〈研究ノート〉

キャリアセンターが提供するキャリア教育科目の効果測定（２）―入門から応用へ―

立教大学社会学部

１

助教

瀬戸

健太郎

法政大学キャリアデザイン学部

教授

梅崎

修

法政大学キャリアデザイン学部

教授

田澤

実

問題設定

る可能性は大きい。そこで、本稿では、2回のキャリア教育科目受講が行われるという条件を利用し本稿の目的は大学のキャリアセンターが提供すて、このようなキャリア教育科目受講に関するセるキャリア教育科目について、（1）複数回の受講

ルフセレクションの一端を明らかにする。もう一はいかなる要因で規定されているのか、（2）応用

つは、従来の研究では 1回のキャリア教育科目の的な科目に関して、基礎科目から積み上げて受講受講により、キャリア意識や内定獲得に有効ですることで、学生のキャリア意識に対して、いかあったかが言及されるが、射程を拡大して、「複なる効果が存在するのかを実証的に明らかにする

数回のキャリア教育科目受講の効果」を明らかにことにある。また本稿は、瀬戸他（2023）で実する。つまり、キャリア教育科目の受講の効果が証的に検討した、法政大学の「キャリアデザイン

線形の伸び方をしており、追加的な受講によりさ入門」の受講による、キャリアアクションビジョ

らなる効果が見込めるのか、むしろ、追加的な効1）

ンテスト得点（CAVT 得点） の推移に関する果といったものは乏しいのか、ということにアプ研究を拡張したものであり、4時点の CAVT 得

ローチする。

点を収集した貴重な調査デザインを利用したもの

本研究の構成は次の通りである。2節で本研究になる。キャリア教育科目受講が学生のキャリアの調査デザインと利用可能な分析手法の比較検討

意識を伸長させるという結果は、平尾（2019）を行う。3節では、上述の 2つの課題にそれぞれが因果推論の枠組みを用いて実証的に明らかにしアプローチし、4節ではそれらの結果の含意につている。しかしながら一方で、大半の研究は 1回いて議論するのキャリア教育科目の受講で複数回、意識を測定することで、その効果を導き出そうとしており、キャリア教育科目の効果の持続性には、受講後の学生の行動への影響について検討する余地があ２

調査デザインと分析方法（１）調査デザインる。また、より重要な点に、キャリア教育科目のデータの概要について述べる。本稿では、法政受講に関してはセルフセレクションが作用してい大学キャリアセンターによるキャリア教育科目の生涯学習とキャリアデザイン Vol. 21 No.2 (2023)

115

「キャリアデザイン応用」の受講者データを扱う。

「伸び」と「水準」を推定するアプローチである。

同科目は瀬戸他（2023）で用いた「キャリアデ

第二に、「キャリアデザイン入門」を受講してザイン入門」の発展科目として、市ヶ谷キャンパ

いるが、「キャリアデザイン応用」を受講していスでのみ対面授業で開講されている科目である。

ない、という学生データを利用して、「継続的にカリキュラムは主に業界分析など、就職活動におキャリア教育科目を受講する要因」を実証的に明ける必須スキルに関して、教授を行っている構成

らかにするアプローチである。これは、パネルデーである。学部横断型で展開しており、1年生よりタにおける脱落バイアスの推定を行うのと実証的受講可能であるほか、必ずしも、「キャリアデザには変わらない。このアプローチから、「キャリイン入門」を受講していなくとも、「キャリアデア教育科目の受講におけるセルフセレクション要

ザイン応用」から受講することも可能になってい因」の一部を推定できる。管見の限り、ほとんどる。2022年度は対面形式を合わせて 4科目設置さのキャリア教育科目の効果検証に関する実証研究れていた。

は、受講者データを利用して行っている。特に、調査実施時期は第 1回が、2022年 10月下旬に、必修科目ではない場合には、セルフセレクション

第 2回が 1月中旬であり、回答方法はオンラインによるバイアスの存在は大きいであろう。本稿は、での回答フォームにより、受講者に質問紙を配布

瀬戸他（2023）のデータに「キャリアデザイン

した。これに加えて、瀬戸他（2023）で利用し応用」の受講者データをマッチングできるため、た「キャリアデザイン入門」の受講者データを、「キャリアデザイン入門」受講時の成績や CAVT

学籍番号でマッチングして、4時点分のパネルデー

得点を利用することが可能である。つまり、キャタとした。

リア教育科目受講において、セルフセレクション

ただし、前述の通り「キャリアデザイン入門」

要因であると考えられる学生のキャリア意識を投と「キャリアデザイン応用」はそれぞれ、独立に入することが可能なのである。本稿の分析はその受講することが可能である。すなわち、一般的なような、セルフセレクションがどのようにして起

パネルデータの課題である、脱落バイアスの発生きているかを探索的に明らかにできることがわかのみならず、新規追加サンプルが「キャリアデザ

る。

イン応用」から出現する、という問題もある。受第三に可能なアプローチは、「キャリアデザイ

講科目とデータ収集の条件分岐については、表 1ン入門」の受講有無を処置・統制条件として、
「キャ

に示す。

リアデザイン応用」の受講者の CAVT 得点から、

表1

利用可能なデータの組み合わせ

2回のキャリア教育科目の受講の持つ効果推定を行うアプローチである。こちらも前述の通り、複パターン

キャリアデザイン入門
受講

キャリアデザイン応用
受講

数のキャリア教育科目の受講による、キャリア意

1

◯

◯

科目受講後に効果は解消するため、一種の対症療

2

◯

×

法に過ぎないのか、といったことは必ずしも明ら

3

×

◯

かにされていない。そこで本稿では、「複数のキャ

4×

×

リア教育科目の受講は累積的な効果を有している

識や行動の効果が累積的なものなのか、それとものか」といったことを実証的に明らかにする。

これを見ると、本稿のような調査デザインだとこのように、分析課題に応じて用いるデータ

3つの分析が可能になることがわかる。第一に、4セットが複数存在する。結論から言えば、本稿で時点での CAVT の推移を傾きと切片に分解したは第二と第三のアプローチについてのみ実証的に実証分析である。これは、キャリア意識や行動の検証する。第一のアプローチを行うには、著しく

116 Lifelong Learning and Career Studies Vol. 21 No.2 (2023)

キャリアセンターが提供するキャリア教育科目の効果測定（２）サンプル脱落が多く、「キャリアデザイン入門」

ングを用いる方が妥当である。例えば、
宮田（2020）

からの継続率を計算すると、20％にも満たないたでは傾向スコアを用いて、キャリア教育の効果推めである。もちろん、脱落確率を補正してアプロー

定を行っている。本稿の場合では、調査の制約上、チすることもできるが、調査の制約上、脱落確率「キャリアデザイン応用」から受講を始めた学生を補正するための変数が非常に限定されているとの変数が十分に入手することができない。
「キャいう問題点もあることから、本稿では 4時点での

リ ア デ ザ イ ン 入 門 」 を 受 講 し て い な い た め、

キャリア意識の推移は今後の課題とし、第二と第CAVT 得点という、受講有無を決定づけるであ

三のアプローチについて実証的に検証する。

ろう重要な変数が手に入らないのである。もちろ（２）分析方法ん、宮田（2020）のように、性別や学年、学部、入試形態といった最低限の変数で処置群と統制群

分析方法について述べる。第二のアプローチとをプロビットモデルで推定する、ということも可第三のアプローチで用いる分析はそれぞれ、若干能であろう。しかしながら、キャリア教育科目の異なるが、第二のアプローチでは、脱落確率の推受講有無の意思決定に対して、これらの変数を用定を行う。手順はまず、法政大学の学部×男女比

いるのには妥当かは留保が必要だろう。そこで、率からクロスセクション用ウェイトを作成し、曖昧な条件の下での因果推論を行うよりも、これウェイトで重み付けした二項プロビットモデルをまで先行研究で十分に行われていない、キャリア行って「誰が継続的にキャリア教育科目を受講す

教育科目の累積的な影響を記述的ながらも行うこるのか」を推定する。今回のアプローチでは「キャとを優先してアプローチする。したがって、第三リアデザイン入門」の 2時点データを利用するこのアプローチでは、「キャリアデザイン応用」受とができるため、「キャリアデザイン入門」受講講者だけでの脱落確率の逆確率を用いて補正した

前後のキャリア意識などのデータも用いること

上で、CAVT 得点の平均的な推移を確認する、で、キャリア意識の「水準」と「変化率」も考慮という比較的珍しい環境での結果を記述的に確認した、学生の受講行動の推定を行うことができる

していく 2）。講義は 2022年度に行われているため、

点で、より発展的な分析が実行可能である。例え

学部別の男女比率の情報は法政大学後援会（2022）

ば、継続受講者ほど真面目な学生であり、早くかから取得し、2022年度 5月 1日現在のデータを利らキャリア意識が高いといった、なんらかの想定用したものと、本稿のデータとを組み合わせて、に基づく学生像を実証的に検証することができ

ウェイトの作成を行った。この際、「性別その他」る。このような想定は、同一講義内での 2時点のはケース数が少ないため除外した。なお、第二の推定であれば概ね正しいと考えられる一方で、学アプローチ、第三のアプローチそれぞれ異なる期をまたいだ別科目の受講であれば、開講キャン

データセットを作成することから、それぞれのパスや必修科目の有無など、制度的な要因のほか

データセットで都度、ウェイトは作成し直して分にも、受講者の意識の変化などセルフセレクショ析を行った。したがって、
データセットごとにウェンが働くことは想像に難くない。限られた変数か

イト値はそれぞれ異なるものを利用した。

らのアプローチになるが、本稿ではこのような、学期をまたいだ継続受講について、明らかにする。
第三のアプローチに関しては、「キャリアデザ３

分析結果イン入門」の受講有無を条件にした平均値の推移（１）「キャリアデザイン応用」の受講有無の推定を計算することができる。もちろん、精緻な効果

表 2は、「キャリアデザイン応用」の受講有無推定を行うのであれば、「キャリアデザイン入門」の推定に用いた変数の基本統計量である。
「キャの受講有無を確率的に推定した傾向スコアマッチ

リアデザイン応用」における CAVT 得点の無回
生涯学習とキャリアデザイン Vol. 21 No.2 (2023)

117

表2
平均値 標準偏差

基本統計量 3）N

平均値 標準偏差N

平均値 標準偏差

N

継続受講

0.150

-

2583 経営学部

0.113

-

2583

キャリアデザイン
入門成績

3.070

0.870

2583

男性

0.530

-

2583 経済学部

0.164

-

2583

2022年夏学期
GPA

2.690

0.680

2583

女性

0.470

-

2583 現代福祉学部

0.118

-

キャリアデザイン
2583 基礎受講後
アクション得点

21.230 5.020

1926

1年生

0.747

-

2583 国際文化学部

0.022

-

キャリアデザイン
2583 基礎受講後ビジョン得点

20.580 5.490

1926

2年生

0.188

-

2583 社会学部

0.267

-

2583

受講前後アクショ
1.110
ン得点変化率

0.320

1924

3年生

0.050

-

2583 人間環境学部

0.055

-

2583

受講前後ビジョン
得点変化率

0.400

1924

4年生

0.015

-

2583 文学部

0.059

-

2583

キャリアデザイン学部

0.021

-

2583 法学部

0.080

-

2583

スポーツ健康学部

0.013-

2583 第一志望

0.565

-

2583

グローバル教養学部

0.087

-

2583 第三志望以降

0.226

-

2583

0.209

-

2583

第二志望

1.170

答を考慮せず、受講者データから受講有無を特定わかる。特に、学部 2年生というインターン選考している。表 2を見ると、「キャリアデザイン応用」

を翌年に控えた学年や、3年生というインターンの継続受講者割合は 15％であることがわかる。

や就職活動の直前の学年の継続率が低く出てい表 3は主要な属性変数別にみた、「キャリアデる。これが法政大学の特有の現象なのか、一般的

ザイン応用」の継続受講者割合のクロス集計表での傾向かはわからないが、いずれにせよ、学部 1ある。表 3を見ればいくつか重要なことがわかる。

年生という最も、就職活動が到来するのが遅い学

第一に、学部別にみれば一見、なんらかの傾向が年の受講継続率が高くなっている。

ありそうに見えるが、その多くがキャンパス間距「キャリアデザイン入門」の受講の成果とも言離で説明できるという点である。もちろん、葛城える、CAVT 得点との「キャリアデザイン応用」（2009）が言及するように、学部間でキャリア教受講有無との関係も確認しよう。表 4は、「キャ育のニーズが異なる、という事情もあるだろう。

リアデザイン入門」受講終了時点での CAVT 得

しかし、そのような傾向は市ヶ谷キャンパスの学

点を、「キャリアデザイン応用」受講有無別に平部に関してはあるかもしれないが、少なくとも多均点を集計した結果である。因果効果としては逆

摩キャンパスの学部に関しては、対面授業でしかになるが、記述的な分布をみるだけであれば十分受講できないという制度的要因が非常に大きくであろう。これらを見ると、キャリア意識についなっている。同様なことは市ヶ谷キャンパスでも、て単純に高低を論じることは、あまり意味を持た

秋学期必修科目の有無などが挙げられるだろう。

ないことがわかる。ビジョン得点については、2

当然ではあるが、そもそも継続受講に関しては制時点目に低いほうが、「キャリアデザイン応用」

度的要因が非常に大きいことがわかる。

を受講している傾向がある。平均値差の検定を行

第二に、学年や性別での傾向の違いである。学

うと、ビジョン得点については 5％水準で有意で年によっては、大きく継続受講率が異なることがあった。アクション得点は有意な結果にはならず、

118 Lifelong Learning and Career Studies Vol. 21 No.2 (2023)

キャリアセンターが提供するキャリア教育科目の効果測定（２）表3キャリアデザイン応用継続受講に関する

表4

クロス表

継続受講有無×各種スコア
入門のみ
受講

継続
受講

有意
水準

入門のみ
受講

継続受講

N

ビジョン得点_SD

5.451

女性

83.79%

16.21%

1203

アクション得点

21.277 20.918

男性

85.22%

14.78%

1380

アクション得点_SD【性別】

ビジョン得点

20.709 19.814 *
5.684

5.021

5.028

1647

279

2022年夏学期GPA

2.683

2.699

2022年夏学期GPA_SD

0.677

0.707

キャリアデザイン入門評点

3.052

3.141 +

キャリアデザイン入門評点_SD

0.862

0.917

N

2184

399

【学年】

N

1年生

79.48%

20.52%

1930

2年生

99.59%

0.41%

485

3年生

99.22%

0.78%

128

4年生

100.00%0.00%

40

キャリアデザイン学部

69.09%

30.91%

55

グローバル教養学部

20.59%

79.41%

34

スポーツ健康学部

100.00%

0.00%

224

または継続受講が極端に少ないカテゴリを合併し経営学部

56.51%

43.49%

292

経済学部

99.76%

0.24%

424て、改めて分析を行った結果は表 5である。表 5

現代福祉学部

100.00%

0.00%

304

国際文化学部

80.70%

19.30%

57

社会学部

100.00%

0.00%

690

人間環境学部

50.35%

49.65%

143

文学部

54.25%

45.75%

153

法学部

63.77%

36.23%

207

第一志望

83.82%

16.18%

1459

第二志望

84.25%

15.75%

584

第三志望以降86.85%

13.15%

540

【学部】

【志望度】

継続的な受講との関係は必ずしも明確ではないが、ビジョン得点が低い学生のほうが受講しているというのはある意味、キャリア展望が十分に持つことのできていない学生が、追加的に「キャリアデザイン応用」を受講している、という傾向が存在するものと考えられる。継続受講は必ずしも「成果があった」と実感しているから行われているわけではなく、むしろ「まだまだ足りない」と思った学生が科目履修を行っているのではないか、と推測される結果である。

注 1．+ p<0.1 * p<0.05 **p<0.01 ***p<0.001の推定に際しては、学部別男女割合をウェイト値にしている。結果を概観しよう。
第一に、様々な要因を統制し、ウェイト補正を行うと、3年生のほうが継続受講している傾向にもある。インターンの選考や就職活動の真っ最中
表5

継続受講に関するプロビットモデル
AMPE

定数項

b

s.e.

-

0.838

0.104 ***

0.010

0.082

0.030 ***

2年生

0.002

0.012

0.162

3年生

0.095

0.811

0.173 ***

4年生以上

-0.137-5.206 28.367

男性
学年（基準:１年生)

多摩キャンパス-0.368-3.1100.124 ***

キャリアデザイン入門成績-0.007-0.0530.019 **

2022年夏学期GPA-0.029-0.2540.026 ***

キャリアデザイン入門受講後アクション得点-0.002-0.0210.004 ***

キャリアデザイン入門受講後
0.000
ビジョン得点

0.006

0.004

受講前後アクション得点変
化率

0.043

0.386

0.057 ***

受講前後ビジョン得点変化-0.015率-0.151

0.042 **

それでは、これらの要因を考慮し、また、学部N別の偏りも補正した場合にどのような結果が見らAIC

11378.51

BIC

11445.26

れるだろうか。表 3の結果からケース数が少ない、

1924

注 1．+ p<0.1 * p<0.05 **p<0.01 ***p<0.001
生涯学習とキャリアデザイン Vol. 21 No.2 (2023)

119であるため、即時的な対策を求めての受講かもし科目の成果が『高い』と考えられる学生ほど、実れないが、オーソドックスな結果と言えるだろう。

は後のキャリア教育科目を受講しない」という傾

第二に、多摩キャンパスダミーの効果の大きさ

向があると考えられる。もちろん、アクション得である。平均限界確率効果（AMPE）が -37.3%

点の「伸び」を教育成果が「高い」と考えるのでと非常に大きな効果を持っている。これは、キャ

あれば、そのような学生は継続的な受講につなンパス所在地といった制度的な障壁が受講にあがっている。一方で、受講後の CAVT 得点が高たって大きい要素であるという、ある意味当然のい学生ほど、継続受講しないというのは言い換え結果を示している。特定の大学であれば、このよ

れば、「十分な成果が出た」と考えている学生ほど、うな要因をコントロールしながら解釈することも受講しない、と言えるのである。また、ビジョン

可能であろうが、全国データを用いた場合は出身

得点の「伸び率」が高い学生ほど受講していない、大学の制度的・物理的障壁についても考慮するこということも、「十分な見通しを得た」という実とが必要になる。単純に所属学部がなんらかの感のある学生ほど、自身の見通しに沿った行動にキャリア意識に対する志向性を有しているという移しているとも、もしくは日頃の学生生活に注力

代理指標としてみなすよりは、明らかに制度的要しているとも考えられる。見方にもよるが、キャ因のほうが大きいことを示唆する結果である。こリア教育科目の累積的な効果は、補償教育としてのように特定の大学のデータであることから、具の側面が強くなるのではないか、と考えられる。

体的な解釈は可能になるが、全国データを用いる
場合には可能な限り、大学を識別できる調査設計が必要とされるとも言えるだろう。

（２）
「キャリアデザイン入門」受講の有無による「キャリアデザイン応用」の受講効果

第三に、統制変数でしかなかった成績について、
表 4とは異なり、「キャリアデザイン入門」の成

前項では、「キャリアデザイン入門」受講者の績が高いほど、また、2022年度夏学期 GPA が高中から、誰が継続的に「キャリアデザイン応用」

いほど、「キャリアデザイン応用」を受講しなくを受講するのかを確認した。プロビットモデルでなっているという結果が有意である。AMPE はの推定によれば、「キャリアデザイン入門」の成

どちらも小さな値であり押し下げ効果は弱いもの

績がよく、受講後のビジョン得点の上昇率が高いの、評点が高いほど受講しないという結果は注目ほど受講せず、一方で、アクションの得点の上昇に値する。先に論じた通り、「成果があった」と率が大きいほど受講することがわかった。言い換感じている学生ほど、継続受講しないのではない

えれば、「あまりキャリア意識は高くなかったが、かと考えられる。

ほどほどに高くなった学生」が継続受講している第四に、やはり CAVT 得点の伸びと水準では傾向が見られるとも言える。そこで、このような効果が異なることがわかる。表 4の結果とは異な受講者像を背景に、「キャリアデザイン応用」をり、第 2期のアクション得点というキャリア意識

受講することによって、どのようにキャリア意識の「水準」が高い学生ほど、また「キャリアデザ

や行動が変化するかを見よう。言い換えれば、累イン入門」でのビジョン得点の変化率が高い学生積的なキャリア教育科目受講の効果はどのようにほど受講していない一方で、アクション得点の変現れるのかを明らかにするとも言える。

化率が高くなるほど、すなわち「キャリアデザイ

本節で用いるデータセットは前節と異なり、ン入門」の受講前後で行動意欲の「伸び方」が高「キャリアデザイン応用」受講者の学籍番号から、い学生ほど、継続受講している。

「キャリアデザイン入門」受講者をマッチングさ以上の結果からわかることは「学部別の制度的せたものである。したがって、総ケース数は当然な要因を考慮したとしても、初期のキャリア教育ながら変動するため、ウェイト値も再作成してい120 Lifelong Learning and Career Studies Vol. 21 No.2 (2023)

キャリアセンターが提供するキャリア教育科目の効果測定（２）

表6
平均値

標準
偏差

入門受講

0.420

脱落

基本統計量

N

平均値

標準
偏差

N

-

958 外部・学力試験

0.486

-

958

キャリアデザイン
応用評点

3.240 1.070 958

0.280

-

958 指定校

0.188

-

958

2022年度秋学期
GPA

2.440 0.730 958

男性

0.480

-

958 付属校

0.178

-

958

ビジョン得点_応用
19.100 6.050 915
_1時点目

女性

0.520

-

958 スポーツ推薦

0.066

-

958

ビジョン得点_応用
20.370 5.240 915
_1時点目

1年生

0.716

-

958 留学生入試

0.007

-

958

ビジョン得点_応用
19.980 5.490 729
_2時点目

2年生

0.186

-

958 入試経路その他

0.074

-

958

ビジョン得点_応用
21.110 4.870 729
_2時点目

3年生

0.064

-

958 第一志望

0.571

-

958

平均値

4年生以上

0.034

-

958 第二志望

0.239

-

958

多摩キャンパス

0.008-

958 第三志望以降

0.190

-

958

る。これらの基本統計量をまとめたものが表 6に
なる。

標準
偏差

N

については類似していると言ってよいだろう。
それでは、このような傾向は多変量解析ではど

具体的な結果の確認に移ろう。まず、「キャリのような構造が見出されるだろうか。表 8は「キャ

ア デ ザ イ ン 応 用 」 受 講 者 の 中 で の、2 回 分 のリアデザイン応用」での脱落者を推定する二項プ

CAVT 得点の収集に応じなかった学生、つまりロビットモデルの推定結果である 4）。

脱落者の推定を行う。まず、表 7でどのような学生が「キャリアデザイン応用」でアンケート回答に脱落しているのだろうかを確認する。表 7は各

表 8の結果を見ると、少々意外な結果がわかる。
表 7 「キャリアデザイン応用」での回答脱落に関するクロス表

種の属性変数と回答有無とのクロス集計表である。ただし、瀬戸他（2023）と異なり、特定の

両方回答

脱落

N

属性では回答者が極端に少ないといった特徴があ【性別】

るため、一部の変数は合併している。例えば、学女性

73.65%

26.35%

501

男性

69.37%

30.63%

457

1年生

68.95%

31.05%

686

2年生79.78%

20.22%

178

3年生

72.13%

27.87%

61

4年生以上

81.82%

18.18%

33

市ヶ谷キャンパス

71.47%

28.53%

950

多摩キャンパス

87.50%

12.50%

8

部別集計はケース数の問題から表 5の推定同様、
多摩キャンパスか市ヶ谷キャンパスいずれに所在しているかでカテゴリカル変数を再作成している。また、アンケートの脱落について、「キャリ
アデザイン応用」の受講後のみならず、受講前にも回答が欠損でしている回答者が見られたため、受講中・受講後いずれの時点にせよ回答していない回答者を「脱落」と定義し、双方に回答した回

【学年】

【学部】

答者を「両方回答」と定義した。表 7の結果を瀬【志望度】

戸他（2023）と比較すると、それほど大きく傾

第一志望

70.57%

29.43%

547

向が異ならないことがわかる。もちろん、脱落の第二志望

71.62%

28.38%

229

水準こそ違いは存在するが、概ね、変数間の傾向

第三志望以降74.73%

25.27%

182

生涯学習とキャリアデザイン Vol. 21 No.2 (2023)

121

表 8 「キャリアデザイン応用」での脱落傾向に
関するプロビットモデル
AMPE

5）

ると、
業界分析などを「わざわざ習う必要がない」
学生ほど、回答から離脱していると言える。す

b

s.e.

なわち、アクション得点が高いほど、アルバイ

0.958 0.054 ***トもベンチャー企業でのアルバイトなど、時給

0.008

0.028 0.023

以外の要素も考慮した学外での活動に参加して2年生-0.032-0.105 0.028 ***3年生-0.122-0.442 0.043 ***4年生以上-0.157-0.605 0.065 ***第二志望-0.110-0.389 0.038 ***第三志望以降-0.006-0.019 0.039

定数項
男性ダミー

-

学年
（基準:１年生)

志望度（基準：第一志望）

入試経路（基準：一般入試）

いる可能性が推測できる。それほど高度でなくとも、経済誌を読むなどの活動を行っている可能性があるだろう。そのような学生ほど、「キャリアデザイン応用」の教授内容について「物足りない」と思った結果、CAVT 得点測定時に欠席している、または講義自体へのコミットメン
トが低くなり、測定時に脱落しているのではな
いだろうか。いずれにせよ、「キャリアデザイン

指定校推薦

0.034

0.113 0.038 **

付属校進学

0.080

0.259 0.042 ***応用」に関しては、「キャリアデザイン基礎」とスポーツ推薦

0.018

0.061 0.050

異なる傾向が伺える 6）。

留学生入試-0.137-0.586 0.191 **それでは、ここで求められた脱落確率の逆確率

その他

0.052

0.173 0.049 ***を重み付けにして「キャリアデザイン応用」の受2022年度秋学期GPA-0.156-0.517 0.020 ***講効果を探索的に見てみよう。図 1は受講有無×

キャリアデザイン応用成績-0.027-0.091 0.012 ***時点間での CAVT 得点の推移を、ビジョン得点、

N

958

AIC

17994.56

BIC

18062.67

概ね、多くの変数が有意であるので特徴的な部分に着目すると、2022年度秋学期 GPA とキャリア
デザイン応用の成績が負の効果を持っており、この結果は瀬戸他（2023）での結果とも真逆である。
時点の問題を考えると、脱落が先とも言える要素もあるので、因果というよりは関連という視点でこれを見てみると、脱落しているがために、秋学期の GPA が高くなるという傾向は少々考え難いであろう。
「キャリアデザイン応用」の成績に関しても同様である。これらの結果は「真面目さ」という交絡因子が存在しているという先行研究の知見（二宮 2022）と異なることを示唆する。推測になるが、ヒントは表 5にあるだろう。
「キャリアデザイン応用」の科目内容は前述の通り、業界分析などやや高度な技法の教授に力点が置かれた対面授業である。ここでアクション得点の高い学生ほど、受講しなかったという傾向を考慮す
122 Lifelong Learning and Career Studies Vol. 21 No.2 (2023)

アクション得点ごとにプロットしたものである。
これを見ると興味深いことがわかる。
「キャリア
デザイン入門」から継続的に受講するか否かによって、ビジョン得点もアクション得点もほとん
ど差が観察されないのである。よく見ると微細な差は存在するものの、明瞭な差とは言い難いような違いである。言い換えるならば、「累積的なキャリア教育科目受講の効果は明確には確認できな
い、むしろ大きな違いはない」と言っても差し支えない水準である。
さらに細かく属性別に見ていこう。学年は就職活動までのリードタイムの代理変数であると考えられること、性別によってキャリアの見通しがことなると考えられるため、性別と学年という基本
ながらも重要な属性変数ごとに、その効果を見ることにする。ただし、3年生以上は受講者も少ないことから、2年生までのデータで学年別に傾向を確認する。
性別について見てみよう。図 2と図 3は男性・
女性それぞれの CAVT 得点の推移である。こちらもそれほど大きな違いではないが、男女で見るキャリアセンターが提供するキャリア教育科目の効果測定（２）図 1 「キャリアデザイン入門」受講有無×時点別
図１

CAVT 得点の推移と少々、相違が見てくる。男性について言及するて、性別との交互作用項をとると、ビジョン得点と、ビジョン得点・アクション得点いずれも「キャの変化率の交互作用は有意ではなく、アクション

リアデザイン入門」を受講していなかったほうが得点変化率の交互作用は有意であった（男性×ア

高いのであり、この傾向は受講前後によって逆転クション得点変化率：B ＝ -0.272, s.e.=0.094）。こすることはない。すなわち、「キャリアデザインの傾向をもとに考察すると、ビジョン得点やビ入門」を受講せずに「キャリアデザイン応用」を

ジョン得点の変化率は男女で異なった効果はない

受講するほうが、CAVT 得点が受講前から受講が、アクション得点変化率が大きくなるほど、よ後まで、一貫して高いと言えるのである。

り男性では継続受講しなくなる。つまり、男性で一方で、女性に関しては、全体と変わらないかは女性と比べてもよりアクション得点が低く、そオーソドックスな結果である。
「キャリアデザイの伸び率は比較的低い学生が、「キャリアデザイン入門」から継続受講している学生のほうが、アン応用」を受講しているものと考えられる。言いクション得点は高く、ビジョン得点に関しても全換えれば、キャリアの見通しをより持つことがで体とそれほど傾向は変わらない。やや継続受講しきたという実感が乏しく、行動にもなかなか移せていない「受講なし」のほうが傾きは急であるぐていないものの、なにかしらの行動を起こさねばらいである。これらの結果から、たしかに基礎受ならないという意識のある学生、特に男性は、補講有無の効果は性別によって非対称的であるが、償教育的な側面を求めて継続的に受講していると性別ごとに見た場合、効果はそれほど大きいとはいう可能性が示唆される。その結果、「キャリア言い難いと言える。むしろ、かなり小さいと言っ 図 2 デザイン応用」受講時点では、相対的にキャリアても差し支えないだろう。ではなぜ、このような意識の低い層が多く継続受講する結果、図 2のよ傾向が生じるのだろうか。参考に、
表 5で有意だっうな結果になるのだろう。ただし、表 5の回帰係

たアクション得点とビジョン得点の変化率につい数や平均限界確率効果を見ても、それは大きな影
生涯学習とキャリアデザイン Vol. 21 No.2 (2023)

123

図 2 「キャリアデザイン入門」受講有無×時点別

CAVT 得点の推移（男性）図 3 「キャリアデザイン入門」受講有無×時点別 CAVT 得点の推移（女性）
図3
響を及ぼすものではない。これが反映され、図 2
では、学年ではどのような推移をたどるだろうから図 3のような結果になっているのではないかか。特に人数の多い 1年生（図 4）と 2年生（図 5）と推測される。

に着目して分析する。学年で見ると、1年生と 2

124 Lifelong Learning and Career Studies Vol. 21 No.2 (2023)

キャリアセンターが提供するキャリア教育科目の効果測定（２）

図3

図4

図 4 「キャリアデザイン入門」受講有無×時点別

CAVT 得点の推移（１年生）

図 5 「キャリアデザイン入門」受講有無×時点別

CAVT 得点の推移（２年生）

年生で異なる動きをしていることがわかる。1年

多くが 1年生であることを考慮しても、妥当であ生に関して言及すれば、全体の平均的な動向とほると言えるだろう。

ぼ同じ動きをしていることがわかる。サンプルのこれに対して、2年生は特徴的である。それは、生涯学習とキャリアデザイン Vol. 21 No.2 (2023)

1252年生のビジョン得点は、たしかに、継続受講のない。つまり、キャリア教育科目が、目標の見え有無にかかわらず伸びているが、その傾きは両グ

ない「やりたいこと」を探させる就職活動に水路

ループでそれほどの差が見いだせない水準であづけさせるか、業界の特徴と自身の職業的パーソる。また、男性と同様、継続受講者のほうがビジョ

ナリティを抑えた「手堅い」就職活動に水路づけ

ン得点は低い。ところが、アクション得点は異なっするか否かは、受講する学年によってその効果のた動き、すなわち得点の上昇が異質であり、継続向きが異なる可能性が指摘できるのである。瀬戸

受講者のほうが急激なのである。しかも、受講後

他（2023：75）では、「キャリア科目の効果につには未受講者である「受講なし」をアクション得いては、『なんとなく意識はしているが具体的な点は上回っている。それでは、なぜこのような特活動には結びついていない』という層に特に効果

徴的な動きをしているのであろうか。一つは受講的」である可能性について指摘していたが、少な時期からの解釈である。2年生は就職活動の最中

くとも累積的なキャリア教育科目の効果に関してではないが、翌年に就職活動が迫っているという、は、見通しを持つことよりも、行動が先立ってし

時間的切迫感は 1年生に比べても大きいだろう。

まう、という可能性が指摘できるのである。少な

したがって、自分の希望する業界や職種について

くともこの結果は、キャリア形成支援という点である種、「決めなければいけない」という切迫感はどこかで学生のキャリア意識を省察的に見直しがより存在することが考えられる。つまり、なにさせる機会が必要であることを物語る。

か自身のキャリア形成について見通しを得たいと思っているが、その一方で、「キャリデザイン入門」
から継続して受講することで、一種の情報過多状

４

結論態になってしまっている、ということが推測され本稿では、キャリア教育科目の発展科目への継る。しかしながら、一方で上述のような切迫感が続的な受講がいかなる要因に規定されるのか、まあるため、「とりあえずなにかしなければいけな

た、継続的なキャリア教育科目の受講の効果にい」という切迫感もまた生じていると推測される。

よって、キャリア意識の推移がどのように異なっ

この結果、「なんとなく見通しを得た」というよているのかを実証的に検討した。その結果は以下

うな実感を得つつも、それよりも「急いで準備にのように要約できる。

移さなければならない」という切迫感を、継続受講者は感じているのではないだろうか。

第一に、セルフセレクションの主要な要因と考えられるキャリア意識について、行動に移す度合

これらを考慮すると、ある種、2年生ほど「焦っいのアクション得点の高さはむしろ、継続的な受て」受講した結果、会社や業界の分析方法といっ講に結びつかなかった。キャリアの見通しに関すた「就職活動におけるタスクの概要と遂行方法」

るビジョン得点の変化率も同様である。これと逆については十分な知識を得ることができた。しかに、アクション得点の上昇率は継続的なキャリア

し、その逆で「焦った」結果、自己分析などの「や教育科目の受講に結びついていた。このことは、

りたいこと」信仰が過剰に増幅され、なにかわかキャリア教育科目の受講に対して、単純のキャリ

らないが「やりたいこと」を探して「就職活動」

ア意識の高低だけで論じることが困難であることをしなければいけないという、目標の見えない就を示唆する。

職活動に水路づけされている可能性が指摘でき第二に、継続的な受講がキャリア意識の推移にる。このような構図はかつて、「やりたいこと」

与える影響は、継続的な受講の有無にかかわらず、とフリーター就職に関して、同様に見られた構図

明確には観察されない。言い換えれば、累積的な（久木元 2003）と類似のものであろう。しかし、教育効果の存在を肯定的に実証できたとは言い難

学部 1年生ではこのような特徴的な動きは見られい。しかし、キャリア意識の推移は属性ごとに若126 Lifelong Learning and Career Studies Vol. 21 No.2 (2023)

キャリアセンターが提供するキャリア教育科目の効果測定（２）

干の異質性が存在する。特に 2年生では、キャリアの見通しの伸び方よりも、何らかの行動に移そ度の詳細については、
下村・八幡・梅崎・田澤（2013）
を参照されたい。

うとする意識の伸びのほうが、継続受講者に顕著

2） 平均値差の推移を分析するのに、本稿のようなデに確認された。この結果は、見通しや意識よりもザインであれば、ウェイトつきで一要因対応あり分散

行動に作用し、キャリア教育科目の追加的な受講分析を行うということも考えられる。しかし、本稿がは見通しを得ることが行動に移すことに追いつい利用した R の aov 関数で一要因対応あり分散分析ていない側面があることを示唆する結果である。

を行う場合、ウェイトを利用した分析は必ずしも妥当

一方で、本稿の課題についても言及する。第一な結果を出力しない、という指摘もあったため見送っに、「キャリアデザイン応用」の未受講者のた（R Core Team 2022）。

CAVT 得点を測定していないため、「キャリアデ3） GPA の 計 算 は、 瀬 戸 他（2023） 同 様 に、 半ザイン入門」を受講したが「キャリアデザイン応期 22 単位科目登録をしているという仮定をおいて、用」を受講しなかった学生の CAVT 得点の推移「2020 年度春学期 GPA 素点×22- キャリアデザイ

については十分に明らかではない。未受講者との比較を含めたキャリア教育の継続的な受講の効果を観察する必要はあるだろう。

ン入門の評価点 /20」で算出した。
4） プロビットモデルについて、ウェイト補正をかけた上で推定しようとした場合、瀬戸他（2023）同様にプ

第二に、継続的なキャリア教育の受講がなぜ、ロビットモデルが収束しなかった。ケース数の少ない

属性によって異質な効果が観察されるかの検証を「多摩キャンパスダミー」を除外し、推定を行ったより詳細に行う必要がある。キャリア教育の継続

ところ、モデルが収束した。これとは別に、各学部的な受講によるものなのか、継続的受講をする学をダミー変数にした場合でもプロビットモデルが収束

生の性格によるのかは議論の余地がある。

した。しかし、脱落の逆確率を求めたところ、学部

第三に、これらのキャリア教育科目の効果が就定員を大きく上回るような極端なウェイト値が算出さ

職活動や就職先決定に及ぼす経路である。現在まれるケースが出た。これらを考慮し、最終的にはキャでのところ、CAVT 得点の推移でしかないため、ンパス所在地のダミー変数を投入しないモデルで表最終的にいかなる就職活動の行動の差に結実する8 の推定を行っている。この点は瀬戸他（2023）とかを明らかにする必要がある。

は異なり、一部の変数を除外して推定した場合にこのような点について、引き続きの解明が求められるだろう。

収束したため、ウェイト値を利用している。
5） 可能であれば、2022 年度夏学期 GPA を用いた推定を行うべきであるが、データセットに含まれなかったため、2022 年度秋学期 GPA を用いている。

注1） キャリア・アクション・ビジョン・テスト（CAVT）とは、

6） ウェイトなしの推定も行ったが、同様の結果であったキャリア意識を測定する尺度である。アクション得点、（2022 年秋学期 GPA：B=-0.425, s.e.=0.081、キャ

ビジョン得点の 2 因子から構成されていおり、5 件

リアデザイン応用成績：B=-0.163, s.e.=0.049）。

法を用いて測定している。アクション得点は、「学外の様々な活動に熱心に取り組む」「尊敬する人に会

参考文献または引用文献

える場に積極的に参加する」「人生に役立つスキ

平尾智隆（2019）「自然実験によるキャリア教育の効果

ルを身につける」といった行動に関する 6 項目から

測定─キャリア教育が大学生のキャリア意識に与え構成されている。「ビジョン得点は「将来のビジョン

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を明確にする。」「将来、具体的に何をやりたいか

法 政 大 学 後 援 会（2022）『 会 員のための大 学ガイを見つける」「自分が本当にやりたいことを見つける」

ド ブ ッ ク 』https://www.hosei-koenkai.org/などの意識に関する 6 項目から構成されている。尺

templates/guidebook/2022/all.pdf

2024 年 2

生涯学習とキャリアデザイン Vol. 21 No.2 (2023)

127

月 28 日閲覧 .
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128 Lifelong Learning and Career Studies Vol. 21 No.2 (2023)

Influences on Advanced Course Enrollment and Career
Consciousness in University Students
SETO Kentaro
UMEZAKI Osamu
TAZAWA Minoru

This study had two objectives related tohigher rate of increase in action scores due tocareer education courses offered by university

taking introductory courses to enroll incareer centers.

First, it aimed to identify theadvanced courses. However, students with goodfactors influencing students’ decisions to enroll

grades in introductory courses and high action

incomplet ing

scores were less likely to enroll in advanced

introductory courses. Second, it investigated thecourses. Study 2 evaluated the cumulative effectimpact of enrolling in both types of courses onof enrolling in introductory and advanced

students’ career consciousness. The target

courses on career consciousness (action anduniversity’s career center divided career

vision scores). The findings indicated that

education courses into introductory andenrolling in both courses improved action scoresadvanced courses. The subjects of this study

while having little or no negative impact on

were students enrolled in these courses, withvision scores. This trend was particularly

their career consciousness measured using the

pronounced among males and sophomores.

CAVT scale, which includes two factors: action

Ultimately, the study suggested that collegeand vision. Study 1 used a binary probit model

students’ repeated enrollment in career

weighted by cross-section weights to estimate

education courses leads to confusion due tothe dropout probability and identify students

information overload and potential hindrance towho continued to enroll in advanced courses

action rather than to a linear and cumulative

after completing introductory courses. The

formation of career consciousness and behavior.

adva nced

coursesa f ter

results showed a tendency for students with a

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129