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【資料】

大学入試研究ジャーナル第 34 号，139-146，2024

COVID-19 禍における高校生の大学選択行動――情報収集活動変容の詳細――
林 如玉，倉元 直樹（東北大学）
2020 年度新型コロナウイルス感染症の流行に伴い，教育現場におけるオンライン化が進んでいる。大学
では，授業だけではなく高校生向けの入試広報活動もオンラインが基本となった。それらの変化は高校生の大学選択行動に大きな影響を及ぼすと考えられる。本研究では，2019 年と 2021 年に質問紙調査を行い，情報収集活動を中心に COVID-19 禍における高校生の大学選択行動の変容を明らかにすることを試みる。その結果，活動の頻度については，「対面型情報収集活動」と「受信型情報収集活動」の両方とも低くなる傾向が見られた。COVID-19 の流行は，高校生の情報収集活動のパターンを変容させ，特に 1 年時における大学選択のための情報収集活動が阻害されたことが明らかになった。また，高校生の志望大学の決定時期が遅くなる傾向も見られた。
キーワード：高校生，大学選択，COVID-19 禍
1 問題と目的

いて比較分析を行った。その結果，対面型のほうの満

1.1 背景足度は高いが，関心度はどちらでも高い効果が得られ2019 年 12 月の末から，新型コロナウイルス感染症（以たと報告されている。これらの研究は大学の視点から

下 COVID-19）が世界的に感染拡大した。COVID-19

広報活動の実施効果を中心に検討したものであるが，感染拡大防止対策として，2020 年 4 月 7 日に日本政府

高校生が実際にこれらの活動にどれぐらいの頻度で参から緊急事態宣言が出された。学校における臨時休校，加したか，その参加頻度は COVID-19 の影響で変化し開校時期の延期，学校行事や部活動の減少などの変化

たかという視点も重要だと思われる。

が生じている。教育現場におけるオンライン化も進ん

高校生の視点からの COVID-19 の影響に関する資でいる。特に日本では，大学が主催する高校生向けの料は調査報告書という形式で公表されたものが多数存

入試広報活動もオンラインが基本となった。これらの在する。例えば，高校生の学習生活の実態に焦点を当

変化は高校生の大学選択行動に大きな影響を及ぼすとてた調査として，文部科学省（2020），国立青少年教

考えられる。

育振興機構（2022），リクルート進学総研（2021）がある。その中で，本研究と関連が深いものとして，リ

1.2 問題クルート進学総研（2021）は，
全国の高校 2，
3 年生 2,610

COVID-19 が高校生の大学選択行動に与える影響に

名に「コロナウイルス流行による進路選択行動影響調関する研究はいくつか見られるが，大学側の視点から

査 2021」を行った。COVID-19 流行時の高校生の進のものが多い。倉元ほか（2022）は COVID-19 の影響

路検討のための情報収集行動が制約されたことが報告に触れた論文や調査報告をまとめて，2021 年度入試にされている。この調査は COVID-19 流行時に行われ対する COVID-19 対策について振り返った研究を行ったものであるが，COVID-19 が高校生の大学進学におた。まとまった論文や研究報告には，COVID-19 の影

け る 進 路 決 定 に 与 え る 影 響 を 明 ら か に す る に は，

響の下におけるオンライン入試広報というテーマが多COVID-19 流行前と流行時の両方のデータを用いて比く占める。オンライン入試広報活動に焦点を当てて高較分析を行うことが有効だと思われる。

校生の大学選択行動を分析したものとしては，三好（2022），
山田ほか（2022）などが挙げられる。三好（2022）

1.3 目的は COVID-19 前と COVID-19 流行時におけるオープン

本研究では，高校生の大学選択するための情報収集

キャンパス参加者を対象に，ウェブにおけるアンケー

活動を行う頻度について，COVID-19 流行前と流行時

ト調査を行い，オンラインオープンキャンパスの実施のデータの比較分析を行い，高校生の情報収集活動を効果を検討した。山田ほか（2022）はオンライン型大中心に，COVID-19 禍における高校生の大学選択行動

学説明会と対面型大学説明会のアンケートの回答を用の変容を明らかにすることを目的とする。

- 139 -

大学入試研究ジャーナル第 34 号

2 方法

2.2 調査内容

2.1 調査方法

調査票のうち本研究で分析に用いた変数は「年度」，

2.1.1 COVID-19 流行前調査「学年」，「情報収集活動」と「志望大学の決定時期」

COVID-19 流行前の 2019 年 2 月～ 4 月に日本全国11 校の高校生 7,700 名を対象に，Google フォームをで あ る。 こ れ ら 4 変 数 に つ い て，2018 年 度 調 査 と2020 年度調査の質問紙内容は同一である。

用いてウェブにおける質問紙調査を行った。日本では
1）「情報収集活動」について，2 種類の行動に分けて，が行わ

1 年間の活動頻度について回答を求めた。寺下・村松れる。さらに，推薦入試 2） や AO 入試 3） は一般入試（2009）は「受験者に直接に関わり情報を伝わる広報よりも早期に実施されるため，この時期は調査対象者

行動」を「対面型広報」と命名した。また「大学の教のうち受験期を迎えた 3 年生が進学する大学を決定す

育，研究内容や入試情報などを大学案内などの印刷物る重要な時期であり，一部のケースでは推薦や AO

やホームページを通して受験者に伝える広報活動」を入試によって早期に進学先を確定している時期でもあ「発信型広報」とした。倉元・泉（2014）は大学の広る。本研究での分析に使うデータは林・倉元（2021）

報活動に関する 11 項目に対して因子分析を行った。

の研究に用いられたデータとは同じ調査で得られたもその結果，2 因子が抽出されたが，寺下・村松（2009）のであり，同一の調査票の異なる部分を用いている。

にしたがって「対面型広報」と「発信型広報」と命名

調査協力校や実施方法の詳細は林・倉元（2021）におしている。本研究ではこれらの研究を参考に，行動主いて報告済みであるため，以下，簡単に触れる。調査

体を受験生に移して「対面型情報収集活動」「受信型

協力校の層は，各地域（東北・中部・関東・近畿）に

情報収集活動」と表現する。

入学が 4 月であるため，1 ～ 3 月に一般入試

おけるトップ校から中堅上位の進学校である。調査の「対面型情報収集活動」については「オープンキャ

対象期間となるのは「2018 年 4 月～ 2019 年 3 月」のンパス」「大学のキャンパスを見学する（オープンキャ

1 年間であるため，本研究ではこの COVID-19 流行前

ンパス以外）」「大学教員の出前講義や講演会」「卒業の調査を「2018 年度調査」と表記する。

生による講演会」「進路説明会」の 5 種類に分類し，それぞれの活動に参加した頻度を「① 0 回，② 1 回，

2.1.2 COVID-19 流行時調査③ 2 ～ 3 回，
④ 4 回以上」から選ぶように求めた。
「受

COVID-19 流行時の調査は 2021 年 2 月～ 3 月に行っ

信型情報収集活動」については「大学のホームページ」

た。この時期は学年暦上 COVID-19 流行前の調査と「インターネット（大学のホームページ以外）」「大学

同 時 期 で あ る。 調 査 の 対 象 期 間 は「2020 年 4 月 ～情報に関する雑誌や本」「大学のパンフレット」の 4

2021 年 3 月」の 1 年間であるため，本研究ではこのつのメデイアを利用する頻度について「① 利用しな

COVID-19 流行時の調査を「2020 年度調査」と表記

かった，② 1 ～ 2 回利用した，③ 時々利用していた，する。全国 6 校の高校生 4,104 名を対象に，ウェブと④ 頻繁に利用していた」の中から回答を求めた。

紙面の両方による質問紙調査を行った。調査協力校の「志望大学の決定時期」について，3 年生だけを対層は，2018 年度調査に合わせて各地域（北海道・東北・

象に「実際に受験した大学の中で，第一志望の大学へ

関東・近畿）におけるトップ校から中堅上位の進学校の受験はいつ決めましたか？」という質問に「①高校である。また，調査協力校の地域も 2018 年度調査の入学以前，②高校 1 年目，③高校 2 年目，④高校 3 年

高校と合わせて選定したため，地域性には根本的な差

目，⑤センター試験 / 共通テストが終わった後」の回異がないと言ってよい。また，2018 年度と 2020 年度

答を設定した。

調査の対象高校には，同じ高校が含まれていなかった。
ウェブ調査の実施方法は 2018 年度調査と同じである。

3 結果

紙面調査は各高校の担当教員に依頼し，「研究協力のデータクリーニング後の 2018 年度調査の有効回答

お願い」と「調査票」を調査対象者に配布した。回答

者数は 1,019，2020 年度調査の有効回答者数は 2,834

者への説明や配布の方法は各高校に任せることとしであった。年度と学年の度数を表 1 に示す。また，
デー

た。回答方法は協力校の実情に応じて，集合調査か持タの分析には SPSS Statistics 25 を用いた。

ち帰り調査となった。
なお，双方の調査とも東北大学高度教養教育・学生支援機構で倫理審査委員会の承認を得た。

- 140 -COVID-19 禍における高校生の大学選択行動

表 1「年度」と「学年」の度数表

1 年生
2 年生
3 年生
合計

2018 年度調査
度数
%
437
42.9
423
41.5
159
15.6
1,019
100.0

年度と 2020 年度において平均値が唯一「2」に達した

2020 年度調査
度数
%
991
35.0
1,028
36.3
813
28.7
2,832
100.0

注）無回答は除く

3.1 情報収集活動の概要
最初に，「情報収集活動」のカテゴリー分類自体には COVID-19 の影響が及んでいないことを確認する
ため，情報収集活動の 9 項目について，2020 年度調

項目である。COVID-19 流行時の 2020 年度においては，全ての項目の平均値が 2 をはるかに下回った。
表 2「対面型情報収集活動」各項目の平均と標準偏差（2018 年度）
オープンキャンパス
出前講義や講演会
卒業生による講演会
キャンパス見学
進路説明会

度数
1,015
1,006
1,001
997
1,006

M

2.00
1.73
1.62
1.49
1.43

SD

0.784
0.943
0.811
0.741
0.753

注）無回答は除く

査で得られたデータを用いてウォード法による階層的クラスター分析を行った。結果，2018 年度と同様に「対

表 3「対面型情報収集活動」各項目の面型情報収集活動」「受信型情報収集活動」の 2 種類

平均と標準偏差（2020 年度）に分類された。
なお，2020 年度調査の「対面型情報収集活動」については，背景で述べたように，COVID-19 流行時の大学の広報活動はオンラインが中心となったことを考慮すべきであろう。例えば，「オープンキャンパス」
項目は「対面型情報収集活動」に分類されたが，実際の状況を考慮すると，中止になった場合やオンライン

オープンキャンパス
出前講義や講演会
卒業生による講演会
キャンパス見学
進路説明会

度数
2,828
2,820
2,821
2,827
2,828

M

1.36
1.43
1.31
1.19
1.27

SD

0.649
0.720
0.573
0.520
0.582

注）無回答は除くに変更されたケースが多いと思われる。ただし，一部には感染ケアを行いながら，オフラインで行ったケー

3.1.2 受信型情報収集活動

スも報告されている（石川，2020）。2020 年度調査に「受信型情報収集」
に関しても，「①利用しなかった」

おいて，オンラインかオフラインかを尋ねる項目がなから「④頻繁に利用していた」の回答をそれぞれ 1 かかったので，「対面型情報収集活動」の各項目のうち

ら 4 のポイントを与えて得点化して分析を行った。得

どの程度が COVID-19 以前と同様のオフラインで行点が高いほどメディアの利用頻度が高いと解釈されわれたかが明らかではない点は，本研究の弱点である。

る。得られた回答を表 4，表 5 に示す。

しかし，上記のクラスター分析の結果によれば，オン

得点「1」の定義は「利用しなかった」であるため，

ラインであっても，「対面型情報収集活動」と分類す

平均値が「2」に満たない項目は，本調査の対象期間べきことが示唆された。

の 1 年間において当該メディアをほぼ利用していなかったと言える。COVID-19 と関係なく，受信型情報

3.1.1 対面型情報収集活動

収集活動の中，「大学のホームページ」の利用頻度が「対面型情報収集」の 4 段階評定を等間隔の間隔尺度とみなすこととした。
「0 回」を「1」「，1 回」を「2」，最も高かった。利用頻度が最も低いのは COVID-19
流行時の「雑誌や本」であることが分かった。

「2~3 回」を「3」，「4 回以上」を「4」と得点化して分析を行った。以上の得点化方式では，得点が高いほど，

表 4「受信型情報収集活動」各項目の該当する対面型情報収集活動に参加する頻度が高いと平均と標準偏差（2018 年度）

解釈される。得られた回答の記述統計を表 2，表 3 に示す。得点 1 の定義は「0 回」であるため，平均値が2 未満の項目は，本調査の対象期間において当該活動へはほぼ参加していなかったと言える。
「対面型情報収集」の 5 つの項目の中で，COVID-19 流行前の平均値が最も高い項目は「オープンキャンパス」で，2018

大学ホームページ
インターネット
大学のパンフレット
雑誌や本注）無回答は除く- 141 -

度数
1,016
1,013
1,012
1,011

M

2.88
2.61
2.32
2.10

SD

0.823
0.968
0.950
0.913

大学入試研究ジャーナル第 34 号

表 5「受信型情報収集活動」各項目のプンキャンパスに頻繁に参加する傾向が見られた。

平均と標準偏差（2020 年度）

COVID-19 流行前においては，表 6 で示したように平大学ホームページ
インターネット
大学のパンフレット
雑誌や本

度数
2,825
2,821
2,821
2,823

M

2.87
2.71
2.24
1.95

均値の差は大きくはないが，高学年のほうが比較的頻SD繁にオープンキャンパスに参加する傾向が見られた。

0.867
0.918
0.976
0.905

3.2.2 キャンパス見学「キャンパス見学」について，「年度」（F（1,3816）

注）無回答は除く（F（2,3816）== 222.486, p<.001, ηp2=.055）と「学年」の主効果が有意であった。
「年
31.763, p<.001, ηp2=.016）

3.2 対面型情報収集活動に関する比較分析度 」 と「 学 年 」 の 1 次 交 互 作 用 も 有 意（F（2,3816）

COVID-19 が高校生の対面型情報収集活動に与える=8.112, p<.001, ηp2=.004）であった。単純主効果検定

影響を確認するため，2018 年度調査と 2020 年度調査を行った結果，年度の単純主効果が全学年において有の平均値差に関する統計的仮説検定を行った。各対面意であった（1 年生 : F（1,3816）=153.279, p<.001, ηp2型情報収集活動について，それぞれ「年度（2 水準：=.039; 2 年生 : F（1,3816 =72.284, p<.001, ηp2=.019; 3 年2018 年度，2020 年度）」と「学年（3 水準）」を要因。2020 年 度
生 : F（1,3816）=13.146, p<.001, ηp2=.003）とする 2 要因分散分析を行った。

の高校生は，2018 年度に比べてキャンパス見学への参加頻度は減少傾向にあることが分かった。ただし，

表6

学年ごとの平均値（対面型情報収集活動）

3 年生の群においては，2018 年度と 2020 年度の間の学年
1 年生 2 年生 3 年生
1.92
2.06
2.10
1.12
1.46
1.53
1.49
1.49
1.50
1.07
1.20
1.31
1.92
1.63
1.43
1.60
1.44
1.24
1.79
1.55
1.36
1.30
1.41
1.18
1.54
1.34
1.41
1.26
1.27
1.27

平均値の差は実質的に大きいとは言えない。学年の単

活動
オープン
キャンパス
キャンパス
見学
出前講義や
講演会
卒業生に
よる講演会
進路
説明会

2018 年度
2020 年度
2018 年度
2020 年度
2018 年度
2020 年度
2018 年度
2020 年度
2018 年度
2020 年度

純 主 効 果 は 2020 年 度 に お い て 有 意 で あ っ た（F（2,3816）=39.850, p<.001, ηp2=.020）。COVID-19 流行時の 2020 年度において，学年が上がるにつれて，「キャンパス見学」を行う頻度が高くなる傾向が見られた。
3.2.3 出前講義や講演会「出前講義や講演会」について，「年度」（F（1,3818）（F= 76.935, p<.001, ηp2=.020） の 主 効 果 と「 学 年 」（2,3818）= 74.751, p<.001, ηp2=.038）の主効果が有意であった。年度の主効果については，
2020 年度（M=1.42）の方が 2018 年度（M=1.66）より有意に低かった。学

3.2.1 オープンキャンパス

年の主効果について Bonferroni の方法による多重比「オープンキャンパス」
について，
「年度」
（F（1,3835）

較（5% 水準）を行った結果，学年が上がるにつれて，= 753.715, p<.001, ηp =.164）と「学年」（F（2,3835）=「出前講義や講演会」に参加する頻度が低くなる傾向「年
97.891, p<.001, ηp2=.049）の主効果が有意であった。

が見られた。

2度 」 と「 学 年 」 の 1 次 交 互 作 用 が 有 意（F（2,3835）=9.194, p<.001,ηp2=.005）であった。単純主効果検定

3.2.4 卒業生による講演会を行った結果，年度の単純主効果が全学年において有「卒業生による講演会」
について，
「年度」
（F（1,3814）

意であった（1 年生 : F（1,3835）=436.387, p<.001, ηp

2

（F（2,3814）== 150.130, p<.001, ηp2=.038）と「学年」=.102; 2 年生 : F（1,3835）=240.724, p<.001, ηp2=.059; 3の主効果が有意であった。
「年
37.350, p<.001, ηp2=.019）

年生 : F（1,3835）=94.992, p<.001, ηp2=.024）。全学年に度 」 と「 学 年 」 の 1 次 交 互 作 用 も 有 意（F（2,3814）

おいて，2020 年度の高校生は，2018 年度に比べてオー=23.824, p<.001, ηp2=.012）であった。単純主効果検定

プンキャンパスへの参加頻度がやや低下している傾向を行った結果，年度の単純主効果が全学年において有が見られた。学年の単純主効果も 2018 年度と 2020 年意であった（1 年生 : F（1,3814）=172.869, p<.001, ηp2度において有意であった（F（2,3835）=6.049, p<.01,

=.043; 2 年 生 : F（1,3814）=14.854, p<.001, ηp2=.004; 3

ηp 2 =.003; F（2,3835） =101.036, p <.001, ηp 2 =.050）。

。2020 年度
年生 : F（1,3814）=10.054, p<.01, ηp2=.003）

COVID-19 流行時において，2，3 年生は 1 年生よりオーの高校生は，「卒業生による講演会」への参加頻度が- 142 -COVID-19 禍における高校生の大学選択行動

減少していることが見られた。ただし，効果量を見る=25.491, p<.001, ηp2=.013）であった。単純主効果検定と，2 年生および 3 年生の群では，効果量が .01 よりを行った結果，年度の単純主効果が全学年において有小さく，
表 6 で示したように平均値の差も小さかった。

意であった（1 年生 : F（1,3790）=408.894, p<.001, ηp2学年の単純主効果も 2018 年度と 2020 年度において有=.097; 2 年生 : F（1,3790）=121.868, p<.001, ηp2=.031; 3

意 で あ っ た（F（2,3814）=30.269, p<.01, ηp =.016; F。全学年に
年生 : F（1,3790）=47.595, p<.001, ηp2=.012）（2,3814）=30.904, p<.001, ηp2=.016）。2018 年度の 1 年

おいて，2020 年度の高校生の対面型情報収集活動を

生は 2，3 年生より頻繁に「卒業生による講演会」に行う頻度が低下した傾向が見られた。学年の単純主効

参加する傾向が見られた。一方，2020 年度において，果も 2018 年度と 2020 年度において有意な結果が見ら最も頻繁に「卒業生による講演会」に参加したのは 2

れたが（F（2,3790）=16.152, p<.001, ηp2=.008; F（2,3790）

年生であった。

，効果量が .01 に及んでいな=12.952, p<.001, ηp2=.007）

2

い，実質的な平均値の差も小さかった。なお，対面型
3.2.5 進路説明会の活動の種類によって，重要度に違いがあるか否かは，「進路説明会」について，「年度」（F（1,3826）=「年
51.064, p<.001, ηp2=.013）の主効果が有意であった。

本調査ではこれを識別する項目がないので，不明である。

度 」 と「 学 年 」 の 1 次 交 互 作 用 も 有 意（F（2,3826）=9.051, p<.001, ηp2=.005）な結果が見られた。単純主3.3 受信型情報収集活動に関する比較分析

効果検定を行った結果，年度の単純主効果が 1 年生とCOVID-19 が高校生の受信型情報収集活動に与える

3 年 生 に お い て 有 意 で あ っ た（1 年 生 : F（1,3826）

影響を確認するため，受信型情報収集のそれぞれの項=59.968, p<.001, ηp2=.015; 3 年 生 : F（1,3826）=6.059,

目について，「年度」と「学年」を要因とする 2 要因

p<.05, ηp2=.002）。ただし，3 年生の群では，効果量が .01

分散分析を行った。

よりも小さく，実質的な平均値の差は表 6 に示されたように 0.14 であり，大きいとは言えない。2020 年度

表7の 1 年生は 2018 年度に比べて，進路説明会への参加

メディア

頻度が低下している傾向が見られた。学年の単純主効
果 は 2018 年 度 に お い て 有 意 な 結 果 が 見 ら れ た（F（2,3826）=10.929, p<.001, ηp2=.006）が，効果量が小さ
く，平均値の差は小さかった。

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ページ
インター
ネット
雑誌や本

3.2.6 対面型情報収集活動全体
項目得点の平均値を算出し，「対面型情報収集活動」の得点とした。

パンフ
レット

学年ごとの平均値（受信型情報収集活動）

2018 年度
2020 年度
2018 年度
2020 年度
2018 年度
2020 年度
2018 年度
2020 年度

1 年生
2.56
2.44
2.33
2.40
1.95
1.82
2.09
2.07

学年
2 年生
3.00
2.90
2.74
2.72
2.19
1.91
2.27
2.11

3 年生
3.44
3.35
3.01
3.05
2.31
2.14
3.12
2.61

3.3.1 大学のホームページ「大学のホームページ」
について，
「年度」
（F（1,3833）（F= 13.409, p<.001, ηp2=.003） の 主 効 果 と「 学 年 」（2,3833）= 389.188, p<.001, ηp2=.169）の主効果が有意で あ っ た。 年 度 の 主 効 果 に つ い て は，2018 年 度（M=3.00）の方が 2020 年度（M=2.90）より高かったが，平 均 値 の 差 は 小 さ か っ た。 学 年 の 主 効 果 に ついて
Bonferroni の方法による多重比較（5% 水準）を行った結果，学年が上がるにつれて，大学のホームページ
を利用する頻度が高くなる傾向が見られた。

図 1 対面型情報収集活動の推定周辺平均

3.3.2 インターネット「年度」と「学年」を要因とする 2 要因分散分析を「インターネット」について，「学年」（F（1,3826）

行 っ た 結 果，1 次 交 互 作 用 が 有 意（F（2,3790）の主効果だけが有意であっ= 156.192, p<.001, ηp2=.075）- 143 -

大学入試研究ジャーナル第 34 号

た。Bonferroni の方法による多重比較（5% 水準）
を行っ効果量が .012020 年度（M=2.44）より高かったものの，た結果，学年が上がるにつれて，インターネットを利を 下 回 っ て， 実 質 的 な 平 均 値 の 差 も 小 さ か っ た。

用して情報収集を行う頻度が高くなる傾向が見られた

COVID-19 の流行により，高校生の受信型情報収集活。
「年（1 年生 : M=2.37; 2 年生 : M=2.74; 3 年生 : M=3.03）動を行う頻度が抑制されたが，その影響力は限定的で度」について，COVID-19 流行前と流行時に有意な差ある。学年の主効果について , 多重比較を行った結果，は見られなかった。

学年が上がるにつれて，「受信型情報収集」を行う頻度が高くなる傾向が見られた。なお，対面と同じく，

3.3.3 大学情報に関する雑誌や本本調査ではメディアごとに重要性の違いを識別する具「大学情報に関する雑誌や本」について，「年度」（F体的な項目は存在しないため，その点は不明確である。

（1,3826）= 35.218, p<.001, ηp2=.009）の主効果と「学年」（F（2,3826）= 39.967, p<.001, ηp2=.020）の主効果が有意 で あ っ た。 年 度 の 主 効 果 に つ い て は，2018 年 度（M=2.15）の方が 2020 年度（M=1.96）より有意に高かった。学年の主効果について Bonferroni の方法による多重比較（5% 水準）を行った結果，学年が上がるにつれて，大学情報に関する雑誌や本を利用する頻度が高 く な る 傾 向 が 見 ら れ た（1 年 生 : M=1.88; 2 年 生 :M=2.04; 3 年生 : M=2.22）。

3.3.4 大学のパンフレット

図 2 受信型情報収集活動の推定周辺平均「大学のパンフレット」
について，
「年度」
（F（1,3825）= 22.833, p<.001, ηp2=.006） の 主 効 果 と「 学 年 」（F（1,3825）= 151.628, p<.001, ηp2=.073）の主効果が有意

3.4 志望大学の決定時期であった。
「年度」と「学年」の 1 次交互作用も有意（F2018 年度調査と 2020 年度調査の「志望大学の決定（2,3825）=12.814, p<.001, ηp2=.007）であった。単純主時期」に対する回答について，「年度」と「志望大学

効果検定を行った結果，年度の単純主効果が 2 年生との決定時期」のクロス表を作成し，カイ 2 乗検定を行っ

3 年 生 に お い て 有 意 で あ っ た（2 年 生 : F（1,3825）

2=46.120,
た と こ ろ， 有 意 な 結 果 が 見 ら れ た（χ（4）=8.942, p<.01, ηp2=.003; 3 年 生 : F（1,3825）=39.417,

p<.001, Cramer’s V=.219）。

p<.001, ηp =.010）。ただし，2 年生の群において，実また，残差分析を行った結果，調整済み残差は表 8

質的な平均値の差は小さかった。2020 年度の 3 年生に示す。志望大学の決定時期として，「高校 2 年目」
「高について，大学のパンフレットを利用する頻度が低下

校 3 年目」を選択した生徒の割合について，2018 年

している傾向が見られた。学年の単純主効果は 2018度は 2020 年度より有意に多かった。
「大学入学共通テ

2

年度と 2020 年度において有意であった（F（2,3825）

ストが終わった後」を選択した 2020 年度の生徒の割=72.613, ηp2=.037, p<.001; F（2,3825）=91.829, p<.001,

合は 2018 年度より有意に多かった。
「高校入学前」「高

ηp =.046）。2018 年度において，学年が上がるにつれて，

校 1 年目」という時期について，2018 年度と 2020 年

大学のパンフレットを利用する頻度も高くなる傾向が度の間に目立った差は見られなかった。

2

見られた。2020 年度において，3 年生は 1，2 年生よりも頻繁に大学のパンフレットを利用していたことが分かった。
3.3.5 受信型情報収集活動全体
各項目得点の平均値を算出し，「受信型情報収集活動」の得点とした。分散分析を行った結果，年度（F（1,3817）=20.372, p<.001, ηp2=.005），学年（F（2,3817）=276.528, p<.001, ηp2=.127）の主効果が有意であった。
年 度 の 主 効 果 に つ い て は，2018 年 度（M=2.48） は- 144 -COVID-19 禍における高校生の大学選択行動

表 8「年度」と「志望大学の決定時期」
年度
2018 度数%残差2020 度数
%
残差
度数
合
計
%

型情報収集活動を行ったのではなく，1 年生の対面型

志望大学の決定時期
入学
1
2
3 センター試
以前 年
年
年 験/共通テ目目
目 ス ト が 終
わった後
14
12
45
80
1
9.20 7.90 29.60 52.60
0.70
1.3-1.4 3.0** 2.7**-6.2**
5195
154 330
180
6.30 11.70 19.00 40.70
22.20
-1.3
1.4 3.0** 2.7**
6.2**
65
107 199 410
181
6.80 11.10 20.70 42.60
18.80

注）残差は調整済み残差

情報収集活動を行う頻度が COVID-19 の影響を強く受けて下がっていたためであることが考えられる。
4.2 受信型情報収集活動「受信型情報収集活動」については，COVID-19 流
行前と流行時の両方とも比較的活発に行われていた。
利用頻度が最も高い項目は「大学のホームページ」であった。背景要因の一つとして，日本における大学入試は，一般選抜以外にも総合型選抜や学校推薦型選抜がある。各大学の入試方法にも多様性があるため，特定の大学の情報を収集するためには関心がある大学のホームページを利用した方が，情報の正確性や情報収集の効率が保証できるからだと推測される。また，学4 考察

年差について，COVID-19 と関係なく，学年が上がる

高校生の大学選択するための情報収集活動についにつれて，受信型情報収集の各種メディアを利用するて，カテゴリー分類自体には COVID-19 の影響が見

頻度が高くなる傾向が見られた。この理由は，1 年生られなかった。
「対面型情報収集活動」と「受信型情の進学意識はまだ希薄であるが，2，3 年生になると，報収集活動」の分類は安定している。

文理選択や具体的な大学選択を考える必要があり，進学意識が自然に高まってくることが考えられる。

4.1 対面型情報収集活動

COVID-19 の影響に関して，対面型広報活動の一部

COVID-19 流行前の日本の高校生が，各種対面型情がオンラインに変わったことから，高校生の受信型情報収集活動の中で最も頻繁に参加していたのはオープ

報収集活動を行う頻度が高くなるという予測は外れ

ンキャンパスであり，積極的に情報収集を行っていた。

た。COVID-19 流行時の 2020 年度では，「大学のホー

COVID-19 流行時，各種活動に参加する頻度が低下しムページ」を含めて受信型情報収集のメディアを利用た。COVID-19 の感染拡大防止のため，各種対面でのする頻度がわずかながら低下する傾向になることが分

活動が停止または制限がかけられてことが背景要因にかった。

なったと考えられる。COVID-19 の影響で，2020 年
度の日本の高校生は対面型情報収集活動に参加する機4.3 志望大学の決定時期

会が非常に少なくなったことが分かる。

高校 3 年生を対象に，志望大学の決定時期について

学年について COVID-19 流行前，学年が上がるに尋ねた質問では，2018 年度と 2020 年度の差が見られ

つれて，「出前講義や講演会」「卒業生による講演会」「進た。「センター試験 / 共通テストが終わった後」に志路説明会」に参加する頻度は低くなる傾向が見られた。

望大学を決定した 2020 年度の生徒の割合は 2018 年度

これは，高校で行われている組織的なキャリア教育のより有意に多かった。

影響で結果を説明できる。1 年生の時は対面型情報収

COVID-19 の影響で，志望大学の決定時期が共通テ

集活動も含めて多様な活動に参加する時期であり，高ストの後にずれ込んだ高校生の比率が大幅に増加し校では進路指導の一環として生徒に大学への興味を持た。臨時教育審議会第 1 次答申（1985）で「偏差値重たせる活動を企画し，実施している。これら対面型広視に偏っている」と非難された高校の進路指導の在り

報活動への参加が学校行事として設定されていること

方は，そこから 30 年以上の年月をかけて大きく変貌が多い。2，3 年生になると，対面型情報収集活動へを遂げてきた。ところが，大学進学に関わる情報に触の参加頻度が低くなることから，高校側が生徒を勉強れる機会が減ったことにより，合格可能性以外の要素

中心の学校生活に切り替えようとしていることがうかが進学先の決定に関与できなくなった可能性が考えらがえる。COVID-19 の影響について，全体から見ると，れる。また，センター試験に代わって，2021 年から最も頻繁に「対面型情報収集活動」を行う学年が 1 年

共通テストが導入された。本研究の 2020 年度調査を生から 2 年生に変わったことが分かった。これは，実実施したのは 2021 年であり，共通テストに変わる最際には 2 年生が COVID-19 禍において，頻繫に対面初の年である。新しい入試制度に対する不安があり，- 145 -

大学入試研究ジャーナル第 34 号

未定のことがたくさんある状況の中，高校生の大学決

詳細なデータに基づき新たな考察を加えたものである。

定が遅くなっている可能性も考えられる。
さらに，COVID-19 の影響で，社会の状況が激変し，謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP21H04409 の助成を受けた。

大学入試について未定なことが多くなったことにより，高校生が将来に対する不安が生じて，志望大学を決定するという将来の人生を左右する重要な選択につ

参考文献

いて，最後の最後まで悩んでいることが推測できる。

石川さゆり（2020）．
「コロナ禍でのオープンキャンパス学生

日本国立青少年教育振興機構（2022）は，日本の高校確保か，安全確報か」『大学時報』69（393），80 － 85.

生は「自分の将来に不安を感じている」割合について，

国立青少年教育振興機構（2022）．
『コロナ禍を経験した高校

2018 年に比べて，2020 年のほうが高くなっていると生の生活と意識に関する調査報告書』https://www.niye.

報告している。

go.jp/kanri/upload/editor/161/File/gaiyou.pdF（2023 年
4 月 23 日）．

4.4 まとめ

倉元直樹・泉毅（2014）．
「東北大学工学部 AO 入試受験者

COVID-19 禍における高校生の大学選択活動の変容にみる大学入試広報－その意義と発信型，対面型広報の効を分析した結果，大学選択における情報収集活動のパ

果－」『日本テスト学会誌』10，125 － 146.

ターンには変化が現れ，1 年生の対面型情報収集活動

倉元直樹・宮本友弘・久保沙織（2022）．
「コロナ禍の下でのが強く COVID-19 の影響を受けて抑制されたことが大学入学者選抜を振り返る―主として 2021（令和 3）年度うかがえる。また，情報収集活動を行う頻度について

入試に関連して―」『東北大学高度教養教育・学生支援機

は，「対面型情報収集活動」と「受信型情報収集活動」

構紀要』8，95 － 107.

の 両 方 と も 低 く な る 傾 向 が 見 ら れ た。 同 時 に，

林如玉・倉元直樹（2021）．
「大学進学における相談相手の選

COVID-19 禍における高校生の志望大学の決定時期が択に関する日中比較研究－相談頻度を中心に－」『東北大

遅くなっている傾向も見られた。

学高度教養教育・学生支援機構紀要』7，205 － 218.

情報収集活動を行う頻度の減少が志望大学の決定時

林如玉・倉元直樹（2022）．
「高校生の大学選択行動に対する期に影響している可能性があると考えられるが，本研

COVID-19 の影響 - 情報収集活動を中心に」『日本教育心究では，COVID-19 禍における高校生の大学選択のた理学会第 64 回総会発表論文集』，120.

めの情報収集活動と志望大学の決定時期それぞれの変

三好登（2022）．
「COVID-19 禍における高校生の進学希望の容を中心に分析を行った。今後の課題として情報収集

変化に与えるオンラインオープンキャンパスの効果研究」

活動と志望大学の決定時期の関係性をさらに検討する『大学入試研究ジャーナル』32，165 － 172.

ことが挙げられる。

文部科学省（2020）．
『新型コロナウイルス感染症の影響を踏

本論文の分析は各種情報収集活動を行う頻度を中心

まえた公立学校における学習指導等に関する状況について』に，異なる活動間の差異や COVID-19 による変動に

https://www.mext.go.jp/content/20200717-mxt_

ついて検討した。ただし，これらの活動やメディアがkouhou01-000004520_1.pdf（2023 年 4 月 23 日）．

高校生にとってどれほど重要視されているかに差があリクルート進学総研（2021）．
『コロナウイルス流行による進ることが考えられるが，本調査ではそれを識別できる

路 選 択 行 動 影 響 調 査 』https://souken.shingakunet.com/

項目がないため，方法論上の限界である。また，対面higher/2021/07/post-9503-1.html（2023 年 4 月 23 日）．

型情報収集活動」がオンラインで行われたものか，従寺下榮・村松毅（2009）．「東海・北陸地区国立大学 - 入試広来と同じオフラインで行われたものかの区別も重要と報の取組 - エリア別志願者の受験行動に関する調査」『大思われる。本研究で収集したデータからは捉え切れな学入試研究ジャーナル』19，145 － 150.

いが，今後はこれらの点を配慮した検討を行う必要が臨時教育審議会（1985）．
『教育改革に関する答申─臨時教育あると考えられる。

審議会第一次～第四次（最終）答申─』大蔵省印刷局 .
山田恭子・田中光・浦崎直光（2022）．
「オンライン型大学説

注

明会と対面型大学説明会のアンケート結果に基づく特徴の

1）調査当時．令和 3 [2021] 年度入試から一般選抜。

比較」『大学入試研究ジャーナル』32，258 － 264.

2）調査当時．令和 3 [2021] 年度入試から学校推薦型選抜。
3）調査当時．令和 3 [2021] 年度入試から総合型選抜。
4）この論文は林・倉元（2022）のデータを再分析し，より- 146 -