寄稿

卒業生調査を使った研究の類型と動向 教学 IR におけるパネルデータ分析の基礎的検討 ﻿
論文

卒業生調査を使った研究の類型と動向
教学 IRにおけるパネルデータ分析の基礎的検討

串

本

剛

東北大学教育評価分析センター准教授

松

河

秀

哉

東北大学教育評価分析センター講師

杉

本

和

弘

東北大学教育評価分析センター教授［キーワード］卒業生調査、学修成果、パネルデータ分る。これら 2 つの対象、2 つの方法を組み合わせると、

析、教学 IR

表 1 のように主要論点の異なる 4 つの研究類型が見出される（1）。
本稿はこのうち、D 類の「卒業生調査を根拠に、個Ⅰ．序論

別大学の教育を論じる研究」を念頭に、その国際およ1．本研究の射程と狙い

び国内動向を踏まえた上で、東北大学の事例を通じて

本特集のテーマ「大学が示す教育成果の社会的評

パネルデータ分析を実施する意義について検討する。

価：大卒者の能力は卒業後どのように評価されている

D 類の研究を取り上げる最大の理由は、機関別認証評のか」からは、複数の論点が抽出できる。まず主題に価に代表される第三者評価の浸透によって卒業生調査

ついて、“ 大学が示す教育成果 ” を社会的に評価するの実施率が上がり、それに伴って調査結果を使った教

場合と、“ 教育成果の社会的評価 ” を大学が示す場合

学 IR（Institutional Research）の一環としての研究もがある。前者は制度としての大学教育に、後者は個々広がりを見せているからである。ただし卒業生調査はの大学の教育成果に関心があると言っても良い。また（卒業時を含む）在学生調査に比べ実施コストが高く、いずれの場合も、副題にある “ 大卒者の能力 ” を評価

相応の知見が得られないのであれば意義は乏しい。こする主体には、仮に主題の “ 社会的評価 ” という用語の点を精査することで、D 類に含まれる研究の展望をが大学の外部からの視点を意味するのであれば、大卒論じたい。

者自身とそれ以外（雇用者など）を考えることができ

表1

本特集のテーマから抽出できる 4 つの研究類型
雇用者調査

卒業生調査

教育制度

A 類：雇用者調査を根拠に、大学の教育制度を論じる研究

B 類：卒業生調査を根拠に、大学の教育制度を論じる研究

個別大学

C 類：雇用者調査を根拠に、個別大学の教育を論じる研究

D 類：卒業生調査を根拠に、個別大学の教育を論じる研究− 33 −

大学評価研究第 21 号

2．卒業生調査の利点

2022 年 10 月

れるようになっている。このうち、1930 年代から経教育の成果を評価（evaluation）する場合、教育実践

験を蓄積してきた米国（3）では、1970 年代まで卒業生のが学生に与えた影響が根拠となるので、可能であれば職業満足度や収入、市民活動への参加度といったアウ

結果として学生が何を身につけたのか（学修成果）、あトカムを明らかにしてきた卒業生調査が、1980 年代

るいはそれが困難ならば少なくとも学修成果につなが以降は在学中に獲得したコンピテンシーに照準するよりそうな経験（学修経験）をしたか否か、に関する情報

うになると共に、卒業生からの寄付獲得につなげる手を把握（assessment）しなければならない。卒業生調段としても重視されるようになった。こうした歴史的

査はいずれの情報を把握する手段としても有効であ

経緯を踏まえ、Cabrera et al.（2005）は卒業生調査のり、設問の工夫によっては職業人や市民として社会生

目的を、①卒業生の卒業後における就業上・キャリア活を送る上での必要性を聞き得る点で、在学生調査に上の達成状況を明らかにする「卒業生アウトカム・ア

はない利点も認められる。他方で、学修経験の有無やプローチ」、②卒業生の在学中における経験や能力獲頻度を聞く時には、時間が経つにつれて忘れてしまっ

得状況を明らかにする「エンゲージメント / コンピテ

たり、記憶違いが起こったりすることが予想されるの

ンシー・アプローチ」、③卒業生が母校への財政的支援で、卒業生調査よりも在学生調査の方が有効である。

を行う要因を明らかにする「寄付アプローチ」の大きでは、学修成果に関する自己認識（以下、学修成果認

く 3 つに整理している。
このように、米国の大学・カレッジにおける卒業生

識）の場合はどうだろうか。
在学生調査、とりわけ卒業時点の調査における学修

調査は、教育プログラムやサービスの改善、学生募集

成果認識の確認は、学修成果の直接評価が難しく、間や戦略的経営のための「情報」及び「経済的支援」の重接評価でそれを補う必要があることからも不可避であ要な源泉として位置づいており（Volkwein 2010）、先る。なぜならば、抽象的な教育目的の教育目標への具の表 1 で示した B 類と D 類に該当する多様な調査が実体化が成功しているかを見極めるための判断材料とし施されている。例えば、B 類に位置づくものとして、て、学生自身の学修成果認識は有用であるからだ（2）。

全米教育統計センター（NCES）が卒後 1 年・4 年・10 年

大学教育の成果は卒業時点だけでなく将来的にも発現の卒業生を追跡する学士課程卒後調査（Baccalaureate

することが期待されるとすれば、卒業生調査においてand Beyond Longitudinal Survey）、全米科学財団（科も学修成果認識の把握が求められることは言うまでも学工学統計センター）が隔年で行う全米大学卒業生調ない。

査（National Survey of College Graduates）、高等教育

そこで次節では、国内外の先行研究の知見を概観す

データ共有コンソーシアム（HEDS）が卒後 1 年・5 年・

ることで、実際の卒業生調査ではどのような調査項目

10 年の者を対象に行う卒業生調査（4）等がある。他方、が重視されているのかを確認する。さらに第 3 節でD 類としては数多の大学が自大学卒業生を対象に調査

は、卒業生調査が教学 IR の一翼を担うことで今後進を実施しており、一例として、インディアナ大学・パ展が予想されるパネルデータ分析について、東北大学

デュー大学インディアナポリス校（IUPUI）は、卒後 3の事例を使って基礎的な検討を行う。結論では、本稿〜 5 年の者を対象に在学時の諸経験に対する満足度、の要点を振り返ると共に、「卒業生調査を根拠に、個知識・技能の修得度、就業状況、卒業後の教育状況に別大学の教育を論じる研究」に関する展望を述べる。

関する調査を行っている。
こうした米国の先行事例に対し、欧州における卒業

Ⅱ．先行研究の動向

生調査では卒業生の労働市場への移行に関心が向けら

1．諸外国

れる傾向にあったが（Weerts & Vidal 2005）、2000 年

近年、大学・カレッジにおける卒業生調査は、世界代以降はボローニャ・プロセスや質保証政策の推進を各国・地域の公的機関や高等教育機関によって実施さ背景に、在学時の学修成果や卒業後の教育状況への研− 34 −

卒業生調査を使った研究の類型と動向

教学 IR におけるパネルデータ分析の基礎的検討 ﻿

究関心が広がりつつある。例えば、ドイツ高等教育科

ト形式の質問紙等を用いた調査を行なっている」だけ

学研究センター（DZHW）が 1989 年から実施する大学

でなく、20.5％が「定期的に懇談会等の機会を設け、卒業者パネル調査（DZHW Graduate Panel）は、4 年お意見等を収集している」（文部科学省 2021）。こうしたきに大卒者コーホートを卒後 1 年・5 年・10 年で追跡し経緯は国内の研究動向にも反映しており、「卒業生調ているが、Schaeper（2009）はその 2005 年卒業者デー

査」等をキーワードに論文検索をすると、85％以上のタを用いて、ボローニャ・プロセスの下で導入された論文が 2000 年以降に発表されている（6）。本項ではそ新学士課程プログラムがキー・コンピテンシー育成にれらの中から、序論で定義した D 類の研究に当てはつながっていることを明らかにしている。また、英国まる例を紹介する。

の高等教育統計機構（HESA）
は、2002 年に開始した「高原ほか（2021）
は、目白大学人間学部子ども学科の卒

等教育修了者進路調査（Destinations of Leavers from

業生を対象とした質問紙調査（依頼数 1,060、回収率

Higher Education：DLHE）」を、2015 年から数年間の22.9％）の結果に基づき、保育福祉職のリアリティ・

見直しを行った結果、卒後 15 カ月の高等教育修了者

ショック（RS）について論じている。結論として、RSを対象に実施する「卒業生アウトカム調査（Graduateを含む内的要因で離職した場合、職場環境などの外的Outcomes Survey）」に発展させ、2018 年に第 1 回が実要因で離職した場合よりも復職の可能性が低いことか施されるに至っている。以上の 2 つの事例は公的機関

ら、就職に先行して保育現場の知識を与えることの重による調査であるが、個別大学が独自に行う実践とし要性を示唆している。

ては、Saunders-Smits & de Graaff（ 2012）がオラン

杉田・木村（2020）は、2018 年 3 月に高知大学を卒業

ダ・デルフト工科大学の航空工学コース卒業生を対象した学生を対象に Web アンケートを実施し（依頼数に行った調査データを基に、工学系専門職の成功に必

1,059、回収率 38.1％）、その結果を使って「大学にお要なコンピテンシーやその育成のための教育方法を析

ける学修の取り組みや環境は、社会で必要となる資出し、実際にカリキュラム改革につなげた実践例を報

質・能力を形成する」および「大学での学びで身につ告している。

けた資質・能力は、卒業後の自己効力感に効果をもつ」

アジアにおいては、韓国雇用情報院による「大卒者という 2 つの仮説を検証している。いずれの仮説も支

職業移動経路調査（GOMS）」、シンガポール教育省に持されたと結論づけており、前者については正課内外

よる「自治大学卒業者雇用共同調査（Joint Autonomousの取り組みが共に有効であること、後者に関しては在Universities Graduate Employment Survey」
等、国の学時の経験や環境そのものよりも、それらを通じて身公的機関が大卒者の就業状況を通じて教育と労働市場につけた資質・能力が重要だとしている。
白井（2021）では、教育・研究活動の改善に向けた基の関係を把握しようとする調査が実施されている。

礎資料の作成を目的に、2014 年度に新設された長崎
2．日本

大学多文化社会学部の第 1 〜 3 期卒業生に Web アン

我が国の学士課程教育に関して卒業生調査が広まっ

ケートを行った（依頼数 201、回収率 41.8％）。その結た主因は、機関別認証評価に先立って実施された大学

果、①多文化社会学部の学びでよかったことや実社会

評価・学位授与機構による全学テーマ別評価「教養教で役立っていることは 5 つのカテゴリーと 15 のサブカ

。周知の通り、同評価のテゴリーにまとめられること；②「調べる力」、「行動

枠組みは 2004 年から導入された機関別認証評価に受力」、「考える力」が特に役立っていること；③仕事にけ継がれ、根拠データのひとつとして例示された「卒おける活躍実感に正の影響を与える要因、の 3 点が明業生アンケート」等の実施は、その後日本の全大学にらかになったとしている。

育」にあったと考えられる（5）

とって数年に一度の義務に近いものとなった。実際

さらに吉本・坂巻（2019）は、インターンシップ等の2019 年度の実績を見ると、61.3％の大学が「アンケー職業統合的学習に注目し、九州大学教育学部の卒業生− 35 −

大学評価研究第 21 号

2022 年 10 月

調査（依頼数 237、回収率 32.5％）を使って次の 3 点を限定し、共通設問の選択肢が異なるという理由から明らかにした。①在学中の職業統合的学習に対する充2012 年度卒業生を除外する。したがって以下では、

実度・熱心度は、教育学系の方が心理学系よりも高LOS2016 と 2020、および TAS2021 のうち 2016 年度とい；②職業統合的学習の経験は、技能や応用能力の修2020 年度卒業者の回答からなる 4 種類のデータを使っ得機会となっている；③職業統合的学習による能力獲て分析を進める。

得を自覚していても、大学教育の職業的有用性に関す
2．学修成果認識る評価が高いとは限らない。
これらの先行研究は、各学部の置かれた文脈に即しまず確認するのは、調査時点における学修成果認識て卒業生調査を活用している。ただしその分析は、単の違いである。表 3 には、4 種類のデータに共通する14発の調査回答のみに依っており、在学中の調査や学務の学修成果について、全回答を意味する横断データと、情報との関連が視野に入っているものは皆無である。

LOS と TAS で紐付けが可能だったパネルデータでのそこで次節では複数の調査結果を交えた分析の例とし平均値（選択肢は「1．ない」〜「4．ある」の 4 件法）等て、東北大学の試みを紹介する。

をまとめた。平均値の差が統計的に有意な箇所には網掛けされており、知見は次の 3 点に整理できる。

Ⅲ．東北大学の事例

第一に、LOS よりも TAS の方が、つまり在学中よ

1．調査の概要

りも卒業後の方が、学修成果認識は高い。統計的有意東北大学では 2021 年 12 月から 2022 年 1 月にかけて、差はなく平均値が違うとは言い切れない箇所では、若大規模な卒業・修了生調査（Tohoku Alumni Survey、

干 LOS での平均値が TAS でのそれを上回る箇所があTAS）を実施した。調査対象は 2012 年度、2016 年度、

る も の の、 網 掛 け さ れ て い る 箇 所 で は 押 し 並 べ て2020 年度の卒業・修了生 11,374 名で、回答用 Google

TAS での平均値が高くなっている。その傾向は表下Form へのリンクを載せたハガキおよびメールを送部に示した「（14 項目に関する回答者ごとの）平均点のり、1,532 件の回答を得た（有効回答率 13.5％）。回答（7）を見ても明らかである。LOS でも TAS でも平均値」

者の卒業・修了年、回答の対象となる学位課程は表 2

調査時点での実力を聞いているので、卒業後の実力ののとおりである。

伸長可能性を考慮すれば、妥当な結果と言える。

調査対象年度の選定にあたっては、2012 年度から

第二に、横断データとパネルデータのいずれにおい隔 年 で 実 施 し て い る 卒 業・ 修 了 時 調 査（ Learningて も、 卒 業 後 1 年（ 2020 年 度 卒 ）の 方 が 卒 業 後 5 年

Outcomes Survey、LOS）との対応を考慮した。LOS（2016 年度卒）の場合よりも、平均値が有意に上昇しと TAS の両方で同様の質問項目を設定し、回答の比ている学修成果が多い。網掛けされている項目数は、較ができるようにするための措置である。ただし本節横断データで 13 対 8、パネルデータでは 7 対 1 で違いの分析では、紙幅の都合から学士課程の卒業者のみにがあるとはいえ、共通の傾向であることは間違いな

表22021 年度卒業・修了生調査（TAS2021）の回答数（卒業・修了年×学位課程）
2012 年度

学士課程
修士・博士前期課程
博士・博士後期課程
専門職学位課程
合計
注：［2016 年度

2020 年度

合計

75［4.9％］142［9.3％］
38［2.5％］8［0.5％］

157［10.2％］
375［24.5％］82［5.4％］17［1.1％］202［13.2％］
285［18.6％］
141［9.2％］
10［0.7％］

434
802
261
35

263

631

638

1532

］内は総数 1,532 に対する％− 36 −

卒業生調査を使った研究の類型と動向

表3
横断データ

2016

2020

教学 IR におけるパネルデータ分析の基礎的検討 ﻿

学修成果認識の平均値
卒業年度

パネルデータ

2016

2020

LOS
1,528

TAS
157

LOS
727

TAS
202

調査名
N

LOS
61

TAS
61

LOS
61

TAS
61

2.74
2.97
2.90
2.76
2.87
2.53
2.96
2.98
2.50
2.32
2.65
2.69
2.84
2.65
2.74
.48

2.85
2.87
3.06
2.74
3.04
2.64
3.26
3.17
2.69
2.35
3.01
2.73
3.10
2.79
2.88
.54

2.54
2.99
2.95
2.71
2.86
2.42
2.97
3.00
2.49
2.20
2.59
2.58
2.87
2.63
2.70
.54

2.80
3.09
3.10
2.85
3.05
2.73
3.30
3.23
2.73
2.42
2.86
2.91
3.12
2.81
2.93
.50

1）幅広い教養
2）専門知識・技能
3）批判的に考える
4）数理的に物事を分析
5）問題発見解決
6）リーダーシップ
7）他者を理解し意思疎通
8）他者と協力する
9）異文化の人と協力する
10）英語の運用能力
11）文章表現
12）プレゼンテーション
13）自主的・自律的学習
14）現代社会に関する知識
平均点の平均値
標準偏差
差の検定

2.80
3.10
3.10
2.74
2.97
2.74
3.23
3.25
2.64
2.46
2.82
2.79
2.98
2.87
2.89
.47

2.90
2.90
3.15
2.62
3.10
2.77
3.33
3.23
2.72
2.37
3.10
2.82
3.18
2.88
2.94
.47

2.63
3.08
3.03
2.69
2.87
2.67
3.13
3.10
2.60
2.26
2.69
2.80
2.98
2.75
2.81
.60

2.88
3.23
3.13
2.82
3.13
2.79
3.39
3.34
2.77
2.34
2.97
3.02
3.31
3.00
3.01
.48

p=.000p=.000p=.376

p=.004い。前述の「伸張可能性」が卒後経過年に応じて高まだけ横断データにおいて有意差が多く確認される」とるとすれば矛盾するようだが、LOS2020 ではコロナ禍

いうことになり、データ管理上のコストを払ってまでの影響で全体に否定的な回答が多かったことと、2020

パネルデータを整備する利点は認められない。とはい

年卒の TAS 回答者の多くが大学院在学中であること

え、パネルデータの真骨頂は、個人レベルでの変化のが、一見矛盾する結果に関係していると考えられる。

記述とその規定要因分析にある（筒井ほか 2016：11-

第三に、横断データの方がパネルデータに比べ有意13）。例えば表 3 からは、集団としての平均点の平均差がある項目が多い。先程の数字の合計で見れば 21

値が、卒業時点に比べ卒業後に例外なく上昇している

対 8 であり、平均点の平均値についても 2016 年度卒のことはわかるものの、「上昇した回答者の割合」
を知る

パネルデータでは有意差がない。平均値差の検定にことはできず、したがって上昇の理由を探ることも叶

は、横断データでは「対応のない t 検定」、パネルデー

わない（8）。

タでは「対応のある t 検定」を用いており、通常後者

ところがパネルデータであれば、2016 年度卒業生の方が検定力（有意差が得られる確率）は大きくなるのうち平均点が上昇した者が 50.8％おり、2020 年度卒（南風原 2003： 171-172）。ただし検定力はサンプルサ

業生ではそれが 62.3％であることがわかる。さらにそイズにも規定されるため、有意差が見られた項目がの比率について、在学中や現在の属性との関係を見る

21 対 8 となったのは、横断データにおけるサンプルサことも可能だ（表 4）。卒業した学部との関係では、卒イズの大きさがものを言っているためと推察される。

業年度を問わず、理系学部（理薬工農）
で平均点が上昇
した比率が高く、文系学部（文教法経）で低い。また卒3．個人レベルの変化

業生調査時点の就業状況については、常勤で雇用され前項の知見を要約すると、「横断データとパネルデーている場合よりも「その他」において上昇比率が高い。

タでは同様の傾向を示し、サンプルサイズが大きい分

2020 年度卒業者における「その他」の大部分は大学院− 37 −

大学評価研究第 21 号

在学中であることと、理系学部で進学率が高いことを

2022 年 10 月

うにまとめられる。

考え合わせると整合的な結果といえるが、どちらの要

卒業生調査を使った研究の趨勢として、国際的には

因が上昇比率を高めているのかは判然としない。

「卒業生調査を根拠に、大学の教育制度を論じる研究」

そこで平均点の差分（TAS − LOS）を従属変数に、（B 類の研究）が目立つのに対し、日本国内では D 類の卒業した学部、就業状況、卒業後の経過年を独立変数方が盛んであると言える。もちろん諸外国においてもにして重回帰分析をした結果が表 5 である。係数の有文中でアメリカやオランダの事例に言及したように、

意水準を基に判断すると、就業状況ではなく卒業した

D 類の研究がないわけではない。しかし国の機関が実学部が平均点の上昇と相関関係にあることがわかる。

施するものを含め全国調査が進んでいる分、B 類へのまた卒業後の経過年が有意でない（p ＞ .005）ことか関心が強いように見受けられる。結果として調査項目

ら、卒業学部と就業状況を統制すれば、2020 年度卒に関しても、卒業後の進路や就業状況という意味での業者の方が 2016 年度卒業者よりも平均点の伸びが大「アウトカム」の重視が看取される。他方で日本では、

きいとは言えないことが確認できる。パネルデータで認証評価制度の影響から D 類の研究が増えており、

あれば独立変数に学業成績や調査への回答など在学中

調査項目には学修成果認識も加えた「アウトカム」だの情報を加えることで、それらが卒業後の学修成果認

けでなく、在学中の経験について振り返りを求めるも識の変化にどう関係するのかを調べることも難しくはのも多用されている。そして国内外いずれにおいてない。

も、在学時の情報と結びつけたパネルデータを用いた（9）

D 類の先行研究は、今回渉猟した範囲では確認できな

Ⅳ．結論

かった。

1．知見のまとめこうした状況を踏まえ、学修成果認識についてパネ

本稿では「卒業生調査を根拠に、個別大学の教育をルデータ分析を行った東北大学の事例からは、卒業後論じる研究」（D 類の研究）を念頭に、国内外の研究動の学修成果認識の伸びが理系学部の出身者において大向を概観した上で、東北大学におけるパネルデータ分

きいことが明らかとなった。これは卒業後の経過年や析の事例を見てきた。それぞれの主要な知見は次のよ

就業状況、さらには卒業時点の学修成果認識の高低に

表4

学修成果認識の平均点と回答者の属性（クロス表集計）
文系

卒業した学部
理系

保健系

常勤

2016 年度卒業 回答者数
平均点が上昇した比率

35
34.3％

15
86.7％

11
54.5％

53
49.1％

8
62.5％

2020 年度卒業 回答者数
平均点が上昇した比率

14
42.9％

33
75.8％

14
50.0％

24
54.2％

37
67.6％

表5

その他

学修成果認識の平均点と回答者の属性（重回帰分析）
推定値

切片
文系ダミー
保健系ダミー
常勤ダミー
経過年

就業状況

.383
−.385
−.260
−.088
.001

標準化推定値
−.811
−.549
−.186
.006

標準誤差
.081
.103
.112
.103
.023

注：卒業学部のダミー変数は理系が基準。R2=.174。F=6.14、p＜.001。

− 38 −tp

4.741−3.735−2.315
−.861
.056

＜.001
＜.001
.022
.391
.955

卒業生調査を使った研究の類型と動向

教学 IR におけるパネルデータ分析の基礎的検討 ﻿

関わりなく認められる傾向であり（9）、個人レベルの変【注】化を追えるパネルデータだからこそ得られた知見のひ（１）関 心の対象が教育制度にあると考えられる大規とつである。横断データによる分析からも、卒業後の模調査の例としては、東京大学 大学院教育学研

方が学修成果認識の平均点が高くなることや、その平究科 大学経営・政策研究センター（2010）やベ

均点と相関が高い変数を捕捉することはできる。しか

ネッセ教育総合研究所（2015）、PROG 白書プロ

し、個人レベルの変化やその要因を探るためには、パジェクト編（2021）などがある。また、卒業生調

ネルデータが不可欠であることが確認された。

査（大卒者による自己評価）の方法論や意義を整2．今後の展望（2010）を挙げることができる。

理した先行研究としては、吉本（2007）や小方
最後に展望を述べておきたい点のひとつは、D 類の（２）詳しくは串本（2004）参照のこと。近年の改革を研究ないし教学 IR におけるパネルデータの要否であ

前提に、ディプロマ・ポリシーの達成度に関するる。率直に言って、個人レベルの変化を捉えることの学生の認識と各授業科目の目標達成度を示す学

利点がデータ管理のコストを上回るかは微妙なところ

業成績の相関を根拠にカリキュラム編成の成否であり、読者によって評価が分かれることが予想されを検証する枠組みは、同様の発想に基づいている。分水嶺となりそうなのは、学修成果認識に関するると言える。

卒業後の変化が、少なからず在学中の経験に依存して（３）米 国 で は 同 窓 生 研 究（ alumni research, alumni

いる事実が見出されるか否かである。これは D 類のstudies）と呼称されることが多いのに対し、欧州研究の定義や教学 IR の目的に鑑みれば当然のことで、では卒業生調査（graduate research）と呼ぶのが変化の要因の全てが大学関係者では操作し得ない卒業

一般的である。

後の経験にあるならば、パネルデータを作る動機はほ（４）HEDS の卒業生調査は、Wabash College 調査セ

とんどなくなるだろう。研究の価値があるかを研究をンター（COI）等が 2006 年から行ったリベラル

通じて確認するという、強い信念が求められる。

アーツ教育の学修成果に影響を与える諸要因にもうひとつは、そもそも D 類の研究がいわゆる学術関する全国調査で得られた効果的教授法に関す研究として成立し得るのか、という問題である。ここる知見や、米国カレッジ・大学協会（AAC&U）がで学術研究の要件として重視しているのは、先行研究

掲げる学修成果に照らして設計・実施されておを手掛かりに研究目的が設定されることで、知見が繰り、在学中の多様な教育経験やそれらが卒業後り返し精査され一般化していく過程である。D 類の、に必要な諸能力に与える影響を明らかにすることりわけ教学 IR の一環として実施される研究の場合、とを目的としている。

研究目的の正当性は先行研究の到達点ではなく学内の（５）同 評価の実施手引書（大学評価・学位授与機構

問題関心によって担保される。したがって、その成果

2002）では、教育の効果に係る評価の観点例としがいくら量産されようとも、「卒業生調査を根拠に、て「専門教育履修段階や卒業後の状況等から判断

個別大学の教育を論じる研究」が学術研究と見做されした教育の実績や効果の状況」が、その根拠とな

る保証はない。もっとも、教学 IR を基礎とした研究

る資料・データ例に「学生・卒業生等に対するア全体に対しても同様の指摘ができるわけで、ここで述べる展望としては些か的外れなのかもしれないが。

ンケート結果」が挙げられている。
（６）論 文検索には、CiNii Articles を使用した（2022
年 2 月 16 日）。
「卒業生調査」
で 164 件、「卒業生ア

付記

ンケート」で 51 件、「卒業生インタビュー」で 22

パネルデータの作成にあたっては、事務補佐員の森件ヒットした計 237 件の情報を精査したところ、

田尚美さんにご協力いただいた。

大卒者を対象とした論文は全部で 97 件であった。

− 39 −

大学評価研究第 21 号

2022 年 10 月

このうち 2000 年以前の発表は 13 件、2001 年〜

an Impact with Alumni Surveys, New Directions

2010 年の発表は 25 件、2011 年以降の発表は 59 件

for Institutional Research, No.126, 2005, pp.5-17.

であった。

大学評価・学位授与機構、評価実施手引書：全学テー（７）平 均点を算出するにあたり、各サンプルにおけマ別評価「教養教育」（平成 12 年度着手継続分）、2002

る 14 項目の信頼性係数（クロンバックのα）を確

南風原朝和、心理統計学の基礎：統合的理解のため認した結果、最低がパネルデータの TAS2016 でに、有斐閣、2003

α=.863、最高が同じくパネルデータの LOS2020

原孝成・髙橋弥生・おかもとみわこ・日暮トモ子・當

でα=.928 であった。

銘美菜、卒業生のキャリア形成に関する初期調査：（８）横 断データを用いて集団レベルの変化の要因を

卒業生を対象とした質問紙調査からの検討、目白大探ろうとする場合、基本的には後にやった調査

学高等教育研究 27、2021、93-101

での従属変数（今回であれば TAS における学修串 本 剛、 教 育 成 果 を 用 い た 教 養 教 育 の 評 価 活 動：

成果認識の平均点）と相関が高い調査項目に着目

NIAD による試行を切り口として、高等教育研究 7、し、かなり大雑把な推論をするほかない。なぜ

2004、137-154

ならばパネルデータでは無視できる「統制すべき

文部科学省、令和元年度の大学における教育内容等の個人レベルの要因」について、調査で全て把握す

改革状況について、2021

ることは困難だからだ。仮に学修成果認識の判

小方直幸、卒業生調査を用いた大学の教育成果の研究、断に一定の性向があったとしても、横断データ

大学評価研究 9、2010、29-38

では調査で聞けていなければ統制が不可能なた

PROG 白書プロジェクト編、PROG 白書 2021：大学教め、平均点の平均値が上昇した理由がサンプル

育とキャリアの繋がりを解明、学事出版、2021の偏りにあるのか否かを判別できない。

Saunders-Smits, G. and de Graaff, E. Assessment of（９）ち なみに表 5 の分析に独立変数として LOS におけCurriculum Quality through Alumni Research,

る「東北大学で学んだことに対する総合満足度」

European Journal of Engineering Education, 37（2）,を加えると標準化推定値（β）は−0.170（p=.051）

2012, pp.133-142.

となる。満足度が高いほど卒業後の伸びが小さい

Schaeper, H. Development of competencies andという事実は一見残念に思われるが、満足度がteaching–learning arrangements in higher

低い学生は卒業時点での学修成果認識（LOS でのeducation： findings from Germany, Studies in平均点）も低いと考えられるため、伸びる余地がHigher Education, 34（6）, 2009, pp.677-697.

大きいとも解釈できる。実際、表 5 の分析にさら

白井章詞、大学での学びと初期キャリアの関連性につに LOS 平均点を加えるとβ=−.494（p ＜.001）がいての考察：多文化社会学部卒業生アンケートの結得られ、満足度はβ=−.068（p=.373）となり、有果から、長崎大学多文化社会研究 7、2021、319-335

意な変数ではなくなる。なお最終的な回帰式にお杉田郁代・木村治生、大学教育における資質・能力のいても、理系学部の卒業者で伸びが大きくなる傾育成と卒業後の自己効力感との関係：高知大学卒業

向は有意に残る（文系ダミー：β=−.665, p＜.001、

生調査を事例として、高知大学教育研究論集 25、

保健系ダミー：β=−.527、p=.010）。

2020、1-12
東京大学 大学院教育学研究科 大学経営・政策研究セ【参考文献】

ンター、大学教育に関する職業人調査 第 1 次報告

ベネッセ教育総合研究所、大学での学びと成長に関す書、2010

るふりかえり調査（速報版）、2015

筒井淳也・水落正明・保田時男編、パネルデータの調

Cabrera, A.F., Weerts, D.J., and Zulick, B.J. Making

査と分析・入門、ナカニシヤ出版、2016− 40 −

卒業生調査を使った研究の類型と動向

教学 IR におけるパネルデータ分析の基礎的検討 ﻿Volkwein, J.F. Assessing Alumni Outcomes, New

吉本圭一、卒業生を通した「教育の成果」の点検・評価

Directions for Institutional Research, Issue S1, 2010,

方法の研究、大学評価・学位研究 5、2007、77-106

pp.125-139.

吉本圭一・坂巻文彩、大学における学修成果と質保証

Weerts, D.J. and Vidal, J. Editors’ Notes, Newのための卒業生調査：九州大学教育学部卒業生調査

Directions for Institutional Research, No.126, 2005,にみる職業統合的学習、大学院教育研究学紀要 21、

pp.1-3.

2019、45-72− 41 −

大学評価研究第 21 号

2022 年 10 月

Types and Trends of Research Based on
Graduate Survey: A panel data analysis as
institutional research of teaching andlearning※1

Takeshi KUSHIMOTO※2

Hideya MATSUKAWA※3

Kazuhiro SUGIMOTO［Key Words］
graduate survey, learning outcomes, panel data analysis, institutional research of teaching and learning［Abstract］
This article, focusing on research based on graduate survey, reviewed research trends both in Japan andoverseas, and introduced a panel data analysis at Tohoku University, one of the research-intensive universities inJapan. The main findings of each are summarized as follows.
Internationally, graduate surveys tend to be used in research that discuss the national system of undergraduate
education（Type B research）, while in Japan graduate surveys are used as a tool to improve undergraduate
education in individual universities（Type D research）. In addition, it can be said that neither in Japan nor overseas,
we could not find any prior Type D research using panel data linked to information from when the graduateswere in school.
From the case of Tohoku University, where panel data analysis was conducted on recognition of learning
outcomes, it became clear that the recognition of learning outcomes improves most after graduation among those
who studied at science-oriented faculties. This is a tendency that can be observed regardless of the number ofyears since graduation, the employment situation, or the degree of recognition of learning outcomes at the timeof graduation. That is one of the findings obtained because of the panel data that can track changes at theindividual level.
※1

Associate Professor, Center for Institutional Research, Tohoku University※2

Senior Assistant Professor, Center for Institutional Research, Tohoku University※3

Professor, Center for Institutional Research, Tohoku University− 42 −