ISSN 2187-6762
ISSN-L 1348-2629

大学入試研究ジャーナル
No.３１
２０２１年３月

全国大学入学者選抜研究連絡協議会
独立行政法人大学入試センター

大学入試研究ジャーナル No. 31

目 次

【原著】
アドミッション・ポリシーにおける「求める学生像」の分析
槫松 理樹，天野 哲彦（岩手県立大学） ····················································· 1
私立大学保育者養成学部における入試区分と卒業後の進路との関連（Ⅱ）
竹内 聖彦（椙山女学園大学） ······························································ 7
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） ···································13
入試区分と学生像――自己管理学習レディネス尺度（SDLRS）を中心に――
雨森 聡（静岡大学） ······································································21
入学者選抜の効果検証の在り方に関する考察
西郡 大（佐賀大学） ······································································27
一般選抜における高校調査書の自由記述活用の可能性――機械学習を活用した志願者の「主体性等評価」分類の試み――
井ノ上 憲司，山下 仁司，川嶋 太津夫（大阪大学） ··········································35
国立教員養成大学・学部の入学者選抜における「主体性等」評価の方針に関する実態分析――社会課題的文脈を視野に――
山田 美都雄（宮城教育大学） ······························································43
高大連携活動が高校生に与える影響について――「都立高校生のための先端研究フォーラム」の事例をもとに――大野 真理子（九州工業大学），河西 奈保子（東京都立大学），溝口 侑（京都大学大学院） ········49
地方国立大学の入試広報活動（２）――『地方の国立大の魅力』冊子提供から講演実施へ――
山田 貴光，森川 修（鳥取大学） ···························································56
学生募集広報における学生のクチコミ向上
喜村 仁詞，大塚 智子（高知大学） ·························································62
多面的・総合的評価選抜の展開と課題――韓国における評価の公正性強化策について――
山本 以和子（京都工芸繊維大学） ··························································69
英国の大学入学者選抜における非学力的要素の評価システム
永田 純一，杉原 敏彦，三好 登（広島大学） ················································77
わが国の高大接続改革と中国，韓国，台湾の大学入試多様化政策――特に中国の入試改革との同型性，共時性を中心に――
倉元 直樹，尹 得霞（東北大学） ···························································83
高等学校における数学および理科の履修状況に関するアンケートの分析（3）――学部初年次の学業成績との関係――
平井 佑樹，高野 嘉寿彦，小山 茂喜，平野 吉直（信州大学） ·································91

センター試験後に出願校を変更した受験生の大学入学満足度――国立Ｂ大学の事情より――
竹内 正興（広島大学） ····································································97
募集要項から見る留学生受け入れの現状――国立大学 4 月入試を中心に――
翁 文静，立脇 洋介（九州大学） ··························································105
九州工業大学における多面的・総合的な入試の制度設計検証――評価結果および「ジェネリック・スキル」等の比較からの一考察――
花堂 奈緒子，播磨 良輔，安永 卓生（九州工業大学） ·······································111
英語学位プログラムの進路決定に重要な他者が与える効果研究――日本の大学を事例として――
三好 登，永田 純一（広島大学） ··························································119
高校教員を対象とした入試広報の有効性に関する一考察――地域別の志願者数データおよび新入生アンケートに着目した検討――
寺嶌 裕登，永野 拓矢，橘 春菜，石井 秀宗（名古屋大学） ··································127
東北大学における一般入試前期日程志願者の学力水準の経年分析――過去 3 年間の大学入試センター試験成績から――
宮本 友弘，倉元 直樹，長濱 裕幸（東北大学） ·············································134
大学入試英語問題における設問形式による識別力比較――英文和訳・和文英訳の機能を中心に――
秦野 進一，倉元 直樹，長濱 裕幸（東北大学） ·············································140
タブレット端末利用型 CBT の開発とモニター調査による評価
安野 史子（国立教育政策研究所） ·························································146
大学経営の観点から見た私立薬学部入試科目
西田 喜平次（兵庫医療大学），西本 真弓（阪南大学） ·······································154
ペーパー・インタビューの試行結果について――面接に代わる筆記試験の有用性の検討――
吉村 宰，石井 志昂（長崎大学） ··························································161
推薦入試・AO 入試の効果に関するレビュー研究――「個別大学の追跡調査」と「複数高校･大学を対象とした調査」の結果に注目して――
木村 治生（ベネッセ教育総合研究所） ·····················································167
教科・科目の学力に関する自己保有度の基礎的分析――教科学力アドミッション・ポリシーとの親和性の観点から――
大澤 公一（京都大学） ···································································175
医学部入試における新たな心理的評価法導入の試み――非認知領域能力の評価と受験者の適性・心理特性との関係――
平野 万由子，大久保 由美子，山内 かづ代（東京女子医科大学） ·····························183
入学時点の変数と大学院への進路決定の関係――入学時の情報に基づく大学院進学の規定要因分析――
原田 健太郎，和久田 千帆（島根大学） ····················································189
高大接続改革における入学者選抜――新しい入学層を評価する高大接続入試――
大久保 貢，中切 正人（福井大学） ························································196

入試に活用する大規模記述式テストはいかにして実施されるのか？
――ニュージーランドの事例に学ぶ――
植阪 友理，福田 茉央（東京大学） ························································202【資料】
3 つのポリシーと大学属性との関係性の分析
齋藤 朗宏（北九州市立大学） ·····························································211
入試改革の高等学校への影響――高等学校進路指導担当教員対象の 4 年間のヒアリング調査を通して――
福島 真司，日下田 岳史（大正大学） ······················································218
私立大学における「トリクルダウン現象」の検証
日下田 岳史，福島 真司（大正大学） ······················································226
個別試験における理科と数学の成績分析
高木 繁，林 篤裕（名古屋工業大学） ······················································232
大学入学共通テストにおける段階表示の提供開始に備えて林 篤裕，高木 繁（名古屋工業大学） ······················································239
高等学校の調査書における学習成績概評の都道府県別の分布調査
森川 修（鳥取大学） ·····································································245
高校調査書の「出欠の記録」の評価活用の検討――大学入学後の学籍状況と GPA との関連――
林 寛子（山口大学） ·····································································251「コンピテンシー評価」から見えてくる入学者選抜における資質・能力評価への期待と展望――成果・実績による portfolio 評価との比較も含めて――
橋村 正悟郎，池田 文人，飯田 直弘，岩間 徳兼，鈴木 誠（北海道大学） ·····················257
高校教員に向けた入試広報活動――新潟大学におけるアドミッションフォーラムを中心に――
吉田 章人，並川 努，板倉 孝信，坂本 信（新潟大学） ······································265
高校で探究的な学習活動を経験した入学者における入試区分の違いと大学選択理由との関係――入学時アンケートからの考察：入学金・授業料が安いこと以外の島根大学の選択理由――
和久田 千帆（島根大学） ·································································272
意識調査から見る「地域貢献人材育成入試」――求める学生が入学し，その学生を育成することができたのか――
美濃地 裕子，高須 佳奈，田中 久美子（島根大学） ·········································279
沖縄県外における志願者獲得に向けた大学説明会の実施とその効果の検証
山田 恭子，田中 光，盛山 泰秀，廣瀬 等（琉球大学） ······································287
地方国立大学の入試広報の取組――徳島県と徳島大学の合同進学セミナーの実施――
上岡 麻衣子，植野 美彦，関 陽介，川野 卓二（徳島大学） ··································293
信州大学 Web 出願時アンケート結果を用いた志願者動向分析――出願大学決定における高校教員の影響――
一之瀬 博，木村 建，海尻 賢二，平井 佑樹（信州大学） ····································299

高校教員等対象「大学入試説明会」に係る成果と課題――国立大学へのアンケート結果から――
永野 拓矢，橘 春菜，寺嶌 裕登，石井 秀宗（名古屋大学） ··································306
プレイスメントテストの項目分析の利用について――入学者選抜と入学後教育の追跡調査を目指して――
大竹 洋平（山梨英和大学） ·······························································314
工学部における高大連携活動を通した高大接続改革への基盤づくり――ＡＯ入試導入後、17 年間の取り組み――
大久保 貢（福井大学） ···································································319
神戸大学「志」特別入試における模擬講義レポートの出題と分析―― 第 1 次選抜の文系型を対象として――
𠮷𠮷田 健三，西山 覚，髙橋 真，進藤 明彦，杉山 浩一（神戸大学） ···························326
センター試験の英語における英語民間試験導入の効果と課題――広島大学におけるみなし満点方式を申請した志願者分析より――
竹内 正興，永田 純一（広島大学） ························································332
大学入試における少人数を対象としたオンライン筆記試験の可能性――大学の授業における期末考査をモデルケースとして――
倉元 直樹，林 如玉（東北大学） ··························································338
会場形式進学相談会が入試動向に及ぼす影響――鳥取大学の事例――
森川 修，山田 貴光，小山 勝樹，小倉 健一，古塚 秀夫（鳥取大学） ·························345【ノート】
ICT を活用した主体性評価の一考察――入試改革、入試広報の観点から――
小勝 健一（デジタルハリウッド大学） ·····················································351
イギリスの大学によるウェブサイトの活用法――バーミンガム大学の事例を中心に――
板倉 孝信，吉田 章人，並川 努，坂本 信（新潟大学） ······································357
パフォーマンス課題受講者の追跡調査――高大接続にかかわるパフォーマンス評価の検証――
中切 正人，橋本 康弘，大久保 貢（福井大学） ·············································365
神戸大学「志」特別入試（第 1 次選抜理系型受験）の概要と入学前教育の設計
進藤 明彦，西山 覚，髙橋 真，𠮷𠮷田 健三，杉山 浩一（神戸大学） ···························372
一般選抜における活動報告書の評価項目の作成方法――「主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度」の AP に基づく評価――
大塚 智子，喜村 仁詞（高知大学） ························································380「自己評価シート」を活用した主体性等評価の導入――鳥取大学一般入試での主体性等評価について――
小山 勝樹（鳥取大学） ···································································386
オンラインによる高校教員向け入試説明会の実践と評価
久保 沙織，南 紅玉，樫田 豪利，宮本 友弘（東北大学） ····································394

大学入試研究ジャーナル第 31 号，1-6，2021【原著】

アドミッション・ポリシーにおける「求める学生像」の分析
槫松 理樹，天野 哲彦（岩手県立大学）
本稿では，大学ポートレートから入手したアドミッション・ポリシー（AP）より，人手で抽出した「求める学生像」の分析結果を報告する。ガイドラインに沿った AP がある一方で，カリキュラム・ポ
リシーやディプロマ・ポリシーに記載すべき内容を記述している AP もある。これは AP 作成時期の影響が大きいと考えられる。求める学生像に関連深いと考えられる語句の出現頻度分析の結果，「意欲」と「学力」を求める学生像の共通要素として見いだした。また「学力の３要素」を「知識」「能力」「主体性」「協働」の 4 項目に分け，関連すると想定した語彙の出現頻度に基づき記載率を調査した結果，「主体性」は 96%，「能力」は 77%，「知識」は 66%とこれらの項目は半数を上回った。
一方，「協働」については「医・歯」では 78%に達したが，全体としては 45%と他の項目よりも記載率が低い。本項目はガイドラインに明記されていることから，今後は記載率が高まると予想される。
キーワード：アドミッション・ポリシー，出現頻度，能力語彙，学力の 3 要素
析しており，さらに 3 つのポリシーの連携に関する分析（齋藤，2019）も試みている。根岸（根岸，2013）は教員養成系学部の AP のうち「求める学生像」を，医学部や教育委員会が示している「求める教員像」と比較分析している。佐野（佐野，2013）は，大学の Web ページから収集した AP を分析している。
また大学ポートレート（大学ポートレートセンター，
2015）といったポータルサイトも構築され，データを得やすい状況になってきている。著者ら（槫松・天野，2019）はこのサイトの情報を用い，学部系統・設置者ごとの傾向について分析を試みている。
このような AP の分析において，ガイドラインに示された「学力の３要素」に着目することは有意義であると考えられる。しかし，ガイドライン公開時期との関係もあり，このような分析事例は少ない。今後のAP の在り方を考える上でもこの点からの分析は重要であると考える。
以上の背景から本研究では，先行研究に引き続き，大学ポートレートから入手可能な AP の中から「学力の３要素」と関連深い「求める学生像」に着目し，テキストマイニング技術を用いて分析する。

1 はじめに
現在の大学入学者選抜試験（以後，大学入試）においてアドミッション・ポリシー（以後，AP）は重要な要素である。平成 28 年に公表された，『「卒業認定・学位授与の方針」（ディプロマ・ポリシー），「教育課程編成・実施の方針」（カリキュラム・ポリシー）及び「入学者受入れの方針」（アドミッショ
ン・ポリシー）の策定及び運用に関するガイドライン』（中央教育審議会大学分科会大学教育部会，
2016:6）（以後，ガイドライン）においては，AP の留意事項として「ディプロマ・ポリシー及びカリキュ
ラム・ポリシーを踏まえるとともに，「学力の３要
素」を念頭に置き，入学前にどのような多様な能力をどのようにして身に付けてきた学生を求めているか，
入学後にどのような能力をどのようにして身に付けられる学生を求めているかなど，多様な学生を評価できるような入学者選抜の在り方について，できる限り具体的に示すこと。また，必要に応じ，入学前に学習しておくことが期待される内容についても示すこと」が示されている。なお「学力の３要素」とは(1)知識・技能，(2)思考力・判断力・表現力等の能力，(3)主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度の 3 つを意味する。さらに，令和元年度の『学校教育法施行規則等の一部を改正する省令等の施行等について（通知）』（文部科学省，2019）により，法令上，各大学には AP の公表が義務づけられている。
上記のような動向もあり，AP の分析が取り組まれるようになってきている。齋藤（齋藤，2013）は経済学部の AP を対象にテキストマイニングによって分

2 データおよび分析方法
2.1 対象とするデータ
AP には，1 章であげたガイドラインによれば「入学者選抜方法」と「求める学生像」の記載がある。本
研究では「学力の３要素」と関連深いと考えられる「求める学生像」に焦点を絞り分析を行う。そのため，先行研究において， 2018 年 9 月から 11 月に大学ポ-1-大学入試研究ジャーナル第 31 号

れる語彙や「力」のような一文字の語彙は人手で削除
ートレートの大学検索より入手した国公立大の AP かする。なお本研究では，形態素解析には，先行研究同ら人手によって「求める学生像」の記載がある部分を様にプログラム言語 Java のライブラリ lucene抽出した。AP は，学部単位，学科単位での記載があgosen-4.0.0-ipadic を用い，各種分析には独自に開発
るが，それぞれ独立したものとし，それぞれ 1 件のしたプログラムを用いた。
データとする．また，学部・学科については，『平成30 年度国公立大学入学者選抜学部系統別志願状況』
3 分析結果（文部科学省，2018）に示された学部系統を付与する。上記文献に記載がない場合は，学部名称が類似し3.1 求める学生像の記載方法ている他大学の学部と同じ学部系統を付与する。学部
求める学生像の記載箇所の人手による抽出過程に系統としては，「人文・社会，理工，農・水産，医・
おいて，その記載方法についても類別した。はじめに，
歯，薬・看護，教員養成，その他」があるが，以後，その過程で得られた内容を示す。
人文・社会は人社，農・水産は農水，薬・看護は薬看，同一大学の場合，学部学科で表記を統一している
教員養成は教員と記載する。表 1 に今回分析対象とことが多いが，統一されていない場合もある。理由のした AP の学部系統・設置者別の件数を示す。
1 つとしては学部改組などによる作成時期の違いが考えられる。
表 1 系統・設置者別データ数
求める学生像を記載していることを示す導入表現の出現傾向を表 2 に示す。なお，「人を求め」のよ
学部系統
設置者
合計
うな表現においては，「人を広く求め」というような人社 理工 農水 医歯 薬看 教員 その他
表現も含む。また，「求める」以外の表現として，
国立大 119 168 60 98 35 98
37 615「学生を受け入れる」「受験を期待」「学生を歓迎」
公立大 68 37 21
9 57 －
40 232というような表現も少数ではあるが，見受けられた。
合計
187 205 81 107 92 98
77 847
2.2 分析方法
表 1 で示した学部系統ごとに次に示す分析を行う。
「その他」には，福祉系，芸術系など多岐にわたる学部が含まれるが，比較対象として，同様に扱う。
AP に出現する語句のうち，「学力の３要素」と関連深いと考えられる能力や資質を表すと考えられる語
句を能力語彙として捉え，その出現頻度を比較する。
能力語彙は，次の方法で抽出する。
はじめに，各 AP から「一般名詞」「サ変名詞」「固有名詞」および「名詞に接続する助詞」のいずれかが 1 つ以上連続している部分を語彙として抽出する。語彙の抽出については，形態素解析を用いる。形
態素解析とは，文を言語として意味を持つ最小単位である形態素と呼ばれる単位，基本的には品詞単位に分割するものである。例えば「基礎学力」は「一般名詞：基礎」と「一般名詞：学力」に分割される。しかし，本研究では連続する一般名詞は 1 つの語句として扱うため「基礎学力」として抽出する。これにより複合語への対応が可能となる。
以上の方法で得られた語句のうち，「末尾が力，性，心，感，意欲のいずれかで終わる語句」および「意思，意志，意欲，意識」を能力語彙とする。ただし「中心」のように能力や資質とは関係ないと考えら-2-

表 2 表記の出現傾向
表記パターン

国立

公立

表記パターン

国立

公立

求める学生

162

48

人物を求め

6

2

学生を求め

108

100

求める入学者

13

0

求める人材

78

8

入学者に求め

26

6

人材を求め

42

6

人を求め

135

56

求める人物

33

2

者を求め

33

5

表 2 で示したように，AP の記載においては，呼称として「学生」を用いることが多い。これは，学校教育法において高等教育を受けている者への呼称が「学生」であること，また，ガイドラインにおいて「学生」という語が用いられているためと考えられる。またガイドラインにおいては，「入学者」という表現も用いられているためか，入学者を用いる場合も多い。
また，AP における「求める学生像」に表現の揺らぎがある。1 つの理由としては，今回利用した AP が大学ポートレートから抽出したものであり，作成年度が統一されていない点が挙げられる。特に，学力の 3要素に言及している AP はガイドライン公開後に作成されたと考えられる。
一方，カリキュラム・ポリシーに記載する教育課
程やディプロマ・ポリシーに記載する育成する人材像アドミッション・ポリシーにおける「求める学生像」の分析を記載または参照している AP も見受けられた。また，
選抜区分と関連付け，選抜区分ごとに求める学生像を示す AP もあった。これらの AP は作成時期がガイドラインなどの公開以前と考えられる。今後ガイドラインに従うことで，是正されていくと予想される。

表 3 能力語彙の出現傾向
能力語彙

AP数

人社
187

理工
205

農水
81

医⻭
107

薬看
92

教員
98

その他
77

総数
878

主体性

14

14

10

8

5

8

6

論理的思考力

15

18

3

7

5

8

7

学習意欲

13

4

4

18

7

7

2

5

15

4

11

12

5

1

努力

7

12

1

6

12

8

7

意識

17

8

4

6

1

6

6

好奇心

8

23

1

7

2

1

4

行動力

5

13

2

6

4

5

7

目的意識

3

5

10

18

4

0

2

協力

5

7

8

8

4

1

4

適性

6

7

5

3

6

0

6

探求心

4

7

4

4

2

1

9

感性

5

4

2

5

3

3

8

知的好奇心

6

12

2

1

3

2

4

理解力

8

9

2

5

1

2

1

使命感

1

0

1

10

7

6

1

解決能力

8

2

3

4

2

0

6

基礎的学力

5

4

2

2

1

5

5

責任感

1

3

0

11

5

1

2

コミュニケーション力

5

8

1

0

1

3

4

創造力

3

3

7

2

2

2

2

意思

5

1

4

2

3

1

4

語学力

4

6

1

3

3

1

2

柔軟性

1

5

0

9

3

1

0

創造性

1

7

0

4

3

0

4

読解力

11

1

3

1

0

0

2

共感

2

4

0

6

0

0

5

科学的探究心

0

1

0

9

6

0

0

個性

6

2

0

0

4

0

4

向上心

3

5

0

3

1

2

1

実践力

0

5

1

3

0

5

1

勉学意欲

2

5

2

1

0

0

5

応用力

0

6

1

5

0

0

0

社会性

1

3

0

6

1

0

1

発想力

3

5

1

0

0

0

3

論理的思考能力

2

3

1

5

1

0

0

486
469
245
219
205
136
124
118
115
96
83
80
72
65
63
55
53
53
48
46
42
42
37
33
31
30
30
28
26
25
24
23
22
21
20
20
19
19
18
17
16
16
15
15
15
12
12
12
12

想像力

5

2

0

2

0

0

1

10

文章読解力

5

0

0

1

0

0

3

9

運用能力

6

0

0

0

0

0

2

8

独創性

0

6

0

1

1

0

0

8

指導力

0

0

0

1

0

6

0

7

関心

128

86

45

60

41

66

60

意欲

90

121

46

56

39

48

69

基礎学力

33

62

23

45

33

22

27

能力

59

42

27

25

17

28

21

興味

23

81

25

23

13

19

21

思考力

31

26

16

19

7

17

20

学力

29

25

6

15

10

23

16

コミュニケーション能力

21

18

8

24

11

20

16

表現力

23

25

12

17

7

17

14

判断力

17

20

13

19

6

12

9

協調性

8

14

2

34

9

12

4

人間性

5

5

1

42

13

11

3

意志

3

21

0

11

6

21

10

探究心

-3-

大学入試研究ジャーナル第 31 号

1 章で示したガイドライン中で述べられている学力の3.2 能力語彙の出現傾向
3 要素に関する記載の有無について分析する。なお，
表 3 に抽出した能力語彙の出現傾向を示す。表 3「主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度」は，において総数は出現した AP の総数を示し，この値の「主体性」と「協働」に分けて分析する。以後，「知降順に並べている。各学部系統の値は，学部系統内の識・技能」「思考力・判断力・表現力等の能力」を加AP における該当能力語彙の出現 AP 数を，背面の棒
えて学力の 3 要素を 4 項目として定義し，それぞれグラフはその割合を示す。また太字の数値は学部系統「知識」「能力」「主体性」「協働」と略記する。
内の 40%以上で出現していることを意味する。
分析方法としては，各項目に関連するキーワードを
総数で 50%を超えている能力語彙は「関心」「意独自に設定し，そのキーワードが 1 つでも出現した欲」のみであった。理由としては，表現の多様性が考場合，記載があるとみなす。各要素とそれを特定するえられる。この点を考慮した分析結果については，ために利用したキーワードを表 4 に示す。これらの3.3 で述べる。「関心」「意欲」は各学部系統においキーワードは抽出した能力語彙および，関連すると考ては 40%を超えている。また「意欲」については「学習意欲」「勉学意欲」という表現も見受けられる。 える語彙・表現を抽出した結果をもとに決定した。
次いで頻度が大きいものは「基礎学力」であり，
特に「医歯」が 42%と比較的高い。さらに「学力」
表 4 学力の 3 要素(4 項目)ごとのキーワード「基礎的学力」という表現も見受けられ，これらを加項目
キーワード
えれば，系統の平均が 37%に達する。以上のような知識
知識，技能，基礎学力，基礎的学力，基礎的な学力，ことから，「意欲」「関心」「基礎学力」は求める学
基本学力，基本的な学力，基本的な学習，スキル，
生像の共通要素であると推察される。
基礎知識，基本的知識，基本的な知識，基本知識，「学力」以外に語尾に力が付く語彙としては，
教科，知見，リテラシー「能力」の総数が多い。これは「〇〇できる能力」
能力
思考，判断，表現，能力，プレゼンテーション，「〇〇する能力」という表現が多くあるためと考える。
理解，読解，読み解，論理，発見，応用，活用，
より具体的な語彙としては，「思考力」「コミュニケ
運用，分析，記述，発信，発表，明確に示ーション能力」「表現力」「判断力」が多い。これら
主体性 主体性，主体的，情熱，意欲，関心，目的，意識，の語句はガイドラインなどにも頻出するため，上位に積極，前向き，行動，チャレンジ，好奇心，探究，来ていると考えられる。また「コミュニケーション能探求，興味，夢，熱意，意志，一貫，持続，続ける，力」は「コミュニケーション力」の 4 倍以上，同じ
ねばり強，視野，倫理，責任，貢献，向学
く「論理的思考力」は「論理的思考能力」の 4 倍以
協働
コミュニケーション，共同，協同，協働，協調性，上の頻度になっている。共に出現頻度の多い語句はガ
人間性，交流，共感，感受性，価値観
イドラインや学習指導要領，官庁等の報告書に見受け
表 5 学力の 3 要素(4 項目)の記載率
られる点から，その表現に準拠している可能性が高い。
主体性・有
主体性・無
学部系統で比較すると，「医歯」が他の系統とや
全系統
行計
総数：847
協働・無
協働・有
協働・有
や異なる。他の系統より「協調性」「人間性」「社会
0.30
0.23
0.00
0.01
0.54
能力・有
知識・有
性」が高い。この点から，「医歯」は，対人関係能力
0.03
0.09
0.00
0.00
0.12
能力・無
を学生に求めていることが分かる。「理工」は「興
0.02
0.08
0.00
0.01
0.11
知識・無
0.08
0.13
0.01
0.01
0.23
味」「好奇心」が他の系統より多い。これは多様なこ
能力・有
0.43
0.53
0.01
0.03
1.00
列計
とに目を向ける必要がある専門領域の特徴を端的に示していると考えられる。また「人社」では「読解力」
分析結果として，学力の 3 要素(4 項目)の記載の有「文書理解力」が他の系統より多い。これは入学後の無の組み合わせパターンの記載率をまとめたものを表学びとの関係がより深いためと考えられる。
5 に示す。項目の後にある「・有」は AP に項目に関する記載があることを，「・無」は記載がないことを
3.3 学力の 3 要素(4 項目)の記述傾向それぞれ示す。表はクロス表の形をとっており，例え
これまで述べてきたように能力語彙の出現傾向分析
ば表 5 左上の 0.30 は，「知識・有，能力・有，主体
では，「基礎学力」「基礎的学力」「基礎的な学力」
性・有，協働・有」の AP が，全体の 30%を占めるという表現を別々に扱うこととなり，全体像の把握が難しい。そのため，能力語彙で得られた知見をもとに， ことを意味する。また同じ行の行計は，「知識・有，-4-アドミッション・ポリシーにおける「求める学生像」の分析能力・有」の AP が占める割合が 54%，同じ列の列
計は，「主体性・有，協働・有」の AP が占める割合
が 43%となることを意味する。
表 5 に示すように，学力の 3 要素のうち「知識」と「能力」では「知識」の記載率が 66%であるのに対し，「能力」の記載率は 77%と 11 ポイント上回っている。また両方記載している AP は 54%に達している。このことから「知識」「能力」については，「知識」は「能力」に含まれる，あるいは「能力」の前提として捉える傾向があると考えられる。
「主体性」の記載率は 96%と高い。これは「関心」「意欲」などの出現頻度の高い語句がキーワードに含まれることから妥当といえる。見方を変えれば，
今まで「主体性」という語の使用頻度が低いものの，「主体性」は，学生に求めるものの必須要素という共通認識があると言える。
一方，「協働」の記載率は，46%に留まっている。
後述するが系統間でのばらつきも大きい。この点から，今までは系統毎の特性に影響を受ける項目であったと考えられる。今後は，ガイドラインに明記されたこともあり，記載率の増加が予想される。
学力の 3 要素(4 項目)間の関係を見ると，「知識」と「主体性」の併記は 65％，「能力」と「主体性」の併記は 74％，「知識」と「能力」の併記は 54％と半数を超えている。このことから「学力の３要素」のうち，「能力」「知識」「主体性」は求める学生像の共通要素として AP に浸透していると言える。
一方「協働」については，「知識」との併記は34％，「能力」との併記は 40％，「主体性」との併記は 43%と低くなる。また「協働」があり「知識」
がない AP は 12％，「協働」があり「能力」がない
AP は 6％，「協働」があり「主体性」がない AP は3％である。このことから「協働」は「主体性」と併記される傾向が高い。これは「主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度」という文言の影響や「協働」の重要性が浸透していないことが理由として考えられる。
学部系統における学力の 3 要素(4 項目)の記載の有
無の組み合わせパターンの記載率を表 6 に示す。
「人社」は，3 要素(4 項目)をすべて記載している APの割合が 28%と最も多い。4 項目毎の AP 記載率は「主体性」94%「能力」86%「知識」65%「協働」
44%である。
「理工」は，3 要素(4 項目)のうち，「協働」のみ記載がない AP の割合が 26%と最も高い。ただし，すべて記載の AP も 22%を占めている。4 項目毎の AP

記載率は「主体性」99%「能力」71%「知識」60%
表 6 学力の 3 要素(4 項目)の出現傾向
主体性・有
主体性・無
人社
総数：187
協働・無
協働・有
協働・有
0.28
0.25
0.02
0.01
能力・有
知識・有
0.01
0.08
0.00
0.00
能力・無
0.01
0.03
0.01
0.00
知識・無
0.13
0.15
0.02
0.00
能力・有
0.43
0.51
0.05
0.01
列計

主体性・有
主体性・無
理工
総数：205
協働・無
協働・有
協働・有
0.22
0.26
0.01
0.00
能力・有
知識・有
0.01
0.10
0.00
0.00
能力・無
0.02
0.16
0.00
0.00
知識・無
0.05
0.17
0.00
0.00
能力・有
0.30
0.69
0.01
0.00
列計
主体性・有
主体性・無
農水
総数：81
協働・無
協働・有
協働・有
0.28
0.27
0.00
0.03
能力・有
知識・有
0.00
0.09
0.00
0.00
能力・無
0.00
0.11
0.00
0.00
知識・無
0.02
0.20
0.00
0.00
能力・有
0.30
0.67
0.00
0.03
列計
主体性・有
主体性・無
医歯
総数：107
協働・無
協働・有
協働・有
0.51
0.08
0.00
0.00
能力・有
知識・有
0.08
0.04
0.00
0.00
能力・無
0.06
0.03
0.01
0.01
知識・無
0.11
0.07
0.00
0.00
能力・有
0.76
0.22
0.01
0.01
列計
主体性・有
主体性・無
薬看
総数：92
協働・無
協働・有
協働・有
0.33
0.23
0.00
0.00
能力・有
知識・有
0.00
0.05
0.02
0.00
能力・無
0.04
0.10
0.04
0.00
知識・無
0.08
0.10
0.00
0.01
能力・有
0.45
0.48
0.06
0.01
列計
主体性・有
主体性・無
教員
総数：98
協働・無
協働・有
協働・有
0.33
0.21
0.01
0.00
能力・有
知識・有
0.11
0.15
0.00
0.00
能力・無
0.01
0.03
0.00
0.00
知識・無
0.04
0.09
0.00
0.02
能力・有
0.49
0.48
0.01
0.02
列計
主体性・有
主体性・無
その他
総数：77
協働・無
協働・有
協働・有
0.26
0.27
0.00
0.00
能力・有
知識・有
0.03
0.09
0.00
0.00
能力・無
0.03
0.10
0.00
0.00
知識・無
0.13
0.08
0.01
0.00
能力・有
0.45
0.54
0.01
0.00
列計

-5-

行計
0.56
0.09
0.05
0.30
1.00

行計
0.49
0.11
0.18
0.22
1.00
行計
0.58
0.09
0.11
0.22
1.00
行計
0.59
0.12
0.11
0.18
1.00
行計
0.56
0.07
0.18
0.19
1.00
行計
0.55
0.26
0.04
0.15
1.00
行計
0.53
0.12
0.13
0.22
1.00

大学入試研究ジャーナル第 31 号

「協働」30%である。「主体性」の記載率が高いのに対し「協働」の記載率は学部系統中，最も低い。
「農水」は，3 要素(4 項目)をすべて記載している
AP の割合が 28%と最も多いが「協働」のみ記載無し
も 27%ある。4 項目毎の記載率は「主体性」97%「能力」80%「知識」67%「協働」33%である。
「医歯」は，3 要素(4 項目)をすべて記載している
AP の割合が 51%と最も多い。4 項目毎の記載率は「主体性」98%「能力」78%「協働」78%「知識」
71%であり，全項目記載の AP の割合も高い。
「薬看」は，3 要素(4 項目)をすべて記載している
AP の割合が 33%と最も多い。4 項目毎の記載率は「主体性」93%「能力」75%「知識」63%「協働」
46%である。一方で，3 要素すべてに触れていない
AP の割合が 4%と他の系統より高い。「協働」に関しては，学部名等に「看護」を含む AP では記載する
割合は 52%と系統全体よりもやや高いことから，「薬学系」は研究志向が強いと推察される。また「知識」より「能力」を記載する傾向がある。
「教員」は，3 要素(4 項目)をすべて記載している
AP の割合が 33%と最も多い。4 項目毎の記載率は「主体性」97%「知識」81%「能力」70%「協働」
51%である。「能力」より「知識」を記載する傾向がある。これは教育課程において，「知識」に位置付けた教科名が明記されるためと考えられる。
「その他」は，3 要素(4 項目)のうち「協働」のみ
記載無しが 27%と最も多いが，すべて記載の AP も26%と拮抗している。4 項目毎の記載率は「主体性」
99%「能力」75%「知識」65%「協働」45%と「知識」より「能力」を記載する傾向がある。
各学部系統を「学力の３要素」から見れば，「知識」より「能力」の記載率が高く，その要因としては「基礎学力」のように「能力」が抽象的で「知識」を包括しているためと考えられる。「主体性」に関する語彙の出現頻度は高く，学びに向かう主体性、学ぶ意
欲が根本的に大切という点で妥当といえる。「協働」
は，全体的に低いが，「医歯」「教員」「看護」など
人と積極的に関わる内容が多い学部系統では高く，卒業後の進路と関係深いためと考えられる。

素」については，96%の AP で「主体性」が示されている。一方「主体性」と並び立つ「協働」の記載率は46%であるが，今後は浸透が進み，記載率が向上する
ことが予想される。
今後の研究課題として，表現の多様性や系統分類を見直し，最新の AP について分析することに取り組む。また，今回の分析結果と比較することで，AP の変遷をとらえることや「入学者選抜方法」との関係分
析にも取り組む。
謝辞
本研究において AP 収集に協力していただいた， 本学臨時職員の方に謝意を表する。

参考文献
文部科学省（2019）．学校教育法施行規則等の一部を改正する
省令等の施行等について（通知）https://www.mext.go.jp/b_menu/hakusho/nc/__icsFiles/afiel
dfile/2019/09/10/1420974_001.pdf(2020年8月25日アクセス)
中央教育審議会大学分科会大学教育部会，「卒業認定・学位授与の方針」（ディプロマ・ポリシー），「教育課程編成・実施の方針」（カリキュラム・ポリシー）及び「入学者受入れの方針」（アドミッション・ポリシー）の策定及び運用に関するガイドライン，平成28年3月31日
大学ポートレートセンター（2015）．大学ポートレート
https://portraits.niad.ac.jp/（2019年3月8日アクセス）
齋藤朗宏（2013）．「各大学経済学部におけるアドミッショ
ン・ポリシーのテキストマイニングによる分析」『大学入試研究ジャーナル』23，171－178．
齋藤朗宏（2019）．「3つのポリシーの連携に関する分析」『令和元年度全国大学入学者選抜研究連絡協議会研究発表予稿集I』，198－201．
槫松理樹・天野哲彦（2019）．「テキストマイニング技術を用いたアドミッション・ポリシーの分析」『令和元年度全国大学入学者選抜研究連絡協議会研究発表予稿集I』，202－207．
佐野秀行（2013）．アドミッション・ポリシーのテキスト分
析 : 設置形態，規模，学部系統別に見た大学の公開情報 日
本教育社会学会大会発表要旨集録。(65)根岸千悠（2013）．国立大学教員養成系学部におけるアドミッ
ション・ポリシーの特徴-「求める学生像」の分類を通して-

4 おわりに本稿では，大学ポートレートから入手した AP より，人手で抽出した「求める学生像」について分析した。求める学生像に関連深いと考えられる語彙の出現
頻度分析により「関心」「意欲」「基礎学力」が求める学生像の共通項として見いだされた。「学力の３要

千葉大学大学院人文社会科学研究科 研究プロジェクト報告書第262集『社会とつながる学校教育に関する研究』50－57．
文部科学省（2018）．平成30年度国公立大学入学者選抜学部系
統別志願状況 http://www.mext.go.jp/b_menu/houdou/30/0
2/__icsFiles/afieldfile/2018/02/15/1401481_01r_1.pdf(2020年
8月25日アクセス)-6-

大学入試研究ジャーナル第 31 号，7-12，2021【原著】

私立大学保育者養成学部における入試区分と卒業後の進路との関連（Ⅱ）
竹内 聖彦（椙山女学園大学）
都市部中規模私立大学教育学部の保育者養成コースにおける学生の特性の入試区分による違いを学
生の将来設計や職業観と進路選択とに関連付けて検証した。その結果，大学生活における活動志向に関しては，推薦入学生は一般入学生と比べて学修活動への志向性が弱い一方で，社会活動については推薦入学生の方が活発な活動を望む傾向があるが，意識の低い学生も一定数含まれた。将来設計に関する意
識の高い学生は公立保育職や公立小学校教員を目指す傾向が強く，公立小学校教員志望となった学生は入学時からフルタイムでの働き方を望んでいたことが認められた。
キーワード：追跡調査，保育者養成，入試区分，進路選択
1 はじめに多くの私立大学は教育機会の多様性を求める社会的状況により様々な入試区分により学生募集を行っている。それら入試区分は学力試験を中心とする一般入試と人物評価を重視する推薦入試とに大きく二分され，一般入学生と推薦入学生には基礎学力，勉学意欲，将来像等に差があると言われている。
国立大学に関しては，林（2012）の山口大学での調査により，推薦入試入学生の TOEIC 最高スコア平均点が低いこと，卒業時の学業成績を全体 GPA，TOEIC
最高スコアで見ると大学入試センター試験を課さない
入試区分の入学生が相対的に低いことが示されており，
石井（2012, 2014, 2017）の文系学部における調査により，一般入学生には学習意欲の低い学生がいるが推薦入学生にはいないこと（石井, 2012），推薦入試受験者の高校偏差値分布は一般入試受験者の分布より低い位置にあり，推薦入試が相対的に学力の低い志願者のための入試となっていること（石井, 2014），卒業後の進路については公務員等になる割合が一般入学生において大きく，留学する学生の割合は推薦入学生において大きいこと（石井, 2017）などが示されている。
私立大学に関しては，中規模私立大学教育学部の教員養成コースにおける入試区分と卒業後の進路との関連についての調査報告（竹内, 2019）がある。教員養成を目的とする学部学科においては，入学者はほとんどが卒業後に教員として社会に貢献することを目指しており，その目標である教員採用試験の合格状況を学生の質を測る指標として利用することで，入試区分を中心に学生の質について考察した結果，採用試験合格状
況は入試区分との関連よりもむしろ大学での学業成績との関連の大きさが示唆されている。
同様に保育者養成コースにおいては，入学者のほとんどが卒業後の進路に保育者として乳幼児と関わる公-7-

私立の保育園・幼稚園への就職を志望するが，入試区分との関連をみた調査（竹内, 2020）によれば，国公立大学受験者の受け皿となるような入試区分による入学
生は，私立保育園・幼稚園への就職を避ける傾向のあることが見出されるとともに，学業成績の面では推薦
入学生は一般入学生より高等学校における評定平均値が高いものの大学での GPA では差のないことが示された。竹内（2020）の調査では中規模私立大学の保育者養成コースの学生を対象として入試区分による学生の質について学業成績及び進路選択との関連を中心に扱っているが，進路選択は学生個人の将来設計と直接関係する。そのため本稿では，各入試区分入学者自身の思い描く将来像の違い，あるいはまた，それが進路選択に与える影響について考察したい。
2 調査対象学部と学生の状況
2.1 調査対象と調査方法
調査対象学部は，名古屋市東部の文教地区に位置す
る中規模私立女子大学（2020 年 5 月現在の収容定員
5467 名，在籍学生 6022 名）の教育学部であり，2020
年現在の入学定員は 170 名（保育・初等教育専修 90
名，初等中等教育専修 80 名）である。保育士資格取得を目指す「保育・初等教育専修」は幼稚園教諭免許状
取得が，「初等中等教育専修」は小学校教諭免許状取得がそれぞれ卒業要件となっており，卒業後は大多数が保育士・幼稚園教諭・小学校教諭としての就職を希望する。
調査対象学生は 2012 年度入学 2015 年度卒業 169
名（保育・初等教育専修 80 名，初等中等教育専修 89名）および 2014 年度入学 2017 年度卒業 161 名（保育・初等教育専修 86 名，初等中等教育専修 75 名）である（いずれの年度も入学定員は両専修とも80 名で，卒業生数には編入学生及び留年学生は含んでいない）。

大学入試研究ジャーナル第 31 号

このうち本研究では保育者養成を目的とする「保育・初等教育専修」（以後対象コースと呼ぶ）の学生 166 名（2012 年度入学生 80 名，2014 年度入学生 86 名）を調査対象とし，入学時のアンケート調査による大学への入学目的や将来像等の特性を入試区分ごとに比較し，卒業後の進路選択との関連も含めて入試区分による学生の特徴を探る。
2.2 調査対象コースの入試区分
調査対象コースの入試区分と募集定員（表 1）は，推薦入試が「併設校1) 制推薦入試」20 名，「指定校制推薦入試」20 名の 2 区分の合計 40 名，一般入試2) が大学個別入試である「一般入試 A（2 教科型）
」20 名，「一般入試 B（1 教科型）
」3 名，
「一般入試 B（2 教科型）」3 名，センター利用型入試である「センター利用
入試 A（3 教科型）
」2 名，
「センター利用入試 B（2 教科型）」1 名，複合型入試3) である「一般入試 A（プラスセンター型）」10 名の 6 区分 39 名，その他の入試区分が「社会人特別選抜」1 名である。
表 1 には調査対象コースの入試区分別学生数（卒業者数（入学者数））も同時に示す。国立大学あるいは他の私立大学との併願受験者の多い私立大学においては，
一般入試区分合格者の他大学への流出等により歩留まり率の変化が大きいだけでなく，受験生の心理的事情や保護者の経済的状況により推薦入試区分応募者が大きく増減することもある。その結果，極端な定員超過
表 1 入試区分別募集人員及び卒業者数（入学者数）
入 試 区 分推薦

併設校制推薦入試
指定校制推薦入試

一般
センター利
用

一般入試 A（2 教科型）
一般入試 A(プラスセンター型)
一般入試 B（1 教科型）
一般入試 B（2 教科型）
センター利用入試 A（3 教科型）
センター利用入試 B（2 教科型）

社会人特別選抜
合

計

2012
年度
20
20
(20)
29
20
(29)
20
20
(21)
6
10
(7)
2
3
(2)
3
3
(3) 1120
0 (12)
2
(0)
0
1
(0)
0
1
(0)
80
80
(82)
募集
定員

2014
年度
20
(20)
14
(14)
34
(35)
7
(7)
4
(4)
4
(4) 18
1 (18)
(1)
2
(2)
0
(0)
86
(87)

-8-

となったり逆に追加合格による補充が間に合わず欠員を生じたりする事態も起こりうる。しかしながら調査
対象コースの調査対象学年である 2012 年度，2014 年
度は入試区分ごとの定員充足の偏りはあるものの入学者全体としては適度な人数となっている（表 1 括弧内）。
留年退学などの事情でこれらの学年の 4 年後の卒業者
はそれぞれ 80 名，86 名となっている（表 1）。
本稿では竹内（2020）の調査と同様に，多数ある一般入試区分のうち「一般入試 A（2 教科型）
」を除く 5
区分と「社会人特別選抜」とを併せて「一般 B 他」と呼ぶこととする。
「社会人特別選抜」枠の入学生は対象
年度には 1 名もないため「一般入試 A（2 教科型）」
（以
下略称「一般 A」を用いる）以外の一般入試区分の総称と考えて差し支えない。こうして対象コースの入試
区分を「併設校推薦」「指定校推薦」「一般 A」「一般 B他」の各募集定員 20 名の 4 区分と考え，それぞれの特徴を考察する。
2.3 入試区分別学業成績と進路選択状況
竹内（2020）によれば高等学校及び大学での学業成績に関しては，対象コース学生全体では高等学校評定平均値と大学での GPA とには中程度の相関がある一方で，入試区分別には指定校制推薦入試による入学生
のみ相関の程度が低く，推薦入学生は一般入学生より
評定平均値が高いものの GPA では差が見られなかった。指定校制推薦入試区分の学生の高等学校での評定平均値と大学での GPA との関連が薄いことは，指定校制推薦入試区分においては，入学者の大学での学業成績はその所属した高等学校の水準に左右され，同じ評定平均値であっても学力的には大きな差のあることを示している。
表 2 入試区分別就職志望先

併設校制
指定校制
推薦計
一般 A
一般 B
他
一般計
合計

保育職
公立
私立
17
11
42.5% 27.5%
20
14
46.5% 32.6%
3725
44.6% 30.1%
32959.3% 16.7%
172
58.6% 6.9%
491159.0% 13.3%
3686
51.8% 21.7%

公立小
その他
教員
8
4
10.0% 20.0%
54
11.6% 9.3%
91210.8% 14.5%
85
9.3% 14.8%
37
10.3% 24.1%
815
9.6% 18.1%
1727
10.2% 16.3%

合計
40
43
83
54
29
83
166

私立大学保育者養成学部における入試区分と卒業後の進路との関連（II）【設問 C】あなたは，どのような働き方をしたいと考えていますか。結婚・出産などを踏まえたライフプランについて［下の 6 選択肢より 1 つ選択］
(1) 結婚せずフルタイムで働く(2) 結婚・出産後も変わらずフルタイムで働く(3) 結婚・出産退職後子育てが落ち着くまで専業主
婦，その後フルタイムで働く(4) 結婚・出産退職後子育てが落ち着くまで専業主
婦，その後パートで働く(5) 結婚・出産後ずっと専業主婦(6) その他

進路選択に関しては，国公立大学受験者の受け皿となるような入試区分「一般 B 他」による入学生は私立
保育園・幼稚園への就職を避ける傾向があることが見出された。更に，学業成績との関連をみると，公立園を志望する学生より私立園を志望する学生の方が高等学校での学業成績を示す評定平均値が高い傾向が見られた（竹内, 2020）。
本研究対象学生の入試区分別の 3 年次年度末における進路選択状況も表 2 に示すように同様の傾向である。
3 新入生アンケートから見た将来設計・職業観
本稿においては，入学時のアンケート調査から学生の将来志向に関する項目に着目し，卒業後の進路選択を中心に 4 入試区分の学生の特徴を抽出したい。
3.1 アンケートの設問項目
調査対象学部の属する大学では，入学時に学生の種々の特性を把握するために記名式アンケートを実施
しており，その結果を入学後の学修指導や進路指導を含む学生指導，学生募集のための入試広報活動などに活かしている。記名式であるために入学後の学修状況
や就職活動，卒業後の進路選択などと関連付けることが可能であり，本稿ではこれを利用して調査対象学生の入試区分ごとの将来設計や職業観の違いと進路選択との関連を検証する。
実施しているアンケート内容は多岐にわたるが，こ
こでは学生の特性を見る指標として大学生活における活動志向と将来設計に関する次の 3 つの設問（設問番
号及び項目番号は便宜上付与，［ ］内は報告者注）の回答を分析する。
【設問 A】大学入学後，以下の活動についてどの程度力を入れたいと思いますか。
［各項目 4 段階選択肢による回答］
a1：大学での専門的な勉強
a2：大学での資格取得のための勉強
a3：大学での公務員などの試験対策準備
b1：クラブ・サークル活動
b2：社会活動（ボランティア，NPO など）
b3：友達との交際
b4：アルバイト【設問 B】あなたは将来の目標（生き方；生活設計）
を決めていますか。
［下の 4 選択肢より 1 つ選択］(i) はっきり決めている(ii) 漠然と考えていることがある(iii) まだ考えていない(iv) 考えたことがない

3.2 大学生活における活動志向
3.1 節に挙げた【設問 A】の回答を大学生活における活動志向の指標とする。この設問は各項目について・とても力を入れたい（4）・やや力を入れたい（3）・あまり力を入れようと思わない（2）・まったく力を入れようと思わない（1）の 4 段階のいずれかを選び回答する。回答は上記のポイントで集計される。大学での学修活動への志向の強弱を尋ねる項目 a1，a2，a3 と大学在学中の社会活動への志向の強弱を尋ねる項目 b1，b2，b3，b4 についてポイントの合計（項目 a については最大 12 点，項目 b については最大 16 点）で各入試区分の学生の志向を比較する（表 3，表 4）。
学修活動への志向性（表 3）については，3 項目すべてに最大限の努力を目指す回答（12 点満点）が多い中で，推薦入学生は一般入学生と比べて明らかにポイン
トの低い（11 点以下）学生の多いことが分かる。特に「併設校制」は 10 点以下が 2 割以上を占める。入試
表 3 入試区分別学生志向（学修活動）
12

19
47.5%
26
指定校制
60.5%
45
推薦計
54.2%
43
一般 A
79.6%
21
一般 B 他
72.4%
64
一般計
77.1%
109
合計
65.7%
併設校制

-9-

11

10
25.0%
16
37.2%
26
31.3%
7
13.0%
4
13.8%
11
13.3%
37
22.3%

10

6
15.0%
1
2.3%
7
8.4%
2
3.7%
1
3.4%
3
3.6%
10
6.0%

9

3
7.5%
0
0.0%
3
3.6%
1
1.9%
2
6.9%
3
3.6%
6
3.6%

無回答 合計
2
5.0%
0
0.0%
2
2.4%
1
1.9%
1
3.4%
2
2.4%
4
2.4%

40
43
83
54
29
83
166

大学入試研究ジャーナル第 31 号

16
3
併設校制
7.5%
5
指定校制
11.6%
8
推薦計
9.6%
7
一般 A
13.0%
2
一般 B 他
6.9%
9
一般計
10.8%
17
合計
10.2%

表 4 入試区分別学生志向（社会活動）

15
6
15.0%
5
11.6%
11
13.3%
9
16.7%
6
20.7%
15
18.1%
26
15.7%

14
12
30.0%
12
27.9%
24
28.9%
7
13.0%
6
20.7%
13
15.7%
37
22.3%

13
10
25.0%
9
20.9%
19
22.9%
14
25.9%
5
17.2%
19
22.9%
38
22.9%

12
2
5.0%
4
9.3%
6
7.2%
9
16.7%
7
24.1%
16
19.3%
22
13.3%

11
5
12.5%
6
14.0%
11
13.3%
4
7.4%
2
6.9%
6
7.2%
17
10.2%

区分「併設校制」の入学生は，系列大学に進学することが高校在学中の目標であって，大学卒業後の進路選
択や生活設計を視野に入れていないどころか入学する学部の選択すら重視せず学修意欲が高いとは言えない
場合も少なからずある。その実情を反映した結果とみてよい。一方，同じ推薦入試区分である「指定校制」
では，3 項目すべてに最大限の努力を目指す 4 点と回答した学生は約 6 割と少ないが，全員が少なくとも 1
項目には 4 点と回答していることも分かる。
社会活動への志向性（表 4）については，4 項目すべてに 4 点と回答した学生は 1 割程度と少ないが， す
べての項目に 3 点以上（合計 12 点以上）の回答をした学生は 8 割に上る4)。各項目の平均ポイントは b1，
b2，b3，b4 の順に 3.2，3.2，3.8，3.3 であり，どの項目にもある程度力を注ごうと考えていることが分かるが，中でも友達との交際は 8 割強の学生が 4 点と回答
表 5 入試区分別将来設計意識レベル
(i)

11
27.5%
15
指定校制
34.9%
26
推薦計
31.3%
19
一般 A
35.2%
11
一般 B 他
37.9%
30
一般計
36.1%
56
合計
33.7%
併設校制

(ii)

24
60.0%
25
58.1%
49
59.0%
31
57.4%
14
48.3%
45
54.2%
94
56.6%

(iii)

3
7.5%
3
7.0%
6
7.2%
2
3.7%
3
10.3%
5
6.0%
11
6.6%

(iv)

0
0.0%
0
0.0%
0
0.0%
0
0.0%
0
0.0%
0
0.0%
0
0.0%

無回答 合計
2
5.0%
0
0.0%
2
2.4%
2
3.7%
1
3.4%
3
3.6%
5
3.0%

40
43
83
54
29
83
166

している。入試区分別のポイントの平均は推薦入学生が 13.44，
一般入学生が 13.39 とほぼ同じであるが，ポイントの最頻値を見ると一般入学生が 13
点（平均 3.25 点）であるのに対し，推薦入学
生は 14 点
（平均 3.5 点）である。推薦入学生は一般入試学生に比べてやや活発な活動を望んでいる者が多い
一方でポイントが 11点以下と低い学生も一定数いることが分かる。
10
0
0.0%
2
4.7%
2
2.4%
2
3.7%
0
0.0%
2
2.4%
4
2.4%

9
無回答 合計0240
0.0% 5.0%0043
0.0% 0.0%0283
0.0% 2.4%
1154
1.9% 1.9%0129
0.0% 3.4%
12
83
1.2% 2.4%
14
166
0.6% 2.4%

3.3 将来設計とライフプラン
入学時点で将来設計をどの程度決めているか（将来設計の意識レベル）を問う【設問 B】の入試区分別回
答数が表 5 である。入試区分による差は殆ど見られない。いずれの入試区分の学生も約 3 割は「(i) はっきりと決めて」おり，「(iii) まだ考えていない」者は 1 割に満たない 5)。強いて言えば一般入学生の方がはっきり決めているものが多く，「併設校制」の学生は意識がやや曖昧といえる。
卒業後のライフプランに関する【設問 C】は，女子学生にとって人生の重大な転機となる結婚と出産を経てどのような将来像を望んでいるのかを問うものであり，その回答を表 6 にまとめる。将来保育関係の仕事
表 6 入試区分別ライフプラン

(2)
6
併設校制
15.0%
7
指定校制
16.3%
13
推薦計
15.7%
6
一般 A
11.1%
3
一般 B 他
10.3%
9
一般計
10.8%
22
合計
13.3%

(3)
18
45.0%
17
39.5%
35
42.2%
25
46.3%
11
37.9%
36
43.4%
71
42.8%

(4)
10
25.0%
19
44.2%
29
34.9%
17
31.5%
14
48.3%
31
37.3%
60
36.1%

(5) 無回答 合計
4240
10.0% 5.0%0043
0.0% 0.0%
4283
4.8% 2.4%4154*
7.4% 1.9%0129
0.0% 3.4%
42
83
4.8% 2.4%84166
4.8% 2.4%

注）入試区分「一般 A」54 名のうち 1 名が(1)と回答した- 10 -

私立大学保育者養成学部における入試区分と卒業後の進路との関連（II）に就くと見込まれることもあり，入学時に既にかなり具体的なイメージを持っているようである。結婚・出産を機に一旦退職し子育てが落ち着いた後に再就職を想定している学生が 8 割程度おり，保育士あるいは幼稚園教諭の実情に関する知識があると思われる。推薦入学生の方が一般入学生より結婚・出産後もフルタイ
ムで働くことを望む者が多い。また，結婚しないで働くという選択肢は保育職を目指す学生には殆どないことも分かる6) 。
将来設計の意識レベルとライフプランのクロス集計
が表 7（無回答 5 名除外）である。表は行がライフプ
ランの別, 列が意識レベルの別を表す。理論値（表 8）と比較すると明らかなように意識レベルとライフプラ
ンとに顕著な関連性は認められない。すなわち，どの程度将来設計を意識していたとしてもどのようなライ
フプランを選択するかには影響しないと言える。

職ではなく小学校教諭を目指した学生は 2 項目以上でとても力を入れたいと回答している。社会活動への志向性に関する表 10 は 2 ポイントずつ合わせた表示とした。学修活動と同様，その他の進路を選択した学生
は積極性が低く，小学校教員を目指した学生は入学時より意識が高かったことが分かる。
表 9 就職志望別学生志向（学修活動）

12
63
公立
75.0%
保育職
22
私立
61.1%
12
公立小教員
70.6%
12
その他
48.0%
109
合計
67.3%

表 7 将来設計意識レベルとライフプラン
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
合計

(i)
0
9
27
18
2
56

(ii)
1
12
40
37
4
94

(iii)
0
1
4
5
1
11

(iv)
0
0
0
0
0
0

表 10 就職志望別学生志向（社会活動）

合計
1
22
71
60
7

16-15
23
公立
27.4%
保育職
11
私立
30.6%
4
公立小教員
23.5%
5
その他
10.0%
43
合計
26.5%

161

表 8 将来設計意識レベルとライフプランの理論値
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
合計

(i)
0.3
7.7
24.7
20.9
2.4
56

(ii)
0.6
12.8
41.5
35.0
4.1
94

(iii)
0.1
1.5
4.9
4.1
0.5
11

(iv)
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0

11
10
9
合計
16
2
3
84
19.0% 2.4% 3.5%86036
22.2% 16.7% 0.0%50017
29.4% 0.0% 0.0%
82325
32.0% 8.0% 12.0%
6
37
10
162
22.8% 6.2% 3.7%

合計
1
22
71
60
7
161

注）小数第 2 位を四捨五入しており合計は整数値にならない

4 活動志向・将来設計・ライフプランと進路選択
2.3 節で入試区分別に就職志望先を見たが，本章では学生の活動志向や職業観が 3 年次末の就職志望先の選択とどう関わるかを観察する。

14-13
41
48.8%
16
44.4%
10
58.8%
8
32.0%
75
46.3%

12-11
18
21.4%
7
19.4%
3
17.6%
11
44.0%
39
24.1%

102
2.4%
2
5.6%
0
0.0%
1
4.0%
5
3.1%

合計
84
36
17
25
162

4.2 将来設計と進路選択
表 11（無回答 5 名除外）を見ると将来設計の意識の高さが保育者養成系本来の職業選択に直結しているわ
けではないが，入学時点で将来を「(iii) まだ考えていない」学生は保育者とは異なる進路選択をする割合が高い。将来を「(i) はっきりと決めている」学生は公立
保育職や公立小学校教員を目指す傾向が強い。

4.1 活動志向と進路選択
就職志望先の大学生活における活動志向との関連は
表 9，表 10 である。これらの表ではアンケートに無回
答の 4 名を除外した。学修活動に関しては保育者養成
系本来の職業選択をする学生と比べるとそうでない学
生の積極性の低いことが分かる。一方で結果的に保育- 11 -

表 11 就職志望別将来設計意識レベル

(i)
34
公立
40.5%
保育職
11
私立
31.4%
7
公立小教員
41.2%
4
その他
16.0%
56
合計
34.8%

(ii)
(iii)
45
5
53.6% 6.0%
1
23
65.7% 2.9%91
52.9% 5.9%17468.0% 16.0%
94
1158.4% 6.8%

(iv)
0
0.0%
0
0.0%
0
0.0%
0
0.0%
0
0.0%

合計
84
35
17
25
161

大学入試研究ジャーナル第 31 号

4.3 ライフプランと進路選択
ライフプランと進路選択の関係をみると，保育職志
望学生は結婚・出産後子育てが落ち着いた後に「(3) フ
ルタイムで働く」という回答と「(4) パートタイムで働く」という回答がほぼ同数であるが，公立小学校教員
志望の学生は入学時点からフルタイムでの働き方を望んでいたことが分かる（表 12，無回答 4 名を除外）。
表 12 就職志望別ライフプラン

(1)
0
公立
0.0%
保育職
1
私立
2.8%
0
公立小教員
0.0%
0
その他
0.0%
1
合計
0.6%

(2)
(3)
(4)
12
37
32
14.3% 44.0% 38.1%
3
14
15
8.3% 38.9% 41.7%
3104
17.6% 58.8% 23.5%
4109
16.0% 40.0% 36.0%
227160
13.6% 43.8% 37.0%

学卒業後の進路選択や生活設計は重視していないことに起因していると推察される。それでも最終的には卒業後に多くが保育者となることは，学部教育が効果的に実施されていることを物語るものであろう。
注1) 併設校制推薦入試とは当該学園の有する系列高等学校からの推薦枠である。

(5) 合計
3
84
3.6%
3
36
8.3%
0
17
0.0%
2
25
8.0%
8
162
4.9%

2) 一般入試と大学入試センター試験利用入試は試験時期の違い
により 2 月初旬実施の A 入試と 3 月初旬実施の B 入試とがある。それぞれの入試は試験科目数により複数の教科型に分かれている。
3) 「一般入試 A（プラスセンター型）」受験者は，大学独自試験
を「一般入試 A（2 教科型）
」受験者と同様に 2 科目受験し，事前に受験した大学入試センター試験の高得点科目をそれに加えた 3 科目の合計点により合否判定する複合型入試であり，大学入試センター試験を課す国公立大学との併願受験に適している。国公立大学の下位に位置する私立大学では他の入試区分よりも受験者の学力レベルの高いことが多い。

5 まとめ
保育者養成学部（コース）の学生について入試区分ごとの特性を，卒業後の進路選択と学業成績との関連に着目して見た研究（竹内, 2020）に引き続き，本稿では入学時アンケート調査における学生の将来志向に関する項目に着目し，卒業後の進路選択と関連させて入試区分ごとの学生の特徴の抽出を試みた。
大学生活における活動志向に関しては，推薦入学生
は一般入学生と比べて学修活動への志向性が弱く，特に併設校制推薦入学生は意識の低いものの割合が高い
ことが認められた。一方で社会活動については推薦入学生の方が活発な活動を望む傾向があるが，意識の低い学生も一定数含まれる（3.2 節）。
入学時の将来設計に関する意識レベルは，一般入学生の方がはっきり決めており，併設校制推薦入学生はやや曖昧であった。ライフプランに関しては推薦入学
生は一般入学生より結婚・出産後もフルタイムで働くことを望む傾向がある。将来設計の意識レベルとライ
フプランの選択志向に関連性は認められない（3.3 節）。
これらの特徴と進路選択との関係をみると，保育職・教職以外の進路を選択する学生は活動志向に積極性の見られない場合の多いことが窺える。将来設計に関する意識の高い学生は公立保育職や公立小学校教員を目指す傾向が強く，公立小学校教員志望となった学生は入学時からフルタイムでの働き方を望んでいた（4 章）。
併設校制推薦入学生の特性は，彼女らにとって系列大学に進学することが高校在学中の目標であって，大4) 厳密には 4 項目の回答の組み合わせが 4，4，3，1 であっても 12 点であり，このような学生も含まれるが，実際には 4，
3，3，2 あるいは 4，4，2，2 のような組み合わせである。
5) 入学時に「まだ考えていない」学生が 1 割程度と少なく「はっきり決めている」学生が 3 割以上あるのは教員養成系学部だけでなく，調査対象学部が属する大学の管理栄養士養成や看護師養成などの資格系学部の大きな特徴であり，他方で語学系や経営系の学部では「はっきり決めている」学生が 1 割程度で「まだ決めていない」学生が 3 割程度となる。
6) 表 6 には表示していないが「一般 A」区分に 1 名「(1) 結婚
せずフルタイムで働く」と回答した学生がいた。大学全体としては 5％程度の学生がこの選択肢を選んでいる。

参考文献
林寛子 (2012). 「入学区分別にみる学業成績と生活態度と卒業
時の意識」『大学入試研究ジャーナル』22, 79－84.
石井秀宗 (2012). 「推薦入試の経年分析――志願者の動向及び学業成績の検討」『大学入試研究ジャーナル』22, 35－42.
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.
石井秀宗 (2017). 「入学区分と卒業後の進路との関連」『大学入試研究ジャーナル』27, 49－54.
竹内聖彦 (2019). 「私立大学教員養成学部における入学区分と卒業後の進路との関連」『大学入試研究ジャーナル』29, 23－28.
竹内聖彦 (2020). 「私立大学保育者養成系学部における入試区- 12 -

分と卒業後の進路の関連」『大学入試研究ジャーナル』30, 105－111.

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 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

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。

- 19 -

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.

石井秀宗（2014）．「推薦及び一般入試の受験者層の推移に関
4 おわりにする検討」『大学入試研究ジャーナル』24, 35－40.
本稿では AP に基づく学生確保に向けた入学者選抜
上岡麻衣子・植野美彦・関陽介・川野卓二（2020）．「卒後定の改善に向けて，学生生活における多様な実態を把握着を促進するための地方国立大学の取り組み-徳島県と徳島大するために，AP を考慮して入試区分別に学習・研究
学による合同進学セミナーの実施-」『令和 2 年度全国大学入等の成果，入学前後における授業等の意欲・態度や所学者選抜研究連絡協議会大会 研究発表予稿集』，236－241．
属学部に関連する学問の興味・関心，学生の資質・能文部科学省（2017）．「高等教育の将来構想に関する基デー
力などを調査した。そして，求める人物像に適する学
タ」 大学分科会（第 135 回）配付資料
生をより多く確保するために，入学者選抜を改善する
http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo4/gijir
試みについて述べた。
oku/1384455.htm (2020 年 11 月 4 日).
本稿では入試区分別の調査結果を述べたが，同一区
森川修・山田貴光・小山直樹・古塚秀夫（2016）．「鳥取大学分内においても傾向が異なる可能性が高い。先行研究
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（山路ほか, 2017）では同一区分内で学生タイプを 5ナル』26, 135－140.
つに分類しており，それぞれの特長は大きく異なって
大塚智子・武内世生・高田淳・瀬尾宏美（2018）．「「主体いる。より詳細な分析をするために，本学でも区分内性・多様性・協働性」を重視する多面的評価による入学者の調査が今後の課題として挙げられる。
卒後追跡調査」『大学入試研究ジャーナル』28, 61－66．
また，入学者選抜における重点評価項目別の成績と佐藤純・萬代望・岩井浩一（2018）．「入試区分と入学後の成GPA 等の成果との関係性を明らかにすることで，よ績との関連についての一考察 : 医療系地方公立大学の例」
り入学者選抜の実効性を評価できると考えられる。項
『大学入試研究ジャーナル』28, 47－52.
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。 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
2019 年度は調査方法をモデル化する段階であり，大学入学者選抜研究連絡協議会大会 研究発表予稿集』，27
今後は他学部にも展開予定である。この際，調査結果－32.
の分析は多大な労力や時間を要するため，限られた人
塚本恭正（2016）．「入学から卒業までの成績の推移と学習指的資源では限界がある。そこで，本学では分析作業を導のありかた―地方私立看護系短期大学の一例－」『大学入支援するために，追跡調査システムの開発に着手して試研究ジャーナル』26, 67－72.
いる。このシステムや本稿で述べた調査方法を活用し植野美彦・澤田麻衣子（2018）．「大学入学者選抜改革におけて，追跡調査を全学展開したい。
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。

- 20 -

た追跡調査と制度設計」『大学入試研究ジャーナル』29, 15－22．

大学入試研究ジャーナル第 31 号，21-26，2021【原著】

入試区分と学生像――自己管理学習レディネス尺度（SDLRS）を中心に――
雨森 聡（静岡大学）
本稿は，入学者の多様性と入試区分の関連を検討する際の視点として，自己管理学習に対するレデ
ィネス尺度（SDLRS）を取り上げ，データを用いて，その有用性を検証するものである。分析には，
新入生アンケートで得られたデータを用いており，主成分分析による項目の検討，ならびに，変数の合成を経て，SDLRS と入試区分で分散分析を行った。分析の結果，SDLRS のうち，「学習に対する自己責任の受容」と「探究心」の 2 つが入試区分との関連において統計的に有意であることが明らかになった。具体的な特徴として，センターなし AO・推薦による入学者は他の入試区分より，学習に対して無責任さはあるものの，学習に対する探究心が高いことがわかった。
キーワード：入試の検証，新入生アンケート，自己管理学習レディネス尺度，入試のデザイン
1 目的とねらい
入試関連センターに所属する者たちの業務や感心事に入試のデータ分析がある。データ分析といっても多種多様で，試験問題自体の回答状況の分析，志願者傾向の分析，入学者の入学時点の状況の分析，入学後の成績や学籍状況の分析などを挙げることができる。これらのうち，本稿は入学者の入学時点の状況について分析するもので，多様な学生が入学しているかを確認すること，ならびに，その確認の際に自己管理学習に対するレディネス尺度の有用性を検証することが主な目的である。
これまでの国立大学の入試の種類を大雑把にまとめると，自己推薦型の総合型選抜，学校長の推薦を求める学校推薦型選抜，一般選抜の前期日程と後期日程の4 種類があり，総合型選抜と学校推薦型選抜において大学入学共通テストを課すものと課さないものとがある。社会人選抜，私費外国人留学生選抜等を除くと，国立大学ではこの 6 種類の入試が行われてきた。もちろん，6 種類すべてを行っていない大学や学部・学科は存在する。
複数種類の入試を実施する側としては，入試区分によって特徴の異なる者が入学することを期待しているだろう。そういう期待は，総合型選抜や学校推薦型選抜ではペーパーテストよりも面接等を，一般選抜ではペーパーテストを重視しているように，入試で課す教科・科目や提出書類等の入試の内容に表れている。
たとえば，一般選抜の前期日程よりも，後期日程の方が受験生のセンター試験得点率が高くなることから，
狭義の学力に限れば双方の入学者に特徴があることをうかがい知ることができる。ただし，学力面以外の特徴というのは，なかなか把握しにくい。そこで，本稿では自己管理学習に対するレディネスに着目し，各入
試区分の入学者に違いがあるか，違いがあるならどのような点かを確認する。
2 研究の位置づけと自己管理学習レディネス尺度
2.1 研究の位置づけ
大学によって異なるが，新入生の入学時点の状況を知るために様々なことを行っている。たとえば，大学の志望度や入学時点の様子などを知るために，新入生
アンケートを実施したり，入学後の外国語や基礎科目を習熟度別にクラス分けするためにプレイスメントテストを実施したりしている。これらのほか，亀野（2016）のようにジェネリック・スキルを学外のテストによって測定することもある 1)。
本稿の関心や研究方法に近いものとして，大塚ほか（2020）がある。当研究では，アドミッション・ポ
リシーに掲げられた学力の 3 要素および関心・意欲を問う調査を新入生に対し行い，その調査で得られたア
ドミッション・ポリシーに係る自己評価の項目を入試区分間で比較を行っている。
大塚ほか（2020）の研究は，学力の 3 要素に着目していることからわかるように，主体性について問うている。具体的には，「自発的で継続的な自己学習の習慣を身に付けている。」の 1 項目である。当研究ではこの項目は検定をパスしていない。検定結果については言及されていないが，主体性を 1 項目で測定することが難しいことや，主体性が持つ意味合いの多様さが原因ではないかと筆者は考えている。
さて，上記の項目は，素直に読み取ると自己管理学- 21 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

習の項目として捉えることができる。大塚ほか（2020）の研究では検定をパスしなかった主体性の項目を，本稿では自己管理学習レディネス尺度を用いることで深掘りする。
2.2 自己管理学習レディネス尺度 SDLRS
自己管理学習レディネス尺度（ Self-Directed
Learning Readiness Scale，以下，SDLRS）については，Gulielmino （1998 ）が開発し，松浦ほか（2003）がそれの日本語版を開発した。Gulielminoのものは 58 項目からなり，松浦ほか（2003）のものも同様に 58 項目からなる。58 項目は，「学習への愛着」の 16 項目，「基礎学習技法の活用能力」の 11 項
目，「学習に対する自己責任の受容」の 5 項目，「探究心」の 5 項目，「学習における主体性」の 4 項目，「エネルギッシュな自己イメージ」の 3 項目，「将来に対する前向きな姿勢」の 5 項目，計 7 因子で構成されている。この 7 因子 58 項目の信頼性と妥当性は松浦ほか（2003）で議論されている。
松浦ほか（2003）の 7 因子の各因子に係る質問項目のうち，因子負荷量の高いものを 1 から 3 つ抽出し，松田ほか（2014）は 7 因子 16 項目のサブセットを作成した。本稿ではこの松田ほか（2014）の 7 因子 16 項目を用いている。表 1 はその 7 因子，16 項目について示したものである。なお，当項目は調査票上ではマルで囲んだ数字順に問われている。松田ほか（2014）の 7 因子と 16 項目の対応関係がわかりやす
くなるよう，因子と項目を並べ替えている。
表 1 の 16 項目は，松浦ほか（2003）の 58 項目から，因子負荷量を目安に松田ほか（2014）が抽出したものであり，因子と項目の対応は項目数を減じただ
けで，変わるものではない。もちろん，16 項目に減じたことによって因子構造が変わる可能性はあるが，この点は本稿では立ち入らない。
2.3 本稿で用いるデータと SDLRS の基礎統計量
本稿で用いるデータは，地方国立 A 大学で行われている新入生アンケートで得られたもので，SDLRSについて問うた 2018 年度のデータを用いている。当アンケートの回収率は 97.5%であった。

表 1 SDLRS の 7 因子 16 項目のサブセットの説明（項目の*は逆転項目）「学習への愛着」①学ぶことが好きだ⑫学べば学ぶほど、世界はおもしろくなる⑬学習は楽しい「基礎学習技法の活用能力」②*自分一人ではうまく学習できない③他の多くの人達よりもうまく自己学習ができる⑯クラスの中でも自分一人の時でも、効果的な学習ができる「学習に対する自己責任の受容」④自分が学ぶことについて責任を負うのは、自分以外の何者でもない⑥*もし、私が学習しなくても、自分のせいではない⑮自分の学習に責任を負うのは、自分であり他人ではない「探究心」⑪*うまくいくかどうかわからない学習状況は好きではない⑭*いつも新しい方法を試すよりは、よく知られた学習方法どおりやる方がよい「学習における主体性」⑤学習しようと決めたことがあれば，たとえどんなに忙しくても、そのための時間を作ることができる⑦知る必要があることは、ほぼ何でも勉強することができる「エネルギッシュな自己イメージ」⑧私は、何事にも好奇心がおう盛だ⑨私は、何をするにもユニークな方法を考え出すのが得意だ「将来に対する前向きな姿勢」⑩将来について考えるのが好きだ- 22 -

入試区分と学生像

一般前期（966 人），一般後期（450 人），センター
当アンケートにおいても，松田ほか（2014）同様を課す推薦（255 人），センターを課さない推薦（35に，上記の 16 項目を「全くあてはまらない」から
人），センターを課す AO（8 人），センターを課さ「いつでもあてはまる」の 5 段階で問い，1 点から 5ない AO（56 人）の 6 種類あるが，センターを課す点を与えた。なお，質問文の内容をもとに，②⑥⑪⑭
AO とセンターを課さない推薦は人数が相対的に少なは値を反転している。SDLRS16 項目の平均値を入試区分別に示したのが表 2 である。入試区分については， いので，双方についてセンター試験の有無でまとめる
表 2 入試区分別の SDLRS の平均値（項目の*は逆転項目）
一般前期

一般後期

センターなしAO・推薦

センターあり
AO・推薦

全体

3.66

3.72

3.86

3.72

3.69

4.03

4.05

4.08

4.06

4.04

3.50

3.57

3.64

3.58

3.54

3.13

3.30

2.93

3.30

3.19

2.92

2.95

2.66

2.97

2.92

3.38

3.43

3.41

3.49

3.41

4.27

4.32

4.25

4.16

4.27

4.33

4.42

4.38

4.34

4.36

4.36

4.38

4.38

4.32

4.36

2.51

2.52

2.56

2.45

2.51

2.75

2.81

2.74

2.84

2.78

3.25

3.32

3.37

3.28

3.28

⑦知る必要があることは、ほぼ
何でも勉強することができる

3.61

3.67

3.73

3.65

3.64

「エネルギッシュな自己イメージ」⑧私は、何事にも好奇心がおう
盛だ

3.54

3.54

3.89

3.65

3.57

⑨私は、何をするにもユニークな方法を考え出すのが得意だ

2.89

2.88

3.01

2.97

2.91

「将来に対する前向きな姿勢」⑩将来について考えるのが好き
だ

3.29

3.22

3.31

3.48

3.30

「学習への愛着」①学ぶことが好きだ⑫学べば学ぶほど、世界はおも
しろくなる⑬学習は楽しい「基礎学習技法の活用能力」②*自分一人ではうまく学習できない③他の多くの人達よりもうまく
自己学習ができる⑯クラスの中でも自分一人の時でも、効果的な学習ができる「学習に対する自己責任の受容」④自分が学ぶことについて責任を負うのは、自分以外の何者でもない⑥*もし、私が学習しなくても、自分のせいではない⑮自分の学習に責任を負うのは、自分であり他人ではない「探究心」⑪*うまくいくかどうかわからない学習状況は好きではない⑭*いつも新しい方法を試すよ
りは、よく知られた学習方法どおりやる方がよい「学習における主体性」⑤学習しようと決めたことがあれば，たとえどんなに忙しくても、そのための時間を作ることができる- 23 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

収まりが悪いのは，第 4 主成分の「エネルギッシュ
な自己イメージ」と「将来に対する前向きな姿勢」である。前者は 2 項目，後者は 1 項目から成っており，
3 項目間の相関係数が低いのは「将来に対する前向きな姿勢」の「⑩将来について考えるのが好きだ」であ3 分析った。また，3 項目を概念的に検討しても，この⑩に3.1 SDLRS の尺度構成
違和感がある。よって，⑩を除き，6 つの主成分が析
16 項目をつぶさに分析するのは煩雑であるし，情報量が多いと筆者は考えている。情報量を要約すべく， 出されるよう再度分析を行った。その結果が，表 3 である。
16 項目で主成分分析を行った。元々7因子であること
表 3 より，16 項目の主成分分析の際は「探究心」
から，7 つの主成分が析出されるように分析を行った。
の⑪と⑭が，別の主成分となっていたが， 15 項目の紙幅の都合上，分析結果は割愛するが，第 1 主成分はものでは，ひとつにまとまることになった。すなわち，「学習への愛着」，第 2 主成分は「学習に対する自己
15 項目の場合，第1 主成分は「学習への愛着」，第2責任の受容」，第 3 主成分は「基礎学習技法の活用能力」，第 4 主成分は「エネルギッシュな自己イメージ」 主成分は「学習に対する自己責任の受容」，第 3 主成
分は「基礎学習技法の活用能力」， 第 4 主成分はと「将来に対する前向きな姿勢」，第 5 主成分は「学「エネルギッシュな自己イメージ」，第 5 主成分は習における主体性」，第 6 主成分は「探究心」の⑪，「学習における主体性」，第 6 主成分は「探究心」で
第 7 主成分は「探究心」の⑭の項目で構成されている構成されることがわかった。
ことがわかった。
ことにした 2)。つまり，本稿で用いる入試区分は，一
般前期，一般後期，センターを課す AO・推薦，セン
ターを課さない AO・推薦の 4 種類となる。

表 3 SDLRS15 項目の主成分分析の結果（バリマックス回転）
1
2
3
4
0.770 -0.009 0.248 0.093①学ぶことが好きだ
0.725 0.194 -0.057 0.167⑫学べば学ぶほど、世界はおもしろくなる
0.852 0.018 0.176 0.105⑬学習は楽しい④自分が学ぶことについて責任を負うのは、
0.046 0.801 0.020 0.084
自分以外の何者でもない⑥*もし、私が学習しなくても、自分のせい
0.091 0.642 -0.051 -0.211
ではない⑮自分の学習に責任を負うのは、自分であり0.059 0.819 0.082 0.088
他人ではない0.043 0.072 0.795 -0.067②*自分一人ではうまく学習できない③他の多くの人達よりもうまく自己学習がで0.143 -0.088 0.763 0.127
きる⑯クラスの中でも自分一人の時でも、効果的
0.138 0.091 0.626 0.170
な学習ができる
0.325 0.097 0.010 0.696⑧私は、何事にも好奇心がおう盛だ⑨私は、何をするにもユニークな方法を考え0.110 -0.069 0.147 0.830出すのが得意だ⑤学習しようと決めたことがあれば，たとえどんなに忙しくても、そのための時間を作る 0.134 0.074 0.218 -0.016
ことができる⑦知る必要があることは、ほぼ何でも勉強す0.197 0.105 0.069 0.283
ることができる⑪*うまくいくかどうかわからない学習状況
0.094 -0.024 0.054 -0.077
は好きではない⑭*いつも新しい方法を試すよりは、よく知-0.064 0.020 0.062 0.340
られた学習方法どおりやる方がよい
3.624 1.775 1.365 1.268
固有値
24.2
11.8
9.1
8.5
寄与率
24.2
36.0
45.1
53.5
累積寄与率

- 24 -

5
0.161
0.053
0.160

6
0.055
-0.015
0.023

0.107

-0.065-0.006

0.242

0.073

-0.118-0.023

0.140

0.128

-0.0020.307-0.036

0.235

0.077

0.057

0.082

0.812

0.054

0.714

-0.001

0.154

0.807

-0.134

0.703

1.038
6.9
60.5

0.871
5.8
66.3

入試区分と学生像

この 6 つの主成分の各項目を足し合わせ，それぞれ合成変数を作成した。その合成変数と入試区分の関係を次節にて分析する。
3.2 SDLRS と入試区分の関連
表 4 は各項目を合成した 6 つの主成分のレンジ，入試区分別の平均値と標準偏差，一元配置の分散分析の結果を示したものである。図 1 において，SDLRS の入試区分別の平均値をもとに棒グラフを作成し，視覚化を図った。
分散分析の結果より，6 つの主成分のうち，「学習に対する自己責任の受容」と「探究心」の 2 つが統計的に有意であった。
この2 つについて，多重比較（Tukey 法）で確認した。「学習に対する自己責任の受容」については，センターあり AO・推薦，一般後期 > センターなし
AO・推薦という関係が，「探究心」については，センターなし AO・推薦 > 一般後期，一般前期という関係が見られた。
結果より，センターなし AO・推薦が，学習に対して無責任さはあるものの，学習に対する探究心が高い
ことがわかる。逆さまから表現すると，センター試験を経て入学してくると，学習に対しての責任感が高くなるが，型にはまった学習を行いがちとなる。これらの違いが見られるなら，センターを課す・課さない入試をすること自体に意味が見いだされるかもしれない。
分析上，A 大学の学生に入試区分のラベルを貼っただけであり，彼や彼女らが大学で学ぶ際は，自ら入試区分を知らさない限り，他者がそれを知る由もない。
互いの入試区分は見えないものであるが，入学後，ア
クティブラーニング型の授業やゼミ等を通じて，双方良いところを認めつつ，学んでもらえると幸いである。
4 まとめ
多重比較の結果から，センターを課さない AO・推薦で入学した者の学生像が少し見えてくる。
センターを課さない AO・推薦で入学した者は，一般後期やセンターを課す AO・推薦で入学した者よりも，学ぶこと自体に他人任せである部分と，一般前期
や一般後期で入学した者と比べ，定型化された学びよ

表 4 SDLRS と入試区分の関連
レンジ
学習への愛着学習に対する自己責任の受容
基礎学習技法の活用能力
エネルギッシュな自己イメージ
学習における主体性
探究心

14
12
10

3-15
3-15
3-15
2-10
2-10
2-10

全体

一般前期

N=1770N=96611.3(2.00) 11.2(2.01)
9.5(2.06) 9.4(2.06)
12.9(1.82) 13.0(1.78)
5.3(1.50) 5.3(1.51)
6.9(1.47) 6.9(1.47)
6.5(1.60) 6.4(1.55)

センターなし センターあり
一元配置分散分析
AO・推薦
AO・推薦
N=450
N=91
N=263
11.3(1.97) 11.6(1.47) 11.4(2.06) F(3,1761)=1.502, n.s.
9.7(2.03)
9.0(2.05)
9.8(2.00) F(3,1747)=4.643, p<.005
13.1(1.82) 13.0(1.76) 12.8(1.80) F(3,1733)=1.562, n.s.
5.3(1.56)
5.3(1.35)
5.3(1.39) F(3,1764)=0.148, n.s.
7.0(1.43)
7.1(1.38)
6.9(1.54) F(3,1759)=1.283, n.s.
6.4(1.66)
6.9(1.45)
6.6(1.66) F(3,1764)=3.343, p<0.05
一般後期

13.0 13.1 13.0 12.8

11.2 11.3 11.6 11.4
9.4 9.7 9.0 9.8

6.9 7.0 7.1 6.9

8
5.3 5.3 5.3 5.3

6
4
2
0

一般前期

一般後期

センターなしAO・推薦

センターありAO・推薦

図 1 SDLRS と入試区分の関連- 25 -

6.4 6.4 6.9 6.6

大学入試研究ジャーナル第 31 号

りも新規性への志向性を持つということが見て取れる。
入試区分と SDLRS の関連を分析した結果，ひとまず A 大学には一様ではない学生が入学してきていると言えるだろう。多重比較で明らかになった内容も，解釈可能なものとなっている。
また，大塚ほか(2020)では検定をパスしなかった主体性は，本稿のように主体性を深掘りすると，主体性が入試区分によって異なることを確認することができる。
ところで，多様な入試を実施するからには入学者が同質的になり過ぎないこと，すなわち，本稿で明らかになったような入試区分による特性の異なりがある方が好ましい状態であると言えよう。「同質的になり過ぎない」と言ってもどの程度が最適かは判断が難しい。
入試区分によって特性があることから，各区分の募集
人員を増減させれば，程度を操作できる可能性はある。
本研究の対象となっている A 大学においては，いまのバランスがベストかどうかはわからないがベターだと考えられている。「学習に対して無責任さはあるものの，学習に対する探究心が高い」センターなし
AO・推薦は，A 大学入学者の多様性においては重要ではあるものの，基礎学力においては相対的に不安を抱える層である。多様性を高めるか，留年率等の入学後のことを考慮し，現状を維持するかは，大学の入り口である入試の担当者だけではなく，中身である教育の担当者も含めて検討が必要である。検討に際しては，あとで述べる追跡調査が肝要であるのは言うまでもない。
本研究の今後の発展の可能性であるが，まず 1 点目
は学部・学科別，もしくは，理系・文系など，別の観点を加えてさらなる分析を進めることが考えられる。
本稿では，A 大学に入学した学生と一括りにし，分析を行ったが，一般前期とはいえ，学部・学科によっては課す科目等が異なっている。このような場合，同質的なものとして一括りにしないほうが，よりクリアな
結果，より意味のある結果を導ける可能性を秘めている。ただ，そうすると，分析対象者数が少なくなることから，複数年のデータをプールするなど，工夫が必要である。
2 点目は，SDLRS をもとに入学生をタイプ化し，どのような学生が大学に適応しやすいか，よい学びを送るか等を追跡することである。このこととは反対に，
もし不適応を起こしやすいタイプの学生が判別できる
なら，不適応を軽減する方策を検討できるかもしれな
い。また，入試内容の変更で，未然に防ぐことができるかもしれない。

今後さらなる分析を進めたいと筆者は考えている。
注1）亀野は学校法人河合塾と株式会社リアセックが共同開発したPROG テストを用いている。当テストでは，リテラシーとコンピテンシーが測定可能となっている。
2）入試区分の名称は，2021 年度入試から変更することになっているが，本稿の分析ではアンケートを実施した 2018 年度に併せて，旧名称を用いている。
また，入試区分をまとめる主な理由は，分析の都合のためであるが，まとめるにあたって，アドミッション・ポリシー
や入試で課す内容との兼ね合いについて検討している。本稿でのまとめ方は，センター試験の有無によるものである。A
大学においては，AO・推薦問わず，センター試験なしの方
は面接等が主に評価され，センター試験ありの方は面接等よりもセンター試験での学力の比重が大きく評価されることになっている。このように，AO・推薦問わず，センター試験の有無で評価のバランスが異なることから，本稿での入試区分のまとめ方は妥当であると筆者は考えている。

参考文献
Guglielmino,L.

M.(1998).

SDLRS-A,

Ver.1. Florida:

Guglielmino & Associates.
亀野淳(2016). 「大学入学時のジェネリック・スキルを規定す
る要因分析――北海道大学一年生に対する調査結果をもとに」『高等教育ジャーナル－高等教育と生涯学習－』北海道大学
高等教育推進機構 23, 71－78.
松田岳士・渡辺雄貴・重田勝介・加藤浩(2014). 「SDLRSと学
習活動の関係性――科目特性と自己教育力のマッチングの検討」『日本教育工学会研究報告集』14(1), 183－188.
松浦和代・阿部典子・良村貞子・神成陽子・升田由美子・阿部修子・浜めぐみ (2003). 「日本語版SDLRSの開発――信頼性と妥当性の検討」『日本看護研究学会雑誌』26(1)：45－
53.
大塚智子・関安孝・喜村仁詞・武内世生(2020). 「アドミッシ- 26 -

ョン・ポリシーに基づく入学者選抜の妥当性――入学後の自己評価による検証」『大学入試研究ジャーナル』30, 86－91.

大学入試研究ジャーナル第 31 号，27-34，2021【原著】

入学者選抜の効果検証の在り方に関する考察
西郡 大（佐賀大学）
個別選抜において新しい制度を導入したり，評価方法を改善した場合，想定していた課題が解決されたのか，期待される効果がもたらされたのかなど，改革や改善の目的に沿った検証が求められる。これまでも各大学において様々な検証が実施されており，多くの検証事例が報告されてきた。しかし，個別選抜における効果検証に取り組むうえで，大学の個別性を超えた“あるべき効果検証”の考え方が存在するわけではない。
そこで本研究は，これまで報告されてきた様々な検証事例の分析を踏まえ，高大接続改革として進められている多面的・総合的評価の導入を中心とした入試改革の効果検証について，“あるべき効果検証”とは何かについて考察した。
その中で特に重視した考え方は，
2020 年に指針として示された教学マネジメントの中で，アドミッション・ポリシーの妥当性を議論し，教育システムの内部質保証のプロセスの一環として効果検証を位置づけるというものである。
キーワード：多面的・総合的評価，効果検証，教学マネジメント
1 はじめに2019 年末に英語民間試験の活用と大学入学共通テストへの記述式導入が立て続けに見送られ，２本の柱を失った大学入試改革は大きな転換点を迎えた。大学入試に関わる関係者は，様々な立場で，そして複雑な思いでこの決定を受け入れているのではないだろうか。
この数年間，
大学も高校も高大接続改革の流れの中で，「何かが変わる」，「何かを変える」という機運が高まっていたのは間違いない。多くの大学や高校が新しい取り組みに着手してきた。特に大学においては，個別選抜における「学力の３要素」の多面的・総合的な評価の導入に向け議論を重ねてきたのではないだろうか。
2021 年度入試より，新たな制度や評価方法を導入する大学も少なくないだろう。
おそらく多くの時間と労力が投入され，新しい制度や評価方法が誕生するわけだが，無事に導入されることをもって，
目的が達成されるということはならない。
その後には，新しい仕組みや取り組みの導入効果の検証が必ず求められる。例えば，想定していた課題が解決されたのか，期待される効果がもたらされたのかな
ど，改革や改善の目的に沿った検証がなされるはずである。大学入試に関わる効果検証については，これまでも各大学において，多種多様な検証がなされており，『大学入試研究ジャーナル』でも数多くの検証事例が報告されてきた。これらの報告内容を参考に，自大学の実情に合わせて効果検証に取り組む大学は少なくないだろう。
ところで，個別選抜における効果検証に取り組むう
えで，各大学の個別性を超えた“あるべき”あるいは“目指すべき”効果検証の考え方というものが存在するのだろうか。筆者の管見の限り，近年の入試制度や教育システムの枠組みにおいて，こうした考え方を提案したものを知らないし，『大学入試研究ジャーナル』に掲載されている検証事例の多くも，報告者が探索的
あるいは模索的に実践している印象を受ける。そこで本研究では，これまでの個別選抜における様々な検証
事例を概観し，その枠組みを整理するとともに，高大接続改革として進められている多面的・総合的評価の導入を中心とした入試改革の効果検証について，“あるべき効果検証”とは何かについて考えてみたい。
2 先行研究の分析：様々な効果検証の枠組み
個別選抜の効果検証は，何に注目するかによって，様々なアプローチが存在する。本研究では，『大学入試研究ジャーナル』の 10 年間（2010 年[No.20]から 2019
年[N0.29]）に掲載された効果検証に関する報告を整理した。対象とした報告は，各大学の入試制度や評価方法等に関して，何かしらの効果や課題を明らかにすることを目的としたものである。したがって，各大学の個別選抜の在り方に直接的に関係ないものや入試制度の構築段階にある報告は対象外とした。本研究では，50 件の報告に注目し，大きく３つの観点で整理した。
2.1 追跡調査による検証
一般的に追跡調査は，受け入れた学生の入学後のパフォーマンスを追跡することで，入試制度や評価方法の適正性や妥当性を検証することが主目的となることが多い。様々な追跡調査のアプローチについて，以下の３つのカテゴリーに分類して整理した。

- 27 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号



大学入学後のパフォーマンスを入試区分で比較
任意の入試制度を他の入試区分と比較することを通じて，当該入試の適正性を検証するという考え方であり，
最も標準的な手法の１つである。
これらの分析は，評価指標として学業成績（GPA）や取得単位数だけでなく，学籍状況（ストレート卒業，留年，休学，退学等）のデータを活用した事例も含まれる。検証の対象となった入試制度には，AO 入試（坂本ら,2010;倉元・大津,2011;大久保ら,2012），推薦入試（石井,2012）,
地域枠入試（坂本,2014）,私費外国人留学生特別入試（白川ら,2018）などがみられる。また，特定の入試制度に注目するのではなく，ある学部が実施する複数の入試区分について，学科別に学業成績の比較を行い，入学者の特徴を把握した事例（佐藤ら,2018），入学後の全体的な成績ではなく，初年次の成績に注目して比較した事
例（山本・内村,2011;吉村・木村,2011），入試区分の違いによる卒業後の進路の特徴を分析した事例（石井,2017;竹内,2019），医学部共用試験（CBT・OSCE）のスコアを用いて比較した事例（坂本ら,2010），総合大学において全学的な観点から学部別の傾向を分析した事例（山田・西本,2014;山田,2019）などがみられる。


学業成績以外の評価指標を取り入れた分析
追跡調査において入学者を検証する評価指標は，学業成績だけとは限らない。それぞれの入試制度で期待するパフォーマンスが異なるためである。これまでも様々な評価指標によって検証されてきた。例えば，指導教員による評価（高地・永田,2012;山路ら,2017）,
入試区分ごとの学生表彰者の割合（白川ら 2012），入，
試区分と入学後の科目履修行動の関連性（石井,2013）
医学科の AO 入試で実施する「態度・習慣領域」の評
価について，６年次学生のピア・レビューのスコアや卒業後の臨床研修指導医による評価（卒後臨床研修評価システム EPOC: Evaluation of Postgraduate Clinicaltraining）を用いて態度・習慣領域評価の妥当性を検証した事例（大塚ら,2015,2017,2018）などである。
さらに近年では，外部のアセスメントテストを評価指標とする事例がみられる。例えば，キャリア教育のアセスメントとして実施された職務適性（思考力，協調性，慎重性，持久力，計画性，創造性，活動力，積極性，社交性，統率力）を測るテストのスコア（椿ら,2015;山路ら;2018），大学入試センターが基礎的総合学力を測るために開発していた「言語運用能力」「数
理分析力」のテストのスコア（吉村,2015），リテラシ
ーやコンピテンシーといったジェネリックスキルを測定するRROG(Progress Report Generic Skills)のスコア（安永ら,2019）などである。
一方，大久保ら（2010）は，高校成績，GPA,卒研・ゼミ指導教員による評価などの評価指標が有効とし，入試成績や在学生データといった異種間データの加工，その他関係するデータを蓄積して効率的に活用する
IR(Institutional Research)の必要性を提唱している。
また，山田（2013）は，学修成果の測定には，科目試験やレポート，卒業試験，卒業研究や卒業論文あるいは標準試験による「直接評価」と，学生の学習行動，生活行動，自己認識，大学教育プログラムへの満足度等を把握する学生調査などの「間接評価」があり，この組み合わせが教学 IR には重要であると指摘する。
林（2011,2012，2013,2015）は，直接評価に該当する
入試データや学業成績（GPAやTOEICのスコアなど），
間接評価に該当する学生調査によって取得した学生の意識（入学時，生活態度，卒業時），さらに，学籍情報や卒業後の進路情報等を紐づけた追跡調査を行っている。これは，上述した IR や Enrollment Managementの潮流とも合致するものである。


長期的な視点に立った検証
上記で示した追跡調査の多くは，単年や複数年という比較的短い期間における検証が多い。一方で，長期的な視点に立った検証もみられる。2000 年初頭に AO
入試を導入した大学では，竹山ら（2011）が志願者数の変動，AO 入学者の特徴，卒業者の進路等について（2012）
10年間の推移と課題を検証している。
また，
林らも学部横断型教育プログラム入学者の履修状況や履修パターンについて 10 年間の傾向を分析した。その他にも 10 年を一区切りとして， AO 入試導入の検証を行ったものがみられる（森川ら,2014;杉原ら,2015）。

2.2 評価手法の精度に関する検証
アドミッション・ポリシー（以下，
「AP」
）に沿った
学生を選抜するためには，評価手法の精度を高めることが不可欠である。面接の信頼性について一般化可能性理論を用いた検証（木村・吉村,2010），書類審査と面接試験における評価者の寛大化傾向について項目反応理論から検証した事例（大澤,2012）などは，評価手法の信頼性に注目したものである。一方，大塚ら（2016）は，独自に開発した問題解決能力試験について，センター試験との相関や合格者の特徴，学業成績との関係性などを分析することで評価方法の妥当性を検証している。また，木村（2012）は，個別学力検査の質を検証するために，合格者を対象に質問紙調査を実施し，入試問題の内容的妥当性の検証を試みている。

- 28 -

入学者選抜の効果検証の在り方に関する考察

2.3 選抜機能に関する検証
入学試験は選抜であり，AP に沿った人材を獲得するためには，選抜が機能することが前提である。検証のアプローチとしては，合格者の学力水準に注目した分析がある。菊地（2012）は，入試制度の変更によって受験者や合格者の学力水準がどのように推移しているかついてセンター試験の得点を用いた検証を行った。
また，吉村（2012）は，志願者や合格者の学力水準に志願倍率が及ぼす影響力についてセンター試験の得点を用いた分析を行っている。三瀬ら（2017）は，地域に定着する医師の増加を目的とした地域枠の導入によって，地域枠入学者と一般枠入学者の入試成績や入学後の成績を比較し，地域枠入学者の学力水準が担保されているかを検証している。一方，福島・日下田（2019）
は，学力水準とは違った側面に注目し，入試科目と志願倍率が入学者のコンピテンシーとリテラシーに影響を与えるのかについて分析している。
また，受験者や合格者の能力や資質等に注目した検証だけでなく，大澤（2016）は，新設学部の入試制度について初年度の実施結果に注目し，志願者の学力水準や英語外部検定試験の活用の影響，合否入れ替わり率など，導入直後の成果や課題について検証を行っている。一方で，長期的な視点にたった検証もある。一般入試の 20 年間にわたる合否入替わり率の安定性を検証した事例（木村・林,2016）や，ある学科の 25 年間にわたる入試動向を追跡し，長期的な視点から見える入試制度変更の成果や課題を総括的に分析した事例（山田,2017）である。
2.4 ユニークな制度や方法の検証
個別選抜は多様な目的を持って設計されるため，ユ
ニークな制度や方法を導入することがある。例えば，事務職員と教員がともに書類審査や面接を行う選考方
法の成果と課題に関する検証（永野,2012），多様な入学者の獲得を目的に，５つの配点のパターンから受験者本人が有利と思うパターンを申告する「配点の自己申告制」の効果と問題点に関する検証（林,2016），タ
ブレットを用いてデジタル技術のメリットを生かして評価する「基礎学力・学習力テスト」の効果検証（西郡ら,2019）などである。その他にも，早期に合格者が決定する AO 入試等では，入学前教育までをセットで捉える大学もあり，入学前教育の効果測定を実施した事例もみられる（大久保・東光,2010;木村ら,2012）。
3 APの妥当性という論点
前節で示したように様々な検証の枠組みやアプローチがあるわけだが，各大学に共通に求められる検証を考えてみたい。2017 年 4 月に施行された学校教育法施行規則において，ディプロマ・ポリシー（以下，
）
，
「DP」
）
，カリキュラム・ポリシー（以下，「CP」
AP を定めることが法令化された。大学機関別認証評
価の基準項目では，
3 ポリシーの整合性の観点から APに沿った学生の受入れが適切になされているかを検証しなければならない。しかし，西郡（2014）は，APで示された内容と選抜方法が整合していない場合，こうした検証は困難であり，選抜方法と整合した実質的な AP へ転換すべきとした。３ポリシーのガイドライン（中央教育審議会大学分科会大学教育部会,2016）
が示されてからは，入学者選抜において，多様な入学希望者に対してアドミッション・ポリシーに明示された様々な能力や入学者に求めていること等の水準を判定するために，どのような評価方法を多角的に活用す
るのか，それぞれの評価方法をどの程度の比重で扱うのか等を具体的に示すという方針に基づき，多くの大学で AP が見直され，選抜方法と整合する AP が増えてきている。
一方，AP に沿った学生の受入れを検証する一般的な手法は追跡調査であり，前述の事例の多さからもわかる。西郡（2011）は，すべての大学や学部で汎用的に使用可能な追跡調査の方法や共通的に援用できる分
析結果は，ほぼ存在しないとしたうえで，「入学初年次に行われる教育を高大接続の観点から捉え直すことは，
大学入門科目に留まらないリメディアル教育も含めた初年次教育の在り方を議論する上で必要な視点となるだろう。となれば，入学時における学生の学力面，意識面を含めたレディネス(readiness)の把握は，大学教育全体を考える上で不可欠な要素となるではなかろう
か」（p.36）と問題提起している。
この問題提起は，「AP の妥当性とは何か」という論点に帰着する。例えば，追跡調査の結果から，ある入
試区分で入学した学生の学業成績が芳しくないという結果が得られた場合，この結果によって何を改善すべきだろうか。当該入試を見直すというのは１つの手段
ではあるが，それが必ずしも適切な対応であるとは限らない。なぜならば，もし本質的な課題が教育カリキ
ュラムにあれば，入試制度の改善だけでは何も解決しないからである。この場合，大学での学修成果からカ
リキュラムの改善点を明らかにすべきであり，カリキュラム改善の中で入学時のレディネスを検証し，必要に応じて入試制度を見直すことが本質的な改善となる。
つまり，AP の妥当性とは，「DP，CP，AP の一体性や整合性」（中央教育審議会大学分科会大学教育部- 29 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

会,2016）の中で議論されるべきものといえるだろう。
上記の考え方に立つとき，どれだけの大学や学部が妥当な AP について議論できているだろうか。３ポリシーが浸透してから新設された学部等では，DP，CP，
AP を一貫的に捉えていることが考えられるが，伝統的な学部等では，従来から実施している入試制度に合わせる形で後から AP を設定したケースも少なくないだろう。では，それらの学部等で妥当な AP を見いだ
せないのかというと，そうではない。本研究では，「教
学マネジメント」の中で，追跡調査を位置づけることが，教育プログラム全体の効果的な改善をもたらし，「妥当性を持つ AP」の設定に繋がるのではないかと考える。

げるためにも，学修成果・教育成果を適切に把握・可視化する必要性を挙げる。そして，「学修成果・教育成
果に関する情報の例」（図１）と「学修成果・教育成果を保証する条件に関する情報の例」（図２）について，「（１）
大学の教育活動に伴う基本的な情報であって全ての大学において収集可能と考えられるものの例」と，「（２）
教学マネジメントを確立する上で各大学の判断の下で収集することが想定される情報の例」の２つの観点に分類したものが示された。

4 教学マネジメントの中で捉える検証の在り方
2020 年１月に「教学マネジメントの指針」（中央教育審議会大学分科会,2020）が公表された。教学マネ
ジメントは，「自らの責任で自大学の諸活動について点検・評価を行い，その結果をもとに改革・改善に努め，これによって，その質を自ら保証するという各大学における内部質保証体制の確立」を目指すものだ。同方針では，DP において観点別に示される「何を学び，身に付けることができるのか」から出発して，必要な授業科目を開設し，体系的に教育課程を編成することが必要であるとされる。また，体系的な教育課程の編成に向けた具体策として，「『カリキュラムマップ』の作成等を通じて，『卒業認定・学位授与の方針』に設定された各観点を満たす上で必要な授業科目が過不足なく設定されているかを検証し，授業科目の設定や内容の検討に活用するとともに，必修科目とそれ以外の授業科目を分類すること」，「『カリキュラムツリー』の作成等を通じて，各授業科目相互の関係や，学位取得に至るまでの履修順序や履修要件を検証すること」，「自学の学生や単位互換を行う他大学等，学内外に対し自学の学位プログラムにおける個々の授業科目の教育課
程上の水準と学位プログラム全体の体系性を明らかにする観点から『ナンバリング』を実施すること」などを挙げる。また，「『カリキュラムマップ』や『カリキュラムツリー』，『ナンバリング』等を学内の教職員間におけるコミュニケーションツールとしても活用する
ことで，教職員の教育課程の編成に関する理解が深まるとともに，前例踏襲を超えて教育課程全体の授業科
目数等も含めた構造的な問題点が可視化される効果も期待される」と，その意義を説明する。
さらに同方針は，大学の教育活動を学修目標に則して適切に評価し，DP の見直しを含む教育改善につな- 30 -（１）大学の教育活動に伴う基本的な情報であって全ての大学において収集可能と考えられるものの例
・各授業科目における到達目標の達成状況
・学位の取得状況
・学生の成長実感・満足度
・進路の決定状況等の卒業後の状況（進学率や就職率等）
・修業年限期間内に卒業する学生の割合，留年率，中途退学率
・学修時間（２）教学マネジメントを確立する上で各大学の判断の下で収集することが想定される情報の例
・「卒業認定・学位授与の方針」に定められた特定の資質・能力の修得状況を直接的に評価することができる授業科目における到達目標の達成状況
・卒業論文・卒業研究の水準
・アセスメントテストの結果
・語学力検定等の学外試験のスコア
・資格取得や受賞、表彰歴等の状況
・卒業生に対する評価
・卒業生からの評価

図１．学修成果・教育成果に関する情報例（１）大学の教育活動に伴う基本的な情報であって全ての大学において収集可能と考えられるものの例
・入学者選抜の状況、・教員一人あたりの学生数
・学事暦の柔軟化の状況
・履修単位の登録上限設定の状況
・授業の方法や内容・授業計画（シラバスの内容）
・早期卒業や大学院への飛び入学の状況
・ＦＤ・ＳＤの実施状況（２）教学マネジメントを確立する上で各大学の判断の下で収集することが想定される情報の例
・ＧＰＡの活用状況
・カリキュラムマップ、カリキュラムツリー等の活用状況
・ナンバリングの実施状況
・教員の業績評価の状況
・教学ＩＲの整備状況

図２．学修成果・教育成果を保証する条件に関する情報の例

入学者選抜の効果検証の在り方に関する考察

こうした枠組みに基づき教育改善を行うためには，「①大学の教育活動を学修目標に即して，適切に評価するために学修成果・教育成果を適切に把握・可視化する。
「②可視化された学修成果・教育成果に基づき，」
DP の見直しを含む教育改善に着手するために，教育課程を体系的かつ構造的に構築しておく」という２点が重要なポイントになる。
このポイントを踏まえれば，「AP の妥当性」とは，図３のようなイメージで検討できるのではないだろうか。
まず，学修目標の達成に向けて，学士課程の修学年
限内での体系的な教育課程が編成される。体系的に教育課程が編成されるということは，「学習活動①」～「学
習活動④」のように，教育効果が期待される学習活動の順序性が想定され，この学びのプロセスを経ることが，学修成果・教育成果に繋がると考えることができる。
「カリキュラムマップ」，「カリキュラムツリー」，「ナンバリング」は，その順序性や相互関係などを可視化するものであるが，こうした検討の中で，上位の学習活動に取り組むうえで前提となる科目や学習活動
群（特に，低学年時に位置づけられるもの）が具体的になるものと考えられる。
この部分が明らかになれば，当該科目や学習活動に取り組むための能力や資質も具体的になり（これが入学時の「レディネス」となる），
入試制度や評価方法と整合するかたちで AP として示すことが「妥当な AP」の設定になるのではないかと考える。となれば，追跡調査で検証すべきことは，APで示したレディネスの有無を検証することが目的となるため，その評価指標は上位の学習活動に取り組むう
えで前提となる科目や学習活動群から選定すべきである。
また，教学マネジメントは，構造的な枠組みの中で検証されるからこそ改善すべき点が明確になりやすい。
これらの改善点に対して，教育課程の編成，教育体制，
教育方法など大学教育の枠組みで改善できることがある一方で，教育改善だけでは解決が困難なものもある。
この場合は，入学者に求める入学時のレディネスとして検討される可能性が高く，AP に含める要素として議論されるのではないだろうか。
これまで，入試制度や評価方法の妥当性を検証する
先行事例はあっても，AP の妥当性を検証するという試みは見当たらない。その理由は，入学時のレディネスを明確に定めるための議論の枠組みや検証プロセス
が曖昧であったことが大きな要因ではないかと考える。
教学マネジメントの重要性が示され，教育改善に向けた様々な検証が進めば，自ずと入学時のレディネスとして何を求めるかに議論が行き着くだろう。この議論の中で AP の妥当性は精緻化されていくはずである。

図 3．教学マネジメントの枠組みで捉える AP の設定と検証のイメージ- 31 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

5 まとめ
２節の先行研究の事例からもわかるように，これまで行われてきた多くの追跡調査は，教育改善のサイクルで検証するというよりも，既存の指標や経験的な観点からみて入試制度や評価方法等の妥当性や適切性についてアプローチしてきた傾向がある。各大学の入試に責任を有する担当者による分析が多いために，教育改善の文脈よりも入試をどうするべきかという観点からアプローチするのは当然であろう。しかし，教学マ
ネジメントが進めば，定期的に教育システムや教育活動に関する点検・評価が行われ，その結果をもとに改善や改革に着手することになる。こうした内部質保証
が実質的に機能すれば，追跡調査等の検証によって明らかになったことを生かし，教育課程編成や教育体制の質的な向上に繋げるとともに，それらと連動した入試制度や評価方法の改善が期待できる。
換言すれば，教学マネジメントにおける一連の検証サイクルで追跡調査を含む様々な効果検証を実施し，課題の抽出や改善策を検討するための体制構築が有効であると考える。筆者も追跡調査を含む様々な検証を通して，入試の改善を検討してきたが，教育全体の質的な向上という点からみれば，改善の効果は限定的であると感じてきた。新しい入試制度や評価手法を導入
すると，その効果を示すための検証作業になりがちである。そもそも何のための検証かという原点に立ち返れば，DP で示す学生の育成という本質的な目的に行き着くはずである。もちろん，口で言うほど簡単でな
いことは理解しているが，これが“あるべき効果検証”を議論する出発点となるのではないだろうか 1)。
学力の 3 要素の多面的・総合的評価の導入は，政策的な推進によることもあり，導入の意義や効果を具体的に見いだせない大学は少なくないだろう。しかし，それぞれの学位プログラムが目指す学修成果や教育成
果の観点から見て，有効に機能している部分や改善すべき点を明らかにする過程において入学者に求めるレ
ディネスが具体的になれば，それぞれの実情に沿った多面的・総合的評価の在り方が見出せるはずである。
2021 年度入試を目前に，大学改革の流れの中で示された「教学マネジメントの指針」によって，各大学では実質的な内部質保証に向けた取り組みが進むと考えられる。この動きの中で，入試の効果検証が教育改革や教育改善とも連動し，入試制度の見直しに留まらない教育全体の質的向上に繋がる“あるべき効果検証”として機能すれば，高大接続改革における本質的な効果がみえてくるのではないだろうか。

注1） 本提案は，“あるべき効果検証”の１つの形を示しているが，学生の多様性や分野特性の違いを考慮しなければ効果的ではないし，効果検証には多様性が必要である。したがって，本研究は，効果検証に多様性があるべきことを否定するものではなく，教学マネジメントという仕組みでみたときの入学者選抜の効果検証の１つの在り方を示した。今後の入試研究において，本提案が発展的あるいは批判的に検討されることを期待している。

謝辞
本研究は，JSPS 科研費 JP16H02051 の助成に基づく研究成果の一部である。

参考文献
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大学入試研究ジャーナル第 31 号

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- 34 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，35-42，2021【原著】

一般選抜における高校調査書の自由記述活用の可能性――機械学習を活用した志願者の「主体性等評価」分類の試み――
井ノ上 憲司，山下 仁司，川嶋 太津夫（大阪大学）
文部科学省の大学入学者選抜改革では全入試区分における多面的・総合的な評価が求められている。
本研究では，一般選抜での多面的・総合的評価の実行可能性を探るべく調査書記述の自動処理を試みた。具体的には調査書の自由記述に対し，別の教師データ（判断基準を獲得するための情報）を与えて機械学習させ，調査書の記述内容を自動分類する仕組みを実証した。検証として，平成 30 年度入学者の入学時アンケート(回答者 2,698 名)を因子分析とクラスター分析で 4 つのタイプに分類したものを教師データとし，調査書の裏面記述データ(1,393 名分)の 60%を機械学習させ，残り 40%を含め判定させたところ，4 タイプの成功率はそれぞれ 99%, 77%, 74%, 66%となった。本研究の判定は完全ではな
いものの高確率で分類できる結果も得られたことから，調査書が電子化されることで一般選抜の限られた期間で全志願者に対し多面的・総合的な評価を実現させる可能性を示唆したといえよう。
キーワード：主体性等評価，高校調査書，機械学習，入学時アンケート
1 はじめに
平成24年頃から始まった文部科学省の高大接続改革
は，高等学校教育・大学教育とそれを結ぶ大学入学者
選抜の一体的な改革を行うものである（中央教育審議会，2014）。この中で大学入学者選抜改革においては，各大学等のアドミッション・ポリシーに基づき，学力の 3 要素（①知識・技能 ②思考力・判断力・表現力等③主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度）を十分に踏まえた評価することが求められている。このため，これまで学力試験に大きなウェイトを置いてきた一般選抜においても，学力試験以外の要素を用いて多面的・総合的評価を行うことが求められている。
本研究では，一般選抜における多面的・総合的な評
価での調査書活用の可能性を検討するため，調査書の自由記述内容について機械学習を用いた分類手法を考案し，実際の調査書の記述内容により検証を行った。
これまで筆者らは，調査書の活用の１つの手段として調査書の表面情報（科目の評定値一覧）を用い，高校間で異なる評定点を公平に扱うための「高校データベース」を開発してきた（井ノ上ら，2019）。本研究では，調査書の裏面の情報（志願者の参考情報等の自由記述）活用の１つの手段として，形態素解析や機械学習などを用いて分析することとした。機械学習を用いた理由は，調査書は近い将来電子化されることが予告（文部科学省，2017, 2020a）されており，電子化された場合に「データを自動的かつ迅速に分析し，大学入学者選抜や大学教育の改善に有用な結果を得られる」ものとなる可能性があるからである。現在はまだ紙の調査書であるため，記述された文章をテキスト情報としてデータ化 1)し使用した。
本稿では，調査書の記述活用に至った背景，記述欄の内容，主体性等を分類するにあたって作成した教師
データの作成手法，そして機械学習による自動分類の検証および活用可能性について述べる。
2 一般選抜での多面的・総合的評価の必要性
高大接続改革において，多面的・総合的な評価に基づく入学者選抜は総合型選抜・学校推薦型選抜にのみ求められているものではない。平成26 年12 月の中央
教育審議会答申(文部科学省，2014)および平成 28 年
3 月の高大接続システム改革会議「最終報告」(文部科学省，2016)等において，「全ての入試区分において学力の 3 要素を評価すること」が必要とされている。
具体的には，「平成 33 年度大学入学者選抜実施要項の見直しに係る予告の見直しについて」(文部科学省，2020b)で，一般選抜においても，「筆記試験に加え，『主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度』をより積極的に評価するため，調査書や志願者本人が記載する資料等の積極的な活用を促す。」と明示されている（文部科学省，2017）。
また，本学は研究大学として「強い研究力を擁し，未来の課題に果敢に挑戦する力強い人材の輩出」を目指しており，学部入試から博士課程修了後までのキャ
リアパスの最適化等を通じて博士後期課程の人材確保に力を入れている(大阪大学，2019)。そのため，研究者志向の強い学部学生の確保と育成を行う必要があり，- 35 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

これを目的として既に総合型選抜・学校推薦型選抜を全学的に導入しているが，研究者志向人材のさらなる確保において一般選抜改善の必要性は高いといえる。
一般選抜における多面的・総合的評価は既に各大学で始まっている（文部科学省，2020c）。早稲田大学
では志願者に「主体性・多様性・協働性」に関する記述を求めており（得点化しない），佐賀大学では 2 学部において合否ボーダー層の志願者に対し特色加点（活動実績等任意提出されたものを評価）を行っている。また，豊田工業大学では，2 次選考において全員に面接試験（個別学力試験はない）を課している。
本学においても一般選抜の医学部医学科において全員に面接を課しているが，志願者の多い学部では実施が困難なのが実情である。新たな提出物を設定するにも全学での導入には時間がかかるため，現時点で存在する情報だけを用いて一般選抜における多面的・総合的評価の可能性を見出すことを目的として本研究を開始した。
一般選抜で存在する書類の一つ「調査書」に関しては活用可能性を目的とした研究が多数存在する。吉村(2019)は，調査書の文章表記には高校独自の表記も多く，資格・大会等であっても表記が一定しない等の課
題が多く，機械的に処理するなら表面のみが現実的だと述べている。一方，山路ら(2019)は，調査書の記載
内容を人力でクラブ活動の所属，思考力，主体性等
49 項目に分類し，別に実施された能力等を測定する
アセスメント結果の 8 項目と関連性を調べ，一定の関連性を示唆している。山田(2020)では，高校時代の活動経験と主体性の関連性を新入生調査（アンケート）の回答から分析しており，調査書にも記述される可能性の高い授業態度と主体性の関連が示唆されている。
これらの先行事例から，調査書の文章そのものを評価するのは非常に困難であるが，別のアセスメントや入学時アンケート等を用いて評価することは可能であると考え，本研究では志願者個人の調査書の内容を人間が読んだり，分類したりすることなく，機械的に自動分類することで何らかの評価結果を出力することを目的とした手法を開発し，本学で現存するデータ（調査書と入学時アンケート）によってその可能性を検証した。
3 調査書の記述内容の基礎分析
調査書の自由記述を活用するにあたり，記述内容を分析するため平成 30 年度一般入試と AO・推薦入試による入学者 3,273 名の約 46%にあたる 1,557 名分の調査書をランダムに抽出し，裏面の内容（志願者の参考情報等の自由記述）を電子化した。具体的には「6.

特別活動の記録」「7. 指導上参考となる諸事項」「8.
総合的な学習の時間の内容・評価」「9. 備考」の 4
つの欄に記述された内容をテキストデータとして書き起こす作業を行った。それぞれの項目では学年ごとに欄を作成している調査書と全学年が１つの欄となっている調査書が存在するため，１学年，２学年，３学年，
全体というように 4 つの情報として登録した。「6」と「9」に関しては下位項目の欄は作成せず，前述の学年のみ分けて登録した。「7」は，5 つの下位項目が存在しているが，調査書の欄の構成として 2 つの項
目が 1 つの欄に統合されているため「(1)学習における特徴等 (2)行動の特徴，特技等」「(3)部活動，ボラ
ンティア活動等 (4)取得資格，検定等」「(5) その他」の 3 項目として入力した。「8」は「活動内容」と「評価」の 2 つの下位項目があるので 2 項目として入力した。結果として，7 項目と 4 つの年次欄の 21 欄に分けて入力したデータを用いて分析を行った。
3.1. 記述内容の文字数
今回の分析対象の行数，文字数，抽出単語数をカウントしたものを表 1 に示す。行数は句点「。」または改行をカウントしたもの，文字数は記号等も含めた文
字数，抽出単語数は次項に述べる形態素解析後の単語数である。これによると，平均で一番記述の多い項目
は「7 の(1)(2)」欄である。次に多いのは「8 の評価」
欄であるが，前述の欄より 2 分の 1 以下であり，他の欄との差に比べて大きな開きがあることがわかる。
3.2. 記述内容の形態素解析
次に内容について，形態素解析器(Janome)を使って分析を行った。今回は，記述内容から，名詞と形容詞についてのみ取り出す設定として，名詞に関しては，
最小単位ではなく，連続する名詞はできるだけ繋げて抽出する設定で行った。文章として記述された場合は，文章の一部分だけを使うことになる。「学級の活動におけるサポートを積極的にした。」という文章であれ
ば「学級 活動 サポート 積極的」の 4 つを抽出するという具合である。一方，単語を箇条書きした文章も多く見られ，この場合はほぼ原文通り抽出される。なお，英語検定試験等頻度の多いものは脇田ら(2018)の論文を参考にして置き換えを行い統一表現（例：英検）とした。これにより抽出された単語の数が表 1 の抽出
単語数である。
各欄に記述された内容を把握する１つのデータとして，各欄における頻出単語を表 2 にまとめた。この抽出語がどのような意味を持つかについて，元の原文に照らし合わせながら解説すると以下のようになる。
「6」欄における「クラス」であるが，「クラス委- 36 -

一般選抜における高校調査書の自由記述活用の可能性

表 1 各欄の記述内容の単純集計 (n=1,557)

調査書項目
記載率
行数

の記録
99.81%

7.指導上の参考となる諸事項(1,2)特徴等 (3,4)資格等 (5)その他
100.00%99.87%

96.40%

99.04%

98.27%

平均

6.61

10.68

6.28

3.63

4.34

4.85

2.74

最⼩〜最⼤

0〜25

2〜25

0〜26

0〜14

0〜17

0〜27

0〜10

92.68%

3.63

3.57

3.06

1.59

2.47

2.47

1.90

84.42

229.07

88.61

32.93

102.98112.7560.30

文字数 最⼩〜最⼤

0〜401

1〜766

0〜861

0〜361

0〜459

0〜583

0〜440

標準偏差

68.91

107.74

83.28

41.85

74.16

68.15

平均

78.90

最⼩〜最⼤

9.78
0〜58

33.32
0〜110

8.88
0〜108

2.87
0〜48

14.49
0〜73

15.25
0〜78

8.07
0〜49

標準偏差

9.58

15.53

9.40

5.68

11.80

10.02

9.00

頻度 欄

表 2 各欄の頻出単語（10 位まで）

語

頻度 欄

語

クラス

458

努力

1,638

所属

1,032

441

学習

1,228

英検

721

特 貢献

9.備考

平均

語数

6 特記事項

8.総合的学習
内容
評価

標準偏差

抽出単

欄

6.特別活動

語

頻度 欄

語

特記事項

頻度 欄

語

3,581 8 学習

頻度 欄

語

513 8 積極的

頻度 欄

語

頻度

407 総 成果

559

記録

766

445

末

467

439

学習

429

63 的 自己396 的 理解

435

出欠

414

趣味

51 学 研究319 学 自分

428

⼤学進学希望44 習 理解244 習 活動

412

課題研究

27

230

次

407

成績

233

積極的

26 内 自分

222 評 身

376

情報

217

参加

90 総 進路

希望

85 合 次進学399 合 取り組み

373 ７ 成績

1,026 ７ 特記事項

662

357 (1) 性格

939 (3) 活動

446

活 責任

305 (2) 自分

874 (4) 熱心

378

動 保健委員294 特 学習面

752 資 部⻑

317

の 積極的

262 徴 積極的

678 格 取得262

記 図書委員261 等 真面目

647 等 サッカー部

259

録 体育委員

239

何事

636

参加

259

読書

26 容 テーマ

221 価 課題

367

教科

213

教科係

189

教科

627

練習

251

⼤学進学

22

219

309

特記事項

197

の
他

進路学習

課題研究

)

そ

学習

)

(5)

(

７

(

別 文化祭

９
備
考

次

287

本校

264

を 3 学年分記述した場合，文字数は 21 文字となる。
員」や「クラス代表」という役割を示している。また「8 の内容」欄は，「研究」や「テーマ」などを示「特記事項」は他の欄でも登場するが「特記事項なし」という「空欄」であることを示す単語である（しかし， す単語が増えており，総合的な学習の時間において研究を行っているところが多くある一方，「進路」「進今回の分析では空欄は文字数 0 であり，特記事項なし
路学習」といった単語に現れているとおり，キャリアとは別物として分析している）。「貢献」「責任」
教育や生涯学習に割り当てている高校も近い割合存在「積極的」といった単語は，文章で記述している場合することがわかる。「次」は「1 年次」といった表記によく見られる単語で，「クラスに貢献した」「役職につき責任を全うした」「体育祭に積極的に参加した」 に使用されているもので，この欄はフォーマットが学
年ごとに分かれていないことに起因するものである。
などという表現で使用されている単語である。
「8 の評価」欄は，「成果」といった結果を示すも「7 の(1)(2)」欄は，「努力」「性格」「真面目」のも一部あるが，「積極的」「取り組んだ」「活動」
といった態度面の単語が多いことがわかるだろう。まなど態度を示す記述が多く見られている。ごく少数でた，頻度が非常に高いのは，文章による記述が主でああるが，意欲や理解に関して段階表記も見られた。
ることに起因すると考えられる。
「9」欄は，「成績は 3 年次 1 学期末までの記録」「7 の(3)(4)」欄に関しては，まず部活動の所属・「成績は本校分のみ」「教科情報は〇〇の科目に読み
役職，検定の取得など事実ベースの記述が多く，これ替える」などといった記述が見られる欄である。
のみを箇条書きのように記述する場合も多いが，これこのように調査書の各欄の記述は，概ね欄のタイトに加えて取り組み内容を文章として記述している場合
ル通りとなっているが，記述の文字量に大きな違いあもあり，「熱心」「練習」などの単語は文章として記ることがわかった。また，文章による記述と項目の箇述されたものである。
「7 の(5)」欄は，「特記事項なし」が突出しており， 条書きの記述方法があり，行数と文字数の関係から，「7 の(1)(2)」「8 の内容」「8 の評価」の 3 つは文章
殆どの場合は空欄であることがわかる。表１の平均文の記述が多く見られる欄であるといえるだろう。「6」
字数も他の欄に比べ最も少ない 33 文字であることも「7の(3)(4)」「7の(5)」欄は箇条書きが多いと見られ空欄が多いことに関連している。「特記事項なし。」- 37 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

表 3 分析に使用した入学時アンケートの中項目

因子1 因子2 因子3 因子4 因子5 因子60.17 -0.03 -0.05

0.14

0.01

0.03

⼤阪⼤学は第1志望でしたか？

0.05 -0.08

0.01

0.03

0.08

0.06

学部は第1志望でしたか？

-0.02 -0.06 -0.03

0.06

0.03

0.16

0.17

0.21

0.19 -0.11

0.38

卒業後進路

未定

1 / あり2

阪⼤に期待する事

出願で考慮したこと(6)学びたい専門の学問や研究ができる

-0.01

0.06

0.00 -0.03

0.30

0.05

0.06

(7)自分が望む職業に就くことができる

0.12

0.08

0.05

0.10

0.36

0.39

(8)⼤企業に入りやすいなど、一般的な就職に有利

0.01

0.02 -0.02

0.02

0.63

0.05

(9)キャリア・就職支援が充実している

0.12

0.07

0.03

0.05

0.62

0.15

(10)世界レベル・世界最先端の研究を行っている

0.30

0.10

0.07 -0.05

0.33

0.49

(11)自分が師事したい先生・研究者がいる

0.08

0.12

0.14

0.11

0.16

0.35

(12)保護者や親族が望む⼤学・学部である

-0.04

0.04

0.03

0.13

0.38

0.10

(13)高校の教師が勧める⼤学・学部である

-0.02

0.00

0.07

0.19

0.33

0.04

(1) 幅広い教養を身につける

0.59

0.04 -0.02

0.12 -0.15 -0.19(2)専門的な知識や技術を身につける

0.67

0.02 -0.04

0.03 -0.10(3)職業に直結する知識・技術を習得する

0.41 -0.01 -0.02 -0.01

0.32(4)資格をとる

0.33 -0.04

0.18 -0.04(5)興味のある分野を深く掘り下げる

0.68

0.02 -0.03

0.05 -0.24

0.11(6)知的好奇心を満たす

0.71

0.05 -0.02

0.03 -0.29

0.00(7)教員の質

0.68 -0.03 -0.02(8)教員の行う研究について学ぶこと

0.69 -0.02 -0.01

0.01(9)外国語能力の向上

0.43

0.19 -0.16 -0.29(10)研究方法を学ぶこと

0.65 -0.07(11)教育環境

0.77 -0.07 -0.02(12)研究環境

0.67 -0.03

0.03 -0.13

0.10

0.30

(13)施設設備0.64 -0.02 -0.01 -0.11

0.16

0.15

0.02

0.07

0.11

0.07 -0.06 -0.02

0.06 -0.09

0.01

0.14

0.04

0.27

0.03 -0.01

0.03

0.40

0.02

0.02

0.15 -0.22(15)就職・進学する際の⼤阪⼤学の評判

0.41 -0.02 -0.05

0.03

0.43 -0.27(16)将来やりたいことを見つけるための支援

0.59 -0.04

0.01

0.02

0.17 -0.29(17)就職・進学する際の支援

0.55 -0.04 -0.02

0.03

0.32 -0.30

合格した学部で何を学ぶか理解していますか？

0.08

0.16 -0.08

0.20

入学した学部の専門が１番学びたいことですか？

0.06 -0.02 -0.03

0.12

0.25

入学した学部の専門以外に学びたい専門がありますか？

0.03

0.07

0.10

0.04

0.06 -0.07 -0.16 -0.04
0.00 -0.25

0.10

0.42

0.02

0.69

0.12

0.06

(2)授業中は真剣にノートをとった

0.02 -0.08

0.02

0.66

0.05

0.03

(3)授業で積極的に発言や質問をした

0.01

0.30

0.37

0.02

0.05

(4)宿題をきちんと行った-0.03 -0.04 -0.01

0.75

0.11

0.05
0.12

0.09

(5)授業の復習をきちんとした0.00 -0.05 -0.01

0.76

0.14

(6)苦手な教科も一生懸命勉強した

0.06

0.60

0.09 -0.03(7)勉強方法を自分で工夫してみた

0.11

0.15

0.01

0.40

0.03

(8)自分で目標や計画を立てて勉強した

0.08

0.13 -0.02

0.45

0.08 -0.02

0.04 -0.01

0.01(9)興味のある学問分野についての本を多く読んだ

0.06

0.17

0.12

0.26 -0.15

0.22(10)インターネット等で勉強に関する情報を調べた

0.08

0.08

0.03

0.21

0.00

0.04

(11)部活動を一生懸命にやった

0.12

0.06

0.25 -0.02

0.03 -0.19(12)友達とたくさん遊んだ

0.12

0.13

0.19 -0.09

0.09 -0.22(13)たくさん読書をした

0.05

0.13

0.11

0.20 -0.15

0.10(14)ｸﾞﾙｰﾌﾟﾜｰｸやﾃﾞｨｽｶｯｼｮﾝに積極的にした

0.00

0.08

0.69

0.10 -0.06

0.00(1) 部活動・同好会（運動系）

0.09

0.09

0.13 -0.25(2)部活動・同好会（文化系）-0.04 -0.02

0.10

0.22 -0.20(3)生徒会活動・委員会活動

0.02

0.33

0.13 -0.03 -0.03(4)学校行事（文化祭、体育祭など）

0.13

0.08

0.34

0.04

(5)ボランティア、社会奉仕活動

0.00

0.07

0.32

0.11

0.05 -0.01(6)グループワーク（グループでの学習）-0.02 -0.10

0.87

0.01

0.00

0.01

(7)ディスカッション-0.03 -0.10

0.94 -0.03

0.00

0.02

0.04

0.19 -0.19
0.09

0.03 -0.19(8)ディベート-0.03 -0.04

0.81 -0.04 -0.01

0.00(9)プレゼンテーション-0.04 -0.02

0.77

0.05

(1) 分析的・批判的思考力(ｸﾘﾃｨｶﾙｼﾝｷﾝｸﾞ)-0.04

0.71 -0.08 -0.07

0.02

0.14

(2)学術的な教材を読み、理解する能力-0.04

0.60 -0.11

0.05 -0.02

0.15(3)外国語能力

-0.01

0.39

0.24 -0.07 -0.12

0.02

0.00 -0.01(4)明瞭かつ効果的に書く能力-0.07

0.60 -0.05

0.11

0.03 -0.03(5)明瞭かつ効果的に話す能力

-0.10

0.67

0.10

0.00

0.07 -0.09(6)国際的視点で理解する力(政治･経済･社会･文化)

-0.04

0.58

0.07

0.14 -0.09 -0.05(7)リーダーシップ

-0.05

0.56

0.24 -0.03

0.06 -0.14(8)プレゼンテーション能力

-0.13

0.58

0.35 -0.03

0.03 -0.02(9)コミュニケーション能力

-0.02

0.58

0.20 -0.02

0.03 -0.16(10)文化的、国際的な多様性を正しく認識する能力

0.04

0.60

0.02

(11)問題を発見することができる能力

0.03

0.76 -0.10(12)自由に発想することができる能力

0.06

0.66 -0.04 -0.10 -0.03

0.09(13)解決の道筋を立てることができる能力-0.01

0.78 -0.14 -0.04

0.10

A 楽な授業を受講 / B 興味のある授業を受講
学びの傾向

0.02

-0.02 -0.05

高校での探究学習の経験- 38 -

0.13 -0.01(1) 授業の予習をきちんとおこなった

あなたが取得しようと思っている最高の学位

図 1 固有値スクリープロット

0.01

0.04

0.10
0.16

(14)課外活動（部活やサークル等）

ジェネリックスキルの自己評価

表 4 因子分析の基本情報

質問

入学したことの満足度

高校での活動経験

4 主体性等を表す教師データの作成
本研究の目的である自動分類を実現させるため，「主体性等」を示す別のデータを教師データとして与えて機械学習によって分類させることを検証することとした。「主体性等」の観点は大学によって様々であると考えられるが，「入学時アンケート」は入学者に
価値観・志向性・高校時代の活動等を尋ね本学の求める人材像との整合性を確認するために実施していることから，既存データの中で活用可能な教師データとして用いることとした。
4.1. 「入学時アンケート」因子分析の方法「入学時アンケート」の質問項目は多岐にわたるが，その一部は主体性や学ぶ意欲，高校時代の活動経験な
ど，表 3 のような項目を尋ねている。例えば「出願で考慮したこと」の詳細項目では「学びたい専門の学問や研究ができる」という質問に「1 全くあてはまらな
い～6 とてもあてはまる」を選択させるという形で質問している。これらの質問 75 項目について予断を持たず，探索的因子分析を行った。因子分析の手法は表4，固有値は図 1 の通りである。

表 5 因子負荷量(6 因子)

高校での学習経験る。吉村(2019)の示すとおり，記述内容にはかなりの違いがあり，表出する単語を分類して，自動化を目指
すにはパターンが多すぎるため難しいといえる。

0.14 -0.14 -0.06
0.00

0.03
0.07

0.09

-0.04 -0.05

0.34

0.00

0.02

0.07

0.27

0.06

0.13 -0.37

0.11

0.07

A 講義形式の授業が良い / B 能動的な授業が良い

0.11

0.14

0.23 -0.08 -0.19 -0.03

A 教員の指示が欲しい / B 学ぶことは自分決めたい

0.18

0.22

0.09 -0.07 -0.28

A 目標やゴールが見える / B 可能性広がっている

0.14

0.11

0.03 -0.12 -0.26 -0.12

A リスクは避けたい / B リスクは受け入れたい

0.13

0.24

0.13 -0.11 -0.21 -0.07

0.06

一般選抜における高校調査書の自由記述活用の可能性

表 8 各タイプの人数と割合

表4 にも記述した通り，因子数を3～10 まで設定して分析を行い，筆者らが出力された因子を解釈した。
その結果，因子数 6 のところである程度のまとまりで解釈できることがわかり，またその後のクラスター分
析にも適当だと考えられたので，6 因子を採用した。
なお，6 因子までの回転後の累積寄与率は 34.9％であった。各質問の因子負荷量は表 5 の通りで，各因子を解釈し表 6 のように因子名を設定した。
各因子同士の因子間相関は表 7 の通りである。因子2 と 3，3 と 4 の間に比較的高い相関がみられた。特にこれらの因子のうち，大学が求める主体性の観点か
らは，因子 1 は「学問・研究の目的が明確で本学に進学した」という点，因子 3 で「協働性の高さ」，因子6 は「研究者になりたい意欲があるか」であり，これらを望ましい因子であると考えた。

表 9 各暫定的タイプのプロフィール量を元に解釈したプロフィールを表 9 に記述した。
一般的に，主体性が高く学問への意欲も高い入学させたいタイプは，Type2 である。Type1 は大学ブランド重視で進学したため，学問や研究に対する意欲に不安がある。Type3 は，すべてにおいて相対的に低い。
一方，今回この探索的因子分析を行う事で，Type4 の
表 6 抽出された因子
大学のブランドや就職にはあまり興味がないが研究者になりたいとの意欲の高いタイプが存在することが分かった。先述の通り，本学は研究者志向の強い学部学生の確保と育成を行う必要があり，この Type4 も入学させるべき重要な資質を持ったタイプであると考えた。
4.3. タイプ分けの妥当性の検証
教師データありの機械学習をさせるための因子分析，
表 7 回転後の因子間相関
クラスター分析を行ってきたが，この分析が適切であるかどうかを 2 つの観点から検証した。
まず，一般入試と AO・推薦入試別にタイプの分布に違いがあるかどうかである。AO・推薦入試は，書類審査，面接などで志願者の志望動機や学問などへの傾倒を確認しているので，入試方式に違いがあればタイプの分布は異なるのではないかと考えた。結果は図4.2. 因子得点を元にしたクラスター分析
3 の通り，AO・推薦入試は Type2,4 が多く，カイ二
更にこの 6 因子の因子得点を元に 2,698 名をクラス
ター分析で 4 タイプに分類した。クラスター分析には， 乗検定で有意差がある事が認められた。
k-means 法を使用した。その結果得られた各クラス
ターの因子の中心をプロットしたのが図 2 である。

図 2 各クラスターの中心

図 3 入試方式の違いによるタイプの分布

これらのクラスター（タイプ）に分類された人数の割合は表 8 に示す。そして，タイプ内の各因子の負荷

次に入学後の活動であるが，各タイプ別に GPA の平均と分布を見てタイプごとに違いがあるかどうかを- 39 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

確認した。結果は図 4 の通りで，特に Type2 と４では，平均値も高いがGPA3以上の分布が多く，分布の違いに有意差が認められた。
これらの分析により，クラスター分析の Type2 と 4
は，大学の望む主体性である，学問への傾倒，研究への意欲が高く，またその結果，（もちろん例外はあるにせよ）学習成績の面でも他のタイプと比較して高いことが確認された。

の受験生であれば否定の属性となるようにベクターを設定し，全員分の Type1 肯定の単語集団，否定の単語集団を設定した。同じ単語が肯定と否定の両方に存在することもあるため，肯定・否定を最も高確率に分類できる閾値を機械学習で習得させた。習得に用いるのは 1,557 名分の調査書の記述を形態素解析したデー
タで，入学時アンケートの回答を因子分析した「タイプ」を学習の教師データとするため，1,557 名のうち
アンケートの回答がある 1,393 名を使用した。
手順としては，初めに学習用データを作成し，それを学習させた後，全データを判定させて正解率を調べた。全データの 60%にあたる 843 名分を学習データとして設定し，学習させ分類器（学習データを最もよく分類できた判定基準と学習したデータのセット）を作成した。分類器はタイプ毎に作成し，その分類器を用いて全 1,393 名分の調査書データを分類させた。
各タイプの分類器は，該当タイプに分類したいときに「肯定」を出力し，それ以外では「否定」を出力する。各タイプで判定するため複数のタイプで「肯定」が出力ことや，全てのタイプで「否定」と出力されることがあり得るようになっている。当初は入学時アンケートの分類と同じく Type1～4 のいずれかに属する
ように実装したが，実際に分類すると Type3 や 4 に
間違って分類される場合が多く発生したため，詳細な結果を取得するために，タイプ毎の判定結果とするように変更した。
実際にはどのような判定パターンが出力されるのか
表 10 を用いて解説する。No1～10 がそれぞれ 1 志願者であり，表の左から順に入学時アンケートの分析結果で分類されたタイプ，中央が SVM の判定結果，右が 2 つ判定を比較し正解したかどうかである。SVM
での判定結果は No.7 のように複数のタイプで「肯定」が出力されることがある。

図 4 タイプの別の GPA 分布
5 機械学習による調査書の分類
前章で述べた学生の入学時アンケートの結果として得られた「タイプ」を使用して，調査書裏面の記述データを機械学習により分類することで，調査書の裏面情報を用いて「タイプの自動分類」ができないかを検証した。
今回の検証で用いた機械学習は，Support Vector
Machine(SVM)である。調査書の記述を形態素解析
した結果（単語）に対して「Type1」に属する学生の単語なら，Type1 を肯定する属性を付け，Type1 以外

表 10 SVM による判定結果出力の例

No

入学時アンケートでのタイプ

1

-

肯定

2

-

3

-

4

-

5 肯定
6

SVMによる判定

Type1 Type2 Type3 Type4 Type1 Type2 Type3 Type4

-

7 肯定

-

-

-

肯定

肯定

-

-

-

-

肯定

-

-

肯定

-

-

-

判定の結果（○全正解，△1つ間違い，×2以上間違い）

-

-

○

肯定

-

-

○

-

肯定

-

○

肯定

-

-

○

-

-

-

肯定

-

-

-

○

肯定

-

-

-

肯定

-

-

○

-

-

-

肯定

-

肯定

-

△1は正解，3は誤判定

8

-

肯定

-

-

-

-

-

肯定 ×正解2の所4と誤判定

9

-

肯定

-

-

-

-

-

肯定 ×正解2の所4と誤判定

10

-

-

-

肯定

-

肯定

-

- 40 --

×正解4の所2と誤判定一般選抜における高校調査書の自由記述活用の可能性

No.1 から 6 の志願者に関しては，全部が成功している例であるが，成功数は「肯定」の成功と「否定」の成功に分けてカウントする。No.1 を例にとると
Type2 が「肯定」の判定成功，Type1,3,4 が「否定」の判定成功とカウントするということである。No.7
は１つだけが間違っているパターンであるが，前述のように全体で「誤判定」とカウントするのではなく，
Type1 が「肯定」の判定成功，Type2,4 が「否定」の判定成功，Type3 が「否定」とすべき所肯定と出力した誤判定，というようにカウントする。No.8,9 の場
合は 2 つの間違いが含まれている例であるが，このときは，2 つ判定成功，2 つ誤判定とカウントする。具体的には Type2 が「肯定」とすべき所否定と誤判定とカウントし，Type4 は反対に「否定」とすべき所肯定と出力された誤判定とする。残りの Type1 と 3 は「否定」の判定成功とカウントされる。No.10 はNo.8,9 と誤判定の場所が反対となったパターンである。
この処理を調査書の記述データの存在する 1,393名分行った結果が表 11 である。Type1 の判定は 99%の成功率であり，1,393 名中 9 名分のみ誤判定が起きた。その他を含む全体の成功率は 79％となっている。
ただし，Type1 と 2 の感度（肯定の判定率）はそれぞれ99.3％，71.1％と比較的高いが，Type3, 4の感度はそれぞれ 42.4％，29.7％と低い。特に，Type2 とType4 に関しては，互いに誤判定している例が多く見られた。Type4 と肯定すべき所，Type2 と肯定した例
が 121 名分，反対に Type2 とすべき所，Type4 としたのが 43 名分あった。Type2 と Type4 を統合した場
合の値を表中「Type2+4」として示したが，感度は79.1％，特異度（否定の判定率）は 76.5％と成功率をより高めることが可能であることがわかった。
1,393 名分全体の判定結果は 79%の成功率であったが，タイプ別の分類については，上記に見た通り
99%～66%まで成功率のばらつきがあり，まだ改良のタイプ

余地があるといえる。しかし，判定アルゴリズムのさらなる調整，教師データの数を増やすこと，目指す評
価したい人材のみを獲得する（タイプを限定したり統合したりする）という観点で判定する等によって，今回の結果より精度を上げられる可能性もある。今回の検証でもデータ数を555名に絞って行った所，成功率
は 58%であったことからもデータ数を増やすことで向上する可能性があると言えるだろう。
6 まとめと今後の課題
本研究では，調査書活用の可能性について検討する
ため，調査書の裏面の記述内容を用い，志願者を自動分類ができないかを検討した。今回は機械学習の教師データとして，新入生アンケートの回答を使用し，主体性等を示す「タイプ」を設定し，調査書の記述から
このタイプを予測できるか機械学習による分類器を作成し判定させた。本稿で設定したタイプは，本学のデータを用いた場合の結果であり，大学や志願者の環境要因で抽出される種類や数は様々であるといえるが，
本稿での検証結果から，本研究の手法によって自動判定の仕組みを構築することにより一定の成果を得られることを示唆できた。
4 つのタイプのうち，Type1 の「大学から得られるサービスと大学ブランド・就職を重視（大学ブランド
重視で進学）」については，99%の成功率で判定ができた。その他のタイプは 66～77%の成功率となったが，Type2 と4 で相互に誤判定する事例が合計164 件あり，Type2,4 を統合した場合の感度は 79.1％であり判別結果の調整により成功率を上げることができることも示唆された。
今後の課題としては大まかに次の 3 点が考えられる。
1 点目として，この機械学習の精度をどのように高められるかという事である。学習させるデータ量を増やすことのほか，機械学習させる語彙の精選や，学生をタイプで分類するのではなく，特定の因子の負荷量に

表 11 SVM によるタイプ判定の成功率

Type1 Type2 Type3 Type4計

備考（カウントされた数値の意味）

Type2+4

入学時アンケート分析でのタイプ別該当人数

688

各タイプの人数

441

425

264

263

1,393

肯定

438

302

112

78

930

否定

946

764

921

842

肯定

3

123

152

185

判定成功
誤判定

(全1,557名中アンケート無回答者164名を除く)

タイプ肯定の判定が成功

544

3,473

タイプ否定(-)の判定が成功

1,606

463

肯定にすべき所、否定と誤判定

144

6

204

208

288

706

否定にすべき所、肯定と誤判定

328

判定成功率

99.4%

76.5%

74.2%

66.0%

79.0%

肯定・否定の判定成功割合

77.2%

感度

99.3%

71.1%

42.4%

29.7%

肯定の成功率(真該当率)

79.1%

特異度

99.4%

78.9%

81.6%

74.5%

否定の成功率(真非該当率)

76.5%

否定

- 41 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

基づいて判別したデータを教師データにしてみるなどの工夫で，精度をどこまで上げられるかなどを検討する必要がある。さらに，調査書を書く教員の個人差，学校差など，外的要因による限界も考慮に入れる必要がある。今回の研究でも1,393 名の40%程度の555 名で実施したところ感度が 20％程度低くなった。このことから学習データを増やすことでより精度が高まる
可能性は十分にあると言えよう。
2 点目は，このような多面的・総合的評価手法を，どのように選抜の合否判定に組み込むかという点である。現在の日本の大学入試においては，一般選抜では
1 点刻みの得点で合否が決まる事がまだ一般的である。
どれだけ機械学習の精度が上がったとしても，機械による調査書の評価をそのまま点数化して合計点に組み入れることは公平・公正性の観点，また志願者からの納得感も含め，十分な検討が必要である。
3 点目は，多面的・総合的な評価を一般選抜で行った場合の効果検証が必要であるという点である。つまり，入学時だけでなく，卒業時・卒業後までの情報を収集して，入学者選抜時の評価方法とその後の活動等との関係を追跡調査していく必要がある。筆者らは，様々な入試区分で入学した学生の「卒業時追跡調査」
として，卒業時における指導教員の評価と学生の自己評価の両方を収集し，多面的・総合的評価（AO・推薦入試）による入学生と一般選抜の入学生の卒業時における成果等の違いや教員と学生の評価の差異について分析を始めており，実際に一般選抜で多面的・総合的評価を導入した場合の有効性について検討できる基
礎データの分析を進めている。
以上のように，今回試行した手法を一般選抜の多面的・総合的評価に用いるにはいくつかの課題が残るが，この手法による志願者の分類結果は「選抜」だけに活用するものでないとすれば別の可能性も見えてくる。
18 歳人口が減少する中で入試には「選抜」だけでな
く，高大接続の円滑化や大学教育の学生支援につながる架け橋としての機能が求められてくると考えている。
例えば学生ごとに個別最適なカリキュラム作成等の目的で，多面的・総合的な評価の要素を増やすということも考えられるが，要素が増えれば，機械による支援の重要性はより高まるだろう。

参考文献
中央教育審議会(2014).「新しい時代にふさわしい高大接続の実現に向けた高等学校教育、大学教育、大学入学者選抜の一体的改革について（答申）」, https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo0/toushin/__icsFiles/afieldfile/2015/01/14/1354191.pdf（2020年12月6日）
井ノ上憲司・山下仁司・川嶋太津夫(2019).「多選抜における調査書活用の可能性 ―高校データベースの開発と調査書の評
定点と学力の相関分析―」『平成31年度 全国大学入学者選抜研究連絡協議会大会(第14回) 研究発表予稿集Ⅱ(2) 』, 49－54.
文部科学省(2016). 「高大接続システム改革会議「最終報告」の公表について」, https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/shougai/033/toushin/1369233.htm (2020年12月6日)
文部科学省(2017).「調査書の電子化の進め方（平成31年2月8日
大学入学者選抜方法の改善に関する協議）」, https://www.
mext.go.jp/content/20200318-mxt_daigakuc02-000005730_
9.pdf（2020年12月6日）
文部科学省(2020a).「電子調査書の普及と一般選抜においても
電子調査書が効果的に評価できる環境整備及び調査書における評価の在り方の調査研究」, https://www.mext.go.jp/conte
nt/20200318-mxt_daigakuc02-000005730_14.pdf（2020年12月6日）
文部科学省(2020b).「平成33年度大学入学者選抜実施要項の見直しに係る予告の改正について（通知）」, https://www.me
xt.go.jp/component/a_menu/education/micro_detail/__icsFil
es/afieldfile/2018/11/06/1397731_03.pdf（2020年12月6日）
文部科学省(2020c). 「各大学における多面的な評価に関する取組事例」，https://www.mext.go.jp/content/20200318-mxt_daigakuc02-000005730_8.pdf （2020年12月6日）
大阪大学(2019). 「OUビジョン2021 ―社会変革に貢献する世界屈指のイノベーティブな大学へ―」, https://www.osaka-u.
ac.jp/ja/oumode/OUvision2021 (2020年12月6日)
山田美都雄(2020). 「高校時代の活動経験と主体性との関連性について ―主体性評価に際しての一考察―」『大学入試研
究ジャーナル』30, 8－14.
山路浩夫・湯山加奈子(2019). 「理工系大学における多面的・
総合的評価と提出書類の活用 ― 一般選抜における調査書
活用の可能性を中心に ―」『大学入試研究ジャーナル』29,
7－14.
吉村宰(2019).「一般選抜前期入学者選抜における調査書の活用について 」『大学入試研究ジャーナル』29, 67－72.

注1) 本研究は，統計処理・研究利用の同意のもと収集したデータ

脇田貴文・北原聡・小泉良幸・井村誠・中田隆(2018). 「大学を使用し行った。

入学者選抜における調査書活用に向けた課題 ―記載ルールの必要性―」『大学入試研究ジャーナル』28, 33－39.

- 42 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，43-48，2021【原著】

国立教員養成大学・学部の入学者選抜における「主体性等」評価の方針に関する実態分析――社会課題的文脈を視野に――
山田 美都雄（宮城教育大学）
本研究では，国立の教員養成大学・学部の入学者選抜における「主体性等」評価に関して，当概念がいかなる方針の下に措定されているのかについて，アドミッション・ポリシーを対象とする実態分析を行い，論点整理を図った。分析の結果，①入学者に求める能力・資質像としては，「資質・態度」領域に関する言及が，「知識・技能」，「思考力・判断力・表現力」に比して多いこと，②「資質・態度」領域の下位概念として，「行為系概念」，「素養系概念」，「態度志向系概念」といった概念構造を設定し得ること，中でも「献身性」，「意欲・意志」に関する言及が多いことを確認した。さらに，高大接続改革答申で求められている主体性等概念及び社会課題的文脈との連関性を検討した結果，「主体性等」は「態度・行動」
概念と，「社会課題的文脈」は「意欲・意志」概念との間に相対的に強い親和性があることが判明し，今後はこれらの統合的な視座が必要になる旨を指摘した。
キーワード：「主体性等」評価，アドミッション・ポリシー，社会課題的文脈，学校教員
1 問題設定1.1 「主体性等」評価という現況
平成 26（2014）年 12 月に中央教育審議会より発表
され，今般の高大接続改革の先導的役割を果たしている「新しい時代にふさわしい高大接続の実現に向けた高等学校教育、大学教育、大学入学者選抜の一体的改革について」（答申）（以下，「高大接続改革答申」と称す）において，当答申が示す柱の１つとして，「主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度」（以下，「主体性等」と称す）の育成が掲げられている。この「主体性等」は，いわゆる「学力の３要素」を構成する他の「知識・技能」や「思考力・判断力・表現力」といった概念が一種の能力を指し示すのに対し，主として「資質・態度」的側面を直接的に扱うという点で，また，当概念の指示内容が他の概念ほど明示的に縁どられていないという点で特徴的である。それゆえ，この「主体性等」を入学者選抜において積極的に評価対象として含めていくにあたっては，その適切性や妥当性について万全の注意を払う必要があるだろう。
本稿では，この「主体性等」について，改めてその育成が求められる今日的文脈を整理したうえで，昨今の大学入学者選抜において，それが実際的にどのような評価方針の下に措定されているのか，その実態を分析する。そして，これらのことを通して，今般の改革期以後の大学入学者選抜において，各大学が「主体性等」の概念をどのように位置づけ，どのような方向で評価していくことが求められるのか，さらには，その際に視野に入れ考慮すべきことは何であるのかといった論点について整理することを目指す。
ただし，前述のように，現時点で「主体性等」の概念の内容が明確に規定されているとは言い難く，そこには多種多様の内容が盛り込まれる可能性がある。そこで，本稿においては，あえて特定の職業像を措定することで，具体的にどのような文脈下において主体性等が要請されるのかを想起できる形で分析を行った。
このことにより，入学者選抜において，「主体性等」評
価をどのように構築することが適当であるかについて，
一つのイメージを明示的に与えうるだろう。また，入学者には，大学卒業後，何らかの職業人として社会的な役割を果たすことが期待されるのであるから，そのような職業像を通した分析ないし考察は，社会的に有意味かつ有効な側面もあると思われる。
なお，本稿では，「学校教員」という包括的な職業像を対象とし，特に国立の教員養成大学・学部における「主体性等」評価の方向性について扱うこととする。
ここで「学校教員」を対象とするのは，教員養成大学の存在にみるように，教職という職種が大学において養成される代表的な職業の一つであること，また，医師や技術者といった他の職業に比して，教職の「専門性」には教育的営為に特有の曖昧さを孕む側面があり，それゆえにこそ，入学者選抜方針の在り方を議論することに今日的意義があること等の理由からである。

- 43 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

1.2 先行研究
国立の教員養成大学・学部における能力，適性に関する研究として，
根岸（2013）が挙げられる。
根岸（2013）
は，アドミッション・ポリシーの「求める学生像」の記述を対象に，分析を行っている。そこでは，特に意
欲や目的意識が強く求められることを指摘した。
また，大塚ら（2020）は，アドミッション・ポリシ
ーの妥当性の検証として入学者の選抜直後の自己評価に基づく評価を行っている。当然，アドミッション・
ポリシーの実質的な検証としてこのような検証作業を行うことは入学者選抜の評価にとっては重要である。
これらの先行研究に対し，本稿では，まずアドミッ
ション・ポリシーで求められる内容について，「学力の３要素」の枠組みを用いつつも，そこでの記述内容の概念化を図り，当概念の構造的関係に照準する分析を行う。また，アドミッション・ポリシーの妥当性の検証に関しては，答申等で設定される今日の社会課題的文脈とアドミッション・ポリシーの対応性という観点から，社会的な妥当性について言及する。
1.3 本稿の研究課題
本稿の研究課題としては，以下のリサーチ・クエス
チョン（RQ）を設定する。
まず，RQ1 では，高大接続改革答申において，「主体性等」は何ゆえに求められるのか，また，そこで求められるのは具体的にどのような内容であるのかを確認する。
（RQ1：今日の「主体性等」評価では何が求められているのか）
次に，RQ2 では，国立の教員養成大学・学部のアドミッション・ポリシーを対象に，学力の３要素がどのように分布しているのかを確認する。
（RQ2： 国立教員養成大学・学部のアドミッション・ポリシーにおいて，学力の３要素のどの領域に重心があるか）
さらに RQ3 として，「資質・態度」の領域に関して，
記述内容から概念化を図り，それらの構造的関係を把
握する。
（RQ3：
「資質・態度」領域の内容的構造はどのようになっているか）
最後に，RQ4 として，「資質・態度」領域の記載内
容について，それらが「主体性等」概念とどのような連関性を有しているのか，また，「社会課題的文脈」とどのような連関性を有しているのかという問いを掲げる。
（RQ4：「資質・態度」領域の概念は，「主体性等」
や「社会課題的文脈」とどのような連関関係にあるか）

2 高大接続改革答申の分析
2.1 「主体性等」評価が求められる背景
まず，高大接続改革答申から，「主体性等」評価が求められる今日の文脈について整理する。高大接続改革
答申の冒頭において，「主体性等」については，以下のように言及されている。
「これからの時代に社会に出て、国の内外で仕事をし、人生を築いていく、今の子供たちやこれから生まれてくる子供たちが、十分な知識と技能を身に付け、十分な思考力・判断力・表現力を磨き、主体性を持って多様な人々と協働することを通して、喜びと糧を得ていくことができるようにすること。
」
そして，その直後の文章では，現在の社会状況について，次のように説明されている。
「生産年齢人口の急減、労働生産性の低迷、グロー
バル化・多極化の荒波に挟まれた厳しい時代を迎えている我が国においても、世の中の流れは大人が予想するよりもはるかに早く、将来は職業の在り方も様変わりしている可能性が高い。そうした変化の中で、これまでと同じ教育を続けているだけでは、これからの時代に通用する力を子供たちに育むことはできない。
」
これらの記述から，今日求められる「主体性等」とは，決して無風状態のなかで求められるものではなく，それが追求される社会的な問題状況が，具体的に前提とされているのである。それは，一言でいえば，「変化が激しく予測困難な社会への対応」と表現される問題状況である。
2.2 「主体性等」が具体的に言及される場面
次に，答申本文における「主体性等」という語の使用状況から，「主体性等」がどのような場面において要請されるものであるのかを確認する。ここでは，当答申で，「主体性」に関して言及があった 14 のパラグラ
フの中から代表的な使用法に関して言及する。
まず，「我が国が成熟社会を迎え、知識量のみを問う『従来型の学力』や、主体的な思考力を伴わない協調性はますます通用性に乏しくなる中、現状の高等学校
教育、大学教育、大学入学者選抜は、知識の暗記・再生に偏りがちで、思考力・判断力・表現力や、主体性を持って多様な人々と協働する態度など、
真の『学力』が十分に育成・評価されていない。
（p.3）
」という一文から，「知識の暗記・再生」に代表される「従来型の学力」に代わるものとして，「主体性等」を含む「真の『学力』」が要請されていることが窺い知れる。
続いて，「主体性等」には，「学生が主体性を持って多様な人々と協力して問題を発見し解を見いだしてい- 44 -

国立教員養成大学・学部の入学者選抜における「主体性等」評価の方針に関する実態分析

く能動的学修（以下「アクティブ・ラーニング」という。
）の充実などに向けた教育改善(p.3)」や「主体性を持って他者を説得し、多様な人々と協働して新しいことをゼロから立ち上げることのできる、社会の現場を先導するイノベーションの力（p.4）
」といったことが期待されていることが分かる。
これらのことから，今日求められている「主体性等」には，ただ自らが主体となって物事を自律的に遂行するという一般的な意味にとどまらず，従来の学力に代わって，アクティブ・ラーニングを通じて，社会的課
題の解決への志向性が要求されていると読み取ることができる。したがって，本答申で示された方向性を踏
まえた入学者選抜を実行するのであれば，必然的にこれらのいわば「社会課題的文脈」をある程度見込んだ上で形作る必要があるだろう。

にした。2)なお，ここでの振り分けに関して，１つの文章に複数の資質・能力が重複して含まれる場合がある。
次に，【分析２】として，【分析１】で暫定的に措定した「資質・態度」について，さらに下位概念への振り分けを行った。また，加えて，下位概念と「主体性等」概念との連関性や，社会課題的文脈との連関性について，分析を行った。

3 アドミッション・ポリシーの分析
冒頭に述べたように，本稿では特に「学校教員」という特定の職業モデルを設定し，国立の教員養成大学・学部における「アドミッション・ポリシー（入学者受入の方針）」の「入学者に求める能力・資質像」の記述
内容を分析対象とする。その理由は，いかなる大学入学者選抜も，アドミッション・ポリシーの存在を前提に構築されるのであり，各大学は「求める能力・資質像」においてこそ，最も端的に入学者に求める特性を表出させると予想されるからである。以下，本分析方法の概要について述べ，分析結果を提示する。

図 1 本分析方法の概要

3.1 分析概要（分析の対象と手続き）
ここでは，国立教員養成大学・学部の令和２（2020）年度の『入学者選抜要項』及び『学生募集要項』に記載される教育学部（ただ非教員養成課程は除く）のア
ドミッション・ポリシーを対象とした。その結果，分
析対象は，『入学者選抜要項』及び『学生募集要項』に記載がない３大学を除く計４１大学となった。1)
次に，本分析の方法について説明する。本分析は，
図 1 に示すように，
大きく分けて２つの分析を行った。
まず，【分析１】として，各大学が定めるアドミッショ
ン・ポリシーの「入学者に求める能力・資質像」に当たる記述箇所を文章単位で抽出し，記述内容に応じて，「学力の３要素」毎に，それぞれ判定のうえ振り分けた。この時，「主体性等」に関しては，その概念的内実の不明瞭性を考慮し，直接的に「主体性等」として振り分けるのではなく，「知識・技能」とも「思考力・判断力・表現力」とも判定できない場合に，その内容か
ら暫定的に「資質・態度」領域として振り分けるよう【分析１】

アドミッションポリシー

学力の３要素
【知識・技能】【入学者に求める能力・資質像】に当たる記述部分を抽出

振分け 【思考力・判断力・表現力】→ 【主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度】→【資質・態度】の領域として措定【分析2】【資質・態度】の領域の記述内容

振分け 下位概念にカテゴリー化→主体性等概念との連関性を確認→→社会課題的文脈との連関性を確認

3.2 分析結果
3.2.1 分析 1：学力の３要素への振分け
まず，各大学で設定されたアドミッション・ポリシ
ーにおいて，「入学者に求める能力・資質像」にあたる部分を抽出した。その結果，41 校から合計 328 項目を抽出した。
次に，この 328 項目について，学力の３要素毎に判定し振り分けを行い，出現の延べ数に対する構成比率について表 1 に示した。その結果，「知識・技能」は全体の 21.8％，「思考力・判断力・表現力」は 16.0％，「資質・態度」が 62.2％となった。このことから，国立教員養成大学・学部のアドミッション・ポリシー（求める能力・資質像）においては，「資質・態度」領域に関する言及が最も多く，全体の６割を超える程度となっており，次いで「知識・技能」，「思考力・判断力・表現力」の順となる。なお，「思考力・判断力・表現力」
については，直接的な言及が見られない大学が 12 大学（全体の３割弱）に及んだ。
3.2.2 分析 2：「資質・態度」の分類と分析
続いて，分析 1 によって得た，「資質・態度」の記述
内容に基づき，さらに下位概念への分類を行った。その結果，図 2 に示すように「行為系概念」
，
「素養系概
念」
，
「態度志向系概念」の３概念として構造化した。
ここで，「行為系概念」は，「関心・意欲」，「意欲・，「態度・行動」といった行為に関わる概念を指
意志」
す。また，
「素養系概念」とは，人間に本性的に備わっていると想定される「感性・子ども愛」，「人間性・倫- 45 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

理性」，
「素養・教養」といった比較的変化し難い性質のことをいう。さらに，「態度志向系概念」は，どのように遂行しようとしているのかといった態度の志向性を示す概念領域として設定した。ここには「主体性」
，
「協働性」
，
「多様性」として措定される性質のほか，熱意や積極性として表現される
「献身性」
や
「探究性」
，
「継続性」といった概念を措定した。なお，態度志向系概念はそれ自体が特質として求められることもあれ

ＡＰ（入学者に求める能力・資質像）

知識・技能

思考力
判断力
表現力

資質・態度

行為系概念

素養系概念

態度志向系概念

興味・関心
意欲・意志
態度・行動

感性・子ども愛
人間性・倫理性
素養・教養

主体性
協働性
多様性
献身性
探究性
継続性

表 1 各大学における「学力の３要素」出現の構成比率
大学名

出現
延べ数

知識・技能

思考力・判断
力・表現力

資質・態度

北海道教育

5

20.0

20.0

弘前

10

10.0

0.0

60.0
90.0

岩手

6

16.7

16.7

66.7

宮城教育

11

36.4

9.1

54.5

秋田

25

20.0

8.0

72.0

茨城

10

10.0

40.0

50.0

宇都宮

6

16.7

33.3

50.0

群馬

58

22.4

25.9

51.7
50.0

埼玉

6

33.3

16.7

東京学芸

177

41.2

26.0

32.8

横浜国立

4

0.0

0.0

100.0

上越教育

6

16.7

33.3

50.0

金沢

4

0.0

0.0

100.0

福井

5

20.0

0.0

80.0

山梨

5

0.0

20.0

80.0

信州

3

33.3

33.3

33.3

岐阜

6

16.7

33.3

50.0

静岡

2

50.0

0.0

50.0

愛知教育

6

16.7

0.0

83.3

三重

4

25.0

50.0

25.0

滋賀

5

20.0

20.0

60.0

京都教育

6

16.7

16.7

66.7

大阪教育

25

20.0

0.0

80.0

兵庫教育

5

40.0

20.0

40.0

奈良教育

5

20.0

0.0

80.0

和歌山

6

16.7

0.0

83.3

島根

5

40.0

0.0

60.0

岡山

60

20.0

1.7

78.3

広島

15

20.0

20.0

60.0

山口

5

20.0

0.0

80.0

鳴門教育

12

25.0

8.3

66.7

香川

7

14.3

28.6

57.1

愛媛

4

25.0

25.0

50.0

高知

10

10.0

40.0

50.0

福岡教育

6

33.3

16.7

50.0

佐賀

7

57.1

14.3

28.6

⻑崎

6

16.7

16.7

66.7

熊本

9

11.1

22.2

66.7

大分

6

16.7

16.7

66.7

宮崎

17

23.5

23.5

52.9

14

21.4

0.0

78.6

平均

21.8

16.0

62.2

鹿児島

修飾的に用いられ得る

図 2 教員養成大学が求める資質・態度概念の関係図
ば，たとえば「主体的に学ぶ意欲」といったように，行為系の概念を修飾的に用いる形で記述される場合もある。
これらの「資質・態度」の下位概念についてその出現数を見たところ，図 3 に示すように，最も多かったのは，「行為系概念」の「意欲・意志」の 172 回であり，次いで，「態度志向系概念」の「献身性」と「協働性」，「行為系概念」の「態度・意欲」がそれぞれ 100
回前後で比較的多く観察された。
さらに，「行為系概念」の「興味・関心」，「態度志向系概念」の「主体性」がこれらに続いた。
このことから，学校教員という職業において，「資質・態度」領域で最も高頻度で言及されるのは，答申等で明示的に掲げられている「主体性」「協働性」「多様性」といった概念ではなく，「意欲・意志」，「献身性」
であり，また，これら以外の「資質・態度」領域の諸概念についても幅広く言及されていることが分かった。
それでは，これらの「資質・態度」の各下位概念について，「主体性等」概念との連関性はどの程度見られるのであろうか。ここでは，
「主体性」
「協働性」
「多様
性」がそれぞれ出現する場合における，他の概念の出現頻度を分析する。
表 2 より，「主体性」「協働性」「多様性」のいずれにおいても，「行為系概念」の「態度・行動」が突出して多く出現しており，次いで差をあけて「意欲・意志」
が多く出現していることが分かる（ただし，主体性，
協働性，多様性を除いた場合）。
次に，今日の高大接続改革における「社会課題的文脈」の出現数は 96 件（29.3％）であったが 3)，その時の各下位概念の出現率をみると，表 3 に示すように，「行為系概念」の「意欲・意志」が 54.2％で最も高い率を示し，次いで「態度志向系概念」の「献身性」，「行
為系概念」の「態度・行動」が４割前後で続いた。

- 46 -

国立教員養成大学・学部の入学者選抜における「主体性等」評価の方針に関する実態分析

0

100

興味・関心

行為系概念

行為系概念
素養系概念

素養系概念

50

150

社会課題的文脈81（96件，29.3％）

意欲・意志

行
系

41

人間性・倫理性

概
念

31

素
養

20

系

主体性

概

59

態度志向系概念

協働性

態度志向系概念

為105

感性・子ども愛

念

97
態

多様性

度

36

志

献身性

107

探究性

20

継続性

18

向
系
概
念

図 3 「資質・態度」の下位概念の出現数
表 2 主体性等概念出現時の各下位概念の出現率
主体性等概念出現時における各下位概念の出現率
主体性
行

協働性

多様性

興味・関心

8.5

6.2

5.6

意欲・意志

33.9

20.6

25.0

念

態度・行動

67.8

47.4

61.1

素

感性・子ども愛

3.4

18.6

5.6

人間性・倫理性

6.8

8.2

11.1

素養・教養性

1.7

2.1

0.0

40.2

47.2

為
系
概

養
系
概
念

主体性
態
度
志
向
系
念

―

協働性

66.1

多様性

28.8

33.0

献身性

30.5

15.5

22.2

探究性

8.5

2.1

5.6

継続性

5.1

2.1

0.0

概

における出現率

172

態度・行動

素養・教養

表 3 社会課題的文脈における各下位概念の出現率

200※太枠セルは40％以上の箇所。

ー

88.9
―

興味・関心

29.2

意欲・意志

54.2

態度・行動

37.5

感性・子ども愛

6.3

人間性・倫理性

4.2

素養・教養

15.6

主体性

24.0

協働性

31.3

多様性

13.5

献身性

40.6

探究性

10.4

継続性

5.2

4 考察と今後への展望
次に，RQ に沿って知見をまとめ，考察を行う。
4.1 RQ1：今日の「主体性等」評価では何が求められているのか
今般の高大接続改革において，「主体性等」に対して，「変化が激しく予測困難な社会への対応」という社会的課題が要請されている。したがって，大学の入学者選抜においても，これらの「社会的課題」を一定程度
踏まえ，それに見合った学生を選抜する入試となるよう，設計に配慮する必要があるだろう。
4.2 RQ2：国立教員養成大学・学部のアドミッション・
ポリシーにおいて，学力の３要素のどの領域に重心があるか
国立教員養成大学・学部のアドミッション・ポリシ
ーにおいては，特に「資質・態度」領域に重心が置かれていることが示された一方，「知識・技能」や「思考力・判断力・表現力」はそれを下回っていた（表 1）。
これは，「学校教員」という職業の特性に由来する結果であるかもしれない。すなわち，学校教員は人に接する対人職であり，子どもをはじめとする相手の人格を毀損しないよう細心の注意が払うことが求められる職業であるからだ。教師という仕事は，当然のことながら，「知識・技術」，「思考力・判断力・表現力」も必要であるが，精神的な資質や態度といったものが強く求められる職種であるといえよう。

- 47 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

4.3 RQ3：「資質・態度」領域の内容的構造はどのようになっているか
ここでは，「態度・資質」領域の記述内容から，
「行
為系概念」
，
「素養系概念」，「態度志向系概念」に概念分類を図った。この概念化（下位分類）により，
「主体
性」
「協働性」
「多様性」以外の「資質・態度」の存在についての配慮が得られただけでなく，各概念間の位置関係が明確化されたことで，いっそう効果的な入学者選抜を検討する土台が示されたといえる。
4.4 RQ4：「資質・態度」領域の概念は，「主体性等」や「社会課題的文脈」とどのような連関関係にあるか「主体性等」概念は「態度・行動」概念と親和性が相対的に高い一方，「社会課題的文脈」は，「意欲・意志」概念との親和性が相対的に高い（表 2，3）
。このことは，
「高大接続改革答申」等の各種文書により，「主
体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度」という語句が国の主導によって全国的に流布した影響から，「態度・行動」の出現率が高くなった一方，「社会課題的文脈」については，高校生に対して，それを「態度・行動」の水準で求めるよりも，「意欲・意志」といった意識レベルでの適応にとどめることを妥当と判断した結果によるものと解釈できるのではないだろうか。
この解釈に従う場合，一つの問いを投げかけることができる。それは，この「社会課題的文脈」は「意欲・意志」にとどまっていてよいのか，「態度・行動」といった行動の次元にまで範囲を拡大し，入学者選抜においてより積極的に評価しなくてよいのかという問いである。今後，「総合的な探究の時間」をはじめ「探究学習」といった学習スタイルがいっそう学校に普及する
状況下においては，おそらく社会的課題に対して，行動を求める水準にまで要求が上昇する可能性は否定できないだろう。そうであれば，「意欲・意志」から「態度・行動」という，よりアクチュアルな地平へと入学者選抜の評価軸を移すことが期待されるのではないだ
ろうか。そして，この「態度・行動」を介することで，「主体性」や「協働性」，「多様性」との連関も生じやすくなり，より統合的かつ有機的な選抜へとつながる可能性があるのではないだろうか。
4.5 今後への展望
本稿では，国立教員養成大学・学部のアドミッショ
ン・ポリシーを対象に，「主体性等」がどのような評価方針の下に捉えられているのか，その実態把握を試みた。これらの過程から，「より社会的な課題に積極的にコミットする入学者選抜をどう構築するか」という問
いが浮上する。今後，こうした実態や方向性をベースに，入学者選抜における評価の在り方を実体化していくことが求められよう。
今後の課題として，学校教員以外の職業モデルにおいて，どの程度の差異が生じるものかを検証することは重要であると思われる。大学のカリキュラムの出口
たる職業人像は，カリキュラムによって様々であろうと思われる。また，「主体性等」概念が，具体的にいかなる選抜方法として表現されているのかや高大接続改
革期の変動状況を分析することも求められるだろう。
注１）『入学者選抜要項』及び『学生募集要項』に学部のアドミッ
ション・ポリシーの記載がなかったのは，千葉大学，新潟大学，琉球大学の３大学であった。なお，ホームページ記載情報に関しては，情報記載日が不明のため記載時点を特定できないこと，また，情報の更新後は当該情報を得ることが困難となり追試的な検証ができなくなることから分析対象には含めなかった。
2) 各要素への振り分けに際しては，客観性を担保する観点から，以下の操作的定義を設定し，判定を行った。すなわち，「知識・技能」については，「知識」や「技能」という直接的なワードが用いられている場合のほか，「基礎学力」や「理解」等，知識や技能の習得を直接的に意味する場合に該当すると判定した。また，「思考力・判断力・表現力」といった能力に関して
は，
「思考」
，
「判断」
，
「表現」といったワードが用いられている場合のほか，「問題を解決する能力」や「理解する能力」等，
思考・判断・表現に準拠する能力を意味する場合に該当すると判定した。そして，これらに該当しない場合には，「資質・態度」として判定した。
3) 「社会課題的文脈」の判定としては，「課題」や「問題」というワードが用いられている場合のほかに，「社会」や国際化やグローバル化といった「社会事象」が明示的に想定される場合に該当すると判定した。

参考文献
大塚智子・関安孝・喜村仁詞・竹内世生（2020）．
「アドミッション・ポリシーに基づく入学者選抜の妥当性」『大学入試研究ジ
ャーナル』，pp.86－91.
中央教育審議会（2014）．
「新しい時代にふさわしい高大接続の実現に向けた高等学校教育、大学教育、大学入学者選抜の一体的改革について」（答申）。
根岸千悠（2013）．
「国立大学教員養成系学部におけるアドミッ- 48 -

ション・ポリシーの特徴－「求める学生像」の分類を通して－」『千葉大学人文社会科学研究科研究プロジェクト報告書』，
pp.50－57.

大学入試研究ジャーナル第 31 号，49-55，2021【原著】

高大連携活動が高校生に与える影響について――「都立高校生のための先端研究フォーラム」の事例をもとに――大野 真理子（九州工業大学），河西 奈保子（東京都立大学），溝口 侑（京都大学大学院）
本研究では，大学教員による講演と大学生からのメッセージにより構成される 1 回の講演型の高大連携活動において，大学生から語られるメッセージが高校生にどのような影響を与えるかを明らかにするため，参加者アンケートの分析を行った。学年と参加動機との関連性を χ2 検定によって検討した
ところ，高校 1 年生は他学年と比べ「おもしろそうだから」が参加動機である度合いが高く，自発的に参加していることが示された。また，大学生からのメッセージを聞いた印象が「高校での勉強への意欲」「大学進学への意欲」「進路選択の参考」に与える影響を共分散構造分析によって検討したところ，学年により異なる傾向が見られたものの，全学年に共通して「おもしろそうだ」という印象を抱くと，それぞれの意欲等が向上することが示された。
キーワード：高大連携活動，模擬授業，参加動機，学習意欲，高校生の進路選択
1 はじめに
1.1 高大連携活動の意義と効果の検証
文部科学省中央教育審議会（1999）は「初等中等教育と高等教育との接続の改善について（答申）」において，高大連携の取組みの推進を提言した。答申によれば，高大接続の観点は入学者選抜に焦点を当てる
だけではなく，高校教育から大学教育への円滑な移行を見据えた教育上の連携が重要であるとし，具体的な取組みとして，大学教員が高等学校等において学問分野の紹介や講義を行う等の例を提示した。
この一例である高校での「模擬授業」について山本（2011）は，キャリア教育の観点から，１コマの模擬授業が高校生にどのような教育的効果を及ぼすかについて検討している。さらに近年では，大学教育再生
加速プログラム（AP）テーマⅢ：入試改革・高大接続（2020）が，高大接続を「高等学校関係者と大学関係者との間で互いの教育目標や教育内容，方法について相互理解をはかること等により，高等学校教育と大学教育の連携を強力に進めるもの」と定義しており，
高校生の段階から大学での学びを経験することができる様々な取組みを行っている。その結果，入学後の進路選択のミスマッチの防止，大学での学びの基盤形成
といった成果をあげている。
このように，高校生を対象とした多様なプログラムが展開されるとともに，その効果検証に関する事例が増えつつある。
1.2 都立高校生のための先端研究フォーラムについて
首都大学東京（現：東京都立大学）では，都立高等学校，都立中等教育学校及び都立高等学校附属中学校に通う生徒を対象に，最先端の研究成果等の講演を行うことにより，探究学習へのモチベーションを向上させ，大学進学の動機を明確にすることで，大学進学後の生徒自身の在り方・生き方を意識できるようになることを目的として，2017 年度より，東京都教育庁との共催で「都立高校生のための先端研究フォーラム（以下，「フォーラム」とする。）」を実施している。
実施時期は，第 1 回（2017 年度実施）が 6 月上旬，
第 2 回（2018 年度実施）及び第 3 回（2019 年度実施）が 7 月上旬であり，いずれも東京都八王子市にある南大沢キャンパスにおいて開催した。参加者数は，
第 1 回が 265 名（うち学内教職員 31 名），第 2 回が404 名（うち学内教職員 27 名），第 3 回が 342 名（うち学内教職員 22 名）であった。
本フォーラムは，大学教員の講演（75 分），大学生からのメッセージ（10 分×2〜4 名），参加した高校生との質疑応答（20 分）で構成される，1 回の講演で完結するタイプの高大連携活動である。
大学教員の講演のテーマは，第 1 回が「化学が挑む『地球環境問題』」，第 2 回が「実験室で見る宇宙空間の物理と化学」，第 3 回が「スーパーコンピューティングによる将来の航空機・宇宙機の研究」であり，担当教員が現在取り組んでいる最先端の研究成果について紹介するだけでなく，研究テーマに至った
経緯，研究の面白さ，苦労した点などのエピソードを取り入れつつ，高校生に講演を行った。
大学生からのメッセージでは，首都大学東京に在学する都立高校出身の学部生及び講演した教員の研究室- 49 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号に所属する大学院生によるプレゼンテーションが行われた。学部生は，大学の志望理由，高校時代の勉強の仕方，高校時代の知識・経験のうち大学入学後に役に立ったこと，大学での学びや生活，将来の進路等をテーマとした。大学院生は，大学院の志望理由，高校時
代及び学部生時代の知識・経験のうち大学院進学後に役に立ったこと，大学院における授業や研究内容，将来の進路等をテーマとした。
1.3 本研究の目的
これまでの高大連携活動の中心は専門分野を知る機会の提供にあったが，大学生自身が高校生のときに何を考え，どのように進路選択をしたのかについて高校生に語りかける取組みの必要性が指摘されている（大滝，2013）。このような取組みは，高校生の進路選
択の手助けになるだけでなく，その実現に向けた主体的な学習態度の向上にもつながる可能性がある。
この点において，本フォーラムが，大学教員からの学問内容に関する講演にとどまらず，在学生からのリ
アルなメッセージを届ける場としても位置づけられているという点は特徴的であり，意義がある。
そこで本研究では，3 回の実施を終えたフォーラムの効果検証を通じて，1 回で完結する講演型の高大連携活動において，大学生から語られるメッセージが高校生にどのような影響を与えるのかについて，大学生が登壇して自身の経験や考えを発信することの意義に着目しながら検討することを目的とする。

る科目名，第 1 回：化学，第 2 回・第 3 回：物理・化学）に興味があったから」「(3) ○○（テーマに関連するキーワード，第 1 回：地球環境問題，第 2
回：宇宙，第 3 回：航空宇宙）に興味があったから」「(4) 講演内容に興味があったから」「(5) 自分の進路選びに役立ちそうだったから」「(6) 学校に勧められたから」「(7) 首都大学東京に興味があったから」の７項目に対し，該当する項目すべてを選択してもらった。
2.2.3 大学生からのメッセージに対する印象
大学生からのメッセージを聞いて受けた印象について，「(1) おもしろそうだ」「(2) つまらなそうだ」「(3) 充実している」「(4) 充実していない」「(5)
大学での学びは高校での学びと異なる」「(6) 大学での学びは高校での学びとあまり変わらない」「(7) 大学での学びは社会に出て役に立つ」「(8) 大学での学
びは社会では役に立たない」「(9) 大学生になりたい」「(10) 大学生にはなりたくない」の 10 項目に対し，該当する項目すべてを選択してもらった。
これら 10 項目のうち，偶数番号のネガティブな印
象を選択した回答が少なかったことから，奇数番号のポジティブな印象を選択した回答を分析対象とした。

2.2.4 高校での勉強への意欲，大学進学への意欲，進路選択の参考大学生からのメッセージを聞いて，高等学校での勉強への意欲（以下，「高校での勉強への意欲」とする。）が高まったかどうかについて，「(1) 非常に高2 方法まった」「(2) 高まった」「(3) あまり高まらなかっ2.1 調査対象た」「(4) 全く高まらなかった」の四件法で回答して各回のフォーラム終了後に，参加者に対してアンケもらった。
ートへの回答を依頼した。回収した 853 件のうち，また，フォーラムに参加したことで，大学進学への回答者の学年が不明なもの，中学生や教員等の高校生
意欲（以下，「大学進学への意欲」とする。）が高ま以外の参加者の回答を除いた 815 件（高校 1 年生：ったかどうかについて，「(1) 非常に高まった」「(2)377 名，高校 2 年生：360 名，高校 3 年生：78 名）
を分析の対象とした。分析には R（3.6.1）を用いた。 高まった」「(3) あまり高まらなかった」「(4) 全く
高まらなかった」の四件法で回答してもらった。
さらに，フォーラムが進路選択の参考になったかど
2.2 調査項目
うか（以下，「進路選択の参考」とする。）について，
2.2.1 デモグラフィック変数「(1) 非常に参考になった」「(2) 参考になった」
学校名，学年，将来の進路希望（4 年制大学，2 年「(3) あまり参考にならなかった」「(4) 全く参考に制短期大学，専門学校，就職，その他）について尋ねならなかった」の四件法で回答してもらった。
た。
2.2.2 フォーラムへの参加動機
フォーラムに参加したきっかけについて，「(1) おもしろそうだったから」「(2) ○○（テーマに関連す

3 結果
3.1 学年とフォーラムへの参加動機との関連性
学年とフォーラムへの参加動機との関連性を，χ2- 50 -

高大連携活動が高校生に与える影響について

検定によって検討した。その結果，「おもしろそうだったから」と「学校に勧められたから」の項目で有意な関連が見られた（「おもしろそうだったから」χ2 =11.593, df = 2, p < .001; 「学校に勧められたから」χ2= 6.415, df = 2, p < .05）。残差分析の結果，参加動機として「おもしろそうだったから」を選択した度合
いは高校 2 年生が有意に低く，高校 1 年生が有意に高かった（表 1）。
また，参加動機として「学校に勧められたから」を選択した度合いは高校 3 年生が有意に低かった。さらに，高校 2 年生が「学校に勧められたから」を選択した度合いの高さは有意ではなかったものの，有意傾向にあった（表 2）。

る」「大学での学びは高校での学びと異なる」「大学での学びは社会に出て役に立つ」「大学生になりたい」）に加えて参加動機のうち「自分の進路選びに役立ちそうだったから」をあわせて独立変数として投入
し，フォーラム参加前の進路選択に対する意識の高さを統制することとした。「高校での勉強への意欲」「大学進学への意欲」「進路選択の参考」を従属変数として，独立変数間および従属変数間に共分散を仮定
し分析を行った。また全学年での分析に加え，学年ごとの分析も行った。
モデル全体の評価には χ2 値，GFI，AGFI，
RMSEA，AIC を用いた。二値変数を含むため，ロバ
スト最尤法による母数の推定を行った。

表 1 学年と参加動機「おもしろそうだったから」

3.2.1 参加した高校生全体の傾向
全学年では，「充実している」から「大学進学への意欲」，「大学生になりたい」から「高校での勉強への意欲」と「進路選択の参考」に対するパス係数は有意でなかった。また「大学での学びは高校での学びと異なる」からのパス係数はすべて有意ではなかった。
そこで「大学での学びは高校での学びと異なる」と有意でなかったパスを削除し，再度分析を行った。その結果，適合度は χ2 (3) = 3.41 (n.s.)，GFI = .997，
AGFI = .968，RMSEA = .013，AIC = 3549.43 であった。GFI，AGFI は 1 に近いほど，RMSEA は 0 に近いほど，AIC は小さいほどモデルの説明率が高く，良いモデルであると判断される。また RMSEA は0.05 以下であれば適合度が高いと判断される。一方
0.10 以上であれば適合度は低いとされ，モデルは採用しない（豊田, 1998）。これらの基準に照らし合わ
せて本モデルの適合度は十分高いと判断された。最終的に採用したモデルを図 1 に示す。
「高校での勉強への意欲」に対しては，「自分の進路選びに役立ちそうだったから」「おもしろそうだ」「充実している」「大学での学びは社会に出て役に立つ」からの有意な影響が見られた（順に β=.08, .21, .08, .09; p < .05, .01, .05, .01）。「大学進学への意欲」に対しては，「自分の進路選びに役立ちそうだったから」「おもしろそうだ」「大学での学びは社会に出て役に立つ」「大学生になりたい」からの有意な影響が見られた（順に β = .10, .22, .10, .10; いず
れも p < .01）。「進路選択の参考」に対しては，「自分の進路選びに役立ちそうだったから」「おもしろそうだ」「充実している」「大学での学びは社会に出て役に立つ」からの有意な影響が見られた（順に β=.11, .23, .07, .11; p < .01, .01, .05, .01）。

おもしろそうだったから

学年

はい

高校１年生

高校２年生

高校３年生

合計

いいえ

度数

209

168

377

%

55.4

44.6

100.0

調整済み残差

3.368

度数

155

205

360

%

43.1

56.9

100.0

調整済み残差-3.060****-3.368

3.060

**

**

度数

36

42

78

%

46.2

53.8

100.0

調整済み残差-0.544

0.544

度数

400

415

815

%

49.1

50.9

100.0

合計
注) ** p < .01, * p < .05

表 2 学年と参加動機「学校に勧められたから」学校に勧められたから

学年

はい

高校１年生

高校２年生

高校３年生

合計

合計

いいえ

度数

126

251

377

%

33.4

66.6

100.0

調整済み残差-0.521

0.521

度数

136

224

360

%

37.8

62.2

100.0

調整済み残差1.830+-1.830

+

度数

18

60

78

%

23.1

76.9

100.0

調整済み残差-2.206

度数

280

*

2.206
535

*
815

%

34.4

65.6

100.0

注) ** p < .01, * p < .05, + p < .10

3.2 メッセージ印象と意欲等の高まりとの関連性
大学生からのメッセージを聞いて受けた印象が，「高校での勉強への意欲」「大学進学への意欲」「進路選択の参考」に与える影響を共分散構造分析によって検討した。
メッセージ印象（「おもしろそうだ」「充実してい- 51 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

それぞれの決定係数（R2）の値は「高校での勉強への意欲」「大学進学への意欲」「進路選択の参考」
で .08, .11, .10 であった。

R2 = .12.30**
おもしろそうだ

大学での学びは
自分の進路選びに役立ちそうだったから.08*

高校での勉強への意欲.21**
おもしろそうだ

充実している

.08*

.22**

社会に出て役に立つ

R2 = .08

大学生になりたい

.09**
.10**

.10**

大学での学びは.23** .11**
.07*
.11**

.26**

R2 = .14
大学進学への意欲

.13**
.20**

R2 = .09
進路選択の参考

図 2 メッセージ印象と意欲等の高まり (高校 1 年生)

大学進学への意欲.10**
社会に出て役に立つ

.13**

.19**

R2 = .11

高校での勉強への意欲.13**注）** p < .01, * p < .05

R2 = .10

数値は標準化係数である。

進路選択の参考

誤差及び独立変数間，従属変数間の共分散は紙面の関係上省略した。

大学生になりたい

太線は３学年で共通しているパスを表す。

図 1 メッセージ印象と意欲等の高まり (全学年)注）** p < .01, * p < .05
数値は標準化係数である。
誤差及び独立変数間，従属変数間の共分散は紙面の関係上省略した。

3.2.2 高校 1 年生の傾向
1 年生では，「大学生になりたい」から「高校での勉強への意欲」と「進路選択の参考」に対するパス係数は有意でなかった。また「自分の進路選びに役立ちそうだったから」「充実している」「大学での学びは高校での学びと異なる」からのパス係数はすべて有意ではなかった。そこで「自分の進路選びに役立ちそうだったから」「充実している」「大学での学びは高校での学びと異なる」と有意でなかったパスを削除し，再度分析を行った。その結果，適合度は χ2 (2) = 1.92
(n.s.)，GFI = .997，AGFI = .966，RMSEA = .000，
AIC = 1586.00 であり，本モデルの適合度は十分高いと判断された。最終的に採用したモデルを図 2 に示す。
「高校での勉強への意欲」に対しては，「おもしろそうだ」「大学での学びは社会に出て役に立つ」からの有意な影響が見られた（順に β = .30, .13; いずれも
p < .01）。「大学進学への意欲」に対しては，「おもしろそうだ」「大学での学びは社会に出て役に立つ」「大学生になりたい」からの有意な影響が見られた（順に β = .26, .13, .13; いずれも p < .01）。「進路選択の参考」に対しては，「おもしろそうだ」「大学での学びは社会に出て役に立つ」からの有意な影響が見られた（順に β = .20, .19; いずれも p < .01）。
それぞれの決定係数（R2）の値は「高校での勉強への意欲」「大学進学への意欲」「進路選択の参考」
で .12, .14, .09 であった。

3.2.3 高校 2 年生の傾向
2 年生では，「充実している」「大学での学びは高校での学びと異なる」「大学での学びは社会に出て役に立つ」「大学生になりたい」からのパス係数はすべて有意ではなかった。そこで，それらの変数を削除したところ，独立変数から従属変数へすべてのパスがひかれたモデルとなった（図 3）。
R2 = .02.10*

自分の進路選びに役立ちそうだったから

おもしろそうだ高校での勉強への意欲

.12*
.14**
.16**

.15**
.25**

R2 = .05
大学進学への意欲

R2 = .08
進路選択の参考

図 3 メッセージ印象と意欲等の高まり (高校 2 年生)
注）** p < .01, * p < .05
数値は標準化係数である。
誤差及び独立変数間，従属変数間の共分散は紙面の関係上省略した。
太線は３学年で共通しているパスを表す。

「高校での勉強への意欲」に対しては，「自分の進路選びに役立ちそうだったから」「おもしろそうだ」
からの有意な影響が見られた（順に β = .10, .12; いず
れも p < .05）。「大学進学への意欲」に対しては，「自分の進路選びに役立ちそうだったから」「おもしろそうだ」からの有意な影響が見られた（順に β= .14, .16; いずれも p < .01）。「進路選択の参考」
に対しては，「自分の進路選びに役立ちそうだったから」「おもしろそうだ」からの有意な影響が見られた- 52 -

高大連携活動が高校生に与える影響について（順に β = .15, .25; いずれも p < .01）。
それぞれの決定係数（R2）の値は「高校での勉強への意欲」「大学進学への意欲」「進路選択の参考」
で .02, .05, .08 であった。

だったから」が参加動機である度合いは有意に低かった。この理由として考えられることは，高校 2 年生
が学校の行事の一環としてフォーラムに参加している場合が多いということである。参加動機として「学校に勧められたから」を選択した度合いの高さが有意傾向にあることからも，自発的に参加している生徒の割
合は他学年と比べて低い傾向にあることが推測される。
また，高校 3 年生は他学年と比べ「学校に勧められたから」が参加動機である度合いが有意に低く，自らの意思で参加を希望した生徒が集まっている傾向にあると考えられる。

3.2.4 高校 3 年生の傾向
3 年生では，「自分の進路選びに役立ちそうだったから」「大学での学びは高校での学びと異なる」「大学での学びは社会に出て役に立つ」「大学生になりたい」からのパス係数はすべて有意ではなかった。そこで，それらの変数を削除したところ，独立変数から従属変数へすべてのパスがひかれたモデルとなった（図4.2 メッセージ印象と意欲等の高まりとの関連性
4）。
「高校での勉強への意欲」に対しては，「おもしろ4.2.1 フォーラムが高校生に与える影響力そうだ」「充実している」からの有意な影響が見られ決定係数（R2）の値は，高校 3 年生，高校 1 年生，
た（順に β = .25, .41; p < .05, .01）。「大学進学への高校 2 年生の順に高かった。特に，高校 3 年生の値は中程度の効果量を示しており，その理由は 4.3 で検意欲」に対しては，「おもしろそうだ」「充実してい討する。高校 1 年生及び高校 2 年生の値からは，フる」からの有意な影響が見られた（順に β = .36, .33;
いずれも p < .01）。「進路選択の参考」に対しては， ォーラムが与える影響力が大きいとまでは言えないものの，フォーラムが 1 回で完結する講演型の高大連「おもしろそうだ」「充実している」からの有意な影
携活動であることを考慮すれば，1 回の参加で高校生
響が見られた（順に β = .25, .37; p < .05, .01）。
に与える影響力としては，一定の効果があったものとそれぞれの決定係数（R2）の値は「高校での勉強解釈できる。
の意欲」「大学進学への意欲」「進路選択の参考」
で .26, .28, .22 であった。
4.2.2 学年別の傾向
R = .26.25*
高校 1 年生では，大学生のメッセージから「おも高校での勉強への意欲
しろそうだ」「大学での学びは社会に出て役に立つ」.41**
おもしろそうだという印象を受けると「高校での勉強への意欲」「進R = .28.36**
路選択の参考」が向上し，「おもしろそうだ」「大学大学進学への意欲.33**
充実しているでの学びは社会に出て役に立つ」「大学生になりたい」という印象を受けると「大学進学への意欲」が向R = .22.25*
進路選択の参考
上することが示された。高校 1 年生の場合，フォー.37**
ラム実施時期の夏は，高校での新しい生活に適応することに重きが置かれており，まだ高校卒業後の進路に
図 4 メッセージ印象と意欲等の高まり (高校 3 年生)
注）** p < .01, * p < .05
対する意識は高くなく，大学進学に対する具体的なイ
数値は標準化係数である。
メージを持てていない時期であると推測される。よっ誤差及び独立変数間，従属変数間の共分散は紙面の関係上省略した。
て，フォーラムを通じて大学での学びがどのようなも
太線は３学年で共通しているパスを表す。
のか，大学生とはどのような存在なのかを知り，大学で学ぶことのおもしろさに気づくことで大学進学への関心が高まり，進路候補のひとつとして捉えられるよ
4 考察
うになる。また，大学での学びの基盤となる高校での4.1 学年とフォーラムへの参加動機との関連性
勉強への意欲も喚起され，フォーラムが大学での学び
高校 1 年生は他学年と比べ「おもしろそうだったから」が参加動機である度合いが有意に高いことから， に興味を持つきかっけとしての役割を果たしているものと考えられる。
内発的動機づけに基づき，自発的にフォーラムに参加
高校 2 年生では，「自分の進路選びに役立ちそうしている生徒の割合が高い傾向にあると考えられる。
だったから」という参加動機を持つことと，大学生の一方，高校 2 年生は他学年と比べ「おもしろそう222- 53 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

メッセージから「おもしろそうだ」という印象を受けると「高校での勉強への意欲」「大学進学への意欲」「進路選択の参考」が向上することが示された。高校
2 年生の場合，フォーラム実施時期の夏は，進路について本格的に検討を始め，大学進学を見据えた学部・学科の選択に向けて動き出す時期であると推測されるが，生徒によっては検討の段階に至らないなど，進路選択への関心の差が大きい学年でもある。また，4.1
で示したように，学校行事として参加「させられた」と捉える生徒が多い傾向にあることからも，フォーラ
ムの目的のひとつである大学進学への意欲の向上のた
めには，進路選択のためという参加動機を持てない生
徒にも役立ったと感じてもらうために，フォーラムの趣旨をあらかじめ伝える場を設けるなど，開催当日以外でのフォローを工夫することが必要と考えられる。
高校 3 年生では，大学生のメッセージから「おもしろそうだ」「充実している」という印象を受けると「高校での勉強への意欲」「大学進学への意欲」「進路選択の参考」が向上することが示された。高校 3年生の場合，フォーラム実施時期の夏は，ある程度進路希望が決まっている状態であり，その実現に向けて勉強に取り組んでいる時期であると推測される。よって，フォーラムを通じて充実した大学生活を送る自分の姿を想像し，期待を高めることが進学への意欲を一層強め，ひいては受験に向けて高校での勉強への意欲の向上にもつながる。さらには，大学進学という進路選択をすることの意義を再確認できるものと考えられる。なお，登壇する学生の専攻は，高校生の進学希望先と同じであるとは限らないが，進学への強い意識が醸成されている場合，分野を超えて大学での学びそのものに対するモチベーションを高めた可能性がある。
上述のように学年により異なる傾向が見られたものの，全学年に共通して「おもしろそうだ」という印象を受けると「高校での勉強への意欲」「大学進学への意欲」「進路選択の参考」が向上することが示された。
4.3 総合考察
4.1 の学年別参加動機と 4.2 の決定係数（R2）の値をあわせて検討すると，自らの意思で自発的に参加した傾向が高い高校 3 年生や高校 1 年生のほうが，そうではない高校 2 年生よりもフォーラムの影響力が大きかったことから，自らの意思で参加するということが高大連携活動の影響力を高めると考えられる。また，大学生からのメッセージから受けた印象のうち，何が「高校での勉強の意欲」「大学進学への意欲」「進路選択の参考」の向上に影響するかは，学年ごとに異なる傾向を示したことから，学年によって高大連
携活動に求めるものが異なるということが考えられる。
よって，高大連携活動を企画・実施する際は，参加者が自ら参加したいと思える内容を提案するという観点と，参加する学年のニーズに合わせたプログラムを企画するという観点が重要であることが示唆された。
5 おわりに
5.1 本研究を踏まえた高大連携活動の展望
一般的に高大連携活動として広く認識されているものは，大学教員による高校への出張講義（『出前授業』と大学が遜って表現することもある）であろう。
高校ごとにキャンパス見学や大学施設見学を行う大学も多い。いずれも高校等からの依頼に基づいて実施されるものを高大連携活動とし，大学での学びを高校生に提供することが円滑な高大接続を促し，高校生にとって有意義であると仮定して大学が応じているのが現状である。
東京都立大学では 2010 年に高大連携室を開室した
当初より，高校と大学が連携して高校生の「自ら学ぶ力」を育成し，充実した大学生活をスタートするよう支えることを目標としている。その活動として，大学見学講座・大学教員による模擬講義（出張講義を含む）・大学施設見学（いずれも高校等からの依頼に基づく実施）のほか，東京都との連携による理系分野の研究体験プログラム等を開催している。さらに，最近では，探究学習支援への要望も増加している。
これまで多くの場合，東京都立大学へ関心がある，
あるいは模擬講義の内容に興味がある高校生等がそれぞれのイベントに参加していたように見受けられた。
しかし，最近の傾向としては，興味の有無によらず授業の一環として実施される大学見学，複数の講義から一つを選択しなくてはいけない模擬講義，といった高校生の関心や希望を考慮しない行事や，実施が目的の行事が増加し，生徒に感動や希望を与えていないように思われる。この傾向を筆者らは指摘する。大学内でもこのような行事に協力することに疑問の声があがっている。
本研究を受け，高大連携活動を高校生の「高校での勉強への意欲」「大学進学の意欲」「進路選択の参考」の向上を目的にする場合には，実施内容は以下の3 点に十分考慮する必要があるだろう。①高校生が興味・関心を持ち，自ら選択したプログラムへ参加する
こと，②高校生が自らの興味・関心を喚起するプログ
ラムを提供すること（例えば，同窓生である卒業生が「大学生活はおもしろそうだ」と印象づけることは効- 54 -

高大連携活動が高校生に与える影響について果的であろう），③大学での学びが社会に出て役に立つことが分かるよう，模擬授業では社会との関わりを重視した内容にすること，である。
特に進路選択を間近に控えた高学年の場合は，高大連携活動を主催する大学そのものや，取り上げられている専門分野への進学を志望していないなど，様々な状況の高校生が参加していることを想定しておくべきである。そのような参加者であっても「おもしろそう」と感じられる企画を提供することが重要であり，大学生に向けた大学の一部の専門分野に関する講義を提供するだけでは効果が得にくい可能性がある。
一方，大学生が大学生活のおもしろさだけではなく，高校時代にやっておけばよかったことを話すことで，高校での日々の学びの積み重ねの重要性を伝えることも必要であろう。
この，日々の学びの重要性と，進路意識や興味・関心への意識付けについては，大学側が高大連携活動の際に提供するだけでは一過的な刺激に限られてしまう。
それゆえ，高大連携活動の成果をより一層高めるためには，その一環として，高校での日常的な指導が重要な役割を果たすと考えられる。高校での日常的な働きかけについては，高校生の置かれた状況を最もよく理解している高校教員が行うことが望ましく，高大連携
活動での経験で得た意識付けを再認識するような指導が期待される。そのためには，高校と大学が一体となって，大学受験のその先を見据えた高校生の成長を促し見守るという双方の態度が必要である。すなわち，大学側は高校の置かれた立場を理解し，高校生の成長具合に応じたプログラムを提供することが求められる。
また，高校側は折に触れ大学での学びに接し，社会が求めることにアンテナを張ることが必要であろう。
必要な情報はインターネットを用いれば十分得られる中で，これからの高大連携活動に必要なもののひと
つは，高校生が興味・関心を持てる分野を見つけられるよう支援することであろう。このことを高校と大学の双方が理解し，高校生に働きかける必要があろう。

可能性も懸念されることから，学力レベルに着目した分析を行うことには意義があろう。
さらに，新型コロナウイルス感染症の拡大に伴い，2020 年度に実施予定であった第４回のフォーラムが中止となったことを受け，今後の高大連携活動のあり方そのものについても検討すべき段階にあると考える。
2021 年度以降も，対面での企画の実施が困難である
ことが想定される。このことが高校生の進路選択にどのような影響を与えるのか，また，代替手段として重視されているオンラインによる企画について，オンラ
インだからこそできること，あるいはできないことは何か，引き続き検討する必要がある。
謝辞
フォーラムの実施にあたり，参加者の募集から当日の運営まで東京都教育庁の皆様に多大なご支援・ご協力をいただきました。ここに厚く御礼申し上げます。また本研究の一部は東京都立大学学長裁量枠（社会連携研究支援）より助成を受けました。

参考文献
大学教育再生加速プログラム（AP）テーマⅢ：入試改革・高大接続 (2020). 「事業の目的」大学教育再生加速プログラム（AP）テーマⅢ：入試改革・高大接続
http://ap-theme3.com/intro (2020年3月14日).
文部科学省中央教育審議会 (1999). 「初等中等教育と高等教育との接続の改善について（答申）」文部科学省
https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chuuou/toushin/991
201.htm (2020年3月14日).
大滝夏美 (2013). 「高校生の進路選択に関する志向性と今後の高大連携施策のあり方について」『立命館高等教育研究』13,15－30.
豊田秀樹 (1998). 『共分散構造分析［入門編］：構造方程式モデリング』朝倉書店.
山本奬 (2011). 「キャリア教育の視点による高校生対象大学模5.2 今後の課題
本研究は首都大学東京で開催したフォーラムの参加
者を分析対象としているため，結果の一般化可能性については限界がある。また，各回では講演テーマ，登壇する教員及び大学生，参加する高校生の集団が異なるものの今回の分析ではその違いを考慮していない。
今後は，プログラム内容や参加者集団を考慮した検討をすることも必要であると考えられる。特に，参加者の学力レベルによっては，かえって意欲等が低下する- 55 -

擬授業改善の試み－Hollandの職業選択理論を利用した授業プログラム－」『岩手大学教育学部研究年報』70, 119－135.

大学入試研究ジャーナル第 31 号，56-61，2021【原著】

地方国立大学の入試広報活動（２）――『地方の国立大の魅力』冊子提供から講演実施へ――
山田 貴光，森川 修（鳥取大学）
鳥取大学入学センターは地方国立大学の立場から，「高校教員」が抱える課題を解決・支援するために，高校生の「保護者」を対象にした『地方の国立大の魅力』冊子の制作を，2017 年度より開始した。『概要編』『就職編』『金銭編』『生活編』の 4 種類を制作し，2020 年 2 月迄に累計 38 万部を印刷し，高校の要望に応じ冊子を無料で提供してきた（送料のみ高校負担）。その影響から高校より依頼を受け，『地方の国立大の魅力』をテーマとする講演を実施してきた。その件数は年々増加している。冊子提供高校からの本学 3 か年の入試志願実績では，志願者数合計に対する占有率が増加傾向であった。また講演実施した高校からの本学入試実績では，志願者数が僅かであるが増加した。
キーワード：地方国立大，地方の国立大の魅力，高校教員，保護者，講演，入試広報
1 はじめに情報を伝えたい側が相手の状況を鑑みずに一方的に情報を伝える“PUSH 型”よりも，相手側が求める情報を相手の要望に応じて伝える“PULL 型”のほうが，情報を伝える側にとっても受け取る側にとっても望ましい。大学側が“大学主体”で一方的に情報を高校側に伝えたつもりになっても，高校側にとって有益で必要な情報でなければ，その情報の価値はない。
大学側が“大学主体”の視点だけではなく“高校”側が求める視点も含めて考え，情報提供のあり方を検討することが必要である。鳥取大学入学センターでは，高校の中でも特に「高校教員」に焦点をあて，その課題の解決と支援を通じて，相手側から求められる“PULL 型”の入試広報活動のあり方を模索してきた。これまで行ってきた“PUSH 型”活動（例えば回数重視の高校訪問や広告媒体への出稿）を，現在は一切行っていない。代わりに行うようになった“PULL 型”活動には，2016 年度より運用開始した「国公立大学共催による高校教員対象説明会」（山田・三宅, 2017）や，2017 年度より制作開始した『地方の国立大の魅力』冊子企画（山田, 2019）があり，これまでに報告してきた。
『地方の国立大の魅力』冊子は，一見すると“鳥取大学を事例に地方の国立大の良いところを紹介する冊子”として認識されやすいが，それのみを目的に制作してきたわけではない。「高校教員」にとって，生徒の大学受験指導上，重大な問題となりうる「保護者」への対処法と情報提供のあり方を，解決・支援する意
味合いもある。

「高校教員」にとって「保護者」対策に必要不可欠な冊子として求められるよう，数多くの「高校教員」
から考えを伺い，「保護者」の意識や問題点をヒアリングし，解決・支援することも検討しながら取り組んできた。今回は『地方の国立大の魅力』に関する「冊子提供」の多様化の状況と，その影響によって要望がくるようになった「講演依頼」の広がりについて，まとめる。
2 『地方の国立大の魅力』冊子提供
2.1 冊子の制作と提供の状況『地方の国立大の魅力』冊子シリーズとして 2017年から 2019 年の 3 か年で，4 種類の冊子『概要編』『就職編』『金銭編』『生活編』1)を制作してきた。
高校には各冊子ができた段階で文書やメールで通知し，「要望があれば冊子は無料で提供する」旨を伝えてきた。4 種類の冊子累計は 2020 年 2 月末時点で印刷部
数 38 万部となり，冊子提供した高校数はのべ 968 校，
高校への提供部数は約 30 万部である。4 種類の冊子
それぞれの制作と高校への提供の状況についてまとめたものが，表１「『地方の国立大の魅力』冊子の制作と提供の状況」である。
2.1.1 第 1 弾『概要編』の制作と提供『概要編』は巻 3 つ折り 6 頁の制作物として企画
し，2017 年 10 月から 2018 年 8 月までに合計 12.5
万部を印刷した（初回に 1.5 万部印刷しその後 3 回増刷）。費用面は 6 頁の制作費が税抜 25 万円，1 部あたりの印刷費は税抜 20 円であった。

- 56 -

地方国立大学の入試広報活動（２）

表1．『地方の国立大の魅力』冊子の制作と提供の状況
第1弾
第2弾
種類
『概要編』
『就職編』

第3弾

（2020年2月末時点）
第4弾

『金銭編』

『生活編』

企画

6頁（巻3つ折り）

12頁（中綴じ）

16頁（中綴じ）

8頁（中綴じ）

制作費（税抜）

25万円

36万円

40万円

24万円

印刷総部数

12.5万部

5.5万部

16万部

4万部

1部あたり単価（税抜）

20円

26円

24円

18円

提供期間

2017年10月～2019年7月（22か月）

2018年5月～2019年9月（17か月）

2019年3月～2020年2月（12か月）

2019年12月～2020年2月（3か月）

提供したのべ高校数

360校

170校

357校

81校

高校への提供総部数

11.1万部

4.7万部

11.6万部

2.4万部

最多

1570部

1100部

1200部

1000部

最少

10部

10部

9部

10部

平均

309部

278部

325部

293部

0部

0部

3.8万部

1.6万部

1校あたり
の提供部数
残部数

2020 年 2 月末時点で（3 か月間），冊子提供した在庫がなくなる 2019 年 7 月までに（22 か月間），
高校はのべ 81 校，高校への冊子提供部数は 2.4 万部
冊子提供した高校数はのべ 360 校，高校への提供部であった（2020 年 2 月末時点で残部数 1.6 万部）。
数は 11.1 万部であった。
2.1.2 第 2 弾『就職編』の制作と提供『就職編』は中綴じ 12 頁の制作物として企画し，
2018 年 5 月から同年 12 月までに合計 5.5 万部を印刷した（初回に 0.5 万部印刷しその後 2 回増刷）。費
用面は 12 頁の制作費が税抜 36 万円，1 部あたりの印刷費は税抜 26 円であった。
在庫がなくなる 2019 年 9 月までに（17 か月間），
冊子提供した高校数はのべ 170 校，高校への提供部
数は 4.7 万部であった。
2.1.3 第 3 弾『金銭編』の制作と提供『金銭編』は中綴じ 16 頁の制作物として企画し，2019 年 2 月から同年 9 月までに合計 16 万部を印刷した（初回に 4 万部印刷しその後 2 回増刷）。費用
面は 16 頁の制作費が税抜 40 万円，1 部あたりの印
刷費は税抜 24 円であった。
2020 年 2 月末時点（12 か月間）で，冊子提供した
高校はのべ 357 校，高校への冊子提供部数は 11.6 万部であった（2020 年 2 月末時点で残部数 3.8 万部）。
2.1.4 第 4 弾『生活編』の制作と提供『生活編』は中綴じ 8 頁の制作物として企画し，2019 年 11 月に 4 万部印刷した。費用面は 8 頁の制
作費が税抜 24 万円，1 部あたりの印刷費は税抜 18円であった。

2.2 冊子提供した高校
4 冊子の種類にかかわらず『地方の国立大の魅力』
冊子シリーズの提供要望があった高校を，2017 年度
から 2019 年度の 3 か年で年度ごとに集計した。
2.2.1 冊子提供した高校の「数」冊子提供した高校数について，年度ごとに集計（複数回提供した高校は 1 校カウント）すると，2017 年
度は 91 校，2018 年度に 190 校，2019 年度に 318 校であり，1 年毎に約 100 校ずつ増加している状況であった。なお， 3 か年連続で提供した高校は，30 校であった。
2.2.2 冊子提供した高校の「所在地」2)
冊子提供した高校の「所在地」を年度ごとに地方別に集計したものが，表 2「冊子提供した高校の所在地集計（2017 年度～2019 年度）」である。3 か年ともに「関西」が最も多く，次いで「東海」，「関東」，そして「中国」と続いている。本学における志願者の出身地の傾向は，「関西」が約 4 割，「中国」が約 3
割 5 分，「東海」が約 1 割であり，「冊子提供高校の所在地」と「本学の志願者出身地」が異なる傾向であった。地元の鳥取県を含めた「中国」は，都市部を含む「関西」「東海」「関東」に比べ高校の総件数がまず少ない。また地域に私立大学の数が少ないため，- 57 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

表2．冊子提供した高校の所在地集計（2017年度～2019年度）
2017年度
地方 校数

2018年度%

地方 校数

2019年度
%

地方

校数

%

関西

27 29.7% 関西

72 37.9% 関西

85 26.7%

東海

23 25.3% 東海

43 22.6% 東海

71 22.3%

関東

15 16.5% 関東

29 15.3% 関東

66 20.8%

中国

10 11.0% 中国

21 11.1% 中国

38 11.9%

四国55.5% 四国8

4.2% 九州

16

5.0%

九州

4

4.4% 甲信越

84.2% 東北

15

4.7%

甲信越

3

3.3% 九州

5

2.6% 四国

8

2.5%

北海道

2

2.2% 東北2

1.1% 甲信越

8

2.5%

東北

1

1.1% 北陸2

1.1% 北陸

6

1.9%

北陸

1

1.1%

190 100.0% 北海道

5

1.6%

があった。令和 2（2020）年度入試の本学志願者数
合計に対する占有率は 33％に達した。2019 年度に冊子提供したものの令和 2（2020）年度入試で志願がなかった高校は 149 校となるが，この 149 校を過去
3 か年の入試でみると，約半数の 69 校で志願実績があった。したがって 318 校中，直近 3 か年で志願実績がなかった高校は 80 校（25.2％）であった。過去
10 か年の入試でみると，318 校中 275 校から志願があり，過去 10 か年全く志願実績のない高校は 318 校
中 43 校（13.5％）であった。そのため，もともと本学への志願実績のある高校から，冊子提供の依頼が多いことがわかった。

2.2.4 冊子提供した高校の反応と活用『地方の国立大の魅力』冊子シリーズについて，
計 91 100.0%
計 318 100.0% 「高校教員」の声を収集するため，『生活編』を提供
元々国立大学への進学志向が強い。そのため，冊子提する代わりに，冊子に対する「意見」「活用方法」を
供件数は「関西」「東海」「関東」に比べ少なかった2019 年 12 月から 2020 年 1 月に求めた。
と考えられる。志願実績の影響はあるものの，都市部
冊子に対する「意見」を抜粋したものが，表 3「高の「関西」「東海」「関東」からの要望が多い結果で校教員からの『生活編』請求時のコメント（一部抜あった。つまり，人口も高校数も多い地域からの要望粋）」である。全国的に「地元志向」の傾向が強いこが多かった。都市部には通学可能な私立大学が豊富なとがわかる。そして「地元志向」の強い「保護者」
ため，身近ではない地方国立大学への理解が保護者に「生徒」の対応に進路指導担当教員が苦慮しており，
浸透しておらず，冊子の要望に繋がったと考えられる。 地元しか考えていない狭い視野と進路選択の幅を広げさせるために，冊子を活用していることがわかった。
2.2.3 冊子提供した高校からの本学志願冊子の「活用場面」については，「保護者」の来校冊子提供した高校の本学入試の志願実績を調べた。
機会である「保護者会」「PTA 総会学年別懇談会」
2017 年度に冊子提供した 91 校のうち，平成 30「保護者向け進路説明会」「奨学金等進学資金説明（2018）年度入試では 58 校（354 名），平成 31会」「保護者面談」等で配布説明，との回答があった。
（2019）年度入試で 63 校（443 名），令和 2
また「生徒」には「進路ガイダンス」「学年集会」（2020）年度入試で 56 校（365 名）から志願があっ「LHR」「総合的な学習の時間」「進路面談」等でた。これらの高校からの志願者数は 3 か年続けて増配布し，自宅に持ち帰らせ「保護者」に渡すよう伝え
加傾向ではなかった。本学志願者数合計は平成 30ている，という回答が多かった。また「保護者」「生（2018）年度入試 5356 名，平成 31（2019）年度入徒」のみならず，同僚である「教員」に対して，地方
試 5773 名，令和 2（2020）年度入試 4481 名だった国立大学の理解促進と進路指導を促すため活用していので，占有率でみると平成 30（2018）年度入試
るというケースもあった。
6.6％，平成 31（2019）年度入試 7.7％，令和 2（2020）年度入試 8.1％で，上昇傾向であった。
3 『地方の国立大の魅力』講演実施
2018 年度に冊子提供した 190 校では，平成 31
3.1 冊子提供の前後の変化（2019）年度入試では 127 校（1362 名），令和 2「高校で話をする機会」と言えば，従前は大学説明（2020）年度入試で 114 校（1125 名）から志願があや学問系統の説明を主とする「高校内ガイダンス」へった。本学志願者数合計に対する占有率は，平成 31の参加が多かった。この形式は，高校と大学の間を仲（2019）年度入試 23.6％，令和 2（2020）年度入試介する業者によって運営されることが多く，ミスマッ
25.1％で，上昇傾向であった。
チの案件が少なくなかった。参加大学は基本多数であ2019 年度冊子提供 318 校では，令和 2（2020）年
り，単独で呼ばれる機会はほとんどなかった。また，
度入試 169 校（1479 名）で，約 5 割の高校から志願参加費を求められることはないものの，交通費は自己計- 58 -

地方国立大学の入試広報活動（２）表3.高校教員からの『生活編』請求時のコメント（一部抜粋）
№

連絡日

1

2020/1/13

2

2020/1/6

3

2019/12/20

4

2019/12/24

5

2019/12/20

6

2020/1/8

7

2020/1/27

8

2020/1/15

9

2020/1/9

10 2019/12/20

11 2019/12/20
12 2019/12/23
13

2020/1/7

14 2019/12/26

15

2020/1/27

16 2019/12/23

17

2020/1/7

18

2020/1/27

19 2019/12/23
20 2019/12/23

コメント
北海道以外の大学に目を向けることで視野を広げ、幅広い選択肢を生徒及び保護者に知っ北海道 進路課主任てもらうために、とても効果的な資料と考えております。
昨年に貴学から1冊送っていただいたが、同僚教員から大変好評で、学年全員の配布を希望
栃木県 進路指導主事 する声がありました。見やすくわかりやすい大きさと適度なページ数が良いです。地方国立大の良さをPRする冊子はあるようで、なかなか無いのが現実です。
『金銭編』は、詳細なデータに基づいた記述で説得力がある。様々なパターンで生活費と学費がどれくらいかかるかというデータは、具体的な数値とともに非常に参考になった。
群馬県 進路指導主事
今回の『生活編』は、生活習慣や金銭管理など、保護者が心配とするテーマで差別化されている。
教職員と保護者に対する説明として役立っていると思います。首都圏のため、地方国立大埼玉県 進路指導部 学に目が向きません。視野を広げるためにも、データがしっかりしているこの冊子は重宝しています。
東京は私立大学が多く、また保護者も東京出身者が多いため、地方国公立大学を「知らな東京都 国公立クラス
いから選べない」ことが多々あります。
昨年、『地方国立大の魅力 金銭編』を配布したところ、大変好評でした。生徒から「私福井県 進路指導部長 も国立大にいけるかな」との問い合わせが多く、モチベーションアップにつながりました。来年度は『生活編』を使って、さらなる意欲の向上を図りたいと考えています。
生徒や保護者に国公立大学の魅力を紹介するのにとても良い冊子だと思います。センター
岐阜県 進路指導部長 試験後ではなく、3年のはじめにいくつかの国公立大学を知っておくことも、生徒のモチベーションの向上、保護者の進路支援意識のために大切だと思っています。
とても分かりやすく編集されていると思います。具体的なデータにより説得力がある。生静岡県 進路指導主事 徒保護者が知りたい内容にフィットしている。ヘンな言い方かもしれませんが、貴校の名前が前面に出ていないことが、逆に貴校の誠意を表す結果になっていると思います。
地元志向が強い愛知県ですが、地方の国立大学で学ぶメリットや、地方に進学する上での愛知県 進路指導主事 不安を解消してくれる情報が分かりやすく示されています。現3年生に『金銭編』を配布しましたが、保護者にも進路を幅広く考えてもらう良い助けになっています。
子どものひとり暮らしに不安を感じている保護者や、家から通える大学しか許さない保護愛知県 進路指導主事 者が多い中、その不安やわだかまりを軽減するような内容です。保護者にぜひ読んでもらいたいです。
今年度『金銭編』を1学年対象に配布させていただき、反響が良かったので、次年度も使用
三重県 進路指導部 します。一人暮らしのイメージが湧かないことから通える大学を希望する生徒・保護者が多いため、『生活編』は進路選択の幅を広げる後押しとしてとても役立ちます。
親元を離れた大学生活の様子がイメージとしてわかる。学生の出身地・学生の充実生活・
大阪府 進路指導主事
数字によるデータ等があり、高校生にも、また保護者も理解できて、良いと思います。
学級懇談会や三者懇談会で活用しています。1,2学期の懇談では地方国公立大を視野に入れ
大阪府 進路指導部 ていても、直前になって保護者が経済的理由により地元志向になってしまうこともあります。保護者が抱く不安や疑問をこの冊子で解消していきたいと思います。
近畿圏では地元志向が強いですが、貴学発行の冊子などを活用しつつ低学年のうちから保大阪府 進路指導部長
護者に対し「遠方を視野に」と働きかけ、生徒の進路選択の幅が広がっています。
例年7～8割の生徒が国公立大を希望します。しかしその動機は「安いから」「見栄えがいいから」という本末転倒なものです。このような動機ゆえ、早々に私大に流れる者が多数
兵庫県 進路指導部長
現れます。地方国立大の魅力の本質を、わかりやすいビジュアルで示されているので、大変助かります。
「家から通える大学へ」「親元に置いておきたい」と考える保護者が大多数です。その意
兵庫県 進路指導部長 識を変えるため、毎年活用しています。少しずつですが、保護者の意識に変化が出ているように思われます。
非常に分かりやすい冊子で、昨年も『金銭編』を保護者会で活用し、保護者から好評でし岡山県 進路指導課長 た。業者が作成した冊子に比べ、生徒や保護者の視点に立っていて分かりやすい説明だと思います。
生徒や保護者に地方の国立大学の魅力を説明する上で大変役立っています。生徒にとって岡山県 進路指導主事
も実際の大学生活のイメージでき、具体的に考えやすいようです。
地元志向の強い保護者・生徒に対して、「県外の国公立大も視野に入れてみては？」と進
香川県 進路指導主事
路指導する際に利用させていただいています。大変ありがたい冊子です。
経済的に厳しい家庭が多く、説明がなければ「県内」「無理なら就職や専門学校」という
長崎県 第3学年主任
保護者が年々増えています。このような客観的な資料があると話がしやすくなります。

都道府県

役職

- 59 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

負担（大学負担）が多く，参加可否のネックとなった。 件の講演実績のうち，「保護者」のみを対象とした講演は 18 件（30.0％），「生徒」のみを対象とした講そのため，参加案件は県内および隣接県の高校が主で演は 38 件（63.3％），「生徒」「保護者」混合の講あり，遠方の高校は依頼自体がない状態であった。し演は 4 件（6.7％）であった。「保護者」対象よりもかし『地方の国立大の魅力』冊子提供を始めると，近「生徒」対象の案件が多く，さらに「生徒」向けの場
隣であれ遠方であれ，全国の高校から講演依頼の相談合には“1 学年全員”といった集合形式が多いため，を受けるようになった。志願実績の多い「関西」のみ
聴講者の数が「保護者」よりも「生徒」が多い結果とならず，志願実績の少ない「東海」「関東」の高校のなった。「教員」の聴講者数は，講演時の立ち会いの進路指導主事からも，「保護者」「生徒」に『地方の教員の数を集計した。
国立大の魅力』講演をしてほしい，という依頼連絡が増えた。業者を介さず直接やりとりすることで，講演
3.2.2 講演実施した高校の「所在地」2)
詳細（日程，内容，高校側の要望等）確認が可能にな
り，入学センター専任教員 2 名で日程調整可能な限講演実施の高校「所在地」について，年度ごとに地方別に集計した結果が，表 5「講演実施した高校の所りで依頼を快諾し対応してきた。費用面に関しては，
在地集計（2017 年度～2019 年度）」である。2017
講演料や謝金は一切求めていない。移動にかかる経費
年度は遠方の「東海」「関東」から始まり，2018 年
のみ，高校負担を原則的にお願いしている（他の出張度は志願者の多い「関西」からの依頼が多く実施した。
案件と重なる場合や近隣の場合は除く）。これによっ2019 年度になると，「関西」のみならず「東海」のて講演時の移動費コストの削減につながり，大学側に講演依頼も増え，実施した高校数は同数となった。
とって大きなメリットとなった。
表5．講演実施した高校の所在地集計（2017年度～2019年度）

3.2 講演実施した高校『地方の国立大の魅力』講演を行った高校を，2017 年度から 2019 年度の 3 か年で確認した。
3.2.1 講演実施した「数」講演を実施した高校の「数」（同じ年度で複数回実施しても 1 校カウント），講演の「件数」，その講演の聴講者数（「生徒」「保護者」「教員」）をまとめたのが，表 4「講演実績の高校数・件数・聴講者数」である。
高校数と講演件数に関して，当初の 2017 年度はわずか 3 校 3 件であったが，その後相談が増え続け，2018 年度は 28 校 32 件，2019 年度は 47 校 60 件となった。冊子提供の広がりとともに，『地方の国立大の魅力』講演の依頼件数が増加していった。
表4.講演実績の高校数・件数・聴講者数
聴講者数
講演実績

校数 件数
生徒

保護者

教員

合計

2017年度

3校

3件

283

25

24

332

2018年度

28校 32件

4,056

807

265

5,128

2019年度

47校 60件

8,327

2,662

559

11,548

聴講者数（「生徒」「保護者」「教員」）の合計は，2017 度は 332 名であったが，2018 年度では 5,128
名，2019 年度では 11,548 名となった。2019 年度 60

2017年度
地方 校数

2018年度%

地方 校数

2019年度
%

地方 校数

%

東海

2

66.7% 関西

13

46.4% 関西

17

36.2%

関東

1

33.3% 東海

7

25.0% 東海

17

36.2%

計

3

100.0% 関東

414.3% 関東

8

17.0%

中国

2

7.1%

中国

2

4.3%

四国

2

7.1%

北陸

2

4.3%

100.0% 九州

1

2.1%

計 47

100.0%

計 28

3.2.3 講演実施した高校からの本学志願2019 年度に講演実施した 47 校について，本学入試の志願実績を調べた。
令和 2（2020）年度入試では 47 校中 30 校（146名）から志願者があった。令和 2（2020）年度入試
で志願がなかった 17 校について，直近 3 か年の入試でみると 10 校から志願者があった。したがって直近
3 か年で志願実績がない高校は 7 校（14.9％）であった。過去 10 か年の入試で全く志願実績のない高校は
47 校中 4 校（8.5％）であった。
また，直近 3 か年で志願のあった 40 校からの総志
願者数は，平成 30（2018）年度入試で 130 名，平成
31（2019）年度入試で 143 名，令和 2（2020）年度
入試で 146 名であった。講演実施高校からの本学志
願者数はわずかに増加であった。

- 60 -

地方国立大学の入試広報活動（２）3.2.4 講演実施した高校の反応
その高校の地域における立ち位置，先輩生徒の進学
実績，日常普段の進路指導の状況によっても，「生徒」「保護者」の講演に対する反応は異なる。しかしながら，聴講した「生徒」「保護者」の関心度合いは，講演中の聞く姿勢を見れば明らかであり，聞く姿勢と集中力を保てない者が多いようであれば，講演者側の問題である。講演後に「生徒」「保護者」から直接，質問や意見をもらいその場で反応を確認できることで，聴講者の理解度や興味関心の高いテーマが何かがわかる。同じ高校から翌年度も講演依頼が継続するようであれば，その高校が狙う目的に適した講演を提供できたといえる。
東海地方のある高校で 2 年生向けの講演を 2020 年
2 月に実施した後，連絡役の進路指導主事の先生から
以下コメントをメールでいただいた。
先日は講演ありがとうございました。「地方国立大学」に対して消極的になっているのは，「生徒」よりも実は「担任」ということをこれまで感じておりました。
意識改革をしたいと思っていたところ，先日の講演に 2
学年の担任団の先生方が積極的に聞きに来てくれました。
講演は「生徒」だけでなく「教員」にとっても非常に良い機会となりました。

ステークホルダーに“国立大学全体の魅力”を伝えていく必要があるのではないだろうか。
現行の一般入試を主とした入学者選抜の制度の中で，地方の国立大学を受験する者の志望理由に，大きな違いは見当たらない。地方の国立大学同士が入試広報上
で連携協働していくことで，国立大学が有する価値を受験生に浸透させていくことができるのではないだろうか。今後，自学の PR を優先するのではなく「地方国立大学の価値」を広め国立大学志望者層の裾野を拡大させていくことが，地方の国立大学アドミッション
担当者の責務となりうる。さもなければ，多くの地方
国立大学が今後の急激な志願者減少によって喘ぐこととなるであろう。
一地方国立大学ができることは，予算も時間も人的資源も限られる。新しい入試広報のカタチを，地方国立大学が連携することによって進めていくことが一層求められてきている。
注1）『地方の国立大の魅力』の 4 種類『概要編』『就職編』『金銭編』『生活編』の冊子の紙面は，鳥取大学入学試験情報ホームページの入試広報物ページで確認できる（4 種類のPDF データを掲載）。<http://www.admissions.adm.tottoriu.ac.jp/poster >（2020 年 3 月 6 日）
2）高校「所在地」の地方ごとの集計区分は，以下とした。

当初の目的とは異なる目的を達成できたようであったが，残念ながら「高校教員」の中に国立大学の魅力を生徒に伝えきれない者が出てきているということを，現実的に知り得ることとなった。

「北海道」は北海道，「東北」は青森県・岩手県・宮城県・秋田県・山形県・福島県の 6 県，「関東」は茨城県・栃木県・群馬県・埼玉県・千葉県・東京都・神奈川県の 1 都 6 県，
「甲信越」は新潟県・山梨県・長野県の 3 県，「北陸」は富山県・石川県・福井県の 3 県，「東海」は岐阜県・静岡県・4 おわりに日本における高等教育研究の第一人者である天野郁夫氏が，著書『日本的大学像を求めて』の中で，“国立大学の「地盤沈下」”や“受験生の「国立大学ばなれ」”を指摘したのは，今から約 30 年前の1991 年であった。30 年前にすでに受験生の「国立大学ばなれ」が起こっていたにも関わらず，国立大学全体が共通で有する価値を提示してこなかった。それぞれの大学が，“入学者選抜”の変更や AO 入試の導入等，自学の入学者選抜方法の変更と改善を行ってきたものの，国立大学全体の優れた点やその共通価値を
広く一般に知らしめる活動を，国立大学セクターとして怠ってきた。私立大学が拡大し続けたこの 30 年の間に，残念ながら国立大学の魅力を生徒に伝達できな
い，理解していない「高校教員」が現れてしまってきている。18 歳人口の急激な減少が自明だからこそ，

愛知県・三重県の 4 県，「関西」は滋賀県・京都府・大阪府・兵庫県・奈良県・和歌山県の 2 府 4 県，「中国」は鳥取県・島根県・岡山県・広島県・山口県の 5 県，「四国」は徳島県・香川県・愛媛県・高知県の 4 県，「九州」は福岡県・佐賀県・長崎県・熊本県・大分県・宮崎県・鹿児島県・沖縄
県の 8 県。

参考文献
天野郁夫(1991).『日本的大学像を求めて』玉川大学出版部．
山田貴光・三宅将史(2017). 「国公立大学協力による入試広報
活動の展開―鳥取大学と公立鳥取環境大学による事例―」『平成29年度全国大学入学者選抜研究連絡協議会(第12回)研究発表予稿集』249－254.
山田貴光(2020). 「地方国立大学の入試広報活動―鳥取大学の- 61 -

事例―」『大学入試研究ジャーナル』30, 59－65.

大学入試研究ジャーナル第 31 号，62-68，2021【原著】

学生募集広報における学生のクチコミ向上
喜村 仁詞，大塚 智子（高知大学）
大学の教育等内容は可視化が難しいことから，高校教員は定性的指標として自校卒業生による大学評
価を重視している。また高校生や保護者は，進学に関する専門的知識を有する高校教員の意見を重視し大学選定を行なっている。そのため，在学生の大学評価は受験生の大学選択に多大な影響を与えるものとなる。そこで本研究では，在学生の大学評価を向上させ肯定的なクチコミ情報の発信を促す効果を持つ“学生募集広報ワークショップ”の実用化を検討する。在学生が自大学の広報内容を話し合うワーク
ショップが大学理解や愛校心，肯定的なクチコミをもたらす他者への推奨意向を向上させるのである。
キーワード：ワークショップ，クチコミ，愛校心，大学理解
1 はじめにマーケティング理論に基づくと，大学はサービスに分類される。サービスは無形性，同時性，不確実性，消滅性の 4 特性を持ち，事前に手に取って確かめることができないことや，サービス提供者によって異なるサービスが提供されることなどの特性から品質の評価が難しいとされる（Grönroos，2007)。
ベネッセ教育総合研究所（2015)によると，受験生は「将来の仕事や就職に役立つような力を身につけたい」「専攻する分野について深く学びたい」「友人を作り，
良い人間関係を広げたい」など授業内容やキャンパス
ライフなど，普段の学生生活に関する期待を寄せている。そこで，高校教員が大学評価の指標として着目するのが，自高校の卒業生による大学評価である。卒業生による在校生への大学生活に関する講演会や座談会を開催するなど様々な機会を通じて，情報収集が行なわれており，在学生による肯定的なクチコミ発信の増加が行われるようになる学内での取組みが効果的である。
また，喜村・大塚（2020）および喜村・小暮（2020）は，2018 年度に実施した学生が自大学の学生募集に関する広報内容を検討するワークショップ（以下，ワー
クショップ）が，これまでの大学の広報内容の評価や大学側が気づかなかった新たな広報内容の発見をもたらせたこと（喜村・大塚 2020），そして学生の大学理
解や愛校心，肯定的なクチコミをもたらす他者への推奨意向（以下、推奨意向）を向上させる効果を持つこと（喜村・小暮 2020）を明らかにした。
そこで本研究では，全学生への実施に向けた当該ワ
ークショップの実用化モデルの開発に向けた議論を行う。2018 年度に実施したワークショップは，初学者向けのマーケティングの授業の一環として計 6 回にわたり実施したが，実用化にあたっては回数を短くすることや，各教員の専門分野に応じたマーケティング理論
以外を用いたコンテンツの開発が必要となるであろう。
また，グループ構成も重要な検討事項となる。
はじめに，先行研究から大学生のクチコミが受験生にどのように伝達されるのか，そして顧客満足理論か
ら肯定的なクチコミの生成について理論的な考察を行う。次に，2018 年度および 2019 年度の 2 年間に実施したワークショップの状況から，内容や形態についての考察を行う。また，対象年次は 1 年生を中心とし，ワークショップの内容および形態についての検討を行う。入学後出来るだけ早い時期の学生から取り組むことで，肯定的なクチコミの増加を目指すべきであろう。
なお，このような在学生の大学に関するクチコミ向上に関した研究は，管見の限りでは見当たらない状況である。
2 大学生のクチコミが受験生に与える影響
2.1 高校教員が重視する自校卒業生の大学評価
サービス品質の評価として挙げられるのが，定量的指標と定性的指標の 2 点である。定量的指標には手術の成功率，大学の合格率など回数や時間など計測できる顕在化した指標である。一方，定性的指標には主に顧客や従業員などによる評価が用いられており，授業内容やキャンパスライフなど，普段の学生生活の評価が該当する。
JS コーポレーション(2010)によると，大学が高校に訪問し説明を行う際に印象が良かった特徴として，約65％の高校教員が「自校出身者の現況を知らせてくれる」を挙げる。また，生徒に安心して進められる大学の特徴として約 60％の高校教員が「学生の面倒をよくみてくれる」を挙げる。また，リクルート(2009)によると，約 57％の高校が卒業生との懇談会や卒業生による在校生対象の大学生活説明会を実施している。大学- 62 -

学生募集広報における学生のクチコミ向上の教育内容の可視化が難しいことから，学力や人格などを把握している自校卒業生が当該大学でどのような学生生活を送っているのかを知ることで，大学の内容
や自高校の生徒にその大学が適合するのかなどの評価を行っているのである。
このように，高校教員は大学のプロセス品質を評価する際の定性的指標として，自校卒業生による大学評
価を重視しているのである。
2.2 受験生や保護者が重視する高校教員の大学評価
リクルートマーケティングパートナーズ(2017)によると，高校生の進路に関する相談相手は，1 位が｢母親｣で 82％，2 位が父親および友人で(42％)，4 位が高校担任教員(32％)である。そして，進路選択を行う際に｢保護者の意見を少し参考にしながら，自分自身で決めたい｣と考える高校生は 54％を占める。
喜村(2012)は，受験生の受験大学の選定に最も影響を与えるのが高校教員の意見であり，合格した大学の中から入学する大学を選定するのに最も影響を与えるのが保護者の意見であると指摘する。受験大学の選定に高校教員が最も影響を与えるのは，大学の正確な評
価を入学前に行うことが困難なことから，大学進学に関する専門的知識を有する高校教員の意見を重視するためである。一方，入学する大学の決定に保護者の影響が大きいのは，大学入学に係る経費(入学金や授業料等)を概ね保護者が支弁するためである。
また，保護者の進学情報の取得先の 1 位に挙げられるのは「高校で配布されて子どもが持ち帰った資料(42%)」および「高校の担任の先生 (42%)」であり（リクルートマーケティングパートナーズ，2017)，大学進学に関する専門的知識を有する高校教員の意見が重視されているのである。
これらから，喜村・小暮（2020）は，高校内における大学情報の受験生へのクチコミ伝達ルートを示しており，図１はそれに修正を加えたものである。高校教員は受験生に最も影響を与える保護者に影響を与えるのであり，受験生の大学選択に直接的・間接的に多大な影響を及ぼしている。また，その高校教員の大学評価に影響を与えるのが，自校卒業生の大学評価である。
そのため，大学は在学生の自大学に関するクチコミを向上させることで，受験生に肯定的な大学情報の伝達が可能となるのである。

図 1 大学情報のクチコミ伝達ルート（出所：喜村・小暮 2020 を参考に筆者作成）
3 顧客満足研究に基づく大学生のクチコミ生成
Oliver (1980)は，顧客満足を「消費者の充足反応であり，製品やサービスへの事前期待の消費後の充足や未充足の程度である。
」と定義する。事前期待とは商品への満足に影響を与える要因(Anderson，1973)であり，知覚された成果が事前期待を超えている場合は満足す
るが，事前期待より低い場合は不満を抱く(Spreng，
MacKenzie & Olshavsky，1996)。顧客満足はロイヤ
ルティ(帰属意識や愛着)や推奨意向に影響を与えるのであり(Oliver，1980)，顧客満足の向上に伴い推奨意向の向上(肯定的なクチコミの発信)や，ロイヤルティの向上（帰属意識や愛着の向上）をもたらす。反対に，
顧客満足が不満に陥ると推奨意向は低下（否定的なクチコミ情報の発信）や，ロイヤルティの低下（愛着や帰属意識の低下）をもたらす。とりわけ否定的なクチ
コミは肯定的なクチコミの 2 倍発信されることから（Goodman，1999），顧客満足を向上させ，否定的なクチコミの発信を減少させることが重要となる。
喜村・小暮（2020）は，これら顧客満足の先行研究に基づき，高校教員への大学生のクチコミ情報の生成
ルートを示している。図 2 は，それに修正を加えたものである。
大学に様々な期待を持って入学した学生は，学生生活を送る中で入学前の期待に基づき大学を評価する。入学後の評価が入学前の期待を上回ると大学満足度が向上し，肯定的なクチコミの発信や愛校心の向上をもたらす。
愛校心の向上は，
勉学やクラブ活動等，
学生生活に取り組む態度を向上させるのであり，学生の活躍は大学の結果品質を向上させるものとなる。反対に入学後の評価が入学前の期待よりも低い場合は不満に陥るのであり，否定的なクチコミの発信や愛校心の低下を招く。したがって，肯定的なクチコミが高校に伝達されるためには，入学後の評価を高め，大学満- 63 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

学生にとってあまり馴染みのない高知県で生活へのサ
ポート体制に関する広報内容であった。従来の大学が発信していた広報内容は，他大学との差別化要素の創出に視点が置かれた結果品質によるものであったが，学生による新たな提案は学生生活の土台となる高知県での生活環境に関する内容であり，プロセス品質に関する広報の必要性が指摘されたのである（喜村・大塚
2020）。
そして，副次的な成果としてワークショップ終了後のアンケート（任意・無記名）の中で，ワークショッ
プによって学生たちの大学への理解や愛校心，他者への推奨意向の向上が観察された（喜村・小暮 2020）。

足度を向上させることが必要となる。

図 2 大学生のクチコミ生成ルート（出所：喜村・小暮 2020 を参考に筆者作成）
4 学生募集広報ワークショップによるクチコミ向上
喜村・小暮（2020）は，大学の学生募集広報内容を検討するワークショップ（以下，ワークショップ）が在学生の入学後の評価を高めるプログラムであることを，2018 年度に実施したワークショップを用いて明らかにした。参加者間で大学の知識の共有を行いながら広報すべき内容を検討することで，新たな広報内容の創出のみならず，参加者の愛校心や他者への推奨意向を向上させる効果を持つ。
ワークショップは高知大学において 2018 年度の共通教育科目「はじめてのマーケティング」にて実施したものである。当該科目はマーケティングの初学者を対象とした講義であり，マーケティングの基本的な概念の修得を目的としている。その中で，学習したマー
ケティング理論を実際に使用する機会として，「高知大学の学生募集広報内容の検討」をテーマとしたワークショップを実施した。はじめに各自の受験時や入学後の体験を通じて得た高知大学に関する情報を共有する。
そしてその上で，受験生に広報すべき内容について検討することで，顧客視点の広報内容の創出を行うことを目的とするものであった。
4.1 2018 年度ワークショップ2018 年度は，第 10 週目以降，計 6 回の授業において後半 30 分間の計 180 分間を利用して実施した。ワ
ークショップにより学生から提案された広報内容は 6点に集約されたが，そのうち 3 点についてはこれまで
大学側が着目してこなかった，南海トラフ地震へのカ
リキュラムや生活サポートでの対応，そして，多くの4.2 2019 年度ワークショップ
4.2.1 実用化に向けた課題
ワークショップを実用化するにあたり課題となるのが以下の 3 点である。
第 1 はワークショップの回数である。2018 年度は 6
週にわたり実施したが，汎用プログラムとして実用化するためには，できるだけ短期間でのプログラムの作成が必要となるであろう。そこで，2019 年度は実施時間を確保しながら回数を 2 回に短縮して実施する。
第 2 はグループの構成である。複数学年・複数学部・
様々な地域性など多様性を持つグループ構成を行うことで様々な大学情報の交換が行われ，大学理解がより深まると考えられる。そこで，同一学科・学年，複数学科・異学年など多様なグループ構成での実施を試みる。第 3 はワークショップの内容である。ワークショ
ップではマーケティング理論を切り口に議論を進めているが，マーケティングを専門外とする教員にとっては運用しにくいコンテンツとなる可能性がある。そのため，実施する教員の専門性に応じたコンテンツや分野を横断した汎用性のあるコンテンツの開発が必要であろう。そこで，ワークショップ終了後のアンケートに自由記述欄を設け，どのような話し合いが，大学への理解や評価の向上に寄与したのかを考察する。
4.2.2 2019 年度ワークショップの概要
2019 年度のワークショップも 2018 年度と同様に，
マーケティング理論を使用する機会として高知大学の学生募集広報内容についての検討を行なった。
第 1 回のワークショップでは，高知大学の受験時の経験や大学生活についてグループ内で共有を行った。
そして，グループメンバーの報告内容を基に，各自で高知大学の学生募集についてのSWOT 分析を行った。
SWOT 分析とは企業の経営戦略策定に用いられる分- 64 -

学生募集広報における学生のクチコミ向上

析フレームであり，自社の強み（Strength），弱み（ Weakness ）， 外 的 な 脅 威 （ Threat ）， 機 会（Opportunity）を明らかにし，その上で有効な戦略を策定するものである。
そして第 2 回は，各自が作成したＳＷＯＴ分析の内容をグループで共有し，それを基に高知大学の強みや弱み，脅威や機会等について議論した後，高知大学の学生募集広報内容の検討を行った。
期間については，2018 年度（6 回×30 分＝計 180分）と同じ時間数を確保した上で，回数を 2 回（90 分
×2 週＝180 分）に短縮して実施した。
また，グループ構成については，受講生 132 名を 1
年生を必ず含むよう，以下の 4 パターンのグループ（1
グループあたり 6 名：計 22 グループ）に振り分けを行った。なお，男女比については出来る限り均等になるようにした。
①1 年生のみ（単一学科）×2 グループ
②1 年生のみ（複数学部・複数学科）×7 グループ
③複数学年（単一学部・複数学科）×3 グループ
④複数学年（複数学部・複数学科）×10 グループ
5 アンケート結果に基づく検証
2018 年度および2019 年度ともワークショップ終了時にアンケート調査を実施している。なお，アンケ
ートへは無記名であり，回答の可否も自由とし，回答
者は授業終了後に提出するよう依頼したものである。
質問項目は，ワークショップにより「大学理解」「愛校心」「推奨意向」が向上したかについて「5：とてもそう思う 4：そう思う 3：どちらともいえない 2：あまり思わない 1：全く思わない」の 5 段評価を問う
設問およびワークショップに対する自由記述欄を設けている。なお，2018 年度は 71 名（参加者 71 名）が回答，2019 年度は 120 名（参加者 132 名）が回答している。
本稿では，このアンケート結果から実用化への課題となる「回数」「グループ構成」「内容」についての考察を行う。
5.1 回数に関する考察
ワークショップの回数を 2018 年度の 6 回（1 回あたり 30 分）から，2019 年度は 2 回（1 回あたり 90分）へと，実施時間は確保しながらも回数を短縮することで「大学理解」「愛校心」「推奨意向」に回数がもたらす影響についての比較を表 1 の通り行なった。
表 1 ワークショップの回数比較

2018 年度(n=71)

2019 年度(n=120)

ｔ値

平均

分散

平均

分散

大学理解

3.89

0.48

4.11

0.54

2.13

*

愛校心

3.56

0.57

3.31

0.77

-2.18

*

推奨意向

3.50

1.21

3.82

0.75

2.23

*

*p<.05， **p<.01 ， n.s. : not significant「大学理解」および「推奨意向」については，平均値が 2019 年度が 2018 年度を上回っている。また，ｔ検定を行った結果，有意差が確認された。一方，「愛校
心」については，反対に 2018 年度が 2019 年度を上回る結果となり，また，ｔ検定を行った結果，有意差が確認された。
このように「大学理解」「推奨意向」については，回数よりも 1 回あたりの時間を長く取ることで成果がより向上する。一方，「愛校心」については回数を重ねる
ことでより向上する結果となった。ワークショップの様子を観察してみても，単独学科で構成しているグループはいずれも顔見知りで既に人間関係が構築されていた様子が窺えたのであり，愛校心については，グループ内での関係性の深さが影響をもたらすことが考えらえる。
5.2 グループ構成に関する考察
そこで，2019 年度アンケートから，1 年生のみで構成するグループで，単一学科グループ（同じ学科の学生のみで構成）と複数学科グループ（複数の学部や学科で構成）との比較を行った。
すると，表 2 の通り，
「大学理解」「愛校心」「推奨意
向」とも単一学科の方が高く，また t 検定を行った結果，「愛校心」「推奨意向」においては有意差が確認された。
表 2 学科の多様性比較（1 年生）
単一学科

複数学科

（n=11）（n=41）

ｔ値

平均

分散

平均

分散

大学理解

4.36

0.45

4.10

0.69

0.98

n.s.

愛校心

4.55

0.47

3.80

0.91

2.40

*

推奨意向

4.09

0.49

3.20

0.81

3.05

*

*p<.05， **p<.01 ， n.s. : not significant

続いて，異学年でグループを構成することで，先輩の大学評価や大学に関する情報が 1 年生にどのような影響を与えるのかを考察するために，
2019 年度のデー- 65 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

タから 1 年生のみで構成したグループと複数学年グループ（上級生との混成）に属する 1 年生を表 3 の通り比較した。3 項目とも複数学年グループが平均値は高い傾向にはあるものの，ｔ検定を行った結果，いずれも非有意であった。
表 3 学年の多様性比較
1 年生のみ(n=52)

複数学年(n=24)

ｔ値

平均

分散

平均

分散

大学理解

4.02

0.65

4.33

0.41

-1.68

n.s.

愛校心

3.29

0.84

3.38

0.77

-0.39

n.s.

推奨意向

3.89

0.81

4.00

0.78

-0.52

n.s.

*p<.05， **p<.01 ， n.s. : not significant

このように，「大学理解」についてはグループ間に差はないが，「愛校心」および「推奨意向」の向上については，既に人間関係が構築されているグループがより高い成果をもたらすことが示される結果となった。

5.3 グループワークに関する考察
グループワークに関する考察として，参加者の議論の手段としてのグループワークへの評価や，グループ
ワークで話された内容について，2019 年度アンケートへの自由記述内容（120 名）から質的分析を試みる。
集計の方法として，テキストマイニング用のソフトウエアである KH Coder を用いた。KH Coder 分析は，
文章を単語・文節レベルで分析する統計手法であり，規則性のある情報を取りだすことができる（樋口，2014）。
図 3 は，記載された内容から出現頻度が 5 回以上の単語を共起ネットワーク分析図として示したものである。共起ネットワーク分析とは，分析対象のテキスト内で用いられた単語間の関係性を，それぞれの単語の出現傾向からネットワークで図示化したものである。
本稿では，共起ネットワークを描くことで，ワークショップの内容に関する感想を A から D の 4 点に分類する。ＡおよびＤについては，グループ構成やグループワーク自体への評価など手法としてのグループワークへの評価である。一方，ＢおよびＣは，入学後の様子や高知大学を受験した理由など，グループワークのディスカッションの内容が示されている。

図 3 ワークショップの内容に関する共起ネットワーク図- 66 -

学生募集広報における学生のクチコミ向上

A は，
「県内」
「県外」
「高知」
「深い」などのワードから，様々な出身地域の学生たちの経験の共有が行われていたことが示されている。関連したコメントとして，例えば，「出身地がバラバラだから，入学する経緯がそれぞれに違って面白かった。
」「受験目的や県内・県外によっての捉え方が異なったため，高知大についてもっと知れたように思う。
」などの意見がみられたのであり，多様な背景を持つ参加者でのグループ構成が評価されている。
B は，
「高知大」
「良い」
「悪い」
「知る」などのワー
ドから，高知大学に関するさまざまな情報交換が行われていたことが示されている。関連したコメントとして，例えば，「自分が強みだと思っていたことが，他の人は弱みと感じていたりと，人によって様々だなと思った。異なる学科の人と話して自分の知らなかったことが知れた。
」「共通の話や，学部特有の経験談などが聞けて面白かった。
」などの意見がみられた。
C は，
「入学」
「受験」
「理由」などのワードから，高知大学を受験した理由等についての情報交換が行われたことが示されている。関連したコメントとして，例
えば，「やはり偏差値を理由として入学した人がほとんどであったため，
その点は変えられないかなと思った。
」「高知大を選んだ理由に，自分が受験生の時にはあまり考えなかったことを理由にしている人がいたので，そういったことが知れてよかった。
」などの意見がみられた。
D は，「グループ」
「共有」
「楽しい」
「強み」
「弱み」
「脅威」などのワードから，グループワークを手段として高知大学の広報内容を検討したことへの評価が示されている。関連したコメントとして，例えば，「グループワークすることで，様々な意見を共有できてよかった。
」「はじめて知るような高知大の良さがあった。
自分では思いつかないような意見が沢山あった。
」「グ
ループワークを通じて，今まで見えてこなかった高知
大の良さが見えてきた。そのおかげで僕自身も高知大にメリットを持てるようになった。
」などの意見がみられた。

大学理解及び推奨意向の向上がより高い成果が得られることが明らかになった。
第 2 は、メンバー構成である。
「大学理解」について
は，グループ編成に差異は生じないが，「愛校心」および「推奨意向」については人間関係が既に構築されているメンバーでグループを構成することでより高い成果が得られることが明らかになった。
そして第 3 は、内容である。一人ひとりの大学生活の様子および受験時の大学選択経験についての共有がグループ内で行なわれていることが明らかになった。
このようにワークショップは短期間での実施が可能であり，また同じ学科等の単位での実施がより成果をもたらす。また，受験時や大学生活の状況を共有する内容が必要となるのである。
また，今後の課題として挙げられるのが以下の 2 点である。
第 1 は，より緻密な評価測定も必要性である。本調
査では事後にのみアンケートを実施しているが，事前に大学理解や愛校心，推奨意向の状態を調査することで，より正確な効果測定の実施が期待できるであろう。
第 2 は，コンテンツの開発である。多くの教員が実施できるよう「受験時や大学生活の状況を共有」を内容としたコンテンツの開発が有効となるのであり、様々な専門分野からのアプローチや分野を横断した汎用的なコンテンツの開発に取り組むべきである。
そして第 3 は，全ての学生に向けての実施体制の構築である。実用化に向けて，まずは学生募集広報を担
当する学生広報スタッフへの実施が考えられる。
近年，多くの大学で学生募集に関する印刷物やＷＥＢの作成，オープンキャンパスの運営などを担当する学生スタッ
フの組織化が進められており，彼らへのＳＤ活動としての役割も期待できる。このような学生広報スタッフ
への試験運用は，一般学生への実施に向けた更なる実用化に向けた実験となるであろう。
参考文献
Anderson, R. E. (1973). “Consumer Dissatisfaction: The Effectof

6 おわりに
本研究では，在学生の大学満足度を高め大学情報の肯定的なクチコミ発信をもたらすワークショップの実用化を目指し，議論の内容や形態（回数・構成メンバー）に関する考察を行った。その結果，以下の 3 点が明らかになった。
第 1 は、実施回数・時間である。回数を 6 回から 2回に減少したが，
１回あたりの時間を長く取ることで，Disconfirmed

Expectancy on

Perceived Product

Performance,” Journal of Marketing Research，10, 38－44.
ベネッセ教育総合研究所(2015)．
「高校生活と進路の関する調査」〈https://berd.benesse.jp/up_images/research/koukouseikatsu.pdf〉（2020 年 2 月 10 日）
Goodman, J. (1999). Basic Facts on Customer Complaint

Behavior and the Impact of Service on the Bottom Line.
Competitive Advantage.
Grönroos, C. (2007). Service Management and Marketing:- 67 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

Managing the Moments of Truth in Service Competition 3ed，
Lexington Books. (近藤宏一・蒲生智哉訳(2013)『北欧型サービス志向のマネジメント』ミネルヴァ書房).
樋口耕一 (2015). 『社会調査のための計量テキスト分析』 ナカ
ニシヤ出版.
JS コーポレーション (2010). 『2010Marketing Mail Review』
JS コーポレーション.
喜村仁詞 (2012). 「消費者意思決定行動を援用した高校生の大学選択モデルの構築」『千里山商学』 67, 33－69.
喜村仁詞・大塚智子（2020）「学生が創る学生募集広報 -理論検証型手法から理論生成型手法への転換-」『大学入試研究ジャー
ナル』 30, 66－73.
喜村仁詞・小暮克哉（2020）「顧客満足理論に基づく在学生のクチコミ向上への取組み―学生募集広報ワークショップと自校
教育―」『広報研究』24号, 17－31.
Oliver， R. L. (1980). “Cognitive Model of the Antecedents andConsequences of Satisfaction Decisions,” Journal ofMarketing Research, XVII, 460－469.

リクルートマーケティングパートナーズ(2017) 『第 8 回 高校
生と保護者の進路に関する意識調査 』〈 http://souken.shingakunet.com/research/2017_hogosya2.
pdf〉（2020 年 2 月 10 日）
リクルート(2009). 『2008 年進路指導・キャリア教育に関する調査』 リクルート.
Spreng， R. A.， S. B. MacKenzie & R. W. Olshavsky (1996),“A Reexamination of the Determinants of Consumer
Satisfaction,” Journal of Marketing, 60(3), 15－32.

- 68 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，69-76，2021【原著】

多面的・総合的評価選抜の展開と課題――韓国における評価の公正性強化策について――
山本 以和子（京都工芸繊維大学）
韓国の大学入試における多面的・総合的評価に着目し，その評価導入から現在までの成果・課題および文在寅政権下での大学入試改編を調査した。その結果，多面的・総合的評価を導入した韓国では，
近未来の社会構造変化を見通した人材育成に向けて教育の環境や方法が変わり，効果が出現した半面，
評価の公正性が課題となっていることが判明した。さらにその課題解決のための方案の内容の分析とわが国の多面的・総合的評価の実務の現状とを比較して，示唆を考察した。
キーワード：選抜方法，多面的・総合的評価，国際入試いる状況である。
1 はじめにそこで，本研究は，入学査定官制入試に始まる総合
韓国において，大学入試政策は政権の重要課題であ的・多面的評価入試の導入後に，韓国ではどのようなる。知識偏重型の出題と一点刻みの競争の入試システ
実施課題が出現したのか，さらに政府はどのような入ムは，高校と大学教育機能の弱体化及び社会階層間に試制度を考案し，解決を目指すのかについて，調査しおける教育格差の拡大につながり，学校での次世代人た。調査には，政府機関，教育機関からの文献・資料
材を育成する教育への転換が難しかった。その状況をを収集し，それらの資料が意味する背景等について好転させるため，韓国では 8 年に及ぶ高大接続研究を2019 年 11 月にソウル市内の大学にて，所属する教授
実施し，点数中心の画一的評価から多様な選考要素に
入学査定官と先任入学査定官へのインタビューを敢行
対する多面的評価への施策を導入した。その多様な選した。その調査結果により，わが国の総合的・多面的考要素を専門的に評価する入学査定官による入学査定
評価入試を主とした評価実務での施策に対する示唆を官制入試という新たなシステムである。
考察することを目的とした。
韓国の大学入試制度は，上述の入学査定官制度について山本（2014;2016）が制度の拡大状況とその選考
2 入学査定官制入試から学生簿総合選考へ要素について明らかにしている。松本（2016）は，
この制度の資質・能力に対する選考要素の評価基準と韓国の大学入試は，主に大学修学能力試験（以下，評価能力および調査書の懐疑について論じており，小修能）のみで合否判定がなされていた。それにより，川・姜（2017）は，その調査書判定についての具体
学校外教育機関で入試対策学習が常態化し，学校教育的な大学事例を調査し，定性的な項目の点数化や順位機能の弱体化，大学の序列化，修能の得点を中心とし付けについて報告している。また姜
表 1 類型別選考要素（2019;2019）は，朴槿恵政権から文在2021年度
選考類型
備考
主要選考要素寅政権の変貌期の韓国の高等教育政策の 区分
募集比率（％）
学生簿の教科成績
学生簿（教科）42.3
政策面に焦点を当て，大学入試の財政支
学生簿・非教科、教科面接等
修能最低基準点
学生簿（総合）24.8
自己紹介書、推薦書
援事業の変化を報告し，文政権が主導す
高校教育課程内
論述、学生簿
論述中心
3.2
る大学入試改革における利害関係者の葛 随時
実技、学生簿、（面接）
実技中心
5.4
藤の様相を考察している。
特技者・在外国民等
特技（資格証）、面接
その他
1.3
主要選考要素小計77
わが国でも総合的・多面的評価選抜
修能のみ or 修能、学生簿
修能中心
20.4
は，従来から主にＡＯ入試で展開してお実技、学生簿実技中心
2.4
り，2022 年度施行の学習指導要領改訂
修能最低基準点
学生簿の教科成績
学生簿（教科）0.1
定時
学生簿・非教科、教科面接等
特技者・在外国民等に伴う高大接続改革で推進されている。
学生簿（総合）0.1
自己紹介書、推薦書
特技（資格証）、面接
その他
0
また，実施過程で出現した総合的・多面小計
23
的評価選抜の課題の中でも，公正性や透計
100
明性については，各大学に解決を委ねて 大学教育協議会「大学入試情報119」（2021年度版）より抜粋して作表- 69 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

た画一的評価が課題となっていた。その課題に対して，教科力テストの得点を中心とした選抜を脱して，大学生としての進学レディネスを判定するために，高校教育の充実化 1)とその教育成果や生徒の多様な側面
を通して多面的・総合的に判定する入試である入学査
定官制入試が導入された。
入学査定官制入試は，わが国の調査書にあたる学校生
図 1 学生簿総合選考の拡大についての肯定的理由
活記録簿（以下，学生簿）の学業能力，学業への努力，意思，熱意，積極性，チと推薦書，自己紹介書と修能最低学力基準 2)で評価しャレンジ精神，発展可能性等を総合的に評価することた。
である。そこには，充実した学校生活を過ごした生徒
また，大学序列化を崩すため，李明博政権は，大学が別の学外教育機関に頼らなくても，大学進学が可能
入試自律化政策を推進した。これにより，多様な判定なシステムを構築し，これにより公教育を正常に稼働項目と多様な募集人員比率での選考方法が出現した。
させること及び大学のアドミッションポリシーや育成
それまで，概ね各大学 2 種類（随時募集と定時募集）
人材像，領域の特性に適合する者の選抜を実施するとしかなかった選抜方法が，全国で 3000 種類以上の募いう目的があった。
集単位となり，中にはその種類が 10 種類以上を数え
学生簿総合選考の実施の効果は，韓国サイトでも多る大学が出現するほど複線化した 3)。
政府はこの入学査定官制入試を導入した大学に対し， く散見することができる。例えば，教育専門新聞（2016）によると，高校では，修能で課す教科学習事業の支援（入学査定官制力量強化支援事業）を展開
以外（体育や芸術，読書，部活等）の教育プログラムしたために募集人員は拡大し，この事業の最終年度のが展開されたこと，修能での得点獲得のための技術・2013 年度は新入生全体の 11.5%（大学教育協議会：
戦略的な教育から解放され，考える教育にシフトでき2013）まで募集人員が拡大した。
たこと，さらに指導法も従来の板書型授業から討論や多様化・複雑化した入試を整理する目的で，朴槿恵グループ活動での授業に変更されたことが，現職教師政権では，大学入試の簡素化が行われる。表 1 にあるから伝えられた。
ように選考類型を整理し，入学査定官制入試はその中このように，学習上での体験的活動が実質化したこの「学生簿総合選考」と呼ばれるようになった。また，とや教育課程と授業の重要性が向上し，さらに授業方
高校教育正常化寄与大学支援事業と名称を変更し，そ法が多様化されたこと等により，高校教育の正常化のの名の通り引き続き修能の得点中心の画一的評価を脱側面から効果があったととらえることができよう。
して高校での学習や,ポートフォリオ等を通して教科
また，図 1 はソウル市教育庁の教育研究情報院が学外（校内コンテスト，読書や探求，ボランティアや地
生簿総合選考の拡大に対して肯定的な意見をまとめた域社会等）の活動（以下，非教科活動）を評価する入ものである。大学入試の側面からでも，修能のみで合試となった。そのため，学生簿総合選考の募集人員割
否が決まっていた状況から総合的・多様な側面で評価
合は拡大をし続ける。2014 年度は 12.4%，2015 年度
する選抜によって，専攻の特性に応じた学生の選抜がは 15.5%，2016 年度は 18.5%，2017 年度は 20.3%，
可能となり，大学の学生の多様化につながったことや，
2018 年度は 23.6%，2019 年度は 24.3%，2020 年度には 24.5%，2021 年度には24.8%4)と，拡大を続けた。 生徒の授業参加度が向上したこと，科学高校や国際高校といった特別目的高校以外の一般高校からも上位圏の大学進学が拡大したことなどを成果として挙げられ
3 学生簿総合選考の課題ている 5)。
学生簿総合選考の意義は，鄭（2017）によると，
しかし，これらの変化がすべてではなく，次のよう画一的な試験の得点による選抜の限界を克服し，学生- 70 -

多面的・総合的評価選抜の展開と課題

図 2 高校類型別 合格率
な課題も発生した。入学査定官制入試は学生簿を基調としていた。まず，主要 5 教科に対しては，絶対評価であった成績を 9 等級の相対評価に変え，次にその他の非教科活動を評価していた。一方，学生簿総合選考
では，学生簿教科選考と差別化するために，選考の類型化を推進する段階で非教科活動の評価を強調した。
その結果，学生簿を充実させるための受験戦術が横行し，社会現象となったということが現地の調査より判明した。
さらに，学生簿総合選考の評価の透明性についても疑念が挙がっていることがわかった。ハンギョレ新聞（2016）は，保護者の社会経済的背景に依らない平等な大学入試が行われていないという実態をまとめた
特集記事を出した。ここでは，ソウル大学の入学選考と合格者を分析して，特定の社会階層や科学技術高校
や国際高校等の特定の学校に偏った合格率の現象や，序列化された高校と入試の合格割合等が紹介され，受験生の背景が入試判定に左右される実態が示された。
そういう入試制度の実態を，韓国社会では，「死のトライアングル」6)や「金の匙入試」7)と呼んでいる。
前者は，学校の教科成績の向上に加えて，非教科活動の充実を目指す活動，教師が記入する学生簿の内容の如何，自己紹介書や面接の攻略や修能試験の対策学習というように，大学進学のための過重な負担を強いられることを指している。
後者は，それらの対策に対して，結局は学校外教育機関に頼ることになり，そこに保護者の経済力が変数となって合否が左右されるという事象を指す。朴政権の高校教育正常化寄与大学支援事業は，学校教育を正常にし，「学校で成果を上げた生徒は大学進学できる」
構図を創出するため学生簿総合選考の募集比率が拡大していたが，実態はそれを覆す事態となっていた。

その後，文在寅政権下の教育部 8)でも学生簿総合選
考の実態調査を行っている。2019 年 11 月に教育部が発表した「学生簿総合選考の実態調査結果発表」によると，以下の 6 点が明らかになった。1 点目は，各大学における全課程の志願者・合格者の学校の教科成績の等級が，一般高校＞自立型私立高校＞外国語高校・
国際高校＞科学高校・英才高校の順に序列化していた。
2 点目は，書類評価システムでは，過去の卒業者の進学実績や高校類型別の平均等級を提供する事例等により，図 2 の通り特定の高校類型が優遇される状況が見られた。3 点目は，自己紹介書や推薦書の記載禁止違反，盗作などに対しての不利益な措置が不十分かつ選考処理過程が不適切な事例があった。4 点目が，教職員子女や保護者が卒業生の場合の優遇措置を発見した。
5 点目は，学生簿総合選考の書類評価にかける時間が不足しているため，評価の信頼性への懸念がみられた。
6 点目は，評価を担当する入学査定官に委嘱者が過度に多いことと，専任査定官の在職歴も長くないことが確認された。
この結果から，量的に増加した学生簿総合選考であったが，評価の質的管理が難しく，それが受験関係者の不信感につながっていることが改めて露呈した。学生簿総合選考における一層の公正性と透明性が求められる状況となった。
4 文在寅政権の大学入試改編
教育部（2017）によると，文在寅政権の教育政策の方向における大学入試政策の方向は，「入試中心の教育からコアコンピタンスを育成する教育へ変化」を受け,「大学入試選考の簡素化と公正性の向上」であった。その後、2018 年 8 月に「2022 年度大学入学制
度改編方案および高校教育革新方向」の報告書が教育部より公表された。報告書では，まず「学生の選択権の強化及び負担緩和」「2015 教育課程の安定的運営」「大学入試の公共性及び責務性の調和」の 3 つの方向性に合わせ，大学入試選考の構造について表 2 のように 4 分野が示された。
分野 1 の大学入試構造改編では，受験機会増加のために，定時での修能選考の比率を 30%以上に拡大すること，随時における修能の結果による最低学力基準の活用については大学に任せるが，選抜の趣旨に応じて活用できるよう財政支援 9)との連携を示した。
分野 2 の修能体制の改編では，受験生の選択を拡大
し，負担を緩和することを目的にしている。そのため，
国語・数学・職業探求科目の文・理系区分を廃止して共通科目と選択科目を設置する。また，社会/科学探- 71 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

表 2 2022 年度大学入試制度改編の構造および不正事例の開示，選抜結果の情報公示を促し，入試不正に対する制裁規定
分野１ 大学入試構造改編
分野２ 修能体制の改編を設けることを示した。
課題１ 定時 修能中心選考の比率拡大 課題３ 修能科目構造および出題範囲
また，大学入試情報の発信や受信の格課題２ 随時 修能最低学力基準 活用 課題４ 修能評価方法
課題５ 修能ＥＢＳ連携率差を解消するため，選考名称を標準化し，分野３ 学生簿総合 公正性向上
分野４ 大学別考査 改善
大学入試ポータルサイトを高度化するこ
課題６ 高校学生簿記載改善
課題９ 面接・口述考査 改善とと合わせて，大学入試の相談を請け負
課題７ 大学の選抜 透明性強化
課題10 筆記試験 改善う教師団を配置，運営することが示され
課題８ 大学入試情報格差解消支援た。
教育部（2018）2022年度大学入試制度改編方案及び高校教育革新方向 ｐ4より引用して筆者作成
分野4 の大学別考査の改善では，学生簿
求の文・理系区分を廃止し，希望選択（2 科目）制にを基盤とする面接の実施について，財政支援と連携しする。また，現行は，英語・韓国史が絶対評価であるて，原則，選考の特性を鑑みながら口述試験が必要かが，これに第 2 外国語/漢文が加わる。さらに修能のどうかを判断し，最小化に誘導する方向が示された。
EBS 連携率を 70%から 50%に縮小し，単純な暗記で法律 11)に即して大学の面接を点検し，高校教育課程にの回答を避けるため，間接的な連携にする 10)。（分
違反した場合は，是正命令，募集停止等の厳重制裁を
野 1 と 2 と 4 は表 3 を参照）
施行する。さらに，氏名，受験番号，出身高校等の情
分野 3 の学生簿総合選考の公正性を向上させる施策
報を提供しないブラインド面接を導入する。
では，信頼性を強化するため，表 4 のように学生簿の修能での問題と適性考査が同類であり，その適性考
記載内容を改善する方向が示された。一つ目は，過度査の成績で選抜が実施されるといった随時募集の趣旨
な競争と民間教育機関に頼るような要素や項目を整備に反する考査は廃止を推進し，民間教育機関の誘発がすること，次に，学校外ではなく，学校内での教育課懸念される論述選考は，段階的に廃止することとなっ程での実施状況を主とした記載にすること，最後に記た。
載上の格差及び記載管理の責務性を提示させることで以上のように，「大学入試選考の簡素化と公正性のある。記載上の格差及び記載管理の責務性については，向上」に焦点を当てた改編計画が提示された。
教師負担の緩和のためも入力文字数を削減すること，また記載格差を防ぐために記載要領の普及や記載のた
5 大学入試改編による公正性・透明性強化政策
めの研修をして記載力の強化を行う。記載の責務性に
先述の通り，教育部による「学生簿総合選考の実態
ついては，学生簿記載の管理点検の計画立案と実行を調査」結果を受け，学生簿総合選考に対する国民の不義務付け，虚偽・不当・不良記載（記載禁止事項違反）
信を払拭するため，2019 年 11 月 28 日には「大学入には，関連法令及び指針により厳重措置を行うことと試制度公正性強化方案」が発表された。受験生の大学した。
入試に対する選択権を保証し，先述の教育部(2019)にさらに選抜の透明性を図るため，自己紹介書の改善，
よる「学生簿総合選考の実態調査結果」に表れた政策
教師推薦書の廃止，ブラインド面接の導入，評価基準
表 3 2022 年度大学入試制度改編の構造
区分

20年度

以前

21年度

修能中心選考比率

大学自律

修能中心選考比率
拡大誘導

修能試験最低学力
基準活用

大学自律(選抜方法の趣旨を考慮)

大学自律(選抜方法の趣旨を考慮)

EBSと修能連携率70%(英語の一部間接連携)

学生簿記載改善
自己紹介書の改善

現行の書式

22年度以降修能に主眼を置いた選考の割合30%以上、財政支援と連携(学生簿教科30%以上の大学は除外)

大学自律(選抜方法の趣旨を考慮)

70%(英語の一部間接連携)
2019年高校1から適用('22学年度大学入試に反映)
現行の書式

教師推薦書の廃止

維持

評価過程の透明化

多数の入学査定官への評価を推奨
評価基準の公開誘導

選抜結果公示大学別高校タイプ別合格者数公示50%(間接連携の拡大)
書式簡素化や改善維持
廃止
多数の入学査定官への評価を推奨 多数の入学査定官への評価を義務化
評価基準の公開拡大を評価基準の公開拡大を誘導
誘導
不正制裁の根拠法規定を新設
大学別高校タイプ別合格者数公示

面接·口述試験

大学別
大学別(最小化誘導)
教育部（2018）2022年度大学入試制度改編方案及び高校教育革新方向 ｐ21より引用翻訳- 72 -

大学別大学入試選考別高校類型

地域別合格者数を公示
大学別(最小化誘導)多面的・総合的評価選抜の展開と課題

表 4 学校生活記録簿の記載の改善比較師推薦書の廃止，学生簿の記載項
目の縮小（表 5 参照）となった。
学籍事項と統合
学生情報、家族状況(親氏名、生年二つ目は，学校と教員の責務性
人的事項
親情報(親氏名、生年月日)及び月日)、特記事項
特記事項(家族変動事項)削除の強化を目指し，授業－評価－記
卒業年月日、学校名、検定試験合格
学籍事項
人的事項と統合情報など
録の力量強化のために，教員研修
疾病‧未認定‧その他
出欠状況
疾病‧無断‧その他
モジュールの開発と研修を拡大す※"無断"→"未認定"
受賞名、等級(賞)、上級学校に進学する際に提供するることと，入学査定官との連携強
受賞経歴
受賞年月日、授与機関名、参加
受賞経歴数制限
対象(参加人数)入力化を推進する。さらに学生簿の教大学入試資料ととして提供
大学入試資料としての提供なし
資格証及び認証取得
科の詳細能力および特記事項の記
項目削除
学生の進路希望は創
進路希望事項
進路希望、希望事由入力
意的体験活動の進路活動特技事項載を標準化し，普及させていく。
に記載(大学入試には提供しない)
ボラン
ボランティア活動特記事項は未記
協議や記載禁止事項（図 3）の違実績及び特記事項記載
載 (必要時行動特性及び総合意見
ティア活反に対しては，懲戒基準を適用す
欄に特記事項記載可能)動
加入制限はないが、記載可能な活ることにした。さらに，教育庁に活動団体名、活動内容等を得意事項 動団体数を制限(学年1個)して、客欄に記載
観的に確認可能事項(団体の名称とよる学生簿記載に関する点検・監紹介)だけ記載査や違反者の措置などが示された。
(小論文)サークル、教科の詳細能力欄に(論文名、参加時間、参加人数)
小論文の記載禁止
大学には，評価の透明性や専門記載(教育課程に編成された青少年団
性の強化策を示した。一つ目は，部活・体) 団体名、活動内容をすべて記
創意的サークル ▪(青少年団体)教育課程に編成され
載選考運営の透明性の強化を目指し，体験活動
た青少年団体、学校教育計画に含ま (学校教育計画による青少年団体活活動
高校プロファイルの廃止をはじめ，状況れた青少年団体、学校外の青少年団
動) 団体名記載
体活動すべて記載(団体名、活動内(学校外の青少年団体活動)未記載
高校情報による評価への反映を遮
容)学校スポーツクラブ活動の記載を▪(学校スポーツクラブ活動)具体的
簡素化
断するブラインド処理を書類評価
活動内容*記載*ポジション、大会出 ※ 正規教育課程内 : 個人特性中
場経歴、役割、特性等にも行うことにした。また，大学心※ 正規教育課程他 : クラブ名
教育協議会と大学の共同で評価基(時間)
進路活動の特記事項に進路希望分
準の標準様式を開発し，募集要項
進路活動 進路関連活動内容及び相談内容等記
野記載の追加(大学入試資料では未載
提供)に評価基準を公開することを義務
特記事項に記載分:3,000字
特記事項に記載分縮小:1,700字記載分量付けた。さらに，大学の評価過程
記録記載者氏名掲載
NEIS活用電算記載·管理原則
累加記録·管理方法を試図委任の点検および実施報告や選考類型(放課後学校)放課後学校活動(受講)▪放課後学校活動(受講)内容未記載
教科学習発達状況
内容を記載
ごとの高校類型，地域別の選抜結(教科の詳細能力)特記すべき事項が▪現行維持
果ならびに国家奨学金所得別受恵ある科目及び学生に限り記載▪特記事項入力▪現行維持
自由学期活動状況率を公示することになった。
読書活動状況(中高)▪タイトルと著者のみを入力▪現行維持▪記載分縮小:500字内▪記載分:1,000字
二つ目は，選考運営の専門性の行動特性及び総合意「記録者名をナイスシステムで管▪記録者名の記載
見強化を目指すために大学教育協議
理」
・管理方法の試み委任
教育部（2018）2022年度大学入試制度改編方案及び高校教育革新方向 ｐ22より引用翻訳会と大学の共同で，学生簿総合選考の運営規定を改定した。主な改的問題点を改善するためにまとめた案である。この定内容は，①1 件当たりの書類評価時間の確保，②書「大学入試制度公正性強化方案」では，学生簿総合選
類評価時に専任査定官 1 人以上を配置，③細部の評価
考の透明性·公正性を強化すること，大学入試選考間段階で多数の査定者の評価を義務化，④評価差が大きの割合調整および大学入試選考の単純化すること，社い場合の調整策 ⑤最終選考における学外の査定者の会的配慮対象者の機会拡大と地域均衡発展のための社参加案，⑥記載禁止事項の処理方法，⑦査定に対する会統合選考を導入することへの方向性を示し，高校と異議申請の処理基準方法の構築である。また，入学査大学に対して次のような具体策を提示した。
定官の共
まず，高校には大学入試選考資料の公正化の強化策
通教育課を提示した。一つ目は，学生個人の能力や成果ではな
程の開発
い保護者の影響力（社会的・経済的背景等），民間教や教育時
育機関の外部要因を大学入試判定において遮断するこ間 の 増とである。ここでは，正規教育課程以外の活動記録を
図 3 学校生活記録簿の記載禁止事項
加，査定合否判定資料に反映することの禁止，自己紹介書・教
項目

現行

改善

- 73 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

表 5 学校生活記録簿の記載の改善比較表

一つ目は，韓国の選抜評
価では保護者や出身高校の2020-2021年度入試 2022-2023年度入試
2024年度入試～・科目当たり500字・科目当たり500字・科目当たり500字
影響により達成した項目が・放課後学校活動（受講）内 ・放課後学校活動（受講）内
評価されない点を取り上げ
容は未記載
容は未記載
①教科活動
・英才・発明教育の実績は大る。韓国の場合，ナショナ
学入試に未反映
ルカリキュラムである高校
年間1000字
年間500字年間500字②総合所見
教育およびそれを補完する
年間1000字
年間500字年間500字自律活動
年間500字年間500字年間500字ＥＢＳが大学進学のための・正規・自律サークル、青少 ・自律サークルは年間１件 ・自律サークルの大学入試、教育も提供しており，修能
年団体活動、スポーツクラブ （30字）だけ記載
未反映
・青少年団体活動は団体名 ・青少年団体活動も未反映
部活・サークル活動 活動記載
試験の出題は初・中等教育
・小論文記載可能だけ記載
・小論文の記載は禁止・小論文の記載は禁止
・小論文記載可能
課程を逸脱する分野と水準
・小論文記載可能を超えてはならないことが③
年間500字・特記事項未記載
・特記事項未記載
規定 13)されている。現地で実績及び特記事項
・校内外の福祉活動の実績 ・個人的な福祉活動の実績
非記載
は大学入試未反映のインタビューによると，
教
ただし、学校教育計画にお科 福祉活動それらは，他の校外教育機
いて教師が指導する実績は領
大学入試に反映
関の力を借りずとも，学校域
・年間1000字
・年間700字・年間700字
教育が次の階梯に進めるよ・進路希望分野の大学入試 ・進路希望分野の大学入試
進路活動
う正常化させることを目的
は未反映
は未反映
とし，与えられた環境で真・すべての校内受賞記載
・校内受賞は学期当たり1件 ・大学入試に未反映のみ（3年間では6件まで）大摯に主体的に取り組んで成受賞活動
学入試に反映果を上げた生徒が，大学進・図書名と作者
・図書名と作者
・大学入試に未反映
読書活動
学可能なシステムの構築を
教育部（2018）大学入試制度 公正性強化方案 p5より翻訳して作表目指している,ということで者情報には 10 年間実績を記録保存することと，評価あった。学校外での活動は，保護者の経済的・社会的者 1 人当たりの書類評価件数や専任査定官数など大学背景に依存しており，社会的格差が再生産される仕組
別評価における環境情報の公示が求められた。
みとなる。そのために大学の合否判定が保護者の経済
最後に大学入試選考の構造再編について，一つ目は， 的・社会的背景に依存した結果に影響されてはならな
高校類型や民間教育機関の影響が大きい論述選考や特いという姿勢が感じられる。わが国では，ポートフォ
技選考の廃止と，学生簿総合選考と論述中心選考の募
リオシステム等で学校外活動も含めたエビデンスを高
集人員が多い大学に対して定時修能へ転換を促し，達校や受験生に求め，多くの大学の総合的・多面的評価
成状況は支援事業と連携している 12)。また同時に，入試にて問う内容となっているが，大学における評価
修能の問題も教育政策に応じた内容で開発が求められ者は，保護者をはじめとした受験生以外の他のバイアた。二つ目は，社会的配慮対象者の選抜定員を 10％スや相乗効果があることを考慮に入れなければならな以上という義務が課せられる。
い。それらを排除するために，個人の取り組み状況や成長を分析するためのコンピテンシー面接や評価方法
6 韓国の大学入試改編を通しての日本への示唆
等を発達科学的観点から構築することが必要であろう。
入学査定官制入試の検討期にわが国や米国等の大学
二つ目は，判定資料となる出願書類の記載標準につ
入試内容を分析し，韓国社会の事情と近未来の人材育
いて取り上げる。日本の場合，調査書をはじめとした成をふまえて，いわゆる韓国型総合的・多面的評価入出願書類の記載内容や充実度は多様であり，調査書で試が形成された。この入試システムでは，得点主義のは統一様式を利用しない学校もある。また，記載禁止
画一的入試から脱し，生徒のキャリアプランに応じたや記載違反の内容や明示は，大学ごとに異なっており，
進路指導やあらたな学習方法の創生等の効果も生まれ
さらには出願書類の盗作にいたっては，その事例の所たが，総合的・多面的評価入試における公正性・信頼在すら不明である。出願書類の作成では，記載禁止事
性等の課題が発生した。これらの課題はわが国の場合項や記載違反や盗作について，発見と処遇措置の明示でも考えられる点であり，本調査からの示唆を以下のが我が国においても必要である。そのために，調査書ように考察した。
や出願書類の作成や記述方法等に関する基準・ガイド
区分- 74 -

多面的・総合的評価選抜の展開と課題

ライン等の策定と執筆者への研修の実施が必要であると考える。また，作成者・評価者の公正性と負担を緩和するためにも，統一様式の開発とシステム化が求められる。
三つ目は，公正かつ信頼性のある評価の体制について取り上げる。評価者の分析と熟練によりある程度の判定は可能であるが，多数の評価者，しかも新任者を含む中での判定において公正性を求めるのは非常に難しい。ましてや、評価者個人の力量に頼る手法は、公正性や信頼性だけではなく、透明性にも欠ける。また，評価者だけでなく，入試の企画者，作問担当者の安定的運営のためには，それらの組織設計と実施が肝要である。高校教育と大学教育をスムーズに接続するためにも，双方に知見のある人材の配置が必要であるが，わが国の大学でその数は限られており，専任も少なく，任期制も多い。中には，専任担当者が減少している大学もある（山本：2019）。高校教育や大学教育は，Society5.0 等の来たる社会変化の中でますます変容している状況であり，入試設計や作問・評価を従前の経験則で決めるには，あまりにも前時代的である。これらの担当者が，大学教育へ確実に接続させるよう，知識・スキルの獲得及び質向上システムの構築が求められる。そのためにも，入試専門家の安定的地位，専任で熟達した人材の育成と活用が必要であると考える。

7）「生まれたときどの匙を手にできたか」によって，大学入試の合否（将来）が左右するという保護者の経済力の格差を表す造語である。他に「銀の匙」「泥の匙」がある。
8）わが国の文部科学省にあたる。
9）選抜方法の本来の趣旨を阻害するような過度な修能最低学
力基準に対しては否定的な評価となることを明文化している。
10）EBS とは，韓国の教育番組を放送しているチャンネルである。民間教育機関に頼らない修能対策のため，修能は，この番組内容より出題される率が規定されており，その内容も直接的なものになっている。
11）公教育正常化促進及 び 先行教育規制 に 関 す る
特別法（공교육정상화 촉진 및 선행교육 규제에 관한특별법）を指す。内容は教育課程を逸脱した発展教育の実
施禁止を規制している。
12）学生簿総合選考及び論述選考の募集人員が 45%以上の大学を対象に定時修能選考における募集人員割合 40%以上を目指す。
13）小・中等教育の正常化のために，「高等教育法施行令」第35 条第 1 項の規定による大学別考査は初・中等教育課程の範囲と水準内で出題することを原則とする。

謝辞
本 研究 の内 容に つい ては，JSPS 科 学 研 究費 補助 金
JP16H02051 の助成による注1）韓国では「高校教育の正常化」と言われる。大学受験対策
用の学校外教育のため，学校授業が崩壊し，カリキュラムが参考文献
鄭廣姫(2017).「韓国における入学査定官制教育」九州大学基幹

意味を成さない状況課題に対して，国家カリキュラムに準じ

教育院次世代型大学教育開発拠点主催フォーラム配布資料

た教育を展開することを「高校教育の正常化」であると表現

大学教育協議会(2013～2020). 「 大学入試情報 119 (대입정보
119)」

している。
2）入学査定官制入試では，少数の大学でそれらの書類の他，

http://adiga.kr/PageLinkAll.do?link=/kcue/ast/eip/eis/inf/bb
s/EipRecsroomCnView.do&p_menu_id=PG-EIP-07501&sn

面接や論述，実技試験を課していた。

=272&no=1 (20200304 閲覧）

3）大学教育協議会（2013）「2014 年度大学入試情報 119」よ

姜姫銀(2019).「大学入試改革における入学査定官制度の導入－

り算出。
4）大学教育協議会（2013）「2014 年度大学入試情報 119」よ「公教育の正常化」と「格差の是正」－」『高等教育研究叢書』広島大学高等教育研究開発センター, 147, 33－54.

り算出。
5）大学教育協議会（各年度）「大学入試情報」より随時選考

姜姫銀(2019).「大学入試改革をめぐる葛藤と試行錯誤－文在寅
政府の取り組みを中心に－」『高等教育研究叢書』広島大学

における学生簿総合選考の割合を抜粋｡

高等教育研究開発センター, 147, 55－76.

6）「死のトライアングル」は，廬武鉉政権下の大学入試で評価に活用された内申・修能・論述（大学別考査）の受験対策

教育部(2018).「2022 年度大学入学制度改編方案および高校教準備が負担であるといったところから命名された。朴槿恵政

育高校教育革新方向(2022 학년도+대학입학제도+개편방안+및+

権時の学生簿総合選考は「死のペンタゴン」（学生簿・修고교교육+혁신방향）」報告書

能・自己紹介書・推薦書・非教科活動）または「死のヘキサ

https://www.moe.go.kr/boardCnts/view.do?boardID=294&b

ゴン」（学生簿教科成績・学生簿その他・修能・自己紹介

oardSeq=75080&lev=0&m=02 (20191016 閲覧）

書・推薦書・非教科活動・面接）と揶揄された。

教育部(2019).「2016-2019 年度 13 大学学生簿総合選考実態調- 75 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

査結果報告書 (2016-2019 학년도 13 개 대학 학생부종합전형
실태조사 결과 보고서)」https://www.moe.go.kr/boardCnts/view.do?boardID=294&lev=0&statusYN=W&s=moe&m=0204&opType=N&boardSeq=78892 (20191128 閲覧）
教育部(2019).「大学入試制度公正性強化方案 (대입제도 공정성 강화 방안)」https://www.moe.go.kr/boardCnts/view.do?boardID=294&b
oardSeq=79119&lev=0&searchType=null&statusYN=W&
page=1&s=moe&m=020402&opType=N(20191128 閲覧）

教育専門新聞(2016).「現職教師の苦言 ‘学生簿総合選考は教師と生徒にとって負担ではなく, 希望である’ (현직교사의 고언‘학종은 교사와 학생에게 부담이아니라 희망이다’）」http://m.veritas-.com/news/articleView.html?idxno=57906(20160531 閲覧）
ハンギョレ新聞(2016).「学生簿の背信－不平等入試報告書 (학생부 배신-불평등입시보고서)」http://www.hani.co.kr/arti/SERIES/770/ (20200221 閲覧）小川佳万・姜姫銀(2017).「韓国の大学入試における多面的評価－「学生簿中心選考」評価を中心に－」『広島大学大学院教育学研究科紀要』第三部第 66 号, 11－19.
ソウル特別市教育研究情報院(2016).「大学入試学生簿総合選考
関連高等学校教員対象アンケート調査(대입 학생부종합전형관련 고등학교 교원 대상 설문조사）」http://www.serii.re.kr/board/viw.do?method=boardview&m
code=S045&seq=25681&listType (20200304 閲覧)
松本麻人(2016).「韓国における大学入試改革－新たな「学力」の評価への挑戦－」『比較教育学研究』日本比較教育学会編, 53, 28－39.
山本以和子(2014).「韓国大学入学者選抜の変容－入学査定官制導入後の展開状況－」『大学入試研究ジャーナル』24, 105－112．
山本以和子(2016).「多面的・総合的評価入試の判定資料に関す
る日韓比較調査」『大学入試研究ジャーナル』26, 29－36.
山本以和子(2019).「アドミッション人材の専門性強化とキャリア開発Ⅰ－能力開発研修会参加現況と課題－」『大学入試研
究ジャーナル』29, 285－290.

- 76 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，77-82，2021【原著】

英国の大学入学者選抜における非学力的要素の評価システム
永田 純一，杉原 敏彦，三好 登（広島大学）
大学入学者選抜における非学力的要素(non-academic factors)の評価内容とその方法に関して，英国の 3 大学を対象とした現地調査をもとに分析を行った。その結果，分野・コースによって非学力的要素の評価に対する重要度は大きく異なっていることがわかった。また，非学力的要素を特に重視する分野・コースでは，短時間ではなく長い時間をかけて面接が行われていることが示された。
キーワード： 大学入試，非学力的要素，non-academic factors, 英国，GCE A Level
1 研究背景我が国の大学入学者選抜方法は，新制大学が設置された後，幾たびもの改革がなされてきた。このような中，平成 26 年 12 月に中教審答申「新しい時代にふ
さわしい高大接続の実現に向けた高等学校教育，大学
教育，大学入学者選抜の一体的改革について」(中央
教育審議会, 2014) が示され，その後，高大接続シス
テム改革会議等からの提言等を踏まえて，（１）大学入試センター試験が大学入学共通テストへと変更されること，（２）令和 3(2021)年度入試からは英語 4 技
能民間試験を活用すること，（３）主体性と他者との協働性を評価するための方法を加えること，等が示された。
しかし，令和元年 11 月の文部科学大臣による発表
により（２）の民間試験活用がいったん白紙の取り扱
いとなり，さらに同年 12 月には，大学入学共通テス
トの実施における大学入試センター試験からの最大の変更点であった記述式問題の導入が見送られることとなった。
これらの動きの基盤となる考え方としては，日本の大学入学者選抜における学力的要素への過度な配点を見直し，より多面的な観点による評価方法を確立すべきである，という点にある。入試方式に関連して言え
ば，総合的な判断を行う AO 入試・推薦入試による入学者の割合を高めること，さらには一般入試において多面的評価を活用することを目指す，等である。
ここで高校と大学の接続システムとして米国，日本，
そして英国の 3 か国を比較した場合，英国では，高等教育へ進学する場合，自身が学ぶ分野を確定させてから進学するという点では，米国（図 1: パターンA）よりもどちらかといえば日本のシステムに近い（図 1: パターン B）。一方，図 2 に示すとおり，英国では General Certificate of Education Advanced
Level (中等教育証書上級：以下，GCE A Level と呼ぶ)と呼ばれる科目別資格試験があり，大学入学準備とは，シックスフォーム（Sixth Form：第 6 級）において，この GCE A Level の資格取得を目指す学びとなる(図２の(B))(山村, 2005, 2016;木村, 2006; 花井,2020)。英国の大学に入学するためには多くの場合，
GCE A Level の最低基準スコアが求められる。また，
米国および日本の場合は，大学進学に特化しない高等学校のカリキュラムを基盤とし, 外部試験としての大学入試が実施されている（図 2 の(A)）。
それではこのような「分野選択の時期の違い」や「大学入学準備のための学び方の違い」は，大学入学者選抜における人の役割（教員，アドミッション専門職等），あるいは評価方法において，どのような影響をもたらしているのであろうか。本報告では英国において複数の大学の現地調査を実施したので，その内容をもとに日本，そして米国との比較を行い，英国における大学入学者選抜システムの特徴の分析を行いたい。

- 77 -

図 1 大学入試前後の分野選択

図 2 高大接続システムの比較大学入試研究ジャーナル第 31 号

特に，非学力的要素(non-academic factors)「コミュ
ニケーション能力（communication skills）, 価値
観・態度・意欲（values, attitudes and motivation）
等）について，英国の大学はどのような考えをもとに，どのような方法を用いているのかを中心に考察を行いたい。なお，ここでいう「非学力的要素」とは，我が国の大学入試改革で注目されている学力 3 要素のうち，「主体性・協働性等の評価」に関連するものと捉えている。
2 英国の大学入学者選抜システム
2.1 UCAS
日本とは異なり，英国においてはすべての大学への出願手続きは UCAS (The Universities and Colleges
Admissions Service) 1）が提供するオンラインシステ
ムを介して行われている（山村, 2005, 2016; 木村,2006; 文部科学省, 2016; 花井, 2020）。この場合，
ある特定の分野のコースを選択する必要はあるが，同時に 5 件の出願が可能であり，複数の大学から合格が認められる。
また，この UCAS のインターネットにおけるウェブサイトでは，単に手続きのための情報だけではなく，大学で学ぶことの意義，あるいは各分野の特徴，といった大学への進学のための予備知識を提供する役割も担っている（花井, 2020）。さらに，これらの情報を
中等教育の教育者と情報共有を図るために様々な会議も開催している。このような UCAS に期待される役
割は、英国の資格試験制度改革において指摘されてきた「早期専門化の問題」「キー・スキル獲得機会の不足」等のさまざまな課題を踏まえた「公平な入学者選抜制度（アドミッション・システム）の確立」への志向から生じていることが先行研究において詳述されている（花井, 2020）。
2.2 GCE A Level
日本の高校における学習指導要領による統一したカ
リキュラムのシステムとは異なり，英国では，GCE
A Level （中等教育証書上級）の取得を目指した大学入学準備カリキュラムが各学校の責任のもとに設定されている（M・F・D・ヤング, 2002; 木村, 2006）。
実際には，複数の資格授与団体により，「目的・目標，
評価する能力・技能, 配点等についてのスペシフィケーション(specification)が各資格授与団体によって作成され公開されている（山村, 2016: 4）」。そしてこれら資格授与団体を「資格試験規制局（Ofqual :The Office of Qualifications and Examinations

Regulation）」が認可するシステムである（M・F・
D・ヤング, 2002; 木村, 2006; 労働政策研究・研修機
構, 2012）。学習成果の評価は，約 1 か月に及ぶ最終試験(外部評価)における得点が主であるが，科目によっては各学校の教員により生徒の学習への取り組みを評価する得点（内部評価）とを合算した評価がなされる仕組みである。一方, Ofqual は，2017/2018 年度
からは，最終評価は原則として最終試験（exam, 外部評価）のみとし，「exam 以外の評価方法を用いることができるのは，どうしてもそれでは評価しえない場合に限定（山村, 2016: 9）」されることとなった。
「今次の改革は，A レベルはアカデミックな学力を評価する試験制度であることを明確にし，しかも特に学力上位層中心に学力水準の向上を意図すると考えられる（山村, 2016: 9）」.
さて，各大学のそれぞれのコースにおける入学者選抜においては，出願に必要な GCE A level の最低点が設定され，必要な学力レベルが提示されている。日本の場合に例えるならば，各大学の学科ごとに，大学入試センター試験に対して出願要件として最低点を設定する，というものである。ただし注意が必要なのは，
GCE A Level では，前述したように，その評価点は最終試験だけではなく，通常の学校における学習への取り組みが部分的に評価対象となる場合もあり，いわゆる主体性や協働性等に関する評価を含んでいるとも考えられる。
英国の国外からの出願者に対しては，UCAS（あるいは個別の大学）によって，各国の大学入学のための試験スコアとの対応表が作成され，出願要件である最低点が，各国の試験スコアに換算された表として提示されている 2),3) 。たとえば，オーストラリアのATAR（Australian Tertiary Admission Rank）, ド
イツの Abitur, 中国の高考（普通高等学校招生全国統
一 考 試 ） ， 国 際 バ カ ロ レ ア の DP （ Diploma
Programme）スコア等である(永田ほか, 2018)。日本の大学入試センター試験の得点は，英国の大学入学レベルの試験とはみなされておらず Tariff 変換表には記載されていない。高校を卒業後，英国の大学の基礎課程（ foundation program）を学ぶことが求められている。この要求は，オーストラリアでも同様で，日本の高校卒業資格や大学入試センター試験は，オーストラリアの大学への入学資格や ATAR と同レベルとはみなされていない。

- 78 -

英国の大学入学者選抜における非学力的要素の評価システム

表 1 サセックス大学とシェフィールド大学における非学力的要素の評価方法
サセックス大学
実施対象

シェフィールド大学

特定の志願者のみ

全ての志願者

特定の学部・学科のみ

特定の学部・学科のみ

実施形式

1 つの会場で面接

8 つの会場を順番に回って面接

面接官

アドミッション・オフィサー

教員，若手の病院勤務医および看護師，（職員）

博士課程の学生

評価方法

各面接官が単独評価（15 点満点）

各会場で合議評価（45 点満点）

実施学部・学科

2.3 アドミッション・チューターとアドミッショ
ン・オフィサー米国では，大学の入学者選抜プロセスにおいて，
教員ではない専門職としてのアドミッション・オフ
ィサー（Admissions Officer）が重要な役割を担っている。日本では，一部の大学では職員が大学入試の面接委員を務める場合もあるが，ほぼ教員が入学者選抜の実質的な担当者である。一方，今回の調査
では, アドミッション・チューター(Admissions
Tutor)とアドミッション・オフィサー(Admissions
Officer)という２つの職種によって，それぞれ異なる役割を担わせている大学も存在した。アドミッション・チューターは学科に所属する教員であり，主には学術的な判断をもとにその選抜に関わる。その一方アドミッション・オフィサーはより客観的なデータに基づき選抜作業に関与する職員，といった違いがある。
現地調査の詳細は後述するが，米国のアドミッ
ション・オフィサーとは異なり，英国のアドミッション・オフィサーは，それほど自身の考えや判断が選考プロセスには影響しない立場の場合もあるようで，出願者の大学教育における成功するポテンシャ
ルを見積もるような部分は，アドミッション・チュ
ーターの役割である。しかし，これら両者が協力しながら選抜を進める，ということは無論必須のことと考えられている。今回は一部の大学の調査結果であり，英国全体についての明確な結論を示すことはできないが，英国の大学におけるアドミッションの人員体制（システム）の詳細な調査については，今後の課題としたい。

スコア等）を重視した入試制度をとっている。しかし，ドラマ・映像学，医学，幼年次教育学，デザイ
ン学や，社会教育学，といった特定の学部・学科かつ，ボーダーライン上にいる学生のみを対象としてはいるものの，インタビュー，ポートフォリオ評価
や，ワークショップを行うことを通じて，本研究において焦点を当てているコミュニケーション能力（communication skills）や，価値観・態度・意欲（values, attitudes and motivation）などの非学力的要素を評価する仕組みもある。これらの学部・学科のうち，医学部（Medical School）におけるイン
タビューの面接官は，5 名のアドミッション・オフ
ィサーが担っており，後述するシェフィールド大学とは異なって，1 つの面接会場（面接時間：30分）で実施している。またインタビューでは，その一つとして以下のような質問を行うことを通じて，志願者の非学力的要素の評価を行い，合否を決定している。
“Medical School around the world receive far
more applications than there are places. Thismeans that many excellent applicants will receive
no offers. If this happens to you, what will you do?
（世界中のどの医学部でも，定員以上に多くの志願者が集まる。このことは多くの優秀な志願者が不合格となることを意味している。もしこれがあなたの身に生じたとしたならば，あなたはどうしますか）。
志願者の回答を受け，5 名のアドミッション・オ
フィサーは，合議することなく，それぞれの判断において，Excellent＝3，Satisfactory＝2，Poor＝1の 3 段階で，コンピュータ上にて評価していく方
法をとっている。したがって，志願者は 15 点満点で合否が決まることとなる。ボーダーライン上にいる志願者のみをインタビューに招くということであるが，評価に客観性を持たせるために同じアドミッ

3 現地調査 4) の結果とその分析
3.1 University of Sussex
サセックス大学は，イースト・サセックス州ブライトン近郊にある総合大学で，13 学部で構成されている。多くの学部において学力的要素（A-Level- 79 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

Satisfactory＝3，Borderline＝2，Unsatisfactory＝1，の 5 段階を志願者に与える。したがって，志願者は MMI の 8 つの面接会場において合計 40 点
満点で合否が決まることとなるが，これに UCAT
Situational Judgement Test（以下，SJT と呼ぶ）
（5 点）5）が加味され，最終的には合計 45 点満点で決定される。
以上，前述したサセックス大学およびシェフィールド大学の非学力的要素の評価方法をまとめたのが，表 1 となる。サセックス大学が，同じ面接官
で 1 つの面接会場においてインタビューを行うことで，客観性が保たれた評価形式と考えているのに対して，シェフィールド大学では，違う面接官で複数の面接会場においてインタビューすることで客観性が保たれると捉えており，その評価形式を巡っては，これら二つの大学において大きな差異があることがわかる。またサセックス大学では，合議することなく，それぞれ面接官が各自の持ち点の範囲で評価していく一方で，シェフィード大学においては，
合議の上，すべての面接官でトータルに評価するという，その評価方法でも全く異なっていることがわかる。学力的要素の評価とは違い，非学力的要素は捉えにくいものであり，その評価方法を巡っては議論が絶えないところではあるものの，これらの大学の経験は今後，非学力的要素も含めて面接で測定していかなければならない日本の大学にとって資するものであると考えられる。

ション・オフィサーが，1 つの面接会場において時間をかけてインタビューを行うという，手間のかかる仕組みをとっている。
3.2 The University of Sheffield
シェフィールド大学は，サウス・ヨークシャー州シェフィールド市にある国立大学であり，大規模
研 究 型 大 学 で あ る が ， 特 に 医 学 部 （ Medical
School）で秀でた大学である。2019 年度入試における医学部の入学定員は 306 名であり，その入試制度は，書類審査，University Aptitude Test（以下，UCAT と呼ぶ），Multiple Mini-Interview（以下，MMI と呼ぶ）の 3 つから成っていて，これらによって合否を判定する。
これら 3 つのうち本研究で着目する，コミュニケーション能力（communication skills）や，価値
観 ・ 態 度 ・ 意 欲 （ values, attitudes andmotivation）などの非学力的要素は，MMI で評価される。シェフィールド大学医学部では，前述した
サセックス大学が，志願者数の多さから限られた学部・学科でかつ，ボーダーライン上の学生のみ対象にインタビューするのとは大きく異なり，すべての志願者（2019 年：約 1300 名）に対してインタビューを行う。MMI では，志願者は 8 つの面接会場を順番に回ってインタビューを受けていくこととな
り（1 つの面接会場当たりの面接時間：8 分間），
面接官は教員だけに留まらず，若手の病院勤務医および看護師や，博士課程の学生など多岐に渡っている。これら面接官は定期的にその素養を磨くために研修を受けており，それらの面接官が志願者の医学における専門家としての素質や，価値観（Personal Qualities and Values）を探るために，その一つとして以下のような質問を行っている。

3.3 Cardiff University
カーディフ大学は，ウェールズ王国の首都であるカーディフに設置されている総合大学で，3 つのCollege（College of Arts, Humanities and Social
Sciences, College of Biomedical and Life Sciences,
College of Physical Sciences and Engineering）により学士課程が提供されている。今回の調査では，
大 学 全 体 の ア ド ミ ッ シ ョ ン の 長 (Head of
Admissions)，留学生リクルートを担当する教員(Deputy Head of International Recruitment)，現
代言語学部(School of Modern Languages )の職員
2 名 (Admissions and Recruitment Officer,
International and Employability Officer)の計 4 名と我々とのミーティングを持ち，インタビューを実施した。
現代言語学部では，世界中から学士課程の学生を募集していることから，特に，英国外の中等教育の学習レベルについて詳細な情報を有していること“While working at your Saturday job in a shop
you find that one of your colleagues has arrived atwork smelling of alcohol. They appear to be
intoxicated, and you know that they drove towork. What actions would you take? ”（お店で土曜出勤しているときに，同僚たちがアルコールのにおいを漂わせて，車で出勤してきた。彼ら/彼女ら
は酔っているようにみえる。あなたはどんな行動をとりますか）。
その志願者の回答を受け，各面接会場において面接官らは合議の上，Excellent＝5，Good＝4，- 80 -

英国の大学入学者選抜における非学力的要素の評価システムがうかがえた。さらに，大学全体の共有財産として，
98 か国もの国外の中等教育卒業資格等を分析し，英国の GCE A Level のグレードとの換算や対応するレベルの詳細な一覧表を作成している 3)。これは，主に，インタビューを行った大学全体のアドミッシ
ョンに関わる教員と，留学生リクルート担当教員の2 名を中心に作成しているとのことである。なお，
日本の高校卒業者は，直接カーディフ大学の学士課
程には入学できず，1 年間の基礎課程を学ぶ必要がある。
非学力的要素の評価としては，まずは，UCASへ提出する Personal Statement 6）（オンラインで入力）を全学で利用している。日本の大学入試でいえば，志望理由書に近いものである。たとえば，なぜこのコース（学士課程）を選んだのか，どのような興味があるのか，志望するコースに関連して秀でた能力を示すものがあるか，等である。
米国とは異なり，日本と同様に出願時に特定の分野を選択することから，選抜する側としては，同じ分野の中でいかに優秀な志願者を選抜するか，が重要なポイントになる。志願者の総合的な評価というよりも，やや分野特有の特徴が強調されるのではないだろうか。我々のこれまでの研究（永田ほか，
2020）において米国（カリフォルニア州）における州立大学で活用されている同様の資料「Personal Insight Questions」7) は，UCAS のPersonal Statement とは異なり，秀でた能力だけではなく，それらの能力を得るのにどのような困難を克服したのか，また最大の挑戦はどのようなことだったか，そしてその挑戦をどのように成功させた
か，といった内容であった。このような違いは，入学後に幅広く自身の専門（major）を選択できるシ
ステムがあるからこそ，問われているものと考えられる。
一方，UCAS の Personal Statement は，学士課
程のコース（分野）ごとに，入学者選抜における重要度は異なっている。現代言語学部では一定の重要度をもっているが，医学コースではあまり重要視されていない。医学コースでは，シェフィールド大学と同様に，面接をかなり重視しており，最終合格者
は面接を経なければ決定されない。面接を受けられる出願者は，学力的要素だけで選考されている。面接の方法は，シェフィールド大学の方法と同様に，複数の面接委員がいる 10 のテーブルを順番に回り，それぞれのテーブルにおいて質問を受け，回答を行う，といったスタイルである。各テーブルでは 6- 81 -

分間程時間をかけ，医師としての資質に関わる内容の質問をうける。10 のテーブルを回ることから，受験者は全体で 60 分以上の面接を受けることになる。このような面接は，1 日で終了せず，3 週間をかける（例：2017/18 アドミッションの場合，「2016 年 11 月 30 日～12 月 14 日，2017 年 1 月
18 日～1 月 25 日」）8）。
実際になされている質問内容の詳細については
今回は確認できなかったが，質問者にとって答えにくい，あるいはストレスになる内容もあるようである。今回のインタビューに答えたアドミッション担
当者からは，医師になるためにはストレスに強くなければならず，そのために面接では厳しいことを尋ね，強いストレスへの対応力を見る必要がある，とのことであった。
4 まとめ
日本と同様に，大学進学時に学士課程で学ぶ分野を決定する英国の大学について，入学者選抜における非学力的要素の評価方法に関するインタビュー調
査を英国現地で実施した。
大学によっていくらかの差異はあるものの，選抜性の高い医学系コースでは，いずれの大学においても面接を重視し，分野の特性に適した資質を極めて積極的に評価しようという姿勢があることがわかった。また，面接では，多様な質問，多様な面接委員，
そして短時間ではなく１時間近く，あるいはそれ以上の時間をかけている。米国とは異なり，かなり教員の関与もあることから，どちらかといえば日本の実施形態に近いともいえる。一方，学力的要素でほぼ合否が決定される場合もあり，一概に非学力的要素の寄与が高いともいえない。
なお，今回の調査対象大学のうち 2 大学は英国の有力大学グループである Russell Group9)に属していることから，今回得られた結果が，このような有力大学に限定されるのか否かについて，今後明らかにする必要がある。今回の調査に限定すれば，Russell Group に属さない大学は，入学者選抜の面
接にかける時間やコストが他の 2 大学より少なかった。
今回の分析は，一部の大学の特定の分野に限定されているが，今後, 大学進学率の向上や Sixth
Form への進学状況の変化等も踏まえた上で，英国の大学全体を対象とした分析を行う必要がある。日
本，米国，そして英国の３か国を比較分析すること
により, 我が国の大学入学者選抜における非学力的大学入試研究ジャーナル第 31 号

要素の評価方法の改善に資したいと考える。

謝辞
本研究は JSPS 科研費 17K04555 の助成を受けたもので注す。調査にご協力いただいた英国の大学及び高等学校の関係

1）UCAS : The Universities and Colleges Admissions

者の皆様に感謝いたします。

Service :https://www.ucas.com/ (2020 年 3 月 30 日) .

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平成 26 年 12 月 22 日．

CS- (2020 年 11 月 20 日) .

花井渉（2020)「イギリスにおける専門的なアドミッショ

3) INTERNATIONAL AND EUROPEAN

ン・オフィサーの養成・研修に関する研究－「アドミッシ

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ョンにおける専門性開発支援（SPA）」に着目して－」『大学入試センター紀要』, 47, 1－12.

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https://www.cardiff.ac.uk/__data/assets/pdf_file/0011/911

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369/UG-Combined-Equivalencies-Table-2021-22-entry-

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updated-Apr-2020.pdf

カリキュラム－学習の批判理論に向けて－』, 太田直子

(2020 年 11 月 20 日)

監訳, 東京都立大学出版会.

4) 訪問調査日：University of Sussex (2019 年 12 月 10 日,

文部科学省（2016）『諸外国の初等中等教育』, 文部科学省

Cardiff University (2019 年 12 月 11 日), The University

生涯学習政策局 編著, 明石書店.

of Sheffield (2019 年 12 月 12 日).

永田純一・杉原敏彦・高地秀明（2018）「高等学校におけ

5）SJT は，倫理観（ethics），誠実性（empathy），コミ

る評価を活用した大学入学者選抜の国際比較」『大学入試研究ジャーナル』, 28, 75－80.

ュニケーション能力（communication skills）や，チーム
ワーキング（team working）なども含めた非学力的要素

永田純一・杉原敏彦・三好登（2020）「米国の高校教育とを測るもので，合計 69 の質問に対して 26 分間の選択式

大学入試における主体性の評価について」『大学入試研究
ジャーナル』, 30, 228－233.

で回答するものである。SJT について詳しくは次の URL

労働政策研究・研修機構（2012）「第１章 イギリス」『諸を参照のこと。
(https://www.themedicportal.com/application-guide/ucat/

外国における能力評価制度―英・仏・独・米・中・韓・Ｅ

ucat-situational-judgement/）(2020 年 3 月 30 日)。

Ｕに関する調査―』, JILPT 資料シリーズ, No.102. 23－
54.

6) How to write a UCAS Undergraduate personalstatement :山村滋（2005）「イギリスにおける接続改革－「カリキュhttps://www.ucas.com/undergraduate/applying-universit

ラム 2000」の検討」『高校と大学の接続－入試選抜から

y/how-write-ucas-undergraduate-personal-statement

教育接続へ－』(荒井克弘・橋本昭彦編（2005）), 玉川大
学出版部, 255－276.

(2020 年 3 月 30 日) .
7) Personal Insight Questions, University of California:

山村滋（2016）「イギリスにおける大学入学者選抜制度改https://admission.universityofcalifornia.edu/how-to-apply

革－GCE 試験制度改革の分析－」『比較教育学研究』, 53,/applying-as-a-freshman/personal-insight-questions.html

3－13.

(2020 年 3 月 30 日) .
8) Admissions Policy for Undergraduate Programmes in
Medicine, School of Medicine, Cardiff University.
2017/2018.
9) Russel Grouphttps://russellgroup.ac.uk/about/our-universities/(2020 年 11 月 20 日).

- 82 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，83-90，2021【原著】

わが国の高大接続改革と中国，韓国，台湾の大学入試多様化政策――特に中国の入試改革との同型性，共時性を中心に――
倉元 直樹，尹 得霞（東北大学）
高大接続答申によって本格的に着手された大学入試改革は，英語民間試験と記述試験の共通テストへの導入が 2019（令和元）年末に相次いで見直されたことにより転換点を迎えた。政策が具体化する段階
で，現場が直面する諸課題を克服できなかったことが直接の原因である。しかしながら，そもそも最初から答申が描く高校教育と大学入試の諸課題は，わが国の現状には合致していなかったのではないかという疑問が残されている。
本稿では，相互に影響しながら進められてきた東アジアの大学入試政策にミスマッチの原因の一端を探ることとした。特に，中国の大学入試改革関連の政策文書を取り上げ，わが国の高大接続改革の政策的基盤との同型性，共時性に関する仮説的推論を試みる。
キーワード：大学入試，多様化政策，高大接続改革，中国，東アジア
1 問題
1.1 高大接続改革の論理に対する疑問
現在進行中の高大接続改革は，2013（平成 25）年に自由民主党教育再生実行本部および首相官邸に置かれた教育再生実行会議によってトップダウンで打ち出された。次いで，2014（平成 26）年 12 月 22 日に中央
教育審議会高大接続特別部会から発表された，いわゆ
る「高大接続答申」で明確に方向性が定められた（中央教育審議会，2014）。元来，現下の高大接続改革は，高校教育と大学入試，大学教育を同時に改革するという，いわゆる「三位一体改革」を試みたところに大きな理念的特徴があったはずである。ところが，実際には「大学入試を改革することによって高校教育を改革する」という一点が強調され，それに伴って大学入試改革に議論が焦点化されていくこととなった。
改革の問題点は早期から指摘されていた。しかし，当初は改革に対する期待が勝っており，全国紙等の大手のマスメディアが批判的に報道するようになったのは，2018（平成 30）年中頃からと思われる。2019（令和元）年に入ると様々な立場から懸念が表明され，見直しが要求されるようになっていった。そして，ついに年末には改革の大きな２本柱を失うこととなった。
すなわち，まさに「大学入試英語提供システム」への受験申込み受付が始まろうとしていた 11 月１日に，文部科学大臣の記者会見という形で，大学入学共通テストに対する英語民間試験 1) の導入の延期が発表されたのである。追って 12 月 17 日には記述式問題導入の見送りも発表された。この二つの出来事により，高大接続改革は大きな転換点を迎えた格好である。12 月

27 日には「大学入試のあり方に関する検討会議」が設置され，2020（令和２）年度末を目途として，大学入試のあり方について検討が行われることとなっている。
なお，2020（令和２）年 7 月には「ジャパン e ポート
フォリオ」を運営する予定であった一般社団法人「教育情報管理機構」の運営認可も取り消されるに至った。
英語民間試験，記述式問題の導入撤回等の方針転換
は，かねてから疑問視されていた実施上の困難が導入時期までに解決できなかったことに由来する。
しかし，
そもそも当初から答申で描かれた高校教育や大学入試の課題がわが国の実情にそぐわないのではないか，という疑念も存在している。例えば，高大接続答申の６年前のいわゆる「学士課程答申」は，急速に進む少子化と大学の定員拡大の中，わが国は大学全入時代を迎えて大学入試の選抜機能が低下し，入試によって学力水準を担保することは困難な状況，との立場に立っていた（中央教育審議会，2008）。倉元（2017）は，高大接続答申で展開されている改革の論理が，むしろ約30年遡った臨教審第１次答申（臨時教育審議会，
1985）に酷似しているのではないか，と指摘した。臨教審答申で示された個性重視の原則に基づき，高校教育や大学入試の実情は大きく変化してきた。後述のように，その事実は高大接続答申には全くと言ってよいほど反映されていない。
さらに，学士課程答申は，大学入試センター試験（以下，「センター試験」と表記する）に対して，高等学校
段階の基礎学力を客観的に把握する試験として入試改善推進に大きな貢献をしてきた，と役割を極めて高く評価していた。ところが，高大接続答申では，センタ- 83 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

ー試験の試験問題は「知識･技能」を問う問題が中心だとして，突然，廃止の方向性が示された。この突然の評価の逆転も，にわかに理解しがたいことであった。
高大接続答申の拠りどころとなる基本的認識枠組
みは「高校教育が受験勉強により歪められている」という構図である。確かに学士課程答申が指摘したような時代の趨勢があるにせよ，現在も大学入試が高校教育に一定の影響力を及ぼしていることは否めない。一方，
高大接続答申が立脚する視座は，わが国の歴史上，繰り返し現れてきた「大学入学者選抜の日本型三原則（木村・倉元，2006）」の一つである「高校教育への悪影響の排除」に当てはまる 2)。よく見られてきた大学
入試改革の論理である。その結果，センター試験が廃止となり，大学入学共通テストが導入されることとなった。しかし，現状のセンター試験の問題内容が実際に「知識・技能」を問う問題が中心だという前提も，それに代わる「思考力・判断力・表現力」を問う問題に置き換える方法も，実証的な検証を経て確認されてきたものではない。
倉元 (2016，2017) は，以上のような不可解な状況を理解する手がかりとして，過度に複雑になったセン
ター試験の制度的な問題点が，2012（平成 24）年度入試で起こった大規模なトラブルを経由してわが国における入試制度批判の定番とも言える試験問題の内容への批判とすり替わり，一気に廃止論へと傾いたのではないか，との推論を展開した。実際，それは，高大接続答申をまとめた中教審高大接続特別部会において議論の俎上に上っていた認識であった（土井，2020）。
1.2 東アジアの大学入試改革からのアプローチ
ここまでの議論は，高大接続答申の現状認識と論理に対する疑問に対する一つの解釈として，わが国の大学入試改革に関する政策の流れと記憶に新しい大きな
アクシデントの関係から理解を試みたものである。本稿では視点を移して，諸外国との比較によるアプロー
チを試みる。それは，近隣の東アジア各国の大学入試改革との同型性，共時性の観点である。
中国，台湾，韓国と日本を政策的に類似性の高いグループとして比較するアプローチは南部（2016）や石井（2020）にみられる。本稿は基本的にこれらの諸研究を中心とした先行研究に依拠しつつ，以下の調査で収集した独自資料を加えて構成した。2020（令和２）年１月６日～14 日の日程で，第１著者を含む視察団は，科学研究費補助金挑戦的研究（開拓）「『大学入試学』
構築への挑戦――真正な評価と実施可能性の両立に向けて――（研究代表者 倉元直樹）」の一環として，中華人民共和国教育部考試中心（中華人民共和国教育省
テストセンター）を含む中国の大学入試実施組織等を訪問し，情報収集を行った 3)。その際，中国の大学入試改革の流れやその具体的な政策内容とともに，高大接続答申発表の約 3 か月前に公表された大学入試改革に関する政策文書の存在を知った（中華人民共和国国
務院，2014）。本稿は，主として高大接続答申をそれと照らし合わせることにより，近隣の東アジア３カ国，
特に中国の入試改革とわが国の高大接続改革の同型性
および共時性，ないしは，直接，間接の影響について確認することを目的とする。
なお，本稿の文責は基本的に第１著者にある。調査には日本語通訳が同行した。また，政策文書の逐語訳
は第２著者が担当した。
2 韓国，台湾，中国の大学入試改革
韓国，台湾，中国，そして，日本の大学入試改革政策の特徴は「多様化」というキーワードにある。いずれも，
1990 年代から模索され，
2000 年代に入って様々な施策が打ち出されてきた（石井，2020）。まずは，多様化以前の状況と各国の課題と，どのような多様化政策が行われてきたのか簡単に触れておく。
2.1 韓国における大学入試改革の概要
朝鮮半島における近代大学の形成は，1894 年の科挙廃止によって始まるとされる。日本統治下で正式に認可された大学は京城帝国大学のみだったが，米軍統治下でアメリカモデルの高等教育が整備された。進学熱が高まる中，
1970 年代に高等教育の質維持のために定員抑制政策を取った（馬越，1995）。結果的に熾烈な受験競争が大衆に拡大した。韓国の伝統的な大学入試政策は受験競争の過熱の緩和であり，それによって公教育における受験シフトの是正や，受験産業いわゆる「私教育」にかける費用の抑制に主眼を置かれてきた。
韓国では大学入学者選抜制度の大きな改革が何度も行われてきた。かつては大学がそれぞれ独自に課す
個別学力検査（大学別本考査）を中心に，国による資格試験的性格を持つ共通試験との組合せで目まぐるし
く改廃を繰り返してきた。
1981 年に大学入学学力考査が登場して，大学別本考査が禁止された。1994 年に大学修学能力試験（CSAT）が導入された際には一時復活したものの，
2002 年からは大学が独自に行う試験は論述考査や面接考査のみが許されることになり，学力検
査的な本考査は完全に廃止されて現在に至っている（石川，2011: 41-43，姜，2018: 26-30）。
現在の韓国の入試区分は CSAT とポートフォリオ- 84 -

わが国の高大接続改革と中国，韓国，台湾の大学入試多様化政策型の調査書に当たる「総合学生生活記録簿」を用いた「一般選考」と特定の対象に対して行われる「特別選考」に分かれている。時期としては 11 月から２月の「定時募集」とその前に行われる「随時募集」があり，随時募集では特別選考が多いとされる。現在では，随時募集が 7 割を占める。韓国の現在の大学入試における最大の特徴は 2008 年度入試に導入された「入学査定官制」，すなわち，専門職である入学査定官が書類審査や面接を通じて合否を判定する仕組みである。
なお，「入学査定官制」は 2015 年度からは「学校生活記録
簿総合選考」と名称を変えたが，実質的には大きな変化はないとされる（松本，2016: 31）。
独特のスタイルで多様化を成し遂げてきた韓国の大学入試制度に対して，わが国の入試改革と照らし合
わせて高く評価する見方もある（山本, 2014, 2016）一方で，選抜の信頼性や格差拡大，学力保証の弱さ（松本, 2016: 34-37，石井, 2020: 180）など，数々の課題が指摘されている。また，極めて複雑で受験する側から分かりにくい制度となっており，李明博政権以降，簡素化の方向性が打ち出されているという（姜, 2018:
38-40; 田中, 2017: 176-180）。
2.2 台湾における大学入試改革の概要
台湾の近代高等教育システムは植民地時代に作られたが，定員の大半は日本人学生に割かれていた。終戦後はアメリカ型制度を基にした中国近代大学がモデルとなって改革された。高等教育は経済発展と相まって，1960 年代に急速に拡大した。一方，大学入試政策についてはアメリカモデルとは全く異なり，入学試験の得点だけに基づいて合否が決められた。基本的に複数の高等教育機関が共同で実施する方式で，最も競争の激しい単科大学・総合大学共通入試（連合試験）は1954 年に作られた（以上，呉・陳・伍，1993）。受験
生はその成績によって志望大学に振り分けられ，大学が選抜に関与することはなかった。
連合試験は公平性，客観性の観点から評価されたが，激しい受験競争を産み，生徒の興味・関心，創造性等に悪影響があるとの弊害が指摘され，2002 年に「大学多元入学方案」の導入によって廃止された。その後，一部に連合試験の流れをくむ「指定科目試験」を用いた「試験配分入学」を残しながら，大学独自の方法と基準で選抜を行う「独自選抜入学」が拡大されていった。
2017 年時点では独自選抜入学の１次試験を主目的とした「学科能力試験」を用いながら，現在は学校推薦を基礎にした選抜を行っている「繁星推薦入学」が18%，２次選考で募集単位独自の選抜方法が課される「個人申請入学」が 56%，伝統的な「試験配分入学」
が 27％となっているが，2022 年を目途とする入試改
革に置いて，「学習ポートフォリオ」を全面的に活用することによって，個人申請入学を 70％まで拡大する方針が示されている（以上，石井，2019）。近年の台湾の入試改革には，韓国の影響が強く感じられる。
2.3 中国における大学入試改革の概要
2.3.1 中華人民共和国建国から文化大革命直後
1949 年の中華人民共和国建国当時，中国では非識字率が 80％を超えていたという。学校教育制度全体の整備が課題だったが，その中にあって高等教育の再編成は早くから着手された。初中等教育が有償であったのに対し，高等教育は無償，全寮制，大部分の学生に補助金が支給される，等の優遇措置が取られた。また，
初中等教育に先んじて1950年に基本法令が制定され，1952 年に全国統一入試が導入された。1958 年に一度中断した後，翌年に再開され 1965 年まで続いた。
1966 年に文化大革命が始まり，すべての学校機能が停止する時期を経験した。大学は 60 年代末から 70 年
代初めに徐々に再開されたが，大学入学者選抜は中等学校卒業後に２年以上の労働実践経験を積んだ上で職場の大衆の推薦を受けた者のみを対象として行われた。
1977 年に文化大革命が終了し，全国統一入試が再開するまで，学力中心の選抜には 11 年間の空白期間が生まれた。再開した 1977 年には 570 万人の受験者に対して入学許可は 27 万３千人であり，合格率 4.8%の狭き門であった。
（以上，大塚，1989，2007）。その際には，文化大革命前の学校教育を経験し，下放政策によって学校教育から遠ざかっていた 1966～68 年卒の「老三届」の成績が上位を占めたという（呉，2001）。
2.3.2 多様化政策の始まりから 2000 年代まで
中国で大学進学の構図が大きく変化し，大学入試の多様化政策に拍車がかかったのは 1999 年に受験競争の緩和を目指した高等教育拡大政策が掲げられてからである。その頃までの高等教育進学率は 5%程度 4) であり，文化大革命後はこの狭き門をめぐって熾烈な受験競争が繰り広げられていった。年１回の全国統一入試（高考）が全てであり，必然的に大学進学志望者は高得点を目指して受験勉強に血道を上げることになる。
1984 年からの推薦入試の導入，1995 年全面実施となった科目削減などがこの時期の改革例である。
1999 年に受験教育へのアンチテーゼとして「資質教育」と同時に高等教育の拡大が基本方針となって，入試改革も加速度的に進展した。
2002 年には全国統一入- 85 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

試が共通３科目（言語・文学，数学，外国語）に地方や大学が指定する科目「Ｘ」を加えた「３＋Ｘ」方式となったが，実際には「Ｘ」として「文科総合」ない
しは「理科総合」を課すケースが多かった。近年は，単独出題をする省・市も多かったが，負担も大きく，
最近は縮小傾向にある。また，2003 年からは一部のトップレベルの大学に「独自事前選抜」が認められ，一部の定員に独自に筆記試験や面接試験等を実施し，統一試験と組み合わせて選抜する方法が採られている。
独自事前選抜では試験の成績だけではその才能が分からない「偏才，怪才，奇才」を発掘して選抜することが目的とされ，募集人員は小さいが，有力大学が実施していることから，高級中学や社会に対する影響力は甚大だとされる（以上，主として，石井，2014，2017）。
2.3.3 2010 年以降の改革
中国共産党中央および国務院は，2010 年に「国家中長期教育改革および発展計画要綱（以下，『要綱』と表記する）」を発表した。
「共産党・国務院が教育改革に関してこのような政策文書を作成するのは，現代化を目指す改革開放政策が開始された 1978 年以降，1985
年および 1993 年に続く３度目（石井，2017: 244）」ということで，大きな意味を持つ文書だとされる。大学入試制度改革においては，長年激しい受験競争をもたらしてきたとして，試験の分類化，総合評価，多元的選抜の三つの改革方針を示した。
試験の分類化とは，４年制大学は全国統一入試，それ以外の高等教育機関
は各地方が組織する入試を行うというものである。総合評価とは，全国統一入試と高校卒業試験として各地方で行われる学力水準試験を「二つの根拠」，高校調査書（総合資質評価）を「一つの参考」として，学力検査のみに頼らない選抜を目指すというものである。多元的選抜とは，独自選抜，推薦入試，地方から学生募集をする契約選抜に独自事前選抜をさらに特化させた破格選抜を導入し，入試区分を増やす構想である。
2014 年９月３日付で要綱を具体化して工程表を示す「入試制度改革の深化に関する実施意見（以下，『実
施意見』と表記する）」が発表された。実施意見には合格率の地域間格差の是正，試験形態と内容の改革，選抜方法の改革が盛り込まれた。特に募集人員のほとんどが受験する全国統一入試では，従来の「３＋Ｘ」方式の「Ｘ」として広く利用されてきた総合問題を廃止
し，文理合わせて６科目から自由に 3 科目を選択する「３＋３」方式が採用されることとなった。
改革は 2014 年の上海市，浙江省を皮切りに開始された。
2017 年入試には初の「３＋３」方式が実施され，目標年度の 2020 年度に向けて全国に普及を図ることとなった（以上，石井，2017，2018，2020）。
3 高大接続改革と中国の大学入試改革
3.1 「実施意見」に見られる中国の大学入試の問題点「実施意見」では冒頭に以下の５点が中国の入試における問題点として指摘されている。1) 点数主義が児童生徒の全面的発達に影響，2) １回の入試が人生を決め，過重負担，3) 地域間格差，4) 初中等教育における越境入学，5) 試験点数の加点不正，入試選抜の規律違反の頻発，である。まず，明らかにわが国とは異なる状況から見ていくことにする。
わが国でも大学進学率の地域間格差等が話題になることはあるが，大きな社会問題となるほどではない。
一方，中国では文化大革命後，鄧小平の先富論に基づいて格差を容認しながら経済発展を図る改革開放政策を取ったため，教育水準の地域格差も大きいと考えらえる。ただし，石井（2014）によれば，地方公立大学
は省単位で募集，国立大学も各省に定員が割り振られるので，競争は省内に限られる。そのような制度的背景にあって，相対的に教育水準が高い地域から低い地域への越境入学の問題が起こる。入試の不正は，わが国でも事件として大きく報道されることがある。しかし，ニュースバリューがあるということは稀だということであり，社会問題化しているわけではない。
3.2 中国における大学入試の構造と受験競争
高大接続答申が問題視したわが国の状況と通じると思われるのは最初の２点である。中華人民共和国国
務院（2014）の該当箇所は冒頭に改革開放以後の入試制度を総括して，改革の意義を唱えた箇所であるが，その日本語訳は以下のようになっている。
．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
・・・主に点数だけによる選抜は学生の全面的発達に影響．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
し，一つの試験で学生の一生を決定してしまうことは学習．．．．．．．．
負担を重荷にさせ，区域，都市と農村の格差を生じ，特に初中等教育段階の学校選択問題が注目され，偽装の点数加算，
規則違反の学生募集問題がしばしば生じる（傍点筆者）。

多様化を志向する中国の大学入学者選抜制度改革であるが，実際には，現在でも全国統一入試で高得点を取ることが大学入学のための唯一の手段であると言っても過言ではない。石井（2018）によれば，各種の入試区分のうち，全国統一入試を受験せずに大学入学が可能なのは推薦入試だが，資格要件を厳格にする方向で規模縮小が図られているという。独自事前選抜では大学独自の試験を課すことができる。社会的な影響- 86 -

わが国の高大接続改革と中国，韓国，台湾の大学入試多様化政策は大きいとされているが，それでも全国統一入試が課され，大きなウェイトを占めていることには変わりがない。また，独自に課される筆記試験も全国統一入試
よりも難易度が高く，受験勉強の緩和にはつながっていないとされ，規模縮小の方向にある。中国が入試の多様化に向けて試行錯誤してきた様子がうかがえる。
上海市教育考試院提供の資料によれば，
1977 年の全国統一入試復活の際の合格率は急激に改善し，1985 年には 30%代半ばとなった。その後，定員抑制政策が採られたようで 1991 年に底を打つが，1999 年には同程度の水準まで回復，高等教育拡大政策が打ち出されてからは急伸する時期と停滞する時期を繰り返しながら，
2019年度現在では90%に近づいている。
したがって，
量的な意味での受験競争の厳しさは劇的に改善されたはずである。しかし，その中で，「双一流大学」5) といった，政策的に重点を置かれている大学を中心とした一部の大学に受験生の人気が過度に集中しているのもまた事実である。そして，事実上，全国統一入試で好成績を獲得することのみがそれらのステータスの高い大学に到達する唯一の手段であることが，受験競争を社会問題として深刻化させている，という構図が見て取れる。
上海市における高校生の日常生活の例として示された時間割では，40 分授業が９時間組まれており，
7:10 開始の朝自習の開始から21:15 の夜自習の終了まで間断なく学習時間が続いていた 6)。選抜資料として
全国統一入試以外の要素を取り入れ，その重みを拡大していくことが最重要課題となる事情は十分に理解できる。
3.3 わが国の大学入試の構造と高大接続答申の見方
一方，高大接続答申が描くわが国の大学入学者選抜に関する認識は，以下のような記述に現れている。
．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
・・・１８歳頃における一度限りの一斉受験という画一化．．．．．
．．．．．．．．．．．．．．．．
された条件において，知識の再生を一点刻みで問う問題を．．．．．．．．．．．．．．．．．
用いた試験の点数による客観性の確保を過度に重視し，そうした点数のみに依拠した選抜を行うことが・・・。
（p.5）．．．．．．．．．．．．．．．．．
特に，１８歳頃における一度限りの一斉受験という特殊な行事が，長い人生行路における最大の分岐点であり目標であるとする，わが国の社会全体に深く根を張った従来型．．．．．．．．．
の「大学入試」や，その背景にある，画一的な一斉試験で．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
正答に関する知識の再生を一点刻みで問い，その結果の点．．．．．．．．．．．．．．．
数のみに依拠した選抜を行うことが公平であるとする・・・（p.7-8）（以上，傍点筆者）。

周知のように，わが国の大学入試の多様化は中国とは異なるプロセスをたどってきた。1972（昭和 47）年に本格的に導入された推薦入学は「出身高等学校長の推薦に基づき，原則として学力検査を免除し，調査書を主な資料として評価・判定する入試方法」である。
2000（平成 12）年度に国公立大学に導入されてから急速に普及したＡＯ入試と合わせると，2019（平成 31）
年度入試の時点で約 47%（私立大学に限ると約 54%）がこの二つの入試区分で大学に入学している。
さらに，センター試験の受験者数について見ても 2020（令和２）年度入試では 557,699 名の志願者があり 527,072名が受験したが，そのうちの約 1/4 はセンター試験の成績を受験に利用していない 7)。したがって，センター試験の影響力は中国の全国統一入試には遠く及ばないと言える。
日本では受験の機会も多い。国公立大学は分離分割方式によって一般入試における２回の受験機会が確保されている 8)。センター試験が利用されるため，センター試験で失敗すると志望する大学への合格可能性が低くなる。しかし，実際には受験機会に制約がない私立大学への進学者が全体の 2/3 を占めている。
高校生が進学のために採るストラテジーは多様である。西郡・倉元（2010）は，高校生活を通じて得られた認識や大学入学後の期待によって，大学入学者選抜方法に関する選好が分かれることを示した。山村・
濱中・立脇（2019）は，大規模なパネル調査によって「進学校」と「進学中堅校」における生徒の学習行動と進学準備行動，大学入試の学習行動に対する影響力に大きな違いがみられることを示した。大学入試制度
改革によって高校生の学習活動を変えることが難しいという指摘は，三位一体改革の基本理念に根本的な疑問を投げかけた。
その一方で，「柄相応主義（竹内，1991）」と称される上昇志向に欠ける現在の子どもたちに対して，進学
意欲と学習意欲を喚起するためのキャリア教育，進路探究活動が盛んに行われてきた。１年生でオープンキ
ャンパスや模擬講義のような「対面型広報活動」，２年
生になると各種のパンフレットやウェブページなど，
大学が不特定多数に向けて発信する「発信型広報活動」にアクセスして進学先を絞っていくパターンも見えてきた（林・倉元，2020）。こういった高校教育における努力や長年積み上げられてきたノウハウが，高大接続答申の視野には一切入っていないのである。
率直に言って，高大接続答申に見られるわが国の社会問題や教育問題の描写は，今の日本よりもかつての日本，そして現在の中国により当てはまるのではない- 87 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

かと感じられてしまう。韓国，台湾，中国，そして，
日本の大学入試改革は，似たような地点からスタート
して，それぞれの国情を背景に独自の発展を遂げてきた。現在，各国で具現化された大学入学者選抜制度には，大枠で見た類似性と同時にそれぞれの特徴があり，一概に一括りにはできそうもないが，その一方で，根底には「多様化」という政策理念の同型性が看取される。わが国の高大接続答申が，そのわずか３か月前に出された，独自の問題を抱える中国の「実施方針」との間に，不思議な類似性が認められることは，ただの「偶然の一致」ではないだろう。
4 まとめ2014 年に中国で公表された「実施方針」は，現在，実行段階に移っている。個々の関心に応じた多様な選択を可能にすることによって，高校生の学習の動機付
けを高めたい，ということが「３＋３」方式の導入の大きな理由と感じられる。しかし，当然ながら，改革による副作用も覚悟しなければならない。例えば，先行して新制度が導入された上海市では，「３＋３」の科
目選択のため，教員が生徒のキャリアについて丁寧な指導が必要となった。その反面，生物の人気が高く，担当教員が不足するようになった，といった変化が表れているという 9)。今後，科目選択の拡大によって有利不利は生じてこないだろうか。従来の「文系総合」「理系総合」といった定型化されたパターンからはみ出る科目選択がどの程度進んでいくかも注視していくべきであろう。さらに，日本では常識となっている，
高校による進路指導体制の構築が進んでいくか否かも注目に値する。
同じ「多様化」という政策理念で表現されながら，
本稿で言及した東アジア４カ国はそれぞれ異なる事情を抱えており，実際には歩んでいる場所も方向も異なっている。韓国では，わが国と同様に受験地獄の主因を学力検査中心の入試制度に求め，徹底的にそこからの脱却を図った。そして，わが国の高大接続答申で描かれた，いわゆる「主体性評価」を中心に据えた制度を実現して久しい。ところが，その成果が問題解決にはつながるどころか深刻な副作用を招き，八方塞がりの袋小路に行きついてしまったように見える。
台湾は，
現在でもその韓国の制度をモデルとした改革に突き進んでいるように感じられる。一方，中国はより慎重である。文字通り「学力検査による一発勝負」という問題を抱えて多様化を試みながらも，一気に突き進もうとはしていない。歴史的に文化大革命による停滞期を経験したことが，その慎重な姿勢の背景にあるかもしれない。その結果，学力低下といった副作用が生じな
い代わり，大学進学を目指す高校生の生活が，いまだに学力検査を指標とした激しい受験勉強による競争で一色に染められているように見える。
すでに選抜方法や受験機会が多様化し，受験生のニーズも多様化しているわが国の現状を考えると，無意識にこれまでの流れに乗って従来からの既定方針をやみくもに推し進めてよいのだろうか。むしろ，わが国
においては，入学者選抜制度も受験生の意識においても，かつて目指していた「多様化」のゴールにはすでに到達しているという認識には至るべきであろう。ただし，それが実際に，当時，目標としていた社会問題の解決につながったかどうか，さらに，それによって新たな課題を招来する結果になってはいないか，といった評価はまた別の問題である。
いずれにせよ，実情に応じた具体的な問題解決を図るためには，まずは一歩立ち止まり，冷静に自らの足元を見つめるべきである。有効で現実的に機能する改革を始めるためには，少なくとも一定程度は多様化した高校教育と大学入学者選抜の現在のわが国の姿を虚心坦懐に認める必要がある。そして，その上で，現状の問題点について，先入観抜きに客観的かつ多角的に洗い出すところから改革の歩みを始めるべきではないだろうか。
注1) 同一の内容について「英語資格・検定試験」「英語外部試験」「英語認定試験」などが混用されている。本稿では基本的に「英語民間試験」と表記する。
2) 佐々木 (1984) はほぼ同一の内容を「大学入試の三原則」とし，該当部分を「高校教育尊重の原則」と呼んだ（p.8）
。しかし，本稿の文脈では，木村・倉元 (2006) が「日本型大学入学者選抜制度の三原則」として四六答申（中央教育審議会，1969/ 1971）から引き写した「下級学校への悪影響の排除」という表現（p.16）の方がより適切である。
3) 調査団は第１著者，宮本友弘教授，秦野進一特任教授，末永仁特任教授（いずれも東北大学高度教養教育・学生支援機構）から成る。教育部考試中心，北京教育考試院，上海市教育考試院等を訪問した。教育部考試中心の訪問メモは秦野特任教授，
上海市教育考試院は末永特任教授が作成した。
4) 中国の全日制高等教育機関には大学，専科学校，職業技術学- 88 -

院の３種類があり，その他に成人高等教育機関がある。中国当局は進学率を公表していないが，石井（2014, 2017）が独自に推計した進学率には，この３種類の高等教育機関が含まれる。
ちなみに，2012 年における進学率は 46%と推計されている（石井，2017）。

わが国の高大接続改革と中国，韓国，台湾の大学入試多様化政策

5) 世界一流大学，学科。1995 年に 21 世紀に向けて約 100 大を奪った「ゆとり教育」』日本経済新聞社, 210－238.

学を重点大学として指定する「211 行程」，1998 年から始まっ

呉文星・陳舜芬・伍振鷟 (1993).「台湾における高等教育の発展」，

た，その中でさらに世界一流水準を目指す大学を指定する

P. G. アルトバック，V. セルバラトラム編，馬越徹・大塚豊監「985 計画」を統合したとされる。

訳『アジアの大学――隷属から自立へ――』玉川大学出版部，

6) 鄭方賢 (2020).「上海高考综合改革情况介绍」2020 年１月 13

348－371.
石井光夫 (2014).「中国における『書く力』の養成――大学入試日説明資料（私信）。
7) 内田・橋本（2019）によると 2017（平成 29）年度にセンタ

における作文問題を中心に――」東北大学高度教養教育・学生

ー試験を受験した高校新卒者のうちセンター試験未利用者は支援機構編『「書く力」を伸ばす――高大接続における取組み

115,020 名（24.4%）であった。

と課題――』高等教育ライブラリ 8，東北大学出版会，159－

8) 2006（平成 18）年度入試以降は，複数の受験機会に推薦，ＡＯを含むことも可となった（国立大学協会, 2003）。

185.
石井光夫 (2017). 「中国の全国統一入試――総合試験と記述式

9) 先述の鄭方賢 (2020)。

問題を焦点にして――」東北大学高度教養教育・学生支援機構
編『大学入試における共通試験』高等教育ライブラリ 12，東謝辞

北大学出版会，185－216.

本研究の遂行にあたり，石井光夫東北大学名誉教授からいた

石井光夫 (2018). 「中国の大学入試個別選抜改革――調査書活

だいた様々なご助言に感謝いたします。韓国の制度については，用やＡＯ入試の試み――」東北大学高度教養教育・学生支援機

文部科学省生涯学習政策局参事官付外国調査係専門職員の田中構編『個別大学の入試改革』高等教育ライブラリ 14，東北大光晴氏にご教示いただきました。心から感謝いたします。また，

学出版会，227－246.

中国における資料収集にともに携わった宮本友弘教授，秦野進

石井光夫 (2019).「台湾の 2022 年入試改革――学習ポートフォ

一特任教授，末永仁特任教授のご協力に感謝いたします。

リオを活用する『個人申請入学』を主流に――」東北大学高度

なお，本研究は JSPS 科研費 JP19H05491, JP20K20421 の教養教育・学生支援機構編『大学入試における「主体性」と評
価――その理念と現実――』高等教育ライブラリ 15，東北大

助成による研究成果の一環である。

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石井光夫 (2020).「東アジアの大学入試改革――多様化と『基礎参考文献
中華人民共和国国務院 (2014).『国务院关于深化考试招生制度改学力』保証の両立は可能か――」，宮本友弘編『変革期の大学

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『全国大学入学者選抜研究連絡協議会第11 回大会研究発表予稿集』35－40.

〈http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo0/
toushin/__icsFiles/afieldfile/2015/01/14/1354191.pdf〉最終閲

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覧日 2020 年 3 月 26 日.

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養教育・学生支援機構編『大学入試における共通試験』高等教
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松本麻人 (2016).「韓国における大学入試改革――新たな『学力』

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呉念聖 (2001).「文化大革命と教育の崩壊」西村和雄編『ゆとり- 89 -の評価への挑戦――」『比較教育学研究』53, 28－39.

大学入試研究ジャーナル第 31 号

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大塚豊 (1989).「中国――政治変動のはざまで揺れる教育――」
馬越徹編『現代アジアの教育――その伝統と革新――』東信堂，
82－106.
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臨時教育審議会 (1985). 『教育改革に関する第 1 次答申』.
林如玉・倉元直樹 (2020).「大学進学における進路選択プロセスに関する研究――日本高校生の情報収集活動を中心に――」『日本教育心理学会第 62 回総会発表論文集』77.
佐々木亨 (1984).『大学入試制度』，大月書店．
竹内洋 (1991).『立志・苦学・出世』，講談社．
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内田照久・橋本貴充 (2015).「センター試験利用による私立大学
出願の特徴と年次推移」『日本テスト学会誌』15, 79－97.
馬越徹 (1995).『韓国近代大学の成立と展開――大学モデルの伝
播研究――』名古屋大学出版会.
山本以和子 (2014).「韓国大学入学者選抜の変容――入学査定官
制導入後の展開状況――」『大学入試研究ジャーナル』24, 105－111.
山本以和子 (2016).「多面的・総合的評価入試の判定資料に関す
る日韓比較調査」『大学入試研究ジャーナル』26, 29－36.
山村滋・濱中淳子・立脇洋介 (2019).『大学入試改革は高校生の学習行動を変えるか』ミネルヴァ書房．

- 90 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，91-96，2021【原著】

高等学校における数学および理科の履修状況に関するアンケートの分析（3）――学部初年次の学業成績との関係――
平井 佑樹，高野 嘉寿彦，小山 茂喜，平野 吉直（信州大学）
信州大学では，学部 1 年の新入生約 1,500 名（全新入生の 7 割強）を対象として毎年 4 月初旬に高等学校数学・理科の履修や学習状況に関するアンケート調査を実施し，本学入学後の教育に活かしている。前報では 2018 年度に実施した記名式調査の結果を示し，学生が回答した高等学校各科目の理解度（自己評価理解度）と，大学入試センター試験各科目の得点とに 0.2 から 0.4 程度の正の相関があったことを報告した。本稿では，2018 年度調査における自己評価理解度と当該学生の学部初年次成績との関係について示し，本学全体としては，弱いながらも両者に正の相関が認められたこと等を報告する。
キーワード：高大接続，高等学校段階での履修状況，追跡調査，科学教育
1 はじめに文部科学省を中心に進められている現在の高大接続改革により，高等学校段階の履修や学習状況（以下，履修状況等）を把握するための調査書活用に関する研究が活発になっている。しかしながら，学校間格差がある等の問題から，調査書をそのまま入試や入学後教育に活用することは難しい（平井, 2018）。著者らはこの立場に立ち，大学学部への入学直後に履修状況等を同じ基準で聞くことで，その結果を調査書の代わりとして入学後教育に活用できるかどうかについて研究を進めている。
本研究に関する第 1 報（平井ほか, 2019）では，履修状況等を聞くアンケート調査の概要を示し，2009
年から 2016 年度まで実施した無記名式調査の結果を報告した。ここでは，学科等 1)の単位で分析した結果について，アンケートで回答された自己評価理解度と大学入試センター試験の得点との相関係数で 0.3 から
0.7 程度の正の相関があったこと等を報告した。
第 2 報（平井ほか, 2020）では，そのアンケートに学籍番号を記入させる記名式で実施した 2018 年度調査の結果を報告した。ここでは，個人単位で分析した結果について，自己評価理解度と大学入試センター試験得点との相関係数で 0.2 から 0.4 程度の正の相関があったことや，無記名式で調査した結果との違いについて報告した。また，今後の課題として，入学後の成績情報との関連について調査する必要があること等を述べた。
本稿では，第 3 報として自己評価理解度と学部初年次成績との関連について述べ，第 1 報や第 2 報で述べた内容も踏まえて本研究を総括する。

2 研究方法
2.1 アンケート調査の対象
本稿で示す学業成績は，本稿執筆時において最新で，すべての成績が明らかになっていた 2018 年度のものである。当該年度のアンケート対象者は，本学共通教育科目のうち基礎科学科目の履修が課されている学部に所属する 1,500 名（表 1）であり，そのうち 1,477
名がアンケートに回答した。ここから，学籍番号等の記入ミス等で分析対象外となった 105 名分を除き，
1,372 名分の回答内容と学業成績を用いた。
アンケートでは，表 1 で示す科目のうち「履修した」と回答した科目それぞれについて，次の 4 段階
で自己評価理解度を回答するよう依頼した。
 段階 4: 他者に説明することができる 段階 3: 理解している 段階 2: やや不安がある 段階 1: 理解しているとはいえない- 91 -

表 1 2018 年度アンケート調査の対象
項目

対象

本学
学部

教育学部（数学教育コースおよび理科教育コースのみ），理学部，医学部，工学部，農学部，繊維学部

高等
学校
の科
目

[数学]数学Ⅰ，数学Ⅱ，数学Ⅲ，数学 A，
数学 B，数学活用[理科]科学と人間生活，物理基礎，物理，
化学基礎，化学，生物基礎，生物，地学基礎，地学，理科課題研究大学入試研究ジャーナル第 31 号

2.2 学業成績の利用
本学は 2 学期制（前期および後期）で教育が行われており，各科目は原則 1 コマ 90 分の講義 15 回で構成されている。成績は，合否のみで判定する科目や単位認定等を除き，0 から 100 までの有理数 2)（以下，成績素点）でつけられ，それに応じて「秀・優・良・可・不可」の評語および GP（Grade Point）が付与される。本稿ではこれらのうち成績素点を用いる。
表 2 に本稿で示す分析で対象とする本学開講科目を示す。本学では学部 1 年次生を対象とする科目が1,000 以上（履修対象となる学部・学科や開講時期の違いから，実際は同じ科目名で複数の時間に開講されているため，種類数で勘定すると半数程度になる）あり，そのうち(a)基礎科学科目かつ履修者数が比較的多いこと，あるいは(b)表 1 で示した学部で特定の学科等のみが履修対象かつ履修者数が比較的多いことを基準として表 2 に示す 15 科目を選定した。
上記(a)で選定した科目の成績について，標本の大きさはいずれの科目でも 100 以上あるものの，様々な学部生の成績が混在している。そのため，これらは大学全体としての傾向を把握する際に利用する。上記(b)については，標本の大きさが 20 程度の科目がある
ものの，特定の学科のみが履修対象となっているため，学科等の単位で傾向を把握する際に利用する。
表 2 の最右列は表 1 で示したアンケート対象科目から選定したものであり，その科目の自己評価理解度と成績素点との関係を分析する。
3 調査結果本稿では表 2 で示した分析対象科目のうち，履修者数や履修対象の学科等の数が多い「微分積分学Ⅰ」と「線形代数学Ⅰ」の 2 科目に絞って結果を示し，他科目については，最後にまとめて概略を述べる。
3.1 微分積分学Ⅰ成績素点と数学Ⅲ理解度との関係
本学シラバス 3)によると，開講科目間で多少の違いはあるが，微分積分学Ⅰで学習する内容には，極限，逆関数，導関数，不定積分，置換積分，部分積分等，
高等学校数学Ⅲの学習内容が多く含まれている。
(1) 大学全体の傾向
図 1 に微分積分学Ⅰの成績素点とアンケートにおける数学Ⅲ自己評価理解度との関係を示す。横軸の値
は 2.1 節で示した段階 1 から 4 に対応している。縦軸の値は成績素点であり上部ほど高成績である。各箱
ひげ内の×印は平均値を示している。箱ひげ図の右側に記載している N 値は標本の大きさであり，成績

表 2 分析対象科目とアンケートの科目との対応関係
分析対象科目

開講
時期

選定
基準

アンケート
の科目

微分積分学Ⅰ

前期

(a)

数学Ⅲ

線形代数学Ⅰ

前／後期(a)

数学 B／数学Ⅲ

力学

前／後期

(a)

物理

力学Ⅰ

前期

(a)

物理

物理学概論

前／後期

(b)

物理

物理学概論Ⅰ

前期

(b)

物理

一般化学Ⅰ

前期

(a)

化学

一般化学Ⅱ

後期

(a)

化学

化学概論Ⅰ

前期

(b)

化学

生物学 A

前／後期

(a)

生物

生物学 B

前／後期

(a)

生物

生物学概論Ⅰ

前期

(b)

生物

ヒト生物学Ⅰ

前期

(b)

生物

生化学

前期

(b)

化学／生物

地学概論Ⅰ

前／後期

(b)

地学

N = 1021
r = 0.16
p = 4.5×10-7
図 1 微分積分学Ⅰ成績素点と数学Ⅲ自己評価理解度との関係（大学全体の結果）

N = 25r = 0.60
p = 1.4×10-3
図 2 微分積分学Ⅰ成績素点と数学Ⅲ自己評価理解度との関係（有意に相関が最も強い学科等の結果）- 92 -

高等学校における数学および理科の履修状況に関するアンケートの分析（3）N = 896r = 0.09
p = 9.9×10-3
図 3 線形代数学Ⅰ成績素点と数学 B 自己評価理解度との関係（大学全体の結果）

N = 870r = 0.06
p = 0.10
図 4 線形代数学Ⅰ成績素点と数学Ⅲ自己評価理解度との関係（大学全体の結果）

N = 402r = 0.11
p = 0.034
図 5 線形代数学Ⅰ成績素点と数学 B 自己評価理解度との関係（大学全体の結果：前期開講科目のみ）

N = 385
r = 0.11
p = 0.024
図 6 線形代数学Ⅰ成績素点と数学Ⅲ自己評価理解度との関係（大学全体の結果：前期開講科目のみ）

素点が 0 より大きく，かつ自己評価理解度を回答した学生数である。また，r 値は N 組の標本に対するスピアマンの順位相関係数，p 値は無相関検定の結果
であり，これらは統計分析ソフトウェア R で算出した。本稿では，p 値が 0.05 未満であれば，成績素点と自己評価理解度とに相関関係があると認めることにする。以上を踏まえて図 1 を見ると，弱いながらも成績素点と自己評価理解度とに正の相関があると認めることができる。
(2) 学科等の傾向
図 2 は同じ相関分析を学科等の単位で行った際に，有意に最も相関が強かったものである。このように学科等単位で分析した場合は，相関関係の強さに違いが見られた。大学全体の結果も含めこれらの結果については 4 章で考察する。
3.2 線形代数学Ⅰ成績素点と数学Ⅲ理解度との関係
本学の線形代数学Ⅰで学習する内容には，ベクトルや内積，平面の方程式等が含まれており，微分積分学
Ⅰと同様に高等学校で学習する内容が多く含まれている。
前節と同じように，図 3 に線形代数学Ⅰの成績素点とアンケートにおける数学 B 自己評価理解度との関係を，図 4 に数学Ⅲ自己評価理解度との関係を示す。微分積分学Ⅰと比較すると相関係数の絶対値が小さい。相関関係の有意性については，数学 B 自己評
価理解度との関係のみ，正の相関があることが認められた。しかし，表 2 で示したように，線形代数学Ⅰは前後期で開講されているため，前期に絞って分析した。図 5 に数学 B，図 6 に数学Ⅲとの関係を示す。
前後期合わせた結果と比較すると相関係数の絶対値はほぼ同じであるが，数学 B・数学Ⅲともに，相関関係の有意性が認められた。
また，前節と同様に学科等単位で分析した。その結果，微分積分学Ⅰの場合と同様に，相関関係の強さに違いが見られる結果となった。
3.3 他科目の結果
3.1 節および 3.2 節の結果から，学科等単位で分析した場合は相関関係にバラツキがあることが明らかになった。そのため，ここでは表 2 で示した微分積分学Ⅰおよび線形代数学Ⅰ以外の科目のうち，基準(a)で選定した科目について，大学全体の結果を示す（付録の図 A から図 F）。これらの科目においては，力学Ⅰおよび一般化学Ⅱを除いた，すべての科目で相関関係の有意性が認められた。有意性が認められた科目- 93 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

については，成績素点と自己評価理解度とに弱い正の相関があることが分かった。
3 章で提示した結果をまとめると，2018 年度アン
ケート調査における自己評価理解度と当該学生の学部初年次成績との関係について，本学全体としては，弱いながらも両者に正の相関が認められる科目が多かった。また，理解度が 1 であったとしても成績上位者となっている学生や理解度が 4 でも成績が振るわな
い学生も多くいることが分かった。
4 考察
3.1 節や 3.2 節冒頭において，微分積分学Ⅰや線形代数学Ⅰには高等学校で学ぶ内容が多く含まれていることに言及した。このことから，成績素点と自己評価
理解度とに強い相関関係があると推測することができる。しかし，本稿の結果では，必ずしもそのような現象は見られなかった。この原因としては，例えば，次の(1)から(4)の 4 点が考えられる。
(1) 自己評価理解度のつけ方に関する影響
2.1 節で述べたように，アンケートでは段階 1 から
段階 4 まで基準を与えているものの，回答する学生によってブレが生じている可能性がある。例えば，第2 報でも述べたように，段階 4「他者に説明することができる」について，他者とのコミュニケーション能力の良し悪しも含めて評価している可能性がある。また，入学試験で満点に近い点数を取っていないから段階 3 というような考え方で評価する学生もいる可能性がある。
(2) 高等学校等と大学での学び方の違いに関する影響
近年の高大接続改革により，高等学校等や大学ともに生徒や学生主体の学びになっていると考えられるが，依然として高等学校等では「受動的な学び」，大学では「能動的な学び」になっている可能性がある。そのため，この学び方の違いにより，自己評価理解度が 1であったとしても成績上位者となっている学生やその逆になった学生がいる可能性がある。
(3) 成績素点と自己評価理解度をつける際に考慮する「学力の要素」に関する影響
近年の高大接続改革で示されている学力の 3 要素のうち「主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態
度（以下，主体性等）」が結果に影響を与えている可能性がある。すなわち，学生が自己評価理解度をつける際は主体性等を考慮していない可能性，教員が成績をつける際は主体性等を考慮している可能性がある。
(4) 大学による教育方法の影響
本学附属図書館には「ピアサポ@Lib4)」が設置されており，数学・物理・化学等の学習相談に応じるラー
ニングアドバイザーと，レポートの書き方の相談に応じるライティングアドバイザーがいる。どちらのアドバイザーも学部初年次で同じ経験を積んできた先輩学生が担当しており，学生目線で授業や課題に関する相談に当たっている。開講科目それぞれの担当教員が行う教育方法の違いによる影響も考えられるものの，このような大学入学後の学習支援体制が本研究の結果に影響を与えている可能性がある。
本章で述べたいくつかの可能性があるにも関わらず，本学全体としては，成績素点と自己評価理解度とに弱い正の相関が認められた。そのため，第 2 報で言及したように，理解度を低く回答した回答者に対して何らかの学習支援を行うことや，その回答者に注目して授業等を展開しても良いのではないだろうか。また，
3 章で示したように，学科等単位の結果では，大学全体の結果よりも相関関係が強く出ている科目もあることから，複数年調査して傾向を明らかにした後に，上記のような学習支援体制を構築することも考えられる。
5 本研究の総括
本研究では，本学で 2009 年度より実施している「高等学校における数学及び理科の履修状況に関するアンケート」の結果を示すとともに，それを基準として大学入試成績との関係，および学部入学後の成績との関係について調査してきた。
研究当初は，各科目の履修率や理解度について，2014 年度以前（旧学習指導要領のもとで教育を受けた学生）と 2015 年度以降（現行学習指導要領のもとで教育を受けた学生）それぞれの経年変化を分析し，大きな変化は見られなかったことを明らかにした。また，学科等間の比較や入試区分間の比較など，調査結果を相対的に活用できることを示した。
大学入試成績との関係については，大学入試センタ
ー試験結果との相関関係を調査し，学科等単位の分析
では 0.3 から 0.7 程度の正の相関が，個人単位の分析
では 0.2 から 0.4 程度の正の相関があることを示した。
個人単位の分析では 2019 年度調査においても同様の傾向が明らかになっており，本稿で示した学部入学後の成績との関係よりも，比較的結びつきが強いと考えられる。本研究では，分析対象学生数が少なくなる（学科等内の学生において合格した入試区分の違いがある，あるいは同じ入試区分であっても受験している
科目が異なる場合がある）ことから，個別学力検査の各種成績との関係については調査していない。しかしながら，本稿の 3.1 節(2)や 3.2 節で示した結果と同じ- 94 -

高等学校における数学および理科の履修状況に関するアンケートの分析（3）ように，相関の正負や強さにバラツキがあることが予想される。
本稿で示した学部初年次成績との関係については，
2018 年度 1 年分の結果から判断していることもあり，
今後も継続的に調査を進める必要があるものの，4 章で述べた各種可能性から自己評価理解度との結びつきは比較的弱いのかもしれない。しかしながら，3 章で述べたように，大学全体としては，同じような弱い正の相関関係が見られたため，この点で一定の知見が得られたと考えられる。
本稿の冒頭で示した「本アンケート結果を調査書の代わりとして入学後教育に活用できるかどうか」について考慮するには，調査書の評定平均値との関係を調査することや，第 2 報で述べた学びの質問（例えば，「数学の問題の解き方が分からないときは，あきらめずにいろいろな方法を考える」という項目に対し，「当てはまる」から「当てはまらない」までの 4 段
階で回答する）の結果を考慮することなど，別な観点を取り入れる必要があるかもしれない。
以上のように，本研究では本アンケートの活用可能性を示してきた。本アンケートを活用する上での注意点はいくつかある（例えば，本稿の 4 章で述べたよ
うな可能性）ものの，本アンケート調査を実施することにより，新入生の「学習に対する意識」や大学教職員の「学生指導に対する意識」が改善に向かう方向に進めば幸いであると著者らは考えている。

の実施や回答結果の集計等に協力いただいた本学教職員に感謝
する。

参考文献
平井佑樹（2018）．「平成33年度入試以降の一般選抜における調査書の活用に関する一考察」『大学入試研究ジャーナル』
28，201－207.
平井佑樹・高野嘉寿彦・小山茂喜（2019）．「高等学校における数学および理科の履修状況に関するアンケートの分析」『大学入試研究ジャーナル』29，48－54.
平井佑樹・高野嘉寿彦・小山茂喜（2020）．「高等学校における数学および理科の履修状況に関するアンケートの分析（2）―個人単位による分析結果の考察」『大学入試研究ジ
ャーナル』30，98－104.

付録

N = 655
r = 0.15
p = 8.4×10-5
図 A 力学成績素点と物理自己評価理解度との関係（大学全体の結果）

注1) 学科等には「学科」「専攻」「コース」「課程」等が含まれる。本稿で対象とする 2018 年度調査では「学科」「専攻」「コース」の 3 つが含まれる。これらは本学入学試験の募集単位で分割している。
2) 本学では，成績として小数点以下の入力を認めている。
3) URL: https://campus-3.shinshu-u.ac.jp/syllabusj/Top
信州大学シラバス検索システム。全学の講義シラバスが過年度分も含めて閲覧できる（2020 年 11 月現在）。
4) URL: https://www.shinshu-u.ac.jp/institution/library/peersupport/
信州大学附属図書館ピアサポ@Lib。数学・物理・化学などの学習相談に応じてくれるラーニングアドバイザーや，レポートの書き方の相談に応じてくれるライティングアドバ
イザーなどの情報が掲載されている（2020 年 11 月現在）。

謝辞
本研究の根幹を成す「高等学校における数学及び理科の履修状況に関するアンケート」に回答した学生，およびアンケート- 95 -

N = 147r = －0.13
p = 0.11
図 B 力学Ⅰ成績素点と物理自己評価理解度との関係（大学全体の結果）

大学入試研究ジャーナル第 31 号

N = 677r = 0.12
p = 2.4×10-3
図 C 一般化学Ⅰ成績素点と化学自己評価理解度との関係（大学全体の結果）

N = 285r = －0.02
p = 0.77
図 D 一般化学Ⅱ成績素点と化学自己評価理解度との関係（大学全体の結果）

N = 208r = 0.25
p = 2.2×10-4
図 E 生物学 A 成績素点と生物自己評価理解度との関係（大学全体の結果）

N = 181r = 0.23
p = 1.8×10-3
図 F 生物学 B 成績素点と生物自己評価理解度との関係（大学全体の結果）- 96 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，97-104，2021【原著】

センター試験後に出願校を変更した受験生の大学入学満足度――国立B 大学の事例より――
竹内 正興（広島大学）
本研究は，国立Ｂ大学の事例から，国立大学一般選抜において，大学入試センター試験受験後に出願校を変更しても大学入学満足度が高い者の特徴を，出願理由から検討することを目的とする。国立 B 大学新入生アンケート結果からは，大学入学満足者の出願理由に見られる特徴として，大学入学不満足者と比べた場合，第一志望校への合格以外に，大学入学後の学びが出願理由に含まれていることや，多くの出願理由を持っている傾向が見られることがわかった。第一志望校に合格することは受験の目標ではあるが，それは最終の目標ではなく，あくまでも，大学入学後の学びなど将来の目標達成に向けたステップであるという意識を持って最終的な出願校を選定することが，大学入学満足度を高める上で重要であることが示唆された。
キーワード：大学入学満足度，出願校決定時期，出願理由，一般選抜
1 問題の所在
本研究は，国立Ｂ大学の事例から，国立大学一般選抜において，大学入試センター試験（以下，センター試験）受験後に出願校を変更しても大学入学満足度が高い者の特徴を，出願理由から検討することを目的とする。
2020 年度入試における国立大学の募集人員 95,164人のうち，最も多いのが一般選抜（一般前期日程と一般後期日程の合計）で，全体の 81.9％（77,971 人）を占めている（表１）。従って，国立大学への進学を考える場合，多くの者は一般選抜での合格を目指すことになる。
表 1 国立大学の募集人員と割合（2020 年度入試）
前期日程 後期日程

人数 63,810
割合 67.1%

14,161
14.9%

AO・推薦

その他

合計

16,832
17.7%

361
0.4%

95,164100%

出典：文部科学省(2019)

その一般選抜は，1989 年度に分離・分割方式が導入されて以降，約 30 年に渡って基本的にセンター試
験の得点と，各大学の個別試験の合計得点によって合否が決定される仕組みとなっている。しかし，実際には，出願校決定における大学入試センター試験自己採点の影響は大きいという指摘がある（高木,2013:56）。
また，国立大学の志願者数，入学者数を学部系統別に見ると，工学系の割合が志願者数で約 26％，入学者数で約 27％とそれぞれ 1／4 以上を占めるが（学校基本調査，2019），その工学部のケースとして，入学者の半数以上が大学入試センター試験の結果に基づいて出願校を決定している(高地,2014;鳥取大学工学部
物質工学科,2004)という指摘からは，自己採点結果に基づく事後出願方式であるセンター試験の受験結果が出願校の選定を左右し，センター試験受験前の志望校に出願できなかった受験生が半数前後に達する可能性があることが窺える。また，実際に，受験生を指導する高校側でも，大学入試センター試験の自己採点結果に基づき，「期待通りに得点できた場合」，「やや失敗した場合」，「大失敗した場合」等に各受験生を分類し，予定していた志望校に出願するのか，あるいは，志望順位を下げて出願するのかについて指導している(螢雪時代 2019）。このように，センター試験受験
後の自己採点結果によって，出願校を変更する者が多く，出願校を変更した者は，合格でき入学したとしても，センター試験受験前に設定していた志望校には入学していないということになる。つまり，この事後出願方式は，出願大学への合格の可能性を高める一方で，受験生が第一志望校へ出願することを断念させやすい
仕組みとなっているのである。
では，センター試験後の自己採点によって一般選抜の出願校を変更した者は，その大学に合格し入学することになった場合，入学することに対して満足しているのだろうか。また，満足しているとした場合，その理由は何なのであろうか。本稿では，これらの問いに対して，国立 B 大学新入生アンケート調査（2017 年
4 月，2018 年 4 月，2019 年 4 月に実施）の結果から解明していきたい。

- 97 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

2 調査概要
2.1 調査時期・対象・方法
本研究では第１章で設定した問いを解明するため，
国立 B 大学の 2017～2019 年度一般選抜で合格し入学した学生 2693 人（前期日程：2216 人，後期日
程：477 人）に対して，各１年次の４月に行ったアンケート調査を分析の対象とした。調査時期を１年次４月としたのは，大学教育による満足度の変化の影響を排除するためである。また，一般選抜の区分を対象としたのは，出願校決定時期について，「センター試験受験後」を選択した者の出願理由や入学満足度・不満
足度の理由を分析するためである。一方，国立 B 大学を対象としたのは，文系・理系の複数の学部系統を有する総合大学であり，まとまったサンプルを確保できると考えたためである。
2.2 質問項目
本研究で利用した質問項目は以下の通りである。
① 合格した入試区分「推薦入試」，「AO 入試」，「一般前期日程」，「一般後期日程」，「その他」から選択。本調査では，分析対象をセンター試験受験後に出願校変更を行う可能性を有する一般選抜（「一般前期日程」，「一般後期日程」（以下，「前期日程」，「後期日程」）とした。
②現在，在籍する大学についての入学時点での満足度「とても満足」，「まあ満足」，「あまり満足していない」，「満足していない」の４件法。
③②を選択した理由（自由記述）④入学した大学の出願（受験）を決めた時期「受験の前年（高校 3 年生）以前」，「受験の前年（高校 3 年生）以降夏休み以前」，「受験前年の夏休み以降センター試験受験前」，「センター試験受
験後」の４件法。なお，選択肢の一部の文言について，
回答者に混乱を与えてしまう可能性を検討したが，本稿での分析では，「センター試験受験後」とそれ以外の３つの選択肢（「センター試験受験前」）の回答結
果の和に限定していることから，文言による回答結果の差異にはつながらない信頼できるデータと判断し，利用した。
⑤出願した主な理由「1.国立大学だから（学費が安い）」，「2.国立大学だから（ブランド力）」，「3.国立大学だから（その他）」，「4.出身地に近いから」，「5.自分の学力に合っているから」，「6.学生への支援制度が充実しているから」，「7.学びたい学部・学科があったから」，「8.取得したい資格があったから」，「9.就職に有利だと考えたから」，「10.部活やサークル」，「11.高校の先生の勧め」，「12.保護者の勧め」，「13.先輩の勧め」，「14.親戚，兄弟がいる」，「15.
確実に合格したかった」，「16.センター試験の結果」，「17.受験科目が合っていた」，「18.その他」の 18 の選択肢から，第一理由，第二理由，第三理由の上位３項目までを選択可能とした。
2.3 分析手法
まず，大学入学満足度について，「大学入学満足者」（ｎ＝2438：「とても満足」，「まあ満足」の和）と「大学入学不満足者」（ｎ＝201：「あまり満足していない」，「満足していない」の和）の２つに分類した。次に，出願校決定時期について，「センター試験受験前」（「受験の前年（高校３年生）以前」，「受験の前年（高校３年生）以降夏休み以前」，「受験前年の夏休み以降センター試験受験前」の和）と「センター試験受験後」の２つに分類した上で，大学入学満足度と出願校決定時期とのクロス集計，および，統計的分析を行った。その際，前期日程と後期日程との間に，大学入学満足度について統計的有意差が見られたため（表２），試験日程別の分析も行った。
表２ 前期日程と後期日程の大学入学満足度の差（t 検定）

統計量:t9.2795*p<0.05

自由度
2632

p 値
0.0000判 定****p<0.01

また，「センター試験後・出願校決定者」の中の「大学入学満足者」の出願理由の特徴について，「センター試験前・出願校決定者」の中の「大学入学満足者」，および，「センター試験後・出願校決定者」の中の「大学入学不満足者」とそれぞれ比較した。
次に，「センター試験後・出願校決定者」の中の「大学入学満足者」の出願理由の選択数と割合について，「センター試験前・出願校決定者」の中の「大学入学満足者」，および，「センター試験後・出願校決定者」の中の「大学入学不満足者」とそれぞれ比較した。
最後に，「センター試験後・出願校決定者」の中の「大学入学満足者」の出願理由（自由記述）の傾向を，「センター試験後・出願校決定者」の中の「大学入学不満足者」と比較した。

- 98 -

センター試験後に出願校を変更した受験生の大学入学満足度

3 結果
3.1 出願校決定時期と大学入学満足度とのクロス集計と統計的分析
表３は，出願校の決定時期別に見た大学入学満足度の割合である。国立 B 大学の場合，前期日程 94.5％，
後期日程 83.2％，全体では 92.5％が入学に満足している。特に，「センター試験前・出願校決定者（全体）」では 97.7％とほとんどの者が入学に満足していることがわかる。一方で，「センター試験後・出願
校決定者（全体）」では，１割以上にあたる 11.2％
が「大学入学不満足者」となっている。特に，後期日程では 21.5％と約５人に１人が不満足という結果であった。また，試験日程別の全体傾向としても，「大学入学不満足者」の割合が前期日程で 5.5％，後期日程で 16.8％と後期日程で「大学入学不満足者」の割合が高い結果となった。
表４は，大学入学満足度別に見た出願校決定時期別の割合である。まず，出願校決定の時期については，センター試験後の出願校決定者が全体では 58.7％と，センター試験前の出願校決定者 41.3％よりも 15％以上多いことがわかる。次に，「大学入学不満足者」を出願校決定時期別に見た場合，全体では 87.4％が「センター試験後・出願校決定者」となっている。一方で，「大学入学満足者」については，「センター試
験後・出願校決定者」が全体では 56.4％と「大学入学不満足者」よりも 30 ポイント以上低いことが確認できる。
一方，出願校の決定時期と大学入学満足度との間に関係性があるのかどうかを試験日程別に統計的に確認したところ，全体，前期日程，後期日程ともに１％水準で有意差が見られ関係性があることがわかった（表５，表６，表７）。
表３ 出願校決定時期別に見た大学入学満足度の割合
試験
日程
前期
センター試験前・
後期
出願校決定者
全体
前期センター試験後・後期
出願校決定者
全体
前期
全体
後期
全体

大学入学
満足者

大学入学
不満足者

全体

人数

割合

人数

割合

人数

915
146
1061
1131
241
1372
2046
387
2433

98.6%
92.4%
97.7%
91.4%
78.5%
88.8%
94.5%
83.2%
92.5%

13
12
25
107
66
173
120
78
198

1.4%
7.6%
2.3%
8.6%
21.5%
11.2%
5.5%
16.8%
7.5%

928
158
1086
1238
307
1545
2166
465
2631

表４ 大学入学満足度別に見た出願校決定者時期別の割合
試験
日程
前期
大学入学
後期
満足者
全体
前期
大学入学
後期
不満足者
全体
前期
全体
後期
全体

センター試験前・
出願校決定者センター試験後・出願校決定者

全体

人数

割合

人数

割合

人数

915
146
1061
13
12
25
928
158
1086

44.7%
37.7%
43.6%
10.8%
15.4%
12.6%
42.8%
34.0%
41.3%

1131
241
1372
107
66
173
1238
307
1545

55.3%
62.3%
56.4%
89.2%
84.6%
87.4%
57.2%
66.0%
58.7%

2046
387
2433
120
78
198
2166
465
2631

表５ 出願校の決定時期と大学入学満足度との関係
全体（独立性の検定）

カイ二乗値
72.5106*p<0.05

自由度
1

p 値
0.0000判 定****p<0.01

表６ 出願校の決定時期と大学入学満足度との関係
前期日程（独立性の検定）

カイ二乗値
53.1582*p<0.05

自由度
1

p 値
0.0000判 定****p<0.01

表７ 出願校の決定時期と大学入学満足度との関係
後期日程（独立性の検定）

カイ二乗値
14.4440*p<0.05

自由度
1

p 値
0.0001判 定****p<0.01

3.2 「センター試験後・出願校決定者」の中の「大学入学満足者」の出願理由（第一）「センター試験後・出願校決定者」の中の「大学入学満足者」の出願理由の特徴について，「センター試
験前・出願校決定者」の中の「大学入学満足者」と全体，および，試験日程別に比較したのが図１，図２，
図３である。全体，前期日程，後期日程ともに，「1.
国立大学だから（学費が安い）」は出願校の決定時期に関わらず 50％前後と高い割合となっている。また，「センター試験後・出願校決定者」は「センター試験
前・出願校決定者」と比べ，「7.学びたい学部・学科があったから」，「4.出身地に近いから」の割合が低
い一方で，「16.センター試験の結果」が全体で9.5％，前期日程で 10.3％と１割前後を占める結果となった。

- 99 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

次に，「センター試験後・出願校決定者」の中の「大学入学満足者」と「大学入学不満足者」を全体，および，試験日程別に比較したのが図４，図５，図６である。「1.国立大学だから（学費が安い）」が，試
験日程や入学満足度に関わらず最も高い割合となった。
また，次に高い回答割合（全体）を見ると，「大学入学満足者」は「7.学びたい学部・学科があったから（16.8％）」であったのに対し，「大学入学不満足者」は「16.センター試験の結果（16.9％）」，「15.
確実に合格したかった（15.7％）」となり，「大学入学満足者」と「大学入学不満足者」との間で異なる傾向が見られた。特に，「7.学びたい学部・学科があったから」について，「大学入学満足者（16.8％）」が「大学入学不満足者（4.7％）」より 10 ポイント以上
高く，「15.確実に合格したかった」について，「大学入学満足者（4.5％）」が「大学入学不満足者（15.7％）」より 10 ポイント以上低い点は，「大学入学満足者」と「大学入学不満足者」との間の異なる特徴と考えられる。また，試験日程別に見た場合，後期日程の「15.確実に合格したかった」の割合が27.3％と前期日程の 8.4％より 20 ポイント近く高い
点は，後期日程に見られる特徴といえる。
一方，「大学入学不満足者」（全体）のその他
8.7 ％ の 内 訳 で は ， 「 11. 高 校 の 先 生 の 勧 め（1.2％）」や「12.保護者の勧め（1.2％）」など，他者からの勧めの回答が見られた。

1.国立大学だから（学費が安い）

50.9%
49.2%

7.学びたい学部・学科が
あったから

16.8%

25.0%

1.国立大学だから（学費が安い）

51.5%
50.2%

7.学びたい学部・学科が
あったから

16.6%

10.3%

16.センター試験の結果
2.国立大学だから（ブランド力）5.4%
5.4%

4.出身地に近いから

4.5%

15.確実に合格したかった

3.7%
0.7%

5.自分の学力に合っているから

3.5%
2.5%

その他

4.4%
4.6%
0%

5.4%
5.1%

4.出身地に近いから

4.8%

3.4%
2.4%

その他

4.7%
4.7%
0%

10%

センター後

40%

1.国立大学だから（学費が安い）

50%

60%

48.1%
43.4%

7.学びたい学部・学科が
あったから

17.4%

16.センター試験の結果

5.4%

2.国立大学だから（ブランド力）

5.4%
3.4%

32.4%

6.2%
11.0%
8.3%
2.8%
2.5%
1.4%
6.6%
5.5%

その他
0%

10%

センター後

5.自分の学力に合っているから

30%

前期日程

5.自分の学力に合っているから

4.5%
0.9%

15.確実に合格したかった

20%

センター前

（センター後・出願校決定者とセンター前・出願校決定者）

4.出身地に近いから

12.6%

10%

図２ 大学入学満足者の出願校決定時期別出願理由（第一）15.確実に合格したかった

2.国立大学だから（ブランド力）

12.9%

センター後

9.5%

16.センター試験の結果

23.8%

20%

30%

40%

50%

60%

センター前

図３ 大学入学満足者の出願校決定時期別出願理由（第一）（センター後・出願校決定者とセンター前・出願校決定者）
20%

30%

40%

50%

60%

後期日程

センター前

図１ 大学入学満足者の出願校決定時期別出願理由（第一）（センター後・出願校決定者とセンター前・出願校決定者）
全体- 100 -

センター試験後に出願校を変更した受験生の大学入学満足度

1.国立大学だから（学費が安い）1.国立大学だから（学費が安い）

50.9%
44.2%

7.学びたい学部・学科が
あったから

16.8%

4.7%
9.5%

16.センター試験の結果
2.国立大学だから（ブランド力）

16.9%

4.8%
8.1%

15.確実に合格したかった

4.5%

5.自分の学力に合っているから

3.4%
0.6%

15.7%

0%

6.1%

16.センター試験の結果

5.4%
4.5%

0%

10%

6.2%
9.1%

15.確実に合格したかった

8.3%

30%

40%

50%

60%

6.6%
9.1%
0%

入学不満足

27.3%

2.5%
1.5%

その他
20%

入学満足

17.4%

5.4%

4.出身地に近いから

5.自分の学力に合っているから

4.7%
8.7%

その他

7.学びたい学部・学科があったから

2.国立大学だから（ブランド力）

5.4%
1.2%

4.出身地に近いから

48.1%
42.4%

10%
入学満足

20%

30%

40%

50%

60%

入学不満足

図４ センター試験後・出願校決定者の出願理由（第一）図６ センター試験後・出願校決定者の出願理由（第一）（大学入学満足者と大学入学不満足者）（大学入学満足者と大学入学不満足者）

全体

後期日程

1.国立大学だから（学費が安い）

51.5%
44.9%

7.学びたい学部・学科が
あったから

16.6%

3.7%

10.3%

16.センター試験の結果
2.国立大学だから（ブランド力）

24.3%

5.4%
1.9%

4.出身地に近いから

4.5%
7.5%

15.確実に合格したかった

3.7%
8.4%

5.自分の学力に合っているから

0%

3.5%

4.4%
9.3%

その他
0%

10%
入学満足

20%

30%

40%

50%

60%

入学不満足

図５ センター試験後・出願校決定者の出願理由（第一）（大学入学満足者と大学入学不満足者）
前期日程

3.3 「センター試験後・出願校決定者」の中の「大学入学満足者」の出願理由の選択数と割合調査では，出願理由について上位３項目までを選択可能としたが，実際に被験者が何項目を選択したのかについて，「大学入学満足者」の中の「センター試験
後・出願校決定者」と「センター試験前・出願校決定者」，「センター試験後・出願校決定者」の中の「大学入学満足者」と「大学入学不満足者」別にそれぞれ集計したところ，「大学入学満足者」の中の「センター試験後・出願校決定者」と「センター試験前・出願校決定者」については，第一理由から第三理由までを選択した者の割合がともに 90％近くを占め，ほぼ同様の回答割合となった（図７）。一方，「センター試
験後・出願校決定者」の中の「大学入学満足者」と「大学入学不満足者」については，第一理由から第三理由までを選択した者の割合が，「大学入学満足者」
が 87.5％であったのに対し，「大学入学不満足者」
は 72.8％と「大学入学満足者」が 14.7 ポイント高く，回答割合に異なる傾向が見られた（図８）。
また，出願理由の選択数について，「大学入学満足者」の中の「センター試験後・出願校決定者」と「センター試験前・出願校決定者」，「センター試験後・出願校決定者」の中の「大学入学満足者」と「大学入学不満足者」について，試験日程別にそれぞれの間に関係性があるのかどうかを統計的に確認したところ，「センター試験後・出願校決定者」の中の「大学入学- 101 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

表 9 センター試験後・出願校決定者の出願理由の選択数満足者」と「大学入学不満足者」との間に，全体と前期日程では１％水準，後期日程では５％水準でそれぞれ有意差が見られ関係性があることがわかった（表 8，
表 9，表 10）。
100%

0.1%

5.8%

前期日程（独立性の検定）

カイ二乗値
19.3630*p<0.05

0.1%

4.3%

大学入学満足者と大学入学不満足者との関係

自由度
3

p 値
0.0002判 定****p<0.01

6.3%

6.6%

表 10 センター試験後・出願校決定者の出願理由の選択数80%

大学入学満足者と大学入学不満足者との関係
60%

後期日程（独立性の検定）

カイ二乗値
9.1885

89.3%

87.5%

40%

*p<0.05

20%

自由度
2

p 値
0.0101判 定***p<0.01

出願理由の選択数が「０」だった回答者がいなかったため，自由度は「２」となっている。

0%

センター後

センター前

第一から第三理由までを選択

第一理由・第二理由までを選択

第一理由のみ選択

選択無

図７ 大学入学満足者の出願校決定時期別出願理由の選択割
合（センター後・出願校決定者とセンター前・出願校決定者）
100%

0.1%

5.8%

0.6%
15.0%

6.6%
80%

11.6%

60%

87.5%

40%

72.8%

20%

0%

入学満足

入学不満足

第一から第三理由までを選択

第一理由・第二理由までを選択

第一理由のみ選択

選択無

図８ センター試験後・出願校決定者の出願理由の選択数と割合（大学入学満足者と大学入学不満足者）
表 8 センター試験後・出願校決定者の出願理由の選択数
大学入学満足者と大学入学不満足者との関係
全体（独立性の検定）

カイ二乗値
31.5178*p<0.05

自由度
3**p<0.01

p 値
0.0000判 定**

3.4 「センター試験後・出願校決定者」の中の「大学入学者満足者」の出願理由（自由記述）
最後に，「センター試験後・出願校決定者」の「大学入学満足者」と「大学入学不満足者」について，満足，または不満足と感じる理由を自由記述形式でまとめたのが表 11，表 12，表 13 である。なお，自由記
述形式で，複数（2 人以上）の被験者からあった回答
については，内容，語幹の一致を前提として，語尾の最も多い記述方式にそれぞれ統一した。
表 11 は，「大学入学満足者」が入学を満足と感じる理由について，複数（2 人以上）の被験者から回答があった内容を一覧にしている。「第一志望ではないが，希望する学部・学科だったから」が 234 人と最も多かった。また，表 12 は，「大学入学満足者」が入学を満足と感じる理由のうち，「第一志望ではないが・・・」の回答（表 11 の回答を除く）を一覧にしている。「第一志望ではないが，国立大学だから」や「第一志望ではなかったが，自分の学力に合っていると感じたから」の複数回答に加え，「第一志望ではな
いが，学習環境が整っており，勉学に励むことが出来そうだから」，「第一志望ではなかったものの，自分の進路を十分に実現できるものであったから」などの回答が見られた。
一方，「大学入学不満足者」が入学を不満足と感じる理由では，「第一志望の大学ではなかったから」が43 人と最も多くなった（表 13）。

- 102 -

センター試験後に出願校を変更した受験生の大学入学満足度

表 11 センター試験後・出願校決定者の大学入学を満足と感じる理由（自由記述）①
第一志望ではないが，希望する学部・学科だったから。（２３４）立地・キャンパスの環境・施設・設備がよい。（７８）
国立大学だから（学費が安いから）。（４９）（現役で）合格できたから。（３５）
国立大学で学びたいことを学べるから。（３２）
大学生活が楽しそうだから。（３３）
地元で，家から通えるから。（２８）
第一志望ではないが，国立大学だから。（１２）
就職状況がよいから。（１３）
友だちが多くできた。（１１）
自分で進学先を決断し納得しているから。（９）
第一希望ではなかったが，自分の学力に合っていると感じたから。（８）
教員免許が取得できるから。（４）
寮が楽しいから。（３）
大学は第一志望ではなかったが，地元の国立大で親も喜んでいるため。（２）取りたい資格が取れるから。（２）

複数（２人以上）の被験者からの回答内容を掲載。（）内は回答人数を示す。

表 12 センター試験後・出願校決定者の大学入学を満足と感じる理由（自由記述）②
第一志望の〇〇学部は断念したが，理学部もほぼ同率１位であるため。
第一志望ではなかったが，大学を調べたら少し○○大学に興味が出てきました。
第一志望では受からなかったけど，どこにいても頑張ることが大事だと考えるから。
第一志望は○○学部でしたが，ご縁がなく，農学を一生懸命学ぼうと思いました。
第一志望ではないが，環境に恵まれていそうだから。
第一志望としていた大学への未練がまだ少し残っているが，自分のやりたいことへの過程として○○大学で頑張りたいから。
第一志望ではなかったが，気になる学校のひとつであったため。
第一志望ではないが，ブランド力があるから第一志望ではないが，学習環境が整っており，勉学に励むことが出来そうだから。
第一志望ではないが，目標への足掛かりとはなる。
第一志望ではなかったが，新たな目標が出来たから第一志望ではなかったが，どの大学でも楽しめそうな気がするから。
第一志望ではなかったものの，自分の進路を十分に実現できるものであったから。
第一志望ではなかったが，自分が行きたいと思う大学の一つではあった。
第一志望ではなかったが，大学周辺の環境が思った以上によかったため。
第一志望ではないが，研究機関は充実しているようだから。

「第一志望ではないが・・・」と回答した内容（表 11 の回答を除く）を記載。
表 13 センター試験後・出願校決定者の大学入学を不満足と感じる理由（自由記述）
第一志望の大学ではなかったから。（４３）
行きたい大学ではなかったから。（１８）
前期で落ちたから。（６）センター試験で失敗したから。（５）
浪人を避けたため。（３）センター後の第一志望だったから。（２）
本来の第一志望ではなく，半強制的だったから。（２）

複数（２人以上）の被験者からの回答内容を掲載。（）内は回答人数を示す。

4 考察とまとめ
問いの設定とアンケート調査の結果を踏まえ，「センター試験後・出願校決定者」の中の「大学入学満足者」の出願理由の特徴について，次の三点から検討したい。

一点目は，表２で示した通り，国立Ｂ大学の調査において，「大学入学不満足者」の割合は前期日程よりも後期日程の方が高いものの，前期日程においても，「センター試験後・出願校決定者」の中に１割弱程度が存在しているということである。

- 103 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

二点目は，「センター試験後・出願校決定者」の中の「大学入学満足者」は，志望大学への合格だけでなく，入学後の学びを視野に入れて出願していると考えられることである。図４の「センター試験後・出願校決定者」について，「7.学びたい学部・学科があったから」の「大学入学満足者」の選択率が「大学入学不満足者」よりも 10 ポイント以上高いこと，また，表11 の「大学入学満足者」の満足と感じる理由について，「第一志望ではないが，希望する学部・学科だったから」が 234 人となり最も多かったことからは，
たとえ，入学する大学が第一志望ではなかったとしても，大学入学後の学びが明確になっていれば，入学満
足度が低くなりにくいことが一つの要素としてあることが窺える。一方，「大学入学不満足者」については，
表 13 の「第一志望の大学ではなかったから」や「行きたい大学ではなかったから」などに見られる通り，
志望大学に合格することだけが出願理由となっており，
大学入学後の学び等が視野に入っていないことが窺える。
三点目は，二点目とも重複するが，「センター試験
後・出願校決定者」の中の「大学入学満足者」は，図８で示した通り「大学入学不満足者」よりも多くの出願理由を持っている傾向が見られることである。市川
(2001)は，「多重の動機に支えられていると，ある動機が弱くなった時でも，他の動機によって持続できる」と述べているが，大学入学後の学び等，複数の出願理由を持ち合わせていれば，たとえ第一志望校に合格できなかったとしても，他の出願理由に支えられ，大学入学不満足というメンタリティを持たずに，大学
生活をスタートさせることができると考えられる。
以上，本研究では，国立大学一般選抜において，センター試験受験後に出願校を変更しても，大学入学満足度が高い者の特徴を検討し，大学入学後の学びを見据えた出願校選び，そして，出願理由を複数持つことの重要性を指摘した。もちろん，ヨハン・ガルツング(1972)の「入学試験に合格することは生まれ変わることである」や，原(2010）の「日本において個人の職業や最終的な達成階層を決定するのは，18 歳の大学入試である」などに見られる学歴主義の議論がこれまで盛んに行われてきたことは事実であり，学歴獲得のために大学入試で第一志望校の合格を目指すという出願理由自体は否定されるものではない。しかし，国立大学を目指す場合，一般選抜の募集人員が 80％以上を占め，その一般選抜はセンター試験受験後の自己採点に基づく事後出願方式となっているため，センター試験受験後に出願校を変更し，第一志望校以外の大学を受験する可能性はどの受験生にもありうる。従って，
本稿で強調したいのは，入学する大学への満足度を高め，大学生活をスタートさせるためには，どこの大学に入学するかだけでなく，入学する可能性のある大学
で何ができるのかを出願前に調べておくこと，また，倉部(2019)が進路面談の中の事前提出用シートの安全校出願に対する項目の一つとして「ここに進学することになっても後悔しないと言える」を示しているように，出願の可能性がある大学については，出願前に実際に進学することになっても後悔しないのかどうかを確認しておくことの必要性である。
ただし，出願前の情報収集や心構えには限界がある
ことから，この取り組みを行うことで必ず入学満足度が高くなるとはいえない。また，本調査が一国立大学の範囲に留まることから一般化するためには，今後，複数の大学での調査が必要となる。これらの点については，今後の課題としたい。
参考文献
原清治(2010).「学歴と就業の関連をめぐる問題」山内乾史・原清治編『学歴と就労の比較教育社会学』学文社，36.
市川伸一(2001).『学ぶ意欲の心理学』PHP 新書，211－212.
螢雪時代(2019)『センター結果を最大限活かして出願しよう！』旺文社，2020年1月号，118－122.
高地秀明 (2014).「入学者の出身県別に見た大学志願行動－平成 26 年度入学者に対する調査から（教育学部，工学部について）－」『広島大学入学センター年報 第 12 号』10－13．
倉部史記(2019)『ミスマッチをなくす進路指導』ぎょうせい，1
58.
文部科学省(2019).『令和元年度学校基本調査 高等教育機関
大学・大学院関係学科別大学入学状況』令和元年 12 月，＜https://www.mext.go.jp/b_menu/toukei/chousa01/kihon/kekk
a/k_detail/1419591_00001.htm＞（2020 年 12 月 23 日）
文部科学省(2019).『令和２年度国公立大学入学者選抜の概要』
令和元年8月，＜https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/senbatsu/1412102_00001.htm＞（2020年3月11日）
高木繁 (2013).「センターリサーチと個別試験受験者の成績分布から見た輪切りの実態」『大学入試研究ジャーナル』23，
51－56．
鳥取大学工学部物質工学科 (2004).『学生アンケート結果（平成 16 年）』，教育自己評価委員会＜www.chem.tottori-u.ac.
jp/tutor/annke-to-H16.pdf＞（2016 年 9 月 22 日）
ヨハン・ガルツング（1972）「社会構造・教育構造・生涯教- 104 -

育」OECD 教育調査団『日本の教育政策』朝日新聞社，246－247.

大学入試研究ジャーナル第 31 号，105-110，2021【原著】

募集要項から見る留学生受け入れの現状――国立大学 4 月入試を中心に――
翁 文静，立脇 洋介（九州大学）1）
本稿は，2019 年度に各国立大学が公開した募集要項を調べ，留学生選考の実態について考察した。
調査項目は出願時期，EJU の科目選択，出願要件（EJU スコアの提出，EJU 基準点設定の有無，英語
スコアの提出，英語基準点設定の有無），および選考方法（面接，小論文，学力試験）である。その結果，以下の 4 点が明らかになった。
第一に，国立大学の私費外国人留学生入試（4 月入学）では，ほぼ全ての入試区分で EJU が利用されていた。第二に，出願時期は 7 割を超える入試区分で 1 月以降に設定されていた。第三に，殆どの入試区分で EJU が利用されており，加えて英語スコアの提出を求める入試区分も半数ほどを占めていた。
第四に，各大学の行う独自の選考方法としては，面接，小論文，学力試験があり，9 割ほどの入試区分で面接が課されていた。さらに，文系，文理系でそれぞれの重視する選考方法が異なることを見出すことができた。
キーワード：留学生受け入れ，選抜方法，日本留学試験（EJU）
1 初めに
戦後日本の留学生政策は 1954 年の国費留学生制度の開始から本格化した。その後，経済成長と共に私費留学生も増加し，1964 年に留学生数は 3,000 人を超えた。1983 年の「留学生 10 万人計画」が中曽根首相
により策定され，その後，大学における受入れ体制の整備，日本語教育体制の整備，授業料減免等の施策が次々に打ち出され，10 万人の受入れ目標は 2003 年に達成された。2008 年，福田首相は 2020 年までに 30万人の留学生受け入れを目指すこと（「留学生 30 万人計画」）を提唱した（佐藤, 2005; 工藤ほか,
2014）。日本学生支援機構によれば，2019 年 5 月現在の留学生総数は 312,214 人に上る。
このように留学生が増加してきた要因として，工藤ほか（2014）はアジア諸国の経済成長，（少子化による）留学生確保を必要とする大学の増加，入国や在留手続きの緩和などの社会や大学の状況の変化とともに，日本留学試験（EJU）の導入などの入試制度の変更を指摘している。しかし，EJU 導入以降の各大学における留学生選考の実態については十分に明らかにされていない。そこで本稿では，各大学の募集要項を調べ，留学生選考の実態について考察する。
2 日本留学試験（EJU）とは
EJU とは，日本学生支援機構が日本の大学等に入学を希望する外国人留学生を対象に実施している試験である。2001 年までは，私費外国人留学生統一試験と日本語能力試験の 2 つの試験が外国人留学生の選抜で利用されていた。しかし，実施回数や実施場所の少なさ，出題科目や出題内容のミスマッチなどがあり，留学希望者及び大学にとって必ずしも利用しやすいものではなかったため，EJU が導入された（日本学生支援機構, 2000）。EJU の設計に携わった中嶋（2002）は，EJU のねらいとして，以下の 4 点を挙げている。第一に，基礎学力科目の出題言語を日本語と英語から選択できるため，日本語の能力が高い人だ
けが有利にならないようにした。第二に，知識よりも能力を重視して問題を作成するようにした。第三に，海外での試験会場を増やすなどして，希望者が渡日前に受験・出願できるようにした。第四に，私費外国人
留学生統一試験と日本語能力試験という 2 つの試験から EJU へと変更することで，受験の負担を軽減できるようにした。
EJU の目的は，日本の大学等で必要とされる日本語力及び基礎学力の評価である。出題科目は，日本語，
理科（物理・化学・生物），総合科目及び数学（コース 1 とコース 2）であり，出題言語は日本語と英語があり，出願時に選択できる（表 1）。試験は年 2 回，
日本国内および国外で実施され，7 月または 12 月下旬に試験の成績が通知される。受験者数は，初回の2002 年の26,121 人（国内24,689 人，国外1,432人）
から 2019 年の 59,354 人（国内 46,755 人，国外
12,599 人）へと増加しており（日本学生支援機構,
2019），日本の大学の留学生の選考において重要な- 105 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

表 1 EJU の出題科目，得点範囲等（日本学生支援機構，2020）
科目

目的

時間

得点範囲

日本語

大学等での勉学に対応できる日本語力（アカデミック・ジャパニーズ）を測定

125 分

理科

大学等の理系学部での勉学に必要な理科（物理･化学･生物）の基礎的な学力を測定

80 分

0～200 点

総合科目

大学等での勉学に必要な文系の基礎的な学力、特に思考力、論理的能力を測定

80 分

0～200 点数学

日本の大学等での勉学に必要な数学の基礎的な学力を測定する

80 分

0～200 点読解＋聴解，聴読解：0〜400 点
記述：0〜50 点

注）①理科について，受験者は受験希望の大学等の指定に基づき，物理・化学・生物から 2 科目を選択する。
②数学について，受験者は受験希望の大学等の指定に基づき，文系学部及び数学を必要とする程度が比較的少ない理系学部用のコース 1，数学を高度に必要とする学部用のコース 2 のどちらかを選択する。
③理科と総合科目を同時に選択することはできない。

試験といえる。
3 留学生の選考についての先行研究
留学生の選考に関する実態を調査した研究としては江淵（1990）が挙げられる。江淵（1990）はEJU 導入前である 1987 年度の段階で，各大学が留学生の入学許可をどのように対処しているかを，①留学生の受け入れ定員，②入学選考の手続き・方法に関する理念，③入学許可（選考）の具体的な方法の観点から検討している。その結果，①留学生の受け入れ定員に関しては，111 大学中79 大学（71.2%）が「自国学生の定員とは別枠で受け入れており，定員は別に設けていない」と回答している。②入学選考の手続き・方法に関しては，まず，全体的に見ると，「留学生だけの独自の方法で選考を行なっている」と回答した大学が最も多く，
111 大学中63 大学（56.8%）に上る。しかし，設置者別に見ると，国立大学は，公立大学や私立大学に比べ，「独自の方法」をとる率が絶対的に低い（国立 42.1%，
公立 87.5%，私立 69.6%）。③入学許可（選考）の具体的な方法に関して，代表的な選考方法には「面接試
験」「学力試験（筆記試験）」「書類選考」の三つの方法があり，面接試験は 111 大学中 69 大学，学力試
験は66 大学，また，書類選考は51 大学で課されている。そのほか，「大学の独自の日本語能力試験」を課す大学が 27 大学である。設置者別で見ると，国立，
公立，私立大学のいずれにおいても「面接試験」と「学力試験（筆記試験）」が選考方法の中心となっている。国立大学全 57 校を見ると，面接と学力試験に関しては，それぞれ 29 大学（50.8%）と 31 大学（54.3%）が採用していた。
西原（2011）は，留学生の選抜について以下のよ
うに指摘している。①留学生に期待する言語能力から見ると，英語重視と日本語重視という二つの要因が錯綜している。つまり，二つの言語のいずれかが選ばれるという訳ではなく，日本の大学のグローバル化を目指す目的で英語を重視する路線に組み込まれた留学生には，二つの言語で高等教育を受けることが要求される。そのため，留学生受け入れを決定する際に行われる大規模言語能力テストの利用方法に関して，
TOEFL，あるいはIELTSのような英語能力テストの利用と，日本語試験と基礎学力試験によって構成されている EJU を同時に参考することになる。②日本語能力試験は，EJU よりもはるかに広範囲な国・地域で実施されており，留学志願者が受験する機会を得るための地域的な範囲は十分カバーできているが，2010 年からは「課題遂行のためのコミュニケーショ
ン能力を測る」試験へと方向転換している。留学生選抜のための入り口試験として使われるためには，かなりの拡大解釈が必要である。一方，EJU は日本への留学のための入り口試験であるが，2009 年度の海外実施は13 か国16 都市であり，世界中から受験できる
体制には程遠い規模に留まっている 2）。
これらの先行研究より，留学生の選考の際，大学独自の試験としては，面接，筆記試験，書類選考などが用いられていた。さらに近年では，日本語を含む
EJU と英語能力テストという，異なる言語の大規模試験を同時に利用することが指摘されている。しかし，
EJU 導入以降に，各大学の実態を調査した研究は見- 106 -

募集要項から見る留学生受け入れの現状

られない。
4 目的
先行研究を踏まえて，本稿は留学生の選考の実態を明らかにする。具体的には，国立大学を対象に EJUの利用率，大学独自の試験の内容，EJU と英語能力テストのスコアの利用方法について調べ，各大学がどのように留学生を選考しているかを調査する 3）。同
じ大学でも，学部によって留学生の選考方法が異なることが予想されるため，文系，理系に分けた分析も行う。さらに，これまで殆ど言及されていない出願時期についても考察する 4）。
5 調査方法と概要
5.1 調査方法
これまで，ある特定の入試の現状を調べるために，
各種年鑑や募集要項などが用いられていた。例えば，森川ほか（2013）は国公立大学工学系学部における推薦入試の現状を明らかにするため，「2012 年度入学者用全国大学・短期大学 推薦入学年鑑」から学科の総募集人員，推薦入試での募集人員，選考方法，出願時期，出願要件のデータを用いた。また，山本（2016）は AO 入試の方法や内容の現状を明らかにするため，2015 年度の AO 入試募集要項（国立大学
理工系学部）を利用した。調査項目は合否判定に利用する①試験の方法と内容，②出願条件，③出願時に提出する資料と内容である。さらに，堀内（2015）は学部レベルで英語学位プログラムを設置する国公私立大学の中から 20 大学の募集要項を元に，留学生にとってアクセスしやすい入試制度設計がなされているかについての調査を行った。堀内（2015）は主に募集
要項の形態と枠組み（設置形態，定員，出願料）および選考方法（面接・筆記，高校成績，統一テストのス
コアの提出）のデータを用いた。
これらの調査方法を参考にし，全国の国立大学における私費外国人留学生入試（4 月入学）の実態を知るため，2019 年度に各大学が公開した募集要項を調べた。

①出願時期：各入試の出願締め切り日。
②EJU の科目選択：EJU の出題科目は日本語，理科，
総合科目及び数学（コース 1 とコース 2）であるが，志望校・コースが指定する受験科目を選択して受験することになる。一般的には，文系の学部では日本語，
総合科目及び数学（コース 1）を課し，理系の学部では日本語，理科及び数学（コース 2）を課す。さらに，
コース 1 でもコース 2 でも出願できる入試区分も一定数存在する。そのため，以降では，全入試区分を文系と理系に加えて，コース 1 でもコース 2 でも受験できる文理系に分類した。
③出願要件：出願要件として，「EJU 基準点の設定」，TOEIC や TOEFL などの「英語スコアの提出」「英語基準点の設定」があるかどうかについて調べた。
④選考方法：各大学が個別に実施する試験について，面接，小論文，学力試験の有無を調べた。
6 結果
6.1 EJU の利用率調査をした 744 の入試のうち，EJU を利用していたのは 731 入試区分であり，全体の 98％を占めた。
6.2 出願時期
EJU は年 2 回（6 月及び 11 月）実施され，成績通知はそれぞれ 7 月と 12 月の下旬に行われる。例えば，
2019 年度は 6 月 16 日と 11 月 10 日に試験が実施され，結果の通知はそれぞれ 7 月 24 日と 12 月 20 日である。出願時期が早ければ，早期に留学生の確保ができるものの，EJU の 2 回目の成績を利用することができないというデメリットもある。そこで，731 入試
区分の出願時期を，11 月まで，12 月中，1 月中，2 月
中に分けて集計した（表 2）。表 2 で示した通り，4
つの時期の入試区分はそれぞれ80，93，358，200 区分である。EJU の 2 回目の成績の通知の後，つまり，出願時期を 1 月以降に設定した入試区分が全体の 7 割

5.2 調査概要
今回対象としたデータは全国の国立大学計 82 大学の募集要項であり，それらを入試区分ごとに集計した。
全部で 744 の入試があった。EJU を利用する入試区分については，出願時期，EJU の科目選択，出願要件，選考方法について調べた。調査項目の具体的な内容は，下記の通りである。

- 107 -

表 2 出願時期の割合
出願時期

入試区分

割合

11 月まで

80

11%

12 月中

93

13%

1 月中

358

49%

2 月中

200

27%

合計

731

100%

大学入試研究ジャーナル第 31 号

を超えていることがわかった。

理系の違いはあるのかを探る。

6.3 EJU の科目選択
科目別に入試区分を集計した結果，理系のみが最も多く 387 区分（53％）であった。文系のみは 193
区分（26％）であり，文系も理系も選択できる区分
は 151（21％）であった。

6.5 選考方法（面接，小論文，学力試験）
まず，各入試区分が課している選考方法を見てみると，面接，小論文及び学力試験に大別にすることができる。731 の入試区分の内，89%の入試区分で面接を課し，大学独自の学力試験を課しているのが半分の49%あり，小論文を課しているものも 26％あることがわかった（表 4）。
次に，系別の選考方法（面接，小論文，学力試験）を見てみる。面接を課す割合は，文系，理系，文理系
それぞれ 81%，91%と 93%であり，差はそれほどない。一方，小論文を課す割合は，文系が 41%で最も高く，理系が最も低い 16%であり，文系と理系の開きが見られる。また，学力試験を課している割合が最も高いのは文理系であり，60%に上る。文系と理系はそれぞれ 43%と 48％であり，両者の間の差はないものの，文理系と比べるとやや低い（表 4）。

6.4 出願要件
ここでは，出願要件（EJU 基準点設定の有無，英語スコアの提出，英語基準点設定の有無）の全体的な傾向を把握した上で，文系，理系，文理系のそれぞれの傾向を見てみる。
6.4.1 EJU 基準点設定の有無
731 の入試区分の内 EJU の基準点（○○科目何点以
上，もしくは何割以上）を求める入試区分は307あり，全体の 42％に及ぶ。なお文系，理系，文理系別に，EJU 基準点の設定率を見てみると，それぞれ 40%，
43%，42％であり，殆ど差は見られない（表 3）。
6.4.2 英語スコアの提出，英語基準点設定の有無
英語スコアの提出は入試区分によって異なるが，
TOEIC，TOEFL が最も多く利用されている。これ
らの英語スコアの提出を求める入試区分は 731 の内395 と半分を超え，全体の54%に達している。その内，何点以上と英語の基準点を設ける入試区分は124あり，全体の 17％に上る。文系，理系，文理系の英語スコアの提出を求める割合は，それぞれ 49%，63%，
38％であり，理系が突出している。さらに，文系，
理系，文理系の英語基準点の設定率を見ても，理系が最も高い（22%）ことがわかった 5）（表 3）。
以上のとおり，英語スコアの提出を求める入試区分
は，全体の半分以上あること，その内，理系の入試区分が英語スコア及び基準点を求める割合が高いことがわかった。6.5 では，選考方法に着目し，各入試区分
でどのようなものを課しているのか，文系，理系，文表 3 科目選択別に見た出願要件を設定している割合
系別(入試区分数)

文系
(193)

理系
(387)

文理系
(151)

全体
(731)

EJU 基準点

40%

43%

42%

42%

英語スコア
提出

49％

63%

38%

54%

英語基準点

16％

22%

7%

17%

表 4 科目選択別に見た選考方法の割合
系別(入試区分数)

文系
(193)

理系
(387)

文理系
(151)

全体
(731)

面接

81%

91%

93%

89%

小論文

41％

16%

32%

26%

学力試験

43％

48%

60%

49%

7 まとめと今後の課題
国立大学の私費外国人留学生入試（4 月入学）のう
ち，EJU を利用していたのは，731（98％）の入試区分であった。EJU の前身である私費外国人留学生
統一試験は，1998 年の時点で国立大学の 84％，公立大学の 69％，私立大学の 20％が利用していた（日本
学生支援機構, 2000）。日本学生支援機構は，留学生と大学が利用しやすい試験になることを目指して，私費外国人留学生統一試験から EJU へと変更した。国立大学に関しては，ほぼすべての入試で EJU が利用されており，試験の変更の結果，より利用しやすいものになったと考えられる。
私費留学生入試の出願時期について調べた結果，
EJU を利用する 731 の入試区分の内，出願時期を 1月以降に設定した入試区分が全体の 7 割を超えていた。
つまり，多くの入試区分では，2 回目の EJU スコア（11 月受験，12 月の成績通知）を利用できるよう，
1月以降に出願時期を設定されている。一方，EJUの
2 回目の成績通知の前に出願の締め切りを設定した入- 108 -

募集要項から見る留学生受け入れの現状

試区分は，4 分の 1 ほどであった。これらの入試では，2 次選考や合格発表など入試のスケジュール全体が早く設定されており，留学生を他の大学よりも早く獲得することできると考えられる。
また英語スコアの提出，英語基準点設定の有無についても分析した。英語スコアの提出，英語基準点の設定がある入試区分がそれぞれ 54%と 17%を示していること，その中で理系の入試区分が英語スコアの提出（63%）及び基準点を設定する割合（22%）が高いことがわかった。西原（2011）は，日本の大学のグローバル化を目指す目的で英語を重視する路線に留学生が組み込まれたため，留学生受け入れを決定する際に，
英語能力テストの利用と EJU を同時に参考すると指摘している。今回の調査では，西原（2011）の指摘に概ね賛成しながら，日本の大学，特に国立の理系が英語を重視する傾向が見られると補足したい。
先行研究では，EJU が実施される以前には，大学
は私費外国人留学生統一試験，日本語能力試験を活用するほか，大学独自の試験を実施したと指摘している（たとえば，江淵, 1990）。EJUの狙いの一つは「それぞれの大学が独自の試験を実施することなく，できるだけ EJU で判定」すること（中嶋, 2002）。本稿
は，98%の EJU 利用率に達している 2019 年現在，
各大学は独自の試験を課しているのか，課している場
合，どのようなものなのかを検証した。結果は①各大学の行う独自の選考方法は主に，面接，小論文及び学力試験である。その内，9 割近くの入試区分が面接を課しており，半分の入試区分が学力試験を課している。
②文系と文理系においては，それぞれ重視する選考方法が異なり，文系は小論文を，文理系は学力試験を課す割合が最も高いことが見て取れた。
本稿は国立大学に限定し，留学生の選考の実態について考察した。今後は公立大学，私立大学についても検証が必要であろう。

留学生は15%前後で，私立大学の留学生が80%以上と大半を占めている。私立大学を対象とした研究も今後必要である。
4）「私費外国人留学生統一試験」及び「日本語能力試験」はともに年1回（12月）実施される。一方，EJUは年2回（6月と11月）実施される。私費外国人留学生入試の出願時期を調べることによって，大学の対応の違いが見られると考えられる。
5）国立大学の理系が英語を重視する傾向の理由は，将来英語の論文を読み，書く必要があると推測できる。

参考文献
江淵一公 (1990). 「留学生受入れと大学の国際化―全国大学における留学生受入れと教育に関する調査報告」『広島大学大学教育研究センター大学論集』21－26.
工藤和宏・上別府隆男・太田浩 (2014). 「第2章 日本の大学
国際化と留学生政策の展開」『日韓大学国際化と留学生政策の展開』日本私立大学協会 附置私学高等教育研究所, 13－52.
佐藤由利子 (2005). 「留学生10万人計画の成果と今後の展望－インドネシアとタイに対する日本の留学生政策評価と米国との比較から－」『留学生教育』10, 61－67.
中嶋嶺雄 (2002). 「日本留学試験の意義と今後の展望」『留学交流』, 6－8.
西原鈴子 (2011). 「日本留学のあり方と大規模テストの可能性」『日本語教育』148, 4－12.
日本学生支援機構 ( 2000年8月).「日本留学のための新たな試験について－渡日前入学許可の実現に向けて－」日本学生支援機構
https://www.jasso.go.jp/ryugaku/study_j/eju/about/about_a/foundation.html#b ( 2020年12月4日) .
日本学生支援機構 ( 2019年12月). 「日本留学試験受験者数推
移」日本学生支援機構
https://www.jasso.go.jp/ryugaku/study_j/eju/about/data/__ic
sFiles/afieldfile/2019/12/24/examinee_trans_j_201902.pdf( 2020年12月4日) .
日本学生支援機構 ( 2020年4月) . 「2019（令和元）年度外国人

注

留学生在籍状況調査結果」日本学生支援機構

1）本論文の作成にあたって，第1著者は計画立案・データ収

https://www.studyinjapan.go.jp/ja/statistics/zaiseki/date/20
19.html ( 2020年12月4日) .

集・考察ならびに本文の執筆を，第2著者は全体監修・分析

日本学生支援機構 ( 2020年12月) . 「2021年度（令和3年度）を分担した。
2）独立行政法人日本学生支援機構によると 2019年度の海外実

日本留学試験 実施要項」日本学生支援機構
https://www.jasso.go.jp/ryugaku/study_j/eju/about/eju_guid

施は14か国18都市である。
3）国立大学と私立大学では，入試や留学生受け入れのあり方

e .html ( 2020年12月4日) .

などが大きく異なると考えられるため，本稿では対象を国立

堀内喜代美 (2015). 「募集要項から見る日本留学のアクセシ大学に限定する。しかし，日本学生支援機構が公表した「外ビリティ－英語学位プログラム拡大と留学生受入れの関係

国人留学生在籍状況調査結果（平成27年〜令和元年）」によ

性をめぐる考察－」『留学生教育』20, 75－82.

れば，日本の大学学部に在籍した留学生のうち，国立大学の森川修・三宅貴也・小山直樹・清水克彦 (2013). 「国公立大学- 109 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

工学系学部における推薦入試の現状」『大学入試研究ジャー
ナル』23, 213－218.
山本以和子 (2016). 「多面的・総合的評価入試の判定資料に関する日韓比較調査」『大学入試研究ジャーナル』26, 29－36.

- 110 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，111-118，2021【原著】

九州工業大学における多面的・総合的な入試の制度設計検証――評価結果および「ジェネリック・スキル」等の比較からの一考察――

花堂 奈緒子，播磨 良輔，安永 卓生（九州工業大学）
九州工業大学では，2019 年度より学力の三要素を多面的・総合的に評価する入試として AO 入試を導入した。本稿では，実施および外部テストの結果を元に，AO 入試が設計当初の目標を達成できたのかを検証し，各試験は概ね独立しており多面的・総合的な評価となっていたこと，AO 入試合格者
は PROG1)で測定される「ジェネリック・スキル」のうち，対人・対自己基礎力に関連した資質が高いことを確認した。一方，1 年次の成績分布等から「知識・技能」の面では他の入試合格者に及ばない傾向があることも確認した。課題はあるものの，AO 入試の実施を通じて多様な資質を持つ学生を受け入れ，相互に高め合える学びの場を作りだす，という当初の目的は一定程度達成できたと言える。
キーワード：AO 入試，多面的・総合的な評価，工学系大学，ジェネリック・スキル
1 はじめに
1.1 九州工業大学における入試改革への対応
今般の大学入試改革において，個別大学は入試
を学力の三要素を多面的・総合的に評価するものに転換することを求められることとなった（高大接続システム改革会議, 2016）。また，国立大学協会は，2021 年度までに国立大学全体で総合型選抜と学校推薦型選抜による入学者を入学定員の 3 割とすることを基本方針に掲げている（国立大学協会, 2017）。
九州工業大学では，こうした動きに対応しながら，独自のストレッチ目標として 2021 年度選抜までに多面的・総合的な評価をおこなう入試（「総合型選抜」型入試 2)）の割合を入学定員の 3 割とすることを KPI に設定し，入試制度変更を進めている。2018 年度入試より，学部改組と合わせて複数の学科をまとめた「類」別入試を開始，一部の入試区分の廃止や AO 入試Ⅱ（以下，AO 入試）の追加など，急ピッチで変更を進め，2021 年度選抜
から開始する総合型選抜Ⅰの追加によって，このKPI を達成できる見込みとなった。入試改革以前には一般入試と推薦入試が中心の入試制度であったが，遅れを一気に取り戻すかたちとなった。
1.2 新たな特別入試の設計と特色
工学系単科大学として「多面的・総合的な入試」を検討するにあたっては，出口となる産業界のニーズを意識する必要がある。日本経済団体連合会が会員企業に行っている新卒採用に関するア
ンケート調査によれば，2018 年度の採用選考時に重視した点の 1 位はコミュニケーション能力（82.4%），2 位は主体性（65.3%）となっており，
これらの項目が選択される割合は年々高まっている。理系人材に対しても例外ではなく，仕事や研究を遂行していく上ではコミュニケーション能力が求められるが，工学系を含むいわゆる「理系の人間」に対しては「オタク」や「コミュニケーシ
ョンが苦手」といったイメージがあり，ともすれば理系人材自身も「コミュニケーションが苦手でも構わない」という思い込みを持っている場合がしばしばある（竹内, 2009）。実際には「理系人材」が就く職業こそ対人コミュニケーション無しには仕事が成り立たないものが多い。例えば，医師が最適な医療を提供するためには患者やその家族との対話は欠かせず，メーカー等の技術者が良い製品をつくりあげるためには社内外の利害関係者と折衝する必要があり，高度なコミュニケーシ
ョン力は不可欠である。
工学系の技術者・研究者となる学生に求められる「コミュニケーション能力」や「主体性」とは具体的にどのようなものか。また，DP に掲げた力を持つ学生を育成するために，新たな入試ではどのような学生を受け入れるべきか。そのために既存の入試で評価できていない資質は何か。これらの問いを起点として AO 入試の設計はスタートした。安永ほか（2019）では，入試区分別（前期・後期日程，推薦 I）に学生たちの PROG でのリテ
ラシー，コンピテンシーおよび GPA 等を比較し，調査書，自己申告書および口頭試問を含む面接で選考を行う推薦 I での入学者において，コンピテ- 111 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

ンシーの「対人基礎力」が高めに表れ，逆にリテ
ラシーの「情報分析力」や「言語処理能力」は低めに表れたことを報告した。あわせて，教育改善の取り組みの中で，本学の学生たちには他者との論理的なコミュニケーション力が不足しており，グループでの議論が活性化しないという問題点が表出したことを述べた。これらに基づき，AO 入試
では，大学入試センター試験を課すことでリテラシーに関係する狭義の学力を担保しつつ，課題解
決型記述問題やグループワークを課すことで学びの応用力や対人スキルが高い入学者の獲得をめざして設計した経緯を示した。また，藤江ほか（2019）では入試におけるグループワークの実施方法確立に向けた取り組み内容の詳細を報告している。工学系単科大の本学では専門や考え方が全く異なる他者とキャンパス内で接触する機会に乏しい。この入試は「異質な学生」を迎え入れ，今までにない学びの場を作りだすことを念頭におき，本学の展開するグローバル・エンジニア教育の中で中心的な存在となりうる学生の獲得をめざした「多様人材獲得型」（西郡, 2017: 6）の入試である。特に「複数の他者との協働において貢献 3)できる力」を評価する方策を模索し，企業で働く卒
業生らの協力を得ながら設計した点は，工学系大学における特色が表れた入試と言えるだろう。

えた場合にはセンター試験成績と事前提出書類によって第 1 段階選抜を行う 2 段階選抜方式を採用している。センター試験後に出願を開始し，前期試験の前までに合格発表というタイトなスケジュールで実施しており，第 2 段階選抜は福岡のほか，
大阪に学外試験場を設定している。
2.1 選抜方法，配点および評価方法
表 1 に選抜方法と配点を示す。第 1 段階選抜の成績は第 2 段階選抜では使用しない。ただし，「高校入学後の活動に関する記述」は，最も得点の高い記述を中心に，第 2 段階選抜の個人面接で内容を確認しているため，第１段階選抜の実施有
無にかかわらず，全て評価している。
表 1 選抜方法および配点
選抜

試験内容

900 点

大学入試センター試験成績調査書

第 1 段階選抜

200 点
評定平均値を換算して利用する。

事前提出の書類等の評価高校入学後の活動に関する記述
100 点

900 点

最大 3 つの活動について，各 200 字以内で記述する。
記入すべきポイントは問題文にて提示している。
大学入試センター試験成績
課題解決型記述問題

1.3 本研究の目的
本研究では，これまでの実施結果および 2019 年
度入学者に対して実施した PROG の結果を分析す
ることで入試制度設計の検証を試みる。確認した
いのは，第 1 に AO 入試は本当に「多面的・総合的な入試」となっているかという点，第 2 に AO
入試によって入学した学生は，入学段階で設計時に想定していた資質を持っているのかの 2 点である。これらを確認し，適切な入試を設計・実施できたのか検証すること本稿の目的である。
2 AO 入試の概要
以下，九州工業大学の AO 入試について概観する。具体的な選抜方法については次節で述べるが，大学入試センター試験（以下，センター試験とする）によって基礎学力を担保しつつ，複数の他者との協働におけるふるまいや，口頭でのコミュニ
ケーションを評価するためにグループワークや個
人面接といったパフォーマンス評価を取り入れている。そのため，志願者数が募集定員を大幅に超

配点

150 点

第 2 段階選抜問題を見た後に数学・理科から 1 科目を選択できる。
答えがひとつとは限らないことを前提とした作問で，グループでの活動計画立案を含む。自由記述で解答。
グループワーク／自己評価シート

筆記およびパフォーマンス評価

250 点

ブレインストーミング形式で 4～6 名のグループで実施。与えられた課題についてのグループでの案を提示するもの。グループ
活動の前に個人でのアイデア出し，活動後にも個人で活動に対する省察を行い，それぞれ自由記述で解答。
個人面接

200 点

高校入学後の活動の記述の内容，調査書，
課題解決型記述問題の解答内容を元にして質問する半構造化面接

表 2 は各評価項目における評価者数や採点について示したものである。
ここからわかるように，1 人の受験者は最大で19 名の教員からの評価を受けることになる。これ
は，特定の評価者の評価が全体の評価に大きく影響することを避け，受験者を多面的に評価するための設定である。

- 112 -

九州工業大学における多面的・総合的な入試の制度設計検証

表 2 各評価項目の評価者数および採点

いたのかについて分析する。

評価項目

評価者数および採点*各評価で専用のルーブリックを用いて評価

高校入学後の活動に関する記述

1 つの記述を 4 名が評価し，評価得点を合算。
3 つまで記入できるため，受験者 1 人を最大 12 名が評価。
評価者は，AO 入試評価担当者の中からランダムに設定される（ランダム設定のため，特定の評価者が1 人の受験者の記述をすべて評価する確率は極めて低い）。
3 名の評価得点を合算。

課題解決型
記述問題

グループワークの自己評価シート評価者と同一評価者。

グループワーク（活動）
グループワーク（自己評価シート）

3 名の評価得点を合算。
個人面接と同一評価者。ファシリテーターは評価しない。
3 名の評価得点を合算。
課題解決型記述問題の評価者と同一評価者。
4 名の評価得点を合算。

個人面接

グループワークのファシリテーター・評価者が評価。

各評価で用いているルーブリック 4)は，AP を元にした４観点「（工学的な）適性」，「リテラシー」，「主体性」，「多様性・協働性」のそれぞれについて，「特に優れている／優れている／標準／やや劣っている／劣っている」の 5 段階としている。グループワーク用のルーブリックについては，設計段階から企業に勤務する OB/OG の協力を得て，入学前教育等で設定・検証を行い，出前講義でのデモ実施により高校教員からのフィードバックも受けながら PDCA サイクルを回した。

3.1 使用するデータと仮説分析に使用したのは，2019 年度と 2020 年度のAO 入試における評価結果である。第 1 段階選抜，
第 2 段階選抜のそれぞれの評価項目について，相関分析を行った。
安永ほか（2019）で示した検討内容をふまえ，
ここでの仮説は「従来型の学力を測定しているセンター試験の成績と，その他の資質を評価している調査書および高校入学後の活動の記述との間には相関関係がない」とする。ただし，この入試では志望する学部の中から第 1 志望から第 3 志望までの「類」を選ぶことができ，一部の学部ではセンター試験の科目別配点が類によって異なっている。そのため，相関分析にはセンター試験素点合計を使用する。また，合否判定のアルゴリズムが複雑であることから，分析においては合格／不合
格を考慮しないものとした。
3.2 分析結果と考察
表 4 に第 1 段階選抜における各評価項目間の相関分析結果を示す。センター試験素点合計と調査書点では，2020 年度に弱いながらも相関関係（相関係数≥0.3，p<.01）が見られる。それ以外の項目のペアの間には有意な相関があるとはいえない。
表 4 第 1 段階選抜 評価項目間の相関分析

2.2 志願者数等の実績
過去 2 年間の実施総括表を表 3 に示す。センタ
ー試験後に出願し，前期日程よりも前の合格発表となるものの，試験の内容が多岐にわたることもあってか，推薦Ⅱほどの高い倍率とはなっていない。一方で上記日程が奏功し，他大学の推薦Ⅱに合格した 1 名を除いて，入学辞退者は出ていない。
表 3 AO 入試の実施総括表
第 1 段階選抜
合格者数
合格者数

定員 志願者数

倍率

2019

44

105

2.39

88

46

45

2020

44

108

2.45

88

43

43

入学年度

入学者数

3 評価結果の分析
前節でみたように，AO 入試は時間をかけて行う評価となっている。ここでは，その評価が設計段階で想定したように「多面的・総合的」になって

変数1

センター素点合計

センター素点合計

調査書点

変数2

調査書点

高校入学後の活動の記述

高校入学後の
活動の記述

年度

n数

相関係数

p値

全体

213

0.3016＜.00012019

105

0.1801

0.06562020

108

0.3938＜.0001全体

213

0.1331

0.05242019

105

0.10670.06592020

1080.18700.0526全体

213

0.0456

0.50772019

105-0.0424

0.66792020

1080.15420.1111****注）**: p <.01，塗りつぶしセルは相関係数≥0.3「高校入学後の活動に関する記述」では，探究
活動や部活動といった高校内での正課外の活動について記述されている場合が多いが，これらの記述内容に対する評価と調査書点（評定平均値）には関係がない点は興味深い。
つづいて，第 2 段階選抜における評価項目間の相関分析結果を表 5 に，グループワークの活動と個人面接の評価の散布図を図 1 に示す。

- 113 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

表 5 第 2 段階選抜 評価項目間の相関分析
変数1

変数2

センター素点合計

課題解決型
記述問題

センター素点合計

グループワーク
活動センター素点合計

センター素点合計

グループワーク
自己評価

個人面接

課題解決型
記述問題

グループワーク
活動

課題解決型
記述問題

グループワーク
自己評価

課題解決型
記述問題

グループワーク
活動

グループワーク
活動

グループワーク
自己評価

個人面接

グループワーク
自己評価

個人面接

個人面接

相関係数

同一評価者によって連続的に実施されていることから，グループワークの際の印象が次の個人面接での評価にもそのまま影響する「ハロー効果」が起きていることも考えられる。評価対象とする資質に共通性があるのか，それとも面接者の評価ス
キルが影響しているのかの切り分けには，評価者に対する研修を行うなどしながら，引き続き実施
データの経年確認が必要である。

p値

年度

n数

全体

172

0.09540.21322019

86

0.01880.86322020

86

0.15880.1442全体

172

0.09540.21312019

86

0.02840.79542020

86

0.14130.1943全体

172

0.16860.0271

*

2019

86

0.29520.0058

**

2020

86

0.11380.2969全体

172

0.20020.00852019

86

0.17810.10092020

860.22600.0364全体

172

0.10680.16312019

86

0.09570.38072020

86

0.11010.3127全体

172

0.24210.00142019

86

0.06740.53762020

860.37110.0004全体

172

0.27060.0003

**

2019

86

0.26800.0126

*

2020

86

0.26830.0125*全体

172

0.28280.0002

**

2019

86

0.22510.0372

*

2020

86

0.35760.0007

**

全体

172

0.5430<.0001

**

2019

86

0.4921<.0001

**

2020

86

0.5916<.0001

**

全体

172

0.22930.0025

**

2019

86

0.19000.07982020

860.27050.0118

**
*

**
**

**

注）**: p <.01， *: p <.05，下線は相関係数≥0.5，塗りつぶし
セルは相関係数≥0.3

図 1 グループワークの活動と個人面接の評価分布
グループワークの活動に対する評価と個人面接との間には有意な相関がみられた。また，2020 年度の課題解決型記述問題とグループワーク自己評
価との間にも弱い相関がみられた。その他の評価
項目のペアにはほとんど相関がなく，一部を除き，仮説は支持されたと言える。
グループワークの活動と個人面接の評価用ルー
ブリックは，それぞれに評価対象とする活動や発言内容に合わせて内容を適正化させている。両者に相関がみられた理由のひとつとしては，ともに主として口頭でのコミュニケーションが評価対象であることが考えられる。また，両試験の評価は4 「ジェネリック・スキル」評価の分析
このような選抜プロセスを経て入学した学生た
ちは，他の入試区分での入学者と異なる資質を備えているのかを，2018 年度より実施している
PROG で確認する。PROG はジェネリック・スキ
ルを「リテラシー」と「コンピテンシー」の２つの観点から測定していると言われるテストで，リテラシーとは「知識を基に問題解決にあたる力」（PROG 白書プロジェクト, 2016: 31），コンピテ
ンシーは「自分を取り巻く環境に働きかけ，実践的に対処する力」（河合塾・RIASEC 資料, n.d.:5）とされている。AO 入試では求める人物像を「学習機会やグループ活動において中心的な役割を果たす事ができるスキル，態度を持つ学生」としており，これと近しいのはコンピテンシーである。コンピテンシーの測定では「実社会で活躍する若手リーダー層」，具体的には「30 代前半までに，役職についているか，または実質管理しているメンバーが複数いるビジネスパーソン」（河合塾・RIASEC 資料, n.d.: 5）の回答を基準としている。工学系大学卒業生の多くの就職先となるメー
カー等で「活躍している人材」も概ねこの基準に当てはまるだろう。
4.1 使用するデータと仮説
分析には 2019 年度 A 学部入学者の PROG の結果を用いた。2020 年度入学者については，新型コ
ロナ感染症の影響により実施時期を遅らせたことから本稿執筆時点で結果は出ていない。なお，A
学部と B 学部の傾向は概ね同じであった。表 6 に
入試区分別の受験者数を示す。

- 114 -

表 6 入試区分別 PROG 受験者数（A 学部）
AO

前期

後期

推薦Ⅰ

19

241

150

82

2 年生
(2016 年)

126

九州工業大学における多面的・総合的な入試の制度設計検証

なお，一般的な学生の目安として，2016 年度にA 学部の 2 年生に対して試行した結果も合わせて掲載した。そして，ここでの仮説は「コミュニケーション関連のいくつもの評価を経て合格している AO 入試合格者は他の入試区分合格者と比べて，コンピテンシーが高い」とする。
4.2 入試区分別の平均値比較
大まかな傾向を把握するため，入試区分別に各項目のスコア平均値を比較したものが図 2（リテラシー）および図 3（コンピテンシー）である。
まず，リテラシーから確認する。AO 入試合格者と一般入試合格者とを比較すると，非言語処理能力では前期合格者と同等だが，それ以外の項目では低い結果となっている。特に「構想力」と「言語処理能力」については一般入試合格者との差が大きいように見える。

次にコンピテンシー評価の結果を確認すると，「対人基礎力」や「親和力」，「協働力」といった項目で AO 入試合格者のスコアが高い傾向が見える。一方，「対課題基礎力」の「計画立案力」
が他の入試区分合格者平均より低くなっている。
4.3 各項目のスコアと入試区分の関連
リテラシー，コンピテンシーのスコア平均値比
較からは，AO 入試合格者はリテラシーが低めで，コンピテンシーは高めとなる傾向が見える。これは安永ほか（2019）で述べた推薦 I 合格者に見られた結果の再現となった。次に PROG のスコア結果をカテゴリカルデータとして扱い，各評価項目
におけるスコアの度数を入試区分別の分割表にし，セルごとのカイ二乗 p 値を確認した。
表 7 スコア度数とセルのχ2 p 値（リテラシー）

5.0
4.5
4.0
3.5

2.5
情
報
分
析
力

課
題
発
見
力

構
想
力

言
語

4つの力

非
言
語

言
能語
力処
理

図 2 入試区分別のリテラシー平均値（A 学部）

非
言
能
語
力
処
理

AO
前期
後期
推薦Ⅰ
2年生

4.5

1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5

構
想
力

処理能力

5.0

情
報
収
集
力

課
題
発
見
力

2.0
情
報
収
集
力

スコア

情
報
分
析
力

AO
前期
後期
推薦Ⅰ
2年生

3.0

項目

前期日程

AO

後期日程

推薦Ⅰ

度数

割合

p値

度数

割合

p値

度数

割合

p値

度数

割合

p値

2
0
4
8
5
1
1
1
8
8
1
0
5
8
5
1
0
4
9
5
1
0
4
10
4
0
1
0
6
12

10.5%
0.0%
21.1%
42.1%
26.3%
5.3%
5.3%
5.3%
42.1%
42.1%
5.3%
0.0%
26.3%
42.1%
26.3%
5.3%
0.0%
21.1%
47.4%
26.3%
5.3%
0.0%
21.1%
52.6%
21.1%
0.0%
5.3%
0.0%
31.6%
63.2%

0.024
5
0.379 100.948 53
0.679 94
0.507 79
0.672
6
0.672
7
0.592 220.898 101
0.906 105
0.785 180.368
70.054 230.876 102
0.422 910.834
90.515 100.095 170.624 900.247 115
0.009
1
0.694
0
0.269 27
0.951 129
0.311 84
0.781
1
0.066
2
0.266 120.758 60
0.954 166

2.1%
4.1%
22.0%
39.0%
32.8%
2.5%
2.9%
9.1%
41.9%
43.6%
7.5%
2.9%
9.5%
42.3%
37.8%
3.7%
4.1%
7.1%
37.3%
47.7%
0.4%
0.0%
11.2%
53.5%
34.9%
0.4%
0.8%
5.0%
24.9%
68.9%

0.717
3
0.948
2
0.935 310.500 530.500 61
0.420
4
0.646
3
0.923 110.684 50
0.938 82
0.742
7
0.305
6
0.398 15
0.541 59
0.968 63
0.688
6
0.047
0
0.244 160.478 65
0.371 63
0.699
1
0.162
0
0.659 100.681 71
0.979 68
0.984
1
0.774
2
0.353
9
0.386 38
0.368 100

2.0%
1.3%
20.7%
35.3%
40.7%
2.7%
2.0%
7.3%
33.3%
54.7%
4.7%
4.0%
10.0%
39.3%
42.0%
4.0%
0.0%
10.7%
43.3%
42.0%
0.7%
0.0%
6.7%
47.3%
45.3%
0.7%
1.3%
6.0%
25.3%
66.7%

0.731
0.097
0.776
0.831
0.275
0.603
0.338
0.510
0.182
0.047
0.296
0.874
0.616
0.922
0.380
0.874
0.067
0.598
0.551
0.725
0.929
0.269
0.053
0.464
0.028
0.617
0.700
0.809
0.560
0.709

2
8
19
24
29
6
6
10
39
21
8
8
13
27
26
5
1
9
34
33
0
4
19
44
15
0
0
11
33
38

2.4%
9.8%
23.2%
29.3%
35.4%
7.3%
7.3%
12.2%
47.6%
25.6%
9.8%
9.8%
15.9%
32.9%
31.7%
6.1%
1.2%
11.0%
41.5%
40.2%
0.0%
4.9%
23.2%
53.7%
18.3%
0.0%
0.0%
13.4%
40.2%
46.3%

1.000
0.011
0.782
0.286
1.000
0.060
0.060
0.325
0.296
0.012
0.327
0.016
0.230
0.321
0.384
0.423
0.538
0.630
0.862
0.617
0.480
0.000
0.004
0.798
0.011
0.564
0.361
0.014
0.033
0.043

注）塗りつぶしセル：セルごとのχ2 p < .05

4.0
3.5
3.0
2.5
2.0
対
人
基
礎
力

対
自
己
基
礎
力
3つの力

対
課
題
基
礎
力

親
和
力

協
働
力

統
率
力

対人基礎力

感
情
抑
制
力

自
信
創
出
力

行
動
持
続
力

対自己基礎力

課
題
発
見
力

計
画
立
案
力

実
践
力

対課題基礎力図 3 入試区分別のコンピテンシー平均値（A 学部）

表 7 はリテラシー評価項目の結果である。AO
入試合格者は，「情報収集力」と「言語処理能力」におけるスコア 1 の度数が，期待度数よりも有意に高い（p <.05）ことがわかる。後期日程合格者では「情報分析力」や「言語処理能力」において最高スコア 5 の度数が期待度数よりも有意に高くなっている。また，推薦Ⅰの合格者は「非言語処理」でスコア 5 の度数が有意に低く，スコア
3 および 4 の度数が有意に高い（ともに p <.05）
結果であった。

- 115 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

表 8 スコア度数とセルのχ2 p 値（コンピテンシー）
項目

対
人
基
礎
力

対
自
己
基
礎
力

対
課
題
基
礎
力

親
和
力

協
働
力

統
率
力

感
情
制
御
力

自
信
創
出
力

行
動
持
続
力

課
題
発
見
力

計
画
立
案
力

実
践
力

スコア
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7

前期日程

AO

後期日程

推薦Ⅰ

度数

割合

p値

度数

割合

p値

度数

割合

p値

度数

割合

p値

0
0
2
5
6
4
2
0
3
3
5
2
3
3
1
3
6
1
5
2
1
0
1
3
3
6
4
2
0
0
2
5
8
1
3
1
1
6
2
1
4
4
2
4
2
6
1
2
2
1
2
4
2
4
2
4
1
2
2
6
4
2
2
1
1
2
7
3
3
2
6
1
4
3
4
1
0
3
2
2
1
6
2
3

0.0%
0.0%
10.5%
26.3%
31.6%
21.1%
10.5%
0.0%
15.8%
15.8%
26.3%
10.5%
15.8%
15.8%
5.3%
15.8%
31.6%
5.3%
26.3%
10.5%
5.3%
0.0%
5.3%
15.8%
15.8%
31.6%
21.1%
10.5%
0.0%
0.0%
10.5%
26.3%
42.1%
5.3%
15.8%
5.3%
5.3%
31.6%
10.5%
5.3%
21.1%
21.1%
10.5%
21.1%
10.5%
31.6%
5.3%
10.5%
10.5%
5.3%
10.5%
21.1%
10.5%
21.1%
10.5%
21.1%
5.3%
10.5%
10.5%
31.6%
21.1%
10.5%
10.5%
5.3%
5.3%
10.5%
36.8%
15.8%
15.8%
10.5%
31.6%
5.3%
21.1%
15.8%
21.1%
5.3%
0.0%
15.8%
10.5%
10.5%
5.3%
31.6%
10.5%
15.8%

0.067
0.079
0.252
0.252
0.022
0.284
0.005
0.274
0.430
0.448
0.532
0.747
0.087
0.046
0.939
0.741
0.277
0.160
0.399
0.974
0.741
0.061
0.218
0.988
0.925
0.111
0.105
0.434
0.046
0.091
0.438
0.277
0.002
0.608
0.076
0.189
0.171
0.185
0.419
0.316
0.019
0.003
0.974
0.862
0.458
0.383
0.407
0.914
0.265
0.377
0.535
0.781
0.269
0.284
0.741
0.000
0.368
0.336
0.438
0.408
0.517
0.633
0.097
0.452
0.368
0.912
0.158
0.700
0.914
0.792
0.085
0.259
0.761
0.814
0.430
0.429
0.252
0.279
0.912
0.479
0.066
0.299
0.932
0.006

49
45
57
39
24
24
3
24
59
63
49
26
12
8
13
50
48
45
43
25
17
55
35
38
41
42
18
12
60
37
46
41
30
14
13
52
54
43
39
30
11
12
33
56
45
48
30
23
6
38
38
63
55
25
17
5
38
53
49
46
37
14
4
25
31
31
53
48
30
23
41
37
43
42
36
28
14
18
28
48
72
50
18
7

20.3%
18.7%
23.7%
16.2%
10.0%
10.0%
1.2%
10.0%
24.5%
26.1%
20.3%
10.8%
5.0%
3.3%
5.4%
20.7%
19.9%
18.7%
17.8%
10.4%
7.1%
22.8%
14.5%
15.8%
17.0%
17.4%
7.5%
5.0%
24.9%
15.4%
19.1%
17.0%
12.4%
5.8%
5.4%
21.6%
22.4%
17.8%
16.2%
12.4%
4.6%
5.0%
13.7%
23.2%
18.7%
19.9%
12.4%
9.5%
2.5%
15.8%
15.8%
26.1%
22.8%
10.4%
7.1%
2.1%
15.8%
22.0%
20.3%
19.1%
15.4%
5.8%
1.7%
10.4%
12.9%
12.9%
22.0%
19.9%
12.4%
9.5%
17.0%
15.4%
17.8%
17.4%
14.9%
11.6%
5.8%
7.5%
11.6%
19.9%
29.9%
20.7%
7.5%
2.9%

0.328
0.353
0.877
0.898
0.217
0.282
0.502
0.024
0.922
0.582
0.886
0.301
0.482
0.185
0.717
0.560
0.888
0.768
0.928
0.850
0.880
0.118
0.375
0.963
0.895
0.772
0.295
0.482
0.179
0.901
0.716
0.772
0.299
0.124
0.749
0.203
0.211
0.813
0.404
0.566
0.166
0.837
0.167
0.931
0.715
0.461
0.766
0.916
0.093
0.137
0.850
0.537
0.932
0.372
0.491
0.158
0.166
0.616
0.413
0.256
0.966
0.333
0.134
0.778
0.909
0.496
0.935
0.944
0.336
0.673
0.651
0.970
0.928
0.809
0.770
0.913
0.515
0.571
0.913
0.324
0.432
0.996
0.085
0.541

26
27
36
18
16
24
3
4
36
36
28
24
11
11
7
26
26
29
31
20
11
26
33
27
23
19
14
8
30
27
29
14
24
16
10
22
23
29
33
20
16
7
9
34
26
37
16
17
11
13
23
32
39
22
12
9
14
30
25
37
23
12
9
16
15
16
31
31
27
14
20
28
22
28
19
19
14
16
13
23
42
26
27
3

17.3%
18.0%
24.0%
12.0%
10.7%
16.0%
2.0%
2.7%
24.0%
24.0%
18.7%
16.0%
7.3%
7.3%
4.7%
17.3%
17.3%
19.3%
20.7%
13.3%
7.3%
17.3%
22.0%
18.0%
15.3%
12.7%
9.3%
5.3%
20.0%
18.0%
19.3%
9.3%
16.0%
10.7%
6.7%
14.7%
15.3%
19.3%
22.0%
13.3%
10.7%
4.7%
6.0%
22.7%
17.3%
24.7%
10.7%
11.3%
7.3%
8.7%
15.3%
21.3%
26.0%
14.7%
8.0%
6.0%
9.3%
20.0%
16.7%
24.7%
15.3%
8.0%
6.0%
10.7%
10.0%
10.7%
20.7%
20.7%
18.0%
9.3%
13.3%
18.7%
14.7%
18.7%
12.7%
12.7%
9.3%
10.7%
8.7%
15.3%
28.0%
17.3%
18.0%
2.0%

0.919
0.597
0.833
0.236
0.464
0.210
0.877
0.076
0.845
0.923
0.731
0.347
0.540
0.275
0.907
0.619
0.416
0.960
0.458
0.339
0.994
0.741
0.126
0.467
0.689
0.230
0.931
0.705
0.802
0.350
0.720
0.035
0.762
0.425
0.697
0.324
0.315
0.812
0.318
0.872
0.080
0.742
0.075
0.939
0.919
0.513
0.689
0.536
0.173
0.194
0.778
0.477
0.375
0.430
0.888
0.183
0.259
0.886
0.682
0.587
0.978
0.830
0.094
0.909
0.369
0.795
0.776
0.793
0.315
0.806
0.438
0.316
0.324
0.868
0.612
0.641
0.259
0.372
0.324
0.567
0.858
0.361
0.012
0.288

12
8
19
16
17
9
1
3
24
18
16
13
4
4
3
15
20
21
10
6
7
10
14
9
15
15
11
8
13
10
12
20
12
12
3
14
15
13
17
17
3
3
9
19
14
18
11
6
5
9
17
20
15
10
10
1
9
16
13
22
11
9
2
12
15
7
16
15
13
4
11
10
20
16
11
8
6
5
13
12
19
20
8
5

14.6%
9.8%
23.2%
19.5%
20.7%
11.0%
1.2%
3.7%
29.3%
22.0%
19.5%
15.9%
4.9%
4.9%
3.7%
18.3%
24.4%
25.6%
12.2%
7.3%
8.5%
12.2%
17.1%
11.0%
18.3%
18.3%
13.4%
9.8%
15.9%
12.2%
14.6%
24.4%
14.6%
14.6%
3.7%
17.1%
18.3%
15.9%
20.7%
20.7%
3.7%
3.7%
11.0%
23.2%
17.1%
22.0%
13.4%
7.3%
6.1%
11.0%
20.7%
24.4%
18.3%
12.2%
12.2%
1.2%
11.0%
19.5%
15.9%
26.8%
13.4%
11.0%
2.4%
14.6%
18.3%
8.5%
19.5%
18.3%
15.9%
4.9%
13.4%
12.2%
24.4%
19.5%
13.4%
9.8%
7.3%
6.1%
15.9%
14.6%
23.2%
24.4%
9.8%
6.1%

0.511
0.144
1.000
0.405
0.045
0.714
0.683
0.340
0.416
0.655
0.934
0.510
0.655
0.873
0.617
0.866
0.414
0.211
0.210
0.340
0.683
0.185
0.964
0.285
0.718
0.718
0.258
0.180
0.315
0.506
0.462
0.068
0.924
0.071
0.404
0.829
0.899
0.578
0.638
0.092
0.263
0.522
0.955
0.969
0.896
0.969
0.668
0.480
0.617
0.714
0.315
0.970
0.416
0.958
0.226
0.223
0.678
0.839
0.634
0.416
0.671
0.254
0.621
0.317
0.147
0.445
0.664
0.772
0.811
0.237
0.579
0.454
0.180
0.762
0.845
0.663
0.889
0.450
0.230
0.565
0.481
0.467
0.700
0.248

注）塗りつぶしセル：セルごとのχ2 p < .05

表 8 はコンピテンシー評価項目の結果である。
AO 入試合格者は「対人基礎力」，「対自己基礎力」，「協働力」，「統率力」，「自信創出力」
そして「実践力」において，高スコアの度数が期待度数より有意に高い（p <.05），もしくは低ス
コアの度数が有意に低い。なお，「対人基礎力」
は，推薦Ⅰでもスコア 5 が期待度数よりも有意に高くなっている。前期日程合格者において「対自己基礎力」のスコア 1 の度数が期待度数よりも有意に高いことは，追跡調査等において留意すべき点である。平均値の比較で低く見えた「計画立案力」は，p <.05 では AO 入試合格者で有意に高い
もしくは低い度数となるスコアは無いものの，p<.1 で見るとスコア 1 が有意に高くなっており，「計画立案力」は他の入試区分合格者と比べてやや低いと言える。PROG における「計画立案力」
は，「目標の実現や課題解決に向けての見通しを立てることができる。また，その計画が妥当なものであるか，一貫した関連性があるものかを評価
し，ブラッシュアップできる」（PROG 白書プロ
ジェクト，2016）と定義されている。さらに CanDo-Chart におけるスコア１の評価は「自分で目標や計画を立てずに課題に取り組む」，「立案した計画や目標が現実的でないなど適切ではないことが多い」（河合塾・RIASEC 資料, n.d.）となっている。関連する評価として，課題解決型記述問題
で「授業計画立案」を課しているが，自己が主体となる計画ではなく，また，計画検証までは問うていことから，PROG で「計画立案力」とされる力を評価していない可能性は考えられる。
4.4 考察AO 入試合格者は従来の入試区分による入学者とはジェネリック・スキルが異なっており，コンピ
テンシーでは高い資質を持っていることを確認できた。特に「対人基礎力」，「対自己基礎力」の高さは特筆すべきであり，このでは，制度設計時点で想定していた学生像に合致する人材を獲得できたと言える。ただし，リテラシーや「計画立案力」等が低い学生がやや多めになっていたことについては，注視しておく必要がある。
5 入学後の学修成績分析
AO 入試合格者はコンピテンシーの対人コミュニ
ケーションに関連するスコアが高く，入試設計当初から期待した素養を持つことは確認できた。し- 116 -

九州工業大学における多面的・総合的な入試の制度設計検証

かし，個別学力検査を課していないことから「知識・技能」の面では一般入試合格者より劣っていることは想像に難くない。そこで以降では，追跡調査の一部として，2019 年度入学者の 1 年次前期の必修科目の履修成績分布ならびに履修成績とジェネリック・スキルとの関連を確認した。

が分布の中央値が低いことは。AO 入試合格者は必修科目で不合格を出していないが，表 9 に示すよ
うに，期待度数から考えて入試区分による特徴とは言えない。

5.2 履修成績とジェネリック・スキルの関連「特定のジェネリック・スキルは高いが，基礎系科目での成績はやや低そうである」というのが5.1 履修成績の分布
図 4 は，A 学部における 1 年次必修科目のうち， 本学における AO 入試初年度の合格者に対する 1
年次での評価となろう。以下では，この感覚的な微積分，線形代数，物理および化学に相当する科
逆相関関係について，何らかの傾向がデータから目履修成績（Grade Point。以下 GP とする）分布
見出せないかを試みる。
を入試区分別に示したものである。九州工業大学
入試区分以外の属性をできるだけ統一するため，の GP は成績評価 90-100 点=GP4.0，85-89=3.5，
初年次に同じ講義・教育を受けることになる類で80-84=3.0，75-79=2.5，70-74=2.0，65-69=1.5，のデータを分析対象とし，ここでは傾向確認を目
60-64=1.0，0-59=0 で設定している。
的として GP および PROG スコアを連続尺度の変数として扱うこととし，入学定員が比較的大きい類を選択した。図 5 は，図 3 で示した入試区分別のコンピテンシー平均値のグラフの中で，AO 合格
者 に 特 徴的 な 動き が みら れ た 項目 に つい て，
PROG の各スコアと基礎系科目の GP との相関を密度マップにしたものである。

図 4 入試区分別履修成績（A 学部）
表 9 入試区分別履修成績集計（微積分）
科目

GP
0.0
1.0
1.5
2.0

微積分

2.5
3.0
3.5
4.0
計

AO
0
0.4
9
3.3
4
1.7
0
2.6
2
2.1
1
2.5
0
2.7
3
3.6
19

前期日程 後期日程
5
6
5.4
3.4
31
18
42.0
26.3
20
11
21.0
13.1
37
16
33.2
20.8
30
11
25.9
16.2
33
22
31.8
19.9
38
28
34.7
21.7
46
38
45.9
28.7
240
150

推薦Ⅰ
0
1.8
28
14.4
8
7.2
15
11.4
10
8.9
9
10.9
5
11.9
7
15.7
82

計
11
86
43
68
53
65
71
94
491

注）上段の数字は度数，下段は期待度数

図 5 コンピテンシーと GP の相関（密度マップ）

後期日程入学者の成績分布は最も高く，つづいて前期日程，推薦 I，AO の順に見える。AO 入試合
格者は 19 名と少ないことから，単純比較は難しい

図 5 のうち，「対人基礎力」と微積分および線形代数のマップでは，GP が高く「対人基礎力」が低い組合せと，GP が低く「対人基礎力」が高い組- 117 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

注
合せのふたつで密度が高い傾向が認められる。化
1) PROG(Progress Report on Generic Skills)は，学校法人学は PROG スコアによらず GP が高めの分布に偏河合塾ならびに株式会社リアセックが開発・実施していっており，甘めの評価となっている可能性がある。
るジェネリック・スキルの評価試験で，九州工業大学では 2018 年度より 1 年生と 3 年生に実施している。
5.3 考察2) 「総合型選抜」型入試とは，特別選抜の中でも，学力面
以上から，AO 入試合格者は基礎系科目の成績にの試験に加えて面接などで受験者を総合的・多面的に評おいて他の入試区分合格者より低い傾向にあるこ
価しようとするものを区別するために用いた独自呼称でと，また，数学の成績と対人基礎力には「負の相あり，本学工学部の総合型選抜Ⅱはこれに含まない。
関がありそう」なことを確認した。多様な学生の3)ここでいう「貢献」とは，リーダーシップに限らず「グ獲得という意味では織りこみ済みだが，必要に応ループでの活動を活性化させること」である。
じてサポートできる体制が必要であると思われる。
4) ルーブリックそのものは入試に使用しているものである

6 まとめと今後の課題
本稿では，九州工業大学において 2019 年度入試から開始した AO 入試の制度設計を検証するため，各試験の評価結果の相関分析ならびに入学直後に受験した PROG 結果の入試区分別比較分析，
PROG 結果と工学系基礎科目成績との相関分析を行い，以下の知見を得た。
AO 入試における各試験結果には，第 2 段階選抜のグループワークの活動評価と個人面接を除いては有意な相関は見られず，受験者を多面的・総合的に評価できていることが示唆された。また，
PROG 結果の比較分析からは，AO 入試合格者が高い対人スキルを持っていることが明らかになった。一方で「リテラシー」や 1 年次の基礎系科目成績においては，他の入試区分合格者よりやや低い傾向も明らかになった。これを，AO 入試合格者の欠点と考えるのではなく，基礎学力が高い学生たちと邂逅によって切磋琢磨していくことに期待したい。導入初年度においては，制度設計段階での想定に近い，これまでの学生とは異なるポテン
シャルを持つ入学者を獲得できた。まずは，多様な資質を持つ学生がキャンパスで出会い，互いに高め合う環境を作りだしたいという目的に一歩近づけたと言えるだろう。
最後に，総合型選抜の実施上の課題も述べる。
第 1 には実施時期である。現在の実施時期はその試験内容と照らして受験生を躊躇させる時期であり，今後変更の検討も必要になるだろう。第 2に，作問体制の増強である。特に課題解決型記述
問題は，これまで学部教員が「作成してはならない」考えてきた，答えがひとつにはならないような問題であり，一朝一夕には作問できない。リテ
ラシー・学力面での選抜性を高めていくためにも，作問者を増やし安定した作問体制が必要である。

ことから，本稿への掲載は差し控える。

参考文献
藤江美奈・安永卓生・播磨良輔・山下修充 (2019). 「入学者選抜の観点からグループワークの評価方法とその制度設計」『令和元年度 全国大学入学者選抜研究連絡協議会
大会（第14回）研究発表予稿集Ⅰ』, 185－190.
河合塾・RIASEC 資料 (n.d.)「ジェネリックスキル測定・育成ツール『PROG』のご案内」（導入時の配付資料）
国立大学協会 (2017年11月10日) .「2020年度以降の国立大学の入学者選抜－国立大学協会の基本方針－」
高大接続システム改革会議 (2016年3月31日) .「高大接続シ
ステム改革会議『最終報告』」
西郡大 (2017). 「求められるアドミッション・ポリシ

ーの『実質化』－アドミッション・ポリシーを核にした『相互選択』をめざして」『河合塾 Guideline』
2017年9月号, 3－6.
https://www.keinet.ne.jp/magazine/guideline/backnumber/17/09/toku.pdf (2020年11月20日)
日本経済団体連合会 「2018年度 新卒採用に関するアンケ
ート調査結果」https://www.keidanren.or.jp/policy/2018/110.pdf (2020年3月10日)
PROG白書プロジェクト編 (2016).『PROG白書2016―現代社会をタフに生き抜く新しい学力の育成と評価―』 学事出版.
PROG白書プロジェクト編 (2018).『PROG白書2018―企業が採用した学生の基礎力とPROG研究論文集―』 学事出版.
竹内薫 (2009). 『理系バカと文系バカ』 PHP新書.
安永卓生・藤江美奈・山本鉱・播磨良輔・山下修充 (2019).

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「九州工業大学における入試区分別のPROG・GPAを用いた追跡調査と制度設計」『大学入試研究ジャーナル』
29, 15－22.

大学入試研究ジャーナル第 31 号，119-126，2021【原著】

英語学位プログラムの進路決定に重要な他者が与える効果研究――日本の大学を事例として――
三好 登，永田 純一（広島大学）
日本も含めた非英語圏における英語学位プログラム（EDP）の設置は，高等教育における世界的な現象である。本研究では，広島大学の EDP を事例に，日本人高校生と外国人高校生との間に，いかなる進路形成の違いがあるのか，先輩・友人・家族の影響に焦点を当て，検証を行った。
分析の結果から，外国人高校生が進路形成に当たって受ける影響は「先輩・友人」であるのに対して，日本人高校生は「母親」であることが明らかになった。分析の結果を踏まえ，まず外国人高校生
については彼ら/彼女らが大学在学中に円滑な学習生活を送れるよう支援していくことが大切であり，そのことがゆくゆくは先輩を通じ，新たな外国人高校生の進路形成に重要な影響を及ぼすことになる。
次に日本人高校生に関しては，より保護者を対象とした大学説明会に力を入れていく必要がある。
キーワード：英語学位プログラム，外国人高校生，日本人高校生，進路形成，重要な他者
1 研究背景と目的
日本も含めた非英語圏における英語学位プログラム（English Degree Programe: 以下，EDP と呼ぶ）の設置は，高等教育における世界的な現象である（Dearden，2014）。自由貿易に基づく経済活動，
世界的な高等教育需要拡大に伴う留学生数の増加，英語による研究成果を主な指標とする世界大学ランキン
グへの関心の高まりなどを背景に，英語は事実上の世界共通語となっており，これが非英語圏の大学における EDP 設置を加速させている（堀内，2015，2018）。このような潮流の中で 2014 年，文部科学省
が，国際化を徹底して進める大学を重点支援する事業「スーパーグローバル大学創生支援事業（以下，SGU と呼ぶ）」1)の公募を行い，タイプ A のトップ型およびタイプ B のグローバル化牽引型あわせて国
公私 109 大学から応募がなされた。その結果，SGUに 37 大学が採択され，それら採択校の取り組みの一つとして EDP の設置が行われ，2019 年時点，学部段階で 38 大学 65 学部において英語による授業のみで卒業できるプログラムがある 2)。そして今後も国際化の進展に伴い，この EDP の拡大が見込まれている。
このため，この日本の EDP で学習を希望する日本人
および日本国籍を有していない外国人高校生の進路形
成をいかに促し，確保するかが，課題となっている。
本研究で事例とする広島大学の EDP は，既存の学部に外国人高校生を対象としたプログラムを付加的に併設した言わば「学部併設型」である。今日存在している EDP のほとんどはこの「学部併設型」を取っている 3)。それは学部新設や，定員増といった設置認可を経ずに開設することが可能であり，大学側にとっては大幅な組織改編をせずに比較的容易にスタートできるためである（小竹，2014）。このため，大半の大学の EDP の入試制度についても，既存の一般入試をベースに，そこに留学生入試を加えて，日本人高校生と外国人高校生をともに受け入れることができるシステムを有していると言える 4）。よって本研究では，広島大学の EDP を事例に，分析を試みるが，本研究の成果は，多くの大学の EDP においても適用可能な
普遍的なものであると考えられる。
以上の背景から，本研究では，EDP への進路形成に当たって，これら日本人高校生と外国人高校生との間に，どのような違いがあるのか，これまで高校生の進路形成の研究で重要な他者（Significant others）
として脚光を浴びてきた先輩・友人・家族の効果に着目し，オープンキャンパスに参加した日本人高校生および外国人高校生へのインタビュー調査に基づき明ら
かにすることを目的とする。
このことによって，EDP における日本人高校生および外国人高校生の効果的な学生募集のあり方を提示するのみに留まらず，多様性のある大学を作り出し，
QS World University Ranking など世界大学ランキ
ング 5）への貢献も期待できる。
2 先行研究と仮説の設定
2.1 先行研究
日本語学位プログラム（既存の学部を指す）ではあるものの，日本人高校生および外国人高校生の進路形
成に関する研究は，管見の限りでいくつか散見される。

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大学入試研究ジャーナル第 31 号

表 1 インタビュー対象者のプロフィール
国籍

性別

年齢

高校

Aさん

中国

女性

16歳

IB

英語外部検定試験スコア
TOEFL iBT 60点

Bさん

中国

女性

17歳

IB

TOEFL iBT 75点

Cさん

中国

女性

16歳

インター

TOEFL iBT 55点

Dさん

中国

女性

17歳

インター

TOEFL iBT 75点

Eさん

中国

女性

17歳

IB

TOEFL iBT 60点

Fさん

ベトナム

男性

17歳

一般

なし

Gさん

インドネシア

男性

16歳

一般

なし

Hさん

中国

女性

16歳

IB

TOEFL iBT 50点

Iさん

中国

女性

16歳

IB

なし

Jさん

中国

女性

17歳

インター

TOEFL iBT 80点

Kさん

日本・英国

女性

17歳

IB

英検2級，TOEFL iBT 65点

Lさん

日本

男性

16歳

IB

英検準2級

Mさん

日本

男性

16歳

IB

英検準2級

Nさん

日本

女性

17歳

SGH

英検準2級

Oさん

日本

男性

17歳

一般

なし

Pさん

日本

男性

16歳

一般

なし

Qさん

日本

女性

17歳

SGH

英検準2級

Rさん

日本・米国

女性

17歳

IB

英検2級，TOEFL iBT 65点

Sさん

日本

女性

17歳

IB

英検2級，TOEFL iBT 65点

Tさん

日本

女性

17歳

IB

英検準2級

注）国籍欄の表記：二重国籍者は並記。高校欄の表記：IB＝「国際バカロレア校」，インター＝「インターナ
ショナルスクール」，SGH＝「スーパーグローバルハイスクール」，一般＝そのほかの普通の高校の略。
日本語学位プログラムへの外国人高校生の進路形成に対して国際的大学環境が与える影響を検証した三好（2020）の研究で，外国人高校生および外国人教員
が量的に充実していると，外国人高校生の進路形成が促されることが明らかにされている。また入試広報効果に着目した三好（2019）の研究では，入試相談な
どの直接型入試広報を行うことで有効な作用を与えていることがわかっている。このように日本語学位プロ
グラムにおける外国人高校生のケースでは，国際的大学環境および入試広報効果の有効性が検証されている
一方で，依然として本研究のテーマである EDP における重要な他者の影響はブラックボックス化されたままである。しかし日本語学位プログラムではあるものの，日本人高校生の進路形成に当たってはこれまで重要な他者に関する研究の蓄積がなされている。例えば，片瀬（2009）の研究などがその一つに当たり，そこでは母親が進路形成に与える有効性が指摘されている
し、岡村・豊田・多根井（2017）の研究では、友人や知人も影響を与えており、その関係性において親密性が高いほどより効果がみられることに言及している。
しかし三輪・苫米地（2011）の研究では，出身階層も影響を与えており，進路形成をめぐる個人の意識は，出身階層による制約を免れ得ないとの指摘もあり 6)，
その効果には過分に検討の余地が残されている。

2.2 仮説の設定
以上の先行研究を踏まえ，本研究においては，以下の二つの仮説を設定して分析を試みる。
（仮説 1）「先輩や友人との関係が高親密性であるほど，EDP への外国人高校生の進路形成に影響を及ぼす」，という仮説を設定した。
EDP への外国人高校生の進路形成において，母親は英語がわからないことが多いことに加え，このことと関連して海外の大学事情も把握していないと想定されるため，影響を及ぼすことは少ないと思われる。むしろ，日本の大学の EDP に在籍している先輩や，同じ目標を共有している親しい関係にある友人のほうが，相談相手として進路形成に影響を与えているものと考えられる。
（仮説 2）「母親との関係が高親密性であるほど，
EDP への日本人高校生の進路形成に影響を与える」，という仮説を立てた。
EDP への日本人高校生の進路形成に当たって，外国人高校生の母親とは違い，EDP といっても日本の大学のことであることから，大学事情に明るくて仲が良い母親のほうが，相談相手として影響を及ぼしていると考えられる。

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英語学位プログラムの進路決定に重要な他者が与える効果研究

す。（その理由だったらアメリカのほうが良いの
3 研究方法ではというインタビュアーの質問に対して）アメ2019 年 8 月 20 日（火）～21 日（水）にかけて，
リカは確かに様々な文化や，教育的バックグラン
広島大学オープンキャンパス（東広島キャンパス）で）7ドを持った人が集まってくる国なので行きたいと
EDP の模擬授業 に参加した日本人高校生 10 名おは感じていますが，留学生に対する大学の入学
よび外国人高校生 10 名に調査協力のお願いを行い，金・授業料が高すぎるのと，アルバイトの時間がそれぞれ 1 時間ずつ都合のつく日程で後日 Skype に限られていることと，文化的に違いすぎるので，て半構造化インタビューを実施した。インタビュー対
大学に上手く溶け込むことができるか不安です。
象者のプロフィールについては表 1 の通りである。
インタビューの項目としては，1）インタビュー対（D さん）大学における英語でのシラバスの充実，
象者本人のこと（性別，国籍，高校名，年齢，英語外
留学生数の増加や，英語での専門の授業開講科目
部検定試験スコアなど），2）オープンキャンパスの数が多いと感じたので渡日したいと思っています。
こと（オープンキャンパスで知りたかった情報，オー（アメリカなどの英語圏の大学に行けば，それら
プンキャンパスに誰と参加したかなど），3）進路のの環境はより自然に充実しているのではというイ
こと（進路はどのように考えているか，進路を決めた
ンタビュアーの質問に対して）当然そうだとは思
時期はいつか，進路を決めた際に最も誰と相談したか，
いますが，平和教育に関心があるということと，その方との親密度，大学への進学を決めた際，何を重母国と距離的に近い東アジアの国ということとな視したか，本学への進学を希望しているか，本学のどると，日本が一番優れていると感じています。
の学部への進学を希望しているかなど），4）大学説
明会・国際的な取り組み（本学の大学説明会に参加し（J さん）大学卒業後は日本でソニー，東芝などグロたことがあるか，本学の大学説明会に参加して理解がーバル企業で働きたいため渡日したいと思ってい深まったか，本学の国際的な取り組みのどれに興味がます（ソニー，東芝などの場合は，渡日しなくてあるかなど），5）大学卒業後の進路について尋ねた。
も母国の現地法人で働けるのではというインタビ
インタビューは，外国人高校生については基本的にュアーの質問に対して）母国と日本との事業に，
英語 8）で行い，日本人高校生は日本語で実施した。
日本サイドから関わりたいと考えているので，そ事前にインタビュー内容を録音する許可をもらったう
れを実現するためには渡日することが必要と感じ
えで，インタビュー終了後に，テープ起こしを行い，ています。これまで見えなかった観点から，母国
日本語でトランスクリプト化した。以下からの分析結の経済発展に貢献することができると思います。
果と考察では，EDP の出願要件の一つである英語外）9部検定試験スコアの基準を満たしている者 を中心
渡日したい経緯については，B さんは学術的・就労に，その日本語のトランスクリプトを基に分析する。
的側面から，D さんは大学環境的観点から，そして Jさんは大学卒業後の進路の観点からそれぞれ言及して4 分析結果と考察
おり，一様ではない様子がうかがわれる。
留学先の決定はまず国が選ばれ，しかる後に大学がB さんのインタビューに，アメリカの大学の授業料選ばれるのであるという横田（2013）の指摘に基づが高すぎるという言及がある通り，アメリカの大学のき，本節では 4.1 で，外国人高校生の渡日したい経緯に関するインタビューの分析結果と考察をみたうえで， 年間授業料は州立大学で約 300 万円，私立大学で約400 万円である一方，日本の大学の年間授業料は国立
次に 4.2 で，外国人高校生と日本人高校生双方が，大学で約 50 万円，私立文系学部で約 80 万円，私立
EDP への進路形成するに当たって，本研究で着目す理系学部で約 100 万円，私立医歯系学部で約 300 万る先輩・友人・家族が，いかなる影響を及ぼしているのか，その違いをみていくこととする。そして 4.3 で， 円となっている 10）。実際にはアメリカの大学に進学
大学卒業後の進路についての考察を試みる。
したいのかもしれないが，奨学金を得る見通しがない限り，進学は現実的ではないと考え，日本の大学に進
4.1 渡日したい経緯―外国人高校生インタビューから学したい（せざるを得ない）様子がうかがえる。
また D さんのインタビューからは，D さんが地理（B さん）日本はノーベル賞受賞者が，アメリカに次的な距離が近い東アジアにおいて，EDP を探し，日いで多い国だから，日本の大学は学術的に優れて本の大学が最も優れていると判断して進学したいと考いる表れだと感じたため渡日したいと考えていま- 121 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号とはないのかというインタビュアーの質問に対して）母親は 60 歳なので，日本に行ったこともな
ければ，大学のこともわからないので，進路について相談したことはありません。

えるに至ったことがわかる。
さらに J さんのインタビューからは，大学卒業後に日本の企業で働くことを通じて，母国と日本との架け橋となり，母国に貢献するため，日本の大学に進学したいと考えている様子がうかがわれる。
4.2 進路形成
4.2.1 では，外国人高校生と日本人高校生が，EDPへ進路形成するに当たり，先輩・友人・家族が，いかなる影響を及ぼしているのか，その違いについて検討を行う。次に 4.2.2 では，その先輩・友人・家族と，どの程度の親密度があるのか，さらなる考察を試みる。
4.2.1 先輩・友人・家族の影響＜外国人高校生インタビュー＞（B さん）現在，母国の国際バカロレア校（以下，IB 校と呼ぶ）に通っているので，当初から海外の EDP に行こうと考えていた。IB 校に入って 2年目に進路で悩んでいた時に，広島大学の EDPに入学した先輩が，広島大学の先生と一緒に入試説明会に来て，話を聞く機会がありました。広島大学の EDP には先輩がいるので，そこでの学習や，日本での生活で困ったことがあっても助けてくれると思うことから，広島大学の EDP への進学を第一志望としています。絶対に入学したいです。（広島大学の EDP への進路形成にあたって
母親に相談にのってもらっていることはないのかというインタビュアーの質問に対して）母親は日
本のことは知りませんし，英語もわからないので，相談してもわからないと思い，相談していません。

（J さん）現在，インターナショナルスクールに通っていて，ほとんどの周りの友人が海外の英語プロ
グラムに進学したいと考えています。先日行われた JASSO の海外留学フェアに私の知り合いの友人が参加して，広島大学の先生から EDP の話を聞き，学校でその友人から熱心に広島大学の
EDP を勧められました。そして自分で広島大学の EDP のことを調べているうちに，興味を持つようになり，今では第一志望ではないですが，広島大学の EDP への進学も考えています。（広島大学の EDP への進路形成にあたって母親に相談にのってもらっていることはないのかというインタビュアーの質問に対して）母親は，海外の英語プログラムについて人伝えに聞いてくるだけで，英語がわからないため，相談はしていません。

先輩・友人・家族の影響に関して，B さんは先輩，
D さんは友人のお兄さん，J さんは友人の側面から述べている。まず B さんのインタビューから，広島大学の EDP に自分の高校の先輩が現役学生としており，その先輩の話を聞いて進路形成していることがわかった。日本の EDP に進学する場合，母国と比較して，言語，文化や，生活習慣などの面で不安に思うことが多いが，先輩が在籍しているということが安心感となって影響を与えている様子がうかがわれる。
次に D さんのインタビューからは，広島大学のEDP に在籍している友人のお兄さんに進路相談にの（D さん）今，IB 校に行っているわけではないのでってもらい，進路形成していることがわかった。しかすが，海外の大学に進学する生徒が多い高校に通しそれと同時に，ほかの大学にも関心を持つようになっています。進路に悩んでいたところ，私の友人
り，進路について迷っている状況もうかがわれる。B
のお兄さんが広島大学の EDP に行っていることさんとは違い，D さんは友人のお兄さんということを知り，参考になればという思いから，そのお兄さんにスカイプで進路相談にのってもらいました。 で少し遠い関係にあることが，あくまで進学先の候補の一つとして留まっている要因の一つかもしれない。
お兄さんからは広島大学の EDP でのコアカリキ
そして J さんのインタビューから，知り合いの友
ュラムの一つとして平和教育があるということや，
日本での生活について話を聞くことができました。 人が JASSO の海外留学フェアに参加し，その話を聞いて広島大学の EDP に興味を有していることがわか
このことがきっかけで，現在ではいくつかの進学った。だが B さん，D さんとは異なり，このことが先の候補の一つとして広島大学の EDP に進学し広島大学の EDP への進路形成までには結びついていたいと考えるようになりました。ただ，ほかにもないこともうかがわれる。もしかすると D さんと同興味があるところが出てきたので，少し迷ってい様に，知り合いの友人ということでそれほど近しい関るのが現状です。（広島大学の EDP への進路形
係にないことから，進路形成に与える影響も限定的で成にあたって母親に相談にのってもらっているこ- 122 -

英語学位プログラムの進路決定に重要な他者が与える効果研究

ほかの大学のことも聞きました。日本でも広島大学の EDP のようなところは増えてきており，特別に珍しいということもないので，第一志望ではないですが，広島大学の EDP も考えてみたいと思います。（広島大学の EDP への進路形成にあたって先輩や，友人に相談にのってもらっていることはないのかというインタビュアーの質問に対して）あまり先輩や，友人に相談にのってもらうことはないと思います。母親がいろいろな大学の説明会に参加してくれますので，日本の大学のEDP のことであれば，母親に相談にのってもらうのが一番良いと思うからです。

あった可能性がある。
さらに B さん，D さん，J さんに共通していることとしては，母親は日本に行ったことがないため，日
本の大学の英語プログラムの事情が分からず，英語もわからないことから，相談相手としてふさわしくないと考えているということである。したがって，外国人
高校生の日本の大学の EDP への進路形成に当たり，
先輩および友人などの経験者との相談のほうが，より有効に左右しているという状況があるのかもしれない。
＜日本人高校生インタビュー＞（K さん）現在，IB 校に通っているので，できれば大学でも EDP に入りたいと思っています。部活の先輩が，広島大学の EDP の現役生で，高校に来た時に直接一対一で話を聞く機会があり，文系も理系も学習できて，入学後にメジャーとマイナ
ーを選択することができるとうかがい，広島大学の EDP に関心を持ちました。ただその先輩以上に，広島大学の EDP への進路形成に影響を与えたのは母親だと思います。母親は身近な存在で，常に進路相談にのってもらっているからです。この母親の存在もあり，広島大学の EDP への進学を第一志望としています。
（N さん）今，スーパーグローバルハイスクールに行っているのですが，母親が広島大学出身で，広島大学の EDP への進路に関して相談にのってもらうことがありました。広島大学の EDP は広島
ならではの平和教育をコアカリキュラムの一つとしていると母親から聞きましたが，EDP で，国際関係の学部/学科のあるところはほかにもある
ため，正直，広島大学の EDP へ進学するかどうか迷っています。進路形成への母親の影響はややあるかもしれませんが，そんなには強くないと思います（広島大学の EDP への進路形成にあたって先輩や，友人に相談にのってもらっていることはないのかというインタビュアーの質問に対して）先輩や，友人に相談にのってもらうことはありません。母親と一緒に住んでいますし，EDPといっても日本の大学のことなので母親でもわかるので，母親に相談にのってもらっています。
（R さん）現在，IB 校に通っています。EDP があり，2 年目に在籍している学生すべてが半年間留学することができるという話を，広島大学の説明会に参加した母親から少し聞きました。それと同時に，以上，先輩・友人・家族の影響について，K さん，
N さん，R さんのいずれについても母親の側面から言及している。まず K さんのインタビューから，先輩以上に，母親が広島大学の EDP への進路形成に大きな影響を与えている様子がうかがわれる。それはK さんのインタビューにあるように，先輩と比較して，母親のほうが「身近」な存在であるからに他ならない。
次に N さんのインタビューからは，海外から外国人高校生が広島大学の EDP へ進路形成する場合とは異なり，日本人高校生は EDP といっても日本の大学のことなので母親が進路形成にあたって影響を及ぼしていることがわかる。海外からの外国人高校生のケー
スでは，母親が日本の大学のことを認知していないことが多いことに加え，言葉の問題もあることから，先輩や友人などの経験者に相談にのってもらい，広島大学の EDP へ進路形成している一方で，日本人高校生のケースでは，母親によって進路形成がなされているというように，すみわけがなされているということが，本研究で明らかになったことは効果的な学生募集を行う上で重要である。今後はその重要な他者に向けた大学側の訴求力のある入試広報が必要不可欠であると言える。
4.2.2 先輩・友人・家族との親密度＜外国人高校生インタビュー＞（B さん）（インタビューで出てきた先輩とはどの程度仲が良いですかというインタビュアーの質問に対して）先輩の自宅と近かったので，先輩が在学中からとても仲が良かったですし，勉強の仕方や，進路相談にのってもらっていました。また家族ぐ
るみでお互いの自宅に行き来がありました。広島大学の EDP に入学後も，離れていることを感じ- 123 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

程度仲が良いですかというインタビュアーの質問に対して）母親とはとても仲が良いです。毎日，
学校でどのようなことがあったのか，何を勉強したのかなど話しています。母親は高校の先生の免許状を持っているので，わからないことがあれば，教えてもらっています。また今，母親は仕事をしておらず，専業主婦のため，常に家にいるので，
私といろいろな話をし，相談にのってくれています。父親は働いており，忙しそうですので，あまり話すことはないですが，母親とはよく話します。

させないくらいビデオチャットとかで頻繁に連絡をとっており，仲が良いです。こちらに帰ってく
るときには，事前に都合を合わせて，必ず食事などをしています。先輩というか，同世代の親友のような感じです。
（D さん）（インタビューで出てきた友人のお兄さんとはどの程度仲が良いですかというインタビュ
アーの質問に対して）私とその友人は小学校の同級生でしたが，クラスが違いましたし，クラブも一緒ではなかったので，会ったら挨拶する程度の仲でした。ですので，友人のお兄さんとはこちらにいる時にも会ったこともなければ，話したこともなかったですが，EDP がある日本の大学に入学していたことは知っていたので，偶然，スカイプのオンライン上で見つけ，友達申請して，話してみたというだけです。特段親しいというわけではないです。
（J さん）（インタビューで出てきた知り合いの友人とはどの程度仲が良いですかというインタビュア
ーの質問に対して）話したこともないので，親しくはないです。海外の EDP について，同級生
10 名と情報交換しているときに，その友人が偶然入ってきて，広島大学の EDP のことを話していたというだけです。それで自分で調べてみただ
けなので，その友人とは全く親しいというわけではありません。
まず B さんのインタビューから，先輩の自宅との距離が近く，家族ぐるみの付き合いをしており，先輩が広島大学の EDP 入学後も，ビデオチャットを頻繁にしていたということからわかるように，とても親密な関係にあることがうかがわれる。その上で，この Bさんはその先輩との話の中で進路形成をしていることがわかる。このことから「先輩や友人との関係が高親密性であるほど，進路形成に影響を及ぼす」，という本研究の冒頭で提示した仮説 1 は支持されたと言える。
その一方，D さん，J さんのインタビューから，友人のお兄さんや，知り合いの友人とは会ったこともなければ話したことがないと語っているように，B さんの先輩と比較し，親密な関係にはないことがわかる。
＜日本人高校生インタビュー＞（K さん）（インタビューで出てきた母親とはどの（N さん）（インタビューで出てきた母親とはどの程度仲が良いですかというインタビュアーの質問に対して）進路のことで困ったことがあれば，母親に相談にのってもらう程度で，仕事で休日とかもいないため，そこまで母親と話すことはありません。仲が悪いというわけではありませんが，頻度は多くはないかと思います。普通です。
（R さん）（インタビューで出てきた母親とはどの程度仲が良いですかというインタビュアーの質問に対して）母親とは普通だと思います。看護師の仕事をしているので，いつも相談にのってもらうわ
けにはいきませんが，夜勤とかないときの休日の時に，大学説明会に参加してくれているので，そのときのことについて話し合っています。ですがこの頃は，看護師の仕事が忙しいみたいで，休日もあまりないようなので，大学説明会にも参加できず，話す機会は少なくなってきています。
まず K さんのインタビューから，母親とはとても仲が良く，専業主婦であることから，K さんと話をする時間的余裕も十分にある様子がうかがえる。また
母親が高校教諭の免許状を取得しているため，勉強も教えてもらうこともあり，親密な関係にあることが見て取れる。そして K さんは，この母親の存在もあって進路形成していることがわかる。よって，「母親との関係が高親密性であるほど，進路形成に影響を与える」，という本研究の仮説 2 は支持されたと言える。
これに対して，N さん，R さんのインタビューからは，母親が専業主婦のために時間的なゆとりがあり，関係がより高密性である K さんとは違い，母親が仕事をしているため，話す機会が限定されていることから，その関係についても K さんと比較すると，特段仲が良いというわけではなく「普通」であるという様子がインタビューの語りからもうかがわれる。

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英語学位プログラムの進路決定に重要な他者が与える効果研究

4.3 大学卒業後の進路＜外国人高校生インタビュー＞（B さん）日本に渡日して，日本の大学で学ぶことができたとしたら，大学卒業後も日本に残って働きたいと考えています。大学で身につけた英語，日本語という言語能力とともに，教養・専門的知識を生かして母国と日本との懸け橋になりたいです。
もしできうるなら，楽天とかグローバルな企業で働ければと思います。
（D さん）まだ先のことなので大学卒業後のことは決めてはいませんが，日本に渡日して大学に入ることができたとしたら，せっかく日本の大学で学んだので，日本において仕事をしたいと思います。
（J さん）日本に渡日して，日本の大学に入ることができたとした場合，大学卒業後は，やはり日本のグローバルな企業で働きたいと考えています。そうゆう企業のほうが，外国人である自分にとっては活動範囲が大きいように思えるからです。
B さん，D さん，J さんのインタビューから共通し，
渡日して，日本の大学で学ぶわけであるから，大学卒
業後も引き続き日本に留まり，日本で働きたいという意志が感じられる。また B さんは，言語能力および学術的素養を生かし，日本のグローバルな企業でと考えている様子がうかがえる。さらに J さんからも，外国人であるというメリットを生かして日本の同様な企業で働くことを思案していることがわかる。
＜日本人高校生インタビュー＞（K さん）これまで高校では IB 校に通い，またこれから広島大学の EDP と，多様なバックグラウン
ドが集まる学校で学習してきましたが，日本を出たことはないので，広島大学の EDP での留学経験を生かして，大学卒業後は，日本以外の国，海外で働いてみたいと考えています。ただ国際公務員に興味があるので，海外の大学院に進学することも検討しています。
（N さん）今まで日本で生活してきたので，大学で学んだことを生かして，大学卒業後は，海外で働いてみたいと思っています。JICA において発展途上国の子供の教育レベルの向上に貢献したいです。

（R さん）現在，高校で IB 校に行っており，EDPのある大学に行きたいので，そうなると大学卒業後は，海外で働くことになるのかなと考えています。海外において移民労働者の人権問題にかかわる NGO で働きたいと考えています。
外国人高校生である B さん，D さん，J さんは，
渡日して大学卒業後も継続して日本に住み，仕事をしたいとインタビューの中で語っている。大学卒業後の進路として外国人高校生はいわば「日本型志向」にある。これとは逆に，日本人高校生である K さん，N
さん，R さんのすべてに共通しているのは，大学卒業
後，日本以外の海外で働きたいと，インタビューで語っていることである。「海外型志向」にあると言える。
外国人高校生は渡日する時点で，少なくとも学部 4
年間は，海外経験をすることになる。これに対して，
日本人高校生である K さんは，そのインタビューの中で，これまで多様なバックグランドが集まる学校に身を置きながらも，日本を出たことがない，という語りからわかるように，海外での生活に魅力を感じながらも，海外経験に恵まれなかったことがうかがわれる。
N さんも，K さんのように IB 校に通っているわけではないが，スーパーグローバルハイスクールという国
際色豊かな学校に通っており，今まで海外経験がない，という点で同様の状況に置かれていることがわかる。
外国人高校生と日本人高校生とでは，このような状況の違いが，大学卒業後に想定される進路を左右していると言える。
5 結論
本研究では，広島大学の EDP に，日本人高校生および外国人高校生とで，どのような進路形成の差異があるのか，先輩・友人・家族の効果に着目し，インタ
ビュー調査から解明した。
分析の結果から，まず外国人高校生が渡日したい経緯については，様々な理由があり，一様ではないことがわかった。次に先輩・友人・家族の影響に関してであるが，外国人高校生が進路形成に当たって受ける重要な他者の影響は「先輩・友人」である一方で，日本人高校生は「母親」であることが明らかになった。よって，本研究において設定した仮説はいずれも支持されたと言える。さらに大学卒業後の進路についてであるが，外国人高校生は「日本型志向」であるのに対し，日本人高校生に関しては「海外型志向」であるという，入学から卒業後までのプロセスがわかった。
以上の分析の結果を踏まえたインプリケーションに- 125 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

biodiversity ― a small but important step for biodiversity
ついてであるが，まず外国人高校生については例えば，
protection（参加者：約 200 名）の二つが行われた。
英語でのシラバスの完備，英語での多様な授業科目の8）一部，日本語がわかる方については日本語で実施した。
設定や，英語での様々な学生支援のための職員の配置
9）広島大学の
EDP の国内選抜型入試で受験する日本人高校生など，彼ら/彼女らが大学在学中に円滑な学習生活をは，TOEFL iBT42 以上，英検 2 級以上取得していることが，送ることができるようにいかに支援を拡充していくか，
出願要件となる。また広島大学の EDP の国外選抜型入試をということが大切であり，そのことがゆくゆくは広島
受験する外国人高校生に関しては，TOEFL iBT72 以上，英大学の EDP に在籍中の先輩を通じ，新たな外国人高検準 1 級以上取得していることが必要となる。（https://ww
校生の進路形成に重要な影響を及ぼすことになる。次w.hiroshima-u.ac.jp/IGS/admissions-ao）（参照日：2020 年に日本人高校生に関しては，今まで以上に保護者（特8 月 1 日）に母親）を対象とした大学説明会に力を入れ，保護者
10）丸山文裕（2009）．『大学の財政と経営』東信堂参照。アが特に関心を寄せる大学入試の方法，大学の寮・大学
メリカの大学の年間授業料は，州外民のものである。
周辺の住宅事情，大学独自の奨学金の有無や，大学卒
業後の進路状況を含めた訴求力のある説明を行っていくことが，日本人高校生の進路形成にとり重要である。 参考文献
Dearden, J. (2014). English as a Medium of Instruction: A

Growing Global Phenomenon, British Council.

注1）世界トップレベルの大学との交流・連携を実現，加速する

堀内喜代美（2015）．「募集要項から見る日本留学のアクセス

ための新たな取り組みや，人事・教務システムの改革，学生

ビリティ―EDP 拡大と外国人高校生受け入れの関係性をめのグローバル対応力育成のための体制強化など，国際化を徹ぐる考察」『外国人高校生教育』20，75－82．

底して進める大学を重点支援する事業である。（https://tgu.

堀内喜代美（2018）．「英語プログラムと外国人高校生受け入

mext.go.jp/）

れ姿勢の関係性―入試要項から見える傾向とアンビバレン

2）文部科学省「平成 31 年度の大学における教育内容等の改革ス」『留学交流』87，15－23．

状況について（概要）」に基づいている。（https://www.me

片瀬一男（2009）．「教育アスピレーションと教育達成の変容

xt.go.jp/a_menu/koutou/daigaku/04052801/__icsFiles/afieldf―1975 年～2005 年の若年層男性」『東北学院大学教養学部

ile/2019/05/28/1417336_001.pdf）（参照日：2020 年 8 月 1

論集』153，47－66．
小竹雅子（2014）．「日本の大学における『英語による学位コ日）
3）38 大学 65 学部の EDP の内、小竹（2014）によると、29ース』の現状と課題」『文部科学省先導的大学改革推進委託

大学 59 学部が「学部併設型」である。

事業 大学教育改革の実態の把握及び分析に関する調査研

4）例えば広島大学の EDP の入試制度は，一般入試（20 名定究』，205－220．

員），AO 入試（国内型選抜）（10 名定員），AO 入試（国丸山文裕（2009）．『大学の財政と経営』東信堂．

外型選抜）（10 名定員）となっている。このうち，一般入試，

三輪哲・苫米地なつ帆（2011）．「社会化と教育アスピレーシ

AO 入試（国内型選抜）で日本人学生が受験し，AO 入試

ョン」『東北大学大学院教育学研究科研究年報』60 巻 1 号，

（国外型選抜）で外国人高校生が受験するという特徴がある。

1－13．

5）例えばよく用いられることが多い QS World University

三好登・杉原敏彦・永田純一（2020）．「日本語学校外国人高Ranking では，その指標の一つとして外国人高校生の数が含校生の広島大学志望形成にかかわる研究」『大学入試研究ジ

まれている。（https://www.topuniversities.com/）（参照

ャーナル』30 号, 146－153．

日：2020 年 8 月 1 日）

三好登（2019）．「中国人外国人高校生の日本の大学への進学

6）本研究において高校生に調査協力をお願いするに当たり、行動」『大学入試研究ジャーナル』29 号，269－276．

広島大学の EDP の担当教員に許可をとったが、その際に出岡村季光・豊田弘司・多根井重晴（2017）「対人関係が『居場身階層などセンシティブな項目については倫理上、インタビ

所』（安心できる人）に及ぼす影響」『次世代教員養成セン

ューすることは望ましくないという指摘を受けた。このよう

ター研究紀要』3, 83－87.

な倫理的制約上、本研究ではインタビューで尋ねることがで

横田雅弘（2013）．「外国人高校生獲得のための入試広報戦略―オールジャパンと個々の大学の戦略」『留学交流』33，1

きなかったので、この点については今後の課題としたい。
7）広島大学の EDP の模擬授業としては，Contemporary
issues in tourism studies ― from dark tourism to contents
tourism（参加者：約 300 名）と，What you can do for- 126 -

－10．

大学入試研究ジャーナル第 31 号，127-133，2021【原著】

高校教員を対象とした入試広報の有効性に関する一考察――地域別の志願者数データおよび新入生アンケートに着目した検討――
寺嶌 裕登，永野 拓矢，橘 春菜，石井 秀宗（名古屋大学）
本稿では，名古屋大学の地域別志願者数データを分析し，一般入試と比べ，推薦入試では県民所得の影響が弱いことを示した。さらに，新入生アンケートを分析して，県民所得下位地域出身の推薦入試利用者において，高校教員の影響が強くなっていることを明らかにした。以上の分析に基づき，高校教員を対象とした入試広報が，県民所得が低い地域において効果的である可能性について論じた。
キーワード：入試広報，入試形態，志願者数，新入生アンケート
1 背景
1.1 本稿の目的
本稿では，本学（名古屋大学）のデータを分析する
ことを通して，所得層ごとに志願先を決定するプロセスに差異が存在し，好まれる入試形態が異なること，また，高校教員を対象とした入試広報が低所得層における推薦入試の利用を促すことにつながる可能性について論じる。具体的には，本学の都道府県別の志願者数データに基づき，各都道府県の県民所得（1 人当たりの県民所得）と本学志願者数の間には正の相関が認められるが，一般入試の志願者数と比較し，推薦入試の志願者数の相関係数が低くなっていることから，低所得層においては推薦入試の方が利用しやすい可能性について論じる。また，本学の新入生アンケートのデータの分析を通して，県民所得の低い地域における推薦入試利用者において，志願先を決める上で，高校教員が特に強い影響力を持つことを示す。
日本国内の人口の少子高齢化に合わせ，高等教育への進学者数が減っていくことが予測されている（文部科学省, 2018）。このような事態への大学の対応策の1 つとしては，入試広報を行うことで，優秀な志願者・入学者を全国から集めることが挙げられよう。本学でも，戦略的な入試広報を専門に行う組織（アドミッション部門）を設置し，入試課と連携して，様々なルートから高校生・受験生に本学の情報が伝わるよう，
多角的な広報活動を展開している。
本学アドミッション部門による入試広報の取り組みにおいて，中心となっている活動の 1 つが，高校教員を対象とした入試説明会と高校訪問である。高校教員は，高校生・受験生が志願先を決定する上で，重要な役割を果たすと考えられており，実際，新入生アン
ケート等では，志願先を決定する際の重要な助言者として挙げられることが多い (e.g., 永野・門馬, 2011;

本多ら, 2011)。
継続して入試広報を行っていく上では，それぞれの地域の特性や各高校，各家庭の事情を踏まえ，誰に，どのような情報を伝えるのが有効なのかを調べ，より適切かつ効率的な入試広報を目指していく必要がある。
そこで，本稿では，本学のデータを用いて，各地域，
各家庭の特性の 1 つである所得に着目した分析を行う。そして，所得が大学入試における志願先決定（どの大学に，どの入試形態を利用して志願するか）に及
ぼす影響を検討し，教員を対象とした入試広報の有効性について論じる。
なお，令和 3 年度以降の入試では，大学入学共通
テストの導入に伴い，各種入試形態の名称が変更されている。本学でも，令和 3 年度入試以降，一般入試
は一般選抜に，推薦入試は学校推薦型選抜へと変更している。しかし，本稿では，参照するデータがすべて共通テスト導入前のものであることを鑑み，当時の名称をそのまま用いている。また，同様の理由から，本稿で論じる本学の入試制度とは，2014 年度から 2019年度の制度のことである。ただし，本学では，共通テ
スト導入前後で，それほど大きな制度の変更は実施されていない。
1.2 所得が志願先の決定に及ぼす影響
一般に，高所得層は低所得層と比較して，高等教育への進学率が高いとされる。各都道府県の大学進学率と県民所得の関連について，複数時点のマクロデータを使用して調べた研究では，時点によって影響の大きさや影響の仕方は異なるものの，都道府県間の県民所得の格差が進学率の格差に影響を及ぼしていることが示されている (上山, 2011)。日本の大学入試制度においては，国公立大学への年間の受験機会が限られているため，進学を希望するかどうかだけではなく，大学- 127 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

入試を受けるにあたって，どのような大学に出願するのかについても，所得によって強く影響されざるを得ないと考えられる。高所得層においては，学費が高く，住居費もかかるような，通学圏外の私立大学への進学を視野に入れて志願先を考えることができる。このことは，国公立大学の一般入試の志願先を選ぶ際に，合格可能性の低い大学を志願しやすくなることを意味する。また，浪人を視野に入れることも可能となるため，
そもそも滑り止めのための受験の重要性が低くなるであろう。一方で，低所得層においては，高等教育の経済的負担を抑えるために，できる限り，国公立大学への入学を目指す必要がある。同時に，浪人を避けるた
めにも，現役志向・安全志向が高くなると考えられる。
したがって，一般入試は合格可能性が高い大学を出願し，合格可能性の低い大学については，一般的により時期の早い推薦入試や AO 入試で志願する，という組み合わせパターンを取ると考えられる。
このような想定に基づき，特定の国公立大学の入試を考えた場合，その大学の一般入試は各世帯の経済的事情の影響を受けやすく，高所得層の多い地域からの志願が，低所得層の多い地域からの出願と比べ，相対的に多くなると予測される。一方で，同じ大学であっても，推薦入試や AO 入試においては，このような所得の影響が相対的に弱くなると考えられる。すなわ
ち，同程度の学力を持ち，その大学への合格可能性が同程度の受験生の中で，低所得層に分類される受験生
は，その大学に志願する場合，一般入試を避け，推薦入試を利用するが，高所得層に分類される受験生は，そういった所得の制約を受けずに，意思決定できるということである。そして，志願に至るまでの意思決定のプロセスが所得に影響を受けるのであれば，低所得に分類される受験生に対する進路指導もそれを踏まえたものになり，高校教員の役割や影響の大きさにも影響を及ぼすであろう。
以上のことは本学の入試にも適用できると考えられる。したがって，本学の一般入試と推薦入試の地域ごとの志願動向は，その地域の経済的条件（低所得層が多いか，高所得層が多いか）によってある程度影響されると考えられる。また，高校教員の影響や役割の違いについては，入学後に実施される新入生アンケートへの回答内容から推測することができるであろう。
1.3 本稿の構成
以上の背景と目的を踏まえて，本稿では，まず，本学の入試の基本的な情報について記述した後，分析に用いる主要なデータの概要について説明する。次に，本学の都道府県別の志願者数，新入生アンケートそれ
ぞれについて分析結果を示す。最後に，分析結果をもとに，受験生が志願先を決定する上での推薦入試の位置づけについて考察し，高校教員を対象とした入試広報の有効性について論じる。
2 名古屋大学の入試制度と入試の状況
本学は，一般入試とともに「学校長等からの推薦を受けた者を選抜する」推薦入試（名古屋大学,
2019c）を実施している。2019 年度入試では，募集人員全体が 2107 人であるのに対して，推薦入試の募集人員は 368 人となっており，推薦入試の募集人員
が全体の 17.47%を占めていることになる (名古屋大学, 2019a)。推薦入試に関しては，学部・学科・専攻ごとに選抜のプロセスは異なるものの，いずれにおいても，高校教員の作成する推薦書が選抜資料として用いられている。したがって，少なくとも推薦入試に関しては，高校教員の入試制度への理解が不可欠となっている。
また，本学の 2019 年度の入学者は，出身高等学校
所在都道府県で見た場合，本学の所在地である愛知県
が 1107 人で，入学者全体の 50.99%を占める (名古屋大学, 2019a)。また，東海 3 県（愛知県，三重県，岐阜県）出身の入学者は 1420 人で，全体の 65.41%，
静岡県を含めた東海 4 県の場合は，1556 人で，全体の 71.67%にのぼる。本学入学者の出身地域は東海地方に偏っており，通学圏内に自宅のある入学者が多く，入学者の地域的な多様性はそれほど高いとは言えない状況となっている。愛知県は人口規模・経済規模が大きく，本学卒業後・修了後の就職先が県内に多数存在するため，卒業後・修了後も愛知県で生活する者も多い。しかし，卒業者・修了者の就職先が東海地方中心となっていることで，他地域に本学の情報が浸透せず，
全国的な知名度の上昇を阻み，他地域からの入学者の割合を低下させる原因となっている可能性がある。また，本学入学者の学力が東海地方の 18 歳人口の規模と学力に依存している可能性もあるため，予測されている志願者の減少に対処し，入学者の学力を担保するという意味では，入学者の地域的多様性を高めていく必要があると考えられる。
3 分析に使用するデータと地域の概要
3.1 都道府県別の志願者数データの概要
本稿では，本学の 2014 年度から 2018 年度の志願者データを分析に用いる。このデータに記録された各志願者の出身高校の所在地に基づき，各都道府県につ- 128 -

高校教員を対象とした入試広報の有効性に関する一考察

いて，5 年間の一般入試志願者数と推薦入試志願者数を算出し，都道府県別の志願者数データとして扱う。
以降，志願者数に関する分析においては，特定の年度の志願者数ではなく，5 年間の志願者数の合計を利用している。なお，分析対象とした 5 年間の都道府県
別の一般入試志願者数の合計は 22009 名，推薦志願者数の合計は 4537 名である。
一般入試の志願者数と推薦入試の志願者数に関して，
順位相関係数を算出すると，正の相関が認められる(r = .82, p < .05)。このことは，一般入試の志願者数の多い都道府県は，推薦入試の志願者数も多いことを示している。ただし，都道府県ごとに，全志願者に対する推薦入試志願者の割合を見ると，推薦入試志願者の割合の高さには，ある程度ばらつきが存在することがわかる (M = .23, SD = .14, Max = .74, Min = .00)。
募集人員全体に対する推薦入試の募集人員の割合が2019 年度入試において 17.47%であることを考えると，この値を大きく上回る都道府県では，推薦入試が特別な意味を持っていると推測される。
3.2 新入生アンケートデータの概要
本学では，年度の初めに新入生を対象としたアンケートを実施している。任意であるため，全新入生が回答しているわけではないが，2019 年度の新入生アン
ケートでは 2095 名の新入生が回答していた。本稿では，2019 年度の新入生アンケートデータの一部を分析に用いる。2019 年度の新入生アンケートの質問項
目の中には，「志望校決定で強く影響を受けた人」を「2 人まで」選択するという項目が含まれていた。この項目について，回答者がそれぞれの選択枝（人物）表 1 「志望校決定で強く影響を受けた人（2 人まで選択）」として各人物を選択した回答者の割合

選択枝（人物）割合

自分で決めた63.61%

保護者

31.66%

学校教員

26.50%

知人・友人

13.61%

塾・予備校の教職員

12.93%

親類

5.55%

先輩

3.33%

その他

0.87%

を選んだ割合をまとめたものが表 1 になる。学校教員（高校教員）を選んだ回答者は全体の 26.50%にのぼる。この選択率は，知人・友人や塾・予備校の教職員よりも高く，高校教員が重要な役割を持っていることがわかる。本稿では，この項目に対する回答データを分析に用いる。なお，新入生アンケート上では学校教員という表現が使用されていたが，本稿では，用語の統一のため，アンケート結果について説明する際にも，高校教員という表現を用いる。
3.3 県民所得のデータの概要
県民所得のデータは，内閣府 (2018) の平成 26 年
度（2014 年度）の 1 人当たりの県民所得のデータを用いた。これは，県民雇用者報酬，財産所得，企業所
得を合計し，県の総人口で除したものである。この指標は県民の平均的な収入を反映しており，各都道府県の進学率とも関連している (e.g., 上山, 2011)。
なお，1 人当たりの県民所得のデータは 2014 年度のものである一方，志願者数のデータは 2014 年度から 2018 年度までのデータを集計したものであり，新入生アンケートデータは 2019 年度のものである。そのため，分析に使用した県民所得のデータと他のデータとの間には時間的なずれが存在する。しかし，内閣
府 (2018) のデータでは，年度ごとの県民所得の間には一貫して強い相関が認められる。例えば，平成 25
年度と平成 26 年度のデータの間の相関係数は小数点第三位を四捨五入すると 1 になるほど高く (r = 1.00,
p < .05)，平成 13 年度と平成 26 年度のデータにおいても，10 年以上の時間を隔てているにも変わらず，
強い相関が認められる (r = .94, p < .05) 。以上のことから，地域間の経済格差は長期にわたって固定化しており，数年程度では大きく変化しないものと考えられる。したがって，2014 年度の 1 人当たりの県民所
得データを，2014 年度から 2019 年度までの各都道
府県の経済状況を反映するものとして扱っても，それほど大きな問題はないと考えられる。
3.4 地域を分類する際の基準
本稿では，都道府県単位での分析以外に複数の都道
府県を 1 つにまとめた地域を単位とした分析を行う。
その際には，県民所得に基づき，上位 23 位までの都
道府県を所得上位地域，それ以外を所得下位地域に分類した上で，この 2 つの地域から東海 3 県のデータのみ取り除き，別の地域として扱う。したがって，東海 3 県，所得上位地域，所得下位地域という 3 つの地域を用いた分析を行うことになる。

- 129 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

東海 3 県を 1 つの地域として分析対象とするのは，2014 年度から 2018 年度までの本学の入学者の半数以上が東海 3 県出身者であり，この地域において，本学が特別な意味を持つと考えられるためである。また，大学入試センター試験の受験地別の志願者数（大学入試センター, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018）について，5 年間分を合計し，それに対する本学の都道府
県別の 5 年間分の全志願者数の割合を算出すると，
東海 3 県については，当該地域におけるセンター試
験受験者の 5%以上が本学に志願している計算になる。
センター試験の受験地と出身高校の所在地が一致していない志願者も存在すると考えられるため，この割合
は厳密には正確なものではない。それでも，このセンター試験の受験者に対する本学志願者の割合は，各地域における本学の知名度や人気をある程度反映していると考えられるため，この地域の受験生にとって，本学は特別な地位を占めていると推測される。なお，東海 4 県に含まれる静岡県については，志願者数，入学者数ともに多いが，割合に関しては東海 3 県ほど高い値ではない。東海地方以外にも，割合において静岡県と同程度の値を示している都道府県が存在するため，本稿では，東海 4 県ではなく，東海 3 県という括りを用いる。なお，東海 3 県は，一般・推薦入試の両方で，志願者数の上位 3 位を占めている。
4 名古屋大学の志願者数と県民所得の関連
本学の各都道府県における一般入試の志願者数，推薦入試の志願者数と県民所得の関係を調べるため，それぞれの間の順位相関係数を算出した (図 1，2)。一
般入試の志願者数と県民所得の間には有意な正の相関が認められた (r = .62, p < .05)。また，推薦入試と県民所得の間にも，正の相関が認められた (r = .45, p< .05)。
2 つの入試形態の都道府県別の志願者数と県民所得との間に，共通して正の相関が認められることは，本学入試を含め，大学進学に所得が影響している日本の現状を反映していると考えられる。ただし，本学の所在地が 3 大都市圏にも含まれる愛知県であり，地理的に近い範囲に人口規模，経済規模の大きな都道府県
が多数存在していることも，この相関の原因の 1 つとなっているであろう。
相関係数の値を見ると，推薦入試の方が，一般入試に比べて，県民所得との相関が弱くなっており，低所得層の受験においては，推薦入試が重要な役割を持っていることが示唆されている。このような相関係数の違いは，県民所得の低い地域では，安全志向・現役志

向から，本学に関しては，推薦入試を利用して志願する傾向があることを反映している可能性がある。
なお，本学の推薦入試においては，学部・学科・専
攻によっては，高等学校等が推薦できる生徒の数に上限を設けている (名古屋大学, 2019b)。したがって，
推薦入試の志願者数には，この上限の設定が影響している可能性もある。志願者数が多い東海 3 県においては，このような上限によって，推薦入試の志願者数が大きく抑制されている可能性がある。しかし，東海
3 県は一般入試志願者数・推薦入試志願者数の両方で一貫して上位を占めていることから，上限の設定が推
薦入試志願者数と県民所得の間の相関係数に及ぼす影響は限定的なものと考えられる。また，本学においては，東海 3 県以外の志願者数が多いとは言い難く，
東海 3 県以外の高校において，東海 3 県と同様に志願者数の抑制が生じているとは考えづらく，この点でも，上限の設定の影響は大きくないと推測される。

図 1 各都道府県の一般入試志願者数と県民所得の散布図

図 2 各都道府県の推薦入試志願者数と県民所得の散布図- 130 -

高校教員を対象とした入試広報の有効性に関する一考察

要な入試形態の場合には，高校教員の果たす役割は必5 新入生アンケートが示す高校教員の影響力
然的に大きくなる。しかし，同じ入試形態を利用して志願者の住んでいる地域や学力，経済状況によっているからといって，高校教員の役割が常に同じという
志願先の決定に至るまでのプロセスは大きく異なるとわけではない。例えば，受験勉強の初期から本学への考えられる。したがって，そのプロセスの中での高校入学を最終目標とし，その手段として推薦入試を利用
教員の役割にも違いが存在するであろう。
人口規模，経済規模が大きい地域では，国公立大学， することに決めた受験生の場合と，国公立の合格可能
私立大学が数多く存在し，自宅から通学できる範囲に， 性の低い大学に志願するにあたって，本学の推薦入試を利用することに決めた受験生の場合とでは，同じ推自らの学力に対して適切な大学を見つけやすくなる。
薦入試を利用していても，そこで高校教員の果たす役
地元の大学であれば，受験生は各大学の難易度を大ま割に大きな差異が生じるであろう。前者の場合は，志かには把握していることが多く，出願に当たって情報
願先の決定に高校教員の影響は小さくなるか，あるい収集を行う必要は少ない。特に旧帝国大学やそれに準は，存在していても，受験生には意識されないと考えずる偏差値の大学が通学圏内に存在する場合には，そられる。愛知県内の進学校の受験生が本学の推薦入試の大学への進学が目標となりやすい。高学力層の受験を利用するケースはこれに該当するであろう。一方で，生は，一般入試と推薦入試の両方で，通学圏内の高偏これまで述べてきたように，低所得層における受験時差値の国公立大学に出願することが可能となる。ただの行動は，後者に近いものと考えられるが，この時にし，通学圏内の高偏差値の国公立大学への合格可能性
は，志願先を決定する上で，高校教員の助言が重要にが低い学力層は，通学圏内の私立大学に出願するか，なってくるであろう。
通学圏外の国公立大学に出願することになる。高校教以上のことを検討するために，本学の新入生アンケ員の指導が重要となるのは，このような受験生に適切ートの「志望校決定で強く影響を受けた人」におけるな国公立大学への出願を提案することといえるかもし
高校教員の選択率と出身地域の関連について分析を行れない。本学に関して言えば，一般入試，推薦入試をった。分析にあたっては，前述の基準を用いて，回答
問わず，愛知県内の進学校から出願が行われる場合，県内における本学の人気と知名度が重要となっている。 者の出身地域を 3 つにわけている。表 2 と表 3 は，回答者（一般入試入学者と推薦入試入学者）の中で，学校全体や保護者が本学へ進学を目標の 1 つとして高校教員を選択した人，選択しなかった人の数をまといることも珍しくないため，高校教員の影響が存在すめたクロス集計表である。
るのは間違いないが，受験生がそれを意識する機会は
一般入試入学者に関して，Fisher の直接確率計算
それほど多くないであろう。
法（両側検定）を行った結果，度数の偏りは認められ
一方，人口規模，経済規模が小さい地域，あるいはなかった (p = .22)。選択者の数から，いずれの地域
高偏差値の国公立大学が通学圏内に存在しない地域では，自らの学力に対して適切な大学や目標とすべき大でも，一般入試の志願に対して，高校教員の影響力が学を見つけることがより難しくなる。国公立大学への存在することがわかるが，一方で，このデータからは，進学が可能な学力層の受験生は，通学圏外に進学先を高校教員の影響力と地域に関連があるとはいえない。
求めることが多くなる。さらに，経済的に余裕がなく，同様に Fisher の直接確率計算法（両側検定）を推
通学圏外の私立大学を避ける必要があるとき，受験機
薦入試入学者の回答に対して行ったところ，度数の偏会そのものが限定されることになる。この場合には，りが認められた (p < .05)。Bonferroni 法による多重情報収集の重要性が高くなる。また，センター試験の比較の結果，東海 3 県と所得下位地域の間で有意な自己採点後に出願先を選ぶ際，短い期間に数多くの候差異が認められた (p < .05)。東海 3 県と所得上位地補から 1 つを選ぶ必要が出てくる。以上のような制域，所得上位地域と所得下位地域の間には，有意な差約を考えた場合，各大学の難易度や学部構成，就職実
異は認められなかった (p = .21; p = .15)。この結果は，
績などを把握している高校教員は，重要な情報源とな
推薦入試の志願における高校教員の影響力に地域差がるであろう。したがって，高校教員に対して働きかけあることを示している。所得上位地域との比較においることの意義は非常に大きくなるであろう。
ては，有意な結果となっていないものの，所得下位地
以上のように，高校教員の果たす役割は地域や学力， 域出身の回答者の 63.27%が高校教員から影響を受け経済状況に応じて異なる。同時に，高校教員の果たすたと回答している。本稿では，世帯の所得を直接尋ね
役割は，利用する入試形態によっても異なる。特に，ているわけではないので，このデータが低所得層に分本学の推薦入試のように，教員が推薦書等の準備が必類される受験生の意思決定パターンを反映していると- 131 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号は限らない。しかし，少なくとも，低所得層が多いと考えられる地域では，推薦入試を利用する際に，高校教員が特別な役割を持っていることを示すものではある。低所得層の受験生は推薦入試で合格可能性の低い大学に，一般入試で合格可能性の高い大学に出願するという想定が正しいのであれば，このプロセスにおいて，推薦入試の志願先を決める際に，高校教員の助言を頼りにしているのだと考えられる。そして，これらの地域においては，高校教員を対象とした入試広報の効果が特に大きなものとなるであろう。
以上の分析は入学者から得られた新入生データに基づくものである。入学者は志願者のごく一部に過ぎないので，このデータは完全なものとはいえない。このような地域差が志願者全体に存在するのかは，別途志願者を対象とした調査・分析を行う必要がある。
表 2 一般入試入学者の中で，「志望校決定で強く影響を受けた人（2 人まで選択）」で高校教員を選択した回答者の数
東海3県

所得上位地域 所得下位地域

選択

275

97

33

非選択

888

346

78

表 3 推薦入試入学者の中で，「志望校決定で強く影響を受けた人（2 人まで選択）」で高校教員を選択した回答者の数
東海3県

所得上位地域 所得下位地域

選択

72

41

31

非選択

143

50

18

6 総合考察
6.1 分析結果のまとめ
本稿では，本学のデータに基づき，所得層ごとに入試における意思決定のプロセスが異なる可能性について論じた。また，県民所得において下位に分類される地域の推薦入試利用者において，高校教員が特に重要となっていることを示した。本稿の分析結果は，本学のデータに基づくものであるため，現行の受験生全般に適用できるかどうかはわからない。しかし，上山(2011) が示したように，地域の進学率に対して，経済格差の影響が近年強くなっていることを考えれば，各地域，各所得層の受験生・保護者に共通する行動パターン，意思決定プロセスが存在している可能性は十分にある。したがって，高校生・受験生の需要を考慮した入試広報の戦略の重要性は高いと考えられる。
本稿の分析結果が，どの程度他大学に適用可能かど
うかは，明らかではないが，少なくとも本学においては，県民所得の低い地域の高校教員にアプローチする
ことで，推薦入試の利用者が増えていくことが期待できる。また，本学の入学者は東海地方に固まっている
が，こういった入試広報によって，入学者の地域的多様性を高めていくことができると考えられる。他地域からの入学者が，出身地域で就職することを希望する
ことを考えれば，長期的に見た場合，本学の全国的な知名度の向上にもつながることが期待される。
AO 入試や推薦入試は，一般入試と比較して，大学ごとの特色がはっきりしているため，対策が難しく，高校にとっては受験生の指導にコストがかかり，ノウ
ハウの蓄積も難しいという問題点がある。また，本学の実施しているような推薦入試では，高校教員の負担が大きく，高校教員側の動機づけや能力も，志願に影響を及ぼすであろう。しかし，分析結果が示唆するよ
うに，この入試形態は，能力はあるものの，一般入試による志願は避けるような受験生からの志願を期待できる。高校教員が必要としている情報を理解し，高校教員から受験生に情報が伝わるようにしていくことで，優秀な入学者を確保できる可能性がある。
6.2 本分析の問題点と今後の展望
本稿の分析は，県民所得というマクロの指標を使ったものであるため，受験生，高校生，保護者が，どの程度，自らの経済的状況を意識し，受験に関する意思決定を行っているのかについては，十分に検討できな
い。吉本 (1993) や平沢 (2018) は，所得が同程度であっても，大都市地域に住んでいる個人の方が，それ以外の地域に住んでいる個人よりも，進学において有利であることを指摘している。各世帯の経済的状況を超えたところで，地域が進学に影響する仕組みは，部
分的には，その地域における高等教育機関の収容人数の観点から説明できる (e.g., 上山, 2011)。また，同時に，進学することでその後の就職や賃金がどの程度改善するのかという見込み，つまり，高等教育の便益の認知からも説明できる (e.g., 朴澤, 2016)。また，
一般に，人間の行動は周囲の多数派がどのように行動しているのかに影響される (Cialdini et al., 1991)。
入試において，受験生と保護者が，どのような意思決定をするのかは，周囲の受験生や保護者の影響を受けざるを得ないと考えられる。したがって，県民所得の低い地域における推薦入試利用者は，必ずしも経済的状況から，そのような入試形態を利用しているとは限- 132 -

高校教員を対象とした入試広報の有効性に関する一考察らない。所得の低い層が推薦入試を選ぶことで，その地域における大学入試に関する規範（受験における標
準的な行動のイメージ）が形成され，所得に余裕がある層の受験に影響を及ぼし，その結果として，推薦入試の利用が盛んになっている可能性もある。また，高所得層の多い地域には，周囲が推薦入試を利用しない
ために，経済的な問題を認識しつつも，推薦入試を利用するという考えがない受験生や保護者も存在していると考えられる。こういった場合には，個別で対応できる相談会等で，推薦入試の情報を提供するとともに，同時に，高校教員を経由した情報伝達ルートを確立していく必要があるであろう。本稿のデータが，各受験者の経済的状況を反映しているのか，あるいは，地域に存在する規範を反映しているのかという点を明らかにするためには，所得と推薦入試の利用については，
個人を単位とした分析が必要であろう。
また，本稿では，高校教員と受験生の間でどのようなコミュニケーションが行われているのかについては調べていない。したがって，特定の地域や入試形態において，高校教員が重要な役割を担っているとしても，その詳細なプロセスや，高校教員側の動機づけや考えについてはわからない。推薦入試において，高校教員が受験生側に本学を勧めているとしても，それが，地域の経済的状況を踏まえた当該地域の高校全体の進路指導の方針によるものなのか，それとも，受験生や保護者側の個別の需要に合わせた結果なのか，明らかでない。入試広報を展開する上では，こういった点についても調べ，正確な理解に努めるべきであろう。
今後は，高校生，受験生，保護者，高校教員等を対象とした調査を実施し，個人を単位とした分析を行う
ことで，所得や居住地域が，大学入試において，志願先の決定に至るまでのプロセスに，どのような影響を及ぼしていくのか，より詳細に検討する必要がある。

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センター試験志願者数（受験地別）」 大学入試センター
https://www.dnc.ac.jp/center/kako_shiken_jouhou/h28/inde
x.html (2020 年 3 月 25 日).
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学入試センター
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大学入試センター (2018 年 1 月 12 日). 「平成 30 年度大学入試センター試験の志願者数（確定）について【変更】」 大
学入試センター
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html (2020 年 3 月 25 日).
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動」『教育と情報』420, 2－9.

大学入試研究ジャーナル第 31 号，134-139，2021【原著】

東北大学における一般入試前期日程志願者の学力水準の経年分析――過去 3 年間の大学入試センター試験成績から――
宮本 友弘，倉元 直樹，長濱 裕幸（東北大学）
本研究では，東北大学における一般入試前期日程志願者の学力水準の経年変化について，大学入試
センター試験の国語，数学Ⅰ・A，数学Ⅱ・B，英語の 3 年間の成績を使用して分析した。その結果，
前期日程志願者のうち，AO 入試Ⅲ期の合格者の成績は一貫してそれ以外の者よりも高く，AO 入試が設計コンセプト通りに機能していた。AO 入試Ⅲ期合格者を除いた前期日程志願者の 3 年間の成績は学部等にかかわらず安定していた。また，3 年間の成績を指標にして志願者の出身都道府県を分類すると先行研究と同様の類型となった。そのうち，東北地方の３つの県からなる群の学力水準が他の群に比べて低く，地域特性の詳細な分析が今後の課題となった。
キーワード：東北大学，前期日程志願者，大学入試センター試験，経年変化
1 目的
東北大学のアドミッション・ポリシーでは，学部志願者に求める学生像の要素として「高水準の学力」を掲げている。本学の学部入試は AO 入試と一般入試を二本柱にして設計されているが，「学力重視」という点では両者に違いはない（倉元, 2018）。なぜなら，本学の使命の一つは研究者の養成であり，研究者の資質として学力はもっとも重要な要素であるからである（倉元, 2011）。このため，志願者の学力水準の分析
は，我々が籍を置く東北大学入試センターの重要なミッションの１つに位置付けられている。
その一環として，本研究では，もっとも募集人員の多い一般入試前期日程（以下，前期日程）志願者の学力水準の経年変化を分析する。その際，学力水準の尺度としてセンター試験の成績を用いる。毎年，センタ
ー試験の各教科・科目の平均点と標準偏差が公開されており，それらを利用することによって，得点を受験
者全体における偏差値に換算することができる。毎年のセンター試験の受験者全体の学力に著しい差がないと仮定すれば，偏差値によって経年比較をすることが可能となる。なお，本学の前期日程では，経済学部以外は個別学力試験の配点の割合がセンター試験よりも高い（経済学部は 50％）。しかしながら，センター試験の成績と個別学力試験の成績の間には比較的強い相関が見られてもいる（石上・倉元, 2019）。このことからも，センター試験の成績は，前期日程志願者の学力水準を把握する尺度として適切と考えられる。
また，本研究では，AO 入試の影響についても併せて検討する。上述の通り，本学の AO 入試では学力が重視されている。そのため，受験生からみれば，

AO 入試から一般入試まで一貫した計画的な受験準備を行うことが可能になる（倉元, 2018）。とくに，2月に実施される AO 入試Ⅲ期（以下，AOⅢ）では，
大学入試センター試験（以下，センター試験）を利用するため，前期日程と併せて出願する者も少なくない。
なお，AOⅢの合格発表と入学手続きは前期日程より前に行われ，また，AOⅢの出願要件は「合格した場
合には必ず入学することを確約できる者」としている。
このため，AOⅢの合格者は，前期日程を受験することはないが，上記の通り，前期日程出願者の中には
AOⅢの合格者が含まれている。AOⅢで入学した学生は，前期日程で入学した学生よりも大学での学業成績が良好である（宮本, 2019）ことから，入学前の学力水準も高いことが予想される。したがって，純然たる前期日程志願者の学力水準を把握するためには，
AOⅢ合格者の影響を取り除いて分析する必要がある。
さらに発展的な分析として，本研究では，学力水準の経年データを指標にして，志願者の出身地域（都道府県）の分類を試みる。この点については，倉元（2007）の研究が示唆的である。倉元（2007）は，
過去 10 年間にわたる「前期日程における実質合格率」等，14 の指標から都道府県を分類した。その結果，①ホーム（東北地方の 6 県），②ネイバー（茨城，栃木，群馬，新潟，富山，石川，長野），③シテ
ィ（北海道，埼玉，千葉，東京，神奈川，静岡，愛知，大阪，兵庫，福岡），④アウェー（①～③以外の 24府県），と命名した 4 つの地域分類を見出した。その上で，各地域に適切な入試広報の在り方を考察している。このように，志願者から得られたデータに基づ
いて地域を分類することによって，入試広報にも役立- 134 -

東北大学における一般入試前期日程志願者の学力水準の経年分析

・科目成績（偏差値）について t 検定（両側検定）を行うとともに，効果量 d を算出した。効果量 d は，
山際・服部（2016）によれば，0.20 以上 0.50 未満は
2 方法「小さい効果」（平均値差は小さい），0.50 以上
2.1 学力水準の尺度
0.80 未満は「中程度の効果」（平均値差はやや大き
センター試験のうち前期日程志願者のほぼ全員が受い），0.80 以上は「大きい効果」（平均値差は大き験する国語，数学Ⅰ・数学 A（以下，数学 I・A），
い）と解釈される。表 2 は，その結果を示したもの
数学Ⅱ・数学 B（以下，数学Ⅱ・B），英語の成績をである。平均値差とは，AOⅢ合格者の平均値からそ使用した。各教科・科目の得点は，大学入試センター）
1
れ以外の者の平均値を引いた値である。なお，文学部が公開している各教科・科目の平均点と標準偏差を用いて偏差値（平均 50，標準偏差 10）に換算した。 と理学部は H29，H30 は AOⅢを実施しておらず，
他学部等の AOⅢを受験して両学部いずれかの前期日程を志願した者は，1 名あるいは 0 名であったため分
2.2 分析対象期間
析から除外した。
表 1 は，平成 29 年度～31 年度（以下，平成〇年
表 2 に示す通り，教育学部，経済学部，医学科，
度は H〇と表記する）の本研究で使用するセンター
保健学科，歯学部の一部の年度の教科・科目で有意差試験の各教科・科目の平均点と標準偏差を示したものが認められなかったものの，全ての学部等の全ての年である。それ以前の期間に比べて，この 3 年間はい度において，いずれかの教科・科目で AOⅢ合格者群
ずれの教科・科目の平均点，標準偏差ともに比較的安定している。ただし，H31 の国語の平均点は，H29， の成績が，それ以外の群の成績よりも有意に高かった。
また，有意差の認められた平均値差の効果量を見ると，
H30 に比べてやや高いので，偏差値の解釈には留意
0.5 未満はわずか 2 個であり，それ以外はすべて 0.5が必要である。
を超え，平均すると 0.79 であった。総じて，中程度～大きい効果があるといえる。
2.3 分析対象者
以上から，学部等にかかわらず，H29～H31 の分析対象者は，H29～H31 の前期日程志願者であAOⅢ合格者のセンター試験成績は，それ以外の者よるが，受験資格のない者 6 名，センター試験の外国りも一貫して高く，両者の間には比較的大きい開きが語で英語以外を受験した者 11 名を除外した。H29 はあるといえる。この結果を踏まえて，以降の分析では，
4,921 名，H30 は 5,238 名，H31 は 4,806 名，計AOⅢ合格者を除外する。
14,965 名であった。なお，成績の分析を学部ごとに行う場合，医学部については，医学科と保健学科に分
3.2 前期日程志願者の 3 年間の比較
けて分析する。
学部等ごとに，それぞれの教科・科目の 3 年間の成績について分散分析を行うとともに，効果量ηp2を3 結果算出した。山際・服部（2016）によれば，効果量ηp2
3.1 前期日程志願者における AOⅢ合格者とそれ以外
は，0.01 以上 0.06 未満は「小さい効果」，0.06 以上の者との比較
0.14 未満は「中程度の効果」，0.14 以上は「大きいまず，学部等ごとに H29～H31 の前期日程志願者効果」と解釈される。表 3 はその結果を示したもの
を AOⅢ合格者とそれ以外の者を分け，両群の各教科である。各教科・科目の偏差値は H29 を基準にして，それとの差で示している。
表 1 偏差値算出において使用したセンター試験の表 3 の通り，文学部，教育学部，法学部，経済学
平均点（M）と標準偏差（SD）
教科・科目
H29
H30
H31
部，理学部，医学科，工学部，農学部の一部の教科・M
106.96104.68121.55
科目では年度間に有意差が認められたが，効果量を見
国語
SD
35.44
34.95
36.77
るといずれも 0.02 以下であり，効果はきわめて小さ
M
61.12
61.91
59.68
数学Ⅰ・A
い。実際，全教科・科目の H29 からの平均値の変化
SD
21.35
18.69
20.07
量の範囲は，-1.82～1.62 であった。
M
52.07
51.07
53.21
数学Ⅱ・B
以上から，いずれの学部等においても，H29～H31
SD
24.29
22.63
23.00
の志願者のセンター試験の成績はほとんど変化がない
M
123.73123.75123.30
英語
SD
44.95
41.20
43.59
ことが示唆された。
つ地域の特徴を把握することが可能となる。

- 135 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

3.3 前期日程志願者の出身都道府県の分類と比較
ここでは，前期日程出願者の出身都道府県（以下，県）のうち，H29～H31 の 3 年間の平均志願者数が100 名を超える 18 の県を対象とした。この 18 の県で各年度の前期日程志願者（AOⅢ合格者を除く）の88～89％を占める。18 の県それぞれにおいて文系学
部・理系学部別に各年度の教科・科目の平均値を算出し，それらを使用してクラスター分析（Ward 法）を実施した。デンドログラムから 4 クラスターが妥当と判断した。各クラスター（以下，CL）の構成を見ると，CL1 に属する 6 県は全て倉元（2007）のシテ
ィに分類されたものであったので，シティと命名した。
CL2 と CL3 は倉元（2007）のホームが３つずつに分かれたものであることから，前者をホーム A，後者をホーム B と命名した。CL4 に属する 6 県のうち 5 県は全て倉元（2007）のネイバーあった。残りの 1 県

表 2 各学部等における教科・科目の AOⅢ合格者とそれ以外の平均値差及び t 検定結果，効果量（d）
学部等

教科・科目

文学部

教育学部

法学部

経済学部

理学部

医学科

保健学科

歯学部

薬学部

工学部

農学部
*p<.05

国語
数学Ⅰ・A
数学Ⅱ・B
英語
国語
数学Ⅰ・A
数学Ⅱ・B
英語
国語
数学Ⅰ・A
数学Ⅱ・B
英語
国語
数学Ⅰ・A
数学Ⅱ・B
英語
国語
数学Ⅰ・A
数学Ⅱ・B
英語
国語
数学Ⅰ・A
数学Ⅱ・B
英語
国語
数学Ⅰ・A
数学Ⅱ・B
英語
国語
数学Ⅰ・A
数学Ⅱ・B
英語
国語
数学Ⅰ・A
数学Ⅱ・B
英語
国語
数学Ⅰ・A
数学Ⅱ・B
英語
国語
数学Ⅰ・A
数学Ⅱ・B
英語

**p<.01***p<.001

H29
平均値差
－
－
－
－
2.77
3.15
4.31 ***
3.21 **
5.26 ***
4.10 **
4.88 ***
2.49 *
4.88 ***
4.18 ***
4.24 ***
3.19 ***－－－－
7.23 ***
4.99 ***
3.66 ***
2.96 ***
5.67 ***
3.42 ***
2.04
3.17 ***
4.43
3.40
2.27
5.42 ***
6.94 ***
3.52 ***
4.73 ***
4.63 ***
6.71 ***
2.98 ***
2.99 ***
3.76 ***
5.50 ***
5.89 ***
3.25 *
3.38 **

d

0.52
0.57
0.81
0.86
0.87
0.72
0.78
0.51
0.88
0.76
0.71
0.71

1.11
0.86
0.70
0.75
0.90
0.58
0.34
0.62
0.64
0.57
0.40
0.96
0.96
0.52
0.71
0.74
1.06
0.55
0.56
0.80
0.93
1.04
0.59
0.76

- 136 -

H30
平均値差
効果量
－
－
－
－
0.97
5.40 **
2.08
0.40
3.51
0.62
3.55 *
0.80
5.87 ***
0.97
3.03 *
0.54
2.74 *
0.44
3.76 ***
0.90
5.23 ***
0.91
2.78 **
0.51
4.01 ***
0.72
2.50 ***
0.58
－
－
－
－
9.49 ***
1.40
4.67 ***
0.71
5.54 ***
0.84
4.27 **
0.94
7.10 ***
1.09
4.14 **
0.71
4.10 **
0.66
3.80 ***
0.80
3.02
0.46
4.04 *
0.66
4.79 *
0.77
3.13 *
0.68
8.12 ***
1.09
5.59 ***
0.78
5.97 ***
0.76
6.35 ***
1.04
7.47 ***
1.14
3.25 ***
0.60
3.99 ***
0.65
3.39 ***
0.77
6.84 ***
1.06
3.78 *
0.65
5.41 **
0.90
3.35 **
0.71

H31
平均値差
2.95 ***
5.53 ***
4.68 ***
2.64 **
2.82
5.32 **
5.28 **
4.73 ***
4.71 ***
4.55 **
4.32 **
2.89 ***
3.03 **
1.84
3.10 ***
2.11 ***
5.35 ***
4.00 ***
4.26 ***
4.15 ***
5.46 ***
3.51 ***
2.35
2.03
4.62 ***
3.53 **
2.09
4.48 ***
6.31 **
0.23
2.13
4.46 ***
4.59 ***
6.97 ***
7.21 ***
4.18 ***
4.66 ***
3.23 ***
3.86 ***
3.88 ***
5.61 ***
3.43 **
3.90 **
4.71 ***

d

0.61
0.91
0.75
0.59
0.53
0.92
0.97
1.09
1.04
0.75
0.71
0.70
0.59
0.30
0.54
0.49
0.91
0.62
0.68
0.77
1.05
0.68
0.44
0.52
0.91
0.63
0.38
0.98
1.11
0.03
0.35
0.92
0.64
1.03
1.07
0.66
0.84
0.58
0.70
0.82
0.91
0.50
0.63
0.92

東北大学における一般入試前期日程志願者の学力水準の経年分析

表 3 各学部等における教科・科目の偏差値（H29 との偏差）及び分散分析の結果（F），効果量（ηp2）
学部等
文学部

教育学部

法学部

経済学部

理学部

医学科

保健学科

歯学部

薬学部

工学部

農学部
*p<.05

教科・科目
国語
数学Ⅰ・A
数学Ⅱ・B
英語
国語
数学Ⅰ・A
数学Ⅱ・B
英語
国語
数学Ⅰ・A
数学Ⅱ・B
英語
国語
数学Ⅰ・A
数学Ⅱ・B
英語
国語
数学Ⅰ・A
数学Ⅱ・B
英語
国語
数学Ⅰ・A
数学Ⅱ・B
英語
国語
数学Ⅰ・A
数学Ⅱ・B
英語
国語
数学Ⅰ・A
数学Ⅱ・B
英語
国語
数学Ⅰ・A
数学Ⅱ・B
英語
国語
数学Ⅰ・A
数学Ⅱ・B
英語
国語
数学Ⅰ・A
数学Ⅱ・B
英語

**p<.01***p<.001

H30
1.06
-0.16
-1.24
0.06
-0.66
-0.77
-1.19
-0.75
1.62
0.44
-0.63
0.43
0.44
1.02
0.24
-0.21
0.04
0.03
0.13
0.22
0.97
-0.21
1.01
0.04
0.18
-0.61
-0.90
0.26
0.57
-0.46
-1.11
0.54
-0.40
-1.14
-1.30
-1.15
0.54
0.04
-0.10
0.24
-0.41
0.28
-0.63
-0.47

H31
-0.81
0.22
-0.24
-0.10
-1.82
-1.03
-1.00
-0.72
-0.42
1.14
-0.03
-0.01
-0.46
1.27
1.36
0.31
-1.61
0.30
-0.42
-0.61
0.55
1.38
1.01
0.04
0.94
-0.91
-0.19
-0.11
0.01
0.11
-0.31
-0.21
-0.62
-1.12
-1.53
-1.36
0.10
0.57
0.09
-0.21
-1.23
0.06
-0.84
-1.10

- 137 -

F

12.42
0.40
5.08
0.15
5.63
1.57
2.13
1.56
11.88
3.07
1.08
1.05
2.84
5.49
6.27
1.50
9.06
0.33
0.97
2.77
2.32
7.46
3.83
0.01
1.65
1.59
1.63
0.36
0.43
0.38
1.48
0.99
0.34
1.65
2.44
2.53
3.34
4.92
0.41
3.45
2.98
0.18
1.60
3.88

2

***

**

**

***
*

**
**

***

***
*

*
**

*

*

ηp
0.02
0.00
0.01
0.00
0.02
0.01
0.01
0.01
0.02
0.01
0.00
0.00
0.00
0.01
0.01
0.00
0.01
0.00
0.00
0.00
0.00
0.01
0.01
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.01
0.00
0.00
0.01
0.01
0.01
0.00
0.00
0.00
0.00
0.01
0.00
0.00
0.01

大学入試研究ジャーナル第 31 号

a-1 文系・国語

b-1 理系・国語

a-2 文系・数学Ⅰ・A

b-2 理系・数学Ⅰ・A

a-3 文系・数学Ⅱ・B

b-3 理系・数学Ⅱ・B

a-4 文系・英語

b-4 理系・英語

図 1 各地域における文系・理系ごとの教科・科目の偏差値の推移
注）縦軸は，ある特定の偏差値を 0 とし，そこからの偏差を示す。

- 138 -

東北大学における一般入試前期日程志願者の学力水準の経年分析

はシティであったが，倉元（2007）の県をプロットした図を見ると，ネイバーにも近接していた。そこで，
CL4 はネイバーと命名した。
以上の 4 つの地域において，文系学部・理系学部別に志願者及び合格者の各年度の教科・科目の平均値を算出し，プロットしたものが図 1 である。いずれの地域においても，国語以外では文系・理系にかかわらず 3 年間の偏差値の変動幅は，ほとんどが 1 未満であった。国語については，とくに文系学部で H31の偏差値が低下した。これは，表 1 に示した通り，
H31 の国語の平均値が H29，H30 よりも若干高くなっていることに起因すると考えられる。
志願者の偏差値をみると，ネイバーは全般的に高く，一方，ホーム B は全般的に低かった。シティは文系・理系にかかわらず国語が相対的に低く，ホーム A
は文系・理系にかかわらず数Ⅰ・A，数Ⅱ・B が相対的に低かった。合格者については 4 つの地域の差は，志願者ほどはない。

高く，次いで教科・科目で異同があるもののホーム Aとシティが同程度で並び，ホーム B が最も低かった。
倉元（2007）の分類指標のうち，前期合格率をみると，ネイバー，ホーム，シティの順であった。このことから，①ネイバーからの志願者は高い水準の学力を維持していること，②シティからの志願者の学力水準
が上がりつつあること，③ホームについては，県単位で学力水準の 2 層化が進み，ホーム A からの志願者
は従来の学力水準を維持する一方で，ホーム B からの志願者の学力水準は下がりつつあること，が示唆される。
以上，前期日程志願者全体においては学力水準に大きな変動はないが，地域による差がみられた。今後は，そうした学力水準の差が何に起因するかを明らかにするために，地域特性の詳細な分析が必要である。
注
1）大学入試センター「過去の試験情報」https://www.dnc.ac.jp/center/kako_shiken_jouhou/index.html（2020年3月31日）

4 考察
本研究の目的は，H29～H31 のセンター試験の成績から，前期日程志願者の学力水準を検討することであった。
まず，前期日程志願者のうち，AOⅢ合格者とそれ以外の者を比較すると，予想通り，学部等にかかわらず一貫して AOⅢ合格者の成績が高かった。倉元（2011）は，東北大学では「AO 入試が一番難しい」という定評があることを指摘したが，それと整合する結果である。と同時に，AO 入試では東北大学を第 1志望とすることを出願要件としているが，志願者の東北大学に対する強い意欲と関心が，高水準の学力につながる（宮本, 2019）と推測される。この意味で，少なくとも H29～H31 において，AOⅢはうまく機能しているといえる。本学の入試改革の柱の一つは，
AO 入試の拡大（募集定員の 30％）であるが，本結果はそれを支持するものでもある。
AOⅢ合格者を除いた前期日程志願者の学力水準を見ると，学部等にかかわらず安定していた。当該年度のセンター試験受験者全体の中での位置づけではあるが，特定の学力層が東北大学を志願していることが分かった。志願者の著しい学力の低下といった現象は生じていないといえる。
AOⅢ合格者を除いた前期日程志願者の出身都道府
県をセンター試験の成績を基に分類すると，ホームが2 つに分かれた以外は，倉元（2007）の類型とほぼ一致した。志願者の成績は全般的に，ネイバーが最も謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP20K20421 の助成を受けたもので
ある。

参考文献
石上正敏・倉元直樹 (2019). 「国公立大学における大学入試センター試験の選抜機能―合否決定における大学入試センター
試験の重みについて―」『大学入試研究ジャーナル』29, 91－98.
倉元直樹 (2007). 「入試広報戦略のための基礎研究(1)―過去
10年の東北大学入試データから描く『日本地図』―」『東北大学高等教育開発推進センター紀要』2, 9－22.
倉元直樹 (2011). 「大学入試の多様化と高校教育―東北大学型『学力重視のAO入試』の挑戦―」東北大学高等教育開発推進センター編『高大接続関係のパラダイム転換と再構築』東北大学出版会, 7－40.
倉元直樹 (2018). 「大学入試の諸原則から見た東北大学の入試改革」『大学入試研究ジャーナル』28, 119－125.
宮本友弘 (2019). 「『主体性』評価の課題と展望―心理学と東北大学AO入試からの示唆」東北大学高度教養教育・学生支援機構編『大学入試における「主体性」の評価―その理念と現実―』東北大学出版会, 7－29.
山際勇一郎・服部環 (2016). 『文系のためのSPSSデータ解- 139 -

析』ナカニシヤ出版

大学入試研究ジャーナル第 31 号，140-145，2021【原著】

大学入試英語問題における設問形式による識別力比較――英文和訳・和文英訳の機能を中心に――
秦野 進一，倉元 直樹，長濱 裕幸（東北大学）
英語教育で４技能重視の流れが定着する一方，伝統的な英文和訳・和文英訳の意義が問われている。
本研究では東北大学個別学力検査「英語」について設問形式別に分析し，大学入試の観点から英文和訳・和文英訳の役割を探った。分析の結果，英文和訳は問題によって識別力のばらつきが大きかった。
和文英訳・自由英作文等のライティングの問題は識別力のばらつきが小さく、安定した得点全体への寄与が見られた。記述式の問題に比べて採点が比較的容易な多肢選択式の問題は識別力の高い問題の出題が比較的容易であること，リーディングは問題によって識別力のばらつきが大きいことから，受験生の学力を多面的に測定するために多様な問題の出題が望ましいことなどが示唆された。
キーワード：大学入試, 識別力, 英語試験, 英文和訳, 和文英訳
1 問題2009 年 3 月に告示された高等学校学習指導要領（文部科学省, 2009a）では「授業は英語で行うことを基本とする」と明示され，英語による言語活動を授業の中心とすることが現場の教師たちに求められることになった。また同年 12 月告示の学習指導要領解説
外国語編・英語編（文部科学省, 2009b）では「中学校・高等学校を通じて，４技能を総合的に育成する指導を充実する」ことや「『聞くこと』，『話すこと』，『読むこと』及び『書くこと』の４技能の総合的な指導を通して，これらの４技能を統合的に活用できるコ
ミュニケーション能力を育成する」ことなどを挙げて授業改善の基本方針が示された。その後，実際に高等学校の英語の授業ではペア・ワークやグループ・ワー
ク等で生徒が英語で言語活動をしている時間の割合が増えていった（秦野，2018）。さらに 2014 年には「英語力の評価及び入学者選抜における英語力の測定については，４技能の総合的なコミュニケーション能力が適切に評価されるよう促す」（文部科学省，
2014）ことも示され，授業だけでなく，大学入試においてもコミュニケーション重視，４技能の総合的な評価が求められるようになってきている。
このような英語教育の流れの中で，大学入試の英語の問題にも変化が見られる。全国大学入試問題正解
英語 国公立大編 2010 年受験用（旺文社, 2009）と2020 年受験用（旺文社, 2019）の全般的傾向分析を比較すると，読解問題において増加した設問形式は英問英答（14.4% → 21.4%），減少した設問形式は和訳（部分訳・全文訳合わせて 14.0% → 6.3%）である。作文・表現問題に関しては，増加した設問形式は英訳（自由 15.2% → 21.1% ） , 表現力・その他（30.8% → 41.5%）であり，減少したのは和訳（全文訳・部分訳合わせて 37.8% → 23.7%）である。ここから英文和訳・和文英訳はどちらも減少しつつあるタイプの出題形式であることがわかる。
英文和訳・和文英訳のように母語を外国語に訳させる，あるいは外国語を母語に訳させるというタイプのテストについては，今まで主としてその信頼性と妥当性の側面から研究が行われてきた。
Buck（1992）は日本人学生 121 人の答案を７人の英語教師に採点させた結果を分析し，英文和訳問題は信頼性，妥当性が十分あることを示した。しかし一方
では教育現場に望ましくない波及効果を及ぼすとの注意も促した。また信頼性に関して Ushiro et al.（2005）
は，102 人の大学生の英文和訳の答案を４人の英語教師が採点した結果を分析し，採点における違いを生み出すのは，採点者の異なった採点基準（全体の印象で採点するか，分析的に採点するか）と不適切な日本語
表現やケアレスミスに対しての採点者の寛容の度合いの違いであると述べている。また馬場（2006）は，設問によって受験者のパフォーマンスが左右されない
点や誰が作っても同水準の問題ができる点などを英文
和訳問題の長所と指摘し，また採点の妥当性・信頼性の確保が難しい点や指導・学習に対する負の波及効果が懸念される点などを短所と指摘した。その上で，「テスト方法の選択においては，それぞれの方法の長所・短所を見極めて，テストの目的に合致するものを取捨選択する」ことを提言している。
このように信頼性や妥当性に関しては様々な知見が存在している。一方, 英文和訳の波及効果に関しては，- 140 -

大学入試英語問題における設問形式による識別力比較

静（2002）は，第２言語能力（英語）のテストにおいて，第１言語（日本語）での生成を求めるテストであるという問題点を指摘し，「英語を必ず日本語に直しながら読む」という態度を育成するという望ましくない波及効果を持つとした。
英語教育の中では, 英文和訳, 和文英訳は負の波及効果を及ぼすと経験的に言われている。しかし選抜試
験として重要となる「識別力」という観点から課題があるかどうかは実証的なデータが明示されていない。
そこで本研究では大学入試という文脈の中で，主として識別力の観点から英文和訳・和文英訳の役割を他の設問形式と比較して実証的に検討し, またその中で一部波及効果についても考察する。
具体的には，設問形式別に主として古典的テスト理論に基づく項目分析を行い，英文和訳・和文英訳と他の設問形式，特に昨今増加しつつある自由英作文などの形式をとる設問の識別力性能や測定している学力の内実について実証的に検討を加える。

容一致がある。ライティング問題では，大問Ⅲ「問２」が条件に合う英文を自由に書く自由英作文，大問Ⅳの「(A)」「(B)」が下線部の和文を英訳させる和文英訳である。英文の素材は大問Ⅰ，大問Ⅱが論説文，大問Ⅲがディベートであり，解答時間は 100 分である。
各項目の設問形式と解答形式について，測定対象となる技能別に再分類した結果を表２に示す。「（大問番号）-（問番号）」で表記する。また，リーディン
グに関しては英文和訳とそれ以外の設問形式を，ライティングに関しては和文英訳と自由英作文を区別する。

2 方法
2.1 分析対象
本研究で分析対象としたのは，平成 31 年度東北大学前期日程学力検査「英語」（以下「前期」と表記する）の設問別成績のうち二つの学部（文系１，理系１）（文系 230 名，理系 176 名，合計 406 名）のデータ
である 1)。前期の英語では４技能のうち，リーディン
グとライティングの２技能のスキルが測定されている。
設問の構成は表１に示すとおりである。

2.2 分析方法
本研究では，平均値，標準偏差，最小値，最大値などの基礎統計量に加えて，クロンバックのα係数により信頼性係数を推定する。さらに困難度，識別力を算出し，各項目を比較検討する。
困難度（難易度）はその問題がどの程度難しかったかを示す指標で，得点率で表す。数値が大きいほど易しい問題となる。例えば配点６点の問題で平均得点が３点ならば，その問題の困難度は 50%となる。また，受験者全員が正解した問題の困難度は 100%となる。
なお大問の配点は非公表となっているため, 本論文では得点率のみを記載している。
識別力は成績上位の受験者と下位の受験者をどの程度識別できるかを示す指標である。識別力には以下の二つの指標を用いる。一つは各項目の得点と全体の得点との相関係数（I-T 相関）である。値が大きいほど，全体として成績上位の者と下位の者の学力差を識別していることになる。なお本稿では全体の得点には相関係数を計算する当該の項目得点は含まれていない。
もう一つは，五分位図（トレースライン）である。
合計の得点率に基づいて受験者を低群，低中群，中群，
高中群，高群の５群に分け，各群の小問ごとの平均得点率を算出し，左から並べて図示する。

表１ 分析対象の試験問題の構成
Ⅰ

大問

Ⅱ

小問(項目)

問1

問2

問3

問4

問1

問題数

1

1

1

4

1

技能
語数(英文)

設問形式

説明 和訳 和訳

解答形式 記述式 記述式 記述式

1

1

Ⅲ

空所

問５

問１

問２

(A)

(B)

1

1

1

1

1

1

リーディング・795
内容 英文 英文 空所

ライティング

文章

補充 説明 和訳 和訳 補充
整序
選択式
選択式 選択式(4択)

記述式 記述式 記述式Ⅳ問４

リーディングリーディング1038
内容 英文 英文

問２ 問３

(4択)

(3択)

652
内容
自由
一致

ライティング
和文

和文

英作文 英訳

英訳

選択式 記述式 記述式 記述式

全体の構成は大問４問であった。Ⅰ，Ⅱはリーディ
ング，Ⅲはリーディングとライティングの双方，Ⅳはライティングに関する問題である。大問Ⅰ「問２」「問３」及び大問Ⅱ「問２」「問３」は下線部の英文を和訳させる英文和訳である。それ以外のリーディン
グ問題の設問形式には，下線部の語句や文章の文中での意味や根拠を説明させる内容説明，文中の空所に入る語句や文章を選択する空所補充，空所に入る文章の順序を問う文章整序，本文の内容に合う英文を選ぶ内

表２ 設問・解答形式による検査問題の構成
リーディング

技能
設問

英文和訳

形式

解答

形式
項目

(小問)
問題数

- 141 -

空所補充

ライティング

文章 内容
整序 一致

選択式

記述式

4択 ４択 ３択 ５択

内容説明 和文英訳
記述式

記述式

Ⅰ-２ Ⅰ-３ Ⅱ-２ Ⅱ-３ Ⅰ-４ Ⅱ-４ Ⅱ-５ Ⅲ-１ Ⅰ-１ Ⅱ-１ Ⅳ(A) Ⅳ(B)

1

1

1

1

1

1

1

4

1

1

1

1

自由

英作文
記述式
Ⅲ-２

1

大学入試研究ジャーナル第 31 号

3 結果
3.1 基礎統計量
3.1.1 得点分布
全体の平均得点率は 56.5％であった。受験者の得点分布を図１に示す。一部に得点率が著しく低い受験者がみられるものの，全体としてやや負に歪んだ単峰
形を示しており, 天井効果，床効果とも見られない。
受験生の英語力を識別できる, 学力水準に見合った難易度の問題であった。

3.1.2 項目分析結果
項目分析に関わる基礎統計量を表３に示す。クロン
バックによるα信頼性係数は 0.71 であった。
表３ 基礎統計量
設問形式

リーディング

解答形式
項目(小問)
困難度

英文和訳

空所補充

文章

内容

3.1.4 標準偏差
大問の配点が非公表となっているため，設問ごとの標準偏差は各問題の得点率を使用して計算し, 単位はポイントと表現した。得点のばらつきが比較的大きかったのはⅢ-１（内容一致：45.8 ポイント），Ⅰ-１（内容説明：44.5 ポイント）であった。残りの問題
は大体 20～30 ポイント前後であった。
3.2 I-T 相関
I-T 相関から見た識別力は，大問Ⅰの英文和訳２題（0.25，0.26）よりも大問Ⅱの英文和訳（0.45，0.40）の方が高かった。ライティングの問題は３問とも同程度に高かった（0.48，0.48，0.52）。
その他の問題は小問によってばらつきが大きく，一貫した傾向は見られなかった。

図 1 得点分布

技能43.6%）。
ライティングの問題は３問あり，１題のみが全体平均より易しかった（Ⅳ-A：64.9%）が，残りの 2 題はほぼ全体平均並み（54.3%，54.7%）であった。

ライティング
内容説明

和文英訳

自由

3.3 五分位図
五分位図作成のための分類基準を表４に示す。特に識別性能が高い部分において，群間の平均正答率差が大きくなる。グラフ化した場合，傾きが急峻な右肩上がりとなる。
表５に結果を示す。

整序 一致
英作 総計
選択式
記述式
記述式
記述式
記述式
4択 ４択 ３択 ５択
Ⅰ-２ Ⅰ-３ Ⅱ-２ Ⅱ-３ Ⅰ-４ Ⅱ-４ Ⅱ-５ Ⅲ-１ Ⅰ-１ Ⅱ-１ Ⅳ(A) Ⅳ(B) Ⅲ-２

表４ 五群分類基準

72.4% 60.0% 63.8% 34.9% 66.0% 70.2% 27.1% 82.6% 35.4% 43.6% 64.9% 54.3% 54.7% 56.5%(平均得点率)
標準偏差21.1 21.5 20.6 26.6 22.9 22.6 35.0 45.8 44.5 25.8 18.1 21.4 17.3 11.9

最低得点率

0%

0%

0%

0%

0%

I.T相関

0.25

0.26

0.45

0.40

0.39

0%

0%

0%

0.21 -0.01

0.32

最高得点率 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
受験者数

0%

0%

0%

0%

90% 100% 100% 100%
0.42

0.27

0.48

0.48

平均得点率(%)

人数

90%

8%

82%

低群

0-48

82

0.52

1.00

低中群

49-55

85

中群

56-60

81

高中群

61-66

82

高群

67-1000%406＊各問題の配点は非公開のため記載していない。また同じ理由で最低点、最高点もここでは得点率で表記している

3.1.3 項目困難度
困難度（平均得点率）が最も高かった（易しかった）のはⅢ-１（内容一致）の 82.6%，最も低かったのは
Ⅱ-５（文章整序）の 27.1%であった。
英文和訳の小問は４問あるが，そのうち３問は全体平均（56.5%）より易しかった（72.4%，60.0%，
63.8%）が，難しい小問も１問（Ⅱ-３，34.9%）あった。リーディングの問題には解答形式が選択式の問題が４問あるが，そのうち３問は全体平均より易しかった（66.0%，70.2%，82.6%）。１問は特に難しい問
題（Ⅱ-５，27.1%）であった。記述式の内容説明の２問はどちらも全体平均より難しかった（35.4%，

76
計

406

表５ 群別の各問題困難度（正答率）
大分類
設問形式

➀（英文）和訳
英部和訳③その他
空所補充 整序 内容
読解力
選択式
総計
解答形式
記述式
記述式
記述式
4択 ４択 ３択 ５択
項目(小問) Ⅰ-２ Ⅰ-３ Ⅱ-２ Ⅱ-３ Ⅲ-２ Ⅳ(A) Ⅳ(B) Ⅰ-４ Ⅱ-４ Ⅱ-５ Ⅲ-１ Ⅰ-１ Ⅱ-１
自由

②英訳
和文英訳

低群

59.3 49.7 43.8 11.1 37.7 48.3 35.2 38.7 40.2 20.7 66.5 19.0 30.8 38.4

中群

72.8 61.9 65.0 30.2 57.5 67.4 57.6 71.0 74.1 27.2 85.8 36.7 43.9 58.3

低中群 72.5 57.0 60.7 19.7 53.2 64.4 49.9 60.6 65.9 17.6 75.9 30.6 42.5 52.2
高中群 78.8 64.1 70.7 43.2 61.0 71.2 60.6 75.6 82.9 34.1 90.9 39.9 47.0 63.2
高群

78.8 68.0 80.3 73.9 65.0 74.0 69.3 85.9 89.5 36.8 95.4 52.1 54.7 71.4

高-低差 19.5 18.4 36.5 62.7 27.3 25.7 34.1 47.1 49.2 16.1 28.9 33.1 23.9 33.0

- 142 -

大学入試英語問題における設問形式による識別力比較

高群と低群の差が特に小さい（識別力が低い）問題
が３問あった。Ⅰ-２（英文和訳：19.5），Ⅰ-３（英文和訳：18.4），Ⅱ-５（文章整序：16.1）であり，２問が英文和訳であった。一方で高群と低群の差が最も大きかったのはⅡ-３の 62.7 であるが，この問題も英文和訳であった。英文和訳以外のリーディング問題
では，空所整序の２問（Ⅰ-４，Ⅱ-４）の識別力が高かった（47.1，49.2）。
ライティングの３問はどれも識別力はあまり高くな
く，和文英訳の２問（Ⅳ-A：25.7，Ⅳ-B：34.1）と自由英作文（Ⅲ-２：27.3）の間にも大きな差は見られなかった。I-T 相関の結果との解釈の整合性については考察で論じる。

100

100

80

80

60

60

40

40

20

20

0

低 低中 中 高中 高

0低 低中 中 高中 高

Ⅰ 問４

Ⅱ 問４

100

100

80

80

60

60

40

40

20

20

0

低 低中 中 高中 高

0低 低中 中 高中 高
Ⅲ 問１

Ⅱ 問５

3.3.1 英文和訳の五分位図
図 3 選択式問題（リーディング）五分位図
英文和訳問題の五分位図を図２に示す。４問中２問（Ⅰ-２，Ｉ-３）の高-低差は合計点の高-低差（33.0） 3.3.3 他のリーディング問題（記述式）の五分位図記述式問題の五分位図を図４に示す。Ⅰ-１の識別より 10 ポイント以上低かった。
力は平均程度（33.1）であったが，Ⅱ-１は平均より残りの２問（Ⅱ-２，Ⅱ-３）は対照的な識別性能を
10 ポイント近く低い 23.9 であった。
示した。Ⅱ-２は低中-低差が 15.5 ポイントと低学力層での識別性能が高く，Ⅱ-３は高-高中差が 30.7 ポイン
100
100
トと高学力層における識別性能が著しく高かった。
80
80
100

100

80

80

60

60

40

40

20

20

0

0

低 低中 中 高中 高

100

100

80

80

60

60

40

40

20

20

低 低中 中 高中 高

高

高中

中

低中

低

Ⅱ 問２

0

低 低中 中 高中 高
Ⅱ 問１

図４ 記述式問題（リーディング）五分位図
3.3.4 ライティング問題の五分位図
100
80
60

20
0

低 低中 中 高中 高
Ⅰ 問１

40

20
0

60

40
0

Ⅰ 問３

Ⅰ 問２

60

40
20

低 低中 中 高中 高

0

Ⅱ 問３

低 低中 中 高中 高
Ⅲ 問２

図２ 英文和訳問題五分位図
3.3.2 他のリーディング問題（選択式）の五分位図選択式問題の五分位図を図３に示す。問題４問中２問（Ⅰ-４，Ⅱ-４）は特に低中-低差が 21.9 ポイント，
25.7 ポイントと大きかった。一方，Ⅱ-５は高群でも平均得点率が 40%に達せず，低中-低差はマイナスであった。Ⅲ-１は対照的に易しすぎ，低群でも得点率が 70%に近かった。

- 143 -

100

100

80

80

60

60

40

40

20

20

0

低 低中 中 高中 高
Ⅳ(A)0低 低中 中 高中 高Ⅳ(B)図５ ライティング問題五分位図大学入試研究ジャーナル第 31 号

ライティング問題の五分位図を図５に示す。自由英
作文，和文英訳ともに大きな特徴はないが，どちらかと言えば，低学力層の識別性能が高かった（低中-低差が 15.5，16.1，14.7）。
3.4 主成分分析
英文和訳，和文英訳，自由英作文がどのような能力を測定しているかを分析するために，項目ごとの得点に対して主成分分析を行った。二つの主成分を抽出し，バリマックス回転を行った結果を表６及び図７に示す。
相関行列の第１固有値は 3.28，第２固有値は 1.16，
寄与率はそれぞれ .25，.09，累積寄与率が.34 とあま
り高くはないので，解釈はあくまでも参考程度であるが，和文英訳と自由英作文は第 1 軸への負荷が高く，「英語での表現力」とでも呼べるような「書く力」を測っていると言える。英文和訳は 1 問を除いて近い位置にある。ライティングの各項目とも相対的に近く，「日本語での表現力」が関与していると思われる。
表６ 主成分負荷量（回転後）第 1 主成分

第２主成分

和文英訳 (Ⅳ-B)

0.81

和文英訳 (Ⅳ-A)

0.78

0.06
0.12

自由英作文 (Ⅲ-2)

0.65

0.30

英文和訳 (Ⅱ-3)

0.52

0.23

英文和訳 (Ⅰ-3)

0.31

0.21

英文和訳 (Ⅰ-2)

0.22

0.27

英文和訳 (Ⅱ-2)

0.21

0.65

文章整序 (選) (Ⅱ-5)

-0.11

0.10

内容説明 (Ⅱ-1)

-0.12

0.72

内容説明 (Ⅰ-1)

0.30

0.55

空所補充 (選) (Ⅰ-4)

0.25

0.50

空所補充 (選) (Ⅱ-4)

0.07

0.36

内容一致 (選) (Ⅲ-1)

0.30

0.34

寄与率

0.19

0.16

和文英訳(4-B)

0.80

和文英訳(4-A)
自由英作文(3-2)

0.60

英文和訳(2-3)
0.40
英文和訳(1-3)

内容一致（選）(3-1)

英文和訳(1-2)

0.20

内容説明(1-1)

空所補充（選）(1-4)

英文和訳(2-2)

空所補充（選）(2-4)
0.00
-0.20

0.00

0.20
0.40
文章整序（選）(2-5)

0.60
内容説明(2-1)-0.20

図 7 主成分分析結果

0.80

4.2 選択式問題（リーディング）
Ⅱ-５は困難度が 27.1%と低く，識別力も全問題の中で最も低かった。図３のグラフからもわかるように
低群から高群までを通して困難度がさほど変わらず，受験生の学力に比べて難しすぎる問題であったことがわかる。Ｉ- T 相関がほぼ 0 であったことから，成績は他の設問で測定している英語の学力とは異なると考えるべきである。
Ⅰ-４とⅡ-４に関しては高-低差がそれぞれ 47.1 と49.2 と高く，グラフからも低群から高群までよく識別していることがわかる。採点のしやすい選択式の設問でも識別力の高い問題の出題が可能であることを示している。
4.3 他のリーディング問題（記述式）
２問とも困難度が 35.4%，43.6%と総計の平均と比較して低く，選択式と比較すると記述式の問題の方が，得点率が低くなりがちであることがわかる。
また，図７からも，英文和訳や和文英訳とは異質な能力を測っている可能性が考えられる。出題する問題
によって識別力に大きなばらつきがあることから様々な問題を出題して受験生のリーディング力を測ろうとすることが大切であろう。

1.00
第１主成分

4 考察
4.1 英文和訳
英文和訳問題の識別力は問題によってばらつきが大きいことから，英文和訳という設問形式のみから識別力の高低を判断することは難しいことがわかる。受験
生の学力レベルに合った出題をすれば，Ⅱ-３のように識別力の高い出題になるが，そうでないとⅠ-２や３のように学力の高低に関係なく点差が出ない識別力の低い問題になってしまう危険性がある。そのため受験生に訳させる英文の選定には細心の注意が必要であ
る。

1.00
第２主成分

4.4 ライティング問題
困難度に関しては，自由英作文（Ⅲ-２）と和文英訳のⅣ-B がそれぞれ 54.7%と 54.3%でほぼ同じで，
もう 1 問の和文英訳Ⅳ-A は 64.9%とやや高かった。
I-T 相関も自由英作文が .52，残り二つが .48，.48とほぼ同じであり，ライティングの問題は出題形式に関わらず I-T 相関から見た識別力は高かったと言える。
一方，五分位図から見た識別性能は必ずしも高くなかった。特に，高学力層の識別性能は難しいことが分かった。

- 144 -

大学入試英語問題における設問形式による識別力比較

一見矛盾する結果だが，整合的な解釈を試みるとす
れば，他の設問と比べて測定している能力が異質とみられることが挙げられる。すなわち，自由英作文と和文英訳は設問形式の違いに関わらず，得点間の相関係数の値が相互に大きく，他の項目とは相対的に小さいことから見られる結果であり，他教科・科目の得点との関係にもよるが, 最終的には合否にも大きく影響を与えているこが推測される。10 問あるリーディングの問題は得点全体への寄与が低い問題から高い問題まであったが，ライティングの問題は 3 問とも安定した
得点全体への寄与が見られた。
なお，ライティングの問題は，英語の学力が低い低群の受験生とその他の受験生を識別するには寄与したが，比較的上位層の受験生を識別する力は弱かった。
東北大学の入試問題においては和文英訳か自由英作文（あるいはその両方）が 20 年以上に亘って出題されてきた。そのため，東北大学を志望する生徒の多い高等学校などで，これらの問題に対応できる学力の養成に力を入れた結果，多くの受験生がライティングに関して，ある程度の力が身についていたという推測も成り立つ。仮にその見立てが正しいならば，入試問題の出題形式と内容が，高等学校の教育へ波及効果を与えた例とみなせるであろう。

るであろう。
今回の分析は単年度の１つの問題に関しての分析なので，今後様々なデータを集めて分析することが必要であろう。
注
1)入試業務に関連する内容の研究については東北大学入試セン
ター長の許可の下に研究発表を行って差し支えないことを確認している。

謝辞
本研究はJSPS 科研費JP19H05491 の助成を受けたものである。

参考文献
馬場哲彦 (2006).「英文和訳テストの功罪」英語青年, 152 (7),408－410.
Buck, G. (1992). “Translation as a Language Testing Procedure:
Does It Work?” Language Testing, 9 (2), 123－148.
秦野進一 (2018).「大学入試で問われるべき英語力とは何か～
資格・検定試験導入の持つ意味～」東北大学高度教養教育・学生支援機構（編）高等教育ライブラリー14『個別大学の入試改革』東北大学出版会, 163－182.
文部科学省（文部科学省, 2009a）「高等学校学習指導要領」

5 今後の課題
採点に充てられる人数，期間などの制約がある中で，識別力のある作題を行うには，自分の大学にはどのような学力層の受験生が出願してきているのか，そしてどの学力層間を識別する必要があるのか，またどのような問題ならその目的にふさわしいのかなどについて理解した上で作題にあたることが大切だと思われる。
識別力は入試問題において重要な要素ではあるが，かといって識別力の観点からのみ入試問題を考えることは適切ではない。その大学に入学を希望する受験生の多くが入試問題を研究して準備を進めることを考えると受験生の学習への波及効果は絶大である。「このような問題が解ける学生に入学してほしい」という大学からのメッセージと捉えられることを鑑み，どのような英語力を持った学生に入学してもらいたいのかということを明確にした上で使用する問題形式を考える
ことが望ましい。
今回の調査では，記述式に比べて採点が容易な選択式の問題でも記述式よりも識別力が高い出題が可能であることが示された。記述式で問う問題，選択式で問う問題を精査して作題することで，記述式の問題の採点体制を手厚くするなどの余裕を生むことも可能にな

文部科学省（文部科学省, 2009b）「高等学校学習指導要領解説
外国語編 英語編」
文部科学省 (2014).「今後の英語教育の改善・充実方策について 報告～グローバル化に対応した英語教育改革の五つの提言～」改革 3.高等学校・大学の評価及び入学者選抜の改善.
https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/shotou/102/houkoku/attach/1352463.htm (2020 年 3 月 18 日)
旺文社（旺文社, 2009）「全国大学入試問題正解 英語 国公立
大編 2010 年受験用」
旺文社（旺文社, 2019）「全国大学入試問題正解 英語 国公立
大編 2020 年受験用」
静鉄人 (2002).「英語テスト作成の達人マニュアル」大修館.
Ushiro，Y., Hijikata, Y., Shimizu, M., In’nai, Yo., Kasahara, K.,- 145 -

Shimoda, A., Mizoshita, H., and Sato, R. (2005). “Reliability
and Validity of Translation Tests as a Measure of Reading
Comprehension” Annual Review of English Language

Education in Japan, 16，71－80.

大学入試研究ジャーナル第 31 号，146-153，2021【原著】

タブレット端末利用型 CBT の開発とモニター調査による評価
安野 史子（国立教育政策研究所）
本研究は，CBT の特性を活かした教科・科目ベースの問題を試作し，CBT で測れる能力を明確にすることを目的として継続的に実施してきている。そこで，高校生を対象に，開発した問題を用いたモニター調査を 2019 年度に実施した。問題はすべてデジタルによるタブレット端末画面への提示で，解答については，オンラインによるタブレット端末へ直接入力する方式の冊子と，オフラインで解答用紙へ記入する方式の冊子の 2 種類を試みた。評価事項は，開発問題の評価，実施における諸課題の整理，解答入力に関する諸課題の整理，技術上の示唆が主である。本稿は，その報告である。
キーワード：CBT，タブレット端末，数学，物理，化学，手書き文字（数式）認識入力
1 研究の目的
本研究は，CBT（Computer-Based Testing）の特性を活かした教科・科目ベースの問題を試作し，CBTで測れる能力を明確にすることを目的として実施してきている（安野, 2017, 2018, 2020 ; 安野ほか, 2018 ;Yasuno et al., 2019）。具体的には，大学入学希望者の高等学校卒業段階の学習状況評価に資する問題を開発することとし，高等学校学習指導要領の数学及び理科の内容に即した映像，3D，インタラクティブな動的コ
ンテンツを含む問題の開発を進めてきている（安野,2017, 2018 ; 安野ほか, 2019 ; 北野ほか, 2019 ; 髙橋ほか, 2019 ; 右近ほか, 2019）。解答方式としては，
2017 年度までは解答用紙による解答方式（安野, 2017,2018 ; 安野ほか, 2018）を採用，小規模調査を経て，2018 年度以降は，解答形式が選択肢式と求答式の設問について，解答入力システムを試作し，タブレット端。
末に解答を入力する方式も試みている（安野, 2020）
本稿では，高校生を対象に，開発した CBT を用いて，2019 年にモニター調査を実施した結果を中心に，問題の評価，実施における諸課題の整理，解答入力に関する諸課題の整理，技術上の示唆を報告する。
2 問題開発CBT により「革新的な問題形式（innovative」を導入することができ，さらに従来のitemformats）
問題形式で測れない重要な特性（attributes）を測定できる可能性もあるといわれている（Downing andHaladyna, 2006）。従来のペーパーテスト（PBT,
Paper-Based Testing）での問題の提示は，テキストと図表（写真を含む）に限定されるが，CBT では，音声，高解像度のコンピュータグラフィックス（CG）や，動的オブジェクト等へと広がる。
映像（写真，動画）
このように，CBT は，様々な可能性が期待されるが，本研究では，高大接続を視野に，高等学校学習指導要領（文部科学省, 2009）準拠を前提とした数学及び理科（物理・化学）の問題開発を試みている。表 1～表 3
は，これまでに我々が問題開発を行い，実証的に調査で用いた問題である。以下で，教科・科目別に，その特徴を概観する。
2.1 数学
数学は，現行（平成 21 年告示）の高等学校学習指導要領（文部科学省, 2009）における数学の科目のうち，「数学 I」,「数学 II」,「数学 A」,「数学 B」（ただし，「（1）確率分布と統計的な推測」を除く）の内容について開発を行ってきている。表 1 に示す 26 題すべてにおいて，動的オブジェクト（Dynamic Object）を含
む問題，つまり，オブジェクトを移動，変形させると数式も自動的に変更され，逆に，数式を変更するとそれに応じてオブジェクトも変形する機能を含む問題となっている。これによって，解答者は一定の条件下で図形やグラフをインタラクティブに動かして問題解決をしていく。こうした数学的活動を通して，数学における基本的な概念や原理・法則の体系的な理解，事象を数学的に考察し表現する能力を測ることを目指すも
のである。
ただし，
開発できたのは幾何の問題が多く，（1）数と式，「数学 A」
前述の範囲において，「数学 I」（2）整数の性質の問題は，現時点で開発できていない。
図 1 は，「数学 A」の（1）場合の数と確率の「色玉」の問題に含まれる動的オブジェクの取り出し（9 個）トである。この問題は，赤玉，緑玉，青玉合わせて 9個が一つの袋に入っていて，この袋の中から 2 個の玉を同時に取り出す試行を続けて100回ずつ繰り返し行
うことができる。これを用いて，袋の中に入っている
赤玉，緑玉，青玉の個数がそれぞれ何個かを求めるものである。問題の中で，動的オブジェクトがどのような働きをしうるかを，図 2 に示された数学的活動のプ
ロセス（中央教育審議会, 2016），すなわち，事象から- 146 -

タブレット端末利用型 CBT の開発とモニター調査による評価

表 1 開発問題（数学）
科目 学習指導要領の内容

I
I
I
I
I
I
I
II
II
II
II
II
II
II
II
II
A
A
A
A
A
A
A
B
B
B
a
b

問題内容

オブジェクト (役割)

Dynamic (A)
三角形の敷き詰め(2) 図形と計量
アポロニウスの円 (三角形)(2) 図形と計量
Dynamic (B→ A)
正八角形に内接する三角形の面積 (最大) Dynamic (B)(2) 図形と計量
絶対値を含む関数の最大値最小値(3) 二次関数
Dynamic (B→ C)
絶対値を含む関数(3) 二次関数
Dynamic (B→ C)
二つのグラフの交点と共有点(3) 二次関数
Dynamic (C)
データに基づく判別(4) データの分析
Dynamic (C・D)
Dynamic (A→ B)
4 次式の因数分解 (因数定理)(1) いろいろな式
線分の中点の軌跡を表す方程式(2) 図形と方程式
Dynamic (A)
放物線の弦の中点の軌跡(2) 図形と方程式
Dynamic (A)線形計画法 (造花制作による利益)(2) 図形と方程式
Dynamic (C・D)(3) 指数・対数関数 計算尺の仕組み (対数尺)
Dynamic (A・D)(3) 指数・対数関数 対数関数と指数関数のグラフ
Dynamic (A)周期・周波数・角速度(4) 三角関数
Dynamic (A・D)(5) 微分・積分の考え 三次関数の決定 (導関数)
Dynamic (B)(5) 微分・積分の考え 球面に内接する円柱の体積 (最大)Dynamic (B)Dynamic (D→ B)(1) 場合の数と確率 色玉の取り出し (8 個)(1) 場合の数と確率 色玉の取り出し (9 個)
Dynamic (D→ B)(1) 場合の数と確率 正十二角形の頂点からなる三角形
Dynamic (B→ C)
3 辺上の正三角形 (フェルマー点)(3) 図形の性質
Dynamic (A)
動点となす角の最大値(3) 図形の性質
Dynamic (B)
長方形上の 4 点からなる長方形(3) 図形の性質
Dynamic (B)
三角形内の点から各辺までの距離の和 Dynamic (B)(3) 図形の性質
Dynamic (C・D)
漸化式 (薬成分の体内残存量)(2) 数列Dynamic (B)ベクトル方程式(3) ベクトル
Dynamic (B)
線分の長さの最大値・最小値(3) ベクトルa

難易度 2019 調査 b

標準
発展
発展
(基本)
標準
(基本)
(基本)
標準
(基本)
標準
標準
標準
標準
(発展)
発展
(標準)
基本
標準
発展
基本
標準
発展
発展
標準
発展
発展

δ3
β5
δ1
γ1
α1
β4
β2
α4
δ2
γ5
δ5
γ4 · δ4
γ3
β1
β3
α3
γ2
α5
α2

オブジェクトの役割 A:数学化 B:方略 C:数学的処理 D:意味付け（例えば，B→ C は図 2 における B から C を意味する。
）
2019 年度調査における冊子種類（4 冊子 : α, β, γ, δ）及び問題番号（大問 1～大問 5）[表 4 参照，5.6 以下で詳述。]

課題を見いだしたり，現実世界の問題を数学の問題と（A），解決するためのして翻訳したりする「数学化」（B），数学的に考察・処理する構想を立てる「方略」「数学的処理」（C），数学的に得られた結果を事象に照らして解釈する「意味付け」（D）の四つに分け検）。
討し，明確にした（表 1 のオブジェクト（役割）

図 2 算数・数学の学習過程のイメージ

図 1 動的オブジェクトの例

2.2 物理物理は，現行（平成 21 年告示）の高等学校学習指導要領（文部科学省, 2009）における理科の科目のうち，「物理基礎」及び「物理」の内容について，これまでに表 2 に示す 17 題１）を開発した。

- 147 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

表 2 開発問題（物理）オブジェクト b 難易度 2019 調査 c
α4M, P+
物理基礎 (1) ア (ア) 様々な力 ア (ウ) 運動の法則 等加速度運動
標準M+
物理基礎 (1) ア (イ) 運動の表し方
β3
標準
速さ比べ
D
物理基礎 (1) イ (エ) 物体の落下運動(発展)
空気抵抗を受ける雨粒の運動
I
物理基礎 (1) ウ (イ) 力学的エネルギー
共 1(1)
発展
力学的エネルギーの保存
M+
物理基礎 (2) イ (イ) 音と振動
β5
標準
開管内の気柱の振動，共鳴M
物理基礎 (2) イ (イ) 音と振動
γ5
発展
開管内の気柱の振動，共鳴M
物理基礎 (2) イ (イ) 音と振動
(基本)
弦の振動，定常波+dM(1) ア(イ) 斜方投射
γ2
物理
自由落下・水平投射
標準(1) ア(イ) 斜方投射 イ(ウ) はね返り係数 水平投射したボールのはね返り
M+
β2
物理
発展
(1) ウ (ア) 円運動
M
(基本)
物理
回転円盤上の物体(1) ウ (イ) 単振動D
振り子 (独立変数の決定，対照実験計画)
α3
物理基本(1) ウ (イ) 単振動
M, P
γ4
物理
振り子の運動標準(1) オ (ウ) 気体の状態変化
M
共 1(2)
物理
気体の状態変化，断熱変化
標準(2) ア (ア) 波の伝わり方とその表し方
M, P+
α2
物理
水波投影機による水面波の反射
発展(2) ア (ア) 波の伝わり方とその表し方
M, P+
γ3
物理
水波投影機による水面波の屈折
発展(2) イ (イ) 音のドップラー効果 eP
共 1(3)
物理
水波によるドップラー効果
基本
モーター・コンデンサーと抵抗 (手回し発電機)
β4(3) 電気と磁気
M
物理
標準
α5
静電気実験, 光電効果 (箔検電器)
物理標準(3) ア (ア) 電荷と電界 f
M
共 1(4)
電子部品 (トランジスタの選択)(3) ア (エ) 電気回路
P
物理
標準
共 1(5)
荷電粒子の運動，ローレンツ力(3) イ (イ) 電流が磁界から受ける力
M
物理
標準
原子核の崩壊系列(4) イ (イ) 原子核
D
物理
(発展)
科目

学習指導要領の内容 a

問題内容

a

「物理基礎」(1) 物体の運動とエネルギー (2) 様々な物理現象とエネルギーの利用「物理」(1) 様々な運動 (2) 波 (3) 電気と磁気 (4) 原子b
D:Dynamic (Simulation) I:Illustration M:Movie P:Photo (+ :Measurement)c2019 年度調査における冊子種類（3 冊子 : α, β, γ）及び問題番号（大問 1～大問 5）[表 4 参照，5.6 以下で詳述。]
d「物理基礎」 (1) イ (エ) 物体の落下運動 の内容を含む。
e 「物理」(2) ア (ア) 波の伝わり方とその表し方 の内容を含む。
f 「物理」(4) ア (イ) 粒子性と波動性 の内容を含む。

物理の問題は，問題に含まれるオブジェクトが，イ，動的オブジェクトと多岐
ラスト，映像（写真，動画）に渡る。物理実験映像では，ハイスピードカメラでの撮影によって，スローモーション映像を用いることができる。図 3 に示すように，その映像や写真から時間やスケールを測定することができるようにしてあり，そこから得られたデータを活用して解く設問が特徴として挙げられる。
特に，
力学と波の問題で多用された。
また，数学と同様に，図 4 2）に示すような動的オブジ

ェクトを用いた，物理シミュレーションの問題も出題可能であることが特徴として挙げられる。他にも，従図 4 物理シミュレーションの例

図 5 映像を用いた選択肢例

図 3 スローモーション映像の例- 148 -

タブレット端末利用型 CBT の開発とモニター調査による評価

表 3 開発問題（化学）科目

学習指導要領の内容

オブジェクト 難易度 2019 調査

a

Photo
分留 (実験装置の組み立て)
Movie
液体窒素
Movie
極性分子の性質
Movie
溶液 (NaOH) の調製 (実験操作)
Movie
炭酸カルシウムと塩酸の反応
Dynamic
化学反応と量的関係
化学反応と量的関係 (発泡性入浴剤の合成) Dynamic
Movie
酢酸水溶液の中和滴定 (器具・操作)
Movie
イオン化傾向

基本
標準
(標準)
(基本)
標準
(発展)
(標準)
基本
(標準)

β1
γ3
γ4
γ2
-

(1) 物質の状態と平衡 ア (ア)Movie
蒸気圧と沸騰 (水の沸騰)(2) 物質の変化と平衡 ア (ア)Dynamic
ヘスの法則(2) 物質の変化と平衡 ア (イ)
気体の体積と温度 (ボイル・シャルルの法則) Animation(2) 物質の変化と平衡 ア (イ)
Movie
電気分解
(2) 物質の変化と平衡 ア (ウ)b
Movie
電池のしくみDynamic
反応速度(2) 物質の変化と平衡 イ (ア)Movie(2) 物質の変化と平衡 イ (イ)(ウ)c 共通イオン効果 (醤油)Movie(3) 無機物質の性質と利用 ア (ア) 薬品の保存方法 (自然発火・酸化・潮解)
Movie(3) 無機物質の性質と利用 ア (ア) キップの装置
Movie(3) 無機物質の性質と利用 ア (ア) 希硝酸と銅の反応 (NO の反応)
Movie(3) 無機物質の性質と利用 ア (ア)(イ) 化学物質の同定
Movie(3) 無機物質の性質と利用 ア (ア)(イ) 沈殿反応
Movie(3) 無機物質の性質と利用 ア (ア)(イ) 金属イオンの系統分離
Movie(3) 無機物質の性質と利用 ア (イ)d 成分元素の検出 (使い捨てカイロ)
Movie(3) 無機物質の性質と利用 ア (イ)e 酸化剤(4) 有機化合物の性質と利用 ア (ア)(イ) 有機化合物の構造と分析 (官能基・構造式) 3D

標準
標準
(基本)
標準
(標準)
(発展)
標準
標準
標準
標準
標準
(発展)
(発展)
基本
標準
標準

β3
α5 β5
α2(2)
α4
γ1
α1
α3
α2(1)
β4
β2
γ5

化学基礎 (1) 化学と人間生活 イ (ア)化学基礎 (1) 化学と人間生活 イ (イ)化学基礎 (2) 物質の構成 イ (ウ)化学基礎 (3) 物質の変化 ア (ア)化学基礎 (3) 物質の変化 ア (イ)化学基礎 (3) 物質の変化 ア (イ)化学基礎 (3) 物質の変化 ア (イ)化学基礎 (3) 物質の変化 イ (ア)化学基礎 (3) 物質の変化 イ (イ)
化学
化学
化学
化学
化学
化学
化学
化学
化学
化学
化学
化学
化学
化学
化学
化学

問題内容

a

2019 年度調査における冊子種類 (3 冊子 : α, β, γ) 及び問題番号 (大問 1～大問 5) [表 4 参照，5.6 以下で詳述。]「化学基礎」 (3) 物質の変化 イ (イ) の内容を含む。
c 「化学」 (1) 物質の状態と平衡 イ (ア) の内容を含む。
d 「化学基礎」 (1) 化学と人間生活イ (イ) 及び「化学」(2) 物質の変化と平衡 イ (ア) の内容を含む。
e 「化学基礎」 (3) 物質の変化 イ (イ) の内容を含む。
b

来のペーパーテストとは異なる出題が可能となった。
例えば，図 5 に示すように，電圧計の様子を答えさせるのに，映像を選択肢にしたり，定常波を図 6 のような動的オブジェクト 3）を用いて解答させたりといった出題である。

図 6 動的オブジェクトを用いた解答方法の例
2.3 化学
化学は，現行（平成 21 年告示）の高等学校学習指導要領（文部科学省, 2009）における理科の科目のうち，「化学基礎」及び「化学」の内容について，これまでに表 3 に示す 24 題 4）を開発した。
化学の問題は化学実験映像（写真，動画），特に動画を含むものが中心で，映像以外には，アニメーション

や 3D を用いた化学現象のモデリング，動的オブジェ
クトを用いた化学実験シミュレーションが主である。
以下で，四つの特徴に分けて後述するが，それらを用いることによって，化学的な解釈や説明をする能力，
物質の変化の結果を予測する能力，事物・現象を分析的，総合的に考察する能力といった広範な能力が測れることが期待できる。
2.3.1 化学現象の再現
化学実験映像の特徴としては，映像を倍速再生する
タイムラプス映像を用いて，リアルタイムでは観察できない化学現象や危険を伴う実験等の再現が挙げられる。水酸化ナトリウムの潮解のタイムラプス映像から画面キャプチャした図 7 が前者の例にあたり，実際に高等学校では実験を行わないが，黄燐の自然発火の様子の映像が後者の例にあたる。これらの設問では，どちらも物質名は明示せず物質の変化を見て，どのような保存方法が適切かを問うている。

- 149 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

2.3.2 化学現象のモデリング
肉眼では見えない化学現象のモデリングとして，ボイル・シャルルの法則での分子の動きのアニメーショ
ンや，図 8 に示すような有機化合物の構造の 3D モデルが挙げられる。
2.3.3 試行の繰り返し
物理同様に，動的オブジェクトを用いたインタラク
ティブな実験シミュレーションとして，化学反応と量的関係や反応速度の問題を開発した。限られた試験時
間内での試行の繰り返しを行うものである。
2.3.4 事物・現象の観察
本研究では，受験者の ICT スキルの影響をできるだ
け軽減させるために，タブレット端末を利用した CBTを提案している。タブレット端末は，基本操作を「タップ」で行うが，特徴的な機能として，「ピンチイン」
及び「ピンチアウト」によって，拡大・縮小が容易に行える。そこで，この機能も化学の事物・現象の観察で役立つと考え，様々な方向から撮影した蒸留装置の画像を拡大・縮小して観察する問題も開発した。2.3.2
での 3D モデルでも同様のことが行える。

図 7 タイムラプスの例

図 8 3D の例
3 解答方法問題開発の初期の段階では，CBT 特有の問題開発に主眼を置き，解答形式は限定せず，すべて解答用紙による記述での解答とした。数回の調査を経て，その結果を分析し，記述式とほぼ同等の測定が可能な設問については，選択肢式に変更した。その後，選択肢式と，求答式及び短答の記述式問題の一部について，受験者がタブレットへ直接解答を入力する方式を試みた。現時点では，解答用紙による記述解答以外に，以下の 2
種類の方法を採用している。
3.1 選択肢式設問のオンライン解答
HTML のセレクトタグ<SELECT>（属性でプルダウン形式のメニューを指定）による。ただし，選択肢の内容がテキストかつ 1 行以内であればプルダウン形
式のメニューに含めるが，長い．あるいは数式が含まれる場合は，メニューは選択肢番号のみとし，選択肢の内容は問題文中に別途表示することとした。
3.2 求答式設問のオンライン解答
求答式（用語（テキスト），数字・数式等）の一部の設問に関して，キーボード入力やフリック入力の採用の可否について議論したが，手書き認識入力を試みるという結論に至った。その理由は，漢字変換の辞書において，学習機能や推測変換・連想変換といった機能がオンでは知識を問う問題が出題し難くなり，オフだと変換に時間を要する。一方，手書き認識入力は，ス
トロークデータによる認識であるため，紙筆の手書きの解答を後から OCR で読みとるよりも認識率は各段に高く，紙筆の記述により近いという特性がある。数字・数式については，キーボード（フリック）入力やパレット入力では分数，記号，添え字などの入力が煩雑であるが，手書き数式認識入力により容易となる。
さらに，本研究では，受験者が認識されたテキストを確認しながら解答入力する方式を採用したため，誤認識トラブルは大幅に軽減される利点がある。
4 システム開発
本研究では，2 で示した問題を従来型の PBT の電子冊子版として実装することを目指している。したがって，CBT の特徴として挙げられる問題の順番や時間の制御は行わず，受験者は決められた試験時間内に，任意の順番で解答することができたり，解答した問題に戻って解答を修正したりすることができる。
問題冊子は，
電子書籍アプリケーションApple Books 5）による電子冊子とした。なお，手書き認識の部分は，
MyScript 社のMyScript CDK（Cloud Development Kit）
を使って，クラウドベースの認識サービスによる手書き認識を「HTML5」ウィジェットで統合させた。
5 モニター調査
調査の概要は以下の 5.1～5.8 の通りである。

- 150 -

タブレット端末利用型 CBT の開発とモニター調査による評価

表 4 モニター調査結果
BookletMean (Score Rate(%))

SD

IQR

0%(Min)

25%

50%

75%

100%(Max)n数学 α 冊子数学 β 冊子数学 γ 冊子 ∗数学 δ 冊子 ∗54.5 (36.3%)
63.9 (42.6%)
87.5 (58.3%)
68.9 (46.0%)

26.7
23.1
23.3
33.4

37.50
28.00
36.50
48.00

5
13
42
5

38.25
51.00
69.25
48.00

52.5
64.0
88.5
62.0

75.75
79.00
105.75
96.00

121
122
120
142

44
40
28
43

物理 α 冊子 ∗物理 β 冊子 ∗物理 γ 冊子 ∗78.1 (52.1%)
57.0 (38.0%)
48.2 (32.1%)

21.5
23.1
23.3

31.75
35.50
30.50

47
20
17

63.00
37.50
34.50

73.0
55.0
46.0

94.75
73.00
65.00

122
120
88

46
58
54

化学 α 冊子
化学 β 冊子
化学 γ 冊子 ∗61.4 (40.9%)
66.7 (44.5%)
63.1 (42.0%)

31.2
18.6
18.5

48.25
21.50
25.50

6
14
27

36.00
55.50
50.00

61.0
68.0
62.0

84.25
77.00
75.50

129
122
114

96
95
131

∗ はオンライン実施冊子

5.1 調査目的開発したCBTの総合的な検証及び改善に資するため。
5.2 調査時期
2019 年 7 月下旬～11 月上旬
5.3 調査対象者
高等学校（全日制普通科）第 3 学年（数学は第 2 学
年を含む）の生徒で，数学は，「数学 I」「数学 II」「数学Ａ」「数学Ｂ」を，物理は，「物理基礎」「物理」を，
化学は，「化学基礎」「化学」を履修している（した）生徒。
5.4 調査実施校
県立高等学校：9 校（3 県）
5.5 調査実施者数530 人（高 2：38 人，高 3：492 人）
5.6 調査問題冊子
表 4 の第 1 列に示す計 10 冊子で，1 冊子あたり 5
題，解答時間は 50 分間，配点は 150 点満点（1 題 30点）とした。各冊子の問題構成は，表 1～表 3 の最右列に冊子と問題番号を示してある。なお，数学及び化学の α,β 冊子は解答用紙，それ以外の冊子はオンラ
イン解答としている。ただし，数学の γ，δ 冊子は，難易度が異なるよう構成している（δ 冊子の方が難）。
学級単位で，1 受験者が数学，物理，化学のうち 1 な
いし 2 とし，α, β, γ, δ は無作為に割り振った。
5.7 質問（アンケート）項目
問題の解答終了後に，問題に関する簡単なアンケー
トを実施した。質問項目は，「各問題の難易度」
，
「問題

の意味」
，
「オブジェクトの有用性」，「映像時間」，「映像の見易さ」，「解答時間」，「操作性」について選択肢
式の質問と，感想や気が付いたことについての自由記
述の質問で構成されている。
5.8 調査実施方法
調査実施者が所属の高等学校の教室にて，電子問題
冊子が取り込んである 9.7 インチのタブレット端末（iPad 5），OS : iOS11），タブレットペン，解答用紙あるいはメモ用紙を配付し実施した。なお，オンライン実施冊子については，各端末を LTE の WiFi ルータ経
由でインターネットに接続した状態で実施した。調査終了後タブレットペンを除く全ての配付物を回収した。
6 調査結果処理
調査結果は，オンラインで収集した結果データ（理由を書かせる短答記述式は除く）については，コンピ
ュータ上で採点をし，それ以外については作題委員が作成した解答類型をもとに，採点作業を行った。
なお，
ベリファイチェックを行っている。
7 調査実施結果
表 4 は，各冊子の平均点（得点率平均（%）），標準
偏差，4 分位範囲,4 分位点,人数を示した表である。また，各大問の得点率平均によって問題を 3 レベルに分類し，表 1～表 3 の難易度の列に示してある。なお，履修状況等で，数学と理科（物理・化学）の調査実施
集団が若干異なるため，原則として得点率平均が数学
は 70%以上が「基本」，40%以上 70%未満が「標準」，
40%未満が「発展」とし，理科は 60%以上が「基本」，
30%以上 60%未満が「標準」，30%未満が「発展」とした。2019 年調査で使用しなかった問題については，過去の調査結果をもとに分類を行い括弧を付している。

- 151 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

表 5 手書き認識入力エラー

8 結果の評価
8.1 問題の評価
学習指導要領の内容について，数学は大項目，理科（物理・化学）は中項目を網羅するという方針で問題開発を行ってきたが，実際に調査実施までに至らなかった内容項目の問題が少なからずあり，作題しやすい
内容と，し難い内容が明らかになってきた。なお，作題で想定していた難易度と結果が乖離している問題の多くは，受験者が初見であったり，見慣れていなかったりであることから，問題の改善を図るだけでなく，高等学校での不断の授業改善において，日常的に ICTを活用した指導を行っていくことが必要であると考えられる。
8.1.1 数学
数学は，前述のとおり動的オブジェクトの特性上，幾何や関数のグラフが作題しやすく，数と式，整数の性質が現時点で未開発である。また，データの分析等
統計関連が CBT と親和性が高いと考えられるが，実際には動的オブジェクトの作り込みが複雑であったり，受験者の操作スキルに依存するという問題がある。
8.1.2 物理
物理は，開発の着手が他より遅く，問題数も少ない
が，開発中の問題が多数あり，今後内容の幅は広がると考えられる。難易度調整が必要な問題や，作業量が多く解答時間を要する問題等，改良が必要な点が見受けられる。また，画像や映像から時間やスケール（長さ・角度）を測定させその値を利用する設問が含まれるが，撮影の際の歪みに注意を払う必要があることが実証的に明らかとなった。物理は，オブジェクトの種類が最も多く，数学や化学に活かせると期待される。
8.1.3 化学
化学は，オブジェクトの特徴が分類できている（2.3参照）が，内容に偏りがみられ，内容の幅を広げることが課題である。設問については，観察，実験などを通して探究するものが多く，その解答が記述であるため，採点に労力が必要となる点をどう解消していくかが問題である。また，実験映像を多用しているが，一部の問題で映像が不鮮明，例えば気体発生で気泡の大きさによっては非常に見にくいものや，ガラス器具への反射や映り込みといった問題があることが実証的に明らかとなった。化学は，今後 3D やオブジェクト VRといったデジタルコンテンツの利用が期待できる。

エラーの種類

手書き認識入力
文字 数値 数式

計

ノイズ

書き始め
書き終り

2
4

10
18

2
3

14
25

小数点

, (コンマ)· (中点)

-

87
25

1
1

88
26

1

/
|
!

-

7
2
1

0
0
0

7
2
1

その他

1

5

1

7

解答入力欄のべ数 ∗

1,402

1,920

357

3,679

∗「解答入力欄数 × 調査人数」により算出。

8.2 実施における諸課題の整理
受験者のタブレット操作に特段大きな問題はなかったが，受験者からは，問題の中に書き込みがしたいという声があった。タブレットペンである程度書けるようにすることは可能であるが，オブジェクトが動的なものがほとんどであるため，オブジェクトと書き込
みの関係については十分な検討が必要である。
数学，理科ともに，受験者が必要に応じて電卓を使用できるように冊子の先頭部分に電卓を配置ししたが，その部分に移動するのが大変であるという意見が多かった。電卓利用を想定する問題のみに配置することは避けたいため，どの問題からも電卓が起動できるように改良する必要がある。
8.3 解答入力に関する諸課題の整理
選択肢式設問のオンライン解答は，ウィジェットとして組み込んだことと，実施中のトラブルを考慮して，解答データをサーバで保持する仕組み（安野, 2020）としたことにより，プルダウン形式のメニューが開くまでの動作がやや緩慢であり，改善の余地がある。
手書き認識入力を採用した求答式設問のオンライ
ン解答については，日本語の文字認識率の高さが受験者からも高評価であるが，数行にわたる文を書き直す
GUI には工夫が必要である。数式文字認識も容易に入力ができるという点で，有効性の確認はできたものの，いくつかの課題も明らかになった。
表 5 には，求答式の設問における手書き認識入力エ
ラーの種類と数を示した。受験者が解答入力欄に触れてしまった結果，細かい点が付き，それも認識されるといった，書き始め、書き終りのノイズが 39（のべ数3,679 の約 1%）
あった。
採点では，
ノイズは無視した。
数式認識入力（数値及び数式）は，何度か書き直せば- 152 -

タブレット端末利用型 CBT の開発とモニター調査による評価入力できた受験者が多かった。ただし，小数点が「,」（コンマ）や「・」（中点）と認識された事例が 114（のべ数 2,277 の約 5%）確認された。海外の認識エンジンを使用したことにより，小数点に「,」（コンマ）を用いる国があることに起因する。日本人の表記に合致した認識エンジンにすれば解消される可能性がある
エラーである。それ以外として，（数字の）「1」と「/」（スラッシュ），「|」（パイプ，縦棒），「!」の間の誤認識が 10 例確認されたが，数としては僅かである。

参考文献

8.4 技術上の示唆
本研究では，タブレット端末の Multi-Touch ディ
スプレイの特性を活かし，直感的な操作でオブジェク
トを動かしたり，解答入力したりすることができる
CBT のプロトタイプの開発を行った。様々なオブジ
ェクトの挿入のしやすさから，電子書籍フォーマット
をベースに開発を進めてきたが，アプリケーションによる制限やブラウザ（HTML ウィジェット）のセキュ
リティ関係による制限もあり，様々な OS での利用を前提にすると，HTML と JavaScript の組み合わせ
での Web 版が最適と考えられる。現在，開発した問題を学習管理システム（Learning Management System）の小テストに移行し，その可能性も検討している。ただし，本研究でその有効性が確認できた手書き文字・
数式認識入力の組み込みは課題となっている。

文部科学省（2009）．高等学校学習指導要領平成 21 年 3 月告示,

中央教育審議会算数・数学 WG（2016）．算数・数学ワーキンググループにおける審議の取りまとめ.
Downing, Steven M. and Haladyna, Thomas M. (Eds.) (2006).
Handbook of test development, Lawrence Erlbaum
Associates.
北野賢一・長谷川拓・松高和秀・岩城圭一・合志恭・山下卓弥・
柳澤秀樹・林誠一・松原静郎・安野史子（2019）．化学のタブ
レット型試験の開発,日本科学教育学会第 43 回年会論文集,
pp.199－200.
東山書房.），
髙橋聡・安野史子・西村圭一・根上生也・祖慶良謙・高橋広明・
伊藤仁一・浪川幸彦・伊藤伸也（2019）．高大接続を視野に入れたタブレット端末利用型 CBT の開発 –数学問題の開発と改良–, 日本科学教育学会第 43 回年会論文集, pp.193－194.
右近修治・小林雅之・中村泰之・岡本英治・猿田祐嗣・寺崎清光・
安田淳一郎・安野史子（2019）．タブレット端末を用いた映像や動的オブジェクトを含む CBT 物理問題の開発, 日本科学教育学会第 43 回年会論文集, pp.195－198.
安野史子（2017）．
「高大接続を視野に入れたタブレットを用いる評価問題の試作 –映像や動的オブジェクトを含む問題–」『大学入試研究ジャーナル』27, pp.71－79.
安野史子（2018）．
「高大接続を視野に入れたタブレットを用いる評価問題の試作（2）–映像や動的オブジェクトを含む問題–」『大学入試研究ジャーナル』28, pp.155－162.

注

安野史子・西村圭一・根上生也・祖慶良謙・高橋広明・浪川幸彦・

1）2019 調査の欄に共 1 と記載がある問題は全冊子共通の小問

伊藤仁一・三宅正武（2018）．
「動的オブジェクトを有する CBT集合（5 問）問題で，これらを 1 題とみなす。

数学問題の開発」日本数学教育学会誌,第 100 巻 第 5 号,『数2）単振り子の糸の長さ，振り子の質量，重力加速度の大きさ等を変えて周期を測定するシミュレーションで，実行すること

学教育』72-3, pp.2－14.
Yasuno,F., Nishimura,K., Negami,S. and Namikawa,Y. (2019).
Development of Mathematics Items with Dynamic Objects

により，対照実験を計画する能力を見る。
3）動的オブジェクトを用いることによって，これまではいくつ

for Computer-Based Testing Using Tablet PC, International

かの図を提示して選択させる設問を，変数を変化させて定常

Journal for Technology in Mathematics Education, Vol 26,

波を決定し，その変数を答えさせる形式にできる。

No3, pp.131－137.

4）2019 調査の欄に α2 と記載がある問題は内容が異なる小問

安野史子（2020）．
「高大接続を視野に入れたタブレット端末利集合（2 問）問題で，これらを 1 題とみなす。

用型 CBT の解答入力システムの開発と検討 –手書き認識入

5）iPad, Apple Books は，米国および他の国々で登録されたApple Inc.の商標である。

謝辞
本研究はJSPS 科研費 JP17H00822 の助成を受けたものである。また，本研究を遂行するにあたり，各教科の作題委員，調査実施高等学校の関係者に感謝申し上げる。

- 153 -

力を中心に–」『大学入試研究ジャーナル』30, pp.112－117.

大学入試研究ジャーナル第 31 号，154-160，2021【原著】

大学経営の観点から見た私立薬学部入試科目
西田 喜平次（兵庫医療大学），西本 真弓（阪南大学）
2006 年の薬学部の 6 年制移行後，私立薬学部にとって，受験生の質と量の確保は難題である。私立
薬学部の場合，「英語，化学，数学」の入試形式が標準のところ，薬学部志願者に敬遠される傾向の強い「数学」の比重を下げるほど受験者数が増えるため，競って「入試の脱数学化」を図っているが，逆に受験生の質確保に失敗する状況に陥っている。他方，「入試における数学の必須化」により，大学間の受験者獲得競争を避け，学力の高い学生を確保し，長期的に国試合格率向上を模索することで，大学のブランド力を高める動きもある。本研究は，私立薬学部入試の「脱数学化」と「数学必須化」
を説明し，大学間競合度の観点から仮説検証を行った。
キーワード：大学経営，6 年制私立薬学部，非協力ゲーム理論，入試の脱数学化，入試の数学必須化
こうした薬学部は更なる受験者数の減少に直面すると
1 問題の所在いう悪循環に陥っている。
薬学部では，2006年度より標準修業年限を6年とする課程と，4年とする課程が並存している。6年制課
2 データに基づく仮説の設定
程は薬剤師育成が目的であり，約半年の薬局病院実務実習が必修化され，卒業と同時に薬剤師国家試験(以経営環境の悪化に対して，新設薬学部は様々な対後，国試)の受験資格が与えられる。名称は薬学科と策を講じており，「入試科目の絞込み」は，その一例
するものが多い。一方，4年制課程は，基礎薬学や創である。私立薬学部の場合，「英語，化学，数学」を
薬科学関連の教育を確保することを目的に，従前の4組合せとした入試形式が標準的と考えられるが，薬学
年制薬学部から残されたものであるが，カリキュラム
部志願者に敬遠される傾向の強い「数学」の入試におに薬局病院実務実習を含まないため，国試の受験資格
ける比重を下げるほど受験者数が増えるため，私立薬は与えられない。名称は薬科学科とするものが多い。
学部が競って「入試科目の脱数学化」をはかる，とい
6年制課程導入の背景には，薬剤師養成教育の充実にう状況が発生している。表1と表2は，2020年現在に伴う医療の質向上と，薬剤師の総数を増やすという厚おいて，6年制私立薬学部の受験偏差値，国試合格率，
生労働省の要望があった。
薬学部設立年，その他情報を集計したものである。表6年制課程の導入は，私立大学薬学部の入試動向に
1-2の(1)の項目は一般入試種別のうち数学を必須とす
大きな変化をもたらした。第一に，薬学部の新設に伴るものの回数，(2)は数学を選択とするものの回数，
い総定員が増加した。2003年以降，6年制移行を見越(3)は数学を全く必要としないものの回数を表し，(4)1)
して，29もの薬学部が新設された 。2021年以降も，の項目は，(1)/[(1)+(2)+(3)]で計算される「入試における数学必須率」を表している。表中の受験偏差値は公立大も含めると，湘南医療大学と和歌山県立医科大
2020年度河合塾のもので，国試合格率は2019年度の学の2校で新設が予定されている。第二に，薬学科の新卒と既卒の受験者をあわせて計算されたものである。
標準修業年限が6年に延長されたため，薬学部志望者
一般入試の科目組み合わせは，旺文社が公表しているが減少した。薬学部は，薬剤師という専門職資格があものを，筆者が集計したものである。同じく「非大都れば結婚や出産後も働き続けられるため，女子学生に
市ダミー」の項目は，北海道，東北，北陸，四国，福
人気のある学部であったが,「6年間」は長いと考えて
岡県を除く九州地域，に所在する薬学部であることを敬遠する層が出現し始めた(倉部 2012)。第三に，将指示するダミー変数である2)。表1-2より，受験偏差値
来的に薬剤師の余剰人員増が予想されることから(2019年6月7日，薬事日報 社説)，定員割れを引き起が50以上(22校)の大学では，数学必須率の平均値はこす私立薬学部も見られるようになった。薬学部全体
0.83であるのに対して，受験偏差値が50以下(37校)ので見た入学定員過剰な状態は，薬学部の学力水準を大大学では0.47である。また，設立が2002年以前の大きく下回るレベルの学生でも薬学部に入学できてしま
学(30校)では数学必須率の平均が0.88であるのに対しう現状を作り出し，結果として国試合格率の大幅な低て，2003年以降設立の新設大学(29校)では0.32となっ下に直面する大学を作り出した(今西 2015)。そして， ている。こうした事実から，全く数学を勉強せずに受- 154 -

大学経営の観点から見た私立薬学部入試科目

大学名
北海道医療
北海道科学
青森
岩手医科
東北医科薬科
奥羽医療創生
高崎健康福祉
国際医療福祉
城西
日本薬科
城西国際
千葉科学
東京理科
東邦
日本
横浜薬科
北里
慶應義塾
昭和
昭和薬科
帝京
東京薬科
星薬科
武蔵野
明治薬科
帝京平成
新潟薬科
北陸

表1．6年制私立薬学部の基本情報 （東日本，2020年）
(1)
(2)
(3)
(4)
国試合格率 受験
設立年
必須 選択 なし 必須率
(％)
偏差値
2
0
0
1.00
76.56
42.5
1974
2
0
0
1.00
72.14
40
1974
3
0
0
1.00
44.93
35
1968
2
0
0
1.00
49.57
35
2007
2
0
0
1.00
74.58
42.5
1939
0
3
0
0.00
45.6
37.5
2005
0
3
1
0.00
86.96
35
2007
1
1
0
0.50
66.92
42.5
2006
0
2
1
0.00
87.56
45
2005
3
0
0
1.00
66.58
45
1973
2
4
0
0.33
42.11
35
2004
3
1
0
0.75
52.17
35
2004
0
0
3
0.00
56.36
37.5
2004
2
0
0
1.00
85.45
62.5
1960
1
0
0
1.00
84.65
52.5
1949
2
0
0
1.00
76.79
50
1952
0
11
0
0.00
52.36
47.5
2005
1
0
0
1.00
83.94
60
1964
1
0
0
1.00
86.44
65
1930
2
0
0
1.00
77.69
52.5
1964
1
0
0
1.00
74.81
52.5
1930
3
0
0
1.00
71.25
47.5
1977
1
0
0
1.00
76.86
55
1880
1
0
0
1.00
85.95
57.5
1950
2
0
0
1.00
81.66
57.5
2004
2
0
0
1.00
86.76
55
1902
0
7
0
0.00
49.04
45
2004
3
0
0
1.00
58.64
35
1977
4
0
0
1.00
56.35
35
1975

非大都市
ダミー
北海道
1
北海道
1
青森
1
岩手
1
宮城
1
福島
1
福島
1
群馬
0
栃木
0
埼玉
0
埼玉
0
千葉
0
千葉
0
千葉
0
千葉
0
千葉
0
神奈川
0
東京
0
東京
0
東京
0
東京
0
東京
0
東京
0
東京
0
東京
0
東京
0
東京
0
新潟
1
石川
1

所在県

により，大学間の受験者獲得競争を避けて学力の高い
験することができる入試種別は，新設薬学部や受験偏学生を確保し，国試合格率の向上を模索するという考差値の低い薬学部に多く見られることが読み取れる。
えがある。表3は，表1-2の一部情報を大都市圏 (関東，
私立薬学部入試の，脱数学化の流れは，薬学の修得に中京，関西，広島地域，福岡地域)と非大都市圏 (大基礎的な数学は必要ではあるが，化学・生物系科目と都市圏以外の地域)の大学に2分し，再集計したもので比較した相対的重要度は高くないため，入試科目で数ある。大都市圏の大学の受験偏差値の平均値は学を省いても入学後教育で何とか対応できるという考47.95(標準偏差8.02，全44校)であるのに対して，非えによるものである。しかしながら，このように獲得
大都市圏の大学の受験偏差値の平均値は38.17(標準偏した学生の多くは，入試で数学を本格的に勉強してい差4.38，全15校)であることを考えると，非大都市圏
ないために，数学および計算力を必要とする薬学系科の大学は大都市圏の大学より，入学時点の学力の低い
目で落第するのが現状であり，国試合格率向上への寄
受験生を対象としているといえる。それにも関わらず，与度が大きいとはいえない(西田 他 2018)。西田
非大都市圏の大学には入試で数学を必須とする大学が，(2020)は，新設薬学部の間で行われる，「受験者獲得競割合としては，大都市圏の大学よりも高いことが伺え
争」の結果もたらされるジレンマ的状況を，非協力ゲーム理論の枠で記述し，いくつかの知見を導いている。 る。非大都市圏に存在する大学には大学間競争が及びにくいため,「競争」とは離れた独自の観点から「数他方，新設薬学部が直面する経営悪化に対抗する学」を入試に含めることが可能なことが推察される。
別の打開策として，入試科目の数学を必須とすること- 155 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

表2．6年制私立薬学部の基本情報 （西日本，2020年）: 岐阜医療科学と国際医療福祉(福岡)は，2020年設立のため，国試合格率は空欄。徳島文理(香川)は，国試合格者数が徳島文理と合算されているため合格率は空欄。
(1)
(2)
(3)
(4) 国試合格率 受験
非大都市
大学名
設立年 所在県
必須 選択 なし 必須率
(％)
偏差値
ダミー
愛知学院
0
3
0
0.00
75
47.5
2005
愛知
0
金城学院
0
3
0
0.00
65.94
50
2005
愛知
0
名城
1
1
0
0.50
92.52
52.5
1954
愛知
0
岐阜医療科学
0
2
0
0.00
50
2020
岐阜
0
鈴鹿医療科学
0
2
0
0.00
58.65
40
2008
三重
0
京都薬科
1
0
0
1.00
87.93
55
1886
京都
0
同志社女子
1
0
1
0.50
68.68
50
2005
京都
0
立命館
5
0
0
1.00
74.26
57.5
2008
滋賀
0
大阪薬科
2
0
0
1.00
82.78
52.5
1904
大阪
0
近畿
3
0
0
1.00
81.92
60
1954
大阪
0
摂南
2
0
1
0.67
72.35
47.5
1983
大阪
0
大阪大谷
2
0
1
0.67
55.28
40
2006
大阪
0
神戸学院
1
0
1
0.50
70.9
42.5
1972
兵庫
0
神戸薬科
2
0
1
0.67
84.06
52.5
1930
兵庫
0
武庫川女子
2
0
2
0.50
65.02
45
1962
兵庫
0
兵庫医療
1
1
2
0.25
59.47
40
2007
兵庫
0
姫路独協
1
2
0
0.33
37.9
35
2007
兵庫
0
就実
0
1
1
0.00
63.8
40
2003
岡山
0
広島国際
1
4
0
0.20
54.69
42.5
2004
広島
0
福山
6
0
0
1.00
64.4
35
1982
広島
0
安田女子
4
0
0
1.00
60.96
40
2007
広島
0
徳島文理
4
0
0
1.00
54.08
35
1972
徳島
1
徳島文理, 香川
0
2
2
0.00
35
2004
香川
1
松山
1
0
1
0.50
58.17
40
2006
愛媛
1
第一薬科
0
3
0
0.00
39.29
37.5
1960
福岡
0
福岡大学
3
0
2
0.60
75.97
55
1960
福岡
0
国際医療福祉, 福岡
0
3
1
0.00
42.5
2020
福岡
0
崇城
3
0
0
1.00
76.69
50
2005
熊本
1
九州保健福祉
0
3
1
0.00
57.75
35
2003
宮崎
1
長崎国際
1
2
0
0.33
67.33
40
2006
長崎
1
表3．大都市/非大都市圏で分けた入試数学の必須率

受験偏差値の平均
入試で数学が必須の大学数
大学数
入試で数学が必須である大学の出現率

大都市 非大都市
圏
圏
47.95
38.17
19
9
44
15
0.43

0.6

本論文の構成は以下の通りである。第 3 節にて，西田(2020)で紹介された「受験者獲得競争ゲーム」を用
いて，私立薬学部入試における「脱数学化」と「数学必須化」を説明する。第 4 節にて，第 3 節の実証を行う。最終節は，まとめである。

3 大学間受験者獲得競争
本研究で検証する仮説の説明を行うために用いるゲームの定式化を行う。プレーヤーに相当する大学�，�が存在し，ある範囲の「受験偏差値」に収まる学力的に同質と考えられる受験者集団の競争的分配を考えており，対象となる受験者の総数を，一般性を失わず� � �とする。大学は,「受験偏差値」の高さや，キャ
ンパス立地や就職実績の良さなど，各大学に固有のブランド力に相当する指標を連続的に数値化したパラメータ�� を保有する。
受験生は，候補の中から受験先を選択する場合，ブランド力�� の高い大学を平均的に選択する。ここでは一般性を失わず�� � �� > 0とする。大学�と�の入試科目の組合せに差異がなかったとするならば，大学�- 156 -

大学経営の観点から見た私立薬学部入試科目

表4．表1-2の基本統計量
国試 受験
非大都市
(4)
設立年
必須率 合格率 偏差値
ダミー
平均
0.61 68.90 45.47 1979
0.25
標準偏差 0.42 14.20 8.41 33.95
0.44
1Q.
0.10 56.36 38.75 1960
0.00
中央値
0.67 68.68 45.00 1983
0.00
3Q.
1.00 77.69 52.50 2005
1.00

国試 受験
非大都市
(4)
設立年
必須率 合格率 偏差値
ダミー(4)必須率－
0.41
0.38 -0.58
0.19
国試
－
－
0.76 -0.54
-0.24
合格率
入試
－
－
－
-0.52
-0.45
偏差値
設立年
－
－
－
－
0.11
相関係数

表5．大学間受験者獲得競争ゲームの利得表
大学 �

数学有
��
��
，
�� � �� �� � ��

数学有
大学 �

数学無

�

��
��
� �� �� ，���� � ���� � ��

数学無
��
��
� �，�
� �� ���� � ���� � ��
��
��
�� ，
�
�� � ���� � �� �

は対象となる受験者数�の内，�� ���� � �� )の割合をそれぞれ「入試に数学有」「入試に数学無」を表している。本研究の文脈で興味深いケースは，(有，無)や獲得できるものと仮定する。ここでもし，大学�は受(無，無)の「入試の脱数学化」のケースであるが，問
験科目に数学を含めたままで，大学�が受験科目から題を非協力�人ゲームに拡張した上で，競合関係にあ
数学を除外したとすると，大学�から大学�へ，全受験る大学のブランド力の格差が拡大する場合や，競争に者数の�の割合だけ受験者の移動が発生するものと仮参加する大学の数が増えると，脱数学化が発生するこ定する。ここで，受験者の志望大学変更が生じた後のとを西田(2020)は示している。中でも(無，無)のナッ
大学 �の 受 験 者 数 が マ イ ナ ス に な ら な い よう �� ���� � �� ) � �� ���� � �� ) � �と条件を加える。 シュ均衡がもたらされる場合は，社会全体での国試合
格者総数が(有，有)の場合よりも少ないにも関わらず，入試科目から数学を除外した大学�は，受験で数学を当事者だけでは回避できないという点で，特に深刻で勉強していない学生のレベルまで講義レベルを下げざるを得なくなる結果，学部全体的な学力の低下を招き， ある。こうした状態を，非協力ゲーム理論の用語で「囚人のジレンマ」という(例えば，小林・木村1997，
最終的には国試合格者数が，獲得した受験者数の一定p.88)。5)割合�� にまで低下するものと仮定する。数学を入試科目から除外することが招く学力低下を表現するパラメ
他方，「入試における数学の必須化」が生じる条ータを� < �� < 1で表記する。学力の低下は各大学の件についても，西田(2020)は示しているが，そのインプリケーションは示されていない。本研究で新たに提教育力(≒ブランド力)からも影響を受けると考えられるため， �� � �� と想定しても不自然ではないと考え示する知見は二点ある。第一に，「数学有」の大学か
3)
ら「数学無」の大学へ移動する受験生の数を示すパラられる 。このような設定を置くことによって，表5メータ�の値が0のとき，(有，有)の結果がもたらされの利得表を得る。利得表の表側(縦)が大学�，横頭(横)ることがわかる。モデル上のこうした状態が意味する
が大学�の戦略を表す。こうした設定の下で，西田
4)
ことは，例えば大学が非大都市圏にあって，競合大学(2020)は，すべてのナッシュ均衡 を求めている。
が周囲に存在しないなどの理由により，大学間の受験
表記の説明であるが，例えばベクトル(有 ，無)と者獲得競争が行われないような場合，すなわち地元志
書いたとき，第1成分，第2成分はそれぞれ，大学�，大学�の戦略を意味している。「有」「無」の記号は， 向が強い受験生をターゲットとする大学の場合，数学- 157 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号の必須化が行われる可能性を示唆している。第二に，大学の教育力とブランド力の両方が著しく低いとき，入試から数学を除外して他大学から学生を奪うよりも，
入試に数学を含めることによって，学生の質を確保して国試合格率を高める方が得策になる場合である6)。
表1-2より，偏差値は低いけれども，数学必須率の高い大学が見られるのは，こうした事情が関与している可能性がある。偏差値の低い大学は入試に数学を含め
ると，含めない他大学に受験者を奪われてしまうので，数学必須化により学生の質を確保する戦略は，周囲に競争相手が存在しない場合には実効性が高いであろう
ことも推察される。

表6．モデルの推定結果。( )内は標準誤差。
・10％，*5%，**1％，***0.1% 有意モデル1 モデル2

モデル3

モデル4

-6.16
-5.57
-9.21
-4.46
(2.93)* (2.78)* (2.67)*** (1.66)**
受験
0.12
0.11
0.18
0.10
偏差値 (0.06)* (0.06)･ (0.05)*** (0.04)**
設立年 -1.42-1.45－－
標準値 (0.51)** (0.52)**
非大都市 2.52－－－
ダミー (0.96)**
定数項

受験偏差値

- 158 -－

0.06
(0.02)*

0.07(0.02)**－
4 入試における「脱数学化」と「必須化」の実証
ダミー
表1-2のデータを用いて，私立薬学部入試における
AIC
60.04
60.20
68.95
77.47
「脱数学化」と「数学の必須化」の実証を行う。表4
表7．限界効果。� は，各説明変数が平均値をに，表1-2の基本統計量を示した。全国の6年制私立
7)とった時の数学必須率の推定値を表す
薬学部は，2020年時点で59存在する 。ある大学�のモデル1 モデル2 モデル3 モデル4
一般入試における「数学必須率」が1.0の場合に1を，受験
1.0未満のときに0を取る二値応答変数を�� と定義する。
0.0298 0.0275 0.0438 0.0250
偏差値
大学�の受験偏差値を変数��� とし，大学�の設立年を
全国59学部の母集団で標準化した変数を��� で定義す
設立年－－
-0.3530 -0.3624
る。大学�の立地が，北海道，東北，北陸，四国，福標準値
岡県を除く九州地域，にある場合に1の値をとり，そ
非大都市
－
－
－
0.6265
れ以外の地域にある場合に0の値をとる「非大都市ダダミー
ミー」を変数�� で定義する。分析目的は，私立薬学
受験偏差値
部入試における数学必須率を，受験偏差値や，大学の
×非大都市
－
－
0.0150 0.0170
競争力，および立地で説明する回帰モデルを構築する
ダミー
ことによって仮説を検証することである。�� を応答変0.2486 0.2499 0.2435 0.2495
�
数とし，��� ，��� ，�� を説明変数とすると，係数ダミデル1と同様であるが，大学の立地が非大都市圏であー， 定数項ダミーまで含めたあらゆる変数の組合せ
れば，受験偏差値の大きさが数学必須率に与える感度を考慮した2値応答モデルが計11種類考えることがでが大きくなることを意味している。大学の立地が非大きる。リンク関数をロジスティック関数として，11種
都市圏であっても，受験偏差値の増大が数学必須率を類のモデルの係数パラメータを推定した結果，10％低下させる方向には作用しない。モデル1と2の AIC水準で有意なモデルを4種類得ることができた (藤井の格差は大きくないので，モデル1と2の中間的なこ2010) 8)。 推定結果は表6の通りである。
とが現実には起きているのだろうと想像される。
推定モデルのAIC (Akaike's Information Criterion)
結果の解釈に関して，「受験偏差値が高いほど，を比較すると，モデル1および2が，最も適合度が高入試の数学必須率が高まる」という因果関係の他に,いといえる。モデル1は，大学の受験偏差値が高いほ「数学必須率が高いから偏差値が高くなる」という逆
ど，またその大学の歴史が古いほど，入試の数学必須
因果関係も当然考えられる。しかしながら本研究では，率が高まることを意味しているが，同時に大学の立地「大前提として，薬学教育に数学は必要である」といが非大都市圏で，受験生の地元志向が強ければ，大学う事実に加えて，入試に数学を含めない戦略は，設立
間競争の影響を受けにくいので，その大学の入学難易
年が新しい新設大学に有効な戦略と考えるため，前者
度や歴史の古さに関係なく，数学必須率が高まることの因果が強いことを想定して議論を展開している。
を意味している。モデル2に関しても，受験偏差値と設立年の標準値をモデルの制御変数に含めている理由
設立年が入試の数学必須率に与える影響の方向性はモ
×非大都市

大学経営の観点から見た私立薬学部入試科目受験者獲得の1手段として入試の脱数学化が行われは，こうしたものによる。結果として，4つの有意なる結果，受験生の質確保に失敗するというジレンマは，
モデルのうち，標準化した設立年を入れたモデル1とナッシュ均衡である以上，当事者だけでは解消が難し
2の適合度が，入れないモデル3と4よりも高まっていいというのが学術的帰結である。学生の落第を防止する。 推定した係数の符号も仮説の解釈と矛盾するもべく，薬学部入試には数学を含める事が望ましいといのではない。ただし，因果関係の厳密な特定に関してう立場に立脚するならば，薬学部の国内総定員数の適は，かなりの補強材料が必要となるため，今後の研究
正管理のみならず，大学間の競合度を考えた，薬学部課題としたい。
の国内配置バランスという観点でも，議論が必要であ
表7には，有意な4モデルについて，各パラメータ
ることを本研究は喚起している。
の限界効果を示している。限界効果とは，各説明変数が平均値を取っていたときに，ある説明変数の値を1
注単位増加させたときに，目的となる確率がどれぐらい
1) 国際医療福祉大学は，栃木と福岡に2学部設置。
変化するかを表した変化量のことである(例えば，2) 「非大都市ダミー」の選定基準であるが，所在地が関東圏，Wooldridge 2010)。モデル1において，非大都市ダミ
中京圏，関西圏の大学は，競争が激しいため除外している。
ーの限界効果は，0.6265と大きい。非大都市圏に立
これに加えて，県内に3校の競合校を持つ広島，福岡の大地していることは，入試の数学必須率の上昇に大きく学も除外している。岡山は，県内に5校の競合校を持つ兵影響していることを意味する。モデル2においては，庫と，広島の両方に接しているため，除外した。
「受験偏差値×非大都市ダミー」の限界効果は
3)
表4の右パネルより，「受験偏差値」と「国試合格率」の0.0150である。非大都市圏に立地していない場合，相関係数は0.76と高いことも，この設定を支持している。
受験偏差値が1ポイント増加したとき，数学必須率は
4) ナッシュ均衡とは，どのプレーヤーにとっても，他のプレ
約0.0275ポイント増加するが，非大都市圏に立地しーヤーがそのナッシュ均衡の戦略を選んでいる下では，そている場合，受験偏差値が1ポイント増加したとき，の戦略を採ることで利得が一番高くなる（他の戦略を採る
数学必須率は約0.0425ポイント増加することを意味と利得が同じか低くなる）戦略のことをいう。例えば，小している。限界効果で判断した場合，モデル1の解釈
林・木村 (1997)を参照。
は，本研究の仮説を強く支持している。
5) �� ���� � �� ) � ��� ���� � �� ) � ����� ，
データ解析結果の理解を助けるために，大学間受�� ���� � �� ) � �� � ��� ���� � �� )��� ，
験者獲得競争ゲームに登場するパラメータと，実証分�� ���� � �� ) � ��� ���� � �� ) � ����� ，
析に登場する変数の対応を説明する。本来，パラメー�� ���� � �� ) � �� � ��� ���� � �� )��� の条件下で，囚人のタ�は，大学��� �間の立地間距離��� に依存する関数
ジレンマが発生する。詳細は西田(2020，p.49)参照。
����� )で，����� )は��� の単調減少関数と考えられる。
6) 一例として, ����� � �) � �� � � � �，� � �� � � � ��,
従って，パラメータ�は非大都市ダミーに関連付けら� � � � ���，�� � �� � �)�� � ���� � �� � �),れるパラメータである。その他，ブランド力パラメー�� � ��� � �� � ��� )����� �))�� ,タ�� は，大学の設立年，および受験偏差値に関連し，
�� � ����� )��� � �� � ��� �))�� の条件下で�� の値が低下
数学を含めるか否かという戦略は，入試における数学
する場合において，大学の教育力とブランド力の両方が著
必須率の高低に関連する。学力低下を表すパラメータ
しく低い場合における「数学の必須化」が起こる。詳細は
�� の存在は，実証分析の文脈では効いていない。
西田(2020，p.50)参照。

5 まとめ
本研究で，2006年の6年制課程導入後の私立薬学部
が，大学経営の事情から直面している「大学入試の脱数学化」および「数学の必須化」を，非協力ゲーム理論で説明した後，仮説の実証を行った。大学間の受験者獲得競争が行われている大都市圏に立地する大学では「入試の脱数学化」が行われているのに対し，競合する大学が存在しない「非大都市圏」に立地する大学
では「入試での数学必須化」が行われている可能性を示す統計的証拠を示した。

7)

国際医療福祉大学と徳島文理大学は，それぞれ2学部。

8)

ここでは，モデル内で p 値が最も大きいパラメータが10％未満で有意という意味である。

謝辞
本稿を注意深くお読み頂き適切なコメントを頂いたことに対して，二名の匿名査読者に感謝申し上げます。

参考文献
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大学入試研究ジャーナル第 31 号

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効司・中野博明・長野基子・村上雅裕・安田恵・大原隆司・
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数制補完教育の実践とその評価」，『兵庫医療大学紀要』，
6(2)，1－8.
西田喜平次（2020）「大学入試科目の戦略的考察 : 私立薬学部の場合」，『理論と方法』，35(1)，45－61.

- 160 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，161-166，2021【原著】

ペーパー・インタビューの試行結果について――面接に代わる筆記試験の有用性の検討――
吉村 宰，石井 志昂（長崎大学）
大学入学者選抜試験の一般選抜前期日程において主体性等 1)を評価する際，面接試験は時間的制約より実施が現実的でない。本研究は面接試験の代替手法として新たにペーパー・インタビューという評価手法を提案し，高校 2 年生 168 名に対し実施した試行試験の報告を行う。試行した 2 つの問題について，得られた答案を電子データ化しクラスター分析を行った。分類された各クラスターの特徴語から，答案に記述される内容は勉強や部活，文化祭など画一的となることが明らかとなった。評定者 3 名の評定値が高い答案には活動やその振り返りが具体的に読みやすく記述されているという共通点がみられた。ペーパー・インタビューは書いて表現する力も評価に影響することが示唆された。
キーワード：主体性等評価，一般選抜，構造化面接，ペーパー・インタビュー
1 はじめに
1.1 背景令和 2 年 2 月 21 日の文部科学大臣記者会見 2）にて萩生田大臣は，記者とのやり取りの中で「大学入学者選抜における多面的な評価の在り方に関する協力者会議」について以下のように述べている。
大臣：（前略）…本当は面接でもあれば自己主張できる場面があると思うんですけど，なかなか今の大学入試ではそういう時間的な制約がありますので，そういった意味では主体性を主張するツールというのは大事だと思うんですが，それを一律データ化をしてです
ね，そして野党の方からはそれだと嘘をつく人がいるというんですが，そうじゃなくて，学校の先生の確認をしてもらわないと入力ができないことになっているので，これは先生にとってはすごい手間だと思うんです。例えば私，学校の外で校外活動でこんなことをやっています，とその活動が何なのかが分からない先生
は，まずなかなかその理解ができないところから始まりますから，そういう意味では，当初描いてきたJAPAN e-Portfolio のような電子化っていうのは，本当に有効性があるのかなというのは，ちょっと私，大臣就任以来疑問に思っていましたので…（後略）（下線は筆者による。
）
下線部の発言にあるように，主体性等を評価する際に面接を行うことが望ましいが，時間的制約から実施
できない，また，生徒の諸活動を電子的にポートフォ
リオ化し入試において主体性等を評価するツールとして国の委託事業で開発された JAPAN e-Portfolio（以下，JeP）のようなものの有効性は疑わしいという認識は極めて常識的である。その後，令和 2 年 7 月 22日の衆院文部科学委員会 3）において萩生田大臣は，
JeP の運営を行う一般社団法人教育情報管理機構について，「文科省としては，協力者会議での御意見も踏まえ，今後運営許可を取り消す方向」と述べた。
JeP の計画は頓挫したわけだが，入学者選抜において主体性等を評価する必要がなくなったわけではない。
各大学に主体性等を評価するための創意工夫が求められているのが現状である。
長崎大学では早期に JeP の利用は実現不能と判断しており，2017 年内に入学者選抜の基本方針として，
一般選抜前期日程試験を含めた全ての入試区分において，調査書の活用，及び面接によって主体性等の評価を行うことを決めていた。
萩生田大臣も触れたように，一般選抜前期日程では，
時間的制約のため面接の実施が現実的でない学部も多い。そこで，そのような学部において一斉に面接を実施する手法として，ペーパー・インタビュー（面接に代わる筆記試験）を考案した。詳細は後述する。
本稿では，高校 2 年生を対象に 2019 年度に実施したペーパー・インタビューの試行試験の結果分析について報告する。
1.2 構造化面接について
構造化面接とは，「事前に面接で評価する人物特徴を特定・記述した上で，評価のための情報収集に必要な質問と，回答を評価するための評定項目を準備して実施する面接」であり，構造化されていないものよりも高い信頼性と妥当性が得られるといわれている（今- 161 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

城，2016）。
吉村（2017）は，入学者選抜場面における構造化
面接の設計の手順を次のように整理している。
（1）
面接でなければ評価できない力や特性を決める，（2）
選んだ力や特性を明確化する，（3）力や特性の程度や有無を知るための質問を考える，（4）評価シートを準備する。つまり，面接が場当たり的にならないよ
う事前準備をする必要があるということである。
1.3 ペーパー・インタビューとは
ペーパー・インタビューは，可能な限り紙面上で構造化面接試験を再現しようとするものである。ペーパ
ー・インタビューでも上述の（1）～（4）の手続きに従い試験の設計を行うが，面接とは異なり受験者とのやりとりを通した情報収集ができない。そこで，質問に回答させるにあたり，面接場面での受験者とのやりとりによって得ようとしている情報を紙面で得られるように条件を設定する。
ペーパー・インタビューは紙面で実施するため，一般選抜の前期日程のような志願者が多数の場合も実施することが可能である。また，試験時に記述を行った
答案が紙媒体で残るため，何かトラブルがあった際の証拠として利用できるという長所がある。短所としては，受験者の受け答えによって変化する「掘り下げ質問」を行うことができないため，面接よりも得られる情報に限りがあること，受験者が多数の場合は採点に時間がかかることが挙げられる。
千葉大学，新潟大学，金沢大学，岡山大学，長崎大
学，熊本大学で構成される国立六大学コンソーシアムの教育連携機構のプロジェクトの一部として，本学は2018 年度，2019 年度に高校 2 年生を対象としたペー
パー・インタビューの試行試験を実施した。2018 年
度は複数の回答形式を試し，良いと思われる形式を用
いて 2019 年度の試行試験を実施した。
本研究は，主としてペーパー・インタビューで得られる回答の類型に焦点を当て，その特徴や評定との関連を検討することを目的とするものである。
2 方法
2.1 対象者
長崎県内 5 つの高校に在籍する高校 2 年生 168 名を調査対象者とした（A 高校 32 名，B 高校 33 名，C。調査期間
高校 52 名，D 高校 22 名，E 高校 29 名）
は 2019 年 7 月～8 月であった。

2.2 ペーパー・インタビュー
2.2.1 問題評価する力や特性を，「困難を突破する力」，「企画・運営力」とし，問題 1，問題 2 でそれぞれを評価するための質問並びに評価基準を作成した。表 1 に評価する力や特性の定義を示す。
表 1 評価する力や特性の定義
評価する力や特性
困難を突破する力

定義
やるべき事がうまくいかない時に，あきらめず色々な方法を試し，自力で最後までやり遂げようとする，
課題解決への執着心。

企画・運営力物事を企画し，それを運営する力。

問題 1 の質問は「高校入学以降，やらなければならないのに難しくてなかなかうまくいかず困った，というような経験を思い出してください。それはどのようなことでしたか。
」である。同時に回答をする際に踏まえるべき点を示し，経験が思いつかない場合にはな
ぜ経験がないのかについて書くことを求めた。問題 2の質問は「高校入学以降，文化祭，体育祭，学級行事，
部活，学外の活動，友人同士の集まりなど何らかの活動の計画，または運営，あるいはその両方で何か頑張ったことを思い出してください。それはどのようなことでしたか。
」である。問題 1 と同様に，回答する際に踏まえるべき点を示すとともに，そのような経験がない場には，それがなぜだと思うかについて問うた。
試験は各高校の教室にて実施した。各問題の制限時
間は 45 分，事前説明と途中休憩を含め，全体の所要時間はおよそ 2 時間 30 分であった。
答案用紙は問題ごとに B4 判片面に横書き 30 行の回答欄を印刷したものを使用し，字数の制限は設けなかった。問題 1 は，168 名の答案のうち 1 名英語のみで回答を行ったものがみられたため，当該の答案を除いた167 名分，問題2 は168 名分を分析対象とした。
2.2.2 評価方法
試行試験に参加した高校それぞれで，生徒の日常をよく知る教諭に，表 2 の評価基準に基づき試行試験に参加した生徒を評価してもらうよう依頼した。大学教員による答案の評価と比較することで手法の妥当性を確認するためである。なお，大学の教員用の評価基準には，5，3，1 にさらに詳細な記述が添えられている。
大学ではアドミッション部門教員 2 名（評定者 A，
評定者 B），及びプロジェクトの補佐員 1 名（評定者C）の 3 名がそれぞれ独立で評価を行った。
なお，一部の高校で評定データの欠測があったため- 162 -

ペーパー・インタビューの試行結果について

表 2 評価基準
評価する力や特性評価

評価基準

困難を突破する力

5
4
3
2
1

企画・運営力5
4
3
2
1

諦めずいろいろな方法を試し何が何でもやり遂げようとする。
3 を上回るが 5 には届かない。
まじめに課題に取り組むが，困難場面では安易な方法で乗り切ろうとする。
1 を上回るが 3 には届かない。
具体的な経験を挙げられない。もしくは具体的な経験をあげるが，なぜ難しかったのかがわかっていない。
企画が安直でなく，かつ最後まで運営を行っている。
3 を上回るが 5 には届かない。
企画は安直だが，最後まで運営を行っている。見通しは甘い。
1 を上回るが 3 には届かない。
企画・運営のいずれにも携わっていない。

分析対象となったデータは，問題 1 が 153 名，問題 2が 154 名分である。
答案はすべて文字起こしをし，電子データ化した。
2.3 分析
テキストデータの前処理，及び分析には R ver.
4.0.2，形態素解析には，KH Coder ver. 3.Beta.01a（樋口，2020）を用いた。KH Coderでの形態素解析
エンジンには MeCab を使用した。形態素解析は 2 度行った。一度形態素解析を行った後，出現頻度 15 以
上の語を対象に強制抽出を行う語を決定し再度形態素解析を行った。
3 結果と考察3.1 抽出語の記述統計問題 1 の述べ語数は 33955 語，異なり語数は 3504
語（異語率：10.3%），問題 2 の述べ語数は 33931 語，
異なり語数は 3959 語（異語率：11.7%）と用いられる語の種類は少ない。各問題における答案文字数は箱

図 1 答案文字数

ひげ図に示した通りである（図 1）。平均文字数は問題 1 で 902 文字（範囲：210～1621 文字），問題 2 で914 文字（範囲：314～1429 文字）であった。
表3に上位25位までの頻出語を示す。ただし，KH
Coder の設定に従い，ひらがなのみの名詞，動詞，形
容詞，副詞，及び否定助動詞（
「ない」
「まい」
「ぬ」
「ん」
）と非自立形容詞を除外している。
問題 1，問題 2 ともに「思う」「自分」は他の語と比較して突出して出現していることがわかる。問題 1
は，やらなければならないことについての問題であった。頻出語の上位に「勉強」「時間」「課題」といった語が出現していることから，勉強に関して書かれた答案が多いことがわかる。問題 2 は何らかの企画や運営の経験についての問題で，
「文化祭」
「クラス」
「活動」
などが上位に出現している。多くの回答者が文化祭での活動を記述したことがうかがえる。
3.2 答案のクラスター分析
抽出を行った語に基づいて答案を類型化し，回答傾向を検討するため，階層的クラスター分析を行った。
分析にあたり，頻出語と同じくKH Coder の設定に従
いひらがなのみの語等を除外し，さらに，両問題において突出して出現頻度が多かった「思う」「自分」，及び出現頻度が 5 回未満の語を除外して分析データを作成した。
問題1 のクラスター分析で使用した語の数は844 語，問題2 は925 語であった。クラスター分析は，ユーク
リッド距離に基づく Ward 法による。計算には R のdist 関数，及び hclust 関数を用いた。結果の解釈可能性から，両問題ともクラスター数を 4 つとした。
各クラスターに含まれる答案数と各クラスターの特徴を表す語（特徴語）を表 4 に示す。特徴を表す指標には，各クラスター内における抽出語の TF-IDF を用- 163 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

表 3 頻出語（上位 25 位）
抽出語
思う
自分
勉強
時間
高校
課題
考える
難しい
今
人
困る
部活
先生
入学
分かる
練習
先輩
テスト
授業
言う
少し
生活
結果
前
終わる

問題 1
出現頻度

抽出語

831
659
473
351
299
267
229
204
198
170
163
160
151
142
142
123
121
120
119
115
115
114
108
108
106

思う
自分
人
文化祭
考える
クラス
活動
練習
高校
計画
時間
行う
作る
頑張る
準備
良い
結果
参加
仕事
意見
言う
運営
たくさん
先輩
経験

��
���
・���� ：クラスター�における単語�の出現頻度
・�� ：クラスター�に含まれる答案数
・��� ：クラスター�において単語�を含む答案数
��� ��� � ���� × log

問題 2
出現頻度
728
402
366
338
237
235
214
185
181
172
164
159
159
154
144
132
128
128
127
122
122
116
112
109
106

いた。TF-IDF は語の出現頻度（term frequency：
TF）に逆文書頻度（inverse document frequency：
IDF）をかけたものである。本研究では，以下の式で定義される TF-IDF を使用した。

IDF は��� と�� の相対頻度の逆数（の自然対数）で，単語�が多くの文書（答案）に出現している場合値が小さくなり，特定の文書にしか登場しない場合大きくなる。したがって，TF-IDF は語の出現頻度を（対数）
文書頻度の逆数で重みづけした値である。この値が高いほどその語句の重要度が増す（金，2018）。
表 4 に各クラスター内の TF-IDF が高い抽出語の中から，クラスターを代表する語を示した。
問題 1 で分類されたクラスターから，高校 2 年生にとっての困難なことは多くの場合部活や勉強，授業などであり，活動のバラエティが小さいことがわかる。
生活の大部分を授業や課題，部活で占められるため，答案として出現する内容もそれらに関連したものになるのだろう。問題 1 の答案において「勉強」という語が 1 回以上出現した答案数は 90，「部活」または「部活動」という語が出現した答案数は108であった。問
題文では「高校入学以降，やらなければならないのに
難しくてなかなかうまくいかず困った」ことに関して出題したが，答案の内容は勉強や部活の話題に偏っている。
問題 2 では，文化祭と体育祭に関連する語がクラス
ターの特徴語として多く出現した。問題 2 の答案において「文化祭」という語が 1 回以上出現した答案数は80 であり，約半数の答案で文化祭という語が出現している。

表 4 クラスターの特徴語（上段：問題 1，下段：問題 2）
クラスター

答案数

1
2
3
4

86
15
33
33

クラスター

答案数

1
2
3
4

48
73
26
21

問題 1 「困難を突破する力」
特徴語
英語，練習，先輩，活動，研究，覚える，仕事，クラス，伝える，友達
復習，部活，計画，母，主体，睡眠，分かる，スマホ，吹奏楽，大会
部活動，両立，試験，家庭，授業，テスト，課題，生活，頑張る，クラス
計画，試験，新聞，学習，生活，家庭，習慣，委員，模試，予定
問題 2 「企画・運営力」
特徴語
作る，競技，班，話す，展示，クッキー，劇，カレー，たこ焼き，作業
ボランティア，大会，意見，計画，班，参加，インタビュー，運営，英語，活動部門，学級，生徒，展示，実行委員，先輩，パネル，先生，企画，班
パート，チーム，合唱，歌，キャプテン，コンクール，クラス，体育祭，声，先輩- 164 -

ペーパー・インタビューの試行結果について

表 5 評定者ごとの答案評定値（左表：問題 1，右表：問題 2）
評定者
A
B
C

問題 1 「困難を突破する力」
2
3
4

1
6
23
13

19
46
38

94
63
70

42
26
35

5

1

問題 2 「企画・運営力」
2
3
4

6
9
11

4
25
14

24
62
21

高校生に対して高校入学後の出来事について尋ねると，部活や勉強，文化祭等の学校行事といった内容が多く出現することが明らかとなった。当然の結果とも言えるが作題の参考になる。
3.3 評定値の特徴並びにクラスターと評定値との関連
表 5 に評定者ごとの答案評定値を示す。問題 1，2
とも評定値 3 の答案が多い。評定値 1 は最後まで書ききっていない答案や，極端に文字数が少ない答案に対して与えられていた。
大学側評定者 3 名による評価と高校側による生徒の評価の差異を検討するため，高校側評価の評定値から
大学側評価を引いた値を算出した。表 6 に高校側評価の評定との差異を示す。ただし，高校側評価の評定と大学側評価とのずれが－1～1 の範囲であれば「〇」，
高校側評価の評価が大学側評価よりも 2 以上高ければ「上」（大学側の過小評価），大学側評価が高校側の評
価よりも 2 以上高ければ「下」（大学側の過大評価）とした。
どの高校においても，多くの答案で高校側と大学側の評定値の違いは－1～1 におさまっており，高校側の評価とある程度一致しているといえる。ただし評定

102
56
73

33
21
43

5
5
4
17

者によるバラツキが大きい。
「下」にコーディングされた答案が少ないことから，
大学側評価は高校側の評価に比べて厳しかったことがわかる。高校教諭はトライアルに参加した生徒と日常的に接しているため，答案以外の情報（普段の様子や親しさ等）が評価に影響したことが考えられる。
特定のクラスターの評定値が高くなるのかどうか，
それは評定者で異なるのかを検討するために，各クラスターの評定平均値を評定者別に求めた（表 7）。
問題 1 では 3 名の評定者とも高く（あるいは低く）評定したクラスターが存在しなかった。クラスター分
析の結果得られた 4 つのクラスターは何が困難であったかによって特徴づけられており，評価したい力や特性とは必ずしも直接に結びつかない。このことがクラスターの評定平均値が評定者間で異なった理由の一つとも考えられる。評価したい力や特性に関連する観点からの分類を行う工夫が必要である。
問題 2 では，どの評価者においてもクラスター3 の
評定平均値が高い。クラスターの特徴語のみからの解釈は難しいのでクラスター3 に分類された 26 名分の答案をあらためて確認したところ，生徒会，文化祭などのイベント，あるいはそのパートの企画・運営の責

表 6 高校側の評定との差異
評定者
A

B

C

問題 1 「困難を突破する力」
高校下○
上○の割合（％）

下問題 2 「企画・運営力」○
上○の割合（％）

a
b
c
d
e
a
b
c
d
e
a
b
c
d
e

0
0
1
4
0
1
0
1
0
0
3
0
2
4
0

32
27
31
16
24
25
20
25
14
18
27
28
30
16
24

1
0
1
1
0
0
0
1
0
0
0
0
3
0
2

27
24
32
20
27
17
21
28
19
17
26
19
29
17
20

4
8
5
1
2
15
11
9
3
12
6
13
6
5
7

84.4
75.0
84.2
90.9
93.1
53.1
65.6
73.7
86.4
58.6
81.3
59.4
76.3
77.3
69.0

- 165 -

0
6
6
2
5
6
13
12
8
11
2
5
6
2
5

100.0
81.8
81.6
72.7
82.8
78.1
60.6
65.8
63.6
62.1
84.4
84.8
78.9
72.7
82.8

大学入試研究ジャーナル第 31 号

表 7 クラスターごとの評定平均値（左表：問題 1，右表：問題 2）
問題 1 「困難を突破する力」
クラスター 答案数
A
B
1
2
3
4

86
15
33
33

3.13
3.00
3.18
3.18

2.64
2.87
2.42
3.12

問題 2 「企画・運営力」
クラスター 答案数
A
B

C
3.14
2.87
2.64
2.85

1
2
3
4

48
73
26
21

3.00
2.93
3.54
3.10

2.38
2.48
3.04
2.24

C
3.15
2.99
3.54
3.38

注）表中の「A」「B」「C」は評定者 A，B，C を表す。

任者であったこと，その活動がどのようなものであったかが具体的に書かれていること，また自身の活動の振り返りができていることなどの共通点があることがわかった。さらに，例外はあるものの全体として文章構成がしっかりとしており読みやすいという特徴もあった。ペーパー・インタビューという手法について高校教諭から意見を求めたところ「書いて表現する力が評価に影響する」という指摘を受けたがその通りであった（国立六大学コンソーシアム教育連携機構入試専
門部会，2020）。
ただ，面接場面では第一印象や非言語的情報が強く評価に影響すると言われている。第一印象や非言語的情報は自身の努力で向上する類のものではないが，書いて表現する力は学校教育の中で養われるべきものであることを考えると，この力が評価に影響することはこの手法の大きな欠点だとは言えない。

ペーパー・インタビューについては，先行研究もな
く，その特徴については何も分かっていない。入学後の追跡調査を通して，ペーパー・インタビューのみならず，入学者選抜で「主体性等の評価」を実施することの意義を検証することは今後の大きな課題である。
注1） 「主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度」を指す。
2） 大臣官房総務課広報室 （2020 年 2 月 21 日）．
「萩生田光
一文部科学大臣記者会見録（令和 2 年 2 月 21 日）」文部科学省
https://www.mext.go.jp/b_menu/daijin/detail/mext_00035.html（2020 年 8 月 4 日）．
3） 衆議院 （2020）「第 201 回国会 文部科学委員会 第 11号（令和 2 年 7 月 22 日（水曜日））」衆議院
http://www.shugiin.go.jp/internet/itdb_kaigiroku.nsf/htm
l/kaigiroku/009620120200722011.htm（2020年8月4日）．

4 課題
試行試験の結果，出題する質問によっては，答案内容が勉強や部活，文化祭に関してなど画一的なものになってしまうことが示唆された。今回の試行試験では
高校 2 年生を対象としており，試行試験参加へのインセンティブもなかった。中には参加意識が非常に低い生徒もいたので，ここでの結果をそのまま実際の受験生にあてはめることはできないが，高校生の活動が極めて画一的であることが判明したことは一定の知見と言えよう。作問ではこのことを考慮する必要がある。
試行試験の作問を行う際に分かったのが，評価した
い力や特性を評価するための質問を考えることが非常に難しいということである。何を評価したいか，その力や特性は具体的にどのようなものであり，どのような状態をよしとするのかを相当明確にしなければ，作問も評価基準の作成もできない。
また，評定にあたっては，文字の美醜や採点順序によるバイアスが小論文の採点に存在することが知られており（宇佐美，2011），同様のバイアスに留意する必要もある。

謝辞
本研究にご協力くださいました高等学校をはじめ，関係各位に深く感謝いたします。

参考文献
樋口耕一（2020）．
『社会調査のための計量テキスト分析【第2版】：内容分析の継承と発展を目指して』ナカニシヤ出版．
今城志保（2016）．
『採用面接評価の科学：何が評価されているのか』白桃書房．
金明哲（2018）『テキストアナリティクス』共立出版．
国立六大学コンソーシアム教育連携機構入試専門部会 （2020）．
『大学入学者選抜における主体性等の評価・中間報告書』．
宇佐美慧（2011）．
「小論文評価データの統計解析」『行動計量，33－50．
学』38（1）
吉村宰（2017）．
「面接の設計から実施まで：アドミッション・- 166 -

ポリシーに沿った面接の実現のために」『平成29年度全国大学入学者選抜研究連絡協議会大会（第12回）研究発表予稿集』，168－173．

大学入試研究ジャーナル第 31 号，167-174，2021【原著】

推薦入試・AO 入試の効果に関するレビュー研究――「個別大学の追跡調査」と「複数高校･大学を対象とした調査」の結果に注目して――
木村 治生（ベネッセ教育総合研究所）
本研究は，2010 年以降に発表された推薦・AO 入試の効果をテーマとした先行研究について，「①
個別大学の追跡調査」と「②複数高校･大学を対象とした調査」の結果を系統的にレビューしたものである。分析の結果，推薦・AO 入試の効果を否定的に評価する研究は①にも②にも多い一方で，肯定的に評価する研究は②には少ないこと，とくに学業成績以外の多様な資質・能力をアウトカムに設定した研究が欠落していることが明らかになった。大学の条件による効果の違いを検討した研究が少ない
ことや，高大を接続する縦断研究がないことも課題である。
キーワード：推薦入試（学校推薦型選抜），AO 入試（総合型選抜），追跡調査，成果の可視化
1 研究の目的
文部科学省の「国公私立大学・短期大学入学者選抜
実施状況の概要」で AO 入試の調査が開始されたのは，2000 年度からである。それによると，同年度のAO 入試による入学者数は国公私立を合わせて約8,000 人しかいなかったが，2010 年度には約 53,000人と急拡大した。AO 入試はその後も微増しており，
2018 年度は約 60,000 人で，私立大学では入学者の11.4%を占めている。一方で，推薦入試は，2000 年度の段階ではすでに入学者の 3 割を超えて定着していたが，その後も漸増しており，当時の約 188,000
人から 2018 年度は 218,000 人となった。今や国立大学では 15.9%，私立大学では 52.4%が推薦・AO 入試を経て入学しており，入学者選抜としての重要度は増し続けている。
こうした推薦・AO 入試の効果については，すでに西郡（2011）が『大学入試研究ジャーナル』に掲載された個別大学の追跡調査を対象にレビューを行っている。この論文では，入試区分による比較結果から，推薦入試による入学者が優秀であることや，AO 入試
による入学者の学習意欲が高いことを示す研究が多い
ことが指摘されている。しかし同時に，「全ての大学や学部にとって汎用的な追跡調査の方法や共通的に援用できる分析結果はほとんど存在しない」(西郡，2011：36)ともいう。レビューが示唆するのは，大学が置かれている状況によって，入試の効果は異なるということである。
それでは，推薦・AO 入試がさらに拡大した 2010
年以降の研究において，それらはどのように評価されているのだろうか。この間，各大学による個別の追跡調査は広がってきた。また，数は少ないながら複数の高校や大学にまたがる量的調査によって，推薦・AO
入試の効果を総合的に検証にしようとする試みも見られるようになった（詳細は後述）。
折しも，文部科学省はすべての選抜方法において学力の 3 要素を評価する方針を打ち出している（「平成 33 年度大学入学者選抜実施要項の見直しにかかる予告」）。しかし，一般入試 1)で主体性や協働性を評
価できる資料を活用することや，推薦・AO 入試で「知識・技能」「思考力・判断力・表現力」を評価す
ることは，大学に多大なコストを負担させることにつながる。そのコストに見合う改革をすべきかを判断す
るには，それぞれの入学者選抜が，ねらいとする十分な機能を果たしているのかを検証する必要がある。
本稿は，こうした問題関心にそって，2010 年以降に発表された研究を中心に，推薦・AO 入試で入学した大学生の特徴や，それを希望する高校生の特徴をテーマにした実証研究を整理し，その効果を検討する。
それにより，今後の入学者選抜の在り方に関して政策的なインプリケーションを得ること，今後の研究的な課題を明らかにすることを目的とする。
2 方法
前述したように入学者の量的な拡大もあって，推薦・AO 入試をテーマとする研究は多い。本稿はその中でも，推薦・AO 入試がどのような学生を選抜しているかを実証的に明らかにし，その効果について言及する研究であることを抽出の条件とした。
抽出は，①『大学入試研究ジャーナル』に掲載された論文，②国立情報学研究所が運営する「CiNii」に- 167 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

よって「推薦入試」もしくは「AO 入試」のキーワードによって検索された論文，③高校生や大学生を対象にした調査のうち入学者選抜の効果を分析した論文が所収されている書籍の 3 つについて，2010 年以降に発表された研究を対象に行った。これにより約 100の研究 2)を抽出し，①個別の大学を事例とするものか
複数の高校・大学にまたがる対象に実施するものか，②推薦・AO 入試に対して否定的な評価をしているか
肯定的な評価をしているか 3)の 2 軸で分類した（図1）。以下では，この分類に沿って，Ⓐから順に論述する。
推薦･ＡＯ入試の評価
分
析
対
象

否定的

肯定的

個別の大学

Ⓐ

Ⓑ

複数の高校･大学ⒸⒹ

図 1 先行研究の分類
3 結果
3.1 個別大学を事例にした研究
3.1.1 Ⓐ推薦・AO 入試を否定的に評価する研究
推薦・AO 入試については，定員充足率が低い大学を中心に学生確保の手法として取り入れられており，「学力不問」と揶揄される状況が生じていると指摘されてきた（高大接続システム改革会議「最終報告」
2016 年など）。実際に，推薦・AO 入試を否定的に評価する研究には，入学した学生の低学力を論じるものが多い。こうした研究では，入学後の学業成績（GPA など）のほか，英語力や言語能力などを実測したデータを，一般入試による入学者と比較している。
たとえば，池田ほか（2011）は，甲南女子大学でGPA の 4 年間の推移を追跡したところ，一般入試，
推薦入試，AO 入試の順で成績が高かったことを示している。西丸（2010）も同様に同志社大学社会学部
で GPA を規定する要因分析を行っている。その結果
として，推薦・AO 入試による入学者の成績は一般入試の学生と同等だが，それはまじめな学生や女性が多いことが原因であり，それらの要因を統制すると推薦・AO 入試にマイナスの効果が現れることを実証している。また，大久保ほか（2011a）は福井大学工学部の新入生の調査で，AO 入試による入学者の専門基
礎科目の成績が低いことを明らかにしている 4)。ちな
みに，論者によって評価は異なるが，推薦・AO 入試の入学者の学業成績は，他の入試区分と大きく変わらないと結論づける研究も見られる（石井，2012；坂本，2014；森川ほか，2014；片瀬，2020 など）。
さらに，学業成績以外のデータを用いて推薦・AO
入試による入学者の学力の低さを示す研究もある。林
（2012）は山口大学における検証で，AO 入学者はGPA が低いだけでなく，英語学力（TOEIC 成績）も芳しくないとしている 5)。吉村（2015）も同様に
長崎大学において大学入試センターが開発中の「言語運用力」と「数理分析力」のテストを行ったところ，
AO 入学者に英語の基礎学力が不足している者がいたと述べる。さらに横山（2016）も千葉科学大学を事例にして，AO 入学者は英語のプレースメントテストと定期試験のスコアが低いことを明らかにしている。
これらの研究の多くは，入学者選抜にあたって学力を問う試験を行っていないデメリットを指摘している。
3.1.2 Ⓑ推薦・AO 入試を肯定的に評価する研究
前項の研究とは反対に，名古屋学院大学では赤木ほか（2011）が，長崎大学では吉村・木村（2011）が，琉球大学では山田・西本（2014）が，お茶の水女子
大学では中里・安成（2015）が，広島大学では杉原ほか（2015）が，推薦・AO 入試による入学者の学業成績が高いことを示している。こうした事例では，推薦・AO 入学者は目的意識が高く，大学の授業に積極的に参加する傾向にあることを要因として挙げている。
学業成績以外の多様な資質・能力について，その高さを表す論文も多い。高地・永田（2012）は広島大学で取り入れた AO 入試の入学者について，入学の目的が明確でモチベーションが高い学生が選抜されてい る と 評 価す る 。内 村・ 山 本 （ 2013 ） や 山 本（2018）は，京都工芸繊維大学の AO 入学者がプレゼンテーションやコミュニケーションの能力が高いこと，リーダーシップを発揮する学生が多いことなど，
優れた能力を有することを示し，中室ほか（2014）
も慶應義塾大学 SFC の AO 入試について，リーダー
シップ，目的意識，帰属意識が高い学生が選抜できていると述べる。さらに，琉球大学のデータを分析した
山田（2019）は，工学部に推薦入試で入学した学生
が，自律性，社会性，コミュニケーション・スキル，
情報リテラシー，問題解決力などの「学士力」に関する得点が有意に高かったことを報告し，大塚ほか（2020）は高知大学医学部の AO 入試入学者について思考力・判断力・表現力や主体性・多様性・協働性，
関心・意欲などに関する自己評価のスコアが高いことを示している。また，木村（2020）は追手門学院大- 168 -

推薦入試・AO 入試の効果に関するレビュー研究

学の AO 入試入学者を 4 年間追跡した結果から，彼らの協調的問題解決力や進路意識・行動の得点は他の入試区分に比べて有意に高く，大学での学びを通じた
成長実感を得ていることを明らかにした。これらの分
析は，推薦入試や AO 入試が，もともとの目的である認知的学力以外の多様な資質・能力に優れた学生を選抜する効果をもつ可能性を示すものである 6)。
近年では，難関国立大学で導入された推薦・AO 入試について総合的に検討する研究も現れている。倉元・大津（2011）は東北大学が他の国立大学に先駆
けて 2000 年度に導入した AO 入試について，その入学者は多くの単位を取得し，成績も良好であることを報告している。東北大学と同様に 2000 年度から 21世紀プログラムの一環で AO 入試を取り入れた九州大学も，アドミッション・ポリシーに合致した優秀な学生を選抜できたと 17 年間の取り組みを総括する（木村ほか，2018）。また，楠見ほか（2016）は，
2016 年度から京都大学教育学部で開始した特色入試の入学者を分析し，入学時点で汎用能力が高く，探究
活動への積極的な関与や学びの深さなどが裏付けられるとしている。これらの報告はいずれも，一般入試で選抜される学生とは異なる資質・能力を有した学生が選抜できていると主張する。しかし，同時に選抜問題の作成や書類の審査にかかる教職員の負荷が高く，投下されるコストが大きいという課題が示されている。
3.1.3 小括
ここで個別大学を事例とした研究成果の傾向をまとめておこう。
第一に，推薦・AO 入試の効果については，マイナ
ス面，プラス面のそれぞれに研究が多数ある。その成否は大学の置かれている状況（入学難易度など），評価する資質・能力の内容，選抜方法や選抜にかけたコスト，実際に各選抜を経て入学してくる学生の違いなどによって異なる。それゆえ，そうした個別の大学にある背景を無視して，推薦・AO 入試の良し悪しについて一括して語ることは難しい。
第二に，否定的に評価する研究は，主に推薦・AO
入学者の認知的能力の低さを証明するものが多く，非認知的能力が低いことを指摘する研究はほとんど見られない。一方で，肯定的な側面を強調する研究には，彼らの認知的能力の高さ（もしくは，一般入試による入学者と遜色ないこと）を示すものもあるが，それよりも主体性や協働性，コミュニケーション力といった汎用能力，非認知的能力に卓越していることを実証するものが多い。多面的・総合的に資質・能力を評価す

る選抜方法の特性が現れているのだろう。
第三に，個別大学を事例とした研究からは，推薦・AO 入試の構造的な課題が透けて見える。推薦・AO
入試で能力が高い学生を獲得できているのは，相対的に見て選抜性が高い大学である。しかし，こうした大学でも，選抜にかかるコストを考えたとき，一般入試を超えるメリットがあるかがつねに問題となる。一方で，選抜性が低い大学では，推薦・AO 入試によって一定数の学生が確保できるメリットを享受できるが，大学で学ぶ資質に欠ける学生を受け入れざるを得ない状況を生む。
このように個別大学の事例の積み上げることでも一定の傾向は読み取れるが，各事例は個別性が高く，推薦・AO 入試がもつ効果を一般化することは難しい。
そこで，次に，複数の高校・大学を対象にした調査からわかる結果を確認する。
3.2 複数の高校・大学を対象とする研究
3.2.1 Ⓒ推薦・AO 入試を否定的に評価する研究
対象者が複数の高校・大学にまたがって行われている調査の強みは，アウトカムを何に設定するにせよ，
選抜方法以外に影響を与える要因（例えば，所属する学校の入学難易度の違いなど）を統制することが可能なことである。それにより，個別大学の事例よりも正確に，推薦・AO 入試の効果を推定できる。ただし，複数の高校・大学をまたぐ調査は代表性を担保するサンプリングが難しく，入試区分についての変数が含まれる調査，入学者選抜をテーマにした研究となるとさらに絞られる。まだまだ今後の研究の発展が待たれる領域であること間違いない。
それでも，推薦・AO 入試に対して批判的に検討する調査研究が比較的多く見られる。たとえば，中村（2010）は，推薦・AO 入試の拡大が，入学者選抜
を「エリート選抜」から「マス選抜」へと変質させ，
従来は大学に進学しなかった低学力で，学習習慣が身についていない高校生の入学を許していることを示す。
専門高校を含む進路多様校を対象とした量的調査と質的調査では，高校入学当初は大学進学を希望していな
かった生徒が，推薦・AO 入試によって四年制大学に水路づけられる「四大シフト」現象が見られるという。
同じ調査では片山（2010）も，進路多様校における大学進学者の多くが指定校推薦を利用しており，教師も推薦入試を強く意識した進学指導を行っていることを明らかにしている。また，別の高校生対象の調査では西丸（2015）が，入学難易度の高い普通科の高校生ほど一般入試を利用し，入学難易度が高くない普通- 169 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

科や専門学科の生徒が推薦入試を利用していることを指摘している。彼らは進路決定を先送りし，将来の生
活や進路を考えるためにモラトリアム的に大学に進学する傾向があるという。さらに，生活時間調査から学
校外学習時間の規定要因を分析した加藤（2019）は，
推薦・AO 入試を希望する高校生の学習時間が短いこと，一般入試を希望する高校生の学習時間は部活動参加や母親学歴といった家庭環境などの要因によって左右されないのに対して，推薦・AO 入試希望者はそうした要因によって学習時間が異なることを明らかにしている。
以上は高校生を対象とした研究であるが，大学生対
象 の 調 査 に も 同 様 の 指摘 は 散 見 さ れ る 。 樋 口（2013）は，ベネッセ教育総合研究所が実施する大学生調査をもとに，推薦・AO 入試受験者の約半数が，高校 3 年で 1 時間に満たない学習しかしておらず，5
人に 1 人は受験対策すらしていないというデータを提示している。東京大学大学経営・政策研究センターが実施する「高校生調査」と大学入学後の「追跡調査」を分析した濱中（2013）も，推薦・AO 入試による入学者の学力が低く，とくに選抜性の低い大学では入学後の学習に問題を生じる可能性が高いと述べている。加えて，同じ調査を用いて行った二次分析（中西，2017）では，国立大学への進学者といったエリートセクターにおいても，推薦・AO 入試で入学した学生の入学後の学業成績は，低い傾向が見られるとしている。これらの研究はいずれも，推薦・AO 入試が，進学に必要な資質・能力を備えていない高校生の進学を拡大させた可能性や，1 ランク下の学力しかない学生の入学を許していることを実証し，安易な大学進学を拡大させていることを批判している。
3.2.2 Ⓓ推薦・AO 入試を肯定的に評価する研究
推薦・AO 入試を否定的にとらえる研究が多い一方で，数は少ないながら肯定的に評価する研究もある。
山村・濱中（2018）は，首都圏にある 10 の高校を対象にしたパネル調査の高校 1 年生のデータから進学
中堅校では推薦入試での進学を考える生徒の定期テス
トの学習時間が長いことを示している。学内で良い成績をとることが有利になる推薦入試には，定期テスト
対策の学習を促進する側面がある。中西（2010）も，高校生を対象とした追跡調査（JELS ：Japan
Education Longitudinal Study）をもとに，非進学校で四大シフトをするのは，学校文化に適応的で，学習頻度も高く，成績良好な生徒であるとする。また，大学新入生を対象とした大規模調査（JFS：Japan

Freshman Survey，2008 年実施）を分析した山田（2011）は，AO 入試が自律的に問題解決を行う学生
を，推薦入試が明確な目的意識を持つ学生を選抜していることを指摘している。同じ JFS の 2013 年度調査を分析した西郡（2016）はこれより中立的だが，「向上心」といった資質では一般入試入学者のスコアが高いものの，「探求心」では推薦・AO 入学者のスコアが高いことを示している。
これらとは別に，推薦・AO 入試が一律にプラスやマイナスの効果を持つのではなく，入試方法の違いや実施される条件によって効果が異なることを示す研究もある 7)。山村・濱中（2018）と同じ調査の高 1～3
年生のパネルデータを分析した山村（2019）は，指定校推薦や公募推薦と AO 入試とで決定的な相違があるとしている。AO 入試を志向する生徒は校内での成績や学習意欲が低く，学習時間も短いが，それと比べて指定校推薦や公募推薦を志向する生徒は，校内での成績を上げるために学習意欲を高めたり，学習時間が長くなったりする傾向があるという。山村はこの論稿の中で西丸（2015）を引用しつつ，多くの研究が一般入試以外の方法（公募推薦，AO 入試，指定校推薦，附属校推薦など）を一括りにしている点に限界があると述べている。さらに藤村（2013）は，東京大学大学経営・政策研究センターの「全国大学生調査」の分析でさまざまな条件を統制したところ，入学偏差値の高い学部では推薦入試で入学した学生の成績は良いが，ランクの低い学部に入学した学生の成績はふるわないと述べる。大学の入学難易度によって，推薦入試の効果が異なるということである。推薦入試を見直す必要に迫られているのは難易度の低い大学・学部だが，かといってそれらの大学・学部で高いレベルの選抜を課しても受験生は敬遠する。難易度の低い大学・学部では特に，育成しながら選抜する教育的な入試が重要なことを示す結果と言えるだろう。
3.2.3 小括
ここで複数の高校や大学を対象に行われた調査からわかる研究成果の傾向をまとめておこう。
第一に，複数の高校や大学をまたいで入学者選抜の効果を検証した研究は数としてはあまり多くないが，相対的に見て推薦・AO 入試について否定的にとらえるものが多い。それらが，おもに選抜性の低い大学で導入され，進路多様校の生徒の大学進学を促進したことは，一定の頑強性を持った結果なのだろう。
しかし，第二に，それだけでは個別大学の追跡調査に「うまくいったケース」の事例が多いことの説明が- 170 -

推薦入試・AO 入試の効果に関するレビュー研究

つかない。もちろん自らが所属する大学に肝いりで導入した推薦・AO 入試に対してマイナスの評価を下しにくいといった心理機制（バイアス）が生じた可能性も考えられるが，個別大学の事例に比較的多い学力以外の多様な資質・能力を評価する研究が，複数の高校・大学をまたがる調査には少ない印象を受ける。そ
うした研究は，山田（2011）や西郡（2016）くらいしかなく，多様な資質・能力をアウトカムにした効果
検証を増やしていくことが，この領域の大きな課題と言える。もともと推薦・AO 入試は教科学力以外の資質・能力を積極的に評価することを意図した選抜でもあり，多面的な検証が求められる。
第三に，教科学力にせよ，多様な資質・能力にせよ，
それぞれの選抜がどのような力を評価しているかに関して，大学や学部の条件による違いを検討した研究は少ない。個別大学の研究では，選抜性の高い大学において多大なコストを投下した事例に成功が多いと感じるが，そうだとすれば〝身も蓋もない″結果である。
それ以外の成功条件を見出すことも，教育実践においては重要なテーマである。
いずれにしても，複数の高校・大学を対象とした研究は数が少ない。今後，そうした調査の蓄積や，分析に利用できるデータの共有化といった環境づくりが重要といえるだろう。
4 まとめ
4.1 政策へのインプリケーション
本稿は，「個別大学の追跡調査」と「複数高校･大学を対象とした調査」の先行研究における分析結果をもとに，推薦入試・AO 入試の効果について否定的な結果が示されているか，肯定的な結果が示されているかを軸にした系統的なレビューを行った。また，その傾向を，各項の小括においてまとめた。ここでは，それらの結果から引き出される政策的なインプリケーシ
ョンを考察しておきたい。
まず指摘したいのは，推薦・AO 入試の効果の多様性についてである。学業成績のような認知的能力においても，主体性や協働性のような非認知的能力においても，プラス・マイナスの表れ方はそれぞれの大学の置かれている状況によって異なる。文部科学省は，いずれの選抜においても 3 つの学力をバランスよく評価することを求めているが，どのような選抜が効果を持つかは個別的である。また，大学ごとのリソースや投下できるコストの状況に鑑みて，各大学が戦略的に方法を選択してもよいはずである。改革の方針をすべての大学に一律に適用するのは疑問がある。高校入試における推薦入試の拡大の影響を研究した中澤（2002）は，そこで重視される「個性」が結局は学力上位層に偏って分布するため，多様な軸による選抜という理想とは反対の状況を生んだと述べる。大学入試改革においても，これと同じことが起きないとは限らない。一律の制度の適用が意図せざる結果を生む可能性を考慮すべきだろう。
すでに多くの大学で多様な選抜方法を採用するとともに，入学者のデータを収集し，その違いを検証している。この姿勢は積極的に評価したい。結局のところ，選抜において何を重視するかという目標設定においても，それをどう測定するかという技術的問題においても，唯一の正解があるわけではない。どのような方法をとっても，成果と課題は生まれるだろう。各大学が個別の事情を考慮して選抜方法を定め，その有効性を確かめるデータを収集し，より妥当性の高い方式を採用するしかない（繁桝，2014）。その試行錯誤こそが，個々の大学が置かれている状況に応じた改善を実現すると考える。
さらには，データ活用は選抜方法の判断に用いるだけでなく，学生一人ひとりの成長にどうつなげるかといった教育的な利用が求められる。入学者選抜には，どのような資質・能力を備えた生徒を選抜するかという効果だけでなく，それぞれの選抜を経た意味，すな
わち教育的な効果がある。いずれの選抜も，それを経験したことは大学での学びに影響を与えるはずだ。それぞれの選抜方法で入学した学生が，どのような成長を遂げて卒業していくのか。学生個人を追跡して教育活動に生かす取り組みを広げることが必要だろう。入
学者選抜を選抜から教育に転換させる（荒井，2011）うえでも，データ活用は欠かせない。
4.2 研究面での課題
最後に，今日の入学者選抜の効果に関する研究の状況を踏まえて，研究上の課題を 4 点ほど示す。
一つめは，繰り返しになるが，複数の高校・大学を横断する研究の不足についてである。前述したように，
そのような調査は実施そのものが難しい。また，多様な資質・能力を客観的に評価するのも困難であり，当面は間接評価（学生調査など）を指標にせざるを得ない。その限界を自覚し，結果を慎重に扱う謙虚さは求められる。それでも複数の高校・大学をまたいで，各選抜方法が多様な資質・能力をどのように評価しているか，それが大学教育におけるアウトカムにどうつな
がっているのかの検証を，もっと充実させる必要があるだろう。かつ，そのデータが研究と実践に利用でき，- 171 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

自大学と比較できる形で成果と課題を検証できる環境整備が望まれる。
二つめは，縦断研究の欠落である。対象者が大学に入学する前からデータを取り始め，入学後も継続してデータを収集するパネル調査は，入試研究に限らず少ない 8)。今は，高校生調査と大学生調査が別々に実施されているが，入学者選抜の研究であればなおさら，
高大をつなぐ調査が不可欠である。
三つめは，研究の質の向上についてである。とくに個別大学の検証では，推薦・AO 入試での入学定員が限られるために十分なサンプルが得られないこともあり，統計的な分析に限界がある場合も多い。それでも，他の変数の影響を考慮したり，差の検定を行ったりするなど，科学的な検証には一定の手続きを踏むことが重要だろう。そうした手続きが不足する研究も散見される。
これと関連して四つめは，「選抜効果」の考慮についてである。木村（2007）は過去の入試政策において，選抜効果を考慮しない分析から結果がゆがめられ，誤った結論が導き出されたことを実証している。入学者選抜の研究で扱うデータのほとんどは入学者のものであるため，真の値からゆがむ可能性が高い。そのため，選抜効果が影響している可能性を考慮し，場合によっては修正公式の適用や傾向スコアによる補正を行うようなことが求められる 9)。
以上，推薦入試・AO 入試を中心に入学者選抜の効果に関する研究の検討を行ってきたが，大学入試は教育改革の中心的イシューであり，社会的な関心が高い。
また，それだけでなく，生徒・学生が成長を遂げる機会でもある。一層の科学的根拠をもって議論する必要がある。

5) 林の一連の研究では，推薦・AO 入試の入学者の GPA が高く，資質・能力の自己評価も高いといったプラス面を示す研究もある（林，2014）。
6) このほか，柴ほか（2015）は高知大学教育学部において推薦入学者の教員正規採用率が高いことから彼らが面接（二次試験）に強いことを，大塚ほか（2015，2017，2018）の高知大学医学部における一連の研究では AO 入学者の対人関係能力が高く，医師としての資質・能力に長けていることを明らかにしている。
7) 条件によって効果が異なるという研究のほかに，そもそも入学者選抜はほとんど効果を持っていないとする研究もある。
三好（2015）は，15 大学 8 専門分野の学部１～４年生を対象にしたアンケート調査の結果から，「教養的知識・能力」「専門的知識・能力」「汎用的能力」「語学能力」のいずれに対しても，大学入試の形態は統計的に有意な影響が認められないとしている。
8) 高大をつなぐ数少ないパネル調査として京都大学と河合塾が運営する「学校と社会をつなぐ調査」がある（溝上，2018）。ただし，この調査では入学者選抜を主要テーマにはしていない。
9) 選抜効果への配慮の必要は，西郡（2011）のレビュー研究でも指摘されているが，その後も実際に検討されている研究は多いとは言えない。

参考文献
赤木充宏・日比野至・肥田朋子・平野孝行（2011）「名古屋学院大学人間健康学部リハビリテーション学科における学業成績の調査：入試区分の違いによる検討」『名古屋学院大学論
集 人文・自然科学篇』47(2)，73－81．
荒井克弘（2011）「高大接続の日本的構造」『高等教育研究』
14，7－21．
池田太臣・伊藤実歩子・山田尚子・佐伯勇（2011）「甲南女子注

大学におけるAO入試に関する現状と課題」 『甲南女子大学

1）「平成 33 年度大学入学者選抜実施要項の見直しにかかる予研究紀要 人間科学編』47，107－111．

告」では，従来の一般入試を一般選抜，推薦入試を学校か推

石井秀宗（2012）「推薦入試の経年分析―志願者の動向及び学薦型選抜，AO 入試を総合型選抜に改めているが，本稿では

業成績の検討」『大学入試研究ジャーナル』22，35－42．

従来の呼び名で統一する。

内村浩・山本以和子（2013）「『学びの接続』の視点からAO

2）抽出条件に合う主要な論文は一定程度網羅されていると考入試のデザインを考える―京都工芸繊維大学のダビンチ入試の場合」 『大学入試研究ジャーナル』23， 1－5．

えるが，それでも抽出には恣意性が生じたり，抽出から漏れ

大久保貢・金澤悠介・倉元直樹（2011a）「福井大学工学部新たりしたものがある可能性は残る。
3) 多くの論文は多面的な視点で効果を検証しており，単純に肯入生における高校時代の履修状況と入学後の初年次成績―平定的か否定的かに二分できない内容のものも含まれている。

成21年度新入生アンケートに基づく調査研究(1)」『大学入試研究ジャーナル』21，59－67．

本稿では，論旨を筆者が解釈して，どちらかに振り分けた。
4）大久保ほか（2011b，2012）の研究では，AO 入試による入大久保貢・金澤悠介・倉元直樹（2011b）「福井大学AO入試入学者のモチベーションが高い，入学後の成績の伸びが大きい

学生の意識と態度に見られる特徴について―平成21年度新入といったプラスに評価するものもある。

生アンケートに基づく調査研究(2)」『大学入試研究ジャーナ- 172 -

推薦入試・AO 入試の効果に関するレビュー研究201－206．

ル』21，135－142．
大久保貢・金澤悠介・倉元直樹（2012）「AO入試入学生の追繁桝算男（2014）「大学入試を考える」『IDE：現代の高等教育』566， 63－69．

跡調査―福井大学工学部の事例 」『大学入試研究ジャーナル』22，145－153．

柴英里・加納理成・北川晃・武久康高・服部裕一郎・柳林信

大塚智子・倉本秋・高田淳・武内世生・瀬尾宏美（2015）

彦・横山卓（2015）「入試区分別にみた教育学部生の傾向に「AO入試における態度・習慣領域評価の妥当性―高知大学

関する一考察」『高知大学教育学部研究報告』75，17－23．

医学科入学者の調査・報告」『大学入試研究ジャーナル』25，

杉原敏彦・高地秀明・永田純一（2015）「AO入試の何が変わ

43－48．

り，何が変わらなかったか―広島大学AO入試の10年」 『 大大塚智子・武内世生・高田淳・倉本秋・瀬尾宏美（2017）「卒後追跡調査より『主体性・多様性・協働性』評価の有効性を

学入試研究ジャーナル』25，117－122．
中村高康（2010）「四大シフト現象の分析」中村高康編著『進示す」『大学入試研究ジャーナル』27，55－61．

路選択の過程と構造―高校入学から卒業までの量的・質的ア

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プローチ』163－183，ミネルヴァ書房．
中室牧子・藤原夏希・井口俊太郎（2014）「『AO入試』の再追跡調査」『大学入試研究ジャーナル』28，61－66．

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大学入試研究ジャーナル第 31 号

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三好登（2015）「大学生の学習時間・学習意欲と学習成果との関係」『大学教育学会誌』37(1)，105－113．
森川修・山田貴光・小山直樹・清水克哉（2014）「鳥取大学のAO入試実施10年間を振り返って」『大学入試研究ジャーナル』24，237－242．
山田美都雄（2019）「追跡データにみる入学者選抜と『学士力』指標の関連性について―琉球大学を事例として」『大学入試研究ジャーナル』29，36－41．
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山田礼子（2011）「大学からみた高校との接続―教育接続の課
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山村滋（2019）「入試方法志向の変化とそのメカニズム」山村滋・濱中淳子・立脇洋介『大学入試改革は高校生の学習行動を変えるか―首都圏10校パネル調査による実証分析』89－
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横山悟（2016）「入学試験区分による経時的データに基づいた大学初年次学生の英語力の分析」『千葉科学大学紀要』9，9－16．
吉村宰（2015）「AO入試入学者の『言語運用力』『数理分析力』」『大学入試研究ジャーナル』25，49－56．
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- 174 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，175-182，2021【原著】

教科・科目の学力に関する自己保有度の基礎的分析――教科学力アドミッション・ポリシーとの親和性の観点から――
大澤 公一（京都大学）
X 大学入学者の教科・科目の学力に関するアドミッション・ポリシー（AP）に対する自己保有度を調査し，X 大学が教科学力 AP に適合した学生の獲得に成功しているかどうかの間接的な評価を試みた。
調査の結果，入学者は教科学力 AP に対する自己保有度を一定の程度（e.g. 入学者の 50%以上）は担保しており，入学者と教科学力 AP の適合性が間接的に推測された。同時に CEFR 能力記述文を用いた
英語運用能力の自己評定調査を行い，個別試験の英語学力 AP との相関関係を考察した。
キーワード：教科学力，アドミッション・ポリシー，自己保有度，大学入試，妥当性
1 問題・目的
1.1 問題文部科学省より令和 2 年 6 月 19 日付で通知された
令和 3 年度大学入学者選抜実施要項において，入学者選抜におけるアドミッション・ポリシー（AP）は抽象的な「求める学生像」だけではなく，入学志願者に高等学校段階までにどのような力を培うことを求める
か，そうした力をどのような基準・方法によって評価・判定するのかなどについて，可能な限り具体的に設定すること，および高等学校で履修するべき科目や取得しておくことが望ましい資格等を列挙するなど，「何をどの程度学んできてほしいのか」をできる限り
具体的に記述することが通知されている（文部科学省,
2020）。X 大学では，個別学力検査において知識の活用から思考力と表現力まで，受験者に備わった学習能力を評価している。その際に，高等学校段階までにどのような学習能力と学習態度を培うことを求めているのか，また，そうした能力と態度をどのような基準により評価しようとしているのか（教科学力 AP）を
「X 大学の学力検査の出題方針について」という文書において，受験者に対して明確に提示している。
毎年度の個別学力検査の問題は，上記の出題方針に基づいて作成されている。X 大学の志願者，あるいは合格者集団が教科学力 AP に適合しているか検討する
ことは，個別学力検査の妥当性を評価する上でも重要な研究テーマである。当該入試年度において，受験者
集団の入試科目得点の統計的な分析（例：平均，分散，相関，共分散比 etc.）を通して個別試験の選抜性能の評価を行っているが，その一方で，入学者による学力検査に対するフィードバック調査を通して，入学者の科目学力と教科学力 AP との整合性を検討することはこれまでなされていなかった。

1.2 目的
本研究の目的は，X 大学入学者の教科・科目の学力に関する自己保有度を調査し，X 大学が教科学力 APに適合した学生の獲得に成功しているかどうかの間接的な評価を試みることである。
2 方法
2.1 質問項目
質問項目は，文書「X 大学の学力検査の出題方針について」に記載されている教科・科目の出題方針文章
から，教科学力 AP に相当すると著者が判断した部分を抜粋して作成した（表 1）。調査対象となる教科・科目は，現代文，古典，日本史，世界史，地理，数学，
物理，化学，生物，地学および英語であった。文書に記載のない外国語，および公民は対象外とした。
2.2 研究協力者・手続き
X 大学の令和 2 年度の入学者 2,943 名を調査対象とした。当該年度は，COVID-19 のパンデミックが発生した影響によって対面式の新入生ガイダンスを行う
ことができず，新入生アンケート調査は Web 配信によって行われた。研究協力者は高等学校等で履修した科目，および，センター試験や個別学力検査で実際に受験した科目についてどの程度「できる」と思うかを
以下の 4 段階で自己評定するように求められた 1)。

- 175 -

1. ほとんどできない2. あまりできない
3. ある程度できる
4. 十分にできる

大学入試研究ジャーナル第 31 号

表 1 教科学力 AP（アドミッション・ポリシー）の質問項目
ID

科目

01

現代文

文章の論理や論旨を的確に理解し，自らの言葉で論理的に表現できる。

02

現代文

文章の作者の心情や表現の意図を的確に理解し，自らの言葉で論理的に表現できる。

03

現代文

小説などの登場人物の言動に託された著者の意図を的確に理解し，自らの言葉で論理的に表現できる。

04

古典

古典文法の正確な理解や修辞などの基礎知識があり，古文・漢文の文章理解および原文の現代語訳ができる。

05

古典

古典の登場人物の言動を理解し，自らの言葉で論理的に表現できる。

06

古典

古典の文章全体の論旨を理解し，自らの言葉で論理的に表現できる。

07

日本史

原始・古代から現代までの各時代の政治・社会・文化の特色を，個別の事象や知識を相互に関係づけて把握できる。

08

日本史

原始・古代から現代までの各時代の政治・社会・文化の特色を，前後の時代や世界史との関係において考察できる。

09

日本史

「日本」という領域を，各時代の周辺諸地域との交流や国際的な諸関係の中に位置づけて理解している。

10

世界史

政治・社会・文化の様々な側面について個々の地域世界の内部の展開および地域世界間の相互関係を適切に把握している。

11

世界史

個々の歴史的事象を，その背景とともに理解している。

12

世界史

様々な歴史的事象を一貫した論理の下に相互に関連づけて，歴史的潮流を説明できる。

13

地理

14

地理

世界の地理的諸事象の形成要因やその時間的変化を的確に説明できる。

15

数学

直観，類推，帰納，演繹などの数学的考察を正確な数学的表現力で記述できる。

16

数学

数学的な知識を利用して，身近な現象・事象の理解を深めたり，問題解決に役立てることができる。

17

数学

身近な現象や事象を数学の視点から捉え，表現できる。

18

数学

調査・実測不能な未知の数を論理的に概算できる。

19

物理

物理学の基本的な概念や原理・法則を理解している。

20

物理

体系化された物理学的知識に基づいて，自然の事物・現象を分析的かつ総合的に考察できる。

21

化学物質の性質や変化に関する基本的な原理・法則を理解している。

22

化学

観察や実験を通して，化学の原理や法則を物質の具体的な性質や反応と結び付けて理解し，活用できる。

23

化学

反応式や構造式を適切に表記し，定性的あるいは定量的な考察を論理的に記述できる。

24

生物

生物学的知識に基づいて，生物や生物現象に関する観察や実験の結果を適切に解釈し，結論を導くことができる。

25

生物

遺伝子から生態系に至る様々な生物学的事象についての基礎知識を身に付けている。

26

地学

地学的な基礎知識を活用して，地学的現象を科学的に理解している。

27

地学

地学的な基礎知識を活用して，地学的現象を総合的かつ論理的に説明し，記述できる。

28

英語

関係詞や仮定法，分詞構文などをよく理解している。

29

英語

代名詞の指示対象を的確に理解できる。

30

英語

未学習の語句の意味を前後の文脈から正しく推測し，文章全体の主旨を速やかに把握できる。

31

英語

簡単な言葉を使い，自分の感情や感謝の気持ちを口頭で表現できる。

32

英語

様々な所から集めた情報や議論をまとめる（要約する）ことができる。

33

英語

自分や他人の紹介ができ，住んでいる場所，誰と知り合いか，持ち物などの個人的情報について質疑応答できる。

34

英語

色々な種類の高度な内容のかなり長いテキストを理解でき，含意を把握できる。

35

英語

学校やプライベートで普段出会うような身近な話題について，標準的な話し方であれば要点を理解できる。

36

英語

自然に，流暢かつ正確に自己表現ができ，非常に複雑な状況でも細かい意味の違いや区別を表現できる。

37

英語

直接的に必要な事柄なら，短いメモや手紙，メッセージが簡単に書ける。

38

英語

大抵のテレビのニュースや時事問題の番組が分かる。標準語の映画なら大多数は理解できる。

39

英語

相手がゆっくり，はっきりと話して，助け船を出してくれるなら簡単なやり取りができる。

40

英語

長いテキストにざっと目を通し，課題遂行のために必要な情報を収集できる。

項目

地図（地形図を含む），写真，統計などの資料を使って，世界の地理的諸事情を系統地理的あるいは地誌的視角から総合的に把握している。

注）ID-18（数学），ID-31~40（英語）は「X 大学の学力検査の出題方針について」に記載されていない追加項目である。

- 176 -

教科・科目の学力に関する自己保有度の基礎的分析

3 結果
3.1 データの回収
新入生アンケート調査に対する回答者数は Web 版
が 1,428 名，紙版が 63 名の合計 1,491 名であった。
X 大学の令和 2 年度の全入学者（2,943 名）に対する回収率は 50.66%であった 2)。
3.2 データの基礎的分析
表 1 に示した X 大学の教科学力 AP に関する評定項
目のそれぞれについて，入学学部・学科や性別などの個人属性を無視した令和2 年度X 大学入学者全体を母集団と見なして，回答カテゴリごとの集計を行った。
図 1-1～1-6 に教科ごとの集計結果を示した。
凡例：

4. 十分にできる
3. ある程度できる
2. あまりできない
1. ほとんどできない

3.2.1 国語（現代文，古典）

選ぶ。語句や修辞の説明，文章の現代語訳，登場人物の言動の理解（ID-05）から問題文全体の論旨の説明（ID-06）に至るまで，論述形式の問題が課される。
集計結果の概要
現代文および古典の教科学力 AP 全 6 項目について，十分にできる，あるいはある程度できると自己評定をした入学者の割合が50%を超えていた。X大学では，
平成 21 年度入試より，一般入試（現：一般選抜）の
全入試区分において国語（文系・理系の区別あり）の試験が課されており，それから現在に至るまで 10 年以上が経過している。翌平成 22 年度入試においてはアドミッション・ポリシーが掲載された。そして平成
29 年度入試では「学力検査の出題方針について」の掲載が開始された。さらに，平成 31 年 4 月より前年度入試の試験問題，および出題意図等の公開を行っている（Web 配信および来学閲覧による）。
国公私立の全設置者区分について，理系学部の一般選抜において国語の試験を課す大学はX大学を含めてごく少数であり，理系であっても日本語能力が重要であり，その学力を入試で評価する，というメッセージ（AP）を受験生に明示した形となった。それから 10年以上が経過する中で，このような AP は一般に広く浸透したと考えられる。文系でも理系でも国語の学習や試験準備を通し，国語の教科学力 AP に一定の自己保有度が得られていると推測される。
3.2.2 地理歴史（日本史，世界史，地理）

図 1-1 国語（現代文，古典）

出題方針の概要
現代文では，日本語の文章の論理や論旨（ID-01），
あるいは作者の心情や表現の意図を的確に理解し自らの言葉で論理的にその理解を表現できる能力（ID-02）
を評価する。文章のジャンルには論説文，随筆，小説など，文体は明治擬古文までが含まれ，幅広く問題文を選び，漢字の書き取りや，文章表現の持つ意味ある
いは論理展開の説明を始めとして，登場人物の言動に託された著者の意図（ID-03）や問題文全体の論旨の説明などが，論述形式で課される。
古典では，文法についての正確な理解を持つと共に，修辞などの基礎知識を持ち，古文および漢文の文章を的確に理解できると同時に原文を現代語訳できる能力（ID-04）を評価する。物語や歴史，随筆，日記を始めとして，ジャンルや時代を限らず，幅広く問題文を

図 1-2 地理歴史（日本史，世界史，地理）

出題方針の概要
日本史では，原始・古代から現代までの，各時代の政治・社会・文化の特色を，個別の事象や知識を相互に関係づけてとらえ（ID-07），さらに前後の時代や世界史との関係において考察する（ID-08）分析力と俯瞰力が求められる。また，歴史資料に親しみ，自ら- 177 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

読み解いていく意欲や能力が求められる。なお，歴史的に形成されてきた「日本」という領域を，各時代の周辺諸地域との交流や，国際的な諸関係に位置づけて理解できる（ID-09）能力も求められる。
世界史では，個々の地域世界の成立および発展や，
地域世界間の交流，近代以降の諸地域・世界の結合と変容，今日の地球世界の到来という世界史の潮流を，幅広い視野から総合的に把握し，考察する能力が求められる。狭義の一国史よりも，地域社会を単位として重視しつつ，政治・社会・文化の様々な側面について
個々の地域世界の内部の展開および地域世界間の相互関係を適切に把握しているか（ID-10）に出題の重点が置かれている。このような観点から，教科書に記載されている個々の歴史的事象をその背景とともに理解しているか（ID-11）を問う問題，様々な歴史的事象を一貫した論理の下に相互に関連づけて，歴史的潮流を説明する能力（ID-12）を問う問題が出題される。
地理では，現代世界の地理的事象を自然環境，資源，
産業，人口，都市・村落，生活文化，民族・宗教などの側面から理解する系統地理的能力，および諸地域における個別の事象や諸事象間の結びつきから理解する
地誌的能力を有すると共に，今日の諸課題に関係する
地球的視野からの広い理解力が求められる。出題では，
地図（地形図を含む），写真，統計等の資料を用いて，世界の地理的諸事情を系統地理的あるいは地誌的視角から総合的に把握する能力（ID-13），こうした事象の形成要因やその時間的変化を的確に説明する能力（ID-14）を問う問題が出題される。
集計結果の概要
地理歴史（日本史，世界史，地理）の教科学力 AP
全 8 項目について，十分にできる，あるいはある程度できると自己評定した入学者の割合が 50%を超えていた。また，相対的には，地理の教科学力 AP の自己保有度が高かった。
本調査においては，地理の項目回答者数が日本史や世界史の回答者数を 50%近く上回っていた。これは，項目回答に際しての必要条件として，高等学校等での地理科目の履修，センター試験あるいは個別試験での受験科目としての地理科目の選択が含まれていたため，理系学部受験者のセンター試験における地理選択者，および高等学校等での地理の履修者が回答に多く協力したためと考えられる。そして，この現象が，地理の教科学力 AP の自己保有度の評価を引き上げる効果をもたらしたことが推測される（センター試験の方が，個別学力検査より難易度が低いため）。

3.2.3 数学

図 1-3 数学

出題方針の概要
我が国の中等教育学校においては，身近な現象や事象を「数学」の視点から捉えて数学の問題を作り出すこと，また数学に現れる様々な事項を理解して論理的に考察したり処理したりすること，さらには得られた
数学的な知識を利用して，身近な現象・事象の理解を深めたり問題解決に役立てること（ID-16）の全般を「数学的活動」と呼んでいる。数学的活動を通して，数学における基本的な概念や，原理・法則の体系的な理解を深め，事象や現象を数学的に表現する能力（ID-17）を高めること，学習を通して創造性の基礎を涵養すると共に数学の良さを認識し，数学的な知識を論理的根拠に基づいて積極的に活用して判断しようとする態度を育てることが，高等学校での数学学習の目標であると学習指導要領に定められている。数学の学力とは，単に計算力や論理力だけを指すのではなく，数学的な直観力や，式や数学の概念を利用した表現力なども含まれるものと考えられる。個別学力検査では，数学的な表現力を評価するために，論述形式の問題を主体としている。また，論理力を問う問題では，直観，類推，帰納，演繹などの数学的考察を，正確な数学的表現力で記述する能力（ID-15）を評価できるような出題が志向されている。
集計結果の概要
数学の教科学力 AP 全 4 項目について十分にできる，
あるいはある程度できると自己評定した入学者の割合
が 50%を超えていた。数学は，国語と同様に文系・理系別に冊子が構成されているが，本研究においては文系・理系を越えた総合的・統合的な数学力について考察している。部局（学部学科別の入試区分）ごとに集計結果を観察すると，複数の部局で特徴的な回答の傾向が観察された（個別集計データは非公開）。なお，
ID-18 については出題方針に記載されていない order
estimation (Fermi estimate) に関する評価項目で，実際の入試には反映されない。そのため自己保有度が相対的に低く評価されたものと推測される。

- 178 -

教科・科目の学力に関する自己保有度の基礎的分析

3.2.4 理科（物理，化学，生物，地学）高等学校で学ぶ地学では，日常生活や社会との関連を図りながら，地球や地球を取り巻く環境および宇宙への関心を高め，目的意識を持って観察・実験などを行い，地学的に探究する能力と態度を育成すると共に，地学の基本的な概念や原理・法則を理解させ，科学的な自然観を養うことを目標としている。個別学力検査
では，地学的な基礎知識を活用して地学的現象を科学的に理解（ID-26）し，総合的かつ論理的に説明し，記述する能力（ID-27）を評価する。

図 1-4 理科（物理，化学，生物，地学）

出題方針の概要
高等学校で学ぶ物理では，物理学の基本的な概念や原理・法則の理解（ID-19）を深めて，体系化された知識に基づいて自然の事物・現象を分析的かつ総合的に考察する能力（ID-20）を身に付けることを目標としている。個別学力検査では，物理学的知識の確認，
物理的思考，計算力を総合的に評価できるように問題が配置され，さらに思考の過程と論証力を測る記述式問題が出題される。
高等学校で学ぶ化学では，原子・分子と化学結合の概念を正しく捉えた上で，物質の性質や物質の変化に関する基本的な原理・法則の理解（ID-21）を深める
ことを目標とする。また，それらの原理・法則をただ記憶するのではなく，観察・実験を通して物質の具体的な性質や反応と結び付けて理解し，活用する能力（ID-22）を身に付けることを目標としている。個別学力検査では，物質に関する基本的な知識が修得されているかを問い，化学の基本となる概念や原理・法則を活用する能力を試す。さらには，反応式，構造式を適切に表記し，定性的あるいは定量的な考察を論理的に記述できる能力（ID-23）を評価するための問題が出題される。
高等学校で学ぶ生物では，生物や生物現象への関心を高め，目的をもって観察・実験を行い，生物学的に探求する能力を身に付けるとともに，生物学の基本的な概念や原理・法則を理解することを目標としている。
遺伝子から生態系に至る様々な生物学的事象に関する基礎知識（ID-25）は十分な修得が求められる。個別学力検査では，修得した知識に基づいて，生物や生物現象に関する観察や実験の結果を適切に解釈し結論を導く能力（ID-24）を重視し，それを評価するために記述・論述問題を取り入れている。

集計結果の概要
理科（物理，化学，生物，地学）の教科学力 AP の
全 9 項目について，物理および化学については，十分にできる，あるいは，ある程度できると自己評定した
入学者の割合が 75%水準を概ね超えていた。一方で，生物ではその割合が 50%水準まで，地学では概ね25%水準まで低下していた。このように，科目ごとの回答の傾向に明確な差が表れた要因を考察してみると，
X 大学の個別学力検査の理科において物理および化学は主要な選択科目であり，受験生の十分な試験準備がされていると考えられることから，自己保有度も高く評価されたと推測される。その一方で，地学について
は高等学校等で履修経験はあっても，実際の受験科目として選択はしなかった（できなかった）者の割合が相対的に大きいことが，集計結果および毎年度の入試における科目選択状況（非公開データ）から読み取ることができる。そのために，X 大学が求める教科学力
AP のレベルを基準とした際の地学の自己保有度が，相対的に低く評価されたものと推測される。
3.2.5 外国語（英語）

図 1-5 外国語（英語）

出題方針の概要
英語では，ただ単に英語を話すだけではなく，英語で書かれた論文や学術的な内容の記事を正しく理解し，その内容を的確にまとめ，それに対する自己の見解を効果的に表現するという高い英語コミュニケーション能力を身につける上での基礎的な学力とその応用力を問う。高い英語コミュニケーション能力は，しっかり- 179 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

した語彙力や慣用表現の知識，構文や文法の理解などを基盤としてようやく実現される。このような基礎的な学力とその応用力を問うために，まとまった内容の英文和訳や，和文英訳を求める問題を多用する。語彙知識を問うことに加え，文法事項の内でも特に論理的思考や表現に必須の関係代名詞や関係副詞，仮定法，分詞構文等の理解力（ID-28）や，代名詞の指示対象の的確な理解力（ID-29）を問う。また未学習の語句の意味を前後の文脈から正しく推測して，文章全体の主旨を速やかに把握する能力（ID-30）も問う。このような出題を通して，単なる訳出ではなく，包括的な英語の理解力と表現力を重視して評価する。
集計結果の概要
外国語（英語）の教科学力 AP 全 3 項目について，十分にできる，あるいはある程度できると自己評定をした入学者の割合が 75%を超えていた。教科学力 APの内容が統語論（文法，構文など）や読解技術に係るものであり，日本人にとって親和性の高い内容である
こと，またX大学の英語が英文和訳や和文英訳を多用する比較的シンプルな出題形式を採用してきており，受験生の十分な試験準備がされていることが想定されることから，教科学力 AP の自己保有度が，相対的に高く評価されたものと推測される。

群は，項目反応理論（Item Response Theory, IRT;
Lord and Novick, 1968; Lord, 1980; 芝, 1991; van der
Linden, 2018 etc.）によって尺度化されている。また，
テスト等化法（Holland and Rubin, 1982; von Davier,2011; Kolen and Brennan, 2014 etc.）により X 大学
平成 31 年度入学者集団の潜在特性値（英語運用能力の自己評価レベル）の母集団分布（標準正規分布）を基準として項目パラメタの推定値が共通尺度上に等化されている。10 項目の能力記述文の属性情報を表 2∗に示した。項目カテゴリパラメタ �23
は，一般化部分
得点モデル（Muraki, 1992）によって母数化された，
能力記述文の期待評定確率が「あまりできない」から「ある程度できる」に遷移する能力の閾値（英語運用能力の自己評価レベル）であり，この値をもって能力
記述文の達成困難度を操作的に定義するものとする。
なお，CEFR 尺度の等化計画については大澤（2019,2020）を参照されたい 3)。
表 2 CEFR 能力記述文（R02 尺度）の属性情報
ID

3.2.6 外国語（英語：CEFR）

∗
���

初出年度

レベル

技能・領域
話す

31

-0.837

令和 01 年度

A2

32

0.342

平成 30 年度

B2

書く

33

-0.008

令和 01 年度

A1

共通参照レベル34

0.634

令和 01 年度

C1

共通参照レベル35-0.247平成 30 年度

B1

共通参照レベル36

1.676

令和 01 年度

C2

共通参照レベル37-0.537平成 30 年度

A2

書く

38

0.955

令和 01 年度

B2

聴く

39

-1.367

令和 01 年度

A1

共通参照レベル40-0.015平成 30 年度

B1

読む

∗
注）���
；令和 01 年度を基準とした等化後のパラメタ推定値

図 1-6 外国語（英語：CEFR）

尺度項目の概要
ID-31～40 は英語の言語運用能力評価の基準として
欧州で一般的に用いられている Common European
Framework of Reference for Languages （CEFR;
Council of Europe, 2001, 2018）より言語 4 技能領域
および共通参照レベルから選定された合計 10 項目の
能力記述文（Can-do descriptor）である。この項目

CEFR に基づく調査研究を行う必要性
文部科学省は，近年の大学入試改革の流れの中で，大学入学共通テストの英語科目を 2024 年度入試までの実施とし，2025 年度入試（2024 年度実施）からは英検や TOEFL などの外部認定試験に置き換える方針を示していた。第 1 回共通テストにおける認定試験の導入は 2019 年 11 月に見送りとなったが，2020 年 11月現在において共通テストの英語科目が継続されるか廃止されるかの判断は明確にされていない。現状では文部科学省の方針は正式には否定されておらず，施策としての大学入学共通テスト英語科目の排除，および外部認定試験の導入方針は行政的に継続している状態
である（しかしながら，大学入試センターが提示した検討案において，英語科目は存続している）。

- 180 -

教科・科目の学力に関する自己保有度の基礎的分析

表 3 外国語（英語）と CEFR 自己評価レベル（EAP 推定値）の相関係数および 95%信頼区間
ID

項目内容

n

M

SD

r

95%信頼区間

28

関係詞や仮定法，分詞構文などの理解

1,489

3.33

0.66

.425

[ .382, .466 ]29

代名詞の指示対象の的確な理解

1,490

3.27

0.66

.487

[ .447, .525 ]30

未学習の語句の意味推測，文章全体の主旨把握

1,490

3.03

0.72

.558

[ .522, .592 ]英語（3 項目の合計，得点範囲：3 ~ 12）

1,489

9.64

1.73

.580

[ .545, .613 ]近い将来において，共通テストから英語科目が廃止
され，外部認定試験に取って代わられる可能性が排除できない以上，CEFR を共通参照枠とする英語運用
能力の個別大学における実態把握，および測定評価における諸問題の解決に関する調査研究を行い，有事の際に備える必要があると考えられる。
集計結果の概要
CEFR について，共通参照レベルが B1 以下の能力
記述文，ID-32（情報の要約; B2），ID-34（高度な長文の含意把握; C1）については十分にできる，ある
いはある程度できると自己評定した入学者の割合が50%を超えていた。ID-32，ID-34 は相対的に高度な英語運用能力ではあるが，英文読解能力を基礎としている点や，X 大学の個別学力検査の外国語（英語）の出題形式と親和性が高いと考えられることなどから，自己保有度が高く評価されたものと推測される。その一方で，ID-38（ニュース，時事問題，映画の理解;
B2）は，B2 レベルの中でも日本人の学生にとっては比較的高難度の課題であったことが示唆される。

図 2. 令和 2 年度 CEFR 潜在特性値の分布一つとして，昨年度までの外部英語認定試験および
CEFR の大学入試での活用計画の存在・浸透から，受験者の CEFR に基づく英語運用能力の保有・育成
意識が高まったことが考えられる。あるいは，本調査が Web 配信によるものであり，回答者数が 1,491 名（回収率 50.66%）と基準集団（n=2,473）と比べて英語（個別試験）との相関
X 大学における英語の教科学力 AP（ID-28 ~ ID-30） 1,000 名近く小さかったことを考慮すると，本調査に回答した者がX大学の入学者の中でモチベーションやと CEFR に基づく英語運用能力の自己評価レベルの能力が相対的に高い層であり，その結果，基準集団と個人得点との相関係数を求めた（表 3）。個別試験に比較して自己保有度の平均値が大きくなった可能性はおける英語の教科学力 AP は，ID-28 ~ 30 の各得点と3 項目の合計得点（表 3；ID「英語」）を指標とした。 否定できない。このような，調査年度間のサンプルの差異は無視できない要因であり，その影響力が小さく本研究への回答協力の得られた 1,491 名について，
なるような安定した調査計画が求められる。
ID-31 ~ ID-40 の等化済み項目パラメタを用いて令和X 大学の英語の教科学力 AP と，CEFR の自己評価
2 年度入学者集団の英語運用能力の自己評価レベル
レベルとの間には，中程度の相関関係が観測された。
（潜在特性値）を EAP（Expected A Posteriori）で最も相関が大きかったのは ID-30 であり，他の 2 項目
推定し，これを個人の CEFR 能力値とした。図 2 にと比較してより高次の認知的な（統合的な）思考力を
令和 2 年度入学者の CEFR 能力値の分布を示した。
要求される能力記述文であるといえる。今後，X 大学
分布の平均は 0.348 であり，英語運用能力の自己評価
における英語の教科学力 AP に関するより精緻な項目
レベルが基準集団（平成 31 年度入学者集団）よりも群を準備して，CEFR に基づく英語運用能力の技能
平均的に高いことが示唆された。
やモードなどの下位概念との潜在相関関係を明らかにこうした現象が生じた要因を特定することは本研究していくことが期待される。
データのみからでは困難であるが，考えられる要因の- 181 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

4 考察
本研究は，X 大学入学者の教科・科目学力に関する自己保有度を調査し，教科学力 AP に適合した学生の獲得に成功しているかどうかを間接的に評価することが目的であった。部局（非公開データ）や科目ごとの差異や特徴は存在するものの，調査全体を通して，X
大学の入学者は教科学力 AP の自己保有度を一定程度（e.g. 入学者の 50%以上）は担保しており，入学者と教科学力 AP との適合性が，ある程度推測されると思われる。その一方で，本研究の対象がX大学入学者（合格者）のみであり，志願者全体の（不合格者の）自己保有度の分布が不明であることが，研究計画上の限界である。志願者全体に対して調査を行うことは，
現実的には困難であるが，合格者・不合格者の比較を
何らかの形で可能とする研究計画を立案することを，今後の課題としたい。

Adams, R.J, Wu, M.L, Cloney, D., & Wilson, M.R. (2020).

注京都大学 (2020). 「学力検査の出題方針について」 京都大学

ACER ConQuest: Generalised Item Response Modelling
Software [Computer software]. Version 5.12.3. Camberwell,
Victoria: Australian Council for Educational Research.
Bock, R.D. & Aitkin, M. (1981). Marginal maximum likelihood
estimation of item parameters: Application of an EM
algorithm, Psychometrika, 46, pp.443－459.
Council of Europe (2001). Common European Framework ofReference for Languages: Learning, teaching, assessment,
Cambridge University Press.
Council of Europe (2018). Common European Framework ofReference for Languages: Learning, teaching, assessment.
Companion volume with new descriptors, Council of Europe.
Holland, P.W. & Rubin, D.B. (Eds.). (1982). Test Equating, NY:
New York, Academic Press.
Kolen, M.J. & Brennan, R.L. (2014). Test Equating, Scaling,and Linking: Methods and Practices, Springer, 3rd ed.

1）履修も受験もしていない科目については，選択肢の最後にhttp://www.kyoto-u.ac.jp/ja/education-campus/policy/ad_poli
cy/undergrad/documents/housin.pdf (2020年8月20日).

回答カテゴリ「非該当」を設けた。
2）直近 2 年間の新入生アンケートの回収率が，平成 31 年度がLord, F.M. & Novick, M. (1968). Statistical theories of mental

83.89%，平成30 年度が80.99%であったことと比較すると，

test scores, Reading, MA: Addison-Wesley.

令和 2 年度のアンケート回収率には大幅な減少が観測された。

Lord, F.M. (1980). Applications of item response theory to

この現象は，従前の新入生アンケート調査が相応の強制力をpractical testing problems, Hillsdale, NJ: Lawrence

伴う対面式の新入生ガイダンス内で行われていたことに原因

Erlbaum Associates.
Macaskill, G. & Adams, R. (2016). Score Estimation and

帰属すると考えられる。
3）一連の研究では，Mixed Coefficients Multinomial Logit

Generalised Partial Credit Models, Notes 8, 14 June 2016.

Model（Adams and Wu, 2007; Macaskill and Adams, 2016）

文部科学省 (2020). 『令和 3 年度大学入学者選抜実施要項』の枠組で一般化部分得点モデルの項目パラメタを推定した。

令和 2 年 6 月19日付 2 文科高第 281 号文部科学省高等

数値計算はBock-Aitkin EMアルゴリズム（Bock and Aitkin,

教育局長通知.

1981）による周辺最尤推定法で行われた。パラメタ推定には

Muraki, E. (1992). A Generalized Partial Credit Model:

ConQuest 5.12.3（Adams et al., 2020）を用いた。

Application of an EM Algorithm, Applied Psycholog-ical
Measurement, 16(2), pp.159－176.
大澤公一 (2019). 「CEFRに基づく英語4技能運用能力に関す

謝辞
本研究の遂行にあたっては，京都大学教育推進・学生支援部

る自己評定尺度の構成」日本テスト学会第17回大会発表論文
抄録集, pp.186－187.

入試企画課および国際高等教育院の協力を得てアンケート調査を実施した。京都大学高大接続・入試センター（入試開発室）

大澤公一 (2020). 「自己評定型のCEFR英語運用能力IRT尺度

特定専門業務職員の松浦かんな氏には，アンケート回答データを構成するための尺度候補項目の選定および評定反応データの整理・電子化，および図 1-1～1-6 の作成補助を依頼した。

の基礎的分析」『大学入試研究ジャーナル』30, 132－139.
芝祐順（編）(1991).『項目反応理論－基礎と応用』東京大学出

参考文献

版会.

Adams, R.J. & Wu, M.L. (2007). The mixed-coefficientvan der Linden, W.J. (Eds.). (2018). Handbook of Item

multinomial logit model: A generalized form of the Rasch

Response Theory, Three Volume Set, Chapman & Hall.

model, In von Davier, M. & Carstensen, C.H. (Eds.),

von Davier, A.A. (Eds.). (2011). Statistical Models for Test

Multivariate and mixture distribution Rasch models:
Extensions and applications, pp.57－76, Springer Verlag.

- 182 -

Equating, Scaling, and Linking, Springer.

大学入試研究ジャーナル第 31 号，183-188，2021【原著】

医学部入試における新たな心理的評価法導入の試み――非認知領域能力の評価と受験者の適性・心理特性との関係――
平野 万由子，大久保 由美子，山内 かづ代（東京女子医科大学）
本学の入試において，受験者の非認知領域能力の評価のために Multiple Mini-Interview（MMI）という面接法を試験導入（MMI トライアル）した。入試の学力試験，従来型面接，MMI トライアルが受験者の非認知領域能力を捉えているのか，適性検査で測定した心理特性との関連から検討した。その結果，従来型面接と MMI トライアルは一部の心理特性と相関があったが，学力試験はいずれの心理特性とも相関がなく，非認知領域能力との関連性に違いが認められた。また，従来型面接，MMI トラ
イアルに影響している心理特性にも違いがあり，測定できる側面が異なる可能性が示された。本論文の結果は，複数の課題を組み合わせて評価を行う重要性と MMI を導入する意義を示すものと考えられる。
キーワード：医学部入試，面接法，Multiple Mini-Interview，心理特性，プロフェッショナリズム
1 背景
1.1 医学部における入試の重要性と課題
よき医師となるためには，専門的な知識・技能だけではなく，コミュニケーション能力や他者を尊重する姿勢を身に着ける必要がある。医学部入試では，そのような資質，適性を持つ者を見極めなければならない。
入試時の評価は「入口評価」と考えられ，国内外問わず，学力のような認知領域能力は筆記試験，コミュニケーション能力のような非認知領域能力は面接によって評価されることが多い（吉村， 2019）。だが，面接者が受験者に志望動機等を尋ね，印象をもとに評価するような一般的な面接は，評価基準が曖昧な上，実際に非認知領域能力を測ることができるかわからない。
そのため，医師になるために欠くことができない資質，
適性を明確にし，それを測ることができる多様な課題を用意し，どの受験者にも同様に審査を行う，いわゆ
る面接の構造化が必要とされている（吉村， 2019）。
1.2 非認知領域能力の評価のための Multiple MiniInterview
非認知領域能力の評価に関する問題を解決する面接法として，医学部入試では Multiple Mini-Interview(MMI)がよく知られている。MMI は，カナダのMcMaster University で開発された（Eva et al,2004）。Eva らによる初の MMI では，クリティカ
ルシンキング，倫理的な意思決定能力，コミュニケー
ション能力，医療制度に関する知識を評価項目として，それらを測る 8 分程度の課題を 10 種類用意し，1 課
題 1 ブース，つまり 10 個のブースを受験者が回りながら，各ブースの担当者によって評価を受ける構造になっている。複数の課題を行うことによって，従来の面接で知ることができた志望動機や入学後の目標のよ
うな側面だけではなく，受験者自身が気づいていないような能力，資質を第三者が多くの側面から評価できるという利点がある。
MMI について縦断的な研究も進んでいる。入試時の MMI の評価が高いほど，入学後の臨床実習の評価
や，臨床技能および態度を構造化された条件下で実施する，客観的臨床能力試験（OSCE）における非認知領域能力の評価が高いという報告があり（Knorr etal., 2018; Kumar et al., 2018），MMI によって，受験者が将来よき医師になりうるか予測することができると期待されている。しかし，臨床実習評価，OSCEという文脈から離れると，入試時の MMI の評価と将来的な非認知領域能力の高さに関連がなかったという報告もあり（Reiter et al., 2007），MMI によって非認知領域能力の成長性を予測できるのか，まだ検討の余地がある。
1.3 MMI の日本での導入例
日本では，2010 年代から複数の医学部が入試に
MMI を導入している。例えば，東邦大学は，2013年度から MMI を導入しており（岸, 2017），東京慈恵会医科大学は 5 回の面接のうち，2~4 回が MMI である（市川, 2019）。本学では 2018 年度一般入試から MMI を試験的に導入した（以後，MMI トライアル）。本学の MMI トライアルはまだ試験的な段階であるため，本来の複数の課題を課す MMI ではなく，- 183 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

PF スタディ（林，2007）と呼ばれる心理検査を独自に応用した課題を実施している。
1.4 調査の目的
本学では受験者の非認知領域能力の評価を目的として，心理評価法を用いた MMI の導入を進めている。
だが，新たな心理評価法によって本当に非認知領域能力を評価できたのか，また，すでに実施されている学力試験，従来型面接と非認知領域能力の間にどのような関連があるのか明らかになっていない。
この課題を解決するために学力試験の成績，従来型
面接ならびに MMI トライアルの評価と，本学で実施する適性検査によって測定した受験者の心理特性の関連を探索的に検討した。適性検査の項目は社会性などの非認知領域能力から構成されているため，学力試験
が認知領域能力，面接が非認知領域能力を測定できるならば，心理特性は学力試験成績よりも従来型面接な
らびに MMI トライアルの評価と関連が強いことが予
測される。
2 方法
2.1 対象者
2018 年度の本学一般入試で第 2 次試験を受験した
287 名を対象とした。入試募集要項および学内イント
ラにて受験者および学生の個人情報の取り扱いについて明示しているが，本研究では個人が特定されることはない。

2.4 MMI トライアルの概要
MMI トライアルの課題として，ローゼンツァイク
によって開発された PF スタディという心理検査法を独自に応用したものを使用した。PF スタディは日常で経験するような欲求不満（フラストレーション）状
況を書いたイラストを用いて，一方の登場人物の既に明示されている発話内容に対して，もう一方の登場人
物に成り切って回答するよう求めるテストである（林，2007）。この心理検査法によって，受験者がフラストレーション場面でどのように対処するか探り，入学後，問題なく学生生活を送ることができるか判断するために役立てることができると考えられる。
本来の PF スタディは，24 枚のイラストを使用して繰り返しテストを行うが，MMI トライアルでは限られた時間で出題できるように，受験者 1 人当たり 1
枚のイラストを提示した。入試で提示したイラストには，受験生の年代で体験しうるフラストレーション場
面が描かれていた。面接官は，受験生にイラストの登場人物が何と発言するか，イラストの人物に成り切って回答するよう求め，受験生の回答に対してどのような印象を持ったか，入学させるべきか評価をした。

2.5 適性検査の概要と心理特性の指標
適性検査は 6 つの設問で構成され，問Ⅰが「社会性」全 18 問，問Ⅱが「援助の受容」全 15 問と「援助の供給」全 15 問，問Ⅲが「抑うつ」全 23 問，問Ⅳが「孤独感」全 20 問，問Ⅴが「心身ストレス」全
60 問，問Ⅵが「見通し問題」全 4 問だった。回答方
2.2 本学の一般入試の概要
法はマークシートだった。本論文では，適性検査のうち，受験者の他者に対する態度を知るための「社会本学の一般入試では第 1 次試験に学力試験，適性検査，小論文を課している。第 2 次試験の受験者は， 性」，「援助の受容」，「援助の供給」，「孤独感」，
精神面の安定性を測るための「抑うつ」，「心身スト
第 1 次試験の学力試験成績を基準に選別している。
レス」の 6 つの心理特性について報告する。社会性，
第 2 次試験受験者に対して面接を行い，面接時間中
援助の受容，援助の供給，孤独感，抑うつは，吉澤に MMI トライアルを実施する。最終的には，出願時（2013）で使用されたものと同じ尺度を利用した。
提出書類，第 1 次試験の学力試験と小論文の成績，
いずれの心理特性も，本学の入試での採点法に倣い，第 2 次試験の面接の結果を総合して合格者を決定す
受験者の回答の合計を指標とした。
る。適性検査と MMI トライアルの評価は合否判定に社会性反映されていない。
吉澤（2013）が使用していた社会的スキル尺度（菊池， 1988a・b）を用いた。「他の人と話してい2.3 2018 年度の面接の概要て，あまり会話が切れない」などの 18 項目について，2018 年度一般入試の面接は，受験者 1 人に対し 3
自分にどれだけ当てはまるか 5 段階で評定させた。
名の面接官が面接をし，実施時間は 10 分だった。最90 点満点だった。得点が高いほど社会性が高い。
初の 8 分は従来の一般的な面接を行い，残りの 2 分
で MMI トライアルの応用版 PF スタディを実施した。 援助の受容・援助の供給「買い物へ出かけるとき」など，日常で受験者やその友人が経験する場面において，「友達が一緒に行っ- 184 -

医学部入試における新たな心理的評価法導入の試みてくれる」など援助を受ける傾向を測る「援助の受容」項目と，「友達と一緒に行く」など援助をする傾向を測る「援助の供給」項目があり，それぞれどのく
らい当てはまるか，4 段階で評定させた。援助の受容
も援助の供給も 15 項目ずつあり，それぞれ 60 点満点だった。援助の受容得点が高いほど友人から援助を受ける傾向が強く，援助の供給得点が高いほど友人を援助する傾向が強い。
孤独感「私は自分の周囲の人たちとうまくいっている」な
どの 20 項目について，日頃どのくらい感じるか 4 段
階で評定させた。80 点満点だった。得点が高いほど孤独感が強い。
抑うつ「気が沈んでゆううつだ（落ち込んでいる）」などの 23 項目について，最近一週間で自分にどれだけ当てはまるか 4 段階で評定させた。92 点満点だった。
得点が高いほど抑うつ傾向が高い。
心身ストレス「食欲がない」などの 60 項目について，最近一年間で，時々感じたり経験したことがある項目には a，ほとんど感じたり経験したことがない項目には b を選択させた。a を 2，b を 1 とし，120 点満点だった。
得点が高いほど心身ストレスが高い。
2.6 認知領域能力，非認知領域能力の指標
認知領域能力の指標として第 1 次試験の学力試験成績（以後，学力試験），非認知領域能力の指標として従来型面接の評価（以後，従来型面接）ならびに
MMI トライアルの評価（以後，MMI トライアル）
を用いた。学力試験は 400 点満点，従来型面接，
MMI トライアルは表 1 のような 5 段階評価だった。
3 結果
適性検査の心理特性の得点は，それぞれ満点が異な

社会性

表 1 従来型面接ならびに MMI トライアルの評価
1

2

3

4

5

入学させ

入学は躊

入学させ

入学させ

是非入学

たくない

躇する

ても良い

たい

させたい

るため偏差値に変換した。
3.1 適性検査の心理特性間の相関
心理特性間の相関を表 2 に示す。精神面の安定性を知るための「抑うつ」と「心身ストレス」に 0.6 以
上の相関があったため（r=0.61, p<.01），2 つの変数を平均して「抑うつ・ストレス傾向」の変数を合成した。援助の供給と援助の受容に強い相関（r=0.90，
p<.01）があったが，2 つの特性は異なる概念を測っていると捉え，区別して扱った。
3.2 学力試験，従来型面接，MMI トライアルと心理特性の相関
学力試験，従来型面接，MMI トライアルと各心理特性の相関を表 3 に示す。従来型面接と孤独感（r=0.25， p<.01），MMI トライアルと孤独感（r=-0.21，
p<.01）に弱い負の相関があり，受験者の孤独感が弱いほど，面接官から高い評価を受けていた。一方で，学力試験と各心理特性に相関は認められなかった。従来型面接ならびに MMI トライアルと異なり，学力試
験は心理特性，つまり非認知領域能力と関連しない可能性がある。
3.3 学力試験，従来型面接ならびに MMI トライアルの評価に対して心理特性が及ぼす影響の検討
学力試験，従来型面接，MMI トライアルそれぞれについて，適性検査で測定した心理特性のうち，どの特性が最も強く影響しているのか，重回帰分析によって検討した。分析には HAD（清水，2016）を使用した。説明変数のうち，援助の受容と援助の供給の相関が強いため，それぞれ別に分析した。

表 2 各特性間の相関
援助の受容
援助の供給

社会性
援助の受容
援助の供給
抑うつ
孤独感

1
.38**

1

.44**
-.57**-.47**.90**-.24**-.41**

心身ストレス-.36**-.10†

1-.27**-.43**-.10- 185 -

抑うつ

1
.65**
.61**

孤独感

心身ストレス

1.57**
1** p < .01, * p < .05, †p < .10

大学入試研究ジャーナル第 31 号

社会性
社会性

表 3 成績と各特性の相関
MMI
抑うつ・援助の受容 援助の供給 孤独感
学力試験 従来型面接
ストレス傾向
トライアル

1

援助の受容

.38**

1

援助の供給

.44**

.90**

1

孤独感

-.47**-.41**-.43**

1

抑うつ・ストレス傾向-.52**-.19**-.21**

.68**

1

学力試験

.00

-.04

-.09

-.10†

-.12*

1

従来型面接

.18**

.10†

.09

-.25**

-.14*

.11†

1

MMI
トライアル

.15**

.05

.04

-.21**-.15**

.13*

.75**

1

** p < .01, * p < .05, †p < .10
3.3.1 「援助の受容」を含む重回帰分析
学力試験，従来型面接，MMI トライアルそれぞれ
に対し，社会性，援助の受容，孤独感，抑うつ・スト
レス傾向を説明変数とする重回帰分析を行った。結果
を表 4 に示す。
学力試験に対する分析結果
学力試験に対して，社会性，援助の受容，孤独感，
抑うつ・ストレス傾向のいずれも影響していなかった。
従来型面接ならびに MMI トライルに対する分析結果
従来型面接に対する孤独感の負の効果があり（β=0.27, p<.01），受験者の孤独感得点が低いほど，高い評価を受けていた。また，有意傾向ではあるが，従来型面接に対する社会性の効果があり（β=0.12,p=.09），社会性得点が高いほど，評価が高い傾向があった。
MMI トライアルに対し，従来型面接と同じく孤独感の負の効果があり（β=-0.20, p<.05），受験者の孤独感得点が低いほど，高い評価を受けていた。援助の受容，抑うつ・ストレス傾向は従来型面接にも，
MMI トライアルにも影響していなかった。
3.3.2 「援助の供給」を含む重回帰分析
学力試験，従来型面接，MMI トライアルそれぞれに対して，社会性，援助の供給，孤独感，抑うつ・ス
トレス傾向を説明変数とする重回帰分析を行った。結果を表 5 に示す。
学力試験に対する分析結果
表 5 より，学力試験に対する援助の供給の負の効
果が有意で（β=-0.14, p<.05），援助の供給得点が低いほど，学力試験の成績が良い傾向があった。社会性，
孤独感，抑うつ・ストレス傾向の影響は認められなかった。
従来型面接ならびに MMI トライアルに対する分析結果
従来型面接に対して孤独感の負の効果があり（β=0.29, p<.01），孤独感得点が低いほど，高い評価を受けていた。また，有意傾向ではあるが，従来型面接に対する社会性の効果があり（β=0.13, p=.07），社
会性得点が高いほど評価が高い傾向がみられた。
MMI トライアルに対しても，従来型面接と同じく孤独感の負の効果があった（β=-0.22, p<.01）。援助の供給と抑うつ・ストレス傾向は従来型面接にも，
MMI トライアルの評価にも影響していなかった。
4 考察と今後の課題
MMI トライアルにより，受験者の非認知領域能力の評価ができるか，適性検査で測定した受験者の心理
特性と，学力試験の成績，従来型面接ならびに MMI
トライアルの評価との関連を検討した。
まず，学力試験成績，従来型面接，MMI トライア
ルと受験者の心理特性の相関から関連性を確認した。
学力試験の成績は，いずれの心理特性とも相関がなく，心理特性のような非認知領域能力と学力試験の成績は結びつかないと考えられる。一方，従来型面接，
MMI トライアルは，受験者の心理特性のうち孤独感との関連が認められ，測定できる側面が学力試験とは異なることが分かった。
続いて，学力試験の成績，従来型面接ならびに- 186 -

医学部入試における新たな心理的評価法導入の試み

表 4 各試験課題成績に対する社会性，援助の受容，孤独感，抑うつ・ストレス傾向の
標準偏回帰係数（β）と決定係数（R2）
変数名
学力試験
従来型面接
MMI トライアル
†
-0.08
0.09
社会性
0.12
-0.07
-0.04
-0.06
援助の受容
-0.08
-0.27**-0.20*
孤独感
-0.12
0.10
0.02
抑うつ・ストレス傾向
R2
0.03
0.07**
0.05**** p < .01, * p < .05, † p < .10
表 5 各試験課題成績に対する社会性，援助の供給，孤独感，抑うつ・ストレス傾向の
標準偏回帰係数（β）と決定係数（R2）
変数名
学力試験
従来型面接
MMI トライアル
†
-0.04
0.11
社会性
0.13
-0.14*
-0.07
-0.10
援助の供給
-0.12
-0.29**-0.22*
孤独感
-0.09
0.11
0.03
抑うつ・ストレス傾向
2
R
0.04*
0.07**
0.05**** p < .01, * p < .05, † p < .10
MMI トライアルそれぞれについて，受験者の心理特性がどのような影響を及ぼしているか，重回帰分析によって検討したところ，次のことが分かった。
学力試験の成績は，6 つの心理特性の中でも援助の供給から最も影響を受けており，友人を援助する傾向が低い受験者ほど学力試験で良い成績を取っていた。
この結果は，医学部入試の入口評価として学力試験成績を重視した場合，試験では優秀な成績を修めるが，他者を助けることに消極的な人物が入学しやすいと捉えることもでき，協調性のような非認知領域能力を評価できない可能性がある。
従来型面接，MMI トライアルともに孤独感からの影響が認められ，孤独感が弱い受験者ほど，面接官からの評価が高かった。適性検査の孤独感尺度には，「私は，今，誰とも親しくしていない」という単純な孤独感だけではなく，「私をよく知っている人は誰もいない」，「私には知人はいるが，私と同じ考えの人はいない」など他者から理解されないという気持ちや，「私は，たいへん引っ込み思案なのでみじめである」
といった自己表現に対する苦手意識に関連する項目があった。孤独感が弱い受験者ほど他者は自分の考えを理解してくれると感じ，面接での自己表現に抵抗がな
く，高い評価を受けたと推察される。
学力試験と，従来型面接ならびに MMI トライアル
では関連する心理特性に違いがあることが示されたが，従来型面接と MMI トライアルの間でも違いが認められた。MMI トライアルは孤独感以外の特性から影響を受けていなかったが，従来型面接は孤独感に加え，社会性から影響を受けており，社会性が高い受験者ほど面接官からの評価が高かった。社会的スキル尺度には「他人と話していて，あまり会話が切れない」など
他者との会話に関連する項目が含まれており，従来型
面接は MMI トライアルよりも会話が多い形式だった
ため，社会性の影響が表れやすかった可能性がある。
この結果から，従来型面接や MMI トライアルのような面接法の間でも課題の性質によって関連する心理特性が異なり，評価できる非認知領域能力が異なると考えられる。
以上より，学力試験と従来型面接によって構成される一般的な医学部入試では，測定が難しい非認知領域
能力の側面があることが示唆された。特に，学力試験の成績だけを重視して合否を判断した場合，協調性のような，よき医師に必要と考えられる資質を持つ人物を選抜しにくい可能性がある。
また，従来型面接と MMI トライアルの間でも，評価と心理特性との関連に違いがあることから，課題の性質によって測定できない側面があると言え，測定できない部分を補うために複数の課題を組み合わせて入口評価を行うことが効果的だと考えられる。本論文の結果は，医学部入試において複数の課題から評価を行う重要性と，本格的な MMI を導入する意義を示すものといえるだろう。

- 187 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

本論文の課題として，分析で扱った非認知領域能力の指標の多くは総合的な評価であり，心理特性と評価の関連性を示すことはできたが，狙った側面を測ることができたか，さらなる検討の余地が残されている点が挙げられる。従来型面接ならびに MMI トライアル
においては，面接官による受験者の印象評定，心理特性の指標においては，尺度の下位項目に焦点を当てる
ことで，今回の分析から明らかになった非認知領域能力と心理特性の関連性をより具体的に示すことができるだろう。
今後の展望として，MMI の本格導入に向けて，どのような課題を用いれば限られた時間内でより妥当な評価ができるのか検討することが必要だ。まず，どのような課題を導入すべきか探るために，入試時と入学後の成績の関連性から非認知領域能力が優れた学生のコンピテンシーを明らかにする。そして，そのコンピテンシーを測ることができるような課題を設定し，入学生を対象にプレテストの実施，あるいは既存のデー
タとの関連を分析することにより，妥当性を検証する。
このような縦断的な調査研究を継続し，よき医師を育成するために必要な入試の評価法を引き続き検討していく。

Associates in the United Kingdom: a cohort study.

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吉村博(2019). 「卒前・卒後医学教育への選抜法―Professionalism

謝辞
科研費（基盤研究（C）[課題番号：18K02736] の助成を受け，本研究はその研究成果の一部である。

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大学入試研究ジャーナル第 31 号，189-195，2021【原著】

入学時点の変数と大学院への進路決定の関係――入学時の情報に基づく大学院進学の規定要因分析――
原田 健太郎，和久田 千帆（島根大学）
今日では大学院における学生確保の重要性が高まってきている。そのためには，大学院に進学する学生の傾向を把握すること，その結果を踏まえた学習支援が期待される。本稿は，入学時点の情報を用いて，大学院への進学に影響を与える項目を明らかにするための統計分析を行うものである。その結果，
性別や出身地域が影響を与えていることが分かり，高大接続や入試広報を改善していくことで，大学院進学者数を高めていくことができる可能性が示唆された。その一方で，エンロールメントマネジメントという発想からの更なる分析と結果の活用が期待されることも明らかになった。
キーワード：大学院進学，進路決定，エンロールメントマネジメント
1 研究の背景と目的
1990 年代以降の大学院重点化に伴い，各大学の大学
院・大学院定員は急激に拡大した。1990 年時点の大学院生数が，90,238 名であったのに対して，2019 年の大学院生 254,621 人であることからも，急激な拡大が生じたことが分かる（文部科学省; 2019）。
1990 年代以前の大学院進学は，卒業した学部に設置された大学院に進学するのが比較的標準的な進学形態であった。しかし，今日では，大学院の量的拡大に加えて，学部を持たない大学院の増加，更には学生の意
識の変化等が加わり，学生の流動性が高まってきていると考えられる。その結果，学部と大学院の大学が異なる学生も増えていると思われる。
このような中で，各大学は大学院の定員確保に追われている。従来であれば，量的規模も小さく，学部生の中から優れた学生を選抜すればよかったものが，近年は上記の変動があったことで，大学院への入学者を確保することが重要な課題となっている。大学評価において，大学院学生の適切な受け入れが評価の観点に導入されたことも大学院の定員確保の優先順位を上げることとなった。
大学院生の定員を確保するためには，学部生が大学院に進学する理由を知らなければならない。そのために，大学院生が進学する要因を検討することが本稿の目的となる。ただ，もう一つの目的として，大学院生を確保するために，大学はどのような取り組みを行う
ことが有効であるかを検討することも設定している。
本稿では特に，高大接続の部分において，大学院生の確保に貢献しうるものは何かを明らかにし，機関に含意を与えることも目的とする。

2 課題の設定
2.1 先行研究の整理
大学院に関する先行研究を見ると，1990 年頃からの急速な量的拡大の状況に加えて（江原他; 2004），大学
院教育の転換（濱中; 2009），更には教育の質の問題が明らかにされてきた（藤村; 2015）。
その一方で，学士課程においては，大学進学の規定要因の分析が数多くなされているにも関わらず，大学院については，この視座が弱い（村澤; 2008）。そこで，
本稿では，大学生の進路選択の変数として大学院進学を設定し，大学院進学の規定要因を明らかにする。
本稿では，大学院進学の規定要因を明らかにするた
めに，IEO モデルを活用する。IEO モデルとは，学修成果としての O(output)を設定したうえで，諸々の変数を，I(input)と E(environment)に整理し，どの変数が O に影響を与えているかを明らかにするものである（Astin,1993; 山田,2007）。
IEO モデルは，大学の介入が難しい input と，大学の介入の余地がある environment を分けることで，大学の改革に活用できるものが何かを知ることができるとされる（小方; 2008）。
ただし，input については，大学教育の中では介入不可能であるが，入試広報や高大接続事業等を通して，大学の介入の余地があると思われる。例えば，入学時の意識や入学する大学の評価は，受験生の確保や入学前教育という形で介入することで変化するものであると考えられる。このように考えると，IEO モデルについて，input とは統制のための変数であったものから，
高大接続事業等において介入可能な変数として扱えると考えられる１）。そこで，本稿では，大学院進学を規定する要因を input の変数から検討し，そこへの含意- 189 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号を得ることとする。
2.2 課題の設定
本稿では，大学院進学を被説明変数として設定し，それを規定する要因となる変数を探索的に明らかにすることが主たる課題である。
その際に扱う説明変数として，input に関するものを用いる。具体的には，入学時点の属性に関する情報と，入学時点で行った学生調査の結果の中で，大学院進学の要因となりうる変数を明らかにすることが本稿の具体的な課題となる 2)3)。
3 データと分析方法
3.1 データ
初めに分析対象となる大学や学部，研究科の概要を提示する。A 大学は，地方に設置された文系学部から理系学部（医学部を含む）まで幅広い分野を網羅する
総合型の国立大学である。
A 大学に設置された X 学部と Y 学部の概要は表 1のとおりである。Z 研究科は，理工系から生命科学系まで網羅した自然科学系の総合大学院である。博士課
程前期及び博士課程後期から構成されている。教員については，X 学部及び Y 学部の教員の多くが，Z 研究科の教員を兼務している。
表 1 X 学部，Y 学部の概要（平成 30 年度卒業生）
X 学部
Y 学部

Z 研究科進学者 卒業生 専門分野
119 名 403 名 理工系
54 名 209 名 生命科学系

本研究で扱うデータは，9 月卒業も含めた平成 30
年度の A 大学の X 学部と Y 学部を卒業した学生のデータである。卒業生と大学院進学者の概要を整理すると，X 学部の卒業生の中の 119 名（29.5%），Y 学部の卒業生の中の 54 名（25.8%）が，Z 研究科へ進学した。なお，Z 研究科に進学した者以外に，他の研究科に進学する学生もいた。
表 2 グループ分けの概要
グループ 1
グループ 2
グループ 3

学生数 概要173 名 大学院進学者で，Z 研究科に進学した者
39 名 大学院進学者で，Z 研究科
以外に進学した者
400 名 大学院に進学しなかった者

次に，進路状況を基に学生の類型化を行ったものが
表 2 である。212 名の大学院進学者の中で，173 名（28.2%）が，A 大学の Z 研究科に進学していた。それ以外に，36 名（5.9%）が他大学の大学院に進学し，3 名（0.4%）は，A 大学のその他の研究科に進学している。そこで，A 大学の Z 研究科に進学した学生（グループ 1），大学院進学者であるが，A 大学の Z 研究科に進学しなかった学生（グループ 2），大学院に進学しなかった学生（グループ 3）という三つのグループに分けて，分析を行うこととする 4）。
最後に，本稿で扱う学生のデータを概観する。本稿で扱うデータは，進路調査データ，学籍情報データ，
入学時調査データの三つである。
進路調査データについては，各大学が作成している
学校基本調査報告書を作成するために文部科学省に提出しているデータの根拠データであり，先述した進路
状況は，このデータに依拠している。
学籍情報データは，学生の属性に関する情報で，性別，入学区分，出身県，所属学部の情報を利用する。
これらについては，ほぼ全ての学生のデータが存在す
るが，外国人留学生等や編入学生については，出身地の情報がない。
最後の，入学時調査データは，A 大学が入学生を対象に毎年実施しているものである。平成 30 年度卒業生については，
平成 27 年 4 月に実施した調査である。
大学の志望動機，高校までに獲得した能力感等で構成されている。回答率は，96.7%である。この中で，留年者については，平成 26 年以前の入学時アンケートが必要であるが，本稿では平成 27 年データのみを扱っている。
三つのデータには，個人を識別するコード（ここでは学生番号）の情報があり，それに基づくデータ連結を行って統合データセットを作成した。
3.2 分析方法
本稿では，初めに，進路に関する三つのグループと，学生の属性及び学生の意識に関するクロス表での分析
及び分散分析を行い，基礎的な理解を得る。
その後，進路に関する変数を被説明変数に，属性及び入学時点に関する意識を説明変数にして，多項ロジ
スティック回帰分析を行い，どの変数が進学の規定要因になるかの検討を行う。併せて，A 大学 Z 研究科に進学する学生とそうでない大学院進学者には，どのような違いがあるかの検討も行う。

- 190 -

入学時点の変数と大学院への進路決定の関係

4 分析結果4.1 入学時点の状況
4.1.1 入学時点の属性
はじめに，学生の属性に関する変数（性別，入学区
分，出身地域，専門分野）と，大学院進学との関係を検討する。
図 1 は，男女別での進学状況の差異である。理系の大学院ということもあり，男性の進学率が高いことが分かる。
0%
男(N=472)女(N=140)

7.2%

50%

図 3 は，出身地域別での進学状況の差異である。A
大学が設置された県に設置された高校の出身者を地元出身者，そうでないものを地元出身者以外としている。
地元出身は大学院進学率が低く，Z 研究科においてもそうでない研究科でも大学院進学率が低いことが分かる。
地元出身者にとっては，地元の大学を選択すること
は，追加での生活費が不要となるため，経済合理的であると考えられる。しかし，データとしては，そのような結果にはなっていない。

100%
0%

29.7%

63.1%

3.6%
23.6%

72.9%

地元出身者
19.8%
(N=101)
地元出身者以外(N=511)

6.4%
合計(N=612)

65.4%

28.3%

Z研究科進学

その他研究科進学

合計(N=612)
Z研究科進学図 2 は，入学区分別の進学状況の差異である。AO・
推薦入学や一般選抜（前期）と比べて，一般選抜（後期），その他の進学率が高かったことが分かる 5)。

AO・推薦(N=142)
一般（前期）(N=347)

2.8%

100%

69.0%

8.1%
24.2%

67.7%

38.9%

その他
(N=33)

42.4%

63.2%

29.9%
6.4%

65.4%

28.3%

その他研究科進学0%
理工系(N=403)

進学せず

7.2%

50%

100%

63.3%

29.5%
4.8%

55.6%

生命科学系
(N=209)51.5%

合計(N=612)

6.4%

Z研究科進学6.8%

最後に，
図 4 は専門分野別の進学状況の差異である。
X 学部が理工系，Y 学部が生命科学系である。理工系のほうが，進学率が高いことが分かる。

6.1%

28.3%

76.2%

図 3 出身地域別の大学院進学率5.6%

一般（後期）(N=90)

合計(N=612)

50%

28.2%

100%

進学せず

図 1 男女別の大学院進学率

0%

50%

4.0%

65.4%

その他研究科進学

69.4%

25.8%
6.4%
28.3%

Z研究科進学

65.4%

その他研究科進学

図 4 専門分野別の進学率

進学せず

図 2 入学区分別の大学院進学率- 191 -

進学せず

大学入試研究ジャーナル第 31 号

表３ A 大学を選択した理由と卒業後の進路の関係（p 値は分散分析の結果）
Z 研究科
進学
2.530
2.527
2.767
2.060
3.099
3.127
3.470
2.887
2.530
3.765
3.053
2.490
2.457
2.567
3.000
2.815
2.417
2.464
2.815
2.523
2.993
1.762
2.517
1.927

項目
どうしても進学したい大学だった
早く大学進学を決めたかった
高校や予備校等の先生から勧めがあった
家族や親せきから勧めがあった
自分自身の成績から考えてちょうどよかった
センター試験の結果で合格できそうだと思った
専攻したい学問分野がある***
教育内容に特色がある
有名な教授・優秀な教授陣がいる*
国立大学である*総合大学である
地域に密着した大学である
国際的に活躍する大学である**大学院が整備されている**
取りたい資格・免許が取れる
施設・設備がよい
伝統や知名度がある
就職状況がよい
校風やキャンパスの雰囲気がよい
クラブ・サークル活動が充実している
入学金・授業料が安い
自宅からあまり離れていない
親元から離れることができる
あまり考えなかった**p<.05** p<.01

その他
研究科進学
2.364
2.606
2.688
2.061
3.000
3.121
3.636
2.818
2.242
3.576
3.152
2.313
2.182
2.313
3.121
2.848
2.182
2.212
2.606
2.606
3.091
1.576
2.364
2.065

進学せず

p値

2.410
2.677
2.778
2.073
3.170
3.034
3.251
2.752
2.333
3.782
2.888
2.592
2.242
2.281
2.918
2.680
2.344
2.453
2.773
2.628
3.051
1.879
2.430
2.166

0.316
0.264
0.898
0.989
0.389
0.611
0.000
0.194
0.015
0.048
0.091
0.150
0.009
0.003
0.430
0.164
0.256
0.183
0.415
0.428
0.745
0.206
0.588
0.044

*** p<.001

4.1.2 大学入学時の意識と大学院進学
続いて，学部入学時点の意識と大学院進学者との関係を検討する。入学時調査においては，A 大学を選択した理由を問う設問として，24 個の設問が設置されている。これらの回答は 4 件法の選択肢が設定されていることから，各設問について，各グループの平均値を算出した。表 3 がその結果である。併せて，説明変数
として進路区分，被説明変数として各設問の平均値を設定し，設問ごとに一元配置分散分析も行った。
一元配置分散分析において，5%水準で有意であった
ものは，「専攻したい学問分野がある」「有名な教授・優秀な教授陣がいる」「国立大学である」「国際的に活躍する大学である」「大学院が整備されている」「あま
り考えなかった」の 6 つの項目であった。

「専攻したい学問分野がある」のような大学院進学者全般に高い項目や「あまり考えなかった」のように，大学院進学者が全般的に低い項目がある。
その一方で，「大学院が整備されている」「国際的に活躍する大学である」のように，Z 研究科進学者だけが高い値となっている項目があることも分かる。これは，同じ大学院進学者とはいえ，Z 研究科に進学する者と，他の研究科に進学する者とでは，入学時の大学選択において，
既に意識に差があることが分かる。
4.2 多項ロジスティック回帰分析
最後に，多項ロジスティック回帰分析を用いて，Z 研
究科及びその他研究科進学者の進学規定要因を検討する。

- 192 -

入学時点の変数と大学院への進路決定の関係

表 4 多項ロジスティック回帰分析に基づく大学院進学率の規定要因
Z 研究科進学
オッズ比
p値
1.717
0.041
1.566
0.054
0.466
0.015
1.251
0.393
2.397
0.007
1.354
0.095
1.173
0.325
0.792
0.319
1.068
0.698
1.267
0.098
0.818
0.096

項目
男性ダミー
理工ダミー
地元ダミー
一般選抜（前期）ダミー
一般選抜（後期）ダミー
専攻したい学問分野がある
有名な教授・優秀な教授陣がいる
国立大学である
国際的に活躍する大学である大学院が整備されているあまり考えなかった
被説明変数は，大学院進学の有無で，基準が大学院に進学しなかったものとしている。
説明変数に投入するのは，属性の変数及び分散分析
で有意な変数であった 6 個の変数である。
入学区分のダミー変数は，AO・推薦入試を基準にして，一般選抜（前期）と一般選抜（後期）をダミー変数として作成した 6)。
Z 研究科進学者について，5%水準で有意な変数となっているのは，男性ダミー，地元ダミー，一般選抜（後期）ダミーであった。属性と入学時点の意識を投入したモデルになると，A 大学を選択した理由として，入学時点の意識の変数はどれも有意にはならなかった。
すなわち，男性であり，一般選抜（後期）の学生は進学しやすく，地元出身者は進学しにくいというのが統計分析上の結果である。
次に，他研究科進学者を見ると，有意な変数となっていたのは，「専攻したい学問分野がある」「国立大学である」であった。
「専攻したい学問分野がある」と考えているほど大学院へ進学する確率が高まり，「国立大学」であることを評価している学生ほど，他研究科に進学する確率が低くなることが分かる。他研究科へ進学する学生は，大学の設置形態にこだわらず，専門的な知識を身につけたい学生であることが分かる。
結論を整理すると，Z 研究科進学者については，専門性に対する意欲よりも，属性変数と進学が関連していることとが分かる。一方で，他研究科進学者は，属性で説明できず，「専攻したい学問分野がある」こと，「国立大学にこだわらない」ことが，進学の要因になっていることが分かる。

他研究科進学
オッズ比
p値
2.187
0.174
2.102
0.113
0.479
0.253
2.856
0.074
2.425
0.247
3.393
0.001
0.788
0.408
0.422
0.012
0.788
0.496
1.220
0.495
0.970
0.887

5 知見の整理と含意
5.1 知見の整理得られた知見とは以下の通りである。学部入学時点の属性として，性別，出身地，入学区分，学部時代の専門分野については，どれも大学院進学と関連していることが分かった。
次に，学部入学時点の意識であるが，「専攻したい学
問分野がある」といった項目は大学院に進学しており，「あまり考えていない」のであれば，
進学していない。
これは，学部入学時点で，一定の意識が形成されていなければ，大学院には進学できないということを意味している。確かに，大学教育の中で変わる部分はあるだろうが，限界があることが示唆された。
最後に，多項ロジスティック回帰分析の結果から，影響を与える変数としては，A 大学 Z 研究科について
は，属性（性別，出身地，入学区分）であり，他研究科進学者であれば，属性ではなく，「専攻したい学問分
野」や「国立大学」であること等が影響を与える変数
であることが分かった。なお，大学院の整備については，どちらの大学院進学においても，有意な変数にはなりえないことが明らかにされた。
5.2 含意以上の実証分析から，学部入学時点の意識の差異が4 年後の進路に影響を与えていることが部分的に明らかにされた。
学部入学時点の大学選びにおいて，「学びたい専門分野の有無」や「考えているかどうか」等の意識の差
異は，4 年後の大学院進学に影響していることが分かる。当たり前のことかもしれないが，このような基礎- 193 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

的認識は重要である。
大学院進学者を増やすためには，大学進学を考える段階からの学習支援の必要性が明らかである。
A 大学に対する含意として，A 大学 Z 研究科への進学者に着目すると，地元出身の大学生については，他の研究科進学では影響がないにも関わらず，Z 研究科への進学には負の効果があることが分かった。
これは，地元出身者にとっては，A 大学とは学士課程教育の場であり，大学院教育は他大学の研究科に行くべきという規範があるのかもしれない。そうであるならば，地元の高校生に対して，本学の大学院教育を PR するための取組が必要になってくるのかもしれない。入試広報や高大接続事業，入学前教育といった各種の取組の中で A 大学のイメージを変えていく努力が必要である。
最後に，女子学生については，他の研究科への進学には影響がないにも関わらず，Z 研究科への進学には負の効果があった。すなわち，A 大学 Z 研究科については，女子学生の進学先に選ばれていない点が部分的には明らかにされた。A 大学 Z 研究科は，女子学生に対して，大学院を PR することも重要であると考えられる。ただし，これは，入り口だけでなく，入学後も取り組むべき課題といえよう。また，分析データにおける女子学生の相対的な少なさ等も考慮に入れた分析を行うことが期待される。
6 限界と今後の課題
本稿は，IEO モデルを活用して大学院進学の規定要因を明らかにしてきた。その結果，大学院進学の要因が部分的に明らかにされた。
ただし，一時点の結果であることから，異なる入学
年度の学生を対象にして，同様の分析を行う必要がある。また，A 大学の事例研究であることから，分析結果とその解釈については，機関の状況を反映している。
地元出身者や性別での進学状況への影響はまさにそれであろう。その意味で，様々な大学での調査の実施とその共有がなされることで，大学院進学の規定要因についての頑強な結果がでてくるであろう。大学院進学を経た高度職業人の育成は，国をあげて推奨されているものであり，そのためにも大学院進学の規定要因分
析は期待される。最後に，分野の拡張も期待される。
本稿は，保健系を除く自然科学系大学院の進学の検討を行った。しかし，保健系に加えて，人文・社会科学系の大学院進学の規定要因の検討も期待される。
また，分析上の課題もある。今回は，I の変数として，属性と大学の選択理由を選択した。それ以外Ｉの変数として入試の成績や高校の評定平均等も考えられる。これらの変数の追加は望まれる。加えて，E に関する変数も加えた分析の必要性がある。というのも，
本稿では，
高大接続，
入学支援に資することを目的に，I に着目した分析を行ったが，解釈が難しい知見があった。例えば，入学区分において，A 大学 Z 研究科は，
一般入試（後期）の学生ほど進学しやすいというものである。この結果は，入学後の情報である E の変数である，入学後の成績や学習行動や学習の経験に関する変数も含めた分析を行うことで解釈が可能となっていくであろう。
それに加えて，パス解析等の新たな方法を導入する
ことで，因果を明らかにすることも期待される。本稿で扱ったのは自然科学分野の進学行動であるが，これらの分野は，そもそも男女比に偏りがあることも知られている。
学生数等も考慮に入れた分析が期待される。
近年，エンロールメントマネジメント（以下，EM と記載）の手法が着目されている。EM とは，大学生の入り口から出口までの情報を管理する手法である。大学院の進学者を確保するための方法も，入り口から出口までの情報を網羅して，どのような事項が影響を与えているのか，実証的に明らかにする必要がある。
今後も，大学院への進学要因を明らかにするための研究の促進と，大学院進学者を確保するための方策という，大学にとって有用な知見の発見という二つの事
項を両立させる研究が期待される。
注1） 高大接続において，I に対する介入可能な変数としては，大学に対する評価や，大学を選択した理由等があげられる。個々の大学が自校の情報を適切に提供することで，その値は変動する。一方で，高校での体験や成績は，大学からの介入では，変動しにくいと考えられる。その意味で，I の中でも，介入できるものとそうでないものがある。
2） なお，本稿では，探索的な研究であることから，I と O の関係を検討することにとどめる。I と E と O の関係性を検討す
る研究は重要であるが，今後の課題としたい。
3） I の代表として，入試の成績や評定平均等の高校での学力も考えらえるが，データの取り扱いの問題から，本稿では扱わない。今後の課題となる。
4） グループ 2 については，他大学の自然科学系大学院に加えて- 194 -

教育系，学際系の研究科への進学者が混在している。また，A大学の Z 研究科以外の研究科への進学者も含まれる。グルー
プ 2 については，様々な専門分野の研究科の進学者が混在している。

入学時点の変数と大学院への進路決定の関係

5） 入学区分における，「その他」は，編入学での入学生及び留学生となる。
6） 入学区分の「その他」については，その構成者である編入学
生及び留学生は入学時アンケートの調査対象となっておらず，
多項ロジスティック回帰分析に含まれるサンプル数も少なくなることから，変数としては除外している。

参考文献
Astin, A.W.(1993). Assessment for Excellence: The Philosophy

and Practice of Assessment and Evaluation in Higher
Education, ORYX Press.
江原武一・馬越徹（2004）『大学院の改革』東信堂
藤村正司（2015）「大学院各拡充政策のゆくえ -今どこに立ち,
次にどこに向かうのか？-」『大学論集』47, 57－72.
濱中淳子（2009）『大学院改革の社会学』東洋館出版社
文部科学省（2019）『学校基本調査/年次統計』
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=dat
alist&toukei=00400001&tstat=000001011528&cycle=0&tcl
ass1=000001021812&stat_infid=000031852324, (2020.8.20)
村澤昌崇（2008）「大学院の研究 -大学院進学の規定要因と地位達成における大学院の効果-」中村高康編『階層社会の中の教育現象』（『2005 年 SSM 調査シリーズ 6』）2005 年 SSM 調査研究会, 87－106.
小方直幸（2008）「学生のエンゲージメントと大学教育のアウト
カム」『高等教育研究』11, 45－64.
山田礼子（2007）『転換期の高等教育における学生の教育評価の開発に関する国際比較研究』平成 16-18 年度科学研究費補助
金基盤研究(B)研究成果報告, http://kir013749.kir.jp/content/i
ndex.php, (2020.11.25)- 195 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，196-201，2021【原著】

高大接続改革における入学者選抜――新しい入学層を評価する高大接続入試――
大久保 貢，中切 正人（福井大学）
高大接続改革の折、高校教育では課題研究の実践により培った探究力を身に付けた生徒を育んでいる。これらの生徒は大学側にとって高大接続改革以前には見られなかった新しい入学層である。この新しい入学層を評価する入学者選抜として、探究力を評価するために開発したルーブリックを用いて多面的に評価する高大接続
入試を設計し平成 29 年度入試に導入した。この入試入学生の入学後の追跡調査を行ったところ、これまでの一般入試や推薦入試入学生より意欲的な入学生であることが分かった。高校時代に探究力を身に付けた新しい入学層を評価する高大接続入試は、現在の入試改革の有効な参考事例として意義のある入学者選抜と考える。
キーワード：高大接続改革，高大接続入試，課題研究，ルーブリック，多面的評価
1 はじめに
主な入学年齢である 18 歳人口が減少するなか、現在の大学における募集人員を維持すれば学力の低下は必然である。即ち、現状の学力を維持するためには、
これまでと異なる新たな入学層を獲得することが喫緊の課題である。
一方、高大接続改革の折、現在の高校教育では探究的な学びへの変革として課題研究を実践している。そして、この実践により培った探究力（問題解決能力、
論理的思考力、創造性、知的好奇心、プレゼンテーシ
ョン能力、
コミュニケーション能力など）を身に付け、
これまでの生徒と違った新しい生徒を育成している。
これらの生徒は大学側にとってこれまでとは異なった
新しい入学層であり、これらの入学層を評価する入学者選抜の検討が求められている。
このような観点から筆者らはこれまでに探究力を評価するルーブリックを開発し、それを用いて学部アドミッション・ポリシーに沿った高大接続入試を設計し
平成 29 年度入試に導入した。
2 高大接続入試の設計
福井大学国際地域学部では高校教育の探究的な学びへの変革を受けて「求める学生像」、「入学者選抜方針」
を踏まえ高大接続入試の設計を行った。
2.1 国際地域学部の入学者選抜の基本方針
国際地域学部の「求める学生像」及び「入学者選抜の基本方針」及び「入学者選抜と募集人員」を下記に示した。
「求める学生像」は次の 3 点である。
① 地域から国際社会にまで起こっている複雑な諸問題について関心をもち、それについての探求を深め課題解決に向けて主体的に取り組もうとする意
欲のある者② 課題研究と解決に向けて、必要な専門的な分野の学習を学ぶ意欲をもつとともに、問題解決の方法
や他の人と共同で実践的に取り組んでいくことに積極性のある者③ 多文化なグローバル社会の中で活躍できるコミュ
ニケーション能力を身につけることに意欲をもち、他の人との対話を通じて、活動を広げ深めようとする者
また、「入学者選抜（高大接続入試）の基本方針」は次のとおりである。
① 大学入試センター試験を免除し、第一次選考では、高校での取り組みやその成果に関するレポート等
により、取り組みの内容と文章力及び自己アピール
力等を判定する。さらに、提出された調査書等に基づき基礎的学力の判定を行う。最終選考では、取り組みに対するプレゼンテーション及び面接により、国際・地域社会の諸課題に取り組む意欲・資質・適性等を評価する。
また「入学者選抜の募集人員」
は表1 のとおりである。

年度
入試
29
30
31

- 196 -

表 1 入学者選抜の募集人員
高大接続 一般入試 一般入試 推薦入試
入試
前期日程 後期日程
Ⅱ
若干名
35 名
15 名
10 名
若干名
35 名
15 名
10 名
5名
32 名
13 名
10 名

高大接続改革における入学者選抜

2.2. 高校時代の取り組みと成果に関するレポート
高校時代の取り組みやその成果に関するレポートは大学での学びや社会活動に繋がるような高校時代の取り組みとその成果について具体的に800字程度で作成し，取り組みを証明する資料があれば添付し資料リス
トと調査書を提出させた。高校時代の取り組み内容と具体的例は、高大接続入試を設計する時に本入試に関わる委員により作成した。取り組み内容と具体例を表2 に示した。
2.3 高大接続入試における多面的評価手法
高校生の学びの深まりを把握するために、ルーブリックによる評価、パフォーマンス評価、ポートフォリ
オ評価の多様な評価方法がある。しかし、一般的には入学者選抜に関するこれらの評価手法の知見や方法の蓄積が十分でない状況である。また入学者選抜での多面的な評価方法の説明責任を確保するためには，アドミッション・ポリシーに基づく多面的な評価の信頼性・妥当性に着目すべきである。そのためには，高校関係者とも協力して具体例を蓄積し共有するとともに評価基準・方法の信頼性・妥当性を検証した評価手法
を用いなければならない。
そこで，本学ではこれまでに高校関係者と協働で探究力に対するルーブリック評価を開発し，評価基準・
方法の信頼性・妥当性を検証している（大久保、2018）。
そのルーブリックの一部を表 3 に示した。ここでは創力を構成する 4 つの力について示した。

表 2 高校時代の取り組み内容と具体例
高校時代の取り組み内容

具体的例

高校の授業等での取り組み〇 高校の授業等における課題探究活動〇 指導的役割を担った高校での活動 など。

大学と連携した事業への参 〇 高校と大学とが連携
加及び取り組みした課題探究活動への参加 など。
異文化交流及び体験、国際 〇 海外留学や海外研修的観点からの取り組みの体験〇 国際交流事業への参加〇 語学力（英語力）向上の取り組み（資格取得等）など。
関心や興味を持ったテーマ 〇 地域での社会活動のに関する自由研究や社会活 成果
動の自発的な取り組み〇 ボランティア活動の参加とその活動〇 授業外での課題探求
活動 など。
社会的に評価を得ているそ 〇 研究や創作発表などの他の活動の成果や評価 など。

表 3 開発したルーブリックの一部

評 価 対 象
実行力

修正力
創力
独創力

企画力

S (4)
規則性を理解し、活動を制 新しい解決方法を御する力 探るなどの探究的活動を試みる。

A (3)
B (2)
C (1)
繰り返し作業に 積極的に課題に取 指示された課題を実取り組み、規則性 り組み、新しい課題 行している。
について考えて にも挑戦している。
いる。

よりよい結果にな 原因克服のため障害を克 るように工夫して 試行錯誤しなが服する力 活動を前に進めて らも、活動を前にいる。
進めている。

原因を克服して活 活動が思い通りに進動を進めようとす まず、その原因がわるが、他をまねたり からない。
している。

新しい切り口で事 与えられた切り 与えられた切り口 指示された課題にし挑戦する 象をとらえて、説 口とは違う切り で、事象の理解をし か関心が向かない。
力明している。
口で課題解決に ている。
取り組んでいる。
得られた結果を一 得られた結果を 得られた結果を概 行った課題の結果し経験を一 般化して理解して 概習事項以外の 習事項などと関連 かまとめられない。
般化する いる。
学習・生活面と関 づけている。
力連づけている。

- 197 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

表 4 最終選考におけるプレゼンテーション用ルーブリックの一部
評価項目

評点

S（10～9）A (8～7)/10

必要なポイントを適切に絞り、よりよく伝わるように構成を工夫している。

必要なことを考慮されており、伝えたい内容に沿った構
成である。

/10

他に見られない工夫 自らの工夫などを 与えられた形式や 何かを模倣した内容があり、テーマの本 加味した内容にな 情報に従った内容 で独創性が乏しい内質に迫る内容になっ っている。
になっている。
容になっている。
ている。

/10

すべての内容が正確 すべての内容に裏 おおむね正確であ 間違いがあるなど内に論理的になってい 付けを示している。 るが、事実の誤認 容が十分に整理される。
などがある。
ていない。

/10

はっきりした声で、身振りを交え、聴衆の反応を見ながら発表している。

準備と構成

発表の
独創性

発表の
信頼性
発表の態度

B (6～4)

はっきりした声で、身振りを交えながら聴衆に向かって発表している。

伝えるべきことを考察し、取り込ん
だ順番に配列している。

C (3～0)

行ったことをまとめているが、伝えたい
ことがまとまっていない。

はっきりした声 台本を棒読みし、聴で、聴衆に語りか 衆に向かって発表し
けて発表してい ていない。
る。

最終選考のプレゼンテーションでは表 3 に示した
ルーブリックを基に学部教員とアドミッションセンタ
ー教員によりプレゼンテーション用ルーブリックを平成 29 年に考案した。このルーブリックでは「準備と構成」、「発表の独創性」、「発表の信頼性」
、
「取り組み
への評価」
、
「発表の態度」の評価項目を考えた。その一部を表 4 に示した。

表 5 志願及び合格状況 （ ）の数字は女子で内数

3. 高大接続入試の実施結果
3.1 入試広報
平成 29 年度入試から導入した高大接続入試は本学では初めて導入した入試であるため、入試広報用のチラシを作成して課題探究型の先進的実践活動を実施している県内外の高校 30 校を訪問して入試広報を行った。特に、福井大学教育学部が開催した高大連携 福井）
大学ラウンドテーブル 1（地域・世代・分野を超えて、高校生、大学生、高校教員、大学教職員が集い、小グ
ループでの実践交流を通じて、新しい世代の学びを支えるコミュニティの展望を探る取組）に参加した山梨
県、静岡県、兵庫県、岡山県の高校を訪問して入試広報を行った。
3.2 志願状況及び合格状況
平成29 年度入試から平成31 年度入試の志願状況及
び合格状況を表 5 に示した。

志願者の高校種別における普通科の割合は、平成 29
年度入試：60%、平成 30 年度入試：76%、平成 31 年度入試：80％と年々増加傾向にある。これは平成 26年の中教審答申（2014）、平成 27 年の高大接続改革実行プラン（2015）の発表により全国の普通科高校では高校教育の質保証のため課題研究を実践し、主体的・協働的な学びの推進が徐々に始まっていることを示している。また 3 年連続で最終合格者が全員女子であることに関して、高校教員に質問したところ今の高校教育では男子生徒より女子生徒の方が探究した結果を相手に丁寧に伝えようとする力が強いとの指摘を受けた。
また、本学においてプレゼンテーションを課したある学部のＡＯ入試では最終合格者の女子の比率が高い傾向であることも上記の理由の可能性が考えられる。
3.3 高校時代に取り組んだテーマ内容
平成 29 年度入試及び平成 30 年度入試志願者が高校時代に取り組んだテーマの一例を表 6 に示した。

年 度

募集

入試

人員

志願者数

第 1 次選

最終選考

考

合格者数

合格者数

29
30
31

- 198 -

若干名
若干名
5 名

15(14)
21(15)
10 (8)

6(6)
6(6)
10(8)

3(3)
3(3)
5(5)

高大接続改革における入学者選抜

表 6 志願者が高校時代に取り組んだテーマの一例
高校時代に取り組んだテーマ内容
SGH の取り組み（エネルギー教育）、地方創生
ハイスクールなどの取り組み
ニュージーランドへの長期留学経験（約 11 カ月）
3 回の海外研修・国際交流事業の参加。特にロシアでの海外研修
イスラエルからの高校生との交流を行い、多文化理解
高校の「地域探究」での「小規模集落の魅力を発見」の取り組み、福井ラウンドテーブルに参加
アメリカでの語学研修、カフェインに関する
SSH の取り組み
英語研究部での取り組み。ディべート大会への参加
ワールドユース・ミーティングへの参加（海外の高校生との協働）国際交流体験発表会
子供の貧困の解決への取り組み。女性が働ける環
境の取り組み3.4 最終選考（多面的評価）を担当した選考委員の感想
本学ではルーブリックを使った多面的評価による入学者選抜は初めてのため、最終選抜の前に実施方法について説明し選考を行った。最終選考を担当した平成
29 年度入試及び平成 30 年度入試の選考委員の感想を下記に示した。
・高校時代の実践を評価する入試のため、座学中心の教育しか行っていないため実践的教育が少ない高校にとっては厳しい入試である。一方で、探究的な学びを実践している高校にとってモチベーシ
ョンがアップする入試だと考える。
・プレゼンテーションをルーブリック評価することで選考委員間の評価ずれは非常に小さかった。
・ルーブリック評価で評価疲れがあるかと心配したが、活発なプレゼンテーションを聞いてむしろ良い刺激を受けた。
・選抜方法としてルーブリックによる評価を用いたため恣意的にならず選考し易かった。
ルーブリックを使った多面的評価による入学者選抜を行った選考委員の感想から評価のずれや評価疲れのコメントは聞かれなかった。
3.5 高大接続入試に対する高校側の感想
高大接続入試を実施後、平成 29 年度から平成 30 年
度にかけて行った本入試への感想を聞き取りした。その結果を下記に示した。
・以前は高校 3 年 2 学期になり大学入試が近づくと
課題探究の実践を止めて大学入試勉強に切り替えたが、本入試により 3 年 2 学期まで実践活動が出来て良かった。
・高大接続改革の折、高校教育では「探究的な学び」
への転換を図っている。このような時に高校時代の探究的な学びを評価してくれる入試は本当に有難い。
・高校の国際コースとしては、このような高校での取り組みを評価してくれる入試は助かる。
・大学入学後、この入試で入学した学生の追跡調査
結果を知らせて欲しい。入学後、リーダーシップを発揮し活躍して欲しい。
・一般的にＡＯ入試は選抜基準が不明確のため志願させるには不安であるが、本入試では公開された
ルーブリックを基にした評価基準のため志願し易かった。
以上のように本入試に対する高校側の意見として、現在の高校教育に即した入試と好意的に受け止めていることが分かった。
4 高大接続入試入学生の追跡調査（学業成績及び意識調査及び学部教員への聞き取り調査）
新しい入試を導入する際、その入試入学生の入学後の学業成績及び意識調査及びその入試入学生に対する
学部教員への聞き取り調査を行い、常に新しい入試の改善を行う必要がある。
入学後の学業成績の追跡調査（入試別によるＧＰＡの平均値）を図 1、図 2 に示した。
【H29年度入試入学生】1年前期終了時 ＧＰＡ
3.5

高大接続入試
推薦入試Ⅱ

3.18

前期日程入試3.2

後期日程入試

3.23
0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

図 1 入学後の GPA の平均値（平成 29 年度入学生）- 199 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

ほとんどの授業についていける自信がある【H30年度入試入学生】1年前期終了時 ＧＰＡ
3.44

高大接続入試4 ややそう思う
20%

5 そう思う
33%

3.08

推薦入試Ⅱ

高大接続入試4 ややそう思う67%

2.82

前期日程入試01

2

3

5 そう思う15%

全ての科目について努力して勉強している

4 ややそう思う
22%

前
5 そう思う10%

推薦Ⅱ
3 どちらとも言えない
40%

4 ややそう思う
100%

1 そう思わない3%
5 そう思う9%

2 あまりそう思わない
9%

5 そう思う8%
4 ややそう思う
8%
2 あまりそう
思わない
15%

期

後

3 どちらとも
言えない
38%

期

3 どちらとも言えない
69%

授業はよく理解できる
5 そう思う20%

5 そう思う33%

高大接続入試4 ややそう思う
67%

1 そう思わない3%3 どちらとも
言えない
20%

推薦Ⅱ
4 ややそう思う
60%

2 あまりそう思わない
3%
3 どちらとも言えない
6%

5 そう思う16%

前 期
4 ややそう思う
72%

5 そう思う23%

後4 ややそう思う
39%

2 あまりそう
思わない
15%

期

3 どちらとも言えない
23%

期
3 どちらとも言えない
53%

2 あまりそう思わない
20%

4 ややそう思う30%

高大接続入試1 そう思わない13%
2 あまりそう思わない
6%

5 そう思う6%

図 2 入学後の GPA の平均値（平成 30 年度入学生）

前

3 どちらとも
言えない
40%

3.1

後期日程入試4 ややそう思う
41%

2 あまりそう
思わない
40%
推薦Ⅱ

4 ややそう思う
23%

2 あまりそう
思わない
16%

後 期
3 どちらとも言えない
46%

図 3 入学後の意識調査（平成 29 年度入学生）（推薦Ⅱ：推薦入試Ⅱ、前期：一般入試（前期日程）、
後期：一般入試（後期日程）を示す。
）
次に入学 3 カ月後の意識調査を図 3 に示した。この
意識調査の回答率は 92.2％であった。
高大接続入試入学生の 1 年次前期の学業成績を他の入試入学生と比較した結果、平成 29 年度高大接続入試入学生及び平成 30 年度高大接続入試入学生の学業成績（GPA 平均）は他の入試入学生の学業成績よりやや優位であることが分かった。一方、図 3 の入学 3 カ
月後の学生の意識調査を行った結果、高大接続入試入学生の勉学に対する意識は他の入試入学生より前向きであることが分かった。また、国際地域学部教員に高大接続入試入学生の印象を聞き取り調査した結果、本入試入学生はプレゼンテーション力及びコミュニケー
ション力が他の学生より優れ、ＰＢＬ（課題解決型学習）の授業 2）では手持ちの原稿に頼るのでなく、自分の言葉で伝わるように話が出来る学生がほとんどであることが分かった。以上のように高大接続入試入学生
は入学後の大学教育にスムーズに接続して活躍していることが明らかになった。
5 結論
高大接続改革の折、高校では課題研究の実践により探究力を身に付けた生徒を育んでいる。
大学側として、
これらの生徒は高大接続改革前には見られなかった新
しい入学層である。この新しい入学層を評価するため多面的に評価する入学者選抜として高大接続入試を設- 200 -

高大接続改革における入学者選抜

計し平成 29 年度入試に導入した。この入試入学生の追跡調査（入学後の学業成績、意識調査、学部教員の聞き取り調査）を行ったところ、ネガティブな結果は見受けられなかった。高校時代に探究力を身に付けた新しい入学層を評価する高大接続入試は現在の高大接続改革における入試改革の有効な参考事例として意義のある入学者選抜と考える。

高大接続改革実行プラン (2015). ：中央教育審議会答申（2014）を踏まえ高大接続改革を着実に実行する観点から文部科学省
として今後取り組むべき重点施策とスケジュールを明示し、集中的な施策展開を図る。
<https://www.kantei.go.jp/jp/singi/kyouikusaisei/dai28/siryou
4-1.pdf>(2017 年 12 月 2 日)
大久保貢 (2018). 「『探究力』に対するルーブリック評価の開発」『大学入試研究ジャーナル』28, 53－59.

補足
高大接続改革による入試改革が検討されているなか、これらの高大接続入試の検証結果は、他学部への高大接続入試の普及へと繋がっている。工学部では令和 2
年度入試に、また教育学部では令和 3 年度入試に高大接続入試の導入が決定した。また国際地域学部では令和 3 年度高大接続入試の募集人員が 5 名から 8 名に増加した。
注
1）高大連携 福井大学ラウンドテーブル：地域・世代・分野を超えて、高校生、大学生、留学生、高校教員、大学教職員、多様な社会人が集い、ポスターセッション、シンポジウム、
小グループでの実践交流を通じて、新しい世代の活動をじっ
くりと聴き合い、その価値を学び合う。異なる実践に互いに学び合いながら、これからの高校教育・大学教育・職場や地域の課題を共有し、新しい世代の学びを支えるコミュニティの展望を探る。2015 年には全国から約 500 名の参加者があった。
：社会のリアルな
2）国際地域学部のＰＢＬ（課題解決型学習）
現場から学ぶカリキュラムとして、地域の企業・自治体に足を運び、現実に直面している課題を知り、社員・職員と一緒に調査し、課題解決に取り組んでいる。

謝辞
本研究の一部は科学研究費補助金（基盤研究（C）：課題番号
16K 04462 「大学間共同の高大連携と評価手法の開発研究による高大接続入試への提案」
研究代表者：大久保 貢，
期間 2016 ～2018）の助成を受けました。ここに記し謝意を表します。

参考文献
中央教育審議会答申 (2014). 新しい時代にふさわしい高大接続の実現に向けた高等学校教育，大学教育，大学入学者選抜の一体的改革について すべての若者が夢や目標を芽吹かせ未来に花開かせるため〈http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo0/tou
shin/__icsFiles/afieldfile/2015/01/14/1354191.pdf〉（2017 年
12 月 2 日）- 201 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，202-209，2021【原著】

入試に活用する大規模記述式テストはいかにして実施されるのか？
――ニュージーランドの事例に学ぶ――
植阪 友理，福田 茉央（東京大学）
ニュージーランドでは，日本の大学入試センター試験（大学入学共通テスト）と同様に，全国規模の試験が１年に１度行われており，毎年約 14 万人が受験している。ニュージーランドにおける大学への進学では，いずれの大学も，筆記による二次試験を実施していない。このため，この全国規模の試
験と学校内での評価が主な判断材料となり，進学先の大学が決定される。にもかかわらずこのテスト
は，ほとんどが記述式で行われている。毎年 11 月下旬~12 月上旬にかけて実施され，1 月には結果が各自に返却され，生徒はそれをもとに大学に出願することになる。この試験はどのように実施・採点
され，信頼性はどう保証されているのだろうか。また，なぜこうした仕組みが実現できているのだろうか。文献調査および現地調査を行い，公平性に対する日本における認識との違いなども考慮しながら，これらの問いについて考察した。
キーワード：大学入試，大規模テスト，記述式，ニュージーランド，信頼性，公平性
1 問題と目的
1.1 入試に活用する大規模記述式テストをめぐる議論
近年の大学入試改革の議論は，大きな注目を集めている。特に大学入試センター試験から大学入学共通テストに移行するにあたり，記述式が導入されるという話題は社会の大きな注目を集めた。しかし，現実的には民間業者に委託せざるをえず，採点の質の確保が難しいということや，自己採点と実際の採点との不一致が大きいなど，多くの問題点が指摘され（e.g., 文部科学省，2020），最終的には，2020 年度からの実施は見送りとなった（文部科学省，2019）。
ただし，2020 年度の大学入学共通テストにおける記述式の導入は見送られたが，新学習指導要領の理念が変更されたわけではない。世界的な動向として，OECD のキーコンピテンシー（e.g., Rychen &Salganik, 2003）や，21 世紀型スキル（Griffin &Care, 2012）など，単に問題が解けることを超えた深い理解や，社会とのつながりが議論されるようになってきている。こうした中で，海外で先行して，大学進学に活用されている大規模記述式テストの実例を検証し，現実的にどのように運用しているのかを知ることは意義があるだろう。
日本のように,１年に 50 万人という規模で受験し，入試に活用するような全国規模の一斉テストを実施している例は他に類をみないが，例えばニュージーラン
ドでは，毎年約 14 万人が受験する記述式の大規模テストによって，生徒の学力を測り，大学進学にも活用している（External Assessment と呼ばれる）。日
本の大学入試センター試験と類似する点もあるが,そのほとんどが記述式問題からなっている点で大きく異なっている。ニュージーランドでは，大学ごとの筆記の二次試験はなく，External Assessment での成績
が，学校内での評価（Internal Assessment と呼ばれる）と並び，大学進学決定に大きな影響を与えている。
こうした External Assessment がこの国では一体どのように実施されているのかを知ることは，日本にとっても参考になると考えられる。
1.2 関連する先行研究と本研究における問い
入試にかかわる研究を概観すると，海外の入試事情を取り上げた研究は多く行われている（e.g., 新井・
大津・宮埜, 2014;山形・繁枡, 2014; 渡邉, 2015）。
しかし，入試に活用する大規模記述式テストに焦点を当てて海外の事例を紹介した文献は例を見ない。また，
記述式テストを取り上げた研究では，自動採点の手法を提案した研究（e.g., 高井・竹谷・森・須鎗,2018）や信頼性に関する検証（e.g., 宇佐美, 2013）など，定量的な解析が多く，現実の運用に焦点を当てたものは見られない。さらに，ニュージーランドの教育について紹介した文献は散見されるが（e.g.,青木・
佐藤，2014; 七木田・ダンカン, 2015），教育全体の紹介や，特色がある幼児教育が中心である。ニュージーランドにおいて行われている大規模な記述式テストに焦点を当てた報告や，我が国との相違を考察した報
告はこれまで見当たらない。何より，ニュージーラン
ドでは教育改革のスピードが速く，毎年大きな改訂が行われている。そこで，現在行われているニュージー
ランドの大規模記述式テストについて，概要を捉えた- 202 -

入試に活用する大規模記述式テストはいかにして実施されるのか？

上で，どのように実施し，信頼性をどう保証しているのか，なぜ日本では不可能であったことがこの国で実施できているのか，その問いに答えることを試みる。
検証方法は，文献調査（web を含む）および実地
調 査 で あ る 。 以 下 で は ， 文 献 （ e.g., Hipkins,
Johnston, & Sheehan, 2016）および web（e.g.,https://www.nzqa.govt.nz）から得たものに加え，2020 年 2 月 11 日から 24 日までに実施した現地調査で行ったインタビューを踏まえ，本研究の問いを検証する。現地調査では，参考とした文献の著者である
NZCER （New Zealand Council for Educational
Research）の Dr. Rosemary Hipkins をはじめ，
NZQA（New Zealand Qualifications Authority）のメンバーおよび 2 名の現地の学校教員に対してイン
タビューを行った。NZQA のメンバーについてはグ
ループ形式で，それ以外は個別に，各約 2 時間程度のインタビューを行った。その他，4 つの学校を訪問し，実際の授業や Internal Assessment の具体についても調査した。
2 ニュージーランドの教育の概要
External Assessment の紹介に先立ち，ニュージ
ーランドの教育の概要について簡単に触れておく。先住民マオリの教育なども含め，様々な形態が認められているが，おおむね Year1 から Year8 までが初等教
育，Year9 以降が中等教育である。中等教育はさらに
Year9-10 と Year11-13 に大別できる。日本でいう高校に当たるのが Year11-13 である。次節で詳述する
が， Year11 から Year13 それぞれの学年において，それぞれの教育目標が十分に達成されているのかが判定される。その達成度評価に関わるのが，NZQA(New Zealand Qualification Authority)が認定する国家資格制度である NCEA (National Certificate of
Educational Achievement)である（NCEA は次節で詳述する）。
なお，日本では高校を 3 年間で卒業することが多いが，ニュージーランドでは必ずしも Year 13 まで在学するわけではない。義務教育終了年齢である 16 歳を迎えた後は，就学は任意である。Year 12 で社会に出る生徒も多い。
なお，ニュージーランドには，オークランド大学をはじめ全部で 8 校の大学があり，全て国立である。
日本の国立大学における二次試験のように，各大学が行う筆記試験はどの大学においても存在しない。その代わりに，中等教育での達成度評価が進学の条件となっている。NCEA 以外の達成度評価も利用可能であるが，多くの学校で NCEA が利用されている。
3 NCEA（National Certificate of Educational Achievement）について
では，大学進学にも利用される，NCEA とはどのようなものなのだろうか。ニュージーランドの中等教育の生徒を主な対象とした学習の到達度を評価し，高校での学習状況を認定するための制度である。3 レベ
ルあり，目安としては Year 11 で Level 1，Year 12
で Level 2，Year 13 で Level 3 を取得することを目指す。大学受験の条件である UE （ University
Entrance）を満たすためには，Level 3 まで取得していることが必須である（UE は後述する）。
NCEA の認定は科目ごとではなく，より詳細な区分である Standards と呼ばれる単位で評価が行われる。ニュージーランドには国が定めた教科書はなく，どのような素材で学習を進めるのかは，学校の教員の裁量に任される。このため，Standards は，日本の単元や領域（例えば，物理であれば，運動，電気と磁気など）とは異なり，能力ベースで構成されている。
例えば，物理では，「概念的な理解ができているか」，
もしくは「知識を使って推論ができるか」といったことが Standards として設定される。このように１つの科目が複数の Standards から構成されており（化学では 7 Standards, 言語では 5 Standards など），
試験および評価も Standards ごとに行われる。
なお， Standards には，Achievement Standards(AS)と Unit Standards (US)の２種類が存在し，いわゆる通常の教科学習は，Achievement Standards として評価される。ここでは，Not Achieved（不可），Achieved（可），Merit（良），Excellence（優）の4 段階で成績が判定される。一方 Unit Standards では，基本的に合否判定 （Not Achieved，Achieved）
のみ行われる。Unit Standards は主にホスピタリテ
ィやツーリズムなど，職業教育に関連した分野や，コンピューティングのような新しい分野の評価などに利用されている。Unit Standards が設定されている背景には，NCEA が大学進学のための卒業認定を意図しているのみならず，中等教育における職業教育の認定制度としても機能していることが背景にある。
各 Standard にはクレジット（Credits）と呼ばれるポイントのようなものが割り振られており，各Standard で Achieved 以上の評価を得ると，クレジットを獲得することができるようになっている。クレ
ジットの獲得は NCEA の資格取得につながる。例えば，NCEA Level 1 の資格取得の条件の一つに，Level 1 以上の 60 クレジットの獲得がある。

- 203 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

図１ 2020 年の試験の Time Table の一部（HP より）
3.1 Internal Assessment と External Assessment
NCEA は卒業資格認定と大学への進学試験を兼ね合わせたシステムを取っているので，ここでの評価が大学進学に直結していることになる。NCEA の認定
は， Internal Assessment（内部評価）と External
Assessment（外部評価）の 2 種類によって行われる。
External Assessment は，前述したように，年一回の試験によって行われる評価である。2020 年の試
験の Time Table の一部を図１に示す。報告書によると，2018 年度には，受験者数は 143,962 人（ただし，日本のセンター試験とは異なり，高校 3 年生にあたる生徒だけの人数ではない。Level 1-3 の受験生に加え，奨学金試験の受験生も含む）， 404 の会場，計
129 セッション，採点者は 1,653 名であった。実施にあたり，試験監督等を含めて 5,643 名が動員されている。なお，近年では，External Assessment はオンラインでも実施されている。ただし，オンラインといっても自宅で受けられるわけではない。会場として認められた学校等に来て，鍵の掛かる部屋で，条件を満たしたパソコンを使って受験する。ニュージーラン
ドでは，生徒は日々の授業でパソコンを日常的に利用している。普段の学習環境に近い状況での受験を可能にする工夫の１つとなっている。オンラインでの受験を今後増やしていく予定であるという。
一方，Internal Assessment は年間を通して学校内で教員によって行われる評価である。後述するように，Internal Assessment も External Assessment と対等に大学進学の際に，利用されている。

3.2 External Assessment の実際
では具体的に，どのような試験が実施されているのだろうか。実際に行われた試験内容や解答例，採点例
は NZQA の web サイトにおいて全て公開されている。
日本の大学入試センター試験はマークシート式であるのに対し，ニュージーランドの External Assessment
は，ほぼ全てが記述式問題である。
具 体 例 と し て ， 2017 年 の 化 学 の Level3 の1Stardand を取り上げる。この Standard の大問 1（C）では、問題文で第 2 級アルコールの分子式の例（C4H9OH）が紹介され，その上で，「（問１）C4H9OH の光学異性体を図に表しなさい」，「（問２）以下に触れながら光学異性体を説明しなさい。①光学異性体の分子構造の特徴，②どのようにお互いの光学異性体は識別されるか」が出題されている（図 2に，Merit 相当の解答例を示す）。
こうした記述式の大問が数題（2~4 題程度）出題され，この Standard が評価される。図や文章での説明を求めており，記述式テストであることが見て取れる。
テスト時間は 3 時間で，最大 3Standards が含まれる。
では，この Standard はどのように採点されるのだ
ろうか。図 3 に採点例と，その理由が付されたものを示す。
生徒が受験すると，図 3 のような詳細な説明はつかないものの，各 Standard の大問ごとに得点が返却
さ れ る 。 大 問 ご と に Not Achieved(0~2 点 ) ，Achieved(3~4 点)，Merit(5~6 点)，Excellence(7~8点)の得点がつけられ，全体としても，4 段階の評定のいずれかが付けられる。

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入試に活用する大規模記述式テストはいかにして実施されるのか？

採点結果が不服の場合は，1Standard あたり 20.40
ニュージーランドドルで再度採点してもらうことができる。採点に誤りがあった場合には，返金される。家庭の経済状況によっては，費用が免除される。

図 2 Merit と判定される回答例（HP より）

図 3 採点結果とその理由（HP より）- 205 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

3.3 Internal Assessment の実際
次に，Internal Assessment についても簡単に説明する。近年のニュージーランドでは，キーコンピテン
シーが強調され，より生活との結びつきが深い課題の出題が重視されている。NZQA の Web サイトには，新たな評価の実例がふんだんに紹介されている。ここで は ， 実 地 調 査 で 授 業見 学 し た 化 学 に お け るInternal Assessment を例として示す。この授業は「物質の同定」という単元の一部であり，生徒は物質同定のフローチャートを学んでいた。この授業のInternal Assessment では，液体が入っている瓶を示され，「ここには何か汚染物質が入っている。その汚染物質を特定せよ」が出題されるという。試験中，生徒にはいくつもの試薬が入った箱が渡される。授業では協同で課題に取り組むが，試験では各自が作業を行い，時間内にレポートにまとめる（この試験では，汚染物質を正しく同定できると Achieved，なぜこの試薬がこのように反応したか説明できると Merit，なぜこの試薬を使うと同定できるのかを化学式を使いながら説明できると Excellence と評価されるという）。
授業の終わりに，教員から「次は海や大気の汚染について勉強する」と伝えられたところ，生徒たちはわっと「楽しみだ！」と声を上げていた。高校の授業において次の化学の授業が楽しみという声が上がる様子
は，日本ではあまり考えにくい。学ぶ意欲が引き出されている様子に驚き，教員に問うたところ，「昔とは評価の仕方が随分変わってきている。現実味のある課
題を出したり，活動の中で評価したりすることが増えた。こうした授業に切り替えていく中で，生徒の学習
意欲も上がっていると感じている」とのことだった。

4.2 具体的な大学受験はどのように行われるのか？
では，Internal Assessment や External Assessment
は具体的にどのように進学試験において利用されるのだろうか。オークランド大学の看護学部を例に，ニュージーランドの大学入試の実際を考える。新型コロナ
ウイルス感染拡大を受けて，一部条件が緩和されているようであるが，通常オークランド大学の看護学部に進学を希望する場合，UE に加えて以下 3 つの条件が求められる。①オークランド大学指定の Level 3 の教科の 1 教科（e.g., History）で 18 クレジット，②Level 3 の Biology，Chemistry，Physics のうち 1 教科で 18 クレジット，③230 点以上のランクスコア（後述）である。ただし，大学の Web サイトには必ずしも上記の条件を満たしていなくても，進学を希望する場合にはまずは出願してほしいとの注意書きもあり，それほど厳密な基準ではない。
このうちランクスコアとは，Approved Subjects で獲得したクレジットのうち，高評価の 80 クレジットを使って算出される。80 クレジットのうち，
Excellence をとったクレジット数に 4 をかけ，
Merit をとったクレジット数に 3 をかけ， Achievedをとったクレジット数に 2 をかけ，合計を出したものがランクスコアとなる。ランクスコアの計算は若干ややこしいので，自分が取得した成績を入力すると自動でランクスコアを計算してくれるウェブツールが存在している。計算過程において Internal Assessmentと External Assessment は全く対等に扱われる。

4 UE(University Entrance)について
4.1 大学進学のために求められること
External Assessment を考えるために， ニュージーランドにおける大学進学の仕組みについても触れておこう。ニュージーランドでは，大学進学の最低条件
として UE(University Entrance)をクリアする必要がある。UE のためには，NCEA の Level 3 の中でも，Approved Subjects と呼ばれる，UE の資格認定のために含めることができる科目を取得する必要がある。
UE の条件の概要は，以下の通りである。UE を得るためには，①NCEA の Level 3 を取得していること，②Level 3 の３つの Approved Subjects について
14 クレジットずつとっていること，③リテラシーに相当する 10 クレジットをとっていること，④ニュー
メラシーに相当する 10 クレジットをとっていること

4.3 多くの学部で全員入学のニュージーランド
なお，ニュージーランドにおける大学進学には，日本と異なる重要な前提がある。それは多くの学部（特に人文科学系）において，条件を満たした学生が全て入れる状態にあるということだ。ただし，1 学期でかなり多くの学生が必要な単位を取得できずに退学する。
また，オークランド大学がトップ大学とは認識されているものの，特定の大学に人気が集まるということはない。どちらかといえば，人気大学というよりも，人気学部があると考えた方がニュージーランドの実態に近い。例えば，医学部は人気が高いので，希望者全入というわけではなく，若干の選抜もある。ただし，
元々出願要件がかなり厳しいので，応募できる学生そのものが少ない。その中でも選抜が行われる場合には，おそらく External Assessment の結果のようなよりが条件である。大学に進学するには，これに加えて，各大学，各学部に応じた条件が課されることになる。

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入試に活用する大規模記述式テストはいかにして実施されるのか？

NZQA に送り，フィードバックを受けるという仕組みがある。NZQA はここでの様子から，採点官がどの程度適切に評価しているかを把握しており，場合によっては希望しても採点官として採用されないこともあるという。
なお，Internal Assessment を NZQA に送ってフィードバックを受けるという仕組みは， External
Assessment のために実施されているものではない。
むしろ， Internal Assessment の公平性と一貫性を保つため，さらに教員に現在国が目指している教育目
標を理解してもらうために実施している。この仕組み
を External Assessment にも活用している。
教員が採点しているということに対して驚きの反応
5 沸いてくるいくつかの疑問とそれに対する考察を示したところ，NZQA のメンバーからは，「教員以上が，ニュージーランドの仕組みである。以下でに採点してもらうことによって，教員自身に今現在のは，本論文の主たる関心である，大規模記述式テスト
国家の教育目標を理解してもらう良い機会となる。そに論点を戻し，「誰がどのように採点し，どう信頼性のためにも教員に採点をお願いしている」という反応を保証するのか？」，「日本では実現できなかった大が返ってきた。教員とカリキュラムの目標について共規模記述式テストの入試への活用だが，なぜニュージ
通理解を形成することが，ニュージーランドで大変重ーランドではこうした仕組みを実現できているのか」を，上述した入試制度の特徴も考慮しながら考察する。 視されており，Moderation Process と呼ばれている（e.g., Hipkins, et al., 2016）。上述した NZQA による Internal Assessment のチェックはそうした目的
5.1 誰がどう採点し，どう信頼性を保証するのか？
のもとで行われている。大規模記述式テストの採点も，文献調査等を行っている中で，最初に疑問として上こうした目的のために利用されているのである。
がったのは，External Assessment は，誰が採点し第 3 に，それでも生じてしまう問題に対しては，ているのかということであった。この点について確認
生徒自身から指摘してもらう，というスタンスを取る。
したところ，「現役の教員が採点する」とのことであ
採点基準や採点例を全面的に公開し，納得できない場った。希望する教員は，事前に登録し，審査を受けた
合には，家庭の経済状況によらずに，再評定を要請で上で，採点官となるという。日本で計画されていたよ
きる仕組みを採用している。
うな，大学生を採点官にするということに比べると，ずっと安定した採点結果が得られると考えられる。
5.2 なぜこうした仕組みを実現できているのか？
教員を採点官にする以外にも，ニュージーランドでは，採点の信頼性を保証するために，いくつかの工夫
最後は，日本では実現しなかった大規模記述式テスがある。第 1 に，一定の信頼性を得るために採点者
トが，なぜニュージーランドでは実現できているのか
間一致率を確認し，必要であれば採点し直す。具体的
その疑問について，公平性に関する考え方の違いにもには，全ての採点官（採点統括官を含む）が採点した
触れながら考えてみたい。
分量の 10％について，別の採点者が評定し，大きな
まず，基本的な前提として，大学進学に対する社会ずれがないかをチェックしている。一致率が悪いと，全体の考え方が異なっている。日本では，大学進学と再度評価することが求められ，再び一致率を確認する。 将来的な就職とが強く結びついている。誤解を恐れず
第 2 に，登録を申請した全ての教員を採点官としにいえば，良い大学に進学することが，良い就職につて 採 用 す る わ け で は な く ， 日 々 の Internal
ながるという認識が社会に少なからず存在する。一方，Assessment において，国の教育目標を正しく理解し， ニュージーランドでは，大学に行かなくても就職でき，
適切な評価を行っている教員のみに依頼するという工一定水準の生活を送ることができるため，大学に進学
夫を取り入れている。実は，ニュージーランドには，したいという意識が元々そこまで強くない。このため，年１回，自分が担当した科目について１クラス分，
前述したように，全入の学部も少なくない。両国ではInternal Assessment の結果をすべて（行ったテスト， 大学入試へのこだわりに大きな違いが見られる。
すべての解答，それぞれをどう評価したか）を
また，日本と大きな違いが見られるのが，公平性に客観的な結果が利用されるのではないかとのことであった。ただし，これらは高校の教員からの情報である。
この点は，今後も継続して調査する必要があるだろう。
また，例えばオークランド大学の場合は６つまで希望する学部を書ける。このため，希望すれば，どこかには入れる状況にある。希望学部に入れなくても，違う学部に入って「自分はこれだけできるのだ」という高いパフォーマンスを示せば，希望する学部に移れるルートが存在しているため，大学進学を希望する場合には，ひとまず大学に入ることが一般的であるという。
日本のように「浪人」することはほぼない。

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大学入試研究ジャーナル第 31 号

育改革の手続きも，教育改革がスピード感をもって実対する感覚である。Moderation Process に代表され現している背景にはある可能性が考えられる。
るように，教員が国家の教育目標を正しく理解し，全
本研究は，ニュージーランドの大学進学で利用して国的に統一された基準で Internal Assessment が行いる大規模記述式テストを取り上げ，どう実施されてわれることを目指すなど，ニュージーランドでは公平いるのかや，日本ではできなかったことがなぜ実現し性を追究し，国の仕組みとしてそれを保証する仕組みているのかを考察した。社会における発想の違い等がを整えている。また，採点者間一致率を算出し，それあるため，日本ですぐに実現するという類のものではが低い場合には採点をやり直すなど，高い信頼性を保ないが，今後の日本での議論の一助となることを望む。
証するための工夫を導入している。
その一方で，日本のように，入試当日に出されたあ注
る１問の採点が，１点単位で一致していることを公平
1）本原稿は，東京大学高大接続研究開発センター内での発表性と捉え，どこまでもそれを追求するという発想ややをまとめた報告書に，加筆修正を行ったものである。
り方は取らない。記述式である以上，どうしても，採点が１点単位で確実に一致することはあり得ないが，それでも「公平」と捉え，許容する背景には，入試制
謝辞
インタビューに応じてくださった Dr. Rosemary Hipkins,
度の違いが存在する。External Assessment では確
NZQA のみなさん，教員のみなさん，訪問を受け入れてくれたかに， Not Achieved の 0 点から Excellence の 8 点
学校現場に心より感謝申し上げます。
まで，大問ごとに得点が計算される。その一方で，最終的にはその結果は，合計され，Not Achieved，Achieved，Merit，Excellence という 4 段階の評価
参考文献
青木麻衣子・佐藤博志 (2014). 『オーストラリア・ニュージーにまとめられる。大学進学にあってはこの 4 段階のランドの教育』 東信堂
評価がランクスコア等の計算に反映される。つまり，
新井清佳・大津起夫・宮埜寿夫 (2014) 「中国の大学入試試験
日本の入試とは異なり，1 点を競うような仕組みとは（数学）とセンター試験（数学）の比較」 『大学入試研究なっておらず，所定のクレジット数を取っていれば，ジャーナル』 24, 121－126.
等しく大学に進学できる。このため，公平であるといGriffin, P., & Care, E. (Eds.) (2012). Assessment and teaching
うことの捉え方が，日本から見ると少しゆるやかに捉of 21st century skills. Methods and Approach. Springer.
えられているように感じられるのではないかと考えた。
最後に，教育改革の速さについても述べておきたい。 Hipkins. R., Johnston, M., & Sheehan, M. (2016). NCEA in
Context. NZCER Press.
ニュージーランドの教育改革の速度は驚くほど速い。
毎年レビューが出てどんどん見直される。ある教員は， 文部科学省 (2020 年 2 月 7 日). 「記述式問題導入のための検討において指摘された課題（概要）」 文部科学省 https://w
人口の少なさがゆえに，「ニュージーランドは小舟，
ww.mext.go.jp/content/20200207-mxt_daigakuc02-0000045
日本は大型船に例えられる」と述べていた。教育改革
65_11.pdf (2020 年 7 月 21 日).
のスピードが速い背景の１つには，上述した国の規模
文部科学省 (2019 年 12 月 17 日). 「萩生田文部科学大臣の閣の違いに加え，（もちろんある程度の議論は行った上
議後記者会見における冒頭発言」 文部科学省 https://www.
であるが）長い時間をかけて議論し続けるよりも，ひmext.go.jp/content/20191217-mxt_kouhou01-000003280_2.
とまず良いと考えられる仕組みをつくりあげ，順次そ
pdf (2020 年 7 月 21 日).
れを改善していくという発想が強いことが挙げられる。
七木田敦 ・ジュディス ダンカン (2015).『「子育て先進国」
また，教育改革の議論のあり方も影響しているだろニュージーランドの保育』 福村出版
う。ニュージーランドでは，いずれの政党も国民と共Rychen, D. S., & Salganik, L. H. (Eds.). (2003). Keyに教育をつくるという感覚が強いという。教育改革に
competencies for a successful life and a well-functioning
あたり，始めに実現されるか否かが確定ではない案がsociety. Hogrefe & Huber Publishers.
国から示され，パブリックコメントが集められる。賛高井浩平・竹谷謙吾・森康久仁・須鎗弘樹 (2018) 「シーケン
否はあれど，総論として賛成の方が多いとなると，よスアライメントを用いた記述式問題の採点支援システムの提り現実的な案が公表される。再びパブリックコメント
案」人工知能学会全国大会論文集, 32. 2L405.
を求め，一旦実現させる。実施されてからも，現場の宇佐美慧 (2013) 「論述式テストを通した評価と選抜の信頼性
教員が多く参加する委員会によってレビューされ，毎に関わる諸要因の影響力についての定量的比較検討」日本教
年どんどん変わっていく。そうした政治の姿勢や，教- 208 -

入試に活用する大規模記述式テストはいかにして実施されるのか？

育工学会論文誌,36(4), 451－464.
渡邉雅子 (2015) 「大学入試でテストされる能力のタイポロジ
ー : アメリカ，日本，イラン，フランスの大学入試問題比較から」名古屋大学大学院教育発達科学研究科紀要, 62, 1－17.
山形伸二・繁枡算男 (2014) 「米国の競争性の高い大学における入学者選抜」『大学入試研究ジャーナル』 24, 97－104.

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大学入試研究ジャーナル第 31 号，211-217，2021【資料】

3 つのポリシーと大学属性との関係性の分析
齋藤 朗宏（北九州市立大学）
大学における 3 つのポリシーはここ数年でほぼ定着したと考えることができる。その内容は本来各大学の持っている教育理念等に基づくものであるべきだが，一方で，大学の持つ何かしらの属性の影響があることも否定できない。そこで本研究では，3 つのポリシーについて，設置区分など大学属性が与える影響を分析した。結果，地域性や規模，大学の設置区分において内容的な差異を見出すことができた。
キーワード：アドミッション・ポリシー，カリキュラム・ポリシー，ディプロマ・ポリシー，テキストマイニング，コレスポンデンス分析
1 はじめに
1.1 3 つのポリシー
日本の大学における 3 つのポリシーは，平成 11 年
12 月の中央教育審議会(以下中教審)答申においてア
ドミッション・ポリシー（以下 AP）の重視が掲げられたことに始まり，平成 24 年度実施分の大学機関別認証評価において大学評価基準にディプロマ・ポリシー（以下 DP），カリキュラム・ポリシー（以下CP）が定められていることが盛り込まれるようになったこともあり，今では完全に定着したと言っても良い状況である。
こういった背景から，3 つのポリシー，特に AP に関する研究はここ 20 年程で大きく進んでいる。鴫野
他(2004)における各大学へのアンケート調査報告を嚆矢とし，山村他(2014)による AP の効果検討があり，
近年でも槫松・天野(2020)による国公立大学各学部のAP に関する内容分析など多岐に渡る。
こういった研究が行われる背景には，3 つのポリシーを定めることの難しさがあると考えられる。これらは中教審答申，大学機関別認証評価への導入を契機として導入が進んだものであり，大学自体がそもそも備えていたものとは言いがたい。言い方を変えれば，カ
リキュラムや入学。卒業の基準が先に存在し，後からそれに合わせて 3 つのポリシーを付け加えているということになる。
1.2 研究の目的
そこで本研究では，特に大学属性に注目し，3 つのポリシーと属性との関係性を明らかにする。この研究を通して，各大学が，それぞれの立ち位置を踏まえた
3 つのポリシーを検討するための材料を提供することを目的とする。

2 方法
2.1 分析用データベース
本研究では，齋藤(2020)において作成した 3 つのポリシーに関するデータベースに大学の設置区分や所在地，地域区分や学生するといった大学の情報を加えたものを分析対象とする。同研究では，収集対象のデー
タは以下のように定義している。
分析対象は，2 つ以上の学部を持つ四年制総合大学
における，全学の 3 つの方針とする。
総合大学の定義は困難だが，便宜上ここでは，2 つ以上の学部を持ち，少なくとも 1 つ以上の文科系課程を持っていることを条件とした。単科大学を条件から外したのは，単科大学においては，学部の方針と全学の方針との区別が困難なためである。
複数学部であっても，経済学部と経営学部の 2 学部のみという場合のように，類似した教育を行っていることが想像される学部のみで構成されている場合には，同様の理由で分析対象から除外した。文科系を少なくとも 1 学部含むことを条件としているのも，この点を考慮している。
また，その結果国立 50 大学，公立 35 大学，私立
319 大学の 404 大学が分析の対象となっていた。
2.2 コレスポンデンス分析
3 つのポリシーそれぞれについて，主要な単語と国
公私立区分との間でのコレスポンデンス分析を行った。
この分析には KH Coder 3.00(樋口，2004)を用いた。
2.3 属性と内容の集計
全学の 3 つのポリシーをすべて公開している 245
大学について，地方区分や設置者，学部生数の多少などと 3 つのポリシーに含まれている内容から集計を行い，特徴的な組み合わせについて検討を行った。尚，- 211 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

3 つのポリシーに含まれている内容については，齋藤(2020)で用いた出現単語のクラスター分析によって求められた分類を用い，それぞれのポリシーにその内容が含まれているか否かで判断している。それぞれ以下の通りである。
AP1：基礎学力を中心とした定型的な内容。AP2：
精神に関連する内容。AP3：能力活用。AP4：思考力と表現力。AP5：選抜方法。AP6：学修の目的意識。
CP1：建学の精神について。CP2：実践力。CP3：
人材育成。CP4：科目編成。CP5：成果と評価。

CP6：学びの形式。
DP1：思考力と表現力。DP2：課題解決。DP3：
実践力。DP4：分析力。DP5：授与条件。DP6：教育目標。
2.4 相関の検討
学部学生数などの指標と単語の出現回数について相関係数を算出した。用いた単語は，齋藤(2020)で抽出した出現頻度上位のものである。

図 1 2019 年における国公私立大分類別×AP のコレスポンデンス分析- 212 -

3 つのポリシーと大学属性との関係性の分析

3 結果と考察
3.1 コレスポンデンス分析
国公私立大分類と 3 ポリシーそれぞれとのコレスポ
ンデンス分析の結果は図 1 から 3 の通りである。
図 1 の結果より，横軸左側は「世界」「地域」「研究」「創造」といったキーワードが並び，実現したいことを指しているようだ。一方右側は，「審査」「活動」「志望」など入学時に問われることが中心となっている。それらに加えて，「精神」のような私立大学

特有の内容が示されているのが特徴である。
縦軸では，上側に「世界」「国際」「英語」，下側に「地域」があり，グローバルとローカルが中心的な解釈と言えるが，一方で上側の「態度」，下側の「意識」「実践」「科目」などは明確な解釈が難しい。
国公私立大学とキーワードの組み合わせでは，「地域」「貢献」の公立に，「世界・国際」「研究」の国立，私立は「建学の精神」また具体的な入試に関する言及が多いという点が特に目立つ特徴である。

図 2 2019 年における国公私立大分類別×CP のコレスポンデンス分析- 213 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

図 2 より，横軸左側には「成績」「プログラム」「支援」「提供」などが並び，右側には「必修」「演習」といったキーワードが見られた。どちらも大学として提供しているものという意味では同じだが，左側には「課題」「解決」付置されたのに対して，右側には「キャリア」「養成」などが見られ，左側が育成する人材の社会におけるあり方に言及し，右側では自己実現が中心になっているという解釈が可能である。

縦軸では，下側に「地域」「思考」「課題」など，
上側に「必修」「教員」「指導」などがあり，学生が身につけるべき能力と大学としての支援内容という対比になっているようだ。
国公私立大学との組み合わせでは，やはり「地域」「課題」「解決」の公立，「成績」「授業」の国立という傾向が見て取れた。私立は「キャリア」「実習」
が近く，「建学の精神」はここでも特徴的であった。

図 3 2019 年における国公私立大分類別×DP のコレスポンデンス分析- 214 -

3 つのポリシーと大学属性との関係性の分析

図 3 より，横軸左側では「発展」「地域」「国際」が，右側には 3 ポリシー全体を通して私立大学に特徴的な「建」「精神」を除くと「態度」「自立」「他者」などが並んだ。これらから，CP と同様に，左側が人材の社会におけるあり方，右側が自己実現を中心としていると解釈できる。
一方縦軸では，下側に「目的」「体系」「尊重」などが，上側に「人々」「視野」「科学」などが見られた。必ずしも一定の方向性を示しているとは言えない

ため，明確な解釈は難しいが，強いて挙げるのであれ
ば，下側では「意欲」などの姿勢も含めたあり方を示しているのに対して，上側ではより具体的な能力を示しているという解釈があり得る。
DP においてもやはり「地域」が特徴的な公立大学と「建学の精神」に特徴のある私立といった傾向は変
わらず，国立大学については，「世界」「専門」「学問」といった単語に特徴が見られた。

表 2 8 地域区分と 3 ポリシーの各内容に関する記述を含む割合
北海道・東北

関東

中部

近畿

中国・四国

九州

AP1：基礎学力

83%

77%

72%

71%

68%

72%

AP2：精神

42%

48%

53%

47%

32%

40%

AP3：能力活用

83%

74%

75%

59%

68%

52%

AP4：思考力と表現力

50%

53%

39%

49%

36%

44%

AP5：選抜方法

17%

40%

39%

39%

25%

24%

AP6：目的意識

67%

63%

56%

55%

39%

40%

CP1：建学の精神

21%

35%

22%

39%

11%

8%

CP2：実践力

54%

68%

47%

63%

68%

76%

CP3：人材育成

58%

62%

50%

63%

75%

40%

CP4：科目編成

96%

79%

86%

86%

82%

92%

CP5：成果と評価

67%

65%

78%

61%

64%

64%

CP6：学びの形式

46%

49%

36%

45%

29%

40%

DP1：思考力と表現力

42%

58%

47%

61%

54%

84%

DP2：課題解決

58%

65%

72%

71%

64%

88%

DP3：実践力

33%

58%

28%

55%

46%

56%

DP4：分析力

29%

33%

50%

39%

25%

52%

DP5：授与条件

83%

89%

86%

84%

82%

88%

DP6：教育目標

71%

73%

61%

67%

57%

64%

合計

24

81

36

51

28

25

3.2 属性と内容の集計
まず 8 つの地域区分とポリシーの含む内容についての集計を行った。その結果は表 1 の通りである。
ここで，たとえば AP1 の関東は 77%となっており，
これは関東地方の大学で AP1 に関する記述があったのは 77 %ということである。特徴的な組み合わせについては下線を引いている。
九州地方においては，DP1 と DP2，思考力と表現力や課題解決に関する記述の割合が極めて高くなっている。また，中国・四国地方では CP3，人材育成に対する言及率の高さが見て取れる。
九州地方の思考力と表現力，課題解決に着目してより詳細に見るために，大学ごとの単語の平均出現頻度を確認すると，「コミュニケーション」では全国平均
0.53 回なのに対して九州地方の大学では 0.76 回，以下同様に，「論理」は 0.33 回に対して 0.6 回，「解- 215 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

決」では 1.07 回に対して 1.6 回，「思考」は 0.82 回に対して 0.88 回となり，特に思考を除く 3 つのキー
ワードの九州地方の大学における出現頻度は，他の地方よりかなり明確に高くなっており，ある程度地域性はありそうである。ただ一方で，DP1 と同じく思考力と表現力を扱っている AP4 は九州地方の大学において，特別高いと言える値を示していない。これらの点から，DP において思考力や表現力への言及している回数が多いからと言って，九州地方の大学において思考力や表現力が重視されていると言えるわけではない。
よって，何故言及件数が多くなっているのか明確に示すことはできないが，3 つのポリシーを制定する際には，他大学の事例を参考にするケースも少なくないようだ。飽くまでも仮説の域を出るものではないが，たとえば，近隣の大学を参考にした結果，多くの大学が参照元とした大学の DP において，思考力と表現力に関する言及件数が多かったといった可能性が考えられる。

表 2 各種属性と 3 ポリシーの各内容に関する記述を含む割合
学部生数

大学院生数

三大都市圏内外設置者~5000 5000~ ~500

500~

圏外

圏内

国立

公立

私立

AP1：基礎学力

69%

81%

71%

85%

73%

75%

86%

82%

71%

AP2：精神

44%

48%

49%

31%

37%

51%

24%

18%

52%

AP3：能力活用

65%

74%

66%

79%

70%

68%

86%

76%

65%

AP4：思考力と表現力

44%

50%

48%

42%

42%

51%

43%

59%

47%

AP5：選抜方法

26%

45%

33%

38%

24%

41%

41%

29%

33%

AP6：目的意識

52%

60%

59%

44%

48%

62%

43%

41%

59%

CP1：建学の精神

28%

25%

31%

12%

13%

38%

5%

0%

34%

CP2：実践力

66%

59%

65%

58%

65%

62%

59%

59%

64%

CP3：人材育成

60%

57%

58%

63%

58%

60%

65%

76%

57%

CP4：科目編成

85%

84%

88%

75%

90%

81%

73%

94%

86%

CP5：成果と評価

62%

72%

64%

75%

64%

67%

81%

53%

64%

CP6：学びの形式

41%

46%

46%

33%

36%

48%

27%

53%

45%

DP1：思考力と表現力

55%

61%

59%

54%

59%

57%

51%

65%

58%

DP2：課題解決

65%

74%

69%

67%

70%

68%

65%

65%

70%

DP3：実践力

53%

44%

49%

48%

46%

51%

46%

47%

50%

DP4：分析力

35%

41%

37%

40%

40%

36%

38%

41%

37%

DP5：授与条件

85%

87%

87%

85%

82%

89%

89%

82%

86%

DP6：教育目標

65%

69%

64%

79%

64%

69%

84%

59%

64%

合計

144

101

193

52

107

138

37

17

191

その他の属性と内容との集計結果は表 2 の通りである。これらの属性以外にも，教員数や教員一人あた
りの学生数についても分析を行ったが，あまり関係性は見られなかったため，ここでは省略している。
学部生数については，AP5 との関係が特徴的である。
大規模大学ほど選抜方法に言及する割合が高いことを示しており，規模の大きさから多様な選抜方法を取っていることを示唆していると思われる。
大学院生数についてはかなり明確な差が見られた。
特に建学の精神に関連する部分が多く，これは後述の通り私立大学において言及されることが多い内容である。学部学生数以上に，大学院生数において国公立大
学は私立大学より多い傾向があり，その影響が見られたものと考えられる。

- 216 -

3 つのポリシーと大学属性との関係性の分析

3 大都市圏内外は，東京 70km 圏，大阪と名古屋の50km 圏の中に入っているか否かであり，都市部の大学と地方の大学との区別のために用いている。AP2と CP1 において顕著な差が見られた。これは，都市部に私立大学が多いこと，また，都市部においては大学の選択肢が多様であるため，より差別化を図る必要があることが影響していると思われる。
設置者は，国立，公立の大学数が少ないこともあり，
結果が不安定になっている部分もあるが，より明確な差が数多く見られた。先述の通り，AP2，CP1 という建学の精神に関わる部分は私立において言及されている割合が高い。私立大は，設立した個人，団体の意
思が教育に反映されることが多いということであろう。
また，DP6，教育目標に関して DP で言及している
割合は国立において高かった。DP で教育目標について言及しているということで，学位授与において，その教育目標を達成しているかを国立大学では重視しているということになる。国立大学，公立大学，私立大学それぞれ設置の目的には違いがありこの結果はその違いを反映しているものと思われる。
最後に属性と単語の出現回数との相関を求め，その中で相関係数が 0.4 を超えた組み合わせについて取り出して確認した。結果，AP における「世界」と大学院生数との相関が 0.48，教員数との相関が 0.43 となった。また，同じく AP における「研究」と大学院生数との相関が 0.44，教員数との相関が 0.43 であった。
大学院生が多く在籍し，教員数も多い程言及されやす
いということは，将来の研究への意識の強い大学では，学部入学段階から入学者にその資質を求めているということを意味していると思われる。

参考文献
樋口耕一(2004). 「テキスト型データの計量的分析：2つのアプ
ローチの峻別と統合」『理論と方法』19(1), 101－115.
槫松理樹・天野哲彦(2020). 「テキストマイニング技術を用いたアドミッション・ポリシーの分析」『大学入試研究ジャー
ナル』 30, 80－85.
齋藤朗宏(2020). 「3 つのポリシーの連携に関する分析」『大学入試研究ジャーナル』 30, 74－79.
鴫野英彦他(2004). 「アドミッション・ポリシーと入学受入方策」大学入試センター研究開発部共同研究報告書.
山村滋他(2014)「アドミッション・ポリシーの効果に関する研究」大学入試センター研究開発部共同研究報告書.

4 まとめと今後の課題
コレスポンデンス分析の結果より，単語の付置，軸の出現の仕方に若干の違いはあるものの，国公私立大
学と単語との組み合わせで言えば，3 ポリシーは，どれも単語の出現の構造において似通っていることが見て取れた。
内容と属性を組み合わせた集計の結果からは，特に地域性や学生数，すなわち規模が内容に与える影響が見て取れた。
今後の研究上の課題としては，より多くの属性に関して分析の対象とし，特徴的な属性と内容との組み合わせを発見すること，また，内容分類に関する再検討などが挙げられる。

- 217 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，218-225，2021【資料】

入試改革の高等学校への影響――高等学校進路指導担当教員対象の4 年間のヒアリング調査を通して――
福島 真司，日下田 岳史（大正大学）
2012 年文部科学大臣から「大学入学者選抜の改善」等が諮問されてから 8 年間余りの諸審議を経て大学入試共通テストが実施されることとなり，高大接続改革は大きな節目の時期を迎えた。この間，2014 年のいわゆる「高大接続改革答申」で示された学力の 3 要素を評価するための様々な施策が打ち出され，大学，高等学校は，この対応に追われてきたとも言える。本稿は，高等学校にフォーカスし，
2016 年度より継続している進路指導担当教員のヒアリング調査を考察した結果，制度の変化に常に翻弄され，様々な困難な状況にありながらも, 生徒の進路先の確保を最優先に対応を進めてきた高等学校の実態を明らかにした。
キーワード：高大接続改革，私大定員管理厳格化，高等学校進路指導教員，ヒアリング調査
1 はじめに2012 年 8 月平野博文文部科学大臣（当時）からの諮問事項「大学入学者選抜の改善をはじめとする高等学校教育と大学教育の円滑な接続と連携の強化のための方策について」に対し，約 2 年半後の 2014 年 12月，中央教育審議会は「新しい時代にふさわしい高大接続の実現に向けた高等学校教育，大学教育，大学入学者選抜の一体的改革について」を答申し，これに基づき，翌 2015 年 1 月文部科学省「高大接続改革実行プラン」がとりまとめられ，高大接続改革の実現に向けた具体的方策の検討が進むこととなった。その後，
1 年を経て，2016 年 3 月高大接続システム改革会議「最終報告」が公表され，2017 年 1 月文部科学省高大接続改革プロジェクトチーム「高大接続改革の動向について」で示された方向性は，同年 7 月文部科学
省「高大接続改革の実施方針等の策定について」で実施方針が策定され，一連の高大接続改革を明示的に表す象徴とも言える「大学入試共通テスト」が実施される 2021 年度入試を迎えることとなった。
高大接続改革は，高等学校教育，大学教育，大学入学者選抜の一体的改革であり，2014 年中央教育審議会答申で示された学力の 3 要素をバランスよく育む
ことが要諦とされている。大学入学者選抜においては，
共通テストに関し，従来の択一式問題から記述式問題の導入や「英語」の試験での 4 技能評価を取り入れるための外部検定試験（以下，外部試験と呼ぶ）の導入が大きな目玉となった。一方で，個々の大学が実施する個別の入試においては，学力の 3 要素の評価や，AO 入試，推薦入試等の早期大学合格者の学修意欲を損なわないための新たなルールが策定された。すなわ

ち，AO 入試を総合型選抜，推薦入試を学校推薦型選抜とリフォームし，学力の 3 要素を評価出来る内容にすることや出願・合格発表時期の制限が加わり，一般選抜においては，学力試験以外の多面的な評価方法も求められることとなった。その 1 つとして，e ポー
トフォリオの高等学校への導入と大学入試での活用が注目されることとなった。
ところが，2021 年度入試を目前に控えた 2019 年
11 月「大臣メッセージ（英語民間試験について）」において共通テストでの英語の外部試験の導入延期が公表され，同年 12 月「萩生田文部科学大臣の閣議後記者会見における冒頭発言」において共通テストでの記述式問題の導入を見送ることが公表された。
この間，高等学校の進路指導担当教員はどのような思いを持って，どのような対応をしてきたのだろうか。
本稿は，一連の高大接続改革を巡る動きが高等学校に与えた影響について，高等学校教員を対象としたヒアリング調査を考察することで明らかにするものである。
なお，本稿で取り上げる高等学校は，東京 23 区内に所在するいわゆる「中堅私立大学」である A 大学の志願者を毎年度一定数持つ，主に東京都及び東京近隣の高等学校である。これらの高等学校は，高大接続
改革のみならず，2014 年 12 月に閣議決定された「まち・ひと・しごと創生総合戦略」を受けて検討され，文部科学省高等教育局私学部長と日本私立学校振興・共済事業団理事長が連名で学校法人理事長宛に通知した「平成 28 年度以降の定員管理に係る私立大学
等経常費補助金の取扱について（通知）」に端を発す
る東京 23 区内の「私大定員管理厳格化」にも，大きな影響を受けている高等学校である。本稿では，高大- 218 -

入試改革の高等学校への影響

接続改革のみならず，私大定員管理厳格化の高等学校に与えた影響についても，併せて考察する。
2 本稿で取り扱うデータの概要
2.1 対象とする高等学校
東京 23 区内に所在する私立 A 大学は，毎年度，過去 5 年間の合計志願者数が一定程度を越えて 1）A 大学と関係性が深い高等学校を 10 校程度ピックアップ
し，ヒアリング調査を行っている。このヒアリング調
査は 2016 年度から毎年度実施しているが，大学のPR のためのいわゆる「高校訪問」とは異なり，アポイントメントを取る段階から，調査趣旨を伝え，進路指導主任等に対応を依頼し，当日は A 大学学長名での調査協力依頼文を持参し，1 校あたり 60 分間から
120 分間をかけて実施しているものである。
過去 5 年間の対象高等学校数は，以下の通りである 2)。2019 年度は 2 月から 3 月に 14 校の訪問を予定していたが，新型コロナウイルス感染症の拡大による高等学校の休校や，政府の都道府県をまたいだ移動の自粛要請のため，4 校にとどまることとなった。
表 1 ヒアリング調査対象高等学校数
校数

東京

千葉

埼玉

茨城

2016年度2

3

2

1

2017年度

7

2

2

2018年度

3

2

2

2019年度

2

1

1

合計

14

8

7

新潟

テーマとして扱うことを示唆し，こちらから毎年度同一の話題を挙げながらも，それ以外の内容についても自由に話をしてもらうことで，可能な限り，個々の高等学校の置かれている状況に即した内容が導き出されるように配慮した 3)。すなわち，この質問部分で回答された内容は，当該高等学校において進路指導の責任ある立場にいる者が感じている，忌憚のない意見と捉えることができるのではないかと考えた。
なお，本稿で取り扱うのは，高等学校からの回答のうち，A 大学に関する内容を除いた，高大接続改革や私大定員管理厳格化等の進路指導を取り巻く環境に関する部分のみである。
3 調査結果3.1 2016 年度調査結果と考察
2016 年度調査実施時点では，まだ，高大接続シス
テム改革会議「最終報告」が公表されておらず，高大接続改革がどのようなものになるのか明確ではない状況であった。一方で，私大定員管理厳格化については，
すでに前年に前掲した通知が出され，東京 23 区内の大学にとっては，大きな衝撃と共に，至急の対応を迫られている時期である。

合計

表 2 2016 年度のヒアリング内容

8
11

1

1

9
4

2

1

32

2.2 調査時期
2016年度調査は11月から12月にかけて実施したが，この時期は，一般的に最も入学定員の多い一般入試の志願動向等が未定の時期であるため当該年度の入試の評価が困難なことや，訪問時に高等学校側から得た都合の良い訪問時期に関する情報を勘案し，2017年度
調査以降は，2月から3月にかけて実施している。

① 全体的な対応状況等
・ 既に，校内でも総合的なテストを導入している。
・ 各教科で対応を始めている。
・ やっと対応を始めたところである。
・ 特に対応していない。
・ 文科省から明確な方針が出ていないので対応できない。それよりも，教育課程の変更に伴うカリキ
ュラム編成に，先に対応しなければいけない。今後も，周囲の状況を見ながらの対応になる。
② 英語の外部試験の導入
・ 英語については，外部試験対応をせざるを得ない。外部試験を受験する経済的な負担感は，生徒もそれほど感じていないのではないか。
・ 英語の外部試験は，現在，希望者のみに対応している状況である。
・ 英語の外部試験対策を始めたところである。
・ 英語の外部試験については，GTEC for Student を実施した。生徒には，経済的な負担感はない。

2.3 ヒアリング調査の内容
調査は，半構造化面接法を用いている。すなわち，
あらかじめ用意した質問内容に加え，テーマに沿って
自由度のあるヒアリングが出来るように配慮した。
あらかじめ用意した部分は，A 大学の入試日程，
入試科目，選抜方法に関する評価や教学内容に関すること，A 大学のブランド力や信頼度に関すること等，回答された内容からは，高等学校による差異はある
主に A 大学に関する質問が大部分を占める。一方で， が，多くの高等学校で，ようやく対応を始めた，ある
高大接続改革や私大定員管理厳格化等の進路指導を取
いは，始めようとしているという状況が看取され，今り巻く環境に関するヒアリングについては，それらを後の文科省からの指示次第という様子見的な状況も窺- 219 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

一方，千葉県や埼玉県は，公立か，私立かによる差はあるが，ある程度各学校に対応を任されており，対応に苦慮している様子が窺われた。
e ポートフォリオに関する内容を表 4 に抜粋して記載したが，分量が膨大であるため，その全てを掲載す
ることは不可能である。中身も，e ポートフォリオの導入への対応に関するもの，システムの具体的な選定に関すること，e ポートフォリオの導入に合わせたア
クティブラーニングの導入等の教学内容に関すること，
生徒の入力の指導や内容に関すること，セキュリティ
3.2 2017 年度調査結果と考察
2017 年度調査では，前年と状況は一変する。まず， も含めた情報の扱い方の課題に関すること，大学が記載内容をどのように評価するのか，定性的な評価での英語については，表 3 のような状況となっている。
公平性の担保等の入試での活用に関すること，そもそ
外部試験について，「実用英語技能検定」（以下，英もの e ポートフォリオのあり方に関すること等，多様検）のシェアが大きかったところ，「Global Test of
な面から不安や負担感が主に語られた。特に，大学側
English Communication」（以下，GTEC）に切りが 3 ポリシーを明確にする中で，志望大学のアドミ
換えたり，GTEC を新規に受検するという高等学校ッション・ポリシー（以下，AP）等に合致した活動の声が多数聞かれた。外部試験への抵抗はなく，ポジ履歴が評価されると予想されるが，早期に志望大学をティブに捉えている状況が理解される。
決めて活動を行った方が有利になるため，できるだけ早期に志望大学を決定しなければならなくなることを
表 3 2017 年度のヒアリング内容（英語外部試験）危惧する声は，深刻である。一方で，学力面以外が可・ 英検を年 3 回受検させているが来年度より視化され，評価されることへの期待や，中学から高校，
GTEC に変更。大学入試改革に合わせた変更。
大学，企業へと情報が引き継がれることで，就職活動
・ 現在は英検を年 2 回実施している。2018 年度
等に影響が生まれることを期待する声も聞かれた。
入学者から，英検と GTEC を併用。
・ 年 2 回英検を受検させているが，GTEC への切
表 4 2017 年度のヒアリング内容（e ポートフォリオ）
り替えを検討。
われた。一方で，英語の外部試験については，導入が進みつつある状況であり，これは一部の国公私立大学
が，個別試験において，外部試験を既に導入していたことが要因と考えられる。
なお，2016 年度調査では，私大定員管理厳格化については，話題に上らないか，こちらから水を向けても，「大学は定員管理が大変ですね」といった反応がある程度であり，大きな影響は感じられなかった。

・ GTEC を全員受検させている。英検は希望者のみ。受益者負担ではあるが，無償化施策により受験しやすくなっている。英語外部試験の導入は歓迎する。
・ GTEC は年 1 回全員必須で受験させている。英検は希望者のみ。
・ 当県はベネッセとのつながりが深いので，一斉に GTEC を受けさせる動きが起こりそう。
・ 次年度から，英検，GTEC，どちらかの全員義務化を検討。
・ ALT の活用が急務。英語に触れる機会，使う
機会を増やすことが重要。
・ 英語を強化している。その結果，生徒がアクティブになったと感じる。
また，この年度から，訪問した殆どの高等学校で話題になり始めたのが「e ポートフォリオ」である。東京都は教育委員会が主導し，2018 年度入学生から半ば強制的に導入を推進しているとの声も聞かれ，慌てて対応を迫られている様子が語られた。これは別の機会に，神奈川県でも同様の状況であることを聞いた。

- 220 -

・ 新学年から e ポートフォリオの導入を実施しなければならないため，急ぎ対応を検討中。
・ 本校でも，本格的に e ポートフォリオの導入が発表になったので，その対応のため，定期的な会議を持つことになった。文科省の動きが思ったより早いと感じる。
・ ベネッセの「Classi」を既に使用しており，生徒の積立金で費用をまかなっている。スマホ
もタブレットも持っていない生徒が希にいるので，その対応をどうするか。貸与するにしても，補助金が出るかもわからない状況。
・ e ポートフォリオの導入によって，AO 入試に最も影響があるのではないかと考える。大学がどのように活用していくのか興味がある。
・ 大阪大学のような上位大学でさえ入試ミスを起こす中，大学が e ポートフォリオの中身を正確に判断することが，実際に可能なのか。
・ 対応に大変苦心している。勉学に励んでいた
生徒と部活に励んでいた生徒について，どのよ
うに表記すれば平等なのか。

入試改革の高等学校への影響

表 4 （前ページからの続き）
・ 全授業でアクティブラーニングを導入しているが，その中での「気づき」を全て記入させるのは難しい。ただ，国立大学も AO 入試，推薦入試の比率を 30％に上げると言っている以上，高校側も対応しなければなければならないので，根本的にやり方を検討しなければならない。
・ 大学入試での活用について，志望大学から提示された AP に示される活動経験について，どの段階で内容を満たせばいいのかがわからない。
また，3 年次に必要な活動経験を示されても，1年次からの積み上げが必要なので，間に合わない。そうなると，進路先を早く決めなければ，活動経験の積み上げができないという問題も起こる。同系統の学部であれば同様の活動経験が求められるのか等，そのあたりも全く示されていない状況なので，生徒にどのような経験を積ませればよいか困惑している。
・ 生徒に「気づき」を記入するように指示しても，学力的にかなり上位の生徒しか記入できな
い。授業中に全て記入させることも難しい。目の前で記入するような強制力をもった指導が必要である。強制力を働かせ自覚のない生徒に自覚を促し，気づきのない生徒に気づき与え，成長させることが高校教育とわかってはいるが。
・ 自分から率先して記入しようという生徒は少なく，生徒主導で e ポートフォリオを進められないため，教員負担は増える。また，システムがしっかりしていないと，記載内容が貧弱になるのではないか。うまく対応しないと 2021 年度
入試には間に合わないし，2024 年度の新課程にも対応できない恐れがある。
・ e ポートフォリオは誰のために活用するもの
なのか，目的が明確でないと感じる。
・ e ポートフォリオの導入によって，模試の結果等，生徒が今まで見られなかったものが見られるようになるのは良いこと。今後，保護者も内容を見ることができればよい。
・ 中学から高校，高校から大学への情報の接続が必要であると考える。最終的には就職活動まで活用するというのが良いと考える。

は，試行調査の問題が難しかったため，「地頭が良くないと対応できないレベルのテストであった。県立のナンバースクールは対応できてきも，本校ではなかなか対応できない。このままではエリートを見分けるた
めの入試になってしまうのではないか。そのような生徒を本校で育てることは可能ではあるが，膨大な時間がかかるし，環境要因もあり，実際には簡単にはいかない」等，大学入試改革によって，進路指導のみならず，高等学校の教育自体を変えないと対応が難しいというものである。これは正に，文部科学省がめざすところであるが，教育内容を変え，育成する人材の質を変化させるまでには，付け焼き刃的な対応ではうまくいかず，実際には多くの時間が必要とするが，新入試はそこまで来ているという焦りの声に他ならない。
なお，表 5 に示したが，私大定員管理厳格化についても，前年度と様相が大きく異なり，影響の大きさを痛感する声が，約半数の高等学校から聞かれた。ただし，そこまで影響はないとの声もあり，まだ，影響は全体には及んでいないという様子であった。
表 5 2017 年度のヒアリング内容（定員管理厳格化）

なお，当該年度は，2017 年 11 月と 2018 年 2 月に，大学入学共通テストの試行調査が，全国の約 2,000
校の高等学校の参加のもとで実施された年度でもあったため，そのことに関するコメントも聞かれた。内容- 221 -

・ 定員厳格化の影響で，今年度の入試は昨年度よりも厳しい状況である。
・ AO 入試，推薦入試について，数年前よりも厳しくなっていると感じる。これも定員厳格化の影響で，一般入試から，AO 入試や推薦入試に流れて受験生が多くなった分，合格者も絞られたのではないか。一定程度上位の大学については
昨年度より厳しくなった。
・ 定員厳格化により，こんなに実績が落ちるのか，という感じである。
・ 昨年度から，これまでだったら受かるはずの生徒が受からなくなったというのを感じており，今年度は安全校と呼ばれるランクの受験を増やすように指導している。しかし，経済的にミドル層の生徒が多いので，親御さんの家計も正直厳しくなっている。
・ 合格者の絞り込みの影響もあり，3 月の入試は合否の予想が立てづらくなっている。
・ 定員の厳格化については，補欠合格の繰り上げがなかったため，実感として感じている。ただし，その影響で，志望校を下げるということはなかった。
・ 定員厳格化の影響は多少あったが，そこまで
大きくはなかった。

大学入試研究ジャーナル第 31 号

なお，ヒアリング調査でも聞かれた一般入試から
AO 入試，推薦入試へのシフトについては，近年の多くの高等学校進路指導部の方針と逆行する流れとも言えるため，前年度までの訪問で，進路指導部の方針として一般入試へのシフトを進め，ようやく浸透したという状況の数校にこれを聞いてみたところ，「10 年かけて，ようやく一般入試に向かう姿勢を作ったので，今更シフトさせるような揺り戻しは起こらない」との回答であった。

低くても記載内容が少しでも合否に影響を与えるのであれば，時間をかけて指導せざるを得ない高等学校現場の負担に関する声が多かった。
表 6 2018 年度のヒアリング内容（e ポートフォリオ）

3.3 2018 年度調査結果と考察
2018 年度調査は，前年に引き続き，私大定員管理
厳格化の影響が拡大した感がある。A 大学においても，
日下田・福島（2020），福島・日下田（2020）でも述べたように，志願者数が増加し，入学者の基礎学力検査や PROG テストのスコアの上昇や併願大学の変化，一方で，第 2 志望以下の入学者が増加する等の現象が明確になった。東京 23 区内の私立大学の入試の難化傾向は，多くの他大学からも報告された。
このような環境下において，英語の外部試験への対応については，GTEC のシェアの拡大が前年度に引き続き起こっている様子がわかった。一方で，GTECを全校で導入した大規模私立高等学校では「受検場所の確保が難しい。１学年約 800 人をタブレットの制
限台数の 1 回 50 台等で回して実施するのは困難である。英検は運営を丸投げできるので実施が楽だった。
GTEC を提供しているベネッセも改善策に着手しているようだ」と，シェアが拡大することで，新しい課
題が生まれている状況が，いくつかの高等学校から聞かれた。しかしながら，英語の外部試験については，
多くの高等学校で順調に進んでいる状況であった。
一方で，e ポートフォリオについては，導入を決定した高等学校では，導入するシステムの選定が終わり，導入し，使用を始めていた。具体的なシステムとしては，ベネッセが提供する「Classi」と，リクルートが提供する「スタディサプリ」が，多くの高等学校で導入されていることがわかった。都県によって異なるが，訪問した高等学校の話では，Classi を導入した高等学校の方が多数であるということであった。ただし，「まだ，検討中」という高等学校も散見された。
表 6 に 2018 年度調査で聞かれた e ポートフォリオ
に関する声を抜粋しているが，生徒に記入させる指導とチェックやレスポンスの負担感，教育効果としては理解するが，大学入試への活用を疑問視する意見や，入試で参考程度にしか見ない大学がある等，大学によって扱いが異なることへの不満，活用される可能性が- 222 -

・ 週 1 回から月１回の頻度で入力させている。
行事のタイミングではない。今年度はとにかく蓄積させる方針で，分量は意識しない。今後
は，内容の指導も必要だと考えている。
・ 上位コースの生徒は受験のためと考えているが，下位コースは意識が整わない。入学後すぐに始め，最初から習慣づけしないといけない。
・ 嘘は書かせないようにして，手探りで指導。
先生にかなり負担で，チェックとレスポンスは大変であるため自宅で作業している者もいる。
・ 教員は休み返上で，土日に準備をしている。
・ e ポートフォリオの入試利用について，大学からの方針の発表が曖昧であり，入試での利用方法について，提出は求めるが参考にするのみ
や，学習計画の作成等も含め，ボーダーライン
付近では活用するが点数化はしない等，対応がそれぞれである点は問題である。
・ 生徒に熱心にやらせても，結局あまり読まれない等，無駄な時間になる可能性もあるので様子見の状況。e ポートフォリオの入試での点数化は難しいのではないか。
・ 大学の方が困っているのではないか。推薦入
試では使うのかもしれないが，一般入試では大学は活用しないのではないか。使われるとしてもボーダーの受験生だけではないか。
・ e ポートフォリオの書きぶりが入試に影響す
るなら，高等学校としては指導せざるを得ないが，果たして大学が利用するのかが疑問。都立高校の入試では自己 PR カードがあり，面接で使用されるが，結局，得点化はしてはいない。
・ 教育的効果は理解するが，入試利用には公平性が保たれないので反対。大学側は e ポートフ
ォリオを読むことができず，方針を公表した大学のように参考にする程度になると思う。
・ e ポートフォリオの記載内容を利用して，大学入学後の教育に活かしてもらうのは賛成。ただ，このままでは，資格，大会記録等だけの記載が評価されるだけで，現行の調査書と変わらないのではないか。

入試改革の高等学校への影響

表 7 2018 年度のヒアリング内容（定員管理厳格化）
・ 模試の判定で合格圏の生徒が落ちる。滑り止
めの大学でも落ちた生徒や，同じ大学を 5 回受験した生徒もいる。
・ 生徒や親には安全志向が強く，指定校推薦入
試が若干増えた。高校入試の説明会で，保護者から指定校に関する質問が増えた。
・ ランクを下げて AO 入試や推薦入試で合格させる指導に変えている。保護者の意向もある。
・ 生徒は，一般入試後期日程まで努力して結果
第 2 希望以下なら AO 入試で決めた方が良いと思うし，保護者も指定校を気にする傾向が高まっている。10 年以上一般入試まで努力をさせる方針を採ってきたが，方針転換せざるを得ない。
・ 不合格（補欠合格でもなく）から合格になった者は GMARCH クラスが多い。どの大学も 1.0 倍しか取れないので，ギリギリの線で合格を出していると感じている。
・ 補欠合格は残酷な制度であり，大変困っている。補欠の繰り上げ時期が，後ろ倒しになった。定員抑制の影響は大きい。
・ 去年より補欠の繰り上げ合格の連絡が遅くなっており，引っ越し等が間に合わない生徒もいる。下位の高校では，特進クラスでも推薦入試を受けたいという要望が保護者から多い。
・ 推薦入試の受験数は増加。保護者も，AO 入
試・推薦入試を希望する流れになっている。多少希望の大学よりもレベルを落して受験を考える生徒・保護者は多い。
・ ここ数年浪人生が極端に増えている。2017 年
度入試で浪人生が一気に増え約 250 人だった。
2018 年度入試では進路指導の結果，150 名ぐらいになった。今年度は，学力の上位層が志望校を下げ，今まで合格してきたような学力の生徒が合格できなくなっている。
2018 年度入試では，私大定員管理厳格化の大きな影響を殆どの高等学校で聞くこととなった。県立高等学校であっても，大きな定員を抱える高等学校では100 人単位で浪人生が出ていたり，保護者の意向もあり，一般入試をめざしてきた高等学校が AO 入試や推薦入試に指導をシフトせざるを得ない状況や，専門
企業の模擬試験の合否判定が全く当てにならないケー
スや，定員を厳格に管理したい大学側の事情で，補欠合格者の繰り上げ合格が 3 月の末まで続き，保護者の複数大学への入学金支払等の追加負担が発生している状況が起こっている。これらは，東京都及び東京近隣の高等学校からの怨嗟の声とも言えるもので，不安や不満の声が多数に上った。
高等学校の教員の中には，「個人的な意見であるが，ここで AO 入試，推薦入試にシフトするのではなく，一般入試をめざす指導を継続したい。一般入試に向けた指導をしても結果が出ないので，担任側も AO 入
試や推薦入試にシフトさせたい気持ちにもなるが，ここで踏ん張らないと，より大学の序列化が強まった時には，本校から受かる大学がなくなってしまうのではないか。また，教員に，推薦入試の指導の方が一般入試より楽だという意識が高まると，一般入試の指導には戻れなくなる。一時的に進学実績が落ちてもここは踏ん張りどころであると考える」という力強い声も聞かれた。ただし，進学実績が落ちる過程では，多くの進路に思い悩む高校生や保護者が発生し，それをさらに指導したりケアするのも，高等学校の教員であるため，筆者もこれについては，大変胸の痛む想いである。
3.4 2019 年度調査結果と考察
これまで決定事項として進められてきた，大学入試
共通テストでの英語外部試験導入の延期や，記述式問
題の導入の見送りが 2019 年の 11 月，12 月に文部科学大臣より発表された。これまで，国の方針に従い苦悩しながらも，対応を進めてきた高等学校にはいかば
かりの衝撃であったのか，想像しつつ 2019 年度調査を実施した。
当該年度の調査は，前述したように，年度末に起こった新型コロナウイルス感染症の拡大の影響で，4 校のみの限定的な調査であったが，まず，英語外部試験
導入の見送りについては，「これまで対応してきた生徒の努力は無駄にならないし，異なる検定を比較できるのかという公平性の観点からも疑問もあったため，延期の決定は妥当である。特に，進路指導に影響があるとは考えていない」，また，記述式問題の導入見送りについては，「数学は，記述式問題と同様の方法で求めた解答をマークしていただけであるので，影響はない。国語についても，記述式問題の配点が小さかったので，大きな影響はない」との声に代表されるように，どの高等学校からも，影響は殆どないとの声が聞かれた。そのことよりも，「英語は文法・構文の理解がやはり大切であるので，配点比率を再検討すべき」や「国語の問題から小説がなくなることは，今後の国語の授業にとって，影響が大きいのではないか」等の大学入試共通テストの作問における質的な問題を指摘する声が聞かれた。

- 223 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

一方で，私大定員管理厳格化の影響については，表8 に示したように，前年同様，大きな影響を指摘する声が相次いだ。
表 8 2019 年度のヒアリング内容（定員管理厳格化）
・ 年々，大学入試が難化している印象がある。
・ 中堅以下の高校には影響があるが，上位校には影響がないためか，一橋・東工大・横浜国立の合格者が増えている高校もある。
・ 年々浪人生が増えている。
・ 浪人生は減少傾向が見られる。どこにも受からない生徒は，浪人ではなく専門学校へ進学する。また，本校の場合，人気がなくなっていた併設大学が受け皿として再浮上してきた。
・ 東京都内の大学が難化しているため，群馬や栃木，茨城の大学にまで志願者が広がっている。埼玉県北部地域の学校では都内の私大には受からないので，より北に行かせている。その際，北関東の私大と東京の私大では学科構成に違いがあるのでミスマッチが増加する可能性があり，進路先への不満にもつながっている。
・ 都内の大学で志望順位は低下している一方で，入学者の満足度は低下していない傾向にもあると聞くが，これは都内にあるからだと考えられる。東京 23 区の外だと必ずしもそのような傾向ではない。
・ 「実力のある子は都内へ進学，そうでない子は地方の大学へ進学」という国の方針としか思えない。これで地方創生につながるのか。東京に行けないから地元千葉，千葉も無理なら埼玉，関東が無理なら地方へ。千葉県でも，東京に近い大学から埋まっている感じがあり，本校のような進学校でも下位に位置する高校は，指導が本当に厳しい。
特に，従来は，何とか東京都内の大学に進学できた
いた層が，東京都内には進学できなくなり，その場合はまず地元の大学を狙うが，そこにも上位大学から志望校のランクを落として出願してくる受験生が殺到して，はじき出され，北関東一円の大学に進路先が広がっているという状況が，東京に隣接する 2 県の高等学校から聞かれた。浪人が増加している高等学校もあれば，東京都内に進学したいがために，大学進学をあきらめ専門学校に進学する者もいると聞いた。
この結果，東京近隣の高校生が，地方の大学に進学することになれば，「まち・ひと・しごと創生総合戦

略」は成功と言えるのかも知れないが，統計的な数字としての進学動向の裏側には，これらの政策の過渡期に，たまたま大学受験を迎えることとなった生身の高校生，保護者，そして，苦悩しながら進路指導を日々行っている高等学校の教員の姿があることを，決して忽せにしてはならないと考える。また，これが一時的な成功なのか，恒久的な成功と言えるのか，時間をかけて見極める必要がある。
4 おわりに
以上，これまで述べてきた考察をまとめると，2012 年度に端を発した高大接続改革を取り巻く諸政
策は，高等学校の進路指導に対し，次のような影響を与えたことが明らかになった。
① 高等学校の教員は，時々に出される政策の変化に対応することに，常に大きな労力を求められる。
② 特に，高等学校の教員が，政策の意図を真摯に受け止めようとすればするほど,時間の制約上，政策の意図と高等学校の現状との間の乖離が顕在化してしまい，①で指摘した労力と共に，心労も増えることとなる。
本稿の限界は，まず，対象とするエリアを網羅的にヒアリング調査した結果ではないため，全体的な状況を示す性質のものではないということである。次に，
定量的なデータ分析ではなく，東京 23 区内に所在するいわゆる「中堅私立大学」である A 大学に一定数の志願者を出している高等学校を対象とするものであり，さらに，そういう高等学校が多数ある中で一部を抽出した調査結果であり，定性的な情報のまとめに過ぎないことである。加えて，本稿に報告した内容は，高等学校の教員にとっては，至極当たり前のことであり，一般的な事実でしかないかも知れない。
しかしながら，少数の高等学校であっても，毎年度
60 分間から 120 分間をかけて，丹念に聞き取りをする中で理解されたことは，まずは，高校生，保護者が，制度的な変化に翻弄されながら，個々の学力や家計状
況等の制約条件のもとで，変化に対応しつつ，進路先を確保しようとしている実態である。また，そういった多様な背景を持つ多数の生徒を指導しなければならない高等学校の教員が，制度の変化に大きな影響を受けて翻弄されながらも，生徒に学力をつけさせ，よりよい進路に導きたいと苦闘している姿を明らかにできたのではないかと考える。このことは，定量的な分析
では，かえって明らかにすることができない論点だとも言える。
制度の運用や，制度の成否を評価する上では，制度- 224 -

入試改革の高等学校への影響の導入によって，どのような行動が生まれたのかを定
量的なデータに分析することに加え，それぞれの立場にある個々の当事者たちが，なぜ，どのような想いで，そのような行動に至ったのかを記録し，考察することも重要である。今後も本調査を長期に亘って継続し，報告を継続したいと考える。

福島真司・日下田岳史（2020）.「追跡調査での外部テストの活用―『学力の3要素と学修成果の可視化』の可能性―」『大学入試研究ジャーナル』30, 199－206.
日下田岳史・福島真司（2020）.「私大定員管理の厳格化に伴う『トリクルダウン現象』の事例研究」『大学入試研究ジャーナル』30, 179－185.
高大接続システム改革会議（2016年3月31日）.「高大接続シス

注

テム改革会議『最終報告』」. 文部科学省

1）毎年度，「一定数」に当たる志願者数は若干異なるが，過https://www.mext.go.jp/component/b_menu/shingi/toushin/

去 5 年間で，毎年度 5 人以上の入学者数があり，かつ，合計__icsFiles/afieldfile/2016/06/02/1369232_01_2.pdf （2020年

で概ね 100 名程度以上の志願者数がある高等学校を対象とし3月31日）ている。該当する高等学校は毎年度 50 校程度あるが，公立

文部科学大臣（2019年11月1日）.「大臣メッセージ（英語民間と私立のバランス（全志願者中比率である概ね 6：4）や指定試験について）」. 文部科学省

校等の A 大学との関係性，所在地等を勘案した上で，10 校

https://www.mext.go.jp/content/1422381_01.pdf （2020年3程度選定し，日程調整が可能であった高等学校を，実際に訪月31日）問している。

――――（2012年8月28日）.「大学入学者選抜の改善をはじめ

2）5 年間合計で 32 校を調査したが，複数年度ヒアリングを実とする高等学校教育と大学教育の円滑な接続と連携の強化の施した高等学校もあるため，実数は 21 校である。なお，調ための方策について（諮問）」. 文部科学省

査した高等学校のランクは，（株）大学通信が作成した 20

https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo0/tou
shin/1325060.htm（2020年3月31日）

段階のランク（1 がいわゆる難関大学に卒業生を多数輩出する進学校）を用いて表すと，下表の通りである。ランクごと

文部科学省（2019年12月17日）.「萩生田文部科学大臣の閣議の高等学校数のバランスは，A 大学志願者数全体のバランス

後記者会見における冒頭発言」. 文部科学省とほぼ一致している。

https://www.mext.go.jp/content/20191217-mxt_kouhou01-

高校ランク

9

10

11

12

13

14

15

合計

高校数

1

2

2

2

3

8

3

21

000003280_2.pdf（2020年3月31日）――――（2017年7月13日）.「高大接続改革の実施方針等の策

また，2018 年度に訪問した新潟県の高等学校は，東京都

定について」. 文部科学省
https://warp.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11293659/www.mext.go

内近隣県とは言えないため，本稿の調査結果からは割愛した。
3）表 2 から表 8 は，ヒアリング調査から得られた内容を抜粋.jp/b_menu/houdou/29/07/1388131.htm（2020年3月31日）

してまとめたものである。表 3 以降の表題にある括弧内のテ――――（2015年1月17日）.「高大接続改革実行プラン」. 文

ーマについて，「英語外部試験」「e ポートフォリオ」はこ

部科学省

ちらから毎年度話題として挙げたものであるが，「定員管理https://warp.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11293659/www.mext.go

厳格化」は，どの高等学校からも良く聞かれた話題であった.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo12/sonota/__icsFiles/afield

ため，特に取り上げたものである。

file/2015/01/23/1354545.pdf（2020年3月31日）
文部科学省・日本私立学校振興・共済事業団（2015）.「平成28年度以降の定員管理に係る私立大学等経常費補助金の取扱

謝辞
本稿を成すにあたり，毎年度，高等学校の先生方には，お忙しいところ長時間に亘り大変貴重なお話をお聞かせいただきまについて（通知）」．
――――・――――（2018）.「平成31年度以降の定員管理にした。記して，心より深く御礼申し上げます。

係る私立大学等経常費補助金の取扱について（通知）」
高木繁・林篤裕（2020）.「国立12大学『新テストに対するア

参考文献

ンケート』結果より―高校が望んでいるものは何なのか―」

中央教育審議会（2014年12月22日）.「新しい時代にふさわし『大学入試研究ジャーナル』30, 160－165.

い高大接続の実現に向けた高等学校教育，大学教育，大学入学者選抜の一体的改革について（答申）（中教審第177号）」. 文部科学省
https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo0/tou
shin/1354191.htm（2020年3月31日）- 225 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，226-231，2021【資料】

私立大学における「トリクルダウン現象」の検証
日下田 岳史，福島 真司（大正大学）
2015 年に私立大学の定員管理の厳格化が通知されてから，東京 23 区の私立大学でトリクルダウン現象が生じている可能性がある。本研究は事例研究の対象校（A 大学）のデータを新たに追加して，トリクルダウン現象が生じている可能性について追試的な検証を行った。その結果，A 大学では私立大学の定員管理の厳格化以降，入学者に占める高校ランク上位校出身者の構成比が大きくなっており，そうした変化を受けて入学者の学力が統計的に有意に上昇していることが明らかになった。また，A 大学の一般・センター入試志願者数が多い高校によっては受験指導や高校生の志願動向が変化している事例があることも分かった。これらの知見はトリクルダウン現象が生起していることを示している。
キーワード：私立大学の定員管理の厳格化，トリクルダウン現象，高校ランク，学力1 問題設定1.1 トリクルダウン現象とは
本研究は，2016 年度以降の私立大学入試でトリク
ルダウン現象（日下田・福島 2020）が生じている可能性について追試的な検証を行うものである。事例として，東京 23 区に立地する人文・社会科学系の私立
A 大学（入学定員約 1,000 人）を取り上げる。
トリクルダウン現象とは，2016 年度に開始された私大の定員管理厳格化 1)を受け，都市部に立地する私大入学者の学力が向上し，当該大学進学者の志望順位や入学満足度が低下するという仮説を指す（図 1）2)。

私立大学が入試難易度により序列化されている
ことは，大学志願者にとって周知のことがらである。その序列における最難関校は都市部に立地する大規模校でもあり，定員管理厳格化の影響を強く受けるから，合格者数を抑制するはずだ。する
と，定員管理が厳格化する以前ならば合格できた
はずの学力の持ち主のうち学力が下位の者が不合格となる。この影響を受けて，最難関校の入学者の学力は上昇すると予想される。学力のバラつきも小さくなるだろう。
そうすると，その最難関校の不合格者は，都市部の併願校，すなわち最難関校よりも少し下の序列に位置付く難関校に進学する。難関校から見れば，定員管理が厳格化する以前ならば入学してこなかった高い学力の持ち主が入学してくることになる。同時に，その難関校も合格者数を抑制して，以前は合格できたはずの学力の持ち主のうち下位の者が不合格となる。その結果，難関校の入学者の学力も上昇すると予想される。
そしてその難関校の不合格者は，都市部の併願校，すなわち難関校よりも少し下の序列に位置づく中堅上位校に進学する。すると同じ理由で中堅校でも入学者の学力が上昇すると予想される。その他の大学でも同様の現象が起きるものと予想される。
【出典】日下田・福島（2020）① 大学の量的抑制期を迎えると，中規模以上の私立大学を中心に（小規模校は抑制の対象外）学力による選抜が強化される。

② 量的抑制前であればα大学に合格できたであろう人がα大学に合格できず，α大学よりも1 ランク下のβ大学に進学する。

③ β大学入学者の学力の平均値が上昇する。
他方，β大学進学者の志望順位と入学満足度は低下する。
図 1 トリクルダウン現象【出典】日下田・福島（2020） 一部修正有。
私大の定員管理厳格化により都市部に立地する私大の入学者の学力が向上すると考えられる理由について，
日下田・福島（2020）は次のように説明している。

1.2 先行研究
トリクルダウン現象と強く関連する知見を報告している先行研究として藤村（1999）がある。藤村（1999）によれば，大学進学者の収容力が抑制される時期において大学進学率を規定するのは学力である- 226 -

私立大学における「トリクルダウン現象」の検証という。藤村（1999）の知見から 2 つの示唆を引き出すことができる。第一に，大学収容力の抑制に伴い入試の選抜性が高まると，進路を迷っている人のうち学力の低い人は大学進学を敬遠するのかもしれない。
第二に，大学進学を前提に考えている人の場合，学力が低い人は，大学収容力が抑制される前であれば進学できたであろう大学よりも選抜性が少し低い大学を志願するようになると予想される。この第二の示唆がまさに，トリクルダウン現象を意味するものである。
トリクルダウン現象について入試研究の文脈で論じたのが，日下田・福島（2020）による A 大学を対象とした事例研究である。その研究によれば，私大の定
員管理厳格化以降，(1)一般入試を経た入学者の学力が上昇していること，(2)AO 入試，指定校推薦入試，
公募制推薦入試を経た入学者の学力も上昇しており，暗黙の裡に一般入試利用者を想定していたトリクルダ
ウン現象は一般入試以外の受験者にも影響を与えている可能性があること，(3)一般入試またはセンター利用入試を経た入学者の A 大学志望順位が低下していること，(4)しかしながら一般入試またはセンター利用入試を経た入学者の A 大学入学満足度は低下していないことが，それぞれ示されている。(4)の現象が生じる理由は不明だが，(1)～(3)は A 大学においてトリクルダウン現象が生じていることを示唆している。
1.3 本研究のねらい
本研究は日下田・福島（2020）の関心を引き継ぎ，
A 大学でトリクルダウン現象が生じているのかどうか
追試的に検証するものである。そのための方法として，
2 章では A 大学の一般入試または大学入試センター
利用入試（以下、一般・センター入試）の志願者・合格者・入学者の属性がどのように変化してきたのか，出身高校ランクに焦点を当てて明らかにする。さらに，
そうした変化は A 大学入学者の学力にどの程度の影響を与えているのか検討する。3 章では A 大学の一般・センター入試の志願者数が多い高校に注目し，A
大学合格率の変化を詳らかにする。さらに当該高校のうち，進路指導担当教諭に聞き取り調査をすることができた高校を取り上げて，高校側の受験指導や受験生の志願動向の事例を記述する。そして 4 章において結論を示し，今後の研究課題を述べる。
2 A大学志願者・合格者・入学者層の変化
2.1 志願者層の変化
はじめに，A 大学の一般・センター入試の志願者層の変化について，志願者の出身高校ランクに注目して記述する。高校ランクとは（株）大学通信が作成した20 段階の尺度であり，ランク 1 がいわゆる難関大学に卒業生を多数輩出する高校である。高校ランクは日本的な意味でのトラッキング効果を表していて（日下田・福島 2019），個人の学力の代理指標として活用できる。なお，A 大学ではランク 1 桁台の高校出身者は少なく，ランク 13～15 の高校出身者が多数派を占めている。こうした実情を踏まえて，20 段階の高校ランクを 4 段階（1～9，10～12，13～15，16～20）に圧縮して用いる。
一般・センター入試志願者の出身高校ランクの構成比の変化を計測し，図 2 に表した。ランク 1～9 の高校を便宜的に「上位校」と呼ぶことにすると，2014年度から 2020 年度にかけて，志願者に占める上位校出身者の構成比は 17.1%→15.1%→15.3%→16.8%→
17.6%→20.4%→23.6%と推移している。私大の定員管理厳格化が始まった 2016 年度以降，高校ランク上位校出身者の構成比が大きくなっていると言える。
100%
80%
60%
40%
20%
0%
2014

2015

高校ランク

1〜9

2016
10〜12

2017
13〜15

2018

2019

2020

16〜20

図 2 志願者の出身高校ランクの構成比の推移（一般・センター入試の志願者に限る。以下同様）
2.2 合格者層の変化
2.1 で述べた変化を踏まえると，2016 年度以降，
一般・センター入試の合格者に占める上位校出身者の構成比も大きくなっていると予想される。この点を検証するべく作成したのが図 3 である。一般・セン
ター入試合格者（補欠合格者を除く）に占める上位校出身者の構成比は予想通り，2016 年度以降大きくなっている（22.8%→21.1%→20.9%→25.3%→27.
8%→29.9%→34.5%）。
合格率（合格者数／志願者数）の水準と高校ランクとの対応関係も確認しておく（図 4）。上位校出身者
ほど合格率が常に高いこと，2016 年度以降合格率が低下していることが分かる。直近の 2020 年度入試に着目すると合格率は底を打ったようだが，上位校の合- 227 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

格率が目立って回復したのに対して下位校の回復は鈍
く，合格率が絞り込まれた影響が下位校に及んでいる様子が窺われる 3)。

100%
80%
60%

100%

40%

80%

20%

60%

0%
2014

2015

高校ランク

1〜9

40%
20%

2016
10〜12

2017

2018

13〜15

2019

2020

16〜20

図 5 入学者の出身高校ランクの構成比の推移

0%
2014
高校ランク

2015
1〜9

2016

2017

10〜12

13〜15

2018

2019

2020

16〜20

図 3 合格者の出身高校ランクの構成比の推移（補欠合格者は含まない。以下同様）
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
2014
高校ランク

2015
1〜9

2016

2017
10〜12

2018

2019

13〜15

2020
16〜20

図 4 出身高校ランク別合格率の推移
2.3 入学者層の変化
2.2 で述べたように A 大学の一般・センター入試では合格者に占める上位校出身者の構成比が大きくなっているが，その合格者が入学を辞退していれば，入学者層には大きな変化が生じないかもしれない。しかし実際には図 5 が示すように，入学者に占める上位校出身者の構成比は 2016 年度以降大きくなっている（15.5%→15.6%→15.5%→21.1%→20.4%→23.5%→27.1%）。その結果，私大の定員管理厳格化まで約50%を占めていたランク 13～15 の高校出身者の構成
比は，2020 年度になると 43.2%に低下している。
図 5 は A 大学入学者層が着実に変化していることを意味しているが，裏を返せば，いわゆる偏差値上位の大学を第 1 志望としながらもやむを得ず A 大学への入学を選んだ人が増えていることを示唆している。
この点を検証するべく、A 大学入学直後に行われる入学者向けのアンケート調査に注目する。データの都

合上 2017 年度以降の数値しか得られないが，一般・センター入試を経た入学者の A 大学志望順位が低下
しており，入試直前の高校 3 年 1～3 月に受験を決定した人が増加している（日下田・福島, 2020）4)。さらに，同アンケート調査から得られた第 1 志望大学
群の集計結果を示し，入学者層の変化が進んでいることを裏付けておく。
図 6 は，偏差値上位の私立大学 3 校（大学群①），
偏差値中位の私立大学 4 校（大学群②）が第 1 志望だった入学者の人数の推移を表している。どの大学群も，偏差値で測る尺度上は A 大学よりも上位に位置付いている。データが 2017 年度以降しか得られず，
一般・センター入試以外の入試を経た入学者もデータに含まれているという限界はあるものの，偏差値上位の大学群①を第 1 志望としていた人が増えている様子が読み取れる。高校ランクでいうところの上位校出身者で，偏差値上位の私立大学への入学を志望するもやむを得ず A 大学への入学を選択した人が増えているのかもしれない。他方，偏差値中位の大学群②を第1 志望としていた人は減少している。大学群②を第 1志望とする人の中には A 大学よりランクの低い大学に進学した人が多かったのかもしれない。
200 人

193

186

180

164

160
140
120
100

- 228 -

159
122

92

106

107

2018

2019

80
2017

大学群①（3校）

2020

大学群②（4校）

図 6 大学群別・第 1 志望者数の推移（一般・センター入試以外を経た入学者を含む）

私立大学における「トリクルダウン現象」の検証

A 大学入学者に高校ランク上位校出身者が増えているということは，学力が相対的に見て高い入学者が増えているということを意味しているはずだ。もしそうだとすれば，図 5 に示した上位校出身者の構成比が大きくなっていることを受けて，A 大学入学者全体（一般・センター入試以外の入試を経た入学者を含む）の学力も高くなっていると予想される。
A 大学入学者は入学直後の 4 月に，基礎学力調査（国語・数学・英語）を全員受検することになっている。2020 年度は受検時期と方法が例年と異なるという限界があるものの，基礎学力調査から得られるデー
タによって，入学者の学力の経年変化を把握することができる（図 7）。
80 点
70

67.1

国語

66.6

66.5

60

52.4

69.3
56.0

70.3

70.4

58.0

58.2

英語

50
37.9

40
30

68.0

38.1

39.1

39.9

40.0

回帰分析の対象に含めない。回帰式には，2016 年度
以降に 1 をとるダミー変数を投入しておく。このダ
ミー変数は，2016 年度以降に生じた観察不能な外生的要因の影響をコントロールしようとするものである。
回帰分析の結果は，表 1 の通りである。一般・センター入試を経た入学者に占める上位校出身者の構成
比が 1 単位（1%）大きくなると，一般・センター入
試以外の入試を経た人も含む入学者全員の基礎学力調
査・国語の平均点が 0.352 点上昇するということが読み取れる。ダービン・ワトソン比（DW 比）は 1階の系列相関が生じていないという判断を支持しているし，決定係数も低すぎる訳ではない。したがって，上位校出身者の構成比の変化が私大の定員管理の厳格化を反映していると考える限り，定員管理厳格化が，入学者の学力を統計的に有意に高めていると解釈することができる。この結果は、図 1 の③の前半部（「入学者の学力の平均値が上昇する」）を裏付けるものであり，A 大学においてトリクルダウン現象が生じていることを示唆している。

44.2

表 1 回帰分析の結果

数学
2014

2015

国語
2016

2017

2018

2019

上位校出身者の構成比

2020（一般・センター入試）

図 7 基礎学力調査・教科別平均点の推移
注）一般・センター入試以外を経た入学者を含む。国語と数学は 100 点満点，英語は 300 点満点である。英語の場合，平均点を 3 で除した値の推移
を折れ線グラフで示している。
観測期間が最も長い国語の平均点の推移に注目すると，2016 年度から上昇に転じていることが明らかである。数学の変化は国語ほど顕著ではないが，2016年度から漸増傾向にあると言える。2020 年度には平均点の顕著な上昇が見られるが，当該年度限りの特殊な要因を反映している可能性があることに留意が必要である。英語は，比較可能なデータが観測できる期間が短いが，平均点の上昇傾向が看取できる。
こうした学力の上昇傾向は，一般・センター入試を経た入学者層の変化によってどれくらい説明できるだ
ろうか。一般・センター入試を経た入学者に占める上位校出身者の構成比を独立変数とし，基礎学力調査・
国語の平均点を従属変数とする回帰分析を行い，これを検証する。数学は，2020 年度の平均点の取り扱いに留意する必要があると思われるため，回帰分析の対象から除外する。英語はサンプルサイズが小さいため

0.352

*

2016年度以降ダミー-0.040定数項61.370 **

n

7

DW比

2.008

自由度修正済み決定係数

0.814

注）上位校は，高校ランク 1～9 の高校を指す。**は1%水準，*は 5%水準で有意。回帰係数は非標準化値である。
3 高校の視点から見るトリクルダウン現象
3.1 A大学志願者が多い高校の合格率の変化
ここからは，A 大学で生じていると思われるトリク
ルダウン現象を高校の視点から描く。A 大学の一般・センター入試の志願者数を高校別に集計し，志願者数上位の高校出身者の A 大学合格率の推移を表したものが，図 8～10 である。図中のアルファベットは高校名に対応している。
各図から読み取れる点として 2 つ挙げておきたい。
第一に，高校別の合格率は総じて低下傾向にあり，合格率の低下を免れている高校は確認できない。

- 229 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

2014

2015

2016

2017

2018

2019

a

b

c

d

e

2020

図 8 一般・センター入試の A 大学合格率注）a 高校がランク 9 で、b～e 高校はランク 10～12
である。
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

2014

2015
f

2016
g

2017
h

2018
i

2019
j

2020
k

図 9 一般・センター入試の A 大学合格率
注）f～k 高校はランク 13～14 である。
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

2014

2015

2016
l

2017
m

2018
n

2019

2020

o

図 10 一般・センター入試の A 大学合格率注）l～o 高校はランク 15 である。2015 年度の o 高校の志願者数は 0 人だった。2016 年度の l 高校の A 大学合格率は 71%だが，これは外れ値だと見なせるためグラフには表示していない。

個別の高校に着目すると，いくつかの高校では2016 年度を境に合格率が極端に低下している。例えば図 8 の c 高校の場合，2016 年度に 62%だった合格率
が 2017 年度に 26%に急落し，その後も低調である 5)。
図 10 の n 高校の場合，43％に達することもあった合
格率が，2017 年度以降はほぼ 0%となっている 6)。
第二に，いずれの高校も A 大学合格率が低下していることは確かだが，私大の定員管理が厳格化した2016 年度以降の合格率の水準は高校ランクによって異なっている。直近の 2020 年度入試に着目すると，
ランク 15 の高校の場合（図 10），いずれの高校を見ても合格率は 10%を割り込んでいる。2.2 で触れたよ
うに A 大学では一般・センター入試の合格率を絞り込んでおり，その皺寄せが高校ランクが下の高校に及んでいる様子が窺える。これに対して高校ランク上位校に相当する a 高校（ランク 9）の場合，合格率が2016 年度から 2017 年度にかけて急落するもその後は堅調に推移し，2020 年度の合格率は他のほとんどの高校よりも高い 28%となっている（図 8）。私大の定員管理厳格化以前に比べて合格率が落ち込んだとは言え，他の高校よりも比較的高水準の合格率を維持しているのが，ランク上位校である a 高校の特徴となっている。
3.2 進路指導担当教諭が見る 2020 年度入試の動向
A 大学志願者数が多い高校のうち A 大学合格率の低下傾向に直面している各高校では，どのような対応が迫られたのだろうか 7)。事例を記述しておきたい。
筆者は 2020 年 2 月に，図 8 の e 高校の進路指導担
当教諭に対する聞き取り調査を行うことができた 8)。
e 高校は，A 大学が立地する東京都の隣接県に校地を構える私立高校であり，A 大学に至る交通の便は良い。
e 高校の A 大学合格率は，2015 年度から 2016 年度にかけて 38%から 10%に急落し，その後も漸減傾向にある。e 高校は，少なくとも A 大学の入試に関する限り，私大の定員管理厳格化の影響をいち早く受けた高校だと考えられる 9)。「東京周辺の私大が受かりづらくなった」という認識は，e 高校の進路指導担当教
諭への聞き取り調査からも窺うことができた。同教諭の認識によれば，e 高校における 2020 年度入試の主な特徴は次のようなものであったという。

私大の定員管理厳格化が始まった 2016 年度以降，
A 大学に合格しづらくなっているということは，各高校においてはっきりと認識されているはずだ。

- 230 -

(1)私大のセンター利用入試は，受験しても合格が期待できない状況。
(2)私大によっては，指定校推薦入試を受験しても不合格になってしまう場合がある。

私立大学における「トリクルダウン現象」の検証(3)北関東の私大に志望校を変更する生徒が散見されるようになった。
(4)進路を大学から専門学校に変更する生徒が現れた。

を指し，そのねらいは教育条件の維持・向上及び地方創生にある（日下田・福島, 2020）。詳細は文部科学省・日本私立学校振興・共済事業団（2015, 2018）を参照されたい。
2）トリクルダウン現象の定義は，ファッションの普及過程を説明する「トリクル・ダウン理論」や，経済学で言及される(1)～(4)の特徴はあくまでも e 高校の進路指導担当
教諭の見解であり，私大の定員管理厳格化が始まった
2016 年度以降における高校の受験指導や高校生の志願動向の一般的な姿について述べたものではない。しかし三大都市圏以外の私立大学では入学定員充足率が改善傾向にあることも指摘されており（日下田・福島
2020），(1)～(3)に挙げたような実態は e 高校に限らず様々な地域の高校で生じていると推測しても，それほど不自然なことではないだろう。こうした可能性は
今後の検証が待たれる仮説に過ぎないかもしれないが，高校生に焦点を当てたミクロな調査に基づく仮説検証
型の研究は，トリクルダウン現象を高校生の視点から描き出すのに資する重要な課題である。さらには(4)にあるように，私大の定員管理厳格化が専門学校への進学動向に与えた一般的な関係も明らかにしていくことが求められるだろう。
e 高校の進路指導担当教諭に対する聞き取り調査から得られた結果は，高校側の受験指導や受験生の志願動向についての一事例であると同時に，今後の研究課
題の所在を示すものとして位置付けておきたい。

「トリクル・ダウン理論」の定義とは異なる。詳細は日下田・福島（2020）を参照のこと。
3）個別の高校別合格率の推移は図 8～図 10 を参照。
4）そのほか，一般・センター入試を経た入学者の入学満足度に低下傾向は生じていないということが示されている。このことが何を意味しているのか明らかでなく，今後の研究が必要である。
5）c 高校の A 大学志願者数は 2017 年度まで 20 人前後を推移してきたが，2018 年度には 37 人，2019 年度には 74 人と急増している（志願者数は延べ数）。志願者数の急増も，c 高校の A 大学合格率に復調の兆しが見られない原因の 1 つだと思われる。
6）n 高校の A 大学志願者数も c 高校の場合と同様，2018 年度以降に増加傾向が生じている。
7）合格率の低下傾向は A 大学に限らず他の私立大学でも起きていると推測される。
8）新型コロナウイルス感染症流行のために高校訪問を控えざるを得ず，聞き取り調査を実施できた高校数が 1 校に留まる結果となった。今後はビデオ通話を活用した聞き取り調査の実施が必要になるだろう。
9）私大の定員管理の厳格化が開始されたタイミングを基準に4 まとめ
本研究は東京 23 区所在の人文・社会科学系の私立
A 大学（入学定員約 1,000 人）を事例に，トリクルダ
ウン現象が生じているのか追試的な検証を重ねてきた。
その結果，A 大学では私大の定員管理厳格化が始まった 2016 年度以降，入学者に占める高校ランク上位校出身者の構成比が大きくなり，そうした変化が入学者の学力を統計的に有意に押し上げていることを明らかにした。A 大学ではトリクルダウン現象が生じているという可能性が高まったと言える。偏差値上位の私立大学に進学できず A 大学に入学する人が増えているということも，そのような可能性を裏付けている。
今後の課題としては A 大学の経過観察に加えて，高校生の志願動向の変容を描き，高校生の視点からトリクルダウン現象を捉え直すことが挙げられる。

すると，e 高校への影響はいち早く現れたものだと言える。

参考文献
藤村正司（1999）．「大学大衆化と進学行動―学力・所得・供給構造―」『大学研究』19，115－137．
日下田岳史・福島真司（2019）．「高校調査書の評定平均値は
大学入学後の成績を予測できるのか―指定校推薦入試の事例分析―」『大学入試研究ジャーナル』29，61－66.
日下田岳史・福島真司（2020）．「私大定員管理の厳格化に伴う『トリクルダウン現象』の事例研究」『大学入試研究
ジャーナル』30，179－185.
文部科学省・日本私立学校振興・共済事業団（2015）．「平成28 年度以降の定員管理に係る私立大学等経常費補助金の取扱について（通知）」．
文部科学省・日本私立学校振興・共済事業団（2018）．「平成31 年度以降の定員管理に係る私立大学等経常費補助金の取扱

注について（通知）」．

1）私大の定員管理の厳格化は，私立大学等経常費補助金（私学助成）が全額不交付となる入学定員充足率の基準を，2016
年度から段階的に，私立大学の収容定員別に引き下げること- 231 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，232-238，2021【資料】

個別試験における理科と数学の成績分析
高木 繁，林 篤裕（名古屋工業大学）
国立大学の個別試験問題は，記述式・論述式の出題が中心であり，思考力を様々な角度で検定できるようになっている。しかし，出題方法と採点方法の組み合わせにより，受験生の学力差を正確に評価する能力（判別能と呼ぶ）が異なる可能性がある。本学の試験では理数系の科目が中心になっているが，判別能について科目別・大問別の検証を行ったことはこれまでにはなかった。本研究では，数学，物理，化学について成績分布から，その判別能について検討を行った。その中でも，大問内での解答の「連動性」の大小および採点のきめ細かさが与える影響について検証し，連動性が大きな問題の場合，判別能が悪くなることを確認した。また，中間点の出し方，論述式の比率を考慮することにより，判別能が高くなる可能性が示唆された。
キーワード：選抜方法，入試方法，個別試験
1 序論
本学の個別試験は，数学400 点，理科（物理または化学の選択）400 点，英語 200 点という配点で，センター試験の配点を前期は単純に半分にして450点，後期は 1/3 にして 300 点に換算しているため，理科と数学，特に個別試験の数学と理科のウェイトが大きいという特色がある。これまでに，数学と理科に関して合否に関する影響の検討結果の報告（高木，2011），
及び，物理と化学の選択による成績への影響の検討結果の報告（高木，2016）を行ってきた。いずれの報
告も，各科目の総点に基づいた分析であって，各問題の出題形式・採点方法による差異については検討したことがなかった。
学力の三要素の話が出てから，思考力を多角的に判断するために，個別試験において記述式や論述式問題の導入が要求されている。国立大学の個別試験の問題を見てみると，数学において論述式でない出題はほぼあり得ない状況であるが，理科に関しては単なる穴埋めや選択式が多いところと，論述式が主体のところと，出題形式にかなり違いがある。本学も，物理は穴埋め式の記述が中心で一部論述を加えた形であるが，化学は有機化学分野を除いては，論述式の解答が多くなっている。受験生にとっては，受験対策を講じる上で出
題形式の部分も大きな影響があるが，もう 1 つの因子として「採点方法の違い」は，より大きな影響を与えている場合がある。すなわち，解答の「連動性」の問題である。ここで「連動性」とは，大問の中の小問(1)を間違えると，自動的に後の小問の得点を失っていくという形式の度合いを示す用語であり，受験産業
では良く用いられている。本学の試験で「連動性」が最も高いのは数学で，小問(1)が正解していないと，

小問(2)以降は原則として採点対象外となる。端的に言うと，小問(1)ができなければ，その大問は零点ということになる。物理においても連動性は高いが，全ての小問が連動するわけではなく，例えば，小問(1)を間違えると小問(4)までの得点を失うが，途中の小問(5)からは得点を得ることが可能であるなど，大問中の 1/3 から 1/4 程度が連動しているという状況が多い。本学の化学では，連動性はあまり高くならないよ
うに出題されている。計算問題においては，ほぼ導出過程を書かせており，導出過程の配点を高くすることにより，中間点によって連動性の影響を小さくするように設定している。「連動性」が大きいと，点数の細かい区分が生じにくくなることは，すぐに理解できるが，どの程度の影響が出ているのかを検証したことはなかった。
本研究では，数学・物理・化学の各科目における成績分布の分析から，連動性の影響についての検討を行う。
2 物理と化学の各問題の成績分布の分析
本節では，採点方式の違いの影響を見てみる。1 節で述べたように，物理と化学の解答の連動性は，数学ほど高くはなく，また，化学よりも物理の方が高くなっているのが現状である。基本的に連動性が高いということは，採点で大きな点差が生じやすくなることにつながるので，得点分布もなめらかにはならないと想定される。
上述したことを調べるため，図 1 から図 3 に H30の物理の第 1 問から第 3 問の度数分布を示す。サンプ
ルサイズは 1286 である。グラフの縦軸は頻度（人数），横軸は得点率（％）である。これ以降の成績分- 232 -

個別試験における理科と数学の成績分析

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

頻度

0

頻度

布のグラフの縦軸と横軸はこれにならう。大問の１と300
２では，多少成績が上位のところでがたつき（凸凹が250あること）が出ているが，大問３ではそれは見られな200い。H30 の物理では，大問１と２は穴埋め形式の記述式問題のみであるが，大問３ではグラフを描写する
150
小問，論述式の小問が含まれている。これらの小問は，100
ほぼ独立した問題になっており，中間点も与える形式
50になっている。それに対して，大問 1 と大問 2 では中0
間点は出せない形式になっている。大問 1 と大問 2 では，そもそも採点のきめ細かさが低めになっているこ
得点率とと，連動性が高くなっているという 2 つの要因が組み合わさっている。大問 3 も穴埋めの記述式が半分近図３ H30 物理大問３の成績分布
くあるものの，グラフの問題と論述式の問題で，細かく採点されているので，中間点を出していない大問１
H31 物理の大問１～３の成績分布（n=1155）を図および大問２に比べると，がたつきが小さくなったと４から図６に示す。H31 は大問２に論述式が入って考えている。
いる。大問３が易しかったためか，得点率 70%に集中した分布となっている。大問 2 では，論述式小問の250導入により，大問１に比べると多少がたつきが小さく
200
なってはいる。しかし，H30 の大問 3 のようななめらかな分布にはなっていない。これは，配点がそれほ
150
ど大きくなかったためではないかと思われる。その点100
では，論述式の小問数をもう少し増やせば，よりなめ
らかな分布になったと考えられる。
50
90

200

100

80

70

60

50

40

30

20

10

0

0

150

得点率
頻度

図１ H30 物理大問１の成績分布

50

300
250

0

200
150

得点率

100

図４ H31 物理大問１の成績分布

50
90

100

80

70

60

50

40

30

20

10

0
0

頻度

100

得点率

図２ H30 物理大問２の成績分布- 233 -

60

100

50

80

40

90

100
100

80

70

60

得点率

図８ H31 化学大問２の成績分布

図５ H31 物理大問２の成績分布
250

70
60

200

50

150

頻度

100

40
30
20

50

10

得点率

80

70

60

50

40

30

20

0

90

100

80

70

60

50

40

30

20

10

0
0

0

10

頻度

90

得点率

50

0

90

100

80

70

60

50

40

0
30

0
20

10
10

20

40

20

30

40

30

20

60

10

頻度

120

0

頻度

大学入試研究ジャーナル第 31 号

得点率

図６ H31 物理大問３の成績分布

図９ H31 化学大問３の成績分布

化学は大問３の有機化学以外は，論述式が多く出題されている。H30 と H31 で，あまり顕著な違いが見られなかったので，H31 の結果（n=457）のみを図７から図９に示す。

論述式の問題が多いせいか，物理に比べると成績分布のがたつきは小さめではあるが，それほど顕著な差があるわけではない。多少ではあるが，化学の方が物理よりもがたつきが小さな分布になっていることは確認される。基本的に，論述式を中心にして，途中経過の部分で中間点を出していくことにより，よりきめ細かな採点となるため，成績分布が比較的なだらかになっているということは示されていると思われる。

100

60
40
20

得点率

図７ H31 化学大問１の成績分布

90

100

80

70

60

50

40

30

20

10

0
0

頻度

80

3 物理と化学の各問題の成績分布の分析
受験の際の科目選択においては，化学系の学科を受ける学生は化学の方を選び，物理系の学科では物理を選ぶのが普通だと思われる。しかし，その逆の選択をする受験生もそれなりにいる。物理工学科を受験する
もので化学を選択している学生は，化学によほど自信があるからだろう，と考えている人も多いと思われる。
実際にそうなっているのかを，H31 の入試について検証した。図 10 が物理工学科で物理選択者の成績分- 234 -

個別試験における理科と数学の成績分析

布(n=155)，図11 が物理工学科で化学選択者の成績分
布(n=23)である。

化学選択

100

90

80

70

60

50

40

30

20

0

10

頻度

35
30
25
20
15
10
5
0
100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

得点率
0

頻度

物理選択

60
50
40
30
20
10
0

図 12 H31 生命 化学選択者の成績分布

得点率

物理選択

図 10 H31 物理工学科 物理選択者の成績分布

10
8
頻度

化学選択
10

4
2

6

90

80

70

60

50

40

30

20

100

2

10

0

4

0

頻度

8

6

得点率
100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

0

図 13 H31 生命 物理選択者の成績分布

得点率

図 11 H31 物理工学科 化学選択者の成績分布
結果を見ると，明らかに化学選択者の方が，成績分
布が上に偏っていることがわかる。人数は少ないものの，よほど自信があるのだろうという考えは正しいようである。化学系の学科である生命・応用化学科（以後，生命と略称する）においては，物理によほど自信があるから物理を選択しているということが予想される。図 12 と図 13 に H31 の生命における化学選択者(n=246)と物理選択者(n=64)の成績分布を示す。
生命・応用化学科においては，物理選択者の方が成績分布は悪い方に寄っていることが確認された。得意だからそちらを選ぶというのは，必ずしも当たっていないことになる。

化学の方が，暗記物の要素が高いため各大問で得点が零点となるというような事態は起こりにくい。また，計算問題に関しても本学では導出過程を記述させて，中間点を細かく与える形になっているので，大きく点を失う可能性は低いという特色がある。ただし，論述問題が多く，細かい減点があるため，満点は取りにくい問題になっている。物理に関しては連動性が高いた
め，連動している最初の問題が確実に解けていると高得点を狙える可能性があるが，最初の問題でケアレス
ミスをしてしまうと，ちゃんと理解していたのに，大きく点を失う危険がある。生命の場合，物理が得意だから選んだという受験生ももちろんいると思われるが，どちらかというとセンター試験や数学などで失敗したために，満点を取りにくい化学よりも，一発逆転を狙って満点を取り得る物理を選択したという受験生が多かったせいなのかもしれない。

- 235 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

100

90

80

70

60

図 16 H31 数学大問 3 の成績分布
600

頻度

500
400
300
200
100
90

100
100

80

90

70

60

50

40

30

20

10

0

0
得点率

400
300

図 17 H31 数学大問 4 の成績分布

200

頻度

90

100

得点率

150
100
50

図 14 H31 数学大問１の成績分布

80

70

60

50

40

30

300

20

0

0
10

80

70

60

50

40

200
30

0
20

250
10

100
0

頻度

50

得点率

500

得点率

250
200

図 18 H31 数学全体の成績分布

150
100
50

得点率

図 15 H31 数学大問 2 の成績分布

90

100

80

70

60

50

40

30

20

10

0
0

頻度

40

30

20

10

700
600
500
400
300
200
100
0
0

頻度

4 数学における成績分布
数学は全問題が論述式であり，中間点は本来出しや
すい出題形式のはずであるが，非常に連動性の高い採点方法になっているため，物理や化学とは成績分布がかなり異なっている。H30 と H31 について確認したが，H31 の方が顕著な傾向が出ていたので，図 14 から図 17 に大問 1 から大問 4 の H31 の成績分布を示す。各問題において，零点のところに大きな山があるのは，(1)ができていなければ(2)以降は採点対象外になるという採点方式の結果である。また，H31 においては大問２を除いて，各大問の平均点がかなり低くなっている。大問別に見ていると合否の判別が可能かどうか，かなり疑問があるが，４題の総点の成績分布（図 18）で見ると，それほどおかしな分布にはなっていない。この点では，入試問題としての識別性は保たれていることになる。
物理や化学に比べると，論述式であるわりには個々の問題における成績分布でがたつきが多い分布になっている。細かい中間点の出し方をしていないことも影響していると思われる。

図 18 の成績分布から数学の総点では識別性は保たれていると考えられるが，その総点と各大問の得点との間に相関があるのかが疑問であったので，五分位法
で検証を行った。数学の総点に基づいて，均等な人数で5 群（下位からA，B，C，D，Eと表記している。）に分けて，それぞれの群の平均得点率（縦軸の値）を比較する「五分位法」により評価を行った。図 19 に，- 236 -

個別試験における理科と数学の成績分析示す。

各問題の結果を示す。
90

200

80

180

70

零点以外

頻度

平均得点率

140

大問２

60

大問１

50
40

120
100
80
60

大問３

30

40

20

20

大問４

10
0

１零点

160

A

B

C

D

0

2

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

得点率

E

区分
1

0

図 20 H31 数学大問 1 の零点と零点以外

3

図 19 H31 数学大問別の五分位図

160

最後に，少し変わった分析を行った。受験産業的な受験生への指導法として，数学の場合，各問題の(1)がわからなかったら，その大問は捨てて他の問題に注力した方が高得点を狙えるという手法がある。それが，本当に正しい手法なのかどうかを単純に検証してみた。
ただし，各大問の配点が大きく異なる場合には，このような手法は意味が無くなることになる。本学では，個別試験の各大問の配点については公表していない。
しかし，今から 20 年以上前の話になるが，数学の大
問数を減らした時に，大問の配点が均等であることを明示していた時期があった。その後，大問の数は 4 のままで現在に至っている。そのため，受験生や受験産
業は，数学の大問は均等な配点になっているという前提で対応してきている。
H31 の入試で零点の多かった，大問１と４について，それぞれの問題が零点の受験生（グラフの零点）と零点以外の受験生（グラフの零点以外）に分けて，残りの３題の問題の総得点率がどうなっているかを，
成績分布で表して検討した。結果を，図23 と図24 に

４零点

120

零点以外

100

頻度

五分位法で見る限りは受験生の識別はできていることが確認される。少なくとも，得点率の大小が逆転しているようなところは見当たらない。この結果で良しとするべきかどうかは難しいところである。順位の入れ替わりについても含めて，もっと様々な角度から検討する必要があると思われる。

140

80
60
40
20
0

0

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

得点率

図 21 H31 数学大問４の零点と零点以外
図 20 では大問１が零点かどうかで 2 グループに分けて，大問２・大問３・大問４の合計点の得点率を度数分布で比較表示している。結果の分布で見る限り，その問題を捨てて他の問題に注力したので高得点になっているという受験生はほとんど見当たらない状況である。どの分野の問題にしても，(1)の基本事項がわからないような受験生は，他の分野の問題であってもそう解けるわけではないということであろう。ただし，実際に大問の１つが零点でも合格している受験生はいるので，図 21 の得点率 60％以上の受験生に関しては，数名ではあるが他の問題に注力するという作戦が成功したのかもしれない。

- 237 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

5 まとめ
個別試験の成績分布を単純に分析しただけではあるが，物理と化学においては穴埋めではない記述式や論述式の割合が多くなるほど，成績分布のがたつきが少なくなっていくことが確認された。その小問によって「連動性」が断ち切られるケースが多いこと，中間点をうまく利用していくことによって採点のきめ細かさが増すことに起因していると思われる。数学においては完全な論述式の出題にはなっているものの，かなり連動性の高い採点方式をとっている。また，中間点の出し方も 10 点刻みのように粗いものになっており，
きめ細やかな判別が行えているのかについては疑問な部分がある。数学という学問の特質上，完全に連動性を切ることはふさわしくないという考え方も正しいと思われるが，個別試験においてきめ細やかな判別を行うためには，少なくとも中間点の出し方により，得点分布がクラスター化してしまわないように注意する必要があるかと思われる。
参考文献
高木繁 (2011)「入試成績分布から見た個別入試問題の妥当異性の検討 －センター試験との相関と合否判定を決める要因について－」 『大学入試研究ジャーナル』21，143－148.
高木繁 (2016)「配点変更による志願状況変化の分析 ―配点変更による動向変化と個別試験理科選択の影響の分析－」『大学入試研究ジャーナル』26，129－134.

- 238 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，239-244，2021【資料】

大学入学共通テストにおける段階表示の提供開始に備えて林 篤裕，高木 繁（名古屋工業大学）
大学入試の合否判定では，ボーダーライン近傍に受験生が多数密集しており，1 点の差で合否が決まることも多く，「1 点刻み」の客観性にとらわれ過ぎであるとの批判が幾度となく繰り返されてきた。
これへの解決策として段階表示が提案されており，2014 年 12 月の中教審答申にも盛り込まれている。
しかし，入学定員の厳格化の下，選抜試験である大学入試において，段階表示を用いた試験成績の評
価・導入は容易ではない。このような状況の中，2021 年 1 月に実施される大学入学共通テストでは素点に加えて段階表示の成績も提供されることが決まっており，各大学の個別選抜における多様な評価方法の導入を促進する観点から段階表示の利用が望まれている。そこで来年からの導入に先立ち，今後の検討に資するために本学の一般選抜における入試成績の分布状況や合否入れ替わり率の現状を把握した。また，大学入試センター試験の科目ごとの成績分布を合格者群と不合格者群に分離して調べ，
1 次試験成績を圧縮して利用している本学における段階表示の利用の可能性を探った。
キーワード：得点分布，Stanine，合否入れ替わり率，一般選抜，配点比率
1 はじめに2014 年 12 月に公表された中教審答申「新しい時代にふさわしい高大接続の実現に向けた高等学校教育，
大学教育，大学入学者選抜の一体的改革について～す
べての若者が夢や目標を芽吹かせ，未来に花開かせるために～」では，高校教育と大学教育，それに両者を繋ぐ大学入試の三位一体改革が提言されている。特に大学入試においてはいわゆる「学力の三要素」を測定して選抜に供することが求められており，今までの共通試験では実現されてこなかった幾つかの課題にも対応することが盛り込まれている。とは言え二本柱として注目されてきた記述式問題の導入と英語の 4 技能評価についてはその実施面・評価面での公平性の観点から昨年末に相次いで導入が見送られた。
そうした中で残されている課題の一つに段階表示がある。従来，試験成績には 0 点から満点までの 1 点
刻みの素点が用いられてきた。しかし，ボーダーライン近傍では 1 点（場合によってはそれ未満）の差異が合否に影響することも少なくなく，1 点の意味合いに疑問を呈する考えもある。このような「1 点刻みの客観性」にとらわれた評価から脱して，各大学の個別選抜における多様な評価方法の導入を促進する観点か
ら，段階表示による成績提供が提言され，2021 年 1月に実施される大学入学共通テストからはこのための指標の提供が開始されることになっている。
そこで，この段階表示を評価する準備として本学一般選抜における 1 次試験および 2 次試験の得点分布
状況を把握し，合否入れ替わり率を算出する。その後，
これら分布を元に，今回提言されている段階表示の利用に関して本学での導入可能性を検討することにした。
2 得点分布と合否入れ替わり率
本学も他の国立大学と同様に，一般選抜試験では 1
次試験（大学入試センター試験，900 点満点）と 2 次試験（個別学力試験，1000 点満点）の合計点で合否を判定しており，その際，1 次試験は圧縮して利用している（前期日程の場合は 1/2 に，後期日程の場合は1/3 に圧縮）。このような配点比率の大学にとって両者の試験がどのような得点分布や合否分離ラインになっているかを見てみる。本学には前期日程・後期日
程とも 9 つずつの選抜単位があるが，全体的な傾向を見るために本稿では比較的募集単位の大きいある年
度の 5 つの選抜単位を調査対象とした。
この得点分布を検討する際には併せて合否入れ替わり率も算出することにした。合否入れ替わり率とは，
1 次試験と 2 次試験の 2 つの試験群のうち，一方だけが課され合否判定が行われたと仮定した場合に入れ替わる合格者の人数を全合格者に対する割合で示したもので，1 次試験があったおかげで合格できた「1 次試験による合否入れ替わり率」と，2 次試験があったおかげで合格できた「2 次試験による合否入れ替わり
率」の 2 つの値を対にして求めることができる（清水, 1995; 林, 1997）。
図 1 は 1 次試験成績を横軸に，2 次試験成績を縦軸に取ったときの受験生の散布図である（何れも素点）。
1 次試験の成績だけで合否を判定するという作業は，
図 1 に基づいて具体的に説明すると，垂直軸を図の右端から左方向に順に移動させ，この垂直軸より右側- 239 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

図 1. 得点分布の散布図と各領域（ある年度の選抜単位 A の場合）

図 2. 得点分布の散布図と各領域（ある年度の選抜単位 E の場合）

- 240 -

大学入学共通テストにおける段階表示の提供開始に備えて

表 2. 合否入れ替わり率

表 1. 合格者の 1 次・2 次試験の成績による特徴付け
1次試験の成績の優位さを武器に合格した群。
領域a
逃切り群。 X≧ X 0 かつ Y ＜ Y 0。

入試区分

どちらの試験でも合格点に達しており、
領域b かつ、合計成績でも合格した群。先頭群。
X ≧ X 0 かつ Y ≧ Y 0。
領域c

前期日程

後期日程

2次試験の成績の優位さを武器に合格した群。
逆転群。 X ＜ X 0 かつ Y≧ Y 0。

どちらの試験でも合格点に達していないが、領域d 合計成績により合格した群。幸運群。
X ＜ X 0 かつ Y ＜ Y 0。

領域に含まれる受験者数が定員に達したところで停止
させる動作に相当する。この際の合否分離点を X0で示すことにする。 同様に 2 次試験だけで判定した場合の分離点を Y0 とする。
このような関係を用いて，1 次試験と 2 次試験の合計成績による合格者群を表 1 に示す特徴を持った 4
領域に分割して考える。なお，合否分離ラインと X0，
Y0 の位置関係によっては，領域 d が存在しないことも有り得る。
各領域に含まれる合格者人数を用いて，一対の合否入れ替わり率は以下の式で定義される。

合否入れ替わり率
選抜
実質倍率 相関係数 1次試験 2次試験
単位
による
による
A
B
C
D
E

2.35
3.30
3.40
3.19
4.18

0.722
0.774
0.761
0.820
0.776

0.078
0.052
0.102
0.057
0.033

0.305
0.319
0.375
0.375
0.456

図 1 や図 2 から判るように本学では領域 a に含まれる人数が少ない。 そのことから表 2 のどの選抜単位においても 1 次試験による合否入れ替わり率が 6％前後と小さく，一方，2 次試験による合否入れ替わり
率が 3 割以上と大きくなっている。つまり，1 次試験の成績が良いだけでは合格を勝ち取ることが難しく，
2 次試験で挽回することも十分可能な選抜方法を採用していると言える。なお，誤解のないように予め言及しておくと，合否入れ替わり率は値の大小によってその試験や受験生の優劣を示すものではなく，2 つの試
験群の特性を示している数値に過ぎない。
また，1 次試験成績および 2 次試験成績を合格者群

・1 次試験による合否入れ替わり率= {領域[a+d]の人数}/{領域[a+b+c+d]の人数}
・2 次試験による合否入れ替わり率= {領域[c+d]の人数}/{領域[a+b+c+d]の人数}
図 1 はある年度の選抜単位 A における 1 次試験と2 次試験の得点分布の散布図に，重み付き合計点に基づく合否分離ラインや上記分離点の X0，Y0，および4 つの領域を記入したものである。この選抜単位は前期日程で実施されているので，合否分離ラインの傾き
は－1/2 の直線になる。また図 2 は後期日程の選抜単
位 E の散布図であるが，合否分離ラインは傾き－1/3の直線になり，図 1 よりも勾配の緩やかな直線となる。なお，具体的な点数が明確になることを避けるため，本稿に掲載した図には軸ラベルの値を意図的に表示していない。ここには紙面の関係でこれら以外の選
抜単位の散布図は掲載しないが，同様の傾向を示す散布図となっていた。
表 2 には選抜単位ごとの実質倍率（実際の受験者数を実際の合格者数で除したもの），1 次試験と 2 次試験の相関係数，および一対の合否入れ替わり率を示す。

図 3. 選抜単位 A における 1 次試験成績（上側），2次試験（下側）の合否別箱ひげ図（一対の箱ひげ図の上側が合格者群，下側が不合格者群）- 241 -

図 4. 選抜単位 E における 1 次試験成績（上側），2 次試験（下側）の合否別箱ひげ図（上下は図3 に同じ）

大学入試研究ジャーナル第 31 号と不合格者群に分離して描画した箱ひげ図（図 3，図4）を見ても，1 次試験の成績が下に外れている者でも合格している一方で，2 次試験にはその傾向がない。
なお，この図中，縦の実線は X0（1 次試験）およびY0（2 次試験）を示している。
3 科目ごとの得点分布の状況
ここまでは 1 次試験の合計成績に注目して分析してきた。これは 6 教科 7 科目の個々の科目得点の総和であり，1 次試験成績が例え同点であったとしても個々の科目得点は異なっていることが一般的である。
そこで，今度はブレークダウンして科目ごとの分布状
況を見てみることにする。前節で取り上げた選抜単位
A および E の 1 次試験成績の内，紙面の関係で，主要 4 科目（国語・数学 IA・数学 IIB・英語）についての合格者群（上側）と不合格者群（下側）の箱ひげ図を描画したものが図 5 および図 6 である。
これらを見ると，当然ではあるがどの科目でも合格者群の方が中央値や箱部分が高得点側に位置している
等，成績が全体的に良いことが判る一方で，合格者であっても科目によっては低得点側への外れ値を取ってしまっている受験生が少なからず存在することも判る。
このような状況に陥る一つの可能性としては，解答方式であるマークシートの位置ずれ等のマークミスが考えられるが詳細は不明である。何れにしても，前述の通り，1 次試験得点が圧縮され，一方で 2 次試験得点

図 5. 選抜単位 A における 1 次試験の主要 4 科目の合否別箱ひげ図（それぞれの上側の箱ひげ図が合格者群，下側が不合格者群）

図 6. 選抜単位 E における 1 次試験の主要 4 科目の合否別箱ひげ図（上下は図 5 に同じ）の比率が高いため， 本学が採用している傾斜配点（重み付け）を用いると，仮に 1 次試験で軽微なミスを犯したとしても，2 次試験で挽回できることが判る。なお，ここで取り上げなかった理科・地歴・公民科目も同じ傾向を示していた。
4 段階表示の利用可能性
4.1 1 次試験における利用
上述の中教審答申を受けて，2019 年 6 月に大学入試センターから公表された「令和 3 年度大学入学者選抜に係る大学入学共通テスト問題作成方針」（2020 年 1 月に一部変更あり）には「大学への成績
提供等（第 6 節）」として「科目ごとの 9 段階の段
階表示」の提供が明記されている。これまで延べで42 年間にわたって実施されてきた共通試験としての共通第 1 次学力試験と大学入試センター試験では各科目の成績データとしては素点だけであったが，来年1 月からはこれに加えて Stanine と呼ばれる 9 段階の段階表示による段階点が合わせて提供されることになっている。
Stanine とは，受験者群を点数の低い方から順に，
4, 7, 12, 17, 20, 17, 12, 7, 4%の 9 つの領域に分割する手法（United States Army Air Forces, 1947; 前川,2019）で，この一見不規則とも思えるこれら割合の元となっているのは，得点分布が平均μ，標準偏差σの正規分布であった場合に，平均を中心とするμ±1.75σ，μ±1.25σ，μ±0.75σ，μ±0.25σの 8 箇- 242 -

大学入学共通テストにおける段階表示の提供開始に備えて所で分布を区切った際の割合にあたる。記憶媒体が高価で貴重な時代に成績を一桁の段階値で表現することを目的に開発された手法であり，得点分布が連続分布であれば上記の割合に分割することができるが，大学入学共通テストの得点は整数値を取るため離散分布となり，実際の得点分布データに適用した場合には上記の数値から多少前後する割合で分割されることになる。
Stanine で表現された成績は 1 番から 9 番の領域を示す段階点で通知され，段階点が同じ受験者を同じ評価で扱うことが想定されている。Stanine はこれまでの「一点刻みの合否判定」への批判を受けて，上述の中教審答申の中に謳われていた方針の具体策の一つであり，この利用に関しては各大学に利用の工夫が求められている。
従来の素点の利用方法から類推すると各段階点の単純総和，もしくは重み付き総和を 1 次試験の成績とすることが考えられる。2 次試験の総和とのバランスを考えると 100 倍単位の重みを乗ずる必要があるであろう。とは言え，素点を復元するような重み付けを行ってしまうと，素点を丸めたことと同じことになってしまう。受験倍率にも依存するが，Stanine は 9 段
階という粗い分割であるので，合否分離ライン近傍での受験生が密集したエリアにおける合否判定には苦労が伴うことが容易に予想される。また，合否分離ライン近傍の同じ段階点に含まれる受験生数が，彼らを合格させることによって入学定員の超えてしまうような事態も想定される。このような場合の一つの解決策としては，入学定員の厳格化を緩和して，許容範囲（国立大学の場合は 5%）を超えた受験生の入学を許可することも考えられるが，これはいち大学の判断で行えることではない。
また，注目する特定の科目について，一種の 2 段
階選抜として最低基準点を設定するように「最低基準段階点」を設定することも考えられる。しかし前節で見たように，これまでの実際の合格者の中には一部科目について著しい低得点を取っているにも関わらず，他の科目や 2 次試験で高成績を収めることによって合格を勝ち取っている例も散見される。これは 1 次試験と 2 次試験の傾斜配点や配点割合にも大きく関係しており，本学において安易に最低基準段階点を設定すると，従来であれば合格と判定されていた受験生
を取りこぼしてしまう危険を招きかねず，このような現象が起こることに対して慎重な検討と導入方策の試行が必要である。
なお参考までに，大学入試センターから提供される
成績データの中には「全受験者成績分布データ」と題するデータも含まれているため，個別大学においてStanine に限定されない任意の段階数の分割方法も実現可能である。
4.2 2 次試験における利用
2 次試験に段階表示を導入しようとすると，どのような手法を採用するかを個別大学で決定する必要がある。上述の Stanine 以外にも，林・高木（2018）では「得点区切り」と「割合区切り」の 2 つの分割手法を提案したが，これらの手法を採用するには，手法に即した刻み幅をパラメータとして事前に決定しておく必要がある。両者を比較すると，分割した領域にほぼ均等に受験生を分散できるという観点から「割合区切り」の方が合否分離ライン周辺への受験生の集中を抑えられるという特徴があった。
しかし，何れの方法を採用するにしても，それぞれに一長一短があり，受験者全員が納得する合理的な手法は存在しない。よって，2 次試験においても 1 次試
験と同様に安易な導入は慎むべきと考える。
5 まとめに代えて今回の中教審答申で謳われている「多様な評価方法」といえば，まず学校推薦型選抜や総合型選抜が挙げられるかもしれないが，一般選抜においても，単に素点や傾斜配点の利用だけでなく、段階表示等を含めてその評価方法を模索する必要があると考えている。
評価方法を変更する際の大きな関心事は，新旧の方法による合格者の特性の違いを明確にすることであり，合否入れ替わり率もその一つの指標となる。今回我々は一般選抜において傾斜配点を経て合否判定を行っている本学受験者の得点特性や合否入れ替わり率を把握
し，段階表示を導入する際の考慮点を検討した。現状
での得点分布を見る限り，粒度の粗い段階表示の導入には検討すべき事項がいくつかあり容易ではないことが解った。その理由としては，1 次試験を圧縮して利用していることから，1 次試験による合否入れ替わり
率が低いことや，1 次試験の低得点者であっても，他の科目で挽回して合格できている事例が散見されることが挙げられる。
Stanine は名称からも判る通り 9 段階であるが，一般的に段階表示はこの数に限定されたものではないの
で，より多段階（細かい粒度）にすることも可能である。その際は，4.2 節で紹介したように，既に大学入試センターから提供されているデータを用いることによって任意に設定できるので，これを用いて可能性を探ってみることも考えられる。

- 243 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

また，受験生の得点は非常に近接しており，特に合否分離ライン周辺は稠密なことが一般的であるだけに，
上述の中教審答申で指摘を受ける以前から，「1 点の重み」については議論されてきた経緯がある。その解決策の一つとして段階表示が注目を集めていることは理解できるが，達成度試験とは異なり大学入試は選抜試験であるため，受験者相互の相対位置が重要になる。
段階表示を持ち込んだとしても，相対比較を行った上で合否を決定していくしかなく，現状の厳格な定員管理の下では相容れない要求を追い求めているようにも感じられる。
この数年，幾多の議論を積み重ねて遂に開始される
大学入学共通テストでは，素点のみならず段階表示の成績も提供される。二本柱を失ったとは言え，高校と大学の接続面における選抜機能は，非常に重要でかつ注目度も高く，これまでの共通試験が担ってきたと同様にこれからもこの選抜機能を堅持する必要がある。
その点を維持した上で「1 点の重み」にも配慮した仕組みを検討していく時期なのであろう。段階表示をどのように利用するかは個別大学の裁量に任されており，今後も入試データと経験を蓄積しながらシミュレー
ション等の試行錯誤と議論を行い，検討を進めていく必要がある。その第一歩として，大学入学共通テストを用いた来春の選抜作業を従来通り行うこととは独立に，大学入試センターから成績データの付随資料として提供される Stanine や，独自の段階表示を設定して擬似的に合否判定を試行し，合否がどのように入れ替わるか等の検証を行いながら，課題の洗い出しを行っていきたいと考えている。
なお，本稿をまとめるにあたって，合否入れ替わり率を計算する簡単な R プログラムを開発した。ご興
味のある方には提供するので著者まで連絡されたい。

第3章, 35－41.
林篤裕・高木繁（2018）. 「段階別表示の導入に伴う合否入れ替わりに関する一考察」『大学入試研究ジャーナル』28, 177－180.
前川眞一（2019）. 「得点の段階表示とStanine」『大学入試センター研究開発部 リサーチノート』RN-19-1.
清水留三郎（1995）. 「入学者選抜における試験の効果の評
価 --合否入替り率を中心に--（第1報）」『大学入試研究
ジャーナル』5, 1－4.
中央教育審議会（2014）. 「新しい時代にふさわしい高大接続の実現に向けた高等学校教育，大学教育，大学入学者選抜の一体的改革について～すべての若者が夢や目標を芽吹かせ，
未来に花開かせるために～」, 中央教育審議会答申（中教審第177号）.
https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo0/tou
shin/1354191.htm （2020年11月30日）.
United States Army Air Forces (1947). Stanines: selection and

謝辞
本研究の遂行にあたっては JSPS 科研費 JP16H02051 の助成を受けた。

参考文献
大学入試センター（2019）. 「令和３年度大学入学者選抜に係る大学入学共通テスト問題作成方針」,
https://www.dnc.ac.jp/news/20190607-03.html, （2020年01月29日に一部修正あり）,
https://www.dnc.ac.jp/news/20200129-01.html）.
（2020年11月30日）.
林篤裕（1997）. 「合否入替り率」『入試研究の基礎知識』,
平成9年度国立大学入学者選抜研究連絡協議会セミナー資料,- 244 -

classification for air crew duty.
https://collections.nlm.nih.gov/catalog/nlm:nlmuid35721550R-bk（2020年12月28日）.

大学入試研究ジャーナル第 31 号，245-250，2021【資料】

高等学校の調査書における学習成績概評の都道府県別の分布調査
森川 修（鳥取大学）
2020 年度入試で鳥取大学工学部志願者の在籍高等学校等の調査書における学習成績概評の分布を調査した。都道府県による差異が非常に大きく，ある県では，すべての学校で全生徒に対する学習成績
概評 A の割合は 30％を超えており，半数以上の学校で 50％を超えていた。一方，すべての公立学校で学習成績概評 A の割合が 30％未満の県があり，また，20％未満の高校が 7 割以上を占める府県も存在した。このように，調査書の評価は都道府県によって大きく異なるため，全体の評定平均値を学校推薦型選抜の基準や主体性評価として活用するには，十分な注意を要することが明らかとなった。
キーワード：調査書，評定平均値，学習成績概評，学習成績の状況，主体性評価
1 はじめに2021 年度入試から入学者選抜が大きく変わろうとしている。2018 年に文部科学省が公表した「平成 33
年度大学入学者選抜実施要項の見直しに係る予告の改正について」に，各大学の入学者選抜において「学力の 3 要素を多面的・総合的に評価するものへと改善する」とされた。さらに，一般入試の課題の改善に，「筆記試験に加え，『主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度』（以下「主体性評価」と呼ぶ）をより積極的に評価するため，調査書や志願者本人が記載する資料等の積極的な活用を促す」と記載された。
その対応の 1 つとして，高等学校・中等教育学校（以下「高校」と省略）が作成する調査書の見直しが行われる。調査書での大きな変更点は，指導上参考となる諸事項の欄が拡充され，より多様で具体的な記載ができるようになる。そのため，現在は A4 版で表裏の両面 1 枚とされているが，その制限が撤廃されて何枚も書くことが可能となる。それ以外に「評定平均値」の呼称を「学習成績の状況」に改めるとされている。「評定平均値」は，教科・科目の「評定」を量的に単純平均したものである。その「評定」とは，学習指導要領に示す各教科・科目の目標に基づき，学校が地域や生徒の実態に即して定めた目標や内容に照らし，その実現状況を総括的に評価するものとされている。
全体の評定平均値を重視することは，教科・科目の評価やその他の要素などのきめ細やかな評価の軽視につながるとの指摘があり，学習成績を全体的に把握する上での一つの目安という性格であることに留意する必要がある，とされている。しかし，これまで推薦入
試では，出願要件として評定平均値を求める場合も多く，例えば，2012 年度入試で国公立大学工学系学部の推薦入試において，定員ベースで 46％が一定以上の評定平均値を必要としていた（森川ほか 2013）。

このように，従来から入学者選抜には評定平均値が利用されてきた。2021 年度入試以降，すべての選抜において主体性評価をするため，調査書の「指導上参考となる諸事項」は大変重要な項目である。しかし，一般選抜で評価する際，出願から合格発表までの期間，
志願者の多さを考慮すると，指導上参考となる諸事項の記載事項を拡充されても，その評価を十分に行うことは困難と思われる。そこで，調査書の活用として，
これまでも推薦入試の出願要件等としていた全体の学
習成績の状況（旧評定平均値）を，数値で示されて扱いやすいという理由から利用する場合も多いと予想される。
平井（2017）は，全体の評定平均値から志願者の基礎学力の予測を行った。4 年間に卒業見込みの高校
生が 10 人以上志願した 519 校を調査対象とし，志願者の大学入試センター試験平均得点率を元にランクを算出し，そのランクと全体の評定平均値の積を取り補正した後，大学入試センター試験の素点の得点率との相関をとった。ある学部では，相関係数が 0.45 とやや相関がみられるとの結果を得ている。ただし，志願者の少ない高校はランクを算出することができず，全体の評定平均値をそのまま用いた場合，大学入試セン
ター試験の素点の得点率との相関係数は 0.23 となり，やや弱い相関となってしまう。このように，全体の評
定平均値を入学者選抜に用いることは簡単でないと容易に予測される。
そこで，本研究では，一般選抜を中心とした入学者選抜における主体性評価として，全体の学習成績の状況を活用できるかについて考察するため，学習成績概評の分布について調査した。
2 先行研究について
高校調査書の学習成績概評の分布を調査した研究で- 245 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

は，倉元・川又（2002）が知られている。2001 年度
東北大学工学部の AO 入試Ⅱ期とⅢ期の志願者高校の調査書から 228 種類のデータを得た。学習成績概
評 A 段階の人数を合計人数で割った比率は，10～40％が全体の 85.1％とほとんどだが，10％以下が7.0％，40%以上が 7.9％と分布は広いことが分かった。
また，倉元（2015）は，平成のある年度とその 8 年後における A 大学 B 学部への志願者高校の調査書から，学習成績概評欄の成績段階別人数を，設置者，高校の学科，卒業年度，地域（東北・北海道，関東，中部，関西以西の 4 つ），卒業生の進学実績から高校をランク分けし，先の定量的に評価する指標を用いて分析した。その結果，私立の方が甘く，卒業年度は近年の方が甘く，高校のランクではおおむね進学実績の高い高校が甘くなっていた。さらに，地域では東北・北海道が甘く，関東が厳しいとの結果を得ている。
この中で特に注目したのは，地域間での差異である。
これまでに個々の高校での差異は，非常に古くから知られていた（増田ら，1961）。地域間での差異について鈴川・山本（2015）の研究がある。京都大学のある学部での 2011～2013 年度入試の受験生の出身校の調査書 977 件を分析したところ，6 地域（北海道・東北，関東，中部，近畿，中国・四国，九州・沖縄）
では，関東と関西が厳しいという結果であった。また，岡本（2016）は K 大学の平成 22～26 年度の 1 学部
1 学科の志願者，157 校中の 17 校で学習成績概評 A
段階の人数を合計人数で割った比率が 60％以上，3
校が 10％以下と報告している。学習成績概評の分布が調査大学により異なったが，これは，志願高校の所在地の影響が大きいことは明らかである。
今後，一般選抜で学習成績概評が主体性評価に用いられた場合，高校の所在地によって差が生じることの懸念があるため，さらに詳細な都道府県別の学習成績
概評の分布調査を行うことは重要な意義がある。
3 調査について
3.1 調査対象の高校
2020 年度入試における鳥取大学工学部志願者を対象とした。今回は高校の調査書の調査をするため，私費外国人入試は除き，AO 入試，推薦入試Ⅰ，推薦入
試Ⅱ，一般入試前期日程，一般入試後期日程の 5 つの入試での志願者の所属高校を対象とした。また，卒
業年度は，2018～2020 年度の 3 年間に卒業，あるいは，卒業見込の志願者所属高校とした。その結果，全国 42 の都道府県，548 校の高校が対象となった。なお，127 校では，複数年度での志願者があった。

3.2 調査対象としたデータ
学習成績概評は，原則的に同一学年生徒全員の 3年間の全体の評定平均値を表 1 の区分に従って A～Eの 5 段階に分け，その生徒の属する成績概評を記入する。さらに，この 5 段階の成績段階別人数も併せて記入する。ただし，1 つの高校であっても，教育課
程が異なる類型がある場合は類型別，専門教育を主とする学科の場合は学科別に記入する。これらのことは，
文部科学省高等教育局長通知である「令和 2 年度大学入学者選抜実施要領」に記載されている。
表 1 全体の評定平均値と学習成績概評の段階
全体の評定平均値

学習成績概評

5.0 ～ 4.3A

4.2 ～ 3.5B

3.4 ～ 2.7C

2.6 ～ 1.9D

1.8 以下E

高校卒業見込者について，同一高校でも出願時期（調査書の作成時期）の違いにより，成績段階別人数が異なる例が 6 校で見られた。例えば，AO 入試の出願時期が 9 月のため，3 年次 1 学期終了時点が多かったが，2 学期制を採用している高校では，まだ学期が終わっていないため，中間の 6 月末時点で 3 年次の評定を計算していた。一方，一般入試では，3 年次の前期終了時，2 学期終了時，12 月終了時に評定を再計算するため，全体の評定平均値が変わり，成績段階
別人数が数人程度変化していた。この場合は，直近の値をカウントした。今回の調査対象としたデータ数は548 校の 747 件となった。
3.3 データの属性
3.3.1 設置者
今回得られたデータの設置者別の件数と割合を表 2に示した。全体の約 3/4 が公立（都道府県立，市町村立），私立が約１/4 で，国立は 1.3％であった。

- 246 -

表 2 データ属性（設置者別）
設置者

件数

割合（％）

国立

10

1.3

公立

554

74.2

私立

183

24.4

合計

747

100.0

高等学校の調査書における学習成績概評の都道府県別の分布調査

表 5 データ属性（都道府県別）

3.3.2 卒業年度
次に卒業年度別の件数と割合を表 3 に示した。全
体の 7 割が卒業見込みである 2019 年度で，既卒者は約 3 割で，いわゆる 2 浪は 4％弱であった。
表 3 データ属性（卒業年度別）
卒業年度

件数

割合（％）

2019

522

69.9

2018

197

26.4

2017

28

3.7

合計

747

100.0

3.3.3 高校の教育課程（学科，コース）
1 つの高校において評価指標が 1 つであったのは，
311 校（卒業年度が異なる場合があるため，データは397 件）と全体の 56.8％を占めた。
237 校では，複数の類型，学科，コースが存在していた。そのうち，1 校で複数の類型の志願者があった
高校は，46 校あった。そのうち 35 校が普通科と理数科（理数科に類似する学科やコースを含む）であった。
他には，同じ普通科の中で特進や進学など 3 コース
以上に分ける高校，理系と文系を分ける高校が存在した。
3.3.4 成績段階別人数の合計数
成績段階別人数の合計による件数と割合を表 4 にまとめた。100 人未満の 155 件中，約半数の 75 件は理数科であった。

件数

割合（％）

300 人以上

182

24.4

200～300228

30.5

100～200

182

24.4

100 人未満

155

20.7

合計

747

100.0

3.3.5 高校所在地の都道府県
都道府県別の件数と割合を表 5 に示した。当然であるが，おおむね在学生数に比例してデータ数が多かった。鳥取大学工学部の学生の約 90％が鳥取県外出身である。また，鳥取県は高校数も少ないため，デー
タは 36 件であった。一番多いのは，在学生も約 30％と最も多い兵庫県で 136 件であった。

件数

割合（％）1)

兵庫

136

18.2

大阪

83

11.1

岡山

47

6.3

広島

47

6.3

愛知

44

5.9

京都

41

5.5

鳥取

36

4.8

島根

29

3.9

三重

23

3.1

静岡

22

2.9

和歌山

19

2.5

福井

17

2.3

滋賀

16

2.1

愛媛

16

2.1

福岡

15

2.0

山口

14

1.9

岐阜

13

1.7

香川

13

1.7

徳島

12

1.6

その他

104

13.9

合計

747

100.0

注 1）割合は小数第 2 位を四捨五入したため，全項目の合計が 100.0％となっていない。
注 2）データ数 10 件以下の都道県は以下の通り。
10 件：石川，奈良 8 件：東京，大分
7 件：長崎，熊本
6 件：千葉
5 件：北海道，富山，高知
4 件：佐賀，宮崎，沖縄
3 件：栃木，埼玉，神奈川，鹿児島
2 件：岩手，群馬，長野 1 件：宮城，茨城，山梨

表 4 データ属性（成績段階別人数の合計数）
成績段階別人数の合計数

都道府県

3.3.6 その他
卒業見込者の場合，評価した時期の記入がないもの
が 17 件，成績段階別人数の合計が明らかに違っているケースが 3 件確認された。また，カリキュラムがどの程度違うと類型を分けるのか，同じ普通科で文系と理系で分ける必要があるのか，卒業見込み者の場合に評価した時期をどの場所に記入するかなど，調査書記入上の注意事項に，明確な記載がないために，記入の不統一や記入漏れが生じていると思われる。

- 247 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

4 調査結果
学習成績概評の分布として，それぞれのデータにおいて，全生徒数に対する学習成績概評の A，および，
B 以上の生徒数の割合を算出し，それぞれを 10％刻
みで分け，そのデータ数（件数）を表 6 に示した。
また，全体の平均値をみるため，全生徒数における5 段階の学習成績概評の評価者数の割合を求め，表 7に示した。

4.1 設置者別
表 8 に設置者別の割合を示した。国立の件数が少ないため，公立と私立を比較した。倉元（2015）の報告で私立はやや甘いとされていたが，今回の調査では大きな差は見られなかった。
表 8 設置者別学習成績概評の A の件数と割合

表 6 学習成績概評の A，B 以上の件数と割合
学習成績
概評の割合

Aの
件数

割合
（％）

B 以上
の件数

割合
（％）

90％以上

2

0.3

180

24.1

80～90％

7

0.9

182

24.4

70～80％

13

1.7

169

22.6

60～70％

36

4.8

101

13.5

50～60％

64

8.6

73

9.6

40～50％

100

13.4

35

4.7

30～40％

143

19.1

7

0.9

20～30％

184

24.6

0

0.0

10～20％

154

20.6

0

0.0

10％未満

44

5.9

0

0.0

合計

747

100.0

747

100.0

学習成績概評
A の割合

国立
（％）

公立
（％）

私立
（％）

90％以上

0（0）

2（0）

0（0）

80～90％

0（0）

4（1）

3（2）

70～80％

0（0）

10（2）

3（2）

60～70％

1（10）

21（4）

14（8）

50～60％

1（10）

46（8）

17（9）

40～50％

2（10）72（13）

26（14）

30～40％0（0）113（20）30（16）

20～30％

3（30）

130（23）51（28）

10～20％

3（30）

117（21）34（19）

10％未満

0（0）

39（7）

5（3）

合計

10

554

183

注）割合は小数第 1 位を四捨五入したため，全項目の合計が 100％とならないところがある。

注）割合は小数第 2 位を四捨五入したため，全項目の合計が 100.0％とならないところがある。

4.2 成績段階別人数の合計数
表 9 に成績段階別人数の合計による分布の割合を

表 7 全体の生徒数に対する各学習成績概評の割合

表 9 生徒数別学習成績概評の A の件数と割合

学習成績概評

全生徒数

割合（％）

A

48,63830.3

B73,969

C

46.0

学習成績
概評 A
の割合

100 人
未満
（％）

100～
200
（％）

200～
300
（％）

300 人
以上
（％）

35,620

22.2

90％以上

2（1）

0（0）

0（0）

0（0）

D

2,501

1.6

80～90％

6（4）

0（0）

1（0)

0（0）

E

24

0.0

70～80％

8（5）

1（1）

3（1）

1（1）

合計

160,752

100.0

60～70％

14（9）

6（3）

7（3）

8（5）

50～60％

20（13）

18（10）

11（5）

15（8）

40～50％

19（12）

39（20）

23（10）

19（10）

30～40％

28（18）

34（20）

54（24）

27（15）

20～30％

31（20）

41（22）

66（29）

46（25）

10～20％

21（14）

33（18）

48（21）

52（29）

10％未満

6（4）

10（5）

15（7）

14（7）

合計

155

182

228

182

注）割合は小数第 2 位を四捨五入したため，全項目の合計が 100.0％となっていない。
学習成績概評 A の生徒は 30.3％で，学習成績概評
B 以上の生徒は 76.3％と，いずれも表 5 での中央値とほぼ一致した。また，学習成績概評 A は，10％未満から 90％以上と非常に広い分布となったことから，以降の調査は，学習成績概評 A の割合を用いる。

- 248 -

高等学校の調査書における学習成績概評の都道府県別の分布調査

表 7 で示したように，全体の学習成績概評 A の割合
は 30.3％である。しかし，岡山県は A の割合が 30％
未満は 1 件もなく，50％以上は半数以上（24/47）であった。A の割合が 50％ということは，当該高校の成績でちょうど真ん中の者が A の評価となり，非常に甘いと思われる。また，島根県も A の割合が 30％
4.3 都道府県別
以上は 72%（21/29），静岡県は 64％（14/22）で評
今回の調査では，表 5 に示した通り，全国 42 の都
価が甘いと判断できる。逆に，兵庫県は A の割合が道府県から出願があった。しかし，1 つの都道府県の30 ％ 以 上 は 34 ％ （ 46/136 ） ， 京 都 府 は 29 ％
データ数がそれほど多くないため，上位 10 府県を対（12/41），愛知県は 7％（3/44）しかなかった。
象に，学習成績概評 A の割合を 10％刻みで分け，そさらに，府県別の違いをみるためには，国立や私立のデータ数を表 10 に示した。
表 10 から府県によって大きなばらつきがみられた。 を除き，公立のみを対象とした方が良いと考え，その示した。100 人未満の評価が甘かった。100 人未満のデータのうち，理数科が半数以上を占めていた。倉元・川又（2002）は，理数科は評価が甘いとの報告があり，そのことは要因の 1 つとして考えられる。

表 10 府県別学習成績概評の A の件数と割合
学習成績概評
A の割合

兵庫
（％）

大阪
（％）

岡山
（％）

広島
（％）

愛知
（％）

京都
（％）

鳥取
（％）

島根
（％）

三重
（％）

静岡
（％）

90％以上

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

1（3）

0（0）

0（0）

80～90％

0（0）

2（2）

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

70～80％

1（1）

0（0）

0（0）

1（2）

0（0）

1（2）

1（3）

3（10）

1（4）

0（0）

60～70％

1（1）

6（7）

6（13）

3（6）

0（0）

2（5）

2（6）

0（0）

2（9）

0（0）

50～60％2（1）5（6）

18（38）

4（9）

1（2）

0（0）

2（6）

1（3）

0（0）

1（5）

40～50％

10（7）

8（10）

16（34）

7（15）

1（2）

1（2）

1（3）

7（24）

2（9）

1（5）

30～40％

32（24）

8（10）

7（15）

12（26）

1（2）

8（20）

6（17）

9（31）

4（17）

12（55）

20～30％

48（35）

20（24）0（0）10（21）

13（30）

13（32）

14（39）

5（17）

4（17）

7（32）

10～20％

31（23）

20（24）

0（0）

8（17）

27（61）

13（32）

7（19）

3（10）

7（30）

1（5）

10％未満

11（8）

14（17）

0（0）

2（4）

1（2）

3（7）

3（8）

0（0）

3（13）

0（0）

合計

136

83

47

47

44

41

36

29

23

22

注）割合は小数第 1 位を四捨五入したため，全項目の合計が 100％とならないところがある。
表 11 公立高校のみ府県別学習成績概評の A の件数と割合
学習成績概評
A の割合

兵庫
（％）

大阪
（％）

岡山
（％）

広島
（％）

愛知
（％）

京都
（％)

鳥取
（％）

島根
（％）

三重
（％）

静岡
（％）

90％以上

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

1（4）

0（0）

0（0）

80～90％

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

70～80％

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

0（0）

1（4）

3（11）

1（5）

0（0）

60～70％

0（0）

0（0）

4（11）

2（6）

0（0）

1（4）

1（4）

0（0）

2（11）

0（0）

50～60％2（2）0（0）

15（39）

2（6）

0（0）

0（0）

0（0）

1（4）

0（0）

1（6）

40～50％6（6）1（3）

14（37）

5（16）

0（0）

1（4）

1（4）

7（25）

1（5）

0（0）

30～40％

27（25）

1（3）

5（13）

10（31）

0（0）

7（25）

5（19）

9（32）

3（16）

11（61）

20～30％

39（36）

8（22）

0（0）

6（19）

12（34）

7（25）

12（44）

5（18）

3（16）

5（28）

10～20％

26（24）

15（41）

0（0）

5（16）

22（63）

9（32）

6（22）

2（7）

6（32）

1（6）

10％未満

9（8）

12（32）

0（0）

2（6）

1（3）

3（11）

1（4）

0（0）

3（16）

0（0）

合計

109

37

38

32

35

28

27

28

19

18

注）割合は小数第 1 位を四捨五入したため，全項目の合計が 100％とならないところがある。

- 249 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

結果を表 11 に示した。これを見るとさらに差が大きくなった。全体の学習成績概評 A の割合が 30％以下
は，岡山県は 1 件もなく，島根県は 27％，静岡県は，34％と評価は甘かった。一方，愛知県は 100％，大阪府は 95％と評価が非常に厳しく，次いで鳥取県は70％，京都府と兵庫県は 68％，三重県は 64％と評価が厳しかった。同じ中国地区であっても，鳥取県は，岡山県，島根県とは大きく異なっていた。
5 おわりに
これまで各高校や地域別により調査書の評価，特に評定平均値が異なることが知られていた。今回，学習成績概評の分布について，都道府県別に詳細な調査を行ったところ，データ数が少ないものの，都道府県による大きな差異の存在が明らかとなった。特に，私立を除き，公立での差異が大きかった。
評定は，高等学校学習指導要領に示す各教科・科目の目標に基づき，学校が地域や生徒の実態に即して定めた当該教科・科目の内容に照らし，その実現状況を総括的に 5 段階で評価する（下線筆者）。このことから，地域，特に都道府県による違いが，評定に大きな差異を生む可能性が示唆される。しかし，全国で一定程度の統一性がないと公平性に欠け，入試に用いることは困難となる。特に，地元など特定の地域からの志願者が多数を占める大学では問題は少ないが，全国各地から志願者を集める国立大学においては，その活用は慎重に扱うべきと考えられる。
これまでの大学入学者選抜実施要項では，アドミッ
ション・オフィス入試や推薦入試の項に「高等学校の教科の評定平均値を出願要件（出願の目安）や合否判定に用いる。」と書かれている。しかも，各大学が実施する検査（筆記，実技，口頭試問等）による検査の成績，大学入試センター試験の成績，資格・検定試験等の成績等を用いる場合，教科の評定平均値を組み合わせるなど調査書を積極的に活用することが望ましいとされている。そこには，全体の評定平均値について
は，一切触れられていない。しかし，現実には，各大学の令和 3 年度入試の選抜要項をみると，学校推薦型選抜において，学習成績概評 A や全体の学習成績の状況が 4.0 以上などを出願条件としているところが多い。
2020 年 3 月 19 日に文部科学省で「大学入学者選抜における多面的な評価の在り方に関する協力者会
議」が「YouTube」文部科学省公式動画チャンネル
にてライブ配信された。その中で，調査書についても触れられていたが，調査書の電子化をする前に，今年度から記載内容が増える調査書で，従来の問題点が解消されたかを 2021 年度の一般選抜の結果で検証しなければならないと考える。理想論や先を見るよりも，まずは，現状での課題をしっかりと見つめておかなけ
れば，結局，客観的と思われる数値（全体の学習成績の状況など）だけを活用してしまう可能性が高い。教科・科目の 5 段階評価，さらに観点別評価のあり方
まで，今は，高校と大学を交えた拙速な議論ではなく長期的な視点に立った真剣な議論が必要な時であると考えられる。2019 年末の「大学入試英語成績提供システム」や「大学入学共通テストにおける記述式問題」の導入見送りのように，受験生が非常に大きな影響を受けてしまわないように，調査書の活用も重要な
議論の対象であることを認識すべきであろう。
参考文献
平井佑樹 (2017). 「調査書の評定平均値を用いることによる志願者の基礎学力予測―大学入試センター試験得点率を用いた補正値の利用―」『大学入試研究ジャーナル』27, 135－141.
倉元直樹 (2015). 「大学入学者選抜における高校調査書」『教育情報学研究』14, 1－13.
倉元直樹・川又政征 (2002). 「高校調査書の研究―「学習成績概評A」の意味―」『大学入試研究ジャーナル』12, 91－96.
文部科学省 (2018年10月22日). 「平成33年度大学入学者選抜
実施要項の見直しに係る予告の改正について」,
https://www.mext.go.jp/component/a_menu/education/micro_detail/__icsFiles/afieldfile/2018/11/06/1397731_03.pdf(2020年3月31日)
文部科学省 (2019年6月4日). 「令和2年度大学入学者選抜実施
要綱」，https://www.mext.go.jp/component/a_menu/
education/detail/__icsFiles/afieldfile/2019/06/05/
1282953_001_1_1.pdf (2020年3月31日)
増田幸一・徳山正人・斎藤寛治郎 (1961). 『入学試験制度史研究』東洋館出版.
森川修・三宅貴也・小山直樹・清水克哉 (2013). 「国公立大学
工学系学部における推薦入試の状況」『大学入試研究ジャー
ナル』23, 213－218.
岡本崇宅 (2016). 「学部合格者の高等学校調査書記述内容について―平成22年度～26年度調査書内容分析―」『大学アドミ
ニストレーション研究』6, 29－39.
鈴川由美・山本知弘 (2015). 「高等学校の調査書における学習- 250 -

成績概評の評価基準」『大学入試研究ジャーナル』25, 137－
142.

大学入試研究ジャーナル第 31 号，251-256，2021【資料】

高校調査書の「出欠の記録」の評価活用の検討――大学入学後の学籍状況と GPA との関連――
林 寛子（山口大学）
本研究は，高校調査書の活用の是非，および活用方法の検討の一つとして，高校調査書の「出欠の記録」に注目し，山口大学の受験者および入学者のデータを基に調査書活用の有効性を検証することが目的である。高校の欠席率は大学入学後の学籍状況，学業成績に影響を与えるという仮説を検証するために，山口大学受験者の「出欠の記録」の実態，および入学者の「出欠の記録」と入学後の状況との関連を分析した。結果，高校の欠席率が高い者が退学し，学業成績が低い傾向にあることが確認できた。しかし，高校調査書の「出欠の記録」と大学入学後の在籍状況や学業成績に関連があるとしても，それを大学入試の評価に用いることには新たな疑問も生じ，慎重に検討しなければならないと考える。
キーワード：高校調査書，出欠の記録，欠席率，学籍状況，GPA
1 はじめに大学は，2021 年度入試からの大学入試改革を目指
して，多様な背景をもつ人に，多様な入試方法，多様な評価尺度で大学入試を実施することが求められてきた。その流れの中で，『高大接続改革実行プラン』（文部科学省，2015）では，各大学における個別選
抜は，学力の三要素の「思考力・判断力・表現力」と「主体性・多様性・協調性」を評価することが求められ，その評価の方法として小論文，プレゼンテーショ
ン，集団討論，面接，推薦書，調査書，資格試験等を用いた評価が示され，大学入試の選抜資料として高校調査書の積極的活用が求められてきた。
これまで進められてきた入試改革は，大学共通テス
トにおける記述式問題と大学入試英語成績提供システムの導入が見送られ，見直しが必要になった。しかし，調査書の活用についてはこれまでも，また今後についても強く活用の方針が示されてはいない。各大学に任されているような状況下で，山口大学では，2021 年
度入試における調査書の活用は，面接を行わない入試
においては活用しないことを公表した。他大学の状況を確認すると，高校調査書の評定値や「出欠の記録」
を大学の基準に基づいて点数化して評価すると活用方
法を明確に表明している大学 1）もあったが，多くの大学が告知文で山口大学同様に当面は活用しないことを公表していた。新学習指導要領に移行する 2025 年度から実施する方向で検討することを公表している大学２）もあった。調査書の活用強化も，大学入試改革の大きな目玉の１つであり，決して今後一切活用しないという状況ではない。山口大学においても活用方法

についてはまだ検討段階という状況にある。
本研究は，今後決定すべき高校調査書の活用の是非，および活用方法の検討の一つとして，高校調査書の「出欠の記録」に注目し，山口大学の受験者および入学者のデータを基に調査書活用の有効性を検証することが目的である。
2 高校調査書の「出欠の記録」に関する検証
2.1 高校調査書に関する検証状況
2020 年度入試まで活用した高校調査書には 1.各教科の評定値，2.全体の評定平均値，3.学習成績概評，
4.成績段階別人数，5.出欠の記録，6.特別活動の記録，
7.指導上参考となる諸事項，8.総合的な学習の時間の内容・評価，9.備考を記入する欄がある。
大学は，2021 年度入試からの大学入試改革を見据えて，各大学は大学入試における高校調査書の活用方法を検討してきた。『大学入試研究ジャーナル』を見るだけでも高校調査書の 1.評定値，2.評定平均値，3.
学習成績概評を大学入試の評価として活用するための検討（日下部・福島 2019，宮下・飯田 2019，平井
2017，2018）がある。1.評定値，2.評定平均値，3.学
習成績概評は調査書の活用の中心となっている。他にも，6.特別活動の記録を大学入試の評価として活用するための検討（林 2018），7.指導上参考となる諸事項の記述内容を大学入試において評価するための検討（並河・吉田・坂本 2019）があり，複数の項目にわたって調査書活用の検討を行った研究（吉村 2019）もある。近年の『大学入試研究ジャーナル』には高校調査書に関する研究が多数みられるが，5.出欠の記録- 251 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

についての検証が見られない。
「出欠の記録」の検証について，吉村（2019:67）
は，「出欠の記録については，皆勤については評価してもよいのではないかという声がある一方，怪我・病
気その他様々な事情があるので入学者選抜に利用すべきではないという高校教諭の声もあり」と，検討の対象としない理由を説明している。日下田・福島（2019:66）は，「高校調査書から得られる定量的情報は評定平均値だけではない。調査書から把握できる
高校時代の欠席日数をモデルに追加することは，技術的には可能である。（略）欠席日数を学校生活適応指標だと見なせば，それが大学生活への適応を介して大学入学後の成績に影響を与えるという仮説を立てることも可能だ。」と指摘しているものの，その検証は行われていない。
この仮説については，山口大学においても大学入学後の退学や休学に関する議論では指摘されてきた仮説である。しかし，山口大学においても吉村の指摘と同様，志願者の健康面に配慮するかたちで入試において「出欠の記録」を確認することはなく，検証するためのデータを備えていなかった。そのため，2018 年度
入試から高校調査書の活用を検証するために「出欠の記録」についてもデータを蓄積した。
2.2 高校調査書の変更と「出欠の記録」
高校調査書は 2021 年度入試に活用する高校調査書から変更になる。主な変更点は，2.評定平均値が「学習成績の状況」に変わる。また，7.指導上参考となる
諸事項の具体的な項目内容の詳細な項目が 5 項目から 6 項目になる。増えた項目は「表彰・顕彰などの記録」である。また，より具体的，詳細に記載できる
ように枠の拡大が図られた。これらの変更は，高校調査書を活用して「主体性・多様性・協調性」を評価するためのもので，高校調査書変更の中心的な変更である。
「出欠の記録」については，記載順が 5 番目から
最後の 9 番目に変更になるが，新旧どちらの調査書においても記載内容は同様である。大学入試における積極的な活用が求められる調査書の見直しにおいてもこれまで同様の「出欠の記録」欄であるということは，
山口大学はこれまで面接を行う入試においても活用して来なかったが，全体の流れは決して活用してはならぬというものではないと考えられる。
本研究は，高校調査書の「出欠の記録」を入試における評価として活用することも視野に入れた上で，2018 年度入試受験者および入学者を対象として，高校調査書の「出欠の記録」の記載の実態を確認するとともに，入学者の「出欠の記録」が大学入学後の在籍状況や学業成績に影響を与えるという仮説を検証し，大学入試の評価として活用することの有効性を検討する。検証に当たっては，2018 年入学者の高校調査書であることから，高校調査書変更前の表記，また入試
改革前の入試の名称を用いる。
3 山口大学受験者・入学者の「出欠の記録」
3.1 分析対象者
高校調査書の「出欠の記録」がどのような記載状況にあるのか，山口大学の 2018 年度入試の受験者
7,806 人，入学者 5,596 人のデータの中から全日制高校出身者のみのデータを用いて分析する。高校調査書
は全日制，定時制，通信制高校出身者から提出があり，高等学校以外の出願資格者（帰国生徒・私費留学生・高等学校卒業程度認定試験・高等専門学校等）には調査書はない。また，高等学校出身者であっても，調査書の保存年限が経過した者の調査書はない。高等学校出身者であっても，通信制高校は基本的には出席の記載はない。そのため，通信制高校は本研究では分析対
象者から除外する。このように整理すると，全日制と定時制のみになるが，定時制高校は受験者 14 人，入学者 2 人と少数であるため，調査対象者から除外し，全日制のみとする。分析対象者は表 1 のとおりである。
表 1 分析対象者
受験者

入学者

前期日程

3,282

後期日程

1,112

332

推薦入試Ⅰ

266

141

推薦入試Ⅱ

457

125

AO 入試

343

126

5,460

1,991

分析対象者合計

1,267

授業日数は学校によって授業日数が異なっている。
概ね年間 170 日以上で 200 日前後が最も多いが，最大で 267 日と記載された高校もある。高校 3 年次は出願時までの授業日数が示されている。長期の海外留学の場合も出席日数の記載がなかったり，該当日数のみの記載になっていたりする。そのため，高校 3 年間の欠席率３）を算出し，データとして用いることとする。
3.2 受験者の「出欠の記録」の実態
まず，受験者の「出欠の記録」の実態を確認する。

- 252 -

高校調査書の「出欠の記録」の評価活用の検討

受験者の 3 年間の欠席率は表 2 のとおりである。欠席率 0.0％の皆勤者が非常に多い。受験者の分析対象
者 5,460 人のうち高校 3 年間皆勤だった者は 1,746
人で 32.0％を占める。高校 3 年間で 5 日程度の欠席となる 1.0%までを合わせると 3,869 人おり，70.9％を占める。欠席率が高い受験者は少ない。
つづいて，入試区分別に高校 3 年間の欠席率を比較した（表 3）。推薦入試Ⅰ，推薦入試Ⅱの欠席率が低い。推薦入試は学校長の推薦を受けることから高校内での選考が行われているため，他の入試区分と比較
して欠席率が低いことは明らかである。
次に，高校の学科別に高校 3 年間の欠席率を比較した（表 4）。農業・工業・商業の専門学科が他の学科と比較して高校 3 年間の欠席率が低い状況にあり，職業教育を主とする実業高校の特徴がうかがえる。
また，性別に高校 3 年間の欠席率を比較した（表5）。性別では欠席率の平均値に差はなく，性差はないと言える。
受験者の合否別の高校 3 年間の欠席率の比較（表6）では，山口大学では欠席日数が評価に影響するよ
うな入試は行っていないように，合否による差は見られなかった。
表 2 受験者の高校 3 年間の欠席率の状況
欠席率の段階
0.0％
～1.0％
～2.0％
～3.0％
～4.0％
～5.0％
～6.0％
～7.0％
～8.0％
～9.0％
～10.0％～11.0％～12.0％～13.0％～30.7％
合計

度数

32.0
38.9
13.9
5.7
3.1
2.1
1.2
0.7
0.5
0.4
0.3
0.3
0.2
0.2
0.5
100.0

※最小値はすべて 0.00%

表 3 入学区分別の高校 3 年間の欠席率比較
度数
前期日程
後期日程
推薦入試Ⅰ
推薦入試Ⅱ
AO 入試
合計

3,282
1,112
266
457
343
5,460

※最小値はすべて 0.00%

欠席率の
平均値
1.24%
1.15%
0.54%
0.55%
0.92%
1.11%

最大値

F値

25.40%
30.73%
7.31%
10.32%
15.61%
30.73%

16.558

度数

欠席率の
平均値

最大値

F値

有意
確率

3.273

.011

普通科

4,913

1.12%

30.73%

理数科

232

0.95%

11.65%

農業・工業・
商業科

119

0.51%

6.81%

総合学科

131

1.37%

16.03%

その他

65

1.12%

7.63%

合計

5,460

1.11%

30.73%※最小値はすべて 0.00%※その他の学科は英語・国際・音楽・美術・体育等を重点的に学習する学科

表 5 性別の高校 3 年間の欠席率比較
度数

欠席率の
平均値

最大値

F値

有意
確率

男性

3,262

1.13%

26.24%

1.249

.264

女性

2,198

1.07%

30.73%

合計

5,460

1.11%

30.73%※最小値はすべて 0.00%

表 6 合否別の高校 3 年間の欠席率比較
度数

欠席率の
平均値

最大値

F値

有意
確率

不合格

3,182

1.12%

30.73%

.383

.536

合格

2,278

1.09%

19.81%

合計

5,460

1.11%

30.73%※最小値はすべて 0.00%

％
1,746
2,123
761
309
167
116
67
36
29
20
17
17
10
13
29
5,460

表 4 高校の学科別の高校 3 年間の欠席率比較

有意
確率
.000

受験者の高校 3 年間の欠席率と教科の評定・評定
平均値についての相関分析を行った（表 7）。評定値については，高校によって評価基準が異なること，また同じ高校であっても学科によっても評価基準が異なることが先行研究で明らかにされている（倉元・川又2002）。また，評定値の評価基準は地域による差があり，関東と近畿で評定基準が高いこと，公立高校と私立高校という設置者間における差がある地域もあり，関東と近畿の公立高校で評価基準が厳しい傾向にある
ことが明らかにされている（鈴川・山本 2015）。
山口大学は，山口県，広島県，福岡県を中心に中国，
四国，九州から受験者が集まっているが，関東と近畿からも 13％程度受験者がいる。評価基準の差による評定値の違いが存在すると考えられるが，評定値と高校 3 年間の欠席率の関連をみるために，教科の評定・評定平均値はそのままの値で相関分析を行った。
高校 3 年間の欠席率は，教科の評定値・評定平均
値との間に相関係数の値は高くはないが負の関連が見られた。欠席率が低い人ほど各教科の評定値・評定平
均値が高い傾向にあると考えられる。

- 253 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

表 7 高校 3 年間の欠席率と教科の評定値・評定平均値との相関
国語高校 3 年
間欠席率

Pearson の
相関係数
有意確率
(両側)

地理・歴史

公民

数学

理科

外国語

評定平均値

-.176**-.180**-.149**-.195**-.191**-.173**-.229**

.000

.000

.000

.000

.000

.000

.000

5,460

5,460

5,460

5,460

5,460

5,460

5,460

度数

**. 相関係数は 1% 水準で有意 (両側) です。

なお，高校 3 年間の欠席率も評定値同様に地域による差があるのか，地域別の高校 3 年間の欠席率比較を行った（表 8）。地域の区分は鈴川らの先行研究に合わせて分析を行った。結果，九州，中国・四国地域の高校の高校 3 年間の欠席率が低く，北海道・東北地域の欠席率が高かった。また，公立，私立による差があるのか，設置者別の高校 3 年間の欠席率比較を行った（表 9）。結果，国立，公立，私立において欠席率に差は見られなかった。
表 8 地域別の高校 3 年間の欠席率比較
度数

欠席率の
平均値

最大値

F値

北海道・東北29

2.40%

16.03%

10.318

関東

152

1.40%

13.63%

中部

202

1.42%

26.24%

近畿

562

1.53%

19.81%

中国・四国

2,802

1.07%

25.00%

九州・沖縄

1,713

0.95%

30.73%

合計

5,460

1.11%

30.73%

は除外する。
まず，大学在籍状況別の高校 3 年間の欠席率比較を行った（表 10）。退学の高校 3 年間の欠席率平均
値は高く，有意な差がある。大学の在籍状況と関連があるならば，高校 3 年間の欠席状況を入試時に確認することは有効と考えられる。
次に，高校 3 年間の欠席率と GPA の相関を分析した（表 11）。高校 3 年間の欠席率と GPA の相関係数の値は低かったが，負の関連が確認できた。高校の欠席率が高い人ほど GPA が低い傾向にあると言える。
表 10 大学在籍状況別の高校 3 年間の欠席率比較

有意
確率
.000

在籍中
休学中
退学
合計

度数

欠席率の
平均値

標準
偏差

1,957
16
18
1,991

1.06%
1.94%
2.20%
1.08%

2.080
2.339
2.250
2.087

1 年前期
全科目
累積 GPA

表 9 設置者別の高校 3 年間の欠席率比較
度数

欠席率の
平均値

最大値

F値

有意
確率

3,987

1.09%

30.73%

.435

.647

私立

1,436

1.15%

19.81%

国立

37

1.01%

5.80%

合計

5,460

1.11%

30.73%

有意
確率

4.048

.018

表 11 高校 3 年間の欠席率と GPA の相関※最小値はすべて 0.00%

公立

F値

1 年後期
全科目
累積 GPA

2 年前期
全科目
累積 GPA

Pearson の相関係数-.076**-.117**-.120**

有意確率 (両側)

.004

.000

.000

度数

1,413

1,414

1,414

**. 相関係数は 1% 水準で有意 (両側) です。
*. 相関係数は 5% 水準で有意 (両側) です。

（注）対象者は工学部を除く 1414 人。1 年前期に履修登録がなく 1 年
後期から履修登録を行った者が 1 名いることから 1 年前期は人数が1 名少ない。

※最小値はすべて 0.00%

3.3 入学者の「出欠の記録」と入学後の在籍状況と入学後の成績
次に，入学者の「出欠の記録」と入学後の在籍状況と入学後の成績について関連を分析する。入学後の成績については GPA４）を確認する。データは，2020
年 1 月末時点の在籍状況及び 2 年次前期までの GPAを用いる。ただし，工学部については GPA の算出方
法が他の学部と異なるため，GPA の分析データからところで，調査書には「出欠の記録」の記載だけでなく「皆勤」と特記してある調査書もある。高校においては，卒業関連の儀式の中で皆勤賞表彰が行われて
おり５），価値あることと見なされている。「出欠の記録」を評価している大学では，「皆勤」の評価は高いはずである。
そこで，「皆勤」を評価することの有効性を検討す- 254 -

高校調査書の「出欠の記録」の評価活用の検討

るため，高校の出欠状況と入学後の GPA の関連を詳細に分析するために，3 年間欠席率 0％を「皆勤」，
3 年間欠席率 5％未満だった者（皆勤以外）を「3 年間欠席率低」，3 年間のうちいずれか 1 年間の欠席率
が 5％以上であった者を「1 年欠席率高」，3 年間のうちいずれか 2 年間の欠席率が 5％以上であった者を「2 年欠席率高」，3 年間全て欠席率が 5％以上であった者を「3 年欠席率高」と区分して，高校の出欠状
況別の GPA の平均点を比較した（表 12）。結果，1
年前期・後期，2 年前期全ての時期において「皆勤」
者の GPA が高い傾向にあり，「皆勤」者は入学後に大学の学業成績が高い傾向にあると考えられる。また，欠席率が高い年が 1 年でもあれば，GPA が低い傾向にある。高校において，やむを得ない状況があり 1
年間欠席率が高い状況にあった者，継続して 2 年間
あるいは 3 年間欠席率が高い状況にあった者がいるだろう。しかし，高校で欠席率が高い年が 1 年でもあれば，大学入学後の学業成績との関連から注意が必要と考えられる。
表 12 高校の出欠状況別の GPA 比較
度数

GPA
平均値

標準
偏差

F値

有意
確率

7.123

.000

からである。また，「皆勤」を高校が評価しているからである。卒業の際に皆勤賞表彰を行っている高校の表彰状況確認し，皆勤者の割合を算出してみた。山口
大学の地元で志願者や入学者が多い山口高校は，卒業
生 318 人中 70 人が皆勤賞で表彰され，皆勤者の割合
は 22.0％であった。他に，長崎西高校 12.9％，西脇高校 13.6％と確認できた６）。高校が皆勤賞表彰を行うということは，高校教育において「皆勤」を目指す
指導が行われていると考えられる。このことは，職業教育を主とする実業高校において欠席率が低いこととも繋がる。
つまり，「出席の記録」は出席に対する高校の指導のあり方に影響を受けており，高校による差が生じていると考えられ，高校の生徒指導・進路指導の賜物と見ることができるだろう。それだけでなく，保護者による支援の賜物としてあらわれてくる生徒もいることだろう。いずれにしても「皆勤」を評価した場合，山口大学が評価したい個人の努力や成果とは異なる文脈を評価することになるのではないかという疑念が生じる。この疑念の部分に大学入試の公正・公平を保つことができるのかどうか確信が持てない。この点については，次の検討としたい。

大学

皆勤

508

2.87

0.48

1 年次

3 年間欠席率低

766

2.77

0.53

前期

1 年欠席率高

87

2.62

0.62

1）例えば，関西福祉大学は，「2021 年度大学入試に関する予全科目

2 年欠席率高

30

2.56

0.82

告」において，「調査書については，全体の学習成績の状

累積

3 年欠席率高

22

2.79

0.45

況，総合的な学習の時間の内容・評価，部活動歴，生徒会

GPA

合計

1,413

2.79

0.53

大学

皆勤

508

2.82

0.49

1 年次

3 年間欠席率低

767

2.68

0.55

容等を各入試および学部学科のアドミッションポリシーに

後期

1 年欠席率高

87

2.50

0.66

合わせて配点します。」と公表し，出席の記録にも触れて

全科目

2 年欠席率高

30

2.45

0.81

いた。

累積

3 年欠席率高

22

2.58

0.60

GPA

合計

1,414

2.71

0.55

https://www.kusw.ac.jp/pdf/2021yokoku.pdf（2020.11.24

大学

皆勤

508

2.69

0.53

2 年次

3 年間欠席率低

767

2.57

0.57

2）例えば，同志社大学は，「2021 年度同志社大学入学者選抜

前期

1 年欠席率高

87

2.39

0.65

全科目

2 年欠席率高

30

2.33

0.84

における基本方針について」の一般選抜についての記載の累積

3 年欠席率高

22

2.42

0.65

GPA

合計

1,414

2.59

0.58

10.9908.768

注

活動歴，取得資格・検定，出欠の記録等，調査書記載の内

.000

取得）

.000

中で，「2025 年度入学者選抜に向けて，（途中略）文部科
学省による調査書の電子化の検討状況等を踏まえ，それらの活用も視野に入れながら，引き続き検討します。」と公4 まとめ
以上の分析の結果から，高校調査書の「出欠の記録」は大学入学後の在籍状況や学業成績に関連が見られることが確認できた。しかし，高校調査書の「出欠の記録」と大学入学後の在籍状況や学業成績とに関連があっても，それを大学入試の評価に活用して良いか
どうかは慎重に検討しなければならないと考える。
それは，高校の欠席率も評定値同様，地域差がある表している。
https://www.doshisha.ac.jp/admissions_undergrad/basic_p
olicy2021.html（2020.11.24 取得）
3）欠席率＝欠席日数／授業日数×100
4）GPA＝Σ（Units×Grade Points）／Σ（Units）
Grade Points＝秀 4 点，優 3 点，良 2 点，可 1 点，
不可 0 点，理由放棄 0 点,Units＝単位数5）例えば，山口高校の 2018 年 3 月卒業者の皆勤表彰について- 255 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

www.yamaguchi-h.ysn21.jp/zennichi/topics/

鈴川由美・山本知弘（2015）. 「高等学校の調査書における学

2017topics/topics02.html(2020.3.10 取得)

習成績概評の評価基準」『大学入試研究ジャーナル』25, 137

他にも多くの高校の HP で皆勤賞表彰が報告されている。

－142.

例えば，

吉村宰（2019）.「一般選抜前期入学者選抜における調査書の長崎西高校

活用について」『大学入試研究ジャーナル』29, 67－72.

www.nagasaki-nishi.ed.jp/modules/wordpress/
index.php?p=1937(2020.3.10 取得)
西脇高校
www2.hyogo-c.ed.jp/~nishiwaki-hs/weblog2/?
p=30226324(2020.3.10 取得) など。
6）5）で紹介した 3 つの高校の HP。
山口高校は卒業生 318 人中 70 人が皆勤賞。皆勤者の割合
22.0％。
長崎西高校は卒業生 270 人中 35 人皆勤賞。皆勤者の割合
12.9％。
西脇高校は卒業生 258 人中 35 人皆勤表彰。皆勤者の割合
13.6％。

参考文献
倉元直樹・川又政征（2002）. 「高校調査書の研究―「学習成績概評 A」の意味―」『大学入試研究ジャーナル』12, 91－96.
林寛子（2018）.「AO 入試の高校調査書を用いた加点評価による入試改善の評価」『大学入試研究ジャーナル』28, 221－226.
日下田岳史・福島真司（2019）.「高校調査書の評定平均値は
大学入学後の成績を予測できるのか 指定校推薦入試の事例分析」『大学入試研究ジャーナル』29, 61－66.
平井佑樹（2017）.「調査書の評定平均値を用いることによる志願者の基礎学力予測 大学入試センター試験得点率を用いた補正値の利用」『大学入試研究ジャーナル』27, 135－141.
平井佑樹（2018）.「平成 33 年度入試以降の一般選抜における調査書の活用に関する一考察」『大学入試研究ジャーナル』
28, 201－207.
宮下伊吉・飯田和生（2019）.「高校での学習成績の状況と大学入学後の成績との関連性」『大学入試研究ジャーナル』29,229－233.
文部科学省（2015 年 1 月 23 日）.「高大接続改革実行プランの策定」
https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo12/so
nota/__icsFiles/afieldfile/2015/01/23/1354545.pdf（2020 年
11 月 24 日）
並川努・吉田章人・坂本信（2019）.「調査書の「指導上参考となる諸事項」の記述についての検討 パーソナリティおよび学力の 3 要素に関する記述に注目して」『大学入試研究ジ
ャーナル』29, 203－208.

- 256 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，257-264，2021【資料】「コンピテンシー評価」から見えてくる
入学者選抜における資質・能力評価への期待と展望――成果・実績による portfolio 評価との比較も含めて――
橋村 正悟郎，池田 文人，飯田 直弘，岩間 徳兼，鈴木 誠（北海道大学）
北海道大学は, 2020 年度の水産学部と医学部医学科の AO 入試において, 高等学校から受験生の「コンピテンシー評価」を入学者選抜の評価情報として求めた。各部局が求める人材に必要なコンピテン
シーを選定し, それぞれに設定されたルーブリックに沿って高等学校の教科・諸活動の担当教諭が評価し, 新規に開発した Web システムである「フロンティア人材評価システム」から入力を依頼した。受験生や高等学校の置かれた環境格差、経済的格差等が極力反映されることのないよう配慮し, ごく普通の高等学校において, 日常的で長期間に渡って地道に行われる教育活動の中に, 信頼感のある妥当な評価を求めたものである。今回はデータ数が少ない中の分析であったが, その意義と有効性について一定の見通しが得られたと考えられたため, 分析状況を踏まえながら, 今後の資質・能力評価の展望について論じた。
キーワード： 高大接続, 資質・能力評価, コンピテンシー, 多面的・総合的評価
1 はじめに多面的・総合的評価の導入のあり方は, 各方面で試
行錯誤が続いている。受験生の高等学校時における成果・実績や, そのプロセスに関わる情報を集めて評価材料とする試みも進んでいるが, その扱い方に苦慮している様子も見受けられる。また一般選抜への導入への拡張や, それに沿った形の調査書の改変など, 政策的に作られた流れであることなどから, 現場の理解が進みにくい点も課題となっている。
北海道大学は, すでに検討された「北大版コンピテンシー」をもとに, 新入生に求める「未来人材像」を選定し, それをもとにして高等学校における「教科」と「諸活動」を評価領域とし, そこに複数の評価観点を割り振った「コンピテンシー評価」をデザインした。各評価観点ごとに, 高等学校の現状を踏まえながらルーブリック型の評価レベルを提示し, 高等学校の担当教員に評価してもらう方式としたものである。
高等学校における複数の評価領域に, 複数の多様な評価観点を配置し, 複数の評価者（担当教員）から評価を得ることで, 信頼性や妥当性の担保にもつながると考えている。
出願によって初めて関わる受験生の資質・能力を,提供された情報のみで, 大学側が一方向的かつ短期間に妥当な評価をすることには余りに無理がある。このため, 受験生を高校現場において長期間に渡って包括的に見てきた立場での評価は絶対に欠かせないと考える。有名な映画の一コマでのセリフを借りるとするな
らば,「事件は会議室ではなく, 現場で起きている」
わけであり, その現場の目を最大限に信頼した評価システムであると言える。
それに加えてこの評価システムは, 波及効果として高等学校における資質・能力の育成指導の重要性を喚起することにも繋がる可能性を持つことも期待できると考えている。
2 評価
2.1 「コンピテンシー評価」の求めるもの「コンピテンシー」という言葉の定義や解釈は様々あり, 使われる分野・領域によっても異なる。今回我々が入学者選抜の評価情報として高等学校に対して求めているものを一言で言えば「受験生の日々の行動から可視化することができる能力特性」といったことになる。高等学校の日常における多様な領域からそういった特性を吸い上げたいと考えている。あくまで「行動や活動から見えるものの評価」であって、「活動そのものの評価」ではないことは確認しておきたい。
実際に出願する高等学校に対しては, その点を含めて「評価上の考え方と注意事項」として伝えて評価を依頼した。

- 257 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

2.2 評価の領域
2.2.1 教科指導（授業）高等学校の教育活動の基盤は, 日々の授業である。
教員も生徒も, 授業に最も多くの時間と労力を費やし,
授業をとおして学力の３要素を育成していくよう努めることになる。授業は年間を通して最も長い時間生徒と接し, 直接観察できる場面である。
「主体的・対話的で深い学び」を実現する一つの授業形態として, いわゆる「アクティブラーニング」
が話題に上がる。今後さらなる広がりをみせるであろうが, 講義型の知識・技能の伝達と定着を図る授業形態は, 今後も大きな比重を占めることに変りはないと考えられる。日常の講義型授業においても,資質・能力の育成と評価を加味した授業デザインは
今後大変重要になると考えている。
「総合的な学習の時間」については, 高等学校の実態が多岐にわたるため, 現在のところ, 可能な範囲の限定的な扱いにとどめている。今後, 新学習指導要領下において,「総合的な探究の時間」となり, 各教科も含めた探究的な活動が広がりを見せてくれば, コン
ピテンシーの育成においては, さらに期待ができると考える。

ピテンシーの対応に関する調査」(2018）を実施した。
この調査では, 全国のベテラン高等学校教員の協力を得て, 学校生活や学習活動, 諸活動におけるコンピテンシーが獲得される場面や, その評価・判定
方法について意見を得て分析した。
3.1 観察の重要性
この調査において, 現場の高等学校教員からは,「観察・エピソード」による評価と判定についての言及が全体の 65%に上っている（図１）。このことは, 以下の点を示唆していると考える。
① 日常の観察の持つ価値と評価の妥当性② 長い期間にわたる観察評価の信頼性
我々は, 調査に協力して頂いた高校教員との検討会も経ながら, この「長い期間における, 日常の観察」という点を基盤として, コンピテンシー評価のデザインと検討を進めた。

2.2.2 諸活動（生徒会活動, 学級活動, 学校行事）
行事や学級活動は、その時期や期間において限定的な場面ではあるが, 授業とは異なるテーマや役割があり, 日頃なじみのないメンバーがお互いを尊重しながら協力し合う中で, 多くのコンピテンシーが発揮される場面を観察することができる。
2.2.3 部活動の取り扱い
部活動は教育課程外の活動であり, 加入の義務はない。資質・能力の育成や評価が必要以上に求められることにより, 過度な活動や加入への圧力になることは避けるべきである。また, 部活動で育成できるコンピテンシーは, 活動種目や分野, 部の状況によっても大きく異なり, 部活動に過度な期待を持ち過ぎることは, その指導の在り方等の問題も含め慎重になるべきと考えている。
ただ, 適切な活動内容と指導や, 構成メンバーの相互関係によって育成されるコンピテンシーは評価に値するところは大きい。
3 委託調査研究
今回のコンピテンシー評価導入に先立ち, 外部機
関に委託し,「高校の諸活動・学習成果と北大版コン

図 1 コンピテンシー獲得, 評価・判定方法の出現回数

3.2 成果・実績（アウトプットエビデンス）
大会結果や資格等のいわゆる成果・実績（アウトプットエビデンス）に関しては, 28%程度にとどまっている。これは, こういった成果・実績は必ずしも生徒個人の資質・能力が充分に可視化されたものであるとは言い難いという, 現場を知る高校教員の認識が表れている。
これについては, 長年高等学校勤務の経験がある
筆者も全く同意できる点であり, 同時にこれは, い
わゆる「主体性等の評価」の議論における「成果・実績型ポートフォリオ」への過度な依存の問題点を示すものであると考えている。

- 258 -

「コンピテンシー評価」から見えてくる入学者選抜における資質・能力評価への期待と展望

4 評価の具体
表１と２は, 具体的な評価のイメージである。○印
一つ一つに評価ルーブリックが設定され, 評価領域ごとに複数の高校教員が評価する。
設定された評価観点ごとに, 所定のルーブリックに沿って評価してもらい, Web システムから入力してもらう手順となる。最高評価である A 評価を付与する
場合は, その証跡を電子データで添付してもらうこと
を A 評価確定の要件とした。またその証跡は, 妥当性を大学で審査処理した後「コンピテンシー評価」が確定し, 点数化処理される。

た高等学校の冷静で誠実な姿勢を感じる。バイアスが強く働き, 何としてでも高評価を付けてくる, といった雰囲気は感じられなかった。

表 1 評価マトリックスイメージ
観点・領域

教科１

教科２

評価観点１

○

○

評価観点２

○

○

評価観点３

○

○

評価観点４

○

評価観点５

○

評価観点６

○

評価観点７

○

総合的な

教科３

○

学習の時間

○

○

○

○

○

○

特別活動 部活動

図 2 高等学校による各評価レベルの割合

○

○

○

○

○

○

評価観点８

○

評価観点９

図３は個々の受験生個別の評価の出方を, クラスター分析（ウオード法）により大きく３つに類型化したものである。それぞれの割合は以下のようになる。

○○[1 辛口 28.6%]：相当数 C 評価があり, 厳格な評価[2 甘口 8.6%]：他に比べ, A 評価が多い評価[3 中庸 62.8%]：B 評価を中心とした評価○○

評価観点10○○

表 2 評価観点例（一部抜粋）
教科
領域

情 報 の 価 値 判 断 と 収 集
条

件

論

に

沿

理

っ

た

的

表

構

現
成

目 標 達 成 へ 向 け て の 変 容

諸
活
動
領
域

信

頼

に

よ

る

共

感

自 己 へ の 気 づ き と 研 鑽
貢

献

す

る

姿

勢

・

態

度

5 評価状況
令和２年度AO 入試における, 水産学部(３５名)と医学部医学科（５名）の出願データからみた評価の状況である。
5.1 全体の評価分布
図２は高等学校から寄せられた各評価のレベルごとの割合である。
B 評価が最も多くなるであろう事については, 想定どおりであった。ただしA 評価が10%に至らず, またC 評価が 20%を越えたことについては, 評価して頂い図 3 コンピテンシー評価 受験生個別類型
入学者選抜の評価情報であり, 高等学校からの申告評
価にも関わらず, 辛口な評価が 30%近くあった。
また, 最も安易に出てくる可能性のある「オール B」
タイプの評価については, 高校単位で分析すると, 担
当教諭全員が「オール B」評価をつけた高校は１校のみであり, 逆に「オール B」をつけた教員が, 0 名または 1 名のみの高校は, 合計で全体の 51%を越えた。
こういったことを総合的に見た場合,「コンピテンシ
ー評価」は, 受験生一人一人の特徴を映し出すという意味で, 入学者選抜の評価情報として活用できる見通- 259 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

しが立ったと考えている。
5.2 証跡Ａ評価を付与する際に義務づけた「証跡」からは,個々の高等学校の意識や今後の課題など, 多くのことが見えてくる。
5.2.1 公立・私立の差異添付されてきた証跡を５つに類型化し, 公立私立別の割合を表したものが図４である。各種の「資格」や留学・海外体験等に関わるものは, 圧倒的に私立高校の割合が高い。また公立高校は, 教科指導の中での成果や活動に関わるものの割合が大きい。こうした証跡
を通してその背景にある受験生の「環境格差」を垣間見ることができる。
ポートフォリオ型評価については, すでに多くの議論の場において問題点として指摘されている点の一つがこの環境格差である。こういった格差の反映の低減を目指してきた「コンピテンシー評価」であるにも関わらず, 限定的場面であるとはいえ, はからずもこの点が顕在化した形になった。
100%

留学関係などに多く見られ, 教科に関わる証跡にそういったケースは見られなかった。
証跡の持つ性質の差異もあるが, 評価観点を踏まえて生徒自体に丁寧に向き合うことで A 評価を付与したのではなく, まず何か添付可能な資料を探し, それによって A 評価を付与した作業がなされた可能性をうかがわせた。これについては一定の想定はされていた事であり, 評価上の留意事項としてさらに丁寧に発信し, 高等学校への理解と浸透に努めたいと考えている。
6 医学部医学科における評価分析
受験者数５名と少ないが, 我々と審査方法等の検討を共有していた医学部医学科について報告する。
6.1 一次審査
医学部医学科では, 調査書50 点, 書類審査（含コンピテンシー評価）50 点で審査し, 一次審査通過基準を越えた者を合格とした。
表３の共分散比からわかるように, コンピテンシー
評価が最も合計点への影響度が大きいことがわかる。
表 3 一次審査合計点と各評価点との関係

100.00%

90%
80%

私立

75.00%

72.73%
70%

66.67%

60%

書類

40%

0%

審査

43.75%

30%

10%

配点

相関係数 共分散比

調査書

５０点

0.83+

0.29

0.91*

0.50

0.52

0.21

56.25%

50%

20%

評価項目

33.33%

27.27%

6.2 二次審査
面接（口頭試問, MMI）60 点, 課題論文 40 点で
審査した。

0.00%

資格

大会関係

総学・レポ

公立

留学関係

その他の書類

５０点** p < .01, * p < .05, + p < .10

25.00%

公立

コンピテンシー評価

教科指導

私立

図 4 公立・私立別 証跡類型割合
5.2.2 証跡と評価領域とのズレ
授業や学習活動を通して評価してもらう「教科」において, 部活動の証跡が添付されているケースがあった。「理科」の領域に科学部や生物部といった部活動の実績が添付されていたケースは典型的な例である。

6.2.1 明確な観点に沿った面接
従来までの医学部医学科 AO 入試での面接は, 教科に関する口頭試問を含む総合的な面接であった。ここにさらに改善を加え, コンピテンシー評価同様, 求められる具体的能力観点に沿った客観性の高い面接手法を取り入れることを検討した。

5.2.3 証跡の使い回し（複数回使用）
同一証跡のいわゆる「使い回し」があった。これは異なる評価観点に同じ証跡を添付したもので, 資格や

6.2.2 MMI（Multiple Mini-Interview）の導入検討の結果, 現在日本において幾つかの医学部等ですでに実施されている「MMI (Multiple mini-Interview)」を- 260 -

「コンピテンシー評価」から見えてくる入学者選抜における資質・能力評価への期待と展望

導入することとした。
導入にあたり, 実践が進んでいる海外からの情報に加え, すでに国内で実施している大学への訪問を行い,事務方との協力や面接ブースの配置等, 学内の実施体
制等も含め, できる限り具体的な準備や作業に至る情報を収集して準備を進めた。

MMI を持続可能なものにしていくための課題も見え,一つ一つ地道に取り組んでいくことが必要である。

6.2.4 全体分析
表４のように, 全体として最も大きな影響を与えた
ものは MMI であった。これは, 実施直後に６つのステーションで面接官を務めた医学科教員から, MMI について他の項目との関連性や評価の有用性等について,非常に良好な印象が得られたこととも合致する。

表 5 コンピテンシー評価と面接評価の相関6.2.5 面接とコンピテンシー評価
コンピテンシー評価は, 高等学校側が評価した受験生の評価であり, 入学者選抜においては, その信頼性や妥当性が議論になる。二次審査における大学側が実施した面接試験（口頭試問, MMI）の評価とコンピテ
6.2.3 MMI の実施, 評価観点, シナリオ
ンシー評価の相関関係を表５に示した。これは高大の医学科の特性である臨床性に即した「対患者力」等
評価を突き合わせて検証したものと言えるが, これをの６つの評価観点を設け, 個々に MMI の場面シナリ
見る限り２種類の面接共に, 一定の相関を持っているオを作成し, 質問事項と評価レベルを示すルーブリッ
ことがわかるが、データ数が非常に少なく（N＝５）
クを用意した。実施においては, ６つの「ステーション（面接ブース）」で面接員の医学科教員が待機した。 MMI に関して有意性の高いものではない。現時点では参考程度と考えるのが妥当であるが, 一定の感触は
受験生はタイムコントロールに従ってその６カ所を順得られたと考えている。
次移動して面接を受け, 評価は点数化し集計された。
また選抜評価として, 高等学校現場の評価と大学に
MMI に関する海外の事例や評価の妥当性等の先行おける評価との相互補完といった観点に立てば, 必ず研究では, 本来の MMI のステーションの数としてはしも相関が高ければいいかどうかは議論が必要である。
８～１０程度が望ましいとされている。しかし国内の
しかしながら 高等学校での評価が出願行動に繋がり,先行事例においては, 施設構造や人的コストなど実施
受験者集団の形成に寄与しているとすれば, お互いの運用上の制限もあるため, それより少ない数で工夫し評価の目に一定の整合性を持つことは必要であると考ながら成果を上げている。我々もそれに習って実施運えている。
営上可能な範囲でアレンジし, 実施した。

コンピテンシー評価

表 4 二次審査合計点と各評価点との関係

面接

評価項目

配点

相関係数 共分散比

0.92*

口頭試問

課題論文

４０点

0.73

0.18

0.65

MMI

0.81*

0.17

0.97**

0.65

口頭試問

ＭＭＩ

６０点

** p < .01, * p < .05, + p < .10** p < .01, * p < .05, + p < .10
また, 今回の MMI の評価について算出した信頼性係数(α=0.94)も良好な数値を示した。今後実績を重ねデータが蓄積された段階で, さらに踏み込んだ分析も進めたいと考えている。
ただし, 評価観点ごとのシナリオ作成や面接のさらなる習熟, 受験者が増えた場合の運営上の対応など,

7 高大接続としての「コンピテンシー評価」
7.1 ポートフォリオ評価との比較
現在一般にいわれる「主体性等の評価」において取り組みが行なわれている評価の基盤は, 「成果・実績」に基づく「ポートフォリオ評価」である。その傾向は,
令和３年度入試から使用されることとなった, 調査書の新様式などからもうかがうことができる。

- 261 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

表 6 評価タイプの比較

評価を補完する「脇役として機能する（コンピテンシ
ー評価・証跡）」かといった位置付けだと考える。
また, 高大接続の立場から見たとき, 「高大における観点の具体的共有」により高校現場での育成指導への良好な波及効果としての期待がつながる点が「コンピテンシー評価」の持つ意味として重要であると考えている。

ポートフォリオ評価
コンピテンシー評価
成果・実績

プロセス

誰が評価するか

高等学校

大学

何を評価するのか

高校教育の多様な領域での行動高校から提供された様々な事象や情報

評価手法

直接的な観察評価
パフォーマンス評価、等

情報の形式的な点数化が中心評価者と受験者との関係性・接点長期間（１～３年）
直接的な関係関係性は無く
選抜時の書類上

受験者の日常把握

直接・間接に、多様な日常を把握

日常の把握は
困難

評価情報の質課題・欠点を含んだ
記述を含む

長所として
提供

長所へ
帰結する

具体的な記述で具体性のある

反映が可能

反映は難しい高等学校との評価観点の共有

明確な共有

茫洋で不明確高校教育への波及

観点を踏まえた
育成指導

成果・実績の
蓄積指導

環境格差の影響

限定的だが存在する

影響が懸念される

アドミッション
ポリシーとの関係

7.2 アドミッションポリシーと学校教育目標
各大学に「アドミッションポリシー」は存在するがその抽象度から現場におけるの実務的な活用度は高くなく, それが一つの弱点になっている。この点は, 高等学校における「学校教育目標」や「育成したい生徒像」といったものにも共通した課題である。「教育接続としての高大接続改革」という理念を明確に具体化されたアクションにするには, この両者をそれぞれ具体化し共有しながらすり合わせることが重要である。
「コンピテンシー評価」によって, それに向けての取り組みを一歩進めたいと考えている。
8 課題
実践やデータの蓄積により, 技術的な問題は修正改
善が進むとして, 他の課題について触れたい。

大会結果や資格, 特別な活動における実績などが対象となり, 授業や教科指導といった学校教育のコアな領域から一定の距離を持つことになる。よって受験生の環境に影響を受けやすく, 問題も生じやすい。
また「プロセス」を別立てした議論もあるが, 高等学校から提供された情報であり, 最終的にはサクセス
ストーリーに帰結する可能性が高いという意味では,「成果・実績」と大差は無く, 別立ての意義がどれほどあるかについては, 高等学校現場を知る身としては懐疑的に捉えている。
なにより問題であると考えるのは, 一般入試への導入を前提として, 学力テストのスコア同様に厳密な数値による順位付けに繰り込む点数化作業が整備されれば, 外形的な選抜体制は整うとしても, 最も重要である, そこで評価している具体的な能力観点については,不透明化が進む恐れがあることである。
表６は, ポートフォリオ評価との比較を概略的に示したものである。最も異なる点は「誰が評価するか」という点であると考える。加えて成果・実績といった材料が「主役になる（ポートフォリオ評価）」のか,

8.1 共有のための発信「観点の共有による育成」を標榜する以上, 入学者
選抜情報という秘匿性と, 共有という公開性のトレードオフの関係にあるこの２つの着地点をどこに置くかは, 事務方との調整を含め, 今後の大きな課題である。
その結果, より公開性に軸足を置くことができれば,一層高大の理解が進むと考えている。そのためには,こういった意図を適切に理解してもらえるような,高等学校に対する働きかけも不可欠である。
8.2 高等学校の負担とアドミッションポリシーの追求
新しい選抜方法や評価制度については, 必ず高等学校側の負担の問題が議論になる。具体的な作業負担から, いわゆる４・６答申における「大学入試の３原則」
といった立場からの議論まで幅広い。また教育現場の長時間労働や働き方改革の流れからも, 現場の管理職の反応も敏感である。
本学の「コンピテンシー評価」についても, 高等学
校からは, 主旨や考え方は理解するものの, こういった評価観点が各大学からそれぞれ個別に求められてくるようになると対応に追われるゆえ, 今後大学間で連携し統一して欲しいといった声が寄せられている。ま- 262 -

「コンピテンシー評価」から見えてくる入学者選抜における資質・能力評価への期待と展望

た, 入学者選抜というハイステイクスな評価を課せられるという責任負担も当然である。
ただ現在の入試改革の流れでいえば, 今以上に各大学がアドミッションポリシーに沿った選抜を進めることが求められている。このように各大学がアドミッションポリシーを追求し個別化が進むことは, 逆に高等学校の負担の増大につながり, 評価においても量的処理の難しい質的評価の比重が高まることにもなる。
「高等学校の負担軽減」と「アドミッションポリシ
ーの追求」はトレードオフの関係性があり, 現実的な着地点を探ることが必要になってくると考えている。
8.3 「適応性に偏る」という懐疑的視点
コンピテンシー評価に関わって, 議論になりやすい
視点があるので触れてみたい。
コンピテンシー評価は, いわば高校や大学において望ましいとされる能力への適応度をみていることになる。つまりそこには, 教員や指導者, 評価者に対する,
いわゆる「良い意味の反発心や反骨性」といったものが包括されにくい構造になりがちである。
コンピテンシー評価に限らず, 主体性評価等の高大接続改革における資質・能力論も, これからの変化の激しい社会への適応性に立っている。立場を越え, 社
会全体が時代の変化への適応を意識した議論と, キャリア論における「適応と抵抗」に代表されるような,社会の異なる立場を意識した議論は, 枠組みや意味合いが異なる。しかしながら, 「大人が気に入るよい子ばかりを選び出す評価ではないか」という懐疑的な視点は, 議論において必ず批判的に表れる。これをどう捉え, 乗り越えるのか, 今後向き合う必要がある課題と考えている。
9 展望
9.1 良好な受験者集団の形成機能
コンピテンシー評価の重要な機能の一つとして, 高等学校からの出願に際し, 大学が求める資質・能力を具備した受験生かどうかのチェックをしてもらうことがある。大学側の立場で言い換えれば, できる限り質の高い良好な受験者集団を形成したい, ということになる。
選抜制度が適切に機能しているかどうかは, そこに集まる受験者集団形成の時点から評価すべきであり,できれば量（倍率）に加えて質（マッチング）でも議論されることが望ましい。受験者のマッチングレベル
を「コンピテンシー評価」という発信ツールによって高めることは, 高大そして受験者の三者にとって意味のあることである。
9.2 高等学校への期待
9.2.1 教科指導における資質・能力育成の視点
前述したように, A 評価を付与する際の証跡に関しては, 教科領域において「授業等での教科指導を通した証跡」に注目したが, 残念ながらそういったものの数は少なく, コンクール成果やレポート, 資格等に分類されるものがほとんどであった。
そのなかで, 設定した評価観点に沿って, 教科指導の場での生徒の成果物等の資料を丁寧にチェックし,反映された資質・能力を, 行動観察を踏まえて的確に評価した優れた証跡が見られた。これは, 日常の授業における高大の教育接続が反映される部分であると考えており, 特に重要視したい部分である。
例えば「主体的・対話的で深い学び」をめざす授業を実践し, その効果や成果についての日々の検証そのものが,有効な証跡となっていく可能性を持っている。
今後このような証跡が増えることが, 高等学校の教科指導の充実を示す指標の一つとなると期待したい。
9.2.2 日々の教育活動における生徒の自己評価
高等学校現場において, 教員による一方向的な「他者評価」のみでは, 生徒の納得性等においても課題が残る。教員の目による「他者評価」に加えて,生徒自身の「自己評価」の適切な活用が期待される
ところである。
高校教育の目的に沿ったわかりやすい評価観点を生徒と共有し, 折々に自己評価させて蓄積する。それを教員による他者評価とすり合わせながら面談等で統合していくことは意義深い。
現在高等学校においては, 資質・能力の評価指標として, SD 法等を用いて生徒に自己評価させる組みは数多く行なわれている。しかしそれは研究指定や学校評価等の成果の公開性を意識したものであるこ
とも少なくない。このような評価が日常化され,日々の教育の営みに根付いていくことこそが, 高大の教育接続の基盤となり, 入学者選抜もその延長線上にあるのではないかと考える。
9.3 大学入学後につなげる
本学での「コンピテンシー評価」は, 現在のところ入学者選抜の評価情報としての活用に止まっているが,それで終わるものではないと考えている。入学後の個別の学生の学びや, 理解・習得状況をシステム化して蓄積評価し, きめ細かいフィードバックを繰り返しな- 263 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

がら, 本学が育成したい学生像につなげて社会へ送り出すシステムの構築をスタートさせる予定である。ここに入学者選抜の時点から高等学校での成長を継続的に連動させることができれば, 高大社の３つを有意義につなぐ可能性が見えてくると考えている。
このように,「コンピテンシー評価」を高校・大学・社会の３つをつなぐ入口として位置付けながら,今後さらに実証的に研究と検証の蓄積を繰り返していく予定である。
参考文献
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教育目標・内容と評価の在り方に関する検討会 第 5 回』
西岡加奈恵(2013)「パフォーマンス評価を取り入れた『高大接続評価システム』の提案」『中教審高大接続特別部会』
西岡加名恵(2017)「大学入試改革の現状と課題：パフォーマ
ンス評価の視点から」『名古屋高等教育研究１７号』
白水始(2017)「評価の刷新：前向き授業の実現に向けて」『国立教育政策研究所紀要 第 146 集』
松下佳代(2018)「平成 30 年度高知大学 AP シンポジウム講演
資料 『コンピテンシー vs コンテンツを越えて』」
石井英真(2003)「メタ認知を教育目標としてどう設定する
か：改訂版タキソノミーの検討を中心に」『京都大学大学
院教育学研究科紀要 2003』
リクルート Works Report( 2016)「大学入学段階の基礎力に影響する中学・高校時代の経験」
木村拓也・倉元直樹（2006）「戦後大学入学者選抜制度の変
遷と東北大学のＡＯ入試」
西郡大(2009)「大学入学者選抜における公平性, 公正性の再考」(Journal of Quality Education Vol.2)
小西満(2007)「医学部入学試験における多面的な評価のあり方」
本田由紀(2012)「教育の職業的意義」（ちくま新書）
岸太一(2017)「Mulutiple Mini Interview の評価と入学後の成績」『日本心理学会第８１大会』
一般社団法人 全国医学部長病院長会議（2018）「医師養成の質保証と改革実現のためのグランドデザイン」
お茶の水女子大学(2018)「平成 29 年度学力調査を活用した専門的な課題分析に関する調査研究」
垂見裕子(2020)「大学入学者選抜における多面的評価の在り方に関する協力者会議（第６回）資料」
橋村正悟郎(2017,2018).「高校生のコンピテンシーと学習動機に関する調査」
映画「踊る大捜査線」名言まとめ(2017 ciatr)- 264 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，265-271，2021【資料】

高校教員に向けた入試広報活動――新潟大学におけるアドミッションフォーラムを中心に――
吉田 章人，並川 努，板倉 孝信，坂本 信（新潟大学）
18 歳人口の減少が見込まれるなかで，各大学においては入試広報活動が積極的に行われている。入試
広報活動の主な対象は高校生とその保護者，そして高校教員であるが，高校教員は受験生の志望校決定に影響力を持つ存在である。本稿では高校教員に対する入試広報活動について，新潟大学（以下，本学）の取組をもとにその現状と課題について整理した。本学において高校教員を対象とした活動として実施している高校訪問，アドミッションフォーラム，高大接続改革を考える会をそれぞれ紹介した上で，高校教員を本学に招聘するアドミッションフォーラムを中心に検討した。
キーワード：入試広報，高校教員，高大接続
1 はじめに
18 歳人口の減少が進むなかで，各大学では志願者確保のための対策の必要性が高まりつづけているといってよい。国公立大学においても，志願者確保対策は大きな課題の１つとなっており，種々の入試広報活動が活発に行われている。
入試広報戦略における主な対象は，高校生とその保護者及び高校教員である。高校教員が高校生の進路選
択に大きな影響力を及ぼす存在であることはしばしば指摘されているところである。新潟大学（以下，本学）が新入生を対象に実施している入試広報アンケート（以下，入試広報アンケート）を分析した結果においても，高校教員の高校生へ影響力の強さが示されている。並川・佐藤・濱口（2014）は 2012 年度，吉田・並川・坂本（2018）は 2016 年度の，それぞれ本学入試広報アンケートを分析したものであるが，並川ほか（2014）では，高校生の志望校決定に対して「高校の先生」が最も話を聞く機会が多く，かつ最も影響を及ぼしていることを示唆する結果となっていた。また，
吉田ほか（2018）では一般入試の前期日程と後期日程
及び推薦入試と試験日程別に分け，高校の先生についても「担任・副担任の先生」「進路指導の先生」「その他の先生」と 3 つに分けて聞いているが，「担任・副担任の先生」が最も強い影響力があることを示唆するものの，いずれも話す機会が比較的多く，受験生の志望
校選択における高校教員の存在感が改めて示される結果であった。
このように，高校教員の受験生への影響力の強さは本学における入試広報アンケートでも示されている。
本稿では，高校教員を対象とした入試広報活動について，本学の取組から確認していくことにしたい。

2 新潟大学における入試広報
2.1 入試広報の実施主体
本学において入試広報の実施を主に担当しているのは，学務部入試課と筆者の所属する経営戦略本部教育
戦略統括室高大接続推進部門である。高大接続推進部
門（以下，高大部門）は前身となる教育・学生支援機
構の入学センターから，経営戦略本部に設置された教育戦略統括室において「教育プログラム評価部門」
・「FD・SD 部門」とともに組織された 3 部門の 1 つである。高大接続の推進とともに，志願者確保に関する企画と実施を主たる業務とする。構成員は 2020 年 8月現在，部門長（理事）の下に，教員 2 名（専任・特任各 1 名）と特任専門職員 2 名及び再雇用職員 1 名の計 5 名のスタッフが在籍しており，本学の入試広報に従事している。なお，入試広報活動には，学部等の単位で実施しているものもあるが，高大部門が担当しているのは，全学としての入試広報活動である。本稿において扱う入試広報活動も，全学としての活動によるものである。
2.2 主な対象地域
2015 年度から 2019 年度までの 5 年間における本学への志願者数（延べ総数，年度は入学年度）は 36，
114 人にのぼるが，これを志願者の出身高校から都道
府県別に見ていくと，新潟，北海道・東北，関東，中部（新潟を除く）の 23 都道県で 95.5％を占めている。
特に，新潟・福島・群馬・山形・長野・栃木・秋田・富山の8県の出身者が全体の73.6％を占めるという結果であった。必ずしも志願者数の多さと，入試広報活動の比重とが一致しているわけではないが，入試広報- 265 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

佐藤・並川・濱口（2012）及び吉田ほか（2018）をもとに一部改変

接的な訪問を中断していたが，2017 年度から再開した。
県内については，高大部門の特任専門職員によって行われており，志願者確保とともに高大接続改革に対応していくための情報収集という観点も重視して，本学への志願者数などは考慮せず，県内高校のほぼすべてに訪問するようにしている。
一方，新潟県外の高校訪問については，教員・事務職員との 2 人 1 組で行っている。地域や志願者数などを参考に訪問校を決定し，訪問校には事前にアポイン
トをとって実施する。2019 年度は 18 組延べ 36 名の教職員によって 163 校に訪問した。2015 年度が 81 校への訪問であったことと比較すれば，2019 年度は 2 倍以上の高校に訪問するようになったといえる。こうした背景は高大部門のスタッフを増員したことや，本学における改組や総合型選抜の導入などの発信が必要な情報が多くあったこと，そして 2021 年度入試から大学入学共通テストや主体性等評価に関する高校側の対応状況などの情報を得る必要性などが挙げられる。特に，2021 年度入試にかかわる面での個々の高校の対応
状況や受験生の動向などは，やはり各高校に実際に赴かないと得られないものである。但し，佐藤ほか（2012）によれば，2010 年度の時点では 45 組延べ 90 名によって 414 校に訪問しており，当時に比べて規模においてかなり縮小されている。これはコストの問題だけでなく，入試広報の多様化や効率化などさまざまな理由が挙げられるが，訪問校を再度増やしていく上では高校訪問に参加する教職員の確保が大きな課題となった。入試広報活動が多様化していくなかで，高校訪問
はコストの面はもちろん，多くの教職員の協力が必要となる事業でもあり，志願者確保における入試広報や高校からの情報収集の必要性は学内に対しても周知していくことが求められる。また，高校訪問に関して
は，学部等の単位でも実施されているが，情報共有がなされておらず，全学から派遣された教職員と学部から派遣された教職員とが同日に同じ高校に訪問していたこともあった。高校訪問に対する高校側の負担感はしばしば指摘される点であるが，同じ大学がくりかえし来訪することで悪い印象を与える可能性もあり，学内における情報集約と情報共有も課題である。

3 高校教員への入試広報
3.1 高校訪問
高校訪問は多くの大学が実施しており，高校教員に向けた入試広報活動として最もポピュラーなものといえ，本学でも 2008 年度から実施している 3)。新潟県内に関しては 2009 年度を最後に長らく全学としての直3.2 アドミッションフォーラム
高校訪問とは別に，本学では高校教員を本学に招き，本学の実際を知ってもらうために，「アドミッションフ
ォーラム」というイベントを 2009 年度から実施している。高校訪問や進学相談会等とは異なり，本学に高校の先生が実際に訪れることにより，各学部教員や本活動の基本的な範囲としては東日本の諸地域が主な対象となっている。
2.3 入試広報活動
図１は，本学における入試広報戦略の概念図である
1)。
前述したように，入試広報の主な対象は高校生とその保護者，そして高校教員である。本学ではこれまで
高校教員に対しては高校訪問やアドミッションフォー
ラム，高校生に対しては本学のホームページやパンフ
レットのほか，オープンキャンパス・出前講義・各種
進学説明会や大学説明会への参加・大学見学の受け入れなどを行ってきた。これらのなかで本学の進学相談会・大学説明会への参加状況に関しては，中畝（2007）
や板倉・吉田・並川・坂本（2020）において検討されている。一方，高校教員への入試広報に関しては，前述したように，並川ほか（2014）や吉田ほか（2018）において入試広報アンケートの分析から，高校教員への受験生への影響力を指摘したものの 2)，高校教員を対象とした入試広報活動について十分に整理したことはなかった。志願者確保という面だけでなく，高大接続改革や新学習指導要領への対応においても，高校教員との連携は必要である。本学においても，主に高校教員を対象とした入試広報活動として，高校訪問やアドミッションフォーラム，高大接続改革を考える会などを実施している。まずこれらの活動について整理していくことにしたい。
アドミッション
高校訪問

高校教員

フォーラム
高大接続改革

オープン

を考える会
高校生

キャンパス

大学説明会
保護者
進学相談会

パンフレットホームページ

出前講義

大学見学

図１ 新潟大学の入試広報戦略の概念図（2019 年度時点）- 266 -

高校教員に向けた入試広報活動

学学生と直接的な意見交換ができる場となっている（本事業の内容については後述）。加えて，県外の先生方にとっては実際に本学や新潟市を見て知ってもらう
機会でもある。アドミッションフォーラムについては
佐藤ほか（2012）においても紹介されているように，高校訪問において県外の高校教員から寄せられた「新潟大学に対するイメージがわかない」，「生徒に対し，自信をもって勧めることができない」といった声に答えることがきっかけとなっている。高校生を対象としたものでいえば，オープンキャンパスが本学の入試広報アンケートでも高い評価を得ているが（並川ほか，
2014；吉田ほか，2018），実際に大学に来て見てもらうことは高校教員に対しても有効であろうと考える。
このアドミッションフォーラムは，県内高校・県外高校それぞれを対象に実施しているが（県内高校は2010 年度から実施），近年は 7 月下旬に県内高校を対象に，8 月下旬に県外高校を対象に各 1 回開催している。県内の高校に対しては，高校訪問と同様，県内すべての高校に招聘状を送っている。県外については，
高校訪問同様，地域や志願者数などを参考に招聘校を決めているが，高校訪問よりは多く招聘状を送り（特に近年），コストや収容人数の関係から基本的に各高校1 名ずつでの参加をお願いしている。2019 年度の参加
校は県内 60 校，県外 104 校からであった。佐藤ほか（2012）
で示された 2010 年度の参加校は県内 40 校，
県外 75 校であり，当時は県外を対象としたフォーラ
ムは 2 回実施していたという違いはあるが，高校訪問とは異なり大きく縮小されることなく続いている事業である。なお，学部によっては県外高校対象のアドミ
ッションフォーラムの翌日に，学部企画による説明会などを実施しており（2019 年度は 7 学部），参加者の多くは学部企画にも参加している。
3.3 高大接続改革を考える会
もう 1 つ，高校教員を対象とした事業として，2016
年度から県内の主に進路指導を担当する高校教員（10名以内）と本学の教職員（10 名前後）とが高大接続・連携のあり方や，本学の教育及び入学者選抜方法について意見交換・情報交換を行う「高大接続改革を考える会」を開催している。高校訪問やアドミッションフォーラムよりもかなり小規模ではあるが，より直接的な対話を重視した会合であり，参加する高校教員は県内において，進路指導に長くかかわってきた先生が中心であるため，本学についても，ストレートな意見が語られる場となっている。

3.4 小結以上のように，入試広報活動における高校教員に向けた本学の取組として，高校訪問，アドミッションフ
ォーラム，高大接続改革を考える会の 3 つの事業について概観した。いずれも受験生の志望校決定に大きな影響を及ぼす高校教員との情報共有や意見交換を目的とした事業であるが，高校訪問は各高校に訪問し，個々の高校の状況等を知ること，アドミッションフォーラ
ムでは実際の本学を見て知ってもらうこと，高大接続改革を考える会は小規模ではあるが高校教員との直接的な対話と，
それぞれ重視する点には違いが存在する。
なかでもアドミッションフォーラムは多くの高校教員を本学に招いて実施する事業であり，特に県外からの高校教員には実際の「新潟大学」を知ってもらうという点で特徴的な事業と言える。そこで，次節ではこれらの入試広報活動のなかで，アドミッションフォーラ
ムの内容について見ていくことにしたい。
4 アドミッションフォーラムについて
4.1 高校訪問との違い前述したように，アドミッションフォーラムは県内・県外それぞれの高校教員を対象として実施しているが，ここでは県外の高校教員を対象としたアドミッション
フォーラムについて見ていくことにしたい。なお，大学側の参加者やプログラムについては県内と県外とで大きな違いはない。
高校教員を対象とした主たる事業である高校訪問との違いについて改めて整理すると，まず繰り返しになるが，本学を直接見てもらえる点である。本学に来訪してもらうことにより，大学案内やホームページ，教職員の説明だけではわからない本学を取り巻く環境や雰囲気なども直に感じてもらうことができる。また，高校訪問では 1 日の間に複数の高校を回ったりするため，本学への志願者数・入学者数が毎年一定数あるにもかかわらず，人員や地理的な問題から行くことが難しい地域もあるが，こうした高校に対してもアプロー
チすることが可能であり，2019 年度を例にとれば，ア
ドミッションフォーラム参加校 104 校のうち 36 校は本学が同年に高校訪問できなかった高校からであった。
さらに，直接本学を見ているので，高校訪問に比べて印象に残りやすいように思われる。実際，高校訪問な
どに行くと，かなり前のことであっても本学に行った際の印象が話題にのぼり，本学の説明に対しても理解を深めてもらえるケースがある。また，内容面では，アドミッションフォーラムは学部の教員（学部長等各
学部 2 名が基本）や学生も参加するため，様々な角度- 267 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

から本学の情報を発信が可能である。

表１

4.2 タイムテーブル
次に，アドミッションフォーラムの内容について見ていくことにする（図 2）。
基本的には毎年，本学教員からの講演，本学の入試結果及び入試変更点の説明，学系別の懇談会，学生との懇談会という構成になっている。
講演は近年，高大接続改革に関わる課題や学部の新設・改組があったことから，それらに関する説明に多く時間をとった。また，本事業には学長も出席しているが，2018 年度と 2019 年度には大学の理念や将来像について学長による講演もあった。
学系別の懇談会については，人社系（人文・教育・
法・経済）・自然系（理・工・農）・医歯学系（医・歯）という 3 学系に分かれて実施するものであり，2018 年度のみ 3 学系すべて参加できるようにしたが，基本的には 2 学系を選択してもらうようにしている。
2019 年度は 2 学系選択に戻す代わりに，コーヒーブレークという時間を設定し，高校の先生方が自由に動いて，個別に学部の教員と会話や意見交換をできるようにした。
2019 年度に初めて実施したものであるが，活発な意見交換が行われており，大学・高校双方の参加者にとって話しやすい雰囲気があったように思われる。
学生とのフリートーキングは，本学の学生 3～4 名（各学系 1 名ずつなど）と高校の先生との間での懇談の場である。高校の先生からの質問等に対して，学生生活や本学の教育内容に関してなど，学生の目線で話してもらうのが目的である。そのため，学生たちにはネガティブな話をしてもらってもかまわないと伝えている。
さらに，学生にプレッシャーを与えないように，【内容】(１) 開会 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・13:30(２) 学長挨拶・講演「新潟大学の現状と展望」・・・・・・・・・・・・・・・・ 13:35～13:55(３) 経済科学部(仮称）の設置について ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 13:55～14:05(４) 平成 31 年度入試の結果 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 14:05～14:15(５) 令和２年度以降の入試変更点 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・14:15～14:25〈 休 憩 〉 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 14:25～14:35(６) 各学部教員との系統別懇談 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 14:35～15:45① 人文社会科学系「人文，教育，法，経済」
学系単位で② 自然科学系「理，工，農」，創生
２部入れ替え③ 医歯学系「医（医・保），歯」〈 コーヒーブレーク，名刺交換，個別懇談 〉・・・・・・・・ 15:45～16:15(７) 学生とのフリートーキング・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 16:15～16:55(８) 質疑応答及び意見交換 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 17:00～17:05(９) 閉会・理事挨拶・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 17:05～17:10

図2

年度
2009
2010
2011
2012

実施日
7月24日

招聘校数 参加校数

参加率
（％）

主な対象
都道府県数

231
[91]

77

33.3

14
[11]

10月15日

279
[135]

75

26.9

15

10月7日

179

56

31.3

13

7月31日

304
[248]

86

28.3

17

10月16日
7月30日

10月3日

72

22.9

19

9月18日

315
[242]
272

55

20.2

19

8月24日

247

71

28.7

19

2016

8月25日

251

74

29.5

19

2017

8月28日

252

76

30.2

19

2018

8月27日

275

99

36.0

20

2019

8月26日

282

104

36.9

20

2013

8月1日

2014
2015

※「主な対象都道府県」以外の高校でも，高校訪問を実施した等の理由により，招聘状を送ることもある※ [ ]内の数字は当初，招聘状を送付した高校数・主な都道府県数

本学の教職員は同席せず，会場の外にいる形を取っており，進行等は学生にすべて委ねる形をとっている。
参加した高校の先生からは概ね好意的な意見が多く聞かれ，2017 年度の 25 分から 30 分，40 分と年々時間を拡大している。
4.3 実施状況
表１は，県外を対象としたアドミッションフォーラ
ムの実施日と招聘校・参加校，そして参加率（招聘状を送った高校の数に対する参加校の割合）の推移を示したものである 4)。2009 年度から 2012 年度までは，
東日本大震災の影響があった 2011 年度を除けば，夏と秋に 2 回実施していたが，2013 年度からは年 1 回となり，2015 年度からは実施時期も 8 月下旬に固定されている。招聘状を送る高校については，基本的には本学への志願者数の多い地域の中から，一定の志願者数を基準として決定しているが，対象地域でない場
合や基準に満たない場合でも，高校訪問で訪れた高校などにも（少数ではあるが）招聘状を出している。2013年度までは参加校の数を見ながら，追加で招聘状を送っており，表 1 の[ ]内の数字は 1 回目に招聘状を送った高校（もしくは主な都道府県）の数である。
追加で案内を送った場合を除けば，大きな基準となる一定の志願者数自体は 2010 年度から変わっていな
い。一方，招聘状を送る対象とした主な地域は開始当初（2009 年度）は 11 県（のち追加で＋3 県）であったが，次第に拡大し，2013 年度からは 19 県となり，2018 年度からは北海道を加えて 1 道 19 県となってい- 268 -

高校教員に向けた入試広報活動る。2018 年度に招聘校の数が増えているが，こうした対象地域の拡大によるものである。また，参加率も，
8 月下旬に固定された 2015 年以降を見ると，28.7％，
29.5％，30.0％，36.0％，36.9％と推移しており，高大接続改革の影響による入試への対応に関心が高まった
ことも無関係ではないだろうが，ここ 2 年の参加率も以前より高くなっている。
4.4 入試広報活動としての効果
志願者数との関係については，大学入試センター試
験の結果の影響や隔年現象などもあると考えられるため，アドミッションフォーラムへの参加率の向上が，参加校からの志願者数増加に直接的に結びつくとは限らず，また安定した増加傾向を期待するのはむずかしい。
まず，
アドミッションフォーラムの参加校で見ると，2015 年度から 2019 年度までの 5 年間で，1 度でも参加したことのある高校が 155 校あった。この 155 校からの本学における志願者数の推移を見ると，2015 年度
入試以降，1979 名，1959 名，2117 名，1894 名，1644
名，1955 名と，増減を繰り返している。また，各年度の全志願者数に占める割合では，26.5%，
26.1%，
27.6%，
27.1%，25.4%，26.9%と，概ね志願者数の約 4 分の 1を占めているが，志願者数の増減にほぼ対応している結果であった。
次に，県外志願者数の推移から見ていく。本学における県外からの志願者数は 2008 年度入試で激減した
ことがあり，高校訪問（2008 年度開始）やアドミッションフォーラム（2009 年度開始）は，その直後から企画されたものである。志願者数はその後回復し，2020
年度入試まで増減を繰り返しながらも，一定の志願者数を維持しているといえる。アドミッションフォーラ
ム自体の効果とはいえないものの，アドミッションフ
ォーラムを含めた入試広報活動は一定の成果があった
ものと思われる（図 3）。
また，これまで対象地域としてきた北海道・東北・関東（東京・神奈川を除く）
・中部（新潟を除く）の 4
つの地域で，参加校数とその地域での志願者数を見てみると（表 2）
，東北・関東・中部の 3 地域では参加校数が増加傾向にあり，志願者数についても増減を繰り返しつつも，関東では 2020 年度入試の志願者数が2015 年度以降で最も多くなっており，中部でも 2017年度入試のよりは少ないものの，過去 3 年では最も多かった。また，2018 年度から対象地域に含めた北海道についても同様に，
2020 年度入試の志願者数が最も多くなっていた。

図 3 本学における志願者数推移（県外高校出身者）

このように，アドミッションフォーラム自体の志願者確保への効果という点では明示しがたいものの，全体として県外からの志願者数が維持されていることや，
アドミッションフォーラムの対象地域からの志願者数
も北海道・関東・中部の 3 地域では 2020 年度入試の志願者数がそれ以前より増加していることなど，入試広報活動の一環として，アドミッションフォーラムが役割を果たしていると考える。
アドミッションフォーラム自体の効果については，
今後さらに検討していくことにしたい。
表 2 地域別のアドミッションフォーラム参加校数と志願者数の推移
北海道
東北

2015

2016

2017

2018

2019

参加校数

1

2

2

12*

10

2020
／

志願者数

152

130

136

158

130

181*

参加校数

26

31

35

36

37*

／

志願者数

1397

1389

1507*

1397

1288

1343

参加校数

19

21

21

24

28*

／

志願者数

993

1031

1046

977

863

1048*

参加校数

25

20

18

27

29*

／

志願者数
1180
1091 1222* 1004
※関東は東京・神奈川を除く。中部は新潟を除く※*は2015年度以降で最多

858

1173

関東
中部

4.5 課題アドミッションフォーラムは 1 度に多くの高校教員に本学の情報を発信できる機会であるが，今後検討すべき課題点も存在する。
4.5.1 参加状況
まず，参加率の問題である。参加校は近年増加傾向にはあるが，表 1 で示したように，多くても 3 割台となっている。2020 年度はコロナ禍で中止となったが，招聘状を送る予定であった 288 校のうち，2015 年度
から 2019 年度まで毎回招聘状を送っていた高校が191 校あった。そのうち，すべてに参加した高校が 12
校（6.3％）ある一方，1 度も参加がない高校は約 4 割- 269 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

（39.3%）の 75 校という結果であった。
4.5.2 実施時期
不参加の理由は高校によって異なると思われるが，
しばしば耳にする理由としては，実施時期の問題がある。2015 年度以降， 8 月下旬の月曜日に実施しているが，「すでに授業が始まっており，参加したくてもできない」と，高校訪問などの機会にいわれるケースがある。大学側の都合でいえば，8 月上旬までは試験期間であり，また本学の場合はオープンキャンパスも 8
月上旬にある。また，お盆明けは準備の問題や高大連携事業などのイベントも実施していることもある。時期についてはオープンキャンパスとの同時開催などの意見が出ることもあるが，現状においては 8 月下旬が大学・高校双方にとってベターな時期として考えている。
但し，実施時期については，アドミッションフォー
ラムに参加してもらう学生の確保という面でも課題となる部分もある。例えば，県外の高校教員が対象であれば，県外出身の学生が最低 1 人は参加してもらえることが望ましいが，夏休み中で帰省している学生も多く，県内出身の学生のみの参加となったケースが挙げられる。前述したように，アドミッションフォーラムに参加した本学の学生に対しては高校の先生方から概ね好意的な意見が聞かれており，運営上の課題として考えていかなければならない点である。
4.5.3 招聘校と志願者数
今後，対象地域も含めて，招聘校の拡大を図ることも考えられる。
実際に他県に赴く高校訪問とは異なり，
アドミッションフォーラムの場合は招聘校を多少増やしても大学側のスタッフの増加が必要になるわけではない。招聘校の選定には地域やこれまでの本学への志
願者数などを参考にしているが，高校単位で見た場合，志願者数の多い地域が必ずしも対象となるわけではない。例えば，東京の場合である。18 歳人口の減少が進むなかで，首都圏からの志願者確保は大きな課題の 1つである。東京から本学への志願者数は 2015 年度から 2019 年度までの 5 年間で延べ 1000 人を超える。
これは冒頭で挙げた新潟・福島・群馬・山形・長野・
栃木・秋田・富山に次ぐ志願者数である。一方で，高校単位で見ると，例えば 5 年間で延べ 25 人以上（年平均延べ 5 人。なお，この数字はアドミッションフォーラムの選定基準とは無関係である），
本学に志願者を出した高校は 4 校であった。これは 5 年間の延べ志願者数において 400 人足らずの青森や 300 人足らずの山梨と同数である。東京の場合，本学にとって多くの志願者がいる一方で，高校単位で見ていくと，かなり分散されていると考えられる。また，学部学科別で見ていくと，医学部医学科と歯学部歯学科とで東京の志願者全体の約半数（49.6％）と，かなり特定の学部学科に偏る傾向があった。東京のような大都市圏の場合
は，全学の入試広報において高校単位では対象を絞りにくい部分がある。招聘校を増やしたとしても，参加してもらえないということでは入試広報としての意味が果たせない 5)。参加率の向上や招聘校の拡大は，コストや収容人数の問題と切り離すことができないため，
ただ増えればいいという問題ではない。アドミッショ
ンフォーラムは県外から100 人近い高校教員が参加しており，イベントとしては十分に成立しているといえるが，今後は高校側のニーズにどの程度対応しているのか，という点も検証していく必要がある。
5 むすびにかえて
本稿では，高校教員に向けた入試広報活動について考えていく上で，本学のアドミッションフォーラムを対象に，その目的・意義と課題について整理した。
前述したように，アドミッションフォーラムはイベントとしては十分に成立している。また，県外の志願者数の推移等を見る限り，アドミッションフォーラム
は入試広報活動のなかで一定の役割を果たしていると考えられる。一方で，アドミッションフォーラム自体の効果や招聘校の選別という面では課題を残した。
本稿では特に強調していないが，高校訪問やアドミ
ッションフォーラムなどの入試広報活動はコストや人員の問題も大きく関わってくる部分がある。アドミッ
ションフォーラムも含めて，高校教員に向けた入試広報は今後も継続していく必要があると考えているが，志願者確保への影響や費用対効果などの入試広報による効果という面も検証していく必要がある 6)。
注1）図 1 の概念図は佐藤ほか（2012）
・吉田ほか（2016）でも示した図である。但し，本稿では 2019 年度時点における本学の入試広報を対象とした。なお，アドミッションフォーラムについては，本学では高校教員招聘事業ともいう。
2）このほか，佐藤・並川・濱口（2012）でも 2010 年度の入試
広報アンケートをもとに，進路指導室の利用状況を分析し，高校訪問について，高校生への情報提供という点で一定の効
果を見込めると指摘している。
3）高校訪問に関する研究については，大作（2009）や永野・門- 270 -馬（2011），西郡・藤田（2011）など参照。

高校教員に向けた入試広報活動

4）県外高校を対象としたアドミッションフォーラムに，県内高校からも参加したケースも過去にあったが，表 1 の参加校の数からは除外している。
5）佐藤ほか（2012）では，東京や愛知といった大都市圏は進路指導室の利用が少ない傾向にある可能性を指摘しているが，本学の入試広報に関してはこうした指摘も影響している可能性がある。
6）志願者確保への影響や費用対効果などを検証した研究として，例えば，入試広報活動と志願者数との関係では山田（2020），
費用対効果では福島・鈴木・菅井（2015）などが挙げられる。

参考文献
福島真司・鈴木達哉・菅井和明（2015）．
「学生募集の費用対効果を高める大学訪問受け入れ戦略－地方国立大学の事例から－」『大学入試研究ジャーナル』25，97－102.
板倉孝信・吉田章人・並川努・坂本信（2020）．
「進学相談会の対応記録に関する傾向分析－志願者確保の改善に資する一試論－」『大学入試研究ジャーナル』30，221－227.
永野拓矢・門馬甲兒（2011）．
「“変わる高校”に即した大学広報について－地方国公立大学による高校訪問の現状と課題－」『大学入試研究ジャーナル』21，207－212.
中畝菜穂子（2007）．
「新潟大学進学説明会に対する評価および参加者の特性」『大学入試研究ジャーナル』17，169－174.
並川努・佐藤喜一・濱口哲（2014）．
「入試広報に関する受験生・保護者の動向の検討―新潟大学入学者を対象とした入試広報
アンケートの分析から―」『大学入試研究ジャーナル』24，149－154.
新潟大学教育戦略統括室ホームページ<https://www.ofep.niigat
a-u.ac.jp/>（2020 年 3 月 30 日閲覧）
西郡大・藤田修二（2011）．
「入試広報および入試改善に向けた情報収集－高校訪問活動から得られた知見－」『大学入試研究ジ
ャーナル』21，219－224.
大作勝（2009）．
「大学教員の高校訪問は入試広報とどのように結びつくか」『大学入試研究ジャーナル』19，121－126.
佐藤喜一・中畝菜穂子・濱口哲（2012）．
「新潟大学における入試
広報戦略と新入生への入試広報アンケートによる入試広報活動の点検」『大学入試研究ジャーナル』22，309－316．
山田貴光（2020）．
「地方国立大学の入試広報活動－鳥取大学の事例－」『大学入試研究ジャーナル』30，59－65.
吉田章人・並川努・坂本信（2018）．
「新潟大学における入試広報
アンケートの分析」『大学入試研究ジャーナル』28，127－132．

- 271 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，272-278，2021【資料】

高校で探究的な学習活動を経験した入学者における入試区分の違いと大学選択理由との関係――入学時アンケートからの考察：入学金・授業料が安いこと以外の島根大学の選択理由――
和久田 千帆（島根大学）
高校の学習指導要領の改訂により，今後，高校で探究的な学習活動を経験する者は増加する。高校
での学び方の変化により，地方国立大学である島根大学に対する高校生の選択意識は変わるのであろうか。この意識変化を捉えるためには現状を整理しておく必要がある。そこで，本稿では入学時アンケートを用いて，高校で探究的な学習活動を経験した者のうち，本学の選択理由について「国立大学：
あてはまる」「入学金・授業料が安い：あてはまらない」と回答した者について，入試区分の違いと本学選択理由との関係を考察した。その結果，入試区分の違いにより，本学の教育・研究や特色に係る質問項目で有意差が認められるものが存在することがわかった。
キーワード：高校での探究的な学習活動，大学選択理由，地方国立大学，入学金・授業料が安い
1 はじめに高校では，2003 年 4 月の入学者から教育内容を厳選し，総合的な学習の時間が導入された。導入のねらいは，（１）自ら課題を見付け・学び・考え，主体的に判断し，よりよく問題を解決する資質や能力を育てる，（２）学び方やものの考え方を身に付け，問題の解決や探究活動に主体的，創造的に取り組む態度を育て，自己の在り方，生き方を考えることができるようにす
る，（３）各教科・科目及び特別活動で身に付けた知識や技能等を相互に関連付け，学習や生活において生かし，それらが総合的に働くようにすることであった。
2013 年 4 月の高校入学者から適用された現行の学習指導要領では，総合的な学習の時間の位置づけが明確にされ，横断的・総合的な学習や探究的な学習を行う
ことが明確化された。
現在，島根大学のほとんどの学生はこの学習指導要領のもとで高校の課程を修了している。紙面の都合でデータは省略するが，本学で毎年 4 月に実施している
入学時アンケート（以下，入学時調査と記す。詳細は「2. 方法」に記載）によると，高校時代に探究的な学
習活動 1)（以下，探究活動と記す）を経験した入学者の割合は，少しずつ増加し 2019 年度に初めて 50％を超えた。
2019 年 4 月の高校入学者からは次期学習指導要領
が一部先行実施されている。その中には，これまでよりも探究活動を重視する視点から，総合的な学習の時間を総合的な探究の時間として実施することが含まれる。総合的な探究の時間では，自己の在り方，生き方と一体的で不可分な課題を自ら発見し，解決していくような学びを展開していくこととなる。したがって，
総合的な探究の時間には，課題を解決するための質の高い探究活動が行われることが求められている。高校
で質の高い探究活動が展開されることで，高校生が自らのキャリアに気づき，将来像の描き方も変化していくと考えられる。
そこで本学では，高校の学習指導要領の改訂に伴う入学者の変化を，高校での探究活動の経験に着目し，入学時調査を用いて整理しているところである。
また，
本学では 2021 年度入試から，入学定員全体は変更せずに，大学入学共通テストを課さない入試での募集人
員を 100 名程度増やすことから，大学入試センター試
験（以下，CT と記す）を課す入試であるかどうかという入試区分の違い（以下，入試区分の違いと記す）にも着目している。一昨年度は，高校で探究活動を経験した入学者を対象として， CT を課さない入試での入学者は CT を課す入試での入学者よりも，探究のプロ
セスの自己評価が必ずしも高いとはいえないことを示した（和久田，2019）。昨年度は，高校で探究活動を経験した入学者を対象として，探究のプロセスの自己評
価が低い者は，自己評価が高い者よりも，大学入学後の授業で，探究のプロセスの指導希望が高いことを示した（和久田，2020）。
それでは，高校で探究活動を経験した入学者は大学選択についてどのように考えているのであろうか。先行研究では，高校生の大学選択について，入試広報活動の視点から論じられたものが多数ある。大学入試研
究ジャーナルにおいても，岩手大学の一般入試入学者を対象としたアンケート調査から，岩手大学の受験理- 272 -

高校で探究的な学習活動を経験した入学者における入試区分の違いと大学選択理由との関係

由をブランド要素としての機能の評価として論じたもの（喜村，2018）等がある。筆者の関心は高校で探究活動を経験した入学者にあることから，彼・彼女らの本学選択理由について考察することとした。また，本学は志願者数が CT の結果に左右される地方国立大学である。更に筆者自身が高校生の進路指導において，
大学選択では学びたい学問分野があることが第一義であるが，「国立大学」と「授業料が安い」ことは常にセットで伝えていた 2)。2020 年 4 月の入学者からは大学無償化（授業料減免制度の創出と給付型奨学金支援の拡充）が適用される。しがって，国公私立を問わず他大学との違いを，高校生が理解できる形で発信する必要が今まで以上にある。
本稿では入学時調査を用いて，高校で探究活動を経験した 2016～2019 年度の入学者のうち，本学選択理由として「国立大学である：あて
はまる」かつ「入学金・授業料が安い：あてはまらない」と回答した者を対象とし，入試区分の違いと本学
選択理由の関係について考察した（「あてはまる」「あてはまらない」については「2.2 本稿での表記と対象」
に記載）
。
2 方法
2.1 入学時調査全体の対象者と構成，調査方法
本学では，毎年 4 月に編入学生，帰国生，社会人入
学生，私費外国人留学生を除く入学者全員に対して，
大学教育センターが入学時調査を行っている 3)。入学
時調査は記名式で，共通教育科目の授業時間に行う。
質問項目は，入学者の属性，高校での経験，受験に関すること，高校で身に付けた力とそれについての大学入学後の授業での指導希望等である。本稿で対象とする 2016～2019 年度の入学時調査の回収率は，
2016 年度：97.8%（n=1175），2017 年度：97.6％（n=1186），
2018 年度：98.2％（n=1190），2019 年度：97.9％（n=1182）であった。

あてはまる：質問項目に対する回答が「ある程度あてはまる」「かなりあてはまる」
したがって，例えば学生 B1 は，高校で探究活動を経験した CT を課さない入試での入学者を指す。本稿
では，2016～2019 年度の入学時調査回答者の学生 1のうち「4.国立大学である：あてはまる」かつ「15.入学金・授業料が安い：あてはまらない」と回答した者
で，各質問項目の回答に不備のない者 4)について調べた。本稿では，紙面の都合で，質問項目 1～3，5～9，
11～13，18 について述べる。
【質問項目】
1. 専攻したい学問分野がある
2. 教育内容に特色がある
3. 有名な教授・優秀な教授陣がいる
4. 国立大学である
5. 総合大学である
6. 地域に密着した大学である
7. 国際的に活躍する大学である
8. 大学院が整備されている
9. 取りたい資格・免許が取れる
10. 施設・設備がよい
11. 伝統や知名度がある
12. 就職状況が良い
13. 校風・キャンパスの雰囲気がよい
14. クラブ・サークル活動が充実している
15. 入学金・授業料が安い
16. 自宅からあまり離れていない
17. 親元から離れることができる
18. あまり考えなかった
また，対象年度の学生 B，学生 C の選抜状況を表 1に示す。入学後学生 B に分類される者の志願倍率は 2倍台，辞退率は 0.0％，入学後学生 C に分類される者の志願倍率は約4倍台，辞退率は約10.0％台であった。
表1 入試区分別志願倍率等
年度

2.2 本稿での表記と対象とする質問項目及び入試区分
別の選抜状況
入学時調査では，本学の選択理由として右段の18 項
目を，「全くあてはまらない」～「かなりあてはまる」の 4 件法で問うている。本文に用いた用語とその説明は以下のとおりである。
学生 B：CT を課さない入試での入学者
学生 C：CT を課す入試での入学者
学生 1：高校で探究活動を経験した入学者
あてはまらない：質問項目に対する回答が「全くあてはまらない」「あまりあてはまらない」

募集人員

*)

志願倍率（ 倍 ） 辞退率（ ％ ）学生B 学生C 学生B 学生C 学生B 学生C

2016

155

1002

2.42

4.31

0.0

10.7

2017

149

1008

2.29

4.76

0.0

10.5

2018

139

1018

2.34

4.97

0.0

9.4

2019

140

1017

2.76

3.87

0.0

10.8

*)

：帰国生入試，社会人入試，私費外国人留学生入試の募
集人員は若干名であることから，表1のすべての項目から除いている

3 仮説と検定結果，考察
3.1 仮説本学は 2021 年度入試から，入学定員全体は変更せずに，
学生B5)の定員を100 名程度増やす予定である。

- 273 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

もちろん，入試区分の違いにかかわらず，本稿で述べる質問項目のうち，「18.あまり考えなかった」を除くすべての質問項目において，「あてはまる」と回答する者の割合が多いことが望ましい。そのなかで，学生 B
は全員が本学に専願で出願することから，専願の者と併願の者両方が含まれる学生 C と比べると，
学生 B の方が「あてはまる」と回答する者の割合が多いことが予想される。そこで，筆者の関心の対象である学生 1を対象として，各質問項目について，
仮説：「18.あまり考えなかった」以外では，「学生 B1の方が学生 C1 よりも『あてはまる』と回答する者の割合が多い」，「18.あまり考えなかった」では，「学生 B1 の方が学生 C1 よりも『あてはまらない』と回答する者の割合が多い」とした。この仮説を検証するために，各質問項目について，
帰無仮説：入試区分の違いと「あてはまる」「あてはまらない」という回答の選択は独立であるとした。検定は，集計結果の度数に 5 未満のものを含
む年度がある質問項目は，すべての年度で Fisher の
正確確率検定を，そうでない場合は Pearson のカイ 2乗検定を行った。
3.2 検定結果及び考察
2016～2019 年度のすべてにおいて学生 B1 と学生
C1 の間に有意差が認められた質問項目は「有名な教授・優秀な教授陣がいる」「校風やキャンパスの雰囲気がよい」であった。また，認められた有意差はすべて仮説のとおりであった。
（１）「有名な教授・優秀な教授陣がいる」の検定結果を表2に示す。
表2によると，すべての年度でdf=1，
P＜0.01 であった。学生 B1，C1 共に 2018 年度まで
は，
「あてはまる」と回答した者の割合が増えていたが，2019 年度では減っていた。入試広報の究極は，個々の大学教員が何人の高校生を引き付けられるかにある。
したがって，回答者によって捉え方の異なる「有名」「優秀」ということ以前に，本学教員について，より多くの高校生に知ってもらう必要がある。高校生と学部教員を繋ぐ入試広報活動・高大接続事業を今後も展開していく必要がある。
（２）「校風やキャンパスの雰囲気がよい」の検定結果を表 3 に示す。表 3 によると，df=1，P 値について
は，2017 年度は P＜0.05，他の年度は P＜0.01 であった。
「あてはまる」と回答した者の割合は 2016 年度の学生 B1 を除くと，全体的に安定していたことから，
学生 1 については，本学の校風や雰囲気について，ある程度安定したイメージを持つことができていたともいえる。しかし，学生 B1，C1 共に「あてはまる」と回答した者の割合が多いとはいえない。
高校生が直接，本学の校風やキャンパスの雰囲気を知る機会としては，
オープンキャンパス（以下，OC と記す）が挙げられる。2019 年度まで実施していた集合型の申込状況では，高校生の学年構成は 3 年生の割合が若干多いが，2 年生も 3 年生とほぼ同程度の割合である。高校では低学年から OC への参加を促す指導がされていることから，今後は 2 年生と 3 年生の割合が逆転することも考えられる。その場合，本学への志望が確定しているとは限らない申込者の割合が増えることとなる。OC
の実施内容について，今までとは異なる視点も必要であろう。また，COVID-19 の感染拡大に伴い，2020 年
度は例年行っている集合型では実施できなかった。代
替対応として，学部・学科・専攻等の紹介動画の配信を行い，学部によってはオンライン相談を行った。この状況は来年度も変わらない可能性もある。今後，この代替対応について検証し，2021 度以降の OC のあり方について検討する必要がある。
表2 有名な教授・優秀な教授陣がいる
年度
2016

2017

2018

2019

学生
B1
C1
B1
C1
B1
C1
B1
C1

**

あてはまらない

あてはまる

8(40.0%)
81(75.0%)
8(33.3%)
107(72.8%)
7(31.8%)
92(72.4%)
15(48.4%)
110(78.0%)

12(60.0%)
27(25.0%)
16(66.7%)
40(27.2%)
15(68.2%)
35(27.6%)
16(51.6%)
31(22.0%)

Pearsonの
カイ2乗値

P値

9.758

0.002

**

14.5830.000**

13.8790.000**

11.2330.001**

は統計的に有意な差（有意水準1%）

表3 校風やキャンパスの雰囲気がよい
年度
2016

2017

2018

2019
*

**

，

学生
B1
C1
B1
C1
B1
C1
B1
C1

あてはまらない

あてはまる

2(10.0%)
58(53.7%)
8(33.3%)
81(55.1%)
6(27.3%)
73(57.5%)
10(32.3%)
81(57.4%)

18(90.0%)
50(46.3%)
16(66.7%)
66(44.9%)
16(72.7%)
54(42.5%)
21(67.7%)
60(42.6%)

P値
0.000

**

0.039

*

0.008

**

0.009

**

は統計的に有意な差（*：有意水準5%，**：有意水準1%）

次に 2016～2019 年度の一部で，学生 B1 と学生
C1 の間に有意差が認められた年度がある質問項目は「教育内容に特色がある」「地域に密着した大学である」「国際的に活躍する大学である」「伝統や知名度がある」「あまり考えなった」「大学院が整備されている」「就
職状況がよい」「専攻したい学問分野がある」の 8 つであった。また，認められた有意差はすべて仮- 274 -

高校で探究的な学習活動を経験した入学者における入試区分の違いと大学選択理由との関係

説のとおりであった。
（３）「教育内容に特色がある」の検定結果を表 4 に示す。表 4 によると，学生 B1 と学生 C1 の間で有意差が認められたのは 2016～2018 年度で，df＝1，P 値については，2016 年度は P＜0.01，2017・2018 年度
は P＜0.05 であった。
「あてはまる」と回答した者の割合は，学生 C1 ではほぼ一定であるのに対して，学生 B1 では隔年で上下しながら減少していた。後述する「(10)専攻したい学問分野がある」に「あてはまる」と回答した者の割合と比べると，学生 B1，C1 共に，
この質問項目に「あてはまる」と回答した者の割合は少なかった。本学が行っている入試広報活動や高大接続事業では，入学者の専攻したい学問分野について，
どのような教育が行われているのかというところまでは伝えきれていないことが示されることとなった。高校と本学の教育の接続を示すためにも，この質問項目に「あてはまる」と回答する者の割合が増えるよう一層の工夫が必要である。
（４）「地域に密着した大学である」の検定結果を
表 5 に示す。表 5 によると，学生 B1 と学生 C1 の間に有意差が認められたのは 2016～2018 年度で，df=1，
P 値については，2016 年度は P＜0.01，2017・2018「あてはまる」と回答した
年度は P＜0.05 であった。
者の割合は，学生 B1 では 2016 年度には 90％であったが，毎年約 10％ずつ減少し，2019 年度には 50％台となった。一方，学生 C1 では対象年度すべてにおいて，50％程度であった。本学は地域に貢献する大学であることから，地域の特性を活かした本学教員の教育・研究，学生の地域活動をホームページや広報誌で発信している。今回の調査結果からは入試区分の差によらず，今まで以上に「地域」というキーワードを基に，高校生が自らの学びと本学での学びの接続を想像しやすくなるような入試広報活動・高大接続事業の工夫が必要であることがわかった。
（５）「国際的に活躍する大学である」の検定結果を
表 6 に示す。表 6 によると，学生 B1 と学生 C1 の間に有意差が認められたのは 2016～2018 年度で，df=1，
P 値については，2018 年度は P＜0.05，2016・2017
年度は P＜0.01 であった。
「あてはまる」と回答した者の割合は，学生 B1 では年々減少し，2016 年度を除
いては 50％に届いておらず，学生 C1 では高々20％であった。
（６）「伝統や知名度がある」の検定結果を表 7 に示す。表 7 によると，学生 B1 と学生 C1 の間に有意差が認められたのは 2017，2019 年度で，どちらの年度
本学の知名度と本学の個々もdf=1，
P＜0.01であった。

の教員の知名度は必ずしも一致するとは限らないが，
この質問項目と（１）「有名な教授・優秀な教授陣がいる」について，2018・2019 年度の学生 B1 を除くと傾向が似ていた。
表4 教育内容に特色がある
年度
2016

2017

2018

2019
*

学生
B1
C1
B1
C1
B1
C1
B1
C1

**

，

あてはまらない

あてはまる

2(10.0%)
45(41.7%)
6(25.0%)
69(46.9%)
4(18.2%)
53(41.7%)
9(29.0%)
65(46.1%)

18(90.0%)
63(58.3%)
18(75.0%)
78(53.1%)
18(81.8%)
74(58.3%)
22(71.0%)
76(53.9%)

*

P値
0.005

**

0.035

*

0.028

*

0.061

は統計的に有意な差（ ：有意水準5％，**：有意水準1%）

表5 地域に密着した大学である
年度
2016

2017

2018

2019
*

学生
B1
C1
B1
C1
B1
C1
B1
C1

**

，

あてはまらない

あてはまる

2(10.0%)
56(51.9%)
5(20.8%)
70(47.6%)
7(31.8%)
70(55.6%)
14(46.7%)
75(53.6%)

18(90.0%)
52(48.1%)
19(79.2%)
77(52.4%)
15(68.2%)
56(44.4%)
16(53.3%)
65(46.4%)

P値
0.000

**

0.011

*

0.034

*

0.313

は統計的に有意な差（*：有意水準5%，**：有意水準1%）

表6 国際的に活躍する大学である
年度
2016

2017

2018

2019
*

**

，

学生
B1
C1
B1
C1
B1
C1
B1
C1

あてはまらない

あてはまる

10(50.0%)
92(85.2%)
13(54.2%)
120(81.6%)
12(54.5%)
101(79.5%)
21(67.7%)
117(83.0%)

10(50.0%)
16(14.8%)
11(45.8%)
27(18.4%)
10(45.5%)
26(20.5%)
10(32.3%)
24(17.0%)

Pearsonの
カイ2乗値

P値

12.907

0.000

**

9.005

0.003

**

6.387

0.011

3.720

0.054

*

は統計的に有意な差（*：有意水準5%，**：有意水準1%）

表7 伝統や知名度がある
年度
2016

2017

2018

2019
**

学生
B1
C1
B1
C1
B1
C1
B1
C1

あてはまらない

あてはまる

10(50.0%)
75(69.4%)
9(37.5%)
100(68.0%)
15(68.2%)
95(74.8%)
17(54.8%)
111(78.7%)

10(50.0%)
33(30.6%)
15(62.5%)
47(32.0%)
7(31.8%)
32(25.2%)
14(45.2%)
30(21.3%)

Pearsonの
カイ2乗値

P値

2.860

0.091

8.319

0.004

0.425

0.514

7.615

0.006

**

**

は統計的に有意な差（**：有意水準1%）（７）「あまり考えなった」の検定結果を表 8 に示す。表 8 によると，学生 B1 と学生 C1 の間に有意差が認められたのは 2016・2017 年度で，df=1，P 値については，2016 年度は P＜0.05，2017 年度は P＜
0.01 であった。本学では 2021 年度入試から入学定員
全体は変更せずに，学生 B の定員を 100 名程度増やす- 275 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

予定である。したがって，特に学生 B1 において「あてはまらない」と回答する者の割合が多いことが望まれる。しかし，実際は学生 B1 では「あてはまらない」と回答した者の割合が減少していた。
（８）「大学院が整備されている」の検定結果を表 9に示す。表 9 によると，学生 B1 と学生 C1 の間に有意差が認められたのは2016年度のみで,df=1，
P＜0.01であった。2016 年度の学生 B1 を除くと，学生 B1，
C1 共に「あてはまる」と回答した者の割合は 19.7％～36.4％と少なかった。本学入学後の学びにより大学院進学を選択するだけでなく，高校生が描くキャリア
デザインにおいても，大学院進学までが視野に入るよ
うにするためには，どのようにすればよいのであろうか。今後考えていく必要がある。
（９）「就職状況がよい」の検定結果を表10 に示す。
表 10 によると，学生 B1 と学生 C1 の間に有意差が認められたのは 2016 年度のみで，df=1，P＜0.01 であった。コロナ禍以前であり，大学卒業者の就職内定率がよい状況が続いていたことが影響しているのかもしれないが，「あてはまる」と回答した者の割合は，学生
B1 では 2016 年度を除くと 50％に届いておらず，学生 C1 では 30%程度であった。本学卒業後の進路選択にかかる，この質問項目と（８）「大学院が整備されている」について，共に 2016 年度のみで学生 B1 と学生 C1 の間に有意差が認められたことは興味深かったが，その理由は不明である。
（10）「専攻したい学問分野がある」の検定結果を
表 11 に示す。表 11 によると，学生 B1 と学生 C1の間に有意差が認められたのは 2018 年度のみで，df=1，P＜0.05 であった。志望大学を決定する第一義は，「専攻したい学問分野がある」ことであろう。多くの者は「専攻したい学問分野がある：あてはまる」と回答していた。しかし，年度によっては学生 B1 でも「あてはまらない」と回答した者が存在し，学生 C1 では「あてはまらない」と回答した者の割合が毎年増えていたことには注意を払う必要がある。この質問項目に「あてはまらない」と回答した者のうち，（７）「あまり考えなかった」に「あてはまる」と回答した者の人数（割合）を調べてみると，学生 B1 については，
2016 年度：0/1（0.0％），2019 年度：3/3（100.0％）であった。
学生 C1 については，
2016 年度：6/8（75.0％），
2017 年度：8/17（47.1％），
2018 年度：14/19（73.7％），
2019 年度：15/24（62.5％）であった。
「学生の中途退学や休業等の状況について」6)によると，国立大学学部
生の中途退学者（5465 人）の退学理由は，学業不振
18.6％，学校生活不適応 1.9％，就職 10.9％，転学18.4％，海外留学 0.3％，病気・けが・死亡 6.4％，経済的理由 13.7％，その他 29.8％となっていた（文部科
学省報道発表，2014 年 9 月 25 日）。このうち，学業不振・学校生活不適応・就職・転学については，「専攻
したい学問分野」を見つけられない，あるいは「あまり考えない」まま入学してしまったことが原因の一つと考えられる。したがって，特に「専攻したい学問分野がある：あてはまらない」かつ「あまり考えなかった：あてはまる」と回答した者に対しては，入学後の早い段階で担当教員が面談を行い，当該学生の大学生
活への移行の状況に応じた支援が必要であろう。
表8 あまり考えなかった
年度
2016

2017

2018

2019
*

学生
B1
C1
B1
C1
B1
C1
B1
C1

**

，

あてはまらない

あてはまる

17(85.0%)
61(56.5%)
23(95.8%)
102(69.4%)
17(77.3%)
83(65.4%)
23(74.2%)
92(65.2%)

3(15.0%)
47(43.5%)
1(4.2%)
45(30.6%)
5(22.7%)
44(34.6%)
8(25.8%)
49(34.8%)

P値
0.013

0.003

*

**

0.199

0.230

は統計的に有意な差（*：有意水準5%，**：有意水準1%）

表9 大学院が整備されている
年度
2016

2017

2018

2019
**

学生
B1
C1
B1
C1
B1
C1
B1
C1

あてはまらない

あてはまる

7(36.8%)
83(76.9%)
16(66.7%)
118(80.3%)
14(63.6%)
90(70.9%)
21(67.7%)
107(75.9%)

12(63.2%)
25(23.1%)
8(33.3%)
29(19.7%)
8(36.4%)
37(29.1%)
10(32.3%)
34(24.1%)

Pearsonの
カイ2乗値

P値

12.528

0.000

2.252

0.133

0.465

0.495

0.885

0.347

Pearsonの
カイ2乗値

P値

12.624

0.000

0.872

0.350

0.321

0.571

2.467

0.116

**

は統計的に有意な差（有意水準1%）

表10 就職状況がよい
年度
2016

2017

2018

2019
**

学生
B1
C1
B1
C1
B1
C1
B1
C1

あてはまらない

あてはまる

6(30.0%)
77(71.3%)
14(58.3%)
100(68.0%)
13(59.1%)
83(65.4%)
17(54.8%)
98(69.5%)

14(70.0%)
31(28.7%)
10(41.7%)
47(32.0%)
9(40.9%)
44(34.6%)
14(45.2%)
43(30.5%)

は統計的に有意な差（有意水準1%）

表11 専攻したい学問分野がある
年度
2016

2017

2018

2019
*

学生
B1
C1
B1
C1
B1
C1
B1
C1

あてはまらない

あてはまる

1(5.0%)
8(7.4%)
0(0.0%)
17(11.6%)
0(0.0%)
19(15.0%)
3(9.7%)
24(17.0%)

19(95.0%)
100(92.6%)
24(100.0%)130(88.4%)
22(100.0%)108(85.0%)
28(90.3%)
117(83.0%)

は統計的に有意な差（有意水準5%）- 276 -

P値
0.575

0.067

0.039

0.234

*

**

高校で探究的な学習活動を経験した入学者における入試区分の違いと大学選択理由との関係

2016～2019 年度のすべてで学生 B1 と学生 C1 の間に有意差が認められなった質問項目は「総合大学である」「取りたい資格・免許が取れる」の 2 つであった。紙面の都合で，「総合大学である」についてのみ表
12 に示す。表 12 によると，学生 B1，C1 共に「あてはまる」と回答した者の割合は減少傾向にあった。学問のつながりを考えることは，探究活動を推進する高校において，これからますます重要になる。本学はコンパクトな総合大学であることから，学問と人がつながりやすいことを高校生に丁寧に伝えていく必要がある。一方で，2020 年度は COVID-19 の感染拡大に伴う対応から，学問も人もオンラインでつながりやすくなった。対面でのつながりの利点とオンラインでのつながりの利点の使い分けが今後の課題となる。
表12 総合大学である
年度

2016

2017

2018

2019

学生
B1
C1
B1
C1
B1
C1
B1
C1

あてはまらない

あてはまる

10(50.0%)
52(48.1%)
10(41.7%)
77(52.4%)
13(59.1%)
69(54.3%)
21(67.7%)
80(56.7%)

10(50.0%)
56(51.9%)
14(58.3%)
70(47.6%)
9(40.9%)
58(45.7%)
10(32.3%)
61(43.3%)

Pearsonの
カイ2乗値

P値

0.023

0.879

0.948

0.330

0.172

0.678

1.270

0.260

4 まとめ
検定の結果をまとめると表 13 のようになる。
表13 検定結果のまとめ
学生B1と学生C1の間の有意差
質問項目
すべての年度で学生B1と学生C1の間 ・有名な教授・優秀な教授陣がいるに有意差が認められた質問項目
・校風やキャンパスの雰囲気がよい
・教育内容に特色がある
・地域に密着した大学である
・国際的に活躍する大学である
一部の年度で学生B1と学生C1の間に ・伝統や知名度がある
有意差が認められた質問項目
・あまり考えなかった・大学院が整備されている・就職状況がよい・専攻したい学問分野があるすべての年度で学生B1と学生C1の間 ・総合大学であるに有意差が認められなかった質問項目 ・取りたい資格・免許が取れる

18 歳人口の減少，大学無償化等本学を取り巻く環境は楽観的なものではない。志願者数が CT の結果に左右される本学は，高校から本学への接続について，低学年の高校生や高校教員にしっかりと示す必要がある。
本稿ではこの課題に対応することと，入学定員全体は変更せずに，学生 B の募集人員を 100 名程度増やすという本学の入試改革の方向性から，入試区分の違いに着目して考察した。高校生の大学選択の第一義は「専攻したい学問分野がある」であろう。本稿の対象年度
においては，学生 B1 でもこの質問項目に「あてはまらない」と回答した者が存在し，学生 C1 においては，
年々その割合が増えていることがわかった。また，「有
名な教授・優秀な教授陣がいる」「校風やキャンパスの雰囲気がよい」「教育内容に特色がある」「地域に密着した大学である」「国際的に活躍する大学である」については，2016～2019 年度の内，3 年度以上で学生 B1と学生 C1 の間に有意差が認められた。これらのうち，
学生 B1 と学生 C1 の間で有意差が認めらない年度があるものについては，どれも 2019 年で有意差が認められなかった。2019 年度については，高校訪問での聴取や受験産業の方からの情報として，入試改革に対する不安から高校生の進路選択が安全志向になっていることは伺ってはいた。今回の入学時調査の結果が入試改革の影響によるものかどうかは，更に複数年入学者の状況を追ってみなければわからない。
更に本稿では，度数が小さい質問項目が複数存在した。基本的にはカイ 2 乗検定を用い，集計結果の度数に 5 未満のものを含む年度がある質問項目は，全ての年度で Fisher の
正確確率検定を行うことで分析を行ったが，その上でもなお，度数が小さい質問項目が複数存在する質問項
目の有意差の扱いには注意をする必要がある。
高校での探究活動が深まるためには，その活動が高校での教科・科目と関連図けられることを高校教員・
高校生が実感として持つ必要がある。しかし，現時点
ではそこまではできていない。本学では 2017 年度から，本学の教員の研究を高校の教科・科目で並べて紹介する「高校の教科・科目から見る島根大学の研究ラ
インナップ」という冊子を作成し，ホームページ上にも公開している（https://nyucen.shimane-u.ac.jp/koukousei.html）。時間を必要とするが，高校教員を介して，高校生が普段取り組んでいる教科・科目と探究活
動を結びつける資料にできると考えており，高校教員の評判も良い。今後高校での探究活動が充実してくると，高校生の進路選択は大学選択ではなく，教員選択となっていくと考えてもいる。
高校での探究活動もしばらくは学校間で取り組みの差が大きいと考えられる。高校での学び方の変化は入学者の本学選択理由に影響を与えるまでに深化するのか，本学の入試広報・高大接続事業は的確に学外へ発信できているのかの双方について，今後も入学時調査を用いて，入学者の在籍した高校での学科，進路志向等の変化についても追いながら検証していく必要がある。

- 277 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

注1) 本稿で記述する探究的な学習活動は，本学の入学時調査における，高等学校の授業の一環としての「課題研究・発表・討論」を指す。
2) 筆者は本学着任以前，中等教育機関の教員であった。
3) 入学時調査は，教育開発センター（2019 年度から大学教育センター）が初年次教育プログラムを構築するにあたって，学修動機や，各種能力・資質の自己評価と成長ニーズ，学生生活に係る意識などを問うものとして作成し，2008 年度から始めた。
その後，年度ごとに改修し，2012 年度からキャリアセンター，
入学センター（共に今年度から大学教育センター）が個別に行っていたアンケート調査と統合して実施してきた。その後も年度ごとに改修し現在の形に至っている。
4) 質問項目によって回答に不備のある者が異なるため，使用した質問項目ごとに該当者が異なる場合がある。
5) 2021 年度入試からは CT は大学入学共通テストとなる。
6）調査対象：国・公・私立大学，公・私立短期大学，高等専門学校 1191 校（回答校 1163 校，回答率薬 97.6％），調査期間：
2014 年 2 月 7 日～3 月 7 日，中途退学者の状況については，
2012 年度の 1 年の間に中退した者，休学者の状況および授業料滞納者の状況については，2012 年度 3 月末現在で休学・授業料滞納をしている者。

参考文献
高等学校学習指導要領（平成 11 年 3 月告示，14 年 5 月，15 年
4 月 15 年 12 月一部改正）
高等学校学習指導要領解説 総合的な探究の時間編（平成 30 年
7 月）
喜村仁詞（2018）「入学者アンケートを活用した学生募集広報の評価と改善―大学のブランド要素と情報伝達ルート―」『大学
入試研究ジャーナル』28，133－138
和久田千帆（2019）「探究的な学習活動を経験した入学者が得た力―入学時アンケートから見えること―」『大学入試研究ジャーナル』29，144－149
和久田千帆（2020）「探究のプロセスに対する自己評価と大学入学後の授業での指導希望の関係 ―高校時代に探究的な学習活動を経験した島根大学の入学者についての考察―」『大学入試研究ジャーナル』30，92－97- 278 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，279-286，2021【資料】

意識調査から見る「地域貢献人材育成入試」――求める学生が入学し，その学生を育成することができたのか――
美濃地 裕子，高須 佳奈，田中 久美子（島根大学）「地域貢献人材育成入試」により選抜され，山陰地域で活躍する人材の育成を目指す「COC 人材育成コース」の教育プログラムを修了した 1 期生が，令和 2 年 3 月に卒業した。「地域貢献人材育成入試」は，「求める学生像」に適った学生を選抜し，受け入れた学生を育成し，地域に送り出すことができたのか。「COC 人材育成コース」の卒業生と在学生を対象に実施したアンケート結果をもとに検証した結果，「地域貢献人材育成入試」で入学した学生は，アドミッション・ポリシー，「COC 人材育成コース」のカリキュラム・ポリシーに基づく教育が機能し，ディプロマ・ポリシーに掲げる地域人材の育成につながったことがわかった。
キーワード：地域人材育成，面談会，多面的評価，地域志向型入試
1 研究の目的
島根県・鳥取県の高校では，地域課題をテーマとする探究的な学習を行う学校が増えている。地域創生の機運もあり，将来は地元で就職し，地域に貢献できる人になりたい，という思いを持つ高校生は少なくない。
このような状況から，島根大学は，地域協創型人材の育成を目指し，平成 25 年度に採択された「地（知）の拠点整備事業（COC 事業）－課題解決型教育（PBL）による地域協創型人材養成―」において新
しい入試制度と教育プログラムを設計した。
平成 28 年度入試から全学部に導入した「地域貢献人材育成入試」では，受験者の「知識」や「思考力」に加えて，「地域貢献への意欲」を評価している。平成 29 年度からは，新設した人間科学部を加えた 6 学部（募集人員 60 人）で実施してきた。

この入試で入学した学生は各学部に所属するとともに，「COC 人材育成コース」（以下「コース」）に所属して特別な教育プログラムで学び，各学部で培った専門性を活かし，地域課題や社会課題がもつ複雑性や流動性に対応できる人材として，地域に輩出する。
このような学生を育成するために，入試の段階から，地域課題や地域の活性化について高い意識をもつ学生を受け入れることがこの入試設計のねらいである。
本稿では，この入試により「地域貢献への意欲」を持った学生を受け入れることができたのか（アドミッ
ション・ポリシーの検証），また，受け入れた学生はコースでの学修をどのように評価したか（カリキュラ
ム・ポリシーの検証），さらに，「地域に貢献できる人材」として卒業したのか（ディプロマ・ポリシーの検証）について，学生を対象にした意識調査により明

表 1 島根大学地域貢献人材育成入試実施状況（医学部を除く）
H28

H29

H30

H31

R2

学部

募集
人員

志願
者数

志願
倍率

募集
人員

志願
者数

志願
倍率

募集
人員

志願
者数

志願
倍率

募集
人員

志願
者数

志願
倍率

募集
人員

志願
者数

志願
倍率

法文学部

5

9

1.8

5

17

3.4

5

17

3.4

5

14

2.8

5

14

2.8

教育学部 学校教育課程Ⅰ類

7

47

6.7

7

37

5.3

7

23

3.3

7

23

3.3

7

19

2.7

5

16

3.2

5

3

0.6

5

10

2.0

5

2

0.4

人間科学部
総合理工学部

6

10

1.7

7

9

1.3

7

12

1.7

7

13

1.9

7

18

2.6

生物資源科学部

6

17

2.8

6

13

2.2

6

8

1.3

6

20

3.3

6

13

2.2

計

24

83

3.5

30

92

3.1

30

63

2.1

30

80

2.7

30

66

2.2

※法文学部については，H28年度入試においては社会文化学科のみの募集であった。
※総合理工学部については，平成28年度入試の募集人員は6名であった。

- 279 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

らかにしていく。
第 3 節では，コース所属生（以下，コース生）を対象にした意識調査により，「地域貢献人材育成入試」アドミッション・ポリシー（以下「AP」）とコ
ースのカリキュラム・ポリシー（以下「CP」）の整
合性について検証する。第 4 節では，コース生及び一般学生に対する地域に関する学修についてのアンケート調査により，コース生の CP とディプロマ・ポリシー（以下「DP」）の整合性について検証し考察する。
なお，本稿では「地域貢献人材育成入試」を実施す
る 6 学部の中でも，医学部（出雲キャンパス）を除
く 5 学部（松江キャンパス）を対象に検証する。5 年間の入試実施状況は，表 1 のとおりである。
2 「地域貢献人材育成入試」と「面談会」
2.1 「地域貢献人材育成入試」の求める学生像「地域貢献人材育成入試」で入学した学生が副専攻的に所属するコースが求める学生像は，次のとおりである。「つねに移り変わる地域社会のなかで，自身の専門性を磨き続け，それを武器に地域課題と向き合おうとする者。地域のなかで“Innovation：新しいもの・こと・生き方”を提案しようとする者。そんな挑戦者たちを，私たちは求めています。」(島根大学,
2015)
上記のような求める学生像を踏まえ，「地域貢献人
材育成入試」の出願要件として，島根県・鳥取県の活性化に貢献しようとする強い意欲を有する者であること掲げている。
なお，「地域貢献人材育成入試」は学部横断型の一括入試ではなく，学部（学科等）ごとに募集する入試である。したがって，入試種別（推薦入試または AO
入試），センター試験の利用の有無，試験内容が異なっている。また，一般型の推薦入試・AO 入試と地域貢献型の推薦入試・AO 入試として併願できる学部もあれば，併願できない学部もある。地域貢献人材を募集するという点では共通するが，各学部（学科等）の専門性により求める学生像（AP）が異なるため，入試種別や試験内容に独自性を持っている。
このように，各学部（学科等）で独自の部分がありながら全学部で地域に関心の強い学生を受け入れる入試を導入したのは，島根県に立地する大学として地域人材の育成が重要かつ喫緊の課題であったからである。
また，人材育成の方法として，いわゆる地域学部を新設するのではなく，多様な学部に所属する異分野の専門性をもつ学生の集合体として，コースという枠組みで副専攻型のプログラムを提供することで，協働的な学びを通して柔軟な思考力や発想力を育成するという方針がある。「地域貢献人材育成入試」の募集人員
は多くはないため，学部によっては一般型の推薦入試
や AO 入試と併願できるように設計することで，より多くの受験生のニーズに応えることとした。一般型の個別試験に加え，地域に関する意欲や関心を評価する試験（学部により，小論文や面接，レポートと，異なる）を課すことで，地域貢献型と一般型の両方に出願できる。地域貢献型で合格しなかった場合は，一般型の受験者として選抜にエントリーすることができる。
以下に「地域貢献人材育成入試」の概要（令和 2 年度入試）を示す（表 2）。

表 2 地域貢献人材育成入試の概要（令和２年度入試）
一般型試験との併願の可否

地域貢献型で

部

入試種別

募集人員

大学入試
センター試験

個別試験

法文学部

推薦Ⅰ

5

課さない

小論文,面接推薦Ⅰの一般型と 地域志向に関する併願可
小論文

総合理工学部

推薦Ⅰ

7

課さない

小論文,面接推薦Ⅰの一般型と併願可

地域貢献面接生物資源科学部

AOⅠ

6

課さない

書類選考,小論文
プレゼン

不可

＿

AOⅡ

7

課す
書類選考,小論文（3教科3科目または3教科4科目）
プレゼン,面接

AOⅡの一般型と併願可

地域貢献に関する
レポート

AOⅡ

5

課す
（3教科3科目または3教科4科目）

不可

＿

学

教育学部

学校教育
課程Ⅰ類

人間科学部

- 280 -

小論文
プレゼン,面接

付加する項目意識調査から見る「地域貢献人材育成入試」

2.2 求める学生を育む場としての「面談会」
本学は高校生には「なぜ進学するのか」，「大学で何を学びたいのか」，「将来どうなりたいのか」などについて考えたうえで出願してほしいと考えている。
そこで，出願前の期間に「地域貢献人材育成入試面談会」（以下「面談会」）を導入することにした。その意図は，高校生が自分自身に向き合い、大学で学びたいことを具体的に考えたり，コースでの学びについてイメージしたりする機会として活用してもらいたいということである。
将来は地元で就職し，地域のために活動したい，という思いをもつ高校生や，地域の課題や地域のモノ・コト・ヒトに関心の強い高校生の思いに，大学職員が耳を傾ける場を設定することで，高校生が自らの地域への問題意識や課題意識をより明確にすることができるのではないか，と考えた。
面談会での対話をとおして，高校生が「地域貢献人
材育成入試」のねらいやコースの教育内容について理解を深める機会をもつことは，「地域貢献人材育成入試」が求める受験生が育つことにつながると考える。
5 年間の参加状況は表 3 のとおりである。なお，令和2 年度に参加者数が減少したのは，面談会開催日数減が影響した可能性がある。
表 3 地域貢献人材育成入試面談会 年度別参加者数
入試年度

H28

H29

H30

H31

R2

開催日数

15

15

15

15

12

1 回参加

98

62

79

91

59

2 回参加

8

12

9

12

5

3 回参加

2

2

1

4

1

4 回参加

1

0

0

0

1

実参加者数

109

76

89

107

66

面談会に参加した高校生からは，「自分の考えには不明瞭な部分があることに気づけたのでもう少し具体化するように考えてみたい」，「COC 人材育成コー
スでぜひ学びたい」などの感想を得ている。つまり，
高校生は面談会を経ることで，地域に対する問題意識をより具体化し掘り下げる必要性を感じたり，課題解
決に立ち向かう力をつけるために，ぜひコースで学びたい，と意欲を高めたりしている。したがって，出願
前の面談は，高校生が地域への向き合い方や自分自身の課題意識について自問自答し，入試とコースに対する理解を深める機会になり，高校生の育成につながったと考察する。
面談会の設計にあたっては，追手門学院大学のアサーティブプログラム・アサーティブ入試を先行事例として聞き取り，参考にした。同大学によれば，アサー
ティブ入試は「個別面談や『MANABOSS』で学習
して身につけた力を発揮できる場所」と位置づけており，個別面談を受けていることが，出願条件の 1 つとされている（河合塾. 2015）。すなわち，アサーティブ入試を受験するために個別面談は必須であり，アサーティブプログラムとの一体的な流れを通して受験
生の成長を促すしくみとして設計されている。それに対して，本学では面談会への参加を出願要件とせず，より緩やかな位置づけとしている。面談を出願要件にしないのは，高校生が面談を負担に感じて志望をためらうことにつながらないようにしたいからである。義務として面談に臨むのではなく，面談会に参加するかどうか，自分にとっての必要性を判断することも含めて，高校生に主体的に考えてもらいたいということである。
3 AP と CP の整合性の検証「地域貢献人材育成入試」で入学したコース生は，「地域貢献人材育成入試」で求める学生像（AP）を理解して受験しているのか。そして，コースでの学び（CP）についてどのように評価しているかを明らかにするため，コース生を対象にした意識調査を行った。
医学部を除く 5 学部に在籍するコース生（１期生～4 期生 100 人）を対象とするアンケートによる意識調査で，令和 2 年 3 月に実施した。対象者 100 人中，
回答数は 62（回答率 62％）。そのうち，令和 2 年 3月に卒業した１期生は対象者 23 人中，回答数は 20（回答率は 87％）である。回答結果から，次の四点について 3.1～3.4 で検討する。
なお，3.4 では，コース生以外の一般学生 440 人に対して実施した同時期の同等の質問項目による調査結果と比較し，検討する。
① 「地域貢献人材育成入試」受験理由② 面談会の参加者と非参加者の受験理由の差異③ コースでの学びに対する自己評価④ 進路についての自己評価
3.1 「地域貢献人材育成入試」の受験理由「あなたが「地域貢献人材育成入試」を受験した理由を教えてください」という質問項目で，次の八つの選択肢を設定した（下線は筆者）。
1 COC 人材育成コースでの学びに魅力を感じたから- 281 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

2 COC 人材育成コースで学んで，島根県・鳥取県の活性化に貢献できる力をつけたかったから
3 COC 人材育成コースで学ぶことで，地元就職に有利になると思ったから4 地域に興味・関心のある自分に合った入試だと思ったから
5 他の入試よりも合格しやすい入試だと思ったから
6 学校や塾の先生に受験を勧められたから7 家族に受験を勧められたから
8 その他
選択肢 1～3 は，コースの教育内容に関すること，
選択肢 4～7 は，入試と受験者との相性に関することである。
複数回答可で受験理由を尋ねたところ，回答者の半数以上が，選択肢「2 COC 人材育成コースで学んで，島根県・鳥取県の活性化に貢献できる力をつけた
かったから」，「4 地域に興味・関心のある自分にあった入試だと思ったから」，「6 学校や塾の先生に受験を勧められたから」を選んだ（図 1）。

%
図 1 「地域貢献人材育成入試」受験理由
注）1～4 期生 62 人が回答（複数回答可）
この結果から，コース生の半数以上が，受験の段階
で COC 人材育成コースで力をつけたいという意欲を持っており，また，地域志向性のある自分に合った入試であるという意識を持っていることがわかる。
さらに細かく見ると，選択肢 2・4・6 のいずれかを単独で回答したのは 6％，「2・4」または「2・4・6」または「4・6」の組み合わせで回答した学生が回答者の 39％であった。このことから，「地域貢献人材育成入試」を受験する動機は必ずしも一つではなく，むしろ，コースでの学びに期待するとともに，自身の地域志向性を入試で評価してもらえるという期
待が合わさり，複数の出願動機をもっていることがわ
かる。
また，回答者の 71％が，選択肢 1・2・3 のいずれか，またはそれらを組み合わせて回答していることから，入学者の 7 割程度が「COC 人材育成コース」での学び（教育内容）に期待して受験したことがわかる。
さらに，回答者の 94％が，選択肢 4・5・6・7 のいずれか，またはそれらを組み合わせて回答していることから，入学者の 9 割程度が自分の興味・関心や適性に合った入試であると意識して受験していることがわかる。「6 学校や塾の先生に勧められたから」が最も高いことをどのようにとらえるかについては，指導する生徒の適性や大学で学びたいことについてよ
く理解している高校教員や塾などの教師が，「地域貢献人材育成入試」の求める人物像と，入試における評価項目をすり合わせた結果，適性のある生徒であるという判断により，受験に向けて後押ししたことの現れではないかと考える。
3.2 面談会の参加者と非参加者の受験理由の差異
ここでは，面談会参加の有無により,「地域貢献人
材育成入試」の受験理由に差があるかどうかについて，検討する。アンケートに回答した 62 人のうち，面談会に参加したのは 35 人（56％），参加しなかったのは 27 人（44％）である。
「地域貢献人材育成入試」の受験理由（複数回答可）の回答個数について，「面談参加者」は一人当た
り平均 3.1 であるのに対し，「非参加者」は一人当た
り平均 2.3 であった。
特に，選択肢「1 COC 人材育成コースでの学びに魅力を感じたから」と「3 COC 人材育成コース
で学ぶことで，地元就職に有利になるから」において，「面談参加者」と「非参加者」とで回答傾向に違いが見られた。

%
図 2 面談参加者と非参加者の受験理由（割合）
図 2 は，参加者数と非参加者数それぞれを分母とする回答数の割合を示したものである。選択肢 1- 282 -

意識調査から見る「地域貢献人材育成入試」

は 24.4 ポイント，選択肢 3 は 23.5 ポイントの差がある。「参加者」の 4 割以上がコースでの学びに魅力を感じ，コースでの学びが地元での就職につながりやすいと思っている一方，「非参加者」で同様の意識をもっているのは 2 割程度である。これは，面談会を通して，コースでの学修内容について具体的に知ることができ，コースでの実践的な学びは地元就職に効果をもたらすであろうとの理解を高校生が深めた結果ではないか，と考察する。
面談会という場を設定した大学側の意図の一つは，受験生に「地域貢献人材育成入試」の求める人物像とコースの教育内容についてより深く理解し，それにより入試と入学後の教育内容とのミスマッチを防ぎたい，ということである。その意味では，出願前の段階で面談会を経た高校生の方が，面談会を経ない高校生よりもコースの教育内容に魅力を感じているという結果は，面談会がアドミッション・ポリシーに沿った受験生を育成することに寄与する場として機能したととらえることができる。
また，もう一つの意図として，面談をとおして，高校生に自分と向き合い，将来どうなりたいか具体的に考える機会にしてほしいということがある。面談会を経た高校生の方が，面談会を経ない高校生よりも「地元就職に有利になる」と思っているという結果から，卒業後は漠然と地元で活躍したいと考えていた高校生が，面談での対話をとおして，卒業後の具体的な事業
所や組織などのイメージを描くことができたり，自らの未来のありたい姿を具体的にイメージできたりしたのではないか，面談はそれらの具体像を描く契機として働いたのではないか，と推測する。

・他学部の学生と意見交換しながら学べたなどの回答があり，学生が指摘している点は大きく次の三点に分類できる。
① 実践力向上② 実学の機会③ コース生との交流
コースの特徴は，活動体験を通して地域の課題に向きあい，地域や仲間との協働スキルを身につけること，同じ志をもった仲間とのネットワークをつくることにある。コース生はまさにこれらの特徴をコースの良さとして体感し，言語化しており，本学の意図がうまく働いており，コースでの学びの獲得につながったことがわかる。
他方「大変だったこと」については，回答した 15
人中，「特になし」と記述した者が 4 人いることから，特に大変だとは感じないコース生が複数いたことがわかった。大変さの内容を記述した 11 人のうち 6人は，課外セミナーに時間をとられることからくる「多忙感」や専門科目の授業との時間的なやりくりの大変さを挙げた。他の 5 人は，「専門科目とコース
での学びを関連付けることが難しかった」「他学年のコース生とのかかわりが難しかった」など，専門分野の学びとコースでの学びを結びつける段階で苦労したと述べている。1 期生全体の回答を総じて見ると，「大変さ」を感じる者もいるが，概ね「良さ」の方を強く感じているようである。
なお，「多忙さ」や単位にならない課外セミナーの大変さを改善するため，月 1 回程度実施していた定例の課外セミナーは廃止し，現在は，コース生の授業を新設し単位化して実施している。

3.3 コースでの学びに対する自己評価コースで 4 年間学んだ学生は，コースでの学びについて，どのような評価・省察をしたのだろうか。意識調査における次の質問項目に対する 1 期生の回答
結果から考察する。質問項目は次のとおりである。
A「COC 人材育成コースで学んで良かったことを教えてください」B「COC 人材育成コースに所属して大変だったことを教えてください」
A については，1 期生 23 人のうち 18 人が，B については，15 人がそれぞれ自由記述で回答した。A
の「良かったこと」として，・プロジェクト遂行のスキルを身につけられた・実際に地域に行って人と触れ合うなど，島根についてよく知ることができた

3.4 進路についての自己評価
コース 1 期生で，松江キャンパスの 5 学部に所属していた 23 人は，令和 2 年度 3 月に卒業し，その進路は進学 2 人，就職 21 人であった。就職先の決定した 1 期生に対し，自分の進路選択やその進路についての満足度などを調査した。
「4 月以降の進路について，あなたの満足度を教えてください」の質問項目により 4 件法（満足していない・あまり満足していない・ある程度満足している・満足している）で尋ねたところ，就職した 21 人のうち 18 人から回答があり，回答者の７割以上が「満足している」と答え，「ある程度満足している」
を合わせると 9 割を超えた（表 4）。
就職活動については，就職を希望するコース生全員が山陰地方（島根県・鳥取県）での就職を念頭に活動- 283 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

した。地域の活性化に貢献する人材になるために 4年間学んだコース生としては当たり前のこととはいえ，全員が入学当初の目的に向かって活動した。その結果，就職を希望するコース生の 86％が島根県・鳥取県で内定を得た。同年度のコース生を除く山陰（島根県・鳥取県）地方出身者の山陰地方就職率はおよそ 60％
であったことを考えると，コース生が高い比率で山陰地方での内定を得ていることがわかる。
島根県・鳥取県以外の他県に就職した 1 期生は数名いた。彼らの聞き取りを行ったところ，山陰にはない職種を目指したため，この地域で職を得ることを断念したということがわかった。ただ，どの学生も「専門的な知識・能力を身につけて，将来的には山陰地方に戻ってきたい」と話してくれた。
このように，他県に就職した学生の中には長期的な見通しをもちつつ，地域貢献したいという意志をもって進路選択をした学生がいるということである。
次に，コース生に対する質問項目「4 月以降の進路について，あなたの満足度を教えてください」と同等の質問項目による調査を，同年度の卒業時調査（卒業年次の全学生を対象にして，本学が独自に行うアンケート調査のこと）で実施した。回答のあった一般学生
440 人の結果は，次のとおりである（表 4）。
表 4 4 月以降の進路についての満足度（割合）コース生（％）

一般学生（％）

満足していない

5.6

3.0

あまり満足していない

0

6.1

ある程度満足している

22.2

32.3

満足している72.2

58.6

進路についての満足度で，肯定的に感じている（満足している・ある程度満足している）割合はコース生
が 94.4％であるのに対し，一般学生は 90.9％である。
一方，否定的に感じている（満足していない・あまり満足していない）割合は，コース生が 5.6％であるのに対し，一般学生は 9.1％であった。肯定的な評価の中でも「満足している」と回答したコース生は72.2％で，一般学生より 13.6 ポイント高い。最終的な進路についての満足度は本人の受け止め方にもよる
が，調査結果からはコース生の方が満足度はやや高いといえる。
コース生と一般学生の自己評価に差が現れた要因として考えられることは，コース生の方が，入学時から勤務地や職業について明確なイメージや高い志を持っている割合が高いこともあろうが，むしろコース教育の結果ではないかと考察する。コース生は 3 年次に山陰に拠点を置く事業所で中長期の課題解決型インターンシップを体験するのだが，2 年の後期からコースを担当する教員との面談により，将来の進路希望を確認したうえで，インターンシップ先やプログラムの内
容を一人一人個別に設計していく。このように，一般
学生よりも早い時期からメンタリングを通して考えたり体験したりしたことが，自分の進路選択に対する自信や満足感となって表れたのではないだろうか。
3.5 AP と CP の整合性についての考察
コース生に「地域貢献人材育成入試」の受験理由を問うことで，この入試で求める学生像（AP）について，受験生の理解度を測ることができるのではないか。
また，コース教育（CP）に対する学生の自己評価から，コース教育に対する満足度や理解度を測ることができるのではないかと考えた。
なお，AP と CP が整合している状態とは，コース
生と AP とのマッチングの高さととともに，学生がこのコースの教育内容に納得して学んでいること，と定義した。
これについては，3.1 で考察したように，回答した
学生の約 7 割がコースでの教育に期待し，約 9 割が自身に合った入試だと思って受験していること。また，
コース教育については，3.3 で考察したように，大変さを感じながらも現地での体験をとおしてスキルを身につけ，コース生同士の意見交換ができたことなどに手ごたえを感じていることから，コース生はコース教
育により力がついたという意識をもっている。つまり，「地域貢献人材育成入試」とコースの AP と CP は整合しているととらえることができる。
4 CP と DP の整合性の検証
前節では，コース生の受験理由から，最終的に選択した行動として進路選択の結果を示し，コース生の多くが入学前からの志を実現しつつあることを示した。
しかしながら，入学前から持ち続けた思いを単純に実現したのではなく，前節でも述べたように，コースが提供する教育を経てその思いを実現している。本節では，コース生と一般学生との間にある志向性の差異について地域に関する学修等のアンケート調査結果から検討する。
コース生における CP と DP の整合性とは，コース
教育の結果として卒業段階の方針である，山陰地方での就職つながること，と定義して検討する。

- 284 -

意識調査から見る「地域貢献人材育成入試」

4.1 地域に関する学修等のアンケート調査の概要
Q: 卒業後，島根を中心とした山陰地域で働いて本学は，前述の通り平成 25 年度に COC 事業，平みたいと思いますか？（選択肢「そう思わな
成 27 年度に文部科学省「地（知）の拠点大学によるい・あまりそう思わない・どち らでもない・
地方創生推進事業（以下 COC＋事業）」に採択され，ややそう思う・そう思う」）
全学的な教育改革を行ってきた（島根大学地域未来協▶「ややそう思う・そう思う」と回答したコー
創本部，2020）。地域についての基礎的な知識を得
ス生 85.1％て、専門教育への動機づけとするベースストーン科目▶「ややそう思う・そう思う」と回答した一般（以下 BS 科目），専門性を身につける各学部の専門
学生 26.6％
教育，専門性を地域に活かす PBL 型のキャップスト
卒業後に就職する地域の意識も，コース生と一般学ーン科目（CS 科目）と積み上げることで力をつける
生とで大きな差があることがわかる。コース生は山陰
仕組みがある。
地域で働く意欲が一般学生に比べて高く，8 割を超え本学では，教育活動改善を目的に本学学生に地域にているのに対し，一般学生は 3 割未満である。
係る学修等のアンケート調査を実施している。令和元
年度のこの調査において，コース生と一般学生を比較
Q: 地域に関わりのあるプロジェクト（イベントが可能なように調査設計し，対象は医学部を除く 5の企画・運営や商品開発等）にチャレンジし学部の学部生（1～4 年生）として，令和元年 9 月下てみたいですか？（選択肢「ぜひチャレンジ
旬～10 月上旬に実施，731 人から回答を得た。コー
したい（すでに取り組んでいる）・チャレン
ス生 47 人と，一般学生 684 人との回答を比較するこジしてみたい・あまりチャレンジしたくなとにより，コース生の特徴がみられた質問項目と結果
い・チャレンジしたくない」）
を以下に示す。
▶「ぜひチャレンジしたい・チャレンジしてみた い 」 と 回 答 し た コ ー ス 生 92 ％4.2 コース生の特徴が見られた質問項目（46.8％・44.7％）
地域に関する授業科目についての意識，卒業後の就▶「ぜひチャレンジしたい・チャレンジしてみ
業地域についての意識，地域に関わるプロジェクトへたい」と回答した一般学生 66％（8.8％・の参加意欲について質問した項目について，以下のよ
57.4％）
うな特徴が見られた。
地域に関するプロジェクトをしたいという意識につ
Q:地域に関する授業科目（地域志向型初年次教
いても，コース生と一般学生では大きく異なる。コー
育科目，BS 科目，CS 科目）を受講したこと
ス生においては，「ぜひチャレンジしたい」，「チャがありますか？（選択肢「ある・ない・わか
レンジしてみたい」の合計が 92％であるが，その内らない」）
訳として，「ぜひチャレンジしたい（またはすでにチ▶「ある」と回答したコース生
97.9％
ャレンジしている）」という高い意識をもつ学生が 5▶「ある」と回答した一般学生
48.0％
割近く（46.8％）もいる。このように，コース生は，入試の段階から地域にかかわる意欲を評価されて入学
地域に関する授業科目は，本学ではすべての学生がし，さらに入学後の教育環境においても，正課内外で履修していることから，一つ目の質問に対しては，本
地域課題にかかわる機会が多いことから，学生自身の来は「ある」と回答する学生が 100％でなければなら意欲と入学後の環境が，地域にかかわりたいという意ない。そもそも学生には，地域に関する授業を履修し欲を維持し育成していると考察する。
ているという意識があるのかどうか，その差を見ようとしたのが，一つ目の質問である。コース生は，「わ4.3 CP と DP の整合性についての考察からない」と回答した一人以外は「ある」と回答した
が，一般学生で「ある」と回答した割合は 5 割未満
前項 4.2 では，地域に関する学修等の調査結果によである。
り，コース生の意識と，一般学生との意識の違いについて考察した。
「地域貢献人材育成入試」により入学した学生はコースに所属し，特別な教育プログラムにより育成される。コース生の意識が一般学生と異なるのは，次のよ- 285 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

うな人材育成理念と特徴のある教育体制によるものと考える。
「COC 人材育成コースは，島根大学が掲げる，地域協創型の人材育成理念に基づき，自らの専門性を活かしながら多様な人材と協働し，課題解決に取り組む
ことができる，島根県を中心とした山陰地域で活躍する人材の育成を目的にしています。」（島根大学地域
未来協創本部, n.d.)
コースの特徴は次の三点である。
① 専門性を活かす教育の仕組み② 大学全体のバックアップ体制③ 異分野の多様性の中で育つ仕組み
コースでは，この三つの学びのつながりを強化する
特定の科目を受講することができるようカリキュラム
設計されており，地域の学びと専門の学びの両方で育つ，これを特徴の一つとしている。また，コース生のための特別な教育プログラムは地域未来協創本部が担当するが，この組織が各学部及び全学センターと協働
し，コース生を入学から卒業までサポートする組織体制を取っている。さらに，正課内外の教育プログラムの中で，学部を超えてコース生がともに学びあう仕組みが効果を上げている。

いことが挙げられる。また，三つ目は，松江キャンパ
スの 5 学部における「地域貢献人材育成入試」は，
島根県・鳥取県の高校生を対象としており，他県の高校生で地域志向性の高い受験生が出願条件を満たすことができないということも課題であった。
このような課題に対し，令和 3 年度入学者選抜からの入試改革により，「地域貢献人材育成入試」の名称を廃止し，「地域志向型入試」として新たな入試として実施することとした。松江キャンパスの 5 学部については，「地域志向型入試」はすべて総合型選抜に統一した。また，島根県・鳥取県以外の高校を対象にした全国枠を一部の学部・学科で新たに導入し，全国枠による合格者についても，コース生として育成することとした。
令和 3 年度から受け入れる「地域志向型入試」の入学生を含め，今後も入学後の追跡調査を行い，入試と教育の仕掛けが学生にどのように作用し，学生の成長をサポートしているのかを検証していく。
参考文献
島根大学 (2015).『島根大学 COC 人材育成コース』
河合塾 (2015).「多面的・総合的評価による入学者選抜」『Guideline』2015 11，19－21.

5 まとめ
コース生に対する意識調査と本学学生に対するアン
ケート調査の結果，さらにはコース生 1 期生の進路状況から，「地域貢献人材育成入試」で入学した学生
は，入試の AP，コースの CP が機能することで，地域協創型人材としてのスキルを身につけ，マインドを磨き，地域の人材として育成され，DP に掲げる結果につながっていることがわかった。
「地域貢献人材育成入試」は，出願前は面談会，入学後はコースという仕掛けで，出願前から入学後にわたり，学生の成長過程に関与し効果をもたらしたと考える。入試の段階から高い地域貢献に係る意識をもつ学生を募集し，入学後はコース生向けに特化した教育環境を提供することで，地域に向き合い地域で活躍する人になりたい，という学生の意識は持続し，さらに育成されている。このように，アンケート結果から明らかになった第 1 期生の卒業時の進路状況や一般学
生とは異なる意識などから，入試とコースが一体となった仕組みは効果があることがわかった。
一方で，いくつかの課題も見えてきた。一つ目は，募集単位によって志願倍率 1 倍を切る学部・学科があること，二つ目は，学部によって入試種別（推薦入試，AO 入試）が異なるため受験する側にわかりにく島根大学地域未来協創本部地域人材育成部門(2020).『平成 27
年度採択 文部科学省 地（知）の拠点大学による地方創生推進事業（COC+事業）最終報告書』しまね地域資料リポジ
トリ https://coc.lib.shimane-u.ac.jp/ja/7860（2020 年 8 月 28 日).
島根大学地域未来協創本部（n.d.).「COC 人材育成コース」- 286 -

島根大学地域未来協創本部
https://www.allshimane.shimane-u.ac.jp/project01/prj01shimaneuv/incoc/（2020 年 8 月 28 日).

大学入試研究ジャーナル第 31 号，287-292，2021【資料】

沖縄県外における志願者獲得に向けた大学説明会の実施とその効果の検証山田 恭子，田中 光，盛山 泰秀，廣瀬 等（琉球大学）
本稿では，沖縄県外からの志願者獲得のために実施している大学説明会について報告する。実施に際しては，志願者動向等を調べ，実施する場所・時期・内容等を決定した。大学説明会では，各学部の教員が研究や教育の説明と個別相談，学生や担当職員が学生生活についての個別相談を行った。大
学説明会開催後，本学への県外からの志願者数は増え，参加者も実際に出願していることがわかった。
アンケートからは参加時点で参加者の志願意欲が高く，参加後も維持されていること，一部の会場においては参加後に志願意欲が高まることが示された。この結果から，実際に教員から説明を受け，個別相談を受けられる大学説明会は県外からの志願者獲得に貢献できると言える。
キーワード：入試広報，大学説明会，進路相談
1 はじめに日本における 18 歳人口は 2019 年頃から減少局面に突入し，2040 年には，約 88 万人まで減少すると予測されている（文部科学省，2019）。そのような中，各大学においては学生の量的確保とともに，学生の質の確保のための方策も実施されている。琉球大学においても第三期中期目標において，入学者選抜について
は「学長のリーダーシップのもと，大学卒業後のキャリア形成を視野に入れた高大接続システム改革の実現に資する，多面的・総合的な入学者選抜方法に転換する」ことが挙げられている。この目標を達成するためのテーマの 1 つに「入学志願者の量的確保と質の維持・向上」がある。本稿では，入学志願者を量的に確保するだけでなく，質を維持・向上させるための取り組みの 1 つである，県外での大学説明会を紹介し，その効果について述べる。
入学志願者の量的な確保について考えたとき，全国的に 18 歳人口が減少していくことを踏まえると，入学志願者の大幅な増加を目標とすることは現実的ではない。沖縄県は 18 歳人口の減少率が他の府県と比較
して緩やかであることから，県内に向けた取り組みを実施することで，志願者の量的な確保を目指している。
しかしながら，量的な確保を目指し，沖縄県内だけを対象とした場合，志願者の質に目を向けると沖縄県出身の学生が多くなり，出身地についての多様性が損なわれる可能性が示唆される。
志願者の質には，多様性という側面が含まれると考えた。谷村（2016）によると，学生の多様性には学
力，性別，年齢，国籍，そして学習意欲，高校までの学習経験，人種，障がいの有無，さらに家庭の経済力，学生の就業状況，出身地等も含まれてくるとされている。このうち，学生の学力，学習意欲，学習経験等については，一般選抜，学校推薦型選抜，総合型選抜等の選抜方法を工夫することによってその多様性を保つことができる。国籍，人種，障がいの有無，家庭の経
済力等については，入学者選抜に加えて国や各大学が工夫して支援策を打ち出している。
本稿では，残る出身地に着目した。沖縄県は歴史的・文化的・地理的に他の都道府県とは異なる特色があり，沖縄県出身か否かということが多様性に重要な意味を持つと考えたためである。
本稿で報告する大学説明会実施年度に実施された2017 年度入試以前の琉球大学の志願状況を表 1 にまとめた。表1より，県内と県外の割合は県内が約65%，
県外が約 35%で推移していたことがわかる。しかしながら，2017 年度入試において県外からの志願者が2,000 名を割り込んだ。この減少に着目し，県外での志願者数および割合を，2011 年度入試以降で最も高- 287 -

表 1 各入試年度の県内・県外別志願者数と割合
入試

県内

年度

志願者数

県外
割合

志願者数

割合

2011

4,806

68.3%

2,231

31.7%

2012

4,832

65.3%

2,569

34.7%

2013

4,755

65.5%

2,504

34.5%

2014

4,467

62.8%

2,646

37.2%

2015

4,391

64.6%

2,407

35.4%

2016

公表データなし

2017

4,126

1,995

32.6%

67.4%

大学入試研究ジャーナル第 31 号

かった 2014 年度入試の 2,646 名，37.2%の水準を超えることを数値的な目標とし，出身地についての多様性を確保することを目指した。
先述した通り，沖縄県の 18 歳人口の減少は比較的緩やかである。沖縄県は周囲を海に囲まれ隣県との物
理的距離も大きい。このような状況の中で県外に対して閉じてしまうと，大学在学中に県外出身者と関わる機会は減少する。それによって多様な価値観を持つ人たちとの対話の機会も少なくなり，視野が狭まってしまう可能性もある。自らの文化の特徴に気づく機会もなくなってしまうかもしれない。琉球大学では，学生を地域と世界との津梁（架け橋）となる人材として育成することを目指しているため，自らの地域を知り，それを踏まえて多くの多様な人々と対話し，それを世界とつながる糧とし，グローバル化に対応することが必要となる。このことは沖縄県内の志願者だけでなく，県外の志願者にも当てはまるだろう。また，県外の高校生にとっては，地理的・気候的・文化的に特色のある琉球大学を選択肢に加えることができるので，進路選択の多様性を持つことができると考えられる。
以上のような現状と目標を踏まえ，県外からの入学志願者確保の１つの方法として，2017 年度より県外にて単独の大学説明会を行うこととした。そこで本学の教育，研究の他，大学の環境等の魅力を伝えている。
沖縄県という地域は全国的によく知られている一方で，琉球大学自体は知られていない可能性がある。実際に，本学に在学している県外出身の学生にインタビュー調査を行ったところ，「沖縄県自体は知っている，もしくは訪れたことがあるが，実際に志望するまで琉球大
学がどのような大学であるのか知らなかった」，「キャンパスを訪れたこともなかった」，「沖縄にある国立大学が琉球大学ということを知らなかった」という声が聞かれた。沖縄は観光地として全国的に知名度が高いため，県外にて大学説明会を行った場合，参加者数はある程度見込め，そこに的確に本学の情報を提供することで，本学の魅力が浸透し，志願につながる可能性があると考えた。
また，本学のオープンキャンパスへの参加は容易ではない。本学のオープンキャンパスは例年 7 月中旬の夏休み直前に開催されているが，県外から参加する場
合は，空路の利用，宿泊を伴ってしまう場合も多く，経済的な負担が大きくなってしまう。時期的にも夏休
みに入る前の開催であるため，県外の高校生が参加することは容易ではない。実際にオープンキャンパスの参加者のうち，県外からの参加者は 2017 年度 248 名（4.0%），2018年度303名（5.2%），2019年度296

名（5.3％）に留まっており，県外からの訪問が決して容易ではないことが示唆される。
これらの現状を踏まえ，ある程度安定的に志願がある地域に対しては，本学が出向き，大学説明会を行うことが有効であると判断した。本稿ではここまでの現状を踏まえ，沖縄県外での大学説明会を行うまでに実施した分析と，説明会の概要，大学説明会を実施した
年度からの志願者数の推移，参加者の出願状況，アン
ケートの結果を述べ，説明会の効果の検証を行い，今後の課題と展望について考察する。
2 事前分析の概要
大学説明会の開催にあたり，多様な地域からの志願者を獲得するために，どこでいつ頃，どのような内容で実施するかを決定する必要がある。
2.1 場所の選定
2014 年度入試から2016 年度入試の地域別志願者数を調べたところ，本学への志願が最も多い地域は九州で，続いて関東，近畿，東海の順であった。九州各地
においては，すでに九州地区の全ての国立大学と合同説明会を実施している。そのため，改めて単独で説明会を開催する必要はないと判断した。次に志願者数が多いのは東京都を中心とした関東である。人口が集中していることから志願者となりうる高校生も多いと判断し，2017 年度は東京にて開催することとした。
翌年も引き続き東京にて開催する一方，それ以外にも大阪，名古屋にて開催することとした。大阪については，2018 年 1 月大学入試センター試験直後に，他の大学に倣い，相談会を実施したところ，予想を超える参加者があったことと，高校 3 年生だけでなく 1，
2 年生もある程度参加していたことから，大阪を中心とする近畿地方でのニーズがあると判断した。名古屋については，東海地方は他の地域からの志願者が減少した年にも志願者数が維持，微増する等，独自の動向が見られていたためである。
2019 年度は前年度の開催地を引き継ぎ，東京・大阪・名古屋の 3 箇所での開催をすることとした。
2.2 時期の選定
大阪，東京では，8 月の盆休みが明けた後の平日に大学説明会を実施することとした。この時期の平日としたのは，以下の理由からである。第一に，夏休みのこの週は高校生が参加しやすいと考えた。7 月中や 8
月の最終週は補習等の可能性もあるためである。第二に，首都圏の高校では，夏休みの課題として大学の情- 288 -

沖縄県外における志願者獲得に向けた大学説明会の実施とその効果の検証

報収集やオープンキャンパスへの参加が課されていることも多い。その一つの選択肢として活用してもらえる可能性もあると考えた。第三に，平日としたのは，
週末には首都圏，関西地区の他大学のオープンキャン
パスが実施されていることを考慮したためである。
名古屋では 11 月中旬の週末に実施している。他の会場と時期をずらすことで夏休みの大学説明会に参加できなかった生徒や夏休み後に琉球大学に興味を持った生徒も参加できると考えたためである。なお，この時期は 3 年生が現実的な志望校を絞り込む時期で 3 年
生にも対応可能な最後の時期でもある。
3 開催内容大学説明会の主な目的は，研究や教育をはじめ，本学の様々な魅力を知ってもらい，実際の出願につなげてもらうことにある。この目的を果たすために，琉球大学の概要説明，各学部の教員による学部・研究の紹介，個別相談と，アドミッションセンター教員による学生生活についての個別相談を実施することとした。
その後，学生生活の個別相談は学生が担当する，要望の多い学生寮や留学については担当職員がオンラインで相談を受ける等，アンケートの自由記述を踏まえ，内容を変更していった。開催内容は表 2 にまとめた。
表 2 各開催年度・各開催地の開催内容
年度

東京

大阪

名古屋

-

-

学部・研究紹介

学部・研究紹介

学部・研究紹介

個別相談・学生

個別相談・学生

個別相談・学生

研究紹介

研究紹介

研究紹介

個別相談

個別相談

個別相談

学生・寮・留学

学生・寮・留学

学生・寮

全体説明
2017

研究紹介
個別相談・生活

2018

2019

この大学説明会では学部についての情報を提供する
ために可能な限り，学部教員も各学部から 1 名参加させ，参加者と直接接することとした。学部教員は，個別相談を受けたり，学部や研究の説明を行ったりした。
学部の説明は，PowerPoint 資料を用いて 1 回ないし2 回実施した。内容には，各学部の特徴，学科等の構成，入試情報，カリキュラム等が盛り込まれている。
研究の説明は，説明を担当している教員の研究や，各学部の特徴的な研究について紹介した。参加者数に応じて，個別相談のみとしたり，学部・研究の説明回数を事前に調整したりした。なお学部は，志願状況や参加者の希望に応じて選定している。
2018 年からは学生目線の学生生活についても知ってもらうために，学生 1,2 名が各会場に参加し，個別相談を実施した。2019 年は学生寮や留学についても個別相談を実施した。実際に会場には行かず，担当者
1 名が琉球大学内で待機し，Skype を用いて個別相談を受け付けた。
大学全体の説明は，会場の大きさに応じて実施の有無を決定した。実施しない場合には，関連する情報をまとめた資料や，資料をダウンロードできる URL を配布した。大学全体の説明には，琉球大学の歴史，学部構成，特徴，入試の概要が含まれていた。
4 大学説明会の効果の検証
実施した説明会の効果と学生の多様性の確保に寄与したかどうかを検証するために，開催年度と開催場
所における参加件数と，県外からの志願状況，参加者が実際に出願したかどうかを検証した。また，開催時に実施したアンケートの分析結果も合わせて示した。
4.1 参加件数
参加者数について表 3 にまとめた。受験年度を迎えると想定される参加件数は，受付時の学年等が高校 3年生，既卒生，無記入の件数の合計である。
表 3 より，2018 年と比較すると 2019 年の参加件
数が多くなっている。また，開催時期が 11 月の名古屋において受験年度の参加件数が多くなっている。一方東京では受験年度以外の参加件数が多い。
表 3 各開催年度と各開催地の参加件数とうち受験年度を迎えると想定される参加件数
年度
東京
大阪
名古屋
85（35）
53（35）
41（33）
2018
159（52） 87（38）50（38）
2019注）2017 年度については，記録に不備があり，掲載不可。
注）カッコ内はその年に受験年度を迎えると想定される件数

4.2 県外からの志願状況の推移
県外からの志願者数が 2,000 名を割り込んだ 2017年度入試以降の県内・県外別入学志願者数を表 4 に示す。大学説明会を初めて開催した 2017 年度に実施した入試は“2018 年度入試”となる。
表 4 より，2018 年度入試以降の県外からの志願者は徐々に増えていることがわかる。県内からの志願者- 289 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

表 4 2017 年度入試以降の県内・県外別志願者数と割合らの志願者を獲得するために貢献していると判断した。

4.5 アンケートの結果
ここまでの結果を踏まえ，大学説明会は志願者獲
志願者数 割合
志願者数 割合
得のために貢献していると考えられる。しかし，セン
2017
4,126
67.4%
1,995
32.6%
ター試験の結果等の理由で志願することができなかっ
2018
4,341
65.5%
2,291
34.5%
たが，琉球大学に志願するつもりだった参加者もいる
2019
4,008
61.1%
2,554
38.9%
と考えられる。そのため，各会場で参加者に実施した
2020
3,591
58.6%
2,542
41.4%
アンケートから，志願意欲の変化を見ていく。ここでは 2019 年に実施した 3 会場でのアンケート結果を会の減少の影響もあり，その割合は上昇し，2020 年度
場ごとに報告する。アンケートは統一したものを用い
入試では 4 割を超えた。志願人数も目標としていたている。アンケートの項目は，参加者自身について問2014 年度入試の 2,646 名に徐々に近づいている。
う項目（学年，高校名等），説明会を知った方法，参加した学部等，満足度，琉球大学への関心度の変化，
4.3 大学説明会参加者の志願状況
志願意欲および感想の自由記述である。このうち志願県外からの志願者数に加え，受験年度を迎えた参加
意欲を主な指標とした。志願意欲については，大学説者が実際に琉球大学に出願した状況を調べることで，
明会に参加する前後に質問している。回答は，参加前志願への貢献を示せると考えた。その結果を表 5 にまについては「1. 必ず受験つもりだった」「2. どちら
とめた。結果は 3 都市のデータが揃った 2018 年と2019 年に実施したものを掲載した。出願した割合は， かというと受験するつもりだった」「3. センター試
験・共通テストの結果次第」「4. 受験するつもりは出願が確認できた人数を出願の可能性がある件数（表なかった」で回答させた。参加後は，上記 4 つの回答
3 のカッコ内の数字）で割って算出した。
に加えて「わからない」を追加した。「わからない」
表 5 より，どの会場でも受験対象となる学年の参加
は「3. センター試験・共通テストの結果次第」と「4.
者のうち約 3 割以上の参加者が実際に出願したことが受験するつもりはない」の間にあると想定し，集計のわかった。最終的な出願は大学入試センター試験の結際には 3.5 として算出した。
果によって決定することを踏まえても，決して低い割
4.5.1 大阪
合ではないと考える。特に名古屋では，参加件数は東
回収率は 85%，回答数は 74 件であった。志願意欲
京，大阪と比較して少ないものの，2 年連続 4 割を超の平均値を表 6 にまとめた。数値が小さいほど志願意える参加者が実際に出願しており，特に 2019 年度入
欲が高いことを示している。
試については，半数以上の参加者が実際に出願してい学年と参加前後の志願意欲の平均値について 2 要因
ることがわかった。
混合計画の分散分析を行ったところ，学年の主効果が有意であった（F (3, 62) = 4.34, p < .01, ηp2 = .17）。
表 5 開催年度と各開催地における参加者の志願状況
Bonferroni 法による多重比較を行ったところ，1 年生
開催
開催地
よりも 2 年生と 3 年生において志願意欲が高いことが
年度
東京
大阪
名古屋
わかった。学年の要因を取り除き，参加者全体の志願46%（13 名） 29%（10 名） 58%（19 名）
2018
意欲を前後で比較したところ有意な差は見られなかっ
31%（16 名） 44%（16 名） 45%（17 名）
2019
入試年度

県内

県外

注）カッコ内は志願人数

表 6 学年別の参加前後の志願意欲（大阪）
参加前
参加後
人数 平均値
平均値
SD
SD
1 年生
12
2.58
1.08
2.63
0.98
2 年生
27
1.87
0.63
1.74
0.80
3 年生
27
1.70
0.72
1.65
0.78
既卒生
4
1.75
0.96
2.00
1.41

注）開催年度が 2018 年度入試は 2019 年度入試，開催年度が2019 年度の入試は 2020 年度入試である。

4.4 参加件数と志願状況のまとめ
各会場の参加件数が回を重ねて増えていること，県外からの志願者数が増加していること，参加者のうち3 割以上が実際に出願していることから，県外で実施している大学説明会は，どの開催地においても県外か

注）数値が小さいほど志願意欲が高いことを示す- 290 -

沖縄県外における志願者獲得に向けた大学説明会の実施とその効果の検証た。この結果から，2 年生や 3 年生は大学説明会に参加する前の段階で志願をある程度決めており，決めた
上での情報収集の場としてこの説明会を活用している可能性が示唆される。
4.5.2 東京
回収率は 80%，回答数は 127 件であった。志願意欲について表 7 にまとめた。大阪と同様，数値が小さいほど志願意欲が高いことを示している。
表 7 学年別の参加前後の志願意欲（東京）
参加前
1 年生
2 年生
3 年生
既卒生

人数

平均値

19
53
25
9

2.16
2.25
1.92
1.22

参加後

SD
1.12
0.92
0.86
0.67

平均値

2.16
2.09
1.78
1.11

SD
1.03
0.92
0.96
0.33

注）数値が小さいほど志願意欲が高いことを示す

学年と参加前後の志願意欲の平均値について 2 要因
混合計画の分散分析を行ったところ，学年の主効果が有意であった（F (3, 102) = 3.97, p < .05, ηp2 = .10）。
Bonferroni 法による多重比較を行ったところ，1 年生と 2 年生よりも既卒生の志願意欲が高いことがわかった。3 年生はどの学年とも差がなかった。既卒生はほぼ志願を決めた状態で参加していることがわかる。実際の数値も 1 に近い。学年の要因を取り除き，参加者
全体の志願意欲を前後で比較したところ，その差は有意傾向で，参加後の方が志願意欲は高い傾向がみられた。実際の数値を見てみると，1 年生以外で志願意欲は上がっていることがわかる。このことから，学年が高いほど志願を決めた状態で参加し，情報収集を行っていること，またこの大学説明会によって志願意欲が高まる可能性があることが示唆された。
4.5.3 名古屋
回収率は 90%，回答数は 40 件であった。志願意欲の平均値を表 8 にまとめた。他会場と同様，数値が表 8 学年別の参加前後の志願意欲（名古屋）
参加前
1 年生
2 年生
3 年生
既卒生

人数

平均値

7
11
11
8

2.57
2.27
1.91
2.13

参加後

SD
1.13
1.01
0.83
0.99

平均値

2.29
2.09
1.45
2.06

注）数値が小さいほど志願意欲が高いことを示す

SD
1.07
0.92
0.69
1.15

小さいほど志願意欲が高いことを示している。
学年と参加前後の志願意欲の平均値について２要因
混合計画の分散分析を行ったところ，参加前後の主効
果が有意であった（F (3, 33) = 11.84, p < .01, ηp2= .26）。学年の主効果は有意ではなかった。この結果から，学年に関係なく，大学説明会に参加することによって志願意欲が高まることが示唆された。
4.5.4 アンケート結果のまとめ
各会場におけるアンケートの結果をまとめると，全体として，参加者はある程度の志願意欲を持った上で大学説明会に参加していることが示唆された。これは，開催地，学年に依らず志願意欲の平均が約 2.5 以上，つまり「センター試験の結果次第で受験しようとしている」よりも高いことから言える。開催地別に見ると，大阪と東京においては，参加者は学年が高いほど，志願意欲を持って説明会に参加しており，その意欲は維持された。名古屋においては，大学説明会に参加する
ことで学年に拘らず志願意欲が増すことがわかった。
5 課題と今後の展望
本稿では県外からの志願者を獲得し，志願者の数だ
けでなく質を多様性の側面から高めていくために開催している大学説明会を紹介し，その効果を志願状況とアンケートの結果から示した。県外からの志願者が増加していること，それぞれの開催地の参加者の約 3 割
以上，多いところで半分以上の参加者が実際に出願していることから，大学説明会は県外からの志願者を獲得し，地域の側面の多様性を維持・向上させることに貢献していると言えるだろう。また，複数の地域で大学説明会を開催したことによって，より多くの地域に
琉球大学の情報を提供し，志願者の多様性を上げることにつながったと言える。その地方の高校生にとっても進学先の選択肢を増やすことにも役立ったと考えられる。さらに，アンケートの結果からは，大学説明会にはすでに志願意欲がある程度高い生徒が参加し，その意欲が維持されているということがわかった。会場
別に見ると異なる傾向が見られており，大阪では参加前後で志願意欲の差はなかったが，2，3年生の方が1年生よりも高かった。11 月の名古屋では，参加後，志願意欲が高まっていた。8 月の東京でも名古屋と同様の傾向が見られている。名古屋については結果の原因が時期か地域なのかは本稿の志願者動向やアンケー
トの結果から結論づけることはできないが，東海地方
からの出願者は近年維持，微増傾向にある。一つの可能性として，多くの生徒が琉球大学についてのより実際的な情報を求めており，それを得られたため志願意- 291 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

欲が高まったのかもしれない。今後は各会場の結果の違いを踏まえ，次年度以降の大学説明会の開催方法や内容を検討していく。その過程で各会場の結果の違いの要因を探索し，説明会をより効果的なものとしたい。
ここからは，大学説明会の今後の展開を展望する。
まずは，内容についてである。参加者がすでにある程度の志願意欲を持って参加し，実際に志願に結びついていることから，参加者のニーズを把握し，情報を提供することの重要性が改めて示された。すでに志願意欲が高いということは，本学について簡単に手に入れられる情報，例えば学部の構成，入試のボーダーライ
ン等ではなく，教育カリキュラムや実際の研究活動，
学生の声といった「リアルな」情報を提供する必要がある。これまでも参加者からのニーズに応えつつ，内容を模索してきたが，さらに参加者の声に耳を傾ける必要がある。また，本学では可能な限り県外での高校訪問も実施している。ここで得た高等学校教員からのニーズも盛り込んでいく必要があるであろう。
次に，負担の側面である。考えられる負担は学内教職員の負担と単独の説明会を開催することの負担である。県外へ出る場合，参加する教職員，学生に時間的な負担がかかる。しかしながら，教職員，学生と対話をすることが志願意欲の向上に寄与していることも否めない。そこで今後は学内の負担をいかに軽減しつつ，最大の効果を上げることができるかを検討することが必要だろう。2020 年度は新型コロナウイルス感染症の影響もあり，多くの大学がオープンキャンパスや説明会のオンライン化を進めている。本学の大学説明会
では以前から相談に Skype を用いていたが，2020 年
度から本格的にオンライン会議システムの zoom 等を用いた説明会も実施している。今後は，対面型とオンライン型の併用をしていくことも検討している。さらに，相談にチャットボット（関・植野，2019）を活用する等，より負担を小さくしつつ，必要な情報を提供できる方法を検討していく必要があるだろう。
次は，単独の説明会を行うことの負担である。大学
説明会を開催することは，志願者獲得のための有効な方法であることが本稿により明らかにできたが，負担が小さいわけではない。そこで，単独の説明会の発展形として，同様の大学説明会を検討している大学と合同での開催を行うことも選択肢となってくる。この方法を採用することで，高校生は志願を検討している大学だけの情報を得るだけでなく，研究，教育内容をい
くつかの大学間で比較し，より多くの選択肢に接することができる。実際にこのような取り組みは随所で開催されており，その効果測定も行われている（高木ほか，2011）。本学も 2019 年には，東京にて九州地区の国立大学のうち複数の国立大学と共に合同説明会を実施した。今後は負担の側面からではなく，単独開催と合同開催の効果の比較を行っていくことも必要となるであろう。
最後に大学説明会自体の広報の方法についてである。
現在は主に本学ホームページに情報を掲載している。
アンケートの結果から，多くの人が本学ホームページ
から情報を得ていることがわかったので，掲載する情報をいかに効果的に提供できるかが引き続き課題となる。その一方で，ホームページを閲覧している人は，
すでに本学にある程度興味・関心がある人である。本
学の情報を得られれば志願者になりうる人を志願者とするためには，潜在的な志願者がいると考えられる高等学校へのアプローチも欠かせないであろう。現在は，入学者選抜要項，大学案内とともに会のチラシを同封
し，前年度志願のあった高等学校へ送っている。これに加え訪問し，取り組みについて説明を行う等して，ニーズの把握や教員を通した高校生への働きかけを行うことも必要だろう。しかしながら，物理的な距離もあり，頻繁な訪問は困難である。そこで沖縄県人会等，その地域に居住している琉球大学所縁の人に協力を仰ぐ等の工夫が今後必要になってくると考えている。
以上のように，これまでの大学説明会を踏まえた課
題とその対応策，他大学の入試広報活動を参考にしながら，今後も改善しつつ説明会を継続する。継続する
ことにより，「琉球大学の情報はこの時期にこの場所で得られる」という情報が定着し，より確実に本学の教育・研究等の実際のところを多くの人に提供でき，志願者の多様性を高めることにつなげられるだろう。
参考文献
文部科学省 (2019). 「Ⅰ．18歳人口及び高等教育機関への入学者・進学率等の推移」<https://www.mext.go.jp/component/a_menu/education/detail/__icsFiles/afieldfile/2019/07/25/141960
1_001.pdf>

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（第14回）発表予稿集Ⅰ』27－32.
高木繁・寺田榮・村松毅 (2011).「東海・北陸地区国立大学―
入試広報の取組⑤―連合としての合同説明会の有効性についての検討『大学入試研究ジャーナル』21, 213－218.
谷村英洋 (2016). 「学生の多様性をめぐる課題群」 『大学教- 292 -

育研究フォーラム』21, 6－12.

大学入試研究ジャーナル第 31 号，293-298，2021【資料】

地方国立大学の入試広報の取組――徳島県と徳島大学の合同進学セミナーの実施――
上岡 麻衣子，植野 美彦，関 陽介，川野 卓二（徳島大学）
地方国立大学の入試広報の新たな取組として，徳島県と徳島大学の合同進学セミナーを本学志願者が多い大阪府（徳島県関西本部）で実施した。2019 年 9 月から 2020 年 1 月まで月 1 回開催し，高校生やその保護者など計 80 名が来場した。アンケート結果により，交通の利便性や暮らしやすさ等の魅力を徳島県職員が発信することで，徳島県がより身近に感じられ，本学への進学や徳島県での生活を意識させることができた。
キーワード：地方国立大，入試広報，合同進学セミナー，アンケート調査
1 はじめに近年，18 歳人口の減少や地方から首都圏への若年層
人口の流出などが社会問題となり，地元産業の後継者不足や衰退につながると危惧されている。
リクルート進学総研（2019）の 18 歳人口予測によれば，2019 年の 117.5 万人が，2031 年には 103.3 万人となり，14.2 万人減（約 12.1%減）の見込みが立てられている。特に，東北地区は約 22.7%減，四国地区
は約 17.3%減と減少率が高い。徳島県人口移動調査年報（2018）によれば，徳島県は近年，年間約 2 千人の減少（転出超過）となっており，若年層（15～29 歳）が転出超過全体の約 9 割を占めている。
こうした若年層の転出は，主に大学等への進学や就職が要因として考えられる。県内の高校卒業後の進路状況（徳島県教育調査報告書，2018）をみると，大学・短大の進学者数（約 3 千 2 百人）のうち県外は約 57.4%
であり県内を上回っている。県外に進学した学生が就職で県内に戻らなければ，約 6 割が県外に流出したことになるため，人的資源の枯渇化や社会的生産性の低下が懸念される。
このような現況を踏まえ，徳島大学では，2015 年度
から地域の雇用創出と地元定着率の向上を図るため，
COC プラス「とくしま元気印イノベーション人材育成プログラム」事業に取り組み，①次世代技術，②地域医療・福祉，③6 次産業化，④地域づくり・観光の 4
分野における教育プログラム開発や，地域ニーズを踏まえた専門教育「寺子屋式インターンシップ」等を実施することにより地域人材の育成に取り組んでいる。
しかし，徳島大学の 2018 年度学部卒業者で就職した者は 785 人で，県内の就職者は 235 人（約 29%）である。その内訳は，県内生 171 人，県外生 64 人（上位 3 府県は兵庫県 15 人，大阪府 8 人，香川県 8 人）となっている。徳島大学の学生は約 7 割が県外出身者であり，より県内就職率を高めるためには，徳島県に定住しうる県外生の確保が重要になる。
そこで，県外出身者の内，約半数を兵庫県や大阪府などの関西圏が占めることから，大阪にある徳島県関西本部で徳島県と徳島大学の合同進学セミナーを月 1回開催することにした。県外の同じ場所で定期的に説明会等を行うのは，本学では初の試みとなる。
セミナー開催の目的は以下の 3 つである。
（1）関西圏の受験生や保護者等に対し，「徳島県」と「徳島大学」の魅力を伝える（2）徳島県関西本部への来場を通じて，徳島県をより身近に感じてもらう（3）大学（大学院）卒業後，徳島県への定着を入学前から意識してもらう
本稿では，入試広報を卒後まで見据えて行うものであり，徳島県と合同進学セミナーを開催することで，高校生および保護者の意識の変化や受験行動にどのような影響を与えるか，
アンケート結果を基に考察する。
2 合同進学セミナーの詳細
徳島県関西本部は，近畿圏等における交流の一層の促進と情報提供の充実を図るため，大阪（心斎橋）の徳島ビル 4 階に開設している。1 階がアンテナショッ
プ（図 1）になっており，徳島県の特産品などが販売され，4 階，6 階に観光・物産案内窓口や会議室等がある。事務所玄関前には，阿波踊り人形が飾られ（図 2），
展示ブースでは，観光案内等のパンフレットが取り揃えられている。
合同進学セミナーの対象者は，高校生，既卒生，保護者，高校教員等で，参加は Web サイトで事前申込制とした。申込の際に，氏名，高等学校等名，志望学部・- 293 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

学科（専攻），現時点で検討している入試区分，事前質問，同伴者の有無，個別相談の希望などの入力を求める。なお，同伴者は最大 2 名，事前質問は最大 2 件まで，個別相談は最大 10 分程度などの参加ルールを定めている。
プログラムは以下のとおりで，2019 年度は 9 月から 1 月までの計 5 回全て平日に開催し，実施体制は，
本学 1 人と徳島県関西本部職員 1 人の計 2 人で対応した１）。
16:30-16:40 徳島県関西本部職員による「徳島の魅力」説明（図 3）
16:40-17:20 徳島大学入試担当者による「徳島大学ガイダンス」
17:20-17:30 事前質問の回答
アンケートの記入（質問数 6 問）
17:30-19:00 個別相談（希望者のみ）

図 1 アンテナショップ

合同進学セミナー開催の周知方法は，徳島大学ホームページや受験生応援アプリ２），メールマガジンの利用，また資料請求の際にチラシ同封，近畿地方の一部の高等学校に開催案内の送付を行った。
2.1 参加者の属性等
合同進学セミナーの累計参加者数は80 名（その内，家族単位の総数が 57 組）であった（表 1）。保護者（49人）の参加が 1 番多く，次いで高校 3 年生（16 人）となった。保護者を受験生となる子息，子女の学年で集計すると，高校 3 年生の割合が高くなった（図 4）。植野ほか（2020）の，徳島大学における令和元年度各種相談会の参加状況等（図 5）と比較すると，合同進学
セミナーに参加している高校 3 年生の割合が高いことがわかる。次に，入学希望学部の割合を図 6 に示す。
看護を除く全ての学科の希望があったことがわかる。
入学希望学部は，理工学部（昼間）が 1 番多く，次に，
医学科，医科栄養学科となった。
参加者の居住地の割合を図 7 に，現時点で検討している入試区分の割合を図 8 に示す。図 7 より，兵庫や京都など開催地の大阪以外からの参加も多いことがわかる。図 8 より，一般（前期）で受験を考えている参加者の割合が過半数を超えており，次に一般（後期），推薦Ⅱの順に大きくなった。一般（前期）での受験を視野に入れている参加者が多いことから，徳島大学への受験を積極的に検討していると考えられる。なお，
AO 入試を希望している参加者はいなかった。理由として，2020 年度入試で AO 入試を受験できる学部が- 294 -

図 2 事務所玄関

図 3 徳島県職員による説明

地方国立大学の入試広報の取組

表 1 参加者の属性

愛知
1組（2%）

開催日

高1年

高2年

高3年

既卒生

保護者

その他

合計

9月27日（金）

0

1

6

0

4

1

12

10月25日（金）

0

1

4

0

11

0

16

11月29日（金）

0

1

4

2

13

1

21

12月26日（木）

0

1

1

1

11

1

15

1月23日（木）

0

5

1

0

10

0

16

合計

0

9

16

3

49

3

80

徳島
岡山
1組（2%）
1組（2%）香川福井
1組（2%）
1組（2%）岐阜
1組（2%）
和歌山
1組（2%）不明
1組（2%）
大阪
24組（42%）奈良
3組（5%）
京都
4組（7%）

その他
3人（4%）
既卒生
9人（11%）

兵庫
18組（32%）図 7 参加者の居住地（N=57）
推薦Ⅰ
7組（8%）

高校3年生
49人（61%）

高校2年生
19人（24%）

未定・その他
3組（3%）

推薦Ⅱ
15組（17%）図 4 参加者（合同進学セミナー）の学年（N=80）
既卒生
164人（15%）

その他
10人（1%）

一般（後期）
16組（19%）
高校3年生
386人（37%）

図 8 現時点で検討している入試区分（複数回答）（N=57）

高校1年生
215人（20%）

医学科と薬学部のみであったことや出願受付期間が10 月下旬であったことなどが挙げられる。

高校2年生
285人（27%）

図 5 参加者（各種相談会）の学年（N=1,060）※令和元年度徳島大学高等教育研究センターアドミッション部門報告書（2020）86 ページ図 4.令和元年度相談者の学年より引用し一部改変
創製薬科学科 2組（3%）
薬学科
3組（4%）
放射線3組（4%）

一般（前期）
46組（53%）検査
2組（3%）

2.2 アンケート結果
アンケートは無記名で行い，回答者数は 64 人，回
収率は 80%となった。設問は以下になる。

口腔保健学科1組（1%）
理工学部【昼間】
18組（26%）

理工学部【夜間主】
4組（6%）
総合科学部
4組（6%）
生物資源産業学部
5組（7%）
歯学科
7組（10%）

医学科
11組（16%）
医科栄養学科 8組（12%）

図 6 希望学部（複数回答）（N=57）- 295 -

①本セミナーをどうやって知りましたか。
（複数回答）②本セミナーへ参加しようと思った理由を教えてください。
（複数回答）③徳島県の説明を聞いて，徳島県のイメージはどのように変わりましたか。またその様に思った理由について自由に書いてください。
（自由記述）④徳島大学の説明を聞いて，徳島大学のイメージはどのように変わりましたか。またその様に思った
理由について自由に書いてください。
（自由記述）⑤徳島県と徳島大学の両方の説明を聞くことで，より徳島大学へ進学したいと思いましたか。またその様に思った理由について自由に書いてください（自由記述）

大学入試研究ジャーナル第 31 号

⑥その他，ご意見やご要望，ご感想などお聞かせく
ださい（自由記述）
設問①は「大学ホームページ」が 1 番多く，次いで「資料請求の同封物」「高校の担任・進路指導の先生」，となった（図 9）。徳島大学では毎年，新入生を対象に「大学広報活動等のアンケート」を実施している。新入生においても利用した広報媒体はホームページと回答した学生が 1 番多く，年々増加している傾向である。
設問②は「徳島大学に関心があるから」が 1 番多く，次いで「オープンキャンパスに参加できなかったから」となった（図 10）。このことから合同進学セミナーが，オープンキャンパスの代替の役割を果たしていることが伺える。
設問③は参加者の 97％が「良くなった」，「やや良くなった」と回答した（表 2）。自由記述では「大阪から割と近く，自然もあり都市部もあると知れたから」「交，通の便もよさそうで，自然も豊かで楽しそうでした」，「遠いイメージだったが意外と近くてびっくりした」
等，交通の利便性や自然の豊かさに関する記述が大半を占めた。
設問④は参加者の 99％が「良くなった」，「やや良くなった」と回答した。自由記述では「先生のサポートが強そうに思いました」，「研究力・教育力の強さを感じました」，「研究に力をいれていることやアドミッション・ポリシーの大切さがわかった」等，研究力・教育力の高さについての記述が多かった。
設問⑤は参加者の 87％が「思った」，「やや思った」と回答した（表 3）。自由記述では「今まで知れなかった大学や徳島県の魅力を知り，入試へのモチベーションの向上につながりました。そしてより入学したいという意志が強くなりました」，「生活面，大学について両方を聞き，自分と合っている環境だと思ったから」，「環境等伝わり不安が減った」，「神戸から近いので候補に入れたいと思う」等であった。
自由記述は 36 件あり，徳島大学へ進学したいと思った理由に関するキーワードを抽出し，カテゴリー分
けすると 6 項目となった（表 4）。徳島大学へ進学した
いと思った理由について，1 番多かったのは交通の利便性であった。関西圏で開催する他の相談会でも，日帰りできる距離であることを説明すると，驚かれることが多い。徳島県は関西圏の方から遠い印象を持たれやすいため，今後もアクセスの良さを積極的に広報していきたい。
次に多かったのが，自然が豊かであることや環境の良さに関する記述であった。徳島県職員が徳島県の魅力を説明することで，暮らしやすさ等が伝わり参加者から好意的に受け止められていることが伺える。
設問⑥は，「わかりやすい説明でとても良かったです」，「なかなか学校見学に行くことができないので大阪で説明会を開いてくださり助かりました」，「一人暮らしをすることに心配もありましたが安心しました」
等，合同進学セミナーについての感想が多かった。
なお，設問③～⑥の自由記述において否定的なコメ
ントはなかった。

- 296 -

大学ホームページ（31人）
資料請求の同封物（チラシ）で知った（16人）
高校の担任・進路指導の先生から聞いた（11人）
徳島大学公式「受験生応援アプリ」（4人）
その他（3人）未記入（1人）0% 20% 40% 60% 80% 100%

図 9 合同進学セミナーの情報源（複数回答）（N=64）
本学に関心があるから（54人）
オープンキャンパスに参加できなかったから（29人）
徳島県に関心があるから（7人）

会場が近いから（4人）

保護者に勧められたから（3人）

学校の先生に勧められたから（2人）

その他（4人）0% 20% 40% 60% 80% 100%

図 10 参加の理由(複数回答)（N=64）
表 2 徳島県と徳島大学のイメージの変化
良くなった

やや良くなった やや悪くなった

悪くなった

未記入

徳島県のイメージ

47（74%)

15（23%）

0

0

2(3%)

徳島大学のイメージ

51（80%)

12（19%）

0

0

1(1%)

N=64

表 3 徳島大学へより進学したいと思ったか

意識の変化

N=64

思った

やや思った

やや思わなかった

思わなかった未記入

41（64%）

15（23%）

008（13%）

地方国立大学の入試広報の取組

表 4 徳島大学へ進学したいと思った理由
項 目

件数

関西から近い，アクセスが良い

11

自然が豊か，環境が良い

10

カリキュラムや教育，研究等

5

説明が聞けたから

5

不安解消になった

2

設備が整っている

1

3 成果と課題，今後の展開
本稿では，卒後定着を促進するために近県で志願者の多い関西圏にターゲットを絞り，徳島県と合同で進学セミナーを開催した。参加者の属性から，関西圏を含む 11 府県から参加があったこと，希望学部に偏りがなかったこと，一般前期を希望している参加者が多かったこと，80 名の参加があったこと等，アクセスの良い大阪で開催することは志願者を確保する上でも有益であると考えられる。
アンケート結果から，交通の利便性や暮らしやすさ
等の県の魅力を徳島県職員が発信することで，徳島県がより身近に感じられ，徳島大学への進学や徳島県での生活を意識させることに繋がったといえる。
保護者や家族が進路決定に与える影響として，北澤ほか（2012）による都内 T 大学入学志願者を対象としたアンケート調査では，情報収集の際に役に立つ情報源として，家族，知人等の影響が大きいことが明らかになっている。他にも，山田ほか（2019）による沖縄
県那覇市内の県立普通科高等学校 2 校を対象としたアンケート調査では，卒業後の進路の相談相手として，ほとんどの生徒が保護者に相談していることが報告されている。合同進学セミナーでは，保護者の参加が多かったが，保護者も進路選択において重要な役割を果たすことが明らかになっていることから，保護者が求める情報をアンケート等で確認し合同進学セミナーの内容に取り入れていきたい。
雨森（2016: 111）が指摘しているように，大学が広報にコストをかけたくても，予算は無限にあるわけではなく，効率や効果などをもとに入試広報のありようを改善していく必要がある。本学では広報活動の予算が減額傾向にある状況において，徳島県の施設を原則，無償で利用できており，持続的に広報展開する上で非常に役立っている。また，徳島県も関西本部への来場者数が増え，徳島県の魅力を発信できる機会となり，
Win-Win（双方が利益を得る）の関係であるといえる。

特に，徳島県のような人口減少率が高い地方だからこそ，そこに位置する大学が多様な広報展開をすることが求められており，合同進学セミナーはその一端を担っていると考える。
合同進学セミナーの目的である（1）関西圏の受験生や保護者等に対し，「徳島県」と「徳島大学」の魅力を伝える，（2）徳島県関西本部への来場を通じて，徳島
県をより身近に感じてもらう，は達成できたと考える。
しかし，（3）大学（大学院）卒業後，徳島県への定着
を入学前から意識してもらう，についてはアンケート
だけでは把握できない。参加者の志願から入学，そして卒後の県内定着率など，
長期的な調査が必要である。
今後は，入学した参加者にヒアリングを行う予定である。合同進学セミナーが進学先を決めるきっかけになったか等の効果検証を行い，COC プラスやキャリ
ア支援室と連携も含めて継続的に調査していきたい。
注1）2020 年度は新型コロナウイルスの感染症の影響により，8 月
末まで合同進学セミナーを中止し，9 月以降は Zoom（ビデオ会議システム）を利用したセミナーを月 1 回，2021 年 1 月までライブ（中継）形式で開催予定である。
2）受験生応援アプリに登録すると，徳島大学の最新情報（教育，
研究トピックス等も含む）を確認でき，毎週木曜日に入試情報などがメールで配信される。なお，受験生応援アプリは 2020
年 3 月 31 日で終了し，2020 年 4 月からメールマガジンに移行している。

謝辞
合同進学セミナーを開催するにあたりご尽力くださった徳島大学吉田理事，徳島県関西本部企画連携担当久次米課長，「徳島の魅力」を説明してくださった三木主任，関西本部職員の皆様に心より感謝致します。

参考文献
雨森聡（2016）．
「入試広報戦略のありようについて－入試広報の効果検証を中心に－」『大学入試研究ジャーナル』26，111－
116．
北澤武・渡辺美紀・植野淳（2012）．
「一般入試選抜を対象とした入学志願者の傾向分析－過去3年間の入学志願者アンケート
調査分布から－」『大学入試研究ジャーナル』22，163－171．
リクルート進学総研 (2019).「大学・短大・専門学校進学率，地元残留率の動向2019」 http://souken.shingakunet.com/research/2019/11/182019-8ba2.html（2020年1月15日）
徳島県人口移動調査年報（2018）．

- 297 -

https://ja.wikipedia.org/wiki/関西>（2020年3月10日）

大学入試研究ジャーナル第 31 号

徳島県教育調査報告書（2018）．
https://www.pref.tokushima.lg.jp/ippannokata/kyoiku/gakk
okyoiku/5026685（2020年3月10日）
植野美彦・関陽介・井戸慶治・髙木康志・阪上浩・生島仁史・藤猪英樹・白山靖彦・田中秀治・川田昌武・長宗秀明・古屋S.玲,
上岡麻衣子（2020）．
「令和元年度徳島大学 高等教育研究セン
ターアドミッション部門報告書」85－90．
（非公開）
山田恭子・盛山泰秀・鹿内健志（2019）．
「高校生が進路選択時に相談する相手－アンケート結果に基づいた保護者向け説明会の実施－」『全国大学入学者選抜研究連絡協議会（第14回）』- 298 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，299-305，2021【資料】

信州大学 Web 出願時アンケート結果を用いた志願者動向分析――出願大学決定における高校教員の影響――
一之瀬 博，木村 建，海尻 賢二，平井 佑樹（信州大学）
信州大学では，地方国立大学として志願者数を維持しつつ，入学者受入れの方針に沿う学生を確保するにはどうすべきかを継続的に検討しており，入学時アンケートを用いた検証を行ってきた。しかし，このアンケートは本学入学者のみ対象であり，志願者動向を検証するためには，より多く回答を集めて分析する必要があった。そのため，2019 年度入試より導入した Web 出願システムにアンケートを組込み，本学未入学者からも回答を得た。本研究ではそれを用い，志願者の出願大学決定における高校教員の影響を検証した。その結果，志願者の出身地によって異なる回答傾向が見られ，高校教員の影響の強弱で広報の方法を変える必要があること等を確認した。
キーワード：入試広報，出願時アンケート，高校教員
1 はじめに
1.1 背景文部科学省の学校基本調査によると，高校等卒業者
は 2000 年度の約 133 万人から 2019 年度の約 106万人へと 27 万人減少している。一方，4 年制大学は2000 年度の 649 大学から 2019 年度の 782 大学へと133 大学増えており，すでに多くの大学で定員割れを起こしている。さらに 55 年ぶりに国がつくる新しい大学制度として，2019 年度に実践的な職業教育を行う「専門職大学」「専門職短期大学」「専門職学科」が創設され，2020 年 4 月に日本初の専門職大学が誕生した。このように 18 歳人口が減っているにもかかわらず多様な大学等の高等教育機関が新設されている状況において，今までどおり学生を確保していくことは非常に困難であり，大学運営においても，より効率的かつ的確な学生募集方法を検討することは喫緊の課題である。
学生募集においては，前述のような社会全体的な要因や，大学の知名度・入試難易度・入試科目等の様々な要因が志願者数の増減に影響を与える。国公立大学の入試では，さらに大学入試センター試験の結果も志願者数の増減に大きな影響を与える。国公立大学の一般入試を受験する場合は，教育産業が予想するボーダーライン（合格可能性を判断する一指標）によって受験大学を決定するケースが多く，高校教員の進路指導によって受験大学の変更・決定がなされるケースも散見される。また，地方大学では，その立地条件も志願者数の増減に影響を与える可能性がある。
2020 年度入試では，2021 年度入試から実施される大学入学共通テスト，（実施予定だった）英語成績提供システムの導入や国語・数学記述式問題の導入をはじめ，入学定員の厳格化に伴う難関私立大学を中心とした入試の難化等の様々な要因で受験生の安全志向が強くなったとみなされている。これらの影響からか，
文部科学省の「令和 2 年度国公立大学入学者選抜の確定志願状況及び 2 段階選抜実施状況（前期日程）について」によれば，国公立大学の確定志願者数が約3 万人減少し，大学入試センター試験導入以来，最も低い志願者数・志願倍率となった。
1.2 目的各大学では，以上のような背景も考慮しつつ学生募
集方法に関する研究が行われている。特に，入試広報については，アンケート結果を用いた検証が多数行われている。例えば，吉村ら（2010）は，受験大学決定の要因に「国立大学であること」「大学入試センタ
ー試験の成績」が含まれていることを明らかにした。
吉田ら（2018）は，入試広報アンケートの結果をもとに，受験生が志望大学を選ぶ上で影響を受けた人
物・利用した広報媒体・重視した大学の特徴について検証した。また，雨森（2016）は，入試形態と合否判定順位の関係から，高校への広報アプローチの方法・効果について述べている。
信州大学でも入試広報に関する入学時アンケートを実施し，受験生が本学に出願する上で参考としている
広報媒体や本学志願理由等について分析してきた。しかし，そのアンケートは入学者のみを対象としたものである。本学の場合，入学者約 2,000 名に対し志願者がその 3～4 倍いるため，より多くの回答を効率的に集める方法を探っていた。一方，本学では 2019 年- 299 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

度入試から，一部の入試で Web 出願を開始することになり，その運用方法の検討時に「Web 出願時にアンケートへの回答依頼」ができることを確認した。そこで，本学では Web 出願システムに入試広報に関す
るアンケートを組み込み，本学志願者から回答を得た。
本研究では，Web 出願時アンケート結果を用いた志願者動向分析として，現在の大きな入試広報の対象である高校教員が，生徒の出願大学決定において影響しているか否かについて検証した。
2 Web 出願時アンケート
2.1 実施概要
本学の Web 出願時アンケートの質問項目は表 1 に示す通りである。アンケートへの回答は任意であり，
一部のみ回答することも可能である。Q3 が出願大学決定に係る質問項目であり，(a) 受験生の内発的志
望：やりたいことが学べる，どうしても進学したい，
資格・就職，(b) 地理的志望：長野県にある，地域に密着している，自然環境，(c) 入試システムによる志望：難易度，入試科目・配点など，(d) 外発的な要因：先生の勧め，親の勧めなど，の大きく 4 つのカ
テゴリで構成されている。
本研究では，志願者数が多い推薦入試Ⅰ（大学入試
センター試験を課さない。以下，推薦Ⅰ），一般入試
前期日程（以下，前期）および後期日程（以下，後期）の 3 区分へ出願した者の回答を利用した。本研
究では特に，Q2-1(6)の「高校の先生からの情報（以下，先生情報）」と Q3(10)の「高校の先生の勧め（以下，先生の勧め）」の選択者に注目した。
表 2 に回答者数及び志願者数を示す。2019 年度入試で上記 3 区分に出願した者はのべ 8,183 名であり（同一志願者が複数の区分に出願している場合もある
ため「のべ」としている），そのうち Q1 から Q3 すべてに回答した者がのべ 6,311 名，一部回答した者を含む総回答者はのべ 6,878 名であった。2020 年度入試では，志願者のべ 7,200 名のうち Q1 から Q3 すべての回答者はのべ 5,607 名，一部回答者も含めた総回答者はのべ 6,041 名であった。
2.2 全体の回答傾向
図 1-1～1-3 に推薦Ⅰ，図 2-1～2-3 に前期，図 3-1～3-3 に後期の回答状況を示す。各グラフでは 2020年度入試における選択率が高い順に項目が並んでいる。
図に掲載されていない項目の選択率は，付録の表 A～
D で示す。本節では，各入試区分における「先生情報」や「先生の勧め」の順位に注目する。

表 1 Web 出願時アンケート質問項目（2019 年度入試と 2020 年度入試ともに同じ）
Q1. 本学を志望大学のひとつとして決めた時期(1)高校入学前 (2)高校 1 年 4～9 月 (3)高校 1 年 10～3 月(4)高校 2 年 4～9 月 (5)高校 2 年 10～3 月(6)高校 3 年・既卒後 4～6 月 (7)高校 3 年・既卒後 7～9 月(8)高校 3 年・既卒後 10 月～センター試験前(9)高校 3 年・既卒後センター試験後
Q2-1. 本学の情報を得るのに利用したもの (複数選択可)(1)大学案内 (2)学部・学科等案内 (3)本学ホームページ(4)本学携帯サイト (5)先輩からの情報(6)高校の先生からの情報 (7)家族からの情報(8)進学相談会 (9)本学教職員の高校訪問(10)本学の模擬授業 (11)全学合同オープンキャンパス(OC)(12)学部 OC (13)本学キャンパス見学 (14)受験雑誌(15)進学関係 Web ページ (16)模試の結果(17)セ試自己採点結果やそれに基づく予備校情報
Q2-2. 上記 Q2-1 で選択したもので，役に立ったもの(上位 1～5 位まで選択，5 位まで選ばなくても良い)Q3. 本学に受験を決めたポイント (複数選択可)(1)どうしても進学したい (2)入試の出題科目が良い(3)長野県にある (4)地域に密着した大学である(5)自然環境豊かな地域にキャンパスがある(6)難易度的に良かった (7)やりたいことが学べる(8)就職しやすそう (9)取りたい資格が取得できる(10)高校の先生の勧め (11)親の勧め
Q4. 本学以外で受験する（受験した）私立大学(3 つ以内自由記述)

表 2 Web 出願時アンケート回答者数及び志願者数
年度
総回答者
全問回答者
2019
未回答者
志願者
総回答者
2020 全問回答者
未回答者
志願者

推薦Ⅰ
733
707
32
765
793
781
24
817

前期
3,649
3,350
553
4,202
2,969
2,756
470
3,439

後期
2,496
2,254
720
3,216
2,279
2,070
665
2,944

総計
6,878 (84.1%)
6,311 (77.1%)
1,305 (15.9%)
8,183
6,041 (83.9%)
5,607 (77.9%)
1,159 (16.1%)
7,200

2.2.1 利用した情報源・最も役に立った情報源
推薦Ⅰでは，2020 年度入試における利用した情報源（Q2-1）で，本学ホームページ（HP）に続き，学部オープンキャンパス（OC），先生情報の順で選択- 300 -

信州大学 Web 出願時アンケート結果を用いた志願者動向分析

率が高かった。最も役立った情報源（Q2-2 の 1 位）
では学部 OC に続き，HP，学部案内の順で高かった。
前期では，2020 年度入試における利用した情報源
で，HP に続き，先生情報，家族からの情報の順で選択率が高かった。最も役立った情報源では HP に続き，大学案内，先生情報の順で高かった。
後期では，2020 年度入試における利用した情報源
で，HP に続き，先生情報，自己採点結果等予備校情報の順で高かった。最も役立った情報源では HP に続き，先生情報，大学案内の順で高かった。
以上のように，いずれの入試区分でも高校教員は情報源となっているものの，それが最も役に立ったかど

うかを見ると，一般入試では HP や大学案内につぐ順位であるが，推薦Ⅰでは 2019 年度入試で 5 位，2020 年度入試で 6 位であった。このことから，入試区分によって，先生情報の順位が異なることが分かる。

図 1-1 利用した情報源（推薦Ⅰ）

図 2-1 利用した情報源（前期）

図 1-2 最も役立った情報源（推薦Ⅰ）

図 2-2 最も役立った情報源（前期）

図 1-3 本学を受験することに決めた要因（推薦Ⅰ）

図 2-3 本学を受験することに決めた要因（前期）注）図 1-1～1-3 2020 年度: N=793 2019 年度: N=733

注）図 2-1～2-3 2020 年度: N=2,969 2019 年度: N=3,649

2.2.2 本学を受験することに決めた要因
図 1-3，図 2-3 および図 3-3 を見ると，いずれの入試区分でも「やりたいことが学べる」「自然環境が豊か」「長野県にある」が上位を占めている。「どうしても進学したい大学だった」は，2020 年度入試において（推薦Ⅰ67.7％）＞（前期 39.1％）＞（後期
16.9％）の順で選択率が減少しており，本選択肢の未- 301 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

選択者は，本学への入学が第一志望ではないものの本
学を受験大学として決定していた可能性がある。
「先生の勧め」はいずれの年度・入試区分でも上位には入らなかったものの，それぞれ約 15％の志願者が選択している（2019 年度入試における推薦Ⅰは
18.1%で 7 位，前期は 12.2%で 10 位，後期は 17.1%
で 6 位。2020 年度入試では推薦Ⅰ15.6%で 7 位，前期は 12.7%で 9 位，後期は 16.8%で 7 位）。Q3 は複数選択可能な質問項目であることを考慮する必要があるかもしれないが，「先生の勧め」が少なからず志願者の出願大学決定に影響を与えている可能性が明らかになった。

図 3-1 利用した情報源（後期）

3 出願大学決定における高校教員の影響
本章では「先生情報」あるいは「先生の勧め」を選択したか否かの違いから，出願大学決定における高校
教員の影響を分析する。本章で示す結果は，すべて
2.1 節で述べた一部回答者の回答が含まれている。
3.1 入試区分別の結果
表 3-1 および表 3-2 は「先生情報」および「先生の勧め」の選択有無（選択者が○印，未選択者が×印
であり，以降の表も同様である），および入試区分に分割して集計したものである。各表の括弧内は各入試区分における選択割合である。
表 3-1 や表 3-2 において，先生情報の有無によらず，先生の勧めだけを見ると，2020 年度一般入試では（前期 12.7%）＜（後期 16.8%）と後期の選択率が高い。統計ソフトウェア R による「2 つの比率の差の検定」においても，5％水準で有意差が見られ（χ
2(1) = 17.2，p = 3.4×10-5），2019 年度入試でも同様であった。このことから一般入試では後期の方が教員の影響が強いとみて良いと考えられる。
また，先生情報がなく先生の勧めが出願の決め手になっている志願者がいずれの入試区分でも一定数おり，
これについても一般入試では後期の回答率が高かった（2020 年度：χ2(1) = 7.2，p = 7.3×10-3）。
表 3-1 「先生情報」と「先生の勧め」の選択有無（2020 年度入試／入試区分別）
区
分
推
Ⅰ
前
期
後
期

図 3-2 最も役立った情報源（後期）

先生
情報
○
×
○
×
○
×

先生の勧め
○
×
108 (13.6%)
265 (33.4%)
16 ( 2.0%)404 (50.9%)287 ( 9.7%)
648 (21.8%)
89 ( 3.0%) 1945 (65.5%)281 (12.3%)
471 (20.7%)
101 ( 4.4%) 1426 (62.6%)

表 3-2 「先生情報」と「先生の勧め」の選択有無（2019 年度入試／入試区分別）
区
分
推
Ⅰ
前
期
後
期

図 3-3 本学を受験することに決めた要因（後期）注）図 3-1～3-3 2020 年度: N=2,279 2019 年度: N=2,496- 302 -

先生
情報
○
×
○
×
○
×

先生の勧め
○
120 (16.4%)
13 ( 1.8%)346 ( 9.5%)
101 ( 2.8%)325 (13.0%)
101 ( 4.0%)×267 (36.4%)
333 (45.4%)785 (21.5%)2417 (66.2%)
487 (19.5%)
1583 (63.4%)

信州大学 Web 出願時アンケート結果を用いた志願者動向分析

表 4-1 「先生情報」と「先生の勧め」の選択有無（2020 年度入試／地域別）

表 5-1 「先生情報」と「先生の勧め」の選択有無（2020 年度入試／教員対象説明会参加校出身別）

地域

説明会

先生
先生の勧め
情報
○
×
北海道
○
28 (12.1%)
30 (12.9%)・東北×
9 ( 3.9%)
165 (71.1%)
北関東○
52 (13.7%)
80 (21.1%)
×19 ( 5.0%)
228 (60.2%)
南関東○
98 (10.2%)
183 (19.1%)
×30 ( 3.1%)
649 (67.6%)
東京○
48 ( 9.4%)
84 (16.5%)
×
9 ( 1.8%)368 (72.3%)
長野○
108 ( 7.3%)
484 (32.6%)
×36 ( 2.4%)
856 (57.7%)
北越○
59 (12.6%)
93 (19.9%)
×
17 ( 3.6%)
299 (63.9%)
東海○
165 (14.1%)
287 (24.5%)
×
48 ( 4.1%)
673 (57.4%)
近畿○
81 (13.8%)
101 (17.2%)
×26 ( 4.4%)
378 (64.5%)
中国・四国○
37 (14.8%)42 (16.8%)
×
12 ( 4.8%)
159 (63.6%)
九州・沖縄注）北関東：茨城・栃木・群馬，南関東：埼玉・千葉・神奈川・山梨，北越：新潟・富山・石川・福井，
東海：愛知・三重・岐阜・静岡。表 4-2 も同様。
表 4-2 「先生情報」と「先生の勧め」の選択有無（2019 年度入試／地域別）
地域
北海道
・東北
北関東
南関東
東京
長野
北越
東海
近畿
中国・四国
九州・沖縄

先生
情報
○
×
○
×
○
×
○
×
○
×
○
×
○
×
○
×
○
×

先生の勧め
○
×
26 ( 9.1%)
48 (16.8%)
7 ( 2.4%)
205 (71.7%)
65 (15.7%)
81 (19.6%)
19 ( 4.6%)
249 (60.1%)
119 (10.3%)215 (18.6%)
33 ( 2.8%)791 (68.3%)
52 ( 8.5%)
101 (16.4%)
17 ( 2.8%)445 (72.4%)
130 ( 8.0%)
538 (33.2%)
43 ( 2.7%)
911 (56.2%)
80 (17.1%)
101 (21.6%)
18 ( 3.9%)
268 (57.4%)
183 (13.6%)
293 (21.8%)47 ( 3.5%)
822 (61.1%)
90 (13.1%)
116 (16.9%)
22 ( 3.2%)
457 (66.7%)
46 (16.1%)
46 (16.1%)
9 ( 3.1%)
185 (64.7%)

参加校(55 校)
不参加
校

先生
情報
○
×
○
×

先生の勧め
○
60 (10.2%)
34 ( 5.8%)616 (11.3%)
172 ( 3.2%)

×
171 (28.9%)326 (55.2%)
1213 (22.3%)
3449 (63.3%)

表 5-2 「先生情報」と「先生の勧め」の選択有無（2019 年度入試／教員対象説明会参加校出身別）
説明会
参加校(73 校)
不参加
校

先生
情報
○
×
○
×

先生の勧め
○
×
93 (14.8%)
153 (24.3%)
22 ( 3.5%)362 (57.5%)
698 (11.2%)
1386 (22.2%)
193 ( 3.1%) 3971 (63.6%)

3.2 地域別の結果
次に，前節と同様に，地域別に集計した。表 4-1 お
よび表 4-2 にその結果を示す。前節と同様の観点で地区別の状況を見ると，先生情報の有無によらず先生の勧めだけでは，いずれの年度・地域においても 10～20%程度となっている。また，本学のある長野県は両
年度とも選択率の高さで最下位となっていることも分かる。このことから，長野県の志願者は教員の影響を受けにくい可能性があることが分かる。東京都でも同様に教員の影響を受けにくい可能性が考えられる。
3.3 高校教員対象説明会参加・不参加校出身別の結果
本学アドミッションセンターでは，3 年前から地域を限定して，高校教員対象説明会を実施している。この説明会に参加した高校に所属する志願者か否かで集計した結果を表 5-1 および表 5-2 に示す。
これまでの分析と同様に，先生の勧めだけを見ると，2019 年度は参加校の回答率が有意に高く（χ2(1) =7.0，p = 8.2×10-3），2020 年度は有意差が見られなかった。この理由は，参加校数の多さによるものと見られる。ただし，先生情報と先生の勧めがいずれも×印である志願者だけを見ると，両年度とも参加校が有意に低かった（2020 年度：χ2(1) = 14.7，p =1.3×10-4，2019 年度：χ2(1) = 8.9，p = 2.9×10-3）。
説明会参加校は本学への出願実績がある，あるいは参加時点で志願者がいる場合が多い。そのため，説明会の影響だけとは断定できないが，少なくとも志願者への情報提供に関し一定の効果があったと考えられる。

- 303 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

3.4 合格者と不合格者との違い
最後に，Web 出願時アンケート導入の効果を見る
ため，合格者と不合格者の違いについて分析した。表6-1 および表 6-2 は，「先生情報」や「先生の勧め」と，各入試区分の合否に分割して集計したものである。
これらの表を見ると，例えば，2019 年度入試の前期では合格者と不合格者間に有意差があった（χ2(1)= 7.8，p = 5.1×10-3）。そのため，Web 出願時アンケートを実施することによって，今まで取得できていなかった不合格者の回答を取得することに意義があったと考えられる。本稿では「先生情報」や「先生の勧め」に注目したが，今後は他の項目についても，注目していく必要がありそうだ。
表 6-1 「先生情報」の選択有無と合否（入試区分別）
年 区
度 分
’20 推
Ⅰ
前
期
後
期
’19 推
Ⅰ
前
期
後
期

合否
合格
不合格
合格
不合格
合格
不合格
合格
不合格
合格
不合格
合格
不合格

先生情報
○
×
114 (43.3%)
149 (56.7%)
259 (48.9%)271 (51.1%)
380 (31.5%)
828 (68.5%)555 (31.5%) 1206 (68.5%)
140 (34.3%)
268 (65.7%)
612 (32.7%) 1259 (67.3%)
143 (53.4%)
125 (46.6%)
244 (52.5%)
221 (47.5%)
420 (34.0%)
814 (66.0%)
711 (29.4%) 1704 (70.6%)
138 (33.1%)
279 (66.9%)
674 (32.4%) 1405 (67.6%)

表 6-2 「先生の勧め」の選択有無と合否（入試区分別）
年 区
度 分
’20 推
Ⅰ
前
期
後
期
’19 推
Ⅰ
前
期
後
期

合否
合格
不合格
合格
不合格
合格
不合格
合格
不合格
合格
不合格
合格
不合格

先生の勧め
○
34 (12.9%)
90 (17.0%)
157 (13.0%)
219 (12.4%)
88 (21.6%)
294 (15.7%)
43 (16.0%)
90 (19.4%)
159 (12.9%)288 (11.9%)80 (19.2%)
346 (16.6%)

×229 (87.1%)
440 (83.0%)1051 (87.0%)
1542 (87.6%)
320 (78.4%)
1577 (84.3%)
225 (84.0%)375 (80.6%)1075 (87.1%)
2127 (88.1%)
337 (80.8%)1733 (83.4%)

4 まとめ
4.1 本研究の結論
本研究では，志願者の出願大学決定における高校教員の影響について入試区分別や地域別などの分析結果を示した。本研究の結果では，地域によって，先生の勧めにより志願者の増減に何らかの影響がある可能性を確認できた。18 歳人口減少期を迎え，広報活動を広範囲に行わなければならない状況では，高校教員の影響が強い地域とそうでない地域によって学生募集方
法を変えるなど，費用や時間的なコストを考慮した効
果的な広報活動を行うことも重要となってくる。
4.2 今後の課題
今後の中長期的な課題としては，前節で述べた効果
的な広報活動の検討に加え，いかに第一志望の志願者を増やせるかが重要なポイントとなる。現状では 2.2
節で示したように，「どうしても進学したい大学だったから」の選択率が前期で約 4 割，後期で約 2 割となっている。そのため，吉村ら（2010）が示すように，大学入試センター試験の成績によって受験する大学が決まることが多い現状では，教育産業の予想する
ボーダーラインが，高校での進路指導に大きな影響を与えると考えられる。このような状況では，入試設計
も学生募集において非常に重要な要素となる。本来，大学入試は入学者受入れの方針に基づいて行われるものであり，志願者数増減の影響を受けてはいけない。
理想は，学力の 3 要素を十分に身につけた多くの第一志望生を入学者受入れの方針に沿った入試で選抜することだが，今後の大学進学者数の減少も勘案すれば，この理想と乖離していくかもしれない。
本研究では，志望大学決定における高校教員の影響を観点として Web 出願時アンケート結果を分析してきた。前述の中長期的な課題を達成するため，今後は異なった観点でも Web 出願時アンケート結果を分析していくことや，令和 3 年度入試特有のコロナ禍の影響についても調査を進める予定である。
謝辞
本稿の執筆にあたり，ご指摘・ご助言をいただいた査読者 2名および本誌編集委員会に厚く御礼を申し上げる。また，関係データの取りまとめにご協力いただいた本学学務部入試課の二村剛史氏に感謝の意を表す。

参考文献
雨森聡（2016）．「入試広報戦略のありようについて」『大学- 304 -

入試研究ジャーナル』26, 111－116.

信州大学 Web 出願時アンケート結果を用いた志願者動向分析

表 C Q2-1 選択率と Q2-2「1 位」選択率（後期）吉田章人・並川努・坂本信（2018）．「新潟大学における入試
広報アンケート分析」『大学入試研究ジャーナル』28, 127－

選択肢

132.

大学案内
学部案内
ＨＰ
携帯サイト
先輩からの情報
先生からの情報
家族からの情報
進学相談会
教員による高校訪問
模擬講義
全学合同オープンキャンパス
学部オープンキャンパス
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吉村宰・木村拓也（2010）. 「新入生を対象とした入試広報活動に関する調査」『大学入試研究ジャーナル』20, 209－216.

付録
表 A Q2-1 選択率と Q2-2「1 位」選択率（推薦Ⅰ）
選択肢
大学案内
学部案内
ＨＰ
携帯サイト
先輩からの情報
先生からの情報
家族からの情報
進学相談会
教員による高校訪問
模擬講義
全学合同オープンキャンパス
学部オープンキャンパス
キャンパス⾒学
受験雑誌
進学Ｗｅｂ
模試の結果
自己採点結果等予備校情報

Q2-1

推薦Ⅰ

Q2-2

2019年度 2020年度 2019年度 2020年度
39.7%
44.9%
11.4%
10.8%
49.7%
46.7%
9.2%
10.9%
69.3%
69.0%
25.2%
22.7%
24.0%
24.8%
2.4%
1.5%
20.7%
23.1%
2.3%
3.3%
52.8%
47.0%
6.5%
6.7%
32.1%
28.0%
2.5%
3.2%
11.7%
14.1%
1.0%
1.5%
7.4%
7.6%
1.6%
1.7%
11.2%
10.0%
0.6%
0.6%
21.1%
25.9%
5.9%
7.0%
49.2%
49.2%
27.6%
26.2%
22.1%
20.6%
1.7%
1.5%
6.5%
8.4%
0.4%
0.1%
15.1%
17.5%
1.3%
1.5%
11.7%
11.1%
0.4%
0.5%
2.5%
2.6%
0.0%
0.1%

表 B Q2-1 選択率と Q2-2「1 位」選択率（前期）
選択肢
大学案内
学部案内
ＨＰ
携帯サイト
先輩からの情報
先生からの情報
家族からの情報
進学相談会
教員による高校訪問
模擬講義
全学合同オープンキャンパス
学部オープンキャンパス
キャンパス⾒学
受験雑誌
進学Ｗｅｂ
模試の結果
自己採点結果等予備校情報

Q2-1

前期

後期

Q2-1

Q2-2

2019年度 2020年度 2019年度 2020年度
17.2%
18.1%
12.4%
12.5%
16.5%
16.1%
6.2%
4.9%
40.8%
42.6%
29.3%
29.5%
7.1%
7.3%
1.8%
1.1%
10.9%
10.4%
3.6%
3.3%
32.5%
33.0%
14.0%
13.4%
21.7%
23.7%
5.6%
5.9%
3.5%
4.9%
0.8%
1.3%
1.9%
1.9%
0.6%
0.6%
1.4%
1.6%
0.3%
0.2%
5.8%
6.6%
3.0%
3.5%
7.0%
7.7%
3.6%
5.0%
4.7%
5.7%
1.1%
1.0%
8.1%
6.0%
2.3%
1.6%
11.1%
11.5%
3.3%
3.7%
12.8%
12.6%
2.3%
2.9%
23.7%
23.9%
9.8%
9.5%

表 D Q3 各項目の選択率
選択肢
どうしても進学したい大学だった
⼊試科目が良かった⻑野県にある
地域に密着している
自然環境が豊か
難易度
やりたいことが学べる
就職状況
資格取得
先生の勧め
親の勧め

Q2-2

2019年度 2020年度 2019年度 2020年度
23.0%
25.8%
13.2%
13.5%
22.8%
23.5%
6.8%
6.0%
50.9%
51.7%
30.0%
29.1%
11.4%
11.7%
2.1%
2.1%
13.6%
13.4%
3.6%
3.6%
31.0%
31.5%
10.2%
9.7%
26.1%
26.5%
5.7%
5.1%
4.7%
5.1%
1.0%
1.0%
2.3%
2.8%
0.7%
1.0%
2.8%
3.2%
0.3%
0.4%
11.0%
13.0%
5.5%
6.7%
11.5%
13.0%
6.5%
7.2%
7.6%
9.6%
1.3%
1.4%
9.8%
8.3%
2.2%
1.3%
14.4%
14.7%
3.6%
4.0%
14.4%
15.6%
1.5%
2.0%
19.7%
21.4%
5.7%
5.7%

- 305 -

推薦Ⅰ
前期
後期
2019年度 2020年度 2019年度 2020年度 2019年度 2020年度

67.7%
10.9%
41.9%
43.2%
52.9%
3.8%
82.4%
9.4%
28.9%
18.1%
11.6%

67.7%
12.7%
36.3%
41.5%
51.6%
5.5%
81.5%
11.7%
27.6%
15.6%
13.1%

37.9%
32.2%
24.9%
15.9%
34.0%
18.6%
56.4%
7.4%
20.4%
12.2%
13.7%

39.1%
31.8%
26.6%
15.4%
33.6%
19.8%
57.5%
7.4%
19.6%
12.7%
12.5%

15.5%
26.7%
22.2%
10.3%
27.3%
29.9%
49.0%
6.0%
14.6%
17.1%
13.1%

16.9%
25.1%
23.2%
10.3%
27.0%
29.3%
51.1%
7.5%
14.9%
16.8%
12.6%

大学入試研究ジャーナル第 31 号，306-313，2021【資料】

高校教員等対象「大学入試説明会」に係る成果と課題――国立大学へのアンケート結果から――
永野 拓矢，橘 春菜，寺嶌 裕登，石井 秀宗（名古屋大学）
近年，多くの大学にて高等学校の教員等を対象とした入試説明会が行われている。入試広報に関する活動では後発的な国立大学においても，アドミッション・オフィス等の設置を機に説明会開催に転じる
大学も少なくなく，大学全体としては志願側へ情報提供の機会が増していると言えよう。本稿ではこの「大学入試説明会」について概観し，運営や説明内容について主催側の大学にアンケート調査を行い，成果と課題について考察した。その結果，工夫を凝らした運営や参加者のニーズに沿った説明がなされていることが確認出来た一方で，改善すべき課題も散見された。
キーワード：入試広報，高大接続，入試情報，高校教員の反応
1 研究の目的
本研究の目的は，大学が主催する高等学校（以下，「高校」と表記する）の教員等を対象とした「大学入試説明会」に関する成果と課題について明らかにすることである。このような説明会の主催は「大学」及び「予備校・受験産業（以下，教育産業と表記する）」の
２通りあり，それぞれ趣旨や説明内容の切り口が異なる。このうち，大学主催の説明会は，国立大学に限定してもアドミッション組織新設の影響もあって近年は漸増傾向にある。さらに開催時期が６～７月に集中しており，教育産業主催の説明会と実施時期が重なるな
ど，高校教員の多忙化に拍車を掛けている。
以上から，案内が重複する参加者に有益な情報を提供するにはどのようなテーマを設定すれば効果的であるのか，また参加する意義を感じてもらえるのか，本稿では各国立大学が実施する入試説明会について，運用や実施に係る成果と課題についてアンケート調査を依頼し，集約したデータ分析から入試説明会についての意義を考察した。
2 背景2014 年 12 月の中央教育審議会答申において，翌年の文部科学省（以下，「文科省」と表記する）概算要求の一項目に「アドミッション・オフィスの整備・強化等」が盛り込まれ，以降国立大学のアドミッション組
織の設置が進んでいる１）（武藤ら，2020）。
アドミッション・オフィスの主たる業務については，
倉元（2016）が「入試実施」「入試広報・高大連携」「入試研究」と 3 つの関連業務に分類したが，それらの業務の中で本稿のテーマである「高校教員等を対象とした大学入試説明会」は，「入試広報・高大連携」関連業

務のカテゴリーに含まれた，アドミッション組織における主要業務のひとつと言えよう。
その理由のひとつに，山崎（2012）が調査した高校教員対象のアンケートが挙げられる。報告では，「進路指導のために用いる大学情報源」について尋ねたとこ
ろ，「高校教員向け進学相談会」の項目に対して 95.9％
が「よく利用する」「時々利用する」と回答した。これ
は「大学の提供する入試関係資料」や「大学のホームページ」に次ぐ高率であった。山崎はこれらの 3 項目が，進路指導担当者にとって重用される情報源と述べている。
かつては選抜性の高い大学ほど入試広報の意識が低い傾向にあったが，近年は，例えば東京大学や京都大学でも特色ある選抜（AO や推薦入試等）を導入した
ことに伴う広報活動として，高校教員等を対象とした入試説明会や生徒対象の相談会等を大学所在地以外の都市も含めて複数回開催するなどの変化が見られる。
これら高校教員等を対象とする入試説明会の実施は，大学から高校生への「間接的」な入試広報の一方策として機能しているといえる。喜村（2018）は，受験生への大学情報の伝達ルートについて 3 つに分け，そのうちのひとつとして「保護者や高校教員，塾・予備校等から受験生へ」のルートをあげた。これは，「受験生
にとって進学に関する専門家として位置づけられる高校教員や塾・予備校，そして共に進学を考える友人や学費を負担する保護者からのクチコミ情報も第三者の客観的な意見として高い信頼性を持つもの」と指摘している。

- 306 -

高校教員等対象「大学入試説明会」に係る成果と課題

3 高校教員を対象とした入試説明会について
3.1 入試説明会とは（定義）
本稿では，大学が主催する入試説明会の定義（表 1）
として，主に高校の教員や予備校・受験産業の社員等を対象とした「大学・学部の紹介や入試に関する情報提供を行う説明会」とした（1.対象）。また，実施や運営については，複数の学部を擁する総合大学において，学部単体で行う小規模な形式から全学部が揃う大々的な実施までとその形式は様々だが，「全ての学部が揃った大学主催で運営したもの」とした 2)（2.実施・運営
形態）。さらに入試説明会における説明内容は，大学や学部紹介のほか，今年度・来年度の「入試情報」を含
むことと位置付けた（3.説明内容）。
このほか説明会の進行については，入試課等の事務職員や全学に属するアドミッション組織の専任教員が全学部を一括して説明する，あるいは学部毎に登壇者を替えて説明を行う等，大学によって異なっている。
いずれにしても，「大学が主催」する入試説明会は，大学・学部や入試に関する情報を参加者に直接訴求す
る貴重な機会である。開閉会にあたり，学長や副学長
等，執行部が揃って恭しく挨拶することもあり，学内行事としても一段高い企画として位置づける大学も少なくない。なお，参加者は本説明会で得られた大学・学部や入試に関する情報を進路指導等に役立てるため，
高校では進路指導部や学年等の校内組織において，また教育産業であれば担当クラスの担任や講師等において情報を共有する。そして高校や予備校等で年度内に複数回行われる二者・三者面談や個別での進路指導での進学資料として用いる等，活用の用途は幅広い。
表 1 本稿における大学主催の入試説明会の定義
1. 対象
高校教員や予備校・受験産業等の関係者とする（生徒・保護者は含まず）。
2. 実施・運営形態
全学部を揃えた「大学主催」の運営とする（他大学との共催は可）。
3. 説明内容
大学・学部の紹介や、今年度・来年度以降の入試に関する報告と説明を含む。

3.2 入試説明会に対する，高校からのニーズの考察
大学主催の入試説明会に対する高校のニーズとしては，上述の通り第一に「進路指導に活用」といった高校側の事情が考えられよう。
1996 年の中央教育審議会
答申「21 世紀を展望した我が国の教育の在り方について（第一次答申）」では，「これからの学校教育の在り方」において，〈生きる力〉をはぐくむ上で指導方法の改善，特色ある学校づくり等を一層進める必要があるとし，また高校においても，生徒の多様化の実態を踏まえるとともに，長所や特技を伸ばし，それぞれの個性に応じることが必要と指摘して，「指導方針の改善」
や「学校の特色づくり」等の推進から，学校全体で生徒個々への進路実現に向けた取り組みをこれからの課題としている。
続けて入試制度の変更における高校個々の役割の変化が挙げられよう。
2002 年に公立高校入試の通学区について設定した「地方教育行政の組織及び運営に関する法律」の第 50 条（通学区域に設定に関する条項）の「削除」によって，各都道府県の公立高校では通学区を緩和・撤廃した結果，特定の高校に学力上位者が集中する等の変化が生じている（小川，2009）。とりわけ大学進学を主とする高校では，生徒の進路実現に向けて学習・進路指導を強化する等，（学校の）特色として推進されている 3）。さらに同年に学校評価制度が制定されると，前述の進学重視の高校等では「現役で志望校に合格する」ための具体的な目標値が掲げられるようになった。
以上により，結果として高い学力層が一部の高校に集まる等，「選択と集中」化された現在の高校教育において，生徒の進路実現を支援するには学習や進路面における「指導力」と入試に対する「情報力」が必要である。特に「情報力」については外部からの情報収集が不可欠と言えよう。
近年の大学入試は一般入試の他，
公募制の AO や推薦入試を実施する大学が，従来少なかった国立大学でも増加傾向にある 4）。その受験対策まで担う高校では，志願理由書や実技・面接等，学習
面以外の指導も期待されよう。それらの対応のためにも，大学が主催する入試説明会のニーズは高まっていると考えられる。
4 教育産業主催の入試説明会
4.1 概要と日程
高校教員等を対象とした大学・学部情報や大学入試に関する説明会の主催者は大学だけではない。教育産業の主催で，大学・学部情報や入試に関する説明会がほぼ通年で開催されている。なお，本稿では大学主催の「入試説明会」と区分するため，教育産業が主催する説明会を「入試分析報告会」と表記する。
表 2 は全国展開している，いわゆる大手系教育産業
主催の入試分析報告会の年間スケジュール例であるが，このほかに地元の予備校等が類似の説明会を実施する場合もある。大学，教育産業，地元の予備校を合わせると，入試説明会・入試分析報告会の案内が年に数十通も届く高校も少なくないだろう 5）。しかも，大学主- 307 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

催の入試説明会が集中する 6～7 月は教育産業主催の入試分析報告会と開催時期が重なっており，高校教員は多忙な学校行事の合間を縫って，それらの各説明会に参加していることが想定される。
表 2 教育産業主催の入試分析報告会スケジュール

６月

A社

B社

C社

入試分析説明会（左に同じ）

難関大学指導研究会

難関大学指導研究会

難関大学別教科別指導研究会

進路指導に関する研究会（左に同じ）

7月

長を掘り下げた説明，さらに推薦入試の情報や卒業後の進路（大学院進学や就職）等，一般入試中心の教育
産業主催の説明会とは視点を変えた報告を行う等の差別化が図られている。
以上より，教育産業と大学が行う「説明会」は，参加者はほぼ同じ顔ぶれ（高校教員等）ながら，説明内
容は一線を画していると言えよう。
表 3 教育産業及び大学主催「説明会」の主な内容①教育産業主催の入試分析報告会（6～7月開催）の主な説明内容（例）

８月
９月
10月

低学年教員対象の指導研究会（左に同じ）

11月

入試分析・動向説明会（左に同じ）（左に同じ）

大学入試センター試験
結果説明会（左に同じ）（左に同じ）〈全国版〉
・当該年度の入試総括
・大学入試センター試験の分析
・国公立大学前期入試，私立大学一般入試の分析
・国公立大学、私立大学 学部別の志願状況
・国立、私立難関大学の入試分析
・大学、学部の新増設情報
・新年度の各大学・学部の入試情報（変更点）

12月
１月

4.2 教育産業と大学における説明内容の相違点
教育産業主催の入試分析報告会，および大学主催の入試説明会において，説明内容に関する相違について概観する。
表 3 は，教育産業主催の入試分析報告会と大学主催の入試説明会のプレゼン内容の一例である。入試分析
報告会については，筆者が関係者（高校教員や教育産業社員等）にヒアリングを行い，主に 6 月開催分についてまとめた（3 社の平均的なイメージとして作成）。
また，大学は筆者が勤務する名古屋大学の入試説明会を例とした。
入試分析報告会は，各大学の入試の分析報告や大学・学部の情報提供が主な内容である。具体的には，模擬試験やセンター試験後の自己採点および合否結果等からのデータ分析，さらに募集人員や入試科目の変更，センター試験平均点の変動による志望動向の推移
等，教育産業独自の視点に基づく情報等を加味した総合的な分析と報告を行っている。また大学や学部情報については，各大学が発表する学部学科の新増設情報や入試科目や配点の変更等によって変動する受験生の志望動向など，個別の大学に偏らない，大局的な視点で様々な情報を提供している。
一方で例として挙げた名古屋大学の入試説明会では，大学や学部，および入試に関する「大学個別の情報提供」が主であり，志願者や合格者の動向分析等，入試対策・指導面に繋がる説明は行わない。大学では教育産業が主力とするデータ分析の類いは個人情報に関わる「生データ」のため同様に扱えない。よって分析等は控えめながら，大学が目指すことや各学部学科の特〈地方版〉
・（当該地方の国公私立大学の）大学学部の難易変化
・（同上）学部別志願動向・難易変化
・（同上）拠点大学志望者の流出入大学・学部の動向分析②名古屋大学入試説明会（7月開催、本会場）の説明内容〈1部 全体説 明〉
・次年度以降の名古屋大学入試変更点に関する説明〈2部 学部別 紹介と入試説 明〉〇各学部教員によるプレゼン
・学部学科紹介・入試に関する説明（出題意図、求める人物像ほか）
・卒業後の進路（今年度の「共通テーマ」）〈3部 質疑応 答〉
・質疑応答（休憩時間に質問用紙を配付）※閉会後に個別対応（学部教員待機）

5 国立大学入試説明会のアンケート調査
5.1 はじめに高校教員等を対象とした大学主催の入試説明会の実
施状況について，学士課程の募集を行う国立大学 82
校にアンケート用紙を送付し，Web での回答を依頼した。61 大学から回答があり，そのうち約 7 割（43 大学）で「入試説明会を実施」の回答が得られた。
5.2 調査の概要
1.調査対象国立大学（学士課程の募集を行う 82 大学）
2.調査方法依頼文を郵送し，Web での回答を求めた。
3.調査期間2019 年 12 月
4.有効回答数および有効回答率- 308 -

高校教員等対象「大学入試説明会」に係る成果と課題

61 大学（74.4％）･･･①※うち入試説明会の開催は 43 大学（①の 70.5％）
5.回答者の基本属性
詳細は表 4 を参照のこと。なお，アンケートの分析と考察については，国立大学個々の相違点が見られることに鑑みて，本稿では「2 学部以下（概ね単科大学）」と「3 学部以上（総合大学）」と，〈学部数別〉に分類して論じた。
6.倫理的配慮
回答は匿名で集計の上，統計的に処理されること。
また，個人の回答の特定や特定の大学データのみが取り出されて発表されることもなく，また研究以外の目的で利用されることはないことを調査依頼文に明記した。よって，Web における同意と回答をもって，調査に対する同意を得たものとした。
表 4 回答者の基本属性
回答大学の学部数
２学部以下 ３学部以上① している

8

計

35

43

回答者の属性

計

教員

事務職員

22

21

43

入試説明会
② していない
開催の有無
③
計

10

6

16

1

15

16

18

41

59

23

36

59

（回答大学の）開催率（①／③）

44.4%

85.4%

72.9%

参考 アンケート依頼を実施した国立大学の数82※判定不能（2校）を除く

7.アンケートの構成
開催年数 入試説明会の開催年数について，「1. 1～
5 年」「2. 6～10 年」「3. 11～15 年」「4. 16～20 年」「5.
21 年以上」「6. その他」から該当する期間を選択するよう求めた。
年間の実施回数 2019 年度の年間の入試説明会の開催数について，回数の記載を求めた。
開催時期 2019 年度の開催時期について，該当する月を全て選択して回答するよう求めた。
開催時間 標準的な開催時間について，「1. 1 時間未満」
「2. 1 時間以上～2 時間未満」「3. 2 時間以上～3 時
間未満」「4. 3 時間以上～4 時間未満」「5. 4 時間以上」から該当する時間を選択するよう求めた。
参加者数と増減傾向 2019 年度開催の入試説明会の平均参加者数について，「1. 10 人以下」から「21. 201
人以上」の選択肢（10 人単位）から選択するよう求めた。また，ここ数年の参加者数の増減傾向について，「1. 減っている」「2. やや減っている」「3. 変わらない」「4. やや増えている」「5. 増えている」「6. その他」から選択するよう求めた。
説明内容 「大学全体の説明」「立地している都市（県・市町村）の紹介」「学部等の説明」「2019 年度の入試（一般・AO・推薦）の結果・分析報告」「2020

年度以降の入試（一般・AO・推薦）の変更点の説明」「クラブ・サークルの紹介」「進学・就職状況の説明」「奨学金・授業料免除の説明」「学生寮・アパート等の説明」「留学・海外派遣等の紹介」「その他」から該当する内容を全て選択して回答するよう求めた。
説明者 学部教員による学部説明がどの程度行われているかについて，「1. なし」「2. 少数の学部」
「3. 半
数の学部」
「4. 多くの学部」「5. 全学部」「6. その他」から該当するものを選択するよう求めた。また，学部教員以外では，学部説明を誰が担当するかについて，「1. 事務職員（入試課）」「2. アドミッション教員」
「3.
学部学生」
「4. その他」から該当するものを全て選択するよう求めた。
参加者が望む入試情報 入試説明会の参加者は，一般入試の情報と AO・推薦入試の情報のどちらにより興味を持っているかについて，「1. 一般入試」「2. ど
ちらかといえば一般入試」「3. どちらともいえない」「4. どちらかといえば AO・推薦入試」「5. AO・推薦入試」の 5 段階で評定を求めた。
入試結果及び分析に関する説明内容 入試の結果や分析に関して説明を行っている場合，その内容について自由記述で回答を求めた。
なお，アンケートでは，地元で開催された中心となる説明会を「本会場」，それ以外を「本会場以外」として回答を求めた。本稿では大学入試説明会の開催状況について概要を捉えるため，「本会場」に関する回答（42 大学分）について検討した。
5.3 結果と考察
5.3.1 変数間の関連
開催年数，実施回数，開催時間，参加者数，参加者の増減傾向，参加者が望む入試情報について，関連を検討するため単相関分析を行った。結果，実施回数が多い程開催時間は短く，参加者数が少ないこと，参加者数が多い程開催時間は長いことが示された（表５）。
同一都道府県内等，近隣都市にて複数の会場を設置した場合は，参加者が分散して個々の参加が減るといった理由から，回数が増えるにしたがい他大学の入試説明会との重複や，学校行事そのものと予定が重なって来場が減った等，様々な要因が挙げられた。
一方で，「回数が少ないほど参加者が多く，開催時間が長い」は新たな示唆と言えよう。一般論として，多忙な参加者にとっては手短な説明のほうが支持される向きがあると考えられるが，進学希望が多い地元の国立大学が主催する入試説明会に関しては「長く・じっくり」のタイプも肯定された結果が示された（表 6）。

- 309 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

表 5 各変数間の相関係数
実施
回数

開催
年数

開催
時間

参加
者数

増減

入試
情報

平均
値

ＳＤ

最小
値

最大
値

開催年数

-

-

-

-

-

-

2.67

1.33

1

5

実施回数

-0.24

-

-

-

-

-

1.79

1.39

1

8

開催時間
参加者数

-0.04
0.10

-0.39 *
-0.42 *

0.56 *

-

-

-

2.10
8.78

0.97
5.08

1
1

4
21

増減
入試情報

0.08
0.06

0.11
0.16

0.07
-0.20

0.03
-0.08

0.10

-

3.30
3.22

0.82
0.88

1
1

5
5

5.3.3 開催時期
入学者選抜要項が発行される時期（6～7 月）で，開催する大学が多数を占めた。なお，当該月以外を回答
した大学の多くも「複数実施」校であり，いずれも「6～7 月」開催に近接した時期（5，8，9 月）であった（表 9）。

*p <.05

表 9 入試説明会の開催時期

表 6 開催時間
回答大学の学部数
率（％）
２学部以下 ３学部以上
計
0
0
0
0.0%
4
9
13
31.7%
3
12
15
36.6%
0
9
9
22.0%
0
4
4
9.8%
7
34
41
（不明・無回答を除く）

1時間未満
1～2時間
2～3時間
3～4時間
4時間以上
計

4～5月
6～7月
8～9月
10～11月
12～1月
2～3月
計

5.3.2 開催年数と年間での実施回数「開催年数」については，「10 年以内（1～5 年，6～10年）」と比較的短い回答が半数を占める等（表7），
国立大学の入試説明会は近年になって開始した事例が多いことが認められた。その背景として，2016 年度からの第 3 期中期計画以降に，国立大学においてアドミッション組織の充実が図られたことが関連していると言えよう（前出の武藤ら，2020）。入試説明会は「アドミッション組織の主要業務のひとつ」として企画・実施されたことが窺える。
また「年間の実施回数」について，平均値比較では「２学部以下」が「３学部以上」を上回っており，学部数が少ない大学が小回りの良さを利点に実施回数を増やす傾向が窺えた（表 8）。ただし，SD も大きいことから大学によって開催数の考えが異なることも示された 6）。

5.3.4 参加者数と増減傾向
参加者数は「50 人以下」
「51～100 人」「101 人以上（101～149 人，150 人以上）」の回答がそれぞれ 30％
台であり，特徴や傾向は確認出来なかった（表 10）。
しかしながら，参加者の増減傾向については，全体の6 割強が「変わらない」と最多割合を占め，さらに「増えている・やや増えている」も 30.0％あった。これは「やや減っている・減っている」の 7.5％を大きく上回っており，入試説明会のニーズが高まっていることが示された（表 11）。多忙な高校教員であっても入試説明会については必要と判断し，スケジュールを調整して参加していることが窺える。
表 10 参加者数
150人以上101～149人
51～100人
50人以下
計

表 7 開催年数
回答大学の学部数
率（％）
２学部以下 ３学部以上
計
1
9
10
26.3%
2
7
9
23.7%
0
7
7
18.4%
2
6
8
21.1%
2
2
4
10.5%
7
31
38
（不明・無回答を除く）

1～5年
6～10年
11～15年
16～20年
21年以上
計

n

平均値

SD

最頻値

最小値

最大値

42
7

1.79
2.29

1.39
2.56

1
1

1
1

8
8

3学部以上

35

1.69

1.05

1

1

6

回答大学の学部数
率（％）
２学部以下 ３学部以上
計
1
3
4
10.0%
0
9
9
22.5%
2
12
14
35.0%
4
9
13
32.5%
7
33
40
（不明・無回答を除く）

表 11 参加者数の増減
増えている
やや増えている
変わらない
やや減っている
減っている
計

表 8 年間の実施回数
全体
2学部以下

回答大学の学部数
率（％）
２学部以下 ３学部以上
計
0
7
7
9.6%
7
38
45
61.6%
2
8
10
13.7%
1
4
5
6.8%
0
4
4
5.5%
0
2
2
2.7%
10
63
73
（複数回答可）回答大学の学部数
率（％）
２学部以下 ３学部以上
計
0
4
4
10.0%
0
8
8
20.0%
6
19
25
62.5%
0
2
2
5.0%
1
0
1
2.5%
7
33
40
（不明・無回答を除く）

5.3.5 説明内容
「２学部以下」「３学部以上」とも入試説明会の定義- 310 -

高校教員等対象「大学入試説明会」に係る成果と課題通り，「（2019 年度の）入試結果・分析」や「（2020年度の）入試の変更点」等，「入試」に関する説明は高い回答率となった一方で，「学部等の説明」は「２学部以下（28.6％）」と「３学部以上（85.7％）」で相違が見られた。学部数が少ない大学では，大学名が「教育大学」や「工業大学」等，名称で学ぶ内容のイメージがつきやすいことから重視しない傾向も窺えた。
また，留学や奨学金，クラブ活動等，「学生生活に関すること」については「２学部以下・３学部以上」ともに低調であった。これは近年の入試の多様化や新入試への情報収集が優先されており（リクルート進学総研，2016），高校側も多忙で入試情報を入手・共有するだけが精一杯であることが推察される。
入試説明会の主な流れとしては，設定した時間内で
図 1 の上位項目から選択し，説明する形式が一般的であった。なお，入試説明会の定義とはやや外れるが，大学案内や選抜要項，及び入試に関する冊子を配付しながらもそれらの説明は控えめにして，セミナー方式
で教育に関するテーマをもとに大学・高校の教員間で議論や意見交換を行う等，新たな形式を組み入れた報告があった。地元だけでなく，全国数カ所で開催しており，参加者も漸増傾向にあるという。これは主催側の企画力で既存の入試説明会のイメージを変え，新たな需要を掘り起こした取り組みと言えよう。

説明項目数の平均値とSDn■ 2学部以下□ 3学部以上
■
全体

7
35
42

平均値
5.23
4.86
5.17

SD
2.22
3.24
2.38

図 1 入試説明会における「説明内容」
5.3.6 説明者
学部教員による学部説明がどの程度行われているかについて，「全学部で学部教員が説明を行う」が全体の60％以上を占めた（表 12）。
また学部教員以外では，学部説明を誰が担当するかについて，「アドミッション組織に関わる教員」が最も多く，半数以上を占めた（表 13）。近年の国立大学におけるアドミッション・オフィス設置の成果が窺える。
表 12 学部教員による学部説明
各学部の所属教員は説明していない
少数の学部で、学部教員が説明
半数の学部で、学部教員が説明
多くの学部で、学部教員が説明
全ての学部で、学部教員が説明
その他
計

回答大学の学部数
率（％）
２学部以下 ３学部以上
計
1
4
5
16.1%
0
2
2
6.5%
0
0
0
0.0%
0
4
4
12.9%
1
18
19
61.3%
0
1
1
3.2%
2
29
31
（不明・無回答を除く）

表 13 学部教員以外による学部説明
回答大学の学部数
２学部以下 ３学部以上
計事務職員（入試課）
1
7
8
アドミッション教員
0
15
15
学部学生
0
1
1
その他
0
3
3
計
1
26
27
（複数回答可）

率（％）
29.6%
55.6%
3.7%
11.1%

5.3.7 参加者が望む入試情報
参加者が望む入試情報は，各大学の入試区分の募集割合と関連することが考えられる。そこで，初めに，分析対象の大学（42 校）の AO・推薦入試の募集割合を算出し，中央値（19.2）を基準に高群と低群に分類した。各群の参加者が望む入試情報得点の平均値は，
低群が 2.95 (SD = .92)，高群が 3.5 (SD = .76) であった。t 検定の結果，各群の平均得点に有意差がみられた (t (39) = 2.07, p < .05)。よって，AO・推薦入試の募集割合の高い群は低い群に比べて，参加者が AO・推薦入試の情報により興味を持っていると考えられていることが示された。
上述の通り，高校教員は教育産業主催の入試分析報
告会等で一般入試に関する説明は適度に受けていると考えられる。それを意識してか，特に AO・推薦入試の募集割合の高い大学では，大学主催の入試説明会における「期待される項目」をある程度認識していることが明らかになった。
5.3.8 入試結果及び分析に関する説明内容
入試結果及び分析に関する説明内容（自由記述）について，28（68.3％）の回答が得られた。記述された内容に基づきカテゴリーに分類した結果を表 14 に示す。上位カテゴリーの「基礎的情報」とは，入試の全般的な情報や基礎的な入試データを示す内容であり，「多面的情報」とは，応用的な入試分析結果や提出書類等の入試に関する多様な情報を示す内容である。

- 311 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

下位カテゴリーのうち「全般的入試統計」
「属性的入
試統計」
「入試成績（基礎）」については，回答のあった大学の 40％以上が説明を行っていた。
上位カテゴリーについては，「基礎的情報」は本項目に回答した大学の 100％が説明を行っていた。
「基礎的情報」のみの説明が行われている大学が 21（75.0％），「基礎的情報」と「多面的情報」の両者の説明を行っている大学が 7（25.0％）みられた。入試説明会の参加者の増減傾向と上位カテゴリーの関連について検討するため，参加者の増減傾向に関して「その他」と回答した 2 大学を除いて，表 15 のとおりクロス集計表を作成した。Fisher の直接確率計算法（両側検定）を行った結果，度数の偏りがみられた（p = .04）
。Ryan
法による多重比較の結果，参加者数が増加傾向の大学
は，変動のない大学よりも，「基礎的情報」と「多面的情報」の両者の説明を行う割合が有意に大きかった（p< .05）。このことから，高校教員等が求める情報を的確に提供し「参加して得する」といった入試説明会のニーズが高いことが示唆された。
表 14 「入試結果及び分析に関する説明内容」のカテゴリー分類
カテゴリー
入試全般

基礎的
情報

多面的
情報

定 義

具体例
大学入試の全国的な特徴

2 (4.8%)

全般的入試統計

全体の入試データの集計結果等に 志願者数、合格者数、入
関する内容
学者数

18 (42.9%)

属性別入試統計

属性別にみた入試データの集計結
男女比、都道府県別人数
果等に関する内容

22 (52.4%)

入試成績（基礎）

合格者成績を主とした入試成績に合格者総合点平均点
関する基礎的内容

17 (40.5%)

入試成績（応用）

入試成績の応用的な分析結果に関する内容

調査書等書類

調査書等の出願書類に関する内容 調査書状況

2 (4.8%)

試験の出題意図に関する内容

2 (4.8%)

出題意図
入学後の情報その他

入試に関する全般的な内容

度数 (%)

教科科目共分散比

科目毎の出題意図

2 (4.8%)

大学入学後の追跡調査に関する内 在籍状況と卒業後の進路
容状況

2 (4.8%)

高校の探究学習に関する議論

3 (7.1%)

上記カテゴリー以外の内容

表 15 「入試結果及び分析に関する説明内容」と参加者増減のクロス集計
基礎的情報
基礎＋多面的情報
計

増加傾向

変わらない

減少傾向

計

4
5
9

13
1
14

2
1
3

19
7
26

6 おわりに
本稿では大学と教育産業が開催する高校教員等を対象とした「入試説明会」および「入試分析報告会」について比較検討を行った。大学については各国立大学にアンケート調査を実施して，その回答の分析から説
明会の意義や効果について考察した。

大学主催の入試説明会でも，教育産業主催の入試分
析報告会でも，参加者は主に高校教員である。また，
入試説明会が集中する 6～7 月は，教育産業の入試分
析報告会と日程が重なっている（表 2，表 9）。にもかかわらず，国立大学の入試説明会への参画はこの 10
年間で倍増しており（表 7），参加者の数は「増加・やや増加」および「変わらない」の回答が 7 割以上を占めている（表 10）。このような高校教員の入試説明会への積極的な参加の要因として，近年の「国公立大学志向」による国立大学入試説明会の需要が挙げられるが（東進ハイスクール・東進衛星予備校，2020），一方で各校が工夫を凝らした運営や参加者のニーズに沿った説明（図１，表 14）が評価されていることも参加者の維持や増加に貢献しているであろう。入試の変更
点のように，2 種類の説明会で共通して説明される項目はあるものの，教育産業の入試分析報告会が入試難
易度や志願動向の情報を中心に展開される（表 3）のに対して，大学の入試説明会では，入学後の教育内容
や就職等の情報が主眼となっていることが多い（図 1）。
以上のデータは，大学主催の入試説明会が，教育産業とは異なる観点から入試情報を提供するものとなっていること，また，このような大学主催の入試説明会の特色が，高校教員側からある程度好意的に評価されていることを示唆している。大学だからこそできる特色ある入試説明会が広く普及し，毎年，教育産業では対応できない高校教員のニーズに応えていることは，それ自体，
各大学の入試説明会の成果の 1 つといえよう。
以上を実情と成果を踏まえれば，大学主催の入試説
明会の課題を考えた場合，重要となるのは開催時期と「さらなる参加者のニーズの掘り起こし」であろう。
上述のように，開催が集中する時期は，教育産業の入試分析報告会と日程が重なり，さらに各大学の入試説
明会も漸増傾向にあるなど乱立気味である。加えて，この時期の高校行事は，高校総体や定期考査，そして二者面談等も控えている。多忙な高校教員に入試説明会への参加を促すには，高校のスケジュールを踏まえて入説明会の日程を設定するか，教育産業や他大学との一層の説明内容の差別化をすることが必要となるであろう。しかし，高校の進路指導や受験生の志望校決定の時期を考えれば，入試説明会の時期を大きく変更
することは難しいので，「説明内容をいかに工夫していくか」が現実的な課題となるであろう。大学案内や選抜要項に記載されているだけのことを淡々と読み上げるだけでは，参加者として価値ある説明会に映らないことは容易に想像出来る。本稿において「AO・推薦入試」の情報は教育産業が扱いにくい項目であり，大- 312 -

高校教員等対象「大学入試説明会」に係る成果と課題

学での入試説明会で期待される項目のひとつであることを明らかにした。5.3.7 で示したように，「AO・推薦入試」の募集割合が高い大学ならば，当該入試を主とした説明会を実施することも一方策と考えられる。また，各大学の実情に合わせ，入試結果に関する多面的情報（表 14）を提供することも検討していくべきであろう。
なお本稿では，各国立大学の入試説明会の「本会場」
に関する回答のみを分析した。しかし，アンケート上では，多くの大学から「本会場以外」にも会場を設けて説明会を実施している旨の回答があった。このような取り組みについては，本稿では十分に検討できておらず，また，参加する高校教員のニーズが会場ごとに異なる可能性も否定できない点に鑑みて，さらなる検討が必要である。しかし，会場を設ける場所が変わっても，教育産業が提供できる情報と大学が提供できる
情報との間にギャップが存在することに変わりはない
ため，本稿の分析結果は，「本会場以外」の入試説明会にもある程度は応用可能であろう。
近年の高校は概して学習や進路指導について熱心であり，その結果大学や入試に関する情報収集を目的として入試説明会への参加が積極的になったことが窺える。この傾向は，大学や教育産業にとって好都合であり，説明会を実施することで参加した高校等の教員から，主催側が期待する「生徒や保護者にそれらの情報が伝わる」流れが確立していく。これはさながら「企業から企業へ」の〈 B to B 型 〉に類似したビジネスモデルと言えるだろう 7）。以上から当説明会は時代のニーズに適した会合であり，開催する意義は大きい。
しかし，時期や参加者の重複を鑑みれば，説明会内容の差別化を進めていかない限り，早晩，参加者数は頭打ちとなり，大学側から見れば，開催のコストに対して，十分なベネフィットが得られなくなるであろう。
大学主催の入試説明会は，参加者のニーズに対応し，かつ訴求力ある内容が求められることを認識した上で企画・立案することを提唱したい。

置数が 28 大学に減少した。つまり答申後の 2 年間で 19 の国立大学へ新たに設置されている。
2）説明会に関するアンケート調査研究は少なく，1 つの調査では様々な運営形式を網羅できない。本調査では，規模から考えて広報の基礎となりやすいであろうこの形式に着目した。
3）例えば，東京都立高校における進学指導重点校政策等。
4）国立大学協会は 2015 年 9 月に公表した「国立大学の将来ビジョンに関するアクションプラン」において，「推薦入試，AO
入試，国際バカロレア入試等の導入を拡大する」と提言し，その工程表には，2021 年度までに推薦・AO 入試等による入学者を，「入学定員の 30％を目標」に拡大すると明記した。
5）筆者によるヒアリングから。各社の特定を避けるため，説明会の名称は加工している。また掲載以外の説明会も存在する。
例えば「旧帝大に特化」や「首都圏の難関私立大学」等の対象を限定した会合である。これらは，需要がある特定校に絞って案内が送られる傾向にある。
6）地元以外（主要以外）の会場を含むと，年間 40 回を実施する大学が最多であった。
7）〈 B to B 型 〉とは，「企業が別の企業を対象として商取引を行う」ことを示す用語で，（Business to Business）の略。

参考文献
喜村仁司 (2018).「入学者アンケートを活用した学生募集広報の評価と改善」『大学入試研究ジャーナル』28，133－139.
国立大学協会 (2015). 「国立大学の将来ビジョンに関するアクションプラン」の公表について< https://tinyurl.com/rdrpu4wl> （2020 年 2 月 19 日）
倉元直樹 (2016).「国立大学におけるアドミッションセンターの組織と機能」『大学入試研究ジャーナル』26，89－96.
武藤英幸・永野拓矢 (2020).「大学の入試広報活動における教職
協働の実践 ―名古屋大学の取組と課題―」『大学入試研究ジ
ャーナル』30，166－174.
小川洋 (2009).「通学区域の見直しと高校の特色作り ―総合選抜制を中心に―」『国立教育政策研究所紀要』138，75－85.
リクルート進学総研 (2016).「高校の進路指導・キャリア教育に関する調査 2016」<https://tinyurl.com/samw9ur> （2020 年 2 月 19 日）
東進ハイスクール・東進衛星予備校 (2020).「入試形式にかかわ

謝辞
本研究の調査の実施にあたり，国立大学の関係者のみなさまらず国公立志向が強まる」高校生アンケート< https://tinyurl.com/yxvdq3tz> （2020 年 11 月 22 日）のご協力を賜りました。記して感謝の意を表します。

山崎慎一 (2012).「高校の進路指導担当教員が求める大学の情報

注

公開と情報資源 ―大学の情報公開に対する意識調査の結果

1）武藤ら（2020）の調査によれば，国立大学アドミッションセ

から―」『大学アドミニストレーション研究』3，97－104.

ンターの設置数は，「アドミッション・オフィスの整備・強化等」を盛り込んだ 2014 年 12 月の中教審答申直後の未設置数
は 47 大学だったのに対し，2 年後の 2017 年度調査では未設- 313 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，314-318，2021【資料】

プレイスメントテストの項目分析の利用について――入学者選抜と入学後教育の追跡調査を目指して――
大竹 洋平（山梨英和大学）
入試選抜制度の評価のためには，入学後の学習状況を追跡調査することが考えられる。しかし，現
行の入試制度には様々な方式が存在するので，異なる入試制度を経てきた学生の学力を相互に比較す
るのは困難である。また，選抜効果もあることにより，入試と入学後の状況の連関をみるのも難しい。
よって本論文では，新入生のプレイスメントテストを軸として，入試区分に遡って比較・追跡することを提案する。また，その足がかりとして，プレイスメントテストの問題項目の項目分析を行った結果も示す。
キーワード：追跡調査，プレイスメントテスト，項目分析，項目特性図
1 はじめに：研究の背景
入試選抜の評価としては，入学後の学習状況を追跡することが第一に考えられる。しかし，学生の学力を比較・追跡するのに，入試自体を軸とすると以下のよ
うな困難性がともなう。
まず，現行の大学入試制度には，国公私の別を問わず，AO 入試・推薦入試・一般入試（今後は，総合型
選抜・学校推薦型選抜・一般選抜と名称変更される）や，その他，様々な選抜区分が存在する。したがって，
入試区分の異なる学生の学力を比較することは，困難である。
また，大学入学後の学習状況（成績など）と，入学時の試験における得点との関連（相関）が分析されるが，そこには「選抜効果」が存在する（芝・渡部,1988）。すなわち，入学試験の受験者の中には，未入学者（不合格者および合格しても入学手続きをしない者など）が存在するため，データの打ち切りがあることになるため，受験時の学力と入学後の成績との相関が低く見積もられてしまうことである。
したがって，本研究では，受験生集団の入学試験の成績を元に追跡調査を設計するのではなく，入学者集
団を考え，プレイスメントテスト 1) を軸として、追跡調査を設計することを試みる。
そのための最初の段階として，プレイスメントテス
トの問題項目の分析をおこなったので，その結果を報告する。
1.1 本論文の構成
本稿の構成は以下である。まず第 2 章で，先行研究を紹介する。そこでは，先行研究を，入試選抜区分ごとの比較（2.1 節），追跡調査（2.2 節）およびテストの項目分析（2.3 節）の区分にわけて整理する。
次に第3 章で，本稿のメインであるプレイスメント
テストの項目分析の方法を紹介する。基本的な項目分
析の方法として，まず，2 値反応データ行列（3.1 節）について紹介する。次にその行列を分析する，困難度（3.2 節），識別力（3.3 節），項目特性図（3.4 節）についてまとめる。
第 4 章では，Z 大学 Y 学部の新入生全員に実施したプレイスメントテストの結果とその項目分析結果を示す。
第5 章では，結果を精査することで，今後，追跡調査へと拡張していける可能性を論じるとともに，テス
トの縮刷版が作成できることにより，非常時への備えもできることを論じる。
2 先行研究2.1 入試選抜区分ごとの比較調査研究
ここでは，入試選抜区分ごとの比較を整理する。
AO 入試，推薦入試，一般入試（前期・後期）などの入試区分のうち，どの形態で入ってきた学生が，入学後に高いパフォーマンスをあげているかを調べた調査研究である。AO 入試を中心として，新規で設定した特定の入試制度の評価を目的としている場合には，入学後の成績と関連させることが多いので，次の 2.2 節で議論する。個別大学の AO 入試の分析については，
多くの報告がある。ほとんどの大学で AO 入試を実施している現状では，個別大学の内部資料として存在す
ると思われるが，その中でも，公表されているのは，選抜が成功しており，かつ公表するだけのマンパワーのある大学だと考えられる。国立大学の最初期の AO
入試として，筑波大学 (白川ほか, 2004) ，東北大学- 314 -

プレイスメントテストの項目分析の利用について（倉元・大津, 2011），九州大学 (林ほか, 2012) がある。その他にも，山口大学（林, 2011），京都工芸繊
維大学（山本・内村, 2011），福井大学（大久保ほか,2012）など多く存在する。
次に，幾つかの入試区分の併願について論じる。私立大学では，同じ入試区分を数回に渡って実施することが一般的であるから当然として，分離分割方式をとってきた国公立大学においても，入試方式が多様化しているため，一人の受験生が AO 入試・公募制推薦入
試・一般入試前期日程・一般入試後期日程のように，複数回の受験が可能である場合が増えている。それら同一年度内での複数の受験方式の受験生の出願（併願）・入学状況を公開している大学は少ないが，東北大学（倉元・大津, 2011）や名古屋大学（石井, 2014）の例がある。
2.2 入試と入学後とをつなぐ追跡調査
追跡調査というと，学生の受験状況から，入学後の成績，さらには，卒後の進路のように順を追って追跡する調査が主である。公表されているかどうかは別として，個別大学によって，様々な調査がなされてきていると想定される。
『大学入試データの解析[理論と応用]』に所収の宮原ほか（1999），千野（1999）をはじめ，古くから調査研究がある。特に，入試成績と入学後の成績との相関を調べようとする試みは，多くなされようとしてきているが，入試を挟むと不合格者のデータが得られないことによる打ち切りの効果（選抜効果）により，相関が低く出てしまうため，注意が必要である（芝・渡部, 1988）。
前の 2.1 節で，個別大学の AO 入試を評価する研究群を紹介したが，それ以外でも，入試と入学後の成績（特に，GPA）との関連を調べた調査研究が多い。
最近では多くの大学で GPA（Grade Point Average）
が算出されるようになってきているため，それを追跡調査に用いることが多くなってきている。（例えば，吉村・木村 (2011)や山田・西本 (2014)などを参照。）
しかし，そもそも GPA 制度自体に批判もある。GPA
自体を精緻化する研究（半田, 2012）もある。また，履修単位数が少ない方が，平均である GPA の値が上がりやすいという特性を補正するために，Grade
Point の平均だけでなく，Grade Point の合計を利用することも考えられる。実際に，Z 大学 Y 学部のように，併用している例もある。
一方で，学生自身の意見や卒業後のデータなどを利用した調査研究もある。そもそも GPA は，学生の学
修行動の教員による間接評価であると考えられるため，直接評価を利用して検討する研究もある（林, 2015）。
さらに，西郡 (2011) のように，卒後情報も含め，どのような情報で追跡調査をすればよいかを検討した研究もある。追跡調査には，丁寧なデータベース設計（北川, 2004）が不可欠であり，入試に関する注意事
項をまとめたものに，大竹（2020）がある。
また，入学前ないし受験前まで追跡しようと思うと，
入試広報活動の分析も必要であり，それを俯瞰するものに，倉元・泉（2014）や大竹（2019）などがある。
2.3 テストの項目分析
本論文では項目の困難度・識別力を求めていくが，これらの量はIRTの困難度（いわゆるbパラメタ）・
識別力（いわゆる a パラメタ）に対応する。
IRT など現代的なテスト理論（池田, 1994; 熊谷・荘島, 2015; 光永, 2017; 村木,2011; 芝, 1991; 豊田,2012）を用いずとも，古典的なテスト理論の範囲でテストの項目分析は可能である（肥田野, 1972; 池田,
1972; 池田, 1992）ので，本論文でも，古典的なテス
ト理論によるテストの項目分析を行なっていく。ちな
みに，現代テスト理論の文献には，古典的テスト理論の記載を含むものが多い。
3 方法
本研究では，第1 章「はじめに：研究の背景」でも述べたように，入試問題自体ではなく，プレイスメン
トテスト問題の項目分析を行う。
3.1 反応データ行列
一般に，受検者 N 人が問題項目数 M のテスト冊子に回答した場合を考える。受検者 i（i=1,2,･･･, N）が，問題項目 j (j=1,2,･･･,M)に正答した場合を 1, 不正解（空白無回答を含む）の場合には 0 を与えると，0 と1 のみを要素とする N×M の要素をもつ行列 U ができあがる（2 値反応データ行列）。それらを操作する
ことで，様々な分析が可能になる。
3.2 各項目の困難度（正答率・通過率）
第 i 行の要素を合計すると，受検者 i の正答項目数
が，第 j 列の要素を合計すると，問題項目 j の正答者数が得られる。したがって，行列 U の要素を���（i=1,2, ･･･, N ; j=1,2, ･･･,M）とすると，j 列の平均
�� は以下のように表される。

- 315 -

�1
�� = � �������大学入試研究ジャーナル第 31 号

この�� によって，問題項目 j の正答率（通過率）が得られる。これが，その問題の難易度を表していると言える。
ちなみに，項目 j の分散は，�� �1 � �� )であるが，それ自体がテストの項目分析で用いられることは稀である 2)。
3.3 各項目の識別力（正答数との相関係数）
次に，各項目の識別力を算出する。上記行列 U（2値反応データ行列）を，さらに操作する。受検者 i の正答項目数�� は，第 i 行の要素の合計，すなわち，�1
�� = � ���
�
���

で表せる。
項目 j の識別力�� は，反応行列の j 列と正答項目数との相関係数（点双列相関係数である項目テスト間相
関：IT 相関）で定義される（熊谷・荘島, 2015; 豊田,2012）。したがって，�� =語は，論述式の項目も含まれるため，部分点等が存在する。その意味で，各教科のなかでも，正解・不正解を明確に分離した０−１データを得ることができる「数学」を対象とした。問題項目数は 20 であった。
プレイスメントテスト数学の各項目の内容についてみてみると，全ての新入生が学習した範囲から出題するために，中学校1年生から高等学校1年生までの学
習内容から出題されている。
4.1 各項目の困難度および識別力
20 項目の困難度として，項目正答率（通過率）を，識別力として，先に述べた相関係数（点双列相関係数）を，以下の表１に示す。また，参考までに，各項目の学習時期も示す。
表 1 プレイスメントテストの項目分析表
項目∑�������� � �� )��� � �̅ )

�
�
�
�∑�
������� � �� ) �∑������ � �̅ )のように，項目識別力�� が定義できたことになる。た�� �だし，�� = ∑���� ��� と�̅ = ∑��� �� である。
�

�3.4 各項目への応答（項目特性図）
識別力以外にも，問題項目 j についての弁別性を表すものに，項目応答図（項目特性図）がある（豊田,2012; 熊谷・荘島, 2015）。これは，横軸に学力（図ろうとしている特性）を，縦軸に正答確率を取ってグラフ化したものである。
テスト得点（各受検者の正答数）を元に，グループ化（3 階層ないし 5 階層程度）に区分した集団ごとの，各項目の正答数を，プロットした図である。
4 問題項目分析の結果
Z 大学 Y 学部では入学時オリエンテーションの際に，国語・数学・英語などの教科ごとに，実施している。各教科のテストは，基礎学力の診断だけでなく，習熟度別の授業のクラス分けにも利用されることとなる。
本研究では，分析の手始めとして，ある年度の新入生180人を対象とした。各科目の出題形式についてだが，数学は記述式ではあるものの，計算の途中過程などではなく，解答のみを採点の対象としており，０−１の 2 値正誤データが得られる。一方で，国語・英

学習時期

正答率

相関係数

1

中1

2

中1

40.1
50.8

0.55
0.70

3

中1

58.8

0.65

4

中1

24.3

0.51

5

中2

51.4

0.55

6

中2

33.3

0.69

7

中2

84.7

0.41

8

中2

74.0

0.50

9

中2

67.8

0.35

10

中2

31.6

0.47

11

中3

51.4

0.62

12

中3

26.6

0.64

13

中3

57.1

0.71

14

中3

4.0

0.26

15

中3

23.2

0.63

16

高1

43.5

0.65

17

高1

11.9

0.52

18

高1

20.3

0.63

19

高1

56.5

0.53

20

高1

41.8

0.47

平均

42.7

各項目の識別力をみると，相関係数の絶対値が極端に小さかったり，マイナスだったりする項目がないことから，概ね良好であると言える。

- 316 -

プレイスメントテストの項目分析の利用について

また，出題範囲（学習学年）ごとに，困難度も適度に散らばっている。
ただし，一部正答率が低い（困難度が高い）項目については，簡単に理由を説明する。高校 1 年の学習範囲である項目 17 は，放物線の問題だが，変数 x と定数 a とを使い分ける応用問題であるため，正答率が低かったと考えられる。また，中学３年の範囲である項目 14 も，放物線の問題で，定義域に対応した変域を求める応用問題で，正答率が低かったと考えられる。中学 1 年の範囲である項目４は，扇型の面積を求める問題であるが，中学・高校のその後の学習ではほとんど出てこない図形の問題であるため，学習年次の割には，正答率が低かったものと考えられる。
数学という科目の性質上，（語学のように）多くの範囲が段階的に習得されるものではなく，一部，学習年次が下であっても，その分野にだけに固有の能力が存在することが考えられる。すなわち，数学という能力の一次元性を完全には仮定できないことが考えられる。
これらの分析より，このテスト冊子は，全体として，幅の広い学力を，概ね適切に計測していると言える 3) 。
4.2 各項目の応答図（項目特性図）
問題項目 j への応答（項目特性図）を示す。ここでは，5 群（ここでは，低得点者群，中の低得点者群，中の中得点者群，中の高得点者群，高得点者群と名付ける。）に分けた結果を示す。
前節のように，各項目の識別力が概ね良好であり，ほとんどの項目が，豊田（2012）の分類で言うことの，識別力の高い項目（G，L，H 型）であることになる。よって本稿では，典型的な L 型，G 型，H 型の 3 項目の結果のみ示す。L 型（下位識別項目）としては，正答率が高い項目（項目 8：通過率 74.0, 識別
力 0.50），G 型（高識別力項目）としては，正答率が中程度の項目（項目 20：通過率 41.8, 識別力0.47），H 型（上位識別項目）としては，正答率の低い項目（項目 17：通過率 11.9, 識別力 0.52）の項目
応答図を，それぞれ，以下の図 1 に示す。
L 型は，低得点者群は不正解だが，それ以外の層では，正答の割合が高くなり，ほぼ横ばいである。G 型
は，低得点者群は不正解の割合が多く，そこから単調増加を示し，高得点者群での正答率が高くなっていく。
H型は，中の中得点者群（もしくは，中の高得点者）
まで，不正解の割合が多いが，高得点者群になると，正解の割合が高くなる。

図１典型的な項目の応答図（項目特性図）
5 考察とまとめZ 大学 Y 学部のプレイスメントテスト・数学のテス
ト冊子の項目分析を行ったところ，全 20 項目について，識別力に問題はなく，難易度が適度に散らばっていることがわかった。よって，同じ問題を使って，ある程度新入生の学力を計測できると考えられる。
今後，同じ問題項目を使った経年変化の分析や，入学後の成績との関連の分析，さらに，元々の目的であった入試区分ごとの分析・入試制度の評価へもつなげていけると考えられる。
また，今回の項目分析の応用として，緊急事態への対処が考えられる。以下で，追加の議論・考察として，
テスト冊子の再構成を議論して，本稿を閉じる。
5.1 テストの項目分析による利点：テスト冊子再構成への活用（追加の議論・考察）
2020 年初頭より，新型コロナ・ウイルスが蔓延したことにより，2020 年度は授業開始を遅らせる大学が多く，また，大規模集会の自粛により，新入生オリ
エンテーションも規模を縮小しての実施を余儀なくされている。プレイスメントテストも，規模を縮小して実施したり，受検時間も短縮したりすることが想定される。
受検時間を短縮したうえで，プレイスメントテストを実施するということは，テスト冊子全体の縮刷版を構成するということでもある。その場合，テストの項
目分析を事前にしておいたことにより，縮刷版のテス
ト構成が比較的容易に行うことができることになった。
具体的には，40 分で構成していたテスト冊子を，30 分で実施する場合，テスト冊子を選択ないし分割して実施することが可能になる。

- 317 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

倉元直樹・大津起夫 (2011). 「追跡調査に基づく東北大学AO

注

入試の評価」『大学入試研究ジャーナル』, 21, 39－48.

1）新入生全員を対象とした基礎学力テスト。習熟度別授業な
どのクラス分けなどにも用いられる。配置テストとも呼ばれ

Linn, Robert L. (ed.) (1989). Educational Measurement Third

Edition, Macmillan Publishing Company （池田央ら訳

る（Linn, 1989 池田訳 1981）。

(1992).『教育測定学 原著第3 版（上・下）』C.S.L.学習評価

2）豊田 (2012) の p.11 には，「分散には，通過率（平均値）

研究所,みくに出版 (発売).

以上の情報がないので，項目分析に使用することは少ない」とある。しかし，本稿で相関係数（点双列相関係数）を算出

光永悠彦（2017）. 『テストは何を測るのか : 項目反応理論の考え方』ナカニシヤ出版.

しているように，得点と項目正答との相関を考慮することはよく行われている。したがって，分散自体の情報を直接的に

宮原英夫・浜崎道子・清水和彦・白鷹増男 (1999). 「入試時の利用しているわけではないが，分散の情報を間接的に利用し成績と在学中の成績との関連」柳井晴夫・前川眞一編『大学ているとも考えられる。

入試データの解析：理論と応用』現代数学社, 178－187.

3）ちなみに，このテストについてのクロンバックのα係数

村木英治（2011）. 『項目反応理論』朝倉書店. シリーズ「行動計量の科学」No.8.

（熊谷・荘島（2015）など，多くの文献に記載がある）を求めたところ，0.89 となった。十分な信頼性があると言える。

西郡大 (2011). 「個別大学の追跡調査に関するレビュー研究」『大学入試研究ジャーナル』, 21, 31－38.
大久保貢・金澤悠介・倉元直樹 (2012). 「AO入試入学生の追参考文献
千野直仁 (1999). 「入試形態，就職先と入学後の成績との関連跡調査――福井大学工学部の事例」『大学入試研究ジャーナル』, 22, 145－153.

について」柳井晴夫・前川眞一編『大学入試データの解析：

大竹洋平 (2019). 「入試広報活動の戦略策定に関する論点整理

理論と応用』現代数学社, 188－201.
半田智久 (2012). 『GPA制度の研究 : functional GPAに向け――入試データベースの利活用および大学組織における連携て : the functional grade point average system』大学教育出を題材として」『大学入試研究ジャーナル』, 29, 287－294.
大竹洋平 (2020). 「入学志願者動向を知るための追跡データベ

版.

ース整備についての基礎的な考察――入試広報活動から入学

肥田野直（編）（1972）. 『テストⅠ』東京大学出版会. シリ

後の学習活動までを接続する追跡データベースを目指して」

ーズ「心理学研究法」No.7.

『山梨英和大学紀要』, 18, 29－39.

林篤裕・副島雄児・田尾周一郎 (2012). 「21世紀プログラムの10年」『大学入試研究ジャーナル』, 22, 155－161.

芝祐順（編）（1991）. 『項目反応理論：基礎と応用』東京大林寛子 (2011). 「新たな入学者追跡調査における選抜方法評価」『大学入試研究ジャーナル』, 21, 159－164.

学出版会.
芝祐順・渡部洋 (1988). 『入試データの解析』新曜社.

林寛子 (2015). 「入学後の成功と資質・能力自己評価にみる入白川友紀・島田康行・渡邊公夫ほか (2004). 「筑波大学AC入試の評価――山口大学入学者追跡調査データ分析より」『大学者の追跡調査――平成12年度入学者の3年目と14年度入学

学入試研究ジャーナル』, 25, 151－156.

者」『大学入試研究ジャーナル』, 14, 65－71.

池田央（編）（1972）. 『テストⅡ』東京大学出版会. シリー

豊田秀樹（2012）. 『項目反応理論[入門編]（第2版）』朝倉書
店. 統計ライブラリー.

ズ「心理学研究法」No.8.
池田央（編）（1992）. 『テストの科学 : 試験にかかわるすべ

山田美都雄・西本裕輝 (2014). 「追跡データを用いた大学生のての人に』日本文化科学社. （2007年: 教育測定研究所.）

成績推移の分析」『大学入試研究ジャーナル』, 24, 29－34.

池田央（編）（1994）. 『現代テスト理論』朝倉書店. 行動計

山本以和子・内村浩 (2011). 「AO入試入学者の学習活動追跡による傾向分析」『大学入試研究ジャーナル』, 21, 119－123.

量学シリーズ.
石井秀宗 (2014). 「推薦及び一般入試の受験者層の推移に関す

吉村宰・木村拓也 (2011). 「志願・入試・学務データに見られる入学者選抜方法の特徴」『大学入試研究ジャーナル』, 21,

る検討」『大学入試研究ジャーナル』, 24, 35－40.

165－170.

北川博之 (2014). 『データベースシステム』オーム社.
熊谷龍一・荘島宏二郎 (2015). 『教育心理学のための統計学――テストでココロをはかる』誠信書房. 心理学のための統計学シリーズ No.4.
倉元直樹・泉毅 (2014). 「東北大学工学部AO入試受験者にみる大学入試広報――その意義と発信型，対面型広報の効果」『日本テスト学会誌』, 10(1), 125－146.

- 318 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，319-325，2021【資料】

工学部における高大連携活動を通した高大接続改革への基盤づくり――ＡＯ入試導入後、17 年間の取り組み――
大久保 貢（福井大学）
AO 入試導入後、17 年間、アドミッションセンターでは高大連携活動、入学前教育、入学生の追跡調査、高大連携数理教育研究会を実施してきた。これらの取り組みは探究的な学びへの変革を図っている高校教育の質保証及び高校時代の探究的な学びの成果（主体性等）を多面的・総合的に評価する
高大接続入試の導入に繋がっている。以上の事から AO 入試導入後、アドミッションセンターの 17 年
間の取り組みは現在の高大接続改革を推し進めるための基盤となっている。
キーワード：高大接続改革，高大連携活動，課題研究，AO 入試，数理教育
1 はじめに
福井大学工学部では大学教育においてより強く学問に動機付けられ，より高度な学ぶ力を習得できる能力を持つ人材を選抜する AO 入試を平成 13 年度入試から導入し，平成 15 年度入試より推薦入試から全面移行した。また平成 14 年 4 月に AO 入試の円滑な実施と入学志願者に対する総合的な広報活動等を行うことを目的として学内共同教育研究施設としてアドミッションセンターが設立された。
AO 入試を実施することのメリットの一つは受験生と大学が相互理解を深めることによる明確な目標，目的意識を持った学生が入学することと、学力試験では測ることができない多様な資質（問題解決能力、論理的思考力、知的好奇心、プレゼンテーション能力、コミュニケーション能力、自己表現力など）を発掘し学内を活性化させることである。そのために大学側が大学の教育・研究などの情報や望ましい学生像を受験生に積極的にアピールする必要がある。このことより
AO 入試の受験生だけでなく、一般入試の受験生に対しても不本意入学や入学後のミスマッチの解消が期待できる。このような観点からアドミッションセンターが中心となって現在までの 17 年連続で積極的に高大連携活動に取り組んでいる。
また 11 月下旬に合格が決定する AO 入試合格者にとって入学までの 4 ヶ月間をいかに有意義に過ごす
かは、高大接続の中で大変重要な問題である。アドミ

図 1 AO 入試募集人員の推移- 319 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

ッションセンターでは一般入試で入学する学生と比べ、学力の差がある心配な学生が若干存在することは否めないと考え、スクーリング、入学前教育からなる入学
前教育プログラムを実施した。
新入試の導入には当入試入学生の追跡調査を行い、常に入試の改善を図らなければならない。そこで AO
入試入学生の追跡調査（入学 3 か月後の意識調査及び学業成績）を実施し，それらの結果を学部にフィードバックし入試の改善を行った。その結果として図 1に 17 年間の AO 入試募集人員の推移を示した。
また高校教育と大学教育（工学部）へのスムーズな接続のため数理教育を核とした県内外の高校教員と本学工学部教員からなる「高大連携数理教育研究会」を設立し、高大双方の教育現場に効果をもたらす数学および理科の教育方法を研究し、高大双方スムーズな接続を目指した。
以上の事から AO 入試導入後、17 年間のアドミッ
ションセンターにおける実践結果が、現在の高大接続
改革の高校教育の質保証及び高校時代の探究的な学びの成果（主体性等）を多面的・総合的に評価する高大接続入試の導入（入学者選抜の改革）に繋がり、高大接続改革を推し進めるための基盤づくりになっている
ことを報告する。
2 高大連携活動（課題研究の実践）
これまでの高大連携は出張講義やオープンキャンパ
ス等、できるだけ大学での教育内容や教育環境の情報を伝えることにより，高校生を刺激する情報伝達型の連携を実施している。しかし、アドミッションセンタ
ーが中心となって実践した高大連携活動は長期的な視野にたって継続的に高大連携活動を実践し、高校生の資質をいかにして伸ばしていくかという教育内容への支援を視野に入れた新しい形の高大連携活動を行った。

研究テーマは情報系、電気系、機械系、建築系、化学系のテーマで 2～3 日間、大学にて実践した。参加した生徒に問題解決能力や論理的思考力やプレゼンテー
ション能力やコミュニケーション能力等の育成を目指した。
最初の 10 年間（平成 15 年から平成 24 年）の高大連携活動の評価は参加生徒の自己評価により行った。
その一部の評価結果を図 2 に示した。

図 2 高大連携活動に参加した生徒の自己評価
図 2 から分かるように、参加した高校生に問題解決能力、論理的思考力、プレゼンテーション能力、コミュニケーション能力等を育成した。
次の 7 年間（平成 25 年から平成 31 年）の高大連
携活動は平成 25 年に「高校における多様な学習成果の評価手法に関する調査研究」（文科省 委託事業）の採択と平成 26 年の「新しい時代にふさわしい高大接続の実現に向けた高校教育、大学教育、大学入学者
選抜の一体的改革について」（高大接続答申）を受けて、高大連携活動で培った多様な学習成果を評価する
ためのルーブリックを開発した。このルーブリックを活用して他者評価を行い、それにより高大連携活動の成果を評価した。開発したルーブリックの一例を図 3に示した。

- 320 -

工学部における高大連携活動を通した高大接続改革への基盤づくり

校時代の探究的な学びの成果（主体性等）を多面的・総合的に評価する手法として活用できること。実際に、この評価手法の開発により工学部建築・都市環境工学科の令和 2 年度「高大接続入試」の導入に繋がっている。

図 3 評価する能力とルーブリックの一例
このルーブリックによる評価結果を基に実践証明書を発行し、参加した生徒に渡した。その証明書を図 4に示した。筆者はこのルーブリックの評価基準・方法の妥当性・信頼性を検証し、既に論文にて報告している。

3 AO 入試合格者のための入学前教育プログラム
本学の入学前教育プログラムの内容は、スクーリン
グとアドミッションセンターと各学科からの課題からなっている。なお、アドミッションセンターでは丁寧にきめ細やかな配慮を心がけて入学前教育を実施している。AO 入試合格者に対して入学前教育のねらいを徹底させることにより、その効果を高め本人が入学す
る学部、学科の教育研究内容についてできるだけ具体的イメージを抱かせることと入学までの 4 ヶ月間の
勉強の励みにすることを目的に平成 16 年度から実施している。
3.1 スクーリング
スクーリングは教育・学生担当副学長の挨拶に始まり、「AO 入試学生への期待」と題して工学部長が講話をし、「AO 入試入学生の学業成績と大学生活」と題してアドミッションセンターの担当者が説明をした。
さらに「数学課題のねらいと数学学習」について数学
担当者が課題の取り組みについて説明した。
3.2 アドミッションセンターと各学科からの課題
入学前教育の課題として、アドミッションセンター
から AO 入試Ⅰ（センター試験を課さない）合格者
に対して数学を課した。入学前教育のスケジュールは
表 1 のとおりである。表 1 から分かるように入学までの 4 か月間で 3 回の課題を通信方式で実施している。また AO 入試Ⅱ（センター試験を課す）合格者には 1 回だけの入学前教育を行った。

図 4 課題探究プロジェクト「実践証明書」

表 1 入学前教育のスケジュール

以上のように AO 入試導入から 17 年間高大連携活動の取り組みは、現在の高大接続改革において次の三点が基盤となっている。一点目、高大連携活動の実践により、ミスマッチのない明確な目的意識を持った入学生を確保することができたこと。二点目、参加した高校生に問題解決能力や論理的思考力やプレゼンテー
ション能力等の能力を育成・支援することにより、高校教育の質保証を図ることが出来たこと。三点目、高大連携活動の実践により開発したルーブリックは、高（注）AC：アドミッションセンター
アドミッションセンターからの出題単元（数学）は、ベクトル、二次関数、微分積分、三角関数、対数関数、
指数関数、確率。統計である。一方、各学科からの課- 321 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

題は、機械 / 電気系学科は数学と物理の課題、情報系学科は数学と英語の課題、建築系学科は課題図書のレポート、化学系学科は物理と化学の課題である。
AO 入試Ⅰ合格者からの答案と AO 入試Ⅱ合格者からの答案を図 5 に示した。

・ 入学後、いろいろな科目でレポート提出を求められることが多くあります。答案を採点して感じた論理的構成力は、レポート作成、大学での修学で苦労します。
合格者の入学前教育に関する感想を下記に示した。
・ 自分がどこを理解していないかが分かって良かった。
・ 入学するまでの 4 か月間、課題をまじめに取り組んだ。お陰で学力が低下せずに済みました。
・ 大学に入学してからのことが見通してアドバイ
スアドバスをもらって良かった。
・ ＡＯ入試に合格してから、あまり勉強する気が起らなかったが、課題のお陰で勉強する気が起きたので良かった。
・ 質問などを自由に書けて、それに対して採点の先生のメッセージが有り良かった。

ＡＯ入試Ⅰ（センター試験を課さない）

以上のことから、入学前時点でのＡＯ入試Ⅰ合格者とＡＯ入試Ⅱ合格者の基礎学力やモチベーションについて確認ができた。これらの取り組みは現在の高大接続改革において、センター試験課さない高大接続入試を導入した場合、入学前時点での基礎学力の向上及びモチベーションの維持について示唆に富む成果である。

ＡＯ入試Ⅱ（センター試験を課す）

4 AO 入試入学生の入学後の追跡調査
アドミッションセンターでは、AO 入試入学生の入学後の追跡調査として、入学 3 か月後の意識調査、1
年次の学業成績、3 年次卒業着手判定から評価を行った。

図 5 入学前教育の答案
図 5 から分かるように AO 入試Ⅰ合格者からの答案と AO 入試Ⅱ合格者からの答案には明らかに課題に対する解答意欲の違いが見られた。アドミッションセンターでは AO 入試Ⅰ合格者からの答案で白紙に近い答案を提出した合格者に対して本学に呼び出して講義を行い意欲の向上を図った。また、単なる解答例
を示すだけでなく丁寧な解説を付けた。そして、下記のようなアドバイスも付けた。
・ 多少、数学的な力が劣っても良質な説明文が書ける人の方が、将来的には数学の能力を身に付けることが出来るよ。

4.1 入学 3 か月後の意識調査
アドミッションセンターでは平成 15 年度から入学
3 か月後の新入生を対象にアンケート調査を行っている。質問内容として高校時代の事や入学後の意識を入学者選抜方法別に実施している。

- 322 -

図 6 目的を持って入学されましたか？

工学部における高大連携活動を通した高大接続改革への基盤づくり

図 7 本学の学生となった満足度

図 10 入学後 1 年前期の学業成績（ A 学科）

図 8 本学での勉強について

図 9 勉学に対する意識
以上のアンケート結果から AO 入試入学生は前期
日程入試入学生や後期日程入試入学生と比較すると、目的を持って入学し、しかも満足していることが分かった。しかし、勉学に対しては「やっていけそうにない」とあまり自信がないことが分かった。
4.2 入学後の学業成績（1 年次成績）
アドミッションセンターでは学部学生の学業成績の追跡調査を行い、その結果を学部にフィードバックしている。平成 21 年度入学生の入学者選抜方法別に学業成績を図 10，図 11 に示した。

図 11 入学後 1 年前期の学業成績（ B 学科）
図 10、図 11 から分かるように、AO 入試入学生の学業成績は前期日程入試入学生や後期日程入試入学
生の学業成績と比較すると、専門基礎科目の成績がやや振るわないことが明らかになった。
そこで、この結果を高校進路指導部教員に質問した
ところ、AO 入試入学生（特に AO 入試Ⅰ入学生）は入学後、専門基礎科目（微分、積分、力学などの科目）が振るわないのは当たり前である。その理由は、
高校 3 年生の 2 学期は生徒の学力が一番伸びる時であり、その時期に大学入試を実施することは生徒の学力の伸長を阻害している、と回答があった。

- 323 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

4.3 入学後の学業成績（3 年次卒業着手判定）
アドミッションセンターでは入学後の追跡調査の一環として入学者選抜方法別に 3 年次卒業着手判定の調査も行い、その結果を学部にフィードバックしている。
図 12 に入学者選抜方法別の留年率を示した。

その結果，平成 28 年度入学の AO 入試Ⅰ入学生、
AO 入試Ⅱ入学生、前期日程入学生、後期日程入学生の学業成績が入学後 3 年間、有意な差は認められなかった。そのデータを図 14 に示した。しかも AO 入
試の留年率が前期日程入試及び後期日程入試の留年率と同等になったことが分かった。これらの調査結果より AO 入試において、センター試験を課すことにより、留年率の低下を図った。

図 12 入学者選抜方法別の留年率
この図から AO 入試入学生の留年率が前期日程入試入学生及び後期日程入試入学生の留年率より高いことが分かる。そこで、この留年の原因を探るため留年した学生の 1 年次の成績を追跡調査した結果、留年した学生の 1 年次の成績はほとんど下位であることが分かった。特に専門基礎科目で躓いていることが明らかになった。
留年対策として、平成 26 年度入試より学部の AO
入試全体比率を AO 入試Ⅰ（センター試験を課さない）から AO 入試Ⅱ（センター試験を課す）に変更
し、募集人員も減少した。その推移を図 13 に示した。

図 13 AO 入試Ⅰと AO 入試Ⅱの比率の変更

図 14 平成 28 年度入学生の学業成績
以上のように AO 入試導入後、毎年入学者の追跡調査を実施し、その結果を学部へフィードバックして入試改善の助言・提案を行っている。このように工学部とアドミッションセンターとの関係は信頼を構築しており、この関係は高大接続改革における基盤になっている。また、筆者は、上述の高大連携活動に参加した学生の学業成績の追跡調査も行っている。これまで高校時代に高大連携活動に参加した学生の入学後の学業成績が他の学生よりやや優位であり、高校時代に探究力を身に付けた学生の成績が入学後伸びていることを報告している。高大連携活動に参加した学生の学業成績の追跡調査結果は探究的な学びの成果（主体性等）を多面的・総合的に評価する高大接続入試導入の追い風になっている。
5 高大連携数理教育研究会
AO 入試入学生の学業成績の追跡調査結果から専門
基礎科目（微分積分や力学等）がやや振るわないことや留年した学生が専門基礎科目で躓いていることに着目し、これらを解決するため高大連携数理教育研究会を設立した。アドミッションセンターが中心となって高校で数学や理科を担当している先生方と本学工学部
教員との情報交換により、高大双方の教育現場に効果- 324 -

工学部における高大連携活動を通した高大接続改革への基盤づくりをもたらす数学及び理科の教育方法を研究し実践することを目的に平成 21 年度に設立した。年に 2～3 回開催している研究会では、高校側から数学、理科の授業方法や生徒の理解度そして大学入試に関する要望等について、大学側から数学や物理の授業方法や学生の学習に対する意欲や気質などについて意見交換を行った。また数理科目について双方での授業参観を行い、高大接続のための数理科目の教材開発を行った。
また高大双方の教員による意見交換で出た意見を下記に示した。
・（大学側から高校側へ）数学が出来ていないことを突き詰めると基本的なことが出来ていない。
（高校側から大学側へ）数Ⅲの勉強は 7 月頃に終え、10 月頃から大学入試の準備のため数Ⅲの勉強をする。そのため、数Ⅲは付け焼刃状態で入試問題をする。高校としては数Ⅲをしっかり理解させて送り出している実感はない。
・（大学側から高校側へ）学生は理論よりも問題を解くことにしか興味を示さない。
（高校側から大学側へ）センター試験で点数をとる
ための教え方を工夫している。物事の本質を見つめる教え方を弱めている。
上述のように高大双方の意見交換により、今まで分からなかった高大双方の教育現場の現状や問題点が少しずつ明らかになりお互いの共通認識が醸成された。
現在の高大接続改革において、高大双方の教員同士の信頼関係の構築と高校教育の質保証に繋がっている。
6 結論
AO 入試導入後、17 年間、アドミッションセンタ
ーでは探究的な高大連携活動、入学前教育、入学生の追跡調査、高大連携数理教育研究会を実施してきた。
現在の高大接続改革の折、これらの取り組みは探究的な学びへの変革を図っている高校教育の質保証及び主体性等を多面的・総合的に評価する入試改革へと繋がっている。以上のようにアドミッションセンターの17 年間の取り組みは現在の高大接続改革を推し進めるための基盤となっている。
参考文献
大久保貢（2018）『「探究力」に対するルーブリック評価の開発』大学入試研究ジャーナル No28
大久保貢（2012）『ＡＯ入試入学生の追跡調査―福井大学工学部の事例―』大学入試研究ジャーナル No22

- 325 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，326-331，2021【資料】

神戸大学「志」特別入試における模擬講義レポートの出題と分析―― 第 1 次選抜の文系型を対象として――
𠮷𠮷田 健三，西山 覚，髙橋 真，進藤 明彦，杉山 浩一（神戸大学）
神戸大学は入試改革の一環として新しい入学者選抜方法を開発し，2018 年度に神戸大学「志」特別入試をスタートさせた。第 1 次選抜では，対面型の選抜方式を採用した最終選抜に適した合格者数に絞る必要があるため，学力の個人差が識別できることが重要な課題となる。本稿では，その課題を解決するために受験者の認知負荷をより強く意識して出題のねらいを設定した取り組みが，得点にどのように反映したのかについて分析した。4 種類の認知負荷の活用は出題のねらいを達成させるためにある程度有効であることが示唆された一方で，必ずしも想定に沿わない結果もみられた。想定により近い結果を導き出せる工夫が今後の課題である。
キーワード：模擬講義，認知負荷，学力の個人差の識別，総合型選抜（旧 AO 入試）
1 はじめに
神戸大学「志」特別入試（以下「志」という）では，
アドミッションセンターが主に実施する第 1 次選抜，および各学部・学科が実施する最終選抜の結果に基づき合否を判定する。第１次選抜，最終選抜それぞれの入学者選抜方法は，各学部・学科によって異なり，「学
生募集要項」に明記している。第 1 次選抜の内容は，文系型と理系型それぞれで統一し，
書類審査
（調査書，
志望理由書，活動報告書，学業等評価書を審査）および筆記試験（模擬講義レポート，総合問題Ⅰ・Ⅱ）によって構成している（2020 年度より学業等評価書を廃止）。書類審査以外の筆記試験は，文系型と理系型に分け各 1 日ずつ実施し，延べ 2 日間を要している。第 1
回「志」は 2018 年度に実施し，2019 年度に 2 回目の入試を行った。
本稿では，模擬講義および模擬講義レポートを通して，思考力・判断力・表現力をどのように測ろうとし，その出題のねらいが得点にどのように反映されたのかについての分析を中心に報告する。
2 模擬講義の目的
2.1 入試に関連しない模擬講義
入試問題以外の目的で模擬講義（模擬授業）を実施
している大学は少なくない。入試説明会やオープンキ
ャンパスで実施している大学，高校生が大学を訪問した際や，逆に大学教員が高校を訪問して実施している
大学，大学の公式ウェブサイトで公開している大学などがある。また，株式会社フロムページが主催する「夢ナビ」のライブ講義動画サービスでは特定のテーマを扱った 30 分程度の模擬講義を視聴できる（夢ナビ編

集部，2020）。このような模擬講義の多くは，大学の広報の一環として，あるいは，高大連携事業の一つとして実施されている。
2.2 入試問題としての模擬講義
2.1 で紹介したような模擬講義ではなく，入試問題
としての模擬講義では，合格者の選抜を目的とする。
模擬講義を活用した大学入学者選抜の嚆矢である九州
大学 21 世紀プログラムは，2000 年 9 月にスタートした（2017 年度に募集停止）。文系理系にとらわれない
3 つの講義を聴いた後にレポートを書き，翌日の午前に受験者同士のグループ討論を行い，午後はいずれかの講義に関連したテーマを自ら設定し，まとめの小論
文を書くというものであった（九州大学，n.d.)。
現在，AO 入試の模擬講義やその内容を評価する試
験の出題の意図や目的を，大学の公式ウェブサイトで公表している大学もある。
以下の例はその一部である。
(1)北九州市立大学外国語学部英米学科では，「模擬
的に大学の授業を受講してもらい，授業についていく
ことができるか，その上で，授業で学んだことを正確に理解し，それについて自分の意見を表現できるかを問う試験である」と模擬授業を位置づけている（北九州市立大学，2019）。
(2)山口大学では，各学部・学科ごとに講義を実施し，「講義等理解力試験の実施内容」を公表している。例
えば，人文学部では，「講義を行い，その講義に関したレポートを課します。理解力，分析力，論理的思考力，表現力，ならびに人文学部アドミッション・ポリシーへの適合性を総合的に評価します」と説明している
（山
口大学，2019）。

- 326 -

神戸大学「志」特別入試における模擬講義レポートの出題と分析(3)京都工芸繊維大学では，課程に対応する学域ごとに模擬講義を実施し，「基礎知識，数理能力，理解力，問題解決力，論理的思考力，文章表現力をみる」ことをねらいとしている（京都工芸繊維大学，2019）。
(4)弘前大学医学部医学科では，模擬講義に加え，ケーススタディの自学自習，ワークショップ，個人面接を含めた選抜方法の目的と概要について，「本学科の教育カリキュラムに基づく学習を主体的に進めていくた
めの資質・能力，適性，意欲・関心等を評価する観点から，総合評価して選抜」すると説明している（弘前大学，2019）。ただし，令和 3 年度学生募集要項では模擬講義の記載はない（弘前大学，2020）。

結果の分析」参照）の成果と考えられるが，このような結果が毎回継続できる保証はない。
2019 年度第 14 回入研協での発表において，「最終
選抜は対面型の選抜方式を採用するため，第 1 次選抜
ではその方式に適した合格者数に絞る必要があり，第1 次選抜の得点分布の標準偏差が小さくなることは避けなればならない。ところが，受験者の学力を想定するデータがなく，標準偏差が大きい得点分布を得ることは容易ではない」ことを次年度の課題として提示した（𠮷𠮷田，2019）。
表 1「志」の志願者数・合格者数等（2019 年度実施）（ ）内は 2018 年度実施の数値

2.3 「志」の模擬講義レポートの特徴と課題
2.3.1 出題担当者と受験者「志」の模擬講義の特徴は，2.2 で例示した大学のように学部・学科が作成・実施するのではなく，文系型と理系型の2 種類をアドミッションセンターの教員（2
名，主に文系担当者と理系担当者）が中心となって遂行する点にある。
本稿で考察する模擬講義は文系型である。文学部，
法学部，農学部食料環境システム学科食料環境経済学
コース（このコースは一般入試では理系型）の受験者が対象である。2019 年度実施の「志」の募集人員・志
願者数・合格者数は表 1 の通りで，模擬講義（文系型）の受験者は 49 名であった（神戸大学，2020a）。
※「受験者」とは出願し選抜試験を受験した者で，「志願者」は出願した者をいう
2.3.2 テーマ・内容の条件「志」の模擬講義では，対象となる受験者は 2.3.1 で記述した通りであり，特定の学部・学科のアドミッション・ポリシーに基づいてテーマ・内容を設定することはできない。従って，選抜内容は「大学で学ぶ主に
人文学や社会科学等に関する内容の模擬講義」（「学生募集要項」に記載）という広範囲に亘る内容になるよう設定されている。
また，高等学校等では地歴公民の選択があるためその状況に配慮し，個々の知識に頼らなくても，模擬講義が提供する情報を基にレポートの設問に解答できる
ような工夫が必要となる。
2.3.3 2019 年度「志」(2018 年度実施)の分析と課題
設問ごとの結果では偏りがみられるものもあったが，模擬講義レポート（全体）の得点分布は，標準偏差が大きく総じて個人差が識別されていた。各設問の難易度に差をつける工夫（「3.3 出題のねらい・工夫と

学部
文学部

学科

専攻・コース

募集人員

志願者数

合格者数

3

20(24)

2(3)5

17(14)

3(3)3

25(20)

3(4)

看護学専攻

4(2)

4(8)

3(2)

検査技術科学専攻

2

8(2)

2(2)

理学療法学専攻

2

8(8)

2(2)

作業療法学専攻

人文学科

国際人間科学部 環境共生学科
法学部

医学部

工学部

農学部

法律学科

保健学科

2

5(0)

2(0)

建築学科

2

10(3)

2(1)

市⺠⼯学科

2

0(0)

0(0)

電気電子⼯学科

2

3(1)

0(1)

機械⼯学科

2

0(2)

0(1)

応用化学科

2

2(7)

1(3)

情報知能⼯学科

2

4(1)

1(1)

食料環境システ 生産環境⼯学コース

2

4(4)

1(1)

ム学科

食料環境経済学コース

2

4(2)

1(1)

応用動物学コース

1

3(0)

1(0)

応用植物学コース

1

3(3)

1(1)

応用生命化学コース

1

2(5)

0(1)

3

6(5)

3(3)

航海マネジメントコース

5

10(7)

1(1)

ロジスティクスコース

1

0(0)

0(0)

1

0(0)

0(0)

50

138

29

.(48)

.(116).(31)

資源生命科学科

生命機能科学科 応用機能生物学コース(環境生物学コース)
グローバル輸送
海事科学部

科学科
海洋安全システム科学科

合計

3 2020 年度「志」(2019 年度実施)の概要と分析
3.1 実施要領
パワーポイントのビデオ作成機能を活用して，事前にスライドをビデオ化した。目的は次の 3 点である。
(1)受験者が多く，試験を実施する教室が複数になる
場合に対応できる。
(2)講義者が講義中に間違った内容を伝えたことに気付かずに試験会場で訂正せず，出題ミスをおかすリスクを未然に防ぐことができる。

- 327 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

(3)講義者が，当日何らかの理由で講義を行うことができないリスクをなくすことができる。
模擬講義のスライド資料の冊子を事前に配付し，大型スクリーンにビデオ化されたスライドを約 43 分間投影した。その後，休憩なしで問題用紙，答案用紙を配付し，設問に解答させた。スライド資料の冊子は回収せず，解答する際に参考とすることを認めた。
スライド資料について，模擬講義前に配付したり，設問の解答の際に使用を認めたのは，受験者の座席位置の違いによって，スライドの見やすさや音声の聞き取りやすさに対する不公平感が生じる事態を最小限に抑え，公平性を保つことを目的としたためである。
3.2 テーマの選択2019 年度「志」では，「茶の文化史を考察する」と題し，中国，日本，イギリスにおける喫茶に関する文化を通して，2020 年度「志」においては，「アメリカ
社会の多様性と特異性」をテーマに選び，アメリカ社会の形成について 1 万年以上前の太古の時代から現代に至る過程を通して，それぞれの年度で歴史，言語，文化，法律，政治，貿易，産業等，人文学・社会科学の分野を網羅した内容を盛り込むことを念頭に模擬講義を設計した。特に，高等学校等における地歴公民の選択に配慮し，個々の知識に頼らなくても，模擬講義の内容でレポートの解答ができるように工夫した。
3.3 出題のねらい・工夫と結果の分析
本稿では，2020 年度「志」の各設問に関してどのよ
うなねらいで出題し，どのような工夫を行い，どの程度ねらい通りの結果であったか，またそうでなかったかについて分析を試みたい。
設問はすべて記述式で，制限字数内で的確に表現する力を測ることをねらいの一つにしている。その点に関しては，下記の個々の設問の【ねらい】における説
明から省いている。
上記 2.3.3 において，出題の際の課題として「第 1次選抜では … 得点分布の標準偏差が小さくなることは避けなればならない」ことを記した。その解決策の一つとして，各設問における情報処理の認知負荷の種類（表 2 参照）を意識し，提示された情報の理解力や求められる解答の表現力の観点から，受験者の学力の個人差を識別できるよう工夫した。
認知負荷とは，「作業記憶における情報の貯蔵と処理に発生する負担」と定義され，「学習者の熟達度が低い
ほど，課題の複雑さが高まり，可能な支援は少なくな
り，必要とされる要素の相互作用が多くなり，作業記
憶における課題内在性負荷は高くなる」とされている- 328 -

表 2 認知負荷の種類と提示される情報提示される情報

種類.(a) 明示性が強い情報（模擬講義（口頭）や配付資料，設問の会話文中で示された情報）.(b) 明示性が弱い情報（配付資料や設問の会話文中にはなく，口頭でのみ説明された情報）.(c) 受験者自身のみの判断や考察の比重が比較的小さい情報（問われる内容
は新情報であるが，模擬講義の内容や会話文をヒントとして考察できる）.(d) 受験者自身のみの判断や考察の比重が大きい情報（問われる内容は新情報であり，模擬講義（口頭）や配付
資料，設問の会話文中で示された情報から類推し，深い思考が求められる情報）

表 3 設問と認知負荷の種類（2018 年度実施）

.(a)
問１

.(b)

.(c)

〇

問２

〇

問３

〇

問４－ア

〇

問４－イ
問４－ウ

.(d)

〇
〇

問４－エ

〇

表 4 設問と認知負荷の種類（2019 年度実施）

.(a)
問１

.(b)

.(c)

.(d)

〇

問２

〇

〇

問３

〇

〇

問４－ア

〇

問４－イ

〇

問４－ウ

〇

問４－エ

〇

〇

注）同じ設問で複数の〇は，解答する際に求められる認知負荷の要素が複数あることを示す

神戸大学「志」特別入試における模擬講義レポートの出題と分析（Schnotz and Kürschner, 2007：471, 478）
。筆者は，認知負荷の違いによって，学習者の熟達度（理解度）の差を測ることができると発想し，提示する情報（設問）を認知負荷の観点から表 2 の(a)～(d) に分類し，設問の難易度に差をつけることで，受験者の学力の個
人差の識別に貢献できると判断した。
2018 年度実施および2019 年度実施における各設問の認知負荷の種類は表 3，表 4 の通りである。負荷の種類および設問ごとの区別は筆者が考案・判断した。
2020 年度「志」（2019 年度実施）に関して，設問（著
作権の許諾を得ていない資料を除く）および出題の意
図は，本学アドミッションセンターの公式ウェブサイ
トで公開している（神戸大学，2020b)。
以下において，2019 年度実施入試の各設問の内容，
ねらい，結果および分析を記す。
なお，得点分布を示すグラフおよび表は非公開とし，分布状況を文章化した。
■ 問1【設問】次の「資料 1」は，イギリスの 13 の植民地の推定人口を示しています。人口が急増したメリーラン
ド植民地やヴァージニア植民地では，タバコ栽培が盛んでした。
1700 年以降においてそこに居住した人たちの中で，タバコ栽培の労働者の多くは，どこからどのような経緯で植民地に来たのですか。模擬講義の内容を踏まえて，45 字以内で説明しなさい。
【ねらい】配付資料に記述がなく，口頭での説明のみの内容も含んだ設問である。実際の大学での授業では口頭での説明を聞き取りメモに残す“note taking”は学
修上基本的で重要なスキルであり，入学後の日常的な学修を想定し，模擬講義の理解度を測ることをねらいとした。
【結果】上位層が極めて少なく，中位層，下位層に分散した。
【分析】配付資料や設問の会話文中にはなく，口頭でのみ説明された明示性が弱い情報（認知負荷の種類(b)）の理解度を測る問題であるが，文字による情報に頼らないで，口頭での説明を聞き取りメモに残す学習方法
は高等学校でも実践されていると推察されるものの，その基本的なスキルの習得の差が顕著に現れたと考えられる。

の理由を考え，140～160 字で説明しなさい。
【ねらい】アファーマティブ・アクションという政策
は，法の平等な保護を規定した合衆国憲法修正第14 条
が制定の根拠でもあることを模擬講義で説明している。
しかし，特定の人々を優遇する政策は，法の平等な保護という憲法の精神に違反するという側面も有しているという批判がある。その矛盾点を論理的に考察する
思考力を測るねらいがある。
【結果】上位層，中位層，下位層に分散された。中位層が他の層よりも比較的厚かった。
【分析】明示性が強い情報（(a)）と，受験者自身のみの判断や考察の比重が大きい情報（(d)）という認知負荷の異なる 2 つの要素を盛り込んだ工夫が結果に反映されたと推察できる。
法の平等な保護という観点からアファーマティブ・
アクションが制定された論理は理解できているが，逆差別という視点から捉え，論理的に問題点を指摘し，的確に表現できているかどうかという点で個人差がついたと考えられる。
■ 問3

【設問】
「模擬講義資料」のスライド No.41 の「るつぼ」論とはどのような考え方ですか。また，「るつぼ」
論の問題点は何ですか。模擬講義の内容を踏まえて，「るつぼ」論の考え方とその問題点について130～150
字で説明しなさい。
【ねらい】「るつぼ」論とはどのような考え方であるのかは模擬講義で説明しているが，その問題点に関しては明示していないので，模擬講義全体の内容から類推する思考力を測るのがねらいである。
【結果】上位層，中位層，下位層に分散された。上位層の内，中，下の層がやや厚かった。
【分析】問 2 と同様，明示性が強い情報（(a)）と，受
験者自身のみの判断や考察の比重が大きい情報（(d)）という認知負荷の異なる 2 つの要素を盛り込んだ工夫が結果に反映されたと推察できる。
先住民や黒人，アジア系，ヒスパニック系など白人と文化的背景の異なる人たちの歴史や文化に関する模
擬講義全体の理解力と的確なことばでまとめる表現力
において個人差が現れたと考えられる。
■ 問 4（全体）■ 問2【設問】アメリカ合衆国におけるアファーマティブ・
アクションは，憲法の精神に反するのではないかという批判があります。
それはなぜですか。
「模擬講義資料」のスライド No.28 および No.29 の説明を踏まえて，そ【設問】アキコとタダシは， アメリカ社会に関する授業（本日の模擬講義と同じ内容）に出席した大学生です。授業の後で，次の「資料 2」～「資料 4」および「模擬講義資料」のスライド No.3 について会話をしています。本日の模擬講義の内容を踏まえて， 下の会話文- 329 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号の空所（ ア ）～（ エ ）に適切な表現を入れ，会話を完成しなさい。ただし，それぞれの空所の後に示された[ ]内の字数で答えること。
【ねらい】設問とその解答のヒントを二人の大学生の会話の中に織り込み，
模擬講義の内容理解に基づいて，講義で提示されたり，新しく提示された資料に関して自身で考察する思考力，判断力，表現力を測ることをねらいとした。
■ 問 4-ア【設問・ねらい】2016 年のアメリカ合衆国大統領選挙
において，得票数で対立候補を下回ったトランプ候補が勝利した理由を考察する問題である。
アメリカ合衆国の大統領選挙制度の特徴から，問われている理由を論理的に考察する思考力，表現力を測ることをねらいとした。
【結果】
上位層が非常に薄く，中位層が少数で分散し，下位層が非常に厚かった。
【分析】受験者自身のみの判断や考察の比重が大きい
情報（(d)）を提示したため，個人の思考力や表現力の差が大きく反映されたと推察できる。
一部の州を除いて，州全体の得票数が最も多い候補者がすべての選挙人を獲得する「勝者総取り方式」
については模擬講義で説明しているが，提示した資料
は新しい情報であり，模擬講義の理解を基に，設問が求める理由を推察し，論理的に説明する表現力が求められたため個人差がみられたと考えられる。
■ 問 4-イ【設問・ねらい】ニューヨークの自由の女神像の台座に彫られている詩人エマ・ラザラスの詩はどのようなメッセージを伝えているのかを問う問題である。
エマ・ラザラスの詩は新情報であるが，模擬講義の理解力と講義の説明に関連させて詩のメッセージを理解する読解力を測るねらいがある。
【結果】上位層，中位層が少数で分散し，下位層が非常に厚かった。
【分析】問われる内容は新情報であるが，模擬講義の内容や会話文をヒントとして考察できる認知負荷（(c)）に設定したねらいがあったが，予測通りの結果には至らなかった。
詩の中にある文言（たとえば，「自由に生きたいと請くずい願う人々の群れ」「貴国では屑ともみなされる，惨めな人々」「これらの人々を，私のもとに送りなさい」など）と模擬講義の内容を関連させれば，詩のメッセー
ジは浮かんでくるはずであるが，関連させた説明が不十分な解答が多くみられた。抽象的な表現と具体的な事実とを結びつける発想力において個人差が現れたと考えられる。
■ 問 4-ウ【設問・ねらい】移民の流入増加と 2 言語教育政策の問題点を問う設問である。前者については模擬講義で説明しているが，後者については講義終了直前に少し触れた程度であり，会話文の中で解答のヒントを与えている。模擬講義の理解を会話文中のヒントと関連させて，2 言語教育政策の問題点を 2 つ考え出す思考力を測ることをねらいとしている。
【結果】上位層，中位層，下位層の 3 つの山ができ，その中で中位層が最も多かった。
【分析】受験者自身のみの判断や考察の比重が比較的小さい情報（(c)）と，受験者自身のみの判断や考察の比重が大きい情報（(d)）の 2 種類の認知負荷を織り交ぜた出題形式が結果に反映されたと推察される。
会話文から問題点を 2 つに絞るように誘導し，その内１つの解答のヒントは比較的容易に考察できるのに対し，残りの 1 つの解答のヒントは受験者自らが判断し，考察する深い思考が求められるため，解答の正確さで得点の上位層と中位層に，さらに，全く思考できていない下位層に分かれたと考えられる。
■ 問 4-エ【設問・ねらい】日本人のアメリカに対するイメージ
に関するアンケート調査を題材に，資料としての「表」
からどのような内容が読み取れるのかという理解度を測ることをねらいとしている。模擬講義では，「表」の紹介のみ行い，内容の解釈は省いている。
【結果】上位層がほとんどなく，中位層が薄く，下位層が非常に厚い分布となった。
【分析】認知負荷の種類は，受験者自身のみの判断や考察の比重が比較的小さい情報（(c)）であったが，考察力が不十分な受験者が想定以上に多かったと推察される。
会話文の中で，「文化的側面からみると」「アメリカ
社会を捉えるときには，合衆国成立以前の北アメリカ
大陸における文化の継承も考慮する必要がある」というヒントを与えている。模擬講義全体の内容に対する理解を基に，文化的な観点から模擬講義内で提示した「表」における「大多数の回答者の一面的な理解」を説明し，その理解を批判的に解説する判断力・思考力の有無が得点の個人差に現れたと考えられる。
■ 全体【ねらい】提示された情報を受験者が処理する際に要- 330 -

神戸大学「志」特別入試における模擬講義レポートの出題と分析する認知負荷（表 2 の(a)～(d)）の質的な違いを意識して出題し，得点分布において個人差が識別できることをねらいとした。
【結果】上位層に比べ，中位層および下位層がやや厚い得点分布となったが，標準偏差が比較的大きく（2018 年度 13.0１），2019 年度 12.4），分散された分布が得られた（𠮷𠮷田，2019, 2020）。
【分析】模擬講義レポート全般については，表(2)の(a)～(d)の認知負荷の質的な違いを意識した出題を行ったことにより，出題者のねらいの一つであった学力の
個人差の識別が可能な結果が得られたと考えられる。
しかし，必ずしも出題者の想定通りとは言い難い面があった。たとえば，問 1 は，認知負荷(b)の設問だが，ノート・テイキングが十分な受験者が想定より少なく，上位層が薄かった。問 4－イは，認知負荷(c)の設問だが，模擬講義の内容と提示された情報を関連させる発想力が想定より低かった。また，問 4－エも認知負荷(c)の設問だが，問 4－イよりも上位層，中位層が少なかった。①アンケート調査の回答者が見落としている
視点，②アメリカ社会の特徴という 2 つの事項を記述する必要性が会話文中にヒントとして織り込まれているものの，それを読み取る力が想定以上に不足していたと考えられる。
4 考察と今後の課題
模擬講義レポート全体の得点分布から，「思考力・判断力・表現力を測り，得点分布の標準偏差をできるだ
け大きくし，学力の個人差を容易に識別できる」という出題のねらいは概ね達成されたと考えられる。
出題のねらいをできる限り想定通りに導く工夫は，「3.3 出題のねらい・工夫と結果の分析」の「全体：【ねらい】」の項で示した情報処理の 4 種類の認知負荷であった。2018 年度，2019 年度実施の「志」において，その認知負荷を意識し，出題にあたった。質的に異なった認知負荷を設問に反映させた結果，得点の上位層，中位層，下位層を「ある程度」ねらいに沿って形成できたと推察される。2018 年度，2019 年度の2 回の実施を通して，4 種類の認知負荷の活用は，受験者の学力の個人差を識別する点において，ある程度有効であることが示唆された（𠮷𠮷田，2019, 2020）。
2019 年度では情報処理の認知負荷をより一層意識したが，標準偏差において大きな差異はなかった。
「全
体：
【分析】
」で記述したように，必ずしも想定通りでなかった設問がみられた。ノート・テイキングのように大学の授業においては日常的に必ず求められる学習
習慣や，講義の内容と別の情報とを関連させて考察す
る統合力は，「志」の受験時の受験者の中ではまだ十分に育成されていないのかもしれない。
2 回の実施結果を踏まえ，想定により近い結果を導き出せるように検討を重ね，さらに工夫を加えることが今後の課題として求められる。
注1）2018 年度実施の模擬講義レポート(全体)の標準偏差に関して，
𠮷𠮷田(2019, 2020)に不備があり，26.1(100 点満点換算値では13.0)が適切であった。本稿では 100 点満点換算値を示した。

参考文献
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https://yumenavi.info/WNF011/WNF011.aspx (2020 年11月30 日).
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http://www.21cp.kyushu-u.ac.jp/about/housin.html (2020 年
11 月 30 日).
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試験問題、解答・解答例・出題の意図」.
https://www.kitakyu-u.ac.jp/uploads/aef9fde479afb7e8b0
da34cbc69990e.pdf (2020 年 11 月 30 日).
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http: //nyushi.arc.yamaguchi-u.ac.jp/yoko/dat/ r2_ao_ boshu_ yoko.pdf (2020 年 11 月 30 日).
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https://www. kit.ac.jp/wp/wp-content/uploads/2013/08/R2_ao_kougi.pdf (2020 年 11 月 30 日).
弘前大学(2019).「令和 2（2020）年度入学者選抜要項（総合型選抜）」.
https://nyushi.hirosaki-u.ac.jp/wp-content/uploads/2019/09/
R2_bsyk_abro.pdf (2020 年 11 月 30 日).
弘前大学(2020). 「令和 3（2021）年度入学者選抜要項（総合型選抜）」.
https//nyushi.hirosaki-u.ac.jp/wp-content/uploads/2020/09/r
3_bsyk_sogo_puls.pdf (2020 年 11 月 30 日).
神戸大学(2020a). 「「志」特別選抜入学試験状況」.
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11 月 30 日).
神戸大学(2020b).「2020 年度「志」特別入試第 1 次選抜入試問
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http://www.edu.kobe-u.ac.jp/admc-info/exam.html (2020年11月 30 日).
Schnotz, W. and Kürschner, C. (2007). “Reconsideration of
Cognitive Load Theory,” Educational Psychology Review
19(4), 469－508.
https://www.researchgate.net/publication/226456963_A_Re
consideration_of_Cognitive_Load_Theory (2020 年 11 月 30日).
𠮷𠮷田健三(2019).『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Ⅱ(招待研究会用)』,19－24.
𠮷𠮷田健三(2020).『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（クローズドセッション用）』, 83－88.

- 331 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，332-337，2021【資料】

センター試験の英語における英語民間試験導入の効果と課題――広島大学におけるみなし満点方式を申請した志願者分析より――
竹内 正興，永田 純一（広島大学）
本研究は，大学入試センター試験（以下，共通試験）における英語民間試験導入の効果と課題について，
広島大学のみなし満点方式に申請した志願者のケースから検討することを目的とする。分析の結果，みなし満点方式は，広島県内からの申請割合が高い傾向が見られた。また，申請した志願者の，実際の共通試験・
英語の平均得点率は約 85％だったことがわかった。一方，申請した志願者の中には，共通試験・英語の得点率が 70％未満の者が複数存在し，それらの者は，個別試験・英語の得点率も低い傾向が見られた。共通
試験・英語の得点率が低い者の英語力については，今後，入学後の英語の成績との関連を検証する必要があるだろう。
キーワード：大学入試センター試験（共通試験），みなし満点方式，英語民間試験
1 問題の所在
本研究は，大学入試センター試験（以下，共通試験）における英語民間試験導入の効果と課題について，
広島大学のみなし満点方式に申請した志願者のケースから検討することを目的とする。
大学入試における英語民間試験の活用促進について
は，英語指導方法等改善の推進に関する懇談会（2001 年 1 月 17 日），教育再生実行会議第三次提言「これからの大学教育等の在り方について」（2013 年 5 月 28 日），中教審答申「新しい時代にふさわしい高大接続の実現に向けた高等学校教育，大学教育，大学入学者選抜の一体的改革について」（2014 年 12 月 22 日），文部科学省「高大接続改革の進捗状況について」（2016 年 8 月 31 日）などに見られるように，これまで 20 年近くに渡って提言が繰り返されてきた。その後，受験生の経済的状況や地域格差をはじめとする多くの課題を引き続き検討する必要があることから，令和２年度大学入試における英語民間試験活用のための「大学入試英語成績提供システム」の導入が見送られたものの（文部科学省
2019a），文部科学省（2019b）は大学入試英語ポー
タルサイトを開設し，英語資格・検定試験の活用を促進している。
このような状況の中，世界トップ 100 の研究型大学をミッションとする広島大学は，グローバル人材の発掘・育成のための一つの手段として，2016 年度入試より AO 入試で，2019 年度入試からは一般入試にも対象を拡大して英語民間試験を活用している（杉原ほか 2019）。活用方法は，「共通試験の外国語（英語）の得点を満点とみなす方法」，「出願要件とする方法」，「加点する方法」，「合否判定の際に評価する方法」の４タイプある（表１）。
表 1 広島大学 英語民間試験の活用状況（学部別）
利用方法
選抜方式
＼
学部

総合科学部
文学部
教育学部
法学部
経済学部
理学部
医学部
⻭学部
薬学部
工学部
生物生産学部
情報科学部

共通テスト
みなし満点

出願資格

一般
総合型
学校推薦型

○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○

総合型

加点
総合型
学校推薦型

△
△

△

合否判定

総合型

○
○
△
△

○
○
○
△
○

出典：令和 3（2021）年度広島大学入学者選抜に関する要項。
学部の中の全募集単位で活用されている場合は「〇」，一部の募集単位で活用されている場合「△」としている。総合型は，国際バカロレア型，帰国生型，社会人型を除く。

このうち，「共通試験の外国語（英語）の得点を満点とみなす方法」は，英語が得意な受験生のための希望者優遇制度として，一般選抜，総合型選抜，学校推薦型選抜の共通試験を課す全学部の全募集単位で活用されている。出願時に，CEFR 相当レベル B2 以上１）を証明する書類等の提出によって２），共通試験・
外国語（英語）の得点に関わらず，満点を保証する制- 332 -

センター試験の英語における英語民間試験導入の効果と課題

度設計となっている。このみなし満点方式の特徴として，「加点する方法」，「合否判定の際に評価する方法」と同様に，出願要件とはしていない点があげられる。あくまで，英語が得意な受験生のための希望者優遇制度であり，出願要件と比較した場合，受験生の経済的状況や地域格差に一定の配慮を行っているといえる。
また，このみなし満点方式のメリットとしては，受験生側に立った場合，「受験機会の複数回化（一発勝
負ではなく高校３年間の努力が評価される），「英語に対する学習意欲の持続性」，「試験の結果に対する納得度の高まり」などがこれまで指摘されている（竹内 2018）。
本研究では，全学部の全募集単位で導入している共通試験・外国語（英語）のみなし満点方式について，申請した志願者の出身高校所在地都道府県別の割合から見た場合，志願者にとって出願のインセンティブとして機能しているのか，また，申請した志願者は，実際に共通試験・英語で満点に近い得点（本研究では得点率 90％以上を満点に近い得点と定義する）を取れているのかの二点を問いとして設定し，英語力が高い
人材を獲得する手段となっているのかについて，広島大学のみなし満点方式に実際に申請した志願者の入試結果から検討する。
2 分析の概要
2.1 対象・時期
本研究では第１章で設定した問いを解明するため，
2020 年度入試における広島大学の共通試験・英語のみなし満点方式に申請した志願者（ｎ＝448）を分析の対象とした。なお，志願者は延べ数としている。申請した志願者は志願者全体の 6.4％であり，2019 年
度入試よりも 50 人，割合で見ると 1.5％増加している（表２）。また，入試日程別に見た場合，申請した志願者数は一般前期日程が 244 人と最も多いが，割合としては一般後期日程が 8.0％と他の入試日程よりもやや高い結果となった（表３）。学部別では，A 学部が申請した志願者全体の約１／４を占め最も多かった。A 学部は，理系の学部である。また，B 学部と C学部を合わせた３学部で申請した志願者全体の過半数を占める一方で，全ての学部で 10 人以上の申請した志願者がいた。B 学部は文理融合型，C 学部は文系の学部である（表４）。

表 2 みなし満点方式に申請した志願者（全体）

申請者数

2019年度
2020年度
差

398
448
50

志願者に
占める割合

4.9%
6.4%
1.5%

出典：広島大学令和２年度入学者選抜結果情報。広島大学高大
接続・入学センター分析資料。志願者に占める割合は，共通試験を課す募集単位の志願者の合計から算出している。

表３ みなし満点方式に申請した志願者（入試日程別）
申請者数
一般前期日程

一般後期日程
ＡＯ・推薦
合計

244
179
25
448

志願者に
占める割合

5.6%
8.0%
6.3%
6.4%

出典：広島大学令和２年度入学者選抜結果情報。広島大学高大
接続・入学センター分析資料。

表４ みなし満点方式に申請した志願者（学部別）

Ａ学部（理系）

Ｂ学部（文理融合）
Ｃ学部（文系）
Ｄ学部（理系）

Ｅ学部（文理融合）
Ｆ学部（理系）
Ｇ学部（文系）
Ｈ学部（理系）
Ｉ学部（理系）
Ｊ学部（文系）
Ｋ学部（理系）
Ｌ学部（理系）
合計

申請

申請者に

者数

占める割合

112
64
57
39
36
35
22
18
17
17
16
15
448

25.0%
14.3%
12.7%
8.7%
8.0%
7.8%
4.9%
4.0%
3.8%
3.8%
3.6%
3.3%
100%

出典：広島大学令和２年度入学者選抜結果情報。広島大学高大
接続・入学センター分析資料。学部は申請者数の降順に記載。

- 333 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

2.2 方法はじめに，申請した志願者（ｎ＝448）の出身高校
所在地都道府県別の状況を確認する。
次に，申請した志願者（ｎ＝448）の共通試験・英語の得点状況について，全体，および合格者と不合格
者別に検討する。
最後に，申請した志願者（ｎ＝448）の共通試験・
英語の得点と個別試験・英語の得点との間に相関関係が見られるのかどうかについて確認する。
3 結果
3.1 都道府県別の申請状況
申請した志願者（ｎ＝448）の出身高校所在地都道
府県別の状況について，志願者全体と比較したのが表５である。広島県内から申請した志願者が最も多かった点は志願者全体と同様だが，割合を見ると，志願者全体に占める広島県内の割合は 27％，みなし満点方式に申請した志願者の割合は 35％と，約８ポイント
みなし満点方式に申請した志願者の割合が高くなっている。また，兵庫県と鹿児島県から申請した志願者が志願者全体と比べて２～３ポイント程度高くなっている。一方，志願者全体では７％を占める福岡県や５％を占める大阪府から申請した志願者は３ポイント程度
低い結果となった。

表５ みなし満点方式に申請した志願者（出身高校所在地都道府県別）
志願者全体

みなし満点方式に（共通テストを課す募集単位）

申請した志願者

都道府県

広島
福岡
兵庫
大阪
愛知
山口
岡山
香川
愛媛
鹿児島
京都
東京
大分
⻑崎
静岡
熊本
宮崎
その他
合計

志願者数

1887
477
467
368
256
246
232
218
207
198
164
153
148
147
130
125
110
1482
7015

割合

都道府県

27%
7%
7%
5%
4%
4%
3%
3%
3%
3%
2%
2%
2%
2%
2%
2%
2%
21%
100%

申請者数

広島
兵庫
鹿児島
福岡
山口
東京
宮崎
岡山
大阪
愛媛
大分
京都
徳島
島根
沖縄
静岡
鳥取
その他
合計

155
39
26
17
15
14
14
13
11
10
10
9
9
9
9
7
7
74
448

割合

35%
9%
6%
4%
3%
3%
3%
3%
2%
2%
2%
2%
2%
2%
2%
2%
2%
17%
100%

出典：広島大学令和２年度入学者選抜結果情報。広島大学高大
接続・入学センター分析資料。

表６ みなし満点方式に申請した志願者

3.2 共通試験・英語の得点状況
申請した志願者（ｎ＝448）の共通試験・英語の得点状況を一覧にしたのが表６，得点分布で示したのが図１である。200 点満点に換算した場合の平均点は169.8 点であり，得点率でみると約 85％という結果となった。また，最高点と最低点を見ると，最高点はほぼ満点の 198 点であったのに対し，最低点は 93 点と得点率が 50％に達しておらず，最高点と最低点の得点差が 100 点以上あった。
次に，申請した志願者（ｎ＝448）を広島大学の入学者選抜による合格者と不合格者に分け，それぞれの得点状況と得点分布を一覧にしたのが表７と図２である。平均点は，合格者 172.1 点，不合格者 168.4 点となり，大きな差は見られなかった。一方，標準偏差を見ると，合格者 12.7 に対し不合格者が 17.9 と，５
ポイント以上不合格者の方が大きかった。得点率
70％未満の人数が，合格者においてはほとんどいなかったのに対し，不合格者では複数いたため，不合格者の標準偏差が合格者よりも大きくなっている。

共通試験・英語の得点状況（200 点満点換算）
人数

平均点

最高点

最低点

標準偏差

448

169.8

198

93

16.2

出典：広島大学高大接続・入学センター分析資料。

表７ みなし満点方式に申請した志願者
共通試験・英語の得点状況・合否別（200 点満点換算）

合格者
不合格者

人数

平均点

最高点

最低点 標準偏差

169
279

172.1
168.4

196
198

125
93

出典：広島大学高大接続・入学センター分析資料。

- 334 -

12.7
17.9

センター試験の英語における英語民間試験導入の効果と課題

図１ みなし満点方式に申請した志願者（ｎ＝448） 共通試験・英語の得点分布

図２ みなし満点方式に申請した志願者（ｎ＝448） 共通試験・英語の得点分布（広島大学入学者選抜による合否別）

図３ みなし満点方式に申請した志願者（ｎ＝219） 共通試験・英語の得点と個別試験・英語の得点との関係- 335 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

3.3 個別試験・英語の得点状況
次に，申請した志願者（ｎ＝448）の個別試験・英語（ｎ＝219）の得点状況を一覧にしたのが表８，合格者と不合格者に分けて一覧にしたのが表９である。
200 点満点に換算した場合の申請した志願者全体の平
均得点は 132.6 点，標準偏差は 16.9 であった。一方，合格者と不合格者に分けた場合，平均点は合格者が約15 点高く，標準偏差もやや小さい結果となった。
表８ みなし満点方式に申請した志願者
個別試験・英語の得点状況（200 点満点換算）
人数

平均点

最高点

最低点

標準偏差

219

132.6

173

84

16.9

出典：広島大学高大接続・入学センター分析資料。

表９ みなし満点方式に申請した志願者
個別試験・英語の得点状況・合否別（200 点満点換算）

験
合格者
不合格者

人数

平均点

最高点

最低点 標準偏差

119
100

139.4
124.5

173
168

103
84

14.7
16.0

出典：広島大学高大接続・入学センター分析資料。

3.4 共通試験・英語と個別試験・英語との関係
最後に，申請した志願者（ｎ＝448）の共通試験・
英語の得点と一般前期日程における個別試験・英語（ｎ＝219）の得点との間に関係性が見られるのかど
うか確認した。図３は共通試験・英語の得点と個別試
験・英語の得点の関係を示している。相関係数は0.433〔0.319，0.535〕と中程度の相関関係が見られた。少数ではあるが，共通試験・英語の得点率と個別試験・英語の得点率がともに 50％に満たない者が存在した。
4 考察とまとめ
設定した二つの問いの検証を踏まえ，英語民間試験
における共通試験・みなし満点方式導入の効果と課題について検討したい。
まず，申請した志願者（ｎ＝448）の出身高校所在地都道府県別の割合を志願者全体の出身高校所在地都
道府県別の割合と比較した場合，最も志願者が多い広島県から申請した志願者が 35％と志願者全体の割合
よりも８％程度上回っていることから，2020 年度入試の場合，少なくとも広島県内からの志願者について
は，みなし満点方式が出願行動を促進する働きをもたらしたことが考えられる。また，本学と同様のみなし

満点方式，もしくは，みなし満点方式に準じた活用をする国立大学が所在する都道府県からの志願者は，みなし満点方式に対する認知度の高まりから，みなし満点方式を採用する大学を，併願や志望変更先など，出願の候補校に組み込むインセンティブが働いていたことが考えられる。2020 年度入試については，鹿児島県から申請した志願者の割合が６％と志願者全体の割合と比較して３％高いことがあげられる。
一方，地方と比較して複数の英語民間試験の受験機
会を多く確保しやすい東京や大阪などの大都市を有す
る都道府県から申請した志願者の割合については，志願者全体と比較して高くなってはいるとはいえない結果となった。現時点では，本制度が，大都市圏の受験生にとってのインセンティブとはなっていないことが考えられる。
次に，もう一つの問いである申請した志願者の共通
試験・英語の得点状況について検証する。申請した志願者の平均点は，169.8 点と，満点に近い得点率と本稿で定義した 90％には届かなかったものの，約 85％の得点率となった。また，90％以上の得点を取った
者も 133 人（30.0％）いた。したがって，平均点から見た場合，みなし満点制度に申請した志願者の多くは，英語を得意とする受験生とみなすことができるだ
ろう。しかし，得点分布を見た場合，問題点も散見される。それは，ほとんどが不合格者ではあるものの，共通試験・英語の得点率が 70％を下回る者が 17 人
（3.8％）と，少数ではあるが存在していることである。竹内(2018)が「英語民間試験の基準をクリアした者は，その後，英語以外の教科・科目を集中的に学習することが予想されるため，英語については直前の試験対策をしないことが考えられる」と述べているように，みなし満点制度の場合，満点となる基準をクリア
した時点以降，共通試験・英語の試験準備をしなくなるのはごく自然のことであるといえる。もちろん，大学で学ぶための英語力が備わっていれば問題はないと考える立場もあるだろう。しかし，共通試験・英語の得点率が例えば 70％を下回った場合，個別試験の英語の得点率も 60％を下回っている者が複数いることは事実である。また，共通試験の直前期に英語の学習を行わないことは，高校の英語教育に対してマイナスの効果を生み出す可能性が考えられ，今年度と同様の傾向が続くのかどうかを次年度以降の入試で注視していく必要がある。
最後に，申請した志願者の共通試験・英語の得点差が大きかった可能性として，申請された試験団体別の得点状況から検討したい。表 10 が示す通り申請した- 336 -

センター試験の英語における英語民間試験導入の効果と課題

志願者の 95％にあたる 426 人はＡ社の検定（テスト）結果を申請しているため，他の試験団体との対等な比較はできない。しかし，Ｂ社，Ｃ社の検定（テスト）は人数が少ないものの，共通試験・英語の最低点がＡ社の検定（テスト）と比べて高く，標準偏差が小さい傾向が見られる。この点については，サンプルサ
イズの問題から，次年度以降の結果の検証の積み重ねが必要となるが，特に，Ｃ社の検定（テスト）は一般
的に大学入学後の留学のための試験としても活用されており，今後，仮に受験料や受験できる地域の問題が改善され利用者が増加すれば，大学入学者選抜と入学後の双方のデータを活用できる可能性が考えられるだ
ろう。

参考文献
中央教育審議会 (2014).『新しい時代にふさわしい高大接続の実現に向けた高等学校教育，大学教育，大学入学者選抜の一体的改革について～すべての若者が夢や目標を芽吹かせ，未来に花開かせるために～（答申）』2014年12月22日 7，14
－16．
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文部科学省 (2001).『英語指導方法等改善の推進に関する懇談
会（報告）』，平成13年1月17日 ＜http://www.mext.go.jp/
b_menu/shingi/chousa/shotou/018/toushin/010110.htm＞（2020年7月31日）

表 10 共通試験・みなし満点方式に申請した志願者

文部科学省 (2016).『高大接続改革の進捗状況について』，平

試験団体別 共通試験・英語の得点状況（200 点満点換算）

成28年8月31日＜http://www.mext.go.jp/b_menu/houdou/28/

Ａ社
Ｂ社
Ｃ社

その他

合計

申請

申請者に

者数

占める割合

426
11
5
6
448

95%
2%
1%
1%
100%

08/1376777.htm＞（2020年7月30日）

標準

平均

最高点 最低点

169.5
167.4
189.0

198
195
195

93
145
182

16.4
13.2
6.4

169.8

198

93

16.3

文部科学省 (2019a).『大臣メッセージ（英語民間試験につい偏差て）』令和元年11月1日，＜https://www.mext.go.jp/a_menu/
other/1422381.htm＞（2020年7月30日）
文部科学省 (2019b).『大学入試英語ポータルサイト』令和元年10月9日，＜https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/koudai/
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出典：広島大学高大接続・入学センター分析資料。

抜における英語外部検定試験の活用について」『大学入試研

英語民間試験の活用は，現時点で，広島県外よりも広島県内の志願者に対して，出願のインセンティブとなっている傾向が窺える。また，共通試験・英語の平均得点率から見て，高い英語力を有する人材を獲得する手段として効果をもたらしていると考えられる。一方で，大学は，制度設計に際しては，高校の学習指導要領に基づく英語教育への影響や受験生の経済状況，
地域格差についても配慮しなければならない。また，一大学だけでなく，複数の大学の実施事例から多角的に分析することで，効果と課題を具体化し，今後の活用の方向性について検討していく必要があるだろう。

究ジャーナル』29，234－238．
竹内正興 (2018).「共通テストへの英語民間試験導入が受験生

注1） 例えば，英検の場合，準１級合格以上。ただし，試験会場
が，学校や自宅等に限定され公開会場を設置していない等の
英語民間試験団体の検定（テスト）は対象外としている。
2） 2021 年度入試の場合，2018 年４月以降に実施され，出願期間最終日までに成績証明書等を提出することができる検定（テスト）を有効としている。詳細は，広島大学令和３（2021）年度入学者選抜に関する要項に記載。

- 337 -に与えた影響－Ｂ大学の事例からの検討－」『大学入試研究
ジャーナル』28，187－192．

大学入試研究ジャーナル第 31 号，338-344，2021【資料】

大学入試における少人数を対象としたオンライン筆記試験の可能性――大学の授業における期末考査をモデルケースとして――
倉元 直樹，林 如玉（東北大学）
2020（令和２）年に入り，新型コロナウイルス感染症（COVID-19）が世界中で猛威を振っている。
日本では欧米ほどの被害は出ていないが，教育分野への影響は大きい。大学入学者選抜に関しては，2020（令和２）年度入試の影響は局所的であったが，2021（令和３）年度以降への影響が懸念されている。
本研究は，大学の期末考査を利用して大学入学者選抜場面を想定したオンライン筆記試験の実施可能性を検討したものである。試験監督のみをオンラインに置き換えるという発想で，少人数を対象とした実施が不可能ではないことを示したが，不正行為防止，受験環境，通信環境の確保等の面でさらに検討すべき課題が残された。
キーワード：COVID-19，大学入試，オンライン，筆記試験，少人数
1 問題
1.1 新型コロナウイルス感染症と大学入試
2020（令和２）年に入って突然猛威を振い始めた新型コロナウイルス感染症（以下，「COVID-19」と表記する）は，社会の様々な局面で甚大な被害を及ぼしている。大学を含む学校教育も大きな影響を受けた分野である。欧米と比較すると COVID-19 による被害が抑えられてきたわが国でも，３月２日から始まった全国
一斉の休校措置を皮切りに，４月の新年度開始後もその影響は各所に及んでいる。2020（令和２）年度において，初中等教育に関わる諸学校は休校措置のための通常の年度より短い授業日数，代替となるオンライン
授業や分散登校，夏休みなどの長期間休暇の短縮など，
非常事態と言うべき異例の学校運営を強いられてきた。
大学でも COVID-19 の影響は甚大である。日本国内の大学はほぼ例外なくキャンパス封鎖やオンライン授業への移行を余儀なくされた。国公私立大学と高等専
門学校を対象とした文部科学省の調査によれば，５月12 日の時点で新年度の授業開始を延期したのは 930
校（86.9%）に達し，ほぼ全て（99.6%）が遠隔授業を実施または検討していた。7 月 1 日時点でも，面接授業のみは 173 校（16.2%）に過ぎず，全面的に面接授業を開始する予定時期も検討中が 535 校（59.7%）と約 6 割を占める状況で，影響が通年に及ぶことは確実となっている（文部科学省，2020a, 2020b）。教職員の勤務形態も一時期は在宅勤務が主体となった。
COVID-19 の最初の拡大期は日本では３月下旬から始まった。2020（令和２）年度入試がほぼ終了した時期であり，大学入試については全国的な影響は生じなかった 1)。しかし，COVID-19 の影響が長期化する

中，今後の大学入学者選抜への影響が懸念されている。
2021（令和３）年度入試については，全国高等学校総合体育大会や全国高等学校総合文化祭の中止を受け，５月に総合型選抜，学校推薦型選抜に関して配慮を求める通知が発出された（文部科学省高等教育局長，
2020a）。さらに，例年５月下旬頃の日付で通知されるのが通例の大学入学者選抜実施要項の公表も６月 19日まで遅れた（文部科学省高等教育局長，2020b）。各
大学はそこから準備を加速し，７月末の公表期限に向けて入学者選抜要項の詰めの作業を行うこととなった。
本来，2021（令和３）年度入試は高大接続改革初年
度となるはずであったが，2019（令和元）年末になって英語民間試験の延期，大学入学共通テストへの記述式問題導入の見直し等，大きな変更があった。大学進学希望者の受験準備に対する影響に加え，大学側も在宅勤務で活動が制約される中，例年通りの入試の準備に加え，高大接続改革の方針転換と COVID-19 拡大防止への対応を同時に迫られている。
1.2 大学入試のオンライン化検討の必要性
自由な移動が制限された中での入試の実施は大きな課題である。広域の移動に関して，緊急事態宣言 2)
下では県境を超えた移動が原則禁止となった。
国境を越えた移動は，本稿執筆時点（2020［令和２］年 8 月）でも原則的に厳しい制限下にある。本来，「事前に公表された入試方法は，大学が受験生に向けた契約書と言える」ものであり，大学のアドミッション・
ポリシーを受験生に伝えるためのメッセージである。
したがって，コロナ禍の移動制限の下であっても「受験会場への移動は『要』であり『急』である」と社会- 338 -

大学入試における少人数を対象としたオンライン筆記試験の可能性に認めてもらいたい（以上，倉元，2020）。
その一方で，本稿執筆時点の COVID-19 の蔓延状況を前提として考えた場合，全ての状況で一律に同じ方法が可能なわけではない。例えば，渡航制限が課せられた海外に在住している受験生に対し，来日して試験場に来場させた上で他の受験生と同じ条件で一斉試験を課すことを要求するのはどう見ても無理がある。実
質的に不可能だったり，受験生を大きな危険にさらしたり，著しく高コストな条件を課すのは，当該の受験生に対して酷であると同時に制度として著しく公正性を欠くことになる。したがって，次善の策として準備すべきことは，手続き的公平性を保ったまま一斉試験とほぼ同等の方法で入試を実施する工夫である。
その一つのアイデアが本稿で検討する入試のオンライン化ということになる。ただし，オンライン形式の入試方法を最初から設計，構築するためには，それを目的とする研究の積み上げと膨大な実証研究が必要となる。本稿はあくまでもコロナ禍の下での緊急対応として，通常は対面形式 3) で行われる試験の代替実施
をオンラインで行うことについて検討したものである。
1.3 オンライン筆記試験の条件
通常，対面形式で行われる大学入試の選抜方法には，
筆記試験，面接試験，実技試験が考えられる。面接試
験や実技試験においては同時に評価される受験生が１名，あるいは，複数名でも比較的少人数であることが特徴として挙げられる。試験時間も長くとも数十分程
度と比較的短い場合が多い。したがって，オンラインで実施した場合でも，対面形式と遜色ない条件を設定することはさほど難しいことではないかもしれない。
一方，筆記試験をオンラインで対面形式と同等の条件で行うにはいくつか障壁があると思われる。以下，
テスト・スタンダード（日本テスト学会，2007）を参照しつつ，オンライン筆記試験の条件について述べる。
一つは「テスト用具の管理」に関わることである。
テスト・スタンダードでは「テスト実施責任者は，質問冊子などのテスト用具を，関係者以外が扱ったり触れたりすることがないように厳重に管理する（p.71）」とされている。当然の常識だが，試験の内容が事前に外部に漏れたり，受験者に知られたりしてはならない。
受験者が不慣れな形式の試験という点に配慮すると「実施前の受検者への説明（pp.73-74）」も必要となる。
さらに「手順どおりの実施と不測の事態への対処」
は重要だ。特に，受験者が複数存在し，受験場所が個別に異なるような状況の場合には，「同一条件での実施」
をどのように確保するかが課題となる。
「不測の事態への対処」，特に「不正行為や妨害行為への対処」も対面形式と比較すると著しく困難となるだろう（pp.74-78）。
以上の条件を満たし，公正な選抜方法として成立させるには，具体的な実施上の工夫が必要となる。
2 目的
本研究の目的は，少人数受験者を想定した場面における筆記試験のオンライン実施方法を探ることである。
具体的には，大学の授業における期末考査を対象に実施したオンライン期末考査の場面を利用する。オン
ラインで期末考査の受験を希望した一部の学生に対しして，大学入学者選抜でも耐えうるような条件を想定した厳密な管理の下に試験を実施した。
その結果から，
実際にオンライン筆記試験を実施する場合の条件や困難，留意点について検討を行う。
3 方法
3.1 研究対象
本研究の対象は，2020（令和２）年度にＡ大学において第 1 著者が担当した講義の期末考査である。セメ
スター制の前期に開講されており，５月からオンラインで実施された。事前収録された授業をオンデマンド
配信し，受講者は自由な時間に視聴することができる
形式である。学部生と大学院生，聴講生を合わせて 10
数名の受講登録者があり，全員が期末考査を受験した。
期末考査は８月上旬に行われた。この時期，Ａ大学の当該学部では COVID-19 の感染拡大防止措置を採ることを条件に一部で対面授業が許可されていた。そこで，対面形式による期末考査を基本としながら，対面受験が困難な受講者に対する代替措置として，オンライン期末考査を実施したものである。
本研究で分析対象とするデータは，希望者に対して行ったオンライン期末考査の記録である。
3.2 期末考査の実施形式
期末考査の実施時間は，例年，80 分としている。一切の資料参照を禁止する紙筆形式の記述式テストであり，大学入学者選抜で一般的な個別学力検査に近い実施形式である。
本研究で分析の対象とするオンライン期末考査は，試験問題に関する情報のやり取りを防ぐために，通常の対面形式の期末考査と時間的に並行して行われた。
ただし，同時に指示を出すのは難しいため，開始及び終了時刻にはタイムラグが生じる。試験問題と解答用
紙は対面形式の期末考査と同じものを用いた。
２名の実施者は，対面形式の期末考査が実施される- 339 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

教室に，開始時刻の 45 分前を目途に集合した。対面形式の試験に加えてオンライン期末考査を実施するた
めにノートパソコンが２台準備された。
オンライン期末考査は対面の期末考査が始まる 26
分前に開始し，26 分前に終了した。試験開始後は主に第２著者がオンライン期末考査，第１著者が対面形式の主監督を務めた。なお，当該の授業がオンデマンド
式のオンライン授業で行われたため，受験者は準備セッションまで，いずれの監督者とも直接接する機会はなかった。
対面形式の受験者にもオンライン期末考査の受験者が同時並行で同じ試験を受験することを事前に周知していた。したがって，対面形式の受験者がオンライン受験者に向けた指示を混同することはなかった。
3.3 オンライン期末考査の実施手順
3.3.1 受験希望者の募集と応募受講者全員に，当初のシラバスに記載した通りの期末考査を行うことを通知した。ただし，COVID-19 感
染拡大防止の観点から「(1) 対面での受験ができない者」「(2) 対面での受験に躊躇を感じる者」を対象として，特別措置としての代替手段の位置づけでオンライ
ン期末考査を実施することを通知した。その際に付した環境条件は以下の図１の通りである。

3.3.2 オンライン期末考査実施方法の概要
本研究で実施したオンライン期末考査の基本設計
は，試験監督業務のみをオンラインで行う，というものである。すなわち，ウェブカメラを通して遠隔から試験監督を行うところが「オンライン」であることの意味を成す。逆に言えば，それ以外の部分をどのようにして対面形式に近づけるかに工夫が必要となる。
試験問題，解答用紙等と答案の授受は，宅配便を用いることとした。封入物は，図２の通りである。
試験問題は試験開始時に初めて受験者の目に触れるように，中封筒に入れることとした。今回実施した期末考査においては，通常，解答作成に必要とする解答用紙は２～４枚程度であるが，後述するように，万が一の事故が起こった際に行う再試験実施の可能性も視野に入れて，多めに封入した。なお，解答用紙の右下には個人と通番が識別できるように赤字で記号番号を付した。答案封入用の茶封筒には口糊加工が施されたものを利用した。また，返送用封筒は見た目が異なる青色，マチ付きのものを利用した。
１．封入物一覧（本状）２．オンライン期末考査の手続き
３．試験問題入り封筒
４．解答用紙（10 枚）
５．答案封入用茶封筒

日時：期末考査（対面実施）とほぼ同時刻

６．返送用封筒（青色，マチ付き）

場所：任意（ただし，室内に他人がいない［出入りもしない］

７．送付状（着払）静謐な場所）

図２. 郵送物内容一覧

テレビ会議システム：ZOOM（事前に通信テストを行う）
必要設備・装備，環境等：

3.3.3 マニュアルの作成
あらかじめ「オンライン期末考査の手続き」と称す
る受験者用の実施マニュアルを作成した（図２参照）。
以下，マニュアルに従って実施手順を概説する。

パソコン，パソコンを設置する台，ZOOM が利用可能な
良好な通信環境（オンライン授業の受講ができる程度），
ウェブカメラ（パソコン内蔵可），答案作成可能な環境（机，紙，鉛筆，その他の筆記用具），試験問題と解答用紙の開封および答案の封入が可能な環境

図１. オンライン期末考査の実施条件
図１の内容から分かる通り，本研究のオンライン期
末考査は試験場が教室外に設定されており，ビデオ会
議システム ZOOM を利用するものの，教室環境における対面形式の筆記試験と同等の環境設定による試験実施を狙ったものである。結果的に２名の受講者がオンライン期末考査の希望を申し出た。該当する理由は上述の (1)，(2) がそれぞれ１名ずつであった。

3.3.4 概要説明
最初にオンライン期末考査の概要説明が記載されている。
対面実施の期末考査と同等の内容であること，適正に実施されたことを証明するために厳密に手順を定めること，当日はあらかじめ定められた手順に従うこと，手続きに違反する行為があった場合，不正行為と認定される場合があることが説明されている。
実施については以下の通りである。試験問題等は宅配便 4) で送付されること，封筒の開封から答案等の封入までの様子について ZOOM を用いて送受信し，録画すること，答案等の返送は送付された封筒に同封さ- 340 -

大学入試における少人数を対象としたオンライン筆記試験の可能性れている返送用封筒を利用することが記載されている。
試験問題等の受領における注意点としては，試験前
日に配達指定で送付されること，追跡可能な送付状コードが知らされること，該当の郵便物が到着したら速やかに電子メールで実施者に通知すること，試験実施
前には絶対に開封しないこと，郵便物等を開封する可能性がある人物にもその旨を伝えておくことである。
3.3.5 オンライン期末考査の事前準備
次は受験日当日に行う事前準備である。期末考査の受験に必要な物品を事前に用意しておくこと，オンラ
イン期末考査の通信開始前に通信状況が良好であることを確認すること，となっている。なお，試験中はウェブカメラで映る範囲外への移動は禁止とされている。
通信の開始に当たっては，以下の注意が与えられた。
パソコンとウェブカメラを用いること，開始の少し前に通信可能な状況にすること，開始直前に電子メール
でミーティング ID とパスワードが通知されること，
ミーティングへ入室許可が出されたらただちに参加す
ること，表示名を受験者氏名とすること，通信開始から終了までカメラとマイクをオンにすること，ヘッドセットやイヤホン等の外部接続機器の使用を禁止することである。さらに，意図的にマイクやカメラをオフにした場合や使用禁止のデバイス等を利用した場合には不正行為とみなされる，といった内容も加えられた。
オンライン期末考査は対面形式と並行実施だが，少し早く開始，終了する予定であること，試験監督はヘッドセットを利用し，後述の通り，
必要な場合を除き，試験時間中は原則的にマイクとカメラをオフにすること，２名が交替で務めることが記載されている。
3.3.6 試験環境の確認
次の記載内容は，試験環境の確認についてである。
受験者全員の通信が開始されたら，ミーティングの録画が開始され，直後に行われるのが試験環境の確認である。なお，試験環境の確認は，後述の準備セッショ
ンで確認した方法に従って実施することとした。
最初に，監督者の指示の下，ウェブカメラを 360 度
回して部屋の中に不正行為につながる物品や人物などが存在しないことを確認する。その後，試験実施中に受験者の手元と出入口が写る位置にカメラを設置する。
受験する場所の条件について，その詳細はマニュアル
では指示していないが，後述する準備セッションの際に，室内の環境を確認し，死角から人が出入りできない位置に机とパソコンを設置することを指示している。
試験環境が整ったら，それ以降，返送物の封入が終了してオンライン期末考査の終了が宣言されるまで，
パソコンとウェブカメラに触れることは禁止となる。
3.3.7 試験問題等の開封
次の記載内容は，事前に送付された試験問題等の開封手順である。
受験者は，試験監督者の指示に従って，カメラの前で送付された封筒を開封する。その際，開封動作全体がカメラに映るようにする。開封後，全ての必要物品が封入されていることを確認するが，合図があるまで試験問題が入った袋は開けてはいけない。
確認を終えたら，解答できる体制を整えて試験開始まで静かに待つことが指示されている。
3.3.8 試験実施
次の記載内容は試験実施の手順であり，基本的に対面形式と同等である。すなわち，試験開始の合図に従い試験問題を袋から取り出して解答を始めること，解
答中は一切の資料を参照が禁止であること，試験終了
10 分前に監督者から音声でその旨通知があること，試験終了の合図とともに鉛筆を置いて，解答を終了することである。唯一，オンライン実施に関わる指示は，必要がある場合を除き，試験中は監督者のカメラとマイクがオフになっていることである。
3.3.9 答案等の封入と送付
次に，答案等の封入と送付に関する指示が記載されている。試験が終了したら，同封されている返送用の封筒を用いて返送の準備をすること，監督者の指示に従って，カメラの前で所定の封筒に答案等を封入し，その際，封入動作全体がカメラに映るように気をつけることとなっている。さらに，答案封入に関する具体的な手順が記載されている。答案を送付物の中にある答案封入用封筒に入れること，直ちに封をして封筒の表に氏名を書き，割印を押すこと，なお，割印代わりにボールペンによるサインも可とすることである。
続いて，試験問題，送付状を除き，全ての送付物を返送用封筒に入れて封印し，送付状コードが事前に通知された番号と一致することを確認する手順が記載されている 5)。最後に送付状に氏名を記入し，返送用封筒に貼るまでが指示内容であった。
なお，試験問題の封入を求めなかったのは，対面形式の試験と同等の条件を確保することが目的である。
3.3.10 通信の終了，その他
以上の作業が滞りなく終了した後，試験監督がオンライン期末考査の完了を告げ，それに従って通信を終- 341 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

了することが指示されている。
なるべく当日中に答案等を発送すること，発送手続きが完了したら，その旨を速やかに電子メールで通知すること，答案等が到着したら，直ちに電子メールで連絡すること等が記載されている。
なお，試験の途中で通信トラブルが起こった場合，試験監督の指示に従うこと，短時間では修復不可能なほど深刻な通信トラブルが生起した場合，再試験となる可能性があることとなっている。
3.4 準備セッション
試験の実施に先立ち，準備セッションを実施した。
主要な目的は受験する部屋の状況及び通信環境の確認と手順の確認である。２名の対象者に対してあらかじ
め準備セッションの目的を伝え，受験予定の場所での参加を求める旨を伝えた。
「オンライン期末考査の手続
き（暫定版）」を送付し，準備セッションの際に記載内容の確認を行った。
準備セッション当日には ZOOM への接続と通信環境についてテストし，さらには部屋の様子を映して，特に問題ないことを確認した。また，事後インタビュ
ー実施に関する許諾手続きを実施した。
3.5 事後インタビュー
本研究に鑑み，オンライン期末考査に関する半構造
的インタビューを企画した。６項目の質問から成るイ
ンタビューガイドを作成し，それに沿って２名の対象者に質問を行った。
第２著者がインタビュアーを務め，第１著者は補助者としてインタビュー場面に参加し，補足的な質問を行った。
オンライン期末考査を受験した２名の協力者に対し，準備セッションの機会を利用して事後インタビュ
ーへの協力を依頼した。インタビュー方法は試験と同様に ZOOM を用いたオンライン形式であること，各
自個別に行うこと，許可を得て録画・録画し，それに基づいて分析を行うこと等を伝え，協力の許諾を得た。
インタビュー当日，
ZOOM のチャットシステムを用いて同意書を送付し，調査の目的，調査方法，プライバシー保護，結果の保管，調査結果の公表，倫理的配慮について伝えて改めて同意を得た。
3.6 研究倫理に関する承認手続き
第１著者が所属する組織の倫理審査委員会 6) 委員長に照会し，医学系の基準を準用すれば，10 名未満を対象とした介入を伴わない事例研究については倫理審査が不要であること，入試業務に関連する内容の研究については東北大学入試センター長の許可の下に研究発表を行って差支えないことを確認した。
4 結果
4.1 オンライン筆記試験の実施
準備セッションの時点で確認したオンライン期末考査の手続きについて２名の対象者は問題なく理解し，変更を加える必要は生じなかった。なお，実施者側が準備セッションを行った場所が試験当日とは異なっていたため，本番で２名の実施者のうちの１名のパソコンにおいて予期せぬ通信障害が発生したが，試験開始
前には解消された。
オンライン筆記試験の実施については，当初の予定
通りスムーズに進み，特段の問題は生じなかった。また，対面形式で受験した学生にも影響はなかった。
4.2 事後インタビューの概要
事後インタビューの概要は以下の通りである。事前に作成したインタビューガイドに沿って進行した。紙面の関係で具体的な文言は省略する。
4.2.1 通信環境に対する懸念
最初の質問項目として「受験前に抱いた不安，心配」
について尋ねた。協力者Ａ，Ｂ（以下，「Ａ」「Ｂ」と表記する）に共通の懸念事項は通信状況であった。Ｂは加えて郵便事故についても心配していた。
受験後は，二人とも懸念していた点は問題なかったと回答した。Ｂによれば，「通信環境は時間帯によって違うので，受験の時間帯が早かったのがよかった」ということであった。
4.2.2 セキュリティ（不正行為）
２番目の質問項目として「オンライン期末考査の手続き」について尋ねた。基本的に二人とも「内容は厳密で良かった」との意見であった。しかし，同時に問題点の指摘もあった。
「事前にカメラを 360°回して確認しても，不正行為を完全に防ぐのは難しい」という点で，二人が異口同音に同じ意見を述べた。
4.2.3 オンライン受験のメリットとデメリット
３～５番目の質問項目として「不快に感じたこと」「困ったこと」「メリットとデメリット」について尋ねた。これら三つの質問に対する回答を「オンライン試
験のメリットとデメリット」の観点から整理した。
オンライン試験のデメリットとして，二人が共通して挙げたのは「プライバシーの問題」と「手続きの複- 342 -

大学入試における少人数を対象としたオンライン筆記試験の可能性雑さ」である。今回はＡ，Ｂともに自宅を受験会場としたため，整理整頓に気を使ったとのことであった。
手続きの複雑さに関しては，事前説明が十分だったので，気になるほどではなかった，との発言もあった。
メリットに関しては，二人とも「自宅での受験はリラックスできる」ことを挙げた。さらに，Ｂは「通学が必要はないので時間が節約できる」点も指摘した。
ところで，今回は音声をオンにして ZOOM を利用したため，生活騒音が双方の受験者に聞こえる状態であった。その点については，二人とも「解答に影響はなかった」としたが，Ｂからは「大人数の受験になると，雑音が気になる可能性がある」
旨の発言があった。
4.2.4 オンラインと対面の公平性
補足として「オンラインと対面では不公平と感じる
ようなことはあったか」との質問を行った。それに対する回答は「（条件の違いは）テスト自体と関係ない」という内容であり，受験者側から不公平と感じた点はなかったと思われる。
5 考察
本研究では試験監督のみをオンライン化した。そして，それ以外は可能な限り忠実に対面形式の試験を再現することを試みた。特に，セキュリティ対策として試験実施場面で受験者がパソコンに触れない方法を考えた。インタビューに基づく限り，詳細なマニュアルと準備セッションの存在が前提であるが，当初の意図は達せられた。ただし，改善すべき課題も見える。
一つは試験問題を封入した中封筒である。本研究では円滑に試験を開始するために，封をしなかった。他
方，誤って事前に郵送物が開封される事故を想定すると，試験問題入り中封筒の厳封は必須と思われる。中封筒の封緘がそのままであれば，試験問題の漏洩はな
いと判断できるからである。厳格な輸送，保管ができない以上，試験問題の事前漏洩防止は最大の課題である。大学入試の場合，より高度な配慮が求められる。
通信環境には常に不安が付きまとう。可能であれば受験者が有線 LAN で接続できる環境が望ましいが，必須とするのは難しい。事前に良好な通信環境を整えるとともに音声や通信の遮断に対してどのように対応
するか，事前に様々なケースを検討の上，状況に応じた手順と事後処理を明確化しておく必要があるだろう。
不正行為防止に関しては，受験した協力者側から，試験直前の確認の際に机の下もカメラで映すなど，細かな配慮が必要であるという指摘があった。一方，監督者にとっては対面形式よりも個々の受験者の視線の動きが追いやすい。したがって，対面形式と比較して不正行為の発見は難しくはないという印象であった。
生活騒音の問題は，受験者数と採用したビデオ会議
システムの仕様に依存する。どの程度の人数までなら実施可能か，データを積み重ねる必要がありそうだ。
なお，図１の環境条件で内蔵マイクの記載がなかったのは不備であった。今回の実施で問題は生じなかったが，改善すべき点である。
留学生や帰国生等を対象にした試験など，受験者が海外に居るケースではオンライン試験のニーズがより大きいと思われるが，海外への応用を考えると，事前に通信環境だけではなく郵便事情の調査も必要になってくる。問題や解答を郵送する方法が地理的にどこまで適用可能か，慎重な判断が求められる。
以上，総じて様々な側面から対面形式よりも実施ミ
スが発生する蓋然性が高いことは否めない。再試験を想定した準備も必要となってくるだろう。
COVID-19 の感染拡大という問題状況は，誰も予想できない形で突然現れた。全ての人が否応なしに状況に巻き込まれ，それぞれの立場で待ったなしの対応に迫られている。本研究は「COVID-19 緊急対応」という大きな課題の一応用分野として，大学入試について検討した事例研究という位置づけになる。本研究は技術的な検討もなく，限定された状況のみで応用可能な一事例を試したに過ぎないが，今は多様な発想とアイ
デアに基づく数多くの事例を集めることが必要だ。通常行われる対面による一斉試験の要素のうち，試験監
督のみをウェブカメラに置き換えるだけという素朴な発想が本研究の特徴である。高度な技術や大規模な組織を必要とせず，簡単に応用できる方法であることが利点と思われる。
その反面，今回の実施で通信障害等のアクシデントが起こらず，スムーズに試験を実施できたのは単に幸運が味方したためと考えるべきだろう。受験生が多くなるほど，また，実施機会が増えるほど，入試ミスや不正行為が入り込む確率は高くなる。定期考査と比較して，さらにハイステークスな選抜場面で課される試験問題に求められる精度は著しく高い。代替問題の準備も難しい。したがって，オンライン筆記試験を本格的に実用に供するためには，総合的な通信技術の検討，
入試ミスや不正行為防止の対策，再試験の準備を含めたアクシデント対応等，クリアすべき問題点が山積していることは言うまでもない。
注1） ただし，大学職員の COVID-19 感染が判明した北海道大学- 343 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

ほか，感染が拡大していた北海道を中心に数校が後期日程の個別試験を中止するなど，一部には影響が見られた。
2） ４月７日に東京と大阪を含む 7 都府県を対象地域として宣言が発令されたのを皮切りに全都道府県に拡大された。５月
14 日から順次解除され，25 日に全国で解除となった。
3） 試験実施者と受験者が，教室などの他から区切られた試験実施を目的として設定された場所（試験場）に同時に居る方式を「対面形式」と表現する。したがって，何らかの形でオンライン形式を取り入れている場合でも，試験監督に相当する実施者が受験者と同じ空間にいるケースは「対面形式」に含まれるとする。
4） 実際に利用された特定業者名を記載。
5） 送付状コードのメモの用意を指示していなかったので，実際にはこの部分は省略となった。
6） 東北大学高度教養教育・学生支援機構倫理審査委員会。

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP20K20421 の助成を受けた研究成果の一部である。

参考文献
倉元直樹 (2020). 『今年の大学生を「ロスト・ジェネレーション」にするな！』「こころ」のための専門メディア note〈https://www.note.kanekoshobo.co.jp/n/nda0a8c35dd00（最終閲覧日
2020 年 8 月 14 日），金子書房.
文部科学省 (2020a).『新型コロナウイルス感染症対策に関する大学等の対応状況について』
令和 2 年 5 月 13 日
〈https://www.
mext.go.jp/content/202000513-mxt_kouhou01000004520_3.pdf〉最終閲覧日 2020 年 8 月 13 日.
文部科学省 (2020b).『新型コロナウイルス感染症の状況を踏まえた大学等の授業の実施状況』令和 2 年 7 月 17 日〈https://www.mext.go.jp/content/20200717-mxt_kouhou01000004520_2.pdf〉最終閲覧日 2020 年 8 月 13 日.
文部科学省高等教育局長 (2020a). 『高等学校等の臨時休業の実施等に配慮した令和３年度大学入学者選抜における総合型選抜及び学校推薦型選抜の実施について（通知）』，２文科高第161 号，令和２年 5 月 14 日.
文部科学省高等教育局長 (2020b). 『令和３年度大学入学者選抜
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日本テスト学会 (2007). 『テスト・スタンダード 日本のテストの将来に向けて』．金子書房.

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大学入試研究ジャーナル第 31 号，345-350，2021【資料】

会場形式進学相談会が入試動向に及ぼす影響――鳥取大学の事例――
森川 修，山田 貴光，小山 勝樹，小倉 健一，古塚 秀夫（鳥取大学）
2009～2019 年に鳥取大学が参加した会場形式進学相談会において相談者で個人情報を得られたものの鳥取大学への志願状況を調査した。会場形式進学相談会で鳥取大学のブースで相談した高校生等の32.5%が次年度以降の入試で鳥取大学を志願した。また，翌年に受験可能な 3 年生以上に限定して次年度入試の志願率は 33.5％と大きな差はなかったが，これらの結果から，会場形式進学相談会で入試広報活動として一定の効果があったと考えられる。2010～2020 年度入試の志願者のうち，会場形式進学相談会での相談者の割合は，2.9%であった。また，早期に実施される入試区分の志願率が高かった。
キーワード：入試広報，会場形式進学相談会，志願率，効果測定，入試動向
1 はじめに受験者やその保護者，高等学校の教員等との直接接
触による入試広報は，受験生確保のために欠かすことができない。鳥取大学では，直接接触による入試広報
活動として，重要と考えている企画が 3 種類ある。1つはオープンキャンパス，次に高校内での大学説明会（以下，「高校内ガイダンス」と省略），最後に外部団体（受験産業や新聞社等）が主催し，学外のホールなどを会場として多くの大学等が一堂に会し，ブース
形式で生徒や保護者からの相談や質問に答える進学相談会（以下，「会場形式進学相談会」と省略）である。
著者らは，これまでに，これらの活動が志願に結びついているかについて調査している。2010～2014 年に鳥取大学のオープンキャンパス参加者の翌年度入試の志願率は 28％だった。また，入試区分によって状
況が大きく異なり，早期に実施され，第一志望の割合が高い AO 入試では，入学者に対するオープンキャン
パスへの参加率は 90％，大学入試センター試験を課さない推薦入試では，65％以上ときわめて高いが，一般入試後期日程では，合格者の 5％しか参加していなかった。このことから，入試区分により大きな違いはあるものの，オープンキャンパスは入試広報活動として有用であると報告している（森川ほか, 2017）。
高校内ガイダンスに関しては，2009～2017 年度に鳥取大学が参加し，個人情報が得られた高校生の志願率は，25.5％だった。さらに，3 年生に限ると 28.9％だった。高校内ガイダンスでは，入試区分による差はオープンキャンパスのように見られず，志願者に対する高校内ガイダンス参加率（接触率）は，一番多い
AO 入試でも 6.4%，一番少ない一般入試後期日程が2.2％，全体でも 2.7％だった。高校内ガイダンスは，

オープンキャンパスほどではなかったが，一定の効果が見られたと結論された（森川ほか, 2020）。
そこで，同様に会場形式進学相談会での相談者の入試動向について調査したいと考えた。これまで，鳥取大学が参加した会場形式進学相談会でのブース着席者
では，本学が第一志望で学部・学科の研究内容や AO
入試や推薦入試に関する質問を熱心にする者がいる一方，少し調べればわかること（例えば，本学の入学金や授業料）を質問する者もいた。これは，会場による差のように思われた。特に，西郡・藤田（2011）も述べているように，学校行事としてバスなどで動員される参加者が多い会場では，相談会へ参加の必要がな
いと感じることがあった。
鳥取大学では，毎年，合格者に対して「鳥取大学への志望に関するアンケート調査」を実施している 1)。
2020 年度入試合格者へのアンケートで「受験を決定するための情報源」として 20 項目を列挙し，そのう
ち参考にした情報源を複数回答可で尋ねたところ，「会場形式進学相談会」を挙げた者が 4.1％（14 位）であった。これは，「高校の先生」57.9％（1 位）と比較して圧倒的に低かった。
この傾向は，他の国立大学でも同様だった。筑波大学へ 2009 年度に入学した学生 2,239 名のアンケート（回収率 86.7％）で，受験で利用した情報源として10 項目から複数回答で挙げさせたところ，最下位の73 名（3.8％）しか回答がなかった。さらに，受験で役立った情報源となると 41 名（2.1％）と利用した者の 6 割弱しか役に立っていないとの結果だった。
ある地方国立大学（大学名を伏せている）では，
2013 年度入学生アンケートで「入試広報で最も参考になったもの」を 15 項目（そのうちその他を 1 項目

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大学入試研究ジャーナル第 31 号としている）から選択させており，「進学相談会」は1.5％（11 位）と低い順位だった（雨森, 2016）。
入学者を対象とした調査の報告では，大学による尋ね方が異なるために単純比較できないが，当該大学の入試に関する情報源として，会場形式進学相談会はあまり活用されていないという結果だった。ところが，会場形式進学相談会での相談者が，その後に当該大学を志願したかどうかに関する報告例は少ない。
そこで，会場形式進学相談会の効果測定を行うため，鳥取大学が参加した会場形式進学相談会で，鳥取大学のブースで相談した者を接触者と定義し，その後の鳥取大学への志願状況について調査した。
会場形式進学相談会の開催は，土日が多いため振替
休日の取得が必要である。また，県外であれば出張旅費がかかる，場合によっては参加費用が発生するなどの問題がある。そのため，会場形式進学相談会による接触者の志願率の調査は，今後の入試広報活動の計画
立案上，重要であると考えられる。
2 先行研究について
国立大学における会場形式進学相談会での接触者の志願状況を報告している例を挙げる。
村松ら（2008）の報告で静岡大学が2004～2006年
度に参加した会場形式進学相談会の参加者の翌年度入試での出願率を調査している。相談会の種類を４種類（県内大学主催，県外大学主催，県内外部団体主催，
県外外部団体主催）に分けており，一番出願率の高い
県内大学主催では約 60％，一番低い県外外部団体主
催で約 10%だった．ただし，参加者を 3 年生以上に限定するとその値は 5～10％上昇した。
また，地方国立大学である Y 大学の事例では，
2008 年3月から2009年2月まで接触者のうち，2009
年度入試を対象に会場形式進学相談会について，大学
主催と大学以外の主催で分けて調べている。ただし，グラフのみ記載のため正確な志願率は不明であるが，大学主催での接触者の志願率と受験率は 50％程度，合格率と入学率は 30％程度だった。ところが，年度の後半（9 月から翌年2 月）では，接触者のうち70％が志願し，40％が入学に至っている。一方，大学主
催以外の場合，年間の志願率と受験率は 10％程度，合格率と入学率は5％程度と大差が見られた（福島ら,2011）。
これらから判断すると，主催や開催地にも依存する
が，会場形式進学相談会での接触者の 40％程度が志願につながっていると判断できる。

3 調査の概要
3.1 調査対象とした接触者
今回の調査対象とした接触者は，会場形式進学相談
会のブースに着席して相談した高校生，または，保護者とした。資料だけの入手者は対象に加えなかった。
会場形式進学相談会での接触者には，鳥取大学独自のアンケート用紙 2) の記入をお願いしている。なお，保護者が相談者の場合は，受験対象者の情報を記入してもらった。相談の際に，アンケートへの記入を拒否した者もいたが，95％程度は記入しており，森川ほか（2020）の高校内ガイダンスよりも記入した割合はかなり高い。
対象とした期間は，2009 年 4 月から 2020 年 1 月まで 11 年間に行われたものとした。
3.2 調査対象とした入試の種類と実施年度
2020 年度まで，鳥取大学で学部学生を募集する入試として，AO 入試，推薦入試Ⅰ（大学入試センター
試験を課さない），推薦入試Ⅱ（大学入試センター試
験を課す），一般入試前期日程，一般入試後期日程，
帰国子女特別入試，社会人特別入試，私費外国人留学
生入試，編入学試験の合計 9 種類を実施している 3)。
会場形式進学相談会の接触者のうち，帰国子女特別入試，社会人特別入試，私費外国人留学生入試，編入学試験の出願対象者は，1 年間で 10 名にも満たないた
め，今回の調査対象から除外した。したがって，今回の調査対象とした入試の種類は AO 入試，推薦入試Ⅰ，
推薦入試Ⅱ，一般入試前期日程，一般入試後期日程の5 種類の入試での志願者とした。また，入試の実施
年度は 2010～2020 年度の 11 年間を調査対象とした。
3.3 調査方法
村松ら（2008）の報告で高校名と氏名等をキーにマッチングをしたと書かれていたが詳細は不明である。
また，福島ら（2011）の報告では，市販のデータ
ベース・サービス「進学アクセスオンライン」を利用したと記載されていたが，マッチングに用いた情報について，明らかにされていなかった。
マッチングに関しては，オープンキャンパス，高校
内ガイダンスで調査した時と同様に，真鍋ら（2008）
によって開発された「大学接触・志願・入試・卒業時
成績の一元管理・分析システム」を用いて調査を行った 4)。マッチングには，接触者情報と志願者情報のうち，「氏名（漢字とふりがな），高校名，学年」の 3
つのすべてが合致した場合に同一人物であると判定した。

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会場形式進学相談会が入試動向に及ぼす影響

4 調査結果4.1 接触以降の志願状況
表 1 に接触年度毎の会場形式進学相談会での接触者
数，接触者中の鳥取大学志願者数と志願率（接触者中の鳥取大学志願者数を接触者数で除した）を掲載した。
2009～2019 年度の 11 年間における会場形式進学相談会での接触者の合計は 5,657 名で，そのうち，のべ 1,840 名（32.5％）が鳥取大学を志願した。この表では，接触年度の翌年度入試だけでなく，それ以降に志願した者も含んでいる。例えば，ある生徒が 3 年生で接触して翌年度入試に志願し，さらに既卒生として接触した翌々年度に志願した場合は，それぞれでカウントするため，志願者は 2 名となる。同様に，同一年度で AO 入試と一般入試前期日程など複数の入試区分に志願した場合は，それぞれでカウントした。
この 11 年間合計での接触者中の志願率（32.5％）
は，先行研究で紹介した静岡大学やY大学よりもやや低い値だった。これは，後に示すが，県内での接触者が少ないこと，本学の入学者の地元占有率が 17％であることを考えると遜色がないと思われる。また，本学で先に調査したオープンキャンパス参加者の志願率（28%）よりやや高い値だった。これは，会場形式進学相談会の場合，鳥取以外でも開催していることと，自分の居住地に近いところでの開催地で参加すれば良いため，オープンキャンパスよりも高くなったと考えられる。年度を経過すると志願率が大きく低下してい表 1 会場形式進学相談会での接触年度と接触者
数，接触者中の鳥取大学の志願者数と志願率
接触年度

接触者数

接触者中
志願者数

志願率
(％)

2009

441

227

51.5

2010

525

194

37.0

2011

669

243

36.3

2012

502

201

40.0

2013

530

180

34.0

2014

637

182

28.6

2015

571

142

24.9

2016

582

135

23.2

2017

503

164

30.9

2018

367

91

24.8

2019

330

81

24.5

合 計

5,657

1,840

32.5

表 2 入試年度の全志願者数，会場形式
進学相談会での接触者数と接触率
入試年度

全志願者数

全志願者中
接触者数

接触率
(％)

2010

7,486

174

2.3

2011

5,451

188

3.4

2012

6,935

224

3.2

2013

6,310

197

3.1

2014

5,837

180

3.1

2015

5,315

166

3.1

2016

6,082

172

2.8

2017

4,984

129

2.6

2018

5,313

172

3.2

2019

5,625

126

2.2

2020

4,481

112

2.5

合 計

63,8191,840

2.9

るようにみえるが，これは，接触の翌年度以降でも志願が可能なためと考えられ，特に，直近の年度では志願率が低下する。そのため，後の 4.2 節で高校 3 年生
以上の接触者に限定して調査する。
表 2 では入試年度の全志願者数における会場形式進学相談会の接触者の割合を記載した。2010～2020 年
度入試の 11 年間の合計で，全志願者からみた接触率
は 2.9％であり，高校内ガイダンスの 2.7％とほぼ変わらなかった。この値は，志願者と入学手続き者の違いはあるものの，2020 年度入試合格者への鳥取大学への志望に関するアンケート調査で，受験を決定するための情報源に「会場形式進学相談会」と挙げた者が4.1％だったことにおおむね一致した。
4.2 接触翌年の志願状況
高校 3 年生以上を対象に，相談した当該年度に実施する入試への志願状況を表 3 にまとめた。ただし，ここでは複数年度での志願者をカウントしていない。これを見ると近年は漸減傾向である。この理由として，
高校生のかなり多くがスマートフォンを持っており，
気軽に大学の入試情報にアクセスできることも考えられるが，開催地や主催者別に後の節で調査する。会場
形式進学相談会での接触者（5,657 名）のうち，高校3 年生と既卒者数と割合は，3,975 名と 70％だった。
これはオープンキャンパスの高校 3 年生以上の割合（47%）と大きく異なった。

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大学入試研究ジャーナル第 31 号

表 3 会場形式進学相談会における翌年度出願可能
接触者数と接触者中志願者数，志願率
入試年度

翌年度出願
可能接触者数

接触者中
志願者数

志願率
(％)

2010

376

174

46.3

2011

376

147

39.1

2012

411

176

42.8

2013

335

135

40.3

2014

357

121

33.9

2015

405

112

27.7

2016

374

101

27.0

2017

417

87

20.9

2018

365

123

33.7

2019

287

75

26.1

2020

272

81

29.8

合 計

3,975

1,332

33.5

表 4 では，志願率の高い順に並べた。このことからわかるように，大学の所在地に近いところから志願率が圧倒的に高くなった。重複してカウントしているとはいえ，鳥取県では会場形式進学相談会での相談者の半数以上は志願していた。
4.4 会場形式進学相談会の主催者別での志願状況
これまでに，会場形式進学相談会においては，主催
団体別で対応者所属高校の偏差値属性を調査した報告がある（高木, 2014）。今回は，主催団体別の志願状況について調査し，表 5 に示した。なお，一部の団体
名は伏せて掲載している。
表 5 主催者による接触者中志願者数，志願率（2010～2020 年度入試の合計）

4.3 開催地別での志願状況
次に会場形式進学相談会の開催地による志願状況について調査した。表 4 に 2010～2020 年度入試での開
催地別での接触者数，接触者中の志願者数と志願率をまとめた。
表 4 開催地による志願者中接触者数，志願率（2010～2020 年度入試の合計）

主催者

主催者別
接触者数

接触者中
志願者数

志願率
(％)

鳥取大学

61

80

131.1

A社

509

308

60.5

国立大学合同

307

181

59.0

B社

117

61

52.1

C社

86

39

45.3

D社

1,108

446

40.3

奈良県立高校

23

9

39.1

E社

94

33

35.1

F社

554

174

32.0

開催地

開催地別
接触者数

接触者中
志願者数

志願率
(％)

A 予備校

113

36

31.9

G社

519

123

23.7

鳥取

650

461

70.9

H社

259

58

22.4

島根

256

116

45.3

I社

122

27

22.1

奈良・和歌山

85

34

40.0

J社

350

77

22.0

兵庫

449

177

39.4

K社

291

62

21.3

大阪

1,234

440

35.7

B 予備校

74

13

17.6

京都

376

130

34.6

L社

58

10

17.2

岡山

571

197

34.5

M社

410

55

13.4

東海

456

107

23.5

N社

156

19

12.2

広島

281

56

19.9

O社

31

3

9.7

関東

365

72

19.7

C 予備校

277

9

3.2

九州

565

31

5.5

D 予備校

92

2

2.2

四国

369

19

5.1

その他

56

15

26.8

合 計

5,657

1,840

32.5

合 計

5,657

1,840

32.5

- 348 -

会場形式進学相談会が入試動向に及ぼす影響

会場形式進学相談会の主催団体は非常に多様である。
その中でもっとも志願率が高かったのは，鳥取大学主
催の相談会である。なお，志願率が 100%を超えているが，これは，1 名の接触者が複数の入試を受験する，または，翌年度以降に受験した場合，重複してカウントするためである。村松ら（2008）の報告と同様，
自大学が主催する会場形式進学相談会は，志願率が高かった。2009 年まで，県内 3 会場で行われた高校教員対象説明会と併設して実施した。また，翌年には，
入学前教育合宿研修の最終日の午後に推薦入試Ⅱと一般入試の募集要項の配布を目的とした相談会を実施した。しかし，2011 年度以降は，他の相談会等へ参加する機会が増えたため，マンパワーが不足することとなり，実施していない。そのため，接触者数は少なくなっている。
次いで高かったのが A 社だった。現在は，会場形
式進学相談会を行っていないが，2015 年まで 6 月上旬に鳥取，米子，松江で開催していた。
その次は，国立大学合同での主催の会場形式進学相談会で，中国地区の 5 大学や中国四国地区の国立大学で企画立案をして実施したものだった。
このように志願率の高いケースには，4.3 節での述
べたように近隣で開催されるものと大学が中心となって主催した場合と言える。例えば，C 社は，中国四国地区の国立大学のみの相談会（大学説明会のプレゼン
テーションも行う）を企画している。また，奈良県立高等学校が主催して 4 年前から大学説明会が開催されている。これは，30 分の大学紹介とともに相談ができる形式で，どちらかを言えばプレゼンテーションによる大学紹介を主としている形であるが，その後に相談をするため，志願につながっている。
一方で，志願率の低いものもある。K 社は，参加大学を国立大学と有名私立大学のみとして学力層の高い生徒が多いがなぜが志願率につながっておらず，参加料が非常に高額であるため，鳥取大学では予算の都合上，2017 年を最後に参加していない。N 社と O 社は，模擬講義を中心に行われている企画である。学問への興味関心を高めるために非常に良い企画と思われるが，バス動員が多いことと，大学そのものへの興味関心が高い層は来ていないと思われ，志願率へ結びついていない。
また，医学科に特化した相談会であるL 社，A 予備校，B 予備校では，接触者は多いが難易度の問題で，志願率はやや低い。なお，C 予備校と D 予備校も医学科志望者が多く，さらに接触者のほとんどがその学校の生徒であることから非常に志願率が低い。

これらをまとめると，大学の近隣県での開催が多い
場合や，国立大学合同で企画立案した場合は，志願率が高くなった。これに対して，学力層が高くても，難易度の高い学科志望者（鳥取大学の場合，医学科，共同獣医学科）が多い場合は，大学入試センター試験の結果により，出願できないため志願率が低くなっていると思われる。
4.5 入試区分別の志願状況
最後に，表 6 に 2010～2020 年度入試での入試区分別の志願者数，志願者中の接触者と接触率をまとめた。
接触者の志願者数は，一般入試が圧倒的に多くなったが，接触率では，AO 入試では，16.7％と 1/6 の志願者が相談に来ていた。推薦入試Ⅰは 11.5%，推薦入
試Ⅱは 8.1％と，面接などの内容などを詳しく聞きた
いと思い相談に来ていると考えられる。
これに対して，一般入試では前期日程で 2.4％，後期日程で 1.5％だった。
表 6 入試区分による志願者中接触者数，接触率（2010～2020 年度入試の合計）
入試区分

入試区分別
志願者数

全志願者中
接触者数

接触率
(％)

AO 入試

1,597

266

16.7

推薦入試Ⅰ

1,225

141

11.5

推薦入試Ⅱ

3,966

321

8.1

前期日程

27,207

653

2.4

後期日程

29,824

459

1.5

合 計

63,8191,840

2.9

5 おわりに2009～2019 年に会場形式進学相談会で接触した高校生の志願から入学への動向について調査した。高校
内ガイダンスでの接触者のうち 32.5％が鳥取大学を志願した。また，翌年度入試への志願が可能である高校 3 年生以上の接触者は全体の 70％で，その志願率
は 33.5％だった。この結果から，入試広報活動として効果があったと考えられる。
しかし，全志願者からみると 2.9％しか接触していないため，入試広報活動としての効果を疑問視する意見もあるが，単に志願率だけで判断すべきでない部分もある。例は少ないが，学部や学科の名前が同じでも大学によって学ぶ内容が相談者の想像と異なる，高校で履修していない科目が入試科目に含まれる，資格が- 349 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

取得できないなど，相談することで志願しないこともあり得る。これらの場合，相談したことでミスマッチを防ぐことができたため，有意義だったと言える。
会場形式進学相談会への参加回数を増やせば，接触
者数，接触後の志願者数，接触率が増加し，ミスマッ
チの事前防止ができる可能性はある。しかしながら，相談内容によっては 1 回当たり 15 分以上も時間がかかる場合がある。待機者との兼ね合いもあり，人員を増やしたいところであるが，マンパワーや費用負担など問題が発生する。そのため，どの程度増やせば適切であるかの判断は難しいため，開催時期，開催地，主催団体を熟考する必要がある。
また，従来は，一般入試の出願直前に募集要項を渡すとともに相談ができる企画は，地方国立大学にとって有用であった。しかし，近年は，インターネット出願となり，募集要項の取り寄せが不要となり相談者が減少しており，新しい相談会を模索する必要がある。
そのタイミングで，2020 年春に日本でも感染が拡大している新型コロナウイルス感染症の影響で，対面での接触ができない状況である。今後もしばらくは，
オープンキャンパスも含めて対面型のイベントの実施は難しいと思われる。すでに大学によっては，ICT を利用した相談会を実施している。しかし，画面越しで資料は共有画面で説明できるが，資料そのものを渡すことができないなど，実際に行ってから初めて対面での説明の重要性を認識することができた。
コロナ禍，アフターコロナの相談会のあり方を考え，人を待たせない分かりやすい資料作成や説明方法を検討して対応したい。

4）「大学接触・志願・入試・卒業時成績の一元管理・分析シ
ステム」は市販されており，それを購入して利用した。

参考文献
雨森聡 (2016). 「入試広報戦略のありようについて―入試広報の効果検証を中心に―」『大学入試研究ジャーナル』26, 111－116.
福島真司・吉村修・坂本嵩幸・笠原龍司 (2011). 「大学入試広報における効果測定の研究―データベースを用いた入試広報
媒体の測定について―」『大学入試研究ジャーナル』21, 75－82.
本多正尚・島田康行・大谷奨・高野雄三・関三男・佐藤真紀・
白川友紀 (2011). 「大学の入試広報と入学者の利用する情報源の差異およびその評価」『大学入試研究ジャーナル』21,69－74.
真鍋芳樹・山崎裕正・安部文雄 (2008). 「大学接触・志願・入試・卒業時成績の一元管理・分析システムの開発」『全国大学入学者選抜研究連絡協議会第3回大会研究発表予稿集』, 12,
50－56.
森川修・山田貴光・古塚秀夫 (2017). 「オープンキャンパス参
加者の入試動向―鳥取大学の事例―」『大学入試研究ジャー
ナル』27, 149－154.
森川修・山田貴光・小山勝樹・小倉健一・古塚秀夫 (2020).
「高校内ガイダンスが入試動向に及ぼす―鳥取大学の事例―」『大学入試研究ジャーナル』30, 140－145.
西郡大・藤田修二 (2011). 「入試広報および入試改善に向けた情報収集―高校訪問活動から得られた知見―」『大学入試研
究ジャーナル』21, 219－224.
高木繁 (2014). 「東海・北陸地区国立大学―入試広報の取組⑦―参加者および相談者からみた進学相談会の分析―」『大学入試研究ジャーナル』24, 155－161.

注1）鳥取大学への志望に関するアンケート調査は，合格者へ合村松毅・寺下榮・田中勝 (2008). 「「対面型」入試広報の効果

格通知とともに発送し，入学手続の際に回収する方法で行っ測定に関する調査＜総括＞」『大学入試研究ジャーナル』18,ている。2020 年度入学手続者は 1,180 名で全員からアンケー

1－6.

トを回収した。ただし，入学手続後の辞退者が 7 名含まれている。また，2020 年度入試では，追加募集を行い，6 名が入学したが，その者は含まれていない。
2）鳥取大学では，2009 年 4 月以降，会場形式進学相談会での接触者に対し，ふりがなを含む氏名，高校名，学年，性別，
高校での文理選択，志望する学部や学科（専攻・コース），
受験を考えている入試区分をアンケート用紙に記入してもらっている。このアンケートに書かれた情報を接触者情報として活用した。
3）2013 年度入試までは，中国引揚者子女特別入試も実施していた。また，編入学試験には医学部医学科は 2 年次，その他の一部の学部や学科で 3 年次で実施している。

- 350 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，351-356，2021【ノート】

ICT を活用した主体性評価の一考察――入試改革、入試広報の観点から――
小勝 健一（デジタルハリウッド大学）
今般の大学入学者選抜を考える上で，学力の 3 要素をどのように評価するかは各大学の個別試験における課題となっている。デジタルハリウッド大学では 2020 年からの入試改革に先立ち，サマー・ト
ライアウト AO 入試（2019 年 8 月）において Adobe Spark Post という ICT ツールを活用したグルー
プワークを実施し，学力の 3 要素，特に「主体性・多様性・協働性」（主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度）を測る試みを行った。本稿では上記の取り組みを通じて，今後の大学入試広報の
あり方についても考察する。
キーワード：入試改革，ICT 活用，主体性評価，グループワーク
1 背景と目的
1.1 学力の三要素
2021 年 4 月入学者を対象とする大学入学者選抜改革の中で，学力の三要素の多面的評価への転換が提唱されている。学力の三要素とは，文部科学省が「変化の激しい時代において，新たな価値を創造していく力を育成する」ために必要な学力と定義したもので，①「知識・技能」，②「思考力・判断力・表現力」，そして③「主体性を持って多様な人々と共同して学ぶ態度」（以下，「主体性」）の 3 つを指す。各大学はそれぞれのアドミッション・ポリシーに基づき，個別の入学選抜においてもこの三要素を総合的に測ること
で，よりよい形で受験生の資質や能力を見極めることが求められる。
デジタルハリウッド大学（以下，本学）でも近年，学力の三要素による総合的評価の導入にあたってさま
ざまな準備・検討を行ってきた。本稿ではその一事例
として，2020 年度「サマー・トライアウト AO 入試」について取り上げる。

なる。グループワークを課す唯一の入試ということもあり，例年，新入生のリーダー候補が多く出願してくることもあり，本学が最も重要視する選抜区分となっている。
2021 年度から学力の三要素の総合的評価を導入するにあたりデモンストレーションの場が必要であると考えた本学では，前年度にあたる 2020 年に実施されるサマトラの「夏期講習」の内容を一新し1，特に主体性の評価方法の確立を図った。

1.3 本稿の目的
筆者は本学入試広報担当者（2016 年着任、2019 年
より課長職）として，2020 年度サマトラ夏期講習の構築および PR 施策に取り組んできた。本稿では以上の背景を踏まえ，
1. 本学が入試改革に対してどのような姿勢で取り組もうとしてきたのか
2. 1 の動きをどのように大学広報に活かそうとしてきたのかの 2 点を導出し，今後の入試広報研究の一助となる
1.2 サマー・トライアウトことを目的とする。
1 については，Adobe Spark Post というアプリケ
サマー・トライアウト（以下，サマトラ）とは、一ーションを用いたグループワークに焦点を当て，大学次選抜に「面接」，二次選抜に「夏期講習」による選
入試における ICT 活用と主体性評価という観点から抜を行い，合格後も入学までの準備期間を利用して継続的に課題に取り組む，本学独自の AO 入試である。 考察する。
2 については，入学者選抜改革初年度となる 2021
入学までの時間を有効に使いながら入試を通じて自己成長できる試験として，2012 年度から実施している。 年度受験生に対する迅速かつ適切な情報提供を念頭に置いた本学ならびに筆者自身の取り組みを紹介する。
なお本稿では紙幅の都合上、特に二次選抜の夏期講習
入試改革に絡めたパブリシティの獲得という面からもで行われる「グループワーク」について詳述する。
考察する。
サマトラは 8 月中に選抜が行われ，9 月には合否が出るため，本学を第一志望とする受験生が主な対象と- 351 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

2 「入試」と「広報」の再構築
2.1 サマトラ夏期講習における課題
先述の通りサマトラとは「面接」「夏期講習」「課題」を通して受験生の成長を促す，本学独自のAO 入試である。一次選抜の面接を通過した学生は全員参加する夏期講習では例年，キャリアガイダンスなどの座学に加えて，1 グループ 4～6 名のグループワークを実施してきた。ただし目的としては「入学後の大学生活を疑似体験する」ことに主眼が置かれたものであり、主体性評価を行うことを意識して設計されたものではなかった。
本学はデジタルコンテンツ（3DCG，映像，Web，
メディアアート等）と企画・コミュニケーション（ビジネス，広報 PR 等）を複合的に学べる 1 学部 1 学科の大学である。受験時点でプロ並みのデジタルスキ
ルを有する者もいれば，PC 未経験ないし初心者も相当数いる。入試の公平性を鑑み，受験時点でのデジタ
ルスキルの有無を問わないこととしている。
そのためサマトラ夏期講習も，グループワークの結果を紙やペンなどを用いてポスターにまとめる，あるいは紙のレポートとして課題提出させる，といったア
ナログな手法に終始していた。
筆者の課題は次の 3 点にまとめられる。
(1)本学の開学当初からのスローガンであり，アドミッション・ポリシーにも掲げられている「すべてをエンタテインメントにせよ!」2の精神に基づき，入試も受験生が楽しめるものでなければならない。
(2)EdTech をはじめとする ICT 活用を推進する教育機関として，デジタルの名の付く大学に相応しい選抜方法を模索したい。
(3)学力の三要素の多面的評価をふまえた入試制度を再構築しなければならない。
以上のような課題意識のもとに，新しいサマトラ夏期講習の検討を進めていった。

受験時点でのデジタルスキルの有無・高低による影響を極力減らしながら，「デジタルコミュニケーショ
ンの利活用により人類社会へ貢献する意欲のある人」
を歓迎する，とした本学のアドミッション・ポリシーに沿った入学者選抜を行うことができると考え，SPの採用を決めた。広報面においても「ICT 活用」を謳うにあたって，クリエイティブ制作ツールの世界最大手である Adobe 社との産学連携による本学流の入試制度改革であることを内外に示すことで、パブリシ
ティ獲得の面でも効果が期待できると考えた。
2.3 夏期講習当日の様子
サマトラ夏期講習当日の流れは次の通りである。
まず受験者は 4 名ごとのグループに分け，筆記用具、付箋、各グループに SP がインストールされた
iPad，検索用の PC 各 1 台を支給した（図 1-2）。

2.2 Adobe Spark Post の導入検討の結果、サマトラ 2020 夏期講習では，Adobe
社が提供する無料アプリ「Adobe Spark Post」（以下，SP）を導入することとした。
SP は，デザイン経験のない人でも簡単に使えるグラフィック制作ツールである。テンプレートや AI によるレイアウトやカラーパターンなどの優れたサジェ
スト機能を持ち，スマホ感覚で誰でもプロ仕様のビジ
ュアル（画像）作成ができる。本学では Adobe 社のソフトウェアを授業でも使用している他、SP を高校生向けの体験授業で使用した実績があった。

- 352 -

図 1：グループワーク会場

図 2：グループワークの様子

ICT を活用した主体性評価の一考察

図 4：SP を用いて制作された画像 1

受験生はこれらを自由に用いながら，任意の役割分担（ディレクター，リサーチャー，デザイナー，プレゼンター）を行ったうえで，他のメンバーと協働して全グループ共通の課題（「デジタルハリウッド高校の新しい校内イベントを企画せよ」）に取り組んだ。
グループ分けにあたっては，受験生に事前に自分が担当したい役割を第 1～第 3 希望まで聞いておき、希望する役割がばらけるように配慮した上で，試験当日にグループ内で再度話し合いをした後に決定することとした。ただし役割は固定化されたものではなく，例
えばディレクターがリサーチャーと一緒に調査を行ったり、チーム全員で分担してプレゼンテーションを行う、といったことに制限は加えないものとした。
最終的には SP を用いて企画内容を 1 枚の画像にまとめ，ビジュアルプレゼンテーションとして表現してもらった（図 3-5）。制限時間はグループワーク 120
分，発表各 5 分以内とした。
開始当初はどの受験生も緊張した様子だったが，結果的にいずれのグループもいわゆる崩壊状態に陥ることなく，終始和やかに話し合いが進んだ印象である。
グループワークの様子や SP を用いた制作風景については筆者出演の YouTube（小勝 2019a, 2019b）を参
照されたい。
実際に作成されたビジュアルを 2 点紹介する。図 4
は「Harvest Festival（収穫祭）」と題したイベント
で、生徒が自主制作した映像やゲーム，グラフィックなどを展示する秋の学園祭を企画した。図 5 は「SEA 祭 DO（シーサイド）」。デジタルハリウッ
ド高校が海沿いに立地しているという設定のもと、海のゴミ問題について考えるシンポジウムを開催する，とした。いずれのグループもフリー画像やグループワーク中に実際に撮影した写真をうまく組み合わせて，
内容的にもビジュアル的にも優れたプレゼンテーションを行った。

図 5：SP を用いて制作された画像 2

図 3：SP テンプレート例
グループワークの採点は本学の教職員が行った。採点官は SP の使用を前提とした新しいグループワーク
用ルーブリックをもとに評価を依頼した。他方，受験生をただ審査するだけでなく，「入試を通じて成長を促す」というサマトラ本来の目的を鑑み，プレゼンテーションへの講評を通じて受験生に対する教育的効果を持たせるようにした。なお，ルーブリックについては非公開のため本稿内では詳述できないことをご容赦願いたい。

- 353 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

図 7：Adobe Education Forum2019 の様子

図 6：教職員による採点の様子

受験生の主体性や ICT に対する姿勢や素養を総合的に評価することで，DHU のアドミッション・ポリ
シーにより合致した入学者選抜を実現することができた。なお本学では今回の経験を元に 2021 年度の入試
制度設計を行っており、この点については最後（4章）に少し触れる。
2.4 広報ツールとしてのサマトラ
入試改革は今や大学のブランディングに大きな影響を及ぼしている。河合塾(2019)によれば，2021 年からの新入試について「知っているが具体的にはわからない」と答えた保護者は 57.3%（前年 29.2%），生徒は 49%（前年 29.2%）と増加しており，各大学に適切な情報提供が重要となっている。
本学が 2021 年度入試に先立ち，サマトラ 2020 夏
期講習において学力の三要素の総合的評価を取り入れた理由もそこにある。1 年前から本学のスタンスを明確に示し、早めの情報提供を行うことで，受験生および保護者の新年度入試に対する不安を軽減し、出願者増に繋げることが狙いであった。
Adobe 社との連携はその代表施策である。筆者は本学内のネットワークを通じて Adobe 社の教育プロ
グラム担当者と接触し，2019 年 5 月に「グラフィッ
ク制作アプリ「Adobe Spark Post」が大学入試に初採用」との見出しで共同プレスリリースを行った。その後も 6 月に行われた EDIX（第 10 回教育総合展）の Adobe 社 ブ ー ス ， 7 月 の Adobe Education
Forum2019 にてデモンストレーションの機会を得るなど，パブリシティ獲得という点において大きなシナジーを生むこととなった。

3 結果と考察
3.1 数値サマトラ志願者数の推移は表 1 の通りである。
2020 年度の志願者数は 5 年前の 3 倍強，倍率も 2 倍となった。増加要因を特定することは難しいが，夏期講習の内容については例年、Web サイトでは募集要項では詳述せず、説明会参加者に説明する程度に留めていた。一方，2020 年度は入試改革に絡めたパブリ
シティを獲得するため，5 月のプレスリリース以降，
オープンキャンパスや入試説明会，Web サイト上にて周知を行ってきた。こうした試みが数値となって結実したものと分析される。
表 1 サマー・トライアウト AO 入試
志願者数

合格者数

倍率

52

49

1.06

2017 年度

45

40

1.12

2018 年度

87

76

1.14

2019 年度

117

85

1.37

2020 年度

170

78

2.17

2016 年度

学内では主体性評価をはじめ夏期講習の大幅な内容変更によって，受験生から敬遠される（もしくは通常の AO 入試に流れる）のではないかという危惧もあった。過去最高の志願者数を集めた背景には，2020
年度の AO 入試全体の志願者（612 名）のオープンキャンパス・説明会の平均参加回数が 1.4 回だったのに対し、サマトラ受験者の平均参加回数が 3.1 回と突出していたことも挙げられる。

- 354 -ICT を活用した主体性評価の一考察

3.2 パブリシティ
Adobe 社とのプレスリリース関連では 6 社（大学ジャーナルオンライン，EdTechZine 他，5 月 30-31日）への掲載・転載があった。サマトラ実施後に筆者自身が行った事例報告として，デジタルハリウッド主催「近未来教育フォーラム 2019」での登壇（11 月
28 日），iTeachersTV への出演（12 月 11 日，12 月18 日）があった。後者の様子はリセマムや ICT 教育
ニュースに掲載され，リセマムの記事は Yahoo!ニュースにも転載された。
翌年（2020 年）にはリクルート進学総研の「カレッジマネジメント」（2020 年 8 月 11 日）の取材があり、筆者のインタビューが掲載されている3。こうした露出をきっかけに高校教員をはじめとする教育関係者からの問い合わせが来るケースもあり、入試制度改革を大学自体のブランディングに繋げようとする当初の目的がある程度達成された。

常に「すべてをエンタテインメントにせよ!」の精神に立ち返りながら，受験生，教員，職員，そして社会が面白いと感じる，ワクワクするような入学者選抜
改革に，今後もチャレンジしていきたい。
注1）サマトラ 2020 夏期講習では「デジタルコンテンツに関する講義＆設問」という筆記試験も新たに実施した。これは主に受験生の「知識・技能」を測るため，はじめにデジタルコン
テンツに関する 10～15 分程度の映像講義を受け，その後講義内容に関連する選択式設問に解答するものである。
2）「すべてをエンタテインメントにせよ!」(Entertainment.
It’s Everything.)とは，人々が幸せに生きることに貢献することを念頭において作られた本学の標語であり，本学のアドミッション・ポリシーやディプロマ・ポリシーにも明記されて
いる。

参考文献
4 まとめと課題
筆者自身も本学教員とともにファシリテーターとしてグループワークに参加したが，事前準備（例：試験当日の資料作成）や主体性の評価方法（例：個人評価とグループ評価のバランス）など反省すべき点も多く，これらについては今後の課題として別の機会に考察したい。本学では今回の経験を元に，2021 年度入学者
選抜においても学力の三要素をより多面的に評価する手法を模索していく次第である。
サマトラ 2020 における入学者選抜の質的向上はもちろん、2021 年度の入試制度構築においても役立った。2021 年度は「オータム・トライアウト総合型選抜」と名称を変更し、グループワークは COVID-19
対応によりオンラインでの実施となったが、リオ五輪
閉会式のステージ演出等で知られるライゾマティクス
社とのタイアップをはじめ、コロナ禍においても迅速かつ適切な情報提供を可能にしたのは，サマトラ
2020 の経験があってこそだと考える。
筆者自身も，アドミッション・オフィサーとしての役割を追究していきたいと考える。サマトラは，追手門学院大学「アサーティブ入試」や九州産業大学「育成型入試」と同様に，入学前から受験生の意欲と大学に対する理解を育てるよう設計されている。これをより高い次元に引き上げるには，永野（2018）のいう
アドミッション・オフィサーに課せられる「3 つのミッション」，すなわち「調査・分析（入試研究を含む）」「企画・提言」「入試広報」の遂行が不可欠である。

文部科学省高大接続改革PT(2017年1月31日).「高大接続改革の動向について」文部科学省.
https://www.mext.go.jp/component/a_menu/education/detai
l/__icsFiles/afieldfile/2017/02/15/1381780_3.pdf
河合塾(2019年6月21日).「大学入試改革に関する意識調査」
https://www.kawaijuku.jp/jp/news/pdf/20190621_NR_resea
rch_contents.pdf
Adobe（2019）「アドビ，グラフィック制作アプリ「Adobe
Spark Post」が大学入試に初採用」
https://www.adobe.com/jp/news-room/news/201905/201905
30-adobe-edu-digital-hollywood.html (2020年3月31日)
小勝健一（2019a）「大学入学者選抜におけるICT活用：DHU「サマー・トライアウトAO入試」での実践（前編）」213,
iTeachersTV.
https://youtu.be/QrRpqIlHDg0
小勝健一（2019b）「大学入学者選抜におけるICT活用：DHU「サマー・トライアウトAO入試」での実践（後編）」214,
iTeachersTV.
https://youtu.be/Fjw6tjawBQI
リセマム（2019）「大学入試におけるICT活用，デジハリ大の挑戦…iTeachersTV」
https://resemom.jp/article/2019/12/18/53914.html (2020年3月31日)
リクルート進学総研（2020）「看板入試「オータム・トライア- 355 -

ウト」を軸にした2021入試設計／デジタルハリウッド大学」『カレッジマネジメント』（2020年8月11日）
http://souken.shingakunet.com/college_m_jirei/2020/08/202
1-a8e1.html

大学入試研究ジャーナル第 31 号

池内摩耶(2020).「高校生価値意識調査2019／予測困難なこれからの時代」『リクルートカレッジマネジメント』221, 34－39.
https://shingakunet.com/ebook/cm/221/html5.html#page=1
川嶋太津夫(2018年5月24日).「大阪大学アドミッション・オフ
ィサー育成プログラム」13, 入研協
https://shingakunet.com/ebook/cm/221/html5.html#page=1
PR TIMES(2020)「デジタルハリウッド大学［DHU］2021年
度『オータム・トライアウト総合型選抜』秋の総合型選抜にライゾマティクスが技術協力」
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001843.000000496.ht
ml（2020年9月8日）
永野拓矢(2018).「アドミッション教員に課された入試業務における「三つのミッション」の意義」『名古屋高等教育研究』
18, 55－70.
http://www.cshe.nagoya-u.ac.jp/publications/journal/no18/0
4.pdf- 356 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，357-364，2021【ノート】

イギリスの大学によるウェブサイトの活用法――バーミンガム大学の事例を中心に――
板倉 孝信，吉田 章人，並川 努，坂本 信（新潟大学）
18 歳人口の減少を受けて，日本の大学における志願者確保対策の重要性は高まりつつある。特に企業が積極的に推進してきたブランディング戦略は，大学にも浸透してきている。本稿ではこのブランディングの視点から，海外の大学における志願者確保対策を検討したい。具体的には，国内外から大学志願者を確保しているイギリスを取り上げ，これを日本と比較する。異なる国の大学ウェブサイト
の特徴を比較し，その検討結果を発表することは，広報戦略の改善に資すると考えられる。
キーワード：ウェブサイト，ブランディング，イギリス，海外事情，志願者確保
1 はじめに
1.1 本稿の目的―大学ブランディングの重要性
近年の 18 歳人口の減少加速を受けて，日本の大学における志願者確保対策の重要性はますます高まりつつある。特に広報手段の一環として，企業が積極的に推進してきたブランディング戦略は，大学にも浸透してきている。大学ブランディングとは，①志願者が大学の存在自体を見出し，②その教育サービスに興味・関心を持った上で，③最終的に出願・入学に繋げる，志願者・大学間のコミュニケーションと定義される。
これを実現するためには，④大学が他校との差別化を図る特色・個性を見出し，⑤それを 1 つのコンセプ
トに沿って凝縮した上で，⑥魅力的なコンテンツとして志願者に示す必要がある（酒井, 2017）。
実際に，大学ブランディングの具体的な手法を紹介した文献（岩田, 2014; 吉田, 2019）や，デザインやメディアの効果的な利用を検討した文献（酒井,2017; 学校広報ソーシャルメディア活用勉強会, 2018）も発表されている。一方で，海外でも同様に大学ブランディングの重要性は指摘されており，学生ニーズを意識して大学イメージを刷新することが求められている（Thornton, 2015; Ihme et al., 2016）。そこで本稿ではブランディングの視点から，海外の大学における志願者確保対策を検討してみたい。

ングページ; ユネスコ統計研究所・教育・留学者受入数の国別推移ページ）。イギリスの大学に関しては，
日本でも多くの研究が重ねられてきたため，以下で簡単に整理しておく。
特に志願者確保に関わる事例に限っても，①入試改
革・高大接続に関する研究（沖, 2017; 沖, 2019），②授業料・奨学金に関する研究（田中, 2012; 小林ほか, 2015），③留学生支援と受入政策に関する研究（奥村, 2011; 髙橋, 2012），④学生相談・キャリア支援に関する研究（夏目, 2015; 伊藤, 2017）などが挙げられる。先行研究では大学ウェブサイトに関する言及も散見されるが，これをブランディングと併せて論じたものは 1 点のみで（Ihme et al., 2016），しかも若年層以外の志願者確保に関する研究であった。志
願者確保対策における大学ウェブサイトの影響力を分析した研究も，管見の限り見当たらない。
前述したように，大学ブランディングは入試広報戦
略の重要な構成要素であるため，大学入学者の多数を占める若年層を主要なターゲットとする必要がある。
その若年層に対する訴求力が強いコンテンツとして，
大学ウェブサイトは重要な役割を果たしているが，先行研究でその点に触れたものは見られなかった。特に800 校に迫る大学を擁しながら，少子化が急速に進行している我が国で，大学が生き残りを図るためには，他大学との差別化が不可欠である。その差別化された
特色や個性を若年層の志願者にアピールする媒体として，大学ウェブサイトは有効な存在であり，いわば「大学ブランディングの尖兵」と言える。

1.2 イギリス大学事情に関する先行研究の動向
本稿では対象国として，近年も THE（Times
Higher Education）大学ランキングでアメリカに次いで上位を占め（11 大学／上位 100 大学：2020 年），
1.3 大学ウェブサイトへの着眼とその検討意義
留学者受入数でもアメリカに次いで多い（43.5 万人：2017 年）イギリスを取り上げ，これを日本と比上記を踏まえて，本稿ではブランディングと志願者
較する（THE 世界大学ランキング・2020 年ランキ確保の視点から，大学ウェブサイトの日英比較を試み- 357 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

たい。大学ウェブサイトは，志願者が出願先を決定する際，情報収集のために閲覧する最も重要な媒体の一つである。ここには，もう一つの重要な媒体である大学案内も，デジタル文書としてアップロードされていることが多い。両者は大学にとって，ブランディングと志願者確保の主軸となる存在であり，これらを検討する意義は大きい。日本の大学がウェブサイトを作成する際に，国内他大学の事例を参照する可能性は高い
が，海外の事例まで参照することは少ないと予測される。これはイギリスでも同様であると見られ，ヘッド
ラインのメインタブ構成は，どの大学も非常に似通っている。この事実からも，異なる国の大学ウェブサイトの特徴を比較し，その検討結果を発表することは，広報戦略の改善に大いに資すると考えられる。
2 大学ウェブサイトの日英比較
2.1 日英双方に見られる共通点の整理
日本とイギリスの大学ウェブサイトを比較すると，そのコンテンツのラインナップには共通点が多く見られる 1)。トップページには，利用者別のメインタブ（受験生・在学生・卒業生・教職員・研究者・一般など）と，目的別のメインタブ（入試・教育・研究・産学連携・国際交流・大学訪問など）を備えている大学が多い。またサブページのコンテンツも，それぞれページの割り当ては異なるが，慎重に観察するとライン
ナップは類似している。それに対して，日英両者で大きく異なるのは，コンテンツに関する「ウェイトとアプローチ」であり，いわば「見せ方（魅せ方）」の違いであると言える。これは些細な問題に思えるが，大学ブランディングによるイメージ戦略を念頭に置くと，意外に重要な意味を帯びてくる。
2.2 日本と比較したイギリスの特徴
日本と比較した場合の，イギリスの大学ウェブサイトの特徴は，①学生自身による説明，②映像・画像の多用，③鮮明なイメージ形成の 3 点に求められる。
図 1 は，筆頭著者が以前に訪問研究員として所属した，バーミンガム大学 2)の学部志願者向け案内 3)の一部である。このページでは， Student Hub と呼称される学生支援センターを紹介しているが，説明する右上の女性は職員ではなく学生である。この案内は，大学が公式的に作成している媒体であるが，日本の場合と異なり，教職員はほとんど登場しない。

図 1 在学生自身による学生支援サービスの説明（バーミンガム大学・学部志願者向け大学案内）
これはウェブサイトでも同様であり，キャンパス・
都市・学生寮・留学・サークルなどに関する説明も，大半を学生が担当している。またウェブサイトには，
日本よりも圧倒的に多くの映像や画像が掲載されているが，これらに出演しているのも，講義以外は大半が学生である。このように志願者が身近に感じる在学生の姿を常に前面に出すことで，大学生活を鮮明にイメージできるような工夫が施されている。
2.3 イギリス事例紹介における着眼点
3.で行うイギリスの大学ウェブサイトの事例紹介では，①Course Search による各種情報の提供，②キャ
ンパス所在地の歴史・文化の紹介，③在学者や卒業者の同窓ネットワーク化の 3 点に注目する。詳細は後段に委ねるが，①は日本の大学ウェブサイトに見られず，②・③は存在するものの，その分量・密度がイギ
リスより乏しい。これらを踏まえた上，イギリスの大学ウェブサイトの全体的特徴をまとめつつ，筆頭著者
が所属経験を持つバーミンガム大学の事例を中心に分析を進める。さらにその後で，日本の大学ウェブサイトの特徴にも言及することで，日英両者の長所と短所を相互補完できる可能性を探っていく。

- 358 -

イギリスの大学によるウェブサイトの活用法

本稿で事例として注目するバーミンガム大学は，イギリスでロンドンに次ぐ人口（約 115 万人）を擁するバーミンガム市に拠点を置く，ウェスト・ミッドランズ地方（イングランド中部）の中核大学である。学部生数で国内 6 位（約 3 万人），2020 年の THE ラ
ンキングで国内 13 位（世界 112 位）を誇っており，
留学生比率も約 30%に達している。このようにバー
ミンガム大学は，教育・研究力の高い国際的な大規模大学であるが，THE ランキングで国内 9 位（世界 77位）のウォーリック大学が近郊にあり，留学生比率もランキング上位の他大学と比べて低い状況にある。そのためか，他大学と比べて大学ウェブサイトのコンテンツが充実しており，特に国内他地域や外国から志願者を呼び込むための工夫が多く施されている。また，
前述したイギリスの大学ウェブサイトにおける 3 点の特徴も全て持ち合わせており，本稿で注目する事例として適切な条件を備えている。
3 イギリスのウェブサイトの特徴
3.1 Course Search による各種情報の提供
イギリスの大学公式ウェブサイトには，Course
Search もしくは Course Finder と称される，コース（主専攻・副専攻）の検索機能が存在する。大学ごとに形式に微妙な差異はあるが，筆頭著者が調査した大学ウェブサイトは，全てこの機能を備えていた。この結果からは，コースの概要や構成だけでなく，出願基準や年間授業料などの情報が読み取れる。特に出願時点で必要となる，GCE A-Level（General Certificateof Education Advanced Level）や IB（International
Baccalaureate）Diploma などの成績水準も，ここに明記されている。
また，各コースの卒業・修了のために必要な取得単位や留学期間，基本的な教育方針や評価基準も詳細に記載されている。さらに，履修を通じて取得できるス
キルや資格，卒業・修了後に期待される就職・進学の方向性が示されるケースもある。このページを見るだ
けで，大学の「入口・本体・出口」が一貫して見通せるようになっており，利便性が高い。他のページと比較すると，難易度も重要度も高い内容が並んでおり，熟読が必要とされる部分であると言える。
図 2 はバーミンガム大学の公式ウェブサイトのCourse Search で，”history”という単語を検索した際の結果を示したものである。この検索条件では，学部生対象のコースが計 21 件，大学院生対象のコースが計 47 件ほどヒットした。この中には，コース名称に”history”という単語を含まないものも多く存在する

ため，いわゆる「あいまい検索」の一種であると推定される。特定の分野に関心を持つ志願者に対して，より多くの候補を取りこぼしなく紹介するために，検索条件が工夫されているのであろう。

図 2 Course Search による”history”の検索結果（バーミンガム大学・学部志願者向けページ）
検索一覧には Course Name（コース名称）の他に，
Level（学部 or 大学院水準），Course Type（単一 or
複数専攻），Study Options（履修年限）が提示されている。さらに各コースをクリックすると，出願・履
修・修了に関する説明に加えて，学生・教員が出演する動画（YouTube）のリンクが多数埋め込んである。
動画数は学生によるものの方が多く，志願者にロールモデルを示すことで，入学後のイメージを想像させる効果を有する。一方で教員による動画は，文字情報で伝わりにくい専門分野の初歩的な内容を，志願者向けに分かりやすく説明している。
上記のような Course Search が，日本で見られな
いのは，入試や学位に関する制度が，イギリスとは大きく異なるためと考えられる。イギリスでは，選択コ
ー ス （ 希 望 学 位 ） ご と に GCE A-Level や IB
Diploma の出願基準だけでなく，取得単位・留学期
間などの卒業要件も別々に設定されている。例えばバ- 359 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

市に，多数の大学が存在しているが，ウェブサイトで
その歴史・文化を丁寧に紹介している例は，比較的少ない。またイギリスの場合，自宅通学者は 20%程度と少なく（National Union of Students, 2015: 11），
キャンパス周辺に住む自宅外通学者が比較的多い。こうした背景から，イギリスの大学生生活は，見知らぬ都市に移り，そこで生活しながら，経験を重ねていく
ことを前提としているのであろう。
また学生が持つ都市の歴史や文化に対する関心の度
合や方向も，イギリスと日本では少し違うように思われる。日本の大学公式ウェブサイトでは，キャンパスが存在する都市を紹介する際に，生活や観光に大きなウェイトが置かれる傾向が強い。これに対してイギリ
スでは，歴史や文化，音楽や美術に関する記述も豊富であり，志願者の関心がそれらに向いていることが窺える。さらに言えば，イギリスでは都市の魅力も大学の魅力の一部と認識している節があり，そのためアピ・History BAールに余念がないように感じる。
・History and History of Art BA
図 3 は，バーミンガム大学の公式ウェブサイトに・History and Philosophy BA
ある，都市紹介の特設ページを示したものである。冒・History and Political Science BA
頭に，バーミンガムの魅力を凝縮した 2 分強の・History and Theology BA
YouTube 動画のリンクが貼られているが，スタイリ・History of Art BA
ッシュな作りに驚かされる。またその右側には，・Ancient and Medieval History BA
Music and Nightlife，Arts and Culture，Food and・Ancient History BA
drink，Shopping，Getting around，Our history の・Anthropology and History BA
項目が並んでおり，それぞれ別ページで詳細な説明が・Archaeology & Ancient History and History BA
なされている。前述のように，筆頭著者はこのバーミ・Archaeology and Ancient History BA
ンガムに正味 10 ヵ月ほど滞在した経験があるが，こ・English and History BA
こで紹介された場所は半分も回れていない。
・English and History of Art BA
ただ，若年層をメインターゲットとする以上，各項
・Modern Languages and History BA
目の構成は彼らの関心に寄り添ったものにせざるを得
・Modern Languages and History of Art BAない。例えば音楽に関して，バーミンガムはクラシッ・Classical Literature and Civilisation BA
ク・オーケストラが拠点を置く都市として有名だが，・Education BA (Hons)
その説明はほとんど見られない。実際の Music and・International Relations BA
Nightlife のページでは，ポップ・ジャズ系のライブ，
・International Relations with Economics BA
フード・デザイン関連のイベントなどが並んでいる。
・International Relations with Economics BA with
また Our history のページでも，ジュエリー・チョコ
Year Abroad
レート・デザインなどの側面が強調される一方で，産・International Relations with German BA
業革命期の工業都市化には言及がなく，近代史研究者である筆頭著者には寂しい気もする。
3.2 キャンパス所在地の歴史・文化の紹介
このように，歴史や文化に関する説明が豊富である
イギリスの大学公式ウェブサイトでは，メインキャといっても，当然ながらそれらは若年層のニーズを強ンパスが存在する都市に関して，歴史・文化・生活・
く意識している。生活・観光に関しては，図 3 下部
観光を紹介するページが充実している。もちろん，日の City centre ， Digbeth ， Jewellery Quarter ，
本の大学にも同様のページは存在するが，あくまで大学紹介の付録に過ぎず，イギリスのそれには及ばない。 Moseley and Kings Heath，Harborne，Selly Oakの各項目で，若年層が楽しめるバーミンガムのエリア
例えば，東京・京都・大阪・名古屋などの歴史ある都ーミンガム大学では，学部生対象の歴史系コースだけでも主専攻 19 件，副専攻 4 件があり，極めて選択肢が多い。さらに，コース別に入口から出口まで異なる設定であるため，日本のような学部・学科単位でなく，コース単位で整理されていると考えられる。
ちなみに，このウェブサイトでは学部生対象のコースが約 400 件，大学院生対象のコースが約 600 件もヒットする。このコースごとに，出願・履修・修了条
件や，学生・教員の出演動画が掲載されているページが用意されており，情報量は大変に充実している。ただし後述するように，その膨大な情報量ゆえに，複数の類似コースを比較対照することが困難な側面がある。
また図 2 は紙面構成の都合上，文字が小さくて読みづらいため，以下に計 21 件に及ぶ学部生対象の歴史学コースの名称のみを全て列挙しておく。

- 360 -

イギリスの大学によるウェブサイトの活用法を列挙している。特に New Street と Moor Street の2 つのターミナル駅を中心とする City centre の説明
は詳しく，在学生がおすすめのスポットやショップを訪れる様子をブログ風に紹介している。他のエリアに関しても，在学生が 15～20 ポンドの限られた予算で，どのように楽しめるかを動画で示している。

図 3 バーミンガムの歴史・文化・生活・観光紹介（バーミンガム大学・バーミンガム市街紹介ページ）
3.3 在学生や卒業生による同窓ネットワーク化
イギリスの大学公式ウェブサイトには，Guild ofStudents（学生組合）や Clubs and Societies（クラブ・サークル）など，在学生のネットワークに関するページが設置されている。日本のウェブサイトにもこうしたページは存在するが，都市紹介と同様に，分量・密度共にイギリスの方が充実している。日本の場
合は，生活協同組合の利用説明や強豪サークルのアピールが中心だが，イギリスでは，学生目線から学生組

合やサークルへの参加意義を具体的に示している。特に学生組合が，学生支援の一環として，生活全般に関する相談対応を行っている事例も見られる。
また卒業生のネットワークに関しても，在学生の場
合と同様に，イギリスの方がウェブサイトでの取り扱いが優れている。日本でも，早稲田大学の稲門会や慶應義塾大学の三田会などに代表されるように，大規模な同窓会組織を形成している大学も存在する。しかし
ウェブサイトでは目立たず，たとえ志願者が参照しても，役立ちそうな情報はあまりない。それに対して，
イギリスの卒業生向けページは構成も工夫されており，卒業後のコミュニティーの様子が明確に伝わるものが多く，志願者の参考になる可能性が高い。
図 4 は，バーミンガム大学の公式ウェブサイトにおける，卒業生向けのページを示したものである。同窓会の機関誌やイベント，大学の研究・教育紹介やキャリア形成に関して，画像や映像を交えて生き生きと伝えている。ラインナップは日本の大学と大差ないかもしれないが，分量・密度が異なるため，志願者に与える影響力は大きく変わると思われる。卒業後に出身大学とどのように関わっていくかを想起させることは，大学への信頼醸成に繋がり得るであろう。
またバーミンガム大学は，約 1km2 の広大な敷地に多くのスポーツ施設を保有しており，運動系のサーク
ルが多い。スポーツの特設ページでは，フィットネス
ジム・体育館・プール・グラウンド・クライミングウ
ォールなどの各種施設が紹介され，授業外の学生交流も盛んであることが窺える。また大きく 4 つの地区に分かれた学生寮に関するページもあり，YouTube
動画には寮生同士が親しく会話する様子が映っている。
大学案内では，実際の入寮者が学生寮に関する解説を担当しており，リアルな感覚が伝わってくる。
ちなみに，筆頭著者は訪問研究員としてバーミンガ
ム大学に所属したため，クラブ・サークルに参加せず，
学生寮にも入らなかった。当時は博士論文のための資料収集に忙殺されていたこともあり，在学生のネット
ワークを十分に経験し損ねたように思う。その一方で，卒業生のネットワークは，毎月ペースで送られてくる
同窓会事務局からのメールで実感している。そのリンクから，図 4 の卒業生向けのページを初めて閲覧した際に，日本の大学の淡泊な内容との違いに衝撃を受けたことは，今でもはっきり覚えている。

- 361 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

副専攻）の出願・履修・卒業に関する情報が，全て一度に把握できる。これはコースが確定している志願者には便利だが，複数の主専攻を比較したり，主専攻と副専攻を組み合わせたりする志願者には不向きである。
ここには学年単位のカリキュラムが図示されておらず，
主専攻と副専攻の組み方も示されていないためである
4)。コース選択で迷っている志願者には，日本の大学
ウェブサイトや大学案内で見られる学年単位のカリキ
ュラム概要と一覧表の方が比較しやすい。入試情報のみを一覧として示す大学もあるが，イギリスの方が日本より選択肢が多いため，比較しづらいのは同様である。このように日本の事例と比較すると，先進的に見える Course Search にも弱点があることが窺える。

図 4 大学卒業生向けページでの積極的な活動紹介（バーミンガム大学・卒業生コミュニティーページ）
4 イギリスと比較した日本の特徴
4.1 大学説明・進学相談などの志願者対応
ここまでの内容を踏まえて，イギリスと比較した場合の，日本の大学ウェブサイトの特徴にも触れておきたい。イギリスの大学ウェブサイトにも，オープンキ
ャンパス（Open Days）やイベントなどの告知は掲載されているが，それらの大半はキャンパスの内部か近郊での開催である。管見の限りであるが，留学フェアなどの国外で実施される一部の例外を除けば，日本のようなキャンパス外での大学説明会や進学相談会の告知はほぼ見られなかった。大学説明に関しては，ウェブサイト上の映像で十分に代替できると考えられるが，個別相談に関しては，キャンパスを直接訪問する
他は，原則として電話・メール・チャットなどの遠隔通信を利用するしかない。ウェブサイトに未掲載のイ
ベントが存在する可能性も否定できないが，日本のようにキャンパス外で進学相談会を開催した方が，志願者のニーズを正確に把握できると思われる。
4.2 学年単位のカリキュラム概要と一覧表
前述したように，イギリスの大学ウェブサイトでは，
Course Search の検索結果から，各コース（主専攻・4.3 アナログによるデジタルの補完可能性
これまで確認してきたように，イギリスの大学ウェ
ブサイトは，多数の動画リンクや Course Search のようなデジタル要素（電子媒体・非対面式）で日本を凌いでいる。一方で，デジタルではカバーしきれない，
進学相談会やカリキュラム概要・一覧表などのアナロ
グ要素（紙媒体・対面式）では，日本がイギリスよりも優れていると見られる。今後は大学ウェブサイトに限らず，志願者確保対策の全体でデジタル化が進んでいくと予測されるが，これを補完するアナログ的な要素も必要とされ続けるであろう。日本とイギリスの大学が，ウェブサイトなどを通じたブランディングに関して，相互に学び合うことで弱点を克服できれば，将来的な志願者確保に資すると思われる 5)。
5 おわりに
5.1 本稿の総括―大学ブランディングの行方
本稿は，志願者確保のために最も重要な媒体の一つである大学ウェブサイトに注目し，日英比較分析を試みた。まず日本と比較した際，イギリスの大学ウェブ
サイトの特徴的な点として，①学生自身による説明，②映像・画像の多用，③鮮明なイメージ形成を挙げた。
さらに，①Course Search，②都市の歴史・文化紹介，③在学・卒業生の交流に関して，バーミンガム大学の事例を参照しつつ，イギリスの大学ウェブサイトの特徴を確認した。最後にイギリスと比較すると，日本の大学ウェブサイトはデジタルで及ばないが，これを補完するアナログで勝っていると指摘した。
上記の 6 点のうち，イギリスに特有な入試方式に合わせて設計された Course Search を例外として，いずれの要素も日本の大学ウェブサイトに即座に応用可能である。前述したように，日本の大学ウェブサイ- 362 -

イギリスの大学によるウェブサイトの活用法

トは教育・研究以外のコンテンツが貧弱な傾向にあり，全体的に文字が多くて堅い印象を受けるため，志願者のニーズに応えるという点で，イギリスのそれに見習うべき部分は多い。唯一の例外とした Course Searchについては，バーミンガム大学以外の事例でも，専攻同士の比較が行いにくいという欠点は同様であるため，
まだ改善の余地がある。日本の大学ウェブサイトでも導入可能なアイデアとしては，専攻希望の分野を入力
すると，あいまい検索によって適切な学部・学科候補を提示する機能が考えられる。ただし，こうした学部・学科の探索機能は，大手教育出版社・予備校ウェ
ブサイトの方が充実しており，それとの差別化を図る
ことが，導入上の課題となるであろう。

大学のみに限定したことを予め断っておく。
2) バーミンガム大学は，1825 年に創立されたバーミンガム医学校を前身として，1900 年に特許状を得て大学となった。
当時の植民地大臣でこの特許状取得に尽力し，初代学長となったジョセフ・チェンバレン（1836－1914）が，創立者とされる。キャンパスの中心部には彼を記念した時計塔があり，現在も学内では”Old Joe”の愛称で親しまれている。
3) バーミンガム大学のウェブサイト上には，学部志願者向け，
大学院志願者向け，留学志願者向けの大学案内が，それぞれ
デジタル資料としてアップロードされている。ただし，氏名・生年月日・メールアドレス・入学予定年度・志望分野などの情報を入力しないと，ダウンロードできないシステムになっており，マーケティングが徹底している。
4) 例えば，3.1.でも述べたように，バーミンガム大学では学部

5.2 イギリスの大学に対する日本の事例紹介
本稿によって，日本の大学にはウェブサイトに関するイギリスの事情を伝える機会を得たので，今度はイギリスの大学に日本の事情を伝えるよう努めたい。そのためには，日本の大学ウェブサイトに見られる特徴
を中心に検討を進めて，その成果を英語論文にまとめて海外雑誌に投稿する必要がある。前述のように，イギリスの大学ウェブサイトは，トップページのメイン
タブ構成が似通っており，海外の事例を参照している可能性は高くない。ましてや，日本の大学ウェブサイ
トを参考にする可能性はほぼ皆無と思われるので，この日英比較分析を発表する意義は十分にある。

生対象の歴史学コースだけで 21 件も存在しており，それぞれが別々のページに分かれているため，比較対照がしづらい。
コースの選択肢が充実していること自体は望ましいのだが，明確な方向性が定まっていない志願者は，目移りしてしまい，
適切な候補を見つけるまでに苦労する姿が目に浮かぶ。
5) 実際にキャンパスに赴き，オープンキャンパスなどのイベントに参加することが，大学のイメージを最も鮮明にする方法
であるが，遠方に住む志願者にとってそれは容易でない。特に留学生にとっては，ウェブサイトのイメージが大きな比重を占めると予測されるため，国際化が進展する中でブランディングにおけるウェブサイトの重要度は増しつつある。

参考文献
5.3 今後の課題―ウェブサイト以外の対象へ
本稿では紙幅の都合から，大学ウェブサイトに特化したが，今後は他の志願者確保対策に関する日英比較に視野を広げる。実際に現地で取材する機会が得られるのなら，イギリスの大学でオープンキャンパスの実態を調査し，ウェブサイトだけでは窺い知れない日英両国の相違を探りたい。また日本国内で開かれる留学
フェアなどに参加し，イギリスの大学が留学生を募集するための工夫を調査する。さらにこれを，日本の大学が海外の留学フェアなどで留学生を募集するための工夫と比較し，その相違を明らかにしたい。

Ihme, T. A., Sonnenberg, K., Barbarino, M., Fisseler, B. andStürmer, S. (2016). “How University Websites' Emphasison

Age

Diversity Influences

Prospective

Students'

Perception of Person-Organization Fit and Student

Recruitment,” Research in Higher Education, 57(8), 1010－
1030.
イギリス・バーミンガム大学・学部志願者向け大学案内（ https://www.birmingham.ac.uk/Documents/students/und
ergraduate-prospectus.pdf）［最終アクセス年月日：2020年
8月29日］
イギリス・バーミンガム大学・学部志願者向けページ（ https://www.birmingham.ac.uk/undergraduate/index.aspx）［最終アクセス年月日：2020年8月29日］

注1) 2020 年 8 月時点で，イギリス（United Kingdom）には，

イギリス・バーミンガム大学・公式ウェブサイト・トップペー

総合大学（University）が 140 校，単科大学（College）をジ（https://www.birmingham.ac.uk/index.aspx）［最終ア含めると 170 校の大学が存在する。本稿の執筆に際しては，

クセス年月日：2020年8月29日］

全体の傾向を把握するため，総合大学のウェブサイトを全て

イギリス・バーミンガム大学・卒業生コミュニティーページ

確認したが，全ページを網羅的に閲覧した訳ではない。紙幅（https://www.birmingham.ac.uk/alumni/index.aspx）［最の都合もあるため，具体的な事例については，バーミンガム

終アクセス年月日：2020年8月29日］- 363 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

イギリス・バーミンガム大学・バーミンガム市街紹介ページ（https://www.birmingham.ac.uk/study/birmingham/city/index.aspx）［最終アクセス年月日：2020年8月29日］
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奥村圭子 (2011).「英国の留学生政策の推移―我が国の大学での留学生受入れへの示唆―」『留学交流』1, 1－7.
学校広報ソーシャルメディア活用勉強会 [編集] (2018). 『これからの「教育」の話をしよう4 教育改革 × 大学広報力』インプレスR&D.
小林雅之・岩田弘三・劉文君・濱中義隆・西明夫・牧野良介・
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吉田健一 (2019). 『リアル大学ブランドデザイン論 ぶれない
広報で経営を強くする』日経BPコンサルティング.

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大学入試研究ジャーナル第 31 号，365-371，2021【ノート】

パフォーマンス課題受講者の追跡調査――高大接続にかかわるパフォーマンス評価の検証――
中切 正人，橋本 康弘，大久保 貢（福井大学）
高大接続を意図したパフォーマンス課題を受講した高校生が得た評価と福井大学選抜試験との合否，および，合格者の福井大学入学後の学業成績との関係について追跡調査した。その結果，受講者のパフォーマンス評価と選抜試験の合否との間に有意差は確認されなかったが，一般選抜に比べてセンタ
ー試験の配点比率が低い推薦入試ではコミュニケーション力の評価の高かった受講生が合格した可能性が推定された。そして，受講者のパフォーマンス評価と入学後の学業成績との間に相関は認められなかったが，高大接続プロジェクトを主体的に受講して思考力とコミュニケーション力の高い評価を得た受講者ほど，入学後の学業成績と修得単位数の双方で上位に位置している可能性が推定された。
キーワード：追跡調査，パフォーマンス評価，高大接続，学業成績，選抜試験
1 はじめに
1.1 本研究の背景と目的
本研究は，パフォーマンス課題とその評価を国立大学の総合型選抜・学校推薦型選抜（AO 入試・推薦入試）に活用して，汎用的な選抜・評価方法の確立を目
指す実証的研究である。本研究のパフォーマンス課題と評価は，近代大学の創設者フンボルトの理念「文系ゼミナール教育（理系は実験室教育）」（潮木,2004）に基づくものである。
本研究は，これまで福井大学アドミッションセンタ
ーが主催した課題探究プロジェクト事業にかかわる資料を用いる。この事業は，2017 年度から 2019 年度
にかけて福井県内の高等学校 2 年生を主たる受講対象として 10 回実施された，文系ゼミナール教育を模した課題探究プロジェクトである。福井県内の高校と，静岡大学・三重大学・福井大学の先生方の協力を得て実施された。この一連のプロジェクトでは，パフォー
マンス課題「2050 年の未来の中学校のカリキュラムの作成」とそのパフォーマンス評価が行われた。
本研究は，最初に，これらのプロジェクトを受講した受講者の中で，福井大学を受験した受講者の合否とプロジェクト受講時のパフォーマンス評価の結果との有意差について分析・考察する。次に，福井大学に合格して入学した受講者の福井大学入学後の学業成績と，プロジェクト受講時のパフォーマンス評価の結果との相関について分析・考察することを目的とする。

2 調査方法2.1 調査対象
本研究の調査対象は，第 1 に，2017 年度と 2018年度と 2019 年度に福井大学で実施した課題探究プロ
ジェクト「2050 年の未来の中学校のカリキュラムの作成」におけるパフォーマンス評価の結果である。
調査対象のプロジェクトの内訳は，2018 年度と2019 年度と 2020 年度の福井大学の選抜試験を受験した受講者がそれぞれプロジェクトを受講した 5 回分である。まず，2017 年 12 月 16 日実施のプロジェ
クトには福井県内の高等学校 9 校の 1 年生 21 名，2
年生 31 名，3 年生 5 名の合計 57 名（男 16 名，女41 名）が受講し，パフォーマンス評価は高校側 7 名
および大学側 5 名の合計 12 名の評価者が実施した。
以下同様に，2018 年 3 月 17 日のプロジェクトには県内の高校 3 校から 2 年生 16 名（男 8 名，女 8 名）が受講し，大学側 2 名が評価した。2018 年 6 月 23
日のプロジェクトには県内の高校 4 校から 2 年生 22名，3 年生 5 名の合計 27 名（男 10 名，女 17 名）が受講し，高校側 6 名と大学側 3 名の合計 9 名が評価した。2018 年 9 月 29 日のプロジェクトには県内の高校 3 校から 2 年生 9 名（男 7 名，女 2 名）が受講し，高校側 2 名と大学側 1 名の合計 3 名が評価した。
2019 年 12 月 21 日のプロジェクトには県内の高校 3
校から 2 年生 12 名，3 年生 2 名の合計 14 名（男 7
名，女 7 名）が受講し，大学側 5 名が評価した。以上，5 回分の合計 123 名の高校生がプロジェクトを受講した中で，38 名の受講者が福井大学を受験した。
調査対象の第 2 は，上記のプロジェクト受講者の中から，2018 年度と 2019 年度と 2020 年度の福井大- 365 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

学の選抜試験を受験した受講者 38 名の合否結果である。合計 26 名が合格した。
調査対象の第 3 は，2018 年度と 2019 年度の福井大学の選抜試験を受験して合格し，その後福井大学に進学して，2020 年度に福井大学教育学部の 2 年生および 3 年生として在籍する 14 名の受講者の，福井大学の学業成績である。さらに，14 名の受講者が在籍する教育学部の在学生全体の学業成績である。
なお，2020 年度の福井大学の選抜試験に合格し，2020 年度に福井大学の 1 年生として在籍する受講者10 名の学業成績については，本稿の執筆時点で学業成績を得られなかったため，調査対象から外す。また，
国際地域学部に合格して 2 年生に在籍している 2 名の受講者については，次回の調査対象とする。
2.1.1 調査対象が受講したプロジェクトの概要
この項の記述は今回の一連のプロジェクトのモデルとなった 2017 年 12 月 16 日実施の第 1 回プロジェ
クトの概要で，中切・橋本・宮下・大久保（2019）に基づく。
プロジェクト当日の朝，受講者は受付で『未来の学校づくりに関する調査研究報告書』（国立教育政策研究所, 2013）の抜粋部（全 14 頁）の要約が課せられた事前課題を提出した。そして，後日この提出課題を元に「理解力」が測定・評価された。
午前の講義では，最初に事前課題の資料に加えて，2050 年の未来が描かれた資料（日本交通計画協会自主研究会, 2011）を元に作成した，未来の学校風景のスライドが提示された。次に，プロジェクト用に創作された未来の学習指導要領，およびカリキュラム表の作成方法のスライドが紹介された。その上で，受講者は各自で第 1 回目のカリキュラム表を作成することが指示された。後日，このカリキュラム表を元に「適用力，分析力」が測定・評価された。そして，小休憩の後，グループ毎に各自のカリキュラム表を紹介しあい，その後昼食となった。
午後のグループワーク①では，最初にグループ毎にカリキュラム作成の方針が検討され，カリキュラム
表を囲んで話し合いが進んだ。ここで，カリキュラムが完成するまでの 2 時間，評価者により「相互理解力，伝達工夫力，共同創作力，進行調整力」が測定・評価された。次のグループワーク②では，およそ 30
分かけてプレゼンテーションの模擬練習が繰り返された。プレゼンでは，各グループ 1 人 2 分の発表に対して「表現力①，表現力②」が測定・評価された。プ
レゼン終了後は，ここまでの活動を総括しつつ各自の考える 2050 年のカリキュラム表が作成され，後日こ
れを元に「評価力，創造力」が測定・評価された。
2.1.2 調査対象のパフォーマンス評価の概要
この項の記述は，中切ほか（2019）および中切・橋本・宮下・大久保（2020）に基づく。評価者によりルーブリックを用いて評価された，パフォーマンス
評価の構成要素とその評価規準を示す。
まず，事前課題と当日作成されたカリキュラム表を元に「情報収集力：理解する，適用する」と「高次の思考力：分析する，評価する，創造する」で構成された「思考力」が測定・評価された。これは，アンダー
ソンらの改訂版タキソノミー(Anderson, 2001)の認知過程次元に相当し，また，学習指導要領の「知識・技能」「思考力・判断力」に対応すると考えられる。
以下，2017 年 12 月段階の評価規準を記す。
「理解力」：事前課題の資料の趣旨を要約する能力。
「適用力」：諸資料（文献や当日の解説）を引用して，それを根拠に自己の見解を解説・検証する能力。
「分析力」：2050 年の学習指導要領の趣旨とカリキ
ュラムの関係（強弱，＋－等）構造化する能力。
「評価力」：資料に基づいて未来のカリキュラムのプ
ラス面とマイナス面に留意し，判断を下す能力。
「創造力」：新たなカリキュラムを生み出したり，その設計プランを計画したりするなど，より包括的な教育システムを作り出す能力。
次に，グループワークとプレゼンテーションでは「コミュニケーション力：相互理解力，伝達工夫力，共同創作力，進行調整力，表現力①②」が測定・評価された。これらは，学習指導要領の「表現力」「主体的に学習に取り組む態度」に対応すると考えられる。
以下，2017 年 12 月段階の評価規準を記す。
「相互理解力」：他者の意見に耳を傾けて合理的な理解・判断を下したり，共感したりする能力。
「伝達工夫力」：他者の意見に対し論理的な質問をしたり自分の考えを伝える工夫をしたりする能力。
「共同創作力」：他者と共同して一つの研究成果をまとめ，完成させる能力で，以下の 4 観点で構成。
①メンバーに敬意を払い礼儀正しく振る舞う。②
明るい話し方などで前向きな姿勢を伝える。③メンバーの能力を信頼してみんなで課題を達成できるという確信を伝え，やる気を高める。④メンバ
ーを手助けしたり励ましたりする。
「進行調整力」：メンバーから意見をうまく引き出し，最終的な合意を導くファシリテーションにかかわる能力で，以下の 4 観点で構成。①意見やアイデ- 366 -

パフォーマンス課題受講者の追跡調査

アを出やすいムード作りをする。②意見や議論をまとめて合意形成を促す。③議論すべき内容へ誘導する。④話し合いの合理性を高める。
「表現力①」：プレゼンテーション時に，話術（姿勢・声の表現等）を駆使し，メッセージを聴衆に伝達できる能力。
「表現力②」：プレゼンテーション時に，発表者が中
心的なメッセージを聴衆に伝達できる能力。
以上の「思考力」と「コミュニケーション力」の各構成要素のパフォーマンスレベルを示す評価基準を 4段階とし，「3」を基準点に「4」を最高点とした。
2.2 本研究の 2 つの分析対象とそれぞれの分析方法
追跡対象の受講者の選抜試験の合否結果と入学後の成績管理については，「福井大学の保有する個人情報の保護に関する規程」に基づいて厳格に対処した。
2.2.1 分析対象（１）：福井大学の「選抜試験」
最初の分析対象は，2018 年度と 2019 年度と 2020年度の福井大学の「選抜試験の合否判定」と，その選抜試験を受験したプロジェクト受講者の「パフォーマ
ンス評価の結果」である。評価結果は【表 1】と【表2】に示す様にプロジェクトで評価された 5 つの思考力と 6 つのコミュニケーション力のそれぞれの平均値，およびそれらを合わせた「全体の平均値」である。
2.2.2 分析対象（２）：福井大学の「学業成績」
2 つ目の分析対象はプロジェクト受講者の福井大学入学後の「学業成績」と，「プロジェクト受講者の評
価結果：全体の平均値」である。福井大学での「学業成績」には Grade Point Average（以下，GPA と表記）と「修得単位数」を用いた。
GPA は，5 段階評価を採用している教育学部の学生に対しては「秀 S＝4，優 A＝3，良 B＝2，可 C＝
1，不可＝0」により算出した。「修得単位数」は在籍生の学業努力を示す指標としてとらえ，GPA と修
得単位数が共に高い学生ほど，努力を惜しまず優秀な成績を収めた模範的な学生としてとらえている。
3 分析結果と考察
3.1 選抜試験との相関
3.1.1 福井大学文系学部の選抜試験の概要
最初に，プロジェクト受講者が受験した福井大学文系学部の特別入試について紹介する。教育学部の入学
定員は 100 名で，国際地域学部の入学定員は 60 名である。その中で，教育学部と国際地域学部ではセンタ

ー試験を課す「推薦入試Ⅱ（以下，推薦Ⅱと表記）」が実施され，教育学部では 28 名（2020 年度は 26名），国際地域学部では 10 名が定員とされた。次に，
国際地域学部ではセンター試験を課さない高大接続型
入試の「AO 入試Ⅰ（以下，AOⅠと表記）」が実施
され，2019 年度から 5 名が定員とされた。
教育学部の推薦Ⅱは面接型で（実技型は美術，音楽），調査書の評定平均 4.0 以上の志願者が 5 教科もしくは 6 教科のセンター試験（450 点）と，面接（プレゼンテーションと口述試験：450 点），調査書・推薦書・志願理由書を元に選抜された。また，教育学部の前期日程（以下，前期と表記）では 900 点満点のセンター試験に加えて，600 点満点の個別学力検査（英語か数学が必修で 300 点，国語・地歴公民・英語から選択 1 教科 300 点）が課された。一方，5 教
科以外の教科では，たとえば音楽の個別学力検査では500 点満点の実技と 100 点満点の面接の合計 600 点
満点が課された。そして，後期日程では 900 点満点のセンター試験に加えて，400 点満点の個別学力検査（小論文）が課された。
国際地域学部の推薦Ⅱでは，調査書の評定平均 4.0以上の志願者が 5 教科もしくは 6 教科のセンター試
験（450 点）と，個人面接（450 点），調査書・推薦書・志願理由書を元に選抜された。さらに，AOⅠでは，第 1 次選考で調査書・志願理由書・高校での取り組み等のレポートが課された。そして，その合格者
は第 2 次選考で高校での取り組みのプレゼンテーシ
ョンと面接が実施されて総合的に選抜された。
3.1.2 プロジェクト受講者の選抜結果の分析と考察
表 1 に，2018 年度と 2019 年度と 2020 年度の福井大学の選抜試験を受験した 38 名のプロジェクト受講者について，それぞれ合格者（26 名）と不合格者（12 名）と全体（38 名）に分けて，パフォーマンス
評価の平均値を示す。さらに，表 2 では 38 名のプロ
ジェクト受講者について，一般選抜に比べてセンター
試験の配点比率が低く二次試験で面接等を課す推薦Ⅱとセンター試験を課さずに面接等を課す AOⅠ，および，センター試験の配点比率が高く二次試験で個別学
力検査を課す一般選抜の 2 グループに分けて，それぞれの合格者と不合格者のパフォーマンス評価の平均値を示す。
選抜試験別に見ると推薦Ⅱは受験者 17 名の中で 13名が合格し 4 名が不合格，AOⅠは 1 名が受験し合格した。そして，前期は受験者 19 名の中で 11 名が合格し 8 名が不合格，後期は 1 名が受験し合格した。

- 367 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

ュ
ュ

認される。
表 1 を見ると，合格者 26 名のプロジェクトの評価
次に，表 2 で選抜試験別に「思考力」と「コミュの「全体の平均値」の平均は 3.10 で，不合格者の平ニケーション力」の平均値を見る。まず，一般選抜に均はそれを下回る 2.87 だった。しかし，プロジェク
比べて合否に占めるセンター試験の比率が低い推薦Ⅱ
ト受講者の「全体の平均値」を元にして，合格者 26とセンター試験を課さない AOⅠでは，「思考力」に名と不合格者 12 名の母平均の差の検定（両側 t 検
おいて 1 項目の構成要素のみが不合格者を上回るの
定：有意水準 0.05）を実施したところ，p 値は 0.12に対し，「コミュニケーション力」では 3 項目が不となり帰無仮説「合格者と不合格者の母平均は等し合格者を上回っている。そして，合格者の「思考力のい」は棄却されず，合格者と不合格者の「全体の平均平均値」3.44 は不合格者を下回るが，「コミュニケ
値」に統計的に有意差が認められなかった。
ーション力の平均値」2.84 は不合格者を上回ってい
しかし，表 1 に示す様に合格者と不合格者の「思る。ここから推薦Ⅱと AOⅠでは，センター試験の様考力」と「コミュニケーション力」の各構成要素やそ「大学入試研究ジャーナル№31」の表・グラフ：中切（福井大学）.xlsx 【表1】【表２】 旧【表3】で計算
2021/3/2 14:52に紙ベースで測定された「思考力」よりも，受講者間れぞれの平均値に差が認められ，さらに「全体の平均のグループワークとプレゼンテーションで発揮された値」には 0.24 の差がある。そこで，合格者と不合格「コミュニケーション力」の高さが合否に影響を及ぼ者の「全体の平均値」に有意差が認められなかった原したものと推定される。
因を考察する。
これに対して，紙ベースで測定・評価されるセンタ
有意差無しの原因の一つとして，不合格者の中でー試験の配点比率が比較的高く，二次試験でもほぼ紙「全体の平均値」が最高点であった 1 名の受講者のベースの試験で測定・評価される一般選抜を見ると，数値が他の不合格者の数値よりもかなり高いものであ
プロジェクトにおいて紙ベースで測定された「思考り，かつ，その数値は合格者の「全体の平均値」の最力」の 6 項目中の 5 項目の構成要素が不合格者を上高点と等しいものであったことが推定される。このケ回り，コミュニケーション力」においても 8 項目中ースが特異なものであったかどうかについては，今後の 6 項目で上回っている。そして，一般選抜においの追跡調査の蓄積によりデータを増やし，再度検証を試みることにしたい。
このように，プロジェクト受
表１
プロジェクト受講者の評価結果と本学の選抜試験の合否
表１
プロジェクト受講者の評価結果と本学の選抜試験の合否
講時の評価の高低と選抜試験のココ
コミュニケーション力
思考力
思考力
コミュニケーション力
思思
平全
全
平ミミ 平
プロジェクトでプロジェクトで
相相
伝伝
共共
進進合否との間に有意差は認められ表表 表表 平平考考 平
理
適
分
評
創
適
分
評
創
互互
達達
同同
行行
測定・評価
均
均
均体
体
測定・評価
現現 現現 均均力力 均
理理
工工
創創
調調
解
用
析
価
造
用
析
価
造
なかったが，表 1 と表 2 に示
された能力
値力
力 値
された能力
値の
の
力力 力力 値値のの 値
解解
夫夫
作作
整整
力
力
力
力
力
の
力
力
力
力
の
①① ②②
力力
力力
力力
力力
す様に合格者と不合格者の数値
合格者平均値
3.11 3.13.
3.1 3.2
3.2 3.8
3. 8 3.8
3. 8 2.9
2.9 3.0
3. 0 2.8
2. 8 2.8
2. 8 2.9
2. 9 2.7
2. 7 3.40
3. 40 2.84
2. 84 3.10にある程度の差が見られるため， 合格者平均値
3.10(n=26)(n=26)
その差について考察を加える。 不合格者平均値
不合格者平均値
2.9
2.9 3.1
3.1 3.2
3.2 3.3
3.3 3.5
3.5 2.92.9 2.6
2.6 2.5
2.5 2.4
2.4 2.5
2.5 2.7
2.7 3.21
3.21 2.59
2.59 2.87
2.87(n=12)(n=12)
なお，表 1 と表 2 では，それ全体平均値
全体平均値 3.0 3.1 3.2 3.6 3.7 2.9 2.9 2.7 2.7 2.8 2.7 3.34 2.77 3.03
ぞれ合格者と不合格者の数値の3.0 3.1 3.2 3.6 3.7 2.9 2.9 2.7 2.7 2.8 2.7 3.34 2.77 3.03
(N=38)(N=38)
高い方に網掛けを施している。
まず，表 1 でプロジェクト
プロジェクト受講者の選抜試験別の評価結果と選抜試験別の合否
表２表２
プロジェクト受講者の選抜試験別の評価結果と選抜試験別の合否の評価項目の「思考力」と「ココミュニケーション力
思考力
コミュニケーション力
コ
コ
思
進
相
伝
共
平
平思 平 ミ平全
全
プロジェクトで相伝
共進
プロジェクトで表
表 平
ミュニケーション力」の平均値
表
表
考
考
理
適
分
評
創
互
達
同
行
理
適
分
評
創
互
達
同
行
均
均
均
測定・評価
測定・評価
現
現 均
均体
体
現
現
力
力
理
工
創
調
解
用
析
価
造
理
工
創
調
解
用
析
価
造
値
値力 値の
された能力
を見ると，双方とも合格者の平
された能力
力
力 値
力
力
値の
の
解
夫
作
整
の
力
力
力
力
力
解
夫
作
整
の
①
②
①
②
力
力
力
力
力
力
力
力
均値の方が高い。さらに，「思合格者平均値
合格者平均値考力」と「コミュニケーション
推薦Ⅱ・ Ao Ⅰ 3.1
3.1 3.3
3.3 3.2
3.2 3.
8 3.8
3.8 2.8
2.8 3.0
3. 0 2.7
2.7 2.8
2. 8 3.0
3. 0 2.8
2.8 3.44
3.44 2.
84 3.11
推薦Ⅱ・AoⅠ
3.8
2.84
3.11
(n=14)(n=14)
力」のそれぞれの構成要素 11
不合格者平均値
不合格者平均値
項目を見ると，8 項目で合格者
推薦Ⅱ
3.
3 3.
4 3.
6 3.6
3.6 3.8
3.8 2.8
2.8 2.8
2.8 2.7
2.7 2.0
2.0 2.5
2.5 2.8
2.8 3.53
3. 53 2.60
2.60 3.02
推薦Ⅱ
3.3
3.4
3.6
3.02
(n=4)
(n=4)
が不合格者を上回り，残りの 3
合格者平均値
合格者平均値
項目は等しくなっている。以上， 前期・後期
前期・後期
3.
0 3.
0 3.
1 3.
8 3.
3.0 3.0
3. 0 2.9
2. 9 2.8
2. 8 2.8
2. 8 2.6
2.6 3.35
3. 35 2.
85 3.07
3.0
3.0
3.1
3.8
3.88 3.0
2.85
3.07(n=12)(n=12)
合格者のプロジェクトの評価は不合格者平均値
不合格者平均値「思考力」と「コミュニケーシ
前期
2.8 3.0
3.0 3.0
3.0 3.2
3.2 3.3
3.3 3.0
3.0 2.4
2.4 2.4
2.4 2.5
2.5 2.5
2.5 2.6
2.6 3.05
3.05 2.57
2.57 2.79
前期
2.8
2.79
(n=8)
(n=8)
ョン力」の双方でその高さが確ュュ- 368 -

パフォーマンス課題受講者の追跡調査ては，合格者の「思考力」の平均値 3.35 も「コミュニケーション力」の平均値 2.85 も共に不合格者を上回っている。以上より，「コミュニケーション力」のみが不合格者の平均値を上回った推薦Ⅱ・AOⅠと比較した場合，一般選抜では紙ベースの「思考力」の評価も合否にかかわった可能性が推定される。

以下，学部全体の広い視野に立って，プロジェクト
受講者の受講時の評価と，拡張した学業成績との相関関係を分析・考察することにしたい。具体的には，同学年の学部生の所属する学年全体の学業成績を上位
層・中位層・下位層として，各層の人数が大体等しくなる様に 3 区分する。そして，受講者がどの層に属しているのか確認する方法をとる。
図 2 の y 軸の数値は 2020 年度現在 3 年生 102 名
3.2 入学後の学業成績との相関の 2 年生までの成績，すなわち 2018 年度から 2019
3.2.1 福井大学合格者の入学後の学業成績
年度までの 2 年間の GPA を示している。そして，x
図 1 は，福井大学教育学部に合格して入学したプ
軸の数値は 2018 年度から 2019 年度までの修得単位
ロジェクト受講者の 3 年生と 2 年生の合計 14 名につ数を示している。同様に，図 3 の y 軸は 2020 年度現いて，プロジェクト受講時のパフォーマンス評価と福在教育学部 2 年生 102 名の 1 年生の成績，すなわち
井大学入学後の GPA との相関関係を表す散布図であ2019 年度の GPA，そして，2019 年度の修得単位数る。ピアソンの積率相関係数を用いて分析した結果，を示している。さらに，それぞれの図の中にプロジェ
r=0.45, p=0.11 が得られた。よって，プロジェクト受
クト受講者を位置づけ，図中には受講者の ABC 等の講時の成績と福井大学入学後の GPA との相関は認められなかった。また，図 1 には回帰直線を示したが， 仮名とプロジェクト受講時のパフォーマンス評価の「全体の平均値」を記している。
相関係数の 2 乗の R2 値は 0.20 と低く，回帰式が成
図 2 と図 3 に示す様に，指標とした教育学部生の立する可能性は低い。
GPA と修得単位数には低い正の相関が見られる。図以上の，プロジェクトの評価と GPA との相関が無
2 の教育学部 3 年生の相関係数は 0.32 (p＜0.001)でいという分析結果の一因として，分析対象者の数の少なさが推定される。今後は，分析対象のプロジェクトあり，図 3 の教育学部 2 年生の相関係数は 0.41 (p＜を継続して受講者が福井大学へ合格するケースを蓄積
0.001)である。なお，両図において点線で囲った 2 つし，合わせて合格後の受講者の GPA を蓄積することの部分は，在籍する学年の学業成績を概略的に 3 区によってデータを積み重ね，再度検証を試みる。
分した中の，上位層と中位層を示したものである。
そこで，これ以降の分析には，福井大学での学業成
GPA と修得単位数が共に高い右上の点線で囲った部
績の指標として新たに「修得単位数」の項目を加え，分を上位層として示し，その下の点線で囲った部分をGPA と修得単位数をそれぞれ x 軸と y 軸とする散布
中位層として示した。これらを用いてプロジェクト受図を作成する【図 2，図 3】。そしてそれぞれの図中
講者の福井大学入学後の学業成績と，プロジェクト受に，教育学部の 3 年生と 2 年生の在学生のデータを講時の評価との関係を分析・考察することにしたい。
位置づけ，さらにその中にプロジェクト受講者を位置付け，合わせてプロジェクト受講時の評価を記す。
3.2.2 パフォーマンス評価と学業成績の分析と考察
ここで，修得単位数を加えた理由は，第 2 節で既図 2 を見ると，まず，プロジェクトである程度高述した様に，修得単位数は学業努力を3.5示す指標であり，GPA と修得単位数が共に高い学生ほど優秀な学業成績を
GPA 3.0
収めた学生として考えられるからであ（Gradeる。さらに，GPA と修得単位数のマ
Point
Average) 2.5
トリクスに在籍学年の学部生と受講者[S=4,を位置付ける理由は，プロジェクト受
A=3,
B=2,
2.0
講者の学業成績を学部生全体という広C=1]い視野の中で位置づけ，プロジェクト
1.5
受講生の受講時の評価の高低が福井大
2.5
2.7
2.9
3.1
3.3
3.5
3.7
学入学後の学業成績とどの様にリンク
プロジェクト受講時のパフォーマンス評価（全体の平均値）するものであるかどうか確認するためである。
図1 プロジェクト受講者の教育学部の成績（2・3年生のGPA)とプロジェクトの評価- 369 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

4.0

しかし，下位にはプロジェクトで高い評価の 3.6 を得た受講者 I が位
探求プロジェクト受講者
3.5
C: 3.2
置したり，2.8 の低い評価とはいえその他の学生
受講者
K は主要集団からかなり離
GPA
A: 3.5(Grade 3.0
れた低位置に位置したりしている。
Point
Average)
これは何故であろうか。
[S=4,
B: 2.9A=3,
2.5
そこで，受講者 K と I を調べて
B=2,
C=1]
みると，彼らは共に 5 教科以外の2.0「ある教科」の専攻生であることが確認された。そこで，図 3 に示す
1.5
様にその教科を専攻する学生 6 名
0
20
40
60
80
100
120
140
160
修得単位数
（α，β，γ，θ，I，K）を抽出して分析し直した。すると，この教科の
図2 教育学部2年後期終了時成績（H30年度入学生102名）
専攻生 6 名全員が上位層に見られ4.0
ず，中位層以下に位置して，総じて
探求プロジェクト受講者
低めの成績である。
「ある教科」の専攻生
E: 3.6
3.5
また，この 6 名の専門教育科目
その他の学生D: 3.1
F: 3.0GPAに絞ってその評点を見ると 6 名全(Grade 3.0
θPoint
B: 3.0C:
3.3
員に「秀」の評価が見られない。さAverage)[S=4,
A: 3.1βG: 2.9らに，共通科目の評価も総じて低い。
A=3, 2.5
B=2,
I: 3.6 α
H: 2.9これらの理由として，この教科で
C=1]
γ
J:
2.7
は専門科目で厳格な評価がなされる
2.0
K: 2.8と同時に，実技科目の学習等で多くの学習時間が奪われることから，他
1.5
0
10
20
30
40
50
60
70
80
科目を履修したり他科目を学習した
修得単位数
りする余裕が無いのではないかと推図3 教育学部１年後期終了時成績（H31年度入学生102名）
察される。よって，「ある教科」の専攻生の低い学業成績を考慮すれば，
い評価の 3.2 を受けた受講者 C が GPA と修得単位数
プロジェクト受講者のプロジェクト受講時の評価と学が共に高い上位層に位置している。次に，プロジェク
業成績にはある程度正の相関があると推定される。
トで大変高い 3.5 の評価を得た受講者 A が中位層に位置している。そして，プロジェクトで低い評価を得
4 まとめた受講者 C が下位層に位置している。
プロジェクト受講時の評価の上位と中位が入れ替わ
本研究は，高校時代に福井大学で開催されたっているものの，プロジェクト受講者の中の合格者の「2050 年の未来の中学校のカリキュラムの作成」プ
全体の平均値の 3.10 を超える A（3.2）と C（3.5）
ロジェクトを受講した受講者を対象に，プロジェクト
は中位層以上に位置している。以上より，プロジェク
受講時のパフォーマンス評価と福井大学選抜試験の合ト時の評価と大学入学後の学業成績との相関がある程否との関係，および入学後の学業成績との関係につい度確認されると考える。
て分析・考察した。
次に，図 3 でプロジェクト受講者が比較的多い
その結果，福井大学で取り組んできた高大接続活動
2020 年度現在教育学部 2 年生を見ると，上位層の 3において，福井大学で実施するプロジェクトを高校時
人（B，E，F）のプロジェクト受講時の評価の平均
代に主体的に受講して大学で必要とされる能力を育成
値の平均が 3.20 で，中位層の 5 人（A，C，D，G，し，そこで評価された思考力とコミュニケーション力H）のプロジェクト受講時の評価の平均値の平均がの高かった受講者が，選抜試験に合格した可能性が推3.06 である。よって，プロジェクト受講時の評価と定された。そして，合格した受講者のプロジェクトの大学入学後の学業成績との相関がある程度確認される評価が福井大学入学後の学業成績に反映されている可と考える。
能性が推定されたと考える。

- 370 -

パフォーマンス課題受講者の追跡調査

参考文献
今後，本研究が高大接続研究に寄与できる様に，
Anderson, L. W., et al (Eds.) (2001). A Taxonomy for Learning,「2050 年の未来の中学校のカリキュラムの作成」のTeaching, and Assessing, Longman.
パフォーマンス評価のプロジェクトをリファインし，
国立教育政策研究所(2013).『未来の学校づくりに関する調査研
その成果を追跡調査で検証して行きたい。その際，分
究報告書』平成24年度プロジェクト研究調査研究報告書（研析方法やプロジェクトに新たな視点を加えることにし究代表者：工藤文三）.
たい。
中切正人・橋本康弘・宮下伊吉・大久保貢 (2019). 「AO・推まず，分析方法について述べる。当初の予想では，
薦入試を見据えた文系パフォーマンス評価――パフォーマン
推薦入試や AO 入試と異なり紙ベースで測定・評価
ス課題「未来の時間割」の実践とコミュニケーション力の評される割合の高い一般入試において，合格者のコミュ
価の分析――」『大学入試研究ジャーナル』29, 85－90.
ニケーション力の評価（2.85）が不合格者の評価
中切正人・橋本康弘・宮下伊吉・大久保貢 (2020). 「総合型選（2.57）よりもかなり高くなることは予想していなか
抜・学校推薦型選抜を見据えた文系パフォーマンス評価の研った【表 2】。コミュニケーション力の差が予想以上究――パフォーマンス課題の実践とルーブリックの分析―に開いた理由の一つとして，個別学力検査で紙ベース―」『大学入試研究ジャーナル』30, 234－241.
の試験が課されず，実技や面接が課された教科の存在
日本交通計画協会自主研究会(2011). 『2050 年都市ビジョンが推定される。しかし，今回の分析では一般選抜の教研究会中間成果報告』
科別に分析することは出来なかった。今後，個別学力
潮木守一 (2004). 『世界の大学危機』中央公論社.
検査別に分析・検証する視点を加えたい。そのためにも，プロジェクト受講者の福井大学選抜試験の合否追跡調査を継続して，教科別に分析できる様にデータを積み重ねることにしたい。
次に，新たなプロジェクトについて述べる。2020
年度は新たなパフォーマンス課題による高大連携探究
プロジェクトとして，看護分野への進学を志す高校生を受講対象とする「2040 年の未来の看護」とその評価を立ち上げる。ここで取り上げる未来は，高齢者人口が増加して一人の高齢者を 1.5 人の現役世代が支えると予想される 2040 年で（現在はおよそ 2 人が支えている），現在の医療環境が大きく変化し在宅看護の拡大が予想されている。このプロジェクトの受講者は，ナイチンゲールの生涯とその活躍や，在宅看護にかかわる資料を参考にしながら，未来の看護について考察したり，グループワークで検討したり，その成果をプ
レゼンテーションしたりして思考力とコミュニケーシ
ョン力を発揮することが求められている。そして，それらの能力の測定と評価にあたっては，これまで「2050 年の未来の中学校のカリキュラムの作成」で培ってきたパフォーマンス評価が活用される。これにより，将来的には本研究と並行して，新プロジェクト
受講時のパフォーマンス評価と福井大学選抜試験の合否との関係，および入学後の学業成績との関係について新たに分析・考察を蓄積することが出来る。
このように，今後は新たな分析方法の視点や新たなパフォーマンス課題の実践も取り込みながら，本研究で取り組んできたパフォーマンス評価の検証を深めて行くことにしたい。

- 371 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，372-379，2021【ノート】

神戸大学「志」特別入試（第 1 次選抜理系型受験）の概要と入学前教育の設計
進藤 明彦，西山 覚，髙橋 真，田 健三，杉山 浩一（神戸大学）
神戸大学では，学力の 3 要素を多面的・総合的に評価する，神戸大学「志（こころざし）」特別入試を開発し，2019 年度入試より実施してきた。初年度に比べ 2020 年度入試では，全体として志願者が約 1.2 倍，志願者の所属する学校数が約 1.3 倍と増加するなどの変化がみられた。また，書類審査では，2020 年度入試において「活動実績に関する証明書」を導入することで，活動証明書類が入手しにくい
ボランティア等の活動が，初年度に比べ約 1 割増加した。また，本入試合格者を対象に，大学における学修との接続を考えた独自の通信添削による教科学習と，他大学ではあまりみられない探究的学習を取り入れた入学前教育を開発し導入した。
キーワード：特別入試，神戸大学，理系，１次選抜，入学前教育
1 導入の経緯
神戸大学では，「高大接続改革実行プラン」（文部科学省，2015）に対応するため，2015 年６月に「入試改革推進本部」が設置され，学力の 3 要素を測る入試への転換が示された。神戸大学における入試改革に関する検討から，大学全体で取り組む特別入試を担う部署として 2016 年 4 月に，アドミッションセンター長（兼任）と専任教員２名の体制からなるアドミッションセンターが設置された。
2016 年 3 月 31 日には，「高大接続システム改革会議（最終報告）」（高大接続システム改革会議，
2016）が発表され，学力の 3 要素を多面的・総合的に評価するため，面接に加え，調査書の活用や入学希
望理由書など多様な評価方法を取り入れ，主体性・多様性・協働性を評価することが求められた。
神戸大学では，入試改革推進本部等の特別入試についての議論から，「一般入試改革に先行して特別入試を実施する」，「学力の 3 要素を多面的・総合的に評価して特色ある学生を選抜する」，「特別入試は神戸大学の入試改革を先導する位置づけとする」という方針が打ち出され，アドミッションセンターを中心に，学力の 3 要素を多面的・総合的に評価する「神戸大学『志』特別入試（以下，志入試と表記）」を開発し，2019 年度志入試より実施している。
2 志特別入試の概要
2.1 出願から入学までの流れ
志入試の出願から入学までの流れを，表 1 に示す。
志入試は，大学入試センター試験の成績を利用しない特別入試で，11 月末までに最終合格発表を行うた
め，出願を 8 月上旬とした。第 1 次選抜の実施まで

は，アドミッションセンターが行い，第 1 次選抜の実
施結果による選考および最終選抜は，各学部学科等が行っている。
表 1 志特別入試の出願から入学までの流れ
日 程
内
容
8 月上旬
出願
9 月中旬
第 1 次選抜
10 月上旬第 1 次選抜合格者発表
10 月下旬最終選抜
11 月下旬最終合格者発表
12 月〜3 月
入学前教育
4 月上旬
入学式
2.2 募集人員と志願者数
2.2.1 全体概要
募集人員と志願者数を，表 2 に示す。
2020 年度志入試は，7 学部，22 学科，専攻・コースにおいて実施された。このうち，文学部人文学科，
法学部法律学科，農学部食料環境システム学科食料環
境経済学コースでは，第１次選抜において文系型受験を実施し，それ以外の学部，学科，専攻・コースでは，第１次選抜において理系型受験を実施した（神戸大学
アドミッションセンター，2020a）。
募集人員は，2019 年度志入試で，全体合計 48 名
（理系型受験合計 40 名）から，2020 年度志入試では，医学部保健学科看護学専攻において 2 名増加し，全体
合計 50 名（理系型受験合計 42 名）となった。
志願者数は，2019 年度志入試で，全体合計 116 名（理系型受験合計 70 名）となった。文系学部である
文学部と法学部では，いずれも募集人員 3 名のところ- 372 -

神戸大学「志」特別入試（第 1 次選抜理系型受験）の概要と入学前教育の設計に 20〜24 名と，多くの志願者を集めているのに対し， 約 3 割近い志願者増が見られた。これは実施初年度には，志入試の存在が十分周知されていなかったことに理系型受験実施の学部，学科，専攻・コースにおいてよると考えている。しかしながら，2020 年度志入試
は，国際人間科学部環境共生学科等の一部を除き，全においても，4 学科，専攻・コースにおいて，志願者
体的に低迷し，5 学科，専攻・コースにおいて志願者数が 0 となった。これらはいずれも募集人員が 1〜2
数が 0 となった。
2020 年度志入試の志願者数は，全体合計 138 名と， 名のところであった。これらのことから，よりいっそうの広報活動が必要であると同時に募集人員枠の拡大
約 2 割近く増加した。文系型受験では，志願者数の変動は見られなかったが，理系型受験では合計 89 名と， も必要であると考えている。
表 2 2020 年度志入試の入試区分と募集人員・志願者数・第 1 次選抜合格者数・最終選抜合格者数
学部

学科

募集人員 志願者数 第 1 次選抜（名）（名） 合格者数（名）

専攻・コース

最終選抜
合格者数（名）文人文

320(24)

12(11)

2(3)

国際人間科

環境共生

5

17(14)

12(13)

3(3)

法

法律

3

25(20)

7(8)

3(4)

4(2)

4(6)

3(2)

検査技術科学専攻

24(8)理学療法学専攻

2

8(8)

5(8)

2(2)

作業療法学専攻

2

5(0)

4(0)

2(0)

建築

2

10(3)

2(2)

2(1)

市民工

2

0(0)

0(0)

0(0)

看護学専攻
医

工

農

保健

3(1)

6(2)

2(1)

2(2)

0(1)

機械工

2

0(2)

0(2)

0(1)

応用化

2

2(7)

1(3)

1(3)

情報知能工

2

4(1)

3(1)

1(1)

食料環境シ 生産環境工学コース
ステム
食料環境経済学コース

2

4(4)

3(4)

1(1)

2

4(2)

3(2)

1(1)

1

3(0)

3(0)

1(0)

資源生命科

生命機能科

海事科

2

電気電子工

8(2)

応用動物学コース
応用植物学コース

1

3(3)

3(3)

1(1)

応用生命化学コース

1

2(5)

0(3)

0(1)

応用機能生物学コース（環境生物学コース）

3

6(5)

6(5)

3(3)

5

10(7)

6(4)

1(1)

1

0(0)

0(0)

0(0)

1

0(0)

0(0)

0(0)

全体合計

50(48)

138(116)82(78)

29(31)

理系型受験合計

42(40)

89(70)

60(57)

23(23)

グローバル 航海マネジメントコース
輸送科
ロジスティクスコース
海洋安全シ
ステム科

注）括弧内の名称および数値は，2019 年度志入試のものである
2.2.2 所属学校の所在地別の志願者数（全体）
志願者の所属学校の所在地（地方区分）別の数をまとめたものを表 3 に示す。
2019 年度志入試の志願者は，北は千葉県から南は沖縄県までの 16 府県で，8 割以上が近畿地方からの出願であったが，2020 年度志入試では，北は北海道から南は沖縄県までの 28 道府県にまで拡がった。近
畿地方からの志願者数は変化していないことから，実施 2 年目になり，志入試が全国的に周知されるようになってきたと考えている。

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大学入試研究ジャーナル第 31 号

合格者数は，2019 年度志入試では，合格者は，5
府県にわたり，近畿地方 30 名，近畿地方外では福井
県 1 名と近畿地方に集中していた。2020 年度志入試
では，合格者は12 府県にわたり，近畿地方19 名，近畿地方外では沖縄県からも 1 名，計 10 名と全体に拡がる傾向が見られた。今後の実施結果も含めて傾向を分析していきたいと考えている。

表 5 所属学校の国公私立別志願者数（全体）2019 年度入試 2020 年度入試
国立
8(6.9)
5(3.6)
公立
46(39.7)
57(41.3)
私立
62(53.4)
76(55.1)
計116138注）数値の単位は志願者数，括弧内は割合(%)を表す

表 3 所属学校の所在地方区分別志願者数（全体）
地方区分
2019 年度入試 2020 年度入試
北海道地方
0(0)
2(0)
東北地方
0(0)
1(0)
関東地方
2(0)
2(0)
中部地方
7(1)
7(0)
近畿地方
96(30)
96(19)
中国地方
4(0)
8(5)
四国地方
3(0)
11(2)
九州地方
4(0)
11(3)
注）数値の単位（名），括弧内は合格者数を表す

2.2.5 SSH，SGH 指定校における志願者数（全体）スーパーサイエンスハイスクール（SSH）指定校
およびスーパーグローバルハイスクール（SGH）指定校に所属する志願者数（全体）を表 6 に示す。
SGH 指定校 18.1%→6.5%，SSH+SGH 指定校
37.9%→25.4%と減少しているが，これは 2014 年度から始まった SGH の制度において新規指定が終わり，
2019 年度には，初年度指定校の 56 校が指定終了となり全体数が減少したことによると考えられる。
表には示していないが，2019 年度志入試における，
SSH および SGH 校所属の志願者の合格割合は，38.6%に対して，非指定校所属の志願者の合格割合は14.1%，2020年度志入試における，SSHおよびSGH
校所属の志願者の合格割合は，40.0%に対して，非指定校所属の志願者の合格割合は 13.5%と，いずれも
SSH およびSGH 指定校所属の志願者の合格割合の方が高い傾向にあった。
この傾向は，SSH およびSGH 指定校では，一定期間の課題研究に取り組んでいることが関係している可能性も考えられる。2019 年度から全ての高等学校において「総合的な探究の時間」が設定され，探究的学習が実施されるため，探究的学習を経験した非指定校の志願者の合格率について，引き続き注目していきたい。

2.2.3 志願者の所属学校の国公私立別学校数（全体）
志願者の所属する学校の国公私立別の学校数を，表4 に示す。2019 年度志入試 79 校から，2020 年度志入試106 校と，全体で約3 割増加しているが，国公私立別の学校数割合は，ほぼ変化しておらず現時点では運営主体による差はないと考えられる。
表 4 志願者の所属学校の国公私立別学校数（全体）2019 年度入試 2020 年度入試
国立
2(2.5)
3(2.8)
公立
37(46.8)
49(46.2)
私立
40(50.6)
54(50.9)
計79106注）数値の単位は学校数，括弧内は割合(%)を表す
2.2.4 所属学校の国公私立別志願者数（全体）
志願者の所属学校の国公私立別志願者数（全体）を，
表 5 に示す。2019 年度志入試から，国公私立別の志
願者の割合は大きく変化していなかった。
表には示していないが，合格者数の割合は，公立高校で，38.7%→58.6%，私立学校で，51.6%→34.5%と，公立学校で増え，私立学校で減少していた。この変化についても，今後の動向に注目していきたい。

表 6 SSH，SGH 指定校に所属する志願者数（全体）2019 年度入試 2020 年度入試
SSH
28(24.1)
27(19.6)
SGH
21(18.1)9(6.5)
SSH・SGH5(4.3)
1(0.7)
SSH，SGH 計
44(37.9)35(25.4)
非 SSH,SGH
72(62.1)
103(74.6)
注）数値の単位（名），括弧内は全志願者に対する割合(%)を表す
3 第 1 次選抜（理系型受験）の内容
第 1 次選抜は，アドミッションセンターが担当し，- 374 -

神戸大学「志」特別入試（第 1 次選抜理系型受験）の概要と入学前教育の設計

記録を具体的に記入（300 字以内）」

書類審査，模擬講義・レポート，総合問題に基づいて行われる。
3.1 書類審査
提出する書類は，高等学校側が用意するものとして，調査書，学業等評価書の 2 点と，志願者が用意するものとして，活動実績報告書，志望理由書の 2 点がある。出願はインターネット出願であるが，調査書と学業等評価書は，高等学校側が紙媒体として作成し厳封のうえ郵送し，活動実績報告書と志望理由書は，志願者がデジタルデータとしてインターネット出願のシステムから提出することとしている。

図 1 活動報告書の書式（一部分）

活動実績の記入に関して志願者の書類作成補助のため，活動実績を 19 に分類し，計 125 項目の記入例を示した「神戸大学『志』特別入試（AO 入試）出願
3.1.1 学業等評価書時における提出書類作成の手引き（以下，手引き）」
この書類の書式は，神戸大学の WEB サイト経由で，を作成し，神戸大学の WEB サイト経由で志願者に示PDF とワードのファイルを提供していた。書類へのした（神戸大学アドミッションセンター，2020c）。
記載方法は，手書きまたは PC 等による編集のどちらその一部抜粋を図 2 に示す。
も認めるが，いずれの場合も紙媒体の書類を郵送・提出することとしていた。
記載内容は，「志望学部・学科・コース・専攻のアドミッションポリシー及び求める学生像からみて，学業等において志願者に関する特筆すべき事項について具体的根拠を示し簡潔に記入」とし，記入枠と 11
ポイントのフォントサイズの指定のみで文字数の指定はしていなかった。
学業等評価書は，新調査書への移行に伴い 2021 年度入試から廃止している。
3.1.2 活動報告書
神戸大学の WEB サイト経由で，記入可能な PDF
ファイルとして提供している（神戸大学アドミッションセンター，2020b）。一般に無料で提供されている
PDF リーダーでファイルを開き記入・保存することが可能である。記入する内容は，以下の 3 つの項目からなる。
1：「これまでの活動実績のうち，主なものを 5 つ以
内で記入」。図 1 に，その書式の一部を示す。
活動実績については，その活動を証明する資料を提出できるもののみとし（生徒会活動，部活動等は調査書による証明も可とした），インターネット出願時にシステムから，証明する資料を PDF ファイルとしてアップロードして提出する。
2：「活動実績のうち，特にアピールしたいものを 1
つ選び，その活動を通して得られたことも含めて，具体的に記入（400 字以内）」
3：「主体性をもって多様な人々と協働して活動した

図 2 「出願時における提出書類作成の手引き」
活動実績の記入例（一部抜粋）
この「手引き」は，志願者の主体的活動のうち，評価の対象となる活動の種類や出願時に必要な情報が何かを示すことにもつながると考えている。このような詳細な記入例を多く示した「手引き」は他大学には見られず，今後の志願者の主体的活動評価を重視した選抜の拡大において参考になると考えている。
活動実績の志願者ごとの記入数の割合を図3 に示す。
2019 年度志入試と 2020 年度志入試で大きな差はなく，約 8 割の志願者が 4 項目以上を記入していた。
活動実績の項目数は，多すぎると高等学校において必要以上に学校内外の活動を推奨することにつながり，本来の学習活動に支障をきたすことにつながりかねない。この 2 回の実施結果から考えて，志願者の評価において， 5 項目という活動実績の上限は，妥当な数であると考えている。

- 375 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

この「実績証明書」は，活動を証明する資料が提出できない活動等について，志願者が学校側に示し，それを調査書に記載することで，その活動等を証明することを可能とした。また，この「実績証明書」は志願者が閲覧可能であり，自分の活動が調査書に記載されていることを把握した上で，出願することも可能とした。
図 5 に示した活動実績の種類とその割合では，
2019 年度志入試に比べ，2020 年度志度入試で「ボランティア」，「その他の活動」の割合が増加していることが分かる。これは「実績証明書」の導入により，ボランティア等の証明資料の入手が困難な活動の記載が増えたものと考えている。
図 3 活動報告 5 項目の記入数（理系型受験者）

図 5 活動報告 5 項目における活動実績の種類（理系型受験者）また，2021 年度入試から導入される新書式の調査書では記載内容の増加が予想され，該当する活動記録
を探す時間と労力が増大することが考えられる。この「実績証明書」による活動実績証明の確認のしくみを，各大学が共有することで，大学側と受験者側の双方の負担軽減につながると考えている。

図 4 「活動実績に関する証明書」の書式2019 年度志入試実施の課題として，ボランティア
等の一部の活動に，証明する資料の入手が困難なものがあることや提出される調査書を志願者が閲覧できず，
どのような活動が記載されているか分からずに出願しなければならないことが明らかになった。この解決策
として，2020 年度志入試では，図 4 に示す「活動実績に関する証明書（以下，実績証明書）」を導入した（神戸大学アドミッションセンター，2020d）。

3.1.3 志望理由書
記入する内容は，以下の 2 つの項目からなる。
1：「学部・学科・コース・専攻に関心を持った理由を記入（800 字）」
2：「大学入学後に学びたいことや大学卒業後の進路について記入（800 字）」
大学入学前と大学入学後に分けることで，志願者- 376 -

神戸大学「志」特別入試（第 1 次選抜理系型受験）の概要と入学前教育の設計の志望理由を明確化するとともに，最終選抜における面接でも活用している（神戸大学アドミッションセン
ター，2020b）。

入学前教育を実施している。
入学前教育では，2 回のスクーリングと探究的学習，添削指導による教科学習を課している。

4.1 内容と期間
入学前教育の内容を，以下に示す。
1：スクーリング（第 1 回：12 月下旬，第 2 回：2 月
下旬）
遠方からの合格者もいるため，2 回に限定してスクーリングを行っている。
第1 回スクーリングでは，入学前教育に関するガイ
ダンスを行っている。その中で，本学の学生が講義で利用する LMS（Learning Management System：学
習管理システム）神戸大学 BEEF の使い方講習を行い，入学前教育の教材の配付やレポート等の提出をデ
ジタルデータベースで行っている。
また，志入試合格者間の入学後のつながりを持たせることと論理的表現力の育成を兼ねた，自己紹介を題材とした「情報の構造化と表現研修」および文理共
3.3 総合問題（120 分＋120 分）
通となる「英語学習研修」を行っている。
第2 回スクーリングでは，入学前教育期間中に取り文系型受験用と理系型受験用の2 種類の総合問題を組んだ探究的学習の成果を発表する探究的学習成果発
用意している。
表会と，文理共通して必要となる英語力に関する学力
理系型受験の総合問題では，主に英語と数学を含診断テストを行っている。
む総合問題120分，主に理科の化学，物理，生物を含
探究的学習成果発表会は，ポスター発表形式で行む総合問題 120 分を課している。
い，各学部学科コース・専攻の教員だけでなく受講生
理系型受験の総合問題では，従来からのペーパーにも積極的な質問を促すことで，質疑応答を通した論試験で主に測ってきた知識・理解・思考力を問う出題
理的思考力と論理的表現力の育成を図っている。
を課し，模擬講義・レポートの課題と出題内容を分け
2：大学入試センター試験の学習レポート（合格発表ている。
後，大学入試センター試験まで）
9 月中旬の段階では，中高一貫校等とそうでない高所属学校の他の生徒と一緒に高等学校から課される等学校では授業進度に差があるため，模擬試験の業者
が示す 9 月実施の模擬試験の出題範囲を参考に出題し， 教材を用い 5 教科の学習に取り組ませ，学習内容と学習量をレポートにまとめて提出させる。文系理系を問範囲外からの出題については知識を問わず，分析力・
わず 5 教科の学習に取り組ませることで，広く知識・思考力を問うような配慮を行っている。
理解を習得させることを目的としている。
また，多くの理系の受験生は，高等学校の理科にまた，推薦や AO 入試で早い時期に合格が決まった
おいて，物理と生物のどちらかを選択しており，選択生徒が，高等学校における学習を疎かにし，まだ合格
科目の違いにより有利不利が生じないよう，物理分野が決まっていない生徒に影響を及ぼすことを懸念して，を主とする大問と生物分野を主とする大問を出題し，推薦や AO 入試への出願に消極的な進路指導を行う高受験時に選択できるようにして公平性を担保している等学校もあり，大学入試センター試験に向けて同じ学（神戸大学アドミッションセンター，2019）。
習に取り組ませることで，周囲の生徒や学校の先生への配慮を行う事で，受験生の多様な入試制度の選択機
4 入学前教育志入試では，早期（11 月末）に合格が決まるため， 会の確保にも配慮している。
3：通信添削による教科学習（大学入試センター試験
一般入試合格者との間に基礎学力差が生じることが懸後，3 月上旬まで）念されている。そのため入学までの約 4 ヶ月間の学習
入学後に必要とされる各教科における基礎学力を習習慣の維持と大学における学修との接続を目的として
3.2 模擬講義・レポート（120 分）
文系型受験用と理系型受験用の2 種類の模擬講義・レポートを用意している。45 分程度の模擬講義のあと，講義内容に関連した課題に取り組む。
理系型受験の模擬講義・レポートでは，大学における学修につながる，探究的学習に取り組む上で参考となる講義を行い，探究的学習に関連した課題として，知識を直接問う出題ではなく，中学校理科・数学や高等学校の理科・数学の基礎科目レベルの知識を活用して取り組む課題を課している。
2020 年度志入試の模擬講義・レポートについては，出題の意図とともに，神戸大学の WEB サイトに公開している（神戸大学アドミッションセンター，2019）。

- 377 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

得させるため，学習範囲を 2 週間×3 期に分けて示し，各期の最後に課題レポートの提出と確認テストを行い，アドミッションセンターの教員が中心となって添削指導を行っている。
文系の受講生は主に国語・英語・数学，理系の受講
生は主に英語・数学・理科の教科学習を，市販の問題集，参考書等を用いて取り組ませている。
理科は 2 科目の教科学習を課しているが，理科の科
目選択は，各学部，学科，コース・専攻ごとに大学における学修に必要な科目を指定している。高等学校における理科の科目選択は受講生により異なるため，履修・未履修の状況に応じて教材を変えて実施している。
4：課題研究等の探究的学習（合格発表後，第 2 回ス
クーリングまで）
高等学校における課題研究の継続研究や，新たなテーマを設定し探究的学習に取り組ませている。
課題研究等の経験がない受講生には，研究課題を提示するのではなく，それぞれの受講生の興味関心に応じた研究課題をアドミッションセンター教員が導く形で設定させ取り組ませている。また，BEEF のメ
ッセージ機能を利用して，研究の進め方等に関しての指導を行っている。
探究的学習等の成果は，第2 回スクーリング時にポスター発表形式で各自の発表を行っている。
発表用ポスターの作成は，模造紙に手書き，大判プリンターで印刷，パワーポイントのスライド等をA4 用紙に印刷し並べて貼るなど，発表者のIT 環境やスキルに合わせた形で取り組めるよう配慮している。
発表に関しては，発表原稿を読むことなく，自分の言葉で説明するよう指示している。高等学校の研究発表会では，原稿を読みながら発表する様子も見られるが，この２年間の実施においては，全員が原稿を読むことなく，聴衆に合わせて自分の言葉で説明をすることができている。
5：その他（合格発表後，3 月上旬まで）
以上の取り組みと並行して，卒業論文・修士論文
発表会への参加や，高校生対象の研究発表会やシンポジウム等を紹介し，積極的な参加を呼びかけている。
また，３月には，教科学習を設定せず，短期海外研修
等，各自の自主的な学修の取り組みを推奨している。

析は，これからのデータ蓄積により傾向が明らかになると考えている。
志願者の主体的活動の評価において，活動実績の証明は，資料を準備する志願者とそれを確認する大学側の双方に多大な労力が必要となる。本学ではその解決策の 1 つとして，書類審査における主体的活動の評
価における新しいしくみとして「実績証明書」と「手引き」を活用している。
また志入試では，課題研究に熱心に取り組んできた志願者も多く，高等学校学習指導要領（平成 30 年
告示）で新たに導入された必履修の「総合的な探究の時間」（文部科学省，2018）で取り組んだ探究的学
習の経験を大学の学修につなげるためにも，入学前教育において課題研究の継続研究等の探究的学習を取り入れている。
これらの取り組みは，まだあまり他大学では見られず，総合型選抜や入学前教育を実施している大学や，今後立ち上げを検討している大学の参考になると考え
ている。
参考文献
神戸大学アドミッションセンター (2019). 「2020年度『志』特別入試第1次選抜入試問題」
http://www.edu.kobe-u.ac.jp/admc-info/exam.html （2021年
1月5日）
神戸大学アドミッションセンター (2020a). 「令和3年度神戸大学『志』特別選抜学生募集要項（総合型選抜）」
http://www.office.kobe-u.ac.jp/stdnt-examinavi/wp-content/u
ploads/2020/07/2021kokorozashi_bosyuyoukou_0717_3.pdf（2021年1月5日）
神戸大学アドミッションセンター (2020b). 「活動報告書/志望
理由書」
http://www.office.kobe-u.ac.jp/stdnt-examinavi/wp-content/u
ploads/2020/07/2021sibouriyuu-katsudouhoukoku_win.pdf（2021年1月5日）
神戸大学アドミッションセンター (2020c). 「令和3年度神戸大学『志』特別選抜（総合型選抜入試）出願時における提出書
類作成の手引き」
http://www.office.kobe-u.ac.jp/stdnt-examinavi/wp-content/u
ploads/2020/07/2021tokubetsu-tebiki-2.pdf（2021年1月5日）
神戸大学アドミッションセンター (2020d). 「活動実績に関す

5 終わりに本稿は，今後，総合型選抜や入学前教育を立ち上げる大学等の参考となるよう，中間発表として概要を報告した。
志入試は，まだ2 回の実施のみで，実施データの分る証明書」
http://www.office.kobe-u.ac.jp/stdnt-examinavi/wp-content/u
ploads/2020/07/2021katsudouzisseki.docx（2021年1月5日）
高大接続システム改革会議(2016). 「高大接続システム改革会- 378 -

議『最終報告』（平成28年3月31日）」

神戸大学「志」特別入試（第 1 次選抜理系型受験）の概要と入学前教育の設計

https://www.mext.go.jp/component/b_menu/shingi/toushin/__icsFiles/afieldfile/2016/06/02/1369232_01_2.pdf（2021年1月5日）
文部科学省(2015). 「高大接続改革実行プラン（平成27年1月
16日」
https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo12/so
nota/__icsFiles/afieldfile/2015/01/23/1354545.pdf（2021年1月5日）
文部科学省(2018). 「高等学校学習指導要領（平成30年告示）」
https://www.mext.go.jp/content/1384661_6_1_3.pdf（2021年
1月5日）- 379 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号，380-385，2021【ノート】

一般選抜における活動報告書の評価項目の作成方法――「主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度」の AP に基づく評価――
大塚 智子，喜村 仁詞（高知大学）
入試における主体性等の評価は客観性に乏しく，評価項目や評定尺度の設定が容易ではない。特に一般選抜においては，時間的・人的制約の中で多様な志願者に対して一律かつ根拠ある評価の実施が喫緊の課題だといえる。本稿ではその解決策として，活動報告書におけるアドミッション・ポリシー（以下，AP）に基づく評価項目の作成方法を示し，主体性等の根拠ある評価方法を提案する。
キーワード：活動報告書，主体性等評価，評価方法，アドミッション・ポリシー
1 背景
1.1 「主体性等」評価が抱える課題
2021 年度入試（2020 年度実施）以降は，入試制度の改革に伴い「主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度（以下，主体性等）」の評価が必須となる。
つまり今後の入学者選抜においては，主体性等の評価が合否に影響を与えることになるが，これらの評価は科目試験とは異なり，どのような点に着目し何を基準に何段階で評価するかといった評価項目や評定尺度の設定が容易ではない。主体性等に関する根拠ある評価
項目等の設定は大学関係者にとって大きな課題となっている。このような状況は，評価を受ける側である受験者においても不安材料とされており，試験後に受験者が自身の受けた評価が適切であったのか成績開示を求める可能性も高い。大学はこうした求めに対して明
確な評価基準を持った上で対応しなければならない。
入試において主体性等を評価するには様々な選抜方法がある（文部科学省, 2018）。面接，グループワー
ク，調査書，活動報告書等があげられるが，それぞれ異なる特性（メリット・デメリット）を備えている。
例えば，面接は受験者との直接の対話により主体性等に関わる深い思考まで探ることができる反面，膨大な数の受験者に対して実施するには時間的・人的に限界がある。多くの志願者が見込まれる一般選抜においては，時間的かつ人的に制限がある中で適切な判断を行わなければならず，面接やグループワークによる長時間の主体性等評価を行うことは容易とは言えない。ゆえに，主体性等の評価方法の確立は，特に一般選抜において喫緊の課題だといえる。
1.2 一般選抜における「活動報告書」の活用
文部科学省の方針では，一般選抜で主体性等を評価するために，調査書や志願者本人が記載する資料等の積極的な活用が促されている（文部科学省, 2018）。
これらの提出書類にもそれぞれ異なる特徴があるが，一般選抜のように多様な背景を持つ者を対象とする選抜においては，すべての志願者が提出可能なものを課す必要がある。調査書は高等学校等が作成するが，卒
業後 5 年以上経過した場合や高等学校卒業程度認定試
験合格者など調査書を提出できない者がいる。
一方，志願者本人が記載する資料（活動報告書，志望理由書，学習計画書等）は，すべての志願者が提出可能であることから，一律な基準による評価が可能であり一般選抜での活用が期待できる。井上ほか(2017)によると，志願者本人が記載する資料のうち志望理由
書及び学習計画書は将来へ向けての意欲や関心の高さをアピールするものであり，あくまでも出願時点での予定，希望，期待が中心だと述べている。志願者本人の「思い」に対して評価するため，主体性等の評価に適した資料であるとは言い難い。これに対して活動報告書は確定済みの事実に基づくため，より妥当な主体性等の評価が可能となる。もちろん虚偽の記載がなされる可能性はあるわけだが，何等かのエビデンスを提出させることがその対策となる。
1.3 ルーブリックを用いた活動報告書評価の課題
主体性など情意領域に関する評価手法としては，授業などのパフォーマンス評価で用いられるルーブリッ
クによる段階評価がある。ルーブリックは学習すべき事項を示す評価項目と，その到達レベルを示す評価基
準（尺度）をマトリクス形式で示したもので，学生の学習到達レベルを測る指針として有効である。入学者
選抜に関連したルーブリック評価の活用例は，菊池（2017）や大久保（2018）の報告があり，いずれも特定の課題に対する被験者のパフォーマンスを評価している。しかしながら，入学者選抜における活動報告- 380 -

一般選抜における活動報告書の評価項目の作成方法

書のような限られた情報内で評価する場合は，ルーブ
リック評価では困難なケースが生じてくる。これは，授業であればすべての学生が同じ活動を実施するので同じ項目・基準で評価できるのに対し，活動報告書ではそれぞれの活動が異なるために一律な評価ができな
いからである。ゆえに活動報告書の評価では，ルーブリックに基づいて各評価項目を評価し，その合計得点を算出する方法は困難といえるが，これに関する評価
方法の先行研究は管見の限り見当たらない。本稿ではこれらの問題点を考慮し，一般選抜で実用可能な，活動報告書を用いた主体性等評価方法を提案する。

2.1.2 課題研究
「課題研究」は，個人またはグループで，関心のある事柄について計画的に学習を深めたり，疑問を解明したりしようとするものである。記入事項は以下のとおりである。
（1）研究名（テーマ）：100 字以内（2）この研究を選んだ理由：①もともと関心があった，②授業・教科書・書籍等で関心を持った，③卒業生や先輩のテーマを引き継いだ，④先生
や他の生徒等から提案された，から１つ選択（3）研究の概要：300 字以内（4）活動人数：①私を含む 5 人以上のグループで行った，②私を含む 2～4 人のグループで行った，③単独で行った，から１つ選択（5）研究期間：①3 ヶ月未満，②3 ヶ月以上6 ヶ月
未満，③6 ヶ月以上 1 年未満，④1 年以上 2 年
未満，⑤2 年以上，から１つ選択（6）補足：300 字以内。記入は任意（7）問合わせ先（指導教員名）（8）参考資料：研究内容を補足するもの。提出は任意

2 活動報告書について
高知大学では，医学部医学科総合型選抜Ⅰにおいてすでに活動報告書の評価を行っているが，2021 年度
入試より人文社会科学部，教育学部，及び理工学部の一般選抜においても，活動報告書の主体性等に関する評価を開始する。
2.1 活動報告書の構成
高知大学の活動報告書は，2016 年に四国地区国立大学連合アドミッションセンター（以下，四国連合
ADC）1)が開発したものである。これは高大接続シス
テム改革会議の最終報告（文部科学省，2016）で述
べられている「活動報告書」と奇しくも同様の内容となっている。本学の活動報告書が求める内容は，中学校卒業後の学習・活動に関するもので，具体的には以下の 3 つの項目からなる。

2.1.3 資格・検定等「資格・検定等」は，受験者が取得した資格，合格した検定等について提出を求めるものである。合格証書，認定書，及びスコアシートなどを入学願書等と一緒に大学に郵送する。記入事項は以下のとおりである。
（1）名称（2）級，スコア，賞等（3）取得等の年月（1）意欲的に取り組んだ活動（2）課題研究（3）資格・検定等
2.1.1 意欲的に取り組んだ活動「意欲的に取り組んだ活動」は，受験者が中学校卒
業後に意欲的に取り組んだ活動について提出を求めるものである。例えば，部活動，生徒会活動，留学，ボランティア活動などが該当する。記入事項は以下のとおりである。
（1）活動名：100 字以内（2）活動期間：①3 ヶ月未満，②3 ヶ月以上6 ヶ月
未満，③6 ヶ月以上 1 年未満，④1 年以上 2 年
未満，⑤2 年以上，から１つ選択（3）活動の内容：300 字以内（4）参考資料：活動内容を補足するもの。提出は任意

2.2 活動報告書の「今ログ」への記録
出願に先立ち志願者は，活動報告書の内容をインターネット上のポートフォリオサイトである「進学支援サイト今ログ（以下，今ログ）2)」に蓄積することができる。今ログは四国連合 ADC が開発・運営しているが，大学は今ログ内に蓄積された個人情報を閲覧できないため，選抜とは切り離された活動成果のポート
フォリオとしても活用できる。また，今ログは現役・浪人，出願の有無にかかわらず誰でも利用可能である。
出願時に，志願者は今ログに記録した活動報告書の内容をインターネット出願サイトに呼び出すことにより，スムーズな出願が可能となる。詳細については，
井上ほか（2017）を参照されたい。

- 381 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

3 活動報告書「意欲的に取り組んだ活動」の評価方法
本学の一般選抜においては，活動報告書を構成する3 項目のうち「意欲的に取り組んだ活動」1 件について評価することを採用している。「主体的」と「意欲的」は関連があり，「主体的」であるためには「意欲的」である必要がある。ゆえに「意欲的に取り組んだ活動」「課題研究」「資格・検定等」のなかでは「意欲的に取り組んだ活動」を「主体性等」の評価に用いるべきである。
実施面では，一般選抜は多数の受験者が見込まれる
ため，限られた時間内で如何に簡潔に評価するかが肝要となる。従って評価項目は最小限にすべきである。
実際に記入内容が最少となる項目は「資格・検定」だ
が，多様な資格と級・スコアから受験者の主体性等に関する能力を一律に読み取ることは困難だといえる。
「課題研究」は活動内容を研究に限定するため，すべての志願者が提出可能とは言い難い。これに対して「意欲的に取り組んだ活動」は活動の種類を限定しないため，背景の異なる多様な志願者に対して求めることができる。
また各大学の方針にもよるが，一般的に一般選抜においては大学入学共通テスト（以下，共通テスト）や
個別学力検査の学科試験の配点が大きく，つまり「知識・技能」及び「思考力・判断力・表現力」に比重を置くことが多い。おのずと「主体性等」の比重（配点）は小さくなるため，活動報告書もそれに合わせて少ない項目数にする必要がある。
一方，受験者の立場で考えると，一般選抜では共通
テスト後の短期間で出願大学を決めなければならず，
活動報告書の準備が時間的且つ精神的に大きな負担となる可能性がある。これは，選抜で求める提出書類が大学により異なることが一因としてあるが，共通テス
ト以降に初めて本学への出願を意識する者は，活動報告書の準備が不十分である可能性も高い。一般選抜における活動報告書の活用に際しては，こうした状況を考慮し評価する項目を決めるのが望ましい。
次に，活動報告書の「意欲的に取り組んだ活動」の評価方法について説明する。
3.1 評価者
評価者数は 2 名以上，可能であれば 3 名以上が望ましい。そして，例えば性別や年齢など評価者の多様性にも配慮することが重要である。複数名且つ多様な背景を持つ評価者とすることにより，評価の偏りを防ぐことができる。受験者からは様々な種類の活動が提出されるが，すべての活動に関して評価者間のすり合わせ（評価基準の確認）を行うことは時間的ロスが大きい。また場合によっては，評価者間のすり合わせを行ったとしても価値観や経験の違いにより意見が割れることも起こりうる。こうした意見の相違は，評価者の性別など背景に起因する可能性があるが，評価者の均一化は逆に評価の偏重を招く危険性がある。つまり評
価のばらつきを完全に防ぐことはできないため，複数名の評価者を設置することにより，例えば評価の平均
値や評価の最高・最低値を外した平均値等の活用が可能となり，より適切な評価結果が期待できる。いずれの集計値を用いるかは，評価者数や尺度により異なる。
3.2 評価項目
3.2.1 AP に基づいた評価項目
入学者選抜においては，AP に適合した人材を獲得するために，評価項目は AP に基づき決定する。例えば「主体性等」に関する AP として「主体的に活動できる」とある場合，活動報告書のどのような点に着目すれば「主体的な活動である」と判断できるのか，また，それがどうであれば「優れる・劣る」のかという点も考慮し検討しなければならない。AP は各大学で異なるため，最終的には各大学の AP に沿った評価項
目を設定する必要があるが，ここでは例として「主体性等」に関する AP「主体的に活動できる」「多様な人々と協働できる」を示し説明する。
3.2.2 AP「主体的に活動できる」の評価項目
AP として「主体的に活動できる」とある場合，評価項目は「活動の主体」「活動量（期間・頻度）」「活動内容・成果」などがある（表 1）。
「活動の主体」項目では，活動の主体が自己にあるのか他者にあるのかという点から AP「主体的に活動できる」を評価する。活動が，受験者自身で計画・実行したものであればより能動的であり主体的だといえる。これに対して，例えばイベント等への参加は，その多くが主催者側であらかじめ計画・準備されていることから，客として参加することになる。よって主体性としてはやや低い活動だといえる。
「活動量（期間・頻度）」項目では，活動の回数や頻度，継続性から主体性の程度を判断する。また，記載内容が少なく更に添付資料からも活動内容が読み取れない場合もある。このような場合も，受験者の主体
的な活動量が乏しいとして低い評価となる。
「活動内容・成果」では，活動の具体的な内容や成果の有無により判断する。活発な活動であれば具体的な内容を書くことができ，また高い成果があれば当然- 382 -

一般選抜における活動報告書の評価項目の作成方法

それに見合うだけの主体的な活動があったと解釈できる。

ある。

3.4 評価基準及び加点・減点項目
3.4.1 評価基準及び加点・減点項目の設定
評 価
評価は 3 点を基準とした加点・減点で行い，0～5
学力の３要素
ＡＰ
評価項目
低い
高い
他者
自己
点の総合評価とする。評価は「標準的な高校生」を基
活動の主体
受動的
能動的
準とし，そこからの加点・減点で考える。つまり，
活動量
不活発
活発
主体性を 主体的に （期間・頻度）
種々の活動において「標準的な高校生ならばどうであ
持って 活動できる創意工夫るか」を考え，これに当てはまる場合は 3 点とし，こ
多様な
単調な内容
独自性
活動内容・成果
人々と
成果がない
れより優れるのであれば4 点もしくは 5 点，これより
高い成果
協働して
学ぶ態度
劣るのであれば 1 点もしくは 2 点となる。白紙もしく
多様
多様な 多様な人間関係 単一
人々とは文章が意味をなさず評価不能な場合は 0 点とする。
消極的
積極的
協働できる 協働作業
受身，孤立ﾘｰﾀﾞｰ, ｻﾎﾟｰﾄ
加点・減点の方法は，活動の種類（例：部活動，委員会活動）ごとに加点項目，減点項目を設定し，1 項目
3.2.3 AP「多様な人々と協働できる」の評価項目
につき 1 点として該当する数だけ加点・減点を行う。
AP として「多様な人々と協働できる」とある場合， 尚，場合によっては該当する減点項目が多く，減点の評価項目は「多様な人間関係」「協働作業」などがあ
結果が 0 点を下回ることもあるが，その場合も総合評る（表 1）。
価は 1 点とする。加点についても評価の上限は 5 点と「多様な人間関係」項目では，活動における人間関する。個々の評価は 0～5 点となるが，最終的にこれ
係の多様性を評価する。多様性には，年齢，国籍，性を合否に用いる際には配点に合わせて傾斜をかけるな
別などがあるが，例えば，町内会での活動，留学など
どして得点を調整する。
がこれに該当する。ただし，高校生であればその活動評価に際しては，活動の種類ごとに各評価項目におの多くは校内，つまり自校の生徒間という単一な人間
いて具体的にどのような場合に加点・減点とするのか関係での活動に限定されるのが通常である。ほとんどを決めておく必要がある。これは評価の根拠を明確にの高校生は未成年であるため自ずと活動の場は制限さし，受験者全員に対して一律な評価を実施するためにれる。これは本人の能力とは別の要因であることも考も必要である。以降に，高校生の多くが行う活動とし慮しなければならない。従って，単一な人間関係であて「部活動」を例に挙げ，各評価項目における具体的ることが低い評価に直結しない配慮が必要である。
な加点・減点の項目例を示す。
「協働作業」項目では，他者との関わりから協働性を評価する。ここでは単に協働作業を行えば良いとす
3.4.2 部活動の加点・減点項目
るのではなく，作業の中での役割や行動から判断する。
部活動に関する加点・減点項目は表 2 のとおりであ
例えば，リーダーまたはサポート役として積極的に他る。評価項目「活動の主体」は加点・減点項目を設定
者と関われば協働性も高くなるが，指示待ちの消極的していない。部活動は強制されるものではないためな活動では協働的とは言い難い。
「活動の主体」は受験者自身にあるといえるが，高校
表 1 AP と評価項目

3.2.4 評価項目の留意点
実際の評価においては，すべての項目の評価ができない場合もある。活動内容によっては，評価に限界がある項目もあるからである。例えば，単独で行う競技などは協働作業が少ないが，だからといって本人の協働性が劣るとは判断できない。同様に，学校行事に関する活動は人間関係の多様性としては単一であるが，これを低い評価とするのは受験者の能力を正確に判断することにはならない。活動報告書は受験者の一面を示すにすぎないことを十分考慮し，特に低い評価とする際には慎重に客観的な根拠に基づき判断をすべきで側で準備された課外活動でもあるので入部は容易であり，入部するだけで主体的であるとも言い難い。ゆえに「活動の主体」については評価を行わず，活動期間
や内容等で判断をする。部活動は，標準的な高校生ならば入学時から 3 年生の引退時まで継続して活動すると考える。よって「活動量（期間・頻度）」の項目では，活動期間が「2 年以上」の場合を基準とし，それより短い場合は 1 点減点とする。また，記載量が半分（150 字）以下且つ参考資料からも活動の詳細を読み取れない場合にも減点とする。「活動内容・成果」項
目では，「通常の活動以上の創意工夫・独自性」「具体的な成果がある」「心からの学びがある」場合に各- 383 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

表 2 「部活動」に関するチェックリスト
基準：３点
学力の3要素

ＡＰ

評価項目

減点項目

加点項目

活動の主体
・2年未満
主体的に
活動量（期間・頻度） ・内容が乏しい：文章が短く（150字以
主体性を 活動できる下），参考資料からも読み取れない
持って・通常の活動以上の創意工夫・独自性
多様な活動内容・成果
・具体的な成果がある
人々と・心からの学びがある
協働して・学外など多様な人々への働きかけが学ぶ態度
多様な人間関係
多様なある
人々と・部長，キャプテン
協働できる
協働作業
・他者をまとめるような働きがある

総合評価

０

・

１

1 点ずつ加点する。AP「多様な人々と協働できる」
に関する「多様な人間関係」の項目では「学外など多様な人々への能動的な働きかけがある」場合，「協働作業」の項目では「部長，キャプテン」もしくは「他者をまとめるような働きがある」場合に加点する。
3.5 サンプル評価と評価項目の改善
選抜時には作成したチェックリスト（表 2）に基づき評価を進めるが，評価項目や加点・減点項目が APへの適合度を測るのに適切であるか確認をするために，
事前にサンプル（回答例）評価を行う。活動報告書のサンプルを試験的に評価することにより，作成時には気が付かなかった評価項目の不足や不要な部分が見えてくる。また，具体的に加点・減点項目を設定し評価を行うことで，求める学生像がより明確となり，APの改善点も認識しやすくなる。当然であるが，初めて作成した評価項目や加点・減点項目が完璧であることはまずないので，使用・検証しつつ改善を重ねることが重要である。
4 その他の留意点
4.1 配点
活動報告書のうち「意欲的に取り組んだ活動」1 件
のみを活用する際には，その配点には注意が必要である。評価は 0～5 点で行うため，これに過剰な傾斜をかけると現実に則さない結果となる恐れがある。また，活動報告書は300字というわずかな情報に対する評価であることからも，例えば合否境界上の同点者やボーダー層の判定に用いるなど，情報量にふさわしい活用

・

２

・

３

・

４

・

５

とすべきである。高配点とするためには，より詳細なチェックリストの作成，評価対象の拡大（参考資料の必須化，文字数の増加）などが必要である。もちろん，活動報告書の３項目（意欲的に取り組んだ活動，課題
研究，資格・検定等）すべてを評価することによっても高配点は可能となる。
合否に与える影響力は，活動報告書配点の合計得点に対する割合や評価の分散により異なる。各大学の方針にもよるが，一般選抜では多くの大学が共通テストなど科目試験の配点を高くし「知識・技能」と「思考力・判断力・表現力」を重視している。主体性等に関する配点は，一般選抜では低くし総合型選抜や学校推薦型選抜では高くするなど，選抜の特徴に沿った配点とすることも重要である。
4.2 評価の限界
活動報告書は提出書類である以上，その評価は限られた情報内で行わなければならない。活動報告書の内容はあくまで当該受験者の一面を示すだけであり，すべての能力を表すものではない。例えば，協働性に関する評価をしたくとも，活動内容が「一人で行った研究」であれば，協働性に関する評価はできないことになる。これは「評価できない」というだけで，協働性が「劣る」という判断とは異なることに注意しなければならない。面接等であれば，協働性に関する事項を直接受験者本人に質問し確認することができるが，活動報告書のような提出書類では，主体性等に関わるすべての項目を評価可能とは限らない。また，活動を裏付けるエビデンスとして参考資料の提出も可能として- 384 -

一般選抜における活動報告書の評価項目の作成方法

いるが，これの真偽も厳密には判断不可能である。提出された内容については，真実として評価する他ない。
ゆえに，活動報告書による主体性等の評価には限界があることに留意しなければならない。
5 考察
5.1 評価結果の妥当性
未検証ではあるが，活動報告書による主体性等の評
価はグループワーク等による評価と比べると，妥当性という点で劣る可能性が高い。限られた情報内での評価となるため致し方ないのだが，これに対しては過剰な配点を控えるとともに，参考資料を必須化することで改善が期待できる。今後，今ログなどのポートフォ
リオサイトが普及し，活動の記録が高校生にとってより一般的なものになれば，参考資料の提出も必須化可能となるだろう。また先行的な取り組みとして，佐賀大学での導入事例があるが，活動実績を申請した者は申請しなかった者よりも AP の認知度等が高いことが確認されている(西郡ほか, 2020)。活動報告書の選抜への活用が AP の認知度を高め，より AP を満たす学
生の確保，つまり妥当性ある選抜へつながる可能性も期待できる。本稿は活動報告書評価の妥当性検証という点では不十分な内容であるが，評価の設計段階として，評価項目や基準等の設定方法を提案した。評価項
目が AP に基づき，更に実用に耐える方法であることが意義深い。今後の検証により，活動報告書の有効な活用方法について検討を重ねたい。

始まったばかりである。今後検証を重ね AP に基づいた根拠ある評価を実施することが，受験者のみならず大学に対する社会の信頼も厚くすると考える。本稿が各大学における主体性等評価の一助になれば幸いである。
注1）文部科学省の国立大学改革強化推進補助金事業として，四国の５国立大学（徳島大学，鳴門教育大学，香川大学，愛媛大学，高知大学）の「四国５大学連携による知のプラットフ
ォーム形成事業」が採択された。これにより，５大学は連携して入学者選抜の改革に取り組むことになり，四国地区国立大学連合アドミッションセンターを平成25年度に設置した。
2）「進学支援サイト今ログ」の URL は以下のとおりである。
https://portal.postanet.jp/shikoku/

参考文献
井上敏憲・中村裕行・前村哲史・植野美彦・立岡裕士・岡本崇
宅・大塚智子(2017). 「四国地区国立5大学共通のインターネ
ット出願と多面的・総合的評価への取り組み」『大学入試研
究ジャーナル』27, 91－96.
大久保貢・森幹男・中切正人(2018). 「『探求力』に対するルーブリック評価の開発」『大学入試研究ジャーナル』28, 53－59.
菊池明泰・細川和彦・塚越久美子・碇山恵子・中島寿宏・石田
眞二・林孝一(2017). 「AO入試における多面的評価の導入―
ルーブリック評価を用いた入試制度の構築―」『大学入試研
究ジャーナル』27, 23－28.

5.2 活動報告書の情報開示
大学は活動報告書の配点や選抜での活用方法（合否
ボーダー層評価など）に関して募集要項で明確に示す必要があり，こうした情報は大学が活動報告書を積極的に評価するのか，あるいは参考程度に留めるのかという大学の意思表示となる。そして例え配点が少ないとしても，一般選抜における「主体性等」評価は受験者にとってはブラックボックスであり，受験者（特に不合格者）の疑問に対して大学側は根拠ある説明をしなければならない。その際は評価結果だけでなく，場合によっては評価基準等も示す必要がある。一方で活動報告書の積極的評価やその評価基準を示すことは，活動報告書に対する受験対策を生むことになり，「受験のための活動」という本来あるべき「主体性」から遠のく結果を招く懸念もある。しかしながら主体性等の評価が大学入試に導入されることにより，学力一辺倒であった高校教育が変わり，大学入学者の能力が向上することも期待できる。主体性等評価の取り組みは

西郡大・福井寿雄・園田泰正(2020). 「一般入試における主体性等評価の導入とその結果―特色加点制度に対する高校教員の不安と受容―」『大学入試研究ジャーナル』30, 1－7.
文部科学省(2016). 高大接続システム改革会議「最終報告」
文部科学省 2016年3月31日<http://www.mext.go.jp/b_menu/
shingi/chousa/shougai/033/toushin/1369233.htm>（2019年
3月12日）
文部科学省(2018). 平成33年度大学入学者選抜実施要項の見直- 385 -

しに係る予告の改正について 文部科学省 2018年10月22日<http://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/koudai/detail/1397
731.htm>（2019年3月12日）

大学入試研究ジャーナル第 31 号，386-393，2021【ノート】「自己評価シート」を活用した主体性等評価の導入――鳥取大学一般入試での主体性等評価について――
小山 勝樹（鳥取大学）
鳥取大学は，令和 2 年度一般入学者選抜において，多面的・総合的評価を実施するため調査書を活用した評価を行った。評価導入の課題は，「受験生，評価者（大学）双方の負担軽減」「調査書を活用して評価できる方法」「主体性等の解釈」を踏まえ，公平・公正性を担保することであった。それらを踏まえ，医学部（生命科学科，保健学科）と工学部では，「自己評価シート」を活用した評価を実施した。一般入学者選抜の結果は，自己評価シートを導入した医学部，工学部ともに志願者は減少したが，それは，多面的・総合的評価を導入した影響よりも，受験環境の変化よる影響が大きかったと総括した。
キーワード：主体性等評価，調査書の活用，自己評価シート，一般選抜
1 報告の目的筆者が所属する鳥取大学入学センターでは，具体的な検討の前に，現状の各入試において，「多面的・総合的」に評価できているか確認を行った。
ＡＯ入試 1)，推薦入試Ⅰ・Ⅱにおいては，調査書も活用しながら，「面接」「口頭試問」「グループディスカ
ッション」
「小論文」
「大学入試センター試験（以下，センター試験）」などを各入試で取捨選択して評価していることから，「主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度（以下，主体性等）」を含む学力の３要素を多面的・総合的に評価できているとした。
一方，一般入試（前期・後期）は，
「面接」
「総合問
題」
「小論文」を課している一部の選抜以外は，多面的に評価できていないとした。
そのため，一般入試において「主体性等」をどのように多面的に評価するかが目標となった。ただし，文部科学省（2017）の「大学入学者選抜改革について」の「一般入試の改善」
においては，「①筆記試験に加え，「主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度」をより積極的に評価するため，調査書や志願者本人が記載する資料等の積極的な活用を促す（文部科学省，
2017：43）。
」とされていることから，「調査書を活用する」ことが条件となった。
このような背景も踏まえ，予定通り令和 2 年度一般
入試から全学で主体性等の評価を導入した。しかし，鳥取大学の実施した方法が最善とは考えておらず，様々な条件のもと試行錯誤しながら実施したため，まだまだ改善の必要がある。
一般入試の主体性等の評価について，以前から本研究協議会でも研究報告があり関心は高い。未だ検討中の大学にとっては，この事例が参考になる可能性があり，今後の主体性等の評価の研究促進に寄与すると考え報告することとした。
2 自己評価シートの導入決定まで
2.1 一般入試の主体性等の評価の課題
鳥取大学入学センターでは，一般入試での主体性等の具体的な評価方法の検討を行うに際し，以下の 3 点を課題として捉えていた。
①受験生，評価者（大学）双方の負担軽減②調査書を活用して評価できる方法③「主体性等」の解釈
2.1.1 受験生，評価者（大学）双方の負担軽減
国立大学の一般入試は，センター試験を受験し自己採点などの結果から，前期・後期に出願する。センタ
ー試験の自己採点結果しだいでは，試験の終了から約15 日 2) の短期間に，受験生の第一志望校と出願校が変わる可能性がある。つまり一般入試の場合は，大学入試センター試験の自己採点しだいでは，第一志望に出願できない可能性があり，そのため一定数の志望度が低い受験生を含め志願者の母集団を形成している。
今回，鳥取大学は，他大学に一年先んじて主体性等の評価を導入するため，他大学の入試よりも受験生負担が大きくなり，志望度の低い志願者の大幅減少に繋がると予測していた。志望度の低い志願者が減ること
は，多数の出願者のある一般入試の実施・運営面の負担を考えるとメリットではあるが，一方では，一定の教科学力のある志願者を逃すことにもなる。
つまり，評価方法は，志願者の減少を極力抑えるため，受験生や高校教員が，なるべく負担に感じない方法で，かつ，多数を評価する大学教員の負担を増大さ- 386 -

「自己評価シート」を活用した主体性等評価の導入である高校教員が評価した調査書と併用し，多面的評
価とすることにした。

せないような方法を考える必要があった。
2.1.2 調査書を活用して評価できる方法
冒頭で述べた通り，文部科学省（2017）は，調査書の積極的な活用を促している。
また，調査書の活用においては，「調査書等の活用に当たり，（中略）各大学が必要に応じ提供を求めることができる旨，実施要項に明記する。
（文部科学省，2017：47-48）」としている。
しかし，これは，高校教員の負担が増えることが想像できるため，本学から高校に対して，別途「必要な情報の提供」を求めることは，検討当初から選択肢としては無かった。
調査書に関しては，先行研究があり，吉村（2019）
は，調査書の「特別活動の記録および指導上参考になる諸事情」が文章記載による難点（学内組織の役職名や取得検定名称の多様性，大会等の成果の価値判断など）により，現状では評価指標として使えないことを指摘している（吉村，2019：68-69）。
また，永野ほか（2019）は，志願者の出身校を進学
実績から 4 タイプに分けたところ，進学上位校ほど，「評定が厳しく，調査書記載量が少ない」傾向がある（永野ほか，2019：76）と指摘した。
筆者も 2018 年度入試のＡ学部の一般入試出願者約750 名分の調査書の内容について確認した。吉村（2019）や永野ほか（2019）が指摘したことの他に，
以下のような事例も散見された。
①調査書の「特別活動の記録および指導上参考になる諸事情」の各項目の記述が，「特記事項なし」と書かれ，様子が全くわからない。
②特に「総合的な学習時間の記録」は，学校の取り組みへの目標・目的の記述になっているものが多く，生徒個人の評価になっていない。また，学校内で記述内容が統一されている。SSH 校などの場
合は，通常カリキュラムに入っているため記述がない場合がある。
③高卒認定者，
再受験生（高校卒業 5 年以上経過者）
3)には調査書が無い 。
以上により調査書は，学校によって書き方のルールなどが全く異なり，その内容から公平に評価しづらい。
また，受験生本人の記述した書類ではなく，第三者である高校教員が作成した資料であり，調査書のみで受験生を評価することは適切とは言えない。
つまり，調査書単独では評価しにくい。よって，鳥取大学では，受験生本人記載の書類を活用し，第三者

2.1.3 「主体性等」の解釈
吉村（2019）の指摘通り，そもそも「主体性等」が示すものが「何なのか」が明白でない（吉村，2019：69）。これが，主体性等の評価の一番の課題である。宮本（2019）は，主体性の一つの定義として「『学び』という文脈・領域における自律性の高い動機付け（宮本，
2019：23）」と提案している。また，鈴木（2019）は，「主体性の評価を成果にのみ基づいて行うことは困難（鈴木，2019：31）」と，主体性の評価について指摘している。
これらの指摘を前提に筆者は，過去の体験や経験などから，主体性等があると考えられる行動を想定し，その行動にどのよう能力が必要だったか検討してみた。
その結果，経済産業省が 2006 年に提唱した「社会人基礎力の 12 の能力要素」に関連するのではないかとの仮説に至った。
表 1 鳥取大学の DP と社会人基礎力
鳥取大学のDP

社会人基礎力

知識・理解（教養）
知識・理解（専門）コミュニケーションスキル

働きかける力，傾聴力，発信力，情報把握力，柔軟性

数量的スキル
情報活用スキル
論理的思考力
創造的表現力問題発見・課題解決力
自己管理・実行力
チームワーク力
リーダーシップ

創造力
課題発見力
主体性，実行力，規律性，計画力
ストレス耐性

生涯学習力
倫理観
責任ある市⺠としての社会性

規律性

その仮説から，表 1 の通り，鳥取大学のディプロ
マ・ポリシー（以下，DP）と社会人基礎力を対比してみた。
例えば，鳥取大学の DP の「自己管理・実行力」は，「自らを律して積極的に行動し，目的や目標の達成に向けて確実に行動に移すことができる」と定義され，社会人基礎力に置き換えると，
「実行力」
「規律性」
「主
体性」
「計画力」
「ストレス耐性」が該当する。鳥取大学の DP は，複合的な能力で定義されている場合もあ- 387 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

るが，その身につける能力は，ほぼ，社会人基礎力に符合する。
文部科学省（2019a）の「令和元年度学校基本調査」によると，高等学校卒業後に就職する者の割合は，17.6％であると報告している。
本来なら，大学のアドミッション・ポリシー（以下，AP）に沿う受験生を評価すべきだが，上述した通り，「主体性等」が明白でない以上，評価が難しい。そこ
で，大学の AP は，DP やカリキュラム・ポリシーを踏まえている点と，上述した大学の DP は，「社会人基
礎力」も考慮して作成されている点に着目した。つまり，高等学校卒業後に社会人になる生徒が一定数いる
以上，高等学校の DP と大学の DP は，各高等学校の進路目標が違ったとしても，「社会人基礎力」によりある程度は符合でき，高大で接続も可能となる。
このような仮説のもと，後述する自己評価シートの選択肢は，本学の DP と社会人基礎力を参考に検討した。
2.2 導入決定までの過程と評価方法
各学部に提案する評価方法は，後述する自己評価シート案を含む複数案を提案した。各学部の検討は，2017 年 11 月から始めたが，評価方法・自己評価シー
トが確定し公表までに約 2 年かかった。なお，各学部の検討の結果は，表 2 の通りである。
表 2 令和 2 年度一般入試 主体性等の評価方法
学科/

学部

ｺｰｽ専攻
地域/地域

地域 地域/人間
地域/国際
医
医

生命
保健/看・検

工

農

全学科
生命環境農
共同獣医

日程 配点

割合

評価方法

（％）

前

300

30.0

後

500

45.5

「小論文」+「調査書」

前10

0.9 「志望理由書」+「調査書」

後300

40.0 「総合問題」+「調査書」

前10

0.6 「志望理由書」+「調査書」

後300

37.5 「小論文」+「調査書」

前100

6.3 「面接」（参考に「自己評価シート」）

前20

1.1 「調査書」+「自己評価シート」

後200

18.2 「面接」（参考に「自己評価シート」）

前10

1.1 「調査書」+「自己評価シート」

後100

11.1 「面接」（参考に「自己評価シート」）

前
後
前
後
前

10
20
10

0.9-1.3
1.0-1.1

1.8
2.2「調査書」+「自己評価シート」「調査書」

0.8 「調査書」

注 割合は，センター試験+個別試験の総得点に対する配点の割合を示す。
注 工学部は，各学科で総得点が違うため，最小と最大の割合を示した。

表 2 の通り，自己評価シートを採用したのは，医学部と工学部であった。
「自己評価シート+調査書」で主体性等を評価するのは，医学部生命科学科，保健学科（看護学専攻/検査技術科学専攻）の前期と，工学部の前期・後期である。
医学部医学科（前期）と生命科学科，保健学科の後期は，面接の際に調査書とともに自己評価シートを活用することになった。
地域学部の地域創造コースは，前期・後期ともに「小論文」と「調査書」で総合的に評価する。人間形成コース，国際地域文化コースの前期は，「志望理由書+調査書」で評価し，後期の人間形成コースは，
「総合問題
+調査書」
，国際地域文化コースは，「小論文+調査書」
で総合的に判断する。
農学部の生命環境農学科の前期・後期，共同獣医学科の前期については，調査書のみで主体性等を評価する。
なお，農学部は，事情（「指導に関する記録」が保存
年限（5 年）以上の場合，指導要領の保存年限（20 年）以上の場合。廃校，被災その他の事情により出身学校
長の調査書が取得できない場合）により単位証明書又は成績通信簿の写し等が発行できない場合は，「自己申告書」を提出する。
2.3 配点の公表について
配点は，
「面接」
「小論文」
「総合問題」を課さない主体性等の評価の配点は，表 2 の通り，10～20 点に設定した。なお，配点は，「非公表にする」「段階別評価」にするなど検討したが，点数化し公表した理由は，以下の通りである。
①学内に対して・公平・公正な評価を担保するため。
（後述の「3.3 評価の公平・公正性の担保」を参照）。
②学外に対して・一般入試は学力を重視した入試であることを示す
ため。
・受験生全員の調査書を公平に評価することを示す
ため。
・
「非公表」
「段階別評価」にしても，合否の影響について質問されるため。
「面接」
「小論文」
「総合問題」の調査書は，参なお，考または，総合的に判断しているため，配点を分ける
ことはしなかった。

- 388 -

「自己評価シート」を活用した主体性等評価の導入

3 自己評価シートについて
3.1 自己評価シートの記入・提出方法
自己評価シートの記入は，インターネット出願シス
テムで行う。入力後の自己評価シートは，受験料支払後，他の書類と一緒にプリントアウトされ，受験生は他の書類と同封し出願する。
入力された自己評価シートの内容は，大学でCSV データにより出力・確認が可能である。
3.2 自己評価シートの内容について
3.2.1 自己評価シートの仕様「2.1 一般入試の主体性等の評価の課題」で指摘した課題（受験生，評価側双方の負担軽減）を念頭に，自己評価シートの内容を検討し，次の通りとした。
1）Ａ４用紙１枚に収まる分量（設問 2～3 題）にする。
2）インターネット出願システムに組み込む。
①システムのタイムアウトとの関係もあり，Ａ４用
紙 1 枚程度の分量に制限する。また，記述させる
場合の入力文字数を 100～150 文字に制限する。
②選択肢は，様式見本を HP 上に公表することも考慮し，チェックボックス方式を採用する。
③未入力，未提出の防止
・自己評価シートを入力しないと受験料支払いできない仕様にする。
・他の出願書類と一緒にプリントアウトされる仕様にする。
④自己評価シートは，予算の関係もあり，学科毎に作成せずに，学部毎（医学部用と工学部用の 2 種類）に準備する。
3.2.2 設問と選択肢について
自己評価シートの各項目については，工学部の自己評価シート（図 1）を例に工夫したことを述べる 4)。なお，入試の機密性を確保するため，評価基準に関わる
内容には触れないこととする。
まず，「②調査書も併用して評価できる方法」の課題を念頭に設問内容を検討した。自己評価シートの内容
は，入学センターから提案し学部・学科で加筆修正を行った。
自己評価シートの設問は，「1.高校時代及び本学を受験するまでの活動履歴（自己分析）」と，「2.入学後に身につけたいこと」の構成とした。
「1.高校時代及び本学を受験するまでの活動履歴（自己分析）」は，「1）特に力を入れて取組んだ項目」の「学習活動」，「総合的な学び・探求活動」
，
「学校行

事」
，
「部活動・課外活動」，「ボランティア活動」，「資格取得・検定取得」，「その他」，「特になし」から 1 つ
選択する。この選択肢は，調査書の「指導上の参考となる諸事情」の項目にリンクするように設定した。これは，評価者が調査書の確認する箇所を絞る目的がある。
2）の設問は，1）で選択した項目について，100 字程度で活動内容を記述する。ここでは，
「表現力」
・
「文
字数」は，評価対象にしていない。
3）の設問では，その活動について身についた能力を選択させる。
「身についた能力」，その次の設問の「2.
入学後に身につけたい能力」は，選択した項目や選択数は，評価対象にしていない。また，ここでの各能力の表記は，各学科（専攻）のＤＰと社会人基礎力の文言を参考にした。
自己評価シートの内容を一般入試募集要項で事前に公表した理由は，受験生と担任教員が事前に話し合いもできるようにしたためでもある。
これについて，永野ほか（2019）は，生徒が記載する書類（活動報告書，学習ポートフォリオ等）と調査書の関係について，生徒が（担任が記入する）調査書の書き足りない箇所を活動報告書等で補うことや，その逆に担任が調査書で生徒の記載する書類を補うことは，重要であり利点である（永野ほか，2019：74-75）と指摘している。
つまり，生徒，担任が各々記載する書類が相互補完できれば，それらの書類の信頼度も上がり，それを評価する大学にも利点となる。
3.3 評価の公平・公正性の担保
入試情報に関して，受験生や指導する者は，合格を得るために配点や評価基準など，「何をどの程度評価しているのか」に関心がある。
しかし，文部科学省（2019b）は，試験内容や配点等が明らかにされることにより，大学が入学者にどのような力を求めているかという明確なメッセージを伝えることしている一方，面接試験等の評価の観点や配点，結果の活用方法等の詳細を明らかにすると，入学志願者等がそのための対策を講じ，本来必要な評価ができにくくなる等の弊害もある（文部科学省，2019b：1112）と指摘している。この指摘からも主体性等の評価の全容を公表するのは，入試の機密性からも難しい。
そのため主体性等の評価の公平・公正を担保するために，次の施策を行った。

- 389 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

図 1 自己評価シート（工学部用）- 390 -

「自己評価シート」を活用した主体性等評価の導入①評価の配点は点数化し公表する。
②2019 年度の第三者評価における自己点検の項
目に以下の 2 点を追加し徹底する。
・評価基準を定め用紙に残す。判定は，複数で実施
し記録を残す。
・判定会議で合否を決め議事録を残す。
①の点数化し公表する目的は，先述した通り，受験
生に「一般入試は学力重視」を明確にすると同時に，主体性等については，配点分だけ公平・公正に評価する大学の意思表示とした。
②については，主体性等を公平・公正に評価するための「決まり事」として第三者評価の自己点検を活用した。これについては，事前に学部の教員にヒアリングしたが，「当然」との返答が多かった。教員は，新たに追加した「決まり事」については，負担には感じていないようであった。
4 導入の結果
4.1 令和 2 年度一般入試志願者の影響
平成 29（2017 年度）から，令和 2（2020）年度までの4ヵ年の一般入試の志願者の前年比を前期は表3，
後期は表 4 の通り集計した。
表 3，表 4 の通り，2020 年度の一般入試の志願者
は，全体集計で前期は前年比 81％，後期は前年比 73％と，全学部の志願者が前年を割り込んだ。
表 3，表 4 の中で，2020 年度入試で最も志願者が減
少したのは，
表 4 の医学部の後期である。
その要因は，
医学科の後期日程（2019 年志願者数 294 名）の廃止による影響が大きかった。
それ以外の志願者減少が，「主体性等の評価を導入した影響」と言えなくもないが，減少の大きな要因は
別にある。
それは，
前年の志願者増による反動である。
紙面の関係で，ここでは，工学部の例のみ述べる。
工学部の減少の要因は，前期，後期ともに電気情報系学科の志願者減（前期-181 名/後期-108 名）の影響が大きかった。他学科の志願者前年差が，機械物理系
学科（前-54 名/後-26 名），化学バイオ系学科（前+15
名/後-7 名），社会システム土木系学科（前-21 名/後-19名）だったので，電気情報系学科の志願者減の影響の大きさがわかる。
鳥取大学の工学部電気情報系学科は，表 5 の通り，
この 4 年間は，前期の志願倍率は約 3-6 倍，後期は 916 倍と高倍率で推移していた。しかし，後述する 2020年度の入試の大学入試センター試験最終年度であることなどをはじめとするトレンドが，受験生に慎重な出願を促し，結果，これまで高倍率であった，電気情報系学科の出願を敬遠したと考えられる。
表 3 志願者前年比 4 ヵ年推移（前期） ※数値は％
2020

2019

2018

2017

地域

78

103

113

64

医のみ

102

80

148

84

医以外

57

186

89

95

工

76

136

84

76

農

96

159

53

105

総計

81

125

92

82

表 4 志願者前年比 4 ヵ年推移（後期） ※数値は％
2020

2019

2018

2017

地域

88

94

106

103

医のみ

−

78

149

75

医以外

67

97

145

75

工

88

94

132

65

農

59

144

100

105

総計

73

95

128

74

注 表 3・表 4 とも医学部医学科は，2020 年度入試より後期日程を廃止したため，医学部については，医のみ（医学科）と医以外（生命科学科と保健学科（看護学専攻・検査技術科学専攻）に分けて集計している。

表 5 電気情報系学科 志願者倍率 5 ヵ年推移
2020

2019

2018

2017

2016

前期

2.4

4.6

3.3

3.9

6.2

後期

9.5

13.0

13.8

10.7

16.3

なお，
「志望理由書」を人間形成コースと国際地域文化コースで導入した地域学部の志願者は，前期は国際地域文化コース（前年差-49 名），後期は地域創造コース（前年差-67 名）で志願者が大きく減少した。確かに，国際地域文化コース（前期）は，記述式の「志望理由書」と「調査書」を配点 10 点（配点の 0.6％）で新たに課し受験生の負担になったことは考えられる。
しかし，このコースの近年の志願倍率は，2016 年度
2.9 倍，2017 年度 3.5 倍，2018 年度 3.3 倍，2019 年
度 3.4 倍と高倍率で推移し，2020 年度入試では，1.8
倍と落ち込んだ。地域創造コース（後期）の志願倍率は，2016 年度 6.7 倍，2017 年度 7.5 倍，2018 年度- 391 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

13.2 倍，2019 年度 16.4 倍と 2018 年度，2019 年度は10 倍を超える高倍率であったが，2020 年度入試では，9.7 倍と 10 倍を切る結果となった。なお，表 2 の通り，地域創造コース（後期）は，「調査書」と「小論文」
を総合的に評価したが，受験生の実質的な負担増にはなっていない。
つまり，令和 2（2020）年度入試の大学入試センタ
ー試験のトレンドが，①大学入試センター試験の最後の年であったこと，②受験人数の減少（前年差-19,126名），③大学入試センター試験の難化（5-8 文系：前年差-22 点/5-7 理系：前年差-17 点/数学Ⅰ・Ａ：前年差7.7 点/英語（筆記）：前年差-6.3）5) による受験生の「安全志向」と，本学の昨年度までの入試結果（高倍率）の影響が大きく，それが志願者減少の一番の要因と指摘できる。
鳥取大学の場合は，上述の「2.3 配点の公表について」で述べた通り，「自己評価シート」+「調査書」の評価の配点は 10～20 点であり，それは，総得点の約1－2％である。そのため，2020 年度入試の結果については，「自己評価シート」や「志望理由書」による主体性等の評価導入よりも，受験環境の変化の方が，志願者減少に大きく影響したと指摘できる。
4.2 自己評価シートの提出状況
出願時に自己評価シートの未提出者はいなかった。
なお，工学部（前期）のシート記入状況は，表 6 の通りであった。
表 6 自己評価シート記入状況（工学部 前期，n=783）
設問

項目

件数

％

「特になし」の選択

6

0.8%

未回答

0

0.0%

活動内容文字数（最大）120-

活動内容文字数（最小）7-

活動内容文字数（平均）

101

-

未回答

20

2.6%

「特になし」の選択

0

0.0%

未回答

6

0.8%

− 白紙提出

3

0.4%

1-1

1-2

1-3

表 6 の集計数値の通り，未回答，白紙の回答がわずかであった。なお，設問 1-2，1-3 に「未回答」の受験生がそれぞれいるが，システム上，「未回答」でもその先に進めるようになっている。つまり，受験生が，自己採点シートの記入が面倒と思い，白紙，または提出を放棄することもシステム上は可能である。それを踏まえ，「白紙提出」の受験生が 3 名しかいなかったことは，ほとんどの受験生が，自己評価シートに真摯に回答してくれたと総括できる。
なお，採点した教員からは，自己評価シートの採点に関する負担増の不満等は上がらなかった。
5 まとめと今後の課題
ここまで，鳥取大学の 2020 年度一般入試での自己評価シートと調査書を活用した「主体性等」の評価について報告してきた。
導入についての課題は，「2.1 一般入試の主体性等の評価の課題」で述べた通り，①受験生，評価者（大学）双方の負担軽減，②調査書を活用して評価できる方法，③主体性等の解釈であった。検討の結果，インターネ
ット出願システムに質問シートを組み込むことにより設問量を制限し，受験者の負担軽減を図った。また，「3.3 評価の公平・公正性の担保」で述べた通り，主体性等の評価の公平・公正を担保するために，配点を公表し，第三者評価を活用し，評価判定についての学内のルールを明確にした。
しかし，「③主体性等の解釈」の課題は残っている。
今回は，「社会人基礎力」が大学の DP と高校の DP で接続できると仮説を立て，調査書の内容と「社会人基礎力」から設問内容を設定したが，これ以外にも別の評価方法があるのではないかと考えている。そして，他大学よりも 1 年前倒しでの実施による志願者大幅減を考慮し，配点の割合を低くしたが，「主体性等の質の担保」という意味では，評価方法そのものを含め改良が必要とも考える。
そして何よりも，「主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度」がどのような高校生の姿を現しているのか，明確にする必要があり，それが，大学入試で評価できるものかを吟味する必要がある。
文部科学省（2018）によれば，2040 年までの今後
20 年間は，18 歳人口は減少し続ける。少子化は，大学の統廃合，大学の解散など大学経営に与える影響が大きい。そして，大学の教育モデルは，マーチン・ト
ロウの指摘するユニバーサル段階がさらに進行する。
天野（2013）は，高等教育がマス段階からユニバー
サル段階に移行する時，入学者選抜は，平等主義の圧力が強くなりエクセレンス（優秀さや卓越性）の保証の必要性が言われ，エフィシエンシー（効率）の問題
が重要性を増すと指摘している（天野，2013：147）。

- 392 -

「自己評価シート」を活用した主体性等評価の導入

つまり，これまで報告した通り今回の事例は，「主体性等」の評価に「エクセレンス（優秀さや卓越性）」と「エ
フィシエンシー（効率）」が課題だったことがわかる。
今後の少子化の影響化で大学の入学者選抜は，入学定員を満たすために，入学生の質を「教科学力」だけに求められなくなり，「志願者数の確保」「入学者数の定員確保」と，「入学者の質の担保」の課題に直面する大学が増加する。
特に，国立大学の一般入試は，募集定員の多くを一般入試に割り当てているため，少子化の影響で「教科学力」のみで「入学者の質の担保」ができなくなる分，
主体性等を含めた「教科学力以外のどのような能力」に「優秀さや卓越性」を求めるのか，公平性・公正性と効率を担保した上での評価方法の検討を含め，今後も試行錯誤していくことになる。

http://warp.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11293659/www.mext.go.j
p/b_menu/houdou/29/07/1388131.htm（2020 年 1 月 15 日）．
文部科学省（2018）「資料 2 大学への進学者数の将来推計について」『将来構想部会（第 9 期～）（第 13 回）配布資料』文部科学省.
https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo4/042/siryo/1401754.htm（2020 年 3 月 9 日）．
文部科学省（2019a）．
『令和元年度学校基本調査（確定値）の公表について』文部科学省.
https://www.mext.go.jp/b_menu/toukei/chousa01/kihon/kek
ka/k_detail/1419591_00001.htm（2020 年 3 月 9 日）．
文部科学省（2019b）．
『大学入学者選抜の公正確保に向けた方策について（最終報告）』文部科学省.
https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/senbatsu/1417494.
htm（2020 年 1 月 15 日）．
永野拓矢・橘春奈・石井秀宗（2019）．
「新入試「主体性」評価

注が一般選抜に及ぼす影響」『大学入試研究ジャーナル』29, 73

1）令和 3 年度より入試区分の名称が変更になるが，本稿におい－78.

ては，旧名称で統一する。

鈴木雅之（2019）．
「教育心理学からみた「主体性」-自己調整学

2）令和 2 年度は，大学入試センター試験の 2 日目（1/19）の翌

習の観点から」『大学入試における「主体性」の評価-その理念日（1/20）に自己採点が終了し，出願締め切りの 2 日前（2/3）に郵送した場合，15 日間となる。

と現実-』東北大学出版会. 31－48.
吉村宰（2019）．
「一般選抜前期入学者選抜における調査書の活3）高校卒業 5 年以上経過した出願者の調査書（正確には，卒業証明書）には，単位取得した科目・単位数と出欠状況の情報は取得できる。
4）書式については，工学部のものを図 1 で示す。医学部のものについては，令和 2（2020）年度 学生募集要項一 般入試（前期日程・後期日程）を参照。
5）『2020 年度大学入試センター自己採点集計』（データネット実
行委員会）を参照。

参考文献
天野郁夫（2013）．
『大学改革を問い直す』慶應義塾大学出版会.
データネット 2020（2020）．
『2020 年度大学入試センター自己採点集計』データネット実行委員会.
https://dn-sundai.benesse.ne.jp/dn/center/（2020 年 2 月 17日）．
経済産業省（n.d.）．
『「人生 100 年時代の社会人基礎力」説明資料』経済産業省.
https://www.meti.go.jp/policy/kisoryoku/index.html（2020 年
1 月 15 日）．
宮本友弘（2019）．
「「主体性」評価の課題と展望-心理学と東北大学ＡＯ入試からの示唆-」『大学入試における「主体性」の評
価-その理念と現実-』東北大学出版会. 7－29．
文部科学省（2017）．
『大学入学者選抜改革について』文部科学省.

- 393 -

用について」『大学入試研究ジャーナル』29, 67－72.

大学入試研究ジャーナル第 31 号，394-400，2021【ノート】

オンラインによる高校教員向け入試説明会の実践と評価
久保 沙織，南 紅玉，樫田 豪利，宮本 友弘（東北大学）
東北大学では昨年まで，高校教員を対象とした入試説明会を全国 21 会場で実施してきた。今年度は，
新型コロナウイルスの感染拡大防止のために対面での説明会を中止し，オンラインで実施した。本稿では，東北大学オンライン入試説明会の実践報告ならびに実施後の評価について論じる。オンライン入試
説明会は，7 月 13 日～8 月 7 日の期間に計 41 回実施した。参加者数の総計は 226 名であり，うち 152
名から事後アンケートの回答が得られた。アンケート結果より，説明会の実施時期や時間帯，内容について肯定的な回答が９割以上であり，実施方法や参加定員の設定についても適切性が示唆された。
キーワード：入試広報，オンライン，入試説明会，高校教員
1 はじめに東北大学では，主な入試広報活動として，高校教員を対象とした入試説明会や高校訪問，受験生および保護者を対象とした進学説明会・相談会等を毎年実施してきた（倉元, 2020:49）。しかしながら，今年度は新型
コロナウイルス感染症の全国的な感染拡大を受けて，参加者を募って対面で行うような例年通りの入試広報
活動は中止することに決定した。その代替として，オンラインを活用した入試広報活動を実施すべく，全学的な委員会である入試企画・広報委員会の下に，著者
ら 4 名から成るオンライン広報作業部会が新年度開始
直後に組織された。今年度取り組んだオンラインによる入試広報活動には，「オンライン入試説明会」，「オン
ライン進学説明会・相談会」，「オンラインオープンキ
ャンパス」が含まれるが，本稿ではこのうち「オンライン入試説明会」について，企画から実施までのプロ
セス，および実施結果を報告する。
1.1 東北大学入試説明会とは東北大学では，1999 年のアドミッションセンター 1)
発足以来，高校教員を対象とした入試広報活動として
入試説明会を実施している。入試説明会は，進路指導に携わる高校教員に対して，東北大学の入試に関する情報を丁寧に伝えると共に，進路指導の現場である高校からの声を直接拾い上げることにより，入試制度の改善に資することを目的として行われてきた。例年 5月末から 7 月初旬にかけて，近年は全国 21 会場で実施しており，2019 年度は 366 校，557 名の参加があった。このように，入試説明会は東北大学と高校教員との間における入試に関する情報交換の貴重な場であり，コロナ禍においても継続が望まれる重要な入試広報活動の 1 つであった。

2 「オンライン入試説明会」の実施概要
本年度当初より，オンライン広報作業部会のメンバーを中心として，オンライン入試説明会の実施方法に関する検討を重ねた。これまで全国 21 会場で対面で実施してきた東北大学入試説明会の内容を，オンラインでもできる限り踏襲することを基本方針とした。
2.1 実施時期の決定
はじめに，実施時期について検討した。前述のように，従来の入試説明会は，5 月末から 7 月初旬までの間に全国 21 会場で逐次的に開催されていた。本年度のオンライン入試説明会は，4 月初旬より計画を開始したが，当初，学内における入試関連の懸案事項も，新型コロナウイルス感染症の感染拡大により不確定な要素が多く，文部科学省や国立大学協会による 2021
年度入試に関する決定も，例年より遅れることが見込まれていた。しかし，このような状況下であっても，高校の先生方に可能な範囲で少しでも早く情報を届け
たい，そして直接対話をすることで不安も軽減させられるのではないか，という思いがあった。一方で，初めての試み故に綿密な計画を立て，ソフト・ハード両面での環境整備等，十分な準備期間を確保する必要があった。
これらを勘案し，
約 3 ヶ月の準備期間を設け，
7 月 1 日から参加申込みを開始し，説明会は 7 月第 3
週以降の実施とする目標を立てた。
2.2 使用するビデオ会議システムの選定
Zoom，WebEx，Google Meet を候補とし，オンラ
イン広報作業部会のメンバーで実際に使用し，それぞれのメリット，デメリットについて議論した。
加えて，これまでの入試広報活動を通じて交流のあった全国のいくつかの高校から，ネットワーク環境や使用できる
ビデオ会議システムについてヒアリングを行った。そ- 394 -

オンラインによる高校教員向け入試説明会の実践と評価

表 1 ブロックとセッション数

れらの結果を踏まえ，全国の高校への普及状況と，画面共有機能やスケジューリング機能等のユーザビリテ
ィの観点から，ビデオ会議アプリ Zoom を使用することとした。
2.3 説明会の構成
従来の入試説明会は，本学入試センター教員による
東北大学全体の説明と入試に関する説明，参加者を交えた質疑応答を合わせて 90 分で構成されていた。オンライン入試説明会では，参加者の時間的拘束を最小限にすることを目的に，入試説明と質疑応答のみとし，60 分で実施することとした。大学説明については，オンライン入試説明会と並行して企画し，6 月 1 日時点で公開されていた，オンライン進学説明会・相談会のサイトで視聴できる動画を紹介することにした。
実施時間帯の検討に当たって，どのような時間帯が参加しやすいか，元高校教員である本学特任教授の意見を聴取した。概ね授業時間を終えて，かつ勤務時間内に収まる時間帯として，15:30-16:30 が有力であった。この時間帯をメインに，地域や高校によって時間割や勤務時間に違いがあることを考慮し，A. 13:0014:00，B. 14:15-15:15，C. 15:30-16:30，D. 16:45-17:45のいずれかの時間帯に設定することを決定した。
2.4 実施方法とスケジュール
2.4.1 ブロックとセッション数
従来の入試説明会では，地域によって受験生の志願
傾向や入試広報に求められる情報が異なることを考慮して，当該地域の実情とニーズに合致するよう全国 21
会場それぞれで内容を少しずつ変更していた。このことから，オンライン入試説明会も全国を地域ごとにブロック分けして実施することにした。これまでの入試
説明会における開催回数や来場者数等の実績，および
全国高等学校総合体育大会のブロック区分（全国高等学校体育連盟，n.d.）を参考に，全国を 11 ブロックに分け，勤務校が所在するブロックの説明会に申し込んでもらうこととした。
オンライン入試説明会では，1 回の説明会をセッシ
ョンと呼び，回線負荷や Zoom 画面上での視認性，質疑応答における双方向コミュニケーションの限界を考慮して，1 回のセッションにおける募集定員を 20 名とした。その上で，2020 年度入試における都道府県別出
願校数を参考に各ブロックでの開催回数（セッション数）を決定した。セッション数の決定においては，早期に定員上限に達したことを理由に申込みできない参加希望者が生じないことを最重要と考え，余裕を持た

ブロック

都道府県

セッション数

北海道

北海道

2

北東北

青森県，秋田県，岩手県

4

宮城

宮城県

6

南東北

山形県，福島県

3

北関東

茨城県，栃木県，群馬県，埼玉県

4

南関東

東京都，千葉県，神奈川県，山梨
県

4

北信越

新潟県，長野県，富山県，石川県，
福井県

3

東海

静岡県，愛知県，岐阜県，三重県

3

近畿

滋賀県，京都府，大阪府，兵庫県，奈良県，和歌山県

2

中国四国

鳥取県，島根県，岡山県，広島県，山口県，徳島県，香川県，愛媛県，
高知県

1

九州沖縄

福岡県，佐賀県，長崎県，熊本県，大分県，宮崎県，鹿児島県，沖縄
県

1

せた定員上限となるよう配慮した。また，できるだけ多くの高校からの参加機会を確保するため，同一高校からの申込み可能人数は，1 回のセッションにつき 2
名（2 回線）までに制限した。ただし，申込者の端末を複数名の教員で視聴することは許容した。ブロック
区分および各ブロックのセッション数を表 1 に示した。
2.4.2 実施スケジュール
オンライン入試説明会を担当する本学入試センタ
ー教員は 9 名であった。ブロック区分とセッション数が確定した段階で，ブロックごとに担当者を 3～4 名ずつ，オンライン広報作業部会メンバーが少なくとも1 名含まれるように割り振った。オンライン入試説明
会の開始日は 7 月 13 日とし，(1) 担当ブロック内で 1
回のセッションにつき主担当と副担当の 2 名を配置し，いずれかはオンライン作業部会のメンバーとする，(2)
1 日に実施するセッションの上限は 3 とする，という
2 つの条件の下，説明会の実施スケジュールを確定した。
オンライン入試説明会の実施スケジュールを表 2 に示した。なお，ブロックの全国という表記は，全国どのブロックからでも参加可能なセッションであり，7
月 20 日付で追加したものである。新型コロナウイル
ス感染症の感染拡大の影響により，例年 6 月に発表される国立大学協会による入学者選抜についての実施要領の発表が 7 月 13 日となったため，説明会開始時点- 395 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

で本学の入学者選抜要項の 2021 年度版はまだ作成途中であり，7 月中の公表予定となっていた。そこで，全国を対象とした 8 回のセッションを 8 月開催で追加
し，計 41 セッションを実施した。
2.4.3 参加申込み
オンライン入試説明会のサイト（東北大学入試セン
ター, 2020）を作成し，参加希望者にはそのサイトを経由して，申込みフォームにより事前に参加申込みを行ってもらった。サイトは 7 月 1 日にオープンし，同時に参加申込みの受付を開始した。
申込みフォームは，
株式会社フロムページが提供するOCANs 2) を利用し，申込み期限は各セッションの前日の17 時までとした。
申込みの際，セッションの録音，録画及び無断転載，配信を禁止する旨，校内への配信等によって不特定多数の教員あるいは生徒が視聴することは認めない旨を明示し，これに同意しないと参加申込みが完了しない
ように設定した。周知の方法としては，過去 5 年間の出願高校と国立大学附属高校合わせて 1,443 校に案内状を郵送したことに加え，入試センターの教員が連絡先を既知の高校教員に対しては，メールや FAX を直接送付した。
2.5 テストセッションの実施
実施者と参加者の双方で，参加申込みから説明会までの流れを実践を通して最終確認するため，あらかじめ交流のあった全国の高校教員に参加依頼をし，6 月
31 日にテストセッションを実施した。テストセッショ
ンの参加者は，入試センターの教員 9 名と，高校教員
25 名であった。
2.6 説明会における役割分担の決定
オンライン作業部会のメンバーのうち，申込みシス
テム OCANs の管理者権限を持つ 2 名を SE 担当とし，全てのセッションをこの 2 名で分担して，申込者名簿の作成と事前配布資料のアップロードを行った。
申込者名簿は各セッションの 3 日前の暫定版と，前日の申込み締め切り後の確定版の 2 回作成し，それぞれ当該セッションの担当者にメールで送付した。事前配
布資料は，前日までにアップロードし，参加者には当日午前中にダウンロードしてもらった。
各セッションの担当者 2 名のうち，オンライン作業
部会のメンバーは，Zoom でのミーティングの事前のスケジューリングと当日のミーティング開始を担当した。テストセッションでの経験をもとに，2 名のセッション担当者の役割を明確にし，主担当の役割は，説表 2 実施日程および申込者数，参加者数
月日 (曜日)

時間

ブロック

申込者数

参加者数

7/13(月)7/13(月)7/14(火)7/14(火)7/14(火)7/15(水)7/15(水)7/15(水)7/16(木)
7/16(木)
7/16(木)7/17(金)7/17(金)7/20(月)7/21(火)7/21(火)7/21(火)7/22(水)7/22(水)7/22(水)7/27(月)7/27(月)7/28(火)7/28(火)7/28(火)7/29(水)7/29(水)7/30(木)
7/30(木)
7/30(木)7/31(金)
8/3(月)
8/3(月)
8/4(火)
8/4(火)
8/5(水)
8/5(水)
8/6(木)
8/6(木)
8/7(金)
8/7(金)

C
C
C
C
D
C
C
D
A
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
D
A
C
C
D
A
C
B
C

宮城 ①
北関東 ①
南関東 ①
九州沖縄 ①
北海道 ①
東海 ①
中国四国 ①
南東北 ①
北東北 ①
北信越 ①
近畿 ①
宮城 ②
南関東 ②
東海 ②
北東北 ②
南関東 ③
北信越 ②
宮城 ③
南東北 ②
北関東 ②
南東北 ③
北関東 ③
北東北 ③
北信越 ③
東海 ③
南関東 ④
近畿 ②
北海道 ②
宮城 ④
北関東 ④
北東北 ④
宮城 ⑤
全国 ①
全国 ②
全国 ③
全国 ④
全国 ⑤
全国 ⑥
宮城 ⑥
全国 ⑦
全国 ⑧

7
3
5
2
2
0
16
9
15
3
5
5
7
8
5
16
1
1
7
11
6
11
9
11
9
15
5
8
5
8
9
6
9
9
3
0
2
3
6
6
5

7
2
4
1
2
0
12
9
12
3
4
5
5
7
5
12
1
1
7
7
6
8
9
9
8
12
4
7
5
7
8
5
6
5
3
0
1
2
5
5
5

注）同一ブロックで複数回のセッションを開催した場合には，開催時期の早い順に囲み数字で示した。

明資料の作成，当日の司会進行，入試説明および質疑応答，実施記録の作成とした。副担当の役割は，主として Zoom ミーティング内での参加者の管理とし，質疑応答では必要に応じて主担当のサポートをすることとした。

- 396 -

オンラインによる高校教員向け入試説明会の実践と評価

2.7 事後アンケート
オンライン入試説明会の参加者には，事後アンケー
トの回答を依頼した。
項目は表 3 の通りとし，加えて，任意で氏名および高校の所在地，高校名の回答を求めた。なお，Q3 以降は昨年度までの入試説明会で用いていたアンケートと同じである。
表 3 事後アンケートの項目
Q1 参加した説明会のブロックを選択してください。
【必須】
「北海道」
，
「北東北」
，
「宮城」
，
「南東北」
，
「北関東」
，
「南関東」
，
「北信越」
，
「東海」
，
「近畿」
，
「中国四国」，「九州沖縄」，「その他」より選択
Q2 参加した説明会のセッション番号を選択してください。
【必須】「セッション①」，「セッション②」，「セッション③」，「セッション④」，「セッション⑤」，「セッション⑥」
，
「セッシ
ョン⑦」
，
「セッション⑧」より選択
Q3 説明会の時期についてはいかがでしたか？【任意】「1. ちょうど良い時期である」，「2. 早すぎる（いつ頃が最適か）」，「3. 遅すぎる（いつ頃が最適か）」から選択
Q4 曜日・日時設定についてはいかがでしたか？【任意】「1. 特段の不都合はなかった」，「2. 参加しにくい時間設定だ（どのような曜日・時間設定が最適か）」から選択
Q5 説明会の内容について伺います。東北大学の AO 入試等について，十分な情報が得られましたか？【任意】「1. よくわかった」，「2. 大体わかった」，「3. 情報が不十分だ（どのような情報が不足していたか）」から選択
Q6 配布資料についてはいかがでしたか？【任意】，「2. 多すぎる（どのような資料が余「1. 十分な内容だ」
」から選
分か）
」
，
「3. 足りない（どのような資料が不足か）択
Q7 説明の進め方，プレゼンテーション等はいかがでしたか？
【任意】「1. わかりやすかった」，「2. わかりにくかった（どんなところがわかりにくかったか）」から選択
Q8 その他，ご要望，お気づきのことがあればお聞かせください【任意】
自由記述形式表 4 ブロック別の申込者数，参加者数，志願者数
ブロック 申込者数 充足率 参加者数

参加率

志願者数

9
34
28
22
24
33
13
15
8
12
1
27

90.0%
89.5%
93.3%
100.0%
72.7%
76.7%
86.7%
88.2%
80.0%
75.0%
50.0%
73.0%

198
930
1236
566
1450
1668
620
464
357
159
113
–

北海道
北東北
宮城
南東北
北関東
南関東
北信越
東海
近畿
中国四国
九州沖縄
全国

10
38
30
22
33
43
15
17
10
16
2
37

25.0%
47.5%
25.0%
36.7%
41.3%
53.8%
25.0%
28.3%
25.0%
80.0%
10.0%
23.1%

注）充足率は，ブロックごとのセッション数 ×20（=1 セッションの募集定員）に占める申込者数の割合である。志願者数は，2020
年度入試の数値である。

図 1 志願者数と参加者数の散布図

3 「オンライン入試説明会」実施後の評価
3.1 申込者数と参加者数
セッションごとの申込者数と参加者数を表 2 に示した。東海ブロックのセッション①と全国のセッション④は，申込者が 0 名であったため，実際に開催されたセッションは 39 回であった。申込者数の総計は 273
名，参加者数の総計は 194 校から 226 名であり，申込者数に占める参加者数の割合（参加率）は 82.8%であった。前述のように昨年度の入試説明会の参加者数は557 名であったが，このうち 232 名が仙台会場への参加者であった。仙台会場では，入試センター教員だけでなく各学部の教員も参加して個別の入試解説も行っていることから，例年全参加者数の約 4 割を占める。
仙台会場への参加者の集中を考慮すると，従来の入試説明会に比較してオンライン入試説明会の参加者数が極端に少なかったとは言えないだろう。
表 4 では，ブロックごとに申込者数と参加者数をまとめ，各ブロックに該当する地域ごとの 2020 年度入試における志願者数を併せて示した。
ブロックごとに，募集定員の上限に占める申込者数の割合，および申込者数に占める参加者数の割合を算出し，それぞれ充足率，参加率とした。
また，全国対象の追加セッションを除く 11 ブロックに関する，2020 年度入試における志願者数と，オンライン入試説明会への参加者数との散布図が図 1 であ- 397 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

Q1.参加ブロック
30
25

76%

88%

86%

100%

100%

遅すぎる, 7%90%

早すぎる, 3%Q4. 曜日・日時
参加しにくい, 9%

80%

20

70%
60%

64%

度数

60%

54%
44%

50%
40%

37%

10

回収率

65%

15

30%

38%

20%

5

ちょうど良い, 90%

10%

九州沖縄

北海道

近畿

東海

北信越

全国

南東北

中国四国

北関東

北東北

南関東

宮城

0

Q3. 時期100%

Q5. 説明会の内容
情報が不⼗分だ, 3%

不都合はなかった, 91%

0%

Q6. 配布資料
多すぎる, 1%

足りない, 3%Q7. 進め方・プレゼンテーション
わかりにくかった, 1%

大体わかった,43%

よくわかった, 54%

⼗分な内容だ, 96%

わかりやすかった, 99%

図 2 事後アンケートの回答結果る。志願者数の多かったブロックほど，オンライン入試説明会への参加者数も多い傾向が見られ，スピアマ
ンの順位相関係数は 0.87(p< .001)，ケンドールの順位
相関係数は 0.67(p< .01) であった。
3.2 事後アンケートの結果
事後アンケートへの回答者数は 152 名であり，参加者数の総計（226 名）に対する回収率は 67.3%であった。Q1，Q3，Q4，Q5，Q6，Q7 の回答結果を図 2 に示した。Q1 の棒グラフは，回答者が参加したブロック
ごとの人数を表している。併せて，ブロックごとの回収率も示した。近畿ブロックおよび全国を対象に追加したセッションでは回収率が 40%を下回っていたものの，表 4 に照らして，ブロックごとの参加者数の多寡と回答者数は概ね同様の傾向を示しており，回答者が特定のブロックに偏ってはいない。
Q3 の時期に関しては，「ちょうど良い時期である」という回答が 90%であった。
「早すぎる」の理由としては，募集要項や入学者選抜要項がまだ発表されていない時点で説明会を開始したことを指摘する意見がほ
とんどであった。一方，「遅すぎる」を選択した回答者
からは，例年のように 6 月から 7 月上旬までを希望す
る声が多かった。

Q4 の曜日・日時設定について，A. 13:00-14:00，B.
14:15-15:15，C. 15:30-16:30，D. 16:45-17:45 の 4 つの時間帯を候補としていたが，多くのセッションが Cの時間帯で設定されていた。
「参加しにくい時間設定だ」
を選択した回答者のほとんどが，平日 16 時以降のより遅い時間帯や土曜日を希望していた。
説明会の内容について，十分な情報が得られたかという Q5 への回答は，「よくわかった」と「大体わかった」を合わせて 97%であった。
「情報が不十分だ」を選択した回答者は，入学者選抜要項の発表前で，不確定な情報が多かったことに不満を抱いていたようだ。
Q6 の配布資料について「多すぎる」を選択した回答
者は，具体的に「令和 3 年度大学入学共通テスト出題
教科・科目の出題方法等」や「入学試験成績通知見本」
を挙げていた。一方で，「足りない」と回答した参加者
からは，
当日のみ提示した資料についても欲しかった，という意見や，そもそも事前配布資料のダウンロード
方法がわからなかった，という記述が見られた。
説明の進め方およびプレゼンテーション等に関する
Q7 では，99%が「わかりやすかった」という回答であった。
「わかりにくかった」の理由としては，音声が小さかったという意見があった。
Q8 の自由記述項目の回答をいくつか抜粋し，表 5- 398 -

オンラインによる高校教員向け入試説明会の実践と評価

表 5 事後アンケートの自由記述結果（抜粋）1. オンライン開催に関する好意的なコメント
オンラインの説明会は参加しやすいので，新型コロナウイルスが収束した後も開催して頂けると助かります。
● 遠方に出張せずとも，説明会に参加できて，会場への移動時間や時間割変更処理などの労力が大幅に省けました。
●

2. 内容に関するコメント
時期に関して，来年度はコロナウイルス感染症の影響がなければ 6 月～7 月の開催を望みたい。
● 学部からの説明がないのは仕方のないことですが，少々残念でした。
●

3. 操作上の躓きに関するコメント
資料を上げているページが分からなかった。
● Zoom に入る方法について，「スワイプする」となっていましたが，本校配付のパソコンではそのような機能がなくて入れないため右往左往しました。
●に示した。他には，使用した校務用 PC にカメラ，あるいはマイクがなく，映像や音声の出力ができなかったといった記述も複数見られた。
3.3 今後の課題
3.3.1 ブロック区分・セッション数・参加定員
従来の入試説明会と同様に，主担当は各ブロックの地域性に配慮して説明資料を作成しており，地域ごとにブロック分けをして実施したことについては，アンケートの自由記述でも否定的な意見はなかった。各セッションの参加者は最大で 12 名であったが，Zoom 上
できめ細やかな対応が可能なのは 10 名程度が限界であるという声が多くの実施担当者から聞かれた。アン
ケートでは，少人数だからこそ質問がしやすかったという意見もあった。今回 20 名とした 1 セッションの
募集定員の妥当性については議論の余地が残るが，表4 に示した通り各ブロックの定員上限に対する充足率は最大で 80.0%であり，申込者が殺到して希望するセッションに申込めないという事態を回避できたという意味では，適切な参加定員の設定だったと言える。
3.3.2 実施時期・実施時間帯
事後アンケートでは，開催時期（Q3）や曜日・日時（Q4）に関しては肯定的な回答が 90%以上であったが，例年通り 6 月，7 月の実施を望む声も一定数あった。オンライン入試説明会の実施を例年通り 5 月下旬の開始とできなかった理由の 1 つとして，新型コロナ
ウイルス感染拡大の影響により，入学者選抜要項の発表が遅れていたことが挙げられる。このような状況にあってもできるだけ早く全国の高校教員と情報を交換する場を設けたいという思いから 7 月 13 日の開始としたが，入学者選抜要項の発表が 7 月末日になったことで，7 月中のセッションでは提供できる入試情報が限定的となってしまった。アンケートではその事情を汲んだ温かいコメントもあった一方で，選抜要項発表
前の説明会開始は早すぎたのではという意見も目立った。
参加人数が極端に少なかったブロックおよびセッ
ションについては，実施日程や時間帯に要因があったのか今後検討していきたい。また，アンケートは参加者のみからの回答であり選択バイアスが生じているた
め，来年度以降の実施に当たっては，参加できなかった教員の意見も収集して，実施時期と時間帯を決定する必要があるだろう。
3.3.3 説明会の内容と使用したシステム
事後アンケートの Q5～Q7 の結果より，説明会の内容に対しては，9 割以上が好意的な意見であった。仙
台会場への参加経験がある高校教員からは学部からの説明を希望する声もあり，来年度以降の実施では内容構成についても検討する必要性が示唆された。1 回のセッションの所要時間を従来の90 分から60 分に減らしたが，特に不満の声はなく，1 時間でポイントをおさえた説明だったというコメントも見られた。
Q8 の自由記述では，ビデオ会議システム Zoom や申込みシステム OCANs の操作で躓いたという記述が散見された。この点については，操作方法等を詳細に解説した資料をあらかじめ掲載しており，本来，これらの資料に目を通すことで解決できる問題であったと考える。インターネットの接続状況や PC のスペック
等，参加者側の環境に依存する問題もあったが，これらに対処することは不可能である。
4 結語
倉元（2007）では，東北大学入試説明会の“全国展開は，資金，人員，時間，労働力の面で不可能である”とされていたが，オンラインの活用がそれを実現する
1 つの方法となり得ることが示された。今回の参加者
からは，アクセシビリティや移動時間の削減等，オンラインならではのメリットに言及するコメントも得られた。東北大学入試センターでは今年度，新型コロナ
ウイルス感染症の感染拡大をきっかけに入試広報のオ- 399 -

大学入試研究ジャーナル第 31 号

ンライン化に取り組んだが，今後日本国内のみならず海外を含めボーダレスかつインクルーシブな入試広報を展開していくためには，ポストコロナにおいてもオンラインの活用を 1 つの選択肢として，対面での広報活動と併せて実施していく必要がある。対面とオンラ
インそれぞれのメリットとデメリットを整理し，それらの使い分けやバランスについて引き続き検討していきたい。
注1）入試センターの前身
2）OCANs（オーキャンズ）は，株式会社フロムページが提供するプログラム管理システムの商品名である。開催日・時刻の異なる複数のイベントを設定し，それぞれに定員や申込み締切等の柔軟な設定が可能であり，Zoom との連携も容易である。
イベントへの参加者は，申込みフォームを介したオンライン
上での事前申込みから，Zoom による当日の参加までスムーズに行うことができる。

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP20K20421 の助成を受けた研究成果の一部である。

参考文献
倉元直樹（2007）．
「入試広報戦略のための基礎研究(1) ―過去 10年の東北大学入試データから描く『日本地図』―」『東北大学
高等教育開発推進センター紀要』2, 9－22.
倉元直樹（2020）．
「『大学入試学』の展開 ―東北大学におけるアドミッションセンターの構想（転換期）―」倉元直樹編『「大学入試学」の誕生』金子書房, 48－57.
東北大学入試センター（2020）．
「東北大学オンライン入試説明会」東北大学入試センター http://www.tnc.tohoku.ac.jp/onli
ne-nyushi_setsumei/（2020 年 11 月 25 日）.
全国高等学校体育連盟（n.d.）．
「全国高等学校総合体育大会開催
基準要項」全国高等学校体育連盟 https://zen-koutairen.com/pdf/kaisai_re.pdf（2020 年 11 月 25 日）.

- 400 -

2018 年度（No.29）と 2019 年度（No.30）の審査協力者の方々（50 音順）
審査協力者の氏名は、全国大学入学者選抜研究連絡協議会企画委員会の任期（２年）が満了す
る度にまとめて開示します。括弧内に示す所属は審査依頼時点のものです。
雨森 聡（静岡大学）

高山 峯夫（福岡大学）

荒井 克弘（元大学入試センター）

竹内 正興（鹿児島大学）

荒井 清佳（大学入試センター）

立脇 洋介（九州大学）

石井 秀宗（名古屋大学）

田中 義郎（桜美林大学）

石倉 佑季子（大阪大学）

寺尾 尚大（大学入試センター）

石崎 龍二（福岡県立大学）

中切 正人（福井大学）

伊藤 圭（大学入試センター）

永野 拓矢（名古屋大学）

岩田 弘三（武蔵野大学）

中村 和生（北里大学）

植野 美彦（徳島大学）

夏目 達也（名古屋大学）

内田 照久（大学入試センター）

西郡 大（佐賀大学）

大久保 智哉（大学入試センター）

橋本 貴充（帝京大学１） 大学入試センター２））

大澤 公一（京都大学）

花井 渉（大学入試センター）

大谷 奨（筑波大学）

濱中 淳子（東京大学１） 早稲田大学２））

大塚 智子（高知大学）

林 篤裕（名古屋工業大学）

大塚 雄作（元大学入試センター）

林 寛子（山口大学）

片野 浩一（明星大学）

日下田 岳史（大正大学）

菊地 賢一（東邦大学）

福島 真司（大正大学）

木村 拓也（九州大学）

船橋 伸一（富山大学）

喜村 仁詞（高知大学）

星野 由雅（長崎大学）

倉元 直樹（東北大学）

前川 眞一（大学入試センター）

齋藤 朗宏（北九州市立大学）

益川 弘如（聖心女子大学）

桜井 裕仁（大学入試センター）

宮澤 芳光（大学入試センター）

佐藤 隆（東京薬科大学）

宮埜 壽夫（元大学入試センター）

椎名 久美子（大学入試センター）

宮本 友弘（東北大学）

島田 康行（筑波大学）

森川 修（鳥取大学）

清水 一彦（山梨県立大学）

安野 史子（国立教育政策研究所）

荘島 宏二郎（大学入試センター）
杉澤 武俊（新潟大学１）

山路 浩夫（電気通信大学）
２）

早稲田大学

）

山本 以和子（京都工芸繊維大学）

鈴木 敏明（仙台白百合女子大学）

吉村 宰（長崎大学）

鈴木 規夫（元大学入試センター）

脇田 貴文（関西大学）

高木 繁（名古屋工業大学）

１）2018 年度所属 ２）2019 年度所属

【編 集 専 門 委 員】
委員長 山 地委 員 鈴 木
川 嶋
中 島
丸 岡
村 上
石 岡

弘 起（大学入試センター）
誠（北海道大学）
太津夫（大阪大学）
範 行（富山県立大学）
博（福岡大学）隆（中京大学）恒 憲（大学入試センター）

大
真
猪
本
大
椎

谷
鍋
股
郷
津
名

奨（筑波大学）芳 樹（香川大学）
俊 光（岩手県立大学）
真 紹（立命館大学）
起 夫（大学入試センター）
久美子（大学入試センター）【編 集 規 定】 （2019 年改訂）
１．本誌は、独立行政法人大学入試センター理事長が委嘱するところの、全国大学入学者選抜研究連絡協議会編集専門委員会のもとで編集を行う。
２．本誌は、各大学等における特長ある入試研究にもとづく論文、及び全国大学入学者選抜研究連絡協
議会大会における研究発表にもとづく論文を収録する。本誌は大学入試研究専門の電子ジャーナルとして年 1 回発行し、大学入試センターのホームページ上で公開する。掲載論文の著者には本誌を印刷して 1 部提供する。
３．投稿期間は、毎年 6 月上旬から 8 月下旬とし、投稿方法の詳細は大学入試センターのホームページ
上で告知する。なお、全国大学入学者選抜研究連絡協議会大会での研究発表者には、編集専門委員会
から投稿案内を送付する。
４．投稿された論文は、著者名を伏せずに編集専門委員及び審査協力者による匿名の査読を行い、「原著論文」「資料」または「ノート」として掲載の可否を決定する。
「原著論文」は、入試に係る独創性のある学術的に有意義な考察と明確な結果を備えたものとする。「資料」は、既存の知見を補強する
事例・データの呈示、事例のまとめ等を主な内容とするものとする。「ノート」は、既に公開された研究に対する追加・補強、比較的報告事例が少数で一般的に関心の高い事例の報告、萌芽的発想の提案などを著したものとする。

【投 稿 規 程】 （2019 年改訂）
１．投稿の際は、「原著論文」「資料」「ノート」のうちから、審査を希望する種別を明示する（複数でも可）。なお、「原著論文」のみを希望種別とする場合、他の種別での審査は行わない。
２．いずれの種別においても刷り上り６ページ程度とし、審査の過程で加筆を求められた場合でも最大で８ページとする。
３．原稿の書式は、Ａ４版縦置き・横書き、24 字×46 行×横２段組で作成する。
４．原稿は和文・英文のみ可とする。和文原稿には和文要約（200～300 字程度）を、英文原稿には英文要約（100～150 words 程度）を付す。
５．執筆要領は、「大学入試研究ジャーナル原稿執筆ガイド」を参照すること。
６．原稿の執筆にあたっては、以下に示すような倫理的な要請を満たしているかについて、所属機関における倫理委員会等の承認を得る、もしくは著者全員による十分な確認を行うこと。
－ 研究参加者による研究協力への同意－ 研究参加者に対するプライバシーの保護（匿名性の保証）－ 他者が作成した原稿、図表、材料、プログラム等の利用における出典の明示－ 二重投稿の無いこと－ 不適切、差別的な用語や表現の無いこと－ 利益相反状態の無いこと
７．原稿の送付にあたっては、電子ファイル（PDF 形式、Microsoft Word 形式、TeX 形式、Text 形式のいずれか）を提出すること。ただし、掲載が決まった段階で、図表等を含め元データの提出を求める
ことがある。
８．査読結果をふまえた修正稿を送付する際には、各査読者の指摘事項への対応を記した文書を付すこと。
９．掲載論文の著作権は、大学入試センターに属するものとする。ただし、著者が出典を明示したうえで再利用することを妨げない。
１０．原稿の送付及び問い合わせ先：〒153-8501 東京都目黒区駒場 2-19-23
独立行政法人大学入試センター 試験企画部試験企画課
電話：03-5478-1216 メール：nyukenkyo@cen.dnc.ac.jp

大学入試研究ジャーナル No.３１
令和３年３月発行

編集者 全国大学入学者選抜研究連絡協議会
企画委員会編集専門委員会
発行者 独立行政法人大学入試センター
試験企画部試験企画課〒153-8501 東京都目黒区駒場 2－19－23
電話（03）5478－1216（直通）