名古屋高等教育研究

第 22 号 （2022）

高大接続の実相と課題

山



＜要

村

滋*

旨＞

本稿の課題は、地に足の着いた議論に資するために、高大接続の実相とそこから導かれる課題を提示することである。
分析は、「大学進学率の上昇によって顕在化した学生の学力不足」という今日の高大接続の観点のひとつに立ち、天野郁夫による学生の学力問題の整理に基づき視点を設定し行った。
分析結果を踏まえ、次のような高大接続の課題を提示した。進学中
堅校生徒の高校前半期の生活では大学入試は強く意識されていない。
したがって、入試により生徒の学習時間などの学習行動を変えることは期待できない。学習時間を伸ばすには、1 年次で学習習慣をつけること、共に学ぶ友人や学習の「場」の構築、さらに定期試験を意味のあるものにすること、自己効力感を育むことが高校教育に求められる。
それは、学習意欲を高めることに繋がる。また、多様化した入試は共に学ぶことを阻害し、推薦入試や AO 入試は早期進学決定者の学習時
間・意欲に負の影響を与えている。試験科目の共通化や選抜の実施時期が検討される必要がある。さらに、「表現力」などの学習スキルが学生には不足しているので、高校段階でそれを培い、評価できるようなシステムを将来的には目指すべきである。

1．はじめに2021 年 7 月、文部科学省は、迷走していた今般の高大接続・大学入試改
革の 2 つの大きな柱であった大学入学共通テストにおける記述式試験の導入と英語民間試験の活用を断念することを表明した。その理由は、地理的・経済的格差や公正性・公平性の問題が解決されないことにあった。

大学入試センター・名誉教授

197

そもそも今般の大学入試・高大接続は、どれだけ高大接続・大学入試を巡る実態を把握した上で進められてきたのか。「証拠に基づく政策立案（Evidence-based Policy Making）」を掲げる文部科学省（例えば、文部科学省 2018）とは相矛盾していると指摘せざるを得ない。
本稿は、地に足の着いた議論に資することを目的として、高大接続の実相とそこから導かれる課題を提示するものである。実相を明らかにするにあたっては、筆者らがこれまで実施してきた調査データを利用する 1）。な
お高大接続改革論議では、いわゆる学力中間層の学習離れが問題になったこと（山村ほか 2019）に鑑み、分析は学力中間層にほぼ重なる進学中堅校生徒 2） を主に対象とする。
高大接続に関しては、今日、基本的観点として、次の 2 点があげられる（荒井・山村 2020）。すなわち、（1）高校教育と大学教育は教育課程として異質である（2）大学進学率の上昇によって顕在化した学生の学力不足の 2 点である。
このうち（1）に関しては、根本的には、大学の教育課程とのかかわりで、教育内容の見直しを含め高校の教育課程をどう編成するかが高大接続の改善のために課題となる。この点については後に言及することとし、まずは（2）の学力不足について分析を進める。
さて、（2）の学生の学力不足を明らかにするにあたっては天野（2006）
による大学生の学力問題に関する以下の a〜d の整理が有用である。
a. 学力の内容問題：大学での専門教育に必要な知識を十分に持っていないという問題b. 学力の水準問題：ある科目を履修してきたはずなのに大学の期待する水準に達していないという問題
c. 学習力その 1：学習のためのスキルが身についていないという問題
d. 学習力その 2：学習意欲の問題
これらの 4 点に照らし、分析の視点を設定することにする。
a の学力の内容問題の中心は、天野によれば未履修問題である。この指摘をやや拡張して考えると、当該科目の受験勉強をしてこなかった（≒実質的な未履修） という問題といえるだろう（受験勉強をしてこなかった198

高大接続の実相と課題という問題は、b の学力の水準問題ともいえる）。そこで、視点 1 として、大学入試の多様化のもとでの受験科目を分析することにする。
b の学力の水準問題については、学習時間は学力の要因のひとつと考えられる（文部科学省・国立教育政策研究所 2019、古田ほか 2020 など）ため、高校生の学習時間（学校の授業以外の学習時間）を検討する。さらに高校での学習が学力の獲得に不十分だとすれば、高校での成績評価において大きな位置を占める定期考査は、高校生が日々の学習行動を通して学力を獲得するうえでどのような位置にあるのかが問題となる。そこで、視点
2-1 として、高校生の学習時間、ならびに、視点 2-2 として、定期考査を巡る学習行動の構造、を設定する。
c の学習スキルの問題であるが、高大接続の観点からは、大学で学ぶ上でどのような学習スキルが必要で、それは高校までにどの程度身についていたのかという視点を設定できる。このことを念頭に置き、視点 3 として学習スキル、とする。
ｄの学習意欲の問題に関しては、天野は大学生の学習意欲について述べているが、本稿ではその前段階の高校生の学習意欲の問題を扱う。すな
わち、視点 4 は高校生の学習意欲、である。
以下、4 つの視点から分析をすすめるが、その前に、今日の多様な選抜の実態について把握しておきたい。なぜならば、多様な選抜方法は、受験科目や高校生の学習行動とも関係しているからである。

2．多様な選抜の実態
図 1 は、2018 年に筆者らが実施した「高等学校の教育課程編成方針等についての調査」（略称「教務主任調査 2018」）のデータに基づく、2018
年 3 月卒業生の選抜方法別にみた大学入学者の割合である 3）。進学率 90%以上の高校出身者は、79.0%が一般入試で進学している。そして、指定校
推薦での進学は 9.4%、公募・自己推薦が 5.8%、AO 入試は 3.6%である。
一般入試による進学者は進学率が下がるほど減少する。かわって指定校推
薦、公募・自己推薦、AO 入試での進学者が増加している。進学率 40%未
満の高校出身者では、一般入試は 12.7%であるのに対し、指定校推薦が44.8%、公募・自己推薦、AO 入試での進学者が、それぞれ 20.1%、19.6%を占めている。指定校推薦での進学者の比率の増加が、進学率が低くなるほど著しいことが大きな特徴である。

199

進学率90%以上
進学率90%以上

進学率70%-89%
進学率40%-69%
進学率40%未満
進学率40%未満
0%

一般

図1

20%

指定校

40%

公募・自己推薦

60%

80%

AO

その他

100%

選抜方法別の大学入学者の割合（2018 年 3 月卒業生）

注：浪人は翌年、大学に一般入試で進学したと仮定。

3．大学入試の多様化のもとでの受験科目（視点 1）
大学入試の多様化のもとで、四年制大学志望者の受験教科・科目の実態はどうだろうか。ここでは、「第 2 次高校生学習行動パネル調査」（以下、「第 2 次」：本稿末の「調査一覧」参照）データを用いるが、データの制
約上、受験予定教科数（大学入試センター試験・個別試験のいずれか多い方）を分析する。
図 2〜4 に、3 年 2 学期における受験予定教科数を示す。図 2 は、一般入試受験予定者の受験予定教科数である（地理歴史と公民は合わせて 1 教科とみなしている）。また、図 3 は、一般入試での受験予定者に加え、推薦入試や AO 入試ですでに進学先が決定した生徒、つまり、進学先が決定したため、もう受験勉強をしない（受験教科数=0）と考えられる生徒を含めて母数として集計した図である。
進学校（地域でトップと目される高校）に関しては、どちらの図も受験
予定教科数にほとんど変わりはない。5 教科受験予定者が 9 割以上を占めている。しかし、進学中堅校では受験予定教科数の様相はかなり異なる。
一般入試受験予定者のうち、5 教科受験予定者は 61.5%であり、3 教科以下の生徒が 32.8%を占めている。推薦入試等ですでに進学先が決定した者を母数に加えれば、5 教科受験予定者は 50.0%と半数にまで減じる。一方で、3 教科以下は 45.4%を占め、5 教科受験予定者とほぼ拮抗している。
なお、この集計は推薦入試等での受験準備中の生徒を含んでいない。この生徒たちが推薦入試等により進学先が決定した後は受験教科数=0 のグループに入るので、5 教科受験予定者の比率はさらに下がると考えられる。

200

高大接続の実相と課題

以上は、地元に私立大学があまり存在しない地方都市の調査対象校も含めた集計だが、私立大学が多数ある首都圏および関西の大都市圏（神奈川、埼玉、京都市）に限定すると、進学中堅校の 5 教科受験予定者は大幅に減少する（図 4）。一般入試受験予定者のうち 5 教科受験予定者は 16.2%となる。一方、受験予定教科が 3 教科以下の割合は 74.4%に達している。ほぼ
4 人に 3 人は 3 教科以下しか受験勉強をしていないことになる。さらに、
図は示していないが、一般入試受験予定者に推薦入試等で進学先が決定した生徒を加えると、5 教科受験予定者はちょうど 10.0%となる。一方、受験予定教科が 3 以下の割合は、84.2%にまで高まる。
以上のように、とりわけ進学中堅校では、受験のためにエネルギーを注ぐ教科は多くはない。では、受験教科とはしていない教科・科目に対して、生徒はどのような学習姿勢で臨んでいるのだろうか。
0教科

1教科

2教科

3教科

40%

60%

4教科

5教科

進学中堅校
進学校
0%

20%

図2

80%

100%

受験予定教科数（一般入試受験予定者のみ）

注：四年制大学志望者のみ。

0教科

1教科

2教科

3教科

40%

60%

4教科

5教科

進学中堅校
進学校
0%

図3

20%

80%

100%

受験予定教科数（一般入試受験予定者と推薦等での進学先決定者が母数）
注：四年制大学志望者のみ。

0教科

1教科

2教科

3教科

40%

60%

4教科

5教科

進学中堅校
進学校
0%

図4

20%

80%

100%

受験予定教科数（一般入試受験予定者のみ（神奈川・埼玉・京都市））

注：四年制大学志望者のみ。

201

図 5 は、「受験に関係がない教科・科目の勉強もしっかりしたいか、それとも、勉強はしたくないか」の質問に対する「勉強はしたくない」の比率である。
3 年間の高校生活において、学年進行とともに「受験に関係のない教科・科目の勉強はしたくない」という回答の比率は高まる。進学校でも例外ではない。1 年 2 学期に 57.9%だった比率は、3 年 2 学期には 10 パーセントポイント以上上昇し、68.3%となっている。進学中堅校では、すでに 1 年 2 学期の時点で 69.4%であり、3 年 2 学期の進学校のそれを上回っている。進学中堅校のその割合は 3 年 2 学期には 85.4%にまで達している。
進学校の場合は、上でみたように生徒の 9 割以上が 5 教科の受験勉強をしているため「質の高い『高等普通教育』」（天野 1992: 12）を身につけることは不可能ではないだろう。しかし、進学中堅校生の場合は、受験 科目として位置づけている教科の少 なさに加え 、受験に関 係ない教科・科目に対する学習姿勢を踏まえると、「それは難しい」と考えざるを得ない。
受験に関係がない教科・科目の勉強はしたくない
100%

80%

60%

40%

20%

0%

1年2学期

2年2学期
進学中堅校

図5
注：四年制大学志望者のみ。

202

3年2学期
進学校

高校生の学習姿勢

高大接続の実相と課題

4．高校生の学習時間（視点 2-1）
次に高校生の学習時間を検討しよう。利用するデータは、「第 2 次」であり、対象は四年制大学志望者である。
4.1

学習時間の推移

表 1 は、四年制大学進学志望者の各学年 2 学期のふだん（平日・週末）の学習時間 4） の平均値、および、それらをもとに 1 週間の学習時間の進学
中堅校生徒と進学校生徒の差を算出したものである。
3 年 2 学期ともなると、ふだん（平日）での平均値は進学中堅校生徒で3 時間半弱、進学校生徒では 4 時間以上となるが、いずれの時期も、1 日当たり 40 分以上の学習時間の差がみられる。これらの差が 1 週間では累積して、毎週約 6 時間の差となるのである。進学中堅校生徒と進学校生徒
では、高校入学時での学力差に在学中の学習時間の差が加わることで、さらに学力差が拡大すると考えられる。
表 1 ふだんの学習時間の平均値と 1 週間あたりの学習時間の差（四年制大学志望者）
ふだん（平日）
ふだん（週末）

進学中堅校
進学校
進学中堅校
進学校

1 週間の学習時間の差

1 年 2 学期
69.5 分
111.9 分107.6 分183.7 分363.8 分2 年 2 学期
73.0 分
118.3 分109.9 分192.2 分391.1 分3 年 2 学期
202.2 分250.4 分279.5 分325.8 分333.6 分注：3 年 2 学期は進学先未決定者のみ。

4.2

学習時間増減の規定要因

調査時点間の学習時間の増減は、何によって左右されるのだろうか。千葉と埼玉の公立高校を対象とした「第１次高校生学習行動パネル調査」（以下、「第 1 次」）のパネルデータ分析（2012 年度の新入生を対象）の知見（山村ほか 2019）の要点を以下に示す。
大学入試の学習時間への影響力に関しては、学習時間の少なさが目立った進学中堅校については、次のようであった（なお、進学校についてはほとんどの生徒が一般入試志向なので、入試の影響力に関する結果は参考
程度にとどめておいた方がよいと判断した）。

203

① 一般入試が学習時間へのインセンティヴになるのは高校後半期（2 年 2学期〜3 年 2 学期）になってからである。
② ふだん（平日）の学習時間に対して指定校推薦、公募推薦、AO 入試
は、インセンティヴになるとはいえない。AO 入試にはマイナスの影
響が認められる場合がある。
③ 指定校推薦は、テスト期間中の学習時間のみ、増加要因として確認される。

また、入試以外の要因に関しては、特に注目したい、1 年次の学習時間の影響、友人、学習の「場」、「身の丈大学志向」に関して、進学中堅校あるいは進学校については以下のようである。
① 高校 1 年次の学習時間（学習習慣）が後半期の学習時間の長さに影響を与える。
② 勉強に熱心な友人（学内、学外）が学習時間にプラスに作用する場合がある。
③ 共に学ぶふだんの学習の「場」が、ふだんの学習時間の増加要因となっている。
④ 「身の丈大学志向」に、多くの場合、負の影響が認められる。

この知見が他の大都市圏や地方都市でも妥当かを検証したのが「第 2 次」
データのパネルデータ分析である 5）。
表 2 に分析に用いる変数とその作成方法を示した。「第 1 次」の結果を踏まえ、「第 2 次」において注目する変数に込めた意図は以下のとおりである。
従属変数（学習時間）
従属変数は、ふだん（平日）とテスト期間中、の 2 つを設定した。なお、
高校生の変化に富む生活に照らせば、時期によって学習時間に影響を与える要因は必ずしも同じではないだろう。そこで「第 1 次」と同様に時期による特徴も抽出したいという意図から、下の 2 つの期間それぞれについて、影響をもたらす要因を探ることにした。分析対象は、「第 1 次」と同じく四年制大学志望者で、3 年 2 学期は進学先未決定者とした。
期間 1：1 年 2 学期（第 1 回調査時点）− 2 年 2 学期（第 2 回調査時点）
期間 2：2 年 2 学期（第 2 回調査時点）− 3 年 2 学期（第 3 回調査時点）

204

高大接続の実相と課題

表2

変数の作成方法（学習時間増減の規定要因）変数[従属変数]
学習時間（学校の授業以外）

作成方法
まったくしない＝0、1 時間ぐらい=1、2 時間ぐらい=2、
3 時間ぐらい=3、4 時間ぐらい=4、5 時間ぐらい=5、6 時間以上=6[独立変数]
第 1 回（1 年 2 学期）
調査時点の学習時間

1 年 2 学期の学習時間（ふだん（平日））

通塾日数

塾・予備校に通っている 1 週間あたりの日数

女子ダミー

女子=1、男子=0

部活動日数

週当たりの部活動日数

進学したい学校（明確度）

進学したい学校は、決まっていない＝1、
おおまかに決まっている＝2、決まっている＝3

進学したい分野（明確度）

進学したい分野は、決まっていない＝1、
おおまかに決まっている＝2、決まっている＝3

就きたい仕事（明確度）

将来就きたい仕事を選択肢から選んでもらい、その選択に対して尋ねた回答を利用。
他の仕事でもかまわない＝1、とりあえず就きたい＝2、できれば就きたい＝3、ぜひ就きたい＝4

勉強に意欲的な学内友人

自分のまわりに「勉強に意欲的な学校の中の友人」は、多くない＝1、あまり多くない＝2、やや多い＝3、多い＝4

勉強に意欲的な学外友人

自分のまわりに「勉強に意欲的な学校の外の友人」は、多くない＝1、あまり多くない＝2、やや多い＝3、多い＝4

学習の「場」（ふだん）ダミー

ふだんから友人たちと一緒に勉強している
基準＝やや勉強に集中している一緒に勉強していないダミー
あまり集中していないダミー
とても勉強に集中しているダミー

先生の指導（勉強時間を多く） 学校の先生から学習時間を多くとるように言われる。
まったくない＝0、あまりない＝1、ややある＝2、よくある＝3「身の丈大学志向」

ちょうどいいぐらいの大学を目指したい＝4、どちらかといえばちょうどいいぐらいの大学を目指したい＝3、どちらかといえば少しでも上の大学を目指したい＝2、
少しでも上の大学を目指したい＝1

指定校推薦志向

指定校推薦での受験を、考えていない＝0、考えている＝1、
もっとも真剣に考えている＝2

公募推薦志向

公募推薦での受験を、考えていない＝0、考えている＝1、
もっとも真剣に考えている＝2

AO 入試志向AO 入試での受験を、考えていない＝0、考えている＝1、
もっとも真剣に考えている＝2

一般入試志向

一般入試での受験を、考えていない＝0、考えている＝1、
もっとも真剣に考えている＝2

2 年 2 学期ダミー

1 年 2 学期を基準

3 年 2 学期ダミー

2 年 2 学期を基準

205

独立変数
1 年 2 学期の学習時間「第 1 次」において、高校前半期の学習時間（学習習慣）が後半期の学習時間に大きな影響を及ぼすことが確認されている。そこで、1 年 2 学期の学習時間を独立変数として投入することにした。
勉強に意欲的な友人（学内・学外）「第１次」で、勉強を頑張っている友人（学内・学外）の存在が、学習時間にプラスに作用することが確認された。そこで「第 2 次」においては、
勉強に意欲的な友人の多寡（4 段階尺度）の回答結果を利用した。
学習の「場」「第１次」において、共に学ぶ学習の「場」が学習時間を左右する重要な要因であることが確認された。そこで、「第 2 次」では、より詳細に学習の「場」の影響力を把握するため、学習の質も検討できるような質問項
目を設定し、独立変数とした。
「身の丈大学志向」「第１次」において、対象校の教員から、進学中堅校に通う高校生の特徴として「自信のなさ」があるという指摘を受けた。そしてその自信のなさが、挑戦を回避しようとする判断に繋がっているという。「第 1 次」のインタビュー調査からも、この指摘を裏付けるような声を聴くことができた。高校生の中には、学力相応の「ちょうどいいぐらいの大学」を目指す
ことに注力し、だからこそ学習への構えが形成されないということがあるのではないか。この「ちょうどいいぐらいの大学」を目指すこと（呼称「身の丈大学志向」）に、多くの場合、学習時間への負の影響が認められた。「第１次」では、「身の丈大学志向」についての質問を毎回したわけではなかったが、「身の丈大学志向」は、時間の経過とともに変化すると考えられる。そこで「第 2 次」では、毎回質問項目に入れ、さらなる検討を加えることにした。

206

高大接続の実相と課題

入試方法志向
入試方法志向は、筆者らの学習行動調査の出発点でもあった。一般入試での進学を考えれば、学習時間が伸びるのか。指定校推薦や公募推薦、AO 入試での進学を志向するようになることは、学習行動がどう変わっていくのか。多様な選抜方法に対する基本的な問いである。具体的には、表の中でも記しているように、各入試方法について、受験を「考えていな
い」、「考えている」、「もっとも真剣に受験を考えている」の 3 段階尺度による回答結果から作成した得点を用いる。
表 3、表 4 がパネルデータ分析の結果である。なお、分析には、個人内
レベル、個人間レベル、学校レベルの 3 つのレベルからなるマルチレベルのパネルデータ分析を用いた 6）。
まず、大学入試との関係から見ていこう。学習時間の大学入試への影
響力に関しては、進学中堅校について、以下の諸点を指摘できる（なお、「第 1 次」同様、進学校ではほとんどの生徒が一般入試志向なので、入試の影響力に関する結果は参考程度にとどめておいた方がよいと判断した）。
①

一般入試が学習時間へのインセンティヴになるのは 2 年 2 学期以降の高校後半期になってからである。一方、前半期ではテスト期間中の学習時間にマイナスの影響がみられる。

②

ふだん（平日）の学習時間に対して指定校推薦、公募推薦、AO 入試
は、インセンティヴになるとはいえない。AO 入試や指定校推薦はマ
イナスの影響が認められる。

③

指定校推薦は、テスト期間中の学習時間のインセンティヴとなるが、ふだん（平日）の学習時間の増加要因としては確認できない。

④

公募推薦は、高校後半期になって、テスト期間中の学習時間の増加要因となるが、他の場合には影響力は認めらない。また、AO 入試はテ
スト期間中の学習時間に関しては、影響力が確認できない。

207

表3

ふだん（平日）の学習時間増減の規定要因（学校タイプ別）
進学中堅校
1 年 2 学期−2 年 2 学期

進学校

2 年 2 学期−3 年 2 学期

1 年 2 学期−2 年 2 学期 2 年 2 学期−3 年 2 学期

固定効果
1 年 2 学期の−0.280***−
学習時間
0.167***
0.126**
0.139***
女子ダミー
通塾日数0.175***
0.194***
0.136***（週あたり）
部活動日数−0.037***−−0.065***（週あたり）
進学したい学校
0.112***
0.132**
0.143***（明確度）
進学したい分野
0.042
0.074
0.042
（明確度）
就きたい仕事
0.066***
0.040
0.049***（明確度）
勉強に意欲的な
0.066**
0.096***
0.019
学内友人
勉強に意欲的な
0.027
0.028
0.008
学外友人
学習の「場」：ふだんから一緒に勉強している（基準：やや勉強に集中している）
一緒に勉強していないダミー
あまり勉強に集中していないダミー
とても勉強に集中しているダミー

先生の指導（勉強時間を多く）

身の丈大学志向
指定校推薦志向
公募推薦志向
AO 入試志向
一般入試志向2 年 2 学期ダミー（基準：1 年 2 学期）

3 年 2 学期ダミー（基準：2 年 2 学期）

切片
変量効果
学校間分散
（標準誤差）
生徒間分散（標準誤差）
生徒内分散（標準誤差)
対数尤度***

0.145***
0.138***−
0.163***−0.0040.042**
0.158***
0.014

0.021

0.043

0.013

0.108*−0.161 *−0.296**−0.232**

0.021

0.004

0.230*

0.151

0.403***

0.018−0.0440.007−0.075***−0.046−0.031−0.0290.001−0.011−0.150***−0.150**0.050−0.169**0.285***−0.111***
0.000
0.004
−0.0470.136−0.219***−0.098−0.023−0.0060.256**−0.021−−0.057*−−0.381*−−

1.664***−0.720**1.887***

1.171***−0.3860.105（0.054）

0.018（0.011）

0.238（0.1136）

0.014（0.008）

0.223（0.017）

0.122（0.032）

0.344（0.0191）

0.204（0.003）

0.429（0.0142）

0.874（0.027）

0.337（0.014）−2970.64
ワルドカイ二乗検定
chi2(12)=459.60
Prob>chi2=0.000
学校数
8
生徒数
1,661
観測数
2,696

0.902（0.038）−3853.64
chi2(12)=4153.87
Prob>chi2=0.000
8
1,646
2,693

−5468.75
chi2(12)=671.15
Prob>chi2=0.000
9
2,562
4,377

*** 0.1%水準で有意** 1%水準で有意* 5%水準で有意
注：3 年 2 学期の部活動データは収集していないので投入していない。

208

0.367

−6716.49
chi2(12)=7662.47
Prob>chi2=0.000
9
2,611
4,631

高大接続の実相と課題

表4

テスト期間中の学習時間増減の規定要因（学校タイプ別）
進学中堅校
1 年 2 学期−2 年 2 学期

進学校

2 年 2 学期−3 年 2 学期

1 年 2 学期−2 年 2 学期 2 年 2 学期−3 年 2 学期

固定効果
1 年 2 学期の−0.267***
−
学習時間
女子ダミー
0.588***
0.443***
0.555***
通塾日数0.102***
0.067***
0.062***（週あたり）
部活動日数
0.028*−
0.017（週あたり）
進学したい学校
0.060
0.030
0.105**（明確度）
進学したい分野
0.031
0.154**
0.057（明確度）
就きたい仕事0.089**
0.043
0.053**（明確度）
勉強に意欲的な
0.068
0.084*
0.171**
学内友人
勉強に意欲的な0.092**
0.066*
0.006
学外友人
学習の「場」：ふだんから一緒に勉強している（基準：やや勉強に集中している）
一緒に勉強していないダミー
あまり勉強に集中していないダミー
とても勉強に集中しているダミー

先生の指導（勉強時間を多く）

身の丈大学志向
指定校推薦志向
公募推薦志向
AO 入試志向
一般入試志向2 年 2 学期ダミー（基準：1 年 2 学期）

3 年 2 学期ダミー（基準：2 年 2 学期）

切片
変量効果
学校間分散
（標準誤差）
生徒間分散（標準誤差）
生徒内分散（標準誤差)
対数尤度

0.270***
0.389***
0.075***−
0.095**
0.026
0.039*
0.284***−0.001−0.065−0.026−0.118*−0.058−0.295 **−0.418***−0.388***−0.1650.343 **

0.321***

0.137***

0.137*

0.131**

0.183***

0.030

0.099**−0.094***0.105*
0.092
0.012−0.131*−0.146***0.312***
0.107*
0.097
0.249***−0.161***
0.107
0.144
−0.0880.111−0.182***
0.140
0.060
−0.0150.172

0.252***

−

0.023

−

−

0.610***−

0.469***

1.344***

0.609*

2.050***

1.462***

0.028（0.018）

0.024（0.015）

0.106（0.052）

0.024（0.129）

0.812（0.055）

0.587（0.053）

0.804（0.039）

0.481（0.032）

0.881（0.039）

1.037（0.046）

0.755（0.025）−4403.63
4393.73−6901.09
ワルドカイ二乗検定
chi2(12)=348.19
chi2(12)=713.01
chi2(12)=421.46
Prob>chi2=0.000
Prob>chi2=0.000
Prob>chi2=0.000
学校数
8
8
9
生徒数
1,662
1,640
2,560
観測数
2,694
2,685
4,367
*** 0.1%水準で有意** 1%水準で有意* 5%水準で有意
注：3 年 2 学期の部活動データは収集していないので投入していない。

0.889（0.028）−7150.21
chi2(12)=1328.55
Prob>chi2=0.000
9
2,608
4,614

209

入試以外の要因として、進学中堅校あるいは進学校について、特に注目したいのは、1 年次の学習時間の影響、友人、学習の「場」、「身の丈大学志向」である。分析の結果から、以下の点を指摘できる。
①

1 年 2 学期の学習時間が後半の学習時間にプラスの影響を与えている。

②

勉強に意欲的な学内友人、学外友人が、ふだんの学習時間やテスト期
間中の学習時間にプラスに影響している場合がある。

③

学習の「場」の作用は以下のようである。「ふだん、友人と一緒に、やや集中して勉強している」場合に比べると、「一緒に勉強しているがあまり集中していない」ならば学習時間の減少が、「とても集中している」のであれば学習時間の増加が認められる場合が多くみらる。
単に友人と一緒に「場」を共有するのではなくて、そこでの集中の度
合い＝質が重要だということを示唆している。

④「身の丈大学志向」の学習時間への負の影響力がすべての期間に認められる。

以上のように、学習時間についての「第 1 次」の結果として特に注目したい 4 点の「入試以外の知見」が、「第 2 次」で対象とした地域でも妥当なことが確かめられたのである。
一方、大学入試の学習時間への影響力に関して、入試改革論議で学習時間の減少が問題とされた進学中堅校（学力中間層）については、「第 1次」と「第 2 次」の分析結果を踏まえ、以下のようにまとめられる。
4 つの入試方法のうち、一般入試は、高校後半期になってはじめてふだん（平日）とテスト期間中の学習時間にプラスの影響を与える。それに対して、指定校推薦は、ふだん（平日）の学習時間の学習誘因となるとはいえず、テスト期間中のみ効果がみられる。定期考査のための勉強は、一般的に一定の範囲内なので短期間に集中的に取り組めば、成果をあげるのも不可能ではない。つまり、指定校推薦は、学校内選考を勝ち抜こうとする
際に重視される校内成績を上げるためのテスト期間中の学習は促すが、日々の学習には誘因となるとはいえない。しかも、ふだん（平日）の学習
時間にとってはマイナスの影響を及ぼす場合さえある。また、公募推薦は、テスト期間中の学習を、指定校推薦ほど促す要因になるとはいえない。公募推薦は指定校推薦と異なり、通常、学校内での選考がないため、指定校
推薦ほど校内成績への意識を促さないのだろう。さらに AO 入試について
は、ふだん（平日）の学習から遠ざける場合が「第 1 次」「第 2 次」を通

210

高大接続の実相と課題

じて認められた。AO 入試は、「詳細な書類審査と時間をかけた丁寧な面
接等を組み合わせることによって、入学志願者の能力・適性や学習に対する意欲、目的意識等を総合的に判定する入試方法」（文部科学省 2019：2）と謳われているが、そこでは学校の成績はあまり重視されない場合が多々ある。このことが、AO 入試志向が強まるほど学校の学習から遠ざけるよ
うに作用していると解釈できるだろう 7）。
以上の知見から、「改革論議で学習時間の減少が問題視された進学中堅
校生徒は、大学受験を強く意識する様な高校生活を送っていない」といえる。換言すれば、進学中堅校に焦点を当てれば、大学入試の学習時間への影響力は「限定的」なのである。このような事実は入試改革にとって重要な意味を持つ。なぜならば、入試改革を通して学習時間の減少が問題とされる学力中間層を学びに向かわせるという政策意図は、彼／彼女らが大学入試を意識して行動しない限り、実現が難しいと考えられるからである。
では、学習時間を伸ばすにはどのような手立てが考えられるのだろうか。これまでの分析を踏まえ、いくつか指摘したい。
まず、なにより強調しておきたいのは、高校 1 年次の学習時間が高校生
活後半の学習時間の伸びを左右するということである。高校 1 年次に学習習慣が身につかない生徒は、後半期にいきなりエンジンをかけるのが難しい。
その上で注目されるのが学習の「場」である。友人と共に学ぶ学習の「場」に学習時間を伸ばす効果が確認できる。さらに、場面（時期、ふだん／テスト期間中）こそ様々だが、勉強に意欲的な友人の存在に、学習時間を伸ばす効果が認められる。勉強に意欲的な友人から刺激を受けること、学習する「場」を共有することが、学び−それは、わかる楽しさや出来る
喜びのみでなく、しばしば苦痛を伴うものだが−に向かう推進力となる。
ただし、学習の「場」を共有していてもそこでの学習に集中しなければ効果がない、という点に注意しなければならない。
以上のように、学習時間の分析から見えてきた高校教育の課題は、端的にいえば、高校前半期に学習習慣をつけること（時間的要因）、生徒を学習へと向かわせる人間関係と空間（学習の「場」）の構築にある。
4.3

進学先早期決定者の学習時間：推薦入試・AO 入試の問題点

これまでの分析において 3 年 2 学期の学習時間に関しては、推薦入試やAO 入試での進学先早期決定者を除外してきた。なぜならば、進学先早期211

決定者には学習時間の少なさが目立つからである。ここで改めて進学先早期決定者の学習時間を分析し、推薦・AO により進学先が早期に決まることの問題点を浮かび上がらせたい。
表 5 は、進学中堅校について入試方法別に学習時間と SNS などに費やす時間（3 年 2 学期）を示したものである。進学先が決定していない一般
入試志向者と指定校推薦・AO 入試ですでに進学先が決定した生徒の間には、とりわけふだんの学習時間（平日、週末）に大きな差がある。平日では一般入試志向者と指定校推薦・AO 入試での進学先決定者間で約 2 時間
半、週末では、約 3 時間半もの差がある。この点は、公募推薦による進学決定者についても同様と推測される。
表5

入試方法別の学習時間・SNS など（進学中堅校）
指定校

AO

一般

学習時間（第 3 回（3 年 2 学期）調査時点）
ふだん（平日）：平均値

74.3 分

62.1 分

216.6 分

ふだん（週末）：平均値

98.3 分

78.8 分

300.5 分

テスト期間中：平均値

247.6 分219.1 分280.8 分第 3 回（3 年 2 学期）調査時点の以下の状況
スマホ、パソコンなどでゲームをしている：平均値

58.1 分

53.2 分

29.7 分SNS やメールなどで友人・知り合いとやりとりする：平均値

42.3 分

56.5 分

21.0 分

テレビ・動画をみている：平均値

67.2 分

64.6 分

45.9 分

注：第 3 回（3 年 2 学期）調査時点で公募推薦によって 4 年制大学に入学が決まった生徒はわ
ずかに 1 名だったため、集計していない。また、第 3 回（3 年 2 学期）の集計は、指定校
推薦、AO 入試に関しては進学先がすでに決定した者のみが対象。データは「第 2 次｣。

加えて、スマホなどでのゲーム、SNS のやりとり、テレビなどに費やす時間は、単純に合計すれば、指定校推薦・AO 入試での進学先決定者と一般入試志向者の間では、1 時間以上の差がみられる。
大学にすでに合格した生徒が引き続き受験勉強を続ける必要が必ずしもあるわけではないだろう。一方で、進学先が決まったからこそ、大学での学びに相応しい学習をする時間的・精神的余裕もあるのではないか。それを SNS 等に過度に費やすことは一考の余地がある。
以上からわかるように、推薦入試・AO 入試の大きな問題点のひとつは、早期の進学先決定後の学習時間の少なさにあるといえる。これらの入試実
施時期を検討すべきである。

212

高大接続の実相と課題

5．定期考査をめぐる学習行動の構造（視点 2-2）
続いて、視点 2-2 として設定した定期考査をめぐる学習行動の構造を分析することにより、学力の水準問題に迫ることにしよう。
分析は以下の順序で行う。進学中堅校生徒と進学校生徒を対比させ、まず定期考査の難易度の相違を確認する。次に学校の成績とふだんおよびテ
スト期間中の学習時間との関係をパネルデータ分析により構造的に把握する。
データは「第 2 次」である。なお、対象は四年制大学志望者に限定する。
5.1

定期考査の難しさ

図 6 は、「定期考査は難しい」が「よくあてはまる」8） の回答の割合の変化を示したものである。進学校では、1 年 2 学期の段階では実に 6 割弱の生徒が「よくあてはまる」と答えていた。その割合は学年進行と共に低下していくが、3 年 2 学期でも 4 割を越える生徒が「よくあてはまる」としている。これに対して進学中堅校では、1 年 2 学期は 3 割、3 年 2 学期には、「よくあてはまる」という割合は 13.7%にまで減少している。
定期考査は難しい＝よくあてはまる
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

1年2学期

2年2学期
進学中堅校

図6

3年2学期
進学校

定期考査の位置づけ

注：四年制大学志望者のみ。

「第 1 次」の結果（山村ほか 2019）同様、進学中堅校の定期考査は、そこに学ぶ生徒にとって難しいものとはなっていない（「第 1 次」でのインタビ
ュー調査で、ある進学中堅校生徒は、「教科書を 3 回読めば 8 割はとれる」

213

と述べていた）。このような定期考査が成績評価の大きな資料となるがゆえに、ふだんあまり学習に時間を割かなくても一定の成績がとれるという構造がある、というのが「第 1 次」の知見であった（山村ほか 2019）。果たして「第 2 次」でもそれは妥当なのか。パネルデータ分析によって確かめよう。
5.2

成績の規定要因

分析は、成績（自己申告による）を従属変数とする生徒内レベル、生徒
間レベル、学校レベルの 3 レベルのマルチレベルモデルを用いる。独立変数は、ふだん（平日）の学習時間、テスト期間中の学習時間、のほかに週あたりの通塾日数、女子ダミー、5 教科の学習意欲、「身の丈大学志向」、
4 つの入試方法志向、および 2 年 2 学期ダミー、3 年 2 学期ダミーである。
表 6 に変数の作成方法を示す。
表6

変数の作成方法（成績の変化の規定要因）変数[従属変数]
成績作成方法「現在のあなたの成績は、学年で全般的にどれくらいですか」を 5 段階尺度（1〜5）で尋ねたもの[独立変数]
学 習時間（ 学校の まったくしない＝0、1 時間ぐらい=1、2 時間ぐらい=2、3 時間ぐらい=3、授業以外）
4 時間ぐらい=4、5 時間ぐらい=5、6 時間以上=6
女子ダミー

女子=1、男子=0

5 教科の学習意欲

国語・地理歴史・公民・数学・理科・外国語に関する学習意欲を 4 段階
尺度で尋ねた回答を 1〜4 で得点化したものの平均値。なお、地理歴史と公民はこれらの教科の学習意欲を平均して 1 教科と見なして算出。
非履修の教科がある場合は履修している教科のみで平均値を算出。

「身の丈大学志向」 ちょうどいいぐらいの大学に進学したい＝4、どちらかといえばちょうどいいぐらいの大学に進学したい＝3、どちらかといえば少しでも上の大学をめざしたい＝2、
少しでも上の大学をめざしたい＝1
指定校推薦志向

指定校推薦での受験を、考えていない＝0、考えている＝1、
もっとも真剣に考えている＝2

公募推薦志向

公募推薦での受験を、考えていない＝0、 考えている＝1、
もっとも真剣に考えている＝2

AO 入試志向AO 入試での受験を、考えていない＝0、考えている＝1、
もっとも真剣に考えている＝2

一般入試志向

一般入試での受験を、考えていない＝0、考えている＝1、
もっとも真剣に考えている＝2

2 年 2 学期ダミー

1 年 2 学期を基準

3 年 2 学期ダミー

1 年 2 学期を基準

214

高大接続の実相と課題

パネルデータ分析の結果が表 7 である 9）。「第 1 次」同様、興味深い結果が得られているが、ここでは学力と学習時間の関係を考慮し、学習時間についてのみ述べる。
進学校では、成績に対して、ふだん、テスト期間の学習時間がともに統計的に有意（+）なのに対し、進学中堅校では有意（+）なのはテスト期
間中の学習時間のみだった（図 7）。「第１次」と符合するこの結果は注目に値する。進学中堅校ではテスト期間中の学習時間を増やすことは成績の向上に結びつくが、ふだんの学習時間を増やしても成績の向上に結びつくとはいえない。換言すれば、ふだんの学習時間が短くなっても成績が必ずしも下がるとはいえない。テスト期間中にがんばれば成績は上がる。図 7で示したような構造の学習時間の成績へ及ぼす影響ゆえに、進学中堅校生
徒は、学力が身につきにくいと考えられるのである。
表7

成績の変化の規定要因（学校タイプ別）

固定効果
ふだんの学習時間
テスト期間中の学習時間

進学中堅校

進学校

第 1 回−第 3 回
1 年 2 学期−3 年 2 学期

第 1 回−第 3 回
1 年 2 学期−3 年 2 学期

0.014
0.085***

0.020 *
0.070 ***

通塾日数（週当たり）−0.036***−0.007

女子ダミー−0.091*−0.159***5 教科の学習意欲

0.304***

0.330***

身の丈大学志向−0.083***−0.100***

指定校推薦志向
公募推薦志向
AO 入試志向
一般入試志向

0.128 ***
−0.016−0.115 ***−0.069 *0.106 **
0.026
0.022
0.007

2 年 2 学期ダミー
3 年 2 学期ダミー

0.039−0.0680.073 ***
−0.043

切片
変量効果
学校間分散（標準誤差）
生徒間分散（標準誤差）
生徒内分散（標準誤差）2.145***

1.875***

0.0048 （0.0042）
0.4624 （0.0224）
0.3549 （0.0107）

0.006 （0.0045）
0.711 （0.0238）
0.322 （0.0072）

対数尤度
ワルドカイ二乗検定−4807.73
chi2(12)= 443.46
Prob>chi2= 0.000−8316.24
chi2(12)= 670.75
Prob>chi2= 0.000

学校数
生徒数
観測数
*** 0.1%水準で有意

8
1,777
4,016
** 1%水準で有意* 5%水準で有意

9
2,692
6,820

215

進学中堅校

進学校

ふだん

ふだん

＋
成績

テスト期間中図7＋＋

テスト期間中

学習時間の成績への影響力

6．学習スキル（視点 3）：高校で身についた技能と大学で必要な技能
大学での学びのためにはどのような技能（スキル）が必要で、それは高校段階でどの程度身についているのか。本節では、かつて筆者らが実施した大学生を対象とする「高校で身についた技能と大学で必要な技能」に関する 2 回の調査（「学生調査 1999」、「学生調査 2006」）の結果に照らし、学習スキルについて検討する 10）。調査にあたり手掛かりとしたのが、オーストラリア・クイーンズランド州で実施されていたクイーンズランド・
コア・スキルズ・テスト（Queensland Core Skills Test：QCS テスト）である 11）。
同州では、後期中等教育で提供されている多様な科目の校内成績をもとに大学入学者選抜が行われていた。QCS テストは、大学入学志願に認められる科目に関して、生徒がバランスよく履修するならば身につくことが 期 待 さ れ る 49 の 共 通 カ リ キ ュ ラ ム 要 素 （ Common Curriculum
Elements: CCEs）に関する生徒の到達度を測るカリキュラム横断型テスト（総合学力テスト）であった（Matters 1991）。同テストは後期中等教育の成績を大学入学者の選抜資料として使えるように尺度化（scaling）
するために開発された。そして、そのテストのために必要とされたのがCCEs である。この 49 の CCEs をもとに 26 の質問項目を設定し、高校での科目履修等の質問紙調査の一部に組み込んで調査を実施した。
質問項目は表 8 に示したとおりであり 12）、それらが ① 高校までに身についたか否か、② 大学で必要か否か、を 4 件法で回答してもらうという方法を採った。

216

高大接続の実相と課題調査で得られた回答は、「高校で身についた」に関しては、①（全く）身につかなかった=−1.5、② あまり身につかなかった＝−0.5、③ 多少身についた＝0.5、④（とても）身についた＝1.5、と得点化した。同様に、「大学で必要」に関しても、①（全く）必要ない=−1.5、② あまり必要でない＝−0.5、③ やや必要＝0.5、④（とても）必要＝1.5 と得点化した（括弧内は 1999 年の回答の選択肢。2006 年の調査では「全く」、「とても」は削除した）。
表8

26 の技能

技能番号

技能

略称

1

基本的な公式や法則、事柄などを記憶し必要に応じて思い出す力

1. 記憶

2

言葉や他の記号(イラストなども含む)の意味を解釈する力

2. 解釈

3

表・図・地図・グラフが読めること

3. 読む

4

一つの表現形式を他の表現形式に変換する力

4. 変換

5

脈絡にあった表現、語彙、文法を正しく使うこと

5. 使用

6

文章を要約すること

6. 要約

7

表やグラフが書けること

7. 書く

8

プレゼンテーション（発表／アレンジ／ディスプレイすること）

8. 発表

9

まとまりのある長い文章を書く力

9. 長文

10

自分の考えをわかりやすく説明できること

10. 説明11

文章や人の考え方、絵画などに感情移入できること

11. 感情12

物事を比較して客観的に評価できる力

12. 評価13

アイデア・テーマ・問題などを相互に関係づけること

13. 関係14

与えられた前提から結論を推論すること

14. 推論15

部分的な情報から全体を把握できる力

15. 把握16

自分のアイデアを実現するための方策を講じる力

16. 方策

17

仮説・仮定を立てること

17. 仮説18

他人の意見・行動に根拠のある批判ができること

18. 批判19

分析すること。ある物事を分解して、それを成立させている成分
・要素・側面を明らかにすること

19. 分解20

統合すること。いくつかの要素をひとつにまとめあわせること

20. 結合21

直面する状況に対して適切に判断・評価することができる力21. 判断22

自分の意見を筋道を立てて主張できる力

22. 主張23

パターンを読み取る力

23. 読みとる

24

必要な情報を探し出し整理する力

24. 整理25

装置・機械等の操作・利用をする力

25. 操作26

スケッチ・作図・図式化する力26. 図式出典：Allen et al. （1992）をもとに筆者作成。

217

図 8 は、「大学で必要」の平均値と「高校で身についた」の平均値との差に関して、縦軸方向に 1999 年のそれをとり、横軸方向には 2006 年のその値としたものを示している。「差」の値を、各技能における高校と大学の接続状況を示すと考えるならば、この値が大きいほど、その技能においてギャップが大きいこと、すなわち、うまく接続していないことを意味す
ることになる。
したがって、図において縦軸方向に値が大きくなるほど、1999 年の時点で、その技能に関する接続がうまくいっていないことを示している。同様に、横軸方向には 2006 年の場合を示している。
なお、クイーンズランドでは 49 の技能は、α：把握・収集（Comprehendand Collect）、β：体系化・構造化（Structure and Sequence）、θ：分析・評価・結論（Analysis, Assess and Conclude）、π：創造・発表（Create
and Present ）、 φ ： 技 術 ・ 手 続 き の 行 使 （ Apply Techniques andProcedures）の 5 つに分類されていた。この分類による 26 の技能がそれぞれどれに属するかは図の右側に示したとおりである 13）。

相対的に足らない→

1.5

α 把握・収集８22

1.0（1,2,3,4,11,24,25）

10
９

17 16

β 体系化・構造化

1921←相対的に足りている 1999

20
18
13

0.5

（9,12,13,16,23)

24 14
6

12

15
25

θ 分析・評価・結論

26
5
23

（14,15,17,18,19,20,21,22)

4

7
2

π 創造・発表

3
11

0.0
-0.5

（5,6,7,8,10,26)

0.0

0.5

1.0

2006

相対的に足らない→

1.5

１

-0.5

←相対的に足りている

図8

218

「大学で必要」と「高校で身についた」のギャップ高大接続の実相と課題図から、以下の点が指摘できる。
第 1 に、「把握・収集」の技能と比較して、「体系化・構造化」、「分析・評価・結論」、「創造・発表」する技能は、高校では身についていないが、大学でより必要とされる。総じて、「把握・収集」に分類される技能が基
礎的なものであるのに比べて、「体系化・構造化」、「分析・評価・結論」、「創造・発表」に含まれる技能は、より高次の技能であり、これらが大学での学修という「現実の場面」で必要なのである。
第 2 に、「創造・発表」する技能に関しては 2 つに分かれる。すなわち、
8（発表）、10（説明）といった発表力・説明力が不足している。一方、5（使用）、6（要約）、7（書く）、26（図式）といった発表するために必要となる基礎的技能は、発表力・説明力に比べれば高校までである程度身についていると、大学生は認識している。
第 3 に、1999 年と 2006 年で共通してもっとも足らないと評価された 4つの技能である、8（発表）と 10（説明）、および 9（長文）、22（主張）をひとつのグループとすると、大学生にもっとも欠けているのは「表現力」
であるといえる。
第 4 に、1（記憶）を除けば各技能が原点を通り傾き 45 度の直線付近にほぼ位置していることから、高校で身につかず、大学で必要とされる技能は、2 つの調査時点間であまり変化していないといえる。
この状況は、筆者らの調査も参考にした調査研究（片瀬・葛西 2011）に照らせば、少なくとも 2010 年代初め頃までは、あまり変わっていないと考えられる。「表現力」等は高大接続の観点から重要であること、それを高校までに育むことが求められることは今日でも変わらないと思われるが、26 の技能に限らず、大学で必要なスキルの洗い出しとそれらを高校の教育課程に組み込むことが課題となる。

7．高校生の学習意欲（視点 4）
7.1

学習意欲の変化の規定要因

最後の視点は高校生の学習意欲である。上で述べた天野は、大学生の学習意欲を問題にしていた。本稿では、データ上、高校生の学習意欲を分析したい。高校段階ではあまり学習意欲のなかった生徒が大学入学後にやる気を出すことや、逆に高校生の時には旺盛な学習意欲を持っていた生徒が大学に進学して学ぶ意欲を喪失してしまうこともあり得るだろう。しか219

し、高校側は充実した大学生活を送ることを願い、できる限り高い学習意
欲を生徒に持たせて送り出したいと望んでいるだろう。
では、高校生の学習意欲の変化の規定要因に関する分析を進めよう。
分析に用いるデータは「第 2 次」である。表 9 に変数の作成方法を示す。
従属変数は 5 教科の学習意欲である。独立変数として投入したのは、学習時間のパネルデータ分析で注目した、勉強に意欲的な友人（学内・学外）、
学習の「場」ダミー、「身の丈大学志向」、および、4 つの入試方法志向のほかに通塾日数、女子ダミー、2 年 2 学期ダミー、3 年 2 学期ダミーである。対象は、四年制大学志望者に限定する。
表9
変数

変数の作成方法（学習意欲の変化の規定要因）
作成方法[従属変数]
学習意欲

国語・地理歴史・公民・数学・理科・外国語に関する学習意欲を 4 段階
尺度で尋ねた回答を 1〜4 で得点化したものの平均値。なお、地理歴史と公民はこれらの教科の学習意欲を平均して 1 教科と見なして算出。非履修の教科がある場合は履修している教科のみで平均値を算出した。

[独立変数]
通塾日数
塾・予備校に通っている 1 週間あたりの日数
女子ダミー
女子=1、男子=0
勉強に意欲的な学内友人 自分のまわりに「勉強に意欲的な学校の中の友人」は、多くない＝1、
あまり多くない＝2、やや多い＝3、多い＝4
勉強に意欲的な学外友人 自分のまわりに「勉強に意欲的な学校の外の友人」は、多くない＝1、
あまり多くない＝2、やや多い＝3、多い＝4
学習の「場」（ふだん） ふだんから友人たちと一緒に勉強している
ダミー
基準＝やや勉強に集中している一緒に勉強していないダミー
あまり集中していないダミー
とても勉強に集中しているダミー「身の丈大学志向」
ちょうどいいぐらいの大学を目指したい＝4、どちらかといえばちょうどいいぐらいの大学を目指したい＝3、どちらかといえば少しでも上の大学を目指したい＝2、
少しでも上の大学を目指したい＝1
指定校推薦志向
指定校推薦での受験を、考えていない＝0、考えている＝1、
もっとも真剣に考えている＝2
公募推薦志向
公募推薦での受験を、考えていない＝0、考えている＝1、
もっとも真剣に考えている＝2
AO 入試志向AO 入試での受験を、考えていない＝0、考えている＝1、
もっとも真剣に考えている＝2
一般入試志向
一般入試での受験を、考えていない＝0、考えている＝1、
もっとも真剣に考えている＝2
2 年 2 学期ダミー
1 年 2 学期を基準
3 年 2 学期ダミー
1 年 2 学期を基準

220

高大接続の実相と課題

表 10 にパネルデータ分析の結果を示す。分析のモデルはこれまでのパネルデータ分析と同じく、個人内レベル、個人間レベル、学校レベルの 3
つのレベルからなるマルチレベルである 14）。ここでも友人、学習の「場」、「身の丈大学志向」、入試方法志向に注目する 15）。
学習時間の分析で有意となった「勉強に意欲的な学内・学外友人」および学習の「場」がやはり有意となったことが注目される。加えて、「身の丈大学志向」がここでもマイナスの有意な影響力を学習意欲に与えている。学習意欲を高めるうえでも人間関係や学習の「場」が有効であること、「身の丈大学志向」が強まるほど学習意欲は減ずることは注目してよい。
入試方法志向に関しては、進学中堅校の場合、指定校推薦がプラスに採用している。指定校推薦で大学に進学しようとする意志が強まるほど学
習意欲が高まることは、指定校推薦が学習意欲に対して外発的動機づけとして機能しているのである。
表 10

学習意欲の変化の規定要因（学校タイプ別）
進学中堅校
第 1 回−第 3 回
1 年 2 学期−3 年 2 学期

進学校
第 1 回−第 3 回
1 年 2 学期−3 年 2 学期

固定効果
女子ダミー
−0.0110.017
通塾日数（週あたり）
0.026***
0.007*
勉強に意欲的な学内友人
0.086 ***
0.071***
勉強に意欲的な学外友人
0.047 ***
0.047***
学習の「場」：ふだんから一緒に勉強している（基準：やや勉強に集中している）
一緒に勉強していないダミー
0.026
0.009
あまり勉強に集中していないダミー−0.132***−0.171***
とても勉強に集中しているダミー
0.116***
0.120***「身の丈大学志向」−0.054***−0.118
指定校推薦志向
0.065 ***
0.040
公募推薦志向0.006
0.017
AO 入試志向−0.0080.014
一般入試志向
0.035−0.0432 年 2 学期ダミー−0.039 ***0.019***
3 年 2 学期ダミー
0.137 *
0.175
切片
2.468**
2.640***
変量効果
学校間分散(標準誤差）0.006 （0.0035）
0.001（0.0006）
生徒間分散(標準誤差）0.096 （0.0062）
0.711（0.0046）
生徒内分散(標準誤差)0.156 （0.0107）
0.322（0.0031）−2734.43
対数尤度−4332.57
ワルドカイ二乗検定
chi2(14)= 546.00
chi2(14)= 1052.51
Prob>chi2= 0.000
Prob>chi2= 0.000
学校数
8
9
生徒数
1,775
2,649
観測数
4,025
6,821
*** 0.1%水準で有意 ** 1%水準で有意* 5%水準で有意

221

7.2

早期進学先決定者の学習意欲

ここで、学習意欲に関して早期進学先決定者について確認しよう。表 11
は、2 年 2 学期と 3 年 2 学期の 2 時点における学習意欲の変化を入試方法
志向別にみたものである 16）。なお、指定校推薦と AO 入試は、すでに進学先が決定した者のみを対象としている。
2 年 2 学期の時点では、指定校推薦志向者の方が一般入試志向者よりも
5 教科の学習意欲が高かった。しかし、3 年 2 学期になると逆転する。AO
入試志向者はもともと 3 つの入試方法のなかで学習意欲が一番低かったが、進学先が決定した後は、さらに低下している。このように学習時間のみならず、学習意欲についても早期進学先決定者は一般入試志向者に比べて問
題となる。
表 11

学習意欲の変化（入試方法志向別：2 年 2 学期→3 年 2 学期）
指定校

AO

一般

5 教科の学習意欲（第 2 回（2 年 2 学期）調査時点）：平均値

2.84

2.60

2.72

5 教科の学習意欲（第 3 回（3 年 2 学期）調査時点）：平均値

2.88

2.52

3.02

注：第 3 回（3 年 2 学期）調査時点で公募推薦によって 4 年制大学に入学が決まった生徒はわ
ずかに 1 名だったため、集計していない。また、第 3 回（3 年 2 学期）の集計は、指定校
推薦、AO 入試に関しては進学先がすでに決定した者のみが対象。データは「第 2 次｣。

8．高大接続の課題：高校教育と大学入学者選抜制度
以上、多様な選抜方法の実態を確認した後、天野の整理をもとに設定した 5 つの視点から高大接続の実相に迫ってきた。その知見を踏まえ高校
教育と大学入学者選抜制度の課題について考えることにしたい。
8.1

学習行動と大学入試

今般の高大接続改革の政策的意図のひとつは、大学入試を変えることで、学習時間が減少したボリュームゾーンの高校生を学びに向かわせることにあった（山村ほか 2019）。しかしながら 4 節でみたように、進学中堅校生
徒の高校前半期の生活では大学入試は強く意識されていない。また、学校の成績に対しては指定校推薦にはプラスの影響力があるものの、AO 入試
や一般入試は、負の影響力を有している。さらに学習意欲についても、指222

高大接続の実相と課題

定校推薦以外は影響が確認できない。総じて、入試によって進学中堅校生
徒の学習時間などの学習行動を変えることはあまり期待できないといえよう。しかし、一方で、受験科目はかなり入試の影響を受ける。それが受験科目以外の教科・科目は学びたくないという学習行動につながるのである。
8.2

高校教育の課題

特に進学中堅校の教育課題として何が指摘できるだろうか。受験勉強をしてこなかったという実質的な未履修問題の背景的要因に、5 節でみたように定期考査が難しくはなく、一夜漬けでも一定の成績がとれることがあると考えられる。さらにふだんの勉強時間が成績に影響するとはいえないという構造がある。高校の定期考査を日々の学習の努力を反映するものに変えていくことが必要である。
このことは、学力の水準問題の観点からも求められる。さらに、学力を身につけるには、−計算力の獲得を例にとれば分かり易いかと思うが−一定の時間をかけること（習熟・慣れ）が必要だろう。そのためにも学習
時間を伸ばすことが求められる。それには既述のように、高校前半期に学習習慣をつけること（時間的要因）、生徒を学習へと向かわせる人間関係と空間（学習の「場」）の構築が高校教育に不可欠な課題である。これら
は、学習意欲を高める上でも有効である。
一方、「身の丈大学志向」は学習時間や学習意欲にとってマイナスに作用する。その背景には、進学中堅校生徒の自己効力感の低さ・自信のなさがあると思われる（山村ほか 2019、山村 2021）。そこで、たとえば、学習の「場」を設定したうえで、短期的に達成しやすい具体的目標を生徒の前に提示して、それを達成させる。さらにそれを継続することで自己効力感を高めるとともに学習習慣も育むということが考えられる（山村2020b）。
8.3

大学入学者選抜制度の課題

学習時間を伸ばすのに有効な、共に学ぶ友人、学習の「場」は大学入学者選抜制度の在り方を考える上でも示唆を与える。進学中堅校生徒は受
験科目が少なく、その科目も生徒の間で必ずしも同じではない。さらに推薦入試や AO 入試、一般入試は実施時期が異なる。多様化した入試が、一緒に勉強して刺激しあうことを阻んでいる。推薦入試や AO 入試による早期進学先決定者には、学習時間や学習意欲の問題もある。このような入試

223

多様化の弊害に照らせば、荒井（2007）が主張した大学の選抜単位を大括り化して、共通科目を入試に課すことが検討されるべきである。さらに、
2021 年度入試から名称が変更された学校推薦型選抜、総合型選抜の入試の実施時期を見直すことも求められる（荒井 2008、山村ほか 2019）。
また、6 節（学習スキル）でみたように、大学で必要だが高校であまり身についていない技能は、「知識やスキルを現実の文脈でつかいこなす力（つまり思考力・判断力・表現力・応用力といった『高次の学力』）」（田中 2005: 70）に含まれものである。そして、「高次の学力」を評価するためには、「パフォーマンスにもとづく評価」を用いる必要がある（田中2005）。このような評価を継続的に重ねることは、高校側に委ねるのが現実的だと考えられる。高校での内部評価を反映できるシステムを将来的には目指すべきだと筆者は考えている（山村 2017）。
8.4

高大接続の見直し

最後に述べたいのは高大接続の見直しである。学習スキルの分析から見えてくる課題を「はじめに」で示した「基本的観点」（1）の「高校教育と大学教育は教育課程として異質である」に照らして述べておくことにしたい。
高大接続を図るうえで、高校段階で身につけさせるべきスキルの洗い出しは不可欠であり、本稿で明らかにしたもの以外にも重要な学習スキルがあるだろう。そこで大学教育で必要なスキルの抽出とともに、高校の教育内容の見直しが求められる。つまり、大学との接続を前提として、大学で必要なスキル、および、教科・科目の内容は、大学進学準備のためにふ
さわしいものにしなければならない。2005 年に「入試選抜から教育接続へ」との問題提起（荒井・橋本 2005）をしたのは、筆者も参加した「試験研究会」であった。ユニバーサル段階の高等教育において「従来の選抜（入試選抜）に替わる新しい接続形態を『教育接続』と呼ぶとすれば、それはどんなシステムになるのか」（荒井 2005: 11）。「高校から大学への教育接続」「の本質的な課題とは教育プログラ ム間の接続である」（池田2005: 127）。したがって、6･3･3･4 制を前提とするならば高大接続改善のための方策のひとつとして、十分に大学進学準備となるような内容・水準を備えた科目と進学のための履修要件を設定することを考えてもよい時代に−もちろん様々な問題点や克服すべき課題がそれにはあることは重々承知しているが−今日、あるのではないだろうか。

224

高大接続の実相と課題

注1) 本稿末の「調査一覧」を参照されたい。なお、各図表に用いた調査データ
は以下のとおり。
図 1：⑤。図 2、図 3、図 4、図 5、図 6：④。図 8：①②。
表 1、表 5、表 11：④。
2) 入学偏差値が、50 台後半から 60 台前半程度で、8 割程度の生徒が四年制大学に、一般入試のほか、推薦入試や AO 入試など多様な選抜方法で進学する高校の生徒。
3) 「教務主任調査 2018」のデータと文部科学省「国公私立大学入学者選抜実施状況」（平成 30 年度版）で、選抜方法の分布に大きな違いはない（山村 2021）。
筆者らの調査は、ほぼ全国的な状況を反映しているといってよいだろう。
4) 調査では学習時間に関して、ふだん（平日・週末）のほかにテスト期間一週間前とテスト期間中についてたずねている。
5) この部分は山村（2020b）をもとにしている。
6) 尤度比検定の結果、すべての分析で、個人内、個人間の 2 レベルモデルより 3 レベルモデルの方が適合度は上昇した。
7) なお、「第 1 次」で、AO 入試は 3 年 1 学期から 2 学期にかけてのみ、テス
ト期間中の学習時間の増加要因となっていた。しかし、本文で述べたように「第 2 次」の高校後半期（2 年 2 学期−3 年 2 学期）ではこの点は確認できなかった。
8) 4 件法（「まったくあてはまらない」「あまりあてはまらない」「ややあてはまる」「よくあてはまる」）により回答を求めた。
9) 尤度比検定の結果、進学中堅校、進学校、いずれの分析でも、個人内、個
人間の 2 レベルモデルより 3 レベルモデルの方が適合度は上昇した。
10) 本節は山村（2010）をもとにしている。
11) 最近の大学入学者選抜制度改革に伴い、QCS テストは 2019 年が最後の実施年となった。新制度の概要については、山村（2017）参照。また、改革前の大学入学者選抜制度と QCS テストについては、山村（1996、2002）参照。
12) 表 8 を見ていただくとわかると思うが、文部科学省の文書等に出てくる「技能」よりも高次のものを含んでいる点に留意されたい。
13) φは 26 の技能には含まれていない。
14) 尤度比検定の結果、進学中堅校、進学校、いずれの分析でも、個人内、個
人間の 2 レベルモデルより 3 レベルモデルの方が適合度は上昇した。
15) 通塾日数の影響については、学習意欲への影響のみでなく、成績との関係なども含めて稿を改めて考えたい。
16) 分散分析の結果、それぞれの時点における学習意欲の平均値の差は、2 年
2 学期の一般入試と AO 入試の関係以外は統計的に有意となった。

225

参考文献
Allen, R., Matters, G., Dudley, R., and Gordon, P., 1992, A Report on the Scanof the Queensland Senior Curriculum to Identify the Common Elements ,Brisbane, Board of Senior Secondary School Studies Queensland.
天野郁夫、1992、「大学入学者選抜論」『IDE 現代の高等教育』338: 5-12。
天野郁夫、2006、『大学改革の社会学』玉川大学出版部。
荒井克弘編、2000、『学生は高校で何を学んでくるか』大学入試センター研
究開発部。
荒井克弘、2005、「入試選抜から教育接続へ」荒井克弘・橋本昭彦編『高校と大学の接続−入試選抜から教育接続へ』玉川大学出版部、9-16。
荒井克弘、2007、「高校と大学のアーティキュレーション−受験シフトからの脱却」『IDE 現代の高等教育』489: 9-13。
荒井克弘、2008、「大学教育制度と秋季入学」平成 20 年度全国大学入学者選抜研究連絡協議会大会第 3 回テーマ指定討論会「秋季（9 月）入学と秋季入
学者向け入試について」報告資料、2008 年 5 月 27 日。
荒井克弘・橋本昭彦編、2005、『高校と大学の接続−試験選抜から教育接続へ』玉川大学出版部。
荒井克弘・山村滋、2020、「高大接続とは何か」（放送大学生涯学習支援番
組：4 回シリーズ「大学入試をどう考えるのか」（2020 年 5 月〜2022 年 3
月放送予定）第 1 回、荒井克弘・山村滋「高大接続とは何か」）。簡単な紹介は、https://bangumi.ouj.ac.jp/bslife/detail/01B09012.html を参照のこと。
古田真太郎・春日晃章・大坪健太、2020、「中学生の学習時間と学力の関連−１日の学習時間および家庭学習に着目して」『岐阜大学教育学部研究報
告. 自然科学』44: 57-64。
池田輝政、2005、「高大接続の諸形態−高大接続の新しい構造・ワシントン州」荒井克弘・橋本昭彦編『高校と大学の接続−入試選抜から教育接続へ』
玉川大学出版部、127-38。
片瀬一男・葛西耕市、2011、「初年次教育による高校と大学の接続−東北学院大学教養学部の場合」東北学院大学『教育研究所報告集』11: 5-32。

Matters, G., 1991, A Design Process for Constructing the Queensland
Core Skills Test, Brisbane, Board of Senior Secondary School Studies
Queensland.
文部科学省、2018、『教育振興基本計画』（2018 年 6 月 15 日閣議決定）。
文部科学省、2019、「令和 2 年度大学入学者選抜実施要項」。
文部科学省・国立教育政策研究所、2019、『平成 31 年度（令和元年度）全国
学力・学習状況調査報告書−児童生徒一人一人の学力・学習状況に応じた226

高大接続の実相と課題

学習指導の改善・充実に向けて 質問紙調査』文部科学省・国立教育政策研究所。
田中耕治編、2005、『よくわかる教育評価』ミネルヴァ書房。
山村滋、1996、「オーストラリア・クイーンズランド州における大学入学者
選抜制度−中等学校側の評価資料の利用システムに焦点を当てて」大学入試センター『研究紀要』25: 41-58。
山村滋、2002、「オーストラリア・クイーンズランド州のクイーンズラン
ド・コア・スキルズ・テスト」藤井光昭・柳井晴夫・荒井克弘編 『大学入試における総合試験の国際比較−わが国の入試改善に向けて』多賀出版、
217-39。
山村滋、2010、「高校と大学の接続問題と今後の課題−高校教育の現状および大学で必要な技能の分析を通して」『教育学研究』77(2): 157-70。
山村滋、2017、「知識基盤社会の高大接続システム−新学習指導要領の背景にある世界的動向に照らして」『教育制度学研究』24: 19-32。
山村滋、2020a、『高校生の学習行動に関する調査研究−第 2 次高校生学習行
動パネル調査報告書』大学入試センター。
山村滋、2020b、「大学入試は学習誘因となるか」中村高康編『大学入試がわかる本−改革を議論するための基礎知識』岩波書店、215-32。
山村滋、2021、「高大接続の実相と課題」名古屋大学高等教育研究センター第195 回招聘セミナー・第 17 回アドミッション担当教職員支援セミナー報告
資料、2021 年 7 月 15 日、オンライン開催。
山村滋・濱中淳子・立脇洋介、2019、『大学入試改革は高校生の学習行動を変えるか−首都圏 10 校パネル調査による実証分析』ミネルヴァ書房。
山村滋・鈴木規夫・濱中淳子・佐藤智美、2009、『学生の学習状況からみる
高大接続問題』大学入試センター研究開発部。

227

調査一覧
① 「学生調査 1999」
この調査は、1999 年度に大学入試センター試験を利用した大学の 951 学部からランダムに抽出した 400 学部の 2 年生、各 100 人を対象とした「高校の科目履修に関する調査」である。本調査は 1999 年 5 月に実施した。387 学
部から 32,425 人の有効回答を回収した。荒井（2000）を参照のこと。
② 「学生調査 2006」
この調査は、2006 年 10 月に実施した「高校の科目履修と進路設計等に関する調査」である。2006 年度時点で設置されている全国の大学・学部のなかからランダムに抽出した 600 学部の大学 1 年生各 100 名を対象とした。
476 学部より、35,662 名分の有効回答を回収した。山村ほか（2009）を参照のこと。
③ 「第 1 次高校生学習行動パネル調査」（略称「第 1 次」）
この調査は、埼玉県と千葉県の公立高校の進学中堅校 6 校 2012 年度入学生を3 年間追跡するパネル調査である。比較のために第 2 回（1 年 3 学期）調査より進学校 4 校の生徒も対象にした。調査は 3 年間で進学中堅校については計 5回、進学校については計 4 回実施した。山村ほか（2019）を参照のこと。
④ 「第 2 次高校生学習行動パネル調査」（略称「第 2 次」）
この調査は、2016 年度入学の公立高校 1 年生を対象として、2016 年度−
2018 年度にかけて、各年度の 2 学期に計 3 回実施した。「第 1 次」の知見が首都圏以外でも妥当か否かの検証を大きな目的のひとつとしたパネル調査である。対象は、関西の大都市圏（京都市）と首都圏（神奈川、埼玉）、および地方都市（静岡、富山）の進学中堅校 8 校、進学校 9 校である。山村（2020a）を参照のこと⑤ 「高等学校の教育課程編成方針等についての調査」（略称「教務主任調査2018」）
この調査は、全国の高等学校・中等教育学校の 10 パーセントを単純ランダ
ムサンプリングによって抽出した学校が対象である。調査は 2018 年 11 月に実施した。調査対象の抽出にあたっては大学入試センターが毎年作成している「高等学校等データ」の平成 30（2018）年版を用いた。この一覧にある 4,960 校から 10%にあたる 496 校を抽出した。408 校（408/496＝82.3%）
から回答が得られた。

228