ＳＰＯＤフォーラム２０１５ シンポジウム「学びの成果をどう可視化し、組織的な教学改善を推進するか」
日時：平成２７年８月２７日（木）１５：３０～１７：４５
会場：愛媛大学城北キャンパス南加記念ホール（パネリスト略歴紹介）
高橋 哲也（大阪府立大学学長補佐(教育担当)／高等教育推進機構 教授）
京都大学 理学研究科数学専攻修了後，大阪府立大学総合科学部助手、同大学総合教育研究機構教授、副学長（教育担当）等を経て、２０１３年４月より現職。研究テーマは，IR(Institutional Research)の実践的研究，大学数学教育，局所体上の代数群のスーパーカスピダル表現に関する研究，数学学習
支援システムの開発，整数論の暗号理論への応用など。
福島 真司（山形大学エンロールメント・マネジメント部 教授）
広島大学学校教育研究科言語教育学専攻修士課程修了，桜美林大学国際学研究科大学アドミニストレーション専攻修士課程修了，ビジネス・ブレークスルー大学大学院経営学研究科修士課程修了。山陽女子短期大学助教授，宮崎国際大学助教授，鳥取大学准教授等を経て，２００７年７月より現職。専
門は教育社会学，研究テーマは，大学マネジメント，大学ガバナンス，大学マーケティング，米国大学の管理・運営方法，大学入学者選抜方法など。
橋本 智也（京都光華女子大学 EM・IR 部）
京都外国語大学フランス語学科卒業，大阪市立大学大学院文学研究科前期・後期博士課程修了。NTT コ
ミュニケーション科学基礎研究所での実習生及び東京での企業勤務を経て，２０１２年４月から現職。
大学職員として実務的な視点からＩＲなどの文献をまとめたサイト『私立大学職員によるInstitutional Research（IR）文献メモ』を更新中。
――シンポジウム開始――
司会：会場の皆さま、本日は SPOD フォーラム 2015 シンポジウム「学びの成果をどう可視化し、組織的な教学改善を推進するか」にご参加いただき、ありがとうございます。私は本日、進行を務めさせていただきます、愛媛大学学長特別補佐、教育･学生支援機構教育企画室長、小林でございます。四国地区大学教職員能力開発ネットワーク(SPOD）の企画実施統括者をさせていただいております。本日は、よろしくお願い申し上げます。
それでは、ただ今からシンポジウムを開催させていただきます。はじめに本シンポジウムの開催校であります愛媛大学長、大橋裕一から、ごあいさつをさせていただきます。
大橋：愛媛大学学長の大橋でございます。本日は、本シンポジウムに多数、ご参集いただきましてありがとうございます。本シンポジウムの開催にあたりまして、SPOD 代表者として一言、ごあいさつ
申し上げたいと思います。
皆さまがた既に、よくご承知のこととは思いますが、近年の高等教育の流れの中で、われわれ教員が学生に何を教えるかといった教員側の視点から、逆に学生が何を学び習得するか、あるいは、したかという方向へ、学生側の視点への転換の必要性が繰り返し強調されております。また、さらなる課題として、こういった学生の学びを、いかにして可視化していくかといった非常に難しい命題が、われわれ大学教職員に課されています。最終的には可視化した学びの成果を公に伝えるという責務、そして学びの成果を評価分析し、次のステージへ、いかにつなげていくか。まさに間断のない教育改革が求められているといって過言ではないと思われます。
こういったトレンドに添うものして、SPOD フォーラムは、これまでに教育活動を可視化する方法は幾つか取り上げてきまして、さまざまな研修を行っています。例えばグラフィックシラバスですし、あるいはカリキュラムマップ等が挙げられます。しかしながら、先ほど話をした教育の成果、あるいは学びの成果を可視化する方法については、まだまだ検討が不十分であると考えられます。そこで、
このシンポジウムでは国立大学、公立大学、私立大学、それぞれから役員、いろいろなかたがたに集まっていただきまして、各校の先進事例をご紹介いただくとともに、そのお話を基に、学びの成果と可視化から、いかにして組織的な教育改革へと至る道筋を切り開いていくか、皆さんと一緒に考えていきたいと考えています。
ここからは小林先生に司会をお願いして、フロアを交えた熱心な討議が行われることを大いに期待しております。皆さま、どうか最後まで、よろしくお願いいたします。以上、簡単ですが、あいさつの言葉とさせていただきます。ありがとうございました。
司会：大橋学長、ありがとうございました。それでは、シンポジウムによる講演を開始させていただ
きたいと思います。お一人目は高橋哲也先生でいらっしゃいます。簡単に、ご略歴をご紹介させていただきます。高橋先生は、もともと数学のご専門ということでしたが、2013 年 4 月より大阪府立大学
学長補佐、あるいは高等教育推進機構の教授として、ご活躍をされています。本日は教育成果の可視化に関しましてトップバッターということもありまして、総論的なご解説から、ご自身の大学での事
例まで、ご紹介いただくことになっております。よろしくお願い申し上げます。
高橋：皆さん、こんにちは。ただ今、ご紹介にあずかりました大阪府立大学、高橋です。今、紹介していただきましたけれども、私の立場は、基本的には大阪府立大学という所で、大学の執行部という所にずっと居ます。その中で学修成果というものを、どう考えてきたか。先進的と言っていただきま
したが、それぞれ、その時々に対応をしていった結果として、今の状況があります。そのような話を少しさせていただきます。概要は、このような形ですので、学修成果の可視化ということが一体、何を言っているかということを、最初にトップバッターということで少しまとめさせていただきまして、それから本学の取り組みの話をさせていただきたいと思っております。
自己紹介というものは今言いましたように、専門は数学になりまして、7 年ほどずっと大学の執行部という所に居ます。主に、ほとんどが教学のところでして、FD や、あるいは私は入試を担当しておりますので、入試と教務の、大学での実施のところを担当しております。また、あるときから戦略的大学連携というような GP をやっていく中で、こういった IR の話になり関わるようになりました。また大学ポートレート準備委員会ワーキンググループというようなことをやりましたために、最近少し
IR ということをやっていて、いろいろな所で話をさせていただく機会が増えてきました。
学修成果といいますのは、今、愛媛大学の学長からも話がありましたが、いわゆるティーチングからラーニングの流れです。知識基盤社会という中で何を教えているか、こういったことを教えればい

いという、割と典型的なものがあった時代から、パラダイムシフトが非常に早く起こり、社会に出てからも大学で学んだこと自体が通用するか、それが何年持つかというようなことが不明確になってき
まして、そういった知識基盤社会という中でティーチングからラーニング、学んで一体どういった能力が、それも単に知識ではない部分が本当に身に付くかどうかという部分も若干問題がありますが、
やはりコンピテンシーというような正しい能力というものが求められています。学んだ結果、どうな
ったかということをきちんと見ていきましょうということで、ラーニングアウトカムというようなものが求められるようになりました。
どのように測るのかということは、基本的には直接評価と間接評価です。もちろん試験、レポート、
いわゆる授業を通じて、あるいは授業でなくても到達度評価試験や、アメリカで、いわゆるクリティ
カルシンキングを測る試験で CLA というものがあります。そういったもので直接評価するということと、それから学生にアンケートで聞く学生調査があります。学生自体に自分の学びというものを自己評価してもらうといった形の間接評価です。基本的には、この二つかと思います。どちらかでいいかといいますと、恐らく、そうではないでしょう。後で少し本学の話をしますが、成績評価が、今言った学修成果というものと、きちんと結び付いているかというところは、かなり疑問があります。それから後で福島先生からありますけれども、今、エンロールメントマネジメントということで、基本的に学生個人を入学前から卒業後まで見ていくことにより、学生の成長を見ていくといったことが求められます。従って、直接評価、成績評価の在り方や、あるいは、もう少し言いますと学位プログラムとしての、各学科のカリキュラムが、きちんと機能しているか。そこで、きちんと単位を取って卒業していった学生が、そういった能力が身に付いているか。あるいは、そういったカリキュラムになっているかということを見ていかなければいけません。そういったことが学修成果の測定という形で必要になります。また愛媛大学は非常に熱心にされておりますが、いわゆる正課外の教育のところです。
そこの部分は、どういった能力が身に付いているかというようなことも見ていかなくてはいけません。
ただ可視化といいますのは、いろいろと対象ごとに違うわけです。当然、学生に対しては、いろい
ろフィードバックをしていくことが必要なわけです。学生自体も、もちろん自分でそういった振り返
りをしていく機会、あるいは大学がそれを示していくといったことは、当然、学生自体が自分で学修成果の認識をしていくことが必要になります。教職員はもちろん必要なわけですが、これも本来、あまり意識していないわけです。教員というものは、自分の授業の中で授業を受けた学生の評価をしていますが、果たして、どのような能力が身に付いたかといったところは、なかなか意識していません。
そういった部分で、自分の授業だけではなく教育プログラムの評価を示していく。また一般社会に対しては、大学というものは公的な機関ですので、国公私を通して、公的な機関として、その説明責任を果たす。これが今、大学ポートレート等で言われている部分かと思います。ただ一般社会と言いますが、当然、保護者、マスコミなど、いろいろ、いわゆるステークホルダーも変わってきます。それごとに学修成果というものを考えていかなくてはいけません。
ただ日本は正直言って非常に遅れていまして、まず、基盤となるデータがありません。これが、もともとないということから大学ポートレートの話が始まったのですけれども、その話も、なかなか進んでいません。ベンチマーク自体が、なかなかできないということで、大学間を超えた可視化の取り組みが必要ですが，その辺りは、まだまだこれからです。それから学位プログラムのアセスメントという観点も、なかなか進んでいませんので、この辺りのことが今後、大きな課題になるかと思います。
こういった話をした後で、本学の取り組みの話をします。2007 年ごろから学生調査を継続的に導入しました。実は、先ほども言いました戦略的大学連携事業というものに、2009 年に採択をされましたので、そのことで、やっていかなければならなかったのです。それに合わせて、実は教務学生システ
ムの改修もやりまして、教務、学生というところでは、学生を個人で、入学前から卒業後までを串刺しできるようなシステムをつくりました。大学連携事業は今、4 大学から 8 大学の大学間連携共同教育推進事業に引き継がれまして、さらに大学 IR コンソーシアムというものができて、今、活動をしています。SPOD 加盟大学の中にも何大学か参加していただいております。ということで、大学の運営のほうは、私は一応執行部ですので、そういったことを IR のデータを使い、いろいろな改革につなげてきまして、さらにどのように改革の成果を見ていくか。そこが、今日の話の中心だと思います。
GPA は、今のところは話しているのですが、本学で私が FD の責任者になったときに一番困ったことは、データがないということでした。GPA を導入したのが 2005 年でしたので、その後、一体 GPAというものはどんなものかということを一生懸命見ていきました。最初に分かりましたのが、1 年生
前期の GPA と、3 年生後期までの GPA に強い相関があるということです。毎年、どれだけやっても強い相関があるということが分かってきまして、このデータがいろいろな教育改革の基点となりました。その辺りのことは先日、ベネッセの『VIEW21』に書いていますので、もしよければご覧になってください。
なぜかということを考えたのですが、大学にとって、GPA といいますか、成績評価というものが唯一の公式な評価なのです。学生の学びに対する評価という公式なものは成績しかありませんので、これが高いということは、他の能力も伸びていてほしいと思ったわけです。そういったことで、GPA は、
もっといろいろなこととどのように関係しているのかということを一生懸命調べたのですが、こういった仮説は否定されました。
実は 3 年後期までの GPA は、1 年次の GPA が圧倒的に規定していまして、説明力が圧倒的に強過ぎて他のものがほとんど、効きません。これは後で見せますけれども、なぜかということは当時すぐは分からなかったのです。しかし、とにかく 1 年生前期の GPA が非常に大事だということです。入学
してから、すぐに大学での学びに適応できるかどうかが非常に重要だということは間違いないだろうと。これは、もう結構、長いこと調べまして、2009 年、10 年、11 年、皆さん、ご存じの方も多いと思いますが、京大の溝上先生と一緒に、いろいろと仮説を立て分析をしてきました。しかし結局、変わりません。いろいろな年度によっても、いろいろな分析をしましたけれども、GPA の値というもの
が、特に能力に関しては、いろいろな物事が高いことが関係ありません。専門分野の学科知識のところには若干相関が出ていますが、そこ以外とは、あまり関連がないということで、これはもう諦めま
して、こういった結論です。ですからどういったことをやったか、重回帰を、変数 50 も 60 もあるのに無理やりやりましても、このような感じになります。
それから後で説明をしますが、e ポートフォリオなどを見ていましても、結局、授業に真面目に出ている学生は、それなりに GPA というものが高くなりまして、能力とは直接関係ないと。そういったことで、よく考えますと、成績評価をどうやっているかといいますと、試験で測っていますので、試
験で測っているのは、ほぼ知識、理解しかないのです。それ以外は測っていませんので、当然かなというふうには思います。ということで、今、AP 事業というものに採択されました。学修成果の可視化とアクティブラーニングで採択されるときに、こういったアクティブラーニング型授業を 1 年生前期
だけではなく、専門のところで、もっと広げていき、その評価をきちんとアクティブラーニングの評
価、要するに、知識、技能以外の能力の獲得で、きちんと測っていくような成績評価をつくっていきましょうということを今、考えています。それから各学科で、一体どういう能力を伸ばしたいのかということを KPI(Key Performance Indicators)として定めてくださいと。それが、どういった構造、あるいは授業、授業外での活動等で、どう関係しているかというようなことを学生調査等から分析しまして、そういった活動を増やしていくようなことを今、考えております。何回も出てきましたが、継続的な学生調査というものは、もう本学は当たり前になっているのですが、1 年生と上級生と書いています。これは 3 年生です。1 年生の秋、大体 10 月、11 月、12 月くらいがアンケート月間になっていまして、1 年生と上級生、それから 2 年おきぐらいに卒業予定者、4 年生の卒業時でのアンケートをしています。本学は M2 の大学院の修了者についてもアンケートを取っています。1 年生、上級生
が、今は大学 IR コンソーシアムとなっていますので、共通の調査を行っています。回答率が 80 パー
セントから 90 パーセントぐらいでして、全数の調査です。項目はこのような形ですが、左側の部分は
基本的には活動の部分です。こういった項目について聞いています。それからこちらの 9 番という所
は大体、能力、知識が、どのように変化しましたかということですので、本学は、この能力の部分がどう伸びたかというようなことを、GPA も含め、いろいろな成績データやその他のデータと合わせながら分析をしています。ここを一番重要視しています。
それから、これだけでは 1 年生の秋と、3 年生の秋と、卒業時というぐらいの点でしかありません
ので、それぞれの学生のプロセスが分かりません。また学生に対して、そのタイミングでフィードバ
ックをしましても、3 年生の終わりに言われても困るということで、e ポートフォリオを 2012 年から導入をしました。学生の学修中心に考えるということで、授業アンケートを、もうずっとやっていましたが、授業アンケートではなく、学生が自分の学びを振り返り、その授業で自分がどういったことを学んだか、きちんと学びが身に付いたかどうか、その授業での活動はどうだったかというようなことを答えてもらうアンケートに変えました。ここで学生とのコミュニケーション、それから学生が自分の学びをいかに振り返るかということが、このポートフォリオの目標です。
そういったことで、このような学習、教育支援サイトというものをつくりました。これはデモ画面ですが、学生はこういったものが見えます。自分で半期ごとに目標設定をしまして、授業科目ごとにページをつくりまして、それから学修目標に対する振り返りと、本学は学士課程が目指す学修成果というものを定めています。その 10 の項目に対して、どれだけ伸びたかというようなことを自己評価してもらうというものが、このポートフォリオになっています。
これは各授業で自分の評価と、それから達成度などが一覧で出てきますので、リフレクションにはなると。自分の自己評価がクラス平均などとどうか、各授業でどう変わっているか、あるいは成績の分布はどうなっているかなど、授業ごとの成績の分布もここで見られます。自分の授業でのクラスの集計なども見られますし、自分の過去の GPA の変化ですとか、累積の GPA がどうなったかというこ
とも、ここで全部見ることができます。学生にとっては、ここを見れば自分の今までの成績が分かりますし、それからそれぞれの授業での振り返り、過去までさかのぼって、自分がそれぞれの授業でどういったことができるようになったかが分かるようになっています。
ここからは少し視点が変わります。プログラムというものは先ほど言いました、カリキュラムの初年次の教育が大事だということも一つありまして、初年次、共通教育などを大幅に変えました。組織自 体 を 大 幅 に 変 え ま し て 、 初 年 次 教 育 の 充 実 で す と か 、 組 織 の 大 く く り 化 を し ま し て 、 Late
Specialization で、入学時ではなく 2 年生になって専門を選んでいくといった形に変えていきました。
そうしますと、2012 年から変わってるので、実は卒業生が 1 回も出ていませんので、卒業生に対する

分析は今年度やるしかないのですけれども、1 年生の教育などは一応、データもありますので、そこを見ていきます。昨日もポスターセッションをやったのですけれども、改革前のデータというものが大事でして、やってから取ったのでは遅いのです。いろいろなものを変えた後にデータを取りましても、前とどう変わったか分かりませんので、そこを継続的にやっておきまして、そこからきちんと見なければ分かりません。先ほど言いましたように 1 年生前期が大事だということで、能動的な学びの転換ということだけを、授業目標、五つに細分化していますが、５つの目標を設定しまして、初年次ゼミナールというものを導入しました。これは 90 クラス以上を 15～17 人の少人数で、全学の学生が交じる形でやっています。テーマは先生が自由に設定します。外国語教育も少人数クラスなど、英語
でも、それぞれの授業を、いわゆる 4 技能のどの技能を身に付けるというようなことを明確にした形
で、カリキュラムを改革しました。それから文理融合の新しい学域というものをつくりましたので、そこで、文系で数学も必修にしました。こういったことが主な改革です。
初年次ゼミナールは 25 年度で 94 クラスです。27 年度も同じ程度です。基本的には FD の重要な機会だと位置付けていますので、担当者の説明会や事前説明会、事後報告会などを毎年やっています。
アンケート結果は、先生たちには、やる前はすごく文句を言われましたけれども、やってからはあまり文句は出ていないです。成績評価に課題があるということは、こういったアクティブラーニングの授業の評価は実際、難しく、そこが今、課題となって AP の事業でやっています。ルーブリックを今、開発中です。
アンケート結果はこのような感じでして、多様な視点を積極的に取り入れる、知識や情報の収集を行う、それを活用する、それをまた表現して発表する、最後にそれを再検討できるか、そういった五つを目標にしているのですが、一応、学生のアンケート結果は非常に良好だというような形になっています。
これだけでは授業ごとに聞いていますので、他のアンケートとどうなっているかということを見ます。学生調査から見ますと、先ほどから言っています 2007 年から、ずっとやっていますので、2009
年から 2011 年というものが改組前の 1 年生の調査です。ここから 4 大学連携でこの事業をしていますので、そのデータの安定性が確認できます。2012 年が改組後ですので、ここでカリキュラムの変化の影響をチェックすることができます。これをグラフにしますと、驚くほど安定しています。4 段階
で、これは四つのグラフが重なっているのですが、ほとんど 1 本に見えます。2.0、2.2 など、低いのは低く、高いのは高いです。ところが丸の所だけ 2012 年が高くなっていまして、学生が自分の考え、研究を発表する、授業中に学生同士が議論する、授業で検討するテーマを学生が設定するというところが高くなっています。ここの部分は初年次ゼミナールの影響だと判断していいだろうと考えたわけです。
これも同じで 2010 年、2011 年、大学 IR コンソーシアムのデータのほうで、後でもし時間があればそちらもお見せします。そこで見てもらいますと、2010 年、2011 年は導入前で、この 2012 年から初年次ゼミナールを導入したのですが、そうすることによりまして、とても満足と、満足が、ここまで増えました。それまでは、ここでしたが、ここに増えました。倍以上でしょうか。50 パーセントぐ
らいまで、満足という回答になっています。
これは大学 IR コンソーシアムの共通調査なのですが、これが全大学でして、このときは 2013 年ですので 20 校程度です。ここに国公立大学グループがありまして、ここに大阪府立大学があるのですが、それで見てみますと、2013 年で見ましても、全国平均と比べても、とても満足、満足が高くなっています。こういったことがデータとしては分かります。その前で見ますと、こちらは逆に低かったぐらいですので、ここは、すごく高くなっています。
文系では、これもあちこちで発表しているのですが、全く新しい基礎数学という授業をつくりました。文系の学生でも分かって理解できる、数学が楽しめるというような授業をつくってもらいまして、ですからここから始めなければいけません。基本的には、アンケート結果を見たら分かるのですが、文系の学生では、やはり「とても嫌い」、「やや嫌い」が、このぐらいでして、そういった学生に受けてもらおうということです。ここで見てもらいますと、数学は得意ですかという回答が、「とても苦手」、「やや苦手」、こういった学生を相手にした大学の数学の授業というものをつくりまして、これも 1 年
生調査の結果だけを見ますと、ここは少し改組をしましたので完全同じではないのですけれども、入試のタイプなどが同じで、カリキュラムもほとんどよく似ているところで比較をしまして、数字的能力の部分は、この程度上がりました。何もしていなかったところがやったので上がるのは当たり前といえば、そうかもしれませんが、他のデータとの比較をしますと、ここだけ顕著に上がっています。
英語のほうも先ほど言いましたように改革をしまして、こういった形の目標設定をしっかりしまして、検証をしました。ここは独自にアンケートを取ってやりました。スピーチやプレゼンテーションというところに関して、特に大幅な能力向上が見られました。そういった今までやっていたことが実際に、どうなっているかといいますと、2013 年と 2014 年のうち、今度は上級生調査というもので比較をしました。これは 3 年生ですので、2013 年が旧カリキュラムです。学部のときで、2014 年は学域になってからです。これを見てみますと、プレゼンテーション能力という部分は、1 年生、伸びた部分が、きちんと残っているかと見ますと、2013 年から 2014 年で、きちんと増えたということが残っています。数理的な能力についても、やはり継続して効果が表れており、3 年生になっても表れています。英語能力のところも 13 年と 14 年では、例えば聞く力のところに関しては大きくとは言いま
せんが、結構伸びています。聞く力、読む力、会話力というところで、全体的に 2014 年のほうが、数値が上がっているというようなことがあります。
まとめとしまして、GPA というものが、どうなっているかということを一生懸命、学生調査等で可視化しようと思ってきたのですが、結局、GPA が測っていますのは専門分野の知識がほとんどでして、そこ以外の能力に対しては、あまり測れていません。それ自体が大学の目標であればそれでもいいのでしょうが、そうは言っていません。それぞれの学域学類の教育目標等を見ていきますと、そんなことは書いていません。ですので、そこ以外をどう伸ばすかということを、これは成績評価とカリキュ
ラム両方で考えなければいけません。しかも変えたことを、どのようにデータで示せるかということを考えなければいけません。学位プログラムの質保証という次のステージへ進まなくてはいけないと思っています。先ほど言いましたように、データを取るのは、やってから取ってでは遅いので、やる
前から取りまして、それを続けることが大事だということです。発表は以上です。ご清聴、ありがとうございました。
司会：高橋先生、どうもありがとうございました。
続いて、お二人目は福島真司先生でいらっしゃいます。福島先生は 2007 年の 7 月から山形大学のエンロールメント・マネジメント部の教授として、ご活躍されています。本日は大学の、ある意味入り口から出口まで見通したデータの解析と、その活用について、ご紹介いただくということで、お話をいただいております。先生、お願いいたします。

福島：皆さん、こんにちは。山形大の福島でございます。東北からやってまいりましたが、山形の福島ということで、名前か大学名かよく分からないところがありますが、今日は山形大のお話をさせていただきます。
大きなテーマが、学びの成果をどう可視化するか、ということなのですが、今、高橋先生のほうから非常に詳細な大阪府立大のお話をいただきました。私のほうは大ざっぱな話になって恐縮ですが、今、学修成果の可視化も含めた IR を、どのように組織文化へ入れ込んでいくかというところが課題であると思います。しっかりと体制が整い、学内でもコンセンサスが取れて IR を進めている所は、どんどん進んでいくのだと思いますが、山形大ではなかなか苦労しています。そういったことも含め、お話しできればと思っています。細かなデータも資料にはないのですが、後ほど少し IR システムのデモをお見せします。
そもそも論になりますが、非営利法人には、共通の課題があるのだということを感じています。私たちは教育機関なのですが、「教育というものは社会に必要だ」という自負を構成員は感じています。
それに対し、個々の教員、あるいは職員が、「自分は一生懸命やっている。それに対し、何か文句があるのか」「個々のスタイルで一生懸命やることに対し、それが良いか悪いかなど、優劣や正否をどう付けるのか」、こういった考え方が当然ありますので、なかなか大学がベクトルを合わせて改善、改革をするということには苦労が伴います。しかも、大学に関わらず、教育については、誰もがカスタマーの経験を持っていますので、誰もが一家言あるユーザーです。また、学部、学科は専門を別にする集団ですから、相互に不可侵といいますか、紳士協定といいますか、専門が異なる相手のことはあれこ
れ言わないというようなことがあったりします。加えて、教員の場合、全員が同じ仕事をする現場プレーヤーですので、ヒエラルキーがあるようでないわけです。学校に関しての部分最適は、極めて重要です。企業活動などでは部分最適を追求し、組織全体を考えない姿勢はマイナスだと言われますが、学校の場合、単純に言えば、全ての先生が生き生きといい授業をすれば、いい大学になるに決まっているわけです。より小さいところで、授業単位やプログラム単位、コース単位、学科単位、こういったものが最適化されるということは極めて重要です。大学は「合意形成文化」を持っています。一方で、経営資源は限られていますので、個々の教員であるとか、個々の部局に最適化にしていくということと相反する部分があります。大学は、トップダウンが効きにくい組織であるということも言えます。私大さんは以前からだと思いますが、マーケットに対してどう対応するのか、国立は今、文科省
からじりじりといじめられているといいますか、必要な改善・改革だとは思いますが、迅速な意思決
定、全学的な方向性を考え、プライオリティーを定め、つまり、個々に個性化をめざせということと思いますが、総花的に全部よくなりましょうということではなく、個々の大学の存在理由を求められています。そのためには、組織一体となってダイナミックにやっていかなければいけません。PDCA
を回せということですので、全体がめざすベクトルと、個々の部分最適とが、ぶつかる部分もあろう
かと思います。
IR やデータ分析の前に、私どもはエンロールメント・マネジメント(EM)というような、少し怪しげな名前の部署ですけれども、EM 部を先につくりました。どういったマネジメントスタイルをめざすのかと言いますと、マーケティング手法を大学のマネジメントサイクルに入れることです。定義しま
すと、「EM は大学調査(IR)などによって支えられ、戦略的なプランニングによって組織され、学生の大学選択、大学入学、在学中の教育サービス、休学、退学の阻止、卒業後も含めた学生の将来などに関わる支援諸活動を総合的にマネジメントするということ」となります。簡単に言えば、入学前から

卒業後まで、しっかりとやっていきましょうということです。EM はマーケティング活動ですが、現在の世界のマーケティングの定義を申し上げますと、「マーケティングとは顧客、依頼人、パートナー、
社会全体にとって価値のある提供物を創造、伝達、配達、交換するための活動であり、一連の制度、そしてプロセス」となっています。大切なことは、関係する全ての人にとって価値があることを創造し、それをいろいろなものと交換しながらですが、大きくしていくということが重要な部分です。
「今
年はうまくいったが翌年は駄目だった」ではなく、持続的にそれが続き、価値が継続的に大きくなっていくことが重要です。
それからマーケティングは、一連の制度、プロセスですので、例えばマーケティングスタッフだけが、それを担うわけではありません。
「マーケティングスタッフとは、大学の場合、学生募集スタッフのことですか？」とよく聞かれますが、そこだけがマーケティングをやっているのではなく、組織が一体となって向かわなければいけないのがマーケティングです。EM は学生価値創造、学生価値最大化のための組織一体となったダイナミックな活動です。
「エンロールメント」は、入学、入り口などといった意味の単語ですので、それをマネジメントすることとは、直訳すれば、永続して入学定員をしっかり管理することですが、そのためにはアンマッ
チした学生を入れても辞めてしまいますので、無理に入れても仕方ありません。それはお互いに不幸ですので、しっかりと入学前にマッチングして入学していただく。入った後は、十分にいい経験を送ってもらいます。アメリカの場合、卒業後、すぐに就職するというパターンは少ないと聞いていますが、日本の場合は就職します。卒業後も、いい関係を継続して、お子さんや関係者に入学していただ
き、また年次寄附をしてもらう、亡くなったときに自分の遺産を寄附するなどといった形で、入学前から卒業後まで、よい関係で、一生お付き合いしていく。そういったものが、しっかりとマネージされていませんと、自分たちが欲しい学生を欲しい数だけ継続して受け入れることができないということが EM の本質です。
EM の実現には、マーケットや、学生を知り抜くことが重要です。この図は、入試部分に偏ったもののデータベースのイメージですが、受験区分と入学後の GPA、あるいは学生の意欲などの関係、こういったものはすでに分析している大学もあるでしょう。各種アンケートと GPA を絡めながら、分析なさっていると思います。その結果を入試改善に生かすといったものです。また、われわれはなぜ選
ばれ、なぜ選ばれないのか。志願理由をしっかりと聞く。それから志願して来なかった学生について、です。これもアンケートをするのですが、この層は、なかなか答えてくれません。ですが、例えば企業を使って、企業が持っているデータべースに対して、行ってアンケート調査を行うなど、いろいろなやり方で、私どもと接触していない学生について、なぜこちらを選んで、こちらではないのかということを聞く必要があります。私どもに接触してくれれば、何とかアンケートを送るすべもあるのでが、全く接触しない層もいますので、いろいろな調査サービスを使い、あるいは高校の先生に聞いて回って実態に迫ります。それから辞めていく学生ですが、何が不満で大学を去っていくのか。私たちの大学の志願者は 6000 人ぐらいですが、その中で本当はどういった学生が欲しかったのか。そういったものを考えていく必要があります。それから「私どもの大学は、こういう資格が取れます」とか、「先輩たちはこういった進路になっています」ということを学生募集のパンフレットに書いていますが、本当は、学生は何を実現したくて入学してきたのかということ。これがマッチしていなければ、宣伝ではこう書いてありますが、「実は私、山大にこんな期待をしていたのです」ということを知らなければいけません。この辺りは学生調査で聞く必要があります。それから、社会の自分たちの大学に

対する期待や要望を知ることも大切です。
「うちは東大めざします」と言っても、そもそも社会は「あなたの大学に東大は期待していません」ということかもしれませんので、期待と実態を合わせていく
必要もあろうかと思います。ただ、データによってニーズを調べ、ニーズに全てを合わせていくということは、教育機関ですからできません。データだけにおもねるのではなく、自分たちが本来やりたかった教育が、うまくいっているかどうかを、しっかりとデータで評価する必要があります。そのために、さまざまな調査をやりますが、その中でも、インタビューは非常に重要だと考えております。
特に改善策になりますと、今やっていない方策に対して質問するわけですので、簡単に言うと、アンケートでは分からないのです。学生が、それに満足するのか、それを期待しているのか、ということ
は、アンケートでは出てきませんので、そういった場合は、やはりグループでセグメントをつくり、そこでインタビューし、「こうして欲しい、ああして欲しい」「こうだったらいいのに」など、潜在的なニーズも含めて引き出す必要があろうかと思います。これらを分析します。
セグメンテーション、ターゲティング、ポジショニング、これらはマーケティングの古典です。全
ての学生の全ての満足は、絶対に達成できません。経営資源が無尽蔵にあるという場合、これができるかも知れません。マンツーマンに近い形で教員を張り付ける、あるいは学生 1 人に対して教員を 10人あてがうなど、やりたいように全部できるという条件であれば、全ての満足が達成できるかも知れませんが、経営資源は限られていますので、やはり私どもは、どのグループの学生に対して、どういったサービスを展開すればいいのかということを、しっかりと考える必要があります。サービスという言い方をすると誤解を受けるかもしれませんが、どういった教育の在り方を提供していくのかということは、極めて重要だと思います。
例えば工学単科に入った学生が志望変更をし、「私はやはり歴史を学びたい」と言った場合、その大学が、その学生のためだけに歴史のプログラムを提供するわけにはいきません。そういった場合は、
うちではサポートはできないということで、転学支援などを行い、気持ちよく転学してもらうということも重要になってきます。休退学の阻止にしても、どのグループの、どういったケースについては問題があって対処する必要があるのか。一方で、これは大学が対処すべき問題ではない、ということを決めるためにも、分析が必要になってきます。抽象的なイメージですが、自分たちの大学の価値を最大化するようなポイントを見つけるという考え方が必要かと思います。
冒頭、非営利組織のマネジメントが難しいという話をしましたが、EM は、非営利組織に最適なスタイルだと、私は思っています。それは、アメリカからやってきた格好のいいマネジメントスタイルがあり、それを導入すれば一気に効率化しますというお話では全くないからです。EM を実現しようとすれば、部署間のコミュニケーションが拡大します。膨大なコミュニケーション、つまり、会議が増えます。EM を最初にボストンカレッジで実現した MAGUIRE 博士は、「EM とは 2 分の n(n-1)」と言っています。もし５部署あれば、その間をブリッジする関係性は 10 あるわけです。6 部署であれば 15 になります。部署が増えるほど、その間のコミュニケーションが増えていきます。すごく時間がかかる話ですが、これをやらなければ、なかなか大学のような組織、合意形成をしっかり図っていか
なければいけない組織のマネジメントは難しいです。結局、構成員が「よしやろう」「この方向で頑張ろう」という形で合意形成を取らなければ、行っても、また、戻って、となりますので、ここが重要かと思います。
この組織形態は、ボトムアップとも言えますし、学生に接する教職員が一番重要だということで、こういった逆ピラミッドの立場関係になります。学長は管理職を支え、管理職は学生に対応する教職員が一番生き生きと動けるように支える。非営利の場合は、ピラミッドが反対になります。ただし、現在は、営利組織も、こういった形が増え、顧客に一番接するところが一番活躍しなければいけないということで、サーバント型リーダーシップと言いますが、トップや管理者は、現場に生き生きとやってもらうために支えるというマネジメントスタイルに変化しています。そこで主要なのはビジョン、
価値の共有です。これは、効率化、合理化モデルではありません。そのためには、これが IR の重要な役割ですが、データや、それを支える ICT 基盤の活用が重要になります。
本学のエンロールメント・マネジメント部は、入学前から卒業後までを考えて仕事をする事務系部署です。私は教員ですが、上長は事務部長です。事務系のラインにしっかり入っていかなければ、ある教員が辞めたら、もうおしまいというわけではなく、それが大学の組織の文化に浸透していることが重要かと思いますので、事務部に入っているわけです。入学前は、学生募集の現業を持っています。
高校にも行きますし、高大連携の授業も実際やって、県教委との地域人材育成に関する連携協力協定
ですとか、そういったものもわれわれは仕掛けたりしております。在学中は、教育自体はやっておりませんので、個々には授業を持っていたりする教員もいますが、組織としては学生等の調査をやっています。学生の入学前から、在学中、卒業後、そして、保護者の調査など、さまざまありますけれど
も、これをやって、役員会議や顧問会議、必要な学部の入試委員会、そういったところで報告するという役目をやっております。それから卒業後、ここは卒業生調査もやっていると先ほど申し上げましたが、本学には連合同窓会がなかったもので、EM 部が担当して校友会という組織をつくり、ホーム
カミングデーのようなイベントもやっております。ここも、割と時間が取られる仕事です。
本学は、学生募集の課題から EM の設置に至りました。ただその当時アドミッションセンターをつくって募集や入試の戦略を考えようということにとどまらず、本学の場合、入試ミスも起こしたり、
深刻な時期でもありましたので、学生を受け入れるということは、やはり満足をしてもらい、就職もしっかり決めてもらい、大学は卒業生ともしっかり付き合いましょうという考え方をしましたもので、アドミッションセンターではなくエンロールメント・マネジメント部をつくったということです。ただ仕事はいまだに、学生募集が中心になっています。イベントは本当に時間がかかりますし、この夏
休みも、休みの前から高大連携の全学的なイベントを県教委と一緒に行ったり、宿泊型のイベントですので、ずっと泊まって引率をしたりなど、イベントの参加だけで、ほぼ 2 週間がつぶれました。準備から入れますと丸 1 カ月何もできないということになりますので、頭（学生募集）が業務として重い構造になっています。中長期には在学中の IR の部分、それをもとにしたプランニングをしっかりしていきまして、教育改善につなげたいと思っているところです。
私たちのコンセプトは入学前から卒業後まで「学生を知り抜く」ということで、さまざまな調査をやっています。こういったものをレポートしているわけですけれども、一つ仕組みとして、ICT のシ
ステムをつくりました。これは、もう現在では特に新規性はないのですが、入学前、オープンキャン
パスに来た来ない、例えば企業のサービスサイトから資料請求した、例えば秋田の何々ホテルで行った大学進学相談会に来たなど、そういった個人情報を蓄積しています。それから入試情報は揃っていますし、入学後の成績も当然あります。それから入学時のアンケート、セメスターごとのアンケート、
それからさまざまな部署の学生データがあります。私どもは、高等教育センターなどではありません
ので、こういった仕組みはどうかというように学生ポートフォリオなどの提案はしていますが、ただそれを実際運用するのは違う部署です。あるいは本学では FD も盛んにやっていますので、授業アン
ケートなどは、それを中心にデータ収集している部署もあります。私たちはそこからデータを引っ張ってきまして、これらの情報をくっつけて、分析する役割をしています。ですので、学修成果の可視化の中でも、少し特殊かもしれません。
例を挙げますと、入試分析は、スタンダードな方法ですが、センター試験の英語の成績と入学後 GPAの相関はどうなっているか、それから個別試験とセンターとの入れ替わりに関するものなど、こういったものは、やられている所はやられていると思います。それから入試区分ごとの入学後の GPA の推移が、こうなっていますというようなことです。それから学生募集は、いろいろ複雑にやっています
ので、今、こういったケースです。こういったものを、可視化ツールを使ってやっています。
これは就職の分析ですが、左側は単純なグラフです。これは、ある採用試験の合格者、不合格者、採用試験を受けなかった者の GPA の比較です。合格者はこういった形で、決定木を用いた分析で傾向が見えてきます。
IR の考え方ですが、重要なことは意思決定の支援です。意思決定に関わらないデータは、興味関心、
あるいは研究としては面白いが、全学でやるようなものではないかもしれないと思っています。IR の専門家は誰かという議論が良く聞かれます。「どんな人を雇えばいいですか」「何人ぐらいの組織が必要ですか」という質問を受けますが、こういった技術、知識の専門家はいればそれに越したことはないですが、まずスタートアップのときは専門家は外部アドバイザーでもいいかと思っています。これは IR のツールであって、IR の本質ではない。自分の学生、大学を知る意味では、データだけでは不足しています。学生のデータと言っても、実は定性的なものもたくさんあり、収集できないものも多いわけです。こういった話を聞いた、学生が集まってこんなことを言っていた、こういったものはデータになりません。しかし実は、現場の事務の方がずっと気になっていたということも、改善には重要ですし、データだけで何かを決めることは危険性が高いです。
重要なことは思い入れと FACT です。学生の成長に対する思いと FACT と経験、これを重視しながらマネジメントをドライブしていくことが重要だと思います。繰り返しますが、重要なことは意思決定に寄与するかどうかということで、これは完璧にうちの大学は出来ているという所には、今さら何を言っているのだという話かもしれません。私どもの現在の進め方は、意思決定に寄与するかどうかということです。データを見せて、こうなっていますので、こうやるといいですと言われましても、
なかなか現場の教育のプロは納得しないわけです。それから、私たちもデータだけを見たところで、私の専門ではない学問のことに関して、そのデータからどんな改善をすればいいか分かりません。ですからデータを持っていき、その学部、学科の先生たち、入試であったり、就職であったり、教育改善であったり、そういった役割の方々と議論をすることが重要だと思っています。データが何もないと、結局は、こう思う、こういう経験があると、経験は大事ですけれども、その言い合いで終わってしまいますので、データをもとにした関係者の言える化を図ることが大切だと思っています。データ
を真ん中に置いて、そこで、みんながコミュニケーションをしていくということです。議論の活性化です。ある専門家が来て「データがこうなっていますから、先生はこうしてください」ではなく、改善の中心は、現場サイドです。先生方自身が、「こうだね、ああだね」、あるいは事務の方が、今まで発言機会がなかったのですが、「なぜデータがこうなっているのか」と解釈に突き当たったときに、「こういった話を学生から聞いたのですが」など、普段はしゃべれなかった方々が、データがあると言えることが出てきます。最初から、こういう形を意図して今までやってきた訳ではありませんが、こういう経験を私たちはしています。共通言語は人を議論に誘います。現場が知りたがっているのは分析式や統計手法ではなく、効果のある改善策や、そのヒント、自分がやったことについて、IR で確証を得るとか、そういったことです。
可視化ツールについては、いろいろと苦労をしています。概算要求もいただきましたので、巨大なお金を使ってシステムを作りました。IT ベンダーさんは、「うちはできる」「必ず作れる」と言います
ので、安心して丸投げに近い状態で大金を払って作ってしまうと、これは本当に後々苦労します。人からこうですよと言われるよりも、自分たちでメンテナンスも含めて、ある程度操作できることが重要だと現在は思っています。ですので、巨大なシステムの作り込みよりも、分析ソフトの利用の方が、コスト的にも極めて有効だと思っています。私たちが作ったシステムのデモを少しお見せします。
――システムデモと操作方法の解説――
こういうデータから、表を作って学内で見せることは過去からやっていました。ですが、こういうデータが、美しいビジュアルで、例えば、お見せしたように地図と連動しているなど、見せ方を工夫しますと、ようやく「そうか」「なるほど」という形で議論が盛り上がります。それから PC より、タブレットの方が、簡単に操作できます。操作性も重要です。ある問題に関して、ここがキーになっていますということを可視化すれば、ざっくりした分析であっても、改善のための議論が進みます。その中から何が原因かということが仮説として出てくれば、さらに深掘りをして調べていくことにつながります。ツールはそれを引き出すための道具です。
今、デモをしましたが、これらがすごいのは、私たちが買った時点はすごく高かったのですが、今はライセンス 1 年目でもスペック等を最小に抑え、最安値で契約すれば 100 万しないですとか、毎年30 万程度でできるとか、そういった教育機関向けのライセンスも探すことができます。一方こちらの仕組みは、アメリカで一番シェアがありますが、PC 単位で使う場合は、1 台 10 万円程度で導入できるといったものです。前に何千万円も、IT ベンダーさんに言われるがままに作ってしまい、ほとんど活用できなかった作り込みのシステムは、一体何だったのだろうという話ですが、汎用ソフトでも、マイクロソフトのエクセル 2013 以降は強力な BI ツールとしても利用できます。これらは、もう驚くべき衝撃のプライスで利用できますが、安い値段で使えるということで、データさえしっかり作っておけば、ツールはいつでも変えられる時代になっています。ですので、分析ツールは、自分たちの大学の IR のフェーズに合わせて選んでいけばよいと考えます。
意思決定支援の要諦は、データを共通言語とした議論を促進することだと思っています。
「こうですよ」と教えられても、自分がやってきた教育の改善について、人に言われて、従いたくないのが本音ですよね。ですが、自分自身がデータをもとに考えたことであれば、「よし、やろう」となりますので、データはモチベーションを喚起することがあります。各学部、部署の現場の方々が行動に起こせるよ
うな、そういった情報を提供する必要があります。データの説明や、データ分析の専門家は、学内にいれば良いですが、いなければ外注でもいいですし、外部のいろいろな方にアドバイスを受けながらやってもいいでしょう。そういったサービスも、現在企業はやっています。未来の意思決定に寄与するデータがあるのであれば、現場の方が十分それを見ながら、「よし、これはこうだ」「これはああだ」という解釈ができます。そこでは、集合知が重要だと思っています。大学であれば、集合知を必ず作れます。私たちは、最高学府で働く教職員です。ビジネスでも今、WE

ARE

SMARTER

THAN MEが流行っています。「私たちは、私 1 人よりも賢い」というスローガンですが、IR もこういうものだと思っています。大学の本質、「学生価値創造とその最大化」に向かうため、ビジョン、価値の共有や、改善のための集合知を創出するような IR が重要だと思っています。少し学修の可視化とはずれたかも知れませんが、私たちなりの学習の成果の可視化をこうやっているというところをお示しいたしました。以上でございます。ご清聴ありがとうございました。
司会：福島先生、ありがとうございました。
続きまして、3 人目のご紹介をさせていただきます。橋本智也先生でございます。企業でのご経験もおありですが、2012 年 4 月から京都光華女子大学 EM・IR 部の職員として活躍をされていらっしゃいます。高橋先生が大学の執行部、福島先生が大学の教員でして、橋本先生には大学の職員として、いろいろな違った目線からのものをご紹介いただこうと思います。それでは、よろしくお願いいたします。
橋本：ご紹介ありがとうございます。京都市内にあります京都光華女子大学で、IR の部署の職員として働いております橋本と申します。これまでのお話の続きで、学修の成果をどのように可視化するのかというところと、それを組織的な取り組みとして、どうやっていくのかというところを、お話をさせていただきたいと思います。ご紹介いただきましたとおり、職員というところと、他には私立大学ですとか、比較的小さな規模というところで、また先ほどまでのお話とは少し規模の違うところで、お話をさせていただければと思います。
先ほど、EM の部署が不思議な名前だという福島先生のお話がありましたけれども、私も EM・IR部という、聞くと何をしているか分からないような部署で勤務しています。今回のテーマと関係する
ところがありまして、IR ですが、これまでのお話から出てきていますとおり、可視化です。学内のデータを加工しまして、関係する先生がた、職員の皆さんに、どう分かりやすく見てもらうか、伝えられるかというところを意識しながら取り組んでいます。
もう一つの EM なのですけれども、放っておくと縦割りといいますか、その部署のこと以外はあまり見えないという形になってしまいがちですので、やや強制的に学科、部署を横断的に取り組んでいこうという役割を担うことで、組織的な面も担っているということで、EM・IR 部という部署で働いております。
IR なのですけれども、いろいろ定義がありまして、ここでは触れませんけれども、簡単に学内の情報、学生さんですとか先生がたの教育の取り組みといったことを、ある一定のリクエストに基づいてデータを加工し、それを分かる形で、見やすい形で、お示しするというような業務を行っております。
大学データの一つですけれども、大学に関するデータということで、本日の公立、国立、私立という事例紹介の中で、私は私立大学で勤務しております。これは日本の大学生の数ということで、右側の大きい固まりのほうのグループに所属している大学ということになります。横 1 列に並べまして数を見てみますと、私立大学でも 8 割ということが言われている中の、一つの大学です。例えば、これは国立大学の学部生を学生数で順に並べてみまして、私が居る京都光華女子大学という大学の規模としては、この辺りの場所にあります。私立大学の中で見ますと、左側が大学、右側が短大、入学定員で見ますと大体、左のほうにありまして、小さいか中くらい、真ん中辺りかという規模のサイズの大学の内容ということで、お聞きいただければと思います。先生がたの立場からのご紹介ですとか、またより上の立場といいますか、より上のほうから見て取り組みをどうこうするというお話とは、また別です。職員の側から学内の情報の動きというものを意識しながら、どのように学内の情報を加工して、学内の意思決定のルートに乗せていくのかということを、職員の目線から幾つか、具体的な細かいところも触れながら、ご紹介できればということで、中小の私立大学で職員というようなところから、お話をさせていただきます。
本題ですけれども、学修成果です。可視化と組織的な推進というところのお話です。お話しする方向としましては、個別の事例を幾つかご紹介するだけでは面白くないといいますか、せっかくお呼びいただきましたので、皆さんが、この SPOD フォーラムの中で、いろいろ吸収して持って帰る内容、
これは面白いのではないか、うちの大学もこれはいけそうかというようなことを、たくさん期待を持って、お話を見聞きされていると思います。実際に、このシンポジウムの参加者のかたがたを地域別に分けた図ですけれども、四国以外にも関東が一番多いですけれども、近畿や九州、中国地方といった所からも満遍なく来られているというようなことがあります。やはり何かいいものを持って帰って、うちの大学を良くしたいというようなところで皆さん参加されていると思いますので、せっかくなので、それを持って帰っていただき、組織的に、学内にどのように生かしていくかというようなところの少し参考といいますか、話のネタのきっかけになるようなことができればと思います。実際に、いろいろ見聞きされて、何かわくわくした感じで、これは使えそうというような感じに恐らくなってらっしゃるとは思うのですが、ただそれを実際に学内に持って帰り、ではどのように具体的な形にしていこうかということを考えますと、なかなか引っ掛かるところですとか、クリアしなければいけない
ようなところが幾つか恐らくあると思います。それを考えますと、今回のこのシンポジウムのテーマでもあるのですけれども、例えばどのようにデータを集めてくるか、どういった観点でそれを分析したらいいか、関係者にどのように興味を持ってもらおうか、実際にそれをどう現場に生かしてもらおうか、そういったところで活用の方法というのも悩まれるところがあるのかなと思います。実際に自分がしているような集計ですとか情報提供というものが本当に役立っているのかというところで、いろいろなかたがたの話を聞いていますと、やはり悩まれています。私もそれは同じでして、いろいろ集計をして先生がたの手をわずらわせて情報提供をするのですけれども、形だけに終わってしまうとか、やることの意味がよく分からないとか、なかなか悩ましいところではあるのですが、試行錯誤する中で幾つか、このようにやっていけば学内の関係の人にも伝わるのかなと、自分のすることも何か
いいかなということで、迷いが少なくなってきたということもあります。
皆さんも、SPOD で得られたことを学内に持って帰られるときの一つのネタにしていただければと思うのですが、一つが、一歩引いて情報の流れを考えてみるということです。個別の取り組みはあると思うのですが、それを学内でどう位置付けていくかということを考える際に、情報の流れを考えてみます。きれいに整理しますと、学内の情報で学長の意思の下、ある課題が設定されます。それを IRの部署に要求をします。こういった集計をしてくれ、こういった情報を分かりやすい形で示すようにということがありまして、それを実際に集計しまして提供していきます。そして実際の現場である学
科、学部の所にお渡しをしまして、評価、利用をしてもらいます。京都光華女子大学では出てきた情報を IR の部署で評価するのではなく、お渡しした先で考えていただくように、そういった方針でやっていることになります。実際に使った結果、それがどうなったかという結果というものを、またしっ
かりフィードバックをしていくということで、今回 SPOD で持って帰られることを、学内に何か持って帰る際には、何のためにそれが必要なのかというところを意識していただきまして、それは自分だ
けでやることではありませんので、大学としてどういったところが求められていて、持って帰るものが生かされるのかというところを追っていただくということです。また実際の取り組みが、それに沿っているのかというところです。その取り組みが分かりやすい形で、うまくいくように情報を提供できているのかというところですとか、そもそもの設定に沿って本当に行われたのかというようなとこ

ろを見ていくといいのではないかということがあります。
今回のシラバスは、知恵と課題を共有するということが一つありましたので、三つの論点から共有のところを考えてみます。ここからもう少し、京都光華女子大学の実施体制ですとか、具体的な話に入っていきます。
一つ目ですけれども、組織的な教育改善への活用ということで、EM・IR 部という私が所属している部署であるのですけれども、2007 年に、まず一つの学部で導入をしようということで、何かアメリカのほうでデータに基づいた取り組みがあり、横断的に、それを入学してから、また卒業まで見ていこうというような取り組みがあるらしいということで、一部の学部で導入をしました。それを運良くGP に採択いただきまして、では全学的に広げましょうということで拡大させました。それが 2012 年ということで、恒常的な組織としても立ち上げましょうということで EM・IR 部という部署ができました。私も、ここのタイミングで職員として採用されたということになります。大学のホームページの教育方針でも、エンロールメントという単語を出して、しっかり一人一人を見て支援をしていきま
すということを打ち出しております。私立大学ですので、一つ、仏教精神による女子教育というものがあるのですけれども、具体的にもう少しかみ砕きまして、思いやりの心を育みましょう、相手が居て自分が居るのだという心を育むような教育をしていきましょう、ということをしております。学内でも比較的、あまりとげとげした人は居ません。相手のことをしっかり聞こうというような教職員が多いのではないかなということは、よその大学さんのお話を聞いていて思うところです。
先ほど少し整理をしました情報の流れの中で IR の部署があるのですが、横串を刺すといいますか、
横断的にしていこうということで、副学長が部長をしております。また教員、職員ということで部長補佐がありまして、部員は各学科から 1 名ずつ、各部署、教務ですとか生活、IT、入試、就職、そういった部署からも職員が出てきて、現場の窓口、実際の声を拾うようなことをしています。もう少し三つに細かく見てみますと、学科、部署を横断して取り組んでいきましょうということです。組織的なところと少し関係しますけれども、一方的にするのではなく、コミュニケーションを取ってやっていきましょう。何かしらやろうとしたときには、やはり実際にそれが動く場所があるわけなのですけ
れども、そこで動かれている方が、どう思うか。まだ少しぼんやりとか、そうではないとか、そういった声をしっかり拾っていきまして、トップダウンとボトムアップを両方合わせる形でやっていっています。それもいきなりやるのではなく、いったん情報提供をして学科、部署に持ち帰ってもらいま
して、学科会議などで意見を調整した上で、また実際の声を拾うというようなことをしています。
今回の具体的なお話で、成績データについてです。高橋先生が GPA のお話をなさって、やはり一つ
大事なデータですということでもあるのですけれども、数値化をします。一つ、ここの話は全部、ある集計をしていまして、そもそも何のためにやっていたのかということを、情報の流れを考えまして、また少しずつ改良していくというような感じです。
これから事例を幾つかご紹介するのですけれども、GP（Grade Point）です。京都光華女子大学では、成績評価は先生がたにお任せしていまして、何パーセントにしてくださいという割合は決めていません。要は何パーセントにしてくださいということは決めておりませんので、先生がたが自由にできるという状況です。ですからそれが適切に評価しているか、甘過ぎないか、厳し過ぎないかというようなところを一つ集計してみましょうというところなのですけれども、学科ごとにやってみますと、
これ以後全部架空の値ですけれども、上の学科ですと、これは真ん中が一番多いです。もう一つの学科を数字だけ見ますと、やや甘めに付けているのかなというようなことなのですけれども、これも IR

の部署で、これがどうこうということではなく、これを学科にお返ししまして、3 が多いということは適切な評価の基準があった上でこうなっているのか、それともそもそも基準が甘いのか、基準はしっかりしているけれども評価がちゃんとできていないのか、というようなところを学科で議論してくださいという出し方なのですけれども、そもそもの目的を考えまして、ある教育目標に沿って科目を編成するというようなことがあったわけなのですけれども、そこを考えますと、学科単位でお出ししても、漠然としていてどうしていいかよく分からないというような実際の声がありましたので、それでは先生がた一人一人、教員単位で評価をしている数値を集計してみましょうと。ある学科に所属している先生の評価は、本当はこうですというような出し方をしたのですけれども、これも少し漠然としているといいますか、数が多過ぎまして、何をしていいか、どこから手をつけていいかよく分からないというようなところもありました。一人一人の先生の自分の評価を見つめ直す一つのきっかけではあるのですけれども、これを学科としてどうこうしていくというところに、なかなかつながらないというようなことがありましたので、まずは学科ごとに重点的な教育目標に沿って、重点科目を挙げてもらいます。それについて、先ほどの評価の分布を出しまして、そういった重点科目について、評
価基準や実際の評価というものを見つめ直す一つのきっかけにしてくださいというようなことをしています。
他には授業外の学修時間の集計なのですけれども、授業アンケートで学科ごとにつくっております。
ある学科は年度ごとに、増えてますね、減ってますね、というようなことがあります。この学科は、よく勉強しているけれども最近減ってきているな、そもそも全然勉強していないな、そんな集計もあるのですけれども、これも、そもそもです。何のために、こんな集計をしているのか。多い、少ないという感想を言うだけの集計となってしまいますので、やはり一つ一つの科目がどうあって、それが学科の中で、どのように体系付けられているのかというところを、しっかりするようなネタだしをしたいということで、先生がたにアンケートを取っています。担当科目の一覧をお渡ししまして、どの程度、学修時間を想定していますかというようなアンケートを取っているのです。それから実際の授業アンケートの学生の回答で、私はこのぐらい勉強していますというデータとぶつけまして、平均を取ってみますと、これは架空ですけれども、本棚一つが 1 時間というグラフにしています。想定しているものよりも実際の学修時間が少ないということがあったのですけれども、これも、さらに少し漠然と増え方が大きく、実際ではどうしていったらいいのかということは、なかなか分かりにくいということがありますので、もう少し細かく見ていこうということで、次のこのグラフは教員だけの数字です。一人一人の先生がたの数字を集計したもので、学科単位で、授業形態の単位で集計したものです。例えば 1 時間ぐらいの想定がある学科の講義が多いですよというような話を、また別で一人一人の先生の単位で見まして、丸一つが一つの科目ですけれども、横軸が教員の想定する学修時間、縦軸が実際の学生の学修時間というところで出しています。これは二つの見方がありまして、一つが、先生がた一人一人、自分が担当している科目の時間と実際の時間に、どの程度の差があるのかということを見てもらうことです。もう一つが、そもそもの学科として、どう考えるのですかというところのデータ出しで、うちの学科の講義系授業形態では、あまり勉強を求めていないなと。少数の科目は、
やたらと課題が多過ぎて、学生はあまりそれに付いてきていないなと。そういったことを学科の中で話をしてもらうというようなことで、一つ情報を出していきます。
二つ目ですけれども、今度は学習データの収集、分析ということで、各部署のデータを横断的に分析するような部署ですということをお伝えしましたけれども、どうしても属人的になってしまいまして、特定の人だけが学内の情報の在りかを知っているということになりがちです。これも学内のデー
タを整理してみましょうということもあるのですけれども、では何のために整理するのかということを考えます。組織的に学内の情報を活用しながら、しっかり教育ができているのかということを、継続的に体制を整備していきましょうというようなことが大きな枠組みとしてありまして、学内のデー
タを整理するのだということに立ち返ります。小規模ということもありますので、実際の各部署、学科にエクセルで表をお配りしまして、データの在りかを教えてくださいと。データを IR の部署が一括管理するのではなく、各部署、学科が、どういったものを持っているかということや、在りかを把握しようと。情報についての記載を決めましょうという取り組みをしているのですけれども、どういった目的があって、定期的なのか、不定期なのか、対象はどういった人なのか、また個人識別があるのか、ないのか、また担当者は誰ですかという後追いができるように、詳しい人は誰かというようなことを備考欄に書き切れないことをしっかり書いてもらうというようなことを、表を配りつつ、インタ
ビューしながら、こちらでも書き加えたりというようなことをしていきます。これも内部質保証の観点からいってこれが一時的なもので終わってしまうことは、意味がありませんので、継続的にしていく必要があります。届け出制で、年度ごとのルーチンにしていけば、しっかりと誰がやっても、どこにどういったデータがあるのかということが分かるような仕組みになるのではないかと。これも、まだやり始めたばかりですので、少し試行錯誤中ということではあるのですか、こういった方法でやっていることがあります。
最後に学習成果の可視化のところなのですけれども、一つ目が科目目標の達成度です。学習成果というところで、何をするのか、そういった話もありましたけれども、一つ、京都光華女子大学でも文科省の AP 事業に採択されています。大学がアクティブラーニング、短大がアクティブラーニングと学修成果の可視化の複合型ということで 26 年度、採択されまして、今、活動をしております。
そこで今、一つしていますのが、各科目、一つ一つの科目で、到達目標が設定されているわけです
けれども、それを学生自身、その目標について、私はこれぐらいできているというような評価をする。
ディプロマポリシーがありまして、各科目、それをくまなく到達目標に落とし込んでいったものを、それが一つ一つの科目の到達目標に対して、私はどれくらいできているかということを回答します。
それを教員単位、科目単位で集計をしまして、先生がたにお返しするというようなことをしております。こちらも何のためにしているのかというところで、一人一人の先生がたの振り返りだけではなく、学科として、どういった教育目標が設定されていて、その科目がどのように組み合わさっているのかというところを意識してもらうということがあるので、そのきっかけの一つの材料にしてもらいたいということもあるのです。ですので、学生だけではなく先生がたが、しっかり評価をしまして、学生はこう考えている、それに対して先生はこう評価をするというようなことを組み合わせ、学生はこう考えて、実際はこうなんだというようなことを一つ可視化するというようなことで、AP で構築中の話なのでイメージ図ですけれども、こんな感じで今、一つ集計をしかかっています。
他には学内で国語力をしっかり育てていこうということがありまして、学科によって、例えば看護学科があったりするのですけれども、実習でいろいろ書き物がありましたり、保育士養成の学科ですと親御さんとのやりとりの文章というのが出てきます。そういったところで国語力というのがしっか
りできていませんと、どうしようもないというようなことは、各学科からの意見としてあります。基
礎教養の科目としても国語がというところで、ということは入学時点、国語を高校でしっかり学んできたことができているかというようなことを調べるようなテストもしているというところで、それを組み合わせて国語の力がどうなのかということを可視化したいということが大きくはあったのですけ
れども、これまでしていましたのが、ざっくり高 1 レベル、高 2 レベル、高 3 レベルというような、業者のテストのデータにくっついているのですけれども、それを集計したものをお渡ししまして、このような感じの学生さんが 1 年生に入ってきますというようなことをやっていました。これも、ふーんといいますか、そんな感じかなというところだけで終わってしまいまして、やはり国語力の強化をしたいということがありましたので、もう少し細かくデータの中身を見てみますと、語句の適切な使用ですとか語彙力、語彙のつながりなど、いろいろあるのですけれども、項目ごとに分けてお出しをします。先ほど少しご紹介いただきました Excel2013 で、この学科のこの分野の国語力はこうなのですということをクリックしますと、グラフが動くことになっていきます。これも、さらに国語力の強化ということを考え直してもらうきっかけに、きちんとなっているのかということを考え直しまして、入学試験だけではなく、例えば基礎教養の国語の科目の成績と比べたらどうなのかということ、どう変わったかということをしっかり見なければいけませんということになります。これも架空ですけれども、ある学科で集計をしてみますと、横軸が入学時点のテスト、縦軸が科目の成績というものを比べてみますと、入学時点の点数が高く、国語の基礎教養の科目でも、しっかり成績を取っている学生の子も居れば、やはり低いまま終わってしまっている、入学時点では低かったけれども結構頑張ったね、ということなどが学科ごとに分かるというところで、中小というところの規模で考えますと、先生がたは、この黒丸一人一人ですけれども、大体お分かりというところがありますのでこれを指導の一つの材料にしてもらうということがありまして、また国語の基礎教養を担当されている先生については、自らの教育の一つの参考資料ということで、お出しができるということです。
GPA の変化ということで、横軸が 1 年生、縦軸が 3 年生です。入ってきたときと 3 年生になったと
きで GPA が、どう変わったかというようなところで、低いまま終わってしまっている、低いのが高くなった、高かったけど低くなった、高いまましっかり 3 年生になっているということをグラフごとに見まして、入試区分ごとに集計しまして、入試区分がしっかり機能しているのかというようなところ
もみたいなと思ってやっている例なのですけれども、左側ですと結構高いまましっかりしているということがあるのですが、右側ですと結構ばらけているのに加えまして、低いまま終わってしまってい
るとか、高かったのに低いという子も居ます。その一方で低かったのに高くなっている学生もいるなと。これは架空ですけれども、このような感じで実際の成績の変化を見ています。
冒頭でお話ししましたとおり、皆さんが SPOD の中で得て持って帰られているものを学内で、どうにかしていかれるときの何か参考になればと思いまして、京都光華女子大学、いろいろ取り組みをしている中で IR、可視化の取り組み、それをまた学科の将来的な、組織的な取り組みとして進めていこ
うとしていく中で、情報の流れをしっかり意識しながら少しずつ改善させていこうというようなことをしているということがあります。皆さん、持って帰られるものを学内で共有されまして、実際の、一つの何かネタにしていただければと思っています。まとめとしましては，組織的な所で部署があって横断的な取り組みをしています。学習データも整理しようとしていまして、可視化についても少しずつ、そもそもの目標、目的は何だったのかということを意識しながら改善を進めていき、また可視化というような取り組みをしています。そして一歩引いて学内の情報の流れを見ていただいた上で、持って帰られるものがそこにどうはまるのかというところを一度、見ていただけたらと思います。以上です。ありがとうございました。

司会：橋本先生、ありがとうございました。
――休憩――――パネルディスカッション開始――
司会：それでは、シンポジスト 3 名の方によるパネルディスカッションをさせていただきたいと思います。それぞれ演者の方に 30 分ずつお話をいただいたのですが、まず司会の私のほうから意地の悪い質問で始めさせていただきたいと思います。学修成果の可視化に基づく組織改革、教育改革ということで進めておるのですけれども、ややもすると、学修成果の可視化というものはデータの ICT 処理なのかというように捉えられがち、あるいは、そういった印象を私自身もなくはないのですが、それについてひと方ずつ、もちろん反対意見ということも含めまして、コメントをいただきたいと思います。
高橋先生、いかがでしょうか。
高橋：意地が悪い質問かと思うのですけれども、学修成果の可視化というものは、可視化している部
分では一定データを用いまして、それの処理をして、グラフや表で、そういったものに変えているという点では、ICT を活用しているということは、そのとおりかと思います。しかし、要するに問題は、
一体どういったデータを用いるか。学修成果というものをどう定義して、それぞれの大学、学部、学科の中で考えるかというところが本来のポイントかと思います。少し私の講演の中でも話しましたけ
れども、その中で一つ、やはり成績評価というものが一体、何を測っているかということと、それからそれぞれ学位を出しまして、大学というものは、一番大事なことは、やはり学位を出すという行為を行っているわけでして、その学位というものが一体何をもって学位を出しているのか。要するに、何ができているから学位を出しているのか。難しいのですけれども、ではそれをどういったもので示
していきましょうと。そのためには実際、いろいろな切り口はあるかと思うのですが、それぞれの達成目標、到達目標があるはずですので、それが学生の活動、実際の結果、アウトカムということを測っていくと。それの一番の問題は、本来は成績なわけですが、それだけでは、なかなか今、測れていませんので、いろいろな学生調査や、それからいろいろな直接的な評価もやっているかと思います。
そういったものも示しながら、本来の目標としては、やはり自分の大学で学生が何を学び、何ができるようになっているかということを、結果的には、いろいろな分析軸といいますか、評価指標を作り出そうと。それで何がいいかは、いろいろとある意味で模索はしているのではないかと思います。ただそれを教員、職員も含めてですが、感覚的なものではなく、やはりデータというもので示していくというようなことが、学修成果の可視化なのかと思っています。
司会：福島先生、同じ質問で恐縮ですが。
福島：私の主観で申し訳ないですが、EM 部は教育の可視化だけをやっているわけではありません。
山形大は FD や PBL というようなものは、文系も含めて結構やってきていまして、その可視化は、本学でも高等教育関連部署が中心です。ルーブリックやポートフォリオですとか、その辺り本学は少し弱いのですが、今急ピッチで、進めています。基盤教育院という組織が本学の教育改善と、そのためのデータ集積の中心です。それと他のデータの関係はどうなのか、大学の経験は授業だけではありません。卒業生調査の経験でも、いわゆる人間力が付いたと思うか、と聞いた場合、大体ゼミか部活動と回答したりします。部活動は、今や大学がサポートしていますが、過去は弾圧していましたよね（笑）。
そういったものも見なければいけないということで、うちはデータを横断的に見ようとしています。
そもそもの話になりますと、今、IR をやらなければいけないとか、組織を持っているか、そこに専任教員を置いているかで、大学改革経費獲得のためのポイントが違ってきたり、政策誘導がありますが、やらなければいけないと言われてやるものではなく、自然発生的に、何か問題を感じた場合、その原因は何かなと感じ、やらなければいけないものだと思っています。国立大学で言いますと、定員割れをしている所というのはないですし、定員割れがあっても、歩留まりの読み間違いで起こるぐらいです。休退学も、個々の学生の人生にとっては重要なのですが、数としては少ないので、そこに経営資
源の 3 分の 1 を投下して休退学を減らそうという話でもないはずです。義務でやるものではない。ですが、データをいろいろ集めて分析して見ると、自分で思っていたことと違うなど、いろいろなことが出てきますので、それから掘り下げていくという手順で、やってきたわけです。無理に可視化する
ものでもないと思っています。例えば、自分たちが課題と何となく思っていたことが可視化されれば、教員も職員もそこに集まってきて議論が始まりますので、それは良い効果と思っています。うちも、もともとは学生募集から業務をスタートしましたので、学生募集のデータがこのように分析できると
提示すると、では、入った学生はどういう成績なのかという話になります。そこで、こうなっていますと見せると、では就職はどうなのだろうと。就職はこうなっていますと言えば、卒業後はどうなのか、という形で、しっかりしたデータであれば、どんどん興味関心が深まってきますので、そういった形で広がっていくような形で今、進めています。ご質問にストライクの回答ではないかと思いますが、可視化をそのような形で考えています。以上です。
司会：ありがとうございます。橋本先生も、よろしいでしょうか。
橋本：可視化は ICT 化なのかというところですけれども、ICT 化ではないと、一ついえると思います。
例えば極端に言いますと、学内にツールが入り、皆さん来られてクリック一つで学内のデータを放り込みますと、このようなグラフができますということで入れた場合を考えますと、それをどのように使うのかということが決まらないとあまり意味がない、というところでは、ICT 化かどうかということは、違うだろうということはあると思います。ただ、しっかり目的がありまして、しかもツールがそろっているのであれば役立ちますので、目的がしっかりしているのであれば、ICT 化は、可視化には役立つのではないかなというところで、やはり目的が最初かというようには思います。
司会：ありがとうございます。意地悪な質問で申し訳ありません。ただ特に今、福島先生から、きっちりとしたデータであれば、それを分析することで次のクエスチョン、問題点が明らかになってくるという、このいい意味でのサイクルが改善に続いていければベストなのですけれども、そういったサ
イクルというものは大学そのものが持つ文化のようなものに、非常に直結しているのだなというように思いながら聞いておりました。
お三方お話をいただいたのですが、それぞれの方から他のお二人の方に、何か質問してみたいということはございませんでしょうか。

高橋：福島先生に、資料でいきますと 6 ページぐらいでしょうか。総合的学生情報データ分析システ
ムとあるのですが、先ほど見せていただいていますと、就職のセミナーに個人が参加しているなど、そういったデータまで全部入っているのでしょうか。
福島：全部の範囲の問題ですが、学内にあるものは全部入れているという形です。ただ、実は、先生方が自分たちで細かく取っているデータもありますし、これを渡す、渡さない問題といったこともあります。そこで、可能な範囲で、受け取ったものは全部入れるというようになっています。これまで
は、EM 部主導でやってきたのですが、去年の 10 月に学内規定の IR を整備しまして、データを出すということを義務化しました。ただその際、EM 部がくれといいますと、「なぜ EM にやる必要があるのだ」という話になりますので、学長に、部局長がデータを出す義務があるという規程にしました。
そして、学長は、それを然るべき部署に分析をさせ、その結果を基に、しっかりとしたマネジメントをする必要があるというような規程を作ったのです。現在は、学長が EM にデータ分析をさせているという形になっているということです。ですので、学内にあるものは大体集まりますし、それから必要なものは新しい調査等をやるというような形になっています。
高橋：お聞きしましたのは、恐らくデータを集めること自体が、こちらの大学でも非常に大変だったと思っていますし、そこが、このようにできていますのは、すごいなと思いました。それから後から、
そんなにフィールドを追加していくということは、データベース上、簡単にできるのかということを少し疑問に思いまして聞きました。
福島：最初にデータベースを中心的に作り、そこからフレキシブルに分析の画面を作る方針でやっていた時には、莫大なお金が掛かり、分析をあまりできない状況になってしまいました。とにかく追加
改修のお金が莫大でしたので、それはやめまして分析ソフトを利用することにしたわけです。データ
自体はバラバラに持っていても固有 ID 等のキーでデータをくっつけ、それを分析するような形ですので、追加分析なども特にコスト面でも問題なくできる形に変えました。データベースの構造を決めずに進めている仕組みです。
司会：ありがとうございます。福島先生から、ご質問ありますでしょうか。
福島：高橋先生に対してですが、本学も、より多くの人が、楽しく見られるものを作ろうということで、ここに工夫したのですが、ただ誰がそれを見るかということは、ちょっとセンシティブなところもありますので、各学部の判断に任せています。といいますのが、最初は風当りが強かったので、そもそもこんな学生の個人情報を集めて分析してよいのかというような意見も出ました。例えば出欠情報にしましても、今は IC カードでピッとやっているのですが、文系の先生などから、「大学の学生は授業に来ない権利もあるので、そういう情報を大学が追い掛けて分析するなど、そもそも大学の哲学としてやっていいのか」という議論もありました。ある学部が「分析したい」と言っても、違う学部がやらせないというようなことも起こり始めましたので、各学部が責任を持って各学部で判断するという形にして、学部によっては見る人も全員でもいいし、役職者でも良いし、見る範囲は学部が決めるといいうことにしたのですが、貴学は、どの程度の範囲でこういったデータが共有されているので

しょうか。
高橋：いろいろとあるのですけれども、e ポートフォリオに関しては、学生の画面と教員用の画面がありまして、もちろん各授業担当者は、自分の授業の分は全部見られます。それから学生アドバイザーという制度がありまして、学生アドバイザーは、自分の担当の学生のデータは見られます。アンケートの自由記述等は一応見えない形になっています。ですが、そこは集計、個人が素直に特定できな
い形で見えないようになっています。それからあとは学類長や学域長は、その学類の学生のものは見えるというような設定になっていまして、どの程度見ていただけているのか、実は完全には見ていな
い所もありますし、見ている所もあります。それから学生調査に関しては高等教育開発センターのほうで、本学の場合で言いますと、2 年次で専門に分かれていく、その課程単位までで集計データを全部出しまして、それをお渡ししているということです。それから自由記述も全部、一応スコアを打ち込みまして、お渡ししています。ただデータは渡しているのですけれども、なかなか活用をしてくれませんので、そこをどうするかということで、今回は一体何が大事だと思うのか決めてと言いました。
先ほど言いましたように、こういったいろいろな能力を学生に聞いていますけれども、それぞれの課
程単位で一体、どういったものを伸ばしたいのですかというようなことを聞きまして、ではそれをこちらで要因等を分析して、それを今度、お返しをしまして、そういった関係するようなところを、どのように伸ばしていくか、そのための活動をどうすればいいか考えましょうというように今、やっています。
福島：だんだんオンデマンド型といいますか、要望をきいて答えるという感じでしょうか。
高橋：そうです。無理やり要望を聞いているのですけれども、一応、要望を聞いてという形にできるだけしませんと、なかなか意味がありませんので、そちらも頑張っていきたいと思っています。
福島：ありがとうございます。同じ質問ですが、橋本先生どうでしょうか。どういった形で共有されているのでしょうか。お見せいただいた分析結果についてです。
橋本：基本的には学内の一番大きい会議といいますか、意思決定の会議で、最終的には報告するという形になります。その前段階が二つぐらいありまして、一つが EM･IR 部の部内です。学科なり部署なりで事前に見まして、それをまた学科に持って帰ってもらいまして、学科会議でも見てもらうということがあります。また FD の委員会があるのですけれども、実際に部内で調整したものを FD の委
員会のレベルにも出しまして、最終的には一番大きな会議に報告するという流れをやっています。
福島：そうしますと、各部局の人がデータを見まして、それを持って帰るといったフローも EM･IR
会議で出てきていると。データを見せる会議があるということなのでしょうか。
橋本：そうです。一つ一つに対して、部署なり先生が細かく議論してというところまでは実際いっていないのですけれども、集計結果をお見せしまして、こういった意図、背景がありまして、こういった結果になっているのですけれども、どう思いますかというところで、集計結果をお渡しするという形を取っています。
福島：ありがとうございました。うちの場合はオンデマンドばかりですので、今のところは学部、学科の要望に、どんどん応えていくような形になっています。最初はデータも集まらず、データ会議といいましても、誰も興味を持ちませんでした。ですから学生募集から始まり、データを出して、学部、学科を回って、それからどんどんという形です。データサミットというような、うちのデータを循環させるような全学の会議も必要な時期になっていると感じました。
司会：今の件で補足のご質問をさせていただきたいのですけれども、今日のタイトルは教学改善にどうやって結び付けるかということです。例えば、卒業時のコンピテンスですとか、あるいはディプロ
マポリシーというような到達目標があったとき、そこに到達させるのは 1 人の、あるいは一つの科目の努力ではないですよね。組織的な、カリキュラム全体としての動きといいますか、改善が必要だと思うのですが、それに対する場合には、個々人の教員が見るよりは、学部、学科でとおっしゃいまし
たけれども、学部の、例えば教務委員会というような組織に返すほうがより効果的なような気がいた
します。高橋先生、いかがでしょう。特に高橋先生の所は、科目ごとのアンケートをやめられたというようにおっしゃっていたのが印象的だったのですけれども。
高橋：科目ごとのアンケートは、学生に対してやってはいるのですけれども、それは教育に対するア
ンケートではなく学習に関するアンケートという形に変えたということです。先ほども言いましたよ
うに、カリキュラムの評価をきちんとしてほしいということを今、一番考えています。ですので、データは常に教育改革専門委員会という、全学の委員会の所に返しまして、それぞれきちんと検討をしてということを言うのですが、先ほど言っていましたように、やはりそこの意識をそんなに持っていただけないというのはその通りです。先ほど福島先生がおっしゃいましたように、先生方が別にそれほど困っていないのです。それほどといいますか、別に学生が就職で困ってもいませんし、学力が何とかというような話は、卒研に来ても文章が書けないというような話は先生たち、たくさんしますけ
れども、切実に何か困っておられませんので、なかなかそこで内発的に出てこないということが課題です。なので、むしろ本当に、きちんとできているかということを聞いていかなければいけません。
ですから、やはりもう少し、それもデータで見ていかなければいけません。学生たちがどのようにカ
リキュラムを取って、どういった単位を取って、どういった科目を取って、そういった学生でも、ではこれが本当にそういった能力が身に付くのですかといったことを先生たちのほうで考えていただきます。ある程度、疑問形の形で提案して考えていただくというようなことをしていきまして、ご回答
いただかなければいけないのかなと思います。その意識は、なかなか、要するにカリキュラムが本当にちゃんと機能していますかというようなことを、あまりこれまで考えてこなかったのです。ですか
ら、そこのことを何とかやりまして、少なくともある程度、できる状態になってきましたので、そのように進めていきたいと考えています。
司会：なぜこの質問をさせていただいたかといいますと、今日のオーディエンスのかたがたは一教員として来られた方もいらっしゃると思います。また一職員として来られた方もいらっしゃると思いま
すし、○○委員会、あるいは○○室みたいなものを代表して、あるいはそこでの業務を背負って来られた方もいらっしゃいます。個々の教員がやるべきこと、あるいはできることと、組織としてアプロ
ーチしなければいけないことというものは、恐らくどこかで明確に線引きをしておきませんと、とかく大学教職員、非常に真面目ですので、全部背負い込んでしまうことになりかねないと思いまして、お聞きいたしました。
橋本先生にお伺いしたいのですが、だいぶそちらの学内の体制を変えられてきたということだった
のですけれども、一言で言いまして、職員さんの業務は効率化したのでしょうか。あるいは、ある意
味、減ったか増えたかということで、お伺いしたいのですが。
橋本：増えたということにはもちろんなりまして、先ほど改善ということで、良くしていこうということをしますと、単純には一つ一つを見ると増えます。それが、また来年も同じものをやっていきま
すので、また別のものを改善していくことになってきますと、いろいろ部署が増えてくるということ
で、またルーチン化をして増えていく中、ルーチンになったものは他の方に回すということもしながらではあるのですけれども、実際には、少し業務量は多くなっているということが正直なところです。
司会：ありがとうございます。約 2 時間、お聞きいただきまして、フロアの皆さんもいろいろ質問がおありかと思います。時間の関係で、あまり数多くは取れませんが、いかがでしょう。どなたかご発
言、あるいはご質問があれば、お願いします。
フロア（SPOD 加盟校,教育担当理事)：今日のテーマであります「学びの成果をどう可視化し、組織的な教学改善を推進するか」というテーマとは、恐らく今、全国の大学の大学人が皆、突き付けられたテーマでして、非常に重たくて難しいテーマだと思います。1 日や 2 日の議論で結論が出るとは当然思わなかったわけですけれども、何か少しでも参考になるようなお話が聞ければと思い参加させていただきました。
私自身は非常に、今日幾つか示唆を受けた点がございました。そのうちの一つが、学修成果の可視化といった場合に、例えば個々の教員が、自分の授業の成果を、学生がどの程度きちんと学んでくれたかというレベル、一番小さいレベルはそこから始まっていると思いますが、また、先ほどから出ているような学部、学科のカリキュラムポリシーに基づいてつくられたカリキュラムが本当にきちんと機能して、そこのディプロマポリシーをきちんと持った学生が育っていっているのかというレベルもありますし、大学全体の学修成果が本当にきちんと機能しているのかという、いろいろなレベルがあると思うのです。それをしっかりと可視化するために、GPA を含めた IR、さまざまなデータを駆使するということだったと思うのですけれども、もう一つ、これは当たり前かもしれず、私だけがそのように感じたのかもしれないのですけれども、高橋先生も、それから山形の福島先生もおっしゃったと思うのですけれども、教員にしても、カリキュラムにても、学科にしても、大学にしましても、それはマス(mass)としての学修成果ですよね。そうではなく、学生一人一人が、自分が入学したとき、あるいは入学前からも含め、卒業するまでずっとプロセスを学生個々人が自分のデータを自分で把握し、恐らく真面目にやる学生は居るでしょうし、何をやってもしない学生は居るでしょうけれども、その間の学生を、いかに自分自身の学修について大学が気付かせて、やる気にさせ、レベルアップさせるかというところ。この両方が、教員を含めた組織としての可視化の努力と、それを学生個々人に知らしめて、学生自身がやる気を持ってくれるような工夫と、両方が必要なのかというふうに、今日私は思いました。
最後に一つだけ福島先生にご質問させていただきたいのですけれども、お伺いしましたシステム、
とても良く、お金も掛かっているというお話でしたけれども、なかなかあのようにできないと思うのです。一つ、先生のコメントで、IR の専門家というものは居るに越したことはないけれども、必ずしも、それが何人居るということは目的ではなく、単なる手段であり、大事なことは教員のやる気、モ
チベーションとおっしゃいまして、データを取られていましたね。確かにそうかと思うのですけれども、そうは言いましても、先生以外のいろいろな先生がたに、そういったデータを駆使して、IR を分析して、そこから何か新しく見つけ出して、より教学を改善していこうと思うような先生がた、あるいは教職員の方を育てるには、それなりの工夫が必要ではないかと思うのです。大学としては、どのような工夫をされているのでしょう。ぜひ、お伺いしたいと思いました。
福島：個々の教職員をブレーンにするとか、そういった意味でしょうか。ではなくて、IR、EM のス
タッフの話でしょうか。
フロア：一部の IR の専門家だけが全てをやっているわけではないということですよね。個々の教職員が“思い”と“FACT”と“経験”というように書かれていましたけれども、その思い入れ、つまりモチベー
ションを持ってやろうという意欲が、IR の専門家でない教職員にきているわけですよね。
福島：ありがとうございます。重要な質問だと思います。うちがうまくいっている、うまくいっていないということはおいて言いますと、今、私たちが今後、仕掛けようとしていますのは、個々の教職員に対して、なのです。先ほど言いましたように、データにアクセス出来る出来ない権限はあります
が、いずれは自分の授業がどうなっているか、学科がどうなっているかということが、多くの教職員に見られるようにしたいと思っています。現在は、その途中段階ですが、過去は、こちらが、「システ
ムを組みましたよ」「こういう見方をしてください」「こうですよ」とやっても見てくれないのが現実でした。そこで、ここが見たい、こういうことが気になっているということをより一層各部局から吸収しながら、それでは、それで分析した結果何でもなかったということもあるわけで、そういったところを仕分けしながら、ダッシュボードといいますか、テンプレートといいますか、そういったものをつくっていきたいと思っています。毎年度、それを見れば、大体今の状態がわかるというもの、「なるほど、今年はこうなっているのだな。ではこのようにやってみよう」ということが考えられるものを提供したいと思っているわけです。ですので、固定的にずっと同じ分析の観点で、「こうです」というイメージではなく、データを集めて、簡単に見られる面白い分析画面を作るというイメージです。
それを教職員が見ながら、こうなっているのだ、ああなっているのだということで個々人が改善に進んでいけるようなものです。データだけでモチベーションが上がるのかという部分は、また別次元の話ですので、他にもいろいろな仕組みもあるのでしょうけれども、IR 側は、そういった形のものを目指していきたいと思っています。なので、そのパターンであれば、3 年か 5 年に一度データの専門家に見てもらうことも可能かと思っています。ただし、最初の立ち上げ段階は結構大変です。いろいろなデータが山ほどありまして、何に意味があって、何に意味がないのかということを、分析しても改善にとって意味がないものもあります。面白いというだけで、それをどう改善につなげるのかというものもありますので、そういうものを仕分けしながら、これを見よう、見たいと思うものを作っていく。それを 3 年か 5 年に一度、見直して改善するような考え方で、進めているということです。お答
えになっていますでしょうか。
フロア：各学部の学務委員長、教務委員長、学科の学務委員のような人を集めて、FD を頻繁にされているとか、そういったことはやられているのでしょうか。
福島：そうではなく、最初は、あまりデータに興味を持たれなかったのですが、興味を持ちそうなものを、まず、やってみました。本学は、学生募集に課題があり、東北地区は日本中の国立大学で平均倍率が一番低い地域ですが、学科によっては倍率が 2 倍を切るということが頻繁に起こっていますので、そこには多くの教職員が対策に興味を持っていました。しかし問題は、倍率ではなくて入った後なのだという意見が出れば、しめたものといいますか、では成績データを頂けますか、ちょっと分析
してみますという形で、私たちは、現場サイドが、興味を喚起されるやり方を進めてきたつもりです。
うまく行けば、その学部、学科の方は、どんどんデータを出してきます。ただ、うまくいっていない
学部もあります。
「EM 部の分析は別にいいよ」という所も実際ありますが、全体としてはそういった機運になってきていまして、そういうものを各部局の教職員と、じっくり育てていくというやり方です。
フロア：ありがとうございました。
司会：コメントありがとうございました。やはり大学がそもそも持っている気質といいますか、考え方の流れに、どのように入れ込んでいくか。その辺りが組織を動かすということにおいて重要に思います。議論は尽きないことだと思いますが、お時間もございますので、いったんここでフォーラムのシンポジウムを終了させていただきたいと思います。あらためまして、ご講演いただきました高橋先
生、福島先生、橋本先生に、もう一度大きな拍手をお願いいたします。本日はどうもありがとうございました。
――シンポジウム終了――