本书将首次展示如何利用涵盖70多个国家及地区PISA数据库中的职校生群体对未来劳动力资源的质量进行跨国比较。其中包括我们所熟知的以双元制著称的德国及北欧职业教育体系。此外，通过本书您将获得全球范围主要国家职业教育学校体系的关键性指标，包括资源配置、学校风气、学习环境、生源结构等。

职业教育一直被认为是学业成绩不良者的收容地。生源质量的问题让职校教师怨声载道。然而，PISA测试中上海职校生高于OECD总体水平的数学、阅读和科学成绩的表现在以实证的方式提醒我们需要全面、积极和乐观地看待职校生的素养水平，重塑广大职业教育工作者的信心。PISA测试定义下的素养并不是测量学生对学科知识掌握的情况，而是预测面向劳动力市场未来合格劳动力的关键指针。也就是说，目前上海职校生高于OECD总体水平的素养在未来会转化为同欧洲国家劳动力竞争的优势。

徐瑾劼博士，上海师范大学国际与比较教育研究院、联合国教科文组织教师教育中心，副教授。博士后期间在上海PISA中心/秘书处从事数据分析及职校生PISA表现的专题研究。现任OECD上海TALIS项目组核心成员；OECD全球课堂视频研究项目VIDEO STUDY上海地区数据主管。OECD全球课堂视频国际评审及首席培训师（Primary Master Rater Trainer)。

１.绪论

１.１　研究缘起： 上海职校生在PISA测试中的惊艳表现

１.２　研究内容

１.３　研究目标

１.４　研究意义

１.５　研究方案设计

２.职校生社会经济背景与学业成绩的关系

２.１　职校生父母的受教育状况

２.２　职校生父母的职业状况

２.３　职校生家庭成员及结构状况

２.４　职校生家庭社会经济背景指数的综合影响

２.５　结语

３.职业学校背景特征与资源投入状况

３.１　学校特征变量的国际比较

３.２　学校资源投入状况的国际比较

３.３　学校组织与管理的国际比较

３.４　结语

４.学习环境与学校风气对学习的影响

４.１　扩展性学习环境的描述框架

４.２　职校扩展性学习环境的差异比较

４.３　学校风气的因素分析与比较

４.４　结语

５.结论与建议

５.１　构建现代职业教育体系

５.２　避免过早分流，大力增强学生的终身发展能力

５.３　加大教育资源对职业教育的倾斜力度

５.４　推进职业教育均衡发展

５.５　构建职校和谐师生关系，创建扩展性学习环境

５.６　规范职校生日常行为规范，营造积极向上的优良校风

致谢

参考文献

附录Ⅰ　学生与学校背景变量对成绩影响的多层分析

附录Ⅱ　多层分析（HLM）变量表（中英文对照）