名古屋高等教育研究 第 23 号 （2023）

研究論文

専門職大学生の学修行動−A 専門職大学の 1 年生を事例に−
小
立
谷

方
石
村

直
慎
英

幸*
治**
洋***

Received: 27 October 2022 / Accepted: 9 January 2023

＜要旨＞

本稿の目的は、A 専門職大学を事例とした 1 年生調査に基づき、（1）専門職大学への進学を選択する過程や職業志向が学修行動に及ぼす影響を明らかにすること、及び（2）専門職大学に限らず、大学生の学修時間の確保やアクティブラーニングが注目されていることに鑑み、A 専門職大学における授業の諸特性が学生の主体的な学修に与えている影響について明らかにすることである。
分析の結果、限られた 1 事例の考察ではあるが、専門職大学への進学選択は「専門学校の枠」ではなく「大学の枠」内で行われている点、授業への熱意や授業に対する満足度は、卒業した高校の種別ではなく、専門職大学のカリキュラム特性でもある実習・演習への期待や、将来の進路と授業内容との関係であるレリバンス認識に依存している点、主体的な学修に関しては、グループワークやディスカッションへの積極的参加は、授業内での当該機会の担保に、予・復習の実践については、
理解しやすいように工夫された授業実践に影響を受けていることが示唆された。

*香川大学教育学部・教授**筑波大学教学マネジメント室・助教***帝京大学教育学部・講師

91

1．はじめに本稿の目的は、A 専門職大学（以下 A 大学）を事例とし、制度創設期の専門職大学における学修の実態を、学生個人の諸属性、及び専門職大学の授業特性との関連に着目して明らかにすることである。具体的には、専門職大学進学までの進路選択や職業志向が学修行動に及ぼす影響、及び学校種を問わず大学教育で重要となっている主体的な学修とそれを促す授業の特徴という 2 つの観点から専門職大学における 1 年次の学修を考察する。
専門職大学、専門職短期大学、そして専門職学科は 2019 年度から始まった新しい大学制度である。専門職大学制度の教育課程の特色として、実践的能力、創造的・応用的能力の涵養や「教育課程連携協議会」の設置の義務づ
けが挙げられる。科目区分は「基礎科目」「職業専門科目」「展開科目」「総合科目」で構成され、卒業要件単位は各々20 単位以上、60 単位以上、20 単
位以上、4 単位以上である。実習重視の視点から卒業要件に必要な単位数の
概ね 1/3 以上（大学では 40 単位以上）を実習等で修得させることや、実習
等は企業等での臨地実務実習を一定単位（大学の場合は 20 単位）含むこととされている（塩原 2018）。
2022 年 4 月現在、17 大学、3 短大、1 専門職学科が設置されている。多くは私立で、公立は大学が 2 校、短大が 1 校である。学校基本調査によると、2021 年度の在籍学生数は専門職大学が 3,120 名、専門職短大が 436 名で、量的な規模はまだ小さい。分野別でみると、専門職大学は工学系が全体の 42％を占め、それに次ぐのが保健系の 28％、家政系の 19％となっている。専門職短大の場合は農業系が圧倒的に多い。
なお専門職大学は 2022 年度に初めて卒業生が出るため、学生の学修行動の考察は時期尚早という懸念もある。新設学部の場合もそうだが、開学間もない時期は特異な学生が入学するケースも少なくない。一方で制度発足期
だからこそ、開学間もない大学・短大の多くの関係者にとって、また制度設
計者にとって、リアルタイムの情報を共有し、本制度の現状や将来を考えることには一定の意義がある。大学生の学修行動については既に多くの先行研究があり蓄積された知見も多いが、専門職大学の学生を対象としたものや、専門職大学の学生に特化した考察は管見の限りまだない。

92

専門職大学生の学修行動

2．先行研究の検討
専門職大学は制度設計上、高卒者だけでなく、社会人学生、編入学生など、多様な学生を積極的に受入れるとし、選抜時に実務経験や保有資格、技能検定での成績等を考慮し多面的・総合的な評価を行うことを推奨しているが、実態としてどのような層が進学選択しているのか。例えば専修学校専門課
程（専門学校）でも、2021 年の入学者数は 27 万人あまりだが、入学者のうち就業者は 8,615 人、大学等卒業者数は 14,017 人に留まり、主たる進学層は高卒者である。一方で、一口に高卒者の大学進学といっても、高校のタイプ
で進学行動が異なることが明らかにされてきた。牽引してきたのは教育社
会学分野で、高校のカリキュラムタイプが卒業後の進学選択に及ぼす影響を検討した荒巻（2003）や、専門高校生のアスピレーションが大学進学志望で加熱されていることを検証した中村（2006）等の研究蓄積がある。また高大接続の視点を大学側に移せば、入試形態と入学後の学力の関係や学習意
欲との関係も考察されてきた。（倉元・大津 2011、石井 2012、吉澤・鈴木
2016 等）。
高大接続をめぐる先行研究に照らせば、専門職大学という文脈では以下の問いの設定が可能である。職業志向の強さを特色とする専門職大学だが、専門学校も含んで職業教育志向の枠で進学選択がなされているのか、それともあくまで大学進学を前提とした進学選択がなされているのか。また、職業に関する将来展望をどこまで明確にもって進学しているのか。そしてそれらは、進学後の学修行動にどこまで影響を及ぼしているのだろうか。
他方で、2012 年の中教審答申「新たな未来を築くための大学教育の質的転換に向けて」を契機に、大学生の授業外学修時間の短さが課題とされてきた。その意義や重要性は否定しないが、授業外学修時間と成績の間には一貫した関係がないことも明らかとなっている（ハッティ（原田訳者代表）2020）。
時間内に行われる学修の質は異なり、成績といっても学修成果に何を求めるかで時間の影響は異なるからである。なお、主体的な学修態度が授業内外に関わらず学修時間に影響を及ぼし（畑野・溝上 2013）、主体的な学修態度の持ち主は卒業後のパフォーマンスも高い（溝上ほか 2012）。これは、大学時代の読書行動は直接所得に影響しないが、現在の読書行動に結びつくことで高い所得が得られるという学び習慣仮説（矢野 2009）とも整合的な結果である。以上の先行研究は、学修時間以上に主体的な学修態度をいかに習得し継続するかが重要であることを示唆している。

93

大学生の主体的な学修態度には、学修への動機付けが作用する（山門・石橋 2021）。学習動機、学習観、学習方略の関係性を問うてきたのは教育心理学分野であり、堀野・市川（1997）は高校の英語学習を例に、学習動機と学
習方略、学業成績との関係を、また赤松（2017）は大学新入生の英語学習を例に、学習観と学習方略の間の相互関係を検証している。学習動機が学修態度を規定する点や、学習観と学修態度の間に関係性がある点は疑う余地がない。また多様な事項が学習動機や学習観に影響すると想定されるが、教育主体としての大学が第一義的に関与できるのは授業である。主体的な学修態度に対して、学習動機とも関わる進学選択や職業志向、そして学習方略にも影響する授業特性はどのように影響しているのだろうか。

3．本研究の問いとデータ
ここでは本稿が取り組む具体的な問いと使用するデータについて説明する。第 1 の問いは、専門職大学にはどのような層が進学し、その特性は学修行動に影響しているか、である。まず、全国統計で高校の学科別に大学・短大・専門学校への進学者をみると、普通科の卒業生は大学進学者の割合が、普通科以外の卒業生は専門学校進学者の割合が高い。そこで、高校の学科別でみた場合、どのような学科から専門職大学に進学しているかを明らかにする。次に、専門知識、汎用的能力のいずれの獲得においても、学習動機・意欲の影響が少なくないことが明らかとなっている（金子 2012）。学習動
機・意欲は様々に定義し得るが、専門職大学における学修であることを踏まえ、授業と将来展望の関係に着目し、出身高校との関係や学修行動との関係を明らかにする。加えて、専門職大学の教育課程の特色は実習等の多さにある。設置認可申請資料を用いて教育課程を考察した小方ほか（2021、2022）によると、2021 年時点で開設済みの専門職大学・専門職短大において、必修科目に占める演習・実習科目の単位数の比率は 31-77％と幅があるものの、20 大学・短大のうち 8 校でその比率が 5 割を超える。よって、教育課程のコアともいえる実習等への考え方が学生の学修行動に及ぼす影響を考察する。出身高校、職業志向、そして実習等への期待が学修行動に及ぼす意味の検討は、専門職大学制度自体を考察することにも通ずる。
第 2 の問いは、主体的な学修行動・態度に授業特性がどの程度影響しているか、である。全国大学生調査を用いた小方・濱中ほか（2019）によると、
授業外学修時間を規定していた授業特性は「小テストやレポートなどの中

94

専門職大学生の学修行動

間課題が出される」のみで、むしろ学生自身の意欲・態度である「先生に質問したり、勉強の仕方を相談している」「なるべくよい成績をとるようにしている」「グループワークやディスカッションに積極的に参加している」の影響が大きい。なお、「グループワークやディスカッションに積極的に参加している」や「必要な予習復習はする」学生の割合はここ 10 年で大きく伸
びたが、学生の意欲・態度の中でも授業外学修時間への影響が大きい「先生に質問したり、勉強の仕方を相談している」学生の割合はあまり変化がない。
学生の学習意欲・態度は、高校までに形成されたり、大学入試の結果（例えば第 1 志望であったか等）が左右したりする面もあり、授業のみが要因ではない。ただし、進学以前の影響があるとしても、大学が行えるのは、受け容れた学生の状況・実態を所与とし、その学修を支援・促進することである。
提供する授業が学生の学習意欲・態度にどのような影響を及ぼしているかを検証できれば、【授業特性⇒学習意欲・態度の変容⇒授業外学修時間の増加】というサイクルの一端を解明できる。
そのため、第 1 の問いの知見も分析モデルに組み込みながら、主体的な学
修行動の規定要因を探る。さらに、本調査の設計においては、上述の全国大学生調査との比較を前提とした調査項目を選定している。専門職大学も大学制度の一環であり、専門職大学ならではの特性を考慮しつつ、大学との類似性も併せて検証する必要があるからである。よって、2007 年に東京大学
大学経営・政策研究センターが実施した「全国大学生調査」1)との比較も行
いたい。
用いるデータは 2022 年 4 月に実施した「専門職大学・専門職短大の学習・教育に関する調査（1 年生用）」である（回収数 182）。調査票は、全国調査との比較可能性を担保するために、東京大学大学経営・政策研究センターが過去に実施してきた大学生調査を参照しながら、専門職大学・短大の特性も踏まえる形で設計した。調査時期が本来予定の 2021 年度末から 2022 年 4月にずれ込んだが（2022 年 4 月には 2 年生）、A 大学の協力のもと、2021
年度に 1 年生であった学生に回答を依頼し、1 年次の学修・教育を振り返ってもらった。なお、調査時期はコロナ禍の最中の授業運営時期と重なっている。そのため、オンラインを主としつつ一部ハイブリッドや対面という授業
運営が行われている。調査結果によれば、1 年次後期の場合、対面型ないしハイブリッド型は 2 科目以下が 8 割なのに対して、オンライン型は 6 科目
以上が 8 割を占める。こうした授業形態が学修行動に影響している可能性がある。また 1 大学における調査データであることに加え、1 年次の授業の95

多くが必修科目となっており、受講する授業が学生間で類似傾向にあることから、授業特性の影響が析出されにくい可能性もある。結果の解釈にあたっては、この点にも留意する必要がある。

4．学生のプロフィールと学修行動
4.1

着目する変数

本節では、まず A 大学 1 年生がどのような背景・過程を経て入学し現在に至っているかを記述する。専門職大学は、「幅広い教養や、学術研究の成果に基づく知識・理論とその応用の教育」を行う大学・短大と、「特定職種の実務に直接必要となる知識や技能の教育」を行う専修学校専門課程（専門学校）の中間に位置し、「豊かな想像力」と「高度な実践力」の両方を養成し得る高等教育機関として制度化された（文部科学省 2019）。既存の大学や専門学校とは異質な性格を持つ専門職大学は、その制度化直後の段階においてどのような入学者を迎えているのだろうか。
具体的には出身高校、進路選択過程、職業的レリバンス認識に着目し A大学の学生構成を明らかにする。1 つ目は出身高校の卒業学科等である。高等学校の学科ごとに典型的な進路は異なる。全国の全日制高校卒業者の進学をみると、大学・短大進学率は普通科で 67.9%、専門学科で 30.4%、総合学科で 36.4%である。他方、専門学校進学率は同 15.5%、20.4%、30.1%である。マクロにみれば普通科出身者は他の学科出身者よりも大学・短大に進学しやすくなっている。A 大学で各学科出身者が占める割合はどのくらいだ
ろうか。同大に関する端的な事実として、その分布を確認する。
2 つ目の進路選択過程については、第一に進学先の検討範囲を把握する。
A 大学の学生は同大への進学を決めるまでに、ほかにどのような教育機関を候補として検討し、また受験してきたのだろうか。複数の学校種の検討・受験経験をパターン化して分布を確認する。専門職大学のターゲットは、従来の大学志願者なのだろうか、それとも専門学校志願者なのだろうか。進路
選択過程に関わる第二の変数として、カリキュラムへの期待に着目する。既述のとおり、専門職大学のカリキュラムの特性は実習・演習の割合の高さである。この特性に期待して専門職大学に入学を決めた者がどの程度いるのか。またその期待の有無は入学後の学修行動に何らかの差異を生んでいるのだろうか。
3 つ目は、A 大学の教育に職業的レリバンスを感じているかどうかという

96

専門職大学生の学修行動点である。この意識は、入学時までに決まるものではなく、A 大学進学という選択と入学後の学修経験の両方から生じている。
「職業的」の部分は、個々の学生が就きたい職業との関連において、ということを指している。同じカ
リキュラムのもとで学んでも、あるいは同じ授業を受けても、職業的レリバ
ンスの認識は人それぞれである。金子（2012）は全国大学生調査のデータを使用して、将来やりたいことと大学の授業が関連していると考える学生において、授業が専門知識や職業知識の向上により役立っていることを示した。専門職大学は職業教育を中核にしており、職業的レリバンスの高い教育・学修が前提となっている。はたして入学者のどの程度の割合の者が職業的レリバンスを認識できているのだろうか。
本節では、上記の諸属性・意識を記述した後、それらが 1 年次の学修行動とどのような関係にあるのかを明らかにする。分析に用いる変数は、基礎科
目および職業専門科目への取組みの熱心度と満足度である。入学して 1 年
後の振り返り調査であることを考慮し、カリキュラムのなかで土台として位置付けられているこれら 2 つの科目カテゴリーを取り上げる。これらに加えて、実習・演習という授業形態に着目し、それらへの取組みと満足度も俎上にあげる。繰り返し触れてきたように、実習・演習は専門職大学の教育のなかで高い割合を占め、同大学制度の根幹をなす特徴である。以上の取組
み熱心度と満足度が、個々の学生の諸属性とどのような形で関連しているかを描き出し、専門職大学の教育・学修の現状をとらえる。
4.2

学生のプロフィール

まず出身高校について表 1 で確認する。全日制課程の出身者が約 9 割で大部分を占め、通信制は 7.5%、定時制という回答はなかった。学科は全日制についてのみ調査されており、最多だったのは普通科出身者で回答者全体の 76.1%であった。参考までにあげれば、全国の全日制卒業者に普通科卒業者が占める割合は 73.3%である（令和 3 年度学校基本調査）。そもそも普通科出身の高卒者が多いことが A 大学で普通科出身者が明らかな多数派となっていることの一因だと考えられるが、同時に表 1 の分布は、職業教育が中核にあるからといって専門職大学と専門学科が強く結びついているとは必ずしもいえないことを示している。無回答による欠測が 48 あった点に留意が必要だが 2）、次項では普通科（全日制のみ）とそれ以外に大別して、経験した高校教育と A 大学での学修経験の関連を検討する。
次に進学検討範囲について把握する。調査票では、5 つの学校種別（「専97

門学校」「大学」「専門職大学（A 大学を除く）」「短期大学」「専門職短期大学」）を挙げ、現在通っている A 大学以外の機関を受験したか、受験を考えたかを尋ねた。回答は、各学校種別について「受験した」、受験しなかったが「ある程度考えた」、「あまり考えなかった」、「全く考えなかった」の中から 1 つ選択するよう求めた。表 2 は、「受験した」または「ある程度考えた」と回答した学校種別の組み合わせの分布を示している。この分
布を確認することで、学生たちがどのような範囲までを有力な選択肢として視野に入れて進路決定したかがわかる。最も多かったのは A 大学以外に専門職大学ではない「大学」だけを視野に入れていたという者（39.2%）であった（A）。次に多かったのは「なし」で A 大学以外は視野に入っていな
かったという者（27.1%）である。パターンの A から D に共通するのは学士号が授与される機関だけに限定されているという点である。他方、パターンの E から J にかけては専門学校や短期大学など学士号が授与されない機関も検討の対象となっている。前者（A〜D）は 83.1%、後者（E〜J）は 16.9%
で、学士以上の学位取得を念頭に置いた進路選択を行った者が圧倒的に多い。つまり A 大学に関しては、従来であれば専門学校に進学していた層から多数入学しているという事実はないといってよい。また前者（A〜D）は、
一般の大学を含む進路決定を行った者（A+C、全体の 50.6%）と専門職大学に絞った進路決定を行った者（B+D、全体の 32.5%）に分けることができる。
次項では、A 大学の学生の進学検討範囲を、学士課程限定（一般大学を含む）の進路選択、学士課程限定（専門職大学限定）の進路選択、非学士課程も視野に入れた進路選択の 3 カテゴリーに分けて分析する。
表1

度数

%

普通科

102

76.1

専門学科

12

9.0

総合学科

10

7.5

定時制

0

0.0

通信制

10

7.5

合計

134

100.0

全日制

出所：筆者作成98

出身高校の学科等

専門職大学生の学修行動
表2

進学検討範囲のパターン「受験した」または「ある程度考えた」学校種

度数

%

A 大学

65

39.2

B なし

45

27.1

C 大学＋専門職大学

19

11.4

D 専門職大学

9

5.4

E 大学＋専門学校

8

4.8

F 専門学校＋大学＋専門職大学＋短期大学＋専門職短期大学8

4.8

G 専門学校6

3.6

H 専門学校＋大学＋専門職大学

3

1.8

I 大学＋専門職大学＋専門職短期大学2

1.2

J 専門学校＋大学＋専門職大学＋短期大学

1

0.6

166

100.0

合計
出所：筆者作成

残るカリキュラムへの期待と職業的レリバンス認識（以下、レリバンス認識）について確認する。専門職大学のカリキュラムにおいて実習・演習が多くなっていることを重視して進学してきたという者は、「よくあてはまる」
が 18.1%、「ある程度あてはまる」が 48.0%であり、合わせて 66.1%である（表 3）。逆に言えば約 3 分の 1 の学生は、専門職大学の大きな特徴の一つをさほど重視せずに入学してきたことになる。
レリバンス認識の方は、「よくあてはある」が 6.9%、「ある程度あてはある」が 39.6%で両者を合わせても 46.5%で半数を下回る（表 4）。専門職大学の教育は専門性のある特定の職業に就くことを目指して行われるという理解が一般的であるため、これは意外な結果といえるかもしれない。しかし個々の専門職大学が想定する専門的職業の幅の広さは一様ではない。特定の国家資格を取得しその資格保有者として専門的施設に就職していくような分野もあれば、業種が強固に限定されず多様な企業等において有用な専
門性を身につける分野もある。A 大学の専門分野は後者に該当する。
このような分野の主観的なレリバンスは、個々の学生が将来就きたい職
業をどの程度具体的にイメージできているかに依存する。表 5 に示すように、具体的に就きたい職業が決まっている者ほど「密接に関わっている」に「あてはまる」と答えておりレリバンスを認識できている。この結果は、専門職大学においても、キャリア発達や職業選択の支援が重要な課題であることを示唆している。もちろんこれは 1 年次終了時点の状況を示したもの

99

に過ぎない。2 年次以降で両変数の分布がどのように推移していくのか追っていく必要があるだろう。
表 3 実習・演習への期待（「実習・演習が豊富に提供されていることが進学の決め手になった」）
度数%

全くあてはまらない95.3

あまりあてはまらない

49

28.7

ある程度あてはまる

82

48.0

よくあてはまる

31

18.1

合計

171

100.0

出所：筆者作成

表4

レリバンス認識（「授業は就きたい職と密接に関わっている」）
度数%

全くあてはまらない

27

17.0

あまりあてはまらない

58

36.5

ある程度あてはまる

63

39.6

よくあてはまる

11

6.9

合計

159

100.0

出所：筆者作成

表5

職業展望とレリバンス認識の関係

授業は就きたい職業と密接に関わっている
合計
あてはまらない
あてはまる%
度数（全く＋あまり）% （よく＋ある程度）%
全くあてはまらない
80.0
20.0
100.0
40

卒業後に就きあまりあてはまらない
たい職業はある程度あてはまる
決まっている
よくあてはまる

65.2

34.8

100.0

46

35.2

64.8

100.0

54

21.1

78.9

100.0

19

合計

53.5

46.5

100.0

159

出所：筆者作成100

専門職大学生の学修行動

4.3

学修行動との関連性

前項で記述した学生の諸属性と学修行動の関連性をみていく。ここでは学修に関する熱心度と満足度について肯定的回答と否定的回答の 2 値に変換した上でクロス集計を行い、2 変数間の関連性を確認する。図１，図2 にはカイ二乗検定による有意確率と、2 変数の連関の強さを表すφ係数またはクラメールの V の値、各カテゴリーのサンプル数を示している。な
お 2 値同士の場合の検定ではイェーツの連続性修正による補正を行っている。
最初に熱心度と満足度の全体分布を概観しておくと、熱心度は基礎科目、職業専門科目で 80%弱が、実習・演習は 70%弱が肯定的な回答をしている（図 1）。満足度の肯定的回答率はこれより低く、実習・演習が 6 割を切る
56.1%、基礎科目が 60%台半ばで、職業専門科目の約 70%が最も高い。なお
熱心度と満足度の間には正の相関がある。2 値化する前の相関係数は基礎科
目.545、職業専門科目.501、実習・演習.579 で、熱心に取り組んでいる者ほ
ど満足しているという関係にある。しかし、相関の強さは中程度で、両者は必ずしも一致しているわけではない。
まず熱心度に関する結果からみる（図 1）。高校の学科等については、基礎科目、職業専門科目、実習・演習のいずれとも関連がみられない。同様に進学検討範囲についてもいずれの熱心度とも有意な関係にない。対照的に、実習・演習への期待は基礎科目、職業専門科目、実習・演習のすべてにおいて熱心度と強い関係をもち、期待をもって入学した者の方が熱心度が高い。
期待して入学した者が入学後に実習・演習に熱心に取り組むのは言うまでもなく、φ 係数は基礎科目（.403）や職業専門科目（.509）を超える.553 で最大である。レリバンス認識は基礎科目の熱心度とは有意な関係にないが、職業専門科目と実習・演習とは有意に関係し、レリバンス認識がある者の方が熱心度が高い。
次は学修への満足度である（図 2）。高校の学科等と進学検討範囲については、%値に差がある結果も散見されるが、いずれの満足度も有意な関係にない。実習・演習への期待は基礎科目、職業専門科目、実習・演習のすべてで満足度と強い関係を有し、期待ありの方が満足度が高い。レリバンス認
識は、熱心度の場合と同様、基礎科目では有意な関連がない。また実習・演習の満足度も p 値は低めだが 5%水準で有意でない。有意なのは職業専
門科目の満足度のみで、レリバンス認識がある者ほど満足度が高い。

101

102
64.0%

31.0%

n=79,53,26

p=.000

79.2%
76.9%

50.0%

n=79,53,26

p=.000

79.2%

84.6%

55.2%

90.3%

75.0%

83.8%

非学士課程含む

実習・演習期待なし

実習・演習期待あり

レリバンス認識なし

レリバンス認識あり

図1

V=.13061.5%

V=.037

V=.064

学士課程限定（専門職大学限定）

出所：筆者作成

p=.26774.4%

p=.89881.0%

p=.72377.2%

p=.246n=84, 74

φ=.240p=.005n=58, 113

φ=.509学修への熱心度と諸属性のクロス集計（肯定的回答の%）n=84, 74

90.5%

71.4%

n=58, 113

φ=.10893.8%

φ=.403n=101, 32

φ=.010

76.7%

56.0%

85.8%

78.1%

n=84, 73

φ=.218p=.010n=58, 113

φ=.553

p=.000n=78,52,25

n=100, 32

φ=.162

p=.099

学士課程限定（一般大学含む）

81.3%

60.0%

n=101, 32

φ=.055p=1.000

75.0%

n=171

普通科以外

82.2%

p=.704

67.3%

80.2%

n=174

普通科

79.3%

n=174

よく+ある程度あてはまる）

78.2%（とても+ある程度熱心）（とても+ある程度熱心）

実習・演習（「熱心に取り組んだ」に全体

職業専門科目

基礎科目

48.1%

n=76,52,23

p=.000

65.2%

38.9%

78.0%

57.1%

69.9%

非学士課程含む

実習・演習期待なし

実習・演習期待あり

レリバンス認識なし

レリバンス認識あり

図2

65.2%

V=.13975.0%

学士課程限定（専門職大学限定）

出所：筆者作成

76.9%

p=.23460.5%

学士課程限定（一般大学含む）

p=.148n=77, 73

64.4%

47.6%

p=.015

19.0%

56.0%

63.5%

51.3%

62.5%

52.0%

56.1%

よく+ある程度あてはまる）

n=54, 109

φ=.214

実習・演習（「内容に満足している」に

75.2%

φ=.323

p=.000n=76,52,23

V=.093

p=.519n=96, 31

φ=.009p=1.000

n=166

学修への満足度と諸属性のクロス集計（肯定的回答の%）n=77, 73

79.5%

59.7%

n=54, 109

φ=.13279.8%

φ=.386

69.7%

67.7%

n=96, 31

64.5%

普通科以外

68.8%

φ=.018p=1.000

62.5%

普通科

69.9%

n=166

65.1%

（とても+ある程度満足）（とても+ある程度満足）

全体

職業専門科目

基礎科目

n=84, 73

φ=.168p=.052n=58, 113

φ=.537p=.000n=78,52,25

V=.110p=.391n=100,32

φ=.090p=.404

n=171

専門職大学生の学修行動

103

4.4

小括

本節の分析結果を整理する。A 大学では、学生の出身学科は普通科が多く、専門高校等との接続が顕著に見られるといったことはなかった。また進学検討範囲を仔細に検討してみると、専門学校や短期高等教育機関を視野に入れていた者は少数であった。つまり A 大学入学者はその多くが大学志向の受験生だったということである。単年度の調査結果である点、また不合格者を含めた志願者全体の分布を検討できているわけではない点に注意が必要だが、この結果を見る限り A 大学の主要なターゲットは従来の専門学校志願者ではなく、大学志願者だということが示唆される。しかし以上の個
人属性は、入学後の学修における熱心度・満足度とは関係していなかった。
関係していたのは、入学前における実習・演習への期待と、調査時点のレ
リバンス認識であった。ただしレリバンス認識については、熱心度でも満足度でも有意な関係にあったのは職業専門科目においてのみであった。職業との直接的な関わりが明確な内容だけで構成される職業専門科目に対し、基礎科目は初年次教育・導入教育の側面を持つ科目など非職業的な内容が含まれる。また実習・演習は授業の形態を示すのみで内容としては職業的なものもそうでないものも含まれる。以上を踏まえると、レリバンス認識の効
果は、職業専門科目のような、あくまで職業との関わりが明確な学修領域との接点において発現すると解釈できる。
また φ 係数に注目すると、熱心度（図 1）であれ満足度（図 2）であれ、レリバンス認識よりも実習・演習への期待の方が強い関係にあることがわかる。実習・演習への期待という変数は、特定の授業形態に対する期待だけ
でなく、専門職大学制度の趣旨や進学先のカリキュラムに対する理解度の高さを反映しているといえるかもしれない。なお図表は割愛するが、実習・演習への期待の有無は高校の学科や進学検討範囲とは関係がない 3） 。以上の基礎的な分析結果を総合すると、入学後 1 年間で積極的に学修し、満足度も高い学生を A 大学が確保するためには、高校の学科等に関わらず、実習・演習の内容や豊富さといった専門職大学としての教育特性について丁寧に説明する機会をもち、その内容に納得し、魅力を感じた志願者を獲得していくことが大事だと言えるだろう。

104

専門職大学生の学修行動

5．主体的学修行動とその規定要因
5.1

分析の枠組み

本節では、本稿の第 2 の問いである「主体的な学修行動・態度に授業特性がどの程度影響しているか」を検討する。主体的学修行動・態度に関する変数を目的変数、授業や学習支援にかかる変数を説明変数とし、重回帰分析（最小二乗法）を行う。
主体的学修行動・態度の変数は、「グループワークやディスカッションに積極的に参加した」、「必要な予習や復習はしたうえで授業にのぞんだ」、「先生に質問したり、勉強の仕方を相談した」の 3 つを用いる。「グループワークやディスカッションに積極的に参加した」は授業内の主体的学修行
動・態度、「必要な予習や復習はしたうえで授業にのぞんだ」、「先生に質問したり、勉強の仕方を相談した」は授業外の主体的学修行動・態度と見なす。
授業や学習支援にかかる変数は、授業内に関わる「授業内容に興味がわくよう工夫されている」、「理解がしやすいように工夫されている」、「授業中に自分の意見や考えを述べる」、「グループワークなど、学生が参加する機会がある」の 4 つ、授業外に関わる「最終試験の他に小テストやレポートなどの課題が出される」、「適切なコメントが付されて課題などの提出物が返却される」、「予習・復習が必ず求められる」の 3 つを用いる。
統制変数には、前節でも確認した「出身高校の学科」「進学検討範囲のパターン」「実習・演習への期待」「レリバンス認識」に「性別」を加えた 5つを用いる。基礎統計量と回答分布は表 6 のとおりである。
説明変数のうち授業や学習支援にかかる変数は、目的変数に応じ選択して分析を行う。「グループワークやディスカッションに積極的に参加した」
かには、意見を述べる機会や学生参加型の学習機会の有無が影響すると考え、「授業中に自分の意見や考えを述べる」、「グループワークなど、学生が参加する機会がある」の 2 つを説明変数とした。「必要な予習や復習はしたうえで授業にのぞんだ」かには、予習復習が課される機会はもとより、予習復習が自然と必要になる授業設計・内容、また、予習復習が可能なように授業理解が進む授業かどうかが影響すると考え、「理解がしやすいように工夫されている」、「授業中に自分の意見や考えを述べる」、「最終試験の他に小テストやレポートなどの課題が出される」、「適切なコメントが付されて課題などの提出物が返却される」、「予習・復習が必ず求められる」を説105

明変数とした。「先生に質問したり、勉強の仕方を相談した」かには、学習意欲が湧くか、授業の理解の度合い、課題の有無、課題へのフィードバックの有無、そして、予習復習が求められるかなどが影響すると考え、「授業内容に興味がわくよう工夫されている」、「理解がしやすいように工夫されている」、「最終試験の他に小テストやレポートなどの課題が出される」、「適切なコメントが付されて課題などの提出物が返却される」、「予習・復習が必ず求められる」を説明変数とした。分析には、R ver 4.2.1 を用いた。
表 6 基礎統計量
回答率

平均 標準偏差 最小値 中央値 最大値

0.86

3.02

0.80

1

3

4

必要な予習や復習はした上で授業にのぞんだ

0.86

2.60

0.80

1

3

4

先生に質問したり、勉強の仕方を相談したりした

0.86

2.60

0.92

1

3

4

授業内容に興味がわくよう工夫されている

0.89

2.75

0.72

1

3

4

理解がしやすいように工夫されている

0.89

2.82

0.72

1

3

4

授業中に自分の意見や考えを述べる

0.89

3.07

0.80

1

3

4

グループワークなど、学生が参加する機会がある
最終試験の他に小テストやレポートなどの課題が出される
適切なコメントが付されて課題などの提出物が返却される

0.89

3.29

0.74

1

3

4

0.88

3.11

0.68

1

3

4

0.89

2.77

0.77

1

3

4

予習・復習が必ず求められる

0.89

2.54

0.80

1

3

4

実習・演習への期待

0.94

2.79

0.80

1

3

4

レリバンス認識

0.87

2.36

0.85

1

2

4

目的変数 4)
グループワークやディスカッションに積極的
に参加した

説明変数

5)

統制変数

回答率

回答分布

性別

0.74

男性：106、女性：26、左記以外：3出身高校の学科

0.74

進学検討範囲のパターン

0.91

普通科：102、普通科以外：32
学士課程限定（一般大学含む）：84
学士課程限定（専門職大学限定）：54
非学士課程含む：28

出所：筆者作成

なお、分析に使用しない変数も用いて多重代入法で生成した 30 サンプル 6）のデータで推定する（van Buuren S and Groothuis-Oudshoorn 2011）。各106

専門職大学生の学修行動

変数には欠測が一定程度生じている。 特に性別や出身高校の学科などの項目で欠損が多いため、この点についても考慮すべく、欠測値補完を行う。
関心のあるモデルの推定結果のみならず、前節で確認した変数で構成したモデル（統制変数のみのモデル）の推定結果、「全国大学生調査」のデータを用いた場合の推定結果を併せて示す。「全国大学生調査」の分析で用いるのは A 大学の専門分野と類似の学科系統の 1 年生のみ、大学をクラスターとするクラスター頑健標準誤差で推定する（Blair et al. 2022）。
5.2

分析結果

「グループワークやディスカッションに積極的に参加した」（表 7）に対しては「グループワークなど、学生が参加する機会がある」が統計的に有意であり、偏回帰係数は 0.27 であった（95%信頼区間 0.05−0.48）。
表7

グループワークやディスカッションに積極的に参加した
A 大学

変数

切片
授業中に自分の意見や考えを述べる
グループワークなど、学生が参加する機会がある

参考）統制変数のみ

説明変数有のモデル

P 値 Beta

95%CI参考）全国大学生調査

Beta

95%CI

P 値 Beta

95%CI

P値

2.00

1.3, 2.6 0.000 0.88 0.18, 1.60 0.015 1.50 1.30, 1.60 0.001

-

-

-

0.20 0.05, 0.48 0.070 0.14 0.08, 0.20 0.001

-

-

-

0.27 0.05, 0.48 0.016 0.30 0.25, 0.35 0.001

-

-

-

性別
女性

-

-

-

-

-

-

男性

-0.21 -0.53, 0.11 0.204 -0.24 -0.53, 0.05 0.099 -0.07 -0.14, -0.00 0.039

左記以外-0.11 -0.72, 0.50 0,712 -0.12 -0.72, 0.48 0.686

-

-

-

-

-

-

出身高校の学科
普通科以外
普通科

-

-

-

-

-

-

0.07 -0.23, 0.38 0.628 0.07 -0.22, 0.37 0.615 0.00 -0.08, 0.09 0.916

進学検討範囲のパターン
学士課程限定（一般大学含む） -

-

-

-

-

-

-

-

-

学士課程限定（専門職大学限定）-0.04 -0.34, 0.26 0.787 0.06 -0.13, 0.47 0.300

-

-

-

非学士課程含む-0.04 -0.42, 0.33 0.825 0.00 -0.34, 0.34 0.999

-

-

-

実習・演習への期待

0.32 0.13, 0.52 0.002 0.22 0.02, 0.43 0.035

-

--

-

レリバンス認識nimp/No. Obs.
R2/Adjusted R2
出所：筆者作成

0.11 -0.06, 0.28 0.207 0.05 -0.11, 0.22 0.526
30/18230/1820.159/0.125
0.308/0.271-- /2,661
0.166/0.165

107

「必要な予習や復習はした上で授業にのぞんだ」（表 8）に対しては「理解がしやすいように工夫されている」が統計的に有意であり、偏回帰係数は0.25 であった（95%信頼区間 0.01−0.48）。なお、「予習・復習が必ず求められる」には統計的に有意な関連が見られなかった。また、全国大学生調査
では影響が見られた「適切なコメントが付されて課題などの提出物が返却される」や「授業中に自分の意見や考えを述べる」については A 大学では
統計的に有意な関連を確認することができなかった。
表8

必要な予習や復習はした上で授業にのぞんだ
A 大学

変数

参考）統制変数のみ
Beta

切片
理解がしやすいように工夫されている
最終試験の他に小テストやレポートなどの課題が出される
適切なコメントが付されて課題などの提出物が返却される
授業中に自分の意見や考えを述べる
予習・復習が必ず求められる

95%CI

説明変数有のモデル

P 値 Beta

95%CI参考）全国大学生調査

P 値 Beta

95%CI

P値

1.50 0.88, 2.20 0.000 0.44 -0.21, 1.10 0.184 1.20 0.96, 1.40 0.001---

0.25 0.01, 0.48 0.041 0.12 0.08, 0.16 0.001

-

-

-

0.17 -0.07, 0.40 0.172 0.03 -0.02, 0.08 0.222-

0.00 -0.24 0.24 0.970 0.11 0.07 0.15 0.001-

0.09 -0.12 0.30 0.437 0.18 0.14 0.23 0.001-

0.10 -0.12 0.31 0.382

性別
女性
男性
左記以外

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-0.26 -0.59, 0.07 0.123 -0.33 -0.63, -0.03 0.029 -0.10 -0.19, -0.01 0.026-0.01 -0.60, 0.58 0,973 -0.05 -0.60, 0.50 0.856

出身高校の学科
普通科以外
普通科

-

-

-

-

-

-

-

-

-

0.08 -0.26, 0.42 0.635 0.01 -0.31, 0.33 0.945 -0.10 -0.19, 0.00 0.049

進学検討範囲のパターン---

学士課程限定（専門職大学限定）0.09 -0.22, 0.40 0.578 0.11 -0.20, 0.42 0.478

学士課程限定（一般大学含む） -

-

-

-

非学士課程含む

0.17 -0.19, 0.53 0.348 0.14 -0.21, 0.49 0.424

-

-

-

実習・演習への期待

0.20 0.00, 0.40 0.053 0.06 -0.13, 0.26 0.518

-

-

-

レリバンス認識nimp/No. Obs.
R2/Adjusted R2
出所：筆者作成

0.24 0.06, 0.43 0.010 0.16 -0.01, 0.33 0.067
30/18230/1820.164/0.130
0.290/0.239-- /2,602
0.098/0.096

-

108

-

-

-

-

-

専門職大学生の学修行動「先生に質問したり、勉強の仕方を相談したりした」（表 9）に対しては、
どの説明変数も統計的に有意なものは確認されなかった。ただし、関心のあるモデルの各説明変数は有意ではなかったが、その推定値を見ると「全国大学生調査」のデータで得た推定値と値が近しい変数も見受けられる。今回分析に用いた A 大学のデータセットの場合、サンプルサイズの関係で検出力が足りない可能性も考えられる。

表9

先生に質問したり、勉強の仕方を相談したりした
A 大学

変数

参考）統制変数のみ
Beta

切片
授業内容に興味がわくよう工夫されている
理解がしやすいように工夫されている
最終試験の他に小テストやレポートなどの課題が出される
適切なコメントが付されて課題などの提出物が返却される
予習・復習が必ず求められる

95%CI

説明変数有のモデル

P 値 Beta

95%CI参考）全国大学生調査

P 値 Beta

95%CI

P値

1.20 0.50, 1.90 0.001 0.12 -0.62, 0.87 0.741 1.10 0.85, 1.30 0.001
-

-

-

-

-

0.10 -0.27, 0.46 0.598 0.18 0.13, 0.24 0.001
0.30 -0.03, 0.63 0.076 0.05 0.00, 0.11 0.068-

0.23 -0.04, 0.50 0.100 0.02 -0.05, 0.09 0.539--0.01 -0.28 0.26 0.950 0.19 0.15 0.23 0.001-

0.00 -0.24 0.25 0.989

性別
女性
男性
左記以外

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-0.22 -0.60, 0.16 0.251 -0.34 -0.69, -0.01 0.060 -0.02 -0.11, 0.07 0.622-0.03 -0.77, 0.71 0,936 -0.09 -0.78, 0.59 0.787

出身高校の学科
普通科以外
普通科

-

-

-

-

-

-

-

-

0.35 -0.03, 0.72 0.069 0.28 -0.09, 0.65 0.131 -0.05 -0.11, 0.02 0.127

進学検討範囲のパターン
学士課程限定（一般大学含む） -

-

-

-

-

-

-

-

学士課程限定（専門職大学限定）0.27 -0.08, 0.61 0.126 0.31 -0.03, 0.66 0.075--

非学士課程含む

0.16 -0.28, 0.59 0.478 0.14 -0.27, 0.56 0.487--

実習・演習への期待

0.24 0.03, 0.46 0.028 0.11 -0.10, 0.32 0.304--

レリバンス認識nimp/No. Obs.
R2/Adjusted R2
出所：筆者作成

0.21 0.02, 0.41 0.030 0.12 -0.06, 0.31 0.185
30/18230/1820.166/0.131
0.290/0.239-- /2.611
0.097/0.095

109

5.3

小括

分析結果を総合的に勘案すると、授業内の（主体的）学修行動は行わせたい活動を授業内に埋め込むことである程度促すことが可能だが、他方で授業外の（主体的）学修行動については、行わせたい活動を課すこともさることながら、授業そのものの理解に依存している可能性がある。「グループワークやディスカッションに積極的に参加した」については、「グループワー
クなど、学生が参加する機会がある」といった、直接的にその機会を設ける
授業設計が正の関連を示す一方で、特に「必要な予習や復習はした上で授業にのぞんだ」については、予習復習を課すこと自体を指す変数は直接的な関連を示さず、「理解がしやすいように工夫されている」が関連を示した。授業内であればグループワークやディスカッションのように直接的に強制力を働かせることができるが、授業外では、たとえ予習復習を課しても直接的に強制力が働くわけではない。むしろ、授業外での学修にはそれに取り組む
ための資源である授業の「理解」こそが重要になることは自然な結果であろう 7） 。授業内で学生が学習に取り組むよう促す授業設計が重要であることは論を俟たないが、その授業内で理解を促すことが、同時に授業外での学修をも促すことにつながるという解釈は、実践的にも重要である。
加えて、興味深いことに、いずれの目的変数においても統制変数のみのモ
デルでは「実習・演習への期待」や「レリバンス認識」が統計的に有意な関連を示すが、説明変数を追加したモデルでは、「グループワークやディスカッションに積極的に参加した」を除いて「実習・演習への期待」や「レリバンス認識」の有意な関連が見いだせなくなる。前節でも見たとおり、進学動機が学習に影響する一方で、そのような動機が主体的学修行動を直接的に左右するわけではない。むしろ授業の在り方によって主体的学修行動を促
す余地があることをこの結果は意味している。
以上の分析結果の課題について 3 点述べる。1 点目は、検出力の限界である。今回のサンプルサイズを前提に検出力を 0.8 とした場合の効果量は 0.07
〜0.08 である。「全国大学生調査」の分析結果の偏回帰係数（点推定値）を見ると、ほとんどの変数で小さい。A 大学データでも確認されるべき関連が検出できていない恐れも残る。ただし、本調査の対象は学年悉皆である以上、サンプルサイズを大きくする方策にも限界がある 8)。モデル構成や調査設計の工夫などが求められる。
2 点目は、3 節でも述べたとおり、今回の調査に新型コロナウイルス感染症の流行によってオンライン授業が多かった時期を回顧してもらっている

110

専門職大学生の学修行動

ことの影響がある可能性には留意する必要がある。対面型の授業が多くな
れば、各変数の係数や信頼区間等も異なってくる可能性はある。
3 点目は、授業関連の変数を投入したモデルでは「実習・演習への期待」「レリバンス認識」が有意でなくなることについて更なる分析が求められることである。「実習・演習への期待」「レリバンス認識」が何らかの要因に媒介され主体的学修行動につながっていると考えられるが、特に「先生に質問したり、勉強の仕方を相談したりした」については、少なくとも今回想定した変数が媒介しているわけではない。授業外の行動を授業設計等のみで誘導するのは難しい。3 節で述べたとおり、オンライン授業が主であった状況下である。ラポール形成も難しいなか「先生に質問したり、勉強の仕方を相談したりした」ことの心理的ハードルは高いことに鑑みると、授業以外の要因も考慮することが求められる。

6．結論と今後の課題
本稿で明らかになったことを、課題にも言及しつつ 3 点にまとめておく。
第 1 に、今回は事例研究に留まるが、A 大学への進学選択は大学進学をベースに行われていた。専門職大学は職業教育に特化したという点では専門学校に近い性格も有するが、制度上は大学に他ならない。専門学校とは異なり国が定めた設置基準に則って設立も認可される。A 大学への進学選
択行動をみる限り、専門職大学への進学者の多くは、専門学校 or 専門職
大学という職業教育枠ではなく、大学 or 専門職大学という大学教育枠で行動している。もちろん、他の専門職大学でも同様であるかは検証の余地がある。そのため暫定的な結論であるが、専門職大学に対しては大学進学を前提に進学選択が行われている、という仮説を本稿では提示しておきたい。
第 2 に、A 大学は高校の普通科出身者が多かったが、1 年次の学修に対する熱心度や満足度には出身高校の影響はなかった。ただし出身高校との関係性は、専門職の分野によっても異なる可能性があり、一般化はできない。
一方で、実習・演習に期待して、つまり専門職大学の特徴を理解した上で進学した層とそうでない層では、学修に対する熱心度や満足度に大きな相違が認められた。またやや関係性は弱くなるが、将来展望と授業との関係性という職業的レリバンス認識の有無でも、同様の結果が得られた。実習・演習への期待を持ち、将来展望と学修との関係も踏まえている層は、専門職大学

111

での学修を成立させやすいコア層といえる。これは、高校の進路指導や今回は扱えていないが入試のあり様を考える際、一つの重要な視点となる。ただし A 大学でいえば、コア層に該当するのは 5-6 割の学生である。決して少なくない非コア層に対する授業や学修支援のあり方は改めて問われている。
第 3 に、主体的な学修行動・態度として設定した 3 項目のうち、授業特性と関係が認められたのは、「グループワークやディスカッションに積極的に参加した」「必要な予習や復習をした上で授業にのぞんだ」の 2 項目だった。前者は「グループワークなど、学生が参加する機会がある」という直接的な機会の担保が、後者は「理解がしやすいように工夫されている」という予復習のサイクルの基盤となる理解の担保が、それぞれ関連していた。他方で、全国調査で認められた他の授業特性との明示的な関係性は確認できなかった。ただし、1 年次という大学での学修開始時点で多くの授業形態がオンラインになったことが、主体的学修に及ぼす授業の影響を不透明にした可能性も否定できない。今回、「先生に質問したり、勉強の仕方を相談したりした」と関連する要因を見出せなかったが、その心理的ハードルと、オンラインの学習環境が主だったことに鑑みれば、授業や学習支援にかかる要因との関連について結論を出すには時期尚早と思われる。また、授業への熱心度・満足度を左右していた実習・演習への期待が「グループワークやディスカッションに積極的に参加した」にも影響しており、実習・演習が本格化する 2 年次以降の影響が注目される。これらに関しては以下に述べるように、2 年次以降の調査研究で総合的に判断したい。
なお 3 節でも言及したが、本稿は 1 事例を対象とする考察で、履修する授業も学生間で類似性が高い。そのため、授業特性の受けとめ方に差が出にくいと想定したが、回答には一定のバラツキも認められた。このバラツキは、
教育提供側の意図に基づく授業特性の違いと、それらの授業を受けとめる
学生個々の反応の違いの両方を反映したものと考えられる。したがって、前者の学生の主体的学修を促す授業特性の捕捉という点では課題も残り、結果の解釈は留保付きである。ここに学生の主観的受けとめに依拠した研究
方法の課題・限界が指摘できる。
最後に、本稿では A 大学の 1 年次の学修を対象に分析・考察を行ったが、筆者らの研究プロジェクトでは、卒業時まで同一の学生を追跡するパネル調査の実施を予定している。加えて毎年、調査結果は協力大学を訪問してフィードバックし、授業改善等に反映・役立ててもらうこととしている。さらに A 大学の場合、2 年次では対面の授業形態も増えている。その112

専門職大学生の学修行動ため、本稿で明らかにした学修行動に関する諸事実は、決定論的というよりは可変的である。何をしたために、また何をしなかったためにこのような 1 年次の学修行動が生じ、それが 2 年次以降に変わったのか変わらなかったのか。その考察を積み重ねていくことが、本来の IR のあり方でもあり、研究成果を現場に実装するという意味での実践研究でもある。今後 3 年間で A 大学において何が起こるのか、それは稿を改めて報告したい。

注1) 本調査は、その設計時から「全国大学生調査」を参照している。本稿においては、個票が利用可能かつ対照用のサンプルを確保する観点から、やや古いデータになるが、調査協力者数や協力校数が多い「全国大学生調査」（2007 年）
が適していると判断した。
2) A 大学関係者に聞き取りを行い、表 1 の分布が、調査対象の学生集団全体の分布と大きく異なるものではないことを確認した。ただし、正確な数値は示されなかったが通信制出身者率は表 1 の数値よりは高いとのことであった。
3）他方で実習・演習への期待とレリバンス認識には関連がある。レリバンス認
識ありの者は、期待なし群では 21.8%、期待あり群では 59.8%であった。
4) 目的変数間の相関係数は次のとおり。すべて統計的に有意（1%水準）である。

① グループワークやディスカッションに積極的に参加した② 必要な予習や復習はしたうえで授業にのぞんだ③ 先生に質問したり、勉強の仕方を相談した

②

③

0.500

0.531

1

0.652
1

出所：筆者作成

なお、以降で示す３つのモデルにかかる多重共線性については、VIF がいず
れも次の値の間に収まるため、問題ないことを確認している。
「グループワー
クやディスカッションに積極的に参加した」は 1.03-1.55、「必要な予習や復習はした上で授業にのぞんだ」は 1.08-1.89、「先生に質問したり、勉強の仕方を相談したりした」は 1.08-2.67。

1135) 説明変数間の相関係数は次の図のとおりで、すべて統計的に有意（1%水準）である。

出所：筆者作成

なお、図内と変数の対応は次のとおり。
「授業内容に興味がわくよう工夫されている（q6a）」、「理解がしやすいように工夫されている（q6b）」、「授業中に自分の意見や考えを述べる（q6g）」、「グループワークなど、学生が参加する
機会がある（q6h）」、「最終試験の他に小テストやレポートなどの課題が出される（q6e）」、「適切なコメントが付されて課題などの提出物が返却される（q6f）」、「予習・復習が必ず求められる（q6i）」。
6) 多重代入によって生成するサンプルの数は、高橋・伊藤（2014）を踏まえ、
性別及び出身高校の学科の欠測率が 26%であることを考慮して 30 とした。
7) ただし、オンライン授業の場合、課題が出ることも多い。もし学生がこうした課題も授業との連続のなかで捉えていたならば、従来の「予習復習」が持つ「授業とは別に主体的に行う」というニュアンスとは異なった認識をしているかもしれない。全国調査との比較可能性を今回は担保したが、長期的には項目の改善を考える余地がある。
8) 専門職大学等は多くの機関で小規模であり、今回協力を得た A 大学以外にも当てはまる分析上の留意点であることは述べておきたい。

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専門職大学生の学修行動

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執筆分担
本稿は、1、2、3 節と 6 節を小方が、4 節を谷村が、5 節を立石が執筆し、全員が相互に草稿を読み、各人が作成した加筆修正案について議論を重ねて、最終稿を作成した。

謝辞
示唆的なコメントをいただいた 2 名の査読者に感謝します。本研究は JSPS 科
研費 JP20H01697 の助成を受けたものです。

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