【原著】

大学入試研究ジャーナル第 30 号，74-79，2020．

3 つのポリシーの連携に関する分析
齋藤 朗宏（北九州市立大学）
大学における 3 つのポリシーは，それぞれ独立して定めることができるものではなく，相互に連携した形で定めることが求められている。しかし，まず AP を定めることが求められるようになり，その後 DP，CP が求められるようになったという歴史的経緯もあり，必ずしも元々連携した形で定められたものではなく，後から連携させることには困難が伴う。そこで本研究では，3 つのポリシーの内容という点からどのような関連性が持たれているのかについて検討を行った。その結果，特にAP から CP について，内容面で他とつながりの強い部分，弱い部分を発見することができた。
キーワード：アドミッション・ポリシー，カリキュラム・ポリシー，ディプロマ・ポリシー，テキストマイニング，ベイジアンネットワーク
1 はじめに
1.1 3 ポリシー
入学者受入れの方針であるアドミッション・ポリシー（以下 AP）教育課程編成・実施の方針であるカリキュラム・ポリシー（以下 CP），学位授与の方針であるディプロマ・ポリシー（以下 DP）は，今でこそ 3 つの方針，ポリシーといった形でまとめて説明されることが増えている。しかし，もともと平成 11 年 12 月の中央教育審議会 ( 以下中教審 ) 答申で AP 制定が提言され，それから 9 年の間を置いて平成 20 年 12 月の中教審答申で CP，DP を加えた三つの方針の重視が提言されたという歴史的経緯がある。そのため，著名なもの
でも鴫野他 (2004) による各大学へのアンケート調査，
鴫野他 (2006) による高校生，高校教員への調査や山村他 (2014) による AP の効果検討など多岐にわたり，比較的研究が進んでいる AP に比べると，CP や DPに関する研究はあまり多くはない。
しかし，平成 24 年度実施分の大学機関別認証評
価より，大学評価基準に DP，CP が定められていることが盛り込まれるようになり，さらに平成 29 年 4 月1 日から施行された学校教育法施行規則の一部改正により，CP を定めるにあたって DP との一貫性が重視されることとなった。このように，現在では 3 つのポリシーは不可分なものとなっており，3 者の一貫性についての分析，研究が求められる。齋藤 (2016) では，3 つのポリシーそれぞれの現状を分析し，一貫したAP と DP を持つ大学を抽出することができたが，全体的にどのような連携が行われているのかを調べることはできなかった。
1.2 研究目的
そこで本研究では，3 つのポリシーの内容面に着目し，AP から CP，CP から DP とどのように繋がっているのかを検討する。この研究を通して，他のポリシーとの関連で記述される内容とそうではない内容との違いを知ることができ，より一貫性の高い 3 つのポリシーを策定するための材料にできると考えられる。
それに関連して，平成 29 年に一貫性が重視されるようになる前と後とで，3 つのポリシーがどのように変化しているのかについても検討する。
2 方法
2.1 データベースの作成
齋藤 (2016) との比較のため，同調査と同様の方法
で各大学における 3 つのポリシーのデータを集めた。
調査時期は 2019 年 5 月であり，具体的には以下の条件でデータ収集を行った。
分析対象は，2 つ以上の学部を持つ四年制総合大学における，全学の 3 つのポリシーとする。
総合大学の定義は困難だが，便宜上ここでは，2つ以上の学部を持ち，少なくとも 1 つ以上の文科系課程を持っていることを条件とした。単科大学を条件から外したのは，単科大学においては，学部のポリシーと全学のポリシーとの区別が困難なためである。
複数学部であっても，経済学部と経営学部の 2 学部のみという場合のように，類似した教育を行っていることが想像される学部のみで構成されている場合には，同様の理由で分析対象から除外した。文科系を少なくとも 1 学部含むことを条件としているのも，この点を考慮している。
齋藤 (2016) では国立 50 大学，公立 34 大学，私立307 大学の 391 大学が分析の対象であったのに対して，今回の調査の結果では国立 50 大学，公立 35 大学，私立 319 大学の 404 大学が分析の対象となった。

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3 つのポリシーの連携に関する分析

2.2 頻度集計
分析には，KH Coder 3.00( 樋口，2004) を用いた。
分析の対象は名詞とし，「学生」「，大学」「，学科」といった単語は分析の対象外とする。分析に当たっては，単語の出現した回数 (Term Frequency, TF)ではなく，単 語の出現した文 書の数 (Document Frequency,DF) を用いる点など，ここでも齋藤 (2016) を踏襲している。
2.3 クラスター分析
単語の分類を目的としたクラスター分析を行った。
この分析でも，齋藤 (2016) との比較のため，単語間の距離には Jaccard 距離を，クラスターの併合にはWard 法を用いた。
2.4 ベイジアンネットワーク
クラスター分析の結果から，それぞれのクラスターの代表的なキーワードが含まれるかどうかの情報を用いて，個々の大学について，6 × 3 の 18 個の内容クラスターの該当，非該当の 2 値データ化した。
その上で，あるクラスターに該当していることが，他のクラスターの該当にどう影響するか調べるためにベイジアンネットワークを用いて分析を行った。この分析には R3.3.1 の deal パッケージを用いた。また，前述の平成 29 年 4 月 1 日から施行された学校教育法施行規則の一部改正より，DP が前提となって CP，それらが前提となって AP が定められることが求められていることを考慮し，この向きの矢印以外は学習から外した。
3 結果
3.1 頻度集計
まず大学全体の 3 ポリシーを Web 上で公開している大学の割合がどの程度変化したかを確認した。
その結果は表 1 の通りである。
表 1 全学における 3 ポリシーの公開している大学数－ 75 －

表 2 AP の 2016，2019 年における頻度集計

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表 3 CP の 2016，2019 年における頻度集計

表 4 DP の 2016，2019 年における頻度集計－ 76 －

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割合で考えても，すべてのポリシー，すべての設置者区分において明確に増加していると言える。特に，前回調査の段階では公開している割合が半数に満たなかった CP，DP の増加は顕著である。
次に，3 ポリシーそれぞれについて頻出のキーワードを抽出した。その結果はそれぞれ表 2，3，4 の通りである。尚，COM はコミュニケーションの略である。
表 2 の結果より，AP については教育，知識，貢献，選抜，思考，技能といった単語が大きく増加した。選抜については，具体的な試験に関する言及が増えたためと考えられる。思考，技能，判断といった単語は，CP，DP との関係で言及された可能性がある。
表 3 の結果より，CP については新しく出現した単語が多く見られた。具体的には科目，編成，体系などである。これらは具体的な科目内容についての言及を意味していると考えられ，全学 CP は飽くまでも理念であった 2015 年の結果とくらべて，2019 年はより具体的になっていることが示唆される。
表 4 の結果より，特に大きな変化があった CP と比べると，DP の変化はやや少なかった。その中では，需要，解決，技能といった単語の増加が見られ，やはり理念の度合いが薄まったことが見て取れる結果と言える。
全体を通して，ほとんどの単語について言及している大学数の増加が見られ，3 ポリシー全体の肥大化という傾向が見られた。単純にファイルサイズで見ても，AP，CP は 2 倍以上，DP も 2 倍弱に増加していた。特に CP の変化が顕著で，制定・具体化が進んでいるようだ。

図 1 ３ポリシーの内容的な関連性を示すベイジアンネットワーク
3.2 クラスター分析
AP に関するクラスター分析の結果は以下の通りである。
1. 基礎，学力，理解，人，知識，意欲，社会，教育
2. 精 神，建，自己，実践
3. 世 界，市や，目標，人材，育成，活躍，分野，専門，教養，発展，国際，地域，貢献，創造，研究，理念，人間
4. 主 体性，人々，態度，技能，判断，思考，表現
5. 多 様，評価，総合，方法，選抜，入試，実施，科目，試験，面接

6. コ
 ミュニケーション，課題，解決，関心，他社，自分，ポリシー，方針，基本，資質，積極，目的，意識，修得，文化，活動，内容，主体，学修
1 番目のクラスターは基礎学力の話を中心とした定型的な内容と言える。2 番目は精神に関連する内容と言え，3 番目は能力活用に関して，4 番目は思考力と表現力，5 番目は選抜方法，6 番目は学修の目的意識をそれぞれ指していると考えられる。齋藤 (2016) と比較すると，定型文で 1 つのクラスターにまとまったところ，選抜方法でまとまったところが異なっている。
CP に関するクラスター分析の結果は以下の通りである。

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1. 精
 神，建2. 活 動，力，コミュニケーション，課題，解決，文化，理解，実践，思考
3. 基
 本，理念，構成，目的，養成，技術，貢献，判断，対応，基盤，創造，人間，人材，育成，プログラム，地域，国際，形成，外国，情報
4. 基 礎，教養，編成，科目，専門，教育，社会，知識，分野，カリキュラム，体系，ポリシー，技能，修得，学修，年次，配置，キャリア，共通
5. 内
 容，方法，授業，学修，成果，評価，実施，方針，授与，成績，到達，総合，目標，達成
6. 演
 習，実習，講義，能動，履修，学び，主体，活用，関連，教員，指導，少人数，研究
1 番目は建学の精神について，2 番目は実践力，3番目は人材育成，4 番目は科目編成，5 番目は成果と評価，6 番目は学びの形式を表している。頻出単語の大幅な変化に伴いクラスターの内容も大きく変化した。具体的には成績と評価が加わった点，学びの形式の中に演習や実習が入った点が特徴的である。
DP に関するクラスター分析の結果は以下の通りである。
1. 意 欲，表現，判断，態度，技能，思考
2. 他
 社，文化，理解，分野，活用，主体，行動，発見，課題，解決，倫理，コミュニケーション，論理
3. 実
 践，力，自己，実現，価値，人
4. 視 野，基礎，総合，学修，技術，情報，分析
5. 所
 定，教養，修得，教育，専門，授与，社会，知識6. 発
 展，貢献，人間，地域，国際，人材，育成，目的，基本，目標，理念，資質，創造，研究，用件，精神，建1 番目は思考力と表現力，2 番目は課題解決，3 番目は実践力，4 番目は分析力，5 番目は授与条件，6番目は教育目標をそれぞれ表しており，クラスター自体は多少変化しているが，基本的な方向性はあまり変化していない様子であった。これは，頻出単語の変化の少なさとも関連していると思われる。
3.3 ベイジアンネットワーク
前節のクラスター分析の結果から，そのクラスターの意味を象徴すると思われる単語を 2 から 4 つ選びだし，そのキーワードが含まれるか否かを個々の大学，3 つのポリシーそれぞれについて確認し，6 クラスター
× 3 ポリシーで 18 個の内容クラスターの該当，非該当を 2 値データ化した。2 値データ化する上で使用した単語は前節において下線が引かれているものである。
その上で，あるクラスターに該当していることが，他のクラスターの該当にどう影響するか調べるためにベイジアンネットワークを用いた。その結果は図 1 の通りである。
かなり多くのノード同士が結合しており，ある内容が含まれることは，別の内容が含まれるか否かと関連性をかなり強く持っていることが確認できた。ただその中では，DP から CP へほとんどの線が通っており，関係性が深いのに対して，CP から AP に関してはあまり線が多くなっておらず，DP と CP ほど関連性が高くないことが見て取れた。
具体的には，AP の「精神」に影響を与えているのは CP の「精神」と「編成」のみであり，これは CPにおいてたとえば建学の精神に言及している大学はAP においても言及している可能性が高いというような直接的なつながりが主となっているということを示している。同様に，
AP の「目的」は CP における「成果」とのみ繋がっている。つまり，CP において成果や評価の方法について述べている大学は AP において学習の目的に言及しているということであり，AP とCP の関連付けのやり方として特徴的なものであろう。
かなり多くのノード同士が結合していて，特に DPと CP のかかわりが強い点については，DP が長い大学はCPもAPも長いことが多く，あるDPのクラスターに該当していれば，別の CP や AP のクラスターにも該当している可能性も高いということであると考えられる。
CP と AP のつながりの弱さについては，AP は単独で定められたケースもまだ多く残っているのに対して DP と CP はセットで定められたケースが多いというような，歴史的経緯が影響していると考えられる。
4 まとめと今後の課題
各種分析の結果より，3 ポリシーは，どれも単語の出現の構造において似通っていること，また，経時的な内容変化という観点では「理念」から「実際」への変化とそれに伴う肥大化が見て取れた。中でも CPの変化が大きく，普及と具体化が進んでいると言えそうである。
ベイジアンネットワークの結果から，CP と AP の内容的なつながりが少ないことが見て取れ，この部分の連携が今後関係性の深い 3 ポリシーを定める上で課題となると思われる。

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3 つのポリシーの連携に関する分析

今後の研究上の課題としては，ベイジアンネットワークの改善が考えられる。今回，各クラスターと関係性の高い単語をピックアップして，その単語の出現の有無で該当，非該当の 2 値データを作成したが，この方法では，本当に意味上の分類が正しくできているかの疑問が残り，より詳細な内容分類の方法が求められるものと思われる。また，ネットワーク構築の際に，DP から AP に至る流れをそのまま制約と置いたが，この妥当性についても検討が必要である。
さらに，これらの一貫性がどのように実際の大学運営と関連しているのかの検討も必要と思われる。
参考文献
文部科学省 中央教育審議会 (1999).『初等中等教育と高等教育との接続の改善について（答申）』（平成 11 年 12 月 16 日）
文部科学省 中央教育審議会 (2008).『学士課程教育の構築に向けて（答申）』（平成 20 年 12 月 24 日）.
R Core Team (2018). R: A language and environment forstatistical computing. R Foundation for StatisticalComputing, Vienna, Austria.
齋藤朗宏 (2016).「アドミッション・ポリシーとディプロマ・ポリシーの関連性に関する分析」『大学入試研究ジャーナル』
26 , 73−79.
鴫野英彦他 (2004).「アドミッション・ポリシーと入学受入方策」
大学入試センター研究開発部共同研究報告書 .
鴫野英彦他 (2006).『高等学校における進学情報の利活用とア
ドミッション・ポリシー』大学入試センター研究開発部共同研究報告書 .
山村滋他 (2014)『アドミッション・ポリシーの効果に関する研究』
大学入試センター研究開発部共同研究報告書 .

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