【杉谷氏】
皆様、こんばんは。青山学院大学の杉谷と申します。どうぞよろしくお願い申しあげます。
私の方からは、先ほどご紹介がありましたジェイ・サープ学生調査の概要と、そのデータを使って各大学でどのように分析したらよいかといった、いくつかの例をご紹介したいと思います。
まず、ジェイ・サープの概要です（スライド３）。ジェイ・サープというのは、先ほど山田先生からお話がありました。呼び名自体は変えないまま表記を変えまして、「全国大学共通型」学生調査プロジェクトとして、来年度から本格的に事業化をする運びとなりました。2004 年に採択されました科学研究費補助金を得て、以来 10 年ほどかけて開発してまいりました旧ジェイ・サープを基に実用化した調査でございます。
「新入生調査（JFS）」と「大学生調査（JCSS）」の２種類の調査からなるもので、ここにいるメンバープラス数名で有限責任事業組合ジェイ・サープ研究会を設立いたしまして、来年度より本格的に事業化することになりました。
旧ジェイ・サープとこれから改訂します新たなジェイ・サープを通じての特色としましては、すでにこれまでの研究報告でもお耳にしたことがあるかと思いますけれども、長期にわたって継続的に実施していく調査でございます（スライド４）。そして、全国の大学、学部に呼びかけまして複数の機関が参加し、それらの間での比較が可能な調査設計になっております。さらに、旧ジェイ・サープでは暗号化するような形にはなっていましたが、今度のジェイ・サープでは個人の学籍番号を記入してもらうよ
うな形で、学生の追跡調査が可能になっております。調査項目は認知的な側面ばかりではなく、情緒的な側面も重視したものになっており、調査項目の量が多すぎるというご意見も一部ではありますけれども、汎用的な調査票となっております。
ところで、2012 年にそれまでご参加いただいていた大学さん宛てに、利用の実態とニーズに関する調査をさせていただきました（スライド５）。この調査を担当したメンバーの報告によると、ジェイ・サープ学生調査で実際に知りたかったことや、どうい67

う理由から参加を希望されたかという設問から見ますと、多くのところは大学教育や学習支援に関する満足度を知りたい。学生の知識や技能の習得状況、それから、入学後の経験や活動状況、さらには、入学動機などのアドミッション情報を知りたいというのが、メインの目的だったようです。
比較分析に関して一番希望が多かったのは、同一名称や類似した専門分野の学部との比較ができればというお声でした。ただ、そんなに数字上の変わりはなかったですが、自大学が継続的に参加することによって経年的な比較をしたいとか、あるいは自大学と参加大学全体との比較をしたいというご希望もありました。
そして、フィードバックに関するニーズに関しては、返却時に出来るだけ分かりやすい作図・作表をしてもらえればというお声や、あるいはベンチマーク可能な結果の提示を希望されるというお声があがっております。ここら辺について、私がご報告します新たなジェイ・サープの調査票に反映させるとともに、あとの木村先生からのご報告にあるように、データベースという形で実用化していくという改良が試みられています。
進化するジェイ・サープとあげましたけれども、今申しましたようなアンケート調査を基に、改訂版の調査ではこんな点に工夫をしております（スライド６）。基本的には各部署、たとえば入試委員会や教務委員会とかそういった各部署で個別に把握していた情報を、入学から卒業に至るまでトータルに効率的にアンケート調査で情報収集していくという、基本構造はそう大きく変わりません。ただし、調査項目を日本の大学の文脈に合わせて現在改訂している途中でございます。２つの調査で、新入生調査と大学生調査のすみ分けを徹底しまして利便性を向上させていきたいと思っております。
それから、後ほどの木村先生からのご報告にあるかと思いますが、集計結果はデータベースで閲覧可能な形になっていまして、それを簡易レポートとして出力できるよ
うにして、会議資料などにも利用可能になる、そういうようなサービスを検討しています。それから、各大学さんには自大学の回答結果をデータ化したローデータという68

ものをお返しして、これによって各大学の目的やニーズに合った形で更なる分析が可能な調査にしております。
先ほどのすみ分けという点では、こちら（スライド７）を見ていただいて分かるよ
うに以前の調査では JFS という新入生調査が１年次前期を対象としていたので、実際には７月くらいに行っていたところも結構あったのですけれども、今回、新入生調査は入学直後、要するに４月くらいにできるような設計にして、そのかわり大学生調査の方を１年次から４年次までの教育成果を測定できるようにして、完全にすみ分けを図るようにしております。内容も日本版に新たに改良している状況です。
では、具体的にどんな調査項目があるかというのを、これは暫定版ですけれども、こちらの方でご紹介したいと思います（スライド８）。新入生調査の方は見ていただいて分かるように、やはりアドミッション関係のものを結構詳しく訊いておりまして、受験の決定時期とか受験校ですとか希望順位はもちろんのこと、進学理由もかなり細かく訊いております。それから、保護者がどれくらい関わっているのかというところも見てまいります。
続いて、新入生調査の中身は、入学前教育の経験ですとか、主に入学当初に訊くものですので、高校３年次の活動に絞って１週間あたりの活動時間とか学修行動・経験等を尋ねるような形になっております（スライド９）。ですので、４月の段階で高校３年次の経験がどうだったのかということと、さらには大学に対する期待、どんな能力やスキルを獲得したいと思っているか、授業にどんな希望を持っているのかというところも見てまいります。一応漠然としてですが、卒業後の進路をどれくらい考えているのかということも、入れるようになっております。そして、最後の学籍番号は任意、大学から指定があれば記入するという形になりますけれども、ここで個人を特定するような欄を設けております。
さらに、今の新入生調査に対して、大学生調査は一定の期間を経ての教育環境や学修成果の評価を行えるように、こんな項目を入れております（スライド 10）。一応志望順位とかも入れていますが、アドミッション関係のものは最低限にしまして、留年69

の経験とか、それからメインはここら辺になりますけれども、大学の満足度や入学後の経験状況やどれくらいその経験を行ったかという経験頻度についても訊いております。
大学生調査の方は、ボリュームが多いです。授業内容・形態や１週間あたりの活動時間、それから大学教員の学習においてどのようなサポートがあったか（スライド 11）。
関与の程度を見たり、あくまで自己評価ですが、能力やスキルがどの程度変化したかというところも尋ねております。ここら辺がメインになります。そして、こちらも活用できるかと思いますけれども、キャリアにおける成熟度・適応度や就職活動の状況も訊くような形にしておりまして、最後にやはり学籍番号を記入できるような設計にしております。
繰り返しになりますが、ジェイ・サープ調査でできることをまとめたところがこちらになります（スライド 12）。要するに、全国の参加大学と自大学との結果の比較ができる。それから継続的に参加することによって、自大学の経年的な変化を分析できる。そして、学籍番号を記入すれば学生個人の追跡調査もできるということです。こうした情報を基に学修のプロセスや学修成果、教育環境の、あくまで学生から見たという間接評価ですけれども、評価が出来る調査になっています。全大学と比較したり、経年的な変化を見たりすることによって、自学の大学の教育環境ですとか、学生の特徴を把握するというのが最終的な狙いになっておりまして、特に自大学の強みや言ってみれば弱み、課題等を把握するという狙いになっています。それから、学生個人の状況を把握したいという希望にも応えられるかと思います。
調査結果のフィードバックについては、以前より丁寧にできるような形にしました。
自大学の学生の回答結果を入力したローデータはもちろんご返却しますが、基礎集計グラフということで、ここは木村先生からのお話になりますが、WEB 閲覧可能なデータベースシステムで、そのグラフなどを閲覧できて、なおかつダウンロードや印刷可能な設定にしています（スライド 13）。
もうひとつは、基本分析報告書です。これも作成する予定でして、全国データとの70

比較や経年比較から見た各大学の特徴や傾向等を分析した簡易な分析報告書もつけられればと考えております。
以上で、ジェイ・サープ調査の概要をつかんでいただけたらと思います。活用方法
としては、内容が教育環境や学修成果に関するものが中心になりますので、まず大学教育の改革・改善に役立てていただきたいのが私どもの願いでございます（スライド14）。それから、新入生調査では、アドミッション関係のことをかなり詳しく訊きます
ので、入学志願のマーケティング、学生募集の活動にも役立ててもらえたらというよ
うな思いもございます。それから現在、認証評価が義務付けられておりますので、そういったアクレディテーション対策として、こうしたデータとその分析結果を役立てていただけると、さらに良いのではないかと思います。最後に、ベンチマークとして役立つとありますけれども、ここら辺はご参加の大学の状況にもよりますが、将来的にはその比較のための目標基準設定という形でベンチマークとして活用いただけると望ましいかと思っております。
それでは、個別大学においてジェイ・サープをどのように使っていただくかという点について、お話をしたいと思います。ここで、まず使いますのは、JFS2008 をベースにしたサンプルデータです（スライド 15）。これだけでも、１万件くらいの参加がございますので、一部を抽出したデータとはいえ、分析には十分耐えうるものと思います。なお、ここでご紹介します図表は実際の報告書の図表とは異なる可能性が大きいので、その点だけご了承ください。
まず、現在可能な分析１としては、単純に全体集計との比較を行えます（スライド16）。つまり、自分の大学の特徴、強みと弱みを把握するというものです。これは、大学の満足度を単純に項目別に訊いています。こちらには、全体の結果と個別大学 A 大学との比較が出ております。たとえば、学生同士の一体感、繋がりみたいなもの、これを全体と比較しますと、「満足」、それから「とても満足」というような比率が、A大学の場合、全体よりは少し低くなっています。ここら辺は、弱みとして認識しておいた方が良いのかもしれません。それから、学生交流の機会、これも上のものと連動

71しているかもしれませんが、やはり全体の平均よりは少し低くなっていて、弱みとして認識したほうが良いかもしれません。ただ、コンピューターの施設や設備に関しては、全体的に満足度は高いのですけれども、その全体に比べて A 大学の場合はさらに高い。このように施設設備の点では強みがあると見えるかと思います。
これは全体と比較したものです。もうひとつ現在可能な分析としては、各大学さんにローデータとしてお返しした時に、学部間での比較も出来るということです（スライド 17）。自学部の強みと弱みはなにかといった時に、学部別の満足度を出してみます。これはキャリアプランニングに対して授業内容がどれくらい役立っているかということと、それから初年次教育のプログラム内容に対してどれくらい満足しているかというものを訊いた結果です。人文系は、このキャリアプランニングに対しては、5.8％と低いけれども、社会系や情報系では 25％以上になっているという、こういう差が出た時には、人文系の学部でも少し考えなければいけないという気づきになるのかもしれません。
それから、初年次教育プログラムの内容に関しては、これを見ていただいて分かる
ように、社会系で満足度が高くなっていますので、この大学の社会系の学部では、この点が強みになっているというような比較もできるということです。
それから、もうひとつ現在可能な分析３としては、分析方法としてはかなり込み入った形になりますけれども、たとえば、学生の学習態度によって満足度が違うかどうかというのを見てみることができます（スライド 18）。これは、高校時代の学習態度を 10 項目訊いて、それぞれ「まったくしなかった」、「ときどきした」、「よくした」の回答に１点から３点までつけて、その 10 項目で最高 30 点満点になるように算出しています。それを学習態度が積極的な学生から消極的な学生まで３類型にしたものです。
そうしてみると、この初年次教育に対しては、高校時代の学習態度が積極的な学生の方が、満足度が高くなっている、消極的な学生の方が低くなっているということがわかります。また、教員による学生支援体制に対しても、こういった積極的な学生の方が、満足度が高くなっています。これは、ひとつの結果ですけれども、こういった高72

校時代の積極性というのも、ある意味満足度に影響を与える要因のひとつと考えられるかと思います。これを踏まえて、場合によっては入学時に一部の学生には何らかの対応を考えることも必要になるかもしれません。ですので、各大学さんのニーズに応じて、学生集団を類型化するということも可能かと思います。
それから、継続的参加によって可能になる分析の例として、こういうものをあげます（スライド 19）。まず、個別大学の改善例として、ある大学では 2008 年くらいの履修や成績に対するアドバイスの満足度というのが３割弱くらいでした。これに対して、
たとえば、2010 年からアドバイザー制を導入してみた時に、３年後、６年後どうなっているかを検証してみるとします。これはあくまでもサンプルデータですが、こんなふうに伸びていくと、これは若干飛躍的な伸び方にし過ぎているかもしれませんけれども、ある程度効果を検証することができるかと思います。
それからもうひとつ、継続的参加によって可能な分析としては、個別の学生の成長、発展に関するものをあげております（スライド 20）。学生を特定して１年次と２年次と３年次のプレゼンテーション能力の自己評価というのが、このようにスムーズに上昇していくと非常に望ましいかなと思います。こういう形で、個別学生の推移を見ることも可能かと思います。
以上は、基本的に現在のデータの状況でできるような分析です。これら以外に、将来的に可能にしたい分析としては、先ほどあげましたベンチマーキングがあります（スライド 21）。一種の目標基準を定めて、それとの比較をしていくということですが、ここでは参加大学のうち工業系の単科大学だけを取り出してみて、その類型の全体的な平均と、それから B 大学、C 大学の結果を比較するということをしています。これも満足度を使ったものですけれども、個人別の学習指導や援助に関して、全体的には２割強の満足度が、こと B 大学に関しては６割近くで満足度が非常に高かったり、一方 C 大学の方では満足度が低かったりというような差が出てきます。ここら辺は、実際に参加していただいた大学のデータを使っていますが、これくらい開きがでるところもあります。履修や成績に対するアドバイスに関しても、全体に比べて B 大学自体

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かなり手厚い学生支援をしているのかもしれませんが、こういった差が出てくるということが、お分かりいただけるかと思います。ただ、これはご参加いただく大学がどの程度揃うかということと、こうしたベンチマーキングにご協力いただけるかということを確認したうえでできることですので、この辺はまだ検討課題になっているところです。これは新入生調査のデータですが、こういった大学が一体どういう環境を備えているのかという分析は、大学生調査も含めて丹念に分析していけると良いのではないかと思います。
もうひとつのベンチマーキングは、高い成果を示す大学と比較した場合の例です（スライド 22）。全体に比べて、D 大学が突出しています。A 大学は、全体の平均値とほとんど変わらない結果になっているのに対して、共通教育に関する授業の満足度が D 大学だけこんなに突出して高くなっているとか、初年次教育に関してもこの D 大学が突出して高くなっているとか、そういうことがわかります。こういった大学がどういう環境を備えているのかということを分析できると一番良いと思っています。ただ、ここら辺は、先ほども申しましたように将来的に可能にしたい分析例でございます。
最後に、個別大学でもう少し突っ込んだ、大学教育改革に役立てられるような分析ができたらと思いまして、いくつかご紹介をしたいと思います（スライド 23）。たとえば、これは 2010 年と 2012 年の調査からですけれど、調べてみると能力の変化に関しては、あんまり大きな変化は見られません（スライド 24）。その中でも、この A 大学の場合は、数理的な能力と他の人と協力して物事を遂行する能力というのが増大する傾向にありました。増大すると言っても、10 ポイント程度の差にとどまりますが。
では、数理的能力が伸びたのはなぜでしょうか。アクレディテーション対策として始めた分析も、さらに教育改革に繋げていくために詳細に見ていきましょう。まず、この大学の工学部の回答者が増えていて、工学部の中で見ていくと数理的能力が増えたという回答が他の学部に比べて増大している傾向がありました。全国平均から見ても、数理的能力は伸びている方です。つまり、この伸びは全学的にというよりも、工学部の影響が大きいことがわかります。

74それから、もうひとつ、他の人と協力して物事を遂行する能力はどうかというのを見たものです。これに関係しそうなものをいくつか見てみると、授業中に学生同士議論する機会が、若干ですけれども少し伸びています。授業で検討するテーマを学生が設定するというのも、若干伸びています。これらが決定的な要因だというのはなかなか言い難いですが、たとえば、他の学生と一緒に勉強する機会が多い学生とか、それから授業中に学生同士が議論する機会が多い学生の方が、能力が増大したという比率は、実際に高くなっています。ですので、どれかひとつが決め手というのは、なかなか教育の問題を語る際に難しいかと思うのですけれども、こういった要因というのがいくつか考えられて、それ以外にもたとえば学生の同好団体への加入率が少し上がっている、こういう影響もあるかもしれません。いくつかの変数を分析しながら、十分に今後について検討していく、そういうやり方もあるのではないかと思います。
それから、B 大学のケースです（スライド 25）。先ほどの A 大学は、地方国立大学の例でしたが、こちらは地方私立大学の例です。こちらの能力変化を見ますと、全体的にはあまり変わりがなく、たとえば専門分野や学科の知識はこのようにほとんど変わりがありません。少し下降しているのが、批判的に考える能力とかリーダーシップの能力です。では、専門分野や学科の知識に関しては、それほど問題はないだろうと見ることも出来るかもしれませんが、実は全国値と比べると「大きく増えた」というのが 23.9％に対して、B 大学では 11.7％と少し低めの傾向です。ただ、この大学では、学修時間や成績に特に大きな変化はありませんでした。しかし、心配されるところとしては、満足度が下降気味であって、特に専門分野の授業に関しては、この満足度が56.7％から 39.7％に下がっています。それから、履修や成績に関するアドバイスも、個人別の学習指導や援助も満足度が下がっている傾向にあります。ですので、今すぐにどうということはないかもしれませんけれども、今後は、専門教育の方をもう少しテコ入れした方が良いのではないかと、そういう危機意識を持てる機会になるかもしれません。
ちなみに、この大学の志望順位というのも若干下がってくる傾向がありました。た75だし、その志望順位が直接に能力の変化や満足度の差に統計的な差としては表れてきていません。このように、アクレディテーション対策としてデータを利用するだけにとどまらず、こういった部分への対策というのももう少し考えていく必要がある。そんな形で、大学教育改革のためにデータを使っていけるのではないかと思います。
もうひとつ、これは東京の私立大学の経済学部の例です（スライド 26）。マーケテ
ィングに利用する場合というものです。これを見ると、志望順位と進学理由は、明確に関連しています。特にこの大学さんの場合は、これだけ色々な項目に差が見られて、非常に面白い例だと思ってあげさせていただきました。いずれの進学理由でも、第一志望者の重視する率が、第二志望以下の入学者のそれを大きく上回っています。まず、推薦、AO 入試で内定したからという理由が大きいのですけれども、それ以外にどのような情報によって進学を決めたかということが出ています。高校の先生に勧められた。
ここは、差がでる大学はそんなに多くないですが、この大学さんの場合は、この要素が結構大きいようです。それから、ウェブサイトやオープンキャンパスとか説明会とか出ております。もちろん、現実的な要求だけではなくて、校風や学ぶ内容に興味があったとか、教育に対する評価が高い、こういうようなところも第一志望の人とそれ以下の人とで結構差がついている項目ですので、どういう層に対して、どういう学生募集をしていけばいいか、少しヒントになる部分ではないかと思います。
最後に、個別学生の状況を把握するために、こんなことも出来ますよという例としてご紹介します（スライド 27）。要するに、中退等のリスクが高そうな学生の予備軍を発見して、早期に予防していくことが出来るのではないかというものです。経験頻
度や活動時間を訊いているのですが、たとえば、憂うつで落ち込んだとか、夜よく眠れないことがあるとか、人間関係を見る場合には昼食を一人で食べるとか、カウンセリングのこととか、こういったものを訊いています。また、大学に行きたくないときがあるとか、単位を取れなかった、授業をさぼった頻度とかも尋ねております。それから携帯依存かどうかも、ここら辺はリスク要因になりがちかと思うので、今回は携帯電話やスマートフォンが気になって仕方がない頻度や、ゲームで遊んだり、インタ76

ーネット上の交流に関する時間を訊いたりする項目もあげております。もちろん、これが高い学生がイコールリスクだというわけではありませんが、そこから始めて学生生活充実度や他の大学満足度などもあわせて検証した上で、早期の予防などに役立てることも可能ではないかと思います。
以上が、私からの報告になります。こういった形で本調査を皆様に活用していただ
けたらと、メンバー一同思っております。ご清聴ありがとうございました。

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