授業評価アンケートの全面 Web 化による効果：大学 IR へ牧野 雅 1), 児島 完二 2)
1) 名古屋学院大学 学術情報センター
2) 名古屋学院大学 経済学部
makino@ngu.ac.jp, kkojima@ngu.ac.jp

The Effects of Web-based Students Evaluation Questionnaire
Tadashi Makino 1), Kanji Kojima 2)
1) Information Center, Nagoya Gakuin Univ.
2) Department of Economics, Nagoya Gakuin Univ.
概要
従来は紙で実施していた全学の授業評価アンケートを Web 化した。学生がほぼ毎日ログインする学内の情報システムにアンケート機能を付加した。ユーザのアクセシビリティを高めたので、十分な回答数を確保することができた。同時にアクセスログや回答者属性の分析から多くの知見を得ることに成功した。学生のデータに基づく解析から、大学 IR としての活用が現実的になった。

1

はじめに

2

大学では 2008 年の FD 実施義務化に伴い、授業

2.1 授業評価アンケートの実態：Web 化の前大学での授業評価アンケート評価アンケートを実施する機関が増えてきた。学名古屋学院大学では、2000 年より紙での授業評期ごとに行う紙での作業は煩雑さを伴う。前処理

価アンケートを開始し、毎学期、教員ひとり最低（対象科目選定・科目ごとの用紙の準備など）か1 科目を実施するという方針で運用されていた。

らアンケート実施（配付・回収など）、後処理とし毎回、授業評価アンケートに対しては、多くの意ての集計（確認・スキャンなど）に多くの時間と見が寄せられる。長年の経緯で現在の形に落ち着コストが発生する。そこで、インターネットでのいているものの、他大学と比較した意見が多い。

Web 回答を試みた機関もあるが、学生からの十分とはいえ、日本の大学にスタンダードといえるアな回答率が得られず、紙でのアンケートに戻った

ンケート形式がなく、共通理解が得られづらい。という事例もある。近年、スマートフォンが普及

文部科学省から標準的な方式を示されることもなし、今やほとんどの学生が所持している状況にないので、それぞれの大学が自学の事情に合わせて、ったので、名古屋学院大学は全面 Web 化へ挑戦し最善の取り組みを行なっている状況である。他大た。2014 年に構想し、翌年に 2 度の試行期間を経学の良い事例を学ぶ際、特殊事情から導入できなて授業評価アンケートを全科目で Web 回答とした。

かったり、新方式を導入してもコンセンサスを得結果として、すべての開講科目（1,353 科目）のうるには難しいケースがある。

ち 1,107 科目で実施でき、プロセス・イノベーションとしての改善が実現できた。
本稿では、授業評価アンケートの Web 化の効果を論ずる。授業評価アンケートの現状と課題を考え、情報通信環境の進展にあわせて可能性に言及する。実際の取り組みと実施結果として、具体的な効果や不具合などについて述べる。そして、紙では得られない分析内容を紹介し、今回の取り組みの成果と課題をまとめる。最後に今後の展望として、IR での活用可能性について触れる。

2.2 授業評価アンケートが抱える課題
現実的に授業評価アンケートが抱える問題は多いが、本稿では 2 点に着目する。まず、紙による処理である。学期ごとに行う紙での作業は煩雑さを伴う。前処理としてアンケートの対象科目の選定・科目ごとに用紙の仕分けが必要である。アンケート期間では、教員への受け渡し、学生への配付・回収、教員からの受け取りなどの窓口業務が発生する。後処理としての集計でも読取り用紙の確認後、スキャン、データ処理に多くの時間と進展するとしている。

コストが発生する。ICT の活用として、Web 入力

まず①として、名古屋学院大学では 1993 年にやクリッカーなども提案されてきたが、やはり紙インターネットに接続し、研究教育への利用が開での実施が中心である。紙からの移行期では Web始した。徐々に研究室や教室への情報コンセントと紙との併用となるが、紙での処理の遅れが全体が付置された。現在では、無線 LAN が学内の至るに影響を及ぼすために結果のフィードバックにはところをカバーしている。②では、全学生へのノ長い時間を要する。以上のような毎回の実施コスートパソコン配付は 1996 年から 20 年間継続してトを考えるとプロセス改善が望まれる。

いる。2000 年頃からノートパソコンをインターネ

また、アンケートの根本的な問題として、回答ット端末にした取り組み（大教室への情報コンセ結果に対する教員の不信感がある。不真面目な学ント設置）を開始し、組織的に活用を促進してき生が回答しているために結果が歪む、設問内容がた。③については、情報リテラシ科目を 1 年生に不十分である、などといった意見がある。これに必修化し、配付したノートパソコンの操作、およ対して、記名式アンケートの措置も示されるが、び学習に必要となるオフィスソフトの利用法を身回答者にとって正しい回答がしづらいという問題につけさせている。⑤に含まれる学内の多様なコ点も含んでいる。このような課題に対する研究とンテンツは後述の学内システムから配信され、教して、無記名式・記名式の結果を調査した論文[1]

材も自学自習というクイズを中心に拡充してきた。

がある。近年、教員評価が話題となっているだけに、以上のように教員が学生に評価されるということに対する抵抗感が少なからず存在することは否めない。
授業評価アンケートでの 2 つの課題を解決するための方法を以下で提示する。

3 学内の情報環境の変遷
Web での授業評価アンケートを全学で実施する場合、学内の情報環境が不十分であると学生のスマートフォンや公衆回線に依存しなければならない。回答者からの不満やクレームは新方式の普及において障害となる。そこで、情報教育環境について触れる。名古屋学院大学の情報教育環境は他大学に比べて遜色なく、全新入生にノートパソコンを配付し、ほとんどの教室に無線 LAN を配置している。これらを活用すれば Web の授業評価アンケートは実施できるが、手軽さという点でスマ3.2 CCS の導入から発展：学内 LMS
2002 年に汎用機で運用していた学内システムを C/S へ移行した。この際、各課でのシステムを統合し、Web ベースの CCS（Campus CommunicationSystem）としてスタートした。具体的には教務関連（LMS 含む）、学籍管理、授業料を含む財務情報、入学関連、などの学内すべての情報を統合している。これによりシームレスな情報環境が実現した。シングルサインオンさえ不要で、ユーザの利便性は高く、学生サービスの向上に寄与している。いわゆる、大学版 ERP を実現している。
年度別に見た総ログイン数の推移は以下のグラフのとおりである。導入当初の利用数は年間 45万アクセスであったが、ユーザが慣れるにしたがって増加した。とりわけ、ICT での教育を推進し、特色 GP・現代 GP などが採択されたことを契機に利用数は増加した。

ートフォンに劣る。
情報教育環境の変遷を説明するために、論文[2]で示された大学での e ラーニングのエコシステムの 5 分類を使う。すなわち、①学内通信施設（ネットワーク）、②学生用通信端末（ハードウェア）、③学生の情報リテラシ（スキル）、④学内 LMS（ソフトウェア）、⑤デジタル情報（コンテンツ）の５つである。
3.1 大学の情報環境：エコシステム
5 つの情報環境が均斉的に進化することで、新しいイノベーションとしての e ラーニングが普及、

図1

CCS の年間ログイン数：年度別

2012 年に基盤となるデータベースを変更し、全面的なバージョンアップをして CCS2.0 としてリだけにパソコンを起動するのが面倒であることもリースした。その折、CCS の正式名を Campus一因であろう。何より実施方法に学生の回答イン

Communication Service に変更し、学生へのサービセンティブが十分考慮されなかったことも原因でス志向を全面的に打ち出した。この頃からスマーあると思われる。

トフォンを所有する学生が増えてきた。Twitter や本学では、CCS という情報インフラを持ちながLINE などが若者から支持されると爆発的にスマら Web でのアンケート実施は見送られてきた。しートフォンの所有率が向上した。本学で実施する

かし、近年の e ラーニングのエコシステムの進化

毎年の新入生調査によると、2016 年度には 99%まから Web でのアンケートが検討された。今回は、で到達し、②の環境がさらに改善された。スマー

学生のスマートフォンがベースで、ノートパソコトフォンでは公衆回線も利用できるので、学内無ンは補完と位置づけている。CCS にはすべての授線 LAN のネットワーク設備①の補完にもつなが業に科目ポータルがあるので、そこに授業評価アる。こうして CCS へのアクセスも急激に伸長し、ンケートの入り口を設けた。学生にとっては直感2015 年にはついに 200 万アクセスに達した。

的な操作で対応できるようにした。授業中にスマートフォンから CCS へアクセスし、アンケートに回答する方式を採用した。たとえ授業中にできなくても、ノートパソコンから課外時間に回答することもできる。

4全面実施でのデータ：紙との差異
前節のような情報環境の充実を待って、2016 年度の春学期に全学で CCS による授業評価アンケートを実施した。当初の目標通り、従来の準備から
図2

学生一人あたりの年間 CCS ログイン数実施・処理・結果開示までの一連のプロセスは劇的に改善された。人的コストおよび時間的コスト以上のような経緯で、CCS は大学にとって不可の大幅な削減は極めて大きい。当初、懸念された欠な情報インフラに成長した。図 2 で、学生一人アクセス集中によるシステムダウンは回避でき、あたりのログインを見ると年間 330 回以上ログイ今後も十分に耐えうるシステムであることが確認

ンしていることになる。これは年間の授業日数よできた。

りもはるかに多い。学生にとっても「大学情報＝本稿の主題は、Web での全面実施により紙ではCCS」という状況になっている。全員がノートパ入手困難な多様なデータが入手できたことにある。

ソコンとほとんどの学生が自身のスマートフォン

サーバ側ではアクセスログで授業中のどのタイミを所持している BYOD（Bring Your Own Device）ングで行われているかが推測できる。また、紙ベ時代が到来した。以上のように e ラーニングのエースでは不可能であった回答者の属性も明らかにコシステムが進化したことによって、アクセシビなる。すなわち、実回答者数が判明し、学年別のリティが格段に高まった。

回答状況も分かる。以下では、Web 化で可能とな3.3 授業評価アンケートへの活用った分析結果について説明する。

過去にいくつかの大学が、紙から Web への授業

4.1 アクセスログによる分析評価アンケートの切り替えに挑戦した例がある。

学内の CCS から回答しているので、学術情報セWeb が一般化してきた約 10 年前、プロセス改善のンターではアクセスログが入手できる。このデー試みであったが、成功した事例を聞いたことがな

タ解析から、おおよその実施状況が把握できる。

い。当時の実施ベースはパソコンと Web であった

例えば、以下のグラフは、授業評価アンケートが、回答率が芳しくないために撤退したと推察さの第 1 週目（6 月 22 日〜6 月 29 日）での回答状況れる。失敗の背景には、紙のアンケート用紙ようを 1 分単位で示したものである。上図が午前（9に対面で実施できるのはパソコン教室のように限時〜12 時）、下図は午後（13 時〜17 時）である。

定されていたことや、授業評価アンケートのためると推測される。想定以上のデータの確保は、多くの教員が指示マニュアル通りに実施してくれたためであろう。また、学生が指示にしたがって提出したという両者の協力の賜物であることは疑う余地もない。

図4

クラス別回答率分布

システムの不具合をチェックするため、1 年間の試行を経て、今回の全面実施に至った。ところ
図3

授業評価アンケート期間のアクセスログ

が、以下のようなシステム上の問題として、①回答送信時でのアクセス停滞、②アンケート結果画

なお、教員に示した実施手順案内書では、具体的な実施の日時を指定しておらず、授業開始後、もしくは授業終了前を推奨している。

面の表示の遅れ、が生じた。
まず①は、アンケート 3 日目の午前中に発生した。学生画面で回答が受付されないという問い合

アクセスログから以下の点が明らかになった。

わせがあり、直ちに学術情報センターが確認した。

1. アンケート実施は授業開始直後よりも終了前

主因は回答データを更新するデータベースに主キに実施される傾向がある。
2. 回答が最も多かった時間帯はメインキャンパ
スでの 2 時限目の終了前であった。
3. 最大ピークは、第 1 週目の金曜日における 12:13の１分間で、77 件の回答であった。
4.2 実施回答率とアクセス不良
全体の単純回答率（総回答数／総履修者）は57.73％で、在学生 5,989 人のうち回答者は 4,743名（学生回答率 79.19％）であった。実施データを見ると、Web 化による回答率低下という事態は避けられた。
成功の主な要因は、教員が教室で学生に適切なーが未設定であり、回答数が蓄積するにしたがって処理が遅くなるという現象が発生した。直ちにこれを改善し、当日の 3 限目に問題は解決した。
次に②は、アンケート終了の翌日、教員へ回答結果を開示する 1 日目に発生した。教員画面で結果が直ちに表示できない状況だったので、学術情報センターで確認した。データベース接続の解放処理が漏れていたため、教員がアンケート集計結果を参照するときに、一定数以上のアクセスがあると、それ以上の教員は結果を参照できなかった。
直ちに解放処理をし、当日に解決した。
4.3 回答者属性による分析：学年指示を出してくれたことによる。これは次の図 4

CCS での授業評価アンケートなので、回答デーからわかる。横軸は回答率を、縦軸はクラス数をタと回答者の属性が紐づけされる。そこで、まず示している。実施科目のうち、回答率が 70％超の回答者の学年と回答科目数の分布を以下で確認す

クラスは全体の半数弱（47.1％、413 科目）を占める。1 年生では、最も多くが 12 科目に回答しておる。一方、回答率 20％以下が 69 クラスあったが、り、平均は 9.27 科目である。2 年生の平均は 6.99

学生が自発的に回答した（教員の指示がなかった、科目、3 年生は 4.48 科目、4 年生以上は 2.63 科目あるいはその場で実施させていない）ケースであであった。

表1
科目数
＼学年
0 科目
1 科目
2 科目
3 科目
4 科目
5 科目
6 科目
7 科目
8 科目
9 科目
10 科目
11 科目
12 科目
13 科目
14 科目
15 科目
回答計
在籍者
回答率

ので、回答ありと回答なしの学生で GPA を比較し学年別アンケート回答数

1 年生
332229396596
122114152128131156249238
4722
1,610
1,643
98.0%2 年生
848987117
127133116
104979310510511251
31111,378
1,46294.3%

3 年生21919818713912410711072516460
27
13001,143
1,36283.9%

4 年生
以上
9102601436448302489135520
10612
1,52240.2%

この分析から、学年で大きな差異があることが明らかになった。卒業に必要な単位を満たしている 4 年生は授業を取っていないので、1 科目以下の回答となる妥当な結果がデータで裏付けられた。

た。下の図 6 のような結果が得られ、ここから明らかに差があることが窺える。

図6

回答の有無と GPA続いて、GPA に注目し、「成績が良い学生ほど多くの科目に回答しているのではないか？」という仮説を立てた。その結果は以下の図 7 であり、ここから興味深い結果が得られる。横軸は科目数で、縦軸が GPA なので、右上がりのデータになれば仮説通りであることを示す。

紙のアンケートで以上のようなデータを作成するには膨大な作業とチェックが必要となる。
4.4 学修データとの分析：GPA
次に、アンケート回答者を GPA の関連で調査する。GPA データを持っている 2 年生以上で、分析をする。
まず、
図 5 は 2 年生の GPA データである。

図7

GPA と回答科目数

2 年生では GPA が高くなるほど回答した科目数は増えてゆく傾向が見られる。逆に、4 年生は反対の傾向が確認できる。そこで、これを相関係数で表したのが以下である。
表2
図5

2 年生の GPA 分布：回答有無別

横軸に GPA、縦軸には人数がとってあり、回答者（白抜き）と未回答者（色付き）を縦棒で積み上げている。GPA が低い方に未回答者が多いことが分かる。また、GPA が 3 以上の学生は全員が授業評価アンケートに回答している。
3 年生にはこのような傾向は確認できなかった

回答数と GPA の相関係数

学年2 年生

3 年生

4 年生
以上

相関係数35.6%

11.7%-27.9%

卒業単位が不足している 4 年生以上の学生は一般的に成績が芳しくないので、多くの科目を履修している学生ほど GPA は低くなることが予想される。以上のデータから極めて妥当な結果が示された。

5

Web 化の成果と今後の課題

Web 化が成功すればプロセス・イノベーションとして大きな改善につながることは間違いない。他
大学の実施形態や実績を参考にし、いかなる工夫本稿での授業評価アンケートの Web 化の成果や活用方法を調査することは重要である。成功・として、回答者の全体像が見えつつあることが挙失敗の事例研究を続けるべきである。そして、何げられる。ひとつは、紙よりも真面目に回答してよりも授業評価アンケートの本来の目的である授いるというデータがある。紙での回答用紙では、業改善に役立つ取り組みとする一助として、ICTマークを一直線や W 字型に塗りつぶすといった活用のあり方が問われる。

いい加減な回答が散見されたが、CCS ではそのよ

今回の実施で、大学 IR（Institute Research）へうなケースは見られない（いい加減な回答をするの活用が視界に入ってきた。学年ごとの回答状況

学生は、わざわざネットにアクセスしてまで回答や GPA での提出状況などから、示唆に富む結果がしないから）。また、前述のように無回答の学生得られている。例えば、低学年における分析では、は GPA が低い層に多いことから「無回答＝授業欠離籍退学につながる可能性の高い学生を洗い出す席」という背景が明らかになる。あわせて、いいことに成功した。悩みが深く授業に欠席しがちな加減な回答が減っているという推測も成り立つ。

学生は第 11・12 週目に実施される授業評価アンケ

これまで授業評価アンケート結果については、結ートに回答していないと推測される。実際の回答

果の信頼性に疑念を抱く声が多かったが、今回のデータと出席状況を照合し、実態を確認できる。

Web 化によって、不鮮明であった全体像がデータ離籍退学という大学経営に重要な指標（KPI）に対で捉えられるようになった。このような知見を広し、授業評価アンケートへの無回答が先行指標とく紹介し、授業評価アンケートに対する教員側のなれば何らかの対策が可能となろう。

疑念や不信感を払拭する必要もある。

また、周知のように産業界ではビッグデータ活

次に今後の課題を挙げる。今回は十分な回答数用が注目されている。IoT で膨大な情報が入手でが得られたが、将来にわたって好調な数字が維持き、製品やサービスの開発に役立てている。論文できるという保証はない。広島大学の事例（論文[4]で指摘されているように、教育サービスを提供[3]）では、回答率の低下に対し未回答者への督促する大学でもこのような考え方は重要となるだけが行われている。不測の事態に備え、CCS から未に、IR の役割が大きく期待される。スマートフォ

回答者へ自動的に案内を送信する機能を用意してンや IC 付き学生証、LMS での回答など学生の学おくべきかもしれない。

修活動をデータとして集積できる情報環境が求め

また、Web アンケートへの適応として、設問項目の見直しや基本的な分析機能の付加である。
CCS でのアンケートでは、回答者の Face 項目は不要であるだけでなく、出席率・GPA・学年などのデータと紐付けできる。個人情報保護の観点から回答者個人が特定されない集計値での分析が有用である。個別設問に対する集計結果が自動的に表示できるような機能が必要である。科目への満足度を問うているので、「GPA が高い学生ほど授業評価アンケートで満足する傾向が強い」という仮説検定が可能である。このような分析については、改めて報告する。

6

おわりに最近、授業評価アンケートを Web 化したという大学の事例を耳にする。関係者によると学生のスマートフォンが主たるディバイスであるという。

られるであろう。

参考文献[1] 木村敦、木村あやの、記名と匿名での授業評
価アンケートの比較:−小グループ演習を含む講義科目における検討−, 日本教育工学会
論文誌、Vol. 39、No. Suppl、pp.17-20、2015.
[2] 児島完二、大学組織への e ラーニングの普及と ICT のエコシステム、教育システム情報学会（JSiSE）学生研究発表会 北海道地区 特別講演、2013.
[3] 田岡智志、渡邉敏正、Web システムによる学生授業評価アンケートの実施方法とその検証、電子情報通信学会論文誌、Vol.J97-D、No.5、pp.1024-1034、2014.
[4] 児島完二、日本の高等教育機関におけるポス
ト e ラーニングサービス−エコシステムの変化による学修データの集積と分析へ−、オイ
コノミカ（名古屋市立大学経済学会）、第 51
巻、1 号、pp.25-34、2015.