
【資料】

大学入試研究ジャーナル第 34 号，211-217，2024

大学成績の規定要因に関する実証的研究――学校歴と成績の効果に関する比較検証――

真鍋 亮（愛媛大学）
本稿は，高校の学校歴（出身高校の属性），高校成績，大学成績を取り上げ，これらの関係性を検証した。
検証では，2010 年から 2019 年に標準的な地方私立大学を卒業した 10,482 人を対象とし，以下 3 つの知見を明らかにした。①高校ランクと高校成績との間には負の相関関係が存在すること，②大学成績に対して，高校ランクと高校成績がともに影響を及ぼしていること，そして③その中でも高校成績の方が大学成績への影
響がより強いことである。これらの検証を通じて，大学成績の規定要因として，高校成績の重要性が再確認された点は，今後の大学入試改革における新たな議論の契機を提供するものとなりうると考える。
キーワード：入試改革，学修成果，高校評定，GPA
1 背景と目的においても，調査書に関する記述はあるが高校成績に大学生の学校歴（出身高校の属性）と高校成績は，対する具体的な言及はみられず，出身校や高校の成績

大学教育とどのような関係にあるのか。たとえば，出などの情報は，少なくとも大学入試の局面で重視され身高校を学力別に，上位校と下位校に分類した場合，ているとは言い難い。こうした状況の中で，高校成績「上位校の成績ボトム層」と「下位校の成績トップ層」と大学成績の関係性を検証した研究として，たとえばでは，どちらが大学での学修成果をより期待できるの西郡（2011）による入学者の追跡調査のレビューでは，か。つまり，大学での学修成果に対して，学校歴と高入試成績と入学後成績には相関関係がみられず，高校校成績では，どちらの影響がより強いのか，という問

成績の方が入学後成績を予測しているといった結果をいを立てることができる。こうした問いからは，「上示している。同時に，これらの結果は，入試研究特有

位校の成績ボトム層」「下位校の成績トップ層」といっの問題点として，調査対象者が入学者選抜の合格者のた，様々な背景を持つ入学生が混在する可能性が高いみで形成された等質的な集団であるため，見かけ上の多くの大学において，今後の入試改革に対する重要な相関係数が低下する「選抜効果」を考慮する必要性に知見の創出が見込まれるものと考える。

ついて言及している。

入試改革の政策的動向として「新しい時代にふさわ

このように，従前より高校と大学の成績の関連は認しい高大接続の実現に向けた高等学校教育，大学教育，

識されている。その一方で，大学入試の現場では（高大学入学者選抜の一体的改革について〜すべての若者

校成績の代替指標としての意味合いも含み），評価のが夢や目標を芽吹かせ，未来に花開かせるために〜（中

中で入試得点の加重が極めて高くなっており，高校成教審答申，2014）」が挙げられる。ここでは，大学入績が利活用される場面は，学校推薦型選抜，総合型選試の一体的改革を目的として，高等学校の教育内容や抜など限定的なものとなっている。こうした現状は，

学習・指導方法，評価方法の見直しなどを含む改革案

入学者選抜において極めて重要な課題であると考えが示されている。

る。さらに，
出身高校の属性を分析対象とした検証は、

ここでは，総合的・多面的評価の重要性が述べられこれまで十分なされてきたとは言い難い。これらをふている。他方で，「令和 4 年度国公私立大学入学者選

まえて本稿では，高校成績と大学成績の関連を前提と抜実施状況」（文科省，2023）によると，我が国におした上で，さらには出身高校の属性を加えた，高校成ける一般選抜での入学志願者総数 3,674,496 人に対し，績・出身高校・大学成績の関係性検証を通じて，今後

学校推薦型選抜の志願者総数は 478,610 人，総合型選の入試改革における含意を得ることを目的とする。

抜の入学志願者総数は 201,102 人となっており，一般選抜の入学志願者が多くなっている。したがって，合2 先行研究の整理と本稿の課題

否結果の要因としては，試験当日に行われるテストの本稿の検証に関連する先行研究 1） として，主に①得点の比重が高くなるケースは少なくないと言える。

入学者の追跡調査，及び②学生の高校での学習状況と

また「大学入試改革の状況について（文科省，2020）」

大学教育との関係性をふまえた検証が挙げられる。

- 211 -

大学入試研究ジャーナル第 34 号

まず，①追跡調査について，2010 年以降に発表さ・高校成績，大学成績を用校の属性（高校ランク 3））

れた推薦・AO 入試の効果をテーマとした先行研究にいる。そのうえで，②個別大学の連続 10 年にわたる

ついてレビューした木村（2021）は，これらは個別機

データ（コロナ禍によるオンライン授業などの影響を関を対象とした場合が多く，またその際に用いられる

受けていない，2019 年度卒業生までの直近 10 年分）

大学入学後の成果指標としては，学業成績を対象とすを用いた検証を行うこととする。

るものが多く見られることを指摘している。また，入試改革の効果検証について考察した西郡（2021）は，

3 データと分析枠組み

追跡調査について，大学入学後のパフォーマンスを入

3.1 データ

試区分で比較する方法について「最も標準的な手法の調査対象校は，首都圏外の中核市に所在する中規模

1 つ」とし，評価指標として学業成績（GPA），取得

私立総合大学（以下 S 大学）とする。S 大学が擁する単位数，学籍状況などが用いられるとしている。加え各学部の偏差値は，入試制度による差異も含め 50 前て，こうした追跡調査の多くは単年や複数年という比後に分布しており，この点からは標準的な大学である

較的短い期間での検証が多いことについて指摘しておと言える。分析対象は，S 大学の人文科学・社会科学

り，加えて学修成果の指標として学業成績を用いるこ系 4 学部（A・B 学部：商学・経済学関係，C 学部：との妥当性，及び長期的な視点に立った検証の必要性

文学・社会学関係，D 学部：法学・政治学関係）の，について言及している。

最 短 修 業 年 限 4 で 卒 業 し た 2010 〜 19 年 度 卒 業 生

次に，②学生の高校での学習状況と大学教育との連

10,482 人とする（表 1）。なお，このうち S 大学が所

動をふまえた研究では，近年の事例として，たとえば在する都道府県の出身者は 71.2%（7,464 人／ 10,482 人）

宮下・飯田（2019）がある。ここでは，三重大学でのとなっている。このことから，高校成績（評定）にお2010 〜 17 年のデータを対象とし，調査書の評定平均

いて，高校の属性（学力だけでなく，普通科・専門学

値と大学入学後の成績との関連について，両者が相関科といった教育内容など）による差異は当然あるもの

関係にあることを明らかにしている。その他，林（2021）の，たとえば各都道府県教育委員会による教育方針なは，評定平均と同様に高校調査書の指標として「出欠ど「高校成績（評定）に関わる地域性」という観点にの記録」に着目し，山口大学での 2018 年入試受験者よる差異は小さい可能性が見込まれる。

を対象とし，高校の欠席率が高い者が退学し，大学での学業成績が低いことを明らかにした。

表1

本稿に直接関連する先行研究としては，日下田・福

卒業年度
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
計

島（2019）がある。この研究では，大都市部の私立大学での 2014 〜 17 年指定校推薦入学者を対象とし，高校調査書の評定平均値，高校ランク，大学入学時の国数英合計点，1 年春学期 GPA を用いて，高校調査書の評定平均値は大学入学後の成績（1 年春学期 GPA）に有意な影響を及ぼすことを明らかにしている。さらに，ここでは各高校での評定平均値の意味が異なる点を考慮すべく，分析変数に高校ランク 2）（進学実績に基づく順序尺度）を用いており，進学校出身者ほど評

A 学部
335
323
379
312
313
333
329
355
346
326
3,351

本稿の分析対象者
B 学部
326
355
354
311
330
326
333
346
314
354
3,349

C 学部
231
212
188
200
192
196
183
203
205
214
2,024

D 学部
182
225
168
170
170
174
156
162
175
176
1,758

計
1,074
1,115
1,089
993
1,005
1,029
1,001
1,066
1,040
1,070
10,482

定平均値が低いことなどを示している。
これらは，高校での学習状況を示す指標として，主また，前述した選抜効果について，まず，調査対象に高校評定平均値，大学での学修成果を示す指標とし校の入学試験競争率は，全ての入試制度をあわせて 2て，大学成績（GPA）が用いられている点で共通し倍程度となっている。日下田・福島（2019）において，ている。しかしながら，先行研究において重要性が指選抜性の低さを理由に用いられた指定校推薦入試と比摘される出身校の属性に関わる指標や，長期的なデー較した場合，結果が選抜効果の影響を受ける可能性はタを用いた検証は限られており，また，これらを入学

高まるが，平野（1993）による「競争率が 10 倍といから卒業まで網羅的に検討した事例は，これまで十分うような場合，入学者の集団は極めて等質な集団と考なされてきたとは言い難い。

えられるが，1.1 倍なら『選抜効果』はほとんどみら

こうした状況をふまえて，本稿の検証では，①出身れない」といった観点に基づき，調査対象者が入試選- 212 -

大学成績の規定要因に関する実証的研究

抜によって等質化された集団となる可能性は低い，つ㧗ᰯࣛࣥࢡ

まり選抜効果の影響は無視できるほど小さいものと仮኱Ꮫᡂ⦼

定したうえで分析を行うこととする。

㧗ᰯᡂ⦼

分析には，調査対象校が保有するデータに基づき，出身高校の属性を表す指標として「高校ランク 4）」，

図 1 本稿の分析枠組み

高校による学習状況を表す指標として「高校成績（高校調査書に記載されている評定平均値）」，大学での学

4 分析

修成果を表す指標として「大学成績（入学時から卒業

4.1 変数の分布までの GPA）」を用いることとする（表 2）。なお「高分析にあたり，まず高校ランク・高校成績・大学成校ランク」は，最も高いランクが 1，低いランクが 20

績の分布をヒストグラムにより示した（図 2，3，4）。

とする順序尺度変数であるが，分析に際して値の大小

なお，ケース数からスタージェスの公式によって導出を他の指標と合わせるため，21 から元の値を差し引された階級数は 14.356…となっている。この値に対しき補正した（最大が 20，最小が 1 となる）値を用いて，それぞれの指標の階級数は，高校ランクが 19，ている。また，日下田・福島（2019）と同様に，高校高校成績が 14，大学成績が 18 となっており，適正値

ランクの理論的な意味を「高校間で評定平均値の意味

から大きく逸脱していないものと考える。

が異なることを考慮するための変数」とし，さらに間隔尺度変数として扱えるという仮定のもとで，分析に用いることとする。



大学成績は，調査対象校では 2012 年に 3 段階評価

（A・B・C）から 4 段階評価（S・A・B・C）へと変更されたため，全て 3 段階評価に補正した値を用いる




5）

こととする 。
表2




各変数の記述統計量（n=10,482）

平均値
標準偏差
最小値
最大値

高校ランク
9.88
3.96
1
19

高校成績
4.10
0.47
2.4
5.0



大学成績
2.38
0.29
1.3
3.0

















          

図 2 高校ランクの分布
図 2 をみると，分布に多峰性（multimodal）の傾向がみられる。ここから，図 2 のランク 2 〜 6 付近は総合型選抜・学校推薦型選抜，9 〜 12 付近は一般選抜，

表 2 をみると，高校ランクの平均値は，20 段階中 9.88

14 〜 16 付近は共通テスト利用選抜（国公立大学とので，ほぼ中間に位置している。この点からも，調査対併願）といったように，性質の異なる複数の入試制度

象校が標準的な大学であると言えることが確認できによる入学生が混在していることが示唆されている。

る。また高校成績は平均 4.10，大学成績は 2.38 となっており，相対的に高い値となっている。




3.2 分析枠組み

本稿の分析枠組みを図 1 にて示した。まず，高校ランク・高校成績・大学成績それぞれの分布を確認する（4 節 1 項）。次に，高校ランク別，高校成績別クラス
タごとの大学成績を確認する（4 節 2 項）。そのうえで，3 者の相関関係を検証し，高校ランク・高校成績と大学成績の規定要因分析を行う（4 節 3 項）
。これらを通じて，高校ランク・高校成績・大学成績の関係性を








        

図 3 高校成績の分布明らかにする。
図 3 を み る と，4.2 付 近 を 頂 点 と す る， 単 峰 性- 213 -

大学入試研究ジャーナル第 34 号

（unimodal）の分布となっていることが確認できる。
高校成績は 5 段階であることから，比較的高い値に偏った分布となっていると言える。






図 6 各群の大学成績





図 6 をみると，A 群の大学成績が若干高い値に分                 布しており，次いで B 群・C 群が並ぶ形となっている。

図 4 大学成績の分布

また各群の平均は A 群 2.42，
B 群 2.35，
C 群 2.36 となっ
図 4 をみると，大学成績は，高校成績と同じく 2.4ており，顕著な差は見られない。

付近を頂点とする単峰性の分布となっていることが確認できる。また，比較的高い値に偏った分布となってさらに，各群の大学成績 10 年間の推移について，
図 7 にて示した。

いる点も高校成績と同様である。さらに，階級数は若干異なるものの高校成績と大学成績の分布は近似しており，ここから両者の連動性が示唆されている。






4.2 階層クラスタごとの大学成績

4.2.1 高校ランク別クラスタ

続いて，高校ランクを対象とした階層クラスタ分析

（Ward 法）を行った。クラスタ数は，デンドログラ



ムの結果をふまえて 3 つ（A・B・C 群）に分類した（図




5）
。なお，ケース数は A 群 2,482・B 群 5,421・C 群 2,579









$⩌

となっている。


%⩌









&⩌

図 7 各群の大学成績 10 年間の推移
図 7 をみると，3 群間に顕著な差はなく，ほぼ横ば
いに推移していることが確認できる。
この検証から，高校ランクの高低によって大学成績に顕著な差が生じる可能性は高くないことが示唆されている。
4.2.2 高校成績別クラスタ
高校ランク別クラスタ分析の結果をふまえ，高校成績を対象とした階層クラスタ分析（Ward 法）を行っ

図 5 各群の高校ランクた。クラスタ数は，高校ランク別と同様に，デンドロ

図 5 を み る と， 各 群 の 平 均 は A 群 14.82，B 群

した（図 8）。なお，ケース数は D 群 4,344・E 群 4,661・グラムの結果をふまえて 3 つ（D・E・F 群）に分類

10.34，C 群 4.17 となっており，高校ランク別のクラF 群 1,477 となっている。

スタが形成されていることが確認できる。そのうえで，各群の大学成績を図 6 にて示した。

- 214 -

大学成績の規定要因に関する実証的研究

図 10 をみると，各群ともに多少の変動はあるものの，ほぼ横ばいに推移しており，また各群の軌道も近似しており序列が保たれている。
この検証から，高校成績の高い群は，大学成績も総じて高くなっている可能性が示唆されている。
4.3 高校ランク・高校成績・大学成績の関係性
4.3.1 高校ランク・高校成績・大学成績の相関分析
ここまでの検証で，高校ランクよりも高校成績の方が，大学成績と連動性が高いことが確認された。この

図 8 各群の高校成績点をふまえ，高校ランク・高校成績・大学成績，これ

図 8 をみると，各群の平均は D 群 4.55，E 群 3.94，
F 群 3.30 となっており，高校成績別のクラスタが形ら 3 者の関係性について検証する。まずは，この 3 者
による相関分析の結果について，表 3 にて示した。

成されていることが確認できる。そのうえで，各群の大学成績を図 9 にて示した。

表 3 各変数の相関係数表（n=10,482）
高校ランク
高校ランク
1
高校成績
大学成績
** 1% 水準で有意 ( 両側 )高校成績-.360**
1

大学成績.089**.321**
1

表 3 をみると，まず，高校ランクと高校成績は負の相関関係にあることが確認できる 6）。つまり，一方が高いともう一方が低くなるという関係にある。この点に関しては，冒頭で述べた上位校の成績ボトム層，下位校の成績トップ層という認識と整合的である。
また，
図 9 各群の大学成績

高校ランク・高校成績ともに大学成績と相関関係にあ

図 9 をみると，大学成績も高校成績と同様に D 群となっており，高校成績の方が大学成績と強い相関関の大学成績は比較的高い値に分布しており，次いで E係にあることが確認できる。この点に関しても，前項群・F 群の順になっている。また各群の平均は D 群までの検証結果と整合的である。

るが，相関係数は高校ランクが .089，高校成績が .321

2.47，E 群 2.34，F 群 2.25 となっており，各群間で 0.1
ポイント程度の開きが生じている。

なお，本分析は「選抜効果」の影響を受ける可能性は低いものと仮定して行っている。そのうえで，仮定さらに，各群の大学成績 10 年間の推移について，
図 10 にて示した。

の範囲を越えるような「選抜効果」の影響が生じていた場合でも，その影響を受けながらも高校ランク，高校成績と大学成績の相関関係が確認できたと言える。



4.3.2 大学成績の規定要因分析




続いて，高校ランク・高校成績を独立変数，大学成

績を従属変数とした重回帰分析によって，大学成績の

規定要因分析を通じてこれらの関係性について検証す

る（表 4）。なお，前述した通り，順序尺度変数である高校ランクは，間隔尺度変数とみなせる仮定のもと，









'⩌




(⩌









独立変数として重回帰分析に投入する。

)⩌

図 10 各群の大学成績 10 年間の推移- 215 -

大学入試研究ジャーナル第 34 号

表4

大学成績を従属変数とした重回帰分析

学習に対する姿勢など，高校での実際の成績が，学校（n=10,482）

歴よりも大学成績をより正確に予測できる重要な指標

（定数）
高校ランク
高校成績
調整済み R2 乗
従属変数  大学成績となりうることを示唆している。さらに，高校成績を

係数
標準誤差
標準化係数
1.197
.028
.017
.001
.235 **.247.006.405 **.151 ****1% 水準で有意統制した場合においては，高校ランクの高い学生の方がより高い大学成績となっており，この点から，高校
ランクも大学成績の規定要因となっていると言える。
このように，大学成績の規定要因として，高校成績の重要性が再確認された点は，今後の大学入試改革に

表 4 をみると，高校ランク・高校成績が大学成績のおける新たな議論の契機を提供するものとなりうると規定要因となっており，標準化係数を比較すると高校考える。たとえば，現場レベルの議論として，高校成

成績の方がより高い効果を示していることが確認でき

績が出願要件及び選考により深く関わる推薦入試（総る。なお，VIF はいずれも 1.149 となっており，多重合型選抜，学校推薦型選抜）における募集人員の増加

共線性の問題が強く結果に影響を与える可能性は低い

は，大学成績といった観点からは，よりポジティブなものと考える。加えて，不均一分散に対して頑健な標結果が期待できる。そのほか，大学の志願状況にもよ

準誤差を用いた重回帰分析を行なった場合でも，表 4るが，
学校推薦型選抜などで，高校ランク下位校であっの結果とほぼ同様となることを確認している。

ても高校成績の高い生徒の確保を目指すなど，各大学

以上の検証から，高校ランク・高校成績・大学成績といった 3 つの変数は，①高校ランクと高校成績は負における入学者選抜に活用できる可能性が見込まれる。

の相関関係にあること，②大学成績に対して，高校ランク・高校成績ともに規定要因となっていること，③

6 今後の課題

大学成績は，高校ランクより高校成績の影響が強いことが明らかになった（図 11）。
㧗ᰯࣛࣥࢡ


㧗ᰯᡂ⦼

るデータを用いた検証を通じて，高校ランク・高校成
績・大学成績の関係性について，高校成績が大学成績

5 



本稿は，地方私立大学文系 4 学部の 10 ヵ年にわたを予測するうえでの重要性を明らかにした。しかしながら，これ以外にも大学での学修成果を予測する他の኱Ꮫᡂ⦼評価基準や指標が存在する可能性がある。たとえば，高校の個別性，学生のモチベーションや学修に対する図 11 高校ランク・高校成績・大学成績の関係性

姿勢，コミュニケーション能力など，これらの多様な

5 知見の整理と含意

指標をどのように評価し，組み込むかについては今後

本稿の検証から明らかになった知見を以下 3 点にまの課題となろう。

とめる。①高校ランクと高校成績は負の相関関係にあまた，本稿の検証は一定の知見を提供した一方で，る，②大学成績に対して，高校ランク・高校成績とも

データのサンプルによって，結果が異なる可能性が考に規定要因となっている，③大学成績は，高校ランクえられる。この点をふまえ，より多くの大学や学部，より高校成績の影響が強い。

異なる背景を持つ学生を対象とした追試により，結果

これらの知見から得られる含意として，特に着目すの一般性や普遍性を確認することが必要となる。

べき点は以下 2 点である。
第 1 に，高校ランクと高校成績は負の相関関係にあ注る点である。これは「進学校出身の人ほど，高校調査

1）これらに該当する研究は種々あるが，ここでは紙幅の関書の評定平均値は低い傾向がある」という，日下田・係上，本邦で唯一の大学入試研究専門誌である「大学入試福島（2019）の結果と整合的である。また調査対象校

研究ジャーナル」に掲載された近年の事例を取り上げるこには，上位校の成績ボトム層，下位校の成績トップ層ととする。

が集まる傾向にあることが示唆されている。

2）高校ランクは，日下田・福島（2019）によると「（株）大第 2 に，大学成績に対して，高校成績の与える影響

学通信が作成した 20 段階の順序尺度変数であり，1 がいが相対的に大きい点である。ここから，大学成績は，

わゆる難関大学に卒業生を多数輩出する進学校」としてい高校ランクよりも高校成績の影響が大きいことが明らかになった。この結果は，生徒の学力や努力の水準，

る。
3）高校ランクは，本稿でも日下田・福島（2019）が用いた- 216 -

大学成績の規定要因に関する実証的研究

ものと同じ（株）大学通信が作成した高校ランクを用いる。
4）当該指標は 2008 年の値が欠損しているが，年ごとの変動が少ない性質をふまえ，2007 年と 2009 年の平均値を 2008
年の値として用いている。
5）S 大学の GPA は，成績評価の S・A・B・C について，S・A を 3，B を 2，C を 1 に換算したものを分母とし，その合計を履修単位数で除した値を用いている。
6）なお，ここでの相関係数は，順位相関係数の値とほぼ同様となることを確認している。

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文部科学省（2020 年 1 月）．「大学入試改革の状況について」
https://www.mext.go.jp/content/20200124-mxt_
sigsanji-1411620_00002_002.pdf（2023 年 8 月 26 日）．
文部科学省（2023 年 1 月）．
「令和４年度国公私立大学入学者
選抜実施状況」https://www.mext.go.jp/content/20230123mxt_daigakuc02-000027141_03.pdf（2023 年 8 月 26 日）．

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