志願者の質の評価－東北大学AO入試Ⅱ期（工学部）の例一

志願者の質の評価_東北大学AO入試ll期（工学部）の例一
東北大学

倉元直樹，末永智一

東北大学工学部は、10年以上前から入試改革Ⅱ」とした。さらに、表lのように募集定員をに対して積極的に取り組んでいる。具体的な表拡大し、平成12年度からは、推薦入学の入試区れとして、平成2年度入試には推薦入学を導入

分をAO入試へと転換、「推薦入学I」、「推薦入した。その後、翌年には新たに「推薦入学I」学Ⅱ」もそれぞれ「AO入試Ⅱ期｣、「AO入試の区分を導入、前年度からの区分を「推薦入学Ⅲ期」へと移行した。

表1．東北大学工学部推薦入学･AO入試の募集人員の変遷

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注：若干は「若干名｣、一部の数値は選抜要項を元に算出

大学として初めてAO入試を導入した平成12対象のAO入試Ⅱ期から例を取って解説すると、

年度は、上述の2区分に加えて主に社会人を対以下のように改訂が行われている。まず、l1月

象として新たに設けた工学部の「AO入試I期｣、以降という制限がある推薦入学とは異なり、A10月入学の在外子女・帰国子女特別選抜から移C入試の出願時期には特段の規定はない。しか行した工学部の「AO入試Ⅳ期」に、歯学部Aし、早期の選抜は高校の教育課程を乱す。したO入試の2学部・5区分体制でスタートした（倉がって、高校教育に悪影響を及ぼさないように

元・奥野、2001)。その後、学部によってバラバ配慮し、かつ、AO入試の特徴を生かすというラになるおそれのあった東北大学のAO入試に条件を満たすことを考え、AO入試移行後も出関する呼称を実施時期の区分によって「1期願時期を1週間前倒しする程度に留めた。また、(○学部)」から「Ⅳ期（○学部)」という形式に平成12年度には混乱を最小限に止めるため、「推統一した。また、平成l3年度からは理学部が加薦書」の様式をできるだけ変えずに「志願者評わり、平成15年度からは法学部が文系学部とし価書jとした。しかし、翌年にはAO入試の特て初めてAO入試に加わる予定となっている。

工学部の入試改革にとっても、2つの入試区徴である志願者本人の主体的選択を強調するため、評価者による記載部分をほぼ半減して高校分を推薦入学からAO入試へ転換したことは、教員の負担を軽減するとともに「活動報告書」大きなメルクマールであった。ただし、高等学を新たに設け、本人が大切にする高校時代の課校への教育に大きな混乱を避けるため、選抜方外活動について、自ら表現できる機会を設けた。

法を一気に大きく変更することはしなかった。

さらに、合格が一般入試より早く決まることをその代わり、可能な限り高等学校側の意見を取メリットとして生かすために、高校側の意見をり入れながら、毎年少しずつ選抜方法を改訂し聴取しつつ、平成14年度入試からは入学前教育を導入した。また、受験者の大学入学後の勉つつ、現在に至っている。

経緯は表2に示す通りである。本研究の分析

学．研究活動、将来性に関する適性をより的確－11－大学入試研究ジャーナル第13号

表2．東北大学AO入試Ⅱ期.Ⅲ期（工学部）の選抜に関する主な改訂経過■■

東北大学全体のAO入試

○

工学部Ⅱ期

出願人数制限なし○○

11月初旬出願

浪人出願可

○

○

センター試験なし

推薦Ⅱ○

1校3名の出願制限

Ⅲ期（工学柵
○

現役のみ○

センター試験あり○

工学部Ⅲ期

出願基準に概評A○

小論文試験瀞

○推臨書廃止、志願者（工学部1期～Ⅳ期・歯学鍋’’（5教科6科目）○○ AO入試導入

推薦I

○

H12’

Ⅱ期（工学部）○

H11’○

面接試問導入○AOⅢ期（工学部）

高専3年生修了見込み者等も志願可能にみ者等も志願可能に合格者に対する入学 ○受験者に対するアン

前教育導入

ケート調査の実施

評価書導入○小作文を小論文へ○

10月下旬出願○

AOⅡ期（工学部）○

志願者評価書簡素化○

活動報告書導入○

高専3年生修了見込 ○－H13○ 呼称の統一○ 理学部参加（Ⅱ期､ 推薦Iからの転換）○ 小論文試験問題等開示－H14○ アドミッションポリシーの明示 侭抜要項）＊○－○

法学部参加（Ⅱ期､新繍○

1校3名枠廃止（Ⅱ期）

が特に優秀な生徒も○H15合格発表時期繰上げ

出願可」となるよう○出願要件を「理数系(Ⅱ期）に改定＊：他の主な区分の入試についても同時に明示に把握するために、初年度から導入した小論文入試へと転換してからは、志願者数そのものが試験が年々重視されるようになっている｡

低下傾向に転じた。皿期の区分は平成14年度にさて、AO入試の導入以来、不断に入試改善の努力を重ねているにも関わらず、それが必ずやや増加に転じたが、Ⅱ期はついに2倍を割り込む結果（約1.9倍）となった。

しも志願者の増加にはつながっていないという倍率減少は必ずしも入学者の質の低下に直結現実がある。図1は、推薦入学を導入してからしない。植田他(1996)は、共通1次・センタ

平成14年度入試に至るまでの志願者数と倍率のー試験の成績を指標に、昭和54年度から平成7推移である。表1に示したとおり、当初推薦I

年度までの愛媛大学医学部の入試倍率と志願は20名の募集人員でスタートしたが、追跡調査者・合格者の学力水準を調べた。その結果、倍の結果に基づき、募集人員を拡大してきた。し率が約1.6倍に低下した昭和50年代終盤に比べ、たがって、正学部にとってA○Ⅱ期は大切な入受験機会の複数化で8倍ほどの倍率に膨れ上が試区分と言える。

った昭和62年度には志願者の学力が著しく落ち

平成6，8，11年度には募集人員の拡大を行込んだが、合格者の水準には違いがなかった。

ったので、倍率は低下しているが志願者数に目

東北大学T学部の場合にも、AO入試導入と同立った変化はない。しかし、平成12年度にAO時に学生募集要項の出願要件に「学習成績概評- 12-志願者の質の評価－東北大学A○入試Ⅱ期（工学部）の例一14600

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図1．東北大学工学部「推薦1．AOⅡ｣、「推薦Ⅱ･AOⅢ」の倍率と志願者数推移A段階」に属する者という条件を明記したことしなければならない状況であった。そこで、以により、出願要件に合致しない者が受験を見合下のような2段階の推定方法を考案した。

わせるようになった。それが志願者減少の主因と考えられる。

1

数量化I類による合否、または、判定資料数値の推定式の算出（第1ステップ）

一方、入試実施の現場としては、上記のような議論で周囲を説得しきるのは難しい。国立大学の立場では受験料収入を気にする必要はないが、研究中心大学の機能を維持、向上できる学生の質の確保は至上命題である。A○入試を実施する側には負担が掛かる。投入する労力、時間コストに見合う「成果」が得られているのか、という問はクリティカルである。

東北大学AOⅡ期の場合、志願受付を完了した段階では、Ⅲ期のセンター試験成績のように、比較的明確に志願者層の適性や学力水準を判断する選抜資料は得られない。限られた情報の中で、かつてのイメージからすると著しく少なくなってしまった「今年の志願者の質はどうなのか」という問に緊急に答えるため、本研究の分析が開始された。

用いられたデータは平成11年度推薦入学I～平成14年度A○入試Ⅱ期までの志願者データである。それぞれ、H11は261名、H12は168名、H13は164名、問題となった平成14年度は144名である。基準変数は各年度の「合否｣、合否判定資料の元となる「入試成績（数値化された資料)」の2種類である。説明変数は出身高校の地域を6カテゴリー（東北A，東北B、東北C、周辺県〔北海道、北関東、北陸〕、東日本〔愛知県から東〕、西日本〔三重県から西〕)、出身高校の進学実績を4カテゴリー（最上位、中上位、中下位、最下位）に分類した2変数の非常にシンプルなモデルである。計算に利用したソフトウェアは駒澤。橋口・石崎(1998)による。
数量化I類では、従属変数の説明率を最大にするように各カテゴリーに対する重みが定められる。したがって、「合否」を基準変数とすれば、方法

志願者の合格可能性係数の値は本人が属する分析に利用可能な資料で志願者の属性に関わるものは、志願者の性別、出身学校名、出身学校の地域という程度である。それと過去の入試データ（合否、および、合否判定の元となる資料）を組み合わせて何とか志願者の質の推定を｢地域｣、「出身高校」の進学実績によって一意に定まることになる。なお、合格には「1」、不合格には「0」を与えた。また、「入試成績」では数値をそのまま用いた。

3年度×2方式で6通りの推定式が作成された。なお、「合否」の倍率や「入試成績」の算定－13－

大学入試研究ジャーナル第13号

方式は年度により違う。異なる推定式の数値を平成11年度では「地域」の方が、平成13年度で相互に直接比較することはできない。

｢進学実績」の方が効いていた。また、平成12年
度では「地域」と「進学実績」はほぼ同程度の2．推定式の当てはめによる各年度志願者の質の推定（第2ステップ）

各年度の推定式を他の年度の志願者データに当てはめて平均値を計算する。基準変数が「合否」の場合、「平均合格可能性推定値｣、「入試成續」の場合は「平均成績推定値」と解釈することができる。

利き方であった。なお、表3の右端の2カラムは次の節で述べる分析結果に関する数値である。
図2は、個々のカテゴリー値を棒グラフで表したものである。「入試成績」の場合は、各年度の基準変数の標準偏差で割って示した。まず、｢地域」ではいずれの場合も「東北A」「東北B」が比較的大きな正の値をとる場合が多かった。

ただし、年度によって構造にやや違いが見られ結果る。例えば、「東北A」を見ると、平成1l年度のような大きな値は他の年度では得られなくなっ

1．数量化I類の説明率とカテゴリー値（第1ステップ）ている。東北地方以外の地域に正の値は見られ

表3に数量化I類の分析結果の概要を示す。
なお、「合否」は数値をそのまま解釈することができるが、「入試成績」の場合は年度を越えての比較は出来ない。重相関係数は「合否」を基準変数にとった場合には.313～.675 (説明率で9.8％～45 6％)、「入試成績」を基準変数にとった場合には.419～.716 (説明率で17.6%～5 1.3%)と、2つの単純な説明変数（計10カテゴリー）による予測としては、高い数値であった。いずれも平成12年度データのフィッ卜が高く、平成ない。

「進学実績」は基本的に順序尺度として設定されたが、必ずしも順序性が保たれていないのが興味深い。「最下位」が大きな負の値になっているのは各年度とも変わらないが、平成1l年度のデータでは「中下位」が最も大きな正の値を取っている。基準変数の取り方によって違いが見られたのが平成13年度である。「合否」では｢最上位」が最も値が高く、「入試成績」では｢中上位」が最も高い値になっている。

13年度データのうイットが低い。2つの説明変数の予測力は、基準変数をいずれにとっても、また、レンジと偏相関係数のいずれをとっても、

表3．数量化I類の分析結果

２

１３、518．465．313■■■■■■■■■■■■■■

１１１２

１３．564．564．231|雷’
正２｜進学実績｜｜ 回帰係数
（年度）

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１I

地域|レンジ|偏相関係数|レンジ|偏相関係数|’獅一鉦一妬一一廼一唖一麹恥一硴一班一一卸一祁一蝿

１度 度 度 度 度 度
年 年 年 年 年 年

１

入試成績｜

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|基準変数|判定資料年度’

重相関係数

基準変数

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、029

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1

図2．「合否」（左）と「入試成績」（右）の数量化I類によるカテゴリー値
も年度を経るにしたがって、平均値は向上して2．推定式の当てはめによる各年度志願者の質の推定結果（第2ステップ）いる。また、表3に示したとおり、これらのデ第1ステップで算出されたカテゴリー値を他ータに対して年度を独立変数に取った単回帰分の年度に当てはめ、その年度のデータの平均値析を行った場合、回帰係数は有意な正の値であを算出した。なお、いずれも平成11年度志願者データを0とした上での年度間比較である。また、図2の場合と同様、「入試成績」を基準変数とした場合にはその標準偏差で割った値を用いった。したがって、本分析の限りでは、志願者数の減少にも関わらず、志願者の質の低下は見られず、逆に年々向上していることが示唆された。

た。図3に示すとおり、いずれの基準において0.2000.500

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0.180
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平成12年度韮車平皮13年度華敢ロ

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平成1Z年度華準卸 平戚14年度基軍

図3．年度別「平均合格可能性推定値」（左)、「平均成績推定値」（右）

－15－’

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1I4

大学入試研究ジャーナル第13号

入試を行った平成13年度から数量化｡類による考察

モデルの説明率が落ちているのは、推薦入学時
本研究は、入試の現場の限られた情報と時間代と比べて、出身校より個人の適性を重視したで可能な範囲の中から考案された分析法である。

選抜にシフトしてきたためと考えられるかもししたがって、迅速性、簡便性を旨とする。詳細れない。

な追跡調査による入試の評価に代わるものではもちろん、選抜方法、及び、学生の質の本来ない。ただし、入試が「求める学生像」を方法的な評価は様々な角度からなされるべきである

論的に具現化したものである限り、本研究の分ことは言うまでもない。しかしながら、本研究析は一定の妥当性を有するものである。

は極めて限定された情報の中から短時間で何ら一方、本研究の分析結果は無限定な拡大解釈を許すものではない。第1の注意点は、本研究かの傾向を捻り出す試みとしては、成果を挙げることが出来たと言ってよいであろう。の分析が「志願者」の平均に対するもので、「合格者・入学者」に対するものではないことであ文献る。入学した学生の質の評価には直接つながらない。さらに、入試はその時1回限りのものである。したがって、入試機会が変われば基準も変わる。本研究においても、平成14年度入試が完了してからそのデータを基準に分析を行った

駒澤勉・橋口捷久・石崎龍二(1998) .新版パソ
コン数量化分析 朝倉書店
倉元直樹・奥野攻(2001) .平成12年度東北大学
歯学部AO入試について、大学入試研究ジャ

ところ、図3に示すように平成14年度の平均値

ーナル、No.1 1,43-48 .

が平成13年度より低かった。数量化｡類の分析
結果の重相関係数は、「合否」で.386,「入試成夏目達也他(2001)．高校と大学のアーティキュ

績」で.500と平成13年度と同程度の説明率であての実践的研究、平成12年度日本学術振興会った。また、年度を説明変数とした回帰分析の科学研究費補助金（基盤研究(A) )、研究課題

結果は、「合否」で修正R2=003 (p>.05)、「入試番号12301014、研究代表者成績」で修正R2=.007 (p<05)と他の年度と比べ報告書レーションに寄与する新しい大学入試につい夏目達也、中間て低い値であった。さらに、本研究で用いた変夏目達也他(2002)．高校と大学のアーテイキュ数が他の入試区分や他大学の入試に有効であるレーションに寄与する新しい大学入試につい保証もないことにも留意すべきであろう。ての実践的研究、平成13年度日本学術振興会

つは、出身高校の「地域」や「進学実績」だけ

科学研究費補助金（基盤研究(A))、研究課題
番号12301014、研究代表者 夏目達也、中間で合否や入試成績が予測可能で良いのかという報告書

さらに、より本質的な問題も残っている。1問題である。この点は解釈が難しい。もちろん、植田規史・内海爽・平直樹(1996) .愛媛大学医選抜で不当に特定の立場の者が優遇されること学部における小論文入試への取り組みとそのはあってはならないが、結果的に志願者の適性成果について、大学入試センター研究紀要、が合否に関わる変数と相関が高いことはあり得

No.25,1-40.

る。しかし、それを根拠に学生の募集をカテゴリー値が大きい高校に重点的にシフトするのは問題である。それはこの分析の過大解釈である。
その理由はある年度の入試結果が次の年度の志願戦略に影響するからであり、分析結果に何らかの意味付けを行うほどに読み込んでよいかどうかという問題である。例えば、「中上位校」が｢最上位校」よりカテゴリー値が大きい年度のデータから特定の高校に何らかの解釈を当てはめるのは行き過ぎである。ただし、2回目のA○－16－