令和 6 年 3 月 14 日
授業評価アンケートワーキンググループ

令和 5（2023）年度 前期授業評価アンケート分析報告書

１．概要
2023 年度前期授業評価アンケートについて、「学生データ」と「科目データ」を利用し1、相関行列を用いた分析を行った。
「学生データ」については、講義形式（①全科目、②ゼミ・卒業論文以外科目、③ゼミ・卒業論文科目）別に分析した2。
「科目データ」については、開講科目の履修者数に着目し、履修者数（①20 人以上、②20 人未満）別に分析した。分析結果については、「6．今後の課題」のとおり、さらなる検討課題もあがっている。
⚫

分析結果＜主要項目の平均値と中央値（表 1）＞
・ 回答率（0.616）は、前回のアンケート実施時の落ち込みから約５％回復した。
・ 代表的な項目（興味関心（4.119）、難易度（3.697）、満足度（4.143））の数値に大きな変化はなかった。
・ 昨年度からの大きな変化として、学習時間の項目で、2022 年度にその前年度から 12 分程度伸びていた数値が、今学期の学習時間（53.38）は 2022 年後期と比べ約 6 分（中央値は約 5 分）減少した。
＜【講義形式別】授業満足度との相関関係（表 2～4）＞
・ 「表 2 全科目の相関行列」における満足度との相関係数は、高い順から興味関心（0.696）、資料のわかりやすさ（0.653）、指示の適切性（0.634）である3。この結果は、2022 年後期とほとんど変化はなく、一貫した傾向が見られた。
・ 「表 3 ゼミ・卒業論文以外科目の相関行列」における満足度との相関係数でも、高い順から興味関心（0.699）、資料のわかりやすさ（0.657）、指示の適切性（0.630）であり、同様の傾向が見られた。
・ 「表 4 ゼミ・卒業論文科目の相関行列」における満足度は、興味関心（0.661）が最も高いのは上記と同様であるが、資料の分かりやすさ（0.587）よりも指示の適切性（0.626）の方が満足度との相関が強かった。これも 2022 年後期と同様の傾向である。
・ 表 2～4 のいずれにおいても、満足度と難易度および課題分量には強い相関は見られなかった。
＜【履修者数別】授業満足度との相関関係（表 5～6）＞

1「学生データ」とは、授業評価アンケートの元データであり、サンプルサイズは、回答数（6,208 件）である。
「科目データ」とは、各科目で質問項目ごとにおける回答の平均値を利用したデータであり、サンプルサイズは、開講科目数（299 科目）である。科目データは、各科目の総合的な評価であり、本ワーキンググループは、各科目の評価が履修者数の規模と何らかの関係性があると考え、分析を実施した。
2

前年度の分析では対面授業とオンデマンド授業を分けて分析していたが、今年度は、ほとんどが対面授業となったた

め、その区分を廃止した。
3

相関係数の評価はギルフォードの規則に従う。0.2 未満：相関なし、0.2～0.4：弱い相関、0.4～0.7：中程度の相関、0.7 以上：強い相関。

1

・ 「表 5 履修者数 20 人以上授業の相関行列」における満足度との相関係数は、高い順から興味関心（0.857）、指示の適切性（0.822）、双方向性（0.753）、資料のわかりやすさ（0.700）である。講義形
式別とは異なり双方向性も高い数値となったが、正の相関については概ね同様の傾向が見られた。一方、難易度（−0.546）と課題分量（−0.502）については、満足度との相関関係で中程度ではあるものの負の相関が見られた。
・ 「表 6 履修者数 20 人未満授業の相関行列」における満足度との相関係数は、高い順から興味関心（0.737）、双方向性（0.689）、資料のわかりやすさ（0.682）、指示の適切性（0.663）である。順番は異なるものの、講義形式別や表 5 と同じ傾向が見られた。難易度（−0.046）と課題分量（−0.247）
については、満足度との相関は見られなかった。
⚫

考察＜主要項目の平均値と中央値（表 1）＞
・ 回答率は、本年度では回収状況を改善するため、アンケート期間中に授業ごとの回答率を通知し、教員への協力を呼び掛けるリマインドを行った。その結果が回答率の向上につながったと考えられる。
➢2021 年度から 2022 年度における回答率の減少は、2022 年度から in Campus が導入され、それ以前とは異なり、授業評価アンケートへの回答と出欠確認が分離したためであると考えられる。

・ 学習時間が 2022 年度と比べて減少した理由は 2 点考えられる。
i）2022 年度は新しい学習システム in Campus の導入初年度であったが、in Campus の使用の平準化にしたがって学生がシステムに慣れてきたのではないか。2022 年度後期報告書では、in Campus における諸機能の活用を学習時間の増加要因として考察している4。
ii）アンケートの回収率の改善にともない、学習時間が短い学生もより多く回答に参加するようになったため、それらの学生の学習時間が結果に反映されたのではないか。2021 年度前期および後期の回収率（2021 前 0.783; 2021 後 0.758）と学習時間（2021 前 42.11; 2021 後 48.06）との関係と比べてみると、回収率の増加が学習時間の減少をもたらす可能性があると推察できる。
＜【講義形式別】授業満足度との相関関係（表 2～4）＞
・

前年度の報告と同様に、満足度との相関が強い項目のうち、資料の分かりやすさ、指示の適切性に関しては教員による改善の余地もあるため、FD 研修等を参考に、引き続きこれらの項目を意識した授業運営が大切だと考えられる。

＜【履修者数別】授業満足度との相関関係（表 5～6）＞・

正の相関については講義形式別と同様の傾向であったが、負の相関については、履修者数 20 人以上
授業において講義形式別とは異なり、満足度と難易度および課題分量との関係で中程度の相関が確認できた。一方、履修者数 20 人未満授業では、満足度と難易度および課題分量との関係で負の相関は確認できなかった。この結果から、これまで満足度と難易度および課題分量との相関は弱いとされていたが、履修者数が一定数以上の授業では、難易度や課題分量が満足度に影響を及ぼしている

4

Teams を授業の基幹システムとして使用していた 2021 年度後期と比べると、2022 年度前期における学習時間の平均値は約 11.5%向上している。

2

可能性があると推察できる。つまり、負の相関であるため、「簡単または課題が少ないと満足度が上がる」もしくは「難しいまたは課題が多いと満足度が下がる」可能性がある。
➢

なお、「学生データ」を利用し、履修者数（①20 人以上、②20 人未満）別に分析した場合、満足度と難易度および課題分量との関係で顕著な負の相関は確認できなかった。

２．実施状況
2023 年度前期授業評価アンケートは次の方法で実施された。
⚫

実施期間・収集方法

・

令和 5 年７月７日（金）～７月２０日（木）・

前期・通年開講科目（集中講義を含む）について実施

・

授業時間の冒頭に、in Campus のアンケート機能を使用して実施※アンケートの回答方法の変更は、考察「主要項目の平均値と中央値（表 1）」の項目を参照。

３．サンプルの状況
履修者数がゼロだった科目を除いた開講科目 299 からアンケートを回収した。これらの科目より最終的に回収した回答数は、6,208 であった。
４．主要項目の平均値と中央値
表 1 主要項目の推移
履修者数

回答率

興味関心

難易度

満足度

学習時間

年度
平均

中央値

平均

中央値

平均

中央値

平均

中央値

平均

中央値

平均

中央値

2021前

37.79

15.0

0.783

0.830

4.140

4.140

3.750

3.770

4.190

4.210

42.11

38.26

2021後

37.21

13.0

0.758

0.786

4.170

4.160

3.780

3.790

4.190

4.180

48.06

43.88

2022前

37.60

15.0

0.603

0.579

4.138

4.116

3.631

3.656

4.141

4.143

59.53

53.33

2022後

37.07

15.0

0.560

0.545

4.157

4.167

3.731

3.727

4.177

4.185

60.68

56.46

2023前

39.8915.00.616

0.618

4.119

4.167

3.697

3.700

4.143

4.125

53.38

48.75

注）本表は、例年「科目データ」を使用して作成されている。例えば、興味関心の平均であれば、各科目の興味関心の質問に対する回答の平均値を合計し、開講科目数（299）で除している（=開講科目の平均値）。なお、学習時間は、アンケートの「課題取り組み時間（Q10 相当）」で算出している。
「180 分以上」は 180、「0 分」は 0 とし、それ以外は真ん中の数値 (例えば、0 分以上 30 分未満は 15 分で計算)を用いている。

3

５．授業満足度との相関関係
表 2 全科目の相関行列

注）「学生データ」を利用。サンプルサイズ 6,208。

表 3 ゼミ・卒業論文以外科目の相関行列

注）「学生データ」を利用。サンプルサイズ 5,381。

表 4 ゼミ・卒業論文科目の相関行列

注）「学生データ」を利用。サンプルサイズ 827。

4表 5 履修者数 20 人以上授業の相関行列注）「科目データ」を利用。サンプルサイズ 141。

表 6 履修者数 20 人未満授業の相関行列注）「科目データ」を利用。サンプルサイズ 158。

6．今後の課題・ 「主要項目の平均値と中央値（表 1）」の考察を受けて、学習時間の増減が、学生の学習システム inCampus への慣れに応じたものであるか、回答率との関係によるものなのか、継続して観察していく必要がある。BYOD 教育の導入も予定されているため、今後は、その浸透度も、学習時間を左右する要素として注視する必要があると考えられる。
・「【履修者数別】授業満足度との相関関係（表 5～6）」の考察を受けて、満足度と難易度および課題分量との関係について、なぜ学生の個別回答を使用した場合（＝学生データ）と科目ごとの平均値を使用した場合（＝科目データ）とでは相関係数に差が出るのか、また、その差をどのように解釈できるのか、今後、検討していく必要がある。

・

さらに、今回の分析では、履修者別の 20 人未満授業（表 6）ついては、ゼミ・卒業論文科目と通常科目を分けて分析していない。20 人未満授業は、20 人以上授業と異なる傾向が確認できたものの、ゼミ・卒業論文科目と通常科目という授業特性が学生の授業評価傾向に与える影響は検討できていないため、併せて今後の課題としたい。
以上5