大学入試研究ジャーナル第 31 号，13-20，2021【原著】

入学者選抜を改善するための入試区分別の追跡調査
関 陽介，植野 美彦（徳島大学），澤田 麻衣子（群馬大学）
徳島大学ではアドミッション・ポリシーに基づく学生確保に向けた入学者選抜の改善を目的として，独自に追跡調査方法を設計して 2016 年度から１学部を対象に試行調査を開始している。具体的には入試区分別に学習・研究等の成果，さらにはこれら成果の違いが何に起因するかを明らかにするために，
アドミッション・ポリシーを考慮して入学前後における授業等の意欲・態度や所属学部に関連する学
問の興味・関心，学生の資質・能力などを調査している。本調査結果により学生生活における多様な実態が明らかになり，入学者選抜の評価基準・方法などの改善に有用な情報を収集することができた。
キーワード：追跡調査，アンケート調査，区分別調査，入試改善
1 はじめに2019 年度の 18 歳人口は約 120 万人であるが，2030 年度には約 100 万人までの減少が見込まれている（文部科学省, 2017）。このような中，より優秀な学生をより多く獲得するために，戦略的な広報展開と効果的な入学者選抜の実施が求められる。
徳島大学では進学相談会や高校内説明会，四国 5
国立大学による合同入試懇談会などに加えて，受験生
サイト・AP ナビの公開や徳島県との進学セミナーの開催（上岡ほか, 2020），チャットボット導入（関・植野, 2019），ビデオ会議システムや電話による進学相談窓口の開設など，広報活動を幅広く展開している。
また，新しい時代にふさわしい高大接続の実現に向けた改革を行うため，本学の教育方針を踏まえ，入学者に求める能力及びその評価基準・方法を明確にした
アドミッション・ポリシー（以下，AP）に基づく公正な入学者選抜を実施している（植野・澤田, 2018）。
この新たな選抜を「徳島方式」と定義し，全ての学部・学科・専攻において，選抜方法や選抜内容等を明確にすることで AP を実質化している。
一方で，効果的な入学者選抜を持続するためには，入学者の追跡調査を通して，選抜方法の組合せや採点基準等の評価ならびに改善が求められる。この際，学習成績などの成果評価に限定せずに，どのような学生が入学しているかを長期的かつ具体的に把握することも，入学者選抜の実効性を測る上で重要と考えられる。
そこで本学アドミッション部門では，AP に基づく学生確保に向けた入学者選抜の改善を目的として，独
自に追跡調査方法を設計し，2016 年度から本学の１学部（以下，A 学部）を対象に試行調査を開始している。具体的には，まず学生生活における多様な実態を把握するために，入試区分別に学習・研究等の成果，
入学前後における授業等の意欲・態度や所属学部に関連する学問の興味・関心，学生の資質・能力などを調査している。そして，A 学部が求める人物像に適する
学生をより多く確保するために，入学者選抜の評価基準・方法などの改善を試みている。本稿では，本調査方法の設計論並びに A 学部の調査結果，さらには今後の入学者選抜の改善に向けた取り組みを述べる。
2 追跡調査方法の設計
2.1 方向性の検討
成果を測る評価指標として学習成績を示す GPA がある。近年の先行研究では入試区分と GPA との関係性が調査（安永ほか, 2019; 佐藤ほか, 2018）されてきたが，大学によりその結果は異なる可能性があると指摘されている（塚本, 2016: 1）。また，同一の大学においても学科により傾向が異なる可能性があるため，独自調査した結果に基づき入学者選抜方法や教育内容の見直し・改善を検討する必要があると指摘されている（佐藤ほか, 2018: 49）。本学においても，これまでの先行研究とは異なる傾向が表れる可能性があるた
め，入試区分と GPA との関係性を調査する。また，
進級状況，研究活動の成果や卒後の進路を把握するために，退学率，休学率，留年率，研究成果や進路状況も対象にする。
一方で，これら評価指標による結果の違いが何に起因するかを明らかにすることは重要である。そこで，
成果評価とは異なる観点で，どのような学生が入学したか調査する。学生調査の方法は自己評価と第三者評価に大別できる。一部の先行研究では卒後臨床研修時の指導医（大塚ほか, 2018）や卒業研究の担当教員（山路ほか, 2017）による第三者評価が用いられている。これらのように客観的な事実に基づく調査結果は，学生個々の過大・過少評価（ダニング＝クルーガー効果）を回避できる一方で，調査対象が広範にわたる場- 13 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

表 1 設問と調査項目の例（1 年次向け）
項目数
（得点幅）

設問と調査項目の例

図１ 追跡調査の全体概要
合は，把握の困難さから学生の多様な実態を十分に評価できない可能性が考えられる。そのため，本学では学生間の評価基準の揺らぎを受け入れた上で，学生による自己評価を用いる。
自己評価の方法としては，知識を活用した問題解決力と経験に基づく行動特性の 2 つの観点で測定する
PROG がある。先行研究（安永ほか, 2019; 山本・松本, 2013）でも用いられており，社会で求められる汎用的な能力・態度等を測るには有用な指標と考えられる。また，独自設計したアンケート調査により，入学・卒業時の資質・能力と入試成績等との関係性を分析する研究（林, 2013）もある。
これらの調査項目は情報収集力，対人基礎力や問題解決能力などが設定されている。一方，大学は生活の場でもあり，個々の学生が相互に与える影響は大きい。
例えば，授業に遅刻しないことを心掛けている学生の存在は，授業全体の出席率や成績によい影響を与える可能性が高い。そのため，能力等の評価とは別に学生の生活を捉えることも必要である。そこで，本学ではAP を考慮してアンケートを設計し，入学前後における授業等の意欲・態度，学問の興味・関心や資質・能力等，そして諸活動の取り組みや研究活動等の状況を調査する。
以上を踏まえると，設計した調査方法の全体概要は
図１のように表すことができる。点線で囲まれた項目
がアンケートの調査範囲になる。本調査は入試区分別に行う。

【入学前に関する設問】
1 学校の授業以外で，どの程度勉強をしていたか
2 学校や自宅で学習等にどの程度熱心に取り組んでいたか
2-1 嫌いな科目も一生懸命勉強した
2-2 クラス全員の前で，積極的に質問や発言をした
2-3 習い事に積極的に取り組んだ
3 以下にどれくらいあてはまるか（所属学部に関連す
る学問の興味・関心）
3-1 〇〇に興味があった【入学後に関する設問】
4 どのような授業にどの程度熱心に取り組んでいるか
4-1 少人数で議論や討論を行う授業
4-2 他人と協力して研究や作業を進める授業
4-3 企業等と連携した実践的な授業
5 授業にどのように取り組んでいるか
5-1 予習をする
5-2 遅刻しないようにする
5-3 授業で興味をもったことを自主的に勉強する
6 知識が不足していると感じる科目はあるか
6-1 国語（現代文，古典など）
6-2 数学7 以下にどれくらいあてはまるか（資質・能力に関して）
7-1 集団で何かをやるときはまとめ役になる
7-2 難しいことは先延ばしせずにすぐに判断する
7-3 異なる意見や立場に遠慮する
8 以下にどれくらいあてはまるか（所属学部に関連す
る学問の興味・関心）
8-1 〇〇に興味がある
9 一週間をどのようなことに時間を使っているか
9-1 授業以外の自主的な勉強
9-2 サークルや部活動
9-3 アルバイト
10 留学やボランティア等にどれくらい参加しているか
10-1 留学
10-2 ボランティア
10-3 企業などのインターン

1(9)
18(4)

10(4)

18(4)

12(4)

5(4)

16(4)

10(4)

8(8)

7(8)

表 2 評価尺度の例
尺度

まったくあてはまらない

あまり
あてはまらない

まあまあ
あてはまる

とても
あてはまる

得点

1

2

3

4

（I）では入学前後の授業等に取り組む姿勢，関心がある学問，学生生活で発揮される能力などを調査す
2.2 アンケート設計
る。（II）では部活動や留学等の取り組み状況を，
前節を踏まえてアンケートの必須項目は以下とする。
（III）では研究活動や卒後の進路等を調査する。
アンケート調査は入学前後や卒業前の実態を把握する
表 1 に 1 年次向けアンケートの設問と調査項目のため，年次進行に沿って毎年実施する 1)。
例を，表 2 に評価尺度の例を示す。1 年次用は 10 の（I） 意欲・態度，興味・関心や資質・能力など設問を設けており，その配下に学生が回答する計 105（II） 諸活動の取り組み状況の調査項目がある。1～3 は入学前，4～10 は入学後（III） 研究活動や進路状況などに関する設問になる。評価尺度は設問により表現や得- 14 -

入学者選抜を改善するための入試区分別の追跡調査

重比較（Tukey-HSD 法）を行った。
点幅を変えている。例えば，設問 2 の「学校や自宅で学習等にどの程度熱心に取り組んでいたか」は，「2-1 嫌いな科目も一生懸命勉強した」が調査項目の1 つで，全項目数は 18，評価尺度の得点幅は 4（表 2と同じ 1～4）になる。2 年次以降のアンケートでは，
1 年次の調査で把握済みになる入学前に関する設問（1～3）を削除する。研究活動や進路状況に関する設問は，4 年次向けアンケートに追加する。
AP を考慮した設計と活用の例としては，設問 3～
5，8 では A 学部の「求める人物像」の 1 つである関
心・意欲・態度を主に調査する。本学では，AP で入学者選抜方法と求める人物像との関係性を定めており，
図 2 2016 年度入学者の GPA（平均値）
例えば関心・意欲・態度は面接における重点評価項目の 1 つになる。アンケート結果より，本項目の得点が低い場合，この項目が重点的に評価される面接の評
価基準などを改善することで，より求める人物像に適する学生を確保できる。
3 調査結果と入学者選抜の改善に向けて
3.1 調査対象
A 学部 2)の 2016 年度～2019 年度入学者を対象に調査した。A 学部は 1 学科で構成され，主な入学者
選抜は一般入試（前期日程・後期日程）と特別入試（推薦 I・推薦 II）になる。一般入試は知識・技能と思考力・判断力が高く評価され，特別入試は主体性等
が一般入試と比較してより多面的・総合的に評価される。推薦 I のみセンター試験が課されておらず，募集
人員は僅かである。特別入試は評定平均値の下限値な
どの推薦要件が定められており，筆記試験では測れない能力を評価するために面接などが課されている。な
お，調査年度において入学者選抜の大きな変更はない。
次節以降は GPA と退学率・休学率・留年率，研究
成果・進路状況を述べた後に，アンケート結果と入試
区分別の考察，今後の入学者選抜の改善について述べる。なお，退学・休学・留年した学生はこれらが確定した時点以降を調査対象外とする。図 2～9 では標準偏差をエラーバーで表しており，統計分析の結果として*は p<0.05，**は p<0.01 で有意差があることを示す。また図 2～5 の横軸の表示形式は年次・学期（例
えば 1 前は 1 年前期）とする。
3.2 GPA の調査結果
入試区分と学期毎の GPA（2016 年度前期～2019年度後期）との関係性を調査した。図 2～図 5 は2016 年度～ 2019 年度入学者の GPA の平均値を示す。入試区分を独立変数，GPA を従属変数として多- 15 -

図 3 2017 年度入学者の GPA（平均値）

図 4 2018 年度入学者の GPA（平均値）

図 5 2019 年度入学者の GPA（平均値）

大学入試研究ジャーナル第 31 号

2018 年度を除いて，全体的に「推薦 II または後期
日程」は「前期日程または推薦 I」より有意に GPAが高い傾向であった。また，推薦 I は前期日程（2016 年度 1 年後期と 3 年前期，2017 年度 1 年前期）より，有意に GPA が低くなった。有意差は認められなかったが，全体的にも推薦 I の GPA は前期日程より低い傾向であった。
以上より，推薦 II・後期日程，そして前期日程，
推薦 I の順に GPA が高い傾向であった。なお，特に推薦 I は他区分との GPA の差が，年次進行に伴い縮まる傾向がみられる。これは成績不振などによる休学・留年者の影響により，GPA の平均値が高まったと考えられる。
3.3 退学率，休学率，留年率の調査結果
入試区分別に入学年 4 月から 2020 年 3 月までの退学・休学・留学者数を算出し，ライアン法（郷式,2008）による多重比較（群間の比較はフィッシャー
の正確確率検定）を行った。区分別に割合を算出して2016 年度と 2017 年度入学者の結果を表 3 に，2018
年度と 2019 年度入学者の結果を表 4 に示す。休学や留年の理由が長期留学の場合は対象外とする。
多重比較の結果（p<0.05），全入学年度において有意差は認められなかった。全年度の区分辺りの平均
人数（標準偏差）は，退学者が 0.63 人（0.6），休学者が 0.63 人（0.6），留年者が 0.56 人（0.93）であり，それぞれの該当者数は少数であった。
全年度における前期，後期，推薦Ｉ，推薦 II の平均値は，退学率が 1.2%, 4%, 10.7%, 0%，休学率は1.6%, 3%, 10.7%, 0.9%，留年率は 1.2%, 0%, 17.9%,
0.9%であった。後期は前期・推薦 II と比較すると，退学率と休学率は若干ではあるが高い傾向であった。
推薦Ｉは各割合が全体的に高くなり，2017 年度の休学，2018 年度の退学，2019 年度の留年を除いて該当者が存在している。推薦 II は全年度の退学率が 0%であり，また 2016 年度を除き休学率と留年率も 0%であった。
3.4 主な研究成果と進路状況の調査結果
2016 年度入学者の主な研究成果と進路状況を表 5に示す。本結果は 4 年次向けアンケート結果の一部であり，卒業年度（2019 年度）の 2 月時点のものである。研究成果は学会発表と学術雑誌掲載（予定含む）を対象とする。
前節と同様の方法で多重比較をした結果，有意差は認められなかった。学会発表した学生の割合は前期が

表 3 2016, 2017 年度入学者の退学・休学・留年率
2016 年度入学者

2017 年度入学者

退学率

休学率

留年率

退学率

休学率

留年率

前期

1.7%

1.7%

5.1%

1.9%

1.9%

0.0%

後期

6.7%

6.8%

0.0%

5.3%

0.0%

0.0%

推薦 I

20.0%

20.0%

40.0%

16.7%

0.0%

16.7%

推薦 II

0.0%

4.6%

4.6%

0.0%

0.0%

0.0%

表 4 2018, 2019 年度入学者の退学・休学・留年率
2018 年度入学者

2019 年度入学者

退学率

休学率

留年率

退学率

休学率

留年率

前期

0.0%

0.0%

0.0%

2.0%

2.0%

0.0%

後期

10.0%

10.0%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

推薦 I

0.0%

16.7%

33.3%

16.7%

16.7%

0.0%

推薦 II

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

表 5 2016 年度入学者の主な研究成果と進路状況
研究成果

進路状況

学会発表

学術雑誌
掲載

民間企業

公務員

大学院
進学

前期

22.2%

0.0%

35.2%

5.6%

48.1%

後期

14.9%

0.0%

35.7%

7.1%

57.1%

推薦 I

0.0%

0.0%

66.7%

0.0%

33.3%

推薦 II

0.0%

4.8%

33.3%

23.8%

42.9%

注） 推薦 I は入学者が僅かであるため注意が必要（表 3, 4, 5）

22.2%，後期が 14.9%，学術雑誌掲載は推薦 II が4.8%となり他区分は 0%であった。なお，表 5 は退学者・休学者・留年者が除かれており，また研究室の指導方針や従事する研究内容は配属先や学生により異なるため，解釈には注意が必要になる。
進路状況については，公務員になった学生は推薦Ｉが 0%であったが，推薦 II は 23.8%であり区分内で最も高くなった。大学院進学は後期が 57.1%で最も高い割合であった。
3.5 アンケート調査結果と考察
アンケート調査は各年次に対して毎年 2 月に実施している。アンケート用紙を配布・回収する形式で実施しており，これまでの回収率は 98.3%になる。なお，年次進行に伴う持続的な教育効果により，入試区
分の違いによる学生の特長が希薄化する可能性がある。
そのため，入学後の影響が最も小さい 1 年次の調査結果を図 6～図 9 に示す。本結果は全体の傾向を把握するために，設問単位で調査項目の平均値を示す。入
試区分を独立変数，設問の平均値を従属変数として多- 16 -

入学者選抜を改善するための入試区分別の追跡調査

重比較（Tukey-HSD 法）を行った。参考までに，各年度において全ての平均値が最も高く，または低くなった区分がある調査項目と全年度の平均値を表 6 に示す。該当区分の平均値は下線で表す。

図 6 2016 年度入学者のアンケート結果（平均値）

図 7 2017 年度入学者のアンケート結果（平均値）

図 8 2018 年度入学者のアンケート結果（平均値）

図 9 2019 年度入学者のアンケート結果（平均値）- 17 -

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3.5.1 前期日程の調査結果と考察
入学前の設問において，他区分との有意差は認められなかった。「所属学部に関連する学問の興味・関心（表 1 の 3）」は後期日程の平均値との大きな差はな
かったが，入学後の設問として「所属学部に関連する
学問の興味・関心（8）」は後期日程（2017，2018年度）の平均値より有意に高くなった。（3）と（8）の平均値を比較すると，前期・後期日程の所属
学部に関連する学問の興味・関心は，全年度において入学後の方が高い。ただし，前期日程の受験生は主に第一志望の大学を受験するため，後期日程と比較すると入学後の興味・関心がより高まったと考えられる。
参考までに，有意差が認められなかった設問も含めて調査項目を調べた結果，調査項目（留学やボランテ
ィア等にどれくらい参加しているか（10））の「留学生との交流イベント」（表 6）は，全年度の区分内
で平均値が最も高くなった。また，交流イベントに半年以上参加（得点幅 8 で 7 以上を選択）した学生の割合は，前期日程が 2.3%で他区分は 0%であった。A
学部は英語運用能力と国際感覚を高めるための実践的教育を実施している。このような環境で学生生活を過ごすことで，留学生と積極的に交流する学生が偶然的に多くなった可能性がある。
3.5.2 後期日程の調査結果と考察
入学前の設問において，「学校や自宅で学習等にどの程度熱心に取り組んでいたか（2）」は推薦 II（2017 年度）の平均値よりも有意に低く，（3）は推薦 II（2017，2018，2019 年度）の平均値よりも有意に低くなった。入学後の設問は「どのような授業にどの程度熱心に取り組んでいるか（4）」が推薦 II（2016，2018 年度）の平均値よりも有意に低く，「授業にどのように取り組んでいるか（5）」も推薦
II（2016，2018 年度）の平均値よりも有意に低くなった。また，（8）は前期日程（2017，2018 年度）と推薦 II（2018，2019 年度）の平均値よりも有意に低くなった。
参考までに調査項目（5）の「授業で出された宿題や課題はきちんとやる」，「授業の復習をする」，「授業で興味をもったこと，授業とは関係なく興味をもったことを自主的に勉強する」は全年度の区分内において平均値が最も低くなった。
推薦 II と比較すると，後期日程の受験資格は広汎にわたり与えられ，入学者選抜では知識・技能や思考力・判断力が高く評価される。一方で，推薦 II の出
願には成績や諸活動等の基準が定められた学校長推薦

表 6 調査項目と平均値（一部）（設問）調査項目

前

後

推I

推 II

(5) 授業で出された宿題や課題はき
ちんとやる

3.5

3.2

3.5

3.6

(5) 授業の復習をする

2.8

2.4

2.5

2.8

(5) 授業で興味をもったことを自主的に勉強する

2.6

2.3

2.6

2.6

(5) 授業とは関係なく興味をもったことを自主的に勉強する

2.6

2.4

2.7

2.5

(5) 授業に遅刻しないようにする

3.4

3.2

3.5

3.6

(5) 可能なかぎりよい成績をとろう
とする

3.3

3.2

2.9

3.5

(7) いったん引き受けたら最後まで
やり遂げる

3.4

3.4

3.3

3.5

(9) 授業の予復習や課題をやる時間

3.6

3.7

3.6

4.1

(9) 自主的な勉強

2.4

2.4

2.2

2.6

(10) 留学生との交流イベント

1.5

1.4

1.3

1.4

が求められ，入学者選抜では面接等により関心・意欲等が評価される。これら推薦要件や選抜内容の組合せが大きく異なることが影響して，入学前後の所属学部に関連する学問の興味・関心や授業への意欲・態度等の平均値が，推薦 II と比べて低くなったと考えられる。そして，これらの結果が退学率や休学率に影響した（表 3，表 4）と考えられる。後期日程の入学者は，不本意入学により，退学率や休学率が高いことが先行研究（佐藤ほか, 2018; 森川ほか, 2016）で示されて
おり，A 学部でも同様の傾向が表れたと考えられる。
ただし，A 学部では各年次において修得単位数などの進級要件が定められているが，全年度の留年率は0%であった。後期日程の学生は相対的に GPA が高
いため，優秀な成績を収めることができる学生が多く入学していると考えられる。また，より発展的な学問や研究を希望する学生が多いことで，大学院への進学率（表 5）が区分内で高くなった可能性がある。
全年度の後期日程の入学者数における約 9％の学生が留学を経験しており，これは全区分内で最も高い結果となった。後期日程の学生は語学学習の関心が高く，積極的に留学を経験したと考えられる。
3.5.3 推薦 I の調査結果と考察
入学前の設問において，他区分との有意差は認められなかった。参考までに「学校の授業以外で，どの程度勉強をしていたか（1）」は全年度の区分内で平均値が最も低くなった。入学者選抜で推薦 I は主体性等- 18 -

入学者選抜を改善するための入試区分別の追跡調査の評価に大きく傾斜がかかっている。そのため，高校時代に勉強以外の活動に熱心に取り組んできた学生が多いと考えられる。
入学後の（5）は他区分との有意差が認められなかったが，調査項目（5）の「授業とは関係なく興味をもったことを自主的に勉強する」は，全年度の区分内
で平均値が最も高くなった。一方で，「知識が不足していると感じる科目はあるか（6）」は前期日程（2016 年度），後期日程（2016, 2017, 2018 年度），
推薦 II（2016 年度）の平均値よりも有意に高くなった。推薦要件が定められているため，推薦Ｉの高校時
代の学生は成績優秀であり，入学後も様々な活動に主体的に取り組んでいると考えられる。ただし， GPA
が相対的に低く，他区分と比較して知識が不十分と自己評価する学生が多くなったと考えられる。
先行研究（石井, 2014: 40）では，センター試験を課さない推薦入試自体が，学力水準が低い層の受験者のための入試になっている，と述べられており，A 学
部においても同様の傾向にあると考えられる。3.2 節
では教養・専門科目の GPA を対象にしたが，個別に調査したところ，特に教養科目の GPA が他区分と比べて低くなった。具体的には英語や理科等の成績が思わしくなく，基礎学力が低い影響が表れていると考えられる。また不十分な基礎学力により，授業についていくことが困難となり，留年から休学・退学につながったと考えられる。推薦 I では基礎学力以外の評価が占める割合が他の入試区分より高く，入学者選抜ではセンター試験を課していないことが，これら結果の主の要因として考えられる。
一方で，特に 2016 年度入学者の 4 年前期・後期のGPA（図 2）は区分内でも高く，大学院への進学者（表 5）もいるため，成績が優秀な学生も十分にいると考えられる。
「一週間をどのようなことに時間を使っているか（9）」は 2016 年度のみ他区分の平均値より有意に低くなった。また，調査項目（9）の「大学の授業などへの出席」，「授業の予復習や課題をやる時間」，「友達づきあい」は，2016 年度の区分内において平均値が最も低くなった。2016 年度入学者においては，授業についていけず大学生活に馴染むことが困難になり，交友関係が希薄化した可能性が考えられる。
3.5.4 推薦 II の調査結果と考察
入学前の設問（2）と（3），入学後の設問（4），（5）は，年度により後期日程の平均値よりも有意に高くなった。参考までに調査項目（5）の「授業に遅刻しないようにする」，「宿題や課題はきちんとやる」，「可能なかぎりよい成績をとろうとする」，調査項目（資質・能力に関して（7））の「いったん引き受けたら最後までやり遂げる」，調査項目（9）の「予復習や課題をやる時間」や「自主的な勉強」など
が，全年度の区分内において平均値が最も高くなった。
3.5.2 項で述べた通り，推薦要件や選抜方法の組合せが大きく影響したことで，入学前後の意欲・態度や興味・関心が高く，高校時代から継続して入学後も意欲的に授業等に取り組んでいる学生が多くなった。そのため GPA は相対的に高く，また全年度の退学者は0 人で休学者と留学者は少なかったと考えられる。
2019 年度に実施した 4 年次向けアンケート（2016年度入学者のみが対象）において，有意差は認められなかったが，研究活動の状況（どの程度熱心に取り組んだか，一週間辺りの取り組んだ時間，積極的に提案・実施できたか）の平均値は推薦 II が最も高くなった。研究活動においても推薦 II の学生は熱心に取り組んでいると考えられる。実際，学術雑誌に掲載された学生が区分内で唯一おり（表 5），一部は高い研究成果を出している。約 40%の学生が大学院進学を予定しており，修士課程でさらなる活躍が期待できる。
一方で，学会発表をした学生は 0 人であった。これは公務員になる学生の割合が区分内で最も高く，多くの学生が公務員試験の準備に注力していたことが要因として考えられる。
3.6 入学者選抜の改善に向けて
GPA 等の成果や入学前後の意欲・態度等は，入試区分別に異なる結果となり，多様な学生が入学していることが示された。入学者選抜の内容が大きな影響を与えていると考えられ，より AP に基づく学生を確保するためにも，入学者選抜の改善，さらには教育内容の見直しに調査結果を活用することは重要になる。
本学アドミッション部門では，調査結果に基づき A
学部の入学者選抜の改善を試みている。具体的には，入試成績の分析も加えて，A 学部の入試委員会で調査結果の報告と入学者選抜の改善提案をしている。例えば，より学力が高い学生の獲得を目指して，前期日程
は基礎学力の評価比重の増加，特に GPA や学力評価（表 1 の設問 6）が低い推薦 I は，より思考力などを評価するために選抜方法の一部変更などを提案している。また，退学率や休学率が高い後期日程は，関心・意欲・態度（設問 3～5, 8）が低いためこれらの改善余地に関して報告している。今後も追跡調査を実施して入学者選抜の評価や改善提案を継続する。

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大学入試研究ジャーナル第 31 号

また，2020 年度に追跡調査に関する全学 FD を開催予定である。本 FD を通して，入試区分別に「入学後にどのような成果をどのような学生が残しているか」の認識や入学者選抜への関心を促すことで，その改善や教育の見直しの契機に繋がることを期待する。

参考文献
郷式徹（2008）．「クロス集計表に対する統計分析の手法 —χ2 検定と Fisher の直説法および残差分析と多重比較による下位検定—」『心理科学』28(2), 56－66.
林寛子（2013）．「大学入学時と卒業時における学生の『質』と選抜方法の評価」『大学入試研究ジャーナル』23, 79－84.

4 おわりに
本稿では AP に基づく学生確保に向けた入学者選抜の改善に向けて，学生生活における多様な実態を把握するために，AP を考慮して入試区分別に学習・研究等の成果，入学前後における授業等の意欲・態度や所属学部に関連する学問の興味・関心，学生の資質・能力などを調査した。そして，求める人物像に適する学
生をより多く確保するために，入学者選抜を改善する
試みについて述べた。
本稿では入試区分別の調査結果を述べたが，同一区分内においても傾向が異なる可能性が高い。先行研究（山路ほか, 2017）では同一区分内で学生タイプを 5つに分類しており，それぞれの特長は大きく異なっている。より詳細な分析をするために，本学でも区分内調査が今後の課題として挙げられる。
また，入学者選抜における重点評価項目別の成績とGPA 等の成果との関係性を明らかにすることで，より入学者選抜の実効性を評価できると考えられる。項
目別の成績を効率的に収集する方法を検討する必要があるが，今後の追跡調査と並行して議論していきたい。
2019 年度は調査方法をモデル化する段階であり，今後は他学部にも展開予定である。この際，調査結果の分析は多大な労力や時間を要するため，限られた人的資源では限界がある。そこで，本学では分析作業を支援するために，追跡調査システムの開発に着手している。このシステムや本稿で述べた調査方法を活用して，追跡調査を全学展開したい。

石井秀宗（2014）．「推薦及び一般入試の受験者層の推移に関する検討」『大学入試研究ジャーナル』24, 35－40.
上岡麻衣子・植野美彦・関陽介・川野卓二（2020）．「卒後定着を促進するための地方国立大学の取り組み-徳島県と徳島大学による合同進学セミナーの実施-」『令和 2 年度全国大学入学者選抜研究連絡協議会大会 研究発表予稿集』，236－241．
文部科学省（2017）．「高等教育の将来構想に関する基デー
タ」 大学分科会（第 135 回）配付資料
http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo4/gijir
oku/1384455.htm (2020 年 11 月 4 日).
森川修・山田貴光・小山直樹・古塚秀夫（2016）．「鳥取大学における入試区分別の退学について」『大学入試研究ジャー
ナル』26, 135－140.
大塚智子・武内世生・高田淳・瀬尾宏美（2018）．「「主体性・多様性・協働性」を重視する多面的評価による入学者の卒後追跡調査」『大学入試研究ジャーナル』28, 61－66．
佐藤純・萬代望・岩井浩一（2018）．「入試区分と入学後の成績との関連についての一考察 : 医療系地方公立大学の例」『大学入試研究ジャーナル』28, 47－52.
関陽介・植野美彦（2019）．「情報推薦するチャットボットの開発 ―大学の広報活動を対象として―」『令和元年度全国大学入学者選抜研究連絡協議会大会 研究発表予稿集』，27－32.
塚本恭正（2016）．「入学から卒業までの成績の推移と学習指導のありかた―地方私立看護系短期大学の一例－」『大学入試研究ジャーナル』26, 67－72.
植野美彦・澤田麻衣子（2018）．「大学入学者選抜改革における「徳島方式」の事例」『大学入試研究ジャーナル』, 28,
215－220.

注1）アンケート調査により教育効果の測定・改善検討も試みて

山路浩夫・椿美智子・髙谷真弓（2017）．「多面的・総合的評

おり，経年変化を測定するために本調査を毎年実施してい価の実現に向けた追跡調査・分析の試み」『大学入試研究ジる。ただし，本稿においては調査結果の活用は入学者選抜

ャーナル』27, 15－22.

の改善に限定しているため，教育効果に関しては述べない。

山本啓一・松本幸一（2013）．「PROG テストと初年次文章

2）調査対象となる学部の特定を避けるために，募集人員，選表現科目によるジェネリックスキルの測定と育成」『九州国際大学法学論集』19(3), 51－62.

抜方法，アンケート設計や対象者数等の詳細は記載しない。

安永卓生・藤江美奈・山本鉱・播磨良輔・山下修充（2019）．
「九州工業大学における入試区分毎の PROG・GPA を用い

謝辞
アンケート調査の実施や GPA 等の提供などに協力して頂いた A 学部事務課学務係の皆様には心より感謝申し上げます。本
研究は JSPS 科研費 JP19K14317 の助成を受けたものです。

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た追跡調査と制度設計」『大学入試研究ジャーナル』29, 15－22．