(57)【要約】【課題】  教育機関において授業を評価するシステム、特に、授業内容・質の改善・向上、これに伴う前記教育機関の運営・経営の改善・向上に資することを可能ならしめる信頼性高い授業評価を提供する授業評価システムを提案する。【解決手段】  授業を受ける複数の学生・生徒から得たアンケート質問事項に対する回答を多変量解析し、当該解析の結果に基づき、前記複数の学生・生徒を少なくとも３つのグループに区分けする第一の判定処理部と、前記第一の判定処理部で少なくとも３つのグループに区分けされた各グループに属している前記複数の学生・生徒の前記アンケート質問事項に対する回答と、前記少なくとも３つのグループの各グループとの関係を解析する第二の判定処理部とを備えている授業評価システム。【選択図】  図１０
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
授業を受ける複数の学生・生徒から得たアンケート質問事項に対する回答を多変量解析し、当該解析の結果に基づき、前記複数の学生・生徒を少なくとも３つのグループに区分けする第一の判定処理部と、
前記第一の判定処理部で少なくとも３つのグループに区分けされた各グループに属している前記複数の学生・生徒の前記アンケート質問事項に対する回答と、前記少なくとも３つのグループの各グループとの関係を解析する第二の判定処理部と
を備えている授業評価システム。
【請求項２】
前記第一の判定処理部で少なくとも３つのグループに区分けされた各グループに属している複数の学生・生徒の、各グループにおける分布傾向と、その重みとを解析する第三の判定処理部
を更に備えている請求項１記載の授業評価システム。
【請求項３】
前記第一乃至第三の判定処理部の中の少なくとも一つ以上の判定処理部の処理結果を参照して多変量解析を行い、あらかじめ定められている前記授業を評価する複数の項目ごとに数値化された授業評価を導き出す第四の判定処理部
を更に備えている請求項２記載の授業評価システム。
【請求項４】
授業を受ける複数の学生・生徒から得たアンケート質問事項に対する回答と、当該アンケート質問事項と関連するアンケート質問事項について当該複数の学生・生徒に授業の教授を行なった教員から得た回答とを分析し、両者の間の関係を解析する第五の判定処理部
を更に備えていることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項記載の授業評価システム。
【請求項５】
前記第四の判定処理部及び／又は第五の判定処理部の処理結果を参照し、前記授業において改善すべき項目を導き出す第六の判定処理部
を更に備えている請求項３又は４記載の授業評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、中等学校、高等学校、大学、学習塾、予備校、専門学校などの教育機関において授業を評価するシステムに関し、特に、授業の内容・質の改善・向上、これに伴う前記教育機関の運営・経営の改善・向上に資することを可能ならしめる信頼性高い授業評価を提供する授業評価システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、学生・生徒に授業を教授する教員や、当該授業を受ける学生・生徒にアンケートを行ない、この結果を集計、分析して、授業の内容、質を改善、向上する材料、資料とする試みが行なわれている。
【０００３】
例えば、特開平１１−８４９９８号公報には、正確で信頼性の高い授業改善材料又は教務改善材料を得ることを目的として、生徒に授業を教授する教員と、当該授業を受ける生徒の双方とにアンケートを行ない、教員側のアンケート結果データと、生徒側のアンケート結果データとを対応させて集計、評価する授業改善材料の作成・提供方法及びそのシステムが提案されている。
【特許文献１】特開平１１−８４９９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
学生や生徒が授業に取り組む姿勢は千差万別である。例えば、大学受験で必須の科目と、大学受験にはまったく関係のない科目とでは、授業に望む生徒の姿勢にもおのずと差が生じる。また、大学でも、授業内容に魅力を感じた、担当教員に魅力を感じた、必修科目である、資格取得に必要である、特に魅力を感じるわけではないが単位取得が容易そうなので履修した、等々に応じて、授業に取り組む学生の姿勢（例えば、ポジティブであるか、あるいは、ネガティブであるか）にもおのずと差が生じる。
【０００５】
このように授業に取り組む姿勢が異なっている複数の学生・生徒に対して、同一内容の質問項目からなるアンケート調査を行なった場合、その回答内容に、授業への取り組み姿勢に応じて、大きな差が生じることが考えられる。
【０００６】
従来から行なわれていた教員や学生・生徒に対するアンケート調査は、回答者全員の結果を単純に集計、分析するのが一般的であり、このようにした場合、学生・生徒集団の一般的な傾向を把握することは可能であるが、前述したように、そもそも、授業に取り組む姿勢・熱意がまったく異なっている者から得た回答結果を単純に集計、分析しているだけであるので、授業の内容・質の改善、向上により効果的に結びつく、より正確で、信頼性のある情報を得る上では、不十分であった。
【０００７】
例えば、そもそも、その授業を担当している教員に興味を持っていて授業を受けてみたいと希望し、受講している複数の学生と、当該教員やその授業にあまり興味を持っているわけではないがともかく必修科目だからという理由で受講している複数の学生とから、同一の質問事項に対してそれぞれ回答を得た場合、各グループごとに分けて回答結果を分析したり、各グループと回答結果の関係を分析することによって、学生の当該授業に対する意欲、モチベーションを高めるために、どのような対策を立てることが有効であるか、より正確に分析し、信頼性の高い情報を得ることが可能になる。
【０００８】
そこで、この発明は、中等学校、高等学校、大学、学習塾、予備校、専門学校などの教育機関において授業を評価するシステム、特に、授業内容・質の改善・向上、これに伴う前記教育機関の運営・経営の改善・向上に資することを可能ならしめる信頼性高い授業評価を提供する授業評価システムを提案することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記目的を達成するため、本発明が提案する授業評価システムは、授業を受ける複数の学生・生徒から得たアンケート質問事項に対する回答を多変量解析し、当該解析の結果に基づき、前記複数の学生・生徒を少なくとも３つのグループに区分けする第一の判定処理部と、前記第一の判定処理部で少なくとも３つのグループに区分けされた各グループに属している前記複数の学生・生徒の前記アンケート質問事項に対する回答と、前記少なくとも３つのグループの各グループとの関係を解析する第二の判定処理部とを備えているものである。
【００１０】
ここで、前記第一の判定処理部で少なくとも３つのグループに区分けされた各グループに属している複数の学生・生徒の、各グループにおける分布傾向と、その重みとを解析する第三の判定処理部を更に備えている構成にすることができる。
【００１１】
更に、前記第一乃至第三の判定処理部の中の少なくとも一つ以上の判定処理部の処理結果を参照し多変量解析を行い、あらかじめ定められている前記授業を評価する複数の項目ごとに数値化された授業評価を導き出す第四の判定処理部を備えている構成にすることができる。
【００１２】
ここで、前記いずれの本発明の授業評価システムにおいても、授業を受ける複数の学生・生徒から得たアンケート質問事項に対する回答と、当該アンケート質問事項と関連するアンケート質問事項について当該複数の学生・生徒に授業の教授を行なった教員から得た回答とを分析し、両者の間の関係を解析する第五の判定処理部を更に備えている構成にすることができる。
【００１３】
そして、本発明の授業評価システムは、前記第四の判定処理部及び／又は第五の判定処理部の処理結果を参照し、前記授業において改善すべき項目を導き出す第六の判定処理部を更に備えている構成にすることができる。
【発明の効果】
【００１４】
この発明によれば、中等学校、高等学校、大学、学習塾、予備校、専門学校などの教育機関において授業を評価するシステム、特に、授業内容・質の改善・向上、これに伴う前記教育機関の運営・経営の改善・向上に資することを可能ならしめる信頼性高い授業評価を提供する授業評価システムを提供することができる。
【００１５】
すなわち、学生・生徒に対して行なった多数の項目に関するアンケートへの回答を、コレスポンデンス分析、クラスター分析により解析・分析し、学生・生徒を、授業への取り組み姿勢の相違における、少なくとも３つの階層に分類し、各階層に含まれている学生・生徒の傾向と、各階層との関係をコレスポンデンス分析、因子分析、重回帰分析、等によって更に深く分析することにより、学生・生徒の授業に対する意欲、モチベーションを高めるために、どのような対策を立てることが有効であるか、より正確に分析し、信頼性の高い情報を提供することができる。また、授業の内容、質の向上、改善を図り、受講している学生・生徒の取り組む姿勢の向上、意欲、モチベーションの向上を図る上で改善すべき項目が明確に把握される情報を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
前述した本発明の授業評価システムはコンピュータによって実現されるもので、前述した第一の判定処理部〜第六の判定処理部は、前述した各動作をコンピュータに行わせるコンピュータプログラムに基づいて、前述した第一の判定処理部〜第六の判定処理部の各動作を行うコンピュータの処理動作部からなるものである。
【００１７】
第一の判定処理部は、授業を受ける複数の学生・生徒から得たアンケート質問事項に対する回答を多変量解析し、当該解析の結果に基づき、前記複数の学生・生徒を少なくとも３つのグループに区分けする。
【００１８】
ここで行なわれる多変量解析には、例えば、「パターン分類／最適尺度法」型の分析手法であるコレスポンデンス分析や、クラスター分析が用いられ、例えば、図２図示のように、学生・生徒を、熱心層、普通層、不熱心層という、少なくとも３つのグループを含んだ複数のグループに区分けする処理が行われる。
【００１９】
例えば、大学、高等学校、予備校、専門学校などの教育機関での授業に対する評価を求めるために学生や生徒に行なったアンケートにおいて、質問事項に、学習意欲（選択肢：良い、普通、良くない）、授業に対する取り組み姿勢（自己努力）（選択肢：良い、普通、良くない）、今年度出席状況（選択肢：良い、普通、良くない）が含まれているとして、これらに対する回答パターンを手がかりに、似た回答をした学生・生徒と、その回答項目を空間配置して、図１図示のように一軸と二軸とに沿って空間配置された回答項目と学生・生徒の特性から、例えば、図１中、一軸と二軸とで区画される右上側に位置することになる学生・生徒を熱心層、一軸と二軸とで区画される左上側に位置することになる学生・生徒を不熱心層、一軸より下側に位置することになる学生・生徒を普通層と区分けする処理が行われる。
【００２０】
図２は、この第一の判定処理部での処理結果を、本発明の授業評価システムが実現されているコンピュータの情報出力部であるＣＲＴに画像表示した状態を表すものである。もちろん、プリンターなどの印刷手段からなる出力部にて、図２図示の状態の処理結果を印刷して出力することもできる。
【００２１】
第二の判定処理部は、第一の判定処理部で少なくとも３つのグループに区分けされた各グループに属している複数の学生・生徒のアンケート質問事項に対する回答と、前記の少なくとも３つのグループの各グループとの関係を解析する。
【００２２】
すなわち、熱心層、普通層、不熱心層というような各グループ、すなわち、学生・生徒の階層から、その階層に属する学生・生徒の傾向をより深く分析する。
【００２３】
例えば、図６図示のように、熱心層、普通層、不熱心層というような各グループ、すなわち、学生・生徒の各階層に属する学生・生徒には、どのような項目、指標、キーワードが共通するのか、等々が分析される。
【００２４】
図６図示の分析では、熱心層の学生・生徒には、参加、充実感、熱意、教員、知識、説明、といった項目、指標、キーワードが共通してみられ、不熱心層の学生・生徒には、単位、難しい、といった項目、指標、キーワードが共通してみられ、普通層の学生・生徒には、シラバス（講義概要）、分量、将来、資格、ノート、板書、といった項目、指標、キーワードが共通してみられる。
【００２５】
第三の判定処理部は、前記第一の判定処理部で少なくとも３つのグループに区分けされた各グループに属している複数の学生・生徒の、各グループにおける分布傾向と、その重みとをコレスポンデンス分析などの多変量解析により解析する。すなわち、第三の判定処理部は、各グループ（各階層）のどのあたりの空間位置に、どの程度の数の学生・生徒がいるかを分析する。
【００２６】
図３は、かかる第三の判定処理部の処理動作部による処理が行われた結果をコンピュータの情報出力部であるＣＲＴに画像表示した状態を示すものである。
【００２７】
図３中、円柱が配置されている位置は、各グループ（各階層）のどのあたりの空間位置に学生・生徒が存在しているかを示し、円柱の高さは、この空間位置に存在する学生・生徒の数を表す。これらは授業を受講し、アンケートに回答した学生像・生徒像を探る一つの指標になる。
【００２８】
図３に示すように、各グループ（各階層）において、学生・生徒のパターンが集中することがある。例えば、図３図示の例では、普通層、熱心層の学生パターンは集中している。
【００２９】
そこで、この各グループ（各階層）において集中しているパターンの分析から、不熱心層の学生・生徒を普通層に、普通層の学生・生徒を熱心層に移動させるために、どのような側面から授業内容、授業形態、授業の質の変更、改善を行えばよいのかを、具体的、かつ、より正確で、信頼おけるものとして導き出す手がかりを得ることが可能になる。
【００３０】
第四の判定処理部は、前記第一乃至第三の判定処理部の中の少なくとも一つ以上の判定処理部の処理結果を参照し、多変量解析を行い、あらかじめ定められている前記授業を評価する複数の項目ごとに数値化された授業評価を導き出す。
【００３１】
ここでの多変量解析には、例えば、因子分析、重回帰分析が採用され、例えば、理解度、知的刺激度、熱心度という、あらかじめ定められている当該授業を評価する複数の項目ごとに数値化された授業評価を導き出す処理が行われる。
【００３２】
第五の判定処理部は、授業を受ける複数の学生・生徒から得たアンケート質問事項に対する回答と、当該アンケート質問事項と関連するアンケート質問事項について当該複数の学生・生徒に授業の教授を行なった教員から得た回答とを分析し、両者の間の関係を解析する。
【００３３】
例えば、図９にあるように、教員に対して行なったアンケート中における「Ｑ１６  総合的にみて、学生はこの授業に満足したと思いますか。」は、図８の学生・生徒に対して行なったアンケート中における「Ｑ１７  総合的にみて、あなたはこの授業に満足しましたか。」と関連するアンケート質問事項であるので、第五の判定処理部で、学生・生徒からの回答と、教員からの回答とを分析し、両者の間の関係、例えば、両者の間のギャップを解析する。
【００３４】
図４（ｂ）は、第五の判定処理部で解析された、授業を受ける複数の学生・生徒から得たアンケート質問事項に対する回答と、当該アンケート質問事項と関連するアンケート質問事項について当該複数の学生・生徒に授業の教授を行なった教員から得た回答とを分析し、両者の間の関係（ここでは、両者の間のギャップ）を、コンピュータの情報出力部であるＣＲＴに画像表示した状態を示すものである。
【００３５】
専門的な知識や用語についての十分な説明が授業で行なわれているかどうかに関しては、教員の評価と学生・生徒の評価がほぼ同じレベルになっているが、授業の進行速度に関しては教員が高いレベルの評価を与えているのに対して学生・生徒は低いレベルの評価を、逆に、告知通りの内容であるかどうか（シラバスに沿って授業が行なわれているかどうか）に関しては、学生・生徒が高いレベルの評価を与えているのに対して教員は低いレベルの評価を与えていて、両者の間にギャップがあることが把握できる。
【００３６】
第六の判定処理部は、前記第四の判定処理部の処理結果及び／又は第五の判定処理部の処理結果を参照し、前記授業において改善すべき項目を導き出す処理を行う。
【００３７】
例えば、不熱心層の学生・生徒を普通層に、普通層の学生・生徒を熱心層に移動させるために、前記授業において改善すべき項目を導き出す処理や、学生・生徒の授業に対する意欲、モチベーションを高めるために前記授業において改善すべき項目を導き出す処理を行う。
【００３８】
この第六の判定処理部での処理結果は、授業の内容、質を向上させ、ひいては、当該授業を提供している教育機関の運営、経営の改善、向上に資するものであって、当該教育機関の運営、経営におけるＫＰＩ（Key Performance Indicator）を導き出す一助になるものである。
【００３９】
なお、前記の第五の判定処理部の他に、学生・生徒、教員それぞれのアンケート回答結果について評価ギャップを分析するコンピュータの処理動作部からなる第七の判定処理部が備えられているようにすることもできる。
【００４０】
例えば、図７は、ある授業についての熱心層の学生・生徒におけるアンケート回答結果を第七の判定処理部によって分析した結果を、コンピュータの情報出力部であるＣＲＴに画像表示した状態を示すものである。
【００４１】
図７中、０のレベルより上側がプラス評価、下側がマイナス評価で、授業内容をよく理解できたかどうかに関しては高い評価が、進行速度に関しては低い評価が、専門的な知識や用語についての十分な説明が授業で行なわれているかどうかに関しては、過不足なく、普通のレベルであるとの評価が与えられていることがわかる。そして、総合評価としては、若干、プラス側の評価が与えられている。
【００４２】
更に、学生・生徒、教員それぞれのアンケート回答結果から、総合評価をする際に、重要視されている項目が何であるかを導き出す処理を行うコンピュータの処理動作部からなる第八の判定処理部が備えられているようにすることもできる。
【００４３】
図４（ａ）は、第八の判定処理部の処理動作部によって分析された、学生・生徒が総合評価をする際に重要視している項目の、重要視している上位５項目と、その寄与率を表にしてコンピュータの情報出力部であるＣＲＴに画像表示した状態を示すものである。「授業内容はよく理解できる」かどうかが１４．５％と、最も重要視されていることが分かる。
【００４４】
図１０は、本発明の授業評価システム１の概略構成を、その処理フローと共に説明する概念図であり、図１２は、コンピュータによって実現されている本発明の授業評価システム１の一例の概略構成を表す図である。
【００４５】
学生や生徒に授業を行なう教員に対してアンケートを行なうと共に、当該教員の授業を受ける学生・生徒にアンケートを行ない、この結果をアンケートデータベース２１に格納する。
【００４６】
第一の判定処理部２で、学生・生徒から得たアンケート質問事項に対する回答についてコレスポンデンス分析や、クラスター分析が行なわれ、これらの解析、分析の結果に基づき、学生・生徒を、図２図示のように、熱心層、普通層、不熱心層という、少なくとも３つのグループを含んだ複数のグループに区分けする処理が行われ、処理結果が層別データベース２２に格納される。
【００４７】
第一の判定処理部２で少なくとも３つのグループに区分けされた各グループに属している複数の学生・生徒のアンケート質問事項に対する回答と、前記の少なくとも３つのグループの各グループとの関係が第二の判定処理部３で解析され、例えば、熱心層、普通層、不熱心層というような各グループ（学生・生徒の階層）に属する学生・生徒の傾向が分析され、熱心層、普通層、不熱心層というような各グループ、すなわち、学生・生徒の各階層に属する学生・生徒には、どのような項目、指標、キーワードが共通するのか、等々が分析される。この解析結果は、アンケート＋層別データベース２３に格納される。
【００４８】
以上の処理動作部で行われる機能は、本発明の授業評価システムにおける学生層別機能を表すべきものであって、この結果は、例えば、図２、図６に表されているような情報として利用されるようになる。
【００４９】
第一の判定処理部２で少なくとも３つのグループに区分けされた各グループに属している複数の学生・生徒の、各グループにおける分布傾向と、その重みとが第三の判定処理部４によってコレスポンデンス分析などの多変量解析により解析され、その結果が、布置図データベース２４に格納される。
【００５０】
第四の判定処理部５が、前記第一の判定処理部２乃至第三の判定処理部４の中の少なくとも一つ以上の判定処理部の処理結果を参照し、多変量解析を行い、あらかじめ定められている前記授業を評価する複数の項目ごとに数値化された授業評価を導き出す。
【００５１】
ここでの多変量解析には、例えば、因子分析、重回帰分析が採用され、例えば、理解度、知的刺激度、熱心度という、あらかじめ定められている当該授業を評価する複数の項目ごとに数値化された授業評価を導き出す。この分析結果は、分析データベース２５に格納される。
【００５２】
一方、第五の判定処理部６では、アンケートデータベース２１に格納されている授業を受ける複数の学生・生徒から得たアンケート質問事項に対する回答と、当該アンケート質問事項と関連するアンケート質問事項について当該複数の学生・生徒に授業の教授を行なった教員から得た回答とを分析し、両者の間の関係を解析する。この解析結果も、分析データベース２５に格納される。
【００５３】
これら第三の判定処理部４、第四の判定処理部５、第五の判定処理部６で行われる分析は、本発明の授業評価システムにおける要因分析機能を表すべきものであって、この結果は、例えば、図３に表されているような情報として利用されるようになる。
【００５４】
第六の判定処理部７は、第四の判定処理部５の処理結果及び／又は第五の判定処理部６の処理結果を参照し、前記授業において改善すべき項目を導き出す処理を行う。
【００５５】
この第六の判定処理部で行われる分析は、授業の内容、質を向上させ、ひいては、当該授業を提供している教育機関の運営、経営の改善、向上に資するものであって、当該教育機関の運営、経営におけるＫＰＩ（Key Performance Indicator）を導き出す一助になるものである。
【００５６】
なお、第七の判定処理部８で行われた、学生・生徒、教員それぞれのアンケート回答結果について評価ギャップの分析結果も、第八の判定処理部９で行なわれた、学生・生徒、教員それぞれのアンケート回答結果から、総合評価をする際に、重要視されている項目が何であるかを分析した結果も、それぞれ、分析データベース２５に格納される。
【００５７】
本発明の授業評価システムにおける前述した第一の判定処理部２〜第八の判定処理部９での処理結果、アンケートデータベース２１、層別データベース２２、アンケート＋層別データベース２３、布置図データベース２４、分析データベース２５の情報は、本発明の授業評価システムを利用し、アクセスすることを許されている学生・生徒、教員、学長、学部長、教育機関運営・経営者などが、ネットワークを介して参照し、授業内容、質の改善、学習意欲、モチベーション向上、経営・運営内容改善の参考資料にすることが可能である。
【実施例】
【００５８】
以下、添付図面を参照して、本発明の授業評価システムが、大学の授業評価に使用される場合の実施例を説明する。
【００５９】
本発明の授業評価システム１はコンピュータによって実現されるもので、例えば、図１１図示のように、前述した第一の判定処理部２〜第八の判定処理部９の各処理動作をコンピュータに行わせるコンピュータプログラム及び、その他、本発明の授業評価システム１を実現するために必要なコンピュータプログラムが格納されている主記憶装置と、前述した第一の判定処理部２〜第八の判定処理部９の各処理動作を行う処理動作部、各データベース２１〜２５などが配備されて構成されている。なお、図１０図示のように、独立した複数のコンピュータをネットワーク接続可能にして本発明の授業評価システムを構築することもできる。
【００６０】
まず、学生に授業を行なう教員及び、当該教員の授業を受ける学生にアンケートを行ない、この結果がアンケートデータベース２１に格納される。
【００６１】
図８、図９は、それぞれ、一定の期間（例えば、前期の半年間）行なわれた、ある講義に関して、教員、学生に対して行なうアンケートの一例を示すものである。アンケート項目の中には、学生の授業への取り組み姿勢、意欲、モチベーションに関して質問するもの、授業の内容などに関して質問するもの、教員に関して質問するものなどがランダムに含まれている。
【００６２】
また、「学生へのアンケート」のＱ１７「総合的にみて、あなたはこの授業に満足しましたか。」と、「教員への質問事項」のＱ１６「総合的にみて、学生はこの授業に満足したと思いますか。」にあるように、学生への質問事項、教員への質問事項の間に、一方への質問事項に関連する質問事項が他方への質問事項に含まれるようになっており、これによって、授業を受ける複数の学生から得たアンケート質問事項に対する回答と、当該アンケート質問事項と関連するアンケート質問事項について当該複数の学生に授業の教授を行なった教員から得た回答とを分析し、両者の間の関係を解析することが可能になっている。
【００６３】
第一の判定処理部２で、学生から得たアンケート質問事項に対する回答についてコレスポンデンス分析や、クラスター分析が行なわれ、これらの解析、分析の結果に基づき、学生を、図２図示のように、熱心層、普通層、不熱心層という、少なくとも３つのグループを含んだ複数のグループに区分けする処理を行い、処理結果が層別データベース２２に格納される。
【００６４】
これは例えば、アンケート質問事項に含まれている、学習意欲（選択肢：良い、普通、良くない）、授業に対する取り組み姿勢（自己努力）（選択肢：良い、普通、良くない）、今年度出席状況（選択肢：良い、普通、良くない）などに対する回答パターンを手がかりに行われる。
【００６５】
そして、似た回答をした学生と、その回答項目を空間配置して、図１図示のように一軸と二軸とに沿って回答項目と学生の特性が空間配置されることになる。
【００６６】
図１の例では、図２図示のように、一軸と二軸とで区画される右上側に位置することになる学生が熱心層、一軸と二軸とで区画される左上側に位置することになる学生が不熱心層、一軸より下側に位置することになる学生が普通層ということになる。
【００６７】
第二の判定処理部３では、第一の判定処理部２で少なくとも３つのグループに区分けされた各グループに属している複数の学生のアンケート質問事項に対する回答と、前記の少なくとも３つのグループの各グループとの関係が解析、分析され、すなわち、熱心層、普通層、不熱心層というような各グループ（学生の階層）に属する学生の傾向が分析され、この解析結果が、アンケート＋層別データベース２３に格納される。
【００６８】
こうして、前述した熱心層、普通層、不熱心層という各階層に区分けされた学生は、いかなる評価項目を重視してこれらの各グループに分かれることになるのか、各階層に属する学生には、どのような項目、指標、キーワードが共通するのか、等々が分析され、熱心層、普通層、不熱心層といった各階層に属する学生の傾向がより深く分析される。
【００６９】
この結果は、例えば、図６図示のような空間に配置されて表示される。図６図示の結果からは、熱心層の学生には、参加、充実感、熱意、教員、知識、説明、といった項目、指標、キーワードが共通してみられ、不熱心層の学生には、単位、難しい、といった項目、指標、キーワードが共通してみられ、普通層の学生には、シラバス（講義概要）、分量、将来、資格、ノート、板書、といった項目、指標、キーワードが共通してみられることを分析、把握できる。
【００７０】
以上の第一の判定処理部２〜第二の判定処理部３で行われる機能は、いわば、本発明の授業評価システムにおける学生層別機能というものであって、この結果は、例えば、図２、図６に表されているような情報として利用される。
【００７１】
第三の判定処理部４は、第一の判定処理部２で少なくとも３つのグループに区分けされた各グループに属している複数の学生の、各グループにおける分布傾向と、その重みとを解析する。ここでも、コレスポンデンス分析などの多変量解析が用いられる。これによって、各グループ（各階層）のどのあたりの空間位置に、どの程度の数の学生がいるかが分析される。この結果は、布置図データベース２４に格納される。
【００７２】
図３は、第三の判定処理部４の処理動作部による処理が行われた結果の一例を表すものである。図３中、円柱が配置されている位置は、各グループ（各階層）のどのあたりの空間位置に学生が存在しているかを示し、円柱の高さは、この空間位置に存在する学生の数を表すので、授業を受講し、アンケートに回答した学生像を探る一つの指標になっている。
【００７３】
例えば、図３に示すように、各グループ（各階層）において、学生のパターンが集中することがあり（図３図示の例では、普通層、熱心層の学生パターンは集中している）、この各グループ（各階層）において集中しているパターンの分析から、後述する第六の判定処理部によって、不熱心層の学生を普通層に、普通層の学生を熱心層に移動させるために、どのような側面から授業内容、授業形態、授業の質の変更、改善を行えばよいのかを、具体的、かつ、より正確で、信頼のおけるものとして導き出す手がかりを得ることができる。
【００７４】
第五の判定処理部６は、アンケートデータベース２１に格納されている学生から得たアンケート質問事項に対する回答と、当該アンケート質問事項と関連するアンケート質問事項について学生に授業の教授を行なった教員から得た回答とを分析し、両者の間の関係を解析する。この解析結果は、分析データベース２５に格納される。
【００７５】
例えば、前述したように、互いに関連している関係にある「学生へのアンケート」のＱ１７「総合的にみて、あなたはこの授業に満足しましたか。」、「教員への質問事項」のＱ１６「総合的にみて、学生はこの授業に満足したと思いますか。」に対する学生、教員それぞれの回答を分析し、両者の間の関係、例えば、両者の間のギャップが解析される。
【００７６】
図４（ｂ）は、第五の判定処理部６の解析結果（ここでは、両者の間のギャップに関する解析結果）を図表化して表したもので、授業内容はよく理解できるものであるかどうか、専門的な知識や用語についての十分な説明が授業で行なわれているかどうか、授業の進行速度が適切であるか否か、教員の意欲や熱意を感じるか否か、シラバス（講義概要）であらかじめ告知されていた内容と授業内容は整合しているか否か、総合的な評価はどうか、に関して、それぞれ、学生の回答結果と、教員の回答結果とのギャップが示されている。
【００７７】
図４（ｂ）に示されているように、比較対象として大学の平均も図表化して示すことにより、当該授業を行なっている教員が他の教員と比較して改善、向上すべきと思われる部分、当該授業を受けている学生の授業への取り組み姿勢を高め、意欲、モチベーションの向上を目指す上で改善、向上すべきと思われる部分を明確に示すことができる。
【００７８】
第七の判定処理部８は、学生、教員それぞれのアンケート回答結果について評価ギャップを分析し、この分析結果は、分析データベース２５に格納される。
【００７９】
この第七の判定処理部８による分析結果は、例えば、ある授業についての熱心層の学生におけるアンケート回答についての分析結果を表す図７図のグラフのように、各評価項目（シラバス（講義概要）であらかじめ告知されていた内容と授業内容は整合しているか否か、教員の意欲や熱意を感じるか否か、授業の進行速度が適切であるか否か、専門的な知識や用語についての十分な説明が授業で行なわれているかどうか、授業内容はよく理解できるものであるかどうか、総合評価）ごとに、プラス、マイナスの評価で示される。
【００８０】
第八の判定処理部９は、学生、教員それぞれのアンケート回答結果から、評価を行なう授業についての総合評価をする際に、重要視されている項目が何であるかを導き出す処理を行い、この分析結果は、分析データベース２５に格納される。
【００８１】
この第八の判定処理部９の処理結果は、例えば、図４（ａ）図示のように表示される。図４（ａ）は、学生が総合評価をする際に重要視している項目の、重要視している上位５項目と、その寄与率を表に表している。
【００８２】
第四の判定処理部５は、前述した第一の判定処理部２〜第三の判定処理部４の中の少なくとも一つ以上の判定処理部の処理結果を参照し、多変量解析を行い、あらかじめ定められている授業を評価する複数の項目ごとに数値化された授業評価を導き出す。
【００８３】
ここでの多変量解析には、例えば、因子分析、重回帰分析が採用され、例えば、理解度、知的刺激度、熱心度という、あらかじめ定められている当該授業を評価する複数の項目ごとに数値化された授業評価を導き出す処理が行われる。この分析結果は、分析データベース２５に格納される。
【００８４】
なお、第四の判定処理部５がかかる処理を行うにあたって、第一の判定処理部２〜第三の判定処理部４の中の少なくとも一つ以上の判定処理部の処理結果を参照することに加えて、前述した第七の判定処理部８の処理結果及び／又は第八の判定処理部９の処理結果を参照して、多変量解析を行い、あらかじめ定められている授業を評価する複数の項目ごとに数値化された授業評価を導き出すようにすることもできる。
【００８５】
図１０の右側に図示した例では、複数の因子（ここでは１５個の因子）を用いて因子分析、重回帰分析が行なわれ、理解度、知的刺激度、熱心度について、数値化された授業評価を導き出す処理が行われる。
【００８６】
以上の第三の判定処理部４、第四の判定処理部５、第五の判定処理部６、第七の判定処理部８、第八の判定処理部９で行われる分析は、本発明の授業評価システムにおける要因分析機能を表すものであり、この結果は、例えば、図３、図４、図７に表されているような情報として利用される。
【００８７】
第六の判定処理部７は、第四の判定処理部５の処理結果及び／又は第五の判定処理部６の処理結果を参照し、授業において改善すべき項目を導き出す処理を行う。
【００８８】
ここでの処理は、例えば、第四の判定処理部５で分析され、数値化された授業評価（あらかじめ定められている授業を評価する複数の項目である理解度、知的刺激度、熱心度について数値化された授業評価）についての分析を行い、例えば、図１１のように複数の評価パターン（ここでは８パターン）に区分して授業を評価し、これによって、授業において改善すべき項目、すなわち、授業の内容、質の向上、改善を図り、受講している学生の取り組む姿勢の向上、意欲、モチベーションの向上を図る上で改善すべき項目が明確に把握されるようになる。
【００８９】
例えば、図１１に示されている「バランス成長型」を目標として、過不足のある部分のバランスをとるようにしたり、特定の科目によっては、ある程度バランスを崩してでも、どこか一つの項目を重点的に延ばす、等々の課題が明らかになる。
【００９０】
また、図１０の右側に図示した例の一番下側にあるように、理解度、知的刺激度、熱心度について、数値化された授業評価から、学生の意欲、モチベーションを向上させている程度を数値化する処理をこの第六の判定処理部７で行うこともできる。
【００９１】
これによって、授業において改善すべき項目としての、受講している学生の意欲、モチベーションが受講開始時、中間、前期終了時、一年間終了時でどのように変化しているかを把握し、受講している学生の取り組む姿勢の向上、意欲、モチベーションの向上を図る上で改善すべき項目を把握できるようにすることも可能である。また、受講している学生の意欲、モチベーションの程度を年度ごとに把握し、その経年変化を分析できるようにして、受講している学生の取り組む姿勢の向上、意欲、モチベーションの向上を図る上で改善すべき項目を把握できるようにすることも可能である。
【００９２】
図５は、理解度、知的刺激度、熱心度について、数値化された授業評価から、学生の意欲、モチベーションを向上させている程度を数値化する処理を第六の判定処理部７で履修開始時点と、履修終了時に行ない、その結果を対比して表したものである。この対比は、一人一人の学生について、履修開始時点と、履修終了時とで、学生の意欲、モチベーションを向上させている程度がどのように変化しているかを把握するものとして行なうこともできるし、特定のクラス、学年において、どの程度の意欲、モチベーションを持っている学生の割合が、どのように変化しているかを把握するものとして行なうこともできる。
【００９３】
この第六の判定処理部７で行われる分析は、授業の内容、質を向上させ、ひいては、当該授業を提供している教育機関の運営、経営の改善、向上に資するものであって、当該教育機関の運営、経営におけるＫＰＩ（Key Performance Indicator）を導き出す一助になるものである。
【００９４】
なお、図１０の概略構成図の左下に記載されているように、以上に説明した本発明の授業評価システム１における第一の判定処理部２〜第八の判定処理部９での処理結果、アンケートデータベース２１、層別データベース２２、アンケート＋層別データベース２３、布置図データベース２４、分析データベース２５の情報は、本発明の授業評価システム１を利用し、アクセスすることを許されている学生、教員、学長、学部長、教育機関運営・経営者などが、ネットワークを介して参照することができる。
【００９５】
これによって、学生、教員、学長、学部長、教育機関運営・経営者などが、授業内容・質の改善、学習意欲・モチベーション向上、ひいては、経営・運営内容改善の参考資料を入手する事が可能になる。
【００９６】
以上、本発明の好ましい実施形態、実施例を添付図面を参照して説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、特許請求の範囲から把握される技術的範囲において種々の形態に変更可能である。
【００９７】
例えば、本発明の授業評価システムは、大学だけでなく、高等学校、中等学校、学習塾、予備校、専門学校などの種々の教育機関において採用可能である。
【００９８】
また、第六の判定処理部７において、第四の判定処理部５の処理結果及び／又は第五の判定処理部６の処理結果を参照し、授業において改善すべき項目を導き出す処理を行う際に、当該教育機関に新入生を送り込む小学校、中等学校、高等学校あるいは学習受験塾、予備校などの受験機関等々から当該教育機関で行なっている授業に対して受けた評価、当該教育機関の卒業生や、当該教育機関の卒業生を受け入れた企業などから当該教育機関で行なっている授業に対して受けた評価、授業を行なっている教員の論文発表数・特許権取得数などの情報を加味して、授業において改善すべき項目を導き出す処理を行うようにすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００９９】
【図１】第一の判定処理部での処理結果を直交する一軸と二軸からなる空間座標に配置した状態の一例を表す図。
【図２】第一の判定処理部での処理結果を直交する一軸と二軸からなる空間座標に配置した状態の他の一例を表す図。
【図３】第三の判定処理部での処理結果を直交する一軸と二軸からなる空間座標に配置した状態の一例を表す図。
【図４】（ａ）学生に対するアンケート結果について行なった第八の判定処理部での処理結果の一例を表す図、（ｂ）第五の判定処理部での処理結果の一例を表す図。
【図５】学生の意欲、モチベーションを向上させている程度を数値化する処理を第六の判定処理部によって、履修開始時点と、履修終了時に行ない、その結果を対比して表した一例を表す図。
【図６】第二の判定処理部での処理結果を直交する一軸と二軸からなる空間座標に配置した状態の一例を表す図。
【図７】学生に対するアンケート結果について行なった第七の判定処理部での処理結果の一例を表す図。
【図８】学生・生徒に対して行なうアンケートの一例を示す図。
【図９】教員に対して行なうアンケートの一例を示す図。
【図１０】本発明の授業評価システムの一例についての概略構成をその処理フローと共に説明する概念図。
【図１１】第六の判定処理部の処理結果に基づき、評価する授業を複数の評価パターン（ここでは８パターン）に表す場合の各パターンの一例を表す図。
【図１２】コンピュータによって実現されている本発明の授業評価システムの一例の構成概要を表す図。
【符号の説明】
【０１００】
１    授業評価システム
２    第一の判定処理部
３    第二の判定処理部
４    第三の判定処理部
５    第四の判定処理部
６    第五の判定処理部
７    第六の判定処理部
８    第七の判定処理部
９    第八の判定処理部
２１    アンケートＤＢ
２２    層別ＤＢ
２３    アンケート＋層別ＤＢ
２４    布置図ＤＢ
２５    分析ＤＢ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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