
【資料】

大学入試研究ジャーナル第 34 号，147-154，2024

WEB 型オープンキャンパスの開催効果―K 大学入学者の情報参考度・出願校決定時期・第１志望率に着目して―

竹内 正興（香川大学）
コロナ禍を契機として，オープンキャンパスの開催形式を，従来の来場型（対面型）から来場型と WEB型に複線化する大学が増加している。本研究では，入学した大学の WEB 型オープンキャンパスを主に高校時代に経験した者の WEB 型オープンキャンパスでの情報参考度や，参加経験を経ての出願校決定時期，また，大学入学時の志望順位について，来場型参加者や不参加者と比べて違いが見られるのかどうかを K 大学の新入生を対象としたアンケート調査より検討した。調査の結果，WEB 型参加者の情報参考度は，来場型参加者よりは低いものの，肯定率は 98.2％とほとんどの参加者が参考になったと回答していた。また，
WEB 型参加者の出願校決定時期は，来場型参加者よりは遅いが，不参加者よりは早い傾向が見られた。一方，
第 1 志望率は，参加者（WEB 型，来場型）が不参加者を上回った。情報参考度・出願校決定時期・第 1 志
望率からは，WEB 型オープンキャンパスの開催効果があることが窺えた。
キーワード：オープンキャンパス，WEB 型，情報参考度，出願校決定時期 ，第 1 志望率
1 問題の所在

設 備 の 確 認 」 や「 体 験 授 業 」，「 雰 囲 気 」 な ど は，

本研究は，入学した大学の WEB 型オープンキャン

WEB 型ではリアリティーに限界があり，WEB 型のパスを主に高校時代に経験した者が，WEB 型オープ

デメリットとなることが考えられる。一方，国内外をンキャンパスでの情報参考度や，参加経験を経ての出問わず遠隔地からでも気軽に参加できる点は，WEB

願校決定時期，また，大学入学時の志望順位について，型ならではのメリットとして複数指摘されている（永来場型参加者や不参加者と比べて違いが見られるのか

田ほか，2022；小勝ほか，2020）。また，WEB 型へどうかを検討することを目的とする。

の参加は生徒の自主性に任せる高校が多く，結果とし大学が主に高校生を対象として開催するオープンて，学校行事の一環として参加するケースが見られる

キャンパスについて，倉元ほか（2020）は，「入試広来場型よりも参加満足度が有意に高く，第 1 志望者の報のシンボルとなる活動」，小勝ほか（2020）は，「学

割合も高いという研究報告がある（田崎ほか，2022）。

生募集の柱のひとつとなっている」とそれぞれ述べてそこで，本稿では，入学した大学の WEB 型オープいるように，オープンキャンパスは大学が実施する入ンキャンパスを主に高校時代に経験した者を対象とし試広報活動の一大イベントとなっていると考えられた調査より，入試広報活動の観点から見た WEB 型

る。また，国立大学のケースとして，オープンキャン

オープンキャンパスの開催効果を入試区分別に検討す

パスは一般選抜よりも総合型選抜や学校推薦型選抜をる。具体的には，「1．WEB 型と来場型オープンキャ

経て入学した者の方が，参加率が高く出願校決定に影ンパス参加者との間に情報参考度の差は見られるの響を与えているという調査結果がある（吉村，2013）。

か」，「2．WEB 型と来場型オープンキャンパス参加

しかし，2020 年に発生した新型コロナウイルス感者および不参加者との間に出願校決定時期の差は見ら染症（COVID － 19）の拡大により，従来の来場型でれるのか」，「3．WEB 型と来場型オープンキャンパの開催は大きな制約を受け，WEB 型オープンキャン

ス参加者および不参加者との間に第 1 志望率の差は見パスへの変更，もしくは，来場型の開催規模を縮小しられるのか」という３つの問いを立て，WEB 型オー

た上で WEB 型を併用するという複線型の開催形式を

プンキャンパスの開催効果を考察する。

採用する大学が増加している。従来からの来場型オープンキャンパスでは，たとえば，「立地や施設，設備

2 調査概要が確認できる」，「体験授業が受けられる」，「先生や先2.1 調査時期・対象・方法

輩，他の志望者の雰囲気がわかる」，「質問や相談がで

調査は 2022 年 4 月に K 大学に入学した学部 1 年生きる」などが参加のメリットとしてあげられていたがのうち，アンケートに協力した 1,254 人を対象とした（ベスト進学ネット，n.d.），このうち，「立地，施設，（回収率 99.8％）。K 大学は，四国地区に所在し複数の- 147 -

大学入試研究ジャーナル第 34 号

学部を有する国立の総合大学である。入試を実施して＜質問項目 2 ＞

いる区分は，主に，総合型選抜Ⅰ（4 学部），学校推K 大学のオープンキャンパスに参加した学年（＜質薦型選抜Ⅰ（3 学部），学校推薦型選抜Ⅱ（5 学部），

問項目 2 ＞で「1」「2」（参加した）を選択した方のみ

一般選抜前期日程（全学部），一般選抜後期日程（5回答）（選択形式）＊複数回答可

学部）で，入学者のうち，2022 年 3 月高校卒業者（現役生）が全体の約 85％を占めている。
調査は質問紙調査法の形式で，2022 年 3 月に入学

【選択肢】1．高校１年生
3 年生 4．その他

2．高校 2 年生

3．高校

手続書類とともに提出してもらった。K 大学オープン
キャンパスは毎年 8 月に開催されており，2019 年ま＜質問項目 3 ＞
K 大学の受験に関して，K 大学に出願することを決では来場型のみの開催，2020 年は WEB 型のみの開催，2021 年は来場型と WEB 型（8 月開催，動画配信は 8
月中旬～翌年の 1 月 31 日まで）を併用しての開催となった。この開催状況の中で，2022 年 4 月入学者を対象としたのは，高校時代に K 大学オープンキャン
パスの来場型と WEB 型の両方を経験する機会が多くあった学年のためである（表 1）。

めた時期（選択形式）【選択肢】1．高校 1 年終了まで 2．高校 2 年段階
3．高校 3 年 4 月～ 6 月 4．高校 3 年 7 月～ 9 月
5．高校 3 年 10 月～ 12 月 6．高校 3 年 1 月～ 3 月
7．高校卒業後 8．その他＜質問項目 4 ＞

表 1 2022 年 4 月入学者
高校時代の K 大学オープンキャンパス開催状況とK 大学のオープンキャンパスの情報参考度（＜質問WEB 型オープンキャンパスの開催概要

項目 1 ＞で「1」「2」（参加した）を選択した方のみ回答）（選択形式）

高校 1 年生
高校 2 年生
高校 3 年生2022 年３月
来場型開催
高校卒業者
来場型開催
WEB 型開催
WEB 型開催（現役生）
2021 年３月
高校卒業者
来場型開催
来場型開催
WEB 型開催（既卒者）＜ WEB 型オープンキャンパス概要（2021 年 8 月開催）＞◆実施期間：8 月，動画は 8 月～翌年の 1 月 31 日まで配信（来場型は 8 月に実施）◆申込方法：事前登録制（個別相談会は事前予約制）◆参加者数（全体）：3,599 人（来場型参加者数：3,728 人）◆主なコンテンツ：→可能な限り来場型と同様のコンテンツとした・オンライン個別相談会（各学部：7 月下旬～ 8 月下旬に実施）
・学部紹介動画（各学部）→オープンキャンパス用に製作
・全体説明会（各学部）→来場型の説明会を収録した動画
・入試説明会（各学部）→来場型の説明会を収録した動画【選択肢】1．とても参考になった 2．ある程度参考になった 3．あまり参考にならなかった 4．ほとんど参考にならなかった＜質問項目 5 ＞
K 大学の志望順位（選択形式）【選択肢】
1．第 1 志望
第 4 志望以下

2．第 2 志望

3．第 3 志望4．

2.3 分析手法
最初に，オープンキャンパスの参加状況を入試区分

2.2 質問項目と開催形式から概観する。次に，本研究の問い（1．

本調査に関する質問 5 項目は以下の通りである。なWEB 型と来場型オープンキャンパス参加者との間にお，質問票には，個人が特定できないようにデータ処

情報参考度の差は見られるのか，2．WEB 型と来場

理することを明記した上で，同意者に，合格した入試型オープンキャンパス参加者および不参加者との間に区分，出身高校所在地都道府県を記入してもらった。

出願校決定時期の差は見られるのか，3．WEB 型と来場型オープンキャンパス参加者および不参加者との間に第 1 志望率の差は見られるのか）について，単純＜質問項目 1 ＞
K 大学のオープンキャンパスへの参加経験（選択形

集計と統計的分析により検証していく。

式）＊「1」と「2」の複数回答可【選択肢】1．参加した（来場型）
2．参加した（WEB 型） 3．参加しなかった

3 結果
3.1 オープンキャンパス参加状況
オープンキャンパスの全体の参加率を開催形式と入- 148 -

WEB 型オープンキャンパスの開催効果

試区分別に整理したのが表 2 である。全体での参加率

次に，入試区分ごとの肯定率を見ると，開催形式には 28.2％であった。入試区分別では，総合型選抜Ⅰと関わらず，どの入試区分においてもほとんどの参加者

学校推薦型選抜Ⅰが 70％を超えた一方で，学校推薦が参考になったと回答している（表 3）。一方，選択型選抜Ⅱや一般選抜（前期日程・後期日程）は不参加

肢ごとの回答率を見ると，来場型参加者「とても参考

率が参加率を大幅に上回った。また，参加率が 70％になった」の割合が，いずれの入試区分においてもを 超 え た 総 合 型 選 抜 Ⅰ と 学 校 推 薦 型 選 抜 Ⅰ で は，WEB 型参加者よりも高く，特に，学校推薦型選抜Ⅱ

WEB 型参加者が来場型よりも多かった。特に，学校では 40 ポイント以上の差が見られた（図 2）。そのため，

推薦型選抜Ⅰでは WEB 型参加者が全体の 50％以上

各入試区分について，開催形式によって情報参考度にを占めた。一方，不参加率が 50％を超えた学校推薦差が見られるのかどうかを確認したところ，開催形式

型選抜Ⅱや一般選抜（前期日程・後期日程）では，来間で有意差が見られ（表 6，p<.01），学校推薦型選抜

場型参加者が WEB 型よりも多い結果となった。

Ⅱにおいて，来場型参加者が WEB 型参加者よりも情参加した学年の割合（延べ人数）は，高校 1 年生。
報参考度が高かった（表 7，p<.05）

19.8％，高校 2 年生 15.8％，高校 3 年生 62.6％，そのなお，WEB 型に参加した一般選抜後期日程での入他 1.7％と高校 3 年生が全体の 60％以上を占めた。ま学者が 2 人と少なかったため，一般選抜後期日程は分た，県内からの参加者は 47.4％，県外からの参加者は

析対象外とした。

52.6％と県外からの参加者の割合がやや高かった。
表 3 オープンキャンパス情報参考度
表 2 オープンキャンパス参加率（入試区分・開催形式別）
参加
参加
参加
参加
（来場＋ （来場型）（WEB 型） （計） 不参加
WEB）
8
32
44
84
34
総合Ⅰ 人数
割合
6.8%
27.1%
37.3% 71.2% 28.8%
4
22
51
77
23
推薦Ⅰ 人数
割合
4.0%
22.0%
51.0% 77.0% 23.0%
4
31
26
61
126
推薦Ⅱ 人数
割合
2.1%
16.6%
13.9%
32.6% 67.4%
3
67
45
115
603
前期 人数
割合
0.4%
9.3%
6.3% 16.0% 84.0%
0
13
2
15
112
後期 人数
割合
0%
10.2%
1.6% 11.8%
88.2%
19
165
168
352
898
全体 人数
割合
1.5%
13.2%
13.4% 28.2% 71.8%

入試区分・開催形式別

肯定率

参加
参加
参加
（来場＋ （来場型）（WEB 型）
WEB）
8
32
44
総合Ⅰ 人数
割合
100%
100%
100%
4
22
51
推薦Ⅰ 人数
割合
100%
100%
100%
4
31
26
推薦Ⅱ 人数
割合
100%
96.8%
92.3%
人数
3
67
45
前期
割合
100%
94.0%
95.6%
人数
19
165
168
全体
割合
100%
97.5%
98.2%

3.2「問い」に対する検証結果
3.2.1 情報参考度
1 点目の問いとして設定した「WEB 型と来場型オープンキャンパス参加者との間に情報参考度の差は見られるのか」について，はじめに，情報参考度を WEB
型と来場型でそれぞれ集計した（表 3，図 1）。表 3 の肯定率（「とても参考になった」，「ある程度参考になった」の和）で見た場合，全体では，来場型が 97.5％，
WEB 型が 98.2％となり，開催形式による肯定率はともに 95％以上となった。一方，図 1 の「とても参考になった」の回答割合を見ると，来場型が 75.5％，
WEB 型が 55.2％となった一方で，「ある程度参考になった」は，来場型が 22.1％，WEB 型が 43.0％となり，
情報参考度の強さでは，開催形式間で有意差が見られ，来場型参加者が WEB 型参加者よりも（表 4，p<.01）
情報参考度が高かった（表 5，p<.01）。

- 149 -

図 1 オープンキャンパス情報参考度
開催形式別（選択率）

大学入試研究ジャーナル第 34 号

プンキャンパス参加者および不参加者との間に出願校決定時期の差は見られるのか」について，まず，全体での出願校決定の時期別の割合を一覧にしたのが図 3である。出願校決定の割合が最も高かった時期を開催
形式別に見ると，WEB 型参加者は高校 3 年の前半（4～ 6 月：28.7％，7 ～ 9 月：28.7％），来場型参加者は高校 1 年終了まで（27.9％），また，不参加者は高校 3
年の 1 ～ 3 月（49.4％）となり，開催形式によって異なる結果となった。
図 2 オープンキャンパス情報参考度
入試区分・開催形式別 「とても参考になった」の割合（％）

表 4 オープンキャンパス情報参考度（全体）分散分析
変動
平方和 自由度 平均平方 F 値 ｐ 値 判 定
グループ間 5.4644
2
2.7322 9.5446 0.0001**
グループ内 99.0456
346
0.2863
合計
104.5100348*：p<0.05**：p<0.01

表 5 オープンキャンパス情報参考度（全体）多重比較検定・Bonferroni
水準 1
水準 2 平均 1 平均 2 差 統計量 ｐ 値 判 定
参加
参加（来場＋ WEB）（来場型） 3.9474 3.7256 0.2218 1.7103 0.2643
参加
参加**（来場＋ WEB）（WEB 型）3.9474 3.5181 0.4293 3.3130 0.0031
参加
参加**（来場型）（WEB 型）3.7256 3.5181 0.2075 3.5232 0.0015*：p<0.05**：p<0.01

図 3 オープンキャンパス開催形式別 出願校決定時期
割合（％）
次に，入試区分ごとに開催形式別の出願校決定時期を見ると，すべての入試区分において，出願校決定時
期が早いのは，来場型参加者，WEB 型参加者，不参加者の順となった（図 4）。また，WEB 型参加者の出

表 6 オープンキャンパス情報参考度（入試区分別）分散分析

願校決定の割合が最も高かった時期を見ると，最も早

変動
グループ間
グループ内
合計

平方和
11.121987.250798.3726（34.6％），次いで，高校 3 年 7 月～ 9 月の総合型選抜*：ｐ <0.05**：ｐ <0.01

自由度 平均平方 F 値 p 値
71.5888 5.5723 0.0000
306 0.2851
313

かったのは，高校 3 年 4 ～ 6 月の学校推薦型選抜Ⅱ

判定**

Ⅰ（38.6％）と学校推薦型選抜Ⅰ（42.0％），最後に，高校 3 年 1 月～ 3 月の一般選抜前期日程（31.1％）となった。総合型選抜Ⅰ，学校推薦型選抜Ⅰ，一般選抜前期

表 7 オープンキャンパス情報参考度（入試区分別）

日程については，出願が迫った時期での決定割合が高多重比較検定・Bonferroni

かったが，不参加者の割合よりは低い結果となった。

水準 1
来場参加
・総合Ⅰ
来場参加
・推薦Ⅰ
来場参加
・推薦Ⅱ
来場参加
・前期

水準 2 平均 1 平均 2 差 統計量 p 値 判定
WEB 参加 3.968 3.636 0.3314 2.6465 0.2395
・総合Ⅰ
WEB 参加 3.818 3.640 0.1782 1.3043 1.0000
・推薦Ⅰ
WEB 参加 3.742 3.231 0.5112 3.5997 0.0104*
・推薦Ⅱ
WEB 参加 3.576 3.409 0.1667 1.6037 1.0000
・前期*：p<0.05**：p<0.01

最後に，全体および入試区分別に WEB 型と来場型
オープンキャンパス参加者および不参加者との間に出
願校決定時期の差が見られるのかどうかを，高 1 終了
ま で：7 点， 高 2 段 階：6 点， 高 3・4 ～ 6 月：5 点，
高 3・7 ～ 9 月：4 点，高 3・10 ～ 12 月：3 点，高 3・
1 ～ 3 月：2 点，高校卒業後：1 点としてスコア化し，統計的分析（分散分析）を行い確認したところ，全体同一入試区分での比較のみ記載。

，
では，開催形式間で有意差が見られ（表 8，p<.01）
3.2.2 出願校決定時期

来場型参加者が WEB 型参加者よりも出願校決定時期

2 点目の問いとして設定した「WEB 型と来場型オーp<.01）。また，参加形態に関わらず，が早かった（表 9，- 150 -

WEB 型オープンキャンパスの開催効果

図 4 オープンキャンパス入試区分・開催形式別

オープンキャンパス参加者は不参加者よりも出願校決

出願校決定時期

表 8 オープンキャンパス開催形式別出願校決定時期（全体）

定時期が早かった（p<.01）。

分散分析

一方，入試区分別では，開催形式間で有意差が見ら，学校推薦型選抜Ⅱの来場型が学れ（表 10，p<.01）
校推薦型選抜Ⅱの WEB 型や学校推薦型選抜Ⅱの不参
加者よりも出願校決定時期が早かった（表 11，p<.05，
p<.01）。また，一般選抜前期日程のオープンキャンパ

ス参加者は，参加形態に関わらず，不参加者よりも出変動
平方和 自由度 平均平方 F 値 p 値
グループ間 933.2701
2466.6351 180.5833 0.0000
グループ内 3162.8684 1224
2.5840
合計
4096.1385 1226*：p<0.05

判定****：p<0.01

表 9 オープンキャンパス開催形式別出願校決定時期（全体）

願校決定時期が早かった（p<.01）。

多重比較検定・Bonferroni

なお，WEB 型に参加した一般選抜後期日程での入学者が 2 人と少なかったことおよび来場型，かつ，WEB 型参加者がいなかったことから，一般選抜後期
日程は分析対象外とした。

割合（％）

水準 1
水準 2 平均 1 平均 2 差 統計量 p 値 判定
参加
参加**（来場型）（WEB 型）4.9817 4.3214 0.6603 3.7418 0.0006
参加
16.5430 0.0000**（来場型） 不参加 4.9817 2.7229 2.2588
参加
11.8268 0.0000**（WEB 型） 不参加 4.3214 2.7229 1.5985*：p<0.05- 151 -**：p<0.01

大学入試研究ジャーナル第 34 号

表 10 オープンキャンパス開催形式別差は見られなかったものの（表 14），来場型参加者

出願校決定時期（入試区分別）分散分析

90.3 ％，WEB 型 参 加 者 80.8 ％ に 対 し， 不 参 加 者 は変動
平方和 自由度 平均平方 F 値 p 値
グループ間 1371.3459
11
124.6678 59.0559 0.0000
グループ内 2298.8957 1089
2.1110
合計
3670.2416 1100*：p<0.05

62.7％と，オープンキャンパス参加者と比べ第１志望

判定**

率が低くなった（表 12）。最後に，一般選抜前期日程のオープンキャンパス参加者は，参加形態に関わらず，
不 参 加 者 よ り も 第 １ 志 望 率 が 高 か っ た（ 表 14，**：p<0.01

p<.01）。

表 11 オープンキャンパス開催形式別

なお，WEB 型に参加した一般選抜後期日程での入出願校決定時期（入試区分別）多重比較検定・Bonferroni

学者が 1 人だったため，一般選抜後期日程は分析対象

水準 1
水準 2
来場参加
不参加
・前期
・前期
来場参加
不参加
・推薦Ⅱ ・推薦ⅡWEB 参加 不参加
・前期・前期
来場参加 WEB 参加
・推薦Ⅱ ・推薦Ⅱ
来場参加 WEB 参加
・総合Ⅰ ・総合Ⅰ
来場参加
不参加
・総合Ⅰ ・総合Ⅰ
来場参加 WEB 参加
・前期
・前期
WEB 参加 不参加
・総合Ⅰ ・総合Ⅰ
来場参加 WEB 参加
・推薦Ⅰ ・推薦Ⅰ
来場参加
不参加
・推薦Ⅰ ・推薦Ⅰ
WEB 参加 不参加
・推薦Ⅰ ・推薦Ⅰ
WEB 参加 不参加
・推薦Ⅱ ・推薦Ⅱ

平均 1

平均 2

差

p 値

判定

4.19402.39271.80140.0000**5.58063.51592.06480.0000**3.46672.39271.07400.0001**5.5806

4.15381.42680.0154*5.80654.77271.03370.16305.80654.79411.01230.33734.19403.46670.72740.62834.77274.7941

0.02141.00005.59094.76470.82621.00005.59094.69570.89531.00004.76474.69570.06911.00004.15383.51590.63801.0000*：p<0.05

同一入試区分での比較のみ記載。

**：p<0.01

外とした。
表 12 第 1 志望者の人数と割合（入試区分・開催形式別）
参加
参加
参加（来場＋ （来場型）（WEB 型 )
WEB）
8
32
43
総合Ⅰ 人数
割合
100%
100%
97.7%
4
22
50
推薦Ⅰ 人数
割合
100%
100%
98.0%
4
28
21
推薦Ⅱ 人数
割合
100%
90.3%
80.8%
3
47
35
前期 人数
割合
100%
70.1%
77.8%
0
8
1
後期 人数
割合
0%
61.5%
50.0%
19
137
150
全体 人数
割合
100%
83.0%
89.3%

参加
（計）

不参加

83
98.8%
76
98.7%
53
86.9%
85
73.9%
9
60.0%
306
86.9%

30
88.2%
21
91.3%
79
62.7%
284
47.1%
16
14.3%
430
47.9%

表 13 オープンキャンパス開催形式別
入学者の第１志望率（全体）
多重比較検定・Bonferroni

3.2.3 第１志望率
3 点目の問いとして設定した「WEB 型と来場型オープンキャンパス参加者および不参加者との間に第 1 志
望率の差は見られるのか」について，集計結果をまとめたのが表 12 である。開催形式ごとの第 1 志望率を見ると，WEB 型参加者の第 1 志望率が 89.3％となり来場型参加者の 83.0％よりも高かった。この結果は，単純集計では，田崎ほか（2022）の先行研究と符合していたが，本研究においては，WEB 型参加者と来場型参加者の第 1 志望率に有意差はなく，WEB 型参加

水準 1

水準 2

平均 1 平均 2

差

統計
量 p

値 判定

参加
参加
1.0000 1.2364 0.2364 1.2272 1.0000（来場＋ WEB）（来場型）
参加
参加（来場＋ WEB）（WEB 型）1.0000 1.1198 0.1198 0.6222 1.0000
参加
不参加 1.0000 1.7606 0.7606 4.1266 0.0002（来場＋ WEB）
参加
参加（来場型）（WEB 型）1.2364 1.1198 0.1166 1.3362 1.0000
参加（来場型） 不参加 1.2364 1.7606 0.5242 7.7848 0.0000
参加（WEB 型） 不参加 1.1198 1.7606 0.6408 9.5649 0.0000*：p<0.05

者の第 1 志望率が来場型参加者よりも高いという結果にはならなかった（表 13）。ただし，いずれの開催形
式においてもオープンキャンパス参加者と不参加者と，オープンキャンパの間には有意差が見られ（p<.01）
ス参加者の第１志望率は不参加者よりも高かった。
入試区分別では，まず，総合型選抜Ⅰ，学校推薦型
選抜Ⅰでは，参加したオープンキャンパスの開催形式
や不参加に関わらず，ほとんどの入学者が第１志望だった（表 12）。次に，学校推薦型選抜Ⅱでは，有意- 152 -**：p<0.01

**

**
**

WEB 型オープンキャンパスの開催効果

表 14 オープンキャンパス入試区分・開催形式別

情報参考度が高かったが，肯定率においては，双方の入学者の第 1 志望率（入試区分別）

差は 0.7 ポイントと僅かだったことから，WEB 型オー

多重比較検定・Bonferroni

プンキャンパスにおいても，出願に向けて参考となる

水準 1
水準 2 平均 1 平均 2 差 統計量 p 値 判定
WEB 参加 不参加 1.2667 1.7761 0.5095 4.4424 0.0006
**
・前期
・前期
来場参加
不参加 1.3881 1.7761 0.3881 4.0606 0.0035
**
・前期
・前期
来場参加 WEB 参加
・総合Ⅰ ・総合Ⅰ 1.0000 1.0455 0.0455 0.2636 1.0000
来場参加
不参加
・総合Ⅰ ・総合Ⅰ 1.0000 1.1471 0.1471 0.8046 1.0000
来場参加 WEB 参加
・推薦Ⅰ ・推薦Ⅰ 1.0000 1.0000 0.0000 0.0000 1.0000
来場参加
不参加
・推薦Ⅰ ・推薦Ⅰ 1.0000 1.0870 0.0870 0.3929 1.0000
来場参加 WEB 参加
・推薦Ⅱ ・推薦Ⅱ 1.1613 1.1923 0.0310 0.1572 1.0000
来場参加
不参加
・推薦Ⅱ ・推薦Ⅱ 1.1613 1.4444 0.2832 1.9032 1.0000
来場参加 WEB 参加
・前期
・前期 1.3881 1.2667 0.1214 0.8487 1.0000
WEB 参加 不参加 1.0455 1.1471 0.1016 0.5996 1.0000
・総合Ⅰ ・総合ⅠWEB 参加 不参加 1.0000 1.0870 0.0870 0.4651 1.0000
・推薦Ⅰ ・推薦Ⅰ
WEB 参加 不参加 1.1923 1.4444 0.2521 1.5773 1.0000
・推薦Ⅱ ・推薦Ⅱ情報を発信できていたことが窺えた。一方，入試区分*：p<0.05**：p<0.01

別では，学校推薦型選抜Ⅱにおいて，WEB 型が来場
型参加者よりも情報参考度が低い結果となった。この要因の一つとして，K 大学の学校推薦型選抜Ⅱを実施する多くの学部では，出願期間が大学入学共通テスト
後であることに加え，実質的に個別試験を実施せず，主に，出願書類と大学入学共通テストでの選抜となる
ため，大学のキャンパスを直接訪れること以外で得られる参加メリットが少なかったことが考えられる。つまり，1 点目でも指摘したが，入試区分別に見た場合，
WEB 型オープンキャンパスについては，入試において個別試験の配点が高いなど，大学独自の入試情報を有するほど参加メリットがあると考える者が多かった可能性が考えられる。
3 点目は，本稿における 2 番目の問いとして設定した「2．WEB 型と来場型オープンキャンパス参加者
および不参加者との間に出願校決定時期の差は見られ

同一入試区分での比較のみ記載。

るのか」についてである。
4 考察とまとめ結果は，全体では，WEB 型参加者は，来場型参加

問いの設定に対する調査結果を踏まえ，次の４点を指摘したい。

者よりは出願校決定時期が遅いものの不参加者よりは早く，早期の出願校決定を促す，もしくは，出願校決

1 点目は，オープンキャンパスの参加状況を入試区定の意思を強固にするという観点から開催効果がある

分別に見た場合，総合型選抜Ⅰと学校推薦型選抜Ⅰのことが窺えた。特に，入試区分別に見た場合，学校推参加率が他の入試区分（学校推薦型選抜Ⅱ，一般選抜

薦型選抜Ⅱにおける WEB 型参加者の出願校決定時期

前期日程・後期日程）より高く，かつ，WEB 型でののピークが，他の入試区分とは異なり出願直前期でな

参加率が来場型の参加率を上回っていたことである。

かった点や，一般選抜前期日程において，高校３年の総合型選抜や学校推薦型選抜を経た入学者の参加率が1 月～ 3 月という出願直前期の決定者が WEB 型参加

高いことは，吉村（2013）の先行研究と一致している者 31.1％に対し，不参加者は 56.6％と 25 ポイント以が，本調査では，さらに，大学入学共通テストを課さ上の差が見られた点は WEB 型オープンキャンパスのないⅠ型を経ての入学者の参加率が高いことが特徴と開催効果として考えられる。なぜなら，出願直前期のいえる。この要因としては，総合型選抜Ⅰと学校推薦決定者の割合を減らすことは，入学満足度の割合を高型選抜Ⅰの参加者は，ほぼ全員が第 1 志望であることめることに寄与する可能性が指摘できるからである。

から，主体的に参加し情報収集しようとする傾向が強

また，全体および各入試区分において，WEB 型参いことがあげられる。また，総合型選抜Ⅰと学校推薦加者が来場型参加者よりも出願校決定時期が遅い結果

型選抜Ⅰは大学入学共通テストを課さず，選抜は大学となったが，この要因の一つとして，K 大学 2022 年の個別試験のみとなるため，最新の K 大学の入試情4 月入学者の約 85％を占める 2022 年 3 月高校卒業者

報を得ようとする参加者が多かったことが考えられ（現役生）が，K 大学の WEB 型オープンキャンパスる。

に参加できる学年が高校 2 年生以降であったことが考2 点目は，本稿における 1 番目の問いとして設定しえられる。

た「1．WEB 型と来場型オープンキャンパス参加者

最後 4 点目は，本稿における 3 番目の問いとして設との間に情報参考度の差は見られるのか」についてで定した「3．WEB 型と来場型オープンキャンパス参ある。

加者および不参加者との間に第 1 志望率の差は見られ

結果は，来場型参加者の方が WEB 型参加者よりもるのか」についてである。

- 153 -

大学入試研究ジャーナル第 34 号

結果は，WEB 型参加者と来場型参加者との間に第1 志望率の差は見られなかったものの，最も募集人員が多い一般選抜前期日程において，WEB 型参加者を含めたオープンキャンパス参加者の第 1 志望率が，不参加者よりも高いことが確認された。3 点目の考察とも共通するが，吉村（2013）が，「オープンキャンパ
スへの参加者の多く（70％程度）は参加前から志望しており」と指摘しているように，受験生はオープンキャ
ンパスを契機として出願校を決定したり第 1 志望校として設定したりするとは限らない。しかし，少なくとも，WEB 型オープンキャンパスに参加することによって，出願校未決定者が，出願候補校としてより有力な選択肢とすることや，志望順位が高くなかった者が志望順位を上げる効果を生み出すことが期待できるだろう。
2020 年に発生した COVID － 19 が 5 類に移行し，今後，来場型での開催が 2019 年以前の水準に向けて増加に転じていくことが予想される。その際，来場型を主としつつも，来場型のみではカバーできない点（例
えば，遠隔地からの参加率向上や，自主的な参加者の意欲を持続するような複数回参加が可能なプログラムの設定）を，WEB 型と組み合わせて実施していくことが，今後，
入試広報活動の観点から見たオープンキャ
ンパスの開催効果をより高めることにつながると考え
られる。
参考文献
ベスト進学ネット（n.d.）．『オープンキャンパスの 4 つのメ
リ ッ ト 』 ＜ https://www.best-shingaku.net/s-matome/
opencampus/c000018.php ＞（2023 年 1 月 26 日）
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.
永田純一・三好登・杉原敏彦・竹内正興（2022）．「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－」『大
学入試研究ジャーナル』32，265 － 270.
小勝健一・藤ノ木有沙（2022）．「ポストコロナ時代のオープ
ンキャンパス－オンライン開催の実態と効果についての一考察－」『DHU

JOURNAL2020』103 － 105.

田崎優里・山田恭子・浦崎直光（2022）．
「WEB 型オープンキャ
ンパスの特徴と効果－来場型オープンキャンパスとの差異に着目して－」『大学入試研究ジャーナル』33，1 － 6.
吉村宰（2013）．
「新入生の受験校決定理由と入学時点での『気持ち』および学業成績との関連」『大学入試研究ジャーナル』
23，63 － 70.

- 154 -