OECD生徒の学習到達度調査（OECDせいとのがくしゅうとうたつどちょうさ、）とは、経済協力開発機構（OECD）による国際的な生徒の学習到達度調査のこと。日本では「国際学習到達度調査」とも言われるが、英語の原文は『国際生徒評価のためのプログラム』である。
この項では概要、調査方法ならびにその直接的結果についてのみ述べる。文部科学省による詳細な結果や、PISA自体については外部リンクを、結果の評価、解釈、影響等については関連項目を参照されたい。
概要 OECD加盟国の多くで義務教育の終了段階にある15歳の生徒を対象に、読解力、数学知識、科学知識、問題解決を調査するもの。国際比較により教育方法を改善し標準化する観点から、生徒の成績を研究することを目的としている。調査プログラムの開発が1997年に始まり、第1回調査は2000年、以後3年毎に調査することになっている。2000年の第1回調査、2003年の第2回調査、2006年の第3回調査の結果については、国際報告書をもとに日本国内向けに翻訳した形で国立教育政策研究所が編纂し、ぎょうせいから出版されている。
調査は、毎回メインテーマが存在し、読解力、数学的知識、科学的知識の順番でメインテーマが移っていく。そのため、2000年は読解力、2003年は数学的リテラシー、2006年は科学的リテラシー、2009年は読解力、2012年は数学的リテラシーをメインテーマとして扱っており、2015年は科学的リテラシーをメインテーマで扱う予定であるOECD PISA – THE OECD PROGRAMME FOR INTERNATIONAL STUDENT ASSESSMENT。
調査データファイルがすべて公開されており、OECD PISA公式ウェブサイトより入手可能であるOECD_PISA公式サイト。
調査方法 調査開始時において、15歳3カ月から16歳2カ月の生徒がテストされる。学年は考慮されない。自宅学習者は除き学校教育に参加している者のみが対象。しかし2006年には、いくつかの国で学年を基準にしたサンプルが用いられた。
生徒達は各2時間の自記式試験を行う。試験の一部は複数選択肢式の問で、一部は全記述式である。全部で6時間半の試験があるが、生徒達はすべての問を答えるわけではなく一部である。また生徒は、学習習慣や、学習動機（motivation）、家族など彼らの属性に関する問にも答える。また学校の管理者は、学校の基本属性の特徴や財政基盤等に関する問に記入する。
テスト問題のサンプルはOECDのサイトから入手可能であるテスト問題のサンプル。例えば、サンプルテストの読解力の第2問"Flu"（インフルエンザ）の第2.2問では、文章を読ませて文章がフレンドリーか否かを尋ねる形式の問題となっているが、どちらで答えても理由付けが良ければ正解となる。さらに、「さし絵がマンガのようでかわいい」という理由でフレンドリーという答えも模範解答の一つとなっており、「さし絵」という文章外のものも理由になる。逆に「さし絵の注射器が怖い」という理由でフレンドリーではないという答えも模範解答の一つとなっている。
結果 各年度の結果を分析するには通常1年ほどの時間が必要である。第1回の結果は2001年（OECD, 2001a）と2003年（OECD, 2003c）、そして各テーマごとの分析結果も出されている。第2回の結果は2004年（OECD, 2004 OECD, 2004d）の2巻が出ている。以下の点数はすべて、全参加国の平均点が500点となるように計算した点数である。
2000年調査 OECD加盟国28か国を含む32か国、約26万5000人の生徒が参加。各分野の上位は以下である。
+ 数学的リテラシー1. 日本5572. 韓国5473. ニュージーランド5374. フィンランド5365. オーストラリア533 カナダ7. スイス5298. イギリス5299. ベルギー52010. フランス517 OECD 平均 500
+ 1. フィンランド5462. カナダ5343. ニュージーランド5294. オーストラリア5285. アイルランド5276. 韓国5257. イギリス5238. 日本5229. スウェーデン51610. オーストリア507 OECD 平均 500
+ 科学的リテラシー1. 韓国5522. 日本5503. フィンランド5384. イギリス5325. カナダ5296. ニュージーランド528 オーストラリア8. オーストリア5199. アイルランド51310. スウェーデン512 OECD 平均 500
1999年には予備調査が実施された。 2002年には、同一内容で、OECDに加盟していないものの調査に協賛する国々11か国で実施されている。
2003年調査 OECD加盟国30か国を含む41の国と地域、27万5000人の生徒が参加。各分野の上位は以下である。
+ 1. 香港5502. フィンランド5443. 韓国5424. オランダ5385. リヒテンシュタイン5366. 日本5347. カナダ5328. ベルギー5299. マカオ527 スイス OECD 平均 500
+ 読解力1. フィンランド5432. 韓国5343. カナダ5284. オーストラリア525 リヒテンシュタイン6. ニュージーランド5227. アイルランド5158. スウェーデン5149. オランダ51310. 香港510 OECD 平均 494
+ 科学的リテラシー1. フィンランド548 日本3. 香港5394. 韓国5385. リヒテンシュタイン525 オーストラリア7. マカオ5258. オランダ5249. チェコ52310. ニュージーランド521 OECD 平均 500
+ 問題解決能力1. 韓国5502. フィンランド548 香港4. 日本5475. ニュージーランド5336. マカオ5327. オーストラリア5308. リヒテンシュタイン529 カナダ10. ベルギー525
2002年には予備調査が実施された。 イギリス（イングランド）が調査に充分な数の生徒を集めることが出来なかったため、テストは実施されたものの、統計処理による国際比較の中には含まれていない（スコットランドは国際基準を満たしていた）。 問題解決能力が初めて出題された。
2006年調査 56の国と地域が参加。各分野の上位は以下である。
+ 数学的リテラシー1. 台湾5492. フィンランド5483. 香港547 韓国5. オランダ5316. スイス5307. カナダ5278. マカオ525 リヒテンシュタイン10. 日本523 OECD 平均 498
+ 読解力1. 韓国5562. フィンランド5473. 香港5364. カナダ5275. ニュージーランド5216. アイルランド5177. オーストラリア5138. リヒテンシュタイン5109. ポーランド50810. スウェーデン507 OECD 平均 492
+ 1. フィンランド5632. 香港5423. カナダ5344. 台湾5325. エストニア531 日本7. ニュージーランド5308. オーストラリア5279. オランダ52510. リヒテンシュタイン522 OECD 平均 500
2009年調査 65の国と地域が参加。各分野の上位は以下である。また、65の国と地域のうちの19の国と地域でデジタル読解力も実施された。
+ 数学的リテラシー1. 上海6002. シンガポール5623. 香港5554. 韓国5465. 台湾5436. フィンランド5417. リヒテンシュタイン5368. スイス5349. 日本52910. カナダ527 OECD 平均 496
+ 1. 上海5562. 韓国5393. フィンランド5364. 香港5335. シンガポール5266. カナダ5247. ニュージーランド5218. 日本5209. オーストリア51510. オランダ508 OECD 平均 493
+ 科学的リテラシー1. 上海5752. フィンランド5543. 香港5494. シンガポール5425. 日本5396. 韓国5387. ニュージーランド5328. カナダ5299. エストニア52810. オーストリア527 OECD 平均 501
+ デジタル読解力1. 韓国5682. ニュージーランド537 オーストラリア4. 日本5195. 香港5156. アイスランド5127. スウェーデン5108. アイルランド5099. ベルギー50710. ノルウェー500
2012年調査 65の国と地域が参加。各分野の上位は以下である。また、そのうち32の国と地域がコンピューター使用型調査も行った。
+ 1. 上海6132. シンガポール5733. 香港5614. 台湾5605. 韓国5546. マカオ5387. 日本5368. リヒテンシュタイン5359. スイス53110. オランダ523 OECD 平均 494
+ 読解力1. 上海5702. 香港5453. シンガポール5424. 日本5385. 韓国5366. フィンランド5247. アイルランド5238. 台湾5239. カナダ52310. ポーランド518 OECD 平均 496
+ 科学的リテラシー1. 上海5802. 香港5553. シンガポール5514. 日本5475. フィンランド5456. エストニア5417. 韓国5388. ポーランド5289. ベトナム52610. カナダ525 OECD 平均 501
+ デジタル数学的リテラシー1. シンガポール5802. 上海5553. 韓国5514. 香港5475. マカオ5456. 日本5417. 台湾5388. カナダ5289. エストニア52610. ベルギー525
+ デジタル読解力1. シンガポール5802. 韓国5553. 香港5514. 日本5475. カナダ5456. 上海5417. エストニア5388. オーストラリア5289. アイルランド52610. 台湾525
2015年調査 72の国・地域が参加。うち、OECD加盟国・地域が35、非加盟国・地域が37だった。この年から全面的にコンピュータ使用型調査へと移行した。
+ 数学的リテラシー1. シンガポール5642. 香港5483. マカオ5444. 台湾5425. 日本5326. 北京、上海、江蘇、広東5317. 韓国5248. スイス5219. エストニア52010. カナダ516 OECD 平均 490
+ 読解力1. シンガポール5352. 香港5273. カナダ5274. フィンランド5265. アイルランド5216. エストニア5197. 韓国5178. 日本5169. ノルウェー51310. ニュージーランド509 OECD 平均 493
+ 1. シンガポール5562. 日本5383. エストニア5344. 台湾5325. フィンランド5316. マカオ5297. カナダ5288. 香港5239. 北京、上海、江蘇、広東51810. 韓国516 OECD 平均 493
2018年調査 2018 年に 79 か国・地域（OECD 加盟 37 か国，非加盟 42 か国・地域），約 60 万人の生徒を 対象に調査を実施。PISA2018の読解力において、504点（15位）であるが、信頼区間は499～509点、有意差のない順位は11位～20位。数学リテラシー522〜532点で5位〜8位。科学リテラシー524〜534点で4位〜5位 。 日本の読解力は各分野、上位以下である。
+数学的リテラシー1. 北京、上海、江蘇、浙江5912. シンガポール5693. マカオ5584. 香港5515. 台湾5316. 韓国5267.エストニア5238. 日本5229. オランダ51910. ポーランド516 OECD 平均 489
+ 1. 北京、上海、江蘇、浙江5552. シンガポール5493. マカオ5254. 香港5245.エストニア5236. カナダ5207. フィンランド5208. アイルランド5189. 韓国51410. ポーランド512 OECD 平均 487
+ 科学的リテラシー1. 北京、上海、江蘇、広東5902. シンガポール5513. マカオ5444.エストニア5305. 日本5246. フィンランド5227. 韓国5198. カナダ5189. 香港51710. 台湾516 OECD 平均 489
2022年調査 定期サイクルでは2021年に実施予定だったが、COIVD-19によるパンデミックの影響で1年延期された。2022年に81か国・地域、約70万人の生徒を対象に調査を実施。
+1. シンガポール5752. マカオ5523. 台湾5474. 香港5405. 日本5366. 韓国5277.エストニア5108. スイス5089. カナダ49710. オランダ493 OECD 平均 472
+ 読解力1. シンガポール5432. アイルランド5163. 日本5164. 韓国5155. 台湾5156.エストニア5117. マカオ5108. カナダ5079. アメリカ50410. ニュージーランド501 OECD 平均 476
+ 科学的リテラシー1. シンガポール5612. 日本5473. マカオ5434. 台湾5375. 韓国5286.エストニア5267. 香港5208. カナダ5159. フィンランド51110. オーストラリア507 OECD 平均 485
統計学者が指摘する問題点 ラッシュモデルの問題 PISAでは、参加国65カ国の各国で約4,000人の児童が2時間のテストを受ける。しかし、各学校の少数の生徒だけが解答する。これは、PISAが学力測定するにあたって、一人の児童が解答できる上限（約4時間半のテスト）以上の問題を作成し、そしてそれを別々の試験問題に配分するためである。また、PISAはラッシュモデルという統計法を用いて生徒の能力を推定するが、生徒の回答から、その生徒が他の質問への回答する場合を拡張して推定する。
スヴェンド・クライナー コペンハーゲン大学の統計学者スヴェンド・クライナーは、ラッシュモデルを作ったデンマークの数学者ゲオルク・ラッシュの門下生であり、40年間ラッシュに協力しており、ラッシュモデルの利点と欠点については正確に理解していた。だからこそPISAの問題点を批判しているという。クライナーによれば、ラッシュモデルを有効に使用するには、質問がすべての参加国でまったく同じように機能する必要があり、質問が国によって難易度が異なる場合、つまり技術的に機能の違い（DIF）がある場合は、ラッシュモデルを使うべきではないという。クライナーは、とりわけPISAの読解力テストはまったく信頼できず、デンマークの子供にとってのデンマーク語と、中国の子供にとっての中国語の難易度が同一であるという想定には矛盾があり、言語の違いと文化の違いの両方が難易度に影響を与えるだめ、PISAでは違う国でまったく同じように機能する質問はなかったと言う。クライナーの2010年のラッシュモデルによるPISAデータ分析では、質問によって国のランキングが大きく異なり、異なる国でまったく同じように機能する項目は発見できず、ラッシュモデルを適切に機能させるには変数が大きすぎることが分かった。したがって、OECDの説明は不適切で、PISAはまったく信頼できないことがあらためてわかった。クライナーは、ラッシュモデルの特性からいってPISAによる調査は無意味であるが、PISAの問題はモデル適用の間違いだけでなく、それを批判したり質問に対して話し合いをする姿勢がないことがさらに根本的な問題であり、PISA主催者が批判的な教育学者との対話を避けるのは、自分を守ることができないからだろうという。
OECDの技術顧問レイ・アダムスは、クライナーの研究は、小グループの質問の分析にのみ基づいていると反論し、PISAスタッフは母数が大規模なデータであれば、変数が均等になると主張した。
しかし、アダムスに対してクライナーは再反論し、PISAスタッフが使用した同じグループで計算した結果、使用された質問のグループによって国の順位に大きなばらつきが見られたため、「ラッシュモデルはPISAに適していない。PISAランキングについて言えることは、それらが役に立たないということだけだ」「悪いモデルを使用する理由はない」と述べた。
OECD教育局長のマイケル・デヴィッドソンは、 「すべての質問がまったく同じように機能することを期待するのはばかげている。変数を最小化することで対処されるべきだ。」と反論した。
2011年、スヴェンドクライナーの批判に対して、OECD教育副局長A・シュライヒャーは、モデルは常に現実の近似であり、問題は、結果の歪みがないようにモデルが現実に適合しているかどうかであり、PISAは有効であると擁護した。ただし、シュライヒャーもPISAの誤差が大きいので、ランキングに過度に注意すべきではないと言っている。
ヒュー・モリソン クイーンズ大学ベルファストの数学者ヒュー・モリソンは、PISAの基礎となる統計モデルに根本的な数学的ミスがあり、これはPISAそのものを無価値とするほどのミスであると指摘する。モリソンは2004年にPISA批判を発表したが、OECDは無視し続けたという。モリソンは「学力を数字で要約できることはほとんど不可能だが、PISAは3つの指標だけで国の教育システム全体を把握できると主張しているが、常軌を逸脱している」と批判するGraham Birrell,PISA education rankings are a problem that can’t be solved,The Conversation,April 1, 2014 3.30pm BST。モリソンは、ラッシュモデルでは、完全に同じ状態で、同じ能力を持つ生徒全員が同じ質問に答えると想定しても、一部の生徒は常に正しく答え、一部の生徒は間違って答えると想定される。しかし、モリソンは、そのような環境では、生徒全員が同じ能力を持っているため、定義上、生徒全員が正しい答えを出すか、間違った答えを出すことになるはずだと指摘する。また、ラッシュモデルでは、生徒が答える質問とは無関係に能力を測定できるという不可能な想定をしていると指摘する。モリソンは「GCSE（General Certificate of Secondary Education、中等教育終了試験）で100点を取った生徒がいるとする。アインシュタインが同じ試験を受験したら、100点を取る可能性が高い。アインシュタインと生徒は同じ数学学力を持っていると仮定できるだろうか？ アインシュタインと生徒を、基礎テストの結果に基づいて、同じ数学能力を持っていると判定することはできるだろうか？」と批判している。
シュピーゲルハルター、ゴールドステイン ケンブリッジ大学の統計学者デイヴィッド・シュピーゲルハルターは、PISAの測定法では、回答の難易度を事前に知っていることが前提とされ定数とされているが、実際にはかなりの不確実性があり、ある国・文化で育った子供たちにとって簡単な質問は、別の国・文化で育った子供たちにとっては難しいとということがあるように、難易度を全世界共通の普遍的尺度として仮定することは間違いであると指摘する。また、PISAの評点と順位の不確実性やランダムエラーは過小評価されており、教育政策はPISAに基づくべきではないという。また、PISA上位の韓国は、学校での幸福ランキングでは下位であり、英国では「学校は楽しいですか？」といった幸福度を確認する質問では良好であるように、学力と幸福度の関係も考慮検討されなければならないという。シュピーゲルハルターは、世界の学力調査は無価値なわけではないが、現在、それがあまりに課題視されていることが問題なのだと警告している。
イギリス学士院の統計学者ハーヴェイ・ゴールドステインによれば、バイアスの疑いのある質問を除外することは、国ごとの違いを平滑化する効果を持っており、これは深刻な影響を各国にもたらす恐れがあると警告する。「PISAの結果は世界標準として受け取られているが、しかしいざ点検を開始するとすぐにバラバラになってしまう程度の検査である」という。ゴールドスタインは、PISAが不適切に使用されており、その責任の一部はPISAにあり、なぜなら、PISAはテストの肯定面については過大に宣伝する一方で、その否定的な側面や弱点については公表しないからだと批判する。
教育学者が指摘する問題点 PISA事業に対する教育現場や研究者からの批判は当初より根強い。
教育学者による2014年公開書簡 2014年、Andrews, Paul(ストックホルム大学）、スティーブン・J. ボール（ユニヴァーシティ・カレッジ・ロンドン）、Giroux, Henry (マックマスター大学),Goldstein, Harvey(ブリストル大学)、Labaree, David (スタンフォード大学）、MacBeath, John(ケンブリッジ大学）、Oliveira Andreotti(ブリティッシュコロンビア大学)、Noddings, Nel (スタンフォード大学）、Noguera, Pedro (ニューヨーク大学)、Pallas, Aaron(コロンビア大学)、St. John, Edward(ミシガン大学)、Swaffield, Sue(ケンブリッジ大学)、Tomlinson, Sally (オックスフォード大学)、Zhao, Yong(オレゴン大学)などほか、Beckett, Lori（リーズ・メトロポリタン大学）、Berliner, David(アリゾナ州立大学）、Ciaran, Sugrue (ユニバーシティ・カレッジ・ダブリン）、Devine, Nesta(オークランド工科大学)、Dodge, Arnie(ロングアイランド大学)、Fransson, Göran (スウェーデンイェブレ大学）,Gorlewski, Julie, Greene, Kiersten (ニューヨーク州立大学)、Heinz, Manuela (アイルランド国立大学ゴールウェイ校)、Kempf, Arlo (トロント大学)、Meyer, Heinz-Dieter, Meyer, Tom , Millham, Rosemary, Tuck, Eve((ニューヨーク州立大学)、Sperry, Carol Emerita (ミラーズヴィル大学)、Naison, Mark (フォーダム大学)、Peters, Michael (ワイカト大学)、Rivera-Wilson(ニューヨーク州立大学オールバニ校)、鈴木大裕(コロンビア大学)など。教育学者・教育関係者が連名で、PISA事業の責任者であるOECDのアンドレアス・シュライヒャーに対して、PISAが世界の教育にダメージを与えていると懸念する公開書簡を送った。書簡では、PISAが教育実践のごく限られた範囲しか測れていないにもかかわらず、大きな影響力を持っていることから、体力やモラル、芸術的な発達などの測れない分野をないがしろにし、各国の政策が近視眼的になることで教育の目的を見失い、 また審査側の私企業との密接な関係、審査における民主的意思決定のメカニズムの欠如等を指摘され、PISA2015の中止を要請した。
これに対してシュライヒャーは、PISAが各国の政策を近視眼的にした証拠はないし、各国に政策オプションを提供していると反論した。
数値化による標準化 イギリス学士院・オックスフォード大学のジェニー・オズガ、エディンバラ大学のソティリア・グレック、ニューイングランド大学の高山敬太らは、イギリス、アメリカ、オーストラリアなどの教育現場において学力調査のデータを中心にすえた体制が構築され、データ自体が規範的な強制力を行使する「数値による統治」(governance by numbers) または「比較による統治」が席巻し、教員らは他者との相対的優劣を恒常的に意識させられ、本来は多様で比較不可能とされた教育主体を、均質化された測定空間に位置づけ比較可能な主体として組み替えること になっていると分析し、PISAをその延長にみるOzga, J.(2009). Governing education through data in England: From regulation to self-evaluation. Journal of Education Policy 24(2): 149-162、 Ozga, J. and Lingard, B.(2007). Globalisation, education policy and politics. In B. Lingard and J. Ozga(eds) The RoutledgeFalmer reader in education policyandpolitics(pp.65‒82).London:Rout- ledge;Lingard,B.(2011).Policyasnumbers: Ac/counting for educational research. Aus- tralianEducationalResearcher38(4):355- 382.Gorur,R.(2016).SeekinglikePISA:Acautionary tale about the performativity of international assessments. European Educational Research Journal 15(5): 598‒616; Grek,S.(2009).Governing by numbers:The PISA ‘effect’ in Europe. Journal of Education Policy 24(1): 23-37.。
サム・セラーとボブ・リンガードらによれば、OECD、世界銀行、ユネスコ、教育企業ピアソン社、TOEIC、TOEFLを提供する教育試験サービス(ETS)、各国教育省や研究機関らの多国籍教育組織のコミュニティは、データを絶対的に信仰して、教育を合理主義化している。こうしたデータ信仰は、教育にまつわる複雑さ・あいまいさ・不確実性を排除し、教育を標準化・矮小化・単純化し、極端な合理主義が教育にはびこっているというMeyer, H.(2017). The limits of measurement: Misplaced precision, phronesis, and other Aristotelian cautions for the makers of PISA, APPR, etc. Comparative Education 53(1): 17-34; Meyer, D.(2014). Imagining PISA’s policy futures: A postscript and some extensions to the Open Letter to Andreas Schleicher. Policy Futures in Education 12(7): 883-892; Biesta(2010).。OECDは、PISA 以外にも国際成人力調査(PIAAC)、高等教育における学習成果の評価(AHELO)、国際教員指導環境調査(TALIS)なども実施し、拡大している。
「PISA上位国」イメージと現実 ドイツや日本では、PISAの結果が、教育界や教育政策に危機感を煽る結果となり、教育政策で積極的に活用されていくという「PISAショック」が起きた。
ドイツでは2000年にPISAショックが起きると、それまで教育が州の直轄事項であり、連邦政府の介入はタブーとされていたのが、連邦政府がスムーズに教育に介入することになり、国家標準の学力評価が矢継ぎ早に導入されていった。