〈研究ノート〉

キャリアセンターが提供するキャリア教育科目の効果測定―CAVT を用いた検討―

瀬戸

早稲田大学大学院

法政大学キャリアデザイン学部教授

田澤実

法政大学キャリアデザイン学部教授

梅崎

修

武石

法政大学キャリアデザイン学部教授
法政大学キャリアデザイン学部教授

１

健太郎

問題設定

坂爪

恵美子
洋美

の影響をどこまで考えるのか判断が必要になる。
本研究は後者に位置づく。

本稿の目的は大学のキャリアセンターが提供しているキャリア教育科目を通じて学生のキャリア
意識が高まるのかについて明らかにすることである。
正課科目として実施されている大学のキャリア
教育はおよそ以下の２つに分類が可能である。

２

先行研究のレビュー

大学におけるキャリア教育では、浦坂（2012）が述べるように、学校段階と学校の属性に着目して効果を考えることが重要である。たとえば、高第一に、ある学部のカリキュラムに含まれる

卒就職と大卒就職とでは、前者が１人１社制や実キャリア教育科目である。この場合、その学部に

績関係（苅谷 1989）といった、就職活動におい所属する学生向けに、学部等の教育上の目的に応て独特な慣行を持つため、キャリア教育においてじた内容が展開されることになる。効果測定を考もその意味づけは大きく異なると考えられるためえる際には、その学部のカリキュラムの中で同科である。以下、大学のキャリア教育科目に関する

目の位置づけを明確にする必要がある。

先行研究をレビューする。

第二に、複数の学部に所属する学生向けのキャ

小山（2019）によれば初年次キャリア教育科

リア教育科目である。キャリアセンターなどが提目の効果は、キャリア関連の見通しや行動につい供する事があり、学部横断型のキャリア教育科目て、学生の自己効力感を上昇はさせるもののそれと呼ばれることもある。効果測定を行う際には、は微増であり、学術的能力認識をより引き上げる

特定のひとつの学部のカリキュラムの中での位置と報告している。

づけを考慮する必要はないものの、比較的大規模

桑原他（2014）では、キャリア教育科目の受で行われるため、たとえば学部による差など属性講について、進路選択自己効力感の高さが科目
生涯学習とキャリアデザイン Vol. 20 No.2 (2023)

69

選択に影響を与えていない可能性を指摘しつつ、キャリ教育科目の受講が、進路選択自己効力感に（１）データの概要
データの概要について述べる。本稿では、法与える影響を、分散分析を用いた時点間比較で

政大学キャリアセンターによるキャリア教育科目

明らかにしている。他にも、佐藤・杉本（2015）（正課授業）の「キャリアデザイン入門」の受講でもほぼ同じ結果が得られており、キャリア教育者データを扱う。同科目は自身のキャリア設計や科目の効果が確認されている。

仕事についての理解を深める授業構成となってい一方、因果推論的な枠組みを用いた研究ではる。学部横断型で展開しており、１年生より受講結果が分かれている。平尾（2019）は、自然実可能である。2022 年度はオンデマンド形式と対験の枠組みを利用して、キャリア教育の有効性に

面形式を合わせて４科目設置した。

ついて分析した研究であるが、実験群は統制群に

調査は受講者に対して、講義の受講中に１回、比べても、キャリア教育によってキャリアへの見受講後に１回の合計２回、回答を求めたものであ通し・行動ともに上昇していることが明らかにさり、質問紙では性別、学部学科、年齢、受験した

れている。他方、宮田（2020）は傾向スコア補

入試経路、法政大学の志望度、キャリア意識の発正法を用いて、実験群と統制群の間でキャリア教

達に関する効果測定テスト（キャリア・アクション・

育科目の効果は、「就職基礎能力」と「内定獲得」

ビジョン・テスト：CAVT）を用いている１）。この２つのアウトカムに対していずれも効果が見らの他に質問紙では尋ねていないが、学務データかれないと報告している。

ら「キャリアデザイン入門」の成績評価、2022 年

このように、多くの研究では時系列的な変化か、
実験群と統制群を用いて、キャリア教育科目の効

春学期の GPA、累積 GPA を抽出し、回答者に紐づけている。

果を測定しており、総じて、効果量の大小は別に調査実施時期は第１回が、2022 年４月から５月、して、緩やかにキャリアに関する見通しや行動に

第２回が ７月であり、オンラインでの回答フォー影響を与えていると言えるが、一部では必ずしも

ムにより、受講者に質問紙を配布した。

支持されないという結果も析出されている。一方

基本統計量は表１に示す。回収数は第１回調査

で、それが「誰にとって有用だったか」という点

が N=2555、
第２回調査が N=1920 であった。なお、の分析は乏しい。つまり、実験群と統制群を用い分析に際しては、
性別「その他」のケース数（N= ６）て、時点間比較を行うことでキャリア教育科目のが極端に少ないため、除外している。結果、分析

介入効果を多くの研究では測定しようとしている

ケース数は第１回調査が N=2549、第２回調査がが、そこでは属性による効果の異質性は検討俎上

N=1916 である。科目選択が必修ではないので、葛にはのぼっていない。この点は葛城（2009）が城（2009）の指摘を超えることはできないが、他述べるように、キャリア教育科目について、例え方で、他の先行研究と比較してもケース数が多い

ば専攻分野一つとってもニーズの実感には差が存ため、細かく「誰に効果があったか」というカテゴ

在することからも、キャリア教育科目の介入効果

リカルな違いを分析するのに、適していると言える。

の異質性も、存在することが示唆される。
そこで本稿では、比較的、大規模に測定されて（２）分析方法

いるキャリア教育科目の効果測定に関するデータ分析方法について述べる。本データは事前事を用いて、キャリア教育科目の効果のカテゴリカ

後の２回測定しているパネルデータとなっていルな相違を確認していくことにする。

る。パネルデータは一般に、観測されない異質性をコントロールできるという強みがある一方、

３

データの概要・分析手続き

70

Lifelong Learning and Career Studies Vol. 20 No.2 (2023)

脱落（attrition）問題が生じることが知られている。つまり、継続回答する回答者は受講態度がキャリアセンターが提供するキャリア教育科目の効果測定

真面目であることや、そもそも自身のキャリアに早くから問題意識を抱いているといったことが挙げられ、単純に脱落サンプルを除外すると、特に

４

分析結果

（１）ウェイト作成

CATV 得点が高く出ることが推測される。そこ

表２は属性別の継続確率、表３は回答継続に関で本稿では、第１回調査に回答しているが、第２する、プロビットモデルの推定結果である。表２

回調査には回答していないケースを脱落サンプルを確認すると、いくつか属性によって傾向が異なとして定義し、脱落ウェイトによる補正を行う。

ることがわかる。

脱落ウェイトの作成にあたっては、三輪（2014）

第一に、学部で見れば経営学部と文学部で脱落の指摘に従い、第一段階でプロビットモデルを用確率が高くなるなど、あまり一貫した傾向が見ら

いて継続確率を推計し、第二段階でその逆確率をれない。葛城（2009）によれば、学部間でキャ求める。第三段階で母集団分布に一致するように

リア教育のニーズは学生にとっても大きく異なる

逆確率ウェイトを調整する。母集団分布は公開と指摘しており、それが継続確率にも反映されてデータで入手可能な、法政大学の学部×男女の学いると考えられる。文学部のような人文系の学部生比率からウェイト値を作成し、これを逆確率の方が、大学４年時の進路が就職以外にも、進学

ウェイトに反映させた。以降、表１～３を除いて、や、就職するにしても教員や公務員など、企業以

本稿で提示するスコアはすべて、ここで作成した外の進路を意識している割合が高いと推測される

スコアで重み付けした数値である。

表2：属性×継続確率
脱落

表1：基本統計量
N

最小値 最大値 平均値 標準偏差

継続

N

性別
女性

20.59%

79.41%

1185

男性

28.52%

71.48%

1364

女性

2549

0

1.00

0.46

-

男性

2549

0

1.00

0.54

-

20歳以上

2549

0

1.00

0.15

-

20歳未満

2549

0

1.00

0.85

-

第一志望

2549

0

1.00

0.57

-

第二志望

2549

0

1.00

0.21

-

第三志望以降

2549

0

1.00

0.22

-

キャリアデザイン学部

2549

0

1.00

0.02

-

スポーツ健康学部

2549

0

1.00

0.09

-

経営学部

2549

0

1.00

0.11

-

経済学部

2549

0

1.00

0.17

-

現代福祉学部

2549

0

1.00

0.12

-

国際文化学部

2549

0

1.00

0.02

-

社会学部

2549

0

1.00

0.27

-

人間環境学部

2549

0

1.00

0.06

-

文学部

2549

0

1.00

0.06

-

現代福祉学部

法学部

2549

0

1.00

0.08

-

国際文化学部

一般入試

2549

0

1.00

0.51

-

社会学部

16.81%

指定校

2549

0

1.00

0.22

-

付属校

2549

0

1.00

0.18

-

スポーツ推薦

2549

0

1.00

0.03

-

留学生入試

2549

0

1.00

0.02

-

その他

2549

0

1.00

0.04

-

継続

2549

0

1.00

0.03

-

2022年度春学期GPA

2549

0

4.08

2.69

0.68

ビジョン得点_受講中

1916

6 30.00 18.59

5.68

ビジョン得点_受講後

1916

6 30.00 20.56

5.49

アクション得点_受講中

1916

6 30.00 19.85

5.02

アクション得点_受講後

1916

6 30.00 21.21

5.03

年齢
20歳以上

20.53%

79.47%

380

20歳未満

25.59%

74.41%

2169
1448

志望度
第一志望

23.62%

76.38%

第二志望

25.95%

74.05%

528

第三志望以降26.88%

73.12%

573

学部
キャリアデザイン学部

38.18%

61.82%

55

スポーツ健康学部

14.29%

85.71%

224

経営学部

36.99%

63.01%

292

経済学部

23.11%

76.89%

424

16.78%

83.22%

304

36.84%

63.16%

57

83.19%

690

人間環境学部

40.56%

59.44%

143

文学部

34.64%

65.36%

153

法学部

36.23%

63.77%

207
1311

入試経路
一般入試

26.54%

73.46%

指定校

22.16%

77.84%

555

付属校

24.16%

75.84%

447

スポーツ推薦26.74%

73.26%

86

留学生入試

20.45%

79.55%

44

その他

20.75%

79.25%

106

生涯学習とキャリアデザイン Vol. 20 No.2 (2023)

71

表３：継続確率推定のプロビットモデル２）

が、経営学部の継続率も低く、学部が科目選好を代理していても、一貫した傾向が見出せない。ただし、非受講者も含めたデータが収集されていな
いため、あくまで推測にすぎない。

AMPE

B

s.e.

-0.04

-0.17**

0.07

スポーツ健康学部

-0.05

-0.25

0.25

経営学部

-0.08

-0.36

0.22

経済学部

-0.13

-0.56**

0.23

現代福祉学部

-0.09

-0.39

0.24

国際文化学部

-0.05

-0.26

0.28

社会学部

-0.06

-0.26

0.23

人間環境学部-0.10-0.43*

0.24

文学部

-0.13

-0.53**

0.24

法学部

-0.07

-0.32

0.23

-0.01

-0.06

0.10

第二志望

-0.02

-0.06

0.09

第三志望以降

-0.01

-0.05

0.09

指定校

-0.02

-0.09

0.10

付属校

0.00

-0.01

0.10

スポーツ推薦

0.03

0.12

0.18

留学生入試

0.05

0.24

0.25

その他

0.03

0.13

0.17

2022年度春学期GPA

0.13

0.50***

0.05

落第（基準：及第）-0.27 -1.05***

0.19-0.94***0.32

男性（基準：女性）
学部（基準：キャリアデザイン学部）

第二に、表３を見ると、「キャリアデザイン入門」
を除いた GPA と科目落第ダミーの効果は、予想通り GPA がプラス、科目落第がマイナスであった。二宮（2022）によれば、成績 A 割合が高いほど、脱落確率が低下することを大学生パネル調
査から明らかにしており、この傾向は山口（2019）
が分析した「JLPS 高卒パネル調査」の高校成績でも妥当している。本調査ではケースの大半が20歳未満（基準：20歳以上）
志望度（基準：第一志望）

20 歳未満であることから、二宮（2022）と山口（2019）のサンプルの間の年齢が、本稿でのボ入試経路（基準：一般入試）

リュームゾーンであるが、基本的な結果は妥当する。二宮によれば成績の高さは、向学校文化へのコミットを反映していると推測しているが、同様に、向学校文化や生真面目さといった傾向が妥当
しているものと推測される。
第三に、志望度や入試経路の影響はほとんど見られない。入試経路と成績との関係は、倉本・大津（2011）によれば、AO 入試ルートの入学者の方が、学業適応は高いと報告していたが、キャリア科目のようなものの場合にはその効果が必ず

定数項

2549

N
Log Likelihood-1149.83

Akaike Inf. Crit.

2347.65

注 1．+ p<0.1 * p<0.05 **p<0.01 ***p<0.001
注 2. 教員×受講形態の組み合わせのダミー変数も投入しているが、省略している。

しも見られないのかもしれない。
以上をまとめると、（１）科目選択時に生じて高い傾向が見られる。ただし、初期値に 1.5 ポイ

いると推測される選好、（２）大学成績によってント程度の差があるため、初期値のビハインドを継続確率は大きく異なる一方、（３）志望度や入反映したものであると考える方が、おそらく妥当

試形態はそれほど影響しないという特徴が本デーであると考えられる。女性の方がビジョン得点がタからは見られる。

低い理由は、女性の方が性別役割分業を労働市場において意識せざるをえないため、見通しを持ち（２）CATV スコアの時点間比較①性別×時点間の推移にくいことが挙げられると考えられる。
では、この傾向はアクション得点ではどうだろ

上記の手続きで求めた継続確率の逆確率に、母うか。図２は性別×時点のアクション得点の推移

集団分布を反映したウェイト値を反映して、属性

であるが、基本的な傾向はビジョン得点と大きく

×受講前後の推移はどのような様相を呈するのだ

変わらない。ただし、初期値について言えば男女

ろうか。各種の属性ごとに、その特徴を見ていく。

の格差はビジョン得点ほどの差がない。
職業的キャ

図１から性別との関連を確認すると、女性のリアの見通しと違って、行動となると就職活動がビジョン得点の伸び方は 17.30 → 19.56、男性は本格化する時期か否かによる違いが大きく、性別

19.05 → 20.74 と女性の方がスコア伸び方は若干による差はそこまで大きくないのかもしれない。

72

Lifelong Learning and Career Studies Vol. 20 No.2 (2023)

キャリアセンターが提供するキャリア教育科目の効果測定

図 1：性別×時点間のビジョン得点

図 2：性別×時点間のアクション得点②年齢×時点間の推移なるものと推測される。

年齢での推移はどうだろうか。年齢では少々意翻って、アクション得点では異なる傾向がわ

外な結果が析出された。まず、ビジョン得点につかる。アクション得点はむしろ、初期値に関して

いて、図３を見ると、20 歳以上の方が、20 歳未

20 歳以上の方が低いのである。本稿のデータで満よりもビジョン得点は高い傾向にある。就職活

は、年齢情報しかないため学年情報ではないが、動が迫る年齢になると、自身の就職活動について

一般入試における合格者中の浪人比率について、考えざるを得なくなる結果、ビジョン得点が高く

2022 年度は 23.2％であり、指定校・推薦・付属
生涯学習とキャリアデザイン Vol. 20 No.2 (2023)

73

図３：年齢×時点×ビジョン得点の推移

図４：年齢×時点×アクション得点の推移
校からの進学などを考慮すると、この比率は更にキャリアについて考える機会は増える一方で、具低下するものと考えられる。そうすると概ね、学体的な活動は未だ行っているとは限らない。そこ

年情報と見て差し支えないと考えられるが、そうで、就職活動における具体的行動の端緒をつかむだとすれば、学年が高いほどアクション得点ののに、このような入門科目を受講し、その結果、初期値が低いという傾向が出てくる。理由につい具体的な行動に結びつきやすくなっているとも考ては定かではないが、高学年になるにつれ職業的えられる。逆に言えば、そのような活動見通しの

74

Lifelong Learning and Career Studies Vol. 20 No.2 (2023)

キャリアセンターが提供するキャリア教育科目の効果測定

図 5：入試方法×時点×ビジョン得点の推移

図 6：入試方法×時点×アクション得点の推移
ある学生はそもそも受講していないという選択バ③入試経路

イアスが生じているとも考えられ、キャリア科目

では、入試経路別ではどうだろうか。早稲田大の効果については、「なんとなく意識はしている

学 大学総合研究センター（2020）では、卒後 10が具体的な活動には結びついていない」という層

年の追跡調査を行い、付属・系属校からの進学に特に効果的であるのかもしれない。

は、科目熱心度などで一般入試と比較して、その高さが明らかになっている。本稿でも、入試経路
生涯学習とキャリアデザイン Vol. 20 No.2 (2023)

75

別にビジョン得点とアクション得点の推移を確認

いまだ、定員厳格化の影響を受けているため、一する。入試経路は非常に多くのルートがあるため、般入試ルートでは第一志望比率が大きく異なる。

大きな分類として、大学共通テスト利用も含めた

これら、第二志望以下のグループでは、就職活動

外部・学力試験を一般入試とし、他も付属校、指での「挽回」を期している可能性も考えられ、そ

定校、留学生入試、スポーツ推薦、その他に分類のように考えれば、一般教養科目や専門科目と異した。結果は図５および図６の通りである。

なり、キャリア教育科目では第一志望入学者と比これを見ると特徴的なことに、スポーツ推薦入較しても、スコアが高くなると考えられる。

学の初期値の高さと変化の乏しさがうかがえる。

表4：入試方法×志望度のクロス表

スポーツ推薦組の初期値の高さと、キャリア教育
科目の影響が少なく見られるのは、「体育会系ゆえに学業よりもスポーツの業績、そして場合によっては実業団などスポーツを起点とした学校か
ら職業への接続」が経路として確立している一方、それゆえにスポーツでの業績即ち就職の業績達成

第一志望
一般入試

25.78%

第二志望
33.49%

第三志望以降40.73%

N
1311

指定校

90.27%

7.39%

2.34%

555

付属校

94.85%

3.80%

1.34%

447

スポーツ推薦90.70%

6.98%

2.33%

86

留学生入試

52.27%

25.00%

22.73%

44

その他

79.25%

13.21%

7.55%

106という、一種のメリトクラティックな選抜が働い

図７・図８は、志望度別にみたビジョン得点（図ているのかもしれない。高卒就職においては、学７）・アクション得点（図８）の推移であるが、まず、業成績が校内での就職先の紹介にあたって選抜とビジョン得点を確認するとやや興味深い傾向がうして機能する（苅谷 1989）と相似形の関係があかがえる。ビジョン得点・アクション得点とも、

るのかもしれない。

事後で最も高いのは法政大学が第二志望だった

他方で、少なくとも付属校に関して、一般入試学生である。特にアクション得点では、受講中：と比較してキャリア科目での優位性は確認されな18.52から受講後 20.52と大きく伸びている。他方、い。初期値も受講後のスコアも、それほど高くは法政大学が第三志望以降だった学生は、アクショない。早稲田大学 大学総合研究センター（2020）

ン得点は 18.41 → 20.02 だが、ビジョン得点が事前：のケースとは異なり、キャリア科目は他の一般教

20.10 →事後 :20.94 とほとんど伸びがなく、結果

養・専門科目と異なり、内発的動機からの動機づ的に、受講後の効果でみれば最も緩やかな効果でけがされにくいからかもしれない。

あった。木村他（2009）の研究によれば、第一アクション得点についても確認する。アクショ

志望以外での不本意入学群では、不本意入学後にン得点も、スポーツ推薦組の初期値の高さがより奮起したグループと諦めグループいずれでも、卒際立っていることを除いて、大きく傾向が変わら

業後進路の大学院進学割合が比較的、高くなってない。ビジョン得点で論じた通りだが、スポーツ

いる。定員厳格化以降であっても、第二志望と異推薦組のこの初期値の高さは、体育会系独自の要なり第三志望以降での入学は、大学院進学での挽因から考察するほうが妥当である、と考えられる

回を比較的、期している層が多かったりしてキャ傾向である。

リア教育科目への反応が弱くなりやすい、といったことがあるのかもしれない。

④志望度
志望度ではどうだろうか。志望度と入試経路は
多くの場合、かなり相違があること予想される。
表４は入試経路×志望度のクロス表だが、予想通り、外部からの一般入試の方が、第一志望比率が大きく下落している。特に、2022 年度入学者は76

Lifelong Learning and Career Studies Vol. 20 No.2 (2023)

キャリアセンターが提供するキャリア教育科目の効果測定

図 7：志望度×時点×ビジョン得点の推移

図 8：志望度×時点×アクション得点の推移

生涯学習とキャリアデザイン Vol. 20 No.2 (2023)

77

⑤学部

目を履修するのは、文学部の中でも学部卒業後に学部ではどうか。学部についてはカテゴリーがは進学よりも就職を考えている層である可能性が10 と多いため、図表双方でその結果を示す。

高いため、文学部の中でも就職志向の強い学生が結果を確認すると、やや意外なことがわかる。

履修している結果とも考えられる。逆に、キャリ第一に、経営学部・経済学部・キャリアデザイン

アデザイン学部の場合、わざわざキャリア教育科

学部といった、比較的、企業への就職志向が強い目を履修するのは、キャリアデザイン学部の中でと考えられる学部と、文学部や現代福祉学部とも職業的アスピレーションやキャリア意識が相対いった比較的、企業への就職志向からの距離が遠的に低い層ということも考えられる。いずれかをいと考えられる学部との間に、目立った差がビ

判断することは難しいが、少なくとも本稿のデー

ジョン得点・アクション得点ともにないばかり

タからは、人文系と社会科学系でもそう大きく変か、ビジョン得点のキャリアデザイン学部のようわらないということが言える。

に、むしろ文学部を大きく下回るスコアの学部も他方、伸び方に着目すると若干異なる傾向がうある。もちろん、文学部の中からキャリア教育科

かがえる。ビジョン得点の伸び方が高い学部順に
表4

図９：学部×時点×ビジョン得点の推移
78

Lifelong Learning and Career Studies Vol. 20 No.2 (2023)

キャリアセンターが提供するキャリア教育科目の効果測定

図 10：学部×時点×アクション得点の推移
並べると、キャリアデザイン学部、経済学部、社会学部、文学部、現代福祉学部、法学部、国際文

５

結論

化学部、法学部、スポーツ健康学部、人間環境学

以上、本稿での分析結果をカテゴリー別に見て部、経営学部になり、アクション得点ではキャリきたが、結果は以下のように要約できるだろう。

アデザイン学部、経済学部、スポーツ健康学部、第一に、性別では男性の方が総じて、ビジョン

法学部、文学部、社会学部、現代福祉学部、経営

得点もアクション得点も高いがこれは、性別役割

学部、国際文化学部、人間環境学部の順になる。

分業に影響され、女性の方が初期キャリアの計画

学際的な学部もあるため、人文・社会科学を一意を描きにくいことが挙げられるだろう。

に分類するのは難しいが、得点で言えばそれほど

第二に、年齢別に必ずしも初期値は 20 歳以上高くなかったキャリアデザイン学部や経済学部のの方が高いわけではないが、受講後は 20 歳以上

伸び方が、ビジョン得点・アクション得点ともにの方がビジョン得点・アクション得点ともに高く

一貫して急激であるのは特筆すべき内容だろう。

なる。就職活動の時期が迫っているため、より有

ただし、経営学部のような経済学部とキャリアデ用さが感じられるためではないか、と考えられる。

ザイン学部と類似した立ち位置にあると考えられ第三に、入試経路別に見た場合にはスポーツ推る学部の得点変化は、緩やかである点もある。ま薦での入学グループの高さが見て取れる。もちろ

た、スポーツ健康学部のような、得点で見ても上ん、受講後のビジョン得点のように場合によって位、得点変化でみても比較的上位である、独特なは他の入試経路での入学者のほうが、得点が高く

立ち位置の学部もある。一貫した傾向は見出しになる場合もあるが、総じて、初期値が高い傾向にくいが、少なくとも、キャリア教育科目において、ある。

水準と変化を識別する必要性が大きいこと、専攻

第四に、志望度では第三志望以降での入学グ

分野によって一貫した傾向があるのではなく、専ループでの効果があまり大きくはない傾向にあ攻分野と重なりつつも、学部ごとに一貫しているる。不本意入学なのか、大学院進学での挽回などという傾向であると言えるだろう。

を期しているのか、詳細は不明だが、第二志望よ
り志望度が低いほどあまり教育効果が高くない可
生涯学習とキャリアデザイン Vol. 20 No.2 (2023)

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第五に、学部別の傾向で見るとあまり一貫した傾向は出ていない。また、学部によっては教育効
果がそこまで高くない傾向があるなど、水準と変化率を区別する必要性が高いことを示唆する。

倉元直樹・大津起夫（2011）「追跡調査に基づく東北『大学入試研究ジャーナル』
大学 AO 入試の評価」

No.21, 39-48.
桑原千幸・喜多敏博・合田美子・根本淳子・鈴木克明（2014）「初年次キャリア教育科目における相互評価 学習の実践と進路選択自己効力の向上」『日注本教育工学会論文誌』38 巻２号 , pp.79-89

１） キャリア・アクション・ビジョン・テスト（CAVT）とは、三輪哲（2014）「NFRJ-08Panel におけるウェイトによ

下村・八幡・梅崎・田澤（2013）により開発されたキャる脱落への対処」『家族社会学研究』26 巻２号 ,リア意識を測定する尺度である。５件法（「そう思pp.169-178.

う」「ややそう思う」「どちらとも言えない」「あまり宮田弘一（2020）「キャリア教育の効果に関する実証

そう思わない」「そう思わない」）を用いている。同的分析：傾向スコア分析を用いて」『広島大学大

尺度は、アクション（項目例：「学外の様々な活動に

学院人間社会科学研究科紀要 』１号 , pp.741-

熱心に取り組む」）、ビジョン（項目例：「将来のビジョンを明確にする」）の２因子から構成されている。
２） GPA の計算は、「キャリアデザイン入門」 以外の科目の影響をコントロールするため、半期 22 単位749.
二宮祐（2022）「若者パネル調査におけるサンプル脱落—「学校通し」とインターネットモニターとの比較—」『大学経営政策研究』12 巻 , p. 293-308.

科目登録をしているという仮定をおいて、「（2020 年

佐藤友美・杉本英晴（2015）「キャリア教育科目「自度春学期 GPA 素点× 22）- キャリアデザイン入門『中己開拓」の効果―2014 年度の授業について－」の評価点 /20」で算出した。なお、第２回調査で部大学教育研究』No.15,pp.19-28．

の未回答と落第とは必ずしも一致しないため、落第
ダミーを別途、投入した。

下村英雄・八幡成美 ･ 梅崎修・田澤実（2013）「キャリア意識の測定テスト（CATV）の開発」）
梅崎修・田澤実（編）「大学生の学びとキャリア—入学

参考文献または引用文献
平尾智隆（2019）「自然実験によるキャリア教育の効

17-46.

果測定─キャリア教育が大学生のキャリア意識に与浦坂純子（2012）「学校が担うキャリア教育・職業教える影響」『日本労働研究雑誌』No. 707, pp.79-

育─『包括性』と『連携』をキーワードに」『社92.
苅谷剛彦（1991）『学校・職業・選抜の社会学』東京大学出版会 .
木村 拓也・西郡 大・山田 礼子（2009）「高大接続会政策』３巻第３号，pp. 25-40．
「東大社研・高卒パネル調査（JLPS-H）
山口泰史（2021）
における 初期脱落の影響とそれにともなうバイアスの補正」『 東京大学社会科学研究所 パネル

情報を踏まえた「大学教育効果」の測定――潜調査プロジェクト ディスカッションペーパーシリーズ』

在クラス分析を用いた追跡調査モデルの提案」『高No.132.

等教育研究』12 巻 , pp.189-214.
葛城浩一（2008）「誰が『キャリア教育』を受けるのか」『大学論集』39 号 , pp.319-334.
小山治（2019）「初年次キャリア教育科目における学
生の成長過程 ―「自己発見と大学生活」 の履修者に対する質問紙調査」『高等教育フォーラム』

Vol.9, 99-104.
80

前から卒業までの継続調査」法政大学出版局 pp.

Lifelong Learning and Career Studies Vol. 20 No.2 (2023)

早稲田大学

大学総合研究センター（2020）『 2019年度早稲田大学卒業生調査報告書 』https://www.waseda.jp/inst/ches/assets/uploads/
2020/08/2019_graduation-survey-report.pdf
2023 年２月９日閲覧キャリアセンターが提供するキャリア教育科目の効果測定

Measuring the Effectiveness of Career Education
Courses Offered by Career Centers: A Study Using theCareer Action-Vision Test
SETO Kentaro
TAZAWA Minoru
UMEZAKI Osamu
TAKEISHI Emiko
SAKAZUME Hiromi

In this study, we aimed to measure thefemale participants, and participants over 20

eﬀectiveness of a career education course

years of age had higher scores than thosefor college students from various faculties.

under 20. Participants who were admitted

A total of 1,916 undergraduate students

through sports recommendations had higher

were asked about their career consciousness

action and vision scores than those whousing the career action-vision test （CAVT）

admitted through entrance exams. Thoseat the beginning and end of their course.

who enrolled in the second choice also had

The data collected were analyzed along

higher action and vision scores at the end

with the participantsʼ grade point averageof the course. Furthermore, there were no（GPA） data. In Study 1, the demographics

considerable diﬀerences in action and visionof the participants who responded at thescores by department. In summary, this study

beginning of the course but did not respondconﬁrmed that the eﬀectiveness of careerat the end were identiﬁed; those with higher

education courses could vary depending on

GPAs tended to stay engaged. In Study 2,

diﬀerent attributes.

CAVT scores at the beginning and end of thecourse were compared. Overall, participants
demonstrated higher action and vision scoresat the end than at the beginning of the course.
However, further analysis by attributes
revealed the following characteristics. Vision
scores at the beginning of the course indicatedthat male participants had higher scores than

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