ISSN 2187-6762
ISSN-L 1348-2629

大学入試研究ジャーナル
No.３２
２０２２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. 32

目 次

【原著】
COVID-19 蔓延下における個別大学の入試に関する高校側の意見
倉元 直樹，宮本 友弘，長濱 裕幸（東北大学） ·············································· 1
高大連携活動の高校生へ与える影響に関する尺度開発――高校生の主体性向上を目指して――
河西 奈保子，磯 尚吾，中永 早映，近藤 伸彦，松田 岳士（東京都立大学） ···················· 9高大接続・教育委員会と連携した地元高校生の人材育成「福井プレカレッジ」への支援と入学者確保――福井大学工学部の事例――
大久保 貢，中切 正人，田中 幸治（福井大学） ··············································17
受験座席の効率配置による入試の最適化――入試のＤＸに向けて――
西郡 大，園田 泰正（佐賀大学） ···························································23
タブレット端末利用型 CBT による時系列解答データログ分析の一考察
安野 史子（国立教育政策研究所） ··························································29
QQTest の開発と試行――探究学習の成果を測定するための指標づくりを目指して――
池田 文人，岩間 徳兼（北海道大学），成田 秀夫（大正大学） ·································35
段階表示を用いた合否判定方法の試行
林 篤裕（名古屋工業大学） ································································43
入試区分別の在学時の学びとアウトプットの関係――卒業生調査からの検討――
遠藤 健（早稲田大学） ····································································49
多面的・総合的入学者選抜の効果検証――卒業年度の学生・教員双方の追跡調査の分析――
井ノ上 憲司，山下 仁司，大友 弘子，川嶋 太津夫（大阪大学） ·······························56
新設学部を題材にした高大接続上の成果と課題――食農学類に関する対面型広報の実践報告――
新藤 洋一（福島大学） ····································································62
東北大学志望を促進する要因の検討――新入学者アンケートから――
宮本 友弘，久保 沙織，倉元 直樹，長濱 裕幸（東北大学） ···································69

信州大学インターネット出願時アンケート結果の分析――志願者と入学者の回答傾向の違いを踏まえた出願時アンケートの意義――
平井 佑樹，一之瀬 博（信州大学） ·························································77
私立大学定員管理の厳格化が東日本の公立高等学校に与えた影響――地域と進学実績を説明要因として――
末永 仁，倉元 直樹（東北大学） ···························································84
ペーパー・インタビューの評価基準の作り方について石井 志昂，吉村 宰（長崎大学） ···························································92
個別入試における作題関連業務を規定する要因の探索的分析と仮説モデルの構築――作題支援システムの構築を目指して――
久保 沙織（東北大学） ····································································98
オンライン入試の意義と課題――九州工業大学における総合型選抜Ⅰの事例をもとに――大野 真理子（京都大学大学院），花堂 奈緒子，播磨 良輔（九州工業大学） ····················106
国立大学における新型コロナウイルス感染症の対応について――2021 年度私費外国人留学生選抜（4 月入学）を中心に――
翁 文静，立脇 洋介（九州大学） ··························································114
傾向スコアを用いた令和３年度共通テスト公民科目間差の試算――国語・英語リーディング・英語リスニングを共変量に用いた場合――
荘島 宏二郎，橋本 貴充，宮澤 芳光，石岡 恒憲，前川 眞一（大学入試センター） ·············122【資料】
高校生の志望学部系統選択に関する一考察――進学中堅校の調査結果から見られる特徴――
竹内 正興（香川大学） ···································································131
高大接続改革期における国立教員養成系大学の入学者選抜方法の変化――令和２年度入試～令和３年度入試を対象に――
山田 美都雄（宮城教育大学） ·····························································137
コロナ禍における新潟大学の入試広報の実践――「オンライン個別相談会」を中心に――
吉田 章人，並川 努，坂本 信（新潟大学） ·················································143
コロナ禍における信州大学アドミッションセンターの入試広報活動
一之瀬 博，木村 建，海尻 賢二，平井 佑樹（信州大学） ····································150
沖縄県内の高校を対象としたオンライン大学説明会の効果
田中 光（山口短期大学），山田 恭子，浦崎 直光（琉球大学） ································157
COVID-19 禍における高校生の進学希望の変化に与えるオンラインオープンキャンパスの効果研究
三好 登（広島大学） ·····································································165

小学校教員養成課程を主体とする私立大学教育学部における音楽免許取得者の特徴
深谷 和義，小杉 裕子（椙山女学園大学） ··················································173
入試改善に向けた入試分析と追跡調査の支援システム
関 陽介，植野 美彦（徳島大学） ··························································180
母親による大学選択への関与――子どもの性別により関与度等は異なるのか――
喜村 仁詞（岡山県立大学），羽藤 雅彦（流通科学大学） ·····································186
定員管理の厳格化の入試倍率・偏差値・志願者動向への影響――東京に所在する私立大学におけるトリクルダウン現象の現在地――
福島 真司，日下田 岳史，和田 浩行（大正大学） ···········································192
四国地区国立大学連合アドミッションセンターの活動と今後の在り方
井上 敏憲，中村 裕行（愛媛大学），関 陽介（徳島大学），青葉 暢子（鳴門教育大学），
岡本 崇宅（香川大学），大塚 智子（高知大学） ·············································198
神戸大学「志」特別選抜における総合問題の出題と分析――第 1 次選抜における英語を主とした学力の評価を中心として――
𠮷𠮷田 健三，西山 覚，髙橋 真，進藤 明彦，杉山 浩一（神戸大学） ···························204
オンライン相談会に関する今後の展望と課題――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） ··································212
我が国における大学入試に関する専門職団体の必要性とその展望――一般社団法人 大学アドミッション専門職協会の設立背景を中心に――
木村 拓也（九州大学），山本 以和子（京都工芸繊維大学），西郡 大（佐賀大学），
立脇 洋介（九州大学），植野 美彦（徳島大学），池田 輝政（U&C ストラテジー） ··············220
中国の大学入学者選抜改革における「強基計画」の導入および実施状況
賈 立男（北海道大学） ···································································228
国立大学の広報におけるソーシャルメディアの利用状況
並川 努（新潟大学） ·····································································236
高大接続入試とラウンドテーブルとの関わりと評価――高大接続ラウンドテーブルから始める高大接続入試――
中野 正俊，井上 咲希，田中 千晶，和田 啓吾（金沢大学） ··································244【ノート】
コロナ禍で変わる入試広報――静岡大学全学入試センターの実践――
雨森 聡（静岡大学） ·····································································251
オンライン型大学説明会と対面型大学説明会のアンケート結果に基づく特徴の比較，田中 光（山口短期大学），浦崎 直光（琉球大学） ·····················258
山田 恭子（琉球大学）

オンライン入試広報活動の課題と展望――広島大学を事例に――永田 純一，三好 登，杉原 敏彦（広島大学），竹内 正興（香川大学） ·························265
看護にかかわる総合型・学校推薦型選抜を見据えたパフォーマンス評価――パフォーマンス課題「2040 年の未来の看護」――
中切 正人，四谷 淳子，大久保 貢（福井大学） ·············································271
入学後成績推移における学習経験要因と学生内要因の影響
平 知宏（大阪市立大学） ·································································278
一般選抜における「志望調書」の導入と課題――学力試験では測れない能力や態度を一般選抜で評価することをめざして――
植野 美彦，関 陽介，寺田 賢治，山中 英生（徳島大学） ····································286
神戸大学「志」特別入試（理系型）志願者が提出する「活動報告書」からみた，高等学校における主体的活動の傾向
進藤 明彦，西山 覚，髙橋 真，𠮷𠮷田 健三，杉山 浩一（神戸大学） ···························292
オンラインにおける入試関連情報の探索と伝達に関する一考察――Google Trends および Twitter 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） ··································297
国立大学協会による共通第１次学力試験の政策形成過程における２次試験のあり方をめぐる検討状況についての考察中村 恵佑（東京大学大学院・日本学術振興会特別研究員） ···································305「対人型入試広報」の効果と不参加要因をめぐる試論――アドミッション・ポリシーの認知と高校時代の学習態度に着目して――
小林 元気（鹿児島大学） ·································································312大学入試研究ジャーナル第 32 号，1-8，2022【原著】

COVID-19 蔓延下における個別大学の入試に関する高校側の意見
倉元 直樹，宮本 友弘，長濱 裕幸（東北大学）
2021（令和３）年度入試は特別な年となった。高大接続改革の開始予定年度であったが急な方針転換の上に，突然，COVID-19 の流行に見舞われ，その中で受験生も実施側も未経験の対応に追われたからである。本稿は東北大学が個別大学としてコロナ禍の下で万全な入試実施を模索するために，ＡＯ入試
Ⅱ期，Ⅲ期及び一般選抜を対象にして行った高校調査の結果である。2020（令和２）年秋の時点では，筆記試験に対しては地方会場の設置，面接試験はオンラインの希望が多かった。コロナ禍の下で初の入学者選抜を終えた現在，貴重な経験を踏まえ，受験生保護の大原則に基づく「ウィズコロナ時代」の大学入試の検討が喫緊の課題となるだろう。
キーワード：COVID-19，オンライン，地方会場，ウィズコロナ，受験生保護の大原則
1

問題と目的
2021（令和３）年度入試は新型コロナウイルス感染症（以後，「COVID-19」と表記する）による未曽有のパンデミックに襲われた中で行われた。広範に流行した感染症という意味では 2009（平成 21）年の新型インフルエンザが記憶に新しい。入学者選抜の実施において特別な対応が取られたことも事実である（倉元・安藤，2011）。しかし，入試が本格化する時期には通常のインフルエンザ以上に重症化することはないことが知られており，翌年には通常の状況に復帰した。
一方，COVID-19 の場合，影響の大きさも期間も新型インフルエンザとは比較にならないような深刻さを伴っている。影響は単年度に止まらず，生活習慣や社会の在り方も変容を迫られている。その中で行われたのが 2021（令和３）年度入試であった。対策として何が有効か，通常とは異なる何をすべきか，それ自体が手探りで進んでいった。本研究は，その手探り状態の途上における記録を残す試みである。とりわけ，情報や実施条件が不完全な中，目前に迫った受験生を送り出す高校側が何を望んだかを分析しておくことにより，大学入学者選抜において重視すべき原理原則を改めて確認する。ひいては，不透明な状況における大学入学者選抜の実施における具体的な意思決定のよりどころを探る。
1.1 コロナ禍の下での大学入学者選抜の準備
当初から 2021（令和３）年度入試には特別の位置づけが与えられていた。それは，高大接続答申（中央教育審議会，2014）の下に進められた高大接続改革の導入予定年度だったことによる。受験生も大学も大改革への対応に追われていた。
東北大学では高大接続改革による入試の激変を回-1-避するために様々な問題を抱えて対応していた。2018（平成 30）年頃には準備が本格化した。例えば，大学
入学共通テスト（以後，「共通テスト」と略記する）への記述式問題導入に端を発する日程問題からＡＯ入試
Ⅲ期が継続不可能になる危機に追い込まれ，第１次選
考に自己採点を利用するという「奇策」に打って出ることになった（倉元・長濱，2018; 倉元ほか，2019，
東北大学，2018）。このほか，英語民間試験の導入などのドラスティックな改革も予定され，各種課題への対応に苦慮しつつも 2021（令和３）年度入試に向けての準備を整えていた。ところが，高大接続改革は 2019（令和元）年末頃から次々に方向転換した。共通テス
トへの記述式問題の導入も同年12 月17 日に見送りが決定した 1)。ＡＯ入試Ⅲ期の第 1 次選考における自己採点利用は撤回され，受験生を困惑させたであろう大幅な入試制度の激変は回避されたかに思われた。
大学入試政策改革とその対応に伴う動揺が収まり，2021（令和３）年度入試の準備に本格的にかかろうかという時期に突如として現れ，世界中を席巻したのがCOVID-19 の蔓延である。わが国では，第１波と呼ばれる最初の流行期は 2020（令和２）年３月中頃から５月頃であった。
具体的な感染機序が解明されておらず，
未知の感染症への恐れも伴って，社会全般に広範な行
動制限が加えられた。2020（令和２）年度入試への影
響は局所的に抑えられた 2) が，緊急事態宣言の発令に先だって公教育の活動は３月から停止し，本来４月からの新年度開始も実質的に大幅に遅れた。
大学でも全国的にキャンパス閉鎖やオンライン授業への移行が慌ただしく進む中，テレワークも加わって大学入学者選抜の準備が進まない状況となった。さらに，関連して勃発したのが秋入学移行の議論である。
様々な入試関連情報の公表準備が最終段階に差し掛か大学入試研究ジャーナル第 32 号

った時期に秋入学移行の議論に巻き込まれた（倉元，2020a）こともあり，文部科学省による全国的な対応
方針の表明も遅れがちになった。５月になって総合型
選抜，学校推薦型選抜に関して配慮を求める通知（文部科学省高等教育局長，2020a）が発出されたのが最初の本格的な対応となった。
大学入学者選抜実施要項（以後，「要項」と略記する）の公表も例年から３週間ほど遅れた６月 19 日に発出された（文部科学省高等教育局長，2020b）。変更点の概要は，大きな変更がある場合には１年前の要項に予告という形で知らされるのが慣例となっているが，
COVID-19 に関わる広範な特別対応は，要項の公表で初めて明確になった。具体的には，一般選抜では，大学入試センター試験に替わる初年度の共通テストについて，学習の遅れに配慮して２週間後の「第２日程」
を選択できる制度となり，それに伴い，２月 13，14 日に「特例追試」が設けられることとなった。また，個別学力検査にも COVID-19 の罹患に配慮した追試験が設けられるなど，広範囲にわたる大きな変更があった。
各大学は入試日程等に大きな変更を余儀なくされ，急遽，７月末の公表期限に向けて選抜要項の詰めの作業を行うこととなった。この時期，横浜国立大学が一部を除いて個別学力検査中止を公表したことは，各大学や受験生サイドに大きなインパクトを持って受け止められたと思われる。
1.2 令和３年度入試に向けた高校調査
東北大学では学内の感染症対策本部や文部科学省から通知される COVID-19 への対応方針に依拠しつつ，公表通りの選抜の実施を基本として準備が進められた。それでも 10 月にＡＯ入試Ⅱ期 3) の出願，11 月には実施を控え，何をどこまで準備すべきか，的確な判断を下す根拠となる情報が不足していた。
ひき続き，翌年２月にはＡＯ入試Ⅲ期と一般選抜前期日程個別試
験，３月には後期日程個別試験も控え，方針策定のためのエビデンスが求められていた。
そこで，2017（平成 29）年度から年度末の時期に実施していた東北大学の入学者選抜に関わる高校調査について，急遽，COVID-19 への対応をテーマとして８月に前倒しで実施することとなった。
「県境をまたいだ
行動制限が要請されるような状況」を想定したうえで，大学入試をその例外と位置付けて予定通り実施すべきか否かを中心に，その他，何らかの特別な対応をすべ
きかについて問う内容とした。
一連の高校調査はその都度テーマを決めて行われてきた。初回の 2017（平成 29）年度は高大接続改革-2-に伴う「自己採点利用方式」の導入や英語民間試験，共通テストに導入予定の記述式の利用に関する調査（倉元・長濱，2018; 倉元・宮本，2018; 倉元ほか, 2018;
倉元ほか，2019）であった。２回目は前回調査を参考に決定された「予告」や一般選抜の主体性評価用チェ
ックリスト導入に関する意見（倉元・長濱，2019; 倉元ほか，2020）に関する内容であった。３回目は結果的に中止となった東京オリンピック開催に伴う 2020
（令和２）年度オープンキャンパスの日程変更等が中心の調査であった。本稿の調査はそれらに続く第４弾の高校調査と位置付けられる。
なお，今回の調査内容は東北大学の個別大学としての対応に関するものであり，共通テストへの対応は含まれない。また，東北大学の入学者選抜は，選抜対象となる母集団が異なる特別選抜を除くと，ＡＯ入試Ⅱ期，ＡＯ入試Ⅲ期，一般選抜が存在するが，特徴が異なることから，それぞれについて尋ねることとした。
2 方法
2.1 調査対象
例年の調査に準じ，全国の高等学校，中等教育学校
及び高等専門学校 6,015 校のうち，東北大学に志願者，合格者を多数輩出する高等学校等325校を調査対象とした。選定基準は以下の通りである。いずれも前回までの調査基準を踏襲し，今回の調査に合わせて調整したものである。一部に入れ替わりはあるものの，大半の調査対象校は例年ほとんど同じである 4)。
(1) 2014（平成 26）～2020（令和２）年度入試において通算合格者数 11 名以上の高等学校 / 中等教育学校（該当 300 校）(2) 2014（平成 26）～2020（令和２）年度入試において通算合格者数８名以上の高等学校 / 中等教育学校のうち，ＡＯ入試Ⅱ期・Ⅲ期の双方に合格実績がある学校（該当 25 校）
2.2 調査方法
例年の調査と同様，質問紙調査とした。調査票は A4
判両面 1 枚である。東北大学のＡＯ入試Ⅱ期及びⅢ期に対する認知及び関心に関わる質問が合計４項目，Ａ
Ｏ入試Ⅱ期第１次選考，第２次選考，ＡＯ入試Ⅲ期第２次選考，一般選抜個別試験の実施に関する項目が各１項目ずつ合計４項目、全体で以上の８項目であり，加えて自由記述欄がある。
実施方法は基本的に前回調査と同様である。郵送で調査票を送付し，回答用特設 WEB サイトに QR コー

COVID-19 蔓延下における個別大学の入試に関する高校側の意見

ド等を通じてアクセスしての回答を標準とした。その
他，電子メール，FAX 及び郵送による回答も可とした。
調査票は MS-Word 版と一太郎版を用意し，ウェブサ
イトからダウンロードして入力することも可能とした。
2020 (令和２) 年８月３日に調査票が送付された。
２度の督促を経て最後の回答は 2020 (令和２) 年 10月 26 日に受け付けられたものである。

示す。８月７日から返送が始まり，過半数は８月中に回答が寄せられた。2021（令和３）年度入試における
ＡＯ入試Ⅱ期の募集開始日は 10 月 16 日であったが，それ以前に 258 件（返送率 79.4%，最終返送数に対して 97.7%）の回答が寄せられていた。

2.3 集計方法
例年の調査と同様，本調査の目的に鑑み，単純集計の他に調査目的に応じて通算，ＡＯ入試Ⅱ期またはⅢ期の志願者数，合格者数を重みとして用いた。
3 結果
3.1 カバー率
調査設計段階でのカバー率を表 1 に示す。調査対象
校として選定された学校は全国の高等学校等のうち5.4% に過ぎないが，志願者数や合格者数を基準にす
ると，全ての基準において８割以上が含まれている。

図１．回答返送状況
3.3 ＡＯ入試Ⅱ期
3.3.1. ＡＯ入試Ⅱ期に関する認知と関心
東北大学のＡＯ入試Ⅱ期に関する認知について４
段階評定で質問した。結果を表２に示す。
単純集計結果では「あまり知らない」「ほとんど知らない」は合計 10%に満たない。残りが「よく知っている」と「ある程度知っている」に２分される。重みづ
け集計では，3/4 以上が「よく知っている」と回答している。
「ある程度」を加えると志願者重みでは 99.2%，
合格者重みでも 98.9%に達する。

3.2 回収率と実質カバー率等
最終的に 264 校からの回答が得られた。表１に示す通り，返送率は単純集計で 81.2% に達した。設計段階のカバー率に返送率を乗じた実質カバー率は全志願者数基準で 73.1%，全合格者数基準で 76.7% に達している。
ＡＯ入試Ⅱ期，
Ⅲ期の各基準でも 73.7 ～ 82.8%に達しており，本調査の結果は本学に志願者を輩出する高校の代表的な意見を表すと考えてよい。
表 1．調査規模，返送率，カバー率
調査票
送付校

対象数

調査設計
カバー率

返送率

実質
カバー率

単純集計

325

6,015

5.4%

81.2%

4.4%

全志願者数

44,901

54,777

82.0%

89.2%

73.1%

全合格者数

15,09017,737

85.1%

90.2%

76.7%

AOⅡ志願者数

4,024

5,028

80.0%

92.1%

73.7%

AOⅡ合格者数

1,261

1,488

84.7%

93.4%

79.2%

AOⅢ志願者数

5,216

6,087

85.7%

90.5%

77.6%

AOⅢ合格者数

1,891

2,103

89.9%

92.1%

82.8%

表２．東北大学ＡＯ入試Ⅱ期に関する認知
単純集計

志願者数集計*合格者数集計*よく知っている118 (44.7%)

2,835 (76.5%)

906 (76.9%)

ある程度知っている

123 (46.6%)

841 (22.7%)

259 (22.0%)

あまり知らない16 (6.1%)

29 (0.8%)

13 (1.1%)

ほとんど知らない

7 (2.7%)2 (0.1%)0 (0.0%)*: ＡＯ入試Ⅱ期の志願者数，合格者数

次に，東北大学のＡＯ入試Ⅱ期に関する関心について４段階評定で質問した。結果を表３に示す。単純集計結果で見た場合，「あまり関心はない」「ほとんど関心はない」は合計 5%に満たない。
「強い関心がある」
が半数を超え，「ある程度関心がある」
も４割を超える。
重みづけ集計では，85%以上が「強い関心」と回答しており，「ある程度関心」を合わせるといずれの重みで

なお，
回答及び返送方法としては，
ウェブ回答が 208
件（78.8%），FAX が 44 件（16.7%），電子メール（添付ファイル）が 9 件（3.4%），郵送が 3 件（1.1%）であった。同一校から複数回の回答が寄せられた場合には，最初の回答を有効とした。回答返送状況を図１に-3-

大学入試研究ジャーナル第 32 号

も 99.7%に達する。
以上のことから，本研究の回答者は十分な知識と関心の下，以下の回答を寄せていると考えてよい。

のが「地方会場で実施」であり，単純集計で 40%強，
重みづけ集計ではそれぞれ 50%を超えた。
「予定通り実施」も約 1/4 ほどあり，例年に近い形で実施して欲しいという意見が大勢を占めたと考えられる。一方，「筆記試験中止」と「日程延期」は少なかったが，単純集計と重みづけ集計で様相が異なり，重みづけの方が「筆記試験中止」の意見が少なかった。従来から，「学力重視のＡＯ入試」と位置付けて積極的に広報してきたが，ＡＯ入試Ⅱ期に多くの受験生を送り出す高校ほど，「筆記試験が必須である」という認識を示した格好である。

表３．東北大学ＡＯ入試Ⅱ期に対する関心
単純集計

志願者数集計*合格者数集計*強い関心がある140 (53.0%)

3,228 (87.1%)

1,012 (85.9%)

ある程度関心がある

111 (42.0%)468 (12.6%)

163 (13.8%)

あまり関心はない

12 (4.5%)

11 (0.3%)

3 (0.3%)

ほとんど関心はない

1 (0.4%)0 (0.0%)0 (0.0%)*: ＡＯ入試Ⅱ期の志願者数，合格者数

3.3.2. ＡＯ入試Ⅱ期第１次選考に対する意見
第１次選考では，入学後の教育に必要なアカデミッ
ク分野の基礎的資質・能力を測るための筆記試験が行われている。調査票には第１次選考での筆記試験実施が明示されている。状況設定としては「第１次選考の時期に県境をまたいだ行動制限が要請されるような場
合，面接試験を中心とした第２次選考も実施困難な状
況である」とした。
選択肢は「大学入試は行動制限の例外と位置づけ，予定通り筆記試験を実施する」，「日程を延期して筆記試験を実施する」，「地方会場を設けて筆記試験を実施
する」，「筆記試験が中止となってもやむを得ない（提出書類のみで選抜を行う）」，「選抜を中止し，募集人員
をＡＯ入試Ⅲ期と一般選抜に振替える」の５肢択一とした。

3.3.3. ＡＯ入試Ⅱ期第２次選考に対する意見
第２次選考では，東北大学への志望と入学後の研究への強い意欲の保持を確認することを目的に面接試験が行われている。調査票には面接試験の実施を明示した。状況設定として「第１次選考は実施済み」とした。
選択肢は基本的に第１次選考に関する項目と同じだが，「オンライン等の代替手段を用いて面接試験を実施する」という選択肢を加えて６肢択一とした。
また，「面接試験が中止となってもやむを得ない」について
は，「提出書類および筆記試験で選抜を行う）」とした。
調査結果は表５に示すとおりである。最も多かったのが第１次選考には設けていなかった「オンライン等で実施」であり，全体の４割強を占めた。
「地方会場で実施」
が少なくなり，15%前後となった。
「オンライン」
が「地方会場」の代替と捉えられた格好である。なお，
選択肢数が異なるので単純に比較することはできないが，「予定通り実施」
は第１次選考ほど多くはなかった。
「面接試験中止」は重みづけ集計では約 1/4 ほどを占め，第 1 次選考とは対照的な結果であった。最も少なかった回答が「選抜を中止し，募集人員をＡＯ入試Ⅲ
期と一般選抜に振替える」であり，重みづけ集計では1%程度であった。

表４．ＡＯ入試Ⅱ期第１次選考に対する意見

表５．ＡＯ入試Ⅱ期第２次選考に対する意見

ＡＯ入試Ⅱ期は，2021（令和３）年度入試から実施する全ての募集単位において第１次選考で筆記試験を課し，第２次選考で面接試験を課す。したがって，調査項目も第１次選考と第２次選考に分けて尋ねることとした。なお，提出書類の審査は学部ごとに取り扱いが異なっている。

単純集計

志願者数集計*合格者数集計*予定通り実施45 (17.0%)

614 (16.6%)

187 (15.9%)

112 (9.5%)

日程延期して実施

5 (1.9%)81 (2.2%)

18 (1.5%)

1,932 (52.1%)

625 (53.1%)

地方会場で実施

38 (14.4%)534 (14.4%)

195 (16.6%)

26 (9.8%)160 (4.3%)

46 (3.9%)

オンライン等で実施

115 (43.6%)

1,513 (40.8%)475 (40.3%)

47 (17.8%)375 (10.1%)

130 (11.0%)

面接試験中止47 (17.8%)

923 (24.9%)288 (24.4%)

選抜中止，定員振替

14 (5.3%)

42 (1.1%)

15 (1.3%)

単純集計

志願者数集計*合格者数集計*予定通り実施63 (23.9%)

892 (24.1%)

265 (22.5%)

日程延期して実施

14 (5.3%)

348 (9.4%)

地方会場で実施

114 (43.2%)

筆記試験中止選抜中止，定員振替*: ＡＯ入試Ⅱ期の志願者数，合格者数*: ＡＯ入試Ⅱ期の志願者数，合格者数

調査結果は表４に示すとおりである。最も多かった-4-

COVID-19 蔓延下における個別大学の入試に関する高校側の意見基本的に「筆記試験を中心とした第 1 次選考が実施されれば，面接試験が中止となっても選抜は成立する」と考えられているようだ。
3.4 ＡＯ入試Ⅲ期
3.4.1. ＡＯ入試Ⅲ期に関する認知と関心
東北大学のＡＯ入試Ⅲ期に関する認知について４
段階評定で質問した。結果は表６に示す 5)。
表６．東北大学ＡＯ入試Ⅲ期に関する認知
単純集計

志願者数集計*合格者数集計*よく知っている128 (48.5%)

3,593 (76.1%)

1,399 (80.3%)

ある程度知っている

111 (42.0%)977 (20.7%)309 (17.7%)

あまり知らない16 (6.1%)

109 (2.3%)

21 (1.2%)

ほとんど知らない

8 (3.0%)26 (0.6%)

4 (0.2%)*: ＡＯ入試Ⅲ期の志願者数，合格者数

単純集計結果で見た場合，「あまり知らない」「ほとんど知らない」は合計 10%に満たない。残りが「よく知っている」，「ある程度知っている」でほぼ２分される。重みづき集計では，大多数が「よく知っている」と回答しており，「ある程度知っている」を合わせると合格者数重みでは 98.0%，志願者数重みでも 96.8%に達する。
次に，東北大学のＡＯ入試Ⅲ期に対する関心について４段階評定で質問した。結果は表７に示す。
単純集計結果の場合，「あまり関心はない」「ほとん
ど関心はない」は合計 6%程度である。
「強い関心がある」は 6 割近くに達し，「ある程度」も 1/3 を超える。
重みづけ集計では 85%前後が「強い関心がある」と回答しており，「ある程度」を合わせると志願者数重みでは 98.4%，合格者数重みは 98.9%であった。合格者数
重みでは「ほとんど関心はない」という回答は皆無であった。
以上のことから，本研究の回答者は十分な知識と関心の下に回答を寄せていると考えてよい。
表７．東北大学ＡＯ入試Ⅲ期に対する関心
単純集計

志願者数集計*合格者数集計*強い関心がある154 (58.3%)

3,937 (83.4%)

1,525 (87.5%)

ある程度関心がある

93 (35.2%)

712 (15.1%)

197 (11.3%)

あまり関心はない

15 (5.7%)

52 (1.1%)

11 (0.6%)

ほとんど関心はない

1 (0.4%)4 (0.1%)0 (0.0%)*: ＡＯ入試Ⅲ期の志願者数，合格者数-5-3.4.2. ＡＯ入試Ⅲ期第２次選考に対する意見
ＡＯ入試Ⅲ期はＡＯ入試Ⅱ期とは異なり共通テス
トを第１次選考で行うため，第１次選考で独自の筆記試験や面接試験は課していない。したがって，調査においては第１次選考に関する項目は設けず，第２次選考に関わる質問のみとした。なお，第２次選考では一部の募集単位で筆記試験を課すものの，大半は面接試
験のみの実施である。リード文本文に明示していない
が，選択肢を共通テスト実施済みが前提と読み取れる表現とした。
選択肢は，「大学入試は行動制限の例外と位置づけ，
予定通り第 2 次選考を実施する」，「第２次選考が中止となってもやむを得ない（共通テストおよび提出書類のみで選抜を行う）」，「選抜を中止し，募集人員を一般選抜に振替える」の３肢択一とした。実施日程が極めてタイトであることから，日程の延期，オンラインおよび地方会場設置などの対応は実質的に不可能である
ため，選択肢に含めなかった。
調査結果は表８に示すとおりである。最も多かったのが「第２次選考中止」であり，その点ではＡＯ入試
Ⅱ期とは異なる結果となった。共通テストの実施が前提であることから，多くの回答者が面接試験と同一と理解したことが考えられる。
「選抜を中止し，募集人員
を一般選抜に振替える」の選択もＡＯ入試Ⅱ期の第１次選考に対する回答と同様に，１割程度あった。
表８．ＡＯ入試Ⅲ期第２次選考に対する意見
単純集計

志願者数集計*合格者数集計*予定通り実施71 (26.9%)

1,193 (25.3%)

391 (22.4%)

第２次選考中止

157 (59.5%)

2,984 (63.2%)

1,175 (67.5%)

選抜中止，定員振替

35 (13.3%)

528 (11.2%)

167 (9.6%)*: ＡＯ入試Ⅲ期の志願者数，合格者数

3.5 一般選抜個別試験
一般選抜については，基本的な知識や関心がない回
答者は存在しないことを前提に，認知や関心に関する設問を設けなかった。
選択肢は５肢択一とした。
「大学入試は行動制限の
例外と位置づけ，予定通り個別試験を実施する」，「日
程を延期して個別試験を実施する」，「地方会場を設けて個別試験を実施する」，「個別試験が中止となってもやむを得ない（共通テストのみで選抜を行う）」という４つの選択肢は基本的にＡＯ入試Ⅱ期と同様である。
特徴的なのは５番目の選択肢で，「令和３年度入試の募集を取りやめる」というものである。

大学入試研究ジャーナル第 32 号

調査結果は表９に示すとおりである。
「令和３年度
入試の募集を取りやめる」との選択肢を選んだ回答が皆無であったことが最大の特徴と言える。最も選択が多かったのがＡＯ入試Ⅱ期第１次選考と同様の「地方会場で実施」で約４割，次いで「予定通り実施」が約1/3 であった。
「個別試験中止」も約２割あったが，少数意見に止まっている。
「日程の延期」は１割に満たなかった。
表９．一般選抜個別試験に対する意見
単純集計

志願者数集計*合格者数集計*予定通り実施76 (28.3%)

13,323 (33.3%)

4,335 (31.8%)

日程延期して実施

21 (6.0%)

3,192 (8.0%)

1,057 (7.8%)

地方会場で実施

103 (39.0%)

15,487 (38.7%)

5,441 (40.0%)

個別試験中止63 (23.9%)

7,890 (19.7%)

2,727 (20.0%)

募集取りやめ

0 (0.0%)0 (0.0%)0 (0.0%)4

考察
本調査は COVID-19 の第１波が収束した後，７月末から８月にかけての第２波と呼ばれる２度目の流行が収束にかかった頃に実施されたものである。本調査の場合，調査時期，回答時期が重要な意味を持つ。調査
時期は COVID-19 に対する極度の警戒感が薄れてい
くと同時に，感染症対策については未解明の部分が多かった頃に当たる。秋から冬にかけての第３波の襲来が予想されており，再度の流行に対する警戒感が強かった半面，入試の実施場面における接触が感染をもたらす可能性に関して，明確に否定できる具体的かつ客観的な根拠は見出せていなかった。
そのようなタイミングで実施された調査であるが，最初に注目すべき結果は，年度の最後の入試機会である一般選抜において，「募集取りやめ」という回答が 1
件もなかったことである。入学者選抜の実施に相当の危険が伴い，代替措置が困難と考えられる場合，机上ではその年度の募集を見送る判断も可能性としては存在する。しかし，それは受け入れられる選択肢ではないことが明確となった。社会機能が長期間にわたって
完全にマヒして社会の在り方を根本的にリセットしなければならないような事態に陥らない限り，大学は最終的に何らかの手段でその年度の選抜を完遂する覚悟を持つ必要があるということだろう。そして，次に考えるべきはその中で取り得る手段の優先順位は何かということになる。
ＡＯ入試Ⅱ期と一般選抜においては，「地方会場で実施」が最多の回答を集めた選択肢であった。地方会-6-

場の設置は現実的には個別大学一大学では実現不可能である。真剣に実現を目指すとすれば，入試の実施を一括で扱う組織の新たな設置など，実施が個別大学に任されている現行の仕組みを根本的に見直す必要性があり，ハードルが高い。ＡＯ入試Ⅱ期の第２次選考，すなわち，面接試験におけるオンライン入試の導入も調査当時は期待が高かったが，実際に経験してみると接続に関わる技術的問題や不正防止の不十分さ等の課
題もが浮き彫りになったようである（例えば，大野，
2021; 大野ほか，2021）。東北大学でもＡＯ入試Ⅱ期の第２次選考におけるオンライン面接試験の可能性は検討されたが，実現には至らなかった。面接試験，実技試験，筆記試験等，様々な選抜方法での利用が考えられるが，大学の授業における期末考査を用いて筆記試
験のシミュレーションを行った研究によれば，少人数であれば不可能ではないが，全体的には対面型の入試に代替する水準に至ってはいない（倉元・林，2021）。
オンライン入試の実践に関する研究はまだまだ少ない。
今後も研究の蓄積が期待される。
以上の結果に加えて，全体を通じて「予定通り実施」
も２～３割程度の選択があった。
「予定通り」という表
現は言葉足らずであるが「受験生が受験に向けて準備した選抜方法で実施してほしい」という意味が込められているのではないだろうか。地方会場やオンラインも予定していた選抜方法の置き換えを意味しており，告知した内容とは異なる代替法を導入することではない。あらゆる条件において，大学は予定して告知していた通りの実施を探ることが対策の基本と言えよう。
ただし，どうしてもそれが不可能となった場合の優先順位も考えておかなければならない。ＡＯ入試Ⅱ期
第１次選考における「筆記試験中止」は１割に満たなかったのに対し，
ＡＯ入試Ⅱ期第２次選考における「面
接試験中止」については，他に多くの選択肢があった
ものの２割弱存在した。共通テストの実施を前提とした一般選抜における「個別試験中止」にも２割を超える支持があった。やむを得ない事情があって予定通りの実施がどうしても不可能となった場合に，一部の選抜資料で選抜を行わなければならない事態を想定する
必要は否定できない。これらの結果を見ると，東北大学においては何らかの形で筆記試験的な内容の実施を模索する必要があるということになるのではないだろうか。
COVID-19 流行下で初めて行われた大学入学者選抜を経験した現在において，入試による集団感染が報じられたケースが皆無だったことは，本来，社会的に極めて高く評価されるべきであろう。その背景には，

COVID-19 蔓延下における個別大学の入試に関する高校側の意見

文部科学省が示した的確な指針とそれを忠実に励行しようと腐心した個別大学，さらには感染予防に努めた
受験生と周囲の努力がある。ウィズコロナにおける初の入試の経験から，過度に感染症を恐れて選抜方法を変更し，受験生の努力を無にするような対応までは必要がないことは示されたと言える。
流行状況がより深刻な欧米では，COVID-19 流行下
での大学入学者選抜に対して，大胆な特別措置が取られたようである。一方，東アジア文化圏に位置する中国，韓国では，日本と同様に従来の選抜方法を保つことが腐心された（南，2021）。
「受験生保護の大原則」（倉元，2020b）の基本理念は，受験生の努力を発揮す
る機会の保障にある。
「ウィズコロナ時代」の大学入学者選抜方法の再構築は喫緊の課題だが，従来と同様に受験生保護の精神に則って検討されるべきであろう。

一環である。

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

〈http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo0/
toushin/__icsFiles/afieldfile/2015/01/14/1354191.pdf〉最終閲
覧日 2021 年 4 月 3 日.
大学入試のあり方に関する検討会議 (2021). 「大学入試のあり方に関する検討会議 提言」，令和３年７月８日〈https://www.
mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/koutou/103/toushin/mext_00862.html〉最終閲覧日 2021 年 8 月 22 日．
倉元直樹 (2020a). 『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

注
1)

2)

3)

4)

2021 年４月４日，金子書房.

結局，同年末に発足した「大学入試のあり方に関する検討会議」において議論が重ねられた結果，思考力・判断力・表倉元直樹 (2020b). 「受験生保護の大原則と大学入試の諸原則」

現力の評価や総合的な英語力評価を各大学の個別試験等で倉元直樹監修・編『「大学入試学」の誕生』東北大学大学入試推進する方針を示した提言が 2021（令和３）年７月８日に

研究シリーズ，金子書房，6－17．

公表され，記述式問題の共通試験への導入や英語民間試験

倉元直樹・安藤朝夫 (2011). 「平成 22 年度入試における東北大の大規模な活用は正式に断念となった（大学入試のあり方

学の新型インフルエンザ対策について」『大学入試研究ジャー

に関する検討会議，2021）。

ナル』21, 149－157.

大学職員の COVID-19 感染が判明した北海道大学ほか，感倉元直樹・林如玉 (2021). 「大学入試における少人数を対象とし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

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

験を中止するなど，一部には影響が見られた。

考査をモデルケースとして――」『大学入試研究ジャーナル』，

2021（令和３）年度入試から，従来の「ＡＯ入試」は「総31, 338－344.

合型入試」へと変更されることとなった。東北大学では，従倉元直樹・宮本友弘 (2018). 「大学入試における英語認定試験の来の「アドミッションズ・オフィス入学試験（ＡＯ入試）」

利用に対する高校側の意見――主として賛否の根拠をめぐっを「ＡＯ入試（総合型選抜）」と変更し，略称としての「Ａて――」『日本教育心理学会第 60 回総会発表論文集』
，270.

Ｏ入試」
「ＡＯ入試Ⅱ期」「ＡＯⅡ期」「ＡＯ入試Ⅲ期」「ＡＯ

倉元直樹・長濱裕幸 (2018). 「高大接続改革への対応に関する高Ⅲ期」は変更しないこととした（東北大学，2019）。
本調査の実施までの研究倫理審査関連手続きは倉元ほか

校側の意見――自己採点利用方式による第１次選考，認定試(2019) に準ずる。東北大学における全学学部入試関係の会

選抜研究連絡協議会第 13 回大会研究発表予稿集』，78－83.

議（非公表）の審議の資料を収集するための調査と位置付

倉元直樹・長濱裕幸 (2019). 「2021 年度東北大学入試の予告にけられている。実施主体の上位組織における研究倫理規定

対する高校側の評価――『受験生保護の大原則』の観点から―である「東北大学高度教養教育・学生支援機構における人―」『全国大学入学者選抜研究連絡協議会第 14 回大会研究発間を対象とする研究の倫理審査に関する申し合わせ（東北表予稿集』，39－44

験及び新共通テスト記述式問題の活用――」『全国大学入学者

倉元直樹・宮本友弘・泉毅 (2018). 「大学入学共通テスト記述式

大学高度教養教育・学生支援機構，2014）」における研究倫
5)

理審査委員会の審査対象外である。

問題の利用に対する高校側の意見」『日本心理学会第 82 回大ＡＯ入試Ⅲ期に関する３つの項目に関しては無回答の学校会発表論文集』，937.

が１校あったため，相対度数の合計は 100% に満たない。

倉元直樹・宮本友弘・長濱裕幸 (2019).「高大接続改革への対応に関する高校側の意見――東北大学のＡＯ入試を事例として謝辞――」『日本テスト学会誌』，15，99－119.

本研究は JSPS 科研費 JP20K20421 の助成による研究成果の倉元直樹・宮本友弘・長濱裕幸 (2020). 「高大接続改革に対する-7-

大学入試研究ジャーナル第 32 号

高校側の意見とその変化――『受験生保護の大原則』の視点から――」『日本テスト学会誌』16，87－108.
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
実施要項』，２文科高第 281 号，令和２年６月 19 日.
南紅玉 (2021). 「大学入試における各国の COVID-19 対策――
日本，中国，韓国の共通試験を事例に――」『日本テスト学会
誌』，17，61－74.
大野真理子・花堂奈緒子・播磨良輔 (2021). 「オンライン入試の意義と課題――九州工業大学における総合型選抜Ⅰの事例をもとに――」『令和 3 年度全国大学入学者選抜研究連絡協議会
大会（第 16 回）研究発表予稿集（クローズドセッション用）』，
68－73.
大野義文 (2021). 「叡啓大学のオンラインによる入試および一般選抜の教科・科目試験の CBT 試験の実施に関する報告」『令
和 3 年度全国大学入学者選抜研究連絡協議会大会（第 16 回）
研究発表予稿集（オープンセッション用）』，119－126.
東北大学 (2018). 『平成 33 年度（2021）年度東北大学入学者選抜における「ＡＯ入試Ⅲ期」の継続について（予告）』，平成 30年７月 26 日.〈http://www.tnc.tohoku.ac.jp/images/news/
H33AO3keizoku.pdf〉最終閲覧日 2021 年 11 月 30 日.
東北大学 (2019). 『令和３年度（2021）年度入学者選抜における入学試験名称等の変更について（予告）』，令和元年７月 17
日.〈http://www.tnc.tohoku.ac.jp/images/news/20190717
yokoku_1.pdf〉最終閲覧日 2021 年４月４日.
東北大学高度教養教育・学生支援機構 (2014). 『東北大学高度教
養教育・学生支援機構における人間を対象とする研究の倫理審査に関する申し合わせ』2014 年９月２日.
〈http://www.ihe.tohoku.ac.jp/cahe/wp-content/uploads/
2011/04/91ba049642718499c6a1a395d0a50ce7.pdf〉最終閲
覧日 2021 年４月４日.

-8-大学入試研究ジャーナル第 32 号，9-16，2022【原著】

高大連携活動の高校生へ与える影響に関する尺度開発――高校生の主体性向上を目指して――
河西 奈保子，磯 尚吾，中永 早映，近藤 伸彦，松田 岳士（東京都立大学）
東京都立大学が行う高大連携活動が高校生に与える影響を評価する尺度の開発を行った。高大連携
活動が，高校生の学習意欲・自尊感情・進路意識・学習習慣・好奇心・主体的な態度のそれぞれを向上させ得るとの仮説のもとで質問紙を作成した。その回答をもとに因子分析を行ったところ，プレ調
査では４因子しか得られなかった。引き続いて行った本調査では質問項目を変更することで，高校生に与える影響を６つの因子，「学習方略の積極的な使用」，「好奇心・探究心」，「進路意識」
，
「教師との
関係」
，
「自尊感情」，「報酬への期待」で表現できることがわかった。今後，本尺度を用いて，高大連
携活動が高校生に与える影響の評価を目指す。
キーワード：高大連携，評価尺度，大学見学講座，模擬講義，高校生
1 はじめに
1.1 高大連携活動の意義「高大連携」は、1999 年の中央教育審議会による「初等中等教育と高等教育との接続の改善について（答申）」においてうたわれ，高大接続の観点は入学者選抜ではなく，高校から大学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て連携の推進を提言している（中央教育審議会, 1999）。また大学
教育再生加速プログラム（AP）テーマⅢ：入試改
革・高大接続（文部科学省, 2020）では，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」と一歩踏み込んで定義している。
一方，2017 年の大学への早期入学及び高等学校・大学間の接続の改善に関する協議会報告では，十分に学ぶ意義や目的を理解しないままに大学を選択し，学業や学生生活に適応できない大学生がいるという指摘がなされた（高等教育局大学振興課大学改革推進室, 2017）。ミスマッチだけでなく学習意欲や自己効力感といった基礎的な意識が新たに取り上げられ，高大連携の在り方を再考する必要が出ている。
1.2 東京都立大学の高大連携活動
東京都立大学（都立大）ではアドミッションポリ
シーを 1）知的好奇心にあふれ、未知のものにチャレンジする人 2）独創的な発想に富み個性豊かな人
3）人とのかかわりを大切にし、社会に貢献する人
4）向上心が強く努力を惜しまない人 とし，出張講義や学内模擬講義，高校からの依頼に基づく探究学-9-

習の支援などの高大連携活動を積極的に進めている。
都立大の高大連携室は，2010 年の設立以来，年間に数千人の高校生（ここでは中等教育学校の後期課
程の生徒も含める）にむけて情報発信を行っている。
その活動の中で『大学見学講座』は，キャンパス見
学だけではなく，大学教員による，高校と大学の学びと進路選択の重要性を伝える講義，在学生による研究紹介，その高校出身の大学生による高校時代の過ごし方や学生生活に関する発表など，参加した高校生に様々な機会を提供している。高校との事前協議による開催で，高校生が，大学生へのあこがれや親近感を増し，大学生活への期待を高め，高校での学ぶ意欲や進路意識を高めることを期待している。
1.3 本研究の目的上述したとおり都立大における高大連携活動は，大学教員からの学問に関する講義にとどまらず，在学生からのリアルなメッセージを届ける場でもあり，
高校生に様々な影響を与えている可能性がある。高
校生に与える影響を評価することは，活動の効果検証，今後の活動内容の検討のために重要である。
これまで，東京都教育委員会と協力して開催した「先端研究フォーラム」が高校生に与えた影響を検討したところ（大野ら, 2020），学年により参加動機が異なるということ，参加動機により効果が異なるということが明らかになった。そして「自ら選んで参加する」ことの重要性が示されている。
本研究では，高大連携室が実施する大学見学講座と学内模擬講義に着目し，高校生に与える影響を評価するための調査を設計する前提として，まず，活大学入試研究ジャーナル第 32 号

動に参加した直後の高校生の心理状態を測定できる
尺度開発を試みた。
高校生に与え得る影響として考えられる指標を 6 つ挙げてその指標を評価する尺度を開発した。6 つの指標を，「高校生の学習意欲」・「自尊感情」・「進路意識」・「学習習慣」
・「好奇心」
・「主体的な態度」とし質問紙を作成した。調査は2 段階に分けて実施した。
プレ調査では 4 つの因子しか得られなかったため，質問項目を改訂して，本調査を行った。
高校生の心理尺度を用いることで，今後，高大連携活動に参加した高校生を追跡して高大連携活動の効果の可視化を試みる。

順序を変更することが困難であったため心理量と数値の順序が逆の状態で回答を求めた。
質問項目の天井効果，床効果の有無を確認したところ，10 個の質問項目が該当したため，これらを削除して分析を行った。
表 1 因子分析の結果，削除した質問項目
A 削除した質問項目（プレ調査）
私が勉強するのは受験に失敗したくないからだ
人を信用しない
情熱をもって何かに取り組んでいる
張り合いがありやる気が出ている
自分はのびのび生きている
充実感がある
自分のやりたいことが分からない
入試や就職の情報はインターネットなどで集めている先生や家族と自分の進路について話し合っている
周囲に賛成してもらえなくても希望する進路に進みたい

2 方法
本研究では，仮説に基づき質問紙を作成してプレ調査を行い，得られた結果から質問紙を修正して本調査を行った。
2.1 調査対象と調査方法
調査対象者は，東京都立大学高大連携室が実施したイベントに参加した高校生とした。プレ調査は2020 年度に大学見学講座，模擬授業に参加したのべ
9 校，741 名，本調査は 2021 年度に参加した 2 校，
149 名の高校生を対象とした。対象とする高校生は，
東京都立大学への進学実績がある学校に所属しており，本学に関心がある高校生と，行事として参加した本学に必ずしも関心が高くない高校生が含まれている。プレ調査と本調査という 2 回の独立した分析を行うことで，得られた因子の信頼性を確認した。
各イベントの終了時に，高校生にマークシート形
式のアンケート用紙を配布し，その場で無記名での記入を依頼した。一部の高校の高校生には，各自のスマートフォンから Google フォームを用いた入力を依頼した。解析には R（4.0.5）を用いた。
2.2 調査内容
2.2.1 プレ調査
プレ調査では，高校生に与える影響を，学習意欲（下地, 2015; 梅野ら, 2017)・自尊感情（河越・岡田,
2005）
・進路意識（佐藤ら, 2014）
・学習習慣（當山・嘉数, 1998）・好奇心（西川, 2015）・主体的な態度（浅川, 2002）と仮定して質問を用意した。尺度を構成する 221 問のうち，内容が重複する項目を除く 104
問から，因子負荷量の高さと，高校生の時間的，精神的負担を考慮して質問数を 48 問とした。
回答は，「1：よくあてはまる」から「5：あてはまらない」の 5 件法とした。ここでは質問紙作成の際にB 削除した質問項目（本調査）
情熱をもって何かに取り組んでいる
自分が勉強していることと自分の長期的な目標とを結びつけるようにしている
仕事とは，自分の能力や個性を活かすための営みである

図 1 分析終了後のスクリープロット
2.2.2 本調査
プレ調査では天井・床効果があった 10 個の質問と因子分析で 11 個の質問が削除され27 個の質問が残った。削除項目の多くが進路意識に関する質問であり，本調査では進路意識（松浦ら, 2003; 富永ら, 2010）
およびキャリア意識（松浦ら, 2003; 大滝ら, 2012）
に関する質問23 問を追加し，質問数を50 問とした。

- 10 -

高大連携活動の高校生へ与える影響に関する尺度開発

回答は，本調査では「1：あてはまらない」から「5：よくあてはまる」の 5 件法とした。質問項目の天井効果・床効果の有無を確認したところ 1 個の質問項目が該当したためこれを削除して分析を行った。
3 結果と考察
3.1 因子分析の結果
プレ調査では 4 因子が見つかり（48 問中，天井・床効果が見られた 10 問を削除），本調査ではさらに 2因子（計6 因子，50 問中，天井・床効果が見られた1
問を削除）が見つかった。
プレ調査では，48 項目中，天井・床効果が見られた項目を除いた 38 項目について探索的因子分析（主因子法，プロマックス回転）を行った。因子数は固有値の減衰状態によって 4 因子と判断した。分析の際は，因子負荷量が 0.35 未満，または，複数の因子に高い因子負荷量（0.35 以上）を示す質問項目を削除する手順を繰り返した。その結果，3 回の分析を経て，11 項目（表 1 A）を削除し，表 2A に示す 4 因子 27
項目が最も妥当であるという結果を得た。
本調査では，天井・床効果が見られた 1 項目を除い
た 49 項目について同様に探索的因子分析を行った。
因子数は 6 因子とし，因子分析の結果，2 回の分析を経て，3 項目（表 1B）を削除，表 2B に示す 6 因子
46 項目という結果を得た。それぞれの最終的なスク
リープロットを図 1A,B に示す。
3.1.1 プレ調査
プレ調査においては，第一因子は，「間違えたところは印をつけて後で見直す」，「勉強の仕方をいろいろ工夫する」などの 14 項目に高い負荷が見られたので「学習方略の積極的な使用」と解釈した。第二因子は，「人に気を遣いすぎて疲れる（逆転項目）」，「人前でもありのままの自分を出せる」などの 4 項目に高い負荷が見られたので「自尊感情」と解釈した。
第三因子は，「新しいアイデアをあれこれ考える」，「誰もやった事のない物事にとても興味がある」な
どの 7 項目に高い負荷が見られたので「好奇心・探究心」と解釈した。第四因子は，「私は学校の先生を信頼している」，「私は先生に親しみや温かさを感じる」の 2 項目に高い負荷が見られたので「教師との関係」と解釈した。
3.1.2 本調査
本調査においては，第一因子は，「宿題がなくても，家で勉強する」，「勉強のやり方が自分に合っているかを考えながら勉強する」など 14 項目に高い負荷が見られ，多くの質問項目がプレ調査と同じであったため「学習方略の積極的な使用」とした。
第二因子は，「新しいアイデアをあれこれ考える」，「誰もやった事のない物事にとても興味がある」な
どの 11 項目に高い負荷が見られ，プレ調査の第三因子と同様の項目であったため「好奇心・探究心」とした。第三因子は，「自分のつきたい職業の仕事内容を知っている」，「将来どんな職業につくのか見通しを立てている」などの 8 項目に高い負荷が見られたので「進路意識」と解釈した。第四因子は，「私は先生に親しみや温かさを感じる」「私は学校の先生を信頼している」など 4 項目に高い負荷が見られたためプレ調査の第四因子と同様に「教師との関係」とした。
第五因子は，「人に気を遣いすぎて疲れる（逆転項目）」，「人前でもありのままの自分を出せる」などの4 項目に高い負荷が見られたためプレ調査の第二因子と同様「自尊感情」としたが，「自分はのびのび生きている」という他者との関係性の低い項目が含まれていた。第六因子は，「私が勉強するのは受験に失敗
したくないからだ」，「仕事とは，経済的に豊かな生活を送るための営みである」の 2 項目に高い負荷が見られた。学習等の動機が興味や関心ではなく「報酬への期待」と解釈した。
3.2 信頼性の検討
尺度の信頼性を検証するために，α係数を用いた。
プレ調査では各因子のα係数は，第一因子が 0.86，
第二因子が 0.63，第三因子が 0.78，第四因子が 0.79
であり，0.50 未満等の極端に低いα係数は算出されなかったため，おおよそ尺度の内的整合性が高いと言える。一方，本調査では各因子のα係数は，第一因子が 0.88，第二因子が 0.83，第三因子が 0.83，第四因子が 0.77，第五因子が 0.74 であった。しかし第六因子が 0.47 であり内的整合性が高くはなかった。
3.3 考察今回は高大連携活動が高校生の，学習意欲・自尊
感情・進路意識・学習習慣・好奇心・主体的な態度に影響を及ぼし得ると仮定して調査を開始した。
プレ調査では，「学習方略の積極的な使用」
，
「自尊
感情」
，
「好奇心・探究心」，「教師との関係」の 4 つの因子で表現できるという結果を得た。高大連携活動で期待される進路意識に関する因子が出現せず，進路意識に関する質問項目も多くが削除された。プレ
調査の進路意識に関する質問が，「学習方略の積極的- 11 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

な使用」，
「好奇心・探究心」，「教師との関係」といった進路意識とは異なる因子で負荷が高く，調査対象とした高校生の心理状態を評価するのには適切ではなかったと考えられる。
そのため次に行った本調査では，他の因子と重複しないよう，進路意識やキャリア意識の中でも，職業内容や職業選択に関係する内容の質問項目を選定したことで，最終的に 6 つの因子，すなわち「学習方略の積極的な使用」，「好奇心・探究心」，「進路意識」，「自尊感情」，「教師との関係」，「報酬への期待」を得た。ここでは「進路意識」が第三因子という寄与率が高い因子として示された。
プレ調査と同様に本調査でも因子として「主体的な態度」は抽出されなかったが，これは「学習方略の積極的な使用」，「好奇心・探究心」などの因子に主体性に関連する質問項目が含まれていることから，他の因子への負荷を抑え「主体的な態度」のみ高負荷となるような項目を提示することが困難であることを示している。一方で「教師との関係」が独立して一つの因子として，「自尊感情」よりも寄与率が高い因子として表現されることがわかった。
調査対象である大学見学講座の「進路意識」や「学習方略の積極的な使用」へ効果や，学内模擬講義の「好奇心・探究心」への効果が期待される。
3.3.1 本調査で得られた因子
最終的に本調査で得られた因子について述べる。
「学習方略の積極的な使用」因子の質問項目には，「間違えたところは印をつけて後で見直す」といった学習方略の積極的な使用を示す項目に加えて，自尊感情である「勉強がしっかりできていると思う」，高校生活適応感尺度の「私は，部活動や趣味と勉強の両立ができるよう努力している」，キャリア意識である「仕事を通じ，ひとの役に立ったり，世の中に貢献したりしたいと思う」，キャリア意識における自尊感情である「自分が世の中や他者の役に立てるイメージが持てない（逆転項目）」の質問項目が存在する。学習の習慣化，工夫した学習方法と他の活動との両立に加え，自身で勉強ができていることに自信をもっていることや，世の中に貢献したい・貢献できるという意識や自信が，学習方略の積極的な使用として示されている。
「好奇心・探究心」因子の質問項目は，知的好奇心の項目に加えて，自尊感情を示す項目である「張り合いがありやる気が出ている」や，進路意識尺度である「予想外の悪い状況になったとき，自分が現実的にできることを探すことができる」，学習習慣を示す「何を求められているのか考えてから課題をする」という質問項目も含まれている。知識や学問に対する好奇心・探究心だけでなく，疑問に感じたことに取り組んでみたり，将来の計画や情報収集をしたり，学びに対する主体的な態度が見受けられる。
「進路意識」因子の質問項目については，「将来どんな職業につくのか見通しを立てている」という質問のように自分で考えて得られるような将来に対する展望や知識に関する項目だけでなく，「希望する仕事に向かって準備や実行していることがある」や「これからの自分の仕事が世の中で果たす役割についてよく考えるほうだ」といった，行動やキャリア
意識にかかわる項目が含まれている。
「教師との関係」因子は，高校生活適応感の項目
から，教師との関係を表す 2 項目のほか，「勉強でわ
からないところがあるとき，先生に質問する」といった学習意欲を示す項目が抽出された。高校生活適応感の中でも，教師との関係という特定の項目が独立した因子とされたことは，教員の存在が高校生の心理状態を表す重要な因子であることを示している。
「自尊感情」因子に分類された６つの質問項目に「人前でもありのままの自分を出せる」といったは，他者との関係における自己肯定感に関する 5 項目と，
「自分はのびのび生きている」という他者との関係が薄い自尊感情を示す項目がみとめられる。このことは，高校生にとっては他者との関係における自己肯定感が，自尊意識にも密接に関係していることを示している。
「報酬への期待」因子は，当初仮定しておらず，プレ調査でも出現していない。第一因子である「何を求められているのか考えてから課題をする」という項目でも因子負荷量が高いことから，計画的な学習姿勢にも近いと理解できるが，興味や関心ではなく報酬を目的とした学習動機を示す一つの因子として抽出されたと考えられる。信頼性（α係数）は低いものの，学習動機が興味や関心という内発的要因ではないことを示している。
3.3.2 学習動機
第六因子は学習動機を示す因子であったが，本研
究では高校生の学習動機は仮説に含めていなかった。
これまで大学生の調査から，「勉強している内容が面白いから」といった学習に関する内発的な動機が，学習の価値の認識につながり自己調整学習への正の影響を与えており，「まわりからやれといわれるから」という外的動機は自己調整学習には有意な相関がな- 12 -

高大連携活動の高校生へ与える影響に関する尺度開発

表 2A 探索的因子分析の結果（プレ調査）
質問項目
F1：学習方略の積極的な使用（α=.86）14 項目
苦手な授業であってもよい成績を得ようと努力する
宿題がなくても，家で勉強する間違えたところは印をつけて後で見直す
テストを返してもらった時，間違いをやり直す
指示されていない部分でもノートをとる
予習をして授業にのぞむ
勉強の仕方をいろいろ工夫する
勉強がしっかりできていると思う
疑問に思ったことがあればすぐに教師や友人に相談する
勉強しているとき，わからないところはどこかを探す
勉強のやり方が自分に合っているかを考えながら勉強する
勉強でわからないところがある時，先生に質問する
何を求められているのか考えてから課題をする
私は，部活動や趣味と勉強の両立ができるよう努力している
F2：自尊感情（α=.63）4 項目
人から何か言われないか変な目で見られないか気にする
他人に心を閉ざしているような気がする
人に気を遣いすぎて疲れる
人前でもありのままの自分を出せる
F3：好奇心・探究心（α=.78）7 項目
予期しない出来事が起きた時，原因が分かるまで調べる
新しいアイデアをあれこれ考える誰もやった事のない物事にとても興味がある
はっきりした明快な答えが出るまでずっと考える
今までやったことのない課題にもよろこんで取り組める
疑問だと感じたら堂々と言える
将来の目標を持ち、それを実現するための計画を立てている
F4：教師との関係（α=.79）2 項目
私は学校の先生を信頼している
私は先生に親しみや温かさを感じる

F1

因子負荷量
F2
F3

F4

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.68
.63
.61
.55
.53
.53
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.41
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.39
.39

.03
.02
.02
.02
.03
.04
.04
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.02
.07
-.17
.08
.01

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-.06
-.08
-.18
-.02
-.02
.06
.06
.17
.28
.12
.27
.07

.12
-.08
-.04
.02
.09
-.16
-.02
-.10
.09
.04
-04
.13
.02
.19

.01
-.01
.10
-.03

.59
.55
.54
-.54

-.02
.17
.17
.32

.17
-.15
.00
.05

-.11
-.12
-.12
-.03
.15
.07
.12

.13
.02
.04
.16
.01
-.32
-.09

.77
.70
.69
.59
.55
.43
.40

.05
.05
-.34
.14
-.01
-.01
-.11

-.02
-.02

-.04
.05

-.02
.11

.79
.77

-.11

.64
-.15

.42
-.13
.32

因子間相関 F1
F2
F3

表 2B 探索的因子分析の結果（本調査）項目
F1：学習方略の積極的な使用（α=.88）14 項目
宿題がなくても，家で勉強する間違えたところは印をつけて後で見直す
勉強のやり方が自分に合っているかを考えながら勉強する
勉強の仕方をいろいろ工夫する
テストを返してもらった時，間違いをやり直す
予習をして授業にのぞむ
苦手な授業であってもよい成績を得ようと努力する
私は，部活動や趣味と勉強の両立ができるよう努力している
勉強がしっかりできていると思う
勉強しているとき，わからないところはどこかを探す
自分が世の中や他者の役に立てるイメージが持てない
はっきりした明快な答えが出るまでずっと考える
仕事を通じ，ひとの役に立ったり世の中に貢献したりしたいと思う- 13 -

F1

F2

因子負荷量
F3
F4

F5

F6

.79
.75
.72
.69
.62
.56
.55
.55
.51
.47
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.40
.39

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-.25
.17
.10
-.03
-.17
.11
-.04
.16
.38
.04
.31
.05

-.01
.07
-.22
-.13
.07
.22
-.08
.06
.15
-.21
-.28
.00
.13

.05
.05
.09
.01
-.01
.05
.10
.08
-.08
.02
.21
-.13
.17

.03
.13
-.14
-.23
.19
.31
.12
-.31
.09
.06
.15
.08
-.30

.08
.00
-.12
.05
.07
-.03
.11
.08
-.15
.02
.21
-.10
.30

大学入試研究ジャーナル第 32 号

指示されていない部分でもノートをとる
F2： 好奇心・探究心（α=.83）11 項目
新しいアイデアをあれこれ考える予期しない出来事が起きた時，原因が分かるまで調べる
予想外の悪い状況になったとき，自分が現実的にできることを探すことができる
重要な決定の結果，起こってくるいろいろな可能性について推察できる
よりよい解決を見つけるためにできるだけ多くの情報を集められる
何を求められているのか考えてから課題をする
誰もやった事のない物事にとても興味がある
困難なことは私にとってチャレンジでありストップサインではない
今までやったことのない課題にもよろこんで取り組める
張り合いがありやる気が出ている
何か困った事態に直面した時どこに問題があるかなかなか見つけられない
F3：進路意識（α=.83）8 項目
自分がつきたい職業の仕事内容を知っている
将来どんな職業につくのか見通しを立てている
希望する仕事に向かって準備や実行していることがある
自分のやりたいことが分からない
これからの自分の仕事が世の中で果たす役割についてよく考えるほうだ
5 年後の目標を持ちそれに従って計画を立てる
自分の才能を活かせると思う職業分野をいくつか挙げられる
将来について考えることが好きだ
F4：教師との関係（α=.77）5 項目
私は先生に親しみや温かさを感じる
私は学校の先生を信頼している人を信用しない
勉強でわからないところがある時，先生に質問する
疑問に思ったことがあればすぐに教師や友人に相談する
F5：自尊感情（α=.74）6 項目
人に気を遣いすぎて疲れる
人前でもありのままの自分を出せる
他人に心を閉ざしているような気がする
人から何か言われないか変な目で見られないか気にする
疑問だと感じたら堂々と言える
自分はのびのび生きている
F6：報酬への期待（α=.47）2 項目
私が勉強するのは受験に失敗したくないからだ
仕事とは，経済的に豊かな生活を送るための営みである
因子間相関 F1
F2
F3
F4
F5

いとしている（藤田, 2012）。今回の調査では対象が高校生であるため一概に比較はできないが，学習動機に関する調査から学習態度についてより深い考察ができるものと考えられる。
一方，学習の動機と，過去・現在・将来のイメー
ジとの関連についての検討（當山, 2010）からは，大学進学志望者のうち，過去・現在・未来ともにポジ
ティブなイメージを持っている生徒は内発的動機が強く，将来就きたいと思う職業の明瞭さは学習の動機付けには影響しないと示している。さらに，将来

.38

.23

-.09

.19

.21

.20

-.05
.20
-.07
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-.03
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.36
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.61
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.53
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.36
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.38
.26

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.07
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.77
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.24
-.02
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-.05
.06

.18
.09
.01
.19
.26
.01

.02
.03
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-.12
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.02

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.19
-.34
.23
.23
.20

.77
-.64
.57
.57
-.48
-.47

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.24
.08
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.08
.18

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.14
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.26
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.45
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-.14
-.16
.00
.34

に明るい展望が描けない場合でも教師や友人からのサポートで学習動機を高めることが可能としている。
これらのことは，学習動機を高めるには，職業という遠い目標ではなく近い将来の目標を持つこと，教師や友人の働きかけが大切であることを示している。
3.3.3 高大連携活動への手がかり
上記で得られた 6 因子を用いることで，高大連携事
業に参加した高校生の心理を把握したり，高校の属
性や進路意識の状況に応じて，適切な高大連携プロ- 14 -

高大連携活動の高校生へ与える影響に関する尺度開発グラムを提供したりできる可能性が示唆される。
ここでは，高大連携活動の効果やその最適化に関し，6 因子の観点で今後の指針を述べる。
（因子を構成する質問に関連する表現を『 』で示す。
）
多くの大学で行われている出張講義については，
高校生が関心ある分野の専門の講義を受講できれば，『将来の仕事内容に関する知識』を得て「進路意識」
を高め，その分野の『新しいアイデアをあれこれ考える』ような「好奇心・探究心」を向上できると予想できる。しかし，関心ない分野の講義にはそのよ
うな効果は低いと考えられる。
一方その他の因子に関しては，因子の質問項目から，大学から高校に向けた一方通行の取組みよりも，高校と大学が連携した事業の効果が推測される。
過去の報告では，高校生の職場体験では，体験後の成長を生徒が感じた場合に自己効力感が向上するとしている（富永, 2010）。一方，大学生が高校生と交流する形の高大連携活動では，高校生が自発的に参加すること，大学と高校の教員が連携して見守る
ことで，高校生と大学生の交流を活発化させ，高校生の「学習方略の積極的な使用」，「好奇心・探究心」，「進路意識」，「自尊感情」を向上できるとしている（川合, 2017）。
また，生徒が主体的に学びあう協働学習では，協働学習の効用や期待が学校適応感（安心感と充実感，
被信頼・受容感，劣等感の無さ，周囲との調和）の
向上につながることが示されている（石橋, 2016）。
さらに，大学生を対象にした研究で，学校生活で周囲や友人から認められた経験が自己肯定感に効果があるとしている（河越, 2015）。
以上のことから，大学見学や出張講義などの高大連携事業が，「好奇心・探究心」や「進路意識」以外の因子にも影響を与えるためには，高校生が自発的に参加するように事前の働きかけを充実させること
や，行事前後の高校生への指導の中で生徒が自己の成長を感じるような取り組みを行うことが重要であるといえる。これにより教育効果を高め，『人前でもありのままの自分を出せる』という「自尊感情」の向上につながると考えられる。
また，探究学習などの協働学習では，協働学習が学校適応感向上につながると生徒が認識することが大切である。高大連携が探究学習に関わる際には，大学教員が高校教員を支援することで，生徒と高校教員との『信頼』が深まり，生徒一人ひとりが安心して学びに取り組み，『勉強の仕方を工夫する』などの「学習方略の積極的な使用」や「自尊感情」の向上が期待される。さらに教員や大学生が高校生一人
ひとりを認めることも高校生の「自尊感情」につながると期待される。
本研究で得られた因子を用いることで高大連携活動を評価するには，高大連携活動に参加した高校生へのアンケート調査により可能であろう。実施直後に行うことで高大連携活動が 6 因子にどう影響を与えたかの効果を明らかにできる。同時に，高校の教育や指導および高校と大学の入念な準備の重要性が明らかになるであろう。
このようにこの 6 因子を指標として，高校生に効果的な高大連携活動の提供が可能と期待される。
4．まとめ
本研究では，プレ調査とあわせて行った 2 度に渡る調査から，高大連携活動を評価する尺度として，高校生の心理状態を「学習方略の積極的な使用」，「好
奇心・探究心」，「進路意識」，「教師との関係」
，
「自
尊感情」
，
「報酬への期待」の 6 因子からなる尺度で表現できることがわかった。
高大連携活動を本尺度により評価する場合には，
主に大学が提供できる内容と主に高校が中心に行う
指導の両面から検討する必要があると考えられる。
大滝（2012）は，近年，出張講義や大学の講義の聴講などの高大連携イベントが増えているが，これらは内面的な成長ができている高校生（自我と社会性が確立し，自分の興味や適性を踏まえたうえで進路選択を行おうとしている生徒）には有効であるが，内面的な成長が十分でない生徒には，進路選択意識の向上や主体的学習行動にはつながっていないことを示している。そして高大連携活動に，なぜ大学に進むのか，なぜ大学で学ぶのかを考えさせるコンテンツを提供することを求めている。
大学が提供する内容もこのようなコンテンツを意識することで，高校生の進路意識，学習意欲，好奇心等へ効果的であろう。一方では，大学が提供した内容を普段の生活で高校生に定着を図るには高校教員の力が不可欠であることは前述したとおりである。
さらに，多くの高校生が通塾している状況では塾講師（あるいは塾職員）による，高校生の 6 因子に与える影響も大きいと考えられる。塾講師は第三者の視点で高校生の「学習方略の積極的な使用」「好奇心・探究心」「進路意識」を伸ばすだけではなく，様々な機会で高校生の「自尊感情」の向上に寄与することが期待される。
本調査では，高大連携活動の終了時にその場で回- 15 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

答を得た。今後は 2～3 週間後に参加者に同じ質問紙で調査する。本尺度が心理状態だけでなく行動を問う質問も含まれているため，日常生活の影響を含めた意識や行動の変化を把握し，その影響を可視化する。高大連携活動の内容ごとに，個人の変容を追跡することで新たな知見が得られると考えられる。
本研究では，高校生の心理状態には高校教員の関わりが重要であることが示された。このことは，高校教員が生徒との関わりを持つための時間的・精神的なゆとりが重要であることを示すとともに，高大連携活動が高校教員を支援する立場であるべきことを改めて意識する必要があることも示している。高
校生への効果のためには，高校教員の生徒への日頃の働きかけが重要であることも触れておきたい。
本研究は都立大で実施した高大連携活動の参加者を分析対象としているため，高校生に一般化することには慎重でなければならない。しかし高大連携の取り組みの高校生への影響を可視化する方法となり，様々な状況下に置かれた高校生に対して適切な高大連携事業を提供するために有効であろう。

17/houkoku/07032207.htm(2021年12月10日)
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廣井直美・前田香織・秋田喜代美・小口喜弘・小玉重夫(2016).「中学生・高校生の共同学習に対する認識と学校への適応感」『東京大学大学院教育学研究科紀要』56, 351－363.
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文部科学省(2020年3月14日)「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『事業の目的』」
http://ap-theme3.com/intro (2021年12月10日).
西川一二・雨宮俊彦(2015).「知的好奇心尺度の作成」『教育心理学研究』63, 412－425.
大野真理子・河西奈保子・溝口 侑 (2021). 「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」『大学入試研究ジャーナル』31,
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関する実践的研究 ～ロール・レタリングの手法を用いて～」『長崎大学教育実践総合センター紀要』13, 191－200.

本研究にご助言いただいた塚本幸哲氏（現国分寺市立第五中学校），岡本郁子氏（国際センター），木田直人氏（人文社会学

下地貴樹(2015).「学習方略の教授と学習意欲向上の関係に関す部）に深く感謝いたします。本調査に参加いただいた高等学校る研究」『九州大学大学院教育学コース院生論文集』15, 1－
23.

の皆様に厚く御礼申し上げます。本研究は東京都立大学傾斜的富永美佐子(2010).「高校生の進路意識の構造―進路選択能力，

研究費学長裁量枠社会連携支援より助成を受けました。

進路選択自己効力，進路選択行動の関連―」『キャリア教育研究』28, 35－45.

参考文献
浅川潔司・森井洋子・古川雅文・上地安昭(2002).「高校生の学當山明華(2010)．
「高校生の学習の動機付けと将来展望に関する

校生活適応感に関する研究－高校生活適応感尺度作成の試み

研究」『東北大学大学院教育学研究科研究年報』58, 329－341.

―」『兵庫教育大学研究紀要』22, 37－40.

當山りえ・嘉数朝子(1998).「高校生の学習統制感．気原因帰属

中央教育審議会(1999年12月16日). 「初等中等教育と高等教育

および学習習慣の発達的研究」『琉球大学教育学部教育実践
研究センター紀要』6, 109－118.

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

梅野和也・太田研吾・井元淳・中村浩一(2017).「自己調整学習

201.htm (2021年12月10日).

方略および学習目標が定期試験の結果に与える影響」『理学

藤田正・冨田翔子(2012)．
「自己調整学習に及ぼす学習動機および学習方略についての認知の影響」『教育実践開発研究セン
ター研究紀要』21, 81－87.
河越麻佑・岡田みゆき(2015).「大学生の自己肯定感に及ぼす影
響要因」『日本家政学会誌』66, 222－233.
川合宏之(2017).「教育効果を高める双方向で持続的な高大連携の試み」『経済教育』36, 109－115.
高等教育局大学振興課大学改革推進室(2017年3月22日).「報告書－一人一人の個性を伸ばす教育を目指して－」文部科学省，
https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/koutou/020-- 16 -

療法科学』32, 69－72.

大学入試研究ジャーナル第 32 号，17-22，2022【原著】

高大接続・教育委員会と連携した地元高校生の人材育成「福井プレカレッジ」への支援と入学者確保――福井大学工学部の事例――
大久保 貢，中切 正人，田中 幸治（福井大学）
主な入学年齢である 18 歳人口が減少するなか，志願者，入学者の確保に苦心している大学にとってこれまでとは異なった新しい入学層を確保することは喫緊の課題である。高大接続改革の下，これまでと異なる新しい入学層を獲得するには大学側が高校側に探究的な学びへの支援を行うことが大変重要である。大学における探究プロジェクトの実践と高校における課題研究への支援を通して地元高校生の入学者確保を図った。
キーワード：高大接続，課題研究，探究的な学び，総合型選抜，アドミッションポリシー
1 はじめに福井大学では地域貢献を標榜し，地域の知の拠点として地元の若者を惹きつけるような「キラリと光る福井大学」に取り組んでいる。また地方創生の推進により地方における若者の修学・就職が促進されることが期待されている。このような観点から地元からの入学者の確保が大変重要である。しかしながら，図 1 より地元からの入学者が近年減少し，平成 31 年度入試
では工学部の入学者割合が 18％まで減少している。
地方創生の観点から地元からの入学者を増加させるための取り組みが必要である。

下での課題解決方策として，大学における探究プロジ
ェクトの実践及び高校における探究的な学びへの支援を通して地元高校生の人材育成と入学者確保を行った。
2 入学者減少の原因分析
図 1 の地元からの入学者割合が減少した原因を探るため，県内全高校の進路指導部を訪問した。その結果，工学部入学者減少は偏差値の上昇により合格し難く成ったとか，高校教育が理系から文系にシフトしたとかが挙げられたが，工学部での研究内容が高校生に理解されていないことが，一番の要因であることが明らかになった。地元の高校生に工学部の研究内容を理解してもらう方策を講じる必要がある。
また地元のどのような高校からの入学者が減少しているのか原因を探るため，県内高校を基幹校（注）（5 校），連携校（注）（8 校），SSH 校（2 校）の
3 つのグループから分析した。これらのグループからの入学者数の推移を調査した結果を図 2 に示した。

図 1 工学部における各地区からの入学者割合
つまり，主な入学年齢である 18 歳人口が減少する
なか，現在の大学の募集人員を維持するためには，これまでと異なる入学層を獲得することが喫緊の課題である。高大接続改革の下，高校教育では課題研究の実践により探究的な学びを身に付け，これまでの生徒と異なった新しい生徒を育成している。このような状況

図 2 工学部における福井県内高校生の入学者数
SSH 校及び連携校では入学者が年々減少していないのに対し，基幹校では入学者が年々減少しているこ- 17 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

探究プロジェクトのプログラムを表 2 に示した。

とが分かる。基幹校からの入学者を増加させるための方策を講じる必要がある。
3 福井プレカレッジについて
福井プレカレッジの目的は次の 3 点である。① 高
校で育む資質と大学が求める資質との橋渡しを行う。
② 高校生の大学における学びに必要な主体性や学ぶ
意欲・探究する力を身に付ける。③ 大学の学びへの興味・関心を喚起し進学目標を明確にすること。これらの目的で福井大学と福井県教育委員会が連携して平成 29 年度から基幹校を対象に実施した。対象学年は2 年生。また平成 31 年度から連携校も対象とした。
実施内容は 大学における探究プロジェクトの実践と高校における探究的な学びへの支援の 2 つの取り組みから構成している。
3.1 大学における探究プロジェクトの実践
大学における探究プロジェクトの実践の狙いは地元の高校生に本学についての研究を理解してもらうことと高校生が高校で引き続き課題研究ができるように種を蒔くことである。平成 31 年度の大学における探究
プロジェクトのプログラムの一例を表 1 に示した。

表 2 探究プロジェクトのプログラム
9:00

30
10:00

30
11:00

30

実 施 内 容自律移動ロボットを製作
し，Ｃ言語に似た言語によるプログラミングを行います。ロボットを動かしながらプログラミングの基礎を習得できますので，プログ
ラムが初めてでも歓迎。

電 気 電 コ ンピ ュ ー子情報工 タ を使 っ た学科
音 声・ 音 楽情報処理

大学での実際の講義を受け，コンピュータを使った
音声・音楽情報処理の実験が体験できます。グループ
ごとに「音声」の正体を探り，分析し，最終日にはその成果を発表します。
都市における公共空間の役
割や現状を講義します。また乾公園とその周辺の道路をフィールドとして，現地調査やグループディスカッ
ション，さらに模型制作をつうじて，建築・都市環境を創造するイマジニアを体感します。

建 築 ・ 都 市の 公 共都市環境 空 間デ ザ イ
ン
工学科
～身近な道
路 と公 園 に
つ いて 考 え
よう！～

【２日目】
受付
２日目の概要説明【第１日目のグループディス
概要説明＆チームビルディング
カッション】（マシュマロチャレンジ！）
結果の共有およびグループ発表（初日のグループディスカッ【講義】
ションで話し合ったことについ「都市と公共空間」て班ごとに模造紙に書き出しま（都市における公園や道路の役 とめる。その際、共空間づくり
割、最近の話題など）のテーマを決める。その後、班ごとに発表。）
休憩
休憩【プレゼンテーション・成果発【グループワーク】
表の準備①】（事前に各自が調査した公園と プレゼン資料作成、空間模型制
街路について互いに紹介。つぎ作にグループ別に別途配布のディ （先の発表内容、および他の班
スカッションシートを用いて話 の発表も参考にしながら模型制
し合い、午後のフィールドサー 作。適宜、模型のみならず模造
ベイのポイントを洗い出す。）
紙にイメージを描く。）

12:00

30
13:00

表 1 大学における探究プロジェクトの企画の一例：
コース・テーマ・実施内容（平成 31 年度実施）
コース
テーマ
機 械 ・ 自 律移 動 ロシステム ボ ット の 製
作 とプ ロ グ
工学科
ラ ミン グ の
基礎

【１日目】
受付
自己紹介

30

14:00
30
15:00

30

16:00

昼食・昼休み

昼食・昼休み【プレゼンテーション・成果発【グループワーク】
表の準備②】
結果発表（午前のグループワークの結果 プレゼン資料作成、空間模型制
作を発表し共有する。）（午前に引き続き模型制作。発表では、模型の提示と空間イ【フィールドサーベイ】
メージを伝えるためのポスター
グループ別（検討対象としたエリアまで移 を合わせて提示するのでその準備。）
動。公園内にあるさまざまな遊
具や施設、また周辺道路の状況
休憩を確認する。適宜、写真を撮るとともに、スケッチ・メモして 【プレゼンテーション・成果発
表会】
おく。移動中も周辺の住環境や交通環境を感じながら歩く。） （発表前に各グループの模型を見て回る。発表は発表用のテー
ブルに移動し、全員も移動し発休憩
表を取り囲む形でプレゼンテー【グループディスカッション】 ションを聞く。その後、全体ま（フィールドサーベイで確認し とめのコメントなど。最後に、てきたことを整理し、どのよう 参加学生＆ＴＡからの感想を一な公園と街路にしたいかを話し 言。各班のプレゼンテーションを評価シートにもとづき評
合いイメージを共有する。）
価。）
ワークシート記入・まとめ

ワークシート記入・まとめ

30

プログラムの基本コンセプトは，「単なる体験入学
でなく課題探究的な内容を含むこと」であるため，2日間で参加生徒に探究活動を含み，最終日には，その成果を発表した。このプログラムを通じて，問題解決能力やコミュニケーション能力やプレゼンテーション
能力等の育成を目指した。なお，実験補助は大学院生が担当した。
平成 29 年度から開始したこれまでの大学における探究プロジェクトのテーマ数とその参加人数を表 3に示す。令和 2 年度はコロナ禍のため，1 日のみの実践となった。

- 18 -

高大接続・教育委員会と連携した地元高校生の人材育成「福井プレカレッジ」への支援と入学者確保

表 3 これまでの大学における探究プロジェクトのテーマ数と参加者数
年度
テーマ数
参 加 者 数（人）
平成 29 年度
455
平成 30 年度
538
平成 31 年度
467
令和 2 年度
561

・【テーマ：都市の公共空間デザイン ～身近な道
路と公園について考えよう！～】講義で出てきた「居心地が良く歩きたくなるまちなか」の技術が使われている建物を実際に自分の目で見てどう感じるのか調べたい。コミュニティ道路がもっと増
えれば散歩をする人が増えると思うので増えて欲しいと思った。

3.2 アンケート結果
4 テーマにて 2 日間探究活動を実践した（参加者数67 名）。実践前，実践後の福井大学への進学希望を調査した結果を図 3 に示した。この図から分かるよ
うにこれらの実践により本学に是非，進学したい生徒の人数が 58％から 91％に向上したことが分かった。

以上のように大学における探究プロジェクトの実践により目的の一つである本学の研究に対する理解と探究的な学びへの支援は出来たと考える。
3.4 高校における探究的な学びへの支援
大学における探究プロジェクト実践後，アドミッションセンターが窓口として基幹校及び連携校の各高校の探究的な学びへの支援を行った。各高校からの探究的な学びに関する依頼事項と実施例を表 4 に示した。

図 3 「設問：福井大学に是非，進学したいですか？」の実践前，実践後のアンケート調査結果（平成31 年度に実施し，対象者は参加者全員）
3.3 大学における探究プロジェクトに対する参加者の感想
大学における探究プロジェクトの実践終了後，参加者の感想を下記に示した。
・【テーマ：自律移動ロボットの製作とプログラミ
ングの基礎】大学での課題研究を受講してロボット等を作ることに興味をもてました。福井大学もひとつの進路と考えている中で大学での課題研究に参加できて福井大学を少しでも知れたことは良かったです。
・【テーマ：コンピュータを使った音声・音楽情報
処理】電気電子情報工学科の「音」にちなんだ講義で人の声について音のひずみなどに対しての興味を持つことができた。自分の進路に繋がる色々なことを知ることができたから進路を決めていく
上での参考にしたい。

- 19 -

表 4 高校からの課題研究に関する依頼事項と実施例
依頼事項
実施例
課題研究に関 ・課題研究について講演した。
する講話
・SDGs の課題研究について講演した。
課題研究のテ ・課題研究のテーマ設定の発表会
ーマの設定に で助言や講評を実施した。
ついて
課題研究に関 ・下水道に関するエネルギーの有する生徒の質 効活用について教えて欲しい。
問に対するコ ・原子力発電の今後について教え
ンサルテーシ て欲しい。
・傷んだ髪にトリートメントを使ョンうと，どういう成分がどこにどのように作用するのか，教えて欲しい。
など，年間 30 件以上の依頼を受け大学の専門家が丁寧に対応した。
課題研究の論 ・論文の書き方に関する講話を行
文の書き方
った。
課題研究の中 ・課題研究の中間発表に対する講間発表及び成 評を行った。
果発表会に対 ・課題研究の成果発表会に対する講評を行った。
する講評
課題研究に関 ・「生分解性ポリマー」についてする実験をさ 講義し，実験を行った。
せて欲しい大学入試研究ジャーナル第 32 号

高校における探究的な学びの実践として各高校では課題研究を実施している。しかし，これまで課題研究の指導経験のない高校教員にとってテーマ設定や課題に対する解決方法など分からないため，大学に多くの依頼が寄せられた。課題を考え，研究するのは大学の得意分野であるので，大学として依頼された事に対してすべて丁寧に対応した。このようにして各高校は課題研究を試行錯誤しながら実施した。工学部で扱っていない専門分野（化粧品分野）の質問に対して企業（化粧品研究所）への橋渡しを行った。また課題研究
で分からない点について解決を図るため高校生自らが大学に来て，大学教員に質問し一緒に実験も行った。
各高校の課題研究への支援の結果，各高校から行政
主催のコンテストに志願して○○賞を受賞しましたとの報告が多数寄せられた。このように高校生及び高校教員への探究的な学びへの支援が確実に浸透している。
そして，この探究的な学びへの支援によりこれまで築けなかった高校教員と大学教員の信頼関係が構築でき,高大双方で高校生の探究的な学びへの支援ができたことが大きな成果である。このように，これからの高校
では従来の知識提供型から知的探究中心の授業を行う
ためには，大学からの支援が重要であると考える。
4. 福井プレカレッジの成果
4.1 福井プレカレッジ実践後の入学者数の推移
平成 29 年度から開始した福井プレカレッジの成果として，工学部における基幹校，連携校，SSH 校からの入学者数を図 4 に示した。対象になる入学年度について基幹校は平成 31 年度，令和 2 年度，令和 3
年度で，連携校は令和 3 年度である。この図から福井プレカレッジの実践により令和 2 年度及び令和 3
年度の基幹校からの入学生が増加し，また令和 3 年度の連携校からの入学生が増加したことが分かった。

4.2 福井プレカレッジ実践後の入学者割合の推移
福井プレカレッジ実践後の各地区からの入学者割合の推移を図 5 に示した。図 1 に示した平成 31 年度までの工学部における福井地区からの入学者割合と比較すると，令和 3 年度では 24%まで回復したことが分かった。福井プレカレッジの実践によって地元高校生の人材育成と地元からの入学者を確保することが出来たことが分かった。この要因は図 4 より基幹校及び連携校の入学者の増加が影響していることが分かった。

図 5 工学部における各地区からの入学者割合
5. 考察と今後の課題
福井プレカレッジの実践によって工学部の地元からの入学者割合が 24%まで回復した。この要因を探る
ため，工学部で実施している入学者選抜と各高校との関係を分析した。図 6 に AO 入試Ⅱの合格率（令和 3
年度：総合型選抜Ⅱ），図 7 に前期日程入試の合格率，図 8 に後期日程入試の合格率を示した。

図 6 AO 入試Ⅱの合格率
図 4 工学部の基幹校，連携校，SSH 校からの入学者数- 20 -

高大接続・教育委員会と連携した地元高校生の人材育成「福井プレカレッジ」への支援と入学者確保

令和 2 年度，令和 3 年度入試でやや増加していることが分かる。しかし，図 8 より後期日程入試では基幹校及び連携校の合格率の向上は認められなかった。
福井プレカレッジの実践が AO 入試Ⅱ（総合型選
抜Ⅱ）の選抜方法のどのような点に影響を及ぼしたかを探るため，共通テストと面接評価点の関係を図 9に示した。

図 7 前期日程入試の合格率

図 9 令和 3 年度 総合型選抜Ⅱの共通テストと面接
評価点の関係

図 8 後期日程入試の合格率
図 6 から AO 入試Ⅱにおいて基幹校の合格率が令和 2 年度及び令和 3 年度入試で約 30％以上増加し，連携校の合格率は令和 3 年度入試で大きく増加していることが分かった。一方，図 7 から前期日程入試において基幹校の合格率が令和 2 年度及び令和 3 年度
入試で約 30％以上増加していることが分かった。また図 8 から後期日程入試において基幹校及び連携校
とも合格率の増加が認められなかった。
AO 入試Ⅱで福井プレカレッジの有効性が認められた要因は本学工学部の AO 入試Ⅱ（総合型選抜Ⅱ）の入学者選抜の基本方針（意欲・目的意識等を評価判定する）に対して，福井プレカレッジの実践によって意欲・目的意識等を育成・支援されたものと考えられる。また，AO 入試Ⅱの平成 31 年度入試で合格率が増加しなかったことは，平成 29 年度から実施した福井プレカレッジの支援（特に高校における探究的な学
びへの支援）に関して基幹校側として初めてのことで混乱し効果が現れなかったと思われる。
図 7 より前期日程入試における基幹校の合格率は

図 9 から福井プレカレッジの実践により基幹校及び連携校の受験生は総合型選抜Ⅱの面接評価点が高い
傾向が認められる。なお，総合型選抜Ⅱの入学者選抜の基本方針では，面接により表現力，目的意識・意欲等を評価するとなっている。これは，表 1 及び表 2に示してあるように大学における探究プロジェクトでは最終日にプレゼンテーションを課し，しかも高校における探究的な学びへの支援では，高校内での中間発
表会や最終成果発表会に出向いて講評やコンサルテー
ションを行ったことで生徒の表現力・目的意識を育成・向上させたことが総合型選抜Ⅱの面接で効果が現れたものと考える。
他に福井プレカレッジの実践によって AO 入試Ⅱ（総合型選抜Ⅱ）の選抜方法に影響を及ぼしたのは第1 次選考（書類審査）であった。書類選考は志望理由書，自己推薦書，調査書から評価した。基幹校及び連携校からの受験生は志望理由書及び自己推薦書で福井
プレカレッジの体験を挙げて，目的意識，主体性をアピールしていた。これまで普通科高校からの AO 入
試Ⅱ受験生の志望理由書や自己推薦書は部活動の取り組みが中心であったのに対し，福井プレカレッジの実
践によって，探究的な学びによる主体性，目的意識の記述が現れるようになり，AO 入試Ⅱ合格率の向上に- 21 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号繋がったと考える。
今後の課題は，高校時代に探究的な学びを体験した学生の入学後の追跡調査である。なぜなら，これまで
工学部では 17 年前から AO 入試を導入し，入学後の基礎学力の欠如により AO 入試の募集人員を縮小した経験があるからである。高校時代に福井プレカレッジの実践により探究的な学びを身に付けた学生の追跡調査（学業成績及び学部教員の聞き取り）を実施する
予定である。

成 31 年度の 3 年間である。令和 2 年度以降は福井大学独自で実施し，県内全高校を対象とした。参加者の募集方法は県
高校長会から県内全高校長へ募集チラシを送付し参加者を募
集した。

参考文献
大久保貢・金澤悠介・倉元直樹（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』 22，145－153.
大久保貢（2021）.「工学部における高大連携活動を通した高6. まとめ
18 歳人口減少のなか，地元高校生に福井プレカレッジとして探究的な学びへの支援を行い，高校生の目
的意識・意欲，表現力を育成・支援し，AO 入試Ⅱ（総合型選抜Ⅱ）にて入学者の確保を行った。
高大接続改革の折，これからの高校では従来の知識提供型から知的探究中心の授業が行われる。本研究のように高校，大学，教育委員会が連携して，地元高校生の人材育成をすることは大変重要と考える。このよ
うな取り組みが全国に拡大することを期待する。
注1) 基幹校，連携校，SSH 校について
基幹校とは，福井県立羽水高等学校，福井県立金津高等学校，
福井県立大野高等学校，福井県立武生東高等学校，福井県立
敦賀高等学校で，これまで工学部に多くの志願者があった高校。
連携校とは，福井県立足羽高等学校，福井県立鯖江高等学校，
福井県立三国高等学校，福井県立丸岡高等学校，福井県立勝山高等学校，福井県立丹生高等学校，福井県立丹南高等学校，
福井県立美方高等学校で，基幹校の次に工学部に志願者があった高校。
SSH 校とは，福井県立高志高等学校，福井県立武生高等学校の 2 校。
2) 福井大学工学部の AO 入試Ⅱ（総合型選抜Ⅱ）の入学者選抜の基本方針について：大学入学共通テスト，書類審査，面接等を組み合わせて評価・判定します。第 1 次選考では書類審査により文章力や自己アピール力等の評価を行うとともに，調査書等に基づいて基礎学力の評価を行います。最終選考では，大学入学共通テストにより基礎学力を総合的に評価し，さらに面接（口述試験を含む）により，目的意識・意欲、表現力等の評価及び理数系科目の学力を評価してます。以上を総合して，能力・適性や学習に対する意欲，目的意識等を評価・判定します。
3）福井プレカレッジについて
福井大学と県教育委員会との連携期間は平成 29 年度から平- 22 -

大接続改革への基盤づくりーAO 入試導入後，17 年間の取り組みー」『大学入試研究ジャーナル』31，319－325.

大学入試研究ジャーナル第 32 号，23-28，2022【原著】

受験座席の効率配置による入試の最適化――入試のＤＸに向けて――
西郡 大，園田 泰正（佐賀大学）
分離分割方式で後期日程を実施する場合，高い欠席率によって多くの空席が生じる。そのため，必ずしも効率的とはいえない試験運用を長年にわたり実施してきた。この課題を解決するために，インターネット出
願によって電子化された受験者情報を活用して，受付順配席方式による試験運営を実現した。その結果，試
験室数は 20 室の削減（前年度比 57.4％），座席総数は 1,224 席の削減（前年度比 54.5％），試験監督者数は44 名の削減（前年度比 72.8％），試験運営をサポートする事務職員数は 25 名の削減（前年度比 43.2％）となり，実施体制が大幅に効率化され，学内関係者からも高い評価が得られた。この取り組みは，ICT を活用
して既存の試験運用に変革をもたらしたという点において，大学入試の DX として捉えることができる。
キーワード：後期日程欠席者，受付順配席方式，デジタルトランスフォーメーション（DX）
1．はじめに2020 年度の大学は，
新型コロナウイルス感染症の対応に追われた１年だった。入試においても感染状況を見据えながら，各大学であらゆる対応策が検討されたはずである。その１つとして，対面型の受験を回避するためのオンライン試験 1)などが話題となった。これ
らは，常時であれば，公平性確保等の問題で導入が容易ではないと思われる仕組みであるが，コロナ禍ゆえに受験生をはじめとする関係者に受け入れられたと思われる。結果として，コロナ禍を機に ICT を活用した大学入試の新しい形態が出現したといえるだろう。
一方，佐賀大学ではコロナ禍以前より，個別選抜における CBT 活用（西郡ほか,2017;西郡ほか,2019a），
選考書類の申請から採点作業までの業務を一貫してペーパーレスで行うことができる電子書類採点システムを開発し，運用してきた（西郡ほか,2019b）。これらの取り組みは，ICT のメリットを活用することで新しい大学入試の在り方を模索する試みである。さらに，
コロナ禍の 2021 年度入試では，インターネット出願のメリットを生かした受験座席の効率配置の実践により，大学入試における ICT の活用を一歩進めることに
成功した。
本稿では，
この取り組みについて報告する。
2．後期日程の欠席者問題
国立大学の入試は，「受験機会複数化」を目的として 1989 年度から実施されている分離分割方式を原則として導入している。同制度は，同一学部の募集定員
を前期日程と後期日程に分割し，まず前期日程の試験，
合格発表，入学手続きを行った後に，後期日程の試験を実施し，合格発表と入学手続きを行う仕組みである。
なお，前期日程に合格し，入学手続きをした者は，後期日程を受験しても合格者とはならない。
したがって，
前期日程の入学手続き者は，後期日程に出願はしていても受験することはほとんどない。加えて，後期日程の出願者の中には，前期日程で不合格であっても私立大学等に入学を決めたり，浪人の意思を固めたりする者もいる。このことにより，後期日程の試験当日は，多くの志願者が欠席する。表 1 は，佐賀大学における過去５年間の志願者数，受験者数，欠席者数，欠席率の大学全体の総数である（前期日程と後期日程の両方を記載）。５年間の前期日程の欠席率平均が 8.0％であるのに対し，後期日程の欠席率平均は 60.0％と極めて高い。他の年度もほぼ 60％前後で変わらない。この多くの欠席者の存在が，試験運営上どのような課題をもたらしているのかについて以下に整理したい。
まず，欠席に伴って空席となる座席数の多さである。
多くの志願者が欠席することが事前に分かっているとはいえ，志願者の前期日程の入学手続き情報（他大学への手続きを含む）を持たないため，どの志願者が欠席するのかを特定することはできない。そのため，後期日程全志願者の受験座席を準備しておく必要がある。
にもかかわらず，試験当日には，約６割の欠席者によって，準備した座席の半分以上が未使用となる。試験室によっては，大きな試験室の中に，数名しか受験していないケースもみられる。また，全志願者の受験座席を準備するということは試験室数も多くなり，それだけ試験監督者も多く配置しなければならない。端的に言えば，とても“非効率”な試験運用なのである。

- 23 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 1．佐賀大学における過去５年間の前期日程及び後期日程の志願者数，受験者数，欠席者数，欠席率
年度

前期日程

後期日程

志願者数

受験者数

欠席者数

欠席率

志願者数

受験者数

欠席者数

欠席率

2021

2,014

1,833

181

9.0%

2,686

970

1,716

63.9%

2020

2,220

2,029

191

8.6%

2,976

1,142

1,834

61.6%

2019

2,139

1,968

171

8.0%

2,730

1,210

1,520

55.7%

2018

2,224

2,064

160

7.2%

3,095

1,225

1,870

60.4%

2017

1,944

1,805

139

7.2%

3,129

1,289

1,840

58.8%

平均

2,108

1,940

168

8.0%

2,923

1,167

1,756

60.0%

3．欠席問題の解決が困難な理由
佐賀大学に限らず後期日程を実施する大学では，同じような課題を抱えているにもかかわらず，長年にわたって，多くの空席を抱える非効率な方法で実施してきたのではないだろうか 2)。あらかじめ多くの欠席者が想定されるのであれば，試験当日に会場に来た者だ
けを受け付けて，試験室に順番に配席していく方法が，未使用の空席を生じさせない最もシンプルな改善方法といえるだろう（以降，この方法を「受付順配席方式」と呼ぶ）。しかし，この方法を実施できていない理由に
次のような点が考えられる。
１点目は，受付作業における正確さの確保の難しさである。受付は，本人確認とともに，受験者情報（受験番号，募集区分，選択科目など）を短時間で正確に確認しなければならない。さらに，受付を終えた受験者を適切に試験場に誘導することが求められる。これらの煩雑な手続きを手作業で行えば，受付時の混雑や，確認や誘導ミスなどによる混乱が生じる可能性があり，適切な試験運用に影響しかねない。
２点目は，受付で配席した受験座席と受験者情報を短時間で対応付けて試験本部及び試験監督で共有することの難しさである。例えば，300 人の受験者を 3 つの試験室に 100 名ずつ分けて配席した場合，それぞれの試験室に着席している受験者情報が把握できてなけ
れば，試験運営と監督業務に支障が生じてしまう。従来の方式であれば，志願者全員の受験番号に座席を割り当てているため，試験室及び座席単位でどの受験者がどこに座っているのかを一括管理できる（試験監督もこれらの情報を利用する）。しかし，試験当日に受付順で受験座席を割り当てるということは，その対応付けを受付終了後に行わなければならならず，この作業を短時間で正確に行う仕組みが必要となる。

以上のことから，紙の受験票を前提とした手続きは，受験者とのやりとりが手作業になってしまうため，「受
付順配席方式」の適用が困難であったといえる。
4．受付順配席方式を実現する新方式
近年では，インターネット出願を導入する大学が多く，佐賀大学でも 2018 年度入試より導入した。インターネット出願の最大のメリットは，受験者情報を電子的に取り扱えることである。ただし，出願手続きに関する電子化は進んでいるものの，受験票は受験者本人が印刷して試験日に持参するなど，試験当日の手続
きは，未だ紙を前提とした手続きが中心である。
佐賀大学では，試験当日の手続きにも電子情報を活用できる仕組みを検討し，受験票に QR コードを埋め込んで印刷できるように改修した（図 1）。

- 24 -

図 1．QR コードを埋め込んだ受験票イメージ

受験座席の効率配置による入試の最適化

4.1 試験当日の受付手続き
受験者は持参した受験票を受付で提示し，受付担当者が 2 次元バーコードリーダーを用いて QR コードを読み取る（QR コードの情報は受験番号のみ）。読み込
んだデータは，パソコンの Excel に取り込まれ，当該受験番号と出願時に登録されている受験者情報（事前登録情報）が合致しているかをチェックした 3)
（図2）
。
仮に，
読み込んだ受験番号が事前登録情報になければ，受験票に記載されている情報を受付担当者が確認し，適切な受付場所へ案内した。また，受付を行った者が再度受付を行った場合でも２重登録ができないように制御している。なお，これらの処理は，Excel の機能だけを利用しており，ネットワークにも接続しないス
タンドアロン方式である。この仕組みにより，受付における確認作業の煩雑さをなくし，正確さを担保した
結果，前節で挙げた課題の１点目をクリアできた。

すべての受験者の受付が終了したら，パソコンに接続しているプリンターより，各試験室の受験者一覧を出力し，試験場本部と各試験監督に配布した。これにより，試験室及び座席と受験者情報を対応付けたリス
トとして試験監督に短時間で提供することが可能とな
り，前節で挙げた課題の２点目をクリアできた。
以上のように，「受付順配席方式」を実現するために，試験当日に設けた受付で受験票のＱＲコードを読み込み，試験室と受験座席を配置する方法について，
本稿では「新方式」と呼ぶことにする。

図 3．座席番号票のイメージ（紙で作成）

図 2．受験票（QR コード）を読み取るための機器類確認作業が終わると，試験室と座席番号を記載した
座席番号票（図３）を受験者に渡し，試験室へ案内した。試験室の各座席には，座席番号シール 4)を貼っており，受験者は座席番号票に記載されている場所に着席する。受付では，受付順に試験室と座席を割り当てていき，空席が生じないように受験者を配置した。なお，１つの試験室が埋まれば，次の試験室の座席を割り当てる。これにより，準備した試験室に空席がない状態を作る出すことが可能となり，効率的な受験座席の配置を実現できる。もちろん，最後の試験室が埋まらない場合には，当該部分は空席となるが，遅刻した
受験者や特別対応が必要な受験者の座席として利用することを想定している。一方，受験票を忘れた受験者に対しては，別の場所で本人であることを確認したう
えで，受験番号を手で入力して対応した。

4.2 試験監督における対応の変化
前述したように，各試験室はすべての座席に受験者が着席することになるため，基本的に空席がない。したがって，試験問題の配布や解答用紙の回収などは，空席が多い状態よりも容易になる。また，従来の方式であれば，各試験室の受験者リストに志願者全員の情報が掲載されるため，欠席者確認を丁寧に行わなければならないが，新方式では，当該試験室に着席した受
験者だけがリストに掲載されるため確認をしやすい。
ところで，新方式では写真照合を問題なくできるのかという疑問が生じるが，この点もインターネット出
願のメリットにより解決できる。インターネット出願
導入以前は，受験票と写真票の両方にそれぞれ写真を貼って郵送することを志願者に求めていたが 5)，イン
ターネット出願になったことで写真登録は１つでよくなった。この写真を受験票と写真票の両方に用いるため両者は同一の写真となる。したがって，試験時間内に行う写真照合では，机上に置かれている受験票の写真と本人が同一人物であることをチェックするだけでよくなり，写真票として試験監督者が別に管理していなくても大きな問題は生じない。
また，試験終了後の解答用紙の回収についても変化が生じる。従来の方式であれば，受験番号順に解答用紙を集めて，順番通りに回収できているかを回収時にチェックしていた。しかし，新方式では当該試験室での受験者の解答用紙が確実に回収できていることさえ確認できれば問題はない（実際には，当該試験室の受- 25 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

験者リストをもとにチェックしている）。なぜならば，
公正な採点を行うために，受験番号を隠して採点しているため，少なくとも採点時に受験番号順に並んでいる必要はないのである。さらに，解答用紙の受験番号と採点結果（得点）はセットで，システムに入力されて合否判定が行われる 6)。つまり，各座席に座っている受験者と受験番号が一致しており，解答用紙に正確な受験番号を記載していることさえ担保できれば，試験時間内に受験番号順に並べる必要はないのである。
4.3 新方式実施に向けた準備
新方式実施の提案に対して，学内では反対や慎重論はなく，円滑に合意形成を得ることができた。試験室を効率化し，試験監督を合理的に配置できる点，従来の方式を変更しても試験監督や事務的な手続きが複雑にならない点，
受付時に混雑や混乱が生じないように，
受付場所の設置 7)や動線の確保などのシミュレーショ
ンなどが理解された結果だといえる。
一方，新方式では，試験当日の受験者数を予想して試験室と試験監督者の数を設定しなければならない。
過去の実績をみると受験率はおおよそ安定しているため（表 1 を参照）
，実績ベースに若干余裕を持たせた
予想受験者数を算出し 8)，試験室と試験監督者数（予備監督者を含む）を割り出した。なお，受験生への周知は，ホームページでの周知及び受験連絡用のメール
配信 9)のみを行ったが，試験終了まで本件に関する問
い合わせはほとんどなかった。

図４．試験当日の受付の様子
5．実施結果2021 年度後期日程の結果は，想定内の受験者数であったため，準備した試験室と座席で収まったとともに，大きな混乱やトラブルもなく無事に終えることができた。このことから，単に受験番号情報を QR コードに設定し，それを電子的に読み込むという手順を加えただけで，紙を前提とした手作業による受付であれば生じうる混乱のリスクを回避して，十分な効果を得られることが確認できた。なお，当日は，受付時間に雨が降ったため，受験者数の多い一部の学部では，受付に時間を要した部分もあったが 10)，原因となった選択科
目別の受付手順を見直すことで次年度以降は本課題を解決できる見通しである。
次に，新方式によってどの程度の効率化を実現できたのかについて表 2 に整理した（医学部を除く）。受
験者数は 149 名の減少，受験率は前年度と大きく変わらなかった。
試験室数は20室の削減（前年度比57.4％），
座席総数は 1,224 席の削減（前年度比 54.5％），試験
監督者数は 44 名の削減（前年度比 72.8％），試験運営をサポートする事務職員数は 25 名の削減（前年度比43.2％）となり，実施の体制が大幅に効率化された。
特に，募集人員が多い学部では効果が大きかったといえる。
2021 年度入試はコロナ対応として例年よりも余分に試験室を設置する必要があり，
従来の方式であれば，試験室や試験監督が不足する可能性もあった。
しかし，
新方式による効率化によって余裕が生じた試験室や人員を再配置することができた。なお，医学部について
は面接試験のみの実施であるため，学力検査で必要となる机や椅子が並ぶ試験室を必要としない。したがって，従来より手作業による「受付順配席方式」によって試験実施を行っており，表 2 から外している。
また，各学部（医学部を除く）の入試実施責任者に対して新方式の実施結果についてヒアリング調査した
ところ，すべての学部長と入試委員長から「従来の方式より改善された」という評価が得られ，試験室や試験監督のマネジメントを担う各学部の入試責任者にとっても有効な改善になったと思われる。
さらに，空席が生じないことのメリットを１つ挙げておきたい。従来の方式の場合，欠席者による空席が多くなるため，試験当日に受験者が誤って着席してしまうことがある。試験開始前や途中で監督者が気づいて本来の座席に戻すことができればよいのだが，試験中のチェックが不十分で誤りに気づかなかった場合，大きな問題となる。というのも，当該受験者の成績が良ければ合格となるため，誤って座った座席の受験番号を持つ者（当日の欠席者）に合格通知を出すことになるからだ 11)。つまり，空席を作らないことは，こうした入試ミスを回避する効果も期待できるのである。

- 26 -

受験座席の効率配置による入試の最適化

表 2．新方式導入に伴う試験室，座席総数，試験監督数，事務職員数の効率化
前年度との比較
新方式（2021 年度入試）
旧方式（2020 年度入試）

試験監督者数

受験者数

受験率(%)

試験室数

座席総数

920

39.3

27

1,469

118

19

1,069

39.7

47

2,693

162

44

6．大学入試のＤＸの実現に向けて
近年，経済分野を中心にデジタルトランスフォーメーション（DX: Digital Transformation）の推進が，花盛りである。
「デジタルトランスフォーメーションを推進するためのガイドライン」（経済産業省，2018）によると，DX とは，「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し，データとデジタル技術を活用して，顧客や社会のニーズを基に，製品やサービス，ビジネスモ
デルを変革するとともに，業務そのものや，組織，プ
ロセス，企業文化・風土を変革し，競争上の優位性を確立すること」と定義されている。経済界を想定した表現であるが，DX の考え方は多様な分野において注
目されており，そして推進されている。
教育分野においても，「多様な子供たちを誰一人取り残すことのない，公正に個別最適化された学びの実現」を目指す GIGA スクール構想において，コロナ禍
を機に事業が加速しつつある。さらに，文部科学省が2021 年度概算要求として計上していた「デジタルを活用した大学・高専教育高度化プラン(Plus-DX)」は，2020 年度の第 3 次補正予算案に移されて前倒しされ，高等教育分野でもＤＸが推進されるようになった。
ところで，従来の IT（information technology）やICT（Information and Communication Technology）と DX は，
何が大きく異なるのだろうか。
その違いは，
多くの資料で説明されているが，本質的な点を筆者なりに整理すると，DX とは，既存の枠組みに変革をもたらすことを目的とした ICT の活用であると考えることができる。この考え方に従えば，本稿で報告した
受験座席の効率配置を実現する新方式は，IT を活用することで長年にわたって実施されてきた後期日程の試
験運用の在り方に変革をもたらした事例といえる。
大学入試における DX の嚆矢は，インターネット出願であるといってよいだろう。それまでは，複数の出願書類を封筒に入れて大学へ郵送するのが当たり前であったものが，インターネット上で出願情報の入力や検定料の振り込みなどができるようになった。これに(予備を含む)

事務職員数

より，多様な入試方式を持つ私立大学などでは，複数の学部に対して一度に，かつ割安に出願できる仕組みが構築されるなど，出願の在り方に様々な工夫がなされるようになった。さらに，出願手続きだけでなく，入学手続きを行う際にも，インターネット経由で手続きができるなど，大学だけでなく受験生にとっても利便性の高い仕組みが構築されている。まさに，インタ
ーネット出願は，大学入試の出願手続きの在り方に変革をもたらしたといえるだろう。
一方，本稿で提案した新方式は，インターネット出
願の枠組みを試験運用に展開したのが新しい点である。
受験票に QR コードを印字するというだけの仕組みであるが，インターネット出願によって受験者情報が電子的に管理できるからこそ実現できたものである。２
節で述べた後期日程の欠席者問題は，分離分割方式を導入している大学にとっては共通の課題であるため，
インターネット出願を運用している大学であれば，どこでも新方式により課題を解決できるはずだ。逆に，
欠席者問題を抱えていない大学にとっては，直接的なメリットにはならないかもしれない。
しかし，新方式の最大の強みを「柔軟な試験場設定」と考えると，
容易な分散型試験場の構築が実現できる。
例えば，地方会場のように大学キャンパス外に試験場を設ける場合など，柔軟かつ効率的な受験座席の配置ができることはメリットである。佐賀大学では，新型
コロナウイルスの対応策の１つとして，最悪の事態を想定して最も志願者の多い福岡県に試験会場を確保しておいた 12)。従来のように志願者全員の座席を設置するとなれば，この選択はなかったが，新方式によって効率的な試験室設置と受験者配置ができる見通しができたために，緊急策として取り入れたのである。
なお，分散型の試験会場設置を前向きに検討できたのは，新方式導入の見通しだけではなく，WEB 会議
システムの存在もある。コロナ禍で WEB 会議システ
ムの活用が日常化したことで，関係者の同システムに対するリテラシーが高まった。これにより，各試験会- 27 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

場を WEB 会議システムで常時接続しておくことで，それぞれの会場の状況をリアルタイムで把握することが可能となった。実際に運用して分かったことは 13)，
従来の電話連絡であれば，担当者間の伝達リレーによって情報の正確性が損なわれることが少なくないのに対し，WEB 会議システムを用いて画面越しに，複数
人で情報共有すれば，トラブル等が生じたときでも即座に対応が可能であり，他の試験会場でも同時に情報を共有できる利点があった。こうした運用は，コロナ
禍の 2021 年度入試では，特に機能したと考える。
さらに，ニュー・ノーマルに向けて大学教育の在り方は変わろうとしている（IDE 大学協会,2021）。例えば，ハイフレックス（HyFlex：Hybrid-Flexible）型の講義などが浸透すれば，教室に新たな機器が設置されることになり，これらを用いた新しい入試の在り方も検討できるかもしれない。こうした潮流が入試のDX を加速させる可能性を持つだろう。
これまでの入試研究は，選抜制度や評価方法の検討，追跡調査，学生募集の取り組みや検証などが中心であった。その反面，入試の運用についての実践報告は少ない。事務的に進める部分が多いことや各大学の固有業務の側面があることが主な理由だろう。しかし，入試に関わる運用をどれだけ効率化できるかという視点
は，各大学が個別に入試を実施するわが国において，入試研究の１つとして検討されても良いトピックだと考える。本稿では，DX という切り口から後期日程の試験運用の改善を報告したが，DX に限らず，様々な観点から入試の運用を検討した実践報告があっても良いのではないだろうか。こうした実践報告が蓄積されることで，入試運用の効率化を実現するための共通知
や従来の枠組みでは実現することができなかった新しい入試運用の在り方を検討できるかもしれない。本報
告がそのきっかけとなれば幸いである。

きしている。
5） 大学入学共通テストでは，写真票には受験票と同一の写真を貼り付け，持参することを受験生に求めている。したがって，試験中の写真照合では，写真票と受験票の写真と受験者本人が同一であることを確認している。
6） 入力業務は，ミスが生じないように多重チェックがなされている。
7） 学部ごと（全 6 学部）に１箇所ずつ受付を設置した。
8） 志願者数の 60％を予定受験者数とした。

9） 「後期日程の座席は，前期日程のように受験番号順の座席ではなく，会場受付で職員が指示した座席に着席してくだ
さい」，「各学部の試験場受付で担当者が佐賀大学受験票を確認し，試験室と座席番号が記載されたカードを配布します。受験者はカードの教室へ移動して着席してください」という２点を強調して連絡した。
10）受験者一人当たりの受付所要時間は 10 秒程度であった。
11）こうした入試ミスの事例は，過去に複数存在する。

12）コロナ禍の先が見通せない中において，緊急時の選択肢の１つとして試験会場の予約だけをしておいた。
13）佐賀大学では，2021 年度の大学入学共通テスト及び一般選抜において，キャンパス内の複数の試験場（実施本部）をWEB 会議システムで結んで試験運営を行った。

謝辞
本研究は，科研費（21H04409）の助成を受けたものである。

参考文献
経済産業省（2018）．
「デジタルトランスフォーメーションを推進するためのガイドライン Ver.1.0」．
IDE 大学協会（2021）．
「ニュー・ノーマルをどう築くか」『IDE
現代の高等教育』627.
西郡大・山口明徳・松高和秀・長田聡史・坂口幸一・福井寿雄・
髙森裕美子・園田泰正・兒玉浩明（2017）．
「デジタル技術を活用したタブレット入試の開発～多面的・総合的評価に向け注た技術的検討～」『大学入試研究ジャーナル』27，63－69.

1） AI による不正防止チェック機能を備えたオンライン試験

西郡大・園田泰正・兒玉浩明（2019a）．
「タブレットを用いた「基監督による CBT（Computer Based Testing）や WEB 会

礎学力・学習力テスト」の開発と導入」『大学入試研究ジャー

議システムを利用したオンライン面接など。

ナル』29，105－110.

2） 筆者らが調べる限り，大学入学共通テストと同様に，志願

西郡大・園田泰正・兒玉浩明（2019b）．
「一般入試における『主者全員の座席をあらかじめ配置する方法が一般的である。

体性等』評価に向けた評価支援システムの開発」『大学入試研3） 受験者が出願時に登録したデータを Excel にまとめておき，
QR コードから読み取った受験番号を Excel に取り込み，関数を用いて突合するというシンプルな仕組みである。
4） 座席番号シールには数字が並んでいるものもあり，受験番
号と間違って答案用紙に記入する受験生もいる可能性を考慮し，「（注）この番号は受験番号ではありません」と朱書- 28 -

究ジャーナル』29，1－6.

【論文種別に○印を付すこと（複数でも可）： ( ○ ) 原著論文, ( ○ ) 資料, ( ○ ) ノート】

大学入試研究ジャーナル第 32 号，29-34，2022【原著】

タブレット端末利用型 CBTによるタブレット端末利用型
CBT による
時系列解答データログ分析の一考察
時系列解答データログ分析の一考察
安野史子（国立教育政策研究所）
史子 (国立教育政策研究所)
安野

我々は，これまでにCBTの総合的研究として，CBTで測れる能力を明確にすることを目指し，デジで測れる能力を明確にすることを目指し，デジ
我々は，これまでにCBTの総合的研究として，CBTタルの特性を活かした教科・科目ベースの問題を試作し，CBT システムも併せて開発し，継続的に調査研タルの特性を活かした教科・科目ベースの問題を試作し，CBT システムも併せて開発し，継続的に調査究を行ってきている。その一環として，開発した数学の問題を使って，高校生を対象にモニター調査を実研究を行ってきている。その一環として，開発した数学の問題を使って，高校生を対象にモニター調査
施してきている。そこで本稿では，モニター調査で得られた手書きストローク解答データの時系列ログをを実施してきている。そこで本稿では，モニター調査で得られた手書きストローク解答データの時系列
使って，解答変更回数，解答変更の正誤履歴，解答回数と総得点の関係性について，探索的に分析を行っログを使って，解答変更回数，解答変更の正誤履歴，解答回数と総得点の関係性について，探索的に分た結果を報告する。PBT では解答の履歴が不明だが，CBT でのログを活用することにより，解答の過程
CBT における制御の方向等が明らかになり，得点に現れない新たな能力評価の測定につながる可能性や，析を行った結果を報告する。PBT
では解答の履歴が不明だが，CBT でのログを活用することにより，性が示唆される。
解答の過程等が明らかになり，得点に現れない新たな能力評価の測定につながる可能性や，CBT におけ
キーワード：CBT，タブレット端末，数学，手書き数式認識入力，時系列解答データログ
る制御の方向性が示唆される。
キーワード：CBT，タブレット端末，数学，手書き数式認識入力，時系列解答データログ
1 はじめに原ほか, 2020)。解答方式としては，2017 年までは，近年，わが国では大規模入学者選抜における CBT 解答用紙による解答方式 (安野, 2017, 2018; 安野ほ
1 はじめに2020)。解答方式としては，2017 年までは，解答用紙の活用の可能性について か, 2018)，2018 年以降は，解答形式が選択肢式と短(Computer-Based
Testing)
近年，わが国では大規模入学者選抜における CBTによる解答方式 (安野, 2017, 2018; 安野ほか, 2018)，(大学入試センターTesting), 2021) や，大規模調査のCBT 化 答式の設問について，解答入力システムを試作し，タ(Computer-Basedの活用の可能性について
2018 年以降は，解答形式が選択肢式と短答式の設問にについての議論がなされている。一方，海外あるいは(安
ブレット端末に解答を入力する方式も試みている(大学入試センター, 2021) や，大規模調査の CBT 化
ついて，解答入力システムを試作し，タブレット端末
CBTによる実施が標準的になり
国際学力調査では，, 2020, 2021a)。特に，本研究で用いたデータで，野についての議論がなされている。一方，海外あるいはに解答を入力する方式も試みている(安野, 2020,
NAEP(National
つつある。とりわけ，全米学力調査
実証的にオンライン手書き数式認識入力の有効性と問
国際学力調査では，CBT による実施が標準的になりつ
2021a)。特に，本研究で用いたデータで，実証的にオの科学 題点の検討をしてきている
Assessment of Educational Progress)(安野, 2021b)。
つある。とりわけ，全米学力調査
NAEP2009(National
ンライン手書き数式認識入力の有効性と問題点の検討分野におけるコンピュータを用いたインタラクティブ
では，時間の制御，入力の制御が可
一般的に CBT(安野,Assessment of Educational Progress) 2009 の科学分をしてきている2021b)。
(NCES,
2012)
や，
OECD
による
PISA2015の課題
能といったことが特徴として挙げられる。そこで，問野におけるコンピュータを用いたインタラクティブ課
一般的に CBT では，時間の制御，入力の制御が可OECD,
科学的リテラシー調査や協同問題解決力調査（
PBT(Paper題ごとに時間を制御するのかそれとも
題 (NCES, 2012) や，OECD による PISA2015 の科能といったことが特徴として挙げられる。そこで，問）では，既にインタラクティブな
2016;
OECD,
2017
) で合計のBased
Testing) と同様に問題冊子 (セット学的リテラシー調査や協同問題解決力調査 (OECD,
題ごとに時間を制御するのかそれとも
PBT(PaperICT
ツールを利用しながら問題を解決する力の測定
解答時間とするのか，設問において一度解答を確定し2016 ; OECD, 2017) では，既にインタラクティブな
Based Testing) と同様に問題冊子 (セット) で合計のがなされている。しかしながら，解答入力に関する議た解答を書き換えができないように制御したり，それ
ICT ツールを利用しながら問題を解決する力の測定が解答時間とするのか，設問において一度解答を確定し論は PC のタイピングと紙による手書きとの違いを論 に続く設問の条件設定を制御するのか，といった議論なされている。しかしながら，解答入力に関する議論
た解答を書き換えができないように制御したり，それじているものが多く，実装は，ラジオボタンやチェッとなる。西郡らが行った研究では，順次的な出題につは PC のタイピングと紙による手書きとの違いを論じに続く設問の条件設定を制御するのか，といった議論
クボックスを利用した選択肢式入力，キーボードある
いての検証を行うため，前の問題に戻ることができなているものが多く，実装は，ラジオボタンやチェックとなる。西郡らが行った研究では，順次的な出題についはバレット利用による文字や数式入力が目立つ。
(西郡ほか, 2017)
いように制御したシステムであったボックスを利用した選択肢式入力，キーボードあるいいての検証を行うため，前の問題に戻ることができな
CBTに関する研究は，本研究を含む我々の一連ののに対し，我々の開発システムは，
PBT と同様に，
はバレット利用による文字や数式入力が目立つ。
いように制御したシステムであった (西郡ほか,
2017)
CBT
の特性を活かした教科・科目ベースの問題を試
問題全体を俯瞰的に確認でき，解答者が解答したい順
本研究を含む我々の一連の CBT に関する研究は，のに対し，我々の開発システムは，PBT と同様に，問CBT で測れる能力を明確にすることを目的に作し，に解答したり，解答した問題に戻って見直したり，解CBTの特性を活かした教科
・科目ベースの問題を試作
題全体を俯瞰的に確認でき，解答者が解答したい順に
(
安野
,
2017,
2018,
2020,
2021a;
実施してきている
答を変更したりすることができる。上述の議論の決定
し，CBT で測れる能力を明確にすることを目的に実施
解答したり，解答した問題に戻って見直したり，解答
安野ほか
,
2018;
Yasuno
et
al.,
2019)
。特に，
2022
のためのエビデンスは，両方式の比較調査結果によるしてきている (安野, 2017, 2018, 2020, 2021a; 安野ほを変更したりすることができる。上述の議論の決定の年度から学年進行で施行される高等学校学習指導要領
CBT による時系列ログ分析を行うこことが多いが，か,
2018; Yasuno et al., 2019)。特に，2022 年度から
ためのエビデンスは，両方式の比較調査結果によるこ(学年進行で施行される高等学校学習指導要領
平成 30 年告示) (文部科学省, 2018) の数学及び理科とで，より詳細な情報が得られる可能性がある。
(平成とが多いが，CBT による時系列ログ分析を行うことで，の内容を視野に，大学入学希望者の高等学校卒業段階
そこで，本研究では，これまでに我々が開発した
30 年告示) (文部科学省, 2018) の数学及び理科の内容
より詳細な情報が得られる可能性がある。
CBT
ならではの評価に資する問題として，我々は，CBTを用いて，2019 年に高校生を対象に行ったモニを視野に，大学入学希望者の高等学校卒業段階の評価
そこで，本研究では，これまでに我々が開発した
3D，インタラクティブな動的コンテンツを含の映像，
ター調査の時系列解答ログを使って，解答変更回数，に資する問題として，我々は，CBT ならではの映像， CBT を用いて，2019 年に高校生を対象に行ったモニ(安野, 2017, 2018; 解答変更の正誤履歴，解答回数と総得点の関係性につむ問題の開発を遂行してきている
ター調査の時系列解答ログを使って，解答変更回数，
3D，
インタラクティブな動的コンテンツを含む問題の
安野ほか
,
2019;
西村ほか
,
2020;
中村ほか
,
2020;
松
いて，探索的に追加の分析を行うことを目的とする。
解答変更の正誤履歴，解答回数と総得点の関係性につ開発を遂行してきている (安野, 2017, 2018 ; 安野ほか, 2019; 西村ほか, 2020; 中村ほか, 2020; 松原ほか,

いて，探索的に追加の分析を行うことを目的とする。

- 29 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

冊子

γ
γ
γ
γ
γ
γ
γ
γ
γ

大問

第1問
第2問

小問

(1)
(2)
(1)
(2)

第 3 問 (1)∼(6)
第5問

赤
緑
青

δ
δ
δ

第1問

(1)
(2)
(3)

δ

第2問

(1)

第3問

(1)
(2)
赤
緑
青

δ
δ
δ
γ
γ
γ

第5問

γδ
γδ
第4問
γδ
γδ

(2)

(1)
(2)
(3)
(4)

表1
1 モニター調査冊子の構成及び結果
表
モニター調査冊子の構成及び結果
内 容
平均点a SD 形式 手書き数式認識による正解例

4 次式の因数分解(因数定理)

18.2 10.3 短答 (x − 11)(x − 23)(x − 29)(x − 111)
(60.7%)
選択

漸化式
20.2 11.1 短答 0.6an−1 + p(薬成分の体内残存量) (67.3%)
選択

20.9
5.8 選択(69.6%)
選択
選択
色玉の取り出し (8 個) 22.5 13.2 選択(75.0%)
選択
3 辺上の正三角形(フェルマー点)

絶対値を含む関数
三次関数の決定(導関数)

三角形の敷き詰め
色玉の取り出し (9 個)
正十二角形の頂点からなる三角形短答
19.3
8.2 短答(64.5%)
短答

10.2 13.3 短答(34.0%)
短答
選択
15.3(51.2%) 12.2 選択
選択
14.9 15.0 選択(49.6%)
選択短答
7.8 b 6.7 短答(26.0%)
短答
短答(f (x) =)x, (g(x) =)|x − a|, (h(x) =)|x − a| − aa<0a(a の範囲:) a > 0, (x の範囲:) x >279(a =) , (b =) −2417(f (x) =) x3 − x2 + 10x
3
2

220
4
5
12

配点は各大問30 点で 150 点満点，下段の括弧内は平均得点率。冊子別人数は γ 冊子 28 人，δ 冊子 43 人。
a
配点は各大問 30 点で 150 点満点，下段の括弧内は平均得点率。冊子別人数は γ 冊子 28 人， δ 冊子 43 人。
各冊子の結果は，γ 冊子 平均点 87.5 (58.3%), SD 23.3, δ 冊子 平均点 68.9 (46.0%), SD 33.4 であった。
各冊子の結果は，γ 冊子 平均点 87.5 (58.3%), SD 23.3, δ 冊子 平均点 68.9 (46.0%), SD 33.4 であった。
b 2 冊子合算での結果で，冊子別には γ 冊子 平均点 5.7 (19.0%), SD 5.3, δ 冊子 平均点 9.1 (30.5%), SD 7.3 であった。
b
2 冊子合算での結果で，冊子別には γ 冊子 平均点 5.7 (19.0%), SD 5.3, δ 冊子 平均点 9.1 (30.5%), SD 7.3 であった。
a(1) 調査日 : 2019 年 7 月下旬～11 月上旬
2 分析データ(2) 調査日
調査対象者: 高等学校(全日制普通科)
CBT システムは，基本的に時系2本研究で開発した
分析データ(1): 2019年 7 月下旬∼11 月上旬第 3 学年
(あるいは第
2
学年)
の生徒で，
「数学
I」
「数学
列解答ログを収集することを前提に設計をしていなか本研究で開発した CBT システムは，基本的に時 (2) 調査対象者 : 高等学校 (全日制普通科
)第
3 学年
II」
「数学Ａ」
「数学Ｂ」
を履修している(した)生
ったが，唯一，手書き文字・数式認識入力について，
系列解答ログを収集することを前提に設計をしていな(あるいは第 2 学年) の生徒で，「数学 I」「数学徒。
問題点の洗い出しや認識精度の検証のために，手書き
かったが，唯一，手書き文字 · 数式認識入力につい
II
」
「数学Ａ」
「数学Ｂ」を履修している (した)(3)
調査内容ストロークデータの時系列解答ログを取得するようにて，問題点の洗い出しや認識精度の検証のために，手生徒。 : 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) におしていた。そこで，本稿では，数学，物理，化学の合書きストロークデータの時系列解答ログを取得するよ(3) 調査内容 : 数学は，現行 (平成 21 年告示) の高
1)
け る数学の科目のうち，「数学 I」,「数学 II」,
わせて
10 冊子 のうち，数学の 2 冊子 (γ, δ 冊子)
うにしていた。そこで，本稿では，数学，物理，化等学校学習指導要領 (文部科学省, 2009) におけ1)「数
学
A」,「数学B」(ただし，(1)
確率分布のログについて分析を試みる。そのため，以下学の合わせて 10 冊子 のうち，数学の 2 冊子 (γ, δる数学の科目のうち，「数学 I」,「数学 II」,「数と統 計的な推測を除く) の内容で，すべての問
2.1
2 冊子に
冊子は，モニター調査の概要における数学の) のログについて分析を試みる。そのため，以下
学 A」,「数学 B」(ただし，(1) 確率分布と統関する部分の抜粋である。
題に は，
動的オブジェクト (Dynamic Object)
2.1 は，モニター調査の概要における数学の 2 冊子に計的な推測を除く) の内容で，すべての問題に
2.1
モニター調査の概要が含まれる。開発問題の中から，選択肢式と短関する部分の抜粋である。
は，動的オブジェクト (Dynamic Object) が含開発した CBT の総合的な検証及び改善に資するた
答式 の設問のみの問題を選び出し，オンライン
2.1 モニター調査の概要
まれる。開発問題の中から，選択肢式と短答式
め，以下の (1)～(6) のとおりモニター調査を実施した。
解答 入力冊子として γ 冊子, δ 冊子を構成し開発した CBT の総合的な検証及び改善に資するの設問のみの問題を選び出し，オンライン解答
た。た だし，γ 冊子と δ 冊子は，ほぼ同じ内容
ため，以下の (1)∼(6) のとおりモニター調査を実施
入力冊子として γ 冊子, δ 冊子を構成した。たで，難易度が異なるよう構成し (δ 冊子の方がした。
だし，γ 冊子と δ 冊子は，ほぼ同じ内容で，難- 30 -

タブレット端末利用型 CBT による時系列解答データログ分析の一考察

易度が異なるよう構成し(δ 冊子の方が難)，第難)，第4 問は共通問題としている。各冊子の問
4 問は共通問題としている。各冊子の問題構成
題構成を表1 に示す。
1に示す。
を表 : 1 冊子あたり 50 分 (配点は各大問 30(4) 解答時間点とし 150(4) 解答時間: 1点満点)
冊子あたり 50 分 (配点は各大問 30(5) 調査実施方法:
調査実施校において，電子問題冊点とし 150 点満点)
子が取り込んである 9.7 インチのタブレット端(5) 調査実施方法 : 調査実施校において，電子問題
末 (iPad, OS : iOS11) 2)，タッチペン，解答用紙
冊子が取り込んである 9.7 インチのタブレット
あるいはメモ用紙を受験者に配付し実施。
なお，
端末 (iPad, OS: iOS11)2) ，タッチペン，解答各端末は，LTE の WiFi ルータ (通信事 業者 :用紙あるいはメモ用紙を受験者に配付し実施。
Softbank) 経由でインターネットに接 続した
なお，各端末は，LTE の WiFi ルータ (通信状態で配付し実施 (1 ルータあたり端末 8～10
事業者: Softbank) 経由でインターネットに接台を接続)。
続した状態で配付し実施 (1 ルータあたり端末(6) 調査実施結果 : 調査実施校数は県立高等学校 4 校
8 ∼ 10 台を接続)。
(3 県)，調査実施生徒数 (受験者数) は 71 人 ( γ:(6) 調査実施結果: 調査実施校数は県立高等学校
28 人，δ: 43 人)であった 3)。表 1 に各問 題の4
校 (3 県標準偏差)，調査実施生徒数(受験者数)共
は 通問
71 人
平均点，
(SD) が示してある。
3)( γ: 284人，
δ: 43 人。表 1 に各問
題の第問の結果(表) であった1 参照) からもわかるよ(SD)が示してある。共題の平均点，標準偏差
うに, γ 冊子と δ 冊子は母集団が異なる 4)。
通問題の第 4 問の結果 (表 1 参照) からもわかるように, γ 冊子と δ 冊子は母集団が異なる 4) 。
2.2 時系列ストローク解答データログ

手書き数式認識入力による解答は，解答が数式また2.2 時系列ストローク解答データログ
は数値の短答式の設問，
すなわち表 1 に示す第 1, 2,4
手書き数式認識入力による解答は，解答が数式また問にあり，γ 冊子は 6 箇所，δ 冊子は 13 箇所ある。
は数値の短答式の設問，すなわち表 1 に示す第 1, 2,
ただし，第 4 問の 4 箇所は γ, δ 冊子共通である。
4 問にあり，γ 冊子は 6 箇所，δ 冊子は 13 箇所ある。
組み込んだ手書き数式認識入力システムは，解答者
ただし，第 4 問の 4 箇所は γ, δ 冊子共通である。
がタブレット端末画面の解答欄にタッチペン (または組み込んだ手書き数式認識入力システムは，解答指) で手書き入力し 5) ，解答者自身が数式認識結果
者がタブレット端末画面の解答欄にタッチペン (またを確認して確定する方式をとっている。認識結果が異は指) で手書き入力し 5) ，解答者自身が数式認識結果なっていれば再度書き直して認識結果の確認を繰り返を確認して確定する方式をとっている。認識結果がすことができる。
入力されたストローク解答データは，異なっていれば再度書き直して認識結果の確認を繰
最終解答のみではなく，認識イベントが実行される度
り返すことができる。入力されたストローク解答デーにログとして記録されるようにしている。取得していタは，最終解答のみではなく，認識イベントが実行さるログの情報は，「受験者 ID」，「問題 ID」，「ストロ
れる度にログとして記録されるようにしている。取得
ー ク デ ー タ (JSON 形 式 : JavaScript Object
しているログの情報は，「受験者 ID」, 「問題 ID」,
Notation)」, 「認識結果 (MathML 形式)」，
「ログ書
「ストロークデータ (JSON 形式: JavaScript Object
き込み時刻」である。
「ログ書
Notation)」, 「認識結果 (MathML 形式)」，
き込み時刻」である。
3 時系列ログ分析
3手書きのストローク解答データログの有効データ
時系列ログ分析の人数は，55 人 6) (γ 冊子: 21 人，δ 冊子 : 34 人)
手書きのストローク解答データログの有効データので，書き直しも含めた全ストローク解答データログ数
人数は，55 人 6) (γ 冊子: 21 人，δ 冊子: 34 人) で，は897 である。なお，このデータ数には，無解答やト書き直しも含めた全ストローク解答データログ数はラブルにより用紙に記入した解答データは含まれない。
897 である。なお，このデータ数には，無解答やトラ
このうち，問題と関係ないテキストの入力, 書きかけ，
ブルにより用紙に記入した解答データは含まれない。

設問

γ1(1)
γ2(1)
γ4(1)
γ4(2)
γ4(3)
γ4(4)
γ 冊子計
δ1(1)f (x)δ1(1)g(x)δ1(1)h(x)δ1(2)δ1(3)aδ1(3)xδ2(1)aδ2(1)b
δ2(2)
δ4(1)
δ4(2)
δ4(3)
δ4(4)
δ 冊子計

表2
2 解答回数表
解答回数
無 1 回 2 回 3 回 4 回 変更回数解答回数
解答( 計) ( 計)
5 14
1
0
1
4
20
2 13
5
1
0
7
26
1 12
7
0
1
10
30
0 18
3
0
0
3
24
1 14
6
0
0
6
26
6 15
0
0
0
0
15
15 86 2212
30 141
11.9% 68.3% 17.5% 0.8% 1.6%

0 32
2 16
5 18
4 27
7 26
13 17
13 17
13 20
14 18
3 24
3 27
3 28
14 20
94 29021.3% 65.6%

2
10
8
3
1
4
3
1
2
4
4
2
0
44

0
6
2
0
0
0
1
0
0
3
0
1
0
13

0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1

2
22
15
3
1
4
5
1
2
10
4
4
0
73

36
54
44
33
28
25
26
22
22
41
35
35
20
421

103

562

20
7
10
0

71
59
61
35

10% 2.9% 0.2%

2 冊子
109 376 66 143
合 計
19.2% 66.2% 11.6% 2.5% 0.5%
共通問題 2 冊子合計
4(1)4 36 11
3
1
3 45
7
0
0
4(2)
4 42
8
1
0
4(3)
20 35
0
0
0
4(4)

ノイズのみ ((無解答と同等)を欠損として除くと 844
ノイズのみ
無解答と同等) を欠損として除くと844
で，さらにこれから，手書き数式認識の書き直し
で，さらにこれから，手書き数式認識の書き直し 280280と，正しく認識されたにもかかわらず再度書き直したと，正しく認識されたにもかかわらず再度書き直した事例を除くと，562となる(安野(安野,
2021b)。これを22事例を除くと，
562 となる, 2021b)。これを時系列ログの分析対象データとする。
時系列ログの分析対象データとする。

3.1 解答の変更回数
3.1
解答の変更回数
本システムで，手書き数式認識入力の同一の解答欄
本システムで，手書き数式認識入力の同一の解答欄
における解答の書き換えは，手書き数式認識がうまくにおける解答の書き換えは，手書き数式認識がうまくいかずに同じ解答を書き直す場合と，解答を変更していかずに同じ解答を書き直す場合と，解答を変更して異なる解答を書き直す場合に大別される。前者は上述
異なる解答を書き直す場合に大別される。前者は上述のようにすでに除外しているため，後者について調べのようにすでに除外しているため，後者について調べると，表ると，表 22に示すとおりである。
に示すとおりである。
2 冊子を合計したログデータ数，すなわち，解まず，まず，2冊子を合計したログデータ数，すなわち，
7)
562 回で，そのうち103 回 103(18.3%)
答回数の合計は解答回数の合計は562 回で，そのうち
回 7)は解答の変更によるものである。
(18.3%) は解答の変更によるものである。
冊子が126
126(6
問××21
人),
次に，解答欄のべ数は次に，解答欄のべ数は γγ 冊子が(6 問
21 人),
δ
冊子が442442(13
問
×34
人
),
2
冊子合計で
568
とな
δ冊子が
(13 問×34 人), 2 冊子合計で 568 となる。
(解答回数
0回
109(19.2%)，
る。そのうち，無解答
そのうち，無解答 (解答回数
0 回)
が) が
109(19.2%)，解
解答変更が行なわれていない (解答回数 1 回) が 376
このうち，問題と関係ないテキストの入力, 書きかけ， 答変更が行なわれていない (解答回数 1 回) が 376
で，そもそも解答変更はそれほど多くない(66.2%)(66.2%) で，そもそも解答変更はそれほど多くない- 31 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 3 解答回数と最終解答の正誤の関係
表 3 解答回数と最終解答の正誤の関係
解答
1回
回数 [変更無]γ 冊子
正答 23 (26.7%)
誤答 63 (73.3%)
計 86
δ 冊子
正答 136 (46.9%)
誤答 154 (53.1%)
計 290
2 冊子合計
正答 159 (42.3%)
誤答 217 (57.7%)
計 376

2回
[変更 1 回]

3回
4回
[変更 2 回] [変更 3 回]

6 (27.3%)
16 (72.7%)220(0%) 0 (0%)
1 (100%) 2 (100%)1
2

18 (40.9%) 4 (30.8%) 0 (0%)
26 (59.1%) 9 (69.2%) 1 (100%)44131
24 (36.4%) 4 (28.6%) 0 (0%)
42 (63.6%) 10 (71.4%) 3 (100%)66
143

ことがうかがえる。変更回数も多くが 1 回で，変更 4
ことがうかがえる。変更回数も多くが 1 回で，変更 4
回以上は観察されなかった。
回以上は観察されなかった。
また，表 2 から，同一の大問内では，前の方の設問
また，表 2 から，同一の大問内では，前の方の設問
ほど，解答変更回数が多く，後ろの設問に行くほど，ほど，解答変更回数が多く，後ろの設問に行くほど，
解答変更回数が少なくなる傾向が見られるという，一
解答変更回数が少なくなる傾向が見られるという，一般的に予想される結果が観察された。
般的に予想される結果が観察された。

ク解答データログのみを取得するようにしていた。
ク解答データログのみを取得するようにしていた。
しかし，本データログのみからでもある程度の状況
しかし，本データログのみからでもある程度の状況は推測可能である。同一の解答欄で，解答の変更がなは推測可能である。同一の解答欄で，解答の変更がなされた
された 103103のデータについて，変更されるまでの時のデータについて，変更されるまでの時
間間隔を前後のイベントログの生成時刻の差により求間間隔を前後のイベントログの生成時刻の差により求め，グラフにしたのが図
め，グラフにしたのが図 11 である。解答変更の時間である。解答変更の時間分以間隔が最長だったのは間隔が最長だったのは 99 分
分3636秒で，すべて秒で，すべて1010
分
3030
秒以内が約
25%
，3 分以内で内であった。また，
以 内であった。また，
秒以内が約
25%，
3 分以内
80%
を超え，ほとんどの場合，あまり時間が経過せず
で 80%を超え，ほとんどの場合，あまり時間が経過せ
1 冊子
50に解答の変更が行われていたことがわかる。
ずに解答の変更が行われていたことがわかる。1
冊子分で大問
5 題であることから，平均
1 題 10分の解答
50 分で大問
5 題であることから，平均
1題
10 分
時間を想定している。以上のことから，他の大問を解の解答時間を想定している。以上のことから，他の大いてから，戻って解答を書き換えた可能性はそれほど問を解いてから，戻って解答を書き換えた可能性はそないと思われる結果であった。
れほどないと思われる結果であった。

3.4 解答回数と総得点との関係
3.4
解答回数と総得点との関係
最後に，解答回数と総得点との関係について見てい最後に，解答回数と総得点との関係について見てい2 に示されているように，無解答が 20%程度
く。表く。表2 に示されているように，無解答が 20%程度あるため，各受験者の解答回数の合計への影響が大きあるため，各受験者の解答回数の合計への影響が大きい。1 冊子分の解答回数を合計しても，無解答と解答い。1 冊子分の解答回数を合計しても，無解答と解答変更で相殺される。つまり，足し込むと，1 問が無解変更で相殺される。つまり，足し込むと，1 問が無解
3.2
3.2解答回数と最終解答の正誤の関係
解答回数と最終解答の正誤の関係
答で，もう 1 問が 2 回 (変更 1 回) と，2 問ともが 1
答で，もう 1 問が 2 回 (変更 1 回) と，2 問ともが次に，解答の変更がなされて，それが正解に結びつ
次に，解答の変更がなされて，それが正解に結び 回(変更無) が同じ扱いとなる。しかしながら，分析
回 (変更無) が同じ扱いとなる。しかしながら，分析対
いているかを調べる。
表 3 は，
解答回数と最終解答の
3 は，解答回数と最終解ついているかを調べる。表
対象の人数も γ 冊子が 21 人，δ 冊子が 34 人と少な正誤についてまとめた表である。これから，解答回数
象の人数も γ 冊子が 21 人，δ 冊子が 34 人と少な答の正誤についてまとめた表である。これから，解答 いことから，無解答がないデータセットでの分析やグが1 回1(変更無)のみと，
2 回 (変更回) 1では正解いことから，無解答がないデータセットでの分析やグ
回 (変更無) のみと，
2 回 (1変更回) では ループ分けによる分析も困難である。そこで，図
回数が
2と
する割合は
ループ分けによる分析も困難である。そこで，図 2 とγ 冊子については差がみられなかったが，γ 冊子については差がみられなかっ 図
正解する割合は3 に示すように，解答回数と総得点との関係を散布
図 3 に示すように，解答回数と総得点との関係を散布
δたが，冊子は正解する割合が若干下がる傾向がみられた。
δ 冊子は正解する割合が若干下がる傾向がみら 図に表した。
図に表した。
さらに，解答回数が 3 回 (変更
2 回)
になると，
その
3回
(変更
2 回) になるれた。さらに，解答回数がγ 冊子は δ 冊子よりも設問数が少なく，選択肢式の実数自体がδ 冊子 1δ 人，
冊子γ13人と僅かであγ 冊子は δ 冊子よりも設問数が少なく，選択肢式の冊子 1γ 人，冊子
13 人と僅か 解答が多い。手書き数式認識による解答欄が，と，その実数自体がγ 冊子り，傾向としては正解する割合が下がっている。解答
解答が多い。手書き数式認識による解答欄が，
γ 冊子であり，傾向としては正解する割合が下がっている。 は 6 箇所，δ 冊子は 13 箇所であった。したがって，
γ
回数が4 回4(変更
3 回)の場合は，3 例のみであり，
は 6 箇所，δ 冊子は 13 箇所であった。したがって，γ回 (変更3回) の場合は，
3 例のみであ 冊子で解答回数が解答回数が7 以上であれば書き直しを行った解
すべて誤答であった。また，正答から誤答に変更した
冊子で解答回数が 7 以上であれば書き直しを行った解り，すべて誤答であった。また，正答から誤答に変 答欄が存在することになる(図 2)。逆に，5 以下であ例が，5 例観察された。
それらは，δ1(1)g(x),δ1(1)g(x),答欄が存在することになる (図 2)。逆に，5 以下であ
δ1(1)h(x),5 例観察された。それらは，更した例が，
δδ1(1)h(x),4(1) では，2δ4(1)回解答したうちの1 回目の解答が正答では，2 回解答したうちの
1 回目の

で
2
回目が誤答，
δ
2(1)
a
,
γ
4(1)
では，
3
回解答したう解答が正答で 2 回目が誤答，δ2(1)a, γ4(1) では，3
ちの
1 回目の解答が正答で2 回目, 3 回目とも誤答
回解答したうちの1 回目の解答が正答で2 回目, 3 回
への変更であった。いずれの場合も，1回目に書いた目とも誤答への変更であった。いずれの場合も，1 回

解答が正答であった。また，3回以上はそもそもサン
3 回以上はそ目に書いた解答が正答であった。また，
プルが少ないが正答，誤答,
正答と巡る例は観察され, 正答と巡る例
もそもサンプルが少ないが正答，誤答なかった。
は観察されなかった。

3.3解答変更の時間間隔
解答変更の時間間隔
3.3
問題の閲覧履歴や選択肢問題の時系列解答ログを
問題の閲覧履歴や選択肢問題の時系列解答ログを取得していれば，受験者がどのような順番で解答して取得していれば，受験者がどのような順番で解答していったかが詳細にわかるが，我々の開発システムでいったかが詳細にわかるが，我々の開発システムでは，は，手書き認識入力の検証のために，時系列ストロー
手書き認識入力の検証のために，時系列ストロー- 32 -








図1
1 解答変更の時間間隔
解答変更の時間間隔図                     ᇀ

タブレット端末利用型 CBT による時系列解答データログ分析の一考察

れば無解答の解答欄が存在することになる。同様に，
れば無解答の解答欄が存在することになる。同様に，
δδ 冊子で解答回数が冊子で解答回数が 14
14以上であれば書き直しを行っ以上であれば書き直しを行
。逆に，
12以
以
た解答欄が存在することになる (図った解答欄が存在することになる(図3)3)。
逆に，12下であれば無解答の解答欄が存在することになる。相下であれば無解答の解答欄が存在することになる。相冊子で解答回数が15
15回
回
関の有無よりも，例えば，
関の有無よりも，例えば，
δ δ冊子で解答回数が以上の受験者の得点の幅が広いが，高得点の受験者は，以上の受験者の得点の幅が広いが，高得点の受験者は，問題解決の過程を振り返って評価・改善する能力を有
問題解決の過程を振り返って評価・改善する能力を有していると判断できる可能性がある。
していると判断できる可能性がある。




ၜ࿾࿾







図 2 解答回数と総得点との関係(γ 冊子)









शးष෾ष



図2 解答回数と総得点との関係 (γ 冊子)





ၜ࿾࿾





図 3 解答回数と総得点との関係 (δ 冊子)








शးष෾ष



図3 解答回数と総得点との関係 (δ 冊子)



まとめと今後の課題
44 まとめと今後の課題
本稿での分析において用いた時系列解答ログデータ
本稿での分析において用いた時系列解答ログデー
は，手書き数式認識の有効性の検証のために収集してタは，手書き数式認識の有効性の検証のために収集しいたが，本稿の追加分析で，このようなログの有効活ていたが，本稿の追加分析で，このようなログの有効用の可能性が垣間見える。今後，問題の閲覧履歴や選活用の可能性が垣間見える。今後，問題の閲覧履歴や(最終解答のみならず，すべてのイベ
択肢の解答履歴
選択肢の解答履歴(最終解答のみならず，すべてのイ) を収集し蓄積していけば，受験者がすべての大ント
ベント)を収集し蓄積していけば，受験者がすべての問に解答後に振り返りをしているのか，大問の中で振大問に解答後に振り返りをしているのか，大問の中でり返りをしているのか，といったことが詳細にわか振り返りをしているのか，といったことが詳細にわかる。また，同じ設問で，多肢選択肢式と短答記述式のる。また，同じ設問で，多肢選択肢式と短答記述式の比較を試み，どちらが解答変更回数が多いのかといっ比較を試み，どちらが解答変更回数が多いのかといったことや，多肢選択式でのひっかけ問題のような設問たことや，多肢選択式でのひっかけ問題のような設問での迷いなどについても，実証的に示せるであろう。
での迷いなどについても，実証的に示せるであろう。
これらの情報は，これまでの単なる制限時間内にどこれらの情報は，これまでの単なる制限時間内にどのくらい正解できたかということだけでなく，数学的のくらい正解できたかということだけでなく，数学的な技能であったり，思考過程の振り返りであったりな技能であったり，思考過程の振り返りであったりとといったことを，数量的に評価することができる可能
いったことを，数量的に評価することができる可能性
性がある。
がある。
また，教科・科目特性にも関係するが，本稿の数
また，教科・科目特性にも関係するが，本稿の数学学の結果では，前の問題に戻って，見直しや解き直しの結果では，前の問題に戻って，見直しや解き直しををして解答が変更される事例はそれほどないと推察さして解答が変更される事例はそれほどないと推察され，また，ほとんど場合は，解答の変更も行われないか 1
れ，また，ほとんど場合は，解答の変更も行われない
回程度であった。
この結果から，
短答記述式であれば，1 回程度であった。この結果から，短答記述式でか西郡らが行った研究
(西郡,
2017)
のように，
順次的な
, 2017) のように，あれば，西郡らが行った研究 (西郡出題で，前の問題に戻ることができないという制御を
順次的な出題で，前の問題に戻ることができないとい行っても，解答者の解答状況にそれほど大きな影響がう制御を行っても，解答者の解答状況にそれほど大きあるとは考えられないが，多肢選択肢式については同な影響があるとは考えられないが，多肢選択肢式につ様の分析を行う必要があるであろう。
いては同様の分析を行う必要があるであろう。
西郡らが行った研究 ((西郡,でのアンケート
西郡, 2017)
2017) でのアンケート
西郡らが行った研究に，「前の問題に戻れない」「時間配分が気になる」「早に，「前の問題に戻れない」「時間配分が気になる」「早
く終わってからの確認が出来ない」といった意見があく終わってからの確認が出来ない」といった意見がったことを踏まえると，同一の問題セットで，両方のあったことを踏まえると，同一の問題セットで，両場合を比較し，制御による心理的要因が得点に影響を方の場合を比較し，制御による心理的要因が得点に影与えるかどうかも検証する必要がある。
響を与えるかどうかも検証する必要がある。
問題ごとの制限時間の類の時間制御についても，解問題ごとの制限時間の類の時間制御についても，解答変更の時間間隔のみならず，解答順序も含めて分析
答変更の時間間隔のみならず，解答順序も含めて分析
すると，どのような時間制御をすべきかについて考えすると，どのような時間制御をすべきかについて考える材料になるであろう。
る材料になるであろう。
CBT はこれまでのはこれまでのPBT
PBTでは知り得ることがなかっでは知り得ることがなかCBTった詳細な情報が得られるが，どのようなログを取得た詳細な情報が得られるが，どのようなログを取得し，し，どのような分析を行うと何が測定できて，有効でどのような分析を行うと何が測定できて，有効である
あるかは，これからの課題である。
かは，これからの課題である。
注
注

1)
冊子
冊子)，物理3 冊子，化学
1) 本調査は，数学
本調査は，数学 4 4冊子(α,(α,
β,β,
γ,γ,
δ δ冊子
)，物理 3 冊子，化学3冊
10 冊子の中から，1 受験者が異なる教科科目について最大 2
3子の計
冊 子の計
10 冊子の中から，1 受験者が異なる教科科目- 33 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

冊子の問題に解答している。数学
α 冊子, β 冊子は解答用紙へ記入について最大2 冊子の問題に解答している。
数学 α 冊子, β 冊する記述式で，数学 γ 冊子, δ 冊子はタブレット端末へ直接解答する
子は解答用紙へ記入する記述式で，
数学 γ 冊子, δ 冊子はタブ
オンライン解答入力式である。

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

レット端末へ直接解答するオンライン解答入力式である。

ある。
3) 標で
本モニター調査は，数学，物理，化学あわせて9 高等学校 (4 都道
府県
)
のべ
636
人の高校生に実施し，ここでの分析対象データはこ3) 本モニター調査は，数学，物理，化学あわせて 9 高等学校 (4の調査の一部である。数学については，調査実施生徒数 (受験者数)
は 155 人 のべ
(高 2:636
38 人の高校生に実施し，ここでの分析対象
人, 高 3: 117 人) で，冊子別には，α: 44 人，
都道府県)
β: 40 人，γ: 28 人，δ: 43 人であった。
データはこの調査の一部である。数学については，調査実施

中村泰之・小林雅之・岡本英治・猿田祐嗣・寺崎清光・右近修
Assessment Governing Board, Institute of Education Sciences
治・安田淳一郎・安野史子「タブレット端末利用型(IES),
U.S. Department of (2020).
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CBT Hands-Onのための物理問題の開発とモニター調査による評価」
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西郡大・山口明徳・
Educational
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雄・高森裕美子・
園田泰正・
兒玉浩明 (2017). 「デジタル技> (2021 年
gov/nationsreportcard/pdf/main2009/2012468.pdf術を活用したタブレット入試の開発–多面的・総合的評価に向12 月 9 日).
けた技術的検討–」 『大学入試研究ジャーナル』27, 63– 69.
中村泰之・小林雅之・岡本英治・猿田祐嗣・寺崎清光・右近修 治・4) 生徒数数学の冊子は，
3 校は
冊子人
(α,(高
β, 2:
γ, δ)
校 (人)
いわゆる
(受験者数)
は4155
38を均等に，人, 高 3: 1117
で，県立最上位校の 3 年理系クラス) は 3 冊子 (α, β, δ) を均等に割り
α : 44 人，β : 40 人，γ : 28 人，δ : 43 人であっ冊子別には，
当てたことに起因する。

西村圭一・安野史子・根上生也・高橋聡・祖慶良謙・高橋広明・
安田淳一郎・安野史子 (2020). 「タブレット端末利用型 CBT
伊藤仁一・浪川幸彦・伊藤伸也(2020). 「タブレット端末利用のための物理問題の開発とモニター調査による評価」『日本科

わゆる 県立最上位校の 3 年理系クラス) は 3 冊子 (α, β,OECD(2017).
“PISA ・
2015
RELEASED
TRIAL
高森裕美子
・ 園田泰正兒玉浩明(2017). FIELD「デジタル技術
COGNITIVE
ITEMS.”
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けた技術的検討–」 『大学入試研究ジャーナル』27, 63– 69.
PISA2015-Released-FT-Cognitive-Items.pdf> (2021西村圭一・安野史子・根上生也・高橋聡・祖慶良謙・高橋広明・
年 12 月 9 日).
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る評価問題の試作 –映像や動的オブジェクトを含む問題–」<https://www.oecd.org/pisa/test/PISA2015-Released-FT『大学入試研究ジャーナル』27, 71–79.
Cognitive-Items.pdf> (2021 年 12 月 9 日).
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Nishimura,K.,
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安野史子・西村圭一・根上生也・祖慶良謙・高橋広明・浪川幸 彦・Tablet PC,” International Journal for Technology in伊藤仁一・三宅正武 (2018). 「動的オブジェクトを有す る
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力を中心に―」 『大学入試研究ジャーナル』30, 112–117.
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Testing Using
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入 力を中心に―」『大学入試研究ジャーナル』30, 112–117.

5) た。
開発システムは，タッチペンと指のどちらでも手書き認識入力が可能となっているが，解答欄の大きさから指での入力は困難と判断し，全4) 数学の冊子は，
3 校は 4 冊子 (α, β, γ, δ) を均等に，1 校 (い員にタッチペンを配付して実施した。

6) ログの有効データ人数は，ネットワークや機器等の実施トラブルによδ)り，紙による解答をした受験者を除いているため，を均等に割り 当てたことに起因する。
2.1(4) の調査実
施者数とは一致していない。
5) 開発システムは，タッチペンと指のどちらでも手書き認識入

7) 力が可能1 回 (書き換え無) のみの解答が 376，2 回 (書き換え 1 回) が 66，となっているが，解答欄の大きさから指での入力
3 回 (書き換え 2 回) が 14，4 回 (書き換え 3 回) が 3 であることは困難と判断し，全員にタッチペンを配付して実施した。
から，書き換え回数の合計は
1 × 66 + 2 × 14 + 3 × 3 = 103(回)という計算になる。
6) ログの有効データ人数は，ネットワークや機器等の実施トラ

謝辞
2.1(4) の調査実 施者数とは一致していない。
本研究を遂行するにあたり，各教科の作題委員，調7) 1 回 (書き換え無) のみの解答が 376，
2 回 (書き換え 1 回)
査実施高等学校の関係者に感謝申し上げる。

ブルによ り，紙による解答をした受験者を除いているため，が 66，3 回 (書き換え 2 回) が 14，4 回 (書き換え 3 回)が 3 であることから，書き換え回数の合計は 1 × 66 + 2 ×
附記
本研究は
科研費
JP17H00822, JP18K18684
14 + 3 × 3 =JSPS
103(回)という計算になる。
の助成を受けたものである。
謝辞
参考文献
本研究を遂行するにあたり，各教科の作題委員，調独立行政法人 大学入試センター (2021). 「大規模入学者選抜に査実施高等学校の関係者に感謝申し上げる。
おける CBT 活用の可能性について (報告) 」.

文部科学省 (2009). 「高等学校学習指導要領 平成 21 年 3 月 告
附記示」 東山書房.
本研究は JSPS 科研費 JP17H00822, JP18K18684
文部科学省 (2018). 「高等学校学習指導要領 平成 30 年 3 月 告の助成を受けたものである。
示」 東山書房.

松原 静郎・長谷川 拓・北野 賢一・岩城 圭一・松高 和秀・ 山
参考文献

下 卓弥・杉山礼・林 誠一・柳澤
秀樹・安野史子 (2020).
独立行政法人
大学入試センター(2021).
「大規模入学者選抜「タブレット端末利用型
CBTのための化学問題の開発とモニに おける CBT 活用の可能性について (報告)」.
ター調査による評価」『日本科学教育学会第平成
44 回年会論文
文部科学省(2009). 「高等学校学習指導要領
21 年 3 月集』, 131–134.
告 示」 東山書房.
National Center
Education Statistics 平成(NCES),
文部科学省(2018).for「高等学校学習指導要領
30 年 3 月
National
Assessment
Governing
Board,
Instituteof告 示」 東山書房.
Education Sciences (IES), U.S. Department of
松原 静郎・長谷川 拓・北野 賢一・岩城 圭一・松高 和秀・ 山
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Interactive Computer Tasks From the 2009 Science「タブレット端末利用型 CBT のための化学問題の開発とAssessment, National Assessment of Educational
モニター調査による評価」
44 回年会論
Progress at Grades 4, 『日本科学教育学会第8, and 12.” <https://nces.ed.
文集』, 131–134.
gov/nationsreportcard/pdf/main2009/2012468.pdf>
National
CenterStatistics (NCES), National
12 月for
9 日Education).
(2021 年型
CBT のための数学問題の開発
選抜試験への実装可能性の学教育学会第44 回年会論文集』,–127–130.
検討–」 『日本科学教育学会第 44 回年会論文集』, 123–126.
西郡大・山口明徳・ 松高和秀・長田聡史・坂口幸一・福井寿 雄・

安野史子 (2021a). 「タブレット端末利用型 CBT の開発とモ- 34 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号，35-42，2022【原著】

QQ Test の開発と試行――探究学習の成果を測定するための指標づくりを目指して――
池田 文人，岩間 徳兼（北海道大学），成田 秀夫（大正大学）
2022 年度から施行される高等学校学習指導要領では「探究」の名が付く科目が 7 つ新設される。大学における研究力を高めるためにも，高校での探究学習の成果を大学入試において適切に評価することは重要な課題である。探究学習を通じて知識・技能を論理的思考により活用することが目指されるが，研究にとって真に重要なことは，リサーチ・クエスチョンとして科学的にものを問う能力である。
しかし問うこと（質問）を評価する手法は見当たらない。そこで本研究では論理的思考を問う力を測定する QQ Test を開発し，探究活動に取り組む約 200 名の高校 1，2 年生に試行した。本テストが各高校の特徴を識別する能力を有し，一般の学力テストとは異なる能力を測定しうることが示唆された。
しかし質問数が少ないことが課題であり，質問の仕方の学習支援から取り組む必要がある。
キーワード：探究学習，リサーチ・クエスチョン，質問力，テスト開発
1 はじめに高等学校学習指導要領の改定に伴い，2022 年度から「探究」の名前がつく科目が 7 つ新設される。その中で「総合的な探究の時間」は必履修科目に指定される。高校での「探究的な学び」の成果を大学入試において適切に評価することは，高大接続の観点からも重要な課題である。しかし現在の高校教育では，学びの基本となる知識・技能が教科教育の中で完結してしまい，探究学習の中で活用できていないという指摘もある（安彦，2016）。この課題を解消するために，知識・技能の習得と探究とをつなぐ知識・技能の活用を挟む学習モデルが提案されている（同）。ここでの活用で求められている能力は，知識（規則や命題）を同種の事例に適応したり，ある事例を既習の規則や命題を活用して解決したりするという演繹推論の能力である。
しかし，実際の科学的な研究においては，多様で雑多な具体的な事象やデータから，統計学に基づいて厳密かつ客観性の高い規則を導くという帰納推論の能力が求められる。一方，観察されたデータ（結果）からその原因を推定するという仮説推論（ベイズ推論）は，生じている問題事象からその原因を推定し解決する能力として重要であり，また AI が行う重要な推論の 1
つとして AIED（Artificial Intelligence in EDucation）
においても重要性が高まっている（Holmes, etc.
2019）
。高校での探究学習が大学での研究や社会での問題解決，さらには AI 時代に求められる教育につながるためには，帰納推論・演繹推論・仮説推論の力がバランス良く育成される必要がある（池田，2018）。

一方，探究ひいては研究の質を左右するのはリサー
チ・クエスチョン，すなわち「科学的問い」である。
しかし，現在の教育において科学的な問い方を学ぶことはなく，したがってそれが評価されることもない（池田，2018）。従来の試験は問題が与えられ，学習者は学習した知識が正しいことを前提に演繹的にその解決策を考え，正解と比較されることによって評価される。ここで前提としている知識の多くは有限回の実験や観察を通じて帰納推論により得られたものであり，正しいことが保証されているわけではない。したがって，知識が形成される帰納推論を疑い問う能力が探究
ひいては研究において求められる。と同時に，演繹推論の論理性を批判的に問うことも，厳密な科学的な研究では求められる。さらに，得られたデータからそれが生じた原因を特定するという仮説推論も探究学習や科学的研究においては重要である。しかし原因は多様であり，持っている知識量によっても推定できる原因の数は変わってくる。したがって推定した原因がどのくらいの確率で確からしいのかを疑い，問う能力が求められる。つまり，帰納推論・演繹推論・仮説推論の力には，それぞれの推論そのものを批判的に捉えて問う能力が求められる（Ikeda, 2021）。
そこで，本研究では 3 つの論理的推論について問う
力を Question-Intelligence（QI：質問知能）と呼び，
こ れ を 測 定 す る 指 標 を Question-intelligence
Quotient（QQ：質問知能数）と名づけ，QQ を測定する課題と採点基準を開発し，これを QQ Test と名づけ，試行した結果に基づきその妥当性と信頼性を検証した。現代において能力というのはとても大きな概- 35 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

く，文部科学省が 2020 年度から大学の教育・研究にも導入した客観的な共通指標に示されるように，国際的に質の高い研究が求められており，そのための教育の質の向上も問われている。こうした質の高い研究活
動にとって重要な役割を担うのが，リサーチ・クエス
チョンとしての「質問」である。
相対性理論を生み出したアインシュタインはその著書の中で，質問はその解決より本質的だと書いている（Einstein and Infeld, 1967）。また，人文社会科学に構造主義をもたらしたレヴィ=ストロースは，科学者とは正しい質問ができる人だと言っている（Young,2014）。自然科学や人文社会科学において，リサー
チ・クエスチョンは研究の本質であろう。
一方，高校教育では 2019 年度入学者から新科目「探究（総合的な探究の時間）」が先行導入された。
その平成 30 年に告示された学習指導要領に示された目標の一つとして，「実社会や実生活と自己との関わりから問いを見いだし，自分で課題を立て，情報を集め，整理・分析して，まとめ・表現することができるようにする。
」と記載されている。つまり，探究は，問いすなわち質問から始まる。また 15 歳児を対象とした国際的学力調査として有名な PISA では，
科学的な探究を評価しデザインする科学的コンピテン
シーとして，質問への科学的な言及が必要だとしており（OECD, 2019），質問を科学的探究の核としている。
さらに，実社会に出てからの，他者への質問の良し悪しが，仕事上の問題解決の質と効率を左右することも指摘されている（池田，1999）。すなわち，質問によって自分が直面している問題のことばかり書いたのでは問題解決に有益な回答を得ることはできず，問題が生じた経緯や背景に関する情報を質問の中で詳細に記述した方が問題解決に有益な回答を迅速に得ることができる。
以上のことから，質問力は，高校と大学，そして社会までを接続する，探究や問題解決に有効な能力だと言える。また，質問力は，学力の 3 要素を網羅するものである（池田，2018）。本質的な質問をするためには質問の対象に対する深い理解と多様な観点が必要で2 質問の重要性
文部科学省による 2020 年度学校基本調査によれば， あるため，幅広く深い知識が必要である。また他者への質問には，他者に質問の意図を端的に伝えるための2020 年度の短大を除く大学進学率は過去最高の表現力とそのための技能が必要である。そして問題を54.5%となった。トロウ・モデルによれば，大学進学解決するためにはどのようなことを質問すべきかを多率が 50%を超えた国の大学教育の役割は，エリー
面的かつ批判的，論理的に思考する力が必要であり，ト・指導者育成から，産業社会に適応しうる全国民の何を質問することが問題解決の本質であるかを判断す
育成への転換を迫られている（Trow, 1961）。しかしる力も必要である。さらに，質問は好奇心から生まれながら大学に期待される研究の役割は変わることはな
念として扱われている（松尾，2015）。知識や技能に代表される認知能力だけでなく，態度や心理的側面を含んだ非認知能力までを範疇とすることが多く，能力・資質，コンピテンシー，リテラシーなど，能力やその側面を表現する用語は多岐に渡る。それは，学習を通して培われる力であるところの学力についても同様である。よく知られるように，文部科学省はそれを構成する三つの要素として「知識・技能」，「思考力・
判断力・表現力」，「主体的に協働的な学びへ向かう態
度」を示している。
ところで，学力を育む教育活動においては重要な要素の一つとして評価，すなわち，言葉や数値により学習者の熟達や到達の程度を表すことが行われる（中島，2018）。特に，入学者選抜における評価は，測定，つまり，個人特性としての学力に対して数値を対応づけるという意味合いが強い。そして，学校等での教育場
面や入学者選抜において多岐に渡る学力を評価もしくは測定するために，客観式テスト，論述式テスト，面接試験などが利用されている。
上記のような能力，学力とその評価，測定という視点から捉えると，QQ Test は単純な知識・技能に止まらず高次の能力，学力の三要素でいえば，「思考力・判断力・表現力」を対象とし，論述式テストによってその測定を試みるものである。そして，試験問題として 3 タイプの課題を設計しテストを行い，論理性の点から思考力・判断力を，問う相手と問うための表現形
式の点から表現力を評価するように採点基準を設定して採点した。
本研究は，高校における探究学習において 3 つの推論力と科学的に問う力の育成を促すために，QQ Test
を大学入試に導入することを目指す。個々の学校教育を変えることは多大な労力と時間を要するが，大学入試が変わればその変化に対応する教育も変わっていくと考えているためである。それだけ大学入試が高校教育へ与える影響は大きいと考えているため，大学での研究や社会での問題解決に有効な大学入試に変えていく必要がある。

- 36 -

QQ Test の開発と試行るものであるため主体性につながり，他者への質問は多様な人々との協働的に学ぶ態度を促す。したがって，
質問力は学力の３要素を網羅できる重要な能力である。
3 質問を評価する難しさ
18 世紀を代表する啓蒙主義者であるヴォルテール
の名言として，人を判断するにはその人の回答ではな
く質問をもってせよ，という有名な言葉があるが（Voltaire, 2020），質問を評価する取り組みや研究は見当たらない。その理由は，質問を評価することが困難だからである。
評価とは，「価値を測って判断する」ことである。
従来のテストの場合，解答の価値は正解との近さだと言える。正解というものが仮定されていれば，正解と解答との相違によって，それらがどれだけ近いか遠いかということを，具体的かつ客観的に測ることができ，その近さでその価値を判断できる。
しかし質問の価値を定義することは難しい。例えば，
正しい質問という正解を仮定し，受験者の質問の価値はこの正しい質問との近さだとする。受験者が出した
質問と，この正しい質問との相違を調べれば，評価できそうである。では「正しい質問」とはどのようなものであろうか？質問に含まれる知識や論理が正しいことが正しい質問であり，質問の価値だとしてしまうと，科学的探究に不可欠な，質問のもつ創造性が失われてしまう。誰も気づかなかった新しい視点から質問する
ことは，科学におけるコペルニクス的転回（Kant,
2007），あるいはパラダイム・シフト（Kuhn, 1962）
を生み出すからである。しかし逆に突拍子もない珍奇な質問だからといって創造的な価値があるとは言えない。その質問が現実的に検証可能であること，すなわ
ち既存の知識を用いて解決できる必要があるからである。
4 質問の評価方法
では質問の価値を何に求めれば，質問を評価できるであろうか。質問そのものの知識や論理を評価しようとすると，新規さと珍奇さの板挟みになってしまう。
そこで，質問の対象と質問との関係性に価値を求める。
すなわち，質問の対象は数式や図表を含む広い意味での記号としての言葉によって表現される何らかの知識であり，その知識を成立させている論理の不備を質問
によってどれだけ問えるかを，質問の価値とする。つ
まり個々の質問を個別に評価するのではなく，質問対象に対する質問群として，どれだけ質問対象である知識を成立させている論理の不備を問えるかを評価する。

質問対象となる知識を成立させている論理の不備を問うことは，その知識に代わる，より論理的に堅固な知識を探究できる可能性を示唆するものであり，創造性につながる。また，単体の質問を評価するのではなく，質問対象に対する質問群を評価することにより，各質問が単に奇を衒うだけの質問かどうかを判断できる。
質問対象となる知識に対してすべての質問が論理的につながっていなければ，質問群として価値をもたないからである。
1 章で論じたように，論理には帰納推論と演繹推論，
そして仮説推論の 3 種類がある。本研究ではこれらの推論について被験者に質問を挙げさせ，その質問を評価する。帰納推論の論理を問う質問とは，個々の事例が一般的な規則を導くためのサンプルとして質的・量的に妥当であるかどうかを問うような質問である。演繹推論の論理を問う質問とは，規則の組み合わせ方に
矛盾や飛躍がないかといった論理を問うような質問である。そして仮説推論の論理を問う質問とは，個々の事例の妥当性や，その原因を推測するための規則の妥
当性，あるいは規則の組み合わせ方の妥当性などを問うような質問である。
5 QQ Test 問題の開発
このような 3 種類の論理の不備を問うような質問を受験者に挙げさせるテスト問題を開発する。このようなテスト問題としては，3 種類の論理ごとにそれぞれに特化した題材を出す方法と，3 種類の論理について同じ題材を用いて一連の設問によって挙げさせる方法とが考えられる。前者は各論理に特化した題材を考案することにより，期待する質問を受験者から引き出しやすい。その反面，論理ごとに題材を作成する必要があるため，テスト開発のコストは高くなるとともに，受験者への負荷も大きくなる。後者は，同じ題材を用いて 3 種類の論理について問えるため開発コストも受験者への負荷も低くできる反面，異なる論理に対する質問を受験者から引き出すためには設問に工夫が必要となる。今回は，テストの開発のコストも受験者への負荷も抑えられる後者の方法で問題を開発した。
まず受験者が質問する対象となる資料を提示する。
この資料では作者が導いた何らかの主張（一般的規則）
が提示される。この主張について，以下の 3 つの設問が提示される。
設問 1：資料に提示された主張が導かれるまでのプ
ロセスについて疑問に思ったことを作者への質問としてできるだけたくさん挙げさせる。この設問では作者の帰納推論における論理の不備を問う質問力を測定す- 37 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

る。
設問 2：資料に提示された主張が正しいと仮定して，その主張によって引き起こされる結果までのプロセスについて疑問に思ったことを，自分が探究するための自分への質問としてできるだけたくさん挙げさせる。
この設問では作者の主張から演繹推論によって考えられる結果までの論理を批判的に問う質問力を測定する。
設問 3：設問 2 における結果を実現する，あるいは防止するために何をするべきかを明らかにするために，探究しなければならない事柄を質問の形式でできるだ
けたくさん挙げさせる。この設問では結果を実現，あるいは阻止するために，仮説推論によって効果的な方策を考え出すまでの論理を批判的に問うような質問力を測定する。
表１ 4 校の受験形態
A校

B校

C校

D校

媒体

冊子

Web

Web

冊子

時間

100 分

自由

自由

自由

実施日

3月8日

3 月初旬

3 月初旬

3 月 11 日

監督

有

無

無

無

調べ

可

可

可

可

このような一連の 3 つの設問を伴った大問を３題開発した。それぞれの題材は，健康問題，環境問題，食糧問題であり，これらはいずれもSDGsとして世界中で取り組まれているものである。本テストの受験者は高校生であり，現在の高校における探究科目，すなわ
ち「総合的な探究の時間」ではSDGsがテーマとして広く用いられていることから，広く高校生になじみがありながら，特定の教科・科目の知識に依存しない題材とした。健康問題に関する出題では，糖尿病に関する書籍の一部を読ませ，上述した 3 つの設問について質問を挙げる。環境問題に関する出題では，チッソの排出量に関するグラフや表と，そこから帰納推論によって引き出しうる主張とを読ませ，上述した 3 つの設問について質問を挙げる。食糧問題に関する出題では，日本の食糧自給率の変遷に関するグラフとそこから帰納推論によって引き出しうる主張とを読ませ，上述した 3 つの設問について質問を挙げさせる。
6 QQ Test の試行
近畿圏で SSH 等において探究学習に精力的に取り組んでいる，私立高校 1 校と公立高校 3 校の主に理数科等に在籍する高校 1，2 年生であり，合計で 196 名の生徒が受験した。各高校の都合により，Web 受験と冊子体での受験を選んでもらった。表１に 4 校の受験形態をまとめる。
Web受験では，大問3つを個々に分けて受験でき，
約 1 週間の中で大問 3 つをすべて受験する。冊子体で受験した 1 校は高校教員の監督の下，100 分で大問 3
つにすべて回答した。冊子体で行なったもう 1 校は受験場所と開始時間を指定し，全問終了し次第，解答用紙を提出してもらった。オンラインの場合も冊子体の場合も，受験者はインターネット等を自由に調べることができる。ただし，受験者同士で話し合うことはで
表２ 4 校の基本統計量（n=180）
設問
標準
平均値
最小値 最大値
番号
偏差
1-1
4.9
1.5
0
10
1-2
4.0
1.8
0
10
1-3
4.8
2.1
0
10
2-1
5.4
1.7
1
10
2-2
5.4
1.8
1
10
2-3
6.3
2.1
1
10
3-1
5.0
1.5
0
10
3-2
6.2
2.3
0
10
3-3
5.8
1.8
1
10
計
47.9
9.4
27
73

図１ 4 校全体のヒストグラム- 38 -

QQ Test の開発と試行

設問
番号
1-1
1-2
1-3
2-1
2-2
2-3
3-1
3-2
3-3
計

表 3 各群の特徴
高位群 中位群 低位群
n=43
n=62
n=45
6.1
5.1
3.9
5.1
4.6
2.6
6.5
5.4
3.0
6.4
4.8
4.4
6.3
4.9
4.3
8.4
5.6
4.4
5.9
5.0
4.3
7.4
6.4
4.6
7.7
5.6
4.4
60.0
47.5
35.9

特異群
n=30
4.3
3.3
3.9
6.8
7.0
7.6
4.8
6.4
5.4
49.6

きない。実際に使用した問題と解答用紙，および大問ごとの採点基準を https://inquiry-evaluation.com/ギャラリー/qqtest-2/に掲載した。
7 試行の結果
全設問に回答した180名の受験者のデータを集計・分析の対象とした。4 校の内訳は，A 校が 22 名，B校が 40 名，C 校が 65 名，D 校が 53 名であった。
個々の質問は，前提・結論・根拠の論理性を批判的に捉え，何を問うかを適切に判断しているか（思考力・判断力），それを質問の形式で適切に表現できているか（表現力）の 2 つの観点に基づき採点した。２
章で述べたように質問は学力の 3 要素を網羅すると考えているが，3 章で論じたように知識・技能を評価するためには正解を仮定する必要があり，質問のもつ創造性を損なってしまう。また主体性は問うという思考や行為の元になるものであるため，質問そのものというよりも質問の数などにより評価されるものだと考える。協働的な学びの態度については，表現力を評価する観点として，他者へ質問することを意識した表現になっているかどうかを加えることにより，協働性を意識した。各設問につき思考力・判断力と表現力を各 5
点満点，合計 10 点満点とした。他者へ問うことは協調的問題解決力として重要であることから，表現力は論理性と同程度に重要だと考えた。また，論理性と表現力のそれぞれを優（5 点）・良（3 点）・可（1 点）の 3 段階で評価し，点数にある程度のばらつきが出るようにした。採点者は 2 名で，2 校ずつ担当した。両者は学習塾で 20 年以上にわたり国語の教師として授業を受け持ち，試験問題の作成や採点に携わってきた。
採点に悩んだ場合は 2 名で協議して決定した。大問 3
問のそれぞれに設問が 3 問あるので，全体で合計 90
点満点である。
具体的な採点方法について説明する。例えば大問 1の小問 1 の場合，思考力・判断力としては，筆者の主張とその前提およびそれらの関係について問えるかど
うかが採点基準である。質問群としてこれらをすべて問えていれば 5 点，いずれか 2 つであれば 3 点，1 つであれば 1 点である。この問題における筆者の主張は「個人を超えた社会関係を築くべき」というものであり，この主張に対して，「個人を超えた社会関係とは何か？」という質問であれば主張を問うていると判断した。また別な質問で「社会関係のベースが食と身体だけでよいのか？」という質問をしていれば前提を問うていると判断し，合わせて 3 点とした。表現力については同問の場合，自問自答ではなく他者を意識した質問形式となっていれば 5 点，自問自答的な質問であれば 3 点，質問の形式になっていなければ 1 点であり，一番得点の高い質問が 1 つでもあればそれを得点
表 4 設問および合計点の間の相関係数

図 2 各高校の各群の比率- 39 -

1-1

1-2

1-3

2-1

2-2

2-3

3-1

3-2

3-3

1-1

1.0

0.3

0.4

0.2

0.2

0.3

0.2

0.2

0.3

1-2

0.3

1.0

0.5

0.1

0.2

0.3

0.2

0.1

0.2

1-3

0.4

0.5

1.0

0.1

0.1

0.4

0.1

0.2

0.3

2-1

0.2

0.1

0.1

1.0

0.4

0.5

0.2

0.1

0.2

2-2

0.2

0.2

0.1

0.4

1.0

0.4

0.2

0.1

0.2

2-3

0.3

0.3

0.4

0.5

0.4

1.0

0.2

0.1

0.3

3-1

0.2

0.2

0.1

0.2

0.2

0.2

1.0

0.2

0.2

3-2

0.2

0.1

0.2

0.1

0.1

0.1

0.2

1.0

0.2

3-3

0.3

0.2

0.3

0.2

0.2

0.3

0.2

0.2

1.0

計

0.6

0.6

0.6

0.5

0.5

0.7

0.5

0.5

0.6

大学入試研究ジャーナル第 32 号とした。4 校を合わせた基本統計量を表 2 に，ヒスト
グラムを図 1 に示す。図中の「クラスター」については後述する。
まず，合計点を除く 9 設問の得点を用いて，Kmeans 法により受験者をクラスター分析したところ，
4 クラスターの場合に意味のある分類が見られた。各クラスターの設問ごとの平均点に，合計点の平均を加えたものを表 3 に示す。
全ての設問について，得点が高い高位群，平均的な中位群，得点が低い低位群の他に，大問 1 の得点は低いが大問 2 の得点は上位群よりも高く，大問 3 は平均的な特異群に分かれた。高校ごとの，各群に該当する
受験者数の比率を図 2 に示す。
次に主成分分析を行なった。第 1 主成分の寄与率
は 32％程度と高くはないが，単調増加しており，比較的まとまりのあるテストだと言える。
最後に設問ごとの得点と合計点における相関分析の結果を表 4 に示す。設問間に関しては一番高くても 0.5 程度であった。この値は低い値ではないものの，ほとんどが 0.1 から 0.2 であり，ほとんどの設
問間において相関は低い。しかし，合計得点と各説問との相関係数は総じて高い。
8 考察と今後の課題
4 校全体で見ると合計点や各設問の得点は，大問3
設問 2 以外は，正規分布に近いものだった。一方，各高校の偏差値（4 校全体）のヒストグラムを示した図 3 に示唆されるように，高校ごとに見ると得点分布に多数の断裂が見られ，得点ごとの人数も正規
分布からは外れる。このことは各高校の特徴を反映

図 3 各高校の偏差値のヒストグラム- 40 -

したものなのか，あるいは，本テストが高校を超え
たより一般的な能力等を測定しているものなのか，
被験者の層を拡大して調べる必要がある。
クラスター分析からは各高校の特徴が明らかになった。A 校は公立高校で自由な気風，そして C 校は中高一貫の私立高校であり，関心の偏った生徒がかなりの比率で存在し，特異群が B 校や D 校よりも多いことを裏付けている。B 校と D 校は優等生タイプの生徒が多い公立高校であり，中位群が半数近くを占めることを裏付ける。しかし，いわゆる学力試験の点数の高い生徒が，今回の QQ テストで高得点を取っているわけではない。学力試験の成績はそれほどでもないが，探究活動などでグループを引っ張っているような生徒が QQ テストで高得点であるケー
スが多かった。引き続き調査をして，QQ テストと探究活動との相関を検証する必要がある。

図 4 各群と主成分との関係
主成分分析では，第 1 主成分が約 0.32 であり，第2 主成分を加えても0.5 に満たない。そこで，クラス
ター分析と主成分分析の結果を紐付けて分析した。
すなわち，第 1 主成分を x 軸，第 2 主成分を y 軸とした平面に受験者の得点を写像し，クラスターのラベルを付した様子を図 4 に示す。各群が比較的きれいに分別されているのがわかる。つまり，クラスタ
ー分析による 4 群が 2 軸（2 次元）で表現できるということになり，測定される内容が 2 種類であることを意味する。1 次元目である第 1 主成分は高中低位群を分けている設問全体の得点の高低を反映したものだと考えられ，2 次元目である第 2 主成分は特異群を分けている指標だと考えられる。すなわち 2
次元目は探究活動や題材（テーマ）への慣れもしくは前提知識だと推測される。このような，本テストで測定したい質問力以外の指標が入ることは望ましくない。慣れや前提知識に依存しない題材の選定を

QQ Test の開発と試行検討する必要がある。
相関分析において，設問間の相関は低く，設問と合計点との相関が高いことは，各設問が比較的独立
して異なる能力を見ているように思われる。しかし，同じ小問は同じ論理を問う質問を挙げさせるため，相関は高くなることが想定されたがそうなっていな
い。設問ごとの質問数を調べたところ，各設問の平均質問数は 3 未満がほとんどであった。つまり質問
1 つあたりの得点がその設問の得点に与える影響が大きいということである。このことが設問間の相関の低さや学校ごとに見ると明確な分布が見られない原因の 1 つだと考えられる。設問あたりの 1 人当たりの質問数を増やさなければ，テスト問題の妥当性や信頼性を数量的に適切に検証することは難しい。
質問数が少ない原因としては2つ考えられる。1つ目は，質問の数はその対象に対する関心の高さと比
例すると考えられるので，質問数が少ないということは総じて関心が薄いということになる。しかし，今回の受験者は探究活動を重視している高校の，探究活動に取り組む機会の多い理数科等の生徒であることを考えると，受験者の関心が低いということは考えづらい。もう 1 つの可能性としては，質問の仕方が分かっていないということである。学年が上がるごとに子どもたちは質問しなくなり，その大きな要因は，質問することの恥ずかしさや分かっていな
いと思われることへの抵抗など，他者への意識だと言われる（藤井・山口，2003）。しかし今回のようなテストでは，このような意識はあまり働かないであろう。そう考えると，そもそもどのように質問をしてよいのかが分かっていないことが原因だと考えられる。実際，受験した生徒から，どのように質問してよいのか分からなかったという感想が多く聞かれたと，各高校の担当教員から報告を受けている。
今回のテストでは，ペーパーテストにおいてもオンラインテストにおいても，設問ごとに開始時間と終了時間を記入・入力してもらっている。質問の仕方が分からない場合，以下の二つの可能性が考えられる。所要時間が短く，質問も少なく，得点も低い
場合。そして逆に質問の仕方を考えるのに時間を要したために，所要時間が長く，質問はそれなりに多く，得点もそれなりに高い場合である。適切なテス
トでは，適正な時間で適正な質問数と点数が取れる
ことが望ましい。所要時間と質問の質と数の検証が必要である。
適正な時間で適正な質と量の質問をしてもらうた
めには，3 種類の論理を問う適切な質問の仕方を教示する必要がある。すなわち，帰納推論の不備を問う質問にはどのようなものがあるか，演繹推論の場
合はどうか，仮説推論の場合はどうか，といった具体例を示し，日頃からそのような質問をする機会を増やすような支援が不可欠である。このような質問の事例集を作成するとともに，適切な質問の仕方を誰もがいつでも学習できるような e-learning 環境の開発も平行して行なっていく。
最後に，本テストと他のテスト等との関係を検証していく。質問力は創造性や問題解決能力に繋がっていると考えられるため，問うている論理の種類とこれらの能力や資質との関係を調べる。創造性についてはTorranceやGuilfordの検査などを利用する。
問題解決力については，問題解決力検定協会が行っている問題解決力検定や PICK&MIX 社の PROG のリテラシーテストなどを受けた結果との相関を検証する。PROG には周囲の状況に対応するための意思決定や行動指針などの特性を調べるコンピテンシー
テストもあるため，このようなコンピテンシーとの相関についても検証する。さらに，高校生と大学生については通常の学力試験の成績との相関についても検証するとともに，探究活動などにおいてどのような行動を取っているかなど，定性的かつ質的なデータを収集し，相関を調べていく。社会人について，
例えば企業の人事担当部署と連携し，QQ と人事考課との相関についても調査したい。
謝辞
本研究は科研費（19109437）の助成を受けたものである。

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大学入試研究ジャーナル第 32 号

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- 42 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号，43-48，2022【原著】

段階表示を用いた合否判定方法の試行
林 篤裕（名古屋工業大学）
大学入試の合否判定における 1 点の重みの意味合いは，特にボーダーライン近傍で予てより議論があった。1 点かそれ未満の差異によって合否が分かれるため，その微小な違いに疑念を持たれてきた。
この問題は 2014 年 12 月に発表された中教審答申でも取り上げられ試験成績の段階表示が提案され，これを受けて大学入学共通テストでは従来の素点に加えて段階表示の成績も提供されるようになった。
そこで，共通試験と個別試験を合わせて合否を判定する形態を採っている入試(主には国立大学)において，評価資料として素点に代えて段階表示を導入する際の利活用の方法を模索することにした。素点と段階表示の得点の散らばり具合に注目し，その標準偏差の違いが合否判定に及ぼす影響を検討した。
キーワード：得点分布，Stanine，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，そして，両者を接続する大学入試の三位一体の改革が提言された。これを受けて，大学入試では「学力の三要素」を測定して選抜することが求められ，共通第 1 次学力試験，大学入試センター試験と続いてきた共通試験も大学入学共通テストと名称を変えると共に，より思考力・判断力・表現力を問う試験に変わることを目指すことになった。
構想段階では年複数回実施や合教科・科目型試験，総合型試験，また CBT 方式の採用といった方策が盛り込まれていたものの，議論の結果これらについては早々に見送られた。残された方策のうち，ポートフォ
リオを用いた主体性評価については運営団体が 2019年 8 月に運用を停止することになり，また，二本柱として注目されてきた「英語民間試験を用いた 4 技能評価」と「国語と数学の記述式問題(各 3 題を想定)」についてもその実施面・評価面での公平性の観点から疑念を払拭することができず，結局実施約 1年前に迫った 2019 年 11 月と 12 月になって相次いで見送りが決定された。残ったのは，今まで以上に思考力を問う工夫を凝らしたマークシート方式の作題とStanine と呼ばれる試験成績の段階表示であった。初回となる 2021 年 1 月に実施された大学入学共通テス
トは予期せぬ事態として COVID-19 感染対応も加わり，本試験が 2 回，追試験が 1 回という過去に例を見ない変則的な実施日程となったものの，幸い関係者のご尽力もありほぼ計画通り無事に実現された。

これまで試験成績には 0 点から満点までの 1 点刻みの素点が用いられてきたが，ボーダーライン近傍では 1 点(場合によってはそれ未満)の差異が合否を分けることも珍しくなく，1 点の意味合いに疑問の呈する考えもあり，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，多様な評価方法の導入を促す
目的から段階表示による成績提供が提言された。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，大学入学共通テ
ストからは素点に加えて 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た。
しかし，現状で段階表示を用いた合否判定方法が確立しているとは言えず，各大学に利用の工夫が求められている状況である。事実，2021 年度入試において成績の段階表示を用いた選抜を行うと表明した大学はなかった。そこで，本研究では段階表示を用いた合否判定方法を幾つか提案・試行し，今後の利活用の参考に供してもらおうと考えた。
2 段階表示としての Stanine
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 つの左右対称な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- 43 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

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数字による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，共通試験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(低評価)から 9 番(高評価)の階級を示す段階点で通知され，階級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。
3 令和 3 年度大学入学共通テストの例
2021 年 1 月に実施された初回の大学入学共通テス
トからは受験科目の得点(いわゆる素点)に付帯して段階表示として Stanine の階級値も提供されるようになった。具体的には大学入試センターの成績提供デー
タの中の「個人別成績データ」に，各受験者の科目毎の素点と段階値がセットで格納されている。また，もう一つの提供データである「全受験者成績分布デー
タ」は，(1)平均点等レコード，(2)得点別人数レコー
ド，(3)段階表示レコードの 3 つのパートから構成されており，3 番目のパートに段階表示の境界点数とその階級に含まれる受験者数が格納されている。これまでもこの(1)と(2)は提供されていたが，今回新たに(3)が加わったことになる。なお，この境界点数は大学入試センターのホームページにも「令和 3 年度大学入学共通テスト 段階表示換算表」として掲載されている。
試しに，2021 年度(令和 3 年度)の成績データの中から，国語，数学 I・数学 A，英語(リーディング)について見てみる(表 1)と，各階級の下限点数と上限点数に加えて受験者数が判るが，含まれている受験者数の割合は想定割合とは若干ズレが有ることが判る。これは，丁度境界に当たる点数(整数値)に多くの受験者が含まれている場合に，同点者を途中で分割することが出来ないことから，割合にデコボコができるためである。
なお，あまり知られていないようだが，「全受験者表 1. 段階表示換算表と各階級に含まれる受験者数・割合

国語
平均値:
117.51
段階表示 標準偏差: 34.67(Stanine) 受験者数: 457305
想定% 下限 上限 人数1
4.0%
0
53 1786027.0% 54
69 30019
3 12.0% 70
88 54229
4 17.0% 89 109 77226
5 20.0% 110 129 91137
6 17.0% 130 145 77469
7 12.0% 146 159 58451
87.0% 160 170 30831
94.0% 171 200 20083
6000

数学I・数学A
平均値:
57.68
標準偏差: 19.49
受験者数: 356493％ 下限 上限 人数
3.9%
0
22 12523
6.6% 23
32 25290
11.9% 33
41 39371
16.9% 4251 60633
19.9% 52
62 73187
16.9% 63
72 59034
12.8% 73
82 45049
6.7% 83
91 27012
4.4% 92 100 14394

8000

8000

A1=国語

D2=数学IA

7000

5000
4000
3000
2000
1000
0

英語(リーディング)
平均値:
58.80
標準偏差: 21.44
受験者数: 476174％ 下限 上限 人数％
3.5%0
23 189784.0%
7.1% 24
30 31531
6.6%
11.0% 3139 55027 11.6%
17.0% 40
51 82586 17.3%
20.5% 52
64 91939 19.3%
16.6% 65
77 85962 18.1%
12.6% 78
87 56914 12.0%
7.6% 88
94 34016
7.1%
4.0% 95 100 19221
4.0%

6000

6000

5000

5000

4000

4000

3000

3000

2000

2000

1000

1000
0

0

0

50

100

150

200

J1=英語

7000

0

20

40

60

80

100

0

10

20

30

40

50

図 1. 各科目の得点分布(左から順に国語，数学 I・数学 A，英語(リーディング)- 44 -

60

70

80

90

100

段階表示を用いた合否判定方法の試行

成績分データ」の 2 番目のパートである得点別人
数レコードには 1 点刻みの各得点の受験者数が格納されており，これを用いると各科目ごとの得点分
布を知ることができる。試しに上で取り上げた 3
科目の得点分布を図 1 に示す。このデータを用いることにより 9 段階に限定されることなく，利用者が指定する任意の数の段階表示や得点分布の特性に応じた階級の設定も生成可能になる。個別大学の特性に合わせた利用が可能な素材とも言えるので、多方面からの検討を期待している。

表 3. 平成 X 年大学入試センター試験におけるStanine の各階級に関する値
段階表示(Stanine) 国語
数学I・数学A
英語 (リーディング)
想定% 下限 上限 ％ 下限 上限 ％ 下限 上限 ％1
4.0%
0 55 3.7%
0 22 3.7% 0
43
3.7%
2
7.0% 56 71 7.1% 23 33 6.9% 44
60
6.9%
3 12.0% 72 89 11.6% 34 43 11.3% 61
85 12.3%
4 17.0% 90 112 17.3% 44 54 18.0% 86 113 16.8%
5 20.0% 113 134 19.4% 55 65 19.9% 114 141 20.3%
6 17.0% 135 152 17.0% 66 75 16.3% 142 161 16.3%
7 12.0% 153 166 12.3% 76 85 12.5% 162 176 12.5%
87.0% 167 177 7.2% 86 92 6.8% 177 186
6.9%
94.0% 178 200 4.4% 93 100 4.6% 187 200
4.3%

4 N 大学における階級分布
前節では大学入学共通テストの全受験者の階級分布を紹介したが，個別大学においては，選抜を行う
ために大学入試センターから提供される志願者の「個人別成績データ」を用いることによって，当該大学の階級分布を把握することができる。ここでは，秘匿の関係から 9 つの階級をそのまま表示することはせず，階級を 3 つずつにまとめてその受験者割合を表 2 に示す。なお，このデータは N 大学の前期日程または後期日程を志願した，合わせて4001 名のものであり，英語(リーディング)を受験していない者，および，英語(リスニング)を免除された者をここでは除外してある。
これを見ると，N 大学の志願者は全受験者の分布より高得点側に偏った分布をしていることが判る
が，一方で，科目ごとにその偏り度合いが異なることとも判る。
表 2. N 大学における各階級ごとの受験者割合
国語
数学I・数学A
英語 (リーディング)
下限 上限 ％ 下限 上限 ％ 下限 上限 ％23.0%
0
88 3.0%041 2.4%039 3.5%54.0% 89 145 59.9% 42
72 34.9% 40
77 58.7%
23.0% 146 200 37.1% 73 100 62.7% 78 100 37.8%

段階表示 想定%
1,2,3
4,5,6
7,8,9

5 段階表示を用いた合否判定
N 大学の一般選抜試験では大学入学共通テストと個別学力試験の合計点を用いて合否判定を行っている。ここではデータの整備の都合で，2021 年度の大学入学共通テストではなく，同様の方法で合否判定を行っていた平成 X 年の大学入試センター試
験を例に，当該年の「全受験者成績分布データ」から Stanine を算出し，これを用いて合否判定を行った場合の傾向を捉えることにした。
まず，Stanine の階級を定めるために，各科目の得点分布から想定割合に基づいて 9 群に分割する

図 2. 素点合計と Stanine 合計の関係
階級の下限値と上限値を確定した。参考までにその中の 3 科目について，関係する数値を表 3 に掲載する。また，N 大学で利用している大学入試セン
ター試験の科目は国語，地歴・公民から 1 科目，
数学 I・数学 A，数学 II・数学 B，理科 2 科目，外国語(リーディングとリスニング)の 8 コマであり，素点合計(900 点満点)と Stanine 合計(72 点満点)の相関係数は 0.943 であった。このように相関係数が 1 をやや下回っている理由は，同じ大学入試センター試験の成績ではあるものの，段階表示は 9段階であり，101 段階(国語と英語は 201 段階)の素点よりも粒度が小さいため，その差異から表現情報が落ちているからである。また，両者の関係を示す
散布図を図 2 に示すが，Stanine 合計は離散変量であるので，横方向に縞模様状に分布していることが判る。なお，具体的な数値を秘匿するために軸ラベルは省略してある。
表 3 に示した各科目の下限値・上限値に基づい- 45 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 4. N 大学における階級毎の受験者割合
国語
数学I・数学A
英語 (リーディング)
下限 上限 ％ 下限 上限 ％ 下限 上限 ％
23.0%
0
89
2.4%
0
43
1.9%
0
85
2.3%
54.0% 90 152 60.4% 44
75 37.1% 86 161 53.1%
23.0% 153 200 37.2% 76 100 61.0% 162 200 44.7%

段階表示 想定%
1,2,3
4,5,6
7,8,9

て，N 大学の志願者における大学入試センター試
験の各科目の素点を階級値に変換した。上述同様，
9 つの階級を 3 つずつにまとめてそれらの受験者割
合を表 4 に示す。表 2 の時と同様に，N 大学の志願者分布は全受験者分布より高得点側に偏っていることが判ると共に，科目毎の偏り方も表 2 と同様の傾向を示していることから，今回の大学入試セン
ター試験のデータを用いることで大学入学共通テス
トでの振る舞いを予測するのに問題がないことが判った。
そこで，N 大学の入試の特性を把握するために，従来行ってきた大学入試センター試験と個別学力試
験を用いた合否判定の状況を確認しておく。N 大学には前期日程にも後期日程にも 9 つの選抜単位があるが，ここでは前期日程の中から比較的志願者

図 3. 選抜単位 A における両試験の得点分布と合格者の特性
表 5. 平成 X 年前期日程の合否入れ替わり率

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
2.40
0.675
7.0%
32.6%
B
2.68
0.741
10.0%
33.6%
C
3.42
0.728
8.0%
43.2%

の多い 3 つの選抜単位についてそれらの特性を見てみる。なお，前期日程では大学入試センター試験の得点を 1/2(450 点満点)に圧縮し，個別学力試験の得点(1000 点満点)との合計点(1450 点満点)で合格者を決定している。
紙面の関係からここでは選抜単位 A における，両試験の得点分布と合格者の特性を示した散布図を
図 3 に，また，合否入れ替わり率を表 5 に示す。
これらを見ると判るように，N 大学では 2 次試験の比重が大きいため，領域 a(1 次試験の成績の優位さを武器に合格した群)の割合が小さく，そのことは合否入れ替わり率からも読み取れる。なお，具体的な数値を秘匿するために図 2 と同様に図 3 の軸
ラベルも省略してある。
ここで取り上げた 3 つの選抜単位のそれぞれについて素点と Stanine の階級値の特性を表 6，7，
8 の左部分に示す。ここでは具体的な数値を明確にしないようにするために，最高点，最低点は除外し，代わりに統計指標の「範囲」を示してある。また，志願者数や合格者数も示さない。
前期日程では従来は 1 次試験(大学入試センター
試験)の素点を 1/2 にし，2 次試験(個別学力試験)の得点との合計点を用いて合否を判定していた。今回，前者の得点に代えて Stanine を用いると，どのように合否の判定が入れ替わるかを観察した。例えば
選抜単位 A について，1 次試験の段階表示の範囲
は 38.0 点で標準偏差が 6.0 点となっている。これを範囲が 700 点以上で標準偏差が 120 点以上の 2次試験と単純に合計すると，合否判定には 2 次試
験の影響が大きく関わることは容易に想像が付く。
そこで，1 次試験の段階表示の合計値を k 倍してから 2 次試験と足し合わせて合否判定を行う方法を考えた。その場合に，従来の素点を用いて合否判定を行った際との合否が入れ替わる発生件数を，合格者数で除して「合否入れ替わり発生率」として示した。
また，k の取り方としては，単純に 2 つの試験を合算しただけの「単純和(k=1)」以外に，1 次試験の素点に代えて Stanine を用いることから，両者の散らばり具合を揃えるように k の値を調整した「等標準偏差」，そして，素点の 100 点満点を 9段 階 に 変換 した こ とを考 慮 して 「 科目 毎 満点
(k=100/9=11.1)」を検討した。なお選抜単位 A を例に「等標準偏差」を説明すると，1 次試験の素点の標準偏差が 71.5 であり，合否判定時には 1/2 に圧縮するため，段階表示の標準偏差を 71.5/2 にす- 46 -

段階表示を用いた合否判定方法の試行

表 6. 選抜単位 A における各試験得点の特性と合否入れ替わり発生率
選抜=A

1次試験
素点
段階
表示
表示
900点 72点
470.6
38.0
635.4
48.6

満点
範囲
平均点
標準偏差 71.5
6.0
合否入れ替わり発生率

単純和
等標準偏差
科目毎満点
2次試験
2次のみ
k=1
k=5.95k=11.10
個別学 従来k=0
力試験 合計点 合計点 段階表示 合計点 段階表示 合計点 段階表示 合計点
1000点 1450点 1000点
72点
1072点 429点 1429点 800点 1800点
713.0 923.5
713.0
38.0
739.0
226.2 890.2
421.8 1085.8
491.5 827.6
491.5
48.6
540.0
289.1 780.5
539.1 1030.5
121.4 149.5
121.4
6.0
125.4
35.8 147.4
66.7 172.7
6.2%
4.7%
3.9%
7.0%

表 7. 選抜単位 B における各試験得点の特性と合否入れ替わり発生率
選抜=B

1次試験
素点
段階
表示
表示
900点 72点
449.4
46.0
642.1
49.9

満点
範囲
平均点
標準偏差 84.9
7.8
合否入れ替わり発生率

単純和
等標準偏差
科目毎満点
2次試験
2次のみ
k=1
k=5.44k=11.10
個別学 従来k=0
力試験 合計点 合計点 段階表示 合計点 段階表示 合計点 段階表示 合計点
1000点 1450点 1000点
72点
1072点 392点 1392点 800点 1800点
776.0 990.0
776.0
46.0
804.0
251.2 977.5
510.6 1203.0
493.7 833.0
493.7
49.9
543.6
272.6 766.3
554.1 1047.7
150.5 186.1
150.5
7.8
156.3
42.5 184.2
86.3 222.2
10.0%
8.2%
5.5%
10.0%

表 8. 選抜単位 C における各試験得点の特性と合否入れ替わり発生率
選抜=C

1次試験
素点
段階
表示
表示
900点 72点
448.4
45.0
630.8
48.6

満点
範囲
平均点
標準偏差 83.8
7.2
合否入れ替わり発生率

単純和
等標準偏差
科目毎満点
2次試験
2次のみ
k=1
k=5.82
k=11.10
個別学 従来k=0
力試験 合計点 合計点 段階表示 合計点 段階表示 合計点 段階表示 合計点
1000点 1450点 1000点
72点
1072点 419点 1419点 800点 1800点
669.0 865.0
669.0
45.0
698.0
260.8 851.3
499.5 1056.1
451.3 785.0
451.3
48.6
499.9
281.6 732.9
539.3 990.5
137.2 172.2
137.2
7.2
142.6
41.9 170.2
80.3 203.2
6.8%
6.8%
4.5%
9.1%

るためには，k=71.5/2/6.0=5.95 とすれば良いことが判る(表中では関係する値を斜体で示してある)。なお，
k=0 とすると 1 次試験の影響を全く除去することができ，2 次試験の成績だけで判定することに相当する
ので，それも参考に掲載した。それぞれ k の値を変更した際の合否入れ替わり発生率を含めた数値を表 6，
7，8 の右部分に示す。
6 考察
N 大学の場合，1 次試験の Stanine の階級値を拡大させる倍数 k を変化させても合否入れ替わり発生
率はそれほど大きくはなく，かつ，変化も乏しかった。
これは N 大学では元々1 次試験の比重が小さく，表 5からも判る通り，従来の判定方法でも 1 次試験による合否入れ替わり率が 1 割までと低いため，素点に代えて Stanine を用いたとしても同様の傾向を示していると考えられる。今回は取り上げなかったが，後期日程では 1 次試験を 1/3 に圧縮して用いているので，今回の傾向がより顕著に表れると想像される。もし，1 次試験の重みが大きい判定方法を採用している選抜
単位であれば違いがより明確になったと思われる。
また，3 つの選抜単位の何れにおいても 2 つの試験の標準偏差を等しく設定した場合(等標準偏差)に，合否入れ替わり発生率が一番小さくなった。これは，等標準偏差になるように変換した後の両試験の得点分布
が，従来の素点を用いた場合の分布形状と似た付置になり，結果として合否の判定が似通ったものとなっているからであろうと推察される。
今回は 1 次試験の倍数 k を 4 通り検討したが，例
えば散らばり具合として統計指標の「範囲」を用いてこれを揃える等の他の根拠に基づく値で試行した場合の特性や，1 次試験の重みと段階表示の関係性，階級数を 9 以外に変更した際の合否に与える影響や各階級に含まれる受験者数割合，また，段階表示の合計値
ではなく各科目ごとに段階表示を用いて選抜を行う方法等，今後もいろいろな利用方法を検討する必要がある。

- 47 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

7 まとめに代えて
今回，我々は大学入学共通テストの開始に伴って提供が始まった段階表示の利用に関して幾つか条件を設定してその利用方法を模索し特性を把握した。
今回調べた範囲では，N 大学においては段階表示を用いても合格者の劇的な入れ替わりが起こるような状況ではないことが判った。しかし，素点を用いた方法と段階表示を用いた方法で，特性の異なる志願者が分離できているのであれば，よりアドミッション・ポ
リシーに合致した志願者を合格させる方策を採る方が志願者・大学の双方にとって次善の策であると言える。
そのためには，分離された両群の特性を明確にする必要があるが，一方で大学側が採り得る受験者の特性を把握する道具建てとしては試験成績や調査書程度であり，入学後の振る舞いを把握することは不合格者に対しては行うことができない。このように，客観的に比較・検討する手段に乏しく，両群それぞれの志願者の特性を明確にすることは容易ではないように思われ，またその特性が定常的なものであるかの検証も必要になる。
とは言え，段階表示の利活用に関する研究はまだ緒に就いたばかりである。大学の入学という「入り口」に重きをおいて選抜を行っている日本においては「1点刻みの客観性」については今後も問われ続けると思われる。そのためには，段階表示の特性を解明することによって，利用場面がよりクリアーになってくると考えられ，段階表示の利用を検討しようとする大学の支援に繋がるので，今後もいろいろな角度から段階表示に関する研究を続ける必要がある。

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.
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 （2021年8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 および JP21H04409 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/albums/abm00038189.pdf (2021 年 8月30日).
大学入試センター (2021). 「令和3年度大学入学共通テスト 段
階表示換算表」,https://www.dnc.ac.jp/albums/abm00040264.pdf (2021 年 8月30日).
林 篤裕, 高木 繁 (2021). 「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」,『大学入試研究ジャーナル』31,239－244.

- 48 -

classification for air crew duty,
https://collections.nlm.nih.gov/catalog/nlm:nlmuid35721550R-bk（2021年8月30日）.

大学入試研究ジャーナル第 32 号，49-55，2022【原著】

入試区分別の在学時の学びとアウトプットの関係――卒業生調査からの検討――
遠藤 健（早稲田大学）
本論は，早稲田大学で実施された卒業生を対象とした調査の分析を通して，入試区分別に在学時の学びとアウトプットの関係を検証する。近年，入試選抜方法が多様化するなかで，一般入試以外への批判言説がみられる。本論では卒業生調査から在学時の学びとアウトプット間の関係を検証した。I-EO モデルを基にした分析から，在学時の学びはアウトプットに繋がっている。特に，ほぼ全ての入試区分において積極的な学習行動は，能力獲得に寄与している。分析全体を通して，一般入試以外の入学者の在学時の学びの熱心さや学習成果は一般入試と比較して決して低いものではなく，むしろ高いものもあることが示された。ただし，調査の回収率は低く，回答者の偏在に留意も必要である。
キーワード：卒業生調査，入試の多様化，Institutional Research
1 課題設定大学設置基準の大綱化以降，各大学の自己点検・自己評価が進展し，近年では 3 つのポリシーに基づいた教育の質保証が求められている。それゆえ，学生の在学時の学びと学習成果を点検し，また学内の戦略的な
政 策 策 定 に 資 す る 根 拠を 提 示 す る 機 能 と し てInstitutional Research（IR）の取組が重要とされている。本論では，早稲田大学大学総合研究センターがIR の一環として行った卒業生調査の分析を通して，
入試区分別に在学時の学びとアウトプット 1）を記述
し，双方の関係を検証する。
周知のように，国内の大学入試選抜は，かつての一般入試を中心としたものから，推薦入試や AO 入試など多様化が進んでいる。本論が事例とする早稲田大学
は 1973 年度の第一文学部，翌 1974 年度の商学部において推薦入試を導入し，入試制度の在り方についても議論されてきた（早稲田フォーラム編集委員会編,
1973, 1979）。近年では，2018 年度から「地域への貢献」をテーマとした全学共通の活動を行う学生を対象に「新思考入試（地域連携型）」を一部の学部で導入
し，2021 年度の一般入試（同年度から名称は一般選抜）からは学力の 3 要素に関する経験の記述を出願条件とした（リクルート進学総研, 2019）。
一方，全国的には 2019 年度に，推薦入試による入学者が合計 22 万 7 千人，アドミッション・オフィス
入試（AO 入試）による入学者が合計 6 万 1 千人となり，大学入学者の 47.1％が一般入試以外の入試選抜で入学している（文部科学省, 2020）。
このように，多くの大学で一般入試以外の入試選抜
方法が試みられる一方で，推薦・AO 入試が本来の趣旨・目的に沿っていないことを指摘する答申（文部科学省, 2014）や，AO 入試入学者の生涯所得の低さ（浦坂ほか, 2013）を論拠に，一般入試以外の選抜方法に否定的な見解を示す記事などもある（プレジデン
ト, 2020）。
本論では，一般入試以外の入試選抜方法に対する批
判的な主張の検証も含めて，早稲田大学を事例に入試
区分別の在学時の学びとアウトプットの分析を行う。
入試区分別の分析については，各大学の追跡調査による検証をはじめ蓄積が一定程度ある（レビューしたものとして，椿ほか, 2015; 高橋ほか, 2017 など）。しかし，大学教育の効果については，大学教育の遅効性（吉本, 2004）を指摘する研究もあり，卒業後の状況から検証することも一つの観点として考えられる。卒業後の仕事や私生活において在学時の学びが活用されることで，個人の学びの繋がりが反省的に捉えられると考え，本論では卒業後 10 年を経た時点 2）から検証を行う。
その際に，依拠するのは Astin（1993）のカレッジ
インパクト理論で，I-E-O のモデルを想定した。具体的には，卒業生のアウトプット（Output）に対して，大学在学時にどのような教育を受け，学んだのか（Environment），入学前の諸条件（Input）を考慮しつつ，分析を行っていく。
2 分析データ
分析に用いるデータは早稲田大学大学総合研究セン
ターが 2018，2019 年に実施した卒業生調査である。
調査にあたっては学内の研究倫理申請を行い，倫理規定を遵守して実施した（研究倫理番号：2019-305）。

- 49 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

それぞれ実施した調査の実施時期，対象者等は表 1の通りである。対象者は全学部生で，学部卒業 10 年後に設定した。質問票は在学時に登録されていた住所にダイレクトメールで郵送したものの卒業後 10 年ということもあり，回収率は 5%程度と低くなった。なお，2019 年度を例に学内のデータウェアハウス
（DWH）をもとに入試区分や学部などサンプルの偏りがないか検証したところ，学部に偏りはないものの，
一般入試がやや多かった（表 2，早稲田大学大学総合研究センター, 2020）3）。
本論で用いる入試区分は，学生の回答に基づき①「一般入試」，②指定校推薦（以下「指定校」），③自
己推薦・AO 入試等（以下「自己推・AO」），④附
属・系属校による推薦（以下「附属・系属），⑤「その他」を設定した。分析対象者959人の入試区分別の分布は表 2 の通りである。
「その他」の内訳は，社会人入試 18 件，センター試験利用入試 8 件，帰国子女
入試 6 件，編入学 4 件，学士入試 3 件，e スクール 3
件，外国籍入試 2 件，分類不明 13 件となった。
表 1 調査概要
年
2018
2019

実施時期
2018 年 6 月～
7月
2019 年 12 月
～2020 年2 月

対象者
2005 年度
学部入学者
2006 年度
学部入学者

対象者

回収

回収

数

数

率

9,026

432

4.8%

9,193

543

5.9%

表 2 入試区分別の度数と割合
年

2018
2019
DWH

一般

指定校

自己推・
ＡＯ

附属・
系属校

その他

計

287

48

25

49

16

425

67.5%

11.3%

5.9%

11.5%

3.8%

100.0%

357

59

26

51

41

534

66.9%

11.0%

4.9%

9.6%

7.7%

100.0%

60.0%

10.0%

6.0%

13.1%

11.0%

100.0%

3 入試区分別の分析
分析では，卒業生の在学時の学び（3.1）と，学部で身につけた能力（3.2）について入試区分別に記述分析を行う。その上で，在学時と学部で身につけた能力双方の関係について検証する（3.3）
。
3.1 在学時の学び
まず，正課教育について，在学時にどのような学びがあったのかを示す。ここでは一般教育科目，専門科
目，ゼミ，卒業論文について，在学時にどのくらい熱心に取り組んだのかを示す（表 3）。なお，それぞれの熱心さを得点化して，Tukeyの多重比較によって，入試区分別に平均値の比較を行った 4）。
入試区分別で違いのあった項目に着目すると，一般
教育科目では，「指定校」と「その他」が「一般入試」と比較して有意に高い。また専門科目についても同様の結果が得られる。ゼミや卒業論文については有意な表 3 正課教育の熱心度の分布
経験しなかった

一般教育科目

専門科目

ゼミ

卒業論文

不熱心

やや不熱心

やや熱心

熱心

計

平均値の差

①一般入試

1.1%

11.6%

25.8%

44.5%

17.0%

100.0%

⑤＞①*

②指定校

0.0％

1.0%

13.6%

57.3%

28.2%

100.0%②＞①***③自己推・ＡＯ

2.0%

3.9%

21.6%

45.1%

27.5%

100.0%④附属・系属校

0.0％

4.1%

21.4%

48.0%

26.5%

100.0%

⑤その他
①一般入試

1.8%
0.3%

9.1%
8.0%

9.1%
20.1%

38.2%
43.2%

41.8%
28.3%

100.0%
100.0%

⑤＞①**

②指定校

0.0％

14.6%

47.6%

37.9%

100.0%②＞①*③自己推・ＡＯ

0.0％

2.0%

9.8%

47.1%

41.2%

100.0%④附属・系属校

1.0%

4.1%

15.3%

41.8%

37.8%

100.0%

⑤その他
①一般入試

0.0％
12.1%

7.3%
8.2%

3.6%
15.3%

34.5%
32.2%

54.5%
32.2%

100.0%
100.0%

②指定校

12.6%

4.9%

15.5%

33.0%

34.0%

100.0%③自己推・ＡＯ

2.0%

3.9%

25.5%

29.4%

39.2%

100.0%④附属・系属校

5.1%

5.1%

13.3%

31.6%

44.9%

100.0%

⑤その他
①一般入試

12.7%
18.2%

5.5%
7.2%

9.1%
15.7%

32.7%
33.8%

40.0%
25.0%

100.0%
100.0%

②指定校

21.4%

1.9%

14.6%

35.9%

26.2%

100.0%③自己推・ＡＯ

15.7%

2.0%

17.6%

33.3%

31.4%

100.0%④附属・系属校

13.3%

4.1%

15.3%

28.6%

38.8%

100.0%

⑤その他

23.6%

7.3%

7.3%

25.5%

36.4%

100.0%

注）*p < .05, **p < .01，***p < .001

- 50 -

入試区分別の在学時の学びとアウトプットの関係-0.20

表 4 学習行動の因子分析結果（バリマックス回転後）
因子 1

因子 2

因子 3

1.よい教員に巡り合えた

0.692

0.099

0.079

2.授業内容について，他の学生と議論した
3.授業内容について，教員と議論した
4.特別な理由なく授業を欠席した

0.685

0.361

0.216

0.677

0.382

0.226

0.635

-0.131-0.112

5.自分でテーマを決めて研究した
り，その成果を発表したりした

0.595

0.302

0.334

6.語学の授業以外で，外国語で議論や発表をした7.留学生と一緒に学んだ

0.091

0.790

-0.006

0.034

0.785

0.104

0.247

0.619

0.058

0.077

0.062

0.840

8.授業の一環として大学外で学んだ（フィールドワーク等）
9.図書館を利用した
10.読書（漫画や雑誌を除く）をした
分散の%
累積%

0.125

0.046

0.827

22.562

20.23916.31142.80159.112

0.00

0.20

0.40

0.60

積極的な学習行動

一般入試

国際学習・フィールドワーク
情報収集・読書指定校推

自己推・ＡＯ

附属・系属

その他

図 1 入試区分別の学習行動得点の平均値

特に外国語による学習や留学生との共同学習，フィールドワークなどの項目に負荷量が高く，②「国際学習・フィールドワーク」とした（項目 6～8）
。1 つ目
違いはなかったものの，「一般入試」は他の入試区分と比べると，大学内に留まらない積極的な学習行動とと比較してあまり熱心に取り組んでいない。また，ゼ言えるだろう。第 3 因子は，図書館を利用したり，読ミや卒業論文について，こちらも有意ではないものの書するといった学習行動で負荷量が高く，これを③「附属・系属」が比較的熱心に取り組んでいる。
「情報収集・読書」とした（項目 9～10）。授業時間
次に，正課外教育・活動として部活動・サークル活
以外に情報収集し，知識を習得する行動と整理した。
動，アルバイト，ボランティア，インターンシップのこれら 3 因子からなる学習行動尺度を入試区分間で4 つについて同様に取組の熱心度を検証した（表は省比較した。図 1 は 3 つの学習行動の平均値を示した。
略）。その結果，「その他」は「指定校」，「附属・系
平均値の比較を行い唯一違いのあった項目を示すと，属」と比較して，有意に低い結果であった。先述した「自己推・AO」が「一般入試」
，
「指定校」
，
「附属・
ように，
「その他」には，社会人入試で入学した学生系属」と比較して「国際学習・フィールドワーク」のもおり，部活動やサークル活動に参画できなかった学
得点が有意に高い。これは国際教養学部の学生が他の生が一定数いたと推察される。次にアルバイトについ入試区分と比較して多いことも一要因と推察される。
ても「その他」は他の入試区分と比較して低い結果とこの分析からは，「自己推・AO」がよりグローバル
なった。この結果も社会人学生がいることが影響してな学びをしているという点で，選抜時のポリシーに沿いると推察される。なお，ボランティアやインターン
シップについては入試区分別の違いが見られなかった。 った学びを在学時にしていたと評価できるだろう。
以上，正課教育，正課外教育・活動について入試区
3.2 アウトプット
分別に分析を行った。一般入試以外の入学者の学びの次に，アウトプットについて示す。ここでは大学で熱心さは，決して低くはなく，むしろ一般入試と比較身につけた能力として，①専門的な知識・技術，②幅して高い項目もあった。
広い知識・教養，③論理的思考能力，④表現力・プレ
次に，学習行動に着目し，入試区分別にそれぞれのゼンテーション能力の 4 つを設定した。教示文は「早特徴を分析する。用いた項目は表 4 の 10 項目で，項
稲田大学の学部で次のものをどの程度身につけました
目の背後にある共通因子を抽出するため，因子分析を行った。表 4 はバリマックス回転後の値を示している。 か」であり，4 項目それぞれを 5 件法で尋ねた（全く身についていない，あまり身についていない，どちらこの結果から，3 つの因子を抽出した。第 1 因子は，ともいえない，やや身についた，かなり身についた）。
授業内での行動項目に負荷量が高いことから，①「積ここでは，肯定的な回答が高くなるように 1～5 で得
極的な学習行動」とした（項目 1～5）
。第 2 因子は，- 51 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 5 学部時代に身につけた能力の平均値と標準偏差専門的な知識・技術

①一般入試
②指定校
③自己推・ＡＯ④附属・系属校⑤その他
全体

3.387 (1.063)
3.515 (1.008)
3.353 (0.976)
3.694 (0.946)
3.655 (1.109)
3.446 (1.047)

幅広い知識・教養

論理的思考能力3.868 (0.890)
3.981 (0.804)
4.235 (0.710)
4.051 (0.830)
4.127 (0.771)
3.934 (0.864)

平均値の差の検定

3.635 (0.973)
3.699 (0.826)
3.902 (0.755)
3.857 (0.931)
4.000 (0.770)
3.701 (0.937)

表現力・プレゼンテーシ
ョン能力3.278 (1.065)
3.476 (1.037)
3.882 (0.973)
3.622 (1.098)
3.582 (0.854)
3.386 (1.062)③＞①**

注）**p < .01
点化し，入試区分別に平均値を求めた（表 5）。
まず全体としては，平均値の高い順に，②幅広い知識・教養，③論理的思考能力，①専門的な知識・技術，④表現力・プレゼンテーション能力となった。
4 つの能力のなかで，入試区分別に平均値の比較を行うと，「表現力・プレゼンテーション能力」で「自己推・AO」が「一般入試」と比べ有意に高い結果となった。前項の学習行動の分析においても，「自己
推・AO」はより「国際学習・フィールドワーク」に積極的に取り組んでおり，言語や文化の異なる他者に自身の考えなどを伝える機会で表現力やプレゼンテー
ション能力が育まれたのかもしれない。
3.3 在学時の学びとアウトプットの関係
分析の最後に，これまで述べてきた在学時の学びとアウトプットの関係を検証する。なおここではこれまで扱ってきた定量的分析に定性的分析も加え，在学時の学びとアウトプット間の具体的な繋がりを捉えたい。
定量的な分析のアウトプット指標として表 5 に示した
4 つの能力の合計値を用いる。平均値は，14.467 で標準偏差は 3.107 であった。定性的分析においては，「あなたが本学での学びから得た知識やスキル・経験
は，卒業後どのような形で生かされていますか。仕事，私生活，いずれでも結構ですので具体的に教えてください。
」（以下「活用自由記述」）の回答を用いた。
定量的分析にあたっては，冒頭で述べたように，在学時の学びとアウトプットを検証する上で，Input の変数が直接 Output と相関する可能性も考慮する。具
体的には，中学時の経験や中高時の成績の自己認識，
学部志望度，進学理由を用いる 5）。
Environment としては，これまでの分析で用いた
在学時の学びに関する変数を用いる。さらに，学部間の違いとして理工ダミー（理工学部の場合を 1，それ以外の学部を 0）を用いた。

これらの変数を用いて，全体と入試区分別に重回帰分析を行った（表 6）。決定係数からみて，分析モデ
ルの当てはまりは全体で 48.2％と低くはない。
定量的分析の主な分析結果は 4 点にまとめられる。
第一に，3 つの学習行動は全体では正に影響している。
なかでも，「積極的な学習行動」が入試区分「その他」
を除いていずれにおいても正に有意となっており，標準化係数も比較的大きい。授業を中心とした積極的な学ぶ姿勢は，入学前の条件を統制しても，能力の獲得に寄与している。
第二に，全体，そして「指定校」と「自己推・AO」
においては，学園祭や大学のイベントなどの大学関係の活動が能力獲得と正の関係にある。特に「指定校」と「自己推・AO」においてはその係数が比較的大き
く，大学の活動により熱心に参画していることが，自身の能力獲得に繋がっている。
第三に，「自己推・AO」においては入学時の変数の影響が大きい。学部が第一志望であること（.294）
や進学理由として就職に有利であること（.398）は，より高い能力獲得に繋がっている。
第四に，正課教育ではそれぞれ能力獲得に寄与する
項目が異なる。例えば，「一般入試」では，専門科目（.244），一般教育科目（.103），ゼミ（.132）により熱心に取り組んでいるほど，「附属・系属」では卒業論文（.300）により熱心に取り組んでいるほど，「その他」では一般教育科目（.346）により熱心に取り組んでいるほど能力獲得に寄与している。
前項で確認したように，アウトプットという点では大きな違いは見られなかったものの，在学中にどのような活動に注力するのか，正課外教育・活動を含め，そのプロセスに違いが見られる結果となった。次に，より具体的な在学時の学びとアウトプット間の関係を捉えるために KH Coder（Version. 3.Beta.02c）を用
いて入試区分別に特徴語を 10 個抽出した（表 7）。

- 52 -

入試区分別の在学時の学びとアウトプットの関係

表 6 能力の合計値を従属変数とした重回帰分析結果（標準化係数）
全体
Input
学校で，自分が好きではない勉強にも全力で取り組んだ

中学 3 年の時
高校 3 年の時入学した学部は第一志望でしたか。
勉強したい分野がその学部にあったから就職に有利であると思ったから
将来の希望する職業分野を勉強できるから資格の取得が有利であるから指導してほしい教員がその学部にいたから
学力（偏差値など）が適当であったから
進路選択の幅が広い学部を選択した
高校の先生や家族または塾などで勧められたから

Environment
積極的な学習行動
国際学習・フィールドワーク
情報収集・読書専門科目
一般教育科目ゼミ
卒業論文作成部活動，サークル活動
アルバイト
ボランティアインターンシップ
早稲田大学以外での勉強
資格取得や教職，国家試験勉強
大学関係の活動理工n
F値
調整済 R2

一般

-.066
-.018
-.031
.033
.036
.019
.060
.000
.061
.025
.068
.004

*

.311
.122
.165
.204
.093
.092
-.001
.032
.022
-.036
-.022
.012
.024
.071
.124

***

33.429
.482

***

-.058
-.018
-.058
.036
-.006
.011
.050
-.006
.083
-.023
.091
.030

*
*
*

*
**

.314
.117
.190
.244
.103
.132
-.058
.067
.027
-.068
.000
-.029
.033
.048
.124

***

24.420
.499

***

***
***
***
**
**

**
***

943

***
***
***
**
***
*
*

***

636

指定校

自己推・AO

附属・系属

.185
.000
.059
-.074
.118
-.083
.047
-.031
-.015
.175
-.099
.058

.059
-.074
-.106
.294
.086
.398
-.374
.042
-.054
.149
-.037
.269

-.163
.112
.063
-.120
.197
.134
.079
-.032
-.103
.160
.024
-.023

.279
.174
.085
.040
-.041
-.001
.164
-.118
.031
.107
-.026
-.029
-.016
.247
.118

*

2.477
.281

**

*

103

*
*

.642
.249
.093
-.012
.083
-.099
.056
-.080
.021
-.026
.036
.095
-.040
.388
-.235

**

4.929
.680

***

*

51

その他
-.322
-.045
.077
-.117
.242
.377
.081
-.114
.032
.240
.124
-.260

.332
.092
.173
.167
-.009
-.113
.300
.059
.047
.162
-.098
.101
-.041
-.065
.226

**

4.315
.480

***

*

*

98

.294
.127
.200
.122
.346
-.210
.143
-.154
-.264
-.011
-.145
.198
-.081
.204
.003

**

*

55

3.146
.518

**

注）*p < .05, **p < .01，***p < .001
Jaccard 係数が高いほど各入試区分でより出現していることを指す 6）。
「指定校」ではゼミ（.075），「自己推・AO」では英語（.117）や国際（.087），「附属・系属」では論文（.082）が特徴的な語句である。以下では定性的デー
タから具体的に活用される場面を捉えたい。
先に「指定校」や「自己推・AO」において大学関係の活動が能力獲得に寄与していると述べた。一方，
自由記述では一般入試でも「多種多様なタイプの人とひとつのことを成し遂げることを早稲田祭実行委員やサークル活動，ゼミ活動から学び，今に活かしています。
」（No.486，一般入試）という直接に大学関係の活動に言及する回答が確認できた。この回答から推察するに，多様な学生と何かを成し遂げる経験の一つとして大学関係の活動があげられたと考えられる。このような多様な学生との交流をあげる回答は他にも「何よりも全国，全世界から集まる優秀な学生と勉学やその他の活動で得た刺激や知見が，仕事や私生活の様々な場面で思考する際，生きているように感じる。」（No.419，指定校）のような回答が複数あった。
「自己推・AO」の英語に関する具体的な回答としては「大学で経験した英語でのディベートは，外資系金融機関でとても活かされています。海外とのカンファレンスコールなどで，日本からの意見をどんどん言い，ロジカルに話をまとめることが出来ています。
」（No.40，自己推・AO）のように在学時の学びが直接活用されていると回答するものが複数あった。これ
までの定量的な分析結果で言及したように在学時に「国際学習・フィールドワーク」により熱心であり，「表現力・プレゼンテーション能力」がより培われた
典型的なケースと位置付けられる。

- 53 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 7 入試区分別の「活用自由記述」の特徴語（Jaccard 係数）
一般入試
学ぶ
役立つ
思う
現在
得る
今
関係
身
授業
多い

n=428

指定校
.182
.169
.143
.103
.101
.092
.090
.077
.077
.075

仕事
今
大学
感じる
ゼミ
人脈
一般
考え方
人
活きる

n=71

自己推・AO
.144
.092
.091
.079
.075
.073
.070
.067
.065
.064

英語
得る
国際
経済
幅広い
政治
転職
交友
学部
関係

また「附属・系属」においては卒業論文とアウトプットの関係について「上司に対するプレゼンテーショ
ンン：早稲田大学高等学院～大学に掛（ママ（筆者））
けて，事ある毎に発表があり，表現の仕方から指導頂いた事が骨身に沁みています。―以下省略（筆者）―」（No.431，附属・系属）という回答が確認できた。
高校教育と大学教育の接続が「附属・系属」により密接になり，教育効果が発揮されているケースと位置付けられよう。
以上，定性的分析においては，学部卒業後 10 年後から回顧した在学時の学びが具体的に活用されている場面を特徴語や回答から捉える試みをした。結果的に，在学時の学びが仕事や私生活に具体的に活用されている場面との繋がりにおいて，各入試区分で共通する点と異なる点が示された。
4 結論と課題
本論は，早稲田大学大学総合研究センターが IR の一環として行った卒業生調査の分析を通して，入試区分別に在学時の学びとアウトプットを記述し，双方の関係を検証することを目的とした。
I-E-O モデルを基にした分析からすれば，結論として，在学時の学びは入学前の条件を考慮したとしてもアウトプットに繋がっていると言えるだろう。
特に，ほぼ全ての入試区分において積極的な学習行
動は，能力獲得に寄与していることが示された。入試
区分別の特徴を整理すると，マジョリティの「一般入試」は，在学中の学びとして専門科目や一般教育科目の熱心度が相対的にやや低く，表現力・プレゼンテー
ション能力の獲得度が「自己推・AO」と比較して低い結果となった。その「自己推・AO」は在学時に「国際学習・フィールドワーク」により取り組んでお

n=37

附属・系属
.117
.087
.087
.085
.075
.073
.073
.071
.069
.068

経験
生かす
専門
指導
論文
仕事
在学
プレゼンテーション

知識
活動

n=60

.110
.100
.096
.083
.082
.081
.079
.073
.071
.070

り，他の区分よりも大学外で学ぶことに積極的である。
さらに，「指定校」や「自己推・AO」による入学者の能力獲得には「大学関係の活動」が一定程度寄与しており，正課外教育・活動の重要性も示唆された。
また定性的分析においては在学時の学びが具体的に活用されている場面との繋がりにおいて，各入試区分で共通する点と異なる点が示された。
以上の結果から，少なくとも本事例からは，一般入
試以外の入学者の在学時の学びの熱心さや学習成果は決して低いものではなく，むしろ高いものもあることが示された。また，正課外教育・活動が「指定校」や「自己推・AO」の能力獲得に寄与している点から，より多様な教育機会が効果をもつとも言えるだろう。
「附属・系属」においても，卒業論文に代表される自身で課題を設定し，探求する学びが当人たちの能力獲得に寄与している。高大接続の観点からは，中等教育
段階の教育内容やカリキュラムとも関わりがあると考えられる。
教育改善の示唆としては，積極的な学習行動を促す
授業の展開とその支援を継続して行うことが，多くの学生の成長に繋がると予想される。また，国際的な学
習やフィールドワーク，情報収集できる環境を整備・維持することも同様に学生の成長に繋がるものと予想される。そして，課外活動についても教育的効果が見込まれるため，コロナ禍においてもその機会の保障が重要になるだろう。具体的には，定性的分析でも示された多様な学生と何かを成し遂げる経験の保障である。
このように，入試形態に共通する教育内容・環境，そしてそれぞれの入試区分に応じた多様な学びの機会を提供し続けることが肝要と言えるだろう。
今後の課題としては，調査そのものの課題と分析上の課題があげられる。まず今回用いた調査は回収率が- 54 -

入試区分別の在学時の学びとアウトプットの関係

高くはなく，改善の余地があり，回答者の偏在に留意しなければならない。この点は，卒業生を対象とする学内組織と緊密な連携のもと，回答者に質問票が確実に届き，かつ回答しやすい工夫をしていかなければならない。分析上の課題としては，アウトプット変数そのものを検討することがあげられる。本分析は，アウ
トプットとして学部時代に身につけた能力を指標とした。これを大学が定めるディプロマ・ポリシーとした
場合の検証も質保証の一環として必要になるだろう。
さらに，大学院教育や企業内教育など学部卒業後の学びもアウトプットとの関係を考察する上で考慮しなければならない。学部教育の過大評価にも繋がりかねな
い点には留意し，より精緻な調査の設計と実施に臨み
たい。

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

and Practice of Assessment and Evaluation in Higher
Education, Phenix: Arizona, ORYX Press.
文部科学省 (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/2015/01/14/1
354191.pdf (2021 年 3 月 25 日).
文部科学省 (2020). 「平成 31 年度国公私立大学入学者選抜実
施状況」https://www.mext.go.jp/content/20200330-mxt_dai
gakuc02-000006206_1.pdf (2021 年 3 月 25 日).
プレジデント (2020). 「AO 入試の大問題。みんな見て見ぬふ
りで本当にいいのですか 専門家が指摘する，絶対に受けさ，54－57.
せてはいけない AO 入試」58（8）リクルート進学総研 (2019). 「あるべき大学像を見据え教育改注1）本稿では正課外教育の成果も射程に分析を行うため学習成革と入試改革を連動させる」『カレッジマネジメント』214，22－25.

果よりも広汎なアウトプットの語句を用いる。
2）調査対象を学部卒業後10年としたのは，調査対象校が2008

Romesburg, H. C. (1989). Cluster analysis for researchers.,

年に策定した中長期計画と具体的な教育改善の施策を卒業生

Robert E. Krieger Publishing Company, Inc （西田英調査により継続的に検証する意図がある。

郎・佐藤嗣二訳(1992).『実例クラスター 分析』内田老鶴

3）なお，2020 年度調査において学内のデータを活用し，母集圃）.

団と回答者の成績（通算 GPA）を比較したところ，回答者の高橋大樹・渡部博志・積田敦史・宍戸拓人 (2017). 「入試選抜方が有意に高い結果であった（早稲田大学大学総合研究セン

方法と学修プロセス―大学への適応・授業への取り組み・教ター 2021）。本論で用いるデータも同様の傾向を示す可能性

員のサポートに対する知覚の観点から」『武蔵野大学政治経済研究所年報』263－302.

があるものの，学内データとの紐付けの承認を得ていないので検証はできない。このような回顧調査の課題は引き続き当椿美智子・三宅貴也・富永倫彦・桐本哲郎・西村幸 (2015).
「理工系大学における在学生の学力・成績とキャリアデータ

該組織のなかで検証したい。
4）回答は以下括弧内の数値を割り当てた。経験しなかったによる追跡調査・分析の試み」『大学入試研究ジャーナル』
25，29－36.

（1），不熱心（2），やや不熱心（3），やや熱心（4），熱心（5）。なお定量的分析には IBM SPSS（Version.26）を用い

浦坂純子・西村和雄・平田純一・八木匡 (2013). 「大学入試制
度の多様化に関する比較分析―労働市場における評価」経済た。
5）各変数は以下括弧内の数値を割り当てた。中学時の経験

産業研究所ディスカッションペーパー，1－10.

（学校で，自分が好きではない勉強にも全力で取り組んだ）

早稲田大学大学総合研究センター (2020). 『2019 年度早稲田

は，あてはまらない（1），あまりあてはまらない（2），まあ

大学卒業生調査報告書』https://www.waseda.jp/inst/ches/ass

まああてはまる（3），かなりあてはまる（4）。中高時の成績ets/uploads/2020/08/2019_graduation-survey-report.pdf（2021 年 8 月 30 日）.

の自己認識は，下の方（1），やや下の方（2），真ん中くらい（3），やや上の方（4），上の方（5）。学部志望度は第一志望

早稲田大学大学総合研究センター (2021). 『2020 年度早稲田大学卒業生調査報告書』.

（1），非第一志望（0）。進学理由はそれぞれあてはまる場合

早稲田フォーラム編集委員会 (1973). 「特集・大学入試をめぐ（1）とあてはまらない場合（0）に分けた。
6）Jaccard 係数（Romesburg, 1989: 177-180 西田・佐藤訳
1992）は，「自己推・AO」の「英語」を例にすると以下のよる諸問題」『早稲田フォーラム－大学問題論叢』3.
早稲田フォーラム編集委員会 (1979). 「特集・推薦入学制度をめぐる諸問題」『早稲田フォーラム－大学問題論叢』27.

うに算出できる。
「自己推・AO」における「英語」の出現回数／（全体における「英語」の出現回数＋「自己推・AO」

吉本圭一 (2004). 「高等教育と人材育成―『30 歳社会的成人』の回答者数－「自己推・AO」における「英語」の出現回数）。

と『大学教育の遅効性』」高等教育研究所『高等教育研究紀

実際には以下の通り。7／（30＋37－7）=0.1166。

要』19，245－261.

- 55 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号，56-61，2022【原著】

多面的・総合的入学者選抜の効果検証――卒業年度の学生・教員双方の追跡調査の分析――
井ノ上 憲司，山下 仁司，大友 弘子，川嶋 太津夫（大阪大学）
大阪大学では 2017 年度入学者選抜より後期日程の募集を停止し，全学的な AO・推薦入試（現総合型選抜・学校推薦型選抜）を開始した。本研究は，この変更から第 1 期目の入学者が 2020 年度 4 年次になったことから，AO・推薦入試入学者（悉皆）と一般入試の入学者（抽出）に対し追跡調査を行い，その結果から多面的・総合的評価による入試の効果の検証を行ったものである。今回新たに行った指導教員による評価に加え，GPA，入学時アンケートを統合的に扱い，特に本学の教員の強い関心事である研究者の素養（研究への主体性や学問意欲）に着目し分析した。その結果，一般入試の入学者に比べ，AO・推薦入試の入学者の方が研究志向の項目で高いことがわかった。また，教員の評価と学生の評価を比較したところ，能力についての質問では総じて，学生のほうが厳しい（低い）評価を行っていることがわかった。
キーワード：主体性等評価，追跡調査，入学時アンケート，卒業時アンケート
1 はじめに大阪大学では，2017 年度（平成 29 年度）入学者の入試より，後期日程入試の募集を停止し，全学部での多面的・総合的入試（AO・推薦入試，現在の総合型
選抜・学校推薦型選抜）の体制に移行した。多様な資質を持った人材とグローバル社会で活躍できる人材を獲得するため、国際資格、外国語能力をはじめ、多様な資質を面接等ではかることを重視した選抜である。
初年度は 118 名の合格者が入学し，2020 年度は 6 年
制学部を除き卒業年度にあたる。
これまで筆者らは，入学時に収集したアンケートや志願書類等をもとに，短期的な入試の検証を行ってきたが，本研究では 4 年間の総括となる調査データを得る事ができたので，このデータをもとにこれまで収集してきたアンケート，GPA 等のデータとあわせて，多面的・総合的評価による入試においてどのような人材が獲得できていたかを総合的に検証し報告する。
2 追跡調査等の先行研究
これまでにも，入試方法の妥当性を確認するための追跡調査の研究として，様々な方式が提案され，成果が報告されてきた。
GPA の推移に関して入試区分別に比較するものは多数存在するが，ここでは一例として佐藤ら(2018)の研究を取り上げる。この研究では一般入試（前期・後期）と推薦入試を比較しており，1 年次に於いては一
般入試後期の入学者の GPA が一番高い傾向にあるが，4 年次に於いては推薦入試による入学者が高くなる傾向が示された。ただし，推薦の入試倍率の低かった学科では GPA が低かったことも報告されており，入試における選抜性が強く影響すると考えられる。また，休学者の割合では推薦入試による入学者が最も低いことも報告されており，推薦入試の優位性を示している。
卒業時の学生アンケートの結果から入試区分別の能力について調べたものも多数ある。林・富永(2008)の報告では， 汎用的能力・学士力に関して AO 入試入学者は入学時には特異的であったが卒業時には差が見られなくなったことが述べられている。その一方で入試区分に関わらず大学時代において様々な活動を行った学生の資質・能力が高い傾向だったことが述べられており，この研究においては入試区分より入学後の活動の優位性が述べられていた。対して，卒業時の指導
教員のアンケートから分析した山路ら(2021)の研究では，アンケートの７つの設問（真面目さ・学術成績・
社会性・研究面でのコミュニケーション力・主体性や問題解決力・期待性・総合力）の全てにおいて，推薦入試の入学者が一般入試の入学者を上回る結果であったと述べられている。
先行研究の調査から，GPA や学生アンケート（能力や満足度等），教員アンケート（能力等）のそれぞれに対する分析については多数の事例があり参考にできることがわかった。一方で，これらの複数の情報を統合した形での分析はまだ少ないことから，今回はこれらの情報を統合した形での分析を行うこととした。

- 56 -

多面的・総合的入学者選抜の効果検証

3 研究テーマと方法
本研究では，多面的・総合的評価による入学者選抜の効果検証を行うことを目的として，これまで集積したデータの分析を行う。多面的・総合的評価の入試の検証は後期入試を全面的に停止した本学では重要な意
味を持つ。2013 年度入試より先行的に一般入試後期を停止し，推薦入試を導入していた学部の教員より，「GPA などの成績で見ると確かに推薦入試で入学した学生は，低学年のうちは比較的成績が良いが，専門課程を学ぶ 3 年以降はほとんどその差はなくなる」といった評価があった。もし，それが事実であり，入学後に成績が良い学生を入れる事が目的であれば，手間暇のかかる多面的・総合的評価により選抜を行う意義はない。
他方で，近年，本学の教員からは，「自分で卒論のテーマが決められない」「何を研究したらよいかを自分で考えず，すぐに教員に答えを求めに来る」など，
主体性や課題発見能力，学問・研究に対する意欲に欠ける学生が少しずつ増加しているのではないか，といった評価を聞くことが多くなった。そこで, 一般入試とは異なり, 学力試験のみでは評価できない, 学問・研究に意欲を持ち，主体性をもって周囲と協働しながら学びうる学生を多面的・総合的選抜で獲得できているかの検証が重要だと考えられるのである。
この観点から，本研究ではリサーチクエスチョンを
以下のように設定した。
「AO・推薦入試では，学問・研究に意欲を持ち，主体性をもって周囲と協働しながら学べる学生を獲得できているか」また，サブクエスチョンとして以下を設定した。
「入学時に意欲や学力面で比較的高い AO・推薦入試による学生は，4 年間その意欲が持続し，維持されるのか。またどのような点が一般入試入学者と比べ評価（またはその逆）されるのか」
以下に，本研究の対象と方法について述べる。

ゼミの教員）による評価も行うことで，妥当性を担保する。
次節にて③の追跡調査の具体的詳細に関して述べる。
3.2 追跡調査の対象者
分析の対象は，以下の 2 つの条件で抽出した。
①検証群： AO・推薦入試による入学者 118 名は全員評価対象とする。
②対照群： 各学部の AO・推薦入試入学者の約 2 倍の一般入試入学者をランダムに抽出した。
3.3 追跡調査の方法
評価は，Web アンケート形式で実施した。教員向けのアンケートは，各部局にその学生を評価可能な教員のリストを作成してもらい評価を依頼した。学生向
けのアンケートは，それぞれ直接自己評価の依頼をメールで行った。依頼の際，教員には，誰が AO・推薦入学者かを特に知らせず，できる限りハロー効果などのバイアスがかからないよう配慮した。評価期間は2020 年 12 月 15 日～2021 年 1 月 15 日の１ヶ月間とした。アンケートの実施結果（回収率等）は表１の通りである。
なお，一般入試で抽出した対照群の一般入試全体を代表しているかどうかの確認は，表 2 の通り 4 年間の
GPA の平均値差， KS 値によって行い，対照群は一般入試全体と成績面で差があると言えないことを確認した。
表 1 アンケートの対象者数と回収率
入試区分
一般入試
AO・推薦
一般入試
AO・推薦

教員評価
学生
自己評価

対象数
230
118
230
118

回収数
211
106
158
93

回収率
91.7%
89.8%
68.7%
78.8%

表 2 一般入試の対照群とそれ以外の GPA 差の検証
文系

一般入試それ以外

n1192

一般入試対照群

79

平均

2.443

2.487

不偏分散 標準偏差
0.469

0.685

0.429

標準誤差

0.02

0.655

0.074

⺟平均の差の検定（両側検定/対立仮説:「一般入試それ以外」≠「一般入試対照群」）

3.1 方法
本研究では，以下のような手順でデータの収集，分析を行うこととした。
①入試区分ごとの入学時の学生の学問・研究に対する意欲を入学時アンケートにより確認する（自己評価による確認）。
②4 年間のGPA の推移を入試区分ごとに確認する。
③「追跡調査」として，学問・研究に対する意欲，
主体性等の評価を確認する。学生の自己評価のみに頼らず，卒業論文の指導教員（もしくは担任や平均の差

0.0441 統計量:t

観測値

t検定

0.5552

2標本コルモゴロフ=スミルノフ検定
最大差

統計量KS

0.13211.1368

理系n

一般入試それ以外

両側P値

1269

P

値

0.5789*：P<0.05 **：P<0.01

0.15081544

一般入試対照群

自由度

126

平均

2.413

2.401

不偏分散 標準偏差
0.427

0.653

0.533

標準誤差

0.73

0.017

0.065

⺟平均の差の検定（両側検定/対立仮説:「一般入試それ以外」≠「一般入試対照群」）
平均の差
観測値

0.0121t検定

統計量:t0.19752標本コルモゴロフ=スミルノフ検定- 57 -

最大差

0.0526

統計量KS0.5673

両側P値
0.9044

自由度

1668

P

値

0.8434*：P<0.05 **：P<0.01

大学入試研究ジャーナル第 32 号

4 結果
4.1 入学時の学問・研究への意欲
表 3 は，2017 年度の入学時アンケートの学問や研究，大学における活動などに関する項目への回答を因子分析したものの因子パターン行列である。それぞれ志望大学選定時の要因になったか，それらを大阪大学に期待するかなどを聞いており，そのうち第 3・第 4
因子が「研究（者）志向」「学問に対する意欲」を表していると解釈できる（プロマックス法，回転後の 5
表 3 入学時アンケートの因子パターン行列
因子パターン行列
変数

良い 大学の大学へ 評判との期待 就職

研究
志向

保護者
学問へ
教師の
の傾倒
納得

因子1

因子3

因子4

因子2

因子の累積寄与率は 39.3％）。
この第 3 因子，第 4 因子の因子得点を，一般入試入学者（追跡調査対象者）と AO・推薦入学者（同）で分類したものが図１である。1σ以上高いとは，第3・4因子得点のいずれかまたは両方が，1標準偏差を超えて高い者。平均～1σ未満は同じくこの範囲にある者。平均以下はいずれも平均以下の学生とした。
AO・推薦入学者は 1σ以上高い者は文系で一般入試の 4 倍，理系で 2 倍強にあたる。特に理系では，研究・学問への意欲が高い事がわかる。

因子5

満足度

0.0622 0.0903 -0.0769 0.1192 0.0090

大阪大学は第1志望でしたか？

-0.0386 0.0686 -0.0763 0.1154 0.0545

学部は第1志望でしたか？

-0.0389 -0.0062 0.0548 0.0972 -0.0440

１．大阪大学の大学院へ進学-0.0310 0.0615 0.6861 0.0167 -0.0666

２．他大学の大学院へ進学

0.0195 -0.0743 0.3878 0.0362 -0.0895(6)学びたい専門の学問や研究がで0.0760 -0.0303 0.0703 0.5624 0.0521
きる(7)自分が望む職業に就くことがで-0.0899 0.3500 0.1719 0.3708 0.1277
きる(8)大企業に入りやすいなど、一般-0.2093 0.7321 0.0848 0.0236 0.1181
的な就職に有利(9)キャリア・就職支援が充実して-0.1323 0.6699 0.0821 0.1186 0.2348
いる(10)世界レベル・世界最先端の研0.1712 0.1587 0.3677 0.2410 0.2487
究を行っている(11)自分が師事したい先生・研究0.1048 -0.1114 0.0667 0.1712 0.5042
者がいる(12)保護者や親族が望む大学・学
0.0713 0.0858 -0.1483 -0.0716 0.5351
部である(13)高校の教師が勧める大学・学
0.0831 0.0710 -0.1887 -0.0499 0.5552
部である(1) 幅広い教養を身につける0.5106 0.0472 -0.2795 0.2185 -0.0119(4)資格をとる

0.2546 0.2660 -0.1836 0.1003 0.0528(6)知的好奇心を満たす

0.5234 -0.0953 -0.1131 0.3395 -0.0316(7)教員の質

0.6923 -0.0529 -0.1796 0.0711 0.1350

図 1 入学時の学問・研究への意欲
4.2 4 年間の GPA
次に対象者の GPA の推移を分析した。図２は，文系・理系ごとに GPA を抽出された一般入試入学者とAO・推薦入学者で比較したものである。これを見ると，概ね 4 年間にわたって AO・推薦入学者の GPAの平均は高く，冒頭の本学の学部教員の印象はあたらない，という事がわかる。

(2)専門的な知識や技術を身につけ0.4439 0.0764 0.0453 0.4347 -0.1995
る(3)職業に直結する知識・技術を習
0.1698 0.4012 0.0977 0.2268 -0.0975
得する(5)興味のある分野を深く掘り下げ
0.4444 0.0016 0.0062 0.5048 -0.1409
る(8)教員の行う研究について学ぶこ
0.6682 -0.0840 0.0219 0.1211 0.1746と(9)外国語能力の向上

0.3722 0.0473 -0.3938 0.1290 0.0850(10)研究方法を学ぶこと

0.6627 -0.0439 0.2443 0.0214 0.0784(11)教育環境

0.8034 0.0350 0.0228 -0.0967 0.0321(12)研究環境

0.7616 -0.0054 0.3733 -0.1249 0.0125(13)施設設備

0.7211 0.1043 0.2598 -0.1641 -0.0144(14)課外活動（部活やサークル
等）(15)就職・進学する際の大阪大学の評判(16)将来やりたいことを見つける
ための支援(17)就職・進学する際の支援

合格した学部で学ぶ内容を理解していますか？
学部で学ぶ他に学びたい専門がありますか？
あなたが取得しようと思っている
最高の学位

0.3454 0.2954 -0.1636 -0.0775 0.0312
0.2247 0.6371 -0.1143 -0.1458 -0.0358
0.3790 0.4669 -0.0942 -0.0722 -0.0840

図 2 入試区分別の GPA 平均

0.3426 0.6074 -0.0938 -0.1035 -0.1143
0.0249 -0.0274 -0.0083 0.3051 0.0349
0.0452 -0.0755 -0.0243 0.0692 0.0442
0.0401 -0.0680 0.6886 0.0167 -0.0632

4.3 追跡調査の結果
最後に今回行った追跡調査のうち，教員に評価してもらった項目の概要を表 4 に示す。

- 58 -

多面的・総合的入学者選抜の効果検証

表 4 教員調査の質問項目とその狙い
質問

狙い

Q5

授業や研究等への積極性

授業や研究等にどれくらい積極的に取り組んでいるか

Q6

研究における主体性・自立性

研究のプロセスの各段階の必要な事を、どれくらい教員の支援や教示なしに主体的・自立的にできるか

Q7

研究における能力

研究テーマの設定、仮説形成など、研究のプロセスの各段階の必要な事が、どの程度のレベル（質）でできるか

Q8

研究者としての将来期待

対象の学生は、将来研究者として有望か。大阪大学に残って欲しいか、大学を卒業して就職などをする方がふさわしいか

Q9

研究者としての資質

知的好奇心、研究意欲、思考の柔軟性等、研究者としての資質が備わっているかどうか

Q10

周囲への影響度

その学生の存在が周囲にどのような影響を及ぼしているか

Q11

大阪大学DPの評価

大阪大学のディプロマ・ポリシーの観点からみた当該学生のレベル評価

課題認識で触れたように，学力試験だけでは評価できない「学問や研究への積極性，研究における主体性とそのレベル，研究者としての将来期待，周囲への影
響，本学の DP の達成度」を 4 件法ないし 5 件法で評価してもらった。入学時に，多面的・総合的評価によって選抜された学生は，大学での学修を経てその資質や学びへの姿勢で有意に差が出るのかを確認するためである。
本稿では，紙幅の関係上，特に学問・研究に対する意欲や能力に関して評価している Q5～7，9 について筆者らの考察を図 3～6 を用いて解説することとする。
図中では文系・理系それぞれで，入試区分ごとに有意差のあった項目に「文＊」「理＊」と記した。概ね全ての項目で AO・推薦入学者の評価平均が一般入試入学者を上回っている事が特徴的であるが，特に有意差のある項目を見ていく。
図 3 では，特に，討論・実験などの授業，ゼミや研究への取り組みで高く評価されている事がわかる。
図 4 は，研究の各段階において主体的に自分で行えるかを評価した結果である。特に有意差が出た項目はすべて文系の学生である。理系はグラフの通り AO・
推薦合格者がおおむね高いが有意差はない。
図 4 と同じ項目を「学生の遂行能力」として評価したのが図 5 である。ここでは，文系において「失敗しても諦めずに取り組む姿勢」が，理系においては「自分なりの研究方法を考える」が評価されており，文理とも「俯瞰的・客観的に見る能力」において有意差がみられた。
図 6 は研究者としての資質の評価結果である。特にこの項目では有意差のあった項目が多かったが，文理ともに有意差のあった項目は「論文などの作成能力」と「専門外への興味・関心」であった。
全体の傾向としては，文系では課題テーマの設定，
仮説の設定などで高く評価される傾向にあるが，理系ではそれは概ね低い（図 7・8 も参照）。これは，文系の学問が研究のテーマ設定に自由度があるのに対し，理系では学士段階ではまだ研究室の枠内で設定するしかないといった制約がある事を示唆している。

図 3 授業や研究等への積極性(4 件法)
4.4 教員調査と学生調査の相関
最後に教員調査と学生調査の結果の相関分析をおこなった。ここでは，図 4 で見た「研究における主体
性・自立性」の学生・教員評価の相関について表 5 をもとに報告する。まず，相関係数やκ係数からは，相関はあるが，高い相関ではない事がわかった。しかし- 59 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

図 5 研究における能力(5 件法)

図 4 研究における主体性・自立性(4 件法)ながら，傾向として興味深い発見をいくつかできた。
評価が完全に一致している割合は，27～43%である。教員の評価に比べ学生の自己評価が低い割合は39～50%であり，この 2 つを合わせると 74～82%の学生が教員と同等かそれよりも厳しい評価をしている
ことがわかった。一般に，初学者ほど自分の事を過大評価するが，学びに熟達するにつれ自分の力量を過小評価する（ダニング＝クルーガー効果）と言われるが，4 年生になるころには，研究活動に関するメタ認知能
力が十分に高まっていることが示唆できると言えよう。
文系理系に分けて，教員と学生の評価の平均値を示したのが図 7・図 8 である。文系と理系の両方において，学生の評価が教員の評価よりも低く，理系よりも文系の方で差が大きいことがわかる。
全体を通して，相関係数やκ係数としては低い値であったが，本研究での期待した傾向を発見できたと言えるだろう。

図 6 研究者としての資質(4 件法)

5 まとめと今後の課題
本研究においては，リサーチクエスチョンである「AO・推薦入試では，学問・研究に意欲を持ち，主体性をもって周囲と協働しながら学べる学生を本当に獲得できているのか」に関して，入学時の学生調査，- 60 -

多面的・総合的入学者選抜の効果検証

表 5 教員調査と学生調査の評価結果比較（研究における主体性・自立性）
Q6-3 研究 Q6-4 自分 Q6-5

Q6-6

Q6-7 アド Q6-8

Q6-9 俯瞰 Q6-10

課題･テー 研究仮説

･実験の方 なりの方

粘り強く

指導教員

バイスを

諦めずに

的な視点

マの設定

法･計画

考える

との相談

踏まえる

取り組む

で再考

Q6-1

完全一致

43.1%

Q6-2
の設定

36.3%

法を検討

35.0%

33.3%

36.3%

36.1%

40.6%

34.6%

31.1%

レポート･

論文の構成
を考える

26.6%

教員の評価が高い

38.9%

40.9%

42.5%

43.5%

44.7%

42.5%

40.6%

44.1%

43.2%

49.7%

学生の自己評価が高い

18.1%

22.8%

22.4%

23.1%

19.1%

21.5%

18.7%

21.3%

25.7%

23.6%

K係数（2次の重み）0.34030.21100.26400.22540.16900.18550.22740.23100.21460.1703

相関係数

0.35940.22260.27590.23780.18140.20010.24190.24480.22430.1885

在学時の GPA および卒業時における教員調査と学生調査のデータを用いて分析した。本分析から，学力試
験のみでは十分に判断しきれない，学問・研究に対する意欲が入学時においても高く，それが卒業時においても客観的に教員に評価される形でも維持されることがわかった。また，その事は GPA の推移である程度差がついている事から，学問に対するモチベーション
は学業成績にも正の影響をもたらすことが示唆された。
以上から，多面的・総合的な評価による選抜は，手間はかかるが望ましい学生を獲得する手段として有効であることがわかる。
更に文系・理系で比較してみると，入試区分によって差のついた評価のポイントが若干違う事がわかった。
特に，研究プロセスに関する主体的な行動では文系で有意差のついた項目がほとんどであったが，理系では学士段階では研究テーマの設定や研究方法を独自に行うという事がまだ要求されていない事がその理由である可能性がある。このように学問分野の特徴による視点の違いなども確認しながら，評価の観点・方法の妥
当性については今後も検証する必要があるだろう。
参考文献
林 寛子・富永 倫彦 (2008)．「卒業時に保有する資質・能力と満足度にみるAO学生と他選抜学生の差異」『大学教育（山口大学大学教育機構）』5, 47－58.
佐藤 純・萬代 望・岩井 浩一 (2018). 「入試区分と入学後の成績との関連についての一考察 ―医療系地方公立大学の例―」『大学入試研究ジャーナル』28, 47－52.
山路 浩夫・湯山 加奈子・三宅 貴也・中村 裕樹・和田 光司

図 7 主体性・自主性の教員学生比較(文系)(2021)．「高大接続改革の現状と卒業研究指導教員への卒業時の学生評価アンケート調査について」『電気通信大学紀要』
33(1), 18－25.

図 8 主体性・自主性の教員学生比較(理系)- 61 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号，62-68，2022【原著】

新設学部を題材にした高大接続上の成果と課題――食農学類に関する対面型広報の実践報告――
新藤 洋一（福島大学）
志願者数や倍率の確保を目的とした「入試広報」が機能しなくなりつつある現在では，求める人材像，
学びの必然性，教育研究の特徴および育成する人材像等をステークホルダーに対して広報（パブリック
リレーションズ）することが求められている。本稿は，被災地域の復興を担う人材育成を掲げて設置された食農学類の新設広報に関する効果検証を報告したものである。従来の「入試広報」だけでなく「広報（パブリックリレーションズ）」を機能させ，主に対面型広報の手段を活用し展開した活動について，「入試結果」「入学者への調査結果」「志願実績のある高等学校教員へのインタビュー結果」から分析を行い，「広報」の有効性についての確認や成果と課題などを整理している。一定の成果は確認できたものの，「入試制度」「学力問題」「県外への対応」など課題も明らかとなっている。
キーワード：農学，高大接続，入試広報，学びによる動機づけ，進路指導との連携
1 はじめに大学が行う入試広報活動は，以下の 3 つの独自性があるとされている（野口，2019）。
（1）学力という特徴的で重要な変数の存在（2）広報対象の入れ替わりによる広報の非効率性（3）受験生の進路選択に対する高校教員と保護者の影響力の強さ
野口は特に（2）（3）に着目して考察を進めており，「広報対象者が毎年入学によって消滅する入試広報では，『関係性構築の重要性』は不要でないにしても，相対的に低く，それ故に関係性を議論することなく，志願者数を追い求めてきたのかもしれない」としている。
現に入試広報に関する多くの先行研究は，「短期的な視野での志願者獲得」の議論に留まっている。
そこで野口は，「入試広報におけるパブリックリレーションズの実践は，もう一つの独自性（3）からその有効性を取り戻す」とし，入試広報は，広報対象である受験生個人との関係性構築の重要性は，他分野に比べれば低下するものの，その周囲にいるオピニオンリーダーとも呼べる高校教員や保護者との関係性は重要であると指摘している。
そもそも「広報」は，米国からもたらされた「パブリックリレーションズ（Public Relations）」に由来するもので，米国の 300 以上の大学で教科書として採用されている Effective Public Relations によれば，「パ
ブリックリレーションズとは，組織体とその存続を左右するパブリックとの間に相互に利益をもたらす関係性を構築し，維持をするマネジメント機能である」と定義されている（Cutlip et al.，2006：8）。

18 歳人口急減期を迎え，志願者数の確保が学生の質を担保する状況は一変している。志願者数はもとよりアドミッションポリシーに基づく「自学が求める学生」（質）の確保にむけては，Cutlip らが定義した広報（パブリックリレーションズ）のように，大学とステーク
ホルダーとの間に，相互に利益をもたらす関係性を構築する活動を積極化させねばならないだろう。
そのためには，自学の教育研究がどのようなニーズに基づいたものなのか，どのような力を授けるのか，
社会でどのように活躍できるのか，等を明確に示し伝達する必要がある。
本学では，被災県「ふくしま」の地域の強い要請に応える形で新設した「食農学類」を題材として，志願者獲得のための入試情報だけでなく，（アドミッションポリシーに基づく学生確保のための）食農学類の学びの特徴や魅力，担当する教員予定者，さらには学生が身につける力を可視化し，高校教員などステークホル
ダーに伝達する広報活動を企画し実施した。
入試情報だけでなく食農学類の学びや教員予定者の具体的内容を伝達するために，マスメディアだけでなく対面型の広報手段を積極的に活用している。
これらの活動を検証することで，志願者数だけでなく，アドミッションポリシーに基づく学生確保の状況とパブリックリレーションズの有効性を確認しながら成果と課題を報告する。
2 新設食農学類の概要
2.1 新しく設置された食農学類の特徴
東日本大震災で発生した東京電力福島第一原子力発- 62 -

新設学部を題材にした高大接続上の成果と課題

電所の事故の影響は依然として残っており，福島県産の農作物，
海産物は風評被害こそ少なくなったものの，他県産に比べて流通価格の低さなど震災前の状態には戻っていない（小山,2018）。
被災県に立地する福島大学食農学類は地域の要請に応える形で，食の風評被害からの脱却，食の安全をテーマに設置された。
福島を除く東北の各県には既に農学系統の学部を持つ大学が存在しており農学部が未設置となっていたのは福島県のみであった。一方で福島県は日本でも有数の農業県であり林業県でもある。東北では最後発の農学系学部となる食農学類は（図 1）の通り伝統的な
農学部というよりも地域ニーズとも合致する実践的な学びを教育研究の中心に据えている。１）
専任教員の多くを学外に求めた食農学類には，他大学出身の研究者だけでなく企業の研究機関の出身者も多い。福島県内９つの自治体と連携した，地域の食と農の課題に取り組む「農学実践型教育プログラム」が同学類の代表的な学びとなっている。現実的な地域の農業課題に地域住民と共に学生が向き合うことで現場対応力の高い人材育成をめざしているだけでなく，ここでの学びと研究は地域に還元される仕組みとなっている。

路講演や模擬講義を積極的に行っていた。地域社会に対しては，開設前年度に企業・自治体向け説明会（2018年 7 月），新学類スタートアップシンポジウムを開催（2018 年 10 月）し，食農学類の周知を図るだけでな
く期待感の醸成を行う機会を設けた。
また冒頭に記載した通り，「広報の非効率性」「高校の教員と保護者の影響力の強さ」を前提にした有効な手
段として高校教員が活用している情報サイトにて新設
食農学類の学びの魅力にフォーカスした情報発信を行った。２）
近隣では新潟食糧農業大学が設置され，
食農学類と同
年度に高崎健康福祉大学が農学部を設置するなど農学の分野に対するマスコミの注目も集まっており，受験情報誌に限らずビジネス誌でも「農学系統学部の開設ラッシュ」などと取り上げられることも多い状況になっていた。３）
2.3 食農学類のアドミッションポリシーと独自入試
食農学類のアドミッションポリシーは，食品産業や農林業の第一線で活躍することや，行政や教育機関などで食品産業や農林業を支える人材をめざす意欲を持った人材を受け入れることとしており，初年度から AO
入試（現総合型選抜）を導入している。
AO 入試の特徴は、「地域社会貢献枠」と「実践教育経験枠」に分かれている点で，「実践教育経験枠」は，農業高校など専門学科の意欲ある学生を受け入れるために独自の募集人員枠として設定しており，出願条件には日本農業技術検定などを設定している。
2.4 食農学類の入試結果
初年度入試には入学定員に対して495名の出願があった。
（表 1）一般選抜の前期日程では志願倍率で 3.4倍となり我々の想定をやや上回る結果となった。
表 1 平成 31 年度 食農学類入試結果

図１ 福島大学食農学類の教育プログラム

入試方式別

2.2 食農学類の広報
国立大学の入試広報予算は少なく，マスメディアを使った派手な宣伝や情報発信には限界がある。そこで設置の趣旨に沿う形で福島県を中心とし近隣エリアも対象に含め，学びの内容を周知させる対面型の広報を中心に展開してきた。
当時，食農学類に就任予定の教員らは，県内はもとより隣接県の高校に出向き（あくまでも予定として）同学類の実践的な学びの特徴や魅力を生徒に伝える進

志願者数

受験者数

合格者数

入学者数

一般入試（前期日程）

190

179

67

61

一般入試（後期日程）

247

73

30

26

AO入試

58

58

20

20

合計

495

310

117

107

県別

入学者数

志願者数

受験者数

合格者数

福島県

171

125

40

40

東北（福島県を除く）

72

44

19

16

北関東３県

154

87

39

34

新潟県

33

18

9

7

その他

65

36

10

10

合計

495

310

117

107

- 63 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

2.5 入試結果分析の目的と手法の検討
既述の通り，食農学類の広報活動は（進路講演，模擬講義，高校訪問など）対面型を中心としたステーク
ホルダーとのコミュニケーションを軸に展開してきた。
高校への資料発送，高校教員が活用するサイトの活用
は二次的な位置づけであったが，これらの広報活動が入試結果にどのように影響したのか分析を行った。
特に力を入れた「福島県内や隣接県からの志願状
況」，「大学の学びが及ぼす受験への行動変容」，「高等学校教員の認知理解と進路指導実態」など確認する上で，分析方法は以下の３つの手法を用いている。
（1）学内のデスクデータ分析
大学の入試データから，県別，高校別，入試制
度別に受験状況を確認する。
（2）入学者への定量調査分析
受験行動をとった要因分析，
有効なメディア，進路講演・模擬講義の対面広報などの効果測定（3）高校教員ヒアリング
高校教員の食農学類への認知・理解度の確認
上記（1），（2）の結果を誘因した背景の検証（1）と（2）の検証手段として，学生へのインタビ
ューは高校教員ヒアリング同様に有効であると考え，
食農学類入学生（一期生）へのインタビューも実施しているが，誌面の制約上割愛し，次年度以降の別稿としたい。
3 入試結果分析の概要
3.1 入試結果分析(大学の入試データによる分析)
まず（1）の大学入試データを集計分析することで，以下の状況の確認を試みた。既存の理系分野の学類である共生システム理工学類（以下「理工」と表記）と比較し，初年度志願者の傾向を以下の①一般選抜と，独自入試の②AO 入試でまとめている。
（図 2）① 一般選抜前期日程では，福島県の志願者は全体の約３割を占めた。志願者を多い順に並べてみると，理工とほぼ同様の構成だが食農の方がや
や広範囲に志願者を集めており，後期日程でも同様の傾向を確認することができた。一般選抜
志願者の出身高校では，国公立大学合格者を多く出している高校（朝日新聞 EduA 2020）が他学類よりも 20％程度多いことがわかった。
４）② 図２に表記した食農学類の AO 入試は２つの志願枠の合計数値で掲載している。食農での福島県の志願者数は全体の 6 割強を占めており，５割の理工を大きく上回っている。
誌面の制約上図表は掲載していないが，内訳として「地域社会貢献枠」には福島県出身者
が 84.0%と多数を占める一方「実践教育経験枠」への福島県出身者は 43.0%と地域社会貢献枠に比較して少ない結果となった。
3.2 入学者への定量調査による分析概要
ここでは 2.5 の（2）の調査について言及したい。
アンケートでは，食農学類の初年度入試を経て 4 月に入学した学生に対して，受験や入学の動機，何が意思決定の要因になったのかを探る調査を行っている。
高校への配布物などのメディアの有効性を確認しつつ，食農学類が標榜する「地域（福島）と連動した
学びや実践的な研究」が受験行動にどれだけ影響したのかを検証している。
前述の福島県を中心とした対面型の広報活動が機能していたとするならば，「福島県内の高校生は，学びの内容に興味関心を抱いて受験した割合が高く，他県は相対的に低い」という仮説が成立すると考え，福島
県とそれ以外の県・エリア等数値を比較する分析を中心に行った。これらを検証することで，食農学類の「学び」による広報を継続する際に県ごとの情報ニーズの違いをコンテンツに反映させられるという意図もある。
アンケートの実施概要は以下の通り。
調査対象：平成31年度 食農学類 入学者
目的

108名

：新設食農学類への進学動機の分析

調査方法：学類オリエンテーション枠を使ったアンケート調査
調査期間：2019年4月〜5月
有効回答数：94
回答者の出身エリア（県）福島県（34.0％）福島以外の東北・北海道（16.0%）
新潟・北関東（41.0％）中部以⻄（12.8％）

図 2 2 学類比較 県別・入試制度別志願者数- 64 -

新設学部を題材にした高大接続上の成果と課題

アンケート調査については，初年度ということもあり単純集計とそこからの傾向をみるに留めているが，令和 3 年度では，食農学類新入生への同様のアンケー
トを実施し経年比較も含めた精緻な集計分析を行う予定である。
回収できた 94 人のうち福島県内出身者は 32 人
（34.0%）で，全学の入学者数に占める福島県の割合に近い数値となっている。
「食農学類を志望したきっかけ」については，自分で調べたという回答が 41.5%で最も多く，高校教員（38.3%），保護者（13.8%）と続く。
誌面の制約上図表は掲載していないが，内訳では，自分で調べたと回答したのは，首都圏から西で多く，高校教員と回答したのは，南東北と北関東で多い結果となっている。福島県出身者は，自分で調べた，高校教員がほぼ同数という結果であった。
（表 2）「受験する際に重視したこと」の設問において，食農学類の「学びの特徴」と回答した学生は 68 人で約 72%を占めている。
（表 4）
表 4 受験をする際に重視したこと
項目

表 2 食農学類を志望したきっかけ
項目

人数
6

6.4%

自分で調べた

39

41.5%

高校の先生

36

38.3%

保護者

13

13.8%

友人・先輩

1

1.1%

その他

4

4.3%

＊複数回答可としての設問

n=94「情報収集で参考にしたもの」
についての設問では，大学 HP（78.7%）と最も多く，進学情報サイトと大学案内がそれに続く。大学教職員の講演（7.4%）は少な
く，講演を実施した福島，宮城出身者 3 人ずつの回答のみである。同様に講演を実施した茨城，栃木出身者
からの回答はなかった。
（表 3）
表 3 情報収集で参考にしたもの
項目

人数

割合

新聞

10

10.6%

進学情報サイト

56

59.6%

大学HP

74

78.7%

進学した先輩の話

6

6.4%

保護者の話

6

6.4%

SNS

4

4.3%

大学案内

54

57.4%

大学教職員の講演等

7

7.4%＊複数回答可としての設問

割合

学びの特徴

68

72.3%

学費・奨学金

31

33.0%

立地

18

19.1%

研究内容

18

19.1%

資格取得

18

19.1%

大学の知名度

6

6.4%

就職

0

0.0%

教員

18

19.1%

入学後の成⻑

10

10.6%

大学院進学

0

0.0%

カリキュラム19

20.2%＊複数回答可としての設問

割合

オープンキャンパス

人数

n=94

「学びの特徴」と回答した学生の福島県内出身者とそれ以外での差異について確認したところ，福島県内出身の学生が人数は最も多いものの比率は 62.5%
で他県出身者と比べ高いとは言えない。
逆に高かったのは，宮城県，栃木県、群馬県，新潟県等となっており，県外の学生が学びを重視して受験したことがわかる。
福島県の数値が比較的低いことから，福島県内出身者が回答した他の項目を確認したところ，他県に比べて「学費・奨学金」「立地」の数値が高いことが確認で
きた。
（表 5）
表 5 県・エリア別 学びの特徴を重視した割合
アンケート 学びの特徴 回答者に占 学費・奨学
回答者数

と答えた人

める割合

金と答えた

（a）

数（b）

(a)/(b)

割合

立地と答え
た割合

福島

32

20

62.5%

50.0%

栃木

15

13

86.7%

33.3%

6.7%

茨城

10

6

60.0%

20.0%

0.0%

宮城

7

6

85.7%

28.6%

14.3%

群馬

7

5

71.4%

28.6%

14.3%

新潟

7

5

71.4%

14.3%

14.3%

岩手

2

1

50.0%

0.0%

0.0%

秋田

2

2

100.0%

0.0%

0.0%

山形

2

1

50.0%

50.0%

0.0%

埼玉

2

2

100.0%

50.0%＊複数回答可としての設問（上位10県のみ掲載）

n=94- 65 -

37.5%

0.0%
n=94

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表には掲載していないが，この設問について選抜方
法ごとの傾向を確認したところ，AO 入試受験者全員（福島県出身者は半数）が「学びの特徴」と回答しており，併せて AO 入試受験者の全員がオープンキャン
パスに参加していたこともわかった。
その他アンケート調査の自由記述欄への記入内容から伺えた傾向を確認すべくキーワードで分類し可視化
している。
（図 3）

図 3 自由記述内容の可視化（キーワード分類）
福島県内，県外で共通したキーワードは「学問」となっており，福島県内出身者では「地元」「教授陣」というキーワードが目立った。他県では，「一期生」が多くあがっていた。キーワード分類した際に，第一志望
かそれ以外かで傾向の違いが確認された。第一志望者に比べて第二志望以下では「国立大」「学力」の比率が高いことがわかる。
自由記述内容を精査すると，福島県出身者は「模擬授業に触発されて受験した」「農業の風評被害を払しょくする解決策を見つけたい」等具体的な学びへ動機を記載しているケースが多かったのに対し，他県は「新しい農学部だから」「学びたい分野」だからとやや漠然とした回答が目立った。
「学びの特徴」（表 4）で括ると可視化できないことが自由記述から確認できている。
3.3 高校ヒアリングによる分析
前述の通り、3.1 入試結果データ分析の結果と，3.2
食農学類入学者アンケート調査から確認された結果について，該当する県の高校を訪問し，進路指導と食農学類への受験動機との因果関係を確認するとともに，食農学類への認知状況の確認などを行った。高校ヒア
リングの概要は以下の通り。

福島県内の高校においては，食農学類が地域のニーズに応える形で設置されたことや，実践的な農学を学ぶことなど学類の特徴を理解されている状況を確認することができた。
「これまで農学系統を志望する生徒は他県の大学に進学せざるを得なかったが，地元に貢献できる農学部ができたことで優秀な生徒を県内で進学させられる」との意見がある一方，「県内と関東の高校生の学力差を考えると，推薦入試の導入が必要ではないか」との意
見も複数出ている。
食農学類の教員による模擬講義などは，「生徒の動機付けになっていた」と回答した意見が県内から少なからず出ており，食農学類の学びによる動機付けは受験を促すに有効であることを示唆しているのではないか。
高校教員からも入学者アンケート結果同様に，「学び」の魅力だけでなく，地元で進学を希望する生徒が受験したという意見も多数あった。
北関東各県の高校ヒアリングでは，既存の近隣国立大学農学部受験に選択肢が一つ加わったという話が多数あった。食農学類の設置の趣旨，実践的な教育方法などへの興味関心は福島県内ほど高くなく，地元国立大学の併願先としての位置づけで同学類の情報を収集していたのではないか。入試制度への質問を頂く機会も多いことから関東の高校から見た食農学類のポジションが伺える。
志願者が在籍していた高校教員からは，「食農学類を希望する生徒は，教科としての『生物』が得意な理系の女子生徒である」という情報も得ている。
このことが，入学者アンケート調査における北関東出身者の「学び」数値が高い（表 5）のも，このような要因が背景にあると類推する。
福島を除く東北各県の高校では，自県の国公立大学に農学系統の大学が設置されていることと，農学系統
志望者の絶対数が少ないこともあって，普通科高校では食農学類に対する関心は低い印象を受けた。志願実
績のある農業高校からの反応では，総合型選抜（実践- 66 -

新設学部を題材にした高大接続上の成果と課題

教育経験枠）が魅力的に映っているようで，より専門的で実践的な農学が学べることの認知から食農学類に対する理解度の高さを確認できた。
新潟県，首都圏の高校では，教員の食農学類への認知度は低く，農学系統をめざす生徒が自ら食農学類の情報を収集し実際の受験に向かうにあたり高校教員に相談したという状況があったようだ。
高校ヒアリングを通して，食農学類が対象として重視すべき地域は，福島県と隣接する各県であることを再認識できたと考える。
一方で，今回のヒアリングから，福島県以外の高校では，（食農学類は）他大学農学部の併願先としての位置づけであり，学びの内容の浸透まで至っていないことも確認できたことは，今後の広報活動への大きな課題と考える。
模擬授業等で対面型の広報で生徒は動機付けできるとしても，最終的な出願における高校教員の影響力はとても大きいことを再認識した機会となった。
4 まとめ
4.1 分析結果からの課題の整理
18 歳人口減少期の現在では，新設学類（学部）であっても多くの受験生が集まるわけではない。それだけに新しく設置される学類の周知はもとより，新設することの意義や必然性，学びの特色や魅力，卒業後の進路などが明確に表現され，かつ，高校や高校生に伝わる工夫が求められている。
新設された食農学類は，こうしたことを前提として対面型の（学びを軸とした）広報活動を積極的に展開し，初年度は多くの志願者を集める結果となった。では， 多くの志願者が「食農学類の学びの特色や魅力」
を理解した上で受験してきたのか，については既述の通り多いとは言えない結果が明らかになっている。総合型選抜の結果は「成果」と捉えることが可能でも，一般選抜は厳しいと見るべきだろう。
「学び」と言っても「食農学類独自の教育研究の内容」ではなく「新設の農学部」「隣接する県にできた農学部」という概観的な「学び」程度の理解が多く，さらに福島県以外では，生徒の意思だけでなく高校教員の指導（地元大学農学部の併願先など）が強く働いている事もインタビュー内容から確認することができた。
単年度の分析から全てを結論付けてはならないが，これまで述べてきた報告を踏まえて，ふたつの課題に整理できる。ひとつは，選抜制度（旧入試方式）の特性と広報の関係性であり，もうひとつは，地域の特性と広報の関係性である。

国立大学の選抜制度（旧入試方式）の特性を考えれば，一般選抜（旧一般入試）は依然競争環境が厳しく，高校生が学びに触発されたとしても学力上のハードルを越える必要がある。広報活動としても学びの特色や魅力と併せて学力面のハードルを考慮した設計が求められるはずだ。この点については，継続課題としてさらに分析を進めていきたい。
総合型選抜（旧 AO 入試）は，学力よりも意欲を重視するため，学びに触発された高校生にとって親和性は高いと言えるが，そもそも募集人員が少ないことも課題であり，未採用の学校推薦型の導入など選抜方法
による解決策の検討も必要であると考える。
地域の特性については，福島県とそれ以外の隣接する各県に分けてして整理したい。
認知が進む福島県内においては，高校教員からの期
待感も高まっているだけに，食農学類の学びの年次進行と併せ，教育研究の成果や学生が成長するプロセスなどを高校現場や高校生に対して正確にわかりやすく周知することが求められてくるはずだ。
さらには，広報課題だけでなく，3.1 で記載したような「入試制度」や「学力問題」という課題が顕在化しており高校教員へのヒアリングからも確認できている。
生徒の意欲だけでなく学力の向上，高い学力を持った
生徒への理解浸透と受験促進など高大接続の観点からも県内の高校との継続的なコミュニケーションが重要になるだろう。
他方，隣接する各県の高校教員の理解浸透も大きな課題である。関東地方と隣接する福島大学では，志願者の約 4 割を関東および新潟県で占めている。多くの
18 歳人口を抱える関東各都県，新潟からの志願者獲得の優先度は高くそれは食農学類に置いても同様である。
今回の分析から関東各都県，新潟県では，高校教員
がキーパーソンになることが確認できたことは成果であるが，地元大学の併願先としか位置づけていない現実も見えてきた。
彼らに対しては受験時の併願先だけでなく（農学系
統をめざす生徒にとって）本命の選択肢となりうるポ
テンシャルを持っていることの理解を促す必要がある。
これは容易なことではないが，高大接続改革によって高校の探究学習（課題研究）等が定着しつつあることは追い風として機能しそうである。この点についても継続課題として捉えておきたい。
高大接続改革期の選抜制度改革との兼ね合いも含
めて，自学にとっての「量的，質的な志願者の確保」と「アドミッションポリシーに合致する学生の受け入れ」について，どのような情報発信とコミュニケーシ

- 67 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

ョンによって解決していくべきなのか。
本研究で明らかになった継続課題に取り組むことで解決策を導き出したいと考える。

参考文献
小山良太（2018）．
「解説 福島の風評被害の現状と課題」『日本原子力学会誌 ATOMOΣ / 60 巻 (2018) 9 号 / 書誌』
野口将輝（2019）．
「大学入試パブリックリレーションズ−関係

4.2 おわりに
東日本大震災から令和 3 年で 10 年目の節目を迎えたが，福島県には依然として風評被害が存在している。
こうした課題に向き合う食農学類は，設置から丸 2 年が経過し，教育・研究ともに活動の成果が徐々に揃い始めてきている。
例えば 2 年生後期授業からスタートしたコース横断型の「農学実践型教育プログラム」は，地域の自治体
や産業界及び地域の方々と連携した教育が進められており活動の進捗状況を共有する報告会も行われている。
有効性の高い施策は各自治体と農家，そして本学学生で商品化するなどの計画も準備されている。
一期生として入学した学生たちは，主体性を持った学生が多く，積極的な学びは授業や演習に留まらず，農学分野のサークル「福桃（フータオ）」を設立し、「援農」として地域の農家の支援や SNS を通して福島の農産物を発信するなど活発に活動を行っている。
食農学類への進学が，農学系統を志望する生徒の自
己実現や成長を促進させている事実をエビデンスとして可視化させる活動を行っている。
このことが前述の継続課題の解決にむけたコンテ
ンツとして機能することになるだろう。
本研究が本学の食農学類に限らず，大学の普遍的な高大接続上の課題解決に繋がるべく取り組みを継続していきたい。

性志向の入試広報の重要性−」『令和元年度全国大学入学者選抜研究連絡協議会（第 14 回）研究発表予稿集』167−172.
Cutlip, S. M., Center, A. H. and Broom, G. M.(2006).

Effective Public Relations, 9th edition, Pearson Education.
（日本広報学会監修，2008）「体系パブリック・リレーションズ」桐原書店日本学術会議 東日本大震災に係る学術調査検討委員会「提言注1）図１出典は，農業農村工学会誌 第 88 巻第 2 号の「新設の福島大学食農学類の実践型教育と今後の課題」申 文浩（福島大学）による。
2）高校教員が活用している情報サイトとして，ベネッセコーポ
レーションが運営しているハイスクールオンラインに情報を掲載していることを指す。
3）東京経済オンライン 2018 年 09 月 29 日
「全国の大学で『農学部』が次々新設されるワケ」
https://toyokeizai.net/articles/-/239658(2021 年 3 月 4 日)
4）朝日新聞 EduA 2020 年 9 月 1 日 「全国国公立大学
現役合格率」の記事から各高校の実績を確認している。

- 68 -

東日本大震災に係る学術調査:課題と今後について」
http://www.scj.go.jp/ja/////info/kohyo/pdf/kohyo-22-t170-1.pdf(2021 年 3 月 4 日)

大学入試研究ジャーナル第 32 号，69-76，2022【原著】

東北大学志望を促進する要因の検討――新入学者アンケートから――
宮本 友弘，久保 沙織，倉元 直樹，長濱 裕幸（東北大学）
本研究では，東北大学志望を促進する要因を明らかにするために，令和 2 年度入学者全員に実施された「新入学者アンケート」を新たな視点から分析した。受験理由の自由記述に対するテキストマイ
ニングからは，「研究」と「自分」が重要なキーワードであること，性別，出身地域，学部の文理別，選抜の種類によって重視する要素が異なることが示唆された。また，受験に際して重視する相談相手を分析した結果，母親と進路指導の先生が重要な役割を果たしていることが明らかになった。以上に基づき，どのような情報を誰に訴求するかを中心に今後の広報活動のあり方を考察した。
キーワード：入試広報，受験理由，テキストマイニング，相談相手
1 問題
東北大学の入試研究において大きな役割を果たしてきた調査の 1 つに，各年度の全新入学者を対象にした質問紙調査（「新入学者アンケート」と呼称される）がある（倉元ほか, 2020）。2000 年度（平成 12年度）から始まり，毎年 4 月の各学部の新入生オリ
エンテーション時に実施されてきた。アンケートの内
容は，東北大学の入試，オープンキャンパス，広報活動についての質問項目から構成されている。回収率は，
例年，ほぼ 100％である。
この新入学者アンケートによって，例えば，ＡＯ入試が不合格になった後に一般入試に再挑戦する受験生が相当数存在すること（倉元, 2011）や，オープンキ
ャンパスの参加が入学した学部等の志望決定にあたって決め手となること（倉元ほか, 2020）が明らかになっている。このように，本学の入試制度の設計や広報活動にとって有益なエビデンスがもたらされてきた。
さて，本学の 2021 年度（令和 3 年度）入試では，かねてから目標として掲げてきた，全募集人員に対す
る「ＡＯ入試（総合型選抜）30％」が達成された。
この割合を維持するためには，これまで以上に，本学を第一志望とする志願者層の拡充が喫緊の課題となっている。そこで，本研究では，新入学者アンケートを新たな観点から分析し，本学志望を促進する要因を探ることを目的とする。具体的には，次の 2 つの観点から探索を試みる。
1 つは，新入学者アンケートで得られた本学受験理由に関する自由記述である。これに対し，テキストマ
イニングによる分析を試みる。ソフトウェアとしては，
近年，多くの研究で活用されている「KH Coder」（樋口, 2021）を使用する 1)。KH Coder では，テキストデータを形態素に分割し，抽出された語を集計したり，語と語の関係性を視覚的に表示したりすることができる。テキストマイニングのソフトウェアとして，入門から上級までの各種機能がバランスよく実装されている（末吉, 2019）2)。2,000 名を超える自由記述
データの分析は容易でないことからも，方法論として，
こうした手法の可能性を検討することにも一定の意義があろう。
もう 1 つは，本学を受験するにあたり重視した相談相手である。新入学者アンケートは，2019 年度（平成 31 年度）入学者用では大きな改訂がなされ，相談相手に関する質問項目が追加された。高校生の大学進学についての相談頻度は相手によって異同がある
ことが実証されており（林・倉元, 2021），相談相手としてのプライオリティがあることが示唆される。誰を重視するかを明らかにすることは，広報活動において，高校生や受験生以外の訴求対象を検討する上で，有益であろう。
以上について，本研究では，入学者の属性として，
とくに，性別，出身地域，学部の文理別，選抜の種類を取り上げ，関連性を検討する。その際，出身地域は，
地理的な分類ではなく，本学入試の当事者性を考慮した倉元（2007）の分類を用いる。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。これ
らの地域分類は，宮本ほか（2021）によってほぼ再- 69 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 1 回答者の属性現されており，安定していると考えられる。

属性
男性
女性
無回答
出身地域 ホーム
ネイバー
シティ
アウェー
無回答
学部
文系
理系
選抜の種類 ＡＯ入試Ⅱ期（ＡＯⅡ）
ＡＯ入試Ⅲ期（ＡＯⅢ）
前期日程
後期日程
その他

2 方法
2.1 調査対象と手続き本研究で分析したアンケートは，令和 2 年度
（2020 年度）入学者 2,416 名を対象に実施されたものである。回答は任意とし，無記名であった。例年，
4 月の新入生オリエンテーション時に配布・回収を行ってきたが，新型コロナウイルス感染症拡大防止のため，オリエンテーションは中止となったことから，
今回は，郵便にて入学手続き書類とともに送付，回収を行った。2,372 名から回答が得られた。回収率は98.2％であり，例年並みであった。回答者の属性のうち，以降の分析で使用する性別，出身地域，学部の文理別，選抜の種類 3)の各カテゴリーの人数と割合を
表 1 に示す。

性別

％
74.3
25.6
0.0
34.3
21.8
36.6
5.7
1.6
28.9
71.1
10.1
14.6
69.6
4.0
1.6

表 2 頻出語上位 50 のリスト
順位 抽出語
出現回数 順位 抽出語
出現回数
1 研究
789 26 行く
73
2 自分
418 27 志望
72
3 思う
402 28 将来
71
4 高い
276 29 行う
68
5 環境
232 30 力
65
6 レベル
217 31 受ける
62
7 学ぶ
211 32 国立
61
8 感じる
182 33 多い
61
9 興味
180 34 家59
10 教育
165 35 工学59
11 ｵｰﾌﾟﾝｷｬﾝﾊﾟｽ
161 36 キャンパス
58
12 充実
153 37 先生
58
13 分野
138 38 学生
57
14 良い
128 39 旧帝大57
15 魅力
125 40 入れる
54
16 学べる
114 41 留学
53
17 学力
111 42 学科
52
18 雰囲気102 43 強い52
19 整う
101 44 参加
52
20 考える100 45 勉強52
21 近い
99 46 地元
51
22 設備
99 47 施設50
23 合う
96 48 受験49
24 仙台
79 49 内容
49
25 学習
73 50 学校
47

2.2 質問内容
アンケートは，フェイス項目として 4 項目，東北大学の入試について 6 項目，オープンキャンパスについて 5 項目，東北大学の広報活動について 2 項目，から構成された。本研究では，入試についての項目の
うち，①東北大学の受験理由（自由記述），②受験決定の際，重視した相談相手（「父親」，「母親」，「兄
弟・姉妹」
，
「親戚」
，
「高校の進路指導の先生」，「塾・
予備校の先生」，「本学の在学中の友人や先輩」，「本学に在学以外の友人や先輩」，「特に相談や助言を求めなかった」から選択（複数回答可））の 2 項目を分析対象とした。
3 結果・考察
3.1 受験理由の分析
3.1.1 頻出語
受験理由については，2,204 名が回答した。全自由
記述データを KH Coder ver.3 で分析した。総抽出語
数は 13,550 語，異なり語数は 1,653 語であった。その際，語の重要性から，「オープンキャンパス」，「センター試験」，「東北地方」，「旧帝国大学」，「国際交流」，「理系入試」は強制抽出とした（例えば，「オープンキャンパス」は，「オープン」と「キャンパス」と分解されてしまうからである）。
上位 50 までの頻出語を表 2 に示した。最も多かっ
たのは，
「研究」
（789 回）で，次いで，
「自分」
（418
回）
，
「思う」
（402 回），「高い」（276 回），「環境」（232 回），「レベル」（217 回），「学ぶ」（211 回）が続いた。
「研究」の出現回数は突出していることから，

人数
1,763
608
1
813
518
868
136
37
685
1,687
240
347
1,651
96
38

本学を志望するにあたって決定的なキーワードである
ことがうかがえる。また，2 番目に多い「自分」の出
現回数も，他に比べると著しく多く，重要なキーワー
ドと考えられる。
3.1.2 共起ネットワークによる分析
抽出された語がどの語と共に使用されているか（共起しているか）を見るために，KH Coder で共起
ネットワークを作成した。共起関係の測定にはデフォ
ルトの Jaccard 係数 4)を使用した。設定項目について- 70 -

東北大学志望を促進する要因の検討

②

⑦
①
⑭

⑨
③

⑮

⑬
⑧

⑪

⑫

⑯
⑥

⑤

④

⑩

図 1 共起ネットワーク（丸数字はグループ番号）
は，何回かの試行の結果，最終的に，最小出現数 20， 表 3 共起ネットワーク（図 1）から見出された受験理由の観点
最小文書数 10，描画数 60 とした 5)。また，煩雑さを観点
グループの概要
避けるために，最小スパニング・ツリー6)だけを描画①オープンキャンパスで本学の雰囲気等が自分した。
とあっていると感じ，充実した環境で自分のや自己実現
その結果，図 1 に示す共起ネットワークが得られりたい研究ができるた。円が大きいほど出現回数が多く，また，語と語が⑤将来の目標を達成できる②高いレベルの教育を受けられる線で結ばれているかどうかが共起性の有無を示し，線③専門的な知識を得られるの太さが関連性の強さを表し，線上の数値は Jaccard
教育の質⑦優秀な人が多く集まっている係数である。さらに，相対的に強く結びついている部⑯研究，教育，国際交流に力を入れている分ごとにグループ分けがなされる。なお，語と語の距⑧興味を持っている研究分野がある
離は共起性とは関係はない。
⑩材料科学が有名
研究の質⑮航空宇宙工学を学べる
図 1 の通り，16 のグループが見られた。原文を参⑪最先端の医療が学べる
照しつつ，各グループ（丸数字）が示唆する内容を解⑬先輩がいる釈した。さらに，それらの類似性から，グループをま
身近な人⑭高校の先生からすすめられた
とめると表 3 の通りとなった。受験理由の観点とし④仙台市が住みやすい暮らして，「自己実現」，「教育の質」，「研究の質」，「身近な⑥自宅から近く，通える⑨経済学部に後期日程がある
人」
，
「暮らし」
，
「受験方略」の 6 つが見出された。
受験方略

3.1.3 各属性と抽出語の共起関係の分析
さらに，性別，出身地域，学部の文理別，選抜の種類と，抽出語との共起関係をみるために，それぞれを外部変数として設定し，共起ネットワークを作成し⑫センター試験の結果から志望した

注）丸数字は図 1 のグループ番号
た。その結果を図 2～図 5 に示す。それぞれ，とくに強い共起関係にある語を中心にみていく。

- 71 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

図 2 性別と抽出語の共起関係

図 3 出身地域と抽出語の共起関係- 72 -

東北大学志望を促進する要因の検討

図 4 学部の文理別と抽出語の共起関係

図 5 選抜の種類と抽出語の共起関係- 73 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

性別（図 2）では，男女ともに「研究」と結びついていた。また，男性では「自分」
，
「環境」
，
「高い」
，
「レベル」，女性では「オープンキャンパス」，「興
味」
，
「教育」
，
「学ぶ」
，
「できる」と結びついていた。
男女ともに研究を重視しつつ，男性では自分とのマッ
チングや大学の環境やレベルの高さを，一方，女性では，オープンキャンパスを通じて大学の魅力を感じ，
自分の興味にあった学びができることを重視していることが示唆された。
出身地域（図 3）では，ホームは「自分」と「研究」，ネイバーとアウェーは「自分」，シティは「研究」と結びついていた。また，ホームは「高い」
，
「レ
ベル」
，
「学ぶ」
，
「できる」
，
「家」
，
「近い」
，ネイバー
は「環境」
，
「興味」
，
「教育」
，シティは「オープンキ
ャンパス」
，
「魅力」
，アウェーは「強い」と結びついていた。ホーム出身者は自分のやりたい研究ができる
こと，高いレベルで学べること，家が近いことを，ネイバー出身者は教育や環境が自分の興味に適している
こと，シティ出身者は研究とともに，オープンキャン
パスを通じて魅力を感じたこと，アウェー出身者は自分のやりたい研究や分野の強さを重視していることが示唆された。
学部の文理別（図 4）では，文系・理系ともに，「自分」と結びついていた。また，文系は「教育」，「レベル」と，理系は「研究」，
「高い」
，
「できる」
，
「オープンキャンパス」
，
「環境」
，
「興味」
，
「学ぶ」と
結びついていた。文系の者は自分に合った教育を，理系の者は自分の興味にあった研究を高い水準で学び，できることと，オープンキャンパスでの経験を重視していることが示唆された。
選抜の種類（図 5）では，ＡＯⅡ，ＡＯⅢ，前期日
程は「研究」と結びついていた。ＡＯⅡでは「学ぶ」，「分野」と，ＡＯⅢでは「教育」，「環境」，「興味」と，「できる」，
前期日程では「自分」
，
「高い」
，
「レベル」
，
「オープンキャンパス」と，後期日程では「後期」，「試験」と結びついていた。ＡＯⅡ合格者は自分が学
びたい，研究したい分野があること，ＡＯⅢ合格者は自分の興味のある分野の環境や教育が整っていること，
前期日程合格者はオープンキャンパスを通じた自分とのマッチング，高いレベルで研究ができること，後期
日程合格者は後期に受験できる大学であったことを重視していることが示唆された。
3.2 重視した相談相手の分析重視した相談相手の選択率については，
「進路指導
の先生」
（39.6％）が最も多かったが，2 番目に多かったのは「特になし」（31.5％）でもあった。3 番目
以降，「母親」（30.2％），「父親」（24.7％），「塾・予
備校の先生」（20.5 ％），「友人や先輩（本学）」（8.6%），「友人や先輩（本学以外）」（5.3%），「兄弟・姉妹」（3.8％），「親戚」（1.8%）であった。そこで，以後の分析では，主な相談相手である「父親」，「母親」，「進路指導の先生」，「塾・予備校の先生」に「特になし」を加えた 5 つについて，回答者の属性との関連性を見ていくこととする。
回答者の属性ごとに，相談相手別に選択の有無をクロス集計し，χ2 検定を行った。検定結果が有意の場
合は，残差分析を行った（表 4）。
まず，性別については，女性では「父親」，「母親」，「進路指導の先生」が有意に多く，「特になし」が有意に少なかった。一方，男性では女性の結果とは逆のパターンであった。
出身地域については，ホームでは「父親」，「母親」，「進路指導の先生」が有意に多く，「特になし」が有意に少なかった。ネイバーでは「父親」が有意に少なく，「進路指導の先生」が有意に多かった。シティでは「進路指導の先生」が有意に少なく，「特になし」
が有意に多かった。アウェーでは「父親」が有意に少なく，「特になし」が有意に多かった。
学部の文理別では，「進路指導の先生」でのみ有意な偏りが見られ，文系では有意に多く，理系では有意に少なかった。
選抜の種類では，ＡＯⅡでは「母親」，「進路指導の先生」が有意に多く，「塾・予備校の先生」が有意に少なかった。ＡＯⅢでは有意な偏りはみられなかった。
前期日程では「母親」，「進路指導の先生」が有意に少なく，「塾・予備校の先生」が有意に多かった。後期
日程で「進路指導の先生」が有意に少なく，「特にな
し」が有意に多かった。
4 まとめ
受験理由の自由記述データの分析から，「研究」と「自分」が，本学志望において重要なキーワードであることであることが分かった。また，共起ネットワー
クから，観点として，「自己実現」，「教育の質」，「研究の質」，「身近な人」，「暮らし」，「受験方略」の 6
つが見出された。これまでの高校生向けの説明会等では，主に，本学の教育研究の特徴や入学後の生活を強調してきたが，そうした情報は，「自己実現」，「教育の質」，「研究の質」，「暮らし」の観点に整合している。
また，「大学案内」や各種のパンフレットにおいては，
学生インタビューを掲載してきたが，その際，学生の- 74 -

東北大学志望を促進する要因の検討

出身校が多様になるように配慮してきた。この点は，「身近な人」の観点に整合するであろう。以上のような広報活動の方向性は，今後も継続していくことが望
ましいと考えられる。
なお，6 つの観点のうち，「受験方略」は，選抜の種類との共起関係の分析から，とくに，後期日程合格者において重視された観点といえる。原文を参照すると，合格可能性を前提としつつも，「教育の質」，「研究の質」など，本学を選択した積極的な理由も述べられていた。このことから，必ずしも本学を第一志望としていない高校生に対しても，広報活動をしていくことは重要といえよう。
属性と抽出語の共起関係の分析からは興味深い結果
がいくつか得られた。とくに注目したいのは，オープ
ンキャンパスである。前述したようにオープンキャン
パスは，本学志望にとってきわめて重要な促進要因であるが，今回の分析からは，女性，シティ，理系，前期日程との結びつきが強いことが示唆された。本学では，女子学生比率を高めることが従来からの課題ではあるが，オープンキャンパスが 1 つの糸口になる可能性がある。

重視する相談相手としては，進路指導の先生が最も多く挙げられ，次いで，母親であった。回答者の属性との関連性をみると，両者は，女性，ホーム出身者，
ＡＯⅡ合格者においても有意に多かった。前述した通り，全募集人員に対する「ＡＯ入試（総合型選抜）30％」を達成した現在，それに見合う志願者の確保が課題となっている。この点について，今回の結果からは，進路指導の先生と母親への働きかけが重要であることが示唆された。これまでも，進路指導担当の高校教員に対しては，入試説明会や高校訪問などの広報活動を行ってきたが，一層強化していく必要がある。
また，母親に直接的に訴求するような広報活動が望まれる。これに関しては，高校が主催する保護者向けの説明会に参加してきたが，それ以外の場を積極的に企画する必要もあろう。ただし，新型コロナウイルス感染症がまん延する現状においては，オンラインをどううまく活用するかが鍵を握る。
一方，相談相手が「特になし」，すなわち，自分だ
けで本学志望を決定する者は，男性，シティ及びアウェー出身者，後期日程合格者において多い傾向がみられた。本学志願者層を拡充する方法論の 1 つとして

表 4 回答者の属性と相談相手の関連
性別

出身
地域

学部の
文理別

選抜の
種類

男性
(N ＝ 1,763)
女性(N ＝ 608)
ホーム(N ＝ 8 13)
ネイバー(N ＝ 518)
シティ(N ＝ 868)
アウェー(N ＝ 136)
文系(N ＝ 685)
理系(N ＝ 1,687)
ＡＯⅡ(N ＝ 240)
ＡＯⅢ(N ＝ 347)
前期日程(N ＝ 1,651)
後期日程(N ＝ 96)p < .01**p < .05*

選択率(%)
調整済み残差選択率(%)
調整済み残差χ2 値(df=1)
選択率(%)
調整済み残差選択率(%)
調整済み残差選択率(%)
調整済み残差選択率(%)
調整済み残差χ2 値(df=3)
選択率(%)
調整済み残差選択率(%)
調整済み残差χ2 値(df=1)
選択率(%)
調整済み残差選択率(%)
調整済み残差選択率(%)
調整済み残差選択率(%)
調整済み残差χ2 値(df=3)

父親
22.2-4.8**
31.9
4.8**
23.0**
28.8
3.4**
20.1
-2.7**
24.7
0.1
16.2
-2.3*
18.6**
24.2

母親
24.8
-9.8**
45.9
9.8**
95.5**
35.3
3.9**
27.4
-1.6
28.2
-1.6
23.5
-1.8
16.4**
30.9

24.9

29.9

0.1
23.3

0.2
37.9
2.7**
34.0
1.7
28.8
-2.3*
21.9
-1.8
13.8**

29.1
24.1
20.8
5.0

進路指導の先生
36.5-5.3**
48.7
5.3**
28.2**
43.7
3.0**
48.5
4.7**
31.6
-6.1**
32.4-1.8
49.0**
45.3
3.6**
37.3
-3.6**
12.9**
53.8
4.6**
40.9
0.4
38.3
-2.4*
28.1
-2.4*
26.7**

塾・予備校の先生
20.4

注）調整済み残差は，χ2 検定結果が有意の場合のみ記載。

- 75 -

7.6
22.8

特になし
36.1
8.2**
18.1
-8.2**
67.8**
28.9
-2.0*
29.0
-1.4
34.0
2.0*
41.2
2.5*
12.5**
29.2

19.6

32.4

3.0
8.8
-4.8**
22.5
1.0
22.2
3.1**
14.6
-1.5
26.2**

2.3
23.3-2.9**
28.8
-1.1
32.3
1.4
45.8
3.1**
18.3**

20.9
0.1
19.7
17.8
23.5
19.1

大学入試研究ジャーナル第 32 号

は，アウェーでの志願者を増やすことが考えられるが，共起ネットワークの分析結果を踏まえると，本学ならではの特徴や強みといった情報を高校生にしっかり訴え，自己決定を促すことが有効であろう。具体的には，アウェーの高校に訪問する際は，教員との情報交換だ
けにとどまらず，生徒向けの説明会等を積極的に行っていくことが重要であろう。
以上，本研究では，新入学者アンケートを新たな視点から分析し，「どのような情報」を「誰」に訴求するかを中心に，本学志望者の促進につながる可能性のある要因を見出した。
なお，樋口（2021）によれば，KH Coder による分析には，①自動抽出した語を用いて，恣意的になりうる操作を極力避けつつ，データの様子を探る段階，②分析者が，主体的かつ明示的にデータの中からコンセプトを取り出し，分析を深める段階，があるとし，各段階に応じた機能も実装されている。今回の分析は，①の段階であり，見出された観点も，機械的な基準に依っていることに留意する必要がある。とはいえ，分析結果を見る限り，探索ツールとして有用であると思われる。過去の新入学者アンケートで得られた受験理
由に関する自由記述データをすべて用いて分析することによって，あらたな知見が得られる可能性が期待できる。とくに，受験理由に関する項目開発に使えるのではないだろうか。
倉元（2006）は，大学入試研究の基本は，その場で使える学問的技法（discipline）を駆使して，具体的，暫定的な問題解決につながる情報を得ることとしている。この意味においても，本研究のようなアプロ
ーチを継続することは意義があろう。

①最小出現数：語の出現数が，設定した数未満の場合は，分析結果から除外される。
②最小文書数：語の出現する文書数（今回は回答者数）が，設定した数未満の場合は，分析から除外される。
③描画数：語と語の共起関係を示す線の数。
6）KH Coder の共起ネットワーク作成時の設定項目の 1 つである。設定することによって，重要だと見られる線だけを使ったネットワークが描かれる。

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
樋口耕一 (2021). 『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．
倉元直樹 (2006). 「東北大学における『アドミッションセンタ
ー』の取組と課題2006」『大学入試フォーラム』29, 15－23.
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等教育―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・宮本友弘・久保沙織・南紅玉 (2020). 「東北大学における入試広報活動の『これまで』と『これから』―頂点への軌跡からオンライン展開への挑戦へ―」『教育情報学研究』
19, 55－69.
林如玉・倉元直樹 (2021). 「大学進学における相談相手の役割に関する日中比較研究―相談頻度を中心に―」『東北大学高度教養教育・学生支援機構紀要』7, 205－218.

注1）大学入試研究ジャーナルにおいては，例えば，齋藤（2013,

宮本友弘・倉元直樹・長濱裕幸 (2021). 「東北大学における一2020, 2021）が一連の研究で使用している。

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2）他のソフトウェアと比べて KH Coder の優れた点の詳細は，大学入試センター試験成績から―」『大学入試研究ジャーナル』31, 134－139.

樋口（2021）の第 2 章を参照していただきたい。
3）東北大学の学部入試は，大きく，①総合型選抜（ＡＯ入試

齋藤朗宏 (2013). 「各大学経済学部におけるアドミッション・

Ⅱ期（11 月実施）
，ＡＯ入試Ⅲ期（2 月実施）），②一般選抜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（前期日程，後期日程），③その他（各種の特別入試）からジャーナル』23, 171－178.
齋藤朗宏 (2020). 「3 つのポリシーの連携に関する分析」『大なる。

学入試研究ジャーナル』30, 74－79.

4）Jaccard 係数は， 2 つの語 A と B の両方を含む文書数を，A または B を含む文書数で除したものである。0~1 の値をと齋藤朗宏 (2021). 「3 つのポリシーと大学属性との関係性の分
析」『大学入試研究ジャーナル』31, 211－217.

り，大きいほど共起関係が強いことを表す。
5）最小出現数，最小文書数，描画数とは，KH Coder の共起

末吉三善 (2019). 『テキストマイニング入門 Excel と KH

ネットワーク作成時の設定項目である。具体的な機能は次の通りである。

- 76 -

Coder でわかるデータ分析』オーム社．

大学入試研究ジャーナル第 32 号，77-83，2022【原著】

信州大学インターネット出願時アンケート結果の分析――志願者と入学者の回答傾向の違いを踏まえた出願時アンケートの意義――
平井 佑樹，一之瀬 博（信州大学）
信州大学では，2019（平成 31）年度入試より，本学入試広報活動の成果を検証することや志願者動向を調査することを目的として，インターネット出願時アンケートを実施している。本アンケート結果を用いた分析として，これまで「出願大学決定における高校教員の影響」に注目してきた。本研究では，より俯瞰的な分析として志願者（未入学者＋入学者）と入学者間の回答の差異について調査し，本アンケート導入の効果を検証する。結果として，多くの項目で両者に大きな違いは見られなかったものの，「本学の情報を得るために利用したもの」という点で違いが見られたことから，本アンケートの導入に一定の効果があることを確認した。
キーワード：志願者動向，入試広報，入試出願時アンケート
1 はじめに大学で行われている入試広報活動の成果を検証することや志願者動向を調査する方法として種々のアンケート調査が実施され，その結果が各大学発行の調査報
告書等で公表されている。三好ほか（2019）が述べている分類に従えば，大学入試研究ジャーナル等の学術雑誌やそれに関わる研究発表予稿集では，「大学入学前のオープンキャンパスなどでの調査（以下，入学前調査）」および「大学入学後の新入生アンケート調
査（以下，入学後調査）」の結果が報告されている。
入学前調査に関する報告として，例えば，オープン
キャンパス参加者に質問して広報効果を測定すること（野口, 2018），オープンキャンパス参加者や大学志願者に質問して動向を調査すること（北澤ほか,
2012; 森川ほか, 2017），入試関係企業が実施している全国調査を活用して非接触者も含めた分析を実施す
ること（福島ほか, 2016），ミスマッチ入学者の発見につなげること（岡崎ほか, 2014）に関する研究結果が報告されている。入学前調査では，未入学者を含めて多くの関係者から回答を収集することができるため，
入試広報の効果等を検証するためのデータとして活用できる。しかしながら，調査にかかる手間や費用が入学後調査と比較して大きくなる可能性がある。
一方，入学後調査に関する報告では，各大学が実施している入試広報の効果検証に注目した研究（本多ほか, 2011; 佐藤ほか, 2012; 雨森, 2016; 藤井, 2017;
喜村, 2018; 寺嶌ほか, 2020）や，志願者動向の調査に注目した研究（吉村, 2013; 並川ほか, 2014; 吉田ほか, 2018; 竹内, 2020）がある。入学前調査と比較
すると志望順位や学力等の属性が絞られていることから，ある程度一貫した分析が可能となるものの，入学者限定の調査であるため，いわゆる「選抜効果」のような現象が発生している，すなわち，入学前調査で集められた回答と比較すると，入学後調査の回答では回答傾向に偏りが発生している可能性がある。
信州大学では，2019（平成 31）年度入試より，本学入試広報活動の成果を検証することや志願者動向を調査することを目的として，インターネット出願時アンケートを実施している。これは入学前調査であり，既報（一之瀬ほか, 2021）では，出願大学決定における高校教員の影響に注目して研究を行った。その結果，志願者が出願した入試区分や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を確認した。
本研究では，そのアンケート結果を用いた俯瞰的な分析として，志願者（未入学者＋入学者）全員が回答した内容と，そのうち入学者が回答した内容の差異について調査する。前者を入学前調査，後者を入学後調査と想定して比較分析を行い，両者の回答傾向に違いがあるか否かを検証した上で，入学前調査として本アンケートを導入した効果を検証する。
入学者が出願時に回答した内容と入学後に回答した
内容では，時間経過等により，その回答傾向に違いが出る可能性がある。しかしながら，本研究の分析で志願者と入学者の回答傾向に違いが出れば，入学後調査では得られない知見があることを確認でき，同時に，本アンケートを導入する効果があることを確認できる。
一方，回答傾向に違いがない場合，本アンケートの導入効果はないに等しくなるものの，その結果から，入学後調査のみで調査が十分であることを確認できる。

- 77 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 1 アンケートの質問項目

表 2 アンケートの入試区分別回答者数

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 年生の 4～9 月(3) 高校 1 年生の 10～3 月(4) 高校 2 年生の 4～9 月(5) 高校 2 年生の 10～3 月(6) 高校 3 年・既卒後の 4～6 月(7) 高校 3 年・既卒後の 7～9 月(8) 高校 3 年・既卒後の 10 月～センター試験前(9) 高校 3 年・既卒後のセンター試験後
Q2-1. 本学の情報を得るために利用したもの(複数選択可)(1) 大学案内誌(2) 各学部の学部・学科案内誌(3) 本学のホームページ(4) 本学の携帯サイト(5) 先輩からの情報(6) 高等学校の先生からの情報(7) 家族からの情報(8) 進学相談会(9) 本学教職員による高校訪問(10) 本学の模擬講義(11) 信州大学オープンキャンパス in 松本 (全学 OC)(12) 本学の学部オープンキャンパス(13) 本学のキャンパス見学(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大学だったから(2) 入試の出題科目が良かったから(3) 長野県にある大学だから(4) 地域に密着した大学であるから(5) 自然環境豊かな地域にキャンパスがあるから(6) 難易度的に受験しやすい大学だったから(7) やりたいことが学べるから(8) 就職しやすそうだから(9) 取りたい資格が取得できるから(10) 高等学校の先生の勧めがあったから(11) 親の勧めがあったから
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)

入試年度等

2019

2020

推薦 I

前期

後期

合計

全志願者
全問回答者
（志願者）
全問回答者
（入学者）

765

4,202

3,216

8,183

707

3,350

2,254

6,311

259

1,055

301

1,615

全志願者
全問回答者
（志願者）
全問回答者
（入学者）

817

3,439

2,944

7,200

781

2,756

2,070

5,607

259

1,037

296

1,592

2 分析対象・方法
本研究では，2019 年度入試および 2020 年度入試で実施されたインターネット出願時アンケートの回答
結果を利用する。本アンケートの質問項目は表 1 に示すとおりで，両年度ともに同内容である。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できる。表 2 に本アンケートの回答者数を示す。ここで，全問回答者は表 1 の Q1 から Q3 すべてに回答した者であり，全問回答者（入学者）は全問回答者（志願者）の内数である。複数の入試区分に出願している
受験者がいるため，最右列の合計は延べ人数を表している。本研究では，志願者数の多い推薦入試 I（大学入試センター試験を課さない推薦入試。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 区分へ出願した者で，Q1 から
Q3 すべてに回答した者（複数選択可の Q2-1 や Q3
でも何らかを選択している）の回答内容を利用した。
表 2 の全問回答者（志願者）が 1 節で想定した入学前調査の対象であり，全問回答者（入学者）が入学後調査の対象である。
分析では，表 1 で示した各質問項目に対して，志願者と入学者の回答比率を算出し，Wilcoxon の符号順位検定を行ってそれらを比較した。この検定を選択した理由について，本研究では，志願者（入学前調査）と入学者（入学後調査）の回答の一部が重複しており，両者の回答が完全には独立していないと判断したため，志願者と入学者の回答比率の差に注目する，
いわゆる「対応のある」検定を採用した。なお，Q1については，選択肢に時間的な順序関係があるように見えるものの，表 1 で示したとおり選択肢の(6)から(9)までは「高校 3 年」と「既卒後」が混在している。
そのため，明確な順序関係はないと判断し，これも踏
まえて Wilcoxon の符号順位検定を行った。

- 78 -

信州大学インターネット出願時アンケート結果の分析

表 3 Q1「本学を志望大学のひとつとして決めた時期」における志願者と入学者の回答比較
項目
’19

’20

N
(1) 入学前(2) 1 年 4-9(3) 1 年 10-3(4) 2 年 4-9(5) 2 年 10-3(6) 3 年 4-6(7) 3 年 7-9(8) セ試前(9) セ試後
N(1) 入学前(2) 1 年 4-9(3) 1 年 10-3(4) 2 年 4-9(5) 2 年 10-3(6) 3 年 4-6(7) 3 年 7-9(8) セ試前(9) セ試後

志願

推薦 I
入学

707
14.6%
14.9%
6.5%
16.8%
15.7%
18.1%
13.2%
0.1%
0.1%
781
11.1%
12.7%
7.8%
18.8%
18.1%
16.4%
14.2%
0.6%
0.3%

259
17.0%
17.8%
7.3%
14.3%
17.0%
17.0%
9.7%
0.0%
0.0%
259
12.7%
15.4%
9.3%
18.9%
18.9%
13.1%
11.2%
0.0%
0.4%

p値

0.98

0.82

志願

前期
入学

3,350
7.9%
5.9%
3.4%
8.9%
9.0%
15.4%
13.7%
15.5%
20.4%
2,756
7.1%
6.3%
4.5%
8.7%
9.5%
15.7%
13.5%
12.8%
21.8%

1,055
7.5%
5.6%
4.2%
8.7%
9.0%
14.5%
15.7%
15.0%
19.8%
1,037
5.8%
5.9%
4.6%
9.9%
10.3%
16.3%
12.6%
12.7%
21.8%

以上の作業を表 2 で示した入試区分ごとに実施して，志願者と入学者の回答傾向に違いがあるかどうかを確認した。また，検定結果に関わらず，両者の回答比率やその差に特徴があるかどうかを確認した。

p値

0.57

1.00

志願

後期
入学

2,254
5.9%
3.1%
1.9%
5.0%
6.5%
11.2%
11.4%
18.6%
36.4%
2,070
5.8%
4.1%
1.9%
5.8%
6.0%
11.3%
11.7%
17.8%
35.4%

301
5.3%
2.7%
2.7%
2.3%
6.0%
8.6%
9.3%
20.9%
42.2%
296
2.7%
3.0%
2.0%
5.7%
6.8%
7.8%
13.5%
18.2%
40.2%

p値

0.73

1.00

志願
6,311
7.9%
5.9%
3.2%
8.4%
8.8%
14.2%
12.8%
14.9%
23.8%
5,607
7.2%
6.4%
4.0%
9.0%
9.4%
14.2%
12.9%
13.0%
23.8%

3 区分全体
入学
p値
1,615
8.6%
7.0%
4.4%
8.4%
9.7%
13.8%
13.6%
13.7%
20.8%
1,592
6.3%
6.9%
4.9%
10.6%
11.1%
14.2%
12.6%
11.7%
21.7%

0.73

0.91

入試区分別に回答比率を見ると，2019 年度入試および 2020 年度入試ともに，推薦 I では入学者の方が(1)や(2)などの早い時期を回答している傾向が読み取れる。また，後期では入学者の方が(8)や(9)などの遅い時期を回答している傾向が読み取れる。前期では志願者と入学者の回答比率の差がすべての時期で 2 ポ
イント以内であり，ほぼ同等の回答傾向であることが読み取れる。

3 分析結果
本節では，表 1 の Q1 から Q3 の 4 項目に対する分析結果を示す。Wilcoxon の符号順位検定は統計分析
ソフトウェア R を用いて実施した。その結果，得られた p 値を後掲の表 3 から表 6 で示している。なお， 3.2 本学の情報を得るために利用したもの
表 4 はアンケート Q2-1 に対する回答比率を集計し検定における順位の決定において，同順位がなかったたものである。検定の結果，有意水準 5%で 2020 年
場合は stats パッケージ（バージョン 4.1.2）の度入試の後期，および両年度入試の 3 区分全体におwilcox.test 関 数 を ， 同 順 位 が あ っ た 場 合 はexactRankTests パッケージ（Hothorn and Hornik,
いて，志願者と入学者の回答傾向に差があることが認2021）の wilcox.exact 関数を用いて検定している。
められた。3 区分全体について回答比率を見ると，多くの項目で入学者の方が高く，より多くの情報源から
3.1 本学を志望大学のひとつとして決めた時期
本学の情報を入手していたことが伺える。
表 3 はアンケート Q1 に対する回答比率を年度ご
次に，入試区分別に回答比率を見る。推薦 I では，と・入試区分ごと・質問項目ごとに集計したものであ
ほぼすべての項目で他の区分よりも回答比率が高く，る。Wilcoxon の符号順位検定の結果から，すべての他入試区分の志願者・入学者よりも多くの情報を入手
年度・入試区分において志願者と入学者の回答傾向にしていることが伺える。志願者と入学者の差について，差があるとは認められなかった。そのため，全体とし最も大きかったのは各年度で次のとおりであった。
て見ると，本学を志望大学のひとつとして決めた時期
 2019 年度入試：(12)学部 OC（入学者－志願者について，両者の回答傾向に大きな違いはないと考え＝ 5.8 ポイント）られる。

- 79 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 4 Q2-1「本学の情報を得るために利用したもの」における志願者と入学者の回答比較
項目
‘19

N
(1) 大学案内(2) 学部案内(3) 本学 HP(4) 携帯サイト(5) 先輩情報(6) 高校の先生(7) 家族情報(8) 進学相談会(9) 本学教職員(10) 模擬授業(11) 全学 OC(12) 学部 OC(13) 本学見学(14) 受験雑誌(15) 関係 Web(16) 模試結果(17) 自己採点’20N(1) 大学案内(2) 学部案内(3) 本学 HP(4) 携帯サイト(5) 先輩情報(6) 高校の先生(7) 家族情報(8) 進学相談会(9) 本学教職員(10) 模擬授業(11) 全学 OC(12) 学部 OC(13) 本学見学(14) 受験雑誌(15) 関係 Web(16) 模試結果(17) 自己採点

志願

推薦 I
入学

707
40.5%
51.3%
71.3%
24.8%
20.7%
53.6%
32.8%
11.9%
7.4%
11.2%
21.4%
50.6%
22.8%
6.8%
15.4%
11.9%
2.5%
781
45.5%
47.4%
69.7%
25.1%
23.3%
46.9%
28.3%
14.2%
7.7%
10.0%
26.1%
49.4%
20.7%
8.6%
17.7%
11.3%
2.7%

259
40.2%
54.8%
70.7%
25.1%
23.6%
54.1%
30.9%
13.5%
8.1%
12.0%
22.4%
56.4%
22.8%
3.9%
14.3%
11.6%
1.9%
259
45.9%
53.3%
70.7%
24.7%
28.2%
43.2%
27.8%
13.5%
9.7%
10.0%
25.1%
50.6%
21.2%
6.2%
16.2%
12.4%
2.3%

注）*: p<.05，**: p<.01

p値

0.38

0.71

志願

前期
入学

3,350
24.2%
24.1%
53.6%
12.0%
14.0%
31.8%
27.1%
5.0%
2.5%
3.0%
11.4%
12.1%
7.9%
10.2%
15.3%
15.0%
20.3%
2,756
27.0%
24.7%
53.6%
12.3%
13.9%
32.5%
26.9%
5.3%
2.8%
3.4%
13.4%
13.4%
9.8%
8.6%
15.1%
16.3%
22.1%

1,055
25.1%
24.0%
55.3%
12.5%
13.8%
35.1%
26.0%
3.5%
2.9%
3.2%
10.9%
13.7%
7.4%
9.9%
15.4%
17.4%
21.1%
1,037
28.4%
25.6%
52.7%
13.3%
15.4%
32.9%
25.4%
4.0%
3.2%
3.4%
12.6%
15.6%
9.5%
8.0%
15.2%
19.6%
24.5%

2020 年度入試：(2)学部案内（入学者－志願者＝5.9 ポイント）
前期では，多くの項目で推薦 I と後期の間の値を取っていることが読み取れる。志願者と入学者の差については，推薦 I のように 5 ポイントを超える項目はな
かった。
後期では，2020 年度入試で志願者と入学者の回答
傾向に有意差が見られた。この理由は，全体的に入学者の回答比率の方が低く，かつ志願者との差が大きい
項目が多かったためである。実際に表 4 を見ると，(2)学部案内，(3)本学 HP，(11)全学 OC，(12)学部


p値

0.24

0.22

志願

後期
入学

2,254
18.2%
17.5%
43.2%
7.6%
11.4%
33.8%
22.7%
3.6%
2.0%
1.5%
6.3%
7.5%
4.9%
8.5%
11.6%
13.0%
23.9%
2,070
18.9%
17.2%
44.7%
7.8%
10.8%
34.0%
24.7%
5.2%
2.0%
1.7%
7.0%
8.3%
6.0%
6.5%
12.3%
13.6%
24.7%

301
12.0%
15.3%
37.5%
7.0%
14.3%
34.6%
23.6%
3.0%
1.3%
1.0%
7.0%
4.0%
4.3%
7.6%
12.3%
13.0%
26.9%
296
18.6%
15.2%
41.9%
8.1%
11.5%
35.1%
23.0%
5.1%
1.4%
0.7%
4.4%
4.4%
4.7%
5.7%
11.5%
9.8%
25.3%

p値

0.49

0.007
**

志願
6,311
23.9%
24.8%
51.9%
11.9%
13.8%
35.0%
26.2%
5.3%
2.9%
3.4%
10.7%
14.8%
8.5%
9.2%
14.0%
13.9%
19.6%
5,607
26.6%
25.1%
52.5%
12.4%
14.1%
35.1%
26.3%
6.5%
3.2%
3.7%
12.8%
16.6%
10.0%
7.8%
14.4%
14.6%
20.3%

3 区分全体
入学
p値
1,615
25.1%
27.3%
54.4%
13.5%
15.5%
38.0%
26.3%
5.0%
3.5%
4.2%
12.0%
18.8%
9.3%
8.5%
14.6%
15.7%
19.1%
1,592
29.4%
28.1%
53.6%
14.2%
16.8%
35.0%
25.3%
5.7%
3.9%
4.0%
13.1%
19.2%
10.5%
7.3%
14.7%
16.6%
21.0%

0.001
**

0.013
*

OC，(16)模試結果は入学者の方が 2 ポイント以上低く，一方で入学者の方が 2 ポイント以上高い項目はない。
3.3 本学の情報を得るために役立ったもの
次に，アンケート Q2-2 の回答内容について分析する。表 1 で示したとおり，Q2-2 では Q2-1 の上位 1
位から 5 位までを回答できるが，2 位以降が無回答である志願者がいたため，ここでは 1 位のみを分析する。表 5 はアンケート Q2-2 で 1 位と選択した項目に対する回答比率を集計したものである。検定結果から，- 80 -

信州大学インターネット出願時アンケート結果の分析

表 5 Q2-2「本学の情報を得るために役立ったもの」1 位における志願者と入学者の回答比較
項目
’19

N
(1) 大学案内(2) 学部案内(3) 本学 HP(4) 携帯サイト(5) 先輩情報(6) 高校の先生(7) 家族情報(8) 進学相談会(9) 本学教職員(10) 模擬授業(11) 全学 OC(12) 学部 OC(13) 本学見学(14) 受験雑誌(15) 関係 Web(16) 模試結果(17) 自己採点’20N(1) 大学案内(2) 学部案内(3) 本学 HP(4) 携帯サイト(5) 先輩情報(6) 高校の先生(7) 家族情報(8) 進学相談会(9) 本学教職員(10) 模擬授業(11) 全学 OC(12) 学部 OC(13) 本学見学(14) 受験雑誌(15) 関係 Web(16) 模試結果(17) 自己採点

志願

推薦 I
入学

707
11.5%
9.2%
25.3%
2.3%
2.3%
6.5%
2.5%
1.0%
1.6%
0.6%
5.9%
27.6%
1.7%
0.4%
1.3%
0.4%
0.0%
781
10.8%
10.9%
22.7%
1.5%
3.3%
6.7%
3.2%
1.5%
1.7%
0.6%
7.0%
26.2%
1.5%
0.1%
1.5%
0.5%
0.1%

259
10.8%
9.3%
22.8%
2.3%
3.5%
6.2%
2.3%
1.5%
2.7%
0.0%
4.6%
30.1%
2.3%
0.0%
1.5%
0.0%
0.0%
259
9.3%
12.4%
22.0%
0.8%
3.1%
4.6%
3.9%
1.9%
2.3%
1.2%
7.3%
27.0%
1.9%
0.4%
1.9%
0.0%
0.0%

p値

0.89

0.71

志願

前期
入学

3,350
13.1%
6.8%
30.1%
2.1%
3.6%
10.2%
5.7%
1.0%
0.7%
0.3%
5.5%
6.6%
1.3%
2.2%
3.6%
1.5%
5.6%
2,756
13.6%
6.0%
29.2%
2.1%
3.7%
9.7%
5.1%
1.1%
1.0%
0.4%
6.7%
7.2%
1.4%
1.3%
4.0%
2.0%
5.6%

1,055
14.8%
6.5%
29.7%
2.1%
2.7%
11.3%
4.9%
0.9%
0.8%
0.6%
4.3%
8.0%
1.3%
2.0%
3.7%
1.3%
5.2%
1,037
14.1%
6.2%
28.5%
2.1%
3.3%
9.6%
4.6%
0.9%
1.3%
0.3%
6.1%
8.4%
1.5%
0.8%
4.4%
2.4%
5.5%

両年度のすべての入試区分において志願者と入学者の回答傾向に差があるとは認められなかった。そのため，全体として見ると，本学の情報を得るために最も役に立ったものについて，両者の回答傾向に大きな違いはないと考えられる。
入試区分別に回答比率を見ると，推薦 I では(12)学部 OC が他の区分と比較して 20 ポイント程度高いことが読み取れ，重要な情報源であることが伺える。志
願者と入学者の差は最大で 2.5 ポイント（2019 年度
入試の(3)本学 HP と(12)学部 OC）であった。
一般入試では，推薦 I と比較すると，20 ポイント
程度の差がある項目はなかった。志願者と入学者の差

p値

0.49

0.82

志願

後期
入学

2,254
12.3%
6.3%
29.5%
1.7%
3.6%
14.0%
5.6%
0.8%
0.6%
0.3%
3.1%
3.6%
1.1%
2.3%
3.3%
2.3%
9.7%
2,070
12.4%
5.0%
29.5%
1.1%
3.3%
13.4%
5.9%
1.4%
0.6%
0.2%
3.5%
5.0%
1.0%
1.6%
3.8%
2.9%
9.4%

301
10.0%
6.6%
25.2%
2.3%
5.3%
17.9%
6.6%
0.7%
0.3%
0.7%
3.3%
2.0%
0.3%
2.7%
4.3%
1.7%
10.0%
296
12.8%
4.1%
30.7%
1.4%
3.4%
16.2%
4.7%
0.7%
0.7%
0.3%
2.0%
3.0%
0.7%
2.0%
4.4%
2.7%
10.1%

p値

0.75

1.00

志願
6,311
12.6%
6.9%
29.3%
2.0%
3.5%
11.1%
5.3%
1.0%
0.7%
0.3%
4.7%
7.9%
1.3%
2.0%
3.2%
1.6%
6.4%
5,607
12.7%
6.3%
28.4%
1.7%
3.5%
10.6%
5.2%
1.2%
1.0%
0.4%
5.5%
9.0%
1.3%
1.3%
3.6%
2.1%
6.2%

3 区分全体
入学
p値
1,615
13.3%
7.0%
27.7%
2.2%
3.3%
11.7%
4.8%
0.9%
1.0%
0.5%
4.1%
10.4%
1.3%
1.8%
3.5%
1.2%
5.3%
1,592
13.1%
6.8%
27.9%
1.8%
3.3%
10.1%
4.5%
1.0%
1.3%
0.4%
5.5%
10.4%
1.4%
0.9%
4.0%
2.1%
5.5%

0.96

0.78

を比較すると，最も差があったのは，前期で 2019 年
度入試の(1)大学案内（1.7 ポイント），後期で 2019年度入試の(3)本学 HP（4.3 ポイント）であり，推薦
I を含めて 5 ポイント以上の差がある項目はなかった。
3.4 本学に受験を決めたポイント
最後にアンケート Q3 の回答を分析する。表 6 で示
す検定結果から，すべての年度・入試区分において志願者と入学者の回答傾向に差があるとは認められなかった。そのため，全体として見ると，本学に受験を決めたポイントについて，両者の回答傾向に大きな違いはないと考えられる。

- 81 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 6 Q3「本学に受験を決めたポイント」における志願者と入学者の回答比較
項目
’19

N
(1) 進学したい(2) 出題科目(3) 長野県(4) 地域に密着(5) 環境豊か(6) 難易度(7) やりたい事(8) 就職(9) 資格(10) 先生勧め(11) 親の勧め’20

N(1) 進学したい(2) 出題科目(3) 長野県(4) 地域に密着(5) 環境豊か(6) 難易度(7) やりたい事(8) 就職(9) 資格(10) 先生勧め(11) 親の勧め

志願

推薦 I
入学

707
69.2%
10.9%
42.0%
44.3%
54.2%
3.8%
83.7%
9.5%
29.3%
18.4%
11.9%
781
68.5%
12.7%
36.6%
41.9%
51.7%
5.6%
82.1%
11.9%
27.7%
15.9%
13.3%

259
67.2%
9.3%
48.6%
46.3%
52.9%
5.8%
84.2%
11.6%
22.8%
16.2%
13.1%
259
71.4%
13.9%
42.5%
45.2%
47.5%
6.9%
84.6%
11.6%
23.6%
13.1%
9.7%

p値

0.97

1.00

志願

前期
入学

3,350
39.4%
33.0%
25.3%
16.7%
35.6%
18.5%
58.7%
7.7%
21.5%
12.7%
14.5%
2,756
40.5%
33.1%
27.4%
16.1%
35.1%
20.4%
60.4%
7.8%
20.5%
13.1%
13.0%

1,055
37.8%
35.0%
27.5%
15.3%
35.7%
23.2%
62.1%
9.1%
17.1%
12.9%
13.4%
1,037
39.2%
35.2%
25.8%
14.6%
36.2%
27.5%
64.2%
9.5%
20.8%
13.1%
10.5%

入試区分別に回答比率を見ると，それぞれの区分で回答傾向に特徴があることが読み取れる。他の区分と比較して，20 ポイント以上高い項目について注目すると，推薦 I では「(1)進学したい」「(4)地域に密着」「(7)やりたい事」の 3 項目が前期・後期と比較して高い。また，一般入試では，前期の「(1)進学した
い」が後期より高く，前期の「(2)出題科目」が推薦 Iより高い。後期では「(6)難易度」が推薦 I より高い。
志願者と入学者の差を見ると，表 3 から表 5 で示した結果より差が大きいものが多くある。例えば，推薦 I では 2019 年度入試の(3)長野県で 6.6 ポイント，
前期では 2020 年度入試の(6)難易度で 7.1 ポイント，
後期では 2020 年度入試の(6)難易度で 10.0 ポイントの差があり，他にも 5 ポイント以上の差がある項目
がいくつかあることが読み取れる。全体として見ると志願者と入学者の回答傾向に有意差はないものの，個別に見ると，このような特徴を把握することができる。

p値

0.41

0.46

志願

後期
入学

2,254
16.6%
28.0%
23.0%
11.0%
28.8%
30.6%
52.0%
6.4%
15.5%
18.0%
14.2%
2,070
17.8%
26.6%
23.8%
11.0%
28.6%
29.5%
53.6%
7.9%
15.8%
17.7%
13.6%

301
10.0%
24.3%
21.6%
8.3%
22.9%
39.9%
47.5%
6.0%
14.6%
18.9%
12.6%
296
12.2%
27.7%
18.2%
6.8%
31.1%
39.5%
56.4%
8.8%
10.5%
21.3%
13.2%

p値

0.10

0.90

志願
6,311
34.6%
28.7%
26.4%
17.7%
35.3%
21.2%
59.1%
7.4%
20.2%
15.2%
14.1%
5,607
36.0%
27.8%
27.4%
17.8%
35.0%
21.7%
60.9%
8.4%
19.8%
15.2%
13.3%

3 区分全体
入学
p値
1,615
37.3%
28.9%
29.8%
18.9%
36.1%
23.5%
62.9%
8.9%
17.5%
14.6%
13.2%
1,592
39.4%
30.3%
27.1%
18.1%
37.1%
26.4%
66.1%
9.7%
19.3%
14.6%
10.9%

0.10

0.12

示した分析結果を考慮すると，本学の情報を得るために利用したもの（表 4）について両者に違いが見られた。また，回答傾向に統計的な有意差はなかったものの，本学に受験を決めたポイント（表 6）では，両者の差が比較的大きい項目がいくつかあることも分かった。
以上から，入試広報活動の成果を検証することや志願者動向を調査することを目的としたときに，本アンケートの導入に一定の効果があることを確認できた。
そのため，本アンケートは 2021（令和 3）年度入試も実施し，それ以降も継続して実施していく予定である。2021 年度入試では，いわゆる新入試が始まり，新型コロナウイルスの影響もあって，質問項目を大きく変更した。そのため，本研究で示したような分析を
引き続き行い，その結果については，別稿にて報告することを予定している。
参考文献

4 おわりに
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を用いて，志願者全員が回答した内容と，そのうち入学者が回答した内容の差異について比較した。3 節で雨森 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.
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信州大学インターネット出願時アンケート結果の分析

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大学入学満足度―B大学新入生アンケート結果から見られるャーナル』27, 103－108.

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験生の進路動態の分析―テレメール全国一斉進学調査を利用した一地方大学の分析事例から」『大学入試研究ジャーナ

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試形態の特性を踏まえた入試広報についての検討」『令和2年

本多正尚・島田康行・大谷 奨・高野雄二・関 三男・佐藤真

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大学入試研究ジャーナル第 32 号，84-91，2022【原著】

私立大学定員管理の厳格化が東日本の公立高等学校に与えた影響――地域と進学実績を説明要因として――
末永 仁，倉元 直樹（東北大学）
2016 年度入試より私立大学定員管理の厳格化が始まった。受験生の志願動向に与えた影響について，本格的な検討はこれからである。本研究では，志願者が多く難易度も高い東京都内の大学への合格者を指標として，定員管理厳格化前後における東日本（北海道，東北，関東）の公立高校の志願動向を分析した。2016 年度入試以前６年間と以後５年間の平均値を比較した結果，北関東と東北の中核都市，
首都圏・東京の郊外の高校にダメージが見られたが，逆に首都圏・東京の都市部の高校は相対的に大きく実績を伸ばしていた。高校の進学実績や国公立大学への進学動向も加味すると，首都圏・東京 23区にある主な高等学校と北関東・東北・北海道にある主な高等学校の間に顕著な格差拡大傾向が看取された。
キーワード：私立大学定員管理の厳格化，東日本の公立高校の進学実績，国公立大学への進学動向
1 はじめに2015 年 7 月 10 日,「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）（以後『通知』と略記する）」が各学校法人理事長宛に発出された（文部科学省高等教育局・日本私立学校振興・共済事業団，2015）。通知によれば，2014 年
度入試において，全国で４万５千人の入学定員超過が生じ，そのうちの約８割に当たる３万６千人が三大都市圏に集中しているという。都市部の大学等が定員を上回る学生を受け入れることで大学進学時に地方から都市部への大きな人口流出を生じさせているとされている。さらに「地元学生定着促進プラン」のもと，大都市圏の大学等における入学定員超過の適正化を図る
ことによって，教育環境の改善，地方大学等への進学者の増加及び地元企業への就職者の増加を推進していくということがこの通知の狙いとされている。
私立大学に対する定員管理の厳格化（以後「厳格化」と略記する）の適用は三大都市圏限定ではない。全国
的に収容定員４千人以上の大・中規模大学で適用された。一方，2014 年度入試を基礎とした試算によれば，
定員管理の厳格化により抑制される定員超過学生約１万６千人のうち１万４千人は三大都市圏に集中している，とされる。当然，このような大規模な定員抑制政策は受験生の志願動向に影響を及ぼすことになる。日
下田・福島（2020）は，東京 23 区に立地する人文・社会科学系の私立Ａ大学の一般入試・センター利用入試の志願者数を高等学校別に集計し，志願者数上位の高校出身者の合格率の推移を調査した。その結果，厳格化以降，入学者に対する「基礎学力調査」の平均点に上昇傾向がみられ，Ａ大学の志望順位が低い学生が増加したことが分かった。ここから，厳格化により合格からこぼれた受験生がより合格難易度（すなわち，偏差値）が低い大学に進路を変える現象が起こっていると考え，それを「トリクルダウン現象」と呼んだ。
さらに，同じＡ大学において出身校のランク別合格率が大きく変化し，合格者に占める上位校出身者の構成比も大きくなったことが示された。隣接する私立高校の聞き取り調査からも「トリクルダウン現象」を裏付けたとしている（日下田・福島，2021）。
「トリクルダウン現象」仮説は非常に説得性が高い
反面，受験生の行動や志願動向に与えた影響について
それだけで説明が尽くされるのか，若干の疑問も禁じ得ない。大学入試政策の中心である入試の多様化は，大学進学の手段を多様な資質，能力の評価へと変化させると同時に，大学進学を目指す受験生に多様な選択肢を提示し，偏差値以外の価値観に基づく進路選択を促す政策でもあった。受験生にとって合格可能性が最も重要な進路選択要因であることには疑いないが，それだけで進路が決まるわけではない。例えば，内田ほか（2018）は，出願先の学部系統によってセンター
試験成績から見た合格率停滞の水準が異なることを示している。すなわち，受験生は専門の内容と自らの得点による合格可能性を総合的に判断して最終的な志望校を決定していると考えられる。したがって，厳格化の影響も受験者が置かれた立場によって異なる可能性が否定できない。
そこで，本研究では厳格化の影響について先行研究とは異なる角度からアプローチすることとした。まず，- 84 -

私立大学定員管理の厳格化が東日本の公立高等学校に与えた影響一覧』及び毎日新聞出版(2016 年度版～2020 年度版)
『大学入試全記録』を利用して高校別のデータを集め，独自に作成したものである。
3.2 調査対象と選定基準
調査対象とした高校は，「難関国立大学」に直近５年間で５名以上の合格者を出している１学年４クラス
以上の公立普通科高等学校で，中等教育学校を除く。
国立と私立の高校は，授業時数，進路指導体制が公立と異なる場合が多く，調査対象から除くこととした。
調査対象校の所在地域は，東京都内の私立大学の合格者数が多い東日本とした。地域区分は，
「北海道」
，
2 目的
「東北」
，茨城，栃木，群馬の３県から成る「北関東」，
本研究は，厳格化から５年が経過した時点において， 埼玉，千葉，神奈川，東京の４都県から成る「首都圏」の４区分とした。さらに，
「北海道」
「東北」
「北関東」
政策目的の「地方から都市部の大学への人口の流出の
3)
は「地方」と「中枢中核都市 （抑制」に寄与する可能性について定量的に検討するこ『中核』と略記する）」とを目的とする。具体的には，直接的影響指標として， の２区分，「首都圏」は「東京郊外」，「政令指定都市
東京都内にある大規模の私立大学を取り上げる。地域（『政令』と略記する）」「東京23 区」の３区分，計９
的にそれらの大学を志願する生徒が多いと思われる東区分とした。そこから地域に応じて調査校を選定した。
日本（北海道，東北，関東）の公立高等学校における「北海道」は面積が広く交通の便も悪い。難関国立
進学動向に関して，厳格化の前後の変化を調査する。
大学に毎年合格者を出すような高校が生徒の居住地のさらに，進学先に変化が見出された場合，代替とな
通学範囲にない場合もある。後述する「進学実績ラン
る進学先候補の間接的影響指標として国公立大学の進キング」の選定基準には達しないが，地域性を考慮し学者数に注目する。以上の指標から，厳格化の影響にて調査対象校とした高校が１校含まれる。札幌市内について検証を試みるとともに，大学進学志望の生徒へ
は高校が多数あるため，調査対象校を一部に絞ることの進路保証の観点から，対象とした高等学校におけるにした。また，道内各支部の基幹校を調査対象とする
進路指導への影響についても検討を加える。
ことで北海道全域をカバーした 4)。
「東北」
，および，
「北関東」各県の県庁所在地は人
3 方法
口が多く，高校数も多い。県庁所在地については調査
対象校を一部に絞ることとした。
「東北」と「北関東」3.1 本調査の指標
も県全体をカバーすることに配慮し，県内各地区の基本研究では「東京都内にある大規模大学」であり，幹校を中心に選定した。
「志願者が約 30,000 人以上で，難易度が大手予備校「首都圏」の高校はさらに数が多く，大都市中心にの資料で偏差値 70 以上」の大学を「有名私立大学」
偏在しているため，調査対象校を一部に絞ることとしと定義し，厳格化の直接的影響分析の対象指標としてた。また，各都県ともに全体をカバーすることに配慮選定した。具体的には，慶應義塾大学，早稲田大学，し，各地区の基幹校を中心に選定した。都内の高校は青山学院大学，上智大学，中央大学，東京理科大学，
東京都教育委員会が指定している進学指導重点校，進法政大学，明治大学，立教大学の９大学である。高校
学指導特別推進校を中心に選定し，それ以外の高校も別に各大学の合格者数を調査し，集計した。さらに，複数加えた。
調査対象校の分類基準及び間接的影響分析の対象指標
その結果，表１に示す通り「北海道」から 21 校
として，「難関国立大学 1) 」の合格者数，国公立大学（中核 8 校，地方 13 校），「東北」から 44 校（中核合格者数を用いることとした。国公立大学合格者数に19 校，地方 25 校），「北関東」から 29 校（中核 11
ついては「地元国公立大学」と「地方国公立大学」に校，地方18 校），「首都圏」から52 校（首都圏・東京分けて算出した 2)。調査対象年度は厳格化前の６年間
郊外 29 校，政令指定都市 15 校，東京 23 区 8 校），
（2010 年度～2015 年度入試）と厳格化後の５年間（2016 年度～2020 年度入試）の合計 11 年間である。 計 146 校が調査対象となった。
次に，調査対象校に対して「進学実績ランキング」
なお，調査指標は，第１著者がベネッセコーポレーに基づく分類を行った。１学年の在籍数に対する難関
ション 進研模試（2010 年度～2020 年度）『合格者数
第１点目に，日下田・福島（2020，2021）が大学側から見た受験者の志願動向の分析を行っていたのに対し，高校側の指標に焦点を当てる。第２点として，政策意図にある地域移動の要因について検討する。第３点として，統計解析に基づくマクロな視点からの分析を行う。さらに，第４点として，偏差値序列以外の厳格化による進路変更先の候補として，国公立大学を取り上げる。これらのアプローチにより，厳格化の影響について「トリクルダウン現象」仮説だけでは十分に説明し切れない様相を描き出すことを試みる。

- 85 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

国立大学合格者数に基づき，調査対象校を以下のよう
に「Ｓ」
「Ａ」
「Ｂ」
「Ｃ」
「Ｄ」の５段階に区分した。
なお，難関国立大学合格者数及び国公立大学合格者数
は，すべての入試区分の合計値である。学年在籍数に対し，現浪合わせた難関国立大学合格者総数が 40%
以上は「Ｓランク」，20～40%は「Ａランク」，10～
20%は「Ｂランク」，5～10%は「Ｃランク」，5%以下
は「Ｄランク」とした。
「Ｓランク」には 15 校，「Ａランク」には24 校，「Ｂランク」には24 校，「Ｃラン
ク」には 57 校，「Ｄランク」には 26 校が含まれることとなった。
以上の指標，および，選定基準の策定，対象校の選定，及び分析用の基礎データの作成は第 1 著者が行った。所在地域とランクによる調査対象校数の分布は表１に示すとおりである。
表１ 所在地域とランクごとの調査対象高等学校数
1: 北海道・中核
2: 北海道・地方
3: 東北・中核
4: 東北・地方
5: 北関東・中核
6: 北関東・地方
7: 首都圏 ･ 東京郊外
8: 首都圏・政令9: 東京 23 区
各ランク合計

Ｓ
2
0
1
0
3
1
3
3
2
15

Ａ
4
1
7
1
3
1
3
2
2
24

Ｂ
0
6
3
1
4
2
6
2
0
24

Ｃ
1
5
8
16
1
9
8
6
3
57

Ｄ
1
1
0
7
0
5
9
2
1
26

地域合計
8
13
19
25
11
18
29
15
8
146

3.3 分析方法
各指標への進学者数の年平均値について，厳格化以後から厳格化以前を引いた差分を従属変数，分析対象
校が立地する「地域」と「進学実績ランキング」の２変数を説明変数として数量化Ⅰ類を用いて分析した。
ソフトウェアは駒澤・橋口・石崎（1998）を用いた。
なお，統計解析は第２著者が担当した。
4 結果
4.1 基礎集計結果
表２に基礎集計結果を示す。値は数量化Ⅰ類における分析の従属変数となる値である。
有名私立大学の平均値のマイナスが最も大きく，厳格化による定員減少の影響が感じられる。他方，国立大学の平均値は -0.2 ～ 2.8 であり，有名私立大学
ほどの変化は見られない。標準偏差も有名私立大学が最も大きく，最大値，最小値も３ケタに達している。

ここからも厳格化の影響が感じられる。
表２ 基礎集計結果
有名私立大学
難関国立大学
地元国公立大学
地方国公立大学

平均値
-8.9
-0.2
1.3
2.8

標準偏差
41.1
8.6
8.1
16.6

最大値
139.8
36.8
29.4
60.9

最小値
-132.1
-27.5
-30.7
-35.9

4.2 数量化Ⅰ類による分析
4.2.1 有名私立大学
図１5) は有名私立大学に対する数量化Ⅰ類の結果である。重相関係数が .631，説明率 39.8%とわずか２変数にも関わらず，大きな説明力を有していた。
「地域」と「進学ランキング」によって，厳格化の影
響力の違いのうちの４割ほどが説明できたことになる。
中でも「地域」のレンジは 86.6 と大きく，地域間格差が大きい。それに比べると「進学実績ランキング」
は 16.8 と比較的小さな値に止まっている。具体的に
は「6: 北関東・中核」のカテゴリー値が -31.5 と負の方向で最も大きく，次いで「5: 北関東・地方」の-19.1，「4: 東北・中核」の -11.6，「7: 首都圏・東京郊外」の -11.0 が同程度で２ケタに達している。したがって，これらの地域に厳格化の影響が大きく及んだことが見て取れる。一方，「8: 首都圏・政令」は
55.1，「9: 東京 23 区」は 52.0 と逆に大きく数値を伸ばしていた。
「進学ランキング」は「S ランク」と「D ランク」
が数値を伸ばしていたが，合理的な説明は難しい。
4.2.2 難関国立大学
図２は難関国立大学に対する数量化Ⅰ類の結果である。
「地域」のレンジが 19.6，「進学ランキング」のレンジが 12.5 と図 1 と比較すると小さく見えるが，重相関係数は .721，説明率は 52.0%と大きな説明力を有していた。有名私立大学のように厳格化の影響が直接及んでいるわけではないが，難関国立大学への合格実績の変化の傾向は「地域」と「進学ランキング」
によってかなりの程度説明できることになる。
最も進学実績を落としていたのは「2: 北海道・中核」で -9.7，次いで「1: 北海道・地方」が -4.5，「6: 北関東・中核」が「4: 東北・中核」が -.3.8，-3.3 と続く。一方，「7: 首都圏・東京郊外」は 4.3と正の値となっている。ここでも「9: 東京 23 区」が10.0 と大きく数値を伸ばし，次いで「8: 首都圏・政令」も 5.9 とそれに次ぐ拡大であった。

- 86 -

私立大学定員管理の厳格化が東日本の公立高等学校に与えた影響最も顕著に違いが表れたのは「進学ランキング」の「S ランク」とそれ以外である。
「S ランク」が 10.0と大きく数値を伸ばしていたのに対し，「A ランク」
以下は軒並み微減の傾向となった。

図１．厳格化前後における有名私立大学合格者数の増減

図 2．厳格化前後における難関国公立大学合格者数の増減

4.2.3 地元国公立大学
図３は，地元国公立大学に対する数量化Ⅰ類の分析結果である。
「地域」のレンジが 14.8，「進学ランキング」のレンジが 5.0 と小さい。重相関係数は .463，説明率は 21.4%とあまり大きくないが，変化の２割程度はこの２変数で説明できる。
最も進学実績を落としていたのは「1: 北海道・地方」の -7.1，「3: 東北・地方」の -3.1，次いで「2: 北海道・中核」の -3.1 と，北海道で特に実績が落ち込んでいる。逆に「6: 北関東・中核」は 4.6，
「4: 東北・中核」が 2.0 と小さな正の値を示していた。一方，「9: 東京 23 区」は 7.7 と比較的大きく進学実績を伸ばし，「8: 首都圏・政令」も 2.8 と，
ややプラスに転じている。
「進学ランキング」では大きな影響は見られないものの，「B ランク」が−3.1 と数値を落としていた。

- 87 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

図３．厳格化前後における地元国公立大学合格者数の増減

図４．厳格化前後における地方国公立大学合格者数の増減

4.2.4 地方国公立大学
図４は，地方国公立大学に対する数量化Ⅰ類の結果である。
「地域」のレンジが 23.8，「進学ランキング」のレンジも 18.4 と国公立大学の中では最も大きな変化が見られた。重相関係数は .650，説明率は42.2%と，有名私立大学の変化よりも説明力が大きい。
顕著に進学実績を落としていたのは「3: 東北・地方」の -9.3，「6: 北関東・中核」の -8.6，「4: 東北・中核」の -8.6で「6: 北関東・地方」の -5.5がそれに次ぐ。逆に「1: 北海道・地方」は 4.4，「2: 北海道・中核」は 3.3 と道外の大学に進学する傾向が見られた。しかしながら，ここでも最も進学実績を伸ばしたのは「8: 首都圏・政令」の 13.9 であり，
「9:

東京 23 区」も 9.1 とそれに次ぐ大きな伸びを見せている。
「進学ランキング」では「S ランク」が 14.3，「Aランク」が 3.9 と伸び，逆に「C ランク」が -4.0，「D ランク」が -3.0 と数値を落としていた。
4.3 厳格化前後における 1 校当たりの有名私立大学への年間合格者数（実数）以上の分析結果に対する解釈を補うため，数量化
Ⅰ類による分析と同様に厳格化前後の有名私立大学への調査対象校 1 校当たりの年間合格者数（実数）の平均値を「北海道」
「東北」
「北関東」
「首都圏」
「東
京(23 区)」で比較したのが図５である。

- 88 -

私立大学定員管理の厳格化が東日本の公立高等学校に与えた影響

図５．１校当たりの有名私立大学
年間合格者数（実数）の変化
図５によれば，北関東では厳格化前後で 1 校当たり
30 名程度，年間合格者実数が減少した。首都圏，および，東京では，他地方と比べて有名私大合格者数が格段に多い。また，厳格化前後で 1 校当たりの合格者実数に明確な違いは認められなかった。北海道，東北地区では，合格者数が元々少なかった。そのために，減少傾向が数量化Ⅰ類による分析指標には表
われにくかったものと考えられる。
5 考察
本研究の目的は私立大学定員管理の厳格化の影響，
特に政策目的である「地方から都市部への人口の流出の抑制」にどの程度効果があったかを定量的に検収することであった。しかしながら，大きな影響として検出されたのは，「地域間格差の拡大」ともいえるような現象であった。本研究では「地域」と「進学ランキング」という２要因を取り上げ，厳格化の影響の大きさに違いがあるかどうかを調べた。その結果，地域に大きな偏りが見られた。特に厳格化の影響が大きかったのは「北関東」であり，「中核」も「地方」も大きなダメージを受けていた。さらに，「東北・中核」，「首都圏・東京郊外」にも影響が及んでいた一方で，「首都圏・政令」や「東京23 区」は有名私立大学の合格者実績を相対的に大きく伸ばし，
さらに「難関国立大学」や「地方国公立大学」の実績も伸ばしていた。
「有名私立大学」に対する「進学実績ランキング」の影響力も鑑みると，学力的な側面に加えて，都市部と地方の格差が広がる，地域的な格差拡大が起こっていると考えざるを得ない。
なお，本研究の分析結果からは大きな影響が見られなかった「北海道」や「東北・地方」であるが，図５で示したように，元々の有名私立大学への進学
実績が少なかったことが結果に大きく影響したと考えられる。すなわち，地域間格差の観点から考えると，厳格化政策の影響がこれらの地域には及んでいないとは考えにくい。調査対象大学を変えれば，厳格化による格差拡大の兆候を見出せる可能性は高い。
厳格化に伴い各校では従来とは異なる受験者の進学環境に対応した進学戦略をたて，生徒個々の希望
進路実現のため指導に当たっていると思われる。例
えば，東北地方では 1990 年代を通し，県教育委員会の受験指導重点化施策によって公に提示され，さらに学校現場で補強されることで，教員が全面的に生徒の進路保証に関して面倒をみるという姿勢が確立した。このような状況は，他地域においても同様にみられる現象であろう。しかしながら，学校外教育
機会の偏在が，地域による進路指導の在り方に影響を与えている可能性は高い。首都圏と首都圏以外では，教科指導から進路指導まで，進学に関わる教育的活動を学校が抱え込まざるを得ない。状況の変化に対する潜在的対応力には限界があり，その結果の一部が本研究の分析結果に表われたと考えられる。
厳格化の影響を最も大きく受けた北関東や東北地方の中核都市の高校は，進学先の一部が地元の国公立に向かい，首都圏や東京郊外の地方都市の高校は立地県以外の地方大学の実績を伸ばしていた。一般
選抜 6) で国公立大学を志望するには５教科７科目の受験勉強が必要になるため，私立大学への進学とは受験準備が大きく異なる。ただし，学校推薦型選抜
や総合型選抜 7) ならば，その限りではない。実態に即して進路指導や受験動向の変化を捉えるには，本研究のデータだけでは限界があるが，厳格化が進路指導の在り方にも影響を与えているとすれば，少な
くとも，実証的にその兆候を見出したとは言えるだろう。
一方，国公立大学への進学実績は，有名私立大学への進学実績低下から見れば微々たるもので，到底，それを補うほど大きなものではなかった。日下田・福島の「トリクルダウン現象」仮説を合わせると相補的に私立大学定員管理厳格化の影響の実情がより良く説明できるように思われる。
「地方創生」が政策課題となっている現在，厳格化政策の影響により，単に難易度が低い大学に志望を変更するのではなく，わずかながらも難関国立大学を含む国公立大学に向かう受験生の動向が確認されたことには意味があるだろう。予備校等による- 89 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

2021 年国公立大入試志願動向分析によると，私立大一般選抜の志願者が大幅減(約 13％減)となったのに比べ国公立大志願者は 3.2％減となった。背景にはコロナ不況に加え，あえて自宅から遠い大学に行く必要性を見出せない受験生が増加し，「超地元志向」ともいうべき現象が起きたと予備校等は分析している。
現在，地方国公立大学の特例的な定員増も検討されている（中央教育審議会大学分科会，2021）。地方
国公立大学への支援政策が実現すれば，厳格化も「地方創生」の方向性で実を結ぶことが期待できるかもしれない。
一方，それと同時に東京 23 区や首都圏政令都市に立地する高校，特に元々進学実績が高い「Ｓランク」の高校は，厳格化政策にもかかわらず，従来の合格者数を保ち，他の地方と比較すると，相対的には大きく進学実績を伸ばしていた。地域未来投資推進法を活用した予算による支援措置，税制による支援措
置，金融による支援措置，情報に関する支援措置，規制の特別措置等の支援策が適用されたとしても，それだけで地域間格差の拡大傾向を食い止めるのは難しい。厳しい環境下で格差拡大に抗うには，大学入試政策のみに頼るのではなく，生徒の進路保証に向けた高校現場のさらなる努力が欠かせないことは言うまでもない。同時に，地域に根差したいわゆる「地方国公立大学 8)」には，日頃からの高大連携活動に基づく地元の高校のニーズの拾い上げが期待される。さらには，公平でありながらも地元の高校の努力を支援するような即効力のある入試改革が求められるであろう。
なお，本研究には様々な点で方法論上の限界があることは否めない。まず，本研究が調査対象とした有名私立大学は一部に限られ，私立大学全般への進
学動向を示すには至らなかった。また，高校も東海
北信越以西や国立，私立および中高一貫の中等教育学校に関しては調査対象とはできなかった。さらに，
基本データを作成した後で進学実績ランキングの判断を行わなければならないため，「東京23 区」の「Ｄランク」校がわずか 1 校であるなど，地域によるランクの偏りが生じた。
「進学実績ランキング」における不自然な結果は，基本データ作成手続きの不十分さによるものと思われる。ランクの分類結果も，地域による進学動向の違いを考慮すれば，異なる判断もあり得ただろう。また，先述の通り，指標となる大学を変えれば，地域による厳格化の影響力についても異なる結果が得られることであろう。
いずれにせよ，厳格化の影響に関する検討は大学入試の現場にとって重要な課題と言える。厳格化の影響の総体を描き出すために，本研究とも異なるア
プローチによる，様々な研究の蓄積が待たれるところである。
注
1) 「七帝大＋東京工業大学＋一橋大学」と定義した。
2) 本研究では，「地元」とは各調査対象校が所在する都道県とし，「地方」とは「地元」以外の都道府県と定義した。
3) 中枢中核都市とは，活力ある地域社会を維持し，圏域から東京圏への人口流出を抑止することを期待して 2018 年 12 月に内閣府が全国82市を指定したものである（内閣府地方創成推進事務局，2020）4) 北海道の各支部とは，石狩，道南，後志，空知，道北，オホーツク，釧根，十勝，胆振の９支部である。
5) 視覚的に比較可能とするため，図１～図４は同一のスケールに統一した。
6) 調査時点では，一般入試。
7) 調査時点では，それぞれ推薦入試，AO 入試。
8) 本研究の操作的定義ではなく，一般的な意味。

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP20K20421 の助成による研究成果の一環である。

参考文献
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『合格者数一覧』．
中央教育審議会大学分科会 (2021年2月). 「魅力ある地方大学の実現に資する地方国立大学の特例的な定員増について」文
部科学省 https://www.mext.go.jp/content/202103
02-koutou01-1411360_00003_0003.pdf (2021年４月４日).
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.
日下田岳史・福島真司 (2021).「私立大学における『トリクルダウン現象』の検証」『大学入試研究ジャーナル』31，226－
238.
駒澤勉・橋口捷久・石崎龍二 (1998).『新版パソコン数量化分
析』，朝倉書店.
毎日新聞出版(2016年度版～2020年度版).『大学入試全記録』.
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）」.
内閣府地方創生推進事務局 (2020年2月).「中枢中核都市及び支- 90 -

援策の概要」

私立大学定員管理の厳格化が東日本の公立高等学校に与えた影響

https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tiiki/toshisaisei/chusuchuk
aku/chuusuuchuukaku_gaiyou.pdf (2021年4月1日).
内田照久・鈴木規夫・橋本貴充・荒井克弘 (2018).「センター試験における大学合格率の停滞現象――自己採点による出願先の主体的選択が生み出す受験者の分配配置――」『日本テスト学会誌』14，18－30.

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大学入試研究ジャーナル第 32 号，92-97，2022【原著】

ペーパー・インタビューの評価基準の作り方について石井 志昂，吉村 宰（長崎大学）
ペーパー・インタビュー（面接に代わる筆記試験）の評価基準のよりよい作成方法を探るため，高校生を対象とした試行試験で得られた答案を，2 通りの評価基準で採点し結果の一貫性を検討した。評
価基準はいずれも 5 段階で，1，3，5 の各段階に該当する答案の特徴が書かれている。大学院生 5 名に採点を依頼し，終了後，評価基準に関する意見を聴取した。得られた意見を参考に評価基準を修正し，同様に別の大学院生 5 名に採点の依頼，及び意見を聴取した。その結果，各評価段階（1～5）に該当する答案の特徴が具体的すぎると採点が困難となること，採点前に採点者同士で評価合わせを行うことで，得点のばらつきが抑えられることが明らかとなった。
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，評価基準
1 問題と目的
入学者選抜での「学力の 3 要素」を多面的・総合的に評価することの具体的な方策として，高大接続シ
ステム改革会議の「最終報告」（2016 年 3 月 31 日）
では，調査書の利用，面接，プレゼンテーション，集団討論の実施などが挙げられているが，募集人員が大きな一般選抜では実施面での実現性に乏しい。
その中，長崎大学では，すべての入試区分において調査書の活用，及び面接によって「主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度（主体性等）」の評価を行うことを原則とした上で，志願者数の規模から 1日での実施が不可能な場合に，面接に代わる「ペーパー・インタビュー」を行うこととした。ペーパー・イ
ンタビューとは，構造化面接試験を紙面上で行おうとするものであり，事前に設定した「評価する力や特性」に関する問題文に対して，自らの考えや経験等を
試験時間中に文章で解答する筆記試験である。吉村・
石井（2021）は，高校生 168 名に対しペーパー・イ
ンタビューの試行試験を実施し，答案に対する高校教
師と大学教員の評価について検討を行った。その結果，高校教師と大学教員の評価はある程度一致していたが，採点者によるばらつきが大きいことを報告している。
本研究は，ペーパー・インタビューの評価基準に着目し，よりよい評価基準の作り方を探索的に検討するものである。
2 試行試験の詳細
吉村・石井（2021）の試行試験には，県内 5 校の高校 2 年生計 168 名が参加した。ペーパー・インタ
ビューの問題は 2 問あり，各問題における評価する力や特性は，問題 1 が「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）」，問題 2 が「企画・運営力（定義：物事を企画しそれを運営する力）」である。表 1
は試行試験にて出題した問題である。回答時間は各問
題 45 分とした。答案用紙は B4 判片面に横書き 30
行の解答欄を印刷したものであり，文字数に制限を設けなかった。
答案の採点は評価基準に従って行った。採点者間における採点結果のばらつきを抑えるため，各評価段階に該当する答案の特徴を具体的に示した評価基準を事前に作成した。図 1 に，1 回目の採点に用いた問題 1の評価基準を示す。具体的には，図 1 の評価 5 に対応する大枠の評価基準が「諦めずいろいろな方法を試し何がなんでも最後までやり遂げようとする。
」であり，枠内にある各項目が，評価 5 となる答案の特徴を示している。問題 2 についても同様の評価基準を作成した。図 1 の評価基準は得点上 5 段階評価だが，実質的には 3 段階となっている。5 段階評価にすると，得点の集中する評価 3 の中で，「3 の上」「3 の下」など評価が細分化し，評価 4 や評価 2 と差別化できなくなってしまうのを防ぐためである。
3 1 回目の採点
1 回目の採点では，試行試験で収集された高校生
168 名の答案をアルバイトとして募集した大学院生 5名が，図 1 の評価基準に従い採点を行った。ただし，問題 1 は 168 名の内 1 名が英語のみで回答を行っていたため，167 名分を採点対象とした。答案の順序効果を防ぐため，ランダムに並べ替えた答案を 5 セッ
ト用意し，採点者は独立にそれぞれに割り当てられた答案を採点した。採点に際して，評価基準に従って採点を行うこと，採点に関する質問は受け付けないこと，- 92 -

ペーパー・インタビューの評価基準の作り方について

表 1 試行試験で出題したペーパー・インタビューの問題文【問題 1】
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。どんな些細なことでも構いませんので，以下の点を踏まえながら，できるだけ詳しく具体的に説明してください。複数思いつく人はその中からどれか 1 つを選んでください。
そのような経験を思いつかない人は，なぜ自分にはそのような経験がないのかについて書いてください。

○それはいつ頃のどのような出来事だったか。
○なぜそれをやらなければならなくなったのか。また，そのことについてどう思ったか。
○どのような点が難しかったか。
○どのように対応すればよいと思ったか。それは簡単に実行できたか。
○簡単には解決できず困った時にどう思ったか。またどのようにして困難を解決しようとしたか。
○最終的にうまくいったか。うまくいった場合なぜうまくいったのか。うまくいかなかった場合なぜうまくいかなかったのか。
○もし次に同じような場面に直面したらどのように行動するか。その理由はなぜか。

【問題 2】
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。どんな些細なことでも構いませんので，以下の点を踏まえながら，できるだけ詳しく具体的に説明してください。複数思いつく人はその中からどれか1 つを選んでください。
そのような経験を思いつかない人は，なぜ自分にはそのような経験がないのかについて書いてください。

○いつ頃のどのような内容の出来事だったか。
○どういういきさつでその活動に関わることになったのか。
○あなたは具体的に何をしたのか。
○計画や運営の際にどのような工夫を行ったか。
○なにか困ったことが起こったか。起こった場合，その原因はなんだと思うか。それにどのように対応したか。起こらなかった場合，どのような問題が起こっていたら対応に苦しんだと思うか。
○最終的にうまくいったか。なぜうまくいったのか，あるいはなぜうまくいかなかったのか。
○結果について満足したか。どのような点で満足いったか。どのような点に満足がいかなかったか。
○反省点はあるか。もし次に同じような経験ができるとしたら何に気をつけたいと思うか。その理由はなぜか。

採点者間で答案や採点の話をしないことを注意事項として伝えた。採点終了後，採点過程そのもの，及び評
価基準について約 1 時間半のインタビューを行った。
表 2 に採点者 5 名（A～E）による採点結果の度数分布を示す。表から各問題とも採点者によってばらつきが大きいことがわかる。
問題 1 では，採点者 D が 67 名に対し評価 1 をつけ，他の採点者よりも厳しい評価を行っている。対して，採点者 C は 94 名に評価 4 と 5 をつけており，採点者による評価の甘い辛いは大きく異なっている。
表 3 には，5 名の採点者のうち，2 名ごとの得点一致割合を示す。一致割合算出にあたり，採点者間の採点結果の差の絶対値が 1 以下のケースを「一致」，絶
対値が 1 を超えるものを不一致とした。不一致は，

例えば採点者（A, B）のペアを例に取ると，A-B >1
であれば「上」，A-B < −1 であれば「下」のように 2つのケースに分けた。さらに全答案に占める「一致」の割合を「一致割合」とし，表にまとめた。
表 3 から，問題 1 は問題 2 と比較すると，（C-D）
で 38.9%，（A-B）で 94.3%などと一致割合のばらつ
きの大きさが目立つ。一方，問題 2 では極端に低い
一致割合は見られなかったが，最も高いもので82.7%と，全体的に一致割合は問題 1 に比べ低いと言える。5 名の採点者間信頼性を検討するため，級内相
関係数（Intraclass Correlation Coefficient : ICC）の算出を行った結果，問題 1 は ICC（3, 1） = 0.460（95%CI : 0.399 – 0.523），問題 2 は ICC（3, 1） =0.433（95%CI : 0.373 –0.497）であった。

- 93 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

困難を突破する力
やるべき事がうまくいかない時に，諦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。
# 当てはまると判断すれば，躊躇なく評定を5や1としてください。
諦めずいろいろな方法を試し何がなんでも最後までやり遂げようとする。

5
（優）



自力で課題を解決しようとしている。



課題の把握と分析ができている。



うまくいかなくても諦めず，なんとかして課題を解決しようとしている。



課題解決の方法を自分で考えており，独自性がみられる。



いろいろなソースを調べたり，調査したりして，課題解決方法を探っている。



入学後も，何事もあきらめず最後までやり遂げることが期待できる。

4（3+）

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，困難な場面では安易な方法で乗り切ろうとする。

3
（並）



課題を解決する意欲はあり，課題を解決する方法を考えている。



課題解決の工夫が，先生，友人を頼る，ネットから引用するなど比較的安直である。



課題を解決する意欲はあるが，課題の解決に執着する様子は見られない。



課題が，学校から与えられるような皆がやらなければならないものである。

2（3-）

1 を上回るが 3 には届かない。
具体的な経験をあげられない。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。

1

うまくいかなかったことの理由に自分の努力や工夫の不足をあげてない。

（劣）

なぜうまくいったか（うまくいかなかったか）の理由がわかっていない。



困難を避けることで解決している。他人任せである。



簡単に諦めている。

図 1 採点 1 回目の評価基準表（問題 1）
採点後のインタビューは，採点者に（1）評価してみてどう思ったか，（2）評価基準に問題があると思うか，（3）評価基準をどう改善すればよいと思うか，（4）その他気づいたこと，について尋ねた。
「（2）評価基準に問題があると思うか」について，
図 1 の評価基準で定めた各評価段階の具体的な項目が，チェックシートのようになってしまい，評価 1の項目と評価 3 の項目両方に該当するような答案があった場合にどの得点を与えるのが難しかったという意見が得られた。具体的な項目を箇条書き的に定める
表 2 採点 1 回目の採点結果の度数分布表
採

問題 1

問題 2

点

「困難を突破する力」「企画・運営力」

者

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

A

11

36

79

26

15

23

19

72

22

32

B

10

36

65

49

7

40

49

61

16

2

C

11

13

49

44

50

22

13

73

35

25

D

67

52

43

4

1

45

47

55

14

7

E

10

42

68

39

8

9

33

70

37

19

と，1 個でも当てはまれば評価 5 なのか，何個当てはまればいいのかなど評価の判断が難しくなってしまう
ことがわかる。
「（4）その他気づいたこと」は，答案に対して「もう少し書けていて欲しい」などの意見がみられた。
採点した答案は，吉村・石井（2021）で述べた通り
高校 2 年生が対象で参加のインセンティブもないものであった。経験したエピソードに関しては記述できているが，それに対する振り返りや，経験から得られたものなどに関する記述が不十分な答案が多かったとの指摘もあった。
1 回目の採点結果から，評価基準の各評価段階に該当する答案の特徴を具体的に定め箇条書きで表現すると，採点時にチェックシートのように使われてしまい，
採点に困難が生じることが明らかとなった。
4 評価基準の修正
評価基準修正の方針として，どの段階にあてはまるかの判断が難しくなるのを防ぐため，各評価段階に該当する答案の特徴を具体的に定めるのではなく，答案固有の記述によらない大枠での評価基準にすることと- 94 -

ペーパー・インタビューの評価基準の作り方について

表 3 採点 1 回目における採点者 2 名ごとの採点結果一致割合
組み合わせ問題 1「困難を突破する力」
下

一致

上

問題 2「企画・運営力」

一致割合

下

一致

上

一致割合

A-B

6

156

5

93.4

5

124

39

73.8

A-C

34

127

6

76.0

19

130

19

77.4

A-D

1

103

63

61.7

6

112

50

66.7

A-E

9

149

9

89.2

19

134

15

79.8

B-C

26

137

4

82.0

39

128

1

76.2

B-D

1

109

57

65.3

17

139

12

82.7

B-E

6

155

6

92.8

37

130

1

77.4

C-D

1

65

101

38.9

4

113

51

67.3

C-E

1

134

32

80.2

23

129

16

76.8

D-E

56

109

2

65.3

48

116

4

69.0

した。図 2 に修正後の評価基準を示す。
また，2 回目の採点に先立ち，複数枚の答案を採点者間同士で採点し，採点結果の甘い辛いや評価基準の理解について，評価合わせを行った。
表 2 のペーパー・インタビューの問題用紙には，解答の際にふまえるべき点が記されている。修正後の評価基準では，各問題に示されているふまえるべき点をそれぞれ以下の 4 つに分けた。問題 1 は「困難を感じたエピソード」「解決の方法」「取り組みの評価，
その結果となった理由の考察」「今後について」，問題
2 は「企画・運営をしたイベントのエピソード」「イ

ベントの結果と，その結果になった理由」
「反省点と
その理由」
「今後について」とした。
修正後の評価基準において評価 3 以上は，各問題
とも 4 つの内容がすべて記述されていることを前提にして評価を行う。評価 3 と評価 5 との評価のポイ
ントは，自らの経験や取り組みを客観視できているか
どうかである。
評価 3 は，問題文の指示に従い，経験したエピソ
ードや取り組みの評価などの記述がなされているが，平均的な内容の答案を想定している。評価 5 は，エピソードを客観的にとらえることができ，相手を意識

困難を突破する力
やるべき事がうまくいかない時に，諦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。
# 当てはまると判断すれば，躊躇なく評定を5や1としてください。
評価

評価基準

5

課題解決過程が俯瞰できており，自らの力で困難を突破しようとし続ける態度が明確かつ容易に読み取れる記述である。今後も直面する困難に対し，同様の態度で臨むことが期待できる。

4

エピソードが平凡すぎるものは４とする（学校の課題提出，早寝早起き，徹夜など）3経験した困難とそれを解決しようとしたエピソードを具体的に記述している。解決方法が容易に思いつく（単語帳を作る，時間の有効活用など）ものや，取り組んだ結果の評価・理由の考察が浅い。

2

解決方法や工夫が「もっとがんばる」「たくさんする」であるもの，取り組んだ結果の評価・理由の考察が欠けているものは２とする。

1

記述されたエピソードが，困難を感じた出来事のみの記述にとどまっているため，困難解決の過程が全く評価できないもの。

0

経験がないと回答。困難から回避しようとしている。記述すべき内容を理解していない。困難を突破しようとした経験を記述していない。箇条書きなどひとまとまりの文章として成立していない。

※答案は問題文の指示に従って，「困難を感じたエピソード」，「解決の方法」，「取り組みの評価，その結果となった理由の考察」，「今後について」の 4 つの内容に分かれているものを前提としています。評価 5 と評価 3 は，どちらも 4 つの内容がすべてそろっているうえで，内容について客観視できている（自分の目線だけではなくメタ的な視点を有している）かどうかを判断のポイントとしてください。評価 3 と評価 1 は，上記 4
つの内容のうち「困難を感じたエピソード」以外でどの記述がされているか判断のポイントとしてください。評価 4 は評価 5 に達しない答案，評
価 2 は評価 3 に達しない答案であると判断してください。

図 2 修正後の評価基準（問題 1）- 95 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 4 採点 2 回目における採点結果の度数分布表
採点者

問題 1「困難を突破する力」
0

1

2

3

4

a

6

9

46

71

b

2

9

42

86

c

18

5

11

d

8

17

e

8

14

問題 2「企画・運営力」
5

0

1

2

3

4

28

7

5

2

24

81

48

8

17

11

4

2

25

74

41

22

95

8

30

15

1

27

69

37

19

48

60

27

7

11

27

43

57

17

13

44

91

7

3

15

12

35

56

39

11

した明確かつ容易な記述である答案とした。
評価 3 と評価 1 は，エピソード以外の内容についてどれが記述されているかを評価のポイントとし，評
価 1 はエピソードのみ記述されている答案とした。
また，図 1 で示した 1 回目の評価基準では，問題で問われている内容に対して「経験がない」と解答した答案についての評価について基準を設けていなかった。修正後の評価基準では，評価 0 として，「経験がない」
「ひとまとまりの文章として成立していない」などの答案に対する評価段階を追加した。
5 2 回目の採点
修正後の評価基準について評価するため，1 回目の採点とは別の大学院生 5 名に同じ手続きで答案の採点を依頼し，その後インタビューを行った。5 名の内訳は，同一の医歯薬系専攻に所属する修士課程 1 年
生 4 名，及び博士課程 1 年生 1 名で，採点に関わる経験を有する者はいなかった。ただし 2 回目の採点
は，1 回目とは異なり事前に評価合わせとして問題 1と問題 2 を各問題 5 枚ずつ話し合いながら採点する
時間を設けた。
表 4 に採点 2 回目の採点者 5 名（a～e）における

5

採点結果の度数分布表を示す。問題 1 は大半が評価 2～3 に該当しているのに対し，問題 2 は評価 3～4 の間に該当している。採点者 c における問題 1 の採点結果は他の採点者と異なり，0 や 5 と採点した答案が多いことがわかる。特に問題 1 では，採点者 b と 0 のつけ方に大きな違いがみられた。
表 5 には採点 2 回目における採点者 2 名ごとの得点一致割合を示す。また，図 3 に採点 1 回目と 2 回目における一致割合を問題ごとに点で示した。ただし，マーカーが重なるのを防ぐため幅を散らして描画している。図 3 より，問題 1 に関しては，評価合わせを行い，修正後の評価基準を用いて採点を行った採点 2
回目の一致割合のほうが，ばらつきが抑えられていることがわかる。問題 2 は 1 回目の採点よりもばらつ
きが広がっているが，一致率が 8 割を超えている組
み合わせは増えている。採点者 2 名ごとの採点結果の差を確認すると，問題 1 では最大で 4（該当答案
数：3），問題 2 は最大 5（該当答案数：2）であった。
採点者間信頼性は，問題 1 で ICC（3, 1） = 0.509（95%CI : 0.449 – 0.569），問題 2 で ICC（3, 1） =0.451（95%CI : 0.390 –0.514）であった。
採点後のインタビューも 1 回目同様に行った。2 回

表 5 採点 2 回目における採点者 2 名ごとの採点結果一致割合
組み合わせ問題 1「困難を突破する力」

問題 2「企画・運営力」

下

一致

上

一致割合

下

一致

上

一致割合

a-b

13

143

11

85.6

10

146

12

86.9

a-c

22

131

14

78.4

13

139

16

82.7

a-d

10

142

15

85.0

8

115

45

68.5

a-e

3

148

16

88.6

9

126

33

75.0

b-c

25

122

20

73.1

9

137

22

81.5

b-d

8

143

16

85.6

9

109

50

64.9

b-e

1

151

15

90.4

11

119

38

70.8

c-d

11

129

27

77.2

10

126

32

75.0

c-e

7

127

33

76.0

9

136

23

81.0

d-e

4

152

11

91.0

22

136

10

81.0

- 96 -

ペーパー・インタビューの評価基準の作り方について

図 3 採点 1 回目と 2 回目の一致割合
ペーパー・インタビューに限らず，主観を伴う評価
では採点者の経験や価値観，評価基準の解釈が一致しない。例えば本研究で言えば，改善後の評価基準における問題 1 の評価 4「エピソードが平凡である」の「平凡」の解釈が採点者間で異なった。解決策として
は，解釈の余地ができるだけ小さくなるように留意しながら評価基準を作成する，どのように解釈するかを事前に採点者間で決めておく，などが考えられる。
加えて，問題 2「企画・運営力」については問題 1よりも経験がないと解答した答案が多く見られたとの意見があった。つまり用意した評価基準が答案のレベルと一致しなかったということである。評価基準を作成する際にはどのような答案が得られるかを想定しておく必要がある。ある種の「難易度」を考慮した問題作成を行うことが重要であるとも言い換えられる。
本研究ではペーパー・インタビューのよりよい評価
基準の作り方をテーマとしたが，考慮すべき共変する要因が複数あるため，一般的にこれが最善であるという解は得られず，採点者も大学院生であるため，実際の入試採点業務に結果をそのまま当てはめることは注意が必要である。しかし本研究の結果は，評価基準は
6 まとめ
作題後に作成するのではなく「問題，予想される答本研究は，面接に代わる筆記試験であるペーパー・案」とともに一体的に作成する必要があることを示唆
インタビューの評価基準をどのように作成すればよいするものである。その具体を明らかにすることを今後かについて探索的に検討し，以下の知見が得られた。
（1）具体的な特徴を箇条書きにする評価基準では， の課題としたい。
特徴がチェックボックスのように用いられ，評価が困
参考文献
難となることがある，（2）評価基準の記述を包括的
高大接続システム改革会議（2016年3月31日）．
「高大接続シスなものとし，順序がつけられるような判断基準を明示
テム改革会議『最終報告』」
文部科学省
するとそのような困難は見られなくなる，（3）評価
吉村宰・石井志昂（2021）．
「ペーパー・インタビューの試行結
合わせでは特定の答案に与える点数を議論するのでは果について――面接に代わる筆記試験の有用性の検討――」
なく，評価基準の解釈について議論することが重要で『大学入試研究ジャーナル』31, 161－166.
ある，（4）評価基準の形式によって採点者による採点結果のばらつきが小さくなる可能性がある。
目では事前の評価合わせについての意見も聴取した。
どのように採点したかについては「一応反省は書かれてあるが，一文だけで反省というより感想なんじゃないかと思い，評価 2 と 1 で悩んだ」「（問題 2「企画・運営力」について）高校生の経験としては難しい内容だったのかなと思った，経験がないと書いた答案や，経験がないから全く違うことを書いているような答案が結構多かった」などの意見が得られた。
事前の評価合わせについては，「（問題 1 は部活動の内容が多く）部活動をしていない自分からしたら新鮮なエピソードに感じ，高く評価をつけることがあったが，周りの人に聞くと結構普通の話であることもあり，新鮮に感じないように調整した」「（「平凡」という評価基準表について）個人の主観によるものなのでそこでずれが生じたのではないか」など，評価合わせの時の採点結果のずれについて意見が得られた。ただし，評価合わせでは，個々の答案に何点与えるかという議論は行われたが，評価基準の解釈や意思統一についての議論は行われなかったということである。

- 97 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号，98-105，2022【原著】

個別入試における作題関連業務を規定する要因の探索的分析と仮説モデルの構築 1)――作題支援システムの構築を目指して――
久保 沙織（東北大学）
本研究の目的は，良質な問題の効率的かつ継続的作成に資する作題支援システムの構築を目指すために，個別試験の作題関連業務に従事する大学教員への面接調査のデータから，業務を規定する要因を探索的に抽出し，その背後に仮定される認知プロセスに関する仮説を生成することである。作題関連業務
はその手順によって，①作問，②配点・採点基準の設定と採点，③試験実施後の評価，の 3 つのフェーズに分類でき，各フェーズを規定すると考えられる複数のカテゴリが抽出された。認知プロセスの仮説
モデルにおいては，学問分野による違いに加えて，個人のパーソナリティや経験に依拠する信念も一定の影響力を持つ要因であることが示唆され，作題支援の具体的方策についても明確になった。
キーワード：個別入試，作題，作題支援，認知モデル，仮説生成
1 問題・目的
大学入試の唯一かつ重大な目標は，アドミション・
ポリシーに表現された「求める学生像」に沿った学生を定員通りに確保することであり（倉元, 2020），入試
問題の作成は，この目標を達成するために個別大学に課された責務と言えよう。さらに，大学入試は受験生の将来や意思決定に大きな影響を及ぼすことから，日本社会におけるハイステークスな試験の典型であり，入学者選抜のための試験問題は，その質が問われる。
一方で，作題関連業務の過重負担，短期間での担当者の入れ替わり，入試ミスといった様々な阻害要因があり，良質な問題の継続的作成は，多くの大学にとって深刻な課題となっている。
大学入試における個別学力検査の質の評価を目的とした実践例を報告している先行研究の 1 つとして，
木村（2012）が挙げられる。木村（2012）では，合格者を対象としたアンケート調査によって得られた受験者の主観的評価と，実際の学力検査の得点との関係性に基づく作題評価の可能性について論じている。
しかしながら，入試問題の作成は高度な秘匿性が求められる業務であり，言わば聖域として扱われている
ため，これまでその業務内容が詳に語られることはな
かった。このような事情もあり，作題関連業務の一連のプロセスを明らかにした上で課題を特定し，具体的な支援方法について議論している研究はほとんど見当たらない。佐藤ほか（2013）では，作題の PDCA サイ
クル（plan-do-check-act cycle）の構築に向けて，作題者へフィードバックする内容を検討した新潟大学の取り組みが報告されているが，当該大学の入学センター

でピックアップした内容の分析例の提示にとどまっており，そのフィードバック内容が実際に有用であったかに関する作題者からの評価までは検討されていない。
本研究では，作題関連業務に携わる大学教員への面
接調査を通して業務の実態を把握し，当該業務を規定する要因を探索するとともに，その背後に仮定される
認知プロセスを明らかにすることを目的とする。
なお，
本研究の目的は，各大学が一般選抜の問題に関して公表している作題意図のように，出題された個々の問題に関する振り返りや個別大学が入試問題に込めたメッ
セージを紐解くことではない点に留意されたい。本稿の成果を礎に，大学入試における個別試験の作題負担を軽減し，かつ，ハイステークスな試験にふさわしい
良質な問題を効率的かつ継続的に作り続けるための作
題支援システムの構築を最終目標とする。
作題支援の方法としては，大きく 2 つの方向性が考えられる。1 つは，FD 等を通して作題関連業務に必要な知識や技術を教授することで，作題者の能力向上を図る情報的側面からの支援である。もう 1 つは，作題のために有用なデータベース等を作成し，その活用により負担の軽減や作業の効率化を図る道具的側面からの支援である。本研究では，これらを包括して作題支援システムと称している。作題関連業務における認知プロセスを一般化した仮説モデルによって表現することで，課題の所在と必要とされる支援が明確化され，実用的な作題支援システム構築の第一歩となることが期待される。

- 98 -

個別入試における作題関連業務を規定する要因の探索的分析と仮説モデルの構築

2 方法
2.1 調査対象者および調査時期
調査対象者は，某大学で作題関連業務に携わる経験を持った教員 6 名であった（教員 A，B，C，D，E，F とする）。各教員の当該大学における作題関連業務への従事年数，および，専門分野を表 1 に示した。なお，
6 名とも男性であった。
調査時期は 2021 年 3 月中旬から下旬にかけてであった。
表 1 調査対象者の従事年数と専門分野
教員
A
B
C
D
E
F

従事年数
専門分野
理科（物理）
5年
理科（化学）
4年
理科（生物）
2年
数学
5年
英語
4年
国語
1年

2.2 半構造化面接
上記対象者に対して 1 人ずつ，半構造化面接（semistructured interview）によるインタビュー調査を実施した。
2.2.1 質問項目
質問項目は，本学入試センターでの業務経験に基づいて著者が考案し，センター内の他の教員と合議の上，決定した。当初 12 の質問項目を用意し，実際に質問を行ったが，本稿の目的に鑑み，分析対象とした項目
は表 2 に示した 7 つとした。
表 2 質問項目
項目 1 試験問題を作る際，素材集め，テーマ決めなど，
どのようにしているか？
項目 2 採点基準はどのように決めているか？難易度の予想や調整はどのようにしているか？
項目 3 作った問題が意図した通りに機能したなと思うと
きと，そうでないときでは何が違うと感じているか？
項目 4 出題した問題を検証したり，その結果を次年度以降の作題に活かすために，どのような視点で分析を行っているか？
項目 5 入試問題を作る上で，大切にしていることはどん
なことか？
項目 6 作題支援関連業務で，一番苦労する点，辛いこと，困っていることは何か？
項目 7 個別大学の入試問題における良い問題とは？悪い問題とは？

2.2.2 手続き
調査対象者には，面接を実施する前に研究の目的および概要，プライバシー保護や研究データの取り扱い等に関して説明し，同意を得た。面接時間は 60～150分であった。面接の内容は，調査対象者の了承を得た
上で，IC レコーダーで録音した。面接終了後に，録音された内容を書き起こし，逐語録を作成した。
3 結果と考察
3.1 カテゴリ抽出
逐語録から，一義的に解釈できる意味内容ごとに断片化した結果，255 のデータが得られた 2)。著者と，心理学を専門とする研究者である第三者の 2 名での合議の下，カテゴリ分類を行った。まず，個別試験の作題関連業務は，その手順によって，①作問，②配点・採点基準の設定と採点，③試験実施後の評価，の 3 つのフェーズに分類できることで合意を得た。これら 3
つを大カテゴリとし，それぞれの作業フェーズにおけるキーワードをもとに小カテゴリを作成し，それらを概念的にまとめたものを中カテゴリとした。
各フェーズで抽出された中カテゴリおよび小カテ
ゴリ，そして対応する回答例を表 3 から表 5 に示した。
回答例の括弧内には，調査対象者を識別する記号と専門を記し，それぞれの回答がどの対象者のものかを明示した。なお，表中の回答例については，個人情報保護および作題業務の秘匿性の観点から，文意を損なわない範囲で筆者が加筆修正を行っている。中でも，「配点・採点基準の設定と採点」は，特に秘匿性の高い業務であると判断し，表 4 には回答例は記載せず，それぞれの小カテゴリに対して言及のあった対象者を示すにとどめた。表 3 から表 5 の記載内容について，発話意図と相違がないか調査対象者の確認を得た。
3.2 カテゴリに基づく考察
以下では，中カテゴリは【 】，小カテゴリは〈 〉，
発話内容は『 』で表す。
3.2.1 「作問」のフェーズ
作問のフェーズにおいてまず行われるのは，理科（物理，化学，生物）ではテーマ・素材の決定，英語と国語では素材文の選定，数学では問題そのものの選定であることが示された。その際の拠り所や参照する
対象を表すカテゴリである【素材の収集源】では，
〈教
科書〉
〈本〉
〈他大学の問題〉〈新聞・雑誌〉というカテゴリが抽出された。
「作問」のフェーズでは，教員ごと，あるいはその- 99 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

教員が専門とする教科・科目ごとの違いが特に明確に見られたため，以下では，教員ごとに発言内容を整理して考察する。
教員 A・物理 物理では，【問題のタイプ・分類の認識】にあるように，問題で扱うテーマの異同は，『素材として使われる図』によって弁別される点が特徴的であり，化学や生物と同様にテーマから決定する方略であると見なすこともできるが，素材文の選定が最初に行われる英語や国語との類似性も見出された。教員 A
は【重視する観点】として，目標とする平均点を意識した〈難易度〉と，合否に関する〈識別力〉を挙げており，良い問題に関する発話内容から，【測定したい資質・能力】は〈思考力〉であることが推察された。
教員 B・化学 【重視する観点】のうち，教員 B の発話にあった〈らしさ〉は，AO 入試や一般選抜といった選抜の種類ごとの目的，あるいは学部の特性に合致していることを指し，内容的妥当性に通ずる概念である。それ故に，作題時の『回答形式の変更による得点調整』や，実施後の『平均点調整』等による恣意的な難易度の調整は，〈妥当性〉を損ねるものとして忌避されている。教員 B は，作題において最も大切にしていることは〈メッセージ性〉であると述べており，その意味するところは大学として『何を学んできてほしいかを明確に打ち出すこと』，すなわち【測定したい資質・能力】として〈大学が求める資質・能力〉が何であるかが明確に伝わる問題であることを重要視していると解釈できる。その具体例として〈思考力〉〈応用力〉
が挙げられており，それらを測定できる問題は良い問題であると考えられている。また，〈記述式問題〉がそれらの資質・能力を有効に測定するための問題形式の1 つとして捉えられていることが，【問題のタイプ・分
類の認識】で示唆されている。
教員 C・生物 教員 C は，【重視する観点】として，生物というディシプリン，すなわち〈学問観〉を大切にしていることが推察された。また，【問題のタイプ・
分類の認識】では，生物における〈テーマ〉とは，『素材ではなく，実際に起こっていることのカテゴリ』であり，それらのカテゴリは『非常に限定的であり，かつ互いに関係していて明確に切り分けようがない』と述べられていた。そのため，【重視する観点】として他大学や共通テストと被らないという〈重複回避〉が重要になると考えられる。
また，【測定したい資質・能力】に〈思考力〉や〈幅広い視野〉が挙げられていることの根底にも，上述のような生物という学問分野の特質が関連しているのではないだろうか。

教員 D・数学 教員 D は，〈教科書〉をベースに，問題集や〈他大学の問題〉等を幅広く参照し，【重視する観点】にあるように〈教科書・問題集との類似性〉を意識しつつ，教科書を基準として〈難易度〉の判断『良い問題とは，高校の教材とを行っている。さらに，して使ってもらえるような問題』と回答していることから，〈教材としての価値〉によって問題の質を評価していると解釈することができるだろう。また，作問において〈難易度〉と〈識別力〉を意識しており，特に〈難易度〉には【問題のタイプ・分類の認識】における〈小問形式・大問形式〉の違いが関係していると捉えられていた。
教員 E・英語 英語を専門とする教員 E の発話内容
からは，素材文ありきの認知プロセスが窺える。
【重視する観点】から，素材文ごとに〈素材文の語数〉と〈難易度〉を記録し，選定のための材料としていること，
素材文の内容に込められた〈素材文のテーマの面白さ〉
や〈メッセージ性〉を重視していることが示された。
また，〈採点のしやすさ〉は，信頼性の確保を示唆しているものと考えられる。
〈入試ミス〉を出さないという実務的な観点は，他の教員には見られない特異な視点であった。
【問題のタイプ・分類の認識】では，〈語順
並べ替え問題〉〈説明問題〉〈英文和訳問題〉といった問題形式と，測定し得る能力がセットになって認知されていることが明らかとなった。
教員 F・国語 教員 F は『素材文を選んだら半分以上決まると言ってもいい』と述べており，英語と同様に，国語においても素材文の選定が第一であり，〈素材
文のテーマの面白さ〉や素材文の内容の持つ〈メッセージ性〉が【重視する観点】として見出された。さらに，入試問題の作成において大切にしていることは，
テクスト論の立場から，選ばれた素材文の『肝となる部分をいかにピンポイントに聞くか』であると回答しており，それを〈素材文に対する設問の適切性〉というカテゴリとした。
『特に古文漢文の素材文はリソースが限られている』ため〈重複回避〉が課題であり，重複を避けることが『平等性』の担保にもつながると考えていることから，教科書や問題集，他大学を含めた過去問等を徹底的に調査しているという。
【問題のタイ
プ・分類の認識】では，〈現代文の記述問題の分類〉としていくつかのタイプ分類が挙げられ，その分類は難易度とも結び付いて捉えられていた。
【測定したい資質・能力】では，〈文章読解力〉と〈答案加工能力〉という国語特有の観点が抽出された。

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個別入試における作題関連業務を規定する要因の探索的分析と仮説モデルの構築

表 3 「作問」におけるカテゴリ分類と回答データの例
中カテゴリ

小カテゴリ
教科書

素材の収集源本
他大学の問題
新聞・雑誌
難易度

識別力
妥当性

重複回避

らしさ
現実に生起するかの確認重視する観点学問観
ひっかけ・意地悪な問題の回避
教科書・問題集との類似性
教材としての価値
素材文の語数
素材文のテーマの面白さ
素材文に対する設問の適切性
採点のしやすさ
入試ミス

メッセージ性

素材（図）
記述式問題
テーマ
問題のタイプ・
分類の認識

小問形式・大問形式
語順並べ替え問題
説明問題
英文和訳問題
現代文のジャンル
現代文の記述問題の分類大学が求める資質・能力

思考力
測定したい
資質・能力

応用力
幅広い視野
文章読解力
答案加工能力回答例
・教科書の内容に則した問題（A・物理）
・一番の拠り所は教科書（C・生物）
・教科書を見てどういうふうな問題を出しているか（D・数学）
・さまざまな本を見ながら考えて提案していく（B・化学）
・他大学の入試問題を見てどういうふうな問題を出しているか（D・数学）
・欧米英語圏の教養ある人が読む新聞・雑誌（E・英語）
・平均点は意識する，いかにして目的の平均点に近づけるか（A・物理）
・一番簡単な問題でも教科書の例題よりはちょっと難しい問題を意識（D・数学）
・悪い問題は，誰も解けない問題（D・数学）
・素材文ごとに難易度を記録している（E・英語）
・過去問を読み込んで，例年から比較した上の難易度のイメージを共有した段階からスタート（F・国語）・合否の識別性がある問題（A・物理）
・得点に差がつくように（D・数学）
・平均点調整って，何を測ってるんだろうってことになる（B・化学）
・回答形式の変更による得点調整はしたくない（B・化学）
・その本文を使うのが高校生に対して適当か適当じゃないか，それによって受験生の力を測定できるのかできないのか（F・国語）・他大学の入試問題との被りもダメ（C・生物）
・共通テストと被らないように配慮する（C・生物）
・他大学でも，自大学の問題でも出ていないテーマにする（D・数学）
・全ての教科書と，市販されている問題集と被っているかどうかチェックする（F・国語）
・特に古文漢文はリソースが限られているので，どうしても過去に他大学で出題されたことが出てくる場合もある（F・国語）・それじゃあ当該の選抜の種類らしくないので（B・化学）
・工学部には工学部らしい試験問題であってほしいので（B・化学）
・化学の場合，実際にその現象が起きるのか起きないのかが大事（B・化学）
・ベースになる部分を大事にしなくちゃいけない，生物学っていうのは奥が深いんだよ，ということに気付
いてほしい（C・生物）
・ひっかけ問題や意地悪い問題は出したくない（C・生物）
・受験生は全然見たこともない問題を出しても，絶対解けない。
（D・数学）
・似たようなのをやったことがある問題じゃないと，普通手も足も出ない（D・数学）
・高校の教材として使ってもらえるような問題は良い問題だと思う（D・数学）
・●●ワードから●●ワードくらいまでのもの（E・英語）
・●●大学の問題面白かったなって思ってほしい（E・英語）
・なるほどそういうことあるんだっていうふうに，英文を読んで思ってほしい（E・英語）
・受験生に対して全く興味関心も感じられない，読む気が失せるものってやっぱりダメだと思う（F・国語）
・このテクストからは，この内容について読み取って，的確に表現してほしいっていうポイントは必ず聞かないといけない（F・国語）
・このテクスト読むんだったら肝はここだろうという部分をいかにピンポイントに聞くか（F・国語）・採点者が採点しやすい問題（E・英語）
・作題において大事にしていることは，事務的なことで言うと入試ミスを出さないということ（E・英語）
・作題において大切にしていることはメッセージ性，何を学んできてほしいかっていうのを明確に打ち出す（B・化学）
・作題において大切にしていることはメッセージ性，見たこともない受験生に対しての授業だよね（E・英語）
・それぞれの大学の素材文にはメッセージ性がある（F・国語）
・その素材文を読むこと自体が，受験生にとって，少なくとも人生のプラスになるようなものを出さないと（F・国語）・物理の場合は，内容的に重なっても素材が違えば全然違う問題（A・物理）
・物理でいう素材というのは図，その図が物理の事象を典型的に表している（A・物理）
・単なる知識じゃなくてそれを組み合わせて情報発信する力，情報発信する力っていうのは説明する力だから，文章を書かせればいい（B・化学）
・テーマは素材ではなくて実際起こっていること，大きなカテゴリとして代謝，発生，遺伝，生態，進化，分類がある（C・生物）
・普通多くの大学は大問を (1)(2)(3) のように小問に分けるが，大学によっては誘導なし，小問なしという問題もある（D・数学）
・語順並べ替え問題で文が構成できるっていうのは書く力の要素の１つ（E・英語）
・説明問題はちゃんと英文を読めるかどうかを見ている（E・英語）・英文和訳は日本語にちゃんとできるかどうかを見ている（E・英語）
・小説・評論・随想（F・国語）・極端な話，抽象→具体，具体→抽象の2 つのベクトルしかない（F・国語）
・一番単純なタイプは圧縮型と呼ばれるタイプで，次は合成型のタイプで，次はピックアップ型のタイプ，
一番難しいタイプ具体的な内容しかテクストに書いていない，それを最後自分の言葉を含めて一般化するのが一番難しい（F・国語）
・●●大学に来るんだったらこれだけの学力欲しいよねって観点で見ている（B・化学）
・大学がこういう力を求めているんだなというのがわかる問題は，良い問題（E・英語）
・良い問題は，問題をパッと見て答えが浮かばない，解法が浮かばない問題（A・物理）
・パターン認識で解法が見える問題を解ける学生ではなく，自分で考える力がある学生が欲しい（A・物理）・知識を活用して考える問題を基本的に出すように努力している（B・化学）
・思考力を問うような問題を出したい（C・生物）・論理的に考えてやらないと答えが出ないっていうのが良い問題（C・生物）
・公式を変形して，自分が必要とする形に変えられる力というのはすごく大事（B・化学）
・幅広い視野，知識を持った人材を育てたい（C・生物）
・内容をどこまで掘り下げて理解しているかどうか（F・国語）・辞書の訳に合ってれば正解ということではなくて，そこに上手い下手とか，本質分かってるのと分かってないの，そこに点数の差がつくのは良い問題（F・国語）
・字数の制限によって，あんまりちんたら長い表現使うと字数超えちゃう，するとそれをシンプルな熟語でまとめないといけないとなってくると，答案加工力が問われる（F・国語）- 101 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 4 「配点・採点基準の設定と採点」におけるカテゴリ分類
中カテゴリ
配点の決定方略

作問時の難易度調整方略

実施後の難易度調整方略

小カテゴリ
回答形式に応じた配点記述・説明問題の配点
出題順序に応じた配点
識別力に応じた配点
回答形式の検討
問題数の増減問題内容の検討
採点基準の明確化
素材文のレベルの調整
設問のレベルの調整
配点・採点基準の見直し

言及のあった教科・科目（B・化学），（C・生物），（E・英語）（A・物理），（B・化学），（C・生物），（E・英語），（F・国語）（D・数学）（F・国語）（B・化学）（C・生物）（D・数学）（E・英語）（E・英語），（F・国語）（F・国語）（B・化学），（D・数学）

表 5 「試験実施後の評価」におけるカテゴリ分類と回答データの例
中カテゴリ

予想に照らした
結果の捉え方

解釈の観点

入試観

小カテゴリ

回答例
・幸いにしてだいたいの狙い通りにはなっている（A・物理）・基本難しめになってしまう（B・化学）
・今までやってきた勘で平均点の予想をするが，あんまり外れたことはない（C・生物）
難易度の予想・そんなに難しくないと思っても受験生は解けなかったりする（D・数学）
・難易度の予想は当たらないことが多い（D・数学）
・難易度の予想はだいたい当たる，そんなに外れない（F・国語）
・読み違いもあって，こっちができていると思った問題がことごとくできていない（C・生物）
読み違い
・こちらの読み違いだよね，受験生はこのへんぐらいできるんだろうと思ったらガタガタ（E・英語）
・得点別に合否を分かりやすく示したグラフを作成（A・物理）
・測定としてはうまく学力のない人とある人を分けた，識別力があった，と言うんだけど，その識別基準がどこかが重要（B・化学）
・狙い通りの学力レベルで識別ができていると感じる問題は，記述がきちんとできている問題（B・化学）
識別力
・入試だからやっぱり差をつける問題じゃないとダメ（D・数学）
・五分位図による識別力の確認を最も重視（E・英語）・読める生徒と読めない生徒を選抜するという意味に関しては，きちんと点数が分かれた問題ではなかったかなと思う（F・国語）
・平均点とか，小問別の正答率（A・物理）・誤答率がそこそこ高い問題はチャレンジしてくれた問題，解こうっていう気にさせた問題（B・化学）
・誤答率がめちゃくちゃ低い問題は，簡単すぎた（B・化学）
誤答率・正答率・平均点
・誤答率が非常に低く，正答率がやたらと高い問題は次年度は問う必要がない（B・化学）
・合格者の平均を重視（D・数学）
・小問分析で得点率を見ている（E・英語）
・得点の散らばりを見て，得点をとれている人がそこそこいて，でも４割とか３割くらいの人が解
得点の散らばり
けてない時にはうまくいったなって思う（B・化学）
・平均も大事だけど散らばりも大事（D・数学）
・空欄というのは捨てられたか，または解けなかった問題なので，それはどっちかって言うと嫌わ空欄の比率れた問題（B・化学）
記述問題のでき具合
・特に記述のところで，このぐらいなら書けるという部分を見たい（C・生物）
小問の配点
・得点の解釈では，大問の平均点だけ見ても小問の配点まで見ないとなんとも言えない（D・数学）
共通テスト基準の難易度把握 ・共通テストより難しくなるレベルが難しいんだろうな（E・英語）
・できる子は，的確な表現を使って，この表現いいな，っていう解答を作る（F・国語）
・できている子は「おぉ～!」っていう答えをきちんと揃えてくるので，するとこちらはやっぱり我々
受験者のレスポンスの意図したことは間違ってないなと思い安心する（F・国語）・選抜試験だから，選抜に適した識別性がないと意味がない（A・物理）
・定員を確保するための試験と，定員はどうでもいいから能力を確保したいという試験は違うので，大学入試はうまく定員のところでギャップが出るような問題にしなくてはいけないところが難しい
入試の選抜機能（B・化学）
・入試問題だから，入試の選抜に役立つ資料として識別力が一番大事（E・英語）
・高校に負担をかけないで，かつ，こういうところは大事よみたいなメッセージが発せられれば（A・物理）
・初年度は受験生に厳しくても，その質とレベルを保てば，5,6 年経てばそれに対応した受験生が現れてくるので，受験者に対してこちらが求めている能力を持っている，またそれを養ってきた受験生が受けてくれるようになる，と言うか，受ける受験生はそれを養ってから来るようになる，それ
入試の教育機能はすごく教育効果があると思う（B・化学）
・続けて出していると，対策してきたらできるようになるかなと思ってね，そしたらそれはそれでいいことだから，教育効果があるわけだから（E・英語）
・大学入試の問題を解くことによって，有益な読書となるような（F・国語）
下級学校への悪影響の排除
・作題において大切にしていることは，高校の授業に悪い影響を与えないということ（A・物理）
高校教育へ思量・問題のでき具合から考えるに，高校で実験とかやってないのかなって（C・生物）
・入試だけじゃなくてその後の大学生活とか，あるいは社会人になった時に，考えるってことが生
将来への配慮
きてくる（C・生物）- 102 -

個別入試における作題関連業務を規定する要因の探索的分析と仮説モデルの構築

3.2.2 「配点・採点基準の設定と採点」のフェーズ【配点の決定方略】の〈回答形式に応じた配点〉は，回答形式によって測定できる資質・能力の種類や深度に差があるという認識が背景にあるものと考えられる。
〈記述・説明問題の配点〉は，ほとんどの教員から言及があったカテゴリであり，記述式問題は多くの作題者にとって重要な要素と認識されていることが示唆された。教員 D の発話からは〈出題順序に応じた配点〉というカテゴリを生成したが，これは数学の問題固有の特性に依拠する可能性がある。また，教員 F は『識別力の高い問題は配点が高くあるべき』という信念を持っていた。
【作問時の難易度調整方略】としては，〈回答形式の検討〉〈問題数の増減〉〈問題内容の検討〉〈採点基準の明確化〉〈素材文のレベルの調整〉〈設問のレベルの調整〉という 6 つの小カテゴリが抽出された。
それぞれ，各教員の専門分野ごとの問題形式の特徴を反映する方略であると解釈できる。
教員 B と教員 D は，【実施後の難易度調整方略】に言及していた。ただし，いずれも【実施後の難易度の調整方略】を肯定的に捉えた内容ではなく，〈配点・採点基準の見直し〉等により試験実施後に得点調整を行うと，『受験生の力を正確に把握できないのではないか』『本当の力が測れていないのではないか』といった，
妥当性や識別力の毀損への懸念を意味するものであった。
3.2.3 「試験実施後の評価」のフェーズ
実施後の得点率から見た難易度が作問時の予想に比して当たっているか否かを振り返った〈難易度の予想〉や，できるはずだと思って出題した問題ができていなかったという〈読み違い〉に関する認識を【予想に照らした結果の捉え方】とした。教員 B や教員 D は予想よりも実際の得点率が低くなることが多く，予想は当たらないと述べていたのに対し，教員A・C・Fは，
これまでの経験に基づく平均点予想は当たる，と述べていた。
実施結果に対する【解釈の観点】の 1 つとして〈識別力〉が見出された。ただし，『五分位図による識別の確認を最も重視する』という教員 E のように，統計的な観点からエビデンスに基づく評価を意図しているケースから，『うまく学力のない人とある人を分けた』『差をつける問題でないといけない』という概念的理解にとどまるケースまで，識別力に関する認識や理解のレ
ベルには個人差が見られた。また，〈得点の散らばり〉というカテゴリは，〈識別力〉と結び付いて解釈されているものと推測される。
〈誤答率・正答率・平均点〉や〈空欄の比教員 B は，率〉に独自の意味付けをして，結果の解釈を行っていることが示された。教員 D は，受験者全体の得点率よりも『合格者の平均』を重視していた。また，「作問」のフェーズで【測定したい資質・能力】に〈思考力〉〈幅広い視野〉を挙げていた教員 C は，「試験実施後の評価」のフェーズで重視する観点として〈記述問題のでき具合〉に言及していた。これは，記述問題によって〈思考力〉や〈幅広い視野〉が測定できるという認識に基づいているものと考えられる。
国語を専門とする教員
F の【解釈の観点】としては，〈受験者のレスポンス〉
が重要な役割を果たしていることが示された。
「試験実施後の評価」のフェーズで抽出されたカテゴリの中でも，個別大学の入試問題の機能や在り方に関する信念を反映したカテゴリをまとめて【入試観】とした。教員 A・B・E からは，〈入試の選抜機能〉に注目した発話が見られた。
〈入試の教育機能〉では，教員Fは入試問題を解くことも教育の一環であるべきという受験時の一時点における教育機能を指している一方で，教員 B や教員 E の発話内容は，入試の持つ波及効果（washback eﬀect）（村山, 2006）を意図した概念であり，高校教育における試験対策を是とする考え方が示唆されている。これに対して，教員 C の〈高校教育への思量〉と〈将来への配慮〉は，過去に遡って高校教育の現状を把握するための一種の鏡として入試を捉える見方と，未来へ目を向けて入学後，あるいは社会に出てからも必要とされるようなポテンシャルを評価すべきであるという信念の両面を併せ持つ入試観を表している。また，教員 A からは，いわゆる 46 答申の中間報告で示された「日本型大学入学者選抜制度の三原則」（木村・倉元, 2006）の 1 つである〈下級学校への悪影響の排除〉に相当する強い思いが語られた。
3.3 作題関連業務の規定要因に関する仮説モデル
作題関連業務の 3 つのフェーズでは，教員の専門が違っても共通する小カテゴリが数多く生成された一方で，各専門分野に特有の学問観，個人の教育観等を反映していると推察される小カテゴリも複数抽出された。
また，業務の手順に応じて，便宜的に 3 つのフェーズに分けて大カテゴリとしたが，実際にはそれぞれのフェーズは有機的に関連しているものと考えられる。そこで，抽出されたカテゴリをもとに，各フェーズを規定する要因を整理し，作題関連業務の背後にある認知プロセスに関する仮説モデルを構築して図 1 に示した。

- 103 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

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図 1 作題関連業務の背後に仮定される認知プロセス

図 1 作題関連業務の背後に仮定される認知プロセス

まず，面接調査に基づくカテゴリ生成の結果より，

スに関する仮説モデルを構築して図1 に示した。
①「作問」と②「配点・採点基準の設定と採点」，そし1
まず，面接調査に基づくカテゴリ生成の結果より，○て①と③「試験実施後の評価」は，単一年度のみなら
2「作問」と○「配点・採点基準の設定と採点」，そしてず年度を跨いだ作題関連業務の一連のサイクルの中で
1
3
○
と
○
「試験実施後の評価」は，単一年度のみならず相互に関連していることが示唆された。一方で，②の年度を跨いだ作題関連業務の一連のサイクルの中で相採点結果を踏まえて③の評価は行われるが，③から②への遡及的な矢印は事後的な難易度調整を暗に意味す
2 の採○互に関連していることが示唆された。一方で，るため，妥当性保証の観点からむしろ避けることが望3 の評価は行われるが，○
3 から○
2 へ
○
点結果を踏まえてまれていた。
の遡及的な矢印は事後的な難易度調整を暗に意味する①「作問」では，テーマ駆動型かマテリアル駆動型
ため，妥当性保証の観点からむしろ避けることが望まかといった，テストの性能を評価する観点れていた。「作問方略」
である「項目分析・テスト理論的観点」，そして入試と1 「作問」では，テーマ駆動型かマテリアル駆動型○
しての品質に関わる受験者の「公正性への配慮」といかといった「作問方略」，テストの性能を評価する観点
う 3 つの要因が重要視されていると考えられる。ここである「項目分析・テスト理論的観点」，そして入試とで，「作問方略」におけるテーマ駆動型は主に理科を専しての品質に関わる受験者の「公正性への配慮」とい門とする教員 B・C に見られた，まずはテーマ，すな
う 3 つの要因が重要視されていると考えられる。ここ
わち問題で取り上げる領域等の主題から決定するといで，「作問方略」におけるテーマ駆動型は主に理科を専う方略を指す。これに対して，マテリアル駆動型の典門とする教員 B・C に見られた，まずはテーマ，すな
型は，英語および国語を専門とする教員 E・F によっわち問題で取り上げる領域等の主題から決定するといて語られたような，素材文を最初に決定するという方う方略を指す。これに対して，マテリアル駆動型の典略を指す。この作題方略の違いには「学問分野」の影
E・F によって
型は，英語および国語を専門とする教員
響が大きいと推察される。数学はどちらかと言えばテ語られたような，素材文を最初に決定するという方略
ーマ駆動型に相当し，物理は，テーマ駆動型とマテリを指す。この作題方略の違いには「学問分野」の影響
アル駆動型の双方の要素を併せ持った学問分野であるが大きいと推察される。数学はどちらかと言えばテーと推測される。
作題関連業務に従事する教員には，「測定したい資
マ駆動型に相当し，物理は，テーマ駆動型とマテリア
質・能力」とそれを測定し得る「回答形式」が対応しル駆動型の双方の要素を併せ持った学問分野であるとているという認識を持っていることが示唆された。こ推測される。
の認識は難易度や識別力に関する作問時の見通しを規作題関連業務に従事する教員には，「測定したい資質・定しており，
さらに②「配点・
採点基準の設定と採点」
能力」とそれを測定し得る「回答形式」が対応していのフェーズにおいても，難易度は回答・問題形式によっるという認識を持っていることが示唆された。この認て調整可能であり，識別力は配点によって調整可能で識は難易度や識別力に関する作問時の見通しを規定しあるという認知を生み出していた。
2 「配点・採点基準の設定と採点」のており，さらに○

また，作題関連業務に従事する教員は，何らかの「項て調整可能であり，識別力は配点によって調整可能で
目分析・テスト理論的観点」に基づき③「試験実施後あるという認知を生み出していた。
の評価」
を行っていることが示された。
しかしながら，また，作題関連業務に従事する教員は，何らかの「項科学的なテスト理論への理解度には個人差が大きく，
3 「試験実施後の目分析・テスト理論的観点」に基づき○経験に基づく勘や各人の教育観に依拠した解釈も見受評価」を行っていることが示された。しかしながら，科けられた。さらに，難易度と識別力との混同や，識別学的なテスト理論への理解度には個人差が大きく，経力と配点との関係性に関する誤謬なども散見され，作験に基づく勘や各人の教育観に依拠した解釈も見受け
題者の多くがテスト理論の正しい知識を有していないられた。さらに，難易度と識別力との混同や，識別力ことが露呈された。
と配点との関係性に関する誤謬なども散見され，作題以上より，作題関連業務に携わる教員への FD 等を者の多くがテスト理論の正しい知識を有していないこ
通してテスト理論の知識と方法を教授する，情報的支とが露呈された。
援が有効である可能性が示された。また，公正性保持以上より，作題関連業務に携わる教員への FD 等をのための要件となる入試ミスの防止や重複回避に関し通してテスト理論の知識と方法を教授する，情報的支ては，高校教科書の範囲や用語，自大学および他大学援が有効である可能性が示された。また，公正性保持の過去問等をデータベースとして参照するようなチェのための要件となる入試ミスの防止や重複回避に関し
ックシステムによる道具的支援が有用であろう。
ては，高校教科書の範囲や用語，自大学および他大学

ッ
4 の過去問等をデータベースとして参照するようなチェ
本研究の限界と今後の展望
本研究では，面接調査に基づく質的な分析により，クシステムによる道具的支援が有用であろう。
作題関連業務を規定する要因を探索的に抽出し，図 1
4 本研究の限界と今後の展望のような認知プロセスに関する仮説を生成した。現状
本研究では，面接調査に基づく質的な分析により，作では，学問分野による違いに加えて，個人のパーソナ
題関連業務を規定する要因を探索的に抽出し，図
リティや経験に依拠した信念も一定の影響力を持つ要1 のような認知プロセスに関する仮説を生成した。現状で因であることが示唆された。同時に，作題支援の具体は，学問分野による違いに加えて，個人のパーソナリ
的な方策についても明確化できた。作題関連業務に従事する教員に直接アプローチすることで，認知プロセ
ティや経験に依拠した信念も一定の影響力を持つ要因スを解明する試みの有効性を示唆する結果であり，パであることが示唆された。同時に，作題支援の具体的イロットスタディとしての意義は大きい。
な方策についても明確化できた。作題関連業務に従事
しかしながら，調査対象者が 6 名と非常に少なく，する教員に直接アプローチすることで，認知プロセス
物理，化学，生物，数学，英語，国語の教科・科目かを解明する試みの有効性を示唆する結果であり，パイら各
1 名のみであったため，学問分野固有の特質と，ロットスタディとしての意義は大きい。
個人の特性とを区別して論じることができない点が，しかしながら，調査対象者が 6 名と非常に少なく，物本研究の限界として挙げられる。今後は，調査対象者
理，化学，生物，数学，英語，国語の教科・科目からの人数を増やし，幅広い専門からの知見を収集するこ各 1 名のみであったため，学問分野固有の特質と，個とで，教科・科目特異性の高い要因，あるいは教科・
人の特性とを区別して論じることができない点が，本科目横断的な汎用性の高い要因を特定するなど，仮説研究の限界として挙げられる。今後は，調査対象者のをさらに精緻化し，量的な分析手法の適用によって，人数を増やし，幅広い専門からの知見を収集することその仮説を検証していく予定である。これらの研究成で，教科・科目特異性の高い要因，あるいは教科・科目
果の蓄積をもとに，個別大学における作題関連業務のをまたいだ汎用性の高い要因を特定するなど，仮説を効率化を図るとともに，良質な入試問題の継続的作成
さらに精緻化し，量的な分析手法の適用によって，そに資する作題支援システムの構築を目指したい。
の仮説を検証していく。これらの研究成果の蓄積をも注とに，個別大学における作題関連業務の効率化を図る

1)とともに，良質な入試問題の継続的作成に資する作題
本稿は，令和 3 年度全国大学入学者選抜研究連絡協議会大会

フェーズにおいても，難易度は回答・問題形式によっ- 104 7

（第 16 回）で発表した内容（久保, 2021）に，新たなデータ
支援システムの構築を目指したい。
を加えて再構成したものである。

個別入試における作題関連業務を規定する要因の探索的分析と仮説モデルの構築

2) 一義的に解釈できる意味内容ごとに断片化した文書の１つのまとまりを，1 つのデータとして扱っている。1 つのデータ
は，一文の場合もあれば，複数の文から構成される場合もある。

謝辞
本研究は，東北大学 2020 年度 TUMUG 支援事業
（男女共同参画・女性研究者支援事業）「スタートアップ研究費」3-20 および，JSPS 科研費 JP21K13636 の助成を受けた研究成果である。
参考文献
木村拓也 (2012). 「個別学力検査問題の質を測る—作題に関す
る合格者アンケートによる試み—」『大学入試研究ジャーナル』
22, 135－144.
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」『東北大学高等教育開発推進センター紀要』1, 15－27.
久保沙織 (2021). 「個別大学の入試問題作成において重視される観点の探索的分析—作題支援システムの構築を目指して—」独立行政法人大学入試センター『令和 3 年度全国大学入学者
選抜研究連絡協議会大会（第 16 回）研究発表予稿集（クローズドセッション用）』，62－67.
倉元直樹 (2020). 「受験生保護の大原則と大学入試の諸原則」倉元直樹編『「大学入試学」の誕生』金子書房, 6－17.
村山航 (2006). 「教育評価」鹿毛雅治編『朝倉心理学講座 8 教
育心理学』朝倉書店, 173－194.
佐藤喜一・並川努・濱口哲 (2013). 「新潟大学の個別学力検査における作題技術の向上を目的とした作題者へのフィードバッ
ク内容の整理」『大学入試研究ジャーナル』23, 127－133.

- 105 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号，106-113，2022【原著】

オンライン入試の意義と課題――九州工業大学における総合型選抜Ⅰの事例をもとに――大野 真理子（京都大学大学院），花堂 奈緒子，播磨 良輔（九州工業大学）
九州工業大学では，新型コロナウイルス感染症の感染拡大状況を鑑み，令和 3 年度総合型選抜Ⅰにおいてオンライン入試を実施した。本研究では，受験者がオンライン入試をどのように捉えたかを分析す
ることを通じて，その意義と課題を明らかにするため，総合型選抜Ⅰの合格者に対し質問紙調査を行った。結果，自宅や学校等で受験できたことを前向きに捉える受験者が大半を占めた。また，オンライン
接続テストの実施は，端末の操作方法等の試験当日までに想定可能な受験者の不安の軽減に一定の効果があったことが示された。一方で，試験当日の予期せぬトラブルや不正行為をする受験者への懸念等，事前に対処できない事象への不安が一部の受験者に残ったことも示された。
キーワード：オンライン入試，オンライン CBT，受験環境，不正行為，受験者の不安度
1 はじめに
1.1 新型コロナウイルス感染症対策とオンライン入試
令和 3 年度の大学入学者選抜では，新型コロナウイ
ルス感染症の感染拡大を防止するという観点から，徹底した感染対策を講じた上で入学者選抜を実施することが求められた。
「令和 3 年度大学入学者選抜実施要項」（文部科学省, 2020）では，「第 14 新型コロナウ
イルス感染症対策に伴う試験期日及び試験実施上の配慮等」の項目が新たに設けられ，各大学が実施上配慮すべき事項が明記された。特に，総合型選抜及び学校
推薦型選抜では，「ICT を活用したオンラインによる個別面接やプレゼンテーション，大学の授業へのオン
ライン参加とレポートの作成，実技動画の提出，小論文等や入学後の学修計画書，大学入学希望理由書等の提出などを取り入れた選抜を行う」等の工夫が，感染対策の一例として示された。合わせて，そのような入学者選抜を実施する際は，「入学志願者による利用環境の差異や技術的な不具合の発生等によって，特定の入学志願者が不利益を被ることのないよう，代替措置などの配慮を行う」よう要請されている。
上記要項において感染対策の一例として示された
ICT を活用したオンラインによる入学者選抜を，本研究では「オンライン入試」と呼ぶことにする。令和 3
年度選抜では複数の国公私立大学において，様々に工夫を凝らしてオンライン入試を実施した事例が報告されており（大学入試のあり方に関する検討会議, 2021），
九州工業大学の総合型選抜Ⅰもそのひとつである。
1.2 本研究の目的
九州工業大学の総合型選抜Ⅰは，制度設計時点ではオンラインでの実施を想定して設計された選抜ではなく，後述するように新型コロナウイルス感染症への緊急対応として急遽オンライン実施へ切り替えたものである。そのため，選抜方法の一部がオンラインで実施可能なものに限定されるなど，当初の制度設計からの変更を余儀なくされた部分はあったものの，総合型選抜Ⅰで求める学生を選抜するための観点は維持できたものと考えている 1)。オンライン入試への移行にあたり，実施運用等については複数回にわたる学内での協議を重ねて決定し，実施後のフィードバックも行ってきた。同様にオンライン入試を行った大学からの事例
報告では実施準備等の運用面での内容，つまり大学側の視点からの報告が大半を占める（例えば，立脇,
2021）。一方で，受験者がオンライン入試という新たな取組みをどのように捉えたかという，受験者視点からの評価は十分になされているとは言い難い。
そこで本研究では，オンライン入試に対する受験者心理に着目することで，オンライン入試の意義ならびに課題を明らかにすることを目的とする。以下，総合型選抜Ⅰのオンライン入試の概要について紹介した後，具体的な研究方法について説明する。
2 九州工業大学の総合型選抜Ⅰについて
2.1 オンライン入試への全面移行の経緯
九州工業大学では，令和 3 年度入学者選抜より，新しいことを学ぼうとする力や書き出す力を活かす入試
として，大学入学共通テストを利用しない総合型選抜
Ⅰを導入した。総合型選抜Ⅰは 2 段階選抜方式で，いずれの段階においても，課題をその場で提示し，所定の時間で解答する選抜方法を含むため，対面で実施す- 106 -

オンライン入試の意義と課題る場合，受験者は 2 回来場する必要がある 2)。
令和 2 年度当初は，新型コロナウイルス感染症が収束し対面での試験が実施できることを期待していたが，8 月の時点で，試験会場となるエリアでの収束の見込みは立っておらず，特に高齢化が進むエリアが多い九州では，県外移動者の感染に対する強い危機感が持たれる状況であった。そのため，受験者の来場が困難になる状況や，来場後に受験者家族等への影響が生じる可能性も考慮し，受験者の安全確保ならびに受験機会を担保するという観点から，9 月 2 日に実施方法を対面からオンラインへと全面移行することを公表した（図 1）。

いて考察し，30 分でレポートにまとめる。レポート全体を通しての試験時間は 105 分である。課題解決型記述問題では，小中学校・高等学校で学んだ算数・数学
及び理科の内容をもとにした 2 つの問題の中から 1 つを選択し，図表などを用いて 60 分で解答する。

図 2 選抜方法に関する変更点（第 1 段階選抜）

図 1 スケジュール・試験会場に関する変更点
なお，オンライン入試の受験に必要な端末やネット
ワーク，
受験会場の確保等が困難な受験者に対しては，
九州工業大学戸畑キャンパスへの来学による受験許可
や機器等の貸出しを行うことで，受験機会が損なわれることがないよう配慮・措置を講じた。ただし，来学
受験の場合には，オンラインでの受験者との公平性を期すため，本学が貸与する端末とネットワークを通じての会場内オンライン受験を原則とし，対面による受験は認めないこととした。
2.2 選抜方法の概要とオンラインによる実施方法
2.2.1 第 1 段階選抜
第 1 段階選抜は，レポート及び課題解決型記述問題
により構成される（図 2）。レポートでは，3 つの分野
（数学，科学，工学）の講義（各 20 分）を受講し，講義ごとに重要だと考えたキーワードを受験者が選び，簡単な解説をそれぞれ 5 分で記述する。その後，3 つのうち 1 つの講義を選び，その内容を要約するとともに，受講を通じて感じた入学までの学びの必要性につ

第 1 段階選抜では，オンラインツールとして Zoomを用いた。受験者には，パソコン，タブレット，スマートフォンのいずれかの端末 1 台を用意することを求めた。受験者は，受験票に記載されたミーティング IDとパスコードを入力してミーティングルームにアクセ
スし，監督者は，Zoom の画面共有機能により講義動
画や課題解決型記述問題の配信を行う。また，解答中
は監督者がカメラを通じて受験者をモニタリングするとともに録画を行い，ネットワークや機器のトラブル，
不正行為の防止等に適宜対応した 3)。
2.2.2 第 2 段階選抜
第 2 段階選抜は，第 1 段階選抜の合格者を対象に行い，学びの計画書，適性検査（数学，理科，英語分野），
4)
個人面接により構成される（図 3） 。学びの計画書は事前提出課題であり 5)，大学入学後にどのようなことを学びたいかについて記述する。適性検査では，CBT（Computer Based Testing）方式による選択式問題をオンラインで出題し，数学・理科はあわせて 100 分，
英語は 30 分で解答する。個人面接では，第 1 段階選抜のレポートならびに課題解決型記述問題の解答，学びの計画書，適性検査（数学，理科）及び調査書等を参考に，受験者と複数名の本学教員との質疑応答を 10〜20 分で行う。

- 107 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

図 3 選抜方法に関する変更点（第 2 段階選抜）

図 4 令和 3 年度オンライン受験マニュアル（抜粋）

第 2 段階選抜でも，第 1 段階選抜と同様にモニタリ
ングのオンラインツールとして Zoom を用いた。これに加え適性検査の出題では，CBT プラットフォーム
TAO 6)を用いた。受験者は Zoom を起動した状態で，インターネットブラウザ上で TAO にアクセスする必要があるため，タブレット，スマートフォンでの受験者は，Zoom 起動用の端末とインターネットブラウザ
へのアクセス用の端末として，いずれかの機器 2 台を組み合わせて受験することを求めた 7)。

なお，第 1 段階選抜の受験者数は 196 名であり，合格者数は 88 名であった。
第1 段階選抜の合格発表後，88 名全員に対し，第 2 段階選抜で用いる CBT プラッ
トフォーム TAO へのアクセス方法を通知して所定の期日までにサンプル問題への解答を終えるよう求め，
TAO の操作方法を事前に確認するための機会を設けた（図 5）。第 2 段階選抜の受験者数は 88 名であり，総合型選抜Ⅰの最終合格者数は 41 名であった。

2.2.3 オンライン接続テストの実施
受験者側のインターネット環境や受験会場を確認し，実施方法に関する疑問を解消することで試験当日のト
ラブルを可能な限り回避し，円滑に試験を実施することを目的として，第 1 段階選抜実施前に，来学受験を希望した者を除くすべての受験者を対象に，大学担当者と受験者とが試験当日と同じ環境下で双方向のやり取りを行う「オンライン接続テスト」を実施した 8)。
受験者には，試験当日に受験する予定の会場から，オンライン接続テスト用の Zoom ミーティングルーム
へのアクセスを求めた（図 4）9)。まず，カメラ，マイクによる画像や音声のクリアさ，受験会場の様子を確
図 5 適性検査 CBT の受験操作手順について（抜粋）
認した。その後，試験当日に使用する Zoom の機能として，画面共有によるサンプル画像や動画の見え方，
3 方法
チャット機能の使い方等を確認し，質疑応答の時間を
3.1 調査対象・時期・手続き設けた。接続テストにより，インターネット接続状況
総合型選抜Ⅰの合格者 41 名を対象に，質問紙調査
が不安定で受験に支障が生じる可能性が考えられた場を行った。令和 3 年 2 月 3 日〜14 日の回答期間で，合は，来学受験への変更や機器の貸し出しを提案した。 調査回答用のウェブサイトからの回答をメールで依頼した。なお，実施にあたっては，個々の回答は統計分
析のみに使用し，取得した個人情報は適正に取り扱うこと，個人が特定されない形で研究発表等に用いる場
合があること，回答の内容は入学後の成績等にはいっ- 108 -

オンライン入試の意義と課題

さい影響しないことを明示し，倫理的配慮を行った。
3.2 調査項目
3.2.1 ICT 端末を用いた作業経験の有無
総合型選抜Ⅰ「出願前」に，パソコン，タブレット，
スマートフォンを用いた作業経験があったかどうかについて，作業ごとに，「(1) あった」，「(2) なかった」の二件法で回答してもらった。作業経験の選択肢は，「(1) インターネットブラウザで情報検索をしたことがある」，「(2) メールのやりとりをしたことがある（LINE 等の SNS は含まない）」，「(3) Zoom などのオンライン会議システムを使ったことがある」，「(4)Word などのワープロソフトで文書を作ったことがある」，「(5) PowerPoint などのプレゼンテーションソフ
トで資料を作ったことがある」の 5 つを設けた。
3.2.2 オンライン入試に対する不安度
オンライン接続テスト「実施前」及び「実施後」のそれぞれの時点におけるオンライン入試に対する不安度について，当時を振り返った上で，「(1) 不安だった」，「(2) やや不安だった」，「(3) あまり不安はなかった」，「(4) 不安はなかった」の四件法で回答してもらった。
さらに，オンライン接続テスト「実施前」に抱えていた不安ならびに，オンライン接続テスト「実施後」に残った不安については，
自由記述で回答してもらった。
3.2.3 受験時のトラブルや困ったことの有無
受験時にトラブルや困ったことがあったかどうかについて，選抜方法ごとに，「(1) あった」，「(2) なかった」の二件法で回答してもらった。さらに，「(1) あった」を選択した者に対し，トラブルの内容について自由記述で回答してもらった。選抜方法は，「(1) レポートの動画視聴時」，「(2) レポートの解答時」，「(3) 課題
解決型記述問題の解答時」，「(4) 適性検査の解答時」，「(5) 個人面接の待機中」，「(6) 個人面接の面接中」の6 時点に分類した。
3.2.4 オンライン入試のよかった点と要改善点
オンライン入試を受験してよかったと感じたことと改善する必要があると感じたことについて，それぞれ
自由記述で回答してもらった。
4 結果と考察4.1 回答者の概要
37 名から回答があり，有効回答率は 90.2%であった。
回答者が第 1 段階選抜を受験した場所は，自宅が 23
名（62.1%），在学中の学校が 9 名（24.3%），九州工業大学戸畑キャンパス（来学受験）が 5 名（13.5%）であった。分析には SPSS 27 を用いた。
なお 3.1 で示したように，本調査の対象は合格者である。よって，選抜効果の影響により統計量に歪みが生じている可能性があるため，得られたデータの解釈には慎重になる必要がある。
4.2 ICT 端末を用いた作業経験の有無
ICT 端末を用いた作業経験を有すると回答した者の数と割合について，表 1 にまとめた。端末の種類にかかわらず，ほぼすべての受験者がインターネットブラ
ウザでの情報検索を経験していた。また，メールの送受信，ワープロソフトやプレゼンテーションソフトでの資料作成についても，7〜9 割弱の受験者がいずれかの端末で作業経験があると回答した 10)。一方，Zoomなどのオンライン会議システムを使用したことのある
受験者の割合は，もっとも使用率の高いスマートフォ
ンでも 6 割程度と他の作業内容に比べて低くなっており，オンライン入試の受験のために初めて Zoom を使用した受験者が少なくなかったことが示された。
4.3 オンライン入試に対する不安度
来学して受験した 5 名を除く 32 名を対象に，オンライン接続テスト「実施前」と「実施後」の 2 時点におけるオンライン入試に対する不安度について尋ねた。
その平均値の差を，対応あり t 検定で検討した結果を表 2 に示した。t (31) = 3.96，p < .001，95% CI [0.32，
0.99]で有意差があり，「実施前」に比べて「実施後」のほうが，不安度が有意に減少していることがわかった。
また，
Hedges の効果量(g)を算出した結果，
g = 0.69となり，中から大の効果がみられた 11)。

表 1 ICT 端末を用いた作業経験の有無

経験あり(1) インターネット(2) メール(3) Zoomn（選択率）n（選択率）n（選択率）
パソコン
35 ( 94.6% ) 12 ( 32.4% ) 16 ( 43.2% )
タブレット
34 ( 91.9% ) 12 ( 32.4% ) 16 ( 43.2% )スマートフォン 37 ( 100.0% ) 28 ( 75.7% ) 22 ( 59.5% )- 109 -

(4) Word(5) PowerPointn（選択率）n（選択率）
33 ( 89.2% ) 33 ( 89.2% )5 ( 13.5% )4 ( 10.8% )5 ( 13.5% )2 ( 5.4% )大学入試研究ジャーナル第 32 号

オンライン接続テスト「実施前」に抱えていた不安の内容については，22 件の自由記述があった。項目別にまとめると，端末操作やインターネット接続トラブ
ルへの不安等の「接続や端末操作に関すること」が 15件ともっとも多かった。続いて，不正行為をする受験者に対する不安等の「不正行為に関すること」が 5 件，
「その他」が 2 件であった。さらに，オンライン接続
テスト「実施後」に残った不安の内容については，15
件の自由記述があった。
項目別にまとめると，「実施前」の不安とほぼ同様に分類することができ，「接続や端末
操作に関すること」が 9 件ともっとも多かった。続いて，「不正行為に関すること」が 3 件，
「その他」が 3件であった。
オンライン接続テストの実施が受験者の不安の軽減に一定の効果を示した点については，4.2 で明らかになったように，Zoom の操作に慣れていない受験者が少なくなかったことが影響していると考えられる。オ
ンライン接続テストに参加することにより，実際にZoom に接続しながら試験当日の操作方法や実施の流れを体験でき，また不明点を担当者に直接質問することができたことにより，事前に想定できる不安を試験当日までに和らげることができたものとみられる。一方で，オンライン接続テスト「実施後」に残った不安の内容に目を向けると，試験当日の予期せぬトラブルの発生や，不正行為をする受験者の存在への懸念など，
オンライン接続テストによる体験だけでは払拭しきれない，その発生も含めて事前に対処できない事象への不安が一部の受験者の中に残り続けたことが窺える。
これらの受験者の不安に対し，大学側では，試験中のトラブル発生時に受験者がとるべき行動として，チャットによる連絡や緊急連絡用の携帯電話による電話連絡などの方法を明記し，受験者側に伝えるといった対応を取った。不正行為についても，どのような行為がそれに該当するのかを明記し，試験開始前に受験会
場に受験者以外の者がいないことや，カンニングにつながるメモ等の有無をカメラ越しに確認し，試験中に録画を行うといった具体的な対応内容を示すことで対応した。大学や個々の受験者だけでは制御できない事
象への不安を解消することは非常に難しいとはいえ，受験者が安心して受験できる環境を整えるためには，対面実施と同一レベルとまでは難しいとしても，実施方法等の検討の余地はまだ残されていると言えるだろう。
4.4 受験時のトラブルや困ったことの有無
受験時のトラブルや困ったことの有無について選抜
方法別にまとめたところ，トラブル等があったと回答
した受験者数は，第 1 段階選抜では，レポートの動画
視聴時に 4 名，レポートの解答時に 1 名，課題解決型
記述問題の解答時に 2 名であった。具体的なトラブルの内容としては，動画の途切れや端末のバッテリー減少といった，受験者側のインターネット接続環境や端末に起因するものが挙げられた 12)。
第2 段階選抜では，適性検査の解答時に12 名，
個人面接の待機中に 1 名，
個人面接の面接中に 2 名が，トラブル等があったと回答し，具体的なトラブルの内容としては，受験者側のシステム利用手順の不備，インターネット接続環境や端末に起因するものが挙げられた。第 1 段階選抜で発生したトラブル同様，第 2 段階選抜におけるトラブル
も，大学側が受験者の状況を把握し， フォローすることが難しいものであった。
なお，適性検査において他の選抜方法よりも多くのトラブルが発生したのは，CBT プラットフォーム
TAO の操作に不慣れな部分が残っていた可能性が推測される。適性検査は他の選抜方法と異なり，Zoomの接続に加え，インターネットブラウザを開いて所定のウェブサイトにアクセスし，ログインするという複数のプロセスを踏む必要がある。2.2.3 でも示したように第 1 段階選抜の合格者に対しては，第 2 段階選抜までに，試験当日と全く同じ手順で TAO のテストサイ
トにログインし，
サンプル問題に解答することを求め，
約 9 割の受験者が解答していた。しかし，試験当日は緊張や焦りからか，操作上での不備によってサイトへのアクセスやログインができないという状況が複数名の受験者において発生した。このようなトラブルが発生した受験者に対しては，緊急連絡用の携帯電話に大学から直接連絡し，予備のミーティングルームへの移動を指示した上で，個別に操作方法を案内する等の対

表 2 接続テスト「実施前」と「実施後」のオンライン入試に対する不安度

接続テスト実施前
接続テスト実施後

平均値

標準偏差

2.88
2.22

1.01
0.87

t (df = 31)
3.96 *****

注）*** p < .001

- 110 -

平均値の差[95%CI]

効果量(g )[95%CI]

0.66 [0.32, 0.99]

0.69 [0.29, 1.08]

オンライン入試の意義と課題応を行った。また，試験開始時刻の繰下げにより正規の試験時間を確保した。今後の大学側の対応として，
CBT の操作についてもオンライン接続テストでの確認事項に加えるなどして，受験者と双方で実施手順を確認し，当日のトラブルを未然に防ぐ方法を講じる必要があろう。
4.5 オンライン入試のよかった点と要改善点
オンライン入試を受験してよかったと感じたことについては，36 件の自由記述があった。項目別にまとめると，自宅等の慣れた場所で受験することができ緊張せずに済んだ，会場に行くための時間や交通費等がかからなかった等の「受験場所・受験環境に関すること」
が 26 件ともっとも多かった。続いて，オンライン入試という新しい方法を体験できたことが良い経験になった等の「オンラインという実施方法に関すること」
が 5 件，感染リスクが減少して安心できた等の「新型コロナウイルス感染症に関すること」が 3 件，
「その他」が 2 件であった。
このうち，「受験場所・受験環境に関すること」の中には「新型コロナウイルス感染症に関すること」について言及するものも含まれていたが，前者への言及が主である記述は「受験場所・受験環境に関すること」
として集計している。オンライン入試は，特定の会場に受験者が一斉に集まって試験を受ける必要がないという新しい入学者選抜の実施のあり方を提示した。このことを受験者の大半が良い点として捉えたことは，
オンライン入試の意義を考える上で重要であると言えるだろう。
一方，オンライン入試で改善を要すると感じたことについては，22 件の自由記述があった。項目別にまと
めると，待機時間が長すぎる等の「待機時間に関すること」が 9 件ともっとも多かった。これは，個人面接の待機時間といった特定の選抜方法に限らず，第 1 段
階選抜及び第 2 段階選抜におけるあらゆる選抜方法に関して言及があった。続いて，Zoom の接続方法やイ
ンターネット環境への不安等の「接続や端末操作に関すること」が 5 件，不正防止へのさらなる取組みを求める等の「不正行為に関すること」が 3 件，接続エラ
ーの減少を求める等の「CBT（適性検査）のシステムに関すること」が 3 件，直接問題冊子に書き込んで解答したい等の「CBT（適性検査）の解答方法に関すること」が 2 件であった。
このうち，「待機時間に関すること」及び「CBT（適性検査）の解答方法に関すること」については，対面実施であったとしてもほぼ同様の実施スケジュールであり，かつ問題冊子を配付しない実施方法であったことから，オンライン入試に固有の課題とまでは言えない。待機時間に関しては，オンライン入試だからこそ
より慎重な本人確認が求められ，すべての選抜方法において集合時刻から試験開始までに十分な時間を設ける必要があった。しかし，受験者側からすれば，オンライン入試の利点を活かし，対面実施ほど待機時間は長くないのではないかという期待があったものと思われる。大学側としても，特に個人面接では，可能な限り受験者の待機時間を短縮できるようスケジュールを調整したが，マンパワーの関係上，すべての受験者が集合後すぐに受験できる環境を用意することはできなかった。それゆえ，待機時間が課題と認識された可能性がある。また，「不正行為に関すること」や「接続や端末操作に関すること」については，オンライン接続
テスト「実施後」に残った不安にも類似の内容が記述されていることからも，今後のオンライン入試のあり方を検討する上で，受験者の公平・公正感を損ねないような実施方法の構築は強く求められていく部分である。
5 おわりに
5.1 オンライン入試の意義
新型コロナウイルス感染症という思わぬ脅威が原動力となった本学におけるオンライン入試の実施経験を通して，考えられるその意義をまとめると次のようになる。
受験者にとっては，当然ながら受験のための「身体の移動」という制約を外せることである。
このことは，
感染症と共に生きていく時代の入学者選抜において受験機会の確保の点だけでなく，特に遠隔地の居住者においては受験するための経済的な負担が軽減され，真に希望する大学の選抜にトライしやすくなることを意味する。このことは，受験者自身の強い志望に基づく特別選抜においては，特に大きなメリットとなろう。
大学が用意する所定の会場に行かずに受験するということが受験者に好意的にとらえられるならば，オンラ
イン入試は大学側にとっても，より広い地域から志望度の高い受験者を得られることで多様な背景を持つ人
材の受け入れにもつながり，それが学外試験場を設置
せずとも達成できるという点はコスト面も含めて大きなメリットとなる。
また，実施においても大学担当者の感染リスクを低減できるという点で試験監督や面接評価者を手配する上で有用であろう。総合型選抜Ⅰは，選抜実施時期が授業開始時期と重なっているため，面接を行う選抜に- 111 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

ついて年度当初より学内から感染に対する不安の声も聞かれていたが，オンライン実施としたことによって解消され，面接評価者の手配ならびに教育への影響も抑えることができた。
ただし，オンライン入試への移行が可能であった背景としては，九州工業大学が理工系大学であり教職員の多くが ICT ツールへの親和性が高かったという点は言及しておきたい。総合型選抜Ⅰの適性検査は従前
より CBT での実施に向けた準備をしており，問題や端末が整っていたこともあって，短期間の準備によって移行が可能になった。また，感染拡大が始まった令和 2 年度末よりオンラインによる入試説明会や受験相談会を複数回行ってきた経験があり，Zoom や端末の操作マニュアル等の整備を含めて教職員への訓練が十分に行えていた。そのため，比較的容易にオンライン実施への移行ができたとはいえ，その段階に至るまでに相当の準備が必要であることは言うまでもない。オンライン入試を推進していくためには，大学側でもICT の利活用に関する教職員スキルの向上に努めてい
く必要もあるだろう。
5.2 オンライン入試の課題
一方で，オンライン入試には課題もある。第一に，インターネット接続環境というインフラの問題である。
受験者及び大学双方に安定的なインターネット接続環
境が無ければ，実施は困難となる。第二には，選抜方法が制約を受けるという点である。一般選抜の個別学
力検査における筆記試験のように対面式で厳密な公平性が求められる選抜方法をオンラインで実施すること
は，受験者側から見た不安要素の払拭が非常に困難であり，オンライン入試には適していない。そのため，
従来とは異なる考え方で「知識・技能」を問えるような試験内容・方法を開発することが必要になるだろう。
また，受験者同士での密な会話等をもとにするグループワークのような評価手法も，実施方法とともに評価
側の評価技能の習熟が必要であることから，オンラインへの移行は容易ではない。筆者らもグループワークの実施検討は行ったものの，令和 3 年度選抜では最終的に実施を見送った。
選抜方法に制約を受ける中であっても，工夫することでまだまだオンライン入試の可能性は広がる余地があるだろう。受験者が安心して受験し，自らの実力を出し切ったと感じられるような評価方法の構築が，大学側には今後も求められる。

5.3 オンライン入試の展望
このようにオンライン入試は，一定の意義が見いだ
される一方で課題も多く残されており，発展途上の実施方法であることは否めない。しかし，この取組みを新型コロナウイルス感染症対策としての暫定的な措置としてみなすのではなく，今後の入学者選抜の実施方
法のあり方を検討する上での「はじめの一歩」と捉えることが重要であると筆者らは考える。川嶋（2012）
が指摘するように，平成 23 年に発生した東日本大震
災は，受験者が同一箇所に集まって受験するという現行の大学入学者選抜のあり方の限界を示す出来事であった。新型コロナウイルス感染症という事象も，同様の限界をふたたび関係者に想起させたことは明らかである。選抜方法によっては，オンライン入試に向き不向きがあることは上述のとおりだが，オンライン入試
だからこそできることもあるはずである。その特性を活かした制度設計・実施方法の検討が今後も継続的になされていくことに期待したい。
5.4 本研究の限界と今後の課題
本研究は九州工業大学における総合型選抜Ⅰの合格者のみを調査対象としており，またサンプル数も限られているため，結果の一般化可能性については限界がある。総合型選抜Ⅰの全志願者を対象に同調査を行った場合や，オンライン入試を実施した他の入試区分でも同様の結果が得られるかどうかについては，結果の解釈に慎重になる必要がある。
九州工業大学では今回のオンライン入試の成果を活かし，令和 4 年度入学者選抜より，国際バカロレア選抜の面接実施方法についてオンライン入試を標準とすることを決定している。このことからも今後は，受験者が志願する段階からオンライン入試への不安等を調査し，可能な限りそれらを払拭することができるよう，
本調査の対象範囲を広げていくことが求められるだろう。
注1）もっとも，オンライン入試により一部の選抜方法が代替された入学者と，当初の制度設計に基づく選抜方法による入学者とで，入学後のパフォーマンスに違いがないか等，追跡調査
による継続的なフォローは求められる。
2）対面実施の場合，第 1 段階選抜では，九州工業大学戸畑キャンパス（福岡）以外に，東京・大阪にも会場を設置する予定であった（第 2 段階選抜の会場は戸畑キャンパスのみ）。
3）このような受験者の動向確認を可能にするため，大学側であらかじめ受験者を複数のグループに分け，グループごとにミ- 112 -

オンライン入試の意義と課題

ーティングルームを用意した。その上で，対応するグループ

学入学者選抜に係る新型コロナウイルス感染症に対応した試のミーティング ID とパスコードを受験票に記載した。

験実施のガイドライン」 文部科学省

4）第 2 段階選抜にはグループワークも含まれていたが，「令和 3

https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/senbatsu/20201030-mxt_kouhou02_1.pdf (2021年8月23日).

年度大学入学者選抜に係る新型コロナウイルス感染症に対応した試験実施のガイドライン」（大学入学者選抜方法の改善に

大学入試のあり方に関する検討会議 (2021). 「第27回配布資料

関する協議, 2020）に沿った実施が困難であると判断したため，【参考資料4】新型コロナウイルス感染症に対応するための個

令和3 年度入学者選抜では実施しないこととした。
代わりに，別試験に関するオンラインの活用」 文部科学省

グループワークにおける評価項目・観点を他の選抜方法に加https://www.mext.go.jp/content/20210621-mxt_daigakuc02-000016052_14.pdf (2021年8月23日).

えることで，アドミッション・ポリシーに沿った選抜が可能

Infosign (2021). 「CBTプラットフォームTAO」 Infosignとなるよう工夫した。
5）制度設計時は，試験当日に課題を見て，30 分で解答する方式

https://edu.infosign.co.jp/tao (2021年8月23日).

を採用していたが，オンライン入試への移行に伴い，事前提川嶋太津夫 (2012). 「大学入試のパラダイム転換を目指して」

出課題へと実施方法を変更した。解答時間の制限は外した。

東北大学高等教育開発推進センター編『高等学校学習指導要6）Open Assessment Technologies S.A.社が提供する e ラーニ
ングにおけるテスト・ドリルの国際的標準規格である QTI／

領vs大学入試』東北大学出版会，173-191.
文部科学省 (2020). 「令和3年度大学入学者選抜実施要項」 文

LTI に完全準拠した Web ベースの CBT（Computer Based

部科学省

Testing）
プラットフォームを指す（Infosign, 2021）。
なお TAOhttps://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/senbatsu/mxt_kouには，受験者の解答進捗状況をモニタリングするプロクタリ

hou02-20200619_1.pdf (2021年8月23日).

ング機能があるが，本学では利用しなかった。代わりに，定立脇洋介 (2021). 「コロナ禍における個別大学の入学者選抜―

期的に手動で Result メニューから稼働状況を確認した。

令和3年度選抜を振り返って―」第34回東北大学高等教育フォ

7）タブレット，スマートフォンの場合，Zoom 起動中にインターラム『検証 コロナ禍の下での大学入試』東北大学高度教養

ーネットブラウザ等の他のアプリケーションを起動すると，Zoom のカメラが一時的に停止されてしまうため，受験者側のモニタリングができなくなることから，2 台体制とした。パソコンによる受験者は，第 1 段階選抜同様 1 台で可とした。
8）来学受験者に対しては，大学側で設定を済ませた端末を配付するなど複雑な操作が不要な状態で受験できるようにしたため，接続テストへの参加は不要とした。なお，試験の実施方
法等に関する疑問がある場合は，電話やメールで随時問合せを受け付け，接続テストへの不参加による不利益が生じないようにした。
9）Zoom ミーティングルームへのアクセス方法等については，
オンライン受験マニュアル等を通じ，事前に受験者が準備できるように資料を用意した。
10）ただし，回答者のうち 3 名は，タブレットを用いた作業経験がないと回答した。
11）ただし，本設問は合格が決まった後に当時の状況を振り返って回答してもらう回顧調査のため，回答時点の状況が統計量に影響を与えている可能性がある点に留意する必要がある。
12）講義動画の配信にあたって大学側では，帯域幅が十分であることをネットワーク担当等に事前に確認している。その上で，配信用パソコンの有線接続が可能な講義室（端末用講義室）で有線接続により実施するなどの対策を行った。

参考文献
大学入学者選抜方法の改善に関する協議 (2020). 「令和3年度大- 113 -

教育・学生支援機構，基調講演1資料.

大学入試研究ジャーナル第 32 号，114-121，2022【原著】

国立大学における新型コロナウイルス感染症の対応について――2021 年度私費外国人留学生選抜（4 月入学）を中心に――
翁 文静，立脇 洋介（九州大学）1)
私費外国人留学生選抜（4 月入学）は基礎学力や語学力に加え，対面での面接や学力試験が課され，「出願と受験のハードル」が高いと言われている。このような状況の下，2019 年に発生した新型コロ
ナウイルス感染症により，基礎学力や語学力を測る試験が中止，変更され，また国境を超えた移動も制限された。本稿では，国立大学の私費外国人留学生選抜（4 月入学）における COVID-19 への対応実態を明らかにし，「出願と受験のハードル」の変化の有無について考察した。その結果，多くの国立大学が 2020 年度と同じように 2021 年度の私費外国人留学生選抜を実施していたことがわかった。志願者・受験者から見て，事実上，「出願と受験のハードル」が上がったことが推察される。
キーワード：私費外国人留学生選抜，COVID-19，国立大学，募集要項
1 はじめに2019 年末から，新型コロナウイルス感染症（以下COVID-19 という）が世界を騒がし，社会の様々な局面で甚大な被害をもたらした。COVID-19 は 2021
年度の大学入学者選抜にも大きな影響を与えた。各大学における日本人学生を対象とする一般選抜，総合型
選抜，学校推薦型選抜では，追試験やオンライン試験など，選抜方法を一部変更して実施された。しかし，それ以上に, COVID-19 の影響を受けたのは外国人留学生たちであった。海外からの入国が制限されるなかで，受験すら困難な留学生もいた。以下では，留学生の数のもっとも多い私費外国人留学生選抜（4 月入学）を取り上げ，その現状と課題及び COVID-19 のもたらす影響について確認する。
独立行政法人日本学生支援機構（2021a）によると，日本の大学などに正規生として入学するためには，
以下の 7 つのステップがある。①情報収集，②学校選
択，③（基礎学力と語学を測る大規模）テストをうける，④出願，⑤（面接, 筆記試験など各大学が課す試
験を）受験，⑥入学手続き，⑦渡航準備である。これ
らのうち，③と⑤からは，日本における外国人留学生の選抜方法が，基礎学力と語学を測る大規模な試験（各大学の 1 次選抜の審査資料となる）および，各大学で実施される独自の試験（2 次選抜）から構成されることを示している。
まず，日本留学に利用されている各種の大規模な試験について，独立行政法人日本学生支援機構（n.d.）が以下の 4 種類をあげている。①日本留学試験（Examination for Japanese University Admission
for International Students，以下 EJU という)2），②

日本語能力試験，③大学入試センター試験（現大学入学共通テスト），④その他の試験（英語能力試験と海外の中等教育修了の学力を証明するものなど）である。
多くの大学は，これらの試験のいずれかの一つのみを利用しているのではなく，組み合わせて課している。
例えば， 西原（2011）は，日本の大学が留学生に期待する言語能力は英語と日本語の両方であると指摘している。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は，TOEFL，あるいは IELTS のような英語能力テストと，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
同時に参考とすることになる。また，翁・立脇（2021）は，各国立大学が公開した 2020 年度の私費外国人留学生選抜（4 月入学）の募集要項を調べた結果，ほとんどの募集単位で EJU が利用されており，また，英語能力試験のスコアの提出を求める募集単位
も半数ほどを占めることを報告している。
次に，各大学で実施される 2 次選抜に関して，文部科学省（2018）は，「諸外国の大学では留学先に渡航することなく，現地で入学許可を出す渡日前入学許可が一般的であるが，日本の大学では，渡航を必要とし，対面による面接審査や筆記審査により入学許可を出すのが一般的である」と指摘している。また，太田（2008）は，日本における留学生の入学選考を入試（各大学で実施される外国人留学生入試を指す）偏重であり，「入試が課せられる限り，志願者は来日しなければならず，その負担は大きい」と述べている。

- 114 -

国立大学における新型コロナウイルス感染症の対応について翁・立脇（2021）は，各国立大学の行った 2020 年度
選抜を調べた結果，独自の選考方法として，面接，小論文，学力試験があり，9 割ほどの募集単位で対面による面接が課されていたことなどを明らかにした。
以上のように，日本の大学，特に国立大学では留学生を選考する際に，志願者の基礎学力や語学力を判断するため，1 次選抜の審査資料として EJU と英語能力試験を利用していることが多く，加えて 2 次選抜では対面による面接や学力試験などの試験も課している。
こうした現行の私費外国人留学生選抜は，書類審査を主体とする欧米の入学審査に比べて，志願者に経済的，精神的，時間的に余分な負担を強いることだけではな
く，入学前にこれだけの高いハードルを課すことは，留学先としての日本の魅力を低下させ，優秀な学生を獲得することが困難である（太田, 2015; 太田, 2008;
芦沢, 2012）。
なお，先行研究（太田, 2015; 芦沢, 2012）の用法
に従い，本稿では，私費外国人留学生選抜の志願者・受験者にとっての出願と受験のしにくさを「出願と受験のハードル」と表記する。
2 COVID-19 の影響による大規模な試験の変更
先述の通り，私費外国人留学生選抜（4 月入学）
は，EJU と英語能力試験の成績を利用する 1 次選抜と対面による面接，小論文，学力試験といった 2 次選抜によって構成されている。両者ともに COVID-19
によって影響を受けている。1 次選抜においては，基礎学力と語学力を測る大規模な試験（EJU，英語能力試験を含む）が中止・変更となり，一方，2 次選抜
においては，国境を超えた移動が厳しく制限され，対面式の面接が困難となった。
ここでは，EJU 及び英語能力試験の中で多くの大学が利用している TOEFL（Test of English as a F
oreign Language），TOEIC（Test of English for I
nternational Communication），IELTS（Internatio
nal English Language Testing System）の概要及び COVID-19 による変更をまとめる。
2.1 EJU の概要と COVID-19 による変更
EJU とは，独立行政法人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。2022 年度（令和 4 年度）に実施された EJU の出題科目は，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。試験は通常年 2 回の 6 月と 11 月に，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（独立行政法人日本学生支援機構, 2021b）。
COVID-19 による EJU の主な変更は，2020 年に実施予定だった第 1 回 EJU の中止と追試験である。
独立行政法人日本学生支援機構は，2020 年 5 月 13 日に「2020 年度日本留学試験（第 1 回）実施の中止について」を公表した（独立行政法人日本学生支援機構,
2020a）。2020 年の第 1 回 EJU は中止となったが，第 2 回 EJU は予定通り，11 月 8 日に国内外（スリランカ，フィリピンを除く）において実施された。
また，COVID-19 等により 11 月 8 日の第 2 回 EJUを受験できなかった応募者を対象に，11 月 24 日に追試験（日本国内のみ）が行われた（独立行政法人日本
学生支援機構, 2020b）。
2.2 TOEFL の概要と COVID-19 による変更
TOEFL は，1964 年に米国非営利教育団体 ETS（Educational Testing Service）が英語を母語としない人々を対象に開発した世界基準の英語能力測定試験である。2021 年 11 月時点では，日本において，ETS
Japan 合同会社が TOEFL を運営しているが，2021
年 6 月までは，一般財団法人 CIEE 国際教育交換協議会 (Council on International Educational Exchange）
が運営事務局として事業を展開していた（ETSJapan, 2021a）。TOEFL テストはペーパー版のTOEFL PBTテスト（1964〜2017），コンピュータ版の TOEFL CBT テスト（1998〜2006）を経て，現在多くの国でインターネット版の TOEFL iBT テストが実施されている（ETS Japan, 2021b）。
COVID-19によるTOEFLの変更は主に，各国における試験の中止と，TOEFL iBT の自宅受験 TOEFL
iBT Special Home Edition（現 Home Edition）の実施である。例えば，ETS は 2020 年 3 月 23 日にTOEFL iBT Special Home Edition が 9 カ国と行政
区での利用が可能と発表した（ETS, 2020a）。その中，
日本では 2020 年 4 月より，TOEFL iBT Special。
Home Edition を実施した （CIEE, 2020a）
なお，中国本土とイランは TOEFL iBT Special
Home Edition を利用することができなかった。ETSは中国本土における TOEFL iBT が再開されるまで，
中国向けの TOEFL ITP Plus for China（初回のテス
トが 5 月 30 日）を提供した（CIEE, 2020b）。
TOEFL ITP Plus for China は団体向け TOEFL ITP
テスト（Level 1）と Video Speaking Interview を組み合わせた形式で実施されるが，Video Speaking- 115 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

Interview の結果についてはスコアに換算されない（ETS, 2020b）。

IELTS オーストラリア，ケンブリッジ大学英語検定
機構が共同運営している。日本においては，公益財団法人日本英語検定協会が実施運営及び広報活動をしている（公益財団法人日本英語検定協会, n.d.）。
2.3 TOEIC の概要と COVID-19 による変更
IELTS の共同所有者である IDP Education（本TOEICは, 一般財団法人国際ビジネスコミュニケ
社：オーストラリア・メルボルン）によると，ー シ ョ ン 協 会 （ The Institute for International
IELTS はアカデミックとジェネラル・トレーニング
Business Communication, 略称IIBC）により運営さの 2 つのモジュール（種類）があり，アカデミック・れている。
モジュールは，英語圏の留学，特に大学，大学院など
2021 年 11 月 時 点 で は ， TOEIC Program に はへの入学申請の際に使われる（IDP Education,
TOEIC TestsとTOEIC Bridge Testsという2つのテス
2020a）。
トブランドがあり，合計5つのテストが実施されていCOVID-19 による IELTS の変更は主に，各国におる。TOEIC Testsは日常生活やグローバルビジネスにける試験の中止と IELTS Indicator（アカデミックのおける活きた英語の力を測定するテストであるが，み）の実施である。IELTS Indicator は，自宅で受験
TOEIC Bridge Testsは英語学習初級者から中級者をできるオンラインテストであり，Speaking テストは対象とした，日常生活における活きた英語の力を測定
Zoom を使用して試験官と対面形式で行われる。
するテストである。TOEIC Testsは，聞く・読む力を
COVID-19 のために通常の IELTS 試験が中断されて測るTOEIC Listening & Reading Test と，話す・書いる間のみ実施される。また，IELTS Indicator はあ
く力を測る TOEIC Speaking & Writing Tests と，
くまでも指標スコアのみを提供するため，すべての組
話す力のみを測る TOEIC Speaking Testに分けられ織で受け入れられるわけではない（IELTS Partners,
る。TOEIC Bridge Testsは，聞く・読む力を測る2021)。
TOEIC Bridge Listening & Reading Tests と話す・
日本では，2020 年 4 月 4 日と 5 日の東京都内の全書く力を測る TOEIC Bridge Speaking & Writing
会場の実施が中止された （公益財団法人日本英語検
Testsという2種類のテストがある（IIBC, n.d.)。
定協会, 2020）。また 5 月 4 日に，緊急事態宣言の延日本の大学が最も多く課しているのがTOEIC
Listening & Reading Test（以下TOEIC L&Rという） 長 が発令さ れたこと を受 け，日本 国内の IDP
Education 公式テストセンターでの 5 月 31 日までのであるため，以下，TOEIC L&Rについてまとめる。
試験中止が決定した。6 月に入り，日本国内の会場で鈴木（2021）によると，2020年8月の時点では，の IELTS 試験が再開したことを受け，日本からのIIBCが運営し，全国の指定会場で通常年8〜10回実施
IELTS Indicator の受験申込は終了された（IDPされるTOEIC L&Rの「公開試験」に加え，企業や団
Education, 2020b）。
体が任意の日時や会場を設定し運営を手がける団体受験「IPテスト」も行われていた。
3 目的
COVID-19 によるTOEIC L&R の変更は主に，
TOEIC L&Rの中止とTOEIC L&R IPテスト（オンラ
本稿の目的は，2021 年度の私費外国人留学生選抜
イン）の実施である。日本の場合は，2020年3月から（4月入学）において，EJUを利用する国立大学を対
6月までの4回分のTOEIC L&Rが中止された（IIBC,
象に，大学の COVID-19 に関する対応を明らかにす2020）。TOEIC L&R IPテスト（オンライン）はることである。それに基づき，COVID-19 による私2020年3月に導入の発表がされ，教育機関や企業など
費外国人留学生選抜（4 月入学）における「出願と受が4月より実施しはじめた。TOEIC L&R IPテスト
験のハードル」の変化の有無について考察する。
（オンライン）の問題形式は従来と変わらないが，よ具体的には，2020 年度および2021 年度の各国立大り短時間でスコア算出を行う試験設計へ変更が加えら学が公開した私費外国人留学生選抜（4 月入学）の募れている（IIBC, 2021）。
集要項を比較する。また，入国に関する例外措置であるレジデンストラックについて，各大学の対応を調べ
2.4 IELTS の概要と COVID-19 による変更
る 3）。
IELTS は海外留学・進学・移住など英語力証明のグローバルスタンダードテストである。2021 年 11 月
4 方法
各大学が公開した 2020 年度と 2021 年度選抜の募時点では，ブリティッシュ・カウンシル，IDP：- 116 -

国立大学における新型コロナウイルス感染症の対応について

集要項を調べ，比較する。今回対象としたデータは，
52 大学の募集要項であり，2020 年度，2021 年度選抜ともに667の募集単位である。比較項目の具体的な内容は，下記の通りである。
・「出願条件として認められた EJU の回数」と「科目・得点要件」の変更
・TOEFL などの「英語能力試験のスコアの提出」の変更

5.2「英語能力試験のスコアの利用」の変更「英語能力試験のスコアの利用」は募集単位によって異なるが，TOEFL，TOEIC，IELTS の順に多く利用された。これらの英語能力試験のスコアを利用する募集単位は 667 のうち 402 あり，全体の 60%に達していた。以下では，2021 年度選抜におけるそれぞれの英語能力試験のスコアの利用の変更状況をみてみた（表 2）。
表 2 2020 年度選抜と 2021 年度選抜の変更点②
英語能力試験のスコアの利用の変更

・選考方法（各大学が個別に実施する面接，小論文，学力試験など）の変更

試験名

また，各大学が公開したレジデンストラックについての通知の有無やその内容についても調べる。

TOEFL
TOEIC

5 結果
5.1 EJU に係る特別措置
2020 年度選抜と比べて，2021 年度選抜の「出願条件として認められた EJU の回数」の変更を表 1 にまとめた。2021 年度選抜では 667 の募集単位のうち，入試そのものが中止となったのが 3（0.4%）募集単位であった。また，「出願条件として認められたEJU の回数」について，2020 年度選抜と同じように「過去2 年分」としている募集単位は 441（66.1%）であった。しかし，2020 年度 EJU（第 1 回）が中止となったため，これらの募集単位は実質的に前年度と比べて1 回減少することになった。
また，「出願条件として認められたEJU の回数」が2020 年度選抜と同じ募集単位は25（3.7%）募集単位であった。一方，「出願条件として認められたEJU の回数」を増やした募集単位も 193（28.9%）あり，全体の約 3 割を占めていた。最後に，EJU を課さない
募集単位も 5（0.7%）であった。
次に，EJU の「科目・得点要件」の変更について見てみた。2020 年度と比較し，2021 年度選抜の各大学の EJU の「科目の変更」は見られなかった。しかし， 2020 年度に EJU の「得点要件」を設けている募集単位 287 のうち，8 募集単位が 2021 年度選抜で変更を行った。そのほとんどが基準を上げていた。
表 1 2020 年度選抜と 2021 年度選抜の変更点①
出願条件として認められた EJU の回数の変更
中止

減少

同様

増加

今年度のみ
課さない

募集単
位数

3

441

25

193

5

割合

0.4%

66.1％

3.7%

28.9%

0.7%

IELTS

変更なし
196
(49.7%)
217(97.3%)
96(85.7%)

オンライン
テスト可
192
(48.7%)
0(0.0%)
15（13.4%）

今年度のみ
課さない
6
(1.5%)
6(2.7%)
1(0.9%)

合計
394
223
112

注）2020 年度選抜でそれぞれの英語能力試験のスコアを利用した募集単位の合計である。
まず，2020 年度選抜で TOEFL を課した募集単位
は 394 あった。2021 年度選抜になると，変更なしの
募集単位が 196（49.7%）であった。COVID-19 の影
響 で ， 192 （ 48.7% ） の 募 集 単位 で自 宅受 験 のTOEFL iBT Special Home Edition を認めるようになった。また，TOEFL のスコアの提出を出願要件から削除した募集単位は 6（1.5%）であった。
TOEIC に関しては，2020 年度選抜で TOEIC を課した募集単位は 223 あった。2021 年度選抜になると，
TOEIC L&R IP テストオンラインを認める募集単位は見当たらないが，TOEIC のスコアの提出を出願要件から削除した募集単位は 6（2.7%）であった。
最後に，2020 年度選抜で IELTS を課した募集単位
は 112 あったが，COVID-19 による 2021 年度選抜での変更は 15（13.4%）募集単位で自宅での受験ができるオンラインテスト IELTS Indicator を認めたことであった。また，IELTS のスコアの提出を出願要件から削除した募集単位は 1（0.9%）であった。
5.3 選考方法の変更
ここでは，各大学が個別に実施する試験，面接，小論文，学力試験の変更を調べた（表 3）。
2020 年度と比較し，2021 年度選抜において，変更なしの募集単位は，面接が 491 募集単位（78.9％），
小論文が 136 募集単位（81.4％），学力試験が 277 募
集単位（90.8％）であった。

- 117 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

一方，2020 年度に面接を課していた 622 の募集単位うち，77 募集単位（12.4％）が 2021 年度選抜ではインターネット面接へと変更，35（5.6％）募集単位
がインターネット面接も可能となり，16（2.6％）募
集単位が面接の中止，3（0.5％）募集単位が書類の提出へと変更した。2020 年度に小論文を課している
167 募集単位のうち，2021 年度選抜で，小論文を取りやめた募集単位は 24（14.4％）あり，郵送による小論文の事前提出は 2 つ（1.2％），小論文の代わりに，出願理由書の提出を求めた募集単位が 1 つ（0.6％）あった。2020 年度に学力試験を課している 305 募集
単位のうち，2021 年度選抜では，23（7.5％）募集単
位が学力試験を中止，2（0.7％）募集単位がインター
ネットによる学力試験，2（0.7％）募集単位が事前に学力試験を提出へと変更した。また，2021 年度選抜
で追試験を実施したのは 109 募集単位であった。
5.4 各大学のレジデンストラックに係る対応の結果
2021 年度の 667 の募集単位のうち，レジデンスト
ラックについて通知したのが 6 大学，計 80 募集単位であった。その中の 5 校（55 募集単位）の通知の内
容は主に，「日本国外から日本国内へ入国する際の手続き（レジデンストラック）に必要な「誓約書」の発
行は行いません」，「レジデンストラック（短期商用査証）の取得にあたり，現地在外公館にて『受入企業・団体による誓約書』の提出が求められておりますが，本学が受入団体となることはできません」といったものであった。1大学（25募集単位）で「本学を受験のために入国を希望する場合は，○○入試課へ e-mailにてお問い合わせください」と記載されていた。
6 考察
日本の国立大学における私費外国人留学生選抜（4月入学）は，志願者・受験者から見て，その「出願と受験のハードル」が下がったか否かについて考察したい。以下，EJU，英語能力試験，および各大学で実施される 2 次選抜にわけてまとめる。
まず，2021 年度選抜で各大学の課した EJU について，志願者に配慮し，今年度のみ出願から除外した募集単位は 1%未満であった。一方，「出願条件として認められた EJU の回数」が前年度より減少した募集
単位は，全体の 66%に上っている。
「出願条件として認められた EJU の回数」の減少は志願者にとって，よりよい試験スコアを選択する幅を狭めることになる。
また，「出願条件として認められたEJU の回数」が減
少した募集単位の中には，2020 年 11 月 8 日に国内外で実施した第 2 回 EJU のみを利用した募集単位も少なくない。さらに，第 2 回 EJU はスリランカ，フィ
リピンにおいては実施されなかった。スリランカ，フィリピンの志願者を考慮した（書類の提出，申し出）
募集単位はわずか 3 つであった。その結果として，ス
リランカ，フィリピンの志願者は，2021 年度選抜の受験資格さえも得られなくなった恐れがある。
次に，2021 年度選抜で各国立大学の課した
TOEFL，TOEIC，IELTS の状況を見てみる。いずれの試験も中止され，代わりに，自宅受験できる試験，あるいは企業や団体が実施するオンライン試験が開発，実施されていた。志願者に配慮して，今年度のみ出願から除外した募集単位は1%～3%に過ぎなかった。代替的な試験の利用に関して，TOEFL を課している募集単位のうち約半数が，代替的な試験も許可したが，IELTS を課している募集単位のうち 15（13.4%）募
集単位で代替的な試験を認め，TOEIC の代替的な試験を認める募集単位はゼロであった。
一方，前年度通りの英語能力試験のスコアを課していた割合がもっとも高かった（TOEFL は 49.7%，
IELTS は 85.7％，TOEIC は 97.3％）。
なお，TOEFL iBT Special Home Edition に関して
は，中国本土とイランは利用することができなかった
ため，ETS は中国向けの TOEFL ITP Plus for China

表 3 2020 年度選抜と 2021 年度選抜の変更点③
各大学の個別試験の変更

面接
小論文
学力試験

対面
（変更なし）
491（78.9%）
136（81.4％）
277（90.8％）

インター
ネット
77
（12.4%）
0（0.0%）
2（0.7%）

インターネットも可能35（5.6％）
0（0.0%）
0（0.0%）

中止/中止の可能性あり
16（2.6%）
24（14.4％）
23（7.5%）

書類の提出

事前提出

その他

3
（0.5％）
1（0.6％）
0（0.0%）

0（0.0%）
2（1.2％）
2（0.7%）

0（0.0%）
4（2.4％）
1（0.3％）

注）2019 年にそれぞれの選考方法を課した募集単位の合計である。

- 118 -

合計
622
167
305

国立大学における新型コロナウイルス感染症の対応についてを提供した。しかし，TOEFL ITP Plus for China を認める募集単位はわずか 19 である。TOEFL を受験し，出願しようとする中国の志願者は出願自体を諦めるか，急遽慣れない他の英語能力試験を受験するかのどちらかの選択に追い込まれた。
2 次選抜に関しては，受験者に配慮して，インター
ネットを利用した試験に変更したり，試験を課さなくしたりした募集単位は 2 割程度であった。一方で，変更なし，つまり対面での実施を行なった募集単位が全体の 8〜9 割であった（面接 78.9%，小論文 81.4%，
学力試験 90.8%）。さらに，ほとんどの募集単位でレ
ジデンストラックの誓約書を発行していない。2 次選抜の対面実施と誓約書の未対応は，渡日できず，受験を諦めてしまう者を数多く生み出したと考えられる。
このように，2021 年度選抜においても，日本の国立大学の多くが前年度通りの選抜を実施していた。つまり，COVID-19 のもとでは，志願者・受験者から見て，事実上，「出願と受験のハードル」が上がったことが推察される。しかし，COVID-19 のもたらした入学者選抜への影響が大きいにもかかわらず，なぜ多くの大学が既存の選抜制度を維持したのであろうか。
その一因は私費外国人留学生選抜制度そのものにあると考えられる。
芦沢（2012）は日本の高等教育機関での入学選抜
は旧来から，特定の日に試験を実施し，受験者の学力審査をしたうえで合格者を決定するという入試システ
ムが確立しており，留学生に対しても，旧来型の入試制度に対応できる学生のみを受け入れてきたと指摘している。また，横田（2012）は，1983 年に留学生10万人計画を打ち出されてから，日本の政府も大学も根本的な制度改革をせず，小手先の体制整備で留学生を求めた。その理由は，日本対応のシステムを世界対応に切り替える時間がなかったことと，当時は門戸を開けばいくらでも日本に留学したい学生がいたからである。
こうした芦沢と横田の指摘は，多くの国立大学が前
年度通りの選抜方法で実施した 2021 年度選抜にもあてはまる。つまり，突如として発生した COVID-19に短時間内で根本的な対応ができないことと，前年度通りの選抜でも，出願・受験できる学生のみを受け入れたいと考える大学が数多くあるということである。
しかし，COVID-19 の長期化によって，外国人の入国がたびたび禁止され，志願者の減少を引き起した。
また，文部科学省が指摘したとおり，世界的な留学生
交流数の伸びが 2010 年ごろを境に緩やかになり，各国による優秀な留学生の獲得競争が激化する一方でもある（文部科学省, 2018）。留学生の量的拡大と質的向上に向けて，今後日本の大学が積極的な対応をしなければならない状況にある。
COVID-19 に対応するため，対面ではなく，イン
ターネットを利用した試験などを課した募集単位もあった。COVID-19 に対応した一時的な応急措置であるものの，海外からの留学生が受験しやすくなり，世界中の優秀な留学生の獲得につながる可能性がある。
その際に，学力の担保やオンライン選抜の課題，例えば，不正防止の対策や通信環境の整備などを入念に検討しなければならない。
注1）本論文の作成にあたって，第 1 著者は計画立案・データ収集・考察ならびに本文の執筆を，第 2 著者は全体監修・分析を分担した。
2）日本の大学の 50%以上，国立大学は 90％以上が入学選考に
EJU の成績を利用している（独立行政法人日本学生支援機構,
2021a).
3）日本政府は COVID-19 に関する水際対策の中，外国人の上陸拒否，航空機の到着空港の限定，「特段の事情」による入国などの措置を講じている。
「特段の事情」による入国の1 つの制度はレジデンストラックである（外務省, 2021a）。レジ
デンストラックとは例外的に相手国又は本邦への入国が認められるものの，相手国又は本邦入国後の14日間の自宅等待機は維持されるスキームで，主に駐在員の派遣・交代等，長期滞在者用であるが，2020 年 10 月 1 日から，ビジネス上必要な人材等に加え，順次，留学，家族滞在等のその他の在留資格も対象とし，新規入国を許可することになった（外務省,
2021b）。しかし，レジデンストラックは受入企業・団体が責任を持つ制度であるため，受入企業・団体に「誓約書」の作成などを求められている。

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- 121 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号，122-129，2022【原著】

傾向スコアを用いた令和３年度共通テスト公民科目間差の試算――国語・英語リーディング・英語リスニングを共変量に用いた場合――
荘島 宏二郎，橋本 貴充，宮澤 芳光，石岡 恒憲，前川 眞一（大学入試センター）
令和 3 (2021) 年 1 月に実施された第 1 回大学入学共通テストでは，公民 3 科目（現代社会，倫理，
政治・経済）において得点調整が実施された。3 科目の最大平均点差が 20 点以上つき，かつ，その差が試験の難易差に基づくと判断されたためである。しかし，公民 3 科目の受験者集団はそれぞれ別集団であり，3 科目の平均差には受験者集団の学力差も反映している。本研究では，傾向スコアを用いて集団間の学力差を事後的に調整した上での科目間平均差（分布差）について報告した。分析の結果，18.7
点あった科目間平均差が 14.8 点まで縮小した。したがって，令和 3 年度公民科目の難易差は大きく不揃いでなかったと言える。しかし，分析のときに採用した各種の仮定や条件を鑑みたとき，難易差が15 点であると断定することはできず，現実に 20 点以上の平均差がついている状況下で，得点調整を行ったという判断は適切であったと思われる。
キーワード：大学入学共通テスト，公民，得点調整，傾向スコア
1 はじめに
令和 3 (2021) 年 1 月，第１回の大学入学共通テス
ト（以下，共通テスト）が実施された。当年度の共通
テストは，新型コロナの影響により，第 1 日程（1 月
16・17 日），第 2 日程（1 月 30・31 日），および特例
追試験（2 月 13・14 日）という，通常の全 2 回 4 日
間日程とは異なり全 3 回 6 日間日程が用意された。第
1 日程と第 2 日程は本試験の扱いであった。
多くの受験者は第１日程に志願し（約53 万人），そのうち，何らかの科目を受験した人数は482,546 人であった（大学入試センター, 2021a）。
共通テストでは６教科 31 科目が用意されているが，以下の３つの科目群
地理歴史：世界史 B，日本史 B，地理 B
公民：現代社会，倫理，政治・経済
理科② ：物理，化学，生物，地学において，原則として，20 点以上の平均点差が生じ，これが試験問題の難易差に基づくものと認められる場
合には，得点調整を行う（大学入試センター, 2020）とされている。ただし，受験者数が１万人に満たない科目については，得点調整対象科目から外れるという付則がある。
得点調整は，科目選択が本人希望によるものとはいえ，あまりにも科目間難易度に差が生じた場合，難易度の高かった科目を選択した受験者の出願行動に対して不利益が生じかねないため，それを是正するために行うものである。2021 年度共通テストでは，第 1 日
程の公民 3 科目間において、平均点差が 20 点以上つき，その差が難易差に基づくものと判断されたため，
得点調整が実施された（大学入試センター, 2021b）。
また，第 1 日程の理科②においても，物理・化学・生物の 3 科目において平均点差が 20 点以上開き，かつ，その差が難易差に基づくものと判断されたため，得点調整が実施された（大学入試センター, 2021c）。ただし，地学は受験者数が 1 万人に満たないため，得点調
整対象から除外された。
上述したように，得点調整は，原則として科目間平均点差が 20 点以上つき，これが試験問題の難易差に基づくと判断された場合に実施される。実際は，大学入試センター試験時代も含めて，過去に平均点差が20 点以上離れたときは，試験問題の難易差に基づくと判断され，常に得点調整が発動された経緯がある。
しかし，本来は，平均点差が 20 点以上ついたとしても，それが試験問題の難易差に基づかないと判断されたならば，得点調整は行わないということもありえる。
表 1 公民の受験者数・平均点（中間集計）
受験者数
平均点
現代社会
21,217
54.34
倫理
6,344
71.76
政治・経済
15,77951.32
一口に，試験の難易差といっても，考え方は一通りではない。荘島ら（2007）のように，科目間の中央
値差が 20 点ついたとき難易差があるとする判断もありえる。また，この問題を考えるとき，問題を複雑に- 122 -

傾向スコアを用いた令和３年度共通テスト公民科目間差の試算しているのが，受験者集団が同一でないという事実である。例えば，当年度の第１日程では，公民 3 科目の中間集計 1)は，表 1 の通りであった（大学入試センタ
ー, 2021d）。
表 1 より，倫理の平均点が最も高く，現代社会（以下，現社）の平均点が続き，政治・経済（以下，政経）の平均点が最も低かったことが分かる。しかし，３科目の受験者数から分かる通り，部分的に受験者は重複するものの，それぞれの科目を選択した受験者は異なるため，倫理の試験が簡単だったため平均点が高かったのか，倫理受験者集団の学力が高かったから平均点が高かったのか簡単には判断できない。
したがって，何らかの方法を用いて，公民３科目の受験者集団を均質化し，そのもとで平均点差などを比較することは重要である。そのような試みは，非線形因子分析を用いた大津（2011）やランダムフォレス
トを用いた石岡（2011）にも見られる。しかし，それらの方法は一般的に高度な手法であり，多くのソフトウェアで標準的に搭載されている手法ではない。本
研究では，簡単に用いることができる傾向スコア（Rosenbaum & Rubin, 1983; 吉村・荘島, 2004; 荘
島ら, 2006）を用いて，科目間の難易差を見積もった分析事例を報告する 2)。
2 傾向スコアによる共変量調整
2.1 準実験
傾向スコア（propensity score）は，医療・薬効評
価 な ど の 分 野 で し ば し ば 用 い る 準 実 験 (quasiexperiment)というデータ計画で用いられる共変量調整の１つである。たとえば，ある薬の臨床効果を検証
したいとき，様々な理由で集団をランダムに２群に分けられない場合がある（表 2）。
表 2 準実験計画
群
偽薬
投薬
統制群
〇
×
介入群
×
〇
�̅�
�̅�
効果の平均
〇観測，×欠測

共変量〇〇

そのとき，実験群に薬を投与し，予後の経過が良かった（�̅� � �̅� ）としても，薬効があったと結論付けることはできない。もともと実験群に割り当てられた
集団の健康度が高かったからかもしれないからである。
この状態は，先述したような，倫理が簡単だったのか，
倫理受験者集団の学力が高かったのか判別つかないという状態と構造が類似していることが分かるだろう。
そのとき，実験群・統制群ともに観測されている共変量を用いて，事後的に（統計的に）両群を均質に近づける方法が共変量調整であり，その方法の１つが傾向スコアによる共変量調整である。共変量(covariate)とは，例えば，年齢・性別・血糖値など，薬効に関わるであろう様々な変数が候補であり，実験群・統制群
共に観測されていることが肝要である。したがって，
例えば年齢・性別・血糖値を共変量と指定したならば，
それら共変量に関して均質な（ランダムな）2 群を事後的に作り出すことを意図している。
本研究では，公民 3 科目の受験者集団がランダム割
り当てになっていないために，3 科目の平均点にはテストの難易のほかに受験者集団の学力差が混入している状態である。3 科目の受験者集団がランダムに割り当てられていてこそ，3 科目の平均点差を純粋に比較することができる。そのため，3 科目の受験者集団を事後的に均質化することが本研究の目的である。
2.2 共変量
公民 3 科目の受験者集団の学力を事後的に均質化す
る上で，どの変数を共変量に用いるかは重要な決定となる。表 3 は，本分析計画である。受験者は自由に他科目と組み合わせ選択できるため，受験者の選択行動は様々である。例えば，群 4 は，地歴公民のうち，現社と倫理を選択回答した受験者集団である。
表 3 本分析計画
群
現社
倫理
政経
群1
〇
×
×
群2
×
〇
×
群3
×
×
〇
群4
〇
〇
×
群5
〇
×
〇
群6
×
〇
〇
�̅�
�̅�
�̅�
平均点
〇観測，×欠測

共変量
〇
〇
〇
〇
〇
〇

現社の平均点�̅� （添え字Cはcontemporary societyより）は群 1, 4, 5 の受験者の集計結果であり，倫理の平均点�̅� （E は ethics より）は群 2, 4, 6 の受験者の集計結果であり，また，政経の平均点�̅� （P はpolitics and economics より）は，群 3, 5, 6 の受験者の集計結果である。したがって，群間で大きな学力差があるがゆえに引き起こされた平均点差の可能性が排除できない。

- 123 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

続いて，公民３科目の学力に大きく関与しているであろう科目を共変量に指定すべきであるので，国語，
英語リーディング（以下，英語 R），そして英語リス
ニング（以下，英語 L）が挙げられる。また，共変量の要件として，全受験者に観測されている必要がある。
国語・英語R・英語L は第１日程受験者の大多数が受験しているため（順に 457,305 人，476,174 人，
474,484 人），公民３科目の共変量として適切である。
数学 I・数学 A や数学 II・数学 B もまた，基礎的学力を構成する重要な科目であるが，公民受験者は必ずしも数学を選択受験しないので，本分析では共変量として不適とした 3)。

トが最も易しかったと結論することはできない。なぜなら，これまで倫理選択者は比較的学力が高い集団であることが報告されており（大津, 2011; 石岡, 2011;
橋本, 2021），今回もその可能性が高いと考えられるからである。

2.4 傾向スコア推定と重みづけ
続いて，共変量を利用して，各受験者の各公民科目に対する「選びやすさ」を計算する。この「選びやすさ」こそ傾向スコア(propensity score)と呼ばれ，0 か
ら 1 の確率（あるいはメンバーシップ）で得られる。
言い換えれば，国語，英語R，英語L の得点から推定される各公民科目を受験する傾向であると解釈できる。
この傾向スコアを計算することで，例えば，現社を受
2.3 分析データ
けた者もそうでない者も，現社に対する「選びやすさ」
本分析で用いる公民 3 科目の分布を図 1 に示す。分を推定できる。
布の太さは，標本の大きさを示している。本分析で用この傾向スコアを推定するときには，さまざまな統いるデータの標本サイズは݊=83,335 であった。全受
験者数の約 1/5 にあたり，中間集計データから約 1/3） 計モデルを用いることができるが，本分析では，ロジを切り出したデータであり，全体の傾向は変わらない。 スティック回帰分析を用いた。例えば，現社の傾向スコアを推定するには，まず，現社を選択した受験者をこのデータでは，共変量の全科目を選択していない受
1，選択しなかった受験者を 0 とした 2 値変数を従属
験者は除外されている。共変量はすべて観測している
ことが傾向スコアを推定する上での原則だからである。 変数とし，国語・英語R・英語L を独立変数としたロジスティック回帰分析を行い，ロジスティック回帰係
このデータにおいて，現社・倫理・政経の標本サイズ
数ߚ଴ ǡ ߚ௃ ǡ ߚோ ǡ ߚ௅ を得た（表 4）。
（平均点）は，順に 7,193 人（56.0），2,534 人（71.3），5,963 人（52.6）であった。
表 4 ロジスティック回帰分析結果
選択科目
現社-1.763**倫理-4.022**

政経-1.252**0.004**

0.016**-0.005**-0.011**-0.018**-0.007**-0.007**-0.004-0.005**-2×対数尤度

48511.2

22280.542128.5

ଶ

0.013

0.021

0.024

ߚ଴
ߚ௃

ߚோ
ߚ௅

ܴ

** p<.001

図 1 分析に用いた公民３科目の得点分布
図 1 から明らかなように，倫理の平均が最も高く，政経の平均が最も低い。このデータでの平均点差は18.7 点であった。しかし，この結果から倫理のテス

倫理選択の 2 値変数を従属変数としたときの英語 Lの回帰係数のみ有意でなかったが，その他の係数は全て有意であった。概して，回帰係数は負となっている。
これは，公民科目は地歴科目と同時選択可能であり，公民選択者は，比較的学力が低い集団が選択する傾向があるという構造が原因である。ただし，現社と倫理
は国語の得点の高い受験者が選択してくる傾向がある。
また，説明率（ܴ ଶ ）は全体的に大きくなかった。
しかし，著者らは，共変量の得点パタンによって科目- 124 -

傾向スコアを用いた令和３年度共通テスト公民科目間差の試算

選択が完全に決まるとまで期待しておらず，共変量が科目選択に与える影響は限定的であろうことは想定していた。しかし，たとえ影響が限定的であろうとも，共変量が科目に及ぼす影響は調整したほうがよいと考え分析を続ける。
そして，受験者�の現社の傾向スコア��� を以下の式で推定する。すなわち，1��� =1 � e������� � �� ��� � �� ��� � �� ��� ��である。ここで，��� , ��� , ��� は，それぞれ，受験者�
の国語・英語R・英語L の得点である。ロジスティッ
ク回帰分析は，多くのソフトウェアによって標準的に装備されている統計手法である。本分析では，SPSS
version 25 を用いた。
続いて，この傾向スコアを用いて，現社選択者である受験者�の現社得点��� の得点区間�に対する寄与を
傾向スコアを用いて以下のように重みづける。

� �� , i� ��� = �(�)��� = � ��
(� = 0, � ,100)0,otherwise
このような手法を inverse probability weighting(IPW; 星野, 2009; 菱山・岡田, 2019; 斎藤 2020)という。これは，��� が得点区間�に分類されるとき 1，そうでなければ 0 であるという 2 値得点を逆確率で重みづけていることを表す。例えば，傾向スコアが 0.5 であった受験者は得点�における頻度の寄与を2(= 1/0.5)人分とカウントする。傾向スコアが高い受験者の重みはほとんど変えず，傾向スコアが低い受験者ほど大きく重みづけることによって，受験しなかった者を含めた全体の分布を再現しようと試みている 4)。
傾向スコアの値は，国語，英語R，英語L の得点パタンから推定される現社を受験する傾向であると解釈できた。傾向スコアの値が小さい場合には，その傾向
スコアをもつ受験者の国語，英語R，英語L の得点パタンで現社を選択した受験者が少なかったことを意味する。傾向スコアの逆数による重みづけの意味は，国語，英語R，英語L の得点パタンが同じであれば，現社を選択した受験者の現社の得点と現社を選択しなかった受験者が仮に現社を受験した場合の得点が同程度であったと仮定し，傾向スコアが小さい受験者の国語，
英語R，英語L の得点パタンに対して，相応する現社の得点をとった受験者数を仮想的に増やしていると解釈できる。
図 2 に推定された各科目受験者の傾向スコアの分布を示す。全体的に 3 つの分布は 0 に近いところで分布しており，傾向スコアが 0.20 以上である受験者がいなかったことを表している。これは，公民科目がそも

そも受験者に選択されにくい構造が反映されたものである。

図 2 傾向スコアの分布
傾向スコアの分布の重なりがあまりに小さいとき，
事後的に無作為割り当てがなされた matched sample
を作成することが難しくなる。しかし，本研究では，
matched sample を作成するのではなく，現社選択者の現社の分布から全受験者の現社の分布，倫理選択者の倫理の分布から全受験者の倫理の分布，政経選択者の整形の分布から全受験者の政経の分布を再現することを目的としているため，傾向スコアの分布の重なりは重要でない。とはいえ，あまりにも極端な違いがあると，引き続く分析の推定が不安定になる（Li,Thomas, & Li, 2019）可能性がある。しかし，図 2 より，傾向スコアが 0.04 から 0.1 の範囲における現社
受験者・倫理受験者・政経受験者の割合は 66.7%,
30.5%, 76.1%いるため，3 つの分布が乖離しているとは言えないと判断した。
続いて，共変量調整後の度数分布における得点�の期待相対度数は(�)∑���� ���(�)�� =(� = 0, � , 100)
�として推定することができる。したがって，累積相対度数分布において得点�以下の区間を(�)��� = �(�)��(� � )∑������ � � �� ��(� = 0, � , 100)として求めることができる。数理的な詳細は，吉村・- 125 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

荘島（2004）や荘島ら（2006）を参照されたい。
同様の手続きにより，「仮に全受験者が倫理を受けたら」「仮に全受験者が政経を受けたら」，それぞれどのような倫理と政経の分布になるかを試算することができる。そして，これら「仮に全受験者が現社／倫理／政経を受けたときの 3 つの分布」を比較することによって，無作為配置されていない群間の差を事後的に均質化する。
2.5 共変量調整後の分布示している。細線が共変量調整前，太線が共変量調整後の分布である。共変量調整後の分布の方が高めに補正されていることが確認できる。これは，倫理の実受
験者とは逆に，政経の実受験者が，（共変量に関して）学力の低い集団であったことを示唆している。その結果，「仮に全受験者（分析データの83,335 人）が政経
テストを受験すると」，実受験者よりも学力の高い集団が混入してくるので，共変量調整後の分布は高めに補正されたと思われる。
前述したように，共変量調整前，公民 3 科目の最大平均差は 18.7 点であった。しかし，共変量調整後，公民 3 科目の最大平均差は 14.8 点まで縮小した。
2.6 共変量のバランス
本節では，傾向スコアを用いて共変量調整をしたことによる適切さに関する議論の補足を行う。IPW で重みづけしたことにより，例えば，現社選択者の共変量の分布は調整後，全受験者の共変量の分布に理論上一致するはずである。一致度が低いとき，現社選択者から復元する分布はバイアスが残っていると考えられる。バランスの基準としてよく用いられる標準化平均
値差（standardized mean difference, SMD）と，分布の差を計量する指標として L2 距離，KullbackLeibler（KL）距離について，調整前後でそれらの指標がどのように改善したかについて，表 5 にまとめた。
表 5 調整前後の共変量の分布の一致度

図 3 共変量調整前後の公民 3 科目の累積相対分布

受験者 共変量

以上のような手続きにより，傾向スコアを用いた共変量調整を行った。共変量調整前後の公民 3 科目の累積相対度数分布を図 3 に示す。3 本の細線が共変量調
整前の分布であり，3 本の太線が共変量調整後の分布を示している。一番右に位置している 2 本の分布は，倫理の共変量調整前後の分布である。共変量調整後の分布の方は，主に 50%以下のところで低めに補正されていることが確認できる。これは，倫理の実受験者が，（共変量について，すなわち国語・英語 R・英語
L に関して）学力が高い集団であることを示唆している。
「仮に全受験者（分析データの83,335 人）が倫理を受験すると」，実受験者よりも学力の低い集団が混入してくるので，共変量調整後の分布は低めに補正されたと推察できる。この結果は，大津（2011），石岡（2011），橋本（2021）とも一致した傾向を示している。
また，図中，一番左の 2 本の破線は，政経の分布を

現社

倫理

政経

調整前
SMD

L2

調整後
KL

SMD

L2

KL

国語

.0781 .0007 .0607 .0096 .0001 .0097

英R.2254 .0012 .0443 .0134 .0001 .0046

英L.2102 .0007 .0364 .0157 .0001 .0050

国語.2571 .0010 .0963 .0040 .0001 .0049

英R.0717 .0006 .0292 .0073 .0001 .0030

英L.0410 .0004 .0188 .0079 .0001 .0030

国語.3283 .0008 .0772 .0636 .0003 .0285

英R.3415 .0019 .0772 .0114 .0001 .0045

英L.3155 .0012 .0605 .0162 .0001 .0061

例えば，現社選択者の英語 R の分布と，全受験者の英語 R の分布の SMD は，調整前で 0.2254 であったが，調整後は 0.0134 までに改善している。一般的に，SMD は 0.1 を下回ると 2 群の分布がバランスさ- 126 -

傾向スコアを用いた令和３年度共通テスト公民科目間差の試算れていると評価される(Austin, 2011)。また，全ての科目選択集団の全ての共変量において，調整後のSMD が 0.1 を下回った。同様に，L2 距離と KL 距離も調整後大きく改善していることが確認できる。このことは，国語・英語R・英語L を共変量に指定し，これら共変量を用いて傾向スコアを推定し分布を修正することの妥当性の１つの根拠を示している。
2.7 考察共変量調整前の平均点差（18.7 点）には，テストの難易度に加えて，受験者集団の学力差が混入している。傾向スコアを用いた共変量調整の結果，この差が14.8 点まで縮小した。得点調整対象科目以外の情報を用いることで，科目間の難易差をより明確に切り出すことができる。
しかし，この 14.8 点差を大きいと判断するか，小さいと判断するかは，分析者・研究者・受験生など立場によって様々であろう。しかし，テスト作成を行った経験があるならば，どんなに均質な平行テストを作
ろうと心がけても 100 点満点で±15 点差くらいは珍しくないということは経験的に分かるだろう。
共通テストでは，各テストにつき大学の教員が 20名ほどで問題作成を行っており，2 年かけて慎重に作成している。どの科目も同じ手間・時間・人数をかけて作成している。それでも同一教科内の異なる科目間で 15 点くらいの差は時々起こるということは，過去のセンター試験の平均点差を眺めれば一目瞭然であろう。その意味では，令和 3 年度の公民３科目の難易差
は，大きく不揃いであったとは言えない。
今回は，全データの 20%ほどの中間集計データでの結果であるため，全データを用いても，平均点差は20 点以内に収まり 15 点差近くまで縮小すると思われる。したがって，令和 3 年度の公民では得点調整が行われたが，その 20 点差は「原則として，20 点以上の平均点差が生じ，これが試験問題の難易差に基づくものと認められる場合には，得点調整を行う」という判
断基準において，20 点の差すべてが難易差に起因するものではないため，解釈によっては得点調整をしないという判断もありえたかもしれない。しかし，学力差をある条件下で除去してもなお約 15 点差が残り，かつ，現実に平均点差が 20 点以上ついている状況で，受験生の立場（特に現社と政経の選択者）から考えれば，得点調整を行ったという判断は合理的である。しかし，この事例１つとっても得点調整の是非や当否を決めるのは非常に難しい判断を要するということを付言したい。

3 本研究の仮定と限界
最後に，本分析で用いた制約と仮定について整理しておく。これは，とりもなおさず，本研究の限界を示
唆するものである。それらは，以下の(1)～(5)である。
(1) 中間集計データ(2) 共変量は国語・英語 R・英語 L(3) 共変量の完全解答者(4) Weak unconfoundedness の仮定(5) ロジスティック回帰分析モデル
まずは，(1)より，全受験者のデータではなく，約 8万人の中間集計データを用いた。全受験者のデータを用いた結果とは異なる。
また，(2)より，共変量として国語・英語R・英語Lの 3 科目を指定した。先述したが，科目選択による学
力差を事後的に均質化するためにこの 3 科目でなくてはいけないということではない。数学 I・数学 A や数学 II・数学 B などの主要科目を共変量に追加することも可能である。しかし，表 3 に示した通り，共変量
は，公民科目選択者が普遍的に選択しているような科目である必要があるため，必然と大受験者科目を指定することになる。しかし，いずれにせよ，本分析が示す結果は，共変量に指定した科目に依存する結果であることに留意されたい。なお，前川（2020a, 2020b）
は共変量を用いない方法を提案しているが，公民の場
合には 2 科目受験者の数が極端に少ないため，共変量の利用は必須であると考えられる。
また，(3)は，(1)のうち，共変量の全 3 科目に解答した受験者に限るという意味である。例えば，本分析からは，国語・英語 R には受験したが，英語 L を受
験しなかった受験者は除外されている。
(4)の weak unconfoundedness の仮定（Imbens,
2000）とは，共変量調整を行う上での必須の統計的仮定である。これは，本研究の文脈でいえば，共変量（国語・英語 R・英語 L）が所与のとき，公民科目選
択と公民科目得点は独立であることを要請するものである。別の言い方をすれば，どの公民科目を選択する
かの情報は，すべて共変量 3 科目に含まれているということである。厳密に言えば，現実的に成立していな
い厳しい仮定であるが，実際にはこれ以上仮定を緩めると共変量調整という技術を用いることが非常に困難になってしまうため，共変量調整を行う上では通常の仮定となっている。しかし，共変量の数を増やしていけば，一般的には，この仮定を満たしやすくなる。上述したように，科目得点の共変量としては大受験者数科目である国語・英語R・英語L に限定されるが，それ以外の受験者の情報である性別・出身高校などを用- 127 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

いることもできる。また，Imbens & Rubin (2015)のように，科目得点同士の積の項や科目得点と性別の交互作用項なども共変量として用いることができる。これらの共変量を追加することで，傾向スコア推定時のロジスティック回帰分析の説明率は向上し，傾向スコアを用いることの妥当性はさらに増すと予想され，今後の検討課題としたい。
最後に，(5)に挙げたように，本分析で傾向スコアを推定する際に用いた統計モデルはロジスティック回
帰分析であった。ロジスティック回帰分析は，傾向スコアを推定する統計モデルとして最も頻用されている
統計モデルである。しかし，傾向スコアを推定する手法は，ロジスティック回帰分析でなくてはいけないということはない。判別分析やニューラルネットワークなどを用いることもできる。一般的には正判別率が高いモデルを用いたほうが良い（星野・前田, 2006）。
したがって，本分析の結果は，ロジスティック回帰分
析に基づく傾向スコアを用いた共変量調整の結果であることにも留意されたい。
以上，本分析における制約についてまとめた。これ
らの制約を加味したうえで，結果を吟味する必要がある。統計的手法は，様々な仮定を置いた上で分析されるものである。その仮定を１つ１つ可視化していくと，受け入れ可能な仮定もあれば，受け入れがたい仮定，
現状では受け入れざるを得ない仮定などに分かれる。
そして，統計分析はいくつかの仮定の集合の下での分析結果であるため，なかなか断定的なことを言うことができないが，こういった分析を積み重ねていくことは肝要である。
現在，共通テストで用いられている得点調整方法は，分位点差縮小法（前川, 2001）である。便利で簡単な手法であるが，受験者集団の学力差を考慮した手法ではない。本研究は，今後，得点調整方法を改善する必要に迫られたときの１つの考え方として示すものである。

越えるべき議論があるため（得点以外の情報を調整に使うべきでないという論理的側面と，質的変数なので共変量として安定して使いにくいという技術的側面など），ここでは用いない。
4) 応用上，素点に対して直接 IPW を行うことが多いが，Firpo(2007)のように任意の分位点で重みづけることができる。本
研究では，得点‫ݔ‬が区間‫ݐ‬に入るとき 1，そうでないとき 0 であるような 2 値変数݂に対して IPW を行っている。これは，相対度数の調整平均を推定していることと同義である。当然であるが，得点を直接調整して求めた平均値と，本分析のように分布を先に調整してから求める平均値は一致する。

参考文献
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methods for reducing the effects of confounding inobservational studies. Multivariate Behavioral Research, 46,
399－424.
大学入試センター (2020).「令和３年度大学入学選抜に係る大学入学共通テスト受験案内」大学入試センター(https://www.dnc.ac.jp/albums/abm.php?f=abm00038531.p
df&n=00_令和３年度共通テスト受験案内.pdf) (2021年8月8日).
大学入試センター (2021a).「令和３年度大学入学共通テスト実
施結果の概要」大学入試センター(https://www.dnc.ac.jp/albums/abm.php?f=abm00040282.pdf&n=実
施結果の概要) (2021年8月8日).
大学入試センター (2021b).「令和３年度大学入学共通テスト公民換算表」大学入試センター(https://www.dnc.ac.jp/albums/abm.php?f=abm00040204.p
df&n=令和3年度大学入学共通テスト（1月16日・17日）公民換算表.pdf) (2021年8月8日).
大学入試センター (2021c). 「令和３年度大学入学共通テスト
理科②換算表」大学入試センター(https://www.dnc.ac.jp/albums/abm.php?f=abm00040205.p
df&n=令和3年度大学入学共通テスト（1月16日・17日）理科②換算表.pdf) (2021年8月8日).
大学入試センター (2021d).「令和3年度大学入学共通テスト(1

注1) 最終結果は，得点調整が実施・反映された結果であるため，

月16日・17日)平均点等一覧(中間集計)」大学入試センター

得点調整が反映されていない素得点の中間発表資料を示して(https://www.dnc.ac.jp/albums/abm.php?f=abm00040200.p
df&n=【HP】中間集計.pdf) (2021年8月8日).

いる。
2) 本論文の見解は，著者らの個人的見解であり，所属組織の公Firpo, S. (2007) Efficient semiparametric estimation ofquantile treatment effects. Econometrika, 75, 259–276.

式見解ではありません。
3) 性別・現浪・出身高校なども共変量として指定することがで

橋本貴充 (2021).「公民と数学の分析」『日本テスト学会第19回
大会抄録集』, 30－33.

きるが，得点以外のステータス変数を学力調整に使用することは過去の同様な研究（大津, 2011; 石岡, 2011; 吉村・荘島,

菱山完・岡田謙介 (2019).「PISA2015における探求型教授法が2004; 荘島ら, 2006, 2007）にも例がなく，またいくつか乗り- 128 -

理科の到達度に与える因果効果の検討」『日本テスト学会誌』

傾向スコアを用いた令和３年度共通テスト公民科目間差の試算

15, 135－148.
星野崇宏 (2009). 『調査観察データの統計科学—因果推論・選択バイアス・データ融合』岩波書店．
星野崇宏・前田忠彦 (2006).「傾向スコアを用いた補正法の有意抽出による標本調査への応用と共変量選択の提案」『統計数理』54, 191－206.
Imbens, G. W. (2000). The role of the propensity score in
estimating dose-response functions. Biometrika, 87, 706–
710.
Imbens, G. W., & Rubin, D. B. (2015). Causal inference forstatistics, social, and biomedical sciences: An introduction.
Cambridge University Press.
石岡恒憲 (2011).「Random Forestを用いた欠測データの補完に基づく大学入試センター試験科目間得点差」『応用統計学』
40, 193－209.
Li, F., Thomas, L. E., & Li, F. (2019). Addressing extreme
propensity scores via the overlap weights. American Journalof Epidemiology, 188, 250－257.

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部リサーチノート』RN-20-06.
前川眞一 (2020b).「成績データから見たセンター試験」大学入試センター『「センター試験」をふり返る』, 164－187.
(https://www.dnc.ac.jp/albums/abm.php?f=abm00040328.pdf&n=「センター試験」をふり返る.pdf) (2021年8月8日).
大津起夫 (2004).「潜在変数の区分多項式変換を用いた非線形因子分析」『行動計量学』21, 1－15.
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- 129 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号，131-136，2022【資料】

高校生の志望学部系統選択に関する一考察――進学中堅校の調査結果から見られる特徴――
竹内 正興（香川大学）
本研究は，進学中堅校に在籍する高校生の志望学部系統選択の特徴について，アンケート調査から検討することを目的とする。調査の結果，学部系統の志望度（志望の強さ）については，医・歯・薬学，
保健学，教育学といった資格取得が就職に直結する学部系統のスコアが高い結果となった。一方，志望
理由については，「学びたい学部系統だから」が学部系統に関わらず高い傾向が女子を中心に見られた。
また，保健学系統を中心に，生徒本人の意見と家族の意見の双方が重視される傾向が窺えた。先行研究
では，高校階層によって進路意識が分化し，進学中堅校の生徒の進学意識の変動が大きいことが指摘されているが，本調査においては，大学入学後の学びや就職，資格取得を意識して学部系統を志望する傾向が見られた。
キーワード：志望学部系統の選択，進学中堅校，学部系統の志望理由
1 問題の所在
本研究は，進学中堅校１）に在籍する高校生の志望学
部系統選択の特徴について，アンケート調査から検討することを目的とする。
大学入学や大学進学という表現は，関連する調査・研究をはじめ一般的に使用されているが２），実際には，学部横断型の括り入試等の一部の募集形態を除き，各大学に設置された学部・学科等の専門の学問領域に入学することになる。したがって，大学受験で志望校を決めることは，学びたい学部・学科を決めることである（螢雪時代, 2020），大学選びよりも重要な学部選び。
学部選びをして，その上で大学を選ぶべき（ココナラマガジン, 2020）などの指摘に見られる通り，志望する学部系統の選択は，大学選択と同等，もしくは，それ以上に重要な選択となると考えられる。
しかしながら，入学した学部の入学前のイメージとのギャップについて，60%以上が，ギャップがあると回答している調査結果がある（スタディサプリ進路,
2000）。また，山田（2012）は，進学した大学の学部に対する現在の気持ちを，全国の大学生を対象とした調査結果（ｎ＝4911）から，不満足な気持ちを持って大学に入学している入学者の割合が全体平均で22.0％，学部系統別に見た場合，「人文科学（20.7％）」，「社会科学（25.5％）」，「理工（23.7％）」，「農水産（15.8％）」，「保健・医歯薬（18.7％）」，「教育（18.0％）」と学部系統間で差が見られることを示している。つまり，学部系統の選択自体は入学者自身によるものであるが，その志望度は一律ではないことが考えられる。
一方で，大学進学を目指す生徒が在籍する高校の階層構造が変化していることが指摘されている。樋田（2001）は，「高校の階層が，輪切りにスライスされた構造から，少数の上位校（および一部の中の上位校）とそれ以下の中位以下の高校群とに二極化された構造になった」と述べている。この高校の階層構造について，耳塚（2007）は，「上位校であるエリート進学校の生徒文化は維持されている」と指摘している。
また，
濱中（2019）は，首都圏の３～４番手の進学中堅校に対する調査において，複数の生徒から「無理をしない程度にやって，無理をしなくてよい所に進学します」という趣旨の話を聞いたことや，「受験に合格できそうでも，進学した後に勉強についていけなさそうな学校であれば，進学先として選ばない」という質問項目に「あてはまる」と回答した生徒が，地域のトップ進学
校 16.5％に対し，進学中堅校は 45.7％であった結果を示し，進学意識の面から高校間の分化が起こったと述べている。さらに，濱中（2019）は，高校教員との議論の中から，進学校と進学中堅校の男女によって学びやモチベーションの上げ方が異なる可能性に着目し，進学先の選択において「進学中堅校女子は資格に興味がある領域を好む傾向がある」と，進学中堅校の女子の特徴を指摘している（表１）。これらの指摘からは，高校生の進学意識が，トップ進学校では従来から大きく変わっていないのに対し，進学中堅校では変動していることが窺える。
そこで本稿では，進学意識が変化していることが考えられる進学中堅校に通う生徒の学部系統選択における志望状況について，「学部系統によって志望理由に差が見られる（項目がある）のか」，「性別によって志望- 131 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

一致したから」,「5：志望大学の合格の可能性を高める学部系統だから」,「6：他に行きたい学部系統がなかったから（消去法での選択）」,「7：志望する学部系統と家族の意見が一致したから」,「8：受験で苦手な科目を避けるため」,「9：自分では決めかねていたので，家族の勧めに従った」,「10．自分では決めかねていたので，先生の勧めに従った」「11．
,
友だちなど，周囲の人たちが志望する学部系統だから」,「12．資格や免許を取得するため」,「13．志望大学に進学できれば，学部系統にはこだわらない」の 13 項目について，それぞれ「5：あてはまる」,「4：まああてはまる」,「3：どちらともいえない」,「2：あまりあてはまらない」,「1：あてはまらない」
から一つ選択。

理由に差が見られる（項目がある）のか」，という二つ
の問いを立て，進学中堅校（３校）の生徒に対する調査結果から検討を行う。
表１ 進学先として考えている学部系統上位５位（進学中堅校 男女別）
男子

女子

ビジネス・経済21.1% 外国語・国際

16.6%

電気・機械

13.7% 教育・保育

16.4%

法律・政治

13.3% 医療・看護・保健

14.5%

教育・保育

11.2% 文学・歴史

11.4%

情報・コンピュータ

10.1% 食物・栄養・調理

9.9%

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，89 より。

2 調査概要
2.1 調査時期・対象・方法
北関東地区に所在する３つの公立進学中堅校の２年
生 549 人（男子 273 人, 女子 276 人）に対して，2020
年 12 月に実施したアンケート調査を分析の対象とした。なお，３校のうち，１校は共学校，２校は別学校（男子校１校, 女子校１校）からの回答結果となっている。
2.2 質問項目
本調査の質問項目は以下の通りである。なお，アン
ケート用紙には，記入，または，選択したくない質問
項目があった場合は，「空欄のままで構いません」という注意書きをつけている。
① 学年（記入形式）② 性別（男子，女子から一つを選択）③ 現在の志望学部系統「1：人文科学系（外国語，国際を含む）」「2：
法学・政治学」，「3：経済学・経営学・商学」,「4：理学系」,「5：工学系」,「6：農・水産学系」,「7：獣医学」,「8：医学・歯学・薬学」,「9：保健学」,「10：家政系」,「11：教育系」,「12：芸術系」,「13：総合系」,「14：その他」から一つ選択。
④ 志望の強さ（５件法）「5：強い」,「4：まあ強い」,「3：どちらともいえない」,「2：あまり強くない」,「1：強くない」
から一つ選択。
⑤ 志望学部系統を選んだ理由（５件法）「1：学びたい学部系統だから」,「2：就職に有利そうだから」,「3：受験で得意な科目をいかせそうだから」,「4：志望する学部系統と先生の勧めが

2.3 分析手法
学部系統における志望度と志望理由について，単純集計（５件法で質問項目に対し最も肯定的に回答した
選択肢を 5 点，最も否定的に回答した選択肢を 1 点とする 5 点満点による平均スコア）により傾向を把握した上で，設定した二つの問い（「学部系統によって志望理由に差が見られる（項目がある）のか」，「性別によって志望理由に差が見られる（項目がある）のか」）について，統計的に有意差が見られるのかどうかを検証する。
3 結果 学部系統の志望度と志望理由（全体，学部系
統別，男女別）はじめに，被験者が志望する学部系統の割合と志望度（志望の強さ）を整理する。表２は，学部系統別志望者の割合（全体・男女別）である。全体では，人文科学系（17.1％），保健学，工学系（16.0％）の順に高かった。これを男女別に見ると，男子では工学系（26.4％），経済・経営・商学（15.4％），女子では，
人文科学系（26.4％），保健学（19.2％）の順となった。
この男女別の割合を先行研究で示した表１と比較すると，男子では工学系の志望者の割合が高く，女子では保健学の割合がより高い結果となった。
表３は，学部系統別志望度（全体・男女別）である。
全体では，どの学部系統も 5 点満点で 4 点を超えている。また，男女とも志望度が高かった上位３位が，医・歯・薬学，保健学，教育系であった。専門の資格を取得することがそのまま就職に直結するイメージが持ちやすい学部系統の志望度が高い結果となった。

- 132 -

高校生の志望学部系統選択に関する一考察

表２ 学部系統別志望者の割合（全体・男女別）
学部系統
人文
科学系

全体
割合

17.1%

保健学

16.0%

工学系

16.0%

教育系
経済・経営
・商学

理学系
法・
政治学
医・⻭
・薬学

その他

男子

学部系統

工学系
経済・経営

割合

26.4%

女子

学部系統
人文
科学系

割合

26.4%

15.4%

保健学

19.2%

保健学

12.8%

教育系

12.7%

12.0%

教育系

11.4%

12.0%

理学系

10.6%

8.0%
6.2%
4.2%
7.5%

・商学

人文
科学系
法・
政治学
医・⻭
・薬学

その他

経済・経営
・商学

法・
政治学

8.7%
5.8%

7.7%

工学系

5.8%

6.6%

理学系

5.4%

5.5%
2.2%

医・⻭
・薬学

その他

2.9%
12.7%

志望者の割合の高い順に記載。
「農・水産学系」
，
「獣医学」
，
「家政系」
，
「芸術系」
，
「総合系」は志望者数が 10 人未満だったため，「その他」に含めた。
表３ 学部系統別志望度（全体・男女別）
学部系統
医・⻭
・薬学

全体
平均ｽｺｱ

4.57

学部系統
医・⻭
・薬学

男子
平均ｽｺｱ

4.53

学部系統
医・⻭
・薬学

女子
平均ｽｺｱ

4.38

保健学

4.37

教育系

4.43

教育系

4.32

教育系

4.19

保健学

4.38

人文
科学系
法・
政治学

工学系
経済・経営
・商学

4.16
4.12
4.09
4.08
4.02

人文
科学系
経済・経営
・商学

工学系
理学系
法・
政治学

4.10
4.10
4.07

4.07
4.00

理学系
法・
政治学

工学系
人文
科学系
経済・経営
・商学

表４ 学部系統の志望理由（全体・男女別）の平均スコア

t 検定

4.63

保健学

理学系

ことが学部系統の志望理由の根幹にあることが確認された。次いで，「2：就職に有利そうだから」（3.61），「12．資格や免許を取得するため」（3.41），「3：受験
で得意な科目をいかせそうだから」（3.40）の順となった。
男女別では，「1：学びたい学部系統だから」が男子
4.37，女子 4.69 とそれぞれ最も高かった。しかし，平均スコア差は 0.32 ポイントあり，男女間で統計的有意差が見られた。また，「5：志望大学の合格の可能性を高める学部系統だから」，「6：他に行きたい学部系統がなかったから（消去法での選択）」「8：受験で苦手な科目を避けるため」，「13．志望大学に進学できれば，学部系統にはこだわらない」，「9：自分では決めかねていたので，家族の勧めに従った」，「10．自分では決めかねていたので，先生の勧めに従った」，「11．友だちなど，周囲の人たちが志望する学部系統だから」では，全体の平均スコアがすべて３点を下回っているものの，男子の平均スコアが女子よりも高く，それぞれ統計的有意差が見られた。一方，先行研究で示された「進学中堅校女子は資格に関係がある領域を好む傾向がある」について，本調査では，「12．資格や免許を取得するため」について，女子の平均スコアが男子よりも高かったが，統計的有意差は見られなかった。

4.33
4.19

ｐ 値 判定全体

男子

女子

差（男-女）

1.学びたい学部系統

4.53

4.37

4.69

-0.32

0.00

2.就職に有利

3.61

3.68

3.54

0.13

0.16

12.資格や免許取得のため

3.41

3.36

3.46

-0.10

0.41

3.得意科目をいかせる

3.40

3.46

3.34

0.12

0.15

7.志望と家族の勧め一致

3.05

3.06

3.04

0.01

0.89

5.合格の可能性を高める

2.74

2.88

2.60

0.28

0.00

**

**

4.志望と先生の勧め一致

2.49

2.49

2.49

0.00

0.98

4.13

6.志望なし（消去法）

2.24

2.41

2.07

0.34

0.00

**

8.苦手科目を避ける

2.22

2.34

2.11

0.24

0.01

*

4.12

13.志望大学＞学部

2.04

2.37

1.70

0.67

0.00

**

9.決められず家族の勧め

1.84

1.97

1.71

0.25

0.00

**

3.88

志望度の平均スコア（5 点満点）の高い順に記載。

10.決められず先生の勧め

1.70

1.85

1.56

0.29

0.00

**

11.友だち・周囲が志望

1.63

1.87

1.39

0.49

0.00

**

全体の平均スコアが高い順に記載。 *ｐ<0.05

次に，志望理由について，まず，志望理由として質問した 13 項目の各平均スコア（全体）を見たところ，「1：学びたい学部系統だから」が全体で 4.53 と最も高かった（表４）。平均スコアで４点を超えているのは
この一項目のみであり，学びたいから志望するという**ｐ<0.01

表５は，学部系統ごとの志望理由を質問項目別に一
覧にしている。また，学部系統間で統計的有意差が見られた志望理由と，どの学部系統間で統計的有意差が見られたのかをそれぞれ示したのが，表６～表 13 で- 133 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号ある。まず，表５を見ると，「1：学びたい学部系統だから」は，教育系を除き最も高い平均スコアとなった。
次に，専門の資格を取得して就職する学部系統である
医・歯・薬学，保健学，教育系については，「2：就職に有利そうだから」，「12．資格や免許を取得するため」，「7：志望する学部系統と家族の意見が一致したから」の平均スコアが全体と比較して 10％以上高い傾向が見られた。これらの項目は，統計的分析によっても，医・歯・薬学，保健学，教育系とその他の学部系統間を中心に有意差が見られることが確認できる（表６～表 11）。
続いて，全体の平均スコアは 2.22 と低いものの，「8：受験で苦手な科目を避けるため」について，教育系の平均スコア（1.85）が人文科学系（2.43），法・政治学（2.56），経済・経営・商学（2.45）といった文系の各学部系統よりも低く，５％水準で有意差が見られた（表 12，表 13）。
また，統計的有意差は確認できなかったものの，「13．
志望大学に進学できれば，学部系統にはこだわらない」
について，理学系，法・政治学，工学系，経済・経営・
商学の平均スコアが全体と比較して 10％以上高い結果となった。一方，保健学では，「9：自分では決めかねていたので，家族の勧めに従った」の平均スコアが2.14 と全体の 1.84 よりも 0.3 ポイント高かった。最後に，人文科学系を志望する高校生は，「2：就職に有利そうだから」のスコアが全体平均よりも 20％以上低く，他の学部系統と比較した場合，学部系統の選択段階において，大学卒業後の就職を意識する度合いが低い可能性が窺われた。

表５ 学部系統の志望理由（学部系統別）
保健学

医・⻭・薬学

教育系

理学系

人文科学系

法・政治学

工学系

経済・経営・商学

全体

平均

指数

平均

指数

平均

指数

平均

指数

平均

指数

平均

指数

平均

指数

平均

指数

平均

1.学びたい学部系統

4.61

1.02

4.59

1.01

4.48

0.99

4.50

0.99

4.70

1.04

4.35

0.96

4.47

0.99

4.35

0.96

4.53

2.就職に有利

4.41

1.22

4.11

1.14

3.62

1.00

3.55

0.98

2.82

0.78

4.15

1.15

3.59

0.99

3.94

1.09

3.61

12.資格や免許取得のため

4.52

1.33

4.53

1.33

4.50

1.32

2.91

0.85

2.59

0.76

3.29

0.97

3.08

0.90

2.48

0.73

3.41

3.得意科目をいかせる

3.30

0.97

3.35

0.99

3.36

0.99

3.75

1.10

3.53

1.04

3.50

1.03

3.38

0.99

3.35

0.98

3.40

7.志望と家族の勧め一致

3.39

1.11

3.56

1.17

3.38

1.11

2.75

0.90

3.03

0.99

3.00

0.98

2.70

0.89

2.91

0.95

3.05

5.合格の可能性を高める

2.35

0.86

2.95

1.08

2.74

1.00

2.91

1.06

2.65

0.97

2.71

0.99

2.66

0.97

2.88

1.05

2.74

4.志望と先生の勧め一致

2.04

0.82

2.66

1.07

2.62

1.05

2.66

1.07

2.46

0.99

2.71

1.09

2.33

0.94

2.53

1.02

2.49

6.志望なし（消去法）

2.09

0.93

2.13

0.95

2.05

0.91

2.30

1.03

2.31

1.03

2.32

1.04

2.41

1.08

2.50

1.12

2.24

8.苦手科目を避ける

2.00

0.90

2.28

1.03

1.85

0.83

2.14

0.96

2.43

1.09

2.56

1.15

2.17

0.98

2.45

1.11

2.22

13.志望大学＞学部

1.65

0.81

1.95

0.96

1.86

0.91

2.41

1.18

1.84

0.90

2.26

1.11

2.25

1.10

2.39

1.17

2.04

9.決められず家族の勧め

1.87

1.02

2.14

1.16

1.94

1.05

1.82

0.99

1.71

0.93

1.76

0.96

1.80

0.98

1.92

1.05

1.84

10.決められず先生の勧め

1.70

1.00

1.73

1.02

1.74

1.02

1.82

1.07

1.56

0.92

1.79

1.06

1.76

1.04

1.83

1.08

1.70

11.友だち・周囲が志望

1.57

0.96

1.74

1.07

1.59

0.98

1.72

1.06

1.48

0.91

1.52

0.93

1.74

1.07

1.80

1.11

1.63

全体の平均スコアよりも 10％以上高いスコアに網掛け，10％以上低いスコアに下線を引いている。
表６ 学部系統の志望理由（学部系統別）「2：就職に有利そうだから」 分散分析
変動

平方和

グループ間 110.32
グループ内 459.76
合計*ｐ<0.05

570.08

自由度 平均平方
7

15.76

491

0.94

F値

p値

判定

16.83

0.00

**

498

**ｐ<0.01- 134 -

高校生の志望学部系統選択に関する一考察

表７ 学部系統の志望理由（学部系統別）

表 10 学部系統の志望理由（学部系統別）「2：就職に有利そうだから」 多重比較検定（Tukey）「7：志望する学部系統と家族の意見が一致したから」

水準1

水準2

平均1

平均2

差

統計量

p値

判定

人文
人文
人文

法・政治
経済・経営
理学

2.82
2.82
2.82

4.15
3.94
3.55

1.33
1.12
0.73

6.86
7.20
4.12

0.00
0.00
0.00

**
**
**

人文
人文
人文
人文

工学
医⻭薬
保健
教育

理学
理学
工学
工学

医⻭薬
保健

2.82
2.82
2.82
2.82

医⻭薬
保健
医⻭薬
保健

3.55
3.55
3.59
3.59

教育
教育

4.41
4.11

3.59
4.41
4.11
3.62

0.78
1.59
1.30
0.81

4.41
4.11
4.41
4.11

0.86
0.57
0.82
0.52

3.62
3.62

0.79
0.49

5.38
6.94
8.98
5.16

0.00
0.00
0.00
0.00

3.42
3.18
3.55
3.58

0.01
0.03
0.01
0.01

3.31
3.13

0.02
0.03

**
**
**
**

分散分析
変動

平方和

グループ間

47.97

7

6.85

グループ内 697.34

492

1.42

合計

*ｐ<0.05

*
*
**
**
*
*

水準1

51.13

グループ内 632.23

494

1.28

合計

*ｐ<0.05

990.15

工学
工学

F値

p値

判定

39.95

0.00

**

平均1 平均2

差

人文
人文
人文

法・政治
医⻭薬
保健

2.59
2.59
2.59

0.70
1.93
1.94

3.29
4.52
4.53
4.50
2.48

4.52
4.53
4.50

1.91
0.81

1.23
1.24
1.21

標準誤差 統計量
0.23
0.26
0.17
0.18
0.24

0.31
0.23
0.24

経済・経営
経済・経営

工学
医⻭薬

2.48
2.48

3.08
4.52

0.59
2.04

0.18
0.27

理学
理学
理学

医⻭薬
保健
教育

2.91
2.91
2.91

4.52
4.53
4.50

1.61
1.63
1.59

0.29
0.21
0.22

工学

教育

3.08

4.50

1.42

0.18

経済・経営
経済・経営

工学
工学

保健
教育

医⻭薬
保健

2.48
2.48

3.08
3.08

4.53
4.50

4.52
4.53

2.05
2.02

1.44
1.45

0.18
0.20

0.26
0.17

統計的有意差が見られた学部系統を記載。
*ｐ<0.05**ｐ<0.01

2.91

2.75
2.70
2.70

3.56

3.56
3.56
3.38

差

p値

統計量

0.65

0.81
0.86
0.67

3.37

0.02

3.69

0.01

4.77
3.48

0.00
0.01

判定

*
**
**
*

平方和 自由度 平均平方

F値

p値

判定

22.20

7

3.17

2.66

0.01

*

グループ内 589.73

495

1.19

グループ間

水準2

3.29
3.29
3.29

平均1 平均2**ｐ<0.01

変動

水準1

医⻭薬
保健
教育

499

「8：受験で苦手な科目を避けるため」 分散分析

表９ 学部系統の志望理由（学部系統別）

法・政治
法・政治
法・政治

保健

保健
保健
教育

*ｐ<0.05

501

2.59
3.29

**

表 12 学部系統の志望理由（学部系統別）**ｐ<0.01

教育
経済・経営

0.00

統計的有意差が見られた学部系統を記載。

「12．資格や免許を取得するため」 多重比較検定（Tukey）

人文
法・政治

水準2

経済・経営

「12．資格や免許を取得するため」 分散分析

7

4.83

**ｐ<0.01

理学グループ間 357.92

判定

多重比較検定（Tukey）**ｐ<0.01

平方和 自由度 平均平方p値

表 11 学部系統の志望理由（学部系統別）

表８ 学部系統の志望理由（学部系統別）
変動

F値「7：志望する学部系統と家族の意見が一致したから」統計的有意差が見られた学部系統を記載。
*ｐ<0.05745.30

自由度 平均平方

3.10
7.33
11.55
10.48
3.39
4.02
5.43
5.05

p値

判定

0.04
0.00
0.00

*
**
**

0.00
0.01

0.00
0.00
0.00

*
**

5.54
7.78
7.23

0.00
0.00
0.00

**
**
**

7.71

0.00

**

5.44
8.53

0.00
0.00

0.00
0.00

**ｐ<0.01「8：受験で苦手な科目を避けるため」
多重比較検定（Tukey）

**
**

**
**

502

表 13 学部系統の志望理由（学部系統別）

**
**
**

0.02
0.00

611.94*ｐ<0.05

**
*

3.23
7.44

11.12
10.23

合計

水準1

水準2

平均1 平均2差

統計量 p 値

判定

人文
法・政治

教育
教育

2.43
2.56

0.58
0.71

3.29
3.08

*
*

経済・経営

教育

2.45

1.85
1.85
1.85

0.61

3.19

0.02
0.04

0.03

*

統計的有意差が見られた学部系統を記載。
*ｐ<0.05**ｐ<0.01

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，調査対象とした進学中堅校に在籍する高校生の志望学部系
統の特徴について，次の三点を指摘したい。

- 135 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

一点目は，進学中堅校について，先行研究では，トップ進学校とは異なり，強い進学意識が見られない傾向が指摘されていたが，本調査（北関東地区に所在する公立進学中堅校）からは，就職や資格取得，また，他者からの勧めよりも学びたいことを基準として学部系統の選択を行う傾向が見られたことである。本研究の調査対象校が地方に所在する進学中堅校であり，先行研究における都市部の進学中堅校との差異の可能性が示唆されたことが考えられる。
二点目は，資格取得が就職に直結する学部系統の志望理由の強さは，家族の勧めとも一致しているという傾向が見られたことである。これらの学部系統の志望については，本人の希望だけでなく，家族の意向も強く働いていることが窺える。
三点目は，志望理由を男女別で見た場合，男子よりも女子の方が学びたいという理由から学部系統を志望すること，また，学部系統選択を大学入試に合格するための戦略と位置付ける度合いが低く，他者に流されず主体的に選択する傾向にあるということである。この傾向は，志望理由として，「1：学びたい学部系統だから」の女子の平均スコアが 4.69 と３／４以上（回答者 273 人中 206 人（75.5％））がこの志望理由に対して「5：あてはまる」と回答していること（男子は回
答者 273 人中 139 人（50.9％）），また，「5：志望大学の合格の可能性を高める学部系統だから」，「6：他に行きたい学部系統がなかったから（消去法での選択）」「8：受験で苦手な科目を避けるため」，「13．志望大学に進学できれば，学部系統にはこだわらない」，「9：
自分では決めかねていたので，家族の勧めに従った」，「10．自分では決めかねていたので，先生の勧めに従った」，「11．友だちなど，周囲の人たちが志望する学部系統だから」の，主体的，かつ，積極的とはいえな
い各項目の平均スコアについて，すべて男子よりも低く，男女間で統計的有意差が見られたことから確認できる。
以上，本稿では，進学中堅校に在籍する高校生の学部系統の志望理由の特徴について，アンケート調査より検討した。一口に進学中堅校に在籍する高校生の志望学部系統といっても，所在する地域，性別等の属性によって，異なる傾向を示すケースがあることが示唆されたと考えられる。ただし，本調査では，地方部に位置する３つ公立高校の調査であることから，一事例の範囲に留まっており，一般化するためには，今後，より多くの高校での調査が必要であること，また，進学中堅校の学部系統選択の特徴をより明らかにするためには，トップ進学校との比較調査などが必要となることが考えられる。これらの点については，今後の課題としたい。
注1）進学中堅校については，山村(2019)が「生徒の大半は四年制大学に進学するが，彼／彼女らは，一般入試のみならず，指定校推薦や公募推薦，AO 入試といったさまざまな入試方法によって進学している高校」と定義している。また，東京都教育委員会は中堅校について，多様な都立高校が存立する中で、一定の学力を備えているが、難関大学への進学率は特に高くない全日制課程の普通科の都立高校と説明している。
2）例えば，全国大学生活協同組合連合会の大学進学ガイドブッ
クには，大学入学前の疑問として，大学入学までにいくらか
かるかについて，「大学入学」という用語を使用して説明している。＜https://www.univcoop.or.jp/parents/guide-singaku/p
01.html＞（2021 年 2 月 1 日）

参考文献
濱中淳子(2019).「2020 年度の大学入試改革」『日本経済新聞』
2019 年 8 月 12 日，14 面．
濱中淳子(2019).「女子の学習行動－その特性が示唆する課題は何か－」山村滋・濱中淳子・立脇洋介編『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，8，139－150．
樋田大二郎(2001).「高校階層構造は変わった－輪切り選抜からお鏡餅選択へ－」『IDE現代の高等教育』2001年4月号，427
号，34－39．
螢雪時代(2020).『全国大学 学部・学科案内号』旺文社，2020年4月臨時増刊号，24－31.
ココナラマガジン (2020).『受験・進学』coconala＜https://magazine.coconala.com/12291＞（2021 年 2 月 1 日）
耳塚寛明(2007).「高校の現在」『IDE現代の高等教育』2007年4月号，489号，4－9．
スタディサプリ進路(2017).『進学トレンド』リクルート＜https://shingakunet.com/journal/column/20170327182391/＞（20
21年2月1日）
東京都教育委員会(2018).『中堅校対策検討委員会報告書 平成14年5月』平成30年2月28日，＜https://www.kyoiku.metro.tok
yo.lg.jp/administration/action_and_budget/plan/high_school/middle_rank_report2002.html＞（2021年2月8日）
山田剛史(2012).「大学志望度と進学満足度」『第 2 回 大学生の学習・生活実態調査報告書』Benesse 教育研究開発センター，
2 章（１），44．
山村滋・濱中淳子・立脇洋介(2019).『大学入試改革は高校生の- 136 -

学習行動を変えるか』ミネルヴァ書房，ⅲ．

大学入試研究ジャーナル第 32 号，137-142，2022【資料】

高大接続改革期における国立教員養成系大学の入学者選抜方法の変化――令和２年度入試～令和３年度入試を対象に――
山田 美都雄（宮城教育大学）
本研究では，国立の教員養成系大学において，高大接続改革期の入学者選抜方法にどのような変更が生じているのか（あるいは生じていないのか）を主題として取り上げる。これは，国主導の入試改革に対する影響性を評価することに加え，実体的に国立教員養成系大学の入試の在り方がどのような変化を遂げようとしているのかを観察する試みでもある。分析の結果，国立の教員養成系大学においては，令和２年度入試から令和３年度入試にかけて，一部の大学における一般選抜後期日程試験の廃止と総合型
選抜の新規実施といった現象が確認された。また，一般選抜において，面接や文書系等資料を用いた「主体性等評価シフト」への強まりが明らかとなった。
キーワード：高大接続改革，入学者選抜方法，主体性等評価，教員養成
1 本研究の概要
1.1 研究の背景
今般の高大接続改革（中央教育審議会 2014）については，「英語民間試験の導入の見送り」，「大学入学共通
テストの国語・数学における記述式問題の導入見送り」，
そして「JAPAN e-portfolio の運営許可取り消し」といった形で，改革の目玉であった３本の柱が新入試実施を前に次々と事実上の頓挫を経験し，社会的な批判を受けるに至った。これらの頓挫の要因としては，第一に，方法的な問題性が挙げられよう。すなわち，「英語
民間試験」に関しては，異なる種類の英語試験を比較することの技術的・統計的な妥当性や経済格差・地域格差による受験機会の公平性等に関する問題が指摘され，「記述式問題」においては，採点の精緻化や採点体制の構築という面で大きな瑕疵があったといえる。さらに，「JAPAN e-portfolio」は，特に財務面に関わる
運営許可要件の不達成により，文部科学省より余儀なく停止を命じられた（文部科学省 2020）。これらは，
問題を乗り越える精緻な技術や潤沢な予算がありさえすれば解決される可能性があったといえるかもしれな
いが，実施を前提としたうえでの課題解決が現実的に困難を極めていた感は否めないであろう。
一方で，今般の改革に関しては，理念的な問題があったとの言及もなされている。たとえば，中村（2020a）
は，「『予測不能な新しい時代に対応するため』という大義に紐づけられ改革することの正当性が語られるものの」，「いざ新たな方向性を示す理念を提示しようとしても簡単には見つからない」状況に陥っていると指摘する。すなわち，今回掲げられた理念は問題の打開に対する説得性を欠いており，「理念」自体の妥当性について疑いがかけられているのである。
それでは，我々は改めて，今般の高大接続改革のこれまでの展開をどのように評価することが妥当であるといえようか。一般的には，前述の３本柱がいずれも瓦解したがゆえに，今回の改革が「失敗」であったと
強く印象付けられるが，果たしてこれらの事実のみによって，評価を下すことは妥当といえるだろうか。
このようにあえて問うのは，これらの入試「政策」
が，ある種の技術的理由によって導入の道筋が断たれはしても，理念的問題についてはいまだ改革を色づけ続けていると考えられるからだ。たとえば，文部科学
省が平成２９年７月に公表した「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，「一般入試の課題の改善」という項においては，「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。
」ということが示されており，この点については３本柱を失った後においても，依然として残された課題と言いうる。
さらに，国立大学においては，国立大学協会が平成
２９年１１月に公表した「2020 年度以降の国立大学の入学者選抜制度－国立大学協会の基本方針－」の，「調
査書や志願者本人が記載する資料等の活用」の項において，「各大学は、それぞれのアドミッション・ポリシーに基づき求める人物像や能力等を踏まえ、高等学校における学習活動や課外活動等の実績及び学習意欲等を含めた学力試験によっては測ることのできない能力や態度をより適切に評価するため、調査書や志願者本- 137 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

人が記載する資料、面接等を活用する方法を検討し、実施可能なものから順次導入していく」と述べられ，
いわゆる，「主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ
態度」が一般入試でも確実に評価されるよう，上からの要請によって個別大学の入試改革の方向性を水路づけたのであった。
これらのことを踏まえ，改めて高大接続改革に投げかけられた今般の批判を顧みると，いわゆる３本柱が引き剥がされた後に残った，「理念的側面」
に関しては，
問題性があるとの指摘を受けながらも頓挫せず（つまり，事実上肯定され），改革の具体的な実行過程に引き継がれ，部分的にでこそあれ，入試の変更として具体的に体現されている可能性がある。そうであるとすれば，今般の高大接続改革の評価は，これらの３本柱の頓挫によってのみなされるのは十分とはいえず，理念という残影を有した改革の余波がどのような形で大学に押し寄せたのかに関して，短期的・長期的な観点か
らその影響性を改めて評価する必要があろう。
そこで本稿では，このような趣旨の下，具体的にどのように高大接続改革を評価することができるのか，という問いを扱う。
1.2 研究の目的
本研究の目的は，今般の高大接続改革が，大学入学者選抜の在り様に与えた波及効果を，具体的な選抜方法という観点からデータ分析することを通じて，当改革が有していた効力を評価することにある。
なお，本稿では，分析対象として特に「国立教員養成系大学 1）」という特定種別の大学を設定する。その理由は，第一に，特定の専門職業人養成という観点を限定的に導入することで，今般の入試改革が具体的にどのような変更を求めるものであるのか，改革がもつ
実際的な意味合いをより明瞭に把握することを意図するためである。また，第二の理由は，先行する教員養成教育研究に接続することを想定するためである。当然，学校教員の他に，医師や看護師，エンジニアといった特定の職業領域についても同格的に扱うことは想定されうるが，ここでは，既存の先行研究を踏まえ教員養成系大学を対象としつつ，その後に他領域の分析にも適うモデルを提示することをさしあたり目指すこととしたい。
このように，本研究では，いわば「改革レベル（マクロレベル）」と「人材育成レベル（ミクロレベル）」という２つの視座から，今次の改革が有する意味を理解し，このことを通じて今後の入学者選抜の在り方について検討する。

以下，先行研究の検討，調査概要，分析の観点，分析結果，まとめと考察，今後の展開の順で述べる。
1.3 先行研究の検討
国立の教育養成系大学における今般の高大接続改
革の実態に関する研究としては，山田（2021）が挙げられる。当研究では，国立教員養成大学・学部の入学者選抜の方針（アドミッション・ポリシー）を対象に分析し，そこでの傾向性に関する知見を提出しているが，今般の改革の影響性や選抜方法の具体的な変更点については触れられていない。このことから，本研究では，実際の入学者選抜に視点を移し，その変更状況を捉えることとする。
2 調査概要
2.1 調査対象
本分析における調査対象は，国立の教員養成系大学
44 大学の教員養成課程とする。そこでは，教育系学部であっても教員養成課程とは異なる課程・学科については対象から除外した。
また，本稿では，とりわけ大学入試センター試験から大学入学共通テストへの移行時期となる，令和２年度入試から令和３年度入試の期間において，個別大学で実施される入学者選抜の在り様がどのように変化したのかをデータに基づいて把捉する。なお，当該年度の前後の期間に実際に改革が着手された可能性も想定されるが，ここでは，改革の波及度がもっとも明瞭に強まる期間として，当該の期間を設定した。
2.2 調査方法
調査方法としては，主に令和２年度及び令和３年度の『入学者選抜要項』を根拠に，情報を収集した。な
かでも，特に，実施している選抜区分，募集人員，各種入学者選抜方法，試験実施教科・科目及び配点等の一覧表等の情報に着目した。また，新型コロナウイル
ス感染症の影響による変更に関する記載がある場合は，変更前の情報に依拠した。なお，一部の選抜区分の情報については，当該選抜区分の『学生募集要項』を参照した。
3 分析の観点
本研究では，今般の改革状況を捉えるにあたって，分析の観点として，以下の諸観点を設定し，次章において分析結果を確認する。

- 138 -

高大接続改革期における国立教員養成系大学の入学者選抜方法の変化

3.1 選抜区分及び募集人員の設定状況
まず，選抜の全体像を捉えるために，各選抜区分の設定状況や募集人員，
募集人員の構成比率等について，
令和２年度入試，令和３年度入試ごとに確認する。
3.2 推薦＋AO 総合の募集人員の設定状況
次に，推薦＋AO 総合の募集人員の設定状況についてまとめる 2)。また，国立大学協会（2015）は，推薦＋AO総合の募集人員を入学定員の30％とするという目標を掲げているが，この水準にどの程度の大学が到達しているのかを確認する。
3.3 選抜区分単位の選抜方法の設定状況
さらに，各大学の入学者選抜方法について，令和２
年度入試から令和３年度入試にかけてどのような変更が生じているかを選抜区分別に確認する。なお，選抜における活用資料については，大学によって記載事項にムラがあることから，ここでは入学者選抜要項に記載が確認された範囲への言及に留まる。

一方で，AO 総合は，実施数が 14 大学（31.8％）から 20 大学（45.5％）へと，６大学（13.6％）分増加しており, 全体の約半数に到達する勢いとなっている。
なお，令和３年度に新たに AO 総合を実施した大学６校の詳細を確認したところ，後期日程を廃止して総合型選抜に鞍替えした大学は３校であった（表は省略）。
また，前期日程に次いで実施率が高いのは後期日程ではなく推薦であり，その実施率が全体の約９割程度となっている。
次に，募集人員の変化について検証する。まず，図1 に示すように，各大学における選抜区分ごとの募集
人員の平均値を年度別に比較したところ（若干名は除く），
大きな変化は見られなかった。
なお，
募集人数は，
推薦が 50 人強程度，後期が 40 名前後であり，推薦の方が後期よりも 10 名程度多かった。また，AO 総合は
新規実施の大学（募集人員が若干名の１大学を除く）の平均値が 19.6 人であったため，令和３年度において全体として数値が下がっている。
180.0

3.4 アドミッション・ポリシーの変更状況
選抜方法の変更が特に大きく生じている大学については，アドミッション・ポリシー（入学者受入の方針）において，どのような表現の変化が見られるのかについて，併せて確認する。

160.0

160.8

157.7

※募集人員が若干名の140.0

場合は除く。

120.0
100.0
80.0
60.0

4 分析結果4.1 選抜区分及び募集人員の設定状況の分析結果
表 1 に選抜区分別の設定状況を示した。これを見ると，一般後期の実施率が 37 大学（84.1％）から，31
大学（70.5％）に減少していることがわかる。すなわ
ち，後期を廃止した大学の割合が，全 44 大学中６大学（13.6％）に及んでいることが分かる。
表 1 選抜区分別の実施状況の変化
選抜区分

令和２年度入試
（A)
N
％

一般前期
一般後期
推薦
AO・総合
帰国子女
社会人
私費外国人
その他

44 100.0
37 84.1
40 90.9
14 31.8
10 22.7
2
4.5
28 63.6
5 11.4

令和３年度入試（B）－（A）の差（B）
N％
Nの差 ％の差

44 100.0
31 70.5
39 88.6
20 45.5
10 22.7
2
4.5
27 61.4
4
9.1

0
0.0
-6 -13.6-1 -2.3
6 13.600.0
00.0-1 -2.3-1 -2.3

41.6

38.4

40.0

54.6

51.2

34.0

30.1

R2

R3

20.0
0.0
R2

R3
前期

R2

R3
後期

R2

R3
推薦

AO総合

図 1 選抜区分別募集人員の平均値の比較
続いて，選抜区分別の募集人員の構成比率について確認する。ここでは，全体の募集人員に占める，各種
選抜区分の募集人員の構成比率の平均値と標準偏差を算出した（若干名は除く）。
その結果を示したのが表 2 である。表 2 を見ると，構成比率についても大きな変更は見られない。また，前期の構成比率が 60％強であるのに次いで，推薦の比率は 20％強で相対的に高く，この関係は令和３年度入試においても維持されている。

- 139 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 2 選抜区分別募集人員の構成比率の平均
令和２年度入試
N 平均値 標準偏差
一般前期の構成比率 44
63.1
7.43
一般後期の構成比率 37
14.6
5.72
推薦の構成比率
40
21.3
7.68
AO/総合型の構成比率 14
16.4
9.56

令和３年度入試
N 平均値 標準偏差
44
62.8
8.66
31
15.5
4.54
39
22.2
8.82
19
15.2 10.09※令和３年度入試の総合型の１大学は募集人員が若干名のため除外。

4.2 推薦＋AO 総合の募集人員の設定状況の分析結果
続いて，推薦＋AO 総合の募集人員の構成比率を確認する。なお，ここでは募集人員が若干名と表記された選抜は除いた。令和２年度から令和３年度にかけての推薦＋AO 総合の募集人員の増減状況に着目してみると，表 3 に示すように，半数以上の大学は「変化なし」であるのに対し，「増加」した大学は 31.8％で，全体の３割に達している。一方で，推薦＋AO 総合の募集人員を「減少」させた大学は６大学（13.6％）で少数となっている。
表 3 推薦＋AO 総合の募集人員の増減状況
推薦＋AO総合の募集人員の増減
N
％

減少

6

13.6

変化なし

24

54.5

増加

14

31.8

表 4 推薦・AO 総合の募集人員 30％の達成状況
令和２年度入試N％

令和３年度入試
N％

推薦＋AO総合30％未満

31

70.5

29

65.9

推薦＋AO総合30％以上

13

29.5

15

34.1

さらに，国立大学協会が目標として掲げる，推薦＋AO総合の募集人員が全体の入学定員の30％に達している大学は，表 4 に示す通り，令和２年度から令和３
年度入試にかけて 13 大学から 15 大学となり，全体の３割を超える水準となった。
4.3 選抜区分単位の選抜方法の設定状況の分析結果
次に，選抜区分ごとにどのような選抜方法が採用されているのかに関して，令和２年度と令和３年度の比較結果を示す。ここで分析対象となる入試の総数は，全部で1,348本であり 3)，
選抜方法のカテゴリとして，
ここでは「教科（学力検査）
」
，
「面接」
，
「小論文」
，
「文
4)
書等資料」を取り上げる 。
分析結果を表 5 に示す。ここでの年度毎に表示されるパーセンテージの数値は大学毎の実施率の平均値である。まず，特に前期において「面接」を実施する率
が，40.1％から 53.9％へと 13.8 ポイント上昇し，また，「文書等資料」を課す割合は 13.8％から 28.2％へと約 15 ポイント上昇し３割程度の規模に達するようになっている。また，「小論文」を課す割合は，6.8 ポ
イント増えている。
後期については，前期ほどの明瞭な変化は見られな
いが，「文書等資料」が 19.5％から 28.3％へと 8.8 ポ
イント上がっている。なお，「面接」，「小論文」は若干の上昇が見られる。他の選抜区分として，推薦や AO
総合については，AO 総合Ⅰ・Ⅱでやや小論文の採用率が下がっているほかは，大きな変化は見られない。
4.4 アドミッション・ポリシーの変更状況の確認
続いて，特に大きな変化が生じていた大学を抜粋して，アドミッション・ポリシーにどのような変化が生じているのかについて確認した。ここでは，特に一般前期において，面接実施率が大幅に上昇した上位３大学（弘前大学，岐阜大学，信州大学）に対象を絞って代表的に取り上げる。表 6～表 8 に示すように，そこでの変更点は，既存のアドミッション・ポリシーに文章や表を付加するといった微細な変更が生じている程度であった。
5 まとめと考察
本章では，これまでの分析から得た主な知見を，下記の４点としてまとめ，次に考察を述べる。
①各種選抜区分の設定状況について，後期の実施率が減少し，AO 総合の実施率が上昇した。
②推薦＋AO 総合の募集人員が増加した大学は 14 大学にのぼり，入学定員に占める割合が 30％を超える水準に到達する大学も２大学増えた。
③前期の選抜方法に関して，面接及び文書等資料の実施割合が顕著に増加した。
④アドミッション・ポリシーの変更に関しては，付加的な表現方法の変更に止まった。
これらのことから，今般の高大接続改革の波は，国立の教員養成系大学に対して，全体として多面的・総合的評価，すなわち「主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度」の評価をより一層促す方向へと機能した可能性がうかがえる（ここで，このような現象を- 140 -

高大接続改革期における国立教員養成系大学の入学者選抜方法の変化

表 5 選抜区分別の入学者選抜方法の比較
個別学力検査等の種別
教科（学力検査）
面接
小論文
文書等資料
R2
R3
差
差
差
差
R2
R3
R2
R3
R2
R3
R2
R3
（R3-R2）（R3-R2）（R3-R2）（R3-R2）
入試 大学 入試 大学
前期日程
497 44 493 44 62.7% 62.1%-0.5
40.1% 53.9%
13.8
22.0% 28.8%
6.8%
13.2% 28.2%
15.0
後期日程
233 36 210 31 7.4% 6.3%
-168.0% 71.9%
3.9
34.9% 41.7%
6.8%
19.5% 28.3%
8.8
推薦Ⅰ
210 31 170 27 3.2% 3.7%
0.5
93.7% 95.3%
1.7
70.2% 67.8% -2.4% 88.4% 82.4%-6.0
推薦Ⅱ
179 23 194 25 0.0% 0.0%
0.0
98.6% 99.3%
0.7
18.1% 21.2%
3.1%
89.0% 85.8%-3.2
AO・総合型Ⅰ 13 7 35 12 0.0% 0.0%
0.0
100.0% 100.0% 0.00
42.9% 33.3% -9.5% 80.0% 80.0%
0.0
AO・総合型Ⅱ 78 11 79 11 0.0% 0.0%
0.0
100.0% 100.0% 0.00
36.4% 27.3% -9.1% 93.9% 97.7%
3.8※教科（学力検査），面接，小論文，文書等資料欄のR2，R3の数値は，「大学毎に算出した実施率」の平均値。また，「Ⅰ」は大学入学共通テスト（大学入試センター試験）を課すことを意味し，「Ⅱ」は課さないことをを意味する。
度数

表 6 アドミッション・ポリシーに関する変更点（弘前大学の事例）
令和２年度
令和３年度

教員として必要な高等学校修了レベルの学習の達成度を評価するという観点から，左記の方法
により総合評価して選抜します。
高等学校修了レベルの学習の達成度を評価すると共に，教員としての適性・資質・能力，教員になろうとする意欲と教育に対する興味・関心を評価するという観点から，左記の方法により総合評価して選抜します。
表７ アドミッション・ポリシーに関する変更点（岐阜大学の事例）
学力の３要素等

選抜方法及び入試区分
大学入学共通テスト
前
個別学力試験
期
選
実技検査（音・美・体）日抜講座面接（美術のみ）
程
方
共通面接
法
大学入学共通テスト
学
ご
推薦書
校
と
岐阜県教員を目指す学修指導書
推
の
個人
薦 面接
見
集団
型
音楽歴調書（音）
る
選
作品（美）
力
抜
運動歴調書（体）Ⅱ
調査書※網掛け箇所が変更点。

知識・技能

思考力・
表現力
判断力

◎
〇
◎
◎

〇
◎

◎
〇

〇
〇

◎

〇

〇

◎
◎
◎
〇

主体性を持って多様な人々と協働して学ぶ態度

その他の教育学部が求める要素

〇
◎
◎
〇

◎
◎

◎

〇

〇

◎
〇

◎
◎

〇
◎
〇
◎

◎

表 8 アドミッション・ポリシーに関する変更点（信州大学の事例）：表の追記
該当する「学力の３要素」
主体性を持っ
思考力・判断 て多様な人々
知識・技能力・表現力 と協働して学ぶ態度
明日の教育を担う専門的知識や教養を身につけるために高１． 等学校等を卒業するまでに習得する十分な基礎的学力，又はそれに相当する学力
既存の知識を活用しながら自分で考え，判断し，他者と協２． 働して問題を解決していくために不可欠で基本的な思考力や表現力
教育者として子どもに寄り添い，理論と実践を往還させつ
３．
つ自ら学び，社会の発展に寄与しようとする強い意志- 141 -

〇

〇

〇

〇
〇

大学入試研究ジャーナル第 32 号

「主体性等評価シフト」と呼ぶ）。すなわち，「主体性等評価シフト」がより強まる形で，改革の波は大学に到達していた可能性が考えうる。このような変化が生じた理由として，まず挙げられるのは，やはり文部科
学省や国立大学協会による水路づけの影響であろう。
それは，「総合型選抜」という「選抜方式」を通して，
また，「一般選抜」における「選抜方法」を通して実際的に機能したと思われる。なお，今般の教員養成改革
独自の影響性も想定されうるが，総合型選抜の実施や一般前期における面接ないし文書等資料の実施割合がそれぞれ１割を超える勢いで生じていることを考慮す
ると，高大接続改革の影響性も無視できないものと思われる。
ここで，中村（2020b）は「一般入試や偏差値システ
ムに代表される筆記試験中心の方式も，推薦入試に代表される多様化入試も，50 年ほど前から同時並行的に発展を遂げてきた」と述べ，この現象を「試験と推薦のパラドクス」と呼んでいるが，今般の入試改革においては，「一般入試」においても「推薦入試」（ないし
総合型選抜）においても「主体性等評価シフト」への傾倒という点で，「同期化」ないし「近似化」が生じたと言えようか。ただ，この変化は，おそらくは大学内での多面的・総合的評価の実施にかかる負荷の強化と引き換えであったと推測される。なぜなら，主体性等
評価は否が応でも，従来型の学力重視評価に比して，手間がかかるうえ，一般入試にあってはその性格上，学力試験を手放すことは許容されないからだ。それでは，それだけの負荷をかけてもなお，今般の入試改革において主体性等評価シフトを駆動させる意義はあったといえるだろうか。この問いに答えるには，大学教育が目指す人材像との整合性を検証するといった，より長期的な視野からの評価が必要となるだろう。この長期的な評価による検証次第では，また従来型の学力
評価シフトへの揺り戻しが生じる可能性もあるかもしれない。

に応じた分析も行うことによって，より大局的な見解を得られるであろうということは論を俟たない。
注1）本稿で，「国立教員養成系大学」とは国立大学の教員養成課程を有する教員養成単科大学及び学部を指す。
2) 募集人員が若干名の選抜については，ここでは対象に含めないこととした。
3) ここでの総数は，年度の非該当分を含む数である。
4) 面接には個人面接，集団面接，集団討論，プレゼンテーショ
ン等が含まれている。また，文書等資料には，調査書，推薦書，志望理由書，活動報告書，各種提出資料が含まれている。

謝辞
当論文の執筆に際し，広島大学高大接続・入学センターより資料提供のご協力をいただきました。厚く御礼申し上げます。

参考文献
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 工程表」．
国立大学協会（2017）．
「2020 年度以降の国立大学の入学者選抜
制度－国立大学の基本方針」．
文部科学省（2020 年 8 月 7 日）．
「JAPAN e-Portfolio について」（文部科学省）https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/senbatsu/1413458.
htm（2021 年 8 月 31 日）．
中村高康（2019）．
「大学入試をめぐる改革論議迷走の背景」『中
央公論』７月号，148－155．
中村高康（2020a）．
「『入試を変えれば教育が変わる』という発想こそ変えよ」『中央公論』１月号，90－97．
中村高康（2020b）．
「“擬改革”としての大学入試改革」『科学』４月号，327－329．
中村高康（2021）．
「大学入試改革は『失敗』から何を学ぶべきか」『中央公論』２月号，64－71．
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

6 今後の展開について
今後は，より総合型選抜の実施率がより上昇するであろうか。教員養成系大学においては，よりいっそう主体性が高く，また社会的課題にも対応できるような学生が求められることが想定され得る。そのような時代に，どのような選抜方式及び選抜方法によって，各大学が学生を選抜していくのかは，今後も注視していくべき事柄となるであろう。
また，本稿では学校教員という個別具体的な職種に限定して分析を行ったが，その他の職種や学部の特性

的改革について（答申）」．
山田美都雄（2021）．
「国立教員養成大学・学部の入学者選抜に- 142 -

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―」『大学入試研究ジャーナル』31，43－48．

大学入試研究ジャーナル第 32 号，143-149，2022【資料】

コロナ禍における新潟大学の入試広報の実践――「オンライン個別相談会」を中心に――
吉田 章人，並川 努，坂本 信（新潟大学）
2019 年度末から続く新型コロナウイルスの感染拡大によって，2020 年度は従来の入試広報活動の多くが中止を余儀なくされた。そうしたなかで，新潟大学（以下，本学）では入試広報活動の多くを非対面型に切り替えて実施してきた。本稿はこうした本学が実施した非対面型の入試広報活動を概観した上で，そのなかでも本学が 2020 年 5 月から 9 月まで開設していた「オンライン個別相談会」について検討した。相談者は決して多いとは言えず，集客の面では課題を残したものの，高校 3 年生の相談者が多く，また県外からの相談者も比較的多かった。さらに，相談者の 8 割以上が実際に本学に出願しており，少人数
ではあるが，本学への受験を前向きに考える相談者が多かったことがうかがえる結果であった。
キーワード：入試広報，コロナ禍，オンライン相談，メール相談，入試動向
1 はじめに2019 年度末から続く新型コロナウイルスの感染拡大によって，2020 年度は進学相談会や大学説明会など従来の入試広報活動の多くが中止を余儀なくされた。
また，授業についても，多くの大学では対面型での実施を控え，Zoom 等のオンライン会議システムや動画配信など，インターネットを利用した非対面型の授業が中心に行われるようになった。新潟大学（以下，本学）においても，新型コロナウイルス感染拡大防止の観点などから，進学相談会や大学説明会，高校訪問，出前講義，大学見学やオープンキャンパス，アドミッ
ションフォーラムといった各種の入試広報の実施を見送る状況となった。
一方で，2021 年度入試は高大接続改革の流れのなかで，従来の大学入試センター試験から大学入学共通
テストへの移行，主体性等評価，本学の場合は理学部・創生学部における総合型選抜の導入などといった
入試変更点，またコロナ禍における入試対応など，発信する必要がある情報も例年より多くあり，本来であれば例年よりも活発な入試広報の必要があったといえる。
こうした状況において，各大学では従来の対面型の入試広報活動に代わって，非対面型の入試広報活動を模索し実施してきた 1)。本学においても，前述のように，従来型の入試広報活動の多くが中止を余儀なくされた。そのため，「オンライン個別相談会」と称して，Zoom を利用したリアルタイム型の個別相談（以下，オンライン相談）とメールによる相談（以下，メール
相談）の受入れを本学ホームページに掲載し，5 月から始めたのを皮切りに，各種の入試広報において，非対面型の入試広報に対応してきた。こうした非対面型の入試広報は，かなり手探りの状態で行われたところがあり，また，コロナ禍の長期化が当初から想定されたわけではなく緊急避難的な意味合いが強く，実際にどの程度の効果があったのか，実感が得にくい部分があった。
そこで本稿では，2020 年度において，本学が実践してきた非対面型の入試広報を概観した上で，そのな

表 1 新潟大学における主な入試広報活動の対応
事業

主な対象

2020 年度における対応

高校訪問

高校教員

対面型（県内のみ，県外は中止）

進学相談会・大学説明会（業者・高校等主催）

高校生・保護者

リアルタイム型配信（原則）

出前講義

高校生

リアルタイム型配信

オープンキャンパス

高校生・保護者

リアルタイム型配信・オンデマンド型配信・資料配信型

大学見学

中高生・保護者中止

アドミッションフォーラム高校教員

リアルタイム型配信（WEB 入試説明会の実施）

高大接続改革を考える会

高校教員

リアルタイム型配信- 143 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

かでも，本学が実施した「オンライン個別相談会」（オンライン相談・メール相談）を中心に取り上げ，
その結果と課題を整理し，今後の非対面型の入試広報活動を検討していく上での一助としたいと考える。
なお，本稿において，非対面型とは，リアルタイム
型やオンデマンド型，資料配信型等，インターネットを利用したものの総称を指す。また，本学では非対面型の入試広報の多くをリアルタイム型配信で実施したことから，オンラインとした場合は，特に断らない限
り，リアルタイム型配信を指すものとする。
2 2020 年度における入試広報の状況
2.1 入試広報の概要
まず，2020 年度における本学の入試広報活動の状況について整理しておくことにする。なお，本学の場
合，各学部が独自に入試広報活動を実施しているケー
スもあるが，ここで取り上げるのは，全学（教育戦略
統括室高大接続推進部門及び学務部入試課）において実施・参加した入試広報活動である。
本学の場合，2020 年 4 月上旬には第 1 学期の授業をオンライン会議システムや動画配信等による非対面型で行うことを公表しており，それを踏まえて，入試広報についても 2020 年度の第 1 学期最終日となる 8
月 12 日まで，対面型の入試広報は行わない方針とした。表 1 は本学における主な入試広報とその対象，そして 2020 年度における対応を示したものである。冒頭において，「中止を余儀なくされた」と述べたが，
コロナ禍という状況の長期化は必ずしも年度当初から想定された事態とはいえず，オープンキャンパスのよ
うな一定の準備期間を必要とするものを除けば，収束次第で通常の入試広報に戻していく可能性も念頭に置いていた。その後，コロナ禍が長期化したため，結果
として年度を通して，非対面型の入試広報が中心となった。ただし，新潟県内については，大都市圏に比べて，感染者数が比較的抑えられていたことから，10月以降は感染対策に十分留意して，対面型での入試広報も再開した。特に，高校訪問については，高校側の状況も確認しつつ，新潟県下の 9 割以上の高校に訪問することができた。進学相談会・大学説明会についても参加を可能としたが，10 月以降は総合型選抜や学校推薦型選抜が始まり，人員も不足することや，業者
や高校もオンラインに対応できるところが増えてきたことから，対面型での参加は 1 件のみであった。
このように，対面型の入試広報が制限されるなかで，進学相談会・大学説明会，出前講義，オープンキャン
パス，アドミッションフォーラムなどは非対面型の方法に切り替える形で可能な限り対応した。
2.2 進学相談会・大学説明会
進学相談会・大学説明会については，業者等が主催するイベントの多くが中止になっていたが，本学としても対面型での参加は原則見送った 2)。一方で，後述するが，5 月からは非対面型の形で受験生・保護者・高校教員などの相談を受けられるように，本学独自で「オンライン個別相談会」を開設しており，オンラインに対応した体制を整えていった。また業者や高校が主催する進学相談会・大学説明会についても，オンラ
インでの対応も可能であれば，できる範囲で参加した。
コロナ禍の長期化につれて，オンラインで対応可能な
進学相談会や大学説明会等に参加するケースも増え，
オンラインでは県内 9 件，県外 13 件で参加した 3)。
2.3 出前講義
出前講義についても，対面での実施は中止とした。
一方で，本学では 2020 年度の授業の多くが非対面型で行われていたこともあり，出前講義を担当する教員に改めてオンラインでの対応が可能かどうかを確認した。その上で，8 月からはオンラインであれば出前講
義の申込みを受けていくようにし，県内 9 校，県外
19 校の計 28 校に対して出前講義を実施した。
2.4 オープンキャンパス
オープンキャンパスは例年，8月の2日間（2020年
度は 8 月 6 日・7 日に予定していた）で 2 万人近い参加者（前年度参加者 17,808 人）が見込まれる一大イ
ベントであるが，2020 年度は「WEB オープンキャ
ンパス」という形で，非対面型での実施とした。8 月
16 日・17 日の 2 日間で参加申込者が 5,137 人と，例
年よりも少ないものの，従来であれば新潟県内及び近県からの参加者がほとんどであるのに対して，WEB
でのオープンキャンパスは北海道から沖縄まで全国からの申込者が見受けられた。
WEB オープンキャンパスの実施にあたっては，各学部でプログラムが組まれ，個別相談や各学部が作成した動画の視聴などをできるようにした。これらは個別相談などリアルタイム型で時間が決まったものだけ
でなく，動画についても 1 日ごと，それぞれの動画に申し込んだ人のみに視聴できるという形であったが，その一部（学部説明や模擬授業など）は WEB オープ
ンキャンパス終了後も，常設のものとして，本学ホームページ内で視聴できるようにした。

- 144 -

コロナ禍における新潟大学の入試広報の実践

2.5 アドミッションフォーラム
アドミッションフォーラムは毎年，高校教員を本学に招いて実施するイベントであり，2019 年度は県内60 校，県外 104 校からの参加があった 4)。2020 年度はその代替として，8 月上旬に県内の高校を対象に，9 月上旬に県外の高校を対象に，WEB 入試説明会という形でオンラインによる説明会を行った。県内全校（108 校），県外（308 校）に招聘状を送り（これらの高校は本来，アドミッションフォーラムの招聘状を送る予定であった），県内 42 校，県外 56 校から参加の申込みがあった。通常のアドミッションフォーラムは学部教員との懇談会や本学学生とのフリートークなどが中心となるが，WEB 入試説明会では 2021 年度
入試における変更点とコロナ禍における入試への対応の 2 点に絞って説明と質疑応答などを行った。
アドミッションフォーラムは，高校の先生方に実際に本学に足を運んでもらうことで，本学の雰囲気や取り巻く環境などを直接知ってもらうことに大きな意義がある。従って，オンラインでの実施は本来の目的を十分に果たせるものとはいいがたいが，参加した先生
方からは，授業などで多忙により本学には来ることができないので，オンラインのほうが助かるという声もあり，一定の効果はあったと考えられる。
2.6 高大接続改革を考える会「高大接続改革を考える会」は高校教員を対象とした事業として，2016 年度から毎年，年度末（もしくは年末）に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，より直接的な対話を重視した会合であるが，こちらも 2020 年度はオンラインでの実施とした。参加する高校の先生方は本学の入試や教育に比較的詳しいことから，意見交換においては対面の場合と比べて，大きな変化を感じる
ことはなかったように思われた。

ットが失われるものの，遠方であることや多忙を理由に参加できない受験生や高校の先生もオンラインであれば参加できるというメリットもあったといえる。
一方で，「はじめに」で述べたようにこうした非対面型の入試広報は，かなり手探りの状態で，かつ緊急避難的に行われたところがあり，実際にどの程度の効果があったのか，実感が得にくい部分があった。そこ
で，次節では本学が独自で実施した「オンライン個別相談会」を対象としてその内容を整理し，効果について検証していくことにしたい。
3 「オンライン個別相談会」についての概要
3.1 概要「はじめに」で述べた通り，2020 年度はコロナ禍
によって，対人接触及び国内移動ができなくなり，従来の進学相談会・大学説明会等に参加できない状況であった一方，2021 年度入試は入試変更点が例年に比べて多い年でもあった。そのため，本学では志願者確保対策の一環として，対人接触及び国内移動を伴わない非対面型での入試広報活動を模索し，5 月から高大接続推進部門においてオンライン相談とメール相談とを受け付けていく「オンライン個別相談会」を開設した。
オンライン相談は，Zoom を利用したリアルタイム型の個別相談であり，メール相談とともに 5 月 11 日
から 9 月 30 日までの間，申込みを受け付け，平日
15：00 から18：00 までの時間において対応した。オンライン相談及びメール相談の対応は，高大接続推進
部門のスタッフ 3 名を中心に行われた。また，相談希
望者には表 2 のような項目を記入し，メールにより申込みをしてもらった。

以上のように，本学における 2020 年度の入試広報の対応状況を概観した。コロナ禍によって人の移動や接触が制限されるという未経験の事態において，非対面型の入試広報は有効な手段であったといえる。進学相談会・大学説明会や出前講義であれば，出張にかかる時間や旅費などが軽減されるため，例年であれば断っていた地域についても対応が可能であるというメリットがある。また，オープンキャンパスやアドミッションフォーラムの場合，実際に大学を見るというメリ- 145 -

表 2 申込みにおける記入項目
1

高等学校等名

2

学年

3

氏名

4

メールアドレス（必須）5オンライン相談，メール相談（質問等へのメール回答のみ）のいずれを希望するかを選択

6

希望日時（第 3 希望まで，オンライン相談のみ）

7

相談内容（入試制度（〇〇学部），学びの内容（〇〇学部），資格，留学，就職，奨学金制度など）

8

その他（特に相談したいこと－自由記述）

大学入試研究ジャーナル第 32 号

3.2 相談者の内訳
5 月から 9 月までの約 4 ヶ月間におけるオンライン
相談及びメール相談の申込（相談）状況について見ていくことにしたい（表 3）。相談件数で見ると，オンライン相談が 26 件，メール相談が 35 件の計 61 件であった。ただし，メール相談については同じ相談者から時期を変えて，2 度相談があったケースが 2 件ある。
従って，相談者数でいえば，オンライン相談が 26 人，
メール相談が 33 人の計 59 人であった 5)。

があるとしている。自ら申し込んで参加する必要があ
る本学のオンライン相談においても同様の傾向が見受けられたといえる。
15
12
9
6
3

表 4 月別実施件数
オンライン相談

メール相談

5月

4

4

6月

3

7

7月

5

6

8月

9

8

9月

3

7

10 月

2

3

総計

26

35

創生

総数
61
59
表 4 は相談件数を月別に見たものである。申込みは
9 月 30 日まで受け付けたため，相談者の希望に沿って，実際の相談対応は 10 月まで行っていた。月別で見ると，オンライン相談・メール相談ともに 8 月が最も多い結果となったが，オンライン相談・メール相談
ともに平均すると週 1，2 件のペースに留まり，集客の面では課題が残ったといえる。後述するが，周知方法などについては検討の余地があったように思われた。
相談者を男女別で見ると，オンライン相談では 26 人
中 18 人（69.2％）が女性であった。メール相談に関して，性別は確認していなかったため，正確な内訳はわからないが，名前を見る限り，6 割以上は女性だと推測される。男女別の参加状況に関しては，かつて本学が実施していた進学説明会を対象として検討した中畝（2007）が女性の方が男性より参加者が多く，女性の方が大学に関する情報を収集しようとする意欲が高いのではないかと推測している。また，本学が参加した進学相談会の参加者の傾向を検討した板倉ほか（2020）でも，休日に行われる相談会など，自力の来場が必要となる場合，女性の方が多く参加する傾向

農オンライン相談

工

33

歯口

35

歯歯

メール相談

医保

26

医医

26

理

オンライン相談

経済

人数

法

件数

人文

0

教育

表 3 相談申込状況

メール相談

図 1 相談者の志望学部（複数回答有）※歯口は歯学部口腔生命福祉学科の略

志望する学部で見ると，複数回答もあるが，少人数ながら，法学部以外はオンライン相談とメール相談のいずれかで 1 人は志望学部として挙げられていた（図1）。オンライン相談では医学部保健学科と農学部が 6人と最も多く，メール相談でも医学部保健学科が 9 人と最も多く，次いで農学部が 6 人という結果であった。
医学部保健学科は女性の比率の高い学科であることから，女性の相談者が多いこととも関係する可能性もあるが，今回の結果における 1 つの傾向といえる。
50
40
30
20
10
0
高校２年

高校３年

オンライン相談

その他

メール相談

図 2 相談者の学年等

また，学年別で見ると，オンライン相談・メール相談ともに，高校 3 年生が最も多く，オンライン相談では 26 人中 23 人（88.5％），メール相談は 33 人中 25
人（75.8％）と，合計で8割以上を占めていた（図2）。
そのことは実際に本学への受験を意識した上で申し込
んだ相談者が多かった可能性を示す結果といえる。なお，図 2 の「その他」には高校教員，短大生，海外の高校生（相談時は日本国内に滞在）等が含まれている。
高校 1 年生と既卒者からの申込みはなかった。
相談者の高校等の所在地から地域別に見る（図 3）。

- 146 -

コロナ禍における新潟大学の入試広報の実践

15
12
9
6
3
0

オンライン相談

メール相談

図 3 相談者の高校等の所在地

印象として，新潟県外からの相談者が比較的多かったように思われる。新潟県外の相談者数で見ると，オンライン相談で 26 人中 16 人（69.2％），メール相談で33 人中 26 人（78.8％）という結果であった。地域別
では，オンライン相談では新潟で 8 人（30.8％），関東で 7 人（26.9％），中部（新潟を除く）で 6 人（23.1％），メール相談では東北で 10 人（30.3％），
中部（新潟を除く）で 8 人（24.2％），新潟で 7 人（21.2％）であった。このように，オンライン相談・
メール相談ともに，県外からの相談者が比較的多かったといえる。オンラインやメールのように距離を考える必要のない手段での入試広報という意味では効果的であったと思われる。なお，東北からはメール相談は10 人と最も多かったが，オンライン相談は 2 人と少なかった。東北からの相談者にはメール相談のほうが好まれたようである。
3.3 利点と課題「オンライン個別相談会」の利点は，遠方や，受験
勉強・部活動などにより，進学相談会には参加できない高校生でも参加できることである。また，事前に相談内容を知ることができることから，準備に時間をかけ，相談者のニーズをより意識した対応が可能であったといえる。相談内容によっては，学部等の教職員にも確認してもらうことで，より詳細な情報を伝えることができたように思われる。このほか，大学案内や学部案内などは，本学のホームページ上で公開している資料でもあり，URL を事前に伝えておけることも本
学への理解を深めてもらう上で有効であったと考えられる。なお，オンライン相談では面談時間を約 15 分
～20 分と想定していたが，申込み者が多くなかった
こともあり，実際には各担当者の判断で 30 分～1 時

間程度かけて対応することもあったようである。
このような比較的きめの細かい対応が可能になる一方，課題について触れておくと，前述したように集客の問題が挙げられる。実施した約 4 ヶ月間で，オンラ
イン相談とメール相談との合計が 61 件，オンライン
相談だけに限定すると 26 件と，決して多いとはいえない結果であった。
「オンライン個別相談会」の開始にあたっては，本学ホームページに掲載した他，県内高校にはチラシを配るなど，周知を図ったが，担当者の記録によると，オンライン相談の相談者の多くが「本学ホームページを見て知った」と答えていた。本
学でオンライン相談を開始した時期が，緊急事態宣言
によって多くの高校が休校であったことも影響したと考えられるが，チラシを見て申し込んだという相談者はおらず，周知方法については課題が残ったといえる。
また，今回はメールでの申込みという形をとったが，本学ホームページに申込フォームなどを用意することにより，より手軽に申込みができるようにするなど，申込方法にも検討の余地があったように思われる。
さらに，今後も「オンライン個別相談会」を継続していくためには，人員の確保の問題もある。前述した
ように，10 月以降は新潟県内の高校訪問を実施した
ことに加え，コロナ禍が長期化するにつれて，業者や高校主催の進学相談会・大学説明会においても，オンラインでも対応可能なものが増えてきたため，これらの相談会等に参加していく機会も多くなってきた。
2020 年度の「オンライン個別相談会」は，時間的余裕があるなかで実施してきたものの，対面型・非対面型の併用は人員の面からむずかしい点がある 6)。
3.4 志願者確保対策としての効果
20
15
10
5
0
総合型

学校
推薦型
オンライン相談

前期

後期

メール相談

図 4 相談者の本学への出願状況

こうした「オンライン個別相談会」は，コロナ禍という状況において，従来の進学相談会・大学説明会に代わる志願者確保対策として実施されたものである。
前述したように，本学の「オンライン個別相談会」に- 147 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

申し込んだ相談者は，高校 3 年生が 8 割以上を占めており，そのことは実際に本学への受験を意識した上で申し込んだ相談者が多かった可能性を示すものといえる。こうした点を踏まえて，志願者確保対策としての効果についても触れておきたい。
本学では従来，入試広報において相談者の個人情報を取得することについては，慎重な姿勢をとってきた。
そのため，入試広報の効果については，新入生を対象に入学時に行う入試広報アンケートによって，参加状
況や志望校決定における評価を聞くことで判断しており 7)，進学相談会等の相談者が実際に本学を受験したかどうかということについては確認してこなかった。
今回の「オンライン個別相談会」においては，メールでの申込みをしてもらうため，氏名や高校等名，メー
ルアドレスといった最低限の個人情報を，調査・研究・分析のみに利用することを本学ホームページに明記した上で申込みのメールに記載してもらうようにした。そこで，ここでは名前・高校等名がいずれも一致した者を同一人物であると仮定して，相談者の出願状況についても確認しておきたい。
2021 年度入試における本学の総合型選抜，学校推薦型選抜，一般選抜（前期日程・後期日程）の出願者を対象に，相談者の出願状況を確認したところ，オンライン相談では 26 人中 18 人（69.2％）が，メール相談では 33 人中 20 人（60.6％）が，いずれかもしくは複数の入試区分に出願しているという結果であった。
2021 年度入試の受験対象者となる高校 3 年生に限定
すると，オンライン相談は 78.3％，メール相談は80.0％が出願していたことになる。また，入試区分で見ると，学校推薦型選抜に出願していた相談者が最も多く，オンライン相談で 17 人，メール相談で 18 人と，出願していた相談者の 9 割以上が学校推薦型選抜に出願していた（図 4）。少人数ではあるものの，オンライン相談・メール相談ともに，出願結果から，本学への受験に非常に前向きな相談者が多かったといえる。
このように，「オンライン個別相談会」は集客という課題は抱えつつも，本学への受験に非常に前向きな
受験生に接触できたという点において一定の成果のある企画であったと考えられる。

ほとんど実施したことがなく，手探りのなかで始めたものであった。その結果，申込者は決して多くはなく
集客には課題を残した一方，本学の受験に対して前向
きな受験生からの申込みが多く，また本学としてもき
め細かい対応が可能となる手段であったといえる。
前述したように，従来の業者や高校が主催する進学相談会や大学説明会などでもオンラインでの対応を可能とするところが増えており，また対面型の入試広報も再開していこうとした場合，大学独自の「オンライン個別相談会」も併行して実施していくことは，人員の面などからむずかしい部分がある。しかしながら，2020 年度は従来の対面型の入試広報が制限されたことにより，本稿が取り上げたようなオンラインによる個別相談を実践したような大学は少なからずあったと思われる。今後，他大学の状況も情報収集に努めながら，入試広報の手段としてより効果的活用を検討していく必要があると考えている。
注
1）2020 年における各大学の入試広報活動の事例については，
令和3 年度の全国大学入学者選抜研究連絡協議会大会における研究報告でも比較的多く見られたように思われる。例えば，雨森（2021）における静岡大学の事例や一之瀬ほか（2021）における信州大学の事例，田中ほか（2021）における琉球大学の事例，永田ほか（2021）における広島大学の事例などが挙げられる。
2）ただし，前述したように，県内の相談会に参加したケース
が 1 件のみある。
3）この他に，大学説明を動画にして提供したケースや，大学案内などの資料を送付したケースもあった。
4）アドミッションフォーラムについては，吉田ほか（2021）
参照。
5）相談者とともに保護者が同席しているケースもあったが，今回に関しては，基本的に1 人の相談者とやりとりをしていたため，ここでは同席者はカウントしていない。
6）2021 年度については，オンラインでも対応できる進学相談会・大学説明会が増えたことや，県内では対面型でも参加していることなどにより，「オンライン個別相談会」を実施していない（2021 年 8 月現在）。
7）本学の入試広報アンケートを分析したものとして，佐藤ほか（2012），並川ほか（2014），吉田ほか（2018）がある。

4 むすびにかえて
本稿では，コロナ禍と呼ばれる 2020 年度の状況において，本学が実践した「オンライン個別相談会」について着目した。
非対面型の入試広報というのは，本学ではこれまで

参考文献
雨森聡（2021）．
「コロナ禍で変わる入試広報―静岡大学全学入- 148 -

試センターの実践報告」『令和3 年度全国大学入学者選抜研究連絡協議会大会（第16回）研究発表予稿集（オープンセッシ

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板倉孝信・吉田章人・並川努・坂本信（2020）．
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永田純一・三好登・竹内正興・杉原敏彦（2021）．
「オンライン
入試広報活動の課題と展望―広島大学を事例に―」『令和 3 年度全国大学入学者選抜研究連絡協議会大会（第16回）研究発
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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．
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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，
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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．
田中光・山田恭子・浦崎直光（2021）．
「沖縄県内の高校を対象としたオンライン大学説明会の効果」『令和3 年度全国大学入学者選抜研究連絡協議会大会（第16回）研究発表予稿集（オープンセッション用）』，53－58．
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吉田章人・並川努・板倉孝信・坂本信（2021）．
「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―」『大学入試研究ジャーナル』31，265－271．

- 149 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号，150-156，2022【資料】

コロナ禍における信州大学アドミッションセンターの入試広報活動
一之瀬 博，木村 建，海尻 賢二，平井 佑樹（信州大学）
18 歳人口減少の影響が顕著に現れ始めている中，各大学では学生募集に係る入試広報活動が活発に行われている。しかし，2020 年度は新型コロナウイルス感染症の影響により，これまでの実績と経験によって培われてきた多くの入試広報活動が実行不能状態となった。この未曽有の事態に対し，各大学はオンラインを中心とした活動にシフトせざるを得ない状況になった。本稿では，2020 年度に信州大学アドミッションセンターが取り組んだ入試広報活動について報告する。その後，新たに実施したWeb 進学相談会の参加者の約半数が本学に出願している結果が見られたことなど，一定の効果があったことを示す。
キーワード：入試広報，コロナ禍，オンライン
1 はじめに大学入試センターが公表した「令和 3 年度大学入学共通テスト実施結果の概要」によれば，志願者数は535,245 人で，大学入試センター試験も含めると，ここ 25 年間で最低の志願者数となった。また，文部科学省が公表した「令和 2 年度学校基本調査」によると，2020 年度の大学入学者数は約 65 万 5 千人で，同年度の全日制・定時制高校や中等教育学校後期課程に所属する生徒の大学志願者数（実人数）が約 66 万
4 千人となり，志願者数に対する入学者数の割合は96.0％となった。18 歳人口減少の影響が顕著に現れ始め，いよいよ大学全入時代を迎えようとしている。
そして，入学者の定員割れを起こしている大学の状況を考えれば，経営が成り立たなくなる大学が今後多くなることが予想される。このような状況下で学生募集に係る入試広報活動を行うためには，受験生の意識・動向を調査し，活動の戦略をより綿密に策定していく必要がある。
各大学における入試広報活動の成果については，多くの報告がある。特に，対面型入試広報の効果について，村松ほか（2008）は，2004～2006 年度に参加した会場形式進学相談会における参加者の約 3 分の 1が 出 願 し た と 報 告 し てい る 。 ま た ， 森 川 ほ か（2021）も，2009～2019 年度の集計結果から，そのような参加者（接触者）の約 3 分の 1 が出願したことを示し，会場形式進学相談会の効果を報告している。
一方，高木（2014）は，相談会等の主催者によってはその効果に差異があることを報告している。このよ
うな報告は，入試広報活動の戦略を策定する上で参考となる。しかしながら，2020 年度は新型コロナウイ
ルス感染拡大の影響により，従来から行われてきた活動がほとんど実行不能となった。

表 1 は，大竹（2019）の「入試広報活動の戦略策定に関する論点整理」で示された入試広報の 4 つの分類を参考に，信州大学アドミッションセンター（以下，本学 AC）の活動をまとめたものである。本学
AC では，第 3 期中期目標期間（2016～2021 年度）に入ってから，所属する教職員の協働体制が大きく変わり，学外関係者と多くのコネクションを持つことを意識して入試広報活動を展開してきた。そのため，本稿でも取り上げる「県外高校教員対象説明会」を新たに企画・実施するなど，長野県外の近隣地域で勤務している高校教員や予備校関係者と，積極的な情報交換を行ってきた。しかしながら，新型コロナウイルス感
染拡大の影響によって，長野県外への出張はもとより，
本学 AC がある松本市外への出張も制限される事態となった。
一之瀬ほか（2021）で報告したように，本学の推
薦入試 I（現在の学校推薦型選抜 I で大学入学共通テストを課さない入試）志願者の約 30％は，本学の情報を得るために役だったもの第 1 位として，「学部OC」を挙げていた。ここで挙げられた項目としては
最も回答率が高く（次点は「本学ホームページ」で約25％，その次は「大学案内」で約 10％），キャンパ
ス内での広報活動は効果的であるという知見があった。
そのため，コロナ禍においても，できるだけ対面で入試広報活動を行うよう計画してきた。
本稿では，コロナ禍においても「対面型」入試広報
活動の重要性を踏まえた上で，2020 年度に本学 ACが取り組んだ入試広報活動について報告する。また，
2020 年度に新たに実施した Web 進学相談会の約半数の参加者が本学へ志願したことなど，新たに取り組
んだ入試広報活動も，一定の効果があったことを示す。

- 150 -

コロナ禍における信州大学アドミッションセンターの入試広報活動

表 1 信州大学における従来の広報活動と新たな広報活動の対比
分類
本学で開催す 全学部対象のるイベント
オープンキャンパス
（松本キャンパス）
各学部のオープンキャンパス
キャンパス見学会
高校で開催す 生徒対象
るイベント
教員対象
高校を除く学 業者主催
外で開催するイベント
本学 AC 主催
高校訪問
新規

従来の広報活動2020 年度の入試広報活動

年 1 回開催（参加者：約 3,000 名）

規模を小さくして 20 回開催（1 回あたりの参加者：最大 100 名）

原則対面

Web あるいは Web と対面の併用

各キャンパス
大学・進学説明会
（対面）
大学説明会
（対面）
学外での大規模説明会（対面）
県外高校教員対象説明会（対面）
県内を中心とした高校訪問（年 4 回）－

縮小して松本キャンパスのみ
大学・進学説明会（原則 Web 開催）
大学説明会（原則 Web 開催）
Web での説明会や個別進学相談

2 本学 AC における 2020 年度の入試広報活動
2.1 本学で開催するイベント
本学で開催するイベントとしては，オープンキャン
パスやキャンパス見学会がその代表である。本学では，コロナ禍におけるそれらの代替として，2020 年度に
Web オープンキャンパスサイトを作成・公開したが，ここでは省略する。
2.1.1 オープンキャンパス（OC）
本学は，8 つの学部が長野県内に点在する，いわゆ
るタコ足大学である。これは本学の特徴となっている
ものの，OC をキャンパスごとに実施すると，大学としての一体感が出ない。そこで 2015 年度から，本部がある松本キャンパスでの「信州大学オープンキャン
パス in 松本（全学部合同プログラム）」と各学部
OC の 2 本立てで実施している。
信州大学オープンキャンパス in 松本では，毎年3,000 名程度が来場していた。そのため，2020 年度
は新型コロナウイルス対策を踏まえて，規模を縮小した「ミニ OPEN CAMPUS in 松本（以下，ミニOC）」を複数回実施した。表 2 にその概要を示す。
ミニ OC は，参加者を事前に把握し参加人数を制限する等の新型コロナウイルス対策に十分配慮した上で，7 月中旬から 10 月中旬までの土日を中心に午前・午後の 2 部制で実施した。すべての回で満員だったと

県外高校教員対象説明会（対象地域を拡大して Web）
県内を中心とした高校訪問（年 1 回）Web オープンキャンパスサイトの作成・公開

表 2 2020 年度信州大学ミニ OC in 松本の実施概要
期日

時間
場所
対象

実施
内容

新型
コロナ
対応

対応者

- 151 -

7/18(土)，7/23(祝)，7/26(日)，8/1(土)，8/2(日)，8/23(日)，9/12(土)，9/27(日)，10/11(日)，10/18(日)の 10 日間
各日 10:00～，13:30～の 2 回開催
松本キャンパス内の大型講義室 1 室
7 月は長野県内在住者のみ参加可能。他は制限なし（事前申込制で各回 100 名まで，同伴者 1 名まで参加可能）
 大学概要説明（30 分）
 学生生活説明（20 分）
 令和 3 年度入試概要説明（20 分）
 キャンパス見学（30 分）
 個別進学相談（キャンパス見学後自由参加） 参加者は全員マスク着用，座席指定制
 講演者はマスクまたはフェイスガードを着用
 受付時に検温を実施，37.0 度以上の場合
は資料提供のみ（参加不可）
 窓を開けるなど常時換気の実施，消毒薬等設置，各回終了後に机等を消毒 キャンパス見学（屋外のみ）
 個別進学相談ではアクリル板を併用
学務部入試課員 3 名と AC 教員 1 名

大学入試研究ジャーナル第 32 号

しても 2,000 名の参加になるため，例年の来場者数には届かないものの，対面で実施することを最優先事項として企画した。
4 月中旬から 5 月下旬まで緊急事態宣言が発令されていたため，ミニ OC については，各方面（国，県，大学）における緊急事態宣言解除後の対応が確定してから告知を行った。そのため，7 月上旬に告知することとなり，7 月中は定員に満たない日もあったが，結果として，北海道から九州までの広範囲から約 1,700名が参加した。
2.1.2 キャンパス見学
キャンパス見学は高校単位で実施しているが，下記の実施可能な内容を本学のホームページで公表した上で，高等学校側の意向や要望を加味して実施している。
 構内見学（30 分）
 希望学部の模擬講義等（60～90 分）
 キャリア講義（60 分） ※松本のみ
 中央図書館見学（30 分） ※松本のみ
 学生食堂の利用（40～50 分）
これらを自由に組み合わせることができるため，高等学校からの申込み内容は，学年や実施時期によって様々である。2020 年度のキャンパス見学では，本学での新型コロナウイルス対策に準じて参加人数を 1
日 40 名以内に制限することや，中央図書館の見学や学生食堂の利用を除外するなどの対応を取った。新型
コロナウイルス感染状況が夏ごろから再度悪化したこともあって，多くの高校が申込み後にキャンセルしたため，最終的な実施件数は 5 件（2019 年度：42 件，
2018 年度：43 件）となった。
2.2 高校で開催するイベント
高校の生徒を対象とする大学説明会・進学説明会が主になる。多くの説明会では，専門業者（広告代理店，
教育産業，新聞社等）が仲介する形で高校が実施主体となり，大学教職員が大学の概要説明や進路に関する講演等を行う。
2.2.1 生徒対象の大学説明会・進学相談会
2020 年度において本学 AC では対面による説明会を原則実施せず，Web 会議ツールを利用したオンラ
イン説明会を実施した。実施件数は 58 件（2019 年
度：76 件，2018 年度：64 件）であった。春先に出された緊急事態宣言の影響で，高校での実質的な授業の再開が 6 月以降であったことを勘案すると実施件数の減少はやむを得ない。しかしながら，オンラインによる実施となったため，これまで遠方であることを理由にして説明会への参加を見送っていた高校でも，説明会を実施できた。
2.2.2 教員対象の大学説明会・入試説明会
本学 AC では生徒対象の説明会に加えて，以下の 2形態で高校教員を対象とした説明会を実施している。
2020 年度においては生徒対象の説明会と同様に，
Web 会議ツールを利用したオンライン説明会を実施した。
(1) 複数大学と複数高校との連携による教員対象の合同説明会
基本的には高校主導による共同開催になる。都道府
県の教育委員会が主催したり，地区の進路指導協議会
等が主催したりするなど，都道府県によってその形態は様々であるため，大学側の代表者と高校側の代表者が協議して実施方法を決めていき，参加高校・大学を選定あるいは募集して実施している。2020 年度の実施件数は 5 件（2019 年度：6 件，2018 年度 3 件）であった。
(2) 本学と単独高校または複数高校との連携による教員対象説明会
主に長野県内の単独高校，あるいは複数の高校関係者が所属している地区の進路指導部会等を対象に実施する。2020 年度の実施件数は 4 件（2019 年度：6 件，
2018 年度：1 件）であった。
2.3 高校を除く学外で開催するイベント
高校や大学の外部で開催される進学相談会が主となる。基本的には専門業者が主体となって，大規模イベ
ントスペース，ホテル，公共施設等で開催され，各大学の担当者が各大学のブースで個別相談を行う。
2.3.1 業者主催
2020 年度では，イベントスペース等で実施される
ほとんどのイベントが中止となった。新型コロナウイ
ルス対策がなされた上で実施された場合でも，原則
Web 会議ツールを用いた個別相談や大学の概要説明を行った。最終的な実施件数は 4 件（うち対面 1 件，
2019 年度：14 件，2018 年度：14 件）であった。
2.3.2 本学 AC 主催
外部でのイベントが中止になっていることを受け，本学 AC では，それに代わるイベントとして新たに
Web 進学相談会を開催した。表 3 にその概要を示す。
このような相談会は今まで全く開催したことがなく,翌年以降のためのデータを多く集める必要性もあった
ことから，1 日の申込者が 1～2 名であったとしても，申込者が第 1 希望日として登録した日に実施した。
また， 1 つの高校で 5 名以上の相談希望者がいる場
合は，高校教員と相談した上で，高校一括で相談に応- 152 -

コロナ禍における信州大学アドミッションセンターの入試広報活動

実施日時

実施方法
申込方法
申込時の
記入内容

相談分野
対応者

表 3 Web 進学相談会の概要
 原則，平日で週 3 日程度実施
 各日 16 時から 18 時
 1 名あたりおよそ 20 分
※高校からの要望に応じて，高校一括対
応も実施
Google Meet を利用，申込者にメールで実施日時及びミーティング URL を送信
前週の木曜日までに大学ホームページ（Google Form 利用）から申込む
 氏名
 出身都道府県
 所属校（卒業校）名 学年等：1, 2, 3 年または既卒 メールアドレス 緊急連絡先となる電話番号
 相談希望学部（複数選択可）
 出願予定の入試区分
 相談分野（後述，複数選択可）
 相談希望日（第 1・第 2 希望） その他（質問など）
入試方法，選抜状況，生活環境，進路，
資格，寮，サークル，奨学金，学費
相談は AC 教員，日程調整は学務部入試課員が担当

表 4 県外高校教員対象説明会の実施概要
10/8(木)，10/9(金)，10/22(木)，10/23(金)，10/29(木)，10/30(金)の各日 16:30～18:00
 Google フォームで参加申込を受付
 申込者に Zoom ミーティング URL 等を送信
 申込者に大学案内・学部案内・本説明会の資料等を郵送
 関東エリア（2 回），東海エリア（2回），甲越・北陸エリア（1 回），近畿エリア（1 回）に分けて実施
実施
 大学・学部概要説明と令和 2 年度入試結内容
果説明（50 分）
 令和 3 年度入試概要説明（20 分）
 質疑応答・情報交換（自由参加）
対応者 当日説明，参加者管理ともに AC 教員が担
当
実施
日時
実施
方法

じた。Web 進学相談会は 5 月中旬より開催し，2020年度の参加人数は延べ 546 名（うち高校一括：12 校
183 名，いずれも長野県内高校）となった。
また，既報（一之瀬ほか, 2021）のとおり，本学
AC では，高校教員対象の入試説明会を 2018 年度より実施している。これまで，群馬県，埼玉県，新潟県，富山県，石川県，山梨県，静岡県，愛知県で実施していたが，2020 年度は表 4 に示す通りすべてオンラインで実施し，対象エリアも関東地区全域および近畿地区を追加し拡大した。参加者は 6 日間合計で 73 名
（2019 年度：53 名，2018 年度：73 名）であった。
2.4 高校訪問
生徒と直接会わない入試広報活動としては，前述の説明会の他に高校訪問が挙げられる。受験生が国立大学に出願する際は，おおよそ大学入学共通テスト終了後に受験産業が予想する各大学のボーダーライン（大学入学共通テスト自己採点結果から受験産業が予想した合格率 50％程度のライン）や，模擬試験での大学
ランク（前年の各大学の合否結果と模擬試験の偏差値
から各大学をランク付けしたもの）を利用する。受験校を決定する過程においては受験生本人の意思が最優先となる。とはいえ，ボーダーラインや大学ランク等の情報をもとに生徒に対して進路指導を行い，最終的に三者面談等を実施する高校教員の影響も大きい。そのため，高校訪問も行っている（永野・門馬, 2011）。
その際，高校現場での情報収集も重要な目的となる（西郡・藤田, 2011）。
本学 AC では，例年，長野県内高校を中心に最大で
年 4 回（4 月，7 月，9 月，12 月）訪問しているが，2020 年度は 12 月に 1 回だけとなった。
3 2020 年度入試広報活動についての考察
3.1 知見2020 年度の入試広報活動は，2.1 節で述べた「本学で開催するイベント」を除くと基本的にはオンラインによる実施となった。
ミニ OC については，新型コロナウイルスの感染拡大の影響がある中で，現地で対面実施したことを，参加者が高く評価していた。具体的には，ミニ OC
終了後に回収した Web 上アンケート（回収率36.8％）において，ミニ OC に参加して「良かった」
または「とても良かった」と回答した割合が 90％を超えた。しかし，大学キャンパスでの開催ということで，ミニ OC におけるキャンパス見学については，
参加者側から研究室見学や学生との懇談を望む意見もあった。
オンラインで実施した様々な説明会等については，高校の通信環境の脆弱さが露見したといえる。特に，春先に緊急事態宣言が発令された頃は，Web カメラ
やマイクを用意していない参加者も多くおり，通信環- 153 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

2021 年度入試においては，通常の入試広報活動がほとんど行われず，前述の新たな取り組みを行ったた
め，それに関係する項目をアンケートに追加している。
森川ら（2020）は高校ガイダンスで接触した高校生の志願および入学の状況を調査し，ガイダンスでの接触は入試広報活動として一定の効果があったと述べている。このことから，ここでは，Web 進学相談会およびミニ OC の効果を検証した。
表 5 は，2020 年度に実施した Web 進学相談会や
ミニ OC の参加者数と 2021 年度入試出願者数とを比較したものである。同じ参加者が複数の入試区分に出願していることもあるため，未出願率を考慮すると，
Web 進学相談会（公開）に参加した生徒の出願率は51.3％，同（高校一括）が 51.1％であり，ミニ OC
は 34.0％であった。また，同じ志願者が複数の Web
進学相談会やミニ OC に参加していることもあるため，全志願者に対する未参加率から算出したところ，
一般選抜（前期）出願者のうち Web 進学相談会あるいはミニ OC に参加した者の割合は全体の 6.8％，
一般選抜（後期）で 3.7％，学校推薦型選抜 I（大学入学共通テストを課さない）で 31.7％，学校推薦型
選抜 II（大学入学共通テストを課す）で 31.1％であった。村松ほか（2008）や森川ほか（2021）は相談
会参加者の約 3 分の 1 が出願したと報告したが，本
3.2 2021 年度入試の志願状況
学 Web 進学相談会では出願率が 51.2％であった。ま
本学では，2019 年度入試よりインターネット出願
た，森川ほか（2021）は，総志願者全体における相を開始しており，出願時に入試広報活動に関するアン
談会参加者の割合を 2.9％と報告したが，本学 Web
ケートを実施している（一之瀬ほか, 2021）。2021
年度一般選抜および学校推薦型選抜の志願者において， 進学相談会では 4.9％（=342/7039）であった。さらに，森川ほか（2017）は OC 参加者の出願率は 20％
アンケート項目の少なくとも一つに回答した者は全体
台後半と報告したが，本学ミニ OC 参加者の志願率の 86.8％（2020 年度入試：84.2％，2019 年度入
は 34％であった。
試：84.1％）であった。
境が十分に整っていないこともあってインターネットに接続（あるいは Web 会議ツールで接続）できない
参加者も多くいた。専門業者が仲介する説明会では，通信環境は改善されていたものの，本学を志望する生徒だけではないので，入試広報活動の効果は薄い。また，一般的な Web カメラを利用した説明会では，生徒の顔を見ながら説明を行うことが難しいため，メリハリをつけて説明することが難しいという知見も得られた。通信環境は徐々に改善していることから，今後は，高校から直接依頼を受ける説明会を中心に対応していく（森川ほか，2020）方向性もある。
教員対象説明会は Web 上での開催となったが，実施後のアンケートではおおむね高い評価を得ることができた。ただし，教員対象説明会の主たる目的が情報提供と意見交換による情報収集であったにも関わらず，参加者から意見がほとんど出なかったため，情報収集がほぼ成立しなかった。また，高校教員は学校から参加する場合が多く，校務や生徒指導をするため中座する場合も散見された。そのため，校外での実施に比べて集中できない環境にあるといえる。実際，実施後のアンケートにおいても，外部会場での実施を求める意見が見られた。

表 5 2020 年度 Web 進学相談会・ミニ OC の参加者と 2021 年度入試出願者（人）高 3・既卒参加者
Web 進学相談（公開）
Web 進学相談（高校一括）
ミニ OC
未参加
全志願者

306
182
467

一般前期
出願者

一般後期
出願者

学校推薦 I
出願者

学校推薦 II
出願者

75(24.5%)
53(29.1%)
128(27.4%)

33(10.8%)
30(16.5%)
53(11.3%)

61(19.9%)
29(15.9%)
88(18.8%)

35(11.4%)
26(14.3%)
44(9.4%)

3,193[93.2%]
3,425

2,724
[96.3%]
2,830

336[68.3%]
492

204[69.9%]
292

注）( )は高 3・既卒参加者に対する割合，[ ]は全志願者に対する割合- 154 -

未出願者
149
(48.7%)
89(48.9%)
308(66.0%)

コロナ禍における信州大学アドミッションセンターの入試広報活動

表 6 2020 年度 Web 進学相談会・ミニ OC に対する参加者の評価（人）一般前期
出願者
Web 進学相談（公開）
Web 進学相談（高校一括）
ミニ OC

一般後期
出願者

21 / 75(28.0%)
9 / 53(17.0%)
42 / 128(32.8%)

4 / 33(12.1%)
2 / 30(6.7%)
12 / 53(22.6%)

学校推薦 I
出願者

学校推薦 II
出願者

25 / 61(41.0%)
8 / 29(27.6%)
34 / 88(38.6%)

6 / 35(17.1%)
4 / 26(15.4%)
10 / 44(22.7%)

注）Web 進学相談会あるいはミニ OC に参加し，かつ本学を志願した者のうち，インターネット出願時アンケートで「本学の情報を得る上で役に立ったもの」について，Web 進学相談会あるいはミニ OC を 1 位～3位に挙げた者の比率。
表 6 は Web 進学相談あるいはミニ OC の参加者かつ志願者で，インターネット出願時アンケートの「本学の情報を得る上で役に立ったもの」の 1 位～3 位として，Web 進学相談会あるいはミニ OC を挙げた人
数と選択率を示したものである。これを見ると，選択率が 20％を超えているのは，Web 進学相談（公開）に参加し，一般選抜（前期）に出願した者で 28.0％，
学校推薦型選抜Ⅰで 41.0％，Web 進学相談会（学校一括）に参加し，学校推薦型選抜Ⅰに出願した者が27.6％であった。また，ミニ OC の参加者については，すべての入試区分で 20％を超えた。様々な情報源がある中で，参加者の選択率が高く，入試情報としての有用性を高く評価していることがわかった。
本章で示した結果は，いずれもコロナ禍において高等学校が休校になるなど限られた情報しか入手することの出来ない特殊な状況下において得られたものである。そのため，先行研究と単純に比較してその効果を示すものではないものの，2020 年度の新たな取り組
みとして実施した Web 進学相談会やミニ OC は，本学の情報を提供する入試広報活動として一定の効果があったことが伺えた。
4 まとめ
本稿では，コロナ禍における本学 AC の入試広報活動について報告した。新型コロナウイルスの感染拡大の影響が出る前は，高校に対してオンラインによる説
明会等の実施を提案しても，当時の通信環境等を考えれば受け入れてもらえなかっただろう。しかし，2020 年度に緊急対応的に実施したオンラインを中心とする様々な取り組みに対しては，高評価を得ることができた。例えば，2.3 節(2)で述べた高校教員対象の入試説明会でのアンケートでは「コロナの影響もあり，直接大学に伺って説明を聞くのは少々難しい状況だと思うのでオンラインでの開催は非常に助かりました。
お忙しい中，準備していただきましてありがとうございました」や「なかなか現地に向かうことが難しいた
め今回のオンライン開催はとても助かります。来年度もぜひ現地での開催と並行して行っていただきたい」などの回答があった。また，3 章で示した通り，オンラインによる説明会等には情報提供という面で一定の効果があることが分かった。ただし，この結果はコロナ禍前の入試広報活動を否定するものではない。従来の良い部分は継承し，新たな可能性のある入試広報
活動をハイブリッドで実施し，より効果的な広報活動を実施していくことが今後必要になってくると考えられる。
本稿で示した結果は，コロナ禍に加え，いわゆる新入試が始まる特殊な状況下で得られたものである。しかしながら，表 5 で示したように，Web 進学相談会の参加者の約半数が本学に出願している結果が見られた。今後，本学 AC では同様の取り組みを続けていく
予定であり，併せてインターネット出願時アンケート結果を用いた入試広報活動の効果検証を行っていく予
定である。
参考文献
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大学入試研究ジャーナル第 32 号

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大学入試研究ジャーナル第 32 号，157-164，2022【資料】

沖縄県内の高校を対象としたオンライン大学説明会の効果
田中 光（山口短期大学），山田 恭子，浦崎 直光（琉球大学）
琉球大学では志願者の獲得と高大接続・高大連携の一環として，沖縄県内の高校を対象に訪問型の大学説明会を行っている。しかし，令和２年度は新型コロナウイルスの感染拡大を受け対面での実施を中止し，Zoom を利用した双方向型のオンライン大学説明会を実施した。大学説明会には，沖縄県内 41 の高校が参加し，アンケートでは 1084 人分の回答が得られた。アンケート結果からは 9 割以上の参加者が大学説明会に満足しており，参加により志願意欲も高い状態となっていることが示された。
オンライン大学説明会はインターネット環境の制限があるものの，距離等の制限が少ない利点がある。
今後は訪問型と並行して，利点を活かしたオンライン大学説明会を開催することが考えられる。
キーワード：志願者動向，高大接続，高大連携，ICT，オンライン
1 はじめに
1.1 令和２年度の大学説明会について
日本では 2017 年をピークとして 18 歳人口は減少しており，大学への進学者も減少傾向にある（文部科学省, 2019）。そのため，大学にとって志願者の獲得は量・質ともに重要度を増してきている。一方，高等教育では，生徒の能力に応じた教育を実現するため，
高大接続として高校と大学が互いの教育に理解を深める必要があるとされている（文部科学省, 2006）大学にとって高大接続事業は，高校生の「大学」という存在に対する親近感や興味関心を喚起することで，多くの志願者を獲得することのできる有用な取り組みである。また，高校生の進学意識と大学に対する知識が高まることで，進学に際してのミスマッチを低下させる
ことが出来るとともに，アドミッションポリシーに沿った入学者の獲得を促進することができる。そのため，琉球大学は志願者の獲得と高大接続の推進を目的として，沖縄県内の高校を対象に訪問型の大学説明会を行ってきた。
しかし，令和 2 年度は新型コロナウイルスが感染拡大を続け，感染予防の観点から琉球大学のアドミッ
ションセンターでは対面での訪問型の大学説明会を中止することとなった。感染症の感染拡大による対面での大学説明会の中止は全国的にも見られた動きであり，
このことは入試に関する広報活動や高校との情報共有の機会を著しく妨げることとなった。大学説明会は高校生に大学の入試情報を提供するという入試広報としての側面もある。受験年度の高校生にとっては大学説
明会の減少は，大学に関する情報収集を困難とする。
このような状況は進学に際してのミスマッチを増長させる可能性があった。そのため，多くの大学が入試に関する情報を発信する機会を確保するためインターネ

ットを活用した情報提供を積極的に行った。琉球大学
も ， ICT （ Information and Communication
Technology：情報通信技術）を用い，インターネッ
ト上でオンラインでの大学説明会を実施した。
オンラインでの大学説明会はこれまであまり行われてこなかった取り組みであると思われる。しかし，文部科学省（2021）では，各教育機関の ICT 環境の整備を推進するとともに，ICT を利用した外部との連携体制の構築を促進するとしている。そのため，今後オンライン大学説明会は感染症対策としての代替案にとどまらず一層活用されるものと予測される。そこで，
本研究では令和 2 年度に実施したオンライン大学説
明会についてその実施方法と効果について報告を行う。
1.2 これまでの入試広報に関する検討
これまでの国内大学における入試関連の広報活動については形態ごとにその効果等が検討されている。例
えば，福島ほか（2011）は，進学希望者の大学への接触方法の種類を，オープンキャンパス等の直接接触と，大学ホームページ等の間接接触に分類し，年度の前半（３月~８月）では直接接触，後半（９月~２月）では間接接触が比較的受験行動と関わっていることを示した。横田（2013）は留学生を対象とした入試広報について，ポータルサイト等のインターネットを利用した広報と，実際に留学生と対面して広報を行
うフェイス・トゥ・フェイスの広報に分け，それぞれの今後の広報戦略について検討している。これらのよ
うに，インターネットを媒介とした入試広報についてはこれまでにも検討が行われてきた取組みではある。
しかし，今回琉球大学で実施したオンライン大学説明会のような，インターネット上での同時双方向型の情報提供機会である入試広報の報告や研究は十分に行われておらず，詳細な検討が必要な段階である。

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大学入試研究ジャーナル第 32 号

1.3 オンライン大学説明会の実施方法についての検討
これまで，インターネット上での同時双方向型の情報提供機会である入試広報は従来の対面での入試広報に比べ十分に報告されていない。そこで本研究では，
令和２年度に実施した，琉球大学のオンライン大学説
明会の実施方法について報告する。また従来実施してきた高校に訪問し対面で行う大学説明会との実施方法の比較を行い，その特徴について考察する。
1.4 オンライン大学説明会の効果検証について
1.4.1 本研究で検討する効果
琉球大学において高校訪問型の大学説明会では，大学の情報の提供と志願者の獲得を目的として行ってきた。この目的を果たすため，従来の訪問型の大学説明会は，各高校の要望に応じた情報提供を行うことをねらいとしていた。一方でオンライン大学説明会は，中止となった訪問型の大学説明会の代替として各高校に大学の情報を提供するとともに，ICT 機器の特性を生かした新たな広報手段の開発をねらいとした。
そこで本研究では，オンライン大学説明会の効果検証として，大学の情報提供機会として機能したか，また，それに伴い大学説明会によって琉球大学に対する志願者数の獲得に貢献することができたかという側面について検証を行う。オンライン大学説明会が要望に応じた情報提供ができているかを確認するために，大学説明会に対する満足度を指標とする。進学を希望す
る高校生にとって大学説明会は，必要な大学や入試の情報を得るためのものである。もしオンライン大学説
明会が大学の情報提供機会として機能しているのであれば，参加者の多くが満足であることを示す評定を下すと予測される。志願者数の確保への貢献については，
大学説明会による志願意欲の変化に関するアンケート
調査への回答を指標とする。志願意欲を高めることと志願者数の増加は必ずしも同等ではないが，高い志願意欲は高校生の大学に対する志願に対し影響するものと考えられる。オンライン大学説明会により志願意欲の向上が認められるのであれば，志願者の確保についても貢献している可能性がある。
オンライン大学説明会では，新たな大学の広報手段を検討することも目的とした。このことについては，
従来の訪問型の大学説明会とどのような違いがあるのかを明らかにすることが，今後のオンライン大学説明会の実施方法を考える上での一助になると考えられる。
そこで，従来の訪問型での大学説明会である令和元年
度と比較を行い，効果の違いについて検討する。
1.4. 2 本研究で実施する効果検証について
入試広報の効果の検証についてはこれまで多くの研究が報告され，まとめられている（雨森, 2016; 野口，
2018）。野口（2018）によると入試広報の効果測定は，受験生や新入生の主観的な評価と，受験データを基にした客観的な評価の２つに大きく分かれるとしている。
主観的な評価とは，例えば，大学説明会後のアンケー
ト調査などによって，参加者が主観的に自らのその大学に対する志望動機が高まったかどうか等を判断し，5 段階などで評定するといった形式の評価である。一
方，客観的な評価とは，例えば，実際に大学説明会に参加した者がどのくらいの割合で出願しているか，入学しているかといった実数などによって大学説明会の効果を評価するものである。雨森（2016）によれば，主観的な評価については，データの収集が容易であり
イベントそのものの有用性は評価できるものの，実際の志願との関連性までは不明であると指摘している。
一方で客観的評価は，大学説明会の効果をある程度正確に示すものの，大学説明会で参加者の情報を控え志願者情報等と照らし合わせるといった実施や個人情報管理といったコストがかかるとしている。
本研究では，オンライン大学説明会による効果検証の手始めとして，比較的実施が容易な主観的評価（満足度や志願意欲）を指標とした検討を行う。今回の検討によりオンライン大学説明会に効果がある可能性が見られる場合は，今後さらに説明会の参加者と志願者を紐づけするなどの客観的な指標を用いることで，その効果を正確に検証することができると考えられる。
1.4.3 高大接続事業としてのオンライン大学説明会
高大接続事業としての大学説明会は，高校にとって，大学との情報共有だけでなく，生徒に学習の意味づけ
やキャリアへの意識づけを行わせ，主体的な学びを促す機会でもある。琉球大学においても訪問型の大学説
明会は，高校生の進路意識や入学後の学業適応を高めるための取り組みとしても行われてきた。そこで本研
究では，オンライン大学説明会が高大接続に果たす役割の検討として，参加者の意識に与える影響について調査を行う。
高大接続事業の効果検証としては例えば竜田ほか（2020）によって，教職分野への進学・就職に向けたキャリア意識の育成を主たる到達目標として構築されたカリキュラムの効果検証が行われている。この研究では，修了者の進路決定先の調査や，カリキュラム
に関するインタビュー内容や自由記述の分類を行った。
その結果，カリキュラムへの参加者の約半数が教職免許の取得を主とする進路選択をしたことや進学・就職に関する意識の変化や将来の見通しを持った学習の捉
えなおしに関する記述が見られたことから，カリキュ- 158 -

沖縄県内の高校を対象としたオンライン大学説明会の効果等から，この URL を通して発信元にアクセスでき，
視聴・通信ができるようになる。
発信に必要な機器等は大学内で準備を行い，参加者の視聴・通信に関するインターネット環境や機器の準備については，各高校の指導教員に依頼した。参加者
は主に高校内の視聴覚室等で一斉に視聴しており，高校内での参加希望者が少ない場合や夏季休暇の期間の場合は，参加者自身がタブレット端末やスマートフォン等を用いて参加した。
2.4 大学説明会の開催手順
オンライン大学説明会の開催は６月に文書で，沖縄
県内の高校に通知した。その後，参加希望の高校の進
2 オンライン大学説明会の実施方法
路指導部などに依頼し各大学説明会の参加希望者の募集を行った。参加希望者のいる高校には，各大学説明
2.1 実施概要
会の URL を電子メールで配布した。
オンライン大学説明会は，インターネット上で発信
各大学説明会の実施時間は，16 時 20 分から 17 時
側と受信側がリアルタイムで映像や音声等を送受信で頃までの 40 分間程度であり，開始の 30 分程度は学
きる Web 会議システムを利用して実施した。この令部または大学全体の説明を行い，その後 10 分程度は，
和 2 年度の大学説明会では，大学全体についての説
質疑応答を行った。学部の説明について，主にパワー
明と各学部についての説明を行った。大学説明会は，ポイントのスライド資料やホームページ等を共有しな
大学全体の説明 5 回，人文社会学部 5 回，国際地域
がら担当教員が口頭で行った。その後の質疑応答は口創造学部 5 回，教育学部 5 回，医学部医学科 2 回，
頭やチャット機能を使用して行った。
医学部保健学科 5 回，理学部 5 回，工学部 5 回，農大学説明会後にはアンケート調査を実施した。調査
学部 5 回，全部で 42 回（同日複数回の開催を含む）
は，Web アンケートシステムである Google のフォー実施した。期間は７月から９月の間で実施した。
ムと Microsoft の Forms を利用して実施した。事前
2.2 説明者及び参加者に各高校の進路指導部に，Web 上のアンケートフォ
各学部単位の大学説明会では，主催・司会進行を琉ームとリンクした QR コードを配布するとともに大球大学アドミッションセンターの教員や職員が行い，各学部の説明は該当学部に所属する大学教員が行った。 学説明会の後のモニター画面に QR コードを提示し，参加者にアンケートの回答を依頼した。
大学全体の説明はアドミッションセンターの教員が行
2.5 オンライン大学説明会と従来の訪問型の大学説明った。大学説明会には，沖縄県内の高校から，離島の高校を含む，申請のあった 41 校が参加した。また，
会との比較
各高校の進路指導教員に依頼して，琉球大学に興味を
2.5.1 従来の訪問型の大学説明会の実施方法
持つ高校 3 年生を中心に参加者を募った。
本研究では，オンライン大学説明会と従来の訪問型
2.3 大学説明会に利用した機器や Web システムの大学説明会について実施方法とその効果の違いを検討することを目的としている。そこで，令和２年のオオンライン大学説明会の実施のために，Web 会議
ンライン大学説明会と従来の訪問型の大学説明会であシステムとして Zoom ミーティングを使用した。
る令和元年度の大学説明会との比較を行う。
Zoom ミーティングではパーソナルコンピュータやタ
従来の高校訪問による大学説明会では，アドミッシ
ブレット端末，スマートフォンに取り付けられた
ョンセンターの教職員と各学部の教員が開催する高校
Web カメラやモニター，マイク，スピーカーを通しに訪問し，大学全体の説明と高校が説明を希望する学て映像や音声をリアルタイムで送受信することができ部の説明を行った。令和元年度の説明形式は，①各学る。また，発信側のモニター画面を受信側と共有する部のブースを設けそれぞれのブースで各学部の教員がことなどが可能である。音声の通信だけでなくチャッ
説明を行う，②アドミッションセンター教員が 20 分
ト機能を利用することで文章での通信も行うことがで大学全体の説明を行った後，各学部の教員が該当学部
きる。Zoom ミーティングによって Web 上で情報発の説明を行う。③アドミッションセンター教員が 20
信を開始，または予約すると URL が付される。参加
分全体説明を行った後，各学部のブースを設けそれぞ希望者は，ブラウザや Zoom ミーティングのアプリ
ラムがキャリア意識の形成や進路の実現に寄与したとしている。
そこで本研究では，オンライン大学説明会の高大接続としての役割を明らかにするために，参加者の意識に対する影響としてどのようなものがあるかを検討する。本研究の調査では令和２年度に実施されたオンラ
イン大学説明会による意識変化について自由記述を行い，その自由記述に対してテキストマイニングを行う。
意識変化の収集・分類を行うことで，今後オンライン
大学説明会の高大接続事業としての効果について詳細なアプローチができるようになると考えられる。

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大学入試研究ジャーナル第 32 号

れのブースで各学部の教員が説明を行うという①から③の形式のいずれかであった。令和元年度では，沖縄
県内 39 校を対象として，主に４年生大学に進学を希望する３年生を対象に，５～６月の間で実施した。高校によっては，３年生だけでなく大学への興味関心や普段の学習と大学との繋がりを意識するために，２年生や１年生が参加する場合もあった。説明会の開催回
数は 40 回であり（複数回開催された高校有），説明
形式は開催する高校の要望に応じて決定され，実施回
数は，①５回，②15 回，③20 回であった。説明時間については，高校の授業１コマ分（50 分）であった。
2.5.2 年度による大学説明会の実施方法の違い
令和２年度と令和元年度の大学説明会では，どちらも主に高校３年生を主な対象としていた。特に，令和２年度は感染症予防のため，４年制大学に進学を希望する生徒の中でも，琉球大学への進学に興味のある３
年生が参加することを推奨した。一方で，令和元年度の大学説明会では，琉球大学側から参加者の限定は行っておらず，参加者の選別は高校にゆだねられていた。
そのため，必ずしも琉球大学の進学に関心がある生徒のみが参加していたわけではない可能性があった。
令和２年度のオンライン大学説明会は遠隔で複数の高校に同時配信できた。そこで，説明会の効率的な実施のため，訪問型の大学説明会と異なり，１つの回に複数の高校が参加できるようにした。また，説明内容を回ごとに分けてそれを複数回実施することで，高校が希望の内容の回を選んで参加できるようにした。
令和元年度では高校の要望に応じて説明形式を変えていたのに対し，令和２年度のオンライン大学説明会
では高校が希望する内容の回を選んで参加するものであったため，どの回においても説明を 30 分程度行い，その後質疑応答の時間を設けるという形式で統一していた。説明方法ついては全体説明・学部説明ともに，どちらの年度においてもスライド資料を用いモニター
やスクリーンに映して説明を行った。説明者の選定については，どちらの年度においても，全体説明はアドミッション部門の教員又は入試課職員が実施した。全
体説明については説明者による説明内容の大きな違いはなかった。学部の説明に関しては，どちらの年度も説明者や説明内容は各学部にゆだねられていた。個別相談については，令和２年度，元年度ともに大学説明会の中では実施していなかった。
アンケートの実施については，従来の訪問型での大学説明会ではアンケート用紙を配付して回答を依頼していたが，オンライン大学説明会では Web 上のアン
ケートフォームから回答を依頼した。

2.5.3 実施方法の違いによる特徴の比較
従来の訪問型の大学説明会と比較すると，オンライン大学説明会はモニターを通して実施されるため，主催者側としては参加者の雰囲気や人数を大まかにしか把握できないデメリットがあった。一方で，各学部の説明を行う教員や各学校とのスケジュール調整が比較
的行いやすかったこと，複数の学校に同時に大学説明会を開催できたこと，離島など遠方の学校にも参加者を募集できたことなどのメリットがあった。
オンライン大学説明会は訪問型での大学説明会と異なり，１回に複数の高校が参加できるようにしており，
実際に複数の高校が参加していた。しかし，複数の高校に一斉に説明を行っていため，訪問型の大学説明会に比べ，特定の高校に要望に特化した説明とはなっていなかった可能性があった。
3 大学説明会の効果検証
令和 2 年度のアンケート調査では 1084 人分の回答が得られた。令和２年度は参加について高校側にゆだねており参加人数については集計していなかった。しかし，主観的な印象によるものであるが説明会の実施者から実施中のモニター上に映し出されている参加者に比べ回答数が少ないとする報告や，説明会からしばらくして回答がなされる場合があり，対面においてその場でアンケートの回答を促す場合に比べて回答率が低くなっている可能性が示唆された。回答者の学年の構成については，１年生９％，２年生 24%，３年生
67%であった。令和元年度の調査では 2091 人分の回答が得られていた。令和元年度の参加者数は 2183 人
であり回答率は 96％であった。回答者の学年の構成
は，１年生 13％，２年生 34％，３年生 51％，その他１％，無回答１％であった。
3.1 大学説明会に対する満足度
令和 2 年度のアンケート調査では，オンライン大学説明会への満足度について，「本日の大学説明会に満足できましたか」という質問項目に対し「満足できなかった」，「ある程度満足できた」，「満足できた」の3 件法で回答させた。その結果，有効データ 1071 人
であり，回答者の 49％が「ある程度満足できた」，
44％が「満足できた」と回答しており，合計で回答
者の 94％が大学説明会に概ね満足していたことが示された。6％の「満足できなかった」とした回答者には，不満であった理由を記入させていた。この記述内
容によると不満であった理由として，インターネット
環境が不安定であったために十分に情報が得られなかったことが主に挙げられていた。

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沖縄県内の高校を対象としたオンライン大学説明会の効果えている」の３件法で回答させるものであった。その
令和元年度のアンケート調査では，訪問型での大学
結果，令和２年度においては有効データ 1083 人であ説明会への満足度について，「本日の大学説明会は全り，参加前の志願意欲の平均値は 2.65（SD = 0.56）
体としていかがでしたか」という質問項目に対し「よ，くなかった」，「あまりよくなかった」，「まあよかっ
参加後の志願意欲の平均値は 2.70（SD = 0.52）であた」，「とてもよかった」の 4 件法で回答させた。そった（図１）。参加前後の志願意欲の平均値の差に対の結果，有効データ 2015 人であり，回答者の 39％
して t 検定を行ったところ t(1082) = 5.58, p < .01, d
が「まあよかった」，60％が「とても良かった」と回= 0.10 と有意であった。しかしながら効果量 d 値が答しており，大学説明会に 99%が概ね満足していた
低く，志願意欲の平均値がどちらも高いことから，志ことが示された。
「あまりよくなかった」，「よくなか
願意欲は高いまま維持されたとするのが妥当であるとった」とした回答者は合計で 1％であった。
考える。
満足度について，令和２年度は質問項目が３件法で，令和元年度においては，有効データ 2017 人であり，満足したか，満足しなかったかといった形式となって参加前の志願意欲の平均値は 2.36（SD = 0.70），参おり，どちらかを選択しなければならない状態であっ加後の志願意欲の平均値は 2.45（SD = 0.67）であったため解釈には注意が必要である。また，令和元年度
た（図１）。参加前後の平均値の差に対して t 検定をについても，最も満足度を示す項目が「とてもよかっ
行ったところ t(2016) = 9.92, p < .01, d = 0.13 と有意た」としているのに対し，最も満足できなかったことであった。こちらについても効果量は小さく志願意欲を示す項目が「よくなかった」となっており対応しては説明会の前後で維持されたと考えらえられる。
いないことから，こちらについても解釈には注意が必図１の各志願意欲について２（年度）×２（参加要である。
前後）の２要因混合計画の分散分析を行った。その結令和 2 年度と元年度の大学説明会の満足度につい果，年度の主効果（F (1, 3098) = 142.76, p < .01, ηて質問形式が異なることから単純に比較することはで，参加の主効果（F (1, 3098) = 101.79, p
p2 = .04）
きないが，元年度より令和 2 年度の方が満足である< .01, ηp2 = .03）
，交互作用（F (1, 3098) = 6.34, p2と回答する割合が低くなっている可能性が示唆された。 < .05, ηp = .00）が有意となった。この結果は，令3.2 琉球大学に対する志願意欲
和２年度の方が元年度よりも志願意欲が高いこと，大アンケート調査では琉球大学への志願意欲について， 学説明会の前よりも後の方が志願意欲が高いこと，年度によって参加前後の志願意欲の変化が異なることを
2 つの質問項目を設けていた。１つは参加前の志願意示している。つまり，令和２年度は令和元年度に比べ欲を尋ねるもので，「あなたは，『本日の大学説明会に参加前から志願意欲が高いものの，参加前後の変化は参加する前』，琉球大学をどの程度受験しようと考え
令和元年度の方が大きいことを示している。これは，ていましたか」に対し，「１.考えていなかった」，「２.
令和２年度では琉球大学への進学に興味がある希望者
少し考えていた」，「３.かなり考えていた」の３件法を対象としたことが影響したものと考えられる。しかで回答させるものであった。もう１つは参加後の志願しながら，いずれも効果量は小さく大きな差を示すも意欲を尋ねるもので，「あなたは『現在』，琉球大学をのではないと考えられる。これらのことから，令和２
どの程度受験しようと考えていますか」に対し，「１.
年度の大学説明会は琉球大学への進学に興味のある希考えていない」，「２.少し考えている」，「３.かなり考望者を対象としたことが志願意欲に影響したものの，
3.00
参加前
令和元年度と同様に大学に対する志願意欲を高い状態
参加後2.80で維持するのに一定の効果があったといえる。
3.3 大学説明会による参加者の意識への影響
2.60
令和２年度では，大学説明会の高大接続事業として2.40の役割を検討するために，大学説明会による参加者のキャリア意識や学習に対する意識への影響としてどの
2.20
ようなものがあるかを検討した。アンケート調査では，
2.00
オンライン大学説明会による影響にどのようなものが
令和元年
令和２年
あるかを引き出すため，「大学説明会をうけて，何を頑張ろうと思いましたか」という質問に対して自由記
図１ 年度ごとの参加前後における志願意欲
述での回答を求めた。その結果， アンケート調査へ
注） エラーバーは標準誤差- 161 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号の回答者 1084 人のうち 899 人から回答が得られた。
本研究では，自由記述の回答内容の傾向を把握するた
め，回答に対して，テキスト分析ソフトである
KHCoder を用いてテキストマイニングを行った（樋口, 2004）。テキストマイニングとは，文章による記述やテキスト等から語句を抽出し，各語句の特性や関係等を計量・分析する手法である。このテキストマイ
ニングを利用することで，自由記述の回答傾向を検討することができる可能性がある。今回の分析では，自由記述で得られた回答からおもに句点を指標に文を区切り，語句の計量・分析を行った。アンケート調査で得られた自由記述に対し KHCoder を用いて文と語句の抽出を行った結果，1084 文，総語数 12707 語，
異なり語数（使用されている語の種類）997 語が抽出された。また KHCoder を使用して，１文で共起した語句を繋げたネットワーク図（共起ネットワーク）を作成した（図２）。共起ネットワーク図の作成では，

15 回以上使用された抽出語を使用し，描画する共起関係（edge）の絞り込みでは，文中での共起によって算出される Jaccard 距離を用いた。描画数は 60 までとした。共起ネットワーク図では，使用頻度に応じて円の大きさが設定されている。図中の抽出語の距離や線分の長さについては各語句の関係を表すものではなく，視覚的な自動調整の結果であるため解釈に用いることはできない。
図２の共起ネットワーク図と実際の記述内容を基に自由記述の解釈を行った。共起ネットワーク図に基づ
くと「勉強」や「頑張る」といった語句がまとまっていた。またそれらの語句を含む自由記述を参照したと
ころ，大学説明会を受けて学習に対する意欲が向上したといった記述内容がうかがわれた。また，これらの語句と「将来」
，
「考える」
，
「自分」
」といった語句が共起していることから，学習に対し目標意識が形成されていると推測できる。ネットワーク図において，

図２ 「大学説明会を受けて頑張ろうと思ったこと」について自由記述を基に作成した共起ネットワーク図注） 円の大きさは記入された頻度を表し，語句間の線は文中での共起に応じて引かれている- 162 -

沖縄県内の高校を対象としたオンライン大学説明会の効果「対策」，「入試」といった語句が関連しまとまっていることについて，これは３年生の参加者が多かったことから，大学説明会が入学試験に焦点を向けて活動を行うことに影響を与えたと考えられる。その他少数で
はあるが，
「情報」
，
「収集」
，
「進路」といった語句が結びついているまとまりや，「大学」，「調べる」といった語句が結びついているまとまりがあることから，
大学説明会が参加者の進路選択活動について影響を与えた可能性が読みとれる。これらのことから令和２年度の大学説明会が，高大接続として高校生の学習意欲
や進路選択に少なからず有益な影響を与えたと推測される。
4 考察
4.1 オンライン大学説明会の実施方法について
本研究では琉球大学で実施したオンライン大学説明会の実施方法とその効果について報告することを目的とした。
実施方法に関して，令和２年度は感染症の拡大により，訪問型での大学説明会が実施できなかったが，オンライン大学説明会によって，申請のあった 41 の高校全てに対し大学の情報の提供を行うことができた。
このことについては，各高校への連絡周知などの事前準備が適切に行われたこと，主催者側と参加者側のイ
ンターネット環境が整備されていたこと，高校の進路
指導教員などの積極的な協力があったことが要因であると考えらえる。今回オンライン大学説明会で使用した Zoom ミーティングについて主催者側は，導入時の登録やその費用，操作（接続や資料共有，大学説明会の予約設定，チャット機能の使用）を覚える等の必要があったものの，参加者はインターネット環境の整備と専用の URL などがあればよかったため，比較的容易に大学説明会を開催できたように思われる。
実施方法について，オンライン大学説明会は訪問型での大学説明会に比べ，実施コストが比較的低かった。
そのため，対面での大学説明会が可能となった後においても，訪問型での実施コストが高い離島や遠隔地，進学者数の少ない高校での実施や複数回での説明会の開催といったような場合は，大学の情報提供機会として選択肢となりえると考えられる。
4.2 オンライン大学説明会の効果について
令和２年度のオンライン大学説明会について，回答者の９割以上が説明会に高い満足を示していたことから，質問形式から解釈に注意が必要ではあるが，オンライン大学説明会も，大学の情報提供機会として機能する可能性が示されたといえる。

志願意欲については，令和元年度の訪問型での大学説明会と同様に大学説明会の前後で志願意欲が高まっている，または高い水準で維持されていることが示された。そのため，オンライン大学説明会は志願意欲に対して一定の効果を示しているといえる。
大学説明会の志願者への影響に関して，琉球大学の沖縄県内の志願者数の変化は直接的な指標ではないが参考となると考えられる。沖縄県内の過去５年間の志願者数（延べ数）は，平成 29 年 4126 人，平成 30 年
4341 人，平成 31 年 4008 人，令和２年 3591 人，令和３年 3503 人であった。過去２年間において数百人単位の減少であったが，令和２年度から令和３年度においては 100 人未満の減少にとどまっており，教育学部における，後期日程の廃止（令和２年度全志願者，総合型選抜の創設（令和３年度全志願者
数 187 人）数 41 人）を考慮すると，志願者数は維持されていた可能性がある。この志願者数に，オンライン大学説明会が影響した可能性については，今後，説明会の参加者がどの程度実際に志願しているか等を検討することで明らかになると考えられる。
令和２年度のオンライン大学説明会と令和元年度の訪問型での大学説明会を比較したところ，令和２年度に比べ令和元年度の方が，回答者が少ないことから参加人数についても減少したものと推測される。これは，参加者を絞ったことが原因であると考えられる。令和２年度の回答率については不明であるが，説明会の実施の際に見られた参加者数に比べ回答数が少ない場合や説明会の後日に回答される場合が確認されている。
このことから，Web 上で回答を求めていたものの，その場での回答が困難であるなどして回答率についても低下していた可能性が考えられる。そのため，
Web 上でのアンケート調査については，実施困難である高校では紙面でアンケートに回答してもらうこと
や，回答によって説明会の資料をダウンロードできるなどの特典をつける等して回答率を上げる必要がある。
令和２年度のオンライン大学説明会は令和元年度の訪問型での大学説明会に比べ満足であるとしていた参加者の割合について，従来の説明会と同等ではなかった可能性が示された。これは，訪問型での大学説明会
は情報提供機会として問題なく機能しているのに対し，
オンライン大学説明会では自由記述を考慮するとインターネット環境が悪い状態であると情報提供そのものが困難となることを示していると考えられる。このことから，オンライン大学説明会では特にインターネッ
ト環境を確保することが重要であるといえる。
また，令和２年度の大学説明会では，参加前から志- 163 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号が参加する対面でのオープンキャンパスなどの大学説
願意欲が高かった。これは，令和２年度では３年生の明機会をつなぐものとして位置付けて利用することな
希望者を優先的に参加させるように高校に通知していども考えられる。
たためであると考えられる。実際に，参加者の学年構オンライン大学説明会を効果的に行うためには，今成は令和元年度に比べ令和２年度の方が３年生の割合
後対面での大学説明会と役割や効果を詳細に比較・吟が高かった。このことを考慮すると，志願意欲の低い味する必要がある。
者への訴求については今後の検討が必要である。
4.3 高大接続事業としてのオンライン大学説明会
謝辞
本研究ではオンライン大学説明会の高大接続として大学説明会の実施にあたり盛山泰秀先生（令和 2 年度琉球大の役割を明らかにすることを目的として，参加者の意
学在籍）と琉球大学入試課職員の皆さまに大変ご協力いただい識への影響にどのようなものがあるかを調査した。自た。ここに記して感謝する。
由記述に対するテキストマイニングの結果から学習意
欲の向上や，学習における目的意識の形成，進路選択に関する興味・関心の向上などが確認された。このこ
参考文献
雨森 聡 (2016).「入試広報戦略のありようについて―入試広報とから，大学説明会は高大接続事業としてキャリア意の効果検証を中心に―」『大学入試研究ジャーナル』26, 111
識や学習の主体性を向上させる役割を持つ可能性があ－116.
る。そのため，大学説明会を高校の学習の意義づけや進路意識の向上のために利用できることが期待される。 樋口幸一 (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.
このことについては，定量的な調査を行うことで，
福島真司・吉村 修・坂元嵩幸・笠原龍司 (2011).「大学入試広大学説明会は高大接続事業としてどの程度効果を持つ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かが明らかになっていくものと思われる。今回のテキ媒体の測定について―」『大学入試研究ジャーナル』21, 75－
ストマイニングで影響がある可能性が見られた意識に82.
基づいて考えると，例えば，大学説明会の前後の学習
文部科学省 (2006). 「大学への早期入学及び高等学校・大学間
意欲や将来に対する意識の強さ，進学意欲等についての接続の改善に関する協議会―協議経過の中間的な整理―」
定量的な質問項目を設けたアンケート調査を実施する
文部科学省
ことなどが考えられる。本研究は令和２年度に実施しhttps://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/koutou/020たオンライン大学説明会における調査のみであったが，17/houkoku/06040408/001.pdf（2021年３月２日）．
今後は対面での大学説明会と比較を行うことで，高大文部科学省 (2019). 「Ⅰ．18歳人口及び高等教育機関への入学接続事業の効果の側面から，実施方法による違いを検者・進学率等の推移」 文部科学省
討することができると考えられる。
https://www.mext.go.jp/component/a_menu/education/deta
4.4 今後の展望
il/__icsFiles/afieldfile/2019/07/25/1419601_001.pdf （ 2021
以上よりオンライン大学説明会は実施について，イ
年３月２日）．
ンターネット環境を整備しなければならないといった
文部科学省 (2021). 「『令和の日本型学校教育』の構築を目指
デメリットがあるものの，訪問型での実施よりも時間して―全ての子供たちの可能性を引き出す，個別最適な学びや場所の制限が比較的少ないというメリットがみられと，協働的な学びの実現―（答申）」 文部科学省
た。また，大学の情報提供機会や志願者の確保としてhttps://www.mext.go.jp/content/20210126-mxt_syoto02一定の効果がある可能性が示された。しかし情報提供
000012321_2-4.pdf（2021年３月２日）．
機会としてはオンライン大学説明会よりも訪問型での野口将輝(2018).「オープンキャンパスで変わる参加者の志望
大学説明会のほうが効果が高い可能性も示された。こ順位―オープンキャンパスの広報効果の測定手法の提起―」
れらのことから，オンライン大学説明会については，『大学入試研究ジャーナル』28, 209－214.
今後，訪問型での大学説明会が可能となった場合，対横田雅弘(2013). 「留学生獲得のための入試広報戦略―オール
面にないメリットを活かした形で実施していくことがジャパンと個々の大学の戦略」『留学交流』33, 1－10.
考えられる。例えば，オンライン大学生説明会の時間や場所の制約が少ないといったメリットを考慮すると， 竜田 徹・林 裕子・米田重和・和田 学・嬉 正勝 (2020). 「教育分野に特化した継続・育成型高大接続カリキュラムの成果
高校生に気軽に大学を知ってもらう機会としては有用と課題―「教師へのとびら」におけるeラーニング教材の活であると考えられる。また，ホームページ等の比較的用に向けて―」『佐賀大学教育学部研究論文集』4(1), 73－83.
志望度が低い者もみる媒体と，比較的志望度の強い者- 164 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号，165-172，2022【資料】

COVID-19 禍における高校生の進学希望の変化に与える
オンラインオープンキャンパスの効果研究
三好 登（広島大学）
大学が学生募集・入試広報に取り組むことが，18 歳人口の減少に伴い，ますます重要な課題となっている。大学の学生募集・入試広報とし，オープンキャンパス，大学説明会や，模擬授業があるが，COVID-19 が発生し，現在ではオンラインで実施している。
本研究では，H 大学を事例として COVID-19 禍における高校生の進学希望の変化に，オンラインオ
ープンキャンパスを通じて，「全学関連情報」「学部関連情報」がいかに影響を及ぼしているのか，検証する。分析結果から，COVID-19 前は学部関連情報を十分に享受し得たときに高校生の進学希望が変化していた一方で，COVID-19 禍ではこれに全学関連情報も影響を与えていることがわかった。
キーワード：COVID-19，高校生，進学希望，オンラインオープンキャンパス
1 研究背景と目的
大学が学生募集・入試広報に取り組むことが，ますます重要な課題となっている。その理由として，18歳人口の減少に伴うものがあげられる。1990 年代初
め，約 200 万人いた 18 歳人口が，現在では約 110 万人にまで減少し，今後もさらに減っていくことが見込
まれている 1)。このような 18 歳人口の減少に伴って大学で学生募集・入試広報に取り組むことは一層重要な課題となっており，その方法として，オープンキャ
ンパス，大学説明会や，模擬授業（出前授業）がある
が，本研究ではその一つであるオープンキャンパスの効果に焦点を当てて検討する。2020 年の COVID-19
発生以前，オープンキャンパスも含めた学生募集・入試広報は対面で実施されていたが，COVID-19 が発生して以降，第一回緊急事態宣言下において，4 月
16 日からすべての日本の大学に休業協力要請が行われ，その結果として，これらの学生募集・入試広報に関しても従来の対面型からオンライン型へと見直しの必要性に迫られたという経緯がある。本研究で焦点を当てて検討するオープンキャンパスでは一般に，教育内容，就職状況，入試方法・内容，クラブ・サークル
活動の状況，奨学金，アルバイト，学生生活，住居・住宅情報や，取得できる資格にかかわる情報発信が行われてきた 2)。そして三好ら（2019）の研究では，その情報の種類により，クラブ・サークル活動の状況，
奨学金，アルバイト，学生生活や，住居・住宅情報を「全学関連情報」，また教育内容，就職状況，入試方
法・内容や，取得できる資格の情報を「学部関連情報」に分類している。だが COVID-19 禍でオンライ
ンオープンキャンパスとなっても，これら「全学関連

情報」「学部関連情報」は適切に発信され，オンライ
ンオープンキャンパスへの参加を通じて大学に進学する高校生の気持ちに影響を与えているのだろうか。
本研究では，地方にある国立総合研究大学の H 大学 3)を事例として COVID-19 前のデータと比較しな
がら，COVID-19 禍における高校生の進学希望の変化に，オンラインオープンキャンパスを通じて，「全
学関連情報」「学部関連情報」がいかに影響を及ぼしているのか，検証を試みることを目的とする。
本研究において COVID-19 前と COVID-19 禍におけるデータを比較検証することを通じ，2021 年度以
降も当面，オンラインでのオープンキャンパスとなる可能性が高いが，オンラインオープンキャンパスでどのようなコンテンツを設定・発信することがより効率的であるのか，ということを示唆することができる。
2 先行研究・課題の設定と研究方法
2.1 先行研究
高校生の進学希望の変化に与える学生募集・入試広報の効果に関わる研究は数多い。大学による学生募
集・入試広報が，高校生の志望順位の形成にいかなる影 響 を 与 え て い る の か研 究 を 実 施 し た 平 尾 ら（2011）は，特にオープンキャンパスは，ほかの要因よりもはるかに強い影響力を持っていることを明らかにしている。また受験校決定理由の特徴を分析した
吉村（2013）によれば，オープンキャンパス参加の選択率が，推薦入学者で多くなっていることや，鈴木ら（2003）の研究では AO 入試入学者でも多いことが解明されている。さらに雨森（2016）によると，
オープンキャンパス参加者は推薦入試入学者の合格上- 165 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 1 オンラインオープンキャンパスにおいて Web 調査を実施した項目
あなた自身のこと
性別

あなたの性別はどれですか（1. 男性、2. 女性）

学年

あなたの現在の学年はどれですか（1. 高校1年生、2. 高校2年生、3. 高校3年生）

志望順位

オンラインオープンキャンパス参加後の今、本学への進学を希望していますか（1. 第一志望である、2. 第二志望以下である、3. 受験を全く考えていない）
あなたが通っている高校の所在地都道府県はどれですか（1. 広島県、2. 岡山県、
3. 山口県、4. 島根県、5. 鳥取県、6. 東京都、7. 大阪府、8. 福岡県、9. 神奈川県、出身県

10. それ以外の都道府県）※表3-1と3-2では広島県を「広島県ダミー」、岡山県・山口県・島根県・鳥取県を「広島県以外中国地方ダミー」、それ以外を「それ以外の都道府県ダミー」とコーディングして分析している

オンラインオープンキャンパスのこと
オンラインオープンキャンパスに参加して本学への進学を希望する気持ちはどの
進学希望の変化

程度変わりましたか（1. 志望の気持ちが弱くなった、2. 変わらない、3. 志望の気持ちが強くなった）
オンラインオープンキャンパスに参加して知り得たかった情報は得られましたか

学部関連情報・全学関連情報（教育内容、就職状況、入試方法・内容や、取得できる資格の情報、クラブ・
サークル活動の状況、奨学金、アルバイト、学生生活や、住居・住宅情報についてそれぞれ、「1. 全く得られなかった」〜「4. とても得られた」で回答）

位層で多くなっており，高校の先生からの情報で合格
中位層，大学のホームページ・大学案内で合格下位層
がそれぞれ多くなっていることが明らかにされている。
またそのオープンキャンパスでどのような種類の情報発信を行うことが望ましいのか検証した三好ら（2019）の研究では，「学部関連情報」を十分享受し得たときに進学希望の気持ちの変化が生じることを解明している。さらにこれら多くの学生募集・入試広報
が，アドミッションセンターや，学部教員によって実施されているが，在学生による入試広報の効果という視点より研究を行った永田（2011）によって，大学説明会での在学生による高校時代や，大学生活などの話しが影響を与えていることがわかっている。そしてこれら学生募集・入試広報では，大学紹介スライドに基づいて口頭で説明する場合が多いが，特に理学系では口頭で説明する以上に，実験講義のほうが，影響があることも解明されている（池田ら，2013）。

個々人や，高校の団体バスで来学し，全学主催の学長
講演，個別相談や，学内施設見学などに参加し，関心のある学部主催の学部長挨拶・学科およびコース紹介
や，模擬授業などに参加することができたため，より大学や，学部に関連する情報が伝わりやすい環境下にあったと考えられる。三好ら（2019）の研究は，そのような中で「学部関連情報」を十分に得られたときに進学希望の変化が生じることを明らかにしたものであったが，COVID-19 禍におけるオンラインオープ
ンキャンパスでの効果を検証したものではない。
COVID-19 禍では大学が行う学生募集・入試広報のいずれについてもオンラインとなり，オンサイトで高校生と向かい合って情報発信していた COVID-19
前と比較し，より一層の工夫をして幅広い情報をオン
ラインオープンキャンパスで伝えていくことが重要であると考えられる。そこで本研究では，『COVID-19
禍のオンラインオープンキャンパスでは，
「全学関連
情報」
「学部関連情報」を享受し得たときに高校生の進学希望の変化が生じる』，という仮説を検証する。

2.2 課題の設定
これまでの高校生の進学希望の変化に与える学生募
2.3 研究方法
集・入試広報の効果に関わる研究は，いずれも対面で実施することができた COVID-19 前のものである。
本研究では，H 大学を事例に，COVID-19 前のすなわち，COVID-19 前のオープンキャンパスでは， 2019 年にオープンキャンパスに参加した高校 1 年～

- 166 -COVID-19 禍における高校生の進学希望の変化に与えるオンラインオープンキャンパスの効果研究

3 年の 39,236 名，また COVID-19 禍の 2020 年にオンラインオープンキャンパスに参加した高校 1 年～3
年の 18,861 名を対象に，参加時にそれぞれ Web 調査を実施し，2019 年：14,921 名・2020 年：6,276
名（以下，同様の順序で記載）から有効回答を得た（回収率：38%・33.2%）。学部系統別による内訳は，
教養系 1,321 名・525 名，人文科学系 1,567 名・698
名，社会科学系 1,421 名・613 名，教育系 925 名・456 名，理学系 2,498 名・1,789 名，工学系 2,567
名・798 名，保健系 4,622 名・1,397 名である。
Web 調査で調査を実施した項目としては，2019 年のオープンキャンパスと，2020 年のオンラインオー
プンキャンパスで比較可能となるようにあらかじめ設
計し，1）あなた自身やご家庭のこと，2）（オンライン）オープンキャンパスのこと，3）高校卒業後の進路のこと，についてそれぞれ尋ねた。詳しくは表 1の通りである。調査終了後，SPSS を用いて分析した。

なっていることがわかった。

3.2 学年
次に学年と進学希望の変化との関連性についてみると，COVID-19 前は「志望の気持ちが強くなった（高校 1 年生：61%・5,000 名，高校 2 年生：63%・
5,231 名，高校 3 年生：83%・2,091 名）」，「変わらない（29%・2,246 名，28%・2,341 名，13%・321名）」，「志望の気持ちが弱くなった（10%・733 名，
9%・721 名，4%・113 名）」となっており，学年が上がるにつれ，オープンキャンパスを通じて志望の気持ちが肯定的なものへと変化することが解明された。
これに対して，COVID-19 禍では「志望の気持ちが強くなった（65%・1,356 名，65%・1,388 名，
66%・1,412 名）」，「変わらない（34%・701 名，
33%・714 名，33%・723 名）」，「志望の気持ちが弱くなった（1%・23 名，2%・39 名，1%・20 名）」というように，COVID-19 前と比較し，学年による違3 分析結果と考察いがみられなくなることが明らかとなった。COVID19 前，高校 1 年生や，2 年生は学校行事の一環とし
本節では，H 大学を事例に，COVID-19 前とてオープンキャンパスへ参加する者が多かったが，基COVID-19 禍における（オンライン）オープンキャ
本的に高校 3 年生は自発的な参加となっていた。しンパスを通じた進学希望の変化について，全学・学部
たがって，このことが進学希望の変化を巡って違いと系統別に，3.1 で性別，3.2 で学年，3.3 で志望順位，
なって表れたものと考えられる。また COVID-19 禍
3.4 で出身県，そして 3.5 で学部関連情報・全学関連
では，オンラインオープンキャンパスとなり，どこか
情報との関係をそれぞれ分析する。その上で，3.6 でらでも誰でも都合の良い時間にオンラインのコンテン
進学希望の変化に与える（オンライン）オープンキャ
ツを気軽にみられるようになった。その結果として，ンパスの効果について検証を行うこととする。
コロナ前と比べて，学年による違いがみられなくなったものと考えられる。
3.1 性別
これを学部系統別にみると特に，人文科学系でまず性別と進学希望の変化との関係についてみると，
COVID-19 前に「志望の気持ちが強くなった」と，
COVID-19 前は「志望の気持ちが強くなった（男
学年が上がるにつれて肯定的な回答が多くなっている
性：51%・3,776 名，女性：51%・3,821 名）」，「変わ
一方で，すべての学部の COVID-19 禍においてそのらない（39%・2,921 名，40%・2,999 名）」，「志望の
傾向はみられなくなっていることがわかった。
気持ちが弱くなった（10%・700 名，9%・704 名）」
その上で学年と進学希望の変化に関して分散分析・と，男女を通じて，オープンキャンパスは志望の気持
多重比較を行い，それらの分析結果より，COVID-19
ちを肯定的なものへと変化させる効果を持っているこ
前 は 学 年 の 効 果 は 有 意で あ る こ と が わ か っ たとがわかった。その一方で，COVID-19 禍では「志（F(3,4）=7.23, p＜0.01）。Tukey を用いた多重比較
望の気持ちが強くなった（73%・2,192 名，70%・によれば，「高校 3 年生」と「高校 1 年生」，「高校 2
2,282 名）」，「変わらない（21%・623 名，22%・721
年生」との間にそれぞれ有意差があることが明らかと名）」，「志望の気持ちが弱くなった（6%・200 名，なった。これに対して，COVID-19 禍では学年の効
8%・258 名）」と，COVID-19 前と比べて男女とも
果は有意ではなかった（F(3,4）=7.33，n.s.）。またに，オンラインオープンキャンパスによって志望の気COVID-19 前の人文科学系で学年の効果は有意であ持ちがより一層肯定的なものへと変化していることがり（F(3,4）=7.56, p＜0.01），「高校 3 年生」と「高明らかとなった。これを学部系統別にみると男女に共校 1 年生」，「高校 2 年生」との間にそれぞれ有意な通して，とりわけ保健系の COVID-19 禍において差があることがわかったが，COVID-19 禍ではすべ「志望の気持ちが強くなった」と肯定的な回答が多く- 167 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

県：4％・562 名，島根県：3％・432 名）となっており，広島県や中国地方の高校生において，オープンキ
ャンパスを通じ，志望の気持ちが肯定的なものとなっていることが確認できる。その一方で COVID-19 禍
3.3 志望順位
また志望順位と進学希望の変化との関係をみると， では「志望の気持ちが強くなった（大阪府 14％・872 名，東京都 14％・891 名，神奈川県 14％・899
COVID-19 前は「志望の気持ちが強くなった（第一志望：81%・9,006 名，第二志望以下：18%・542 名， 名，福岡県 13％・821 名，広島県：9％・582 名）となっているように，COVID-19 前と比較して，関東受験を全く考えていない：1%・32 名）
」
，
「変わらな
圏や関西圏を主としたそれ以外の幅広い都道府県の高い（17%・1,896 名，74%・2,211 名，71%・567
校生において，オンラインオープンキャンパスを通じ，名）」，「志望の気持ちが弱くなった（2%・234 名，
志望の気持ちがより明確化されていることが明らかと8%・233 名，28%・200 名）」というように，当初かなった。COVID-19 前のオープンキャンパスでは，
ら第一志望であった者は，オープンキャンパスを通じ現地開催であったことから遠隔地よりの参加が難しかて，よりその志望の気持ちを強固なものとしていたのったが，COVID-19 禍のオンラインオープンキャン
に対して，第二志望以下および，受験を全く考えていパスにおいては，どこからでも参加することが可能とない者は変わっていないことがわかった。しかしなったことが，より広範囲の地域の高校生の志望の気COVID-19 禍では，オンラインオープンキャンパス
持ちを変化させることにつながったものと考えられる。
に自発的な参加となったことに伴い，「志望の気持ちもっと言えば，高校生の進学希望に変化を与えるため，が強くなった（80%・2,264 名，81%・1,521 名，
大学が入試広報のツールの一つとして，COVID-19
85%・1,341 名）」，「変わらない（19%・543 名，
後においてもオンラインオープンキャンパスの導入を17%・324 名，13%・213 名）」，「志望の気持ちが弱検討すべきことを示唆している。
くなった（1%・20 名，2%・23 名，2%・27 名）」とこれを学部系統別にみると，すべての学部でいうように，志望順位を問わず，志望の気持ちが肯定
COVID-19 前は「志望の気持ちが強くなった」と，的なものとなっていることがわかる。
全学と同様の傾向で肯定的な回答が多いのに対して，
学部系統別にみるととりわけ，人文科学系でCOVID-19 禍では全学と同じくより広い地域の高校
COVID-19 前に「志望の気持ちが強くなった」と，生においてその傾向がみられることがわかった。
第一志望であるほど肯定的な回答が多くなっている一
その上で出身県と進学希望の変化に関して分散分方で，すべての学部を通じて COVID-19 禍においてはその傾向はみられなくなっていることが確認できた。 析・多重比較を行い，その分析結果より，COVID-19
前，COVID-19 禍を通じて出身県の効果は有意であ
志望順位と進学希望の変化について分散分析・多重ることが確認できた（F(48,49）=22.41，p＜0.01）
比較を実施し，分析結果から，COVID-19 前は志望
（F(48,49）=23.97，p＜0.01）。Tukey による多重比
順位が有意であることが明らかになった（F(5,6）
較も行い，COVID-19 前は「広島県」と「東京都」=8,99，p＜0.01）。Tukey 法を用いた多重比較による（F(48,49）22.55，p＜0.01），COVID-19 禍ではと，「第一志望」と「第二志望以下」，「受験を全く考「広島県」と「岡山県」（F(48,49）=24.11，p＜
えていない」との間に有意差があることがわかった。
0.01）との間に有意差があることがわかった。また
これに対して，COVID-19 禍では志望順位は有意で
COVID-19 前，COVID-19 禍のすべての学部で出身はなかった（F(5,6）=8.91，n.s.）。また COVID-19
県の有意な影響が解明された。
前の人文科学系で志望順位の有意な効果が認められたが（F(5,6）=9.21，p＜0.01），COVID-19 禍ではい
3.5 学部関連情報・全学関連情報
ずれの学部においても有意な影響はみられないことが明らかとなった。
さらに学部関連情報・全学関連情報と進学希望の変化との関係について示したものが表 2（COVID-19
3.4 出身県前），表 3（COVID-19 禍）となる。表 2 から，
COVID-19 前は「志望の気持ちが強くなった」で，そして出身県と進学希望の変化との関連について
学部関連情報を十分に享受し得たときに，オープンキ
みると，COVID-19 前は「志望の気持ちが強くなっャンパスを通じて，志望の気持ちが肯定的なものになた（上位 5 県を示す；広島県：42％・6,299 名，岡山ることが明らかとなった。オープンキャンパスが各学
県：21％・3,099 名，山口県：14％・2,087 名，福岡ての学部で学年の有意な効果はみられないことがわかった。

- 168 -COVID-19 禍における高校生の進学希望の変化に与えるオンラインオープンキャンパスの効果研究

表 2 COVID-19 前の学部・全学関連情報との関係
COVID-19前
志望の気持ちが強くなった変わらない

志望の気持ちが弱くなった学部関連情報教育内容

83% (12,321)

13% (1,982)

就職状況

80% (11,989)

14% (2,032)

4% (618)
6% (900)

入試方法・内容

89% (13,254)

8% (1,232)

3% (435)

取得できる資格の情報

83% (12,311)

13% (1,989)

4% (621)

全学関連情報クラブ・サークル活動の状況

16% (2,342) 75% (11,232)

9% (1,347)

奨学金

16% (2,444) 69% (10,312)

15% (2,165)

アルバイト

13% (1,921) 82% (12,222)

5% (778)

学生生活

14% (2,121) 80% (12,001)

6% (799)

住居・住宅情報15% (2,299) 80% (11,987)

5% (635)※表の値は「とても得られた」を表示

表 3 COVID-19 禍の学部・全学関連情報との関係
COVID-19禍
志望の気持ちが強くなった変わらない

志望の気持ちが弱くなった学部関連情報教育内容

89% (5,601)

8% (521)

就職状況

90% (5,641)

9% (632)

3% (154)
1% (3)

入試方法・内容

91% (5,699)

8% (498)

1% (79)

取得できる資格の情報90% (5,645)

8% (472)

2% (159)

全学関連情報クラブ・サークル活動の状況

88% (5,511)

8% (491)

4% (274)

奨学金

94% (5,921)

4% (221)2% (134)

アルバイト

94% (5,920)

3% (219)

3% (137)

学生生活

88% (5,552)

8% (498)

4% (226)

住居・住宅情報86% (5,376)

13% (801)

1% (99)※表の値は「とても得られた」を表示

部で企画，実施され，そこに高校生が参加しているため，その進学希望の変化は，学部関連情報を十分享受し得たときに生じているものと考えられる。これに対し「志望の気持ちが強くなった」からわかるように，
全学関連情報を得たとしても，志望の気持ちが強固なものとはならないことがわかった。もっと言えば「変わらない」が多い点を鑑みれば，COVID-19 前のオープンキャンパスでは，必要最低限の全学関連情報の発信に留めることが望ましいのかもしれない。
また表 3 から，COVID-19 禍では「志望の気持ちが強くなった」において，学部関連情報を十分に享受し得たとき，オンラインオープンキャンパスを通じて，志望の気持ちが肯定的なものへと変化することがわかった。COVID-19 前と比較して，COVID-19 禍では全体的にその割合が高くなっている。その一方で「志望の気持ちが強くなった」に関して，全学関連情報についても得られたときに，志望の気持ちが強固となることが明らかとなった。大学が取り組んでいる学生募
集・入試広報としてオープンキャンパス，大学説明会
や，模擬授業（出前授業）があるが，COVID-19 禍
においてオンラインでの対応となる中で，クラブ・サークル活動の状況，奨学金，アルバイト，学生生活や，住居・住宅情報といった全学関連情報も十分に得られにくい状況に高校生があったと考えられ，COVID-19
禍においてはそれらの情報も十分に享受することにより，その結果として進学希望の変化に影響を与えたものと想定される。
これを学部系統別にみたものが表 4（COVID-19
前），表 5 （COVID-19 禍）となる。表 4 より，いずれの学部でも COVID-19 前は学部関連情報を得られると「志望の気持ちが強くなった」となることがわかった。しかし全学部において全学関連情報を享受したとしても「志望の気持ちが強くなった」と，志望の気持ちが強固となることには結びつかないことが明らかとなった。これに対して，すべての学部において
COVID-19 禍でも学部関連情報を得られたときに肯定的な姿勢を示す傾向にあることに加え，全学関連情報についても同様の傾向にあることが解明された。
その上で学部関連情報・全学関連情報と進学希望の変化について分散分析・多重比較を実施した。分析結果から，COVID-19 前にいずれの学部関連情報の効
果も有意であることが確認された一方で（F(5・6・4・7,9・7・5・4）=8.21・8.33・7.98・7.88，p＜0.01），全学関連情報に関しては有意な効果はみられなかった（ F(5 ・ 7 ・ 4 ・ 8 ・ 6, 6 ・ 5 ・ 8 ・ 7 ・5)=8.33 ・8.12 ・8.45 ・8.78 ・8.99 ，n.s. ）。また
Tukey による多重比較を行い，すべてにおいて「とても得られた」と「全く得られなかった」（F(5・3・
4・3,6・7・5・8）=8.33・7.21・8.11・7.20，p＜0.01）との間に有意差があることがわかった。そして
COVID-19 前の全学部で全学関連情報はいずれも有意な効果は認められなかったが，COVID-19 禍では学部関連情報とともに，全学関連情報も有意な効果があった。
3.6 進学希望変化の規定要因
最後に高校生の進学希望の変化（志望の気持ちが強くなった＝1, それ以外＝0）の規定要因を示したのが
表 6（COVID-19 前および COVID-19 禍）となる。
表 6 から，COVID-19 前の性別について男性ダミーの有意な影響は認められないことがわかった。また学年に関しては高校生 3 年生ダミーの正の有意な効果が確認されたことから，高校 3 年生であるとオープン- 169 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 4 学部系統別による COVID-19 前の関係
COVID-19前
教養系

人文科学系

社会科学系

教育系

理学系

工学系

保健系

(1,321)(1,567)(1,421)(925)(2,498)(2,567)(4,622)

教育内容

70% (921)

60% (933)

64% (999) 92% (850) 85% (2,120)

75% (1,932)

87% (3,999)

就職状況

69% (911)

58% (915)

60% (933) 98% (902) 77% (1,922)

71% (1,831)

89% (4,103)

入試方法・内容

72% (945)

60% (935)

66% (940) 78% (723) 76% (1,901)

78% (2,001)

87% (4,001)取得できる資格の情報

64% (840)

54% (845)

65% (921) 97% (901) 80% (2,001)

78% (1,933)

89% (4,101)

クラブ・サークル活動の状況

25% (331)

27% (421)

29% (419) 32% (298)

23% (567)

19% (491)

18% (824)

奨学金

23% (298)

26% (411)

29% (415) 31% (291)

23% (571)

20% (520)

18% (821)

アルバイト

21% (276)

26% (401)

29% (407) 31% (287)

23% (569)

20% (520)

18% (819)

学生生活

21% (271)

399 (25%)

28% (402) 29% (267)

22% (560)

20% (516)

18% (815)

住居・住宅情報20% (265)

395 (25%)

28% (401) 28% (259)

22% (551)

20% (511)

18% (811)

学部関連情報全学関連情報※表の値は「志望の気持ちが強くなった」を表示

表 5 学部系統別による COVID-19 禍の関係
COVID-19禍
教養系

人文科学系

社会科学系

教育系

理学系

工学系

保健系

(525)

(698)

(613)

(456)

(1,789)(798)(1,397)

学部関連情報教育内容

76% (398)

72% (502)

81% (498) 87% (399) 70% (1,249)

75% (598)

73% (1,021)

就職状況

77% (402)

71% (498)

77% (472) 88% (401) 62% (1,111)

74% (588)

80% (1,111)

入試方法・内容

79% (413)

73% (513)

80% (489) 85% (387) 67% (1,201)

73% (582)

74% (1,032)取得できる資格の情報76% (399)

68% (472)

74% (452) 93% (422) 68% (1,222)

75% (599)

80% (1,112)

クラブ・サークル活動の状況

77% (403)

75% (525)

75% (462) 87% (398) 67% (1,198)

70% (555)

71% (989)

全学関連情報奨学金

80% (421)

78% (544)

82% (502) 88% (401) 74% (1,321)

79% (634)

87% (1,212)

アルバイト

86% (454)

81% (565)

85% (524) 88% (401) 75% (1,333)

81% (645)

87% (1,211)

学生生活

82% (432)

76% (532)

80% (488) 76% (345) 73% (1,319)

77% (618)

72% (1,001)

住居・住宅情報76% (401)

74% (518)

79% (482) 70% (321) 73% (1,312)

77% (612)

72% (1,005)※表の値は「志望の気持ちが強くなった」を表示

キャンパスが影響を与えていると言える。そして志望
順位については，正の有意な影響を示しており，オー
プンキャンパスを通じて，より気持ちが強固なものとなっていることがうかがわれる。さらに出身県についてであるが，広島県ダミーや，広島県以外中国地方ダ
ミーが正の有意な影響を持つことが明らかとなった。
このことから COVID-19 前のオープンキャンパスを通じ，広島県という自県内や，近隣県の高校生の進学
希望の変化に効果がみられたと言える。また本研究で焦点を当て検討を行う学部関連情報・全学関連情報に関しては，いずれの学部関連情報も正の有意な影響がみられる一方，全学関連情報は有意な効果が認められないことが明らかとなった。
これを学部系統別にみたのが表 7（COVID-19 前お
よび COVID-19 禍）となる。表 7 から COVID-19 前
は，いずれの学部においても広島県ダミー，広島県以外中国地方ダミーおよび，学部関連情報で正の効果が確認できたが，男性ダミーや，全学関連情報などについては有意な影響が認められなかった。特に人文科学系で高校 3 年生ダミーや，第一志望ダミーにおいて正の効果があることが明らかとなった。H 大学の人
文科学系の学部では，他学部と比較し，高校 3 年生

- 170 -COVID-19 禍における高校生の進学希望の変化に与えるオンラインオープンキャンパスの効果研究

表 6 高校生の進学希望の変化のロジスティック回帰分析
COVID-19前（N=14,921名）

COVID-19禍（N=6,276名）

Exp (B)

Exp (B)

男性ダミー

1.12

高校3年生ダミー

1.14 **

1.14

志望順位

1.28 **

1.13

1.21 **-1.21 **

広島県ダミー

1.11

1.24 **

広島県以外中国地方ダミー

1.22 **

教育内容

1.27 **

1.31 **

就職状況

1.15 **

1.29 **

入試方法・内容

1.29 **

1.28 *

取得できる資格の情報

1.31 **

1.32 *

クラブ・サークル活動の状況

1.13

奨学金

1.12

アルバイト

1.11

1.25 *

1.33 **

1.33 **

学生生活

1.13

1.25 **

住居・住宅情報

1.06

1.18 *

Nagelkerke決定係数

0.38

0.37

有意確率

**

**

※*p＜0.05，**p＜0.01．基準値は「女性ダミー」「高校3年生以外の学年ダミー」「それ以外の都道府県ダミー」の参加者が多いことに加え，近隣の他大学にはないコースがあるため，第一志望者が多いと考えられる。
また先の表 6 から，COVID-19 禍においても性別に関して男性ダミーの有意な影響は確認されなかった。
そして COVID-19 前には有意な効果が明らかとなった学年や志望順位について COVID-19 禍においては
高校生 3 年生ダミーおよび，志望順位の有意な効果はみられなくなった。さらに COVID-19 前と同様に
COVID-19 禍においても出身県について広島県ダミーが正の有意な効果を持つ一方で，広島県以外中国地
方ダミーは負の有意な影響を持ち，すなわちそれ以外の幅広い地域において効果がみられることが明らかとなった。これに加えて本研究で着目する COVID-19
禍における学部関連情報・全学関連情報について，
COVID-19 前は学部関連情報のみ有意な効果がある
ことが明らかにされたが，COVID-19 禍においてはいずれの全学関連情報も有意な影響があることが解明された。本研究の仮説は支持された。
そしてこれを学部系統別に示したのが先にみた表 7となる。表 7 より COVID-19 禍においては，すべての学部において全体と同様に，広島県ダミーが正の有意な影響を持つのに対して，広島県以外中国地方ダミ
ーは負の効果を持つことが確認できた。またいずれの学部関連情報・全学関連情報に関しても有意な効果を与えていることが明らかとなった。その一方で，いずれの学部においても有意な効果がみられなかったのが，男性ダミー，高校 3 年生ダミーや，志望順位である
ことがわかった。

ータと比較しつつ，COVID-19 禍における高校生の進学希望の変化に与えるオンラインオープンキャンパ
スの効果を明らかにした。その際には，「全学関連情報」「学部関連情報」がいかに志望の気持ちに影響を及ぼしたのか，着目して検証を実施した。
分析結果から，COVID-19 前は学部関連情報を十分に享受し得たときに高校生の進学希望が変化していた一方で，COVID-19 禍ではこれに全学関連情報も影響を与えていることが明らかとなり，本研究の仮説が支持されることがわかった。2021 年度以降も当面，オンラインでのオープンキャンパスとなる可能性が高いが，その場合，従来では学部に関連した情報を充実される傾向にあったが，全学に関連した情報にかかわるコンテンツをホームページにより盛り込み，アドミ
ッションセンターの教員がオンライン個別相談で情報発信していくことで，オンラインにおいて高校生の志望の気持ちに変化を生じさせると考えられる。
また今一つ分析結果から明らかとなった点として，
COVID-19 前は広島県や近隣県の高校生を中心に，オープンキャンパスを通じ，高校生の進学希望の変化に影響を与えていた一方で，COVID-19 禍では幅広
い地域の高校生にも，オンラインオープンキャンパスとなったことにより，効果を及ぼしていることが明らかとなった。今後，従来の対面型オープンキャンパスに戻す場合でも，COVID-19 禍のオンラインで実施した経験を生かし，ハイブリッド型オープンキャンパ
スも検討することが重要である。そうすることで，オープンキャンパスによって，より広範囲の地域の高校
生の進学希望の変化に効果を持つようになり，入試広報ツールとしての重要度がより高まると考えられる。
最後に本研究の限界点についてであるが，本研究では進学希望の変化について，オンラインオープンキャ
ンパスに参加して本学への進学を希望する気持ちはどの程度変わりましたか（1. 志望の気持ちが弱くなった，2. 変わらない，3. 志望の気持ちが強くなった）で回答を求めているが，「変わらない」と回答したものの中で，オンラインオープンキャンパス参加当初から志望する気持ちが強く，それ以上に強くなり得ない
ため，「変わらない」としたものが若干なりとも存在していた可能性がある。今後の研究では，オープンキ
ャンパス参加前・参加後の 2 時点での追跡調査を行うことを通じて，より研究結果の精密化を図っていきたい。

4 まとめと本研究の限界点
本研究では，H 大学を事例に，COVID-19 前のデ- 171 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 7 学部系統別によるロジスティック回帰分析
COVID-19前
教養系（N=1,321名）

人文科学系（N=1,567名）

社会科学系（N=1,421名）

教育系（N=925名）

理学系（N=2,498名）

工学系（N=2,567名）

保健系（N=4,622名）

Exp (B)

Exp (B)

Exp (B)

Exp (B)

Exp (B)

Exp (B)

標準化係数（β）

男性ダミー

1.09

1.08

1.12

1.11

1.14

1.13

1.12

高校3年生ダミー

1.16 **

1.17 **

1.18 **

1.21 **

1.19 **

1.18 **

1.16 **

志望順位

1.26 **

1.27 **

1.31 *

1.35 **

1.31 **

1.29 **

1.26 *

広島県ダミー

1.22 **

1.22 *

1.22 **

1.22 *

1.22 *

1.22 **

1.22 **

広島県以外中国地方ダミー

1.19 *

1.21 **

1.19 **

1.21 **

1.19 **

1.21 **

1.21 **

教育内容

1.25 *

1.27 **

1.28 **

1.33 **

1.31 **

1.33 **

1.35 **

就職状況

1.21 **

1.25 **

1.27 **

1.32 **

1.29 **

1.31 **

1.33 **

入試方法・内容

1.26 *

1.25 **

1.27 **

1.29 **

1.28 *

1.29 **

1.31 **

取得できる資格の情報

1.22 **

1.23 **

1.25 **

1.37 **

1.32 **

1.32 **

1.35 **

クラブ・サークル活動の状況

1.14

1.13

1.15

1.14

1.14

1.13

1.17

奨学金

1.12

1.11

1.14

1.13

1.13

1.12

1.16

アルバイト

1.11

1.09

1.11

1.11

1.12

1.11

1.14

学生生活

1.13

1.07

1.12

1.09

1.11

1.09

1.12

住居・住宅情報

1.07

1.05

1.11

1.07

1.09

1.08

1.11

Nagelkerke決定係数

0.39

0.37

0.35

0.39

0.36

0.37

0.36

有意確率

**

**

**

**

**

**

**

※*p＜0.05，**p＜0.01．基準値は「女性ダミー」「高校3年生以外の学年ダミー」「それ以外の都道府県ダミー」
COVID-19禍
教養系（N=525名）

人文科学系（N=698名）

社会科学系（N=613名）

教育系（N=456名）

理学系（N=1,789名）

工学系（N=798名）

保健系（N=1,397名）

Exp (B)

Exp (B)

Exp (B)

Exp (B)

Exp (B)

Exp (B)

Exp (B)

男性ダミー

1.12

1.13

1.15

1.18

1.17

1.17

1.19

高校3年生ダミー

1.11

1.12

1.13

1.16

1.16

1.16

1.18
1.16

志望順位

1.13

1.15

1.17

1.17

1.18

1.15

広島県ダミー

1.23 **

1.25 **

1.27 **

1.28 **

1.26 **

1.25 **

1.26 **

広島県以外中国地方ダミー-1.22 *

-1.24 *

-1.26 *

-1.27 *

-1.25 *

-1.23 *

-1.24 *

教育内容

1.26 **

1.32 **

1.33 **

1.31 **

1.33 **

1.34 **

1.36 **

就職状況

1.25 **

1.31 **

1.32 **

1.31 **

1.32 **

1.33 **

1.34 **

入試方法・内容

1.23 *

1.29 *

1.31 *

1.34 *

1.33 *

取得できる資格の情報

1.21 *

1.25 *

1.29 *

1.27 *

1.33 *

1.33 *

1.37 *

クラブ・サークル活動の状況

1.28 *

1.24 *

1.27 *

1.26 *

1.29 *

1.29 *

1.19 *

奨学金

1.34 **

1.35 **

1.36 **

1.37 **

1.35 **

1.37 **

1.32 **

アルバイト

1.33 **

1.35 **

1.35 **

1.37 **

1.31 *

1.34 **

1.32 *

1.37 **

1.31 **

学生生活

1.31 **

1.32 **

1.33 **

1.24 **

1.24 **

1.26 **

1.22 **

住居・住宅情報

1.29 *

1.31 *

1.31 *

1.33 *

1.18 *

1.22 *

1.18 *

Nagelkerke決定係数

0.39

0.36

0.37

0.39

0.37

0.35

0.36

有意確率

**

**

**

**

**

**

**

※*p＜0.05，**p＜0.01．基準値は「女性ダミー」「高校3年生以外の学年ダミー」「それ以外の都道府県ダミー」

注

三好登・望月聡・福井寿雄・西郡大・吉村宰・當山明華・藤井

1）2029 年度までの全国における 18 歳人口と大学進学者の推良宜（2019）．
「進学希望の変化に与えるオープンキャンパス

移について（http://between.shinken-ad.co.jp/univ/2017/09/kの効果研究―九州地区国立 4 大学におけるベンチマーキング

ihoncyosa-17suikei.html）（2021 年 2 月 8 日閲覧）．

を通じて」
『大学入試研究ジャーナル』29，124－131.

2）H 大学のオンラインオープンキャンパスでは，a:学部紹介

永田純一（2011）．
「在学生による入試広報活動の取り組み―広で各部局の学部長や，教員による個別相談を通じて，教育内

報効果と人材育成の観点から」『大学入試研究ジャーナル』
21，91－96．

容，就職状況，入試方法・内容や，取得できる資格にかかわる情報発信を行い，b:キャンパスライフでは各担当事務によ進研アド（2017 年 9 月 15 日）．
「2029 年度までの全国における個別相談によって，クラブ・サークル活動の状況，奨学金，る 18 歳人口と大学進学者の推移について」http://between.

アルバイト，学生生活や，住居・住宅情報の相談を行った。

shinken-ad.co.jp/univ/2017/09/kihoncyosa-17suikei.html（2021 年 2 月 8 日閲覧）.

3）西日本に位置する偏差値 60 以上の大学であり，教養系，人文科学系，社会科学系，教育系，理学系，工学系および，保鈴木敏明・夏目達也・倉本直樹（2003）．
「オープンキャンパスと AO 入試」『大学入試研究ジャーナル』13，7－10．

健系の学部を有する。

吉村宰（2013）．
「新入生の受験校決定理由の特徴と入学時点で参考文献の『気持ち』および学業成績との関連」『大学入試研究ジャ

雨森聡（2016）．
「入試広報戦略のありようについて ―入試広ーナル』23，63－70．

報の効果検証を中心に」『大学入試研究 ジャーナル』26，111－116.
平尾智隆・大竹奈津子・久保研二・山内一祥（2011）．
「ある国立大学における入試広報の効果測定― 志望順位を決定する要因」『大学評価・学位研究』12，19－28．
池田光壱・木村拓也・山口恭弘（2013）．
「入試広報としての実験講義」『大学入試研究ジャーナル』23，227－231.

- 172 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号，173-179，2022【資料】

小学校教員養成課程を主体とする私立大学教育学部における音楽免許取得者の特徴
深谷 和義，小杉 裕子（椙山女学園大学）
小学校教員養成を主体としている私立大学教育学部において，入学後の希望により，中高音楽免許を取得する学生の特徴を，入試区分と教員就職状況を中心に調査・分析する。その結果，音楽実技を含む入試区分を入れたことで，音楽免許取得の希望者が増えた可能性があること，前期入試での入学者に小学校教員になる学生が多いこと，音楽実技入試で入学した学生や大学での GPA が高い学生が小中学校音楽教員に多く合格していること等がわかった。また，小学校免許に加えて音楽免許を取得したことに対して，卒業生の多くが多様な観点でよかったことを感じていることがわかった。
キーワード：音楽免許，小学校教員養成，教員就職，教育学部，私立大学
な教科ごとの偏差値で，国語・社会・英語 52.5，数
1 はじめに学・生活 50.0，理科 47.5 となっており，音楽はこれ2020 年 4 月 1 日現在において，中学校・高等学校
ら 6 教科の中で一番低い理科と同じ 47.5 であり，共教員「音楽」の教員の免許資格を取得することができ
通テスト得点率では理科の 63%よりも低い 59%とさる大学は，国立 49，公立 3，私立 41 の計 93 大学あれている。
る（文部科学省, 2021）。これらの大学における学部
入試区分と教員就職状況との関係を調査した研究で名称は，おおよそ音楽学部（芸術学部等を含む）か教は，竹内（2019）が小学校の教員養成を目的として育学部（学校教育学部等を含む）のいずれかである。
いる私立大学の学部における教員就職希望者を対象に，前述の93 大学中で，音楽学部が34 大学，教育学部が教員採用試験の合格率が入試区分とは関連しないこと
59 大学ある。
を示している。音楽専攻大学生に関しては，磯部ほか
音楽学部においては，取得可能な教員免許は音楽の（2010）が教育系を含む音楽専攻学生の進学理由，
みであることが多い。学部としては，教員養成に特化
適応感，卒業後の進路希望等の特徴を調査した研究がしているわけではなく，中には本格的に演奏家を目指ある。
す学生もおり，音楽教育というよりも音楽が好きだっ
規模があまり大きくない私立大学教育学部のいくつたり音楽活動に興味を持っていたりして入学する学生
かは入学定員を教育学部一括としており，その学部でが多い（磯部ほか, 2010）。したがって，教員免許取は，小学校免許取得が主体で，加えて一部の学生のみ
得者は入学者の一部となる。
何らかの中高免許を取得する場合がある。そのようなそれに対して，音楽教員免許取得可能な教育学部で学部においては，中高免許取得希望者の入学希望者数
は，音楽だけでなく小学校の教員免許取得可能な大学や教員就職状況が学部全体の入学人数に影響を及ぼす。
が多い。音楽を含めて入学定員を学校教育教員養成課
そこで，小学校の教員養成を目的としている大学にお程国語教育コース，音楽教育コースのように教科ごと
いて，人数が少ないながらも中高免許を希望する学生に分けて定めているか，あるいは，入学定員は教育学の状況を明らかにする意義がある。
部一括で，入学後に本人の希望や適性により音楽等の本研究では，そのような教育学部において，卒業時
教科の中学や高等学校の教員免許を取得できる大学もに中高音楽免許を取得する学生（以下，音楽コースのある。後者の場合，小学校教員免許が主体で，加えて学生）の教員就職状況等の特徴や音楽コースの卒業生
音楽等の免許を取得することになる。なお，教育学部
ではほとんどの入学者が何らかの教員免許を取得する。 が音楽免許取得に対してどの程度よかったと感じているかを扱う。中高免許のうち音楽を取りあげるのは，入学定員を教科で分けて入試を実施している大学で音楽が実技を伴う教科のため，大学での学びや教員とは，国語，数学，理科，社会，英語等，通常の一般選しての職務が小学校や中高国語，数学とは異なる特徴
抜で扱われる教科と比べて，音楽のような実技系教科がある可能性が考えられるからである。
の入試難易度は比較的低いことが多い。例えば，河合塾（2021）の 2022 年度入試難易予想ランキングでは，ある国立の教員養成課程の小学校教員免許を取得可能- 173 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

2 調査対象学部の状況と入試区分
2.1 調査対象学部の概要
本研究における調査対象は，中規模私立女子大学 A
大学の教育学部である。2021 年 5 月 1 日現在で，大学の収容定員 5,464 名，教育学部の収容定員 692 名となっている。
対象学部は 2007 年度に設置され，保育士・幼稚園
教員養成を主とする「保育・初等教育専修」と小中学校教員養成を主とする「初等中等教育専修」とに分かれている。専修ごとの入学定員は保育・初等教育専修
90 名，初等中等教育専修 80 名で，学部全体では 170
名である。その他に 2 年次あるいは 3 年次編入学試験
等での若干名の入学定員がある 1)。ただし，2011年度
入学者まで初等中等教育専修は 67 名，2016 年度入学者まで保育・初等教育専修は 80 名の入学定員であった。本研究で扱う音楽免許取得は初等中等教育専修のみで可能であるため，以下においては対象学部と記載
した場合に，初等中等教育専修のみを扱う。
対象学部においては，小学校教員免許取得が必須となっている。それ以外に，本人の希望で幼稚園教員免許，中高数学教員免許，中高音楽教員免許が取得できるプログラムを2 年次から選べる 2)。80 名の入学定員
すべての入学者に対して上限を定めずに幼稚園，数学
あるいは音楽の免許取得が可能となっていることが大きな特色である。

前期入試

3 音楽コースの学生
3.1 入学年度ごとの学生数対象学部における音楽コース学生の人数の状況を- 174 -

後期入試

その他

図 1 入学年度ごとの学生数

2020

2019

2018

2017

2016

2015

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

明らかにする。各入学年度での学生数を入試区分ごとに分けて図 1 に示す。学生数は，2017 年度入学者までは卒業時に中学校または高等学校音楽免許を取得した卒業生の数，2018 年度以降は音楽免許取得見込み
数の計249名である。年度ごとに全体の人数を記載している。図 1 において，学校推薦型選抜を除いて，「一般入試 A」と「大学入学共通テスト利用入試 A」
は合わせて「前期入試」，「一般入試 B」と「大学入学共通テスト利用入試 B」は合わせて「後期入試」とし，その他の編入学試験等は合わせて「その他」としている。これは，以下においても同様である。
2.1 節で述べたように，音楽コースでの定員を定めていないため，年度によって大きく人数が異なる。当初は 20 名強であったが，2012 年度からは徐々に減少傾向にあった。その対策の一つとして，2015 年度からは音楽実技特別推薦を実施している。募集人数は 1名のみであるが，多い年度には 4 名の入学者があり，また，音楽実技特別推薦で不合格になった受験生が一般選抜での受験で合格して入学するなど，対象学部での音楽コースの人数が増加傾向に転じている。特に，2019 年度からは学部設置当初と同様に 20 名以上である。加えて，対象学部全体の指定校制推薦での受験者
が 2012 年度入学者以降募集人数を下回っていることが多いため，学校推薦型選抜での入学者の不足を補うことにもなっている。音楽実技での入試があることをきっかけに，対象学部において音楽免許が取得できる
ことを初めて知ったという声が入学者や高校の進路担
2.2 入試区分
当教員から大学教職員に入ることがある。高校教員お対象学部の入学試験には，2021 年度入試においては，学校推薦型選抜として「併設校制推薦入試（20）」 よび高校生に対して，音楽免許取得が可能な学部だと
3)「指定校制推薦入試（19）いう認識がより得られることに結びついた可能性があ」の他に，併願可の「音る。
楽実技特別推薦入試（1）」があり，一般選抜として「一般入試 A（28）」「一般入試 B（5）」
「大学入学共通テスト利用入試 A（4）」「大学入学共通テスト利用
人数
26
24名
入試 B（2）」がある 4)。また，受験者はほとんどいな
24
23名
22 21名 22名 22名22名
20名
いが，その他として「社会人入学特別選抜（1）
」が
20
18名
18
ある。それぞれの（ ）内には各入学試験の募集人数
15名
15名
16
13名
13名
14
を記載している。なお，音楽実技特別推薦入試は
12名
12
9名
10
2015 年度入学者から指定校制推薦入試の募集人数を
8
6
1 名減らして実施されている。これは，音楽実技を含42めた推薦入試であるが，あくまでも対象学部での入学0
定員の一つであり，入学後の音楽免許取得が必須ではない 5)。
入学年度
音楽実技特別推薦
併設校制推薦
指定校制推薦小学校教員養成課程を主体とする私立大学教育学部における音楽免許取得者の特徴

れの入試区分も多少のばらつきがある。入試区分ごとの平均値では，「音楽実技特別推薦」2.81，「併設校制推薦」2.82，「指定校制推薦」2.90，「前期入試」2.81，「後期入試」2.76 となっており，受験時評定値ほど大きな傾向の違いはみられないことがわかる。
学校推薦型選抜で入学する学生は一般選抜での入学者と比べて学力が低いという先行研究がいくつかある（例えば，石井, 2014; 小松, 2011）。しかし，対象
学部の音楽コースの学生においては，石井（2012）の調査結果と同様にその傾向はない。音楽コースの学校推薦型選抜での入学者は，受験の段階から大学・学部等を絞って受験していることから意欲が高く，実技が多い音楽免許に関わる科目でよい成績をあげている
ことがその理由として考えられる。
GPA

3.5
3.0
2.5
2.0

音楽実技特別推薦
前期入試

評定値

5.0

併設校制推薦
後期入試

2020

2019

2018

2017

2016

2015

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

1.5

2007

3.2 入試区分ごとの受験時評定値
音楽コース学生の入学前の学力を評価するため，受験時評定値の特徴を明らかにする。各入学年度での受験時評定値を入試区分ごとで平均して図 2 に示す。
「その他」の区分の学生は人数が合計 8 名で少ないことと評定値が不明な入学生がいるため，これ以降を含めて区分別の結果では扱わないこととする。
図2 より，年度によって多少のばらつきは，どの入試区分においてもみられるが全体的に大きな変動がな
いことがわかる。すべての年度における平均値では，
入試区分ごとに「音楽実技特別推薦」3.89，「併設校制推薦」3.87，「指定校制推薦」3.97，「前期入試」
3.52，「後期入試」3.50 となっており，学校推薦型選抜の方が一般選抜よりも高くなっている。ただし，評定値は高等学校ごとでの学力差があることから，学校によって一律に比較できないことが一般的である。井上（2014）は高校教員への調査により，大学進学希望者の割合が高い高校ほど，推薦入試の利用を広くは推奨していないことを明らかにしている。大学進学率が高い高校は偏差値が高いと考えられる．したがって，
学校推薦型選抜での入学を希望する高校生の傾向としては，偏差値が比較的高くない高校からの入学者が多く，その中での評定値が高い入学者が多い可能性が考
えられる。

入学年度
指定校制推薦図 3 入試区分ごとの GPA

4.5
4.0
3.5
3.0
2.5

音楽実技特別推薦
前期入試

併設校制推薦
後期入試

2020

2019

2018

2017

2016

2015

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2.0
入学年度
指定校制推薦図 2 入試区分ごとの評定値
3.3 入試区分ごとの大学での GPA
音楽コース学生の大学における学力を評価するため，各入学年度で大学での GPA を入試区分ごとに平均して図 3 に示す 6)。ここで 2007 年度入学者に関しては，大学として GPA を調査していなかったため扱わない。
図3 より，受験時評定値と同様に年度によっていず

3.4 入試区分ごとの評定値と GPA との関係
大学での学びの成果の詳細を評価するために，音楽コース一人ひとりにおける受験時評定値と大学でのGPA との関係を扱う。両者の関係を入試区分ごとで
図 4(a)～(e)に示す。ここでも，2007 年度入学者に関しては扱っていない。なお，いずれの入試区分においても評定値そのものを選抜には用いていない。ただし，学校推薦型選抜においては，それぞれ受験資格として最低評定値を定めている。そこで，以下での分析において選抜効果（平野, 1993）は必ずしも大きくないと仮定する。
図 4 より，まず，(a)音楽実技特別推薦では，相関係数が0.803でかなり強い相関がある。また，(b)併設
校制推薦，(c)指定校制推薦の相関係数がそれぞれ0.630，0.637 でやや相関がある。日下田・福島（2019）は，指定校推薦入試での入学生の評定平均
値で大学入学後の成績をある程度予測できることを示- 175 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

3.0

2.5

GPA

GPA

3.0

3.5

y = 0.2837x + 1.6906
R² = 0.6443

2.0

2.5

y = 0.3704x + 1.4091
R² = 0.4061

2.5
2.0

1.5

1.5

2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0

2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0

2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0

評定値

評定値

評定値

(a) 音楽実技特別推薦(b) 併設校制推薦

3.5

3.5

3.0

3.0
y = 0.2446x + 1.9538
R² = 0.0463

GPA

GPA

3.0

2.0

1.5

2.5

3.5

y = 0.6427x + 0.3144
R² = 0.3963
GPA

3.5

2.5

y = 0.2418x + 1.874
R² = 0.0549

2.0

2.0

(c) 指定校制推薦

1.5

1.5
2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0

2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0

評定値

評定値

(d) 前期入試(e) 後期入試
図 4 入試区分ごとの評定値と GPA との関係しているが，今回の分析結果においては，音楽実技特まず，就職状況全体を表1 に示す。小学校教員免許
別推薦，併設校制推薦を含む学校推薦型選抜での受験取得が必須であることと小学校より中高の採用倍率が生には受験時評定値が高いことで大学入学後の成績も高いことから，中高の教員免許取得者であっても教員
高くなることが望めるといえる。
就職はほとんど小学校である。その中で，一部は中学それに対して，図 4 において，(d)前期入試，(e)後校音楽，また，わずかながら幼稚園・保育所への就職期入試では，相関係数がそれぞれ 0.215，0.234 で弱者もいる。なお，小学校音楽は小学校の音楽専科でのい相関しかない。つまり，一般選抜において受験時評
採用を意味する。表 1 においては，公立の場合には正定値の高低では入学後の成績は予測できないといえる。 規採用か期限付き採用かを分けて記載している。ただ一般選抜で入学する学生は受験時に複数の大学や学部し，期限付き採用の場合に常勤・非常勤は区別していを併願した結果の入学であり，本研究の対象としていない。私立は一括で別扱いをしている。それ以外は，る大学や音楽教員になることに必ずしも強い意欲を持
大学院等への進学，一般企業，不明や就業しない者をってはいない学生もみられる。音楽コースの学生の場
それぞれ，
「進学」
「企業」
「他」としている。
合，音楽の実技科目の成績が GPA に大きく影響する
また，表1 に示した190 名を入試区分ごとで図5 にが，実技科目では意欲の違いで学習への取り組みの違示す。公立・私立の区別や，正規・期限付きの区別は
いが大きく，それが成績に影響する。その結果，一般
していない。それぞれのグラフは区分ごとの割合を比
選抜では評定値と GPA との相関が弱いと考えられる。 較しやすくするため帯グラフとしている。グラフ内の数値はそれぞれの人数である。なお，入試区分ごとに加えて全体も示している。ただし，「その他」の入試
4 教員就職状況
区分のグラフは省略している。
4.1 就職状況全体
図5 より，教員就職率に着目すると，小学校教員就
対象学部における音楽コースの学生の就職状況を，職率が一番高いのは前期入試であるが，他の区分とさ教員を中心に示す。ここでの就職状況は，卒業時に決ほど違いがないことがわかる。その中で，音楽実技特まった進路先である 7)。対象は，2007 年度入学者か別推薦だけは小学校教員就職率が突出して低く，逆に，ら 2017 年度入学者までの卒業生の計 190 名である。

- 176 -

小学校教員養成課程を主体とする私立大学教育学部における音楽免許取得者の特徴

中学校音楽教員就職率が突出して高くなっている。このことは，音楽実技での入試による学生であることか
ら妥当な結果といえる。一方，音楽実技特別推薦では企業への就職者も多い。これは，音楽が好きではあるが教員として音楽を教えることを選ばない者が多いからだと考えられる。ただし，音楽実技特別推薦は人数が少ないことから，上記のことを現時点では断定できない。今後継続して調査することで検証していく必要がある。
表 1 就職状況
私立

合計

5

117

正規

期限付

小学校

79

33

小学校音楽

1

6

7

100%

中学校音楽

4

5

9

80%

1

4

5

60%
40%

進学

－

－

－

10

企業

－

－

－

32

71%

64%
50%

44%

他

－

－

－

10

合計

84

45

9

190

0%

50%

14%
0%
全体

0%0%

1 2 1

前期入試

59

後期入試

6

小学校

小学校音楽

中学校音楽

4 424

5

3
13

3
幼稚園・保育所

進学

1

3

100%

1
企業

86.7%
81.8%
2名 2名 1名
64.3%

80%

64.7%
4名
60% 1名他

図 5 入試区分ごとの就職状況

40%

4.2 専任教員就職状況
図5 で扱った教員就職者に対して，それぞれの専任
教員の割合を入試区分ごとで図 6 に示す。この割合は，採用試験の合格率を示す。扱う校種・教科は，小学校，
小学校音楽，中学校音楽としている。
図6 より，音楽実技特別推薦は小学校，中学校音楽で他の入試区分に対して専任教員の割合が一番高い。

- 177 -

20%

50.0%50.0%
42.9%

1名

70名

3名 7名 13名

18名

16名11名
1名

0%

小学校

小学校音楽

中学校音楽

図 7 GPA ごとの専任教員就職の割合

3.6以下

21

9

3.4以下

推薦

次に，教員就職者を対象に，専任教員になった人
数・割合を大学での GPA で 0.2 ずつの刻みに分けて
図 7 に示す。図 7 において，例えば，「3.6 以下」は「3.4 より高く 3.6 以下」を表す。ここでは，比較しやすくするために，グラフは割合の積み上げ棒グラフ

3.2以下

指定校制

3 1 4

中学校音楽

図 6 入試区分ごとの専任教員就職の割合

10
1

28

推薦

3.0以下

推薦

2

推薦

2.8以下

併設校制

2

32

0%0%

小学校音楽

2.2以下

1

7 9 5 10

100%

2.0以下

特別推薦

80%

1.8以下

音楽実技

117

60%

小学校

全体

全体

40%

0%0%

音楽実技 併設校制 指定校制 前期入試 後期入試
特別推薦

20%

67%

25%
20%

0%

72%

70%

2.6以下

幼稚園・保育所

100%

2.4以下

公立

専任になれなかった者が期限付きになっていることが一般的なので，音楽実技特別推薦は教員採用試験の合格率が高いといえる。この入試での入学者に，単に音楽を学びたいためだけでなく，教員としての適性や意欲が高い者が多いことが推察される。また，前期入試
で中学校音楽，小学校音楽の合格率が高いことがわかる。一般選抜での入学者は筆記試験での学習経験が豊富であることと，その中で音楽をも意欲的に学んできた者が合格していると考えられる。ただし，4.1 節で述べたように，音楽実技特別推薦は現時点では人数が少なく断定するには至らないため，今後の継続的な調査が必要である。

大学入試研究ジャーナル第 32 号

で示している。小学校，小学校音楽，中学校音楽のそれぞれで人数を記載し，割合は校種で分けずに合わせて求めている。入試区分での区別はしていない。
1 名しかいない GPA2.0 以下を除いて，全体的にGPA が高くなるにつれて専任教員就職率が高くなっていることがわかる。中でも小学校音楽や中学校音楽に関しては GPA が高い学生しかいないといえる。
5 卒業生に調査する音楽免許取得の意義
対象学部における 2007 年度から 2016 年度入学者の音楽コースの卒業生 177 名に対して，「音楽免許を取得してよかったこと」を自由記述で求めた。その結果，回答が73 名から得られた（回収率41.2%）。得られた結果をテキストマイニングにより分析する。テキストマイニングには，KH Coder（樋口, 2020）を用いる。なお，73 名中で 3 名のみは「よかったことはなし」という趣旨の回答であった。
KH Coder によって階層的クラスター分析を行った
結果，7 つのクラスターに分けられた。各クラスター
を KWIC コンコーダンスにより筆者らが要約すると次のようになった。
・児童生徒と音楽でつながる機会が持てる。
・大学で音免を取得できた。
・大学での学びを音楽の授業や学級経営で活かすことができる。
・ピアノが弾けるので学校行事での伴奏等で頼りにされる。
・音楽に関する多くの学校行事を任せてもらえる。
・働き方の選択肢が広がる。
・大学で音楽の専門性を高めたことで、自信を持って音楽の指導が行える。
これらから，小学校教員免許取得を主体とする学部の中で音楽免許を取得したことに対して，卒業生の多くが多様な観点でよかったことを感じていることがわかる。

が高いと入学後の GPA も高い傾向にある。一方，
一般選抜入学者の評定値と GPA との相関は弱い。
・音楽コースの学生であっても，小学校教員になることが多い。中でも一般選抜の前期入試で入学する
学生の小学校教員就職率が高い。
・音楽教員になるのは音楽実技特別推薦入学者と大学での GPA が比較的高い学生に多い。ただし，音楽実技特別推薦は人数が少ないことから，現時点ではその可能性があるという段階であり，今後継続的な調査・検証が必要である。
・大学入学後の希望により音楽免許取得できる仕組みの学部において，本人の希望で音楽免許を取得した卒業生の多くが多様な観点で音楽免許を取得してよかったことを感じている。
今回は，音楽コース学生のみでの分析をしたが，同じ条件で入学している学部全体の学生との比較や，他大学の教育学部における音楽免許取得者との比較による特徴分析が今後の課題である。
注
1）初等中等教育専修では，2 年次編入学定員 2 名と 3 年次編入
学定員 3 名とがある。また，定員以外に他学部からの転学部，保育・初等教育専修からの転専修で入ってくる学生もいる。
2）数学と音楽の他にも，一部の学生は他学部での履修により，
例年若干名の中高国語，英語，社会等の免許取得者がいる。
3）併設校制推薦入試は調査対象大学の併設高等学校からの推薦枠による入試である。
4）2020 年度入試までは「センター利用入試 A」として実施していたが，2021 年度入試からは「大学入学共通テスト利用入
試 A」としたような名称の変更や，入試区分ごとに募集人数の若干の変更がこれまでに何度か行われている。
5）実際には，これまでに音楽実技特別推薦で入学した学生は全員入学時点で音楽コースを希望している。
6）論文執筆時点において卒業していない在学生においては，
その時点までにわかっている GPA を扱っている。
7）卒業時に小学校教員であってもその後の異動で中学校音楽

6 まとめ
小学校教員養成を主体とする私立大学教育学部における音楽免許取得者の特徴を，人数，学力，教員就職状況等で調査・分析した。その結果，主に次のことがわかった。
・小学校教員養成を主体とする学部において音楽実技を要する入試区分を設定したことで，音楽免許取得が可能な学部としての認識が向上した可能性がある。
・学校推薦型選抜で入学する学生は，受験時の評定値

教員になっている者もいる。

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- 179 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号，180-185，2022【資料】

入試改善に向けた入試分析と追跡調査の支援システム
関 陽介，植野 美彦（徳島大学）
徳島大学アドミッション部門では，A 学部を対象として入試分析と追跡調査の結果に基づく入試改善を実施している。2021 年度以降はこの取り組みを全学展開する計画であるが，学部内で円滑な調査・分析作業を支援する環境を構築することで，入試さらには教育への関心が高まり意欲的な改善に繋げられる可能性がある。そこで，学部内での利用を想定して，入試改善に向けた入試分析と追跡調査の支援システムを開発した。具体的には，入試・教務データを対象にした平均や共分散比等の統計的な分析，区分別の配点比較や学期単位の GPA 遷移等のデータの一覧化・定量的な比較・時系列変化に対応した可視化を実現した。そして，開発したシステムを本学に導入することで，分析結果に基づく B 学部の入試改善が行われた。
キーワード：システム開発，入試分析，追跡調査
1 はじめに
18 歳人口の減少が見込まれる中，大学が求める入学者を確保するためには，入試の実効性や入学後の成績等の調査に基づく継続的な入試改善が求められる。徳島大学アドミッション部門ではアドミッション・ポリ
シー（以下，AP）に基づく入試改善を目的として，独
自に追跡調査方法を設計して 2016 年度から試行的に実施している（関ほか，2021）。具体的には選抜区分
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，入学前後における授業等の意欲・態度や所属学部 1)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，入試分析と本調査の結果に基づく入試改
善を試みている。
この取り組みは 2020 年度まで A 学部を対象にしており，2021 年度以降は全学展開を計画している。一方
で，調査範囲の拡大はアドミッション部門の負担増加が懸念される。
学部内の構成員が自ら調査することで，入試さらには教育への関心や興味が高まり，意欲的な改善に繋げられる可能性がある。また，学生を指導す
る教員や学生生活を支援する事務職員が分析すること
で，第三者による調査とは異なる新たな発見や気づきがあると考えられる。ただし，調査データの収集や分析方法の検討・実施など様々な作業が求められるため，円滑な調査・分析作業を支援するための環境構築が求められる。
そこで，学部内での利用を想定して，入試改善に向けた入試分析と追跡調査の支援システム（以下，支援システム）を開発した。具体的には，入試・教務デー
タの統計的な分析や，データの一覧化・定量的な比較・時系列変化に対応した可視化を実現した。そして，開発したシステムを本学に導入することで，分析結果に基づく B 学部の入試改善が行われた。本稿では，支援システムの設計論並びに機能紹介，さらには本学への導入結果や今後の課題等について述べる。
2 支援システムの設計
2.1 方向性の検討と要件定義
大学の業務において，入試・教務データを効率的に処理する専用システムが普及している。例えば，教務システムは学籍管理や履修管理，成績管理など，入試
管理システムは願書受付や入試結果管理，合格発表処
理などの機能を有している。研究報告としては，カリ
キュラム管理など最低限の機能を備えた教務システム（宇野・斎藤，2011）や，グラフを用いて成績推移などを可視化する成績閲覧システム（内村・大嶋，2008）
等がある。また，高校評定から入試成績，大学成績の追跡調査をおこなうシステム（石岡ほか，1995）や合
否入れ替わり率を出力するシステム（山本・垂水，
1998）が報告されている。
一方で，入試分析と追跡調査は多様な方法があり，どのような観点で何を調査・分析するかは目的により異なる。また，複雑なシステムは利用者に負担をかけるため，特定の目的を達成するための機能性や使用性が高い設計が求められる。そこで，入試改善を目的として最低限の機能実装をするために，支援システムの要件定義を行った。
要件 1：多様な調査・分析観点を考慮して，学部単位で任意の入試・教務データを登録でき，登録情報や分析結果を閲覧できる仕組みを設計する。登録可能な項目や分析方法は，現場のヒアリング 2)や我々の調査・分析業務を参考に設計する。

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入試改善に向けた入試分析と追跡調査の支援システム

要件 2：出力結果の表示方法において，色や形などの視覚属性は人間の認知に強い影響を与えて，統計量だけでは得られない傾向把握が可能になると述べられている（永田，2020）。また，対話システムの発話履歴（Seki, 2020）や研究室の論文・発表資料（梅田ほか，2001）など，様々なオブジェクトが可視化されており，新たな発見や全体像の直感的な把握などに有効と報告されている。そのため，出力結果は可視化手法
を用いて視覚的に表示する。
要件 3：近年，サイバー犯罪件数が増加しており様々な事故や攻撃が報告されている。例えば，情報セキュ
リティ 10 大脅威 2020（情報処理推進機構，2020a）
では，標的型攻撃による機密情報の搾取やサービス妨
害攻撃によるサービス停止などが公表されている。支援システムは秘匿性の高い情報を扱うため，十分なセキュリティ対策を講じる必要がある。
以上より，支援システムの要件は以下とする。
1.
入試・教務データの登録・分析機能の実装
2.
出力結果の可視化
3.
セキュリティ対策の実施
なお，次節では要件 2 の設計を述べた後に，要件 1と要件 3 に関して説明する。
2.2 システム設計
2.2.1 出力結果の可視化（要件 2）
データの特長に応じて効果的な視覚手法を選ぶ必要がある。詳細は次項で述べるが，支援システムでは①
データの一覧化，②定量的な比較，③時系列変化に対応した可視化を実現した。①は入試成績や学生情報の一覧などが挙げられる。データの整理・表示や特徴的結果を強調するために，色付きの表（二次元表）を用いる。これは設定した閾値を上回る，または下回る箇所を色付けして強調する表になる。②は区分別の人数や配点比較などが挙げられる。構成比の容易な理解を促すために，割合などが直感的に理解できる円グラフを用いる。
③はGPA の学期別変化などが挙げられる。
複数の時系列データの把握や比較をするために，時間経過による変化具合が理解できる折れ線グラフを用いる。
2.2.2 入試・教務データの登録・分析機能の実装（要件1）
図１は我々がこれまで実施してきた調査・分析業務に基づく，支援システムが扱うデータの対象範囲（図中の枠線内）を示す 3)。図中の項目の大半はアンケー
トで収集してきたが，まずは比較的容易に収集できる

高

入

大

卒

意欲・態度等

入試成績

GPA
学業成績

就職先

意欲・態度等
諸活動
研究活動
退学/休学/留年率

支援システムの対象

図 1 これまで実施してきた調査・分析業務に基づく支援システムが扱うデータの対象範囲
入試成績と GPA，学業成績を支援システムの対象とした。他項目については今後の運用を通して拡充する。
支援システムが扱う情報（項目，詳細，表示方法）
を表１に示す。項目別に閲覧ページを作成して，主に学部別の入学年度や選抜区分単位で表示する。
（1）は入学した学生の入学年度や選抜区分，氏名等を表で表示する。また，各区分の学生が全体に占める割合を円グラフで表す。
（2）は全受験生の受験番号や各科目の成績等を表で示す。
（3）は入試の平均点や標準偏差な
どの統計的な結果を，表と円グラフで示す。また，各科目の合否に関する効果を測る共分散比（竹内，1986）も扱う。この尺度は「総合得点と該当科目成績との相関係数」に「当該科目成績の標準偏差を総合得点の標
準偏差で割った値」を掛け合わせている。共分散比を示すことで，科目が合否に影響を与える程度を定量的に把握できる。
（4）は学期単位の合計 GPA と専門・教養科目 GPA を表で示す。また区分別に折れ線グラ
フで GPA の推移を表す。
（5）は授業毎の成績を表で示す。本項目は特定の授業の成績を，入試や教育改善に積極的に活用している学部があるため設定した。
（6）は学生毎に入試成績（2）と学業成績（5）等を表で示す。この表により，入試成績と授業の成績の関連性などを把握できる。
（7）は入試の結果が入学後のパフォーマンスにどう影響するかを把握するために，入試成績と GPA の相関係数を表で示す。学生生活が長期化することで，教育効果により選抜区分別の学生の特長が希薄化する可能性が高くなるため，初期設定
では 1 年前期 GPA との相関係数を表示する。
該当項目の登録機能を（1）,（2）,（4）,（5）の閲覧ページに設けた。登録には本学の入試・教務システ
ムの出力フォーマットに準拠した CSV ファイルを用いる。
（2）には，入試分析で用いる配点などの登録フ
ォームを作成した。出力結果を表計算ソフトで編集す- 181 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表１ 支援システムで扱う情報
No

項目

詳細

表示方法

入学年度，選抜区分，学科コード，コースコード， 表
学籍番号，氏名，備考等
円グラフ（全受験生の）入試年度，選抜区分，受験番号，各
表
科目の成績等
配点，平均値，最大値，最小値，中央値，標準偏差， 表
科目間の相関係数，共分散比
円グラフ
表
学期単位の GPA（総合，専門科目，教養科目）
折れ線グラフ

(1)

学生情報

(2)

入試成績

(3)

入試分析

(4)

GPA

(5)

学業成績

入学年度，学籍番号，氏名，授業毎の成績等(6)

入試・学業成績の一覧

入学年度，選抜区分，学籍番号，氏名，入試成績（2），表
学業成績（5）等(7)

入試成績と GPA の相関

入試成績と GPA の相関係数等るために，一部の項目を除いて CSV 形式の出力機能を備えている。
2.2.3 セキュリティ対策の実施（要件 3）
入試・教務データを管理する上で，本学で稼働する
入試管理システムや教務システムと同等以上のセキュリティ対策が求められる。そこで，これらシステムの設計を参考にしてセキュリティ対策を実施した。例えば，外部からアクセスできないネットワークでの入試・教務データの DB 管理や，DB 接続の暗号化，学
内ネットワークに限定したシステム公開等を行った。
他には，情報処理推進機構が提供する“安全なウェブ
サイトの作り方”（情報処理推進機構，2020b）を参考に対応した。本学の情報セキュリティを担う情報セン
ターは，ISMS（佐野ほか，2014）を取得している。
そこで，有識者に運用方針やシステム構成，セキュリティの対応内容等に対する評価を依頼して，不十分な脆弱性対応やより高度なセキュリティ対策を実施した。
本学では全学システム（教務システムや図書館シス
テムなど）の利用者認証の仕組みとして，統合認証サービス（松浦ほか，2012）を導入している。本学の学生と教職員は自身のアカウントを用いて横断的に全学システムを利用できる。
支援システムの利用において，
独自アカウントを発行して認証機能を実装することは可能である。ただし，アカウントの管理負荷や漏洩リスクが懸念されるため，本学の統合認証サービスを用いた。
この際，アカウントに紐づく属性情報に応じて，システムの利用範囲を決定する。具体的には，初期設定として学生と教職員は支援システムの利用を不可とするが，許可された教職員には登録・閲覧権限を付与する（詳細は次項で述べる）。

表

表

2.2.4 運用方法の検討
本学では事務担当者が専用システムから所属学部の入試・教務データを取得でき，入試分析のための成績共有など，多様な目的の下に本データが利用されている。ヒアリング対象の学部では，定められた方針（誰が何を閲覧など）に基づいて入試・教務データが扱われており，他の学部も同様の可能性が高い。そこで，学部毎に異なる運用方針に対応するために，認可設定により利用範囲を制御する。具体的には，支援システ
ムの利用は申請制として，申請内容に基づきアカウン
ト単位で閲覧権限，
または登録・閲覧権限を付与する。
これらの権限が付与されないアカウントは，システムの利用が認められない。
支援システムの運用イメージを図２に示す。まず，利用を希望する学部がシステムを管理するアドミッシ
ョン部門に利用申請をする。この申請内容に基づいて認可設定を行い，許可された教職員が定められた範囲内で支援システムを利用する。
実際の運用においては，
登録・閲覧権限は事務職員，
閲覧権限は教員に付与し，事務職員が登録した入試・教務データを権限がある者が閲覧する場面が考えられる。
システムを運用する上で，OS の更新作業やログ管理等の保守作業が求められる。アドミッション部門では，これまで書類審査の評価業務を支援する分散評価システム（関ほか，2019）や受験生向け対話システム（関・植野，2021）等を開発・導入しており，定常業
務としてシステムの保守作業を行っている。
そのため，支援システムにおいても，これまでと同様にアドミッ- 182 -

入試改善に向けた入試分析と追跡調査の支援システム

ション部門が保守作業を行う。
3 支援システムの開発と導入，今後の課題
3.1 システム開発
表 2 のソフトウェアを用いて支援システムを開発した。効率的に作業するために VMware Esxi を用いて仮想マシン上で開発した。表などは Google Charts を用いて作成して， Ajax による非同期通信により部分的な画面更新を実現した。本学の統合認証サービスを利用するために Shibboleth を用いた。
拡張性を持たせるために各項目をモジュール化しており，今後の項目
拡張に対応させる。
開発したシステムの参考画面を図３に示す。本図は本稿用に加工しており，項目別に表示されるグラフや表の一部を張り付けている。表示内容はすべて疑似データになる。左上のメニューは表１の項目と閲覧許可された学部一覧がドロップダウンリストで表示される。
上部は表示対象（入学年度）の選択ボタンや CSV の
取得ボタン，入試成績の登録ボタンになる。円グラフ
は区分別の人数と選抜区分（前期）の配点の割合 4)，
折れ線グラフは 4 年間の GPA 遷移，二次元表は学業成績と入試分析結果を示す。このような結果を閲覧することで，例えば区分別の GPA・学業成績の比較や，入試の実効性調査などが可能となる。また探索的に調査することで，ある専門科目と入試科目との意外な関連性など，新たな発見に繋がることが期待できる。
3.2 システム導入と今後の課題
システム導入に向けた試行評価として，入試・教務業務に従事する 2 学部の事務職員に支援システムを操作してもらい，登録方法や表示内容に関して意見を求めた。結果としては，登録作業における大きな負担はなく，表示内容に関する軽微な指摘のみであった。また，これまで手作業で入試分析資料が作成されていたが，支援システムにより負担軽減される旨のコメントがあった。
2021 年 6 月に本学の入学試験委員会で支援システ
ムに関して報告した後に，本学への導入を開始した 5)。
本稿の執筆時点（2021 年 11 月）では，入試改善を検討中の B 学部が支援システムを利用している。データ
登録作業は，アドミッション部門が協力して該当学部の事務担当者が対応した。データの閲覧権限は該当学部の指定された教員と事務担当者に付与した。
ただし，一部の分析結果（共分散比等）は解釈に困難さがあったため，
分析レポートを作成して該当学部に提出した。
本レポートには，補足説明を加えた注目すべき分析結果（合否に影響を与えていない科目，総合得点との相アドミッション部門

管理者
事務
支援システム

教員
✓

・利用受付
・認可設定
・システム管理✓許可された者
利用申請
登録・閲覧等✓✓※複数の組織を担当

・・・

✓

✓ ✓

組織B

組織A

組織C

図 2 支援システムの運用イメージ
表 2 開発に用いたソフトウェア一覧種類

ソフトウェア

仮想化ソフトウェア

VMware ESXi 6.7.0

OS
Http サーバ

CentOS 7.6

RDBMS
プログラミング言語等
その他

Apache 2.4.6

MariaDB 5.5.65
PHP, jQuery, HTML
Shibboleth 3.1, Google
Charts, SweetAlert 1

関が低い科目，入試成績と GPA の相関が低い科目等）
や，アドミッション部門が検討した改善案が記載されている。該当学部の会議で分析結果の報告と改善提案をした結果，改善検討がされていた入試の一部内容が変更されることになった。以上より，支援システムを用いることで，入試改善に参考となる分析ができたと判断できる。一方で，分析結果においては解釈の困難さが課題として挙げられる。支援システムの閲覧者は入試業務に精通していない者が多くを占めるため，分析結果が示す意味や効果の理解，さらには具体的な改善方法を検討することは容易ではない。このような問題を解決するためには，前述した分析レポートを可能な範囲で自動作成することが考えられる。当然，アドミッション部門による修正や改善方法の検討等が必要にはなるが，全学展開に向けてレポート作成機能を検討したい。今後は複数の学部が利用することで，支援システムに対する様々な要望や改善提案があると考えられる。これからの運用を通して具体的な課題が明らかになるため，本システムの機能性や利便性の向上に向けて対応していきたい。

- 183 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

図 3 支援システムの参考画面
本システムは入試から卒業までを対象にしているが，入学前の活動歴や卒後進路を含めることで，学生の多様な実態を把握でき，AP さらにはカリキュラム・ポ
リシーに沿った学生を確保・育成できているかが把握できる。入学前調査においては，調査書の電子化が進められており，今後は高校時代の活動歴を効率的に収集できる可能性がある。卒後調査においては，これまでの調査と同様にアンケートを継続的に実施すること
で卒後進路等の収集が可能になる。エンロールメン
ト・マネジメント（福島, 2015）の観点から，学生の入学前から入学後までを横断的に分析することで，入試さらには教育改善に取り組んでいきたい。
入試分析や追跡調査は多くの大学が多様な観点で実施しており，支援システムの拡張余地は十分にある。
例えば，2.1 節で述べた合否入れ替わり率は，合否に対する各試験の貢献を合格者の入れ替わりという観点から測るものであり，有用な分析手法の 1 つである。
また，学生タイプの分類方法が提案されており，同一区分内でも学生の特長が異なることが報告されている（山路ほか, 2017）。多角的な分析を実現するために，
このような新たな調査・分析方法の拡張を検討したい。

- 184 -

入試改善に向けた入試分析と追跡調査の支援システム

4 おわりに
入試改善に向けた入試分析と追跡調査を支援するためのシステムを開発して，2021 年度に本システムを本学に導入した。具体的には，入試・教務データの統計的な分析や，データの一覧化・定量的な比較・時系列変化に対応した可視化を実現した。そして，開発したシステムを本学に導入することで，分析結果に基づく
B 学部の入試改善が行われた。本システムを利用する
ことで，入試の平均値や共分散比，区分別の GPA の推移，入試成績と GPA の相関係数等を容易に把握でき，学部内の入試改善に繋げることができた。
今後の課題としては，3.2 節で述べた通り登録対象の拡充や機能拡張が挙げられる。また，システム運用を通して現場の業務を支援する分析機能の設計や実装が求められる。例えば，統計的分析により退学者予測
や学生のタイプ分類をすることで，早期段階での学生の支援や入試改善に繋げることが可能と考えられる。
これらを実現するためには多くのデータが必要になるが，今後の運用を通して蓄積していきたい。

報処理推進機構
https://www.ipa.go.jp/security/vuln/10threats2020.
html（2020 年 12 月 23 日）．
情報処理推進機構（2020b）．
「安全なウェブサイトの作り方」情報処理推進機構
https://www.ipa.go.jp/security/vuln/websecurity.html（2020年 12 月 23 日）．
松浦健二・上田哲史・佐野雅彦（2012）．
「複数認証基盤に対応する複合 SSO 環境でのユーザエクスペリエンス」『学術情報処理研究』16(16), 138－145.
永田ゆかり（2020）．
『データ視覚化のデザイン』SB クリエイテ
ィブ．
佐野雅彦・八木香奈枝・上田哲史（2014）．
「徳島大学情報セン
ターにおける ISMS の効果」
『学術情報処理研究』18(18), 90－98.
Seki, Y (2020)． Visualization for Analyzing Usage Statusfrom Dialogue Systems, COMPSAC’ 2020 Workshop
SoNeC, 1701－1706.
関 陽介・植野美彦（2021）「潜在的要求を喚起する個人属性を考慮した推薦型対話システム」『日本教育工学会論文誌』45(1),103－112.

注1) 本学の学部学生が属する組織は学部・学科（専攻）で構成さ

関 陽介・植野美彦・澤田麻衣子（2021）．
「入学者選抜を改善す

れるが，本稿ではこれらを学部と表現する。

るための入試区分別の追跡調査」『大学入試研究ジャーナル』

2) 本学には常三島キャンパスと蔵本キャンパスがあり，各キャ
ンパスから 1 学部をヒアリング対象とした。

31, 13－20.
関 陽介・植野美彦・澤田麻衣子・石田竜弘（2019）「入学者選

3) 表 1 の項目や詳細，表示方法は暫定的であり，今後の運用を抜の評価を支援する分散評価システムの開発と導入 ―薬学
部 AO 入試における書類審査での活用事例から―」『大学入試

通して拡張する。

研究ジャーナル』29, 217－222.

4) マウスカーソルを該当箇所に重ねることで，人数や配点等が竹内 啓（1986），「入試科目の事後の重みの評価について」『国表示される。

立大学入学者選抜研究連絡協議会研究報告書』(7), 500－501.

5) 支援システムの導入に向けて，全学の入試・教務データを管内村 浩・大嶋知之（2008）．
「追跡調査のデータを利用した成績

理する事務組織の承認を得ている。

閲覧システムの開発―入試分析のための追跡調査を教育支援に役立てる」『大学入試研究ジャーナル』18, 179－186.

謝辞
支援システムの評価や導入に向けた調整に協力して頂いた学

梅田恭子・安田孝美・横井茂樹（2001）．
「知識メモを活用した部事務課学務係と入試課の方々には心より感謝申し上げます。

研究情報共有方式の提案」『情報処理学会論文誌』42(11),

本研究は JSPS 科研費 JP19K14317 の助成を受けたものです。

2562-2571.
宇野文夫・斎藤健司（2011）．
「新見公立短期大学における教務システムの開発と利用」『新見公立大学紀要』32, 165－173．

参考文献
福島真司 (2015).「「総合的学生情報データ分析システム」の構

山路浩夫・椿美智子・髙谷真弓（2017）. 「多面的・総合的評

築 山形大学におけるエンロールメント・マネジメントとイ価の実現に向けた追跡調査・分析の試み」『大学入試研究ジャ

ンスティテューショナル・リサーチ」『情報管理』，58(1), 2－ーナル』27, 15－22.

11.

山本義郎・垂水共之（1998）「入試入れ替わり率解析システム：石岡恒憲・野島正之・石川 毅（1995）.「成績追跡システム―
高校評定／入試成績／大学成績の統計解析―」『情報処理学会
研究報告』1995- MPS-004 (111), 37－42．
情報処理推進機構（2020a）．
「情報セキュリティ 10 大脅威」情- 185 -

SRAS」
『行動計量』25(2), 93－99．

大学入試研究ジャーナル第 32 号，186-191，2022【資料】

母親による大学選択への関与――子どもの性別により関与度等は異なるのか――
喜村 仁詞（岡山県立大学），羽藤 雅彦（流通科学大学）
これまで，受験産業等の調査により，家庭内において主に子どもの教育を担う役割を持つとされてきた母親の子どもの大学選択への関与の強さが明らかにされてきた。しかし一方で，その実態については
入試広報の現場においてあまり議論されてこなかったといえよう。そこで本稿では，母親が子どもの大学選択に関して重視する項目および子どもの大学選択行動段階における関与度について，子どもの性別に着目し，男子の母親と女子の母親との差異についての考察を行なった。その結果，子どもの性別により大学を評価する視点が異なること，そして男子の母親が女子の母親よりも子どもの大学選択への関与度が高いことを明らかにした。
キーワード：母親，子どもの性別，大学選択，関与度
1 はじめに保護者の中でもとりわけ母親が受験生の大学選択に影響を与えることが受験産業の調査によって指摘されている(マイナビ, 2019；リクルート, 2019 )。全国大学生活協同組合連合会(2019)の調査においても入学した
大学のオープンキャンパスに参加したことがある入学者のうち 52％が母親が同行したと回答しており，この割合は 2014 年以降，継続して増加している状況である。また，オープンキャンパスや進学相談会，入試会
場等に受験生とともに同伴する母親の姿が目立つこと
は，多くの大学の入試広報関係者が現場で実感していることであろう。
これらの状況は，近代以降の性別役割分業の進行により，家庭内での教育やしつけは主に母親が担うようになったこと(中澤,2015)，約半数の親が子どもに大学
以上の教育を受けさせたいと考えていること（電通,2003）などが要因として考えられる。
このような状況を受けて，多くの大学において保護者向けのイベントや，入試の待ち時間を利用した保護者対象説明会などが実施されていることは，大学側も母親を含む保護者を受験生の大学選択に多大な影響を与える要因として重視している証左といえる。
個別相談会など双方向性のあるコミュニケーションの場合は保護者のニーズを充足することが可能となる
であろう。
一方，
大人数を対象とする説明会形式では，おのずと大学側からの一方向的なコミュニケーションとなるため，個別ニーズを充足できたのかを確認することが難しい。そこで，あらかじめ保護者がどのような情報を必要としているのかを把握した上でプログラ
ムや内容を検討することが必要である。

その際には，子どもの性別が保護者の大学選定に影響を及ぼすことも考慮すべきである。進路相談の頻度で有意な差があるのは性別であり，出産育児などのラ
イフイベントで就業に影響を受けるなど女性のライフ
コースは多様かつ複雑になりがちなため，女子の方が母親の助言を得るために相談にすることが多いとの中澤(2015)の指摘に基づくと，男子と女子では母親の大学選択への関与度が異なることが考えられるためである。
そこで本稿では，“子どもの性別”および“母親”に着目し，大学選定に重視する項目や子どもの大学選択
行動への関与度について，女子の母親と男子の母親の差異についての考察を行なう。
このような研究は，例えば男子の比率が高い工学部
系統や，女子の比率が比較的高い家政・栄養系統，女子大などでの広報戦略に示唆をもたらすものとなるであろう。これまで，オープンキャンパスや進学相談会などでの保護者対応は，母親をターゲットとしたものであったであろうか。少なくとも筆者がこれまで勤務してきた複数の大学では，このような差異を考慮することなく“保護者”という一括りの枠組みでの対応が行
なわれてきた。
今後，益々の少子化が進み学生獲得競争の激化が予測される中では，とりわけ受験生の大学選択に多大な影響を与える母親への対応は不可欠なものとなるであろう。
2 母親による子どもの大学選択への関与
大学などの“教育”はサービス財に分類される。サービスとは無形性，同時性，不確実性，消滅性の 4 点の- 186 -

母親による大学選択への関与特性を持つことから品質を評価することの困難性が指 カテゴリー分類ごとに各 3 問ずつ両社の設問から抜き摘されている(Fisk, Grove & John, 2004; Kotler, 出し，計 21 設問を設定した。
教育内容・制度カテゴリーについては，両社の設問
Hayes & Bloom, 2002; Lovelock & Wirtz, 2007)。こ「国際交流」，そして学問のような特性を持つサービスの品質を評価する際に用 が重複している「資格取得」「子どもが希望する学問系統」
いられる指標に定量的指標と定性的指標がある。定量 分野の設問をとりまとめ的指標には国家試験の合格率や英語検定試験のスコア の 3 設問とした。
構成要員カテゴリーについては，両社が一致する設など計測できる顕在化した指標が使用され，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る。 問はないが，両社とも在学生に関する内容の設問があ「学生の学力が高
受験生が大学を評価する際に用いる定性的指標とし ることから「先輩・卒業生が魅力的」て挙げられるのが高校教員や友人・先輩，保護者(家族) い」の 2 点を選定，そして大学側の構成員に関する設による大学評価である。特に，少子化が進む現代では 問として「教授・講師陣が魅力的」を選定した。
学生生活カテゴリーについては，両社が一致する項
保護者による子ども(受験生)への関与が高くなりがち「奨学金制度等学生サポ
であり，また多くの場合において進学に係る費用の支 目である「施設・設備が充実」「部活などの課外活動が充実」の 3 項目と弁者となることから，保護者は受験生への大学選択に ートが充実」
した。
多大な影響を与える存在であるといえよう。
立地・環境カテゴリーについては，両社の設問が合リクルート(2019)によると，進路について保護者と，そしてリクルート社
話をする高校生は全体の 82％であり，特に進学希望者 致した「実家からの距離が近い」“生活に便利な立地”などの設問(86％)が就職希望者(68%)よりも高い比率となってい の“交通の便が良い”，リクルート社る。マイナビ(2019)の調査においても出願前の段階で をまとめて「生活に便利なキャンパス」
子どもの進学先のことを知っていた割合は 80％に上 の勉学面の設問に対応し「学びの環境が充実したキャる。また，“知っていた”と回答した者のうち，子どもが ンパス」の 3 点とした。
入試難易度カテゴリーは，両社の設問が一致しておその学校を選んだ理由を知っていた保護者の割合は「学費が高くない」「学力水準が子どもに合ってい92％と高いことから，ほとんどの保護者が事前に受験 り，る」「入試方法が子どもに合っている」の 3 点とした。
生と進路について話し合っている状況が覗える。
卒業後カテゴリーについては，マイナビが就職率のなお、進路の相談相手は｢母親｣が 85%と突出しており，2 位が「友人」で 47%，3 位が「父親」の 45%， 高さの 1 項目のみのため，この両者が一致する「就職4 位が「高校担任教員」で 39%と続く。高校生が進路 率が高い」および，リクルートの設問である「社会で活躍できる」「将来の選択肢が豊富」の 3 項目とした。
を考える上で影響を受ける相手の 1 位も「母親」(49%)
ブランド性カテゴリーについては，「知名度が高い」
であり，2 位が「父親」(33%)，3 位が「友人」(26%)
「規模が大きい」の 2 項目が一致している。また，校と続く。
風や雰囲気，伝統や実績，活気，発展性，評判がよいなどの項目をまとめて「伝統や実績」とした。
3 母親の大学選択への関与に関する調査
子どもの性別が異なる母親による子どもの進学する大学の選択への関与の差異については以下の 2 点に着 3.2 大学選択行動段階への関与度目する。第 1 は母親が子どもの大学選択に関与する際
大学選択行動を一種の購買行動と捉えると，その過に重視する項目である。また第 2 は子どもの大学選択 程は 6 段階に分類できる(Blackwell, Miniard & Engel,
行動段階ごとへの関与度である。
2006)。すなわち，①大学への進学を望む段階(ニーズの認知)，②大学に関する情報を収集する段階(情報探3.1 大学選択時の重視項目索)，③集めた情報を用いて大学を評価し受験する段階
母親が大学選択を行う際に考慮する要素については， (購入前代替案評価)，④入学する大学を決定する段階(購入)，⑤通学する段階(消費)，⑥自大学を評価する段受験産業による調査項目を援用する。
表 1 は，リクルート(2019)とマイナビ(2019)の調査 階(評価)である。このうち，①～④が大学に入学するま⑤～⑥が大学入学後の行動段階となる。
項目を参考に作成した調査項目の一覧である。リクル での行動段階，ート(2019)が「教育内容・制度」「構成要員」「学生生 なお，①大学への進学を望む段階については，まだ具活」「立地環境」「入試難易度」「ブランド性」の 7 カテ 体的な大学選定行動に入っていない段階であり，②～
ゴリーに設問を整理している。そこで本稿では，この ④の 3 段階が具体的に大学を選択する段階となる。そ- 187 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

こで，②～④の段階に対して，大学選択に関する母親 ②段階：大学の情報を積極的に調べたの関与度についての設問を次の通り設定し，男子の母 ③段階：子どもの受験大学の選択に積極的に関わった
親と女子の母親との関与度の相違について調査を行う。 ④段階：子どもの入学大学の選択に積極的に関わった
表 1 設問の設定
分類項目

教育内容・
制度

リクルート(2019)

マイナビ(2019)

子どもの学びたい学部・学科・コース
教育方針･カリキュラムが魅力的である
専門分野を深く学べる
教育内容のレベルが高い
教養が身につく子どもの興味や可能性が広げられる社会で役立つ力が身につく
資格取得に有利である
国際的なセンスが身につく

学部名・学科名

学生の面倒見がよい
教授・講師陣が魅力的である
学生の学力が高い
先輩・卒業生が魅力的である

在校生の雰囲気がお子様にあっている本研究における設問

学べる内容
子どもが希望する学問系統

取れる資格
留学などの特別カリキュラム

資格取得に有利
国際交流が盛ん

お子様の知り合いや親戚が通学

教授・講師陣が魅力的
学生の学力が高い
先輩・卒業生が魅力的

学校の建物や設備
奨学金制度・特待生制度

施設・設備が充実
奨学金制度等学生サポートが充実

部活などの課外活動

部活などの課外活動が充実

学校の所在地

学びの環境が充実したキャンパス

立地・環境

勉強するのに良い環境である
交通の便が良い
自宅から通える
生活に便利な立地である実家からの距離

実家からの距離が近い
生活に便利なキャンパス

入試難易度

学費が高くない
偏差値が子どもに合っている
入試方法が子どもに合っている

学費の安さ
お子様の学力との相性
入試方法

学費が高くない
学力水準が子どもに合っている
入試方法が子どもに合っている

就職に有利である
卒業後に社会で活躍できる
将来に選択肢が増える

就職率の高さ

就職率が高い社会で活躍できる
将来の選択肢が豊富

構成要員

学生生活

卒業後

ブランド性

学生生活が楽しめる学習設備や環境が整っている
寮や奨学金などが充実しているキャンパスがきれいである
クラブ・サークル活動が盛んである

校風や雰囲気がよい
伝統や実績がある
活気がある感じがする学校が発展していく可能性がある
周囲の人からの評判が良い
有名である
規模が大きい

伝統や実績がある

知名度が高い学生数の多さ

3.3 調査概要
本稿で分析したデータは，アイブリッジ株式会社の協力のもと，2020 年 8 月 4 日に日本全国を対象に
母親 498 人からインターネット調査により回答を得たものである。なお，対象範囲については，景気の変動や社会情勢等による影響で大学選択理由に偏りが知名度が高い規模が大きい出ないよう，できる限り年代の幅を持たせること，
一方で子どもの大学進学時の記憶を留めていることの 2 点に留意し，現在大学生の子どもがいる母親および大学を卒業して 5 年以内までの子どもがいる母親とした。また，子どもが複数人いる場合は直近で大学に入学した子どもに関して回答するよう依頼し- 188 -

母親による大学選択への関与活躍できる)が双方とも上位項目に挙げられている。
次に t 検定を行った。その結果，教育内容・制度カ
テゴリーの 2 設問である「子どもが希望する学問系
統」「資格取得に有利」，立地環境カテゴリーの「学ぶための環境が充実したキャンパス」，卒業後カテゴリーの「就職率が高い」，ブランド性カテゴリーの「伝統や実績があること」の 5 項目で男子の親と女子の親で有意差が認められた (p<.05)。
これらから，男子の母親には女子の母親と比較して以下の 2 点の傾向がみられる。第 1 は，
「子どもが希望する学問系統」が示す子どもが希望する進路をより尊重する点である。そのことが「学びの環境が充実したキャンパス」に繋がるのであろう。第 2 は，「就職率が高い」「資格取得に有利」など，より就職を意識した大学選定を行っている点である。また「伝統や実績がある」というブランド性に関する項目も，就職に繋がる項目として捉えることができるであろう。

た。
はじめに，本調査を行う前にプレテスト(2020 年 8
月 1 日)を実施した結果，回答者 3,000 人のうち，942
人(31.4%)が調査対象として適合したのであり，その中から 498 人に本調査への協力を得た。なお，子どもの性別は男女比が 46.4％：53.6％である。そして設問項目は，表 1 で示した 21 設問および 3.2 で示した大学選択段階における関与度に関する 3 設問の計
24 設問であり，全項目 7 段階のリッカート尺度によって測定している。
3.3.1 子どもの大学進学に関して重視する点
図 1 は，子どもの大学進学に関して重視する項目について，子どもの性別ごとに示したものである。
大学選択において重視する項目については，双方とも同様の傾向を示している。すなわち，①伝統や実績・大学のレベル(学生の学力が高い)など，学歴を重視すること ②子どもの希望を尊重すること ③
実家から近いこと，そして，④卒業後の進路(社会で

4

＊

＊

3.5

3

＊

＊

＊

2.5

2

1.5

1

■男⼦の⺟親*p<.05
図 1 子どもの大学進学に関して重視する点- 189 -

⼥⼦の⺟親

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 2 大学選択への関与度

SD

Ⅿ
設

問

ｔ値

男子の母親

女子の母親

男子の母親

女子の母親

②段階：大学の情報を積極的に調べた

3.33

2.99

2.28

1.92

2.68＊

③段階：子どもの受験する大学の選択に積極的
に関わった

3.16

2.88

2.22

2.02

2.14＊

④段階：子どもが入学する大学の選択に積極的
に関わった

3.23

2.94

2.36

1.96

2.17＊

*p<.053.3.2 大学選択への関与度
表 2 は子どもの大学選択行動の各段階における母親の関与を子どもの性別ごとに示したものである。
大学の情報を調べ(②段階)，受験する大学を選定し(③段階)，入学する大学を選定する(④段階)という大学を選択する行動の 3 段階において，男子の母親が女子の母親よりも関与が高く，t 検定を行った結果，② 段 階 (t=2.68, df=496, p<.05) ， ③ 段 階 (t=2.14,
df=496, p<.05)，④段階(t=2.17, df=496, p<.05)と全ての段階で有意差が認められたのであり，男子の母親が女子の母親よりも積極的に子どもの大学選択行動に関与していることが明らかになった。
4 考察および今後の課題
本研究では，子どもの性別に着目し，大学選定において重視する項目および母親の子どもの大学選択
行動への関与度についての検証を行なった。
母親が子どもの進学する大学選定に関して重視する項目は，男子・女子の母親ともほぼ同様の傾向にある。上位項目として挙げられるのが「伝統や実績がある」「学生の学力が高い」「子どもが希望する学
問系統」「実家からの距離が近い」などであり，まとめると“子どもの希望する勉強ができる自宅から通えるブランド力のある大学”が全般的な母親が求める子どもが進学する大学像である。
しかし，項目ごとにみると，男子の母親と女子の母親には，21 設問中 5 設問において有意差が認められており，そこからは 2 点の傾向が見られる。第 1は，男子の母親の方がより子どもの希望を重視する点である。そして第 2 は男子の母親の方がより卒業後の進路(就職)を重視している点である。
また，子どもの大学選択行動への関与については，大学を調べ入学するまでの全ての行動段階において男子の母親が女子の母親よりも関与度が高く，有意差が認められた。

- 190 -

5 貢献及び今後の課題
本研究における理論的貢献は 2 点である。
第 1 は，母親は子どもの性別により，男子の母親の方がより子どもの進路を尊重すること，より卒業
後の進路を重視していることが明らかになった。
第 2 は，男子の母親の方が大学選択に積極的に関与する点である。大学を調べる・受験校を決定する・
入学校を決定するという大学選択行動段階において有意差が認められた。
また，実務的貢献については 2 点が挙げられる。
第 1 は，大学は大学入学者の男女比により，学生募集広報において発信する情報を考慮すべきである点である。男子の入学者の比率が高い学部学科系統(例えば，工学部など)では，施設・設備など学びの環
境の充実，大学の歴史など伝統や実績，そして卒業後の進路を重点的に訴求することが母親の関心を得やすいといえよう。そして，就職実績については単に就職率ではなく，どのような企業に就職しているのか，大企業への就職率など，より詳細なデータが就職実績のエビデンスとなるであろう。また「伝統や実績」の有意差にも着目したい。女子の母親は男子の母親ほど「伝統や実績」を重視していない傾向にあることから，新設大学に入学する際には賛同を得やすい傾向にあるといえよう。一方，新設大学は男子生徒の母親には「伝統や実績」での訴求ができないため，学びの環境や就職実績など，その他の要素での訴求が必要となるであろう。
第 2 は，学内の“母親”の活用である。受験生の母親を対象とした広報活動の内容を検討する際には，大学に勤務する“受験生や大学生の母親”である教職員を活用することが，受験生の母親が持つニーズの適切な把握に繋がり，より有用な広報内容の創出をもたらすことが可能となるであろう。
今後の課題として挙げられるのは 2 点である。
第 1 は母親の細分化した分析への試みである。地母親による大学選択への関与

域差・職業の有無・学歴等，母親の置かれた環境による差異を検討すべきであろう。
また第 2 は父親の影響である。受験生に直接的に与える影響が比較的低くても，母親を通じて間接的に影響を与えていることや，多大な影響を与える特定要素の存在も考えられるためである。

て何を重視しているのか：大学へのイメージに注目した分析」『広報研究』25, 130－141.
Kotler, P., Hayes, T. , Homas , J., and Bloom , P. (2002).

Marketing Professional Services 2nd ed., Prentice Hall
Press.(平林祥(訳)(2002).コトラーのプロフェショナル・
サービス・マーケティング. ピアソン・エデュケーショ
ン.)※本研究は，JSPS 若手研究 20K13632 の助成を受けたものである。

マイナビ(2019).「マイナビ進学「進学に関する保護者の意識調査」を初めて発表 」
https://www.mynavi.jp/news/2019/09/post_21332.html(2020 年 6 月 19 日アクセス)

参考文献
Blackwell, R. D., Miniard, P. W., and Engel , J. F. (2006).

中澤渉・藤原翔(2015).『格差社会の中の高校生』勁草書房.

Consumer Behavior, 10th ed. Thomson South-Western.

リクルート進学総研(2019). 「第 9 回 高校生と保護者の進路に関する意識調査 2019 」

電通(2003)．
「少子化に関する意識調査研究報告書」
https://www.mhlw.go.jp/topics/bukyoku/seisaku/syousik

http://souken.shingakunet.com/research/2010/07/post-

a/040908/dl/0001.pdf（2021 年 11 月 29 日アクセス）

7a54.html(2020 年 6 月 27 日アクセス)

Fisk, R. P., Grove , S. J., and John, J. (2004). Interactive

全国大学生活協同組合連合会(2019). 「2019 年度保護者に聞Services Marketing 2nd ed., Houghton Mifflin.(小川 孔

く新入生調査報告書」

輔・戸谷圭子(訳)(2005). サービス・マーケティング入門.

https://www.univcoop.or.jp/press/fresh/report.html(2020

法政大学出版局.)

年 6 月 19 日アクセス)羽藤雅彦・喜村仁詞(2021).「母親は子どもの大学選択におい＜参考資料＞ 母親が子どもの大学選択に関して重視する点
カテゴリー
教育内容・制度

構成要員

学生生活

立地・環境

入試難易度

卒業後

ブランド性

* p<.05,

設問
子どもが希望する学問系統
資格取得に有利
国際交流が盛ん
教授・講師陣が魅力的
学生の学力が高い
先輩・卒業生が魅力的
部活などの課外活動が充実
施設・設備が充実
奨学金制度等学生サポートが充実
学びの環境が充実したキャンパス
実家からの距離が近い
生活に便利なキャンパス
学費が高くない
学力水準が子どもに合っている
入試方法が子どもに合っている
就職率が高い社会で活躍できる
将来の選択肢が豊富
伝統や実績がある
知名度が高い規模が大きいn.s. : not significant

SD

Ｍ
男子の母親
3.46
2.59
2.16
1.81
3.50
2.20
2.06
2.76
2.27
2.67
3.32
2.59
2.80
2.68
2.87
2.71
3.05
2.20
3.56
2.47
3.30

- 191 -

女子の母親
3.21
2.38
2.18
1.84
3.42
2.14
2.08
2.61
2.25
2.38
3.25
2.47
2.66
2.57
2.74
2.47
2.82
2.12
3.21
2.36
3.07

男子の母親
1.61
1.45
1.07
1.01
1.55
1.08
1.01
1.71
1.08
1.37
1.33
1.30
1.50
1.40
1.50
1.47
2.82
1.06
1.97
1.15
3.01

女子の母親
1.68
1.11
1.20
0.93
1.49
1.04
1.20
1.23
1.13
1.30
1.47
1.26
1.48
1.14
1.33
1.14
2.45
0.78
2.06
1.05
2.59

ｔ値
2.23＊
2.08＊
-0.17 n.s.
-0.28 n.s.
0.71 n.s.
0.66 n.s.
-0.28 n.s.
1.37 n.s.
0.23 n.s.
2.75＊
0.66 n.s.
1.18 n.s.
1.26 n.s.
1.10 n.s.
1.20 n.s.
2.29＊
1.54 n.s.
1.02 n.s.
2.80＊
1.15 n.s.
1.52 n.s.

大学入試研究ジャーナル第 32 号，192-197，2022【資料】

定員管理の厳格化の入試倍率・偏差値・志願者動向への影響――東京に所在する私立大学におけるトリクルダウン現象の現在地――
福島 真司，日下田 岳史，和田 浩行（大正大学）
2016 年度から始まった私立大学における「定員管理の厳格化」は，「トリクルダウン現象」とも言える状況を生み出した。本稿は，定員管理の厳格化が始まる前の年度から 2021 年度までの東京に所在する私立大学の入試倍率・偏差値・志願者動向を分析することで，トリクルダウン現象に関連する志願者数の増加は，偏差値帯の下位に位置する大学の方が上位に位置する大学よりも大きな影響を受けること，
また，私立大学の入試倍率と偏差値との関係が，定員管理の厳格化の影響を受け変容していることを明らかにした。
キーワード：定員管理の厳格化，トリクルダウン現象，東京に所在する私立大学
1 はじめに河合塾が，2021 年 2 月 26 日に公表した「2021 年
度主要私立大志願者状況」では，2 月 25 日現在までに集計した 107 大学の状況をまとめ，一般選抜志願者数
は全体で前年比 88％であり，前年から約 30 万人減少
したことなどから，「14 年ぶりの志願者減となった前年入試に続き，2 年連続で減少となる可能性が高い」と予想した。この理由として，同資料は，①18 歳人口だけでなく既卒志願者が減少したこと，②新型コロナ
ウイルス感染症に対する懸念，③②に関連して家計が悪化したことで受験生が出願校数を抑えたこと，④大学が学校推薦型・総合型選抜の合格者を増加させたことを挙げている。
このことは，私立大学の定員管理が厳格化された
2016 年度以降，特に，東京 23 区等の都市部に所在する私立大学の一般入試が難化傾向になっていたが，これが 2020 年度入試から緩和され始め，2021 年度入試
ではさらに緩和が進んだことを表している。
日下田・福島（2020）は，2016 年度以降，私立大学の定員管理が厳格化されたことを受け，東京 23 区
等の都市部に所在する私立大学が合格者数を絞り込むようになったため，受験者が志望順位の低い私立大学に向かうこととなり，その結果，当該大学の選抜性が向上し，入学者の基礎学力が上昇する等の現象を報告し，これを「トリクルダウン現象」と呼んだ。
トリクルダウン現象では，東京 23 区等の都市部に所在する私立大学において，まず，偏差値の上位大学が合格者を絞った結果，偏差値が中位の大学に受験者が流れ込む。しかしながら，中位の大学にも定員管理の厳格化は求められているため，従来合格圏内にいたはずの受験者が押し出されることとなり，下位の大学に流れ込むという連鎖が生まれ，下位の大学においても，従来合格圏内にあったはずの受験生が押し出されることとなり，今度は，都市周辺の大学に流れ込むことになる。このことにより，東京 23 区等の都市部に所在する私立大学は一様に難易度が上がり，合格しにくくなるという状況が起こった。
ただし，
私立大学は，
入試日程が重なる等の物理的な理由がない限り，何校でも受験することができる。筆者らの所属する大学での新入生アンケートにおいても，2019 年度新入生と2020 年度新入生では，後者の方が，受験した大学数，
回数共に多かった。これは，東京 23 区に所在する私立大学の難易度が上がるほど，当該エリアの大学に進学したい受験生が，受験校の幅を広げ，合格可能性を少しでも高める行動に向かった結果だと考えられる。
その状況下で，東京 23 区に所在する私立大学が志
願者数を減少させた理由は，まずは，先述した河合塾の分析の通りであろう。すなわち，受験生の数自体が減少したこと，東京はじめ都市部での新型コロナウイ
ルス感染症の拡大状況に鑑み，進学先として都市部を避けたこと，
家計状況の悪化による受験校の絞り込み，そして，学校推薦型・総合型選抜のような昨年内の入試においてすでに合格してしまった者が増加したことにあるだろう。加えて，もう 1 点，これは受験校の絞
り込みと類似するが，東京 23 区に所在する私立大学の難易度が上がりすぎたため，
第 1 志望の大学を諦め，さらに不合格になることのリスクを回避し，偏差値が直下の大学ではなく，確実に合格するであろう大学だ
けに，最初から受験校を絞った者が増加したことも挙げられる。福島・日下田（2021）では，首都圏を中心とする高等学校進路担当教員への 4 年間のヒアリングから，東京 23 区内の私立大学の難易度が上昇したこ- 192 -

定員管理の厳格化の入試倍率・偏差値・志願者動向への影響とにより，模擬試験で A 判定が出た大学より下位大学にも合格できない状況や，どの大学にも合格出来ない浪人生が増えたこと等に対応を迫られる高等学校教員の状況を示した。
入試倍率の上昇が続けば，それに対応し，合格可能性の少ない者から受験を回避し，徐々に倍率が下がることが推察される。入試倍率が高くなり続け，難易度も上がり続け，いつもまでも浪人生が増え続けることは，あまり考えられない。特に，コロナ禍での家計への負の影響は，受験校の絞り込みへの圧力となるし，浪人した場合のコストを考慮すると，確実に合格する
大学に向かうという強い安全志向を生む可能性もある。
日下田・福島（2021），福島・日下田（2021）では，東京に隣接する高等学校において，東京 23 区内の大学への進学を諦め，専門学校への進学を選んだケースを記載しているが，これらの対応が，トリクルダウン
現象の諸特徴を徐々に失わせ，トリクルダウン現象は徐々に解消されることも考えられる。
本稿は，2016 年度の入試から生じたトリクルダウン現象と志願倍率の変化等の周辺的な事象について，
2021 年度入試までの東京に所在する私立大学の入試動向を分析することで，トリクルダウン現象の現在地を周辺的な事象も含めて再確認することを目的とする。
2 入試の倍率と入試の難易度
トリクルダウン現象の 1 つである都市部の大学の入試倍率の上昇は，入試の難易度に影響を与え，当該大学に合格した者は，それ以前に合格した者よりも，学力が高くなる。日下田・福島（2020）は，このことを，
東京23区に所在するA大学の事例研究から証明した。
入試倍率が上昇し過ぎると，受験者が減少し，入試倍率が下がるが，一方で，定員管理の厳格化がなければ，
従来当該大学よりも上位大学に進学出来ていたであろう者が受験してくるために，入試倍率は低下しても，偏差値は低下しないことが予測される。
一般的に考えると，入試倍率が上がれば，選抜性が高くなり，合格者の偏差値は高くなる。反対に，入試倍率が下がれば，選抜性は低くなり，偏差値も下がる 1)。
定員管理の厳格化が，この一般的な傾向に影響を与えたとすれば，これもトリクルダウン現象に関連した事象と言える。一方で，A 大学だけで考えると，上述したように，一般的な傾向に従わない事象が起こっているため，A 大学が所在する東京の私立大学では，そもそも一般的な傾向にあったのか，検証する必要がある。
地域によって，状況が異なることも考えられるからである。これを証明した先行研究は，管見によれば見当たらない。
2.1 調査対象
本調査で対象とするのは，表 1 の条件で抽出した大学の学科等の入試における実質倍率（受験者数÷合格者数）2)と偏差値である。
表 1 抽出した学科等の条件① 東京に所在する私立大学の学科等② 経済・経営系の学科等③ 募集人員が最多の入試方式④ 2014 年度から 2019 年度の 6 年度分の入試データ（実質倍率と偏差値）①は，この後，A 大学の事例を考察する上で，立地条件を統一するためである。②は，①に所在する全ての大学のケースを扱うことが物理的に困難であったため，まずは，私立大学の学科等の系統の中で，最も募集人員が大きい経済・経営系で証明を試みたためである。③も，②と同様の理由から，②の学科等の入試区分の中で，最も募集人員が多い入試方式だけを抽出した。④は，近年の入試動向を勘案した上で，この期間とした。6 年度分の入試データが揃わない学科等は抽出しなかった。すなわち，2015 年度以降に新増設された学科や廃止された学科は含まない。ただし，いわゆ
る「ボーダーフリー」（以下，BF）が理由で，偏差値が得られない場合は，前後の年度の偏差値を代入することとした。なお，本調査で扱う入試データは，専門企業が公表しているものを用いた 3)。
以上のように抽出した結果，45 大学 127 学科の入試データが調査対象となった
2.2 調査結果
結果は，表 2 の通りであった 4)。これを見ると，今回扱ったデータにおいては，殆どの学科等で，正の相関関係が認められた。すなわち，一定の条件下での検証ではあるが，入試倍率が上がるほど，偏差値が上がるということが言える。

- 193 -

表 2 実質倍率と偏差値の相関
相関係数

学科等の数

学科等の⽐率

1〜0.7

81

65.3%

0.7〜0.436

29.0%

0.4〜0.2

6

4.8%

0〜0.2

1

0.8%

大学入試研究ジャーナル第 32 号

2.3 A 大学での現象
次に，先行研究でも扱ったA大学の事例を考察する。
表 3 は，A 大学の定員管理の厳格化が始まる前年度からの入試における実質倍率を表している。
2016 年度の定員管理の厳格化によって，実質倍率が上昇している様子が看取される。しかしながら，2019 年度まで上昇を続けた志願倍率が，2020 年度では下降し，2018 年
度の志願倍率を下回っていることがわかる。
表 3 A 大学の入試全体の実質倍率
2015年度 2016年度 2017年度 2018年度 2019年度 2020年度

A大学の
実質倍率

2.0

2.0

2.6

3.8

4.9

3.4

一方で，図 1 は，A 大学の 1 年生が，入学式直後の時期に参加する基礎学力調査の結果である 5)。基礎学
力調査は毎年度同じ問題で実施しており，
A 大学では，年度ごとの基礎学力を測定し，この結果を，外国語の授業におけるクラス分けなどに活用している。

図 1 A 大学の基礎学力調査結果（出典：日下田・福島（2021）図 7 より）

図 1 を見ると，A 大学 1 年生の基礎学力は，2020
年度も，国語，英語でやや上昇幅が小さくなったにせよ，上昇を続けており，実質倍率の動きとは異なる。
恐らく A 大学の高くなった入試倍率を嫌って，合格可
能性が低い者が志願をしなかったために，志願者が減
少し実質倍率は低下したが，学力は下がっていないということを示していると言える。
この事例は，実質倍率が上がった年度ほど，その入試を経て入学した者の学力が高いとは言えないことを表している。入試倍率と偏差値との関係を直接的に示したわけではないが，偏差値と関係性の強い基礎学力で検討した結果，入試倍率が上がると，偏差値があがるという一般論に当てはまらない事象が確認できた 6）。
すなわち，トリクルダウン現象は，実質倍率と偏差値との一般的な関係に，影響を与えたのではないかと言える。
3 東京の大学のトリクルダウン現象の動向
3.1 定員管理の厳格化による実質倍率の推移
それでは，東京に所在する他の大学の動向はどのようであろうか。ここでは，トリクルダウン現象に関連した事象である志願倍率の上昇に焦点を当てて，トリ
クルダウン現象の影響を検討する。
表 4 は，安田（2021）で示された「表 2 三大都市圏の主な大学の一般入試倍率（志願者数÷合格者数）推移」から東京に所在する 13 大学を抽出し，それに，
表 5 以降で検討する学習院大学と，A 大学のデータを追加して，作表したものである。2021 年度入試については，本稿執筆時点では合格者の公表をしていない大学も多いため，代わりに志願者数の対前年度比を掲載することで，
2021 年度の状況の把握を可能な限りできるようにした。
これを見ると，2016 年度の定員管理の厳格化以降，
概ね偏差値が上位の大学から順に志願倍率の最大値を迎え，その後，志願倍率が下降していることがわかる。
なお，ここで注意が必要なのは，偏差値が最も上位のグループにある大学群は，トリクルダウン現象に関連した事象の影響を受けにくいということである。その理由は，トリクルダウン現象は，入学定員を厳守するため合格者を絞り込んだことにより，上位大学の不合格者が，それ以下の大学に流れ込むことによって起こる現象であるためである。ただし，上位大学であっても，志願者に変化がなければ，合格者をそれまでより絞り込むことにより，当然ながら，志願倍率は上昇する。一方で，最上位に位置していれば，それより上位の大学からの不合格者が流れ込み，志願者が増加することは起こりえない。

- 194 -

定員管理の厳格化の入試倍率・偏差値・志願者動向への影響

表 4 東京に所在する 15 大学の志願倍率（志願者数÷合格者数）等の推移（安田（2021）をもとに作表）7)

大学

志願者
前年⽐

志願倍率（志願者数÷合格者数）
2017年

2018年

2019年

2020年

4.8

5.0

4.9

4.8

4.5

2021年度
平均偏差値
95.4%
66.6

6.0

7.2

8.1

7.6

7.2

87.6%

66.6

5.9

4.8

100.5%

64.6

5.1

4.6

96.5%

61.9

7.0

69.4%

61.6

6.1

5.0

106.8%

61.2

5.4

5.1

90.8%

59.9

5.6

87.8%

59.9

4.6

101.0%

58.7

3.6

87.5%

59.0

6.9

3.5

103.7%

55.1

6.7

4.4

93.4%

54.7

5.1

3.8

88.2%

53.3

3.5

3.3

86.0%

49.7

6.8

4.7

84.5%

47.8

2015年

2016年

慶應義塾大

4.5

早稲田大

5.7

上智大

5.0

4.7

4.8

6.1

明治大

4.2

4.5

5.0

5.7

⻘⼭学院大

5.9

6.3

7.6

8.6

7.4

⽴教大

5.0

4.7

5.6

6.9

中央大

4.2

4.6

4.7

5.8

法政大

4.8

4.4

5.6

7.0

6.5

学習院

2.9

4.0

4.6

5.8

5.1

東京理科大

3.2

3.2

3.2

3.6

3.9

駒澤大

3.1

3.7

4.4

5.2

専修大

2.9

3.4

4.5

5.4

東洋大

3.4

3.5

4.1

5.4

日本大

3.3

3.5

3.8

3.9

A大学

2.2

2.2

3.0

4.7

2021年

※ 各大学の 6 年度で最も実質倍率の高い年度に網掛けした

3.2 定員管理の厳格化による志願者数の推移
表 5 は，表 4 で示した 15 大学の各年度の志願者数の中で，学力を中心に判定する入試である，一般入試と大学センター試験（2021 年度からは大学入学共通テスト）利用型入試の志願者数を合計した人数の推移を表している。

表 5 東京に所在する 15 大学の志願者数の推移（一般型＋センター（共通テスト）利用型）
大学

2021年度
平均偏差値

慶應義塾大

66.6

43,352

44,79744,84543,301

41,87538,45436,681

早稲田大

66.6

103,494

108,039

114,983

117,209111,338

104,576

91,659上智大

64.6

31,74027,74829,27731,181

27,91626,15626,278

明治大

61.9

105,702108,500

113,507120,279

111,755

103,035

99,470

⻘⼭学院大

61.6

59,73859,85060,96662,90560,40457,82240,123

2015年

2016年

2017年

2018年

2019年

2020年

2021年

⽴教大

61.2

66,351

60,69362,65571,793

68,796

61,30865,475

中央大59.9

69,81875,27574,02988,182

92,68686,47678,534

法政大

59.9

93,986

101,976

119,206

122,499

115,447

103,628

90,948

東京理科大

59.0

52,10851,40453,51556,56660,59356,35549,301

学習院

58.7

11,79817,93018,366

20,447

19,143

16,932

17,106

駒澤大55.1

31,57538,74841,66644,81548,71528,82529,901

専修大

54.7

31,32436,53644,46245,761

56,201

51,02445,425

東洋大

53.3

83,54684,886

101,180

115,441

122,010

101,776

89,808

日本大49.7

94,373

104,558

112,583

115,180

100,853

113,902

97,948

A大学

47.8

4,439

6,710

8,236

9,198

10,669

9,101

7,686

※ 各大学の 7 年度で最も志願者数の多い年度に網掛けした- 195 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 5 を見ると，表 4 同様に，2016 年度以降の 7 年間で，概ね偏差値帯の上位の大学から順に，志願者数が最大となり，その後，減少に転じていることがわかる。
表 6 は，
15 大学を偏差値帯によって 3 つのグループにまとめ，それぞれのグループの志願者数を合算した
人数と，定員管理の厳格化の前年である 2015 年度の志願者を 100 とした指数を表している。なお，A 大学
は同様の偏差値帯の大学がないため，表 6 からは除いている。
これを見ると，定員管理の厳格化が始まった 2016年度から，各大学群共に志願者数を増加させるが，最上位のグループの増加率は，他のグループに比較して大きくない。2018 年度に，偏差値帯が最上位のグルー
プと，その次のグループが志願者数のピークを迎え，その後，下位大学の志願者数が増加するため，2019
年度にそれ以下の大学の志願者数がピークを迎える。
上位大学から下位大学に志願者数のピークが移動していることが明確に看取できる。
また，注目すべきは，指数である。志願者数が最大であった年度の指数は，偏差値が上位に位置するグループから順に 107.3，118.1，136.1 と，下位大学の方が，志願者数の増加率が高かったことがわかる。トリ
クルダウン現象の特徴の 1 つである志願者の増加は，偏差値上位大学よりも下位大学に影響が大きいことがわかる。

Ａ大学と近接した偏差値帯の大学にも認められる可能性がある 8)。入試倍率が大きく上昇したことに加え，家計状況の悪化等の要因も加わると，受験校数の絞り込みをせざるを得ない状況となり，少数の合格可能性が高い大学だけを選択する受験行動となる。
そのため，入試倍率が下がり，入試倍率と偏差値の関連が小さくなる 9)。限られた受験校数の中で，1 つを選択すれば，1 つを手放さなければならないという，ある意味では，
国公立大学に対する受験行動と類似した受験行動が，東京に所在する私立大学に対してもとられるようになったとも考えられる。
次に，トリクルダウン現象に関連した志願者数の増
加や入試倍率の上昇は，偏差値帯の下位に位置する大学の方が，上位に位置する大学よりも，より大きな影
響を受けることがわかった。このことは，トリクルダ
ウン現象の構造を考えると容易に推察出来る結果であるが，本稿では，これを明確に示した。本稿の限界は，本稿で取り上げた大学のデータのみから結論を導いた
ところにあるが，
トリクルダウン現象の知見について，周辺的な事象からも，さらに深化することにつながったと考える。このことを踏まえて，トリクルダウン現象の再定義も検討されるべきかも知れない。
今後，A 大学と偏差値帯の同じグループにある大学
や，A 大学よりも偏差値帯の下位のグループにある大学を調査することも検討し，検証を継続したい。

4 おわりに
以上，東京に所在する大学を事例に，トリクルダウ
ン現象とそれに関連する入試倍率について考察した結果，以下のことがわかった。
まず，トリクルダウン現象によって，入試倍率が高いほど偏差値が高いという，従来一般的だと考えられてきた傾向に変化が認められた。本稿では，A 大学だ
けの事例を用いてこのことを示したが，同様の傾向は，
表 6 東京に所在する 15 大学の偏差値帯のグループに分けた志願者数の推移（一般型＋センター（共通テスト）利用型）
大学
早慶上智

年度

2015年度

2016年度

2017年度

2018年度

2019年度

2020年度

2021年度

志願者数

178,586

180,584

189,105

191,691

181,129

169,186

154,618

指数

100.0

101.1

105.9

107.3

101.4

94.7

86.6

志願者数

459,501

475,628502,244542,671

528,824

485,556

440,957

100.0

103.5

109.3

118.1

115.1

105.7

96.0

志願者数

240,818

264,728

299,891

321,197

327,779

295,527

263,082

指数

100.0

109.9

124.5

133.4

136.1

122.7

109.2

GMARCH＋東京理科大 指数
日東駒専※ 各グループの 7 年度で最も志願者数の多い年度に網掛けした- 196 -

定員管理の厳格化の入試倍率・偏差値・志願者動向への影響

注度以降弱くなっていることからも，このことが証明できるか

1）国公立大学においては，当然ながらこれが当てはまらないケも知れない。

ースもあり得る。分離分割方式での制度設計に加え，近年，後期日程を廃止する大学もあるため，あらかじめ受験校数が参考文献

制限されている。そのため，国公立大学への進学を希望する

大学偏差値.biz.「私立大学偏差値ランキング」（「大学受験のお供

場合，入学したい大学を受験するという行動に，合格可能性に！全国大学偏差値ランキング」）の高い大学を受験するという行動も加わって，進路動向が形

https://xn--swqwdp22azlcvue.biz/all_rank.php?type=2成される。

（2021年3月31日最終閲覧）

2）本稿では，入試倍率を代表させる指標として，「実質倍率」（受

河合塾.「私立大 大学別志願状況（3/26現在）」

験者数÷合格者数）と「志願倍率」（志願者数÷合格者数）のhttps://www.keinet.ne.jp/exam/2021/pdf/21s_daigaku.pdf

両者を用いる。

（2021年3月31日最終閲覧）

3）本調査では，『蛍雪時代』が，各年の入試対策用として，11

河合塾.「私立大志願状況（3/26現在）」
https://www.keinet.ne.jp/exam/2021/pdf/21s_zentai.pdf

月臨時増刊として毎年度発行している『全国大学受験年鑑』（2021年3月31日最終閲覧）

掲載の河合塾の偏差値を利用した。専門企業によって，公表する偏差値に差異が認められる場合もある。本調査は，河合河合塾.「2021年度主要私立大志願者状況（2月25日現在集計）

塾の入試データを用いた結果であることには留意する必要が

https://www.keinet.ne.jp/exam/topic/20/20210226-2.pdf（2021年3月31日最終閲覧）ある。
4）
分散が 0 であるため計算ができなかった 3 学科等を除く，
124

福島真司・日下田岳史（2021）.「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

学科等の結果である。
5）英語は 2017 年度で問題を変更したため，2016 年度以前のデを通して―」『大学入試研究ジャーナル』31，218－225.

ータを示していない。また，英語は，満点が 100 ではないが，

日下田岳史・福島真司（2021）．
「私立大学における『トリクル他の 2 科目とスケールを合わせるために 100 点満点に換算しダウン現象』の検証」『大学入試研究ジャーナル』31，226－
231.

直した数値を使用している。
6）本来的には，偏差値は，大学全体の中の位置づけを表すため，

日下田岳史・福島真司（2020）．
「私大定員管理の厳格化に伴う基礎学力調査の結果と，イコールとは言えない。偏差値は，『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.

募集単位の入試区分ごとに算出されるものであり，A 大学全体の経年的な偏差値の変化を可視化することは困難であった

旺文社（2019）.『蛍雪時代11月臨時増刊 全国大学受験年鑑（2020年入試対策用）』

ため，本稿では，基礎学力調査の結果を用いた。
7）「平均偏差値」は，各大学が持つ募集単位等の偏差値を平均

旺文社（2018）.『蛍雪時代11月臨時増刊 全国大学受験年鑑（2019年入試対策用）』

した数値であり，おおざっぱな数値である感は否めないが，各大学の偏差値上の位置づけをわかりやすく可視化するため

旺文社（2017）.『蛍雪時代11月臨時増刊 全国大学受験年鑑

に用いた。
その際，
次の web サイトを参照した。
大学偏差値.biz.
「大学受験のお供に！全国大学偏差値ランキング」（2018年入試対策用）』
旺文社（2016）.『蛍雪時代11月臨時増刊 全国大学受験年鑑

https://xn--swqwdp22azlcvue.biz/all_rank.php?type=2（2017年入試対策用）』

8）本稿では触れていないが，トリクルダウン現象を巡る一連の旺文社（2015）.『蛍雪時代11月臨時増刊 全国大学受験年鑑（2016年入試対策用）』

研究においては，他大学の入試担当管理者にもインタビュー
調査を行っている。その際，2020 年度入試において，首都圏

旺文社（2014）.『蛍雪時代11月臨時増刊 全国大学受験年鑑

大規模私立大学 B 大学では，志願者数は大幅に減少したが，一方で，偏差値が高い高等学校出身者の志願者数がむしろ増（2015年新課程入試用）』
安田賢治（2021）.「『定員管理の厳格化』によって何が起きたか」『大学入試研究の動向』38，7－11.

加したという状況にあったことを聴き取った。
9）表 2 で抽出した 45 大学 127 学科等の 2014 年度から 2019年度の実質倍率と偏差値の相関について，各年度ごとに 127
学科等を一括りにして，相関係数を算出した結果，2014 年度
は 0.811，2015 年度は 0.723，2016 年度は 0.727，2017 年度
は 0.771，2018 年度は 0.599，2019 年度は 0.457 であった。
2017 年度までは強い正の相関関係にあったものが，2018 年- 197 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号，198-203，2022【資料】

四国地区国立大学連合アドミッションセンターの活動と今後の在り方
井上 敏憲，中村 裕行（愛媛大学），関 陽介（徳島大学），青葉 暢子（鳴門教育大学），
1)
岡本 崇宅（香川大学），大塚 智子（高知大学）
四国の 5 国立大学は文部科学省の国立大学改革強化推進補助金事業（平成 24 年度採択）を機に，四国地区国立大学連合アドミッションセンターを設置している。入学者選抜において「主体性を持ち，多様な人々と協働しつつ学習する態度」の評価が求められる中で，本センターは「活動報告書」の様式を考案し，ウェブ入力が可能なものとして，出願サイトに組み込んだ。また，必要に応じて，「活動報告書」のベースとして活用できるように，高校在学中の様々な活動をオンラインで記録・蓄積できる「今ログ」の運用も行っている。本稿では本センターの活動をまとめて報告するとともに，関係大学の入学者選抜における「活動報告書」の活動状況や今後の在り方について述べる。
キーワード：大学間連携，インターネット出願，活動報告書，e ポートフォリオ，主体性等評価
1 はじめに四国の 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）（以下，「5 大学」という。
）
は，平成 24 年度から 6 年間，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 5 大学連携による知のプラットフォーム形成事業」を実施した。これには，5 大学が連携して入学者選抜の改革に取り組
むことが含まれ，四国地区国立大学連合アドミッションセンター（以下，「連合センター」という。
）を平成
25 年度に設置した。補助金事業の終了後は，5 大学の合意により，少なくとも令和 4 年度末までの存続が決定したことにより，連合センターの活動もそのまま継続して現在に至っている。
連合センターの主要な事業としては，5 大学共通の「活動報告書」の開発，インターネット出願サイト及びこれと一体的な「進学支援サイト“今ログ”」（以下，「今ログ」という。
）の開発・運用がある。後者は高校生の「意欲的に取り組んだ活動」等をオンラインで記録・蓄積するもので，「活動報告書」を課す選抜においては，出願サイトとの連携により，出願にも活用できる。開発の背景等はすでに報告済み 2)であるが，5 大学の「活動報告書」は，「意欲的に取り組んだ活動」「課
題研究」「資格・検定等」という三つの部分で構成され，学部等はこの中から任意の組合わせで「活動報告書」とすることができる。
当時は，国立大学においてはインターネット出願の普及が始まった時期 3)に当たり，5 大学は平成 28 年度
入試からインターネット出願を開始したものの，2 箇
年は紙の志願票による出願も併用し，全面的にインターネット出願に移行したのは平成 30 年度入試からである。その後のインターネット出願の普及は目覚まし
いが，「今ログ」のように高校生の活動が記録できるサイトと連携し，複数の国立大学が共同で運営に当たる
例は他に報告がない。
5 大学でも，前回（平成 28 年度）の報告から 5 年が経過し，「活動報告書」を活用する学部が著しく拡大するなど，状況が変化している。そこで，本稿では，5大学のインターネット出願への移行，「活動報告書」を活用する選抜の増加，「今ログ」の意義を中心に述べる。
また，最後に連合センターが関係大学の入学者選抜改革で果たした役割や今後の在り方を議論する。
2 インターネット出願への移行
5 大学のインターネット出願は，
平成 26 年 9 月の愛媛大学スーパーサイエンス特別コースの AO 入試（平成 27 年度入試，募集人員 17 人）が最初である。ただし，これは試行という位置づけであり，写真のアップロード機能等は備えていたが，検定料支払いの決済機
能はなく，ゆうちょ銀行等の窓口での払込みが必要であった。このような利便性の悪さもあってか，紙による出願者が 14 人であったのに対し，インターネット
出願を選択したのは 5 人であった。
平成 28 年度入試では，5 大学の一般入試において共通の出願サイトによるインターネット出願を開始した。
平成 29 年度入試からは，推薦入試と AO 入試においても 5 大学共通でインターネット出願が可能となった。
ただし，この 2 年間は従来どおり，紙の募集要項を配布しており，これに添付した志願票を使って出願することも可能であった。インターネット出願限定としたのは，平成 30 年度入試からである。各大学のインタ- 198 -

四国地区国立大学連合アドミッションセンターの活動と今後の在り方

ただし，検定料の支払期間と出願書類の提出期間は 1
月 25 日以降とした。

ーネット出願の利用率は表 1 のとおりである。
表 1 インターネット出願利用率
年度（平成） 28 年度

29 年度

30 年度

徳島大学

8.47%

25.55%

100%

鳴門教育大学

7.39%

20.00%

100%

香川大学

9.00%

17.86%

100%

愛媛大学

12.87%

23.94%

100%

高知大学

14.34%

17.25%

100%

全体

11.14%

21.48%

100%

平成 29 年度入試におけるインターネット出願の利用率は，最も数値が高い大学でも四分の一ほどに留まった。インターネットを選択すれば，プリントした写真が不要であったり，コンビニエンスストアやクレジ
ットカードで検定料が支払えたりするなどのメリットがあるにも関わらず，多くの志願者はこれを利用していない。これはアカウントの作成にメールアドレスが必須であり，プリンターを使って宛名ラベル等を印刷するなど，紙の出願よりも煩雑であると捉えられたからかもしれない。あるいは，始まって間もないインタ
ーネット出願よりも，慣れ親しんだ安心感のある紙出願を選択したことも考えられる。
このような利用者に配慮すれば，インターネットと紙の併用期間をもう少し延長するという選択肢もあったが，二つの方式が併存すると，事務処理上のコストやミスの可能性は増す。
そのため，当初計画のとおり，
平成 30 年度入試からはインターネットに一本化 4)し，紙の募集要項の作成も中止した。これによって志願者減などのマイナスの影響は認められなかった。
5 大学のインターネット出願は平成 31 年度入試から受注業者を変更した。その後，検定料納付に係るクレジットカードのブランドの拡大や，志願者等からの問い合わせを受けるコールセンターに関しては 5 大学
専用の電話回線の設置など，利便性の向上に努めている。
なお，5 大学のインターネット出願では，次に述べる「活動報告書」のように，入力に比較的時間を要す
るものが含まれる。これを考慮し，出願受付期間に先立ち，出願情報の登録期間を設けている。例えば，令和 3 年度の国立大学一般選抜では，1 月 25 日から 2
月 5 日が出願受付期間であったが，5 大学の出願サイ
トは 1 月 18 日から出願情報の登録が可能であった。

3 「活動報告書」を活用する選抜の拡大
文部科学省から毎年度通知される大学入学者選抜
実施要項において，「主体性を持ち，多様な人々と協働しつつ学習する態度」を含む「学力の三要素」を適切に把握するよう留意するとされたのは，平成 28 年度
入試に対するものが最初である。
「活動報告書」が大学入学者選抜実施要項で言及されるようになったのもこの年が最初である 5)。
この大学入学者選抜実施要項が発出された平成 27
年は，連合センターを設置した 3 年後で，連合センター版「活動報告書」の様式が確定した時期でもある。
5 大学間で様式を統一したこの「活動報告書」の入試における活用が始まったのも，正にこの平成 27 年であった。当時は，愛媛大学の新設学部であった社会共創学部の AO 入試における利用に限定されていた 6)。
また，インターネット出願の導入前であったため，その様式（記入用紙）を募集要項に綴じ込み，記入・提出を求めるものであった。
それ以降，5 年が経過し，令和 3 年度入試に対する大学入学者選抜実施要項における「活動報告書」の位置づけにも変化が見られる。すなわち，一般選抜では「入学志願者本人の記載する資料等」の一つとなり，
特に「活動報告書」が例示されているわけではない。
総合型選抜では積極的に活用するべき「入学志願者本人の記載する資料」の一つとされ，「入学志願者本人が7)記載する活動報告」 を例示する。なお，本実施要項には別紙様式 2 として「活動報告書のイメージ例」が示されている。これには「課題研究等に関する活動」
や「資格・検定等に関する活動」に関するシートが含まれているが，平成 27 年度以降，5 大学で活用してきた「活動報告書」にも同様の特徴がある。5 大学では「活動」を広く捉え，英語に関する検定等を始め，取得した資格等を申告させる場合にも「活動報告書」を活用できる様式としていることを付け加えておきたい。
この間，鳴門教育大学を除く 4 大学では「活動報告書」を活用する学部が増えた結果，これを提出する志願者も大きく増加し，
令和3年度入試では全体で3,672人となった。令和 3 年度入試の 5 大学全体の入学定員
8）は 5,434 人であり，「活動報告書」を課す選抜の募集
人員は合わせて 1,413 人であった。つまり，5 大学通算で，募集人員の凡そ 26％に「活動報告書」が課されたことになる。
以下，大学別に令和 3 年度入試における利用学部等- 199 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号を示し，その概要を述べてみたい。

表 3 香川大学で「活動報告」等を活用する選抜（令和 3 年度入試）（1）徳島大学
徳島大学では表 2 に示すように，一部の学部が特別入試で「活動報告書」を活用している。活用方法としては「意欲的に取り組んだ活動」を評価し，「資格・検定等」を参考扱いにしている。

区分

表 2 徳島大学で「活動報告書」を活用する選抜（令和 3 年度入試）
区分

学部等

医学部
総合
医学科
理工学部全 1 学科
5 コース 昼間主
理工学部全 1 学科
推薦Ⅰ
5 コース 夜間主
生物資源産業学部
全 1 学科
歯学部
口腔保健学科
薬学部
全 1 学科
推薦Ⅱ
理工学部
全 1 学科 6 コース
生物資源産業学部
全 1 学科
合計

―

締切

募集

志願者

10 月 30 日

8人

3人

11 月 9 日

10人

6人

11 月 9 日

若干人

4人

11 月 9 日

8人

9人

1 月 22 日

5人

8人

1 月 22 日

10人

28人

1 月 22 日

143人

226人

1 月 22 日

22人

37人

―

206人

321人

専門高等学校等を対象にする 2 学部（学校推薦型選抜 I）において，「意欲的に取り組んだ活動」の評価内
容は他学部とは異なる。具体的には，理工学部では高等学校の工業に関する学科特有の活動実績を評価し，生物資源産業学部では高等学校の農業，工業，商業，
水産に関する学科又は総合学科特有の活動実績を評価する。
また，学部により「意欲的に取り組んだ活動」で取り上げる活動数 9)は異なる。医学部（医学科）と歯学部（口腔保健学科）は 2 件まで，それ以外の学部は 1件になる。なお，2 件目の作成は任意で，件数は評価の対象外としている。
（2）香川大学
香川大学では「活動報告」等 10)を以下の入試で活用
している。

学部等

教育学部
中学校教育コース
医学部
総合Ⅰ
看護学科
農学部
全 1 学科
教育学部
2 コース
推薦Ⅰ
経済学部
全 1 学科昼間主
経済学部
推薦Ⅱ
全 1 学科昼間主
合計
―

締切

募集

志願者

9 月 23 日

10人

44人

9 月 23 日

25人

134人

9 月 23 日

25人

77人

11 月 9 日

34人

128人

11 月 9 日

50人

149人

11 月 9 日

45人

138人

―

189人

670人

学部により「活動報告」の取り扱いは異なる。総合型選抜では教育学部と農学部は，「意欲的に取り組んだ活動」，「課題研究」，「資格・検定等」の全て提出は任意としている。医学部看護学科の場合，「意欲的に取り組んだ活動・課題研究等」（100 字×3 件）と「取得資格・検定等」（英語 3 件，その他 10 件）についての提出を求めている。
学校推薦型選抜Ⅰ（大学入学共通テストを課さない）
では，教育学部は，「活動報告」として，「意欲的に取り組んだ活動」と「課題研究」を合わせて 3 件，
「資格・検定・コンテスト等」（英語 3 件，英語以外 10 件）について該当するものがある場合，提出を求めている。
経済学部の「資格及び活動歴」は，「取得資格・検定について」と「活動歴について」に二分している。うち後者では，「Ⅰ.高等学校又は高等専門学校内外の活動
歴」，「Ⅱ.各種大会，演奏会，コンクール等での活動について」を提出できるようにしている。令和 3 年度の選抜にあっては，新型コロナウイルス感染症対策の影響により各種行事に参加できず，結果を記載できない場合のため，成果獲得に向けた努力やプロセスやそれらに代わる目標に向けた努力も記載可能とした。学校
推薦型選抜Ⅱ（大学入学共通テストを課す）について
は，経済学部で学校推薦型選抜Ⅰと同一の書類の提出を求めている。
（3）愛媛大学
愛媛大学では表 4 のとおり，全学部が「活動報告書」を活用している。これは，平成 29 年度に特設のワー
キンググループを設置して，全学的に選抜方法の検討を行った際，令和 3 年度入試以降は全学部の学校推薦型選抜及び総合型選抜で「活動報告書」を活用することが決定されたことによる。活用方法は，調査書等の- 200 -

四国地区国立大学連合アドミッションセンターの活動と今後の在り方

他の書類とともに点数化する方式と，面接等に含めて評価する方式とに分かれる。
表 4 愛媛大学で「活動報告書」を活用する選抜（令和 3 年度入試）区分

学部等

社会共創学部
総合Ⅰ
全 4 学科
教育学部
全 3 コース
医学部
医学科
法文学部
全 1 学科昼間主
総合Ⅱ
法文学部
全 1 学科夜間主
社会共創学部
産業マネジメント学科

農学部
全 3 学科 3 コース
法文学部
全 1 学科昼間主
法文学部
全 1 学科夜間主
理学部
推薦Ⅰ
2 コース
工学部
8 コース
農学部
全 3 学科
教育学部
初等教育コース(小)
理学部
3 コース
推薦Ⅱ
医学部
全 2 学科
工学部
全 1 学科 9 コース
教育学部
前期
全 3 コース
教育学部
後期
初等教育コース(小)
合計
―

締切

募集

志願者

9 月 18 日

56 人

161 人

11 月 6 日

37 人

77 人

11 月 6 日

10 人

20 人

12 月 11 日

35 人

94 人

12 月 11 日

10 人

18 人

12 月 11 日

17 人

37 人

12 月 11 日

19 人

26 人

11 月 6 日

15 人

76 人

11 月 6 日

10 人

23 人

11 月 6 日

19 人

46 人

11 月 6 日

24 人

61 人

11 月 6 日

40 人

96 人

11 月 6 日

10 人

22 人

11 月 6 日

23 人

40 人

11 月 6 日

69 人

202 人

12 月 11 日

62 人

119 人

2月5日

103 人

269 人

2月5日

10 人

133 人

―

569 人

1520 人（4）高知大学
高知大学では，活動歴を評価する選抜を平成 15 年度入試より医学部医学科（AO 入試Ⅰ）で実施してきた。連合センターによる「活動報告書」の様式確立に伴い，平成 29 年度入試より同選抜の様式をこれに改め評価を開始した。本学で「活動報告書」を活用する
選抜は表 5 のとおりである。
表 5 高知大学で「活動報告書」を活用する選抜（令和 3 年度入試）
区分

学部等

理工学部
地球環境防災学科
総合Ⅰ
医学部
医学科
理工学部
推薦Ⅰ
地球環境防災学科
理工学部
推薦Ⅱ
数学物理学科
人文社会科学部
全 1 学科 3 コース
教育学部
前期
全 5 コース
理工学部
全 5 学科
理工学部
後期
生物科学科
合計
―

また，学部が採用している「活動報告書」の様式にも差があり，医学部は「意欲的に取り組んだ活動」に限定する。4 学部（法文学部，理学部，工学部，農学部）では，これを必須とした上で，志願者の任意で「資格・検定等」の様式も提出できる。これに対して，「活動報告書」の活用が先行した社会共創学部（平成 28
年度入試以降）と教育学部（一般選抜を含め令和 2 年度入試以降）では，「意欲的に取り組んだ活動」「課題研究等」「資格・検定等」から 1 種類以上の提出を求
めている。

締切

募集

志願者

9 月 23 日

7人

6人

9 月 23 日

30 人

192 人

11 月 13 日

8人

10 人

11 月 13 日

8人

1人

2月5日

167 人

486 人

2月5日

78 人

160 人

2月5日

146 人

270 人

2月5日

5人

36 人

―

449 人

1161 人

採用する様式は選抜で異なり，総合型選抜Ⅰ及び学校推薦型選抜Ⅰ・Ⅱでは「意欲的に取り組んだ活動」「課題研究」「資格・検定等」の 3 種類を評価するが，一般選抜では「意欲的に取り組んだ活動」のみとし，提出する活動数も 1 件に限定している。
評価方法は，総合型選抜Ⅰ（理工学部）及び学校推薦型選抜Ⅰ・Ⅱにおいては面接時の資料としている。
総合型選抜Ⅰ（医学部）は，第 1 次選抜では学力試験や他の出願書類と共に総合的に評価し，第 2 次選抜では面接時の資料としている。一般選抜では，教育学部の 1 コースのみ全受験者の評価を行うが，その他の学部・学科においては合否境界上で同順位となった者に対してのみ評価を実施する。
以上のように，「活動報告書」に関して，各大学は連合センターの様式に準拠しつつも，細部では学部によっても扱いを変えている。これを活用している大学や学部の特性及び選抜方針は一様ではないため，志願者が「活動報告書」等として報告するべき活動の範囲や活用方法について学部等の判断が分かれるのは当然であろう。なお，「活動報告書」の評価項目等については- 201 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

大塚・喜村(2021)の報告も参照されたい。
4 進学支援サイト「今ログ」
通年で利用できる「今ログ」では，「活動報告書」に準拠した項目に加え，「進路メモ」への入力・記録が可能である。
「進路メモ」
は白紙のノートのイメージで，文字情報を記録するものである 11)。例えば，進路（将来）について調べたことや考えたこと，興味関心のあること，希望する進路に向けた自己 PR 等を想定しており，出願時の「志望理由書」の材料としての活用ができるものとなっている。
5 大学への出願希望とは無関係に利用できる「今ログ」は，学習や様々な体験の振り返りを含むポートフ
ォリオの側面もあるが，入力項目は非常にシンプルである。入力者の負担に配慮した結果，最も入力項目が多い「課題研究」でも，テーマ，そのテーマを選んだ
理由，個人・共同研究の別，指導者名，概要（300 字以内），補足（300 字以内）の 6 項目に留めている。これだけでは，出願時の「活動報告書」としては，情報量が不足するおそれがあるが，参考資料の添付を認めることで解決できる。
ポートフォリオや「活動報告書」の設計では，作成者（志願者）及び評価者にとって過度な負担を強いるものであってはならない。情報量が多いほど評価の精度は高くなると考えられるが，負担が大きいとその利用自体が敬遠されるであろう。負担と情報量のバラン
スについては，連合センターとしてもさらに検討して行きたい。

図 1 「今ログ」登録者数の推移

受注業者の変更により，「今ログ」は平成 30 年 5 月にリニューアルオープンした。同年 8 月以降の登録者
数の推移は図 1 のとおりである。同年の入試シーズンに入ると，17,000 人を超え，最近は 18,000 人前後で安定している 12)。
入試シーズンが終了しても，大半は退会手続きを取らずに，それ以降，ログインを行わないケースが多いと見られる。そのまま 1 年経過すると自動的に登録及び情報が抹消される。入試シーズンごとにピークを繰
り返さないのは，この 1 年経過による登録抹消者数と新規登録者数が年間を通して同一水準にあるためであると説明できる。なお，出願サイトの利用者，つまり5 大学への出願者は，この「今ログ」登録者にもカウントされる。これは両サイトが共通のログインアカウ
ントで管理されているためである。
5 連合センターの意義と今後
5 大学を設置するそれぞれの国立大学法人の「第三期中期計画・目標」においては，以下の共通目標が設定されている。
四国地区 5 国立大学が連携して志願者の多様な活
動歴等の情報をオンラインで収集するシステムを
平成 29 年度までに開発・充実させ，志願者の資質や能力を多面的・総合的に評価する入学者選抜に活用する。
これまでに述べてきた「活動報告書」や「今ログ」
はこの共通目標を推進するために連合センターが開発・充実させてきたものに他ならない。今般の入試改
革のなかで，5 大学がより多面的・総合的な評価を進める上で，連合センターはその基盤を提供してきたと言えよう。事実，すでに見たように，「活動報告書」は広く活用され，入学者選抜上の課題である「主体性を持ち，多様な人々と協働しつつ学習する態度」の評価における一つの根拠資料として定着しつつあると考えられる。
また，
令和 2 年度はコロナ禍で実施できなかったが，令和元年度までは，大阪と名古屋で高校等の教員を対象に合同の入試懇談会を開催した。これに加え，平成元年度には高校生等を対象として，大阪での合同相談会を開始した。今後も 5 大学連携の維持が確実視される一方，各大学とも志願者数の減少が危惧されるという共通の事情があるため，今後の連合センターの活動
はインターネット出願や「今ログ」に加え，合同の広報活動に重点を置くことが考えられる。詳細は別の機会に譲るが，メディアを活用した広報活動の充実も計画されている。

- 202 -

四国地区国立大学連合アドミッションセンターの活動と今後の在り方

6 おわりに
令和 2 年度は連合センターの意義を再認識した年でもある。すなわち，新型コロナウイルス感染症への対応が迫られる中，連合センターは定期的な情報交換の場となった。連合センターは毎月 2 回の定例会議をオンラインで開催しているが，議題のない場合は不開催とする扱いであった。しかし，令和 2 年度は，議題がない場合にも情報交換を行うこととした。その結果，同年度中のオンライン会議の開催は20 回 13)に達した。
情報交換の内容としては，進学相談会やオープンキャ
ンパス等の対面による入試広報の実施の可否やオンライン移行の検討状況，入試における新型コロナウイル
ス感染症の対策，面接を実施しない場合の代替手段のように入試関連の事項を中心としつつ，各大学の対面授業の実施状況や教職員が求められている感染防止対策など多岐に渡る。少なくとも入試に関しては，このような情報交換によって他大学の検討状況を参考にした上で方針決定を行うことができた。
連合センターのように，構成大学の規程等で明確に位置づけられ，複数大学の入試担当教員を構成員とする組織は我が国では稀な存在である。本発表で取り上げたように，5 大学は入試関連の事業を共同実施することでスケールメリットを享受できるのはもちろん，早期のインターネット出願の導入や「今ログ」の提供によって受験生等の利便性を向上させることもできた。
しかし，5 大学はインターネット出願等で共同する
一方で，細部にわたる入試方法等の共通化までは踏み込んでいないことも指摘しておきたい。例えば，先に見たように「活動報告書」の扱いは大学・学部で異なるし，インターネット出願ではデータ入力等の締め切
り時刻が異なる 14）など，各大学の方針を尊重し，共通化は行っていない。連合センターが安定的に機能しているのは，このように独自性を維持していることも一因であると考えている。

5) 「活動報告書」は，当時は一般入試とされていた「入学志願者の能力・意欲・適性等を多面的・総合的に評価・判定する入試方法」の一資料という位置づけであった。
6) 同年度に，愛媛大学スーパーサイエンス特別コースの AО
入試でも「活動報告書」が課されたが，これは 5 大学様式をベースとし，同特別コースがアレンジを加えた様式であった。
7) 「入学志願者本人が記載する」を繰り返し，ここでいう「活動報告書」には高校教員等が作成するものは含まないことを明確にしている。
8) 社会人選抜，私費外国人留学生選抜，帰国生徒選抜を除く。
9) 複数の活動に取り組む志願者もいることから，連合センターの様式は最大で 3 件の「意欲的に取り組んだ活動」を想定している。ただし，各学部の判断により，「2 件まで」，「1件に限る」等の扱いも可。
10) 香川大学は募集要項等で，「活動報告書」ではなく「活動報告」等としている。
11) 6 件まで入力できる。
1 件当たり，
タイトル 50 字，
内容 1,000
字が上限。
12) リニューアル前も同様で，平成 30 年 2 月は 18,284 件，同3 月は 17,692 件であった。
13) インターネット出願システムの共同調達に係る仕様策定に特化した 3 回を含む。
14) 郵送書類の締め切りについて，「最終日必着」とする大学もあれば「最終日消印有効」とする大学もあるなどの理由に
よる。

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．
大塚智子・喜村仁詞（2021）．
「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―」『大学入試研究ジャーナル』31, 380－385.

注1) この 6 人は四国地区国立大学連合アドミッションセンターのアドミッションオフィサー（教員）である（令和 3 年 8月現在）。
2) 参考文献に掲げる「大学入試研究ジャーナル No.27」
又は「平成 28 年度全国大学入学者選抜研究連絡協議会大会（第 11回）研究発表予稿集」を参照されたい。
3) 大規模なものとしては，平成 27 年度入試から導入した広島大学が初である。
4) 5 大学としての取組は，学部の一般入試，推薦入試，AО 入
試に限定した。

- 203 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号，204-211，2022【資料】

神戸大学「志」特別選抜における総合問題の出題と分析――第 1 次選抜における英語を主とした学力の評価を中心として――
田 健三，西山 覚，髙橋 真，進藤 明彦，杉山 浩一（神戸大学）
神戸大学が入試改革の一環として開発してきた「志」特別選抜において，英語力評価を主要なねらいとした総合問題（第 1 次選抜）の出題の際に想定した難易度を軸に，出題内容および結果を分析した。出題では，英語の語彙や文構造，内容の理解力，英語や日本語による表現力を主な評価観点とした難易度を各設問で想定した。基礎学力の担保および学力の個人差の識別を実現することを目的としたが，想定した結果にならない設問があった。単に語彙・構文・文法の理解力を考慮するだけでは測れない「英語力」評価の難しさが課題として示された。本稿での分析や考察は，他大学における入学者選抜試験の出題検討にも資することをねらいとしている。
キーワード：総合問題，難易度の想定，基礎学力の担保，学力の個人差の識別，総合型選抜
1 はじめに
神戸大学「志」特別選抜（以下「志」という）の概
要や模擬講義・レポートについては入研協や『大学入試研究ジャーナル』で報告した(田, 2019；田ほか, 2021)ように，アドミッションセンター中心で実施する第 1 次選抜の筆記試験（模擬講義・レポート，
総合問題Ⅰ，Ⅱ）の内容は，各学部・学科ごとに異なるのではなく文系型受験と理系型受験それぞれで統一している。
文系型受験の総合問題Ⅰにおいては，日本語の複数の資料文の内容に関する読解力，および資料文全体を融合した問題に対する思考力や表現力等を測り，および数学の基礎事項の理解力，論証に取り組む思考力を測る。総合問題Ⅱにおいては，英文およびそれと関連する日本語の文章を読解する力，思考する力，英語や日本語で的確に表現する力を測ることをねらいとしている。
理系型受験の総合問題Ⅰにおいては，英文およびそれと関連する日本語の文章を読解する力，思考する力，
英語や日本語で的確に表現する力を測り，および数学の基礎事項の理解力，論証に取り組む思考力を測る。
総合問題Ⅱにおいては，主に化学分野，物理分野，生物分野における知識・理解および科学的な見方・考え方について問う問題を出題している（神戸大学,
2020）。
本稿では，総合問題Ⅱ[文系型受験]（以下 総合問
題Ⅱ(文)という)および総合問題Ⅰ[理系型受験]（英語分野）（以下 総合問題Ⅰ(英)という）において，英文やそれと関連する日本文を通して思考力・判断力・表現力をどのように測ろうとし，その出題の意図が得点にどのように反映されたのか，また反映されなかったのか，想定した難易度が適切であったのかについての分析を中心に報告し，「志」だけではなく他大学における入学者選抜試験の出題検討にも資することをねらいとする。
2 総合試験と「志」における総合問題
2.1 総合試験の分類
大学入学者選抜に活用される総合試験について，藤井ほか (1999)は次のように分類している。
A：大学での学習(原文ママ)に必要とされる基礎的能力を測定する試験 (特定教育課程に準拠しない)A1)いくつかの科目に共通する能力を測る試験―
SAT I(米国)，PET(イスラエル)，CSAT(韓国)
A2)特定の分野へ進学するための能力・適性を測る試験―TMS(ドイツ，スイス)，MCAT(米国)
B：教育課程で学ぶ個別科目に準拠して作成される問題
B1)いくつかの科目を(原文ママ)問題が混合されている問題(科目混合型)―LFS(フィンランド)
B2)いくつかの科目の内容を融合させた形からなる試験 (科目融合型)―CSAT(韓国)の一部
また，柳井ほか (1999:13)は次のように分類している（X，Y は筆者の記号）。
X：教科科目複合型(Cross-Subject type)総合試験
高等学校で教育される個々の教科科目の内容の枠を超え，いくつかの教科科目の内容を融合した形で出題される。
Y：教科科目フリー型(Curriculum-free type)総合試験
教科科目に限定しない能力を測る総合試験で，- 204 -

神戸大学「志」特別選抜における総合問題の出題と分析する表現力を測る。
問 2 個人的な美の概念と対比した普遍的な美的事
象の存在に対する筆者の主張を読み取る力，および制限字数内の日本語で的確に説明する表現力を測る。
問 3 問題文の意味的なつながりについての理解力，および英語の基礎的な語彙力や構文の知識に基づき，美の概念に対する心理と社会的地位に対する心理に関する筆者の主張を読み取り，日本語で的確に記述する表現力を測る。
問 4 一般的な art と区別した筆者独自の用語である“Art”の意味を，問題文全体の包括的な理解に基づき，制限字数内の日本語で的確に説明する
表現力を測る。
2 問題文は，在宅勤務に関する英文である。
問 1 問題文の理解に基づき，在宅勤務の利点を日本語で簡潔に説明する表現力を測る。また，すべての労働者に対して在宅勤務を課すと仮定した場合の問題点をみずから論理的に考察する力，および日本語で的確に説明する表現力を測る。
問 2 「すべての労働者は在宅勤務をすべきだ」という論題に対して，前問で列記した問題点に基づいた反論を考え，論理的思考力および制限語
数内の英語で的確に記述する表現力を測る。
3 問題文は，Sustainable Development Goals に関連する日本文と英文，およびそれに関して交わされた日本語の会話文である。
問 1 問題文を読んで，複数の文章を関連させて包括的に理解する力，意味的なつながりの理解力，および日本語で的確に記述する表現力を測る。
問 2 問題文を読んで，複数の文章を関連させて包括的に理解する力，意味的なつながりの理解力，および制限語数内の英語で的確に記述する表現力を測る。
問 3 提示された日本文の理解に基づき不完全な英文を完成させ，英語で的確に記述する表現力を測る。
問 4 就学以前の学びの重要性を記した英文の読解力，および制限字数内の日本語で的確に説明する表現力を測る。

各科目の基礎知識の記憶というよりは，必要な資料やデータを与えて，それにもとづいて推論を行わせるもので問題解決型試験と呼ばれることがある。受験者がそれまでに獲得した能力を測定するだけでなく，大学入学後，専門分野における授業や与えられた課題を遂行していく上で必要とされる基本的能力の測定をめざすもの。
2.2 「志」における総合問題
上記 2.1 の分類に従えば，「志」の第 1 選抜における模擬講義・レポートは A1/Y に分類されると考えられる。総合問題Ⅱ(文)および総合問題Ⅰ(英)は B2/Xの内容を含む（表 2 参照）が，教科科目（主に英語）に限定した能力を測る問題も出題している（表 1参照）。
本稿では，総合問題Ⅱ(文)および総合問題Ⅰ(英)に関して出題の意図や結果の分析を報告する。
表 1 総合問題Ⅱ(文)，総合問題Ⅰ(英)の問題構成

総合問題Ⅱ(120分) 総合問題Ⅰ(英)(120分の内60分を想定)
大問 試験の型
大問 試験の型
1 教科科目型
1 教科科目型
2 教科科目型
2 教科科目複合型
3 教科科目複合型
注）大問の順は実施年度により変更あり
表 2 教科科目複合型の問題構成

資料文
種類
英文と日本文に関して交わされた英語と日本語
1（または日本語）の会話文
2
英文
3
英文と関連したテーマの日本文
注）資料文の順は実施年度により変更あり
3 「志」における総合問題Ⅱ(文)（2020 年度実施）[文系型受験]3.1 出題の意図・評価ポイント
出題の意図・評価ポイントは，次のように公開している（神戸大学, 2020）。
1 問題文は，美の概念について心理学的な視点で書かれた英文である。
問 1 問題文中の下線部の内容を文脈から理解する力，与えられた英語の単語を用いてその内容を英語で思考し，制限語数内の英語で的確に記述

3.2 結果の分析
3.2.1 志願者・合格者の推移
2020 年度実施の志願者は 39 名であった。2019 年
度の 49 名よりも 10 名減となった。文学部 4 名，法学部 7 名の減少がみられた。2018 年度実施と 2019

- 205 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

年度実施の倍率は，文学部 8 倍/6.7 倍，法学部 6.7 倍/8.3 倍で，それぞれ高倍率が続いたことが志願者減の要因のひとつと推察される。新型コロナウイルス感染
拡大の影響については不明であるが，懸念された激減には至らなかった。農学部食料環境システム学科食料
環境経済学コースは一般入試では理系型受験であるが，「志」では文系型受験で，志願者数は微増傾向がみられた（表 3 参照）。

式）における本学の合格可能性を示す偏差値とその得点を参考にした。試験全体の平均得点率を基準に10％ごとの範囲で「やや難」「標準」「やや易」を想定した。受験者や出題形式など異なる点が多く，想定の科学的な根拠を示すことはできず，出題者の経験値に依拠している。しかし，他大学においても類似した状況があると推察され，その推察が正しければ，試験の結果を継続的に蓄積し分析する作業は，経験値の精度を高める上で必要不可欠ではないかと考える。

表 3 志願者・合格者の推移 [文系型受験]

学部
文学部

学科
人文学科

専攻・コース 募集人員 志願者数 合格者数
３・３・３ 16・20・24 ３・２・３

法学部

法律学科

３・３・３ 18・25・20 ４・３・4

農学部 食料環境システ 食料環境経済学 ２・２・２ ５・４・２
ム学科
コース

２・１・１

注）数字は2020年度・2019年度・2018年度実施の順を示す
3.2.2 出題の留意点と難易度の想定「志」第 1 次選抜の筆記試験は，理系型受験・文系型受験をそれぞれ 1 日ずつ計 2 日間で実施する。
2020 年度は 11 月 7 日・8 日，2019 年度は 9 月 14
日・15 日，2018 年度は 9 月 15 日・16 日であった。
2020 年度は新型コロナウイルスの感染拡大の影響のため，当初 10 月上旬実施予定であったが 11 月に延期されたもので，2021 年度実施からは原則 10 月上旬に設定されている。
このように高等学校での学習課程が修了していない
時期に実施する早期の特別選抜においては，現役受験者の学習状況に配慮しつつ大学での学修に最低限必要な基礎学力を担保するというテストの妥当性と，田ほか(2021)で報告したように，第 1 次選抜では，面接や発表等の対面を重視した最終選抜に適した合格者数に絞る必要があるため，学力の個人差の識別も重要な課題となる。
従って，筆記試験の出題にあたっては設問の難易度を十分に考慮する必要性があるものの，問題作成時においては受験者の学力に関するデータはなく，難易度の想定は非常に困難な課題である。第 1 次選抜は部局の支援を受けつつ，アドミッションセンターの教員が主となって担当している状況から，出題の際の難易度想定にはアドミッションセンター教員の「経験値」に依るところが大きい。
英文の難易度は，過去のある年に民間が実施したある特定の全国規模の大学入試模試（10 月実施，記述

3.2.3 想定した難易度と結果の分析
個々の設問の難易度は，上述の基準を前提に出題
者の経験値に依り想定した。得点率分布を 9 つに区分したヒストグラム（本稿では非表示）を 3 区分ごとに上位層，中位層，下位層に分け，9 つの区分の中で最も低い得点率の層を最下位層という用語を用いて分布の特徴を説明した。なお，具体的な設問は公開している(神戸大学, 2020)が，本稿でのわかりやすさを重視し，【設問内容】として記述した。
1. 平均得点率がほぼ想定内（誤差±3%）の設問(1)大問 1 問 1【標準】:【設問内容】指定された文の前後の文脈を読み取る力に基づき，本文中の 1 文の意味を指定された 2 つの単語を用いて的確な別の英文に書き換える。
【分析】指定された英文の意味は難しくないが，別の英語で表現するには基本的な構文の知識が必要となるため，その構文の理解力および基
礎的な文法の理解力の点で上中下の各層に分散され，中位層が最も厚かった。
(2)大問 1 問 3【標準】:【設問内容】指示語の内容の理解に基づいて，指定された文を日本語に直す。形式的な文のつながり(cohesion) / 関係代名詞 what の
用法 / 現在完了の用法 / 基礎的な語彙，などの理解力，および日本語の表現力を測ることをねらいとした。
【分析】中位層以上が多数を占め，中位層が上位層よりもやや多かった。問われている指示語は直前の文およびその前の文の意味も含んでいることを理解する必要があり，その理解力において個人差が生じたと推察される。
(3)大問 3 問 1 ウ【標準】:【設問内容】開発途上国の 2 億人以上の 5 歳以下の児童が置かれている状況について記述した英文の該当個所を特定し，その内容を日本語で的確に説明する。
【分析】上・中・下の３つの層に分散され，度数の多さは上位層＞中位層＞下位層の順であった。語彙や文構造（be at risk / fail to/ reach full potential）の理解力の差が得点率に反映されたと考えられる。

- 206 -

神戸大学「志」特別選抜における総合問題の出題と分析(4)大問 3 問 2 オ【標準】:【設問内容】日本文の論
理性を理解し日本文の該当個所を特定し，「ハイレベ
ル政治フォーラム」について英語で的確に説明する。
【分析】上位から下位に分散し，度数は上位層＞中位層＞下位層の順で多かった。
「毎年開かれる」「現在の課題は何かについて話し合っている」を英語で表現するのは比較的易しいが，「目標達成の進捗状況」の内容を咀嚼してやさしい英語で表現できるかという点で個人差が生じたと考えられる。
(5)大問 3 問 2 カ【標準】:【設問内容】日本文の該当個所を特定し，2018 年の国際会議の決意内容を英語で的確に説明する。
【分析】上位から下位に分散し，上位層と中位層は同数で，下位層は少なかった。
「一
致団結して」「決意を示した」を基礎的な英語で表現できるかどうかという点で個人差が生じたと考えられる。
(6)大問 3 問 3【標準】:【設問内容】日本文の該当個所を特定し，国連事務総長の呼びかけを英語で的確に記述する。
【分析】上位から下位に分散し，度数は中位層がほぼ半数を占め，次に上位層＞下位層の順で多かった。
「必要な変革」「確実に進んでいる」を基礎的な英語で表現できるかという点で個人差が生じたと推察される。
2. 平均得点率が想定よりも高い設問(1)大問 2 問 2【標準】:【設問内容】在宅勤務の問題点を自ら思考し日本語で説明するとともに，全業種で在宅勤務を実施すべきとする案に対する反論を 80～100 語の英語で論理的に記述する。
【分析】エッセ
イ・ライティングの訓練ができていると思われる受験者が多く，上位層が厚かったが，内容の論理性や語彙力の点で個人差が生じた。
(2)大問 3 問 1 エ【やや易】:【設問内容】ガーナの児童が置かれている状況について記述された英文の該当個所を特定し，その内容を日本語で的確に説明する。
【分析】キーワード Ghana（ガーナ）は注釈がついており該当個所の特定は容易であり，語彙や文構造（a boy from a wealthy household / urban area / beas likely to）に対する理解力が想定より高かったと考えられる。
(3)大問 3 問 4【標準】:【設問内容】英文の該当個所を特定し，モザンビークの子どもが置かれている状
況を日本語で的確に記述する。
【分析】上位から下位に分散し，度数は上位層が非常に厚く，中位層と下位層はほぼ 2：1 の割合であった。該当個所は註釈のついたモザンビーク(Mozambique)から容易に特定でき，基礎的な表現(go on to attend / compared with)と，やや難解な children who had not の省略表現の理解力で個人差が識別できた。
3. 平均得点率が想定よりも低い設問(1)大問 1 問 2【やや難】:【設問内容】つなぎこと
ば“On the other hand”を挟んだ前後の文の意味を対比させて説明する。
【分析】上・中・下の 3 つの層に分散されたものの，度数の多さは下位層＞中位層＞上位層の順となった。前部の英文の意味は理解しつつも，
On the other hand 以後の英文の意味を一般化して表現することが難解であり，その点で個人差が生じることをねらいとしたが，下位層が想定以上に多かった。
(2)大問 1 問 4【やや難】:【設問内容】芸術について“Art”と“art”を区別する筆者の核となる主張を読み取り，日本語で表現する。
【分析】半数近くが 0 点だった。残りの約半数は上位層から中位層まで広く分散した。部分的ではなく英文全体の意味を理解することが難しかったと考えられる。
(3)大問 2 問 1【やや易】:【設問内容】在宅勤務に関する英文からその利点を読み取り，日本語で簡潔に説明する。
【分析】上・中・下の 3 つの層に広く分散されたが，英文にない利点を記述したり，説明が不十分な解答がみられ，想定よりも低くなった。
(4)大問 3 問 1 ア【標準】:【設問内容】世界銀行の専門家の言説について記述した英文の該当個所を特定し，その内容を日本語で的確に説明する。
【分析】該
当個所は 2016 / World Bank という語句を示しわか
りやすいヒントを与えているが，該当する英文中の基礎語彙や文構造の理解力が想定よりも低かったと考えられる。3 つの層に分散されたが，下位層＞中位層＞
上位層の順で層が厚かった。
(5)大問 3 問 1 イ【やや難】:【設問内容】2030 年までの SDGs の目標について記述した英文の該当個所を特定し，その内容を日本語で的確に説明する。
【分析】該当個所は sustainable development goals /by 2030 という語句がヒントとなるが内容がやや難解であり，さらに語彙や構文（have access to / qualityの形容詞の意味 / so that 副詞節）の理解不足が想定以上に低い得点率につながったと考えられる。大半が下位層，中位層を構成する結果となった。
(6)大問 3 問 2 キ【標準】: 【設問内容】体が不自
由な子どもや HIV に感染した子どもが置かれている状況について記述した英文の該当個所を特定し，その内容を日本語で的確に説明する。
【分析】該当個所の特定は，children with disabilities / HIV の用語がヒントとなり容易であるが，the least prepared for /miss out on the opportunity の語句の理解が不十分で- 207 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号あった。上位から下位に分散しているが，中位層と下位層がほぼ同数で，上位層の度数は小さかった。
4. 総合問題Ⅱ(文)の得点率分布
個々の設問については，上記 1.～3.に示したが，総合問題Ⅱ(文)の平均得点率はほぼ想定（【標準】）の範
囲内で，設問全体の難易度は適切であったと考える。
ただし，標準偏差(100 満点換算値 10.5)は 2019 年度(12.9)よりも小さかった。
「やや難」を想定した設問の得点率が想定以上に低く，上位層・中位層のばらつ
きが想定よりも小さかったことが要因の一つと推察される。
4 「志」における総合問題Ⅰ(英)（2020 年度実施）[理系型受験]4.1 出題の意図・評価ポイント
出題の意図・評価ポイントは，次のように公開している（神戸大学, 2020）。
1 問題文は，数や数学に関する概念と脳の発達との関連についての英文である。
問 1 問題文の前後の文脈から内容を正しく理解する力，倒置などの基礎的な構文の理解度，および日本語で的確に説明する表現力を測る。
問 2 問題文の理解に基づき，数や数学に関する異なった概念をまとめた表を完成させ，英文の読解力および制限字数内の日本語で的確に説明する表現力を測る。
問 3 問題文中の実験について，その方法と結果を記した英文の読解力，および制限字数内の日本語で的確に説明する表現力を測る。
問 4 問題文中の実験について，その結果から導き出される推論を記した英文の読解力，および指定語数の英語で簡潔に表現する力を測る。
問 5 問題文中の実験について，その結果が裏付けている仮説を記した英文の読解力，および制限
字数内の日本語で的確に説明する表現力を測る。
2 問題文は，グローバル・コモンズに関する日本
文，グローバル・コモンズの一部である宇宙の開発に関連した英文，およびそれらの文章に関して交わされた英語と日本語の会話文である。
問 1 問題文を読んで，複数の文章を包括的に理解し，英語の会話文の空所を補うのに必要な英語を論理的に推論し，英語で的確に記述する表現力を測る。
問 2 問題文を読んで，複数の文章を包括的に理解し，日本語の会話文の空所を補うのに必要な日
本語を論理的に推論し，日本語で的確に記述する表現力を測る。
問 3 タイにおいて日本が貢献している宇宙技術の開発協力について記した英文の読解力，および
制限字数程度の日本語で的確に説明する表現力を測る。
4.2 結果の分析
4.2.1 志願者・合格者の推移
2020 年度実施の志願者は 108 名であった。2019年度 89 名，2018 年度 70 名と比較すると年々増加傾向にある。その背景には，募集人員の増加（54 名，
42 名，40 名：2020 年度実施～2018 年度実施の順）が考えられる。倍率の高い順では，工学部建築学科 8倍，医学部保健学科検査技術科学専攻 6.5 倍，農学部
生命機能科学科応用生命化学コース 6 倍，医学部保健学科理学療法学専攻 5.5 倍であるが，理系型受験全
体では 2 倍で，志願者が 0 名の学科やコースもあり，志願者の増加が課題のひとつである（表 4 参照）。
表 4 志願者・合格者の推移 [理系型受験]

学部

学科
環境共生学科
国際人間科学部

医学部

工学部

農学部

海事科学部

専攻・コース

募集人員 志願者数 合格者数
７ ・５ ・５ 12・17・14 ４ ・３ ・３
看護学専攻
４ ・４ ・２ ９ ・４ ・８ ４ ・３ ・２
検査技術科学専攻 ２ ・２ ・２ 13・８ ・２ ２ ・２ ・２
保健学科
理学療法学専攻
２ ・２ ・２ 11・８ ・８ ２ ・２ ・２
作業療法学専攻
２ ・２ ・２ ５ ・５ ・０ ２ ・２ ・０
建築学科
２ ・２ ・２ 16・10・３ １ ・２ ・１
市民工学科
２ ・２ ・２ ０ ・０ ・０ ０ ・０ ・０
電気電子工学科
２ ・２ ・２ １ ・３ ・１ ０ ・０ ・１
機械工学科
２ ・２ ・２ ３ ・０ ・２ ０ ・０ ・１
応用化学科
３ ・２ ・２ ８ ・２ ・７ ４ ・１ ・３
情報知能工学科
２ ・２ ・２ ３ ・４ ・１ ２ ・１ ・１
食料環境システム学生産環境工学コース ２ ・２ ・２ ５ ・４ ・４ ０ ・１ ・１
応用動物学コース １ ・１ ・１ ４ ・３ ・０ １ ・１ ・０
資源生命科学科
応用植物学コース ２ ・１ ・１ ０ ・３ ・３ ０ ・１ ・１
応用生命化学コース １ ・１ ・１ ６ ・２ ・５ ２ ・０ ・１
生命機能科学科 応用機能生物学コース
３ ・３ ・３ ２ ・６ ・５ ２ ・３ ・３(旧 環境生物学コース)
グローバル輸送 航海マネジメント
10・５ ・５ ４ ・10・７ ３ ・１ ・１
科学科
コース
ロジスティクス
２ ・１ ・１ ３ ・０ ・０ ０ ・０ ・０
コース
海洋安全システム
３ ・１ ・１ ３ ・０ ・０ ２ ・０ ・０
科学科注）数字は2020年度・2019年度・2018年度実施の順を示す- 208 -

神戸大学「志」特別選抜における総合問題の出題と分析

4.2.2 想定した難易度と結果の分析
難易度は，
「難」
「やや難」
「標準」
「やや易」の 4段階を想定し出題した。文系型受験同様，基準に関する具体的な数値は省略した。本項でも【設問内容】を記述した。
1. 平均得点率がほぼ想定内（誤差±3%）の設問(1)大問 1 問 1【標準】:【設問内容】問題文の前後の文脈から判断し，科学に関する最も深い謎を日本語で的確に説明する。倒置構文 / 最上級の表現 / likeを用いた例示 / appear to 不定詞，という英語の基礎的な構文や語彙の理解力を測ることをねらいとした。
【分析】上・中・下の 3 つの層に分かれ，上位層と下位層がほぼ同数で中位層は 1/4 を占めた。文構造や語彙の理解力で個人差が生じたと推察される。
(2)大問 1 問 2 イ 【標準】:【設問内容】Plato の数や数学に関する概念を制限字数内の日本語で的確に説明する。
【分析】上位層から下位層に分散されたが中位層が 40%以上を占めた。上位層＞下位層だが，僅差であった。英文の特定は容易であり，文構造や語彙は想定した難易度であったと考えられる。その理解力の差が得点に反映されたと推察される。
(3)大問 1 問 3 オ【やや易】:【設問内容】問題文中の実験について，その結果を制限字数内の日本語で的確に説明する。
【分析】該当する英文の難易度は標準的であるが，設問（問 3）で示した表の中にヒントを与えた結果，上位層が非常に厚かった。
(4)大問 2 問 1 ア【標準】:【設問内容】英語の会話
文から該当する日本文の個所を特定し，グローバル・
コモンズの一般的なイメージを英語で的確に記述する。
【分析】ヒントを理解すれば，該当の日本文を特定するのは容易であり，基礎的な英語力でその内容を英語で説明することができる。3 つの層に山ができたが，度数は中位層＞下位層＞上位層の順で多く，中位層がほぼ半数を占めた。
(5)大問 2 問 2 キ【やや難】:【設問内容】日本語の会話文から英文の該当個所を特定し，国際宇宙ステーション(ISS)が人類にとっても外交的にも重要なプロジェクトになっている理由を日本語で的確に記述する。
【分析】最下位層がほぼ 45％を占めたものの，平均得点率は想定の範囲内であった。英文の該当個所を特定するのがやや難しく英文の読解力と，a grandproject / in which / participate / in the field of の語彙や構文の理解力の違いで個人差が生じたと考えられる。
(6)大問 1 問 5【やや難】:【設問内容】問題文中の実験について，その結果が裏付けている仮説を制限字数内の日本語で的確に説明する。
【分析】仮説は実験の内容を記した全体の英文から思考する必要があるため，やや高い難易度を想定した通りの結果であった。
下位層がおよそ半数を占め最下位層が非常に多かったが，上位層が約 30％で，中位層が 3 つの層の中で最も少数であった。
2. 平均得点率が想定よりも高い設問(1) 大 問 1 問 2 ア 【 標 準 】 : 【 設 問 内 容 】
Pythagoras の信奉者の数や数学に関する概念を制限
字数内の日本語で的確に説明する。
【分析】上位層が60%以上を占め，中位層が下位層よりもやや多かった。
英文の特定は容易であり，文構造や語彙が受験者には想定よりもわかりやすかったと考えられる。
(2)大問 1 問 3 エ【やや易】:【設問内容】問題文中の実験について，その方法を制限字数内の日本語で的確に説明する。
【分析】該当する英文の難易度は標準的であるが，設問（問 3）で示した表の中にヒントを与えた結果，上位層が想定を超える結果となったと考えられる。他方，ほぼ 20%の下位層が存在し，日本
語での記述回答が十分に訓練されていない受験者がいることが推察される。
(3)大問 2 問 2 カ【標準】:【設問内容】日本語の会
話文から英文の該当個所を特定し，宇宙開発に関する
国際的な対話や協議の目的を日本語で的確に記述する。
【分析】上・中・下の 3 つの層の山ができ，度数は上位層＞中位層＞下位層の順に多く，上位層が 40％近くを占めた。ヒントから英文の該当個所の特定は容易であるため，with the aim of / promoting / sharing/ from a broad viewpoint の語彙の理解力で差が生じたと推察される。
3. 平均得点率が想定よりも低い設問(1)大問 1 問 2 ウ 【標準】:【設問内容】Einstein の数や数学に関する概念を制限字数内の日本語で的確に説明する。
【分析】下位層＞中位層＞上位層の順で分散されたが下位層が 45%強を占めた。英文の特定は容易であるが，問 2 ア，イと比較すると文構造や語彙が受験者には想定よりも難しく，その理解力の差が得点に反映されたと考えられる。
(2)大問 1 問 4【難】:【設問内容】問題文中の実験について，その結果から導き出される推論を指定語数の英語で簡潔に表現する。
【分析】本文には記されていない英文を，問題文全体から推察し空所を埋めなければならず「難」を想定したが，想定よりもはるかに難易度は高かった。その中で 2 名が正答し，1 名は正答に近かった。
(3)大問 2 問 1 イ【標準】:【設問内容】英語の会話
文から該当する日本文の個所を特定し，グローバル・- 209 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

コモンズに関する国際法が不十分な理由を英語で的確に記述する。
【分析】英語の会話文から日本文の該当個所を特定し，その内容を英語で記述することが難しかったことが要因だと推察されるが，下位層が厚かった。
(4)大問 2 問 1 ウ【やや難】:英語の会話文から該当する日本文の個所を特定し，グローバル・コモンズの定義を英語で的確に記述する。
【分析】上位から下位に至るまで分散されたが，最下位層がおよそ 45％を占めた。英語の会話文にヒントを与えているので日本
文の該当個所を特定するのは難しくないため，英語の語彙や構文の力の個人差をねらいとしたものの，その内容を英語で記述するには受験者に想定以上に高い表現力を求める結果になったことが要因であると考えられる。
(5)大問 2 問 1 エ【標準】:日本語の会話文の内容をヒントにして，スペース・デブリーについて英語で的確に記述する。
【分析】日本語の会話文から該当する
日本文の特定は容易で，means / broken pieces / inspace / comes from など読解の場合であれば基礎的な用語をうまく使えるかどうかで個人差が生じる工夫をしたが，最下位層が想定を超えおよそ 40％を占めた。
(6)大問 2 問 2 オ【標準】：【設問内容】日本語の会
話文から該当する英文の個所を特定し，スペース・デ
ブリーの原因について日本語で的確に説明する。
【分
析】上位層と下位層がほぼ同数であったが，最下位層
が約 30％で最も多かった。その結果想定よりも低くなったが，caused by / crashes などの語彙の理解力
で個人差が生じたと推察される。
(7)大問 2 問 2 ク【やや難】:【設問内容】日本語の会話文から該当する英文の個所を特定し，ISS が宇宙分野の能力構築を支援する目的として行っている活動を日本語で的確に記述する。
【分析】最下位層が 60％弱を占めた。英文の該当個所を特定するのがやや難し
いので，英文の読解力と，release satellites / onbehalf of / for the purpose of / providing support の語
彙や構文の理解力の違いで個人差が識別できることをねらいとしたが，想定よりも受験者には難解であったと考えられる。
(8)大問 2 問 3【やや難】:【設問内容】タイにおいて日本が貢献している宇宙技術の開発協力について記した英文の読解力を基に，制限字数程度の日本語で的確に説明する。
【分析】最下位層が 55％強を占めた。
最下位層以外は，上位層から下位層まで広く分散された。設問の指示文から英文中の該当個所は容易に特定できるので，such as / farming tools / positioning /automatically-operated / construction machines の語彙の理解力で個人差が生じたと推察される。
4. 総合問題Ⅰ(英)の得点率分布
総合問題Ⅰ(英)の平均得点率は想定（【標準】）よりも低かったが，得点率分布では上位層から下位層までのばらつきがみられた（標準偏差は 52 点満点換算値8.0。2019 年度 7.9 ※数学的分野の配点率：48%）。
中位層＞下位層＞上位層の順で度数が多く，中位層がおよそ半数を占めた。英文全体の難易度は標準と判断される（出題者の経験値に依る）ものの，受験時期において英語の語彙や構文の理解力・表現力，また制限
字数で日本語にまとめる表現力が十分に習得されていない受験者が存在することが推察される。
5. 考察
学力を特定できない受験者を対象としたテストについて，想定通りの結果を得ることは容易ではない。重
要課題である基礎学力の担保および学力の個人差の識別を実現するために，各設問で 3 段階あるいは 4 段階の難易度を想定したが，想定した結果にならない設問があった。3.2.3 および 4.2.2 では，平均得点率がほぼ想定内の設問，想定よりも高い設問，想定よりも低い設問に分類してそれぞれの要因を分析した。
難易度に関しては，英語の語彙や文構造，内容の理解力，英語や日本語による表現力を主な評価観点として想定した。総合問題Ⅱ(文)と比較すると，総合問題
Ⅰ(英)に「やや難」が幾分多くなったが出題したい内
容を重視した結果であった。
「標準」や「やや易」の設問と得点率が相殺されて全体として平均得点率が「標準」になるものと想定した。
「やや難」の各問でいずれも満点を取得した受験者もあり，受験者の学力を不適切な程度に逸脱してはいないと判断している。
総合問題Ⅱ(文)においても，学力の個人差を識別するという観点からは「やや難」を含めた難易度の想定は意味があったと考える。
各問において想定が外れた背景にはいくつかの要因が考えられる。
(1)語彙・構文・文法の理解力：単語については辞書に難易度の記述があり，構文や文法は高校生用の参考書での解説を参考にして，(a)高等学校段階で習得されていると思われるもの，(b)十分習得されていないと思われるものとの判別はある程度可能であるが，文中から類推できる場合とそうでない場合があり，(a)(b)の区別が単純に得点に反映されるとは限らない。
(2)内容の理解力：個々の英文の意味は理解できても，英文全体の内容を包括的に理解できない場合や英- 210 -

神戸大学「志」特別選抜における総合問題の出題と分析文の意味を一般化して理解できない場合など，「総合的な語学力」の想定が困難である。
(3)英語の表現力：内容を英語で記述するには，たとえば，「目標達成の進捗状況について話し合う」を“discuss how much the goals have been achieved”など意味を噛み砕いてやさしい英語で表現するなど，「想像力」や「創造力」を課す場合があり，単に語彙，
構文，文法の習得以上の高い表現力が求められる場合がある。受験者のその技能を想定することは容易ではない。
(4)日本語の表現力：記述式の場合は，脳で理解されたイメージを的確な日本語で描出する表現力に個人差が生じるがその能力の想定は難しい。
(5)ヒントの活用力：提示したヒントを受験者が想定よりもうまく活用した結果，難易度を想定以上に下げ過ぎる場合があったり，逆にヒントが活用されず難易度が想定よりも高くなる場合がある。
以上の(1)～(5)は，設問の難易度を想定する際に考慮した評価観点であるが，CEFR のような明確な評
価規準・基準の設定は，上述した理由により実現困難であり，難易度は出題者の経験値に依拠している状況がある。本稿で行ったような分析を継続しデータを蓄積することが，出題者の経験値の精度を高め，想定した難易度に相応する出題を可能にする現実的な方法ではないかと考える。

田健三・西山覚・髙橋真・進藤明彦・杉山浩一(2021). 「神参考文献
神戸大学(2020). 「令和 3 年度「志」特別選抜第 1 次選抜入試
問題」
https://www.edu.kobe-u.ac.jp/admc-info/exam.html(2021 年 12 月 1 日).
藤井光昭・石塚智一・岩坪秀一・柳井晴夫・荒井克弘・小野博・繁枡算男・藤芳衛(1999).「大学入試における総合試験の国際比較研究」科研基盤研究(B)( 研究課題/ 領域番号09041041)研究成果報告書概要
https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PROJECT09041041/ (2021 年 12 月 1 日).
柳井晴夫・椎名久美子・平直樹・鈴木規夫・藤芳衛・谷本光
穂・岩堀淳一郎・有澤幸吉・中園一郎・齋藤寛・平井洋子・
栗山容子(1999).『平成 8～10 年度「大学の各専門分野への適性評価を目的とする総合試験のあり方に関する共同研究」最終報告書』大学入試センター研究開発部.
田健三(2019). 「神戸大学「志」特別入試の概要―第１次選抜における文系担当者として―」『令和元年度全国大学入学者
選抜研究連絡協議会大会研究発表予稿集Ⅱ(招待研究会用)』，19－24.

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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―」『大学入試研究ジャーナル』31，326－331.

大学入試研究ジャーナル第 32 号，212-219，2022【資料】

オンライン相談会に関する今後の展望と課題――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）
2020 年初めから世界規模で拡大した新型コロナウイルス感染症により，我が国の大学でもオープンキ
ャンパスや進学相談会等の入試広報関連の行事が軒並み中止となった。その代替として活用されたのがオンラインを用いたオンデマンドおよび双方向タイプの企画であり，新たな手段として存在感が増している。本稿では生徒や保護者等を対象とした，オンライン形式に切り替えた進学相談会等について概観
し，企画や運営について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，参加者のニーズに適した実施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：国立大学の入試広報，オンライン，コロナ禍による志望校の変化
1 はじめに2020 年初頭より世界的に拡大した新型コロナウイ
ルス感染症の流行拡大により，大学では様々な対応に追われた。大学行事を通して感染が拡大することの懸念から，20 年度末は多くの大学で一般選抜の仕様が変更されるとともに，卒業式および新年度の入学式が中止される等，学年暦が変更された。また，大学構内での人の接触を減らすために，教職員・学生の大学構内への立ち入りが規制され，授業，実験・実習，会議等のオンライン化が推進された。さらに，人流抑制の観点から，県を跨ぐ出張等の自粛や禁止，学会等もオンラインに切り替えられることになった。
大学にとって学生募集の手段として重視する入試広報も同様である。地域間の移動機会を減らすことや，
大学構内での「3 つの密」１）を防ぐため予定していた企画が相次いでオンライン化された。とりわけ大勢の高校生や保護者等が集うオープンキャンパスも対象となり，普段は来場者で混み合うキャンパスも，中止や縮小あるいはオンラインに切り替えて実施する等，多くの大学で学内での実施は見送られた。
また，オープンキャンパスと並ぶ入試広報の主要な手段として，生徒や保護者を対象とした大学説明や入試相談等の相談会企画がある（以下，「相談会等」と表記する）。
これらは受験産業や広告代理店等が会場を借り，多数の大学等が参加して，来場者は関心がある学校のブースに着席して個別説明を受ける,あるいは質疑応答を行う形式が一般的であるが，やはり今般のコ
ロナ禍により延期や中止になった催しも多く，生徒や保護者との接点が得にくい 1 年となった。
表 1 は名古屋大学における 2020 年度のオープンキ
ャンパスおよび相談会等の年度計画と参加・開催有無の一覧である。本件は筆者らが属するアドミッション
部門の教員と事務職員（入試課）にてほぼ全てを担っているが，一連のコロナ禍によるいわゆる「第 1～3
波」２）の到来時期（概ね 4～5，7～8，12～1 月）に開催を予定していた企画の約 7 割が中止・延期となった。これらは主催企業からの中止等の連絡のほか，本学として参加を見合わせた件も含まれる。やや落ち着いた時期（9～11 月）に集中して相談会等への参加を再開したものの，年間を通じた本学の参加数は当初の計画に対し 4 分の 1 程度に減少した。
表 1 名古屋大学 大学説明会・進学相談会・オープン
キャンパスの計画と実施状況（2020 年度）
計画

実施

実施率

5月

2

0

0.0%

6月

9

0

0.0%

7月

9

0

8月

9

2

9月

10

7

70.0%

10月

4

3

75.0%

11月

2

1

50.0%

計

45

13

28.9%

備考
(4〜5月

コロナ禍の第1波)

0.0%

(7〜8月

コロナ禍の第2波)

22.2%

・8月中旬

オープンキャンパス

以上により，入試広報の大幅な機会縮小に直面し，その代替策として導入されたのが Web 会議システムを活用したオンラインにおける相談会等の実施である。
動画を活用したプレゼンやリアルタイムの質疑応答等
が，大量の情報を迅速に伝達することのできる通信方式の普及により実現に至った。
スマートフォンの普及で家庭における ICT 環境が整備されていたこと，また，学校現場で本システムが導入されていたことが要因となって，オンライン相談- 212 -

オンライン相談会に関する今後の展望と課題会は短期間で順調に普及することが可能となったと考えられる。一方で高校・家庭とも ICT 環境が万全でないケースや，相談会を運営する大学側の IT スキルに問題があるケース（天野，2021）もあり，導入初年度
としてはまさに手探りの 1 年間だったと言えよう。
2 問題の所在「コロナ禍による大学志望の変化」
前述の通り，
2020 年度は新型コロナウイルスの影響が続いて，オープンキャンパスや相談会等が減り，結果として高校生・保護者等が「大学を知る」機会が従来と比べ大幅に減少した。このことが 2021 年度入試に影響したのかついては，受験産業による志願動向に関する調査結果から推測することができる。
進研アド（2021a）は，2020 年度の受験学年と高校2 年生の大学志望の動向について，出願状況や自社模
試の分析結果等から考察している。同社の委託先調べ
による私立大学の 2021 年度入学者選抜の志願者数は，地域や学問分野にかかわらず志願者が減少し，全体では対前年指数 87.4 という状況にあるという（2021 年
2 月 26 日までの集計）。同社では「受験生がおしなべて出願していない」，「1 人あたりの出願校数が減っている」ことを指摘し，その原因として，都市部における感染拡大を警戒し，地方の受験生が大都市の大学の出願を避ける傾向があったことを挙げている。
また，進研アド（2021b）は，2020 年度高 2 生の志望動向の変化を挙げ，「志望者の流動性が下がり入れ替
わりが少ない」ことを指摘している。同社が保有する
高 2 生のデータから「大学への資料請求数や模擬試験
での志望校記入数は前年度比で減少している」とし，「しかも大学について十分に研究し，選択肢を広げた
うえで絞り込んでいるわけではない」と述べている３）。
その背景として「高校生が大学と出合う最大の機会であるオープンキャンパスがコロナ禍によって中止になったことが影響していることが考えられる」と，各大学の入試広報の量的な不足が「大学を知る機会」の不足に繋がっていることを示唆している。
2021 年度入試は，
コロナ禍とともに共通テストの導入初年度でもあった。そのため，出願校数減少の要因
は数多く考えられる。例えば，志願者減少の「大学入学共通テストの平均点上昇」により，国公立大学第一志望者が，併願先として検討していた私立大学の出願数を絞り込んだことも影響していたであろう。
ただし，
進研アド（2021b）の調査結果を踏まえれば，コロナ
禍の 2021 年度入試では，適切な出願先を見つけられない受験生が多く存在していた可能性は十分に考えられる。以上に鑑みて，これまで一般的だった対面式の入試広報戦略を根本から変更を余儀なくされたのが2020 年度だったと言えよう。
その中で急浮上したのが前述の「オンラインを活用した入試広報」であり，その活用であった。
3 オンライン相談会等の位置づけと研究の目的
3.1 オンライン相談会等の位置づけについて
このように，ICT を利用した入試広報は，コロナ禍
の影響で急速に普及したが，本稿ではその中の「オンライン相談会等」に着目する。本稿の論じる「オンライン相談会等」とは，「オンライン（インターネット）
を利用して，生徒・保護者等を対象にリアルタイムで大学や入試に関連した質疑応答を行うこと」を指す。
多くの国公立大学においては，基本的には，このようなオンライン入試相談会は，コロナ禍にあって激減した対面型の入試相談会を，オンライン環境で再現することを目的としたものと考えられる。しかし，以下に見るように，重要な点で対面型の入試相談会とは異なる特徴を持っている。
もともと，相談会等は業者の主催で開催され，大学などはそれらにエントリーして参加することが一般的である。ところが本稿が扱うオンライン相談会等は，大学の既存の設備のみで成立しうるため，現状，大学にて企画・運営することが一般的である（表 2）。そのため，大学が主催者となる「オープンキャンパスで実施される説明会・相談会」に近い特徴を持つと考えられる。なぜならば，オープンキャンパスでも，オンラ
インでも，相談者は特定の大学を選んで参加しているためである。これに対して業者主催の相談会等では，興味がない大学であっても，とりあえず相談してみるというケースがある。入試広報に関する先行研究において，オープンキャンパスの実施効果（志願意識の高まり）が高い一方で，業者主催の相談会等への参加は，効果が低い等の指摘が散見される（吉村・木村，2010；
三好ら，2019）。しかし，以上にみたように，「オンラ
イン相談会等」は業者主催の相談会等と名称こそ部分的に重なるが，その効果については大きく異なると考えられる。相談者の自主性の観点から考えれば，入試広報における位置づけとしては，オープンキャンパスに近いと考えられよう。

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大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 2 入試広報に関する大学・業者主催のイメージ
大学主催

業者主催

従来の大学説明会・進学
相談会

少ない

多い

オープンキャンパス

多い

少ない★オンラインを利用した大学説明会・進学相談会

多い

少ない

3.2 研究の目的
本研究の目的は，新型コロナウイルス感染拡大への対応策として，入試広報活動の主力のひとつである相談会等をオンラインに切り替えた大学の当該企画に関する成果と課題について明らかにすることである。とりわけ大学が主催として実施したオンラインの相談会等について各校の取組や得られた成果，および感じた
課題等について全国の国立大学にアンケート調査を行い，データ分析等から考察した。
4 オンライン相談会に関する調査
4.1 方法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，オンライン調査（自校企画によるオンライン相談会に関するアンケート）を実施した。
3. 調査期間2020 年 12 月
4. 有効回答数および有効回答率
61 大学（74.4％）
5. 回答者の基本属性
教員 18（29.5%），事務職員 42（68.9％），無回答 1（1.6％）
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，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，
オンライン調査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。
7. アンケートの構成
開催の有無 オンライン相談会の開催の有無について，「1. 開催している」「2. 開催していない」「3. その他」から該当するものを全て選択するよう求めた。
運営担当組織 オンライン相談会の運営を担当す
る組織について，「1. 入試課等の事務組織」「2. アドミッションセンター」「3. 学部」「4. 外部の業者」「5. その他」から該当するものを全て選択するよう求めた。
導入時期 オンライン相談会の導入時期について，「1. 2020 年度から」「2. 2019 年度以前から」「3. その他」から選択するよう求めた。
開催日数 2020 年度の開催日数について，「1. 1 日」から「51. 51 日以上」までの選択肢（1 日単位）から選択するよう求めた。
開催時期 2020 年度の開催時期について，該当する月を全て選択するよう求めた。
開催期間の長さ 対面の相談会と比較した場合のオンライン相談会の開催期間の長さについて，
「1. 長
くなった」
「2. どちらともいえない」「3. 短くなった」「4. その他」から選択するよう求めた。
開催日 どのような日に開催したかについて，「1.
平日」「2. 土日・祝日」「3. その他」から該当するものを全て選択するよう求めた。
対応者 参加者の相談に対応した人（対応者）について，「1. 入試課等の事務職員」「2. アドミッション
センターの教員」「3. 学部教員」「4. 学生」「5. その他」から該当するものを全て選択するよう求めた。
参加者数 2020 年度開催のオンライン相談会の参加者数について，「1. 10 人以下」から「21. 201 人以上」までの選択肢（10 人単位）から選択するよう求めた。
相談時間 一人あたりの標準的な相談時間について，「1. 10 分未満」
「2. 10 分以上～20 分未満」
「3. 20
分以上～30 分未満」
「4. 30 分以上」
「5. その他」から該当する時間を選択するよう求めた。
相談時間の長さ 対面の相談会と比較した場合の一人あたりの標準的な相談時間の長さについて，「1.
長くなった」「2. どちらともいえない」「3. 短くなった」「4. その他」から選択するよう求めた。
実施形態 実施形態について，「1. 個別相談（参加者 1 組，対応者 1 名）」
「2. 集団相談（参加者複数組，対応者 1 名）」「3. その他」から該当するものを全て選択するよう求めた。
事前質問 事前に参加者から質問等を募集したかについて，「1. はい」「2. いいえ」「3. その他」から選択するよう求めた。
ツール 使用したツール（ソフトウェア等）について，「1. Zoom」「2. Teams」「3. Skype」「3. Line」「4.
Google Meet」「5. その他」から該当するものを全て選択するよう求めた。
資料提示 オンライン相談会で資料をどのように提示したかについて，「1. 画面共有を使って提示した」「2. 参加者に，pdf 等の資料にアクセスするように指- 214 -

オンライン相談会に関する今後の展望と課題示した」「3. 資料の提示はしなかった」「4. その他」から該当するものを全て選択するよう求めた。
顔表示 ウェブカメラで顔が見えるように設定したかについて，「1. 対応者，参加者両方の顔を表示するように設定した」「2. 対応者の顔のみを表示するように設定した」「3. 参加者の顔のみを表示するように設定した」「4. 顔は表示しないように設定した」「5. その他」から該当するものを全て選択するよう求めた。
オンライン相談会の利点 対面の相談会と比較した場合のオンライン相談会の利点について，7 項目（受
験生本人の参加，多様な地域からの参加，望ましい学
力層の参加，目的意識をもつ者の参加，事前質問に対する回答準備，適切な情報提供，モチベーションの高い者の参加）に対して「1. あてはまらない」「2. どちらともいえない」「3. あてはまる」から選択するよう求めた。また，上記以外の利点について自由記述で回答を求めた。
オンライン相談会の欠点 対面の相談会と比較した場合のオンライン相談会の欠点について，5 項目（参加者の反応，資料提示，事前準備，参加者の限定，機器等のトラブル）に対して「1. あてはまらない」「2. ど
ちらともいえない」「3. あてはまる」から選択するよう求めた。また，上記以外の欠点と改善方法について
自由記述で回答を求めた。
告知方法 オンライン相談会の情報をどのような方法で告知したかについて，「1. HP 上に情報を掲載」「2. ダイレクトメールで参加者に告知」「3. 高校に情報を伝えた」「4. 教育産業・受験産業に情報を伝えた」「5. その他」から該当するものを全て選択するよう求めた。また，告知が十分だったかについて，「1. 十分だった」「2. どちらともいえない」「3. 不十分だった」
から選択するよう求めた。
需要 オンライン相談会の需要があったかについて，「1. 需要はあった」「2. どちらともいえない」「3. 需
要はなかった」から選択するよう求めた。
今後の継続 2021 年度に新型コロナウイルスの流行が沈静化しなかった場合のオンライン相談会の継続について，「1. 継続する」「2. 継続しない」「3. その他」から選択するよう求めた。また，沈静化後の継続について，「1. 対面の相談会の実施件数が元に戻ったあともオンライン相談会を継続する」「2. 対面の相談会の実施件数を減らして，オンライン相談会を継続する」「3. 対面の相談会の実施件数が元に戻ったらやめる」「4. 新型コロナウイルスの流行とは関係なく今後は継続しない」「5. その他」から選択するよう求めた。

4.2 結果と考察
4.2.1 オンライン相談会の開催形態
開催の有無 本稿の定義におけるオンライン相談会を開催している大学は 44（回答のあった大学の72.1％），開催していない大学は 11（18.0％）であった。その他，業者主催のオンライン相談会を利用している大学や学部等単体で実施している大学もみられた。
運営担当組織 表 3 より，オンライン相談会の運営を担当する組織は，入試課等の事務組織が約 8 割で最も多く，次いでアドミッションセンターが多かった（複
数回答）。そのうち，「事務組織とアドミッションセン
ター」等，複数組織での運営は 14（31.8％）であり，組織間で連携して進めている大学も一定数みられた。
表 3 運営担当組織（複数回答）
入試課等の事務組織
アドミッションセンター
学部
外部の業者
その他

度数 (相対度数)
35 (79.5)
19 (43.2)
6 (13.6)
3
(6.8)
0
(0.0)

導入時期 オンライン相談会の導入時期について，回答のあった全ての大学が「2020 年度から」と回答した。新型コロナウイルスの影響を受け，導入した大学が多かったと考えられる。
開催日数と参加者数 2020 年度の開催日数と参加者数の関連について検討するため，Fisher の直接確率計算法を行った結果，度数の偏りはみられなかった（p= .75）。よって，開催日数の多さと参加者数の多さが関連しているとは考えづらい（表 4）。ただし，開催日
数も参加者数も，ともに個別相談か集団相談か等の実施形態や，対応者側の体制に影響を受けると考えられる。大学ごとの適切な開催規模を模索する意味でも，開催日数や規模と参加者数の関係については，なお検討する余地がある。開催日数は 10 日以下が約 4 割で最も多かった。参加者数は 50 人以下と 201 人以上の大学がそれぞれ約 3 割みられた。
表 4 開催日数と参加者数
開催日数10日以下 11~30日 31~50日 51日以上
1~50⼈
6
2
2
2
51~100⼈
1
1
2
0参
101~150⼈
2
300
加 151~200⼈
1
0
0
0
5
4
1
4
者 201⼈以上
1
2
1
0
数 不明
計
16
12
6
6
(％)
(39.0)(29.3)(14.6)(14.6)※ 開催日数と参加者数ともに回答があった大学のみ集計- 215 -

不明
1
0
0
0
0
0
1
(2.4)

計 (％)
13 (31.7)
4 (9.8)5 (12.2)
1 (2.4)14 (34.1)
4 (9.8)41

大学入試研究ジャーナル第 32 号

開催時期 回答のあった大学の 95.5％が 8～9 月に開催していた（表 5）。オンライン相談会の準備が整い，オープンキャンパスと重ねて実施した大学も多くあったと推測される。また，10～11 月も 56.8％の大学が開催しており，8～9 月から継続して開催した大学が多くあったと考えられる。

ており，相談時間の長さとしては，対面の相談会と大きな違いはないという回答が多かったと考えられる。
表 7 相談時間と相談時間の長さ
相談時間の⻑さ⻑くなった

相

表 5 開催時期（複数回答）
4~5⽉
6~7⽉
8~9⽉
10~11⽉
12~1⽉
2~3⽉

談

度数 (相対度数)
6 (13.6)
20 (45.5)42 (95.5)
25 (56.8)
17 (38.6)
9 (20.5)時
間

開催期間の長さ 開催期間の長さについては，対面の相談会と比べて「長くなった」を選択した大学が 18（40.9％），「どちらともいえない」が 20（45.5％），「短くなった」が 3（6.8％），「その他」が 3（6.8％）であった。8 割以上の大学が開催期間としては短くなっていないと回答した。
開催日 平日に開催した大学は 38（86.4％），土日・
祝日は 32（72.7％），その他は 3（6.8％）であった（複数回答）。多くの大学が平日，土日・祝日を問わず開催
していたことが示唆された。
4.2.2 オンライン相談会の実施内容
対応者 「入試課等の事務職員」「アドミッションセ
ンターの教員」「学部教員」がそれぞれ 6 割以上選択されていた（表 6）。また，「事務職員・教員・学生」
等，複数の選択肢を同時に選択した大学は 36（81.8％）であった。複数の異なる役割による対応が可能であると相談者の多様な相談により応じやすくなると考えられる。ICT 環境の整備は，こうした対応や連携をサポートする可能性がある。
表 6 対応者（複数回答）
入試課等の事務職員
アドミッションセンターの教員
学部教員
学生
その他

10分未満
10分以上〜20分未満
20分以上〜30分未満
30分以上
その他
無回答
計
(％)

相談時間と相談時間の長さ 表 7 より，
相談時間は，
10 分以上 20 分未満の大学が最も多かった。また，相談時間の長さは約 7 割が「どちらともいえない」とし

いえない

1
18
8
3
1
1
32
(72.7)

短くなった

計

(％)

0
4
3
0
0
0
7
(15.9)

1
23
12
6
1
1
44

(2.3)
(52.3)(27.3)(13.6)(2.3)(2.3)

実施形態 実施形態に関して，「個別相談」は 41（93.2％），「集団相談」は 17（38.6％），その他は 3
（6.8％）であった（複数回答）。9 割以上の大学が個々の参加者のニーズに応じる個別相談を実施しており，他の参加者と参加できる集団相談を設定した大学も 4割弱みられた。
事前質問 事前に参加者から質問等を募集した大学は 38（86.4％），募集しなかった大学は 4（9.1％），
その他は 2（4.6％）であった。事前に質問を確認する
ことで，回答の準備ができ，限られた時間で適切な回答がしやすくなる利点があったと考えられる。
ツール 使用したツールは，「Zoom」が 40（90.9％）と最も多かった。他には「Google Meet」「Cisco Webex
Meetings」が各 3（6.8％），「Teams」が 2（4.6％）であった。
大学側と相談者側の利用のしやすさ，機能，各大学の状況等に基づき選定されていると考えられる。
資料提示 資料提示については，画面共有を使用した大学が 9 割弱みられた（表 8）。オンラインの特徴を活かした方法で情報提供を行った大学が多くみられた。
その他に，事前に参加者に資料を送付して対応した大学も 5（11.4％）みられた。
表 8 資料提示（複数回答）
画面共有
アクセス案内提示なし
その他

度数 (相対度数)
29 (65.9)
31 (70.5)
27 (61.4)
19 (43.2)
3 (6.8)

0
1
1
3
0
0
5
(11.4)

どちらとも度数 (相対度数)
39 (88.6)
14 (31.8)
6 (13.6)
8 (18.2)

顔表示 画面への顔表示に関して，参加者と対応者
双方の顔を表示するようにしていた大学が 75.0％であった（表 9）。顔表示により，対面の相談会により近い形で，互いの反応を確認しながら相談が可能になると考えられる。一方で，自由記述より，参加者の顔表- 216 -

オンライン相談会に関する今後の展望と課題

示は任意とした大学も一定数みられた。
表 9 顔表示（複数回答）

度数 (相対度数)
33 (75.0)
8 (18.2)
0
(0.0)
2
(4.5)
11 (25.0)

両方表示
対応者表示
参加者表示
表示なし
その他

オンライン相談会の利点 オンライン相談会の利点に関する項目のうち，「事前質問に対する回答の用意ができた」，「多様な地域から参加者が得られた」は約8 割が「あてはまる」と回答した。一方で「望ましい学力層の参加者が増えた」については「あてはまる」
が 1 割未満であった（表 10-1）。オンライン相談会では，相談者は興味のある特定の大学を選んで参加するが，必ずしも対面に比べて受験者として望ましい学力層の参加を集めやすいということではないと考えられる。その他の利点として，効率的な参加・運営が可能になる点や，オンラインを活用した対応が可能になる点などが挙げられた（表 10-2）。

対面と比べ，オンラインでは，保護者よりも受験生や高校生本⼈が参加者となるケースが多かった

対面と比べ，オンラインでは，より多様な地域から参加者が得られた対面と比べ，オンラインでは，受験者として望ましい
学力層の参加者の割合が増えた

対面と比べ，オンラインでは，目的意識を持った参加者に対応できた対面と比べ，オンラインでは，事前に質問を受け付けることができたので，回答を用意することができた

対面と比べ，オンラインでは，必要な情報をより適切に提供できた

対面と比べ，オンラインでは，モチベーションの高い
参加者に対応できた

あてはまる

対面と比べ，オンラインでは，参加者の反応がつかみづらかった

対面と比べ，オンラインでは，事前の質問の準備等に

無回答

時間と手間がかかった

計

いえない

1 (2.3)18 (40.9) 25 (56.8) 0 (0.0) 44 (100.0)

1 (2.3)8 (18.2) 35 (79.5) 0 (0.0) 44 (100.0)

0 (0.0)41 (93.2)

0 (0.0)14 (31.8) 29 (65.9) 1 (2.3) 44 (100.0)

3 (6.8)4 (9.1)1 (2.3)25 (56.8) 18 (40.9) 0 (0.0) 44 (100.0)

1 (2.3)22 (50.0) 21 (47.7) 0 (0.0) 44 (100.0)

対面と比べ，オンラインでは，もともと興味のある参加者にしか対応できない傾向があった

オンライン相談会では，機器やインターネットのトラ
ブルが多かった

0 (0.0) 44 (100.0)

37 (84.1) 0 (0.0) 44 (100.0)

表 10-2 オンライン相談会の利点（その他）
ｵﾝﾗｲﾝを活用した情報提示･対応ができる
移動なく参加できる
待ち時間が発生しない
相談内容の事前準備ができる
コストを削減できる
参加者層を拡大できる
時間管理がしやすい
相談内容の分析がしやすい
能動的な参加者が多い
業者主催のｵﾝﾗｲﾝ相談会より出席率が良い
その他

あてはま どちらともことが難しかったらない

3 (6.8)

表 11-1 オンライン相談会の欠点

対面と比べ，オンラインでは，資料を適切に提示する

表 10-1 オンライン相談会の利点
あてはま どちらともない傾向がみられた（表 11-1）。
「資料提示」，「事前質問に対する準備」については，利点として認識する大学が多かったと考えられる。その他の欠点として，「1)
当日欠席が多い」こと，「2) オンライン環境や関連技
術に個人差がある」こと等が挙げられた（表 11-2）。
また，これらの改善を図る上で，「1) リマインドメー
ルの配信」「2) 操作方法の事前案内」等予約から当日までの継続的なフォローの必要性等が挙げられた（表11-3）。また，その他の欠点として，予約システムの制約により，申込締切を早めに設定する必要があること等から，「3) 柔軟な対応」や「4) 当日参加への対応」
が難しい点が挙げられた（表 11-2）。これらに対して，「3) 質問内容の区分」を設定する，「4) 当日予約への対応」ができるシステムを導入する等，円滑により多くの参加者に対応できるような改善も見込まれる（表11-3）。

度数 (相対度数)
5 (11.4)4 (9.1)3 (6.8)3 (6.8)3 (6.8)2 (4.5)
1 (2.3)1 (2.3)1 (2.3)1 (2.3)2 (4.5)まる

無回答

5 (11.4)

16 (36.4) 23 (52.3) 0 (0.0) 44 (100.0)

16 (36.4)

17 (38.6) 11 (25.0) 0 (0.0) 44 (100.0)

14 (31.8)

20 (45.5) 10 (22.7) 0 (0.0) 44 (100.0)

1

(2.3)

23 (52.3) 20 (45.5) 0 (0.0) 44 (100.0)

12 (27.3)

22 (50.0) 10 (22.7) 0 (0.0) 44 (100.0)

表 11-2 オンライン相談会の欠点（その他）
1) 当日欠席が多い
2) 参加者のｵﾝﾗｲﾝ環境や技術に個⼈差がある
3) 柔軟な対応がとりにくい
4) 当日の飛び込み参加への対応が難しい
5) 事前準備に時間がかかる
6) 参加者に偏りがある
7) 接続トラブルへの対応が必要になる
8) 対応者の待機時間が出る
9) 参加者の反応がつかみにくい
10) 参加者の手元に資料が残らない
11) 広報が難しい

度数 (相対度数)
7 (15.9)
5 (11.4)
5 (11.4)
3 (6.8)3 (6.8)3 (6.8)3 (6.8)3 (6.8)2 (4.5)
1 (2.3)1 (2.3)度数(相対度数)
改善1) リマインドメールの配信
2(4.5)
告知方法の改善1(2.3)2) 操作方法に関する事前案内
2(4.5)
参加者の通信環境の確保
1(2.3)
3) 質問内容を区分する
2(4.5)4) 当日予約への対応
2(4.5)
6) 対面の相談会との併用
1(2.3)
時期設定の工夫2(4.5)7) 場数を踏む
1(2.3)
8) 日程設定の工夫
1(2.3)
対応者の勤務形態の整備
1(2.3)- 217 -

計いえない

表 11-3 欠点に対する改善案

オンライン相談会の欠点 オンライン相談会の欠点に関する項目のうち，「参加者の反応がつかみにくかった」「もともと興味のある参加者に限定された」は，「あてはまる」が 5 割程度，
「あてはまらない」が少

あては

らない

注）左列の番号は，表 11-2 の番号と対応する。

大学入試研究ジャーナル第 32 号

情報の告知 告知方法として，主に大学の HP を使用し，加えて高校や教育産業・受験産業に連絡を行う大学が多くみられた（表 12）。また，自由記述より，
大学公式の SNS を活用して，受験生や高校生に直接情報を伝えていた大学（4 大学）や新聞掲載，駅のポスター掲示など行った大学もみられた。また，告知が十分だったかについて，「十分だった」とした大学は 7（15.9％）に留まり，「どちらともいえない」が 25（56.8％），「不十分だった」が 12（27.3％）であった。
2020 年度は新型コロナウイルスの感染拡大により，急な対応を迫られた側面もあり，オンライン相談会の企画・運営が優先され，広報については今後の課題となった大学も多くあったと考えられる。
表 12 告知方法（複数回答）
ホームページダイレクトメール高校
教育産業・受験産業
その他

度数 (相対度数)
42 ( 95.5 )
11 ( 25.0 )
29 ( 65.9 )
19 ( 43.2 )6 ( 13.6 )需要 オンライン相談会について，「需要はあった」と回答した大学は 37（84.1％），「どちらともいえない」
は 7（15.9％）であり，「需要はなかった」とした大学はみられなかった。受験生や高校生が情報を必要とする時期に対面での相談会の多くが中止・延期となり，相談を可能とする方法としてオンライン相談会の開催は一定の需要があったと考えられる。
今後の継続 2021 年度に新型コロナウイルスの流行が沈静化しなかった場合，オンライン相談会を「継続する」と回答した大学は 34（77.3％），「継続しない」は 0，「その他」は 10（22.7％）であった。なお，「その他」の内容はすべて「未定・検討中」であった。
新型コロナウイルスの流行が沈静化した後については，現時点では半数弱が「その他」を選択し，「未定・検討中」としていたが，一方で，「対面の相談会の実施件数が元に戻ったあともオンライン相談会を継続する」「対面の相談会の実施件数を減らして，オンライン
相談会を継続する」と継続の可能性を回答した大学も約半数みられた（表 13）。オンライン相談会の体制が整えられ，オンライン相談会の利点が評価されている
こと，各大学でオンラインを活用した新しい入試広報の方法が模索されていることを反映していると考えられる。

表 13 今後の継続（新型コロナが沈静化した場合）
対面戻っても継続
対面減らして継続
対面戻れば継続しない
その他
計

度数 (相対度数)
16 (36.4)
7 (15.9)
1(2.3)
20 (45.5)
44 (100.0)

以上，アンケート調査の結果より，オンライン相談
会の成果として，遠隔地を含む多様な地域の参加者と接点が作りやすくなること，事前に相談内容を把握しておくことで，オンラインも活用しながらより適切な情報提供が可能になること，また，時間やコストの面で効率的な運営が可能になること等が示された。一方
で，オンライン相談会の課題として，参加者の反応がつかみにくいことや，オープンキャンパスと同様にもともと関心の高い参加者に限定されること，当日欠席が多々生じること，突発的な状況に対して柔軟な対応がしにくいこと，オンライン相談会の周知が十分といえないこと等が示された。こうしたオンラインならではの参加・運営のハードルが存在することも示唆された。
5 補足「名古屋大学オンライン相談会」
名古屋大学では，2020 年度オンライン相談会を 8～9 月に 7 日間実施した（オープンキャンパス期間の3 日間を含む）。事前の案内等はホームページや本学に志願がある高校等を中心に 6 月に案内文を送付したが，急な告知による宣伝不足の影響で前半の申込みは少な
く，認知度の向上が課題となった。
果たして，応急的ながら実施した「オンライン型」と従来の「対面型」における相談会等に違いが見られたのか。ここで両者の比較が可能な本学のオープンキ
ャンパスにて実施する「個別相談会」にて検討を試みた（表 14）。例年，3 日間の開催で 17,000 人超の参加がある本学オープンキャンパスにて，全学企画として「名大入試相談コーナー」を開設している。2020 年度
はオンライン化等による申込者の大幅減４）に伴い相談コーナーへの相談数も減少したが，興味深いことに地域別の比較では，仕様の変更（対面→オンライン）や件数の減少に関係なく例年と同様に参加者の割合が「地元が少なく，地元以外が多い」の傾向が窺えた。
本学は地元愛知県からの入学率が毎年 50.0％超になるが，地元であるが故か相談会等の参加率は他県と比較すると低い傾向にある。これはオンラインでも対面でも同様の傾向を示した。むしろ，愛知県および近隣県（岐阜・静岡・三重）等の「地元・準地元」以外- 218 -

オンライン相談会に関する今後の展望と課題からの参加率が高まるなど（38.3→37.0→48.8％），現地に行く必要が無いオンラインの特長がここにも表れたといえる。

（表 ）相談会

2020年度
相談数（オンライン）

愛知県
岐阜・静岡・三重

北海道・東北関東
北陸・甲信越

近畿
中四国
九州・沖縄
計

10
11
3
4
5
3
2
1
39

割合(%)

24.4%
26.8%
7.3%
9.8%
12.2%
7.3%
4.9%
2.4%

の発生状況に鑑みて，ピークの時期をそれぞれ「第〇波」と表記した。
3）同グループが実施する模擬試験において，「7 月回に記入され表 14 オンラインと対面相談会の比較
ラ

府が定義づけを行っていないため，本稿ではこれまでの国内

た志望校
（学部）
のうち 11 月回で引き続き記入された割合は，

較

前年や 2 年前を大きく上回っている。つまり，「志望校として2019年度（対面）

2018年度（対面）

2020年度入
学者の割合

32.8%
30.2%
2.6%
7.8%
6.9%
13.8%
3.4%
2.6%
116

36.7%
25.0%
0.0%
13.3%
3.3%
15.0%
6.7%
0.0%
60

51.0%
21.0%
1.1%
6.3%
7.9%
6.6%
4.5%
1.7%
2,143

の選択肢」が固定化され，同じ大学しか書けない傾向が強まっている状況が窺える」と指摘している。
4）2020 年度のエントリーは 3,000 人程度と大幅に減少した。
これは東京オリンピックの実施計画に伴う本学オープンキャ
ンパスの日程繰り下げが（盆前→盆明けに変更），結果的に多くの高校がコロナ禍の影響で 1 学期に休校した授業を補うべ
く夏休みを短縮して盆明け早々に授業を開始したため,それらの日程と重なってしまったことが申込み減少の要因と考えら
れる。

6 まとめ
本稿では調査した全ての国立大学が初の実施となったオンラインを活用した相談会等の企画や運営に係る成果と課題について調査分析と考察を行ったが，総じて「効果はあるがオンラインだけでは不十分」といった見解が多勢であった。
電話や Web を利用したオンラインシステムについては，遠距離の映像や音声を繋ぐ形式として 1980 年
代から商品化されていた（総務省, 2019）。例として企業における本社・支社間，大学ならば本部と別に立地するキャンパス等を結んだ会議などが挙げられる。しかしながら，個人レベルで一般的に普及したとは言い難く，それが今般のコロナ禍の影響で一変し，一気に導入が進みコロナ禍における消費トレンドのひとつに数えられたが，前述の進研アド（2021a,2021b）が指摘した「高校 2 年生の志望大学が増えていない」に鑑みて，従来の情報提供を量的に補えたとは言えない。
しかしながら，相談会等を通じて遠方の生徒や保護者とのコンタクトが容易になったのもこのオンラインシステムの充実の恩恵のひとつであり，地域格差の是正に寄与していることは言を俟たない。コロナ禍における，不測の事態から派生した偶然の産物であるがこれを一過性と捉えず，オンライン利用を半ば恒久的に活用することが今後の入試広報の方策と言えよう。

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のご協力を賜りました。ここに感謝の意を表します。

参考文献
天野正明 (2021).「新型コロナウイルス感染症への普通科での対応」『月刊 高校教育』2021 年 3 月号，34－37.
三好登・望月聡・福井寿雄・西郡大・吉村宰・當山明華・藤井良宣 (2019).「進学希望の変化に与えるオープンキャンパスの効果研究 ―九州国立 4 大学によるベンチマーキングを通じて―」『大学入試研究ジャーナル』29，124－131.
【更新】2 月末現在の私大志願者数は前年
進研アド (2021a). 「比 87.4，後期激減の地区も」『Between ニュースレター2021
年 3 月 4 日号』<http://between.shinken-ad.co.jp/hu/2021/03/shigandoko.ht
ml > （2021 年 3 月 5 日）
進研アド (2021b). 「いよいよ“志願者確保氷河期”突入－2022
年度入試にどう備える？」『Between ニュースレター2021 年
2 月 25 日号』<http://between.shinken-ad.co.jp/hu/2021/02/shigandoko.ht
ml> （2021 年 2 月 25 日）
総務省 (2019).「ICT とデジタル経済はどのように進化してきたのか」『情報通信白書』47，6－46.
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』20，209－217.

注1）「3 つの密」とは，総理大臣官邸・厚生労働省が掲げた標語である。新型コロナウイルスへの対策として，さらにクラスターの発生を防止する呼びかけとして公式サイトに掲載した。
2）国内における新型コロナウイルス感染症のピークについて政- 219 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号，220-227，2022【資料】

我が国における大学入試に関する専門職団体の必要性とその展望―― 一般社団法人 大学アドミッション専門職協会の設立背景を中心に――
木村 拓也（九州大学），山本 以和子（京都工芸繊維大学），西郡 大（佐賀大学），
立脇 洋介（九州大学），植野 美彦（徳島大学），池田 輝政（U&C ストラテジー）
文部科学省教育関係共同利用拠点で行なった九州大学アドミッションオフィサー養成講座の 5 年間の実績をもとに，「大学アドミッション」の職能の高次の次元として，「新たな入試戦略の立案と入試設計」と定め，そこを最終目標に「大学アドミッション」専門知を構造・体系化した。そうした構造・体系化のもとで「大学アドミッション」の関係者の社会的地位向上と資格や表彰による業務の可視化の必要性から，我が国においても，「大学アドミッション」に関する専門職団体の機能が期待される。
キーワード：大学アドミッション，専門職養成，表彰制度，資格制度
1 問題の所在—九州大学アドミッション・オフィサ
ー養成講座から得た経験と専門職が孕むジレンマ
2014 年中央教育審議会答申『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』で「各大学におけるアドミッション・オフィスの強化や，評価の専門的人材の育成，教職員の評価力向上に対する支援を行うことが急務」(中央教育審議会, 2014: 14)と謳われ，2016 年度に概算要求の共通政策課題(入学者選抜改革分)により，多くの国立大学に新規にアドミッショ
ン・オフィサーが配置された。
併せて，同年度から九州大学が文部科学省教育関係
共同利用拠点に採択され，専門的職員養成モジュール
として，「九州大学アドミッション・オフィサー養成プログラム」1) を実施してきた(木村編, 2020a, 2020b,
木村ほか, 2021)。2021 年 3 月までの 5 年間では，共催した大学コンソーシアム京都での高大連携教育フォーラム特別分科会や大学入試センターのアドミッショ
ン・リーダー研修での開催分も含めて，31 コマの講座を開催し，延べ 854 人が参加した。その内，毎年 3月に定期的に開催していた九州大学アドミッション・

スペシャリスト能力開発研修会の受講者の大学アドミッション業務の経験年数を示したのが表 1 である。
研修会の参加者は職務経験 5 年未満の人が約 65%を占めていた。概算要求で新規に配置された方の新任FD 的な構想でもあり，アドミッション・オフィサー
として実際に業務を担当しておられる教職員の実践知を想定して，カリキュラム構造を作り，講師を選定し，講座を実施してきたことも関係している。
一方，参加者アンケートの自由記述欄を分析したところ，「評価されないことへの不安」，「専門知識の学
習に時間がかかることへの不安」，「業務量に対するセンターのポストの少なさやそれに伴う研究や昇進への弊害」，「単調な入試業務の仕事が中心であること」，「周りから専門職員としての理解の無さ」
，
「異動の少
なさ」
，
「相談相手が不足していることの不安」，「職に対する理解・必要性の得られ無さに対する不安」があげられた(木村ほか, 2021: 100-102)。概算要求が 5 年の時限であったり，多くのアドミッションセンターで任期制が採用されていることもあり(例えば，永野2016)，職としての処遇や専門職としての認知の無さから任期制に対する漠とした不安が読み取れる。

表 1. 第 1-5 回の九州大学アドミッション・スペシャリスト能力開発研修会参加者の入試業務経験期間
期間 人数(列%)1 年未満
1 年-5 年未満
5 年-10 年未満
10 年-15 年未満
15 年以上計

第 1 回(2017)21 名 (41.2%)
16 名 (31.4%)
7 名 (13.7%)
5 名 (9.8%)
2 名 (3.9%)
51 名 (100.0%)

第 2 回(2018)
14 名 (23.3%)
26 名 (43.3%)
11 名 (18.3%)
6 名 (10.0%)
3 名 (5.0%)
60 名 (100.0%)

第 3 回(2019)
10 名 (15.2%)
29 名 (43.9%)
16 名 (24.2%)
10 名 (15.2%)
1 名 (1.5%)
66 名 (100.0%)

第 5 回(2021)
6 名 (14.6%)
18 名 (43.9%)
11 名 (26.8%)
2 名 (4.9%)
4 名 (9.8%)
41 名 (100.0%)

合計
51 名 (23.4%)
89 名 (40.8%)
45 名 (20.8%)
23 名 (10.6%)
10 名 (4.5%)
218 名 (100.0%)

木村他(2021) の p.96 の表 4 より，作成。参加者アンケートの集計なので，実際の参加者数とはずれる。第 4 回はコロナ禍で中止。

- 220 -

我が国における大学入試に関する専門職団体の必要性とその展望

職務経験 5 年未満の人が多く集まった研修であり，その多くがアドミッションセンターの任期制に不安を抱えていることを踏まえたとき，次のステップとしては，どういう教職員が，「大学アドミッション専門職」として大学に認知され，雇用が継続され，長くこの仕事に携わることができるかの問題に踏み込まざるを得なくなった。
そこで，各大学で活躍しておられるアドミッショ
ン・オフィサーの事例から振り返ると，大学入試政策を読み解き，自大学の立ち位置を見定め，実務をこなし，さらに，高大連携・高大接続・大学入試からなる「大学アドミッション」に関する企画を新規に立案できる職能を持った人材であると認められて初めて，「大学アドミッション専門職」として学内外で認知されていることに気づかされる。つまり，与えられたルーティーンの入試業務をただこなすだけではなく，自ら積極的に提案し，入試広報や新たな入試区分の設定，歩留まり率の勘案から，追跡調査，作題管理，出願前
教育や入学前教育のプランニングや，初年次教育との接続，はたまた海外との高大接続まで，学内で幅広い専門に従事していく必要があるだろう。
しかし，上記のような業務で求められる職能は多岐にわたるので 1 人で全部を担いきれる訳でもない。九
州大学で実施してきた FD などの初級レベルの研修に参加し基礎知識を身につけたところで，早晩実務で行き詰まることが予想されるため，より上級のレベルに到達するための，ノウハウやきっかけが必要であることは容易に想像がつく。つまり，「大学アドミッション」の専門業務を行う際に，どうやって学内でコネクションやネットワークを作り，どういう考えに基づいて，「大学アドミッション」の専門業務を進めていけばいいのかである。こうした業務の方向性は参加者ア
ンケートの自由記述欄にあった「相談相手が不足していることの不安」にも表れている。
ただ，多くの教職員は任期付きの処遇に置かれており，学内外でネットワークの元に継続的に行う必要のある「大学アドミッション」業務との関係を考えれば，業務と処遇がアンビバレントな関係にあることもわかる。これは，現在，「大学アドミッション専門職」が抱えるジレンマであると言っても過言ではないだろう。
2 先行事例の検討--海外における大学入試専門職団体の状況「大学アドミッション」に関する研修については，
我が国でも米国の状況を紹介した中世古・山本・西郡・木村（2018），イギリスの状況を紹介した花井（2020）、韓国の状況を説明した山本（2017・2018）の研究がある。専門職団体の概要については，米国の状況を紹介した中島(1988)がある。中島は，米国大学
教務部長・入学審査部長協会(American Associationof Collegiate Registrars and Admissions Officers :AACRAO)が，1910 年に「レジストラー(入学登録管理職)15 人と会計担当者 9 人計 24 人の会員で結成された」(中島 1988:53)と紹介している。1988 年の東工大による文部省委託研究報告書に掲載された段階です
でに「A.O.(アドミッションズ・オフィサー)が専門職性を高めて職能成長するために，研修すなわち現職教
育はかなり重視されている。職能団体として発達してきた AACRAO や NACAC，また CEEB 等は，毎年数回のワークショップを開催し，研修の機会を提供している。また，研修用のテキストが出版され，ワークショップにも，自学自習用や自己評価のためにも利用されている」(中島, 1988: 59)と述べている。
また，こうした「大学アドミッション」業界では重要な専門職団体の機能として，専門職の就業環境に関する調査を行なっていることも我が国で紹介されている。古くは，荒井(1988)で，AACRAO が 1985 年に行なった入学者選抜状況の調査や，アドミッション
ズ・オフィスの組織と役割、給与や経験年数に関する調査の報告が紹介されている。1985 年の調査は，
1979 年にも同種の調査が行われており，データが比較できるが，こうした専門職に関する継続的な調査が行われることは，専門職の就業環境の向上を図る意味
において重要であろう。
最近では，米国大学入学相談活動協会(National
Association for College Admission Counseling ：NACAC)が，キャリアパスに関する報告書を 2014 年に上梓している。注目すべきは，「大学アドミッション専門職」の業界への歩留まり率(retention)について調査していることであり，「回答者の 55％が 2〜3 年
以内に新たなキャリアの機会を求める予定であると回答した。そのうち，15％はアドミッション業界以外の機会を求めている，または求める予定であり，39％はこの業界に留まるか，別の業界に入るかはわからないと答えている」(NACAC, 2014: 13)と報告していることである。こうした「大学アドミッション」
業界への歩留まり率を高めるために，「忍耐と助け合いが重要な役割を果たす」(NACAC, 2014: 13)としている言及からも、「大学アドミッション専門職」としての相互研修などの互助の大切さと業務を専門的に理解し実践に至るまでにかかる時間の大切さが窺える。
我が国でも，こうしたキャリアパス調査の萌芽とな- 221 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

る，九州大学アドミッション・オフィサー養成講座で行なった「大学アドミッション専門職」のキャリアパ
ス調査がある(山本ほか, 2019)。ここでは，我が国の「大学アドミッション専門職」が抱える問題として，教職員の任期付の問題やそれごとにキャリアプランニ
ングの展望とその弊害を調査している。加えて，年代や職別の受講目的を尋ねた結果，2 つの研修目的，つまり，「(大学)アドミッション業務に興味・関心があり，転身を希望する人対象のプログラム(初任者研修を含む)」(括弧内は筆者の加筆注，以下，同じ)と「(大学)アドミッション業務の中での役割やこれまでの業務歴や熟練度に応じた業務知識やスキルアップを目的とした能力開発」(山本ほか, 2019: 289)のニーズが存在していることを明らかにした。
3 我が国における専門職団体の必要性とその性格
以上の先行研究から，我が国の「大学アドミッション」の関係者が置かれた状況を省みると，米国のように業界の関係者の社会的地位の向上やキャリアパスの明確化を図る機能や団体が存在していないことに気づかされる。具体的には，任期付のように社会的身分の不安定なままに，大学経営に直結する重要な任務を課せられる，捻れた構造の解消を担う機能や団体の存在が重要である。専門職としての初任者研修や上級者研修，及びキャリアパス調査などは，まさにそうした目的に位置付けられるものであると考えて良いだろう。
特に，キャリアパス調査は，「大学アドミッション」
業界が置かれている状況の可視化に役立つと考えられる。そうした職能の開発や専門性の向上が，所属大学
で替えの効かない存在として認知されることの助けとなり，ひいては処遇の改善に「大学アドミッション」
業界全体として寄与するものと考えられる。
もちろん，我が国には，全国大学入学者選抜研究連
絡協議会や国立大学アドミッションセンター連絡協議会があり，活発に活動している。その性格上，前者は，各大学の入学者選抜研究委員会等での研究成果の発表が中心であり，後者は，国立大学アドミッションセン
ターに限定された組織である。我が国における「大学アドミッション」の関係者は，国立大学は教員で，私立大学は職員であることが多い。研究発表は業績上必須であるために比較的多くの教員が行うが，職員の場
合は必ずしも教員と同様ではない。また，我が国の大学セクターは，圧倒的に私学が占めており，国立大学のみの組織の規模もさほど大きいわけではない。その意味で，上記の 2 つの組織とは別に，研究ベースではない，ネットワークづくりを主とした研修機能を持

表２ 入試関連業務の一覧(1) 入学選抜に関する事務：入試委員会の事務，募集要項の作成，試験場設営や監督者の割り当てなど入学試験実施上の事務，出題・採点に関する事務，推薦入学，帰国子女や外国人留学生等特別選抜のための事務等。

(2) 各種調査：入学試験に関する各種統計資料の作成，入学者選抜に関する各種調査や資料の収集，高等学校調査書に関する調査や入学後の成績等の追跡調査，入学者選抜方法研究委員会等調査研究委員会の事務等(3) 情報処理：電算機による(1)や(2)の業務の支援，入試成績等のデータベース作成・維持・管理等。

(4) 広報・リクルート：大学案内，PR誌，ビデオ等の作成，高等学校との懇談会や説明会の開催，大学公開や後援会の開催，高等学校訪問等。
（東京工業大学1998:10の表IIIより作成）

ち，「大学アドミッション専門職」業界の社会的地位の向上を目指した，設置者の別を超えた，専門職団体についても設置の必要性が浮かび上がってくるだろう。
こうした必要性を念頭に置いて，「大学アドミッシ
ョン」業務に関する国の施策の整理も，一旦，必要になってくるだろう。表 2 は，東京工業大学が行なった
文部省委託研究の報告書で整理された，現在のアドミ
ッションセンターの原型となる業務整理の表である。
木村(2008, 2014)で言及してきたように，我が国では，
昭和 42 年に国立 8 大学(室蘭工大，東北大，東京工業大，名古屋大，広島大，九州大，長崎大，宮崎大)に，入学者等の追跡調査を任務とする入学者選抜方法に関する研究委員会 2) を設けられた。追跡調査をベースとした組織づくりを入試整備の柱としてきた経緯がある。ただ，近年米国の UC の入試改革の事例を見ても，追跡調査の結果を重視しない改革方針が出されたり(木村, 2021)，入学者の予測的妥当性に基づくロジックの限界も露呈しつつある。一方，図 1 で表したようなルーティーンとしての入試業務サイクルに携わるだけでは，任期を外す根拠になりにくかったり，大学にとって替えの効かない必要な専門人材とみなされることも難しい現実もあるだろう。少子化の時代を迎え，志願者数が年々落ち，選抜機能が弱まって行く中で，志願者を集め，優秀な入学者を確保するという立ち位置に留まる状況にはない。従って，図 1 にある学生募集戦略の策定と，学生募集計画の実施において，国や社会の入試改革と連携した新規の企画を立てることができるプランナーとしての要素も必要になってくるだろう。すなわち，新たな入試戦略の立案や入試設計が最も上位の職能になってくると考えられる。

- 222 -

我が国における大学入試に関する専門職団体の必要性とその展望

入学試験の実施

学生募集戦略の策定• 入試区分ごとの大学適応度の把握• 入試区分の設定／見直し• 入試区分ごとの入試広報の効果測定 など• 募集要項・パンフレットの作
成 など

学生募集計画の実施

入学試験実施の準備• オープンキャンパスの実施• 合否処理業務の準備• 試験問題の作成• 試験監督者へのレクチャー• 面接担当者へのレクチャーなど• 大学入試説明会への参加• 高等学校への個別訪問 など

価値創造

広報・追跡調査の実施• 大学イメージ(UI)の普及戦略

理論の理解

入試戦略・設計
測定評価論

進路指導論

大学アドミッションの専門知識
入学試験の実施

現状の理解

図 1 入試関連業務のサイクル

中等教育

高大接続論

高等教育

（木村 2016，p.45 図 4-1 より作成）

図 2 新たな高大接続システムの価値創造を担う専門職の概念図

先の経緯で確認したような追跡調査を柱とした職能というよりは，新たな入試戦略の立案や入試設計を実行するために，追跡調査や広報調査のスキルも付随してくる，という構造変容が考えられる。ここに「大学アドミッション」に関する大きな組織理念の転換が起こっているのではないだろうか。そうした職能の概念図を示したのが，図 2 である。九州大学アドミッショ
ン・オフィサー養成講座を構想した際，「中等教育・
高等教育論(高大接続論)」「テスト・教育評価論」「ア
ドミッション論」「入試戦略・設計論」と大きく 4 つの領域を策定した(木村ほか, 2021: 91-92)。当然のことながら，この全てを 1 人で職能としてカバーすることは不可能である。となれば，互いの職能の理解も含めて，互助会的に相互研修を行う必要があり，その延長線上に，「大学アドミッション」の専門業務を協働して行うことも可能になる，といった職能構造が求められる，と考えた。
「大学アドミッション」の専門知の理念モデルとしては，「中等教育」や「高等教育」，
それをつなぐ「高大接続」についての「現状の理解」
があり，別の次元で，「測定評価論」や「進路指導論」の理論の理解があり，それらを総合した上で，新たな「入試戦略・設計」から帰結する「価値創造」の次元に至ると構想した。
こうした中で，我が国特有の状況に応じた対応も必要になってくる。上述したように，九州大学アドミッ
ション・オフィサー養成講座に参加した参加者の不安の中で，「評価されないことへの不安」，「業務量に対するセンターのポストの少なさやそれに伴う研究や昇進への弊害」，「周りからの専門職員としての理解の無さ」，「職に対する理解・必要性の得られなさに対する不安」が挙げられていたことに注目すると，彼らの業
績や職能を評価する機能が必要とされていることに気づく。つまり，「大学アドミッション専門職」の職能を構造化し，それに応じた研修を行うだけでは不十分であり，職能の獲得を奨励し，評価する機能が必要となってくる。採用や昇進に関しては学内の部局教員などによって行われることが多く，また，学内委員会での説明の必要もあるので，他分野を専門とする学内関係者にも分かりやすい指標として，専門職団体における職業資格の評価と証明が必要となるだろう。また，「相談相手が不足していることの不安」は，入試業務ゆえに秘匿事項が多く，気軽に話せないということはもちろんだが，こうしたネットワークを形成する際には，専門職団体としての守秘義務とメンバーシップの厳格さと行動規範が必要になってくる。純粋に，大学に所属する「大学アドミッション関係者」というカテ
ゴリーの規範遵守は必須であろう。そこが担保されて初めて，業務上の悩みの相談やノウハウ・情報の交換を行う上級研修の開催が可能となる。これは，九州大学アドミッション・オフィサー養成講座を実施して得られた経験でもあった。加えて，先般の大学入試改革に際し，「大学入試のあり方に関する検討会議」の最終提言の中で，「幅広い関係者，当事者の意見に耳を傾ける」(文部科学省, 2021: 5)とされたが，そうした提言に対する団体の声明を今後表明していくことも大事になってこよう。また，海外の同種の専門職団体との交流や，専門職団体が取り上げるグッドプラクティスの紹介も，団体の活動としては大事になってくる。
以上を踏まえると，我が国における大学アドミッシ
ョン専門職団体として，必要とされる専門職団体の目的としては，大学教育の更なる質向上のために，大学入学者選抜に関する職能開発と研究活動の両面から得られた知見を共有し，「大学アドミッション専門職」の確立と発展を目指すこと，が重要であると考えられるに至った。この目的に沿って，専門職団体が求められる機能としては，以下の 3 点を掲げた。① 研修機
能（研修の実施と職能の理論化，テキストの出版などの専門知の蓄積・共有継承も含む），② 奨励機能（学内での昇進や採用に関わる専門職の職能を証明する資
格や賞の創設），③ 価値創出機能（入試関係者の相互研修を通じた人的ネットワーク構築の機能や，声明・提言の発表，及び，専門職調査を通した専門職として- 223 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号の社会的地位の向上機能，海外との連携，先進事例の発信機能）である。
4 大学入試に関する専門職団体における現状と課題
上記の理念と問題意識のもと，2020 年 12 月 21 日に設立登記したのが，「一般社団法人 大学アドミッシ
ョン専門職協会」(Japan Association for College andUniversity Admissions Profession：JACUAP[ジャクアップ]）である 3)。公的に流通する専門職資格の創設などを見越した際，法人格を持つということを重視した。発起人は，国公私立大学のアドミッションに関係する教職員 32 名が集まった。
2021 年 4 月 25 日に開催した「設立シンポジウム」
は，157 名の参加者があり，国公立大学教員 36 人
(22.9%)，国公立大学職員 11 人(7.0%)，私立大学教員
12 人(7.6%)，私立大学職員 67 人(42.7%)，その他 31人(19.7%)であった。参加者アンケートに回答してい
ただいた 44 人(回収率 28.0%)のうち，「期待感が高まりましたか？」という問のうち，「かなり高まった」と答えたのが，17 人(38.6%)，「まあまあ高まった」と答えたのが，18 人(40.9%)で，「高まった」と分類される割合が 79.5%であった。
入会希望度合いを聞いた質問の回答のうち，「シンポジウムに参加する前から入会する予定があり，シンポジウム後手続きをする予定である」，「すでに入会済みである」，「賛助会員（大学関係者以外の個人，大学
院生）としての入会を考えている」，「入会資格がない」
以外の 11 人のうち，3 人(27.3%)が「入会したいと思わない」だったが，8 人(72.7%) が，「入会する気が無かったが，シンポジウムに参加して入会したい気持
ちが高まった」であった。
結果，8 月 1 日現在の会員数は 72 名となり，教員が 42 人(58.3%，内訳：国公立 29 人，私立 8 人，独立行政法人 5 人)，職員が 30 人(41.7%，内訳：国公立
7 人，私立 23 人)である。専門職の中核層は，国立大学アドミッションセンター教員と私立大学入試課職員
ではあるが，実際の入試業務に関わっている関係者の人数構成とそう大差ないものと考えられ，設置者の種別と教職員がバランスのよい構成となっている。
先に言及した専門職団体としての目的とあるべき機能から，事業としては，(1) 大学入学者選抜に関する研究会，シンポジウム，研修会，講習会等の開催と監修，(2) 大学入学者選抜に関する人的ネットワークの構築，(3) 大学入学者選抜に関わる職能の評価及び資格の認定，(4) 大学入学者選抜に関する刊行物等の編集発行，(5) 優れた大学入学者選抜の実践・研究

表３ 大学ｱﾄﾞﾐｯｼｮﾝ専門職協会のﾋﾞｼﾞｮﾝ・ﾐｯｼｮﾝ・ﾊﾞﾘｭｰ
1. ビジョン（vision）
すべての大学に大学アドミッション専門職を配置する
大学アドミッションに関する職能を確立し，大学および高等学校の発展に寄する大学アドミッションの価値創造を行う大学
アドミッション専門職をすべての大学に配置する。
2. ミッション（mission）
a. 高校生の大学移行定着(トランジション)を支援する専門職を養成する
大学に入学し，充実した大学生生活をおくる学生を一人でも増やすことを目的として、大学アドミッションの職務を遂行できる専門職を養成する。
b. 多領域に及ぶ専門性を互いに補い合い一定の職務レベルを保った専門職を養成する
大学アドミッションに関する専門領域は多岐に及び，個々でその専門性を全てカバーすることが難しい。そのため，協会が構築するネットワークの中で，互いに専門性を補い合い，大学
アドミッションの職務を遂行できる専門職を養成する。
c. 実務につながる研究知を持った専門職を養成する
大学アドミッションの研究知を通して，基礎素養を身につけ，専門スキルを修得し，実務につなげることのできる専門職を養成する。
3. バリュー（value）
大学アドミッション専門職として，高大接続システムを創出するための以下の３つの職能を重視する。
a. コーチング・コミュニケーターとしての職能
高校生の知的好奇心や進学意欲を適切に喚起することができ，高校生および高校教員，保護者に対して大学に進学する意
味を伝えることができる。
b. アカデミック・コミュニケーターとしての職能
複雑に進化する大学の先端諸学問の情報を収集し，大学で学問する魅力について，高校生の興味関心，発達段階に対応する形で適切に解説を加えることができる。
c. テスティング・コミュニケーターとしての職能
大学アドミッションの国内外の動向を深く理解し，各大学の立ち位置に応じた大学アドミッションを提案・実施できる。

への表彰，(6) 大学入学者選抜に関する啓発，支援及び助言活動，(7) 国内外の大学入学者選抜及び関連
諸科学の諸団体との交流並びに情報交換と定款に定めた。加えて，こうした事業を行う際の専門職団体の運営指針として，一般社団法人 大学アドミッション
専門職協会のビジョン・ミッション・バリューを掲げている(表 3)。
まず，専門職団体のビジョンは，「すべての大学に大学アドミッション専門職を配置する」ことであり，これに従えば，会員数を 788 名近くまで増やすことが当面の目標である。
「大学アドミッション」に関する職能開発と研究活動の両面から得られた知見を共有し，大学アドミッション専門職の確立と発展を目指すという専門職団体が掲げる団体の目的から演繹的に導かれたビジョンの設定であり，目的を達成するための手段としてシンプルにビジョンが設定される。

- 224 -

我が国における大学入試に関する専門職団体の必要性とその展望

また，「大学アドミッション」に関する職能開発と研究活動の両面から得られた知見を共有するための専門職団体のミッションとして，まず第一に，高校生を大学生として育成する専門職という観点を打ち出しながら，多様に広がる「大学アドミッション専門職」の職能を互いに補いながら一定のレベルに到達する専門職の養成を目指すことを明確にしている。更に，入試実務に繋がる研究知を重視し，実務が高いレベルでこなせる専門職を養成することを目指している。ここは，専門職団体の目的を達成する具体的な戦術の部分に当たる。
その上で，専門職団体が活動する際に大切にする価
値観や行動指針として掲げるバリューとしては，将来の大学生を育成するという視点で，コーチングを，学問を語るという意味で，アカデミックを，テスト・試
験を実施に向けて学内外で語れるという意味で，テストという３つの観点でのコミュニケーターを目指すことを重視する姿勢を謳っているが，こうした業務の多様性の構造そのものが専門職が専門職たるべき理由でもあり，相互の研鑽なければ，専門職として到達し得ない地点を示している。
2021 年 11 月末までの協会の活動としては，「大学
アドミッション専門職」としての上級研修として，大学入試ミスを事前に防ぐための研修や，高校生に接する際のコーチング技術の習得のための研修，さらに，入試業務のゴールを再確認することによって日々の業
務の見直しを相互に図る研修，上司として 1 年目の入試課職員やアドミッションセンター教員を新人研修をすることを想定し，「大学アドミッション専門職」としての職能を互いに言語化する研修など，少人数のワークグループを中心に「大学アドミッション専門職」の職能と知見を相互に高めるための研修を 4 回行った。
また，長年「大学アドミッション」業界で貢献し，2020 年度に退職を迎えた関係者よる記念講演を 2 回行い，専門知と経験の共有も図った。また，2021 年
8 月に行なった第 1 回年次大会で，コロナ禍での個別大学の事例を中心に関係者のみによる情報交換を行い，各大学のコロナ禍への対応を見直すグループワークも行った。
また，これまで，協会主催のシンポジウム，研修で寄せられた期待する研修内容は表 4 の通りである。内容を見ても，会員同士の業務上の情報交換や日々の悩
みの共有などが行える，研究成果発表とは趣の異なる
ネットワークづくりが可能なテーマであることがわかる。

表４ 今後専門職団体で実施を期待されている研修内容
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大学入試広報の効果測定
入学前教育や高校との単発的でない，システマティ
ックなつながり方
オンライン入試（筆記試験の CBT 化，WEB 面接のノウハウ等）
入試広報の効果的な手法について
入試制度設計に必要なスキル
追跡調査，多変量解析
入試種別ごとの留意点(特に学校推薦型や総合選抜など)学部が求める受験生を獲得するための方法論や事例
高大連携活動の事例を学ぶ
入学試験に係る業務の外部委託化の是非
18 歳人口減少に伴う入学者選抜の変化
大学間の連携を取り入れた入試の実施体制
定員充足のための各大学の取組事例
日本の入試制度の歴史
海外の入学者選抜の在り方
進学相談会における面談の手法
主体性の評価，多面的な評価について
国際入試，12 年の課程修了にかかわる資格承認に関
するテーマ
入学前教育
総合型選抜，学校推薦型選抜の方法と評価について
アドミッションセンターのある各大学の機能の実態
日本の社会における大学入試での公平性，公正性の今後のあり方や許容範囲等に関するテーマ
アドミッション専門職と学内組織（執行部・学部等）との付合い方のコツ

今後の課題は，こうした研修や会員交流セッションなどを企画していく会員の数を増やしていくことである。設立メンバーは，協会の礎作りに奔走してきたが，本来の入試業務に併せて，会員サービスを行っていくのはとても大変な作業であった。その意味では，会員の互助会組織であることの確認は重要であるし，過度なサービスの提供には，相応の財務基盤が必要になってくる。その意味では，こうした業務の軽減と業務の平滑化が協会運営の課題であり，「大学アドミッション」業界の共通課題であると考えられる。
「大学アドミッション専門職」に研修が必要だとしても，それを持続可能にする体制づくりとサポートが併せて必要である。
5. 結語--大学入試に関する専門職団体の今後の展望
文部科学省がまとめている「大学における教育内容
等の改革状況」によれば，「入学者受け入れに関する専門家の属性」は，国立大学では，「教員」配置が61%増加しており(2014 年 23 人→2018 年 37 人)，私立大学では，「その他」配置が 24%増加(2014 年 75 人
→2018 年 93 人)していることがわかる(文部科学省,- 225 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

2018: 53, 2020: 58)。
「大学アドミッション」に関する専門人材は数自体として，急速に拡大しつつあるが，その職能の多様な拡がりを鑑みた時，専門職団体が持つ機能というのは，今後ますます重要になってくるだろう。
大学入試が変わらないと，高校教育が変らない，と言われてきたが，まずは、入試を企画する「大学アドミッション」に関する専門人材を育成することが，高大接続改革の重要な一手にもなりうる。大学入試改革には，学内の説得が必要となる。そのために必要な人
脈，信頼，実績，知識が必要になってくるだろう。そもそも，「大学アドミッション」の専門業務は、学内外で継続的な業務をしてこそ，力が発揮できるものであり，所属大学への愛校心も必要とされる。そのためには，冒頭で指摘したように，任期付きの身分では力が発揮でないことも多い。また，米国では離職率が高いことからもわかるように，職務への適応まで難易度が高く，周囲のサポートが欠かせない職業でもある。
そうした状況の解消のために，専門職団体の中で，相互に研鑽し合い，専門職としての社会的認知を高めていくことが，「大学アドミッション」に関する業界の長年の課題でもある処遇問題を解決することに繋がっていくだろう。
大学アドミッション専門職協会は，2021 年 7 月に大学入試のあり方に関する検討会議の提言に合わせて公開された「大学入学者選抜関係基礎資料集 第 4 分冊(制度概要及びデータ集関係」の「我が国の入試制度の概要」のページで大学アドミッション専門職協会
に関する情報が掲載されるなど，設立の段階で一定の注目を集めた(文部科学省, 2021: 26)。今後は，「大学
アドミッション」に関する専門職団体として，まず第一に，会員が自由に自身が企画した研修プランを持ち
寄り，会報には，会員に資する情報を寄稿するといった「参加型組織」になることが必要であり，互いの得意とする職能を披露し，不足する職能を研修によって，補い合うことで高め，講師と受講生が毎回たち変わるような互助会組織になることが求められていくだろう。
また，資格や表彰制度によって相互承認し合い，職能を可視化していくことも，「大学アドミッション専門職」の社会的地位の向上や大学における採用・昇進においても，必要になってくる。専門職団体が「参加型組織」となるためには，相互に持ち寄った職能研修を企画することを，専門職の職能として位置付け，企画立案を評価の対象として，専門職のキャリアに位置付けることが大事である。こうした「参加型組織」であることと，「大学アドミッション」としての職能の可視化を組み合わせる仕掛けが，専門職団体の目的実現には必要不可欠である。こうした企画力の育成・向上
がひいては，「大学アドミッション専門職」関係者が所属する大学での入試 FD/SD を企画する力を養い，さらには，国や社会の入試改革と連携した新たな「大学アドミッション」の企画力につながると考えられる。
注1） 九州大学アドミッション・オフィサー養成プログラムの中に，毎年 3 月に開催するアドミッション・スペシャリスト
能力開発研修会と不定期に開催している国際シンポジウムなどの複数の開催行事が含まれている。
2） その委員会の全国組織を 1971 年に第 1 回入学者選抜方法
研究委員会設置大学連絡会議（現在の「全国大学入学者選抜研究連絡協議会」）を設置した。
3） 協会 HP（https://www.jacuap.org/）に記載している設立- 226 -の趣旨文は次のとおりである。
「現在，世界的な産業・就業構造の変化やそれに伴う中等教育と高等教育の多様化と国際化という社会の構造的な変革の時代を迎え，新たな高大接続システムの価値創造を担う専門職が必要とされています。
こうした一連の改革や構造変動の進展とともに，大学アドミッションの重要性に対する認識が強まり，アドミッシ
ョンの実施運営のためのセンターや専門部署等が相次いで設立されてきました。その中で，設立メンバーを中心に，アドミッション・オフィサーに関する養成講座を実施するなど，大学アドミッションの専門性確立の動きが本格化しはじめました。
大学アドミッションは，対象とするアドミッション業務の秘匿性や複雑性及び多様性を背景に，中等教育、高等教
育，高大接続論，測定評価論，進路指導論，入試戦略・設計にも及ぶ大きさと広がりをもっています。このことは、専門職の職能確立を困難にしてきました。一方で，こうした専門領域の広がりと高校と大学の人材育成を一気通貫するヴィジョンの必要性ゆえに，大学アドミッションに関する専門職が一層必要とされることにもつながります。こうした変動の時代をむかえていっそう明らかになった大学ア
ドミッションに係わる諸問題と大学アドミッションにおける企画設計の重要性を考えるとき，基礎素養，専門スキル，
実務能力の 3 つの観点から，設置者や教職員の違いをこえた専門職の結集と交流をはかることが重要になってきます。
高等学校関係者との協働のもと，互いにその職能を高め合い，研修，奨励を通して，大学アドミッションの一層の深化発展をめざすとともに、その専門的知識やスキル，経験の普及を図り，実践的，政策的課題の解決に寄与する大学
アドミッション専門職の職能の確立が重要な課題となりつ

我が国における大学入試に関する専門職団体の必要性とその展望

jp/content/20210707-mxt_daigakuc02-000016687_

つあります。

5 .pdf( 2021年8月27日)

こうした状況をふまえ，このたび次のような有志が集まり，発起人となり大学アドミッション専門職協会の設立を

NACAC(2014).Career Paths for Admission Officers: A Survey

Report, 1－55. https://www.nacacnet.org/globalassets/docu

企図いたしました。」

ments/publications/research/careerpaths2014.pdf (2021年8

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- 227 -

加状況と課題」『大学入試研究ジャーナル』29，285－290.

大学入試研究ジャーナル第 32 号，228-235，2022【資料】

中国の大学入学者選抜改革における「強基計画」の導入
および実施状況賈 立男（北海道大学）
2020 年に中国の大学入学者選抜改革において導入された新しい制度である「強基計画」に着目し，その制度が導入された背景，目的，内容，初年度の実施状況を調査した。その結果，「強基計画」はこれまでの一部の「自主学生募集」における評価の妥当性や信頼性の低下，不正行為の多発，入学後の教育との接続が希薄さという課題の改善を背景とし，将来的に国家戦略の実現に貢献しうる特定の学
問分野における高度な人材を選抜・育成するという目的を有し，大学入学者選抜と入学後教育との接続を実現する選抜性の高い制度であることが判明した。
キーワード：中国，大学入学者選抜改革，強基計画
1 研究の背景と目的
近年，東アジアの諸国・地域では大学入学者選抜改革に関する動きが見られている（南部, 2016）。日本では，これまでの過度の受験競争の緩和，現代社会に求められる力の育成，高等学校教育と大学教育の接続をより適正にするといった観点から，大学入学者選抜における入試方法の多様化や評価尺度の多元化が推進されてきた。例えば， 2001 年度に，詳細な書類審査と時間をかけた丁寧な面接等を組み合わせることによって，受験者の能力・適性や学習意欲，目的意識等を総合的に判定するアドミッション・オフィス入試（現「総合型選抜」）が導入された。また，学力検査を免除して出身高等学校長の推薦に基づき判定する推薦入試（現「学校推薦型選抜」）の入学者数が年々増加しており，帰国子女，外国人留学生，社会人等を対象とする多様な選抜も拡大している。
2020 年度大学入学者選抜においては，一般選抜以外の選抜区分により入学した学生が入学者全体の49.1％に達しており，多様な学生を受け入れている傾向が見られる（文部科学省, 2021）。しかし，大学入学者選抜が多様化する一方，一部の学校推薦型選抜や総合型選抜では選抜機能が低下し，受験者の学力水準を担保することが困難であると指摘されている（中央教育審議会, 2012）。また，多様な学生を受け入れたにもかかわらず，大学教育においては学生の資質・能力が十分に発展･向上されないという問題がある（中央教育審議会, 2014）。
そのため，2014 年 12 月に中央教育審議会が公表した「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～（答申）」では，一部の学校推薦型選抜や総合型選抜における「学力不問」の問題の改善を目指し，大学入学者選抜において多様な評価方
法を利用し，「知識・技能」「思考力・判断力・表現力
等」「主体性・多様性・協働性」から構成した「学力の三要素」を多面的･総合的に評価する改革が求められる。また，大学入学者選抜に直結する大学教育においても学生の「学力の三要素」を中心とする資質・能力の更なる発展・向上が図られ，「入口」となる大学
入学者選抜を含め，大学の教育活動を一貫したものとして再構築し，大学入学者選抜と大学教育を接続していくことが求められる（中央教育審議会, 2014）。
一方，21 世紀に入ると中国においても日本の大学入学者選抜の改革と類似した方向性が目指されており，従来の画一的な筆記試験のみによる選抜を改め，大学入学者選抜の多様化が模索されている。例えば，
2003 年に日本の総合型選抜に類似する制度である「自主学生募集」（原語「自主招生」）が導入された。
これは大学が学生を受け入れる自主権を拡大することを狙いとし，多様な評価方法を利用し，独自の選抜試
験により，学問分野で優れた才能や潜在的能力を持つ者を選抜する制度である（中華人民共和国教育部,。多様な入学者選抜制度が導入された背景には，
2014）
過熱する受験競争の緩和，高等教育の市場化による大学の教育理念の多様化，知識基盤社会に求められる幅広い能力・資質を身につけた人材の育成といった日本の大学入学者選抜改革の動機と共通する点がある。
このような大学入学者選抜の多様化の趨勢を受け，2010 年には，2020 年に向けた中国の教育改革に関わる全体の構想を提言した「国家中長期発展および発展計画要綱（2010-2020 年）」（原語「国家中长期教育改
革和发展规划纲要（2010-2020 年）」）が打ち出された。

- 228 -

中国の大学入学者選抜改革における「強基計画」の導入および実施状況

この要綱では，今後の大学入学者選抜改革の方向性と「総合評価募集」から得られた示唆，大学の教育プロ
して，「試験の分類」「総合的評価」「多元的選抜」とグラムである「珠峰計画」における入学者選抜の改善いう方針が掲げられた（中華人民共和国国務院, 2010）。 がある（中華人民共和国教育部,2020; 王・鐘,2020）。
こうした方針を踏襲し，2014 年に中華人民共和国国
以下,「自主学生募集」「総合評価募集」「珠峰計画」
務院は「大学入学者選抜と学生募集改革深化に関するそれぞれの概要，特徴，課題を考察し，「強基計画」
実施意見」（原語「关于深化考试招生制度改革的实施の導入背景を明らかにする。
意见」，以下「実施意見」と略記）を公表し，「自主学生募集」の実施方式の変更や「総合評価募集」の導入
2.1 「自主学生募集」に関わる問題の顕在化等の大学入学者選抜をめぐる一連の改革を推進した。
「強基計画」の導入は「自主学生募集」における問
さらに，2020 年に中華人民共和国教育部は「一部の題の顕在化に緊密に関連している。
「自主学生募集」
大学における基礎学問分野の学生募集改革の試行に関は「全国統一入学試験を受け，成績が一定の水準に達する意見」（原語「关于在部分高校开展基础学科招生した者の中から，大学が独自に選抜し受け入れを行う」
改革试点工作的意见」，以下「学生募集改革の試行に（張・夏目, 2017: 229）入学者選抜制度である。具体
関する意見」と略記）を公表し，これまで 17 年間続的には，大学は全国統一入学試験の得点が一定の基準いてきた「自主学生募集」を廃止し，「強基計画」とに達した者を対象とし，書類審査，学力試験や面接等いう新しい制度を導入するものとした。
の独自の選抜を行い，合格候補者を決める。次に，優後述するが，「自主学生募集」が廃止される背景に遇措置として，合格候補者の全国統一入学試験の得点
は，一部の選抜における評価の妥当性や採点の信頼性に 10 点〜60 点を加点し，加点後の点数で最終的な合が低下し，受験者の資質・能力が適切に評価されない
否判定を行う。2019 年の時点において，全国で「自こと，不正行為が多発することがあるとともに，入学
主学生募集」を導入した大学は最初の 23 大学から，者が持つ学問分野の優れた才能や潜在的能力が大学教90 大学まで大幅に増加した。
育で十分に発展・向上されず，入学者選抜と入学後教「自主学生募集」が導入されて以来，各大学では評育の接続が希薄であることが挙げられる（中華人民共価内容・方法の開発などの入学者選抜の設計・実施・
和国教育部, 2020）。そのため，「強基計画」の導入に運営の側面で豊富な経験が蓄積されてきた。また，全より，大学入学者選抜の改善のみならず，大学入学者
国統一入学試験の成績のみによる画一的な選抜の方式
選抜と大学教育の一体的な改革が行われ，両者の接続から脱却し，面接や集団討論等の多様な方法により受を実現することが期待されている。
験者の能力・資質を総合的に評価し，学問分野に優れ
以上のような背景を踏まえ，大学入学者選抜の改革
た才能を有する者を選出する点において成果が得られが進められている日中両国では，大学入学者選抜と大た。例えば，馬・卜（2019）の追跡調査によれば，学教育の接続を実現することが共通の方向性となりつ「自主学生募集」を経た入学者は学業成績，研究活動，つある。そのため，本稿は，中国において大学入学者
課外活動等の面で著しく優れた能力を有することが覗選抜と大学教育の接続の実現に向け，大学入学者選抜
えるという。
および大学教育ではどのような改革が行われているの
しかし，「自主学生募集」の拡大に伴い，以下の問かを明らかにすることを目的とし，大学入学者選抜と題が浮かび上がった。まず，一部の大学の選抜におい大学教育の接続を実現するため新たに導入された「強て，教科・科目と関係ない難問・奇問が多く出題され，基計画」に焦点を当て，教育部が公表する政策文書と受験者の資質・能力が適切に評価されず，評価の妥当
大学の募集要項の内容を分析することにより，「強基性が疑問視された点である（劉,2015）。また，一部計画」の背景，目的，内容，初年度の実施状況についの面接では採点基準が不明確であることから，面接官て概観し，その選抜と入学後教育の特徴および留意点の主観が大いに採点に影響を与え，採点の信頼性が低を検討する。これにより，日本の大学入学者選抜の改下する問題が指摘された（鄭,2010）。さらに，入学革に資する新たな知見を得るとともに，日中両国の大者選抜に関わる汚職事件の発覚，出願書類の偽造・改学入学者選抜の比較に新たな視点を提示する。
竄，特定の受験者の優待などの問題が生じ，「自主学生募集」の公正性・公平性に対し，大きな疑問が投げ
2「強基計画」の導入背景かけられた。他方，入学後の教育の側面からみれば，「自主学生募集」による入学者は一般選抜の入学者と「強基計画」が導入された背景には，従来の入学
カリキュラムが区分されておらず，入学後に同じ教育者選抜制度である「自主学生募集」の問題の顕在化，- 229 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

プログラムや資源が提供されるため，学生の優れた才能をさらに伸ばすことが十分に実現できず，入学者選抜と入学後教育の接続に関する課題が残されていた。
以上のような問題点を解決するため，2014 年から
教育部は「自主学生募集」の定員数の厳格な管理，加点の大幅縮小などの一連の政策措置を講じたものの，「自主学生募集」に深く根差した問題を十分に改善することができなかった。その結果，大学入学者選抜の公正性・公平性の確保や入学後教育の改善を求める国
民の要請に応えるために，本来の趣旨や目的から逸脱した「自主学生募集」の実態を根本的に是正することが喫緊の課題となった。
2.2「総合評価募集」から得られた示唆「自主学生募集」の改革が進められるとともに，2014 年には大学入学者選抜改革に関する「実施意見」が公表されたことをきっかけに，改革の先行地域である上海市と浙江省では，「２つの根拠，１つの参考」，
すなわち全国統一入学試験と高校学業水準試験１の成績に基づき，高校での活動や実績を記載する調査書を参考とする「総合評価募集」が導入された（中華人民共和国教育部，2014）。2016 年から「総合評価募集」
は省を単位として北京，天津等の地域で導入され，2020 年までに当該省以外に所在する大学も含め，全国の 47 大学がその形式を利用して選抜を行った。
「１つの参考」と位置づけられた調査書の記載内
容は，学生の思想品性・道徳性，学業の状況，心身の健康状態，芸術素養，社会実践活動という５つの項目から構成されている。出願の際に，電子化された調査書は書類審査の資料として大学に提出される。各大学
では，調査書を含む，受賞歴，推薦書などの書類を審査した上で，独自の学力試験や面接を実施する。
鐘・王（2019）が行った「総合評価募集」による入学者を対象とした追跡調査によれば，高校での活動や実績の評価も含める「総合評価募集」の導入は，本来，全国統一入学試験の成績のみで志望大学に合格する可能性が低い学力中間層の生徒に進学の機会を与える。また，「総合評価募集」を経た入学者の能力・資質は全体的に水準が高く，特に学習能力や学業成績に優れた特徴が見られ，一般選抜による入学者に比べ，学問分野に対してより高い興味・関心・適性を持つことが明らかとなった。
「総合評価募集」と「自主学生募集」の共通点として，全国統一入学試験の成績のみによる選抜から総合的な評価による選抜への転換を目指している点が挙げられる。一方，求める学生像と合否判定の方式の点においては，両者に大きな相違がある。まず，「自主学生募集」では，学問分野で優れた才能や潜在的能力を持つ者を求められるが，「総合評価募集」における求める学生像は幅広い能力・資質が全体的に高い者である。また，「自主学生募集」における加点後の全国統一入学試験の点数による合否判定と異なり，「総合評
価募集」では全国統一入学試験，高校学業水準試験，大学の個別選抜それぞれの成績を一定の割合で合計して合否判定を行う。こうした全国統一入学試験と高校
学業水準試験の成績に加えて調査書を利用する「総合評価募集」は，受験者の基礎学力の確保を基礎とし，多様な側面から受験者が身につけた能力・資質を総合的に評価する特徴を有している。
2.3 入学後教育を中心とする「珠峰計画」の改善
大学入学者選抜の改革にとどまらず，近年，中国では大学教育でも改革の動きが見られている。21 世紀に入り，中国は科学技術分野で著しい躍進を遂げたが，重要なコア技術の開発で依然として他国に遅れを取っていることが指摘された（王・鐘, 2020）。この背景には，基礎学問分野の人材が十分に確保されておらず，
基礎学問分野に関わる研究の発展が遅れていることがある。そのため，今後の中国の科学技術の発展のためには，基礎学問分野において高い能力を持つ人材を数多く育成することが急務となっている。
以上の背景から，2009 年に教育部は，基礎学問分
野の高度人材育成を趣旨とする教育プログラム，すな
わち「基礎学問分野における英才の育成試験計画」（原語「基础学科拔尖学生培养试验计划（珠峰計画）」，
以下「珠峰計画」と略記）を導入した。17 大学の数学，
物理，化学，情報科学，生物学の５つの基礎学問分野に関わる学部では「珠峰計画」が率先して実施された。
また，2018 年には「基礎学問分野における英才の育成試
験計画 2.0 に関する意見」が公表され，従来の５つの学問分野に加え，医学分野と人文社会科学分野が追加されるとともに，実施校は 33 大学までに拡大した。
「珠峰計画」を実施する学部に属する学生に対する優遇措置としては，特別クラスの編成，特別指導教員の配置，海外交換留学の優先的な推薦，国家重点実験室との共同研究等，多様で豊富な教育資源が提供されている。また，「珠峰計画」では個性重視の教育理念が提唱され，多様な新しい教育方法を積極的に導入することを通して，学生に自由に探究できる場を与え，主体的な学修を促し，科学研究への関心・意欲を高めるといった効果が期待されている。
しかし，「珠峰計画」には以下の課題が存在する。

- 230 -

中国の大学入学者選抜改革における「強基計画」の導入および実施状況

まず,「珠峰計画」は教育プログラムとして位置づけられるため，現状において各大学は教育資源の整備や教育内容・方法の改革に重点を置く傾向が見られる一方で，学生の選抜についてはほとんど改革の動きが見られないという点である。また,「珠峰計画」の選抜は一般的に入学後に実施されており，募集対象の人数
や学業水準が大きく限られている。そのため，「珠峰計画」の課題としては，単に大学の入学後教育を改革するのみならず，入学後教育と入学者選抜の接続をより緊密にすることが挙げられる。
以上を踏まえると，「強基計画」が導入された背景は次のようにまとめられる。近年，中国では全国統一入学試験による画一的な選抜が過度の受験競争や学生の思考力・創造力の低下を招いたことへの反省から，学問分野で突出した才能や幅広い能力・資質を多面的・総合的に評価する入学者選抜制度が積極的に導入されている。また，学生の能力・資質の伸長を目指し，入学後の教育に関する改革も推進されている。しかし，大学入学者選抜の多様化や多面的・総合的な評価が推進されるにつれて，一部の選抜における評価の妥当性と信頼性が低下し，入学者選抜と入学後の教育の接続が希薄であるといった課題が浮き彫りとなった。
3「強基計画」の導入とその概要
2020 年１月に，教育部は「自主学生募集」の問題の改善を念頭に置き，「総合評価募集」と「珠峰計画」の成果と経験に基づき，科学技術の発展に関わる国家
戦略のニーズを満たし，幅広い優れた能力・資質もし
くは特定の学問分野で突出した才能を持つ者を選出し，基礎学問分野における高度人材を育成することを目指す「強基計画」を導入した。
教育部（2020）が公表した「学生募集改革の試行に関する意見」では，「強基計画」の趣旨，入学者選抜および入学後教育の実施に関する規定が以下のように述べられている。まず，「強基計画」の求める人材
像は，将来的に国家戦略の実現に貢献する意欲を持ち，幅広い優れた能力・資質もしくは基礎学問分野で突出した才能を身につけた者である。将来的には，国家の発展に不可欠なハイエンドチップ・ソフトウェア，インテリジェント技術，マテリアルサイエンス，製造技術，国家安全保障等に関する分野と，高度研究人材が不足している人文社会科学分野において活躍できる人
材の輩出が期待されている。そのため，「強基計画」
を導入する大学は，自らの教育理念と教育課程の特長を踏まえ，数学，物理学，化学，生物学，歴史学，哲学，古文字学の７学問分野を中心とする入学者選抜の実施と教育課程の編成が求められる。初期段階において，「強基計画」は教育部が指定した 36 大学で先行的に実施されることとなった。また，「強基計画」の導入に伴い，「自主学生募集」は 2020 年に廃止されることが決定された。
3.1「強基計画」における入学者選抜の特徴「強基計画」における入学者選抜は 6 月から 7 月にかけて，第１次審査（全国統一入学試験の成績と書類審査）と第２次審査（大学が実施する学力試験と体力テスト）の２段階で行われる。
まず，「強基計画」の出願期間は3月〜4月である。
出願者全員は 6 月に全国統一入学試験を受験した後，試験の成績を大学に提出する。各大学は全国統一入学試験の成績と調査書や実績を証明する書類の審査に基づき，第１次審査の合格者を決定する。第１次審査では「一般枠」と「破格枠」が設けられ，それぞれの審査基準が異なる。前者は，全国統一入学試験の成績が所定の点数を超えることが求められる。後者は，学問分野で優れた才能を持つ者が求められる。また，各大学の募集要項の内容からみれば，「破格枠」は一般的に国際的もしくは全国的な科学オリンピックで受賞した実績を有する者に限定されている。
次に，第１次審査の合格者に大学が独自に実施する
個別選抜を課す。教育部（2020）が公表した規定によれば，大学の個別選抜が学力試験と体力テストから構成されている。そのうち，学力試験の方法について
は筆記試験，面接，実技等が推奨されており，受験者の思考力，創造力，問題解決能力を中心に評価し，評価基準を明確にし，評価の妥当性と信頼性を高めることが求められている。
合否判定については，受験者の全国統一入学試験，
高校学業水準試験，大学の個別選抜それぞれの成績を一定の比率で合計した点数で判定を行う。これは「総合評価募集」の合否判定の方法と共通しているが，全国統一入学試験の比率については大きな差異がある。
「総合評価募集」では全国統一入学試験成績の比率が一般的に 60％であるのに対し，「強基計画」では 85％以上に設定しなければならないと規定されている（中華人民共和国教育部, 2020）。この点からみれば，「強基計画」では受験者の教科・科目に関する基礎学力の確保を重視する傾向が見られる。
3.2「強基計画」における入学後の教育の特徴
入学後の教育課程について，「強基計画」では「珠峰計画」と同様の優遇措置がとられている。例えば，- 231 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 1 2020 年における「強基計画」の定員数・志願者数・倍率
大学名
定員数 志願者数
倍率
清華大学
900
60152
67
北京大学
900
65457
73
上海交通大学
210
44713
213
復旦大学
210
57700
275
浙江大学
210
63110
301
西安交通大学
210
40352
192
南京大学
210
60414
288
中国科学技術大学
210
29889
142
山東大学
180
59074
328
四川大学
180
59100
328
ハルビン工業大学
180
26656
148
武漢大学
150
58716
391
南開大学
150
35424
236
中山大学
150
78161
521
北京理工大学
150
31860
212
天津大学
150
29884
199
北京航空航天大学
150
38490
257
北京師範大学
120
32716
273
同済大学
120
34879
291
厦門大学
120
57131
476
中南大学
120
35314
294
華中科技大学
120
36386
303
蘭州大学
120
38343
320
大連理工大学90
24344
270
華南理工大学9033110
368
華東師範大学
90
31899
354
東南大学
90
28444
316
西北工業大学90
18600
207
中国人民大学
90
34551
384
重慶大学
90
27370
304
国防科技大学
60
14286
238
吉林大学
60
17126
285
中国海洋大学30
17648
588
中国農業大学30
17727
591
中国民族大学30
10317
344
電子科技大学
30
11407
380
合計
6,090
1,360,750223「強基計画」による入学者は個別クラスに編入し，特別な指導教員や学習環境が提供されるほか，大学院への入試が免除され，国費留学や奨学金等の選考で優先的に採用することができる。また，学士課程の教育にとどまらず，学士，修士，博士の教育課程を連携させる一貫制教育プログラムが整備されている。この一貫制教育プログラムにより，学士の段階で身につけた学問分野に関する能力・資質を修士と博士の段階でさらに発展させるとともに，卓越した知識と創造的な能力・資質をもつトップレベルの若手研究者を養成する
ことが期待されている。
このような高度な人材を育成するには，教学面での質保証が不可欠である。
「強基計画」では，学生に対する定期的な資格審査試験を行うことが求められる。
資格審査試験で不合格となった場合には，当該学生は「強基計画」の教育プログラムで学修する資格を喪失
し，一般課程に戻ることになっている。そして，一般課程から優秀な学生を選出し，欠員補充を行うことが可能とされている。また，学生の学修状況を総合的に評価しつつ，教育課程が有効に機能しているかを確認するため，学生アンケート，成績データ，学修ポート
フォリオ等のデータ収集・分析が定期的に行われる。
さらに，在学生と卒業生を対象とする追跡調査を行い，データベースを構築し，学習や就職に関する情報を収集・分析することにより，入学者選抜と教育プログラ
ムを継続的に改善・向上することが目指されている。
4「強基計画」の初年度実施状況
表１に示した通り，初年度において，36 の指定校の募集定員は合計で 6090 人であった。そのうち，清華大学と北京大学は合計で 1800 人であり，全体の29.6％と相対的に高いシェアを占める。これに対して，
大連理工大学等の 13 大学の募集定員は 100 人以下に設定されており，全体の 14.3％に過ぎない。また，清華大学，北京大学，復旦大学等の総合大学の募集定員は相対的に多く設定される一方で，中国海洋大学や中国農業大学等の特定の研究領域で実力を持つ大学の募集定員は相対的に少ない傾向が見られる。
一方，出願状況については，いずれの大学でも志願者が多く，志願倍率は非常に高い傾向が見られる。全
体の募集定員 6090 人に対し，志願者数が約 136 万人に達した「強基計画」における入学者選抜は「狭き門」である。なかでも，中山大学，中国海洋大学，中国農業大学の志願倍率は 500 倍を超えており，著しく高い
倍率となっている。

出所：自主選抜在線（2020a）の統計に基づき，筆者作成
注）各大学における「強基計画」の志願者数は非公開である。ここで引用した志願者数のデータは受験者番号か
ら推算した数値である。

合格者数については，一般的に大学による公表はされていないが，一部の大学においては欠員数が公表されており，この数値から強基計画の選抜状況が推測可- 232 -

中国の大学入学者選抜改革における「強基計画」の導入および実施状況能である。その結果を表２に示した。これによれば，志願倍率が高いにもかかわらず，定員に満たない状況があり，欠員率が 50％以上に達している大学も存在することがわかる。
欠員が生じる主な原因は「強基計画」の選抜性の高さに関係していると考えられる。各大学が実施する学力試験には学問分野に関する基礎知識から国際科学オ
リンピックレベルまでの問題が含まれており，全国統一試験より難易度が高い（自主選抜在線, 2021b）。また，多数の大学の募集要項においては，「厳選のうえ優秀な学生を選出し，量より質を重視する」ことが共通の選抜方針とされている（中国教育在線,2021）。
こうした量より質を重視し，高い選抜性を有する「強基計画」では，合格者が非常に少なく，欠員が生じるに至る。また，欠員が生じた際に，一般的に大学は校内選考を行い，新入生から「強基計画」の求める学生像にふさわしい優秀な学生を選出し，欠員を補充する（自主選抜在線,2020b）。
表 2 2020 年における「強基計画」の欠員数・欠員率

大学名
北京大学
復旦大学
西安交通大学
中国科学技術大学
山東大学
武漢大学
北京理工大学華中科技大学北京師範大学
蘭州大学

定員数
900
210
210
210
180
150
150
120
120
120

欠員数
58
124
71
46
80
87
67
52
56
56

欠員率
6.4%
59.1%
33.8%
21.9%
47.8%
58.0%
44.7%
43.3%
46.6%
46.7%

出所：自主選抜在線（2020b）の統計に基づき，筆者作成

最後に，「強基計画」を経て入学した学生に提供する教育がどのような特徴を持っているのかについて，各大学の募集要項の内容から検討した。各大学が提供する教育プログラムには，「定期的な資格審査」「特別クラスの編成」「分野融合」「国際交流」「大学院教育との連携」という５つの共通点がある。このことから，教学面での質保証に重点を置き，学生の専門的な知識や能力の伸長に力を入れる特徴が覗える。
5 考察
入学者選抜と入学後の教育との２つの側面を含む，
新しい制度として登場した「強基計画」は以下の３つの特徴を有することが明らかとなった。

第１に，制度の目的と内容がより明確化されている点である。中国ではこれまでに「自主学生募集」等の入学者選抜制度が導入されており，学問分野において優れた才能を持つ者や幅広い能力・資質を身につけた者を積極的に受け入れている。これにより，生徒は一人ひとりの多様な能力や資質等に応じて，大学での教育を受ける機会が与えられる。
しかし，これらの学生を受け入れることは，大学教育や人材育成に対してどのような意義があるのかが明確に説明されているとは言い難い。その結果，社会から「自主学生募集」等に対する理解を十分に得られず，「裏口入学」と揶揄される状況が生じ，その公正性・公平性に疑念を抱かれることが少なくない（劉, 2015）。
一方，「強基計画」では，選抜の目的として，科学技術の発展に関わる国家戦略のニーズを満たし，将来的に国家戦略の実現に貢献する人材を育むことが明示されている。この目的を踏まえ，募集にかかわる学問分野が限定され，合否判定の基準や入学後の教育等の内容が明確に規定されるとともに，選抜性の高い選抜が実施されている。今後，このような選抜の意義および人材育成の観点が社会において認知されていけば，「強基計画」の導入に対する理解や選抜に対する信頼が一定程度得られると考えられる。
第２に，大学入学者選抜と大学教育の接続が目指されている点である。従来の入学者選抜制度であった「自主学生募集」と「総合評価募集」では，入学後の教育について具体的なプログラムや教育内容まで言及されていなかったため，入学後の教育における学生の能力・資質のさらなる伸長について懸念が示されてきた（劉, 2015）。また，基礎学問分野における高度人材の育成を趣旨とする「珠峰計画」は，入学後の教育の改革に重点を置いていたが，入学後の教育と入学者選抜との連携が十分に実現できていなかった。
一方，「強基計画」ではこれまでの入学者選抜制度
や教育プログラムの限界を踏まえた上で，入学者選抜と入学後教育の接続のあり方が提案された。すなわち，入学者選抜において受験者が備える能力・資質を多面的・総合的に評価した上で，大学教育で能力・資質のさらなる伸長を図るため，豊富な教育資源を提供する等の優遇措置をとる点である。これにより，大学入学者選抜と大学教育の接続の実現が見込まれた。
第３に，高い選抜性を有する点である。
「強基計画」の実施初年度における高い志願倍率と欠員率から選抜性の高さが見受けられた。
「強基計画」では，大学教育を受けるために必要な学力を把握するため，教科・科目に関する基礎学力の評価に重点を置いた上で，志- 233 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

願者の能力や適性等を多面的・総合的に評価するという厳格な選抜が行われており，これには体力の確認も含まれている。評価方法からみれば，「強基計画」には日本の総合型選抜と共通する点があるが，次に示す通り，両者には明確な相違点が存在する。近年，日本の一部の大学においては，総合型選抜が定員を確保するための手段として利用されており，「学力不問」の問題が深刻化している。これに対し，「強基計画」は決して入学定員を確保する手段ではなく，受験者の基礎学力を見極めて合否を判定するものであり，一般選抜よりもはるかに難易度が高い選抜制度である。
一方，「強基計画」にはいくつかの留意すべき点がある。まず，体力テストの成績で合否を判定する理由を明示すべき点である。他の大学入学者選抜制度に比べ，体力テストを利用することが「強基計画」の１つの特徴となる。
「強基計画」に体力テストを導入する
背景には，中国では徳・知・体・美との面で全面的に発達した人間の育成を目指す「素質教育」を推進しており，学生の心身の健康状況を重視していることが要因にあると考えられる。
しかし，「強基計画」においては学力試験を通過したとしても，体力テストの成績次第で不合格になる大学が半数を占めており，体力テストに過度に偏る傾向が見られている（自主選抜在線, 2021a）。この点について，大学ではなぜ体力テストの成績で合否を判定す
るのか，体力と高度人材の育成との関係性に関する説
明が不明瞭なままである。実施趣旨や求める学生像において体力や身体の健康に関する要求が明確に言及されていない「強基計画」では，体力テストの成績を選抜基準とすることが逆に評価の妥当性を損なう可能性があり，体力テストの成績で合否を判定する理由や根拠を明示することが必要であると考えられる。
そして，「強基計画」では受験者の思考力，創造力，問題解決能力を中心に評価することが求められている
が，受験者の志望動機や学問分野に対する学習意欲，
適性等の確認に留意が必要である。
「強基計画」では入学後に定期的な資格審査が行われることから，一般的な教育課程より，学業の圧力が相対的に高いことが推測される。また，たとえ「強基計画」からドロップアウトしたとしても，他の学問分野へ変更・編入することが原則として認められていない（中華人民共和国
教育部, 2020）。以上の点から，一般的な教育課程の性格と異なる特徴を持つ「強基計画」では，ミスマッチ
による学業不適応の問題が生じ，中退や留年につながる可能性がある。このようなミスマッチの問題を防ぐため，入学者選抜では受験者の基礎学力のみならず，

志望動機や意欲，適性も十分に評価した上で，「強基計画」の理念にふさわしい人材の獲得に向けた工夫が必要である。
さらに，「強基計画」における募集人員の配分を行う際には，地域間格差が拡大しないような配慮を行う
べきである。中国には，内陸部を主とする経済発展の立ち遅れた地域に比べ，北京等の中部と東南沿海部に広がる都市を中心とした地域は教育の質が高く，教育資源が非常に豊富であるという「二元構造」が存在す
る（仲田, 2014）。また，高等教育への進学機会においても西部内陸部の地域が最も恵まれていないと指摘されている（竇, 2006）。こうした地域間の格差による受験機会の不平等を是正するため，中国の大学入学者選
抜では大学が各省に予め募集人員を配分する制度を導入しており，教育の質が比較的に劣る地域の受験者に大学進学の機会を保証している（小川ほか，2019）。
しかし，「強基計画」における募集人員の配分をみれば，省間格差が依然として存在するといえる。自主選抜在線（2020b）の集計結果によれば，2020 年度の「強基計画」において北京，浙江，江蘇等の中部や東部地域の募集人員は 300 人を上回ったが，陝西，黒龍
江，遼寧等の内陸部地域の募集人員は 200 人を下回ったという。さらに，内モンゴル，甘粛，雲南等の地域
では募集人員が 100 人未満となり，中部と東南沿海部に比べ，西部内陸部の定員が著しく少ないことが示された。すなわち，「強基計画」では全国に定員を配分するなかで，中部と東南沿海部の地域に多くの募集定
員を配分する傾向が見られる。このような定員配分は「強基計画」への受験機会を制限し，地域格差による受験機会の不平等がさらに拡大する恐れがあると考えられる。そのため，「強基計画」の定員配分を行う際には，地域格差への配慮が必要であると考えられる。
6 終わりに
日中両国では，大学入学者選抜の多様化や高等教
育進学率の上昇に伴い，多様な背景や資質・能力を持つ者に大学での教育を受ける機会が広がりつつある。
その一方で，学生が身につけた資質・能力を大学入学者選抜においてどのように適切に評価するのか，また，
入学後にどのように発展・向上させるのかという，大学入学者選抜と大学教育の接続の改善は，両国の共通の課題として浮かび上がっている（中央教育審議会,
2014；張・夏目, 2017）。
中国では国家の発展に貢献する人材の選抜・育成が目指され，大学入学者選抜と入学後教育を一体的に改革した「強基計画」が，大学入学者選抜と大学教育の- 234 -

中国の大学入学者選抜改革における「強基計画」の導入および実施状況

接続の実現に対する新しいアプローチを提示しており，同国の大学入学者選抜と大学教育の接続に取り組む先
行的な事例として位置づけられている。また，こうした「強基計画」における選抜方法の利用と入学後教育の実施から，大学入学者選抜と大学教育の接続が求められる日本にとっても，入学者選抜における学力の把握方法を検討し，異なる選抜区分を経た入学者に対して個性に応じた大学教育を提供する上で示唆に富む。
一方，今後の課題として，「強基計画」は導入されて間もないことから，各大学における実態の把握が難
しく，今後，制度が普及するにつれてさまざまな課題が発生することが予想される。それゆえ，各大学が実施する個別選抜において具体的にどのような試験内容が設けられているのか，入試現場における評価や入学後の教育の実践においてどのような課題が生じているのか，また，在学生の成績や卒業生の進学・就職の状
況はどのような傾向を呈しているのかなどの点を明らかにすることが今後の研究の課題として挙げられる。

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生物，歴史，地理の 9 科目が含まれる。試験の成績が合格基

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- 235 -

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大学入試研究ジャーナル第 32 号，236-243，2022【資料】

国立大学の広報におけるソーシャルメディアの利用状況
並川 努（新潟大学）
国立大学の広報において，ソーシャルメディアの利用は増加しており，今後も重要なツールの 1 つとなっていくと考えられる。そこで，本研究では，国立大学に焦点をあて，ソーシャルメディアの利用状
況を整理した。対象とした 82 校のうち，Twitter は 63 校（76.8%），Facebook は 64 校（78.0%），Instagram は 33 校（40.2%），YouTube は 73 校（89.0%）が利用していた。また，それぞれのメディアの数値的な指標を集計し，現状について整理を行った。2011 年頃から利用を開始した大学が多いことや，活用状況は大学の規模によっても異なってくること，大学によって活用状況にはばらつきがあることが示唆された。
キーワード：ソーシャルメディア，SNS，国立大学，広報
1 はじめに
COVID-19 の感染拡大は，社会の様々な面に大きな影響を与えている。大学においても例外でなく，授業のオンライン化や，各種の感染拡大防止策の実施によって，従来とは異なる対応が必要となっている。
それは高大接続や，
入試広報等の面でも同様である。
たとえば，2020 年度以降は，それまで対面で行われてきたオープンキャンパスや大学説明会なども，オンラインを活用した形に変更されることが多くなっている（久保ほか，2021）。
そのような状況の中で，人との接触を伴わずに情報を伝えることが可能なウェブサイトやソーシャルメデ
ィア（もしくは SNS）を活用した広報は，今後ますます重要性を増してくると考えられる。実際，池内（2020）では，2020 年 8 月に高校 2 年生向けに行われた調査で，「今後利用したい進路に関する情報収集行動」
として，「キャンパスへ直接行くオープンキャンパス」の 30.0％に次いで，「SNS やブログでの情報」が 29.
0%と高い割合で選択されていたことが報告されている。そして，単純に比較は難しいものの，これは 201
9 年までの調査結果の数値よりも高くなっており，SN
S の活用は広報上必須のものになってくるだろうと指摘している。
そうした中で，大学の広報等におけるソーシャルメ
ディアの活用についての研究も見られるようになってきている。たとえば，山下（2016）は，いくつかの事
例をもとに，ソーシャルメディアを利活用した入試広報活動や教育支援活動等について考察を行っている。
また，井関（2021）は，日本の大学による YouTube チャンネルの活用実態について報告し，大学によって活用の程度に格差があることや，動画の内容についてタ
イプに分けて整理できることなどを指摘している。し表 1 調査項目の一覧
メディア

調査項目

Twitter

ツイート数, 利用開始年月, フォロー中の数,
フォロワーの数, 認証の有無

Facebook「いいね」の数, フォローの数,
ページの作成日, 認証の有無

Instagram

投稿の数, フォロワーの数, フォロー中の数,
認証の有無

YouTubeチャンネル登録者数, 登録日, 総視聴回数,
認証の有無

かしながら，現在各大学がソーシャルメディアをどの程度活用しているかを系統的に整理したものはあまりみられない。現状どのメディアがどのくらいの数の大学によって活用され，それぞれの大学がどの程度の発信をしているかは，大学における入試広報をはじめとした広報全般の改善や，高大接続のあり方などを考えて行く上でも基礎的な情報として重要であると考えられる。そこで，本研究では，まず範囲を国立大学に限定し，ソーシャルメディアの活用状況を整理することを目的とする。なお，本研究では利用者数も多く，大学での広報ツールとしても一般的に利用されていると推測されるメディアとして，Twitter，Facebook，Ins
tagram，YouTube を主な対象として取り上げる 1）。
2 方法
2.1 調査対象
国立大学の 86 校のうち，高大接続等も踏まえて検討を行うため，大学院大学を除く82 校を対象とした。
2.2 手続き対象とした 82 校のウェブサイトをチェックし，ソーシャルメディアの活用状況についてデータ収集を行った。調査は，大学生 3 名が分担し，1 校当たり 2 名- 236 -

国立大学の広報におけるソーシャルメディアの利用状況

表 2 利用メディア数ごとの大学数が担当する形で進められた。今回は，公式なアカウン
トであることを確認するため，基本的に大学のウェブ
サイトのトップページにリンクがあったり，広報に関するページ，公式ソーシャルメディアや SNS 一覧のページなどに載っていたりするもののみを対象とし，情報の収集を行った。また，原則として大学全体の公式アカウントのみとし，学部などの特定の部署・組織
単位，特定のイベント用のもの等は除外した（広報室
等の全学の広報を担う部署が大学を代表して発信していると思われるものは対象に含めた）。なお，2 名の記
録内容が異なった場合は，著者が改めてウェブサイト
をチェックし，確認を行った。

T

3 結果と考察対象とした82 校のうち，Twitterは63校（76.8%），
Facebook は 64 校（78.0%），Instagram は 33 校（40.2%），YouTube は 73 校（89.0%）が利用していた。
Instagram は 5 割に満たなかったものの，他の 3 つは
7 割を超える大学で活用されていた。
4 つすべて利用していた大学は 25 校，3 つ利用は 3
0 校，2 つ利用は 18 校，1 つ利用は 7 校，利用なしは2 校であった。組み合わせごとの大学数は表 2 の通りであった。3 つ利用以下で，多かった組み合わせは「T
witter・Facebook・YouTube」の 23 校，「Facebook・YouTube」の 7 校，
「Twitter・YouTube」と「YouTube」の 6 校であった。1 つもしくは 2 つのメディアのみを利用している大学で，Instagram を利用している大学は少なく（Instagram・YouTube の組み合わせの

大学数

4つ利用

○ ○ ○ ○

25

3つ利用

○ ○ ○ ー

2

○ ○ ー ○

23

○ ー ○ ○

2

ー ○ ○ ○

3

○ ○ ー ー4

○ ー ○ ー0

○ ー ー ○

6

ー ○ ○ ー0

ー ○ ー ○

7

ー ー ○ ○

1

○ ー ー ー1

ー ○ ー ー0

ー ー ○ ー0

ー ー ー ○

6

利用なし ー ー ー ー

2

1つ利用

2.3 調査項目
Twitter，Facebook，Instagram，YouTube の 4 メ
ディアについて，利用の有無および，それぞれのメデ
ィア上で確認できる数値などの情報（表 1）を記録した。
なお，今回は各メディアのトップページ等で確認可
能な数値のみチェックを行った。そのため，例えば，Twitter のツイート数は，1 万件未満のものについては
1 の位まで表示されていたのに対して，1 万件を超えるものについては「1 万件」等の表示になっていたが，今回はそのまま収集した。また，細かな数値が表示されていた場合も，確認した日時によって常に変わることが予想されるため，100 以上の値については，10 の位を四捨五入する形で記録を行った。
2.4 調査時期
調査は 2021 年 2 月から 3 月にかけて行われた。

Y

2つ利用

F

I

注）T：Twitter，F：Facebook，I：Instagram，
Y：YouTube，○：使用あり，―：使用なし
表 3 Twitter，Facebook，YouTube の開始順
開始順
Twitter，Facebook，YouTube

大学数11

Twitter，YouTube，Facebook

6

Facebook，Twitter，YouTube

6

Facebook，YouTube，Twitter

7

YouTube，Twitter，Facebook

9YouTube，Facebook，Twitter9

1 校のみ），大学の広報メディアとして Instagram が選択されるのは最初ではなく他のメディアの活用が進んでからであることも示唆される。
また，アカウント作成等の日付が確認できた Twitter，Facebook，YouTube の 3 つについて，これらを利用している大学が 3 つどういう順序で利用を開始していたかについて，表 3 にまとめた。このうち，最も多かったのは Twitter，Facebook，YouTube の順で利用していた大学の 11 校であった。しかし，最初に開始したメディアで集計すると，Twitter が 17 校，Facebook が 13 校，YouTube が 18 校となっており，開始順について多くの大学に共通した傾向は見られなかった。

- 237 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 4 Twitter の利用開始年度ごとの統計
ツイート数

N
2009年度

M

SD

フォロー中

Range

5 5420 3362 1000 - 10000

フォロワー

M

SD

Range

67

75

2-

200

17380 14291

M

Range

SD

800 - 36000

2010年度5 4440 2937 600 - 8800

84 110

2-

300

9280

2011年度

15 3053 1520 500 - 5500

33

52

0-

200

8860 12712 1600 - 55000

2012年度

8 3350 2487 700 - 9000

28

65

0-

200

5138

3307 1400 - 11800

2013年度

2 1750 1150 600 - 290045

2 43 -

46

3050

750 2300 - 3800

2014年度

9 1778 1202 300 - 3800

16

31

100

2133

1974

-

0-

5625 1700 - 16000

600 - 7300

2015年度

0

-

-

-

-

-

-

-

-

2016年度2

650

150 500 -

800

103

98

5-

200

850

150

700 - 1000

2017年度

4

825

377 400 - 1400

37

36

0-

84

1325

955

300 - 2800

2018年度2

400

200 200 -

600

0

0

0-

0

2050

1250

800 - 3300

2019年度7257

140 100 -500

47 103

0-

300

1743

1643

100 - 5600

2020年度

4

181

142

400

12

14

0-

34

1325

1504

100 - 3900

計

63 2370 2392

22 - 10000

39

70

0-

300

5734

9020

100 - 55000

22 -

30
25

大学数

20
15
10
5
0
1-1000 -2000 -3000 -4000 -5000 -6000 -7000 -8000 -9000 9001-

ツイート数

図 1 Twitter の「ツイート数」の分布
30
25

大 学数

3.1 Twitter
次に，メディアごとに集計を行った。まず Twitter
を利用していた 63 校について，「ツイート数」
，
「フォ
ロー中」
，
「フォロワー」の数を利用開始年度ごとに集計し，表 4 にまとめた。
今回対象とした中で，最も早く Twitter の利用を開始していたのは 2009 年 11 月の東北大学であった。また，開始年度で最も多かったのは 2011 年度で，15 校となっていた。2011 年は，東日本大震災が発生した年でもあり，東北地方を中心に各大学の入試広報にも従来とは異なる対応が必要になった時期とも重なるため，それが影響を与えたことも推察される。
「ツイート数」の平均値は，全体で 2370 件（SD =2392）であり，22 件から 10000 件超まで，大学によってばらつきが大きかった。
利用開始年度別に見ると，ばらつきはあるものの，2009 年度や 2010 年度開始大学の平均値が高くなっており，早い時期から開始していた大学ほど，多く活用されていることが示唆される。

20
15
10
5
0
0

-25

-50

-75 -100 -125 -150 -175 -200 -225 -250 -275 -300

フォロー中

図 2 Twitter の「フォロー中」の分布
12
10

大学数

8
6
4
2
0
1-500 -1000 -1500 -2000 -2500 -3000 -3500 -4000 -4500 -5000 -5500 -6000 -6500 -7000 -7500 -8000 -8500 -9000 -9500 -1000010001-

フォロワー

図 3 Twitter の「フォロワー」の分布- 238 -

国立大学の広報におけるソーシャルメディアの利用状況

表 5 Facebook の利用開始年度ごとの統計
いいね

N

M

SD

フォロー

Range

M

Range

SD

2010年度

3 13300 15627 2200 - 35400

13733 15816

2500 - 36100

2011年度

17 7165 5353 1000 - 18800

8029

6095

1100 - 20200

2012年度

11 4427 6549 1200 - 24900

4891

7151

1300 - 27200

2013年度

9 2411 1734 700 - 6600

2644

1861

700 - 7100

2014年度

8 3725 4272 600 - 14000

4150

4606

700 - 15000

2015年度5 1720770 900 - 2700

2040

838

1100 - 3100

2016年度

2750

50 700 -

800

900

0

2017年度4300

71 200 -

400

375

83

300 -

500

2018年度2

400

300 100 -

700

450

350

100 -

800

2019年度2

450

150 300 -

600

500

200

300 -

700

2020年度

1

46

―

46

48

―

48 -

48

計

64 4296 6232

46 35400

4749

6679

46 -

また，各数値間の相関を計算したところ，「ツイー
ト数」と「フォロワー」の間に r =.65 の有意な相関が見られ，多くツイートを行っている大学のアカウント
ほど，フォロワーの数が多いことが示唆された。
また，Twitter のブルーの認証済みバッジが表示されていたアカウントは，東北大学，東京大学，京都大学，大阪大学，神戸大学の 5 校のみであり，全体の 1

900 -

900

48 36100

割に満たない数であった。5 校はいずれも 5000 件以上のツイートがあり，10000 人以上のフォロワーがいるアカウントであったが，同様のツイート数等があっても表示されていない大学も見られた。
次に，63 校の「ツイート数」，「フォロー中」，「フォロワー」の数のヒストグラムを図 1-3 に示した。
「ツイート数」に関しては，1000 以下の大学が 28 校と最も

20
18
16
14

大学数

12
10
8
6
4
2
0
1-1000 -2000 -3000 -4000 -5000 -6000 -7000 -8000 -9000 -10000-11000-12000-13000-14000-15000-16000-17000-18000-19000-2000020001-

いいね

図 4 Facebook の「いいね」の分布
16
14
12

大学数

10
8
6
4
2
0
1-1000 -2000 -3000 -4000 -5000 -6000 -7000 -8000 -9000 -10000-11000-12000-13000-14000-15000-16000-17000-18000-19000-2000020001-

フォロー

図 5 Facebook の「フォロー」の分布- 239 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

多く，利用している大学中の 44.4 %を占めていた。一方で 2001-3000 の大学や，3001-4000 の大学もそれぞ
れ 8 校（12.7％）見られた。
「ツイート数」が 10000 を超えていたのは 1 校のみであった。
「フォロー中」の数は 1-25 が 26 校（41.3%）と最も多く，0 の大学も 16 校（25.4%）と多く見られた。
「フォロワー」の数は，10000 を超える大学も 9 校（14.3%）と多かった一方，501-1000（10 校，15.9%）や1001-1500（8 校，
12.7%）の大学も多くみられていた。

16
14
12

大学数

3.2 Facebook
Facebook についても，利用していた 64 校について
利用開始年度ごとに集計し，表 5 にまとめた。最も多くの大学が利用を開始していたのは，Twitter と同様に 2011 年度であり，17 校が利用を開始していた。また翌 2012 年度も 11 校と多くの大学が利用を開始していた。
「いいね」の数の平均値は 4296（SD = 623
2），「フォロー」の数の平均値は 4749（SD = 6679）であった。なお，ブルーの認証バッジが表示されている大学は見られなかった。
また，「いいね」及び「フォロー」の数についてのヒ
ストグラムを図 4-5 に示した。最も多かったのは，1000 以下の大学であり，「いいね」の数では 19 校（29.
7%），
「フォロー」の数では 15 校（23.4%）だった。
その一方で 20000 を超えるような大学も見られており，大学によって大きく異なることが示された。

Facebook と同様に 2011 年度に利用を開始している大学が 11 校と最も多かったものの，それ以降も 2016年度までは毎年度 6-10 校の大学が利用を開始していた（表 6）。
「チャンネル登録者数」については，8 校で公開されていなかったものの，それを除くと平均値は 1508
（SD = 2333, Range = 32-14800）であった。1000人以下の大学が 41 校と半数以上を占めていた（図 9）。
また，「総視聴回数」の平均値は，505505（SD = 1
125225, Range= 7100–9187100）であった。50000
回以下の大学が 13 校，50001-100000 回の大学が 12校あった一方で，100000 回以上の大学も 7 校あり，2極化している様子がうかがえた（図 10）
。

10
8
6
4
2
0
-100

-200

-300

-400

-500

-600

-700

-800

-900

-1000

1001-

投稿

図 6 Instagram の「投稿」の分布
12
10
8

大学数

6
4
2
0
1-500 -1000 -1500 -2000 -2500 -3000 -3500 -4000 -4500 -5000 -5500 -6000 -6500 -7000 7001-

フォロワー

図 7 Instagram の「フォロワー」の分布

16
14
12

大学数

3.3 Instagram
次に，Instagram について集計を行った。利用開始年については確認できなかったため，利用していた 33
校全体で「投稿」，「フォロワー」，「フォロー中」の数を集計した。投稿は平均 286（SD = 398，Range = 52200）であり，100 件未満の大学が 14 校と利用大学の 42.4%を占めていた（図 6）。また，「フォロワー」
は平均 2379（SD = 3507, Range= 100 – 17000），
500 以下が 10 校と多くを占めていたものの，5000 以
上も 5 校みられるなど，2 極化している様子も見られた（図 7）。
「フォロー中」は平均 11.6（SD = 20.6，
Range=0 -95）であった。0 の大学も 15 校と多く，積極的にフォローをしている大学は多くないことも示唆された（図 8）
。

10
8
6
4

3.4 YouTube
最後に YouTube について集計を行った。YouTube
は，今回取り上げたメディアの中では 73 校と最も多くの大学が利用していた。年度別にみると，Twitter や- 240 -

2
0
0

1-5

-10

-15

-20

-25

-30

フォロー

-35

-40

-45

-50

51-

図 8 Instagram の「フォロー中」の分布

国立大学の広報におけるソーシャルメディアの利用状況

表 6 YouTube の利用開始年度ごとの統計
チャンネル登録者数

N

M

総視聴回数

Range

SD

M

SD

Range

2008年度

3

2333

2947

200 -

6500

49130062885633200 - 1380500

2009年度

6

2850

3104

300 -

9000

84610082366749900 - 2388600

2010年度

2

1450

1250

200 -

2700

521250415450 105800 -

9367002011年度

11

1390

958

400 -

3300

48639129998646900 -

8952002012年度

9

1350

1607

200 -

4500

46620049986920100 - 1519000

1600

33553325195422000 -

2013年度

9

850

544

200 -

2014年度

10

2478

4475

200 - 14800

1305630 2687166

38800 - 9187100

6930002015年度

6

1233

1099

200 -

3400

261767

12666680100 -

4498002016年度

10

956

891

100 -

3000

181890205946

18900 -

7244002017年度

2

700

0

700 -

700

75250

6650

68600 -

81900

2018年度

2

116

84

32 -

200

33000

25900

7100 -

58900

2019年度

1

400

0

400 -

400

32100

0

32100 -

32100

100 -

100

24300

9000

15300 -

33300

2020年度

2

100

0

計

73

1508

2333

32 - 14800

3.5 大学規模ごとの利用状況
大学の規模とメディアの使用状況を整理するために，
表 7 に示したように 2021 年度の募集人員で 5 つに分類して集計を行った。その結果，募集人員が 2000 人
以上の大規模大学がソーシャルメディアを最も多く活用しており，Twitter，Facebook，YouTube は 100%，
Instagram も 62.5％と最も多くなっていた。また，505505 1125225

7100 - 9187100

Instagram，YouTube は規模が大きいほど利用率が高くなっていた。Twitter，Facebook に関しても「1500人以上 2000 人未満」の規模の大学を除くと，規模が大きいほど利用率が高くなる傾向が見られた。大学単位のソーシャルメディアの活用は，大学の規模にも影響を受けていることが示唆される。

14
12
10

大学数

8
6
4
2
0

チャンネル登録者数
図 9 YouTube の「チャンネル登録者数」の分布
14
12

大学 数

10
8
6
4
2
0

図 10 YouTube総視聴回数の「総視聴回数」の分布- 241 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 7 大学の規模ごとのメディアの使用状況
募集人員

大学数

Twitter

Facebook

instagram

YouTube2000人以上

88(100.0%)8(100.0%)5(62.5%)

8(100.0%)1500人以上，2000人未満

9

6(66.7%)

7(77.8%)

5(55.6%)

9(100.0%)1000人以上，1500人未満

11

10(90.9%)

10(90.9%)

5(45.5%)

10(90.9%)

500人以上，1000人未満

31

25(80.6%)

25(80.6%)

11(35.5%)

27(87.1%)

500人未満2314(60.9%)

14(60.9%)

7(30.4%)

19(82.6%)

表 8 Twitter の利用が多い主な大学
大学名

ツイート数

東北大学

10,000以上

18,200

31

神⼾大学

9,000

11,800

18

広島大学

8,800

16,000

10

京都大学

7,000

36,000

2

大阪大学

7,000

30,000

4

大学名

フォロワー

表 9 Facebook の利用が多い主な大学
大学名

いいね

東京大学

35,40036,1002011年3月

2012年6月

京都大学

24,90027,2002012年6月

2010年10月

筑波大学

18,80020,2002012年1月

2010年1月

大阪大学

15,80017,2002011年12月

2010年2月

東京外国語大学

14,00015,0002014年10月

利用開始

大学名

いいね

フォロー

ページの作成日

フォロー中 利用開始
2009年11月

フォロワー フォロー中

ツイート数

フォロー ページの作成日

東京大学

5,500

55,00047

2011年5月

東京大学

35,40036,1002011年3月

京都大学

7,000

36,0002

2010年1月

京都大学

24,90027,2002012年6月

大阪大学

7,000

30,0004

2010年2月

筑波大学

18,80020,2002012年1月

東北大学

10,000以上

18,20031

2009年11月

広島大学

11,40017,4002011年6月

広島大学

8,800

16,00010

2010年10月

大阪大学

15,80017,2002011年12月

表 10 Instagram の利用が多い主な大学

大学名

チャンネル登録者数

大阪大学

2,200

17,00027

東京大学

14,8001,094,900

京都大学

大学名

投稿

表 11 YouTube の利用が多い主な大学

フォロワー フォロー中

総視聴回数

登録日
2014年4月

1,000

10,000

4

東北大学

9,000

2,388,600 2009年11月

大阪教育大学

700

1,800

0

大阪大学

7,900

1,519,000

2012年6月

群馬大学

600

1,200

33

九州大学

6,500

1,380,500

2008年4月

東京外国語大学

400

5,700

0

信州大学

4,500

1,338,600

2010年3月

大学名

投稿

大学名

チャンネル登録者数

フォロワー フォロー中

総視聴回数

登録日
2014年5月

大阪大学

2,200

17,000

27

群馬大学

900

9,187,100

京都大学

1,000

10,000

4

東北大学

9,000

2,388,600 2009年11月

筑波大学

300

8,800

0

東京農工大学800

1,860,800

2014年7月

広島大学

400

6,200

0

大阪大学

7,900

1,519,000

2012年6月

東京外国語大学

400

5,700

0

九州大学

6,500

1,380,500

2008年4月

注）それぞれ太字の列の指標が多い順に並べた。
3.6 多く活用している大学の特徴
ソーシャルメディアを多く活用している大学の特徴について検討するために，
今回集計した「ツイート数」等の主な指標の多い順に上位 5 つの大学を，表 8 から
表 11 にまとめた。まず表 8 の Twitter に関しては，「ツイート数」や「フォロワー数」が多かった 6 大学
は，いずれも旧帝大などの規模の大きな大学であり，大学の規模が強く影響していることが示唆される。また，6 大学のうち 5 大学は 2011 年度以前から利用を開始しており，長期に渡って継続的に発信しているこ- 242 -

国立大学の広報におけるソーシャルメディアの利用状況とがうかがえた。
表 9 の Facebook についても Twitter と同様に旧帝大などの規模が大きな大学が多かったが，「いいね」の数では規模が決して大きくはない東京外国語大学も上位になっていた。また，東京外国語大学は表 10 のInstagram でも上位に名前が挙がっており，大学の規模に対して，ソーシャルメディアの利用が活発な大学であると言えるだろう。また，同様に募集人員が 1000
人未満の規模で名前が挙がっている大学には，群馬大学（表 10，表 11），大阪教育大学（表 10），東京農工大学（表 11）があり，これらの大学に焦点を当てて活用方針や発信状況の詳細について検討していくことも有効であろう。

形での活用も進んでいくことが推察される。
さらに，今回の研究では，ソーシャルメディアの利用の有無や「ツイート数」等の指標についてしか扱えていない。そのため，発信している内容についての分
析も今後の課題であると言える。また，国立大学同士の比較でなく，私立大学や公立大学等の取り組み状況とも比較して行くことや，ソーシャルメディアを用いた発信がどの程度受験生等のステークホルダーに届いているのかについても，詳細な検討が課題になると言えるだろう。
注1）総務省情報通信政策研究所（2021）では，Twitter 及びInstagram の利用率が全世代平均で 42.3％，Facebook が4 まとめ
本研究では，国立大学 82 校を対象に，大学の広報におけるソーシャルメディアの利用状況を整理した。
Twitter，Facebook， YouTube は，2021 年現在で 7割以上の大学で利用されており，国立大学の広報においてもソーシャルメディアの利用が進んでいる現状が示された。今回は，大学全体の広報に絞り，さらに大学の公式ウェブサイトから確認が可能であったものに限って集計を行ったため，学部単位やウェブサイト等から直接リンクしていないものなどを含めると，さらに活用が進んでいると思われる。また，いずれのメデ
ィアも 2011 年度に多くの大学で利用が開始されており，一つの契機になっていることが示唆される。
メディアの細かな利用状況を見て行くと，投稿数やフォロワー数等が多く，積極的に活用できているとみられる大学がある一方で，まだそれらの数字が伸びていない大学も多く見られた。表 7 に示したように各メディアの使用の有無は大学の規模にも関連しており，「ツイート数」等の量的な指標が上位の大学も，旧帝大などの大規模大学が多かった（表 8 から表 11）。まだ十分に活用できていない大学にとっては，今後の広報上の課題となることも予想される。
今回は 4 つのメディアに絞って集計を行ったが，それ以外のメディアの活用も見られた。いずれも 10 校程度と使用している大学が少なかったため具体的な集計は行わなかったものの，LINE，LinkedIn などの利用も複数の大学で見られており，今後はこれらのメデ
ィアについても含めて検討を行う必要があると言える。
また，日本語のみではなく，英語での発信も多くの大学で試みられていた。ソーシャルメディアのアカウン
トも，英語での発信用と日本語での発信用の 2 つのア
カウントを用意している大学もあり，今後そういった

31.9％，YouTube が 82.5％であったことが報告されている。
これらのメディア以外では，LINE が 90.3%と利用率が最も高く，また 10 代に限ると TikTok も 57.7%と多く利用されていた。これらについては，今回はまだ大学広報で活用されている程度は低いと判断し集計に入れなかったものの，今後の活用拡大が予想される部分でもあり，さらなる検討が必要である。

謝辞
本研究は，JPSP 科研費 JP16H02051 の助成を受けた。
参考文献
池内 摩耶 (2020). 「高校生の進路選択に『今』何が起きているのか─コロナウイルス感染拡大による進路選択影響調査─」『カレッジマネジメント』38 (6), 16－27.
井関 崇博 (2021). 「大学におけるYouTubeチャンネルの活用実態」 『広報研究』 25, 121－129.
久保 沙織・南 紅玉・樫田 豪利・宮本 友弘 (2021). 「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」『大学入試研究ジャーナル』31, 394－400.
総務省情報通信政策研究所 (2021). 「令和２年度情報通信メデ
ィアの利用時間と情報行動に関する調査 報告書」総務省情報通信政策研究所 https://www.soumu.go.jp/main_content/
000765258.pdf（2021年12月1日）
山下 誠矢 (2016). 「大学におけるソーシャルメディアの利活用- 243 -

に関する研究― 入試広報活動・教育支援活動・情報提供活動
を中心に―」『日本経大論集』6(1), 41－54.

大学入試研究ジャーナル第 32 号，244-250，2022【資料】

高大接続入試とラウンドテーブルとの関わりと評価――高大接続ラウンドテーブルから始める高大接続入試――
中野 正俊，井上 咲希，田中 千晶，和田 啓吾（金沢大学）
知識基盤社会への学びの転換が進み，大学教育においても，アクティブラーニングの導入が進んでいる。2018 年度に新しい学習指導要領が発表され，様々な探究科目の導入が進んでいる。それぞれの段階で能動的学習へと教育改革が進む中，それらをどう接続するかという教育接続改革についての議論が盛んに行われている。高大接続改革が進む中，大学入試改革においては，探究学習を評価し，入試へとつなげることは重要な課題である。金沢大学では，入試改革の中に位置付けられる高大接続ラウンドテーブルを実施し，様々な高大接続プログラムと同様のレポートにて評価を行なっている。この評価を分析することで，知識伝搬型の講義形式のプログラムと，探求活動型のラウンドテーブルとを同じ指標のもとで評価可能であることを明らかにした。
キーワード：高大接続，探究学習，入試改革
1 背景
1.1 高大接続改革
高大接続改革の議論は 1999 年 12 月中央教育審議会「初等中等教育と高等教育との接続の改善について」の答申により，高大接続の在り方に言及された頃から進んできている。ここで最初に示されている重要検討
課題は，初等中等教育段階で身につけられた「自ら学び，自ら考える力」を基礎として，高等教育段階で「課題探究能力」の育成を図ることであった。
しかしながら，答申後の約 10 年では，多くは大学教員の出張授業や入学者選抜に特化した接続であり，
答申で示されていたような課題探究能力を育成することを考えた高大接続とはかけ離れていた（中條, 2008,2009, 2011）。2007 年６月に改正された学校教育法において，学力の三要素（「知識・技能」「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」）が規定され，学力観の転換についての本質的な議論や実践が各所で浸透し，2012 年８月の中央教育審議会答申「新たな未来を築くための大学
教育の質的転換に向けて」以降，能動的学修法が大きく注目され，今ではアクティブラーニングの導入が大学評価の指標の一つとなることもある。
そのような中，2014 年 12 月，中央教育審議会より「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，入学者選抜の一体的改善について」が答申された。本答申の「はじめに−高大接続
改革が目指す未来の姿」では，「本答申は，教育改革における最大の課題でありながら実現が困難であった「高大接続」改革を，初めて現実のものにするための方策として，高等学校教育，大学教育およびそれらを接続する大学入学者選抜の抜本的な改革を提言するものである。」と記されており，高大接続改革が喫緊の課題とされていたことがわかる。学力の三要素に対応していない高校教育と大学入学者選抜における課題が明示され，その上で，高等学校段階に則した学力の三要素について，その三要素の関連性も含め明確に示し，学力の三要素の中でも最も注視されている「思考力・判断力・表現力」について，“習得”した「知識・技能」を“活用”し，自らの課題発見・解決の“探究”，表現のために必要な能力であるとし，習得・活用・探究と「学力の三要素」との関連も明示した。
答申を受け，翌 2015 年１月，文部科学省より高大接続改革実行プランが示され，さらに翌 2016 年３月には，文部科学省高大接続システム改革会議「最終報告」により，高校改革・大学改革・高大接続改革，三位一体の改革について具体方策が打ち出された。そして，2017 年７月に出された「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」では，大学入学者選抜に係る新たなルールとして，学力の三要素を多面的・総合的に評価するものへと改善することが明示された。
1.2 大学における高大接続改革
大学全入時代を迎え，従来の大学入試に選抜機能を期待できなくなり，多くの大学では学生募集に今まで以上に力を入れる必要が出てきている。先進的な大学における高大接続改革は，追手門学院大学の「アサーティブ入試」，お茶の水女子大学の「新フンボルト入- 244 -

高大接続入試とラウンドテーブルとの関わりと評価試」や北陸大学の「21 世紀型スキル育成 AO 入試」などに見られるように，“育成”を核とした丁寧な大学入試の段階へと進行している。また，福井大学では，先進的に探究的な学びに取り組む全国の高校をつなぐ「福井大学高大連携ラウンドテーブル」が開催され（松田, 2014）（杉山, 2015），さらに福井大学の入試改革にも取り入れられた（大久保, 2018)。このよ
うに高大接続改革は着実に進んでおり，大学と高校が連携した活動もより一層盛んに取り組まれている。
この高大接続教育改革の動きはスーパーサイエンス
ハイスクール(SSH)，スーパーグローバルハイスクー
ル(SGH)などの牽引によりさらに加速し，高校生向けの出張授業だけでなく，高校生と大学生との協同研究など様々な取り組みが行われている。
中川(2005)は SSH に関わることは大学の責任であると述べており，大学が高校と連携して研究室訪問や出張授業を行なった結果生徒の進路姿勢が向上し，さらにミスマッチを予防するなどの結果を紹介している。
また，冨田ら(2014)は高校時代に教科学習も探求学習
も熱心に取り組んでいた学生ほど大学での学習にも積極的であることを指摘している。そのため，大学側が高校と連携して探求活動の支援を行うことは能動的な学習者を育てることにも役立つと言え，高大連携の大きな効果は生徒たちの進路意識への影響ではないかとも言われている（中川, 2005）。また，大学入学後のミスマッチは高等教育において大きな課題であり，文部科学省の調査によると大学を退学する理由として他の大学への転学は経済的理由の次に多いとされる(文部科学省, 2014)。高大接続プログラムに参加することで大学と大学での学びを知り，その中で自身を振り返る機会を得ることで，こうした進路選択のミスマッ
チを防ぐことも期待できる。
1.3 高校教育における高大接続改革
2017~8 年，「よりより学校教育を通してよりよい社会を創るという理念を学校と社会とが共有」し，社会との連携および協働によりその実現を図っていく「社会に開かれた教育課程」の実現を目指して，次期学習指導要領が告示された。学校は，生徒たち一人一人が持続可能な社会の創り手となれるように，未来社会を切り拓くための資質・能力，すなわち学力の三要
素を確実に育成することが期待されている。
その実現のため，高校には特に，「総合的な学習の時間」が「総合的な探究の時間」へ転換され，さらに教科においても探究と名の付く科目が多数新設されるなど，探究モードへの転換が名実ともに期待されている（文部科学省, 2018）。高校段階では，探究活動による学習成果を実証した実践研究の数は少なく，探究的な見方・考え方を目標とする総合的な学習の時間についても，高校教育段階に多くの課題があることが中央教育審議会答申（2016）でも特筆されている。
近年では，SSH や SGH，スーパー・プロフェッショナル・ハイスクール（SPH），地域に根差した高校などの牽引により，課題発見・解決学習，探究活動に取り組む高校が急増し，その価値も広く浸透してきた。とりわけ，グローバルな社会課題，ビジネス課題をテーマに横断的・総合的な学習，探究的な学習を行うことを掲げている。SGH のインパクトは大きい。
一方で，高校教育改革は大学入試改革次第であるとし，様子をうかがう高校も多く，大学の高大接続改革に取り組む姿が非常に重要なものとなる。そんな中 2020
年度には入試改革が進み，センター試験に代わる「大学入学共通テスト」や総合型選抜の実施など，急速に大学入試改革が進んでいる。
1.4 課題と目的
金沢大学が実施する「KUGS 高大接続プログラム」には対面参加型の Live セミナー，ラウンドテーブル，Web 視聴型の Web セミナーの３種類のプログラムがある。
この中で，ラウンドテーブルは「KUGS 高大接続
プログラム」の実施に先駆けて開催されており，また，
対面参加型の Live セミナー，Web 視聴型の Web セ
ミナーとは様相の異なるプログラムである。Live セ
ミナー，Web セミナーは，対面参加型，Web 視聴型の違いはあるものの，大学の講義を受講するような知識伝搬型のプログラムであり，大学で取り組まれている研究の紹介も交えながら，高校生にとって興味・関
心を持ちやすい工夫をほどこし，大学の学びに触れることができるプログラムである。これらは大学生になると授業の中でレポートを課されることもあろう内容
であり，高校生にとっても触れやすく，取り組みやすい内容である。また，大学にとってもレポートとその評価というのはこれまでの経験が蓄積されており，入試の中に位置付けることに対する障害は少ない。
一方で，ラウンドテーブルにおいては，探究活動型の学習であり，知識伝搬型となる講義を受講するスタ
イルとは大きく異なるプログラムである。このラウン
ドテーブルを，同じ「KUGS 高大接続プログラム」
として実施し，高大接続入試の中に位置付けるには，「評価」は避けることができない。探究活動の活動自体を適切に評価することは難しく，何よりも入試と結- 245 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

びつく評価を意識しながら活動に取り組むのは探究活
動としては適切であるとは言い難い。そこで，ラウン
ドテーブルの活動を一つの学びと捉え，ラウンドテー
ブルを終えた後に，参加者が各自で自身の活動を振り返ることをレポート課題として課すことで，活動そのものを評価するのではなく，活動を振り返り，考察し，表現することを評価することにした。他の「KUGS
高大接続プログラム」においても同様に，それぞれのプログラムを受講した上で，その内容を振り返り，考察し，表現することをレポート課題とし，全ての「KUGS 高大接続プログラム」において共通のレポートを課すことで，それぞれの異なるプログラムに対して一律の基準で評価することを目指した（図１）。

図１. KUGS 高大接続プログラム
本研究では，知識伝搬型である講義形式のプログラ
ムと，探求活動型であるラウンドテーブルに同様のレポートを課し，同一の基準にて評価できることを確認し，また，ラウンドテーブルを入試の中に位置付ける
意義について考察することを目的としている。また，
本報告が，同等の取り組みや，その他の様々な探究活動を評価するにあたり，一つの実践例として参考になれば幸いである。
2 金沢大学高大接続ラウンドテーブル
金沢大学では，高大接続教育改革のキーワードを探求とし，2017 年度に第１回金沢大学高大接続ラウン
ドテーブルを二日間にわたって開催した。このラウン
ドテーブルは「福井大学高大連携ラウンドテーブル」
を参考として開催され，ラウンドテーブルの開催目的
は探求活動の進んでいる高校から経験や知識を学ぶとともに，当事者同士の情報交換やネットワーキングを促し，さらに大学教員への意識啓発という意義があった。
参加者には，探求学習を活発に行なってきた高校から高校生，高校教員を招聘，またこれから探求学習を行いたい高校生，高校教員，そして，大学にて能動的に学ぶ大学生・留学生，大学教員，教育関係の社会人らが同じテーブルを囲み，ディスカッション・探求活動を行なった。
以後，第２回，第３回のラウンドテーブルを同様に実施し，最大約 40 名程度の高校生が参加している。
第４回以降はオンラインにて規模を縮小したものとなっているが継続して開催し，2021 年には第６回を実施し，最大約 20 名程度の高校生が参加している。特に第３回以降は，金沢大学が 2021 年度入試より実施している KUGS 特別入試への出願が可能となる
KUGS 高大接続プログラムの一つとして実施している。そのため，第３回以降のラウンドテーブルには金沢大学を志望する高校生の参加者が多く，参加者の約７割が課題レポートにも取り組み，提出をしている。
特に，近隣の高校へ通う高校生の参加が増える結果となっており，第４回以降も第３回同様に近隣の高校生が中心ではあるものの，オンラインでの開催となっていることが影響し，若干名ではあるが遠隔地からの参加も見られる。
このラウンドテーブルでは，探究的な学習に取り組んできた高校生や大学生が自己の課題探究の過程を立場の異なる多様な聴き手の前で語り，聴き手から評価や質問を受け，それに誠実に答え，その活動を通じて自己の学びをより深め，より深化した課題を発見し，さらに学び続ける動機を獲得する場とすることを目的としている。また，共通の課題を多様な立場の人間が協働的に探究する体験を通じて，これからの社会の形
成者，市民として求められている能力とは何か，それを基礎づける学力とは何かについて共通の合意形成の場となることを期待している。
近年の教育改革が進む中で様々な探究活動に取り組んできた高校は多いものの，第三者の前で自身の考えを主張する機会が少なく，そのような場を探している
参加者が多いことも影響し，これまで，多くの参加者が集まってきた。高校の探究活動の中でも発表を伴うものも多いが，同じ学校の生徒や，教員，または地域の高校生同士での発表・報告が多い。金沢大学高大接続ラウンドテーブルにおいては，他地域，他学年の高校生や，大学生，大学教員を交え，普段接する機会の少ない第三者と交流し，より多様性のある活動の機会となることを期待している。そのため，高校生が決して入試の一環として取り組んでいるというわけではな- 246 -

高大接続入試とラウンドテーブルとの関わりと評価

図２. 金沢大学の KUGS 特別入試
探究する能力を備えている人」，「将来に明確な目標を持っており，主体的に行動し，他者と協働しながら，自身の夢を実現しようとする強い意欲を持っている人」
を受け入れて育成するために，志願者の能力・資質・意欲を多面的・総合的に評価する入試としており，「学力の三要素」を踏まえた上で評価することを示している。
3 KUGS 特別入試
この KUGS 特別入試に出願するには，２種類のレ
金沢大学では，令和３(2021)年度入学者選抜からポートを提出する必要がある（図２）。一つは，金沢「KUGS 特別入試」を実施しており，初年度の志願大学が提供する「KUGS 高大接続プログラム」を受
倍率は 0.9 倍であった。この特別入試は，「基礎的知識・技能を修得し，それらを活用して自ら課題を発見， 講して，提示された課題に対してレポートを提出する
く，あくまで探究学習であるラウンドテーブルの先に入試があり，ラウンドテーブルに参加した上で，
KUGS 特別入試が選択肢の一つとして存在するという考えのもとで，高大接続ラウンドテーブルを入試改
革の中に位置付けている。

図３. KUGS 特別入試ルーブリック- 247 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

「大学での学び」である。「KUGS 高大接続プログ
ラム」には対面参加型の Live セミナー，ラウンドテ
ーブル，Web 視聴型の Web セミナーの３種類があり，高校生は，複数あるプログラムから，興味・関心に応じて自由に選択して受講することが可能である。提出されたレポートは高大接続コア・センターで評価を行い，それぞれのレポートに合わせて評価コメントとともに受講者にフィードバックされる。このレポートは
専門的な知識などを求めるものではなく，ルーブリッ
ク（図３）を基に高大接続コア・センターの担当者が客観的な立場で評価を行う。
これに加え，高校生が日頃，部活動や学習活動などで経験した学びについて記述する「高校での学び」を提出する必要があり，「大学での学び」同様に提出されたレポートはルーブリックを基に高大接続コア・センターで評価を行い，評価コメントとともに受講者にフィードバックされる。これら「大学での学び」と「高校での学び」それぞれのレポートで基準を満たす
ことで，出願資格を得ることができる。
ルーブリックは金沢大学が示す金沢大学＜グローバ
ル＞スタンダード（KUGS）を基準としており，
KUGS とは，基本的な教育目標を実現するために金沢大学が育成する人材の具体的な姿を提示したものである。
4 ラウンドテーブルの入試への位置付け
金沢大学高大接続ラウンドテーブルは，「KUGS
高大接続プログラム」の一つであり，金沢大学の入試改革の中に位置付けられたラウンドテーブルである。
この金沢大学高大接続ラウンドテーブルが，参加者にとってどのような位置付けとなっているか，第３回金沢大学高大接続ラウンドテーブル参加者へのアンケー
トにより分析を行なった（図４）。
参加者の多くがラウンドテーブルに参加したことが刺激になったと答えており，参加者にとって有意義な時間となったことがうかがえる。一方，「ラウンドテーブルが高大接続につながるか」という質問に対してはやや懐疑的であるという結果であり，刺激を受けた
ものの，このラウンドテーブルをいかに高大接続につながていくのかが課題であることが読み取れる。また，「探究活動につながるか」という質問についても，やや懐疑的であった。ラウンドテーブルの特徴であるが，ラウンドテーブルをきっかけに新たな疑問が浮き上がることで，若干ではあるものの懐疑的な意見へつながったのではないかと推察する。
アンケートを見ると，やや懐疑的な意見もあるものの，高大接続改革の中に位置付けられたラウンドテー
ブルに対して好意的な意見がほとんどである。中には，ラウンドテーブルをきっかけに，「KUGS 特別入試」について詳しく知りたいとアンケートに記入する高校生も見られるなど，高大接続ラウンドテーブルの先に入試が存在する，という位置付けをある程度達成することができていると見られる。2020 年度のラウンド
テーブルにおいては，参加者の半数以上が高校２年生，または１年生であり，直近の入試のためだけに参加している高校生よりも，自身の興味によって参加している高校生が多いことがうかがえる。
そして，高大接続ラウンドテーブルに参加した高校
生の約７割が，「KUGS 特別入試」の出願に必要となる「KUGS 高大接続プログラム」のレポート課題に取り組んでおり，高大接続ラウンドテーブルに参加した上で，高校と大学とをつなぐ入試へと向かっていることがわかる。そのため，高大接続ラウンドテーブ
ルを入試の中に位置付けることは達成できていると考える。一方で，自己研鑽のためだけに高大接続ラウン
ドテーブルに参加し，「KUGS 特別入試」を視野に入れていない高校生も一定数いるが，高校生に対して学習の場を提供することができていることの裏返しで

図４. 第３回ラウンドテーブルアンケート- 248 -

高大接続入試とラウンドテーブルとの関わりと評価もあるため，今後の課題ではあるものの大きな問題とは認識していない。
5 ラウンドテーブルの評価
次に，高大接続ラウンドテーブルの評価が，高大接続ラウンドテーブル以外の「KUGS 高大接続プログ
ラム」と同一の基準にて評価できているか，また評価に問題がないかを確認するため，それぞれのレポートの評価内容の比較を行なった。比較の際には，ルーブ
リックをもとに５項目を５段階で評価した結果の合計値にて比較を行った。ここでは，ラウンドテーブルを除くプログラムに対する全レポートの平均値を「１」として規格化した上で縦軸とし，その分布を見ている（図５）。知識伝搬型の各プログラムと，探究活動型のラウンドデーブルとで課されるレポートの内容は同一であり，どの「KUGS 高大接続プログラム」に参加し，レポートを提出しても評価に極端な差が生じることはないと言えるかを確認する。

図５. 高大接続プログラムの評価
それぞれを比較すると，若干ラウンドテーブル参加者のレポートの評価が高い傾向にあるものの，大きく差が生じることはなく，ラウンドテーブルと他の高大接続プログラムとの間での評価の平等生は保たれていると考えられる。ラウンドテーブル参加者のレポートの評価が若干高い傾向にあるのは，ラウンドテーブルに参加する高校生がより積極的に活動し，活動を振り返ることにも意欲的であることに起因すると思われる。
その一方で，各レポートを詳しく調べると，ラウンド
テーブル参加者のレポートは，自身の意見・考えに固執する傾向にあり，自身の考えを主張したいとする積
極性が影響しているものと考えられる。
プログラムによって多少の傾向の違いが生じること
は参加者層が異なるためにある程度は生じうることであるが，KUGS 特別入試においてはこのレポートの評価を直接入試の評価とはしておらず，あくまで出願資格を得るためのステップであり，各高大接続プログ
ラムにおいて傾向の差が生じることは重要な問題とはしていない。ここで重要となるのは，ラウンドテーブ
ルを他の高大接続プログラムと同様の評価を行うことができる点であり，全ての高大接続プログラムを同様の基準で評価することが可能であることである。ラウンドテーブルを特別視することなく，KUGS 特別入試の中に位置付けることができる事実は，ラウンドテ
ーブルだけでなく，様々な探究活動を入試改革の中に位置付けることを考える点においても重要な意義がある。
6 ラウンドテーブルの課題
金沢大学高大接続ラウンドテーブルは，これまで第６回まで実施されており，今後も引き続きの実施が予定されている。KUGS 高大接続プログラムの中で，入試改革の一部として位置付け，ラウンドテーブルの活動を通して評価までつなげることができることについては一定の成果を得ることができた。
しかし，今後課題となるのは，高大接続ラウンドテーブルの継続性と，更なる発展である。回数を重ねてはいるものの，その浸透は容易ではない。ラウンドテーブルのような活動を通して高校生が大学と接する機会が増え，大学からのメッセージを受け取ることで，高大接続改革を実感し，更なる探究学習の発展へとつながることを期待するためにも，より広く浸透し，より深い探究へとつなげるためにも，ラウンドテーブル
主催者の研修などの能力開発も今後の重要な課題となる。
さらに高大接続ラウンドテーブルを経て，金沢大学へ入学した学生に対する追跡調査や，大学生となり大学で学んだ後に，再度大学生としてラウンドテーブルに参加することにつながるなど，大学入学後の活動と結びつける高大接続教育を考える必要もある。
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大学入試研究ジャーナル第 32 号

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https://www.mext.go.jp/content/20211102-mxt_kyoiku02100002620_1.pdf (2021年12月1日).

- 250 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号，251-257，2022【ノート】

コロナ禍で変わる入試広報――静岡大学全学入試センターの実践――
雨森 聡（静岡大学）
本稿は，新型コロナウイルス感染症の流行を受け，変更を余儀なくされた 2020 年度の入試広報が，どのように変わったか，どのような工夫をしたかについて，記録を残すこと，失敗談を共有すること，知見を提供することを目的としている。言及する入試広報は，オープンキャンパス，進学相談会・説明会，静岡県国公立 4 大学の取り組みである。2020 年度の経験より，オンラインによる入試広報においては，予約システム，マニュアルや注意喚起の文書，適切な方法の選択，大学外から見て意味のある大学間連携が重要であると筆者は考えている。
キーワード：入試広報，コロナ禍，入試広報のオンライン化，意味のある大学間連携
1 本稿の目的とねらい
筆者は以前から対面式のオープンキャンパス，入試
相談会を始め，様々な入試広報をオンライン化する必要があると考えていた。このように考えていたのは，
対面式の場合，高校生らが参加するのに地理的な制約を受けるというのが主たる理由であった。もちろん，地理的な制約を厭わず，例えば，北海道から静岡大学のイベントに来る高校生らもいるので，すべてをオン
ラインというわけではなく，オンライン化できるもの
はオンラインでという感覚であった。
2020 年度は，新型コロナウイルス感染症（以下，新型コロナ）の流行という地理的な制約への対応以外の要因によって，本学はもとより，多くの大学において，入試広報のオンライン化を推進することになった。
本稿は 2020 年度に本学で実践した入試広報のオンライン化に関して，記録を残すこと，失敗談や苦労話を
他大学と共有すること，ポストコロナ時代の入試広報に向けた知見を提供することを主な目的としている。
本稿で取り扱う入試広報は，大学案内などの媒体ではなく，オープンキャンパス，進学相談会，進学説明会
についてである。
2 本学のこれまでの入試広報について
2.1 オープンキャンパス
本学のオープンキャンパスは，例年，春と夏と秋に対面で実施してきた。規模は夏のものが最大で，そのあと春，秋と続く。
これまでのオープンキャンパスは，基本的には大学が決めた日に開催するものであり，その日に都合がつかない高校生らは参加できない。また，大学から遠く離れた地に住んでいる者はコストを勘案し，参加できないものであった。筆者が別の大学に所属していた頃の話になるが，7,8 年前に，オープンキャンパス当日の様子をライブ配信することと，配信内容の動画をアーカイブ化し，参加できなかった者に公開することを学内の会議で提案したことがあるが，当時はネットワ
ーク環境もスマートフォンのカメラの性能も十分ではないなど，物理的に実現しにくい状況にあった。
本件について学内に提案した頃には，既にいくつかの大学において，オープンキャンパスのライブ配信が実施されていた（マイナビ,2014）。ただ，オープン
キャンパス当日の様子をライブ配信するというのは，方法的には不可能ではないが，視聴者のニーズに応えきれない可能性がある。例えば，学部説明のような，１対多の内容は配信でも良いが，研究室見学のような少数対象のようなものは配信するにも，カメラの位置の決定や，人員や機器の用意などが非常に困難である
ために，いざ配信したとしても視聴者が見たいものが見られないことになる可能性がある。このような場合，
ライブで配信するのではなく，動画を撮影し，動画としてオンデマンド配信する形式なら，視聴者のニーズにも応えることができる。言い方を換えると，内容によってはライブ配信に向いているものと，オンデマン
ド動画に向いているものとがあるということである。
本学の 2020 年度のオープンキャンパスは，オンデマ
ンド動画による配信を中心として実施した。
2.2 進学相談会と進学説明会
進学相談会（以下，相談会）については，東京都区
内，大阪市，名古屋市のような主要都市で開催されることが多く，会場近隣に在住する高校生らはその相談会に簡単に参加できるが，そうでない者は時間や交通- 251 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

費のコストをかけて参加することになる。例えば，名古屋市で開催される相談会の場合，大半は愛知県内の高校生らであるが，福井県の嶺南，長野県の南信，三重県の東紀州などから参加する者もいる。このような比較的遠方からの参加者が，近隣の者よりもコストをかけて参加しているだけでなく，相談する順番が来るまで待つ姿をよく目にすることもあった。相談者のコスト削減や利便性を念頭に置き，本学では 2017 年度
からオンライン相談を受けるようにした。
進学説明会（以下，説明会）は名称として相談会に似ているが，相談会は相手からの相談にもとづくのに対し，説明会は大学側が大勢の相手に説明する点で異なる。説明会は，公演型，講義型のものをイメージすると理解しやすい。
相談会や説明会は，進路選択に関するイベントを企画する企業（以下，進路情報提供企業）を主体として開催されることが多く，これまで対面式で実施されてきた。これらの会場は，コンベンションセンターなどの大会場の場合もあれば，高校の場合もある。進路情報提供企業が開催する相談会・説明会に本学は参加している。
また，本学が参画している，東海・北陸・信州地区にある 12 の国立大学からなる国立 12 大学は，例年3 回ほど対面式の進学相談会や説明会を開催しており，本学もそれらに参加している。
2.3 静岡県にある国公立 4 大学によるイベント
浜松医科大学，静岡県立大学，静岡文化芸術大学，
静岡大学という静岡県下にある 4 つの国公立大学（以下，4 大学）で，高校教員対象の入試説明会を 6月に，対象者を問わない相談会を 11 月に対面式で開催している 1)。
2.4 それぞれの実施月のまとめ
2020 年度までのオープンキャンパス，相談会・説明会，4 大学のイベントの実施月をまとめたのが表 1である。
実施が最も早いのが春季オープンキャンパスである。
春季は夏季のものより規模が小さいとはいえ，進路情報提供企業が企画する相談会・説明会とは異なり，自前で準備する必要がある。また，イベントを周知する
チラシ作りのほか，チラシの印刷，発送と 1 ヶ月以
上早くから取り掛からなければならない。
次節では，本節で示した入試広報について，どのよ
うにオンライン対応したかを説明する。
3 本学の 2020 年度の入試広報
3.1 春季オープンキャンパス
本学の春季オープンキャンパスは，筆者が所属する
全学入試センターの企画広報部門が企画し，全学で実施することになっている。春季オープンキャンパスは，
例年 5 月の第 2 土曜日に開催しており，2020 年度は
5 月 9 日を予定日としていた。先述の通り，チラシの用意などで 1 ヶ月以上前から準備を始めておく必要がある。5 月に開催となると，3 月末か 4 月あたりから作業に取り掛かることになるが，新型コロナについて未知の部分が多く，筆者だけでなく，学内の多くの者も対処案が思いつかないので，中止することも検討した。さらに，政府から緊急事態宣言が発令され，東京都や大阪府周辺の地域において，4 月 7 日から 5 月

表 1 2019 年度までの入試広報の実施月のまとめ

4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
1月
2月
3月

オープンキャンパス 進学相談会・説明会 静岡県内国公立4大学
〇
〇
〇
〇

〇

〇

- 252 -

コロナ禍で変わる入試広報

6 日までが外出自粛期間とされた。当宣言の対象地域
は徐々に拡大され，全国が対象となり，期間も 5 月末までに延長されることになった（新型コロナウイル
ス等感染症対策推進室（内閣官房）,2021）。対面での実施を諦め，6 月 6 日土曜日にオンラインで実施すると判断したのは 4 月上旬であったが，それ以降の感染者数の増加や政府の動向をみると，その判断は誤りではなかったと言える。
ところで，春季オープンキャンパスは簡単に中止とするわけにはいかなかった。なぜなら，例年，7 月，
8 月に開催している夏季オープンキャンパスを対面で実施することは困難であると予想され，夏季より規模の小さい春季開催において，オンラインならどこまでできるかを試行し，本学の学部・学環に対し，参考事
例を示しておく必要があったからである。
新型コロナ以前の春季オープンキャンパスの内容や，2020 年度の内容と変更点，ならびに問題点と改善点を示したものが表 2 である。
オンラインでの実施にあたり，2 つの問題があった。
ひとつは教職員ならびに参加者の Zoom の操作の慣れ，いまひとつは人数制限のための予約システムである。Zoom の操作の慣れについては，教職員用と参加者用のマニュアルを作成し，事前に読むことを依頼した。
人数制限のための予約システムについては，当日の視聴者を無限に募集できるなら不要であるが，大学から供給された Zoom のライセンスは，ミーティング
は 300 名まで，ウェビナーは不可のものであった。
ミーティングの場合，マイクやカメラのオン・オフは，開催者側で統制しきれないこともあり，ウェビナーで実施するのが適切であるが，当時，筆者はウェビナーの存在を知らず，ミーティングで工夫しながら開催せざるを得なかった。300 名までとなると，余裕を持たせて 270～280 名までで事前予約を打ち切らないといけない。つまり，予約システムが必須となる。
予約システムは，本学がこれまで夏季オープンキャ
ンパスで採用している，株式会社フロムページのOCANｓを流用した。また，Zoom のミーティング
ID とパスワードの伝達は，OCANｓ経由で可能であったので，当時問題になっていた乱入者への対策もひとまず施せることになった 2)。
開催当日，教職員側はほぼ問題なかったのだが，参加者側から音声が聞こえない，画面が映らないなど，
問い合わせがあった。マニュアル通りに操作すれば良いのであるが，こちらの想定通りに操作してくれないようである。これらのトラブルは基本的にこちら側で

表 2 新型コロナ以前と 2020 年度の春季オープンキャンパスの実施内容と問題点・改善点
2019年度まで
企画承認 3月上旬から中旬
実施方法 対面式

2020年度
4月上旬
オンライン

実施日
内容

6月6日土曜日①動画配信とライブ配信
による学部学環説明会②集団相談会

5月第2土曜日①学部学環説明会②個別相談会③学生トーク③Zoomのミーティングを用いた学生トーク- 253 -

問題点と改善策
当日対応する教職員や参加者がZoomの操作に慣れていないと予想されるため，操作マニュアルを準備する必要があった。
また，人数制限を行うための予約システムも必要であった。
ライブである必要はなく，オンデマンド
動画が最適。
予約システムの設定を詳細に決めたり，相談時間等をコントロールしないとオンラインでの個別相談会は困難と判断し，集団相談会に変更した。ただ，集団相談会の場合，相談しにくく，また，個人的なことは発言しにくいことがわかった。
以降のイベントは，予約システムの設定を詰め，個別相談会に変更。
在学生をキャンパスに集合させること自体，感染対策としては避ける必要があった。Zoomの利用自体は方法として良い
が，双方向性が必要でないのでミーティ
ングよりもウェビナーが適している。質
疑応答はQ＆Aなどを利用することで対応可能。

大学入試研究ジャーナル第 32 号

は対処の仕様がない。
終了後に，参加者に対し行った感想等のアンケート
を見ると，「どの大学も実施していない中，このような機会を作ってくれたこと自体，ありがたかった」な
ど肯定的な感想が多く見られた。ただ，「無理は承知しているのですけど，やっぱりキャンパスに行きたかった」というものも複数見られた。
想定していなかった問題点としては，こちらからのメールが届かないことが複数件生じた。これは参加者のメールアドレスの誤登録か，メールフィルターに起因することであるので，次回のイベントからはこれらが生じないように，別途説明する資料を作成するようにした。
学内からの反応として，「夏季オープンキャンパスを実施する際の参考になった」などがあり，当初想定していた夏季の前に春季で試行という狙い通りになった。

ラシにはない。いや，それらを掲載できたとしても，見栄えが良くない。そこで必要となったのが，学部・学環の Web ページにアクセスする入り口となるポー
タルサイトであった。ポータルサイトへのアクセス情報 1 つをチラシに掲載すれば，見栄え的にもこれまでと変わらない。
ポータルサイトなら格安で作成できるだろうと２社に見積もり作成を依頼したところ，約 20 万円と約150 万円の見積もりが提示された。後者は様々なオプ
ション付きだったので機能を絞れば約 50 万円くらいなのかもしれないが，作業内容に対するこちらが想定していた金額と見積額に開きがあった。予算にかけられる費用に限りがあることから，筆者は 20 数年前に学部生時代に学んだ HTML タグを思い出しながら，簡単なポータルサイトを作成した。自前で作成すると，チラシでは「8 月中旬公開」としていた文字を公開日が決まり次第，「公開中」とこちらで自由に修正できたり，部局の特設サイトへの URL の差し替えができたり，利点もあった。

3.2 夏季オープンキャンパス
夏季オープンキャンパスを対面式で開催するのは難3.3 進学相談会と進学説明会
しいと予想されるので，オンラインでの開催を検討し2020 年度に本学が参加する予定であった進学相談て欲しいと学部・学環に依頼したのは 4 月の会議で会はほとんどが中止となった。開催されたひとつが，あった。以降，会議の折に，他大学の状況などを伝え
国立 12 大学と愛知県の私立大学が連携し，愛知大学
つつ，引き続き検討することを依頼した。
にて開催するものであった。これは例年なら，説明会
このほか，筆者はオープンキャンパスを学外に周知と相談会のセットであったのだが，2020 年度は対面する方法を考える必要があった。夏季オープンキャン
で相談会のみ実施することになった。この相談会におパスを全学的に実施することを周知するチラシ等の作
いて，以前から試してみたかった対面での相談会での成は，筆者が所属する全学入試センターと入試課が担オンライン相談を実施した。
っている。例年は，開催日と事前予約の情報を中心と対面式の相談会に２名以上で参加する場合，２名分したチラシを 6 月末あたりに作成し，配布するだけの旅費が発生する。大学が所在する都道府県の相談会で良かった。しかし，2020 年度はそうはいかなかっであるなら，旅費も低くて済むが，遠方となると旅費た。動画や特設サイトなどが完成するまでに想定以上がかさむばかりか，開催時間によっては宿泊を伴うこの時間が必要となることがあり，チラシ作成時点でともあり，旅費はさらに高くなる。また，相談会は土Web コンテンツの公開予定日を明示できない部局が曜日や日曜日に開催されることがある。教員なら平日あった。つまり，チラシは作成するが，公開開始日はの出勤時間をやりくりすることで身体を休めることが掲載できない状況になったのである。公開日の目安ができるが，入試課の職員の場合，日常業務があり，振ない場合，視聴者に対し，公開されているかどうかについて，何度も Web ページを確認させることになり， 替休日を取ることが困難になっている。これらの問題の解決策として，大学から２名以上参加する対面式の
これは負の印象を与えることになる。そうならないた
相談会において，オンラインでの相談を並行で行うこめに，該当する部局は，ひとまず「8 月中旬公開」ととを筆者は考えていた。
し，チラシを作成した。
対面式の相談会に大学から 1 名しか参加しない場合，チラシ作成時に 1 つの問題が生じていた。これまオンライン相談とするには，パソコンやネットワーク
での対面実施の場合，事前予約サイトにアクセスする
環境など学外の誰かの協力を得なければならない 3)。
ことを掲載すれば良かった。しかし，今回の場合，学部・学環の Web ページにアクセスする必要があるが， 大学から 2 名が参加する場合，1 名が会場に赴き，1すべての URL や QR コードを掲載するスペースはチ
名がオンライン対応 4)とすることが可能だと考えてい- 254 -

コロナ禍で変わる入試広報

たのだが，実践の機会が得られなかった。
2020 年度に試行した当日の準備としては，筆者自身が使用する用のパソコンと，オンライン相談対応用のパソコン 2 台，ネットワーク環境については，愛知大学のご厚意で大学のものをゲスト利用させていただいた。
筆者は対面で相談を受け，隣の机ではパソコンに向かって相談が行われるという，少し離れたところから見れば，見慣れない光景だったかもしれない。当日は相談応対者側のネットワーク切断が 1 度あっただけで，滞りなく相談は進んだ。また，相談者も違和感なく相談できていたようであった。
説明会については，4 月や 5 月に予定されていた対面式のものは中止となっていたこともあり，6 月初めに進路情報提供企業のうち，例年お世話になっている
担当者に，オンラインでの実施の検討依頼と，オンラ
インなら本学は参加することを伝えた。ネットワーク
環境が十分ではない高校もあり，すぐには説明会のオンライン化は進まなかったが，進路情報提供企業側でポケット Wi－Fi を準備するなどでオンライン対応が可能な説明会が増えてきた。
3.4 静岡県国公立 4 大学
例年 6 月に 4 大学は，静岡市，浜松市，三島市，などにおいて，高校教員対象の説明会を対面式で開催してきた。2020 年度は，高校側への周知の都合もあり，まずは 4 大学間で実施形態について 4 月末に審議し，オンラインで 6 月 24 日水曜日，25 日木曜日に実施することになった。より具体的な打ち合わせと
Zoom 等の操作の確認を 5 月中旬にオンラインで行った。このオンラインの打ち合わせの際に，本学の春季
オープンキャンパスの実施方法について紹介したところ，見学を希望する大学があり，それを了承した。このほか，相談会などが軒並み中止になる中，高校生らは情報不足に陥っていることを危惧して，夏休み開始までに，高校生ら対象のオンライン合同説明会・相談会を新規に企画することが決まった。
新規の企画については，実施日を 6 月 28 日日曜日，
内容は各大学の 25 分間の説明のライブ配信を午前と午後に 1 回ずつと個別相談会となった。また，大学間で議論する中で，日曜日は部活等で都合がつかない生徒もいるのではという話題になり，都合がつかない
人にも配慮しようと，7 月中旬から下旬にかけて，平日の放課後の時間帯にオンラインで個別相談会することが決まった。
事前準備段階において，本学の春季オープンキャン

パス時に作成した参加者用のマニュアルを筆者が加筆修正し，このほか，こちらからのメールの不時着対策のために，メールフィルターの解除などを忠告する文書を作成した。また，チラシを作成し，予備校などで配布した。予備校などは，チラシを置くスペースに限りがある。1 つの大学のイベントでは地元の国公立大学などでない限り，チラシを置くのは難しいと，以前，予備校関係者から話を聞いたことがある。言い換えると，複数の大学が連携していると，予備校などもチラシを置きやすい。ただし，むやみやたらに連携すれば良いわけではなく，意味のある大学同士で連携をする必要があると筆者は考えている。
事前予約には，春季オープンキャンパス同様，株式会社フロムページの OCANｓを利用した。
開催日当日，トラブルなどの電話対応は携帯電話ひ
とつで筆者が対応しつつ，進行役と異常発生時の対応役を兼ねて，イベントを進めていった。春季オープン
キャンパスでの経験と失敗への対策の効果か，当日電話を受けたのは 3 件で，いずれもマニュアルをきちんと読んでいないことに起因するものであった。
平日の放課後の時間帯にオンラインで個別相談会を開催する件は，「静岡県内国公立 4 大学放課後オンライン相談会」として，7 月 13 日月曜日から 28 日
火曜日までのうち平日に開催した。
この放課後オンライン相談会の経験にもとづき，秋の 4 大学のオンライン相談会も滞りなく開催できた。
4 まとめと課題
2020 年度は本学に限らず，ほとんどの大学において入試広報に苦労したことだろう。2020 年度に静岡大学全学入試センターが行った実践から，新型コロナの影響で変わる入試広報のオンライン化において以下の 4 点が重要であることがわかった。
・予約システム・マニュアルや注意喚起の文書
・適切な方法の選択
・大学外から見て意味のある大学間連携
人数制限，オンライン相談においての細かな予約受付などを実現するには予約システムが肝要である。
2020 年度以前の対面での相談会が一般的であったときに，進路情報提供企業などには相談会において相談者が待たずに済むように，美容院などで用いられているような予約システムは用意できないかと提案してきたが，筆者からの提案とは無関係に，新型コロナが状況を一変しつつある。実際に，これはオンライン相談に限ってのことであるが，いくつかの企業や受験産業- 255 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

はオンライン相談会に対応できる予約システムを作成し，その利用の営業を行っている。ある企業のシステ
ムは，まずは大学側で相談時間帯をひとつひとつ設定
し，相談希望者とメール等でやり取りをするなど，大学側で作業をする箇所がまだ多く，ユーザビリティが高いとは言い難いものであるので，より利用しやすいシステムと価格を巡って，今後，企業間で競争してもらえれば良いと筆者は考えている。
マニュアルや注意喚起の文書の準備は，参加者が困ることがないようにすることがそもそもの狙いであるが，参加者が困ると実施主体に問い合わせが来ることになり，結果的に大学や対応者が困ることになる。オンラインのアプリケーションに対して，高校生らが授業などで慣れてくれば，今後は利用マニュアルは不要になるかもしれない。ただ，少しでも当日のトラブルが想定されるなら，何かしらのマニュアル等を用意したほうが良いであろう。
適切な方法の選択というのは，例えば，Zoom を使用するとしても，ミーティングよりもウェビナーのほうが適している場合があることや，ライブ配信よりもオンデマンド動画のほうが適している場合があるというようなことである。オンライン説明会は双方向性を重要視しないならウェビナーの方が適しているだろう。
また，大学の紹介などは，ライブ配信でなくても，オンデマンド動画化したほうが，視聴者側としても時間の制約がなくなり，都合が良いだろう。さすがに，相談会は動画化できないので，ライブでの対応になる。
大学外から見て意味のある大学間連携については，
先述した通り，広報する上で，1 つの大学のものより，
地域性など意味のある大学などで連携した方が，広報される側としても助かるものである。チラシの設置を予備校等に依頼した際に，「設置スペース的にも助かるし，その静岡の 4 大学なら志望する者も多いので，置くのはかまわない」と先方の担当者からコメントがあった。
さて，新型コロナによって，2020 年度の入試広報
は大きく変わることになったが，2021 年度以降はどうなるだろうか。たとえば，進路情報提供企業などの2021 年度実施分の相談会の企画を見てみると，対面式に回帰するものや，対面式とオンラインを併用するものが見られる。進路情報提供企業が企画・運営する
イベントで対面式とオンラインを併用する場合，ネッ
トワーク環境，パソコンの準備，相談者の列の整理やトラブル対応のための人材などは，有償対応になるだろう。大学側にとっては，選択肢が増えることや，移動コストが不要となることは喜ばしいが，別の経費が必要となるのは悩ましいことである。また，併用の場
合，オンライン相談が周りの雑音で妨げられないかも問題となる。
受験産業がオンラインのみの説明会・相談会を企
画・実施する例も 2020 年度に見られた。2020 年度の当イベントは試行的な位置づけということもあり，登録費や参加費などを無料，もしくは低価格であったかもしれないが，2021 年度以降は有料化していき，収益化が進められるだろう。つまり，大学側は新たな有料サービスに加入するかどうかを判断することが求められることになる。便利になる反面，新たなコストがかかるのは仕方ないが，どのサービスを選ぶかは大学のセンスが問われることになる。
ところで，入試広報のオンライン化が進むことについて，危惧していることが 1 つある。それは，対面式の相談会・説明会の場合，同じ会場に参加している
他の大学のついでに自大学の話を聞いたり，相談をしたりする高校生らが，オンライン化によって少なくなる可能性があることである。本学の場合，愛知県での対面式の相談会・説明会であるならば，名古屋大学や名古屋工業大学が参加しているかどうかは重要である。
同じようなことは，多くの大学でも検討されているであろう。このついでに寄るというのは，オンラインでは起きにくいのではないかと筆者は推測している。オンラインの相談会・説明会でも，参加大学一覧や，説明会なら何時からどの大学が話をするのかがわかる時
間割などがホームページに掲載されるだろう。しかし，
オンラインの場合，説明を聞いたり，相談したりするには，人数制限の問題があるために，おそらく事前予約が必要となるだろう。そうなると，参加者は同じイベント内とはいえ，大学ごとに事前予約が必要となる。
この手間と，対面式のときにふらっと寄る手間とでは，参加者側の感覚では差があるのではと筆者は考えている。
本稿では，コロナ禍によって変わることになった入試広報について本学の事例を紹介してきた。いまだコ
ロナ禍にあるが，平時になったとしても，以前のように対面式が主の入試広報に戻ることはなく，コロナ禍
で得た知見をもとに，対面式を実施しつつ，オンライン式のものも並行して実施されると予想される。
さらには，対面式とオンライン式のどちらかだけでなく，ハイブリッド，ハイフレックスのように同時併用もこれからの入試広報の方法として採り得るものである 5)。これからの入試広報が実際にどうなるかを見ながら，今後の入試広報の在り方について検討を進めたい。

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コロナ禍で変わる入試広報

注1）当組織を築き上げたのは，筆者の前任者である寺下榮先生や村松毅先生らである。筆者が着任する前に，寺下先生らがこのような組織を作り，運営されていたおかげで，意味のある連携を進めることが可能となった。大学の連携は，本文中で触れた国立 12 大学のように，地域性や一般選抜前期日程，
後期日程の組み合わせの可能性などが念頭に置かれていないと，烏合の衆の感が拭えない。コンセプトがない集団のイベ
ントは，進路情報提供企業が開催するものと大差はなく，いまいちだと筆者は考えている。
2）たとえば，香川大学では 2020 年 4 月に Zoom を用いて新入
生ガイダンスを実施していたところ，何者かがその場に侵入し，パソコンの画面上に，フランス語や性的画像が表示されることがあった（朝日新聞デジタル, 2020）。
3）2021 年度に開催する進路情報提供企業が開催する対面式の相談会において，オンライン対応は可能となりつつあるが，追加料金での対応となっているものがある。追加料金となる要素である，パソコンやポケット Wi－Fi の準備や接続の確認などを，大学間で協力し合っても良いのではと筆者は考えている。
4）以前は旅費節約を考えてのことであったが，2020 年度は新型コロナへの感染リスクを下げることを考えていた。筆者が所属する静岡大学全学入試センターで入試広報を担当する者の大半が感染時の重症化リスクが高い 60 代であるので，彼らが感染しないよう配慮したのも，この試行のきっかけになっている。
5）2020 年度の反省や，キャンパスを訪問したいという高校生
らのニーズをもとに，2021 年度の春季オープンキャンパス
は，対面とオンラインのハイブリッドで 5 月に開催した。

参考文献
朝日新聞デジタル (2020). 「突然、性的画像が画面に…Zoom
爆撃、香川大でも被害」
https://www.asahi.com/articles/ASN4Y75MGN4WPTLC01
7.html（2021年11月30日）.
マイナビ (2014.). 「ニコニコが、早稲田・立命館など全国15
大学のオープンキャンパスを生中継!」https://news.mynavi.jp/article/20140716-a106/ （ 2021 年１12月24日）.
新型コロナウイルス等感染症対策推進室（内閣官房） (2021).
「新型コロナウイルス感染症緊急事態宣言の概要」
https://corona.go.jp/news/news_20200421_70.html（2021年
11月30日）.

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大学入試研究ジャーナル第 32 号，258-264，2022【ノート】

オンライン型大学説明会と対面型大学説明会のアンケート結果に基づく特徴の比較
山田 恭子（琉球大学），田中 光（山口短期大学），浦崎 直光（琉球大学）
本稿では，オンライン型大学説明会と従来の対面型大学説明会をアンケートの回答に基づき比較した。比較の結果，対面型の方が満足度は高いことがわかった。オンライン型は関心度の高まりに寄与していた。また，オンライン型の参加者は，参加前・後ともに志願意欲が高かった。自由記述部分からは，オンライン型においても必要な情報は提供できることや参加の気軽さ，ツールとしての有効性がメリットとして挙げられた。その一方で，詳細がわからない，生の情報が伝わりにくいといったことがデメリットであることが明らかになった。今後はこの結果を踏まえ，より効果的な説明会のやり方を検討していく。
キーワード：入試広報，大学説明会，オンライン，ICT，進路相談
1 はじめに
18 歳人口が減少していく中，大学では学生の量的・質的な確保が急務となっている。そのために多くの大学で対面式の説明会や相談会が行われている。山田ほか（2021）では，大学が主催する対面型の大学説明会は，志願者の獲得に貢献することを明らかにしている。具体的な効果としては，大学説明会に参加することで参加者の志願度が上がったり，高いまま維持されたり，実際の志願に結びついたりしていることが明らかになった。このような取り組みが各大学で継続的に行われている中，2020 年度は新型コロナウイル
ス感染症拡大（以下，コロナ禍とする）の影響で対面型の大学説明会を実施することが困難となり，多くの説明会が開催中止を余儀なくされたり，オンライン型に切り替えられたりした。本学においても，例年沖縄
県外各地で実施していた対面型の説明会をオンライン型に切り替えて実施することとした。説明会を中止とせず，オンライン型に切り替えることとした理由は，2020 年度は大学入学共通テストが初めて実施される等，新入試の初年度であることから，受験生は例年以上に大きな不安を抱えている可能性があり，何らかの形で情報提供を行ったり，受験生からの疑問・質問に答えたりする等，形を変えても説明会の機会を持つことが必要不可欠であると考えたためである。
オンラインを活用した学習については，様々な事例がある。現在もその効果について検証が進められている。Means et al..（2010）がオンライン学習を取り扱った研究についてメタ分析を行ったところ，対面型の指導のみよりも，オンライン型学習のみ，もしくは
対面とオンラインの混合型の学習の場合の方がより高い学習効果を示していることがわかった。大学説明会

は，その大学について学習することであると捉えると，オンライン型の大学説明会（以下，オンライン型説明会とする）を用いても，一定の効果は見込めると考えられる。オンライン型説明会でも一定の効果が見込めるのならば，他の都道府県からの往来に時間的・金銭的なコストが必要な地域や，離島を持つ地域にある大学にとって，それは非常に魅力的なツールということができる。また，コロナ禍の終焉が見えない中，感染のリスクを排除できる意味でも，オンライン型説明会
は今後もある程度の期間は確実に必要とされ続けるであろう。
そこで本稿では，オンライン型説明会の効果を従来の対面型の大学説明会（以下，対面型説明会とする）と直接比較することによって検証する。比較を行うことで，オンライン型説明会の特徴を明らかにしていく。
その上でオンライン型説明会のメリットとデメリットを示し，その可能性や，より効果的な活用方法を検討していく。比較に際しては，参加者が回答したアンケートを用いる。アンケートでは数的な評価による定量的な分析だけでなく，自由記述についても分析し，質的な側面も比較を行うこととした。
2 オンライン型説明会の開催方法と内容
本学にて 2020 年度に実施したオンライン型説明会の開催方法と内容は以下の通りである。
2.1 開催時期
本学では，2017 年は 8 月に 1 回，2018 年からは 8
月に 2 回，11 月に 1 回の計 3 回，沖縄県外にて出入りが自由な場所を会場として大学説明会を実施してきた（山田ほか，2021）。これに加えて，10月もしくは11 月には，主に沖縄県内の保護者に向けた説明会を- 258 -

オンライン型大学説明会と対面型大学説明会のアンケート結果に基づく特徴の比較実施してきた（山田ほか，2020）。そこで，オンライ
ン型説明会はこれまで実施してきた様々な説明会の時
期に合わせて 8 月，10 月，11 月に各 1 回実施することとした。なお，8 月に設定したのは夏休み期間中が参加しやすいため，10 月と 11 月に設定したのは，夏休み以降に琉球大学に興味を持った生徒に参加してもらうためと，3 年生の最後の進路決定に役立つと考えたためである。

の数に上限は設けなかった。すべてのセッションが終了した後，参加者にアンケートのリンクを記載したメールを送り，webで回答してもらった。対面型で実施した 2019 年度の説明会では，学部においてはPowerPoint にて説明を行い，その後個別相談を受ける形で実施した。学生寮や学生は個別相談のみとした。
理系への進学を希望する生徒の相談セッションは2019 年には実施されなかった。対面型説明会におけるアンケートは，参加者に受付時に渡し，退室する際に回収した。
なお，1 セッションの内容・流れや説明に用いるPowerPoint 等のプレゼンテーション資料等はオンラ
イン型説明会と対面型説明会と大きな違いはなかった。
また，どちらの説明会も複数の学部等に参加することができるようなスケジュールとなっていた。そのため，両者の大きな相違点は，対面か，オンラインかという開催方法の違いのみと言える。

2.2 対象と参加人数
説明会は沖縄県内・県外の区別をすることなく，全国の高校生，保護者を対象にして実施することとした。居住地域や距離に関係なく実施できることがオンライン型説明会の利点である。
申込件数と当日参加ののべ件数は，それぞれ 8 月が申し込み 441 件，当日参加 293 件，10 月が申し込み
147 件，当日参加 90 件，11 月が申し込み 147 件，当日参加 99 件であった。なお，8 月の開催日は元々夏
3 アンケートの結果
休み期間の予定であったが，コロナ禍による夏休み短縮等の影響で授業となった高等学校もあったことから， 3.1 アンケートの概要
申込件数に対して当日参加件数が大幅に減少したと考2019 年度まで実施していた対面型説明会においてえられる。
も，2020 年度実施したオンライン型説明会においてもほぼ同じ内容からなるアンケートを用いた。アンケ
2.3 内容ートの内容は以下の通りである。1）回答者の属性（学年等），2）説明会についての情報の入手方法，3）
オンライン型説明会は web 会議アプリケーション
説明会の満足度，4）説明会に参加したことによる琉
zoom を用いて行った。本学の全 7 学部それぞれのセ
球大学への関心度の変化，5）琉球大学の志願度の変ッション，学生寮のセッション，本学の学生に相談す
化，6）対面型説明会とオンライン型説明会の比較
るセッション，理系への進学を希望する生徒の相談セ（2020 年度のみ），7）感想等の自由記述である。異ッションを設けた。スケジュールは，午前に文系 3 学なる点は，回答方法と，オンライン型説明会にて質問
部，学生寮，学生に相談するセッションを 2 セッショ
項目を追加したことである（質問 6）。この質問項目
ンずつ，理系への進学を希望する生徒の相談セッショ
は，「次の 1 文を読み，『比べて，』の後に続く言葉・ンを 1 セッションであった。午後には，理系 4 学部，
文として最初に思いついたものを教えてください。
学生寮，学生に相談するセッションを 2 セッションず『 web 説明会 は従来の対 面型の説 明会と比べ
つ，理系への進学を希望する生徒の相談セッションをて，・・・』」であった。この質問項目を設けることに
1 セッション実施した。それぞれのセッションは，1
よって，対面型説明会とオンライン型説明会の違いやセッション 1 時間とし，説明，質疑応答を学部教員やそれぞれのメリット・デメリットについて参加者がど担当職員，学生が行い，アドミッションセンター教員のように考えているのかを直接示せるよう意図した。
と入試課職員がファシリテーターとなって実施した。
この後は，2019 年度に 3 回実施した対面型説明会
1 セッションの構成は，各学部と学生寮のセッション
は PowerPoint 等のプレゼンテーションを画面共有しのアンケートの結果をまとめたもの（回答者数241名）と 2020 年度に実施したオンライン型説明会のアンケながら行う約20 分の説明，約30 分のチャットを用いートの結果をまとめたもの（回答者数177名）を示し，た質疑応答，約 10 分でクロージングと参加者の移動
記述していく。比較の対象としたのは，回答者の属性であった。学生に相談するセッションと理系への進学（学年），満足度，関心度の変化，志願度の変化，説を希望する生徒の相談セッションはチャットによる質明会の比較，感想である。
疑応答のみとした。参加者は，参加を希望するセッシ
ョンを自由に選び，申し込んだ。申し込むセッション- 259 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

3.2 学年構成
2019 年度の対面型説明会では，高校 2 年生の参加が最も多く 37%，次いで 3 年生 29%，1 年生 17%の順であった。一方 2020 年度のオンライン型説明会では，高校 3 年生の参加が最も多く，54%を占めていた。
次いで 2 年生 23%，1 年生と既卒生が 7%ずつであった。学年構成を比較すると，2020 年度のオンライン
型説明会には，2019 年度の対面型説明会と比較して3 年生の参加者が増加し，2 年生の参加者が減少していることがわかった。2020 年度の 3 年生はコロナ禍
により，情報提供の場を得ることが難しく，オンライ
ン型説明会を積極的に活用していたことが示唆される。
3.3 満足度と関心度の変化の比較
3.3.1 満足度
対面型説明会の満足度は，「満足」が 74%，
「まあ満足」が 22%と高い満足度を得ていた。回答を「1：不満－5：満足」の 5 段階に換算し，平均値を算出したところ，平均値は 4.70（SD = 0.54）であった。オンライン型説明会の満足度は，「満足」が 67%，
「まあ満足」が 24%であった。満足度の平均値は 4.53
（SD = 0.78）であった。対面型説明会もオンライン
型説明会も満足度が高い水準にあることがわかる。両者の比較を行うために，満足度の値について t 検定を実施したところ，対面型説明会の満足度の値の方がオンライン型説明会の満足度の値よりも高いことが明らかになった（t (382) = 2.50，p < .05，d = 0.26）。両者とも高い水準ではあるが，対面型説明会の方がオンラ
イン型説明会よりも高い満足度を得られることが示唆される。なお，オンライン型説明会にて満足度を低く評価した参加者の意見の自由記述には，インターネッ
ト回線の問題が複数見られ，内容以外の要因も原因の一つであったことが示唆された。

ライン型説明会の方が対面型説明会よりも高いことが明らかになった（t（382）= 2.30, p < .05, d = 0.24）。
オンライン型説明会の方が参加者の関心度をより上げることができることが示唆される。
3.4 志願度の変化の比較
志願度については，参加する前の状態と参加した後の状態を尋ね，その差から変化量を算出した。
3.4.1 参加前の志願度の状態「今回の会に参加する前，あなたの琉球大学への受験意欲はどの程度でしたか」という問いに対して，回答は「1：出願しない」「2：共通テスト次第」「3：ど
ちらかというと出願するつもり」「4：必ず出願する」の 4 段階とした。
対面型説明会前の志願度の平均値は 2.98（SD =0.92）であった。オンライン型説明会前の志願度の平均値は 3.25（SD = 0.81）であった。両者を比較する
ために t 検定を行ったところ，オンライン型説明会前の志願度の方が高いことがわかった（t （382）=
4.59，p < .01, d = 0.45）。このことからオンライン型
説明会の参加者は参加時にすでにある程度の志願を決めた上で参加していることが示唆された。

3.4.2 参加後の志願度の状態と変化量「今回の会に参加した後，あなたの琉球大学への受験意欲はどうなりましたか」という問いに対して，回答は，参加前の 4 段階に加え，「わからない」を追加した。「わからない」は「2：共通テスト次第」と「1：受験しない」の間にあると想定して設定した段階のため，1.5 で換算した。
対面型説明会後の志願度の平均値は 3.09（SD =0.94）であった。オンライン型説明会後の志願度の平均値は 3.49（SD = 0.81）であった。両者を比較する
ために t 検定を行ったところ，オンライン型説明会後
3.3.2 関心度の変化の志願度の方が高いことがわかった（t（382）= 4.42,「この会に参加して，琉球大学への関心度に変化は
p < .01, d =0.45）。このことから，オンライン型説明ありましたか」という質問に対して，対面型説明会で会に参加した参加者の志願度がより高まっていることは「高まった」が 62%，
「やや高まった」が 31%であがわかった。
った。回答を「1：低くなった－5：高まった」の5段
参加者ごとに参加後の志願度から参加前の志願度を階に換算し，平均値を算出したところ，平均値は減じて変化量を求めた。変化量の平均値は，対面型説4.55（SD = 0.65）であった。オンライン型説明会の明会で 0.12（SD = 0.62），オンライン型説明会で関心度の変化は，「高まった」が 76%，
「やや高まっ0.10（SD = 0.55）であった。t 検定を行ったところ，た」が 19%で，平均値は 4.70（SD = 0.62）であった。 両者の間に差はなかった。どちらの説明会も志願度の変化に対しては，同じ程度の効果を持っていたと言えともに 9 割を超える回答者が関心の高まりを感じておる。特にオンライン型説明会の参加者の志願度は高い
り，平均値も高かった。両者の比較を行うために，関まま維持されたと言えるだろう。
心度の変化の値について t 検定を行ったところ，オン- 260 -

オンライン型大学説明会と対面型大学説明会のアンケート結果に基づく特徴の比較

3.5 オンライン型説明会参加者の記述に基づく分析
ここからは，アンケートの質的な側面について，オ
ンライン型説明会の特徴を示すために，対面型説明会とオンライン型説明会の比較と求めた記述と，オンラ
イン型説明会への意見・感想を分析対象として分析を行う。まず，対面型説明会とオンライン型説明会の比較について分析を行っていく。アンケートでは，対面型説明会とオンライン型説明会を比較させるための質問項目『次の 1 文を読み，「比べて，」の後に続く言葉・文として最初に思いついたものを教えてください。
「 web 説明会 は従来の対 面型の説 明会と比べて，・・・」』に対して得られた自由記述について，その回答内容の概要を把握することを目的として
KHCoder を用いた分析を行った。これは，コンピュータを用いてテキスト型データの計量的分析を行うためのフリー・ソフトウェアである（樋口，2004）。このソフトウェアを利用してテキストを計量的に分析することで，比較的客観的に自由記述の内容を要約することができる可能性がある。
まず，アンケート調査で得られた自由記述で記入された文や語句を抽出し計量した。その結果，194 文，
総語数 3051 語，異なり語数 499 語（使用されている語の種類）が抽出された。また KHCoder を使用して，1 つの文で各語句がともに使用される頻度を基にJaccard 係数を算出し，Jaccard 係数から関連の強い語句を結ぶことで共起ネットワークを作成した（図1）。共起ネットワーク図の作成では，4 回以上使用された抽出語を使用した。描画する共起関係（edge）の絞り込みでは，Jaccard 係数を用い，描画数を上位
60 までとした。図 1 の語句を囲む円の大きさは使用頻度を示している。なお，図中の抽出語の距離や線分の長さは視覚的な自動調整の結果であり各語句の関係を表すものではない。
描画された共起ネットワーク図について，各語句を分類するため modularity に基づくサブグラフ検出を行った。これは，各語句を分類した際の語句をつなぐ
線分の数に基づいて，最も各カテゴリ内の語句密度が高くなるように分類を行う手法である。図 1 の各語句を囲む図形は，サブグラフ検出の分類に基づいたカテゴリを示している。
図 1 におけるまとまった単語とそれらを含む自由記
述を参照して，意見の傾向を推察した。オンライン型
説明会実施についての意見の傾向としては，
「家」
「聞
ける」
「良い」や，「簡単」「できる」「聞く」がまとまっていることから，参加者はオンライン型大学説明会について，場所を選ばず，簡単に参加できることにメリットを感じていたことがわかった。また，「必要」「 行 く 」「 な い 」 や ，「 受 験 生 」「 遠 い 」

図 1 オンライン型説明会と対面型説明会の比較に関する自由記述を基にした共起ネットワーク図
注 1) 語句を伴う円の大きさは自由記述における出現頻度を表す。
注 2) 図中の語句群を囲む円はサブグラフ検出によるカテゴリ分けを示す。

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大学入試研究ジャーナル第 32 号

図 2 オンライン型説明会の感想の自由記述を基にした共起ネットワーク図
注 1) 語句を伴う円の大きさは自由記述における出現頻度を表す。
注 2) 図中の語句群を囲む円はサブグラフ検出によるカテゴリ分けを示す。
「大学」「知れる」や「学部」「聞ける」「詳しい」
，
「入試」
「方法」
「教える」といった語句が抽出され，それぞれにまとまったことから，意見・感想の傾向として，オンライン型説明会によって，大学の雰囲気や学部の情報，入試方法に関する情報といった基本的な情報を問題なく提供することができていたと推測され
る。また，
「Web」
「説明」
「わかる」や「チャット」「質問」「良い」といった語句がまとまっていたことからオンライン型説明会の実施は，必要な情報提供にメリットがあり，質問にはチャット機能が効果的であ3.6 意見・感想についての分析ることが示された。一方で，「もう少し」「学科」「知オンライン型説明会への意見・感想について自由記る」といった語句のまとまりが抽出されたことから，述での回答を求める回答に対しても，KHCoder を用
いて語句等の抽出と分析を行った。その結果，271 文， 詳細な情報については，提供方法に工夫が必要となることが示唆された。
総語数 4404 語，異なり語数 701 語が抽出された。また，1 文で共起した語句を繋げ，共起ネットワーク図を作成した（図 2）。共起ネットワーク図の作成では， 4 課題と今後の展望
5 回以上使用された抽出語を使用した。描画する共起
本稿では，2020 年度にコロナ禍のために実施した関係（edge）の絞り込みでは，Jaccard 係数を用い，オンライン型説明会と従来の対面型説明会の特徴を比
描画数を上位 60 までとした。
較した。アンケート結果のまとめを行い，オンライン
描画された共起ネットワーク図について，各語句を型説明会をメインにその特徴を示し，課題や今後の展分類するため modularity に基づくサブグラフ検出を望を示していく。
行った。図 2 の各語句を囲む図形は，サブグラフ検出
4.1 オンライン型説明会の特徴と課題の分類に基づいたカテゴリを示している。
まず，満足度については，対面型説明会もオンライ
図 2 におけるまとまった単語とそれらを含む自由記
ン型説明会も高かったが，対面型説明会の方がより高述を参照して，意見の傾向を推察した。
「雰囲気」
かった。直接対面で話を聞いたり，質疑応答を行った「助かる」といった語句がまとまっていることから，
特に琉球大学と離れた距離にある参加希望者にとってメリットがあったと考えられる。さらに，
「大学」
「雰
囲気」
「わかる」や「気軽」「質問」「チャット」といった語句がまとまっており，オンライン型説明会でも実際の大学の情報が受け取れていただけでなく，質問も気軽に行いやすかったというメリットがあったことが示唆された。

- 262 -

オンライン型大学説明会と対面型大学説明会のアンケート結果に基づく特徴の比較

りすることによって「ライブ感」「体験」「つながり」
等の情報提供以外の効果が得られるからであると考えられる。実際に感想の中には「琉球大学を実際に体験したかった」「他の参加者の様子も知りたかった」といったものが散見された。これらに対応するアイディ
アについては後述していく。
次に，関心度の変化については，どちらの会においても高い効果が得られた。その変化はオンライン型説
明会の方が対面型説明会よりも高かった。この理由については，次の志願度の高まりと同様の背景があると考えたため，志願度のまとめと共に考察していく。
志願度は，参加前・後ともに，オンライン型説明会の参加者の方が対面型説明会の参加者よりも高かった。
これは参加者の構成が影響していると考えられる。
2020 年度に実施したオンライン型説明会は2019 年度に実施した対面型説明会と比較して高校 3 年生の参加割合が高かった。入試や大学についての情報が必要となる中で，コロナ禍のために情報収集の場が少なく，既に志願意欲や関心が高い受験生が機会を見つけて参加し，積極的に情報収集をしたと考えられる。なお，
志願度の変化量については，説明会の型による差がな
かったことから，どちらの説明会も志願度の高まり自体には同程度影響を及ぼすものと考えられる。また，開催方法が志願度に直接どのように影響するかについては，コロナ禍という大きな要因の影響がなくなってから検証することによって，より直接的な効果を示す
ことができるであろう。
続いて，参加者自身が両者の比較を記述した回答を分析した結果，オンライン型説明会のメリットとしては，場所を選ばずに参加できること，気軽に参加できること，遠距離からも距離を気にせず参加できること，
チャット機能により人目を気にせず気軽に質問できること等が挙げられた。また，オンラインであっても大学の情報はきちんと提供できていることも示された。
感想，意見の自由記述からも，チャット機能の有効性が示された。これらの結果から，オンライン型説明会
は気軽であるにも拘らず，必要な情報の提供・受け取りもできる方法として今後も活用すべきであると結論付けた。その一方で，詳細な情報の提供までは行えていなかったことが明らかになった。さらに，「琉球大学を実際に体験したかった」「他の参加者の様子も知りたかった」といった点も改善すべき点として挙げられる。
以上のことから，オンライン型説明会の特徴は次の
ようにまとめることができる。参加者にとって，オンライン型説明会は，入試や大学，学部等の必要不可欠な情報，つまり「モノ」に関しての情報を十分に得ることができる機会と言える。一般的に言われているオンライン型説明会の特徴である「遠隔地からの参加が容易」という特徴も確認できた。それに加えて，双方向のやりとりも気軽に行えるため，参加者の満足度や関心度を高くすることもできた。このことから，オンライン型説明会は今後の入試広報の方法の一つとして有効な手段であると結論づけることができる。その一方で，対面型説明会と比較すると，詳細な情報や体験を伴う「コト」について情報を提供することが困難であったため，その点を今後工夫するが必要があり，その工夫によってオンライン型説明会はより効果的な入試広報の一方法となっていくであろう。
4.2 今後の展望ここからは，対面型説明会とオンライン型説明会の特徴を踏まえ，今後どのように展開していくか，そのための工夫について検討していく。まずは提供する情報の特徴を吟味し，それに合わせた適切な提供方法で説明会を開催することについて検討する。学部の情報提供がメインとなる説明会であればオンライン型説明会をベースに，詳細な情報を提供するならば，可能であれば対面型説明会や，相談をする時間を長く設定した会にする等である。そしてその目的と開催方法をきちんと広報しておくことも重要であろう。それによって，その情報を必要とする受験生が効果的に情報を受け取る可能性が高まり，参加したのに得たい情報が得られなかったといった落胆を防ぐことができる。
また，最低限必要な情報提供ができる一方で詳細な情報までは十分に伝えられていないというオンライン
型説明会の特徴がわかったので，意図的に詳細な情報や具体的な情報を盛り込んだ説明や質疑応答を行うことも必要となるであろう。そのために，説明は学科やコースといった学部よりも小さな単位で行うことも効果的であるかもしれない。また，個別相談のような，
より詳細なニーズに応じることが可能な場を別途設け，
オンライン型説明会の後のフォローを行うことも有効であると考えられる。それによって参加者はより詳細で役立つ情報を得ることができるようになる。
次に，オンライン型説明会と対面型説明会を融合させる方法を検討する。オンライン型説明会の感想には，「他の参加者の様子も知りたかった」といった声があった。今回のオンライン型説明会では，個人情報保護の観点から，説明者のパソコンの画面を共有し，そのプレゼンテーションと説明者と司会者の顔だけを表示していた。そのため，参加者は他の参加者の様子を窺- 263 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

い知ることはできない。対面型説明会が可能となったら，その様子をライブ配信することで，ある程度のラ
イブ感を伝えることができる。対面型説明会への参加
者には，ライブ配信の了承を得，説明の様子を後方から撮影する等して個人情報の保護に努めることも可能である。こういった方法は，現在大学において実施されているオンラインと対面の融合型の授業や様々なイベントでもすでに用いられている。その他にも，大学を体験するために VR を活用したり，実際に学内を歩く様子をライブ配信したり，学生同士が学生生活について対話する様子を配信する等，オンライン型説明会をより効果的に行うためのアイディアは多くある。
本学のように，遠隔地にある大学にとって，オンラ
インにて大学説明会を行い，多くの高校生に参加してもらうことは，志願者の獲得のための機会を確保することにもつながる。現在はコロナ禍を経験したことによって，オンラインにて説明会を行うことに対する抵
抗もなくなりつつあると言えるだろう。コロナ禍の終焉が見通せない中，オンライン型説明会のメリットを活かしつつ，デメリットを解消したり，違う価値を付加したりすることで，今後もより良い説明会のための工夫を行っていく必要があると考えている。
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.
Means, B., Toyama, Y., Murphy, R., Bakia, M., & Jones, K.
(2010). Evaluation of Evidence-Based Practices in Online
Learning: A Meta-Analysis and Review of Online Learning
Studies. U. S. Department of Education, Office of Planning,
Evaluation, and Development Policy and Program Studies
Service.
山田恭子・盛山泰秀・鹿内健志・廣瀬等 (2020). 「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―」『大学入試研究ジャーナル』 30, 154－159.
山田恭子・田中光・盛山泰秀・廣瀬等 (2021). 「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」『大学入試研究ジャーナル』 31, 287－292.

- 264 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号，265-270，2022【ノート】

オンライン入試広報活動の課題と展望――広島大学を事例に――永田 純一，三好 登，杉原 敏彦（広島大学），竹内 正興（香川大学）
対面で行ってきた入試広報活動は，ほぼすべてオンラインによる実施への変更を求められたのが 2020年度に実施した入試広報活動であった。そこで，2021 年度以降に実施する広報活動にとって有益な知見を得るため，実施内容の振り返りと参加者アンケートの分析を行った。その結果，広島大学で実施したオンライン入試広報活動については，多くの参加者が肯定的な受け止め方をしていることが分かった。
また，本学と参加者の居住地との物理的な距離の違いによって，コロナ禍といった状況に特有のオンラ
イン入試広報への思いの違いがあることが示された。
キーワード：オンライン，コロナ禍，入試広報，入試説明会，高校教員
1 研究背景と目的
新型コロナウイルス感染症の感染拡大の中，大学の入試広報活動は極めて大きな制限を受けている。これまで対面で相談者の表情や雰囲気をみながら丁寧な個
別相談を行ったり，あるいは数百人規模の大きな講演会場を使って，参加者の顔や雰囲気をつかみつつ同時に多人数に対してリアルタイムで情報提供を行ったり質疑応答を行うことが可能であったが，このような「丁
寧な相談活動」や「大人数への情報提供」をいかにオンラインによって行うか，が入試広報活動の喫緊の課題である。
コロナ禍以降のオンライン入試説明会の実施について，久保ほか（2021）が東北大学のオンライン入試説明会の実施状況とその分析，さらに今後の展開について報告を行っている。
そこで本稿では，広島大学を事例として，コロナ禍
であった 2020 年度の入試広報活動に関する振り返りを行い，改善を図ることを目的として，課題と解決策の検討を行いたい。
●広島大学のコロナ禍における入試広報活動の概要
本学における入試広報に関するイベントを整理してみると，以下のとおりとなる：
A 受験生・高校生・保護者等を対象とする説明会・
個別相談会（本学主催，業者主催）
B 高校教員等を対象とする説明会・個別相談会（本学主催），広島県内の高校校長との懇談会
C オープンキャンパス
D 模擬授業（高等学校等に本学教員が出張）
E 大学訪問（本学キャンパスへ高校生が来学）

この中でオンラインにより実施できなかったのは「E」の大学訪問のみであった。キャンパス内で大学の雰囲
気を実際に体験するプログラムを，いかにオンラインへ移行させるかが今後の課題として残っている。
さて，広島大学は国立大学の中ではいち早くインタ
ーネット出願を開始した（杉原, 2016）。この際，議論になったのは，情報環境の地域間または個人間の格差である。ある地域では極めて高い割合で各家庭にインターネット環境がそろっている一方，そうではない地域もある。あるいは，同じ地域においても，スマート
ホンやＰＣ環境が各家庭，個人によって様々であり，受験環境の公平性を考えた場合，どのような対応をとるべきかについては時間をかけて議論を行った。このように，地域・個人の情報環境の違いを踏まえたオン
ライン入試広報活動も重要である，と思われる。
本稿では，学習活動を含む模擬授業ではなく，広報の目的が強い前述の A~C のイベントについて分析を行うこととする。第 2 節ではオープンキャンパス，高校教員対象入試説明会，広島県内の高等学校長との懇談会，の３つの事例を紹介する。さらに第 3 節では実施したイベントにおける課題と改善策の検討を行い，最後に第 4 節において見いだされた課題と解決策に対する展望を述べる。
2 オンライン入試広報活動の事例
第 1 節で述べたとおり，本稿では本学の入試広報活動のうち，特に，「オープンキャンパス」，「高校教員対象入試説明会」及び「広島県内の高等学校長との懇談会」に焦点を当てて分析を行うこととしたい。
2.1 オンラインオープンキャンパス
2020 年度のオープンキャンパスは，すべてのプログ- 265 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

ラムをオンラインで提供することとし，8 月 17 日
（月）
～23 日（日）をオンラインオープンキャンパス実施期
間と位置づけ，各学部が提供するオンデマンド型コン
テンツのプログラムやリアルタイム配信型プログラム
をこの期間内で実施した。
特に最終日の 8 月 23 日（日）
をプレミアムデーとし，学長講演プログラム，学長と高校生との対話といったプログラムをリアルタイムで配信した。また，各学部担当教員等とのオンライン個
別相談を実施した。
2.2 高校教員対象入試説明会
コロナ禍以前の2019年は，
西日本の13都市（大阪，姫路，松江，岡山，福山，広島，山口，高松，徳島，
松山，高知，北九州，福岡）(12 都市は岡山大学と合同)において高校教員対象の入試説明会を行った。参加者総数は 428 名であった。内容は説明と質疑応答を合わせて 1 大学 1 時間程度とし，全体で 2 時間のプログラムであった（広島会場は本学のみで 1 時間 20 分の説明と 10 分の質疑応答）。参加者アンケートの満足度も高く，毎年，次年度も同様の形態による実施が高校教員からも強く要望されていた。
この内容を 2020 年は 9 月 28 日，30 日（両日とも同一内容）に Teams を利用してオンライン形式で実施した。
例年，
岡山大学と合同で実施していたものを，
今回は本学のみで行った。説明会は，本学の高大接続・入学センターの教員が入試に関する説明を約40 分間，
画面共有によるスライドで行った後，質疑応答の時間を取る構成とした。説明会の案内は，ホームページでの告知，および，2019 年に参加いただいた先生方に電子メールで案内した。参加人数は両日合わせて 31 名であった。分析結果は第 3 節で述べる。
2.3 広島県内高等学校長との懇談会
本学では，年に一度広島県内の高等学校長を招いて学長，理事，学部長等と懇談を行う機会を永年にわたって設定している。
懇談会の開催は広島県公立高等学校長協会（以下，校長会）を窓口にし，県内の多くの公立高校及び一部の私立高校の校長が参加する。2001 年（平成 13 年）の開始以来 20 年を経過するが，当初の開催のねらい
は高校においては地元国立大学への進学率の向上のため，本学においては地元高等学校に対する学生募集広報の一環のためであった。その後，単に学生募集広報（入試広報）をねらいとするより，高校，大学に共通するその時々の教育課題に関する意見交換の場としての性格を持つようになった。例えば直近の年度のテー

マは，大学入試改革，高校・大学におけるパソコンの必携化，高大接続の実態と展望などである。その一方で，近年では懇談会のマンネリ化も囁かれるようにな
り，出席校長数も逓減状態であった。
3 分析結果と考察
3.1 オンラインオープンキャンパスにおけるインタビュー調査
3.1.1 調査方法
本節では，3.1.1 節でオンラインにてオープンキャン
パスを実施するメリットとデメリット，3.1.2 節でオン
ラインオープンキャンパスを通じ，広島大学（以下，
H 大学）への進路形成，すなわち荒牧（2002）によれば，当該大学への進学をどの程度希望するか（進学意
思の形成），インタビュー調査から検証する。
2020 年にオンラインオープンキャンパスに参加した高校 1 年～2 年生及び日本語学校生の計 7 名にイン
タビュー調査を実施したデータを用いて分析を行う。
H大学のオンラインオープンキャンパスに参加した高校生 29,321 名に，インタビュー調査の協力をお願い
し，協力いただけることとなった 7 名となる。インタ
ビュー調査対象者のプロフィールは，表１に示す通りである。調査対象者の決定においては，地域性と学校タイプを考慮している。
インタビュー調査は Zoom を利用してそれぞれ 1 時間ずつ実施され，調査を実施した項目としては，1）
あなた自身やご家庭のこと，2）オンラインオープン
キャンパスのこと（「オンラインオープンキャンパスのメリット・デメリットについて教えてください」，「オ
ンラインオープンキャンパスにおける個別相談は H
大学への進路形成に貢献しましたか」，3）高校卒業後の進路のこと，についてである。以下の考察はその回答を書き起こしたものとなる。
3.1.2 考察１「オンラインによってオープンキャンパ
スを開催するメリット・デメリット」（A さん）私は東京の高校に通っており，以前から広島大学の工学部に関心があった。しかし東京から広島に行き，参加することは経済的に難しかった。そのためオンラインでオープンキャンパスを開催してくれたので参加することができて助かっている。
（B さん）大阪の高校に通っているが，医学部に興味を持っている。コロナのために広島に行くことが難し
くなってしまったため，オンラインオープンキャンパ
スを開催してくれてよかった。ただ医学部なので，毎- 266 -

オンライン入試広報活動の課題と展望

C さん，D さんは近隣県の高校に通っていることから，コロナ禍でも来学することはできたため，その機会がなくなり，オンラインオープンキャンパスとなったことを残念に感じている様子がうかがわれる。特にD さんの語りからは，オープンキャンパスに参加すると同時に，大学周辺の住まい探しや，大学の寮も見学するつもりであったため，その機会がなくなってしまい，残念なようである。ここまで日本人高校生についてみてきたが，日本人高校生と異なり，外国人高校生
はどのように感じているのだろうか。

表 1 インタビュー対象者のプロフィール
国籍

性別

学校

学校タイプ

学年

所在地
A

日本

男性

東京都

都立高校

B

日本

女性

大阪府

府立高校

高2
高2

C

日本

男性

広島県

県立高校

高2

D

日本

女性

岡山県

県立高校

高2

E

中国

女性

神奈川県

日本語学校

１年

F

日本

男性

東京都

インターナショ高2

ナルスクール
G

シンガ
ポール

男性

シンガ

インターナショポール

ナルスクール

高2

年開催していた実習体験に参加してみたかったが，オ
ンラインではそういうわけにもいかず，残念だった。
A さん，B さんは東京と大阪といった遠隔地からの参加者であり，A さんの語りからは従来の来学型オー
プンキャンパスでは経済的理由から参加が困難であり，オンラインで開催されたことに評価している様子がうかがわれる。その一方で，B さんのインタビューから
は，コロナで都道府県をまたいだ移動が自粛される中で，オンラインオープンキャンパスの開催に一定の評価がなされているものの，医学部志望という特性上，オンラインでは実習体験ができないという課題もある
ことが明らかとなった。しかし次にみる広島県を中心とした近隣県の高校に通う高校生については，そのインタビューから，これまでみてきた遠隔地の高校生とは多少異なる傾向がみられることがわかる。
（C さん）
私は広島県にある高校に行っており，
現在，
高校 2 年生です。毎年，学校行事の一環としてバスでオープンキャンパスに参加していたが，今年は自主参
加になりました。コロナのため同じ県内の大学に直接行く機会がなくなってしまい，残念です。
（D さん）岡山県の高校に通っていますが，広島大学に以前から関心がありました。岡山県からですと，比較的近くですのでキャンパスに行く機会がなくなってしまい，とても残念に感じています。通学すると交通費が高いため，下宿を考えており，オープンキャンパ
スでは，下宿先を探しに不動産屋を見て回り，寮も見たかったため，それができなくなり残念です。

（E さん）私は神奈川県にある日本語学校に通っていますが，対面型オープンキャンパス開催時期は，日本
語学校の開講時期であり，経済的にも参加できませんでした。しかしオンラインとなったことによって参加しやすくなりました。留学生に個別相談もオンラインですることができましたので，満足しています。
（F さん）
東京にあるインターナショナルスクール（国
際バカロレア校）の高校 2 年生で，当初はアメリカの大学への進学を考えていましたが，コロナで渡航する目途が立たないため，英語学位プログラムがある国内の大学も視野に入れることにしました。オンラインオ
ープンキャンパスとなったことで，他大学も含めて効率的に参加することができ，大学情報を収集することができました。英語の模擬授業についても視聴することができてとてもよかったです。
（G さん）私はシンガポールのインターナショナルス
クールに通う高校 2 年生で，シンガポール人です。両親が日本の大学へ留学していたので，両親からの勧めがあり，日本の大学への進学を考えています。現在，シンガポールに在住していますので，オンラインで開催いただいて感謝しています。他大学も検討していますが，英語でのオンラインオープンキャンパスサイト
を開いていた大学はこちらのみだったので，海外からの IB 生の受け入れにも積極的な印象を受けました。
H 大学では，英語学位プログラム，留学生入試や，
国際バカロレア入試を行っているので，国内外の日本語学校や，国際バカロレア校からの志願者の受け入れも重要である。E さん，F さん，G さんともに，A さん，B さんと同様，東京，神奈川県や，シンガポールという遠隔地からの参加者であることから，オンラインでの開催に評価を示していることがわかった。特にE さんのように，国内の日本語学校に通う留学生にと- 267 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号っては，来学型で開催した場合，在住地―広島間の経済的負担を別途求められるため，オンラインでの開催は望ましいと言える。また F さん，G さんのように国際バカロレア校に在籍する高校生にとり，英語サイト
を設置し，英語の模擬授業のコンテンツを充実させる
ことは，大学の受け入れ意志を示す上で，重要である
ことがうかがわれる。
3.1.3 考察２「オンラインオープンキャンパスにおける個別相談が高校生の進路形成に対して与える影響」（A さん）教員．学生のいずれについても個別相談を利用させていただいた。自分の関心が H 大学で学べるかどうか，教育内容はどのようなものか，ゼミでどのような学生がいるのかなどにあったため，自身の授業や，研究室のことを踏まえながら，具体的に相談にのってもらえる教員による個別相談がよかった。H 大学
で自身の関心が学習できるか確かめてから進学するかどうか決定しようと思っていたが，この教員による個別相談を受けたおかげで，H 大学に対して進路形成したい気持ちが固まった。

大学に進路形成したいという気持ちが強まった。
先にみた A さん，B さんは，教員によるオンライン
個別相談で進路形成していたが，C さん，D さんのケースではそれとは異なり，学生によるオンライン個別
相談によって H 大学への進路形成の気持ちを強くしていることがわかった。その個別相談で特に，高校の先生を媒介した知人や，高校の部活の先輩といった重要な他者の関与が進路形成に影響を与えていることが明らかとなった。A さん，B さんとは違い，C さん，
D さんはいずれについても，H 大学が位置する広島県
や，近隣県である岡山県の高校に通っており，それらの高校には H 大学出身の先生や，
H 大学において現役の先輩が多くいることが推測され，そのことが背景としてあるように考えられる。だが本人とその重要な他者との関係性に関しては，高校の先生を介したものであったり，すでに卒業した先輩であったりと，あまり強いものではない様子がうかがわれる。ここまで日本人高校生についてみてきたが，ここからは外国人高校
生が H 大学に進路形成するに当たって，いかなる要因
が影響を与えているのか検証を行う。

（B さん）実習体験に参加できなかったが，その分，（E さん）中国人で，自身と同様に，日本語学校に通医学部の教員による個別相談で，どのような臨床実習を行うのか説明してもらうことができたのでよかった。 っていた学生と個別相談を行い，受験勉強の仕方について相談にのってもらったので，そのことで H 大学に
H 大学に進学できるように頑張りたいと思う。
進路形成したいという気持ちがより強まった。日本語学校は日本語を学習するところで，日本の教育カリキ
A さん，B さんのどちらも，教員によるオンライン
ュラムでどのように受験勉強すれば，日本の大学に入
個別相談によって H 大学への進路形成に繋がっていることができるかわからなかったので助かった。
ることが明らかとなった。参加者がどのようなことを相談したいかということにもよるが，教育内容や，実（F さん）関心のある学科の学生ではなかったが，国習体験といった教育に関することであれば，教員のほ際バカロレア校に在籍していた学生に個別相談にのっうが訴求力のある説明が可能であり，このことが進路形成する気持ちをより強めている様子がうかがわれる。 てもらった。今までアメリカの大学の大学情報のみ取集しており，国内の大学のことはわかっていなかった
ので，わかってよかった。大学進学の候補の一つとし（C さん）関心のある教育学部の教員だけではなく，て考えたい。
学生に個別相談を行った。そのとき偶然，現在在籍している高校の先生の一人が，広島大学教育学部出身で（G さん）他大学のオンラインオープンキャンパスにあり，お互いに知り合いであることがわかって，親近も参加したが，英語で個別相談できるところが少なか感を感じるとともに話が弾んだ。そのことがきっかけ
で，H 大学に進路形成する気持ちがより強くなった。 った。H 大学では英語で学生に個別相談にのってもらった。外国人の私にとっては，日本の大学情報や，入試方法など入手できる情報は限られているので助かっ（D さん）医学部で個別相談した学生が，高校の部活た。H 大学も進学先の一つとして検討したい。
の先輩であった。私が高校 1 年生のとき，その先輩はすでに大学 1 年生だったため，直接の面識はなかった
E さん，F さん，G さんのインタビューから，H 大が，親身になって受験対策の仕方，入試方法や，教育学のような留学生入試や，国際バカロレア入試を行っ内容について相談にのってくれた。このことから，H- 268 -

オンライン入試広報活動の課題と展望ている大学のオンラインオープンキャンパスでは多言語による個別相談が必要であることがわかった。特にEさんは学生による個別相談によってH大学への進路
形成の気持ちを強くしていることがわかった。また F
さんと G さんに関しては，学生による個別相談が，進路形成に繫がっているわけではないが，進学先の候補の一つとして考えるに至っている様子がわかる。

実際に大学をみせていただきたい」，「勤務校付近の新型コロナウイルスの状況にもよると思うので，選択できると助かる」などがあった。なお，「2. 反対（対面形式が望ましい）」，「4. その他」の回答者はいなかった。

3.2.2 考察
アンケート結果から次の二点について指摘したい。
一点目は，勤務校の所在する都道府県からの参加状
3.2 高校教員対象説明会における参加者へのアンケー
況である。参加高校は，広島県，および，近隣の府県ト調査からの参加が多く，東日本に所在する高校からの参加
3.2.1 調査方法はなかった。遠方の高校にとって，物理的にはオンラ
オンライン入試説明会の 2021 年以降の方向性を検イン形式の説明会の方が対面形式より参加しやすいが，討するため，参加いただいた高校の先生方に対するア
オンライン説明会での参加状況は，対面形式の説明会
ンケート調査を実施した。
と大差がなかった。この要因としては，2019 年に参加
●調査時期・方法
いただいた高校（ほとんどが西日本の高校）からの参2020 年９月のオンライン説明会にご参加いただい加が多かったことに加え，高校側から見て近隣の大学
た 31 名の先生方に対して，2021 年３月に電子メール
にて質問票をお送りさせていただきご回答いただいた。 の方が志望する生徒が多いため，ホームページ等から情報収集する機会が多く，その際，説明会実施情報に●質問項目
も気づきやすいことが考えられる。また，「多くの大学①勤務校の所在する都道府県名（記述式）
が一斉に説明会をするので，夏休みあたりにお願いで②入試説明会をオンライン形式で実施することについきると生徒も時間の制約がなく見ることができる」とての賛否（選択式）
いう意見にある様に，高校側は参加する大学の説明会
1. 賛成
を取捨選択していることが考えられる。つまり，大学
2. 反対（対面形式が望ましい）側から見ると，説明会の存在を知ってもらった上で，
3. オンライン形式と対面形式の併用が望ましい
参加という選択をしてもらえることが重要であること
4. その他
が，オンライン入試説明会の実施を通して改めて確認③「②」の選択肢を選択した理由（自由記述形式）
できたといえるだろう。
④「②」以外で，オンライン入試説明会を実施する上二点目は，アンケートに回答いただいたすべての高での意見・要望（自由記述形式）
校教員が，オンライン形式の説明会に賛成，または，● 結果
回答率は 45.2％（31 名中 14 名）であった。また， 対面形式との併用を望んでいるということである。しかし，この結果は，対面形式の説明会を否定するもの
勤務校の所在する都道府県は，広島県３名，岡山県，山口県，香川県（各２名），徳島県，高知県，大分県， ではないと考えられる。なぜなら，今回，参加をいた
だいた高校教員は，高校等でのオンライン接続の環境
大阪府，京都府（各１名）であった。隣接県，および，が整っていることに加え，オンライン形式の説明会の近隣の府県からの参加が多かった。
メリットを重視したり，肯定的な考え方を持っていた入試説明会をオンライン形式で実施することの賛否りしたからこそ，説明会に参加したと考えることがでについては，「1. 賛成」が 8 名（57.1％）と最も多かった。
賛成の理由としては，「移動の時間が節約できる」， きるからである。つまり，オンライン環境が整っていない場合や，「対面の方が質問しやすい」という回答に「複数の教員で共有できる」，「コロナウイルスの感染ある様に，対面形式での直接の質疑応答を重視する高状況によっては，公共交通機関を利用しての移動が制
校教員は，はじめから参加申し込みをしていない可能限される可能性があるから」などがあった。
性があるということである。したがって，現時点にお次いで多かったのは，「オンライン形式と対面形式の併いては，オンライン形式のみ，または，対面形式のみ用が望ましい」の 6 名（42.9％）であった。その理由
といった発想ではなく，双方の形式のメリットを生かとしては，「公務の都合がつけやすいので，オンライン
すために，実施可能な範囲で，併用を検討していくこ
形式はありがたいが，対面の方が質問しやすい」，「オとが求められるだろう。
ンラインだと便利だが，やはり，キャンパスを訪れて- 269 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

3.3 「広島県内高等学校長との懇談会」に関する考察（聞き取り調査を踏まえて）2020 年度は新型コロナ感染症防止の観点から校長会との打ち合わせの結果，オンラインで開催することにした。高校校長と教育委員会との会議もオンラインで実施される機会が増えているようで，オンライン開催の提案はスムーズに受け入れられた。オンライン実
施のメリットとしては，一つには参加者の増加があった（2019 年の参加校長 45 名に対して，2020 年は 73
名。62％増）。オンライン実施は出張のための移動が不要となり機動性が増すようで，対面での実施では移動に時間を要するため参加すなわち出張を躊躇する校長
も，
オンライン実施だと参加しやすかったようである。
また，事後に校長会と連携した際，オンライン方式についての意見を聞いたが，校長として学校を離れなくても懇談会に出席できるというメリットに加えて対面
以上に意見・質問を出しやすかったと好評であったことがわかった。一方で，対面の懇談会においては実施してきた少人数，一対一での意見交換の機会が持てなかったのは残念とのことであった。

なお，第 1 節で述べたとおり，情報環境においてオンラインによる広報イベントへの参加が難しい参加者への対応も考慮しておくことは，重要な視点である。
各都道府県の公立図書館等において，インターネット
利用が可能な環境は増えてきているが，個別相談を行
うための個室利用はまだ難しい状況ではないだろうか。
解決は難しくとも，方向性として認識しておくことは重要である。
一方，
コロナ禍以前と明らかに異なる状況としては，
大規模なイベントを大きなホールで実施し物理的な体験を提供することが難しくなり，さらに「個」で体験することが求められる傾向といったことがある。これは「社会的距離（ソーシャルディスタンス）」として示されるように，公共の空間では〈物理的な距離〉を，求められることがその大きな理由である。物理的な経
験の場においても，またオンラインの場においても，
コロナ禍以前に比べれば，「個」による体験の機会が増加しているのではないだろうか。もちろん，反転学習を含むいわゆるアクティブラーニング(松下, 2015)の前提には「個」による学びの重要性が存在し，「個」を重視した教育システムが望まれる時代になってきている。高等学校や大学において，コロナ禍に機を合わせたようなタイミングで「個」による学びが強く要請される動きがあるともみなせるのではないだろうか。大学における学びとともに，入試広報活動においても，
アクティブラーニングの関係性を提供できるのか，大学側のイノベーションが求められていると認識し，今後の入試広報活動の展開を図りたい。

4 まとめと今後の課題
実施前の想定以上に高校生や高校教員からのオンラ
イン入試広報活動への評価は高い。これは「コロナ禍のため情報の入手がオンラインのみで可能であったか
ら」といった，他に代替手段がないという理由，あるいはオンラインであったからこそ，より丁寧な相談や情報提供が可能となった，といった理由が考えられる。
第 4 節の３つのイベントにおける実践の分析では，
参考文献
このような「対面」vs「オンライン」のうち，オンラ
イン参加が可能であった対象者のみの結果ではあるが， 荒牧 草平(2002). 「現代高校生の学習意欲と進路希望の形成―
出身階層と価値志向の効果に注目して」『教育社会学研究』71,
オンラインによる広報活動が，一定の効果があること
5－23.
が示されている。特に，大学から遠距離に居住してい久保 沙織，南 紅玉，樫田 豪利，宮本 友弘(2021)．
「オンライる参加者にとっては，オンラインで情報を入手できたンによる高校教員向け入試説明会の実践と評価」『大学入試研満足感は高いものであった。一方，大学の所在地の隣
究ジャーナル』31，394－400．
県を含めて近距離居住者にとっては，本来，容易に訪
松下 佳代(2015). 『ディープ・アクティブラーニングー大学授問したり直接会って話ができるはずなのに，そのこと
業を深化させるためにー』勁草書房．
が制限されていることへの不満感は強い。対面とオン
杉原 敏彦，高地 秀明，永田 純一，下山 晋司，石田 達也(2016).
ラインを併用するいわゆるハイブリッド型による広報「インターネット出願の現状と課題：広島大学の事例を中心活動を展開する際には，このような距離を意識した対に」『大学入試研究ジャーナル』 26, 117－122.
応も重要ではないか，と考えられる。仮に対面によるイベントが実施できるようであれば，対面とオンラインの両方に参加することでメリットが得られる仕組みの創出も興味深い。このことは，コロナ禍以前においても，ネットとリアル体験との融合をどのように作り出すか，といった点に類似するのではないだろうか。

- 270 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号，271-277，2022【ノート】

看護にかかわる総合型・学校推薦型選抜を見据えたパフォーマンス評価――パフォーマンス課題「2040 年の未来の看護」――
中切 正人，四谷 淳子，大久保 貢（福井大学）
本研究は看護学士課程志願者対象のパフォーマンス課題と評価を開発し，看護学士課程志願者の汎用的な選抜・評価方法の確立を目指す実証的研究である。福井大学医学部看護学科の教員の指導と協力を得て，福井県内の高校生を対象とする高大連携探究プロジェクトを開発し実施した。受講者はパフォーマンス課題「2040 年の未来の看護」について作業課題とグループワークに取り組み，その活動は評価者により「思考力」「コミュニケーション力」（各 5 つの構成要素）としてルーブリックで評価された。3 月実施の第 1 回プロジェクトと，改良版の 7 月実施の第 2 回プロジェクトについて報告する。
キーワード：看護師志願者，パフォーマンス課題と評価，ルーブリック，高大接続，選抜試験
1 はじめに本研究は，看護学士課程志願者対象のパフォーマンス課題とその評価を総合型選抜・学校推薦型選抜に活用して，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。
これまで，文系分野のプロジェクトとしてパフォー
マンス課題「2050 年の未来のカリキュラムの作成」を設定し，福井県内の高校生から受講者を募集して，事前・事後課題およびプロジェクト当日のグループワークとプレゼンテーションを分析対象とするパフォー
マンス評価を行ってきた(中切ほか, 2019, 2020)。これまでの研究成果と反省を元に，今回は看護学士課程
志願者に特化したプロジェクトを開発し，その 2 回の実施状況と今後の課題について報告する。

グループワークの内容やプレゼンテーションの方法等について検討する。(4)パフォーマンス評価を思考力とコミュニケーション力として，その構造と構成要素
および評価規準を明示し，その採点方法・採点基準を評価基準としてルーブリックに示す。(5)思考力とコ
ミュニケーション力を育成・測定・評価する場面をパ
フォーマンス課題の遂行場面に位置づけ，プロジェク
ト全体を概観する。(6)プロジェクト終了後，プロジェクト観察者とパフォーマンス評価担当者およびファシリテーター，そして受講者からの意見を収集し，パフォーマンス課題とパフォーマンス評価の構成を検討・考察して，課題を提示する。

2 「2040 年の未来の看護」プロジェクト
パフォーマンス課題の開発と提示資料の作成に当た
1.1 本研究の目的
り福井大学医学部看護学科のご指導とご協力を得た。
2.1 看護にかかわるパフォーマンス課題の開発
本研究は，看護学士課程志願者の選抜試験への適用を目指すプロジェクトを立ち上げ，そこでのパフォー
本研究は看護学士課程の卒業生に求められる看護実
マンス課題と評価のあり方を検討・考察することを目践能力を修得するのに必要な「思考力とコミュニケー的とする。
ション力」を測定・評価する選抜試験を想定したパフォーマンス課題「2040 年の未来の看護」を開発した。
2040 年は，現在高等学校在学中の受講者が 30 代
1.2 本研究の方法後半となり，社会人として働き盛りの年齢となってい本研究の目的を遂行するにあたり，以下の研究方法
る。一方，戦後増え続けてきたわが国の高齢者が全人をとる。(1) 看護学士課程の卒業生に求められる看護口に占める比率は，今後も高まり続けることが予想さ
実践能力を修得するのに必要な能力として「思考力と1)
れ，「65 歳以上を支える現役世代は 1950 年には 12.1
コミュニケーション力」を取り上げ ，それらを育人だったが，2040 年には 1.5 人になる」 (成毛,
成・測定・評価するプロジェクトを企画し，そこで遂2021: 127)。これに呼応して，現役世代の医療費負担行されるパフォーマンス課題を開発する。(2)パフォの点で現在の医療制度の維持が困難になることが予想
ーマンス課題を遂行するために受講者に課す事前課題を開発する。(3)プロジェクト当日の日程や提示資料， され，その対策案も含めてこの問題に対する記述は政- 271 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

府関係資料 (経済産業省, 2019)2) をはじめ，多くの医療関係者の論考等で確認することが出来る。
このように，これまで国民皆保険制度に守られて病院が身近な存在だった状態は，今後大きく変化せざるを得ないと考えられる。そこで，将来の看護師志望者
が未来の医療環境の中で，「特に医療を希望する人の
自宅でどのような看護を提供することが出来るか」というテーマをパフォーマンス課題として設定した。
こうした未来社会をテーマとするパフォーマンス課
題の設定には，これまで報告者が福井大学で実践してきた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」を参照した。この課題は文系学部志願者を対象として，選抜試験を念頭に大学進学後も必要とされる多様な能力を育成・測定・評価するプロジェク
トのために設定したもので，受講者が 2050 年に 40代後半となり，中学生の保護者になっているという想定で学校カリキュラムを構想するプロジェクトである(中切ほか, 2019, 2020)。
この「未来のカリキュラム」プロジェクトを参照しながら，看護学士課程志願者対象の新たな高大連携探究プロジェクトを構想し始めたところ，日本看護連盟
や多くの看護関係サイトに取り上げられた「医療の2040 年問題：人口減少と高齢者人口がピークを迎えて現在の医療体制の維持が困難となる問題 (武藤正樹,
2019)」に注目した。この未来の看護のエポックメー
キングとなるテーマをパフォーマンス課題に取り上げ
れば，これまで実践してきた「未来のカリキュラム」
プロジェクトの成果が活用出来る。こうして，新しい看護のパフォーマンス課題を設定した。
2.2 「2040 年の未来の看護」の事前課題と評価
2.2.1 事前課題の開発「2050 年の未来の中学校のカリキュラムの作成」
プロジェクトでは，受講者全員が福井県内の中学校の卒業生であったため，ある程度の共通基盤を土台にしてプロジェクトを実施することが出来た。しかし，今回の看護師分野は，福井県内在住の高校生といえども，受講者の生育歴・家庭環境や医療関係とのかかわりの相違，地域の特殊性や多様性等が予想された。
そこで，まず，プロジェクト前に受講者の間に何らかの共通基盤を養成しておく必要があると考えた。ここで注目されたのが，近代看護の原点として避けては通れないナイチンゲールの事績である。さらに，
2040 年の未来の看護の現場は病院ではなく，ナイチ

ンゲールの業績とされる在宅看護（在宅医療や訪問看護）が主流になると予想されている 3)。
こうして，受講者にナイチンゲールの事績に対する共通理解を形成することを目的とする事前課題を決定した。そして，事前課題の説明書にはナイチンゲールを課題に設定した理由について，「プロジェクト当日
は受講者に共有されたナイチンゲール像を前提とし，
常にナイチンゲールの功績を振り返りながら，2040
年の未来の看護について考えていく」旨を記した。この共通理解の形成がプロジェクト当日のグループワー
ク時に機能することを期待したのである。
以上より，日本看護協会と日本赤十字社の協力の元に編集されたポプラ社の『ナイチンゲール』を準備して受講者全員に配布した。この本の対象年齢は小学校高学年とされているが，その内容はナイチンゲールの生涯の紹介にとどまらず，彼女の生きた時代背景や彼女を支えた人々，彼女の功績と現代への影響など，豊富なボリュームである。こうして，以下の 2 つの事
前課題（A4 版の裏表に記入）を示した。
(1)ナイチンゲールの活動成果を 3 点に整理してまとめ，3 点に整理した理由を合わせて記すこと。
(2)ナイチンゲールの生涯と(1)で整理した 3 点との間にはどのような関係（包含，対立等）があるのか示して，その理由を説明すること。
なお，提出用紙にはそれぞれの「理由」が『ナイチンゲール』の何頁からの引用か記すことを求めた。
2.2.2 パフォーマンス評価の概要
事前課題の解説プリントには，このプロジェクト全体を通して以下の能力が育成され，同時に評価者によって測定・評価されることを記した。すなわち，事前
課題を元に「理解力，適用力（資料を引用する力），
分析力」が育成・強化され，測定・評価される。そして，グループワークでは「相互理解力，伝達工夫力，共同創作力」，プレゼンテーションでは「表現力（言語的，非言語的）」が育成・強化され，測定・評価される。最後に，最終課題を元に「評価力，創造力」が育成・強化され，測定・評価される旨を記した。
2.2.3 プロジェクトの受講者
以上の準備段階を経て，福井県内の各高等学校に未来の看護プロジェクトの案内書と募集要項を送信した（図 1）。案内文では，まず，日常生活に欠かせない
医療と看護の課題として「医療の 2040 年問題」について紹介し，このプロジェクトは未来の看護師として何を準備すればよいのか考える機会であることを紹介した。そして，プロジェクトの概要とそこで育成・強化してほしい能力として「思考力とコミュニケーショ- 272 -

看護にかかわる総合型・学校推薦型選抜を見据えたパフォーマンス評価

ン力」の概要を紹介し，それらの能力が後日測定・評価されて修了証として還元されることを紹介した。
2.3 「2040 年の未来の看護」プロジェクトの当日
2.3.1 プロジェクトの受講者と評価者
令和３（2021）年 3 月 14 日の第 1 回プロジェクト
は受講対象者を高校 2 年生とし，令和 3（2021）年 7
月 18 日の第 2 回プロジェクトは高校 3 年生を対象として，第 1 回に受講できなかった希望者を優先する
案内書を福井県内の各高校に送信した。
その結果，コロナ禍にもかかわらず，どの回もたくさんの高校から多くの受講希望があった。そこで，事前に連絡しておいた抽選を実施した結果，3 月の第 1回の受講者は 12 校に在籍する 20 名（男子 3 名，女子 17 名）に絞られ，第 2 回の受講者は 9 校に在籍す
る 19 名（女子 19 名）に絞られた。そして，受講決定者には，それぞれプロジェクトのおよそ 1 か月前に事前課題とポプラ社の書籍を送付した。
3 月 14 日の第 1 回プロジェクトには，ファシリテーターとして受講者のグループワークを支援し，かつグループワークとプレゼンテーション時の評価を担当するスチューデント・アシスタント（以降 SA と表記）の学生 4 名が参加した。7 月 18 日の第 2 回には
第 1 回の中の 2 名が参加した。SA は事前に今回のプ
ロジェクトの運営と評価にかかわる研修を受けたが，彼女たちはこれまで「2050 年の未来の中学校のカリ

キュラム」プロジェクトのファシリテーターや評価を担当してきた学生である。
2.3.2 プロジェクト当日の概要
表 1 に第 2 回プロジェクトの日程と評価場面を示す。2 つの講義とグループワーク・プレゼンテーショ
ン，そして最終課題提出という時間割は第 1 回プロジェクトと同じである。以下，表 1 に示した日程に沿って 7 月 18 日の第 2 回プロジェクトの活動内容を概観する。
最初に，受付では事前課題を回収し，これを元に後日「理解力，適用力，分析力」が評価された。
午前中の講義では，3 月 14 日の第 1 回プロジェク
トから 7 月 18 日の第 2 回プロジェクトへの変更があった。第 1 回プロジェクトの講義Ⅰ（50 分）と講義
Ⅱ（50 分）は，第 2 回プロジェクトでは講義Ⅰに短縮整理された。そして，新たに講義Ⅱでは看護学の模
擬講義と模擬実習が，福井大学看護学科の教員 2 名と大学院生 3 名により実施された。
この改良は，本プロジェクトのテーマが「未来」と「看護」をセットにした「未来の看護」であるところに由来する。第 1 回の 2 つの講義では「未来」社会の方に比重を置かれすぎたという反省に基づき，第 2
回では「看護」にかかわる情報を豊かにして「未来の看護」の考察が地に足をつけたものとなるように修正された。こうして，講義Ⅰでは「未来」社会と「未来」に想定される医療現場を視野に講義を展開し，講義Ⅱでは「看護」の現場と「看護」の現実が講義・実習された。講義ⅠとⅡは「2040 年の未来の看護」プ
表1 パフォーマンス当日の日程と評価場面
開始
時刻

内

容

9:00

【受付】「事前課題」提出，「事前アンケート」

9:20【開講式】日程と評価者紹介

ファシリテーター SAの評価すとその活動場面 る能力と場面

9:30 【講義Ⅰ】2040年問題，未来社会，専門看護師
10:30 休憩
10:40 【グループワークⅠ】自己紹介，事前課題紹介
11:10 【講義Ⅱと実習】エコー画像を用いて，ヒトの身体の中を見てみよう！～血管編～

看護学科の
教員と院生

12:10 昼食

13:10 【グループワークⅡ】

ＳＡと看護学「現在と2040年の病院と自宅」のマトリクス図科の院生を囲んで，未来の看護の話し合い
14:30 休憩
14:40 【グループワークⅢ】

プレゼンテーションの準備とリハーサル
15:20【プレゼンテーション】1人1分半を担当

16:00 休憩
16:10

【最終提出課題】作成，「事後アンケート」【図1 「2040の未来の看護」プロジェクト募集ポスター】

16:50 【閉講式】- 273 -

相互理解力
伝達工夫力
共同創作力

ＳＡと看護学
科の院生
表現力①
表現力②

大学入試研究ジャーナル第 32 号

ロジェクトに不可欠の両輪である。
具体的にみると，講義Ⅰでは，医療の 2040 年問題と 2040 年の未来社会の概要という「未来」を取り上げ，そこに NHK プロフェショナルの 2 人の専門看護師の事例が加わる形とした。最初に，2040 年にはわが国を筆頭にアジア諸国で 65 歳以上人口が急増し，わが国では 100 歳以上が 30 万人を超して，働く世代の 1 人が高齢者 1 人を養う予想とされ，その変化を先取りしているイギリスのホスピスが福井大学看護学
科の研修先である事例を紹介した。次に，Society 5.0
や AI の活躍する未来世界と医療の世界を示し (川口,2020; 成毛, 2021; ほか) ，グループワークの核となる「未来の看護のマトリクス図」を提示した。そして，未来の看護師として第Ⅰ象限の「2040 年の未来の在宅看護」のあり方を明らかにする課題を提示した（図2）。そして『NHK プロフェショナル仕事の流儀：がん専門看護師田村恵子』 (NHK, 2009) と『専門看護師北村愛子』(NHK, 2007) を短縮編集した映像を流し，細分化に向かう医学と対照的な，全体的・包括的な看護学の姿を示した。
講義Ⅰの終了後受講者は一旦グループワークの部屋に移動し，SA も加わってグループ別にアイスブレイクを実施した。そして事前課題の内容を報告し合った。
次の講義Ⅱでは看護学の模擬講義として，本学看護学科の教員と大学院生により「上肢の皮下静脈走行のパターン」と静脈穿刺（せんし）技術が紹介され，エ
コー画像で血管を観察する模擬実習が展開された。そこでは，ポータブル超音波画像診断装置を用いて，受講者それぞれが看護実習を体験することが出来た。そこには，第 1 回プロジェクトでは見られなかった歓声と感動の姿があった。
昼食を挟んで，午後のグループワークⅡは，以下の作業手順を示すところから始まった。(1)マトリクスの 4 象限にそれぞれ当てはまる事例をメモして各象
限に張り付ける。それは，現在と未来の看護に関する事項を 20 字以内に付箋に記し，ボードに添付する作業である。たとえば，付箋に「交通事故で足を複雑骨折」と記入すれば，現在は病院に入院する第Ⅲ象限に添付されるが，未来は「歩行スーツを着用して自宅で看護」されることが予想されることが付箋に記入されて第Ⅰ象限に添付となる。(2)付箋の記入と添付が一段落すれば，各象限の事例をまとめてその特色を象限
毎に 3 点に整理する。(3)プレゼンテーション用に，
第Ⅰ象限について 3 点に整理した理由を観点毎にまとめて，それぞれの観点の特色をまとめる。
作業手順の提示後，各グループではファシリテーターとして新たに看護学科の大学院生が加わり，作業手順(1)の各象限に張り付ける付箋の作成に入った。30
分経過後，受講者達には他のグループの様子や付箋の内容を参照する時間が設けられた。その後 13 時 40
分頃，SA により 10 分間「相互理解力」と「伝達工夫力」が測定・評価された。SA は評価後，再びグループワークの助言・支援を再開した。その間もグルー
プワークは続き，作業手順(2)の各象限を 3 点に整理する作業に入った。そして，14 時頃に，全体に向かってマトリクス図の第Ⅰ象限を重点的に埋めることが指示された。こうして，各グループではファシリテー
ターによって第Ⅰ象限の整理がリードされ，14 時 20分になると，残り 10 分で SA により「共同創作力」
が測定・評価された。
休憩を挟んでグループワークⅢでは，グループ毎にプレゼンテーションのリハーサルを 40 分程度実施した。ここでは，各自が発表内容とその手順を確認し，
1 人 1 分半程度の持ち時間で練習を繰り返した。ファシリテーターは，プレゼンテーションで評価される言語的観点と非言語的観点を意識しながら，指導を行った。そして，プレゼンテーションでは，全員を対象に「表現力①と②」が測定・評価された。
プレゼン終了後，ここまでの一連の活動を元にして，最終的に受講者各自が考える第Ⅰ象限の 2040 年の未来の看護について，3 点以内で論じてその理由を説明する課題を示した。後日この最終課題レポートを対象に「評価力，創造力」が測定・評価された。
3 測定・評価された能力とその構成要素
今回のプロジェクトで測定・評価された能力は，これまでのプロジェクト「2050 年の未来のカリキュラ
ム」で測定・評価されてきた「思考力」と「コミュニケーション力」を踏襲するものである。
ただし「思考力」の評価規準と評価基準については，評価対象が「2040 年の未来の看護」に変更されているため，その記述は大幅に異なるものとなった。これ

図2 未来の看護のマトリクス図- 274 -

看護にかかわる総合型・学校推薦型選抜を見据えたパフォーマンス評価

に対し，「コミュニケーション力」はグループワークとプレゼンテーションが測定・評価される対象である
ことから大幅な変更ではなく，その評価規準と評価基
準の文言の一部に若干の修正が施された。
3.1 「思考力」の評価規準と評価基準「思考力」の構造と構成要素の設定には，アンダー
ソンらの改訂版タキソノミーを参照し(Anderson,2001)，「理解力」から「創造力」に向かって高次となる構造をとる 5 個の構成要素を設定した。以下，各構成要素と評価規準（何を学習するか）を記す。表2 はその評価基準で，「3」を標準とする。
理解力：ポプラ社『ナイチンゲール』）を解釈し，活動成果を 3 点に例示，分類，説明出来る能力。
適用力：『ナイチンゲール』の記述を活用，適用することが出来る能力
分析力：ナイチンゲールの生涯と「3 点の活動成果」との関係（強弱，＋－，包含，対立，等）を識別，構造化することが出来る能力。
評価力：未来の看護と自宅の比率や，死に向かう最良の状態や方向性を判断することが出来る能力。
創造力：既成の看護観念を超えた看護のあり方や，病院と自宅の斬新な看護プラン等を発想出来る能力。
以上の 5 つの構成要素は学校教育法第 30 条に示された学力の三要素の「思考力・判断力」に対応する。

3.2 「コミュニケーション力」の評価規準と評価基準「コミュニケーション力」の構造と構成要素の設
定には，中切ほか (2019) に記された 5 つの構成要
素を参照した。以下，その評価規準を記す。表 3 は
その評価基準で「3」を基準とする。
相互理解力：他者の話す内容や意見に合理的な理解・判断を下したり，共感したりすることによって議論しやすい場を作り出すことが出来る能力。
伝達工夫力：他者に分かりやすいように自分の考えや意見を伝達する工夫をしたり，グループで協働して行動する雰囲気を作り上げたりする能力。
共同創作力：他者と共同して一つの研究成果をまとめ，完成させることが出来る能力。議論を深める質問で，自己の見解との整合性を図る提案や見解を提示する。
表現力①：プレゼンテーション時の非言語的表現にかかわる能力。聞き取りやすい発声で，しっかりとア
イコンタクトし，ジェスチャー豊かに表現する。
表現力②：プレゼンテーション時の言語的表現にかかわる能力。キーワードを適切に使用したり，根拠を示したりして論理的に伝えることが出来る能力。

4 まとめと今後の課題
4.1 受講者の感想
第 1 回と同様に第 2 回プロジェクトでも受講者の事後アンケートには多くの記述が見られた。
それらの記述を見ると，午前中は
表2 思考力の評価基準
思 考力
123（ 標準）
4
未来社会を想像し・事前配布資料を解釈した上で，提出 ・事前配布資料を解釈した上で，提出 ・事前配布資料を解釈した上で，提出課ながら現実的な理 ・事前配布資料を解釈できないため， 課題（１）の回答欄にナイチンゲール 課題（１）の回答欄にナイチンゲール 題（１）の回答欄にナイチンゲールの活動
提出課題（１）の回答欄にナイチンの活動成果の3点のうち，1点について の活動成果の3点のうち，2点について 成果の3点のうち，3点全てについて，そ「エコー画像で血解 ゲールの活動成果の3点を記すこと
はその特徴を分類したり，推測したり， はその特徴を分類したり，推測したり， れぞれ十分にその特徴を分類したり，推力 が出来ない。
比較したり，説明したりする記述が出 比較したり，説明したりする記述が出 測したり，比較したり，説明したりする記述
管を観察する模擬
来ている。
来ている。
が出来ている。
実習」を体験する
・提出課題（１）（２）の回答欄におい・提出課題（１）（２）の回答欄において，・提出課題（１）（２）の回答欄におい ・提出課題（１）（２）の回答欄におい
適 て，ナイチンゲールの活動成果につ て，ナイチンゲールの活動成果の1点 て，ナイチンゲールの活動成果の2点 ナイチンゲールの活動成果の3点の全て用 いて，事前配布資料の記述や内容を については，事前配布資料の記述や については，事前配布資料の記述や について，事前配布資料の記述や内容を ことによって AI
力 活用したり，適用したり，応用したりす 内容を活用したり，適用したり，応用し 内容を活用したり，適用したり，応用し 活用したり，適用したり，応用したりする記 の看護について想る記述が見られない。
たりする記述が見られる。
たりする記述が見られる。
述が見られる。
・提出課題（２）の回答欄で，ナイチン ・提出課題（２）の回答欄で，ナイチン ・提出課題（２）の回答欄で，ナイチン ・提出課題（２）の回答欄で，ナイチン
像したり，患者さゲールの生涯と活動成果の関係性
ゲールの生涯と活動成果の関係性 ゲールの生涯と活動成果の関係性
分 （強弱，＋－，包含，対立，等）のどの （強弱，＋－，包含，対立，等）の1点に （強弱，＋－，包含，対立，等）の2点に ゲールの生涯と活動成果の関係性（強んの立場に立って
弱，＋－，包含，対立，等）の3点共に，そ析 観点についても，その関係性（強弱， ついては，その関係性（強弱，＋－，包 ついては，その関係性（強弱，＋－，包の関係性（強弱，＋－，包含，対立，等）
考えたりする体験
力 ＋－，包含，対立，等）が識別された 含，対立，等）が識別されたり，構造化 含，対立，等）が識別されたり，構造化 が識別されたり，構造化されたり，組織化
り，構造化されたり，組織化されたりし されたり，組織化されたりして記述され されたり，組織化されたりして記述されされたりして記述されている。
て記述されていない。
ている。
ている。
が出来たこと，さ・最終提出課題に記述されたどの事 ・最終提出課題に記述された1つの事 ・最終提出課題に記述された2つの事 ・最終提出課題に記述された3つの事項
らに，午後からは項においても，患者の自宅での生活 項において，患者の自宅での生活とそ 項において，患者の自宅での生活とそ において，患者の自宅での生活とそれに
評 とそれに対する看護の理想的なバラ れに対する看護の理想的なバランスを れに対する看護の理想的なバランスを 対する看護の理想的なバランスを十分にグループワークを
価 ンスを判断したり批判したり，あるい 判断したり批判したり，あるいは，患者 判断したり批判したり，あるいは，患者 判断したり批判したり，あるいは，患者の力 は，患者の死に向かう最良の状態や の死に向かう最良の状態やその方向 の死に向かう最良の状態やその方向 死に向かう最良の状態やその方向性を通してコミュニケ
その方向性を判断したり批判したりす 性を判断したり批判したりすることが出 性を判断したり批判したりすることが出 十分に判断したり批判したりすることが出
ることが出来ない。
来ている。
来ている。
来ている。
ーション力を身に・最終提出課題に記述された3つの事項
において，これまでの看護概念を超える付けたり，在宅看・最終提出課題に記述されたどの事 ・最終提出課題に記述された1つの事 ・最終提出課題に記述された2つの事
創 項においても，これまでの看護概念を 項において，これまでの看護概念を超 項において，これまでの看護概念を超 新たな看護のあり方を発案したり，病院と自宅の看護プランを斬新な視点で描いた
造 超える新たな看護のあり方を発案し える新たな看護のあり方を発案したり， える新たな看護のあり方を発案したり， りすることが出来るだけでなく，全く新しい 護に関心を抱いた
力 たり，病院と自宅の看護プランを斬新 病院と自宅の看護プランを斬新な視点 病院と自宅の看護プランを斬新な視点 発想で看護のあり方や看護医療体制をり，治療の原点とな視点で描いたり出来ない。
で描いたりすることが出来る。
で描いたりすることが出来る。
考案したり，新しい可能性を生み出したりすることが出来る。
して人間力を再確- 275 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

認したりすることが出来た，という感想が記されている。
このように，受講者は出身校も出身地もばらばらで，ほとんど顔見知りのいない集団の中で，看護という明確な 1 点で共通性の高い仲間と一緒に学び，体験し，そして多くを収穫した様子が確認することが出来たと考える。

さらに，最終課題終了後に 20 分程度の時間を確保
して 2 回目のグループワークを立ち上げ，最終課題で書いた内容を紹介し合う改善案も出された。これにより受講者の学習がさらに深まることが期待される。

4.3 まとめと今後の課題
以上，本研究では看護学士課程志願者の選抜試験での活用を前提に，看護の 2040 年問題に題材を得た「未来の看護」のあ
表3 コミュニケーション力の評価基準
り方をパフォーマン
コ ミ力
1
2
3（標準）
4
ス課題として設定し・他者の話す内容を最後まで集中して聞くことが・他者の話す内容を最後まで集中し・他者の話す内容を最後まで集中し ・他者の話す内容を最後まで集中し出来，それに対して合理的な理解・判断を下した
相 て聞くことが出来ない。あるいは，他 て聞くことが出来，それに対して合理 て聞くことが出来，それに対して合理 り，共感したりすることが出来る（他者の話の内
た 2 回のプロジェ
互 者の話の内容に対して合理的な理 的な理解・判断を下したり，共感した 的な理解・判断を下したり，共感した 容のポイントを示すなどして他者の考えに的確にりすることが出来る（他者の話の内クトを総括した。
理 解・判断を下したり，共感したりする りすることが出来る（他者の話の内 容のポイントを示すなどして他者の 同意する発言が見られたり，話の内容に沿った解 ことが出来ない（同意する発言や， 容に同意する発言が見られたり，も 考えに的確に同意する発言が見ら 的確な質問が見られたりする）。さらに，同意や受講者からは高い
何らかの質問をするような反応が見 しくは内容に対する何らかの質問が質問を通して，相手の話しやすい状況を作り出れたり，話の内容に沿った的確な質
力 られない）。
見られたりする）。
し，グループで議論する土台を形成することが出問が見られたりする）。
評価を得ることが出来る。
伝 ・自分の考えや質問事項を，分かり・自分の考えや質問事項を，筋道立てて分かり来たが，観察者とフ達 やすく整理することが出来ないた ・自分の考えや質問事項を，分かり ・自分の考えや質問事項を，筋道立 やすく整理して，はっきりとした口調で，聞き手にやすく整理しているため，あいまいな てて分かりやすく整理して，はっきり 分かりやすく伝えることが出来る。さらに，相手かァシリテーターから
工 め，あいまいな口調になりがちで， 口調ながらも，聞き手に分かりやす とした口調で，聞き手に分かりやすく ら質問を受けやすい雰囲気や状況を作り出して，
夫 聞き手に分かりやすく伝えることが く伝えることが出来る。
伝えることが出来る。
グループで議論する土台を形成することが出来はいくつかの改善策
出来ない。
る。
力
が提案された。これ・自分の意見やアイデアとグループのメンバーの意見やアイデアを，深く分析したり比較したり・自分の意見やアイデアとグループ
らを参考に，次の第することによって互いの長所を生かすことに成功
共のメンバーの意見やアイデアを表面 ・自分の意見やアイデアとグループ
同 ・自分の意見やアイデアを一方的に 的にすり合わせるレベルにとどま のメンバーの意見やアイデアを互い し，ワンランクレベルが上の意見やアイデアとし主張し，グループのメンバーを説得てまとめることが出来る。たとえば，グループ
3 回プロジェクトを創 して，自分の意見やアイデアに従わ る。そのため，相手の理解を十分得 にすり合わせることによって，グワーク時に議論を深める質問をしたり，相手の見られることなく，自己の見解をグルー ループとして一つの意見やアイデア
作 せようとする。
解を正確に理解した上で自己の見解との整合性
福井大学医学部の松プの意見やアイデアとしてまとめよ にまとめることが出来る。
を図ったり，あるいは修正案を提示したりすること力うとする。
によって，自己と相手の見解を高次元で融合さ岡キャンパスで実施せることが出来る。
し，さらなる改革案
表 ・プレゼンテーション時において，聞 ・プレゼンテーション時において，あ ・プレゼンテーション時において，聞 ・プレゼンテーション時において，非常に聞き取りる程度聞き取りやすい発声で，アイ
現 き取りにくい発声で，アイコンタクトも コンタクトを試みながら，ジェス
き取りやすい発声で，しっかりとアイ やすい発声で，しっかりと十分にアイコンタクトをを提示したい。
力 不十分に，ジェスチャーも少なく表現 チャーを加えて表現することが出来 コンタクトをしながら，ジェスチャー豊 保ちながら，大変ジェスチャー豊かに表現するこしている。
かに表現することが出来る。
とが出来る。
る。
①
また，パフォーマ
・プレゼンテーション時において，・プレゼンテーション時において，キーワードを正
表 ・プレゼンテーション時において， キーワードを適切に使用することは ・プレゼンテーション時において， 確かつ適切に使用するばかりでなく，発表内容
ンス評価については
現 キーワードを適切に使用したり，根 出来るが，根拠を示した上で論理的 キーワードを適切に使用し，根拠を の根拠を的確かつ明確に示したうえで，理路整拠を明確に示したりすることが出来示したうえで論理的に発表内容をつ
大幅な改革は指摘さ力 ないため，発表内容を論理的に伝え に発表内容を伝えることが出来ない たえることが出来るため，視聴者は 然と論理的に説明することが出来る。そのため，ため，視聴者の理解を十分得ること
視聴者は発表内容を十分理解し，納得すること② ることが出来ない。
発言内容を理解することが出来る。
れなかった。今後は，が出来ない。
が出来る。
これまで実践してき
4.2 プロジェクトの観察者とファシリテーター（評価た「2050 年の未来のカリキュラム」のパフォーマン
者の SA を含む）によるプロジェクトの評価
ス評価の課題と反省を参照しながら，妥当性と信頼性
ここでは 7 月 18 日の第 2 回プロジェクト後に，観を検証していきたい。
察者とファシリテーター（評価者の SA を含む）によって指摘された事項を記す。
注1) 看護学士課程の卒業生に求められる看護実践能力を分析した
まず，次回は，NHK プロフェショナルの映像部分
論考 (松谷ほか, 2010) を見ると，その構成要素は 7 つに分については，よりリアリティを持たせるために，福井
類され，それらは①「人々・状況を理解する力」と②「人々大学看護学科出身の専門看護師として地元で活躍して中心の看護ケアを実践する力」と③「看護の質を改善する
いる人を講師に招いて担当してもらう。
力」に整理されている。本研究は，その中で看護教育の初期
次に，午後のグループワークⅡではいきなりマトリ段階に位置づけられ，選抜試験に最も関連すると考えられる
クス図の 4 つの象限を分析するのではなく，まず，
構成要素①，すなわち「知識の適用（アセスメント）力」と現在の第Ⅲ・第Ⅳ象限の事例を挙げる。その上で，各「人間関係をつくる（コミュニケーション）力」を取り上げ事例がそのまま未来の第Ⅰ・第Ⅱ象限に対応してくるる。さらに，前者は学習指導要領の「思考力・判断力」にかのかどうか検討するところから始める。それにより，かわる能力であると考える。
パフォーマンス課題の主旨である「第Ⅲ象限から第Ⅰ象限への移動」の視点が養われると考えられる。

- 276 -

看護にかかわる総合型・学校推薦型選抜を見据えたパフォーマンス評価

2) 経済産業省 (2019 年 3 月 5 日) の「資料 4」の 17，18 枚目に，18 歳～64 歳で 65 歳以上を支える場合 2017 年は 2.1 人
で 1 人，2040 年は 1.5 人で 1 人，2065 年は 1.3 人で 1 人になると予想されている。
3) 小川 (2016) では，ナイチンゲールには「病院は文明の中間段階にすぎない」という認識があり，在宅看護の概念を作った元祖であると記されている。

謝辞
なお，プロジェクト受講者による研究協力への同意を事後に得た。ここに謝意を表する。

参考文献
Anderson, L. W., et al (Eds.) (2001). A Taxonomy for Learning,

Teaching, and Assessing, Longman.
川口伸明 (2020).『2060 未来創造の白地図――人類史上最高に
エキサイティングな冒険が始まる』技術評論社.
経済産業省 (2019 年 3 月 5 日). 「第 1 回産業構造審議会 2050
経済社会構造部会」資料 4.
https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/2050_keizai/00
1.html (2021 年 3 月 18 日).
松谷美和子・三浦友理子・ほか 12 名 (2010)．
「看護基礎教育
修了時における看護実践能力の尺度開発」『聖路加看護学会誌』14(2), 18－28.
中切正人・橋本康弘・宮下伊吉・大久保貢 (2019). 「AO・推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
価の分析――」『大学入試研究ジャーナル』29, 85－90.
中切正人・橋本康弘・宮下伊吉・大久保貢 (2020). 「総合型選抜・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究――パフォーマンス課題の実践とルーブリックの分析――」『大学入試研究ジャーナル』30, 234－241.
成毛眞 (2021). 『2040 年の未来予測』日経 BP.
NHK (2009). 『プロフェショナル仕事の流儀：がん専門看護師
田村恵子の仕事』NHK エンタープライズ（DVD ビデオ）.
NHK (2007). 『プロフェショナル仕事の流儀：専門看護師北村愛子の仕事』NHK エンタープライズ（DVD ビデオ）.
武藤正樹 (2019). 「2040 年問題と ICT」
http://masaki.muto.net/lecture/201904271.pdf (2021 年 2 月24 日).
小川典子 (2016). 「フロレンス・ナイチンゲールが描いた 21
世紀における在宅看護」『順天堂保健看護研究』4, 1－12.
プロジェクト新・偉人伝 (2009). 『この人を見よ！歴史をつくった人びと伝 (18) ナイチンゲール』ポプラ社.
潮木守一 (2004). 『世界の大学危機』中央公論社.

- 277 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号，278-285，2022【ノート】

入学後成績推移における学習経験要因と学生内要因の影響
平 知宏（大阪市立大学）
本研究では、学生の学習経験に起因すると考えられる学習経験要因、学生自身の特性や学びの心的傾向性といった学生内要因と、入学後の学業成績（GPA）の関係性について調査データをもとに検討した。相関分析の結果から、学習経験要因と学生内要因の一定の独立性と、1-2 年時の成績推移において、専門知識を習得しようとする傾向性が正の影響を示す一方で、大学でのアウトプット中心の学習
や、学生の特性といった他の要因が負の影響をしめしうることがわかった。また潜在成長曲線モデルに基づく分析により、特に高校までの総合的学習経験が、入学後の学業成績の上昇に関与しうることが示された。
キーワード：学習経験要因、学生内要因、GPA、相関分析、潜在成長曲線モデル
1 はじめに
1.1 大学入学後の学びに影響を与える要因
総合大学をはじめとする多様多彩な知識が集合する場において、学生自身は自らの専門領域を極めるだけ
でなく、異なる専門領域を学ぶ機会を得ることとなる。
それは、異なる専門領域を持つ他者（自分以外の学生、教員、職員など）との関割合の中から得られるものもあれば、大学での 1～2 年時など、新入生が入学してからの比較的短い期間において、多くの大学・学部教育で設計されている「教養教育」「一般教養」と称されるカリキュラムを通じて得られるものでもある。ただこうした多様な学びの経験・設計を通じ、学生の幅
広い知識や技術の習得を意図するような大学の目的に対し、高校までの段階で教科学習などの領域個別的かつ個人的な学習を行ってきた学生や、専門的な学習への参入を強く希望しているような学生にとっては、こ
うした学びの在り方は、必ずしも有益なこととは限らない。これら学生が本来学ぶことを目的としていたよ
うな特定領域の知識・技術をすぐに学ぶことができな
いため、大学の意図はどうあれ、逆に大学での学びへのモチベーションを下げる一因ともなりうることが考えられるためである。結果として学生と大学双方でのカリキュラムに対する不十分な理解と意図伝達の齟齬から、学生の入学後の学業成績不振などの問題につながっていくことも考えられるだろう。
こうした大学入学後の学業成績の議論を行うにあたり、高大接続の観点に立った上で大学での教育への円
滑な接続を想定するのであれば、高校までに学生自身がどういったことを学び、その内容が大学での教育カ
リキュラムとどの程度関連するかといった考え方ができる。これは一定の学習経験を有した入学後の学生が、大学での学びのあり方に適応できているかという問題であり、本研究ではこうした考え方を学生の経験してきた「学習経験要因」と定義する。こうした観点に立った場合、高校と大学の学びをどう連携させるかといった議論が重要となり、いわゆる大学での初年次教育
やリメディアル教育の設計だけでなく、大学・社会人以降を想定した、いわゆる思考力育成を目指した高校までの「総合的な学習の時間」や「探求学習」といった教育の開発においての基礎的知見を得ることも可能である。実際に高校までのこれらの教育については、高校ごとによって取り組み内容が大きく異なっており、必ずしも大学の学びと類似したものが行われているとは限らず、実態として形骸化しているとの指摘もある（例として中村（2015））。通常こうした学習経験
要因は、言い換えると学生自身がどのような学び「方」を経験してきたことから構成されるもので、高校以前と大学以降それぞれにおけるあり方と、それらの相違点・類似点によりどういった影響がもたらされうるのかが議論の対象となりうる。
また別の観点に立つのであれば、大学での学習全般
が、学生自身のパーソナリティや心的態度といったよ
うな学生自身の特性に起因するとも考えることが可能である。これらを本研究では「学生内要因」と定義する。例えば大学での学業成績を予測する要因としては、
学生自身の能力的な問題に限らず、知的好奇心といった心的傾向性が関わるとする研究もある（Stumm,
Hell, & Chamorro-Premuzic, 2011 ）。また、平（2018）では、大学が公開する教育情報それ自体に対する学生の認識が、入学後の学業成績に影響する可能性について議論している等、いわゆる認知的な問題から大学入学後の学びを議論することも可能としている。こうした学生内要因については、学生本人の特性に起因するものと考えることができ、教育カリキュラ- 278 -

入学後成績推移における学習経験要因と学生内要因の影響

ム・プログラム等の外的な仕組みとはある程度独立した要因としてとらえることができる。また、こうした学生の学びの特性について検討することは、学生本人の特性に起因する問題を明らかにすることであり、単純な教科学力とは別の観点から、入学者選抜の仕組みを設計するための知見を得ることもできる。
1.2 検討方法と本研究の目的
これら学習経験要因と学生内要因については、必ずしも両者を完全に区別できるというわけではなく、相互に関連しあうことも予想される。これは例えば、大学という環境への適応が困難な学生ほど、学習に関わる態度全般が悪化するといったものである。ただこれらの各種要因間の関係性も含め、大学入学後の学びに何が影響しているのかについては議論が十分なされているとは言い難い。またこうした各種要因が学び全般にどう関わるかといったことを考えた場合、特定の瞬間の学びのあり方を議論するだけでなく、入学後から卒業までのある一定期間を想定した上での議論が必要と考えられ、本来的には一定期間にわたっての変化や推移を議論する必要があるだろう。いずれにせよ、
GPA 等をはじめとする入学後の学生の多様な学習成果に、どういった要因がどのような形で影響するのかについて、その要因と検証する結果は数多く想定されるため、いくつかの観点から分類・整理することが必要と考えられる。
実際にこうした要因間の検討を行う研究手法としては、各要因間の相関を算出した上で関係性を検討する
手段がとられることが多い。一方で相関研究自体は因果関係の方向性の推定が困難であることや、要因やそれに影響を与えると考えられる結果の変数が増えるほどに複雑かつ解釈が困難な状況に陥りやすいという問題がある。こうした問題に対しては、潜在成長曲線モデルなどのモデル推定に基づく分析が有効な解消手段となる。潜在成長曲線モデルは、Duncan, Duncan,
Strycker, & Alpert（1999）等で用いられるように、発達研究などの縦断的データを対象に用いられるもの
で、3 時点以上の時系列データを一次関数的な変化を示す回帰直線の一種としてとらえた上で、対象データの初期値となる切片、対象データの上昇や下降などの変化量となる傾きに注目した上で、それぞれに影響を与える観測可能な要因を推定していく手段である。こうした潜在成長曲線モデルを用いた分析は、一定の学びの変化を示すようなデータに対しても適用可能であり、例えば大学のある時点から別の時点までの学業成績の変化に対して、何が原因となってそういったデー
タ変化が示されたのかを、多様な要因との関係性によって議論することが可能となる。本研究に当てはめる
なら、学習経験要因や学生内要因といった複数の要因の組み合わせとそれらが切片と傾きに対しどのように影響するかを検討した上で、分析開始時点での学業成績とその変化に影響を与える要因を検証することが可能となり、単純な相関分析をベースとした複雑な解釈を要するものよりも、多くの要因をより単純化して議論することが可能となる（例として平・大久保,2018）。
本研究では以上を踏まえて、学生の学習経験を中心とした学習経験要因と、学生自身の特性等に依存する
学生内要因と、大学入学後の学業成績との関係性について、相関分析的な観点から検討することに加え、多様な要因の関係性を簡略化して解釈するために、潜在成長曲線モデルに基づく分析を行い、大学入学直後の成績とその変化について、それぞれに影響しうる要因の関係性について整理していくこととする。
2 方法
2.1 研究の全体像
2019 年度後期に大阪市内の総合大学で開講された総合教育科目（一般教養として設定されたもの）の心
理学系科目受講生のうち、特に 1 年生回答者を中心に、2 つの調査（A、B）を実施した。なお調査への参加は任意参加とした。調査 A は高校や大検取得時での学習経験についていくつかの質問項目をもとにた
ずねたもの、調査 B は調査実施時期時点（2019 年
12 月－2020 年 1 月）で学生自身の「大学での学び」についてたずねると同時に、半期の大学での学習の中でどういった学習経験をしてきたのかについても検討したものであった。調査 A は主に高校時の学習経験要因についてたずねたもの調査 B は大学入学後の学
習経験要因と、学生内要因についてたずねたものに該当する。調査 A および調査 B の質問項目については、調査対象となる当該大学におけるカリキュラムポリシ
ーの文面、および過去に行われた学士課程を対象とした学生調査の質問項目を参考に作成し、当該大学の学生にとっての学習経験や大学での学びにおいて重視されることが望ましい各種内容から構成されていた。
2.2 各調査の構成と参加者
調査は Web を通じた形式（Limesurvey）でそれぞれ別期間に実施した。なお本分析の対象とした 2
つの調査両方に参加した受講生は 83 名であり、すべて 2019 年度時点で当該大学の 1 年生であった。
2.2.1 調査 A
大学入学前（高校，大検資格取得時）の学習に関し- 279 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号てたずねたもので、具体的な調査項目については、「複数の教科の知識・考え方を総合する学習をしていた」などの 10 個の質問項目（本文末尾表 5 参照）を参加者にランダムな順に提示した上で、どの程度当て
はまるかについて、5 件法で答えさせる（1：全くあてはまらない～5：とても当てはまる）ものであった。
2.2.2 調査 B
調査 B は調査実施時期（2019 年 12 月－2020 年 1月）時点で、大学の授業の中で「授業時間の中で、その内容をしっかりと理解すること」など、学習に関する経験（本文末尾表 6 参照）を 10 項目ランダムな順
で参加者に提示した上で、それらについて「授業の中で求められることがあったかどうか」の観点から回答することを求めた。回答は頻度の観点で順序性をもつ
選択肢を 1 つだけ選ばせるもので、「5: 多くの授業の中で、求められた」「4: いくつかの授業の中で、求められた」「3: 求められる授業もあったが、多くはなかった」「2: ほとんど求められることはなかった」「1: 求められる授業を選択していなかった」の5 つから選ばせるものであった。
また同時に、学生自身の「大学での学び」について、「大学の授業に対して重視していること」（例：他者と議論・討論する能力を身につけること）をたずねる
12 の質問項目（本文末尾表 7 参照）をランダムな順に提示し、それぞれの質問に対して自分自身がどの程度重視しているかについて、5 件法で答えさせた（1：全く重視していない～5：強く重視している）。
2.3 GPA の算出について
上記調査のデータと学修成果の間の関連性を検討するため、分析対象となった学生の 1 年時（2019 年度時点）および、2 年時（2020 年度時点）の GPA を算出した（表 1，表 2）。本研究では、比較的入学後間もない 1 年生を対象としたデータを扱っている。加
えて調査参加者の所属学部が多岐にわたるため、当該大学で開講されている科目のうち、一般教養として設定された総合教育科目のみの GPA を算出した。
表 1. 1 年時前期～2 年時後期終了時点までの GPA（学期毎）の平均（SD）（min: 0-max: 4）
1 年（2019 年）
2 年（2020 年）
前期
後期
前期
後期
GPA 平均
2.66
2.56
2.77
2.78
（SD）
( .54)( .67)( .71)( .85)
科目数平均
10.1
10.1
5.1
10.1

表 2. 1 年時前期～2 年時後期終了時点までの GPA（累積）の平均（SD）（min: 0-max: 4）
1 年（2019 年）
2 年（2020 年）
前期
後期
前期
後期
GPA 平均
2.66
2.61
2.64
2.65
（SD）
( .54)( .55)( .53)( .52)
3 結果
3.1 結果の処理
調査 A および B のデータについては、それぞれ反応強度に応じて 1 点から 5 点の点数と解釈した上で分析を行った。また、各質問項目に対して探索的因子分析を行い、質問項目の分類を行うことで、学習経験
要因、学生内要因のそれぞれについて、下位となりうる要因を設定した。因子分析の結果得られた因子負荷量および説明率、分類結果については、それぞれ論文
末尾の表 5 および表 6、表 7 に示す。それぞれの調査
項目の分類については、因子負荷量の高いものを基準とした。その結果、調査 A の大学入学前（高校，大検資格取得時）の学習に関してたずねた「学習に関する経験」についてたずねた 10 項目については、「リサーチ的学習」「統合的な学び」「個別科目学習」の3 つ、大学入学後の調査 B の大学の授業の中での「学習に関する経験」についてたずねた 10 項目は、
「タスクベースの学習」「アウトプット学習」「他者との連携」の 3 つ、大学の授業の中での「大学の授業に対して重視していること」についてたずねた 12
項目については、「多様な理解の重視」「伝達・議論重視」「挑戦拒否傾向」「専門知識の重視」の 4 つの要因に分類された。
3.2 学習経験要因・学生内要因について
3.2.1 要因間の傾向
全的な要因の傾向性を確認するため、学習経験要因と学生内要因のそれぞれの下位要因について、各要因を構成する質問の 5 件法の和に基づく相関係数を算出した（表 3）。特に学習経験要因と学生内要因との間に見られた特徴的な相関は、大学でのタスクベースの学習経験と、学生本人の「多様な理解の重視」「伝達・議論」にかかる学習に対する重視にみられるものであった（r = .24 ~ .33 程度）。これについては、同じ大学在籍期間という学びの中において、科目やカリ
キュラムとして要求されていることが、1 年時において、学生が主に学んだことを表現・議論することに加え、多様な理解・知識の習得を希望していることが考えられる。

- 280 -

入学後成績推移における学習経験要因と学生内要因の影響表3. 学習経験要因、学生内要因の下位カテゴリ間での相関
学習経験要因学生内要因

高校での学習経験
1. ﾘｻｰﾁ的
12
345

大学での学習経験

2. 統合的 3. 個別科目

-

0.48
-

学習で重視していること

4. ﾀｽｸﾍﾞｰｽ

5. ｱｳﾄﾌﾟｯﾄ

6. 協働

0.19

0.05

-0.13

-0.01

0.22

0.18

-0.07

0.40

-0.08

-0.11

0.04

0.19

0.07

0.00

0.20

-0.23

-0.26

-0.05

0.09

0.08

0.18

0.20

0.34

0.40

0.28

0.33

0.12

-0.01

0.39

0.24

0.30

0.00

0.05

0.19

0.31

-0.04

0.06

0.61

0.21

0.44

-

-

6

7. 多様 8. 伝達議論 9. 挑戦拒否 10. 専門知識

-

7

-

8

-

9

0.07

0.19

0.29

-

0.25

10

-

また学習経験要因については、大学での学習経験を示す下位要因どうしが弱～中程度の相関（r = .34~ .40）を示している。このことは、学生にとって大学内での学びがある程度一貫したものである。このことは高校での学習経験を示す下位要因どうしにもある
程度当てはまる傾向で、特に統合的学習については、
リサーチ的学習や科目個別学習と連動する形で経験されてきたこと（r = .40, 48）を示しているといえる。
学生内要因については、下位要因どうしの中で弱～中程度の相関を示しており（r ＝ .19 ~ .61）、1 年
時の学びにおいて重視される考え方がある程度相互に連動していることが示されている。ただしこうした傾向性については、本研究が対象としているのが、主に一般教養に該当する科目群を中心とした履修が可能な
1 年生時の学生の意識を探ったデータであることも、併せて注意されたい。

傾きに対して、学習経験要因、学生内要因それぞれが与える影響について検討を行った。
この時用いたモデルに当てはめる GPA については、
学期毎の GPA での適合度が良く（χ2 (3) = 4.278, p= .233）、累積 GPA での適合度は悪いことが示された（χ2 (3) = 251.6, p = .000）。そのため、本分析では、学期毎の GPA の変化に与える影響について検討を行った。

3.3 各要因と GPA との関連性
学習経験要因・学生内要因の下位要因と、2 年時までの各学期の取得 GPA および、各学期終了時点までの累積 GPA との相関係数を算出した（表 4）。GPAと各要因との相関の結果については、中程度以上の相関がみられていない（r = -.21 ~ .18）ことから解釈に充分な注意が必要であるが、特徴的な傾向としては、「学生内要因」の下位要因である「挑戦拒否」が、学期ごとの GPA および累積 GPA に対して一貫して負の相関を示している点にある。同様に「大学での学習経験」内での「アウトプット学習」や、学生内要因「伝達・議論」や「多様な理解」においても一貫して負の影響が示されている。一方で、学生内要因「専門学習」については比較的一貫して正の影響が示された。
3.3 潜在成長曲線モデルに基づく分析
1 年前期から 2 年後期までの 4 時点での GPA について、潜在成長曲線モデルに基づく分析を行った。分
析には IBM SPSS Amos（Ver26）を用いて行った。
モデルの基本となる形は図 1 の通りとなり、切片・図 1. 4 時点を想定した潜在成長曲線モデル

e1

e2

e3

e4

1年前期GPA

1年後期GPA2年前期GPA2年後期GPA

1
1

1

1
1

切片

2

0

3

傾き

高校での学習経験（3 要因）、大学での学習経験（3 要因）、学生内要因（4 要因）から切片および傾きに与える影響について検討した結果、切片に影響を与えうる要因として高校での学習経験：統合的な学び（推定値: -.201, p = .004）、大学での学習経験：アウ
トプット学習（推定値: -.116, p = .027）、学生内要
因：専門知識（推定値: .179, p = .027）が示された。
また傾きに影響を与えうる要因として、高校での学習
経験：統合的な学び（推定値: .071, p = .003）および、
学生内要因：多様な理解の重視（推定値: -.093, p= .004）が示された。その他の要因の推定値は有意とはならなかった。
これらのことは、高校時代に総合的学習を経験した学生で、大学でのアウトプット学習を経験している学生あれば、1 年前期時点の初期の GPA が低いことを意味している。このことは学生自身の能力が低いという問題ではなく、学生自身の今後の伸びを示すような- 281 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表4. 学習経験要因、学生内要因とGPAの相関
学習経験要因学生内要因

高校での学習経験
ﾘｻｰﾁ的

大学での学習経験
ﾀｽｸﾍﾞｰｽ

ｱｳﾄﾌﾟｯﾄ

協働

多様 伝達議論 挑戦拒否 専門知識

学期毎GPA 1年前期終了

0.02

-0.20

0.06

-0.27

-0.31

-0.22

-0.13

-0.21

-0.15

0.09

1年後期終了

-0.08

0.02

0.05

-0.32

-0.25

-0.14

-0.14

-0.21

-0.08

0.19

2年前期終了

-0.07

-0.18

-0.15

-0.19

-0.17

-0.22

-0.27

-0.29

-0.01

0.05

2年後期終了

0.07

0.10

0.16

-0.12

-0.31

-0.10

-0.18

-0.22

-0.07

0.17

累積GPA

統合的 個別科目

学習で重視していること

1年前期終了

0.02

-0.20

0.06

-0.27

-0.31

-0.22

-0.13

-0.21

-0.15

0.09

1年後期終了

-0.04

-0.09

0.05

-0.32

-0.29

-0.19

-0.14

-0.23

-0.12

0.15

2年前期終了

-0.05

-0.11

-0.01

-0.31

-0.27

-0.19

-0.18

-0.26

-0.11

0.14

2年後期終了

-0.03

-0.14

0.01

-0.31

-0.28

-0.20

-0.17

-0.25

-0.12

0.13

初期状態にあることと解釈することも可能である。実際に統合的な学びを経験した学生は、その後 2 年後期にかけての GPA が伸びる傾向性も示されている。
また専門知識を志向した学生であれば、こうした初期の GPA が高く、ある程度の学習に対するモチベーシ
ョンの高さが反映されていると解釈することも可能である。ただしこれらの推定値をもとにした議論を行う
上で、本推定の下となるモデルの適合度は低く（χ2(69) = 220.443 p < .000）、今後の検討課題として不要な要因の削除やより説得力および適合度が高くなる
形でのモデルの修正が今後望まれることも注意されたい。
4 考察と今後の展望について
4.1 本研究のまとめ本研究では、主に一般教養的な科目を中心に編成される科目の学業成績の傾向性と、それにかかわる各種要因の結果について検討を行った。その結果、以下の点が示されたといえる。
1 つ目は、学習経験要因と学生内要因とのある程度の独立性が示されたことである。両者については、定義的な問題からもある程度独立して取り扱うことが可能であると同時に、両者を示すような多様な各種要因
が学業成績などの指標に対しても独立的に振舞いうることも考えられることとなる。ただし本研究においては、学習経験要因として、とくに大学での学習経験を「授業の中で求められることがあったかどうか」といった観点の評価から得られたデータを用いている。実際に授業の中で各種学習経験を求められたとしても、学生自身がそうした期待に対して実際に行動へと移していたかどうかについては不明である。このことは学
生自身の価値判断的な部分ともかかわることであり、学生内要因として学習そのものに対する考え方にもつながると考えられる。もちろんこうした考え方は、このことは高校時の学習経験についても当てはまることである。経験そのものが実際の学生の行動と結びついているかどうか、両者を区別した形での詳細な議論を行うことも重要である。
2 つ目は、1～2 年時までの特定領域の学業成績に影響を与えうる要因としての、一部の下位要因の存在である。例えば、学生内要因の下位要因を中心として、一貫した GPA に対する負の影響が示されていたが、これらは入学後間もない時期の学生は、大学に対してある程度高度かつ専門的な知識の習得を望んでいるといったことを動機として学業成績を上昇させるような
モチベーションを持っているものの、その本質とは異なるように見える議論やプレゼンを中心とする学習や各分野・他者の多様な理解を意図して設計されているような一般教養に該当するような科目の習得には積極的になれず、そのことが結果として、例えば各期間の
GPA に対して一貫して正の影響を示す「専門知識」を要求する態度や、負の影響を示す「挑戦拒否」といった態度として表出した可能性もある。こうした予測が正しいのであれば、現時点では本研究の対象とはしていないが、1～2 年生が学ぶことができる専門につながるような基礎科目や、専門科目などの特定の科目
カテゴリに絞った GPA を対象に見た場合、本研究の結果とは大きく異なることも考えられる。
一方で学習経験要因と学生内要因が全体的な傾向として一貫した影響を与えるというよりは、それらを構成するいくつかの要因が影響を与えうるということとなる。本研究ではいくつかの要因を定めた上でそれらの関係性を示しているが、これらすべてでデータの挙動を説明できているわけではない。実際問題として本研究が示した相関係数については、性質の異なるデー
タどうしの関連性であることを踏まえても、全体的に低いものとなっているため、本研究で想定していなかったような要因等の存在が関与することも想定した分
析・追加調査などを引き続き行う必要があるだろう。
また潜在成長曲線モデルに基づく分析からは、特に- 282 -

入学後成績推移における学習経験要因と学生内要因の影響

高校時代における総合的な学習の経験が、大学入学後の成績推移に正の影響があることを示している。統合的な学びの経験を問う質問の中身自体は、思考プロセスを明示したり、細かい知識を獲得するよりも知識の全体像を概算的に把握したりすることを意味するものにより成り立っていた。このことは、俯瞰的な学習を行ってきた経験が、大学での学びへのスムーズな接続を可能としていることが示唆される。ただし本研究がフィールドとした大学にて要求されていることが、今回の質問紙調査で尋ねている内容と整合性が取れていただけの可能性もある。学びの経験が大学における「普遍的な」学びとどうつながるかについては、調査
フィールドを拡大した上で、引き続き検討していく必要があるだろう。
4.2 学習成果と GPA の関係について
なお本研究では入学後の学生の学びについて一意の数値にまとめている GPA という指標から議論を行っているが、本研究での学習経験要因と学生内要因という 2 つの要因との関係性から議論する基本的な考え方は、GPA 以外での多様な学習成果を示す指標に当てはめることも可能である。例えば大学での英語教育
や、特定のカリキュラムにおいて必修となる科目のよ
うに、大学内での一定水準で重要視されるような指標の動向についても利用可能であり、それらの推移から
大学での学習そのものについての（一部の側面から見た）議論を行うことも可能である。また一般的なイン
タビュー調査や自由記述などから算出される言語などの質的データの整理・分類を行う際にも、どの要因との関連性から特定の学生の意図や目的、意味などが関連付いているかを議論することも可能である。学生の学びの実態を把握する上では、多様な側面から取得したデータを用い、全体像を理解することが重要である。
一方で、GPA 等の学業成績が線形的変化を示すかどうかは、用いるデータの性質やその期間にも依存することが考えられる。大学では、専門とは直接関係しない教養をはじめとするような総合的な学習を示すカ
リキュラムと、専門領域の導入となるような基礎的な科目、専門領域と直結するような科目から構成される専門カリキュラムとに分かれていることが多い。こうした場合、算出される GPA の意味やその挙動についてもその性質は大きく異なることが予想される。本研
究では一般教養に該当するデータや、主に学期毎
GPA を中心とした議論を行っているが、他の観点からの分析を行った場合異なる結果が出る可能性がある。
特に本研究では、潜在成長曲線モデルを用いた分析において、累積 GPA を用いた場合のモデルの適合度が低いことが示された。これは、累積 GPA 自体が意味するデータの性質が、複数学期・年間の学びの蓄積であり、一定期間をまたいだ均質化された学びを表しているとも考えられる。そのため、本モデルが前提とするような線形変化に当てはまらない可能性があり、他のモデルの適合や線形変化以外の観点に基づく分析をしたり、対象となる学生の細かい特性を考慮に入れた
統計分析に頼らない考察・分類を加えたりした方が良
いことも考えられる。また大学入学後の推移を検討する研究でも、専門課程の教育色が強くなる特定の期間のみに注目するなど、ある一定程度の時間的・カリキ
ュラムな制約を設けると良い場合もある。これは比較的長期にわたる時間においては、要因の数や影響を想定することが困難になる可能性があるためである。本
研究ではあくまでも「調査参加者の所属学部が多岐にわたること」も踏まえて 1～2 年時の学期毎の比較的短い期間、かつ「一般教養に属する科目群から算出される GPA」を対象とした検討を行っているが、こうした期間設定が正しいかどうかについても、引き続き議論していくとともに、そうしたデータの本質的な意味を理解した上で議論を展開していく必要があるだろう。また本研究では、あくまでも学習経験要因と学生
内容といった 2 つの要因にのみ注目しているが、入学後の学生の GPA については、入学試験時の成績な
どの単純な基礎学力的観点が大きな影響を持ちうることも考えられる。将来的な分析としては、そうした過去の基礎学力に関わるデータも組み込んだ全体的なモデルの検証も実施していくことが望ましいだろう。
参考文献
Duncan, T. E., Duncan, S. C., Strycker, L. A., Li, F., & Alpert,
A. (1999). An introduction to latent variable growth curvemodeling. New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates.
von Stumm S, Hell B, Chamorro-Premuzic T. (2011). The
Hungry Mind: Intellectual Curiosity Is the Third Pillar of
Academic Performance. Perspectives on Psychological

Science. 6 (6), 574－588.

中村裕行 (2015). 「『総合的な学習の時間』の理想と現実」『日本私学教育研究所紀要』第51号，61―64．
平知宏 (2018). 「受験者の意思決定要因としての大学教育情報の役割：入学および学びの動機づけとしての理念，APの在り方―」『平成30年度全国大学入学者選抜研究連絡協議会大会(第13回) 研究発表予稿集』，340-345.
平知宏・大久保敦 (2018). 「大学での学業成績に与える高校評- 283 -

定、学びの意識の影響：潜在成長曲線モデルを用いた検討」
大阪市立大学『大学教育』16(1), 16－25.

大学入試研究ジャーナル第 32 号

表 5. 調査 A 学習経験要因：高校での「学習に関する経験」に関する質問項目と因子分析結果
因子 1
リサーチ的学習質問項目

因子 2
統合的な学び因子 3
個別科目学習01. 議論やディスカッションなどの練習・活動を行っ
ていた

.924

.150

02. 人前での発表やプレゼンテーションなどの練習・活動を行っていた

.898

.204

03. 生徒間で協力して一つのテーマに取り組む練習・活動を行っていた.597

04. 特定のテーマに関する調査・実験などの学習をし
ていた

.684

05. 複数の教科の知識・考え方を総合する学習をして
いた

.223

.481

06. 正解そのものよりも、正解に至る過程を考える学
習をしていた

-.134

.670

07. 学んだことの概要（まとめ、全体像）を把握する学習をしていた

.102

.848

.107

08. 受験に必要ない科目の学習には、力を入れていな
かった

-.207

.328

09. 暗記に力を入れた学習をしていた

.291

.386

10. 得意科目や苦手科目を明確に分けて、それぞれ個別の学習をしていた

.101

.408

.429

（寄与率）

.269

.160

.053

表 6. 調査 B 学習経験要因：大学での「学習に関する経験」に関する質問項目と因子分析結果
質問項目

因子 1
因子 2
因子 3
タスクベース学習 アウトプット学習 協働学習

01. 授業時間の中で、その内容をしっかりと理
解すること

.366

.110

.105

02. 授業時間の中で、議論や発言に積極的に参
加すること

.596

.321

.141

03. 授業開始の前に、事前学習（予習、事前課
題など）に取り組むこと

.479

.220

.215

04. 授業開始の前に、前回授業までの不明な点や疑問点をまとめておくこと.701

05. 授業終了後に、事後学習（復習、宿題、振り返りなど）に取り組むこと.424

06. 授業終了後に、その授業での不明な点や疑問点を教員や TA に質問し解消しておくこと.410- 284 -

.169.103

入学後成績推移における学習経験要因と学生内要因の影響

07. 授業時間の中で、自分が作成した資料に基づき、発表やプレゼンを行うこと

.102

.990

08. 授業時間外に、友人・知人らと授業で行われた発表やプレゼンの内容について話し合
うこと

.229

.591

.299

09. 授業時間外に、友人・知人らと授業で学んだ内容について確認し合うこと

.276

.159

.821

10. 授業時間外に、友人・知人らと課題や試験（要件や〆切など）について確認し合うこ
と

.134

.121

.689

（寄与率）

.171

.154

.136

表 7. 調査 A 学生内要因：大学での学習にて重視している事項
質問項目

多様な理解 伝達・議論

挑戦拒否

専門知識

01. 自分とは異なる多様な考え方に触れること.775

02. 自分の意見.考えをわかりやすく整理すること

.490

.401

03. 授業内容が挑戦しがいのあるものであること

.570

-.175

04. 他の人や分野からの考え方.意見を尊重すること

.406

.217

05. 多面的、複眼的な思考を身につけること

.920

-.138

06. 物事を論理的に考えること

.596

.175

-.136

07. 自分の意見.考えを他者に伝えられること.880

08. 他者と議論.討論する能力を身につけること.697

09. 授業内課題が簡単であること

.100
.138

0.100
.579

-.166

10. 授業内容が理解しやすいものであること.995

11. 自らの専門につながる知識を身につけること.193

12. 特定領域の専門的知識を深めること

-.177
（寄与率）

- 285 -

.221

.175

.304
1.022

.126

.116

.103

大学入試研究ジャーナル第 32 号，286-291，2022【ノート】

一般選抜における「志望調書」の導入と課題――学力試験では測れない能力や態度を一般選抜で評価することをめざして――
植野 美彦，関 陽介，寺田 賢治，山中 英生（徳島大学）
徳島大学理工学部では，学力試験では測れない能力や態度を一般選抜で評価することをめざすため，
志望理由を試験当日に記入させる「志望調書」を 2023 年度一般選抜（後期）より導入する。
「志望調書」の導入にあたり，その背景・目的を紹介する。また，事前検証を行ったところ，多くの志願者の評価にも対応可能なことなどのメリットがある反面，評価や採点体制などに課題があることが明らかとなった。その課題解決に向けた本学の取り組みを報告し，今後の大学入学者選抜改革を考察する。
キーワード：一般選抜，主体性等評価，志望調書，評価・採点，アドミッション
1 はじめに2021 年度入学者選抜より一般入試の名称は「一般選抜」となった。国立大学協会の基本方針「2020 年
度以降の国立大学の入学者選抜制度」（2017）で示された「一般選抜において調査書や志願者本人が記載する資料等の活用」によって，国立大学では学力試験では測ることができない能力や態度をより適切に評価（以下，主体性等評価と略す１））する動きが進んでいる（例えば，西郡ほか, 2016; 吉村, 2019; 小山,
2020）。徳島大学では 2021 年度の一般選抜より主体性等評価として表１の内容を決定し 2019 年度に予告した。すべて一般選抜（前期日程）のものである２）。
表 1 一般（前期）主体性等評価 予告一覧 (2019)
学部（学科・専攻） 募集人員

評価方法

総合科学

85

A 選考・B 選考 ☆

医（医）

64

集団面接

医（医科栄養）

25

A 選考・B 選考 ☆

医（保健・看護）40

集団面接 ☆

医（保健・放射）21

集団面接 ☆

医（保健・検査）12

A 選考・B 選考 ☆

歯（歯）

24

個人面接

歯（口腔保健）

6

個人面接

薬（薬）

50

集団面接

理工（昼間）

304

A 選考・B 選考 ☆

理工（夜間主）45

A 選考・B 選考 ☆

生物資源産業48

集団面接注）☆印は 2021 年度入試より新規導入予定であった。
本予告一覧はコロナ禍により変更した。

A 選考・B 選考３）の詳細は拙稿（植野・西郡，
2019）の第 2 章を参照されたいが，簡潔に言えば，
A 選考は調査書を参考扱いとして大学入学共通テストと個別試験の成績上位者を合格とする選考であり，合格者数を募集人員の 90%程度とした。B 選考は「調査書加点制度」を活用して，大学入学共通テストと個別試験の合計点と調査書の内容を総合的に評価して合格者を決定する選考であり，合格者数を募集人員の10%程度（＋α）とした。
徳島大学では，調査書の試行評価等をすでに開始しており，この A 選考・B 選考の実施体制の準備を着々と進めていた。しかし，2020 年 1 月 6 日に海外で原因不明の肺炎が発生し，1 月 16 日に日本国内で初めて新型コロナウイルスへの感染が確認されるに至る。
「コロナ禍」の襲来である。
2020 年の新学期より，新型コロナウイルス感染症の拡大により，高等学校等では臨時休業が余儀なくされ，学習のみならず課外活動等にも支障をきたすことになる。このことは，高等学校等教員が作成する調査書の記載事項への影響は計り知れない。そこで，徳島
大学では，予告した内容に基づいて調査書を単独で公正に評価することが難しいと判断し「A 選考・B 選
考」導入見送りの公表を行ったが，コロナ禍の終息後に復活させる決定については見合わせた。なぜならば，臨時休業が続いた時期は高 3 生だけでなく，高 2 生や高 1 生（2020 年度）の課外活動等に制約が出ており，本人が内容を知ることができない「調査書」を単独で活用することに対し，不安を感じる受験生も少なくないからだ４）。また，新しい入試制度がコロナ禍の影響等により受験生や高等学校に受け入れられないな
らば入試改革どころの話ではなく，大学側にとっても有益なものにならない。よって，徳島大学では「A 選- 286 -

一般選抜における「志望調書」の導入と課題

考・B 選考」の導入を白紙に戻し，ゼロベースから再検討を行うことになった。なお，ここで示した「A 選
考・B 選考」の方法そのものに問題がある訳ではなく，
この「コロナ禍」において，学習や多様な活動に意欲をもって取り組んだことなどを「調査書」のみで評価することに問題があった点を指摘しておく。
「コロナ禍」に耐え，かつ受験生や高等学校にも受け入れられる一般選抜における主体性等評価とは何であろうか。本学の一部の学部では，面接を課すことなどを中心に再検討を開始したが，表 1 の通り前期で300 名を超える募集人員をもつ理工学部で面接を課す
ことには大きな壁がある。志願者数では 1000 名規模に至ることもあり，面接の実施は容易ではない。よって，理工学部では前期日程で主体性等評価を断念した。
強引に進めることは返って高等学校や受験生に対して不安を与えてしまうと判断したからだ。
しかし，一般選抜における主体性等評価の実施は，我が国全体で進められている「改革」である。そこで，その機運を利用することはできないか，そしてその機運に乗じて，アドミッション・ポリシーに合致した受験生を獲得することはできないか，この視点で設計した選抜方法が「志望調書」である。
本稿では，その「志望調書」を導入した目的，そしてその選抜内容と考えられる課題について報告する。
さらに今後の大学入学者選抜改革のあり方について筆者らの所感を述べる。

部の改組前（表 4）と比較しても改組後の入学辞退者
数・入学辞退率ともに高い結果となっている。改組後の一般入試は，募集単位を大くくり化して入試の総合
成績順にコース配属を行う仕組みとなっており，志望コースに合格できなかった者が辞退したとも考えられるが，本学において毎年実施している合格者の辞退に関するアンケート調査によれば，理工学部における後期日程合格者の辞退理由として「志望大学を再度受
験」，すなわち「浪人」を理由に辞退した者が改組前
そして改組後も約半数を占めている傾向に変化がない
ことが判明している６）。

入試年度

合格者

入学者

辞退者

辞退率

2 「志望調書」の導入目的「志望調書」の導入目的は，国立大学協会の基本方
針（2017）の方向性に則るだけではない。18 歳人口の減少により，受験生と大学との立場が過去と逆転し，大学が選ぶ側から選ばれる側に立たされた状況となった影響が大きい。地方国立大学である本学の環境は，志願者獲得競争の荒波に立ち向かうことになり，志願者の獲得のみならず一定の基礎学力を担保した入学者の確保も併せて考えなければならない立場にある。徳
島大学理工学部は 2022 年度一般選抜より前期日程・後期日程ともに「学科全体募集」すなわち募集単位の大くくり化を廃止し，コース別募集へ移行して募集強化を図る５）。さらに，ここ数年において，後期日程の入学辞退率が高いことに頭を悩ませており，その解決策として「志望調書」の導入を発案した経緯をもつ。
一般入試・前期日程と後期日程の過去 5 年間に渡る理工学部の入学辞退率を表 2，表 3 に示した。後期
日程の辞退率が高いことは明らかだが，ここ数年にかけて辞退率が漸増傾向となっている。さらに，理工学2020 年

144

92

52

36.1%

2019 年

134

93

41

30.6%

2018 年

158

110

48

30.4%

2017 年

141

103

38

27.0%

2016 年

169

119

50

29.6%

AVE. (2020-2016)30.7%

表 2 一般（前期）の入学辞退率 【改組後】過去 5 年
入試年度

合格者

入学者

辞退者

辞退率

2020 年

337

303

34

10.1%

2019 年

326

301

25

7.7%

2018 年

329

299

30

9.1%

2017 年

330

304

26

7.9%

2016 年

296

266

30

10.1%

AVE. (2020-2016)9.0%

表 3 一般（後期）の入学辞退率 【改組後】過去 5 年

表 4 一般（後期）の入学辞退率 【改組前】 5 年間
入試年度

合格者

入学者

辞退者

辞退率

2015 年

139

103

36

25.9%

2014 年

139

104

35

25.2%

2013 年

138

108

30

21.7%

2012 年

126

94

32

25.4%

2011 年

129

98

31

24.0%

AVE. (2015-2011)24.4%- 287 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

当初から再度受験を覚悟するならば，なぜ後期日程を受験するのであろうか。受験行動を起こす者は少なからず「合格通知を受け取ってから考えたい」などの意識をもつ者が多数派だからではないだろうか。昨今
では，18 歳人口減少などの背景から，合格通知を受け取ったにもかかわらず浪人を選択する「合格浪人」と呼ばれる予備校界の造語が登場しており，それを裏づける。
これらを解決する「志望調書」の導入は，少しでも入学辞退者を少なくすることに繋げる試みであり挑戦でもある。
「志望調書」は，出願時提出資料ではなく，後期日程の試験日に作成させるといったこれまで殆ど前例のない方法を取っている。後期日程は，前期日程に合格できなかった者が受験するケースが圧倒的に多いため，前期日程の終了後に「志望調書」の準備ができるよう配慮している。出願時に準備する必要はない。
この「志望調書」を課すことで受験生は必ずその対策を立てることになり，このことで前期日程終了から後
期日程の試験日までに，本当に自分が徳島大学理工学部での学びに向かえるかどうか考えることに繋がるのではないか。特に，後期日程の入試難易度の設定から「滑り止め」を動機として出願する受験生がいたとしても，それを受け入れた上で，試験日まで将来を考えさせることに繋げられないだろうか。課すことそのものに意味を持たせることも狙いだ。また，当学部の前期日程は出願時に第 1 志望とするコースのみを選択させるが，後期日程は出願時に第 1 志望とするコー
スの他に第 2 志望のコースを任意で選択できる仕組みを導入する。この仕組みは，募集人員割れのリスクを回避できるメリットがある反面，学びの内容による選択ではなく，先に同じく入試難易度によって第 2志望のコース選択が行われる可能性が十分にある。このことも受け入れた上で，第 2 志望のコース選択についての動機を入学前に受験生自らが考えてもらい，
少しでもミスマッチを防止したいと筆者らは考える。
そして，ここ数年において，国立大学の一般選抜では後期日程の廃止が進み，前期日程に一本化する動きが顕著になっているが，地方国立大学においては入学定員を安定的に確保するために，後期日程の設定は入試戦略上，重要な位置づけとなる。また，徳島大学 A
学部では後期日程から入学した学生は相対的に GPAが高く，優秀な成績を収めることができる学生が入学していると考えられ，大学院への進学率が高くなった可能性を示唆している報告がある（関ほか, 2021）。
よって，理工学部においても後期日程は重要な選抜区分であり，入学後の学修に対して適応能力が高い入学者を確保する手段でもあるため，それに対する工夫は欠かせない。
3 「志望調書」の選抜内容と考えられる課題
3.1「志望調書」の選抜内容「志望調書」を端的に言えば，志望理由を試験当日に記入させるものである。徳島大学は学校推薦型選抜
等の出願時提出資料である「志望理由書」と区別させるために「志望調書」の呼称を用いた。
「志望調書」の選抜内容は表 5 の通りである。
「志望調書」は先に述べた目的から 2023 年度入試・一般選抜後期日程（募集人員：93 名）から課す予定である。
理工学部理工学科（昼間）の一般選抜後期日程は，大学入学共通テストの配点が 650 点，個別学力検査（数学のみ）が 350 点となっており，この「志望調書」の配点は 25 点とした（個別学力検査等の合計では 375 点）
。配点が小幅であるため，第 1 章で紹介した「A 選考・B 選考」の B 選考で活用する選抜資料とすることも可能であるが，これを採用した場合，志望理由を一部の受験者にしか確認しないことと同義となってしまう。調査書と異なり，本人の意志確認を志願者全体に行わないことは，入試制度として本質的な矛盾があるため配点化した。
表 5 「志望調書」における選抜内容
試験実施日当日（個別学力検査（数学）終了後）において，志望するコースへの志望理由等に関連したテーマ・内容１題を提示し，志望調書を作成（300
字以内：40 分）して提出する。資料の持込は認めない。アドミッション・ポリシーに基づいて評価する。
※重点評価項目：「関心・意欲・態度」（「関心・意欲・態度」における理工学部の定義：
科学技術の両輪となる理学と工学を融合した理工学の各専門分野に強い関心と学びに対する意欲があり，明確な目標をもっている人）

3.2 「志望調書」の考えられる課題「志望調書」を課すにあたって，あらかじめ考えられる課題を検討することは有益であろう。そこで，どのようなメリットとデメリットが存在するのかについて検証を試みる。
「志望調書」は，志望理由等に関する質問が紙面に- 288 -

一般選抜における「志望調書」の導入と課題

表 7 採点者（複数）への聞き取り（2021 年 3 月）
記載され，それを受験生が記述により回答する方式で紙面による回答のメリット・デメリットある。いわゆる面接の質問を紙面で行うことになる。
徳島大学 A 学部では，従前から一般選抜で集団面接を課していたが，新型コロナウイルス感染症の影響に●メリット
より，集団面接の実施方法を急遽変更した７）。回答方
1. 人的・物的コストとも負担が少ない。
法を口頭から紙面での回答に変更するものである。こ2. 一斉実施のため短時間で実施可能。
れは「志望調書」を課すことについて，事前検証に繋3. 記録が残るため，合否判定時に活用可能。
がる。また，この方法は，長崎大学（2020）が導入
4. 志望理由に関係する質問は，他者の介入がする「ペーパー・インタビュー」に考え方が近い。
少なく事前提出の書類より能力差が出やすい。
「ペーパー・インタビュー」は綿密な制度設計が施さ
5. 面接ができない場合の緊急代替策になる。
れており，志願者が多数の場合に面接の代替手段となり得ることが報告されている（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：以下「国立六●デメリット大学コンソ」と略す）。この報告は，A 学部の制度設
6. 独創的な回答や短文回答があった場合に，計を行う上で，参考となった。
再質問ができない（評価が難しい）。
A 学部の紙面による回答方法は表 6 の通りである。
7. 文字数を指定しなかったため，字が小さく読みにくい内容が複数あった。
8. 小論文とどう差別化するか。
9. 個別学力検査と同様に採点期間が必要。
10. 受験生の反応がわからない。
（コミュニケーション力，プレゼン力，態度や礼儀・マナーなど）

表 6 集団面接の紙面による回答方法（A 学部）●回答開始前
1．個別学力検査を受験した試験室内で担当者が紙面での回答方法を説明。
2．回答用紙を配布。
●回答開始
3．試験担当者が受験者全員に口頭で質問。
（回答用紙にも質問文を記載）
4．受験者が回答用紙に質問の回答を記入。
回答の記入時間は 10 分。
5．10 分経過後，回答用紙を回収。
6．
（複数の質問を行う場合）
3～5 を繰り返す。

上記の方法により，試験を実施した。説明から解散までの時間は約 50 分程度とトラブルもなく，終える
ことができた。受験者は 70 名強となり，結果的には口頭による面接を実施しても問題のない人数であったが，「志望調書」導入に関する実証の場と仮定するな
らば，貴重なエビデンスの獲得に繋がる試験となった。
この紙面による回答について，採点者（複数）への聞き取りを実施し，メリット・デメリットを取り纏めたところ，有効な結果が得られた（表 7）。なお，統計的なデータ解析については，本稿の公開にあたり必要な手続きを要するため割愛する。

聞き取りの結果，上記のことが明らかになったが，デメリット「10」の指摘の通り，口頭による面接が可能であれば，やはり口頭の実施を前提にすべきという見解があったことをあらかじめ申し添えておきたい。
しかし，「志望調書」は面接の実施が難しい志願者の多い学部で導入することに価値があり，メリット「1」「2」の指摘があるようにこの妙味が大きい。さらに，メリット「3」については，「国立六大学コンソ」において「受験生が記述したペーパーが証左として残るため，合否の検証や情報開示請求にも耐えうることとなる」（国立六大学コンソ, 2020: 41）と指摘されていることからも，多様な目的から 2 次的な活用も期待できる。そして，注目すべきメリットは「4」である。事前提出の志望理由書は他者の介入が前提となるが，今回の手法はそれと前提が異なる。採点者からは，型にはまった文章ではなく，受験生それぞれの言葉づかいで書かれているものも見られ，読みごたえもあったという。メリット「5」は，「志望調書」の導入に直接的な関連はないが，不測の事態により面接
会場や面接官が確保できない場合，紙面回答は代替策となり得る。

- 289 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

次にデメリットであるが，「6」「7」の指摘については，設問の工夫（設問に条件を付すなど）によって解決ができると考えられる。この指摘を参考に作題に取り組む必要があろう。なお，「志望調書」は文字数制限がある（表 5）。一方，「8」「9」については重要な指摘であり，検討が必要である。
「8」の指摘は，A学部の個別学力検査で小論文の要素を含む「総合問題」を課していることに注意したい。総合問題では文章表現力が重点評価の対象となるが，この紙面回答による集団面接では重点評価の対象としていない。
「志望調書」の重点評価項目は表 5 で示したように「関心・意欲・態度」である。このことについては，評価のバイアスがかからないように注意が必要となる。そのためには，採点者の専門的なスキルの向上が欠かせないだろう。そしてデメリット「9」の指摘である。
これが最大のネックとなる。今回の紙面回答による集団面接は，1 回限りを条件としたため，採点の負担は問題とならないが，「志望調書」については毎年採点が必要となり，大きな課題である。このことについては本学で対応を進めており，現状を報告しておきたい。
「志望調書」の評価・採点，そして作題については，
一般選抜の学力試験や小論文の作題・採点と同等な扱いで行うことを検討している。しかし，新しい入試方
法の導入はそれだけ作題や採点といった業務が増える。
入試関係業務は細かく神経を使うことになるため，負担は大きい。今以上に負担をかけることは，関係教員の教育・研究への影響が出てしまうことも懸念される。
また，中央教育審議会第二次答申（1997）以降，ア
ドミッション・オフィスの整備，関係機関の連携の強化等が度々示されていることは周知のとおりである。
これらの背景から，徳島大学では「志望調書」の作
題，評価指標の構築，採点そして検証までをアドミッ
ション組織が一貫して担う体制整備の検討を開始した。
これらは継続的なノウハウや経験の蓄積が欠かせないからだ。これまで，徳島大学は ICT を活用した評価
支援システムの独自開発（関ほか, 2019）や追跡調査の支援システムの開発（関・植野, 2022）など，教育工学のアプローチからインフラと専門的な知見を獲得してきた。これらの資源をもとに各部局（あるいは高等学校）との信頼関係により，2023 年度入試への実施に向けて万全の準備を進めていく考えである。

一般選抜における「主体性等評価」は大学入学者選抜改革の 1 つの柱として残され，全選抜区分で順次課すことが前提になっている。しかし，これらを実施・導入している国立大学が多数派となっているとは言い難い。公立大学，私立大学においては，まだまだ少数派である。これまで入試改革は度々行われてきたが，山本（2016）は，これまでの入試改革とは異なる事情が隠れていることに注意しなければならないと指摘する。そして，多くの大学は受験生を増やし，入学者をいかに多く獲得するかに腐心しており，このような多くの大学の利害とどのように大学入試改革が関係をつけるかに配慮しなければその実効性が疑われる点を指摘している。入試改革を行うと志願者の敬遠が発生し，なかなか改革に踏み切れない「見えない恐ろしさ」を指摘する声をよく耳にする。今回の「志望調書」は，このことにも配慮しつつ導入した経緯をもつが，未だその「見えない恐ろしさ」を拭いきることはできない。大学入試改革は，中央教育審議会答申（2014）で示されているように「すべての若者が夢や目標を芽吹かせ，未来に花咲かせるため」ではないだろうか。学力試験では測れない能力や態度を一般選抜で評価することをめざす理念には賛同する声は多い
はずである。我が国の全大学が同じ方向性をもって進めなければ意味がない（そうでないとその「見えない恐ろしさ」も拭えない）。喫緊に，国立大学，公立大
学，私立大学等の垣根を超越して，双方で合意形成をもって大学入試改革を進める時期に来ている。
そのために，大学アドミッションに係る専門職を国
公私立のすべての大学に配置するなどの検討が将来的に必要ではないだろうか８）。各大学の教員が，負担のかかる入試業務に労力をかけることなく，教育・研究に集中できる環境整備にも繋がるのではないか。徳島
大学では，先に述べたように，少しずつだがその環境整備を始めている。大学間の利害関係を抜きとして高大移行９）の枠組みを大学間で再考を開始するべきである。各大学の真の主体性が求められる。
注1）「学力試験では測れない能力や態度を評価」することと「主体性等評価」は必ずしも同義的に扱うべきではないが，本文では大学入試関係者間では一般的な「主体性等評価」を用いることを基本にした。

4 おわりに（大学入学者選抜改革の所感として）「志望調書」の設計から課題について述べたが，これらを踏まえ，昨今の大学入学者選抜改革を俯瞰して筆者らの所感を述べてみたい。

2）徳島大学では，すべての一般選抜で主体性等評価を行うことについて，入学者の多様性の観点等から，各学部に要求していない。現段階では，前期もしくは後期のいずれかで行う。
3）一般的には「合否ボーダー層評価」とも呼ばれている。

- 290 -

一般選抜における「志望調書」の導入と課題

4）その他，調査書を単独で活用することの課題として，通信制高校における生徒数の拡大が挙げられる。ここでは詳しくhttps://www.jacuap.org/annai (2021年3月16日).
国立大学協会 (2017). 「2020年度以降の国立大学の入学者選抜は述べないが，通信制高校は全日制高校と比較して調査書の制度－国立大学協会の基本方針－」

記載内容が十分ではないケースが確認されている。A 選考・

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).

B 選考の考案時はその対策を用意していたが，生徒数の拡大「大学入学者選抜における主体性等の評価 中間報告書」

により，これまでと異なった試験の公正性への不満を生み出．．．
す恐れがある。よって，単独で調査書を評価することは公正小山勝樹 (2020). 「「自己評価シート」を活用した主体性等評性の観点から慎重な検討が求められると筆者らは考える。

大会 研究発表予稿集（クローズドセッション用）』77－82.

5）徳島大学理工学部は，旧工学部 6 学科と旧総合科学部理系 1

価の導入」『令和2年度 全国大学入学者選抜研究連絡協議会
長崎大学 (2020).「令和3年度入学者選抜要項」

学科を 2016 年 4 月に改組・新設した学部で，当初より一般

西郡 大・園田泰正・兒玉浩明 (2016). 「「多面的・総合的評

選抜において募集単位の大くくり化を行った。2020 年 3 月

価」に向けた佐賀大学の入試改革」『大学入試研究ジャーナル』26, 23－28.

をもって完成年度を迎えたことから，改組後と改組前の志願倍率等を比較し，得られたエビデンスによりコース別募集の

関 陽介・植野美彦・澤田麻衣子・石田竜弘 (2019). 「入学者決定を行った。その他，入学者（1 年生）の 2 年次のコース

選抜の評価を支援する分散評価システムの開発と導入―薬学

配属確定前の成績や学習状況調査，各コース所属教員へのヒ部AO入試における書類審査での活用事例から―」『大学入試

アリングなどを基に検証も行っている。なお，完全に大くく研究ジャーナル』29, 217－222.

り入試の特性を無にした訳ではなく，2 年次のコース配属へ

関 陽介・植野美彦・澤田麻衣子 (2021). 「入学者選抜を改善するための入試区分別の追跡調査」『大学入試研究ジャーナの柔軟性については継続させている。

ル』31, 13－20.

6）非公開資料「資料ランク｜Na」につき，詳細は割愛する。
7）急遽変更した理由は，A 学部は 2 段階選抜を行わないこと

関 陽介・植野美彦 (2022).「入試改善に向けた入試分析と追跡から，予想を超える志願者が集まった場合，感染症対策等を調査の支援システム」『大学入試研究ジャーナル』32,(印刷講ずるキャパを超えてしまう懸念が考えられたことによる。

中).

8）大学アドミッション専門職協会（2020 年 12 月 21 日）「ビ

植野美彦・西郡 大 (2019). 「「主体性等」を評価する一般入試

ジョン，ミッション，バリュー」にこのことが示されている。

の制度設計と成績開示等対応の検討」『大学入試研究ジャー< https://www.jacuap.org/annai>（2021 年 3 月 16 日）ナル』29, 169－175.

9）ここでは，高大「接続（articulation）」ではなく，高大

山本眞一 (2016). 『質保証時代の高等教育（続）』ジアース教「移行（transition）」の表現を用いた。このことについて，

育新社．

山本（2019: 158）は，「高校生を大学生にするというのは，

山本以和子 (2019). 「高大トランジションの達成を目指した入どちらかというと『トランジション』ではないのか，『高大試・教育の設計と開発―京工繊のダビンチプログラム―」接続』ではなく，『高大移行』でしょうと。このトランジシ『高大接続研究センター紀要』4, 146－179.

ョンという意味は，機能するようにつなげて新たなステージ

吉村 宰 (2019). 「一般選抜前期入学者選抜における調査書ので定着できるよう変化させる，なのですが，そう考えると，
もっと簡単な言葉で，「ふるう」でもなくて，「つなぐ」でもなくて，「変える」ではないかと思ったわけです。
」と述べており，我が国の相応しい高大接続（移行）のあり方について重要な指摘をしている。

参考文献
中央教育審議会 (1997). 「21世紀を展望した我が国の教育の在り方について（第二次答申）」
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）
大学アドミッション専門職協会 (2020年12月21日). 「ビジョン，
ミッション，バリュー」大学アドミッション専門職協会- 291 -

活用について」『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 32 号，292-296，2022【ノート】

神戸大学「志」特別入試（理系型）志願者が提出する「活動報告書」からみた，高等学校における主体的活動の傾向
進藤 明彦，西山 覚，髙橋 真，田 健三，杉山 浩一（神戸大学）
2018 年度より実施してきた，学力の 3 要素を多面的・総合的に評価する「志」特別入試（大学入学共通テストを課さない総合型選抜）の 3 年間の志願者（工学部を除く理系）の活動実績（志願者が提出した「活動報告書」に記載されている主に高校時代の主体的活動）を７種類に分類し，その動向を分析した。その結果，理数系活動が 21.8%と最も多く，次に部活動が 19.6%であった。理数系活動に従事していた者のうち 36.5%が課題研究に取り組んでいた。また，COVID-19 の感染拡大防止により参加予定の活動が中止等の影響を受けたものは，ごく一部にとどまったが，中止のため参加できず記載されなかった活動もあると考えられ，実際には影響はより大きいと推測される。
キーワード：「志」特別選抜，総合型選抜，活動実績，課題研究，COVID-19
1 はじめに2016 年 3 月に「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）が示され，学力の 3 要素を多面的・総合的に評価する入試制度が求められた。中でも，学力の 3 要素の 1 つに関係する「主体性・多様性・協働性」は，これまでの大学入学者選抜では評価されてこなかった新しい観点であり，その評価が課題となっている。
そのため，その基礎的データとなる高等学校における生徒の主体的活動の動向を把握することは，評価の設計や改善において重要であると考えられる。
神戸大学では，2018 年度から学力の 3 要素を多面的・総合的に評価する大学入試センター試験を課さな
い AO 入試「志」特別入試 1)を導入・実施してきた（進藤, 2021）。この入試では，志願者の高等学校時代の主
体的な活動を評価するため，出願書類の 1 つに，最大５件の活動実績 2)が記載できる「活動報告書」の提出を課してきた（神戸大学アドミッションセンター,
2020a）。
本稿では，工学部を除く理系 4 学部 7 学科（表 1）の3 年間の志願者203 名の活動実績のべ902 件を，「生
3)徒会活動，部活動 ，ボランティア，理数系活動，資格・検定，海外研修等，その他」の７種類に分類（表2）し，今後の入学者選抜の改善や入試広報の基礎的データとして活用するため，志願者の高等学校における主体的活動の動向を調査・分析した。
また，
2022 年度入学者から実施される新学習指導要
領では，新しい科目として「理数探究基礎」，「理数探究」などの探究的科目が新設されることや，2021 年度
入試から「総合的な探究の時間」を履修した志願者が受験してくることから，課題研究 4)等の探究活動 5)についても調査対象とした。
表 1 調査対象とした学部・学科の志願者数の推移
志入試
学部，学科，
専攻/コース2018 年

2019 年

2020 年

募集 志願 募集 志願 募集 志願
定員 者数 定員 者数 定員 者数

国際人間科学部
5

14

5

17

7

12

看護学専攻

2

8

4

4

4

9

検査技術科学専攻

2

2

2

8

2

13

理学療法学専攻

2

8

2

8

2

11

作業療法学専攻

2

0

2

5

2

5

2

4

2

4

2

5

1

0

1

3

1

4

1

3

1

3

2

0

1

5

1

2

1

6

3

5

3

6

3

2

5

7

5

10

10

4

1

0

1

0

2

3

環境共生学科
医学部保健学科

農学部
食料環境システム学科
生産環境工学コース
資源生命科学科
応用動物コース
資源生命科学科
応用植物コース
生命機能科学科
応用生命化学コース
生命機能科学科
応用機能生物学コース
海事科学部
グローバル輸送科学科
航海マネジメントコース
グローバル輸送科学科
ロジスティクスコース
海洋安全システム科学科

1

0

1

0

3

3

注）
応用機能生物学コースの，2018 年募集時の名称は，
環境生物学コース- 292 -

神戸大学「志」特別入試（理系型）志願者が提出する「活動報告書」からみた，高等学校における主体的活動の傾向

また，2020 年度の活動では，COVID-19 の感染拡大防止のために中止等の措置がとられた活動があり，志願者数への影響に関する基礎データとするため調査の対象とした。
本稿において，工学部を調査対象外としたのは，学科ごとに出願要件や活動実績として記載できる内容が異なり，他の学部・学科と条件が異なり比較対象とならないためである。
「活動報告書」に記載された個人情報の利用については，神戸大学「志」特別選抜学生募集要項（神戸大学アドミッションセンター, 2020b）において，「独立行政法人等の保有する個人情報の保護に関する法律」の遵守，「神戸大学の保有する個人情報の管理に関する指針」等に基づき，個人が特定できない形で入学者選抜や大学教育改善のための調査・研究等のために利用を行うことを志願者に示している。
1.1 本稿で扱う入試名称の統一について
神戸大学で実施してきた AO 入試の正式名称は，改元と入試制度の改編時期が重なり，統一性のない名称となっている。実施時期を明確にするため本稿では，
以下のような名称で扱うこととする。
・2018 年度実施の「平成 31 年度神戸大学「志」特別
入試」 →「2018 年志入試」
・2019 年度実施の「2020 年度神戸大学「志」特別入試」 →「2019 年志入試」
・2020 年度実施の「令和 3 年度神戸大学「志」特別
選抜」 →「2020 年志入試」

2 高等学校における主体的活動の実績と推移
2.1 活動報告書の記載数とその推移
出願書類の 1 つである活動報告書には，活動を証明する書類の添付が可能な活動について，最大 5 件を記載することができる。2018 年志入試からの 3 年間の活動記載数を表 3 に示す。また，志願者 1 人あたりの記載数の分布を図 1 に示す。

2018 年
2019 年
2020 年合計

表 3 各年度の活動記載数
活動記載
志願者数
総数
249
56
307
70
346
77
902
203

1 人あたり
の記載数
4.4
4.4
4.5
4.4

表 3 及び図 1 に示されるように，各実施年度とも上
限の 5 件を記入した志願者が 7 割，4 件以上が 8 割以上を占め，3 件以下は少なかった。また，選抜の回数を重ねることによる記載数の明確な変化は認められなかった。

表 2 主体的活動実績の分類
分類区分

海外研修等

主な活動
生徒会長，生徒会活動，各種委員会，クラス委員等
運動部・同好会，理数系以外の文化部・同好会の活動，各種大会参加等
個人や各種団体のボランティア活動，
各種大会におけるボランティア活動等
課題研究とその発表，理数系コンテスト・学会等発表，科学系オリンピック，理数系
プログラム参加等，理数系部・同好会の活動
各種検定，民間の各種語学試験，危険物取扱者，無線技師等
海外研修，海外のフォーラム等への参加

その他

理数系以外の研修や各種の活動等

生徒会活動
部活動
ボランティア

理数系活動

資格・検定

図 1 活動実績記載数の分布（%）
記載数の上限の設定は，多く設定すると入試対策のため各種活動を増やす学校が出てくることが懸念される。選抜の回数を重ねても傾向が変わらないという結果から，上限 5 件の設定は妥当であり，これから新たに高校学校における主体的活動の実績を選抜に取り入れる大学の参考資料になると考えている。
2.2 活動報告書記載の活動の種類とその推移
2.2.1 活動実績の種別とその推移
2018 年志入試からの 3 年分の活動報告書に記載された活動実績を，表 2 に示す 7 種類に分類し，その割合を図 2 に表した。また，実施年度ごとの割合を図 3に示した。

- 293 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

図 2 志入試 3 年分の活動実績の種別（割合）
理数系の部・同好会の活動は理数系活動に分類し，部活動は運動部と理数系以外の文化部・同好会の活動とした。活動実績の中では，理数系活動が 21.8%と最も多く，次いで部活動 19.6%，資格・検定 17.6%であった。理数系の学部・学科等の志願者であっても，理数系活動以外に，運動部や理数系以外の文化部に所属
し，熱心に活動している者も多いことが示唆される。

図 4 志入試 3 年分の活動実績種別（割合）学部比較
この結果は，海技士や医療系の国家資格取得を 1 つの目標とする理系学部の志願者にみられる傾向の可能性が考えられる。ただ現時点においては，母集団が 20名程度と小さく，今後のデータの蓄積とインタビュー
調査等による解析が必要だと考えている。
3 活動実績における課題研究
志入試 3 年分の活動実績における，志願者の学部ごとの課題研究に取り組んだ人数の割合を図 5 に示した。

図 3 志入試の活動実績の種別（割合）の推移
活動実績の種別の年度ごとの推移は，図 3 に示されるように，一定の傾向は見られなかったが，各年度で，理数系活動，部活動，資格・検定の 3 つの割合が多い
傾向がみられた。
図 5 学部ごとの課題研究記載の人数（割合）2.2.2 志願者の活動実績の学部別比較
学部間での活動実績の比較を行うため，志入試 3 年分の活動実績を表 2 の種別に分類し，その割合を図 4に示した。
大まかな傾向として国際人間科学部環境共生学科と農学部において，理数系活動の割合が多い傾向がみられた。この 2 学部に比べ，医学部保健学科と海事科
学部では理数系活動の割合が少ない傾向がみられた。

医学部保健学科と海事科学部に比べ，国際人間科学
部環境共生学科と農学部の課題研究への取り組み者数の割合が多い傾向が見られた。
この傾向は，図 4 に示した理数系活動の割合の傾向とも一致していた。
これは海技士や医療系の国家資格取得を目指す学部と自然科学における真理解明に取り組む学部を志向する志願者の違いが関係している可能性が考えられる。

- 294 -

神戸大学「志」特別入試（理系型）志願者が提出する「活動報告書」からみた，高等学校における主体的活動の傾向

ただ現時点では母数が少なく，今後の傾向やインタビ
ュー調査等と合わせて検討していく必要があると考えている。
最も割合の高い国際人間科学部環境共生学科は，前身の発達科学部人間環境学科の AO 入試において2006 年から実施されてきたポスターセッション方式の選抜（中川, 2006）が関係している可能性が考えられる。
また，この結果は，高等学校において必履修科目「総合的な探究の時間」において探究活動に取り組んだ高校生が受験してくる 2021 年度以降の入試と比較する
基礎データになると考えられ，今後の動向と比較検討し，選抜の改善のための資料として活用したいと考えている。
4 COVID-19 感染拡大の影響
2019 年度から 2020 年度にかけて，COVID-19 の世界的な感染拡大が報じられ，高校生を対象とする各種教育活動にも影響を及ぼしてきた。
2020 年志入試の活動報告書に記載されている活動
実績から，COVID-19 の影響を受けた活動を分類したものを表 4 に示した。
表 4 COVID-19 の影響を受けた活動
種 別
中止・延期
オンライン実施
海外研修等
20
海外研究発表02
国内研究発表2
0
コンテスト等
4
2
運動系大会
3
0
合 計
注）数値の単位（件）114COVID-19 の感染拡大防止の観点から，中止や実施
形態を変更した活動は合計 15 件あり，そのうち中止
が 11 件，オンラインによる実施が 4 件であった。
影響を受けた活動は，活動実績総数の 1.7%と一部に限られている印象を受けるが，イベント等が中止のため参加できずに記載されなかった活動もあると考えられ，実際の影響はより大きいと推察される。中止 11件のうち，7 件が 2020 年 2 月から 3 月に開催予定のものであった。これらは COVID-19 感染拡大に伴う2019 年 3 月の世界保健機関(WHO)によるパンデミッ
ク宣言，
第 1 回緊急事態宣言の時期に近いものであり，感染症に対する情報が十分ではなかった時期と一致していた。対面による実施をオンラインに切り替えたイ
ベント等の 4 件は，いずれも 2020 年 8 月開催のもの
で，COVID-19 に対する情報やオンライン実施の環境が確立されてきた時期のものであった。
2020 年志入試において，COVID-19 により中止や延期となった活動は全体のごく一部であり，活動報告書に記載された 1 人あたりの記載数平均も大きな変化
はなく，志願者数も増加傾向にあることから，
COVID-19 の影響は，ほとんどなかったと考えている。
次に，
オンライン実施ができない海外研修について，2020 年志入試の活動報告書に記載されている活動実
績から，開催年度別に分類したものを表 5 に示した。
表 5 海外研修の実施状況
海外研修実施年度実施

中止

2018 年度

1902019 年度

13

1

2020 年度
注）数値の単位（件）01

COVID-19 の影響が全くなかった 2018 年度の海外研修の実施数が約 20 件であることから，各年度で 20件程度の海外研修の活動実績が記載されると仮定すると，2021 年度末で COVID-19 が収束したとしても，
2021 年度時点での高等学校第 1 学年〜第 3 学年まで
は，海外における活動の制約を受けることが考えられ，一部の志願者の活動実績記載の内容には影響が出ることが考えられる。
国際性に興味関心の強い高校生に対して，各高等学校における海外研修の実施方法の改革が期待される。
5 終わりに
今回の調査結果では，志入試 3 年分の活動実績の種別割合において，国家資格取得を 1 つの目標とする海事科学部と医学部保健学科において，理数系活動や課題研究の取り組みが，他の理系学部と比較して少ない傾向が認められた。現時点では母集団が小さく，今後のデータを含めて検討する必要があるが，高等学校における主体的活動の動向に関する基礎的データを蓄積し，その傾向を見きわめ，大学入学後の主体的活動や研究室配属後の研究活動等の追跡調査結果と比較検討することで，選抜方法や大学教育の改善に活かしていきたいと考えている。
また，
2021 年度実施の入試から，高等学校において「総合的な探究の時間」の探究活動を経験した高校生が受験してくることから，課題研究- 295 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

等の動向には特に注目して，これまでのデータと比較・検討する必要があると考えている。
神戸大学における志入試の選抜状況の現状を考えると，より多くの志願者の確保は重要な課題であり，本研究の調査結果を入試広報の材料の 1 つに加え，新たな方策の検討に活用していきたいと考えている。

受験）の概要と入学前教育の設計」『大学入試研究ジャーナル』
31, 1-8．
中川和道 (2006)．
「ポスターセッションによる理系AO入試開始

注）1) 「志」特別入試：2018 年度より，学力の 3 要素を多面的・総合的に評価する大学入試センター試験を課さない AO 入試として，7 学部 22 学科，コース・専攻を対象に実施。アドミッ
ションセンターが実施する第 1 次選抜と各学部・学科が実施する最終選抜の 2 段階選抜。第 1 次選抜は，書類審査，総合問
題（理系型，文系型），模擬講義・課題レポート（理系型，文系型）を課す。書類審査は，出願時に提出する調査書，活動報
告書，志望理由書を多面的・総合的に評価。合否判定は全て学部・学科が行う。
2) 活動実績：「志」特別入試の出願時に提出した，「活動報告書」に記載されている，1 人当たり最大 5 件までの高校学校等入学以降の主体的活動，高等学校入学以前からの継続した主体的活動（医学部保健学科理学療法学専攻および作業療法学専攻，農学部生命機能科学科応用生命化学コースを除く）。
3) 部活動：本稿では，運動部と理数系の部・同好会を除く文化部の活動とした。
4) 課題研究：本稿では，高校生が興味関心に応じた課題を設定
し，仮説・検証を繰り返し，結論を導き，発表を行う継続的な研究活動とした。主に理数科やスーパーサイエンスハイスクー
ル，科学系部活動等で取り組まれてきた。
5) 探究活動：本稿では，課題研究を含み，高校生が調査・体験活動を通して主体的に課題を設定し，情報収集・分析を行い，まとめ・表現する学習活動とした。

参考文献
高大接続システム改革会議 (2016). 「高大接続システム改革会
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大学入試研究ジャーナル第 32 号，297-304，2022【ノート】

オンラインにおける入試関連情報の探索と伝達に関する一考察――Google Trends および Twitter 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，オンラインでの入試関連情報の探索行動や Twitter 上の大学に関する情報について調査を行った。また，Twitter の大学アカウントによる情報伝達の有効性について検討した。その結果，大学や受験に関して，Twitter 上で情報伝達されていることが明らかとなった。一方，内容面では雑談が中心で，受験への影響は大きくないと考えられることが示唆された。また，入試広報での Twitter の利用は低コストだが，利用していない大学が多いことが明らかとなった。高校生，受験生が Twitter 等を利用していることを踏まえ，ウェブに蓄積されたデータの入試広報や研究への応用可能性を論じた。
キーワード：入試広報，社会的影響，ビッグデータ

1 研究背景および目的
1.1 入試関連情報の伝達経路としてのインターネット
現在，多くの高校生，受験生，保護者が大学に関する情報を，インターネット経由で得ている。大学は入試情報を大学のウェブサイト上で公開しているし，インターネット上では様々な人が大学や入試に関する情報を発信している。気になる情報がある場合には，検索エンジンで調べることができる。また，日本国内で広く普及しているインターネットを利用したサーヴィスである Twitter 等を利用すれば，意図的に検索をしなくても大学や入試に関連する情報が流れてくることがある。近年，スマートフォン等の端末が普及し，多くの人がインターネット上で様々な情報を頻繁に発信・受信するようになっている。このような社会的背景を考えれば，高校生，受験生，保護者は，従来であれば影響源とはなりえなかった様々な立場の人からの影響を受けるようになっていると考えられる。また，大学も Zoom 等を利用したオンラインの進学相談を実施したり，入試関連情報の告知の手段の 1 つとして Twitter 等を利用したりしている場合もあり，入試
広報におけるインターネットの重要性はますます増している。
本学（名古屋大学）でも，2020 年度は入試課およびアドミッション部門によるオンライン進学相談会の実施，高校教員向けの入試説明会の映像を YouTubeで配信する，全学を挙げてのオンラインオープンキャ
ンパスの開催等，インターネットを利用した入試広報が中心となった。こういった試みは，新しい感染症の流行に対処するために緊急で講じられたものではある
が，利点も数多く存在し，部分的には，感染症の問題がなくなった後でも，継続されることであろう。
それだけに，高校生，受験生，保護者のインターネ
ットの利用実態を調べ，個人の志願にいたるまでの意
思決定プロセスにおけるインターネットを媒介とした社会的影響について検討することで，より効果的な入試広報の実践へと結びつけることも不可能でないであろう。ただし，インターネット上において，大学が発信している情報以外に，大学や入試に関して，どのような情報が存在しているかは，明らかではない。また，
それらの情報に高校生，受験生，保護者がアクセスしているのかどうかについても，検討することが必要と考えられる。以上の目的のため，本稿ではインターネ
ット上のウェブサーヴィス（Google Trends およびTwitter）から得られる本学を含む国公立大学や入試に関連したデータを分析し，インターネット上における高校生，受験生，保護者の入試に関する情報収集や情報接触について考察する。より具体的には，Google Trends から得られる検索エンジンにおける特定の単語の検索頻度データから，インターネット上で記録されているデータが，高校生，受験生，保護者による入試に関連する情報の探索を反映するものである
可能性について論じる。また，Twitter に存在する大学に関連する情報を探索的に収集し，大まかな傾向として，高校生，受験生，保護者が Twitter 上で，どのような種類の情報に接触しているのか，また，どのようなテーマについてコミュニケーションしているのかについて，調べる。また，大学の入試広報場面における Twitter の利用について考察する。さらに，これらの考察を通して，インターネットから得られるデータの入試研究への利用可能性について論じる。

- 297 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

1.2 受験における様々な情報源とその影響力
1.2.1 受験における他者の重要性
受験における情報提供者，助言者，相談相手は多岐にわたる。特に，高校教員は受験生の立場からは身近な入試の専門家であり，受験における重要な助言者として認識されることが多い (e.g., 永野・門馬, 2011)。
また，その地域における各大学の知名度，地域ごと，
社会階層ごとの受験文化，メディアのイメージ等を通して，明確に意識はされなくとも，様々な立場の他者が受験生に影響を及ぼしていると考えられる。既述のようにオンライン環境での情報の伝達やコミュニケー
ションが一般化しているので，入試や受験に関する情報等に接触する主要な経路の 1 つとして，インターネットも重要な役割を果たしていると考えられる。具体的には週刊誌や新聞，電車内の広告等で，大学や大学入試に関する情報が提供されるのと同様に，現在はオンライン上の様々なニュースサイトに掲載される情報や，Twitter や匿名の掲示板での他者とのコミュニ
ケーションから，個人は影響を受けるようになっていると考えられる。ただし，高校教員がインターネット
上の入試に関する情報をある程度は適切に判断し得るのに対して，受験生や保護者は，そういった能力を持っているのかどうかは自明ではない。そういう意味で，大学について一般にどのような情報が拡散しているのかを把握しておく必要があろう。
1.2.2 大学ウェブサイトの利用
藤井 (2017) は，東京農工大学の入学者アンケートの分析から，20%前後の志願者がインターネットを介して志望大学を認知していることを明らかにしている。
このことから，現在では，インターネットから得られる情報は志望大学の選定において重要なファクターとなっていることがわかる。無論，このような高い数値の背景には，大学や入試に関する最新の情報が掲載されている大学のウェブサイトの存在があるであろう。
実際，藤井 (2017) は，7 割近くの回答者が「東京農工大学を知るために役立ったもの」として「ホームページ」を選択していたこと，他のウェブサーヴィスの影響は小さかったことを報告している。この点から，
インターネットで情報を得ているといっても，最も重要なのは公式ウェブサイトの情報であることがわかる。
ただし，公式ウェブサイトとそれ以外のウェブサーヴ
ィスには期待される役割が大きく違う。公式ウェブサ
イトの情報は大学側が精査した上で公開しているものであり，高校生や受験生，保護者のみならず，教員にとっても信頼できる情報源となる。出願の過程で確認が必要となることも多く，多くの志願者にとって「役立つ」のがある意味当然である。しかし，公式ウェブ
サイトが必ずしも「知るきっかけ」になっているとは限らない。一方で，Twitter や YouTube 等のウェブ
サーヴィスで発信されている大学に関する情報は，必ずしも信頼性が高いものではないかもしれないが，高校生，受験生，保護者にとって，十分に意識していなかった潜在的な出願先に気付く機会を提供しているかもしれない。こういった意味で，これらのウェブサー
ヴィスは出版物等のオールドメディアにおけるコマー
シャルと似た機能を持つ。ただし，ステルスマーケテ
ィング等が存在していることからもわかるように，情報を発信している人が企業や大学に関係しているとは限らないため，大学でのウェブ上での評判が，「一般的な評価」として錯覚される可能性がある。こういった性質を鑑みれば，インターネット上に存在する大学や大学入試に関する様々な情報源を検討する価値は十分に存在するであろう。
2 入試に関するネットの利用と情報伝達の調査
2.1 Google Trends による検索頻度の分析
大学のウェブサイトにアクセスする以外にも，インターネットは入試に関する主体的な情報探索や非公式な情報への接触などにも利用されていると考えられる。
そこで，まず本稿では，インターネットから得られるデータが，現実の高校生，受験生，保護者の受験に関する実際の行動を反映しているのかどうかを確かめるために，Google Trends を利用して検索エンジンにおける入試関連用語の検索頻度のデータを取得し，そのデータが実際の行動を反映しているものかどうかを考察する。
Google Trends は，Google が蓄積しているインターネットの検索エンジンのデータを提供するウェブサ
ーヴィスである。Google Trends では，指定した期間
を細かい期間に分けて，それぞれの期間における特定の単語の検索頻度をスコアとして出力する。スコアを算出する際には，検索頻度が高い期間のスコアを 100となるようにしている。
本稿では，Google Trends により入試関連用語として「進学相談」という単語の検索頻度の時間的な推移を調べた。具体的には，「進学相談」の 2016 年度から 2019 年度までの検索頻度を Google Trends により取得した。本稿の利用したデータでは，2016 年 4 月
1 日から 2020 年 3 月 31 日までの期間を，1 週間単位で区切り，1 週間単位の検索スコアが出力されている。なお，本稿が使用したデータにおいては，2017
年 7 月 16 日からの一週間の検索頻度スコアが 100 と- 298 -

オンラインにおける入試関連情報の探索と伝達に関する一考察されている 1)。
この検索頻度のデータを利用して，1 週間ごとのス
コアを月ごとに平均して，各年度の月ごとの平均スコアとした。ただし，月の区切りと週の区切りが一致しないことがあるので，この月ごとに算出した平均スコ
アには，当該月の次の月の第 1 週の検索頻度も反映されているという問題点があるものの，大まかな目安としては利用できると考えられる。図 1 は，月ごとのスコアを，年度ごとに平均して，各月の検索頻度の4 年間の平均を算出し，グラフにまとめたものである。
この「進学相談」という単語には，大学以外の進学相談も含まれる。しかし，高校生，受験生，保護者がどのような時期に進学相談について情報収集をしているか，また申し込みの手続き等を行っているのかが反映されていると考えられる。スコアが最も大きいのは5 月，次いで 9 月である。業者主催の相談会は 4 月から 11 月に至るまで行われているが，特に集中している期間が 6 月や 9 月であることを考えれば，検索頻度は現実の入試相談会への参加を反映していると解釈しても問題ないであろう。
100
90

検索頻度

80
70
60
50
40
30
20
10
0

4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月11月12月 1月 2月 3月

図 1 「進学相談」の検索頻度
以上のデータは，高校生，受験生，保護者が自らの必要や興味に応じて，インターネットの検索エンジンを利用していることを示している。同様の傾向は，検索エンジン以外のウェブサーヴィスにおいてもいえるであろう。個人はインターネット上で提供される様々なサーヴィス上で，必要や興味に応じて，情報を収集したり，逆に発信したりする。そして，インターネッ
ト上に記録されたデータは，現実の高校生，受験生，
保護者の考えや行動を記録するものであり，ネット上のデータの経時的変化は，それらの人々の考えや行動の経時的変化をも反映すると考えられる。したがって，
以上のように，インターネットから得られるデータは，
現実の入試に関する行動を反映する可能性が高いと考えられる。
2.2 Twitter データの分析
2.2.1 Twitter の概要
Twitter とは，140 文字以内の文章を「ツイート（呟き）」として投稿することを主眼としたオンライ
ンのコミュニケーションツールである。ユーザーはツイートを投稿すること以外にも，既に存在するツイー
トの「リツイート（情報を拡散するために行う引用に類似した行為）」や，特定のツイートへの「リプライ（返信）」が可能である。そのため，情報を拡散した
り，議論したりすることを目的に使用されることも多い。また，利用者は個人から企業，政府機関に至るまで様々であり，個人が複数のアカウントを所持していることもある。設定されたツイートを定期的に行う「bot」と呼ばれるアカウントも多数存在する。
Twitter では別のユーザーのアカウントのフォロワーとなることが可能である。この場合，フォロワーとなったユーザーの Twitter の画面にフォローしているユーザーのツイートが表示されることになる。なお，
ユーザーは自らのアカウントの投稿が，誰にでも見ることができるように設定することもできるし，閲覧を許可しているユーザーにしか見えないように設定することもできる。このような特性ゆえに，Twitter のユーザー間には明確な社会的ネットワークが存在する。
総務省 (2018) の調査では，調査回答者の 40.3%が何らかの形で Twitter を利用している。ただし，これは日本の成人を対象とした調査の結果である。他の年齢層と比べ，若年層の方がコミュニケーションツール
として，ネットを活用する頻度が高い。2020 年度のデータでは 10 代の Twitter 利用率は 67.6%である(総務省, 2021)。したがって，高校生の Twitter 利用
率は高いものと考えられる。
Twitter において，誰にでも見ることができるようになっているアカウントのデータについては，収集することが可能となっている。そのため，ツイートの内容を分析したり，ユーザー間の社会的ネットワークを分析したりすることが可能となっている 2)。
2.2.2 本学志願者における Twitter の利用
本学志願者における Twitter の利用実態，Twitter
での情報発信や情報接触について調べるため，本稿ではまず， 2021 年 3 月 4 日から 2021 年 3 月 12 日までの期間における「名古屋大学」という単語を含むツ
イートを収集し，分析した。この期間は，国公立大学の一般選抜前期日程の合格発表の期間を含むため，個- 299 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

別の大学に対する興味が高まっており，大学名を含むツイートが比較的行われやすい時期と考えられる。
収集したツイート数は 1477 であり，リツイートは含まない。なお，「名古屋大学」という単語で収集したため，「名大」という略称を含むツイートについて
は分析に含まれていない。
分析にあたって，収集したツイートに含まれる単語の中から名詞のみを抽出した 3)。指示語（「これ」など）や記号といった単体では意味を成さない語彙と収集に使用した大学名（すべてのツイートに含まれる「名古屋大学」という単語）を削除したうえで，出現頻度が高い単語について表 1 にまとめた。以下では，これらの単語の一部について，どのような目的，文脈で投稿されているのかを見ていく。
まず，「合格」は合格報告とサークル等による合格者宛の勧誘等が多いため出現頻度が高くなっている。
「質問」や「お願い」は，質問等を募集する側からの投稿が多い。これも，「合格」と同じく，サークル等
による新入生への勧誘の一環として行われているケースも見受けられる。なお，「サークル」という単語が頻出していることからもわかるとおり，合格者をターゲットとしたサークルの勧誘等も目立つ。Twitter にはハッシュタグをつけることで，自分の投稿が何に関するものなのかを明示化する機能が備わっている。収集したツイートには「#春から名大」といったハッシ
ュタグが付与されていることも多く，このような機能が大学のサークルを含む様々な集団によるネット上の勧誘を喚起する結果に繋がっているのであろう。
東京大学，大阪大学は旧帝国大学という枠組みでの比較するツイートが多いため，頻出している。ただし，これらに関しては，bot によって繰り返し投稿される
ツイートによって，出現回数が増えているという部分がある。
以上，頻出の単語からは窺えないが，実際には，浪人の報告，親類の受験についての投稿，受験生であることを宣言する投稿なども見られる。
以上のように，Twitter では，本学の合格者が合格報告を行っていること，また，高校生，受験生，保護者を名乗る投稿者がいることがわかる。これらの投稿の中には嘘の報告等も含まれているかもしれないが，高校生，受験生，保護者が Twitter を利用しており，量や質はともかくとして，受験や大学に関する情報の伝達自体は行われていると考えられる。
なお，Twitter では，リツイートにより，ツイートが拡散される。そのため，ツイートのみに着目した本
稿は，Twitter における情報拡散の一側面を分析しているに過ぎず，この点については注意が必要である。
表 1 名古屋大学に関するツイートにおける頻出単語
順位

単語

出現回数

順位

単語

出現回数

1

合格

944

16

最寄駅

148

2

名古屋

326

17

興味

146

3

質問

324

18

東京大学

142

4

お願い

282

19

学科

138

5

研究

278

20

サークル

132

6

皆さん

266

21

愛知

130

7

情報

258

22

発表

128

8

医学部

238

23

匿名

126

9

学部

238

24

明治大学

126

10

工学部

232

25

活動

122

11

教授

204

26

大阪大学

120

12

募集

200

27

受験

118

13

徒歩

186

28

勉強

118

14

新入生

156

29

医学

116

15

科学

148

30

工学科

110

2.2.3 様々な国公立大学に関する投稿の分析
次に，より広汎な大学および大学入試に関する情報の発信やオンラインのコミュニケーションについて把握するため，複数の国公立大学に関するツイートを収集した。幅広くデータを収集するという目的から，以下の分析では，大学の正式名称のみでなく，略称も使用して収集した。
このデータ収集のため，本稿では北海道大学（北大），横浜国立大学（横国），静岡大学（静大），岐阜大学（岐大），名古屋大学（名大），名古屋工業大学（名工大），名古屋市立大学（名市大），京都大学（京大），大阪大学（阪大），大阪府立大学（府大），神戸
大学（神大）という 11 の大学の名称および略称を含むツイートを収集した 4)。収集期間は，2021 年 3 月
13 日から 21 日までである。この期間は，前期の合格発表期間から近く，また，一部の大学の後期の合格発表日を含んでいるため，大学への関心が高まっていると考えられる。1 つの単語あたりの収集するツイート
数を 5000 としていたため，各単語について，期間内のすべてのツイートを収集したわけではない 5)。
収集したツイート数は 24137 である。投稿の日時，
投稿者，内容が完全に重複しているツイートに関しては 1 つのみを残し，22443 ツイートを分析対象とした。これらのツイートに含まれる単語の中から名詞のみを抽出し，指示語，記号，大学に関係ない固有名詞，
収集に使用した大学名と略称を削除したうえで，出現- 300 -

オンラインにおける入試関連情報の探索と伝達に関する一考察

頻度が高い単語を表 2 にまとめた。以下，単語のい
くつかについて見ていく。
まず，
「質問」
，
「合格」
，
「募集」
，
「バイト」
，
「サー
クル」
，
「講師」
，
「みんな」などの単語は，基本的に勧誘に関連している。勧誘を目的としたツイートは，定型的な表現を多く含むため，こういった単語の出現回数が多くなる。ただし，合格に関しては，一般選抜後
期日程の合格発表日とデータの収集期間の一部に重複が存在するため，合格報告や，合否に関する不安，後期日程に合格した場合の進路についてのツイートなどが見られる。
「教授」は，大学生等による教員に関するツイートも含まれるが，主にニュース等で研究者について紹介する際の肩書きとして用いられることが多いため，結果として出現回数が多くなっている。
表 2 調査対象とした国公立 11 大学に関するツイー
トにおける頻出単語
順位

単語

出現回数

順位

単語

出現回数

1

質問

3032

16

お願い

784

2

合格

2186

17

後期

763

3

東大

1597

18

参加

737

4

募集

1400

19

情報

709

5

匿名

1176

20

数学

683

6

紹介

1173

21

バイト

679

7

研究

1069

22

大阪

677

8

サークル

1004

23

先生

675

9

フォロー

961

24

医学部

669

10

興味

944

25

問題

659

11

勉強

874

26

おすすめ

658

12

生活

861

27

高校

650

13

みんな

813

28

学生

644

14

学部

787

29

受験

643

15

教授

787

30

講師

639

頻出する単語の中には，定型的な表現に使用されるが故に出現回数が多くなっている単語が多いが，そうでないものとして，
「東大」
，
「数学」
，
「高校」がある。
「東大」は大学を序列化するツイートをする際にまず基準として用いられるため，出現回数が高くなっている。大学間の序列に関する投稿，学歴主義的な投稿，
入試難易度に関する投稿，大学のブランドに関する投稿は多く存在し，その際に「東大」が引き合いに出されることになる。また，「正しい大学の序列」を伝えるツイート（このツイートが呈示する序列が正しいという意味ではなく，自らの呈示する序列が正しいと称しているツイート）を定期的に投稿する bot も存在する。ただし，「大学の序列」に関するツイートの中には，投稿者が各地域で序列や知名度，人気が異なるということを理解した上でツイートしているものも含まれている。
「自らの住んでいる地域でのこの大学の扱
いはこのようなものである」という投稿も存在していることから，必ずしも学校歴で他者を見下すこと，他者を煽ることを目的としているわけではない。
また，「高校」については，自らの出身校の合格実績等についてのツイートが多く見られる。
「数学」は各大学の入学試験の数学試験についてのツイートであり，受験勉強のやる気を維持するための行為とも解釈できる部分もあるし，受験テクニックに関する情報共有として解釈できる部分もある。
以上のように，頻出単語に関連したツイートに含まれる情報としては，どちらかといえば，各個人が抱いている大学の序列に関するイメージが中心となっていることが多く，志願者の進路選択にポジティヴな影響を及ぼすようなものではない。ただし，ここでは探索的な目的から，とりあえず頻出する単語に着目した簡便な検討を行っただけであるので，より詳細に検討していけば，より多彩なコミュニケーションを把握することが可能であろう。
なお，Twitter のアカウントの中には受験勉強のためのアカウントであると宣言しているものもある。時期にもよるかもしれないが，これらは基本的には受験
勉強のやる気を維持するために使われているものであろう。ただし，「数学」に関連したツイートが部分的にそうであるように，このようなアカウント間で入試や大学に関する情報や感想を共有することもあるであろう。
なお，表 1 と表 2 を比較した場合，同じ単語が出てきていることがわかる。2 つのデータは，ともに 3
月の投稿を収集したものであるため，一般選抜の前期，後期の違いはあっても，一貫して「合格」が多いこと
から，全体として，この時期には合格発表に関連した投稿が多いことがわかる。また，
「受験」
，
「勉強」も
共通して多い。これもデータの収集時期を反映しているであろう。ただし，データ収集の対象とした大学は，
国公立大学である。そのため，どの大学も比較的難易度が高く，こういったテーマが中心となりやすくなっているという可能性もある。しかし，以上のような一貫した結果は，Twitter において，大学や入試に関連して投稿されやすい情報，コミュニケーションに繋がりやすい話題が存在することを示唆している。

- 301 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

2.2.4 大学による Twitter の利用とその効果
最後に，大学による Twitter 利用について論じる。
現在，多くの国公立大学が Twitter アカウントを用いて情報を発信している。以下では，Twitter 上の入試
関連情報の告知とその効果について見ていく。
2020 年度は，多くの大学の入試課およびアドミッ
ション組織が，オンラインで進学相談に対応していた。
ただし，これは新しい感染症の流行により，対面型の相談会への参加が難しくなったために，多くの大学が，緊急避難的な措置として採用したという面もあった。
そのため，開催の告知そのものが，相談を希望する高校生，受験生，保護者に十分に伝わっていたのか，という疑問が存在している。本稿では，告知の経路の一つとして，Twitter の大学アカウントに着目し，Twitter の告知への利用とその効果について検討する。
具体的には，2020 年度オンラインの進学相談会（以下，オンライン相談会）を実施した国立の 44 大学を対象に，当該大学の Twitter アカウントにおける告知の有無を調べた上で，相談会への参加者の総数との関連を調べる。調査対象の選定にあたっては，名古屋大学教育基盤連携本部アドミッション部門が国立大学の入試課およびアドミッション組織を対象に行った「自校企画によるオンライン相談会に関するアンケート」の結果に基づく 6)。なお，全ての国立大学から回答を得たわけではないので，本稿で取り扱う大学は，
オンライン進学相談会を実施した国立大学の一部に過ぎないと考えられる。また，参加者数の推定は，アンケートの参加者総数を尋ねる質問項目への回答に基づく。この質問項目は，回答する数値は大まかな数でよいことを明記した上で，「0 人～10 人」，「11 人～20人」というように，参加者数を 10 人単位で区切った選択枝から 1 つ選ぶものであった。なお，参加者数が最も多い選択枝は「201 人以上」であり，その他，「不明」という選択枝も用意してあった。したがって，
参加者総数は厳密なものではない。この質問において，不明と回答した大学（5 大学）を除いた 39 大学の回答の中で，20 番目に参加者数の多い大学の参加者数
は「111 人～120 人」である。本稿では，この参加者数を基準にして，各大学を，参加者数の多い大学（参加者数 111 人以上）と少ない大学（110 人以下）の 2つに分類した。
以上のように，アンケートでオンライン相談会を実施したと判断され，参加者の大まかな数がわかっている 39 大学について，各大学のウェブサイトにリンクが掲載されている Twitter アカウントにアクセスした。
各アカウントにおいて「相談」という単語を検索に使用し，2020 年度内に，そのアカウントにおいて，オンライン相談会やそれに準じるイヴェントの告知を行っていたかどうかを調査した。表 3 は参加者数の多寡と告知の有無について，度数（大学の数）をまとめたものである。度数の偏りは特に見出されないため，
現時点のデータからは，Twitter による告知が有効であると判断はできない 7)。ただし，大学ごとに募集の規模に大きなばらつきが存在し，大学ごとに進学相談の需要も大きく異なると考えられる。したがって，アンケートからわかる参加者数に着目した検討には限界がある。この経路での情報伝達の有効性については，さらなる検討が必要であろう。
なお，Twitter の告知について，調査対象とした 44
大学のうち，告知していることが確認できた大学は，
20 であり，残りの 24 大学は告知を確認することができなかった。このことは過半数の大学が入試広報にTwitter を利用しなかったということを示している。
この背景には，入試課・アドミッション組織と大学全体の広報を担当している組織（Twitter 等の更新を担当する組織）が連携できておらず，アカウントがあっても，入試情報の告知経路として認識されていないという可能性が考えられる。また， Twitter を含む
様々なウェブサーヴィスは，不適切な投稿による炎上
や外部の人間による成りすましが発生するリスクが存在する。大学の中にはソーシャルメディアポリシーを設定することで，ウェブサーヴィスの不適切な利用の抑制を試みているところも存在する。このようにTwitter のリスクが明確に意識される反面，そのベネフィットが明白ではないため，入試広報上の優先順位も低く見積もられる傾向があるのかもしれない。
表 3 Twitter 上での告知とオンライン相談会の参加者数との関連

参加者数：多参加者数：少

告知あり

9

8

告知なし

11

11

3 総合考察
3.1 入試研究・広報における Twitter の利用可能性
以上見てきたように，現在の ICT 技術においては，
インターネットの検索エンジンのデータや Twitter の
データを取得することが可能である。また，その中から得られる入試に関連するデータはある程度，高校生，
受験生，保護者の実際の行動や考え方を反映している- 302 -

オンラインにおける入試関連情報の探索と伝達に関する一考察

とも考えられる。一方で，本稿で収集した Twitter の
データに関しては，頻出の単語を中心に概要を述べたにとどまり，膨大な量のツイートデータの大まかな特徴を論じたに過ぎない。本稿のデータは，受験や入試に対して関心が高い時期（合格発表の時期）に収集したものであることに注意しなければならないが，収集したツイートには受験や入試に関連した単語が数多く含まれていた。Google Trends のデータと併せて考えれば，このような Twitter のデータは，インターネッ
トを経由した情報伝達や情報探索が行われていることを示すものである。また，Twitter 上では受験勉強のやる気を維持するためのアカウントが存在することや，試験問題と関連した情報発信が行われていることから，
Twitter のようなウェブサーヴィスの中で，大学や入試に関して，積極的なコミュニケーションが存在する
可能性を示唆している。ただし，頻出単語の内容に着目した検討の結果は，大学間の序列に関する雑談的な内容が多いことも示唆している。こういったコミュニ
ケーションを目にしたところで，受験生にとって役立
つような，各大学の情報が得られるとは考えづらい。
現在の受験生において，Twitter を介した他者からの社会的影響は，それほど大きなものではないかもしれない。ただし，これは Twitter におけるコミュニケー
ションが受験生にとって有益なものとなる可能性を否定するものではない。頻出単語等ではなく，個々のコ
ミュニケーションに着目した検討を行えば，どのような場面で Twitter が役に立っているのか，明らかにすることができるかもしれない。
また，現時点では，入試広報における Twitter の役
割も大きなものとなっていない。これは，Twitter が普及しているからといって，わざわざ大学のアカウン
トをフォローする高校生，受験生，保護者が多くない
ことにも起因するであろう。基本的に，Twitter による告知は，短い文章と詳細な内容を記載したページのURL を掲載するだけなので，コスト自体は非常に小さく，決して非効率的なものではない。また，大学ア
カウントから最新の情報が流れてくるということが一般化すれば，長期的には，そこから情報を得ようという志願者や保護者も増えるかもしれない。その場合には，進学相談会の申し込みの締め切り等のリマインドも行うことが可能となるため，相談会等の参加者の増大につながるかもしれない。また，入試や大学の説明に関する映像の配信開始等を Twitter で告知するのもよいかもしれない。
現段階で得られているデータから推測しうる範囲では，Twitter における受験や入試に関するやり取りは雑談が中心となっている。そのため，Twitter の入試
広報への利用方法は，情報の簡易な告知以外には存在しないのかもしれない。ただし，近年は大学教員が専門家としての知識を披露したり，あるいは，時事問題に関する議論を行い，インターネット上で注目を集めたりすることもあるので，結果として大学教員経由で大学の広報が行われているという側面も存在する。また，本稿で扱ったデータは，限られた期間のツイートのみである。たとえば，図 1 の「進学相談」の検索
頻度のピークに当たる時期のような，比較的進路に関心が高い時期には異なる種類のコミュニケーションが行われている可能性もある。時期と同時に，検索に使用する単語についても改善の必要があるであろう。本稿では，探索的な検討から開始したため，検索するために使用した単語も大学名とその略称のみである。本稿において収集したデータに含まれるツイートの内容
やユーザー間の社会的ネットワーク構造を踏まえれば，
今後はデータの収集方法も改善することができるだろう。その上で，より長期にわたるデータの収集・分析を行えば，受験生側の懸念や不安，あるいは思い込み，偏見などを正確に理解し，有益な広報戦略を立てることも可能かもしれない。また，オープンキャンパスのような大規模なイヴェントの後のツイートなどを収集することで，運営側からは把握しづらい問題点について，示唆を得られる可能性もある。
なお，本学の公式 Twitter アカウントでは，2020年度のオンライン相談会の告知を行っていなかった 8)。
しかし，もし告知をする場合には，当該ツイートの閲覧回数や相談会のウェブサイトへのリンクのアクセス
回数について，Twitter Analytics 等のウェブサーヴ
ィスを使うことで，正確に把握できると考えられる。
告知の効果が非常に軽微であれ，今後こういった経路の告知が一般化する可能性もあるので，長期的に見れば，十分に有益なデータとなるであろう。
3.2 ビッグデータの特性と研究への利用可能性
Twitter データを含む，インターネットから得られる膨大な量のデータ（ビッグデータ）は，ある時点において社会的に関心が高まっている話題についてのコ
ミュニケーションを分析することに利用されることが多い。したがって，過去に遡って，入試改革等に関するツイート等を収集することで，入試改革に関する世論の変容について分析することも可能である。同様に，今後の入試改革についてもリアルタイムでツイート等を収集することが可能である。したがって，この方法を使用すれば，制度論とは異なる観点から，すなわち，- 303 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

果に含まれている可能性がある。ただし，収集したツイート
受験生や保護者に近い目線から，入試の歴史を研究すにおいて，名古屋大学（名大），京都大学（京大），大阪大学
ることも可能と考えられる。
（阪大）に関するツイートの割合が高く，これらの略称に関
本稿では，簡便なテキストマイニングを実施したにして，他大学のツイートが収集されていた可能性は低いと考過ぎないため，現時点では，大学入試を研究する上で，えられるため，結果的に，略称が共通する大学について収集
ビッグデータ分析がどのような意義を持ちうるのか，されたデータの影響は小さいものと考えられる。
判断することはできない。ただし，以上に述べたよう
6）この調査の詳細について，永野ら (2021) で報告しているたないくつかのアプローチについては，試みる価値が十め，本稿では必要最低限の言及に留める。なお，このアンケ分に存在するであろう。
ートでは，オンライン相談会の告知の手段について尋ねているが，その選択枝として Twitter を用意はしていなかった。

注1）Google Trends のデータは，以下の URL から取得可能であ

7）大学のウェブサイト内に Twitter アカウントへのリンクがる（2021 年 3 月 24 日閲覧）。

確認されず，大学名を検索しても Twitter アカウントが見つ

https://trends.google.co.jp/trends/?geo=JP

けられなかった大学（44 大学のうちの 6 大学）については，

2）本稿の研究に関しては，筆頭著者が，学術目的で Twitter

本稿では「Twitter での告知なし」として扱っている。なお，

データを収集・分析することを Twitter 社に申請し，認可をTwitter では過去の投稿を消すこともできるので，告知自体得ている。なお，申請する際の利用目的（趣味か，学術研究は行われていたが，調査時点において見つけることができなか等）や契約内容（有料・無料）により，収集できるデータ

かった，というケースが存在した可能性がある。
8）2021 年度においては，本学の公式 Twitter アカウントから，の数等に違いが存在する。
3）本稿のテキストマイニングでは，日本語の形態素解析を行オンライン相談会について告知した。2021 年 6 月 30 日に告うフリーソフトである MeCab と，R から MeCab を使用す

知のツイートが投稿され，8 月 24 日までに 5 回リツイート

るためのパッケージである RMeCab を使用している。

されている。現時点で，情報伝達手段としての Twitter の重RMeCab により，各ツイートの中から，名詞に分類された単要性が高いとはいえないが，告知自体は無意味ではないこと

語を抽出し，分析対象としている。

が伺える。告知ツイートの効果については，オンライン相談

4）これらの大学は，本学の 2020 年度入試の志願者アンケート会の実施機関が終了した後，専用のウェブサーヴィスを使用において，志願先として本学と迷った国公立大学として名前して更に検討する必要があろう。アカウントには以下からアが挙げられることが多かった大学である。

クセスできる（2021 年 8 月 24 日閲覧）。

5）この制限に達した単語は「京大」のみである。京大に関す

https://twitter.com/nagoyauniv_info

るツイートの中には，現実の京都大学とは関係のない話題（京都大学が出てくる娯楽作品の話題等）が含まれていた。

参考文献

このようなツイートも大学の知名度やブランドを反映するも

藤井恒人 (2017). 「志望大学の認知，志望確定と情報収集時期，方法の関係」『大学入試研究ジャーナル』27, 103－108.

のではあるが，「京大」に関するツイートの多さには，
Twitter が，サブカルチャーに関するコミュニケーションに

永野拓矢・門馬甲兒 (2011). 「“変わる高校”に即した大学広よく利用されていることが影響している可能性がある。また，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.

全般的に，大学の正式名称よりも略称を使用した方が，より多くのツイートが収集されたが，略称は短く，大学と関係の永野拓矢・橘春菜・寺嶌裕登・石井秀宗 (2021). 「オンラインないツイートに偶然，略称と一致する文字列が含まれていた，を用いた大学相談会に関する一考察――国立大学へのアンケというケースも散見された。たとえば，「岐大」を指定してート結果から――」『令和3年度全国大学入学者選抜研究連絡収集したツイートの中には「八岐大蛇」に関するツイートが協議会大会 (第16回) 研究発表予稿集（クローズドセッショ

含まれていた。ただし，出現頻度の高い単語は基本的に大学

ン用）』 80－87.

や受験と関連するものとなっており，以上のような傾向は本

総務省（2018）．
「ICTによるインクルージョンの実現に関する稿の分析に大きな影響を与えるものではない。また，略称を調査研究」(2021年3月24日).

検索語に加えたことで，同じ略称を持つ，別の大学に関するhttps://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/linkdata/h30_03_
houkoku.pdf

ツイートが収集された可能性がある。例えば，神大の場合には，神戸大学だけではなく，私立の神奈川大学に関するツイ

総務省（2021）．
「令和2年度 情報通信メディアの利用時間と情ートが収集されている可能性がある。そのため，分析対象と報行動に関する調査」(2021年12月2日).

している 11 大学以外に関する情報が，頻度表に示された結https://www.soumu.go.jp/main_content/000765135.pdf- 304 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号，305-311，2022【ノート】

国立大学協会による共通第 1 次学力試験の政策形成過程における2 次試験のあり方をめぐる検討状況についての考察中村 恵佑（東京大学大学院・日本学術振興会特別研究員）
本研究では，国立大学協会による共通第 1 次学力試験の政策形成過程で，2 次試験のあり方に関していかなる検討が行われたかを，国大協の『会報』を基に分析した。結果，2 次試験の内容が統一されることを危惧する大学への配慮から，国大協は，妥協案として 2 次試験の抽象的なガイドライン等を通して教科・科目数の削減や多様な入試方法を促したが，2 次試験のあり方や内容に関する国大協内の合意形成や具体的検討が不十分なまま共通 1 次の実施に至ったことやその背景が明らかとなった。
キーワード : 共通第 1 次学力試験，2 次試験，国立大学協会，政策形成過程
2 次試験に関していかなる準備や対応がなされていた
1 本研究の目的のかを検討することも重要だと考えられる。
共通第 1 次学力試験（共通 1 次）は 1979 年から，そこで本研究では，国大協による共通 1 次の実施に
国語・社会・数学・理科・外国語の 5 教科 7 科目にお向けた審議で，2 次試験のあり方に関していかなる検ける必修科目を対象に，主に国公立大学の受験生の 1
討が行われたかを明らかにすることを目的とする。
次試験として実施されたが，この試験で高校での基礎的・一般的な学習達成度を測定し，各大学の 2 次試験
2 先行研究の検討と本研究の意義
では別の観点から独自に評価することが共通 1 次の政策目的の 1 つだった（荒井, 2005: 39-40）。
共通 1 次の政策形成過程の分析は，佐々木（1984）
さて，共通 1 次の実施主体は法令上国立大学であり等，主に大学入試研究において数多く存在するが，中1)，実施に至る検討は各大学が加盟する国立大学協会
村（2018）でも指摘されているように，文部省や中央
教育審議会（中教審），自民党，高校・大学関係団体等（国大協）を中心に行われたが，2 次試験については，の動向・提言を基に，時系列に沿って共通 1 次の検討
学力試験を論文形式（記述式）とすることや，科目数・過程を整理する分析が中心である。その中で，本研究出題量の少量化，実技・面接を行うこと等を各大学にが着目する国大協の 2 次試験に関する検討内容につい促していた（国立大学協会入試改善調査委員会, 1976:ては，山田（1976）や田中（1978），本多（1980），
27）。だが，大谷ほか（2017）等が指摘する通り，共黒羽（1985, 2001），次橋（2015）等，1976，1977
通 1 次実施後に 2 次試験の多様化は進まず，むしろ学
年に国大協でまとめられた共通 1 次実施後の 2 次試験
力試験を重視する大学もあらわれるようになった 2)結に関するガイドラインの内容について説明したり，各果，共通 1 次との過重負担が批判され，1985 年，国大学の 2 次試験の内容を整理したりするに止まってお大協により共通 1 次の 5 教科 5 科目への削減と実質的なアラカルト方式導入という改革が行われたのである。 り，2 次試験のあり方に関する国大協内の議論を詳細に分析している研究は管見の限り見られない。
このように 2 次試験が多様化しなかった要因について以上を踏まえ，本研究では，国大協が発行していたは，大谷ほか（2017）や中村（2021）等において，共『会報』の議事要録における，共通 1 次の実施に向け
通 1 次の実施過程で各大学が共通 1 次だけで学力保証た審議内容を中心に精査し 3)，2 次試験のあり方に関を行うことの限界を認識し，高学力の入学者を確保するために 2 次試験での学力試験重視へと変化した点がする国大協内の検討状況を分析する。このような議事指摘されている。一方，共通 1 次の政策形成過程，具要録に基づく分析から，大学入試に関する制度・政策
体的には検討主体だった国大協における共通 1 次の実研究で十分検討されてこなかった，国大協における 2
施に向けた審議でも，後述の通り試験実施後の 2 次試
次試験に関する実際の審議内容や合意形成の程度とそ
験のあり方についても議論されていた。従って，共通の背景を解明できることに加え，本研究で得られた知1 次実施後に 2 次試験が多様化せず学力試験へ回帰す
見に基づき共通 1 次を中心とした当時の大学入試改革
るようになったという各大学の動向の変化を理解するのあり方に関して新たな示唆を提供できる点で，学術上では，そもそも共通 1 次の政策形成過程において， 的意義があると考えられる。

- 305 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

3 共通 1 次の政策形成過程における，国大協内の 2 次試験のあり方に関する検討状況
始めに，佐々木（1984: 173-174）と熊谷（2000: 1
19-120）の説明を基に，国大協で共通 1 次実施の具体的検討が開始された経緯を簡単に説明する。
国大協は，1969 年から第 2 常置委員会を中心に大学入試改革に関する検討を開始した。その後，中教審や文部省の大学入試改善会議等から新たな共通試験の実施を含む改革案が提言される中，第 2 常置委員会に設置された入試調査特別委員会は，全国立大学が参加する「共通第 1 次試験」と各大学・学部が行う「第 2次試験」を併用し入試を実施する方法の検討を進め，
1972 年に「全国共通第 1 次試験に関するまとめ」を発表した。そして，1973 年に入試改善調査委員会が発足し，文部省から調査研究費も受けて実施に向けた具体的検討や高校生対象の実地研究を進めつつ，各大学との合意形成を図っていったのである。
以上のような審議が進む中，2 次試験のあり方が本格的に議論されるようになったのは 1975 年頃からだった。以下ではその審議を 3 つに区分し検討する。

試調査委員会）の岡本委員長も，「第 2 次試験のあり方が共通第 1 次試験の成否を左右するとのご意見には，全く同感であり，本委員会でもこの問題の検討を本年度の主要な仕事の一つとしている。
（1975.6.17 総会 6」
9 号: 37）と述べた。こうした中，入試調査委員会は各国立大学への入試に関するアンケートで，2 次試験について，学力試験を課す場合はどのような教科・科目が適当かという点や，学力試験以外の方法についての考え方，共通 1 次と 2 次試験の成績の組み合わせ方等を照会しつつ（69 号: 135-136）具体的な審議が進められていくこととなった。

3.2 2 次試験に関するガイドラインの検討と策定
2 次試験のあり方に関する具体的検討が進む中，19
75 年 11 月の総会でアンケート結果の報告が行われた。
審議では，「共通第 1 次試験の出題を勘案し，第 2 次試験は各大学でその実情に応じて自主的に行ってもらうのが良い」，「国大協で第 2 次試験まで統一されると動きがとれなくなるので慎重に考えてほしい。
」
等の意
見の一方，アンケートでは 2 次試験のガイドラインを「第検討することへの要望があったという報告があり，
3.1 共通 1 次と 2 次試験に関する具体的検討の開始
2 次試験は各大学が自主的に行うということは分るが，全く自由でバラバラになっても困るのでガイドライン
共通 1 次と 2 次試験に関する本格的な検討が開始さ的なものは必要であろう。
」，「第 2 次試験のガイドラれたのは 1975 年である。例えば 5 月 14 日に開かれたインについては，各大学の自由度を念頭において，委
国大協の理事会では，「高校教育の正常化に役立たせる
員会で検討したい。
」（1975.11.12 総会 71 号: 32-34）
ためには，試験問題の適正な出題とともにこの第 1 次
試験 4)の利用―第 2 次試験との関係が重要である。
」， といった声もあがっていた。こうした中，入試調査委
員会で 2 次試験のガイドラインの検討を行うこととな「高校教育の正常化に役立つかどうかは結局第 2 次試
り，1975 年度内に取りまとめる予定が示された（197験のあり方にかかっている。各大学での第 2 次試験が5.12.12 理事会 71 号: 18）。
従来のような難問奇問的のものだと受験生には二重負
さて，ガイドラインに関する実際の検討内容をみる担になる。国大協としてはこの第 2 次試験のあり方にと，例えば 1976 年 1 月 16 日の実施方法等調査専門委
ついてよく検討し，特別な受験準備をしないですむよ
員会小委員会・科目別研究専門委員会委員長合同会議
うな形を考えなければならない。
（1975.5.14 理事会 6」5)6)（合同会議）では，
9 号: 13） といった意見があがっていた。また，入試「共通第 1 次試験の出題範囲，教全般を扱っていた第 2 常置委員会でも，「共通第 1 次
科科目数，やり方等に関連し各大学が行う第 2 次試験
試験を実施するにあたっては，かなりの疑問があるのも従来各大学がやっていた試験とはおのずから異なっではないか。なぜなら，共通第 1 次試験を行い，第 2
たものになってくる。
（筆者注: 中略）第 2 次試験のあ
次試験は各大学の自主性に委ねると言うことであれば， り方については，共通第 1 次試験が高校における全般
大学側は受験生に対し，何らかの方法で第 2 次試験をの基礎学力をみる試験であるので，志望学部，学科に課することとなり，受験生にとっては，以前よりも負対する適性をみる第 2 次試験は出題範囲を狭くし，科担が増えると思われる。
」という意見や，「第 2 次試験
目を少なくするのが妥当と考えられる。しかし，科目を実施する場合には，問題が二重出題に成り兼ねない
別委員会の立場からは第 2 次試験についての意見や希ので，第 2 次試験の在り方について，今後専門委員会
望もあることと思うので，第 2 次試験における科目別で検討願いたい。
」（1975.6.17 第 2 常置委員会 69 号:
試験のガイドラインについて本日ご意見を伺いたい」
48）という懸念も示された。こうした問題提起は国大（1976.1.16 合同会議72 号: 88）という説明があった。
協の総会でも行われており，入試改善調査委員会（入これを受け委員から，「社会や国語はもとより英語や数- 306 -

国立大学協会による共通第 1 次学力試験の政策形成過程における 2 次試験のあり方をめぐる検討状況についての考察（2）さらに大学入学試験改善の点よりみて，学も第 1 次試験では記述的な問題が出せないので，2
入学試験全般の観点において受験生，大学両者の次試験でそれらの点を試験したいということになる。
負担増にならないようはかるべきである。そのたそうなると 2 次試験の出題科目が減らないことになる。
めには出題にあたってできるかぎり，その科目
その辺が問題である。
」，「高校側は 2 次試験の負担の軽減を問題にしている。2 次試験で試験時間を短くし数・出題量などを少なくすることが望ましい。
ても出題科目が 1 次試験と同じということだと負担軽（3）また可能であれば面接を第 2 次試験の一減にはならない。
」，「沢山の科目を 2 次試験でやらな部として行うことも考えられるが，一部の特殊なければならないのか。ある程度の学力が 1 次試験で分
大学・学部または学科においては学力試験は共通
ればあとは適性判定ということでよいのではないか。
第 1 次試験のみとして，第 2 次試験においては，全部の科目を 2 次試験で繰り返す必要はないのではな
実技・面接のみで充分であることも考慮されうるいか。
」（同: 89）等，2 次試験の出題科目数を減らし問題である。
たり，共通 1 次と被らないようにしたりする配慮の必（4）さらに適当な研究の結果によっては共通
要性への指摘が複数あがっていた。一方，「2 次試験で第 1 次試験の成績を推薦入学の資料の一つとする
負担を軽減するということが出題科目数を減らすといことも考えられるであろう。
うようにとられるが，科目を減らさずに問題量を減ら（5）一方，高等学校の立場よりすれば，共通
し，試験時間を減らして記述的なものを出すというこ
第 1 次試験において折角高等学校における教育をとも考えられるのではないか。
」，「2 次試験は適性をみゆがめない適正な入試問題の出題がされたにしてるという観点から各科目別（筆者注: 研究専門委員会）
も，もしこれに続いて行われる第 2 次試験においの意見がはっきり出せるであろうか。原則として 2 次て，高等学校の学習課程をこえるような出題いわ試験で科目を減らすというフィロソフィーを定めるこゆる難問，奇問が出題されるとした場合の憂慮もとはむずかしい。
」，「2 次試験で科目数を減らすと反撥残された問題である。この点は第 2 次試験の出題がある。試験時間を短縮して科目は残すことにする方にあたり充分注意されなければならない点である。
が呑みこみやすい。
」（同: 89-90）等，2 次試験の科目（国立大学協会入試改善調査委員会, 1976: 27
数の削減を求めることへの各大学からの反発を懸念す
下線は筆者）
る意見もあった。
こうした検討を経て，1976 年 3 月に『国立大学入上記の通り，ガイドラインでは，2 次試験は各大学・試改善調査研究報告書（昭和 51 年 3 月）
』が入試調査学部の自主性を尊重するという前提をおきつつ，出題委員会から発表され，その中で，2 次試験の内容に関科目を共通 1 次と被らないようにする点や，論文形式するガイドラインが以下のように示された。
（記述式）の出題とする点，出題科目数・量を少なくする点，面接や実技を取り入れる点，難問・奇問を避（1）各大学，学部において，それぞれ学生のける点等の留意点が列挙された。このガイドラインの入学後において大学での学習に関しての適性をみ策定の経緯について，実施方法等調査専門委員会の加るべきであり，それについては各大学，学部にお藤委員長は，「第 2 次試験の性質がわかりにくい，そのガイドラインを示すべきである，ということであっいて独自にかつ自主性をもってそれを実施すべきである。
すなわち第 2 次試験の出題にあたっては， た。しかし，第 2 次試験は本来は各大学が主体的に検討すべき性格のもので，具体的な提示は難しいという
共通第 1 次試験に課せられていない必要な科目にことから，報告書には概念的なガイドラインを示すにかぎることも必要であろう。またたとえ共通第 1
とどめた。
」（1976.5.7 理事会 73 号: 10）と説明してい次試験と同一科目の出題を行なうことがある場合る。
も単なる知識のテストを行うのではなく，例えば記述力，考察力，表現力などをテストするように
論文形式の出題に限るよう配慮する必要があるで
3.3 国大協内の反応とその後の各大学の動向あろう。具体的には，国語や外国語においては表
さて，1976 年 4 月に，入試調査委員会による報告
現能力のテストを行うにとどめることも考慮され書に関する意見照会が各大学に行われた （1976.4.30
る問題点であろうがこれらの諸点に関しては本報
入試改善調査委員会・実施方法等調査専門委員会合同告書に述べられている各科目別研究専門委員会の会議 72 号: 84）。その結果，2 次試験のガイドライン
意向も参照して進行させることが重要である。
に関する質問に関しては，「極端な否定論はなく，賛成- 307 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号の部類に属する回答が 70%前後であるので，本委員会（筆者注: 入試調査委員会）の提案したガイドライン
は大体理解されたものと判断している。
」（1976.6.22
総会 73 号: 32）との説明が総会でなされた。集計結果
をみると，「A 賛成である。適切である。同意する。
」「B 異論なし，理解した。可能である。
」「C 特に意見なし」が，大学単位で 66.7%（学部別で 70.0%），「D
賛否の意見が明確でないもの」「E 賛否の表現がない
もの」が，大学単位で 24.3%（学部別で 26.0%）だった（73 号: 135）。
一方，実際の審議では，ガイドラインで 2 次試験のあり方を規定することに関し様々な意見があがっていた。例えば理事会では，「第 2 次試験のガイドライン
については，はっきりと国大協は示すべきであるという意見と，それとは反対に，国大協は第 2 次試験のガイドラインを明示すべきではなく，各大学の自主性に任せるべきである，という二つの意見に各大学の意見はわかれている。
」，「『第 2 次試験のガイドラインに添ってその方法の検討を行うよう強く要請する』という表現は適当でない。趣旨を参考にしてという程度にした方がよい。
」（1976.11.4 理事会 75 号: 13），「国大協
は共通 1 次には真剣であるが，2 次試験については各大学が共通 1 次の趣旨を十分生かすかたちでうまくやってくれるであろうという楽観主義のうえにたっているようである。しかし，各大学が 2 次試験をうまくやってくれなければ共通 1 次の成果は台なしになる。54
年度実施という噂はあるが，国大協は実施の自信があるのかどうかと疑念をもたれる大学もある。2 次試験のガイドラインは一応は示されてあるが，実際の実施となれば関係のある大学では意見交換も必要になるので，それらのことも十分見通しがあっての 54 年度実施ということであろうか。
」（1976.11.17 理事会 75 号:
17）等の声があがっていた。また総会でも，「第 2 次試験については，各大学の自主性に委ねるというのが当初からの方針であった。とくに第 1 次試験は画一的にならざるを得ないので，その是正のためにも第 2 次
試験は，各大学の自主性に委ねたい。
」，「共通第 1 次試験の実施には賛成であるが，問題として各大学の行
う第 2 次試験のあり方が大切である。第 2 次試験は各大学の自主性に任せるというが，お互に意見の交換をして間違いのないようにしたい。とくに明年 7 月には第 2 次試験の方法等を公表しなければならないとすると，各大学間の連絡を急遽行わなければならないが，十分な検討ができるか。この点に関して，国立大学協会として大学間の横の連絡をとる何らかの対策を講ずる必要があるのではないか。
」，「2 次試験のあり方，1

次試験の利用の仕方については，大学の独自性を認め
てほしい。
」
，
「第 2 次試験は，各大学の自主性に任せるだけでなく，
各大学・学部の実施案を出してもらい，それを検討してある程度の方向づけをしてもらった方がよいと思う。そのうえで各大学の見通しをたててから，第 1 次試験の実施にふみ切ってはどうか。
」，「共通第 1 次試験の昭和 54 年度実施については，（筆者注:中略）成功するか否かの重要点は第 2 次試験の問題であるのに，これがそれ程強く取上げられていないことには問題があるのではないか。国大協には共通第 1 次試験を成功させたいとの気持があるので，第 2 次試験についても考えてほしい。入試センターが設置されればそこで情報の連絡調査をするというが，まだ設置されていないし，国大協が入試センターの生みの親になるのであれば，連絡・調査を行い，来春の総会までに各大学から考え方の資料を集める等もう少し綿密に進めてほしい。なお，本日は昭和 54 年度に共通第 1 次試験を実施することを決めて，第 2 次試験については
さらにガイドライン的なものを国大協で研究することが必要と思う。
」（1976.11.17，18 総会 75 号: 25-27，29）等の指摘が出されていた 7)。その結果，国大協で各大学の 2 次試験のあり方に関する連絡・調査を行うこととなった（1976.12.3 実施方法等調査専門委員会
75 号: 81）。
実際に，1976 年末から 1977 年 3 月にかけて，各大学に 2 次試験に関するアンケート調査が行われた（1977.2.23 理事会 76 号: 28）。結果，1979 年度の 2 次試
験の教科・科目数については，2 教科 2 科目が 30%近くと圧倒的に多かったが，3 科目以上も 30%強あり，共通1次で予備選抜しない大学も約40%に止まったことから，教科・科目数は最小限に抑える点や，安易に予備選抜を実施しないという 2 点を各大学に通知した（1977.4.13 実施方法等調査専門委員会76 号: 108-10
9，朝日新聞 1977.5.3）。その後出揃った各大学の 2 次試験の実施方法では，2 教科が中心となった一方，平均は 2.9 科目で最高 8 科目の大学もあったため，高校等から更に科目数を減らす要望があったが，その後削減の検討を行う動きはあまり見られなかった（朝日新聞 1977.8.4，1978.4.13）。国大協内でも，2 次試験の教科・科目数について，「ガイドラインがあるのにこれを無視したような大学が一部にある 8)のは遺憾である。
」（1977.11.16 総会 79 号: 35）等の意見が出されていた。
こうした中，1978 年 4 月に，日本教職員組合（日教組）からも国大協に対して共通 1 次を中心とした大学入試のあり方を改善するように要望が行われたのを- 308 -

国立大学協会による共通第 1 次学力試験の政策形成過程における 2 次試験のあり方をめぐる検討状況についての考察受け，その主要な 3 点である実施時期の繰り下げ，予備選抜の中止，第 2 次試験の科目の減少について検討を行った上で，各大学における 2 次試験のあり方について更に慎重な検討を行うように各大学へ通知するまでに至ったのである（81 号: 123）。
最終的に 1978 年 7 月に出揃った各大学の 2 次試験の実施要項では，予備選抜を行う大学は半数を割り，配点も 1 次重視とする大学が圧倒的に多くなった一方，2 次試験の科目についてはほとんど変動は見られない結果となった（朝日新聞 1978.8.1）。
3.4 得られた知見のまとめ
国大協の共通 1 次に関する審議における 2 次試験のあり方の検討状況は次の通り整理できる。
1975 年頃から共通 1 次実施後の 2 次試験のあり方に関する審議が本格化していたが，検討では，各大学の 2 次試験に加え共通 1 次を課すことは受験生の負担増加に繋がる可能性があり，それを防ぐため，主に 2
次試験の出題教科・科目数への配慮や難問奇問の排除等の出題内容の適正化が議題にあがっていた。一方，2 次試験のあり方まで強く統制することには懐疑的な意見もあったため，2 次試験のあり方を示したガイド
ラインを作成するという手段がとられることとなった。
ガイドラインの検討では，2 次試験のあり方について科目数を減らすことが中心的に審議されていたが，それを定めることへの各大学からの反発を懸念する声があり，代わって問題量と試験時間の削減や記述式問
題の出題を促す案等があがっていた。その結果，実際のガイドラインでは，共通 1 次と異なる科目の出題や，論文形式（記述式）とする点，出題科目数の削減，面接の導入，
難問・奇問の排除等の留意点が示されたが，あくまでも各大学・学部の自主性の尊重が前提であり，具体的な指示は明記されず概念的なものに止まっていた 9)。
このガイドラインに対し，アンケートでは各大学の約 70%の賛成があったが，2 次試験の内容についてガイドラインだけでなく大学間の連絡・調査まで行うべきといった意見があった一方，各大学の自主性に任せるべきという声や，ガイドラインを明示すべきかについて賛否が割れているという指摘もあがっていた。つまり，実際の審議では引き続き， 2 次試験のあり方を
ある程度統一するか否かという点で意見がまとまっていなかったと言える。
その後，各大学が 2 次試験の内容を公表したが，特に教科・科目数について 3 科目以上を課す大学が一定数存在したため，高校側や日教組から削減の要望があり国大協でも教科・科目数を最小限にすること等が通知された。だが削減の動きは鈍く，共通 1 次と重複した教科から出題したり多くの教科・科目数を課したりする等ガイドラインに反した大学も複数ある中で，共通 1 次が実施されることとなったのである。
以上の検討経過からは，まず，共通 1 次を導入した
新たな大学入試で，2 次試験の教科・科目数の削減や出題内容の適正化等，2 次試験のあり方を再検討する
必要性が共有されていたが，そのために講ずべき手段について合意形成が不十分なまま共通 1 次の実施に至ったことが明らかになったと言える。この背景を理解する際には，本多（1980）の指摘が参考になる。本多は，共通 1 次実施の狙いに関して，受験生や親を含む
世間の側は受験生の負担を減らすことによる入試地獄の緩和にあるとしているが，国立大学側はより多くの資料に基づきより綿密な合否判定を行う丁寧な選抜の手段だと捉えており 10)，認識が食い違っていると述べている（本多, 1980: 34-35）。こうした認識の相違は，
国大協内における大学入試改革に対する考え方の違い
とも類似していると言える。つまり，これまでみてきた審議内容に基づくと，共通 1 次で基礎的学力を評価
し 2 次試験では教科・科目数の削減や多様な方法による入試を各大学が一定程度統一して行うことで受験生の負担を軽減することを重視する考えがあった一方，共通 1 次の実施は容認しつつ，試験による入試の画一化という側面に着目し，その危惧から 2 次試験では各大学の自主性や独自性が保障された選抜が行われることを重視する考え方も存在していたと指摘できる。このように，共通 1 次を中心とした入試改善を目的とするか，共通 1 次は選抜の一手段であり各大学の自主性が保障された 2 次試験の実施を重視するかという方向性の相違が十分解消されないまま議論が進んだことが背景となり，2 次試験の教科・科目数の削減や統一的に多様な入試を行う点等に関する合意形成が不十分となったと考えられる。
第二に，議事要録を確認する限り，国大協内の共通
1 次の審議過程では，2 次試験で課す教科・科目やその数に関する議論が中心となっており，
小論文や面接，
実技といった学力試験以外の多様な選抜のあり方や内容，実施方法等に関する具体的検討が不十分だったことも明らかとなった。
こうした中，2 次試験の留意点を概念的に示したガイドラインが出されたが，それに反する大学も目立ち，通知によっても教科・科目数は大きく削減されなかった。以上の分析から，国大協は妥協案としての抽象的なガイドラインの提示や通知の発出といった方法で 2- 309 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

次試験の教科・科目数の削減や多様な入試方法を促す
ことが限界であり，2 次試験のあり方や内容に関して
国大協内の合意形成や具体的検討が不十分なままに終わってしまったと結論付けられる。
4 結語
本稿では，
国大協による共通 1 次の政策形成過程で，2 次試験のあり方に関していかなる検討が行われたかを『会報』の議事要録を中心に分析した。その結果得られた上記の知見からは，共通 1 次を中心とした当時の大学入試改革のあり方に関して次のような示唆が得られたと言える。
この当時の受験競争と受験生の過重負担の緩和や難問・奇問の排除といった大学入試に関する問題に対して，高校や中教審，各政党等から改革の必要性が唱えられていた。こうした中，国大協は，個別試験が担っていた学習達成度の評価という役割を共通 1 次に移譲し，能力・適性等の多面的・多様な評価を各大学の 2次試験が担うという，共通 1 次の創設を中心とした新たな方針による大学入試改革を行った 11)。この方針に基づき，数年間かけて準備を行ってきた共通 1 次をこの当時実施したことは拙速だったわけではなく妥当性があったと考えられる。一方，共通 1 次の実施により統一的な学力試験を課すことが必須となったことで，個別試験としての 2 次試験は，その内容・方法についてより一層各大学の自主性や独自性が担保されるべき場としての役割を担うことも求められていた。そのため，本稿で明らかになったように，多様な 2 次試験のあり方を各大学に統一的に導入することに関しては十分な合意形成を行いえず，結果的に，共通 1 次の実施
後，2 次試験における学力試験の成績の重視や教科・科目数の増加等を行う大学もあらわれるようになったのである。そしてそれが，大学・学部の序列化や学生の国公立離れ，1 次・2 次試験の負担の重さ等の問題化（黒羽, 2001: 149）に繋がったと言える。こうした状況に鑑みると，単にガイドライン等で統一的に多様な入試を行うように各大学へ促すことで合意形成を図ることは困難だった。代えて，共通 1 次の政策形成過程で議論が不足していた，学力試験以外の多様な選抜方法のあり方や内容，実施方法等について，より詳細な審議を公式に行うことが重要だったと考えられる。
具体的には，例えばより信頼性や客観性の担保された面接や小論文，実技等の多面的な評価方法を検討し，多様な 2 次試験を行う上での技術的課題の解決・向上を目指すことで，各大学がそうした入試について理解を深めそれらを採用しやすい環境を整える方が，2 次試験の多様化を図る準備としてより実効性があった可能性がある。そして，以上を踏まえれば，大学入試の共通試験改革では，その目的に沿って 2 次試験のあり方や内容に関する大学間での合意形成や具体的検討を行うことも，改革の実施にとって必要な準備となりうる点も含意として得られたと言える。
本稿では，各大学の 2 次試験のあり方に対して，文部省や自民党文教族，公立大学，高校といった国立大学以外の他の関係アクターがいかなる検討を行っていたか分析できなかったため，その点を別稿で明らかにすることが課題である。
注
1）当時の国立学校設置法施行規則第 48 条には，共通 1 次について「各国立大学が大学入試センターと協力して，国立大学に入学を志願する者の高等学校の段階における一般的かつ基礎的な学習の達成の程度を判定することを主たる目的として，同一の期日に同一の試験問題により，共同して実施するものとする。
」と規定があった（国立大学協会会報, 76 号: 140）。
2）大谷ほか（2017）や中村（2021）でも指摘されているように，各国公立大学の 2 次試験で新たな試験科目を課したり，配点比率を高めたりする動きがみられるようになっていた（e.g.朝日新聞 1984.8.17，読売新聞 1984.8.17）。
3）なお，佐々木（1993-1994）も，この『会報』を基に共通 1
次に関する国大協での検討経過を整理しているが，2 次試験の内容に関する審議についてはほとんど触れられていない。
4）なお，引用部分における「一次」と「二次」という表記と読点も，原稿の作成要領に即し各々アラビア数字とコロンに統一して表記している。ただし，参考文献・資料における書籍
名等の数字は，原文のまま漢数字としている場合がある。
5）以下，中村（2021）に倣い，「〇号: △」と表記するものは，
国大協の『会報』の号数と該当ページ数を表す。
6）いずれの専門委員会も入試調査委員会に設置されており，実施方法等調査専門委員会は「国立大学共通第 1 次試験を実施する場合の，実施主体，実施方法等のあり方について検討するとともに，共通第 1 次試験実施に伴う具体的諸問題について調査検討を行なう」こと，そして，科目別研究専門委員会
は「標準問題の作成，問題の妥当性について分析し，研究を行なう」ことを主な任務としていた（60 号: 55-56）。
7）なお，この総会で共通 1 次が大学入試の改善に資すると判断され，その実施が事実上決定された（75 号: 110-111）。
8）例えば田中は，東京大学が 2 次試験を従来通り 4 教科 5 科目

- 310 -

として削減せず，他の多くの大学でも，外国語を共通 1 次と重複して 2 次試験で課したり，旧帝大等で 2 次試験の教科・科目数があまり削減されなかったりする等，ガイドライン違
反が目立った点を指摘している（田中, 1978: 45-46）。

国立大学協会による共通第 1 次学力試験の政策形成過程における 2 次試験のあり方をめぐる検討状況についての考察

9）次橋も，「『約束』と言えるほどの厳格な規定ではなく，いわ大谷奨，島田康行，本多正尚，松井亨，白川友紀（2017）．
「共ば努力目標で，実質的には同一教科の可能性も認めているこ

通第一次学力試験実施に伴う個別学力検査の多様化についてとが分かる。
」（次橋, 2015: 98）と述べている。

の再検討」『大学入試研究ジャーナル』27，37－42．

10）こうした認識の一例として，例えば田中は，国大協におけ佐々木享（1984）．
『大学入試制度』大月書店．

る共通 1 次の検討の発端となった，東京大学が行った大学入佐々木享（1993-1994）．
「大学入試の歴史（第 41-47 回） 共通

試における統一テストの提案の理由について，「大学入試の一，試験の時代へ（2）-（8）」『大学進学研究』15(2)（53－57）

側面である高校での学力をみるために全国統一テストがあれ，15(5)（56－59），16(1)（60－63），16(2)（66
15(4)（57－60）

ば，各大学にとってそれだけ負担が減り，もう一つの側面で－69），16(3)（55－58），16(4)（63－67）．

ある大学で学ぶ能力・適性の判定に集中できる」ため，「それ田中良太（1978）．
『共通一次と入試歴社会』大蔵財政調査会教育研究部．

だけ受験者の『正確な判定』ができるというメリットが出て来る」（田中, 1978: 28）と指摘している。

次橋秀樹（2015）．
「永井道雄による入試改革構想の意義と課題

11）この点について，例えば中村も，1982 年度高等学校学習指―共通一次試験をめぐって―」『関西教育学会年報』39，96

導要領改訂に伴う国大協による共通 1 次の改革の分析から，
国大協の従来の方針について「共通 1 次で高校での学力達成－100．
山田寛（1976）．
「国大協共通テスト・切り札となるか」『季刊教度を保証し 2 次試験で多様な選抜方法を実施するという，1次・2 次試験の役割を明確にした計画的な入試を実施する方針

育法』22，160－165．
読売新聞 1984.8.17（朝刊 1 面）だった。
」
（中村, 2021: 301）と説明している。

謝辞
本研究は，JSPS 科研費（19J21364）の助成を受けている。

参考文献
荒井克弘（2005）．
「入試政策から接続政策への転換」荒井克弘・橋本昭彦編著『高校と大学の接続 入試選抜から教育接続へ』
玉川大学出版部，19－55．
朝日新聞 1977.5.3（朝刊 3 面），
1977.8.4（朝刊 1 面），
1978.4.13（朝刊 3 面）
，1978.8.1（朝刊 1 面）
，1984.8.17（朝刊 1 面）．
本多二朗（1980）．
『共通一次試験を追って』評論社．
国立大学協会（1973-1978）．
『会報』60－81 号．
国立大学協会入試改善調査委員会（1976）．
『国立大学入試改善
調査研究報告書（昭和 51 年 3 月）
』国立大学協会入試改善調査委員会．
熊谷信昭（2000）．
「入学者選抜制度の変遷について」国立大学
協会 50 周年記念行事準備委員会編『国立大学協会五十年史』
国立大学協会，118－124．
黒羽亮一（1985）．
「大学入学者選抜における統一試験の役割に関する歴史的考察」『大学論集』14，55－71．
黒羽亮一（2001）．
『新版 戦後大学政策の展開』玉川大学出版部．
中村恵佑（2018）．
「大学入試における共通テストの政策形成・決定過程の分析・研究の現状と課題」『東京大学大学院教育学
研究科教育行政学論叢』38，35－51．
中村恵佑（2021）．
「大学入試の共通試験におけるアラカルト方式導入の要因に関する再検討―国立大学協会による共通第一次学力試験の改革過程に着目して―」『教育学研究』88(2)，295－305．

- 311 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号，312-317，2022【ノート】「対人型入試広報」の効果と不参加要因をめぐる試論――アドミッション・ポリシーの認知と高校時代の学習態度に着目して――
小林 元気（鹿児島大学）
オープンキャンパスに代表されるような，大学教職員や学生が受験生と対人形式でリアルタイムにコミュニケーションを取るタイプの入試広報を「対人型入試広報」と定義し，そのような広報活動が受験生に及ぼす効果と，広報活動に参加しない受験生の特徴について，国立大学の入学者アンケートの個票データを用いて検討した。分析の結果，①「対人型入試広報」への参加が受験時の志望度を高めること，②「対人型入試広報」への参加が入学者のアドミッション・ポリシーの認知度を高めること，③「対人型入試広報」不参加要因として，出身地の遠さや性別，入試区分，所属学部といった属性が存在する一方で，受験生個人の学習態度は影響しないことが示唆された。
キーワード：対人型入試広報，入試広報の効果，志望度，アドミッション・ポリシー，学習態度
1 課題の設定
1.1 問題の所在
高等教育進学者の大多数を占める 18 歳人口の減少に伴い，国公私立を問わず多くの大学において志願者数の確保が喫緊の課題となっていることは周知の事実である。戦略的な入試広報はそのための重要な手段として位置づけられており，大学入試研究の専門誌『大学入試研究ジャーナル』においても入試広報は主要テーマの１つとなっている。
このように近年ますます加熱している入試広報であるが，その内実は多種多様であり，例えば寺下（2007）によれば，ウェブサイトや出版物等の「発信型広報」，イベント参加者との直接的なコミュニケーションを伴う「対面型広報」，オープンキャンパス等の学内で行う「学内型広報」に分類される。本稿では，はじめに，寺下による「対面型広報」と「学内型広報」を統合し，新たに「対人かつリアルタイムのコ
ミュニケーションを伴う入試広報」として「対人型入試広報」を定義したい。
なぜ「対人型入試広報」を新たに定義する必要があるのか。より具体的に言えば，寺下が分類していた学内でのオープンキャンパスと学外での大学説明会等を「対人型入試広報」として一つにまとめる意義はどこにあるのか。それは，〈今〉〈ここ〉でしか経験できないという一回性の希少価値を生じさせるというコミュ
ニケーションのリアルタイム性において，「対面型広報」と「学内型広報」が共通するからである。また，
そのような広報活動においては，大学の教職員や学生がリアルタイムにコミュニケーションを行う必要があることから，多くの場合労働に準じる形での拘束を伴い，一定の負担を強いることになる点も共通している。
そのような労働負担の配分をめぐっては，業務の必然性や意義についての説明責任が伴うだろう。以上の理由から，本稿は入試広報の空間（学内／学外）よりもコミュニケーションの性質（リアルタイム性の有無）を重視する立場から，「対人型入試広報」という新たなカテゴリーを提示したい。1)
ところで，入試広報において，人と人とが一堂に会してリアルタイムにコミュニケーションを行うことの意義とは何であろうか。後述するように，先行研究の主な関心は「どの入試広報手段がどのような受験生の志願行動に対して効果があるのか」という点にもっぱら注がれてきており，例えばオープンキャンパスが受験生の志願行動に対して正の効果をもつこと──「対人型入試広報」に人的リソースを投入する意義──は，
くり返し実証的に確認されてきた。すなわち，「対人型入試広報」には一定のコストを伴うが，相応の効果が存在することは，ほぼ明らかである。
このように一定の蓄積がみられる入試広報の効果をテーマとした研究に対して，本稿は新たな 2 つの方向性を提示することを企図している。第 1 に，「対人型
入試広報」の効果としてアドミッション・ポリシー（以下「AP」と略記）の認知との関連性を検討する
こと，第 2 に，「対人型入試広報」の不参加要因を検討することで，「対面型入試広報」にアクセスできな
い（しない）受験生を検討の俎上に乗せることである。
1.2 先行研究の検討と課題の設定
入試広報が実際にどのような効果をもつのかについては，2000 年代以降に一定の研究の蓄積がみられる- 312 -

「対人型入試広報」の効果と不参加要因をめぐる試論（鈴木ほか, 2003; 村松ほか, 2008 など）。それらの多くは，効果を検証する広報手段の詳細や分析の目的，
使用データの違い等はあれど，入試広報と参加者の満足度や志望度の因果関係について論じている点は概ね共通している。中でも，平尾ほか（2011）は，多変量解析を用いた分析手続きの厳密さにおいて１つの到達点であり，志望順位に影響を及ぼす可能性のある複数の独立変数をコントロールした上で，各種入試広報の効果を検討している。その結果，大学・学部のガイ
ドブックのような広報出版物よりも，オープンキャン
パスや進学相談会，大学説明会といった「対人型入試
広報」の参加が有意に当該大学の志望度を高めることが示されている。また，近年では，オープンキャンパ
スの内容に踏み込み，どのような情報を得た参加者が志望度を高めるのかを検討した三好ほか（2019）や，入試広報について受験生の立場からより広い文脈で選択肢を設定し，「最も参考になった」入試広報が入試
合格順位の各層において異なることを検証した雨森（2016）などが主要な研究として挙げられるだろう。
これらをふまえた本稿は，第 1 に，それぞれの先行研究の課題を克服しつつ，改めて「対人型入試広報」の効果検証を試みる。平尾ほか（2011）では，志望順位に影響を及ぼすと考えられる「入試形態」や「出身地」の変数が統制されておらず，モデルの決定係数が小さいという課題が残されている。また，三好ほか（2019）や雨森（2016）の分析においては，実際にオープンキャンパス等の「対人型入試広報」にアクセ
スしなかった，もしくはできなかった受験生の姿が見えてこない。本稿では，入試形態と受験生の出身地の情報を含んだデータを使用し，「対人型入試広報」の〈不参加〉を分析の射程に含める。
第 2 に，先行研究が着目してこなかった論点として，「対人型入試広報」が受験生に対して AP を認知させる効果と，「対人型入試広報」の参加／不参加を決定する要因としての受験生の高校時代の学習態度の二点を提示したい。
2019 年に文部科学省によって AP の公表が各大学に義務づけられるようになり，入学前までにどのような能力を身に着けておくべきかを大学が受験生に伝えることの重要性は増しつつある。一方で，入試広報の効果としてどれほど受験生の AP 認知につながっているのかを検証した研究は，管見の限り見当たらない。
また，本稿は，受験生が自身の進学先に関する情報を対人コミュニケーションにより積極的に収集する行動──対人型入試広報への参加──を，高校での学習行動に準じるものとして仮定する。渡辺（2007）は，受験生が志望大学について「調べる行動」が入学後の学業成績と関連することを明らかにしている。この視点に立てば，受験生の平素の学習態度が，積極的に「調べる行動」の１つとして位置づけられる対人型入試広報の参加／不参加に影響する可能性が想定される。
2 研究方法2.1 使用データ
以後の分析に用いるのは，B 大学において 2020 年
度入試の一般選抜をパスした入学生 1,593 人に対して実施したアンケートの個票データである。B 大学は 9学部を擁する地方の国立総合大学である。
本調査データの利点は以下の 2 点にある。第 1 に，B 大学が実施した「対人型入試広報」（夏・秋のオープンキャンパス，各地での進学説明会，教職員による
高校訪問，国立大学合同説明会）への参加経験が尋ねられている点，第 2 に，後に詳述するように「高校時代の授業における取り組み方」について 4 件法で尋ねられている点である。これにより，受験生の高校時代の学習態度と対人型入試広報への参加行動との関連性について分析を加えることが可能になる。
回答者数は 1,033 名（回収率 64.8%）であり，分析で使用する各変数において欠損値を持たない 1,023 名を対象として分析を行う。
2.2 高校時代の学習態度に関する因子分析
受験生の高校時代の学習態度に関する変数を設定するために，「高校時代の授業における取り組み方」の質問項目の分析を行った。表 1 に示したように 14 項
目が尋ねられており，4 件法での回答が得られている。
これらの回答状況における学習態度の構造を確認するために，プロマックス回転による因子分析（最尤法）を行なった。結果は表 2 のとおりである。
分析の結果，1 以上の固有値を持つ2 つの軸が抽出された。表 2 より，第 1 因子は「堅実な学習努力」，
第 2 因子は「積極的な授業参加」と解釈できる。これら 2 つの因子は，いずれも「向学校的」な，すなわち学校と教師のもつ価値への肯定的な適応を示すような（耳塚, 1980）個人の態度と言えるだろう。
各大学がオープンキャンパスや大学説明会等を開催するにあたり，高校教師は進学指導やキャリア教育の観点から，高校生に対してそれらへの参加を動機づける役割を担うと考えられる。したがって，高校生を中心とする受験生が各大学の準備する「対人型入試広報」
イベントに足を運ぶかどうかは，当該大学の立地や志
望度とは別の次元──例えば平素から高校教師の指導- 313 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

やアドバイスを素直に聞き入れるかどうかといったミ
クロなレベル──においても規定される可能性がある。
本稿では，「対人型入試広報」の不参加を規定する要因として，本項の因子分析で抽出された受験生の〈真面目さ〉を表す 2 つの因子の影響を検討する。

表 1 高校時代の授業における取り組み方について（単純集計表）
あまり
全く
とても
まあ
あてはまら あてはまら
あてはまる あてはまる
ない
ない

授業の予習をしていた
授業中は黒板に書かれていない内容もノートにとっていた
授業でわからないことは先生に質問した
授業でわからないことは、自分で調べた
授業で出された宿題や課題をきちんとやっていた
授業の復習をしていた
勉強方法を自分なりに工夫したテストで間違えた問題をやり直した計画を立てて勉強した
自分の意志で継続的に勉強した
嫌いな科目も一生懸命に勉強した
提出物やテストを提出する前に見直した
クラス全員の前で、積極的に質問や発言をしたグループワーク以外で、友だちと一緒に勉強していた

29.4
37.4
33.0
51.3
58.0
25.8
39.4
46.7
26.0
38.8
40.3
36.6
13.1
43.4

41.2
40.4
40.3
41.1
32.3
49.7
42.5
38.3
40.9
42.3
42.6
40.7
29.9
34.4

21.8
16.4
21.2

7.6
5.8
5.5

6.4

1.3

8.0

1.8

20.6

3.9

15.7

2.3

12.4

2.5

24.9

8.2

15.4

3.4

13.6

3.5

18.3

4.5

42.5

14.5

15.2

7.0

数値は各質問項目内での回答割合（％）

表 2 高校時代の授業における取り組み方について（因子分析）
第１因子

第２因子

堅実な学習努力

積極的な授業参加

自分の意志で継続的に勉強した
嫌いな科目も一生懸命に勉強した
勉強方法を自分なりに工夫した計画を立てて勉強した

.942
.640
.608
.579

-.170
.055
.048
.125

授業でわからないことは自分で調べた
授業中は黒板に書かれていない内容もノートにとっていた
授業の予習をしていた
授業でわからないことは先生に質問した
授業の復習をしていた
提出物やテストを提出する前に見直した
授業で出された宿題や課題をきちんとやっていたテストで間違えた問題をやり直した
クラス全員の前で、積極的に質問や発言をした

.317
-.042
-.004
.110
.275
.097
.242
.258
-.001

.221
.620
.615
.470
.459
.457
.421
.418
.400

グループワーク以外で、友だちと一緒に勉強していた固有値（回転後）
プロマックス回転後の因子負荷量を記載

-.029
5.287

.315
1.183

2.3 分析課題と変数設定
本稿は，次の３つの分析課題について，多変量解
析を用いた分析を行う。
（a）大学志望度に対する対人型入試広報の効果（b）AP の認知に対する対人型入試広報の効果（c）対人型入試広報への不参加の規定要因
従属変数として，（a）では受験時点での大学志望度（第 1 位=3，第 2 位=2，第 3 位以下=1），（b）では「AP を見たことがある」ダミー（ある=1，ない=0），（c）では「対人型広報不参加」ダミー（不参加=1，
参加=0）を投入する。
独立変数として，女性ダミー（女性=1，男性=0，※無回答は欠損値としてリストワイズ削除），入学生の所属学部（人文・社会系，教育，理，工，農・水産，医療系）の各ダミー（各学部に該当=1，非該当=0），出身高校所在地（B 大学所在県内，B 大学所在
県の陸続きの隣県，その他の都道府県）の各ダミー（該当=1，非該当=0），入試形態（前期，後期）の各ダミー（該当=1，非該当=0）を投入する。また，（c）の分析では，前項の因子分析において抽出された第 1
因子得点「堅実な学習努力」と第 2 因子得点「積極的な授業参加」のそれぞれを標準化して投入する。以上の変数の記述統計量を表 3 に示す。

- 314 -

「対人型入試広報」の効果と不参加要因をめぐる試論

表 3 記述統計量
対人型入試広報不参加ダミー
女性ダミー
大学志望度
「アドミッション・ポリシーを見たことがある」ダミー
学部_人文・社会ダミー
学部_教育ダミー
学部_理ダミー
学部_工ダミー
学部_農・水産ダミー
学部_医療系ダミー
出身高校所在地_県内ダミー出身高校所在地_隣県ダミー
出身高校所在地_その他ダミー
前期合格者ダミー
後期合格者ダミー
堅実な学習努力（第１因子得点を標準化）積極的な授業参加（第２因子得点を標準化）

3 分析と考察3.1 志望度に対する対面型入試広報の効果
まず，B 大学の「対人型入試広報」への不参加が，受験時の大学志望度にどのような影響を与えているのかについて検討する。従属変数として受験時点での B 大学志望度を，独立変数として性別，合格した
入試区分，学部系統，出身高校所在地，対人型入試
広報不参加ダミーを投入し，順序プロビット分析を行なった。結果は表 4 のとおりである。
統計的に有意な変数に着目すると，前期合格者ダミー，工学を基準とした学部系統の教育ダミーと医療系ダミーが正の効果を，出身高校の隣県ダミーと
その他ダミー，そして本稿が着目する対人型入試広報不参加ダミーが負の効果を与えている。後期日程
よりも前期日程の合格者で，工学系よりも教育や医療系の学部で志望度が高く，地元県内よりも県外出身者の志望度が低いことは，ある程度予想された結果である。そして，それらの効果を統制した上でも，対人型入試広報不参加者の志望度が有意に低いこと
は，オープンキャンパスや大学説明会等の広報活動
が，受験生の志望順位を高めている可能性を逆説的に示している。
ただし，本分析モデルは，入試前の「対人型入試
広報」が，受験時点での志望度に影響を及ぼすという因果関係を念頭に置いている。
「対人型入試広報」の効果をより厳密に析出するためには，入試広報が実施される前段階での志望度が「対人型入試広報」の参加／不参加に影響する可能性をふまえ，受験生が従来有していた志望度を統制する必要があることには留意されたい。

度数

最小値

最大値

平均値

標準偏差

1,023
1,023
1,023
1,023
1,023
1,023
1,023
1,023
1,023
1,023
1,023
1,023
1,023
1,023
1,023
1,023
1,023

0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
-3.781-4.082

1
1
3

0.628
0.407
2.615

0.484
0.491
0.643

1
1

0.783
0.161

0.412
0.368

1

0.106

0.307

1

0.108

0.310

1

0.227

0.419

1

0.212

0.409

1

0.187

0.390

1

0.418

0.494

1

0.192

0.394

1

0.390

0.488

1

0.842

0.365

1

0.158

0.365

1.502
1.772

0.000
0.000

1.000
1.000

表 4 B 大学志望順位の規定要因（順序プロビット分析）
B.127
1.279 ***
ref.
-.029
.421
*
-.230
.068
.287
*
ref.
-.344 **-.339 ***-.492 ***
.272
1,023
N
*** : p < .001, ** : p < .01, * : p < .05, † : p < .10

女性（ref. 男性）
入試区分_前期（ref. 後期）
学部系統_工学部系統_人文社会
学部系統_教育
学部系統_理学部系統_農水産
学部系統_医療出身高校_県内
出身高校_隣県出身高校_その他
対人広報不参加（ref. 参加）
Nagelkerke

3.2 アドミッション・ポリシーの認知に対する対人型
入試広報の効果
続いて，「対人型入試広報」の効果の一つとして，入学生の AP の認知との関わりについて分析する。従属変数として「アドミッション・ポリシーを見たことがある」ダミーを，独立変数として，性別，合格した入試区分，学部系統，出身高校所在地，受験時の B 大学志望度，対人型入試広報不参加ダミーを投入し，二項ロジスティック回帰分析を行なった。結果は表 5 のとおりである。
女性ダミー，工学を基準とした学部系統の教育ダ
ミー，理ダミー，農水産ダミー，医療ダミー，大学
志望度が正の効果を，前期合格者ダミー，対人型広報不参加ダミーが負の効果を与えている。B 大学志望

- 315 -

大学入試研究ジャーナル第 32 号

度の影響をコントロールしてもなお対人型入試広報
不参加者の方が AP を認知していない（オッズ比0.621 倍）ということは，対人型入試広報が AP を受
験生に伝える上で有効な手段となり得ていることを逆説的に示している。また，男性よりも女性の方がAP を認知しており（オッズ比1.520 倍），前期日程合格者の方が後期日程よりも AP を認知していない（オッズ比 0.614 倍）ことも興味深い。2)
表 5 「AP を見たことがある」の規定要因（二項ロジスティック回帰分析）
B
女性（ref. 男性）.419*
入試区分_前期（ref. 後期）-.488†
学部系統_工ref.
学部系統_人文社会-.081
学部系統_教育3.692 ***
学部系統_理.635*
学部系統_農水産.500*
学部系統_医療1.691 ***
出身高校_県内ref.
出身高校_隣県-.071
出身高校_その他
-.136
大学志望度
.435 ***
対人広報不参加（ref. 参加） -.477
*
定数
.290
.195
Nagelkerke
1,023
N*** : p < .001, ** : p < .01, * : p < .05, † : p < .10

的な条件であり，県内ダミーを基準としたオッズ比は隣県ダミーで 3.140 倍，その他ダミーで 10.191 倍にも達するが，これは自然なことであろう。次いで学部の影響も大きく，工学ダミーを基準とした農・水産ダミーのオッズ比は 0.499 倍である。B 大学の農・水産系学部では特に地域の特色を生かした研究・教育が行われていることから，大半の国立大学で設置されている工学系の学部と比較して，対人型
入試広報の情報ニーズが高まるのかもしれない 3) 。
入試区分に関しては，後期ダミーを基準とした前期
ダミーのオッズ比が 0.567 倍になる。これは前期合格
者が志望度の高さゆえに対面型入試広報に参加した
ことを示していると考えられる 4)。性別について，男
性ダミーを基準とした女性ダミーのオッズ比は 0.606
倍となるが，男性の方が対人型入試広報に参加しないという結果に関しては現時点での解釈が難しい。
複数大学でのサンプルを用いた追加検証が必要であろう。
表 6 対人型入試広報の不参加者の規定要因（二項ロジスティック回帰分析）

3.3 対人型入試広報への不参加者の規定要因
最後に，ここまで示されてきたように効果的な広報手段たる「対人型入試広報」への不参加者とはどのような受験生なのかを検討する。従属変数として対人型入試広報不参加ダミーを，独立変数として性別，合格した入試区分，学部系統，出身高校所在地に加え，高校時代の学習態度として「堅実な学習努力」「積極的な授業参加」の標準化した因子得点を投入し，二項ロジスティック回帰分析を行なった。結果は表 6 のとおりである。
出身高校の隣県ダミーとその他ダミーが正の効果
を，女性ダミー，前期合格者ダミー，工学部を基準とした学部系統の農水産ダミーが負の効果を与えており，本稿が着目する高校時代の学習態度の影響はいずれも有意ではなかった。すなわち，受験生は平素の学習態度に表れるようなある種の堅実さや積極性とは関係のない次元で，「対人型入試広報」への参加／不参加を決定している。
最もインパクトが大きいのは，出身地という地理

B
女性（ref. 男性）-.500 **
入試区分_前期（ref. 後期）-.567 **
学部系統_工ref.
学部系統_人文社会-.132
学部系統_教育-.286
学部系統_理.170
学部系統_農水産-.695 **
学部系統_医療.115
出身高校_県内ref.
出身高校_隣県
1.144 ***
出身高校_その他
2.322 ***
堅実な学習努力-.128
積極的な授業参加
-.188
定数
.413
.300
Nagelkerke
1,023
N*** : p < .001, ** : p < .01, * : p < .05, † : p < .10

4 知見のまとめと今後の課題
本稿の検討により明らかになった主な知見を以下にまとめる。
①「対人型入試広報」への参加が，受験時の志望度を高めている可能性があること②「対人型入試広報」への参加が，入学者の AP 認知度を高めている可能性があること③「対人型入試広報」不参加要因として，出身地の遠さや性別，入試区分，所属学部といった属性が- 316 -

「対人型入試広報」の効果と不参加要因をめぐる試論

存在する一方で，受験生個人の高校時代の学習態
度は影響しないこと①の分析結果は先行研究の知見を追認するものであるが，先行研究が考慮していなかった受験生の「出身地」や「入試区分」をコントロールした上でも，一定の説明力を有する推定モデルを提示できたものと考える。②に関して，「対人型入試広報」が受
験生の AP 認知につながるという実証知見が得られた
ことは，対人型の入試広報イベントにおいて主要な目的の１つが達成されていることを裏づけている。
③については，個人の「向学校的」な学習態度というミクロな側面が，「対人型入試広報」の参加行動とは無関係であることが明らかになった。この結果は，「対人型入試広報」への参加が必ずしも学校や教師経由の情報伝達だけに左右されていない可能性，「向学校的」ではない受験生も自身の進学先に関する情報収集を積極的に行っている可能性等，受験生の行動をめぐるより複雑な規定構造が存在することを示唆している。本稿の成果は，これまで主に広報対象となる受験生の属性に着目してきた入試広報研究において，対人型の入試広報活動に参加しない受験生の存在と，受験生の学習態度というミクロな変数を考慮に含めるという，2 つの新たな方向性を示したことにある。
最後に，残された課題について述べる。主要な検討の対象とした「対人型入試広報」の効果について，
本稿ではデータの性質の都合上「参加／不参加」の 2
値変数により把握したが，入試広報がコミュニケー
ションである以上，その効果は〈蓄積的〉であると思われる。つまり，より厳密な効果測定に向けては，「対人型入試広報」への複数の参加経験も考慮することで，また，入試広報の内容をより詳細に分けることで，新たな知見が得られるだろう。さらに，「対
人型入試広報」へのアクセスがなぜ AP の認知を高めるのかも明らかではない。つまり，入試広報とその効果の因果関係に関して，質的な情報が不足していることが，「試論」としての本稿の課題となる。
さらに，発展的課題として，オンライン入試広報
が従来の「対人型入試広報」をどこまで代替可能であるのかについて検討することも重要になるだろう。
これらについては別稿を期したい。

臨場感と，大学教職員や学生との直接的な対人コミュニケー
ションを通じて得られる効果は，相補的であると思われる。
それにもかかわらず「学内型広報」を「対人型入試広報」として一本化するのは，オープンキャンパスが施設見学だけでは成立することはなく，あくまで大学が対人形式で発信する「情報」の「種類」（三好ほか, 2019），すなわちコミュニケーションの内容が焦点となるからである。
2）一般選抜後期日程では，前期日程と比較して面接を課される学部・学科が増えることが影響している可能性がある。
3）全国の国立大学における不本意入学の規定要因を検討した
小林（2021）は，理工系の学部で第二志望以下での入学者が多くなることを指摘している。
4）分析結果は割愛したが，表6の分析に「大学志望度」の変数を投入すると有意な負の効果が得られ，前期ダミーの効果は
消失した。

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.
平尾智隆・大竹奈津子・久保研二・山内一祥 (2011). 「ある国立大学における入試広報の効果測定」『大学評価・学位研究』12, 19－28.
小林元気 (2021). 「国立大学における「不本意入学」の実態─
─入試形態・ジェンダー・学部・大学階層に着目して──」『関西教育学会年報』45, 131－135.
耳塚寛明 (1980). 「生徒文化の分化に関する研究」『教育社会学研究』35, 111－122.
三好登・望月聡・福井寿雄・西郡大・吉村宰・當山明華・藤井良宜 (2019). 「進学希望の変化に与えるオープンキャンパスの効果研究──九州地区国立４大学によるベンチマーキング
を通じて──」『大学入試研究ジャーナル』29, 124－131.
村松毅・寺下榮・田中勝 (2008). 「「対面型」入試広報の効果測定に関する調査〈総括〉」『大学入試研究ジャーナル』18, 1－6.
鈴木敏明・夏目達也・倉元直樹 (2003). 「オープンキャンパスとAO入試」『大学入試研究ジャーナル』13, 7－10.
寺下榮 (2007). 「データ分析に基づく広報展開とエリア戦略─
─静岡大学の取組」『大学入試フォーラム』30, 9－15.
渡辺哲司 (2007). 「大学について調べる入学前の行動と入学後

注
1）ここで，オープンキャンパスの本質は，受験生が実際に「学内」を訪問することにあるのだ，という反論があるかもしれない。実際には，キャンパスを訪問することで得られる- 317 -

成績」
『大学教育学会誌』29(1), 164－168.

【編 集 専 門 委 員】
委員長 山 地 弘 起（大学入試センター）
委 員 池 田 文 人（北海道大学）
川 嶋 太津夫（大阪大学）
中 島 範 行（富山県立大学）
本 郷 真 紹（立命館大学）
小野島真（明治大学）
石 岡 恒 憲（大学入試センター）

大
竹
猪
村
大
椎

谷
内
股
上
津
名

奨（筑波大学）正 興（香川大学）
俊 光（岩手県立大学）
隆（中京大学）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】 （2021 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】 （2021 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.３２
令和４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）