｢追跡調査」の技術論的検討－東北大学歯学部の事例一

倉元直樹陳北大学高等教育開発推進センター)，奥野攻棟北大学大学院歯学研究科）
相関分析は追跡調査で頻繁に用いられている。入試と入学後成績との相関は，通常，予測的妥当性の枠組で捉えられるが，入試データには「選抜効果」が伴うため，直接的に数値を解釈できない．本稿では東北大学歯学部の9年度分の入試及び入学後成績データを用いて，入試成績と調査書成績の予測力比較を行った。データ値では調査書の予測力が上回ったが選抜効果の修正を加えると結果は逆転し,追跡調査の技術的困難の一端が示された。

教育分野に各種の評価が導入されて久しい。

えば，武谷・柴田・三隅2004)。調査書平均の扱いには未解決の課題も多い槍元・川又追跡調査も盛んである。大学入試に関連した200 2)が，いわゆる「予測的妥当性」の高さ「追跡調査」とは，「選抜区分や入学者選抜にとして用いて大学に入学した学生のその後のを根拠に入学者選抜への調査書利用が奨励されてきた歴史的経緯もある（鴫野2003;倉元・木村2005)。しかし，肥田野（1984）の活動に対して何らかの観点から評価することような配慮の行き届いた研究は残念ながら比を目的とした調査｣と定義することができる。

較的珍しく，調査書以外の入試成績と入学後追跡調査を行う意義は大きく二つ挙げられの成績に相関が見られないことの技術的必然

1．

はじめに利用した選抜資料等の情報を予測変数の一部る。すなわち，大学入試および教育内容の改性は見落とされがちである。

本研究では，東北大学歯学部（以下，原則善である。いずれも大切な課題だが，意味のある調査結果を得るには困難な課題が山積しとして『歯学部』と表記する）を例に，追跡ている。課題を一つひとつ解きほぐして方法

調査における相関係数の解釈に関して古典的論を洗練させることが理想だが，個々の研究テスト理論の観点から検討を加えることを目で追求できることは少ない。研究の積み重ね的とする。に期待したいところだが，追跡調査研究の多くは，入試関連データに特有の性質に対する

2．

予測的妥当性と相関分析
入試成績と入学後の成績との相関関係は暗無理解のために，出発点で暗礁に乗り上げて黙に予測的妥当性の枠組みで捉えられてきた。

いるように思われる。

本研究では，追跡調査の中でも相関分析を予測的妥当性とは「個人の将来の基準変数の手法として用いる研究に焦点を当てる。入試成績と学内成績との相関係数を扱う研究は数水準をそれ以前のテスト成績からどの程度予測できるかで表すMessick l989 = 1992)j

多く存在し，入研協でも盛んに発表されてきことである。その文脈では，基準変数となるた（例えば,市川1992)。「入学後の成績に対入学後の成績との相関が高いものが良い予測して高校時代の成績（調査書に記載の評定平指標ということになる。

均値，以下，『調査書平均』と表記する）の予予測的妥当性の概念は一般には常識的な考え方だが，大学入試の追跡調査にそのまま適測効果が高い」といった議論も見られる（例－21－

大学入試研究ジャーナル第16号

用することはできない｡それは,集団の一部，入学者の基準変数しか得られな“ことが理由

3．

である。その結果，選抜に大きく寄与した変数は入学後の成紬との相関が見られなくなる。

3.1．歯学部における入試の特徴
歯学部の特徴を相関分析の方法論的観点かしばしば「選抜効果」と呼ばれている（例えら捉えると，定員の少なさが分析上の障害とば’村上1999)現象である。

なる。平成11年度までは歯学部全体で60名の定員を一般入試前期50名,後期10名に分割してきた。平成12年度のAO入試の導入(倉元。奥野2001）により，前期定員が10名減，平成15年度には入学者定員の削減により後期定員が5名へと半減された。なお，
平成19年度入試から一般入試後期の区分は

池田（1973）は入学者の入試成績と入学後の成績の相関係数から全受験者I鈴ける相関系指数を推定する公式⑲earson l903)を紹介している。xを入試成績（予測変数),yを入学後の成績（基準変数), qr,oy,為を全受
験者のx,yの標準偏差及び相関係数，

OIx 'O.ly '7I秒を入学者のx,yの標準偏差及び廃止の予定である。

相関係数' cX=O.ix/q無とし，全受験者と入後期やAO入試のような小さな集団で相関分析を行うのは難しい。本研究では，比較的学者で, (1)yの宛への回帰直線の傾きは変わらない,(2)xを与えたときのyの標準偏差はまとまった数のデータが得られる前期試験入学者のみを用いて，複数年度の分析を行う。

変わらない，という一般的な仮定の下で，';,, -'/I'+c"z('/"|"2-')(3)追跡飼査の観点から見た歯学部の特徴となる。なお, oz,o'z,rzz,7j",rixz,J･iyzはz3.2．歯学部における入学後の教育の特徴
歯学部では専門科目は全て必修であり，全員同じカリキュラムで履修する。専門科目は内容，評価ともに年度を越えて一定である。
平成14年度に全学教育（教養）に大幅な変革があった。選択が増えて評価基準も変更され，同一条件での分析が難しくなった。平成
16年度入学者からは専門科目も変更された(東北大学歯学部2004)｡留年,退学が多いのに関わる全受験者と入学者の標準偏差，およも特徴である。となることが示されている。また，直接的に選抜に関わらない変数zに関しても,yとZの偏相関係数が選抜によって変わらないという仮定を加えることによって，

1 +Cz2 (,.!》唇/'･!期ﾉ』轌一り" ~ 1"@""{i4｣g' -D④び’相関係数であり, CZ =O'z/Ozである。

規定の6年間での卒業者は75～90％,退学(3)式,(4)式によって,実際にはデータとして得ることの適わない全受験者集団における入試成績と入学後の成績，調査書と入学後の成績の相関係数の推定が可能となる。

者は多い年度卒業まで10％ほどである。相関芝．渡部（1988）ではyXのようにそれを基に合否を決定する変数を「直接選抜変数｣，zのように合否を決定するわけではないが選抜によって分布に変化が見られる変数を「間接選抜変数」と呼んでいる。

本研究では，歯学部を例に，(3)式④式を用いて選抜効果の影響を考える。

分析を行う追跡訓査のデータとしては，留年・退学者の扱いも問題となる。
3.3．追跡圏査のデータ

本研究で分析の対象とするのは平成7年度入試から平成15年度入試までの9年分である。先述のような事情から，入学後の成績については，ほぼ同一条件で扱える部分のみを用いることとした。各入学年度で利用した学内成績は表1に示すとおりである。

－22－

｢追跡調査」の技術論的検討

表1.入学年度，卒業年度，平成16年度における学年，追跡調査に使用する学内成績
一一一一一一－－－－－－－－－－ －－ 二一一一一一

入学年度

平成7平成8平成9平成10平成11

卒業年度

平成12

平成13平成14平成15平成16平成16年度学年

全て

専円錘

全て

全て

全て

平成12

平成13平成14

平成15

6年

5年

4年

3年

2年

全て

5年まで

4年まで

1年まで

1年まで
－

表2.東北大学歯学部一般入試（前期）における選抜状況（平成7～15年度）
－定員

志願

入学

倍率

欠席－－

辞退

受験者集団

実質倍率

備考

2.4

実質倍率分析上の倍率

一H75012248

2.544114

H85017847

3．8123163

3．5H950

155

49

3.2

101144

2．9H1050

156

51

3.1

1601402.7H1150

155

47

3.3

113141

3.0

H1240

155

39

4.0

1701383.5

H134018338

4．8172164

4.3

H1440

140

39

3.6

151124

3.2

H1540

130

37

3.5

1331143.1

4．

後期定員5名削減－－－ －AO入試(10名）導入－－－

なお，学内成績の変換にはAO入試，後期日追跡飼査の準備程の入学者も含めて分析を行った。

4.1．入試データ
表2に受験者数等を示す。直接選抜の条件を満たすため，個別試験欠席者，入学辞退者は受験者母集団に含めないこととした。
4.2．学内成績
4.2 1．基本方針

4.2.2

教養科目

選択科目が多く，規定の変更も頻繁に行われているため，年度を通して統一的な取り扱いを行うのは難しい。本研究では，学生便覧に記載されたシラバスを精査し，入学年度コホートごとに「数学｣，「物理｣，「化学｣，「生各科目成績の得点化は東北大学歯学部での物｣，「英語｣，「初修外国語｣，「その他の科目」

先例に倣い，「A」を8点，「B」を7点，「C」を6点とした｡｢D(不合格）」, ｢E(履修放棄)」に分け，「単位数×成績得点／必要単位数×全てA」を算出して，基準変数として用いるは用いなかった。留年のため，入学時の学年こととした。

コホート以外で単位を取得した場合でも同じ

4 2．3．専門科目取り扱いとした。最終的に卒業して教育目的履修年次ごとに科目を分類した。専門科目を達すればよいと考えたからである。退学者に関しては比較的評価が安定していると考えのデータは不揃いであるので用いなかった。

られるので，成績得点をそのまま用いること－23－大学入試研究ジャーナル第16号とした。科目ごとの単位数の違いは重みとして考慮しなかった。年度によって科目名が異なる場合があるが，内容が同一の科目は同じとみなした。

6年次科目は成績に個人差がほとんど見られないので用いなかった。

酔学I,Ⅱ」2科目,5年次I群成績は「インレー法実習」等9科目，Ⅱ群成絃は「基礎研究実習」等6科目の合計である。単位未取得の科目がある者は，外れ値として統計量に歪みを与えるため，未取得科目が含まれる尺度に関してのみ，分析に加えなかった。

4，5年次の科目は年度をプールして因子分析（主因子法による因子抽出，直交バリマックス鯛を用いて分類した。全ての科目の成績を分析に含めるため，通常の因子分析による方法とは異なり，因子負荷量がやや不足する場合もいずれかの尺度に含めることとした。
その結果，4年次は4因子，5年次は2因子で尺度化することとした。

なお,1年次成績は｢歯学概論｣等4科目，2年次成績は「歯形彫刻」等10科目，3年次成績は｢隣接医学」各科等25科目，4年次I
群成績「口腔機能解析学」等10科目，Ⅱ群成績は｢微生物学｣等8科目，Ⅲ群成績は｢予防歯科学I」等5科目，Ⅳ群成績は「歯科麻5．

結果

5.1．受験者の分布，入学者の分布
調査書に記載された評定平均（調査書平均)，入試成績(センター試験と個別試験の傾斜配点合計）要約統計量は表3の通りである。
GNF,αは入学者と受験者の標準偏差の比である。なお，入試成績，調査書平均の値は，欠席者等のデータを削除する前のデータを基に年度毎に受験者全体の平均値からの偏差で表している。入学者における入試成緬の標準偏差は大きく縮小しているが，調査書平均の標準偏差は選抜後でもあまり変化していない。

表3.入試成績・調査書に関する統計量
ー

入試成後

入学者

■壷書平均

受験者

入学者

－ － － － 一 ＝＝ ＝ ＝＝＝＝言 ＝ ＝＝＝一 ＝＝一

平均 ・SD平均

一一 一 一 一 一

一受験者
一一一一一一一

SDCx

平均SD

平均SDCZ

平成7年度

105.7343.60.3.98

132.15

0.33

0.15

0．50

0．0

0．50

7･”

平成8年度

123.4432.14‐2.78

137．48

0．23

0．05

0．54

0．0

0．48

7.リ2

平成9年度

100.2631.87

119.31

0. 27

0.17

0.47

0.0

0.48

･0.95

－0．98
－

平成10年度

126.45

44.61

0.00

141．19

0．32

0.01

0.46

0.0

0.50

0．92

平成11年度106.9632.52‐2.84

126．44

0．26

0.14

0.50

0.0

0.52

0．96

平成12年度118.7627.770.01

137．17

0．20

0．26

0．50

0.00．560．89

平成13年度

139.2331.25‐1.80

142.30

0.22

0.05

0．47

0．0

0．52

0．90

平成14年度

120.6332.62.0.90

131.62

0.25

0.12

0．56

0．00．56

ソ.〃

平成15年度

116.1343.58‐3.28

134.33

0.32

0.05

0.49

0.0

0.53

0．92

一

一－24－

一一一

｢追跡調査」の技術論的検討

テゴリーに分類した上で，得られた相関係数

5.2．入試成績，嗣査書平均と入学後の成績の数を集計した。の相関主な結果は表4,表5に示した通りである。

表4からは，データ値では調査書平均と入表4はデータ値そのもの,表5は(3)式を入学後の成績との間に高い相関がいくつか見ら

試成績 ④式を調査書平均と学内成績との相関係数に適用して修正を行った結果得られれるのに対し，入試成績と入学後との間にはた値である。説明率9％，25％程度を一つの表5では，様相が劇的に変化している。調査

目安と考え，相関係数を「マイナス｣，「0.0書との相関係数も全体に高くなっているが，～0.3｣，「0.3～0.5｣，「0.5以上」の四つの力入試成績との高い相関が目立つ。

高い相関が見られないのは明白である｡一方，

表4.入試成績，調査書平均と入学後の成績の相関係数（データ値）
一言．~~.□_－ ー---------－-－－－－－－－

教
敵学

絢理化学

二‐一一、■■

一凸一専

養
生物

英馬
一一一

一 一2蜜
一 ＝他

1年
一 一 一 弓＝－－－、一一2年

41

3年

生

一宮a色

一一一

一 一門
4114111

4N

51

一 画・一511

ー一一一・＝一一 一 －－22343442112231126161515060

505052515132413160413
100000000

00000000マイナス

2

102、00

4

0

1

0000

1

00

0.0～o､357234556334

1442

2o､3～0．5、 2

1745

403

23353

134

0.5以上

00

00

0

00010マイナス壜0.0～0.ヨ
鷲0.3～0.＄
0.5以上
－

三ー－‐I

一野叶鞠伽羅1ロ企一‘香｡､一一■■■■■■■■■■■

一■一一一 一一二咀匡一一一一一

1旦

一0
当一子一一1■ﾛ可

10ﾜB･■-坐一一一

曲Bーーー

一一

合

声や守壺工ご一望表5.入試成績 調査書平均と入学後の成績の相関係数（修正値）
一_一一一一一一一

教 養

専

散学

物竃

化学

生物

英■

2扇

22

34

3

4

1
33’

1’

4’

0.5以上

3

3

4マイナス

2

1

0．0～0．3

4

0.3～0．5
0.5以上

マイナス，

瞥0.0～0.ヨ鰹0.3～0.$

他

罰叶鞠綱照

1年

2年

3年

4

2

1

12’

3 40’

2’

1’

0

3

204

3

2

4

3

25

1

325223221122141ニ ー ーー

＝一言 一 ＝LI門
411

4ill

4N223．1

121’

202’

1’

101’0’

4432253321103311351221101000

14124114201

123222313

3＊:(3)式より，修正不能

－25－

51511

大学入試研究ジャーナル第16号

表6.相関係数の集計結果（%）
ｰ

一 一

マイナス

データ値

修正値
一

■

－－、0～、3．3～、5、5～

入試成彼

29.4%＊

60.3％

10.3％

0.0％

圃査書平均8.7％

47.6％

39.7％

4.0％

入試噸

一23.0％11.9％

35.7％

閉査嘗平均

25.4％

26.2％

24.6％

23.8％

＝ー

■

一 一

8－ 一

一

一 二一一'一F‐三*?(3)式より修正不能●

且ﾉ〆『狙叩 咽 画 胆 蛎 Ｍ Ｍ 醒 側 “

狙幽 伽 画 叩 邸 幽 邸 軸 剛 “

⑲G

●〃

ト四倒

睡

四M

邸幽画

哩” ~

ID

●

●

●●

●

●

⑤

●
●

●

●0●｜
ら

●

②

●

みく爵”

“0』

試三
'●

型

●、0』

●

M

OJ

“”

咽

凹 一

図1.相関係数の散布図（データ値）

図2.相関係数の散布図（修正値）

図1，図2は，それぞれ表4，表5のデー

なお，表6は，表4，表5の結果をさらにタについて，同一科目に対する調査書平均と要約したものである。

入試成績の予測的妥当性（相関係数）の値を同時にプロットしたものである。斜線の右下6．に分布する点は,｢入試成績よりも訓査書のほうが学内成績への予測力が高い（すなわち，相関係数の値が大きい)」ことを意味し，左上に分布する点はその逆を意味する。なお，（3）式，（4）式の性質より，データ値が負になるケースは図から除いている。明らかにデータ値を用いた図1では右下に多くの点が分布し，修正値を用いた図2では左上に多くの点が分布していることが分かる。また，表4，表5からは，入学後成績のいずれの科目群においても，全ての年度を通じて特定の科目群に対する予測的妥当性が特に高い（あるいは，低い）といった一貫して傾向は見られなかった。

考察

6.1．「予測的妥当性に基づく入試改革』の構造的弱点

追跡調査において，一般的には入試成績と学内成績との相関係数は「高い方が良い」と受け取られている。それでは，高い相関係数が成立する条件は何だろうか。
まず，双方の評価尺度に本質的に関連性があることである。その意味からは，調査書平均にも，入試成績にも，入学後の成績に対して，確かに何らかの予測的妥当性があると言える。

－26－

さらに，もう一つの大切な条件は双方の測｢追跡調査」の技術論的検討定の信頼性が高いことである｡妥当性係数は，ったため，結果の不安定性がさらに増した可信頼性係数の幾何平均が上限となる（池田，能性も考えられる。したがって，データ値に1973)。入学者の選抜では，選抜への寄与がせよ,修正値にせよ,得られた相関係数の個々大きい変数ほど選抜後の「真の得点」の分散の値について，細かく吟味する意味や価値がが小さくなるため，必然的に信頼性係数は小あるとは思えない。

さくなることになる。そのため，データ値としかしながら，本研究の分析によって，選して算出される「妥当性係数」が小さくなる抜による集団の性質の変化を考慮しない相関のも当然の帰結である。したがって，追跡調係数のデータ値に議論をすることが本質を歪査を入試の改善のためと位置づけ，相関係数める解釈を導く，という事例を示すことは出をそのまま解釈すると大きな問題が生じるの来ただろう。また，複数の年度に渡って多数である。の相関係数を導き，その分布を総体として把仮に，データ値による分析結果に基づき，握することには，それなりの意義を見出すこ

調査書平均により大きなウェイトを置いた選とが可能かもしれない。なお，本研究で用い抜方法に変更するとしよう。その場合，新した選抜効果の修正公式は，まさしく，15年前い方法で選抜された集団における調査書平均の大学入試研究ジャーナルの創刊号で小嶋・の妥当性係数は小さくなる。その結果，他の村上（1991）が行った研究で用いられたもの条件が変わらなければ,次の段階の分析で｢調と同一である。修正公式の限界はそこでも指査書平均は学内成績への予測的妥当性が低摘されているが，少なくとも，大学入試デーい」という結果が得られることはぅ論理的にタを用いた追跡調査の研究には「選抜効果」導かれる当然の結果なのである。すなわち，に関する配慮が必要だという認識だけは，時相関係数のデータ値に依拠した改革は，永遠を隔てずして確実に継承されるべきものであに｢行ったり来たり｣の繰り返しになるのだ。

ろう。

6.2．修正公式の限界

6園3．入学後の成績と相関が高い入賦は『良い入試』なのか？

以上のような問題に対して，本研究で用いた修正公式を活用してその問題を回避しよう

そもそも，高校時点での成績や入試成績とと試みることも，一つの有力な可能性と考え入学後の成績の相関係数が高いことは，本質られる。しかしながら，そこにもいくつかの的に「良いこと」なのだろうか。

「入学後の成績との相関が高い」というこ問題点がある。
まず，通常，負の相関は本質的にマイナスとは，入学を許可された集団が，大学に入学の因果関係を持つのではなく，0に近い相関した後の教育へ適性の面で大きな個人差を持の標本誤差と考えるべきだと思われるが,（3）った集団であることを意味する。すなわち，式は負の相関の修正には無効である｡さらに，

極めて図式的に表現するならば,｢入学者の中村上（1999）が指摘するように，特に選抜のに入学後の教育についていけない者が混じっ倍率の高い状況では，修正結果の安定性に問ている」ことが示唆されている，という解釈題がある。現に，本研究においても修正公式もできるのではないだろうか。

によって新たに算出された相関係数には，非一方で，「入学後の成績との相関が低い」と現実的に大きな値が多かった。また，相関係いう事実は，それのみから意味のある解釈を数の現れ方にも，年度を通した一貫性が見ら導くことはできない。なぜならば，その相関れなかった。本研究では，分析単位が小さかの低さは，「評価方法自体の信頼性の低さ」に－27－

大学入試研究ジャーナル第16号由来するという可能性が払拭できないからで収束させることは難しいであろう。

ある。したがって，相関が高い場合，低い場加えて，分析データに関する純粋に技術的合，いずれもそれだけの事実から何らかの現な観点からは，学内教育カリキュラムの変更実的な示唆の富んだ妥当な結論を導くことはが痛手である。歯学部が少人数の学部であるきわめて難しいのである。

以上，年度単位の相関分析を主力の方法に据以上の点を含め，教育効果をどのように測えるのは難しい。従前との継続を諦めて新たるべきなのか，追跡調査の方法論には解決すな分析方法に活路を見出すか，相関分析以外べき課題が山積していると言わざるを得ない。の何らかの手段を見出すしかない。

実際，ここまで論じてきた事項以外にも，近年さらに難しさと複雑さを増している教務情いずれにせよ，どのように工夫しても，追跡調査には非本質的な要因が一種の誤差とし報の扱い，評価の指標の問題，本来の教育目て混入して来ざるを得ない。

的とも言うべき卒業後の活動をどのように評価すべきなのか…。単なる技術論のみでは解決の付かない問題が多い。

6.5．有意義な追跡飼査を目指してそれでも追跡調査を実施する必要があるとなれば，最初にその目的を明確化しておく必要があるだろう。特に，「方法論的に追求可能

6.4．相関分析以外の追跡爾査相関分析に頼らない観点の追跡調査としてな課題」と「追跡調査によっても明らかにすは,複数の入学区分の成績比較も考えられる。

ることが不可能な課題」とのl唆別は大切であしかしながら，年度ごとに成績の標準化を行る。有効な分析を行うには,分析の目的に合うと，複数の入試区分の評価が必然的に相対致するデータを整えると同時に，基本的なデ比較になってしまう｡もし,複数の選抜方法，ータの性質を理解して，表層的な結果からの入試区分の存在，それ自体が大学における教誤った解釈を防止することも大切ではないだ

育全体に貢献しているとすれば，集団の経年ろうか。さもなくば，膨大なエネルギーを費比較が必要になる。しかし，そのためには入やすことになる追跡調査の行為そのものが無学後の成績評価に関して年度によって揺らが駄になるであろう。

ない，核となる指標の存在が必須の条件とな蛇足ながら，最も怖いのは，データの誤読る。そのような指標を現実的に見出すことがによって，意味のない誤った変革が招来されできるケースはどの程度あるのだろうか？

ることである。その意味でも，意義のある追本研究の追跡調査でも，歯学部の入試や教育にとって「本当に必要な分析」という視点

跡調査の方法論を慎重に検討することは，これからの重要な課題と言えるであろう。

から考えると，データ作成の仕方から考え直す必要がある。例えば，留年，退学の問題を文献考えるためには，退学者のデータこそが大切

肥田野直，1984,「高校調査書・共通1次学であり，それを削除するのは得策ではない。

力試験・2次試験・入学後の成績間の相高校で理科を2科目までしか履修できない状

関分析の方法論的研究」『昭和58年度文況下，受験科目の選択の影響も検討すべき大部省科学研究費補助金（総合研究 閲)，切な課題であろう。分析結果の位置づけの問

研究課題番号5639007,研究成果報告題もある｡ある特定の結果が得られたとして，書』．

入学者選抜を工夫すべきなのか，教育に手を市川定夫，1992,「学内成績と入試成績との加えるべきなのか，という議論を一定方向に相関(2)－単位数も考慮した解析｣，『大－28－

｢追跡調査」の技術論的検討

芝祐順。渡部洋,1988,『入試データの解析』

学入試研究ジャーナル』3:12-17．

新曜社．

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