澤」入試科目の効果に関する新しい評価
一大学入試センター研究開発部平直樹，池田輝政

一

1．はじめに国1

一般の大学入試においては，通常，複数の入試科目を課す。どの科目がどの程度合否にI紗撫“（7．9）

1。

2旗理科（2A大挙3季節α年度にお:fろ入蛍当刊言の影睡度（共分散比〕と思われる。例えば，各科目の配点の比率を乱

1 ‘亘,割蔦亨蕊、1次歎学(?.』二蕊惠‘…‘
‐、、、４１１

試験の実施者にとっては重大な関心事である

順0ー一・』

影響を及ぼしていたかということの評価は，（％）

恥屍g宅, i:､ . ~.登.、1次社会（2．4）

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ｊＩＩＪＭＪＪｆ

取ってみても，入試の実施主体が当該科目を相対的にどれほど重視するか，という姿勢を

4.0）

1旗外圓纒（13．8）／’

窺うことができる。しかし，科目毎の配点の2次小崎文（3．9）
2次致学〆比率がそのまま合否に対する影響力の比率に～三なると考えるとすれば，それは明らかに誤り

国2である。合否に対する入試科目の効果は，試－一A大学B羊罰ヨ隼度におげろ入試各蒋冒の影琴度（共分段此）同洛（6．9）

験を実施した後に初めて評価されるものであ(％）

、』吹詮会（2．4）
乳↑／》本研究では，入試科目の効果に関して，入／試結果の総合得点において合否ライン周辺の一層」に着目した新しい評価法の紹介を行う。

理将（Z．
将（2．5）

1次外国雁（16．2）

〃

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得点を取った集団である「ボーダーライン学（7倉2）次
１､故次、１，入ｌ、パー１１１１’ｊｊ，Ｉｊｆ，2次理科《2 7.9）

る。

G、蕊：、、!

、

2次数学 (30．5）

2.共分散比の考え方とその特徴

I,瞼文
－－.

(1)共分散比による評価の実例（6.イ）一一(2)共分散比の利点と欠点

入試科目の効果を評価する尺度としては，竹内（1986）でも述べられている通り，共各科目の事後の重みを評価するという文脈で，分散比の指標の利点は，全科目の重み（効「共分散比」が有効であると言われている果）の和が必ず1になること，複数の科目の（竹内,重みの和がそれらの科目得点の和の重みと一1986) o

図1．図2は,A大学B学部のα･β2つ致することである。この性質は，得られた数の年度の入試における共分散比を計算し，そ共分散比の指標によると，両年度とも事後値が，総合得点に対する各教科。科目の影響度の比率を直接的に示すことを意味している。
全受験者の得点分布についての科目の効果を相対的に解釈するためには，共分散比は科目の重みとしては，二次数学・理科の効果が非数，科目の種類，配点比率等の条件によらず，常に大きいことが分かる 。

汎用性が高い指標であることが指摘できる。

れぞれの年度における入試科目の効果を示したグラフである。

一方，共分散比の欠点は，受験者全体の得点分布を評価していることにある。選抜という目的に則した科目の効果を考えるならば，最も重要なのは「ボーダーライン層」におけ－40－入試科目の効果に関する新しい評価法

る入試科目の影響力にある。即ち，各教科・通りである。

科目が受験者の合否Iこどのように影響してい本研究においては，一科目ずつ配点を変化るか，ということを示す指標が要求される。

させてその効果を見ているが，当然のことな

ところが，共分散比は通常のモーメント系のがら，幾つかの科目を組み合わせたり，同時統計的指標の性質と同様，分布の端の層の影に複数の科目の配点を変化させたり，共通試響を強く受ける。すなわち，ほとんど間違い験（大学入試センター試験）と個別試験を対なく合格する層や合格の可能性がほとんどな比させたり，といった応用は可能である。

い層の得点動向に強く影響される指標である

なお，選抜シミュレーションの実施においと言えるのである。例えば，定員に対する志て，実際の入試場面では，合格・不合格の判願者の倍率などの条件が変化すると，共分散定は全入試科目の合計得点によって決定され比の値も大きく変化することが考えられる。ているものと仮定する。

3.新しい評価法の考え方

4.選抜シミュレーションによる事例分祈(1)ボーダーライン層(1)選抜シミュレーションにおける条件設定

本研究における重要な概念のひとつに「ボーダーライン層」 がある。ここでは，

本研究においては，現実的な入試の事例を「ボー想定した上で，科目の効果を見るためのシミダーライン層」を「試験条件の少しの変化でュレーションを行う。したがって，合否が入れ替わっていた可能性が高い層」とーションを実施する上で幾つか固定しておく定義しておく。しかし，この概念を忠実に操必要がある条件が存在する。具体的には以下作的に再定義するのは難しい。のようなものである。

「試験条件」という言葉は試験科目の櫛成や出題内容から，〔固定する条件〕配点に至るまで様々な意味を含むからである。

1.受験者集団：シミュレ

本研究では，既に得られた入試データからこ選抜シミュレーション法は，入試の結果とのテーマを実証的に追求するために，各教科して実際に得られた数値を用いて行う。し・科目の「配点」に注目し，「選抜シミュたがって加配点の変化に伴う受験者集団のレーション」という方法を導入する。

変化は考慮に入れない。

(2)選抜シミュレーション

2.科目毎のテスト得点：

ボーダーライン層憾，僅かな得点の増減で受験者が得た得点は，科目毎に所与のもの

合否の判定が逆転していたであろうことが予として扱う。ターゲットと芯る科目の得点想される。科目の配点を変化させること；こよに適当な重みを乗じることによって，配点って，この合否の入れ替わりを実験的に生じの変化を生じさせる。

させるのが，入試における選抜シミュレーシ

3.合格者数：ョン法である。配点の変化によって，実際に合格者の人数（あるいは募集定員）は実際は不合格者と判定された者が合格圏内に入っのデータに合わせる。てくる場合，それらの者を「逆転浮上者」と4.他の科目の得点：呼ぶ。また，逆に実際には合格者と判定され配点を変化させるのは，ターゲットとなるていた者が合格ラインに達し趣く怠る場合，科目のみである。その他の科目の得点は変それらの者を「逆転不合格者」と呼ぶ。

化させない。

この両者がボーダーライン層を形成する。

5.実際の入試における「合格者」：

選抜シミュレーションの実例は，後述する

シミュレーションにおいては，実際の入試－41－

大学入試研究ジャーナル鰯4号

で合格と判定された者と不合格と判定された者との区別を，その後の入れ替わりの元となる基準とする。すなわち，逆転浮上者
・逆転不合格者とは，実際の入試結果と比較して得られる概念である。
〔変化させる要因〕

逆転浮上者の人数という観点から見ると，10倍を越える程度までは，数学･理科。小論
文の順に効果が大きいが，その後，科目の効果の大きさは逆転し､ている。この結果は，ボーダーライン層に注目した場合，図1における共分散比を用いた場合とは異なる情報が得ターゲット科目の配点：られることを示唆している。

効果を判断したい科目の配点をその目的に応じて適宜増減する。

図4は逆転不合格.者に関する図であるが，図3と似たような結果が得られている。

〔その他の留意点〕

図4

A大学B学罰α年度2次践駿3冊目の逗吃不合倫稀（腿点を増やした鳩合）

同点の取扱い：(人）

一一■一理科（39〉

三三毫菫三三三

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（32）

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一一

一一一二一一30

一一 ’一’一三一一一い場合がある。

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４

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35

(2)選抜シミュレーションの実例①

小陰文

－

一一 ’一

点で並ぶ受験者が生じたときには，該当の者全員を合格と判定するbそれに伴い，逆転浮上者と逆転不合格者の人数が一致しな（MAX人散）０５

シミュレーションの結果，合格最低点に同『－ － －ガ／ノ－

ﾀダ－

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三Z三蓉皇三三三三三三三

15の配点を2倍，4倍，6倍・°。30倍と増や震"隆
10

二二二＝－

－ ー 一一一－－マ－ －ー ー－ー

二二二二 一５していった場合の逆転浮上者の人数である。

一一一一一ータに関し，個別試験の数学，理科，小論文

震菫

一一一一一｝

20

一一

図3は，前述のA大学B学部のα年度のデ一一2sに-た芦学二＝（配点を増加させる場合）

図の右端の数字は当該科目のみで合否判定を行った場合の逆娠浮上者の人数である。

02

4

6

810121416182022L.24262830(IE)(3)選抜シミュレーションの実例②

図3．A大学B学部α年度2次拭験3科目の逆転浮上者〔睡点を埼やした墹合）（配点を減少させる場合）（人）(MAX人散）50－－

宗α二一 小陰文

一一＝ニ ー45

図5は逆に，配点を0．9倍，0．8倍．。。

0倍と減らしていった場合の逆転合格者の人（61〉

ララデーー‐数である。なお，配点は図の右から左へ減少40している。この場合，最終的に得られる逆転〆〆

一一一一一一一一3530252，246《“）

合格者数は，配点を増やしていく場合よりも少ない。また，最終的に得られる科目の効果の大きさも，数学・理科。小論文の順であり，ﾆニニ

図3，図4とは逆の結果である。

一一一一一５豊散学

一一一０１0（40）'’一一15

三三差三三三三理科

81012141618202224262830（倍）－42－入試科目の効果に関する新しい評価法

図5．A棒B学超α年度2次筐験3科目の達露上者（藍を減らした場合）の平均値を表しているが，その差は6点と小(人）さい。ところが，得点プロフィールに目を転3＠－－－－ －三
き〒一二二二二二

平均得点で70点近く逆転浮上者を上回ってい一一一一 一一りE

じてみると，二次理科では逆転不合格者は，

一一一L－－
誇－C弓一一る。逆に，一次英語では，逆転浮上者が30点一■’程度上回っている。

一一20

図6．2次理科の麗点を0．8借に識らした塊合の入れ替わり者のプロフイール〔A大学B学麹β年度）

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5．本研究の応用可能性_

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上に現れたそれぞれの受験者の特徴を得ることができる。これを「得点プロフィール」と呼ぶこととする。

合叶平均818.3

９
１目毎の得点を図示することによって，得点の道転不合格者

1／●~毎F受験者が複数の入試科目を受ける場合，科合叶平均812.5／０る。

3名

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５

本研究の応用可能性の一例を示すこととす

次次次

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合否判定の場面では，個々の受験者の特徴全科目にほぼ満点を取るような得点の高いを受験者全体の相対的な比較の中で捉えてい層や極端に得点の低い層を除き，科目ごとのくことが大切である｡ (1)式のように得点プロ

得点を見ると受験者によって著しい違いが見フィールを定義すると，個人の特徴を科目ごられるものである。全ての科目で万遍なく得とのプロフィール得点の凹凸で示すことがで点するような受験生は珍しい存在であると言きる。

わざるを得ない。
入試で得られる得点は一度だけのテストに基づく情報であり，この点は総合得点であれ，プロフィール得点＝(傾斜配点済)素得点一全受験者の平均得点得点プロフィールであれ，同じである。また，本研究の場合，ボーダー?ライン層の定義は「受験生の個性」という概念は広く， 得点プ

選抜シミュレーションの文脈の中で，操作的ロフィールはでとらえられる特徴は「学力」に行われることになるが，例えば,A大学Bという一つの側面から見た「受験生の個性」

学部β年度の二次理科の配点を0.8倍に減らに過ぎないことは，本研究の手法の限界としした場合，3名の逆転浮上者，4名の逆転不て認識されなければならない。しかしながら，合格者が生じる。図6は，これらの者の平均得点プロフィールを描くことによって，総得得点を基に描いた得点プロフィールである。

点情報からは得られない「受験者の個性」のグラフの右の数字は元の配点における総得点一端が見られることは事実である。

－43－

大学入試研究ジャーナル節4号

現在の入試制度では，総合得点において1付記点でも多くの得点を取った者から合格させる，本研究は，大学入試センター研究開発部共ということが一般的な合否決定のルールだと

同研究プロジェクト「大学入学者の学力分類思われる。しかし，ボーダーライン層におけに基づく選抜方法の評価研究」（研究代表者

る受験者の個性に着目した入試を念頭に置い岩坪秀一教授）の一環として行われたもの

たとき，総合得点に含まれる情報は有用ではである。

ないoむしろ，ボーダーライン層においては，科目毎の得点情報を加味することによって，文献そこに学力に関する受験者の個性の重要な部

竹内啓

1986

入試科目の事後の重みにつ分を反映することができるのである。したがいて，国立大学入学者選抜研究連絡協議会って，大学・学部がそれぞれのポリシーに応研究報告書

じた基準でボーダーライン層を定義し，入学501

後の教育において重要な資質を備えた受験生を優先的に合格させるようなシステムを部分的に導入することは無意味ではないと思われる。本研究の方法は「選抜基準の多様化」に基づく入試の多様化実現の一方略であり，入試方法の多様化の努力を補完するものと位置づけることができるのである。
最後に，本研究では，集団としてのボーダーライン層の特徴を際立たせるため，平均得点に基づく得点プロフィールを描いたが，実際の合否判定の場面では個人毎の得点プロフィールが必要になる。その場合，ボーダーライン層･に含めるべき受験者の特定が重要になる。この点については，単純に総合得点に基づいて合格ラインからの得点差でボーダーライン層を定義するような簡便な方式などライン層を定義するような簡便な方式ズ様々な方法が考えられるが，より実用的な方様々な方法が考えられるが，より実用自法について今後検討することとしたい。

－44－第7号（取扱注意) , 500-