PISA 2025, 한국의 영역별 결과

한국 점수는 어떻게 변했나

한국은 과학과 수학에서 2022년과 비슷한 수준을 유지했다. 읽기는 낮아졌다. 세 영역 모두 표시 점수는 내려갔지만, OECD가 통계적으로 유의한 하락으로 판단한 영역은 읽기다. 통계적으로 유의하다는 것은 표본오차만으로 설명하기 어려운 차이라는 뜻이다.

과학은 2022년 수준을 유지했다. 526점은 OECD 평균 482점보다 약 44점 높다. 2015년 516점에서 2022년 528점까지 높아진 뒤 이번에는 526점이었다. 마지막 두 주기의 차이만으로 과학 성취가 하락세로 돌아섰다고 단정하기는 어렵다.

수학도 2022년과 통계적으로 비슷하다. 한국은 522점으로 OECD 평균 463점보다 약 59점 높다. 2015~2022년 표시 점수는 524~527점이었고, 이번에는 그보다 낮았다. 다만 2022년과의 5점 차이는 통계적으로 유의하지 않았다.

읽기는 최근 네 차례 평가 중 가장 낮다. 2015~2022년에는 514~517점이었으나 이번에는 501점이었다. OECD 평균 461점보다는 약 40점 높지만, 한국의 이전 결과와 비교하면 유의하게 낮아졌다.

평균 점수는 정수로 반올림했다. 읽기 변화는 반올림 전 점수로 계산하므로, 표의 515점→501점과 달리 OECD가 보고한 하락 폭은 15점이다. 출처: OECD 한국 국가노트, 연도별 원표 I.B1.2a.36~38.

주요 국가와 비교하면

싱가포르는 과학·수학·읽기 모두 한국보다 높은 점수를 받았다. 일본은 과학에서 한국보다 높았지만, 수학과 읽기의 차이는 통계적으로 유의하지 않았다. 에스토니아는 한국과 과학·읽기가 비슷한 수준이고 수학은 낮았다.

단위는 점이다. 비교 대상을 골라 제시한 표이며 전체 참여국 순위표는 아니다. 중국 4개 지역(B-S-J-Z)은 베이징·상하이·장쑤·저장으로, 중국 전체의 성적이 아니다. 미국*은 일부 표집 기준을 충족하지 못해 해석에 주의가 필요하다. 출처: OECD 국가별 평균 원표 I.B1.2a.1~3, 국가 간 유의성 비교표.

한국의 전체 참여국 순위는 과학 5~7위, 수학 5~7위, 읽기 3~13위다. OECD 회원국 안에서는 각각 1~3위, 1~2위, 1~9위다. 읽기를 단순히 ‘세계 3위’라고 쓰면 비슷한 점수를 받은 나라들 사이의 불확실성을 놓친다. 여기서 순위 범위는 표본오차를 고려한 95% 신뢰수준의 구간이다.

국제 위치의 변화와 실제 점수의 변화도 다르다. 다른 나라의 점수가 더 크게 떨어지거나 참여국이 달라지면 한국 점수가 내려가도 상대 순위는 높아질 수 있다. 추이를 살필 때는 앞 절의 한국 점수 변화와 국가 비교를 함께 봐야 한다. 출처: 교육부 발표 자료, 2~3쪽과 붙임 국가별 결과, OECD 결과 보고서.

디지털 문제해결은 538점이었다

한국의 컴퓨팅 문제해결력은 538점으로 OECD 평균 500점보다 약 38점 높았다. 전체 참여 85개국·경제권 중 6~10위, OECD 회원국 중 2~5위다. 과학·수학·읽기의 91개국·경제권과 참여 범위가 다르다.

단위는 점이며 전체 순위표가 아니다. 출처: OECD 컴퓨팅 문제해결 평균 원표 I.B1.2a.4.

이 평가는 컴퓨팅 도구로 모형이나 프로그램을 만들고, 결과를 확인하며 문제를 해결하는 능력을 살핀다. 앱을 빠르게 조작하는 능력이나 생성형 AI를 잘 쓰는 능력을 직접 점수화한 평가는 아니다. 처음 도입한 영역이므로 2022년과 비교할 같은 척도의 점수가 없다.

‘디지털 세계에서의 학습’에는 컴퓨팅 문제해결과 학습 과정을 스스로 점검·조정하는 능력이 함께 들어간다. 이번 538점은 컴퓨팅 문제해결의 결과다. 자기조절학습 과정에 관한 후속 분석은 2027년 발표 예정이므로, 이 점수만으로 한국 학생의 자기조절학습 수준까지 판단하지 않는다. 출처: 교육부 발표 자료, 16~17쪽, OECD 평가틀, OECD 발표 일정 안내.

평균 뒤의 학생 분포도 달라졌다

읽기에서는 낮은 성취수준의 학생 비율이 늘고 높은 성취수준의 비율은 줄었다. 수학에서는 두 비율이 모두 늘었다. 평균이 비슷하게 유지됐더라도 학생들에게 필요한 지원까지 같다고 볼 수 없는 이유다.

하위 성취수준은 PISA 2수준 미만, 상위 성취수준은 5수준 이상이다. %p는 두 비율의 차이를 뜻한다. 변화 열은 표에 표시한 비율의 차이이며, 각 변화의 통계적 유의성을 별도로 판정하지 않았다. 출처: OECD 성취수준 원표 I.B1.2a.10~12·33. 과학의 2025년 상위 비율은 OECD 원표의 수준별 비율을 합산해 반올림한 14.7%다.

가정 배경에 따른 차이도 남아 있다. 한국의 경제·사회·문화적 배경 상위 25% 학생과 하위 25% 학생의 과학 점수 차이는 69점이었다. 배경이 과학 성취의 차이를 통계적으로 설명하는 비율은 한국 7.7%, OECD 평균 11.6%였다. 한국에서 배경과 성취의 연관성이 상대적으로 작다는 결과이며, 국내 격차가 없다는 뜻은 아니다. 출처: OECD 한국 국가노트, 6쪽.

학교에서는 무엇을 살펴볼까

읽기 결과를 학교 수업과 연결한다면, 학생이 글의 어느 부분에서 막히는지부터 확인할 수 있다. 짧은 글을 읽고 핵심 주장을 한 문장으로 쓴 뒤, 그 판단을 뒷받침하는 문장을 표시하게 한다. 글의 뜻을 이해하지 못한 것인지, 조건을 빠뜨린 것인지, 서로 다른 자료를 연결하지 못한 것인지에 따라 지원 방법이 달라진다. 과학의 실험 설명이나 사회의 통계 해설도 이런 읽기 과제가 될 수 있다.

과학·수학에서는 정답과 함께 풀이의 이유를 살펴볼 수 있다. 예를 들어 그래프의 조건을 하나 바꾼 뒤 결론이 유지되는지 묻는다. 공통 목표는 유지하되 도움이 필요한 학생에게는 용어 풀이와 근거 후보를 제공하고, 익숙한 학생에게는 반례를 검토하게 한다. 평균 점수와 학생 분포를 함께 읽는 일은 이처럼 수업 안에서 도움의 정도를 조절하는 문제로 이어진다.

디지털 과제에서는 완성한 화면만 받기보다 첫 시도와 수정한 시도를 비교하게 한다. 어떤 조건을 바꿨고 왜 바꿨는지 짧게 설명하도록 하면 학생의 판단을 확인할 수 있다. 모든 클릭을 기록하거나 긴 성찰문을 추가할 필요는 없다. 여기의 활동은 결과를 참고한 수업 제안이며, PISA가 효과를 검증한 프로그램은 아니다.

AI 사용을 읽기 하락의 원인으로 단정할 근거는 없다. 한국 국가노트의 ‘학습을 위해 AI 챗봇을 주 1회 이상 사용한다’는 51% 응답은 사용 빈도에 관한 설문이다. 이 비율과 국가 평균의 하락을 나란히 놓는 것만으로 인과관계를 알 수는 없다. 수업에서는 AI를 사용했는지와 별개로, 학생이 원문을 읽고 자신의 판단을 설명할 수 있는지 확인해야 한다. 출처: OECD 한국 국가노트, 9쪽.

비교할 때 알아둘 점

PISA 2025는 2025년에 평가하고 2026년 9월 8일 결과를 발표했다. 만 15세 재학생을 대상으로 했으며, 한국에서는 196개교 학생 6,859명이 참여했다. 국가 교육체제를 비교하는 표본조사이므로 이 점수를 특정 학교나 개인의 성적처럼 읽을 수는 없다.

연도별 비교는 같은 학생의 성장 기록이 아니다. 각 주기마다 새로 뽑은 만 15세 학생 집단의 평균을 비교한다. 과학 526점과 수학 522점도 서로 다른 능력을 측정한 값이므로, 4점 차이를 근거로 한국 학생이 과학을 더 잘한다고 말할 수 없다. 이 페이지의 그래프는 같은 영역 안에서 시간에 따른 변화만 보여 준다.

표에 나온 OECD 평균은 회원국들의 평균 점수를 평균한 값이다. 연도별 OECD 평균을 비교할 때는 포함된 국가가 같은지도 확인해야 한다. 이 페이지는 한국의 연도별 추이와 2025년 OECD 평균을 구분해 제시했다. 세부 유의성, 표본의 제한과 국가별 주석은 원보고서의 독자 안내와 해당 표에서 확인할 수 있다.

출처와 원자료