 기 으로는 교육인 자원부 시․도교육청을 들 수 있는데,

특히 교육인 자원부의 학교정책과, 인력수 정책과, 국제교육 력과 등과 유

기 으로 력 계를 유지하면서 연구를 진행하 다.


- 10 -

다 . 연구 방 법

1) 문 헌 분 석

PISA 2003 결과 분석을 하여 PISA 2000 결과 TIMSS 결과와 련된 문

헌과 OECD/PISA 본부에서 제공한 자료 분석 계획 등을 고찰하 다. 한,

PISA 2006을 한 과학 문항 개발 검토를 하여 각종 과학 문항 개발 련

선행 연구 결과와 OECD/PISA 본부에서 제공한 과학 문항, 자료 지침 등을

분석하 다.

2 ) 문 가 의회

PISA 2003 결과 분석 PISA 2006 과학 문항 개발을 해서는 교과 교육

문가 평가 문가의 참여가 필요하다. 본 연구에서는 문가의 의견을 수렴하

고 반 함으로써 타당하고 신뢰로운 문항 개발 자료 분석이 되도록 하기

하여 각종 문항 개발 단계 결과 분석 단계에서 문가 의회를 개최하 다.

3 ) 통 계 분 석

이 보고서에 제시된 국제 비교 련 통계 분석 결과는 부분 OECD/PISA 본

부의 PISA 2003 국제비교결과 보고서(OECD, 2004)에 근거한 것이다. 이에 덧

붙여서 본 연구진은 국내 학생의 성취 수 을 국제 인 기 에 비추어 검함은

물론 성취의 맥락과 과정을 좀 더 심층 으로 조망하기 해 다음 사항을 추가

으로 분석하 다.

첫째, 국내에서 실시된 모든 검사 문항의 정답률을 국제와 국내, 남학생과 여

학생으로 나 어 비교하 다. 이때 부분 정답이 없는 문항의 정답률은 다음 식과

같이 정답한 피험자의 백분율로 계산되었다.

Pi=정답한 피험자 수문항에 응시한 전체 피험자 수 ×100

부분 수가 있는 문항의 정답률은 다음의 식으로 계산되었다.

P i=문항 평균 점수 - 문항 최저 점수문항 최고 점수 - 문항 최저 점수 ×100

I. 도 입

- 11 -

둘째, 읽기, 과학 역의 경우에는 국내 연구진이 하 역별 정답률을 계산

하여 국제와 국내, 남학생과 여학생 간의 차이를 비교하 다.

셋째, 국내 자료만을 상으로 학교/학생 배경 변인과 수학 성취도의 계를

이해하기 하여 2수 다층모형(Hierachical Linear Model: HLM)을 통한 분석

을 실시하 다. 2수 다층모형의 분석 결과는 2005년에 발간될 문제해결력 보고

서에 수록될 정이다.

4 ) O E C D 련 기 과 의 교 류 력

2004년도 OECD 학업성취도 국제 비교 연구를 추진하기 한 국내․외 련

기구들과의 계를 도식화하면 다음 [그림 Ⅰ-1]과 같다. 비검사와 본검사의

과정에 걸쳐 국외 련 기구들과의 교류 연구 력이 이루어지며, 국내

련 기구들과의 의 체제 구축을 통해 국내 검사 시행을 효율 으로 시행한다.

PISA 관할

OECD Network A (EDU*)

최고 의사결정기구

PGB (PISA Governing Board)

국제 연구 주관

호주의 교육연구위원회(ACER)

Cito, Westat, ETS, NIER

PISA 관련

국내 정책 결정

PISA 관련

국내 연구 실행

교육인적자원부

(학교정책과, 인력수급정책과, 국제교육협력과)한국교육과정평가원

행정 협조

교육인적자원부(학교정책과),

시․도 교육청

검사 실시

표집 학교

[그림 Ⅰ-1] PISA 연구 추진 체계

* EDU: Directorate for Education


- 12 -

2 . P I S A 2 0 0 3 평 가 개 요

가. P I S A 2 0 0 3 평 가틀

PISA 2000에서와 마찬가지로 PISA 2003에서도 PISA는 소양(literacy)에 한

평가를 표방하면서, 읽기 소양, 수학 소양, 과학 소양, 문제해결력 소양 등에

한 평가를 실시하 다. 각 소양의 정의는 다음과 같다.

⦁수학 소양: 수학이 세계에서 담당하는 역할을 인식하고 이해하는 능력, 수학

으로 근거가 충분한 단을 하는 능력, 건설 이고 사려 깊고 반성 인 시민

으로서의 개인의 생활의 필요성을 만족시키는 방식으로 수학을 련짓고 이용

하는 능력.

⦁읽기 소양: 개인이 자신의 목 을 달성하고 지식과 잠재력을 발휘하며 사회에

서 활동하기 해 을 이해하고, 사용하고, 고찰하는 능력.

⦁과학 소양: 자연 세계와 인간 활동으로 래된 자연의 변화를 이해하고 의사

결정을 내리는 데 도움을 주기 하여, 과학 지식을 활용하고 문제를 인식하

며 증거에 기 한 결론을 내릴 수 있는 능력.

⦁문제해결력 소양: 실제 이고 범교과 이면서 친숙하지 않은 문제 상황에 직면

했을 때, 이를 해결하기 하여 인지 과정을 활용하는 개인의 능력.

의 정의에서 알 수 있듯이 ‘소양’의 정의는 읽기, 수학, 과학, 문제해결의 네

역 모두 교육과정에 제시된 내용의 습득 여부 보다는 교과에서 습득한 지식을

잘 이해하고 활용함으로써 개인 목 을 달성하고 사회에 참여할 수 있는가에

이 맞추어져 있다.

이러한 소양에 한 검사를 개발함에 앞서 PISA 평가틀이 개발되었는데,

PISA 평가틀에는 내용, 과정, 상황 등의 3가지 차원이 포함되어 있다. ‘내용’은

문제를 해결하기 하여 동원해야 하는 내용 지식 는 이해 능력을 의미하고,

‘과정’은 문제해결을 한 일련의 인지 과정을 수행하는 능력을 의미한다. 그리

고 ‘상황’은 지식이나 과정이 용되는 맥락을 의미한다. 이들 세 차원은 하나의

검사 문항을 구성하는 요소가 된다. 즉, 각 차원별로 검사 문항을 독립 으로 개

발하는 것이 아니라, 세 개의 차원이 함께 어우려져 하나의 검사 문항을 구성한

I. 도 입

- 13 -

다. 이러한 세 가지 핵심축을 심으로 읽기, 수학, 과학 역의 평가틀의 주요

내용을 <표 Ⅰ-4>와 같이 요약하 다.5) 각 평가틀에 한 자세한 설명은 Ⅱ,

Ⅲ, Ⅳ장에 기술되어 있다.

차원 수학적 소양 읽기 소양 과학적 소양

내용

․ 양

․ 공간과 모양

․ 변화와 관계

․ 불확실성

․ 산문: 묘사, 서술, 해설,

논설, 지시

․ 비산문: 서식, 광고문, 도

표와 그래프, 그림, 표, 지

도

․ 생명의 다양성

․ 힘과 운동

․ 생리학적 변화

과정

․ 재생: 간단한 수학적 조작

․ 연결: 간단한 문제를 해결

하기 위하여 아이디어를

통합하는 것

․ 반성: 폭넓은 수학적 사고

․ 대의 파악

․ 특정 정보 파악

․ 추론적 이해

․ 내용에 대한 논리적 고찰

․ 형태에 대한 비평적 고찰

․ 과정1: 과학적 현상을 기

술, 설명, 예측하기

․ 과정2: 과학적 탐구 이

해하기

․ 과정3: 과학적 증거 및

결론 해석하기

상황

․ 개인적

․ 교육적/직업적

․ 공적

․ 학문적

․ 개인적

․ 공적

․ 직업적

․ 교육적

․ 생명과 건강에서의 과학

․ 지구와 환경에서의 과학

․ 기술에서의 과학

<표 Ⅰ-4> PISA 평가틀의 기본 구조

나 . 검 사 지 배 경 변 인 설 문 지 구성

PISA 2003에 사용된 문항은 읽기 역 28개, 수학 역 85개, 과학 역 35개,

문제해결 역이 19개로 총 167 문항이다, 이들 문항은 총 13종의 검사지에 나

어 배치되었으며, 1개의 검사지는 4개의 문항군(cluster)을 포함한다. PISA 2003

에 사용된 문항의 내용과 특징에 해서는 ‘2003년 OECD 학업 성취도 국제 비

교 연구’(채선희 외, 2003)에 자세히 소개되어 있다.

5) 본 보고서에서는 읽기 소양, 수학적 소양, 과학적 소양 영역의 분석 결과만 제시하므로 문제해결력 소양의 평가틀은 생략한다.


- 14 -

범주 내 용 문항 번호

학생자신

학년과 소속 학교 1

생년월일 2

성별 3

가족

함께 살고 있는 가족 4

부모의 직업 유형 5, 6

부모의 구체적 직업명 7, 9

부모의 주 업무 8, 10

부모의 교육 정도 11~14

출생지와 이주 년도 15

가정에서 사용하는 언어 16

가정 내의 시설이나 물건 17, 18

가정 내의 책 보유 정도 19

<표 Ⅰ-5> PISA 2003 본검사 학생 설문지의 내용

배경변인 설문지는 학교와 학생을 상으로 하고 있는데, 학교 설문지는 학교

책임자 는 학교 책임자가 인정한 교사가, 학생 설문지는 검사에 참여한 학생들

이 응답하 다.

PISA 2003 배경 변인 설문지에는 국제 선택 사항, 국가 선택 사항이 포함되어

있다. 국제 선택 사항(international options)과 국가 선택 사항(national options)

에 해당하는 설문 내용은 참여국의 희망에 따라 배경변인 설문지에 포함시킬 수

있다. 국제 선택 사항은 PISA 본부에서 제공하는 것으로, 정보통신(ICT:

Information Communication Technology) 설문과 학력(EC: Educational Career)

설문으로 구성되어 있다. 국가 선택 설문은 설문의 문항을 참여국에서 별도로 제

작하여 국제본부(ACER)에 제출하고 검증을 받아야 한다. 우리나라에서는 국제

선택 사항인 정보통신 설문과 학력 설문 조사를 모두 시행하 으며, 자세한 사항

은 2003년 OECD 학업 성취도 국제 비교 연구(채선희 외, 2003) 보고서에 수록

되어 있다.

학생 설문지의 주요 범주는 학생 자신, 가족, 학생의 교육 상황, 학교 생활, 수

학 공부, 수학 수업, 학력, 정보통신 기술이며, 학생 설문지의 응답 시간은 30분

이다. 학생 설문지의 구체 인 질문 내용은 <표 Ⅰ-5>와 같다.

I. 도 입

- 15 -

범주 내 용 문항 번호

학생의교육상황

유치원 경험 20

초등학교 입학 나이 21

한 학년을 되풀이 한 경험 22

장래의 학업 수준 23

학교에 대한 생각 24

학교생활

현 학교에 다니는 이유 25

학교 선생님에 대한 인식 26

학교 생활에 대한 인식 27

지난 2주간의 지각 횟수 28

정규 수업 시간 외의 공부 시간 29

수학학습

수학에 대한 태도 30

유형별 수학 과제에 대한 자신감 31

수학 학습에 대한 태도 32

정규 수학 수업 시간 외의 수학 학습 시간 33

수학 학습의 다양한 방법 34

수학수업

수학 수업 시간의 길이, 매주 학교에서의 수학 수업 시간 수

35

수학 수업에의 평균 학생 수 36

수학 수업에 대한 태도 37

수학 수업 시간에의 상황 발생 빈도 38

학생의학력

초등학교, 중학교에서의 두 달 이상 결석 경험 39, 40

초등학교, 중학교에서의 전학 경험 유무 41, 42

고등학교에서의 계열 변경 경험 유무 43

참여하고 있는 수학 수업의 유형 44

평균 점수와 비교한 자신의 수학 점수 45

30세에 가지고 싶은 직업 46

정보통신기술

사용할 수 있는 컴퓨터 47

컴퓨터 사용 경험 유무 48

컴퓨터 사용 기간 49

여러 장소에서의 컴퓨터 사용 정도 50

항목별 컴퓨터의 활용 정도 51

컴퓨터를 활용한 과제 해결 정도 52

컴퓨터 활용에 대한 인식 53

컴퓨터 사용법을 지도한 사람 54

인터넷 사용법을 지도한 사람 55


- 16 -

다 . 검 사 시 행 채

1) 검 사 시 행

PISA 2003 본검사는 2003년 6월 2일에서 6월 13일 사이에 표집 학교별로 시

행되었다. 검사 상 학교는 학사 일정 학교 상황을 고려하여 이 기간 사이의

하루를 선택해서 검사를 실시하 다. 그러나 검사 문항 유출 방지를 하여 동일

시․도 교육청에 속하는 표집 학교는 동일한 날짜에 검사를 시행하도록 유도하

다. 지역별 표집 학교의 평가 시행 일자, 표집 학교 수와 학생 수는 <표 Ⅰ

-6>과 같다.

시 ․ 도 교육청 지역 교육청 시험 날짜표집

학교수표집 학생수

서울 서울시교육청 6월 4일 37 1,363

부산 부산광역시교육청 6월 5일 10 363

대구 대구광역시교육청 6월 5일 7 280

인천 인천광역시교육청 6월 13일 10 400

광주 광주광역시교육청 6월 2일 5 168

대전 대전광역시교육청 6월 10일 3 87

울산 울산광역시교육청 6월 4일 2 80

경기 경기도교육청 6월 13일 28 1,018

강원 강원도교육청 6월 13일 8 284

충북 충청북도교육청 6월 4일 4 125

충남 충청남도교육청 6월 5일 3 120

전북 전라북도교육청 6월 7일 6 240

전남 전라남도교육청 6월 3일 10 400

경북 경상북도교육청 6월 9일 3 120

경남 경상남도교육청 6월 5일 12 444

제주 제주도교육청 6월 5일 3 120

계 151개교 5,612명

<표 Ⅰ-6> 지역별 평가 시행 일자, 표집 학교, 표집 학생 수

I. 도 입

- 17 -

체 표집 학생 수는 151개 학교의 5,612명이었으나 <표 Ⅰ-7>에서 보는 바와

같이 결석, 학생 는 학부모의 시험 거부, 신체‧정신‧언어 장애 학‧퇴학‧

자퇴 등으로 결시한 학생을 제외하고 실제 시험에 응시한 학생 수는 5,453명이었

다. 이 에서 강원도의 황지정보산업고등학교 응시생 에서 9명이 정규시험일

인 6월 13일이 아닌 6월 16일에 재시험을 보았다. 특히 인지 검사에는 응하지 않

고 설문에만 응한 학생이 한 명 있어서 검사지 응시자 수는 5,452명으로 설문 응

시자 수에 비해서 한 명이 더 었다.

구 분 인지검사(명) 설문검사(명) 비 고

표집 학생 5,612 5,612

결

시

결석 58 57 1명은 설문에만 응함

학생 또는 학부모 거부 9 9

응시 불가 92 92신체‧정신‧언어 장애 및

전학‧퇴학‧자퇴

응

시

일부 응시 1 1검사 시간 중에 10분 이상 자

리를 비운 학생

정상 응시 5,452(9) 5,453(9) ( ): 재시험 학생 수

<표 Ⅰ-7> 표집 학생 수와 응시자 수

<표 Ⅰ-8>에서 보는 바와 같이 PISA 2003 본검사의 검사 시간은 3시간 30분

(검사 안내 30분, 휴식 시간 15분 포함)이다. 시험감독 이 검사 안내를 30분 동

안 진행한 다음, 2시간 동안 수학, 읽기, 과학, 문제해결 역의 인지 검사를 시

행하 다(5분 간 휴식). 그리고 10분간 휴식 후 45분간 학생 설문 조사를 시행

하 다. 10일간에 걸친 PISA 2003 본검사 시행은 PISA 국내 연구 과 학교책임

자, 그리고 시험감독 의 원활한 조 아래 성공 으로 이루어졌다.


- 18 -

교시 검사 내용 소요 시간

검사 안내 30분

1교시 검사지: 인지 검사 60분

(휴식) - 5분

2교시 검사지: 인지 검사 60분

(휴식) - 10분

3교시 학생 설문지: 학생 설문 조사 45분

전 체 3시간 30분

※ 학교 설문지 : 약 30분 소요(학교책임자 응답)

<표 Ⅰ-8> 검사 내용 및 소요 시간

2 ) 채

우리나라는 본검사 채 을 하여 수학 8명, 읽기 4명, 과학/문제해결 4명 등

총 16명의 채 자를 선정하 다. 역별 채 자들은 PISA 국제연구본부에서 제

공한 ‘채 자 채용 도구(marker recruitment kits)’를 사용하여 선별하 다.

우리나라의 경우, 총 16명의 채 자가 추천되었으며, 채 자 채용 도구로 시험

을 실시한 결과, 16명 모두 1시간 이내에 역별 채 자 채용 도구에 제시된 답

안들을 모두 코딩하 다. 코딩 결과 코딩의 정확성이 90%를 넘었으므로, 16명

모두를 최종 채 자로 선정하여 채 을 하게 하 다.

3 ) 입 력

평가 도구에 한 응답 자료는 PISA 본부의 지침에 따라 코딩 작업을 거친

후 KeyQuest 로그램에 입력하 다. 국내 자료 일은 자료 분석을 담당하는

호주의 ACER로 송부되었으며, 다각도의 오류 검 과정을 거쳐 국제 자료 데이

터베이스가 완성되었다. 데이터베이스에 포함된 자료는 PISA 2003 참여국의 검

사 자료와 배경변인 설문 자료, 그리고 학교의 배경변인 설문 자료 등이다.

I. 도 입

- 19 -

라 . P I S A 2 0 0 3 참 여 국 분 석 상

PISA 2003에는 30개 OECD 국가와 11개 비OECD 국가를 포함하여 총 41개국

이 참여하 으나 국의 경우에는 학생들의 응답률이 조하여 분석에서 제외되

었다. 따라서 PISA 2003의 분석 상국은 총 40개국이다.

평가 주기 참 가 국 계

2주기

(2003 시행)

OECD 국가

호주, 오스트리아, 벨기에, 캐나다, 체코, 덴마크, 핀란드, 프랑스, 독

일, 그리스, 헝가리, 아이슬란드, 아일랜드, 이탈리아, 일본, 한국, 룩

셈부르크, 멕시코, 네덜란드, 뉴질랜드, 노르웨이, 폴란드, 포르투갈,

슬로바키아, 스페인, 스웨덴, 스위스, 터키, 미국, 영국 *

30개국

비OECD 국가

브라질, 홍콩-중국, 인도네시아, 라트비아, 리히텐슈타인, 마카오-

중국, 러시아, 세르비아, 태국, 튀니지, 우루과이11개국

* 영국: 학생들의 응답률이 저조하여 분석에서 제외됨.

<표 Ⅰ-9> PISA 2003 참가국

마 . P I S A 2 0 0 3 역 별 성취 수 국 제 비 교 결 과

PISA 2003에 참여한 한국은 PISA 2003의 주 역인 수학 소양에서 3 , 읽

기 소양에서 2 , 과학 소양에서 4 , 문제해결력 소양에서 1 를 하 다. 이는

수학 소양에서 3 , 읽기 소양에서 6 (홍콩과 공동), 과학 소양에서 1 를

기록한 PLSA PLUS(41개국 참여)의 결과에 이어 우리나라 만 15세 학생의 높은

소양 수 을 다시 한번 보여 다(<표 Ⅰ-10> 참조).


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순

위

수학적 소양 읽기 소양 과학적 소양 문제해결력 소양

국가명평균점수(표준편차)




1 홍콩-중국 550 (100) 핀란드 543 (81) 핀란드 548 (91) 한국 550 (86)

2 핀란드 544 (84) 한국 534 (83) 일본 548 (109) 홍콩-중국 548 (97)

3 한국 542 (92) 캐나다 528 (89) 홍콩-중국 539 (94) 핀란드 548 (82)

4 네덜란드 538 (93) 호주 525 (97) 한국 538 (101) 일본 547 (105)

5 리히텐슈타인 536 (99) 리히텐슈타인 525 (90) 리히텐슈타인 525 (103) 뉴질랜드 533 (96)

6 일본 534 (101) 뉴질랜드 522 (105) 호주 525 (102) 마카오-중국 532 (81)

7 캐나다 532 (87) 아일랜드 515 (87) 마카오-중국 525 (88) 호주 530 (91)

8 벨기에 529 (110) 스웨덴 514 (96) 네덜란드 524 (99) 리히텐슈타인 529 (93)

9 마카오-중국 527 (87) 네덜란드 513 (85) 체코 523 (101) 캐나다 529 (88)

10 스위스 527 (98) 홍콩-중국 510 (85) 뉴질랜드 521 (104) 벨기에 525 (104)

11 호주 524 (95) 벨기에 507 (110) 캐나다 519 (99) 스위스 521 (94)

12 뉴질랜드 523 (98) 노르웨이 500 (102) 스위스 513 (108) 네덜란드 520 (89)

13 체코 516 (96) 스위스 499 (95) 프랑스 511 (111) 프랑스 519 (93)

14 아이슬란드 515 (90) 일본 498 (106) 벨기에 509 (107) 덴마크 517 (87)

15 덴마크 514 (91) 마카오-중국 498 (67) 스웨덴 506 (107) 체코 516 (93)

16 프랑스 511 (92) 폴란드 497 (96) 아일랜드 505 (93) 독일 513 (95)

17 스웨덴 509 (95) 프랑스 496 (97) 헝가리 503 (97) 스웨덴 509 (88)

18 오스트리아 506 (93) 미국 495 (101) 독일 502 (111) 오스트리아 506 (90)

19 독일 503 (103) 덴마크 492 (88) 폴란드 498 (102) 아이슬란드 505 (85)

20 아일랜드 503 (85) 아이슬란드 492 (98) 슬로바키아 495 (102) 헝가리 501 (94)

21 슬로바키아 498 (93) 독일 491 (109) 아이슬란드 495 (96) 아일랜드 498 (80)

22 노르웨이 495 (92) 오스트리아 491 (103) 미국 491 (102) 룩셈부르크 494 (92)

23 룩셈부르크 493 (92) 라트비아 491 (90) 오스트리아 491 (97) 슬로바키아 492 (93)

24 폴란드 490 (90) 체코 489 (96) 러시아 489 (100) 노르웨이 490 (99)

25 헝가리 490 (94) 헝가리 482 (92) 라트비아 489 (93) 폴란드 487 (90)

26 스페인 485 (88) 스페인 481 (95) 스페인 487 (100) 라트비아 483 (92)

27 라트비아 483 (88) 룩셈부르크 479 (100) 이탈리아 486 (108) 스페인 482 (94)

28 미국 483 (95) 포르투갈 478 (93) 노르웨이 484 (104) 러시아 479 (99)

29 러시아 468 (92) 이탈리아 476 (101) 룩셈부르크 483 (103) 미국 477 (98)

30 포르투갈 466 (88) 그리스 472 (105) 그리스 481 (101) 포르투갈 470 (92)

31 이탈리아 466 (96) 슬로바키아 469 (93) 덴마크 475 (102) 이탈리아 469 (102)

32 그리스 445 (94) 러시아 442 (93) 포르투갈 468 (93) 그리스 448 (99)

33 세르비아 437 (85) 터키 441 (95) 우루과이 438 (109) 태국 425 (82)

34 터키 423 (105) 우루과이 434 (121) 세르비아 436 (83) 세르비아 420 (86)

35 우루과이 422 (100) 태국 420 (78) 터키 434 (96) 우루과이 411 (112)

36 태국 417 (82) 세르비아 412 (81) 태국 429 (81) 터키 408 (97)

37 멕시코 385 (85) 브라질 403 (111) 멕시코 405 (87) 멕시코 384 (96)

38 인도네시아 360 (81) 멕시코 400 (95) 인도네시아 395 (68) 브라질 371 (100)

39 튀니지 359 (82) 인도네시아 382 (76) 브라질 390 (98) 인도네시아 361 (73)

40 브라질 356 (100) 튀니지 375 (96) 튀니지 385 (87) 튀니지 345 (80)

OECD 전체1) 489 (104) OECD 전체 488 (104) OECD 전체 496 (109) OECD 전체 490 (106)

OECD 국가별 평균2) 500 (100) OECD 국가별 평균 494 (100) OECD 국가별 평균 500 (105) OECD 국가별 평균 500 (100)

<표 Ⅰ-10> PISA 2003 역별 성취 수 국제 비교 결과

1) OECD 전체(OECD total): 모든 OECD 국가의 응답 자료를 합한 뒤 ‘OECD 지역’이라는 하나의 실체(a single entity)

로 취급하여 산출한 값임. 결과적으로 각국은 표본 수에 따라 서로 다른 비중으로 전체 값에 기여하게 됨. 이 값은

각국의 결과를 OECD 지역 전체와 비교할 때에 사용함.

2) OECD 국가별 평균(OECD average): 모든 OECD 국가의 결과를 평균한 값으로, 표본 수와 관계없이 각국을 동등하

게 취급하여 평균값을 산출함. 이 값은 각국의 결과를 전형적(typical)인 OECD 국가와 비교할 때에 사용함.

- 21 -

II. 수학적 소양

1. P I S A 수 학 평 가 개

가. 수 학 소 양 의 정 의

OECD/PISA에서의 수학 소양은, 다양한 상황에서 수학 문제를 제기하고 형

식화하고 해결하고 해석함으로써, 여러 가지 아이디어를 효율 으로 분석하고 추

론하고 의사소통을 하는 학생들의 능력과 련되는 개념이다. PISA는 교실에서

다루는 형 인 상황과 문제들이 아닌 실생활 문제에 을 맞추고 있다.

사람들은 일상생활의 과정에서 쇼핑, 여행, 요리, 재산 리, 정치 문제에

한 단 등과 같은 다양한 상황에 마주치게 되며, 그러한 상황에서는 양 추론

이나 공간 추론을 비롯한 여타의 수학 능력을 활용하여 문제를 명료화하고

형식화하고 해결하는 것이 필요하다. 물론, 이와 같은 수학 능력의 활용은, 교

과서와 교실에서 형 으로 다루는 문제들을 통해 학습하고 연습하게 되는 기

능에 토 를 두고 있다. 한, 수학 능력의 활용은 덜 구조 인 상황, 즉 어떤

지식이 하고 그 지식을 어떻게 유용하게 용할 것인가를 단해야 하는 상

황이나 해결 방향이 그리 분명하지 않은 상황에서 수학 기능을 용하는 능력

을 필요로 한다.

PISA에서는 수학 소양을 다음과 같이 정의한다.

수학 소양이란, 수학이 세계에서 담당하는 역할을 인식하고 이해하는 능력,

수학 으로 근거가 충분한 단을 하는 능력, 건설 이고 사려 깊고 반성 인

시민으로서의 개인의 생활의 필요성을 만족시키는 방식으로 수학을 련짓고

이용하는 능력 등을 말한다.


- 22 -

이러한 정의를 더욱 상세하게 살펴보면, 먼 ‘수학 소양’은 수학 지식을 다

양한 상황에서 반성 이고 통찰에 근거한 방식으로 기능 으로 사용하는 것을

말한다. 물론, 그러한 수학 사용이 가능하고 유용하기 해서는 많은 양의 기

본 지식과 기능이 필요하며, 따라서 기본 지식과 기능은 수학 소양의 일부분을

형성한다. 그러나 수학 소양은 기본 지식과 기능을 제로 하기는 하지만, 특

별한 연산을 수행하고 특별한 방법을 실행하는 기능이나 차, 수학 사실로 환

원되어서는 안 된다. 수학 소양은 외부 상황의 필요성에 응하여 기본 인 기

능이나 차, 사실들을 창조 으로 결합하는 것을 의미한다.

의 정의에서 ‘세계’는 개인이 생활하는 자연 인, 사회 인, 문화 인 상황을

의미한다. 이러한 세계는 로이덴탈(Freudenthal, 1983)이 언 한 바와 한

련을 맺는데, 로이덴탈에 따르면, 수학 개념, 구조, 아이디어는 물리 , 사

회 , 정신 세계의 상을 조직하기 한 수단으로 발명된 것이다.

의 정의에서 ‘개인의 생활’은 사 인 생활, 직업 생활, 동료와 친척과의 사

회 생활, 사회 공동체의 시민으로서의 생활을 모두 망라하는 개념이다. ‘수학을

련짓고 이용하는 능력’은 수학을 통해 의사소통을 하고, 연결하고, 평가하고,

더 나아가서 수학을 감상하고 즐김으로써 수학과 개인 자신을 범 하게 련

시키는 것을 포함한다. 따라서 수학 소양의 정의는, 좁은 의미에서의 수학의

기능 사용뿐만 아니라 장래의 공부를 한 비성, 그리고 수학의 탐미 요소

와 오락 요소까지를 포 한다.

나 . 수 학 평 가틀 의 구조

수학 평가틀은 수학 내용, 수학 과정, 상황과 맥락의 삼원 요소로 구성

된다. 수학 내용은 특별한 아이디어들을 통합하여 문제를 해결할 때에 가장

요하게 사용되고 조직되어야 하는 수학 내용을 말한다. 수학 과정은 문제가

발생한 상황을 수학과 연결하고 문제를 해결하는 데에서 활성화되어야 하는 능

력과 련되며, 상황과 맥락은 문제가 제시되는 배경을 말한다.

수학 내용은 ‘ 역통합 개념(overarching idea)’하에 양(quantity), 공간과

Ⅱ. 수학적 소양

- 23 -

모양(space and shape), 변화와 계(change and relationships), 불확실성

(uncertainty)의 네 가지 하 역으로 구분한다.

수학 과정 측면에 있어서, PISA에서는 수학 능력을 수학 사고와 추론,

수학 논쟁, 수학 의사소통, 모델링, 문제 제기와 문제해결, 표 , 상징 ․형

식 ․기법 인 언어와 조작의 활용, 보조 교구와 도구의 활용 등의 8가지로 분

류하고 있다. 아울러 PISA에서는 이러한 능력을 포 하여 세 가지의 ‘능력군

(competency clusters)’인 재생군(reproduction cluster), 연결군(connection

cluster), 반성군(reflection cluster)으로 제시하고 있다.

상황과 맥락은 개인 (personal) 상황, 교육 (educational) 상황, 직업 (occupational)

상황, 공 (public) 상황, 학문 (scientific) 상황의 네 가지 하 역으로 구분한

다.

이러한 PISA 2003 본검사 수학 역 평가틀을 정리하면 <표 Ⅱ-1>과 같다.

차 원 하위 영역

수학적 내용

․ 양

․ 공간과 모양


․ 불확실성

수학적 과정

능력군 수학적 능력

․ 재생

․ 연결

․ 반성

․ 수학적 사고와 추론

․ 수학적 논쟁

․ 수학적 의사소통

․ 모델링

․ 문제 제기와 문제해결

․ 표현

․ 상징적․형식적․기법적인 언어와 조작의 활용

․ 보조 교구와 도구의 사용

상황과 맥락

․ 개인적

․ 교육적

․ 직업적

․ 공적

․ 학문적

<표 Ⅱ-1> PISA 2003 본검사 수학 영역 평가틀


- 24 -

1) 수 학 내 용 : 역 통 합 개 념

수학 교과의 교육과정은 주로 내용 요소별로 구성되어 있으며, 이러한 내용 요

소들은 다시 몇 개의 하 역으로 세분화되어 있다. 그러나 오늘날 수학 교과

내의 하 역은 60개 내지 70개 정도의 주제로 분류되어 있고, 특히 수나

상수학과 같은 몇 개의 과목들은 다시 여러 하 역들로 세분화되어 있다.

한 우리 주변 세계가 복잡해짐에 따라 수학의 내용 역도 다양화되고 세분화되

었으며, 복잡성 이론(complexity theory)이나 역동 시스템 이론(dynamical

systems theory) 등 이 에는 볼 수 없었던 완 히 새로운 역이 등장하 다.

PISA 2주기 평가에서는 기존의 수학 평가와는 다른 근 방식으로, 역통합

개념하에 수학 주제들을 분류하고 내용을 재조직하 다. PISA 2주기 평가틀

에서 제시하는 역통합 개념은 양(quantity), 공간과 모양(space and shape),

변화와 계(change and relationships), 불확실성(uncertainty)의 네 가지이다.

가) 양

양은 세계를 조직하기 한 양화(quantification)의 필요성에 을 두고 있다.

여기에서는 상 크기를 이해하고, 수 인 패턴을 인식하고, 양화 가능한 실세

계 상들의 속성과 양을 표 하기 해 수를 사용하는 것이 요하다. 한 양

은 다양한 방식으로 표 되는 수를 처리하고 이해하는 것과 련된다.

양을 다루는 데 있어서 요한 측면은 양 추론이다. 양 추론의 핵심 요소

는 수 감각, 수를 다양한 방식으로 나타내기, 연산의 의미를 이해하기, 수의 크기

에 한 감각 갖기, 수학 으로 우아한 계산, 암산, 어림하기 등이다.

나) 공간과 모양6)

우리들은 일상 으로 하는 말, 음악, 비디오, 교통, 건축물, 술 등의 생활 주

변 어디에서나 패턴을 쉽게 하게 된다. 한 집, 교회, 다리, 불가사리, 송이,

6) PISA 1주기 평가에서는 ‘space and shape’를 ‘공간과 도형’으로 의역하였다(최승현, 노국향, 박경미, 2001). 그러나 2주기 평가에서는 ‘모양’이 ‘영역통합적 개념(overarching ideas)’의 의미를 더 잘 나타낸다고 판단하여 ‘공간과 모양’으로 의역하기로 하였다.


- 25 -

도시 계획, 클로버잎, 크리스탈, 그림자 등과 같은 일정한 모양들도 패턴이라 할

수 있다. 공간과 모양을 이해하기 해서는 다양한 표 과 다양한 차원에서 형태

의 요소들을 분석하고 모양을 인식함으로써 유사성과 차이 을 악할 수 있어

야 한다. 이것은 상의 특성과 상들의 상 치를 이해할 수 있어야 한다

는 것을 의미한다. 학생들은 사물을 어떻게 보아야 하는가, 왜 그런 방식으로 보

아야 하는가를 알아야 한다.

더욱이 학생들은 공간 감각을 통해 공간과 모양 내에서 진행하는 방법을 배워

야 한다. 학생들은 실제 도시와 도시의 사진, 그 도시의 지도와 같은 모양과 이

미지, 시각 표 사이의 계를 이해할 수 있어야 한다. 한 학생들은 3차원

물체들이 2차원으로 어떻게 표 될 수 있는지, 그림자가 어떻게 생기고 그림자를

어떻게 해석해야 하는지, ‘투시’가 무엇이고 그것이 어떻게 작용하는지 등을 이해

해야 한다. 이와 같이 공간과 모양은 수학 소양과 수학 능력을 역동 인 형

태로 평가하기에 합한 역통합 개념이다.

공간과 모양의 주요 주제는 모양과 패턴 인식하기, 시각 정보를 설명하고 기

호화하고 해석하기, 모양의 동 인 변화 이해하기, 유사성과 차이 인식하기, 상

치 이해하기, 2차원 표 방식과 3차원 표 방식을 이해하고 그것들 사

이의 계 알기, 공간에서 진행하기(navigation through space) 등이다.

다) 변화와 계

모든 자연 상은 변화에 의한 것이며, 우리는 우리를 둘러싼 세계의 상들

사이에서 일시 인 계나 속 인 계를 다양하게 찰할 수 있다. 를 들

어, 유기체의 성장, 계 의 순환, 조수의 물과 썰물, 실업률, 다우-존스

(Dow-Jones) 지수 등이 있다. 이러한 변화와 계들의 일부는 일차함수, 지수함

수, 주기함수, 로그함수 등의 수학 함수로 곧바로 기술되거나 모델화될 수 있

다. 그러나 부분의 변화와 계들은 수학 함수로 곧바로 설명되지 않는 특이

한 범주에 속하며, 계를 설정하기 한 복잡한 자료 분석을 필요로 한다.

함수 사고, 즉 계를 통해 사고하는 것은 수학을 가르치는 가장 근본 인

목 의 하나이다. 계는 기호 , 수 , 그래 , 표, 기하 표 과 같은 다양한


- 26 -

표 으로 제시될 수 있으며, 이 다양한 표 들은 서로 다른 목 을 해 쓰이며

한 서로 다른 특성을 가진다. 따라서 다양한 표 들 사이의 환이 상황과 과

제를 다루는 데 있어서 핵심 인 요인으로 작용할 수 있다.

변화와 계의 주요 주제는 이해하기 쉬운 형태로 변화를 표 하기, 기본 인

변화의 유형을 이해하기, 특정한 변화가 발생할 때 그 변화의 유형을 인식하기,

이러한 기법들을 외부 세계에 용하기, 변화하는 세계를 자신에게 최 한 유리

한 방향으로 통제하기 등이다.

라) 불확실성

오늘날의 정보화 사회는 수많은 정보로 넘쳐나고 있다. 이 정보들 의 일부는

정확하고 과학 이며 확실한 것으로 제시되지만, 우리가 일상에서 하는 부분

의 정보, 를 들어 선거 결과, 다리 붕괴, 주식 시장의 붕괴, 일기 보, 인구 증

가에 한 언, 경제 모델 등은 불확실하다는 성격을 지닌다.

불확실성과 가장 한 련을 가지는 상은 통계와 확률 분야에서 주로 연

구되고 있는 자료와 우연성이다. 학교 교육과정과 련된 최근의 연구들은 반

으로 통계와 확률이 강조되어야 한다는 데 부분 동의하고 있다. 불확실성의

주요 주제는 자료 수집, 자료 분석, 자료 제시와 자료의 시각화, 확률, 추론 등이

다.

2 ) 수 학 과 정

PISA 수학 평가에서는 학생들이 실세계 맥락에 토 를 둔 수학 문제에 직면

하여, 수학 으로 조사할 수 있는 문제 상황의 특징을 인식하고 한 수학

능력을 발휘할 것을 요구한다. 학생들이 이를 수행하기 해서는 다단계 과정의

‘수학화’에 념할 필요가 있다.

수학화 과정에서 먼 학생들은 실제에 놓여 있는 문제에서 시작하여, 수학

개념에 따라 그 문제를 조직해야 하며, 련된 수학 개념을 찾아야 한다. 학생

들은 가정을 단순화하기, 일반화하고 형식화하기, 문제의 여러 측면을 표 하는

유용한 방식 찾기, 문제를 수학 으로 이해하기 한 기호 ․형식 언어와 문


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제의 언어 사이의 련성 이해하기, 규칙성과 패턴을 찾고 그것을 알려진 문제나

다른 익숙한 수학 식과 련짓기, 한 수학 모델 인식하기 등을 통해,

실제를 진 으로 정돈하여 직 으로 수학 해를 조사할 수 있는 문제로 변

형해야 한다. 문제를 익숙하거나 직 인 수학 형식으로 변형하고 나면, 학생

들은 자신들이 지니고 있는 특별한 수학 지식, 개념, 기능을 수학 문제를 해

결하는 데에 용할 수 있다. 여기에는 간단한 계산, 상징 ․형식 ․기법 언

어와 조작의 활용, 여러 가지 표 사이를 환하기, 논리 인 수학 논쟁의 활

용, 일반화하기 등이 포함된다. 수학화에서의 마지막 단계는 수학 결과를 원래

의 문제 맥락에 유효한 해로 번역하기, 해의 완 성과 용 가능성에 한 검토,

결과에 한 반성, 설명과 정당화나 증명과 련되는 결과의 의사소통 등을 포함

한다.

이와 같은 수학화를 수행하기 해서는 다양한 능력들이 필요하다. PISA에서

는 이러한 능력들을 8가지로 분류하고 있는데, 수학 사고와 추론, 수학 논쟁,

수학 의사소통, 모델링, 문제 제기와 문제해결, 표 , 상징 ․형식 ․기법

인 언어와 조작의 활용, 보조 교구와 도구의 활용 등이 그것이다.

그러나 PISA에서는 이러한 능력들을 개별 으로 평가하는 문항을 사용하지는

않는다. 왜냐하면, 이러한 능력들은 많은 부분에서 첩되며, ‘실제 상황’에서 수

학을 할 때는 다양한 능력들이 동시에 필요하기 때문이다. 한 개별 인 능력을

개별 인 문항으로 평가하고자 하는 시도는 수학 소양 안에 불필요한 구획화

와 인 인 과제를 래하게 된다. 따라서 PISA에서는 이러한 능력이 포 하는

인지 능력을 세 가지의 ‘능력군’, 즉 ‘재생군’, ‘연결군’, ‘반성군’으로 제시하고 있

다.

이러한 ‘재생’, ‘연결’, ‘반성’은 수학화의 정도에 따라 세 수 으로 구분된 것이

다. 그러나 1주기 평가에서 사용하 던 1수 , 2수 , 3수 이라는 용어는 세 수

이 서로 엄격한 계를 이룬다는 선입견을 다는 지 에 따라 사용하지 않고

있다(최승 , 노국향, 박경미, 2001). 이하에서는 PISA에서 언 하는 8가지의 수

학 인지 활동을 살펴본 다음, 세 가지의 능력군에 해 살펴보기로 한다.


- 28 -

가) 수학 능력

8가지의 수학 능력 에서 먼 수학 사고와 추론은 수학의 특성과 련

된 문제 제기하기(“…이 존재하는가?”, “만약 그 다면, 얼마나 있는가?”, “…을

어떻게 찾아야 하나?”), 그러한 문제들에 해 수학 내용이 제공하는 해의 유

형 알기, 서로 다른 용어(정의, 정리, 추측, 가정, , 조건부 주장 등) 구별하기,

주어진 수학 개념들의 범 와 한계를 이해하고 활용하기 등과 련된다.

수학 논쟁과 련되는 것은, 수학 증명과 다른 종류의 수학 추론 사이의

차이 구별하기, 서로 다른 유형의 수학 논쟁들을 이해하고 평가하기, 발견술

에 한 감각 가지기, 수학 논쟁을 만들고 표 하기 등이다.

수학 의사소통과 련되는 것은, 수학 구성 요소의 내용에 하여 자신의

생각을 말과 을 통해 다양하게 표 하기, 수학 구성 요소의 내용에 한 다

른 사람의 이나 말을 이해하기 등이다.

모델링과 련되는 것은, 모델이 되는 역이나 상황 구성하기, 실제를 수학

구조로 변환하기, 수학 모델들을 실제의 용어로 해석하기, 수학 모델 다루기,

모델 타당화하기, 모델과 그 결과를 반성하고, 분석하고, 비평하기, 모델과 그 결

과들(그러한 결과들의 제한 들을 포함하여)에 한 의사소통, 모델링 과정에

한 찰과 조 등이다.

문제 제기와 문제해결과 련되는 것은, 다양한 수학 문제들( 를 들어, ‘순

수한’, ‘응용’, ‘열린’, ‘닫힌’ 문제)을 제기하고 형식화하고 정의하기, 다양한 수학

문제들을 다양한 방법으로 해결하기 등이다.

표 과 련되는 것은, 다양한 유형의 수학 상과 상황을 기호화하고 변환

하고 해석하고 구분하기, 다양한 표 사이의 상호 련성을 이해하기, 다양한 유

형의 표 을 상황과 목 에 맞게 선택하고 변환하기 등이다.

상징 ․형식 ․기법 인 언어와 조작의 활용과 련되는 것은, 상징 이고

형식 인 언어의 의미를 이해하여 해석하기, 상징 이고 형식 인 언어와 일상

언어 사이의 련성 이해하기, 일상의 언어를 상징 이고 형식 인 언어로 변환

하기, 기호와 공식들을 포함하는 명제와 식 다루기, 변수를 사용하여 방정식을

풀고 계산하기 등이다.


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보조 교구 도구와 련되는 것은, 수학 활동에 도움이 되는(정보 기술 도

구들을 포함한) 다양한 보조 교구와 도구에 하여 알고 이용하기, 이러한 보조

교구와 도구들의 한계에 하여 알기 등이다.

나) 능력군

(1) 재생군

재생 능력군의 핵심어는 획득한 지식의 재생과 기계 조작의 수행이라고 할

수 있다. 재생 문항은 학생들이 이미 학습한 내용의 회상과 인식에만 한정된 수

학 사고와 추론을 요구하며, 수학 연산의 측면에서는 형 으로 숙달된 기

계 차의 용만을 요구한다. 다시 말해서, 재생은 학생들로 하여 자신들의

행동을 정당화하거나 수학 논증을 구성할 것을 요구하지 않는다. 한, 재생

문항은 맥락이 수학 으로 곧바로 변형되는 기계 인 문제와 같은 간단한 문제

풀기를 포함한다.

재생에 포함되는 능력으로는, 사실에 한 지식, 일반 인 문제 표 에 한

지식, 동치의 인식, 친숙한 수학 상과 성질의 회상, 기계 차의 수행, 표

알고리즘과 기능의 용, 표 형태의 공식과 기호를 포함하고 있는 식의 조

작, 계산의 실행 등을 들 수 있다.

(2) 연결군

연결 능력군의 핵심어는 숙달된 소재의 통합, 연결, 한 확장이라고 할 수

있다. 연결 능력에는 서로 다른 수학 내용 역들이나 다른 역통합 개념들

사이에서 련성을 이끌어 내어 문제를 해결하는 능력, 문제를 해결하기 해 정

보를 조합하고 통합하는 능력이 포함된다. 한 연결은 문제해결 략을 선택하

고 진행하는 능력, 수학 도구를 선택하는 능력, 수학화 과정에서 다양한 방법

과 다양한 단계를 사용하는 능력, 해의 의미를 해석하여 해의 타당성을 검할

수 있는 능력과 련된다.

연결 능력은 기계 이지는 않지만 지나치게 낯설지 않은 상황의 문제해결에

필요한 능력이며, 재생 능력을 토 로 한다. 연결 문항에서는 학생들로 하여


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문제를 해결하는 과정에서 상황과 목 에 따라 다양한 표 방법을 다룰 것을

요구하며, 학생들이 정의, 주장, 제, 조건 인 주장, 증명 등과 같은 수학 용

어들을 구분하고 련지을 것을 요구한다.

연결 능력을 지닌 학생들은, 어떤 수학 성질에 해 추론하고, 설명하고, 자

신의 주장을 제기할 수 있어야 하며, 문제를 모델링하거나 어도 몇 단계의 모

델링 단계는 수행할 수 있어야 한다. 한 학생들은 문제해결 과정에서 다양한

표 을 사용하는 능력에 한 증거를 제시할 수 있어야 하며, 문제의 내용을 변

형하여 한 수학 언어로 나타낼 수 있어야 한다.

(3) 반성군

반성 능력군의 핵심어는 고등 추론, 논증, 추상화, 일반화, 새로운 맥락에 용될

모델링이라고 할 수 있다. 반성 능력은 문제해결에서 요구되거나 사용되었던 과정

에 해 학생의 입장에서의 반성을 필요로 하며, 학생들로 하여 문제를 수학화

할 뿐만 아니라 독창 인 해결 모델을 개발할 것을 요구한다. 반성 능력을 지닌

학생들은 문제를 해결할 뿐만 아니라 문제를 제기할 수도 있어야 하며, 수학 일

반화와 주장과 증명을 제시하고 분석하고 해석하고 반성할 수 있어야 한다.

따라서 반성에 련된 문항들은 수학 사고, 추론, 논증에 한 상당한 정도

의 학생들의 조 력을 요구한다. 한 수업 시간에 배운 바를 확장하여 문제를

모델링하고 해결하고 의사소통을 하는 능력, 한 언어를 이해하고 이를 조작

할 수 있는 능력을 요구한다. 그리고 더 나아가서는 학생들로 하여 수학과 다

른 교과에서의 문제해결과 련된 응용 사이의 련성을 만들 것을 요구하기도

한다.

다음은 이상에서 살펴본 세 가지의 능력을 요약한 것이다.

수학적 과정

재생 연결 반성

․ 표준적인 표현과 정의

․ 기계적 계산

․ 기계적 절차

․ 기계적 문제

․ 모델링

․ 표준적인 문제해결

․ 변형, 해석

․ 다중적으로 잘 정의된 방법

․ 복잡한 문제의 해결과 문제의 제기

․ 반성과 통찰

․ 독창적인 수학적 접근

․ 다중적으로 복잡한 방법


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3 ) 상 황 과 맥 락

상황과 맥락은 문항이 배경으로 하고 있는 소재에 따라 구분된다. 상황은 과제

가 치하고 있는 학생들의 세계의 일부분이며, 맥락은 상황보다 더 좁은 의미로

서 어떤 상황 내의 특정한 장면(setting)을 말한다.

PISA에서는 상황과 맥락을 개인 상황, 교육 상황, 직업 상황, 공 상황,

학문 상황의 다섯 가지로 구분한다. 여기에서 개인 상황은 학생들의 일상

인 개인 생활, 교육 상황은 학교 생활, 직업 상황은 일과 여가 활동, 공 상

황은 지역 공동체 사회 생활과 각각 련되며, 학문 상황은 구체 인 실생

활 장면이 결합되지 않은 수학-내 인(intra-mathematical) 맥락이나 실생활에서

는 가능하지 않을 수도 있는 가상의 맥락인 수학-외 인(extra-mathematical) 맥

락을 모두 포함하는 개념이다7).

상황과 맥락은 학생들과 특정한 거리에 치해 있다. 학생들이 각각의 상황에

하여 느끼는 거리감은 다르며, 개인 상황에서 학문 상황으로 갈수록 학생

들이 느끼는 거리감은 더 멀어진다. 상황에 한 학생들의 거리감이 과제 수행에

어떤 향을 미치는지는 명확하지 않다. 학생들에게 ‘더 가까운’ 상황이 학생들의

흥미도와 성취도를 고취시키는 데 항상 정 인 향을 주는 것은 아니다. 를

들어, 여학생들은 기본 인 차를 사용하는 문항에 친근감을 느끼지만, 여학생

들의 이러한 경향은 문제해결에 오히려 장애로 작용하기도 한다.

PISA는 다양한 상황에서 가능한 한 문화 편 성이 은 내용을 사용하여

수학 통찰력과 이해력을 평가하는 것을 목 으로 한다. 따라서 PISA에서는,

학생들이 느끼는 거리감에 계없이, 실생활에서 발생할 가능성이 높고 문제를

해결하기 해 수학을 활용하는 것이 의미 있는 상황들을 요하게 인식한다.

를 들어, 교통 안 , 인구 증가, 환경 오염 등과 같은 ‘실제 인’ 상황들을 다루고

있으며, 존재하지 않는 도시에서의 교통 상황 등과 같은 가상의 상황들과 련된

과제도 다루고 있다.

7) PISA 1주기 평가에서는 ‘scientific situation’을 ‘과학적 상황’으로 의역할 경우에 협의의 자연과학적 상황을 연상하는 경향이 있어 ‘수학적 상황’으로 의역하였다(최승현, 노국향, 박경미, 2001). 그러나 본문에서도 설명한 바와 같이, 수학-내적인 맥락과 수학-외적인 맥락이 모두 ‘scientific situation’에 포함될 수 있으므로, 2주기 평가에서는 ‘학문적 상황’으로 의역하기로 한다.


- 32 -

4 ) 수 학 평 가틀 의 변 화

2003년의 PISA 2주기 평가에서 주 역인 수학은 2000년의 PISA 1주기 평가에

서는 보조 역이었다. 이미 설명한 바와 같이, PISA 본부에서 2003년에 발표한

2주기의 수학 평가틀은 1주기의 평가틀에 비해 다소 변화하 다. <표 Ⅱ-2>는

그 변화된 내용을 나타낸 것이다.

1주기 평가인 PISA 2000과 2주기 평가인 PISA 2003에서의 수학 평가틀의 차

이를 구체 으로 살펴보면, 먼 수학 내용에 있어서, 1주기 평가에서는 ‘핵심

아이디어(big ideas)’로 가능성, 변화와 증가, 공간과 도형, 계량 추론, 불확실

성, 종속과 계의 6개의 하 역을 심축으로 설정하고, 수, 수, 측정, 기

하, 어림, 함수, 확률, 통계, 이산수학 등 9가지의 내용 요소를 보조축으로 설정하

다. 반면에 2003년의 2주기 평가에서는 수학 내용을 역통합 개념이라는

용어 하에 양, 공간과 모양, 변화와 계, 불확실성의 4가지 하 역으로 분류

하고 있으며, 보조축은 설정하지 않고 있다.

수학 과정에 있어서, PISA 2000에서는 수학 능력이라는 차원 하에 ‘1수 :

재생, 정의, 계산’, ‘2수 : 연결과 통합’, ‘3수 : 수학 사고, 일반화와 통찰’로

설정하 던 것을 PISA 2003에서는 수학 과정이라는 차원 하에 재생군, 연결

군, 반성군으로 설정하 다. 이와 같은 수학 평가틀의 변화는, 수학이 2주기 평가

에서 주 역으로 부각되면서 평가틀에 한 심층 논의를 통해 PISA의 목 에

더욱 부합하도록 수학 평가틀을 수정하고 정교화한 데 기인한 것으로 악된다.


- 33 -

차원 PISA 2000 PISA 2003 비고

상황과

맥락

․ 개인적

․ 교육적

․ 직업적

․ 공적

․ 수학적

․ 개인적

․ 교육적

․ 직업적

․ 공적

․ 학문적

․ ‘수학적’을

학문적’으로 번역

변경

수학적

내용

핵심 아이디어 영역통합적 개념․ ‘핵심 아이디어’를

‘영역통합적 개념’

으로 변경하고, 그

하위 영역을

단순화함.

․ 공간과 도형을 공간과

모양으로 번역 변경

․ PISA 2000에서는 수,

대수, 측정, 기하,

어림, 함수, 확률,

통계, 이산수학 등

9가지의 내용 요소를

보조축으로 설정함.

․ 가능성

․ 변화와 증가

․ 공간과 도형

․ 계량적 추론

․ 불확실성

․ 종속과 관계

․ 양․ 공간과 모양


․ 불확실성

수학적

과정

수학적 능력수학적 능력

의 세 수준수학적 능력 능력군

․ ‘수학적 능력’ 차원을

‘수학적 과정’

차원으로 변경

․ PISA 2003에서는

‘수준’이라는 용어를

사용하지 않고

‘능력군’이라는

용어를 사용함.

․ 수학적 사고

․ 수학적 논증

․ 수학적

의사소통

․ 모델링

․ 문제 제기와

문제해결

․ 표현

․ 기호화와

형식화

․ 보조 교구와

도구의 사용

․ 1수준: 재생,

정의, 계산

․ 2수준: 연결,

통합

․ 3수준:

수학적 사고,

일반화와

통찰

․ 수학적 사고와

추론

․ 수학적 논쟁

․ 수학적 의사소통

․ 모델링

․ 문제 제기와

문제해결

․ 표현

․ 상징적․형식

․ 기법적인 언어와

조작의 활용

․ 보조 교구와

도구의 사용

․ 재생군

․ 연결군

․ 반성군

<표 Ⅱ-2> PISA 2000과 PISA 2003의 수학 영역 평가틀의 변화


- 34 -

다 . 수 학 역 문 항 구성

1) 수 학 문 항 개

PISA 2003 본검사의 수학 역의 문항은 총 85개로, PISA 2000에서 사용했던

20개의 문항과 2002년 비검사에서 사용한 문항 65개로 구성되어 있다. PISA

2000에서 사용했던 20개의 문항은 가교 문항이며8), 나머지 65개의 문항은 2002

년도 비검사에서 사용한 문항 217개 에서 본검사 문항으로 선제된 것이다.

다음의 <표 Ⅱ-3>은 PISA 2003 본검사 수학 문항 85개를 나타낸 것이다.

PISA 2000 가교 문항 PISA 2003에서의 새로운 문항

문항 문항 ID 문항 문항 ID 문항 문항 ID

방의 가구 배치도 M033Q01 알록달록 알사탕 M467Q01 지도 M305Q01

강도 사건 M179Q01 자전거 M810Q01-Q03 피자 선택 M510Q01

주사위 M145Q01 지붕면의 수 M833Q01 달리기 기록 M474Q0

물 채우기 M192Q01 인터넷 채팅 M402Q01-Q02 객실 번호 M434Q0

벽돌 M034Q01 돼지우리 만들기 M464Q01 폐기물 M505Q01

보폭 M124Q01-Q03 리프트 M564Q01-Q02 나머지 한 변 M462Q01

정육면체 칠하기 M144Q01-Q04 복권 추첨 M408Q01 수출 M438Q01-Q02

성장 M150Q01-Q03 스케이트 보드 M520Q01-Q02 계단 M547Q01

인구 피라미드 M155Q01-Q04 온도계 귀뚜라미 M446Q01-Q02 계단 모양 M806Q01

목수의 화단 만들기 M266Q01 대통령에 대한

여론 조사 M702Q01 컴퓨터 게임 M800Q01

배관 M273Q01 동전 던지기 M423Q01 키 재기 M421Q01-Q03

주사위의 전개도 M555Q02 최고의 자동차 M704Q01-Q02

정지하는 자동차 M571Q01 수첩 만들기 M598Q01

전화 통화 요금 M559Q01 예상 강수량 M710Q01

환율 M413Q01-Q03 다이빙 M411Q01-Q02

육상 트랙 M406Q01-Q03 현금 인출 M496Q01-Q02

선반 M484Q01 타일 붙이기 M447Q01

점자 M442Q02 자동차 드라이브 M302Q01-Q03

지진 M509Q01 숫자 검사 M603Q01-Q02

교통 수단 M420Q01 시험 결과 M513Q01

과학 시험 M468Q01 통조림 캔 M803Q01

이산화탄소 M828Q01-Q03

총 20문항 총 65문항

<표 Ⅱ-3> PISA 2003 본검사 수학 영역 문항 구성

8) 가교 문항은 PISA 2000년과 2003년에 공통으로 들어 있어 학생 성취도의 추이 분석이 가능하도록 하는 문항이다.


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문항 상황과 맥락 수학적 내용 수학적 과정 문항 유형

통에 물 채우기 교육적 변화와 관계 연결 선택형

인구 피라미드(1) 학문적 변화와 관계 연결 개방형 서술형

인구 피라미드(2) 학문적 변화와 관계 연결 개방형 서술형

인구 피라미드(3) 학문적 변화와 관계 반성 개방형 서술형

인구 피라미드(4) 학문적 변화와 관계 연결 선택형

보폭(1) 개인적 변화와 관계 재생 개방형 서술형

보폭(3) 개인적 변화와 관계 연결 개방형 서술형

성장(1) 공적 변화와 관계 재생 폐쇄형 서술형

성장(2) 공적 변화와 관계 연결 개방형 서술형

성장(3) 공적 변화와 관계 재생 개방형 서술형

강도 사건 공적 불확실성 연결 개방형 서술형

목수의 화단 만들기 직업적 공간과 모양 연결 선택형

주사위 교육적 공간과 모양 재생 폐쇄형 서술형

정육면체 칠하기(1) 학문적 공간과 모양 재생 폐쇄형 서술형

정육면체 칠하기(2) 학문적 공간과 모양 연결 폐쇄형 서술형

정육면체 칠하기(3) 학문적 공간과 모양 연결 선택형

정육면체 칠하기(4) 학문적 공간과 모양 연결 폐쇄형 서술형

벽돌 학문적 공간과 모양 연결 폐쇄형 서술형

배관 학문적 공간과 모양 연결 폐쇄형 서술형

방의 가구 배치도 교육적 공간과 모양 재생 선택형

자동차 드라이브(1) 공적 변화와 관계 연결 폐쇄형 서술형

자동차 드라이브(2) 공적 변화와 관계 연결 폐쇄형 서술형

자동차 드라이브(3) 공적 변화와 관계 반성 개방형 서술형

지도 공적 공간과 모양 연결 선택형

인터넷 채팅(1) 개인적 변화와 관계 연결 단답형

인터넷 채팅(2) 개인적 변화와 관계 반성 개방형 서술형

육상 트랙(1) 공적 공간과 모양 연결 개방형 서술형

육상 트랙(2) 공적 공간과 모양 연결 개방형 서술형

육상 트랙(3) 공적 공간과 모양 반성 개방형 서술형

복권 추첨 공적 불확실성 연결 복합 선택형

다이빙(1) 공적 양 재생 개방형 서술형

다이빙(2) 공적 불확실성 연결 선택형

환율(1) 공적 양 재생 개방형 서술형

환율(2) 공적 양 재생 개방형 서술형

환율(3) 공적 양 반성 개방형 서술형

교통 수단 개인적 불확실성 반성 복합 선택형

키 재기(1) 교육적 불확실성 재생 개방형 서술형

<표 Ⅱ-4> PISA 2003 본검사 수학 영역 문항 정보

다음의 <표 Ⅱ-4>는 PISA 2003 수학 평가 문항 85개에 한 구체 인 문항

정보를 나타낸 것으로, 수학 평가틀의 삼차원인 상황과 맥락, 수학 내용, 수학

과정과 문항 유형을 제시하 다.


- 36 -


키 재기(2) 교육적 불확실성 반성 복합 선택형

키 재기(3) 교육적 불확실성 반성 선택형

동전 던지기 개인적 불확실성 연결 선택형

객실 번호 공적 양 연결 개방형 서술형

수출(1) 공적 불확실성 재생 폐쇄형 서술형

수출(2) 공적 불확실성 연결 선택형

점자 공적 양 반성 폐쇄형 서술형

온도계 귀뚜라미(1) 학문적 변화와 관계 재생 개방형 서술형

온도계 귀뚜라미(2) 학문적 변화와 관계 반성 개방형 서술형

타일 붙이기(1) 공적 공간과 모양 재생 선택형

나머지 한 변 학문적 공간과 모양 반성 개방형 서술형

돼지우리 만들기 공적 공간과 모양 재생 개방형 서술형

알록 달록 알사탕 개인적 불확실성 재생 선택형

과학 시험 교육적 불확실성 재생 단답형

달리기 기록 교육적 양 재생 폐쇄형 서술형

선반 직업적 양 연결 개방형 서술형

현금 인출(1) 공적 양 연결 복합 선택형

현금 인출(2) 공적 양 연결 개방형 서술형

폐기물 학문적 불확실성 반성 개방형 서술형

지진 학문적 불확실성 반성 선택형

피자 선택 직업적 불확실성 연결 개방형 서술형

시험 결과 교육적 불확실성 연결 개방형 서술형

스케이트 보드(1) 개인적 양 재생 개방형 서술형

스케이트 보드(2) 개인적 양 재생 선택형

스케이트 보드(3) 개인적 양 연결 개방형 서술형

계단 직업적 공간과 모양 재생 단답형

주사위 개인적 공간과 모양 연결 복합 선택형

전화 통화 요금 공적 양 반성 선택형

리프트(1) 공적 양 재생 선택형

리프트(2) 공적 불확실성 반성 선택형

정지하는 자동차 학문적 변화와 관계 반성 선택형

수첩 만들기 개인적 공간과 모양 연결 폐쇄형 서술형

숫자 검사(1) 학문적 양 연결 복합 선택형

숫자 검사(2) 학문적 양 반성 개방형 서술형

대통령에 대한 여론 조사 공적 불확실성 연결 개방형 서술형

최고의 자동차(1) 공적 변화와 관계 재생 개방형 서술형

최고의 자동차(2) 공적 변화와 관계 반성 개방형 서술형

예상 강우량 공적 불확실성 연결 선택형

컴퓨터 게임 개인적 불확실성 재생 선택형

통조림 캔 직업적 불확실성 연결 개방형 서술형

계단 모양 교육적 양 재생 단답형

자전거(1) 개인적 양 연결 단답형

자전거(2) 개인적 양 재생 개방형 서술형

자전거(3) 개인적 변화와 관계 재생 개방형 서술형

이산화탄소(1) 학문적 불확실성 재생 개방형 서술형


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이산화탄소(2) 학문적 불확실성 연결 개방형 서술형

이산화탄소(3) 학문적 양 연결 개방형 서술형

지붕면의 수 개인적 공간과 모양 연결 복합 선택형

2 ) 수 학 평 가틀 에 따 른 문 항 구성

이 에서는 수학 평가틀의 삼차원인 상황과 맥락, 수학 내용, 수학 과정

과 문항 유형에 따른 수학 문항의 구성 비율을 살펴보기로 한다.

가) 상황과 맥락

상황과 맥락에 따른 수학 문항의 분포는 다음의 <표 Ⅱ-5>에 제시되어 있다.

개인 상황에 해당하는 문항이 18개(21.2%), 교육 상황에 해당하는 문항이 15

개(17.6%), 직업 상황에 해당하는 문항이 5개(5.9%), 공 상황에 해당하는 문

항이 29개(34.1%), 학문 상황에 해당하는 문항이 18개(21.2%)이다.

상황과 맥락 문항 수(%)

문항 유형

선택형복합

선택형폐쇄형 서술형

개방형 서술형

단답형

개인적 상황 18 (21.2) 5 3 1 3 6

교육적 상황 15 (17.6) 2 4 5 2 2

직업적 상황 5 (5.9) 0 0 1 0 4

공적 상황 29 (34.1) 8 2 4 8 7

학문적 상황 18 (21.2) 2 2 2 8 4

합계85

(100)17

(20.0)11

(12.9)13

(15.3)21

(24.7)23

(27.1)

<표 Ⅱ-5> 상황과 맥락에 따른 수학 영역 문항 분포

나) 수학 내용

수학 내용, 즉 역통합 개념에 따른 수학 문항의 분포는 다음의 <표 Ⅱ


- 38 -

-6>에 제시되어 있다. 양에 해당하는 문항이 23개(27.1%), 공간과 모양에 해당하

는 문항이 20개(23.5%), 변화와 계에 해당하는 문항이 22개(25.9%), 불확실성

에 해당하는 문항이 20개(23.5%)로, 네 개의 하 역에 걸쳐 고르게 문항이 출

제되었다.

수학적 내용 문항 수(%)

문항 유형

선택형복합

선택형

폐쇄형

서술형

개방형

서술형단답형

양 23 (27.1) 4 2 2 1 14

공간과 모양 20 (23.5) 4 4 6 4 2

변화와 관계 22 (25.9) 1 2 4 11 4

불확실성 20 (23.5) 8 3 1 5 3

합계85

(100)

17

(20.0)

11

(12.9)

13

(15.3)

21

(24.7)

23

(27.1)

<표 Ⅱ-6> 수학적 내용에 따른 수학 영역 문항 분포

다) 수학 과정

수학 과정에 따른 수학 문항의 분포는 다음의 <표 Ⅱ-7>에 제시되어 있다.

재생에 해당하는 문항이 26개(30.6%), 연결에 해당하는 문항이 40개(47.0%), 반

성에 해당하는 문항이 19개(22.4%)이다.

수학적 과정 문항 수(%)

문항 유형

선택형복합

선택형

폐쇄형

서술형

개방형

서술형단답형

재생 26 (30.6) 7 0 7 3 9

연결 40 (47.0) 5 9 4 9 13

반성 19 (22.4) 5 2 2 9 1

합계85

(100)

17

(20.0)

11

(12.9)

13

(15.3)

21

(24.7)

23

(27.1)

<표 Ⅱ-7> 수학적 과정에 따른 수학 영역 문항 분포


- 39 -

한편, <표 Ⅱ-5>～<표 Ⅱ-7>에서 알 수 있는 바와 같이, PISA 2003 본검사

수학 역은 선택형 문항이 17개(20.0%), 복합 선택형 문항이 11개(12.9%), 단답

형 문항이 23개(27.1%), 폐쇄형 서술형 문항이 13개(15.3%), 개방형 서술형 문항

이 21개(24.7%)로 구성되어 있다. 특히 서술형 문항(폐쇄형 서술형 문항과 개방

형 서술형 문항)은 그 비 이 40%로서, 규모의 성취도 평가로서는 서술형 문

항이 차지하는 비 이 매우 큼을 알 수 있다. PISA의 주요 목 이 학생들이 학

교에서 배우는 교과서에서 다루는 형 인 문제해결 능력의 평가가 아닌, 수학

지식을 동원하여 다양한 상황의 문제를 해결할 수 있는가 하는 수학 소양

을 평가하는 데 있기 때문에, 서술형 문항이 차지하는 비 이 여타의 규모 성

취도 평가에 비해 크다고 할 수 있다.

2 . 우 리 나 라 학 생 의 수 학 성취 도 분 석

가. P I S A 2 0 0 3 수 학 성취 도 개

PISA 2003에 참가한 국가는 OECD 국가 30개국, 비OECD 국가 11개국으로,

총 41개국이다. 우리나라의 학생들은 PISA 2003에 참가한 41개국 에서 상

수 에 속한 것으로 나타났다.

수학 성취도 평균 수로 보았을 때, 홍콩, 핀란드, 우리나라 순으로 나타났으

며, 홍콩, 핀란드, 우리나라의 평균 수 차이는 95% 신뢰 수 에서 통계 으로

유의미한 것은 아니다. 따라서 홍콩이나 핀란드의 만 15세 학생들의 수학 성취도

가 우리나라 학생들보다 통계 으로 의미 있는 수 에서 높다고 말할 수 없다.

우리나라에 이어 평균 수가 높은 나라는 네덜란드, 리히텐슈타인, 일본, 캐나

다, 벨기에, 마카오- 국, 스 스, 호주, 뉴질랜드 순으로 나타났다. 이 에서 홍

콩, 핀란드, 우리나라, 네덜란드, 리히텐슈타인, 일본의 평균 수 차이는 95% 신

뢰 수 에서 통계 유의미성이 없는 것으로 나타났다. 다시 말해서, 평균 수

에 있어서는 홍콩이 가장 높은 수를 받았지만, 홍콩의 수학 성취도 순 를 1


- 40 -

라고 표 하는 것은 정확하지 않다(OECD, 2004). 오히려, 표본과 측정에서의 오

차를 고려할 때, 홍콩이 정확히 1 라고 말하는 신에, 홍콩은 95% 신뢰 수

에서 1 ～3 에 치해 있으며, 핀란드는 1 ～4 에, 우리나라는 1 ～5 에

치해 있다고 말하는 것이 더 정확한 표 이다.

PISA 2003 참가국들의 평균 수와 참가국들의 평균 수 차이의 통계 유

의미성을 비교한 결과는 다음의 [그림 Ⅱ-1］과 같다.9)

9) [그림 Ⅱ-1]에서의 수학적 소양 점수는 문항반응 이론에 의한 척도화 방법에 근거하여 OECD 국가 학생 전체의 평균을 500점, 표준편차를 100으로 하는 점수 체계로 환산한 것이다. 이러한 점수 체제에서는 OECD 국가 학생들의 2/3가 400점 이상 600점 이하에 속하게 된다.


- 41 -

OECD 평균보다 통계적으로 유의미하게 높은 국가 차이 없음 OECD 평균보다 통계적으로 유의미하게 낮음

수학적

소양

홍콩-

중국

핀란드

한국

네덜란드

리히텐슈타인

일본

캐나다

벨기에

마카오-

중국

스위스

호주

뉴질랜드

체코

아이슬란드

덴마크

프랑스

스웨덴

오스트리아

독일

아일랜드

슬로바키아

노르웨이

룩셈부르크

폴란드

헝가리

스페인

라트비아

미국

러시아

포르투갈

이탈리아

그리스

세르비아

터키

우루과이

태국

멕시코

인도네시아

튀니지

브라질

평균

점수

550

544

542

538

536

534

532

529

527

527

524

523

516

515

514

511

509

506

503

503

498

495

493

490

490

485

483

483

468

466

466

445

437

423

422

417

385

360

359

356

OECD 평균보다 통계적으로 유의미하게 높음

홍콩-중국 550 ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

핀란드 544 ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

한국 542 ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

네덜란드 538 ― ― ― ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

리히텐슈타인 536 ― ― ― ― ― ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

일본 534 ― ― ― ― ― ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

캐나다 532 ▼ ▼ ― ― ― ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

벨기에 529 ▼ ▼ ▼ ― ― ― ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

마카오-중국 527 ▼ ▼ ▼ ― ― ― ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

스위스 527 ▼ ▼ ▼ ― ― ― ― ― ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

호주 524 ▼ ▼ ▼ ▼ ― ― ― ― ― ― ― ― ▲ ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

뉴질랜드 523 ▼ ▼ ▼ ▼ ― ― ― ― ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

체코 516 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ― ― ― ― ― ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

아이슬란드 515 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ▼ ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

덴마크 514 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ― ― ― ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

프랑스 511 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ― ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

스웨덴 509 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ― ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

차이 없음

오스트리아 506 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ― ― ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

독일 503 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ▼ ― ― ― ― ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

아일랜드 503 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ▼ ― ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

슬로바키아 498 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ― ― ― ― ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

OECD 평균보다 통계적으로 유의미하게 낮음

노르웨이 495 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ― ― ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

룩셈부르크 493 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ▼ ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

폴란드 490 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ▼ ― ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

헝가리 490 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ▼ ― ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

스페인 485 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

라트비아 483 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ― ― ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

미국 483 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

러시아 468 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

포르투갈 466 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

이탈리아 466 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

그리스 445 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

세르비아 437 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲ ▲

터키 423 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲

우루과이 422 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ― ― ▲ ▲ ▲ ▲

태국 417 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ― ▲ ▲ ▲ ▲

멕시코 385 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▲ ▲ ▲

인도네시아 360 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ―

튀니지 359 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ―

브라질 356 ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ― ―

* Bonferroni 적용안함 * Bonferroni 적용함

: 비교국에 비해 통계적으로 유의미하게 높음 ▲ : 비교국에 비해 통계적으로 유의미하게 높음: 통계적으로 유의미한 차이 없음 ― : 통계적으로 유의미한 차이 없음: 비교국에 비해 통계적으로 유의미하게 낮음 ▼ : 비교국에 비해 통계적으로 유의미하게 낮음

[그림 Ⅱ-1] PISA 2003 참가국의 수학 성취도 평균 비교


- 42 -

[그림 Ⅱ-1]에 나타난 참가국들의 평균 수는 학교 체제와 교육 체제의 질을

평가하는 데에 형 으로 사용되는 수치이다. 그러나 평균 수는 학생들의 수

학 성취도에 한 체 인 상을 제공하지 못하며, 개별 인 교실, 학교, 교육 체

제 내에서의 요한 변인들의 향력을 감출 수 있으므로 주의해서 악할 필요

가 있다. TIMSS(the Trends in International Mathematics and Science Study)

결과에 따르면, 학생들의 수학 성취도 차이에서 국가간 차이가 미치는 향력은

12%에 불과하며, 이는 여러 국가들의 성취도 차이의 12%만을 평균 수 비교를

통해서 악할 수 있음을 의미한다(OECD, 2004). 학생들의 성취도 차이에서의

나머지 부분은 한 국가 내의 교육 체제와 여러 교육 로그램들 간의 차이 , 학

교들 간의 차이 , 한 학교 내에서의 학생들 간의 차이 에서 기인한다는 것이

다.

<표 Ⅱ-8>은 PISA 2003 참가국의 수학 성취도 분포를 백분 (퍼센타일)로 나

타낸 것으로서, 5백분 , 10백분 , 25백분 , 75백분 , 90백분 , 95백분 의 학

생들의 수를 나타낸 것이다.10)

10) 표에 제시된 OECD 평균과 OECD 국가별 평균은 PISA 2003에 참가한 41개 국가 중에서 OECD 국가인 30개의 결과를 대상으로 한 것이다. 소수점 첫째자리에서 반올림하여 점수 차이가 일치하지 않을 수 있다.


- 43 -

순위 국가명평균 점수(표준편차)

백분위 점수95th-5th

5th 10th 25th 75th 90th 95th

1 홍콩-중국 550 (100) 374 417 485 622 672 700 326

2 벨기에 529 (110) 334 381 456 611 664 693 360

3 한국 542 (92) 388 423 479 606 659 690 302

3 일본 534 (101) 361 402 467 605 660 690 329

5 리히텐슈타인 536 (99) 362 408 470 609 655 686 325

6 스위스 527 (98) 359 396 461 595 652 684 325

7 네덜란드 538 (93) 385 415 471 608 657 683 298

8 뉴질랜드 523 (98) 358 394 455 593 650 682 324

9 핀란드 544 (84) 406 438 488 603 652 680 274

10 호주 524 (95) 364 399 460 592 645 676 311

11 캐나다 532 (87) 386 419 474 593 644 673 286

12 체코 516 (96) 358 392 449 584 641 672 314

13 마카오-중국 527 (87) 382 414 467 587 639 668 286

14 덴마크 514 (91) 361 396 453 578 632 662 301

14 스웨덴 509 (95) 353 387 446 576 630 662 309

14 독일 503 (103) 324 363 432 578 632 662 338

17 오스트리아 506 (93) 353 384 439 571 626 658 305

17 아이슬란드 515 (90) 362 396 454 578 629 658 295

19 프랑스 511 (92) 352 389 449 575 628 656 304

20 슬로바키아 498 (93) 342 379 436 565 619 648 306

21 노르웨이 495 (92) 343 376 433 560 614 645 301

22 헝가리 490 (94) 335 370 426 556 611 644 309

23 룩셈부르크 493 (92) 338 373 430 557 611 641 303

23 아일랜드 503 (85) 360 393 445 562 614 641 281

25 폴란드 490 (90) 343 376 428 553 607 640 297

26 미국 483 (95) 323 356 418 550 607 638 315

27 라트비아 483 (88) 339 371 424 544 596 626 287

27 스페인 485 (88) 335 369 426 546 597 626 291

29 이탈리아 466 (96) 307 342 400 530 589 623 316

30 러시아 468 (92) 319 351 406 530 588 622 304

31 터키 423 (105) 270 300 351 485 560 614 344

32 포르투갈 466 (88) 321 352 406 526 580 610 289

33 그리스 445 (94) 288 324 382 508 566 598 310

34 우루과이 422 (100) 255 291 353 491 550 583 328

35 세르비아 437 (85) 299 329 379 493 546 579 280

36 태국 417 (82) 290 316 361 469 526 560 270

37 브라질 356 (100) 203 233 286 419 488 528 326

38 멕시코 385 (85) 247 276 327 444 497 527 280

39 튀니지 359 (82) 229 256 303 412 466 501 273

40 인도네시아 360 (81) 233 260 306 412 466 499 266

OECD 전체 489 (104) 315 352 418 563 622 655 341

OECD 국가별 평균 500 (100) 332 369 432 571 628 660 328

※ 상위 5%(95백분위) 학생 점수의 순위임.

<표 Ⅱ-8> PISA 2003 참가국의 수학 성취도 분포


- 44 -

<표 Ⅱ-8>에서 우리나라 95백분 에 해당하는 수 690은, 우리나라의 상

5% 학생들이 690 을 받았음을 나타낸다. 이 표를 통하여, 한 국가 내에서의

PISA 수의 상 분포, 즉 한 국가 내에서 가장 높은 수 의 수행과 가장 낮

은 수 의 수행을 보이는 학생들간의 성취도 차이를 알 수 있다.

의 표에서 상 5%(95th)에 속하는 학생들을 심으로 살펴보았을 때, 우리

나라 학생들의 성취도는 홍콩, 벨기에에 이어 일본과 함께 세 번째로 높은 수

이며, 특히 일본과 비교해서는 상 10% 학생들의 수는 일본이 더 높지만 상

25%의 수는 우리나라가 더 높다. 한, 하 5%(5th), 하 10%(10th), 하

25%(25th)에 속하는 학생들의 성취도는 핀란드에 이어 두 번째로 높은 수

임을 알 수 있다. 이와 같은 결과를 우리나라 학생들의 평균 수와 비교해 보

면, 우리나라의 상 권 학생들과 하 권 학생들의 수학 성취도는 평균 수와 일

되게 각각 세 번째, 두 번째로 높은 수를 기록했음을 알 수 있다.

이는 PISA 2000과 TIMSS-R에서 우리나라 상 권 학생들이 우리나라와 평균

수가 비슷한 국가들의 상 권 학생들에 비해 다소 낮은 수학 성취도를 나타낸

결과(최승 외, 2001; 박정 외, 2001)와 비되는 결과이다. 실제로 PISA 2000

수학 역에서, 우리나라 학생들의 평균 수는 일본, 홍콩에 이어 세 번째로 높

은 수 이었지만 상 5% 학생들의 수는 일곱 번째로 높은 수 으로서, 우리

나라 학생들의 평균 인 수학 성취도에 비하여 상 학생들의 성취도는 상

으로 낮은 것으로 보고되었다(최승 외, 2001). PISA 2000에서 나타났던 이와

같은 상이 PISA 2003에서 개선되었다고 할 수 있다.

우리나라와 일본 학생들을 비교해 보면, 상 5%, 상 10%, 상 25% 수

에서는 우리나라와 일본 학생들의 성취도가 비슷하지만, 하 5%, 하 10%, 하

25% 수 에서는 우리나라 학생들이 일본 학생들보다 높은 수학 성취도를 나

타냈다. 이러한 특징으로부터, 우리나라의 상 권 학생들과 일본의 상 권 학생

들의 수학 성취도는 비슷하지만 우리나라의 하 권 학생들의 성취도가 일본의

하 권 학생들보다 높음으로 인해, 체 인 평균 수에서 우리나라는 세번째,

일본은 여섯번째로 나타났음을 알 수 있다.

한편, 한 국가내 상 학생(상 5% 학생들)과 하 학생(하 5% 학생들)간

의 성취도 차이를 살펴보면, 우리나라는 302 으로서 OECD 국가들의 평균 차이

인 328 보다 작았다. 우리나라 학생들간의 수 차이는 평균 수가 높은 다른

상 권 국가들 에서 작은 편이며, 동아시아의 상 국가인 홍콩(326 ), 일본

(329 ) 보다 작은 것으로 나타났다. 이로부터 우리나라에서는 상․하 학생들


- 45 -

사이의 성취도 불균형이 다른 국가들에 비해서 다소 완화된 양상을 보임을 알

수 있다. 이러한 특징은 PISA 2000에서도 비슷하게 나타난 바 있다(노국향,

2001).

비슷한 수 의 평균 수를 나타낸 국가들일지라도 한 국가 내 학생들간의 성

취도 차이는 매우 다르게 나타난다. 를 들어, 수학 체 평균 수에서 홍콩에

이어 두 번째로 높은 수를 보인 핀란드의 경우에는 상 5%, 상 10%, 상

25%에 속하는 학생들의 수는 다른 상 권 국가에 비해 다소 떨어지지만, 하

5%, 하 10%, 하 25%에 속하는 학생들의 수가 다른 나라에 비해 매우 높

은 것으로 나타났다. 이는 핀란드 학생들간의 성취도 불균형이 평균 수가 높은

상 국가들 에서 가장 작음을 의미한다.

나 . 수 학 평 가틀 에 따 른 성취 도 분 석

1) 수 학 내 용 역 별 성취 도 분 석

수학 내용의 하 역인 공간과 모양, 변화와 계, 양, 불확실성 역에서

의 수학 성취도의 상 비교는 우리나라의 수학과 교육과정에 내재되어 있는

강 과 약 , 그리고 교육과정의 효과에 한 시사 을 제시하므로 정책 으로

매우 요하다. 그러나 수학의 네 역 사이의 수를 직 으로 비교하는 것은

바람직하지 않으며, 통계 인 유의미성을 심으로 살펴보는 것이 하다.

<표 Ⅱ-9>는 PISA 2003 참가국의 내용 역별 수학 성취도 수를 나타낸

것이다.


- 46 -

순위

공간과 모양 변화와 관계 양 불확실성

국가명평균

점수국가명

평균

점수국가명

평균

점수국가명

평균

점수

1 홍콩-중국 558 네덜란드 551 핀란드 549 홍콩-중국 558

2 일본 553 한국 548 홍콩-중국 545 네덜란드 549

3 한국 552 핀란드 543 한국 537 핀란드 545

4 스위스 540 홍콩-중국 540 리히텐슈타인 534 캐나다 542

5 핀란드 539 리히텐슈타인 540 마카오-중국 533 한국 538

6 리히텐슈타인 538 캐나다 537 스위스 533 뉴질랜드 532

7 벨기에 530 일본 536 벨기에 530 마카오-중국 532

8 마카오-중국 528 벨기에 535 네덜란드 528 호주 531

9 체코 527 뉴질랜드 526 캐나다 528 일본 528

10 네덜란드 526 호주 525 체코 528 아이슬란드 528

11 뉴질랜드 525 스위스 523 일본 527 벨기에 526

12 호주 521 프랑스 520 호주 517 리히텐슈타인 523

13 캐나다 518 마카오-중국 519 덴마크 516 아일랜드 517

14 오스트리아 515 체코 515 독일 514 스위스 517

15 덴마크 512 아이슬란드 509 스웨덴 514 덴마크 516

16 프랑스 508 덴마크 509 아이슬란드 513 노르웨이 513

17 슬로바키아 505 독일 507 오스트리아 513 스웨덴 511

18 아이슬란드 504 아일랜드 506 슬로바키아 513 프랑스 506

19 독일 500 스웨덴 505 뉴질랜드 511 체코 500

20 스웨덴 498 오스트리아 500 프랑스 507 오스트리아 494

21 폴란드 490 헝가리 495 아일랜드 502 폴란드 494

22 룩셈부르크 488 슬로바키아 494 룩셈부르크 501 독일 493

23 라트비아 486 노르웨이 488 헝가리 496 룩셈부르크 492

24 노르웨이 483 라트비아 487 노르웨이 494 미국 491

25 헝가리 479 룩셈부르크 487 스페인 492 헝가리 489

26 스페인 476 미국 486 폴란드 492 스페인 489

27 아일랜드 476 폴란드 484 라트비아 482 슬로바키아 476

28 러시아 474 스페인 481 미국 476 라트비아 474

29 미국 472 러시아 477 이탈리아 475 포르투갈 471

30 이탈리아 470 포르투갈 468 러시아 472 이탈리아 463

31 포르투갈 450 이탈리아 452 포르투갈 465 그리스 458

32 그리스 437 그리스 436 세르비아 456 터키 443

33 세르비아 432 터키 423 그리스 446 러시아 436

34 태국 424 세르비아 419 우루과이 430 세르비아 428

35 터키 417 우루과이 417 태국 415 태국 423

36 우루과이 412 태국 405 터키 413 우루과이 419

37 멕시코 382 멕시코 364 멕시코 394 멕시코 390

38 인도네시아 361 튀니지 337 튀니지 364 인도네시아 385

39 튀니지 359 인도네시아 334 브라질 360 브라질 377

40 브라질 350 브라질 333 인도네시아 357 튀니지 363

OECD 전체 486 OECD 전체 489 OECD 전체 487 OECD 전체 492

OECD 국가별

평균496

OECD 국가별

평균499

OECD 국가별

평균501

OECD 국가별

평균502

<표 Ⅱ-9> PISA 2003 참가국의 내용 영역별 수학 성취도


- 47 -

우리나라의 내용 역별 평균 수를 다른 국가들과 비교해 보면, 공간과 모양

역에서 우리나라는 홍콩, 일본에 이어 세 번째로 나타났으며, 홍콩, 일본, 우리

나라의 수학 성취도의 차이는 통계 으로 유의미한 수 이 아니다. 변화와 계

역에서는 네덜란드에 이어 두 번째로 나타났으며, 네덜란드와 우리나라의 수학

성취도의 차이는 통계 으로 유의미한 수 이 아니다. 양 역에서는 핀란드, 홍

콩에 이어 세 번째로 나타났으며, 핀란드, 홍콩, 우리나라의 수학 성취도의 차이

는 통계 으로 유의미한 수 이 아니다. 그러나 불확실성 역에서는 홍콩, 네덜

란드, 핀란드, 캐나다에 이어 다섯 번째로 나타났으며, 우리나라의 수는 홍콩,

네덜란드, 핀란드보다 통계 으로 유의미하게 낮은 수 으로 나타났다. 이러한

결과로부터 우리나라 학생들은 네 개의 역 에서 유일하게 불확실성 역에

서 다른 상 권 국가들에 비해 통계 으로 낮은 수 임을 알 수 있다.

한편, 우리나라 학생들의 성취도를 공간과 모양, 변화와 계, 양, 불확실성으

로 나 어 각 역별 성취도 차이를 비교한 결과, 공간과 모양, 변화와 계, 양

사이에는 통계 유의미성이 나타나지 않은 반면, 불확실성 역은 공간과 모양,

변화와 계 역에 비해 통계 으로 유의미하게 낮은 수 으로 나타났다

(OECD, 2004).

우리나라의 내용 역별 성취도를 다른 나라와 비교한 결과, 그리고 우리나라

내에서 비교한 결과, 양자 모두로부터 불확실성 역이 취약한 것으로 나타났다.

내용 역별 분석 결과로 나타난 이러한 특징은, 우리나라의 수학과 교육과정에

시사 을 다고 할 수 있다. PISA 2003의 불확실성 역은 제7차 교육과정의

확률과 통계 역과 매우 한 련을 맺는바, 확률과 통계 역의 교육과정

교과서에 개선의 여지가 있음을 시사한다고 할 수 있다.

우리나라 학생들이 불확실성 역에서 독특하게 나타낸 특징은, 불확실성 역

에 속하는 복합 선택형 문항에서 매우 낮은 정답률을 보 다는 것이다. 우리나라

학생들은 불확실성 역에 속하는 3개의 복합 선택형 문항에 해 각각 29.5%

(복권 추첨-M408Q01), 14.2%(키 재기-M421Q02), 27.1%(교통 수단-M420Q01)의 낮

은 정답률을 나타내었다. 한 개방형 서술형 문항인 강도 사건(M179Q01)에 해서도

27.6%의 낮은 정답률을 나타냈다.

복합 선택형 문항은 한 문항에 해 4개 는 5개의 하 문항을 명제의 형식

으로 제시하면서 그 명제가 참인지 거짓인지를 단하도록 요구한다. 그리고 각

각의 명제(하 문항)의 참․거짓을 모두 옳게 답한 경우에만 그 문항에 옳게 답

한 것으로 인정한다.


- 48 -

불확실성 역의 복합 선택형 문항에서 낮은 성취도를 나타냈다는 것은 우리

나라 학생들이 불확실성 개념과 련된 명제의 참․거짓을 정확하게 단하거나

추론하지 못함을 의미한다. 실제로, 우리나라의 확률과 통계 역의 교육과정과

교과서는 확률과 통계와 련된 개념과 사고보다는 알고리즘을 통한 과도한 계

산, 조합론 주의 내용이 주로 다루어지고 있다는 문제 이 지속 으로 제기되

어 왔다(우정호, 1998). PISA 2003의 결과는 이러한 주장을 다소간은 뒷받침한다

고 할 수 있으며, 우리나라의 확률과 통계 교육과정을 바람직한 방향으로 개선할

필요가 있음을 시사한다.

2 ) 수 학 과 정 별 성취 도 분 석

수학 과정의 하 역은 재생, 연결, 반성이며, 세 하 역의 정답률의 평

균과 표 편차는 <표 Ⅱ-10>과 같다.

수학적 과정국내(N1)=1,656) 국제2) (N=81,502)

평균 정답률(%) 표준편차 평균 정답률(%) 표준편차

재생 74.4 12.1 63.3 15.4

연결 52.5 18.1 42.6 15.7

반성 43.1 20.6 32.8 16.4

1) 평균 사례수 (국내: F= 21.051, p<.001)

2) 한국 자료가 포함된 총 41개국의 결과

<표 Ⅱ-10> 수학적 과정에 따른 정답률의 평균과 표준편차

수학 과정에 따른 우리나라 학생들의 정답률의 평균 차이는 신뢰도 99% 수

에서 통계 으로 유의미한 것으로 나타났다. Schéfe 검증법을 이용한 사후 검

정 결과, 재생 역과 연결 역(p<.001), 재생 역과 반성 역(p<.001)의 정답

률이 통계 으로 유의미하게 차이가 나타났다. 즉, 재생 역의 정답률은 연결

역에 비하여 유의미하게 높은 수 이며(21.9% 차이), 반성 역에 비해서도 유

의미하게 높다(31.3% 차이).

표 편차는 재생 역에서 작게 나타났으며, 연결 역, 반성 역 순으로 높

아졌다. 이는 재생 역에 속하는 문항의 정답률은 체로 높으며 문항간 정답률

의 차이가 크지 않음을 의미하고, 반성 역에 속하는 문항의 정답률은 체로

낮으며 문항간 정답률 차이도 큼을 의미한다.

[그림 Ⅱ-2]는 수학 과정의 하 역 각각에 속하는 문항들에 한 우리나

라 학생들의 정답률을 나타낸 것이다. 재생, 연결, 반성으로 갈수록 정답률이 낮


- 49 -

아지는 경향이 있음을 쉽게 알 수 있다. 이러한 특징은 재생, 연결, 반성으로 갈

수록 문항이 복잡해지며 독창 이고 고차원 인 해결 방법이 필요하기 때문에

나타난다고 할 수 있다.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

재생 연결 반성

정답

률(%

)

[그림 Ⅱ-2] 수학적 과정에 따른 정답률의 분포

3 ) 상 황 과 맥 락 별 성취 도 분 석

PISA 2003에서 상황과 맥락은 개인 상황, 교육 /직업 상황, 공 상황,

학문 상황의 네 가지의 하 역으로 구분된다. 그러나 본 분석에서는 교육

상황과 직업 상황을 구분하 다. 상황과 맥락에 따른 정답률의 평균과 표 편

차는 <표 Ⅱ-11>과 같다.

상황과 맥락국내(N=1,655) 국제1) (N=81,348)


개인적 상황 59.2 23.4 51.6 21.0

교육적 상황 58.4 19.5 44.2 18.3

직업적 상황 63.7 15.8 53.7 19.3

공적 상황 56.1 20.8 47.2 20.7

학문적 상황 54.1 22.2 41.5 17.6

1) 한국 자료가 포함된 총 41개국의 결과 (국내: F= 0.279, p>.001)

<표 Ⅱ-11> 상황과 맥락에 따른 정답률의 평균과 표준편차


- 50 -

우리나라 학생들의 상황과 맥락의 하 역별 정답률은 통계 으로 유의미한

차이는 아닌 것으로 나타났다. 우리나라 학생들이 가장 높은 정답률을 보인 역

은 직업 상황(63.7%)이며, 그 다음으로는 개인 상황, 교육 상황, 공 상

황, 학문 상황 순으로 각각 59.2%, 58.4%, 56.1%, 54.1%의 정답률을 나타냈다.

가장 높은 결과를 나타낸 직업 상황과 가장 낮은 결과를 나타낸 학문 상황

사이의 정답률 차이는 9.6%이다.

[그림 Ⅱ-3]은 상황과 맥락의 하 역에 속하는 각 문항에 한 우리나라 학

생들의 정답률을 나타낸 것이다.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

개인적 교육적 직업적 공적 학문적

정답

률(%

)

[그림 Ⅱ-3] 상황과 맥락에 따른 정답률의 분포

직업 상황에서 정답률이 가장 높은 이유는, 직업 상황에 속하는 5개 문항

들에 한 정답률이 한 문항을 제외하고 모두 50% 이상이라는 결과에서 비롯된

것으로 단된다. 반면에 학문 상황에서 정답률이 다소 낮은 것은 PISA 2003

수학 문항 에서 매우 낮은 정답률을 보인 두 문항, 온도계 귀뚜라미(2) 문항과

이산화탄소(3) 문항이 학문 상황에 속해 있기 때문인 것으로 단된다.

4 ) 문 항 유 형 별 성취 도 분 석

수학 문항 유형은 선택형, 복합 선택형, 단답형, 폐쇄형 서술형, 개방형 서술형

으로 구분된다. 문항 유형에 따른 정답률의 평균과 표 편차를 나타내면 <표 Ⅱ


- 51 -

-12>와 같다.

문항 유형국내(N=1,655) 국제1) (N=81,444)


선택형 68.7 12.8 54.2 16.8

복합 선택형 46.8 20.6 40.2 14.2

단답형 61.9 19.4 53.2 17.1

폐쇄형 서술형 68.8 17.5 59.2 19.0

개방형 서술형 40.7 17.8 29.2 14.2

1) 한국 자료가 포함된 총 41개국의 결과 (국내: F= 8.896, p<.001)

<표 Ⅱ-12> 문항 유형에 따른 정답률의 평균과 표준편차

우리나라 학생들의 문항 유형에 따른 정답률의 평균 차이는 신뢰도 99% 수

에서 통계 으로 유의미한 것으로 나타났다. Schéfe 검증법을 이용한 사후 검정

결과 선택형과 복합 선택형(p<.05), 선택형과 개방형 서술형(p<.001), 단답형과

개방형 서술형(p=.001)의 정답률이 통계 으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나

타났다. 즉, 선택형은 복합 선택형에 비하여 유의미하게 높은 수 이며(21.9% 차

이), 개방형 서술형에 비해서도 높다(28% 차이). 한, 단답형 역시 개방형 서술

형에 비해 유의미하게 높은 수 으로 나타났다(21.2%).

[그림 Ⅱ-4]는 각각의 문항 유형에 속하는 문항들에 한 우리나라 학생들의

정답률 분포를 나타낸 것이다.

정답률 평균이 60% 이상으로 나타난 단답형, 폐쇄형 서술형, 선택형 문항들의

정답률은 주로 50% 이상에서 나타나는 반면, 정답률 평균이 낮게 나타난 복합

선택형 문항들과 개방형 서술형 문항들의 정답률은 50% 이하에서 더 많이 나타

나고 있다.

우리나라의 학생들이 선택형, 단답형, 폐쇄형 서술형 문항에서 높은 정답률을

나타내고, 개방형 서술형에서 낮은 정답률을 나타낸 것은 충분히 측된 결과이

다. 그러나, 복합 선택형 문항들에서의 낮은 정답률은 다른 해석을 필요로 한

다. 복합 선택형 문항은 부분 한 문항 내에 3-5개의 하 문항을 포함하며, 이

와 같은 여러 개의 하 문항에 해 모두 정답을 한 경우에 맞은 것으로 인정

된다. 따라서 복합 선택형 문항 하나에 속하는 하 문항들 에 하나라도 오답

을 했다면, 복합 선택형 문항 자체에 해서는 오답을 한 것으로 간주된다. 이러

한 채 기 으로 인해, 복합 선택형 문항에 한 정답률이 낮게 나타난 것으로


- 52 -

단된다. 한 복합 선택형 문항에서 학생들의 정답률이 낮다는 것은, 우리나라

학생들이 어떤 하나의 개념이나 원리와 련하여 일 이고 논리 인 추론을

하는 능력이 다소 미흡함을 의미한다고 할 수 있다.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

선택형 복합 선택형 단답형 폐쇄형 서술형 개방형 서술형

정답

률(%

)

[그림 Ⅱ-4] 문항 유형에 따른 정답률의 분포

다 . P I S A 2 0 0 0 과 P I S A 2 0 0 3 의 성취 도 추 이 분 석

1) 수 학 내 용 역 별 추 이 분 석

수학 내용 역은 공간과 모양, 변화와 계, 양, 불확실성의 하 역으로 구

분되어 있다.11) PISA 2000에서는 수학이 보조 역이었으므로, 네 개의 내용

역 에서 공간과 모양, 변화와 계에 해서만 평가가 실시되었다. 따라서

PISA 2000과 PISA 2003의 수학 성취도 추이 변화는 공간과 모양, 변화와 계

역에 해서만 살펴볼 수 있다.

11) 공간과 모양, 변화와 관계, 양, 불확실성의 네 영역 각각에 대한 상세한 수학 성취도는 다음 절에서 살펴보기로 한다.


- 53 -

가) 공간과 모양

공간과 모양 역에서 우리나라 학생의 평균 수는 PISA 2000에서는 538

이었던 것이 PISA 2003에서는 552 으로 14 상승하 으며, 이 차이는 신뢰도

95% 수 에서 통계 으로 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 따라서 우리나라의

2003년에 만 15세인 학생들과 2000년에 만 15세 학생들의 공간과 모양에서의 성

취도에는 통계 으로 유의미한 차이가 존재하지 않는다고 할 수 있다. 다시 말해

서, 2003년에 만 15세인 우리나라 학생들의 공간과 모양에서의 성취도는 2000년

에 만 15세인 학생들과 비교했을 때, 높아졌거나 낮아졌다고 할 수 없다.

<표 Ⅱ-13>은 공간과 모양 역에서의 PISA 참가국들의 평균 수 변화와

통계 유의미성을 나타낸 것이며,12) [그림 Ⅱ-5]는 각각 90%, 95%, 99% 신뢰

수 에서의 통계 유의미성을 나타낸 것이다.

12) <표 Ⅱ-13>에서 통계적 유의미성의 신뢰 수준은 95%이다. 또한 PISA 2000과 PISA 2003의 성취도 비교가 불가능한 국가는 영국, 네덜란드, 룩셈부르크이며, 이 중에서 영국은 PISA 2003에서 응답률이 너무 낮음으로 인해, 룩셈부르크는 PISA 2000과 PISA 2003의 평가 수행 절차가 다름으로 인해, 네덜란드는 PISA 2000 자료의 기술적 문제로 인해 비교에서 제외되었다. 이와 같은 사항은 변화와 관계 영역의 성취도 추이 변화에도 해당한다.


- 54 -

국가명

공간과 모양 PISA 2000과 PISA 2003의 차이

PISA 2000 PISA 2003 PISA 2003이 유의미 하게

높음

차이없음

PISA 2003이 유의미 하게

낮음평균 점수

(표준 편차)평균 점수

(표준 편차)

OECD 국가

호주 520 (101) 521 (104) x

오스트리아 510 (106) 515 (112) x

벨기에 502 (104) 530 (111) x

캐나다 515 (99) 518 (95) x

체코 510 (123) 528 (117) x

덴마크 526 (88) 512 (103) x

핀란드 533 (97) 539 (92) x

프랑스 501 (96) 508 (102) x

독일 486 (113) 500 (112) x

그리스 450 (109) 437 (100) x

헝가리 478 (99) 479 (109) x

아이슬란드 519 (83) 504 (94) x

아일랜드 474 (96) 476 (94) x

이탈리아 455 (106) 470 (109) x

일본 565 (109) 553 (110) x

한국 538 (117) 552 (117) x

룩셈부르크 449 (110) 488 (100) m m m

멕시코 400 (85) 382 (87) x

네덜란드 m m 526 (94) m m m

뉴질랜드 524 (114) 525 (106) x

노르웨이 490 (104) 483 (103) x

폴란드 470 (123) 490 (107) x

포르투갈 440 (106) 450 (93) x

스페인 473 (96) 476 (92) x

스웨덴 510 (106) 498 (100) x

스위스 539 (105) 540 (110) x

영국 505 (99) m m m m m

미국 461 (96) 472 (97) x

OECD 전체 486 (112) 486 (112) x

OECD 국가별 평균 494 (110) 496 (110) x

비 OECD 국가

브라질 300 (131) 350 (96) x

홍콩-중국 543 (107) 558 (111) x

인도네시아 333 (109) 361 (88) x

라트비아 452 (118) 486 (102) x

리히텐슈타인 533 (104) 538 (107) x

러시아 469 (114) 474 (112) x

태국 407 (98) 424 (90) x

※m: 기술적인 문제로 분석에서 제외된 것을 의미함.

<표 Ⅱ-13> 공간과 모양 영역의 성취도 변화


- 55 -

300

350

400

450

500

550

600

아이

슬란

드

ㅡ

ㅡ

멕시

코

ㅡ

ㅡ

덴마

크

ㅡ

호주

ㅇ

오스

트리

아

ㅇ

캐나

다

ㅇ

핀란

드

ㅇ

프랑

스

ㅇ

그리

스

ㅇ

헝가

리

ㅇ

아일

랜드

ㅇ

일본

ㅇ

뉴질

랜드

ㅇ

노르

웨이

ㅇ

포르

투갈

ㅇ

스페

인

ㅇ

스웨

덴

ㅇ

스위

스

ㅇ

미국

ㅇ

리히

텐슈

타인

ㅇ

러시

아

ㅇ

독일

+

한국

+

홍콩

-중국

+

체코

+

+

이탈

리아

+

+

폴란

드

+ +

태국

+

+

벨기

에

+

+ +

브라

질

+

+ +

인도

네시

아

+

+ +

라트

비아

+ +

+

수학적 소양 점수 / 공간과 모양

PISA 2000 PISA 2003

2003이 2000보다 높음 2003이 2000보다 낮음 차이 없음

90% 신뢰 수준 + - o

95% 신뢰 수준 ++ --

99% 신뢰 수준 +++ ---

[그림 Ⅱ-5] PISA 2000과 PISA 2003의 수학적 소양의 공간과 모양 영역의 성취도 차이

PISA 2000 자료와 PISA 2003 자료를 분석할 수 있는 25개 OECD 국가들의

공간과 모양 성취도를 비교한 결과, OECD 국가들의 평균 수는 494 (2000년)

에서 496 으로 2 상승하 지만, 이러한 변화는 통계 으로 유의미하지 않은

것으로 나타났다. 그러나, 참가국가별 성취도 변화는 매우 다른 양상을 보인다.

PISA 2003에서 공간과 모양의 성취도가 통계 으로 유의미하게 높아진 OECD

국가는 벨기에(28 상승), 체코(18 상승), 이탈리아(15 상승), 폴란드(20

상승)이다. 반면에, 멕시코(18 하락), 아이슬란드(15 하락)에서는 PISA 2003

에서 공간과 모양의 성취도가 통계 으로 유의미한 수 에서 낮아졌다.

<표 Ⅱ-14>는 참가국 학생들의 공간과 모양 성취도의 변화를 백분 별로 나타

낸 것이다.

우리나라의 경우, 평균을 볼 때는 PISA 2003에서 공간과 모양 역의 성취도

가 약간 상승했지만(90% 신뢰 수 에서 유의미 함), 상 5%, 상 10%, 상

25%, 하 25%, 하 10%, 하 5%에서의 성취도 변화를 볼 때는 유의미한 차

이가 없는 것으로 나타났다.


- 56 -

국가명평균과 백분위별 성취도 추이 변화

5th 10th 25th 평균 75th 90th 95th

OECD 국가

호주 o o o o o o o

오스트리아 o o o o o o o

벨기에 + o ++ +++ +++ +++ +++

캐나다 o o o o o o o

체코 ++ ++ ++ ++ + o o

덴마크 --- --- --- - o o o

핀란드 ++ + o o o o o

프랑스 o o o o o ++ o

독일 o o o + + o o

그리스 o o o o -- -- --

헝가리 o o o o o + ++

아이슬란드 --- --- --- -- o o o

아일랜드 o o o o o o o

이탈리아 o o + ++ ++ ++ +

일본 o o o o o o o

한국 o o o + o o o

멕시코 - -- -- -- -- - -

뉴질랜드 o o o o o o o

노르웨이 o o o o o o o

폴란드 +++ +++ +++ ++ o o o

포르투갈 +++ +++ ++ o o o o

스페인 o o o o o o o

스웨덴 o o o o -- -- --

스위스 o o o o o o o

미국 o o o o o + +

OECD 전체 o o o o o o o

OECD 국가별 평균 o o o o o o o

비 OECD 국가

브라질 +++ +++ +++ +++ + o o

홍콩-중국 o o o + +++ + o

인도네시아 +++ +++ +++ +++ o o o

라트비아 +++ +++ +++ +++ ++ + o

리히텐슈타인 o o o o o o o

러시아 o o o o o o o

태국 +++ +++ ++ ++ o o o

2003이 2000보다 높음 2003이 2000보다 낮음 차이 없음

90% 신뢰 수준 + - o

95% 신뢰 수준 ++ --

99% 신뢰 수준 +++ ---

<표 Ⅱ-14> 공간과 모양 영역의 백분위별 성취도 변화


- 57 -

나) 변화와 계

우리나라의 변화와 계 평균 수는 2000년에 530 이었던 것이 2003년에는

548 으로 18 상승하 으며, 이러한 차이는 통계 으로 유의미한 것으로 나타

났다. 따라서 2003년에 만 15세인 우리나라 학생들의 변화와 계 역의 성취도

는 2000년에 만 15세인 학생들에 비해 통계 으로 유의미하게 높아졌다고 할 수

있다.

<표 Ⅱ-15>는 변화와 계 역에서의 PISA 참가국들의 평균 수 변화와 통

계 유의미성을 표로 나타낸 것이며, [그림 Ⅱ-6]은 각각 90%, 95%, 99% 신뢰

수 에서의 통계 유의미성을 나타낸 것이다.


- 58 -

국가명

공간과 모양 PISA 2000과 PISA 2003의 차이

PISA 2000 PISA 2003 PISA 2003이 유의미 하게

높음

차이없음

PISA 2003이 유의미 하게

낮음평균 점수

(표준 편차)평균 점수

(표준 편차)

OECD 국가

호주 522 (95) 525 (98) x

오스트리아 499 (97) 500 (102) x

벨기에 514 (121) 535 (116) x

캐나다 520 (91) 537 (92) x

체코 484 (114) 514 (101) x

덴마크 499 (102) 509 (98) x

핀란드 529 (92) 543 (95) x

프랑스 515 (106) 520 (100) x

독일 485 (111) 507 (109) x

그리스 430 (124) 436 (107) x

헝가리 479 (115) 495 (99) x

아이슬란드 507 (97) 509 (97) x

아일랜드 501 (85) 506 (87) x

이탈리아 443 (101) 452 (103) x

일본 536 (105) 536 (112) x

한국 530 (84) 548 (99) x

룩셈부르크 424 (111) 487 (102) m m m

멕시코 358 (100) 364 (98) x

네덜란드 m m 551 (94) m m m

뉴질랜드 527 (100) 526 (103) x

노르웨이 494 (94) 488 (98) x

폴란드 451 (121) 484 (99) x

포르투갈 448 (99) 468 (99) x

스페인 468 (104) 481 (99) x

스웨덴 502 (102) 505 (111) x

스위스 510 (125) 523 (112) x

영국 519 (92) m m m m m

미국 486 (101) 485 (98) x

OECD 전체 485 (113) 489 (113) x

OECD 국가별 평균 488 (111) 499 (109) x

비 OECD 국가

브라질 263 (140) 333 (124) x

홍콩-중국 546 (99) 540 (106) x

인도네시아 345 (71) 334 (105) x

라트비아 450 (124) 487 (101) x

리히텐슈타인 502 (131) 540 (107) x

러시아 467 (121) 477 (100) x

태국 421 (62) 405 (93) x


<표 Ⅱ-15> 변화와 관계 영역의 성취도 변화


- 59 -

250

300

350

400

450

500

550

600

태국

ㅡㅡ

호주

ㅇ

오스

트리

아

ㅇ

덴마

크

ㅇ

프랑

스

ㅇ

그리

스

ㅇ

아이

슬란

드

ㅇ

아일

랜드

ㅇ

이탈

리아

ㅇ

일본

ㅇ

멕시

코

ㅇ

뉴질

랜드

ㅇ

노르

웨이

ㅇ

스웨

덴

ㅇ

미국

ㅇ

홍콩

-중국

ㅇ

인도

네시

아

ㅇ

러시

아

ㅇ

스위

스

+

핀란

드

+ +

헝가

리

+ +

스페

인

+ +

벨기

에

+

+ +

캐나

다

+

+ +

체코

+ +

+

독일

+ +

+

한국

+ +

+

폴란

드

+

+ +

포르

투갈

+ +

+

브라

질

+

+ +

라트

비아

+ +

+

리히

텐슈

타인

+ +

+

수학적 소양 점수 / 변화와 관계

PISA 2000 PISA 2003

2003이 2000보다 높음 2003이 2000보다 낮음 차이 없음

90% 신뢰 수준 + - o

95% 신뢰 수준 ++ --

99% 신뢰 수준 +++ ---

[그림 Ⅱ-6] PISA 2000과 PISA 2003의 수학적 소양의 변화와 관계 영역의 성취도 차이

PISA 2000 자료와 PISA 2003 자료를 분석할 수 있는 25개 OECD 국가들의

변화와 계 성취도를 비교한 결과, OECD 국가들의 평균 수는 488 (2000년)

에서 499 으로 11 상승하 으며, 이러한 상승폭은 PISA 평가의 여러 역에

서 나타난 수 차이 에서 가장 큰 것으로 나타났다.

한편, PISA 2003 참가국가들의 변화와 계 성취도 변화는 매우 다른 양상을

보인다. PISA 2003에서 변화와 계의 성취도가 통계 으로 유의미하게 높아진

OECD 국가는 우리나라(18 상승)를 포함하여, 폴란드(33 상승), 체코(30 상

승), 벨기에(21 상승), 캐나다(17 상승), 독일(18 상승), 핀란드(16 상승),

헝가리(16 상승), 포르투갈(20 상승), 스페인(13 상승) 등이다. 이외의 다른

OECD 국가들에서 변화와 계의 성취도 변화는 통계 으로 유의미하지 않은

것으로 나타났다.

<표 Ⅱ-16>은 PISA 2003 참가국들의 변화와 계 성취도 변화를 백분 별로

나타낸 것이다.


- 60 -



OECD 국가

호주 o o o o o o o

오스트리아 o o o o o o o

벨기에 +++ + + +++ +++ +++ +

캐나다 ++ ++ ++ +++ +++ +++ +++

체코 +++ +++ +++ +++ +++ ++ +

덴마크 ++ + o o o o o

핀란드 o + o ++ +++ +++ +++

프랑스 o o o o o o o

독일 ++ + ++ +++ +++ +++ +++

그리스 +++ ++ o o o - --

헝가리 +++ +++ +++ ++ o o o

아이슬란드 o o o o o o o

아일랜드 o o o o o + o

이탈리아 o o o o o ++ +++

일본 o o o o o o o

한국 o o o +++ +++ +++ +++

멕시코 o o o o o o o

뉴질랜드 o o o o o o o


폴란드 +++ +++ +++ +++ o o o

포르투갈 + + + +++ +++ ++ +++

스페인 + + ++ ++ + o o

스웨덴 o o o o o ++ ++

스위스 +++ +++ ++ + o o o

미국 o o o o o o o

OECD 전체 o o o o o o o

OECD 국가별 평균 +++ +++ + ++ ++ ++ ++

비 OECD 국가

브라질 +++ +++ +++ +++ +++ +++ +++

홍콩-중국 o - o o o o o

인도네시아 --- --- --- o o +++ +++

라트비아 +++ +++ +++ +++ + o o

리히텐슈타인 ++ ++ +++ +++ o o o

러시아 +++ +++ ++ o o - -

태국 --- --- --- -- o +++ +++

2003이 2000보다 높음 2003이 2000보다 낮음 차이 없음

90% 신뢰 수준 + - o

95% 신뢰 수준 ++ --

99% 신뢰 수준 +++ ---

<표 Ⅱ-16> 변화와 관계 영역에서의 백분위별 성취도 변화


- 61 -

우리나라의 경우, 상 5%, 상 10%, 상 25% 학생들의 변화와 계 성취

도는 PISA 2003에서 통계 으로 유의미하게 높아졌으며, 하 5%, 하 10%,

하 25% 학생들의 성취도는 통계 으로 유의미한 차이를 보이지 않는 것으로

나타났다. 따라서 PISA 2003에서 우리나라의 변화와 계의 평균 성취도가 높아

진 것은, 주로 상 권 학생들(상 5%, 상 10%, 상 25% 학생들)에 의해 주

도되었다고 할 수 있다.

벨기에, 캐나다, 핀란드, 독일, 포르투갈 등의 국가에서의 변화와 계 성취도

의 상승은 우리나라에서와 마찬가지로 상 권 학생들에 의해 주도되었다. 반면

에, 변화와 계 역에서 30 이라는 큰 폭으로 수가 상승한 폴란드의 경우,

수 상승이 주로 하 권 학생들에 의해 주도되었으며, 결과 으로 PISA 2003에

서 폴란드의 상 권 학생들과 하 권 학생들의 변화와 계 수 차이는 PISA

2000에서보다 크게 어들었다. 체코와 헝가리의 수 상승 한 폴란드와 유사

한 맥락에서 이루어졌으며, 그리스와 스 스에서도 하 권 학생들의 수학 성취도

가 주목할 만하게 개선된 것으로 나타났다.

2 ) 수 학 문 항 수 에 서의 추 이 분 석

이 에서는 PISA 2000과 PISA 2003에서 동시에 사용된 가교 문항의 정답률

과 통계 유의미성을 살펴 으로써 우리나라 학생들의 2000년, 2003년의 성취도

결과를 비교하기로 한다. PISA 2003과 PISA 2000의 가교 문항은 모두 19개이

며,13) PISA 2000과 PISA 2003의 정답률 그 차이의 통계 유의미성은 <표

Ⅱ-17>과 같다.

13) PISA 2003과 PISA 2000의 가교 문항은 원래 20개였으나, 인구피라미드(1) 문항이 결과 분석에서 제외되어 분석 대상 가교 문항은 19개이다.


- 62 -

과제명 문항 IDPISA 2003 정답률 (1)

PISA 2000정답률 (2)

정답률 차이(1)-(2)

방의 가구 배치도 M033Q01 75.8 72.8 3.0 *

벽돌 M034Q01 52.9 49.9 3.0

보폭(1) M124Q01 42.8 38.4 4.4 *

보폭(3) M124Q03 20.2 11.0 9.2 **

정육면체 칠하기(1) M144Q01 78.6 77.0 1.6

정육면체 칠하기(2) M144Q02 37.4 34.2 3.2

정육면체 칠하기(3) M144Q03 78.7 77.9 0.8

정육면체 칠하기(4) M144Q04 50.7 48.5 2.2

주사위 M145Q01 68.6 61.3 7.3 **

성장(1) M150Q01 81.7 76.3 5.4 **

성장(2) M150Q03 55.5 45.9 9.6 **

성장(3) M150Q02 82.3 86.4 -4.1 **

인구 피라미드(2) M155Q02 71.0 67.4 3.6 *

인구 피라미드(3) M155Q03 26.7 21.2 5.5 **

인구 피라미드(4) M155Q04 67.8 59.5 8.3 **

강도 사건 M179Q01 27.6 27.2 0.4

통에 물 채우기 M192Q01 52.8 50.4 2.4

목수의 화단 만들기 M266Q01 34.9 34.0 0.9

배관 M273Q01 63.0 55.9 7.1 **

평균 56.3 52.4 3.9

* p<.05, ** p<.01

<표 Ⅱ-17> 가교 문항의 정답률(%) 비교

PISA 2003과 PISA 2000의 가교 문항 19개 에서 정답률이 통계 으로 유의

미한 수 에서 상승한 문항은 10개 문항이며, 정답률이 통계 으로 유의미한 수

에서 하락한 문항은 1개 문항이다. 이하에서는 가교 문항들 공개문항의 분

석 결과를 살펴보기로 한다.

∙ 보폭(M124Q01, M124Q03)

보폭 과제에는 모두 두 개의 문항이 속해 있으며, 두 문항의 정보는 <표 Ⅱ-18>과

같다.


- 63 -

문항 수학적 내용 상황과 맥락 수학적 과정 문항 유형

보폭(1) 변화와 관계 개인적 재생 개방형 서술형

보폭(3) 변화와 관계 개인적 연결 개방형 서술형

<표 Ⅱ-18> 보폭 과제의 정보

보폭(1) 문항은 개인 상황, 재생, 개방형 서술형에 속하는 문항으로서, 정답률은

42.8%이다. 이 문항은 1분당 걸음의 수(n)와 보폭(P, 미터 단 ) 사이의 계가

n/P=140의 공식으로 주어질 때, 1분에 70걸음을 걷는 사람의 보폭을 구하고 풀이 과정

을 제시해야 하는 문항이다. 이 문항을 해결하기 해서는 공식 n/P=140의 n에 70을

입하여 P=0.5(미터)를 구해야 한다.

보폭(3) 문항은 개인 상황, 재생, 개방형 서술형 문항이며, 정답률은 20.2%이다. 이

문항은 특히 재생군에 속하는 문항 에서 정답률이 유일하게 30% 미만에 속하는 문항

이다. 이 문항에서는 보폭이 0.80m인 사람의 걸음 속도를 분속(m/분)과 시속(km/시)으

로 계산하고 그 풀이 과정을 제시해야 한다. 이 문항을 해결하기 해서는 n/P=140의 P

에 0.80을 입하여 1분당 걸음수 n=112를 구한 다음, 이것을 분당 걷는 거리

112×0.80=89.6를 구하고 다시 시속 5.4(km/시)를 구해야 한다. 보폭(3) 문항은 이와 같

이 3단계를 거쳐서 해결할 수 있는 문제인 반면에, 보폭(1) 문항은 공식에 특정한 값을

입하여 계산하면 해결할 수 있는 1단계 문제이다. 보폭(3) 문항과 보폭(1) 문항의 이러

한 차이 으로 인해 각각 20.2%, 42.8%라는 다소 차이가 큰 정답률이 나타난 것으로

단된다.

∙ 목수의 화단 만들기(M266Q01)

목수의 화단 만들기 문항은 직업 상황, 연결군, 선택형에 속하는 문항으로서, PISA

2003의 정답률은 34.9%, PISA 2000의 정답률은 34.0%이며, 차이는 0.9%이다. 이 문항

은, 32m의 목재로 여러 가지 모양(A～D)의 화단을 만들 수 있는지 없는지를 단하는

문항이다. 모양A, 모양B, 모양C, 모양D에 한 각각의 정답률은 66.2%, 56.0%, 63.9%,

78%이지만, 모양A～모양D에 해 모두 정답을 한 학생들의 비율은 34.9%로 낮아진다.


- 64 -

모양D는 직사각형으로서 제시된 모양 에서 정답률이 다소 높게 나타났다. 모양A와

모양C는 직사각형과 계단 모양을 모아 놓은, 즉 내각이나 외각이 모두 직각으로만 이루

어진 형태의 도형으로 정답률이 비슷하게 나타났지만, 계단 모양이 약간 더 많이 포함되

어 있는 모양C에서 정답률이 약간 낮아지는 결과가 나타났다. 정답률이 다소 낮게 나타

난 모양B는, 변과 높이의 길이가 제시되어 있는 평행사변형이다. 모양B에 해서

38.2%의 학생들이 32m의 목재로 이러한 평행사변형 모양의 화단을 만들 수 있다고 응

답했는데, 이 학생들은 평행사변형의 둘 의 길이를 계산하는데 있어서 높이를 이용하는

오류를 범한 것으로 볼 수 있다.

라 . 수 학 성취 도 의 성별 차 이

1) 국 제 수 의 성별 차 이

<표 Ⅱ-19>는 PISA 2003 참가국의 남녀 학생의 평균과 그 차이를 나타낸 것

이다. 우리나라 남학생과 여학생의 평균 수 차이는 23 이며, 남학생의 평균

수가 여학생의 평균 수보다 통계 으로 유의미한 수 에서 높은 것으로 나

타났다. 한, 우리나라의 남녀 학생의 수학 평균 수 차이는 PISA 2003 참가

국가 에서는 두 번째로, 그리고 OECD 국가 에서는 가장 큰 것으로 나타났

다.


- 65 -

순위 국가명전체 성별 차이

평균 점수 (표준 편차) 남학생 여학생 차이 (남-여)

1 리히텐슈타인 536 (99) 550 521 29 *

2 한국 542 (92) 552 528 23 *

3 마카오-중국 527 (87) 538 517 21 *

4 그리스 445 (94) 455 436 19 *

5 슬로바키아 498 (93) 507 489 19 *

6 이탈리아 466 (96) 475 457 18 *

7 룩셈부르크 493 (92) 502 485 17 *

7 스위스 527 (98) 535 518 17 *

7 덴마크 514 (91) 523 506 17 *

10 브라질 356 (100) 365 348 16 *

11 터키 423 (105) 430 415 15 *

11 체코 516 (96) 524 509 15 *

11 아일랜드 503 (85) 510 495 15 *

14 뉴질랜드 523 (98) 531 516 14 *

15 포르투갈 466 (88) 472 460 12 *

15 튀니지 359 (82) 365 353 12 *

15 우루과이 422 (100) 428 416 12 *

18 캐나다 532 (87) 541 530 11 *

18 멕시코 385 (85) 391 380 11 *

20 러시아 468 (92) 473 463 10 *

21 독일 503 (103) 508 499 9 *

21 스페인 485 (88) 490 481 9 *

21 프랑스 511 (92) 515 507 9 *

24 일본 534 (101) 539 530 8

24 헝가리 490 (94) 494 486 8 *

24 오스트리아 506 (93) 509 502 8

24 벨기에 529 (110) 533 525 8

28 핀란드 544 (84) 548 541 7 *

28 스웨덴 509 (95) 512 506 7 *

30 미국 483 (95) 486 480 6 *

30 노르웨이 495 (92) 498 492 6

30 폴란드 490 (90) 493 487 6

33 호주 524 (95) 527 522 5

33 네덜란드 538 (93) 540 535 5

35 홍콩-중국 550 (100) 552 548 4

36 인도네시아 360 (81) 362 358 3

36 라트비아 483 (88) 485 482 3

38 세르비아 437 (85) 437 436 1

39 태국 417 (82) 415 419 -4

40 아이슬란드 515 (90) 508 523 -15 *

OECD 전체 489 (104) 494 484 10

OECD 국가별 평균 500 (100) 506 494 11

※ 남학생이 우수한 순위임. 정적 표시는 남학생의 과학 성취도 평균이 여학생보다 더 높은 경우이며, 부적 표시(-)는 여학생의 평균이 더 높은 경우임.

* 성별 차이가 통계적으로 유의미한 경우임.

<표 Ⅱ-19> 수학적 소양 성취도 평균의 국가별 성별 차이


- 66 -

PISA 2003에서의 이러한 남녀 학생의 평균 수 차이는 PISA 2000에서와 거

의 동일한 결과로, PISA 2000에서도 우리나라 남녀 학생의 평균 수 차이는 27

으로서 OECD 국가들 에서 가장 컸다(최승 외, 2001). 이러한 결과는 우리

나라에서 2000년 이후 2003년에 이르기까지 남녀 학생의 수학 성취도 불균형이

라는 심각한 문제를 해결하기 해 시도한 정책 노력들이 성공 이지 못했거

나, 는 별다른 정책 노력을 기울이지 않았음을 반증한다고 할 수 있다.

PISA 2000에서 우리나라와 함께 남녀 학생들의 수 차이가 27 으로 가장

크게 나타났던 오스트리아는, PISA 2003에서 남녀 학생의 수 차이가 8 으로

감소하 으며, PISA 2003에서의 남녀 차이는 통계 으로 유의미하지 않은 것으

로 나타났다. 이로부터, 우리나라와 달리 오스트리아의 경우에는 남녀 학생의 수

학 성취도 불균형의 문제를 극복하기 한 정책 노력이 어느 정도 성공 으로

작용하고 있음을 알 수 있다. 이러한 맥락에서, 우리나라의 만 15세 남녀 학생의

수학 성취도 불균형을 해소하기 한 정책 노력을 경주하는 데에 있어서 오스

트리아의 정책을 벤치마킹할 필요가 있다.

한편, 우리나라와 비슷한 성취도를 나타낸 상 권 국가들의 남녀 학생간 수

차이를 살펴보면, 홍콩은 4 , 핀란드는 7 , 네덜란드는 5 , 리히텐슈타인은 29

, 일본은 8 , 캐나다는 11 , 벨기에는 8 , 마카오- 국은 21 , 스 스는 17

, 호주는 5 , 뉴질랜드는 14 이며, 이 에서 남학생의 성취도가 통계 으로

유의미하게 높은 국가는 핀란드, 리히텐슈타인, 캐나다, 마카오- 국, 스 스, 뉴

질랜드 등이다.

PISA 2000에서 남녀 학생의 수 차이가 크게 나타났던 OECD 국가들의

PISA 2003 남녀 학생의 수 차이를 살펴보면, 포르투갈은 19 에서 12 으로,

스페인은 18 에서 9 으로, 독일은 15 에서 9 으로, 랑스는 14 에서 9 으

로 남녀 학생의 수 차이가 어든 것으로 나타났다. 이들 국가들에서 남녀 학

생의 수학 성취도는 통계 으로 유의미한 수 에서 여 히 차이가 있지만, 2000

년에 비해 남녀 학생의 수학 성취도 불균형의 문제를 진 으로 해소해 가는

데에 성공한 것으로 악된다.

한편, PISA 2003에서 우리나라와 마찬가지로 남학생의 수가 여학생의 수

보다 크게 높은 것으로 나타난 OECD 국가들은 그리스(19 ), 슬로바키아(19 ),

이탈리아(18 ), 룩셈부르크(17 ), 스 스(17 ), 덴마크(17 ), 라질(16 ), 터

키(15 ), 체코(15 ) 등이며, 비OECD 국가는 리히텐슈타인(29 ), 마카오- 국

(21 ) 등이다. 아이슬란드는 PISA 2003에서 여학생이 남학생보다 통계 으로


- 67 -

유의미하게 높은 성취도를 나타낸 유일한 국가로 여학생이 남학생보다 15 높

은 것으로 나타났다. 태국에서는 여학생이 남학생보다 4 높은 수를 나타냈지

만, 이는 통계 으로 유의미한 차이는 아니다.

PISA 2003에서 남학생과 여학생의 수학 성취도의 차이가 국가마다 크게 다르

게 나타난 결과는, 남녀 학생의 수학 성취도의 차이를 없애려는 노력의 결과가

국가마다 다르게 나타나고 있음을 의미한다. 일부 국가에서는 교육 노력의 직

인 결과로서 는 우호 인 사회 분 기로 인해, 남학생과 여학생 모두에

게 공평한 이익을 주는 학습 환경을 제공하는 것으로 나타났다.

한, PISA 2003의 결과는 남녀 학생의 수학 성취도 차이가 남학생과 여학생

의 선천 인 능력 차이에 의한 불가피한 결과는 아니라는 을 시사하고 있다.

남학생과 여학생의 수학 성취도 차이는 다양한 교육 로그램, 학교 체제, 학생

개인의 능력에 따라 크게 변할 수 있다는 사실에 주목할 필요가 있다. PISA

2003 결과는 오랫동안 남학생과 여학생의 심, 학습 양식, 심지어는 타고난 능

력에서의 차이로 인한 불가피한 결과로 간주되어 온 남녀 학생의 성취도 차이가

효과 인 정책과 실천을 통해 극복될 수 있음을 시사한다(OECD, 2004).

학생들의 수학 성취도, 수학에 한 동기와 태도는 학생들의 장래의 직업과 학

업에 요한 향을 미친다. 수학 성취도, 수학에 한 동기 태도 등은 개별

학생의 장래 직업에 향을 미칠 뿐만 아니라, 국가의 경제와 사회를 해 개발

되고 활용되어야 할 인 자원과 한 련을 맺는다.

우리나라에서 남학생들이 모든 내용 역에 있어서 통계 으로 유의미하게 높

은 수학 성취도를 나타낸 결과는 범 한 사회 ․문화 맥락이나 교육 정책

과 교육 실천의 결과일 수 있다. 우리나라는 어도 만 15세 학생들의 수학 성취

도의 성별 불균형을 개선하는 데 있어서 여 히 별다른 성공을 거두지 못하고

있는 것이다. 따라서 남녀 학생의 수학 성취도 불균형을 개선하기 한 다양한

정책과 실천이 실히 필요하다고 하겠다.

한편, PISA 2003에 참여한 우리나라 학생들은 부분 고등학교 1학년 학생들

로서, 이 학생들은 2002년에 학교 3학년이었다. 우리나라의 「2002년 국가수

교육성취도 평가 연구」 결과에 따르면, 2002년 당시 학교 3학년 학생들의 남

녀 학생간의 성취도 차이는 100 을 기 으로 했을 때, 여학생 평균은 50.63 ,

남학생 평균은 49.95 으로 여학생이 남학생보다 0.68 높게 나타났지만, 이는

통계 으로 유의미한 수 은 아니다(조 미 외, 2003).

모집단이 거의 동일한 학생들을 상으로 하여 1년의 기간을 두고 실시된 두


- 68 -

평가 결과를 비교해 볼 때, 학년 이 올라갈수록 성취도 차이는 커지는 경향이

있음을 알 수 있으며, 이러한 경향성은 선행 연구에서 이미 보고된 바 있다(나귀

수 외, 2001). 한, 「2002년 국가수 교육성취도 평가 연구」에서는 학교에서

학습하는 내용을 심으로 평가를 하고 있고, PISA 2003에서는 학교 교육과정에

제한받지 않고 수학 소양 평가를 주요 목 으로 한다는 을 고려해 보면, 남

학생이 여학생에 비해 학교에서 다루어 본 이 없는 참신한 문제를 더 잘 해결

함을 알 수 있다.

2 ) 수 학 성취 수 에 따 른 성별 차 이

PISA 2003에서는 학생들의 수학 성취도를 보다 구체 으로 악하기 하여

학생들의 소양 수 을 1수 에서 6수 까지로 구분하여 설명하고 있다. 1수 은

358 이상 420 이하에 해당하며, 2수 은 421 이상 482 이하, 3수 은

483 이상 544 이하, 4수 은 545 이상 606 이하, 5수 은 607 이상

668 이하, 6수 은 668 보다 높은 수에 해당한다.14)

<표 Ⅱ-20>은 PISA 2003 상 10개국의 성취 수 별 남녀 학생의 도달 비율

을 나타낸 것이다.

우리나라 남녀 학생의 상 수 도달 비율 차이를 살펴보면, 6수 에서는

4%, 5수 에서는 5.5%, 4수 에서는 2.3%의 차이가 나서, 상 수 이라고 할

수 있는 4수 ～6수 에 도달한 남학생의 비율이 여학생보다 11.8% 많은 것으로

나타났다. 이와 같은 상 수 도달 비율에서의 큰 차이가 남녀 학생의 평균

수 차이가 23 이 나도록 한 이유인 것으로 단된다. 우리나라의 경우 상 권에

속하는 학생들 에는 남학생들이 여학생들보다 더 많으며, 권 이하에는 여

학생들이 남학생들보다 더 많이 속해 있다.

14) 성취 수준에 따른 수학 성취도에 대해서는 다음 절에서 자세히 살펴보기로 한다.


- 69 -

순

위국가명 전체

수 준

1수준 미만

(358점 미만)

1수준

(358~420점)

2수준

(421~482점)

3수준

(483~544점)

4수준

(545~606점)

5수준

(607~668점)

6수준

(668점 초과)백분율

(표준 오차)백분율






(표준 오차)

1홍콩-중국

전체 3.9 (0.7) 6.5 (0.6) 13.9 (1.0) 20.0 (1.2) 25.0 (1.2) 20.2 (1.0) 10.5 (0.9)

남학생 5.1 (1.1) 6.7 (0.9) 13.0 (0.9) 18.1 (1.0) 23.9 (1.6) 20.4 (1.5) 12.7 (1.5)

여학생 2.7 (0.7) 6.3 (0.9) 14.9 (1.6) 21.8 (2.3) 26.1 (1.3) 19.9 (1.6) 8.3 (1.0)

2 핀란드

전체 1.5 (0.2) 5.3 (0.4) 16.0 (0.6) 27.7 (0.7) 26.1 (0.9) 16.7 (0.6) 6.7 (0.5)

남학생 1.6 (0.3) 5.8 (0.6) 15.4 (0.8) 25.9 (0.9) 25.4 (1.1) 17.7 (1.1) 8.2 (0.8)

여학생 1.4 (0.3) 4.9 (0.6) 16.7 (0.8) 29.5 (1.1) 26.9 (1.2) 15.7 (0.8) 5.1 (0.5)

3 한국

전체 2.5 (0.3) 7.1 (0.7) 16.6 (0.8) 24.1 (1.0) 25.0 (1.1) 16.7 (0.8) 8.1 (0.9)

남학생 2.3 (0.4) 6.2 (0.8) 14.6 (1.0) 22.3 (1.0) 25.9 (1.4) 18.9 (1.2) 9.7 (1.0)

여학생 2.7 (0.5) 8.3 (1.0) 19.6 (1.7) 26.7 (1.5) 23.6 (1.5) 13.4 (1.2) 5.7 (1.2)

4네덜란드

전체 2.6 (0.7) 8.4 (0.9) 18.0 (1.1) 23.0 (1.1) 22.6 (1.3) 18.2 (1.1) 7.3 (0.6)

남학생 2.2 (0.7) 8.0 (1.2) 18.2 (1.5) 22.9 (1.6) 22.6 (1.7) 18.1 (1.5) 8.0 (0.8)

여학생 2.9 (0.8) 8.7 (1.2) 17.9 (1.4) 23.0 (1.3) 22.5 (1.5) 18.3 (1.2) 6.6 (0.7)

5리히텐슈타인

전체 4.8 (1.3) 7.5 (1.7) 17.3 (2.8) 21.6 (2.5) 23.2 (3.1) 18.3 (3.2) 7.3 (1.7)

남학생 4.7 (1.8) 5.5 (2.2) 15.6 (3.1) 19.6 (3.5) 22.2 (4.9) 21.5 (5.5) 10.8 (2.7)

여학생 4.9 (2.4) 9.6 (3.0) 19.2 (3.9) 23.6 (3.7) 24.2 (4.5) 15.0 (3.6) 3.6 (1.8)

6 일본

전체 4.7 (0.7) 8.6 (0.7) 16.3 (0.8) 22.4 (1.0) 23.6 (1.2) 16.1 (1.0) 8.2 (1.1)

남학생 5.2 (0.9) 9.1 (0.9) 15.8 (1.1) 20.2 (1.4) 22.3 (1.4) 16.5 (1.4) 10.9 (1.9)

여학생 4.3 (0.7) 8.1 (0.9) 16.9 (1.1) 24.5 (1.2) 24.9 (1.6) 15.6 (1.2) 5.7 (0.8)

7 캐나다

전체 2.4 (0.3) 7.7 (0.4) 18.3 (0.6) 26.2 (0.7) 25.1 (0.6) 14.8 (0.5) 5.5 (0.4)

남학생 2.9 (0.4) 7.4 (0.5) 16.1 (0.9) 23.4 (0.9) 25.0 (0.7) 17.6 (0.9) 7.5 (0.8)

여학생 2.0 (0.3) 7.4 (0.5) 18.7 (0.8) 28.6 (1.2) 25.4 (1.0) 13.6 (0.8) 4.2 (0.4)

8 벨기에

전체 7.2 (0.6) 9.3 (0.5) 15.9 (0.6) 20.1 (0.7) 21.0 (0.6) 17.5 (0.7) 9.0 (0.5)

남학생 7.4 (0.8) 9.8 (0.9) 15.1 (0.9) 18.6 (0.8) 20.1 (0.9) 18.1 (1.0) 10.9 (0.7)

여학생 6.9 (0.8) 8.8 (0.8) 16.9 (0.9) 21.8 (1.0) 22.1 (0.8) 16.7 (0.7) 6.8 (0.5)

9마카오-중국

전체 2.3 (0.6) 8.8 (1.3) 19.6 (1.4) 26.8 (1.8) 23.7 (1.7) 13.8 (1.6) 4.8 (1.0)

남학생 2.3 (1.1) 8.5 (1.8) 16.8 (1.7) 23.7 (2.6) 24.7 (3.2) 17.2 (3.3) 6.8 (1.9)

여학생 2.4 (0.8) 9.1 (1.7) 22.3 (2.1) 29.8 (2.6) 22.7 (2.2) 10.7 (1.5) 3.0 (0.9)

10 스위스

전체 4.9 (0.4) 9.6 (0.6) 17.5 (0.8) 24.3 (1.0) 22.5 (0.7) 14.2 (1.1) 7.0 (0.9)

남학생 4.4 (0.5) 9.1 (0.8) 16.5 (1.2) 23.2 (1.5) 22.6 (1.2) 15.2 (1.8) 9.0 (1.3)

여학생 5.5 (0.6) 10.2 (0.8) 18.6 (1.1) 25.4 (1.2) 22.3 (1.2) 13.1 (1.2) 4.9 (0.9)

※ 수학적 소양 영역의 전체 평균 점수에 따른 순위임.

<표 Ⅱ-20> 상위 10개국의 수학 성취 수준별 남녀 학생의 도달 비율

3 ) 수 학 내 용 에 따 른 성별 차 이

[그림 Ⅱ-7]은 PISA 2003 참가국의 수학 체, 공간과 모양, 변화와 계, 양,

불확실성 역에서의 남녀 학생의 평균 수 차이를 나타낸 것이다.


- 70 -

수학적 소양 전체

2923

211919181717171615151514

121212111110999888777766655433

1-4

-15

-60 -40 -20 0 20 40 60

리히텐슈타인

한국마카오-중국

그리스

슬로바키아

이탈리아룩셈부르크

스위스덴마크

브라질

터키체코

아일랜드뉴질랜드

포르투갈

튀니지우루과이

캐나다

멕시코러시아

독일스페인

프랑스

일본

헝가리오스트리아

벨기에

핀란드

영국

스웨덴미국

노르웨이폴란드

호주네덜란드

홍콩-중국

인도네시아

라트비아세르비아

태국

아이슬란드

여학생 우수 남학생 우수

공간과 모양 영역

3927

2319

3518

2825

1615

1228

2518

1516

2120

1621

111818

915

1918

21010

157

1312

84

1614

35

-15

-60 -40 -20 0 20 40 60


변화와 관계 영역

2625

201816

211415

2120

61413

1713

115

138

312

846

105

811

81

64

846

14

-11

-10-10

-60 -40 -20 0 20 40 60


수학적 소양 전체

2923

211919181717171615151514

121212111110999888777766655433

1-4

-15

-60 -40 -20 0 20 40 60

리히텐슈타인

한국

마카오-중국그리스

슬로바키아이탈리아

룩셈부르크

스위스

덴마크브라질

터키

체코

아일랜드

뉴질랜드포르투갈

튀니지우루과이

캐나다

멕시코

러시아독일

스페인

프랑스

일본

헝가리오스트리아

벨기에핀란드

영국

스웨덴

미국노르웨이

폴란드

호주

네덜란드

홍콩-중국인도네시아

라트비아세르비아

태국

아이슬란드


양 영역

2122

1723

1313

979

1818

69121416

125

126

15

2323

13234

021

-4-3

23

-3-5

-28

-60 -40 -20 0 20 40 60


불확실성 영역

3122

1820

1724

222022

1519

1715

1210

78

134

818

81114

887

1269

310

37912

-50

5-5

-8

-60 -40 -20 0 20 40 60


※ 통계적으로 유의미한 차이는 진하게 표시함.

[그림 Ⅱ-7] 수학 성취도의 성별 차이


- 71 -

[그림 Ⅱ-7]에서 살펴본 바와 같이, 우리나라 남녀 학생의 수학 수 차이는

23 으로서 PISA 2003 참가국가 에서 두 번째로 큰 차이를 나타냈다. 우리나

라 남녀 학생의 수 차이를 내용 역을 심으로 살펴보면, 공간과 모양 역

에서 27 으로 가장 크게 나타났으며, 다음으로 변화와 계 역에서 25 , 양

역에서 22 , 불확실성 역에서 22 으로 나타났다. 이와 같은 네 역의 남

녀 학생의 수 차이는 모두 통계 으로 유의미한 수 이다.

내용 역별 수학 성취도에서의 남녀 학생의 차이는 여러 국가에 걸쳐 일 성

있는 특징을 나타낸다. 반 으로 보았을 때, 공간과 모양 역에서의 남녀 학

생의 수학 성취도의 차이가 가장 확연하게 나타난다. 공간과 모양 역에서는 핀

란드, 노르웨이, 네덜란드, 일본을 제외한 모든 OECD 국가들의 남녀 학생의 성

취도 차이가 통계 으로 유의미한 것으로 나타났다. 한, 불확실성 역에서는

30개의 OECD 국가 24개국에서 남녀 학생의 수학 성취도의 차이가 통계 으

로 유의미한 것으로 나타났다. PISA 2003 참가국 체를 살펴보면, 변화와 계

역과 양 역에서는 남녀 학생의 성취도 차이가 공간과 모양 역이나 불확실

성 역에 비해 작은 것으로 나타났다. 한, PISA 2003의 수학 역에서 나타

난 남녀 학생들의 성취도 차이는 PISA 2000의 읽기 역에서 나타났던 남녀 학

생의 성취도 차이보다 작은 것으로 나타났다.

PISA 2003에서 여학생의 수학 성취도가 남학생보다 높은 유일한 OECD 국가

는 아이슬란드이다. 우리나라를 포함하여 캐나다, 덴마크, 그리스, 아일랜드, 룩셈

부르크, 뉴질랜드, 포르투갈, 슬로바키아(이상 OECD 국가), 마카오, 튀니지(이상

비OECD 국가) 등의 국가에서는 네 내용 역 모두에서 남학생이 여학생보다 높

은 수학 성취도를 나타냈다. 조 으로 오스트리아, 벨기에, 국, 미국(이상

OECD 국가), 라트비아(비OECD 국가)에서는 공간과 모양 역에서만 남학생이

더 높은 성취도를 나타냈으며, 일본, 네덜란드, 노르웨이에서는 불확실성 역에

서만 남학생이 더 높은 성취도를 나타냈다.

4 ) 수 학 문 항 수 에 서의 성별 차 이

PISA 2003에서 분석된 83개의 문항 에서 우리나라의 남학생이 여학생보다

높은 정답률을 나타낸 문항은 모두 76문항이며, 이 52문항에서 남학생의 정답

률이 여학생의 정답률보다 통계 으로 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 반면에

우리나라의 여학생이 남학생보다 높은 정답률을 나타낸 문항은 7문항이며, 이 문


- 72 -

항들의 정답률 차이는 통계 으로 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 이하에서는

남녀 학생들의 정답률 차이가 크게 나타난 문항들 공개문항의 분석 결과를

살펴보았다.

• 인터넷 채 (2)(M402Q02)

인터넷 채 (2) 문항은 개인 상황, 반성, 개방형 서술형에 속하는 문항으로서, 체

정답률은 28.8%, 남학생 정답률은 31.9%, 여학생 정답률은 24.4%이며, 정답률 차이는

7.5%이다. 이 문항에서는 먼 시드니에 사는 마크와 베를린에 사는 한스는 인터넷 채

을 통해 자주 화를 나 다는 상황을 설정하고, 그리니치가 24시일 때 베를린은 새벽 1

시, 시드니는 오 10시임을 시계 그림으로 제시하고 있다. 다음으로, 마크와 한스는 모

두 지 시각으로 오 9시부터 오후 4시30분까지는 학교에 가야 하기 때문에, 한 오

후 11시부터 오 7시까지는 잠을 자야 하기 때문에 채 을 할 수 없다는 정보를 제시

하면서, 마크와 한스가 채 을 할 수 있는 시간을 표의 빈 칸에 제시하도록 요구하고 있

다.

이 문항은 우리나라 학생들에게 매우 생소한 답이-열려있는(open-ended) 문항이다.

‘시드니: 오후 4시30분～오후6시, 베를린: 오 7시30분～오 9시’ 는 ‘시드니: 오 7

시～오 8시, 베를린: 오후 10시～오후 11시’의 범 에 있는 응답이 모두 정답이 되며,

28.8%의 학생들이 이와 같은 응답을 제시하 다.

• 환율(3)(M413Q03)

환율(3) 문항은 공 상황, 반성군, 개방형 서술형에 속하며, 우리나라 학생들의 체

정답률은 39.3%, 남학생 정답률은 40.5%, 여학생 정답률은 37.6%로서, 차이는 2.9%이

다. 환율(3) 문항은, A국가의 화폐에 한 B국가의 화폐의 환율이 3개월 에 비해 높아

졌을 때, B국가의 화폐를 A국가의 화폐로 바꾸는 것이 이익이 되는가 아니면 손해가 되

는가를 고, 제시한 답에 한 근거를 쓰는 문항이다.


- 73 -

3 . 성취 수 에 따 른 수 학 성취 도 분 석

가. 체 수 학 성취 수

PISA 2003에서는 학생들의 수학 성취도를 보다 구체 으로 악하기 하여

학생들의 소양 수 을 1수 에서 6수 까지 성취 수 으로 구분하여 설명하고

있다. 6수 은 668 보다 높은 수에 해당하며, 5수 은 607 이상 668 이

하, 4수 은 545 이상 606 이하, 3수 은 483 이상 544 이하, 2수 은

421 이상 482 이하, 1수 은 358 이상 420 이하에 해당한다. 각 수 에

도달한 학생들의 수학 소양 정도를 구체 으로 살펴보면 다음과 같다.

• 6수 (668 과)

6수 의 학생들은 복잡한 문제 상황에 한 자신들의 조사와 모델링에 근거해

서 정보를 개념화하고 일반화하고 이용할 수 있다. 학생들은 다양한 자료들과 표

들을 연결할 수 있으며 다양한 자료들과 표 들을 유연하게 해석할 수 있다.

학생들은 고등의 수학 사고와 추론을 할 수 있다. 학생들은 잘 알려져 있지 않

은 상황에 근하기 한 새로운 근 방법과 략을 개발하기 해 기호 이고

형식 인 수학 조작과 련성을 익숙하게 다룰 수 있으며, 이를 통해 획득한

통찰력과 이해를 잘 알려지지 않은 상황에 용할 수 있다. 학생들은 자신들의

결과, 해석, 논쟁 등과 원래 상황과의 성을 고려하면서 자신들의 행동과 반

성을 형식화하여 정확하게 의사소통할 수 있다.

• 5수 (607～668 )

5수 의 학생들은 복잡한 상황에 해 제한조건을 확인하고 가정을 분명히 할

수 있으며, 다양한 모델을 개발하여 복잡한 상황을 다룰 수 있다. 학생들은 다양

한 모델과 련된 복잡한 문제를 다루기 해 한 문제해결 략을 선택하고

비교하고 평가할 수 있다. 학생들은 범 하고 잘 개발된 사고 기능과 추론 기

능, 연결된 표 들, 기호 특성화와 형식 특성화, 통찰 등을 활용하여 복잡한

상황을 략 으로 다룰 수 있다. 학생들은 자신들의 행동에 해 반성할 수 있

으며 자신들의 해석과 추론을 형식화하여 의사소통할 수 있다.


- 74 -

• 4수 (545～606 )

4수 의 학생들은, 제한조건을 포함하거나 가설을 설정해야 하는 복잡하고 구

체 인 상황을 명확한 모델을 동원하여 효율 으로 다룰 수 있다. 학생들은, 기

호 표 을 포함한 다양한 표 을 선택하여 해석할 수 있으며, 그러한 표 을

실세계 상황의 여러 측면에 직 으로 연결할 수 있다. 학생들은 복잡하고 구체

인 맥락에서 모종의 통찰력을 가지고 잘-개발된 기능과 추론을 유용하게 활용

할 수 있다. 학생들은 자신들의 해석, 주장, 행동 등에 근거한 설명과 논쟁을 구

성하여 의사소통할 수 있다.

• 3수 (483～544 )

3수 의 학생들은 분명하게 기술된 차와 연속 인 결정을 요구하는 차를

실행할 수 있다. 학생들은 단순한 문제해결 략을 선택하여 용할 수 있다. 학

생들은 다양한 자료에 근거한 표 들을 해석하고 사용할 수 있으며, 다양한 자료

로부터 직 으로 추론할 수 있다. 학생들은 자신들의 해석, 결과, 추론을 설명

하는 짧은 의사소통을 개할 수 있다.

• 2수 (421～482 )

2수 의 학생들은 직 인 추론을 요구하는 맥락에서 상황을 해석하고 인식

할 수 있다. 단 하나의 자료로부터 련된 정보를 추출할 수 있으며 하나의 표

양식을 활용할 수 있다. 이 수 의 학생들은 기본 알고리즘, 공식, 차, 표기법

들을 활용할 수 있으며, 직 인 추론을 할 수 있고 결과를 문자 그 로 해석할

수 있다.

• 1수 (358～420 )

1수 의 학생들은 련된 정보가 모두 제시되고 질문이 분명하게 정의된 익숙

한 맥락에 한 문제들에 답할 수 있는 수 이다. 한 명확한 상황에서 정보를

확인할 수 있으며 정확한 지침에 따라 형 인 차를 수행할 수 있다. 아울러,

분명하게 제시된 행동과 주어진 조건으로부터 직 으로 따라나오는 행동을 수

행할 수 있다.

1수 에 도달하지 못한 학생은 357 이하의 수를 받은 학생으로서, 에서 기

술된 1수 의 수학 소양을 갖추지 못하고 있다고 할 수 있다.


- 75 -

성취 수 이 올라갈수록, 문제에서 요구되는 수학 요구, 표 양식, 수학

복잡성, 수학 논쟁 등이 어떻게 변하는가를 살펴보면, 먼 수학 요구와

련해서는, 문제에서 요구하는 수학 요구가 분명하게 제시된 수 → 학생들이

문제에 한 수학 구성을 스스로 해야 하는 수 → 통찰, 복합 인 추론, 일

반화가 요구되는 수 으로 해석과 반성의 정도가 어려워진다. 표 양식과 련

해서는, 단지 하나의 표 양식이 활용되는 문제로부터, 학생들이 서로 다른 표

양식으로 환하거나 한 표 양식을 스스로 찾아 내야 하는 문제로 확

된다. 수학 복잡성의 유형 수 과 련해서는, 학생들이 기본 인 수학

사실을 재생하거나 간단한 계산 과정을 수행하기를 요구하는 한 단계 문제로부

터, 보다 고등의 수학 지식, 복잡한 단 내리기, 정보 처리 과정, 문제해결과

모델링 기능을 포함하는 다단계 문제로 확 된다. 수학 논쟁의 유형 수 과

련해서는, 논쟁이 필요하지 않은 문제로부터, 학생들이 잘알려진 논쟁을

용해야 하는 문제로, 다시 학생들이 수학 논쟁을 만들거나 다른 사람의 논쟁

을 이해하거나 주어진 논쟁이나 증명의 옳음을 단해야 하는 문제로 확 된다.

성취 수 을 더욱 분명하게 악하기 하여, PISA 2003 평가틀의 한 축인 수

학 과정과 련지어 3수 과 2수 을 살펴보면, 3수 에서는 서로 다른 정보

원천으로부터 해석하고 추론하여 연속 으로 단할 것을 요구하는 반면에, 2수

에서는 직 추론과 문자 그 로의 해석으로 충분하다. 유사하게, 상징 ․

형식 ․기법 언어의 사용과 련하여, 3수 에서는 상징 표 을 사용하여

문제를 해결해야 하지만, 2수 에서는 기본 알고리즘, 공식, 차, 표기법을 다룰

수 있으면 충분하다. 모델링 기능과 련해서는, 3수 에서는 서로 다른 표 모

델을 활용할 것을 요구하지만, 2수 에서는 기본 으로 제시된 모델을 인식하고

용하고 해석하는 것으로 충분하다. 문제제기와 문제해결에 해서는, 3수 에

서는 문제해결 략을 간단하게 활용할 필요가 있지만, 2수 에서는 직 인 추

론으로 충분하다.

<표 Ⅱ-21>은 PISA 2003 참가국의 성취 수 별 학생 분포 비율을 나타낸 것

이며, [그림 Ⅱ-8]은 이를 그림으로 나타낸 것이다. 각각의 성취 수 에 속하는

학생들의 비율은 에서 기술한 특정 수 의 지식과 기능을 갖춘 학생들의 비율

을 나타내며, 이를 통해 참가국 학생들의 수학 소양을 성취 수 에 근거하여

해석할 수 있다.


- 76 -

순위

국가명

수 준

1수준 미만

(358점 미만)

1수준

(358~420점)

2수준

(421~482점)

3수준

(483~544점)

4수준

(545~606점)

5수준

(607~668점)

6수준








(표준 오차)

1 홍콩-중국 3.9 (0.7) 6.5 (0.6) 13.9 (1.0) 20.0 (1.2) 25.0 (1.2) 20.2 (1.0) 10.5 (0.9)

2 벨기에 7.2 (0.6) 9.3 (0.5) 15.9 (0.6) 20.1 (0.7) 21.0 (0.6) 17.5 (0.7) 9.0 (0.5)

3 일본 4.7 (0.7) 8.6 (0.7) 16.3 (0.8) 22.4 (1.0) 23.6 (1.2) 16.1 (1.0) 8.2 (1.1)

4 한국 2.5 (0.3) 7.1 (0.7) 16.6 (0.8) 24.1 (1.0) 25.0 (1.1) 16.7 (0.8) 8.1 (0.9)

5 리히텐슈타인 4.8 (1.3) 7.5 (1.7) 17.3 (2.8) 21.6 (2.5) 23.2 (3.1) 18.3 (3.2) 7.3 (1.7)

6 네덜란드 2.6 (0.7) 8.4 (0.9) 18.0 (1.1) 23.0 (1.1) 22.6 (1.3) 18.2 (1.1) 7.3 (0.6)

7 스위스 4.9 (0.4) 9.6 (0.6) 17.5 (0.8) 24.3 (1.0) 22.5 (0.7) 14.2 (1.1) 7.0 (0.9)

8 핀란드 1.5 (0.2) 5.3 (0.4) 16.0 (0.6) 27.7 (0.7) 26.1 (0.9) 16.7 (0.6) 6.7 (0.5)

9 뉴질랜드 4.9 (0.4) 10.1 (0.6) 19.2 (0.7) 23.2 (0.9) 21.9 (0.8) 14.1 (0.6) 6.6 (0.4)

10 호주 4.3 (0.4) 10.0 (0.5) 18.6 (0.6) 24.0 (0.7) 23.3 (0.6) 14.0 (0.5) 5.8 (0.4)

11 캐나다 2.4 (0.3) 7.7 (0.4) 18.3 (0.6) 26.2 (0.7) 25.1 (0.6) 14.8 (0.5) 5.5 (0.4)

12 체코 5.0 (0.7) 11.6 (0.9) 20.1 (1.0) 24.3 (0.9) 20.8 (0.9) 12.9 (0.8) 5.3 (0.5)

13 마카오-중국 2.3 (0.6) 8.8 (1.3) 19.6 (1.4) 26.8 (1.8) 23.7 (1.7) 13.8 (1.6) 4.8 (1.0)

14 스웨덴 5.6 (0.5) 11.7 (0.6) 21.7 (0.8) 25.5 (0.9) 19.8 (0.8) 11.6 (0.6) 4.1 (0.5)

15 덴마크 4.7 (0.5) 10.7 (0.6) 20.6 (0.9) 26.2 (0.9) 21.9 (0.8) 11.8 (0.9) 4.1 (0.5)

16 독일 9.2 (0.8) 12.4 (0.8) 19.0 (1.0) 22.6 (0.8) 20.6 (1.0) 12.2 (0.9) 4.1 (0.5)

17 오스트리아 5.6 (0.7) 13.2 (0.8) 21.6 (0.9) 24.9 (1.1) 20.5 (0.8) 10.5 (0.9) 3.7 (0.5)

18 아이슬란드 4.5 (0.4) 10.5 (0.6) 20.2 (1.0) 26.1 (0.9) 23.2 (0.8) 11.7 (0.6) 3.7 (0.4)

19 프랑스 5.6 (0.7) 11.0 (0.8) 20.2 (0.8) 25.9 (1.0) 22.1 (1.0) 11.6 (0.7) 3.5 (0.4)

20 슬로바키아 6.7 (0.8) 13.2 (0.9) 23.5 (0.9) 24.9 (1.1) 18.9 (0.8) 9.8 (0.7) 2.9 (0.4)

21 노르웨이 6.9 (0.5) 13.9 (0.8) 23.7 (1.2) 25.2 (1.0) 18.9 (1.0) 8.7 (0.6) 2.7 (0.3)

22 헝가리 7.8 (0.8) 15.2 (0.8) 23.8 (1.0) 24.3 (0.9) 18.2 (0.9) 8.2 (0.7) 2.5 (0.4)

23 터키 27.7 (2.0) 24.6 (1.3) 22.1 (1.1) 13.5 (1.3) 6.8 (1.0) 3.1 (0.8) 2.4 (1.0)

24 룩셈부르크 7.4 (0.4) 14.3 (0.6) 22.9 (0.9) 25.9 (0.8) 18.7 (0.8) 8.5 (0.6) 2.4 (0.3)

25 폴란드 6.8 (0.6) 15.2 (0.8) 24.8 (0.7) 25.3 (0.9) 17.7 (0.9) 7.8 (0.5) 2.3 (0.3)

26 아일랜드 4.7 (0.6) 12.1 (0.8) 23.6 (0.8) 28.0 (0.8) 20.2 (1.1) 9.1 (0.8) 2.2 (0.3)

27 미국 10.2 (0.8) 15.5 (0.8) 23.9 (0.8) 23.8 (0.8) 16.6 (0.7) 8.0 (0.5) 2.0 (0.4)

28 러시아 11.4 (1.0) 18.8 (1.1) 26.4 (1.1) 23.1 (1.0) 13.2 (0.9) 5.4 (0.6) 1.6 (0.4)

29 라트비아 7.6 (0.9) 16.1 (1.1) 25.5 (1.2) 26.3 (1.2) 16.6 (1.2) 6.3 (0.7) 1.6 (0.4)

30 이탈리아 13.2 (1.2) 18.7 (0.9) 24.7 (1.0) 22.9 (0.8) 13.4 (0.7) 5.5 (0.4) 1.5 (0.2)

31 스페인 8.1 (0.7) 14.9 (0.9) 24.7 (0.8) 26.7 (1.0) 17.7 (0.6) 6.5 (0.6) 1.4 (0.2)

32 포르투갈 11.3 (1.1) 18.8 (1.0) 27.1 (1.0) 24.0 (1.0) 13.4 (0.9) 4.6 (0.5) 0.8 (0.2)

33 그리스 17.8 (1.2) 21.2 (1.2) 26.3 (1.0) 20.2 (1.0) 10.6 (0.9) 3.4 (0.5) 0.6 (0.2)

34 우루과이 26.3 (1.3) 21.8 (0.8) 24.2 (0.9) 16.8 (0.7) 8.2 (0.7) 2.3 (0.3) 0.5 (0.2)

35 브라질 53.3 (1.9) 21.9 (1.1) 14.1 (0.9) 6.8 (0.8) 2.7 (0.5) 0.9 (0.4) 0.3 (0.2)

36 세르비아 17.6 (1.3) 24.5 (1.1) 28.6 (1.2) 18.9 (1.1) 8.1 (0.9) 2.1 (0.4) 0.2 (0.1)

37 태국 23.8 (1.3) 30.2 (1.2) 25.4 (1.1) 13.7 (0.8) 5.3 (0.5) 1.5 (0.3) 0.2 (0.1)

38 멕시코 38.1 (1.7) 27.9 (1.0) 20.8 (0.9) 10.1 (0.8) 2.7 (0.4) 0.4 (0.1) 0.0 (0.0)

39 인도네시아 50.5 (2.1) 27.6 (1.1) 14.8 (1.1) 5.5 (0.7) 1.4 (0.4) 0.2 (0.1) 0.0 a

40 튀니지 51.1 (1.4) 26.9 (1.0) 14.7 (0.8) 5.7 (0.6) 1.4 (0.3) 0.2 (0.1) 0.0 a

OECD 전체 11.0 (0.3) 14.6 (0.3) 21.2 (0.3) 22.4 (0.3) 17.6 (0.2) 9.6 (0.2) 3.5 (0.2)

OECD 국가별 평균 8.2 (0.2) 13.2 (0.2) 21.1 (0.1) 23.7 (0.2) 19.1 (0.2) 10.6 (0.1) 4.0 (0.1)

※ 6수준 학생 비율의 순위임.※ a: 해당 국가에는 적용되지 않는 항목임.

<표 Ⅱ-21> PISA 2003 참가국의 수학적 소양 성취 수준별 학생 분포


- 77 -

100

75

50

25

0

25

50

75

100

핀란

드

홍콩

-중국

일본

한국

리히

텐슈

타인

마카

오-홍

콩

네덜

란드

스위

스

캐나

다

뉴질

랜드

호주

벨기

에

덴마

크

아이

슬란

드

체코

프랑

스

오스

트리

아

스웨

덴

슬로

바키

아

독일

룩셈

부르

크

폴란

드

라트

비아

스페

인

노르

웨이

아일

랜드

헝가

리

미국

러시

아

이탈

리아

포르

투갈

그리

스

세르

비아

태국

우루

과이

터키

멕시

코

인도

네시

아

튀니

지

브라

질

학생 비율

1수준 미만 1수준 2수준 3수준 4수준 5수준 6수준

[그림 Ⅱ-8] PISA 2003 참가국의 수학적 소양 수준별 학생 분포

<표 Ⅱ-21>에서 알 수 있는 바와 같이, 우리나라 학생들의 8.1%는 6수 에,

16.7%는 5수 에, 25%는 4수 에, 24.1%는 3수 에, 16.6%는 2수 에, 7.1%는 1

수 에, 2.5%는 1수 미만에 속한 것으로 나타났다. 각각의 성취 수 에 속한

우리나라 학생들의 비율을 통해, 우리나라 학생들의 수학 성취도 정도를 설명할

수 있다. 를 들어, 우리나라 학생들의 8.1%는 에서 기술한 6수 에 해당하는

수학 소양을 갖추고 있다고 할 수 있다. 즉, 우리나라 학생들의 8.1%는 복잡한

문제 상황에 한 자신들의 조사와 모델링에 근거해서 정보를 개념화하고 일반

화하고 이용할 수 있으며, 자신들의 결과, 해석, 논쟁 등과 원래 상황과의 성

을 고려하면서 자신들의 행동과 반성을 형식화하여 정확하게 의사소통할 수 있

다.

가장 높은 성취 수 인 6수 을 심으로 살펴보았을 때, 우리나라는 홍콩, 벨

기에, 일본에 이어 네 번째로 높은 수 인 것으로 나타났다. 한, PISA 2003에

서 기본 수 으로 설정한 2수 에 도달하지 못한 학생들의 비율을 살펴보면, 우

리나라는 9.6%로 핀란드(6.8%)에 이어 두 번째로 낮은 비율을 나타냈다. 이는,

우리나라의 하 권 학생들이 우리나라와 비슷한 평균 수를 보인 국가들의 하

권 학생들에 비해 상 으로 높은 수 의 수학 소양을 갖추고 있음을 의미

한다. 이러한 결과는 참가국 학생들의 백분 수를 비교한 <표 Ⅱ-8>과 일


- 78 -

된 결과이다.

한편, PISA 2003 참가국들의 성취 수 도달 정도를 살펴보면, 체로 OECD

국가 학생들의 1/3 정도는 4수 이상에 도달한 것으로 나타났다. 그러나 성취

수 에의 도달 정도는 PISA 2003 참가국별로 매우 다른 양상을 보인다. 홍콩에

서는 1/2 이상의 학생들이, 우리나라와 핀란드에서는 정확히 1/2 정도의 학생들

이 4수 이상에 도달하 지만, 인도네시아와 튀니지에서는 단지 2%의 학생들만

이 4수 이상에 도달하 다. 한, 다수의 OECD 국가에서는 3/4 정도의 학생

들이 2수 이상에 도달했지만, 이탈리아, 포르투갈, 미국, 그리스에서는 1/3 정

도의 학생들이 2수 이상에 도달했으며, 멕시코와 터키에서는 부분의 학생들

이 1수 에도 도달하지 못한 것으로 나타났다.

나 . 수 학 내 용 역 별 성취 수

1) 공 간 과 모 양

PISA 2003에서는 수학 체에서의 학생들의 소양 수 을 살펴 과 동시에 수

학 내용 역별, 즉 공간과 모양, 변화와 계, 양, 불확실성에서도 학생들의

수학 소양 수 을 1수 에서 6수 으로 구분하여 살펴보고 있다. 이는 학생들

의 수학 소양 수 을 각 내용 역별로 더욱 자세하게 악하기 한 시도라

고 할 수 있다.

PISA 2003 수학 과제 에서 공간과 모양 역에 속하는 것은 25% 정도이다.

공간과 모양의 각 수 에 도달한 학생들의 수학 소양 정도를 구체 으로 살펴

보면 다음과 같다.

• 6수 (668 과)

학생들이 6수 에 도달하기 해서는 다면 인 표 들과 연속 인 계산 과정

을 포함하는 복잡한 문제를 해결할 수 있어야 한다. 한 정보를 확인하고 추

출할 수 있으며, 서로 다르지만 련된 정보들을 연결할 수 있어야 한다. 추론,

요한 통찰과 반성을 활용할 수 있어야 하며, 결과와 발견한 것을 일반화할 수

있고, 해를 의사소통할 수 있으며, 설명과 논쟁을 제시할 수 있어야 한다.

6수 학생들의 수학 소양의 특징을 제시하면 다음과 같다.


- 79 -

- 문장으로 되어 있는 복잡한 설명문을 해석할 수 있고, 이러한 복잡한 설명문을

다른 다양한 표 들과 련지을 수 있다.

- 익숙하지 않고 복잡한 상황에서 비율과 련된 추론을 활용할 수 있다.

- 복잡한 기하 상황을 개념화하기 하여 의미 있는 통찰을 할 수 있으며, 복잡

하고 익숙하지 않은 표 들을 해석할 수 있다.

- 다양한 정보들을 확인하고 결합하여 문제를 해결할 수 있다.

- 략을 고안하여 기하 맥락을 수학 차와 연결할 수 있다.

- 부피 계산과 같은 복잡한 일련의 계산이나, 용 맥락에서의 다른 형 인

알고리즘을 정확하고 완벽하게 수행할 수 있다.

- 이해한 것에 한 반성, 통찰력, 일반화에 근거하여 설명과 논쟁을 로 써서 제

시할 수 있다.

• 5수 (607～668 )

학생들이 5수 에 도달하기 해서는 한 가정을 만들어야 하는 문제를 해

결할 수 있으며, 제시된 가정을 다루는 것과 련된 문제를 해결할 수 있어야 한

다. 한, 잘 개발된 공간 추론, 논쟁, 통찰력 등을 활용하여 한 정보를 확

인하고 서로 다른 여러 가지 표 들을 해석하고 연결할 수 있어야 하며, 략

으로 공부하고 다면 이고 연속 인 과정들을 수행할 수 있어야 한다.


- 익숙하거나 익숙하지 않은 2․3차원 상에 하여 공간 ․기하 추론, 논쟁,

반성, 통찰을 활용할 수 있다.

- 기하 상에 한 다면 인 표 들을 해석할 수 있다.

- 기하 작도를 활용할 수 있다.

- 기하 문제를 해결하기 하여 다단계 략을 개념화하고 고안할 수 있다.

- 익숙하지 않은 상황에서 피타고라스 정리와 같은 잘 알려진 기하 알고리즘을

활용할 수 있으며, 둘 의 길이, 넓이, 부피와 련된 계산을 할 수 있다.

• 4수 (545～606 )

학생들이 4수 에 도달하기 해서는 익숙하지 않은 맥락에서의 시각 ․공간

추론 논쟁과 련된 문제를 해결할 수 있으며, 여러 가지 표 들을 연결하

고 통합할 수 있어야 한다. 한, 연속 인 과정들을 수행할 수 있으며, 잘 개발

된 기능을 공간 시각화와 해석에 용할 수 있어야 한다.



- 80 -

- 기하 문제를 해결하기 하여 복잡한 지문을 해석할 수 있다.

- 연속 인 지침을 해석할 수 있으며, 일련의 단계를 따라갈 수 있다.

- 공간 통찰력을 활용하여 비표 인 기하 상황을 해석할 수 있다.

- 익숙하지 않은 기하 상황에 한 3차원 표 을 다루기 하여 2차원 모델을

활용할 수 있다.

- 하나의 기하 상황에 한 두 가지 다른 시각 표 들을 연결하고 통합할 수

있다.

- 기하 상황에서 계산과 련된 략을 개발하고 수행할 수 있다.

- 기하 맥락에서의 수치 련성에 해 추론하고 논쟁할 수 있다.

- 두자리 이상의 소수와 정수의 곱셈, 비율과 단 를 활용한 수치 변환, 익숙한 도

형의 넓이 계산 등의 간단한 계산을 수행할 수 있다.

• 3수 (483～544 )

학생들이 3수 에 도달하기 해서는 익숙한 맥락에서의 보 인 시각 ․공

간 추론과 련된 문제를 해결할 수 있으며, 익숙한 상에 한 여러 가지 표

들을 연결할 수 있어야 한다. 한, 간단한 략 고안하기와 같은 보 인 문

제해결 기능을 활용할 수 있으며, 간단한 알고리즘을 용할 수 있어야 한다.


- 익숙하지 않은 기하 상황에 한 문자 그 로의 설명을 해석할 수 있다.

- 간단한 략 고안하기와 같은 기본 인 문제해결 기능을 활용할 수 있다.

- 익숙한 상황에서 시각 지각과 보 인 공간 추론 기능을 활용할 수 있다.

- 주어진 익숙한 수학 모델을 다룰 수 있다.

- 곱셈, 기본 인 비례 추론 등을 활용하여 단 환산과 같은 간단한 계산을 수

행할 수 있다.

- 형 인 알고리즘을 용하여 익숙한 모양에서 길이 계산하기와 같은 기하

문제를 해결할 수 있다.

• 2수 (421～482 )

학생들이 2수 에 도달하기 해서는 수학 내용이 직 이고 분명하게 제

시된 단 하나의 수학 표 을 포함한 문제를 해결할 수 있고, 익숙한 맥락에 있

는 기본 인 수학 사고와 약속을 이용할 수 있어야 한다.


- 간단한 기하 패턴을 인식할 수 있다.


- 81 -

- 기본 인 기법 용어와 정의를 이용할 수 있으며, 칭과 같은 기본 인 기하

개념을 용할 수 있다.

- 를 들어, ‘더 큰’과 같은 일상 언어와 련된 용어를 수학 으로 해석하여 기

하 맥락에 용할 수 있다.

- 2차원 상과 3차원 상의 정신 이미지(mental image)를 만들어 내고 사용할

수 있다.

- 익숙한 실세계 상황에 한 시각 인 2차원 표 을 이해할 수 있다.

- 뺄셈, 두 자리 수 나눗셈과 같은 간단한 계산을 용하여 기하 상황의 문제를

해결할 수 있다.

• 1수 (358～420 )

학생들이 1수 에 도달하기 해서는 기하 상에 한 익숙한 그림을 이용

하거나 세기나 기본 계산 기능을 용하여 익숙한 맥락에 있는 단순한 문제를

해결할 수 있어야 한다. 1수 에 있는 학생들의 특징 인 수학 소양은 주어진

2차원 표 을 활용하여 간단한 3차원 상의 요소들을 세거나 계산할 수 있다는

것이다.

<표 Ⅱ-22>는 PISA 2003 참가국의 공간과 모양 역에서의 성취 수 별 학

생 분포 비율을 나타낸 것이다. <표 Ⅱ-22>에서 알 수 있는 바와 같이, 공간과

모양 역에서 우리나라 학생들의 16.0%는 6수 에, 16.5%는 5수 에, 19.9%는

4수 에, 19.7%는 3수 에, 14.7%는 2수 에, 8.4%는 1수 에, 4.8%는 1수 미

만에 속한 것으로 나타났다. 기본 수 이라고 할 수 있는 2수 에 도달하지 못한

우리나라 학생들의 비율은 13.2% 정도이다. 공간과 모양 역 각각의 성취 수

별 우리나라 학생들의 비율을 통해, 우리나라 학생들의 수학 성취 정도를 설명할

수 있다. 를 들어, 우리나라 학생들의 16.0%는 에서 기술한 6수 에 해당하

는 수학 소양을 갖추고 있다고 할 수 있다. 즉, 우리나라 학생들의 16.0%는 다

면 인 표 들과 연속 인 계산 과정을 포함하는 복잡한 문제를 해결할 수 있으

며, 한 정보를 확인하고 추출할 수 있으며, 서로 다르지만 련된 정보들을

연결할 수 있다. 한 추론, 요한 통찰과 반성을 활용할 수 있고, 결과와 발견

한 것을 일반화할 수 있고, 해를 의사소통할 수 있으며 설명과 논쟁을 제시할 수

있다.


- 82 -

순위

국가명

수 준

1수준 미만

(358점 미만)

1수준

(358~420점)

2수준

(421~482점)

3수준

(483~544점)

4수준

(545~606점)

5수준

(607~668점)

6수준








(표준 오차)

1 한국 4.8 (0.5) 8.4 (0.6) 14.7 (0.9) 19.7 (0.9) 19.9 (1.0) 16.5 (0.8) 16.0 (1.3)

2 홍콩-중국 4.1 (0.7) 7.0 (0.9) 13.2 (1.2) 18.7 (0.9) 21.5 (1.1) 19.9 (0.9) 15.6 (1.0)

3 일본 4.2 (0.7) 7.4 (0.8) 13.9 (0.7) 20.0 (0.8) 21.9 (1.0) 18.2 (0.9) 14.3 (1.2)

4 체코 8.1 (0.9) 10.6 (0.7) 17.0 (0.7) 19.3 (0.7) 18.9 (0.8) 14.4 (0.8) 11.7 (0.8)

5 스위스 5.4 (0.5) 8.6 (0.5) 15.7 (0.8) 21.4 (0.9) 21.4 (0.9) 15.9 (0.7) 11.7 (1.1)

6 벨기에 6.6 (0.5) 10.4 (0.5) 16.7 (0.5) 20.3 (0.7) 20.0 (0.9) 15.7 (0.8) 10.2 (0.5)

7 리히텐슈타인 5.7 (1.4) 8.1 (1.7) 14.9 (2.8) 21.5 (3.5) 23.2 (4.2) 16.5 (2.6) 10.1 (1.8)

8 오스트리아 8.0 (0.7) 12.0 (0.8) 18.6 (0.8) 21.4 (0.7) 19.1 (0.9) 12.3 (0.9) 8.5 (0.7)

9 뉴질랜드 5.8 (0.5) 10.8 (0.7) 18.1 (0.8) 21.8 (0.8) 20.7 (0.9) 14.4 (0.7) 8.5 (0.5)

10 슬로바키아 10.2 (0.9) 13.4 (0.8) 19.0 (0.8) 20.2 (0.8) 17.4 (0.8) 11.6 (0.7) 8.2 (0.7)

11 핀란드 2.5 (0.3) 7.3 (0.5) 17.0 (0.7) 25.5 (0.8) 24.6 (0.8) 15.2 (0.6) 7.9 (0.6)

12 호주 6.1 (0.5) 10.8 (0.6) 18.4 (0.5) 23.0 (0.7) 21.2 (0.7) 13.2 (0.6) 7.3 (0.5)

13 마카오-중국 4.0 (0.7) 9.8 (1.5) 17.6 (2.0) 24.5 (2.0) 23.2 (1.7) 13.7 (1.3) 7.2 (0.9)

14 네덜란드 3.7 (0.7) 10.1 (0.8) 18.6 (1.1) 24.9 (1.2) 21.9 (1.1) 14.6 (0.8) 6.2 (0.6)

15 독일 11.1 (0.8) 13.3 (1.0) 18.6 (0.9) 21.2 (0.9) 18.4 (0.8) 11.4 (0.7) 6.0 (0.4)

16 덴마크 7.1 (0.6) 11.2 (0.7) 19.5 (0.7) 23.8 (0.8) 20.0 (0.7) 12.5 (0.7) 5.9 (0.5)

17 캐나다 4.7 (0.4) 10.7 (0.6) 20.4 (0.6) 25.0 (0.5) 21.4 (0.5) 12.1 (0.5) 5.6 (0.4)

18 프랑스 7.7 (0.8) 12.0 (0.7) 19.6 (0.9) 23.4 (1.1) 20.0 (0.8) 12.0 (0.8) 5.1 (0.5)

19 폴란드 10.7 (0.8) 14.9 (0.7) 22.0 (0.9) 22.1 (0.9) 16.4 (0.7) 8.8 (0.5) 5.0 (0.5)

20 헝가리 13.1 (1.0) 17.3 (0.8) 21.8 (0.8) 20.5 (0.7) 14.8 (0.9) 8.0 (0.7) 4.5 (0.6)

21 러시아 14.9 (1.0) 16.5 (0.8) 21.9 (0.9) 20.4 (0.8) 14.2 (0.9) 7.7 (0.7) 4.3 (0.6)

22 스웨덴 7.9 (0.6) 13.4 (0.6) 22.1 (0.8) 24.2 (1.0) 18.2 (0.8) 10.0 (0.6) 4.2 (0.4)

23 룩셈부르크 9.5 (0.5) 15.6 (0.6) 23.0 (0.9) 22.6 (1.1) 17.1 (0.7) 8.5 (0.8) 3.6 (0.4)

24 라트비아 10.7 (0.9) 15.1 (1.0) 22.4 (0.9) 23.3 (1.1) 16.8 (0.9) 8.2 (0.7) 3.5 (0.5)

25 아이슬란드 6.5 (0.6) 12.1 (0.7) 21.6 (0.8) 26.0 (1.1) 20.5 (0.8) 10.0 (0.6) 3.3 (0.4)

26 노르웨이 11.5 (0.6) 16.1 (0.6) 22.2 (0.9) 22.3 (0.8) 16.4 (0.7) 8.2 (0.5) 3.3 (0.3)

27 이탈리아 15.1 (1.0) 16.8 (0.9) 22.0 (0.7) 21.1 (0.7) 14.5 (0.6) 7.2 (0.5) 3.3 (0.3)

28 미국 12.1 (0.8) 18.2 (1.1) 24.7 (1.1) 22.0 (0.9) 14.2 (0.7) 6.5 (0.5) 2.3 (0.3)

29 터키 28.6 (1.9) 26.0 (1.2) 22.3 (1.2) 12.7 (1.1) 5.8 (1.0) 2.5 (0.7) 2.1 (0.9)

30 아일랜드 10.7 (0.8) 16.9 (1.1) 25.4 (0.9) 23.0 (1.0) 15.4 (0.8) 6.8 (0.6) 1.8 (0.2)

31 스페인 10.1 (0.8) 16.7 (0.8) 25.5 (0.8) 24.7 (0.8) 15.3 (0.8) 6.0 (0.5) 1.6 (0.3)

32 포르투갈 16.4 (1.4) 21.5 (0.8) 26.0 (1.0) 20.2 (1.0) 10.9 (0.7) 4.1 (0.4) 0.9 (0.2)

33 세르비아 21.8 (1.3) 24.4 (1.0) 24.5 (0.8) 16.9 (1.0) 8.6 (0.9) 2.8 (0.5) 0.9 (0.2)

34 그리스 21.3 (1.2) 21.7 (1.0) 24.4 (1.0) 18.7 (0.9) 9.6 (0.7) 3.6 (0.5) 0.8 (0.3)

35 태국 23.4 (1.2) 26.8 (0.9) 24.7 (1.1) 15.4 (0.9) 7.0 (0.6) 2.2 (0.4) 0.5 (0.2)

36 우루과이 29.3 (1.2) 23.3 (0.9) 22.9 (0.9) 15.2 (0.8) 6.7 (0.5) 2.2 (0.4) 0.4 (0.1)

37 브라질 54.8 (1.7) 22.7 (1.1) 13.6 (0.9) 6.2 (0.8) 2.0 (0.4) 0.6 (0.2) 0.1 (0.1)

38 인도네시아 49.7 (1.7) 25.9 (1.2) 15.5 (1.0) 6.6 (0.7) 1.8 (0.4) 0.4 (0.1) 0.1 (0.0)

39 멕시코 39.1 (1.6) 27.8 (0.8) 20.6 (0.9) 9.4 (0.7) 2.5 (0.4) 0.5 (0.1) 0.0 (0.0)

40 튀니지 49.7 (1.3) 26.0 (1.1) 15.5 (0.7) 6.3 (0.5) 2.1 (0.4) 0.5 (0.1) 0.0 a

OECD 전체 12.8 (0.3) 15.7 (0.3) 20.8 (0.3) 20.5 (0.3) 15.6 (0.2) 9.3 (0.2) 5.2 (0.2)

OECD 국가별 평균 10.6 (0.2) 14.2 (0.2) 20.4 (0.1) 21.5 (0.2) 17.2 (0.1) 10.4 (0.1) 5.8 (0.1)

※6수준 학생 비율의 순위임.※ a: 해당 국가에는 적용되지 않는 항목임.

<표 Ⅱ-22> 공간과 모양 영역의 성취 수준별 학생 분포 비율


- 83 -

OECD 국가별 평균을 살펴보았을 때, 공간과 모양에서 6수 학생 비율은

5.8%, 5수 학생 비율은 10.4%, 4수 학생 비율은 17.2%, 3수 학생 비율은

21.5%, 2수 학생 비율은 20.4%, 1수 학생 비율은 14.2%로 나타났다. 결국,

OECD 국가 평균을 볼 때 5.8% 정도만이 6수 에 해당하는 가장 복잡한 과제를

수행할 수 있다. 그러나 우리나라와 홍콩에서는 15% 정도의 학생들이 6수 에

도달했으며, 벨기에, 체코, 일본, 스 스(이상 OECD 국가)와 리히텐슈타인(비

OECD 국가)에서는 10% 정도의 학생들이 6수 에 도달하 다. 조 으로, 그리

스, 멕시코, 포르투갈(이상 OECD 국가), 태국, 튀니지, 우루과이(이상 비OECD

국가)에서는 1% 미만의 학생들이 6수 에 도달한 것으로 나타났다.

한편, 그리스, 헝가리, 아일랜드, 이탈리아, 룩셈부르크, 멕시코, 노르웨이, 폴란

드, 포르투갈, 스페인, 터키, 미국(이상 OECD 국가), 인도네시아, 라트비아, 튀니

지, 러시아, 세르비아, 태국, 우루과이(이상 비OECD 국가)에서는 25% 정도의 학

생들이 기본 수 이라고 할 수 있는 2수 에 도달하지 못한 것으로 나타났다. 반

면에, 핀란드에서는 10% 정도의 학생들이, 우리나라에서는 13% 정도의 학생들만

이 2수 에 도달하지 못한 것으로 나타나 조를 이루었다.

공간과 모양 역에서의 남녀 학생들의 성취도 차이를 살며보면, 우리나라, 캐

나다, 리히텐슈타인, 룩셈부르크, 마카오- 국, 슬로바키아에서는 4수 이상에

도달한 남학생이 여학생보다 10% 이상 많은 것으로 나타났다. 조 으로, 핀란

드, 멕시코(이상 OECD 국가), 인도네시아, 홍콩, 튀니지(이상 비OECD 국가)에서

4수 에 도달한 남학생과 여학생의 비율 차이가 2% 미만인 것으로 나타났다.

공간과 모양 역에서 OECD 국가들을 체 으로 살펴보면, 남학생들의 평균

수가 여학생들보다 17 더 높으며, 핀란드, 아이슬란드, 네덜란드, 일본, 노르

웨이를 제외한 OECD 국가에서는 남학생의 평균 수가 여학생보다 통계 으로

의미있는 수 에서 높은 것으로 나타났다.

2 ) 변 화 와 계

PISA 2003 수학 과제 에서 변화, 함수 계, 변수간의 종속성에 한 것

은 25% 정도이다. 변화와 계의 각 수 에 도달한 학생들의 수학 소양 정도

를 살펴보면 다음과 같다.

• 6수 (668 과)

학생들이 6수 에 도달하기 해서는 의미있는 통찰력, 추상 인 추론과 논쟁,


- 84 -

기술 인 지식과 약속 등을 활용하여 문제를 해결할 수 있으며, 복잡한 실세계

문제에 한 수학 해를 일반화할 수 있어야 한다.

6수 에 있는 학생들의 특징 인 수학 소양을 보다 구체 으로 살펴보면 다

음과 같다.

- 익숙하지 않은 실세계 상황에서의 복잡한 수학 정보를 해석할 수 있다.

- 실세계 상황에서의 주기 함수를 해석할 수 있으며, 제한 조건이 있을 때에도

련된 계산을 할 수 있다.

- 익숙하지 않은 실세계 상황의 맥락에 내재되어 있는 복잡한 정보를 해석할 수

있다.

- 복잡한 문장을 해석하고 련성에 한 통찰에 토 를 둔 추상 추론을 활용하

여 문제를 해결할 수 있다.

- 문제를 해결하기 하여 수나 그래 를 통찰력 있게 활용할 수 있으며, 실세

계 상황에 맞는 수식을 다룰 수 있다.

- 복잡한 비례 추론에 근거하여 문제를 해결할 수 있다.

- 공식과 계산을 활용하여 다단계 문제해결 략을 생각해 낼 수 있다.

- 수나 시행착오를 활용하여 략을 생각해 내고 문제를 해결할 수 있다.

- 복잡한 실세계 상황을 기술하는 식을 확인할 수 있으며, 실험 인 결과들을 일

반화하여 략 인 식을 만들어낼 수 있다.

- 모종의 계산을 하기 하여 실험 인 결과들을 일반화할 수 있다.

- 복잡한 패턴을 다루고 일반화하기 하여 심도깊은 기하 통찰력을 용할 수

있다.

- 복잡한 백분율 계산을 개념화할 수 있다.

- 논리 추론과 논쟁을 일 되게 의사소통할 수 있다.

• 5수 (607～668 )

학생들이 5수 에 도달하기 해서는 수식이나 다른 형식 인 식과 모델을

고도로 활용함으로써 문제를 해결할 수 있어야 한다. 한, 형식 인 수학 표

을 복잡한 실세계 상황에 연결할 수 있어야 하며, 복잡한 다단계 문제해결 기

능을 활용할 수 있어야 한다. 아울러, 추론과 논쟁을 반성하고 의사소통할 수 있

어야 한다.

5수 학생들의 특징 인 수학 소양을 구체 으로 살펴보면 다음과 같다.

- 과학 맥락에 있는 복잡한 식을 해석할 수 있다.

- 실세계 상황에 있는 주기 함수를 해석할 수 있으며, 련된 계산을 수행할 수


- 85 -

있다.

- 보다 발 된 문제해결 략을 활용할 수 있다.

- 복잡한 정보를 해석하고 련지을 수 있다.

- 제한 조건을 해석하고 용할 수 있다.

- 한 략을 확인하고 수행할 수 있다.

- 수식과 그것에 내재되어 있는 정보 사이의 련성에 해 반성할 수 있다.

- 비율과 련된 것과 같은 복잡한 비례 추론을 활용할 수 있다.

- 실생활 상황에서 주어진 식을 분석하고 용할 수 있다.

- 추론과 논쟁을 의사소통할 수 있다.

• 4수 (545～606 )

학생들이 4수 에 도달하기 해서는 실제 인 문제를 해결하기 하여 실세

계 상황에 한 명확하게 수학 인 모델을 포함하는 복합 인 표 들을 다루고

이해할 수 있어야 한다. 익숙하지 않은 맥락에 포함되어 있는 해석, 추론에서의

상당한 유연성을 가져야 하며, 추론의 결과에 해 설명이나 논거를 제시하면서

의사소통할 수 있어야 한다.


음과 같다.

- 복잡한 그래 들을 해석할 수 있으며 그래 에서 하나의 값이나 여러 개의 값을

해석할 수 있다.

- 실세계 상황에 한 복잡하고 익숙하지 않은 그래 표 을 해석할 수 있다.

- 실제 인 문제를 해결하기 하여 복합 인 표 을 활용할 수 있다.

- 문장으로 기술된 정보를 그래 표 과 련지을 수 있으며 그에 한 설명을

통해 의사소통할 수 있다.

- 실세계 상황을 기술하는 식을 분석할 수 있다.

- 부피를 포함하는 3차원 기하 상황과 련된 함수를 분석할 수 있다.

- 복잡한 식을 포함하고 있는 주어진 수학 모델을 분석할 수 있다.

- 말로 된 표 을 해석하고 용할 수 있으며, 실세계 련성을 나타내는 일차식

을 다루고 사용할 수 있다.

- 백분율, 비율, 덧셈, 나눗셈 등이 포함된 일련의 계산을 수행할 수 있다.

• 3수 (483～544 )

학생들이 3수 에 도달하기 해서는 익숙한 맥락에서의 해석, 추론을 포함하


- 86 -

고 의사소통을 한 논쟁을 포함하는 다양한 표 들(문장, 그래 , 표, 식)을 다

루어야 하는 문제를 해결할 수 있어야 한다.


음과 같다.

- 실세계 상황을 표 한 익숙하지 않은 그래 를 해석할 수 있다.

- 문장으로 된 설명에서 련된 성질들을 확인할 수 있다.

- 간단한 알고리즘이 내재되어 있는 문장을 해석할 수 있으며, 그러한 알고리즘을

용할 수 있다.

- 문장을 해석하고 간단한 략을 고안할 수 있다.

- 다양한 표 들, 즉 두 개의 그래 , 문장으로 된 설명과 표, 식과 그래 를 연결

할 수 있다.

- 익숙한 맥락에서 비율에 한 추론을 활용할 수 있으며 이유와 논거를 의사소통

할 수 있다.

- 문장으로 제시된 성질이나 상황을 그래 에 용할 수 있다.

- 자료의 정렬, 시간 차이 계산, 선형 보간법 등을 포함하는 문제를 해결하기 하

여 간단한 계산 차를 범 하게 활용할 수 있다.

• 2수 (421～482 )

학생들이 2수 에 도달하기 해서는 간단한 알고리즘, 식, 차를 다룸으로써

문제를 해결할 수 있으며, 로 된 설명을 간단한 표 (그래 , 표, 간단한 식)과

연결할 수 있으며, 보 인 수 의 해석, 추론 등을 활용할 수 있어야 한다.


음과 같다.

- 간단한 문장을 해석할 수 있으며 그것을 그래 요소와 정확하게 연결할 수 있

다.

- 간단한 알고리즘을 기술한 간단한 문장을 해석하여 그것을 알고리즘에 용할

수 있다.

- 간단한 문장을 해석하여 비례 추론이나 계산에 활용할 수 있다.

- 간단한 패턴을 해석할 수 있다.

- 운동, 속도, 시간의 련성에 한 간단하고 익숙한 용에 한 실제 인 맥락

에서의 추론을 해석하여 활용할 수 있다.

- 련된 정보를 그래 로 표시할 수 있으며, 그래 에서 값을 직 찾아낼 수 있

다.


- 87 -

- 수를 정확하게 입하여 간단한 수치 알고리즘이나 간단한 수 식을 용

할 수 있다.

• 1수 (358～420 )

학생들이 1수 에 도달하기 해서는 련된 정보를 간단한 표나 그래 에 표

시할 수 있어야 하며, 표 형태나 익숙한 형태의 간단한 표나 그래 로부터 정

보를 즉각 으로 읽어내기 하여 직 인 간단한 지침을 따라갈 수 있으며, 익

숙한 두 변수 사이의 련성에 한 간단한 계산을 수행할 수 있어야 한다.


- 간단한 그래 의 특징을 설명하는 지문을 련지을 수 있으며, 그래 에서 값을

읽어낼 수 있다.

- 간단한 표에 지정된 값을 표시하고 읽어 낼 수 있다.

- 익숙한 두 변수 사이의 련성에 한 간단한 계산을 수행할 수 있다.

PISA 2003 참가국들의 변화와 계 역에서의 성취 수 별 학생 분포 비율

은 <표 Ⅱ-23>과 같다. <표 Ⅱ-23>에서 알 수 있는 바와 같이, 변화와 계

역에서 우리나라 학생들의 10.9%는 6수 에, 17.5%는 5수 에, 23.6%는 4수 에,

22.3%는 3수 에, 15.7%는 2수 에, 7.0%는 1수 에, 3.0%는 1수 미만에 속한

것으로 나타났다. 기본 수 이라고 할 수 있는 2수 에 도달하지 못한 우리나라

학생들은 10%이다. 변화와 계 역의 성취 수 별 우리나라 학생들의 비율을

통해, 우리나라 학생들의 수학 소양 정도를 설명할 수 있다. 를 들어, 우리나

라 학생들의 10.9%는 에서 기술한 6수 에 해당하는 수학 소양을 갖추고 있

다고 할 수 있다. 즉, 우리나라 학생들의 10.9%는 변화와 계 역에서 의미있

는 통찰력, 추상 인 추론과 논쟁, 기술 인 지식과 약속 등을 활용하여 문제를

해결할 수 있으며, 복잡한 실세계 문제에 한 수학 해를 일반화할 수 있는 수

이다.


- 88 -

순위

국가명

수 준

1수준 미만

(358점 미만)

1수준

(358~420점)

2수준

(421~482점)

3수준

(483~544점)

4수준

(545~606점)

5수준

(607~668점)

6수준








(표준 오차)

1 벨기에 7.6 (0.6) 9.7 (0.6) 14.8 (0.6) 18.2 (0.7) 19.7 (0.7) 17.5 (0.9) 12.4 (0.5)

2 네덜란드 1.4 (0.4) 7.2 (0.8) 16.4 (1.2) 22.7 (1.1) 21.8 (1.1) 19.2 (0.9) 11.3 (0.7)

3 일본 6.4 (0.7) 8.5 (0.7) 15.7 (0.8) 20.6 (0.8) 21.1 (1.1) 16.4 (0.8) 11.3 (1.2)

4 한국 3.0 (0.4) 7.0 (0.7) 15.7 (1.0) 22.3 (0.9) 23.6 (1.0) 17.5 (0.9) 10.9 (1.1)

5 리히텐슈타인 4.6 (1.1) 10.0 (1.9) 15.1 (2.4) 20.7 (3.0) 20.5 (3.4) 18.6 (2.3) 10.5 (1.6)

6 홍콩-중국 5.6 (0.9) 8.0 (0.8) 14.5 (1.1) 20.6 (1.0) 23.0 (1.0) 18.6 (1.0) 9.8 (0.9)

7 핀란드 2.7 (0.3) 7.0 (0.6) 16.1 (0.7) 24.5 (0.9) 24.1 (0.8) 16.7 (0.7) 8.9 (0.5)

8 스위스 7.6 (0.6) 10.1 (0.6) 17.3 (1.1) 21.3 (1.0) 20.9 (0.8) 13.9 (0.8) 8.8 (0.9)

9 뉴질랜드 5.6 (0.6) 10.2 (0.9) 17.5 (0.7) 22.5 (1.0) 22.2 (0.8) 14.0 (0.7) 7.9 (0.5)

10 캐나다 2.9 (0.2) 7.6 (0.4) 17.2 (0.6) 24.9 (0.5) 24.4 (0.6) 15.6 (0.6) 7.3 (0.4)

11 스웨덴 9.4 (0.6) 12.6 (0.6) 19.6 (0.9) 21.7 (0.9) 18.3 (0.8) 11.6 (0.5) 6.7 (0.6)

12 호주 4.8 (0.4) 9.5 (0.5) 18.5 (0.6) 23.8 (0.7) 22.9 (0.7) 14.0 (0.6) 6.5 (0.6)

13 체코 5.7 (0.7) 11.8 (1.0) 20.8 (0.9) 23.5 (0.8) 19.4 (0.8) 12.5 (0.7) 6.4 (0.6)

14 독일 9.5 (0.9) 12.6 (0.7) 18.5 (0.9) 20.6 (0.8) 19.6 (0.9) 13.2 (0.8) 6.1 (0.5)

15 마카오-중국 5.2 (1.1) 12.2 (1.3) 18.2 (1.5) 23.4 (1.8) 21.6 (1.8) 13.8 (1.2) 5.7 (1.0)

16 프랑스 6.4 (0.8) 9.5 (0.7) 18.2 (0.7) 23.9 (0.9) 22.2 (0.8) 14.2 (0.7) 5.6 (0.5)

17 덴마크 6.3 (0.6) 11.9 (0.8) 20.4 (1.1) 24.5 (0.9) 20.7 (0.8) 11.4 (0.8) 4.6 (0.5)

18 오스트리아 8.6 (0.8) 14.1 (0.9) 20.5 (0.9) 22.5 (1.1) 18.8 (1.0) 10.9 (0.8) 4.6 (0.5)

19 슬로바키아 9.7 (0.9) 14.3 (0.9) 21.0 (0.9) 22.4 (0.9) 18.1 (1.0) 10.1 (0.7) 4.4 (0.5)

20 아이슬란드 6.3 (0.4) 12.0 (0.6) 20.2 (0.8) 24.4 (0.8) 21.0 (0.8) 11.9 (0.7) 4.2 (0.4)

21 헝가리 8.4 (0.8) 14.5 (0.7) 22.0 (1.2) 23.5 (1.0) 18.4 (0.8) 9.6 (0.7) 3.6 (0.4)

22 룩셈부르크 10.7 (0.6) 15.3 (0.9) 21.5 (1.1) 22.5 (0.9) 18.1 (1.0) 8.5 (0.6) 3.4 (0.4)

23 폴란드 10.1 (0.8) 16.1 (0.7) 23.6 (0.8) 23.0 (0.9) 16.1 (0.8) 7.9 (0.6) 3.3 (0.3)

24 라트비아 10.6 (1.0) 14.7 (1.1) 22.2 (1.3) 23.5 (1.2) 17.6 (1.2) 8.2 (0.7) 3.2 (0.5)

25 터키 30.0 (2.0) 21.1 (1.1) 20.1 (1.2) 13.9 (1.2) 7.9 (1.2) 3.8 (0.8) 3.2 (1.2)

26 노르웨이 9.5 (0.7) 15.1 (0.7) 22.8 (1.0) 23.9 (0.8) 17.4 (0.9) 8.3 (0.6) 2.9 (0.4)

27 러시아 11.8 (1.1) 16.2 (0.9) 23.7 (1.0) 23.5 (0.9) 15.3 (1.1) 6.9 (0.7) 2.6 (0.4)

28 아일랜드 5.1 (0.5) 11.2 (0.9) 22.6 (0.8) 27.0 (1.1) 21.6 (0.9) 10.2 (0.6) 2.3 (0.4)

29 미국 10.4 (0.8) 14.4 (0.7) 22.6 (0.8) 24.3 (0.7) 17.7 (0.8) 8.4 (0.6) 2.2 (0.3)

30 스페인 11.3 (0.7) 14.9 (1.0) 22.9 (0.7) 24.0 (0.9) 17.1 (0.6) 7.7 (0.5) 2.0 (0.2)

31 포르투갈 13.6 (1.3) 17.5 (1.0) 23.8 (0.9) 22.5 (1.1) 15.1 (0.9) 5.8 (0.5) 1.7 (0.3)

32 이탈리아 18.2 (1.3) 19.2 (0.8) 23.7 (0.8) 20.4 (0.9) 11.8 (0.8) 5.2 (0.4) 1.5 (0.2)

33 그리스 23.3 (1.4) 19.9 (0.9) 22.9 (0.8) 18.0 (0.9) 10.8 (0.9) 4.0 (0.5) 1.1 (0.2)

34 우루과이 29.8 (1.3) 19.1 (0.8) 21.6 (1.1) 16.5 (1.0) 8.8 (0.7) 3.4 (0.4) 0.9 (0.2)

35 브라질 59.7 (2.0) 16.9 (0.9) 11.4 (0.8) 6.6 (0.8) 3.3 (0.5) 1.2 (0.4) 0.7 (0.3)

36 세르비아 26.5 (1.6) 24.1 (1.1) 23.5 (0.9) 15.7 (0.9) 7.2 (0.7) 2.5 (0.4) 0.5 (0.1)

37 태국 31.9 (1.6) 26.4 (1.3) 22.0 (0.9) 12.1 (0.8) 5.3 (0.6) 1.8 (0.4) 0.4 (0.2)

38 인도네시아 59.6 (1.8) 20.2 (0.8) 12.3 (0.8) 5.4 (0.6) 1.9 (0.4) 0.6 (0.2) 0.1 (0.1)

39 멕시코 47.2 (1.7) 24.1 (0.8) 17.0 (0.9) 8.6 (0.8) 2.6 (0.4) 0.4 (0.1) 0.1 (0.0)

40 튀니지 58.8 (1.2) 20.4 (0.7) 12.9 (0.7) 5.8 (0.4) 1.8 (0.3) 0.4 (0.1) 0.0 a

OECD 전체 12.9 (0.3) 13.8 (0.2) 19.8 (0.2) 21.3 (0.3) 17.3 (0.3) 10.2 (0.2) 4.7 (0.2)

OECD 국가별 평균 10.2 (0.2) 13.0 (0.1) 19.8 (0.1) 22.0 (0.2) 18.5 (0.2) 11.1 (0.1) 5.3 (0.1)

※6수준 학생 비율의 순위임.※ a: 해당 국가에는 적용되지 않는 항목임.

<표 Ⅱ-23> 변화와 관계 영역의 성취 수준별 학생 분포 비율


- 89 -

OECD 국가 평균을 살펴보았을 때, 변화와 계 역에서 6수 학생 비율은

5.3%, 5수 학생 비율은 11.1%, 4수 학생 비율은 18.5%, 3수 학생 비율은

22.0%, 2수 학생 비율은 19.8%, 1수 학생 비율은 13.0%로 나타났다. 우리나

라를 포함하여 벨기에, 일본, 네덜란드, 리히텐슈타인(비OECD 국가)에서는 10%

이상의 학생들이 6수 의 과제를 수행할 수 있는 것으로 나타났다. OECD 국가

평균을 볼 때 5.3%가 6수 의 과제를 수행할 수 있으며, 76.7%가 기본 수 인 2

수 의 과제를 수행할 수 있는 것으로 나타났다.

그러나 그리스, 이탈리아, 룩셈부르크, 멕시코, 노르웨이, 폴란드, 포르투갈, 스

페인 터키, 미국(이상 OECD 국가), 인도네시아, 라트비아, 러시아, 세르비아, 태

국, 튀니지, 우루과이(이상 비OECD 국가)에서는 25% 는 그 이상의 학생들이

2수 에 도달하지 못한 것으로 나타났다. 특히, 인도네시아, 멕시코, 튀니지에서

는 70% 정도의 학생들이 2수 에 도달하지 못한 것으로 나타났다. 변화와 계

역에서 가장 높은 성취도를 나타낸 네덜란드와 가장 낮은 성취도를 나타낸 인

도네시아의 평균 수 차이는 217 이다.

한편, 변화와 계 역에서 개별 국가의 성취도는 매우 특징 인 상을 보인

다. 변화와 계 역에서는 네덜란드가 가장 높은 성취도를 나타냈고, 네덜란드

에서는 54%의 학생들이 4수 이상에 도달했으며, 이러한 결과는 OECD 국가들

을 반 으로 살펴보았을 때 33%의 학생들이 4수 이상에 도달한 것과 조

를 이룬다. 우리나라, 네덜란드, 홍콩에서는 50% 정도의 학생들이 4수 이상에

도달했으며, 특히 네덜란드에서는 92%의 학생들이 2수 이상인 것으로 나타났

다.

변화와 계 역에서는 참가국 19개 국가에서 남학생들이 여학생들보다

높은 성취도를 나타냈지만, 남학생과 여학생의 평균 수의 차이는 10 으로서

공간과 모양 역에서의 차이보다 작았다. 변화와 계 역에서 여학생이 남학

생보다 통계 으로 유의미하게 높은 성취도를 나타낸 유일한 국가는 아이슬란드

이다.

3 ) 양

PISA 2003 수학 과제 에서 양 역에 속하는 과제는 25% 정도이며, 주로

수치 상, 양 추론, 패턴과 련된다. 양 역의 성취 수 에 도달한 학생들

의 수학 소양을 살펴보면 다음과 같다.


- 90 -

• 6수 (668 과)

학생들이 6수 에 도달하기 해서는 복잡한 수학 과정과 계를 개념화하

여 다루고, 형식 인 식과 기호 인 식을 다루고, 고등 추론을 활용하여 문제를

해결하기 한 략을 고안하고 복합 인 상황들을 연결할 수 있어야 한다. 연속

인 계산 과정을 활용할 수 있어야 하며, 결론, 주장, 정확한 설명을 형식화할

수 있어야 한다.

6수 에 있는 학생들의 특징 인 수학 소양을 제시하면 다음과 같다.

- 수의 성질, 수치 계, 지수 증가, 가 치 평균 등과 같은 복잡한 수학 과

정을 개념화할 수 있다.

- 복잡한 정보를 해석하고 이해하며, 다면 이고 복잡한 정보의 원천들을 연결할

수 있다.

- 비례, 양에 한 기하 표 , 조합론, 정수 련성 등에 한 고등 추론을 활용

할 수 있다.

- 학문 맥락에 내포되어 있는 수 사이의 련성에 한 형식 인 순수 수학

표 을 해석하고 이해할 수 있다.

- 큰 수를 다루는 것을 포함하는 복잡하고 친숙하지 않은 맥락에서 연속 인 계산

을 수행할 수 있다.

- 결론, 주장, 정확한 설명을 형식화할 수 있다.

- 복잡한 수학 과정을 다루기 한 략이나 발견술을 개발할 수 있다.

• 5수 (607～668 )

학생들이 5수 에 도달하기 해서는 복잡해지는 상황에 해 여러 모델

들을 효율 으로 다룸으로써 문제를 해결할 수 있어야 한다. 잘 발달된 추론 기

능, 다양한 표 , 통찰, 해석 등을 활용할 수 있으며, 연속 인 과정을 수행할 수

있고, 추론과 주장을 의사소통할 수 있어야 한다.


- 그래 , 그림, 복잡한 표를 포함하는 실세계 상황에 한 복잡한 정보를 해석할

수 있다.

- 서로 다른 정보 원천들(그래 , 표로 제시된 자료, 련된 설명문 등)을 연결할

수 있다.

- 복잡한 상황에 한 기술로부터 련된 자료를 추출하여 계산을 수행할 수 있

다.

- 요한 수학화를 포함하고 있는 실세계 맥락에서 해석, 략 고안, 추론, 체계


- 91 -

세기 등과 같은 문제해결 기능을 활용할 수 있다.

- 추론과 주장을 의사소통할 수 있다.

- 일상 생활의 지식을 활용하여 어림할 수 있다.

- 상 변화나 변화를 계산할 수 있다.

• 4수 (545～606 )

학생들이 4수 에 도달하기 해서는 복잡한 상황을 간단한 모델을 활용하여

효율 으로 다룰 수 있으며, 다양한 맥락에서 추론 기능을 활용할 수 있어야 한

다. 동일한 상황에 한 서로 다른 표 을 해석할 수 있고, 양 련성을 분석

하고 활용할 수 있으며, 문제해결에 다양한 계산 기능을 활용할 수 있어야 한다.


- 여러 단계를 포함하고 있는 주어진 수치 알고리즘을 정확하게 용할 수 있

다.

- 연속 인 과정에 한 복잡한 설명문을 해석할 수 있다.

- 로 제시된 정보를 그래 표 과 연결할 수 있다.

- 복잡한 상황에 한 단순한 모델에서 비례 추론, 나 어 떨어짐, 백분율을 포

함하는 계산을 수행할 수 있다.

- 결합된 결과를 체계 으로 나열하고 셀 수 있다.

- 복합 인 자료로부터 정보를 확인하고 활용할 수 있다.

- 간단한 체계를 분석하고 용할 수 있다.

- 복잡한 설명문을 해석하여 간단한 수학 모델을 만들 수 있다.

• 3수 (483～544 )

학생들이 3수 에 도달하기 해서는 익숙한 맥락에서 추론을 포함하는 간단

한 문제해결 략을 활용할 수 있어야 한다. 표를 해석하여 정보를 찾을 수 있

고, 연속 인 과정을 포함하고 있는 명확하게 기술된 계산을 수행할 수 있어야

한다.


- 연속 인 계산 과정을 기술한 설명문을 해석하여, 그 계산 과정을 정확하게 수

행할 수 있다.

- 기본 인 문제해결 과정(간단한 략 고안하기, 련성 찾기, 주어진 제한 조건

을 이해하고 다루기, 추측과 확인 략 사용하기, 간단한 추론)을 활용할 수 있

다.


- 92 -

- 큰 수를 포함한 계산, 속도와 시간을 포함한 계산을 수행할 수 있으며, 단 를

환산할 수 있다( : 연간 비율에서 일간 비율로 환산하기).

- 표로 제시된 정보를 해석하고, 표에서 련된 자료를 찾을 수 있다.

- 원 운동과 시간에 한 계를 개념화할 수 있다.

- 간단한 패턴을 기술한 설명문과 그림을 해석할 수 있다.

• 2수 (421～482 )

학생들이 2수 에 도달하기 해서는 간단한 표를 해석하여 련된 정보를 확

인하고 추출할 수 있어야 한다. 기본 인 산술 계산을 수행할 수 있어야 하며,

간단한 양 계를 해석하고 다룰 수 있어야 한다.


- 간단한 양 모델( : 비례 계)을 해석하고, 기본 인 산술 계산을 활용하여

이를 용할 수 있다.

- 간단한 표로 제시된 자료를 해석하고, 로 설명된 정보를 련된 표 자료와 연

결할 수 있다.

- 직 인 문제해결에 요구되는 간단한 계산을 확인할 수 있다.

- 수의 정렬, 기본 인 산술 조작에 한 간단한 계산을 수행할 수 있다.

• 1수 (358～420 )

학생들이 1수 에 도달하기 해서는 모든 련된 정보가 명시되어 있고, 상황

이 직 이고 그 폭이 매우 한정되어 있으며, 요구되는 계산 활동이 명백하고,

수학 과제가 기본 인, 를 들어 간단한 산술 계산 문제와 같은 가장 기

인 유형의 문제를 해결할 수 있어야 한다.


- 간단하고 명확한 수학 계를 해석하고, 계산을 활용하여 이를 직 용할

수 있다.

- 간단한 수표를 읽고 해석하며, 수표의 각 열들을 총합하여 그 결과를 비교할 수

있다.

<표 Ⅱ-24>는 PISA 2003 참가국들의 양 역에서의 성취 수 별 학생 분포

비율을 나타낸 것이다.


- 93 -

순위

국가명

수 준

1수준 미만

(358점 미만)

1수준

(358~420점)

2수준

(421~482점)

3수준

(483~544점)

4수준

(545~606점)

5수준

(607~668점)

6수준








(표준 오차)

1 홍콩-중국 4.1 (0.7) 7.0 (0.7) 13.7 (1.2) 21.5 (1.3) 25.8 (1.2) 18.7 (0.9) 9.2 (0.7)

2 벨기에 7.2 (0.6) 8.9 (0.5) 15.1 (0.5) 20.6 (0.6) 22.3 (0.6) 17.5 (0.6) 8.5 (0.5)

3 핀란드 1.4 (0.2) 5.0 (0.5) 14.6 (0.7) 26.9 (0.7) 27.3 (0.9) 17.9 (0.7) 7.0 (0.4)

4 체코 4.7 (0.7) 9.7 (0.9) 17.2 (0.9) 23.5 (1.0) 23.1 (0.9) 15.0 (0.7) 6.7 (0.6)

5 네덜란드 4.1 (0.7) 10.1 (1.0) 18.3 (1.2) 23.0 (1.2) 21.9 (1.1) 15.9 (1.0) 6.7 (0.6)

6 스위스 4.2 (0.4) 8.6 (0.6) 16.0 (0.8) 24.2 (1.0) 24.6 (0.8) 15.7 (0.9) 6.7 (0.9)

7 일본 5.7 (0.7) 9.2 (0.8) 16.6 (0.8) 23.1 (1.1) 23.6 (1.0) 15.1 (0.8) 6.7 (0.8)

8 한국 2.6 (0.3) 7.2 (0.7) 17.0 (0.8) 25.2 (0.8) 26.0 (1.0) 15.6 (0.9) 6.4 (0.8)

9 캐나다 3.8 (0.3) 8.8 (0.4) 18.1 (0.6) 25.2 (0.6) 23.7 (0.5) 14.4 (0.5) 6.0 (0.3)

10 리히텐슈타인 4.0 (1.4) 7.6 (1.4) 16.5 (2.9) 24.1 (2.9) 24.8 (2.6) 17.1 (2.4) 6.0 (1.5)

11 독일 8.5 (0.7) 10.4 (0.8) 17.5 (0.9) 22.0 (1.1) 22.0 (1.2) 14.1 (1.0) 5.5 (0.4)

12 호주 5.5 (0.4) 11.0 (0.5) 19.0 (0.8) 24.3 (0.9) 22.4 (0.6) 12.5 (0.6) 5.2 (0.4)

13 마카오-중국 2.4 (0.6) 8.1 (1.3) 17.8 (1.4) 25.8 (1.7) 25.3 (1.8) 15.6 (1.5) 5.1 (1.1)

14 뉴질랜드 6.4 (0.6) 11.9 (0.7) 20.1 (0.7) 23.6 (0.8) 21.2 (0.8) 11.9 (0.6) 5.0 (0.3)

15 아이슬란드 6.2 (0.4) 10.9 (0.6) 19.1 (1.1) 24.3 (1.0) 22.5 (0.8) 12.7 (0.7) 4.2 (0.5)

16 덴마크 4.7 (0.6) 10.4 (0.6) 19.9 (0.8) 26.3 (0.9) 22.7 (0.9) 12.0 (0.7) 4.0 (0.4)

17 스웨덴 4.4 (0.5) 10.3 (0.6) 21.4 (0.8) 27.3 (1.0) 21.6 (0.9) 11.1 (0.8) 3.9 (0.6)

18 슬로바키아 5.6 (0.7) 10.6 (0.8) 20.0 (0.8) 26.1 (0.9) 21.9 (0.8) 12.3 (0.8) 3.6 (0.4)

19 프랑스 6.7 (0.7) 11.1 (0.8) 20.4 (1.0) 25.4 (1.2) 21.9 (0.8) 11.0 (0.7) 3.5 (0.3)

20 이탈리아 13.7 (1.1) 16.1 (0.7) 22.0 (0.8) 22.4 (0.8) 15.2 (0.8) 7.7 (0.5) 2.8 (0.3)

21 오스트리아 3.7 (0.5) 11.2 (0.9) 20.9 (1.0) 27.2 (1.1) 23.1 (1.0) 11.2 (0.8) 2.8 (0.4)

22 미국 13.7 (1.0) 15.6 (0.8) 22.0 (0.7) 21.9 (0.8) 16.0 (0.7) 8.1 (0.7) 2.8 (0.4)

23 룩셈부르크 6.5 (0.4) 12.4 (0.8) 21.8 (1.0) 26.2 (1.3) 21.0 (0.8) 9.4 (0.6) 2.7 (0.3)

24 스페인 8.9 (0.7) 13.2 (0.9) 22.5 (0.8) 25.0 (0.7) 18.8 (0.8) 8.8 (0.6) 2.6 (0.3)

25 노르웨이 7.7 (0.5) 13.8 (0.7) 22.8 (0.9) 25.4 (1.1) 18.8 (0.9) 8.9 (0.6) 2.6 (0.3)

26 헝가리 7.8 (0.7) 13.5 (0.8) 21.6 (0.9) 25.2 (0.9) 19.7 (0.8) 9.7 (0.7) 2.5 (0.3)

27 터키 32.1 (2.1) 23.1 (1.0) 20.2 (1.1) 12.6 (1.1) 6.5 (1.0) 3.2 (0.7) 2.3 (0.9)

28 아일랜드 5.6 (0.6) 12.3 (0.9) 23.0 (1.0) 26.9 (1.1) 20.6 (0.8) 9.5 (0.6) 2.2 (0.4)

29 폴란드 7.1 (0.7) 13.5 (0.7) 24.2 (1.0) 27.1 (0.9) 18.7 (0.8) 7.6 (0.6) 1.8 (0.3)

30 러시아 11.1 (1.0) 16.8 (1.0) 25.8 (0.9) 24.6 (1.0) 14.8 (1.0) 5.6 (0.6) 1.4 (0.3)

31 포르투갈 12.9 (1.2) 18.3 (1.1) 25.2 (0.8) 23.4 (1.2) 13.8 (0.8) 5.2 (0.4) 1.2 (0.2)

32 라트비아 7.4 (0.9) 15.5 (1.2) 26.4 (1.1) 27.7 (1.2) 16.3 (1.1) 5.5 (0.6) 1.2 (0.3)

33 그리스 19.0 (1.2) 19.8 (0.9) 25.1 (0.9) 20.0 (0.9) 11.0 (0.8) 4.1 (0.6) 1.0 (0.3)

34 우루과이 25.6 (1.1) 19.5 (0.8) 22.1 (0.8) 18.1 (1.2) 10.0 (0.7) 3.7 (0.4) 0.9 (0.2)

35 세르비아 13.6 (1.1) 20.6 (1.1) 27.1 (1.2) 22.1 (1.1) 12.3 (1.0) 3.7 (0.6) 0.7 (0.2)

36 태국 27.7 (1.4) 26.4 (1.2) 23.3 (0.9) 13.7 (0.8) 6.3 (0.6) 2.0 (0.4) 0.6 (0.2)

37 브라질 51.1 (1.8) 20.7 (1.1) 15.0 (0.8) 8.3 (0.8) 3.4 (0.6) 1.2 (0.3) 0.4 (0.2)

38 멕시코 35.5 (1.8) 25.0 (1.2) 21.4 (1.1) 12.4 (0.8) 4.6 (0.5) 1.0 (0.2) 0.1 (0.1)

39 인도네시아 51.5 (1.9) 24.7 (0.9) 14.9 (1.0) 6.1 (0.6) 2.1 (0.5) 0.6 (0.2) 0.1 (0.1)

40 튀니지 49.0 (1.3) 25.2 (1.0) 16.1 (0.9) 7.0 (0.6) 2.2 (0.4) 0.4 (0.2) 0.1 (0.1)

OECD 전체 12.3 (0.3) 14.1 (0.3) 20.3 (0.3) 22.0 (0.3) 17.8 (0.3) 9.7 (0.2) 3.7 (0.1)

OECD 국가별 평균 8.8 (0.2) 12.5 (0.2) 20.1 (0.2) 23.7 (0.2) 19.9 (0.2) 11.0 (0.1) 4.0 (0.1)

※6수준 학생 비율의 순위임.

<표 Ⅱ-24> 양 영역의 성취 수준별 학생 분포 비율


- 94 -

<표 Ⅱ-24>에서 알 수 있는 바와 같이, 양 역에서 우리나라 학생들의 6.4%

는 6수 에, 15.6%는 5수 에, 26.0%는 4수 에, 25.2%는 3수 에, 17.0%는 2수

에, 7.2%는 1수 에, 2.6%는 1수 미만에 속한 것으로 나타났다. 기본 수 이

라고 할 수 있는 2수 에 도달하지 못한 우리나라 학생들은 9.8%이다. 양 역

의 성취 수 별 우리나라 학생들의 비율을 통해, 우리나라 학생들의 수학 소양

정도를 설명할 수 있다. 를 들어, 우리나라 학생들의 6.4%는 에서 기술한 6

수 에 해당하는 수학 소양을 갖추고 있다고 할 수 있다. 즉, 우리나라 학생들

의 6.4%는 복잡한 수학 과정과 계를 개념화하여 다루고, 형식 인 식과 기

호 인 식을 다루고, 고등 추론을 활용하여 문제를 해결하기 한 략을 고안하

고 복합 인 상황들을 연결할 수 있다. 한, 연속 인 계산 과정을 활용할 수

있으며, 결론, 주장, 정확한 설명을 형식화할 수 있다.

OECD 국가 평균을 살펴보았을 때, 양 역에서 6수 학생 비율은 4.0%, 5수

학생 비율은 11.0%, 4수 학생 비율은 19.9%, 3수 학생 비율은 23.7%, 2수

학생 비율은 20.1%, 1수 학생 비율은 12.5%로 나타났다. OECD 국가 평균

을 볼 때, 4% 정도만이 6수 의 과제를 수행할 수 있으며, 78.7%의 학생들이 기

본 수 인 2수 의 과제를 수행할 수 있는 것으로 나타났다.

그러나, 그리스, 이탈리아, 멕시코, 포르투갈, 터키, 미국(이상 OECD 국가), 인

도네시아, 러시아, 세르비아, 태국, 튀니지, 우루과이(이상 비OECD 국가)에서는

25% 이상의 학생들이 2수 에 도달하지 못한 것으로 나타났다. 핀란드, 홍콩에

서는 부분의 학생들이 4수 이상에 도달하 으며, 이러한 결과는 OECD 국가

학생들의 31%가 4수 이상에 도달한 것과 조되는 상이다. 한편, 멕시코, 터

키(이상 OECD 국가), 인도네시아, 태국(이상 비OECD 국가)에서는 50% 이상의

학생들이 1수 미만에 속하는 것으로 나타났다.

다른 내용 역에서와 마찬가지로, 양 역에서도 남학생이 여학생보다 높은

성취도를 나타냈지만, 남녀 학생 간 성취도 차이는 공간과 모양, 변화와 계보

다는 작았다. 14개 국가에서 남학생이 여학생보다 더 높은 성취도를 나타냈지만,

그 차이는 작은 것으로 나타났다. 한, 아이슬란드는 유일하게 여학생이 남학생

보다 통계 으로 유의미한 수 에서 높은 성취도를 나타냈다.

4 ) 불 확 실 성

PISA 2003 수학 과제 에서 불확실성 역에 속하는 과제는 25% 정도이며,

주로 확률 ․통계 상 계와 련된다. 불확실성 역의 성취 수 에 도


- 95 -

달한 학생들의 수학 소양을 살펴보면 다음과 같다.

• 6수 (668 과)

학생들이 6수 에 도달하기 해서는 통계 맥락이나 확률 맥락에서 높은

수 의 사고 기능과 추론 기능을 활용하여 실세계 상황에 한 수학 표 을

만들어 낼 수 있어야 한다. 통찰 능력과 반성 능력을 활용하여 문제를 해결하고,

주장과 설명을 형식화하여 의사소통할 수 있어야 한다.


- 확률 지식을 활용하여 실세계 상황을 해석하고 반성하며, 비례 추론, 큰 수,

어림 등을 이용하여 요한 계산을 수행할 수 있다.

- 실제 맥락에서 확률에 해 통찰할 수 있다.

- 익숙하지 않은 확률 상황에 해 해석하고 국소 으로 추론하고 통찰할 수 있

다.

- 통찰력 있는 자료 해석에 근거하여 엄 한 주장을 개할 수 있다.

- 통계 개념을 활용하여 복잡한 추론을 할 수 있다.

- 표집(sampling)의 기본 아이디어를 이해하고, 가 치 평균을 계산하며, 체계 인

세기 략을 이용할 수 있다.

- 복잡한 주장과 설명을 의사소통할 수 있다.

• 5수 (607～668 )

학생들이 5수 에 도달하기 해서는 약간은 구조화되어 있고 수학 표 이

부분 으로 명확한 문제 상황에 확률 지식과 통계 지식을 용할 수 있어야

한다. 추론과 통찰을 활용하여 주어진 정보를 분석하고 해석하며, 한 모델을

개발하고, 연속 인 계산 과정을 수행할 수 있으며, 추론과 주장을 의사소통할

수 있어야 한다.


- 익숙하지 않은 확률 실험의 결과를 해석하고 반성할 수 있다.

- 공학 인 언어를 사용하여 설명문을 해석하고 한 확률 계산으로 번역할 수

있다.

- 련된 정보를 확인하고 추출할 수 있으며, 다양한 원천( : 설명문, 복합 인

표, 그래 )에서 얻어진 정보를 해석하고 연결할 수 있다.

- 표 인 확률 상황에 해 반성하고 통찰할 수 있다.

- 확률 개념을 용하여 익숙하지 않은 상이나 상황을 분석할 수 있다.


- 96 -

- 비례 추론을 활용할 수 있으며, 통계 개념을 수단으로 하여 추론할 수 있다.

- 자료에 근거한 다단계 추론을 할 수 있다.

- 큰 수의 덧셈, 비율, 곱셈, 어림을 포함하는 계산을 활용하여 의미있는 통계 맥

락의 문제를 해결할 수 있다.

- 련된 계산을 연속 으로 수행할 수 있다.

- 확률 인 추론과 주장을 수행할 수 있고, 그러한 추론과 주장을 의사소통할 수

있다.

• 4수 (545～606 )

학생들이 4수 에 도달하기 해서는 덜 익숙한 맥락에서 수치 추론을 통해

기본 이고 확률 인 개념을 활용하여 간단한 문제를 해결할 수 있어야 한다. 다

단계의 계산 과정이나 연속 인 계산 과정을 수행할 수 있고, 자료의 해석에 근

거한 논거를 활용하고 의사소통할 수 있어야 한다.


- 익숙하지 않거나 과학 이지만 직 인 맥락에 포함되어 있는 로 된 설명문

을 해석할 수 있다.

- 표나 그래 자료의 여러 측면에 해 통찰할 수 있다.

- 다양한 통계 그래 로부터 자료를 확인하고 선택하여 기본 계산을 수행할 수 있

다.

- 기본 인 통계 개념과 정의(확률, 기 값, 무작 성, 평균)를 이해할 수 있다.

- 기본 인 통계 지식을 활용하여 문제를 해결할 수 있다.

- 실세계에 한 질 인 언어 개념( : 단히 큰 증가)에 해 기본 인 수학

설명을 구성할 수 있다.

- 자료에 근거해 수학 주장을 할 수 있다.

- 수치 추론을 활용할 수 있다.

- 기본 인 산술 조작에 한 다단계의 계산을 수행할 수 있으며, 백분율을 다룰

수 있다.

- 표로부터 정보를 이끌어 낼 수 있으며, 그 정보에 근거하여 간단한 주장을 의사

소통할 수 있다.

• 3수 (483～544 )

학생들이 3수 에 도달하기 해서는 통계 정보와 자료를 해석하고 서로 다

른 정보 원천들을 연결할 수 있으며, 간단한 확률 개념, 기호, 표기법 등을 활용


- 97 -

한 기본 인 추론을 할 수 있고, 이를 의사소통할 수 있어야 한다.


- 표로 제시된 정보를 해석할 수 있다.

- 비표 인 그래 를 읽고 해석할 수 있다.

- 추론을 활용하여 복잡하지만 잘 정의되고 익숙한 확률 실험의 맥락에서 결과를

확인할 수 있다.

- 자료 제시의 여러 측면에 해 통찰( : 수 감각)할 수 있다. 두 가지의 다른 표

로부터 련된 정보를 연결할 수 있으며, 자료를 한 도표(차트) 형태에 연결

할 수 있다.

- 상식 인 추론(common-sense reasoning)을 의사소통할 수 있다.

• 2수 (421～482 )

학생들이 2수 에 도달하기 해서는 익숙한 그래 형식으로 제시된 통계

정보를 알아낼 수 있어야 하며, 기본 인 통계 개념과 표기법을 이해할 수 있어

야 한다.


- 간단하고 익숙한 그래 에서 련된 정보를 확인할 수 있다.

- 로 제시된 설명문을, 흔하고 익숙한 형태의 련된 그래 에 연결할 수 있다.

- 간단한 통계 계산( : 평균)을 이해하고 설명할 수 있다.

- 막 그래 와 같은 익숙한 자료 표 으로부터 직 으로 값을 읽을 수 있다.

• 1수 (358～420 )

학생들이 1수 에 도달하기 해서는 익숙한 실험 맥락에서 기본 인 확률

아이디어를 이해하고 활용할 수 있어야 한다.

1수 에 있는 학생들의 특징 인 수학 소양을 구체 으로 제시하면 다음과

같다.

- 간단하고 익숙한 실험( : 주사 나 동 을 포함한 실험) 맥락에서 기본 인 확

률 개념을 이해할 수 있다.

- 제한 이고 잘 정의된 게임 상황에서 결합된 결과들을 체계 으로 나열하고 셀

수 있다.

<표 Ⅱ-25>는 불확실성 역에서 PISA 2003 참가국들의 성취 수 별 학생

분포 비율을 나타낸 것이다.


- 98 -

순위

국가명

수 준

1수준 미만

(358점 미만)

1수준

(358~420점)

2수준

(421~482점)

3수준

(483~544점)

4수준

(545~606점)

5수준

(607~668점)

6수준








(표준 오차)

1 홍콩-중국 3.3 (0.7) 6.3 (0.7) 12.5 (0.9) 19.3 (0.9) 24.8 (1.2) 21.1 (1.1) 12.7 (1.1)

2 네덜란드 1.0 (0.2) 6.7 (0.8) 17.0 (1.0) 23.4 (1.2) 23.2 (1.3) 19.1 (1.1) 9.5 (0.8)

3 뉴질랜드 3.9 (0.5) 9.4 (0.8) 18.0 (1.0) 23.3 (1.0) 22.1 (1.0) 14.6 (0.7) 8.6 (0.5)

4 벨기에 6.2 (0.5) 11.1 (0.5) 17.3 (0.6) 20.4 (0.6) 20.8 (0.6) 15.8 (0.5) 8.4 (0.4)

5 호주 4.1 (0.4) 9.0 (0.5) 17.5 (0.6) 23.8 (0.6) 23.0 (0.6) 15.1 (0.5) 7.4 (0.5)

6 캐나다 2.0 (0.2) 6.4 (0.4) 16.5 (0.6) 25.6 (0.5) 26.3 (0.6) 16.4 (0.6) 6.8 (0.5)

7 핀란드 1.6 (0.2) 5.5 (0.6) 15.4 (0.6) 27.2 (0.8) 27.0 (0.9) 16.4 (0.8) 6.8 (0.6)

8 한국 2.2 (0.3) 7.2 (0.6) 17.3 (0.8) 25.0 (1.0) 25.7 (0.9) 15.7 (0.8) 6.7 (0.8)

9 일본 4.9 (0.6) 9.1 (0.9) 17.5 (0.8) 23.7 (1.1) 23.5 (1.3) 14.8 (1.0) 6.6 (0.9)

10 아이슬란드 4.0 (0.4) 8.9 (0.6) 18.8 (0.7) 24.4 (1.1) 22.9 (0.9) 14.8 (0.7) 6.1 (0.5)

11 스위스 6.3 (0.5) 10.7 (0.7) 19.1 (0.8) 24.0 (0.9) 21.2 (0.8) 12.9 (1.0) 5.8 (0.7)

12 스웨덴 6.4 (0.5) 11.8 (0.7) 21.5 (0.8) 22.9 (0.8) 19.7 (0.8) 12.1 (0.6) 5.6 (0.5)

13 노르웨이 5.7 (0.6) 11.8 (0.8) 20.6 (0.8) 24.4 (1.2) 20.3 (0.8) 11.6 (0.9) 5.6 (0.4)

14 마카오-중국 2.5 (0.6) 7.2 (1.3) 18.9 (1.6) 27.4 (2.0) 23.5 (1.7) 14.9 (1.5) 5.4 (1.0)

15 리히텐슈타인 5.2 (1.6) 9.5 (2.0) 18.4 (2.3) 23.0 (2.9) 23.8 (3.0) 14.9 (2.5) 5.1 (1.4)

16 아일랜드 3.6 (0.4) 10.2 (0.7) 21.2 (0.9) 26.5 (0.9) 22.0 (0.9) 12.4 (0.7) 4.0 (0.4)

17 덴마크 4.4 (0.6) 10.4 (0.7) 20.8 (0.8) 25.8 (0.8) 22.0 (0.8) 12.6 (0.7) 4.0 (0.4)

18 체코 5.2 (0.6) 14.4 (0.8) 24.4 (1.1) 24.2 (1.0) 19.2 (0.9) 9.3 (0.9) 3.3 (0.4)

19 미국 9.0 (0.8) 14.9 (0.7) 22.3 (0.7) 23.6 (0.7) 17.4 (0.8) 9.5 (0.7) 3.2 (0.4)

20 오스트리아 7.4 (0.7) 15.2 (1.0) 22.9 (1.3) 24.3 (1.1) 17.9 (1.1) 9.3 (0.7) 3.0 (0.4)

21 룩셈부르크 8.2 (0.4) 14.6 (0.8) 22.8 (1.0) 24.5 (1.2) 18.2 (0.7) 8.7 (0.6) 2.9 (0.4)

22 독일 8.7 (0.8) 15.2 (0.8) 21.8 (0.9) 22.6 (1.0) 19.0 (0.9) 9.7 (0.8) 2.9 (0.3)

23 프랑스 6.0 (0.7) 12.3 (0.9) 20.9 (0.8) 25.3 (1.0) 21.7 (0.7) 11.0 (0.6) 2.8 (0.3)

24 터키 18.6 (1.5) 25.6 (1.4) 25.3 (1.2) 16.6 (1.3) 8.0 (1.1) 3.4 (0.8) 2.6 (1.1)

25 폴란드 5.2 (0.6) 13.9 (0.9) 25.7 (1.0) 27.4 (0.9) 18.7 (1.0) 7.5 (0.8) 1.6 (0.3)

26 헝가리 6.0 (0.7) 15.2 (0.9) 26.2 (1.1) 26.5 (0.9) 17.3 (0.9) 7.1 (0.7) 1.6 (0.3)

27 스페인 7.1 (0.6) 13.7 (0.7) 25.5 (0.8) 26.9 (0.8) 18.4 (0.7) 6.9 (0.5) 1.5 (0.3)

28 이탈리아 13.7 (1.1) 18.9 (0.7) 25.6 (0.7) 22.2 (0.9) 13.0 (0.8) 5.1 (0.4) 1.4 (0.2)

29 슬로바키아 8.6 (1.0) 17.9 (0.8) 26.8 (0.9) 24.1 (0.9) 15.7 (0.8) 5.6 (0.5) 1.2 (0.2)

30 라트비아 8.3 (0.8) 17.8 (1.2) 28.1 (1.3) 25.7 (1.2) 14.6 (0.9) 4.5 (0.5) 1.0 (0.2)

31 그리스 12.8 (1.1) 20.4 (1.3) 27.3 (1.0) 23.1 (0.9) 11.8 (0.9) 4.0 (0.6) 0.7 (0.2)

32 포르투갈 9.0 (1.1) 18.4 (1.1) 27.7 (1.0) 25.6 (1.1) 14.5 (1.0) 4.2 (0.4) 0.6 (0.2)

33 러시아 19.0 (1.4) 24.8 (1.1) 26.3 (1.0) 18.1 (1.0) 8.6 (0.8) 2.7 (0.4) 0.5 (0.1)

34 우루과이 27.1 (1.3) 23.5 (1.1) 23.5 (1.3) 16.0 (0.8) 7.1 (0.5) 2.4 (0.3) 0.4 (0.1)

35 세르비아 20.1 (1.3) 27.3 (1.1) 26.8 (1.1) 17.4 (1.3) 6.7 (0.7) 1.5 (0.3) 0.2 (0.1)

36 브라질 43.5 (1.9) 29.1 (1.3) 17.0 (0.9) 7.0 (0.7) 2.6 (0.5) 0.7 (0.3) 0.2 (0.1)

37 태국 18.1 (1.1) 32.8 (1.0) 29.6 (1.0) 14.1 (0.9) 4.3 (0.5) 1.1 (0.3) 0.1 (0.1)

38 멕시코 35.3 (1.7) 30.6 (1.3) 21.3 (1.0) 9.5 (0.8) 2.7 (0.4) 0.5 (0.1) 0.0 (0.0)

39 인도네시아 35.3 (1.6) 36.7 (1.0) 20.4 (1.1) 6.2 (0.7) 1.3 (0.3) 0.1 (0.1) 0.0

40 튀니지 47.9 (1.3) 32.3 (1.0) 14.8 (0.9) 4.2 (0.6) 0.8 (0.3) 0.0 (0.0)

OECD 전체 9.8 (0.3) 14.9 (0.3) 21.5 (0.2) 22.6 (0.3) 17.9 (0.3) 9.7 (0.2) 3.6 (0.2)

OECD 국가별 평균 7.4 (0.1) 13.3 (0.2) 21.5 (0.2) 23.8 (0.2) 19.2 (0.2) 10.6 (0.1) 4.2 (0.1)

※6수준 학생 비율의 순위임.

<표 Ⅱ-25> 불확실성 영역의 성취 수준별 학생 분포 비율


- 99 -

불확실성 역에서 우리나라 학생들의 6.7%는 6수 에, 15.7%는 5수 에,

25.7%는 4수 에, 25.0%는 3수 에, 17.3%는 2수 에, 7.2%는 1수 에, 2.2%는 1

수 미만에 속한 것으로 나타났다. 기본 수 이라고 할 수 있는 2수 에 도달하

지 못한 우리나라 학생들의 비율은 9.4%이다. 불확실성 역의 성취 수 별 우

리나라 학생들의 비율을 통해, 우리나라 학생들의 수학 소양 정도를 설명할 수

있다. 를 들어, 우리나라 학생들의 6.7%는 에서 기술한 6수 에 해당하는 수

학 소양을 갖추고 있다고 할 수 있다. 즉, 우리나라 학생들의 6.7%는 통계

맥락이나 확률 맥락에서 높은 수 의 사고 기능과 추론 기능을 활용하여 실세

계 상황에 한 수학 표 을 만들 수 있으며, 통찰 능력과 반성 능력을 활용하

여 문제를 해결하고, 주장과 설명을 형식화하여 의사소통할 수 있다.

OECD 국가 평균을 살펴보았을 때, 6수 학생 비율은 4.2%, 5수 학생 비율

은 10.6%, 4수 학생 비율은 19.2%, 3수 학생 비율은 23.8%, 2수 학생 비율

은 21.5%, 1수 학생 비율은 13.3%로 나타났다.

OECD 국가 평균을 볼 때 4.2%만이 6수 의 과제를 수행할 수 있는 것으로

나타났으며, 이는 네 내용 역 에서 6수 도달 비율이 가장 낮은 것이다. 한

편, 79.3%의 학생들이 기본 수 인 2수 의 과제를 수행할 수 있는 것으로 나타

났는데, 이는 다른 내용 역에 비해 다소 높은 비율이다.

그러나, 그리스, 이탈리아, 멕시코, 포르투갈, 슬로바키아, 터키(이상 OECD 국

가), 라트비아, 인도네시아, 러시아, 세르비아, 태국, 튀니지, 우루과이(이상 비

OECD 국가)에서는 25% 이상의 학생들이 2수 에 도달하지 못한 것으로 나타났

다. 핀란드, 네덜란드, 홍콩에서는 부분의 학생들이 4수 이상에 도달한 것으

로 나타났으며, 이러한 결과는 OECD 국가 평균 34%가 4수 이상에 도달한 결

과와 조되는 상이다.

다른 내용 역에서와 마찬가지로, 불확실성 역에서도 남학생이 여학생보다

높은 성취도를 나타냈다. 27개국에서 남학생이 여학생보다 더 높은 성취도를 나

타냈으며, OECD 국가들 체에서는 남학생의 평균이 여학생보다 11 높은 것

으로 나타났다.

- 100 -

III. 읽기 소양

1. P I S A 2 0 0 3 읽 기 평 가 개

여기서는 PISA에서 정의하는 읽기 소양의 의미를 살펴보고, PISA 2003 읽기

역 평가틀에 비추어 읽기 역 문항 구성 평가 방법에 하여 살펴본다.

가. 읽 기 소 양 의 정 의

읽기 소양(reading literacy)이란, 처음에는 자의 해독과 같은 기 인 수

에서의 에 한 이해 능력으로 인식되어 오다가 1980, 90년 들어오면서 의사

소통을 목 으로 하는 문자 언어의 활용 능력, 즉 읽고 쓸 수 있는 능력으로 그

의미가 확 되었다. 이는 기의 개념과는 달리, 읽기 소양의 의미가 단순히

을 읽고 이해하는 능력이 아니라 주어진 을 비 으로 읽으면서 의미를 구성

하는 사고 과정을 포함하는 것으로 확 되었다는 것을 의미한다. 최근에는 개인

의 삶에 향을 주는 다양한 의사 결정 과정에 비 으로 참여하여 자신뿐만

아니라 사회를 진보시키는 데 요구되는 비 이고 창의 인 사고 능력을 포함

하는 개념으로 발 하 다. 이 듯, 읽기 소양의 의미는 시 요구에 따라 자

연스럽게 확 되어 왔으며, 앞으로도 그 외연은 끊임없이 확장될 것이다.

OECD/PISA에서 정의하고 있는 읽기 소양 역시 이와 크게 다르지 않다. PISA

는 읽기 소양을 ‘개인이 자신의 목 을 달성하고, 지식과 잠재력을 발휘하며, 사

회 생활하는 데 필요한 을 이해하고, 활용하고, 고찰하는 능력’으로 정의하고

있다. 즉, PISA는 읽기 소양을 의 내용을 악하는 수 을 넘어서서, 을 비

으로 읽고 창의 으로 표 하는 고차원 인 사고 능력으로 해석하고 있으며,

나아가 이를 학교 교실 차원에 한정하지 않고 학교 밖의 실제 생활과 결부시키

고 있다.

Ⅲ. 읽기 소양

- 101 -

PISA에서 정의한 읽기 소양의 의미는 다음과 같다.

읽기 소양이란, 개인이 자신의 목 을 달성하고 지식과 잠재력을 발휘하며

사회에서 활동하기 해 을 이해하고, 활용하고, 고찰하는 능력을 말한다.

이러한 읽기 소양은 문해력, 문식력 등으로 불리기도 하지만, 여기서는 PISA

의 소양 개념을 부각시키기 해 ‘reading literacy’를 읽기 소양이라고 번역하

다. PISA에서는 소양을 개인의 삶에 필요한 기본 인 지식과 기능으로 보고 있

는데, 이것은 읽기 능력에만 국한된 것이 아니고 수학 능력, 과학 능력, 컴퓨

터 활용 능력 등 일상 생활을 하는 데 갖추어야 할 다양한 역에서의 능력

을 포 한다. 이러한 에서 볼 때, ‘reading literacy’는 문자 인 의미 이상의

범 한 능력을 포함하는 것으로 볼 수 있다. 따라서 이를 문해력, 문식력보다

는 읽기 소양으로 번역하는 것이 타당할 것이다.

나 . 읽 기 평 가틀 의 구조

PISA 2003 읽기 평가틀에 따르면, 읽기 소양은 ‘과정, 내용, 상황’ 등의 3차원

으로 구성된다. ‘과정(읽기 과제)’은 문제를 해결하는 데 요구되는 과제를 수행하

는 능력을 말하며, ‘ 의 악, 특정 정보 악, 추론 이해, 내용에 한 논리

고찰, 형태에 한 비평 고찰’ 등의 다섯 가지 하 역으로 구성된다. ‘내용

(읽기 자료의 형태)’은 문제를 해결하는 데 요구되는 내용 지식 는 이해 능력

을 의미하며, ‘산문(묘사, 서술, 해설, 논설, 지시) 비산문(서식, 고문, 도표와

그래 , 그림, 표, 지도)’의 두 가지 하 역으로 구성된다. ‘상황(읽기 목 )’은

지식이나 과정이 용되는 맥락을 가리키며, ‘개인 , 공 , 직업 교육 ’ 용

도라는 네 가지 하 역으로 구성된다. 이들 세 차원은 하나의 읽기 검사 문항

을 구성하는 필수 요소가 되며, 하나의 읽기 검사 문항 안에 유기 으로 결합되

어 있다. 이러한 PISA 2003년 본검사 읽기 평가틀의 구조는 <표 Ⅲ-1>과 같다.


- 102 -

영역 하위 영역

과정: 읽기 과제

․대의 파악

․특정 정보 파악

․추론적 이해

․내용에 대한 논리적 고찰

․형태에 대한 비평적 고찰

내용: 읽기 자료의 형태 ․산문(묘사, 서술, 해설, 논설, 지시)

․비산문(서식, 광고문, 도표와 그래프, 그림, 표, 지도)

상황: 읽기 목적

․개인적

․공적

․직업적

․교육적

<표 Ⅲ-1> PISA 2003 본검사 읽기 영역 평가틀

1) 읽 기 과 제

PISA 2003 읽기 평가는 학생들이 일상 생활에서 할 수 있는 다양한 읽기

과제를 수행할 수 있는지를 평가한다. 구체 으로 을 읽는 과정에서 일어나는

다섯 가지의 이해 유형, 즉 ‘ 의 악, 특정 정보 악, 추론 이해, 내용에

한 논리 고찰, 형태에 한 비평 고찰’ 등이 평가의 이다. 그러나 각각의

읽기 과제를 성공 으로 해결할 수 있는 능력이 독립 으로 존재한다기보다는

상호 하게 련되어 있기 때문에 개별 과제를 가로질러 용할 수 있는 읽

기 능력이 요구된다. 이러한 다섯 가지의 이해 유형은 다음과 같다.

∙ 의 악 : 의 악하기란, 을 체 으로 넓게 읽는 것을 뜻한다. 를 들

어, 의 제목 찾기, 지도나 그래 의 용도 설명하기, 의 체 목 을 묻는

질문에 의 특정 부분 연결시키기, 반복되는 특정 정보를 통해 주제 유추하기

등이 이에 속한다. 즉, 아이디어들 간의 계를 설정하여 가장 일반 이면서

상 에 있는 아이디어를 선택하는 것을 의미한다. 이러한 과제는 학생들이 핵

심 아이디어와 세부 사항을 구별할 수 있는지, 혹은 한 개의 문장이나 제목으

로 텍스트의 주제를 요약할 수 있는지를 평가하는 데 목 이 있다.

Ⅲ. 읽기 소양

- 103 -

∙ 특 정 정 보 악 : 우리는 일상 생활에서 자신에게 필요한 특정한 정보를 찾기

해 텍스트를 읽는 경우가 많다. 화번호를 찾거나, 버스나 기차의 출발 시

간을 확인하거나, 타인의 주장에 동조하거나 반박하기 해 정보를 찾는 것 등

이 이에 해당한다. 자신에게 필요한 특정한 정보를 효과 으로 찾기 해서는

훑어 읽기, 검색하기, 선택하기 등과 같은 읽기 략이 필수 이다. 독자는 인

물, 시간, 장소 등과 같은 필수 인 정보를 확인해야 하며, 질문에 있는 정보와

에 있는 정보를 연계시켜 과제가 요구하는 새로운 정보를 찾아야 한다. 이러

한 과제는 학생들이 자신에게 필요한 특정한 정보를 능률 으로 탐색할 수 있

는가를 평가한다.

∙ 추 론 이 해 : 추론 이해란, 텍스트에 한 첫인상을 떠나 논리 으로 정보를

처리함으로써 그것을 좀 더 구체 이고 완벽하게 이해하는 것을 뜻한다. 두 개

이상의 정보를 비교하거나, 정보간의 계에 해 추론하거나, 자의 의도를

추론하는 것 등이 이에 속한다.

∙ 내 용 에 한 논 리 고 찰 : 내용에 한 논리 고찰이란, 텍스트에 있는 정보

를 독자의 배경 지식과 연결시키면서 문제를 해결해야 하는 과제를 말한다.

즉, 텍스트가 주장하는 것을 자신의 지식, 다른 , 혹은 질문에 제시되어 있는

내용에 비추어 평가하는 것이다. 따라서 자신의 을 정당화시킬 수 있어야

한다. 외부 지식으로부터 자신의 을 정당화할 수 있는 정보를 제공하거나,

특정 정보간의 계를 평가하거나, 도덕 , 미 기 에 기 하여 정보를 비교

하거나, 자의 논쟁을 뒷받침해 수 있는 정보를 찾거나, 텍스트에 충분한

정보가 제시되어 있는지 등을 단하는 것이 이에 속한다.

∙ 형 태 에 한 비 평 고 찰 : 형태에 한 비평 고찰이란, 텍스트와 일정한 거

리를 두고 그것의 질과 성을 객 으로 평가하는 과제를 말한다. 이러한

과제를 수행하기 해서는 텍스트의 구조, 텍스트의 장르, 어조에 한 지식이

필수 인데, 목 에 맞는 선택하기, 자가 사용한 특징 평가하기, 자의

문체, 목 , 태도를 찾거나 논평하기 등이 이에 속한다.

2 ) 내 용 : 읽 기 자 료 의 형 태

PISA 2003 읽기 평가는 읽기 자료의 형태를 산문과 비산문으로 나 다. 산


- 104 -

문이란 여러 개의 문장으로 구성되어 있어 문단으로 확장될 수 있으며 더 나

아가 항, , 책 등으로 확 될 수 있는 구조를 가진 을 말한다. 묘사문, 서

술문, 해설문, 논설문, 지시문 등이 이에 해당한다. 반면에 비산문이란 서식, 그

래 , 지도 등을 통해 정보를 제시하는 구조를 가진 텍스트를 의미하며, 각종

서식, 고문, 도표와 그래 , 그림, 표, 지도 등이 이에 속한다.

∙ 산 문 : PISA 2003년 읽기 평가에서 산문은 쓴이의 목 에 따라 다음의 다섯

가지 유형으로 구분된다.

① 묘사: 공간에 있는 사물의 특성을 언 하며, 체로 무엇에 한 내용이다.

② 서술: 시간에 따른 사물의 특성을 언 하며, 언제 혹은 무슨 순서에 한

내용이다.

③ 설명: 복합 개념, 정신 개념, 혹은 이러한 개념의 하 개념 등에 한

정보를 제시한다. 개별 요소와 체 사이의 계를 설명한다. ‘어떻게’에

한 내용이다.

④ 논설: 개념이나 명제 사이의 계를 설명한다. ‘왜’에 한 내용이다.

⑤ 지시: 무엇을 하도록 요구하는 차, 규칙, 규정, 법령 등이 이에 속한다.

∙ 비 산 문 : PISA 2003년 읽기 평가는 비산문을 의 구조에 따라 여섯 가지 유형

으로 분류한다.

① 서식: 세 계산서, 이민 신청서, 비자 신청서, 입사 지원서 등이 이에 속한다.

② 요청의 과 고: 사람들로 하여 물건을 사게 하거나 집회에 참여하게

하는 등 설득의 목 을 가진 이다. 고, 장, 설교문, 경고문, 주의의

등이 이에 속한다.

③ 도표와 그래 : 학술지나 신문에서 숫자 등의 자료를 시각화하는 데 사용된다.

④ 그림: 가정용 기 기구의 부품을 설명한 설명문이나 해설문, 는 가정용

기 기구의 조립 과정을 서술한 지시문에서 그림이 종종 사용된다.

⑤ 표: 시간표, 물건 주문서, 차례 등이 이에 속한다.

⑥ 지도: 두 장소간의 거리와 노선이 표시되어 있는 도로 지도, 어떤 장소의

특징을 보여주는 지도 등이 이에 속한다.

Ⅲ. 읽기 소양

- 105 -

3 ) 상 황 : 읽 기 목

PISA 2003 읽기 평가는 읽기의 목 을 ‘개인 용도, 공 용도, 직업 용도,

교육 용도’ 등의 네 가지 유형으로 구분한다. 특히, PISA 2003 읽기 평가는 학

생들이 교실 안 에서 하는 다양한 상황에서의 읽기 목 과 련된 읽기 행

를 평가한다.

∙ 개 인 용 도 : 개인의 실용 , 지 심을 만족시켜 주거나 다른 사람과의

계를 유지, 발 시키기 해 수행하는 읽기 행 를 가리킨다. 여가나 취미를

한 읽기가 이에 속한다.

∙ 공 용 도 : 사회 활동에 참여하기 해 수행하는 읽기 행 를 가리킨다. 공문

서 읽기와 같이 공 인 업무를 수행하는 데 필요한 읽기가 이에 해당한다.

∙ 직 업 용 도 : 직업을 성공 으로 수행하는 데 요구되는 읽기 행 를 말한다.

직업 용도는 만 15세 연령의 청소년에게 불필요할 수도 있지만, 다음의 이유

로 PISA 2003 읽기 평가에서 요하게 다루고 있다. 첫째로, 일반 으로 이러

한 읽기 행 는 즉시 처리해야 할 과제의 완성과 한 계가 있으며, 둘째

로, 이러한 읽기는 청소년들이 곧 하게 될 직업 세계에 해 비하도록 도

움을 수 있다.

∙ 교 육 용 도 : 학습을 한 읽기라고도 하는데, 학습의 일부로서 정보를 습득하

는 것을 가리킨다. 무엇을 읽을 것인지는 주로 교사가 결정하는데 구체 인 내

용은 교수-학습의 목 에 따라 결정된다.

다 . 읽 기 역 문 항 구성

PISA 2주기 본검사에 해당하는 PISA 2003에서 읽기 역은 보조 역이다.

PISA 2003에서 읽기 역은 8개의 읽기 과제(즉, 읽기 지문)와 28개의 하 문

항으로 구성되어 있는데, 모두 PISA 2000 본검사 읽기 역에서 출제되었던 문

항들이다.15) PISA 2003에서 읽기는 보조 역이므로 주 역이었던 PISA 2000과

비교할 때 과제수와 문항수가 폭 축소되었다. PISA 2003 읽기 역에서 출제


- 106 -

된 읽기 문항을 PISA 2000과 비교하여 나타내면 <표 Ⅲ-2>와 같다.

<표 Ⅲ-2>에서 볼 수 있듯이, PISA 2003 읽기 평가의 과제수와 문항수는

PISA 2000 읽기 평가의 문항수와 과제수에 비해 약 1/5로 축소되었다. PISA

2003에서는 새로운 읽기 문항을 출제하지 않고, PISA 2000에서 활용했던 137개

문항 에서 28개 문항을 선제하여 사용하 다. 따라서 PISA 2003 읽기 평가에

사용된 문항들은 PISA 1주기와 2주기 검사 결과를 비교하는 가교 문항의 역할

을 한다.

검사과제수

(문항수)과제명

2003년 본검사8

(28)

입사지원서, 안경사, 셔츠, 교환 학생, 거미, 이솝 우화,

전화번호, 남극

2000년 본검사37

(137)

입사지원서, 낙서, 코뿔소, 해변, 영화 평론, 원자력, 자전

거, 인사부, 냉장고 보증서, 도서관, 선물, 안경사, 만약

에, 셔츠, 교환학생, 통신사, 거미, 아름 문구점, 이솝 우

화, 이란 항공, 마콘도, 가사일, 경찰 마콘도, 경찰, 전화

번호, 교환 학생이 알아두어야 할 사항, PLAN, 학생 의

견, 남극, 운동화, 취업 면접, 새로운 법, 입사지원서 작

성, 알레르기/탐험가, 독감, 아만다와 공작부인, 노동, 챠

드호

<표 Ⅲ-2> PISA 2003 및 PISA 2000의 읽기 영역 문항 구성

※ 진한 글씨로 쓴 과제는 PISA 2000과 PISA 2003에서 모두 사용한 과제를 의미함.

PISA 2003 읽기 평가에 포함된 문항들은 읽기 평가틀의 구조에 따라 다음과

같은 기 으로 분류가 가능하다.

∙ 읽기 자료의 형태별 문항 구성

∙ 읽기 과제별 문항 구성

∙ 읽기 목 별 문항 구성

∙ 읽기 문항 유형별 문항 구성

15) PISA 2003 2주기 본검사에서는 읽기 소양을 28개 문항으로 평가했는데, 통계 분석 과정에서 <셔츠> R102Q04A 한 문항이 제외되어 분석 대상은 총 27개이다.

Ⅲ. 읽기 소양

- 107 -

이러한 분류 기 은 PISA 읽기 문항의 특성을 이해하는 데 요한 지침으로,

읽기 평가 도구를 개발하는 단계에서 문항을 보다 정교하게 개발하기 해서 세

분화시켰던 체제이다. 각각의 기 을 구체 으로 살펴보면 다음과 같다.

1) 읽 기 자 료 의 형 태 별 문 항 구성

PISA 읽기 평가틀에서는 읽기 자료를 산문과 비산문으로 크게 구분하고 있다.

PISA 2003 읽기 역 문항들을 읽기 자료 형태에 따라 분류하여 PISA 2000과

비교하여 제시하면 <표 Ⅲ-3>과 같다.

PISA 2003 읽기 역 문항들의 64.3%는 산문을, 35.7%는 비산문을 읽기 자료

로 사용했다. 이것은 2000년 읽기 평가(산문 66.5%, 비산문 33.5%)의 문항 분포

와 유사하다. PISA 2003에서는 PISA 2000과 유사하게 산문이 읽기 자료의 약

2/3를 차지하고 있는데, 특히 PISA 2000과 비교해 볼 때 PISA 2003에서는 설명

문이 차지하는 비율이 상 으로 높았다.

유형 내용PISA 2003년 읽기 검사

문항수(%)

PISA 2000년 읽기 검사

문항수(%)

산문

보증서 및 안내문 3 (10.7) 13 (9.4)

서술 3 (10.7) 18 (13.0)

설명 12 (42.9) 33 (23.9)

논설 0 (0) 18 (13.0)

지시 0 (0) 10 (7.2)

소계 18 (64.3) 92 (66.5)

비산문

도표/그래프 2 (7.1) 16 (11.7)

표 4 (14.3) 14 (10.9)

그림 0 (0) 5 (3.6)

지도 1 (3.6) 4 (2.9)

서식 3 (10.7) 4 (2.9)

광고 0 (0) 2 (1.5)

소계 10 (35.7) 45 (33.5)

계 28 (100.0) 137 (100.0)

<표 Ⅲ-3> 읽기 자료 형태별 읽기 문항 분포


- 108 -

PISA 2003에서 비산문은 도표/그래 , 표, 서식 등의 형식으로 제시하 는데,

PISA 2000과 비교해 볼 때 유사한 분포를 보 다. 2003년, 2000년 읽기 검사 문

항 에서 비산문 문항이 차지하는 비율은 각각 35.7%, 33.5% 다. 이러한 비산

문 지문은 우리의 읽기 교육 환경에서는 하기 힘든 것들인데, 이러한 문항이

출제된 것은 읽기 능력을 실생활에 목시키려는 PISA의 의도를 반 한 것이다.

실제로 우리는 그래 나 고, 지도 등의 자료를 통해 필요한 정보를 얻는 경우

가 많으며, 각종 서식의 작성 능력 한 일상 생활에서 없어서는 안 될 요한

읽기 소양이다.

반 으로, PISA 2000과 PISA 2003 읽기 역 문항 구성에서 나타나는 차이

는 읽기에 한 PISA의 의 변화라기보다는, 읽기 역이 PISA 2주기 평가

의 보조 역이기 때문에 1주기에 비해 상 으로 은 수의 문항을 활용한 것

에서 기인한다.

2 ) 읽 기 과 제 별 문 항 구성

PISA 2003 읽기 역에 포함된 문항들을 읽기 과제별로 분류하고, 이를 PISA

2000과 비교하여 나타내면 <표 Ⅲ-4>와 같다.

읽기 행동PISA 2003년 읽기 검사

문항수(%)

PISA 2000년 읽기 검사

문항수(%)

특정 정보 파악 6 (21.4) 35 (26.0)

대의 파악 6 (21.4) 23 (16.7)

추론적 이해 6 (21.4) 40 (29.0)

내용에 대한 논리적 고찰 8 (28.6) 24 (17.4)

형태에 대한 비평적 고찰 2 (7.1) 15 (10.9)

계 28 (100) 137 (100)

<표 Ⅲ-4> 읽기 과제별 읽기 문항 분포

PISA 2000과 비교해 볼 때, PISA 2003에서 ‘내용에 한 논리 고찰’을 평가

하는 문항이 10% 정도 늘어났고, ‘추론 이해’를 평가하는 문항이 8% 정도 감

소한 것을 제외하면 반 으로 유사한 분포를 보인다.

Ⅲ. 읽기 소양

- 109 -

‘ 의 악, 내용에 한 논리 고찰, 추론 이해’ 읽기 과제는 학생들의

에 한 이해와 활용을 평가하는 항목들인데, PISA 2000과 마찬가지로 PISA

2003에서도 이들 세 가지 읽기 행동이 약 70%의 높은 비율을 차지한다. 이는

PISA가 읽기 소양을 텍스트의 내용 악을 넘어서서 텍스트에 한 비 이고

창의 인 이해 능력으로 보는 것과 무 하지 않다.

3 ) 읽 기 목 별 문 항 구성

PISA 2003 읽기 역에 포함된 문항들을 읽기 목 별로 분류하고, 이를 PISA

2000과 비교하여 나타내면 <표 Ⅲ-5>와 같다.

상황2003년 읽기 검사

문항수(%)

2000년 읽기 검사

문항수(%)

개인적 6 (21.4) 35 (18.9)

교육적 8 (28.6) 36 (26.1)

직업적 7 (25.0) 18 (13.0)

공적 7 (25.0) 58 (42.0)

계 28 (100) 137 (100)

<표 Ⅲ-5> 읽기 목적별 읽기 문항 분포

PISA 2003 읽기 평가에서 공 인 용도의 문항 비율이 PISA 2000에 비해 17%

감소한 반면에 직업 인 용도의 문항 비율은 12% 증가하 다. 이것을 제외하면

반 으로 PISA 2003에서 읽기 목 에 따른 문항 비율의 분포는 PISA 2000과

유사하다.

반 으로 네 역의 문항 비율이 유사한 것은 PISA가 학습을 한 읽기뿐

만 아니라 일상 생활에서 필요한 개인 , 직업 , 공 읽기 한 요하게 인식

하고 있음을 나타낸다.

4 ) 읽 기 문 항 유 형 별 문 항 구성

PISA 평가틀은 읽기 문항 유형을 ‘선택형, 단답형, 폐쇄형 서술형, 개방형 서술

형’ 등의 네 가지로 구분하고 있다. PISA 2003에 포함된 읽기 문항을 문항 유형


- 110 -

별로 분류하고, 이를 PISA 2000과 비교하여 나타내면 <표 Ⅲ-6>과 같다.

문항 유형PISA 2003 읽기 영역

문항수(%)

PISA 2000 읽기 영역

문항수(%)

선택형 10 (35.7) 67 (48.9)

단답형 4 (14.3) 18 (13.1)

폐쇄형 서술형 4 (14.3) 8 (5.8)

개방형 서술형 10 (35.7) 48 (35.0)

계 28 (100) 137 (100)

<표 Ⅲ-6> 읽기 문항 유형별 읽기 문항 분포

PISA 2003 읽기 문항들을 문항 유형별로 살펴보면, 선택형과 복합 선택형 등

선택형 문항이 35.7%, 단답형 문항이 14.3%, 그리고 폐쇄형 서술형과 개방형 서

술형 등 서술형이 50%를 차지하 다. PISA 2000과 비교할 때, 선택형은 약 13%

감소하 으며, 폐쇄형 서술형 문항이 8.5% 증가하 고, 단답형 문항의 비율이 약

간 증가하 으며, 개방형 서술형 문항의 비율은 유사한 수 이다. 비록 읽기 평

가이지만 학생들의 고차원 인 사고를 측정할 수 있는 서술형 문항이 50% 출제

되었다는 사실은 PISA가 읽기와 쓰기를 통합 인 활동으로 인식하고 있음을 보

여 다.

2 . 우 리 나 라 학 생 의 읽 기 성취 도 분 석

여기에서는 우리나라 학생들의 읽기 성취 경향을 PISA 2003 국제 결과와

련지어 살펴보고자 한다. 먼 PISA 2003에 참여한 체 국가들 에서 우리

나라 학생들의 읽기 성취 수 이 어떠한지 살펴보고, PISA 2000과 PISA 2003

의 성취도 추이를 분석하고자 한다. 그리고 읽기 소양 성취도에서 성별 차이를

살펴볼 것이다. 참고로 PISA 2003 결과 분석과 련하여 유의해야 할 이 있

다. PISA 2000에서는 읽기가 주 역이었기 때문에 137개의 문항으로 매우 자

Ⅲ. 읽기 소양

- 111 -

세하게 평가 결과를 분석할 수 있었다. 그러나 PISA 2003에서는 읽기가 보조

역이기 때문에 은 수의 문항(28문항)을 활용하여 평가 결과를 얻었으며, 따

라서 이런 을 제로 하여 평가 결과를 해석하려고 노력하 다.

가. P I S A 2 0 0 3 읽 기 성취 도 개

<표 Ⅲ-7>에는 PISA 2003에 참여한 국가들의 읽기 평균 수가 순 로 제

시되어 있으며, 국가별 백분 수도 제시되어 있다. PISA 2003 읽기 평가 결

과, 참가국 체 41개국 핀란드가 543 으로 1 를 차지하 으며, 우리나라

학생들은 평균 534 으로 2 를 차지하 다. 우리나라에 이어 평균 수가 높은

나라는 캐나다(528 ), 호주(525 ), 리히텐슈타인(525 ), 뉴질랜드(522 ), 아일

랜드(515 ) 등의 순으로 나타났다. 멕시코(400 ), 인도네시아(382 ), 튀니지

(375 ) 등의 국가들은 읽기 평가에서 최하 의 평균 수를 기록했다.

최상 국가인 핀란드와 2 를 기록한 우리나라는 나머지 참가국들보다 통계

으로 유의미하게 높은 평균 수를 기록하 으며, 두 국가 간의 읽기 평균

수는 통계 으로 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났다. 평균 수로 체 6

를 차지했던 PISA 2000과 비교할 때, 그 동안 우리나라 학생들의 성취도가 주목

할 만하게 향상되었음을 알 수 있다.

OECD 평균값인 500 보다 유의미하게 높은 성취 수 을 나타낸 나라는 우리

나라, 핀란드, 캐나다, 호주, 뉴질랜드, 아일랜드, 스웨덴, 네델란드, 벨기에(이상

OECD 회원국), 홍콩, 리히텐슈타인(이상 OECD 비회원국)이다. 그리고 OECD

평균과 통계 으로 유의미한 차이가 없는 나라는 노르웨이, 스 스, 일본, 폴란

드, 랑스, 미국, 덴마크, 아이슬란드, 독일, 오스트리아, 체코(이상 OECD 회원

국), 마카오- 국, 라트비아(이상 OECD 비회원국) 등으로 나타났다.


- 112 -

순

위국가명

전체 백분위 점수95th-5th

평균 점수 (표준편차) 5th 10th 25th 75th 90th 95th

1 핀란드 543 (81) 400 437 494 599 641 666 266

2 한국 534 (83) 393 428 484 590 634 660 266

3 캐나다 528 (89) 373 410 472 590 636 663 291

4 호주 525 (97) 352 395 464 594 644 673 321

5 리히텐슈타인 525 (90) 365 405 467 588 636 661 296

6 뉴질랜드 522 (105) 338 381 453 596 652 682 344

7 아일랜드 515 (87) 364 401 460 577 622 647 284

8 스웨덴 514 (96) 349 390 453 582 631 660 312

9 네덜란드 513 (85) 369 400 454 576 621 645 276

10 홍콩-중국 510 (85) 355 397 461 569 608 630 275

11 벨기에 507 (110) 300 355 440 587 635 662 362

12 노르웨이 500 (102) 321 364 434 571 625 656 335

13 스위스 499 (95) 330 373 439 565 615 643 313

14 일본 498 (106) 310 355 431 574 624 652 342

15 마카오-중국 498 (67) 381 409 455 544 583 601 220

16 폴란드 497 (96) 330 374 436 563 616 645 315

17 프랑스 496 (97) 320 367 436 565 614 641 320

18 미국 495 (101) 319 361 429 568 622 651 332

19 덴마크 492 (88) 338 376 438 553 600 627 289

20 아이슬란드 492 (98) 316 362 431 560 612 640 323

21 독일 491 (109) 295 341 419 572 624 652 357

22 오스트리아 491 (103) 313 354 423 565 617 646 333

23 라트비아 491 (90) 335 372 431 554 603 632 298

24 체코 489 (96) 320 362 428 555 607 636 316

25 헝가리 482 (92) 324 361 422 546 597 625 301

26 스페인 481 (95) 313 354 421 548 597 625 312

27 룩셈부르크 479 (100) 302 344 416 551 601 627 325

28 포르투갈 478 (93) 311 351 418 544 592 617 306

29 이탈리아 476 (101) 295 341 411 547 598 627 332

30 그리스 472 (105) 288 333 406 546 599 631 343

31 슬로바키아 469 (93) 310 348 408 535 587 613 303

32 러시아 442 (93) 281 319 381 506 558 588 307

33 터키 441 (95) 291 324 377 500 562 608 317

34 우루과이 434 (121) 224 272 355 518 587 628 404

35 태국 420 (78) 293 322 366 472 520 550 257

36 세르비아 412 (81) 274 306 358 467 516 542 268

37 브라질 403 (111) 214 256 328 479 542 581 367

38 멕시코 400 (95) 238 274 335 467 521 552 314

39 인도네시아 382 (76) 254 282 332 433 478 506 251

40 튀니지 375 (96) 216 251 310 441 497 530 314

OECD 전체 488 (104) 305 349 420 562 616 646 341

OECD 국가별 평균 494 (100) 318 361 430 565 617 646 329

<표 Ⅲ-7> 읽기 소양 점수의 국가별 차이

Ⅲ. 읽기 소양

- 113 -

참가국들간의 국가간 차이는 상당히 큰 편이다. OECD 국가들 에서 양극단

의 수 차이, 다시 말하면 최고 수(핀란드, 543 )와 최 수 차이(멕시코,

400 )는 143 이었으며, 비회원국까지 고려하면(튀니지, 375 ) 168 차이가 났

다.

국가들간의 평균 수에서도 큰 차이가 있기는 하지만, 각 국가내 학생들 간의

성취도 수 차이는 더 큰 편이다. <표 Ⅲ-7>에서 우리는 한 국가 내에서의

PISA 수의 상 분포, 즉 한 국가 내에서 가장 높은 수 의 수행과 가장 낮

은 수 의 수행을 보이는 학생들 간의 성취도 차이를 알 수 있다.

핀란드와 한국은 최고의 성취를 보여주면서도 상 5%와 하 5% 학생들간의

성취도 차이는 266 으로 OECD 국가 에서 가장 작았다. PISA 2003 체 참

가국 에서는 마카오- 국이 상 5%와 하 5%간의 수 차이가 220 으로

가장 작었다.

<표 Ⅲ-7>에 나타난 백분 서열을 살펴보면, 우리나라의 상 5%에 해당하

는 학생들의 수는 상 5%만을 놓고 볼 때 660 으로 7 를 기록했음을 알

수 있다. 체 읽기 평균 수에서 1 를 차지한 핀란드는 666 으로 우리나라보

다 6 이 높다. 평균 수 체 3 인 캐나다는 663 으로 우리나라보다 3 이

높으며, 4 국가인 호주의 수는 673 으로 우리나라보다 13 이 높고, 6 국

가인 뉴질랜드의 수는 682 으로 우리나라보다 무려 22 이나 높다. 5 국가

인 리히텐슈타인은 661 , 8 국가인 스웨덴은 660 으로 우리나라와 유사한

수를 보 다. 이처럼 우리나라 학생들이 평균 수로는 체 2 를 기록했지만

상 5%에 치한 학생들의 수가 체 평균 수에서 3 , 4 , 6 를 차지한

국가보다 훨씬 낮은 수를 보인 것은 주목해야 할 내용이다.

한편, 상 10%에 해당하는 학생의 수를 살펴보면, 뉴질랜드(652 ), 호주

(644 ), 핀란드(641 ), 캐나다(636 ), 리히텐슈타인(636 ), 벨기에(635 ) 등의

국가가 우리나라 학생의 수인 634 보다 높았다. 우리나라는 뉴질랜드보다 18

이나 낮았으며, 평균 수 순 11 인 벨기에보다도 낮은 수를 나타냈다.

상 25%에 해당하는 OECD 국가 평균 수는 565 이었다. 우리나라의 상

25%에 해당하는 학생의 수는 590 으로 OECD 국가 평균 수보다 25

높았으며, 최고 수를 보인 핀란드(599 )보다 9 낮았고, 그 다음 순 인 뉴질

랜드(596 )보다 6 낮았다.

하 5%에 해당하는 학생의 OECD 국가 평균 수는 318 이었다. 우리나라

는 393 으로 OECD 국가 평균 수보다 75 높았으며, 핀란드(400 )에 이어


- 114 -

두 번째로 높은 국가로 나타났다.

PISA 2000에서 상 5%에 해당하는 우리나라 학생의 수는 629 으로 5수

에 가까스로 도달한 수 이었으며, 각 나라의 상 5%에 해당하는 학생들의

수를 비교한 결과 우리나라 학생들은 27개 OECD 국가 21 다(노국향․

최미숙, 2001). PISA 2003에서 상 5%에 해당하는 우리나라 학생의 수가 스

웨덴과 함께 PISA 2003 참가국 7 를 차지했다는 에서 상 분포(5%) 학

생들의 성취도가 향상되었음을 알 수 있다. 하지만 앞에서 서술한 로 다른 평

균 수 상 국에 비해 여 히 낮은 성취를 보여 것은 아쉬운 부분이라 할 수

있다.

종합하면, 우리나라 학생들이 평균 수로는 체 2 를 기록했지만 상 분포

에 속하는 학생들의 수가 체 평균 수 상 국들에 비해 상 으로 낮은

수를 보 다. PISA 2000에 비해 최상 분포에 속한 학생들의 성취도가 향상

된 것은 매우 의미있는 결과이다. 하지만 우리나라 상 권 학생들이 아직도 다른

상 권 국가들에 비해 상 으로 낮은 수를 기록한 은 우리가 보완해야 할

사항이다. 반면에 하 권 학생들의 수는 상 으로 높은 것으로 나타났으며,

우리나라 상․하 학생들 사이의 성취도 불균형이 다른 국가들에 비해서는 상

으로 작은 양상을 보인다는 한 확인할 수 있다.

나 . 성취 수 에 따 른 읽 기 성취 도 분 석

PISA의 읽기 소양 수는 OECD 국가 학생 체의 평균을 500, 표 편차를

100으로 하는 수 체제로 변환한 것이다. 이 수 체제에서는 학생의 수가

500 이상이면 OECD 체 평균보다 높다는 것을 의미하고, 500 이하이면 체

평균보다 낮다는 것을 의미한다. 한 표 편차가 100이므로, 평균으로부터 1표

편차의 범 (400～600 ) 사이에 OECD 국가 학생의 2/3가 분포하게 된다. 이

러한 척도 수 체제로 인하여 읽기 소양 수는 단지 참여국들의 순 를 정하

는 수로서의 역할만을 하는 것이 아니라 학생들이 보유하고 있는 읽기 능력

정도에 한 일종의 지표를 제공하며, OECD 평균 수를 기 으로 국가

는 개인이 어느 치에 있는지 쉽게 악할 수 있게 한다.

PISA 2003에서는 참여 학생들의 읽기 소양 수 을 좀 더 구체 으로 악하

기 하여 학생들의 소양 수 을 1수 에서 5수 까지 구분하여 설명하고 있다.

Ⅲ. 읽기 소양

- 115 -

읽기 수의 높고 낮음이 읽기 행동에 있어서 어떠한 차이를 의미하는지 좀 더

구체 으로 시하기 해 읽기 수 을 각기 다섯 단계로 구분한 것이다. 각 단

계에 해당하는 수 범 와 각 단계에서의 행동 특성을 ‘1수 미만’을 포함하여

제시하면 다음과 같다.

• 5수 (625 과)

5수 에 도달한 학생은 복잡한 읽기 과제를 완수할 수 있다. 5수 에 도달한

학생은 이 에 해보지 못했던 생소한 읽기 자료를 읽고 이해할 수 있으며, 어

려운 정보를 리 통제할 수 있고, 읽기 자료의 정보 어느 것이 과제에

한 것인지 추론할 수 있다. 비 인 사고를 할 수 있으며, 가설을 설정할 수

있고 통상 인 기 에 어 나는 개념을 다룰 수 있다.

• 4수 (553～625 )

4수 의 학생들은 어려운 읽기 과제를 해결할 수 있는 능력을 보인다. 정보를

끼워 맞출 수 있으며(embedded), 언어의 미묘한 차이(nuance)로부터 의미를 구

성할 수 있으며, 텍스트를 비 으로 평가할 수 있다.

• 3수 (481～552 )

3수 의 학생들은 보통 정도로 복잡한(moderate complexity) 읽기 과제를 해결

할 수 있다. 3수 의 학생들은 여러 조각의 정보를 찾아낼 수 있으며, 텍스트의

다른 부분들 사이를 연결지을 수 있고, 친숙하고 일상 인 지식을 활용하면서 읽

기 자료를 이해할 수 있다.

• 2수 (408～480 )

2수 의 학생들은 기본 인 읽기 과제를 해결할 수 있다. 2수 의 학생들은 직

인 정보를 찾아낼 수 있으며, 낮은 수 의 추론을 할 수 있고 읽기 자료를

이해하기 해 외부 지식을 이용할 수 있다.

• 1수 (335～407 )

1수 의 학생들은 단지 최소의 복합 인 읽기 과제를 해결할 수 있다. 단편

인 정보를 찾아낼 수 있으며, 텍스트의 심 주제를 악하거나 읽기 자료와 일

상 인 지식을 단순하게 결부시킬 수 있다.


- 116 -

• 1수 미만(335 미만)

1수 미만의 학생들은 PISA가 측정하고자 한 가장 기 인 읽기 유형에서

성공하지 못했음을 드러낸다고 볼 수 있다. 이는 그들이 읽기 소양이 없다는 것

을 의미하지는 않는다. 하지만 그 학생들은 다른 역에서 그들의 지식과 기능을

확장하고 진 시키는 효과 인 도구로 읽기 소양을 활용하기는 어렵다. 따라서 1

수 미만의 학생들은 교육을 받고 처음으로 직장 생활을 할 때 힘들어 할 뿐만

아니라 생활 속에서 더 심도 있는 교육을 받고 배울 수 있는 기회가 있어도 이

로부터 이익을 얻기가 어려울 수 있다.

PISA의 이러한 읽기 성취 수 은 인 기 에 의한 것이다. 이것은 학생

집단의 특성이나 크기에 계없이 실제로 학생들이 지니고 있는 읽기 능력의 수

에 따라 규정한 국제 인 기 이라 할 수 있다. 이러한 인 기 을 용

하여 PISA 2003 결과에 따른 우리나라 학생들의 수 을, 가장 높은 수 인 5수

에 해당하는 학생 분포가 높은 순 로 살펴보면 <표 Ⅲ-8>과 같다.

<표 Ⅲ-8>은 PISA 2003 체 참가국 학생들의 읽기 성취 수 을 5수 에 해

당하는 학생 분포가 큰 순서 로 제시한 것이며, [그림 Ⅲ-1]은 평균 수가 높

은 국가순으로 1수 에서 5수 까지의 분포를 그림으로 나타낸 것이다. 총 을

기 으로 할 때, 우리나라 학생은 1수 미만에 1.4%, 1수 에 5.4%, 2수 에

16.8%, 3수 에 33.5%, 4수 에 30.8%, 그리고 최고 수 인 5수 에 12.2%가 분

포하고 있다. 국내 학생의 다수인 76.5%가 3수 이상에 치하고 있으며, 양

극단인 1수 이하(1수 미만 1수 포함)와 5수 에 치한 학생의 비율은

모두 19.0%로 3수 과 4수 에 비해 상 으로 작았다.

최고 수 인 5수 에 속한 학생들의 비율로 보면, 우리나라는 12.2%로 7 를

차지했으며 뉴질랜드가 16.3%로 1 를 차지했다. PISA에서는 5수 에 도달한 학

생의 비율에 특히 심을 갖는다. 5수 에 도달한 학생들은 미래 사회에서 국가

발 의 두뇌 역할을 할 인재가 될 가능성이 높은 것으로 측하고 있다. 따라서

이 수 에 도달한 학생의 비율이 어느 정도인가는 그 나라의 경쟁력과 직 으

로 련되어 있다고 볼 수 있다(OECD, 2001). 이런 에서 우리나라 최상 권

학생들의 읽기 성취도가 21 를 기록했던 2000년에 비해 상승했다는 은 매우

요한 의미를 갖는다.

PISA 2003에서 체 참가국 학생 5수 에 도달한 학생은 8.1%이며,

OECD 국가의 평균은 8.3%이다. 그런데 5수 에 도달한 학생들의 비율은 국가별

Ⅲ. 읽기 소양

- 117 -

로 상당한 차이를 보이고 있다. 뉴질랜드에서는 5수 에 도달한 학생이 16.3%이

었으며, 우리나라, 호주, 벨기에, 캐나다, 핀란드, 리히텐슈타인 등은 12% 이상이

었다. 반면에 멕시코의 경우는 5수 에 도달한 학생이 1%도 되지 않았으며

(0.5%), OECD 비회원국인 인도네시아(0.1%), 세르비아(0.2%), 태국(0.5%), 튀니

지(0.3%)도 유사한 상을 보여 주었다.

우리나라 학생의 경우 5수 학생의 비율이 12.2%로 OECD 국가 평균인 8.3%

보다 약 4% 높은 수치를 기록했다. 이는 PISA 2000에서 우리나라 5수 학생의

비율이 5.7%로 PISA 2000 OECD 평균(9.4%)의 약 반 수 (노국향․최미숙,

2001)이었음을 감안할 때, PISA 2000에 비해 5수 학생의 비율이 상승한 것이

라 할 수 있다. 하지만 5수 학생의 비율이 다른 성취도 상 권 국가에 비해 상

으로 낮다는 사실 한 짚어 보아야 할 문제다. 체 평균 수 순 가

PISA 2003 체 참가국 2 임에도 5수 에 도달한 학생의 비율로 본 국가

순 가 7 인 은 아직도 5수 에 해당하는 학생의 비율 분포가 다른 평균

수 상 국에 비해 상 으로 낮다는 것을 보여 다.


- 118 -

순

위국가명

수 준

1수준 미만(335점 미만)

1수준(335~407점)

2수준(408~480점)

3수준(481~552점)

4수준(553~625점)

5수준(625점 이상)

백분율(표준 오차)






1 뉴질랜드 4.8 (0.5) 9.7 (0.6) 18.5 (0.9) 26.3 (0.9) 24.3 (0.9) 16.3 (0.8)

2 핀란드 1.1 (0.2) 4.6 (0.4) 14.6 (0.6) 31.7 (0.8) 33.4 (0.7) 14.7 (0.7)

3 호주 3.6 (0.4) 8.2 (0.4) 18.3 (0.6) 28.4 (0.8) 26.9 (0.8) 14.6 (0.7)

4 리히텐슈타인 2.5 (1.0) 7.9 (1.7) 18.7 (3.2) 30.3 (2.9) 27.6 (2.7) 13.0 (2.5)

5 캐나다 2.3 (0.2) 7.3 (0.5) 18.3 (0.6) 31.0 (0.7) 28.6 (0.6) 12.6 (0.5)

6 벨기에 7.8 (0.7) 10.0 (0.6) 18.2 (0.6) 26.0 (0.8) 25.4 (0.8) 12.5 (0.5)

7 한국 1.4 (0.3) 5.4 (0.6) 16.8 (1.0) 33.5 (1.2) 30.8 (1.1) 12.2 (1.1)

8 스웨덴 3.9 (0.5) 9.4 (0.7) 20.7 (1.0) 29.9 (1.5) 24.8 (1.2) 11.4 (0.7)

9 노르웨이 6.4 (0.6) 11.8 (0.8) 21.4 (1.2) 29.0 (1.0) 21.5 (0.8) 10.0 (0.7)

10 일본 7.4 (0.8) 11.6 (0.8) 20.9 (1.0) 27.2 (1.1) 23.2 (1.1) 9.7 (0.9)

11 독일 9.3 (0.8) 13.0 (0.9) 19.8 (0.8) 26.3 (0.8) 21.9 (1.0) 9.6 (0.6)

12 아일랜드 2.7 (0.5) 8.3 (0.7) 21.2 (1.2) 32.4 (1.3) 26.2 (1.2) 9.3 (0.7)

13 미국 6.5 (0.7) 12.9 (0.9) 22.7 (1.1) 27.8 (1.0) 20.8 (0.9) 9.3 (0.7)

14 네덜란드 2.1 (0.5) 9.4 (0.9) 23.4 (1.1) 30.7 (1.3) 25.6 (1.1) 8.8 (0.7)

15 오스트리아 7.3 (0.8) 13.4 (1.0) 22.6 (1.0) 27.4 (1.0) 21.0 (1.0) 8.3 (0.8)

16 폴란드 5.3 (0.5) 11.5 (0.7) 24.4 (0.8) 30.0 (0.9) 20.7 (0.9) 8.0 (0.6)

17 스위스 5.4 (0.5) 11.3 (0.7) 22.7 (1.1) 30.9 (1.4) 21.9 (0.9) 7.9 (0.8)

18 프랑스 6.3 (0.7) 11.2 (0.7) 22.8 (0.8) 29.7 (1.1) 22.5 (0.9) 7.4 (0.6)

19 아이슬란드 6.7 (0.6) 11.8 (0.7) 23.9 (0.8) 29.7 (1.0) 20.9 (0.8) 7.1 (0.6)

20 체코 6.5 (0.9) 12.9 (0.9) 24.7 (1.0) 30.3 (1.3) 19.3 (1.1) 6.4 (0.6)

21 라트비아 5.0 (0.6) 13.0 (1.0) 25.6 (1.2) 30.8 (1.3) 19.5 (1.3) 6.0 (0.7)

22 홍콩-중국 3.4 (0.7) 8.6 (0.8) 20.0 (1.0) 35.1 (1.2) 27.1 (1.2) 5.7 (0.5)

23 그리스 10.2 (0.8) 15.0 (0.8) 25.0 (1.2) 27.3 (1.1) 16.8 (1.2) 5.7 (0.7)

24 우루과이 20.2 (1.0) 19.6 (0.8) 23.9 (0.8) 19.8 (0.9) 11.2 (0.8) 5.3 (0.7)

25 룩셈부르크 8.7 (0.4) 14.0 (0.7) 24.2 (0.7) 28.7 (1.0) 19.1 (0.9) 5.2 (0.4)

26 이탈리아 9.1 (0.9) 14.8 (0.8) 24.9 (0.8) 28.3 (1.0) 17.8 (0.7) 5.2 (0.3)

27 덴마크 4.6 (0.6) 11.9 (0.7) 24.9 (1.1) 33.4 (1.1) 20.0 (1.0) 5.2 (0.5)

28 스페인 7.4 (0.7) 13.7 (0.7) 26.1 (0.7) 29.6 (0.8) 18.2 (0.9) 5.0 (0.5)

29 헝가리 6.1 (0.7) 14.4 (0.9) 26.7 (0.9) 30.2 (1.1) 17.6 (1.1) 4.9 (0.6)

30 포르투갈 7.6 (0.9) 14.4 (0.9) 25.9 (1.0) 30.5 (1.1) 17.9 (1.0) 3.8 (0.5)

31 터키 12.5 (1.2) 24.3 (1.5) 30.9 (1.4) 20.8 (1.4) 7.7 (1.1) 3.8 (1.2)

32 슬로바키아 8.0 (0.8) 16.9 (1.0) 28.4 (1.0) 27.7 (1.1) 15.4 (0.7) 3.5 (0.4)

33 브라질 26.9 (1.6) 23.1 (1.2) 25.2 (1.0) 16.5 (1.0) 6.3 (0.7) 1.9 (0.5)

34 러시아 12.8 (1.1) 21.3 (1.0) 30.4 (1.0) 24.5 (1.1) 9.3 (0.8) 1.7 (0.3)

35 마카오-중국 1.0 (0.3) 8.7 (1.3) 27.8 (1.9) 41.4 (1.7) 19.4 (1.6) 1.7 (0.5)

36 태국 13.5 (1.0) 30.5 (1.2) 34.3 (1.0) 17.0 (0.9) 4.1 (0.6) 0.5 (0.1)

37 멕시코 24.9 (1.5) 27.1 (1.2) 27.5 (1.0) 15.6 (1.0) 4.3 (0.6) 0.5 (0.1)

38 튀니지 33.7 (1.3) 29.0 (0.9) 23.6 (0.9) 10.9 (0.8) 2.5 (0.4) 0.3 (0.1)

39 세르비아 17.1 (1.1) 29.6 (1.3) 33.3 (1.1) 16.4 (1.1) 3.5 (0.6) 0.2 (0.1)

40 인도네시아 26.0 (1.5) 37.2 (1.2) 27.3 (1.1) 8.2 (0.9) 1.2 (0.3) 0.1 (0.1)

OECD 전체 8.1 (0.3) 13.6 (0.3) 22.9 (0.4) 27.2 (0.4) 20.1 (0.3) 8.1 (0.2)

OECD 국가별 평균 6.7 (0.1) 12.4 (0.2) 22.8 (0.2) 28.7 (0.2) 21.3 (0.2) 8.3 (0.1)

※5수준 학생 분포 비율에 따른 순위임.

<표 Ⅲ-8> PISA 2003 참가국의 읽기 소양 성취 수준별 학생 분포

Ⅲ. 읽기 소양

- 119 -

100

75

50

25

0

25

50

75

100

핀란

드

한국

캐나

다

리히

텐슈

타인

호주

홍콩

-중국

아일

랜드

뉴질

랜드

스웨

덴

네덜

란드

벨기

에

마카

오-중

국

스위

스

노르

웨이

일본

프랑

스

폴란

드

덴마

크

미국

독일

아이

슬랜

드

오스

트리

아

라트

비아

체코

룩셈

부르

크

스페

인

헝가

리

포르

투갈

이탈

리아

그리

스

슬로

바키

아

우르

과이

러시

아

터키

브라

질

태국

멕시

코

세르

비아

튀니

지

인도

네시

아

영국

학생 비율

1수준 미만 1수준 2수준 3수준 4수준 5수준

[그림 Ⅲ-1] PISA 2003 참가국의 읽기 소양 수준별 학생 분포

다 . 읽 기 평 가틀 에 따 른 성취 도 분 석

여기서는 PISA 2003 읽기 평가틀을 심으로 우리나라 학생들의 문항별 평균

정답률을 제시하고자 한다. 먼 , 체 인 읽기 소양 수 을 살펴본 후, 문항 수

에서의 국내 국제 정답률을 비교 논의할 것이다.

PISA 2003에서 우리나라 학생들의 읽기 역 평균 정답률은 70.11%, 표 편

차는 16.14로 나타났다.

1) 읽 기 과 제 별 성취 도 분 석

PISA 2003 읽기 평가틀에서 구분한 정보 확인, 해석, 비평 고찰의 세 가지

읽기 과제별 평균 정답률을 비교한 결과, 국내 수 에서는 해석, 비평 고찰, 정

보 확인 능력 순으로 정답률이 높게 나타났다(<표 Ⅲ-9> 참조). 이는 PISA


- 120 -

2000에서 정보 확인 능력이 가장 높았던 것과 비되는 상이다. 참고로 국제

수 에서도 해석, 비평 고찰, 정보 확인 능력 순으로 정답률이 높게 나타났다.

세 역 모두에서 국내 평균 정답률이 국제 평균 정답률보다 높게 나타났는데,

정보 확인 능력에서 가장 큰 정답률 차이를 나타내었고, 그 다음은 비평 고찰

능력이었으며, 해석 능력에서 가장 낮은 정답률 차이를 나타내었다.

과제

국내 평균 정답률(%) 국제 평균 정답률(%) 1)

정답률

차이2)

(국내-국제)

전체 여학생 남학생

차이(여-남)


차이(여-남)평균

사례수

평균 정답률(표준편차)

평균사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


정보 확인

1671 62.5 690 62.9 981 62.3 0.7 80957 48.9 40757 50.1 39958 47.7 2.4 13.9

(19.3 ) (21.5 ) (18.0 ) (19.6 ) (21.1 ) (18.2 )

해석1671 76.8 693 78.0 978 76.0 2.0 81062 65.4 40673 67.6 40142 63.3 4.3 11.7

(12.3 ) (12.7 ) (12.2 ) (13.9 ) (14.0 ) (13.8 )

비평적 고찰

1677 65.2 694 69.2 983 62.4 6.8 82750 52.7 41623 57.4 40875 47.8 9.6 12.8

(16.1 ) (17.3 ) (15.4 ) (14.6 ) (14.9 ) (14.5 )


2) 한국 자료가 제외된 총 40개국의 결과와 비교함

※ 학생이 성별을 표시하지 않았거나 결측값이 있기 때문에, 여학생과 남학생의 평균 사례수의 합이

전체 평균 사례수와 일치하지 않을 수 있음.

<표 Ⅲ-9> 읽기 과제별 평균 정답률 및 표준 편차

읽기 과제별 정답률의 남녀 차이를 살펴보면, 국내 수 과 국제 수 모두 모

든 과제에서 여학생이 다소 높은 정답률을 나타내었다. 국내 수 에서 가장 높은

정답률 차이를 보인 것은 비평 고찰 능력 부분이었는데(6.8% 차이), 정보 확인

능력(0.7% 차이)에 비해 남녀 학생의 정답률 차이가 6.1% 컸다.

그런데 특이한 은 모든 역에서 국제 수 에서의 남녀 차이에 비해 국내

수 에서의 차이가 작다는 것이다. 국제 수 에서의 남녀 수 차이가 2.4%(정보

확인), 4.3%(해석), 9.6%(비평 고찰)이었는데, 이는 국내 수 에서의 남녀 차이

보다 다소 큰 수치라 할 수 있다.

[그림 Ⅲ-2]는 우리나라 학생들의 읽기 과제별 정답률 분포를 나타낸 것이다.

과제별 정답률 분포를 살펴보면 해석 역의 정답률이 가장 높고 정보 확인과

비평 고찰 역의 정답률이 상 으로 낮다는 것을 알 수 있다. 해석 역

의 경우 정답률 분포의 폭이 가장 좁았으며, 정보 확인 역의 정답률 분포 폭은

가장 넓은 것으로 나타났다.

Ⅲ. 읽기 소양

- 121 -

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

정보 확인 해석 비평적 고찰

정답

률(%

)

[그림 Ⅲ-2] 읽기 과제별 정답률 분포

2 ) 읽 기 자 료 유 형 별 성취 도 분 석

PISA 2003 읽기 검사는 읽기 자료의 유형을 산문과 비산문으로 나 어 평가

하 는데, 읽기 자료의 유형별 정답률을 살펴보면 <표 Ⅲ-10>과 같다.

자료유형


정답률

차이2)

(국내-국제)


차이(여-남)



사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


산문1674 72.7 692 75.1 982 71.0 4.1 81563 60.8 40993 64.0 40320 57.4 6.6 12.1

(14.2 ) (14.2 ) (14.5 ) (15.4 ) (14.8 ) (16.1 )

비산문1671 65.8 693 66.3 978 65.4 0.9 81319 52.8 40853 54.2 40223 51.4 2.8 13.2

(19.0 ) (20.9 ) (17.8 ) (18.9 ) (20.4 ) (17.5 )



<표 Ⅲ-10> 읽기 자료 유형별 평균 정답률 및 표준 편차


- 122 -

우선 산문의 경우 우리나라 학생 체 정답률이 72.7%이며, 비산문은 65.8%

다. 비산문에 비해 산문을 읽는 능력이 상 으로 높다는 것을 알 수 있는데,

이는 우리나라의 읽기 교육이 주로 산문 심으로 이루어지기 때문이기도 하다.

그런데 이러한 상은 국제 평균 정답률에서도 동시에 확인할 수 있다.

우리나라 학생들의 산문 읽기 정답률은 우리나라를 제외한 총 40개국의 국제

정답률에 비해 12.1%, 비산문의 정답률은 13.2% 높은 것으로 나타났는데, 이로부

터 우리나라 학생들이 다른 나라 학생들에 비해 상 으로 뛰어나다는 것을 알

수 있다.

남녀 차이를 볼 때, 남학생과 여학생 모두 비산문보다는 산문에서 정답률이 높

았으며, 우리나라 여학생과 남학생의 정답률 차이는 산문 4.1%, 비산문 0.9%로

산문이 비산문에 비해 다소 큰 것으로 나타났다. 이러한 상은 국제 정답률에서

도 유사하게 나타나는 상으로 산문 정답률에서의 차이(6.6%)가 비산문 정답률

에서의 차이(2.8%)보다 컸다.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

산문 비산문

정답

률(%

)

[그림 Ⅲ-3] 읽기 자료 유형별 정답률 분포

[그림 Ⅲ-3]은 읽기 자료 유형별 정답률 분포를 나타낸 것이다. 산문 자료의

정답률이 비산문 자료보다 높다는 것을 알 수 있으며 비산문 자료의 정답률 분

포가 산문 자료의 정답률 분포에 비해 약간 넓은 것으로 나타났다.

PISA 평가틀에서 산문은 ‘보증서 안내문, 서술, 설명, 논술, 지시’로, 비산문은

‘서식, 고, 도표 / 그래 , 그림, 표, 지도’로 세분한다. PISA 읽기 역 평가틀에서

제시한 읽기 자료의 세부 유형에 따라 우리나라 학생들의 읽기 문항에 한 정답률

Ⅲ. 읽기 소양

- 123 -

을 살펴보면 <표 Ⅲ-11>과 같다. 여기서는 읽기 자료의 세부 유형별 정답률을

설명문(Expository), 서술문(Narrative), 표(Tables), 서식(Forms), 지도(Maps), 도

표/그래 (Charts/Graphs), 보증서 안내문(Descriptive)별로 살펴보았다.

자료세부유형


정답률

차이2)

(국내-국제)


차이(여-남)



사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


설명문1671 71.1 691 72.4 981 70.2 2.2 80902 61.1 40626 63.9 40030 58.2 5.8 10.2

(17.1 ) (16.5 ) (17.6 ) (16.4 ) (15.5 ) (17.4 )

서술문1676 76.5 700 82.2 976 72.5 9.8 83031 70.0 41753 74.7 41026 65.2 9.6 6.7

(9.2 ) (9.3 ) (9.1 ) (15.7 ) (14.2 ) (17.5 )

표1664 56.1 688 57.1 976 55.4 1.7 79773 43.5 40167 44.5 39362 42.5 2.0 12.9

(22.8 ) (23.5 ) (22.3 ) (24.6 ) (25.5 ) (23.6 )

서식1678 79.0 700 80.9 978 77.7 3.2 83033 63.2 41603 66.0 41191 60.4 5.6 16.1

(9.6 ) (11.5 ) (8.2 ) (11.6 ) (12.5 ) (10.7 )

지도1673 46.0 698 39.0 975 51.1 -12.1 81711 38.1 41000 35.3 40466 41.0 -5.7 8.1

. . . . . .

도표/그래프

1673 75.0 691 76.5 982 74.0 2.5 81646 63.3 41027 65.4 40372 61.1 4.3 12.0

(6.5 ) (8.9 ) (4.8 ) (5.3 ) (7.6 ) (2.9 )

보증서 및

안내문

1682 74.6 691 77.8 991 72.5 5.3 82516 50.4 41580 53.8 40681 47.0 6.7 24.7

(5.7 ) (4.4 ) (6.7 ) (1.6 ) (3.6 ) (1.4 )



<표 Ⅲ-11> 읽기 자료 세부 유형별 평균 정답률 및 표준 편차

우리나라 학생의 읽기 자료 세부 유형별 정답률은 서식(79.0%), 서술문(76.5%),

도표/그래 (75.0%), 보증서 안내문(74.6%), 설명문(71.1%), 표(56.1%), 지도

(46.0%)의 순으로 높았다. 서술문, 도표/그래 , 보증서 안내문의 정답률은 거

의 비슷한 수 인데, 서식의 정답률이 79.0%인 것은 의외의 결과라 할 수 있다.

우리나라 학생들이 비산문 유형의 읽기 자료를 읽는 능력이 산문에 비해 상

으로 낮다는 을 고려할 때, 서식을 자료로 하는 읽기 문항에 한 정답률이 높

다는 것은 의외의 결과다. 다만 그 서식이 입사지원서라는 을 고려할 때, 학생

들에게 친근하게 다가갈 수 있는 자료일 가능성이 높다는 추측이 가능하다.

국내 정답률과 국제 정답률 모두, 지도의 경우만 여학생의 정답률이 남학생의

정답률보다 낮은 것으로 나타났는데, 특히 국내의 경우 그 차이는 더 큰 것으로

나타났다.


- 124 -

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

설명문 서술문 표 서식 지도 도표/그래프 안내문

정답

률(%

)

[그림 Ⅲ-4] 읽기 자료 세부 유형별 정답률 분포

[그림 Ⅲ-4]는 읽기 자료의 세부 유형별 정답률 분포를 그림으로 나타낸 것

이다. 문항의 수가 제한되어 있으므로 그 경향을 단정지어 말하기 어렵지만, ‘표’

의 경우에 정답률 차이가 가장 큼을 알 수 있다. 체 으로 볼 때 문항의 정답

률은 50% 이상에 주로 분포되어 있다.

3 ) 읽 기 목 별 성취 도 분 석

PISA 2003 읽기 평가에서는 읽기 목 을 공 용도, 개인 용도, 교육 용

도, 직업 용도로 분류하 던 바, 각 역별 정답률을 살펴보면 <표 Ⅲ-12>와

같다.

우리나라 학생들의 읽기 목 별 정답률은 직업 (77.2%), 개인 (74.5%), 교육

(65.6%), 공 (65.0%)의 순으로 나타났다. 직업 용도와 개인 용도의 에

한 정답률이 상 으로 높은 반면, 교육 용도와 공 용도의 에 한 정

답률은 낮은 것으로 나타났으며, 국내 수 과 국제 수 에서 개인 용도에서의

남녀 정답률 차이가 크게 나타났다. 이는 일반 으로 여학생이 남학생에 비해 개

인 용도의 을 더 잘 이해함을 시사한다고 볼 수 있다.

Ⅲ. 읽기 소양

- 125 -

목적


정답률

차이2)

(국내-국제)


차이(여-남)



사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


공적1667 65.0 687 65.7 980 64.6 1.2 79931 55.2 40204 56.9 39483 53.4 3.6 10.1

(20.9 ) (21.1 ) (20.8 ) (22.5 ) (23.3 ) (21.6 )

개인적1675 74.5 699 78.2 976 71.8 6.4 82544 66.2 41472 69.6 40822 62.7 6.9 8.5

(16.3 ) (17.0 ) (16.1 ) (19.2 ) (19.3 ) (19.4 )

교육적1670 65.6 692 66.1 979 65.2 0.9 80995 54.6 40657 56.8 40092 52.3 4.5 11.3

(16.9 ) (18.1 ) (16.6 ) (16.0 ) (16.0 ) (16.5 )

직업적1680 77.2 695 79.8 985 75.4 4.4 82794 58.3 41625 61.4 40922 55.1 6.4 19.3

(6.9 ) (7.4 ) (6.7 ) (10.1 ) (10.5 ) (9.8 )



<표 Ⅲ-12> 읽기 목적별 평균 정답률 및 표준 편차

[그림 Ⅲ-5]는 읽기 목 별 정답률 분포를 그림으로 나타낸 것이다. 이 그림

으로부터 읽기 목 별 정답률은 공 용도에서 그 분포가 가장 넓으며, 직업

용도에서 가장 음을 알 수 있다.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

공적 개인적 교육적 직업적

정답

률(%

)

[그림 Ⅲ-5] 읽기 목적별 정답률 분포


- 126 -

4 ) 읽 기 문 항 유 형 별 성취 도 분 석

PISA 평가틀은 읽기 평가 문항의 유형을 ‘선택형, 복합 선택형, 단답형, 폐쇄형

서술형, 개방형 서술형’ 등의 네 가지로 구분하고 있다. 각 평가 문항 유형별 정

답률을 살펴보면 <표 Ⅲ-13>와 같다.

문항유형


정답률

차이2)

(국내-국제)


차이(여-남)



사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


선택형1671 81.0 693 82.2 978 80.2 1.9 81276 69.1 40778 71.0 40251 67.1 3.9 12.2

(9.5 ) (10.2 ) (9.2 ) (13.3 ) (13.3 ) (13.3 )

복합선택형

1682 69.5 691 73.2 991 66.9 6.4 83507 51.2 42104 54.0 41148 48.4 5.7 18.6

. . . . . .

단답형1672 59.8 693 59.1 979 60.3 -1.2 81538 47.8 40992 48.9 40299 46.7 2.2 12.2

(24.0 ) (27.4 ) (21.8 ) (21.1 ) (23.4 ) (18.9 )

폐쇄형서술형

1670 65.1 692 66.3 978 64.2 2.0 80558 50.7 40507 52.1 39815 49.3 2.8 14.7

(17.0 ) (16.7 ) (17.2 ) (20.3 ) (21.1 ) (19.5 )

개방형서술형

1675 66.1 693 69.5 982 63.7 5.7 81820 55.0 41147 59.3 40424 50.5 8.8 11.4

(14.7 ) (15.5 ) (14.3 ) (13.9 ) (14.0 ) (14.0 )



<표 Ⅲ-13> 읽기 평가 문항 유형별 평균 정답률 및 표준 편차

우리나라 학생들의 정답률은 선택형(81.0%), 복합 선택형(69.5%). 개방형 서술

형(66.1%), 폐쇄형 서술형(65.1%), 단답형(59.8%)의 순으로 나타났다. 이에 비해

국제 정답률은 선택형(69.1%), 개방형 서술형(55.0%), 복합 선택형(51.2%), 폐쇄

형 서술형(50.7%), 단답형(47.8%)의 순으로 나타났다.

[그림 Ⅲ-6]은 읽기 문항 유형별 정답률 분포를 그림으로 나타낸 것이다. 단

답형의 경우에 정답률의 분산이 가장 크며, 선택형의 경우에 분산이 가장 작음을

알 수 있다. 문항의 정답률은 주로 50% 이상에 분포하고 있는 것으로 나타났다.

Ⅲ. 읽기 소양

- 127 -

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

선택형 복합선택형 단답형 폐쇄형 서술형 개방형 서술형

정답

률(%

)

[그림 Ⅲ-6] 읽기 문항 유형별 정답률 분포

5 ) 문 항 수 에 서의 정 답 률 분 석

문항 수 에서의 정답률 분석에서는 읽기 문항의 국내 국제 정답률을 비

교하면서, 국내 평균 정답률이 국제 평균 정답률보다 유의미하게 낮은 문항과

국내 평균 정답률이 국제 평균 정답률보다 유의미하게 높은 문항으로 나 어

살펴보고자 한다. PISA 2003 읽기 문항별 국내 국제 평균 정답률 차이를

표로 나타내면 <표 Ⅲ-14>와 같다.

1) 지문유형: E(설명문), N(서술문), T(표), F(서식), M(지도), C(도표/그래프), D(보증서 및 안내문)

2) 과제: RI(정보 확인), I(해석), R(비평적 고찰)

3) 목적: 공(공적), 개(개인적), 교(교육적), 직(직업적)

4) 문항유형: M(선택형), C(복합 선택형), S(단답형), C(폐쇄형 서술형), O(개방형 서술형)



PIS

A 2

003 결

과 분

석 연

구

- 12

8 -

과제

문항

ID

지문

유형 1)

과제 2)

목적 3)

문항

유형 4)

PIS

A 2

003 국

내 결

과PIS

A 2

003 국

제 결

과 5

)정

답률

차이

6)

전체

여학

생남

학생

차이

(여-남

)

전체

여학

생남

학생

차이

(여-남

)전

체여

학생

남학

생사

례수

정답

률사

례수

정답

률사

례수

정답

률사

례수

정답

률사

례수

정답

률사

례수

정답

률

거미

R055Q

01

EI

공M

1675

90.0

689

89.7

986

90.3

-0.6

82754

79.8

41543

81.2

40960

78.4

2.8

**10.4

**8.6

**12.2

**

R055Q

02

ER

공O

1674

52.8

689

52.5

985

53.0

-0.5

82411

45.9

41338

48.0

40824

43.8

4.2

**7.0

**4.6

*9.4

**

R055Q

03

EI

공O

1669

60.8

689

62.6

980

59.5

3.1

75713

56.1

38041

58.5

37436

53.7

4.8

**4.7

**4.1

*5.9

**

R055Q

05

EI

공O

1669

77.9

689

78.4

980

77.6

0.8

81420

69.9

40918

73.5

40257

66.2

7.4

**8.2

**4.9

**11.6

**

이솝

우화

R067Q

01

NI

개M

1676

84.6

700

90.0

976

80.7

9.3

**83238

87.2

41860

89.6

41125

84.8

4.7

**-2.6

**0.5

-4.2

**

R067Q

04

NR

개O

1676

66.5

700

71.9

976

62.7

9.2

**83042

56.4

41751

61.2

41040

51.4

9.9

**10.3

**10.8

**11.5

**

R067Q

05

NR

개O

1676

78.5

700

84.8

976

74.0

10.8

**82813

66.4

41649

73.4

40913

59.3

14.2

**12.3

**11.6

**15.1

**

셔츠

R102Q

05

TI

개C

1673

50.8

698

51.6

975

50.2

1.4

81874

39.6

41081

40.8

40545

38.4

2.4

**11.4

**11.0

**12.0

**

R102Q

07

EI

개M

1673

92.2

698

93.0

975

91.7

1.3

81754

81.3

41021

83.0

40487

79.7

3.4

**11.1

**10.1

**12.3

**

전화

R104Q

01

TRI

공C

1667

87.5

687

88.8

980

86.6

2.2

79978

78.9

40311

81.2

39423

76.5

4.7

**8.8

**7.7

**10.4

**

R104Q

02

TRI

공C

1660

53.2

683

56.1

977

51.2

4.9

*79029

32.8

39851

33.0

38937

32.5

0.5

20.9

**23.5

**19.2

**

R104Q

05

TRI

공S

1655

33.1

682

32.0

973

33.8

-1.8

78211

22.7

39426

23.0

38544

22.5

0.5

*10.6

**9.2

**11.6

**

교환

학생

R111Q

01

EI

교M

1679

85.2

690

89.1

989

82.5

6.6

**82819

62.2

41770

66.3

40798

58.0

8.4

**23.5

**23.2

**25.1

**

R111Q

02B

ER

교O

1679

41.8

690

43.7

989

40.5

3.2

*82383

32.3

41524

36.9

40608

27.5

9.4

**9.7

**6.9

**13.3

**

R111Q

06B

ER

교O

1678

55.4

690

61.9

988

50.8

11.1

**80754

41.4

40732

46.8

39771

35.8

11.0

**14.3

**15.4

**15.4

**

입사

지원

서

R219Q

01T

FI

직S

1678

80.5

700

82.6

978

79.0

3.5

83317

63.3

41715

66.5

41348

60.1

6.3

**17.5

**16.4

**19.4

**

R219Q

01E

FRI

직C

1678

68.8

700

68.6

978

68.9

-0.4

81352

51.6

40785

53.2

40355

49.9

3.4

**17.6

**15.6

**19.5

**

R219Q

02

FR

직O

1677

87.8

700

91.4

977

85.2

6.3

**84431

74.8

42308

78.2

41869

71.2

7.0

**13.3

**13.4

**14.3

**

남극

R220Q

01

MRI

교S

1673

46.0

698

39.0

975

51.1

-12.1

**81711

38.1

41000

35.3

40466

41.0

-5.7

**8.1

**3.8

*10.3

**

R220Q

02B

CI

교M

1665

70.5

692

70.2

973

70.6

-0.4

80379

59.5

40229

60.0

39907

59.0

1.0

**11.2

**10.4

**11.9

**

R220Q

04

EI

교M

1664

70.4

692

71.4

972

69.7

1.7

80129

58.9

40096

61.7

39790

56.2

5.5

**11.7

**9.9

**13.8

**

R220Q

05

EI

교M

1662

88.5

691

87.7

971

89.0

-1.3

79990

80.3

40007

82.1

39740

78.6

3.4

**8.3

**5.7

**10.6

**

R220Q

06

EI

교M

1662

66.9

691

66.1

971

67.5

-1.3

79796

63.7

39898

65.3

39655

62.2

3.2

**3.2

**0.8

5.4

**

안경

사

R227Q

01

DI

직M

1683

80.8

692

82.1

991

79.9

2.2

80626

48.6

40576

50.0

39795

47.2

2.8

**32.9

**32.6

**33.6

**

R227Q

02

DRI

직C

M1682

69.5

691

73.2

991

66.9

6.4

**83507

51.2

42104

54.0

41148

48.4

5.7

**18.6

**19.5

**19.0

**

R227Q

03

DR

직O

1680

73.6

690

78.0

990

70.6

7.4

**83415

51.5

42060

57.3

41100

45.6

11.7

**22.6

**21.1

**25.7

**

R227Q

06

CRI

직S

1680

79.6

690

82.8

990

77.4

5.4

**82912

67.1

41825

70.8

40836

63.2

7.6

**12.8

**12.2

**14.5

**

*p<.0

5,

**p<.0

1

<표

Ⅲ-14> P

ISA

2003 읽

기 문

항별

국내

및 국

제 평

균 정

답률

차이

Ⅲ. 읽기 소양

- 129 -

우선, 국내 학생의 평균 정답률이 90%가 넘는 문항은 거미(R055Q01)와 셔츠

(R102Q07)이다. 이들 문항은 내용을 확인하거나 의 상을 묻는 다소 단순한

문항이었는데, 이런 유형의 문항에서 우리나라 학생들은 높은 성취를 보이고 있

다. 이 두 문항의 경우 국내 정답률과 국제 정답률과의 차이도 10%가 넘는 것으

로 나타났다.

국내 평균 정답률과 국제 평균 정답률의 차이를 살펴보면, 먼 국내 평균 정

답률이 국제 평균 정답률보다 유의미하게 낮은 문항은 PISA 2003에서 평가한

총 27개 문항 에서 이솝우화(R067Q01) 단 한 문항에 불과하 다.

총 27개 문항 에서 이솝우화(R067Q01)를 제외한 26개 문항의 국내 평균 정

답률은 국제 평균 정답률보다 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 특히 26개 문항

18개의 문항에서 국내 평균 정답률이 국제 평균 정답률보다 10% 이상 높은

수치를 보이는 등 그 차이 한 컸다.

국내 평균 정답률이 국제 평균 정답률보다 20% 이상 높은 문항도 있었는데,

안경사(R227Q01)와 교환학생(R111Q01) 문항이 각각 32.9%, 23.5% 높게 나왔다.

국내 평균 정답률이 국제 평균 정답률보다 22.6% 높게 나온 안경사(R227Q03)

문항과 20.9% 높게 나온 화(R104Q02) 문항도 주의 깊게 살필 필요가 있다.

국내 정답률이 국제 정답률보다 큰 차이를 보이면서 높게 나타난 문항은 과제

면에서는 정보 확인, 해석, 비평 고찰 능력 등 다양한 과제에 걸쳐 고르게 나

타났고, 문항 형태면에서도 선택형, 단답형, 서술형 문항으로 고르게 나타나고 있

었다.

이로 보아 우리나라 학생들은 특정 과제나 특정 형태의 문항에 치우치는 것이

아니라 다양한 과제, 다양한 형태의 문항에서 다른 나라 학생들보다 높은 성취

수 을 보여주고 있음을 알 수 있다.

라 . P I S A 2 0 0 0 과 P I S A 2 0 0 3 의 성취 도 추 이 분 석

여기서는 PISA 2000과 PISA 2003 읽기 역의 성취도 추이를 국내 국제

수 에서 살펴본다. 먼 국제 수 에서 PISA 2000과 PISA 2003 읽기 역의

반 인 성취도 추이를 살펴본 후, 국내 수 에서 PISA 2000과 PISA 2003에서

유의미한 정답률 차이를 나타내는 문항을 심으로 하여 분석하고자 한다.


- 130 -

1) 국 제 수 의 읽 기 성취 도 추 이 분 석

<표 Ⅲ-15>와 [그림 Ⅲ-7]은 PISA 2000과 PISA 2003의 읽기 성취도 차이를

나타내고 있다. PISA 2000과 PISA 2003 읽기 역에서의 추이 분석은 양 검사

에 두 번 다 참여한 32개국을 상으로 하 으며, 다음과 같은 결론을 얻을 수

있었다.

폴란드(OECD 회원국)와 인도네시아, 라트비아, 리히텐슈타인(이상 OECD 비회

원국)은 2000년보다 2003년 평가에서 수가 통계 으로 유의미하게 상승했다.

폴란드는 이 시기 동안 하 학생들과 상 학생들 사이의 반 인 성취도 간

격을 좁힘으로써 수를 올린 경우이다. 평균 수에서의 이러한 상승은 하 권

( 를 들면 5%, 10%, 25%)에 속한 학생들의 성취도가 높아진데서 기인한다. 만

15세 이상의 폴란드 학생들의 하 10%에 해당하는 수가 2000년에는 343 이

었는데, 2003년에는 374 으로 상승했다.

우리나라에서는 반 의 상황이 벌어졌다. PISA 2003에서 상 분포 학생들의

성취도가 통계 으로 유의미하게 상승했다. PISA 2000에는 우리나라 학생

5%만이 성취하 던 최고의 수 에, PISA 2003에는 10%의 학생들이 도달한 것

이다.

캐나다, 덴마크, 핀란드는 PISA 2000과 PISA 2003에서 평균 수를 비교했을

때는 에 띄는 성취도 차이를 보이지는 않는다. 그러나 상 분포( 를 들면

75%, 90%, 95%)에 속하는 학생들의 성취도는 다소 하락했다.

2000년과 비교했을 때 2003년 평가에서 더 낮은 성취를 보이는 국가는 오스트

리아, 아이슬란드, 아일랜드, 이탈리아, 일본, 멕시코, 스페인(이상 OECD 회원국),

홍콩, 러시아, 태국(이상 OECD 비회원국) 등이다. 오스트리아, 아이슬란드, 이탈

리아, 일본, 그리고 스페인의 경우 수 하락은 하 5%, 하 10%, 하 25%에

속하는 학생들의 성취도 하락 때문이다. 다시 말하면 이들 국가들의 경우, 상

분포에 속하는 학생들의 성취도는 PISA 2000과 PISA 2003에서 유사했지만 하

분포에 속하는 학생들의 성취도가 주목할 만하게 하락했다. 러시아는 성취도에서

반 인 하락을 보여 유일한 국가다.

Ⅲ. 읽기 소양

- 131 -



OECD 국가

호주 o o o o o - -

오스트리아 --- --- --- --- o o o

벨기에 o o o o o o o

캐나다 o o o o -- --- ---

체코 o o o o o o o

덴마크 o o o o -- --- ---

핀란드 o o o o - -- ---

프랑스 -- o o o o o o

독일 o o o o o o o

그리스 o o o o o o o

헝가리 o o o o o o o

아이슬란드 --- --- --- --- -- o o

아일랜드 o o o -- --- --- ---

이탈리아 --- --- -- -- o o o

일본 --- --- --- --- o o o

한국 o o o + +++ +++ +++

멕시코 --- --- --- --- -- o o

뉴질랜드 o o o o - o o


폴란드 ++ +++ +++ +++ o o +

포르투갈 o o o o o o o

스페인 --- --- -- -- o o o

스웨덴 o o o o o o o

스위스 o ++ o o o o o

미국 o o o o o o --

OECD 전체 --- --- --- -- - o o

OECD 국가별 평균 o o o o o o o

비 OECD 국가

브라질 --- --- o o +++ +++ +++

홍콩-중국 o o -- --- --- --- --

인도네시아 o o o + o o o

라트비아 +++ +++ +++ +++ +++ ++ +

리히텐슈타인 ++ +++ +++ +++ +++ ++ ++

러시아 -- -- -- --- --- --- --

태국 o o -- - - o o

2003이 2000보다 높음 2003이 2000보다 낮음 차이 없음

90% 신뢰 수준 + - o

95% 신뢰 수준 ++ --

99% 신뢰 수준 +++ ---

<표 Ⅲ-15> PISA 2000과 PISA 2003의 읽기 영역에 대한 백분위 상의 추이 분석


- 132 -

350

400

450

500

550

600

일본

ㅡㅡ

ㅡ

멕시

코 ㅡ

ㅡㅡ

러시

아 ㅡ

ㅡㅡ

오스

트리

아 ㅡ

ㅡㅡ

홍콩

-중국

ㅡㅡ

ㅡ

아이

슬란

드 ㅡ

ㅡㅡ

스페

인

ㅡ

ㅡ

이탈

리아

ㅡㅡ

아일

랜드

ㅡㅡ

태국

ㅡ

미국

ㅇ

프랑

스

ㅇ

뉴질

랜드

ㅇ

캐나

다

ㅇ

노르

웨이

ㅇ

덴마

크

ㅇ

체코

ㅇ

핀란

드

ㅇ

호주

ㅇ

스웨

덴

ㅇ

그리

스

ㅇ

벨기

에

ㅇ

헝가

리

ㅇ

스위

스

ㅇ

브라

질

ㅇ

독일

ㅇ

포르

투갈

ㅇ

한국

+

인도

네시

아

+

폴란

드

+

++

라트

비아

+++

리히

텐슈

타인

+++

읽기 소양 점수

PISA 2000 PISA 2003

2003이 2000보다 높음 2003이 2000보다 낮음 차이 없음

90% 신뢰 수준 + - o

95% 신뢰 수준 ++ --

99% 신뢰 수준 +++ ---

[그림 Ⅲ-7] PISA 2000과 PISA 2003의 읽기 소양 성취도 차이

2 ) 읽 기 문 항 수 에 서의 추 이 분 석

PISA 2003 읽기 역 문항 PISA 2000으로부터 선정된 가교 문항 27개16)에

하여 PISA 2000과 PISA 2003에서의 정답률 차이를 나타내면 <표 Ⅲ-16>과

같다. <표 Ⅲ-16>에서 볼 수 있듯이, 국내 수 에서 PISA 2000과 PISA 2003

사이에 유의미한 정답률 차이를 나타내는 문항은 총 17개 문항이다. 이 3개 문

항은 PISA 2000에 비해 PISA 2003에서 정답률이 유의미하게 하락하 고, 14개

문항은 PISA 20003의 정답률이 유의미하게 상승하 다.

16) 원래는 28문항이었으나, 통계 처리 과정에서 한 문항이 제외되었음.

Ⅲ.

읽기

소양

- 13

3 -

과제

문항

ID

지문

유형

과업

목적

문항

유형

PIS

A 2

003 결

과PIS

A 2

000 결

과정

답률

차이

전체

여학

생남

학생

차이

(여-남

)

전체

여학

생남

학생

차이

(여-남

)전

체여

학생

남학

생사

례수

정답

률사

례수

정답

률사

례수

정답

률사

례수

정답

률사

례수

정답

률사

례수

정답

률

거미

R055Q

01

EI

공M

1675

90.0

689

89.7

986

90.3

-0.6

1648

88.7

734

88.3

913

89.1

-0.8

1.3

1.4

1.2

R055Q

02

ER

공O

1674

52.8

689

52.5

985

53.0

-0.5

1648

45.2

734

48.8

913

42.3

6.5

**7.6

**3.8

10.7

**

R055Q

03

EI

공O

1669

60.8

689

62.6

980

59.5

3.1

1646

54.4

734

54.5

911

54.5

0.1

6.3

**8.0

**5.0

*

R055Q

05

EI

공O

1669

77.9

689

78.4

980

77.6

0.8

1646

68.1

734

71.1

911

65.6

5.5

*9.8

**7.2

**11.9

**

이솝

우화

R067Q

01

NI

개M

1676

84.6

700

90.0

976

80.7

9.3

**1633

92.8

731

95.1

901

91.0

4.1

**-8.2

**-5.1

**-10.3

**

R067Q

04

NR

개O

1676

66.5

700

71.9

976

62.7

9.2

**1623

61.9

729

67.6

893

57.3

10.3

**4.6

**4.2

*5.4

**

R067Q

05

NR

개O

1676

78.5

700

84.8

976

74.0

10.8

**1618

72.1

726

80.0

891

65.6

14.4

**6.4

**4.8

*8.4

**

셔츠

R102Q

05

TI

개C

1673

50.8

698

51.6

975

50.2

1.4

1665

51.4

749

52.7

915

50.2

2.6

-0.6

-1.2

0.0

R

102Q

07

EI

개M

1673

92.2

698

93.0

975

91.7

1.3

1662

87.1

748

88.2

913

86.2

2.0

5.1

**4.7

**5.5

**

전화

R104Q

01

TR

I공

C1667

87.5

687

88.8

980

86.6

2.2

1639

87.4

731

88.2

907

86.8

1.5

0.1

0.6

-0.1

R104Q

02

TRI

공C

1660

53.2

683

56.1

977

51.2

4.9

*1623

50.0

724

52.9

898

47.8

5.1

*3.2

3.2

3.4

R104Q

05

TRI

공S

1655

33.1

682

32.0

973

33.8

-1.8

1615

32.6

719

30.1

895

34.6

-4.5

*0.5

1.9

-0.8

교환

학생

R111Q

01

EI

교M

1679

85.2

690

89.1

989

82.5

6.6

**1660

84.5

748

88.1

911

81.6

6.5

**0.7

1.0

0.9

R111Q

02B

ER

교O

1679

41.8

690

43.7

989

40.5

3.2

*1652

32.7

745

34.4

906

31.3

3.0

*9.1

**9.3

**9.2

**

R111Q

06B

ER

교O

1678

55.4

690

61.9

988

50.8

11.1

**1646

53.2

743

61.0

902

46.8

14.2

**2.1

0.9

4.0

입사

지원

서

R219Q

01T

FI

직S

1678

80.5

700

82.6

978

79.0

3.5

1667

62.5

753

60.7

911

64.0

-3.3

18.0

**21.9

**15.0

**

R219Q

01E

FRI

직C

1678

68.8

700

68.6

978

68.9

-0.4

1668

77.3

753

78.9

912

76.0

2.9

-8.5

**-10.3

**-7.1

**

R219Q

02

FR

직O

1677

87.8

700

91.4

977

85.2

6.3

**1667

83.1

753

86.9

911

80.0

6.8

**4.6

**4.6

**5.1

**

남극

R220Q

01

MRI

교S

1673

46.0

698

39.0

975

51.1

-12.1

**1658

52.1

743

45.6

913

57.2

-11.5

**-6.0

**-6.7

*-6.1

**

R220Q

02B

CI

교M

1665

70.5

692

70.2

973

70.6

-0.4

1649

60.5

738

63.1

909

58.3

4.8

*9.9

**7.1

**12.3

**

R220Q

04

EI

교M

1664

70.4

692

71.4

972

69.7

1.7

1646

51.3

738

50.7

906

51.9

-1.2

19.0

**20.7

**17.8

**

R220Q

05

EI

교M

1662

88.5

691

87.7

971

89.0

-1.3

1644

89.6

737

88.5

905

90.5

-2.0

-1.2

-0.8

-1.5

R220Q

06

EI

교M

1662

66.9

691

66.1

971

67.5

-1.3

1643

61.0

737

58.3

904

63.2

-4.8

*5.9

**7.8

**4.3

안경

사

R227Q

01

DI

직M

1683

80.8

692

82.1

991

79.9

2.2

1669

81.0

750

81.9

917

80.5

1.4

-0.2

0.2

-0.6

R227Q

02

DRI

직C

M1682

69.5

691

73.2

991

66.9

6.4

**1669

67.1

750

69.9

917

64.9

4.9

**2.3

*3.4

*1.9

R227Q

03

DR

직O

1680

73.6

690

78.0

990

70.6

7.4

**1668

63.6

750

69.2

917

58.9

10.3

**10.1

**8.8

**11.7

**

R227Q

06

CRI

직S

1680

79.6

690

82.8

990

77.4

5.4

**1668

78.8

750

80.8

917

77.2

3.6

0.7

1.9

0.2

* p<.0

5,

** p

<.0

1

<표

Ⅲ-16> 읽

기 영

역 추

이 분

석:

PIS

A 2

000과

PIS

A 2

003의

평균

정답

률


- 134 -

가) PISA 2000에 비해 PISA 2003에서 정답률이 유의미하게 하락한 문항

PISA 2000과 비교할 때 PISA 2003에서 정답률이 유의미하게 하락한 문항은

이솝우화의 R067Q01(8.2% 하락), 입사지원서의 R219Q01E(8.5% 하락), 남극의

R220Q01(6.0% 하락)이다.

PISA 2000에 비해 PISA 2003에서 정답률이 유의미하게 하락한 문항의 특성을

살펴볼 때, 정답률이 유의미하게 하락한 이유는 학생들이 비교 쉬운 읽기 내용

임에도 불구하고 별다른 사고 과정 없이 오답에 반응했기 때문이거나, 평소에 자

주 하지 않은 낯선 문항 형식이어서 어려움을 보 기 때문이라고 할 수 있다.

즉, 특별하게 읽기 자료의 내용이 어렵거나 깊은 사고를 요하기 때문이 아니라

낯선 자료여서 어려움을 보인 경우라 할 수 있는데, 이는 학생들이 자신이 알고

있는 정보를 활용하는 능력이 부족함을 시사한다고 볼 수 있다. 이러한 상은

PISA 2000에서도 나타났던 상이다. 다소 낯선 형태의 읽기 자료일 경우 우리

나라 학생들의 정답률이 낮았다(최미숙․노국향, 2001).

2000년 이후 학교 장에서는 표나 도표, 고 등 이 보다 다양한 자료를 활

용하여 읽기 능력을 평가하는 경우가 많아졌다. 하지만 입사지원서(R219Q01E)나

남극 (R220Q01)문항은 여 히 우리나라 학생들에게 낯설게 느껴진 것 같다.

나) PISA 2000에 비해 PISA 2003에서 정답률이 유의미하게 상승한 문항

PISA 2000과 비교할 때 PISA 2003에서 정답률이 유의미하게 상승한 문항은

모두 14문항이다. 총 27문항 약 50%가 넘는 문항의 정답률이 유의미하게 상

승한 것으로 이는 매우 의미 있는 변화라 할 수 있다. 이들 14문항은 거미 (R05

5Q02, R055Q03, R055Q05), 이솝우화(R067Q04, R067Q05), 셔츠(R102Q07), 교환

학생(R111Q02B), 입사지원서(R219Q01T, R219Q02), 남극(R220Q02B, R220Q04, R

220Q06), 안경사(R227Q02, R227Q03) 문항이다.

이 에서 PISA 2000에 비해 각각 7.6%, 6.3%, 9.8%가 높은 거미의 R055Q02,

R055Q03, R055Q05 문항, 각각 4.6%, 6.4%가 높은 이솝우화의 R067Q04,

R067Q05 문항, 9.1%가 높은 교환학생의 R111Q02B 문항, 10.1%가 높은 안경사

의 R227Q03 문항의 정답률 상승은 주목할 만한 변화다. 무엇보다 이 문항들이

공통 으로 개방형 서술형 문항이라는 에서 그러하다. 참고로 PISA 2000에서

우리나라 학생들은 서술형 문항에서 낮은 성취를 보 다(최미숙․노국향, 2001).

그런데 우리나라 학생들은 PISA 2000에 비해 PISA 2003에서 개방형 서술형 문

Ⅲ. 읽기 소양

- 135 -

항의 경우 정답률의 상승을 보이고 있으며, 특히 PISA 2000에 비해 유의미한 상

승을 보인 14문항 8개가 개방형 서술형 문항이었다.

개방형 서술형 문항은 주로 읽기 자료에 제시된 내용에 한 이해를 바탕으

로 하여 자신의 주체 인 의견이나 단을 쓰는 경우가 부분이다. 이는 문항에

서 ‘여러분의 생각을 쓰라’는 식으로 제시되곤 한다. 최근 국어 교육은 자기 자신

의 주체 인 생각과 단을 시하고 있다. 특히 학습자의 창의 이고 주체 인

사고를 강조하고 있는데, 개방형 서술형 문항에서의 성취도 상승은 이러한 흐름

과 무 하지 않은 것으로 보인다. 이와 더불어 1990년 후반 이후 미리 정해진

하나의 정답만을 인정하지 않고 학생들의 다양한 사고를 반 할 수 있는 서술형,

논술형 평가의 활용과 같은 평가 방식의 변화, 일방 인 강의식 수업에서 벗

어나 교육 내용에 따른 다양한 수업 방법을 모색하고자 했던 학교 장의 노력

도 성취도 상승과 한 련을 지닌다고 볼 수 있을 것이다. 이런 에서 볼

때 읽기 자료를 읽고, 그에 한 자기 자신의 주체 인 단을 서술하는 문항에

서 정답률의 상승을 보인 은 그러한 변화를 담아낸 매우 의미 있는 결과라 할

수 있다.

이와 한 련이 있는 하나 주목할 만한 변화는 14문항 6개의 문항

이 비평 고찰 능력을 평가하는 문항이라는 이다. PISA 2000에서 우리나라

학생들은 정보 확인을 한 문항에서 가장 높은 성취를 보 으며, 그 다음으로

해석 능력, 비평 고찰 능력 순의 성취를 보여주었다. 다시 말해서 비평 고찰

능력이 상 으로 가장 낮았던 것이다(최미숙․노국향, 2001). 정보를 찾아 내는

능력에 비해 의 내용을 해석하는 능력이 더 고차원 인 능력이고, 해석 능

력에 비해 비평 인 고찰 능력이 더 고차원 인 능력이라는 에서 볼 때, 우리

나라 학생들은 PISA 2000에 비해 좀 더 고차원 인 능력에서 향상을 보 다고

할 수 있을 것이며, 이러한 변화 한 앞에서 논의한 내용과 한 련을 지닌

다고 볼 수 있다.

마 . 읽 기 성취 도 의 성별 차 이

여성과 남성은 각기 국가 인력의 반을 차지하고 있다. 앞으로의 사회에서는

인 자원의 질이 국가 경쟁력을 결정지을 것이라고 하는데, 이런 에서 보자

면 여성과 남성 모두 동등한 수 으로 교육받고, 동등한 수 의 소양을 갖추게


- 136 -

될 때 비로소 국가 체의 균형 있는 발 이 이루어질 수 있을 것이다. 특히 교

육이 노동시장, 직업 이동, 삶의 질에 심 한 향을 미친다는 여러 가지 경험

인 증거를 고려할 때, 남녀 간의 능력에 한 논의는 필수 이다. 이런 에

서 여성과 남성의 교육 격차를 이는 일, 그리고 여성과 남성이 지니고 있는

능력을 충분히 발휘할 수 있도록 배려하는 일은 요한 국가 과제일 것이다.

이런 을 제로 하여 여기에서는 PISA 2003 읽기 역에서 나타난 남녀 학

생의 성별 차이를 국내 국제 수 에서 살펴보고자 한다. 먼 국내 국제

수 에서 반 인 성별 차이를 살펴본 후, PISA 2003 읽기 평가틀을 심으로

문항 수 에서 성별 정답률 차이를 살펴볼 것이다.


읽기 능력을 심으로 하여 논의할 때, 여학생의 성취 수 이 남학생의 성취

수 에 비해 일반 으로 높은 결과를 보이고 있으며 이는 세계 인 추세라고

할 수 있다. 그리고 읽기 과제의 성격이 복잡하고 고차원 일수록 남녀 차이가

크게 나타나 여학생의 성취 수 이 훨씬 높은 것으로 드러나고 있다(최미숙․노

국향, 2001).

<표 Ⅲ-17>은 PISA 2003 참가국의 읽기 성취도에서 여학생과 남학생의 차이

를 성별 차이가 큰 순 로 제시한 것이다. 우리나라의 경우 여학생 평균이 547

, 남학생 평균이 525 으로 그 차이는 약 21 이었다.17) PISA 체 참가국의

평균 남녀 수 차이가 34 이라는 사실을 고려할 때, 우리나라 학생의 남녀 차

이는 상 으로 은 것이라 할 수 있다.

17) 평균 점수는 소수점 첫째자리에서 반올림한 값으로, 남학생과 여학생의 점수 차이를 구하여 반올림한 값과 일치하지 않을 수 있다.

Ⅲ. 읽기 소양

- 137 -

순위 국가명남학생 여학생

차이(남-여)평균 점수 (표준편차) 평균 점수 (표준편차)

1 마카오-중국 491 (69) 504 (64) -13 *

2 리히텐슈타인 517 (93) 534 (85) -17

3 네덜란드 503 (86) 524 (83) -21 *

4 한국 525 (83) 547 (80) -21 *

5 멕시코 389 (96) 410 (93) -21 *

6 일본 487 (111) 509 (99) -22 *

7 인도네시아 369 (75) 394 (75) -24 *

8 튀니지 362 (95) 387 (95) -25 *

9 덴마크 479 (90) 505 (85) -25 *

10 뉴질랜드 508 (107) 535 (100) -28 *

11 러시아 428 (98) 456 (86) -29 *

12 아일랜드 501 (87) 530 (83) -29 *

13 헝가리 467 (93) 498 (88) -31 *

14 체코 473 (95) 504 (93) -31 *

15 캐나다 514 (93) 546 (83) -32 *

16 홍콩-중국 494 (91) 525 (75) -32 *

17 미국 479 (104) 511 (96) -32 *

18 슬로바키아 453 (93) 486 (89) -33 *

19 룩셈부르크 463 (103) 496 (93) -33 *

20 터키 426 (99) 459 (87) -33 *

21 브라질 384 (116) 419 (105) -35 *

22 스위스 482 (96) 517 (90) -35 *

23 포르투갈 459 (97) 495 (85) -36 *

24 스웨덴 496 (96) 533 (91) -37 *

25 벨기에 489 (114) 526 (103) -37 *

26 그리스 453 (110) 490 (96) -37 *

27 프랑스 476 (100) 514 (90) -38 *

28 라트비아 470 (93) 509 (83) -39 *

29 스페인 461 (99) 500 (88) -39 *

30 우루과이 414 (125) 453 (114) -39 *

31 호주 506 (100) 545 (90) -39 *

32 이탈리아 455 (105) 495 (92) -39 *

33 폴란드 477 (100) 516 (88) -40 *

34 독일 471 (111) 513 (102) -42 *

35 태국 396 (78) 439 (72) -43 *

36 세르비아 390 (83) 433 (74) -43 *

37 핀란드 521 (82) 565 (73) -44 *

38 오스트리아 467 (105) 514 (95) -47 *

39 노르웨이 475 (105) 525 (93) -49 *

40 아이슬란드 464 (100) 522 (87) -58 *

OECD 전체 472 (106) 503 (99) -31

OECD 국가별 평균 477 (103) 511 (95) -34

* 남녀 간 성별 차이가 통계적으로 유의미한 경우

※ 부적 표시(-)는 여학생의 읽기 성취도 평균이 남학생보다 높음을 의미함.

<표 Ⅲ-17> 읽기 소양 성취도 평균의 국가별 남녀 차이


- 138 -

60

40

20

0

20

40

60

아이

슬란

드

노르

웨이

오스

트리

아

핀란

드

세르

비아

태국

독일

폴란

드

이탈

리아

호주

우루

과이

스페

인

라트

비아

프랑

스

그리

스

벨기

에

스웨

덴

포르

투갈

스위

스

브라

질

터키

룩셈

부르

크

슬로

바키

아

미국

홍콩

-중국

캐나

다

체코

헝가

리

아일

랜드

러시

아

뉴질

랜드

덴마

크

튀니

지

인도

네시

아

일본

멕시

코

한국

리히

텐슈

타인

마카

오-중

국

OE

CD

평균

네덜

란드

영국

남학생 우수

여학생 우수

점수 차이

PISA 2003 PISA 2000

※ PISA 2000과 PISA 2003에 모두 참여한 국가만 비교함.

※ 통계적으로 유의미하지 않은 경우는 빗금으로 표시함.

[그림 Ⅲ-8] PISA 2000과 PISA 2003의 읽기 성취도의 성별 차이

[그림 Ⅲ-8]은 PISA 2000과 PISA 2003의 읽기 성취도 수에서 성별 차이를

비교하여 나타낸 것이다. PISA 2000과 마찬가지로 PISA 2003에서도 여학생의

우세를 확인할 수 있다. 읽기 소양에 있어서 리히텐슈타인을 제외한 모든 국가에

서 여학생들의 성취도가 유의미하게 높았다. [그림 Ⅲ-8]에서 볼 수 있듯이, 우리

나라는 PISA 2000과 마찬가지로 PISA 2003에서도 여학생의 읽기 성취도 평균이

남학생들보다 훨씬 높은 것으로 나타났다. 특히 PISA 2000에서는 우리나라 학생

의 남녀 차이가 14 이었는데, PISA 2003에서는 21 이기 때문에 성별 차이가

더 커졌다고 볼 수 있다. PISA 참가국 체 평균 수의 남녀 차이도 PISA

2003에서 2 상승함으로써 유사한 상을 보여주고 있다.

OECD 국가 남녀 수 차이가 40 이상을 보이는 나라는 오스트리아(47

), 핀란드(44 ), 독일(42 ), 아이슬란드(58 ), 노르웨이(49 ), 폴란드(40 )이

며, OECD 비회원국 에서 40 이상을 보인 나라는 세르비아(43 )와 태국(43

)이다. 아이슬란드는 성별 차이로 58 을 기록함으로써 읽기 성취도 차이가 가

장 큰 나라로 나타났다.

Ⅲ. 읽기 소양

- 139 -

2 ) 읽 기 평 가틀 에 따 른 성별 차 이

읽기 과제 읽기 자료의 유형별로 여학생과 남학생의 정답률 차이를 살펴

보면, <표 Ⅲ-9>와 <표 Ⅲ-10>에서 볼 수 있는 것처럼, 국내 수 에서는 모두

여학생의 정답률이 남학생보다 높았다.

국내 수 에서 보았을 때 여학생의 정답률이 남학생의 정답률보다 낮은 경우

는 읽기 자료의 세부 형태에서 지도를 읽는 문항(-12.1%)과 평가 문항 유형에서

단답형 문항의 경우(-1.2%)다.

읽기 평가틀을 심으로 살펴볼 때 지도를 읽는 문항에서 여학생의 정답률이

낮은 것(-5.7%)을 제외하고는 국제 평균의 경우에도 모두 여학생의 정답률이 남

학생의 정답률보다 높았다.

3 ) 읽 기 문 항 수 에 서의 성별 차 이

읽기 문항 수 에서 성별 차이를 (가)국내 국제 수 에서 여학생이 남학생

보다 유의미하게 높은 정답률을 나타내는 문항 (나)국내 국제 수 에서 남학

생이 여학생보다 유의미하게 높은 정답률을 나타내는 문항으로 나 어 살펴보면

다음과 같다. 여기에서는 앞에서 제시한 <표 Ⅲ-14>와 <표 Ⅲ-16>을 바탕으로

하여 살펴볼 것이다.

가) 국내 수 과 국제 수 에서 여학생이 남학생보다 유의미하게 높은

정답률을 나타내는 문항

<표 Ⅲ-16>을 보면, 국내 수 에서 여학생의 정답률이 남학생의 정답률보다

유의미하게 높은 문항은 이솝우화의 R067Q01, R067Q04, R067Q05, 화의

R104Q02, 교환학생의 R111Q01, R111Q02B, R111Q06, 입사지원서의 R219Q02, 안

경사의 R227Q02, R227Q03, R227Q06 등 11문항이었다.

문항 형태별로 살펴보면 선택형 3문항, 단답형 1문항, 폐쇄형 서술형 1문항, 개

방형 서술형 6문항이었다. 11문항 서술형 문항이 7문항이라는 을 고려할

때, 우리나라 여학생들이 남학생들에 비하여 자신의 생각이나 의견, 단 등을

서술하는 문항에서 우세를 보이고 있음을 확인할 수 있다. 특히 PISA 2003에서

활용한 27개의 문항 에서 비평 고찰 능력을 평가하는 문항이 모두 7문항인

데, 이 문항들에서 여학생이 우세를 보여주었다는 은 주목할 만하다.


- 140 -

PISA에서 제공하는 개방형 서술형 문항은 하나의 정해진 답을 가지고 있지

않다. 즉 선택형 문항처럼 정해진 하나의 답만을 인정하는 것이 아니라 학생들

개개인의 독창 이면서 주체 인 사고를 리 반 할 수 있도록 문항을 개발하

다. 이런 문항에서 여학생이 우세를 보인다는 은 스스로의 단 과정을 거쳐

사고하고 그것을 표 하는 능력에 있어서 여학생이 남학생보다 우세하다는 것을

보여주는 것이라 할 수 있다.

이상으로 볼 때, 국내 수 의 성취도에 있어서 성별 차이를 살펴보면 여학생들

이 남학생들보다 비평 고찰 능력을 서술형 문항으로 평가하는 문항에서 우세

를 보이고 있음을 알 수 있다.

<표 Ⅲ-14>를 보면, 국제 수 에서도 유사한 경향이 있음을 알 수 있다. 국제

수 에서 볼 때, PISA 2003 읽기의 총 27개 문항 25개의 문항에서 여학생의

정답률이 남학생의 정답률보다 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 특히 정답률

차이에서 9% 이상의 우 를 보이는 문항들이 부분 비평 고찰 능력을 묻는

개방형 서술형 문항이라는 을 염두에 둘 때(이솝우화의 R067Q04, R067Q05, 교

환학생의 R111Q02B, R111Q06B, 안경사의 R227Q03) 국제 결과는 여학생들이 남

학생들보다 비평 고찰 능력을 서술형 문항으로 평가하는 문항에서 우세를 보

이는 국내 수 의 성취 결과와 유사하다는 을 알 수 있다. 성별 정답률 측면에

서도 상당히 유사한 경향을 보인다.

국내 수 에서 여학생이 우세를 보이는 문항은 부분 국제 수 에서도 여학

생이 우세를 보 다. 다만, 유의미한 성별 차이를 보이는 문항이 국내 수 11문

항, 국제 수 25문항으로 국제 수 에서 훨씬 많음을 알 수 있다. 다시 말하면

국내 수 의 경우 국제 수 보다 성별 차이가 상 으로 작다는 것을 확인할

수 있다.

나) 국내 수 과 국제 수 에서 남학생이 여학생보다 유의미하게 높은

정답률을 나타내는 문항

국내 수 에서 남학생의 정답률이 여학생의 정답률보다 유의미하게 높은 문

항은 남극(R220Q01) 문항 단 하나 다. 이 문항의 우리나라 여학생 정답률은

39.0%, 남학생 정답률은 51.1% 으며, 여학생보다 남학생의 정답률이 12.1% 높

았다. 한편 이 문 항 은 국 제 수 의 여 학 생 평 균 정 답 률 (35.3% ) 보 다 우 리 나 라

여 학 생 들 의 정 답 률 (39.0%)이 더 높 았 다 .

Ⅲ. 읽기 소양

- 141 -

국제 수 에서 볼 때도, 여학생이 남학생 정답률보다 유의미하게 낮은 문항

은 남극(R220Q01) 한 문항이었는데, 우리나라 여학생들이 문제해결 과정에서

느 던 어려움이 다른 나라 여학생들에게서도 동일하게 나타난 것으로 보인다.

이상과 같이 문항 수 에서 남녀 성별 차이를 살펴본 결과, 국내 수 과 국

제 수 모두에서 부분의 문항에서 여학생의 정답률이 높았는데, 특히 비평

고찰 능력을 서술형 문항으로 평가하는 문항에서 여학생이 우세를 보이고

있음을 확인할 수 있었다. 그리고 국내 수 과 국제 수 모두에서 여학생의

정답률이 남학생의 정답률보다 낮은 문항은 1개 다.

- 142 -

IV. 과학적 소양

1. P I S A 2 0 0 3 과 학 평 가 개

여기서는 PISA에서 정의한 과학 소양의 의미를 살펴보고, PISA 2003 과학

역 평가틀의 구조를 살펴본다. 나아가 과학 역 평가틀에 비추어 PISA 2003

과학 역 문항 구성을 살펴보고, 과학 역 평가 방법을 개 한다.

가. 과 학 소 양 의 정 의

PISA에서 말하는 과학 소양이란, 과학과 기술의 향력이 큰 생활에

서, 은이들이 반드시 문 인 과학자가 되지는 않더라도 과학 으로 사고할

수 있는 능력을 지니고 있어야 함을 일컫는다. 이러한 과학 소양은 특정 과학

개념을 이해하고, 과학 인 근 방법을 활용할 수 있는 능력으로 구성된다.

PISA의 과학 교과 문가 원회(SEG: Science Expert Group)에서 합의한 과학

소양(scientific literacy)에 한 정의는 다음과 같다.

과학 소양이란 자연 세계와 인간 활동으로 래된 자연의 변화를 이해하

고 의사 결정을 내리는 데 도움을 주기 하여, 과학 지식을 활용하고 문제

를 인식하며 증거에 기 한 결론을 내릴 수 있는 능력을 말한다.

결국, PISA에서 정의하는 과학 소양은 자연 세계를 이해할 뿐만 아니라, 자

연 세계에 향을 미칠 수 있는 의사 결정 과정에 참여하기 하여 과학 지식

과 차를 활용할 수 있는 능력을 의미한다. 다시 말해, PISA에서 정의하는 과

학 소양의 핵심은 미래의 성인들이 다양한 상황에 처했을 때에 과학 으로 사

고할 수 있는 능력이다.

여기서 과학 소양이란, '과학 소양이 있는 사람 는 과학 소양이 없는


- 143 -

사람'으로 양분되는 개념이 아니라, 연속 인 발달의 개념으로 악되어야 한다.

즉, 과학 소양이 다소 부족한 사람과 보다 발달된 과학 소양을 갖춘 사람으

로 악될 수 있을 것이다. 일례로, 다소 덜 발달된 과학 소양을 지닌 학생은

명칭, 사실, 용어 등 간단한 과학 지식을 회상할 수 있으며, 상식 인 수 의 과

학 지식을 활용하여 결론을 도출할 수 있을 것이다. 반면, 보다 발달된 과학

소양을 지닌 학생은 상을 측하거나 설명하기 하여 간단한 개념모델을 만

들거나 활용하고, 실험설계를 통하여 과학 탐구를 실시하며, 사실 증거 자료

를 기 로 안 인 이나 다양한 시사 을 평가하며, 그러한 평가 결과를 정

확하게 의사소통할 수 있을 것이다.

나 . 과 학 평 가틀 의 구조

PISA 2003에서의 과학 역 평가틀은 PISA 2000 평가틀과 일 성을 유지한

다. PISA 2000과 마찬가지로 PISA 2003 본검사에서 과학 소양은 (1)과학 지

식과 상황(scientific knowledge or context), (2)과학 과정(scientific processes),

(3)과학의 용 역(situations: the areas of application)의 세 가지 측면으로 구

성된다(<표 Ⅳ-1> 참조). 과학 소양 평가에서는 항상 이들 세 가지 측면들이

결합되어 나타나게 된다.

세 가지 구성 측면 하위 영역

과학적 지식과 상황

(즉, 과학적 지식

영역)

·물질의 구조와 특성

·대기의 변화

·에너지 전환

·힘과 운동

·형태와 기능

·인체 생물학

·생리학적 변화

·화학적/물리적 변화

·생물의 다양성

·유전자 조절

·생태계

·지구와 우주에서의 지구의 위치

·지질학적 변화

과학적 과정

·과정1: 과학적 현상을 기술, 설명, 예측하기

·과정2: 과학적 탐구 이해하기

·과정3: 과학적 증거 및 결론 해석하기

과학의 적용 영역

·생명 건강 과학

·지구 환경 과학

·기술 과학

<표 Ⅳ-1> PISA 2003 본검사 과학 영역 평가틀


- 144 -

1) 과 학 지 식 역

과학 지식 는 상황은 특정 주제에 용하여 평가된다. 과학 개념은 련

된 자연 상들에 한 이해를 돕는 연결고리들로 구성된다. PISA 과학 역은

물리, 화학, 생명과학, 지구 우주 과학과 련된 개념들을 단순히 암기하는 수

이 아니라, 주어진 문제 상황에 련 과학 개념을 용하여 문제를 해결하도록

요구한다. 즉, PISA의 목 은 학생들이 그들의 지식을 실제 삶의 맥락 속에

용할 수 있는 능력 수 을 측정하려는 것이다. PISA에서 상으로 하고 있는 과

학지식은 물리, 화학, 생물, 지구 우주 과학 등의 과학 분야로부터 선정된 것

이다. PISA 과학 소양 평가에서 선정한 주요 과학 주제들(scientific themes)을

시하면 다음과 같다.

·물질의 구조와 특성(열 및 전기 전도도)

·대기의 변화(복사, 전도, 압력)

·화학적/물리적 변화(물질의 상태, 반응 속도, 분해)

·에너지 전환(에너지 보존, 에너지 저급화, 광합성)

·힘과 운동(평형/비평형 상태의 힘, 속도, 가속도, 운동량)

·형태와 기능(세포, 골격 구조, 적응)

·인체 생물학(건강, 위생, 영양)

·생리학적 변화(호르몬, 전기분해, 뉴런)

·생물의 다양성(종, 유전자 풀, 진화)

·유전자 조절(우성, 유전)

·생태계(먹이연쇄, 지속성)

·지구와 우주에서의 지구의 위치(태양계, 일변화 및 계절 변화)

·지질학적 변화(대륙이동, 풍화)

호 속은 해당 주제별로 련된 구체 인 과학 개념들을 시한 것이다. 이러

한 지식은 우리 주변의 자연 세계와 새로운 경험을 이해하는 데 필요하다. 아울

러, PISA에서는 인간을 둘러싼 주변 환경을 설명하는 데 도움을 주는 범 한

통합 과학 개념을 평가 상으로 한다. 즉, 에 지의 사용, 종의 보존, 자원의

사용 등과 같은 실생활 문제에 용되는 주요 과학 개념들( : 에 지 보존,

응, 분해 등)을 알고 있는지를 평가하고자 한다.


- 145 -

2 ) 과 학 과 정

과학 과정은 지식이나 이해를 얻기 하여 증거나 자료를 고안, 획득, 해석

활용하는 데 사용되는 정신 인(때로는 신체 인) 활동을 의미한다. 이러한

과학 과정은 항상 특정 주제와 연 되어 사용되며, 내용과 독립 인 과정은 의

미가 없다. 과학 과정은 폭넓은 주제들과 연 되어 활용될 수 있으며, 이러한

과학 과정을 용할 때에 과학 이해 수 을 심화할 수 있게 된다. PISA에서

평가 상으로 하고 있는 이러한 과학 과정은 문 인 과학 역 내에서 활

용되는 과정이라기보다는 과학에 한 과정으로 요약될 수 있다. 즉, 학생들이

과학 지식이 만들어지는 과정과 과학 탐구 과학 지식의 본성을 체험하

고 이해할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다.

PISA의 과학 역 문항을 해결하기 해서는 련된 과학 개념에 한 이해

가 필요하다. 즉, PISA에서는 학생들이 과학 탐구의 수행과 련된 차 기

술들을 지니고 있으며, 이러한 차 기술들을 련된 과학 내용과 맥락 속에

서 히 활용할 수 있는지를 평가하려는 것이다. PISA 2003 본검사 평가틀에

서 상으로 하고 있는 과학 과정을 정리하면 다음과 같다.

·과정1: 과학적 현상을 기술, 설명, 예측하기

·과정2: 과학적 탐구 이해하기

·과정3: 과학적 증거 및 결론 해석하기

과정1에서 학생들은 한 과학 지식을 주어진 상황에 용하여 그들의 이해

수 을 증명하게 된다. 과정1은 상을 기술하거나 설명하고, 변화를 측하는

것과 함께 한 설명이나 측을 인식하는 과정을 포함한다.

과정2는 과학 으로 탐구 가능한 질문을 인식하거나 주어진 상황에서 과학

으로 탐구될 수 있는 질문을 제안하는 과정을 포함한다. 한 과정2는 특정 과학

탐구 상황에 필요한 증거를 악하고 인식하는 것을 포함한다. 가령, 련된

자료를 수집하기 하여 비교할 상, 통제할 변인, 추가로 수집해야 할 정보

는 취할 행동을 악하는 과정을 포함한다.

과정3은 과학 주장이나 결론에 한 증거로써 과학 결과를 이해하는 능력

을 의미한다. 과학 증거에 기 하여 결론을 도출하고 의사소통을 하는 능력을

포함한다. 한 과정3은 증거 자료와 련하여 안 인 결론을 선정하고, 자료

에 입각하여 주어진 결론을 지지하거나 반 하는 이유를 설명하고, 과학 결론


- 146 -

에 내포된 사회 시사 을 반추하는 과정을 포함할 수도 있다.

PISA 2003 본검사에서 확립된 이들 세 가지 과학 과정들은 한편으로는 과

학 지식을 필요로 한다. 그러나 과정2와 과정3의 경우에는 타당한 과학 증거

를 수집하고, 평가하고, 의사소통을 하는 지 인 과정을 평가하는 것을 목 으로

한다. 따라서 과정2와 과정3의 경우 과학 지식의 부재가 주된 장애요인이 되지

는 않는다. 반면, 과정1에서는 련된 과학 개념의 이해 여부를 평가하는 것을

목 으로 하므로, 련 지식의 부재가 주된 장애 요인이 된다.

이상 세 가지 과학 과정에서, 련된 과학 지식과 용 역에 따라서 다

양한 난이도 수 의 문항이 가능하다. PISA 국제 비교연구에서는 비검사 결과

와 각국의 문항 검토 결과를 토 로 만 15세 학생들에게 한 난이도 수 의

문항을 선정한다.

3 ) 과 학 의 용 역

PISA의 과학 역의 문항은 학교 교실과 실험실에서의 수업이나 과학자들의

연구 상황이 아니라, 우리 주변의 일상 생활에서 문제 상황을 설정한다. PISA

과학 역에서는 과학 개념과 탐구 과정을 학교 밖의 상황에 용하는 학생들

의 능력을 평가하려는 것이다. 재나 미래를 살아갈 시민들은 이러한 과학의 실

제 용 역들에서 발생한 다양한 이슈들을 이해하고 의사결정을 내릴 수 있어

야 한다. PISA 2003 본검사 과학 역 평가에서 과학지식과 과학 과정 평가에

활용되는 과학의 용 역들을 정리하면 다음과 같다. 즉, 과학 소양 평가에

을 둔 PISA 과학 역의 문항은 실생활을 반 한 주요 상황에서 련된 과

학지식과 과학 과정을 용할 것을 요구한다.

영 역 하위 영역

생명 건강 과학

·건강, 질병 및 영양

·종의 유지와 보존 범위 내의 활용

·물리적/생물적 시스템의 상호의존성

지구 환경 과학

·오염

·토양의 생성과 손실

·날씨와 기후

기술 과학

·생명공학

·자원의 사용과 폐기물 처리

·에너지 사용

·수송

<표 Ⅳ-2> 과학적 소양 평가를 위한 과학의 적용 영역


- 147 -

이러한 실생활 속 상황은 개인의 삶에 향을 미치는 문제들( : 음식, 에 지

사용 등), 지역 공동체의 구성원들에게 향을 미치는 문제들( : 수 처리, 발

소 부지 선정 등), (全) 지구 공동체의 구성원들에게 향을 미치는 문제( :

지구 온난화, 생물학 다양성의 감소 등) 등을 포함한다.

PISA의 과학 역에서는 이러한 개인, 가족, 지역 공동체 세계 상황

과 련된 사회 의사결정에서 과학 지식이 어떤 향을 미치는지를 평가하

고자 한다. 한 과학지식의 발달 과정에 한 이해 여부를 평가하기 하여 ‘역

사 맥락’이 과학 용 역으로 활용되기도 한다. 즉, 역사 맥락 속에서 과

학지식이 어떻게 발달해 왔는지를 평가하고자 한다.

이상의 PISA의 과학 소양에 한 정의에 따르면, 과학 역의 각 평가 과제

는 학생들에게 일부 과학 개념과 하나 이상의 과학 과정을 활용하도록 요구

한다. 각 평가 과제는 문제 상황을 설정하는 지시문과 이와 연 된 일련의 문항

들로 구성된다. 일부 평가 과제들은 과학 소양에 련된 문항들뿐만 아니라 읽

기나 수학과 련된 평가 문항을 포함하기도 한다. 즉, PISA에서는 하나의 평가

과제에 읽기, 수학 과학 요소를 통합 으로 포함시킴으로써 ‘통합’을 추구하고

있다.

다 . 과 학 역 문 항 구성

PISA 2003 본검사 과학 역은 13개 과제에 소속된 35개 문항으로 구성되어

있다. PISA 2003 본검사에 포함된 과학 문항은 1주기 본검사인 PISA 2000에 포

함되었던 일부 문항(즉 가교 문항)과 2002년에 실시된 PISA 2주기 비검사에

포함되었던 일부 문항으로 구성되었다. PISA 2003 과학 문항 구성을 살펴보면

다음 <표 Ⅳ-3>과 같다.


- 148 -

PISA 2000 가교 문항 2002년 예비검사 문항 합계

온실(S114Q03, Q04, Q05);

복제(S128Q01, Q02, Q03);

낮의 길이(S129Q01, Q02);

주파수 맞추기(S131Q02, Q04);

실험연구(S133Q01, Q03, Q04);

의복(S213Q01, Q02);

반도지역(S252Q01, Q02, Q03);

숟가락(S256Q01)*;

조류 (S268Q01, Q02, Q06);

지구의기온(S269Q01, Q03,Q04)

총 10개 과제, 25문항

물(S304Q01,Q02,Q03a,Q03b);

우유(S326Q01,Q02,Q03,Q04);

조력 에너지(S327Q01, Q02)

총 3개 과제, 10개 문항

총 13개

과제,

35문항

* TIMSS에서 인용한 문항

<표 Ⅳ-3> PISA 2003 과학 영역 문항 구성

PISA 2003에 포함된 과학 역 문항들을 다시 여러 가지 기 에 따라 분류해

볼 수 있다. 이어지는 에서는 PISA 2003에 포함된 과학 문항을 과학의 내용

역, 과학 과정, 문항 유형 등의 측면에서 살펴본다.

1) 과 학 내 용 역 별 문 항 구성

PISA 2003 본검사 과학 문항을 PISA 과학 평가틀에서 제시한 과학 내용 역

(즉, 과학의 용 역)별로 분류하면 다음 <표 Ⅳ-4>와 같다. <표 Ⅳ-4>에서

볼 수 있듯이 세 가지 과학 역별로 골고루 문항을 분배하고 있다. PISA 2000

과 비교할 때, 상 으로 기술 과학 역의 문항수가 증가한 것을 알 수 있다.

이는 실생활 속에서 과학이 생명공학, 자원의 사용과 폐기물 처리, 에 지 사용,

수송 등과 련하여 어떻게 기술과 공학에 용되고 있는지를 질문하는 내용이

강화된 까닭일 것이다.


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과학의 적용 영역PISA 2003

본검사 문항수(%)

PISA 2000

본검사 문항수(%)

생명 건강 과학 12 (34.3%) 13 (37.0%)

지구 환경 과학 12 (34.3%) 13 (37.0%)

기술 과학 11 (31.4%) 9 (26.0%)

합 계 35 (100%) 35 (100%)

<표 Ⅳ-4> 과학 내용 영역별 과학 문항 분포

2 ) 과 학 과 정 별 문 항 구성

과학 과정별 문항 분포를 살펴보면 <표 Ⅳ-5>와 같이 과정1에 해당하는 문

항이 체의 48.6%를 차지하고, 과정2가 20.0%, 과정3이 31.4%를 차지하고 있음

을 알 수 있다. 가장 많은 비율을 차지하고 있는 과정1은 PISA 2000 평가틀의

‘과학 지식’에 해당하는 것으로, 학생들이 련된 과학 개념이나 지식을 활용하

여 주어진 문제 상황이나 상을 기술하고, 설명하고, 측하도록 요구한다. 즉,

체 인 과학 탐구 과정의 맥락에서 볼 때, 과정1은 첫 단계이면서 기 단계

에 해당하는 것으로, 주어진 문제 상황과 련된 과학 지식을 악하여 연결짓는

단계로 볼 수 있다.

과학적 과정PISA 2003

문항수(%)

PISA 2000 평가틀에서의

과학적 과정

과정1: 과학적 현상을 기술, 설명, 예측하기 17 (48.6%) ․ 과학적 지식 표현하기

과정2: 과학적 탐구 이해하기 7 (20.0%)․ 문제 인식하기

․ 과학적 증거/자료 찾기

과정3: 과학적 증거 및 결론을 해석하기 11 (31.4%)․ 결론 도출 및 평가하기

․ 의사소통하기

합 계 35 (100%)

<표 Ⅳ-5> 과학적 과정별 과학 문항 분포


- 150 -

3 ) 과 학 문 항 유 형 별 문 항 구성

본검사의 과학 역 문항은 선택형, 복합 선택형 개방형 서술형의 세 가지

유형으로 출제되었다. <표 Ⅳ-6>에서 볼 수 있듯이, 각 문항 유형별로 PISA

2000과 거의 비슷한 비율로 출제되었으며, 선택형 문항이 37.1%, 복합 선택형 문

항이 20%, 자유로이 개방된 서술형 답안을 요구하는 문항이 42.9%를 구성하고

있음을 알 수 있다.

문항 유형PISA 2003 본검사

문항수(%)

PISA 2000 본검사

문항수(%)

선택형 13 (37.1) 14 (40.0)

복합 선택형 7 (20.0) 7 (20.0)

개방형 서술형15 (42.9)

(단답형 1개 문항 포함)

14 (40.0)

(단답형 2개 문항 포함)

합계 35 (100%) 35 (100%)

<표 Ⅳ-6> 과학 문항 유형별 과학 문항 분포

라 . 과 학 성취 도 분 석 방 법

PISA 2000에서 과학 소양 성취도는 평균을 500, 표 편차를 100으로 하는

PISA 수 체제로 변환되었다. 따라서 학생의 수가 500 이상이면 OECD 체

평균보다 높다는 것을 의미하고, 500 이하이면 체 평균보다 낮다는 것을 의미

한다. 한 표 편차가 100이므로, OECD 국가에서 참가한 학생의 2/3가 평균으

로부터 1표 편차의 범 (400～600 ) 안에 분포하게 된다. 이러한 척도 수를

사용함으로써 학생들의 수 을 OECD 평균에 비추어 쉽게 악할 수 있다. 이와

같은 척도가 PISA 2003 과학 역 평가에서도 활용되었다. 따라서 PISA 2003

과학 역 척도에서는 과학 지식(과학 개념의 이해)을 활용하고, 과학 질

문을 악하며, 과학 탐구와 련된 요인을 악하고(과학 탐구의 본성 이

해), 과학 자료에 비추어 주장이나 결론을 도출하고(과학 증거의 활용), 과학

의 이러한 측면을 의사소통하는 학생의 능력을 측정하게 된다.


- 151 -

과학 역의 경우 활용된 개념의 복합성, 제시된 자료의 양, 요구되는 추론의

단계, 의사소통에서 요구되는 정확성 등에 따라 문항이 어려워진다. 한 난이도

수 은 제시된 정보의 맥락, 양식, 질문의 표 방식 등에 의해서도 향을 받게

된다. PISA의 과학 역 과제는 간단한 과학 지식이나 일반 인 과학 자료

의 기억, 과학 개념이나 탐구와 련된 기 지식의 용, 고도로 발달된 과학

개념이나 추론의 활용, 안 인 근 방법에서 요구되는 간단한 개념 모델

이나 증거 자료 분석에 한 지식 등을 포함한다.

읽기나 수학 역과는 달리 과학 소양 척도는 성취 수 별로 정의될 수 없

다. 과학의 경우 성취 수 별 분석은 과학이 PISA 평가에서 주 역이 되는 2006

년에 과학 소양 측정을 한 완 한 검사 도구가 개발되면서 가능해질 것이다.

PISA 2003에서는 과학 소양의 다양한 척도 수와 연계함으로써 과제의 난이

도를 다음과 같이 기술할 수는 있다.

￭ 과학 소양 척도의 최상 수 (690 부근)에 있는 학생들은 측하거나

설명하기 해 개념 모델을 만들거나 활용할 수 있으며, 실험 설계나 검증되는

개념을 악하기 해 과학 탐구 차를 분석하고, 안 인 을 평가하기

해 자료를 비교하며, 상세하고 정확하게 과학 주장이나 설명을 의사소통할

수 있다.

￭ 소양 척도의 550 근처에 있는 학생들은 일반 으로 측하거나 설명하기

해 과학 개념을 활용할 수 있으며, 과학 탐구를 통해 답변이 가능한 질문

을 인식할 수 있으며, 과학 탐구의 세부 과정을 악하고, 결론을 도출하는 과

정에서 상반되는 자료를 평가하며, 일련의 추론 과정에서 련된 정보를 선택할

수 있다.

￭ 소양 척도의 최하 수 (400 부근)에 있는 학생들은 간단한 과학 지식

( : 명칭, 사실, 용어, 간단한 공식)을 기억할 수 있으며, 결론을 도출하거나 평

가할 때 일반 인 과학 지식을 활용할 수 있다.


- 152 -

2 . 우 리 나 라 학 생 의 과 학 성취 도 분 석

이 에서는 PISA 2003 국제 결과와 연계하여 우리나라 학생들의 과학 소

양 성취 경향을 제시하고자 한다. 먼 PISA 2003에 참여한 체 국가들 에서

우리나라 학생들의 과학 소양 성취 수 을 살펴보고, PISA 2000과 PISA 2003

성취도 간의 추이 분석을 실시한다. 끝으로 과학 소양 성취도에서 나타나는 성

별 차이를 살펴보고자 한다.

가. P I S A 2 0 0 3 과 학 성취 도 개

<표 Ⅳ-7>은 PISA 2003에 참여한 국가들의 과학 소양 수의 평균과 표

편차를 순 로 나타낸 것이다. PISA 2003에는 OECD 회원국 30개국과 OECD

비회원국 11개국을 포함하여 총 41개국이 참여하 으며, 우리나라 학생들은 과학

소양의 경우 평균 수 538 으로 체 4 를 차지하 다. 핀란드와 일본이

548 으로 1 를 차지하 으며, 홍콩이 539 으로 3 를 차지하 다.18) 태국(429

), 멕시코(405 ), 인도네시아(395 ), 라질(390 ), 튀니지(385 ) 등의 국가

는 과학 소양 평가에서 최하 의 평균 수를 받은 것으로 나타났다.

OECD 국가 1 를 기록한 핀란드 일본과 최하 를 기록한 멕시코 간의

평균 수 차이는 143 이다. 즉, 핀란드나 일본은 OECD 평균보다 1/2 표 편차

정도 높은 수를 기록한 반면, 멕시코는 OECD 평균보다 1 표 편차 아래의

수를 기록하 다.

핀란드, 일본, 홍콩, 한국 등 최상 4개국은 나머지 참가국들보다 통계 으로

유의미하게 높은 수를 기록하 으며, 이들 4개국의 과학 소양 평균 수는

통계 으로 유의미한 차이가 없다. 다른 OECD 국가들 에서 OECD 평균값인

500 보다 통계 으로 높은 성취도를 나타낸 나라는 호주, 벨기에, 캐나다, 체코,

랑스, 네덜란드, 뉴질랜드, 스웨덴, 스 스, 국(이상 OECD 회원국), 리히텐슈

타인, 마카오(이상 OECD 비회원국) 등이다. OECD 평균값인 500 과 통계 으

로 유의미한 차이가 없는 나라는 독일, 헝가리, 아일랜드, 폴란드, 슬로바키아 등

이다.

18) PISA 2000에서는 1위가 우리나라(552점), 2위는 일본(550점), 3위는 홍콩(541점), 4위는 핀란드(538점)이었다.


- 153 -

순위 국가명평균

(표준편차)

백분위 점수95th-5th

5th 10th 25th 75th 90th 95th

1 핀란드 548 (91) 393 429 488 611 662 691 298

2 일본 548 (109) 357 402 475 624 682 715 358

3 홍콩-중국 539 (94) 373 412 478 608 653 680 307

4 한국 538 (101) 365 405 473 609 663 695 330

5 리히텐슈타인 525 (103) 351 389 450 598 659 690 339

6 호주 525 (102) 351 391 457 596 652 686 335

7 마카오-중국 525 (88) 375 410 465 587 635 663 288

8 네덜란드 524 (99) 363 394 451 599 653 682 319

9 체코 523 (101) 356 391 453 594 652 686 330

10 뉴질랜드 521 (104) 347 382 448 596 653 687 340

11 캐나다 519 (99) 352 389 452 588 644 676 324

12 스위스 513 (108) 328 369 440 588 648 683 355

13 프랑스 511 (111) 321 363 435 591 651 682 361

14 벨기에 509 (107) 320 364 436 588 640 668 348

15 스웨덴 506 (107) 327 368 435 581 642 673 346

16 아일랜드 505 (93) 348 384 442 572 625 652 304

17 헝가리 503 (97) 340 375 437 572 628 658 318

18 독일 502 (111) 307 351 427 584 640 672 365

19 폴란드 498 (102) 333 367 426 570 630 666 333

20 슬로바키아 495 (102) 331 367 428 566 625 657 326

21 아이슬란드 495 (96) 331 369 432 562 616 647 316

22 미국 491 (102) 322 359 420 564 622 654 332

23 오스트리아 491 (97) 327 363 423 561 615 644 317

24 러시아 489 (100) 324 359 422 558 617 652 328

25 라트비아 489 (93) 336 370 425 553 609 642 306

26 스페인 487 (100) 318 355 421 557 613 644 326

27 이탈리아 486 (108) 303 344 415 563 622 656 353

28 노르웨이 484 (104) 312 349 414 557 616 651 339

29 룩셈부르크 483 (103) 309 347 413 556 614 645 336

30 그리스 481 (101) 315 349 412 552 610 643 328

31 덴마크 475 (102) 306 343 407 547 605 638 332

32 포르투갈 468 (93) 310 346 405 533 587 618 308

33 우루과이 438 (109) 257 296 363 516 579 613 356

34 세르비아 436 (83) 305 332 380 492 544 576 271

35 터키 434 (96) 295 321 367 492 560 609 314

36 태국 429 (81) 303 329 373 480 537 571 268

37 멕시코 405 (87) 264 295 347 462 517 551 287

38 인도네시아 395 (68) 285 310 350 438 483 512 227

39 브라질 390 (98) 235 268 323 452 520 560 325

40 튀니지 385 (87) 244 274 325 444 498 530 286

OECD 전체 496 (109) 316 353 419 574 636 670 354

OECD 국가별 평균 500 (105) 324 362 427 575 634 668 344

<표 Ⅳ-7> PISA 2003 참가국의 과학 성취도 분포


- 154 -

과학 성취도를 백분 수로 살펴보면, 우리나라의 95백분 에 해당하는 수

인 695 은, 우리나라의 상 5%에 해당하는 학생이 695 을 받았음을 의미한

다. <표 Ⅳ-7>에서 상 5%에 해당하는 학생의 수(즉, 95백분 수)를 살펴

보면, 공동 1 를 차지한 일본과 핀란드는 각각 715 과 691 , 3 를 차지한 홍

콩은 680 으로 나타났다. 따라서 일본의 경우 상 5%에 해당하는 학생의 수

가 우리나라의 경우보다 20 이나 높게 나타났음을 알 수 있다. 한편, 상 10%

에 해당하는 학생의 수(즉, 90백분 수)를 살펴보면, 일본(682 ), 핀란드

(662 ), 홍콩(653 ), 한국(663 ) 등으로 나타나 역시 일본의 경우 우리나라보다

약 20 정도 높게 나타났다. 상 25%에 해당하는 학생의 수(즉, 75백분

수)를 살펴보면 일본은 624 으로 우리나라 경우(609 )보다 15 더 높게 나타

났다. 따라서 우리나라와 일본을 비교해 보면, 우리나라의 상 권 학생들(즉, 상

5%, 상 10%, 상 25% 수 )의 과학 성취도가 일본의 상 권 학생들의 것

보다 15～20 정도 낮은 것으로 나타났다.

한편, 하 5%에 해당하는 학생의 수(즉, 5백분 수)를 살펴보면 핀란드

(393 ), 일본(357 ), 홍콩(373 ), 한국(365 ) 등으로 나타났다. 따라서 과학

소양에서 최상 평균 수를 기록한 4개국을 비교할 때 백분 로 하 5%에

해당하는 학생의 수는 우리나라가 핀란드보다는 28 이 낮고, 일본보다는 8

높게 나타났다. 하 10%에 해당하는 학생의 수(즉, 10백분 수)를 살펴보

면 핀란드(429 ), 일본(402 ), 홍콩(412 ), 한국(405 )으로 나타나 역시 핀란드

가 우리나라나 일본의 경우보다 24 에서 27 가량 더 높게 나타났다. 따라서

우리나라의 하 권 학생들(즉, 하 5%와 하 10% 수 )의 과학 성취도는 핀

란드의 하 권 학생들의 수보다 20 이상 더 낮은 것으로 나타났다. 반면에

과학 성취도에서 일본의 하 권 학생들의 수는 우리나라 하 권 학생들의

수보다 더 낮은 것으로 나타났다.

한편, 특정 국가내에서 상 권 학생(상 5%의 학생들)과 하 권 학생(하

5% 학생들)간의 성취도 차이를 살펴보면, 우리나라는 330 으로 OECD 국가별

평균(344 )보다 작은 것으로 나타났다. 그러나 과학 성취도 평균 수가 높은

다른 상 권 국가들 에서 핀란드(298 차이)와 홍콩(307 차이)은 상 권 학

생들과 하 권 학생들 간의 수 차이가 우리나라보다 훨씬 작다. 따라서 과학

성취도에서 최상 평균 수를 기록한 4개국 핀란드와 홍콩은 상․하 학

생들 간의 성취도 불균형이 가장 작음을 알 수 있다.


- 155 -

나 . 과 학 평 가틀 에 따 른 성취 도 분 석

PISA 2003에서 우리나라 학생들의 과학 역 평균 정답률은 57.7%, 표 편차

는 17.3으로 나타났다.

과학 역 정답률의 남녀 차이를 살펴보면, 남학생의 평균 정답률은 59.4%, 여

학생의 평균 정답률은 55.4%로 남학생과 여학생의 정답률 차이는 통계 으로 유

의미하지 않다(t=.956, p>.05).

여기서는 PISA 2003 과학 평가틀을 심으로 우리나라 학생들의 문항별 평균

정답률에 하여 논의하고자 한다. 먼 , 과학 평가틀에 비추어 과학 내용 역

별(기술과학, 생명 건강 과학, 지구 환경 과학), 과학 과정별(과정1, 과정2, 과정

3), 과학 문항 유형별(선택형, 복합 선택형, 개방형 서술형)로 우리나라 학생들

의 평균 정답률을 논의한다. 이어서 문항 수 에서 국내 국제 정답률을 비교

분석한다.

1) 과 학 내 용 역 별 성취 도 분 석

PISA 2003 과학 평가틀에서 구분한 기술 과학, 생명 건강 과학 지구 환경

과학의 세 가지 내용 역별 평균 정답률을 비교한 결과, 국내 수 에서는 기술

과학(62.31%), 생명 건강 과학(55.53%), 지구 환경 과학(55.48%)의 순으로 정답률

이 높게 나타났으며, 국제 수 에서는 생명 건강 과학, 기술 과학, 지구 환경 과

학의 순으로 정답률이 높게 나타났다(<표 Ⅳ-8> 참조). 세 역 모두에서 국내

평균 정답률이 국제 평균 정답률보다 높게 나타났는데, 기술 과학 역이 가장

큰 정답률 차이를 나타냈고(12.3%) 생명 건강 과학이 가장 작은 정답률 차이를

나타냈다(4.6%). 특히 기술 과학 역에서 우리나라 남학생의 정답률이 국제 남

학생 평균 정답률보다 12.8% 정도 더 높은 것으로 나타났다.

과학 내용 역별 정답률의 남녀 차이를 살펴보면, 국내 수 에서는 모든 내용

역에서 남학생이 더 높은 정답률을 나타내었고, 국제 수 에서는 기술 과학과

지구 환경 과학에서는 남학생이, 생명 건강 과학에서는 여학생이 더 높은 정답률

을 나타냈다. 국내와 국제 수 모두 지구 환경 과학에서 가장 큰 남녀 차이가

나타났으며, 남학생이 강세를 보 다. 국내와 국제 수 에서 남녀 차이를 살펴보

면, 다른 나라의 경우 여학생이 남학생보다 더 높은 정답률을 나타내는 생명 건

강 과학 역조차도 우리나라 여학생은 남학생보다 약 3.0% 정도 더 낮은 정답


- 156 -

률을 기록한 것을 알 수 있다.

과학 내용 역별 우리나라 남녀 학생들의 정답률을 살펴보면, 여학생의 경우

에는 기술 과학, 생명 건강 과학, 지구 환경 과학의 순으로 평균 정답률이 높게

나타났으며, 남학생의 경우에는 기술 과학, 지구 환경 과학, 생명 건강 과학의 순

으로 정답률이 높게 나타났다.

과학내용영역


정답률

차이2)

(국내-국제)


차이(여-남)



사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


기술과학

1662 62.3 687 60.3 974 63.8 -3.5 81713 48.0 40986 49.6 40082 51.0 -1.4 12.3

(18.3 ) (18.7 ) (18.6 ) (17.8 ) (17.5 ) (16.8 )

생명건강과학

1663 55.5 690 53.8 972 56.8 -3.0 81725 49.8 41034 49.4 39978 48.2 1.2 4.6

(17.5 ) (17.5 ) (17.9 ) (9.9 ) (15.7 ) (14.6 )

지구환경과학

1668 55.5 687 52.1 981 57.9 -5.8 80653 44.3 41346 42.6 40389 46.2 -3.5 11.3

(16.6 ) (16.0 ) (17.4 ) (18.7 ) (15.8 ) (15.8 )



※ 학생이 성별을 표시하지 않았거나 결측값이 있기 때문에, 여학생과 남학생의 평균 사례수의 합이

전체 평균 사례수와 일치하지 않을 수 있음.

<표 Ⅳ-8> 과학 내용 영역별 평균 정답률 및 표준편차

[그림 Ⅳ-1]은 기술 과학 역 11문항, 생명 건강 과학 역 12문항, 지구 환경

과학 역 11문항19) 각각에 한 우리나라 학생의 평균 정답률 분포를 나타낸

것이다. [그림 Ⅳ-1]에서 볼 수 있듯이, 기술 과학 역의 경우 모든 문항의 정답

률이 40% 이상인 것으로 나타났으며, 11문항 8문항의 정답률이 50% 이상이

었다. 생명 건강 과학과 지구 환경 과학 역의 경우는 각각 9문항과 8문항의 정

답률이 50% 이상인 것으로 나타났다. 체 34개 과학 문항 8개 문항의 정답

률이 70%를 넘는 높은 정답률을 나타내었다.

19) 지구 환경 과학 영역의 문항이 총 12문항이었는데, 조력 에너지의 두 번째 문항이 최종 분석에서 제외되어서 분석 대상 문항은 총 11문항이다.


- 157 -

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

기술과학 생명건강과학 지구환경과학

정답

률(%

)

[그림 Ⅳ-1] 과학 내용 역별 정답률 분포

과학 내용 역별 정답률을 비교하면, 기술 과학 역에서 높은 정답률을 나타

낸 문항이 많았고, 이어서 생명 건강 과학, 지구 환경 과학 역 순으로 정답률

이 높게 나타났다.

2 ) 과 학 과 정 별 성취 도 분 석

PISA 2003 과학 문항을 과학 상을 기술, 설명, 측하기(과정1), 과학

탐구 이해하기(과정2), 과학 증거 결론 해석하기(과정3) 등의 과학 과정별

로 구분하여 정답률을 비교한 결과, 국내 수 에서는 과정3(59.25%), 과정

1(59.20%), 과정2(51.86%)의 순으로 정답률이 높게 나타난 반면에, 국제 수 에

서는 과정3, 과정1, 과정2의 순으로 정답률이 높게 나타났다(<표 Ⅳ-9> 참조).


- 158 -

과학적과정


정답률

차이2)

(국내-국제)


차이(여-남)



사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


과정11661 59.2 692 54.4 969 62.6 -8.2 81713 48.0 41247 45.7 40237 50.4 -4.7 9.7

(19.7 ) (19.9 ) (19.9 ) (17.8 ) (18.3 ) (17.6 )

과정21659 51.9 687 51.6 972 52.1 -0.5 80653 44.3 40684 45.7 39737 42.8 2.9 7.7

(21.5 ) (21.8 ) (21.5 ) (18.7 ) (19.5 ) (18.0 )

과정31672 59.2 684 59.1 988 59.4 -0.3 81725 49.8 41212 50.5 40270 49.2 1.4 9.6

(9.7 ) (9.1 ) (10.3 ) (9.9 ) (10.5 ) (9.5 )



<표 Ⅳ-9> 과학적 과정별 평균 정답률 및 표준편차

세 과정 모두에서 국내 평균 정답률이 국제 평균 정답률보다 높게 나타났는데,

과정2보다는 과정1과 과정3에서 큰 차이를 나타내었다.

과학 과정별 정답률의 남녀 차이를 살펴보면, 국내 수 에서는 모든 과정에

서 남학생이 더 높은 정답률을 나타낸 반면에, 국제 수 에서는 과정1에서만 남

학생이 더 높은 정답률을 나타내었다. 남녀 차이가 가장 큰 역은 국내 국제

수 모두에서 과정1로 나타났으며, 남학생이 강세를 보 다. 특히 과정2의 경우

국제 수 에서는 여학생이 남학생보다 2.9% 정도 정답률이 더 높은 반면에, 우

리나라 여학생은 남학생보다 0.5% 정도 더 낮은 정답률을 나타내었다.

과학 과정별로 우리나라 남녀 학생들의 정답률을 자세히 살펴보면, 여학생의

경우에는 과정3, 과정1, 과정2의 순으로 평균 정답률이 높게 나타났으며, 남학생

의 경우에는 과정1, 과정3, 과정2의 순으로 정답률이 높게 나타났다.

[그림 Ⅳ-2]는 16개의 과정1 문항20), 7개의 과정2 문항, 11개의 과정3 문항 각

각에 한 우리나라 학생들의 평균 정답률 분포를 나타낸 것이다. 과학 과정별

정답률 분포를 살펴보면, 과정2 는 과정3과 비교할 때 과정1의 정답률 분포 폭

이 다소 넓음을 알 수 있다. 즉, 가장 정답률이 낮은 문항과 가장 정답률이 높은

문항이 모두 과정1에 속한다. 과정3의 정답률을 살펴보면 41.7%부터 78.5%까지

분포하며, 특히 60% 부근에 정답률이 집 되어 있음을 알 수 있다.

20) 과정1 문항은 총 17개인데, 조력 에너지의 2번 문항이 최종 분석에서 제외되어 분석 대상 문항 수는 총 16개이다.


- 159 -

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

과정1 과정2 과정3

정답

률(%

)

[그림 Ⅳ-2] 과학적 과정별 정답률 분포

3 ) 과 학 문 항 유 형 별 성취 도 분 석

PISA 2003에 포함된 과학 문항을 선택형, 복합 선택형, 개방형 서술형 등으로

구분하여 각 유형별 정답률을 살펴보면, 국내 국제 수 모두에서 선택형, 복

합 선택형, 개방형 서술형의 순으로 정답률이 높게 나타났다(<표 Ⅳ-10> 참조).

세 가지 유형 모두에서 국내 평균 정답률이 국제 평균 정답률보다 높게 나타났

는데, 특히 개방형 서술형에서 약 11.2%의 가장 큰 국내와 국제 정답률 차이를

나타내었다.

문항 유형별 정답률의 남녀 차이를 살펴보면, 국내 국제 수 모두에서 남

학생이 여학생보다 더 높은 정답률을 나타내었다. 국제 수 에서 남녀 정답률 차

이는 개방형 서술형의 0.2%에서 선택형의 1.7%에 이르기까지 그 차이가 근소하

다. 한편, 개방형 서술형의 경우 국제 수 에서는 남학생이 0.2% 정도의 근소한

정답률 차이로 강세를 나타낸 반면에, 국내 수 에서는 남학생이 여학생보다

3.3% 정도 더 높은 정답률을 나타내었다.


- 160 -

문항유형


정답률

차이2)

(국내-국제)


차이(여-남)



사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


평균사례수


선택형1665 66.5 689 63.9 976 68.3 -4.4 81650 57.7 41195 56.9 40221 58.6 -1.7 8.9

(17.4 ) (17.8 ) (17.6 ) (13.6 ) (14.5 ) (13.1 )

복합선택형

1667 55.5 685 53.1 982 57.3 -4.2 81904 45.0 41302 44.3 40363 45.7 -1.4 6.9

(15.2 ) (14.2 ) (16.5 ) (14.9 ) (16.2 ) (14.4 )

개방형서술형

1661 52.8 689 50.9 972 54.2 -3.3 80982 41.8 40865 41.7 39885 42.0 -0.2 11.2

(13.7 ) (13.6 ) (14.3 ) (12.0 ) (12.3 ) (12.1 )



<표 Ⅳ-10> 과학 문항 유형별 평균 정답률 및 표준편차

과학 문항 유형별로 우리나라 학생들의 정답률을 자세히 살펴보면, 선택형의

평균 정답률이 가장 높았고(66.5%), 이어서 복합 선택형(55.5%), 개방형 서술형

(52.8%)의 순으로 나타났다.

[그림 Ⅳ-3]은 선택형 문항 13개, 복합 선택형 문항 7개, 개방형 서술형 문항

14개21) 각각에 한 우리나라 학생들의 평균 정답률 분포를 나타낸 것이다. 문항

유형별 정답률 분포를 살펴보면 선택형, 복합 선택형, 개방형 서술형으로 갈수록

정답률이 반 으로 낮아지는 경향이 있음을 볼 수 있다. 즉, 개방형 서술형보

다는 선택형 문항들이 보다 높은 정답률 범 에 있는 것으로 나타났다. 한, 선

택형의 경우 정답률 분포 폭이 가장 넓다(32.9∼93.7%). 가장 정답률이 낮은 문

항은 개방형 서술형이며(22.9%), 가장 정답률이 높은 문항은 선택형인 것으로 나

타났다(93.7%).

21) 단답형 1개 문항을 포함하여 총 15개 문항인데, 조력 에너지의 두 번째 문항이 최종 분석에서 제외되어 분석 대상 문항수는 총 14개이다.


- 161 -

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

선택형 복합 선택형 개방형 서술형

정답

률(%

)

[그림 Ⅳ-3] 과학 문항 유형별 정답률 분포

4 ) 문 항 수 에 서의 정 답 률 분 석

과학 문항 수 에서 국내 국제 정답률을 비교하여, (1)국내 평균 정답률이

국제 평균 정답률보다 유의미하게 낮은 문항과 (2)국내 평균 정답률이 국제 평균

정답률보다 유의미하게 높은 문항으로 나 어 살펴보면 다음과 같다(<표 Ⅳ

-11> 참조).

PIS

A 2

003 결

과 분

석 연

구

- 16

2 -

과제

문항

ID

내 용 1)

과 정 2)

유 형 3)

PIS

A 2

003 국

내 결

과PIS

A 2

003 국

제 결

과

4)

정답

률 차

이 5

)

전체

여학

생남

학생

차이

(여-남

)

전체

여학

생남

학생

차이

(여-남

)전

체여

학생

남학

생사

례수

정답

률사

례수

정답

률사

례수

정답

률사

례수

정답

률사

례수

정답

률사

례수

정답

률

온실

S114Q

03

E3

O1668

61.6

680

61.9

988

61.3

0.6

80529

50.4

40637

50.6

39649

50.1

0.5

11.4

**11.5

**11.5

**

S114Q

04

E3

O1664

48.3

679

49.1

985

47.8

1.3

79821

33.0

40264

32.6

39314

33.4

-0.8

**15.7

**16.8

**14.8

**

S114Q

05

E2

O1663

31.7

678

33.2

985

30.7

2.5

79925

21.4

40281

21.5

39401

21.3

0.2

10.5

**11.9

**9.6

**

복제

S128Q

01

B1

M1670

67.6

698

60.9

972

72.4

-11.5

**83244

61.2

42093

61.4

40924

61.0

0.4

6.6

**-0.5

11.7

**

S128Q

02

B1

M1670

32.9

698

30.1

972

35.0

-4.9

*83107

47.6

42019

47.8

40861

47.5

0.4

-15.0

**-18.0

**-12.8

**

S128Q

03

B2

C1670

50.6

698

52.0

972

49.6

2.4

83015

61.1

41969

64.8

40820

57.3

7.5

**-10.7

**-13.0

**-7.9

**

낮의

길이

S129Q

01

E1

M1672

62.9

699

54.1

973

69.2

-15.1

**83546

42.1

42256

37.6

41063

46.9

-9.2

**21.1

**16.7

**22.9

**

S129Q

02

E1

O1671

22.9

698

18.2

973

26.2

-8.0

**83404

17.4

42171

15.2

41006

19.7

-4.6

**5.6

**3.1

*6.6

**

주파

수

맞추

기

S131Q

02

B3

O1670

59.1

698

59.6

972

58.7

0.9

81212

43.9

41052

45.0

39934

42.8

2.2

**15.5

**14.8

**16.4

**

S131Q

04

B2

O1668

25.8

697

24.0

971

27.1

-3.1

82577

24.4

41737

24.9

40614

23.8

1.1

**1.5

-1.0

3.4

*

실험

연구

S133Q

01

T2

M1671

77.4

683

78.6

988

76.5

2.1

81565

58.4

41069

60.6

40252

56.1

4.5

**19.4

**18.3

**20.9

**

S133Q

03

T3

M1670

41.7

682

45.8

988

38.9

6.9

**82068

36.4

41276

37.7

40548

35.2

2.5

**5.3

**8.2

**3.7

*

S133Q

04

T3

C1669

57.6

681

54.2

988

59.9

-5.7

*81833

45.8

41152

47.3

40438

44.3

2.9

**12.0

**7.1

**16.0

**

의복

S213Q

01

T2

C1660

45.0

676

46.9

984

43.7

3.2

79635

39.4

40135

41.4

39258

37.3

4.0

**5.7

**5.6

**6.5

**

S213Q

02

T1

M1657

87.5

675

85.5

982

88.8

-3.3

*79499

72.1

40059

69.2

39198

75.1

-6.0

**15.7

**16.6

**14.0

**

반도

지역

S252Q

01

E3

M1680

54.6

685

52.0

995

56.5

-4.5

84148

47.6

42409

45.1

41491

50.3

-5.3

**7.2

**7.0

**6.3

**

S252Q

02

E3

M1676

56.1

684

54.7

992

57.1

-2.4

81141

66.6

40852

68.0

40041

65.1

2.9

**-10.7

**-13.5

**-8.2

**

S252Q

03

E3

C1676

78.5

684

76.8

992

79.6

-2.9

83791

56.5

42216

57.0

41327

56.1

0.9

**22.4

**20.1

**24.1

**

숟가

락S256Q

01

T1

M1668

93.7

697

95.3

971

92.5

2.8

*83048

86.4

41861

88.2

40962

84.5

3.6

**7.4

**7.2

**8.2

**

조류

S268Q

01

B2

M1648

83.3

689

82.2

959

84.1

-1.9

79872

69.1

40269

69.9

39381

68.4

1.6

**14.4

**12.4

**16.1

**

S268Q

02

B2

O1633

49.3

686

44.2

947

53.0

-8.8

**77984

36.2

39326

37.0

38434

35.3

1.7

**13.4

**7.3

**18.1

**

S268Q

06

B1

M1632

70.6

685

63.5

947

75.7

-12.2

**77802

53.3

39252

49.6

38329

57.1

-7.5

**17.7

**14.2

**19.1

**

지구

의

기온

S269Q

01

E1

O1653

70.9

693

63.5

960

76.3

-12.8

**81860

56.5

41184

52.8

40451

60.3

-7.5

**14.7

**10.9

**16.3

**

S269Q

03

E1

O1649

53.1

689

45.1

960

58.8

-13.6

**80744

38.3

40715

35.6

39805

41.1

-5.4

**15.1

**9.7

**18.1

**

S269Q

04

T1

C1648

54.4

689

44.0

959

61.8

-17.9

**80571

32.9

40597

26.6

39749

39.4

-12.8

**21.9

**17.7

**23.0

**

<표

Ⅳ-11> P

ISA

2003 과

학 문

항별

국내

및 국

제 평

균 정

답률

차이

IV.

과학

적 소

양

- 16

3 -

과제

문항

ID

내 용 1)

과 정 2)

유 형 3)

PIS

A 2

003 국

내 결

과PIS

A 2

003 국

제 결

과

4)

정답

률 차

이 5

)

전체

여학

생남

학생

차이

(여-남

)

전체

여학

생남

학생

차이

(여-남

)전

체여

학생

남학

생사

례수

정답

률사

례수

정답

률사

례수

정답

률사

례수

정답

률사

례수

정답

률사

례수

정답

률

물

S304Q

01

T1

O1668

64.0

697

59.8

971

66.9

-7.1

**82410

42.2

41638

40.7

40546

43.8

-3.0

**22.2

**19.4

**23.8

**

S304Q

02

T1

M1659

72.0

694

65.6

965

76.6

-11.0

**80879

58.4

40906

53.9

39749

63.2

-9.4

**13.8

**11.9

**13.7

**

S304Q

03a

T1

O1656

39.6

694

38.5

962

40.3

-1.9

81620

35.2

41192

35.6

40203

34.7

0.9

**4.5

**2.9

5.8

**

S304Q

03b

T1

O1653

52.8

693

49.2

960

55.3

-6.1

*81182

45.7

40961

44.4

39996

47.1

-2.7

**7.2

**4.9

**8.5

**

우유

S326Q

01

B3

O1675

63.7

684

64.6

991

63.1

1.6

80873

58.1

40819

60.8

39807

55.2

5.6

**5.8

**3.9

*8.1

**

S326Q

02

B3

O1672

66.8

684

68.7

988

65.4

3.3

82030

58.5

41436

60.4

40347

56.5

3.9

**8.4

**8.4

**9.1

**

S326Q

03

B3

M1672

63.8

684

62.7

988

64.6

-1.9

81534

51.5

41214

51.3

40075

51.7

-0.3

12.6

**11.6

**13.3

**

S326Q

04

B1

C1671

33.0

683

33.1

988

32.9

0.2

81681

20.8

41220

20.0

40215

21.7

-1.7

**-0.7

-1.7

0.5

조력

에너

지S327Q

01

E1

C1676

69.8

684

64.5

992

73.4

-8.9

**82803

58.2

41823

52.9

40732

63.7

-10.7

**11.8

**11.8

**10.0

**

1)

내용

(과학

의 적

용영

역):

기술

과학

(T),

생명

건강

과학

(B),

지구

환경

과학

(E)

2)

과정

(과학

적 과

정):

과정

1(1

), 과

정2(2

), 과

정3(3

)

3)

유형

(문항

유형

): 선

택형

(M),

복합

선택

형(C

), 개

방형

서술

형(O

)

4)

한국

자료

가 포

함된

총 4

1개

국의

결과

5)

한국

자료

가 제

외된

총 4

0개

국의

결과

와 비

교함

6)

과제

명에

그림

자 처

리가

되어

있는

것은

가교

문항

임

* p<.0

5,

** p

<.0

1


- 164 -

먼 국내 평균 정답률이 국제 평균 정답률보다 유의미하게 낮은 문항은 복제

과제의 2개 문항(S128Q02, S128Q03)과 반도 지역 과제의 선택형 문항(S252Q02)

등 3개 문항이다. 이 복제 과제는 공개 문항이다. 복제 과제에 속한 2개 문항

은 복제 양 돌리의 복제 실험에 사용된 ‘매우 작은 부분’이 구체 으로 무엇을

의미하는지를 답하도록 한 선택형 문항(S128Q02)과 지문에 제시된 두 가지 진술

문이 과학 근거를 지닌 진술문인지를 단하도록 한 복합 선택형 문항

(S128Q03)인데, 우리나라 학생들의 평균 정답률은 국제 평균 정답률에 비해 각

각 15.0%, 10.7% 정도 더 낮다. 우리나라의 남녀 학생 모두 이 문항에서 국제 평

균 정답률보다 유의미하게 낮은 정답률을 기록하 다. 우리나라 학생들의 응답을

살펴보면 생명체 복제에서 모체에서 떼어내는 ‘매우 작은 부분’을 유 자라고 생

각하는 학생이 30% 이상을 차지하 다.

국내 평균 정답률이 국제 평균 정답률보다 유의미하게 높은 문항은 체 34개

과학 문항 에서 29개 문항이다. 이 가운데 국내 평균 정답률이 국제 평균 정답

률보다 20% 이상 높게 나타난 문항은 반도 지역 과제의 복합 선택형 문항

(S252Q03, 22.4%), 물 과제의 개방형 서술형 문항(S304Q01, 22.2%), 지구의 기온

과제의 복합 선택형 문항(S269Q04, 21.9%), 낮의 길이 과제의 선택형 문항

(S129Q01, 21.1%) 등 4개 문항이다. 국내 평균 정답률이 국제 평균 정답률보다

10% 이상 높은 문항은 15개 문항인데 이 가운데 국내 평균 정답률이 국제 평균

정답률보다 15% 이상 더 높게 나타난 문항은 실험 연구 과제의 선택형 문항

(S133Q01, 19.4%), 조류 과제의 선택형 문항(S268Q06, 17.7%), 온실 과제의 개방

형 서술형 문항(S114Q04, 15.7%), 의복 과제의 선택형 문항(S213Q02, 15.7%), 주

수 맞추기 과제의 개방형 서술형 문항(S131Q02, 15.5%) 등이다. 국내 평균 정

답률과 국제 평균 정답률의 차이가 10% 미만인 문항은 총 10개 문항이다.

국내 평균 정답률이 국제 평균 정답률보다 20% 이상 높게 나타난 4개의 문항

은 모두 과학 과정1에 속하는 문항이며, 기술 과학과 지구 환경 과학 역에

각각 2문항씩 속해 있다. 따라서 우리나라 학생들은 다른 나라 학생들과 비교할

때, 과학 과정1에서 강세를 나타내는 것을 알 수 있다.

다 . P I S A 2 0 0 0 과 P I S A 2 0 0 3 의 성취 도 추 이 분 석

여기서는 PISA 2000과 PISA 2003 과학 역에서 나타난 성취도 차이를 국내


- 165 -

국제 수 에서 살펴본다. 먼 국제 수 에서 PISA 2000과 PISA 2003 과학

역의 반 인 성취도 추이를 살펴본 후, 국내 수 에서 PISA 2000과 PISA

2003에서 유의미한 정답률 차이를 나타내는 문항을 집 으로 분석하고자 한다.

1) 국 제 수 의 과 학 성취 도 추 이 분 석

[그림 Ⅳ-4]는 PISA 2000과 PISA 2003의 과학 소양 성취도 차이를 나타낸

다. 본 연구에서는 PISA 2000과 PISA 2003의 과학 소양 성취도 차이를 조심

스럽게 해석하려고 노력하 다. 왜냐하면, 단지 두 차례의 검사 결과만 활용 가

능하므로, 찰된 차이가 장기 인 경향을 나타내는지를 단하기는 어려우며,

가교 문항수가 어서 측정 표집 오차가 불가피하게 생기고, 따라서 종단 인

결과 비교에서 신뢰도가 낮아지기 때문이다.

350

400

450

500

550

600

오스

트리

아 ㅡ

ㅡㅡ

노르

웨이

ㅡㅡ

ㅡ

멕시

코 ㅡ

ㅡㅡ

캐나

다 ㅡ

ㅡㅡ

한국

ㅡㅡ

아일

랜드

ㅇ

뉴질

랜드

ㅇ

태국

ㅇ

스웨

덴

ㅇ

덴마

크

ㅇ

미국

ㅇ

스페

인

ㅇ

호주

ㅇ

일본

ㅇ

아이

슬란

드

ㅇ

홍콩

-중국

ㅇ

인도

네시

아

ㅇ

헝가

리

ㅇ

포르

투갈

ㅇ

이탈

리아

+

프랑

스

+ +

폴란

드

+ +

벨기

에

+ +

체코

+

+

브라

질

+ +

핀란

드

+ +

스위

스

+

+ +

독일

+ +

+

그리

스

+

+ +

라트

비아

+ +

+

러시

아

+

+ +

리히

텐슈

타인

+ +

+

과학적 소양 점수

PISA 2000 PISA 2003

2003이 2000보다 높음 2003이 2000보다 낮음 차이 없음

90% 신뢰 수준 + - o

95% 신뢰 수준 ++ --

99% 신뢰 수준 +++ ---

[그림 Ⅳ-4] PISA 2000과 PISA 2003의 과학적 소양 성취도 차이


- 166 -



OECD 국가

호주 -- - o o o o o

오스트리아 --- --- --- --- --- --- --

벨기에 + o o ++ ++ ++ ++

캐나다 --- --- --- --- o o o

체코 o o o ++ +++ +++ +++

덴마크 o o o o o o o

핀란드 o o o ++ +++ +++ +++

프랑스 o o o ++ +++ +++ +++

독일 o o o +++ +++ +++ +++

그리스 o o ++ +++ +++ +++ +++

헝가리 o ++ + o o o o

아이슬란드 -- - o o o o +

아일랜드 o o o o o o o

이탈리아 o o o + +++ +++ +++

일본 -- -- -- o + +++ +++

한국 --- --- --- -- o o ++

멕시코 --- --- --- --- o o o

뉴질랜드 o o - o o o o

노르웨이 --- --- --- --- -- o o

폴란드 o o o ++ ++ ++ +++

포르투갈 o o o o + + +

스페인 - - o o o o o

스웨덴 --- --- - o o ++ +

스위스 o o + +++ ++ ++ ++

미국 o o o o o o o

OECD 전체 --- --- --- - o o ++

OECD 국가별 평균 -- -- o o o ++ +++

비 OECD 국가

브라질 o o o ++ ++ ++ ++

홍콩-중국 o o o o o o o

인도네시아 o o o o o o o

라트비아 +++ +++ +++ +++ +++ +++ ++

리히텐슈타인 o o +++ +++ +++ +++ ++

러시아 +++ +++ +++ +++ +++ +++ +++

태국 - -- -- o o o o

<표 Ⅳ-12> PISA 2000과 PISA 2003의 과학 영역에 대한 백분위 상의 추이 분석

2003이 2000보다 높음 2003이 2000보다 낮음 차이 없음

90% 신뢰 수준 + - o

95% 신뢰 수준 ++ --

99% 신뢰 수준 +++ ---


- 167 -

체 13개국(OECD회원국 9개, 비회원국 4개)의 PISA 2003 과학 소양 성취

도 평균이 PISA 2000보다 통계 으로 유의미하게 상승하 다. 이들 13개국은 벨

기에, 체코, 핀란드, 랑스, 독일, 그리스, 이탈리아, 폴란드, 스 스(이상 OECD

회원국), 라질, 라트비아, 리히텐슈타인, 러시아 연방(이상 OECD 비회원국) 등

이다. 이 가운데 벨기에, 체코, 핀란드, 랑스, 독일, 이탈리아, 폴란드, 라질

등 7개국에서의 평균 상승은 상 4분 (즉, 상 75%, 90% 95%)에 속하는

학생들의 성취도 개선에서 비롯된 것으로 보인다.

한편, [그림 Ⅳ-4]에서 볼 수 있듯이, 우리나라를 포함하여 오스트리아, 캐나다,

멕시코, 노르웨이 등 5개국은 PISA 2000과 PISA 2003의 과학 소양 성취도를

비교할 때 평균이 통계 으로 유의미하게 하락하 다(신뢰도 95% 수 ). 우리나

라의 평균값이 하락한 원인을 살펴보면, 상 5% 수 인 학생들의 성취도는

PISA 2003에서 더 높아진 반면에, 하 25% 수 이하인 학생들의 성취도가 상

당히 떨어져서, 반 인 평균값 하락을 래하 다. 이러한 경향은 일본과 스웨

덴에서도 나타났다(<표 Ⅳ-12> 참조).

2 ) 과 학 문 항 수 에 서의 추 이 분 석

PISA 2003 과학 역 문항 PISA 2000으로부터 선정된 가교 문항 25개에

하여 PISA 2000과 PISA 2003에서의 정답률 차이를 나타내면 <표 Ⅳ-13>과

같다. <표 Ⅳ-13>에서 볼 수 있듯이, 국내 수 에서 PISA 2000과 PISA 2003에

서 유의미한 정답률 차이를 나타내는 문항은 총 13개 문항이다. 이 7개 문항

(회색 음 )은 PISA 2000과 비교할 때 PISA 2003에서 정답률이 유의미하게 하

락하 고, 6개 문항(진한 회색 음 )은 PISA 20003의 정답률이 유의미하게 상승

하 다.

PIS

A 2

003 결

과 분

석 연

구

- 16

8 -

과제

문항

ID

내 용

과 정

유 형

PIS

A 2

003 결

과PIS

A 2

000 결

과정

답률

차이

전체

여학

생남

학생

차이

(여-남

)

전체

여학

생남

학생

차이

(여-남

)전

체여

학생

남학

생사

례수

정답

률사

례수

정답

률사

례수

정답

률사

례수

정답

률사

례수

정답

률사

례수

정답

률

온실

S114Q

03

E3

O1668

61.6

680

61.9

988

61.3

0.6

1096

69.5

483

63.2

612

74.5

-11.4

**-8.0

**-1.2

-13.2

**

S114Q

04

E3

O1664

48.3

679

49.1

985

47.8

1.3

1093

58.2

482

54.7

610

61.2

-6.5

*-9.9

**-5.6

*-13.3

**

S114Q

05

E2

O1663

31.7

678

33.2

985

30.7

2.5

1093

38.9

482

38.8

610

39.0

-0.2

-7.2

**-5.6

*-8.4

**

복제

S128Q

01

B1

M1670

67.6

698

60.9

972

72.4

-11.5

**1639

66.4

729

62.0

909

70.0

-8.0

**1.2

-1.1

2.5

S128Q

02

B1

M1670

32.9

698

30.1

972

35.0

-4.9

*1634

26.9

724

25.6

909

28.1

-2.5

6.0

**4.5

6.9

**

S128Q

03

B2

C1670

50.6

698

52.0

972

49.6

2.4

1634

39.9

724

41.7

909

38.5

3.2

10.7

**10.3

**11.1

**

낮의

길

이S129Q

01

E1

M1672

62.9

699

54.1

973

69.2

-15.1

**1091

61.5

489

54.2

601

67.4

-13.2

**1.4

-0.1

1.8

S129Q

02

E1

O1671

22.9

698

18.2

973

26.2

-8.0

**1087

22.4

487

19.9

599

24.4

-4.5

*0.5

-1.7

1.8

주파

수

맞추

기S131Q

02

B3

O1670

59.1

698

59.6

972

58.7

0.9

1633

65.3

724

66.4

908

64.4

2.0

-6.2

**-6.8

**-5.7

*

S131Q

04

B2

O1668

25.8

697

24.0

971

27.1

-3.1

1596

27.2

711

26.2

884

28.1

-1.9

-1.4

-2.2

-1.0

실험

연구

S133Q

01

T2

M1671

77.4

683

78.6

988

76.5

2.1

1099

75.4

483

76.4

615

74.6

1.8

2.0

2.2

1.9

S133Q

03

T3

M1670

41.7

682

45.8

988

38.9

6.9

**1097

48.1

483

50.7

613

46.0

4.7

-6.5

**-5.0

-7.1

**

S133Q

04

T3

C1669

57.6

681

54.2

988

59.9

-5.7

*1096

55.6

483

53.4

612

57.2

-3.8

2.0

0.8

2.7

의복

S213Q

01

T2

C1660

45.0

676

46.9

984

43.7

3.2

1091

41.2

482

41.7

608

40.8

0.9

3.9

*5.2

2.9

S213Q

02

T1

M1657

87.5

675

85.5

982

88.8

-3.3

*1089

86.4

481

84.0

608

88.3

-4.3

*1.0

1.5

0.5

반도

지역

S252Q

01

E3

M1680

54.6

685

52.0

995

56.5

-4.5

1644

55.2

733

54.8

911

55.5

-0.7

-0.6

-2.9

0.9

S252Q

02

E3

M1676

56.1

684

54.7

992

57.1

-2.4

1642

73.0

733

74.9

909

71.4

3.5

-16.9

**-20.2

**-14.3

**

S252Q

03

E3

C1676

78.5

684

76.8

992

79.6

-2.9

1639

73.4

732

73.8

907

73.1

0.7

5.1

**3.0

6.5

**

숟가

락S256Q

01

T1

M1668

93.7

697

95.3

971

92.5

2.8

*1096

93.5

483

94.6

612

92.8

1.8

0.1

0.6

-0.3

조류

S268Q

01

B2

M1648

83.3

689

82.2

959

84.1

-1.9

1084

82.5

486

80.9

597

83.8

-2.9

0.8

1.3

0.3

S268Q

02

B2

O1633

49.3

686

44.2

947

53.0

-8.8

**1081

52.9

483

51.1

597

54.4

-3.3

-3.6

-7.0

*-1.4

S268Q

06

B1

M1632

70.6

685

63.5

947

75.7

-12.2

**1079

66.7

481

61.3

597

71.0

-9.7

**3.9

*2.2

4.7

*

지구

의

기온

S269Q

01

E1

O1653

70.9

693

63.5

960

76.3

-12.8

**1643

76.4

732

71.7

910

80.1

-8.4

**-5.5

**-8.2

**-3.9

*

S269Q

03

E1

O1649

53.1

689

45.1

960

58.8

-13.6

**1641

47.4

731

42.5

909

51.3

-8.7

**5.6

**2.6

7.5

**

S269Q

04

T1

C1648

54.4

689

44.0

959

61.8

-17.9

**1641

52.0

731

40.1

909

61.6

-21.5

**2.3

3.9

0.2

* p<.0

5,

** p

<.0

1

<표

Ⅳ-13> 과

학 영

역 추

이 분

석:

PIS

A 2

000과

PIS

A 2

003의

평균

정답

률


- 169 -

가) PISA 2000에 비해 PISA 2003에서 정답률이 유의미하게 하락한 문항

PISA 2000과 비교할 때 PISA 2003에서 정답률이 유의미하게 하락한 문항은 7

개로, 온실 과제의 3개 문항(S114Q03, S114Q04, S114Q05), 주 수 맞추기 과제

의 개방형 서술형 문항(S131Q02), 실험 연구 과제의 선택형 문항(S133Q03), 반도

지역 과제의 선택형 문항(S252Q02), 지구의 기온 과제의 개방형 서술형 문항

(S269Q01) 등이다.

PISA 2000과 비교할 때 PISA 2003에서 정답률이 유의미하게 하락한 이들 7개

문항의 유형을 살펴보면, 7개 문항 5개 문항이 지구 환경 과학 역에 속하

며, 5개 문항이 개방형 서술형 문항이고, 부분의 문항이 과학 과정3(과학

증거 결론 해석하기)에 해당한다. 따라서 우리나라 학생들은 PISA 2000에 비

해 PISA 2003에서 지구 환경 과학 역과 지문에 제시된 과학 증거나 결론을

해석하여 답안을 서술하는 문항에서 정답률이 떨어졌음을 알 수 있다. 특히 문항

의 지문이 장문인 경우 우리나라 학생들의 무응답률과 을 받은 비율이 증가

한 것을 알 수 있다.

나) PISA 2000에 비해 PISA 2003에서 정답률이 유의미하게 상승한 문항

PISA 2000과 비교할 때 PISA 2003에서 정답률이 유의미하게 상승한 문항은 6

개로, 복제 과제의 2개 문항(S128Q02, S128Q03), 의복 과제의 복합 선택형 문항

(S213Q01), 조류 과제의 선택형 문항(S268Q06), 지구의 기온 과제의 개방형 서술

형 문항(S269Q03) 등이다.

PISA 2000과 비교할 때 PISA 2003에서 정답률이 유의미하게 상승한 이들 6개

문항 2개 문항이 선택형, 3개 문항이 복합 선택형, 1개 문항이 개방형 서술형

문항이었다. 한 6개 문항 3개 문항이 생명 건강 과학 역의 문항이었다.

따라서 우리나라 학생들은 PISA 2000에 비해 PISA 2003에서는 생명 건강 과학

역과 제시된 진술문의 진 를 단하는 복합 선택형 문항에서 다소 강세를 보

음을 알 수 있다.

라 . 과 학 성취 도 의 성별 차 이

여기서는 PISA 2003 과학 역에서 나타난 남녀 학생의 성별 차이를 국내


- 170 -

국제 수 에서 살펴본다. 먼 국내 국제 수 에서 반 인 성별 차이를 살

펴본 후, PISA 2003 과학 평가틀을 심으로 문항 수 에서 성별 정답률 차이를

논의하고자 한다.


PISA 2003 참가국의 과학 소양 성취도에서 여학생과 남학생의 차이를 <표

Ⅳ-14>에 성별 차이가 큰 순 로 정리하여 나타내었다. 과학 소양 성취도에

서 남학생이 여학생보다 평균 수가 통계 으로 유의미하게 높게 나타난 나라

는 리히텐슈타인(26 차이), 한국(18 차이), 덴마크(17 차이), 뉴질랜드(16

차이), 슬로바키아(15 차이), 룩셈부르크(13 차이), 그리스(12 차이), 캐나다

(11 차이), 스 스(10 차이), 러시아(9 차이), 폴란드(7 차이), 포르투갈(6

차이) 등 12개국이다. 우리나라는 남학생의 과학 성취도 평균이 여학생보다

18 이나 높아서 PISA 2003 참가국 리히텐슈타인에 이어서 두 번째로 성별

성취도 차이가 큰 국가로 나타났다.

이와는 반 로 여학생이 남학생보다 과학 소양 평균 수가 유의미하게 높

게 나타난 나라는 아이슬란드(10 차이), 튀니지(10 차이), 핀란드(6 차이)

등 3개국이다. 이들 15개국을 제외한 나머지 참가국에서는 의미있는 남녀 차이가

나타나지 않았다. 한편, 체 과학 성취도 평균에서 우리나라보다 높은 수를

기록한 핀란드(여학생이 6 더 높음), 일본(남학생이 4 더 높음), 홍콩(여학생

이 3 더 높음)의 경우에는 남녀 성별 차이가 거의 없거나, 오히려 여학생의 평

균이 남학생보다 더 높게 나타났다.


- 171 -

순위 국가

남학생 여학생 점수 차이

평균 (표준편차) 평균 (표준편차) 차이

1 리히텐슈타인 538 (108) 512 (96) 26 *

2 한국 546 (102) 527 (98) 18 *

3 덴마크 484 (103) 467 (100) 17 *

4 뉴질랜드 529 (107) 513 (101) 16 *

5 슬로바키아 502 (104) 487 (100) 15 *

6 룩셈부르크 489 (108) 477 (98) 13 *

7 그리스 487 (105) 475 (96) 12 *

8 캐나다 527 (104) 516 (95) 11 *

9 스위스 518 (110) 508 (105) 10 *

10 멕시코 410 (89) 400 (84) 9 *

10 러시아 494 (105) 485 (94) 9 *

12 마카오-중국 529 (88) 521 (88) 8

13 폴란드 501 (106) 494 (99) 7 *

14 포르투갈 471 (98) 465 (89) 6 *

14 이탈리아 490 (114) 484 (101) 6

14 브라질 393 (102) 387 (95) 6

14 독일 506 (114) 500 (108) 6

14 체코 526 (101) 520 (100) 6

19 네덜란드 527 (100) 522 (97) 5

19 미국 494 (105) 489 (98) 5

19 스웨덴 509 (108) 504 (105) 5

22 일본 550 (116) 546 (103) 4

22 우루과이 441 (113) 436 (105) 4

22 스페인 489 (105) 485 (96) 4

25 영국 520 (105) 517 (101) 3

26 아일랜드 506 (94) 504 (92) 2

26 노르웨이 485 (108) 483 (99) 2

28 인도네시아 396 (67) 394 (69) 1

29 터키 434 (98) 434 (93) 0

29 벨기에 509 (111) 509 (103) 0

29 프랑스 511 (115) 511 (107) 0

29 호주 525 (107) 525 (97) 0

33 헝가리 503 (101) 504 (94) -1

34 오스트리아 490 (102) 492 (92) -3

34 홍콩-중국 538 (100) 541 (87) -3

36 라트비아 487 (97) 491 (89) -4

37 세르비아 434 (86) 439 (79) -5

38 핀란드 545 (95) 551 (86) -6 *

39 태국 425 (83) 433 (80) -8

40 튀니지 380 (89) 390 (86) -10 *

40 아이슬란드 490 (100) 500 (91) -10 *

OECD 전체 499 (112) 493 (106) 6 *

OECD 국가별 평균 503 (109) 497 (102) 6 *

* p<.05

※ 정적 표시는 남학생의 과학 성취도 평균이 여학생보다 더 높은 경우이며, 부적 표시(-)는 여학생의 평균이

더 높은 경우임.

<표 Ⅳ-14> 과학적 소양 성취도 평균의 국가별 성별 차이


- 172 -

-40

-20

0

20

40

리히

텐슈

타인

한국

덴마

크

뉴질

랜드

슬로

바키

아

룩셈

부르

크

그리

스

캐나

다

스위

스

멕시

코

러시

아

마카

오-중

국

폴란

드

포르

투갈

이탈

리아

독일

체코

미국

스웨

덴

일본

우루

과이

스페

인

아일

랜드

노르

웨이

인도

네시

아

터키

브라

질

프랑

스

호주

벨기

에

헝가

리

오스

트리

아

홍콩

-중국

라트

비아

세르

비아

핀란

드

태국

튀니

지

아이

슬란

드

OE

CD

평균

네덜

란드

점수 차이

남학생 우수

여학생 우수

[그림 Ⅳ-5]는 PISA 2000과 PISA 2003의 과학 소양 성취도 평균에서의 남

녀 차이를 비교하여 나타낸 것이다. [그림 Ⅳ-5]에서 볼 수 있듯이, 우리나라는

PISA 2000과 마찬가지로 PISA 2003에서도 남학생의 과학 소양 성취도 평균이

여학생들보다 훨씬 높은 것으로 나타났다.

PISA 2003 PISA 2000

※PISA 2000과 PISA 2003에 모두 참여한 국가만 비교함.

※통계적으로 유의미한 차이는 진하게 표시함.

[그림 Ⅳ-5] PISA 2000과 PISA 2003의 과학적 성취도의 성별 차이

PISA 2000과 마찬가지로 PISA 2003 과학 성취도에서도 모든 참가국에서 아주

작은 성별 차이가 나타났다. 읽기 역에서는 여학생이 남학생보다 훨씬 더 높은

성취도를 나타낸 반면에 과학 역에서는 부분의 나라에서 성별 성취도 차이

는 작은 것으로 나타났다. 따라서 과학 역에서 남학생들의 성취도가 여학생들

보다 높다는 일반 인 신념은 PISA 결과에서는 지지되지 않는다.

성취도를 숙달 수 별로 구분하지 않는 과학 소양 역의 수 분포를 살펴

보는 유용한 방법 하나는 체 평균 수에서 400 미만(즉, OECD 평균으

로부터 1 표 편차 낮음)과 600 을 과하는(즉, OECD 평균보다 1 표 편차

수차이


- 173 -

높음) 수를 받은 학생들의 백분율을 검하는 것이다. 체 학생의 2/3 정도는

평균 수 400에서 600 사이에 분포하며, 각각 1/6 정도의 학생들이 이들 양

극단에 포함된다. 최소 수 의 성별 격차를 기록한 PISA 2000 과학 역 분석

결과와 마찬가지로, 400 미만의 수를 기록한 남학생의 비율과 여학생의 비율

차이는 OECD 국가들의 경우 5% 미만이어서 매우 작은 차이를 나타내었다. 600

을 넘는 수를 기록한 남녀 학생의 비율 차이도 역시 5% 미만으로서 매우 작

은 것으로 나타났다. OECD 국가들을 통틀어서, 과학 소양 수에서 400 미

만을 기록한 학생은 18% 으며, 600 을 넘는 수를 기록한 학생도 역시 18%

를 차지하 다.

2 ) 과 학 평 가틀 에 따 른 성별 차 이

<표 Ⅳ-8>에서 볼 수 있듯이, 과학의 내용 역별로 여학생과 남학생의 정답

률 차이를 살펴보면 국내 수 에서는 세 역 모두에서 남학생이 여학생보다 높

은 정답률을 나타낸다. 국제 수 에서는 기술 과학 역과 지구 환경 과학 역

에서 남학생의 정답률이 여학생의 정답률보다 높은 것으로 나타났다. 국내 수

에서는 지구 환경 과학 역의 경우 남학생과 여학생의 정답률 차이가 5.8%로

가장 크며, 남학생이 강세를 나타내었다. 이어서 기술 과학 역에서 3.5%, 생명

건강 과학 역에서 3.0% 정도 남학생의 정답률이 여학생보다 높은 것으로 나타

났다. 특히 생명 건강 과학 역의 경우, 국제 평균 정답률을 비교해 보면 여학

생의 정답률이 남학생의 정답률보다 1.2% 정도 더 높게 나타나는데 반하여, 우

리나라 여학생은 남학생보다 3.5% 정도 더 낮은 정답률을 기록하 다.

과학 과정별로 남학생과 여학생의 정답률 차이를 살펴보면 <표 Ⅳ-9>에서

볼 수 있듯이, 국내 수 에서는 세 가지 과정 모두에서 남학생이 여학생보다 높

은 정답률을 기록하 다. 국제 수 에서는 과정1에서 남학생의 정답률이 여학생

의 정답률보다 더 높은 것으로 나타났다. 국내 국제 수 에서 여학생과 남학

생의 정답률 차이가 가장 큰 것은 과정1로서 국내 수 에서는 8.2%, 국제 수

에서는 4.7%의 정답률 차이로 남학생이 강세를 보 다. 과정2와 과정3의 경우에

국제 수 에서는 여학생이 남학생보다 더 높은 정답률을 기록하 지만, 우리나라

의 경우에는 여학생이 남학생보다 0.3～0.5% 정도 낮은 정답률을 나타내었다

(<표 Ⅳ-9> 참조). 과학 지식에 해당하는 과정1보다 과학 탐구를 나타내는 과정

2와 과정3에서 여학생과 남학생의 정답률 차이가 거의 없다는 은 기존 연구와

도 일치한다(한국교육과정평가원, 2001).


- 174 -

과학 문항 유형별로 남학생과 여학생의 정답률 차이를 살펴보면 <표 Ⅳ-10>

에서 볼 수 있듯이, 국내 국제 수 에서 세 가지 과정 모두 남학생이 여학생

보다 높은 정답률을 기록하 다. 다만 국제 수 에서는 문항 유형별로 남녀 학생

의 정답률 차이가 0.3～1.7% 범 인데 반하여 국내 수 에서는 3.3～4.4%로 그

차이가 다소 크다. 국내 국제 수 에서 여학생과 남학생의 정답률 차이가 가

장 큰 것은 선택형으로서 국내 수 에서는 4.4%, 국제 수 에서는 1.7%의 정답

률 차이로 남학생이 강세를 보 다. 복합 선택형은 선택형과 비슷한 차이를 나타

냈으며, 개방형 서술형의 경우에는 남녀 정답률 격차가 다소 좁 진 것을 알 수

있다(<표 Ⅳ-10> 참조).

3 ) 과 학 문 항 수 에 서의 성별 차 이

여기서는 과학 문항 수 에서의 성별 차이를 (1)국내 국제 수 에서 유의미

한 성별 차이가 나타나는 문항, (2)남학생이 여학생보다 유의미하게 높은 정답률

을 나타내는 문항, (3)여학생이 남학생보다 유의미하게 높은 정답률을 나타내는

문항 등으로 나 어 살펴보고자 한다.

가) 국내 국제 수 에서 유의미한 성별 차이가 나타나는 문항

국내 분석 결과에서 나타난 남녀 차이와 국제 분석 결과에서 나타난 남녀 차

이가 크게 다른 문항은 (1)국제 수 에서는 여학생이 강세를 나타내지만 우리나

라에서는 오히려 여학생이 남학생보다 통계 으로 유의미하게 낮은 정답률을 기

록한 문항, (2)국제 수 에서 여학생의 정답률이 낮아서 유의미한 성차를 나타내

는 문항 , 우리나라에서는 그 차이가 훨씬 더 증폭되어 나타나는 문항으로 구

분해 볼 수 있다.

국제 수 에서는 여학생이 강세를 나타내지만 우리나라에서는 오히려 여학생

이 남학생보다 통계 으로 유의미하게 낮은 정답률을 기록한 문항은 복제 과제

의 2개 문항(S128Q01, S128Q02), 실험연구 과제의 복합 선택형 문항(S133Q04),

조류 과제의 개방형 서술형 문항(S268Q02) 등이다(<표 Ⅳ-15> 참조).


- 175 -

과제 문항 ID내

용

과

정

유

형

PISA 2003 국내 결과 PISA 2003 국제 결과

전체 여학생 남학생 차이(여-남)

전체 여학생 남학생 차이(여-남)정답률 정답률 정답률 정답률 정답률 정답률

복제S128Q01 B 1 M 67.6 60.9 72.4 -11.5 ** 61.2 61.4 61.0 0.4

S128Q02 B 1 M 32.9 30.1 35.0 -4.9 * 47.6 47.8 47.5 0.4

낮의

길이

S129Q01 E 1 M 62.9 54.1 69.2 -15.1 ** 42.1 37.6 46.9 -9.2 **

S129Q02 E 1 O 22.9 18.2 26.2 -8.0 ** 17.4 15.2 19.7 -4.6 **

실험

연구S133Q04 T 3 C 57.6 54.2 59.9 -5.7 * 45.8 47.3 44.3 2.9 **

조류S268Q02 B 2 O 49.3 44.2 53.0 -8.8 ** 36.2 37.0 35.3 1.7 **

S268Q06 B 1 M 70.6 63.5 75.7 -12.2 ** 53.3 49.6 57.1 -7.5 **

지구의

기원

S269Q01 E 1 O 70.9 63.5 76.3 -12.8 ** 56.5 52.8 60.3 -7.5 **

S269Q03 E 1 O 53.1 45.1 58.8 -13.6 ** 38.3 35.6 41.1 -5.4 **

S269Q04 T 1 C 54.4 44.0 61.8 -17.9 ** 32.9 26.6 39.4 -12.8 **

물

S304Q01 T 1 O 64.0 59.8 66.9 -7.1 ** 42.2 40.7 43.8 -3.0 **

S304Q02 T 1 M 72.0 65.6 76.6 -11.0 ** 58.4 53.9 63.2 -9.4 **

S304Q03b T 1 O 52.8 49.2 55.3 -6.1 * 45.7 44.4 47.1 -2.7 **

* p < .05, ** p < .01

<표 Ⅳ-15> 국내 및 국제 수준에서 유의미한 성별 차이가 나타난 과학 문항

이러한 4개의 문항 3개 문항이 생명 건강 과학 역의 문항이다. 생명 건강

과학 역의 경우 국제 수 에서는 반 으로 여학생이 강세를 나타냄에도 불

구하고, 우리나라 여학생은 남학생보다 오히려 낮은 정답률을 기록하 다. 4개

문항 3개 문항이 (복합) 선택형임을 고려할 때, 우리나라 여학생은 남학생보

다 선택형 문항에 다소 취약함을 알 수 있다. 한 각 문항별로 여학생이 남학생

보다 특정 분야에서 오개념을 더 많이 지니고 있음을 확인할 수 있었다.

국제 수 에서 여학생의 정답률이 낮아서 유의미한 성별 차이를 나타내는 문

항 , 국내 수 에서는 남녀 학생의 정답률 차이가 훨씬 더 증폭되어 나타나는

것으로는 낮의 길이 과제의 2개 문항(S129Q01, S129Q02), 조류 과제의 선택형

문항(S268Q06), 지구의 기온 과제의 3개 문항(S269Q01, S269Q03, S269Q04), 물

과제의 3개 문항(S304Q01, S304Q02, S304Q03b) 등 9개 문항이다.

이러한 9개 문항 4개 문항이 기술 과학 역에 속하고, 4개는 지구 환경 과

학 역, 나머지 1개는 생명 건강 과학 역에 속하는 문항이며, 9개 문항 모두

가 과학 과정1(과학 상을 기술, 설명, 측하기)에 해당된다. 따라서 우리

나라 여학생은 남학생보다 상 으로 기술 과학이나 지구 환경 과학 역에서

취약하며, 과학 이론이나 개념을 설명하는 과정(과학 과정1)에서 남학생보다

오류를 많이 범하는 것을 알 수 있다.


- 176 -

나) 남학생이 여학생보다 유의미하게 높은 정답률을 나타내는 문항

국내 수 에서는 체 34개 과학 문항 15개 문항, 국제 수 에서는 14개 문

항에서 남학생의 정답률이 여학생의 정답률보다 통계 으로 유의미하게 높은 것

으로 나타났다. 이 가운데 국내 수 과 국제 수 모두에서 남학생의 정답률이

여학생의 정답률보다 유의미하게 높게 나타난 문항은 낮의 길이 과제의 2개 문

항(S129Q01, S129Q02), 의복 과제의 선택형 문항(S213Q02), 조류 과제의 선택형

문항(S268Q06), 지구의 기온 과제의 3개 문항(S269Q01, S269Q03, S269Q04), 물

과제의 3개 문항(S304Q01, S304Q02, S304Q03b), 조력 에 지 과제의 복합 선택

형 문항(S327Q01) 등이다(<표 Ⅳ-16> 참조).

과제 문항 ID내

용

과

정

유

형




복제S128Q01 B 1 M 67.6 60.9 72.4 -11.5 ** 61.2 61.4 61.0 0.4

S128Q02 B 1 M 32.9 30.1 35.0 -4.9 * 47.6 47.8 47.5 0.4

낮의

길이

S129Q01 E 1 M 62.9 54.1 69.2 -15.1 ** 42.1 37.6 46.9 -9.2 **

S129Q02 E 1 O 22.9 18.2 26.2 -8.0 ** 17.4 15.2 19.7 -4.6 **

실험

연구S133Q04 T 3 C 57.6 54.2 59.9 -5.7 * 45.8 47.3 44.3 2.9 **

의복 S213Q02 T 1 M 87.5 85.5 88.8 -3.3 * 72.1 69.2 75.1 -6.0 **

반도

지역S252Q01 E 3 M 54.6 52.0 56.5 -4.5 47.6 45.1 50.3 -5.3 **

조류S268Q02 B 2 O 49.3 44.2 53.0 -8.8 ** 36.2 37.0 35.3 1.7 **

S268Q06 B 1 M 70.6 63.5 75.7 -12.2 ** 53.3 49.6 57.1 -7.5 **

지구의

기온

S269Q01 E 1 O 70.9 63.5 76.3 -12.8 ** 56.5 52.8 60.3 -7.5 **

S269Q03 E 1 O 53.1 45.1 58.8 -13.6 ** 38.3 35.6 41.1 -5.4 **

S269Q04 T 1 C 54.4 44.0 61.8 -17.9 ** 32.9 26.6 39.4 -12.8 **

물

S304Q01 T 1 O 64.0 59.8 66.9 -7.1 ** 42.2 40.7 43.8 -3.0 **

S304Q02 T 1 M 72.0 65.6 76.6 -11.0 ** 58.4 53.9 63.2 -9.4 **

S304Q03b T 1 O 52.8 49.2 55.3 -6.1 * 45.7 44.4 47.1 -2.7 **

우유 S326Q04 B 1 C 33.0 33.1 32.9 0.2 20.8 20.0 21.7 -1.7 **

조력

에너지S327Q01 E 1 C 69.8 64.5 73.4 -8.9 ** 58.2 52.9 63.7 -10.7 **

* p < .05, ** p < .01

<표 Ⅳ-16> 남학생이 여학생보다 유의미하게 높은 정답률을 나타낸 과학 문항

국내 수 과 국제 수 모두에서 남학생이 여학생보다 강세를 나타내는 이들

11개 문항의 특징을 살펴보면 11개 문항 모두가 과학 과정1에 해당하는 문항

이며, 11개 10개 문항이 기술 과학이나 지구 환경 과학 역에 속한 문항이었


- 177 -

다. 따라서 우리나라 여학생뿐만 아니라 다른 나라 여학생도 과학 과정1에서는

남학생과 비교할 때 상 으로 취약함을 알 수 있다. 한 생명 건강 과학 역

을 제외한 기술 과학이나 지구 환경 과학 역에서는 여학생이 남학생보다 다소

취약함을 알 수 있다. 나아가, PISA 2000과 마찬가지로, 우리나라 남학생이 여학

생보다 그래 해석 등과 같은 시각화와 련된 문항에서 강세를 나타내었다(한

국교육과정평가원, 2001).

다) 여학생이 남학생보다 유의미하게 높은 정답률을 나타내는 문항

국내 수 에서는 체 34개 과학 문항 2개 문항, 국제 수 에서는 15개 문

항에서 여학생의 정답률이 남학생의 정답률보다 통계 으로 유의미하게 높은 것

으로 나타났다. 국내 수 과 국제 수 모두에서 여학생의 정답률이 남학생의 정

답률보다 유의미하게 높게 나타난 문항은 실험 연구 과제의 선택형 문항

(S133Q03)과 숟가락 과제의 선택형 문항(S256Q01)이다(<표 Ⅳ-17> 참조).

과제 문항 ID내

용

과

정

유

형




복제 S128Q03 B 2 C 50.6 52.0 49.6 2.4 61.1 64.8 57.3 7.5 **

주파수

맞추기

S131Q02 B 3 O 59.1 59.6 58.7 0.9 43.9 45.0 42.8 2.2 **

S131Q04 B 2 O 25.8 24.0 27.1 -3.1 24.4 24.9 23.8 1.1 **

실험

연구

S133Q01 T 2 M 77.4 78.6 76.5 2.1 58.4 60.6 56.1 4.5 **

S133Q03 T 3 M 41.7 45.8 38.9 6.9 ** 36.4 37.7 35.2 2.5 **

S133Q04 T 3 C 57.6 54.2 59.9 -5.7 * 45.8 47.3 44.3 2.9 **

의복 S213Q01 T 2 C 45.0 46.9 43.7 3.2 39.4 41.4 37.3 4.0 **

반도

지역

S252Q02 E 3 M 56.1 54.7 57.1 -2.4 66.6 68.0 65.1 2.9 **

S252Q03 E 3 C 78.5 76.8 79.6 -2.9 56.5 57.0 56.1 0.9 **

숟가락 S256Q01 T 1 M 93.7 95.3 92.5 2.8 * 86.4 88.2 84.5 3.6 **

조류S268Q01 B 2 M 83.3 82.2 84.1 -1.9 69.1 69.9 68.4 1.6 **

S268Q02 B 2 O 49.3 44.2 53.0 -8.8 ** 36.2 37.0 35.3 1.7 **

물 S304Q03a T 1 O 39.6 38.5 40.3 -1.9 35.2 35.6 34.7 0.9 **

우유S326Q01 B 3 O 63.7 64.6 63.1 1.6 58.1 60.8 55.2 5.6 **

S326Q02 B 3 O 66.8 68.7 65.4 3.3 58.5 60.4 56.5 3.9 **

* p < .05, ** p < .01

<표 Ⅳ-17> 여학생이 남학생보다 유의미하게 높은 정답률을 나타낸 과학 문항

국제 수 에서 여학생이 남학생보다 유의미하게 높은 정답률을 나타낸 15개

문항의 특징을 살펴보면, 15개 문항 7개 문항이 생명 건강 과학, 6개 문항이


- 178 -

기술 과학, 2개 문항이 지구 환경 과학 역에 해당하는 것이다. 한 15개 문항

7개 문항이 과학 과정3에, 6개 문항이 과학 과정2에, 2개 문항이 과학

과정1에 속한 것이다. 문항 유형별로는 15개 문항 6개 문항이 개방형 서술형,

4개 문항이 복합 선택형, 5개 문항이 선택형이다. 따라서 여학생이 남학생보다

상 으로 지구 환경 과학 역보다는 생명 건강 과학이나 기술 과학 역에서

강세를 나타내며, 과학 과정1보다는 과정2나 과정3에서 더 강하다는 것을 알

수 있다. 한 여학생은 선택형 문항보다는 개방형 서술형 문항에서 강세를 나타

내는 것으로 보인다.


- 179 -

V. 학습 심리적 배경과 수학 성취도

학교에서 학습의 부분은 교사에 의해 운 된다. 그러나 학생이 스스로 자신

의 학습을 운 한다면 학습 효과는 더 높아질 것이다. 더구나 학생들이 학교를

졸업하고 나면 스스로 학습을 해야 하기 때문에 스스로 학습을 할 수 있는 능력

을 기르는 것이 필요하다. 이를 해서는 학습 목표를 설정할 수 있는 능력과 자

신의 학습을 계속해서 진행하고 리할 수 있는 능력이 있어야 하며, 필요한 경

우 학습 략을 선택하고, 학습에서의 어려움을 극복할 수 있어야 한다. 따라서

학교 교육은 학생들이 생애에 걸쳐서 스스로 학습할 수 있는 평생 학습자가 될

수 있도록 학습 목표를 스스로 정할 수 있는 자율성과 학습 목표를 달성할 수

있다는 자신감을 가지고 학교를 떠날 수 있도록 학생들을 도와야 한다.

한편 학생들의 교과에 한 흥미는 효과 인 학습을 하여 매우 요하다. 수

학 교과에 흥미를 가진 학생은 수학 학습 동기가 더 높을 것이고, 효과 인 수학

학습자가 되기 하여 필요한 기능들을 개발할 것이다. 이와는 조 으로 수학

을 학습하는 것에 한 불안감은 효과 인 학습에 장애가 될 수 있다. 수학 학습

능력에 하여 불안감을 느끼는 학생은 수학 학습을 기피할 것이고 따라서 효과

인 학습 기능을 탐색하고 개발할 기회를 잃을 수 있다.

학습의 부분이 학교에서 일어나므로 학교의 분 기 한 효과 인 학습 환

경을 형성하는 데 요하다. 학교의 학습 환경으로부터 소외감을 느끼거나 소속

감을 느끼지 못하는 학생은 학습에 어려움을 느끼는 경향이 있는 것으로 나타났

다(OECD, 2004).

교육에서 ‘어떤 나라가 얼마나 잘하고 있는가?’라는 종합 인 평가는 인지

역에서의 성취도와 더불어 정의 , 태도 측면을 함께 살펴보아야 한다. 이러

한 목 을 달성하기 하여 PISA 2003에서는 수학 학습 동기, 수학에서의 자아

련 신념, 수학 학습 략, 학교에 한 학생의 태도 등에 하여 조사하 으며,

PISA 2003의 주 역인 수학 역에서의 성취도와 이들 요인들과의 련을 살펴

보았다. 한 이들 요인들에서 나타나는 성별 차이, 학교에 한 태도와 소속감,

이들과 수학 성취도와의 계를 살펴보았다. 본 장에서 다루고 있는 학습자 특성

역과 각 역에서 측정한 학습자 특성 구인을 요약하면 <표 Ⅴ-1>과 같다.


- 180 -

학습자 특성 영역 학습자 특성 구인

A. 학습 동기 관련 요인들

학습 동기는 학습을 이끄는 추진력이라고

할 수 있다. 학습 동기는 외적인 보상에 의

한 외적 동기와 흥미와 같은 내적인 요소

에 의한 내적 동기로 구분할 수 있다.

1. 수학에 대한 흥미와 즐거움

수학 과목에 대한 흥미와 수학을 학습할 때 느

끼는 즐거움에 대하여 질문하였다. 어떤 교과에

대한 흥미와 즐거움은 학습에 참여하는 강도와

지속성, 학습 전략의 사용, 이해의 깊이 등에 영

향을 미친다.

2. 수학에서의 도구적 동기

좋은 직업을 갖는 데 도움이 될 것이라는 등의

외적 보상에 의해 얼마나 학습 의욕이 생기는지

에 대하여 질문하였다.

B. 수학에서의 자아 관련 신념

학습자들은 자신의 능력과 학습 성향에 대

하여 나름대로의 관점을 형성한다. 이러한

관점들은 학습 목표를 정하고, 학습 전략을

채택하며, 성취를 기대하는 방식에 상당한

영향을 주는 것으로 나타났다(Zimmerman,

1999). 자아 관련 신념은 다음의 두 가지

요소에 의해 설명될 수 있다. 첫째, 어려운

과제를 스스로가 얼마나 잘 처리할 수 있

다고 생각하는가, 즉 자아 효능감과 관련이

있고(Bandura, 1994). 둘째는 자신의 능력

에 대한 믿음, 즉 자아 개념과 관련되어 있

다(Marsh, 1993).

3. 수학에서의 자아 효능감

학습 상황을 효과적으로 조절하기 위한 능력과

어려움을 극복하기 위한 본인의 능력에 대하여

어느 정도 믿고 있는지 질문하였다. 이것은 자발

적으로 문제에 도전하려는 태도와 그러한 문제

를 해결하기 위하여 지속적으로 노력하는 태도

에 영향을 미친다.

4. 수학에서의 자아 개념

자신의 수학 능력에 대한 신념에 대하여 질문하

였다. 자기 자신의 능력에 대한 믿음은 성공적인

학습과 매우 깊은 관련이 있고(Marsh, 1986),

또 그 자체로서 하나의 목표가 되기도 한다.

C. 수학과 관련된 감정적 요인들

감정적인 스트레스에 기인한 수학 공부의

회피는 많은 나라에서 폭넓게 보고되었다.

5. 수학에 대한 불안감

수학을 공부할 때 어느 정도로 무기력함과 감정

적인 스트레스를 느끼는지 질문하였다.

<표 Ⅴ-1> 학습자 특성 영역과 학습자 특성 구인

PISA 2003에서 수집된 학습자 특성은 직 인 측정에 의해 얻어진 것이 아

니라 설문을 통한 학생의 자기 보고를 통하여 수집되었으며22), 설문을 인지하거

나 설문에 반응하는 방법은 나라에 따라 차이가 있을 수 있으므로 PISA 2003의

결과를 해석할 때에 이 같은 을 고려하 다.

22) 학습자 특성 조사를 위한 설문은 ‘매우 동의한다 1’ , ‘동의한다 2’, ‘동의하지 않는다 3’, ‘매우 동의하지 않는다 4’의 4점 척도 문항들로 구성되어 있음

Ⅴ. 학습 심리적 배경과 수학 성취도

- 181 -

학습자 특성 영역 학습자 특성 구인

D. 수학을 공부하기 위한 학습 전략

학습 전략이란 학습 목표를 달성하기 위하

여 선택하는 계획이다. 자기 주도적 학습자

는 학습 전략을 선택하는 능력이 있다(Zi-

mmerman and Martinez-Pons, 1990; B-

rown et al, 1983).

정보처리 기능을 포함하는 인지 전략은 암

기와 정교화 전략을 포함한다. 자신의 학습

을 의식적으로 조절하는 것을 의미하는 초

인지 전략은 통제 전략의 개념 속에 포함

되어 있다.

6. 암기 전략

기억된 지식과 절차의 표상을 포함하는 암기 전

략에 대하여 질문하였다.

7. 정교화 전략

새로운 내용을 이전에 학습한 것과 연결시키기

위한 학습 전략의 사용에 대하여 질문하였다. 다

른 상황에서 학습한 지식이 새로운 내용과 어떻

게 관련이 되는지를 탐색하는 것은 단순한 암기

를 통한 학습보다 깊이 있는 이해를 이끌 수 있

다.

8. 통제 전략

학습한 것을 점검하는 것, 배울 필요가 있는 것

을 공부하는 것 등을 포함하는 학습 전략의 사

용에 대하여 질문하였다. 이런 전략들은 학습 목

표 달성을 위하여 사용되며, PISA에 의하여 측

정되는 학습 방법의 핵심이다.

1. 수 학 학 습 동 기

수학 학습 동기에서는 수학에 한 흥미와 즐거움, 수학에서의 도구 동기를

살펴보았고, 이들 변인과 수학 학업 성취도와의 계를 분석하 다.

가. 수 학 에 한 흥 미 와 즐 거 움

수학은 학생의 미래 생활에 요한 역할을 할 것으로 기 되는 과목이다. 학생

이 학교를 떠나서도 수학과 련된 분야에서 학습을 계속하려면 수학에 하여

흥미와 심을 가지도록 하는 것이 필요하다. 수학에 하여 흥미를 갖고 즐거움

을 느끼게 하는 것, 즉 내면 동기를 유발하는 것은 이해의 깊이뿐만 아니라 학

습 참여의 정도와 지속성에 향을 미친다. 교과에 한 흥미는 일반 인 학습

동기와는 독립 인 것으로 알려져 있다. 를 들어, 수학에 심이 있는 학생의

경우, 수학을 열심히 공부하는 경향을 보이지만, 다른 과목에 해서는 동일한


- 182 -

수 의 열성을 보이지 않을 수도 있다. 따라서 교과에 한 성취도를 분석할 때

는 일반 인 학습 동기가 아닌 해당 교과에 한 흥미도를 고려하는 것이 요

하다. 이러한 분석은 정의 측면에 한 학교 교육의 성과를 단할 수 있는 근

거가 될 수도 있다.

수학에 한 흥미와 즐거움은 PISA 2003 학생 설문지에 포함된 다음의 문항

에 근거하여 산출되었다.

질문. 수학에 대하여 학생 본인이 느끼는 기분에 대한 다음의 진술문들에

대하여 어느 정도 동의합니까?

동의한 비율(%)

한국

평균OECD 평균

a) 수학과 관련된 것을 읽는 것을 좋아한다. 29 31

b) 수학 수업 시간이 기다려진다. 22 31

c) 나는 수학을 좋아하기 때문에 한다. 31 38

d) 수학에서 배우는 것들에 대하여 흥미가 있다. 44 53

<표 Ⅴ-2> 수학에 대한 흥미와 관련된 문항

읽기가 주 역이었던 PISA 2000의 결과에 의하면 학생들은 읽기에 하여 비

교 흥미를 가지고 있었다. 그러나 PISA 2003에서 학생들은 수학에 한 열정

이 약한 것으로 나타났다. 를 들어, OECD 국가 평균을 보면, 약 반 정도인

53%가 수학에서 그들이 배우는 것들에 흥미를 보이고 있는 것으로 보고했고,

38%가 수학을 좋아하기 때문에 한다는 진술문에 동의하거나 강하게 동의하 다.

‘수학 수업 시간이 기다려진다.’라고 답한 학생들은 31%에 불과하 다.

우리나라의 경우, 수학에 한 흥미와 련된 질문 네 개에 하여 동의하거나

매우 동의하는 비율이 OECD 국가 평균보다 낮았다. 특히, ‘수학 수업 시간이 기

다려진다.’에 동의하거나 매우 동의하는 비율은 22%로 OECD 국가 평균인 31%

와 비교 차이가 컸으며, 수학에서 배우는 것들에 하여 흥미가 있다는 진술문

에 동의하거나 매우 동의하는 비율 한 44%로 OECD 국가 평균인 53%보다 낮

았다(<표 Ⅴ-2> 참조).

<표 Ⅴ-3>은 수학에 한 흥미도와 수학에 한 흥미도 수 집단별 수학

수를 나타낸다. 이 표에서는 흥미도에 한 OECD 국가 평균을 0으로, 표 편차

를 1로 하는 표 화 지표를 제시하 다. 수학에 한 흥미도가 양수의 값을 나타

내면 OECD 국가 평균에 비해 흥미도가 높다는 것을 의미하고, 음수의 값을 나

타내면 OECD 국가 평균에 비해 상 으로 흥미가 낮다는 것을 의미한다. 이것


- 183 -

은 어디까지나 OECD 국가 학생의 체 평균에 비추어서 상 인 치를 의미

하는 것이며, 음수의 값이 수학 흥미도가 부정 이라는 의미는 아니다. 수학에

한 흥미도는 학생들의 자기 보고에 의하여 측정되었는데, 흥미도에 한 학생

들의 반응은 각 나라의 문화에 의해 향을 받을 수 있으므로 <표 Ⅴ-3>에서

제시된 표 화 지수를 국제 비교하는 데는 한계가 있다(OECD, 2001).

<표 Ⅴ-3>에 의하면, 우리나라 학생의 수학 흥미도 수 은 평균 -0.12로

OECD 국가 평균보다 흥미가 낮았다. 수학 흥미도를 남녀 학생별로 살펴보면,

남학생은 -0.06, 여학생은 -0.21 여학생의 수학에 한 흥미도가 남학생에 비하

여 매우 낮았으며, 이러한 차이는 통계 으로 유의미하 다. OECD 평균 남녀

학생의 흥미도를 살펴보면, 남학생이 0.10, 여학생이 -0.11로 우리나라와 마찬가

지로 남학생이 여학생에 비하여 수학에 한 흥미가 높았으나 그 차이는 통계

으로 유의미하지 않았다. 아이슬란드, 아일랜드, 포르투갈, 스페인을 제외한 모든

OECD 국가에서 남학생들의 수학에 한 흥미는 여학생들보다 유의미하게 높았다.

우리나라 학생의 수학에 한 흥미도 수 별 수학 수를 살펴보면, 수학에

한 흥미도가 하 25%인 집단은 수학 성취도 수가 500 인 반면 상 25%인

집단은 593 으로 그 차이가 매우 컸으며, 흥미도가 높을수록 성취도 수가 높

아지는 경향이 있었다. 이러한 경향은 정도의 차이는 있지만 부분의 나라에서

거의 유사하게 나타났다. 이는 나라별 차이는 있지만 수학 흥미도와 수학 수간

에 상 계가 있음을 의미한다.

한편, 우리나라와 일본은 수학 성취도는 높지만 수학에 한 흥미도는 낮은 반

면에, 수학에 한 흥미도가 설명하는 수학 성취도 변량은 상 으로 컸다. 우

리나라의 경우 수학에 한 흥미도가 수학 성취도 변량의 약 15.5%를, 일본의

경우에는 약 7.9%를 설명하는 것으로 나타났다.

수학에 한 흥미와 성취도간의 인과 계를 악하는 것은 매우 복잡할 뿐만

아니라 그 계를 단정하기 어렵다. 그러나 교과에 한 흥미와 성취도가 상호

향을 끼친다는 것은 부인하기 어려운 사실이다. 비록 교과에 한 흥미는 학생

과 학교의 사회 배경, 수학에 한 내 동기 등 다른 학습자 특성이 고려되었

을 때는 무시할 정도이지만(OECD, 2004) 수학에 한 흥미를 기르는 것은 그

자체만으로도 요한 교육 목표가 될 수 있다.


- 184 -

순

위국가명

수학에 대한 흥미 지표 수학에 대한 흥미도 수준 집단별 수학 점수 학생 성취도

점수 설명량전체 남학생 여학생차이

(남-여)25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상

평균

(표준 오차)

평균

(표준 오차)

평균

(표준 오차)

평균

(표준 오차)

평균

(표준 오차)

평균

(표준 오차)

평균

(표준 오차)

평균

(표준 오차)

백분율

(표준 오차)

1 튀니지 0.94 (0.02) 1.08 (0.03) 0.81 (0.03) 0.27 (0.03) 350 (3.6) 359 (3.4) 356 (3.6) 374 (3.7) 1.0 (0.40)

2 인도네시아 0.74 (0.02) 0.76 (0.02) 0.71 (0.02) 0.05 (0.02) 371 (6.5) 363 (4.1) 361 (3.9) 351 (4.7) 0.5 (0.46)

3 태국 0.71 (0.01) 0.74 (0.02) 0.70 (0.02) 0.04 (0.02) 419 (3.8) 412 (4.0) 412 (3.9) 425 (4.8) 0.1 (0.13)

4 멕시코 0.58 (0.02) 0.65 (0.02) 0.52 (0.02) 0.13 (0.02) 395 (4.3) 393 (3.9) 389 (4.6) 381 (5.6) 0.4 (0.29)

5 브라질 0.57 (0.02) 0.65 (0.03) 0.50 (0.03) 0.15 (0.03) 375 (4.4) 367 (6.0) 352 (6.0) 346 (6.9) 1.4 (0.64)

6 터키 0.55 (0.03) 0.60 (0.04) 0.49 (0.04) 0.10 (0.04) 401 (4.8) 421 (7.3) 434 (8.8) 452 (10.0) 3.0 (1.01)

7 덴마크 0.41 (0.02) 0.56 (0.02) 0.27 (0.02) 0.29 (0.03) 478 (3.3) 505 (3.9) 532 (4.0) 546 (4.4) 8.8 (1.11)

8 우루과이 0.36 (0.02) 0.41 (0.03) 0.30 (0.03) 0.11 (0.04) 413 (4.6) 414 (4.2) 433 (3.9) 444 (5.1) 2.2 (0.47)

9 러시아 0.25 (0.02) 0.25 (0.03) 0.25 (0.02) 0.01 (0.03) 458 (4.8) 459 (4.3) 475 (5.2) 486 (5.5) 1.3 (0.38)

10 홍콩-중국 0.22 (0.02) 0.35 (0.03) 0.10 (0.02) 0.26 (0.03) 512 (6.1) 539 (5.2) 567 (5.8) 585 (4.5) 9.2 (0.85)

11 포르투갈 0.16 (0.02) 0.17 (0.03) 0.15 (0.02) 0.02 (0.04) 452 (3.7) 462 (3.9) 475 (4.6) 479 (5.3) 1.9 (0.59)

12 마카오-중국 0.13 (0.03) 0.28 (0.04) -0.02 (0.04) 0.30 (0.06) 505 (7.3) 515 (5.8) 539 (6.7) 550 (6.7) 4.2 (1.60)

13 뉴질랜드 0.12 (0.02) 0.23 (0.02) 0.01 (0.03) 0.22 (0.04) 513 (3.5) 519 (3.3) 533 (4.1) 534 (4.0) 1.3 (0.39)

14 스위스 0.12 (0.02) 0.41 (0.02) -0.19 (0.02) 0.60 (0.03) 513 (4.2) 519 (4.6) 538 (4.4) 538 (4.2) 1.2 (0.35)

15 폴란드 0.11 (0.02) 0.16 (0.02) 0.05 (0.02) 0.10 (0.03) 479 (3.1) 478 (3.2) 495 (4.0) 511 (3.9) 2.5 (0.50)

16 그리스 0.10 (0.02) 0.27 (0.03) -0.05 (0.03) 0.32 (0.03) 418 (4.0) 431 (4.9) 459 (4.4) 476 (5.4) 6.7 (0.97)

17 리히텐슈타인 0.09 (0.05) 0.39 (0.06) -0.22 (0.07) 0.61 (0.10) 537 (10.9) 528 (10.9) 534 (11.6) 544 (12.1) 0.1 (0.42)

18 스웨덴 0.09 (0.02) 0.18 (0.03) -0.01 (0.03) 0.19 (0.04) 476 (2.5) 499 (3.6) 522 (4.1) 543 (4.6) 8.4 (1.07)

19 이탈리아 0.07 (0.02) 0.12 (0.03) 0.02 (0.03) 0.10 (0.04) 450 (3.6) 462 (3.8) 481 (4.4) 471 (4.5) 1.0 (0.35)

20 라트비아 0.05 (0.02) 0.12 (0.02) -0.02 (0.02) 0.14 (0.03) 475 (4.5) 474 (4.9) 485 (4.9) 501 (6.4) 1.8 (0.57)

21 프랑스 0.04 (0.02) 0.17 (0.03) -0.06 (0.02) 0.23 (0.03) 487 (3.4) 500 (3.1) 526 (4.0) 537 (4.1) 4.9 (0.85)

22 독일 0.04 (0.02) 0.25 (0.03) -0.16 (0.03) 0.41 (0.04) 493 (4.9) 510 (3.9) 521 (4.4) 524 (4.7) 1.4 (0.46)

23 미국 0.04 (0.02) 0.13 (0.03) -0.04 (0.02) 0.17 (0.03) 472 (3.2) 486 (3.9) 484 (4.1) 494 (4.9) 0.7 (0.28)

24 슬로바키아 0.03 (0.02) 0.10 (0.02) -0.04 (0.02) 0.14 (0.03) 488 (3.9) 492 (4.5) 504 (4.0) 513 (5.1) 1.2 (0.44)

25 호주 0.01 (0.02) 0.12 (0.02) -0.10 (0.02) 0.22 (0.02) 502 (3.3) 517 (2.5) 535 (2.6) 547 (3.0) 3.5 (0.49)

26 캐나다 -0.01 (0.01) 0.08 (0.02) -0.10 (0.02) 0.18 (0.02) 511 (2.0) 527 (2.1) 543 (2.8) 564 (2.5) 5.8 (0.58)

27 아일랜드 -0.05 (0.02) -0.03 (0.03) -0.07 (0.03) 0.04 (0.04) 482 (3.3) 499 (3.3) 507 (3.6) 524 (4.1) 3.8 (0.79)

28 세르비아 -0.06 (0.02) 0.03 (0.03) -0.14 (0.03) 0.17 (0.04) 444 (4.1) 437 (4.1) 447 (5.4) 434 (5.4) 0.2 (0.19)

29 스페인 -0.07 (0.02) -0.06 (0.02) -0.08 (0.02) 0.03 (0.03) 460 (2.8) 479 (2.8) 494 (3.7) 511 (4.1) 5.1 (0.83)

30 아이슬란드 -0.11 (0.02) -0.08 (0.02) -0.15 (0.03) 0.07 (0.04) 477 (3.1) 507 (3.6) 531 (3.7) 547 (3.2) 8.6 (1.00)

31 한국 -0.12 (0.02) -0.06 (0.03) -0.21 (0.03) 0.16 (0.04) 500 (3.9) 520 (4.0) 557 (4.6) 593 (3.8) 15.5 (1.05)

32 벨기에 -0.17 (0.02) -0.07 (0.02) -0.27 (0.02) 0.20 (0.03) 514 (3.2) 533 (3.3) 544 (3.4) 554 (3.5) 1.9 (0.41)

33 노르웨이 -0.17 (0.02) -0.03 (0.03) -0.30 (0.03) 0.26 (0.04) 447 (3.1) 481 (3.3) 512 (4.0) 544 (3.6) 16.2 (1.30)

34 체코 -0.19 (0.02) -0.09 (0.02) -0.29 (0.02) 0.21 (0.03) 505 (3.4) 509 (4.1) 524 (4.8) 552 (5.0) 3.9 (0.77)

35 네덜란드 -0.20 (0.02) -0.05 (0.03) -0.35 (0.03) 0.30 (0.03) 525 (4.0) 541 (4.7) 548 (4.0) 559 (4.9) 2.1 (0.63)

36 헝가리 -0.21 (0.02) -0.16 (0.02) -0.27 (0.02) 0.11 (0.03) 486 (3.5) 482 (3.9) 484 (4.3) 509 (4.9) 0.9 (0.42)

37 핀란드 -0.24 (0.02) -0.09 (0.02) -0.40 (0.02) 0.31 (0.03) 511 (2.6) 536 (2.5) 550 (2.8) 583 (3.4) 11.2 (1.11)

38 룩셈부르크 -0.26 (0.02) -0.08 (0.02) -0.43 (0.02) 0.35 (0.03) 485 (2.6) 489 (3.1) 498 (2.9) 503 (3.5) 0.6 (0.28)

39 오스트리아 -0.28 (0.02) -0.08 (0.03) -0.49 (0.02) 0.42 (0.04) 495 (3.9) 503 (3.4) 512 (5.0) 520 (5.3) 1.0 (0.43)

40 일본 -0.39 (0.03) -0.25 (0.03) -0.51 (0.03) 0.26 (0.04) 494 (4.7) 531 (4.6) 543 (5.0) 572 (5.9) 7.9 (1.21)

OECD 전체 0.04 (0.01) 0.14 (0.01) -0.05 (0.01) 0.19 (0.01) 483 (1.3) 492 (1.3) 495 (1.6) 494 (1.9) 0.3 (0.07)

OECD 국가별 평균 0.00 (0.00) 0.10 (0.00) -0.11 (0.01) 0.21 (0.01) 486 (0.7) 498 (0.7) 509 (0.9) 515 (1.1) 1.5 (0.11)

영국 0.00 (0.02) 0.11 (0.02) -0.09 (0.02) 0.19 (0.03) 492 (3.8) 503 (3.5) 514 (3.6) 524 (3.7) 1.9 (0.43)

<표 Ⅴ-3> 수학에 대한 흥미와 수학 성취도 점수

※흥미 지표에서의 굵은 글씨는 남녀 차이가 95% 신뢰 수준에서 통계적으로 유의미함을 의미함.※수학 점수에서의 굵은 글씨는 25% 이하 평균과 75% 이상 평균 차이가 95% 신뢰 수준에서 통계적으로

유의미함을 의미함.


- 185 -

나 . 수 학 에 서의 도 구 동 기

내 동기인 수학에 한 흥미도 조사와 함께 PISA 2003에서는 도구 동기

와 수학 성취도의 계를 살펴보았다.

수학에 한 도구 동기는 PISA 2003 학생 설문지에 포함된 다음의 문항에

근거하여 산출되었다.

질문. 수학에 대하여 학생 본인이 느끼는 기분에 대한 다음의 진술문들에

대하여 어느 정도 동의합니까?

동의한 비율(%)

한국

평균

OECD

평균

a) 수학을 열심히 하는 것은 내가 장래에 하고자 하는 일을 도울 수

있기 때문에 가치가 있다.57 75

b) 수학을 배우는 것은 내가 나중에 공부하려는 과목에 도움이 되기

때문에 중요하다.60 78

c) 수학은 내가 나중에 공부하고 싶은 것들을 위해 필요하므로 중요

한 과목이다. 58 66

d) 내가 직업을 얻는데 도움이 되는 많은 것들을 수학에서 배울 수

있을 것이다. 46 70

<표 Ⅴ-4> 수학에 대한 도구적 동기와 관련된 문항

<표 Ⅴ-4>는 수학에 한 도구 동기를 조사하기 한 질문에 한 반응을

나타낸다. 먼 OECD 국가 평균을 보면, ‘수학을 열심히 하는 것은 내가 장래에

하고자 하는 일을 도울 수 있기 때문에 가치가 있다.’는 진술문에는 약 75%가,

‘수학을 배우는 것은 내가 나 에 공부하려는 과목에 도움이 되기 때문에 요하

다.’는 진술문에는 약 78%가, ‘수학은 내가 나 에 공부하고 싶은 것들을 해

필요하므로 요한 과목이다.’라는 진술문에는 약 66%가, ‘내가 직업을 얻는데

도움이 되는 많은 것들을 수학에서 배울 수 있을 것이다.’라는 진술문에는 약

70%가 동의하거나 매우 강하게 동의하 다. 우리나라 학생들이 이들 네 가지 질

문에 해서 동의하거나 강하게 동의한 비율은 OECD 국가 평균과 비교할 때

매우 낮았다. 즉, 우리나라 학생들은 도구 동기가 낮은 것으로 나타났다.

<표 Ⅴ-5>는 수학에 한 도구 동기와 수학에 한 도구 동기 수 집단

별 수학 수를 나타낸다. 수학에 한 흥미도에서와 마찬가지로 이 표에서도 도

구 동기에 한 OECD 국가 평균을 0으로, 표 편차를 1로 하는 표 화 지표

를 제시하 다.


- 186 -

순

위국가명

수학에 대한 도구적 동기 지표 수학에 대한 도구적 동기 수준 집단별 수학 점수 학생의

성취도 점수

설명량전체 남학생 여학생

차이

(남-여)25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상

평균

(표준 오차)

평균

(표준 오차)

평균

(표준 오차)

평균

(표준 오차)

평균

(표준 오차)

평균

(표준 오차)

평균

(표준 오차)

평균

(표준 오차)

백분율

(표준오차)

1 멕시코 0.58 (0.02) 0.59 (0.02) 0.57 (0.02) 0.02 (0.03) 382 (5.4) 388 (4.0) 388 (4.6) 390 (4.9) 0.3 (0.24)

2 튀니지 0.52 (0.02) 0.61 (0.02) 0.43 (0.03) 0.18 (0.03) 339 (3.0) 358 (3.1) 356 (3.4) 386 (4.0) 3.1 (0.61)

3 태국 0.49 (0.01) 0.41 (0.02) 0.55 (0.02) -0.14 (0.02) 412 (4.1) 411 (4.0) 419 (3.9) 426 (4.6) 0.6 (0.34)

4 브라질 0.48 (0.02) 0.52 (0.03) 0.44 (0.03) 0.07 (0.03) 383 (7.8) 361 (6.0) 349 (4.5) 343 (6.3) 2.4 (0.84)

5 인도네시아 0.46 (0.01) 0.44 (0.02) 0.47 (0.02) -0.04 (0.02) 362 (5.6) 370 (4.6) 361 (4.0) 352 (4.6) 0.3 (0.25)

6 덴마크 0.37 (0.02) 0.57 (0.02) 0.19 (0.02) 0.38 (0.03) 489 (4.0) 510 (3.8) 522 (4.1) 540 (3.8) 4.3 (0.74)

7 아이슬란드 0.31 (0.02) 0.34 (0.02) 0.28 (0.03) 0.06 (0.04) 494 (3.5) 509 (3.8) 523 (3.0) 537 (3.2) 4.0 (0.78)

8 뉴질랜드 0.29 (0.02) 0.37 (0.02) 0.21 (0.02) 0.16 (0.03) 508 (3.5) 520 (3.7) 525 (3.9) 546 (4.2) 2.2 (0.51)

9 우루과이 0.27 (0.02) 0.35 (0.03) 0.20 (0.03) 0.16 (0.03) 421 (4.3) 420 (4.5) 425 (4.4) 431 (5.7) 0.2 (0.20)

10 포르투갈 0.27 (0.02) 0.30 (0.03) 0.25 (0.02) 0.05 (0.04) 446 (4.1) 461 (4.7) 471 (4.6) 489 (5.1) 3.5 (0.84)

11 캐나다 0.23 (0.01) 0.30 (0.02) 0.17 (0.02) 0.13 (0.02) 513 (2.4) 528 (2.0) 540 (2.5) 564 (2.3) 5.4 (0.54)

12 터키 0.23 (0.02) 0.20 (0.03) 0.26 (0.03) -0.06 (0.04) 411 (6.4) 424 (8.2) 434 (7.6) 441 (8.9) 1.5 (0.55)

13 호주 0.23 (0.02) 0.34 (0.02) 0.11 (0.02) 0.23 (0.02) 508 (3.0) 518 (3.1) 527 (3.6) 548 (2.9) 3.0 (0.33)

14 미국 0.17 (0.02) 0.22 (0.02) 0.12 (0.02) 0.10 (0.03) 470 (3.5) 483 (3.6) 482 (4.2) 503 (4.2) 2.0 (0.44)

15 노르웨이 0.15 (0.02) 0.27 (0.03) 0.03 (0.03) 0.24 (0.04) 457 (3.6) 491 (3.0) 503 (3.9) 534 (3.8) 10.1 (1.06)

16 아일랜드 0.10 (0.02) 0.25 (0.03) -0.06 (0.03) 0.31 (0.04) 498 (3.4) 500 (3.8) 501 (4.1) 514 (3.5) 0.7 (0.29)

17 라트비아 0.07 (0.02) 0.15 (0.02) 0.00 (0.02) 0.15 (0.03) 466 (4.2) 475 (4.3) 487 (5.1) 506 (5.1) 3.6 (0.69)

18 핀란드 0.06 (0.01) 0.22 (0.02) -0.10 (0.02) 0.32 (0.03) 517 (2.7) 536 (2.5) 548 (2.8) 579 (3.4) 8.5 (1.06)

19 폴란드 0.04 (0.02) 0.06 (0.02) 0.02 (0.02) 0.04 (0.03) 475 (3.6) 488 (3.4) 491 (4.6) 510 (4.1) 2.4 (0.51)

20 스웨덴 0.02 (0.02) 0.17 (0.02) -0.13 (0.02) 0.30 (0.03) 485 (2.9) 504 (3.0) 511 (3.6) 540 (4.9) 5.3 (0.88)

21 체코 0.01 (0.02) 0.12 (0.02) -0.10 (0.03) 0.22 (0.03) 513 (3.9) 518 (4.5) 526 (4.2) 535 (4.5) 1.0 (0.35)

22 러시아 -0.01 (0.02) 0.04 (0.03) -0.05 (0.02) 0.08 (0.04) 456 (4.3) 459 (4.9) 475 (5.0) 488 (5.3) 1.9 (0.44)

23 마카오-중국 -0.03 (0.03) 0.07 (0.04) -0.13 (0.03) 0.20 (0.05) 527 (6.4) 525 (6.3) 525 (7.9) 533 (6.6) 0.1 (0.26)

24 독일 -0.04 (0.02) 0.18 (0.02) -0.26 (0.02) 0.44 (0.03) 509 (4.3) 512 (4.2) 518 (4.7) 509 (4.8) 0.0 (0.06)

25 스위스 -0.04 (0.02) 0.30 (0.02) -0.40 (0.02) 0.70 (0.03) 529 (5.1) 529 (4.2) 526 (3.9) 525 (3.6) 0.1 (0.09)

26 리히텐슈타인 -0.05 (0.04) 0.41 (0.07) -0.53 (0.06) 0.94 (0.09) 540 (10.1) 542 (11.8) 535 (11.6) 527 (11.9) 0.4 (0.69)

27 슬로바키아 -0.05 (0.02) 0.05 (0.02) -0.15 (0.03) 0.20 (0.03) 492 (3.6) 495 (4.5) 503 (4.4) 505 (4.7) 0.3 (0.21)

28 그리스 -0.05 (0.02) 0.09 (0.03) -0.18 (0.03) 0.27 (0.03) 428 (4.1) 438 (4.3) 450 (5.1) 468 (4.8) 2.6 (0.58)

29 스페인 -0.05 (0.02) 0.00 (0.03) -0.09 (0.03) 0.09 (0.03) 461 (2.9) 479 (3.0) 494 (3.8) 511 (3.6) 5.1 (0.74)

30 프랑스 -0.08 (0.02) 0.11 (0.03) -0.25 (0.03) 0.36 (0.03) 492 (3.0) 509 (2.9) 519 (4.4) 529 (4.3) 2.4 (0.59)

31 헝가리 -0.11 (0.02) -0.02 (0.02) -0.22 (0.02) 0.19 (0.02) 489 (3.9) 479 (3.8) 487 (3.9) 506 (4.9) 0.5 (0.26)

32 홍콩-중국 -0.12 (0.02) -0.03 (0.03) -0.20 (0.02) 0.17 (0.03) 525 (5.4) 544 (5.7) 557 (6.0) 576 (4.6) 4.9 (0.78)

33 이탈리아 -0.15 (0.02) -0.04 (0.02) -0.26 (0.03) 0.21 (0.03) 456 (3.9) 461 (3.8) 477 (3.8) 471 (4.9) 0.7 (0.27)

34 세르비아 -0.20 (0.03) -0.09 (0.03) -0.30 (0.03) 0.21 (0.04) 443 (4.7) 443 (4.6) 439 (4.7) 434 (5.2) 0.1 (0.19)

35 네덜란드 -0.26 (0.02) -0.04 (0.02) -0.48 (0.03) 0.44 (0.03) 534 (4.0) 547 (4.5) 546 (4.4) 546 (5.1) 0.4 (0.24)

36 벨기에 -0.32 (0.02) -0.17 (0.02) -0.49 (0.02) 0.32 (0.03) 520 (3.3) 533 (3.4) 547 (3.1) 546 (3.9) 1.1 (0.33)

37 룩셈부르크 -0.41 (0.02) -0.16 (0.03) -0.64 (0.02) 0.48 (0.03) 492 (2.7) 498 (3.3) 494 (2.9) 491 (3.0) 0.0 (0.03)

38 한국 -0.44 (0.02) -0.36 (0.02) -0.55 (0.04) 0.20 (0.05) 504 (3.8) 527 (3.8) 556 (4.2) 583 (4.1) 12.0 (1.05)

39 오스트리아 -0.49 (0.03) -0.20 (0.03) -0.78 (0.03) 0.58 (0.04) 511 (3.9) 511 (4.2) 506 (4.8) 503 (4.1) 0.2 (0.15)

40 일본 -0.66 (0.03) -0.49 (0.04) -0.81 (0.03) 0.32 (0.04) 500 (4.9) 534 (4.3) 541 (5.5) 565 (5.5) 6.2 (1.04)

OECD 전체 0.02 (0.01) 0.11 (0.01) -0.08 (0.01) 0.19 (0.01) 490 (1.4) 490 (1.3) 491 (1.6) 493 (1.8) 0.1 (0.04)

OECD 국가별 평균 0.00 (0.00) 0.12 (0.00) -0.12 (0.00) 0.25 (0.01) 493 (0.8) 498 (0.9) 503 (0.8) 513 (1.0) 0.7 (0.07)

영국 0.12 (0.02) 0.27 (0.02) 0.00 (0.02) 0.27 (0.03) 500 (4.2) 502 (3.8) 507 (3.9) 525 (3.7) 1.1 (0.33)

<표 Ⅴ-5> 수학에 대한 도구적 동기와 수학 성취도 점수

※동기 지표에서의 굵은 글씨는 남녀 차이가 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의미함을 의미함.※수학 점수에서의 굵은 글씨는 25% 이하 평균과 75% 이상 평균 차이가 95% 신뢰수준에서 통계적으로



- 187 -

<표 Ⅴ-5>에 의하면, 우리나라 학생의 수학에 한 도구 동기 지표는 -0.44

로 OECD 국가 평균보다 매우 낮았다. 우리나라 학생의 도구 동기를 남녀 학

생별로 살펴보면, 남학생은 -0.36, 여학생은 -0.55로 남학생의 도구 동기는 여

학생의 동기보다 유의미하게 높았다. OECD 국가 평균 남녀 학생의 도구 동기

를 비교하면, 남학생이 0.12, 여학생이 -0.12로 역시 남학생의 도구 동기가 여

학생의 경우보다 유의미하게 높았으나 그 차이는 통계 으로 유의미하지 않았다.

수학에 한 도구 동기가 수학 성취도를 설명하는 변량을 보면 우리나라의

경우 12.0%로 OECD 국가 평균인 0.7%보다 매우 큼을 알 수 있다. 이 값을 <표

Ⅴ-3>에서 수학에 한 흥미가 설명하는 성취도 변량과 비교할 때, 수학에 한

도구 동기가 수학 성취도에 미치는 향은 수학에 한 흥미에 의한 향보다

작음을 알 수 있다. 그러나 도구 동기는 과목 선택, 직업 선택, 성취도에서

요한 측 변인이 되는 것으로 보고되고 있으므로(Eccles, 1994; Eccles and

Rodriguez, 1998; OECD, 2004), 그 요성을 간과할 수 없다.

2 . 수 학 에 서의 자 아 련 신 념

학습자는 자신의 능력과 학습 성향에 한 나름 로의 , 즉 자아 련 신

념을 가지고 있다. 자아 련 신념은 학생들이 목표를 정하고, 학습 략을 선택

하며, 성취를 기 하는 방식에 향을 다(Zimmerman, 1999). 자아 련 신념

은 자신의 능력에 한 믿음인 자아 개념(self-concept)과 어려운 과제를 스스로

잘 처리할 수 있다고 생각하는 자아 효능감(self-efficacy) 수학에 한 불안

감(anxiety)과 련이 있다.

여기서는 PISA 2003에서 나타난 만 15세 학생들의 자아 개념, 자아 효능감,

그리고 수학에 한 불안감에 하여 알아보고 이들과 수학 성취도와의 계를

살펴보았다.


- 188 -

가. 수 학 에 한 자 아 개 념

정 인 자아 개념, 즉 자신의 능력에 한 정 인 신념은 성공 인 학습을

한 요한 요소이며(Marsh, 1986), 성공 인 학습의 측 변인이다. 실제로 많

은 연구들이 자아 개념과 학업 성취간에 상당한 련성이 있음을 보고하고 있다

(OECD, 2001). 성공 인 학습자는 자신의 능력에 해 자신감을 갖고 있으며,

노력을 하면 학업 성취도를 높일 수 있다는 믿음을 갖고 있다. 이와는 조 으

로 자신감이 부족한 학생은 자신이 요하다고 단하는 것을 배울 수 있는 능

력이 없다고 생각한다. 이러한 학생은 학교뿐만 아니라 사회에서도 실패할 가능

성이 높다.

수학에 한 자아 개념은 PISA 2003 학생 설문지에 포함된 다음의 문항에 근

거하여 산출되었다.

질문. 수학 공부에 대한 다음 진술문들에 대하여 어느 정도 동의합니까?

동의한 비율(%)

한국

평균

OECD

평균

a) 나는 그냥 수학을 잘하지 못한다. 62 42

b) 나는 수학에서 좋은 성적을 얻는다. 36 57

c) 나는 수학을 빨리 배운다. 34 51

d) 나는 수학이 내가 가장 잘하는 과목 중의 하나라고 믿어 왔다. 30 35

e) 수학 수업 시간에 나는 가장 어려운 내용까지도 이해한다. 16 33

<표 Ⅴ-6> 수학에 대한 자아 개념과 관련된 문항

<표 Ⅴ-6>은 수학에 한 자아 개념을 조사하기 한 질문에 한 반응을 나

타낸다. 만 15세 학생들의 수학에 한 자아 개념은 PISA 2000에서 조사된 읽기

에서의 자아 개념보다 덜 정 이었다(OECD, 2001). OECD 국가 평균을 볼 때,

‘나는 그냥 수학을 잘 하지 못한다.’는 진술문에 약 42%가 정 으로 답하 으

며, ‘나는 수학에서 좋은 성 을 얻는다.’는 진술문에는 약 57%가 정 으로 답

하 다. , ‘나는 수학을 빨리 배운다.’에는 약 51%가, ‘나는 수학이 내가 가장

잘하는 과목 의 하나라고 믿어 왔다.’는 진술문에는 약 35%가, ‘수학 수업 시

간에 나는 가장 어려운 내용까지도 이해한다.’는 진술문에는 33%가 정 으로

답하 다.

우리나라 학생들의 자아 개념은 반 으로 OECD 국가 평균보다 낮은 것으로


- 189 -

나타났다. 수학을 잘하지 못한다고 생각하는 학생들은 62%로 OECD 국가 평균

보다 약 20%가 많았으며, 수학에서 좋은 수를 얻는다는 진술문에는 약 36%가

정 으로 답하여 OECD 국가 평균보다 약 20%가 작았다. 한 수학 수업 시

간에 나는 가장 어려운 내용까지도 이해한다는 진술문에는 우리나라 학생들의

약 16%만이 정 으로 답하여 OECD 국가 평균과 약 17%의 차이가 났다. 일

본의 경우에도 이 질문에 정 으로 답한 비율은 10%에 불과하 으며, 멕시코,

스웨덴, 미국의 경우에는 비교 높은 비율인 약 44～45% 정도가 정 으로 답

하 다.

<표 Ⅴ-7>은 수학에 한 자아 개념과 수학에 한 자아 개념 수 집단별

수학 수를 나타낸다. 우리나라 학생의 수학에 한 자아 개념은 -0.35로, -0.53

을 나타낸 일본을 제외하고는 OECD 국가 가장 낮은 것으로 나타났다. 학생

들이 수학에 하여 상 으로 강한 자아 개념을 가진 나라는 미국, 덴마크, 캐

나다, 멕시코, 튀니지, 독일 등이었다.

남녀 학생간의 자아 개념 차이는 비교 컸는데, 우리나라 여학생의 수학에

한 자아 개념은 -0.49 으며, 남학생의 수학에 한 자아 개념은 -0.26으로 여학

생이 남학생에 비하여 더 부정 인 자아 개념을 가지고 있음을 알 수 있다.

OECD 평균을 보면 남학생은 0.17, 여학생은 -0.17로 역시 여학생의 자아 개념이

남학생에 비하여 더 부정 이었다.

<표 Ⅴ-7>을 보면, 우리나라의 경우 수학에서의 자아 개념은 성취도 수 변

량의 21.4%를 설명하는 것으로 나타났으며, OECD 국가 평균을 보면 성취도 변

량의 10.8%를 설명하는 것으로 나타났다. 이는 수학에서의 자아 개념이 수학 성

취도와 하게 련이 있음을 의미한다. 자아 개념은 학생 수 에서 뿐만 아니

라 학교 수 에서도 성취도와 강한 상 을 가지고 있었다. 즉, 수학에서 강한 자

아 개념을 가진 학생들이 있는 학교는 수학 성취도가 높은 경향이 있었다.

자아 개념은 학생 성취도를 측할 뿐만 아니라 학습에 미치는 향력이 크다.

어떤 학습 목표에 도달하기 하여 학생이 노력을 하느냐 안 하느냐 여부는 자

신의 능력에 한 평가, 즉 자아 개념과 어려움에 직면하더라도 이 목표를 성취

할 수 있다는 확신과 련이 있다.


- 190 -

순위

국가명

수학에 대한 자아 개념 지표 수학에 대한 자아 개념 수준 집단별 수학 점수 학생의 성취도 점수

설명량전체 남학생 여학생차이

(남-여)25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상

평균(표준오차)



차이(표준오차)





백분율(표준오차)

1 미국 0.25 (0.02) 0.39 (0.02) 0.11 (0.02) 0.28 (0.03) 443 (3.5) 465 (3.8) 494 (3.6) 536 (3.9) 14.6 (1.18)

2 덴마크 0.24 (0.02) 0.49 (0.02) 0.00 (0.02) 0.49 (0.03) 456 (3.0) 493 (3.7) 536 (3.5) 578 (3.6) 27.6 (1.32)

3 캐나다 0.19 (0.01) 0.37 (0.02) 0.01 (0.02) 0.36 (0.02) 490 (2.0) 516 (2.2) 548 (2.5) 590 (2.1) 19.9 (0.84)

4 멕시코 0.17 (0.02) 0.24 (0.02) 0.12 (0.02) 0.12 (0.02) 373 (3.3) 378 (3.5) 387 (4.3) 419 (6.4) 5.4 (1.09)

5 튀니지 0.15 (0.02) 0.34 (0.03) -0.04 (0.03) 0.38 (0.03) 337 (2.8) 344 (3.1) 363 (3.5) 395 (4.3) 7.6 (0.97)

6 독일 0.15 (0.02) 0.44 (0.02) -0.13 (0.03) 0.56 (0.04) 484 (4.6) 498 (4.3) 516 (4.0) 551 (4.6) 7.1 (0.90)

7 뉴질랜드 0.15 (0.02) 0.31 (0.02) -0.01 (0.02) 0.32 (0.03) 476 (3.5) 510 (3.1) 530 (3.7) 583 (3.6) 17.0 (1.06)

8 스위스 0.13 (0.02) 0.48 (0.02) -0.23 (0.02) 0.72 (0.03) 498 (3.8) 511 (4.7) 536 (4.4) 564 (4.3) 6.9 (0.80)

9 호주 0.13 (0.02) 0.28 (0.02) -0.03 (0.02) 0.31 (0.02) 479 (2.8) 507 (2.2) 537 (3.0) 579 (3.1) 16.8 (0.99)

10 리히텐슈타인 0.13 (0.05) 0.52 (0.07) -0.28 (0.08) 0.80 (0.10) 516 (9.9) 520 (11.0) 533 (13.8) 574 (9.1) 6.5 (2.45)

11 러시아 0.13 (0.02) 0.15 (0.03) 0.10 (0.02) 0.05 (0.02) 435 (4.7) 449 (4.0) 476 (5.2) 516 (5.0) 10.5 (0.98)

12 스웨덴 0.13 (0.02) 0.30 (0.03) -0.05 (0.03) 0.35 (0.04) 458 (3.0) 487 (3.2) 519 (3.4) 577 (4.4) 24.4 (1.47)

13 그리스 0.11 (0.02) 0.25 (0.03) -0.02 (0.02) 0.27 (0.03) 400 (3.5) 423 (4.5) 464 (4.7) 498 (4.5) 16.6 (1.23)

14 인도네시아 0.11 (0.02) 0.17 (0.02) 0.05 (0.02) 0.11 (0.02) 367 (5.5) 365 (4.4) 358 (4.0) 357 (5.3) 0.3 (0.30)

15 오스트리아 0.07 (0.02) 0.31 (0.03) -0.17 (0.03) 0.47 (0.04) 474 (3.7) 497 (3.7) 511 (4.6) 549 (4.3) 8.9 (1.15)

16 룩셈부르크 0.07 (0.02) 0.34 (0.02) -0.20 (0.02) 0.54 (0.03) 474 (2.8) 478 (2.8) 498 (2.7) 526 (3.0) 5.3 (0.71)

17 브라질 0.04 (0.02) 0.20 (0.03) -0.10 (0.02) 0.30 (0.03) 340 (4.5) 342 (5.9) 367 (6.7) 390 (7.7) 4.3 (0.98)

18 아이슬란드 0.03 (0.02) 0.16 (0.03) -0.10 (0.03) 0.26 (0.05) 461 (3.0) 489 (3.2) 534 (3.2) 580 (2.8) 26.4 (1.26)

19 폴란드 0.03 (0.02) 0.11 (0.02) -0.05 (0.02) 0.17 (0.03) 451 (3.2) 464 (3.5) 497 (3.6) 554 (3.6) 21.6 (1.28)

20 세르비아 0.02 (0.02) 0.09 (0.02) -0.04 (0.03) 0.12 (0.03) 410 (3.9) 429 (3.6) 450 (4.1) 474 (5.4) 8.9 (1.05)

21 터키 0.02 (0.03) 0.10 (0.04) -0.09 (0.04) 0.19 (0.04) 387 (4.5) 409 (5.6) 431 (7.1) 484 (11.5) 11.0 (1.77)

22 우루과이 0.02 (0.02) 0.14 (0.03) -0.10 (0.03) 0.24 (0.04) 383 (3.7) 409 (3.7) 436 (4.3) 474 (4.3) 12.9 (1.11)

23 핀란드 0.01 (0.02) 0.25 (0.02) -0.23 (0.02) 0.47 (0.03) 488 (2.2) 517 (2.5) 562 (2.3) 611 (3.0) 33.0 (1.40)

24 이탈리아 0.00 (0.02) 0.08 (0.03) -0.07 (0.02) 0.14 (0.03) 436 (3.9) 448 (4.0) 476 (3.5) 505 (3.5) 7.1 (0.73)

25 네덜란드 0.00 (0.02) 0.26 (0.03) -0.28 (0.03) 0.55 (0.04) 518 (4.0) 534 (4.0) 549 (4.0) 574 (4.1) 6.1 (0.95)

26 벨기에 -0.03 (0.02) 0.14 (0.02) -0.21 (0.02) 0.34 (0.03) 506 (3.2) 529 (3.5) 546 (3.4) 567 (3.9) 4.8 (0.62)

27 아일랜드 -0.03 (0.02) 0.08 (0.02) -0.14 (0.03) 0.21 (0.03) 467 (3.4) 488 (3.4) 513 (3.7) 546 (3.9) 14.1 (1.44)

28 슬로바키아 -0.05 (0.02) 0.07 (0.02) -0.18 (0.02) 0.25 (0.02) 457 (4.0) 477 (4.6) 512 (3.0) 551 (5.0) 16.1 (1.63)

29 태국 -0.09 (0.01) 0.01 (0.02) -0.17 (0.02) 0.18 (0.03) 412 (3.2) 407 (3.1) 411 (4.1) 438 (4.4) 1.8 (0.48)

30 체코 -0.09 (0.02) 0.07 (0.02) -0.26 (0.03) 0.33 (0.03) 481 (3.6) 499 (3.6) 535 (4.2) 575 (3.9) 15.8 (1.07)

31 라트비아 -0.11 (0.02) 0.02 (0.03) -0.23 (0.02) 0.25 (0.03) 448 (3.5) 458 (4.6) 495 (4.1) 535 (5.8) 16.7 (1.57)

32 헝가리 -0.15 (0.02) -0.06 (0.02) -0.26 (0.02) 0.20 (0.03) 471 (3.2) 473 (3.6) 488 (3.7) 531 (4.8) 6.6 (0.94)

33 프랑스 -0.17 (0.02) 0.03 (0.03) -0.35 (0.02) 0.38 (0.03) 475 (3.2) 500 (3.4) 523 (3.9) 552 (4.0) 10.3 (1.21)

34 노르웨이 -0.18 (0.02) 0.06 (0.03) -0.41 (0.03) 0.47 (0.04) 435 (2.3) 470 (2.9) 510 (3.5) 570 (3.2) 31.6 (1.51)

35 포르투갈 -0.18 (0.02) -0.08 (0.02) -0.28 (0.02) 0.20 (0.03) 426 (3.4) 449 (4.6) 478 (3.8) 513 (4.4) 15.4 (1.37)

36 스페인 -0.19 (0.02) -0.06 (0.03) -0.31 (0.03) 0.25 (0.03) 447 (2.7) 470 (3.4) 497 (2.9) 531 (4.3) 13.2 (1.30)

37 마카오-중국 -0.20 (0.03) 0.02 (0.04) -0.42 (0.04) 0.44 (0.06) 498 (5.8) 507 (6.1) 530 (6.1) 573 (6.8) 11.7 (2.50)

38 홍콩-중국 -0.26 (0.02) -0.10 (0.03) -0.42 (0.03) 0.32 (0.04) 509 (5.4) 534 (5.8) 562 (5.6) 598 (4.4) 12.1 (1.19)

39 한국 -0.35 (0.02) -0.26 (0.03) -0.49 (0.03) 0.24 (0.04) 493 (3.3) 517 (4.1) 555 (3.7) 604 (4.1) 21.4 (1.24)

40 일본 -0.53 (0.02) -0.35 (0.03) -0.70 (0.02) 0.35 (0.03) 505 (4.8) 532 (4.7) 545 (4.7) 558 (5.4) 4.1 (0.72)

OECD 전체 0.02 (0.01) 0.17 (0.01) -0.13 (0.01) 0.30 (0.01) 465 (1.3) 474 (1.4) 494 (1.6) 532 (1.6) 6.4 (0.34)

OECD 국가별 평균 0.00 (0.00) 0.17 (0.00) -0.17 (0.00) 0.33 (0.01) 467 (0.7) 482 (0.9) 509 (0.8) 550 (0.9) 10.8 (0.24)

영국 0.11 (0.02) 0.31 (0.02) -0.06 (0.02) 0.37 (0.03) 472 (3.6) 489 (2.9) 514 (3.9) 560 (3.2) 14.4 (1.06)

<표 Ⅴ-7> 수학에 대한 자아 개념과 수학 성취도 점수

※개념 지표에서의 굵은 글씨는 남녀 차이가 95% 신뢰 수준에서 통계적으로 유의미함을 의미함.※수학 점수에서의 굵은 글씨는 25% 이하 평균과 75% 이상 평균 차이가 95% 신뢰 수준에서 통계적으로



- 191 -

나 . 수 학 에 한 자 아 효 능 감

성공 인 학습자는 자신의 능력에 하여 신뢰를 가지고 있을 뿐만 아니라 노

력을 하면 학습 성과를 높이고 어려움을 극복할 수 있다는 것을 믿는다. 이러한

학습자는 강한 자아 효능감을 가졌다고 볼 수 있다. 자아 효능감은 스스로 어렵

다고 느끼는 학습 과제를 처리할 수 있는 스스로의 능력을 믿는 것을 의미한다.

스스로 요하다고 단한 것을 배우는 능력에 한 신뢰가 부족한 학생들, 그리

고 어려움을 극복하는 능력이 부족한 학생들, 즉 자아 효능감이 부족한 학생들은

학교에서뿐만 아니라 그들이 성인이 되었을 때도 실패하기가 쉽다. 따라서 자아

효능감을 향상시키기 한 노력은 단순히 학교에서의 성취도를 높이기 해서

뿐만 아니라 학생들이 미래에 성공 인 삶을 살도록 하기 해서도 요하다.

자아 효능감은 수학과 같은 과목에서 스스로 얼마나 뛰어나다고 생각하고 있

는가 뿐만 아니라 만만치 않다고 느끼는 학습 과제들을 공략하는 데 있어서 필

요한 자신감과 더 많이 련되어 있다. 그러므로 자아 효능감은 학습 활동을 제

고시킬 가능성이 높으며, 자아 효능감이 높아지면 수학 성취도 역시 향상되는 경

향이 있다.

수학에 한 자아 효능감은 PISA 2003 학생 설문지에 포함된 다음의 문항에

근거하여 산출되었다.

질문. 다음 수학 과제를 해야만 한다는 것에 대하여 얼마나 자신이 있습니까?

a) 한 장소에서 다른 장소까지 가는데 걸리는 시간을 파악하기 위하여 열차 시간표를

활용하기

b) 30% 세일을 한 TV의 가격이 얼마나 싸지는 것인지 계산하기

c) 어떤 마루를 다 덮기 위해 필요한 평방미터짜리 타일의 개수 계산하기

d) 신문에 제시된 그래프 이해하기

e) 3x + 5 = 17에서 x를 구하는 것과 같은 방정식 풀기

f) 1:10,000 축도인 지도상에서 두 지점간의 실제 거리 찾기

g) 2(x+3)=(x+3)(x-3)에서 x를 구하는 것과 같은 방정식 풀기

h) 어떤 차의 기름 소비 비율 계산하기

<표 Ⅴ-8> 수학에 대한 자아 효능감과 관련된 문항


- 192 -

수학에서의 자아 효능감을 각 나라별로 비교해 보면, 우리나라 학생들의 자아

효능감 지표 평균은 -0.42로서 지표 평균이 -0.53인 일본과 더불어 학생들의 수

학에 한 자아 효능감이 가장 낮은 나라 하나인 것으로 나타났다(<표 Ⅴ

-9> 참조).

<표 Ⅴ-9>에서 자아 효능감이 성취도를 설명하는 변량을 보면, 수학에 한

자아 효능감이 수학 성취도와 하게 련이 있음을 알 수 있다. 자아 효능감

은 자아 개념이나 수학 동기보다 수학 성취도와 더 련이 크며, 학업 성취도

의 가장 강력한 측 변인이다. 실제로 우리나라, 체코, 헝가리, 일본, 노르웨이,

스웨덴, 국, 홍콩 등에서는 성취도 변량의 30% 이상을 측하며, OECD 국가

평균을 볼 때는 체 성취도 변량의 약 23%를 측하는 것으로 나타났다. 즉,

우리나라 학생들의 자아 효능감과 수학 성취도와의 상 계는 OECD 평균보다

더 컸다.

자아 효능감과 수학 성취도의 계는 학생 수 에서만 강하게 나타난 것이 아

니라 학교 수 에서도 강하게 나타났다. 이것은 높은 자아 효능감과 련 있는

학교, 학생 요인을 찾아내기 한 추후 연구가 필요함을 시사한다.


- 193 -

순위

국가명

수학에 대한 자아 효능감 지표 수학에 대한 자아 효능감 수준 집단별 수학 점수학생의 성취도 점수 설명량전체 남학생 여학생

차이(남-여)

25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상










1 리히텐슈타인 0.53 (0.05) 0.85 (0.07) 0.20 (0.07) 0.64 (0.10) 461 (10.3) 515 (11.0) 566 (9.3) 600 (10.2) 28.0 (4.80)

2 슬로바키아 0.39 (0.03) 0.55 (0.04) 0.22 (0.03) 0.33 (0.04) 424 (4.3) 479 (3.2) 522 (2.8) 570 (2.9) 34.8 (1.61)

3 헝가리 0.36 (0.02) 0.52 (0.03) 0.17 (0.03) 0.35 (0.03) 420 (3.5) 471 (3.1) 510 (3.1) 560 (3.9) 31.0 (1.58)

4 스위스 0.32 (0.03) 0.59 (0.04) 0.04 (0.03) 0.55 (0.04) 456 (3.1) 505 (3.0) 552 (3.3) 595 (5.4) 29.8 (2.27)

5 미국 0.27 (0.02) 0.37 (0.03) 0.16 (0.03) 0.21 (0.03) 425 (2.9) 457 (2.7) 502 (3.4) 554 (3.9) 27.4 (1.38)

6 캐나다 0.25 (0.02) 0.44 (0.02) 0.07 (0.02) 0.37 (0.03) 475 (2.0) 516 (2.2) 555 (1.9) 599 (1.9) 28.9 (0.99)

7 오스트리아 0.16 (0.02) 0.39 (0.03) -0.07 (0.03) 0.46 (0.03) 449 (3.4) 488 (3.5) 523 (3.4) 571 (4.5) 24.6 (1.67)

8 체코 0.16 (0.02) 0.35 (0.03) -0.04 (0.02) 0.39 (0.03) 454 (3.7) 502 (3.5) 543 (3.6) 591 (3.4) 31.0 (1.30)

9 독일 0.15 (0.02) 0.39 (0.03) -0.07 (0.02) 0.45 (0.04) 442 (3.7) 497 (3.8) 537 (4.1) 574 (3.9) 25.8 (1.59)

10 홍콩-중국 0.11 (0.03) 0.26 (0.04) -0.04 (0.03) 0.30 (0.05) 471 (5.7) 538 (4.3) 575 (3.5) 619 (4.0) 31.0 (1.71)

11 룩셈부르크 0.10 (0.02) 0.33 (0.03) -0.12 (0.02) 0.45 (0.03) 436 (2.3) 481 (2.6) 509 (2.6) 552 (2.7) 21.8 (1.18)

12 호주 0.10 (0.02) 0.28 (0.03) -0.09 (0.02) 0.37 (0.03) 461 (2.5) 507 (2.5) 541 (2.2) 593 (2.9) 27.3 (1.18)

13 마카오-중국 0.08 (0.03) 0.25 (0.05) -0.09 (0.04) 0.34 (0.06) 478 (6.1) 517 (6.3) 536 (6.0) 579 (6.0) 19.3 (2.91)

14 폴란드 0.05 (0.02) 0.12 (0.03) -0.03 (0.02) 0.16 (0.03) 426 (2.8) 471 (3.2) 505 (3.1) 562 (3.0) 29.9 (1.52)

15 아이슬란드 0.04 (0.02) 0.17 (0.03) -0.10 (0.03) 0.28 (0.04) 453 (3.1) 498 (2.7) 537 (2.8) 577 (2.6) 25.3 (1.36)

16 스웨덴 0.03 (0.03) 0.17 (0.03) -0.10 (0.03) 0.27 (0.04) 443 (3.0) 485 (2.8) 528 (3.3) 583 (3.6) 31.8 (1.57)

17 우루과이 0.02 (0.02) 0.17 (0.03) -0.12 (0.02) 0.29 (0.03) 375 (3.6) 411 (3.3) 438 (4.2) 478 (4.9) 15.8 (1.10)

18 뉴질랜드 0.01 (0.02) 0.19 (0.02) -0.17 (0.02) 0.36 (0.03) 464 (3.4) 503 (3.2) 535 (3.5) 597 (3.0) 27.1 (1.17)

19 프랑스 -0.01 (0.02) 0.15 (0.04) -0.15 (0.02) 0.29 (0.04) 451 (3.8) 497 (3.0) 528 (3.6) 574 (3.1) 25.4 (1.42)

20 세르비아 -0.02 (0.03) 0.11 (0.03) -0.14 (0.03) 0.25 (0.03) 402 (3.4) 428 (3.5) 452 (4.2) 478 (6.1) 11.4 (1.68)

21 아일랜드 -0.03 (0.02) 0.11 (0.02) -0.17 (0.03) 0.28 (0.04) 446 (2.6) 488 (3.0) 515 (3.1) 565 (3.1) 28.0 (1.43)

22 스페인 -0.04 (0.02) 0.09 (0.03) -0.16 (0.02) 0.25 (0.03) 434 (2.6) 470 (2.9) 503 (2.7) 539 (3.0) 19.4 (1.00)

23 벨기에 -0.04 (0.02) 0.12 (0.02) -0.22 (0.02) 0.35 (0.03) 471 (3.5) 526 (3.1) 559 (3.0) 590 (2.7) 17.7 (0.98)

24 노르웨이 -0.04 (0.02) 0.15 (0.03) -0.24 (0.03) 0.40 (0.04) 431 (2.6) 474 (3.3) 516 (2.9) 565 (3.6) 30.4 (1.58)

25 포르투갈 -0.06 (0.02) 0.05 (0.02) -0.15 (0.03) 0.20 (0.03) 407 (4.0) 448 (4.0) 479 (3.5) 532 (3.3) 28.1 (1.56)

26 덴마크 -0.07 (0.02) 0.15 (0.02) -0.27 (0.02) 0.42 (0.03) 449 (3.0) 498 (3.2) 536 (3.6) 579 (3.5) 27.4 (1.39)

27 러시아 -0.08 (0.02) 0.06 (0.04) -0.22 (0.02) 0.28 (0.03) 418 (4.6) 453 (4.1) 481 (4.3) 525 (5.2) 19.0 (1.39)

28 네덜란드 -0.09 (0.02) 0.17 (0.02) -0.37 (0.02) 0.53 (0.03) 490 (4.2) 529 (3.8) 554 (3.8) 602 (3.4) 20.8 (1.42)

29 이탈리아 -0.11 (0.02) 0.05 (0.03) -0.25 (0.02) 0.30 (0.03) 407 (4.7) 449 (3.1) 482 (3.0) 525 (3.8) 20.8 (1.51)

30 라트비아 -0.11 (0.03) 0.04 (0.04) -0.24 (0.02) 0.28 (0.03) 428 (3.1) 465 (4.3) 497 (3.4) 545 (4.7) 24.8 (1.88)

31 핀란드 -0.15 (0.02) 0.12 (0.02) -0.42 (0.02) 0.53 (0.03) 488 (2.5) 527 (2.3) 559 (2.3) 606 (3.0) 27.5 (1.50)

32 터키 -0.18 (0.05) -0.05 (0.06) -0.33 (0.05) 0.28 (0.05) 366 (3.8) 405 (5.1) 432 (6.3) 503 (13.5) 25.7 (4.11)

33 멕시코 -0.22 (0.02) -0.14 (0.02) -0.30 (0.03) 0.15 (0.03) 353 (4.0) 376 (3.7) 391 (3.9) 426 (4.8) 9.5 (1.20)

34 그리스 -0.26 (0.02) -0.06 (0.03) -0.45 (0.02) 0.39 (0.03) 394 (3.8) 433 (4.0) 461 (4.0) 500 (4.8) 18.4 (1.35)

35 튀니지 -0.29 (0.02) -0.16 (0.03) -0.43 (0.03) 0.27 (0.03) 323 (2.6) 344 (3.2) 368 (2.9) 406 (5.4) 13.7 (1.80)

36 인도네시아 -0.31 (0.01) -0.28 (0.02) -0.33 (0.02) 0.05 (0.02) 347 (4.5) 364 (3.8) 363 (4.3) 371 (6.1) 1.1 (0.54)

37 브라질 -0.38 (0.02) -0.23 (0.03) -0.50 (0.03) 0.27 (0.03) 318 (4.3) 348 (4.0) 369 (5.1) 401 (9.2) 9.4 (2.15)

38 한국 -0.42 (0.02) -0.34 (0.03) -0.54 (0.04) 0.19 (0.05) 469 (3.6) 524 (2.8) 559 (2.8) 617 (4.2) 33.2 (1.48)

39 태국 -0.52 (0.02) -0.47 (0.02) -0.57 (0.03) 0.10 (0.03) 387 (2.9) 403 (3.8) 425 (4.0) 454 (4.9) 10.2 (1.30)

40 일본 -0.53 (0.04) -0.35 (0.05) -0.69 (0.03) 0.33 (0.06) 452 (4.8) 519 (3.4) 559 (3.2) 609 (5.3) 34.3 (2.21)

OECD 전체 -0.02 (0.01) 0.12 (0.01) -0.16 (0.01) 0.28 (0.01) 434 (1.4) 472 (1.3) 502 (1.4) 555 (1.7) 19.8 (0.58)

OECD 국가별 평균 0.00 (0.00) 0.17 (0.01) -0.17 (0.01) 0.34 (0.01) 441 (0.8) 482 (0.7) 516 (0.8) 567 (0.9) 22.7 (0.34)

영국 -0.11 (0.02) 0.09 (0.03) -0.28 (0.03) 0.37 (0.04) 446 (3.1) 484 (3.0) 523 (3.2) 582 (3.0) 30.1 (1.35)

<표 Ⅴ-9> 수학에 대한 자아 효능감과 수학 성취도 점수

※효능감 지표에서의 굵은 글씨는 남녀 차이가 95% 신뢰 수준에서 통계적으로 유의미함을 의미함.※수학 점수에서의 굵은 글씨는 25% 이하 평균과 75% 이상 평균 차이가 95% 신뢰 수준에서 통계적으로



- 194 -

다 . 수 학 에 한 불 안 감

높은 불안감을 가진 학생은 당면 과제에 하게 인지 작용을 하는 신에

과제에 부 한 인지 작용을 하고 감정 스트 스를 가진다. 부 한 인지 작

용과 감정 스트 스 둘 다 과제를 다루는 능력을 감소시키고 궁극 으로 성취

도의 향상을 해한다.

수학에 한 불안감은 PISA 2003 학생 설문지에 포함된 다음의 문항에 근거

하여 산출되었다.

질문. 수학 공부에 대한 다음 진술문들에 대하여 어느 정도 동의합니까?

동의한 비율(%)

한국

평균

OECD

평균

a) 나는 수학 수업이 어려울 것이라는 걱정을 종종 한다. 79 57

b) 수학 숙제를 해야 할 때 나는 매우 긴장한다. 33 29

c) 나는 수학 문제를 풀 때 매우 긴장한다. 44 29

d) 나는 수학 문제를 풀 때 무기력함을 느낀다. 44 29

e) 수학 과목에서 나쁜 성적을 받을까봐 걱정이 된다. 78 59

<표 Ⅴ-10> 수학에 대한 불안감과 관련된 문항

학생들이 감정 스트 스 때문에 수학을 회피한다는 것이 많은 나라에서 폭

넓게 보고되어졌다. PISA 2003에서 상당한 비율의 만 15세 학생들이 수학을 공

부할 때 무기력감과 감정 스트 스를 느낀다고 보고하 다. OECD 국가 평균

을 보면, 57% 이상이 수학 수업이 어려울 것이라는 걱정을 종종 하며, 나쁜

수를 얻을 것을 걱정하는 것으로 나타났다. , 약 29% 정도가 수학 문제를 풀

때 매우 긴장하거나 무기력함을 느끼는 것으로 보고하 다. 우리나라 학생들이

특히 높은 불안감을 나타낸 항목은 ‘수학 수업이 어려울 것이라는 걱정을 종종

한다.’와 ‘수학 과목에서 나쁜 성 을 받을까 걱정이 된다.’로 78% 이상의 학생

들이 이 진술문에 하여 동의하거나 강하게 동의하 다.

우리나라, 튀니지, 라질, 태국, 멕시코, 일본의 학생들이 수학에 하여 불안

감을 많이 느 으며, 덴마크, 핀란드, 네덜란드, 스웨덴의 학생들은 불안감을

게 느 다. 학생들이 불안감을 게 느끼는 것으로 나타난 핀란드와 네덜란드가

둘 다 성취도가 높은 나라라는 것은 주목할 만하다.

우리나라 학생들의 불안감 평균 지표는 0.41로 OECD 국가 멕시코와 일본


- 195 -

에 이어 세 번째로 학생들의 수학에 한 불안감이 큰 것으로 나타났다(<표 Ⅴ

-11> 참조).

수학에 한 불안감은 학생의 성취도와 부 으로 연 되어 있는 것으로 나타

났다. OECD 국가 평균을 볼 때 수학에 한 불안감은 체 성취도 변량의

12.7%를, 우리나라의 경우에는 4.8%를 측하는 것으로 나타났다. 불안감과 성취

도와의 부 상 계는 흥미와 즐거움, 수학에서의 자아 효능감, 통제 략의

사용과 같은 학습자 특성이 고려되었을 때도 존재하 다.

자아 효능감의 경우에서처럼 수학에서의 불안감과 수학 성취도와의 계는 학

생 수 에서만 나타나는 것이 아니라 학교 수 에서도 나타났다. 부분의 나라

에서 성취도가 낮은 학교의 학생들은 수학에서 높은 불안감을 보고하는 경향이

있었다.

폴란드와 세르비아를 제외하고 모든 나라에서 여학생들의 수학에 한 불안감

이 남학생에 비하여 유의미하게 높았다. 특히, 오스트리아, 캐나다, 덴마크, 핀란

드, 랑스, 독일 등에서 그 차이가 컸다. 우리나라의 경우에도 여학생들의 불안

감이 남학생들보다 더 높았다. 부분의 나라에서 수학에 한 불안감이 강하

으나 덴마크, 스웨덴, 네덜란드 학생들은 수학에 한 불안감이 낮았으며, 수학에

한 성취도는 높았다.

우리나라의 경우에는 수학에 한 불안감이 높으면서 수학에 한 성취도도

높은 결과를 보여주었다. 즉, 우리나라의 경우 수학에 한 불안감과 수학 성취

도와의 상 계가 상 으로 약하 다. 그러나 우리나라의 경우에도 수학에

한 불안감과 수학 성취도와는 부 인 상 이 있으므로 수학에 한 불안감을 낮

추는 것은 수학 성취도의 향상을 하여 필요하다. 덴마크, 스웨덴, 네덜란드 등

수학에 한 불안감이 낮으면서 수학에 한 성취도가 높은 나라들이 학교 교육

을 통하여 어떻게 이 문제를 해결했는지에 하여 심을 가지는 것은 우리 학

생들의 수학에 한 불안감을 낮추는데 많은 시사를 것으로 기 된다.


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순위 국가명

수학에 대한 불안감 수학에 대한 불안감 수준 집단별 수학 점수 학생의 성취도 점수


(남-여)25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상










1 튀니지 0.62 (0.02) 0.46 (0.02) 0.77 (0.02) -0.32 (0.03) 374 (4.2) 362 (3.2) 358 (3.3) 344 (3.0) 1.8 (0.48)

2 브라질 0.57 (0.02) 0.43 (0.02) 0.69 (0.02) -0.25 (0.02) 407 (7.4) 371 (5.8) 342 (4.5) 317 (4.5) 12.1 (1.56)

3 태국 0.49 (0.01) 0.44 (0.02) 0.52 (0.02) -0.08 (0.02) 435 (4.3) 417 (3.8) 407 (4.0) 410 (3.7) 1.6 (0.50)

4 멕시코 0.47 (0.02) 0.42 (0.02) 0.52 (0.02) -0.10 (0.02) 422 (6.0) 392 (4.1) 377 (3.2) 359 (3.7) 8.6 (1.32)

5 일본 0.44 (0.02) 0.31 (0.03) 0.57 (0.02) -0.26 (0.03) 548 (6.2) 547 (4.4) 531 (4.4) 514 (4.7) 2.1 (0.59)

6 한국 0.41 (0.01) 0.37 (0.02) 0.48 (0.02) -0.12 (0.03) 571 (4.6) 547 (3.9) 530 (4.0) 521 (3.4) 4.8 (0.64)

7 프랑스 0.34 (0.02) 0.15 (0.02) 0.51 (0.02) -0.35 (0.03) 540 (3.5) 527 (3.6) 502 (3.0) 482 (3.8) 6.4 (0.82)

8 터키 0.34 (0.03) 0.25 (0.04) 0.45 (0.04) -0.20 (0.04) 484 (11.5) 433 (6.6) 401 (5.3) 389 (5.6) 11.7 (1.79)

9 인도네시아 0.34 (0.01) 0.29 (0.01) 0.38 (0.02) -0.09 (0.02) 368 (5.5) 371 (4.4) 360 (4.2) 348 (4.4) 1.1 (0.46)

10 우루과이 0.30 (0.02) 0.21 (0.02) 0.39 (0.02) -0.18 (0.03) 474 (5.0) 435 (4.8) 407 (4.2) 382 (3.5) 12.7 (1.11)

11 이탈리아 0.29 (0.01) 0.21 (0.02) 0.35 (0.02) -0.14 (0.02) 505 (3.8) 479 (3.6) 451 (3.8) 431 (4.0) 8.6 (0.85)

12 스페인 0.28 (0.01) 0.13 (0.02) 0.42 (0.02) -0.29 (0.03) 519 (4.0) 497 (3.4) 474 (2.9) 455 (2.7) 6.9 (0.88)

13 세르비아 0.28 (0.03) 0.30 (0.03) 0.26 (0.03) 0.04 (0.04) 481 (4.4) 454 (3.7) 422 (3.6) 399 (4.3) 13.7 (1.22)

14 마카오-중국 0.24 (0.04) 0.00 (0.05) 0.46 (0.04) -0.45 (0.07) 566 (7.4) 532 (5.9) 511 (5.7) 501 (5.7) 9.7 (2.49)

15 홍콩-중국 0.23 (0.02) 0.11 (0.03) 0.36 (0.02) -0.25 (0.03) 592 (4.5) 560 (5.8) 537 (5.7) 514 (5.8) 7.9 (1.09)

16 그리스 0.16 (0.02) 0.03 (0.03) 0.28 (0.03) -0.25 (0.03) 496 (4.7) 457 (4.5) 424 (4.1) 408 (3.5) 12.4 (1.20)

17 포르투갈 0.15 (0.02) 0.06 (0.02) 0.24 (0.03) -0.18 (0.03) 506 (4.2) 472 (4.1) 458 (4.4) 431 (3.9) 10.7 (1.10)

18 러시아 0.14 (0.01) 0.08 (0.02) 0.21 (0.02) -0.13 (0.02) 517 (5.1) 479 (4.9) 454 (4.2) 425 (4.2) 14.4 (1.03)

19 라트비아 0.12 (0.02) 0.02 (0.02) 0.22 (0.02) -0.20 (0.03) 538 (5.3) 493 (4.1) 465 (3.9) 440 (3.6) 17.6 (1.57)

20 벨기에 0.09 (0.02) -0.06 (0.02) 0.24 (0.02) -0.30 (0.02) 568 (3.4) 552 (3.6) 529 (3.2) 499 (3.5) 5.6 (0.71)

21 아일랜드 0.07 (0.02) -0.06 (0.02) 0.20 (0.03) -0.27 (0.03) 541 (4.2) 513 (3.8) 495 (4.1) 465 (3.0) 13.2 (1.29)

22 슬로바키아 0.04 (0.02) -0.06 (0.02) 0.15 (0.02) -0.21 (0.03) 547 (4.1) 511 (3.9) 490 (3.1) 447 (4.7) 16.7 (1.40)

23 폴란드 0.04 (0.02) 0.02 (0.02) 0.05 (0.02) -0.03 (0.03) 554 (3.4) 503 (3.5) 466 (3.3) 441 (2.9) 24.0 (1.24)

24 헝가리 -0.01 (0.02) -0.09 (0.02) 0.08 (0.02) -0.17 (0.03) 534 (4.6) 499 (4.0) 475 (3.5) 455 (3.7) 10.1 (1.09)

25 룩셈부르크 -0.01 (0.02) -0.26 (0.02) 0.23 (0.02) -0.50 (0.03) 531 (2.8) 505 (2.9) 482 (2.8) 458 (3.2) 9.8 (1.04)

26 캐나다 -0.04 (0.01) -0.23 (0.02) 0.13 (0.02) -0.36 (0.02) 584 (2.0) 545 (2.3) 522 (2.4) 493 (2.1) 16.0 (0.72)

27 체코 -0.05 (0.02) -0.16 (0.02) 0.07 (0.03) -0.23 (0.03) 574 (3.7) 538 (3.9) 507 (3.8) 472 (3.9) 16.8 (1.15)

28 호주 -0.05 (0.01) -0.19 (0.02) 0.09 (0.02) -0.28 (0.02) 569 (3.2) 536 (2.4) 515 (2.5) 483 (3.3) 12.4 (0.85)

29 노르웨이 -0.05 (0.02) -0.25 (0.03) 0.14 (0.03) -0.39 (0.04) 558 (3.5) 513 (3.1) 474 (3.1) 441 (2.9) 24.5 (1.42)

30 뉴질랜드 -0.10 (0.02) -0.23 (0.02) 0.04 (0.02) -0.27 (0.03) 581 (3.0) 539 (3.3) 508 (3.2) 473 (4.0) 19.2 (1.12)

31 미국 -0.10 (0.02) -0.22 (0.02) 0.03 (0.02) -0.25 (0.03) 537 (4.1) 495 (3.3) 470 (3.8) 436 (3.5) 15.7 (1.21)

32 아이슬란드 -0.20 (0.02) -0.34 (0.02) -0.06 (0.03) -0.29 (0.04) 568 (2.8) 526 (3.3) 500 (3.7) 470 (3.1) 15.9 (1.22)

33 독일 -0.25 (0.02) -0.48 (0.03) -0.03 (0.03) -0.44 (0.04) 556 (4.0) 525 (3.7) 497 (4.2) 471 (5.1) 11.6 (1.06)

34 오스트리아 -0.27 (0.02) -0.47 (0.03) -0.06 (0.03) -0.42 (0.04) 545 (5.0) 518 (4.1) 496 (4.0) 470 (3.7) 9.8 (1.25)

35 스위스 -0.29 (0.02) -0.52 (0.02) -0.05 (0.03) -0.47 (0.03) 568 (5.2) 539 (4.7) 517 (4.1) 486 (3.6) 10.1 (1.03)

36 핀란드 -0.31 (0.01) -0.49 (0.02) -0.14 (0.02) -0.35 (0.02) 594 (3.1) 556 (2.7) 530 (2.5) 499 (2.6) 19.7 (1.23)

37 리히텐슈타인 -0.35 (0.05) -0.64 (0.07) -0.06 (0.08) -0.58 (0.10) 588 (9.3) 536 (11.3) 517 (10.2) 500 (11.0) 11.0 (3.16)

38 네덜란드 -0.38 (0.02) -0.54 (0.03) -0.21 (0.02) -0.33 (0.03) 568 (4.2) 551 (4.5) 541 (4.1) 515 (4.3) 4.9 (0.95)

39 덴마크 -0.46 (0.02) -0.66 (0.03) -0.26 (0.03) -0.40 (0.03) 578 (3.5) 532 (3.1) 497 (3.6) 455 (3.5) 26.5 (1.48)

40 스웨덴 -0.49 (0.02) -0.64 (0.02) -0.34 (0.03) -0.30 (0.03) 568 (3.3) 520 (3.8) 494 (3.5) 458 (3.8) 19.9 (1.21)

OECD 전체 0.10 (0.01) -0.03 (0.01) 0.22 (0.01) -0.25 (0.01) 537 (1.4) 502 (1.3) 474 (1.4) 452 (1.5) 10.1 (0.34)

OECD 국가별 평균 0.00 (0.00) -0.14 (0.00) 0.14 (0.00) -0.28 (0.01) 550 (0.8) 515 (0.7) 486 (0.8) 458 (0.9) 12.7 (0.22)

영국 -0.08 (0.02) -0.27 (0.02) 0.09 (0.02) -0.35 (0.03) 551 (3.2) 517 (3.7) 495 (3.8) 472 (3.4) 11.8 (0.99)

<표 Ⅴ-11> 수학에 대한 불안감과 수학 성취도 점수

※불안감 지표에서의 굵은 글씨는 남녀 차이가 95% 신뢰 수준에서 통계적으로 유의미함을 의미함.※수학 점수에서의 굵은 글씨는 25% 이하 평균과 75% 이상 평균 차이가 95% 신뢰 수준에서 통계적으로



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3 . 수 학 학 습 략

학생은 정보를 수동 으로 받아들이지 않고, 학습 과정에 능동 으로 참여하

며, 자신의 사 지식과 새로운 경험에 기 하여 의미를 형성한다. 자신의 학습

을 잘 조 하는 학생일수록 뚜렷한 학습 목표를 선택할 수 있는 능력이 많고, 학

습에 자신의 지식과 기능을 사용하며, 당면 과제에 합한 학습 략을 선택한

다. 학생이 학교를 떠나면 그들은 자신의 학습을 스스로 조 해야 한다. 학습을

스스로 조 하려면 학생들은 목표를 세울 수 있어야 하며, 자신의 학습을 지속하

고 리할 수 있어야 하고, 필요하다면 학습 략을 조정하고, 학습에서의 어려

움을 극복할 수 있어야 한다. 즉 자기주도 학습 능력이 있어야 한다. 학교에서

학생들의 자기 주도 학습 능력을 개발하는 것은 학습을 향상시킨다는 에서

뿐만 아니라 다른 사람의 도움을 받지 않고 스스로 학습해야 하는 성인이 되었

을 때를 비해서도 요하다.

PISA에서는 학습 과정에 한 통제 략, 암기 략, 정교화 략을 심으로

수학 학습 략을 살펴보았다.

가. 학 습 과 정 에 한 통 제 략

훌륭한 학습자는 자신의 학습을 조 할 수 있고 효과 인 방법으로 학습 략

을 용할 수 있다. 역으로 학습을 하는 데 어려움을 겪는 학생들은 자신의 학습

을 진하고 검하는 효과 인 략을 사용하는 능력이 부족하며, 당면 과제에

한 략을 선택하는 능력도 부족하다. 통제 략은 자신이 학습한 것을 검

하는 것과 학습할 필요가 있는 것을 공부함으로써 자신의 학습을 리하는 것을

의미한다. 통제 략은 당면 과제에 학습자 자신이 학습한 것을 용할 수 있도

록 돕기 때문에 학습에 한 효과 인 근의 요한 요소이다.

학습 과정 통제는 PISA 2003 학생 설문지에 포함된 다음의 문항에 근거하여

산출되었다.


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질문. 다양한 방법으로 수학을 공부할 수 있다. 다음의 진술문들에 대하

여 어느 정도 동의합니까?

동의한 비율(%)

한국

평균

OECD

평균

a) 수학 시험을 위한 공부를 할 때, 나는 가장 중요한 것부터 이해

하려고 노력한다. 75 87

b) 수학 공부를 할 때, 나는 내가 이미 학습한 내용을 기억하고 있

는지를 점검한다.60 73

c) 수학 공부를 할 때, 나는 내가 아직도 제대로 이해하지 못한 개

념이 무엇인지를 파악하려고 노력한다. 75 86

d) 수학에서 내가 이해하지 못하는 것이 있을 때, 나는 항상 그 문

제를 더 명확하게 해 줄 추가 정보를 찾는다. 56 69

e) 수학 공부를 할 때, 나는 내가 배워야 할 것이 무엇인지를 정확

하게 파악하고 시작한다. 47 75

<표 Ⅴ-12> 수학에 대한 통제 전략과 관련된 문항

학습 과정 통제와 련한 질문들에서 우리나라 학생들의 지표 평균은 OECD

국가 평균에 비하여 반 으로 낮았다. 특히 차이가 많이 나는 진술문은 ‘수학

공부를 할 때, 나는 내가 배워야 할 것이 무엇인지를 정확하게 악하고 시작한

다.’로 우리나라 학생들의 47%가 이 진술문에 동의하거나 강하게 동의한 반면

OECD 평균을 보면 75%가 동의하거나 강하게 동의하 다. , ‘수학 공부를 할

때, 나는 내가 이미 학습한 내용을 기억하고 있는지를 검한다.’는 진술문에

하여 우리나라 학생들의 약 60%가 이 진술문에 동의하거나 강하게 동의한 반면

OECD 국가 평균을 보면 약 73%가 동의하거나 강하게 동의하 다. 나머지 진술

문에 해서도 우리나라 학생들이 동의하거나 강하게 동의한 비율은 OECD 국

가 평균보다 약 10% 이상 낮은 것으로 나타났다(<표 Ⅴ-12> 참조).

수학 공부를 할 때 학습 통제 략을 사용하는 것과 학생 성취도와의 상

계는 비교 약하 다. 그러나 우리나라의 경우 통제 략과 련한 지표 평균이

가장 낮은 하 25%와 지표 평균이 높은 상 25%간의 수학 성취도 수는

100 이나 차이가 났다(<표 Ⅴ-13> 참조). 우리나라의 경우 학습 략의 사용이

수학 성취도를 설명하는 변량은 16%인 것으로 나타났는데 이는 다른 나라들과

비교하 을 때 매우 큰 수치이다. OECD 국가 평균을 볼 때 통제 략이 학업

성취도를 설명하는 변량은 0%에 가까웠으며, 모든 나라에서 6% 이하를 설명하

는 것으로 나타났다.


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순위 국가명

통제 전략 지표 통제 전략 수준 집단별 수학 점수 학생의 성취도 점수


(남-여)25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상










1 튀니지 0.68 (0.02) 0.70 (0.03) 0.67 (0.02) 0.04 (0.03) 341 (2.8) 362 (3.8) 363 (3.5) 374 (4.1) 2.3 (0.58)

2 브라질 0.57 (0.02) 0.51 (0.03) 0.62 (0.02) -0.11 (0.04) 361 (5.5) 362 (5.3) 358 (5.5) 356 (6.5) 0.1 (0.14)

3 오스트리아 0.52 (0.02) 0.42 (0.03) 0.62 (0.03) -0.20 (0.04) 511 (4.0) 513 (4.1) 510 (4.5) 496 (4.5) 0.2 (0.18)

4 세르비아 0.50 (0.02) 0.40 (0.03) 0.61 (0.03) -0.21 (0.04) 443 (4.5) 443 (4.6) 446 (4.5) 426 (4.4) 0.4 (0.19)

5 멕시코 0.45 (0.02) 0.37 (0.03) 0.52 (0.03) -0.16 (0.03) 375 (4.8) 389 (3.7) 394 (4.2) 391 (4.8) 0.7 (0.36)

6 인도네시아 0.38 (0.02) 0.32 (0.02) 0.45 (0.02) -0.13 (0.02) 350 (5.5) 370 (4.7) 364 (4.7) 360 (4.6) 0.1 (0.14)

7 독일 0.38 (0.02) 0.23 (0.02) 0.54 (0.03) -0.31 (0.03) 521 (4.7) 517 (4.4) 517 (4.3) 496 (4.5) 0.7 (0.38)

8 그리스 0.27 (0.02) 0.21 (0.02) 0.33 (0.02) -0.11 (0.03) 434 (4.8) 447 (5.3) 453 (5.0) 451 (4.8) 0.5 (0.22)

9 터키 0.26 (0.03) 0.15 (0.04) 0.40 (0.03) -0.25 (0.04) 398 (5.8) 424 (7.0) 445 (9.3) 440 (8.6) 2.7 (0.77)

10 리히텐슈타인 0.25 (0.06) 0.26 (0.08) 0.25 (0.08) 0.01 (0.11) 553 (11.3) 541 (9.9) 524 (10.6) 524 (12.7) 2.1 (1.77)

11 이탈리아 0.21 (0.02) 0.12 (0.03) 0.29 (0.03) -0.17 (0.04) 457 (4.2) 469 (4.6) 473 (4.0) 464 (4.2) 0.1 (0.14)

12 우루과이 0.20 (0.02) 0.11 (0.02) 0.28 (0.02) -0.17 (0.03) 425 (5.1) 428 (4.2) 427 (4.2) 420 (5.0) 0.0 (0.08)

13 스위스 0.19 (0.01) 0.13 (0.02) 0.26 (0.02) -0.14 (0.03) 527 (4.5) 529 (5.4) 533 (4.0) 520 (3.7) 0.1 (0.09)

14 프랑스 0.15 (0.02) 0.02 (0.02) 0.27 (0.02) -0.25 (0.03) 496 (3.7) 516 (4.4) 522 (3.8) 516 (3.6) 0.8 (0.29)

15 포르투갈 0.14 (0.02) 0.04 (0.03) 0.23 (0.02) -0.19 (0.03) 441 (4.9) 465 (4.5) 474 (4.2) 487 (4.9) 3.8 (0.73)

16 룩셈부르크 0.08 (0.02) -0.03 (0.03) 0.18 (0.02) -0.21 (0.03) 500 (2.8) 502 (2.6) 492 (2.9) 484 (2.9) 0.4 (0.24)

17 슬로바키아 0.07 (0.01) 0.02 (0.02) 0.13 (0.02) -0.11 (0.03) 500 (4.9) 502 (4.3) 501 (4.2) 491 (4.6) 0.2 (0.15)

18 마카오-중국 0.07 (0.02) 0.09 (0.04) 0.04 (0.03) 0.05 (0.05) 518 (7.2) 522 (5.8) 530 (5.9) 538 (6.8) 0.7 (0.64)

19 캐나다 0.06 (0.01) -0.05 (0.02) 0.16 (0.02) -0.21 (0.02) 517 (2.4) 535 (2.2) 540 (2.4) 553 (2.7) 2.4 (0.41)

20 헝가리 0.06 (0.01) -0.02 (0.02) 0.14 (0.02) -0.16 (0.03) 496 (4.3) 489 (4.2) 487 (3.8) 490 (4.2) 0.2 (0.16)

21 체코 0.06 (0.02) -0.01 (0.02) 0.12 (0.02) -0.13 (0.02) 524 (4.4) 520 (4.0) 522 (3.6) 525 (4.5) 0.0 (0.03)

22 호주 0.01 (0.01) -0.02 (0.02) 0.05 (0.01) -0.07 (0.02) 503 (3.4) 523 (2.2) 531 (2.7) 545 (3.1) 2.4 (0.35)

23 미국 0.01 (0.02) -0.07 (0.02) 0.09 (0.02) -0.16 (0.03) 477 (3.9) 487 (3.7) 486 (4.0) 488 (4.3) 0.1 (0.13)

24 아이슬란드 0.00 (0.02) -0.03 (0.03) 0.04 (0.03) -0.07 (0.04) 504 (3.8) 522 (3.7) 518 (3.6) 519 (3.4) 0.3 (0.20)

25 아일랜드 -0.01 (0.02) -0.05 (0.02) 0.02 (0.03) -0.07 (0.03) 495 (3.1) 504 (4.1) 510 (4.7) 505 (4.0) 0.2 (0.14)

26 스페인 -0.02 (0.02) -0.12 (0.03) 0.09 (0.02) -0.21 (0.03) 464 (3.6) 491 (3.2) 497 (3.4) 494 (3.0) 2.0 (0.42)

27 폴란드 -0.03 (0.01) -0.11 (0.02) 0.06 (0.02) -0.17 (0.03) 486 (4.3) 490 (3.8) 492 (3.9) 497 (3.6) 0.2 (0.14)

28 태국 -0.03 (0.02) -0.06 (0.02) -0.01 (0.02) -0.05 (0.02) 412 (3.8) 417 (4.0) 414 (4.6) 425 (4.2) 0.6 (0.29)

29 뉴질랜드 -0.03 (0.01) -0.07 (0.02) 0.01 (0.02) -0.08 (0.03) 508 (3.4) 525 (3.3) 527 (3.8) 539 (4.1) 1.1 (0.38)

30 벨기에 -0.05 (0.01) -0.15 (0.02) 0.05 (0.02) -0.20 (0.03) 532 (4.1) 549 (3.1) 541 (3.3) 527 (3.2) 0.0 (0.05)

31 홍콩-중국 -0.07 (0.02) -0.09 (0.03) -0.05 (0.02) -0.04 (0.04) 518 (5.8) 553 (5.1) 556 (5.8) 576 (4.9) 6.0 (0.88)

32 러시아 -0.09 (0.02) -0.15 (0.02) -0.04 (0.02) -0.12 (0.03) 469 (4.8) 468 (4.5) 464 (5.1) 475 (4.7) 0.0 (0.02)

33 덴마크 -0.19 (0.01) -0.18 (0.02) -0.20 (0.02) 0.01 (0.03) 511 (3.9) 517 (4.3) 515 (3.8) 519 (4.9) 0.2 (0.18)

34 노르웨이 -0.26 (0.02) -0.28 (0.02) -0.23 (0.02) -0.05 (0.03) 473 (3.7) 502 (3.5) 502 (3.6) 510 (3.8) 2.3 (0.51)

35 라트비아 -0.26 (0.01) -0.32 (0.02) -0.21 (0.02) -0.11 (0.02) 492 (4.7) 486 (5.2) 476 (6.0) 482 (5.4) 0.3 (0.23)

36 네덜란드 -0.27 (0.02) -0.27 (0.02) -0.26 (0.02) -0.01 (0.03) 538 (4.9) 553 (4.8) 549 (4.8) 536 (4.7) 0.0 (0.09)

37 스웨덴 -0.40 (0.01) -0.40 (0.02) -0.40 (0.02) 0.00 (0.03) 507 (3.3) 517 (3.7) 511 (4.0) 506 (4.6) 0.0 (0.03)

38 핀란드 -0.48 (0.01) -0.46 (0.02) -0.50 (0.02) 0.04 (0.02) 533 (2.7) 547 (2.2) 542 (3.0) 556 (3.0) 1.2 (0.31)

39 한국 -0.49 (0.02) -0.46 (0.03) -0.53 (0.04) 0.07 (0.05) 487 (4.2) 533 (3.3) 563 (3.5) 587 (4.0) 16.0 (1.14)

40 일본 -0.54 (0.02) -0.49 (0.03) -0.59 (0.03) 0.10 (0.04) 504 (5.2) 541 (4.9) 546 (4.7) 550 (5.5) 3.2 (0.80)

OECD 전체 0.01 (0.01) -0.06 (0.01) 0.08 (0.01) -0.14 (0.01) 489 (1.5) 496 (1.4) 492 (1.4) 488 (1.6) 0.0 (0.01)

OECD 국가별 평균 0.00 (0.00) -0.06 (0.01) 0.06 (0.01) -0.12 (0.01) 498 (0.7) 506 (0.8) 503 (0.8) 500 (1.0) 0.0 (0.01)

영국 -0.11 (0.01) -0.11 (0.02) -0.10 (0.02) -0.01 (0.02) 496 (4.0) 511 (3.5) 511 (3.4) 517 (3.5) 0.9 (0.31)

<표 Ⅴ-13> 수학에 대한 통제 전략과 수학 성취도 점수

※전략 지표에서의 굵은 글씨는 남녀 차이가 95% 신뢰 수준에서 통계적으로 유의미함을 의미함.※수학 점수에서의 굵은 글씨는 25% 이하 평균과 75% 이상 평균 차이가 95% 신뢰 수준에서 통계적으로



- 200 -

학습 통제 략의 사용 정도를 남녀 학생별로 살펴보면, OECD 국가 우리

나라, 리히텐슈타인, 마카오- 국, 아이슬란드, 홍콩- 국, 덴마크, 노르웨이, 네덜

란드, 스웨덴, 핀란드를 제외하고는 모든 나라에서 여학생의 통제 략 평균 지

표가 남학생보다 유의미하게 높았다. 우리나라의 경우에는 통계 으로 유의미한

차이는 아니었지만 남학생이 -0.46, 여학생이 -0.53으로 남학생이 여학생보다 통

제 략을 더 많이 사용하는 것으로 나타났다.

나 . 암 기 략

사실의 기억이나 회상 등을 포함하는 암기 략은 과제를 수행하는 데 있어서

요하다.

PISA 2003에서는 학생들에게 수학 공부를 할 때 암기 략의 사용에 한 질

문을 하 다. 수학에서 암기 략의 사용은 PISA 2003 학생 설문지에 포함된 다

음의 문항에 근거하여 산출되었다.



동의한 비율(%)

한국

평균

OECD

평균

a) 어떤 수학 문제는 너무 자주 풀어봐서, 잠을 자면서도 풀 수 있

을 것만 같다. 30 34

b) 수학 공부를 할 때, 나는 가능한 한 외우려고 한다. 34 45

c) 어떤 수학 문제를 푸는 방법을 기억하기 위하여, 나는 비슷한 문

제들을 계속해서 반복한다. 61 66

d) 수학을 배우기 위하여, 나는 풀이 절차의 모든 단계를 기억하려

고 노력한다. 52 75

<표 Ⅴ-14> 수학에 대한 암기 전략과 관련된 문항

OECD 국가 평균과 비교했을 때, 우리나라 학생들은 암기 략을 많이 사용하

지 않는 것으로 나타났다. 특히 OECD 평균과 차이가 많이 나는 진술문은 ‘수학

을 배우기 하여, 나는 풀이 차의 모든 단계를 기억하려고 노력한다.’로 우리

나라 학생의 52%가 동의하거나 강하게 동의한 반면 OECD 국가 평균을 보면

75%가 동의하거나 강하게 동의하 다. , ‘수학 공부를 할 때, 나는 가능한 한


- 201 -

외우려고 한다.’는 진술문에는 우리나라 학생들의 34%가 동의하거나 강하게 동

의한 반면 OECD 국가 평균을 보면 45%가 동의하거나 강하게 동의하 다. 이는

우리나라 학생들이 다른 나라 학생들에 비하여 수학 공부를 할 때 암기 략을

많이 사용하지 않음을 의미한다(<표 Ⅴ-14> 참조).

암기 략을 사용하는 정도에 따른 집단간의 수학 성취도 차이는 그리 크지

않았다. 국내 학생의 경우, 암기 략을 가장 게 사용하는 집단의 평균이 517

이며, 가장 많이 활용하는 집단의 평균은 558 으로 그 차이는 41 인 것으로

나타났다(<표 Ⅴ-15> 참조).

한 암기 략의 사용이 수학 학업 성취도를 설명하는 변량은 우리나라의 경

우 3.6%, OECD 국가 평균의 경우 0.2%로 암기 략과 수학 학업 성취도와의

계는 그리 크지 않은 것으로 나타났다.

암기 략의 사용 정도를 남녀 학생별로 살펴보면, 우리나라의 경우 남학생이

-0.35, 여학생이 -0.34로 거의 차이가 없는 것으로 나타났으며, OECD 국가 평균

을 보았을 때도 남학생이 -0.01, 여학생이 0.01로 차이가 매우 작았다.


- 202 -

순

위국가명

암기 전략 지표 암기 전략 수준 집단별 수학 점수 학생의 성취도 점수


(남-여)25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

차이

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

백분율

(표준오차)

1 멕시코 0.56 (0.02) 0.55 (0.03) 0.56 (0.02) -0.01 (0.03) 389 (4.5) 395 (4.3) 386 (3.9) 393 (4.8) 0.1 (0.08)

2 인도네시아 0.50 (0.02) 0.50 (0.02) 0.50 (0.02) 0.00 (0.03) 382 (6.3) 371 (4.8) 356 (3.8) 341 (3.8) 3.6 (0.98)

3 브라질 0.48 (0.02) 0.49 (0.03) 0.48 (0.02) 0.01 (0.03) 392 (7.5) 365 (6.0) 351 (5.4) 335 (4.7) 4.1 (0.87)

4 태국 0.47 (0.02) 0.46 (0.02) 0.48 (0.02) -0.01 (0.02) 422 (4.0) 422 (4.6) 411 (3.4) 414 (4.4) 0.0 (0.09)

5 튀니지 0.43 (0.02) 0.53 (0.03) 0.33 (0.02) 0.19 (0.04) 351 (3.8) 362 (4.1) 360 (3.7) 368 (3.3) 0.7 (0.32)

6 미국 0.31 (0.02) 0.29 (0.03) 0.33 (0.02) -0.05 (0.03) 485 (4.0) 488 (4.0) 484 (4.1) 481 (4.3) 0.0 (0.02)

7 그리스 0.20 (0.02) 0.21 (0.02) 0.18 (0.02) 0.03 (0.03) 454 (5.7) 446 (4.4) 443 (4.6) 443 (4.4) 0.1 (0.12)

8 호주 0.17 (0.01) 0.19 (0.02) 0.14 (0.01) 0.05 (0.03) 515 (3.2) 526 (2.6) 527 (2.8) 535 (3.2) 0.9 (0.25)

9 캐나다 0.16 (0.01) 0.14 (0.02) 0.19 (0.02) -0.04 (0.02) 531 (2.3) 537 (2.5) 534 (2.1) 544 (2.4) 0.5 (0.17)

10 우루과이 0.16 (0.02) 0.21 (0.03) 0.11 (0.02) 0.10 (0.03) 434 (5.0) 435 (4.5) 426 (4.4) 415 (4.7) 0.4 (0.29)

11 헝가리 0.16 (0.02) 0.08 (0.02) 0.25 (0.02) -0.17 (0.03) 500 (4.1) 489 (3.8) 489 (3.7) 485 (3.3) 0.5 (0.25)

12 폴란드 0.15 (0.01) 0.13 (0.02) 0.16 (0.02) -0.02 (0.03) 500 (3.9) 495 (3.4) 482 (3.9) 489 (3.4) 0.2 (0.15)

13 뉴질랜드 0.13 (0.02) 0.14 (0.02) 0.12 (0.02) 0.02 (0.03) 523 (3.5) 528 (3.4) 525 (3.4) 527 (4.1) 0.2 (0.16)

14 슬로바키아 0.13 (0.01) 0.08 (0.02) 0.18 (0.01) -0.11 (0.02) 512 (4.8) 501 (4.7) 496 (3.2) 486 (4.2) 0.9 (0.33)

15 아일랜드 0.11 (0.02) 0.08 (0.02) 0.13 (0.02) -0.04 (0.03) 496 (3.3) 510 (3.7) 503 (4.0) 506 (3.7) 0.3 (0.21)

16 터키 0.10 (0.02) 0.07 (0.03) 0.13 (0.02) -0.06 (0.03) 427 (9.1) 435 (8.1) 432 (6.9) 424 (7.0) 0.0 (0.09)

17 스페인 0.07 (0.02) 0.02 (0.02) 0.11 (0.02) -0.09 (0.03) 477 (3.4) 494 (3.5) 491 (3.3) 485 (3.0) 0.7 (0.29)

18 오스트리아 0.06 (0.02) -0.01 (0.03) 0.14 (0.03) -0.15 (0.03) 535 (4.3) 516 (3.6) 499 (4.0) 481 (4.5) 5.1 (0.84)

19 이탈리아 0.03 (0.02) 0.00 (0.02) 0.06 (0.02) -0.07 (0.03) 479 (4.2) 470 (4.4) 467 (3.6) 448 (4.4) 1.2 (0.38)

20 마카오-중국 -0.03 (0.04) -0.06 (0.06) 0.00 (0.04) -0.07 (0.06) 543 (7.2) 532 (7.7) 519 (6.2) 515 (6.3) 1.8 (1.24)

21 아이슬란드 -0.03 (0.02) -0.02 (0.03) -0.05 (0.03) 0.03 (0.04) 515 (3.5) 519 (4.2) 520 (3.4) 509 (3.1) 0.0 (0.05)

22 러시아 -0.04 (0.02) -0.07 (0.03) -0.01 (0.02) -0.05 (0.03) 468 (4.8) 474 (4.7) 470 (4.9) 469 (5.5) 0.0 (0.02)

23 룩셈부르크 -0.05 (0.02) -0.11 (0.02) 0.01 (0.02) -0.13 (0.04) 504 (2.7) 499 (2.8) 496 (2.6) 480 (2.7) 1.1 (0.36)

24 체코 -0.05 (0.02) -0.08 (0.02) -0.02 (0.02) -0.06 (0.03) 543 (4.4) 525 (4.6) 513 (3.8) 511 (4.4) 1.7 (0.47)

25 세르비아 -0.05 (0.02) -0.05 (0.03) -0.06 (0.03) 0.02 (0.04) 459 (4.5) 455 (4.4) 443 (4.4) 411 (4.2) 4.3 (0.81)

26 프랑스 -0.06 (0.02) -0.16 (0.03) 0.03 (0.03) -0.18 (0.03) 513 (3.7) 520 (3.8) 514 (3.6) 506 (4.0) 0.0 (0.03)

27 독일 -0.06 (0.02) -0.14 (0.03) 0.03 (0.03) -0.17 (0.04) 543 (4.3) 521 (4.0) 505 (4.1) 483 (4.6) 5.1 (0.82)

28 스웨덴 -0.08 (0.02) -0.01 (0.02) -0.15 (0.03) 0.14 (0.03) 493 (3.4) 508 (3.4) 517 (3.7) 524 (4.7) 2.2 (0.62)

29 벨기에 -0.09 (0.01) -0.14 (0.02) -0.04 (0.02) -0.11 (0.02) 544 (4.4) 551 (3.0) 540 (3.4) 517 (3.3) 0.7 (0.30)

30 포르투갈 -0.11 (0.02) -0.14 (0.03) -0.09 (0.02) -0.05 (0.03) 477 (4.8) 473 (4.2) 462 (4.3) 454 (5.0) 0.4 (0.24)

31 노르웨이 -0.12 (0.02) 0.00 (0.03) -0.25 (0.02) 0.24 (0.04) 459 (3.2) 498 (4.0) 512 (4.7) 520 (3.9) 6.7 (0.84)

32 라트비아 -0.14 (0.02) -0.12 (0.02) -0.16 (0.02) 0.04 (0.03) 490 (5.0) 487 (4.1) 479 (4.5) 480 (6.3) 0.0 (0.15)

33 홍콩-중국 -0.15 (0.02) -0.14 (0.03) -0.17 (0.02) 0.03 (0.03) 545 (6.1) 556 (6.6) 551 (6.5) 551 (5.1) 0.4 (0.26)

34 네덜란드 -0.16 (0.02) -0.07 (0.02) -0.25 (0.02) 0.17 (0.03) 526 (4.4) 545 (4.3) 554 (4.0) 551 (4.0) 1.4 (0.46)

35 스위스 -0.19 (0.02) -0.18 (0.03) -0.20 (0.03) 0.03 (0.04) 555 (5.3) 531 (3.9) 521 (4.2) 502 (3.7) 3.9 (0.68)

36 핀란드 -0.19 (0.01) -0.15 (0.02) -0.24 (0.02) 0.10 (0.03) 535 (2.9) 548 (3.5) 548 (3.0) 546 (3.3) 0.6 (0.27)

37 덴마크 -0.27 (0.02) -0.17 (0.03) -0.37 (0.02) 0.20 (0.03) 506 (4.3) 516 (3.5) 520 (3.6) 524 (3.9) 0.9 (0.36)

38 리히텐슈타인 -0.32 (0.05) -0.25 (0.09) -0.38 (0.07) 0.13 (0.12) 594 (10.1) 521 (10.8) 541 (12.2) 485 (11.4) 17.7 (3.85)

39 한국 -0.35 (0.02) -0.35 (0.02) -0.34 (0.03) -0.01 (0.03) 517 (4.7) 545 (4.4) 551 (3.9) 558 (3.4) 3.6 (0.65)

40 일본 -0.56 (0.02) -0.51 (0.03) -0.61 (0.02) 0.10 (0.03) 513 (5.9) 541 (4.9) 546 (4.3) 540 (5.3) 1.9 (0.62)

OECD 전체 0.07 (0.01) 0.05 (0.01) 0.09 (0.01) -0.04 (0.01) 503 (1.5) 501 (1.2) 489 (1.4) 476 (1.8) 0.6 (0.11)

OECD 국가별 평균 0.00 (0.00) -0.01 (0.00) 0.01 (0.00) -0.02 (0.01) 508 (0.9) 509 (0.8) 502 (0.8) 492 (0.9) 0.2 (0.04)

영국 0.11 (0.02) 0.14 (0.03) 0.08 (0.02) 0.06 (0.03) 491 (3.9) 511 (3.7) 512 (3.5) 522 (3.6) 1.6 (0.48)

<표 Ⅴ-15> 수학에 대한 암기 전략과 수학 성취도 점수




- 203 -

다 . 정 교 화 략

암기 략은 요한 학습 략이기는 하지만 받아들인 지식을 처리 과정 없이

그 로 재 하는 데에만 효과 이라는 제한 이 있다. 즉, 암기 략은 학습자의

목 이 단순히 정보를 표상하는 것일 경우에는 한 략이지만 이를 통하여

학습에 한 깊이 있는 이해를 이끌어 내기는 어렵다.

학습 내용을 이해하기 해서는 학습자는 새로운 정보를 자신의 사 지식에

통합하여야 한다. 새로운 정보를 자신의 사 지식에 통합할 때 사용하는 것이

정교화 략이다. 정교화 략은 새로운 정보가 어떻게 이미 다른 상황에서 배운

것들과 연 될 수 있는지를 탐구하는 것 는 정보가 어떻게 다른 상황에 용

될 수 있는지를 알아내는 것이라고 할 수 있다.

수학에서 정교화 략의 사용은 PISA 2003 학생 설문지에 포함된 다음의 문

항에 근거하여 산출되었다.



동의한 비율(%)

한국

평균

OECD

평균

a) 수학 문제를 풀 때, 나는 종종 새로운 문제해결 방법을 생각해

낸다.40 49

b) 내가 배워 온 수학이 일상생활에서 어떻게 활용될 수 있을지를

생각한다. 34 53

c) 나는 새로운 수학 개념을 내가 이미 알고 있는 것들과 관련시켜

서 이해하려고 노력한다. 55 64

d) 나는 수학 문제를 풀 때, 그 문제에 대한 해결책이 다른 흥미로

운 문제들에 어떻게 적용될 수 있을지를 자주 생각한다. 27 40

e) 수학을 배울 때, 나는 다른 과목들에서 배운 것들과 수학 내용을

관련시키려고 노력한다. 21 44

<표 Ⅴ-16> 수학에 대한 정교화 전략과 관련된 문항

OECD 평균과 비교했을 때, 우리나라 학생들은 정교화 략을 많이 사용하지

않는 것으로 나타났다. ‘수학 문제를 풀 때, 나는 종종 새로운 문제해결 방법을

생각해 낸다.’는 진술문에 해서는 우리나라 학생들의 약 40%만이 동의하거나

강하게 동의한 반면 OECD 평균을 보면 약 49%가 동의하거나 강하게 동의하

다. , ‘내가 배워 온 수학이 일상생활에서 어떻게 활용될 수 있을지를 생각한


- 204 -

다.’는 진술문에 해서는 우리나라 학생들의 약 34%가 동의하거나 강하게 동의

한 반면 OECD 국가 평균을 보면 약 53%가 동의하거나 강하게 동의하 다.

OECD 국가 평균과 우리나라 학생들과의 응답률이 가장 큰 차이를 보이는 진

술문은 ‘나는 수학 문제를 풀 때, 그 문제에 한 해결책이 다른 흥미로운 문제

들에 어떻게 용될 수 있을지를 자주 생각한다.’와 ‘수학을 배울 때, 나는 다른

과목들에서 배운 것들과 수학 내용을 련시키려고 노력한다.’이다. 자의 경우

우리나라 학생의 27%만이 동의하거나 강하게 동의한 반면 OECD 평균을 보면

40%가 동의하거나 강하게 동의하여 그 차이는 약 13% 정도인 것으로 나타났다.

, 후자의 경우에는 우리나라 학생은 21%가 동의하거나 강하게 동의한 반면

OECD 평균을 보면 44%가 동의하여 그 차이는 약 23% 정도인 것으로 나타났다

(<표 Ⅴ-16> 참조).

정교화 략을 사용하는 정도에 따른 집단간의 수학 성취도 차이를 살펴보면,

국내 학생의 경우, 정교화 략을 가장 게 사용하는 집단의 평균이 510 이며,

가장 많이 활용하는 집단의 평균은 579 으로 그 차이는 69 인 것으로 나타났

다. 우리나라의 경우 정교화 략이 수학 성취도를 설명하는 변량은 약 9% 정도

인 것으로 나타났는데, 이는 다른 나라들과 비교했을 때 비교 큰 수치이다.

OECD 국가 평균 설명 변량은 0.3%에 불과하 으며, 부분의 나라에서 정교화

략은 성취도 변량의 1% 이하를 설명하는 것으로 나타났다(<표 Ⅴ-17> 참조).

우리나라 학생들의 정교화 략 사용 지표는 -0.39로, 우리나라 학생들은 다른

나라 학생들에 비하여 정교화 략을 많이 사용하지 않는 것으로 나타났다.

정교화 략의 사용 정도를 남녀 학생별로 살펴보면, OECD 국가 터키를

제외하고는 모든 나라에서 남학생이 여학생보다 정교화 략을 더 많이 사용하

는 것으로 나타났으며, 그 차이는 통계 으로 유의미하 다. 우리나라의 경우 남

학생은 -0.31, 여학생은 -0.51로 남녀 학생간의 차이는 0.20 정도 으며, 이 같은

차이는 통계 으로 유의미하 다.


- 205 -

순

위국가명

정교화 전략 지표 정교화 전략 수준 집단별 수학 점수 학생의

성취도 점수

변량전체 남학생 여학생차이

(남-여)25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

차이

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

백분율

(표준오차)

1 튀니지 0.94 (0.02) 1.02 (0.03) 0.86 (0.02) 0.16 (0.03) 346 (3.0) 359 (3.6) 363 (4.2) 373 (4.1) 1.8 (0.47)

2 멕시코 0.85 (0.02) 0.88 (0.03) 0.83 (0.02) 0.06 (0.03) 397 (4.4) 390 (4.1) 387 (4.1) 387 (4.9) 0.0 (0.05)

3 브라질 0.76 (0.02) 0.80 (0.03) 0.72 (0.02) 0.09 (0.03) 384 (6.1) 356 (5.8) 349 (6.0) 352 (5.6) 1.3 (0.50)

4 태국 0.62 (0.02) 0.64 (0.02) 0.61 (0.02) 0.03 (0.02) 413 (3.6) 415 (3.8) 418 (3.8) 423 (4.4) 0.3 (0.22)

5 인도네시아 0.52 (0.01) 0.54 (0.02) 0.50 (0.01) 0.04 (0.02) 356 (5.3) 365 (3.9) 369 (4.8) 359 (4.9) 0.0 (0.06)

6 터키 0.44 (0.03) 0.44 (0.04) 0.43 (0.03) 0.01 (0.04) 417 (5.9) 435 (7.6) 431 (7.9) 433 (9.2) 0.4 (0.29)

7 세르비아 0.41 (0.02) 0.49 (0.03) 0.33 (0.03) 0.16 (0.04) 445 (4.3) 451 (4.6) 441 (4.3) 429 (5.4) 0.4 (0.31)

8 슬로바키아 0.38 (0.01) 0.47 (0.02) 0.29 (0.02) 0.18 (0.03) 500 (4.7) 500 (3.5) 499 (4.0) 497 (4.7) 0.0 (0.02)

9 우루과이 0.36 (0.02) 0.42 (0.03) 0.30 (0.02) 0.11 (0.03) 434 (4.3) 435 (4.0) 420 (4.8) 418 (5.5) 0.2 (0.21)

10 그리스 0.33 (0.02) 0.47 (0.03) 0.20 (0.02) 0.27 (0.03) 435 (4.3) 448 (4.5) 450 (4.6) 453 (5.6) 0.8 (0.33)

11 폴란드 0.25 (0.01) 0.31 (0.02) 0.20 (0.02) 0.11 (0.03) 488 (3.5) 491 (3.1) 492 (4.0) 494 (4.1) 0.3 (0.20)

12 미국 0.18 (0.02) 0.26 (0.03) 0.11 (0.03) 0.16 (0.04) 496 (3.4) 494 (3.7) 478 (3.8) 470 (4.1) 0.6 (0.24)

13 포르투갈 0.16 (0.02) 0.23 (0.03) 0.10 (0.02) 0.14 (0.04) 456 (3.5) 471 (4.1) 464 (5.2) 474 (4.8) 0.9 (0.43)

14 러시아 0.14 (0.02) 0.24 (0.02) 0.05 (0.02) 0.18 (0.03) 468 (4.9) 469 (4.5) 467 (5.0) 474 (5.3) 0.1 (0.11)

15 뉴질랜드 0.13 (0.02) 0.22 (0.02) 0.04 (0.03) 0.18 (0.03) 535 (3.5) 533 (3.5) 523 (3.8) 510 (3.9) 0.5 (0.27)

16 체코 0.13 (0.01) 0.22 (0.02) 0.04 (0.01) 0.18 (0.02) 508 (3.5) 522 (5.1) 528 (4.7) 534 (4.0) 1.1 (0.29)

17 라트비아 0.13 (0.02) 0.22 (0.02) 0.05 (0.02) 0.17 (0.02) 479 (4.0) 487 (4.9) 484 (5.3) 486 (6.5) 0.2 (0.26)

18 스페인 0.09 (0.02) 0.14 (0.02) 0.04 (0.02) 0.09 (0.03) 472 (3.5) 489 (3.5) 493 (3.2) 491 (3.1) 1.3 (0.38)

19 캐나다 0.08 (0.01) 0.20 (0.02) -0.05 (0.02) 0.25 (0.02) 532 (2.2) 538 (2.2) 535 (2.7) 540 (2.6) 0.5 (0.18)

20 덴마크 0.07 (0.01) 0.22 (0.02) -0.07 (0.02) 0.29 (0.03) 506 (3.6) 515 (3.7) 518 (4.1) 525 (4.4) 1.0 (0.41)

21 호주 0.06 (0.01) 0.20 (0.02) -0.08 (0.01) 0.28 (0.02) 528 (3.2) 535 (2.8) 521 (2.3) 518 (3.1) 0.0 (0.04)

22 마카오-중국 0.04 (0.03) 0.22 (0.04) -0.12 (0.04) 0.34 (0.06) 512 (6.2) 530 (6.5) 525 (6.5) 542 (6.6) 2.4 (1.19)

23 이탈리아 0.04 (0.02) 0.15 (0.03) -0.07 (0.03) 0.21 (0.04) 473 (3.5) 469 (3.6) 463 (4.4) 459 (4.0) 0.2 (0.12)

24 홍콩-중국 0.00 (0.02) 0.15 (0.02) -0.15 (0.02) 0.30 (0.03) 524 (5.6) 552 (4.9) 560 (5.8) 567 (5.3) 4.1 (0.79)

25 스웨덴 -0.02 (0.02) 0.09 (0.02) -0.14 (0.03) 0.23 (0.03) 499 (2.9) 512 (3.6) 513 (3.4) 517 (5.3) 0.9 (0.39)

26 스위스 -0.06 (0.02) 0.16 (0.02) -0.30 (0.02) 0.46 (0.03) 535 (4.0) 534 (4.9) 525 (3.6) 515 (4.2) 0.4 (0.18)

27 아이슬란드 -0.06 (0.02) 0.07 (0.03) -0.21 (0.02) 0.28 (0.04) 509 (2.9) 525 (3.3) 519 (4.1) 510 (3.5) 0.0 (0.03)

28 프랑스 -0.10 (0.02) 0.02 (0.02) -0.21 (0.02) 0.23 (0.03) 513 (3.2) 517 (3.5) 516 (3.8) 506 (4.6) 0.0 (0.05)

29 리히텐슈타인 -0.10 (0.05) 0.17 (0.07) -0.39 (0.08) 0.55 (0.10) 543 (9.1) 541 (10.9) 547 (13.0) 512 (11.4) 1.4 (1.28)

30 헝가리 -0.10 (0.01) -0.02 (0.02) -0.19 (0.02) 0.17 (0.03) 495 (4.1) 494 (3.8) 489 (4.0) 483 (4.8) 0.2 (0.18)

31 아일랜드 -0.14 (0.02) -0.06 (0.02) -0.22 (0.03) 0.16 (0.03) 506 (3.6) 512 (3.1) 501 (3.5) 496 (5.0) 0.1 (0.15)

32 핀란드 -0.14 (0.01) 0.02 (0.02) -0.30 (0.02) 0.32 (0.02) 526 (2.5) 542 (2.9) 550 (3.3) 560 (3.4) 3.1 (0.55)

33 노르웨이 -0.16 (0.02) -0.05 (0.03) -0.28 (0.03) 0.24 (0.04) 484 (3.3) 501 (3.4) 503 (3.8) 501 (3.6) 0.8 (0.30)

34 벨기에 -0.17 (0.01) -0.05 (0.02) -0.31 (0.02) 0.26 (0.02) 543 (3.4) 554 (3.4) 541 (3.5) 514 (4.3) 1.0 (0.36)

35 룩셈부르크 -0.25 (0.02) -0.03 (0.03) -0.45 (0.03) 0.42 (0.04) 504 (2.1) 505 (2.5) 491 (3.2) 477 (3.4) 1.0 (0.31)

36 네덜란드 -0.26 (0.02) -0.09 (0.03) -0.43 (0.03) 0.34 (0.04) 545 (4.3) 555 (3.9) 544 (4.0) 533 (5.5) 0.1 (0.17)

37 오스트리아 -0.27 (0.03) -0.03 (0.03) -0.51 (0.03) 0.48 (0.04) 511 (3.7) 513 (4.4) 508 (3.9) 498 (5.0) 0.3 (0.22)

38 독일 -0.31 (0.02) -0.13 (0.03) -0.49 (0.03) 0.36 (0.03) 518 (4.8) 518 (4.1) 518 (4.0) 498 (5.2) 0.4 (0.26)

39 한국 -0.39 (0.02) -0.31 (0.02) -0.51 (0.02) 0.20 (0.03) 510 (3.7) 530 (4.0) 551 (3.8) 579 (4.4) 9.1 (0.82)

40 일본 -0.75 (0.02) -0.58 (0.03) -0.91 (0.02) 0.32 (0.04) 514 (4.7) 531 (4.2) 548 (5.2) 548 (6.7) 2.4 (0.73)

OECD 전체 0.03 (0.01) 0.13 (0.01) -0.06 (0.01) 0.19 (0.01) 506 (1.4) 507 (1.2) 489 (1.2) 467 (1.9) 1.5 (0.19)

OECD 국가별 평균 0.00 (0.00) 0.12 (0.00) -0.12 (0.01) 0.23 (0.01) 508 (0.8) 512 (0.7) 502 (0.8) 488 (1.2) 0.3 (0.05)

영국 0.04 (0.02) 0.16 (0.02) -0.06 (0.02) 0.22 (0.03) 519 (3.3) 512 (3.9) 505 (3.6) 500 (3.4) 0.2 (0.14)

<표 Ⅴ-17> 수학에 대한 정교화 전략과 수학 성취도 점수




- 206 -

4 . 학 습 자 특 성과 수 학 성취 도 와 의 계

지 까지 학습자의 특성과 련된 변인들을 개별 으로 하나씩 살펴보았다. 이

장에서는 다른 변인들의 효과를 고려할 때 각각의 학습자 특성이 어떻게 상호

련되어 있고 이러한 학습자 특성과 학업 성취도와는 어떤 련이 있는지 살펴

보고자 한다.

일반 으로 수학에 흥미가 있다고 말하는 학생은 성취도도 높은 경향이 있지

만 한 역시 성취도와 련이 있는 자아 효능감도 높은 경향이 있으며, 지속

으로 노력하는 경향이 있다. 이처럼 학습자 특성은 서로 상호 작용을 하므로 성

취도를 측할 때 이들 학습자 특성 각각의 효과를 따로 분리하여 알아내는 것

은 어렵다.

그러나 여러 변인들 사이의 복합 인 상호 작용에 한 모델을 만듦으로써 각

변인의 효과를 분리할 수 있다. 즉, 다른 변인을 통제하면서 수학에 한 흥미와

성취도간의 계를 살펴볼 수 있다. 이러한 방법으로 각각의 변인의 고유한 효과

를 구분해 낼 수 있다.

이 장에서는 각 변인의 효과를 분석하기 하여 수학에 한 불안감, 수학에

한 흥미, 통제 략을 고려하 다.

[그림 Ⅴ-1]은 각 변인간의 련성을 나타낸 것으로, 다른 변인들과의 상호 연

성을 고려함으로써 각 변인의 독립 인 향력을 분리하여 보여 다.

수학에 대한불안감

수학에 대한흥미

수학 성취도

-0.34

0.04

0.11

0.37

-0.42 통제 전략

0.03

[그림 Ⅴ-1] 수학에 대한 불안감, 흥미, 통제 전략, 수학 성취도 간의 관련성


- 207 -

[그림 Ⅴ-1]을 통하여 수학에 한 흥미, 통제 략의 사용, 수학에 한 불안

감은 서로 상호작용을 하면서 성취도에 하게 향을 미치고 있음을 알 수

있다. 향의 강도는 각 화살표의 두께로 나타내었다. [그림 Ⅴ-1]을 보면 다른

변인들이 고려되었을 때 수학에 한 불안감과 수학 성취도의 상 계수가 -0.34

인 것으로 나타났다. 이는 수학에 한 흥미 통제 략 등 다른 변인을 고려

하더라도, 수학에 한 불안감이 없는 학생들의 수학 성취도가 높음을 의미한다.

다른 요인들이 고려되었을 때, 수학에 한 흥미와 성취도와의 상 계수는

0.03으로 명확한 연 을 가지지 않는다. 즉, 수학에 한 흥미가 성취도에 독립

으로 미치는 향은 다른 학습자 특성이 고려되었을 때 많이 감소하는 경향이

있다. 그러나 이러한 결과는 주의하여 해석되어야 한다. 이것은 수학에 한 흥

미가 의미가 없음을 의미하는 것이 아니다. 수학에 한 흥미와 통제 략 사용

간의 상 계수가 0.37이라는 것은 수학에 하여 흥미가 있는 학생이 효과 으

로 학습 략을 사용함을 의미한다. 즉, 수학에 한 흥미가 수학 성취도에 직

으로 미치는 향은 작지만 성취도와 한 련이 있는 다른 학습자 특성과

상호작용을 하므로 수학에 한 흥미는 수학 성취도에 있어서 요한 변인이다.

통제 략이 성취도에 미치는 향력도 다른 학습자 특성이 고려되었을 때 매

우 미미하다. 이러한 결과 역시 학습을 통제하는 것이 성취도 향상에 향을 주

지 않기 때문이 아니라 학습을 통제하는 정도는 수학에 한 흥미, 수학에 한

불안감과 연 되어 있기 때문이다. 즉, 이 같은 결과는 학습에 한 학생 근의

다양한 측면이 고도로 상호 련되어 있음을 시사한다.

이처럼 각각의 학습자 특성이 서로 향을 미치기 때문에 학업 성취도에 각각

의 학습자 특성이 독립 으로 미치는 향과 여러 가지 학습자 특성의 종합 인

효과를 측정했을 때는 그 크기가 다르다.

<표 Ⅴ-18>은 학교간에 존재하는 학습자 특성 변량의 상 인 비율을 보여

다. 이 표로부터 학습자 특성의 체 인 경향이 학교에 따라서 어떻게 다른지

를 알 수 있다. 한 국가 내에서 학교간에 학습자 특성의 차이가 크다는 사실은

어떤 학교가 특별히 정 인 학습 략을 개발하는데 효과 임을 의미하며, 이

는 학교 교육을 통하여 학생의 학습 략을 개발하는 것이 가능함을 시사한다.

우리나라의 경우, 학교간 변량의 비율이 가장 큰 것은 수학에서의 자아 효능감

(22.6%)이었고, 수학에서의 자아 개념(12.7%)과 통제 략의 사용(15.9%) 한

학교간에 상 으로 차이가 있는 것으로 나타났다. OECD 국가 평균을 볼 때도

학교간 변량의 비율이 가장 높은 것은 수학에 한 자아 효능감(14.5%)이었다.


- 208 -

국가명학교간 학습자 특성 변량의 비율

흥미도 도구적 동기 자아 효능감 불안감 자아 개념 암기 전략 정교화 전략 통제 전략

호주 3.9 2.3 10.7 4.9 5.1 4.2 4.3 5.4

오스트리아 8.3 16.3 22.1 9.5 10.0 7.3 11.2 6.2

벨기에 5.7 5.8 15.9 5.9 5.0 6.2 8.4 9.9

캐나다 3.7 3.3 9.6 5.9 6.5 6.1 6.1 8.7

체코 4.5 7.7 23.4 10.5 9.0 9.3 7.4 7.5

덴마크 4.0 2.3 9.9 8.5 7.5 6.9 6.5 7.3

핀란드 4.1 0.9 5.4 4.3 4.4 3.2 3.1 3.6

프랑스 4.2 3.4 18.2 6.4 8.7 6.9 7.8 6.9

독일 3.7 4.2 15.6 6.8 5.8 8.5 8.5 6.9

그리스 3.4 3.0 12.9 6.9 8.6 4.3 4.7 5.0

헝가리 5.4 3.4 24.9 9.8 9.0 7.8 8.0 6.6

아이슬란드 3.0 2.3 3.4 1.6 1.6 1.1 1.4 2.2

아일랜드 1.7 3.3 10.3 6.6 6.7 4.5 5.7 5.3

이탈리아 9.7 12.0 17.7 6.0 8.6 7.2 11.9 10.7

일본 6.2 8.7 28.6 5.9 5.9 5.5 6.2 7.4

한국 8.1 9.0 22.6 4.9 12.7 8.0 8.4 15.9

룩셈부르크 2.5 3.9 6.3 2.1 0.9 1.8 4.1 1.9

멕시코 8.5 3.1 12.5 9.0 9.7 10.4 10.4 10.0

네덜란드 3.9 2.8 12.5 7.4 7.3 7.3 8.1 7.5

뉴질랜드 6.8 2.3 9.3 7.2 5.9 6.9 8.2 6.1

노르웨이 2.8 3.0 8.4 7.4 6.6 5.3 5.9 5.5

폴란드 3.1 2.5 9.1 6.0 5.3 4.0 5.5 4.7

포르투갈 3.0 2.5 13.1 5.9 6.2 5.9 5.2 7.9

슬로바키아 5.6 7.7 25.7 9.3 9.8 6.3 8.0 7.5

스페인 4.0 3.0 10.2 7.2 8.0 5.0 6.2 5.3

스웨덴 3.6 1.8 10.1 6.4 7.2 5.1 5.9 5.9

스위스 3.3 6.0 17.9 7.6 6.3 7.4 6.7 5.9

터키 6.4 4.3 25.3 10.4 10.5 6.0 7.2 8.0

미국 4.7 2.5 10.8 8.4 8.5 9.0 9.4 8.2

브라질 m m m m m m m m

홍콩-중국 2.6 2.4 19.1 7.4 7.5 4.5 4.2 7.0

인도네시아 11.7 5.4 11.4 8.8 15.6 11.2 8.4 8.0

라트비아 3.8 2.8 10.5 7.1 6.4 5.7 4.8 5.0

리히텐슈타인 5.0 10.3 14.6 -0.2 -0.3 16.5 11.9 1.9

마카오-중국 1.0 0.3 8.5 4.8 6.4 3.6 4.1 4.5

러시아 6.3 4.6 11.2 8.2 8.6 6.0 6.5 6.2

세르비아 10.4 9.8 11.0 10.2 7.5 9.8 9.4 8.4

태국 5.0 3.2 12.7 8.5 8.0 7.3 8.0 7.9

튀니지 4.6 4.0 13.6 5.8 8.5 4.7 5.4 5.4

우루과이 3.8 4.9 11.7 8.9 8.2 6.7 8.6 5.8

OECD

국가별 평균4.7 4.5 14.5 6.8 7.1 6.2 6.9 6.9

영국 3.0 3.0 11.9 6.7 6.1 7.7 6.1 6.4

<표 Ⅴ-18> 학교간에 존재하는 학습자 특성 변량의 비율



- 209 -

이러한 결과는 학생들의 자기 보고에 기 하여 얻어졌고, 학생의 단은 그들

의 동료에 의해 크게 향받을 수 있다는 에서 주의해서 해석되어야 한다.

를 들어서, 열심히 공부하는 우들과 함께 학교 생활을 하고 있는 학생들은 비

록 자신도 열심히 노력함에도 불구하고 덜 열심인 우들과 함께 하고 있는 학

생들과 비교했을 때 자신이 노력과 끈기를 과소평가할 가능성이 있다. , 수학

능력이 부족하지 않음에도 불구하고 수학 능력이 뛰어난 다른 학생들 때문

에 자신이 수학에서 뛰어나지 못하다고 느끼는 학생이 있을 수도 있다.

학습자 특성에 있어서의 학교간 차이가 크지 않다는 사실도 유의미한 시사

을 제공한다. 이 결과는 각 학교 안에서 학생들 사이에 존재하는 학습자 특성에

서의 큰 차이에 주목해야 함을 시사한다. 즉, 능력뿐만 아니라 학습에 한 근

에 있어서 학교 내에 존재하는 학생간 차이를 이기 한 교사의 노력이 필요

함을 보여 다고 할 수 있다.

5 . 학 습 자 특 성에 있 어 서의 남 녀 학 생 의 성차

<표 Ⅴ-19>는 수학 성취도, 수학과 련된 학생 태도, 감정, 학습 략에서의

성 차이를 요약하고 있고, 이러한 결과를 수학에서의 성취도 차이와 련지어 보

여 다. 모든 결과는 효과 크기(effect size)로 표 되었으므로, 다른 측정값과 비

교하거나 국제 비교하는 것이 가능하며, 효과 크기가 0.2 이상이라는 것은 그 차

이가 큼을 의미한다.


- 210 -

국가명

남녀 학생의 성차에 대한 효과 크기

수학 성취도 도구적 동기 흥미도 불안감 자아 효능감 자아 개념 암기 전략 정교화 전략 통제 전략

효과크기

(표준오차)

효과크기

(표준오차)

효과크기

(표준오차)

효과크기

(표준오차)

효과크기

(표준오차)

효과크기

(표준오차)

효과크기

(표준오차)

효과크기

(표준오차)

효과크기

(표준오차)

호주 0.06 (0.04) 0.24 (0.03) 0.23 (0.03) -0.31 (0.02) 0.37 (0.03) 0.34 (0.02) 0.05 (0.03) 0.32 (0.02) -0.08 (0.03)

오스트리아 0.08 (0.05) 0.58 (0.04) 0.40 (0.03) -0.36 (0.03) 0.46 (0.03) 0.44 (0.03) -0.13 (0.03) 0.43 (0.04) -0.18 (0.04)

벨기에 0.07 (0.04) 0.32 (0.03) 0.20 (0.03) -0.32 (0.03) 0.36 (0.03) 0.35 (0.03) -0.12 (0.03) 0.27 (0.02) -0.21 (0.03)

캐나다 0.13 (0.02) 0.12 (0.02) 0.17 (0.02) -0.33 (0.02) 0.34 (0.02) 0.33 (0.02) -0.04 (0.02) 0.25 (0.02) -0.21 (0.02)

체코 0.16 (0.05) 0.26 (0.04) 0.26 (0.04) -0.26 (0.03) 0.42 (0.04) 0.36 (0.03) -0.07 (0.03) 0.24 (0.03) -0.16 (0.03)

덴마크 0.18 (0.03) 0.43 (0.03) 0.29 (0.03) -0.38 (0.03) 0.45 (0.03) 0.48 (0.03) 0.22 (0.04) 0.34 (0.03) 0.02 (0.03)

핀란드 0.09 (0.03) 0.36 (0.03) 0.34 (0.03) -0.39 (0.02) 0.56 (0.03) 0.45 (0.03) 0.10 (0.03) 0.37 (0.03) 0.05 (0.03)

프랑스 0.09 (0.05) 0.35 (0.03) 0.24 (0.03) -0.39 (0.03) 0.31 (0.04) 0.37 (0.03) -0.18 (0.03) 0.23 (0.03) -0.24 (0.03)

독일 0.09 (0.04) 0.45 (0.03) 0.37 (0.03) -0.38 (0.03) 0.46 (0.04) 0.50 (0.03) -0.14 (0.03) 0.32 (0.03) -0.28 (0.03)

그리스 0.21 (0.04) 0.26 (0.03) 0.31 (0.03) -0.26 (0.03) 0.44 (0.04) 0.30 (0.03) 0.03 (0.03) 0.29 (0.03) -0.12 (0.03)

헝가리 0.08 (0.04) 0.22 (0.03) 0.12 (0.03) -0.20 (0.04) 0.35 (0.03) 0.24 (0.04) -0.19 (0.03) 0.20 (0.03) -0.18 (0.03)

아이슬란드 -0.17 (0.04) 0.06 (0.04) 0.07 (0.04) -0.27 (0.04) 0.25 (0.04) 0.22 (0.04) 0.02 (0.04) 0.27 (0.03) -0.07 (0.04)

아일랜드 0.17 (0.05) 0.32 (0.04) 0.04 (0.04) -0.28 (0.04) 0.30 (0.04) 0.23 (0.04) -0.05 (0.03) 0.19 (0.04) -0.08 (0.04)

이탈리아 0.19 (0.06) 0.23 (0.03) 0.11 (0.04) -0.17 (0.03) 0.36 (0.04) 0.14 (0.03) -0.07 (0.03) 0.22 (0.04) -0.18 (0.04)

일본 0.08 (0.06) 0.31 (0.03) 0.26 (0.04) -0.26 (0.03) 0.31 (0.05) 0.36 (0.03) 0.10 (0.03) 0.30 (0.03) 0.10 (0.04)

한국 0.26 (0.08) 0.20 (0.05) 0.16 (0.04) -0.14 (0.03) 0.20 (0.05) 0.26 (0.04) -0.02 (0.04) 0.21 (0.04) 0.08 (0.05)

룩셈부르크 0.19 (0.03) 0.42 (0.03) 0.32 (0.03) -0.44 (0.02) 0.43 (0.03) 0.49 (0.02) -0.11 (0.03) 0.36 (0.04) -0.19 (0.03)

멕시코 0.13 (0.05) 0.03 (0.04) 0.16 (0.03) -0.13 (0.03) 0.18 (0.03) 0.15 (0.03) -0.01 (0.03) 0.06 (0.03) -0.15 (0.03)

네덜란드 0.06 (0.05) 0.50 (0.04) 0.34 (0.04) -0.38 (0.03) 0.59 (0.03) 0.55 (0.04) 0.21 (0.04) 0.40 (0.04) -0.01 (0.04)

뉴질랜드 0.15 (0.04) 0.17 (0.03) 0.23 (0.04) -0.31 (0.03) 0.37 (0.03) 0.35 (0.03) 0.02 (0.03) 0.20 (0.04) -0.08 (0.03)

노르웨이 0.07 (0.04) 0.23 (0.04) 0.25 (0.04) -0.36 (0.04) 0.37 (0.04) 0.42 (0.03) 0.23 (0.03) 0.24 (0.04) -0.05 (0.03)

폴란드 0.06 (0.04) 0.05 (0.03) 0.11 (0.03) -0.03 (0.03) 0.17 (0.03) 0.18 (0.03) -0.03 (0.03) 0.14 (0.03) -0.21 (0.03)

포르투갈 0.14 (0.04) 0.06 (0.04) 0.03 (0.04) -0.22 (0.04) 0.24 (0.03) 0.21 (0.04) -0.05 (0.04) 0.15 (0.04) -0.20 (0.04)

슬로바키아 0.20 (0.04) 0.23 (0.03) 0.17 (0.04) -0.25 (0.04) 0.33 (0.04) 0.30 (0.03) -0.12 (0.03) 0.22 (0.03) -0.13 (0.03)

스페인 0.10 (0.03) 0.09 (0.03) 0.03 (0.03) -0.34 (0.03) 0.28 (0.03) 0.25 (0.03) -0.09 (0.03) 0.09 (0.03) -0.21 (0.03)

스웨덴 0.07 (0.03) 0.32 (0.03) 0.19 (0.04) -0.30 (0.04) 0.27 (0.04) 0.35 (0.04) 0.14 (0.03) 0.25 (0.04) 0.00 (0.03)

스위스 0.17 (0.05) 0.67 (0.03) 0.58 (0.03) -0.44 (0.03) 0.54 (0.04) 0.67 (0.03) 0.02 (0.04) 0.44 (0.03) -0.13 (0.03)

터키 0.15 (0.06) -0.06 (0.04) 0.10 (0.04) -0.20 (0.04) 0.25 (0.05) 0.19 (0.04) -0.06 (0.03) 0.01 (0.04) -0.21 (0.04)

미국 0.07 (0.03) 0.10 (0.03) 0.16 (0.03) -0.23 (0.03) 0.19 (0.03) 0.27 (0.03) -0.04 (0.03) 0.15 (0.03) -0.15 (0.03)

브라질 0.16 (0.04) m m m m m m m m m m m m m m m m

홍콩-중국 0.04 (0.07) 0.20 (0.04) 0.27 (0.03) -0.28 (0.04) 0.30 (0.05) 0.35 (0.04) 0.03 (0.04) 0.31 (0.03) -0.04 (0.04)

인도네시아 0.04 (0.04) -0.05 (0.03) 0.08 (0.03) -0.13 (0.03) 0.08 (0.04) 0.18 (0.03) 0.00 (0.03) 0.06 (0.03) -0.15 (0.03)

라트비아 0.03 (0.05) 0.18 (0.04) 0.20 (0.04) -0.26 (0.04) 0.34 (0.04) 0.31 (0.04) 0.06 (0.04) 0.24 (0.03) -0.14 (0.03)

리히텐슈타인 0.29 (0.11) 0.89 (0.09) 0.60 (0.09) -0.61 (0.10) 0.65 (0.10) 0.77 (0.09) 0.11 (0.10) 0.54 (0.10) 0.01 (0.10)

마카오-중국 0.25 (0.07) 0.24 (0.06) 0.34 (0.07) -0.46 (0.07) 0.38 (0.07) 0.47 (0.06) -0.07 (0.07) 0.38 (0.07) 0.06 (0.06)

러시아 0.11 (0.05) 0.09 (0.04) 0.01 (0.04) -0.16 (0.03) 0.33 (0.04) 0.07 (0.03) -0.06 (0.03) 0.22 (0.04) -0.14 (0.03)

세르비아 0.01 (0.05) 0.21 (0.04) 0.18 (0.04) 0.04 (0.04) 0.27 (0.04) 0.14 (0.04) 0.02 (0.04) 0.15 (0.04) -0.19 (0.04)

태국 -0.05 (0.05) -0.20 (0.03) 0.06 (0.03) -0.11 (0.03) 0.13 (0.04) 0.28 (0.04) -0.02 (0.03) 0.04 (0.03) -0.07 (0.03)

튀니지 0.15 (0.03) 0.17 (0.03) 0.27 (0.03) -0.35 (0.03) 0.27 (0.03) 0.34 (0.03) 0.16 (0.03) 0.15 (0.03) 0.03 (0.03)

우루과이 0.12 (0.04) 0.16 (0.03) 0.11 (0.04) -0.21 (0.03) 0.31 (0.04) 0.24 (0.04) 0.10 (0.03) 0.11 (0.03) -0.17 (0.03)

OECD 국가별 평균

0.11 (0.01) 0.24 (0.01) 0.21 (0.01) -0.28 (0.01) 0.34 (0.01) 0.33 (0.01) 0.00 (0.01) 0.24 (0.01) -0.11 (0.01)

영국 0.07 (0.05) 0.30 (0.03) 0.20 (0.03) -0.38 (0.03) 0.37 (0.04) 0.40 (0.03) 0.06 (0.03) 0.25 (0.03) -0.01 (0.03)

<표 Ⅴ-19> 학습자 특성에서의 남녀 학생의 성차

※m: 기술적인 문제로 분석에서 제외됨. ※굵은 글씨는 남녀 학생의 성차가 95% 신뢰 수준에서 통계적으로 유의미함을 의미함.


- 211 -

한 가지 흥미있는 사실은 <표 Ⅴ-19>에서 보는 바와 같이 수학 성취도에 있

어서의 남녀 학생의 차이와 수학에 한 흥미와 즐거움, 자아 련 신념, 감정,

수학과 련된 학습 략에 있어서의 남녀 학생의 차이를 비교했을 때 일반 으

로 성취도에서의 차이보다 학습자 특성에서의 크기가 상 으로 크다는 것이다.

<표 Ⅴ-19>는 부분의 나라에서 남학생의 수학에 한 흥미가 여학생보다

유의미하게 높음을 보여 다. OECD 평균 효과 크기는 0.21이며, 스 스와 리히

텐슈타인에서의 효과 크기는 0.50 이상인 것으로 나타났다. 우리나라의 경우에는

효과 크기가 0.16으로, 다른 나라에 비하여 흥미에서의 남녀 차이가 그리 크지

않은 것으로 나타났다. 부분의 나라에서 남학생들의 도구 동기가 여학생들보

다 높은 것으로 나타났는데, 이는 남학생들이 수학이 그들의 미래 직업을 도울

것이기 때문에 공부하려고 하는 외 동기가 더 큼을 의미한다. 우리나라의 경우

효과 크기가 0.20으로 남녀 학생의 차이가 비교 컸다.

수학에 한 자아 련 신념, 자아 효능감, 자아 개념, 수학에 한 불안감에서

의 남녀 차이를 살펴보았을 때도 비슷한 양상이 나타났다. 여학생이 남학생보다

성취도는 크게 낮지 않았으나 부분의 나라에서 여학생의 수학에 한 자아

련 신념, 자아 효능감, 자아 개념이 낮은 경향이 있었다. 이러한 경향은 핀란드,

네덜란드, 스 스에서 특히 두드러지게 나타났다.

한편, 부분의 나라에서 여학생들은 남학생들보다 수학에 하여 더 불안감과

무기력함, 스트 스를 느끼는 것으로 나타났는데 이는 특히 오스트리아, 덴마크,

핀란드, 랑스, 독일, 룩셈부르크, 노르웨이, 스페인, 스 스, 리히텐슈타인, 마카

오- 국, 튀니지 등에서 하 다.

남녀 학생의 수학 성취도, 학습 과제에 한 감정과 태도가 다르다는 것은 학

교 교육의 효과가 남녀 학생에게 다르게 나타난다는 것을 의미하며, 이는 학교

교육이 남녀 학생 간에 불평등하게 작용한다는 것을 드러냈다는 에서 정책 결

정자들에게 매우 의미 있는 결과라고 할 수 있다.

학습 략의 사용과 련한 성 차이는 비교 심각하지 않았다. 암기 략에서

의 성차는 뚜렷하지 않았으나 정교화 략의 경우에는 모든 나라에서 남학생이

여학생보다 지속 으로 정교화 략을 사용하고 있다고 보고하 다. 한편 통제

략의 경우에는 부분의 나라에서 여학생이 더 많이 사용하는 것으로 나타났

다. 이것은 여학생이 학습을 하는 동안 자기 평가 을 가지는 경향이 있음

을 의미한다. 따라서 여학생에게는 정교화 략을 훈련할 기회를 제공하는 것이

도움이 될 것이고, 남학생을 해서는 학습 활동의 계획, 조직화, 구성과 련하


- 212 -

여 좀 더 일반 인 지원을 제공하는 것이 도움이 될 것이다.

지난 세 에 걸쳐서 공교육에서 남녀 학생의 성 차이를 이는 데는 많은 진

이 있었다. 실제로 조사 상이 된 27개 OECD 국가 21개국에서 학 교육

을 받은 여성의 비율은 남성과 동일하거나 남성을 능가하 다. 그러나 수학과 컴

퓨터 과학에 있어서 고등학교 교육 이상에서의 남녀 학생의 차이는 여 히 크다.

수학과 과학에서 컴퓨터 과학을 공하는 여성의 비율은 OECD 국가에서 약

30% 정도이고, 오스트리아, 벨기에, 독일, 헝가리, 노르웨이, 스웨덴 등에서는

9～25%에 불과하다(OECD, 2004a).

6 . 학 교 에 한 태 도 와 소 속 감

이 장에서는 학생들이 학교에 하여 어떤 태도를 가지고 있으며, 학교에 한

소속감은 어떠한지를 기술하 다. PISA 2003에서는 학생들에게 수학에 한 태

도에 하여 질문하 을 뿐만 아니라 좀 더 일반 으로 학교에 한 학생들의

태도에 하여 질문하 다.

가. 학 교 에 한 태 도

학교에 한 태도는 PISA 2003 학생 설문지에 포함된 다음의 문항에 근거하

여 산출하 다.


- 213 -

질문. 학교에서 배운 것들에 대한 다음의 진술들에 동의하는 정도를 표시

하시오.

동의한 비율(%)

한국

평균

OECD

평균

a) 학교는 내가 졸업할 때 성인으로서의 생활 준비를 거의 해 주지

못했다. 28 32

b) 학교는 시간 낭비였다. 10 8

c) 학교는 내가 의사 결정을 할 수 있는 자신감을 주었다. 66 72

d) 학교는 직업에서 유용한 것들을 나에게 가르쳐 주었다. 66 72

<표 Ⅴ-20> 학교에 대한 태도 지표와 관련된 문항

OECD 평균을 볼 때 ‘학교가 졸업할 때 성인으로서의 생활 비를 거의 해 주

지 못했다.’는 진술문에는 32%가 동의하 으며, 우리나라 학생들은 28%가 동의

하 다. 반면에 ‘학교는 의사 결정을 할 수 있는 자신감을 주었다.’는 진술문과

‘학교는 직업에서 유용한 것들을 나에게 가르쳐 주었다.’는 진술문에는 OECD 평

균 72%가 동의하 으며, 우리나라 학생들은 66%가 동의하 다. 한, ‘학교는 시

간 낭비 다.’는 진술문에 OECD 평균 8%가 동의한 반면에 우리나라 학생들은

10%가 동의하 다. 이 같은 결과를 볼 때 만 15세 학생의 부분은 학교에 하

여 정 인 태도를 가지고 있음을 알 수 있으며, OECD 평균과 비교할 때 우리

나라 학생의 경우 학교에 한 정 인 태도가 다소 약하 다(<표 Ⅴ-20> 참

조).

한편, 우리나라 학생들의 학교에 한 태도 지표 평균은 -0.37로서 OECD 평

균보다 학교에 한 태도가 부정 인 것으로 나타났다(<표 Ⅴ-21> 참조).

학교에 한 태도에 있어서의 성차는 OECD 국가 에서는 우리나라와 뉴질랜

드를 제외하고 모든 나라에서 유의미하 으며, 부분의 나라에서 남학생이 여학

생보다 학교에 하여 부정 이었다. 우리나라의 경우에는 남학생이 -0.36, 여학

생이 -0.39로 그 차이는 크지 않았으나 여학생의 학교에 한 태도가 남학생보다

더 부정 인 것으로 나타났다.

학교에 한 태도와 성취도의 계는 많은 나라에서 무시할만하다. 하지만 학

교에 한 정 인 태도를 신장시키는 것은 이러한 태도가 평생 교육을 하여

필요한 다른 요한 요인들과 련이 있기 때문에 가치가 있다.


- 214 -

순위

국가명

학교에 대한 지표 학교에 대한 지표 수준 집단별 수학 점수학생의 점수

설명량전체 남학생 여학생

차이(남-여)

25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상

평균(표준 오차)









1 튀니지 0.72 (0.02) 0.60 (0.03) 0.84 (0.03) -0.24 (0.04) 348 (3.9) 360 (3.6) 362 (3.4) 371 (3.6) 1.4 (0.46)

2 인도네시아 0.59 (0.02) 0.55 (0.03) 0.64 (0.02) -0.08 (0.03) 352 (5.1) 366 (4.8) 361 (4.3) 366 (3.9) 0.5 (0.27)

3 브라질 0.53 (0.02) 0.43 (0.04) 0.61 (0.03) -0.18 (0.05) 351 (6.4) 367 (5.6) 358 (5.2) 357 (6.3) 0.0 (0.04)

4 멕시코 0.42 (0.03) 0.31 (0.03) 0.53 (0.03) -0.23 (0.03) 353 (4.7) 385 (4.0) 394 (3.9) 414 (4.1) 7.6 (1.10)

5 태국 0.28 (0.02) 0.15 (0.02) 0.38 (0.03) -0.23 (0.03) 404 (4.4) 417 (4.1) 422 (3.7) 425 (4.1) 1.0 (0.47)

6 포르투갈 0.27 (0.02) 0.12 (0.03) 0.40 (0.03) -0.28 (0.03) 450 (4.4) 465 (4.0) 475 (4.2) 475 (4.7) 1.1 (0.39)

7 호주 0.25 (0.01) 0.20 (0.02) 0.31 (0.02) -0.10 (0.03) 502 (3.2) 521 (2.6) 536 (2.3) 540 (2.6) 2.4 (0.36)

8 라트비아 0.22 (0.02) 0.10 (0.03) 0.34 (0.03) -0.24 (0.04) 471 (4.8) 482 (4.6) 488 (5.4) 494 (4.9) 1.0 (0.38)

9 러시아 0.19 (0.03) 0.08 (0.03) 0.30 (0.03) -0.22 (0.03) 461 (5.4) 467 (4.7) 476 (4.6) 471 (4.8) 0.3 (0.19)

10 세르비아 0.17 (0.02) 0.11 (0.03) 0.23 (0.03) -0.13 (0.04) 442 (4.8) 443 (4.5) 443 (4.8) 426 (4.3) 0.1 (0.12)

11 프랑스 0.14 (0.02) -0.01 (0.03) 0.28 (0.03) -0.29 (0.04) 495 (3.5) 518 (3.6) 524 (3.8) 513 (4.2) 0.6 (0.30)

12 스페인 0.14 (0.02) -0.01 (0.02) 0.28 (0.02) -0.29 (0.03) 477 (4.2) 484 (2.8) 495 (3.8) 487 (3.5) 0.2 (0.16)

13 아일랜드 0.13 (0.02) 0.02 (0.03) 0.24 (0.03) -0.22 (0.04) 491 (4.0) 499 (4.0) 513 (3.7) 508 (3.8) 0.7 (0.31)

14 터키 0.13 (0.03) -0.01 (0.04) 0.29 (0.03) -0.31 (0.05) 426 (11.1) 424 (7.3) 433 (6.4) 414 (7.1) 0.1 (0.27)

15 오스트리아 0.12 (0.02) 0.06 (0.02) 0.17 (0.03) -0.11 (0.03) 501 (4.2) 517 (4.7) 516 (4.8) 496 (4.5) 0.1 (0.14)

16 핀란드 0.11 (0.02) -0.02 (0.02) 0.24 (0.02) -0.26 (0.03) 525 (2.9) 542 (2.4) 553 (2.7) 558 (3.4) 2.0 (0.47)

17 우루과이 0.11 (0.02) 0.04 (0.02) 0.18 (0.02) -0.15 (0.02) 418 (5.2) 426 (4.9) 431 (4.7) 419 (4.8) 0.0 (0.08)

18 뉴질랜드 0.10 (0.02) 0.07 (0.02) 0.12 (0.02) -0.04 (0.03) 502 (3.5) 522 (4.0) 529 (3.6) 545 (4.2) 2.3 (0.54)

19 미국 0.09 (0.02) -0.02 (0.03) 0.20 (0.03) -0.23 (0.04) 470 (4.3) 485 (3.9) 491 (4.3) 489 (4.8) 0.6 (0.23)

20 그리스 0.08 (0.02) -0.01 (0.02) 0.16 (0.03) -0.18 (0.03) 459 (4.5) 450 (5.1) 443 (5.3) 431 (3.7) 1.5 (0.43)

21 캐나다 0.06 (0.01) -0.06 (0.02) 0.17 (0.02) -0.23 (0.02) 524 (2.4) 536 (2.2) 540 (2.4) 545 (2.4) 0.8 (0.21)

22 슬로바키아 0.03 (0.02) -0.04 (0.02) 0.11 (0.02) -0.15 (0.03) 510 (4.1) 500 (4.1) 502 (4.2) 482 (4.5) 1.0 (0.27)

23 스위스 0.03 (0.02) -0.02 (0.03) 0.08 (0.02) -0.11 (0.03) 517 (4.7) 535 (4.4) 536 (4.0) 521 (4.2) 0.0 (0.07)

24 스웨덴 0.02 (0.02) -0.03 (0.03) 0.07 (0.02) -0.10 (0.03) 489 (4.0) 509 (3.6) 515 (4.0) 526 (4.4) 2.2 (0.48)

25 아이슬란드 0.00 (0.02) -0.16 (0.03) 0.17 (0.03) -0.33 (0.05) 490 (3.3) 511 (3.0) 526 (3.2) 536 (2.9) 3.4 (0.64)

26 체코 -0.01 (0.02) -0.08 (0.02) 0.06 (0.02) -0.14 (0.03) 516 (4.6) 522 (4.7) 528 (4.0) 525 (3.5) 0.1 (0.11)

27 덴마크 -0.03 (0.02) -0.09 (0.03) 0.02 (0.02) -0.11 (0.03) 503 (4.0) 513 (4.3) 526 (3.7) 520 (4.4) 0.5 (0.27)

28 이탈리아 -0.06 (0.02) -0.17 (0.02) 0.05 (0.02) -0.22 (0.03) 467 (4.1) 472 (3.9) 468 (4.3) 456 (3.9) 0.3 (0.17)

29 독일 -0.08 (0.02) -0.16 (0.02) 0.00 (0.02) -0.16 (0.03) 516 (4.8) 522 (4.5) 514 (4.8) 496 (4.5) 0.9 (0.37)

30 리히텐슈타인 -0.10 (0.05) -0.06 (0.07) -0.14 (0.07) 0.09 (0.10) 537 (11.4) 542 (10.9) 536 (10.2) 532 (11.4) 0.9 (1.05)

31 폴란드 -0.12 (0.02) -0.24 (0.02) 0.00 (0.02) -0.24 (0.03) 489 (4.1) 496 (3.7) 496 (3.5) 483 (3.5) 0.1 (0.14)

32 벨기에 -0.19 (0.02) -0.27 (0.02) -0.10 (0.02) -0.17 (0.03) 528 (4.0) 544 (3.5) 540 (3.8) 523 (3.9) 0.1 (0.14)

33 네덜란드 -0.19 (0.02) -0.24 (0.03) -0.15 (0.02) -0.09 (0.03) 532 (4.6) 547 (4.4) 548 (3.9) 545 (5.2) 0.1 (0.18)

34 노르웨이 -0.21 (0.02) -0.31 (0.03) -0.11 (0.03) -0.20 (0.04) 467 (3.8) 497 (4.0) 512 (3.9) 510 (3.9) 2.9 (0.63)

35 헝가리 -0.22 (0.02) -0.28 (0.02) -0.16 (0.02) -0.12 (0.02) 496 (4.7) 493 (4.1) 487 (4.4) 485 (4.1) 0.3 (0.24)

36 룩셈부르크 -0.23 (0.02) -0.32 (0.02) -0.15 (0.02) -0.18 (0.03) 497 (3.4) 506 (2.9) 497 (3.5) 476 (3.0) 1.0 (0.33)

37 한국 -0.37 (0.02) -0.36 (0.02) -0.39 (0.02) 0.03 (0.02) 546 (4.0) 539 (4.0) 540 (4.0) 544 (4.8) 0.0 (0.03)

38 마카오-중국 -0.37 (0.03) -0.37 (0.05) -0.38 (0.03) 0.01 (0.07) 533 (6.3) 522 (7.1) 522 (6.4) 534 (6.2) 0.1 (0.25)

39 일본 -0.50 (0.01) -0.60 (0.02) -0.42 (0.02) -0.18 (0.03) 530 (5.0) 533 (5.4) 538 (4.9) 537 (4.7) 0.1 (0.09)

40 홍콩-중국 -0.52 (0.01) -0.53 (0.02) -0.51 (0.02) -0.03 (0.02) 539 (5.6) 545 (5.6) 555 (5.0) 565 (5.4) 1.1 (0.36)

OECD 전체 0.01 (0.01) -0.09 (0.01) 0.11 (0.01) -0.20 (0.01) 489 (1.5) 495 (1.3) 494 (1.5) 484 (1.5) 0.0 (0.02)

OECD 국가별 평균 0.00 (0.00) -0.09 (0.00) 0.09 (0.00) -0.18 (0.01) 496 (0.9) 505 (0.8) 506 (0.8) 499 (0.9) 0.0 (0.01)

영국 0.12 (0.02) 0.08 (0.02) 0.16 (0.02) -0.08 (0.03) 492 (3.2) 501 (3.7) 518 (4.2) 520 (3.8) 1.9 (0.43)

<표 Ⅴ-21> 학교에 대한 태도 지표와 수학 성취도 점수

※학교 지표에서의 굵은 글씨는 남녀 차이가 95% 신뢰 수준에서 통계적으로 유의미함을 의미함.※수학 점수에서의 굵은 글씨는 25% 이하 평균과 75% 이상 평균 차이가 95% 신뢰 수준에서 통계적으로



- 215 -

나 . 학 교 에 한 소 속 감

학교는 많은 청소년들의 일상생활에 있어서 심 인 치를 차지하고 있다.

청소년들은 학교 교육을 자신의 장기 인 행복을 하여 필수 인 것으로 보며,

이러한 태도는 학생들이 여러 가지 학교 활동에 참여할 때 향을 다. 학교에

하여 정 인 태도를 가진 학생들은 교직원이나 동료 학생들과 좋은 계를

형성하는 편이며, 자신들이 학교에 소속되어 있다고 느낀다. 그러나 어떤 청소년

들은 이러한 소속감을 갖고 있지 못하며 학습에서의 성공이 자신들의 장래를

하여 요한 의미를 갖는다고 믿지 않는다. 이러한 느낌과 태도는 학생들이 학교

에 하여 불만을 가지게 되는 결과를 래할 수도 있다(Finn, 1989; Jenkins,

1995).

학교에 하여 불만을 가진 학생들은 학교 활동에 차 참여하지 않게 되며,

어떤 경우에는 학업에 방해가 되는 행동에 가담하기도 하고, 교사와 다른 학생들

에게 부정 인 태도를 보이는 경우도 있다. 학교에 하여 불만스러워 하는 청소

년들이 필요로 하는 것을 충족시켜 주는 것은 교사와 학교 행정가들이 직면하고

있는 가장 큰 도 의 하나라고 할 수 있을 것이다.

행동에 문제가 있는 청소년들을 성인이 될 때까지 추 조사한 장기 연구에

의하면, 그들 거의 반이 성인이 되어서도 심리 , 사회 으로 지속 인 곤

란을 겪고 있다고 한다(Offord and Bennet, 1994). 그러므로 학교에 한 소속감

은 학생들의 경제 인 성공과 장기 건강 행복과 하게 연결되어 있을

것이며, 이러한 에서 학교에 한 소속감은 학업 성취와 함께 학교 교육의

요한 성과로서 다루어져야 할 가치가 있다. 뿐만 아니라 학교에 한 소속감은

학생들의 유 인자나 그들의 가정환경 등과 같이 변경 불가능한 개인 속성

이 아니라 교사와 부모로부터 향 받을 수 있고 학교 정책과 실행을 통해서 변

화될 수 있는 것이다.

PISA 2003에서는 학교에 한 소속감을 조사하기 하여 학생들에게 다음과

같이 질문하 다.


- 216 -

질문. 다음은 학교생활에 대한 진술입니다. 동의하는 정도를 표시하시오.

동의한 비율(%)

한국

평균

OECD

평균

a) 학교에서 나는 외톨이 같다는 느낌을 가진다. 8 7

b) 나는 학교에서 쉽게 친구를 사귄다. 79 89

c) 나는 학교에 대해 소속감을 느낀다. 76 81

d) 학교에 있으면 어색한 느낌이 들고 내가 있을 자리가 아닌 것 같다. 9 10

e) 나는 다른 학생들 사이에 인기가 있다. 45 86

f) 학교에 있으면 외롭다. 7 8

<표 Ⅴ-22> 학교에 대한 소속감 지표와 관련된 문항

일반 으로 OECD 국가의 학생들은 학교에 하여 정 인 소속감을 가지고

있는 것으로 나타났다. OECD 평균을 볼 때, ‘학교가 소속감을 느끼는 곳’이라는

진술문에 81%가 동의하거나 강하게 동의하 으며, 우리나라 학생들은 OECD 평

균보다 약간 낮은 비율인 76%가 동의하거나 강하게 동의하 다. ‘나는 학생들

사이에 인기가 있다’는 진술문에 해서는 OECD 평균 86%가 정 으로 답한

반면 우리나라 학생들은 45%만이 정 으로 답하여 그 차이가 학교에 한 소

속감을 조사한 다른 문항들 가장 컸다. 그러나 이 진술문은 학교보다는 개인

인 특성이 더 큰 향을 끼쳤을 것으로 단된다.

학교에 한 소속감은 나라별로 차이가 있었는데 OECD 국가들 에서 오스트

리아, 독일, 아이슬란드, 룩셈부르크, 노르웨이, 스페인, 스웨덴, 그리고 스 스의

학생들은 강한 소속감을 보인 반면에 OECD 국가 우리나라, 벨기에, 체코,

랑스, 일본, 폴란드, 슬로바키아, 터키의 학생들은 소속감이 낮은 것으로 나타났

다(<표 Ⅴ-23> 참조).

한 국가 내에서 학생들간의 소속감 차이는 국가간의 소속감의 차이보다 더 컸

다. 오스트리아, 독일, 룩셈부르크, 노르웨이 스웨덴과 같은 나라에서 학생들이

강한 소속감을 나타낸 이유는 낮은 소속감을 표 한 학생의 수가 었기 때문이

아니라 소속감이 높은 상 25%의 학생들이 상 으로 강한 소속감을 표 했

기 때문이다.

한편, 우리나라, 핀란드, 스페인, 스웨덴, 우루과이에서는 여학생들이 낮은 소속

감을 나타낸 반면에 오스트리아, 벨기에, 캐나다, 헝가리, 아일랜드, 일본, 멕시코,

폴란드, 터키, 홍콩, 인도네시아, 라트비아, 러시아, 태국 등에서는 남학생들이 낮

은 소속감을 나타내었다.


- 217 -

순위

국가명

학교에 대한 소속감 지표 학교에 대한 소속감 수준 집단별 수학 점수 학생의 성취도 점수


(남-여)25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상










1 오스트리아 0.44 (0.02) 0.41 (0.03) 0.47 (0.03) -0.06 (0.04) 497 (3.8) 513 (4.4) 515 (4.3) 505 (4.4) 0.1 (0.11)

2 스웨덴 0.25 (0.02) 0.35 (0.02) 0.14 (0.03) 0.21 (0.03) 506 (3.4) 512 (4.0) 516 (3.4) 505 (4.1) 0.0 (0.03)

3 우르과이 0.24 (0.01) 0.30 (0.02) 0.18 (0.02) 0.12 (0.04) 414 (3.7) 422 (4.1) 437 (5.5) 418 (5.1) 0.1 (0.12)

4 독일 0.24 (0.02) 0.24 (0.03) 0.24 (0.02) 0.00 (0.04) 509 (4.5) 516 (4.2) 519 (4.3) 504 (5.2) 0.0 (0.07)

5 노르웨이 0.24 (0.02) 0.27 (0.03) 0.21 (0.03) 0.06 (0.04) 492 (3.8) 499 (3.5) 504 (3.9) 490 (3.9) 0.0 (0.03)

6 룩셈부르크 0.23 (0.02) 0.23 (0.02) 0.22 (0.02) 0.01 (0.03) 482 (3.1) 491 (3.2) 504 (2.7) 497 (3.3) 0.5 (0.24)

7 스페인 0.20 (0.02) 0.24 (0.02) 0.16 (0.03) 0.08 (0.04) 479 (3.3) 486 (2.6) 494 (3.1) 482 (4.1) 0.1 (0.10)

8 리히텐슈타인 0.19 (0.05) 0.14 (0.07) 0.26 (0.08) -0.12 (0.11) 517 (11.0) 549 (9.4) 542 (12.3) 538 (9.4) 1.0 (1.12)

9 스위스 0.19 (0.03) 0.17 (0.04) 0.22 (0.02) -0.04 (0.05) 512 (4.8) 523 (3.9) 540 (4.8) 532 (4.5) 0.8 (0.36)

10 아이슬랜드 0.16 (0.02) 0.19 (0.03) 0.13 (0.03) 0.06 (0.04) 512 (3.7) 518 (3.8) 519 (3.7) 513 (3.8) 0.0 (0.04)

11 브라질 0.13 (0.02) 0.12 (0.03) 0.14 (0.02) -0.02 (0.04) 346 (5.2) 360 (5.6) 364 (6.2) 361 (6.1) 0.3 (0.17)

12 포르투갈 0.09 (0.02) 0.09 (0.03) 0.10 (0.02) -0.01 (0.04) 438 (4.7) 469 (4.4) 480 (3.8) 479 (3.9) 2.8 (0.58)

13 헝가리 0.08 (0.02) 0.04 (0.02) 0.13 (0.03) -0.09 (0.03) 476 (4.0) 484 (4.2) 500 (4.3) 501 (3.5) 1.1 (0.35)

14 아일랜드 0.08 (0.02) 0.04 (0.02) 0.12 (0.03) -0.07 (0.04) 506 (4.2) 503 (3.6) 511 (3.4) 492 (3.6) 0.4 (0.22)

15 멕시코 0.08 (0.02) 0.02 (0.03) 0.13 (0.02) -0.12 (0.03) 363 (4.3) 383 (3.8) 398 (4.4) 399 (4.3) 2.6 (0.51)

16 이탈리아 0.05 (0.01) 0.05 (0.02) 0.05 (0.02) 0.01 (0.03) 467 (4.4) 467 (3.9) 469 (3.8) 460 (4.6) 0.1 (0.13)

17 호주 0.04 (0.02) 0.00 (0.02) 0.09 (0.02) -0.09 (0.02) 518 (3.8) 524 (2.7) 530 (2.9) 527 (2.7) 0.1 (0.12)

18 그리스 0.04 (0.02) 0.03 (0.02) 0.04 (0.02) -0.01 (0.03) 433 (5.1) 446 (4.5) 455 (4.3) 448 (5.1) 0.3 (0.18)

19 세르비아 0.03 (0.02) 0.02 (0.03) 0.05 (0.02) -0.03 (0.04) 428 (4.7) 442 (4.7) 451 (4.5) 431 (4.8) 0.0 (0.05)

20 캐나다 0.02 (0.01) -0.03 (0.02) 0.06 (0.02) -0.09 (0.02) 534 (2.5) 541 (2.1) 538 (2.5) 532 (2.5) 0.0 (0.03)

21 덴마크 0.01 (0.02) 0.01 (0.02) 0.01 (0.02) 0.01 (0.03) 511 (4.1) 513 (4.1) 522 (4.5) 516 (4.1) 0.1 (0.14)

22 뉴질랜드 -0.01 (0.01) 0.00 (0.02) -0.02 (0.02) 0.02 (0.03) 515 (4.0) 529 (3.7) 532 (3.2) 523 (3.9) 0.1 (0.08)

23 핀란드 -0.02 (0.02) 0.03 (0.02) -0.07 (0.02) 0.10 (0.03) 544 (3.5) 547 (2.7) 547 (3.1) 540 (3.2) 0.0 (0.07)

24 네덜란드 -0.06 (0.02) -0.08 (0.02) -0.04 (0.02) -0.04 (0.03) 531 (4.2) 539 (4.3) 553 (4.4) 549 (4.2) 0.4 (0.28)

25 튀니지 -0.09 (0.02) -0.10 (0.03) -0.08 (0.03) -0.02 (0.03) 354 (4.0) 360 (4.6) 360 (3.7) 363 (2.9) 0.2 (0.18)

26 슬로바키아 -0.16 (0.01) -0.16 (0.02) -0.16 (0.02) 0.00 (0.03) 489 (4.0) 495 (3.9) 510 (3.9) 499 (4.9) 0.1 (0.08)

27 폴란드 -0.17 (0.02) -0.20 (0.02) -0.14 (0.02) -0.06 (0.03) 480 (3.2) 484 (3.6) 499 (4.0) 499 (3.8) 0.6 (0.25)

28 프랑스 -0.18 (0.02) -0.19 (0.03) -0.17 (0.02) -0.02 (0.03) 505 (3.9) 516 (4.5) 515 (4.1) 513 (3.3) 0.0 (0.04)

29 라트비아 -0.21 (0.02) -0.25 (0.02) -0.18 (0.02) -0.07 (0.03) 469 (4.5) 479 (4.5) 489 (4.9) 498 (4.6) 1.5 (0.43)

30 체코 -0.27 (0.01) -0.27 (0.02) -0.28 (0.02) 0.01 (0.02) 505 (4.7) 516 (3.8) 532 (4.5) 537 (3.8) 1.3 (0.39)

31 벨기에 -0.28 (0.01) -0.33 (0.02) -0.23 (0.02) -0.10 (0.03) 517 (5.0) 537 (3.9) 543 (3.2) 539 (2.8) 0.3 (0.20)

32 태국 -0.29 (0.02) -0.32 (0.03) -0.26 (0.03) -0.07 (0.03) 401 (4.1) 417 (3.6) 421 (3.6) 429 (4.2) 1.6 (0.57)

33 러시아 -0.29 (0.02) -0.31 (0.02) -0.26 (0.02) -0.05 (0.03) 453 (5.2) 462 (4.4) 481 (4.9) 479 (4.4) 1.2 (0.28)

34 인도네시아 -0.30 (0.02) -0.33 (0.02) -0.28 (0.02) -0.05 (0.02) 347 (4.6) 366 (3.9) 364 (4.8) 366 (4.8) 0.3 (0.18)

35 한국 -0.39 (0.01) -0.36 (0.02) -0.43 (0.02) 0.07 (0.03) 528 (4.3) 539 (3.8) 549 (3.7) 553 (4.8) 1.0 (0.35)

36 터키 -0.44 (0.02) -0.48 (0.02) -0.39 (0.03) -0.09 (0.04) 390 (6.6) 419 (7.0) 444 (8.2) 442 (8.0) 3.1 (0.83)

37 일본 -0.53 (0.02) -0.59 (0.02) -0.47 (0.02) -0.13 (0.03) 512 (4.9) 535 (5.3) 546 (4.6) 546 (4.8) 1.3 (0.39)

38 홍콩-중국 -0.61 (0.01) -0.63 (0.02) -0.58 (0.02) -0.06 (0.02) 531 (4.6) 547 (4.8) 558 (5.9) 566 (5.9) 1.3 (0.44)

39 마카오-중국 -0.61 (0.02) -0.60 (0.04) -0.63 (0.03) 0.03 (0.05) 517 (7.6) 527 (7.1) 533 (6.8) 533 (7.0) 0.3 (0.49)

OECD 전체 -0.09 (0.01) -0.12 (0.01) -0.07 (0.01) -0.05 (0.01) 485 (1.6) 494 (1.4) 500 (1.3) 492 (1.4) 0.0 (0.02)

OECD 국가별 평균 0.00 (0.00) -0.01 (0.00) 0.01 (0.00) -0.02 (0.01) 492 (1.0) 502 (0.8) 511 (0.7) 502 (0.9) 0.1 (0.03)

미국 m m m m m m m m m m m m m m m m m m

영국 0.08 (0.01) 0.12 (0.02) 0.05 (0.02) 0.07 (0.03) 507 (4.5) 505 (3.1) 514 (3.8) 505 (3.8) 0.0 (0.03)

<표 Ⅴ-23> 학교에 대한 소속감 지표와 수학 성취도 점수

※m: 기술적인 문제로 분석에서 제외됨. ※소속감 지표에서의 굵은 글씨는 남녀 차이가 95% 신뢰 수준에서 통계적으로 유의미함을 의미함.※수학 점수에서의 굵은 글씨는 25% 이하 평균과 75% 이상 평균 차이가 95% 신뢰 수준에서 통계적으로



- 218 -

각 나라에서 소속감을 느끼지 못하는 학생들이 특정 학교에 어느 정도나 편

되어 있는지를 알아보는 것은 학교에 한 불만이 학교 체제 학생과 학교가

상호 작용하는 방법과 연 이 있는지를 알아보는 데 도움이 될 것이기 때문에

교육 정책에서 시사하는 바가 크다.

<표 Ⅴ-24>는 소속감에 한 학교간 차이를 보여 다. 우리나라의 경우 학교

소속감이 가장 낮은 학교의 경우 학교 소속감은 -0.8이었으며, 학교 소속감이 가

장 높은 학교의 경우 학교 소속감은 0.4인 것으로 나타났다. 즉 학교에 따라 소

속감에 차이가 있었으며 이러한 차이는 OECD 평균 차이와 비슷하다.

학교 소속감한국

평균

OECD

평균

학교 소속감이 가장 낮은 학교 학생들의 학교 소속감 -0.8 -0.7

학교 소속감이 가장 높은 학교 학생들의 학교 소속감 0.4 0.6

<표 Ⅴ-24> 학생들의 소속감에 대한 학교간 차이

학생들의 소속감에 한 학교간 차이를 알아보는 것은 다음의 두 가지 이유에

서 요하다. 만약 학생들이 학교에 하여 불만스러워 하는 정도가 학교간에 상

당한 차이가 있다면, 특정 학교들을 상으로 어떤 조치를 취하는 것이 더 효율

일 수 있을 것이다. 반면에, 학교에 한 소속감을 느끼는 정도가 한 나라 안

의 부분 학교들에서 꽤 유사한 수 이라면 부분의 학교를 상으로 한 일반

인 조치를 취하는 것이 효과 일 수 있다. 즉 소속감에 한 학교간 차이를 알

아보는 것은 어떤 조치가 가장 효과 일지에 한 방향을 제시해 수 있을 것

이다.

학교에 한 학생의 소속감은 학교 교육의 요한 산출물이다. 한, 학생의

소속감이 학업 성취도와 어떻게 련되는지를 밝히는 것은 요하다.

일반 으로 학생이 학교로부터 소속감을 느끼지 못할 때 학생들의 성취도는

지장을 받기 시작한다고 알려져 있다. 이것은 어떤 학생들의 경우에는 사실일 것

이다. 그러나 학업에 성공하지 못함으로써 학생이 학교에 하여 소속감을 느끼

지 못하게 되고 학교 활동에 소극 이 될 수 있다는 설명 한 가능하다. 학교

소속감은 성취도에 독립 으로 향을 미치는 것이 아니라 개인, 가족, 학교 요

인들을 포함하여 여러 가지 요인들이 결합된 상태에서 향을 미칠 것이다. 따라

서 학교 소속감과 학업 성취도간의 인과 계를 찾아내는 것은 어려운 일이다.


- 219 -

하지만, 학교에 한 소속감과 학업 성취도의 인과 계를 이해한다는 것은 언

제, 어떻게 교육 정책을 수립하고 시행할 것인지를 결정하는 데 향을 끼친다는

에서 교육 정책에 필요한 핵심 요소들 의 하나라고 할 수 있다.

PISA 연구는 학교 소속감과 학업 성취도간의 인과 계를 단정하지는 못하지

만, 학교 소속감과 학업 성취도가 련이 있다는 증거는 제공하고 있다. 특히 우

리나라, 덴마크, 헝가리, 폴란드, 스웨덴에서 학교 소속감이 높은 학교는 높은 성

취도를 나타내는 경향을 보 다.

- 220 -

VI. 사회경제적 배경과 수학 성취도

각 나라간의 수학 성취도 차이는 학생의 사회경제 배경과 학교 환경에 의하

여 향을 받는다. 학교 환경은 교수 방법, 학교에서 활용 가능한 인 , 물 자

원, 교육과정, 학교 정책 등을 포함한다.

가정 환경이 학업 성취도에 미치는 향은 읽기, 수학, 과학의 세 역에서 비

슷하게 나타났다. 이 장에서는 가정 환경과 수학 성취도의 계에 을 맞추기

로 한다.

학업 성취도에서의 학생간 차이를 이는 것은 어느 나라에서나 어려운 문제

이다. 나라별로 학생간 학업 성취도 차이를 이기 하여 선택하는 방법은 다양

하다. 를 들면 제도 으로 차이가 제한 인 종합 학교 체제(comprehensive

school system)를 가지고 있는 나라가 있다. 이러한 체제를 가진 나라에서는 학

교와 교사에게 학생들의 다양한 능력, 흥미, 배경에 모두 부응하도록 요구함으로

써 모든 학생에게 비슷한 기회를 제공하려고 노력한다. 어떤 나라에서는 학생

의 다양성을 반 하기 하여 학생 집단을 능력에 따라 나 기도 한다. 학교의

사회 , 경제 , 문화 , 지역 차이 때문에 종합 학교 체제를 가지고 있는 나라

에서도 학교간에 유의미한 성취도 차이가 나타난다. 이러한 차이는 교수 학습의

질에서 기인하기도 한다.

어떤 나라가 다른 나라보다 높은 성취도를 나타내는 이유를 이해하는 것은 학

교를 개선하기 한 요한 열쇠이다. 이를 이해하기 해서는 학교내와 학교간

차원에서 학생 성취도에 미치는 학생과 학교 변인의 효과를 분석하는 것이 필요

하다. 이장에서는 학생의 경제 , 사회 , 문화 수 을 측정한 사회경제 배경

과 수학 성취도의 계를 분석하 다. 한 학생의 사회경제 배경에 기인한 학

교간 성취도 차이를 살펴보았다.

[그림 Ⅵ-1]은 만 15세 학생들의 수학 성취도가 나라에 따라서 어떻게 다른지

를 보여 다. 그림의 왼쪽 막 는 학교간 차이를, 오른쪽 막 는 학교내 차이를

나타낸다. 우리나라의 경우, 학교간 차이는 체 OECD 국가 13번째로 OECD

평균보다 약간 컸으며, 학교내 차이는 OECD 평균보다 약간 작았다. [그림 Ⅵ-1]

에서 보는 것처럼 모든 나라에서 상당한 학교 내 차이가 있는 것으로 나타났으

Ⅵ. 사회경제적 배경과 수학 성취도

- 221 -

며, 부분의 나라에서 학교 간 차이도 컸다. 학교간 차이는 특히 터키와 헝가리

에서 컸으며, 일본, 벨기에, 이탈리아, 독일, 오스트리아, 홍콩 등에서의 학교간

차이 한 컸다. 학교간 차이가 크고 학교 내에서의 학생간 차이가 작은 나라들

의 경우에는 학업 성취도가 비슷한 학생들끼리 한 학교에 다니는 경향이 있다고

볼 수 있다. 학업 성취도가 비슷한 학생들끼리 한 학교에 다닌다는 것은 학생에

게 학교 선택권이 있음을 의미한다고 볼 수 있다.

한편, 핀란드와 아이슬란드에서의 학교간 차이는 OECD 평균의 1/10에 불과하

고 캐나다, 아일랜드, 노르웨이, 폴란드, 스웨덴에서는 학교간 차이가 OECD 평

균의 반 이하 다. 이처럼 학교간 차이가 작은 나라에서는 수학 성취도가 학생

들이 다니는 학교와 거의 련이 없다. 이것은 학습 환경이 학생의 성취도에

향을 주는 정도가 부분의 학교에서 비슷하다는 것을 시사한다. 캐나다, 덴마크,

핀란드, 아이슬란드, 스웨덴은 수학 성취도가 높은 편이거나 최소한 OECD 평균

이상의 수학 성취도를 나타낸다. 이처럼 성취도가 높음에도 불구하고 학교간 차

이가 작은 나라에서는 모든 학교의 높고 지속 인 성취도를 보장하는 데 교육

체제가 성과를 올리고 있다고 볼 수 있다. , 이러한 나라에서는 부모들이 자녀

들의 학업 성취도를 높이기 하여 어떤 학교를 선택할 것인지에 한 걱정을

게 한다고 볼 수 있다.

PISA 2003의 결과는 학교간의 성취도 차이는 학교에 입학하는 학생들의 사회

경제 배경과 련이 있음을 시사한다. 물론, 학교간 성취도 차이의 원인 의

일부는 학교의 구조 특성이나 학생을 능력에 따라 나 고 리하는 학교 체제,

학교 운 자와 교사의 정책 실행과 련이 있다.

높은 성취도를 나타내고 있는 나라에서 학교간의 차이가 작거나 보통 정도라

는 사실은 성취도가 낮은 학교의 개 을 통하여 학교간의 성취도가 비슷하게 하

는 것은 그 자체로 요할 뿐만 아니라 높은 성취도를 달성할 수 있는 방법이기

도 함을 시사한다.

부분의 나라에서 학교간의 차이는 PISA 2000에서 찰된 것과 비슷하 다.

그러나 폴란드의 경우에는 학교간 차이가 하게 어든 것으로 나타났다.

1999년 이후로 통합된 교육 체제를 추구하고 있는 폴란드에서는 학교간의 성취

도 차이가 2000년에 비하여 에 띄게 어들었으며, 동시에 수학 성취도가 크게

향상되었고, 학생간의 차이도 많이 어들었다. 폴란드에서 학생들의 수학 성취

도가 증가한 것은 성취도가 낮은 학생들의 성취도가 높아졌기 때문이다. PISA

2003에서 학교간 성취도 차이가 어든 나라들은 벨기에, 그리스, 멕시코 등이다.


- 222 -

학교간 차이 학교내 차이

100 80 60 40 20 0 20 40 60 80 100

터키

헝가리

일본

벨기에

이탈리아

독일

오스트리아

네덜란드

우루과이

홍콩-중국

체코

브라질

한국

슬로바키아

리히텐슈타인

그리스

스위스

튀니지

인도네시아

룩셈부르크

태국

포르투갈

러시아

세르비아

멕시코

미국

호주

라트비아

뉴질랜드

스페인

마카오-중국

캐나다

아일랜드

덴마크

폴란드

스웨덴

노르웨이

핀란드

아이슬란드

OECD 평균 OECD 평균

전체 학교간 차이

학생과 학교의

경제, 사회, 문화적

수준지표에 따른

학교간 차이

학교내 차이

학생과 학교의

경제, 사회, 문화적

수준지표에 따른

학교내 차이

[그림 Ⅵ-1] 나라별 학교간 ․ 학교내 차원에서의 수학 성취도 차이


- 223 -

1. 부 모 의 사 회 경 제 지

학생들은 다양한 사회경제 , 문화 배경을 가지고 있다. 따라서 학교는 다양

한 학생들을 하여 하고 평등한 교육 기회를 제공할 필요가 있다. 성취도가

낮은 학생과 학교의 특성을 찾아내는 것은 교육자와 교육 정책가들이 정책의 우

선 순 를 결정하는 데 도움이 될 것이다. 마찬가지로 성취도가 높은 학생과 학

교의 특성을 찾아내는 것은 성취도를 높이는 정책을 수립하는 데 도움이 될 것

이다.

가. 사 회 경 제 지 지 표 산 출

부모의 직업 지 에 한 정보는 아버지와 어머니가 각각 어떤 종류의 직장

에 다니는지 그리고 그 직장 내에서 어떤 일을 하는지를 묻는 설문을 통하여 수

집되었다. 학생들의 응답 내용은 Ganzeboom, de Graaf와 Tremain(1992)이 개발

한 국제표 직업분류 체계에 따라 네 종류로 분류되었으며, 이는 다시 부모의 소

득 수 을 나타내는 사회경제 지표(Highest International Index of occupational

status: HISEI)로 환되었다. 사회경제 지표는 두 자리 숫자로서 략 20에서

80내의 범 를 갖으며, 값이 높을수록 사회경제 지 가 높다는 것을 의미한다.

나 . 사 회 경 제 지 와 수 학 학 업 성취 도

OECD 국가별 사회경제 지 의 평균과 그에 따른 수학 학업 성취도 수는

<표 Ⅵ-1>과 같다. 국내 학생 부모의 사회경제 지 의 평균은 46.3으로

OECD 평균인 48.8에 비해 약간 낮았다. 사회경제 지 가 가장 높은 국가는

미국과 노르웨이(54.6) 으며, 그 다음이 아이슬란드, 호주, 캐나다 등이었다.

부모의 사회경제 수 은 수학 성취도와 연 이 있는 것으로 나타났다.

OECD 평균을 볼 때 사회경제 수 이 상 권인 학생들과 하 권인 학생들 간

의 수학 성취도 차이는 93 정도 으며, 벨기에, 독일, 헝가리, 룩셈부르크, 슬로

바키아에서 부모의 사회경제 지 에 따른 학생의 성취도 차이는 상 으로


- 224 -

컸다. 우리나라의 경우, 부모의 사회경제 지 수 이 낮은 하 25% 학생들

의 수학 성취도 평균 수는 511 인 반면 부모의 사회경제 지 수 이 높은

상 25% 학생들의 수학 성취도 평균 수는 568 으로 그 차이는 57 이었다.

OECD 평균을 볼 때 부모의 사회경제 지 가 학생의 수학 학업 성취도를 설

명하는 변량은 11.7% 으며, 우리나라의 경우에는 5.49% 다. 이것은 우리나라의

경우 부모의 사회경제 지 가 수학 성취도에 미치는 향이 다른 OECD 국가

에 비해 작다는 것을 의미한다.

부모의 사회경제 지 가 학업 성취도에 미치는 향 정도가 국가별로 다르

다는 것은 상당한 정책 시사 을 갖는다. 이는 부모의 사회경제 지 가 학업

성취도에 미치는 향을 완 히 배제할 수는 없으나 국가, 가정, 학교의 노력에

따라 그 향의 강도를 약화시킬 수 있음을 의미한다.


- 225 -

순

위국가명

국가 사회 경제적

지위 지표

(부모 중 높은 수준)

국가 사회 경제적 지위 수준별 수학 점수학생의 성취도

점수 설명량하위 25% 25-50% 50-75% 75% 이상

평균 지표

(표준 오차)

평균 지표

(표준 오차)

평균 지표

(표준 오차)

평균 지표

(표준 오차)

평균 지표

(표준 오차)

백분율

(표준오차)

1 미국 54.6 (0.4) 448 (3.2) 477 (3.8) 497 (4.0) 530 (3.7) 10.33 (0.88)

1 노르웨이 54.6 (0.4) 461 (3.5) 489 (3.6) 507 (3.5) 533 (3.5) 8.90 (0.93)

3 아이슬란드 53.7 (0.3) 497 (3.1) 512 (3.2) 519 (3.1) 538 (3.1) 2.68 (0.57)

4 호주 52.6 (0.3) 489 (2.8) 520 (2.7) 539 (2.7) 566 (2.9) 9.61 (0.73)

4 캐나다 52.6 (0.3) 506 (2.0) 531 (2.3) 544 (2.1) 569 (2.8) 7.47 (0.66)

6 뉴질랜드 51.5 (0.4) 485 (3.8) 514 (3.4) 532 (3.3) 564 (3.4) 9.12 (1.01)

6 네덜란드 51.3 (0.4) 502 (4.3) 535 (3.8) 559 (3.5) 584 (3.9) 12.56 (1.32)

8 리히텐슈타인 50.7 (0.8) 482 (10.3) 530 (11.2) 553 (9.6) 587 (11.0) 14.51 (3.40)

9 벨기에 50.6 (0.4) 482 (3.7) 527 (3.2) 555 (2.8) 590 (3.3) 15.29 (1.16)

9 스웨덴 50.6 (0.4) 477 (3.7) 501 (3.1) 518 (3.9) 551 (4.2) 9.17 (1.03)

11 라트비아 50.3 (0.5) 457 (3.8) 475 (4.3) 494 (4.6) 514 (5.0) 6.02 (0.98)

12 핀란드 50.2 (0.4) 515 (2.7) 536 (2.7) 552 (2.9) 576 (2.9) 7.17 (0.83)

13 체코 50.1 (0.3) 486 (4.0) 508 (3.9) 530 (3.9) 570 (4.3) 12.60 (1.19)

14 일본 50.0 (0.3) 505 (5.1) 534 (4.7) 543 (4.4) 568 (6.4) 4.38 (1.00)

15 러시아 49.9 (0.4) 443 (4.5) 459 (5.3) 473 (4.9) 501 (4.7) 5.63 (0.85)

16 독일 49.3 (0.4) 463 (4.9) 505 (3.3) 528 (3.8) 565 (4.0) 15.48 (1.38)

16 스위스 49.3 (0.4) 487 (4.1) 524 (4.1) 538 (4.9) 568 (3.9) 9.38 (0.96)

16 덴마크 49.3 (0.5) 481 (3.4) 504 (3.6) 525 (3.9) 554 (3.5) 9.14 (1.02)

19 슬로바키아 48.8 (0.4) 457 (4.2) 484 (3.3) 523 (3.5) 544 (3.8) 13.11 (1.20)

20 프랑스 48.7 (0.5) 469 (3.7) 507 (4.2) 525 (3.0) 557 (3.8) 13.00 (1.39)

21 헝가리 48.6 (0.3) 450 (3.9) 473 (3.9) 503 (3.4) 547 (3.9) 16.88 (1.51)

22 아일랜드 48.3 (0.5) 471 (3.9) 496 (3.2) 513 (3.1) 541 (3.5) 9.96 (1.30)

23 룩셈부르크 48.2 (0.2) 448 (3.0) 481 (3.0) 509 (2.6) 542 (3.1) 13.83 (1.15)

24 세르비아 48.1 (0.5) 406 (3.7) 426 (3.8) 449 (4.3) 475 (5.0) 9.85 (1.28)

25 오스트리아 47.1 (0.5) 467 (4.4) 492 (3.7) 524 (3.3) 548 (4.4) 10.62 (1.22)

26 그리스 46.9 (0.7) 409 (4.3) 435 (3.8) 450 (4.5) 493 (5.0) 10.53 (1.52)

27 이탈리아 46.8 (0.4) 430 (4.2) 457 (3.9) 478 (3.6) 502 (4.1) 8.32 (1.03)

28 한국 46.3 (0.4) 511 (4.4) 547 (3.7) 549 (3.6) 568 (6.1) 5.49 (1.27)

29 우루과이 46.1 (0.5) 388 (4.8) 415 (4.0) 430 (4.2) 478 (3.8) 11.91 (1.28)

30 폴란드 45.0 (0.3) 455 (3.9) 479 (3.2) 498 (3.3) 534 (3.1) 12.64 (1.19)

31 스페인 44.3 (0.6) 454 (3.6) 475 (2.8) 496 (3.2) 519 (3.3) 8.18 (0.90)

32 포르투갈 43.1 (0.5) 431 (5.3) 447 (3.4) 481 (3.8) 511 (3.8) 14.85 (1.47)

33 터키 41.6 (0.7) 395 (5.6) 411 (6.7) 420 (7.5) 479 (12.5) 11.76 (2.98)

34 홍콩-중국 41.1 (0.4) 532 (5.5) 547 (5.1) 562 (4.1) 575 (5.6) 3.57 (0.82)

35 멕시코 40.1 (0.7) 357 (4.8) 374 (3.9) 394 (3.7) 424 (4.9) 9.50 (1.38)

35 브라질 40.1 (0.6) 317 (4.9) 346 (5.1) 372 (5.3) 410 (8.4) 15.16 (2.55)

37 마카오-중국 39.4 (0.4) 522 (5.2) 523 (6.3) 528 (7.5) 540 (7.3) 1.01 (0.68)

38 튀니지 37.5 (0.6) 331 (3.0) 342 (4.0) 361 (3.8) 406 (6.1) 13.87 (2.36)

39 태국 36.0 (0.4) 396 (3.6) 399 (3.4) 427 (4.0) 457 (5.2) 9.47 (1.47)

40 인도네시아 33.6 (0.6) 335 (4.3) 356 (4.1) 361 (4.5) 397 (6.3) 8.39 (1.68)

OECD 전체 49.2 (0.1) 440 (1.5) 490 (1.3) 506 (1.1) 536 (1.4) 11.6 (0.41)

OECD 국가별 평균 48.8 (0.1) 455 (0.9) 493 (0.8) 516 (0.7) 548 (0.8) 11.7 (0.22)

영국 49.6 (0.4) 469 (2.9) 500 (3.1) 519 (3.5) 555 (3.4) 12.52 (1.08)

<표 Ⅵ-1> 사회경제적 지위 지표와 수학 성취도 점수

※굵은 글씨는 25% 이하 평균과 75% 이상 평균 차이가 95% 신뢰 수준에서 통계적으로 유의미함을 의미함.


- 226 -

2 . 부 모 의 교 육 수

부모의 교육 수 은 부모의 사회경제 지 성취도와 련이 있다.

가. 부 모 의 교 육 수 지 표 산 출

부모의 교육 수 을 조사하기 해 어머니와 아버지의 최종 학력을 묻는 문항

을 이용하 다. 교육 단계는 등학교, 학교, 고등학교 학교 이상의 네 단

계로 구분되었다. 각 단계의 학력은 교육을 받은 기간, 즉 년수로 변환되었다. 국

내의 경우, 등학교는 6년, 학교는 9년, 고등학교는 12년, 학교 이상은 16년

으로 변환되었다.

나 . 부 모 의 교 육 수 과 수 학 성취 도

부모의 교육 수 은 학업 성취도에 큰 향을 미친다. 부모의 교육 정도와 학

생의 수학 성취도의 계는 모든 나라에서 유의미하 다. 우리나라의 경우에도

수학, 읽기, 과학의 세 역 모두에서 부모의 교육 수 이 높아짐에 따라 성취도

도 높아지는 경향이 나타났다([부록 2], [부록 3] 참조).

를 들면, 어머니의 최종 학력이 등학교 는 학교 졸업인 학생들의 수학

성취도 수는 512 이었고, 학교 졸업인 경우에는 571 으로 어머니의 학력이

높아질수록 수학 성취도 수도 증가하 다.

부모의 교육 정도 뿐만 아니라 교육에 한 부모의 지원은 학교에서 성공의

핵심 요인으로서 고려된다. 부모가 자녀들과 자주 상호작용할 때, 부모들은 자

녀들을 격려하고 자녀들의 성취도 향상에 한 심을 나타내며, 학교 안 에서

자녀들이 어떻게 하고 있는지에 해 심을 나타낸다. 실제로 PISA 2000에서는

부모의 참여와 학생의 성취도가 계가 있음과 교육에서의 성공이 부모와 학생

의 상호작용의 양상과 련이 있음을 보여주었다(OECD, 2001). 이는 학부모가

그들의 자녀 자녀들이 다니는 학교와 상호작용하는 것을 진하고 지원하는

것을 통하여 학업 성취도를 향상시킬 수 있음을 의미한다.


- 227 -

3 . 문 화 자 산

문화 자산은 가정 환경이 자녀의 교육을 어느 정도 뒷받침하는가를 간

으로 나타내는 지표이다.

가. 문 화 자 산 지 표 산 출

학생들에게 고 문학집, 시집, 술 작품 등을 가정에 보유하고 있는가를 물

었다. 학생들의 응답을 종합하여 OECD 국가 평균을 0으로, 표 편차를 1로 하

는 척도로 변환하 다. 양수의 값은 OECD 국가 평균에 비해 문화 자산이 많

음을, 음수의 값은 OECD 국가 평균에 비해 문화 자산이 상 으로 작음을

의미한다.

나 . 문 화 자 산 과 수 학 성취 도

국내 학생의 문화 자산 보유 정도의 평균은 0.16으로 OECD 국가 평균보다

약간 높았다. 그러나 문화 자산 보유 정도에 있어서의 국내 학생간의 격차는

상당한 것으로 나타났다(<표 Ⅱ-2> 참조) .

문화 자산을 가장 많이 보유한 국가는 아이슬란드, 러시아, 라트비아 등이었

다.

고 문학집, 시집, 술 작품 등 문화 자산의 소유 정도는 수학 성취도와

련이 있는 것으로 나타났다. OECD 평균을 볼 때 문화 자산의 소유 정도가

수학 학업 성취도를 설명하는 변량은 6.3% 으며, 우리나라의 경우에는 7.8%

다.


- 228 -

순

위국가명

문화적 자산 지표 학생의 성취도

점수 설명량전체 25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상







1 아이슬란드 0.79 (0.01) -0.42 (0.02) 0.90 (0.02) 1.35 (0.00) max 3.3 (0.62)

2 러시아 0.48 (0.02) -0.67 (0.02) 0.38 (0.00) 0.85 (0.01) max 3.7 (0.59)

3 라트비아 0.40 (0.02) -0.91 (0.02) 0.25 (0.01) 0.92 (0.02) max 6.1 (0.97)

4 슬로바키아 0.35 (0.02) -0.93 (0.02) 0.10 (0.01) 0.88 (0.01) max 5.1 (0.94)

5 헝가리 0.31 (0.02) -0.97 (0.02) 0.16 (0.01) 0.69 (0.01) max 14.0 (1.30)

6 체코 0.26 (0.02) -1.00 (0.02) -0.02 (0.01) 0.71 (0.01) max 5.9 (0.78)

7 폴란드 0.25 (0.02) -0.84 (0.02) -0.04 (0.01) 0.53 (0.01) max 6.0 (0.90)

8 그리스 0.23 (0.03) -0.94 (0.01) -0.07 (0.01) 0.59 (0.01) max 9.5 (1.32)

9 이탈리아 0.19 (0.02) -1.18 (0.01) -0.08 (0.01) 0.67 (0.01) max 4.9 (0.77)

10 한국 0.16 (0.02) -1.14 (0.01) -0.11 (0.01) 0.55 (0.01) max 7.8 (1.26)

11 스페인 0.15 (0.02) -1.17 (0.01) -0.11 (0.01) 0.54 (0.01) max 7.1 (0.83)

12 노르웨이 0.15 (0.02) min -0.30 (0.01) 0.84 (0.02) max 9.7 (0.93)

13 세르비아 0.14 (0.03) min -0.22 (0.01) 0.73 (0.01) max 7.8 (1.02)

14 핀란드 0.11 (0.02) min -0.28 (0.01) 0.65 (0.01) max 4.3 (0.69)

15 스웨덴 0.10 (0.02) -1.26 (0.00) -0.28 (0.00) 0.59 (0.01) max 10.0 (1.16)

16 우루과이 0.07 (0.02) -1.21 (0.01) -0.22 (0.01) 0.38 (0.00) 1.32 (0.00) 6.4 (1.00)

17 독일 0.00 (0.02) min -0.44 (0.01) 0.37 (0.01) max 6.2 (0.76)

18 캐나다 0.00 (0.01) min -0.40 (0.01) 0.32 (0.01) max 3.0 (0.46)

19 덴마크 -0.01 (0.03) min -0.45 (0.01) 0.35 (0.00) max 11.7 (1.10)

20 룩셈부르크 -0.03 (0.01) min -0.51 (0.01) 0.31 (0.01) max 7.0 (0.69)

21 미국 -0.04 (0.02) min -0.57 (0.01) 0.34 (0.01) max 9.5 (0.92)

22 오스트리아 -0.05 (0.03) min -0.48 (0.01) 0.28 (0.01) 1.29 (0.01) 9.3 (1.08)

23 프랑스 -0.05 (0.02) min -0.44 (0.01) 0.30 (0.01) 1.22 (0.01) 10.4 (1.27)

24 포르투갈 -0.08 (0.03) min -0.55 (0.01) 0.27 (0.01) 1.24 (0.01) 10.5 (1.22)

25 터키 -0.11 (0.03) min -0.51 (0.02) 0.22 (0.01) 1.12 (0.01) 7.1 (1.59)

26 호주 -0.12 (0.01) min -0.64 (0.01) 0.13 (0.01) 1.31 (0.00) 4.3 (0.55)

27 뉴질랜드 -0.18 (0.02) min -0.62 (0.01) 0.06 (0.01) 1.11 (0.01) 6.8 (0.76)

28 태국 -0.21 (0.02) min -0.62 (0.01) 0.05 (0.01) 1.02 (0.01) 2.4 (0.63)

29 아일랜드 -0.26 (0.02) min -0.85 (0.02) 0.01 (0.01) 1.07 (0.01) 4.9 (0.72)

30 리히텐슈타인 -0.27 (0.05) min -0.85 (0.05) -0.04 (0.03) 1.09 (0.05) 6.6 (2.70)

31 벨기에 -0.30 (0.02) min -0.94 (0.01) -0.05 (0.01) 1.08 (0.01) 10.0 (0.86)

32 네덜란드 -0.31 (0.02) min -0.78 (0.02) -0.16 (0.01) 0.96 (0.02) 7.6 (1.17)

33 브라질 -0.33 (0.02) -1.28 (0.00) -0.84 (0.02) -0.06 (0.01) 0.86 (0.02) 3.5 (0.77)

34 스위스 -0.37 (0.03) min -1.02 (0.01) -0.13 (0.01) 0.95 (0.02) 2.6 (0.60)

35 일본 -0.43 (0.02) min -1.12 (0.01) -0.18 (0.01) 0.85 (0.01) 5.3 (1.02)

36 홍콩-중국 -0.44 (0.03) min -1.04 (0.01) -0.22 (0.01) 0.78 (0.02) 4.5 (1.07)

37 마카오-중국 -0.50 (0.02) min -1.16 (0.02) -0.24 (0.01) 0.69 (0.03) 0.9 (0.63)

38 튀니지 -0.63 (0.02) min min -0.47 (0.01) 0.50 (0.02) 5.1 (1.00)

39 인도네시아 -0.65 (0.02) min min -0.51 (0.01) 0.46 (0.02) 0.7 (0.31)

40 멕시코 -0.68 (0.03) min -1.28 (0.00) -0.65 (0.02) 0.49 (0.02) 9.0 (1.45)

OECD 전체 -0.10 (0.01) -1.28 (0.00) -0.62 (0.01) 0.21 (0.01) 1.29 (0.01) 8.1 (0.33)

OECD 국가별 평균 0.00 (0.00) -1.28 (0.00) -0.45 (0.00) 0.38 (0.02) 1.35 (0.00) 6.3 (0.17)

영국 -0.03 (0.02) min -0.61 (0.01) 0.40 (0.01) max 7.8 (0.96)

<표 Ⅵ-2> 문화적 자산과 수학 성취도 점수

※굵은 글씨는 95% 신뢰 수준에서 통계적으로 유의미함을 의미함.※min: 25% 이상이 가장 낮은 지표값인 -1.28에 해당하는 경우 ※max: 25% 이상이 가장 높은 지표값인 1.35에 해당하는 경우


- 229 -

4 . 경 제 사 회 문 화 배 경 과 수 학 성취 도

지 까지 학생의 가정경제 배경의 향에 하여 살펴보았다. 여기에서는 학

생의 가정경제 배경을 좀더 통합 인 에서 분석하기 해 부모의 직업 수

, 부모의 학교 교육 정도, 문화 자산 소유 정도, 가족 구성 등을 통합하여 경

제사회문화 수 (Economic, social and cultural status)이라는 복합 지표를 산

출하여 사용하 다. 경제사회문화 수 지표는 다른 PISA 지표와 마찬가지로

OECD 국가 평균을 0, 표 편차를 1로 한다.

[그림 Ⅵ-2]는 다른 변인들이 고려되어졌을 때 각각의 변인들이 독립 으로 성

취도에 미치는 향과, 여섯 개의 변인이 결합되어 성취도에 미치는 향을 나타

낸다.

사회경제 배경이 수학 성취도에 미치는 향은 나라에 따라서 차이가 있다.

OECD 국가 평균을 볼 때 학생의 사회경제 변인을 종합한 것은 수학 성취도

의 20.3%를 설명하며, 우리나라의 경우에는 14.2%를 설명하는 것으로 나타났다.

이러한 결과는 교육 정책 수립 시행을 한 요한 시사 을 제공한다. 사

회경제 배경 요인과 학생의 성취도간의 계가 강한 나라는 사회경제 배경

이 낮은 학생의 잠재력을 충분히 활용하지 못하는 것으로 볼 수 있다. 이는 개인

의 손실일 뿐만 아니라 인 자원에 많은 것을 의존하고 있는 사회의 손실이기

도 하다.

높은 성취도를 유지하면서도 사회경제 배경과 무 하게 학업 성취도가 평등

하게 분포하도록 하는 것은 요하고 어려운 도 이다. 많은 연구가 사회경제

배경이 성취도에 향을 다는 것을 보여주고 있다(Hart & Risely, 1995;

Willms, 2002; Datcher, 1982; Finn & Rock, 1997; Johnson, Crosnoe, & Elder,

2001; Voelkl, 1995).


- 230 -

0 5 10 15 20 25 30

헝가리

벨기에

포르투갈

독일

터키

리히텐슈타인

프랑스

덴마크

룩셈부르크

멕시코

미국

네덜란드

슬로바키아

스위스

체코

스웨덴

오스트리아

그리스

브라질

우루과이

폴란드

튀니지

노르웨이

뉴질랜드

아일랜드

세르비아

스페인

호주

태국

한국

홍콩-중국

핀란드

일본

이탈리아

라트비아

캐나다

러시아

인도네시아

아이슬란드

마카오-중국

영국

부모의 사회경제적 지위 수준이 학생의 성취도를 설명하는 변량

부모의 교육 수준이 학생의 성취도를 설명하는 변량

문화적 자산의 소유 정도가 학생의 성취도를 설명하는 변량

편모 가정이 성취도를 설명하는 변량

국적이 성취도를 설명하는 변량

가정에서 사용하는 언어가 성취도를 설명하는 변량

여러 가지 변수에 의해 설명되는 공통 변량이 성취도를 설명하는 변량

[그림 Ⅵ-2] 경제사회문화적 배경이 수학 성취도에 미치는 영향


- 231 -

100

200

300

400

500

600

700

800

900

-3 -2 -1 0 1 2 3

경제사회문화적 수준 지표

6수준

5수준

4수준

3수준

2수준

1수준

1수준

미만

국제적인 사회경제적배경의 변화

수학

성취도 점수

수학

성취 수준

[그림 Ⅵ-3] 수학 성취도와 경제사회문화적 수준의 관계

[그림 Ⅵ-3]은 수학 성취도와 경제사회문화 수 (Index of economic, social

and cultural status)의 계를 나타낸다. [그림 Ⅳ-3]의 각 은 표집 학생의

10%인 538명을 나타내며, 가로축은 경제사회문화 수 의 PISA 지표를, 세로축

은 수학 성취도 수를 나타낸다. 직선은 국제 인 사회경제 배경의 변화를 나

타낸다. [그림 Ⅵ-3]으로부터 다음과 같은 사실을 알 수 있다.

• 일반 으로 높은 수 의 사회경제 배경을 가진 학생들의 성취도가 높다.

• 사회경제 수 에서의 차이는 수학 성취도의 차이와 연 이 있는데 이 연

은 분포에 걸쳐서 비슷하다. 즉, 사회경제 지 가 높다고 해서 성취

도와의 계가 강해지거나 사회경제 지 가 낮다고 해서 성취도와의

계가 약해지지 않는다. 이것은 사회경제 기울기가 거의 직선이라는 것으

로부터 알 수 있다. 그러나 기울기가 정확한 직선은 아니므로 경제사회문화

수 과 수학 성취도간의 계는 낮은 수 의 사회경제 배경을 가진

학생들보다는 높은 수 의 사회경제 배경을 가진 학생들에게서 약간 더

강하다고 볼 수 있다.

6수

5수

4수

3수

2수

1수

1수미만

수

학

성

취

수


- 232 -

벨기에

헝가리

이탈리아

한국

멕시코

뉴질랜드

포르투갈

터키

브라질

홍콩-중국

인도네시아

라트비아

러시아

세르비아

태국

튀니지

우루과이

오스트리아

캐나다체코 덴마크

핀란드

프랑스독일

그리스

아이슬란드아일랜드

일본

룩셈부르크

네덜란드

노르웨이폴란드슬로바키아

스페인

스웨덴

스위스

미국

리히텐슈타인마카오-중국

호주

300

350

400

450

500

550

600

051015202530

수학 성취도 높고

성취도와 사회경제적 배경간의 관계 OECD 평균 이상

수학 성취도 높고

성취도와 사회경제적 배경간의 관계 OECD 평균 이하

수학 성취도 낮고

성취도와 사회경제적 배경간의 관계 OECD 평균 이상

수학 성취도 낮고

성취도와 사회경제적 배경간의 관계 OECD 평균 이하

수학 성취도 점수

사회경제문화적 수준에 의한 학생의 성취도 설명량

OECD평균

• 수학 성취도와 경제사회문화 수 간의 계는 경제사회문화 수 이 높

은 학생들 많은 비율이 사회경제 배경에 의해 측된 것보다 낮은 성

취도를 보여주었다는 과 사회경제 수 이 낮은 학생들이 측된 것보

다 잘하 다는 에서 단정 이지 않다.

▲ 사회경제적 배경의 영향이 통계적으로 OECD 평균 이상임.

● 사회경제적 배경의 영향이 통계적으로 OECD 평균과 차이가 없음.

◆ 사회경제적 배경의 영향이 통계적으로 OECD 평균 이하임.

[그림 Ⅵ-4] 수학 성취도와 사회경제적 배경의 영향

[그림 Ⅵ-4]는 수학 성취도와 사회경제 배경간의 계가 어느 정도인지를 보

여 다. 이는 학습 기회의 형평성의 지표로써 활용될 수 있다. 학습 기회가 완벽

하게 평등하다는 것은 학생의 성취도와 사회경제 배경간에 계가 없음을 의

미한다. 그림의 우측 상단에 나타난 캐나다, 핀란드, 일본, 홍콩 등은 수학 성취

도가 높으면서 동시에 성취도와 사회경제 배경간의 계가 OECD 평균 이하

인 나라들이다. 우리나라는 우측 상단에 자리잡고 있으며, 사회경제 배경과 성

취도의 계는 OECD 평균과 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났다.

헝가리, 터키, 미국 등은 학업 성취도가 평균 이하이며, 사회경제 배경과 성

취도와의 계는 OECD 평균 이상인 나라들이다. 벨기에, 체코, 네덜란드는 높은


- 233 -

성취도를 보여주지만, 이 성취도는 학생의 사회경제 배경과 강한 계가 있는

나라들이다. 마지막으로 이탈리아, 그리스, 스페인은 학업 성취도가 낮으면서 사

회경제 배경과 성취도와의 계는 강하지 않은 나라들이다.

[그림 Ⅵ-4]는 각국이 성취도에서만 차이가 있는 것이 아니라 사회경제 배경

과 성취도와의 련성을 이는 정도에서도 차이가 있음을 보여 다. 이 같은 결

과는 평균 으로 높은 성취도를 유지하면서 동시에 사회경제 배경 차이에도

불구하고 체 으로 비슷한 수 의 성취도를 유지할 수 있는 방법이 있음을 시

사한다. 즉 교육에서의 수월성과 형평성의 추구는 서로 상반되는 목 이 아님을

의미한다.

사회경제 지 의 격차를 짧은 시간 내에 교육 정책으로 해결할 수는 없다.

를 들면 부모의 교육 수 이 개선되는 데는 시간이 필요하며, 가족의 경제 수

은 장기 인 경제, 사회-경제 발 에 향을 받는다. 이처럼 짧은 시간에 사

회경제 격차를 해소하는 것이 어렵기 때문에 사회경제 격차가 성취도에 미

치는 향을 이기 한 노력이 필요하다. 사회경제 배경과 학생 성취도간의

계가 교육체제가 평등한 학습 기회를 제공하는지를 단하는 요한 지표를

제공하는 반면, 사회경제 배경과 학교 성취도와의 계는 교육체제가 교육의

형평성에 어떤 향을 주는지를 보여주기 때문에 더욱 요하다.

<표 Ⅵ-3>은 학생의 사회경제 배경에 기인한 성취도의 학교내와 학교간 차

이를 상세하게 보여주고 있다. 서로 다른 사회경제 배경에 기인한 학교내 학생

간의 성취도의 차이는 나라별로 달랐다. 그러나 이 차이는 부분의 나라에서 학

교간 차이에 비하여 상당히 작았다.

벨기에, 체코, 독일, 헝가리, 우루과이는 사회경제 배경에서의 학교간 차이가

컸지만 한 학교내에 있는 학생들의 사회경제 배경은 비교 유사하 다. 벨기

에, 체코, 독일, 헝가리, 슬로바키아, 미국, 우루과이에서 학생의 사회경제 지

에 기인한 학교간 차이는 성취도 변량의 12% 이상을 설명했고, 특히 벨기에, 독

일, 헝가리의 경우, 학교의 사회경제 배경을 합하 을 때는 성취도 변량의

40% 이상을 학교간 차이가 설명하 다. 반면에 이들 세 나라에서 학교내 학생의

사회경제 차이는 성취도 변량의 5% 이하를 설명하 다.


- 234 -

순위 국가명

수학적 소양

학생 성취도의 전체 변량

학생 성취도를 설명하는 변량의 정도(%)전체 변량의

비율로 나타낸 학교간

성취도의 총 변량(%)

학교간 성취도 변량

학교내 성취도 변량

학생의 사회 경제적 배경 지표에

의해 설명되는 성취도 변량

학생과 학교의 사회 경제적 배경지표에

의해 설명되는 성취도 변량

학교간 학교내 학교간 학교내

1 터키 10 952 68.7 56.5 10.1 0.7 49.0 0.6 54.9

2 벨기에 10 463 56.9 66.7 17.7 4.4 42.0 4.4 46.0

3 브라질 10 000 49.2 59.8 6.3 0.2 28.6 0.3 45.1

4 일본 9 994 62.1 55.0 3.3 0.1 42.0 0.1 53.0

5 홍콩-중국 9 946 52.8 60.4 2.6 0.1 22.7 0.2 46.6

6 우루과이 9 915 53.6 68.7 13.0 1.4 38.3 1.5 43.8

7 리히텐슈타인 9 816 39.8 54.6 6.9 1.5 29.9 1.5 42.2

8 스위스 9 541 36.4 70.2 9.4 5.1 19.3 5.1 34.2

9 뉴질랜드 9 457 20.1 90.9 9.8 8.7 15.2 8.8 18.1

10 독일 9 306 56.4 52.6 14.1 2.2 43.8 2.2 51.7

11 이탈리아 9 153 56.8 52.0 6.6 0.7 30.5 0.7 52.2

12 호주 9 036 22.0 82.3 9.0 4.2 15.4 4.3 21.1

13 미국 9 016 27.1 78.3 12.1 7.0 18.7 7.2 25.7

14 스웨덴 8 880 10.9 92.8 4.7 11.2 5.8 11.2 10.5

15 그리스 8 752 38.9 68.1 10.3 2.5 25.2 2.3 36.3

16 헝가리 8 726 66.0 47.3 15.6 1.0 53.2 0.7 58.3

17 체코 8 581 50.5 55.2 13.8 2.5 37.0 2.6 47.8

18 한국 8 531 42.0 58.2 7.7 1.1 27.8 1.1 42.0

19 러시아 8 501 29.8 69.2 5.6 2.7 11.9 2.6 30.1

20 슬로바키아 8 478 41.5 58.0 12.9 3.1 32.3 3.1 41.7

21 오스트리아 8 455 55.5 49.5 7.6 0.6 35.2 0.5 52.9

22 룩셈부르크 8 432 31.2 67.6 9.3 3.0 27.9 2.9 31.6

23 노르웨이 8 432 6.5 91.7 2.7 11.1 2.9 11.2 6.6

24 덴마크 8 289 13.1 84.2 7.7 9.7 9.3 9.8 13.4

25 프랑스 w w w w w w w w

26 폴란드 8 138 12.0 83.1 7.1 8.9 8.2 9.0 12.6

27 아이슬란드 8 123 3.6 90.9 1.3 4.7 1.3 4.7 3.8

28 네덜란드 7 897 54.5 39.5 8.8 1.3 40.7 1.3 58.0

29 스페인 7 803 17.2 70.2 6.4 4.1 9.8 4.2 19.7

30 라트비아 7 749 20.6 71.0 5.3 4.6 8.4 4.6 22.5

31 포르투갈 7 647 30.3 60.0 9.5 4.8 17.2 4.8 33.6

32 캐나다 7 626 15.1 72.6 4.7 4.2 7.1 4.3 17.3

33 마카오-중국 7 566 16.9 74.5 1.4 0.2 4.5 0.2 18.5

34 멕시코 7 295 29.1 44.8 4.2 0.3 16.6 0.4 39.4

35 아일랜드 7 213 13.4 71.2 7.8 6.0 11.1 6.1 15.9

36 세르비아 7 146 29.6 54.5 7.3 1.7 18.9 1.7 35.2

37 핀란드 6 974 3.9 77.3 0.9 7.9 0.9 7.9 4.8

38 태국 6 723 30.4 51.0 5.9 0.4 16.4 0.5 37.3

39 튀니지 6 707 32.9 44.9 5.3 0.6 18.1 0.6 42.3

40 인도네시아 6 480 31.6 39.5 0.7 0.0 13.1 0.0 44.5

OECD 국가별 평균 8 593 33.6 67.0 8.5 4.4 23.0 4.4

영국 8 372 21.1 73.4 9.5 7.2 15.3 7.5 22.3

<표 Ⅵ-3> 학생의 사회경제적 배경에 기인한 성취도의 학교내와 학교간 차이

※w: 해당 국가의 요청으로 자료를 제시하지 않음.


- 235 -

우리나라의 경우에 학생의 사회경제 수 만을 고려했을 때는 성취도 변량의

7.7%를 설명하 으나, 학교의 사회경제 수 까지 고려했을 때는 성취도 변량

의 27.8%를 설명하는 것으로 나타났다. 일본의 경우에는 학생의 사회경제 수

만을 고려했을 때는 성취도 변량의 약 3%를 설명하 으나 학교의 사회경제

수 을 고려했을 때는 성취도 변량의 42%를 설명하는 것으로 나타났다. 즉, 일

본의 경우에는 사회경제 수 의 학교간 차이가 성취도에 미치는 향이 매우

큰 것으로 나타났다.

체 으로 학생의 성취도를 높이면서 동시에 사회경제 배경이 학생의 성취

도에 미치는 향을 완화시킬 수 정책을 찾아내기 해서는 학교내 학교간 차이

가 어떻게 사회경제 배경과 련이 있는지에 한 연구가 필요하다.

[그림 Ⅵ-5]는 수학 성취도에 미치는 학생과 학교의 사회경제 배경의 효과를

나타낸다. [그림 Ⅵ-5]에서 가로축의 숫자는 해당 나라의 경제사회문화 수 의

학교 평균 지표의 사분 값을 나타내며, 세로축은 학생 수 에서의 경제사회문

화 수 지표가 표 편차의 1/2만큼 변했을 때의 성취도의 차이를 나타낸다.

검은 막 는 학생의 경제사회문화 수 의 효과를 의미하며, 회색 막 는 학교

의 경제사회문화 수 의 효과를 나타낸다.

[그림 Ⅵ-5]에서 회색 막 의 길이가 긴 것은 좀 더 수 이 높은 사회경제

배경을 가진 학교에 다니는 것이 성취도에 분명하게 정 인 향을 다는 것

을 의미한다. 실제로 사회경제 수 이 높은 학교에 다니는 사회경제 수 이

낮은 학생들은 사회경제 지 가 낮은 학교에 다닐 경우보다 성취도가 높은 경

향이 있다. 이것은 그 반 의 경우에도 용된다. 이처럼 학교의 사회경제 수

은 학생의 가정 배경 이상으로 학생의 수학 성취도에 상당한 향을 다. 실

제로 부분의 OECD 국가에서 학교의 경제사회문화 수 이 성취도에 미치는

효과는 개인의 사회경제 배경의 효과보다 더 큰 것으로 나타났다.


- 236 -

0

10

20

30

40

50

60

70

80

일본

0.6

0

리히

텐슈

타인

0.9

3

네덜

란드

0.6

5

홍콩

-중국

0.4

9

체코

0.5

6

벨기

에 0

.79

오스

트리

아 0

.77

독일

0.9

4

한국

0.7

0

헝가

리 0

.84

터키

0.8

4

슬로

바키

아 0

.61

이탈

리아

0.8

7

룩셈

부르

크 0

.92

스위

스 0

.57

우루

과이

0.7

3

세르

비아

0.6

7

브라

질 0

.68

그리

스 0

.86

인도

네시

아 0

.73

호주

0.6

4

러시

아 0

.45

미국

0.5

7

뉴질

랜드

0.5

7

멕시

코 0

.97

튀니

지 0

.94

라트

비아

0.4

7

태국

0.8

0

아일

랜드

0.4

8

캐나

다 0

.55

포르

투갈

0.7

8

마카

오-중

국 0

.47

스페

인 0

.79

덴마

크 0

.42

스웨

덴 0

.40

폴란

드 0

.66

노르

웨이

0.4

2

아이

슬란

드 0

.45

핀란

드 0

.40

영국

0.5

8

성

취

도

차

이

경제사회문화적 수준의 학교 평균 지표의 사분위 값

학생의 경제사회문화적 수준의 효과

학교의 경제사회문화적 수준의 효과

[그림 Ⅵ-5] 수학 성취도에 미치는 학생과 학교의 경제사회문화적 수준의 효과

학교의 사회경제 배경이 학생 개인의 사회경제 배경보다 성취도에 더 많

은 향을 미친다는 것은 놀라운 것은 아니지만 그 차이가 크다는 것은 충격

이다. 우리나라, 오스트리아, 벨기에, 체코, 독일, 헝가리, 일본, 네덜란드, 슬로바

키아, 터키, 그리고 홍콩에서 학교의 경제사회문화 수 이 성취도에 미치는 효

과는 비교 컸다. 이들 나라에 평균 인 사회경제 배경을 가진 가족과 살고

있는 비슷한 능력을 가진 두 명의 학생이 있다고 가정해 보자. 한 학생은 사회경

제 으로 수 이 높은 지역에 있는 학교에 다니고, 다른 학생은 사회경제 수

이 좀 낮은 학교에 다닌다고 가정하자. 앞의 학생은 자신보다 풍족한 가정 환경

을 가진 친구들을 가졌을 것이고, 뒤의 학생은 친구들보다 더 좋은 가정 환경을

가졌을 것이다. [그림 Ⅵ-5]는 이러한 경우에 첫 번째 학생의 수학 성취도가 더

높은 경향이 있음을 나타낸다.

[그림 Ⅵ-5]를 해석할 때는 학교의 사회경제 배경의 차이는 개별 학생간의

차이와 비교했을 때 매우 작다는 것을 고려하여야 한다.

학생이 학교나 학 , 특정 로그램에 배정되는 방식은 성취도에 향을 다.

많은 연구가 높은 사회경제 수 을 가진 학교가 장 이 있음을 보고하고 있다.

이러한 학교는 학습 지도와 련한 문제가 으며, 교사-학생의 계가 더 바람


- 237 -

직하고, 교사들의 도덕심이 높으며, 일반 으로 학교의 분 기가 높은 성취도를

지향하는 경향이 있다(OECD, 2004). 재능있고 의욕있는 교사는 높은 사회경제

수 을 가진 학교에 매료되는 경향이 있으며, 다른 학교로의 이동이나 이직률이

낮다.

그러나 성취도에서의 학교간 차이는 PISA에 의하여 설명될 수 없는 다른 요

인에서 기인하기도 한다. 를 들면, 높은 사회경제 수 을 가진 학교에 다니

는 학생의 부모는 비록 자신의 사회경제 수 은 그리 높지 않더라도 집에서

학생의 학습에 참여하는 경향이 더 많을 것이다. 의 에서는 두 학생의 능력

과 동기가 같다고 가정하 으나 PISA 연구에서는 PISA 평가 이 의 학생 성취

도와 련된 데이터를 가지고 있지 않기 때문에 학교의 배경이 얼마나 직

는 간 으로 학생의 성취도와 련되는지를 알아내는 것이 불가능하다.

PISA 2003 결과는 수월성과 형평성을 증가시키는데 있어서 두 가지 다른 정

보를 제공한다. 하나는 사회경제 분리가 최상 층의 성취도를 향상시키는 결과

를 래할 것이라는 것이다. 다른 한가지는 학교의 분리는 형평성을 감소시키는

경향이 있다는 것이다. 그러나 이러한 딜 마는 수월성과 형평성 둘 다에서 성공

한 나라들을 연구함으로써 어느 정도 해결될 수 있다. 우리는 다른 나라의 해결

방안으로부터 많은 시사 을 얻을 수 있을 것이다.

- 238 -

VII. 학교 배경과 수학 성취도

지난 PISA 2000의 결과에서 좋은 학교 환경(학생에 한 높은 기 , 학교 투

자에 한 극성, 엄격한 학교 규율, 원만한 교사-학생 계 등)이 학생의 읽기

성취도에 정 인 향을 미치는 것으로 나타났다. 동일하게 PISA 2003에서 학

교 정책을 비롯한 학교 수 의 배경 변인이 어떻게 학생의 수학 성취도에 향

을 미치는가를 분석하 다. 이 장에서 다루어질 학교 배경 변인은 학교 분 기,

학교 자원, 학교 운 등으로 나뉘어진다.

여기서 제시되는 각국의 학교 정보는 학교장과 학생들의 자기 보고를 통해서

수집된 것이다. PISA 2003에 참가한 학교는 국가 당 약 150개 정도이고 한 국가

의 학교 황과 실태는 주로 150명 안 의 학교장으로부터 수집된 정보에 근거

한다. 학교의 여러 특성이 직 측정된 것이 아니라 학교장 혹은 학생의 자기 보

고에의한 것이므로 각 국가 혹은 지역의 정서 , 문화 특성에 의해 향을 받

을 수 있다. 한 교사로부터 직 학습 련 정보가 수집된 것이 아니기 때문에

학 에서의 교수-학습에 한 논의는 학교장과 학생의 응답으로부터 간 으로

분석된 것임을 분석 결과를 해석할 때 고려하여야 할 것이다.

1. 학 교 와 교 실 수 업 분 기

가. 교 사 의 지 원

학생의 성취도는 학교에서 얻을 수 있는 교육 조언이나 도움과 한 련

을 갖으며, 특히 교사의 학생 학습에 한 지원은 성취도에 요한 의미를 갖는

다. 선행 연구에 의하면 교사의 학생 학업 성취에 한 심, 기 , 도와주려는

노력 등을 포함하는 교사 지원은 학생들에게 많은 도움을 주며 특히 성취 수

이 낮을수록 그 정도가 큰 것으로 나타난다. 이러한 교사 지원 지표는 <표 Ⅶ

Ⅶ. 학교 배경과 수학 성취도

- 239 -

-1>에 제시된 상황이 얼마나 자주 일어나는가에 한 학생들의 반응에 기반하여

산출되었다.

질문. 수학 수업 시간에 다음의 일들이 얼마나 자주 일어나는지 표시하시

오.

발생한다고

동의한 비율(%)

한국

평균

OECD

평균

a) 교사는 학생들의 공부에 관심을 보인다. 58 58

b) 교사는 학생이 필요로 할 때, 도움을 준다. 56 66

c) 교사는 학생들의 공부를 돕는다. 79 73

d) 교사는 학생들이 이해할 때까지 가르쳐 준다. 40 62

e) 교사는 학생들이 생각을 말할 기회를 준다. 49 59

<표 Ⅶ-1> 교사의 지원과 관련된 문항

학생들의 반응에 기반한 OECD 교사 지원 지표는 평균이 0, 표 편차가 1인

값을 갖는다. 이에 따라 양수 값은 OECD 평균에 비해 교사의 지원 정도가 높다

는 것을 의미하며, 음수 값은 상 으로 지원 정도가 낮다는 학생들의 단을

의미한다.

<표 Ⅶ-2>에 제시된 바와 같이 우리나라와 함께 오스트리아, 독일, 일본, 룩셈

부르크, 네덜란드 학생들이 다른 나라 학생들에 비하여 상 으로 교사 지원이

부족하다고 느끼는 것으로 나타났다. 그러나 폴란드와 함께 우리나라는 PISA

2000에 비하여 교사 지원의 지표가 정 인 방향으로 바 국가군에 속한다.

PISA 2003에서 우리나라 학생들이 단한 교사 지원 지표의 평균은 -0.22이며

PISA 2000의 평균은 -0.67이었다. 이는 한 우리나라 학생들이 다른 OECD 국

가들과 비교하여 지속 으로 교사 지원 정도가 부족하다고 생각하고 있음을 보

여 다.

교사 지원과 학생의 성취도의 계는 양면 특성을 갖는다. 한편으로는 낮은

성취도를 보이는 학생들에게 교사들이 더 많은 지원을 할 것이므로 성취도가 낮

을수록 더 많은 교사 지원이 이루어지는 부 상 이 상된다. 반면에 교사의

지원이 효과 으로 이루어질 경우 결과 으로 학생의 성취 수 이 높아지는 정

상 이 기 되기도 한다. OECD 평균에서 교사 지원 정도에 따른 네 집단의

수학 평균 수는 각각 505 (교사 지원 지표가 가장 낮은 25%), 506

(25-50%), 503 (50-75%), 496 (가장 높은 25%)으로 일 된 직선의 계를 찾

을 수 없다. 이와는 조 으로 우리나라 학생의 경우 교사 지원 정도에 따른 네

집단의 평균 수는 532 (가장 낮은 25%), 545 (25-50%), 546 (50-75%), 547


- 240 -

(가장 높은 25%)이다. 이는 학생들이 교사가 자신의 학습에 심을 보이고, 필

요할 때 도움을 다고 생각할수록 수학 성취 수가 높아진다는 것을 의미한다.

그러나 이러한 상 계는 통계 으로 유의미하게 강하지는 않았다.

우리나라는 PISA 2000부터 일 되게 OECD 국가 에서 교사의 지원 정도에

한 인식과 성취 수가 정 인 상 계를 보이는 외 인 국가이며, 체 평

균 교사 지원 지표는 OECD 평균 이하이다. 즉, 우리나라 학생들은 교사들이 모

든 학생의 공부에 심을 크게 기울이지 않는다고 생각하지만, 실제 교사 지원에

의해 혜택을 보는 경향을 보이고 있다. 그러나 산출된 지표는 학생들의 주

단을 나타내는 것으로 교사의 수업 태도나 행 에 한 객 측정이 아니라

는 에서 제시된 지표를 이용한 국가 간 비교 해석에서 서로 다른 문화 ,

사회 , 교육 환경을 고려하여야 한다.


- 241 -

순

위국가별

교사의 지원 교사 지원 정도에 따른 수학점수

전체 25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상 25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상

평균

(표준 오차)

평균

(표준 오차)

평균

(표준 오차)

평균

(표준 오차)

평균

(표준 오차)

평균

(표준 오차)

평균

(표준 오차)

평균

(표준 오차)

평균

(표준 오차)

1 태국 0.67 (0.02) -0.46 (0.01) 0.29 (0.01) 0.93 (0.01) 1.90 (0.01) 413 (4.0) 412 (3.69) 421 (4.11) 423 (3.6)

2 브라질 0.56 (0.02) -0.65 (0.02) 0.19 (0.01) 0.87 (0.01) 1.82 (0.01) 373 (6.1) 368 (6.24) 357 (5.31) 341 (5.6)

3 멕시코 0.48 (0.02) -0.79 (0.01) 0.12 (0.00) 0.76 (0.01) 1.85 (0.01) 391 (3.9) 385 (4.00) 388 (5.33) 388 (4.4)

4 터키 0.41 (0.03) -0.85 (0.02) 0.04 (0.01) 0.66 (0.01) 1.80 (0.01) 417 (8.4) 427 (7.21) 432 (8.13) 428 (9.2)

5 인도네시아 0.39 (0.01) -0.50 (0.01) 0.10 (0.00) 0.56 (0.01) 1.41 (0.02) 374 (5.9) 360 (4.22) 360 (4.76) 351 (3.4)

6 미국 0.34 (0.02) -0.98 (0.02) 0.01 (0.01) 0.64 (0.01) 1.70 (0.01) 472 (4.1) 478 (3.79) 498 (3.94) 492 (3.7)

7 우루과이 0.32 (0.03) -1.00 (0.03) 0.00 (0.01) 0.64 (0.01) 1.65 (0.01) 440 (4.9) 428 (4.19) 428 (4.79) 407 (4.2)

8 캐나다 0.27 (0.01) -0.96 (0.01) -0.03 (0.00) 0.56 (0.00) 1.51 (0.01) 526 (2.5) 535 (2.25) 541 (2.30) 543 (2.9)

9 포르투갈 0.27 (0.03) -1.00 (0.02) -0.05 (0.01) 0.53 (0.01) 1.59 (0.02) 475 (3.9) 462 (5.82) 470 (4.68) 459 (4.1)

10 러시아 0.26 (0.02) -0.79 (0.01) -0.05 (0.00) 0.45 (0.01) 1.41 (0.01) 464 (5.0) 469 (5.10) 473 (5.19) 473 (4.8)

11 호주 0.25 (0.02) -1.01 (0.01) -0.05 (0.00) 0.54 (0.00) 1.52 (0.01) 512 (3.2) 518 (3.24) 535 (2.56) 539 (2.8)

12 튀니지 0.24 (0.02) -1.08 (0.02) -0.07 (0.01) 0.56 (0.01) 1.56 (0.01) 373 (3.4) 358 (3.41) 354 (3.38) 359 (3.9)

13 아이슬란드 0.20 (0.01) -0.92 (0.02) -0.04 (0.01) 0.43 (0.01) 1.33 (0.02) 501 (3.1) 515 (3.37) 521 (3.07) 528 (3.1)

14 스웨덴 0.20 (0.02) -0.92 (0.02) -0.08 (0.00) 0.41 (0.01) 1.37 (0.02) 502 (3.6) 510 (3.84) 513 (3.42) 517 (4.5)

15 뉴질랜드 0.16 (0.02) -1.07 (0.02) -0.11 (0.01) 0.42 (0.01) 1.41 (0.02) 518 (3.9) 523 (3.54) 533 (3.79) 528 (3.4)

16 덴마크 0.14 (0.02) -0.88 (0.02) -0.12 (0.01) 0.34 (0.01) 1.24 (0.02) 504 (4.2) 517 (3.42) 524 (3.99) 521 (4.1)

17 핀란드 0.08 (0.02) -1.02 (0.02) -0.15 (0.00) 0.32 (0.01) 1.15 (0.01) 538 (3.1) 543 (3.60) 547 (3.51) 550 (3.2)

18 라트비아 0.05 (0.03) -0.94 (0.02) -0.19 (0.01) 0.28 (0.01) 1.08 (0.02) 486 (4.6) 484 (4.58) 486 (5.08) 479 (5.1)

19 홍콩-중국 0.03 (0.02) -0.97 (0.02) -0.24 (0.01) 0.21 (0.00) 1.14 (0.02) 533 (5.6) 550 (4.70) 556 (6.16) 564 (5.3)

20 스위스 0.01 (0.02) -1.20 (0.02) -0.24 (0.01) 0.29 (0.00) 1.19 (0.02) 541 (6.7) 531 (4.43) 525 (3.84) 515 (4.1)

21 아일랜드 0.00 (0.03) -1.42 (0.02) -0.29 (0.01) 0.37 (0.01) 1.34 (0.02) 504 (3.5) 507 (3.86) 509 (3.03) 495 (4.1)

22 마카오-중국 -0.05 (0.03) -0.98 (0.02) -0.30 (0.01) 0.13 (0.01) 0.95 (0.04) 527 (7.1) 530 (7.67) 527 (6.65) 526 (6.2)

23 그리스 -0.06 (0.03) -1.19 (0.03) -0.31 (0.01) 0.18 (0.00) 1.09 (0.02) 458 (4.6) 444 (4.63) 444 (4.94) 442 (4.8)

24 스페인 -0.07 (0.02) -1.34 (0.03) -0.35 (0.00) 0.20 (0.01) 1.22 (0.02) 487 (3.5) 487 (3.72) 490 (3.39) 483 (3.6)

25 리히텐슈타인 -0.07 (0.05) -1.34 (0.08) -0.28 (0.02) 0.23 (0.02) 1.11 (0.06) 546 (10.4) 521 (10.44) 532 (10.23) 543 (9.8)

26 헝가리 -0.08 (0.03) -1.34 (0.02) -0.36 (0.01) 0.18 (0.01) 1.19 (0.02) 492 (3.7) 488 (4.20) 493 (4.53) 491 (4.7)

27 슬로바키아 -0.10 (0.03) -1.28 (0.02) -0.40 (0.01) 0.15 (0.01) 1.12 (0.02) 517 (4.2) 507 (4.40) 494 (3.71) 477 (4.4)

28 벨기에 -0.11 (0.02) -1.36 (0.01) -0.41 (0.00) 0.16 (0.00) 1.16 (0.01) 544 (3.5) 540 (2.93) 540 (3.52) 531 (3.7)

29 노르웨이 -0.11 (0.02) -1.21 (0.02) -0.34 (0.00) 0.12 (0.00) 0.98 (0.02) 478 (3.6) 494 (4.19) 507 (3.99) 512 (3.3)

30 이탈리아 -0.12 (0.02) -1.47 (0.03) -0.40 (0.01) 0.20 (0.01) 1.19 (0.02) 484 (3.8) 477 (3.66) 464 (4.20) 441 (5.1)

31 체코 -0.16 (0.03) -1.30 (0.02) -0.42 (0.01) 0.11 (0.00) 0.98 (0.02) 525 (4.2) 527 (4.38) 523 (4.23) 517 (4.5)

32 프랑스 -0.17 (0.02) -1.42 (0.02) -0.44 (0.01) 0.12 (0.01) 1.05 (0.02) 515 (3.6) 518 (3.49) 513 (3.72) 507 (4.3)

33 세르비아 -0.17 (0.03) -1.55 (0.02) -0.55 (0.01) 0.11 (0.01) 1.30 (0.02) 457 (4.8) 451 (4.15) 438 (4.31) 413 (4.8)

34 폴란드 -0.18 (0.02) -1.31 (0.02) -0.47 (0.00) 0.07 (0.00) 0.99 (0.02) 492 (3.5) 493 (3.76) 491 (3.25) 488 (3.8)

35 한국 -0.22 (0.02) -1.08 (0.01) -0.46 (0.00) -0.04 (0.00) 0.69 (0.02) 532 (3.9) 545 (3.74) 546 (4.14) 547 (4.9)

36 네덜란드 -0.27 (0.03) -1.38 (0.02) -0.51 (0.01) -0.01 (0.01) 0.81 (0.02) 543 (4.1) 550 (3.73) 540 (4.80) 547 (4.2)

37 독일 -0.29 (0.03) -1.62 (0.02) -0.57 (0.01) 0.05 (0.01) 1.00 (0.02) 523 (4.6) 523 (4.36) 511 (5.01) 497 (4.6)

38 룩셈부르크 -0.30 (0.01) -1.75 (0.02) -0.54 (0.01) 0.05 (0.01) 1.06 (0.02) 507 (2.3) 499 (2.92) 496 (3.16) 478 (3.3)

39 일본 -0.34 (0.02) -1.39 (0.02) -0.53 (0.00) -0.07 (0.00) 0.64 (0.02) 515 (5.9) 540 (4.52) 542 (5.49) 544 (5.8)

40 오스트리아 -0.39 (0.03) -1.71 (0.02) -0.66 (0.01) -0.06 (0.01) 0.85 (0.02) 516 (3.4) 514 (4.57) 506 (4.53) 495 (5.2)

OECD 전체 0.07 (0.01) -1.20 (0.01) -0.25 (0.00) 0.33 (0.00) 1.40 (0.01) 496 (1.3) 498 (1.35) 492 (1.55) 481 (1.6)

OECD 국가별 평균 0.00 (0.00) -1.24 (0.01) -0.29 (0.00) 0.27 (0.01) 1.26 (0.01) 505 (0.8) 506 (0.71) 503 (0.87) 496 (1.0)

영국 0.18 (0.02) -1.14 (0.02) -0.11 (0.01) 0.48 (0.01) 1.48 (0.01) 496 (3.7) 500 (3.43) 518 (3.51) 520 (4.1)

<표 Ⅶ-2> 교사의 지원과 수학 점수

※교사의 지원 전체 평균에 의한 순위임.

※25% 이하 평균과 75% 이상 평균이 95% 신뢰 수준에서 통계적으로 유의미하게 차이가 나는 경우 진하게 표시함.


- 242 -

나 . 학 생 행 동

학교 분 기에 향을 미치는 행동에 한 응답은 학교장의 자기보고로부터

얻어졌다. 즉, 학교장은 <표 Ⅶ-3>에 제시된 사항이 학교 수업을 방해하는 정도

에 하여 응답하 다.

질문. 다음 문제들이 학교 수업에 어느 정도의 지장을 주는지 표시하시오.

지장있다고답한 비율(%)

한국평균

OECD 평균

a) 학생들의 결석률 17 48

b) 학생들의 수업 방해 18 40

c) 학생들의 수업 불참 13 30

d) 교사에 대한 학생들의 존경심 부족 23 22

e) 학생들의 음주나 마약 문제 13 10

f) 학생들 간의 괴롭힘 또는 폭력 문제 13 15

<표 Ⅶ-3> 학생 행동과 관련된 문항

학생 행동 지표 역시 OECD 평균 0, 표 편차 1의 척도를 갖는다. 양수 값은

학교장이 학생의 부정 행동에 의해 학교 분 기가 향을 크게 받지 않는다고

느끼는 것을 의미하며, 음수 값은 학교장이 학생 행동의 부정 인 향을 심각하

게 느끼고 있음을 의미한다. OECD 국가의 학교장들은 학교의 수업이 학생의 부

정 행동에 의하여 어느 정도, 혹은 심각하게 방해받으며, 가장 심각한 방해 요

인은 학생의 높은 결석률이라고 생각하는 것으로 나타났다. 그 다음으로 요한

수업 방해 행동은 소란 행 , 수업 불출석, 음주 혹은 마약 문제, 학생 폭력 등의

순으로 나타났다.

<표 Ⅶ-4>에 제시된 바와 같이 우리나라의 학교장에 의해 조사된 학생 행동

지표 평균은 0.95로 PISA 2000의 0.92에 이어 OECD 국가 가장 높았다. <표

Ⅶ-3>에서 알 수 있는 것처럼 우리나라 학교장들이 가장 정 인 반응을 보

음에도 불구하고, 17%의 학교장들은 학생들의 결석률이 학교 수업 분 기에 부

정 인 향을 주고 있다고 단하 으며, 18%는 학생 수업 방해 행 , 23%는

교사에 한 존경심 부족, 13%는 수업 불참, 음주 마약 문제와 괴롭힘과 폭

력 문제를 학교 학습의 방해 요인으로 지 하 다. 이는 우리나라 학교장이 다른

OECD 국가들보다는 학생 행동의 부정 향을 덜 심각하게 느끼고는 있으나,

아직 개선해야 할 여지가 남아있음을 의미한다.


- 243 -

순

위국가명

학생 행동 학생 행동 지표에 따른 수학 점수

전체 25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상 25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

1 한국 0.95 (0.13) -1.10 (0.18) 0.69 (0.04) 1.63 (0.04) 2.58 (0.01) 506 (9.5) 528 (9.2) 560 (8.1) 575 (8.2)

2 우루과이 0.52 (0.07) -0.85 (0.09) 0.25 (0.02) 0.87 (0.02) 1.81 (0.06) 398 (8.1) 423 (10.3) 418 (7.6) 450 (7.2)

3 일본 0.47 (0.07) -0.78 (0.06) 0.16 (0.03) 0.73 (0.03) 1.76 (0.08) 468 (7.9) 522 (10.1) 554 (8.1) 592 (8.3)

4 벨기에 0.37 (0.06) -1.06 (0.05) 0.00 (0.02) 0.76 (0.02) 1.77 (0.05) 461 (8.9) 521 (6.5) 555 (6.9) 581 (6.1)

5 홍콩-중국 0.37 (0.13) -2.06 (0.16) 0.11 (0.05) 1.10 (0.04) 2.33 (0.06) 540 (9.7) 519 (10.0) 546 (13.4) 594 (7.5)

6 헝가리 0.32 (0.08) -1.16 (0.11) 0.06 (0.04) 0.78 (0.03) 1.62 (0.08) 455 (9.5) 473 (8.7) 502 (6.9) 532 (6.6)

7 슬로바키아 0.32 (0.05) -0.76 (0.07) 0.13 (0.02) 0.60 (0.02) 1.30 (0.06) 477 (8.5) 490 (6.9) 506 (8.3) 520 (5.6)

8 태국 0.30 (0.07) -0.67 (0.07) 0.06 (0.02) 0.56 (0.02) 1.26 (0.07) 412 (6.2) 424 (6.3) 418 (6.3) 413 (7.2)

9 덴마크 0.26 (0.05) -0.60 (0.04) -0.01 (0.02) 0.44 (0.01) 1.22 (0.07) 501 (6.0) 517 (5.2) 519 (4.6) 520 (5.3)

10 멕시코 0.23 (0.07) -1.09 (0.05) -0.10 (0.03) 0.57 (0.02) 1.54 (0.06) 370 (5.5) 384 (6.3) 391 (9.0) 398 (7.4)

11 체코 0.19 (0.04) -0.69 (0.04) -0.05 (0.02) 0.39 (0.01) 1.11 (0.04) 497 (7.6) 514 (8.9) 526 (6.4) 528 (8.5)

12 아이슬란드 0.06 (0.00) -1.04 (0.00) -0.25 (0.00) 0.27 (0.00) 1.27 (0.01) 510 (3.2) 512 (3.5) 519 (3.2) 522 (3.2)

13 이탈리아 0.00 (0.06) -1.18 (0.04) -0.32 (0.03) 0.25 (0.02) 1.25 (0.06) 435 (6.8) 461 (7.1) 473 (7.5) 496 (9.5)

14 스위스 0.00 (0.08) -0.94 (0.05) -0.28 (0.02) 0.12 (0.02) 1.10 (0.09) 522 (9.6) 523 (7.8) 527 (8.3) 534 (9.0)

15 스페인 -0.01 (0.07) -1.29 (0.07) -0.40 (0.02) 0.18 (0.02) 1.46 (0.09) 468 (5.1) 475 (6.6) 482 (4.2) 516 (4.9)

16 호주 -0.02 (0.05) -1.10 (0.04) -0.36 (0.02) 0.15 (0.02) 1.25 (0.09) 500 (4.3) 507 (5.3) 535 (4.5) 555 (6.3)

17 오스트리아 -0.02 (0.06) -1.10 (0.06) -0.28 (0.02) 0.23 (0.03) 1.08 (0.07) 491 (10.3) 503 (9.4) 512 (8.5) 514 (8.9)

18 폴란드 -0.04 (0.06) -1.10 (0.07) -0.25 (0.02) 0.19 (0.02) 1.00 (0.06) 487 (5.5) 490 (4.5) 491 (5.6) 492 (5.0)

19 독일 -0.08 (0.06) -1.33 (0.09) -0.30 (0.02) 0.22 (0.02) 1.10 (0.07) 439 (8.7) 501 (9.2) 531 (7.2) 541 (7.8)

20 스웨덴 -0.08 (0.05) -1.00 (0.06) -0.29 (0.02) 0.16 (0.01) 0.79 (0.05) 499 (5.8) 508 (3.5) 512 (6.2) 517 (5.3)

21 핀란드 -0.10 (0.05) -0.90 (0.04) -0.28 (0.02) 0.15 (0.01) 0.62 (0.05) 536 (3.2) 541 (4.1) 552 (2.9) 548 (3.7)

22 라트비아 -0.12 (0.08) -1.33 (0.12) -0.36 (0.02) 0.20 (0.02) 1.00 (0.07) 483 (6.6) 475 (5.4) 489 (7.5) 487 (8.5)

23 포르투갈 -0.12 (0.07) -1.15 (0.08) -0.34 (0.02) 0.10 (0.02) 0.89 (0.08) 446 (10.3) 480 (5.9) 464 (6.2) 473 (6.5)

24 룩셈부르크 -0.14 (0.00) -0.88 (0.01) -0.47 (0.00) 0.07 (0.00) 0.74 (0.01) 486 (2.3) 478 (2.5) 491 (2.4) 518 (2.6)

25 노르웨이 -0.15 (0.05) -0.99 (0.05) -0.36 (0.02) 0.04 (0.02) 0.69 (0.05) 493 (4.6) 494 (4.6) 491 (3.8) 499 (5.7)

26 브라질 -0.17 (0.10) -1.83 (0.08) -0.66 (0.05) 0.33 (0.03) 1.47 (0.06) 341 (8.8) 351 (10.4) 349 (9.9) 387 (11.9)

27 네덜란드 -0.19 (0.07) -1.17 (0.07) -0.43 (0.02) 0.03 (0.01) 0.80 (0.11) 487 (8.8) 527 (9.9) 568 (9.7) 564 (11.2)

28 미국 -0.26 (0.06) -1.31 (0.06) -0.50 (0.02) -0.06 (0.02) 0.84 (0.08) 471 (7.7) 482 (6.1) 483 (5.7) 505 (6.8)

29 아일랜드 -0.29 (0.09) -1.39 (0.11) -0.54 (0.02) -0.08 (0.02) 0.85 (0.10) 487 (7.2) 498 (5.3) 514 (5.8) 516 (4.9)

30 터키 -0.35 (0.14) -2.27 (0.10) -0.88 (0.08) 0.34 (0.05) 1.41 (0.10) 417 (12.1) 409 (11.3) 416 (12.6) 453 (18.3)

31 그리스 -0.36 (0.18) -2.35 (0.10) -0.88 (0.07) 0.39 (0.05) 1.39 (0.12) 435 (11.7) 438 (11.6) 446 (7.6) 459 (10.3)

32 뉴질랜드 -0.38 (0.04) -1.35 (0.06) -0.62 (0.02) -0.08 (0.02) 0.52 (0.05) 505 (5.7) 516 (5.5) 532 (5.4) 546 (4.7)

33 캐나다 -0.42 (0.04) -1.45 (0.05) -0.70 (0.01) -0.21 (0.01) 0.67 (0.04) 517 (3.5) 533 (3.8) 531 (3.6) 548 (3.1)

34 마카오-중국 -0.56 (0.01) -2.59 (0.01) -1.34 (0.02) 0.00 (0.01) 1.71 (0.01) 532 (5.2) 520 (8.4) 518 (4.8) 538 (4.6)

35 세르비아 -0.63 (0.09) -1.80 (0.08) -0.91 (0.02) -0.37 (0.03) 0.54 (0.07) 423 (6.4) 430 (8.3) 444 (9.0) 450 (9.5)

36 러시아 -1.05 (0.11) -2.92 (0.09) -1.46 (0.06) -0.37 (0.04) 0.57 (0.07) 447 (9.1) 468 (6.5) 466 (8.1) 492 (7.2)

37 튀니지 -1.21 (0.11) -2.92 (0.08) -1.76 (0.04) -0.74 (0.06) 0.59 (0.09) 370 (7.5) 359 (8.2) 360 (7.0) 348 (7.3)

38 인도네시아 -1.76 (0.13) -3.41 (0.04) -2.59 (0.03) -1.64 (0.06) 0.59 (0.10) 363 (8.8) 358 (7.1) 349 (7.8) 371 (7.9)

OECD 전체 0.01 (0.02) -1.28 (0.02) -0.33 (0.01) 0.28 (0.01) 1.36 (0.03) 459 (2.9) 483 (2.5) 496 (2.7) 517 (2.8)

OECD 국가별 평균 0.00 (0.01) -1.23 (0.02) -0.30 (0.01) 0.26 (0.01) 1.27 (0.02) 475 (1.9) 496 (1.3) 509 (1.6) 519 (1.7)

프랑스 m m m m m m m m m m m m m m m m m m

리히텐슈타인 c c c c c c c c c c c c c c c c c c

영국 -0.20 (0.05) -1.28 (0.05) -0.51 (0.02) 0.08 (0.02) 0.90 (0.10) 468 (5.2) 502 (4.1) 524 (5.0) 542 (5.8)

<표 Ⅶ-4> 학생 행동과 수학 점수

※m: 기술적인 문제로 분석에서 제외됨.※c: 신뢰하기에는 너무 작은 값이나, 국제 평균 산출에는 포함됨.※굵은 글씨는 25% 이하 평균과 75% 이상 평균 차이가 95% 신뢰 수준에서 통계적으로 유의미함을 의미함.


- 244 -

우리나라 학생의 경우 학생 행동에 따른 네 집단의 수가 506 (학생 행동지

표가 가장 낮은 25%), 528 (25-50%), 560 (55-75%), 575 (가장 높은 25%)이

다. 이는 학교장이 학교 수업을 방해하는 학생의 행동이 작다고 단할수록 성취

수가 높아진다는 양 상 을 의미하며, OECD 체 평균 수에서 유사한 양

상 이 보고되었다.

다 . 수 업 분 기

수업 분 기에 한 지표를 산출하기 하여 학생들은 <표 Ⅶ-5>에 제시된

수업 방해 상황이 얼마나 자주 일어나는지에 하여 응답하 다.

질문. 수학 수업 시간에 다음과 같은 일들이 얼마나 자주 발생하는지

표시하시오.

발생한다고 동의한 비율(%)

한국평균

OECD 평균

a) 학생들은 선생님 말씀을 제대로 듣지 않는다. 27 31

b) 수업 시간은 소란스럽거나 무질서하다. a 36

c) 선생님은 학생들이 조용해질 때까지 오랫동안 기다려야 한다. 19 32

d) 학생들은 제대로 공부할 수가 없다. 18 23

e) 학생들은 수업이 시작한 후에도 오랫동안 수업에 참여하지 않는다. 21 29

<표 Ⅶ-5> 수업 분위기에 관련된 문항

※a: 해당 국가에는 적용되지 않는 항목임.

지표값이 클수록 수업 방해 상황이 게 일어나고 있음을 의미한다. <표 Ⅶ

-6>에 제시된 바와 같이 학생들이 단한 수업 분 기에 하여 OECD 국가

오스트리아, 독일, 일본 등이 정 인 보고를 한 반면 그리스, 노르웨이 학생들

은 부정 수업 분 기를 느끼고 있었다.

우리나라 학생 행동 지표는 0.12로 학교장이 단한 학생 행동 지표의 국가 순

와 비교해 보면 부정 수업 분 기에 하여 학생들이 보다 민감하게(부정

으로) 반응하 음을 알 수 있다. PISA 2000에서 우리나라 학생이 단한 수업

분 기 지표는 0.20이었다.

학생들이 단한 수업 분 기에 따른 OECD 평균 수학 성취를 살펴보면, 480

(수업분 기 지표가 가장 낮은 25%), 493 (25-50%), 508 (50-75%), 530 (가

장 높은 25%)으로 정 인 상 을 보인다.


- 245 -

순

위국가명

수업 분위기 수업 분위기 지표에 따른 수학 점수

전체 25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상 25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

1 러시아 0.50 (0.04) -0.81 (0.02) 0.12 (0.01) 0.82 (0.01) 1.85 (0.02) 439 (5.0) 461 (5.13) 477 (4.57) 502 (4.6)

2 일본 0.44 (0.03) -0.72 (0.02) 0.15 (0.01) 0.75 (0.01) 1.60 (0.02) 489 (5.7) 530 (5.36) 551 (5.00) 572 (5.1)

3 라트비아 0.30 (0.04) -0.91 (0.02) -0.04 (0.01) 0.57 (0.01) 1.60 (0.02) 466 (6.1) 476 (4.66) 488 (4.06) 506 (5.0)

3 독일 0.30 (0.03) -1.14 (0.02) -0.11 (0.01) 0.67 (0.01) 1.79 (0.02) 483 (5.2) 503 (4.76) 531 (4.08) 539 (4.1)

5 아일랜드 0.27 (0.03) -1.22 (0.02) -0.09 (0.01) 0.67 (0.01) 1.70 (0.02) 482 (4.0) 498 (3.99) 509 (3.52) 526 (4.0)

6 리히텐슈타인 0.23 (0.05) -1.18 (0.06) -0.19 (0.02) 0.54 (0.02) 1.79 (0.05) 499 (10.1) 512 (10.76) 550 (10.61) 581 (10.0)

7 오스트리아 0.21 (0.03) -1.21 (0.02) -0.23 (0.01) 0.55 (0.01) 1.74 (0.02) 480 (4.9) 492 (4.12) 520 (4.04) 540 (4.9)

8 헝가리 0.17 (0.03) -1.06 (0.02) -0.13 (0.01) 0.45 (0.01) 1.42 (0.02) 470 (4.3) 475 (4.17) 497 (4.25) 522 (4.5)

9 홍콩-중국 0.15 (0.03) -0.97 (0.03) -0.01 (0.00) 0.25 (0.01) 1.33 (0.02) 523 (6.8) 543 (4.77) 553 (4.63) 585 (4.3)

10 미국 0.12 (0.02) -1.14 (0.02) -0.19 (0.01) 0.40 (0.01) 1.44 (0.02) 445 (3.9) 478 (3.59) 499 (3.81) 518 (3.3)

10 한국 0.12 (0.02) -0.89 (0.01) -0.11 (0.01) 0.28 (0.01) 1.18 (0.01) 521 (4.3) 540 (3.80) 554 (4.22) 554 (4.3)

12 폴란드 0.10 (0.04) -1.15 (0.02) -0.20 (0.01) 0.37 (0.01) 1.38 (0.02) 479 (4.3) 480 (4.32) 491 (3.55) 514 (3.4)

12 스위스 0.10 (0.03) -1.17 (0.02) -0.28 (0.01) 0.36 (0.01) 1.49 (0.02) 502 (6.5) 516 (4.20) 542 (4.20) 552 (4.1)

14 마카오-중국 0.09 (0.02) -0.82 (0.03) -0.01 (0.01) 0.22 (0.01) 0.98 (0.03) 517 (6.1) 518 (7.18) 519 (5.96) 556 (6.8)

15 인도네시아 0.07 (0.02) -1.05 (0.01) -0.25 (0.01) 0.26 (0.01) 1.30 (0.02) 341 (5.0) 364 (4.78) 379 (4.93) 367 (4.1)

16 벨기에 0.04 (0.02) -1.26 (0.01) -0.31 (0.01) 0.31 (0.01) 1.42 (0.02) 508 (3.7) 526 (3.76) 549 (2.83) 573 (3.2)

17 캐나다 0.02 (0.01) -1.18 (0.01) -0.27 (0.00) 0.25 (0.00) 1.27 (0.01) 515 (2.5) 528 (2.31) 542 (2.26) 560 (2.4)

18 포르투갈 0.01 (0.02) -1.09 (0.02) -0.27 (0.01) 0.26 (0.01) 1.15 (0.02) 437 (5.0) 459 (5.28) 478 (3.99) 493 (3.8)

19 태국 0.00 (0.03) -1.04 (0.02) -0.22 (0.01) 0.19 (0.00) 1.08 (0.04) 390 (3.7) 410 (3.89) 426 (4.07) 443 (3.9)

19 멕시코 0.00 (0.02) -1.11 (0.02) -0.26 (0.01) 0.23 (0.00) 1.15 (0.01) 365 (4.4) 386 (4.27) 398 (4.28) 411 (4.5)

21 호주 -0.01 (0.02) -1.29 (0.01) -0.34 (0.00) 0.25 (0.00) 1.32 (0.01) 498 (2.6) 514 (2.77) 532 (2.82) 560 (3.1)

21 체코 -0.01 (0.03) -1.27 (0.02) -0.30 (0.01) 0.27 (0.01) 1.24 (0.02) 502 (5.0) 514 (4.12) 528 (4.04) 548 (4.6)

23 우루과이 -0.03 (0.02) -1.23 (0.02) -0.35 (0.01) 0.25 (0.01) 1.21 (0.02) 404 (4.6) 417 (4.55) 440 (4.32) 451 (4.9)

24 스페인 -0.04 (0.03) -1.22 (0.02) -0.38 (0.01) 0.21 (0.00) 1.24 (0.02) 465 (3.8) 478 (3.46) 493 (2.83) 511 (3.7)

25 스웨덴 -0.05 (0.03) -1.13 (0.02) -0.31 (0.01) 0.16 (0.01) 1.10 (0.03) 491 (4.1) 507 (2.98) 516 (3.14) 527 (4.3)

26 덴마크 -0.08 (0.02) -1.18 (0.02) -0.33 (0.01) 0.18 (0.00) 1.03 (0.02) 505 (3.8) 509 (3.89) 521 (4.02) 532 (4.0)

26 튀니지 -0.08 (0.03) -1.22 (0.01) -0.46 (0.00) 0.13 (0.01) 1.23 (0.02) 347 (3.5) 355 (3.29) 369 (3.40) 373 (5.1)

28 세르비아 -0.09 (0.02) -1.27 (0.02) -0.35 (0.01) 0.19 (0.01) 1.08 (0.02) 420 (4.0) 436 (4.80) 445 (4.39) 462 (4.4)

29 슬로바키아 -0.10 (0.02) -1.25 (0.02) -0.37 (0.00) 0.17 (0.01) 1.07 (0.02) 484 (4.6) 496 (4.58) 500 (4.17) 517 (3.5)

29 이탈리아 -0.10 (0.03) -1.40 (0.02) -0.47 (0.01) 0.23 (0.01) 1.23 (0.02) 452 (4.6) 455 (4.22) 471 (4.17) 487 (4.4)

31 터키 -0.12 (0.03) -1.26 (0.02) -0.37 (0.00) 0.13 (0.00) 1.02 (0.02) 397 (6.1) 413 (5.89) 433 (7.05) 470 (11.1)

32 프랑스 -0.13 (0.03) -1.48 (0.02) -0.50 (0.01) 0.15 (0.01) 1.32 (0.02) 498 (4.1) 505 (3.81) 517 (4.29) 535 (4.1)

32 네덜란드 -0.13 (0.03) -1.26 (0.03) -0.41 (0.01) 0.13 (0.01) 1.03 (0.02) 532 (4.2) 535 (5.15) 547 (4.50) 566 (4.0)

34 핀란드 -0.15 (0.02) -1.25 (0.01) -0.43 (0.00) 0.09 (0.00) 0.99 (0.02) 533 (3.0) 539 (3.33) 546 (2.50) 561 (2.8)

34 아이슬란드 -0.15 (0.01) -1.22 (0.02) -0.39 (0.01) 0.11 (0.00) 0.90 (0.02) 501 (3.2) 512 (3.30) 523 (2.59) 529 (2.9)

36 뉴질랜드 -0.17 (0.02) -1.43 (0.02) -0.47 (0.01) 0.12 (0.01) 1.12 (0.02) 501 (3.9) 518 (3.27) 530 (3.45) 555 (3.6)

37 룩셈부르크 -0.21 (0.02) -1.49 (0.02) -0.58 (0.01) 0.02 (0.01) 1.23 (0.02) 477 (2.8) 485 (3.15) 503 (2.69) 516 (3.0)

38 그리스 -0.22 (0.03) -1.21 (0.01) -0.50 (0.01) 0.00 (0.00) 0.82 (0.02) 436 (4.1) 435 (4.04) 450 (5.00) 467 (5.6)

39 노르웨이 -0.24 (0.02) -1.26 (0.02) -0.46 (0.01) 0.00 (0.00) 0.77 (0.02) 483 (3.7) 493 (3.51) 507 (4.08) 509 (3.9)

40 브라질 -0.35 (0.02) -1.27 (0.01) -0.59 (0.01) -0.16 (0.01) 0.62 (0.02) 336 (5.5) 353 (4.59) 372 (5.24) 385 (7.0)

OECD 전체 0.09 (0.01) -1.17 (0.01) -0.23 (0.00) 0.35 (0.00) 1.38 (0.01) 461 (1.6) 482 (1.43) 500 (1.26) 526 (1.3)

OECD 국가별 평균 0.00 (0.01) -1.23 (0.00) -0.33 (0.00) 0.23 (0.00) 1.28 (0.00) 480 (0.9) 493 (0.84) 508 (0.77) 530 (0.8)

영국 -0.20 (0.05) -1.28 (0.05) -0.51 (0.02) 0.08 (0.02) 0.90 (0.10) 468 (5.2) 502 (4.15) 524 (5.01) 542 (5.8)

<표 Ⅶ-6> 수업 분위기와 수학 점수

※25% 이하 평균과 75% 이상 평균이 95% 신뢰 수준에서 통계적으로 유의미하게 차이가 나는 경우 진하게 표시함.


- 246 -

이는 학생들이 수업 방해 상황을 덜 할수록 수학 성취도는 높아짐을 의미한

다. 이러한 경향은 우리나라에도 해당하는 것으로 수업 분 기 지표에 따라 구분

한 네 집단의 수학 성취도 평균은 각각 521 (수업분 기 지표가 가장 낮은

25%), 540 (25-50%), 554 (50-75%), 554 (가장 높은 25%)이다.

라 . 교 사 행 동

<표 Ⅶ-7>과 같이 교사 련 변인이 학교 교육에 지장을 주는 정도를 학교장

에게 질문하 다.

질문. 다음 문제들이 학생들의 공부에 어느 정도의 지장을 주는지

표시하시오.

지장을 준다고 동의한 비율(%)

한국 평균 OECD 평균

a) 학생들에 대한 교사의 낮은 기대 수준 32 22

b) 학생과 교사와의 나쁜 관계 14 17

c) 교사가 학생 개개인의 요구를 충족시키지 못함 28 33

d) 교사의 결근 11 19

e) 변화나 개혁을 거부하는 교직원 17 26

f) 학생들에 대한 지나친 엄격함 8 9

g) 학생들이 잠재 능력을 충분히 발휘하도록 격려하지 못함 27 23

<표 Ⅶ-7> 교사의 행동과 관련된 문항

교사 행동에 한 PISA 지표 역시 OECD 평균 0, 표 편차 1의 척도를 가지

며, 값이 커질수록 교사 련 변수가 학교 교육에 미치는 부정 인 향이 다

는 것을 의미한다.

<표 Ⅶ-8>에 제시된 바와 같이 OECD 국가들 우리나라, 덴마크, 헝가리,

폴란드 등이 가장 정 인 교사 행동 특성을 보이는 국가로 나타났다.

PISA 2003에서 우리나라 학교장들이 단한 교사 행동 련 지표는 0.36으로

OECD 국가 교사들로 인해 학교 교육이 크게 지장 받지 않는 정 인 국가

군에 속한다. PISA 2000의 우리나라 교사 행동 련 지표는 0.38이었다.

일반 으로 학교장이 단하는 교사 행동 지표와 학생의 수학 성취도는 정

인 상 을 가질 것으로 기 된다. 그러나 실제 PISA 2003 자료는 이러한 가정을

강하게 뒷받침하지는 못한다. OECD 평균을 볼 때 교사 행동 지표의 50-75% 집

단의 수학 성취도는 510 인 반면 가장 높은 25% 집단은 505 이다. 우리나라의

경우 교사 행동 지표 25-50% 집단의 수학 성취 수가 529 으로 교사 행동 지

표가 가장 낮은 25% 집단의 수 533 보다 낮은 것으로 나타났다.


- 247 -

순위

국가명

교사 행동 교사 행동에 따른 수학 점수

전체 25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상 25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상










1 슬로바키아 0.51 (0.05) -0.56 (0.06) 0.28 (0.02) 0.74 (0.02) 1.59 (0.06) 496 (8.4) 513 (7.6) 487 (6.5) 497 (10.4)

2 덴마크 0.42 (0.06) -0.53 (0.07) 0.05 (0.02) 0.58 (0.03) 1.60 (0.08) 508 (5.1) 511 (6.7) 518 (4.1) 522 (4.8)

3 스위스 0.39 (0.05) -0.54 (0.06) 0.07 (0.01) 0.57 (0.03) 1.48 (0.09) 543 (6.7) 532 (7.5) 521 (6.7) 509 (8.7)

4 헝가리 0.39 (0.09) -0.94 (0.11) 0.19 (0.03) 0.69 (0.02) 1.62 (0.08) 485 (10.0) 509 (8.9) 479 (9.0) 489 (9.7)

5 폴란드 0.38 (0.08) -0.72 (0.08) 0.09 (0.02) 0.57 (0.02) 1.60 (0.08) 490 (5.6) 496 (5.0) 494 (5.8) 480 (5.8)

6 한국 0.36 (0.10) -1.12 (0.10) 0.07 (0.03) 0.65 (0.02) 1.85 (0.08) 533 (9.1) 529 (9.2) 550 (6.8) 557 (8.8)

7 아이슬란드 0.34 (0.00) -0.67 (0.01) 0.07 (0.00) 0.56 (0.01) 1.40 (0.01) 511 (3.6) 523 (3.8) 513 (3.2) 514 (3.8)

8 벨기에 0.30 (0.05) -0.80 (0.04) -0.02 (0.02) 0.51 (0.02) 1.50 (0.07) 512 (9.0) 523 (8.7) 538 (7.7) 545 (7.7)

9 스페인 0.29 (0.08) -0.93 (0.04) -0.14 (0.03) 0.55 (0.03) 1.69 (0.09) 478 (7.4) 487 (5.9) 482 (4.0) 494 (6.1)

10 라트비아 0.27 (0.08) -0.82 (0.09) -0.03 (0.02) 0.46 (0.02) 1.46 (0.09) 480 (6.2) 483 (7.3) 485 (7.4) 486 (8.4)

11 오스트리아 0.24 (0.07) -0.88 (0.05) -0.09 (0.03) 0.51 (0.02) 1.41 (0.09) 508 (8.8) 502 (9.2) 507 (8.0) 503 (8.9)

12 체코 0.19 (0.04) -0.68 (0.04) -0.07 (0.01) 0.32 (0.02) 1.20 (0.06) 519 (6.5) 515 (7.6) 527 (9.6) 502 (8.1)

13 브라질 0.18 (0.10) -1.59 (0.07) -0.17 (0.04) 0.62 (0.04) 1.86 (0.08) 348 (10.3) 353 (10.7) 367 (13.6) 361 (10.8)

14 스웨덴 0.13 (0.06) -0.83 (0.07) -0.16 (0.02) 0.33 (0.01) 1.16 (0.10) 505 (5.0) 502 (4.8) 516 (6.7) 514 (4.4)

15 핀란드 0.08 (0.05) -0.80 (0.06) -0.12 (0.02) 0.30 (0.02) 0.95 (0.06) 541 (3.5) 544 (3.8) 548 (3.6) 544 (3.8)

16 이탈리아 0.05 (0.07) -1.21 (0.09) -0.30 (0.02) 0.30 (0.03) 1.43 (0.09) 469 (6.3) 467 (8.0) 472 (8.8) 458 (9.7)

17 캐나다 0.03 (0.05) -0.98 (0.03) -0.25 (0.01) 0.19 (0.01) 1.15 (0.05) 524 (3.4) 531 (3.6) 533 (4.0) 541 (3.5)

18 태국 0.01 (0.09) -1.07 (0.06) -0.34 (0.02) 0.20 (0.02) 1.25 (0.11) 405 (6.1) 412 (5.3) 422 (6.9) 429 (8.8)

19 독일 -0.03 (0.06) -0.84 (0.04) -0.25 (0.02) 0.13 (0.01) 0.84 (0.06) 495 (8.6) 507 (10.0) 527 (10.2) 484 (9.3)

20 미국 -0.03 (0.06) -1.03 (0.04) -0.31 (0.02) 0.18 (0.02) 1.02 (0.07) 470 (6.5) 487 (6.4) 483 (8.5) 501 (6.1)

21 아일랜드 -0.15 (0.08) -1.19 (0.07) -0.47 (0.02) 0.11 (0.03) 0.94 (0.11) 488 (6.6) 502 (6.2) 515 (5.2) 509 (6.7)

22 호주 -0.16 (0.05) -1.15 (0.04) -0.45 (0.01) -0.02 (0.01) 0.99 (0.08) 502 (4.6) 516 (5.6) 533 (5.2) 547 (5.2)

23 뉴질랜드 -0.16 (0.05) -1.15 (0.05) -0.41 (0.02) 0.08 (0.02) 0.83 (0.07) 500 (6.5) 525 (5.1) 532 (5.7) 541 (5.5)

24 일본 -0.21 (0.07) -1.27 (0.04) -0.51 (0.02) -0.03 (0.02) 0.99 (0.13) 491 (8.5) 521 (10.4) 536 (11.6) 588 (8.2)

25 세르비아 -0.26 (0.08) -1.44 (0.05) -0.67 (0.03) 0.08 (0.03) 0.98 (0.09) 429 (7.2) 441 (10.4) 426 (6.1) 451 (8.8)

26 멕시코 -0.27 (0.09) -1.82 (0.06) -0.76 (0.04) 0.08 (0.03) 1.42 (0.09) 378 (6.0) 380 (5.2) 391 (7.2) 394 (9.2)

27 그리스 -0.32 (0.21) -2.74 (0.17) -0.78 (0.09) 0.47 (0.04) 1.77 (0.12) 441 (11.1) 432 (12.3) 447 (8.0) 459 (11.1)

28 룩셈부르크 -0.32 (0.00) -1.02 (0.00) -0.52 (0.00) -0.25 (0.00) 0.51 (0.01) 499 (3.0) 509 (2.9) 487 (3.6) 478 (2.2)

29 노르웨이 -0.34 (0.06) -1.15 (0.06) -0.60 (0.01) -0.17 (0.02) 0.55 (0.06) 498 (4.6) 492 (3.8) 493 (4.7) 494 (5.5)

30 홍콩-중국 -0.35 (0.10) -2.28 (0.14) -0.54 (0.06) 0.29 (0.02) 1.12 (0.08) 546 (9.3) 539 (11.8) 545 (12.7) 568 (9.4)

31 포르투갈 -0.36 (0.06) -1.24 (0.04) -0.60 (0.02) -0.19 (0.02) 0.60 (0.06) 464 (7.2) 456 (8.3) 470 (7.9) 474 (7.1)

32 우루과이 -0.47 (0.10) -1.91 (0.08) -0.98 (0.04) -0.09 (0.03) 1.09 (0.08) 427 (9.4) 412 (10.5) 413 (8.3) 436 (7.7)

33 러시아 -0.67 (0.09) -2.18 (0.05) -1.11 (0.04) -0.24 (0.03) 0.87 (0.11) 458 (8.0) 452 (7.9) 478 (6.8) 485 (9.4)

34 네덜란드 -0.69 (0.06) -1.52 (0.07) -0.93 (0.02) -0.51 (0.02) 0.20 (0.07) 512 (10.7) 547 (10.1) 552 (10.2) 535 (12.0)

35 터키 -0.84 (0.13) -2.43 (0.13) -1.39 (0.05) -0.43 (0.04) 0.90 (0.16) 424 (13.2) 414 (9.8) 426 (14.3) 430 (20.4)

36 마카오-중국 -0.88 (0.01) -2.41 (0.01) -1.69 (0.01) -0.53 (0.01) 1.11 (0.01) 525 (6.5) 529 (9.0) 524 (4.8) 532 (3.8)

37 튀니지 -1.36 (0.08) -2.53 (0.06) -1.78 (0.03) -1.07 (0.03) -0.04 (0.08) 363 (7.9) 364 (7.6) 353 (7.1) 356 (8.2)

38 인도네시아 -2.11 (0.11) -3.84 (0.05) -2.75 (0.02) -1.98 (0.04) 0.12 (0.13) 369 (9.0) 357 (6.2) 350 (8.5) 364 (8.0)

OECD 전체 -0.07 (0.02) -1.28 (0.02) -0.37 (0.01) 0.16 (0.01) 1.20 (0.03) 463 (3.0) 492 (2.8) 499 (2.8) 500 (2.8)

OECD 국가별 평균 0.00 (0.01) -1.21 (0.02) -0.31 (0.00) 0.26 (0.01) 1.26 (0.02) 483 (1.7) 502 (1.6) 510 (1.4) 505 (1.7)

프랑스 w w w w w w w w w w w w w w w w w w


영국 -0.20 (0.06) -1.24 (0.04) -0.53 (0.02) 0.03 (0.02) 0.94 (0.10) 488 (5.5) 496 (5.6) 517 (5.6) 535 (6.9)

<표 Ⅶ-8> 교사 행동과 수학 점수

※w: 해당 국가의 요청으로 자료를 제시하지 않음.※c: 신뢰하기에는 너무 작은 값이나, 국제 평균 산출에는 포함됨.※25% 이하 평균과 75% 이상 평균이 95% 신뢰 수준에서 통계적으로 유의미하게 차이가 나는 경우 진하게 표시함.


- 248 -

마 . 교 사 의 사 기 와 열 의

학교 환경에 향을 미치는 교사 련 요인으로 교사의 사기와 열의에 한

문항이 학교장 설문에 포함되었다.

질문. 다음은 교사의 사기와 열의에 대한 내용이다. 동의하는 정도를 표시

하시오.

동의한 비율(%)

한국

평균

OECD

평균

a) 교사들의 사기가 높다. 80 87

b) 교사들은 열의를 가지고 가르친다. 93 90

c) 교사들은 우리 학교에 자부심을 갖고 있다. 85 90

d) 교사들은 학업 성적을 중요하게 생각한다. 87 93

<표 Ⅶ-9> 교사의 사기와 열의에 관련된 문항

사항에 한 학교장의 동의 정도를 기 로 OECD 평균 0, 표 편차 1의 지

표가 산출되었다.

<표 Ⅶ-10>에 제시된 바와 같이 반 으로 OECD 국가의 학교장들은 교사

의 사기와 열정에 하여 정 으로 단하고 있으며, 특히 스웨덴, 오스트리아,

덴마크, 핀란드 등의 국가가 가장 높은 교사의 사기와 열의 수 을 보인다. 반면

에 우리나라, 이탈리아, 포르투갈의 학교장들은 그들의 교사가 상 으로 낮은

사기와 열의를 보이는 것으로 단하 다.

우리나라의 지표는 PISA 2000의 -0.72에 이어 PISA 2003에서 -0.42로 OECD

평균에 못 미칠 뿐만 아니라 학교장이 단하기에 교사 사기와 열정이 가장 낮

은 국가군에 속한다.

OECD 평균에서 교사의 사기와 열의는 학생의 수학 성취와 정 상 을 갖는

다. 이러한 경향은 우리나라에도 동일하게 용되어 교사의 사기와 열의 수 에

따른 수학 성취 평균은 각각 511 (교사의 사기와 열의 지표가 가장 낮은 25%),

540 (25-50%), 545 (50-75%), 573 (가장 높은 25%)이다. 곧 학교장이 교사의

사기와 열의에 하여 정 으로 단할수록 학생의 수학 성취도가 높아지는

경향을 보인다.


- 249 -

순

위국가명

교사의 사기와 열의 교사의 사기와 열의 수준에 따른 수학 점수

전체 25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상 25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상










1 아이슬란드 0.62 (0.00) -0.64 (0.01) 0.45 (0.00) 1.04 (0.01) 1.65 (0.00) 510 (3.6) 511 (4.03) 520 (3.09) 521 (3.6)

2 인도네시아 0.59 (0.07) -0.89 (0.09) 0.30 (0.03) 1.30 (0.03) 1.66 (0.00) 366 (7.6) 357 (7.86) 357 (5.77) 361 (5.9)

3 스웨덴 0.49 (0.06) -0.59 (0.04) 0.29 (0.01) 0.78 (0.02) 1.50 (0.03) 507 (4.6) 500 (4.62) 510 (5.13) 519 (5.3)

4 오스트리아 0.49 (0.07) -0.74 (0.06) 0.16 (0.04) 0.90 (0.02) 1.63 (0.01) 513 (9.0) 499 (7.82) 508 (8.97) 500 (9.3)

5 덴마크 0.31 (0.06) -0.64 (0.04) -0.17 (0.05) 0.67 (0.02) 1.38 (0.04) 514 (4.8) 510 (5.39) 513 (4.49) 522 (4.6)

6 핀란드 0.30 (0.06) -0.79 (0.06) 0.10 (0.03) 0.57 (0.01) 1.33 (0.05) 541 (3.3) 542 (3.62) 544 (3.08) 550 (3.9)

7 아일랜드 0.25 (0.09) -0.98 (0.07) -0.31 (0.04) 0.65 (0.04) 1.65 (0.00) 494 (6.4) 503 (5.28) 514 (5.49) 504 (4.6)

8 미국 0.23 (0.07) -1.05 (0.08) -0.22 (0.04) 0.65 (0.02) 1.55 (0.02) 475 (6.0) 482 (5.87) 484 (8.03) 498 (6.6)

9 스위스 0.21 (0.07) -0.92 (0.05) -0.20 (0.05) 0.64 (0.02) 1.31 (0.05) 529 (7.2) 530 (5.95) 519 (10.16) 528 (7.5)

10 호주 0.18 (0.06) -0.89 (0.06) -0.38 (0.03) 0.49 (0.02) 1.51 (0.03) 510 (5.2) 514 (4.71) 529 (5.08) 545 (4.6)

11 뉴질랜드 0.17 (0.07) -0.89 (0.08) -0.25 (0.04) 0.45 (0.02) 1.37 (0.04) 515 (5.4) 522 (4.45) 527 (5.03) 533 (6.6)

12 라트비아 0.15 (0.08) -0.76 (0.06) -0.26 (0.04) 0.39 (0.03) 1.22 (0.07) 479 (6.6) 483 (5.37) 484 (6.70) 487 (8.2)

13 캐나다 0.13 (0.05) -0.99 (0.05) -0.42 (0.02) 0.49 (0.02) 1.44 (0.03) 526 (3.6) 528 (3.18) 540 (3.14) 537 (4.3)

14 헝가리 0.10 (0.08) -1.04 (0.07) -0.18 (0.05) 0.50 (0.02) 1.14 (0.05) 477 (9.4) 493 (5.77) 495 (6.92) 500 (9.4)

15 그리스 0.09 (0.12) -1.47 (0.07) -0.26 (0.06) 0.65 (0.02) 1.45 (0.06) 424 (7.4) 423 (9.67) 466 (6.96) 466 (9.3)

16 폴란드 0.08 (0.07) -1.05 (0.07) -0.21 (0.04) 0.47 (0.02) 1.10 (0.05) 483 (4.5) 493 (4.17) 495 (5.37) 489 (5.9)

17 튀니지 0.06 (0.08) -1.22 (0.09) -0.57 (0.00) 0.48 (0.04) 1.53 (0.04) 342 (5.3) 352 (6.34) 374 (9.15) 366 (6.2)

18 노르웨이 0.05 (0.07) -0.95 (0.07) -0.49 (0.02) 0.35 (0.02) 1.31 (0.05) 495 (5.0) 495 (4.59) 496 (3.79) 491 (5.9)

19 독일 0.04 (0.06) -1.07 (0.07) -0.37 (0.04) 0.41 (0.03) 1.18 (0.05) 488 (9.0) 504 (8.21) 517 (9.28) 504 (9.7)

20 멕시코 -0.02 (0.07) -1.47 (0.09) -0.57 (0.00) 0.45 (0.03) 1.51 (0.03) 378 (6.8) 376 (5.87) 386 (8.11) 398 (8.9)

21 브라질 -0.12 (0.09) -1.46 (0.13) -0.57 (0.00) 0.33 (0.02) 1.21 (0.05) 340 (10.3) 359 (9.11) 358 (11.64) 372 (10.2)

22 우루과이 -0.13 (0.06) -1.04 (0.06) -0.57 (0.00) 0.01 (0.04) 1.10 (0.06) 417 (6.3) 426 (6.38) 416 (7.41) 430 (7.1)

23 체코 -0.17 (0.05) -1.06 (0.05) -0.57 (0.00) 0.24 (0.00) 0.72 (0.05) 521 (6.9) 514 (8.03) 517 (8.18) 512 (8.9)

24 슬로바키아 -0.17 (0.06) -1.19 (0.04) -0.57 (0.00) 0.08 (0.03) 0.99 (0.06) 492 (6.4) 498 (6.76) 509 (6.38) 494 (9.4)

25 태국 -0.18 (0.10) -1.46 (0.09) -0.57 (0.00) -0.06 (0.04) 1.36 (0.06) 406 (4.2) 413 (5.35) 420 (5.93) 430 (8.0)

26 네덜란드 -0.18 (0.06) -0.81 (0.07) -0.57 (0.00) -0.18 (0.05) 0.82 (0.08) 521 (8.4) 531 (6.72) 544 (8.52) 552 (10.3)

27 러시아 -0.21 (0.06) -1.19 (0.05) -0.57 (0.00) -0.11 (0.04) 1.02 (0.07) 452 (5.5) 462 (7.18) 467 (6.31) 493 (7.4)

28 스페인 -0.35 (0.06) -1.42 (0.06) -0.57 (0.00) -0.22 (0.04) 0.81 (0.06) 467 (7.1) 482 (4.86) 493 (3.61) 500 (6.5)

29 홍콩-중국 -0.37 (0.07) -1.48 (0.08) -0.57 (0.00) -0.23 (0.05) 0.83 (0.07) 522 (8.0) 543 (7.82) 566 (7.60) 571 (15.5)

30 터키 -0.37 (0.11) -1.97 (0.09) -0.74 (0.04) -0.02 (0.06) 1.24 (0.07) 399 (7.9) 428 (9.74) 434 (14.44) 433 (17.6)

31 일본 -0.39 (0.09) -1.79 (0.07) -0.78 (0.04) -0.15 (0.06) 1.17 (0.06) 489 (8.6) 517 (7.98) 539 (9.10) 592 (8.5)

32 룩셈부르크 -0.39 (0.00) -1.11 (0.01) -0.57 (0.00) -0.41 (0.01) 0.54 (0.00) 489 (3.1) 493 (4.01) 490 (3.31) 500 (2.3)

33 벨기에 -0.39 (0.05) -1.43 (0.04) -0.58 (0.00) -0.32 (0.03) 0.77 (0.06) 488 (8.7) 521 (5.97) 543 (4.73) 566 (5.9)

34 포르투갈 -0.42 (0.08) -1.54 (0.05) -0.58 (0.00) -0.22 (0.05) 0.66 (0.05) 470 (6.8) 458 (8.56) 460 (6.15) 475 (6.5)

35 한국 -0.42 (0.08) -1.80 (0.07) -0.62 (0.01) -0.26 (0.06) 0.99 (0.07) 511 (9.4) 540 (6.43) 545 (6.84) 573 (8.7)

36 세르비아 -0.52 (0.08) -1.79 (0.07) -0.84 (0.04) -0.23 (0.05) 0.77 (0.07) 440 (7.3) 429 (5.58) 432 (6.08) 445 (8.9)

37 이탈리아 -0.61 (0.05) -1.84 (0.04) -0.64 (0.01) -0.51 (0.01) 0.54 (0.06) 472 (6.3) 456 (6.59) 459 (6.45) 478 (9.5)

38 마카오-중국 -0.63 (0.00) -1.71 (0.01) -0.58 (0.00) -0.57 (0.00) 0.35 (0.04) 503 (5.3) 532 (7.49) 529 (7.93) 546 (6.0)

OECD 전체 -0.03 (0.02) -1.32 (0.02) -0.55 (0.00) 0.41 (0.01) 1.34 (0.02) 472 (2.7) 485 (2.48) 496 (3.17) 501 (2.7)

OECD 국가별 평균 0.00 (0.01) -1.17 (0.02) -0.51 (0.01) 0.39 (0.01) 1.27 (0.01) 484 (1.5) 498 (1.36) 507 (1.40) 510 (1.6)



영국 0.25 (0.07) -0.91 (0.07) -0.26 (0.04) 0.64 (0.02) 1.55 (0.02) 492 (4.6) 504 (4.28) 511 (6.86) 528 (7.5)

<표 Ⅶ-10> 교사 사기 및 열의와 수학 점수



- 250 -

2 . 학 교 의 교 육 자 원

흔히 학교에서 이용할 수 있는 물리 , 환경 자원은 학생의 학업 성취도와

연 이 있는 것으로 알려져 왔다. PISA 2003에서는 학교의 교육 자원의 수

을 측정하기 하여 학교장으로부터 학생의 학업 시간, 학 /학교 크기, 학생/교

사 비율, 물리 자원, 교사 수 등에 한 의견을 수집하 다. 여기에서는 이

학교의 물리 자원과 교사 수 을 심으로 우리나라 상황을 논의한다.

가. 물 리 자 원 의 질

학교의 물리 자원을 나타내기 하여 두 가지 지표가 산출되었다. 하나는

‘물 자원 지표’로 학교 건물, 운동장, 조명, 온/냉방, 교사의 수업 공간 등에

한 학교장의 단을 나타낸다. 두 번째는 ‘교육 자원 지표’로 학교 구성원이 이용

할 수 있는 수업 교구, 컴퓨터, 계산기, 도서 , 시청각 자료 등에 한 학교장의

의견을 나타낸다. 두 가지 지표 모두 OECD 평균 0, 표 편차 1의 척도로 개발

되었으며, 양수 값은 OECD 평균 이상으로 물리 학교 자원이 확보되었다는 학

교장의 단을 의미한다.

<표 Ⅶ-11>에 제시된 바와 같이 우리나라와 체코의 교장들은 학교가 높은 수

의 물 자원을 확보한 것으로 단한 반면, 그리스, 노르웨이, 터키의 학교장

들은 물 자원이 부족한 것으로 응답하 다. 한 <표 Ⅶ-12>에 제시된 바와

같이 우리나라, 호주, 네덜란드, 미국의 학교장들은 교육 자원에 하여 만족스러

워 하는 반면, 그리스, 멕시코, 폴란드, 터키의 학교장들은 그들 학교의 교육 자

원의 수 이 낮은 것으로 단하 다.

물 자원(0.57)과 교육 자원(0.57)에 한 우리나라의 두 지표는 OECD 평균

보다 상당히 높은 수 이며, 이는 부분의 우리나라 학교장들이 학교 건물과 학

습 기자재에 하여 별다른 문제를 느끼지 않고 있음을 나타낸다. 이러한 PISA

2003의 결과는 반 으로 부정 (물 자원 지표, -0.36)이거나 OECD 평균 수

(교육 자원 지표, 0.00)을 보인 PISA 2000에서의 결과와 별되는 것으로 학교

자원의 개선이 3년이라는 짧은 시간 동안 실제 으로 이루어졌는가에 한 검토

가 필요하다.


- 251 -

OECD 국가들의 경우 물 자원과 수학 성취 수 의 계는 약한 수 에서 정

인 상 이 있는 것으로 나타났다. 우리나라의 경우에도 학교장이 학교의 물

자원을 정 으로 단할수록 학생의 학업 성취도가 높은 것으로 나타났다. 그

러나 교육 자원과 수학 성취도 간에는 일 된 직선의 계가 보이지 않는다.


- 252 -

순

위국가명

물적 자원 물적 자원에 따른 수학점수

전체 25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상 25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

1 한국 0.57 (0.06) -0.43 (0.07) 0.32 (0.02) 0.92 (0.03) 1.49 (0.00) 523 (8.9) 531 (7.3) 544 (9.0) 571 (7.5)

2 체코 0.57 (0.05) -0.43 (0.05) 0.27 (0.02) 0.95 (0.03) 1.49 (0.00) 521 (8.8) 524 (9.0) 500 (8.4) 518 (7.8)

3 스위스 0.39 (0.06) -0.61 (0.09) 0.06 (0.02) 0.60 (0.02) 1.49 (0.00) 530 (7.2) 520 (7.8) 525 (8.2) 531 (9.9)

4 아이슬란드 0.33 (0.00) -0.94 (0.01) 0.02 (0.00) 0.75 (0.01) 1.49 (0.00) 510 (3.4) 517 (3.8) 513 (3.8) 522 (3.3)

5 미국 0.29 (0.06) -0.84 (0.07) -0.03 (0.02) 0.54 (0.03) 1.48 (0.00) 482 (6.8) 474 (6.3) 488 (6.5) 501 (6.9)

6 폴란드 0.29 (0.07) -0.80 (0.08) 0.02 (0.02) 0.60 (0.02) 1.32 (0.03) 494 (5.9) 482 (5.2) 491 (4.4) 493 (5.3)

7 네덜란드 0.28 (0.09) -1.03 (0.12) -0.01 (0.02) 0.67 (0.03) 1.49 (0.00) 534 (11.3) 528 (9.4) 549 (10.3) 536 (8.8)

8 뉴질랜드 0.25 (0.05) -0.69 (0.05) -0.03 (0.01) 0.40 (0.02) 1.33 (0.04) 518 (5.3) 525 (5.5) 522 (5.5) 532 (6.7)

9 캐나다 0.19 (0.04) -0.90 (0.04) -0.12 (0.01) 0.42 (0.02) 1.34 (0.02) 537 (3.8) 529 (3.4) 531 (3.4) 533 (4.4)

10 호주 0.18 (0.05) -0.90 (0.06) -0.08 (0.01) 0.40 (0.02) 1.32 (0.03) 517 (4.9) 514 (5.8) 525 (4.7) 541 (5.2)

11 독일 0.14 (0.08) -1.33 (0.08) -0.12 (0.03) 0.56 (0.03) 1.46 (0.01) 506 (11.1) 493 (9.1) 499 (8.9) 514 (10.9)

12 오스트리아 0.13 (0.10) -1.38 (0.09) -0.14 (0.04) 0.57 (0.03) 1.49 (0.00) 500 (10.4) 515 (9.3) 514 (9.0) 493 (11.5)

13 스페인 0.13 (0.07) -1.23 (0.09) -0.13 (0.03) 0.50 (0.02) 1.39 (0.02) 483 (6.9) 470 (5.5) 485 (4.3) 502 (4.6)

14 벨기에 0.08 (0.06) -1.19 (0.07) -0.23 (0.02) 0.37 (0.02) 1.38 (0.02) 526 (8.8) 536 (9.1) 521 (7.7) 534 (6.4)

15 라트비아 0.06 (0.07) -0.95 (0.05) -0.14 (0.02) 0.33 (0.02) 1.01 (0.07) 489 (7.5) 483 (5.8) 478 (5.7) 483 (8.7)

16 포르투갈 0.03 (0.07) -1.08 (0.06) -0.23 (0.02) 0.32 (0.02) 1.13 (0.05) 463 (10.3) 465 (7.1) 472 (6.7) 464 (8.0)

17 스웨덴 0.03 (0.06) -1.04 (0.06) -0.29 (0.02) 0.26 (0.02) 1.20 (0.05) 503 (6.5) 509 (6.1) 508 (5.5) 516 (3.8)

18 태국 0.00 (0.08) -1.22 (0.07) -0.27 (0.02) 0.26 (0.02) 1.25 (0.06) 412 (8.7) 409 (5.2) 424 (8.2) 423 (6.2)

19 홍콩-중국 -0.01 (0.07) -1.08 (0.07) -0.24 (0.02) 0.27 (0.02) 1.03 (0.07) 564 (10.3) 541 (10.5) 556 (9.5) 541 (14.4)

20 이탈리아 -0.03 (0.07) -1.28 (0.08) -0.36 (0.02) 0.20 (0.02) 1.33 (0.04) 443 (8.0) 470 (8.8) 480 (5.1) 471 (8.7)

21 브라질 -0.06 (0.09) -1.59 (0.09) -0.44 (0.03) 0.32 (0.03) 1.48 (0.00) 352 (13.5) 342 (7.0) 347 (8.2) 389 (13.3)

22 일본 -0.09 (0.10) -1.45 (0.09) -0.39 (0.04) 0.25 (0.02) 1.24 (0.05) 533 (10.9) 543 (12.5) 529 (9.2) 532 (11.3)

23 러시아 -0.10 (0.10) -1.44 (0.07) -0.50 (0.03) 0.24 (0.03) 1.31 (0.05) 460 (8.2) 468 (8.2) 464 (9.1) 478 (10.5)

24 멕시코 -0.10 (0.06) -1.38 (0.06) -0.55 (0.02) 0.25 (0.02) 1.29 (0.03) 375 (6.4) 365 (6.1) 379 (5.8) 419 (8.2)

25 룩셈부르크 -0.15 (0.00) -1.09 (0.00) -0.40 (0.01) 0.03 (0.00) 0.87 (0.00) 467 (2.2) 469 (2.8) 505 (2.6) 532 (2.3)

26 덴마크 -0.17 (0.07) -1.20 (0.08) -0.49 (0.02) 0.06 (0.02) 0.95 (0.07) 516 (5.7) 513 (4.7) 517 (5.5) 511 (5.6)

27 헝가리 -0.18 (0.08) -1.40 (0.08) -0.40 (0.03) 0.16 (0.02) 0.94 (0.06) 490 (7.7) 496 (9.7) 468 (8.6) 509 (9.1)

28 세르비아 -0.22 (0.07) -1.24 (0.06) -0.50 (0.03) 0.10 (0.02) 0.77 (0.06) 437 (8.9) 443 (7.7) 433 (6.6) 436 (7.2)

29 핀란드 -0.24 (0.08) -1.40 (0.08) -0.59 (0.03) 0.08 (0.02) 0.95 (0.06) 542 (4.7) 550 (3.4) 542 (3.2) 543 (3.4)

30 마카오-중국 -0.25 (0.00) -1.38 (0.01) -0.53 (0.00) -0.02 (0.00) 0.95 (0.01) 538 (6.7) 523 (8.3) 529 (4.9) 520 (5.1)

31 아일랜드 -0.28 (0.10) -1.62 (0.08) -0.64 (0.03) -0.01 (0.03) 1.17 (0.06) 513 (5.8) 501 (4.5) 501 (5.3) 498 (8.0)

32 슬로바키아 -0.31 (0.05) -1.29 (0.06) -0.57 (0.02) -0.05 (0.02) 0.68 (0.05) 515 (8.0) 496 (7.5) 493 (6.6) 487 (6.1)

33 튀니지 -0.34 (0.07) -1.41 (0.06) -0.58 (0.02) -0.16 (0.01) 0.78 (0.10) 344 (5.4) 366 (7.2) 375 (9.2) 351 (8.4)

34 그리스 -0.42 (0.14) -1.99 (0.08) -0.86 (0.03) -0.06 (0.05) 1.21 (0.08) 431 (10.1) 452 (7.3) 445 (7.9) 452 (10.9)

35 노르웨이 -0.50 (0.06) -1.58 (0.07) -0.72 (0.01) -0.31 (0.02) 0.60 (0.07) 489 (4.7) 495 (4.6) 498 (5.4) 495 (4.4)

36 인도네시아 -0.53 (0.08) -1.67 (0.07) -0.88 (0.02) -0.18 (0.03) 0.60 (0.06) 370 (6.1) 370 (8.7) 354 (7.8) 346 (7.7)

37 우루과이 -0.65 (0.07) -1.88 (0.07) -0.99 (0.03) -0.38 (0.03) 0.67 (0.06) 408 (7.6) 411 (10.0) 412 (7.2) 457 (8.9)

38 터키 -1.11 (0.10) -2.31 (0.00) -1.61 (0.04) -0.79 (0.02) 0.26 (0.09) 424 (14.0) 412 (13.9) 417 (8.6) 441 (15.6)

OECD 전체 0.06 (0.02) -1.27 (0.02) -0.24 (0.01) 0.39 (0.01) 1.34 (0.01) 473 (3.3) 488 (2.6) 490 (2.7) 504 (2.5)

OECD 국가별 평균 0.00 (0.01) -1.29 (0.01) -0.31 (0.01) 0.32 (0.01) 1.28 (0.01) 485 (1.9) 500 (1.6) 502 (1.4) 512 (1.6)



영국 -0.25 (0.07) -1.34 (0.06) -0.63 (0.02) -0.04 (0.02) 1.01 (0.06) 511 (6.9) 501 (5.3) 509 (6.5) 513 (6.3)

<표 Ⅶ-11> 물적 자원과 수학 점수



- 253 -

순

위국가명

교육 자원 교육 자원에 따른 수학점수

전체 25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상 25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

1 호주 0.57 (0.07) -0.57 (0.03) 0.16 (0.02) 0.73 (0.02) 1.97 (0.04) 517 (5.1) 509 (6.49) 526 (4.87) 545 (4.6)

2 한국 0.57 (0.05) -0.33 (0.06) 0.29 (0.02) 0.65 (0.02) 1.67 (0.07) 522 (9.3) 549 (8.15) 546 (7.70) 552 (7.7)

3 미국 0.53 (0.08) -0.77 (0.05) 0.03 (0.02) 0.77 (0.03) 2.10 (0.03) 471 (6.2) 488 (6.73) 478 (7.27) 507 (7.9)

4 스위스 0.53 (0.07) -0.46 (0.11) 0.28 (0.01) 0.63 (0.02) 1.68 (0.08) 525 (9.3) 511 (7.54) 530 (5.88) 539 (10.6)

5 네덜란드 0.51 (0.06) -0.50 (0.07) 0.18 (0.03) 0.68 (0.02) 1.67 (0.08) 509 (11.2) 551 (10.43) 532 (10.45) 554 (9.0)

6 오스트리아 0.35 (0.08) -0.78 (0.07) 0.06 (0.03) 0.56 (0.02) 1.56 (0.08) 503 (9.6) 517 (8.82) 503 (9.59) 497 (8.1)

7 홍콩-중국 0.34 (0.07) -0.75 (0.09) 0.08 (0.02) 0.46 (0.02) 1.56 (0.09) 561 (8.9) 535 (15.05) 542 (11.05) 564 (10.3)

8 아이슬란드 0.30 (0.00) -0.78 (0.00) -0.07 (0.00) 0.42 (0.00) 1.62 (0.01) 512 (3.2) 520 (3.56) 513 (3.53) 518 (3.1)

9 뉴질랜드 0.27 (0.06) -0.80 (0.04) -0.17 (0.02) 0.38 (0.02) 1.68 (0.06) 502 (5.9) 533 (5.22) 527 (6.18) 536 (5.9)

10 독일 0.20 (0.07) -0.88 (0.06) -0.09 (0.02) 0.32 (0.02) 1.46 (0.08) 479 (11.0) 502 (8.69) 519 (11.26) 513 (10.9)

11 벨기에 0.19 (0.06) -0.98 (0.07) -0.18 (0.02) 0.43 (0.02) 1.49 (0.06) 523 (7.3) 519 (9.09) 534 (9.42) 544 (8.2)

12 룩셈부르크 0.15 (0.00) -0.55 (0.00) -0.04 (0.00) 0.38 (0.00) 0.80 (0.00) 518 (2.6) 465 (3.51) 508 (3.03) 481 (2.6)

13 이탈리아 0.14 (0.07) -1.08 (0.08) -0.16 (0.02) 0.38 (0.02) 1.40 (0.07) 440 (9.3) 469 (9.12) 478 (7.33) 477 (8.4)

14 헝가리 0.09 (0.08) -0.93 (0.07) -0.15 (0.01) 0.25 (0.02) 1.19 (0.09) 481 (8.3) 487 (9.38) 476 (10.51) 519 (10.0)

15 스웨덴 0.06 (0.07) -0.97 (0.08) -0.25 (0.02) 0.28 (0.02) 1.19 (0.09) 511 (4.4) 501 (5.20) 504 (5.40) 520 (5.1)

16 덴마크 0.04 (0.07) -0.89 (0.05) -0.21 (0.02) 0.19 (0.01) 1.05 (0.10) 501 (5.8) 517 (4.69) 521 (4.70) 518 (5.3)

17 일본 0.01 (0.10) -1.24 (0.11) -0.35 (0.03) 0.22 (0.02) 1.39 (0.11) 521 (12.8) 534 (11.92) 554 (9.66) 527 (12.8)

18 핀란드 -0.02 (0.06) -0.83 (0.06) -0.25 (0.02) 0.13 (0.01) 0.85 (0.09) 546 (3.9) 546 (3.88) 542 (3.17) 543 (3.6)

19 캐나다 -0.04 (0.04) -1.07 (0.04) -0.39 (0.01) 0.12 (0.01) 1.17 (0.06) 530 (3.3) 528 (3.51) 532 (4.48) 540 (4.3)

20 체코 -0.05 (0.06) -0.83 (0.03) -0.33 (0.01) 0.08 (0.01) 0.89 (0.08) 512 (6.6) 519 (7.33) 524 (8.60) 509 (10.1)

21 포르투갈 -0.05 (0.07) -1.05 (0.06) -0.35 (0.02) 0.07 (0.02) 1.12 (0.11) 470 (7.0) 456 (8.85) 472 (9.26) 466 (7.0)

22 아일랜드 -0.06 (0.08) -1.05 (0.06) -0.35 (0.03) 0.05 (0.02) 1.12 (0.12) 503 (5.4) 508 (5.84) 501 (6.02) 501 (7.5)

23 스페인 -0.13 (0.07) -1.36 (0.06) -0.44 (0.03) 0.19 (0.03) 1.09 (0.07) 467 (7.5) 485 (7.15) 494 (4.64) 494 (6.0)

24 마카오-중국 -0.14 (0.00) -1.11 (0.01) -0.35 (0.01) 0.00 (0.01) 0.91 (0.01) 529 (4.7) 529 (7.67) 521 (8.73) 529 (4.6)

25 노르웨이 -0.29 (0.05) -1.02 (0.04) -0.48 (0.01) -0.19 (0.01) 0.51 (0.08) 493 (4.7) 496 (4.34) 494 (4.64) 495 (4.7)

26 멕시코 -0.40 (0.09) -1.83 (0.06) -0.83 (0.02) -0.11 (0.03) 1.16 (0.11) 369 (6.9) 375 (5.68) 388 (5.52) 406 (10.1)

27 그리스 -0.46 (0.12) -1.76 (0.14) -0.79 (0.04) -0.16 (0.03) 0.87 (0.15) 430 (9.4) 446 (11.19) 437 (10.80) 467 (8.8)

28 튀니지 -0.46 (0.07) -1.58 (0.06) -0.79 (0.03) -0.26 (0.03) 0.78 (0.09) 336 (4.5) 352 (6.89) 380 (7.76) 367 (8.7)

29 라트비아 -0.47 (0.06) -1.42 (0.06) -0.68 (0.02) -0.24 (0.02) 0.46 (0.07) 484 (7.5) 481 (7.06) 478 (5.88) 490 (7.6)

30 태국 -0.60 (0.10) -2.01 (0.07) -1.04 (0.04) -0.31 (0.03) 0.99 (0.17) 395 (6.3) 407 (5.56) 423 (8.76) 443 (8.6)

31 폴란드 -0.66 (0.06) -1.67 (0.08) -0.88 (0.02) -0.48 (0.02) 0.41 (0.09) 481 (5.5) 486 (5.19) 496 (4.91) 498 (6.1)

32 인도네시아 -0.67 (0.08) -2.17 (0.08) -1.12 (0.03) -0.17 (0.03) 0.77 (0.06) 367 (6.7) 363 (8.69) 366 (7.39) 345 (6.8)

33 슬로바키아 -0.76 (0.06) -1.64 (0.05) -0.95 (0.01) -0.56 (0.02) 0.12 (0.07) 480 (8.0) 502 (8.19) 503 (6.58) 509 (7.0)

34 세르비아 -0.77 (0.07) -1.66 (0.07) -1.02 (0.02) -0.58 (0.02) 0.15 (0.10) 445 (8.8) 439 (7.70) 431 (7.09) 435 (7.9)

35 브라질 -0.81 (0.09) -2.37 (0.06) -1.36 (0.03) -0.44 (0.03) 0.94 (0.13) 321 (8.3) 337 (8.03) 365 (9.65) 405 (12.2)

36 우루과이 -0.93 (0.09) -2.36 (0.09) -1.34 (0.02) -0.66 (0.03) 0.65 (0.09) 423 (8.7) 406 (8.19) 410 (7.88) 450 (7.9)

37 러시아 -1.14 (0.07) -2.30 (0.08) -1.39 (0.03) -0.86 (0.02) -0.02 (0.08) 448 (7.5) 464 (7.45) 479 (7.00) 484 (10.7)

38 터키 -1.37 (0.09) -2.52 (0.11) -1.70 (0.02) -1.15 (0.03) -0.13 (0.12) 403 (12.8) 430 (11.31) 427 (11.56) 434 (14.6)

OECD 전체 0.06 (0.03) -1.28 (0.03) -0.32 (0.01) 0.30 (0.01) 1.54 (0.03) 458 (3.4) 488 (3.09) 504 (2.48) 506 (3.4)

OECD 국가별 평균 0.00 (0.01) -1.21 (0.02) -0.31 (0.00) 0.23 (0.01) 1.28 (0.02) 476 (1.8) 501 (1.73) 507 (1.46) 515 (1.8)



영국 -0.07 (0.06) -1.15 (0.08) -0.39 (0.02) 0.09 (0.02) 1.18 (0.08) 497 (7.1) 503 (5.49) 502 (5.66) 532 (5.1)

<표 Ⅶ-12> 교육 자원과 수학 점수



- 254 -

나 . 인 자 원 의 질

수 높은 교사를 채용하여 수업의 질을 높이는 것은 OECD 국가들의 요한

심사이다. 이러한 질 높은 교사(자격을 갖춘 수학 교사, 과학 교사, 국어 교사,

외국어 교사, 경험이 풍부한 교사) 수 과 수학 성취도의 계를 알아보기 하

여 학교장이 응답한 교사 부족 상황을 분석하 다. <표 Ⅶ-13>에 제시된 바와

같이 OECD 국가 터키, 룩셈부르크, 멕시코, 뉴질랜드, 벨기에, 그리스, 독일,

네덜란드, 국 등 많은 국가에서 자격을 갖춘 교사의 확보에 어려움을 느끼는

반면, 우리나라, 오스트리아, 핀란드, 포르투갈, 스페인 등의 학교장들은 교사 부

족에 하여 심각한 어려움을 느끼지 않았다.

PISA 2000의 결과(0.32)와 유사하게 PISA 2003 인 자원 지표는 -0.64로 우

리나라 학교장은 교사 수 에 큰 문제를 느끼지 않으며, 학교장이 느끼는 문제의

심각성 정도는 학생의 수학 성취 수 과 일 된 계를 갖지 않는 것으로 나타

났다. 참고로 PISA 2000 지표에서는 양의 값이 PISA 2003에서는 음의 값이, 교

사 수 에 문제가 없다는 교장의 의견을 나타낸다.


- 255 -

순

위국가명

교사 수급 교사 수급에 따른 수학점수

전체 25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상 25% 이하 25-50% 50-75% 75% 이상

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

평균

(표준오차)

1 한국 -0.64 (0.06) -1.21 (0.00) -1.20 (0.00) -0.54 (0.04) 0.40 (0.07) 539 (6.9) 538 (7.3) 553 (8.0) 538 (8.2)

2 오스트리아 -0.58 (0.06) -1.21 (0.00) -1.15 (0.01) -0.37 (0.02) 0.40 (0.06) 527 (7.0) 523 (6.6) 472 (7.8) 498 (7.7)

3 핀란드 -0.56 (0.04) -1.21 (0.00) -0.99 (0.03) -0.36 (0.02) 0.33 (0.05) 542 (2.7) 545 (3.2) 550 (3.7) 541 (3.2)

4 포르투갈 -0.51 (0.06) -1.21 (0.00) -0.95 (0.04) -0.38 (0.02) 0.49 (0.10) 473 (5.3) 473 (4.6) 456 (8.1) 461 (9.6)

5 스페인 -0.46 (0.08) -1.21 (0.00) -1.20 (0.00) -0.51 (0.03) 1.07 (0.21) 490 (4.3) 490 (4.5) 487 (5.1) 473 (5.8)

6 헝가리 -0.37 (0.05) -1.21 (0.00) -0.68 (0.03) -0.07 (0.02) 0.47 (0.03) 509 (9.6) 493 (9.5) 482 (7.8) 479 (8.1)

7 세르비아 -0.34 (0.05) -1.20 (0.00) -0.52 (0.01) -0.10 (0.02) 0.47 (0.05) 438 (8.6) 444 (8.0) 441 (7.7) 427 (7.4)

8 스위스 -0.33 (0.07) -1.21 (0.00) -0.88 (0.04) -0.02 (0.02) 0.78 (0.10) 523 (6.1) 526 (6.3) 534 (10.5) 523 (9.9)

9 덴마크 -0.32 (0.05) -1.20 (0.00) -0.52 (0.01) -0.06 (0.02) 0.51 (0.07) 523 (5.4) 517 (5.9) 504 (4.8) 514 (5.3)

10 아일랜드 -0.28 (0.07) -1.21 (0.00) -0.72 (0.04) 0.06 (0.03) 0.73 (0.04) 510 (5.3) 503 (5.2) 499 (6.6) 502 (5.7)

11 홍콩-중국 -0.22 (0.06) -1.20 (0.00) -0.48 (0.02) 0.02 (0.02) 0.80 (0.06) 560 (10.5) 563 (9.3) 538 (9.3) 540 (13.7)

12 캐나다 -0.21 (0.04) -1.21 (0.00) -0.63 (0.02) 0.12 (0.01) 0.89 (0.04) 537 (4.3) 539 (3.1) 525 (3.2) 529 (4.1)

13 미국 -0.20 (0.06) -1.21 (0.00) -0.73 (0.04) 0.19 (0.02) 0.95 (0.06) 507 (5.9) 494 (5.8) 475 (5.9) 469 (7.1)

14 슬로바키아 -0.19 (0.03) -1.07 (0.03) -0.30 (0.02) -0.01 (0.01) 0.63 (0.05) 523 (5.2) 511 (7.6) 486 (6.3) 473 (8.7)

15 라트비아 -0.14 (0.05) -0.97 (0.05) -0.32 (0.03) 0.10 (0.02) 0.65 (0.06) 475 (7.0) 482 (6.0) 488 (6.7) 490 (7.4)

16 일본 -0.04 (0.10) -1.21 (0.00) -0.68 (0.03) 0.16 (0.05) 1.58 (0.14) 557 (9.7) 537 (7.4) 525 (10.5) 517 (12.1)

17 노르웨이 0.04 (0.05) -0.88 (0.05) -0.09 (0.02) 0.38 (0.01) 0.77 (0.06) 505 (4.8) 484 (5.1) 496 (4.0) 493 (4.8)

18 폴란드 0.05 (0.08) -0.99 (0.04) -0.22 (0.02) 0.19 (0.02) 1.24 (0.14) 498 (5.9) 482 (5.0) 489 (5.5) 491 (5.4)

19 스웨덴 0.07 (0.07) -1.06 (0.03) -0.18 (0.02) 0.31 (0.02) 1.19 (0.11) 518 (5.2) 504 (6.0) 507 (6.1) 507 (3.8)

20 아이슬란드 0.08 (0.00) -1.06 (0.01) -0.15 (0.00) 0.45 (0.00) 1.09 (0.00) 518 (3.1) 520 (3.8) 509 (4.1) 515 (3.4)

21 이탈리아 0.08 (0.07) -1.16 (0.01) -0.15 (0.04) 0.44 (0.01) 1.18 (0.08) 452 (8.6) 475 (7.6) 486 (7.6) 452 (6.5)

22 체코 0.08 (0.03) -0.58 (0.04) -0.06 (0.01) 0.23 (0.01) 0.73 (0.03) 555 (8.4) 530 (6.8) 500 (5.5) 479 (7.6)

23 호주 0.09 (0.05) -1.13 (0.02) -0.14 (0.02) 0.48 (0.02) 1.14 (0.03) 547 (4.4) 527 (4.3) 509 (4.2) 513 (5.9)

24 독일 0.15 (0.06) -1.01 (0.04) -0.10 (0.02) 0.47 (0.02) 1.22 (0.07) 537 (8.4) 525 (7.2) 482 (9.6) 468 (9.1)

25 튀니지 0.18 (0.06) -0.85 (0.06) 0.08 (0.02) 0.52 (0.01) 0.97 (0.03) 368 (9.2) 370 (8.0) 352 (7.2) 344 (6.2)

26 네덜란드 0.19 (0.06) -0.82 (0.06) -0.04 (0.03) 0.44 (0.02) 1.19 (0.08) 565 (10.5) 539 (9.2) 545 (10.5) 497 (11.2)

27 브라질 0.20 (0.09) -1.21 (0.00) -0.48 (0.05) 0.62 (0.04) 1.86 (0.10) 382 (10.7) 371 (10.7) 339 (9.8) 335 (8.3)

28 그리스 0.21 (0.16) -1.21 (0.00) -0.75 (0.07) 0.53 (0.07) 2.25 (0.16) 447 (10.2) 446 (7.1) 430 (10.0) 451 (10.0)

29 벨기에 0.25 (0.06) -1.07 (0.02) -0.03 (0.03) 0.62 (0.02) 1.47 (0.08) 558 (6.8) 537 (7.1) 524 (8.7) 502 (7.5)

30 태국 0.28 (0.09) -1.00 (0.05) 0.01 (0.04) 0.58 (0.02) 1.54 (0.11) 440 (8.6) 414 (6.3) 406 (5.4) 408 (7.2)

31 마카오-중국 0.29 (0.00) -0.70 (0.01) 0.13 (0.00) 0.56 (0.01) 1.17 (0.01) 529 (4.6) 515 (5.3) 541 (8.2) 524 (5.5)

32 뉴질랜드 0.33 (0.04) -0.76 (0.05) 0.14 (0.02) 0.62 (0.02) 1.31 (0.03) 540 (5.8) 532 (4.4) 516 (6.2) 509 (5.9)

33 러시아 0.36 (0.09) -0.92 (0.05) 0.10 (0.02) 0.66 (0.03) 1.60 (0.13) 469 (11.5) 468 (6.8) 463 (6.4) 469 (7.6)

34 멕시코 0.41 (0.07) -0.94 (0.05) 0.16 (0.03) 0.76 (0.01) 1.66 (0.07) 400 (10.4) 384 (7.0) 376 (7.5) 379 (5.4)

35 우루과이 0.55 (0.08) -0.87 (0.06) 0.35 (0.03) 1.02 (0.02) 1.70 (0.06) 441 (8.1) 414 (8.6) 414 (8.4) 420 (7.5)

36 룩셈부르크 0.57 (0.00) -0.99 (0.01) 0.52 (0.00) 1.12 (0.00) 1.62 (0.00) 509 (2.4) 495 (2.5) 493 (2.2) 476 (2.2)

37 인도네시아 1.28 (0.10) -0.06 (0.08) 0.76 (0.03) 1.56 (0.05) 2.88 (0.05) 353 (7.3) 356 (9.4) 363 (8.4) 368 (7.9)

38 터키 1.78 (0.09) 0.47 (0.11) 1.36 (0.03) 2.16 (0.06) 3.13 (0.02) 440 (17.8) 420 (11.7) 409 (13.0) 425 (12.9)

OECD 전체 0.04 (0.02) -1.20 (0.00) -0.41 (0.01) 0.34 (0.01) 1.43 (0.03) 512 (3.1) 503 (2.7) 484 (2.8) 457 (3.2)

OECD 국가별 평균 0.00 (0.01) -1.20 (0.00) -0.39 (0.01) 0.28 (0.01) 1.31 (0.02) 514 (1.7) 510 (1.7) 499 (1.6) 476 (1.9)



영국 0.26 (0.06) -1.09 (0.03) -0.03 (0.03) 0.63 (0.02) 1.52 (0.06) 535 (5.6) 510 (5.4) 505 (6.5) 486 (5.6)

<표 Ⅶ-13> 교사 수급과 수학 점수

※w: 해당 국가의 요청으로 자료를 제시하지 않음.※c: 신뢰하기에는 너무 작은 값이나, 국제 평균 산출에는 포함됨.※25% 이하 평균과 75% 이상 평균이 95% 신뢰 수준에서 통계적으로 유의미하게 차이가 나는 경우 진하게 표시함.※음의 값이 교사 수급에 문제가 없다는 교장의 의견을 나타냄.


- 256 -

3 . 학 교 의 운 : 학 교 의 자 율 성

학교 정책과 운 은 매우 포 인 것으로 PISA 2003에서는 이 쉽게 양

으로 측정될 수 있는 범 로 제한하여 학교의 운 에 하여 조사하 다. 이는

학생 선발 정책, 수 별 학습 정책, 수학 련 학생 활동, 다양한 학교 내 의사결

정 과정 등을 결정하는 권한을 학교장, 교사, 부장 교사, 학교 원회 가 어

느 정도 가지고 있는지에 한 학교장의 응답을 통하여 수집되었다. 여기서는 학

교장의 의사 결정권 정도를 나타내는 학교의 자율성을 심으로 우리나라 학교

의 정책과 운 에 하여 논의하 다.

학교장이 학교 정책이나 운 에 련된 의사결정에 어느 정도 참여하는지를

알아보기 해 학교장에게 교사의 채용 해고, 교사의 임 상승 폭

결정, 학교 산 책정 할당, 학생 훈육, 학생 평가 방침, 학생 입학 허가, 교과

서 선택, 수업 개설 교과 설정 등의 결정에 어느 정도 참여하고 있는지를 질

문하 다.

<표 Ⅶ-14>는 학교장의 의사결정권을 나타낸다. 이 표에 나타난 숫자는 각 항

목에 하여 자율성이 있다고 응답한 학교장의 학교에 소속된 학생의 비율을 의

미한다. OECD 평균과 비교하여 우리나라 학교장은 교사 임명, 교사 해고, 학교

재정 등에 보다 극 으로 참여하고 있음을 알 수 있다. 한 우리나라 학교장

의 의사결정 참여도는 PISA 2000과 비교하여 PISA 2003에서 큰 차이를 나타내

지 않는다.

학교 자율성과 학생의 수학 성취도의 계는 개별 국가 수 에서 볼 때 약한

수 에 머문다. 이는 학교 의사 결정 과정이 각 국가의 교육 련 법률로 제한되

어 있기 때문에 각 국가 안에서는 학교 자율성에 있어서의 학교 간 차이가 작기

때문일 것이다.


- 257 -

국가명

학교장 의사결정권에 따른 학생의 비율

교사 임명 교사 해고 학교 재정 학교 재정 분배

PISA 2003 PISA 2000 PISA 2003 PISA 2000 PISA 2003 PISA 2000 PISA 2003 PISA 2000









헝가리 100.0 (0.0) 100.0 (0.0) 97.9 (1.2) 98.5 (1.0) 87.1 (2.5) 60.6 (4.1) 96.7 (1.4) 92.2 (2.3)

아이슬란드 100.0 (0.0) 99.5 (0.0) 99.6 (0.0) 98.8 (0.1) 93.6 (0.1) 75.9 (0.2) 98.1 (0.0) 87.1 (0.1)

뉴질랜드 100.0 (0.0) 100.0 (0.0) 99.2 (0.8) 99.2 (0.8) 98.9 (0.8) 97.7 (1.1) 99.4 (0.6)100.0 (0.0)

폴란드 100.0 (0.0) a a 99.2 (0.6) a a 30.4 (3.3) a a 90.3 (2.3) a a

슬로바키아 99.6 (0.4) a a 100.0 (0.0) a a 84.5 (2.8) a a 95.6 (1.4) a a

스웨덴 99.5 (0.5) 99.0 (0.8) 83.0 (2.9) 82.8 (3.2) 87.9 (2.3) 85.1 (3.1) 98.8 (0.8) 99.4 (0.6)

네덜란드 99.5 (0.5) 100.0 (0.0) 99.3 (0.6) 100.0 (0.0) 99.5 (0.5) 100.0 (0.0) 98.8 (0.8)100.0 (0.0)

러시아 99.3 (0.5) 99.6 (0.4) 99.3 (0.5) 98.5 (0.7) 48.5 (4.3) 47.4 (4.0) 70.2 (3.7) 70.1 (3.8)

라트비아 99.2 (0.7) 100.0 (0.0) 100.0 (0.0) 99.0 (1.0) 78.9 (3.0) 33.0 (4.5) 87.0 (2.6) 89.0 (3.8)

세르비아 98.6 (1.0) a a 96.9 (1.5) a a 27.2 (4.2) a a 97.3 (1.3) a a

체코 98.3 (1.1) 96.5 (1.2) 98.3 (1.1) 94.8 (1.3) 83.2 (2.1) 83.1 (2.6) 95.5 (1.6) 99.1 (0.6)

미국 98.2 (0.8) 97.1 (0.9) 93.8 (1.7) 97.7 (1.2) 84.6 (2.5) 95.9 (1.9) 93.8 (1.7) 98.7 (1.0)

마카오-중국 97.5 (0.1) a a 97.5 (0.1) a a 100.0 (0.0) a a 100.0 (0.0) a a

덴마크 97.4 (1.2) 97.0 (1.3) 64.5 (3.6) 56.8 (3.2) 90.8 (2.1) 89.3 (2.2) 99.5 (0.5) 97.9 (1.0)

스위스 92.9 (3.0) 92.6 (1.7) 85.1 (3.1) 82.0 (2.3) 64.2 (3.0) 54.3 (3.3) 93.8 (1.4) 86.9 (2.9)

홍콩-중국 91.2 (0.8) 91.2 (1.5) 92.4 (1.2) 86.9 (2.3) 97.5 (0.8) 93.7 (2.1) 98.9 (0.8) 97.9 (1.2)

아일랜드 85.7 (1.8) 87.9 (2.5) 70.2 (3.0) 73.3 (3.0) 77.0 (3.1) 79.1 (3.1) 94.8 (1.9) 100.0 (0.0)

벨기에 83.1 (1.3) 95.9 (1.3) 83.9 (2.0) 95.0 (1.4) 81.4 (1.4) 97.8 (1.0) 93.5 (1.5) 99.2 (0.6)

캐나다 81.0 (1.8) 81.7 (1.2) 54.9 (2.2) 60.6 (1.7) 75.2 (1.9) 77.3 (1.4) 97.3 (0.7) 98.7 (0.3)

멕시코 75.4 (2.9) 57.1 (3.4) 65.8 (3.2) 47.9 (3.8) 84.3 (1.7) 67.6 (4.2) 85.4 (1.8) 77.3 (3.7)

핀란드 69.9 (3.5) 35.1 (3.8) 35.5 (3.6) 21.3 (3.3) 79.8 (3.1) 56.1 (3.9) 99.9 (0.0) 98.7 (0.9)

노르웨이 64.2 (3.8) a a 46.1 (4.1) a a 72.6 (3.5) a a 98.2 (1.1) a a

호주 61.7 (2.0) 59.7 (2.2) 47.5 (2.0) 47.3 (3.1) 89.4 (1.6) 95.7 (1.5) 99.6 (0.4) 99.6 (0.2)

인도네시아 49.8 (3.0) 73.4 (4.2) 52.8 (3.1) 65.0 (5.2) 97.2 (1.1) 96.9 (1.7) 97.3 (0.8) 97.4 (0.9)

브라질 38.6 (3.1) 39.2 (2.7) 36.7 (3.1) 32.7 (2.9) 58.8 (3.5) 55.3 (3.4) 84.2 (2.6) 74.8 (2.8)

스페인 36.0 (1.5) 37.7 (2.5) 36.2 (1.5) 38.7 (2.6) 86.4 (2.0) 89.7 (2.5) 99.0 (0.7) 98.2 (1.3)

한국 33.2 (4.0) 32.3 (4.1) 17.7 (3.2) 22.1 (4.0) 92.1 (2.4) 88.0 (2.5) 96.1 (1.7) 94.7 (1.7)

일본 28.6 (1.1) 33.1 (1.9) 28.6 (1.1) 32.5 (2.0) 47.4 (3.4) 50.4 (3.3) 94.0 (1.5) 91.2 (2.9)

태국 26.2 (2.7) 30.4 (3.0) 41.0 (4.0) 43.8 (3.7) 80.1 (3.6) 75.9 (3.2) 97.2 (1.2) 89.6 (1.9)

오스트리아 22.2 (2.6) 14.6 (2.9) 8.2 (2.1) 5.3 (1.7) 14.5 (2.5) 13.7 (2.7) 93.9 (2.1) 92.5 (2.0)

우루과이 19.6 (1.6) a a 21.0 (1.7) a a 28.0 (2.4) a a 50.4 (4.3) a a

독일 17.6 (2.7) 10.1 (2.3) 6.3 (1.7) 3.5 (1.3) 9.1 (2.2) 12.8 (2.0) 95.9 (1.4) 95.6 (1.3)

포르투갈 8.1 (1.7) 12.7 (2.1) 7.4 (1.5) 8.7 (1.2) 83.2 (3.8) 88.9 (2.9) 87.3 (3.6) 94.9 (2.0)

이탈리아 7.5 (1.9) 10.3 (2.1) 7.7 (1.7) 10.9 (2.6) m m 93.7 (2.4) 98.5 (0.6) m m

터키 7.4 (2.2) a a 5.4 (1.9) a a 50.6 (4.7) a a 68.4 (4.9) a a

튀니지 1.4 (0.5) a a 1.5 (1.3) a a 32.5 (3.8) a a 97.9 (1.2) a a

OECD 전체 64.3 (0.6) 58.4 (0.9) 58.0 (0.7) 53.0 (0.9) 67.8 (0.8) 75.1 (1.0) 93.3 (0.7) 93.3 (0.6)

OECD 국가별 평균 64.0 (0.5) 61.5 (0.4) 55.9 (0.5) 53.6 (0.5) 71.2 (0.5) 76.1 (0.6) 95.2 (0.4) 94.5 (0.3)

프랑스 w w w w w w w w w w w w w w w w

그리스 m m m m m m m m m m m m m m m m

룩셈부르크 m m m m m m m m m m m m m m m m

리히텐슈타인 c c c c c c c c c c c c c c c c

영국 m m m m m m m m m m m m m m m m

<표 Ⅶ-14> 학교장의 의사결정권

※PISA 2000과 PISA 2003 비율이 95% 신뢰 수준에서 통계적으로 유의미하게 차이가 나는 경우 진하게 표시함.

※m: 기술적인 문제로 분석에서 제외됨.

※c: 신뢰하기에는 너무 작은 값이나, 국제 평균 산출에는 포함됨.

※w: 해당 국가의 요청으로 자료를 제시하지 않음.

※a: 해당 국가에는 적용되지 않는 항목임.


- 258 -

4 . 학 교 배 경 요인 의 고 유 효 과 와 상 호 작 용

PISA 2003과 련하여 지 까지 논의된 학교 특성 련 요인들(학교와 교실

수업 분 기, 학교의 교육 자원, 학교의 운 )은 어느 정도 서로 련성을 가

지기 때문에 단순히 수학 성취도에 한 각 요인의 효과를 더해감으로써 체

효과를 계산할 수는 없다. 수학 성취도에 한 학교 환경의 고유한 효과는 학업

성취도의 요한 설명 요인인 사회경제 요인을 통제한 후에 얻어질 수 있다.

수학 성취도 련 사회경제 요인은 학생과 학교 수 으로 나 어 생각할 수

있으며, 이 두 수 을 모두 고려할 때 학교 환경이 미치는 고유한 향의 정도가

추정될 수 있다.

학교 특성과 학생 특성을 모두 고려했을 때 53.6%의 국가간 수학 성취도 차

이, 71.4%의 국가내 학교간 차이, 7.6%의 학교내 학생간 차이가 설명되는 것으로

나타났다. 한 OECD 국가의 경우 평균 으로 학교간 차이의 4.7%, 46.1%,

22.0%가 각각 학교 환경 요인, 사회경제 배경, 앞 두 요인의 상호작용 효과에

의해 설명된다.

우리나라의 경우에는 OECD 평균 수 과 비교하여 상 으로 높은 학교 환경

효과(7.4%)와 낮은 사회경제 배경 효과(39.1%)를 갖는 국가로 분류되는 정

경향을 보인다. 그러나 학교 환경과 사회경제 배경의 상호작용 효과가

31.4%로 상당히 높은 것으로 나타났다. 학교 자원의 향에 한 분석에서 우리

나라의 학교 자원 변인의 설명력은 0.7%, 사회경제 배경은 47.6%, 상호작용은

22.9%로 보고되었다. 한 학교운 의 설명력은 7.4%, 사회경제 배경은 43.1%,

상호작용은 27.5%로 나타났다.

이러한 결과를 종합해 보면, OECD 국가의 평균 경향과 비교하여, 우리나라

는 상 으로 사회경제 배경의 향이 낮고, 학교의 분 기, 학교정책 운

등의 학교 고유 효과가 높은 정 특성을 나타내는 나라라고 할 수 있다.

- 259 -

VIII. 요약 및 제언

1. 요 약

경제 력개발기구(OECD)에서 주 하는 학업성취도 국제 비교 연구(Progra-

mme for International Student Assessment: PISA)는 참여국의 만 15세 학생

들을 상으로 읽기, 수학, 과학 소양을 측정하여, 각국 교육 시스템의 효과

를 평가하고 각국의 교육정책 입안에 도움이 되는 정보를 산출하는데 그 목

이 있다. 이 보고서는 2003년에 본검사가 시행된 PISA 2003의 결과를 분석한

것이다. PISA 2003에서는 수학이 주 역이었으며, 읽기, 과학, 문제해결력은 보

조 역이었고 총 41개국이 참여하 다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다.

가. 수 학 소 양 수

PISA 2003의 주 역인 수학 성취도 분석 결과를 요약하면 다음과 같다.

첫째, 평균 수를 비교할 때 우리나라는 홍콩, 핀란드에 이어 세 번째로 높은

수를 나타냈으며, 우리나라와 홍콩, 핀란드의 평균 수 차이는 통계 으로 유

의미한 수 은 아니다. 우리나라에 이어 네덜란드, 리히텐슈타인, 일본, 캐나다,

벨기에, 마카오- 국, 스 스, 호주, 뉴질랜드 순으로 평균 수가 높았다. 이

에서 홍콩, 핀란드, 우리나라, 네덜란드, 리히텐슈타인, 일본의 평균 수 차이는

통계 으로 유의미하지 않았다.

둘째, 한 국가 내 학생들의 성취도 분포를 살펴본 결과, 우리나라의 상 5%

학생들의 수는 홍콩, 벨기에에 이어 일본과 함께 세 번째로 높은 수 이며, 우

리나라의 하 5% 학생들의 수는 핀란드에 이어 두 번째로 높은 수 으로 나

타났다. 이는 우리나라의 상 권 학생들과 하 권 학생들의 수학 성취도가 우리

나라 체 학생들의 평균 수 순 와 일 되게 각각 세 번째, 두 번째로 높은

수 임을 의미한다. 이러한 결과는 PISA 2000과 TIMSS-R에서 우리나라 상 권


- 260 -

학생들이 우리나라와 평균 수가 비슷한 국가들의 상 권 학생들에 비해 다소

낮은 수학 성취도를 나타낸 결과와 조되는 것이다. PISA 2003에서는 PISA

2000에서 우리나라의 상 권 학생들이 보 던 다소 미흡한 성취도가 바람직한

방향으로 개선되었다고 할 수 있다.

셋째, 한 국가 내 학생들의 성취도 불균형을 살펴본 결과, 우리나라의 상 권

학생들과 하 권 학생들의 성취도 차이는 302 으로서, 평균 수가 우리나라와

비슷한 다른 상 권 국가들과 비교했을 때 작은 편이며, 동아시아의 상 국가인

홍콩(326 ), 일본(329 )보다 작은 것으로 나타났다. 이로부터 우리나라에서는

상․하 학생들 사이의 성취도 불균형이 다른 국가들에 비해서 다소 완화된 양

상을 보임을 알 수 있다.

넷째, 공간과 모양, 변화와 계 역에 해 PISA 2000과 PISA 2003의 수학

성취도 변화를 살펴본 결과, 공간과 모양 역에서는 2003년에 평균 수가 14

상승하 지만 이 차이는 통계 으로 유의미한 수 이 아닌 것으로 나타났다. 변

화와 계 역에서는 2003년에 평균 수가 18 상승하 으며, 이러한 차이는

통계 으로 유의미한 것으로 나타났다. 변화와 계 역에서 평균 수의 통계

으로 유의미한 상승은, 주로 상 권 학생들(상 5%, 상 10%, 상 25% 학

생들)에 의해 주도된 것으로 나타났다.

다섯째, 우리나라 남학생과 여학생의 평균 수 차이는 23 으로서, 남학생의

평균 수가 여학생의 평균 수보다 통계 으로 유의미한 수 에서 높은 것으

로 나타났다. 이러한 남녀 학생의 수학 평균 수 차이는 PISA 2003 참가국

에서 두 번째로 큰 것으로 나타났다. 남녀 학생의 내용 역별 성취도 차이를 살

펴보면, 공간과 모양에서는 27 , 변화와 계에서는 25 , 양에서는 22 , 불확

실성에서는 22 의 차이가 났으며, 네 역에서 모두 통계 으로 유의미한 수

에서 남학생의 수가 더 높은 것으로 나타났다.

여섯째, PISA 2003에서 설정한 성취 수 (1, 2, 3, 4, 5, 6수 )에 따라 우리나

라 학생들의 성취도를 살펴보면, 가장 높은 6수 에 도달한 학생의 비율이 홍콩,

벨기에, 일본에 이어 네 번째로 높은 수 인 것으로 나타났다. 한, PISA 2003

에서 기본 수 으로 설정한 2수 에 도달하지 못한 학생들의 비율은 9.6%로서

핀란드(6.8%)에 이어 두 번째로 낮았다. 이로부터 우리나라의 하 권 학생들은

우리나라와 비슷한 평균 수를 보인 국가들의 하 권 학생들에 비해 다소 높은

수 의 수학 성취도를 보 음을 알 수 있다.

일곱째, 수학 내용 역인 공간과 모양, 변화와 계, 양, 불확실성에서의 성

Ⅷ. 요약 및 제언

- 261 -

취도를 살펴본 결과, 공간과 모양, 변화와 계, 양 역에서 우리나라 학생의 성

취도는 PISA 2003 참가국들 에서 각각 세 번째, 두 번째, 세 번째로 높은 수

으로 나타났으며, 각각의 역에서 우리나라보다 더 높은 성취도를 보인 국가

들과 통계 으로 유의미한 차이가 나지 않았다. 그러나 불확실성 역에서는 성

취도가 홍콩, 네덜란드, 핀란드, 캐나다에 이어 다섯 번째로 나타났으며, 우리나

라는 홍콩, 네덜란드, 핀란드보다 통계 으로 유의미하게 낮은 수 으로 나타났

다. 이러한 결과로부터 우리나라 학생들은 네 개의 역 에서 유일하게 불확실

성 역에서 다른 상 권 국가들에 비해 통계 으로 낮은 성취도를 보임을 알

수 있다.

한편, 공간과 모양, 변화와 계, 양, 불확실성 역의 성취도를 우리나라 내에

서 상호 비교한 결과, 공간과 모양, 변화와 계, 양 사이에는 통계 으로 유의미

한 차이가 나타나지 않은 반면, 불확실성 역의 성취도는 공간과 모양, 변화와

계 역에 비해 통계 으로 유의미하게 낮은 수 으로 나타났다. PISA 2003의

불확실성 역은 제7차 교육과정의 확률과 통계 역과 매우 한 련을 맺

는바, 확률과 통계 역의 교육과정 교과서에 개선의 여지가 있다고 할 수 있

다.

여덟째, 수학 과정에 따른 정답률의 평균 차이는 통계 으로 유의미한 것으

로 나타났다. 재생 역에서 74.4%로 가장 높은 정답률을 나타냈으며, 연결 역

의 정답률은 52.5%, 반성 역의 정답률은 43.1%로 나타났다. 재생 역의 정답

률은 연결 역에 비하여 유의미하게 높은 수 이며(21.9% 차이), 반성 역에

비해서도 유의미하게 높은 수 이다(31.3% 차이).

아홉째, 상황과 맥락의 하 역별 정답률은 통계 으로 유의미한 차이는 아

닌 것으로 나타났다. 우리나라 학생들이 가장 높은 정답률을 보인 역은 직업

상황(63.7%)이며, 그 다음으로는 개인 상황(59.2%), 교육 상황(58.4%), 공

상황(56.1%), 학문 상황(54.1%) 순으로 정답률이 낮아졌다. 가장 높은 결과를

나타낸 직업 상황과 가장 낮은 결과를 나타낸 학문 상황 사이의 정답률 차

이는 9.6%이다.

열째, 문항 유형에 따른 우리나라 학생들의 정답률의 평균 차이는 신뢰도 99%

수 에서 통계 으로 유의미한 것으로 나타났다. 폐쇄형 서술형(68.8%), 선택형

(68.7%), 단답형(61.9%) 문항의 정답률은 모두 60% 이상으로 나타났으며, 복합

선택형 문항과 개방형 서술형 문항의 정답률 평균은 각각 46.8%, 40.7%로 다른

유형에 비하여 상 으로 낮은 편이었다. 가장 높은 정답률을 나타낸 폐쇄형 서


- 262 -

술형과 가장 낮은 결과를 나타낸 개방형 서술형의 정답률 차이는 28.1%로서, 매

우 큰 차이가 나타났다.

나 . 읽 기 소 양 수

PISA 2003에서 우리나라 학생들은 읽기 역에서 체 2 를 차지하는 두각

을 나타냈다. PISA 2003에서는 읽기가 보조 역이기 때문에 총 27개라는 다소

은 문항을 가지고 분석한 결과라는 한계가 있기는 있지만, 국제 수 의 읽기

성취도에서 우리나라 학생들이 2 라는 좋은 성 을 거두었다는 것은 상당히 고

무 인 상이다. 읽기 성취도 분석 결과를 요약하면 다음과 같다.

1) 국 내 국 제 수 의 읽 기 성취 도 분 석 결 과

국내 수 과 국제 수 에서 PISA 2003 읽기 역 성취도를 분석한 결과 다음

과 같은 경향을 확인할 수 있었다.

첫째, 우리나라 학생들은 평균 수 534 으로 핀란드(543 )에 이어 체 2

를 차지하 다. 그러나 상 5%, 상 10%, 상 25% 학생들의 수는 체 평

균 수 상 권 국가들에 비해 상 으로 낮은 것으로 나타났다.

한편, 우리나라 학생 최상 수 인 5수 에 속하는 학생의 비율은 12.2%

로 PISA 체 참가국 평균인 8.1%보다 약 4% 높은 수치를 기록했다. PISA

2000에서 우리나라 5수 학생의 비율이 5.7%로 PISA 2000 OECD 평균(9.4%)

의 약 반 수 이었음을 감안할 때, PISA 2000에 비해 5수 학생의 비율이 상

승한 것이라 할 수 있다. 하지만 체 평균 수 순 가 2 임에도 불구하고 5수

에 도달한 학생의 비율에서 국가 순 가 7 인 은 아직도 5수 에 해당하는

학생의 비율이 다른 평균 수 상 국에 비해 상 으로 낮다는 것을 보여 다.

둘째, 읽기 평가틀에 따른 성취도를 살펴보면 다음과 같다. 읽기 과제별 평균

정답률에서는 국내․국제 수 의 경우 모두 해석, 비평 고찰 능력, 정보 확인

능력 순으로 정답률이 높게 나타났다. 읽기 자료 유형별에서는 국내와 국제 모두

비산문에 비해 산문을 읽는 능력이 상 으로 높았으며, 읽기 목 별에서는 직

업 용도와 개인 용도의 에 한 정답률이 상 으로 높은 반면, 교육

용도와 공 용도의 에 한 정답률은 상 으로 낮았다. 읽기 평가 문항의


- 263 -

유형별 정답률에서는 국내 수 에서는 선택형, 복합 선택형, 개방형 서술형, 폐쇄

형 서술형, 단답형의 순으로 나타났으며, 국제 수 에서는 선택형, 개방형 서술

형, 복합 선택형, 폐쇄형 서술형, 단답형의 순으로 나타났다.

셋째, 읽기 문항 수 에서 정답률을 살펴보면, PISA 2003에서 사용된 총 27개

문항 에서 1개의 문항을 제외한 모든 문항에서 국내 평균 정답률이 국제 평균

정답률보다 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 국내 정답률이 국제 정답률보다

높게 나타난 문항은 과제 면에서는 정보 확인, 해석, 비평 고찰 능력 등 다양

한 과제에 걸쳐 고르게 나타났고, 문항 형태면에서도 선택형, 단답형, 서술형 문

항 유형에서 고르게 나타나고 있다. 이로 보아 우리나라 학생들은 특정 과제나

특정 형태의 문항에 치우치는 것이 아니라 다양한 과제, 다양한 형태의 문항에서

국제 학생들보다 높은 성취 수 을 보여주고 있음을 알 수 있다.

2 ) P I S A 2 0 0 0 과 P I S A 2 0 0 3 의 읽 기 성취 도 추 이 분 석

PISA 2000과 PISA 2003에 동시에 참여한 32개 PISA 참가국들의 읽기 성취도

추이를 비교한 결과 다음과 같은 경향을 확인할 수 있었다.

첫째, 폴란드(OECD 회원국), 인도네시아, 라트비아, 리히텐슈타인(이상 OECD

비회원국)은 2000년보다 2003년 평가에서 평균 수가 통계 으로 유의미하게

상승했다. 캐나다, 덴마크, 핀란드는 평균 수를 비교할 때 PISA 2000과 PISA

2003 사이에 에 띄는 차이를 보이지는 않았지만 상 분포( 를 들면 75%,

90%, 95%)에 속하는 학생들의 성취가 주목할 만하게 하락했다. 우리나라의 경우

에는 반 의 상황이 벌어졌다. PISA 2000에 비해 PISA 2003에서 상 분포 학

생들의 성취도가 통계 으로 유의미한 수 에서 향상되었다. PISA 2000에서 우

리나라 학생 5%만이 성취하 던 최고의 수 에, PISA 2003의 경우에는 10%

의 학생들이 도달한 것이다. PISA 2000에 비해 PISA 2003에서 더 낮은 성취를

보이는 국가는 오스트리아, 아이슬란드, 이탈리아, 일본, 멕시코, 스페인(이상

OECD 회원국), 홍콩, 러시아, 태국(이상 OECD 비회원국) 등이다. 러시아는 성취

도에서 반 인 하락을 보여 유일한 국가다.

둘째, 문항 수 에서 추이를 분석해 보면, 국내 수 에서 PISA 2000과 PISA

2003 사이에 유의미한 정답률 차이를 나타낸 문항은 총 17개이다. 이 3개 문항

은 정답률이 유의미하게 하락하 고, 14개 문항은 정답률이 유의미하게 상승했

다.

PISA 2000에 비해 PISA 2003에서 정답률이 유의미하게 하락한 문항(6%～


- 264 -

8%의 하락)은 비교 쉬운 읽기 내용임에도 불구하고 학생들이 별다른 사고 과

정 없이 오답에 반응한 경우이거나, 평소에 자주 하지 않은 낯선 문항 형식이

어서 어려움을 보인 경우다. 즉, 특별하게 읽기 자료의 내용이 어렵거나 깊은 사

고를 요하는 문항이기 때문이 아니라 낯선 자료여서 어려움을 보인 경우라 할

수 있는데, 이는 학생들이 자신이 알고 있는 정보를 활용하고 용하는 능력이

부족함을 의미한다고 볼 수 있다. 이러한 상은 다소 낯선 형태의 읽기 자료를

제시한 문항의 정답률이 낮았던 PISA 2000의 결과와 유사하다.

PISA 2003에서 개방형 서술형 문항, 비평 고찰 능력을 평가하는 문항의 정

답률이 유의미하게 상승한 것은 주목할 만한 결과다. PISA 2000에서 우리나라

학생들은 서술형 문항에서 낮은 성취를 보 었는데, PISA 2003에서는 개방형 서

술형 문항에서 정답률이 상승하 다. 특히 PISA 2000에 비해 유의미한 상승을

보인 14개 문항 8개가 개방형 서술형 문항이었다.

이와 한 련이 있는 하나 주목할 만한 변화는 14문항 6개의 문항

이 비평 고찰 능력을 평가하는 문항이라는 이다. PISA 2000에서 우리나라

학생들은 정보 확인을 한 문항에서 가장 높은 성취를 보 으며, 그 다음으로

해석 능력, 비평 고찰 능력 순의 성취를 보여주었다. 다시 말해서 비평 고찰

능력이 상 으로 가장 낮았던 것이다. 정보를 찾아내는 능력에 비해 의 내용

을 해석하는 능력이 더 고차원 인 능력이고, 해석 능력에 비해 비평 인 고

찰 능력이 더 고차원 인 능력이라는 에서 볼 때, 우리나라 학생들은 PISA

2000에 비해 PISA 2003에서 상 으로 고차원 인 능력이 향상된 것으로 볼

수 있을 것이다.

개방형 서술형 문항, 비평 고찰 능력을 평가하는 문항은 주로 읽기 자료에

제시된 내용에 한 이해를 바탕으로 하여 자신의 주체 인 의견이나 단을 쓰

는 경우가 부분이다. 제7차 국어과 교육과정의 목표를 ‘창의 인 국어 사용 능

력의 신장’이라고 한 데서 알 수 있듯이 최근의 국어 교육은 학습자의 창의 이

고 주체 인 사고를 강조하고 있는데, 우리나라 학생들이 개방형 서술형 문항과

비평 고찰 능력을 평가하는 문항에서 정답률 상승을 보인 것은 이러한 흐름과

무 하지 않은 것으로 보인다.

한 읽기 역에서의 성취도 향상은 1990년 후반 이후 본격 으로 이루어

진 학생들의 다양한 사고를 반 할 수 있는 서술형, 논술형 평가의 강화, 일방

인 강의식 수업에서 벗어나 교육 내용에 따른 다양한 수업 방법을 모색하고자

했던 학교 장의 노력과도 한 련을 지닌다고 볼 수 있다. 이런 에서


- 265 -

볼 때 읽기 자료를 읽고, 그에 한 자기 자신의 주체 인 단을 서술하는 문항

에서 정답률의 상승을 보인 은 그러한 변화를 담아낸 매우 의미 있는 결과라

고 할 수 있다.

3 ) P I S A 2 0 0 3 읽 기 성취 도 의 성별 차 이

PISA 2003 읽기 성취도의 성별 차이를 분석한 결과 다음과 같은 경향을 확인

할 수 있었다.

첫째, PISA 2000과 마찬가지로 PISA 2003에서도 국내 수 과 국제 수 모두

에서 여학생의 성취 수 이 남학생의 성취 수 에 비해 높은 결과를 보이고 있

으며, 이는 세계 인 추세라고 할 수 있다. PISA 2003에서는 리히텐슈타인을

제외한 모든 국가에서 여학생들의 성취도가 의미있게 높았다. 우리나라의 경우

여학생 평균이 547 , 남학생 평균이 525 으로 그 차이는 약 21 이었다.

OECD 국가별 평균 남녀 성취도 차이가 34 이라는 사실을 고려할 때, 우리나라

학생의 남녀 차이는 상 으로 은 것이라고 할 수 있다.

둘째, 읽기 과제, 읽기 자료의 형태, 읽기 목 , 읽기 평가 문항 유형별로 남녀

학생의 성취도 차이를 보았을 때, 국내 수 에서는 부분 여학생이 남학생보다

높은 정답률을 나타냈다. 국내 수 에서 보았을 때 여학생의 정답률이 남학생의

정답률보다 낮은 경우는 읽기 자료의 세부 형태에서 지도를 읽는 문항(-12.1%)

과 평가 문항 유형에서 단답형 문항의 경우(-1.2%) 다. 국제 수 역시 부분

여학생의 정답률이 남학생의 정답률보다 높았다.

셋째, 문항 수 에서 볼 때, 국내 수 에서 여학생의 정답률이 남학생의 정답

률보다 유의미하게 높은 문항은 총 27문항 11문항이었다. 우리나라 여학생들

은 자신의 생각이나 의견, 단 등을 서술하는 문항에서 남학생에 비해 우세를

보여주고 있었다. 특히 PISA 2003에서 활용한 27개의 문항 에서 비평 고찰

능력을 평가하는 문항이 모두 7문항인데, 이들 문항에서 여학생이 우세를 보여주

었다는 도 주목할 만하다. 이로 보면 국내 수 에서 볼 때 여학생들이 남학생

들보다 비평 고찰 능력을 서술형 문항으로 평가하는 문항에서 우세를 보이고

있음을 알 수 있다.

국내 수 에서 여학생이 우세를 보이는 문항은 부분 국제 수 에서도 여학

생이 우세를 보 다. 다만, 여학생이 우세를 보인 문항이 국내 수 에서는 11문

항이고, 국제 수 에서는 25문항이라는 을 염두에 둘 때, 유의미한 성별 차이

를 보이는 문항이 국내보다는 국제 수 에서 훨씬 많음을 알 수 있다. 다시 말하


- 266 -

면 문항 수 에서 볼 때 우리나라 학생들의 읽기에서의 남녀 성취도 차이가 국

제의 경우보다 상 으로 작다는 것을 확인할 수 있다. 그리고 국내 수 과 국

제 수 모두에서 여학생의 정답률이 남학생의 정답률보다 낮은 경우는 1개의

문항에 불과했다.

다 . 과 학 소 양 수

PISA 2003 과학 성취도를 국내 수 과 국제 수 에서 비교하고, PISA 2000과

PISA 2003의 성취도 추이를 분석한 결과와 과학 성취도에서의 성별 차이를 살

펴본 결과를 요약하면 다음과 같다.

1) 국 내 국 제 수 의 과 학 성취 도 분 석 결 과

국내 수 과 국제 수 에서 PISA 2003 과학 역 성취도를 비교할 결과 다음

과 같은 경향을 찾아볼 수 있었다.

첫째, 우리나라 학생들은 과학 소양의 경우 평균 수 538 으로 체 4 를

차지하 다. 백분 수로 과학 성취도를 살펴보면, 우리나라의 상 5%에 해

당하는 학생이 695 을 받은 반면에, 공동 1 를 차지한 일본과 핀란드는 각각

715 과 691 , 3 를 차지한 홍콩은 680 으로 나타났다. 따라서 일본의 경우

상 5%에 해당하는 학생의 수가 우리나라의 경우보다 20 이나 높게 나타났

음을 알 수 있다. 하 5%에 해당하는 학생의 수를 살펴보면 핀란드(393 ),

일본(357 ), 홍콩(373 ), 한국(365 ) 등으로 나타났다. 따라서 과학 소양에서

최상 평균 수를 기록한 4개국을 비교할 때 백분 로 하 5%에 해당하는

학생의 수는 우리나라가 핀란드보다는 28 이 낮고, 일본보다는 8 높게 나타

났다.

한편, 과학 성취도에서 상 권 학생(상 5%의 학생들)과 하 권 학생(하

5% 학생들)간의 수 차이를 살펴보면, 우리나라는 330 으로 OECD 국가별 평

균(344 )보다 작은 것으로 나타났다.

둘째, 과학 문항 수 에서 우리나라 학생의 평균 정답률을 살펴보면, 우리나

라 학생의 과학 역 평균 정답률은 57.7%, 표 편차는 17.3으로 나타났다. 과

학 문항 수 에서 먼 국내 평균 정답률이 국제 평균 정답률보다 유의미하게


- 267 -

낮은 문항은 복제 과제의 2개 문항과 반도 지역 과제의 선택형 문항 등 3개 문

항이다. 국내 평균 정답률이 국제 평균 정답률보다 유의미하게 높은 문항은 체

34개 과학 문항 에서 29개 문항이다. 이 가운데 국내 평균 정답률이 국제 평균

정답률보다 20% 이상 높게 나타난 문항은 반도 지역 과제의 복합 선택형 문항,

물 과제의 개방형 서술형 문항, 지구의 기온 과제의 복합 선택형 문항, 낮의 길

이 과제의 선택형 문항 등 4개 문항이다. 이들 4개 문항은 모두 과학 과정1(과

학 상을 기술, 설명, 측하기)에 속하는 문항이며, 기술 과학과 지구 환경

과학 역에 각각 2문항씩 속해 있다. 따라서 우리나라 학생들은 다른 나라 학생

들과 비교할 때, 과학 상을 설명하고 측하는 과학 과정1에서 강세를 나

타내는 것을 알 수 있다.

셋째, PISA 2003 과학 평가틀에서 구분한 기술 과학, 생명 건강 과학 지구

환경 과학의 세 가지 내용 역별 평균 정답률을 비교한 결과, 국내 수 에서는

기술 과학(62.31%), 생명 건강 과학(55.53%), 지구 환경 과학(55.48%)의 순으로

정답률이 높게 나타났으며, 국제 수 에서는 생명 건강 과학, 기술 과학, 지구 환

경 과학의 순으로 정답률이 높게 나타났다. 우리나라 학생의 과학 내용 역별

분석 결과를 정리하면, 기술 과학 역에서 가장 높은 정답률을 나타낸 문항이

많았고, 이어서 생명 건강 과학, 지구 환경 과학 역 순으로 정답률이 높게 나

타났다.

넷째, PISA 2003 과학 문항을 과학 과정별로 구분하여 정답률을 비교한 결

과, 국내 수 에서는 과정3(59.25%), 과정1(59.20%), 과정2(51.86%)의 순으로 정

답률이 높게 나타난 반면에, 국제 수 에서는 과정3, 과정1, 과정2의 순으로 정답

률이 높게 나타났다. 세 과정 모두에서 국내 평균 정답률이 국제 평균 정답률보

다 높게 나타났는데, 과정2나 과정3보다는 과정1에서 큰 차이를 나타내었다.

다섯째, PISA 2003에 포함된 과학 문항을 선택형, 복합 선택형, 개방형 서술

형 등으로 구분하여 각 유형별 정답률을 살펴보면, 국내 국제 수 모두에서

선택형, 복합 선택형, 개방형 서술형의 순으로 정답률이 높게 나타났다. 세 가지

유형 모두에서 국내 평균 정답률이 국제 평균 정답률보다 높게 나타났는데, 특히

개방형 서술형에서 11.0% 정도의 가장 큰 국내와 국제 정답률 차이를 나타내었

다. 과학 문항 유형별로 우리나라 학생들의 정답률을 자세히 살펴보면, 선택형의

평균 정답률이 가장 높았고(66.5%), 이어서 복합 선택형(55.5%), 개방형 서술형

(52.8%)의 순으로 나타났다.


- 268 -

2 ) P I S A 2 0 0 0 과 P I S A 2 0 0 3 의 과 학 성취 도 추 이 분 석

PISA 2000 결과와 PISA 2003 결과를 비교 분석할 수 있는 32개국(OECD 회

원국 25개국, 비회원국 7개국)을 상으로 과학 역 성취도 추이 분석을 실시한

결과 다음과 같은 경향을 찾아볼 수 있었다.

첫째, 체 32개국 13개국(OECD회원국 9개, 비회원국 4개)의 PISA 2003

과학 소양 성취도 평균이 PISA 2000보다 통계 으로 유의미하게 상승하 다.

이들 13개국은 벨기에, 체코, 핀란드, 랑스, 독일, 그리스, 이탈리아, 폴란드, 스

스(이상 OECD 회원국), 라질, 라트비아, 리히텐슈타인, 러시아(이상 OECD

비회원국) 등이다. 이 가운데 벨기에, 체코, 핀란드, 랑스, 독일, 이탈리아, 폴란

드 등 7개국에서의 평균 상승은 상 4분 (즉, 상 75%, 90% 95%)에 속하

는 학생들의 성취도 개선에서 비롯된 것으로 보인다. 한편, 우리나라를 포함하여

오스트리아, 캐나다, 멕시코, 노르웨이 등 5개국은 PISA 2000과 PISA 2003의 과

학 소양 성취도를 비교할 때 평균이 통계 으로 유의미하게 하락하 다. 우리

나라의 평균값이 하락한 원인을 살펴보면, PISA 2000에 비해 상 5%에 해당하

는 우리나라 학생의 성취도는 PISA 2003에서 유의미하게 상승하 지만, 하

5%, 10%, 25% 등에 해당하는 학생들의 성취도 하락폭이 훨씬 더 커서 체 으

로는 평균값 하락과 등수 하락을 래한 것으로 보인다. 이러한 경향은 일본과

스웨덴에서도 나타났다.

둘째, 과학 문항 수 에서 정답률 추이를 살펴보면, 국내 수 에서 PISA 2000

과 PISA 2003에서 유의미한 정답률 차이를 나타내는 문항은 총 13개 문항이다.

이 7개 문항은 PISA 2000과 비교할 때 PISA 2003에서 정답률이 유의미하게

하락하 고, 6개 문항은 PISA 20003의 정답률이 유의미하게 상승하 다. PISA

2000과 비교할 때 PISA 2003에서 정답률이 유의미하게 하락한 7개 문항의 유형

을 살펴보면, 7개 문항 5개 문항이 지구 환경 과학 역에 속하며, 5개 문항

이 개방형 서술형 문항이고, 부분의 문항이 과학 과정3(과학 증거 결론

해석하기)에 해당한다. 따라서 우리나라 학생들은 PISA 2000에 비해 PISA 2003

에서 지구 환경 과학 역과 지문에 제시된 과학 증거나 결론을 해석하여 답

안을 서술하는 문항에서 정답률이 떨어졌음을 알 수 있다. 특히 문항의 지문이

장문인 경우 우리나라 학생들의 무응답률과 을 받은 비율이 증가한 것을 알

수 있다. PISA 2000과 비교할 때 PISA 2003에서 정답률이 유의미하게 상승한 6

개 문항의 유형을 살펴보면, 6개 문항 2개 문항이 선택형, 3개 문항이 복합

선택형, 1개 문항이 개방형 서술형 문항이었다. 한 6개 문항 3개 문항이 생


- 269 -

명 건강 과학 역의 문항이었다. 따라서 우리나라 학생들은 PISA 2000에 비해

PISA 2003에서는 생명 건강 과학 역과 제시된 진술문의 진 를 단하는 복

합 선택형 문항에서 다소 강세를 보 음을 알 수 있다.

3 ) P I S A 2 0 0 3 과 학 성취 도 의 성별 차 이

PISA 2003 과학 역에서 나타난 남녀 학생의 성별 성취도 차이를 분석한 결

과 다음과 같은 경향을 찾아볼 수 있었다.

첫째, 과학 역에서 남학생들의 성취도가 여학생들보다 높다는 일반 인 신

념은 PISA 2003 결과에서는 지지되지 않았다. PISA 2000과 마찬가지로, PISA

2003 과학 성취도에서도 모든 참가국에서 작은 성별 차이가 나타났다. 한편, 우

리나라는 PISA 2000과 마찬가지로 PISA 2003 과학 소양 성취도에서 남학생의

평균이 여학생의 평균보다 18 이나 높아서 PISA 2003 참가국 리히텐슈타인

(26 차이)에 이어서 두 번째로 성별 성취도 차이가 큰 국가로 나타났다.

둘째, 과학 평가틀에 근거한 우리나라 남녀 학생의 성별 정답률 차이를 살펴

보았을 때, 과학 내용 역별, 과학 과정별, 그리고 과학 문항 유형별 모두에서

남학생이 여학생보다 높은 정답률을 기록하 다.

셋째, 과학 문항 수 에서 성별 차이를 살펴보았을 때, 국제 수 에서는 여학

생이 강세를 나타냈지만 우리나라에서는 오히려 여학생이 남학생보다 통계 으

로 유의미하게 낮은 정답률을 기록한 문항은 복제 과제의 2개 문항, 실험연구 과

제의 복합 선택형 문항, 조류 과제의 개방형 서술형 문항 등이다. 이들 4개 문항

의 특징으로 미루어 볼 때, 우리나라 여학생은 남학생보다 선택형 문항에 다소

취약함을 알 수 있다. 한 각 문항별로 여학생이 남학생보다 특정 분야에서 오

개념을 더 많이 지니고 있음을 확인할 수 있었다. 국제 수 에서 여학생의 정답

률이 낮아서 유의미한 성별 차이를 나타내는 문항 , 국내 수 에서는 남녀 학

생의 정답률 차이가 훨씬 더 증폭되어 나타나는 것으로는 낮의 길이 과제의 2개

문항, 조류 과제의 선택형 문항, 지구의 기온 과제의 3개 문항, 물 과제의 3개 문

항 등 9개 문항이다. 이들 9개 문항의 특징으로 미루어 볼 때, 우리나라 여학생

은 남학생보다 상 으로 기술 과학이나 지구 환경 과학 역에서 취약하며, 과

학 이론이나 개념을 설명하는 과정(과학 과정1)에서 남학생보다 오류를 많이

범하는 것을 알 수 있다. 특히 특정 부분에서 여학생이 남학생보다 오개념을 더

많이 지니고 있음을 확인할 수 있었다.

넷째, 남학생이 여학생보다 유의미하게 높은 정답률을 나타내는 문항은 국내 수


- 270 -

에서는 체 34개 과학 문항 15개 문항, 국제 수 에서는 14개 문항이다.

이 가운데 국내 수 과 국제 수 모두에서 남학생의 정답률이 여학생의 정답률

보다 유의미하게 높게 나타난 문항은 낮의 길이 과제의 2개 문항, 의복 과제의

선택형 문항, 조류 과제의 선택형 문항, 지구의 기온 과제의 3개 문항, 물 과제의

3개 문항, 조력 에 지 과제의 복합 선택형 문항 등이다. 이들 문항의 특징으로

미루어 볼 때, 우리나라 여학생뿐만 아니라 다른 나라 여학생도 과학 과정1에

서는 남학생과 비교할 때 상 으로 취약함을 알 수 있다. 한 생명 건강 과학

역을 제외한 기술 과학이나 지구 환경 과학 역에서는 여학생이 남학생보다

다소 취약함을 알 수 있다.

여섯째, 여학생이 남학생보다 유의미하게 높은 정답률을 나타내는 문항은 국내

수 에서는 체 34개 과학 문항 2개 문항, 국제 수 에서는 15개 문항이다.

국내 수 과 국제 수 모두에서 여학생의 정답률이 남학생의 정답률보다 유의

미하게 높게 나타난 문항은 실험연구 과제의 선택형 문항과 숟가락 과제의 선택

형 문항이다. 이들 문항의 특징으로 미루어 볼 때, 지구 환경 과학 역보다는

생명 건강 과학이나 기술 과학 역에서 여학생이 남학생보다 상 으로 강세

를 나타내며, 과학 과정1(과학 상을 기술, 설명, 측하기)보다는 과정2(과

학 탐구 이해하기)나 과정3(과학 증거 결론 해석하기)에서 더 강하다는

것을 알 수 있다. 한 선택형 문항보다는 개방형 서술형 문항이 여학생에게 더

유리한 것으로 보인다.

라 . 학 생 의 학 습 심 리 배 경 과 수 학 성취 도

PISA 2003에서는 수학 학습 동기, 수학에서의 자아 련 신념, 수학 학습

략을 조사하여 학생의 학습 심리 배경과 수학 성취도와의 계를 살펴보았다.

수학 학습 동기는 다시 수학에 한 흥미와 즐거움, 수학에서의 도구 동기로

나 어 조사하 다. 우리나라 학생이 수학에 한 흥미와 즐거움을 느끼는 정도

는 OECD 국가 평균보다 낮았으며, 남학생보다 여학생의 수학에 한 흥미가 더

낮은 것으로 나타났다. 한, 수학에 한 흥미도가 높을수록 수학 성취도가 높

아지는 경향은 OECD 국가에서 공통 으로 나타났다. 우리나라 학생의 수학

에서의 도구 동기 한 다른 OECD 국가들과 비교하여 매우 낮은 것으로 나

타났으며, 여학생들의 도구 동기가 남학생들에 비하여 유의미하게 낮은 것으로


- 271 -

나타났다. 도구 동기가 수학 성취도에 미치는 향은 수학에 한 흥미와 즐거

움에 비하여 낮았으나 도구 동기는 향후 과목 선택, 직업 선택에 향을 미칠

뿐만 아니라 성취도의 요한 측 변인이기도 하므로 심을 가질 필요가 있다

고 단된다.

수학에서의 자아 련 신념은 수학에 한 자아 개념, 수학에 한 자아 효능

감, 수학에 한 불안감으로 나뉘어 조사되었다. 우리나라 학생의 수학에 한

자아 개념과 수학에 한 자아 효능감은 매우 낮았는데, 특히 수학에 한 자아

효능감은 OECD 국가 일본을 제외하고는 가장 낮았다. 한편, 수학에 한 자

아 개념과 자아 효능감이 수학 성취도에 미치는 향은 매우 큰 것으로 나타났

다. 한 우리나라 학생들은 OECD 국가 멕시코와 일본에 이어 세 번째로 수

학에 한 불안감을 크게 느끼는 것으로 나타났다. 수학에 한 불안감은 폴란드

를 제외하고 모든 나라에서 여학생들이 더 크게 느끼는 것으로 나타났다.

수학 학습 략은 학습 과정에 한 통제, 암기 략, 정교화 략으로 구분되

어 조사되었다. 우리나라 학생들은 학습 과정에서 통제 략을 많이 사용하지 않

는 것으로 나타났으며, 남학생이 여학생보다 통제 략을 상 으로 더 많이 사

용하는 것으로 나타났다. 우리나라 학생들은 암기 략이나 정교화 략 한 다

른 나라 학생에 비하여 많이 사용하지 않는 것으로 나타났다.

본 보고서에서는 각각의 학습자 특성과 성취도와의 계를 개별 으로 살펴보

았을 뿐만 아니라 학습자 특성을 종합한 것과 성취도와의 계를 분석하 다. 분

석 결과 수학에 한 흥미는 다른 요인들이 고려되어졌을 때 향력이 약한 것

으로 나타났으며, 가장 향력이 큰 특성은 수학에서 어려움을 극복할 수 있다는

자신감을 의미하는 자아 련 신념이었다.

남녀 학생의 성차는 모든 학습자 특성에서 비교 큰 것으로 나타났다. 특히

여학생의 자아 효능감, 자아 련 신념, 자아 개념 등이 남학생에 비하여 상

으로 약한 것으로 나타났다.

PISA 2003에서는 학교에 한 태도와 소속감을 조사하 는데, 우리나라 학생

들은 다른 나라 학생들에 비하여 학교에 한 태도가 덜 정 이었으며, 소속감

도 약한 것으로 나타났다.


- 272 -

마 . 사 회 경 제 배 경 과 수 학 성취 도

사회경제 배경은 부모의 사회경제 지 , 부모의 교육 수 , 문화 자산

소유 정도 등을 통하여 조사하 으며, 이들과 수학 성취도와의 계를 조사하

다.

먼 우리나라 학부모의 사회경제 지 는 OECD 평균보다 약간 낮은 것으로

나타났으며, 부모의 사회경제 지 는 수학 성취도와 련이 있는 것으로 나타

났다. OECD 평균을 볼 때 부모의 사회경제 지 가 수학 학업 성취도를 설명

하는 변량은 11.7% 으며, 우리나라의 경우에는 5.49% 다.

부모의 교육 수 도 학생의 성취도에 향을 미치는 것으로 나타났으며, 모든

나라에서 부모의 교육 정도와 수학 성취도는 유의미한 계가 있었다.

우리나라 학생의 문화 자산 보유 정도는 OECD 평균보다 약간 높았으며, 문

화 자산 보유 정도에 있어서의 우리나라 학생간의 격차는 다른 나라에 비하여

비교 컸다. OECD 평균을 볼 때 문화 자산의 소유 정도가 수학 학업 성취도

를 설명하는 변량은 6.3% 으며, 우리나라의 경우에는 7.8% 다.

PISA 2003에서는 학생의 사회경제 배경을 종합하여 경제사회문화 수 으

로 묶은 후 경제사회문화 수 과 수학 학업 성취도와의 계를 분석하 다. 우

리나라의 경우에 학생의 경제사회문화 수 과 수학 학업 성취도와의 계는

OECD 평균과 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났다. 즉, 학생의 경제사회문화

수 이 학생의 수학 학업 성취도에 미치는 향의 크기는 다른 나라와 비슷

하 다.

한편, 학교간의 사회경제 수 차이가 성취도에 미치는 향은 비교 큰 것

으로 나타났다. 다시 말하면, 학생이 어떤 사회경제 수 을 가진 학교에 다니

느냐와 학업 성취도는 서로 련이 있는 것으로 나타났다.

바 . 학 교 배 경 과 수 학 성취 도

PISA 2003 결과에 근거한 우리나라 학교 교육 환경은 다른 OECD 국가들과

비교하여 정 인 것으로 나타났다. 특히 우리나라 학교장들은 학생의 학업을

지원하기 한 학교 운 이나 교육 자원의 활용에 큰 어려움을 느끼지 않는

것으로 나타났다. 그러나 학교/수업 분 기 련 범주를 세부 으로 살펴보았을


- 273 -

때는 상반된 응답이 나타났다. 즉, 학생 행동, 수업 분 기, 교사 행동 련 요인

은 OECD 평균에 비하여 높은 값으로 우리나라가 정 인 학교/수업 분 기를

확보하고 있는 것으로 나타났지만, 교사 사기 열의, 교사 지원 등은 매우 낮

은 수 으로 학교장과 학생들은 이들 요인을 학교에서 개선하여야 할 으로 지

하 음을 주목하여야 한다. PISA 2000의 결과와 비교하여 PISA 2003의 우리

나라 학교 환경에 한 학교장/학생이 갖는 인식에는 큰 변화가 없는 것으로 나

타났으며, 다만 학교의 물리 자원에 한 학교장의 단이 보다 정 인 방향

으로 바 었다.

2 . 제 언

가. 수 학 역

1) 수 학 교 육 을 한 제 언

PISA 2003 결과로부터 우리나라 수학 교육 개선을 해 얻을 수 있는 시사

은 수학과 교육과정, 수학과 교수-학습 자료, 수학과 평가의 세 가지 측면에서

살펴볼 수 있다.

먼 , 수학과 교육과정과 련하여 살펴보면, 우리나라의 제7차 수학과 교육과

정은 수와 연산, 문자와 식, 규칙성과 함수, 도형, 측정, 확률과 통계의 6개의

역으로 구성되어 있다. 이러한 6개의 역은 PISA 2003의 수학 평가틀에서

의 ‘수학 내용’ 측면의 ‘ 역통합 개념’에 종합 으로 반 되어 있다. 따라서

우리나라의 교육과정은 PISA 2003의 수학 평가틀을 구성하는 세 개의 차원인

‘상황과 맥락’, ‘수학 내용’, ‘수학 과정’ 에서 ‘수학 내용’의 한 차원만을

집 으로 고려한 것이라고 할 수 있다.

이러한 을 고려해 볼 때, 우리나라의 교육과정도 ‘상황과 맥락’, ‘수학 과

정’과 같은 요소를 반 하여 보다 다양한 각도에서 입체 으로 구성할 필요가 있

다. 여러 가지 복합 이고 실 인 요인으로 인해 수학 내용 주로 교육과정

을 구성할 수밖에 없다고 한다면, 수학 내용을 주요 축으로 설정하고 상황과

맥락, 수학 과정과 같은 요소를 보조 축으로 설정하는 방안을 생각해 볼 수도


- 274 -

있다. 주요 축인 수학 내용을 주로 교육과정을 구체 으로 구성하고, 보조

축에 해서는 략 인 지침을 제시하는 방안도 있을 수 있다.

다음으로, 수학과 교수-학습 자료와 련하여 생각해 보면, 제7차 수학과 교육

과정에서는 생활 주변 상이나 구체 인 사실을 학습 소재로 채택, 수학 사고

와 문제해결의 결과뿐만 아니라 그 과정의 시, 구체 조작물 공학 도구

(계산기, 컴퓨터, 인터넷 등)의 활용, 실생활 상황에의 수학 지식의 용 등을

근본 취지로 강조하면서, 이 교육과정과의 차별화를 시도하고 있다. 이러한 근

본 취지가 의도하고 있는 목 을 달성하기 해서는 학생들이 수학의 기 인

개념, 원리, 법칙 등을 실생활을 포함한 다양한 상황과 련시켜 이해하는데 도

움을 수 있는 교과서와 교수-학습 자료의 개발이 필요하다.

이미 학교 장에서 사용되고 있는 수학 교과서는 제7차 수학과 교육과정이

지향하고 있는 이러한 기본 방향에 기 해 개발됨으로써 이 교육과정에 기

한 교과서에 비해 많은 발 이 이루어 졌다. 그럼에도 불구하고 교과서에 실린

소재들은 여러 가지 한계를 내포하고 있으며, 일부 소재는 다소간은 인 이어

학생들에게 자연스럽게 다가가지 못하고 있는 것이 사실이다. 이러한 을 고려

해 볼 때, PISA 2003의 평가 문항에서 활용하고 있는 소재들은 교수-학습 자료

개발에 있어서 다양하게 활용될 수 있을 것으로 단된다.

마지막으로, 수학과 평가틀과 련하여 살펴보면, PISA 2003의 수학 평가틀에

서 PISA 2000과 비교하여 PISA 2003에서 가장 큰 변화를 보인 부분은 수학

내용과 수학 과정이다. PISA 2000에서는 수학 내용에서 ‘핵심 아이디어’라는

용어를 사용하 던 반면에, PISA 2003에서는 ‘ 역통합 개념’이라는 용어를 사

용하고 있다. 한 PISA 2000에서는 수학 능력을 1수 , 2수 , 3수 으로 구

분하 던 반면에, PISA 2003에서는 수 보다는 수학 과정을 강조한다는 의미

에서 재생, 연결, 반성이라는 용어를 사용하고 있다.

수학 내용 측면에서 ‘ 역통합 개념’이라는 용어를 사용하고 있는 것은,

PISA가 수학의 여러 역의 지식을 동시에 동원해야 하는 문제해결을 지향하고

있음을 의미한다. 실제로 실생활에서의 문제해결은 어떤 특정한 수학 역보다

는 여러 가지 역에 한 수학 지식을 동시에 동원해야 하는 경우가 부분

이라고 할 수 있다. PISA의 이러한 지향 은 우리나라의 국내 학업성취도 평가

에 시사하는 바가 크다. 국내의 학업성취도 평가에서는 제7차 교육과정에서 제시

하고 있는 내용 요소별로 문항을 개발하고 있는데, 이를 발 시켜 여러 내용에

걸쳐 있는 역통합 개념을 평가할 수 있는 문항을 개발하도록 노력하는 것이


- 275 -

필요하다.

수학 능력 측면에서 1수 , 2수 , 3수 이라는 용어를 사용하지 않는 것은

세 수 이 서로 엄격한 계를 이룬다는 선입견을 다는 지 에 따른 것이다.

이것은 학생들의 수학 수 이 낮은 수 이거나 높은 수 이거나에 상 없이

학생들의 수학 수 을 그 자체로 존 한다는 정신이 PISA의 바탕에 흐르고

있음을 의미한다. 한 높은 수 의 수학 활동과 더불어 낮은 수 의 수학

활동도 요하다는 것을 암묵 으로 가정하는 것이다. PISA의 이러한 정신은 수

학 교육에서 더 높은 수 으로 학생들을 이끌어 가는 것을 추구하는 동시에, 학

생들의 재의 사고 수 도 의미 있는 것으로 존 해야 함을 다시 한번 인식시

킨다고 할 수 있다.

한편, PISA 2003 결과에서 나타난 특징 의 하나는, 우리나라 학생들이 불확

실성과 련된 복합 선택형 문항에서 매우 낮은 정답률을 나타냈다는 것이다. 우

리나라 학생들의 상당수는 불확실성과 련된 일부 명제의 참/거짓을 별하는

능력은 어느 정도 갖추고 있지만, 모든 명제의 참/거짓을 옳게 별하는 능력은

매우 미흡한 것으로 나타났다. 이러한 결과로부터, PISA 2003에서의 복합 선택

형 문항들은, 불확실성, 즉 확률, 통계와 련된 개념에 한 학생들의 일 되고

논리 인 사고를 잘 평가해 내고 있음을 알 수 있다. 다시 말해서 복합 선택형

문항 유형은 불확실성과 련된 개념에 한 학생들의 사고를 드러내기에 매우

한 문항 유형이라는 것이다. 이와 같은 맥락에서, 우리나라의 국내 평가에서

도 불확실성과 련된 개념을 평가하는 데에 복합 선택형 문항을 보다 극 으

로 활용할 필요가 있다.

한, 우리나라 학생들은 개방형 서술형 문항 에서도 답을 쓰고 그 근거나

풀이 과정을 제시하는 문항에서 특히 취약한 결과를 나타냈다. 답과 함께 답에

한 근거나 풀이 과정을 제시해야 하는 문항은 형 인 개방형 서술형 문항으

로서, 우리나라 학생들의 상당수는 답은 옳게 제시하 지만 불충분한 설명, 타당

하지 않은 설명을 제시하거나 풀이 과정을 제시하지 않음으로써 부분 정답으로

채 되는 응답을 한 경우가 많았다. 이와 같은 학생들은 자신의 수학 사고를

충분히, 그리고 의미있게 표 하는 데에 익숙하지 않은 학생들이다. 이는 우리나

라 학생들이 자신의 수학 사고 과정이나 수학 답을 이나 수식으로 표 하

는 데에 상 으로 미숙함을 의미한다.

수학 사고를 이나 수식으로 표 하는 것은 수학 의사소통 능력과 련

되는 바, PISA 2003 수학 평가 결과는 우리나라 학생들의 수학 의사소통 능력


- 276 -

을 향상시키기 해 다양한 방법을 강구할 필요가 있음을 시사한다. 다시 말해

서, 학생들이 자신의 사고 과정을 이나 말이나 수식으로 표 할 것을 요구하는

문항들을 많이 경험하도록 할 필요가 있다는 것이다. 교과서에 이와 같은 의사소

통이 충분히 발생할 수 있는 문제들을 많이 수록하고, 수업 시간에도 수학 의

사소통이 활발하게 일어날 수 있는 분 기를 조성할 필요가 있다. 학교에서의 평

가에서 답과 함께 근거나 풀이 과정을 제시해야 하는 문항을 많이 출제하는 방

법도 수학 의사소통 능력을 향상시키기 한 방법으로 생각할 수 있지만, 이

방법은 여러 가지 실 제약 조건 때문에 실 하기 어려운 것이 사실이다.

질 좋은 서술형 문항을 개발하는 것은 매우 요하다. 재 우리나라의 국내

학업성취도 평가가 당면한 과제 의 하나도 선택형 문항을 지양하고 서술형 문

항 주로 질 좋은 문항을 개발해야 한다는 것이다. 이러한 을 고려해 볼 때,

PISA의 발달된 서술형 문항 개발 기법은 우리나라에서 서술형 문항을 개발할

때에 훌륭한 보기가 될 수 있을 것으로 단된다. 한 실제 인 상황과 하

게 결부되지 못한 채 여 히 수학 내 인 맥락에서 머물고 있는 우리나라의 수

학 문항 개발의 실제를 고려해 볼 때, 다양한 실제 인 상황과 하게 연결되

어 있는 PISA의 문항은 수학 문항 개발자들에게 많은 도움을 수 있을 것이

다.

2 ) 수 학 교 육 정 책 을 한 제 언

지난 수세기 동안, 수학 교육은 소수의 수학자, 과학자, 공학자를 문 으로

훈련시키기 한 토 를 제공하자는 필요성에 종속되었다. 그러나 생활에서

수학, 과학, 공학의 역할이 증 됨에 따라, 개인 성취, 고용, 극 인 사회 참

여 등은 과학 인 직업에 종사하는 문 인력뿐만 아니라 모든 성인들에게 수학

으로, 과학 으로, 공학 으로 소양을 갖출 것을 요구해 왔다. 따라서 한 국가

가 수학 그와 련된 교과에서 훌륭한 성취도를 보이는 것은 그 국가가 장래

에 선진화된 공학 분야에서 맹활약을 할 것을 의미한다. 반 로, 수학 성취도가

낮은 것은 개인들의 노동 시장 진출과 수입, 사회에의 극 인 참여에 있어서

부정 인 결과를 가져올 수 있다.

교육자들과 정책 입안자들 모두는 수학 교육의 요성을 실하게 인식해야

한다. 증되는 수학 소양에 한 요구는 체 으로 바람직한 교육 체제를 필

요로 하며, 따라서 국가가 학생들에게 수학 소양을 얼마나 잘 길러주고 있는가

를 리하는 것은 매우 요한 일이다.


- 277 -

본 연구에서 수행한 PISA 2003 결과 분석을 통해 얻은 정책 시사 은, 남녀

학생간 성취도 불균형 해소, 수학과 교육과정에서의 확률과 통계 분야의 개선,

상 권 학생들을 한 교육 정책의 지속 추구의 세 가지로 살펴볼 수 있다.

먼 , 우리나라는 PISA 2003에서 남학생의 성취도가 통계 으로 유의미한 수

에서 여학생보다 높은 것으로 나타났으며, 남녀 학생의 수학 성취도 차이는

OECD 국가 에서 가장 큰 것으로 나타났다. 한편 우리나라는 PISA 2000에서

도 OECD 국가 에서 남녀 학생의 수학 성취도 차이가 가장 큰 국가로 보고되

었다. 이러한 결과는 우리나라에서 2000년 이후 2003년에 이르기까지 남녀 학생

의 수학 성취도 불균형의 문제를 해결하기 한 정책 노력들이 성공 이지 못

했거나, 는 별다른 정책 노력을 기울이지 않았음을 반증한다고 할 수 있다.

반면에 PISA 2000에서 우리나라와 함께 남녀 학생간 성취도 차이가 가장 크게

나타났던 오스트리아는 PISA 2003에서 남녀 학생간 성취도 차이가 통계 으로

유의미하지 않은 수 으로 어들었다. 이외에 PISA 2000에서 남녀 학생의 수

차이가 크게 나타났던 포르투갈, 스페인, 독일, 랑스에서도 남녀 학생의 수

차이가 어든 것으로 나타났다. 이로부터, 이들 국가들에서는 우리나라에서와

달리 남녀 학생의 성취도 불균형의 문제를 극복하기 한 정책 노력이 어느

정도 성공했음을 알 수 있다.

PISA 2003에서 남녀 학생의 수학 성취도 차이는 국가마다 다른 양상으로 나

타났으며, 이로부터 남녀 학생의 수학 성취도 불균형의 문제를 극복하는 데 있어

서의 성공이 국가마다 다르게 나타나고 있음을 알 수 있다. 일부 국가들은, 정책

노력의 직 인 결과로써 는 우호 인 사회 맥락으로 인해, 남학생과 여

학생 모두에게 공평한 이익을 주는 학습 환경을 제공하는 것으로 나타났다.

PISA 2003의 결과는 남녀 학생의 수학 성취도 차이가 남학생과 여학생의 선

천 인 능력 차이로 인한 불가피한 결과가 아니라는 을 시사하고 있다. 남학생

과 여학생의 수학 성취도 차이는 다양한 교육 로그램, 학교 체제, 학생들의 능

력에 따라 크게 변할 수 있다는 사실에 주목할 필요가 있다. PISA 2003 결과는

남학생과 여학생의 심, 학습 양식, 심지어는 타고난 능력에서의 차이로 인한

불가피한 결과로 오랫동안 간주되어 온 남녀 학생의 성취도 차이가 효과 인 정

책과 실천을 통해 극복될 수 있음을 시사한다.

우리나라 남녀 학생의 수학 성취도의 불균형을 개선하기 한 보다 근본 이

고 효과 인 정책과 실천이 실히 필요하며, 이를 해서는 먼 남녀 학생간의

수학 성취도 차이가 어디에서 기인하는지 그 원인을 다각 으로 탐색할 필요가


- 278 -

있다. 한 효과 인 정책을 마련함에 있어서 남녀 학생의 성취도 차이가 작게

나타난 국가들을 벤치마킹할 필요가 있다.

다음으로, PISA 2003의 수학 내용 역인 공간과 모양, 변화와 계, 양, 불확

실성 에서, 우리나라 학생들은 불확실성 역에서 상 으로 낮은 성취도를

나타냈다. 공간과 모양, 변화와 계, 양 역에서는 PISA 20003 참가국들 에

서 가장 상 권의 수 을 나타냈지만, 불확실성 역에서는 다른 상 권 국가들

에 비해 통계 으로 유의미하게 낮은 성취도를 나타냈다. 한 우리나라 자체 내

에서 비교한 결과, 공간과 모양, 변화와 계, 양의 성취도 사이에는 통계 으로

유의미한 차이가 없지만, 불확실성 역의 성취도는 공간과 모양, 변화와 계

역의 성취도에 비해 통계 으로 유의미하게 낮은 수 인 것으로 나타났다.

PISA 2003의 불확실성 역은 제7차 교육과정의 확률과 통계 역과 매우

한 련을 맺는바, 의 결과는 확률과 통계 역의 교육과정 교과서에 개

선의 여지가 있음을 시사한다고 할 수 있다. 우리나라 학생들은 특히 불확실성

역의 복합 선택형 문항에서 낮은 성취도를 나타냈는데 이는 우리나라 학생들

이 불확실성 개념과 련된 명제의 참․거짓을 정확하게 단하거나 추론하지

못함을 의미한다. 실제로, 우리나라의 확률과 통계 역의 교육과정과 교과서는

확률과 통계와 련된 개념과 사고보다는 알고리즘을 통한 과도한 계산, 조합론

주의 내용이 주로 다루어지고 있다는 문제 제기가 지속 으로 있어 왔다.

PISA 2003의 결과는 이러한 주장을 다소간은 뒷받침한다고 할 수 있으며, 우리

나라의 확률과 통계 교육과정을 바람직한 방향으로 개선할 필요가 있음을 시사

한다.

마지막으로, PISA 2000에서 평균 수 순 에 비해 낮게 나타났던 우리나라

상 권 학생들의 성취도는 PISA 2003에서 바람직한 방향으로 개선된 것으로 나

타났다. PISA 2000에서 우리나라 상 권 학생들은 우리나라와 체 평균 수가

비슷한 다른 국가의 상 권 학생들에 비해 다소 떨어지는 성취도를 나타냈다. 그

러나 PISA 2003에서 우리나라의 상 권 학생들의 성취도는 체 평균 수가

비슷한 다른 나라의 상 권 학생들의 성취도와 거의 비슷하 다.

이와 같은 결과가 어디에서 기인하는 가에 해서는 본격 인 분석이 이루어

져야 하겠지만, 우리나라에서 1990년 후반부터 보다 극 으로 실시하고 있는

재교육 정책에서 한 요인을 찾을 수 있을 것으로 생각된다. 그러므로, 1990년

후반부터 실시되고 있는 재교육 정책을 지속 내지는 확장함으로써, 미래 사

회의 과학 기술 문명을 이끌어 갈 학생들을 교육하는 데에 소홀함이 없도록 해


- 279 -

야 할 것이다.

한편, 우리나라의 상․하 학생들의 수 차이는 OECD 국가 평균 차이보다

작은 것으로 나타났다. 한 우리나라와 체 평균 수가 비슷한 국가들 보다

작았으며, 동아시아의 상 국가인 홍콩, 일본보다 작은 것으로 나타났다. 이로부

터 우리나라에서는 상․하 학생들 사이의 성취도 불균형이 다른 국가들에 비

해서는 다소 완화된 양상을 보임을 알 수 있다. 그러므로 상 학생들에 한 정

책 배려와 더불어 하 학생들을 해서도 지속 인 정책을 시행함으로써, 상

으로 바람직하게 나타나고 있는 상을 지속시키도록 노력해야 할 것이다.

나 . 읽 기 역

PISA 읽기 평가는 국제 으로는 각국 학생들의 성취 수 을 악하고, 국내

으로는 우리의 교육 체제와 교수-학습 방법을 개선할 수 있는 정책 시사 을

얻는 데 목표를 두고 있다. 따라서 2003년에 실시한 PISA 읽기 평가의 결과를

바탕으로 재 우리나라 학생들의 읽기 성취 수 을 검하여 향후 국어 교육을

설계하고 개선하는 데 시사 을 얻는 것은 매우 요한 과제다. PISA 2003 읽기

역 성취도 분석 결과가 우리나라 국어 교육과 국어 교육 정책에 주는 시사

을 제언의 형태로 제시하면 다음과 같다.

1) 국 어 교 육 을 한 제 언

첫째, 상 권 학생들의 성취도가 다른 국가에 비해 상 으로 낮다는 사실에

주목할 필요가 있다. 우리나라 학생들의 체 평균 수는 높았지만 상 분포

상 권 학생들의 수는 다른 평균 수 상 권 국가들에 비해 상 으로

낮은 것으로 나타났다. PISA 2000에 비해 상 분포 상 권 학생들의 수가

상승했음에도 불구하고 다른 상 권 국가들에 비해 상 으로 낮다는 것은 우

리가 필히 숙고해야 할 사항이다.

PISA에서는 최상 수 인 5수 에 도달한 학생들의 비율에 특히 심을 갖

는다. 5수 에 도달한 학생들은 미래 사회에서 국가 발 의 두뇌 역할을 할 인재

가 될 가능성이 높으므로 이 수 에 도달한 학생의 비율이 어느 정도인가는 그

나라의 경쟁력과 직 으로 련되어 있다. PISA 2003에서 5수 학생의 비율


- 280 -

(12.2%)이 PISA 2000(5.7%)에 비해 상승하기는 했지만 여 히 다른 평균 수

상 권 국가의 5수 학생 비율에 비해 상 으로 낮다는 결과 한 와 동일

한 맥락에서 생각할 필요가 있다. 다시 말하면 미래 국가 경쟁력의 견인차 역할

을 할, 읽기 능력이 상 으로 뛰어난 상 권 학생들, 특히 5수 학생들에

한 한 심화 로그램 혹은 교육 방안을 마련할 필요가 있다.

둘째, 하 권 학생들의 성취도에 한 국어 교육 분석이 필요하다. PISA

2003에서 우리나라 학생들의 성취도 상승은 주로 상 권 학생들에 의해 주도되

었다. 이것은 결국 하 권 학생들의 성취도는 제자리 걸음을 했다는 것을 의미하

며, 상 권 학생들과의 성취도 차이가 더 커졌다는 것을 의미한다. 교육 제도가

변화하고 수업 방법 평가 방법이 변화를 보 지만 하 권 학생들의 성취도가

PISA 2000과 PISA 2003에서 별다른 차이를 보이지 않았다는 은 우리들이 주

목해야 할 부분이다. 국어 교육 측면에서 하 권 학생들의 성취도에 왜 변화가

없었는지에 한 분석과 함께 보완책을 마련할 필요가 있다.

셋째, 비평 고찰 능력의 신장, 서술형 문항의 정답률 상승을 한 지속 인

노력이 필요하다. 우리나라 학생들은 PISA 2000에 비해 PISA 2003에서 비평

고찰 능력의 신장, 개방형 서술형 문항에서의 정답률 상승이라는 정 인 결과

를 보여주었다. 개방형 서술형 문항, 비평 고찰 능력을 평가하는 문항은 부

분 읽기 자료에 제시된 내용에 한 이해를 바탕으로 하여 자신의 주체 인 의

견이나 단을 쓰라고 요구하는데, 이러한 문항에서의 정답률 상승은 곧 고차원

인 사고 능력의 신장이라고 볼 수 있다.

사실 이러한 결과는 그 동안의 국어 교육계의 노력이 어느 정도 반 된 것이

라고 할 수 있는데, 교육 방법의 개선, 평가 방법의 개선에 한 국어교육계의

노력이 헛된 것이 아님을 시사한다. 1990년 후반 이후 창의 이고 주체 인 사

고를 강조하는 국어 교육을 추구했던 , 학생들의 다양한 사고를 반 할 수 있

는 서술형, 논술형 평가를 극 도입하는 등 평가 방식의 변화를 추구했던 ,

일방 인 강의식 수업에서 벗어나 교육 내용에 따른 다양한 수업 방법을 모

색하고자 한 학교 장의 노력 등과도 한 련을 지닌다. 즉 개방형 서술형

문항과 비평 고찰 능력을 평가하는 문항에서 정답률이 상승했다는 것은 국어

교육계의 이러한 노력을 담아 낸 매우 의미 있는 결과라 할 수 있다.

하지만 학교 장에서의 교육 방법과 평가 방법에 있어서는 아직도 많은 변

화가 필요하다. PISA 2003에서 보여 정 인 결과를 지속 으로 견인해 내기

해서는 학생들의 다양하면서도 주체 인 국어 능력 신장을 한 교육 방법 개


- 281 -

발과 국어 능력을 실질 으로 평가할 수 있도록 평가 방법을 개선하기 한 구

체 인 노력이 필요하다. 이러한 노력 과정에서 PISA 읽기 평가틀 평가 문항

은 좋은 참조가 될 것이다.

참고로 PISA에서는 다양한 서술형 문항을 활용하고 있다. 우리 학교 장에

서도 선택형 심의 평가에서 벗어나 다양한 서술형․논술형 평가를 실시할 필

요가 있다. 이는 그러한 평가 방식이 ‘나 자신의 주체 인 사고’를 평가할 수 있

는 의미 있는 평가 방식이기 때문이다. 교육 방법이나 평가 방법의 변화는 획일

인 실시에 의해 이루어지기 보다는 단 학교나 시도 교육청의 조건, 무엇보다

도 학교 장의 조건 등을 고려하면서 지속 인 노력을 기울이는 것에 의해 이

루어지는 것이 바람직하며, 이러한 변화를 뒷받침하기 한 다양한 제도 장치

의 마련 한 필요하다.

넷째, 고차원 인 사고 능력의 신장을 한 노력도 필요하다. PISA 2003에서

에 비해 비평 고찰 능력 등이 향상된 것은 의미있는 결과이지만 지속 으

로 그러한 능력의 신장을 꾀할 수 있는 방안을 마련하는 것이 필요하다. 이를

해서는 앞에서 서술한 교육 방법 평가 방식의 변화와 함께 독서 교육을 강화

할 필요가 있다. 우리 주 에서는 단문(短文) 심의 읽기가 성행하고 있다.

깊은 사고를 유발하는 독서 교육, 단지 읽기만 하는 것이 아니라 읽고 생각하고

느끼고 자신의 생각을 표 할 수 있는 독서 교육을 강조할 필요가 있다.

마지막으로 이와 더불어 정답률이 하락한 문항에 해서도 고려해야 한다.

PISA 2003에서 정답률이 하락한 문항은 사실 난이도가 그리 높은 문항은 아니

었다. 비교 쉬운 읽기 자료를 제시한 문항에서 정답률이 낮았다는 사실, 그것

도 PISA 2003에서 정답률이 하락한 결과에 해서는 생각해 보아야 한다. 이는

쉬운 은 별다른 사고 과정을 필요로 하지 않는다는 잘못된 사고의 산물일 수

도 있다. 의 내용이 쉽다고 사고를 요구하지 않는 것은 아니며, 쉬운 내용이라

하더라도 문항이 요구하는 사고 과정을 거치지 않았을 때 정답률은 낮아질 수밖

에 없다. 평소 익숙하지 않은 낯선 형태의 문항에 학생들이 심리 거리를 느

을 가능성도 있다. 낯선 형태의 문항에서 정답률이 낮은 것은 PISA 2000에서

도 나타났던 결과로, 이는 우리 학생들의 용 능력에 해 고찰할 필요가 있음

을 시사한다.

어느 경우이든 체로 쉬운 문항이면서도 약간의 사고를 필요로 하는 문항,

주어진 몇 개의 정보를 활용하여 구조화한 후 답하는 문항에서 정답률이 낮게

나온 것은 우리의 국어 교육이 정보를 탐색하고, 읽기 자료를 해석하고 추론하고


- 282 -

비평 으로 고찰하는 다양한 능력을 고르게 강조할 필요가 있다는 것을 시사하

는 것이다.

2 ) 국 어 교 육 정 책 을 한 제 언

PISA 2003에서 우리나라 학생들은 평균 수에서 체 2 를 차지하는 높은

성취도를 보여주었다. 비록 총 28문항이라는 다소 소수의 문항으로 평가한 결과

라는 한계가 있기는 하지만 이는 의미있는 결과이다. 다만, 이러한 평가 결과를

지속 으로 유지하면서 차 발 시키기 한 정책이 필요하다. PISA 2003 읽기

성취도 분석 결과가 우리나라 국어 교육 정책에 주는 시사 을 제언의 형태로

제시하면 다음과 같다.

첫째, 읽기 성취도가 높은 학생들과 낮은 학생들을 한 서로 다른 국어 교육

로그램이 필요하다. 특히 PISA에서 미래의 국가 경쟁력과 한 련을 지닌

다고 단하고 있는 5수 학생의 비율을 높이기 한 정책 안이 필요하다.

다시 말하면 우리나라 학생의 반 인 읽기 능력을 신장시키는 것도 요하지

만 평균에 도달하지 못한, 즉 성취도가 낮은 학생들과 상 으로 성취도가

높은 학생 모두를 한 정책 안이 필요하다는 의미다.

둘째, 학생들의 국어 능력 신장을 한 다양한 평가 방법의 활용을 정책 측

면에서 극 권장할 필요가 있다. 학교에서 다양한 평가 방식을 활용하여 학생들

의 능력을 평가할 수 있도록 국가, 시ㆍ도 교육청 차원의 지원 체제를 갖추는 것

도 필요할 것이다. 특히 비평 고찰 능력을 평가할 수 있는 개방형 서술형 평가

방식을 극 권장할 필요가 있다. 이에 한 한 방안으로 1990년 후반에 학교

장에서 활발하게 활용했던 다양한 수행 평가 방식을 활성화하는 것을 들 수

있다. 획일 으로 실시하기보다는 단 학교나 시도 교육청의 조건 등을 고려하

면서도 다양한 평가 방식, 특히 학생들의 고차원 인 국어 능력을 평가할 수 있

는 평가 방법을 권장할 필요가 있다. 특히 실질 인 국어 능력, 를 들면 직

말하고 듣는 능력의 평가, 학생들의 실질 인 읽기, 쓰기 능력을 평가할 수 있는

효과 인 평가 로그램 개발이 필요하다.

셋째, PISA 2000에서도 유사한 결과가 나왔지만 우리나라 여학생은 남학생에

비해 읽기 성취도가 뛰어나다. 읽기 능력이 한 사람의 성인으로서 개인의 삶을

지속해 나가고 사회 생활을 원활하게 하는 데에는 물론 궁극 으로 삶의 질 향

상을 한 기본 인 제 조건이라 할 때, 여학생에 비해 상 으로 낮은 남학

생의 읽기 능력 신장을 한 정책 배려 한 필요하다. 이제까지 이런 배려가


- 283 -

거의 없었던 것이 사실이다. 어떤 에서 남학생의 읽기 능력이 조하며, 어떤

부분을 강조하여 교육할 필요가 있는지 심을 가질 필요가 있다.

마지막으로 읽기 성취도의 성별 차이에 한 문제는 다른 에서도 생

각할 필요가 있다. 우리나라 여학생의 읽기 성취도는 남학생에 비해 뛰어난 것으

로 나타났다. 여성의 언어 능력이 남성보다 뛰어나다는 것은 세계 인 추세다.

그런데, 이러한 능력을 배려하고 활용할 수 있는 로그램이 거의 무하다.

재는 여성의 언어 능력을 발휘할 수 있는 별다른 교육 로그램이나 사회 조

건이 마련되어 있지 않다. 여성이 뛰어난 언어 능력을 바탕으로 우리나라 국가

발 에 기여할 수 있도록 하기 해서는 언어 능력을 좀 더 신장시킬 수 있는

다양한 정책 안이 필요하다.

그리고 여학생의 읽기 성취도에 가려져 있는 이면, 를 들면 읽기 흥미도 등

에 한 배려도 필요하다. 참고로, PISA 2000에서 남학생의 읽기 흥미도는

OECD 국가 여섯 번째로 낮은 반면, 여학생의 읽기 흥미도는 OECD 국가

가장 낮은 것으로 나타난 바 있다. 이는 남학생에 한 지속 인 교육과 함께 여

학생에 한 심도 지속 으로 필요하다는 것을 보여주는 부분이다.

다 . 과 학 역

PISA 2003 과학 역 성취도를 국내 수 과 국제 수 에서 비교하고, PISA

2003에 포함된 34개 과학 문항의 정답률을 분석한 결과 얻을 수 있는 시사 을

과학 교육에 주는 시사 과 과학 교육 정책에 주는 시사 으로 나 어 제언의

형태로 진술하면 다음과 같다.

1) 과 학 교 육 을 한 제 언

PISA 2003 과학 역 성취도 분석 결과가 우리나라 과학 교육에 주는 시사

은 다음과 같다.

첫째, 연구 결과 요약에서도 알 수 있듯이, 우리나라는 PISA 2000과 마찬가지

로 PISA 2003에서도 체 참가국 4 를 차지함으로써 여 히 높은 소양 수

을 보여주었다. 체 평균 수는 548 으로, 공동 1 를 차지한 핀란드와 일

본, 그리고 3 를 차지한 홍콩(539 )의 평균 수와 우리나라의 체 평균 수

(538 )는 통계 으로는 유의미한 차이가 없다. 한편, 과학 역 성취도에서 공동


- 284 -

1 를 차지한 일본이나 핀란드와 비교할 때, 상 5%에 해당하는 우리나라 학생

의 수는 일본의 경우보다 20 이 낮으며, 하 5%에 해당하는 우리나라 학생

의 수는 핀란드보다는 28 이 낮게 나타났다. 따라서 우리나라의 경우 과학

소양 성취도에서 아주 뛰어난 학생들뿐만 아니라 부진한 학생들을 포함하여 다

양한 능력을 지닌 학생들을 모두 만족시킬 수 있는 과학 교육 로그램이 요구

된다.

둘째, 추이 분석 결과에 따르면, 우리나라는 PISA 2000에 비해 PISA 2003에서

과학 소양 성취도 평균이 통계 으로 유의미하게 하락하 다. 평균값 하락과

함께 등수도 하락하 다. 즉, PISA 2000에서는 우리나라가 체 참가국 과학

소양 성취도에서 1 를 차지하 지만, PISA 2003에서는 체 참가국 4

를 차지하 다. 한편, PISA 2000에서 체 참가국 4 던 핀란드가 1 로

상승한 이유는 상 25% 이내에 속하는 학생들의 성취도가 유의미하게 상승한

것에서 비롯된 것이다. 한편, PISA 2000 과학 성취도에서 체 1 던 우리나

라가 PISA 2003에서 4 로 하락한 것은 하 25% 이내에 속하는 학생들의 성취

도가 유의미하게 하락한 것에서 비롯된 것으로 나타났다. PISA 2000에 비해 상

5%에 해당하는 우리나라 학생의 성취도는 PISA 2003에서 유의미하게 상승하

지만, 하 5%, 10%, 25% 등에 해당하는 학생들의 성취도 하락폭이 훨씬 더

커서 체 으로는 평균값 하락과 등수 하락을 래한 것으로 보인다. 이는

PISA 2000 결과와 비교할 때 PISA 2003의 무응답률이 반 으로 2배 이상 증

가한 사실과도 련이 있다. 일부 문항의 경우에는 무응답률이 PISA 2000보다 3

배 이상 증가하 다. 즉, PISA 2000과 비교할 때, 문항을 풀려고 시도조차 하지

않은 학생들의 비율이 상당히 증가했음을 알 수 있다. 우리나라 학생들은 PISA

2000에 비해 PISA 2003에서 지구 환경 과학 역과 지문에 제시된 과학 증거

나 결론을 해석하여 답안을 서술하는 문항(과학 과정3)에서 정답률이 떨어졌

다. 특히 문항의 지문이 장문인 경우 우리나라 학생들의 무응답률과 을 받은

비율이 증가하 다. 한편, PISA 2000에 비해 PISA 2003에서는 생명 건강 과학

역과 제시된 진술문의 진 를 단하는 복합 선택형 문항에서 다소 강세를 보

다. 이러한 사실을 종합할 때, 과학 소양 성취도에서 아주 뛰어난 학생들뿐

만 아니라 부진한 학생들을 포함하여 다양한 능력을 지닌 학생들을 모두 만족시

킬 수 있는 과학 교육 로그램과 평가 로그램이 요구된다.

셋째, 과학 내용 역별로 국내와 국제 평균 정답률을 비교해 보면, 우리나라

학생들은 기술 과학이나 지구 환경 과학 역보다는 생명 건강 과학 역에서


- 285 -

상 으로 낮은 성취 수 을 나타내었다. 국내 평균 정답률이 국제 평균 정답률

보다 유의미하게 낮게 나타난 3개 문항 2개 문항이 생명 건강 과학 역(복

제 과제)에 속한 문항이었고, 체 34개 과학 문항 두 번째로 낮은 정답률을

기록한 문항도 생명 건강 과학 역(주 수 맞추기 과제)에 속한 문항이었다. 이

러한 결과는 우리나라 과학과 교육과정을 개발하거나 보완할 때 통 인 생물

역에 추가하여 과학 소양을 키울 수 있는 내용을 보완할 수 있도록 노력하

는 것이 필요함을 시사한다. 즉, 생명 공학, 건강 속의 생물 과학, 환경과 생활

속의 생물 내용의 활용을 강조하는 방향으로 과학과 교육과정을 보완해 나가야

할 것이다.

넷째, 과학 과정별로 PISA 2003 과학 문항의 정답률을 비교한 결과, 우리나

라 학생들은 다른 나라 학생들과 마찬가지로 과정3(과학 증거 결론 해석하

기), 과정1(과학 상을 기술, 설명, 측하기)에서 강세를 나타내었다. 세 가지

과학 과정 모두에서 국내 평균 정답률이 국제 평균 정답률보다 높게 나타났는

데, 과정2(과학 탐구 이해하기)나 과정3보다는 과정1에서 큰 차이를 나타내었

다. 따라서 과학 교육에서 과학 상을 기술하고 설명하는 과학 지식 역뿐만

아니라 과학 탐구의 본성을 이해하고 용하는 과정2와 과정3을 보완하고 강

화해 나가야 할 것이다.

다섯째, PISA 2003에 포함된 과학 문항을 선택형, 복합 선택형, 개방형 서술형

등으로 구분하여 각 유형별 정답률을 살펴본 결과, 우리나라 학생들은 개방형 서

술형에서 11.0% 정도 더 높은 정답률을 기록하 다. 우리나라 학생들이 다른 나

라 학생들보다 개방형 서술형 문항에서 강세를 나타냈다는 은 고무 이며, 이

는 PISA 2000 이래로 강조되어 온 수행 평가의 향이라고 볼 수 있다. 그러나

PISA 2000과 마찬가지로 우리나라 학생들의 개방형 서술형 문항에 한 정답률

이 선택형 문항에 비해 통계 으로 유의미하게 낮다는 사실을 주목해야 한다. 다

른 나라 학생들과 마찬가지로, 우리나라 학생들은 계 에 따른 지구의 자 축과

도의 치를 기울어진 각도를 고려하여 직 그려 넣는 작도 문제에서 가장

낮은 정답률을 기록하 으며, 장문의 지문을 독해하는 문항이나 자신이 이끌어

낸 해결책이나 이해 수 을 서술형으로 어내는 데 취약 을 드러내었다. 따라

서 과학 교육에서는 학생들이 자신의 생각을 서술형으로 진술하고, 다양한 표상

수단을 동원하여 의사소통하는 능력을 기르는 데 을 두어야 할 것이다.

여섯째, 우리나라는 PISA 2000과 마찬가지로 PISA 2003 과학 소양 성취도

에서도 체 2 라는 성별 성취도 격차를 드러내었다. 체 과학 성취도 평균에


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서 우리나라보다 높은 수를 기록한 핀란드(여학생이 6 더 높음), 일본(남학

생이 4 더 높음), 홍콩(여학생이 3 더 높음)의 경우에는 남녀 성별 차이가

매우 작거나, 오히려 여학생의 평균이 남학생보다 더 높게 나타났음을 고려할

때, 무려 18 에 달하는 우리나라의 남녀 평균 차이는 주목할 만하다. 따라서 다

른 나라들의 사례를 바탕으로 하여 우리나라 과학 교육에서 성별 성취도 격차를

일 수 있는 방안을 마련해야 할 것이다.

2 ) 과 학 교 육 정 책 을 한 제 언

PISA 2003 과학 역 성취도 분석 결과가 우리나라 교육 정책에 주는 시사

을 제언의 형태로 제시하면 다음과 같다.

첫째, 과학 소양 성취도가 아주 뛰어난 학생들뿐만 아니라 부진한 학생들을

포함하여 다양한 능력을 지닌 학생들을 모두 만족시킬 수 있는 교육 로그램의

개발이 요구된다.

둘째, 과학의 경우 성취도 차이는 학생들 간에 나타날 뿐만 아니라 과학 내용

역 사이에서도 발견된다. 이러한 내용 역별 성취도 차이는 교육과정에서 강

조하는 부분이나 내용 역별로 교육과정이 얼마나 효과 으로 실행되는지와

련된 것이다. 따라서 우리나라의 경우에도 교육과정 교육정책에 한 의사결

정을 내릴 때 우리나라의 상황과 우선 요소를 고려할 뿐만 아니라 다른 OECD

국가들이 무엇을 요하게 생각하는지를 악하여 이를 반 할 필요가 있다.

셋째, 과학 소양 성취도에서 학생들의 성별 차이를 좁힐 수 있는 정책이나

노력이 요구된다. 학교 교육에서 학생들의 과학 성취도, 과학 학습에 한 동기

부여, 과학에 한 태도 등은 학생들의 향후 교육 , 직업 의사 결정이나 진로

에 요한 향을 미친다. 이는 개인 차원의 직업이나 보수 수 에 향을 미칠

뿐만 아니라 넓게는 국가의 인 자원 개발 활용의 효율성에도 향을 미치

게 된다. 학교 교육을 통해 양성된 견실한 지식 , 기능 기반은 미래의 개인과

사회의 성공을 하여 필수 이다. 일부 국가의 경우에는 직 인 교육 정책

노력이나 여학생 선호 인 사회 상황을 조성함으로써 여학생도 혜택을 받을

수 있는 학습 환경을 제공하고 있다. PISA 참가국에서 나타나는 폭 넓은 성별

성취도 차이를 고려할 때, 이러한 성별 성취도 차이가 단지 남학생과 여학생이라

는 생득 특성에서 비롯된 불가피한 결과가 아니라는 것을 알 수 있다. 즉, 효

과 인 정책이나 교육 실천을 통해 성취도, 학습 흥미도, 학습 유형 등에서 나

타나는 남녀 학생의 성별 격차를 극복할 수 있음을 확인할 수 있다.


- 287 -

라 . 학 습 심 리 배 경 과 수 학 성취 도

PISA 2003 결과는 학생들이 높은 학습 동기를 가지고 있고, 학습에 하여 불

안감을 가지고 있지 않으며, 자신의 능력을 믿을 때 다양한 학습 략을 사용하

여 질 높은 학습을 하는 경향이 있음을 보여 다. 다시 말하면 학습자는 과제에

강한 흥미를 가졌거나 성취도를 높이는 데 있어서 상당한 이익이 있다고 단될

때 학습을 해 노력하는 경향이 있음을 보여 다. 이러한 결과로부터 몇 가지

제언을 하면 다음과 같다.

첫째, 수학에 한 흥미와 도구 동기를 높이기 한 노력이 필요하다. PISA

2003 결과에 의하면 우리나라 학생들의 수학에 한 흥미와 도구 동기는 다른

나라에 비하여 매우 낮은 것으로 나타났다. 수학에 한 흥미 도구 동기는

수학 학업 성취도와 련이 있을 뿐만 아니라 미래의 직업 선택 학문 역

선택에도 향을 미치므로 이를 높이기 한 극 인 노력이 필요하다.

둘째, 학생들에게 자기 주도 인 학습 능력을 길러 주려는 노력이 필요하다.

우리나라 학생들은 높은 성취도에도 불구하고 수학에 한 자아 개념, 자아 효능

감이 낮았고, 수학에 한 불안감은 높았으며, 학습 략 한 많이 사용하지 않

는 것으로 나타났다. 수학에 한 자아 개념, 자아 효능감, 학습 략의 사용 정

도 등은 자기주도 학습 능력과 한 련이 있다. 는 이미 평생 학습 사

회로 들어섰으며, 더욱 많은 지식과 정보의 끊임없는 생산이 이루어질 미래 사회

를 살아가기 해서는 학교를 졸업한 후에도 스스로 끊임없이 공부하는 것이 필

요하다. 자기주도 학습 능력은 이러한 미래 사회를 살아가는 데 있어서 반드시

필요한 능력이라고 할 수 있다. 자기 주도 학습자가 되기 해서는 학습하는

방법을 배워야 한다. 효과 이고 자기 주도 인 학습자가 되는 과정에서 학생들

은 학습 결과뿐만 아니라 학습 과정 그 자체에 해서도 도움과 피드백을 필요

로 한다. 많은 학생들이 효과 이고 자기 주도 인 학습자가 되기 해서는 문

인 도움을 필요로 한다. 학습 목표 설정, 학습 략 선택, 학습 과정의 통제를

포함하는 자기 주도 학습 방법은 교육 환경과 교사에 의하여 강화될 수 있다.

셋째, 자신감과 동기 부여가 결핍되어 있고 자신의 학습 목표를 정하고 검하

고자 하는 의향이 없는 학생들을 한 학교 수 에서의 책이 필요하다. 학습

동기, 자아 련 신념, 학습에 한 불안감 등 학습과 련된 여러 가지 특성과

련하여 학교 내 학생간의 차이가 학교간 차이보다 큰 것으로 나타났다. 이 결

과는 각 학교 내에서 학생들의 학습 태도에 편차가 존재한다는 것을 보여주며,


- 288 -

이를 이기 한 학교 차원의 노력이 필요함을 시사한다.

넷째, 학습자 특성에 있어서의 남녀 학생의 차이를 이기 한 다각 인 노력

이 필요하다. PISA 2003 결과에 하면 여학생의 수학에 한 즐거움, 자아

련 신념 등이 남학생보다 낮았으며, 수학 수업에서 무기력함을 느끼고 스트 스

를 받는 정도는 여학생이 더 큰 것으로 나타났다. 이처럼 여학생들이 남학생들에

비하여 부정 인 학습자 특성을 가지고 있다는 것은 여학생들의 수학 성취도 향

상에 걸림돌이 될 뿐만 아니라 남녀 학생의 수학 성취도 차이를 유발하는 요인

이 되기도 할 것이다. 따라서 이러한 차이를 해소하려는 노력이 필요하다.

마 . 사 회 경 제 배 경 과 수 학 성취 도

학교에서 낮은 성취도를 보이는 것이 반드시 낮은 수 의 사회경제 배경을

가졌기 때문은 아니지만, PISA 2003 결과는 사회경제 배경이 성취도에 향을

미치는 강력한 요인임을 보여 다.

모든 나라에서 사회경제 지 와 성취도간에 정 인 계가 있는 것으로

나타났지만, 교육의 수월성과 형평성이 동시에 달성될 수 있다는 것을 보여 몇

몇 나라의 사례는 교육의 형평성을 실 하려고 노력하는 정책 련자들에게

요한 시사 을 다.

OECD에서는 교육의 형평성과 수월성을 추구하기 한 몇 가지 정책 략을

제시하고 있다(OECD, 2004). 이러한 정책은 각국의 사회경제 , 교육 상황을

고려하여 선택되어야 할 것이다. 마찬가지로 우리나라도 우리가 처한 상황을 고

려하여 이러한 정책들 에서 최선의 것을 선택해야 할 것이다.

• 성취도에 을 맞춘 정책 략: 특정 학생들에게 특별한 교육과정이나 교

수 자료를 제공하는 략이다. 를 들면 어떤 학교 체제는 학교에 입학할 때 실

패할 것으로 상되는 학생들을 하여 조기에 방 로그램을 제공할 수 있을

것이고, 어떤 학교 체제는 등학교 입학 후 몇 년 동안 정상 으로 학습을 하는

데 실패한 학생들을 상으로 사후 방이나 회복 로그램을 제공할 수 있을

것이다. 성취도에 을 맞춘 로그램은 재와 같이 높은 수 의 성취도를 보

이는 학생들에게 차별화된 교육과정을 제공한다.

• 사회경제 배경에 을 맞춘 정책 략: 낮은 수 의 사회경제 배경을

가진 학생들을 하여 그들을 한 특별한 교육과정이나 부가 인 교수 자료를


- 289 -

제공하는 략이다. 한 가지 로는 미국에서 낮은 사회경제 배경을 가진 학생

들을 하여 시행되고 있는 Head Start pre-school 로그램을 들 수 있다. 이

로그램의 특징은 학생의 인지 능력보다는 부모의 사회경제 배경에 기 하

여 상 학생을 선택한다는 것이다.

• 보상 정책 략: 이 략의 특징은 낮은 수 의 사회경제 배경을 가진 학

생들에게 경제 인 지원을 한다는 것이다. 이것은 상 학생들을 인지 능력에

의해서가 아니라 낮은 수 의 사회경제 배경을 가졌느냐 여부에 따라서 선정

하므로 사회경제 배경에 을 맞춘 정책 략의 한 부분으로 고려될 수 있

다. 그러나 차이 은 이 략은 상 학생들에게 특별한 교육과정이나 부가 인

교육 자료를 제공하는 것이 아니라 학생들의 경제 환경을 개선하는 데 강조

이 있다는 것이다.

• 보편 인 정책 략: 이 략은 모든 학교 체제에 동일하게 용할 수 있는

교육 개 을 통하여 모든 학생의 성취도를 높이려는 데 강조 이 있다. 일반 으

로 이 략은 교육과정을 개선하고 교수 기술을 신장시키며, 학교와 교실의 학습

환경을 개선하는 데 목 이 있다. 보편 인 정책 략은 학교의 구조 형태를

바꾸어 학생의 학습 환경을 개선하는데 을 맞춘다. 한, 여러 가지 방법으

로 학부모의 학교 참여를 증가시키려고 노력한다. 그러나 가장 큰 강조는 교수

방법의 개선에 있다. 교사는 규칙 으로 교수 방법, 평가, 학 운 등과 련된

연수 로그램에 참여하게 된다. OECD 국가에서 가장 많이 사용되고 있는 보편

인 정책 략은 학생의 성취도 평가를 통하여 학교의 책무성을 증가시키는 것

이다. 이러한 략의 변에는 학교의 책무성 증가는 학교와 학 의 학습 환경을

개선할 것이고 질 좋은 교수를 제공하도록 학교 행정가와 교사의 동기를 유발할

것이라는 신념이 자리하고 있다.

• 포함 정책 략: 이 략은 학교에서 소외된 학생들을 학교의 주류에 포함

시키려고 노력하는 정책을 의미한다. 이 략은 장애 학생을 일반 교실에 같이

포함시키는 것에 주력한다.

바 . 학 교 배 경 과 수 학 성취 도

OECD 국가의 평균 경향과 비교하여, 우리나라는 상 으로 사회경제 배

경의 향이 낮고, 학교의 분 기, 학교정책 운 등의 학교 교육 효과가 높은


- 290 -

정 특성을 나타내는 나라라고 할 수 있다. 그러나 학교 특성과 사회경제

배경의 상호작용 효과 한 국제 평균보다 높은 것으로 나타난 결과에 주목하여,

이에 한 학술 , 정책 연구가 필요하다. 사회경제 지 가 높은 학생들이

다니는 학교가 보다 정 인 학교 분 기를 만들거나 학교 정책을 보다 효율

으로 활용하는 경향이 있다면, 우리나라의 사회경제 배경 요인의 향은 보다

크다고 할 수 있으며, 이러한 학교 특성과 사회경제 배경의 상호작용은 우리나

라 학교 간 차이를 설명하는 데 요한 요인으로 이해될 수 있다.

PISA 2003에 참여한 모든 국가들의 요한 과제 하나는 지속 으로 다양

해져 가는 학생들간의 성취도 차이를 좁히는 것이다. OECD 국가들은 유 제

도, 인문/실업계 학교, 학교에 학생 선발권 부여, 능력별 수업 등과 같은 다양한

교육 정책을 시행하고 있다. 이러한 국가 교육 정책과 학생 수학 성취도의 계

에 한 최종 이고 확정 인 결과를 PISA 2003 결과에서 확인할 수는 없다. 그

러나 학생들의 능력을 극 으로 반 하는 교육 정책(유 제도 활용, 능력별

수업, 개별 학교의 학생 선발 등)을 실시하는 나라의 수학 성취도가 통계 으로

유의미하지 않은 수 에서 그 지 않은 나라보다 낮게 나타났다. 한 동질 학

생 집단 구성을 해 세분화된 학생 선발을 허용하는 교육 체제는 보다 큰 학교

간 차이를 보일 뿐 아니라, 사회경제 수 이 낮은 학생과 높은 학생 간의 차이

를 더욱 강화시키는 것으로 분석되었다. 이러한 PISA 2003의 국제 비교 결과는

학생의 다양성을 반 하는 교육 정책의 정성을 주장하는 , 즉 ‘동질 인

학생들로 구성된 집단을 상으로 한 수업이 이질 학생들로 구성된 집단에

한 수업보다 효과 이다.’라는 에 배치되는 것으로, 우리나라의 학교 체제

정책에 한 재의 논의에 시사하는 바가 크다고 단된다.

참 고 문 헌

- 291 -

참 고 문 헌

교육인 자원부(2002). 교육통계연보.

나귀수, 한경혜, 황혜정(2001). 2001년 국가수 학업성취도 평가 연구 -수학-. 한국교육과

정평가원.

노국향․진경애․김왕규․신동희․박경미․민선 (1999). OECD 학업성취도 국제비교 연

구: 읽기․수학․과학 역을 심으로. 연구보고 RRE 99-8. 한국교육과정평가원.

노국향․최승 ․신동희․이소 (2000). 2000년 OECD 학업성취도 국제비교 연구. 연구보

고 RRE 2000-8-1. 한국교육과정평가원.

노국향․최미숙․최승 ․박경미․신동희(2001). PISA 2000 평가 결과 분석 연구. 연구보

고 RRE 2001-9-1. 한국교육과정평가원.

최승 , 노국향, 박경미(2001). PISA 2000 수학 평가 결과 분석 연구. 연구보고 RRE

2001-9-3. 한국교육과정평가원.

박정, 홍미 , 나귀수, 김성숙(2001). TIMSS-R 국제성취 수 에 따른 우리나라 학생들의

수학․과학 성취도. 한국교육과정평가원.

박정․채선희․김명숙․최석진(2002). 우리나라 학생들의 국제 학력수 은 어떠한가. 홍

보자료 PIM 2002-6. 한국교육과정평가원.

소경희․이화진(2001). 지식기반사회에서의 학교 교육과정 구성을 한 기 연구(Ⅱ). 연구

보고 RRC 2001-12. 한국교육과정평가원.

우정호(1998). 학교수학의 교육 기 . 서울 학교출 부.

이 주, 조 미, 도종훈, 나귀수(2003). 2002년 국가수 교육성취도 평가 연구(Ⅱ) -수학-.

한국교육과정평가원.

이미경, 곽 순, 민경석, 채선희, 최성연, 최석진(2004). PISA 2000 학업성취도 국제비교 평

가의 결과: 학생의 학습 방법과 학교 생활 참여도. 연구자료 ORM 2004-25-2. 한

국교육과정평가원.

채선희․김왕규․나귀수․곽 순․최성연(2002). 2002년도 OECD 학업성취도 국제 비교 연

구 비검사 시행보고서. 연구보고 RRE 2002-4. 한국교육과정평가원.

채선희․나귀수․곽 순․윤 채․최성연(2003). 2003년도 OECD 학업성취도 국제 비교 연

구. 연구보고 RRE 2003-2-2. 한국교육과정평가원.

최미숙․노국향(2001). PISA 2000 읽기 평가 결과 분석 연구. 연구보고 RRE 2001-9-2. 한

국교육과정평가원.

최승 ․노국향․박경미(2001). PISA 2000 수학 평가 결과 분석 연구. 연구보고 RRE

2001-9-3. 한국교육과정평가원.

한국교육과정평가원(2002). 2003학년도 학수학능력시험 국 고등학교 번호일람. 행정자


- 292 -

료 AM 2002-1. 한국교육과정평가원.

Baxter, G. P., & Glaser, R.(1997). An approach to analyzing the cognitive complexity of

science performance assessment(Technical Report 452). Los Angeles, AC: National

Center for Research on Evaluation, Standards, and Student Testing(CRESST).

Bransford, J. Dl, Brown, A. L., & Cocking, R. R.(Eds.)(1999). How people learn: Brain,

Min, Experience, and School. Washing, DC: National Academy Press.

Bryk, A. and Raudenbush, S. W. (1992). Hierachical Linear Models: Applications and Data

Analysis Methods. CA: Sage.

Datcher, L. (1982), “Effects of Community and Family Background on Achievement”,

Review of Economics and Statistics, Vol. 64, No. 1, The MIT Press,

Cambridge, M.A., pp. 32-41.

Finn, J. (1989), “Withdrawing from school”, Review of Educational Research, Vol. 59,

No. 2, American Educational Research Association , Washington, D.C., pp.

117-142.

Finn, J. and D.A. Rock (1997), “Academic success among students at risk for school

failure”, Journal of Applied Psychology, Vol. 82, No. 2, American Psychological

Association, Washington, D.C., pp. 221-234.

Freudenthal, H.(1983). Didactical phenomenology of mathematical structure. Dordrecht, The

Netherland: D. Reidel Publishing Company.

Ganzeboom, H.B.G., P.M. De Graaf and D.J. Treiman (1992), “A standard international

socio-economic index of occupational status”, Social Science Research, Vol. 21,

Issue 1, Elsevier Ltd., pp. 1-56.

Hart, B. and T.R. Risely (1995), Meaningful Differences in the Everyday Experience of

Young American Children, Brookes, Baltimore, M.D.

Jenkins, P. H. (1995), “School delinquency and school commitment”, Sociology of

Education, Vol. 68, American Sociological Association, Washington, D.C., pp.

221-239.

Johnson, M. K., R. Crosnoe and G.H. Elder (2001), “Students’ attachment and academic

engagement: The role of race and ethnicity”, Sociology of Education, Vol. 74,

American Sociological Association, Washington, D.C., pp.318-340.

Mayer, R. E., & Wittrock, M.C.(1996). Problem-solving transfer. In D.C. Berliner & R.C.

Clafee(Eds.). Handbook of educational psychology (pp. 45-61). New York, NY:

Macmillan.

OECD(1999). Measuring Student Knowledge and Skills: A New Framework for

Assessment.

OECD(2000). Measuring Student Knowledge and Skills: The PISA Assessment of

Reading, Mathematical and Scientific Literacy.

참 고 문 헌

- 293 -

OECD(2001). Knowledge and Skills for Life: First Results from PISA 2000.

OECD(2001). Draft Framework for the Pisa 2003 Mathematics Assessment.

OECD(2002). Manual for the PISA 2000 Database.

OECD(2002). PISA 2000 Technical report.

OECD(2002). Reading for Change: Performance and Engagement Across Countries.

OECD(2002). Sample Tasks from the PISA 2000 Assessment.

OECD(2003). Education at a Glance: OECD Indicators.

OECD(2003). KeyQuest Version 3 Manual.

OECD(2003). Learners for Life: Student Approaches to Learning.

OECD(2003). Literacy Skills for the World of Tomorrow - Further results from PISA

2000.

OECD(2003). National Adaptation to the PISA 2003 Context Questionnaires.

OECD(2003). PISA 2003 Main Study National Project Manager's manual.

OECD(2003). PISA 2003 Frameworks final.

OECD(2003). PISA 2003 Main Study School Coordinator's manual.

OECD(2003). PISA 2003 Main Study Test Administrator's manual.

OECD(2003). PISA 2003 Main Study Data entry manual.

OECD(2003). School Sampling Preparation manual version one.

OECD(2004). Learning for Tomorrow's World - First Results from PISA2003.

OECD(2004a), Education at a Glance, OECD, Paris.

Offord, D.R. and K. Bennett (1994), “Conduct disorder: Long-term outcomes and

intervention effectiveness”, Journal of the American Academy of Child &

Adolescent Psychiatry, Vol. 33, Issue 8, Lippincott Williams & Wilkins,

Baltimore, M.D., pp. 1069-1078.

Skemp, R. R.(1987). The Psychology of Learning Mathematics. 황우형 역(2000).

수학학습 심리학. 서울 : 사이언스북스.

Voelkl, K.E. (1995), “School warmth, student participation, and achievement”, Journal of

Experimental Education, Vol. 63, No. 2, HELDREF Publications, Washington,

D.C., pp.127-138.

Vosniadou, S., & Ortony, A.(1989). Similarity and analogical reasoning. New York:

Cambridge University Press.

Willms, J. D. (2002), Vulnerable Children: Findings from Canada’s National Longitudinal

Survey of Children and Youth, University of Alberta Press, Edmonton.


- 294 -

A B S T R A C T

The Results from PISA 2003

Mee-kyeong Lee

Young-sun Kwak

Kyung-seok Min

Sun-hee Chae

Sung-youn Choi

Mee-sook Choi

Gwi-soo Na

PISA(Programme for International Student Assessment), organized by

OECD(Organization for Economic Co-operation and Development), is aimed at

producing reliable and internationally comparable indicators of 15-year old

students' literacy in reading, mathematics, and science. It involves more than

40 counties in the world. PISA, as an international comparison study,

provides a broad context in which countries can interpret their performance

with reference to international standards, and motivate educational reform and

school improvement.

PISA is being implemented on a 3-year cycle and the second survey was

conducted in 2003(PISA 2003 afterward). The main results about Korean

students' performance from PISA 2003 are followed.

First, Korea was ranked third, second, fourth, and first, in mathematics,

reading, science and problem solving area, respectively. Again, Korea was

ABSTRACT

- 295 -

located much higher than OECD average like PISA 2000. Korean students'

outstanding performance in reading and problem solving area is very

impressive in sprit of various debates about Korea educational system. They

maintained third in mathematics and ranking of science went down to fourth

from first of PISA 2000.

Second, achievement variations among Korean students, differences

between upper 5% students and lower 5% students, were smaller than OECD

average. In addition, average score of lower 5% Korean students is located at

about low middle level of OECD average. These facts indicate not only

Korean students did well on average but also low achieving students were

not so bad from the international standard.

Third, in Korea, the proportion of high achieving students was higher

compared with other OECD counties. In terms of proportions of the highest

level students, Korea took third and seventh places in mathematics and

reading area, respectively. In science, the mean score of high 5% students

was 695, ranked second, following Finland, mean score of 715. It means that

Korea education succeeds not only in providing equal educational opportunities

(equity) but also in supporting high achieving students (excellency).

Fourth, Korean students' attitude toward and self-related in mathematics

were lower than OECD average. In detail, Korean students' interest, self

concept and efficacy in mathematics were lower than other OECD countries

and their anxiety in mathematics was very high. Even though it can not be

directly interpreted due to the nature of measuring procedures, self report, it

is not desirable for Korean students to less enjoy and to less beliefs in

mathematics. So it might be needed to develop instructional methods to

improve students' interest and self-related beliefs.

Fifth, gender differences in Korea have multiple aspects according to

assessment areas. In reading, the differences between male and female

performances were smaller than OECD average. Gender difference, however,


- 296 -

was very high in mathematics and science area, ranked first in mathematics

and second in science. It shows that although lots of efforts have been done

to reduce gender differences, it still remains big in Korea. So further efforts

are needed to find the reason and remedy of gender gap.

Sixth, from the relation between students' socio-economic background

and performance, the situation in Korea is similar to that of other OECD

countries. Although the magnitude of effect of socio-economic background

was not bigger than that of OECD average, continuing efforts should be

exercised to achieve more desirable education in terms of balanced educational

opportunity.

Seventh, Korean schools were good with respect to school administration

and school resource. Also principals in Korea reported that they did not have

much problems in teacher and student-related factors. However, teacher

morale, teacher support, and student morale were evaluated very low

compared with other OECD countries.

The results of PISA 2003 include a lot of useful information on Korea

and other OECD countries. The seven points above are small parts of them.

So more intensive analyses such as school effects, student attitude,

characteristics of each performance level, comparison with PISA2000 etc.,

have to be followed to derive further meaningful and practical implications.

- 297 -

부 록

[부록1] PISA 2006 비검사를 한 국내 개발 문항 ····························· 299

[부록2] 어머니의 최종학력 수 에 따른 수학, 읽기, 과학 성취도 수

·················································································································· 301

[부록3] 아버지의 최종학력 수 에 따른 수학, 읽기, 과학 성취도 수

·················································································································· 303

[부록4] 학생 설문지 ························································································· 305

[부록5] 학교장 설문지 ····················································································· 319

[부록1] PISA 2006 예비검사를 위한 국내 개발 문항

- 299 -

문 항

문 제 상 황 과학적 능력 과학적 지식 과학에 대한 지식 정서적 태도

건강자연 현상

환경위험 물질

과학과 기술의 신영역

과학적

문제 인식

과학적 현상의 묘사, 설명, 예상

의사결정을 위한 과학적 증거 제시

물리화학계

생물계

지구 우주계

과학과 기술의 본성

과학적

탐구

과학적

설명

사회에서의

과학과 기술

과학에

대한 흥미

과학적 탐구에 대한 가치

자원과 환경에 대한 책임

이글루

1 √ √ √

2 √ √ √

3 √ √ √

4 √ √ √ √

5 √ √ √ √

풍력 에너지

1 √ √ √

2 √ √ √ √ √

3 √ √ √ √ √

4 √ √ √

5 √ √ √

양 초

1 √ √ √ √

2 √ √ √ √

3 √ √ √ √

4 √ √ √ √

5 √ √ √

스쿠버 다이빙

1 √ √ √ √

2 √ √ √ √

3 √ √ √

촉매 변환기

1 √ √ √ √

2 √ √ √ √

3 √ √ √ √

4 √ √ √ √

5 √ √ √

공기의 이용

1 √ √ √ √

2 √ √ √ √

3 √ √ √ √

4 √ √ √ √

개구리 발생

1 √ √ √

2 √ √ √

3 √ √ √

배아줄기세포(1)

1 √ √ √

2 √ √ √

[부록1] PISA 2006 비검사를 한 국내 개발 문항


- 300 -

문 항

문 제 상 황 과학적 능력 과학적 지식 과학에 대한 지식 정서적 태도

건강자연 현상

환경위험 물질

과학과 기술의 신영역

과학적

문제 인식

과학적 현상의 묘사, 설명, 예상

의사결정을 위한 과학적 증거 제시

물리화학계

생물계

지구 우주계

과학과 기술의 본성

과학적

탐구

과학적

설명

사회에서의

과학과 기술

과학에

대한 흥미

과학적 탐구에 대한 가치

자원과 환경에 대한 책임

3 √ √ √

4 √ √ √

5 √ √ √

6 √ √ √

고양이 공수

1 √ √

2 √ √

3 √ √ √

4 √ √

배아줄기세포(2)

1 √ √

2 √ √

3 √ √ √

4 √ √

새로운 행성 '세드나'

1 √ √ √ √ √

2 √ √ √ √ √

3 √ √ √ √ √

4 √ √ √ √ √

무덤의 역사

1 √ √ √ √ √

2 √ √ √ √ √

3 √ √ √ √ √

4 √ √ √ √ √

공 룡

1 √ √ √ √

2 √ √ √ √

3 √ √ √ √

화 성

1 √ √ √ √

2 √ √ √ √

3 √ √ √ √

바다의 염분

1 √ √ √ √

2 √ √ √ √

3 √ √ √ √

[부록

2]

어머

니의

최종

학력

수준

에 따

른 수

학,

읽기

, 과

학 성

취도

점수

- 30

1 -

국가

명

초등

학교

또는

중등

학교

졸업

고등

학교

졸업

(일

반계

, 실

업계

)대

학 졸

업 이

상 (

전문

대,

4년

제,

대학

원)

학생

비율

(표준

오차

)

성취

도

학생

비율

(표준

오차

)

성취

도

학생

비율

(표준

오차

)

성취

도

수학

읽기

과학

수학

읽기

과학

수학

읽기

과학

평균

(표준

오차

)평

균(표

준오

차)

평균

(표준

오차

)평

균(표

준오

차)

평균

(표준

오차

)평

균(표

준오

차)

평균

(표준

오차

)평

균(표

준오

차)

평균

(표준

오차

)

호주

25.4

(0.5

)507

(3.2

)510

(2.9

)506

(3.0

)34.7

(0.7

)518

(2.7

)515

(2.8

)517

(2.5

)40.0

(0.8

)547

(2.8

)551

(2.9

)550

(2.9

)

오스

트리

아14.8

(0.9

)470

(4.9

)441

(5.7

)440

(5.3

)63.4

(0.9

)512

(2.9

)498

(3.3

)498

(3.0

)21.8

(0.9

)523

(5.8

)520

(5.6

)516

(5.7

)

벨기

에16.3

(0.6

)496

(4.1

)476

(4.8

)472

(4.6

)37.1

(0.7

)532

(2.4

)512

(2.8

)512

(2.7

)46.6

(0.8

)563

(2.6

)539

(2.8

)541

(2.7

)

캐나

다8.5

(0.3

)504

(3.0

)503

(3.3

)487

(3.4

)40.2

(0.6

)529

(1.9

)526

(2.0

)514

(2.1

)51.3

(0.7

)550

(2.1

)543

(2.0

)538

(2.3

)

체코

5.1

(0.3

)468

(8.6

)446

(8.0

)478

(10.0

)77.6

(0.9

)516

(2.9

)492

(2.6

)522

(2.8

)17.3

(0.8

)571

(5.2

)534

(4.7

)576

(5.0

)

덴마

크18.0

(1.0

)476

(4.2

)457

(4.4

)436

(4.8

)32.0

(0.8

)512

(3.4

)488

(3.5

)471

(4.1

)50.0

(1.1

)537

(3.1

)515

(2.8

)500

(3.2

)

핀란

드16.5

(0.6

)520

(3.1

)523

(2.8

)527

(3.3

)25.8

(0.6

)538

(3.1

)536

(2.5

)541

(3.0

)57.6

(0.8

)555

(2.1

)555

(1.9

)559

(2.2

)

프랑

스28.7

(1.0

)483

(4.6

)467

(5.2

)476

(6.1

)43.5

(0.9

)521

(2.3

)510

(2.4

)524

(3.0

)27.8

(1.0

)538

(3.4

)522

(3.8

)545

(4.2

)

독일

23.4

(1.0

)460

(4.6

)447

(5.0

)450

(4.9

)53.8

(1.1

)527

(3.1

)520

(3.1

)528

(3.2

)22.8

(0.8

)548

(5.0

)539

(4.9

)558

(5.3

)

그리

스33.0

(1.6

)415

(3.8

)448

(4.2

)453

(3.7

)40.1

(0.8

)452

(3.4

)480

(4.3

)487

(4.4

)26.9

(1.4

)473

(6.0

)494

(6.3

)510

(5.3

)

헝가

리15.5

(0.8

)428

(5.3

)428

(5.6

)448

(5.5

)58.9

(1.0

)485

(2.9

)479

(2.5

)500

(2.8

)25.6

(0.9

)542

(4.0

)525

(4.2

)550

(4.5

)

아이

슬란

드33.5

(0.8

)499

(2.7

)482

(2.9

)480

(2.8

)39.3

(0.8

)516

(2.1

)489

(2.6

)492

(2.4

)27.2

(0.7

)538

(3.1

)514

(3.4

)522

(3.4

)

아일

랜드

24.4

(1.3

)476

(3.5

)492

(3.8

)477

(4.2

)47.6

(1.1

)506

(2.5

)519

(2.8

)511

(2.7

)28.0

(1.1

)525

(3.6

)534

(3.8

)526

(3.8

)

이탈

리아

41.3

(0.9

)441

(3.9

)450

(4.2

)460

(4.5

)32.8

(0.6

)483

(3.3

)493

(3.2

)504

(3.3

)25.9

(0.8

)484

(4.0

)498

(3.8

)509

(4.1

)

일본

9.6

(0.7

)496

(9.6

)460

(10.4

)510

(9.3

)44.1

(0.9

)524

(4.2

)489

(4.5

)535

(4.5

)46.2

(0.9

)553

(5.0

)515

(4.3

)568

(4.9

)

한국

30.8

(1.0

)512

(3.8

)512

(4.0

)512

(4.4

)47.4

(1.0

)551

(2.9

)541

(2.7

)547

(3.3

)21.8

(1.3

)571

(7.5

)556

(5.9

)563

(7.6

)

룩셈

부르

크28.3

(0.7

)469

(2.7

)453

(3.2

)456

(3.5

)31.2

(0.9

)497

(2.9

)489

(3.3

)492

(3.4

)40.5

(0.9

)522

(2.4

)507

(2.6

)511

(2.7

)

멕시

코67.0

(1.7

)371

(3.2

)384

(3.6

)391

(2.9

)11.6

(0.8

)431

(5.8

)453

(7.3

)441

(5.1

)21.4

(1.1

)411

(5.4

)427

(5.7

)434

(5.4

)

네덜

란드

27.9

(1.0

)532

(5.1

)509

(4.5

)514

(5.7

)43.4

(1.0

)540

(3.0

)516

(2.9

)525

(3.4

)28.7

(1.0

)572

(4.2

)542

(3.9

)562

(4.5

)

뉴질

랜드

17.1

(0.6

)487

(4.2

)487

(4.2

)484

(4.6

)46.6

(0.7

)534

(2.9

)534

(3.0

)532

(3.3

)36.3

(0.7

)547

(3.1

)545

(3.7

)546

(3.3

)

노르

웨이

8.0

(0.6

)461

(5.4

)470

(6.9

)451

(6.3

)42.5

(0.9

)487

(2.7

)494

(3.6

)477

(3.1

)49.5

(1.0

)514

(2.9

)518

(3.3

)502

(3.6

)

폴란

드6.4

(0.5

)443

(6.3

)440

(8.2

)442

(8.0

)76.9

(0.7

)484

(2.6

)492

(2.8

)490

(2.9

)16.7

(0.7

)538

(4.0

)541

(4.3

)556

(4.9

)

[부록

2]

어머

니의

최종

학력

수에

따

른 수

학,

읽기

, 과

학 성

취도

수

PIS

A 2

003 결

과 분

석 연

구

- 30

2 -

국가

명

초등

학교

또는

중등

학교

졸업

고등

학교

졸업

(일

반계

, 실

업계

)대

학 졸

업 이

상 (

전문

대,

4년

제,

대학

원)

학생

비율

(표준

오차

)

성취

도

학생

비율

(표준

오차

)

성취

도

학생

비율

(표준

오차

)

성취

도

수학

읽기

과학

수학

읽기

과학

수학

읽기

과학

평균

(표준

오차

)평

균(표

준오

차)

평균

(표준

오차

)평

균(표

준오

차)

평균

(표준

오차

)평

균(표

준오

차)

평균

(표준

오차

)평

균(표

준오

차)

평균

(표준

오차

)

포르

투갈

62.8

(1.2

)453

(3.3

)468

(3.9

)455

(3.6

)15.6

(0.6

)492

(3.9

)504

(3.8

)491

(3.9

)21.7

(1.0

)494

(5.3

)495

(5.9

)495

(5.2

)

슬로

바키

아7.0

(0.8

)419

(9.7

)402

(10.3

)403

(16.9

)75.4

(0.9

)496

(2.8

)468

(2.7

)493

(2.9

)17.6

(0.7

)545

(4.2

)505

(4.1

)545

(4.4

)

스페

인46.2

(1.7

)471

(2.7

)470

(2.9

)470

(2.7

)27.5

(0.8

)489

(3.4

)487

(3.5

)492

(3.7

)26.3

(1.4

)514

(3.8

)504

(4.0

)522

(3.8

)

스웨

덴16.7

(0.8

)473

(4.7

)479

(4.8

)468

(5.4

)30.4

(0.8

)519

(3.2

)525

(3.0

)517

(3.3

)52.9

(1.0

)521

(2.9

)527

(2.9

)519

(3.3

)

스위

스34.2

(1.0

)491

(3.3

)463

(3.5

)469

(3.9

)44.4

(1.0

)550

(3.0

)523

(3.3

)540

(3.1

)21.4

(0.9

)547

(6.8

)519

(5.8

)538

(8.6

)

터키

76.7

(1.8

)404

(4.8

)425

(4.4

)417

(4.4

)14.0

(1.1

)477

(8.0

)490

(7.5

)482

(7.2

)9.3

(1.1

)512

(22.8

)509

(18.8

)513

(20.2

)

미국

8.9

(0.8

)430

(5.6

)439

(6.6

)439

(6.9

)52.6

(1.0

)478

(2.8

)494

(3.2

)487

(2.9

)38.5

(0.9

)507

(3.9

)515

(4.0

)514

(4.1

)

OEC

D 전

체24.5

(0.4

)436

(1.7

)440

(1.6

)444

(1.6

)44.0

(0.4

)500

(1.0

)500

(1.2

)506

(1.1

)31.5

(0.3

)522

(1.5

)517

(1.5

)530

(1.5

)

OEC

D 국

가별

평균

25.7

(0.2

)458

(1.1

)458

(1.0

)458

(1.0

)42.8

(0.2

)508

(0.6

)501

(0.6

)508

(0.6

)31.5

(0.2

)532

(0.8

)524

(0.8

)532

(0.8

)

비 O

EC

D 국

가

브라

질51.8

(1.5

)339

(4.6

)390

(4.3

)373

(3.9

)13.7

(0.8

)411

(6.9

)457

(6.7

)441

(6.3

)34.5

(1.2

)365

(6.9

)406

(6.0

)399

(5.8

)

홍콩

-중

국68.0

(1.3

)543

(4.3

)506

(3.5

)534

(4.1

)25.4

(1.1

)571

(6.0

)524

(4.6

)555

(5.7

)6.6

(0.5

)567

(10.2

)521

(8.3

)560

(8.7

)

인도

네시

아65.7

(1.4

)352

(3.1

)375

(2.9

)387

(2.7

)22.0

(1.1

)387

(5.8

)403

(4.6

)415

(4.7

)12.3

(0.7

)362

(9.0

)384

(8.2

)405

(7.5

)

라트

비아

2.7

(0.3

)c

cc

cc

c45.5

(1.8

)476

(4.3

)486

(4.0

)481

(4.4

)51.8

(1.9

)494

(4.4

)498

(4.7

)500

(4.7

)

리히

텐슈

타인

38.8

(2.7

)517

(8.6

)509

(7.4

)504

(9.0

)42.7

(2.9

)561

(7.2

)552

(6.7

)552

(6.9

)18.6

(1.8

)527

(15.1

)509

(16.4

)520

(17.0

)

마카

오-중

국72.9

(1.2

)525

(3.8

)495

(3.1

)519

(3.9

)22.0

(1.2

)537

(6.0

)508

(5.1

)540

(6.5

)5.0

(0.6

)525

(10.9

)486

(8.0

)545

(12.6

)

러시

아1.5

(0.2

)c

cc

cc

c65.1

(1.1

)457

(4.2

)432

(3.9

)478

(4.0

)33.4

(1.2

)494

(4.4

)467

(4.4

)516

(4.9

)

세르

비아

16.5

(0.9

)397

(4.0

)373

(4.0

)401

(4.3

)44.6

(1.0

)443

(3.9

)420

(3.7

)442

(3.7

)38.9

(1.2

)449

(4.6

)420

(4.6

)448

(4.6

)

태국

76.0

(1.0

)406

(2.8

)410

(2.5

)418

(2.3

)14.5

(0.6

)438

(4.6

)438

(4.7

)449

(4.5

)9.5

(0.6

)477

(7.6

)472

(6.7

)493

(6.7

)

튀니

지76.2

(1.4

)351

(2.1

)369

(2.6

)379

(2.3

)15.9

(0.9

)383

(5.6

)398

(6.4

)406

(5.3

)7.9

(0.8

)395

(10.9

)393

(11.9

)408

(11.2

)

우루

과이

46.6

(1.2

)396

(4.1

)408

(4.9

)413

(3.8

)13.0

(0.5

)439

(4.8

)446

(7.7

)453

(6.0

)40.5

(1.0

)449

(4.2

)463

(3.8

)467

(3.6

)

영국

14.2

(0.7

)481

(4.6

)481

(5.2

)484

(5.4

)54.1

(1.0

)504

(2.8

)504

(2.6

)516

(2.8

)31.8

(0.9

)539

(3.9

)537

(4.3

)554

(4.3

)

※c:

신뢰

하기

에는

너무

작은

값이

나,

국제

평균

산출

에는

포함

됨.

[부록

3]

아버

지의

최종

학력

수준

에 따

른 수

학,

읽기

, 과

학 성

취도

점수

- 30

3 -

국가

명

초등

학교

또는

중등

학교

졸업

고등

학교

졸업

(일

반계

, 실

업계

)대

학 졸

업 이

상 (

전문

대,

4년

제,

대학

원)

학생

비율

(표준

오차

)

성취

도

학생

비율

(표준

오차

)

성취

도

학생

비율

(표준

오차

)

성취

도

수학

읽기

과학

수학

읽기

과학

수학

읽기

과학

평균

(표준

오차

)평

균(표

준오

차)

평균

(표준

오차

)평

균(표

준오

차)

평균

(표준

오차

)평

균(표

준오

차)

평균

(표준

오차

)평

균(표

준오

차)

평균

(표준

오차

)

호주

23.8

(0.6

)505

(3.3

)511

(2.8

)504

(3.0

)34.4

(0.5

)516

(2.1

)515

(2.5

)517

(2.3

)41.8

(0.8

)551

(2.8

)553

(2.8

)554

(3.0

)

오스

트리

아10.9

(0.7

)471

(5.9

)447

(6.4

)455

(6.4

)50.8

(1.1

)511

(3.9

)497

(4.6

)494

(4.3

)38.3

(1.0

)517

(3.9

)507

(4.1

)506

(4.0

)

벨기

에14.9

(0.5

)502

(4.4

)484

(4.9

)482

(4.4

)38.7

(0.8

)536

(2.5

)515

(3.0

)514

(2.8

)46.4

(0.9

)565

(2.9

)540

(2.9

)543

(3.0

)

캐나

다11.9

(0.4

)511

(2.7

)505

(2.9

)491

(3.2

)39.1

(0.6

)529

(1.7

)527

(1.9

)517

(2.0

)49.0

(0.8

)552

(2.2

)546

(2.0

)541

(2.3

)

체코

3.3

(0.3

)465

(11.5

)446

(11.0

)474

(13.5

)76.5

(0.8

)513

(3.0

)489

(2.6

)519

(2.8

)20.2

(0.8

)575

(4.8

)539

(4.4

)581

(4.7

)

덴마

크18.6

(1.0

)486

(4.1

)465

(4.0

)446

(4.6

)43.2

(0.9

)508

(2.9

)487

(3.0

)468

(3.3

)38.2

(1.2

)549

(3.5

)524

(3.1

)514

(3.9

)

핀란

드21.9

(0.6

)525

(3.0

)523

(3.0

)530

(3.9

)27.1

(0.7

)538

(2.8

)535

(2.6

)541

(3.1

)51.0

(0.9

)560

(2.2

)560

(2.1

)563

(2.4

)

프랑

스28.8

(1.0

)489

(4.6

)475

(5.0

)483

(5.3

)40.5

(1.1

)520

(2.5

)508

(2.8

)521

(3.5

)30.7

(1.2

)539

(3.7

)521

(3.7

)549

(4.6

)

독일

19.2

(0.9

)454

(5.4

)441

(5.7

)444

(5.8

)44.5

(0.9

)520

(3.8

)515

(3.8

)520

(3.9

)36.3

(0.9

)549

(3.8

)537

(3.5

)555

(3.9

)

그리

스32.8

(1.5

)419

(3.8

)443

(4.2

)453

(4.0

)34.4

(0.9

)450

(3.7

)481

(4.8

)487

(4.2

)32.9

(1.6

)466

(5.8

)493

(5.4

)503

(5.3

)

헝가

리9.2

(0.6

)425

(6.5

)426

(7.0

)440

(6.6

)67.8

(1.0

)482

(2.8

)476

(2.5

)497

(2.7

)23.0

(1.0

)546

(4.8

)528

(4.5

)555

(5.1

)

아이

슬란

드20.1

(0.6

)497

(3.8

)481

(4.1

)481

(4.2

)50.3

(1.0

)514

(2.3

)491

(2.5

)490

(2.2

)29.6

(0.9

)534

(2.9

)506

(3.2

)518

(3.3

)

아일

랜드

31.4

(0.9

)482

(3.2

)495

(3.6

)480

(3.9

)40.4

(0.9

)507

(2.8

)522

(2.9

)509

(3.0

)28.3

(1.1

)531

(3.8

)539

(3.8

)536

(3.9

)

이탈

리아

40.9

(0.9

)442

(3.6

)449

(4.0

)459

(4.1

)33.6

(0.6

)485

(3.4

)493

(3.5

)505

(3.5

)25.5

(0.8

)482

(3.8

)499

(3.6

)511

(4.1

)

일본

16.4

(0.9

)492

(7.0

)454

(7.7

)509

(7.5

)37.3

(0.9

)524

(4.4

)492

(4.7

)537

(4.8

)46.3

(1.0

)558

(4.8

)520

(4.2

)571

(4.8

)

한국

23.6

(0.8

)506

(4.0

)507

(4.4

)504

(4.8

)40.7

(1.1

)541

(3.1

)533

(2.9

)538

(3.5

)35.7

(1.3

)572

(5.6

)557

(4.5

)565

(5.7

)

룩셈

부르

크21.3

(0.7

)461

(3.6

)441

(3.7

)445

(3.7

)35.0

(0.8

)499

(3.0

)490

(2.9

)490

(3.3

)43.6

(0.8

)523

(2.2

)510

(2.5

)516

(2.6

)

멕시

코61.7

(1.7

)366

(3.2

)380

(3.7

)389

(2.9

)12.5

(0.6

)426

(4.8

)440

(5.7

)437

(4.7

)25.8

(1.3

)415

(5.3

)431

(5.9

)434

(5.5

)

네덜

란드

24.4

(1.1

)524

(5.0

)504

(4.8

)508

(5.6

)35.7

(1.2

)541

(3.3

)518

(3.3

)525

(3.9

)40.0

(1.1

)570

(3.5

)539

(3.2

)556

(3.8

)

뉴질

랜드

18.1

(0.7

)495

(4.0

)497

(4.2

)490

(4.3

)52.5

(0.9

)529

(2.5

)530

(3.3

)528

(3.0

)29.4

(0.8

)562

(3.7

)556

(3.9

)561

(4.0

)

노르

웨이

9.5

(0.6

)473

(5.3

)481

(6.9

)462

(7.2

)41.7

(1.1

)490

(2.8

)491

(3.3

)474

(3.1

)48.8

(1.2

)513

(3.1

)521

(3.4

)507

(3.6

)

폴란

드8.5

(0.5

)454

(6.7

)459

(6.8

)458

(7.4

)76.9

(0.8

)485

(2.4

)491

(2.9

)490

(2.7

)14.5

(0.7

)540

(4.1

)547

(4.2

)561

(4.7

)

[부록

3]

아버

지의

최종

학력

수에

따

른 수

학,

읽기

, 과

학 성

취도

수

PIS

A 2

003 결

과 분

석 연

구

- 30

4 -

국가

명

초등

학교

또는

중등

학교

졸업

고등

학교

졸업

(일

반계

, 실

업계

)대

학 졸

업 이

상 (

전문

대,

4년

제,

대학

원)

학생

비율

(표준

오차

)

성취

도

학생

비율

(표준

오차

)

성취

도

학생

비율

(표준

오차

)

성취

도

수학

읽기

과학

수학

읽기

과학

수학

읽기

과학

평균

(표준

오차

)평

균(표

준오

차)

평균

(표준

오차

)평

균(표

준오

차)

평균

(표준

오차

)평

균(표

준오

차)

평균

(표준

오차

)평

균(표

준오

차)

평균

(표준

오차

)

포르

투갈

62.9

(1.3

)456

(3.1

)470

(3.7

)458

(3.5

)17.0

(0.8

)498

(3.5

)510

(4.5

)498

(4.1

)20.2

(1.0

)486

(6.6

)487

(7.3

)490

(6.0

)

슬로

바키

아5.1

(0.7

)426

(12.3

)406

(11.6

)410

(22.0

)74.4

(1.0

)490

(3.1

)463

(3.0

)488

(3.2

)20.5

(1.0

)553

(4.1

)516

(3.9

)550

(4.4

)

스페

인43.3

(1.5

)469

(2.9

)468

(3.1

)469

(3.1

)26.4

(0.8

)488

(3.0

)485

(3.4

)490

(3.5

)30.3

(1.4

)516

(3.0

)507

(3.5

)522

(3.7

)

스웨

덴23.9

(0.8

)491

(3.4

)496

(3.5

)484

(3.6

)30.8

(0.9

)520

(3.3

)527

(3.2

)519

(4.6

)45.3

(1.1

)522

(3.4

)526

(3.2

)520

(3.8

)

스위

스29.5

(1.0

)491

(3.6

)466

(3.6

)471

(3.9

)32.4

(0.8

)542

(2.9

)516

(3.3

)532

(3.0

)38.0

(1.0

)551

(4.7

)520

(4.6

)539

(5.6

)

터키

58.8

(2.1

)395

(4.2

)418

(4.3

)408

(4.0

)22.7

(1.0

)444

(6.9

)459

(6.6

)453

(5.9

)18.5

(1.6

)494

(15.2

)497

(12.4

)499

(13.3

)

미국

11.2

(0.7

)439

(4.7

)451

(5.3

)448

(5.4

)52.0

(1.1

)479

(2.7

)495

(3.2

)490

(3.0

)36.8

(1.1

)513

(3.7

)521

(3.8

)518

(4.0

)

OEC

D 전

체24.3

(0.4

)439

(1.6

)442

(1.6

)448

(1.5

)42.0

(0.4

)497

(1.1

)498

(1.3

)504

(1.2

)33.7

(0.3

)526

(1.3

)520

(1.3

)533

(1.4

)

OEC

D 국

가별

평균

24.4

(0.2

)460

(1.1

)461

(1.0

)461

(0.9

)42.0

(0.2

)505

(0.6

)499

(0.7

)504

(0.7

)33.6

(0.2

)534

(0.8

)525

(0.7

)534

(0.8

)

비 O

EC

D 국

가

브라

질m

mm

mm

mm

mm

mm

mm

mm

mm

mm

mm

mm

m

홍콩

-중

국64.5

(1.4

)542

(4.4

)505

(3.6

)533

(4.2

)25.4

(1.0

)569

(4.8

)523

(4.0

)554

(4.5

)10.1

(0.8

)575

(9.1

)529

(7.0

)567

(7.6

)

인도

네시

아55.9

(1.5

)350

(3.2

)372

(2.9

)386

(2.9

)28.0

(1.0

)378

(4.6

)397

(3.7

)407

(3.9

)16.1

(0.8

)371

(9.2

)393

(7.6

)411

(7.1

)

라트

비아

4.4

(0.5

)451

(7.4

)466

(9.4

)449

(10.3

)50.1

(1.9

)482

(4.0

)492

(4.0

)489

(4.3

)45.5

(2.0

)491

(4.8

)498

(4.8

)497

(4.9

)

리히

텐슈

타인

25.3

(2.3

)499

(11.0

)492

(9.8

)481

(12.8

)33.9

(2.8

)534

(8.5

)531

(8.6

)528

(9.8

)40.8

(2.5

)566

(7.5

)547

(7.8

)556

(8.2

)

마카

오-중

국69.7

(1.6

)523

(3.8

)494

(2.8

)520

(3.7

)24.7

(1.5

)541

(6.5

)508

(4.2

)534

(6.2

)5.6

(0.7

)522

(12.0

)492

(9.3

)537

(10.3

)

러시

아2.2

(0.2

)c

cc

cc

c68.4

(1.2

)459

(4.3

)431

(4.1

)480

(4.2

)29.4

(1.3

)500

(4.8

)475

(4.4

)522

(5.0

)

세르

비아

11.5

(0.7

)395

(4.5

)378

(4.6

)403

(4.1

)47.3

(0.9

)437

(3.6

)414

(3.8

)434

(3.7

)41.2

(1.1

)449

(4.7

)420

(4.3

)451

(4.4

)

태국

70.7

(1.1

)404

(2.8

)409

(2.4

)415

(2.4

)19.5

(0.7

)437

(4.9

)439

(4.4

)449

(4.6

)9.8

(0.7

)475

(8.2

)468

(8.1

)489

(7.5

)

튀니

지63.1

(1.4

)346

(2.2

)364

(2.8

)376

(2.4

)24.2

(0.9

)376

(4.1

)397

(4.7

)397

(4.0

)12.8

(0.8

)399

(8.6

)398

(8.4

)415

(8.5

)

우루

과이

48.3

(1.4

)405

(3.8

)412

(4.3

)418

(3.4

)13.0

(0.6

)441

(5.1

)451

(6.2

)454

(4.8

)38.8

(1.4

)445

(4.5

)464

(4.7

)465

(4.2

)

영국

19.1

(0.6

)488

(3.8

)488

(3.5

)493

(4.1

)51.0

(1.0

)506

(2.8

)506

(2.9

)518

(2.9

)29.9

(1.0

)547

(3.7

)543

(4.0

)562

(4.2

)

※m

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에는

포함

됨.

[부록4] 학생 설문지

- 305 -


A 영역: 여러분 자신에 대하여

Q1a 재 몇 학년입니까? ________ 학년

Q1b 다음 로그램들 어디에 속해 있습니까?

□ 일반계 고등학교

□ 실업계 고등학교

□ 계열 구분 없음 ( 학교)

Q2 생년월일은 언제입니까? 198 ___ 년 ___ 월 ___ 일

Q3 성별은?

□ 여자 □ 남자

B 영역: 여러분과 여러분의 가족에 대하여

Q4 주로 집에 여러분과 함께 살고 있는 사람은 구입니까?

(해당되는 것을 모두 체크하시오.)

□ 어머니

□ 여자 보호자 (계모, 양어머니 등)

□ 아버지

□ 남자 보호자 (계부, 양아버지 등)

□ 다른 사람들 ( : 남자 형제, 여자 형제, 사 , 할아버지, 할머니 등)

Q5 어머니는 재 어떤 종류의 직업을 가지고 계십니까?

□ 정규직

□ 보수를 받는 시간제 직업

□ 재 일하지 않지만 일자리를 찾는

□ 기타 ( 업 주부이거나, 퇴직 등)

Q6 아버지는 재 어떤 종류의 직업을 가지고 계십니까?

□ 정규직

□ 보수를 받는 시간제 직업

□ 재 일하지 않지만 일자리를 찾는


- 306 -

□ 기타 (가사를 돌보거나, 퇴직 등)

Q7 어머니의 직업은 무엇입니까?

어머니가 재 직업을 가지고 있지 않다면, 가장 최근의 직업을 쓰시오.

( : 교사, 간호사, 업 책임자 등)

직업명: __________________________________________________

Q8 어머니는 직장에서 어떤 일을 합니까? 어머니가 직장에서 구체 으로 어

떤 일을 하는지 는 했는지를 한 문장으로 쓰시오.

( : 고등 학생을 가르친다, 환자를 돌본다, 업 을 리한다 등)

__________________________________________________________

Q9 아버지의 직업은 무엇입니까?

아버지가 재 직업을 가지고 있지 않다면, 가장 최근의 직업을 쓰시오.

( : 교사, 학원 강사, 목수, 업 책임자 등)

직업명: __________________________________________________

Q10 아버지는 직장에서 어떤 일을 합니까? 아버지가 직장에서 구체 으로 어

떤 일을 하는지 는 했는지를 한 문장으로 쓰시오.

( : 고등 학생을 가르친다, 집을 짓는다, 업 을 리한다 등)

__________________________________________________________

Q11 어머니의 최종 학력은?

(해당되는 박스를 모두 체크하시오.)

□ 일반계 고등학교 졸업/ 문 , 교 , 학교 퇴

□ 실업계 고등학교 졸업/ 문 , 교 , 학교 퇴

□ 학교 졸업/고등학교 퇴

□ 등학교 졸업/ 학교 퇴

□ 해당되는 것 없음

Q12 다음 어머니가 가지고 있는 졸업장은?


□ 학 혹은 학원 졸업

□ 문 졸업

Q13 아버지의 최종 학력은?



- 307 -

□ 일반계 고등학교 졸업/ 문 , 교 , 학교 퇴

□ 실업계 고등학교 졸업/ 문 , 교 , 학교 퇴

□ 학교 졸업/고등학교 퇴

□ 등학교 졸업/ 학교 퇴

□ 해당되는 것 없음

Q14 다음 아버지가 가지고 있는 졸업장은?


□ 학 혹은 학원 졸업

□ 문 졸업

Q15a 학생 본인과 부모님이 태어난 나라는 어디입니까?

(각 항목에 해 답하시오)

․학생 본인: 한국□ 는 다른 나라□

․어머니: 한국□ 는 다른 나라□

․아버지: 한국□ 는 다른 나라□

Q15b 만약 다른 나라에서 태어났다면, 한국에는 몇 살 때 왔습니까? ____ 살

Q16 집에서 주로 사용하는 언어는 무엇입니까?

□ 한국어

□ 기타 언어들

Q17 집에 다음 시설이나 물건이 있습니까?


□ 공부용 책상

□ 나 혼자 사용하는 방

□ 조용히 공부할 수 있는 장소

□ 공부를 해 사용할 수 있는 컴퓨터

□ 교육용 소 트웨어

□ 인터넷 속망

□ 내 소유의 계산기

□ 고 ( : 셰익스피어 책들)

□ 시집들

□ 술 작품 ( : 그림)

□ 학교 공부에 도움이 되는 책들

□ 사


- 308 -

□ 식기 세척기

□ DVD

Q18 다음 시설이나 물건이 집에 몇 개나 있습니까?

(각 항목에 하여 해당 되는 박스 하나만 체크하시오.)

․휴 화기 (핸드폰) 없다□, 한 개□, 두 개□, 세 개 이상□

․텔 비 없다□, 한 개□, 두 개□, 세 개 이상□

․컴퓨터 없다□, 한 개□, 두 개□, 세 개 이상□

․자동차 없다□, 한 개□, 두 개□, 세 개 이상□

․욕실 없다□, 한 개□, 두 개□, 세 개 이상□

Q19 집에 책이 몇 권이나 있습니까?

(참고로 1m 넓이의 책꽂이 하나에는 약 40권 가량의 책을 꽂을 수 있습

니다. 잡지, 신문, 는 학교에서 출해온 책은 제외한다. )

□ 0-10 권

□ 11-25 권

□ 26-100 권

□ 101-200 권

□ 201-500 권

□ 500권 이상

C 영역: 여러분의 교육

Q20 유치원을 다녔습니까?

□ 아니오

□ , 1년 미만의 기간 동안 다녔다.

□ , 1년 이상 다녔다.

Q21 몇 살부터 등학교에 다니기 시작했습니까? ______ 살

Q22 한 학년을 되풀이 한 경험이 있습니까?


․ 등학교에서 없다□, 한 번□, 두 번 이상□

․ 학교에서 없다□, 한 번□, 두 번 이상□

․고등학교에서 없다□, 한 번□, 두 번 이상□


- 309 -

Q23 어느 수 까지 학업을 마칠 계획입니까?


□ 학교

□ 실업계 고등학교

□ 일반계 고등학교

□ 문

□ 학 혹은 학원

Q24 학교에서 배운 것들에 한 다음의 진술들에 하여 동의하는 정도를 표

시하시오.

(매우 그 다□, 그 다□, 그 지 않다□, 그 지 않다□ )

․학교는 내가 졸업할 때 성인으로서의 생활 비를 거의 해주지 못했다.

․학교는 시간 낭비 다

․학교는 내가 의사 결정을 할 수 있는 자신감을 주었다

․학교는 직업에서 유용한 것들을 나에게 가르쳐 주었다

D 영역: 여러분의 학교

Q25 학교에 다니고 있는 이유를 다음 항목들 에서 고르시오.


□ 이 학교는 이 지역에 살고 있는 학생들을 한 근거리 학교이다.

□ 지역 내의 다른 학교들보다 이 학교가 우수하다고 알려져서

□ 이 학교는 특별한 학습 로그램들을 제공한다

□ 이 학교가 특정한 종교 철학을 가지고 있어서.

□ 에, 가족들 의 군가가 이 학교를 다녔다.

□ 다른 이유들

Q26 다음은 학교 선생님에 한 진술입니다. 동의하는 정도를 표시하시오



․학생들은 부분의 교사들과 잘 지내는 편이다.

․ 부분의 교사들은 학생들이 잘 지내는지에 하여 심이 많은 편이다.

․ 부분의 교사들은 나의 주장에 하여 진심으로 귀를 기울인다.

․내가 추가로 도움을 필요로 할 때, 선생님들은 도와주실 것이다.

․ 부분의 교사들은 나를 공평하게 우한다.


- 310 -

Q27 다음은 학교 생활에 한 진술입니다. 동의하는 정도를 표시하시오.



․학교에서 나는 외톨이 같다는 느낌을 가진다.

․나는 학교에서 쉽게 친구를 사귄다.

․나는 학교에 해 소속감을 느낀다.

․학교에 있으면 어색한 느낌이 들고 내가 있을 자리가 아닌 것 같다.

․나는 다른 학생들 사이에 인기가 있다.

․학교에 있으면 외롭다.

Q28 지난 2주간 지각을 몇 번 했습니까?

□ 없다

□ 1회 내지 2회

□ 3회 내지 4회

□ 5회 이상

※다음 질문은 학생이 다른 종류의 숙제나 정규 수업 시간 외의 공부에 사용

하는 시간을 알아보기 위한 것입니다. 수학을 포함하여, 숙제나 공부에 사용하는

모든 시간을 포함시켜야 합니다.

Q29 매 주마다 다음 각 항목을 평균 몇 시간 정도 합니까?

(주말이나 일요일에 하는 시간도 포함시키시오.)

․선생님들이 내어 과제 주당_____ 시간

․학교에서의 보충 수업 주당_____ 시간

․학교에서의 심화 수업 주당_____ 시간

․과외 선생님과의 공부 주당_____ 시간

․학교 수업 이외의 수업 참여 주당_____ 시간

․다른 공부 주당_____ 시간

E 영역: 수학 공부

Q30 수학에 하여 학생 본인이 느끼는 기분에 한 다음의 진술문들에 하



․수학과 련된 것을 읽는 것을 좋아한다.


- 311 -

․수학을 열심히 하는 것은 내가 장래에 하고자 하는 일을 도울 수 있기

때문에 가치가 있다.

․수학 수업 시간이 기다려진다.

․나는 수학을 좋아하기 때문에 한다.

․수학을 배우는 것은 나의 경력 ( 망, 기회)을 향상시켜 주기 때문에 가

치가 있다.

․수학에서 배우는 것들에 하여 흥미가 있다.

․수학은 내가 나 에 공부하고 싶은 것들을 해 필요하므로 요한 과

목이다.

․내가 직업을 얻는데 도움이 되는 많은 것들을 수학에서 배울 수 있을

것이다.

Q31 다음 수학 과제를 해야만 한다는 것에 하여 얼마나 자신이 있습니까?


․한 장소에서 다른 장소까지 가는데 걸리는 시간을 악하기 하여 열

차 시간표를 활용하기

․30% 세일을 한 TV의 가격이 얼마나 싸지는 것인지 계산하기

․어떤 마루를 다 덮기 해 필요한 평방미터 짜리 타일의 개수 계산하기

․신문에 제시된 그래 이해하기

․3x+5= 17 에서 x를 구하는 것과 같은 방정식 풀기

․1:10,000 축도인 지도상에서 두 지 간의 실제 거리 찾기

․2(x+3)=(x+3)(x-3) 에서 x를 구하는 것과 같은 방정식 풀기

․어떤 차의 기름 소비 비율 계산하기

Q32 수학 공부에 한 다음 진술문들에 하여 어느 정도 동의합니까?


․나는 수학 수업이 어려울 것이라는 걱정을 종종 한다.

․나는 그냥 수학을 잘 하지 못한다.

․수학 숙제를 해야 할 때 나는 매우 긴장된다.

․나는 수학에서 좋은 성 을 얻는다.

․나는 수학 문제를 풀 때 매우 긴장한다.

․나는 수학을 빨리 배운다.

․나는 항상 수학이 내가 가장 잘하는 과목 의 하나라고 믿어왔다.

․나는 수학 문제를 풀 때, 무기력함을 느낀다.

․수학 수업 시간에 나는 가장 어려운 내용 까지도 이해한다.

․수학 과목에서 나쁜 성 을 받을까 걱정이 된다.


- 312 -

※다음 질문은 다른 수학 숙제나 정규의 학교 수학 수업 이외에 따로 수학을

공부하는데 보내는 시간을 알아보기 위한 것입니다.

Q33 매 주마다 다음 각 항목을 평균 몇 시간 정도 합니까?

주말이나 일요일에 하는 시간도 포함시키시오.

․수학 선생님이 내어 숙제 주당_____ 시간

․학교에서의 수학 보충 수업 주당_____ 시간

․학교에서의 수학 심화 수업 주당_____ 시간

․수학 과외 선생님과의 공부 주당_____ 시간

․학교 수업 이외의 수학 수업 참여 주당_____ 시간

․다른 수학 련 공부 ( : 수학 경시 회, 수학 클럽 활동)

주당_____ 시간

Q34 다양한 방법으로 수학을 공부할 수 있다. 다음의 진술문들에 하여 어

느 정도 동의합니까?


․수학 시험을 한 공부를 할 때, 나는 가장 요한 것부터 이해하려고

노력한다.

․수학 문제를 풀 때, 나는 종종 새로운 문제해결 방법을 생각해낸다.

․수학 공부를 할 때, 나는 내가 이미 학습한 내용을 기억하고 있는지를

검한다.

․수학 공부를 할 때, 나는 내가 아직도 제 로 이해하지 못한 개념이 무

엇인지를 악하려고 노력한다.

․내가 배워온 수학이 일상생활에서 어떻게 활용될 수 있을지를 생각한다.

․어떤 수학 문제는 무 자주 풀어 서, 잠을 자면서도 풀 수 있을 것만

같다.

․수학 공부를 할 때, 나는 가능한 한 외우려고 한다.

․나는 새로운 수학 개념을 내가 이미 알고 있는 것들과 련시켜서 이해

하려고 노력한다.

․어떤 수학 문제를 푸는 방법을 기억하기 하여, 나는 비슷한 문제들을

계속해서 반복한다.

․수학에서 내가 이해하지 못하는 것이 있을 때, 나는 항상 그 문제를 더

명확하게 해 추가 정보를 찾는다.

․나는 수학 문제를 풀 때, 그 문제에 한 해결책이 다른 흥미로운 문제

들에 어떻게 용될 수 있을지를 자주 생각한다.

․수학 공부를 할 때, 나는 내가 배워야 할 것이 무엇인지를 정확하게

악하고 시작한다.


- 313 -

․수학을 배우기 하여, 나는 풀이 차의 모든 단계를 기억하려고 노력

한다.

․수학을 배울 때, 나는 다른 과목들에서 배운 것들과 수학 내용을 련시

키려고 노력한다.

F 영역: 여러분의 수학 수업

다음 질문들은 여러분의 수학 수업에 대한 것입니다: ‘수업 시간’은 각 수업

이 지속되는 시간을 의미합니다. 어떤 수업은 두 시간을 묶어서 진행되기도 합니

다. 그러나, 여기서 의미하는 수업 시간은 학교에서의 하루 일과를 구분 짓는 시

간의 단위를 가리킵니다.

Q35a 한 ‘수업 시간’은 평균 몇 분입니까?

하나의 ‘수업 시간’의 길이 _________ 분

Q35b 지난 한 주 동안 학교에서 수학 ‘수업 시간’은 몇 시간이었습니까?

수학 수업 시간 수: _________ 수업 시간

Q35c 지난 한 주 동안 학생이 학교에서 수강한 총 수업 시간은 몇 시간이었습니

까? 체 수업 시간 수(수학 수업 시간을 포함하여): _________ 수업 시간

Q36 평균 몇 명의 학생이 수학 수업을 듣습니까?

________ 명

Q37 수학 수업에 한 다음의 진술문들에 하여 어느 정도 동의합니까?


․나는 우리 학 에서 수학을 가장 잘하는 학생이고 싶다.

․나는 소집단으로 다른 학생들과 함께 수학을 공부하는 것을 즐긴다.

․나는 수학 시험에서 다른 학생들보다 더 잘 하고 싶기 때문에 매우 열

심히 노력한다.

․수학 로젝트를 할 때, 나는 우리 소집단 내의 모든 학생들의 아이디어

를 결합하는 것이 좋다고 생각한다.

․나는 최고가 되기를 원하기 때문에, 수학을 정말 열심히 공부한다.

․나는 다른 학생들과 함께 공부할 때, 수학에서 최고의 성 을 얻는다.

․나는 학 내의 다른 학생들보다 수학을 더 잘하려고 항상 노력한다.


- 314 -

․나는 소집단 내의 다른 학생들이 수학을 잘 할 수 있도록 도와주는 것

이 즐겁다.

․나는 학 내의 다른 학생들과 함께 수학을 공부할 때, 가장 잘 배운다.

․나는 다른 학생들보다 더 잘 하려고 노력할 때, 수학에서 최고의 성 을

얻는다.

Q38 수학 수업 시간에 다음과 같은 일들이 얼마나 자주 발생합니까?

(매 수업에서□, 부분의 수업에서□, 일부 수업에서□, 없다□ )

․선생님은 모든 학생들의 공부에 심을 보인다.

․학생들은 선생님 말 을 제 로 듣지 않는다.

․선생님은 학생들이 필요로 할 때, 별도로 돕는다.

․학생들은 책과 다른 인쇄물을 가지고 공부한다.

․교사는 학생들의 공부를 돕는다.

․수업에서는 소란스러움이나 무질서가 없다.

․선생님은 학생들이 이해할 때까지 계속 가르친다.

․선생님은 학생들이 조용해질 때까지 오랫동안 기다려야 한다.

․학생들은 제 로 공부할 수가 없다.

․선생님은 학생들의 의견을 표 할 기회를 다.

․학생들은 수업이 시작된 후에도 한참 동안 공부를 시작하지 않는다.

G 영역: 여러분의 학력

다음 질문들은 여러분이 학교에서 경험하게 되는 다양한 측면들에 대한 것입

니다.

Q39 등학교에 다니는 동안 두 달 이상 연속 으로 학교를 결석한 경험이

있습니까?

□ 아니오, 없다.

□ , 단 한번

□ , 두 번 이상

Q40 학교에 다니는 동안 두 달 이상 연속 으로 학교를 결석한 경험이 있

습니까?

□ 아니오, 없다

□ , 단 한번


- 315 -

□ , 두 번 이상

Q41 등학교에 다니는 동안 학을 했습니까?

□ 아니오, 같은 학교에서 등학교를 곧 다녔습니다.

□ , 한 번 학을 했습니다,

□ , 두 번 이상 학을 했습니다.

Q42 학교에 다니는 동안 학을 했습니까?

□ 아니오, 같은 학교에서 학교를 곧 다녔습니다 .

□ , 한번 학을 했습니다.

□ , 두 번 이상 학을 했습니다.

Q43 1학년을 시작한 후에 계열을 바꾼 이 있습니까?

(인문계 는 일반계 → 실업계, 혹은 실업계 → 인문계)

□

□ 아니오

Q44 재 학생이 학교에서 참여하고 있는 수학 수업은 다음 어느 유형입

니까?

□ 심화반 (상 수 )

□ 기본반 ( 수 )

□ 보충반 (하 수 )

□ 수 별 이동 수업을 하지 않음

Q45 지난번 성 표에서 수학 성 은 무엇이었습니까?

(수, 우, 미, 양, 가 등의 평어를 으시오) ________

Q46 학생의 나이가 30살쯤 되었을 때, 어떤 직업을 가지고 있을 것으로 기

합니까?

직업 명을 으시오._____________________________


- 316 -

H 영역: 정보 통신 기술

다음 질문들은 정보 통신 기술(ICT)에 대한 것입니다.

다음은 컴퓨터에 대한 질문들입니다: 계산기나 일본 소니사의 플레이스테이션

(Sony PlayStation™)과 같은 게임기는 해당되지 않습니다.

Q47 다음 장소들에 학생이 사용할 수 있는 컴퓨터가 있습니까?

(각 항목에 하여 답하시오)

․집에 □ □ 아니오

․학교에 □ □ 아니오

․다른 곳에 □ □ 아니오

Q48 컴퓨터를 사용해 본 경험이 있습니까?

□

□ 아니오

어떤 장소에서든 컴퓨터를 사용하고 있다면, 계속하여 질문에 답하시오.

그렇지 않다면, 이곳에서 멈추시오.

Q49 얼마나 오랫동안 컴퓨터를 사용해왔습니까?

□ 1년 미만

□ 1년에서 3년 사이

□ 3년에서 5년 사이

□ 5년 이상

Q50 다음의 장소들에서 얼마나 자주 컴퓨터를 사용합니까?

(거의 매일□, 매주 여러번□, 한 달에 한번～일주일에 한번 □,

한 달에 한번 이하□ , 거의 사용 않음□)

․집에서

․학교에서

․다른 장소에서

Q51 다음 각 항목을 얼마나 자주 이용합니까?

(거의 매일□, 매주 여러번□, 한 달에 한번～일주일에 한번 □,

한 달에 한번 이하□ , 거의 사용 않음□)


- 317 -

․데이터 처리 로그램 (엑셀: Microsoft Excel®)

․게임 등의 소 트웨어를 다운로드 받기 하여 인터넷에 속

․컴퓨터 그림 그리기나 그래픽 로그램

․수학 학습 로그램 등과 같이 교육용 로그램

․학교 학습 자료의 학습을 돕기 한 컴퓨터

․음악을 다운 받기 하여 인터넷에 속

․ 로그램을 만들기 한 컴퓨터

․ 자 통신을 한 컴퓨터 ( : 이메일이나 채 방)

Q52 컴퓨터를 활용하여 다음의 각 과제를 얼마나 잘 해낼 수 있습니까?

(혼자서 매우 잘 할 수 있다□ 군가가 도와주면 할 수 있다□

무엇인지는 알지만, 할 은 모른다□ 무엇인지 모른다□)

․컴퓨터 게임 시작하기.

․컴퓨터 바이러스를 찾아내어 제거하기 한 로그램 사용하기

․ 일 열기

․문서 제작과 편집

․화면상의 문서에서 , 아래로 이동하기 (스크롤 하기)

․주소록을 만들기 하여 데이터베이스 활용하기

․ 로피 디스크로부터 일 복사하기

․컴퓨터 문서나 일 장하기

․컴퓨터 문서나 일 인쇄하기

․컴퓨터 문서나 일 삭제하기

․컴퓨터 상에서 일들은 한 장소에서 다른 장소로 이동하기

․인터넷에 속하기

․인터넷으로부터 일을 복사하거나 다운받기

․ 자 메일 (이메일) 메시지에 일 첨부하기

․컴퓨터 로그램 만들기 ( : 로고, 스칼, 베이직 등에서)

․그래 를 그리기 하여 스 드시트 활용하기

․발표 자료 만들기 ( : 워포인트 활용)

․컴퓨터 게임하기

․인터넷에서 음악 다운받기

․다 매체를 활용한 발표 자료 만들기(음악, 그림, 비디오 등을 포함)

․마우스를 활용하여 그림 그리기

․ 자메일 (이메일) 작성 보내기

․웹페이지 만들기


- 318 -

Q53 컴퓨터를 활용한 학생의 경험을 고려할 때: 다음의 각 진술에 하여 동

의하는 정도를 표시하시오.


․컴퓨터를 활용하는 것은 나에게 매우 요하다

․컴퓨터를 활용하여 작업을 하거나 노는 것은 정말 재미있다

․내가 컴퓨터를 활용하는 것은 매우 심이 많기 때문이다

․컴퓨터를 사용할 때, 나는 시간 가는 을 모른다.

Q54 학생에게 컴퓨터 사용 방법을 가장 많이 가르쳐 사람은 구입니까?

□ 학교

□ 내 친구들

□ 내 가족

□ 혼자서 독학

□ 다른 사람들

Q55 학생에게 인터넷 사용 방법을 가장 많이 가르쳐 사람은 구입니까?

□ 나는 인터넷을 어떻게 사용하는지 모른다.

□ 학교

□ 내 친구들

□ 내 가족

□ 혼자서 독학

□ 다른 사람들

[부록5] 학교장 설문지

- 319 -


Q1 다음 귀교가 치해 있는 지역사회를 가장 잘 설명한 것은 어느 것입

니까?

□ 인구 3,000명 미만의 작은 마을

□ 인구 3,000명 이상 15,000명 미만의 소도시

□ 인구 15,000명 이상 100,000명 미만의 도시

□ 인구 100,000명 이상 1,000,000명 미만의 도시

□ 인구 백만 명 이상의 도시

Q2 2003년 6월 재, 귀교의 체 학생 수는 몇 명입니까?

(각 항목에 해당되는 수치를 으시오. 없을 경우, 0을 으시오.)

․남학생 수: ______________

․여학생 수: ______________

Q3 귀교는 다음 어느 유형에 속합니까?

□ 국·공립학교 (공공 교육 기 이나, 정부 조직, 는 정부나 선정된

공공 단체가 지명한 리 기구에 의해 운 되는 학교)

□ 사립학교 (비정부 조직, 즉 를 들면 교회, 노동조합, 사업체,

는 다른 사설 조직에 의해 운 되는 학교)

Q4 귀교의 산(재원) 다음 항목이 차지하는 비용은 몇 ％ 입니까?

(각 항목의 비율을 ％로 표시하시오. 없을 경우 0으로 표기하시오.)

․정부 지원(지방 앙 재정 포함) ___________%

․학생의 등록 ___________%

․부 , 후원 , 유산, 헌납 ___________%

․기타 ___________%

합계 100%


- 320 -

Q5 귀교의 학년 구성은 어떻게 되어 있습니까?

(각 항목에 하여 해당 되는 박스를 체크하시오.)

․ 학교 1학년 □ □ 아니오



․고등학교 1학년 □ □ 아니오



․기타 □ □ 아니오

다음은 귀교의 만 15세 학생들이 선택할 수 있는 계열들의 목록입니다.

계열1: 일반계 고등학교 1학년

계열2: 실업계 고등학교 1학년

계열3: 계열 구분 없음 (중학교)

Q6 귀교에서는 각 계열별로:

(각 계열에 하여 각 별로 해당되는 수치를 어 넣으시오 )

․연간 수업 일수는 총 몇 주에 해당합니까?

계열1_____, 계열2_____, 계열3_____

․일주일의 수업시수는 총 몇 시간입니까?

( 심시간, 자율학습 시간, 방과 후 활동 시간 등을 포함하여)

계열1_____, 계열2_____, 계열3_____

․일주일 동안 총 수업시간 수는 몇 시간입니까?

( 심시간, 자율학습 시간, 방과 후 활동 시간 등은 제외하고)

계열1_____, 계열2_____, 계열3_____

Q7 다음 항목들의 부족이나 부 성이 귀교의 교육에 지장을 주는 정도는?

( 문제 없음□, 약간 문제있음□, 어느정도 문제있음□, 상당히 문제 있음□)

․ 한 자격을 갖춘 수학교사의 활용 가능성

․ 한 자격을 갖춘 과학교사의 활용 가능성

․ 한 자격을 갖춘 한국어 교사의 활용 가능성

․ 한 자격을 갖춘 외국어 교사의 활용 가능성

․경험 있는 교사들의 활용 가능성

․임시/ 체 교사의 활용 가능성


- 321 -

․지원 인력의 활용 가능성

․수업 교재 ( : 교과서)

․수업물품( : 종이, 연필)을 한 산

․학교 건물과 부지

․냉·난방 시설과 조명 체계

․수업 공간( : 교실)

․장애 학생들을 한 특수 기구들

․수업을 한 컴퓨터

․수업을 한 컴퓨터 소 트웨어

․수업을 한 계산기

․도서 자료들

․시청각 자원들

․과학 실험실 기구 자료들

Q8 귀교에서 보유하고 있는 컴퓨터는 몇 입니까?

(각 항목에 해 컴퓨터의 수를 표기하시오. 없을 경우 0을 으시오.)

․학교내 컴퓨터 총 수 _________

․만 15세 학생들이 사용할 수 있는 컴퓨터 _________

․교사 용 컴퓨터 _________

․행정 직원용 컴퓨터 _________

․인터넷이나 World Wide Web 속이 가능한 컴퓨터 _________

․랜 (LAN, Intranet)에 속 가능한 컴퓨터 _________

Q9 입학 사정 시, 귀교에서는 다음의 사항들을 어느 정도 고려하십니까?

(필수 고려사항□, 요한 고려사항□, 고려함□, 고려하지 않음□ )

․특정 지역에 거주

․학생의 성 (입학 시험 성 포함)

․학생이 졸업한 학교의 추천서

․귀교의 교육 종교 이념에 한 학부모의 지지도

․귀교의 특성화된 로그램에 한 학생의 흥미 는 요구

․재학생 는 졸업생의 가족에 한 우선권

․성 이외 학생종합생활기록부 내용( 사활동, 출석률, 행동발달사항 등)

Q10 다음은 귀교의 학생들에 한 진술입니다. 동의하는 정도를 표시하시오.



- 322 -

․학생들은 학교에 다니는 것을 즐긴다.

․학생들은 열성 으로 공부한다.

․학생들은 본교에 하여 자부심을 지니고 있다.

․학생들은 학문 성취를 높이 평가한다.

․학생들은 동 이며 공손하다.

․학생들은 본교에서 그들이 받는 교육을 높이 평가한다.

․학생들은 가능한 한 많이 배우려고 최선을 다한다.

Q11 귀교에서 다음 방법으로 학생들을 평가하는 빈도는?

(없음□, 연 1～2회□, 연 3～5회□, 매달□, 한 달에 한번 이상□)

․ 국 단 의 시험 (학력고사, 모의고사 등 표 화 검사)

․ 간, 기말 등 교사가 출제한 시험

․교사의 단 ( 찰 기타 방법)

․학생의 포트폴리오

․학생 숙제/ 로젝트/과제

Q12 귀교에서는 만 15세 학생들에 한 평가 결과를 다음 목 에 사용하고

계십니까?

․학부모에게 자녀의 학업 성 발달 과정을 통보 □ 아니오□

․유 이나 진 에 한 결정 □ 아니오□

․수업을 한 반편성 □ 아니오□

․학교 체의 성 을 지역이나 국 성 과 비교 □ 아니오□

․학교의 성 을 연도별로 비교 □ 아니오□

․교사들의 효율성을 평가 □ 아니오□

․개선되어야 할 수업이나 교육과정의 측면 악 □ 아니오□

․귀교와 다른 학교들을 비교 □ 아니오□

Q13 귀교의 만 15세 학생들 에, 한국어가 모국어가 아닌 학생들은 얼마나

됩니까?

□ 40%이상

□ 20%에서 40% 사이

□ 10%에서 20% 사이

□ 10%미만


- 323 -

Q14 학교에 따라서 한국어가 모국어가 아닌 학생들에게 특정 언어를 선택할

수 있도록 기회를 제공하는 경우가 있습니다. 귀교는 한국어가 모국어가

아닌 만 15세 학생들에게 다음 선택권을 제공합니까?

□ 아니오, 제공되지 않는다.

□ , 한 개 언어에 하여 제공된다.

□ , 2개 이상의 언어에 하여 제공된다.

□ 해당 사항 없음

□ 그들의 언어에 한 수업이 별도의 과목으로 제공된다.

□ 교육과정의 다른 역들에서 그들의 언어로 수업이 제공된다.

Q15 학교들마다 수학 과목에서 능력과 성이 다른 학생들을 하여 다양한

수업을 조직하여 운 하고 있다. 귀교는 만 15세 학생들의 수학 수업을

해 다음 교육 활동을 제공하고 있습니까?

(모든 수업에서□, 일부 수업에서□, 없다□)

․능력별 반편성을 하되, 비슷한 내용을 수 을 달리하여 수업한다.

․능력별 반편성을 하되, 다른 내용을 수 별로 가르친다.

․수학 시간에는 능력 수 별로 모둠식 (조를 짜서)수업을 진행한다.

․수학 수업에서, 교사는 이질 능력 집단으로 구성된 학생들을 하여

한 교육방법을 활용한다. (즉, 학생들은 능력별로 분류되지 않는다)

Q16 다음 , 수학에의 참여와 심을 높이기 하여 귀교가 실시한 활동은?

․수학 심화학습 □ 아니오□

․수학 보충학습 □ 아니오□

․수학 경시 회 □ 아니오□

․수학 련 클럽 활동 운 □ 아니오□

․수학과 연계된 컴퓨터 클럽 운 □ 아니오□

Q17 귀교에 근무 인 정규교사와 시간제 교사는 몇 명입니까?

정규 교사란 1년을 단 로 하여, 한 학년 동안 최소한 90% 이상의 시간

동안 교사로서 고용된 교사를 말하며, 그 밖의 모든 교사들은 시간제 교

사로 간주됩니다. (각 항목에 해당되는 수치를 으시오. 없을 경우, 0을

으시오.)

․총 교사 수 정규 교사___, 시간제 교사___


- 324 -

․정교사 자격증 소지자 정규 교사___, 시간제 교사___

․ 학이나 (교육) 학원 마친 교사 정규 교사___, 시간제 교사___

Q18 귀교에 근무 인 수학 교사들 , 정규교사와 시간제 교사는 몇 명입니

까? 정규 교사란 1년을 단 로 하여, 한 학년 동안 최소한 90% 이상의

시간동안 교사로서 고용된 교사를 말하며, 그 밖의 모든 교사들은 시간

제 교사로 간주됩니다. 이번 학년도에 수학을 가르치고 있거나 는 가

르치게 될 교사들만 포함시키시오. (각 항목에 해당되는 수치를 으시

오. 없을 경우, 0을 으시오.)

․총 수학 교사 수 정규 교사___, 시간제 교사___

․정교사 자격증을 소지하고 수학을 공한 수학교사

정규 교사___, 시간제 교사___

․정교사 자격증을 소지하고 있지만 수학을 공하지 않은 수학교사

정규 교사___, 시간제 교사___

․ 학이나 (교육) 학원 마친 수학 교사 정규 교사___, 시간제 교사___

Q19 지난 한 해 동안 귀교에서는 수학교사들의 수업을 감독하기 하여 다음

어느 하나라도 사용한 이 있습니까?

․시험이나 평가에서 학생들의 성취도 □ 아니오□

․교사들의 동료 평가 (수업지도안, 평가도구, 수업들에 한)

□ 아니오□

․교장이나 상 교사에 의한 수업 찰 □ 아니오□

․장학사나 학교 외부 사람들에 의한 수업 찰 □ 아니오□

Q20 귀교의 신에 한 다음 진술에 하여 동의하는 정도를 표시하시오.


․수학 교사들은 새로운 교수 방법과 실제를 시도하는데 심이 있다.

․수학 교사들은 잘 알려진 기존의 수업 방법과 실천을 지속하는 것을 선

호한다.

․‘ 신 인’ 수학교사들과 ‘ 통 인’ 수학교사들 사이에 의견 불일치가 종

종 있다.

Q21 귀교의 교사들의 기 에 한 다음 진술에 하여 동의하는 정도를 표시

하시오. (매우 그 다□, 그 다□, 그 지 않다□, 그 지 않다□ )

․수학교사들 사이에 학업 성취는 가능한 한 높은 수 으로 유지되어야


- 325 -

한다는 것에 한 합의가 이루어져 있다,

․학업 기 은 학생들의 수 과 필요에 맞도록 조 되어야 한다는 것에

한 수학교사들 사이의 합의가 있다,

․서로를 ‘ 무 지나친 요구를 한다’고 생각하는 수학교사들과 ‘ 무 느슨

하다’고 간주하는 수학교사들 사이에 종종 의견 불일치가 있다,

Q22 귀교의 교육 목표에 한 다음 진술에 하여 동의하는 정도를 표시하시오.


․수학교사들은 수학 수업을 통하여 학생들이 수학 기술이나 지식을 얻

는 것만큼이나 학생들의 사회 감성 발달이 요하다는 것에 하여

합의하고 있다.

․수학교사들 사이에는 수학 수업을 통하여 학생들의 수학 기술과 지식

을 개발하는 것이 가장 요한 목표라는 것에 하여 합의가 이루어져

있다.

․서로를 ‘기술 획득에 지나치게 치 한다’고 생각하는 수학교사들과 ‘감

성 발달에 지나치게 치 한다’고 간주하는 수학교사들 사이에 종종

의견 불일치가 있다.

Q23 귀교의 교사들에 한 다음 진술에 하여 동의하는 정도를 표시하시오.


․교사들의 사기가 높다.

․교사들은 열의를 가지고 일한다.

․교사들은 우리 학교에 자부심을 갖고 있다.

․교사들은 학업 성 을 요시 한다.

Q24 다음 문제들이 귀교 학생들의 공부에 어느 정도의 지장을 주고 있습니까?

( 지장 없음□, 아주 조 지장 있음□, 어느 정도 지장 있음□, 상

당히 지장 있음□)

․학생에 한 교사들의 낮은 기 수

․학생들의 출석률 조

․학생과 교사간의 계가 나쁨

․학생들의 수업 방해

․교사가 학생 개개인의 욕구를 충족시키지 못함

․교사의 결근

․학생들의 결과 (수업 불참)


- 326 -

․교사에 한 학생들의 존경심 부족

․변화나 개 에 항하는 교직원

․학생들의 음주 는 마약 문제

․학생들에 한 교사의 지나친 엄격함

․학생들 간의 괴롭힘 는 폭력 문제

․잠재 능력을 충분히 발휘하도록 학생들을 격려하지 못하는 문제

Q25 귀교에서 다음 사항을 주로 책임지고 있는 사람은 구입니까?

(학교의 업무 아님□, 학교 운 원회□, 학교장□, 부장 교사□, 교사(들)□)

․교사 임용

․교사 해고

․교사의 책정

․교사의 월 인상

․학교 산 편성

․학교 내 산 배정

․학생의 훈육 지침

․학생의 평가 지침

․학생의 입학 허가

․교과서 선정

․수업 내용

․강좌 개설

Q26 귀교에서 임원진 구성, 산, 수업 내용 평가 실제 등에 한 의사 결

정에 직 인 향력을 행사하는 주체는 다음 구입니까?

(임원진 구성□, 산 결정□, 수업 내용□, 평가 실제□)

․지역 , 국가 권 자( : 감사단, 사찰단)

․학교 운 원회

․고용자들 ( : 학생들이 장 연수를 하는 곳)

․학부모 집단

․교사 집단( : 교직원 연합, 노동조합)

․학생 집단( : 학생회, 청소년 단체)

․(학생들의 결과에 한) 외부 사찰단

연구보고 RRE 2004-2-1

PISA 2003 결과 분석 연구발행일 2 0 0 4 년 12 월 일

발행인 정 강 정발행처 한국교육과정평가원

서울특별시 종로구 삼청동 25-1

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F A X : (02) 370 4- 35 10

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89 -8 472 -7 68-7 943 70

PISA 2003 결과 분석 연구 -...

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