高校生の進路選択に関する要因と高短連携のあり方について
澁田英敏

吉野美智子

Factors related to course selection among highschool students and effective collaboration
between high school and junior college
Hidetoshi Shibuta and Michiko Yoshino

Using logistic regression analysis, we identified factors related senior high school
students’course selection after their graduation from school. We also performed signal
detection analysis（SDA）, and identified factors related to the attendance at a university ora junior college. Consequently, subjects were categorized into 6 subgroups by 5 factors.
It was revealed that there was an increase in the frequency of collaboration between ahigh school and a junior college. However, it is necessary for a junior college to provide
information depending upon the timing and grade of a student, and to implement
collaboration programs between a high school and a university or between a high school
and a junior college.

Keyword: course selection among high school students, effective collaboration between
high school and junior college, SDA

１

はじめに

「初等中等教育と高等教育との接続の改善について（答申）」中央教育審議会（平成 11 年）
から 10 年以上経過し、今日まで教育をとりまく環境は激変している。平成 25 年３月における高等学校卒業者数は約 109 万人、大学短大進学率については 53 . 2 % と、平成 16 年の数値（126万人、45 . 3 %）と比較すると明らかである。
本学では、平成 14 年度より近隣の高等学校と連携（以下、高短連携）し、在籍する高校生に対して短期大学における授業を行ってきた（以下、体験学習）。平成 25 年度までに約 1 , 800
名の高校生に体験学習を実施してきたが、本稿では、平成 19 年度から平成 24 年度までの５年間、体験学習に参加した高校生のアンケート結果を踏まえ、高校生の進路選択に関連する要因を特定し、高短連携のあり方について検討する。

－－

２

方法

平成 18 年 10 月から平成 24 年 6 月の間、高校３年次と２年次に体験学習に参加した高校生
927 名に対して、アンケート調査を実施した。欠損値等を除いた 836 名を用いて、高校生の進路に関する要因および大学や短大への進学に関連する要因を特定するため、ロジスティク回帰分析、信号検出分析法（以下、SDA）によって解析を行った。

３

結果

体験学習参加者の概要は表１、表２に示すとおりである。欠損値を除いた総数は 836 名（男子 423 名、女子 413 名）であり、卒業後の進路は、４年制大学 341 名、短期大学 151 名、専門学校 226 名、就職等を含むその他は 118 名であった。
表１

卒業年度別体験学習の参加者とその進路

年度

参加者（人）
大学（人）

短大（人）

専門学校（人） その他（人）平成 1915764244128

平成 2014656274320

平成 2113760253418

平成 2213964263514

平成 2313157302618

平成 24

126

40

194720

計836

341151226118

体験学習参加者のうち短期大学へ進学した高校生を従属変数、その他の変数を独立変数としたモデルで、強制投入法によるロジスティック回帰分析を行った結果を表３に示す。性別のリ
ファレンスは男子、その他の変数のリファレンスについては、該当なしである。
短期大学への進学に関して有意に寄与していたのは、性別（女子）、短期大学進学希望（３年、２年）、進路未定（２年）であった。
体験学習参加者のうち専門学校へ進学した高校生を従属変数、その他の変数を独立変数としたモデルで、強制投入法によるロジスティック回帰分析を行った結果を表４に示す。
専門学校への進学に関して有意に寄与していたのは、専門学校進学希望（３年、２年）、その他の専門分野（３年）であった。その他の専門分野については、表５に示すように、卒業後に勉強したい専門分野を 12 系列の選択肢に分け、それ以外を 13）その他の分野としたものである。
次に、大学・短期大学への進学率について、SDA のアルゴリズムに基づき、すべての変数と各変数のカットオフポイントを検討し、最適の変数とそのカットオフポイントを決定、対象集団を最大限に相互に区別して、排反するサブグループに分割した。
図１は、SDA によって明らかになった大学・短期大学への進学に関連する要因を示して

－－

表２

体験学習参加者の概要

い る。 ３ 年 次 に 専 門 学 校 へ の 進 学 希性

別（χ = 182 . 24 ,p< 0 . 001）、専門学校へ望の有無が最も強く関連しており

男子

423

50 . 6 %女子

413

49 . 4 %進学希望あり群（n= 235）と、希望なし群（n= 601）に分割された。専門学校進学希望なし群では、72 . 9 % の高

大学進学希望あり

370

44 . 3 %なし

466

55 . 7 %校生が大学・短大へ進学していた。
SDA によって特定された５つの予測因子は、専門学校進学希望（３年、２年）、就職希望（３年）、大学進学希望

短大進学希望あり

160

19 . 1 %なし

676

80 . 9 %（３年）、進路の迷いの有無（３年）であった。
これらの因子により 836 人の高校生は、６グループに分類された。Group

専門学校進学希望あり

235

28 . 1 %なし

601

71 . 9 %１は、３年次に専門学校への進学希望がなく、就職希望もなかった。さらに２年次にも専門学校への進学希望はなかった集団であり、進学率が 86 . 2 %専門学校進学希望（２年）
あり

213

25 . 5 %なし

623

74 . 5 %（n= 419）と最も大きかった。Group 2は、３年次に専門学校への進学希望があり、かつ大学進学希望もあった集団であり、進学率は 68 . 2 %（n= 22）で就職希望あり

112

13 . 4 %なし

724

86 . 6 %あった。Group 3 は、３年次に専門学校への進学希望がなく、就職希望もなかったが、２年次には専門学校への進学希望があった集団であり、進学率は進路の迷いあり

102

12 . 2 %なし

734

87 . 8 %66 . 2 %（n= 74） で あ っ た。Group 4は、３年次に専門学校への進学希望はなかったが、就職希望はあり、さらに２年次に希望した進路について迷いありと回答した集団であり、進学率は 58 . 3 %（n= 12）であった。Group 5 は、３年次に専門学校への進学希望はなかったが、就職希望はあり、さらに２年次に希望した進路について迷いなしと回答した集団であり、進学率は 21 . 5 %（n= 96）であった。Group 6 は、３年次に専門学校への進学希望はあったが、大学進学希望はなかった集団であり、進学率は 16 . 9 %（n= 213）であった。

－－表３

短大進学に関連する要因
Odds ratio

95 % CI

P-value

性別（ 0 : 男子 1 : 女子 ）4 . 2502 . 226 - 8 . 114< 0 . 001

大学進学希望（３年）（ 0 : なし 1 : あり）

0 . 435

0 . 207 - 0 . 917< 0 . 05

短大進学希望（３年）（ 0 : なし 1 : あり）

16 . 771

8 . 761 - 32 . 107< 0 . 001

専門学校進学希望（３年）（ 0 : なし 1 : あり）

0 . 304

0 . 144 - 0 . 643< 0 . 05

短大進学希望（２年）（ 0 : なし 1 : あり）

2 . 174

1 . 007 - 4 . 693< 0 . 05

進路未定（２年）（ 0 : なし 1 : あり）

3 . 796

1 . 090 - 13 . 220< 0 . 05

Hosmer-Lemeshow test：p= 0 . 272

表４

専門学校進学に関連する要因
Odds ratio

95 % CI

P-value

性別（ 0 : 男子 1 : 女子）

1 . 227

0 . 773 - 1 . 947

n.s.

大学進学希望（３年）（ 0 : なし 1 : あり）

0 . 498

0 . 276 - 0 . 898< 0 . 05短大進学希望（３年）（ 0 : なし 1 : あり）

0 . 270

0 . 130 - 0 . 558< 0 . 001

専門学校進学希望（３年）（0 : なし 1 : あり）

4 . 774

3 . 913 - 11 . 324< 0 . 01

専門学校進学希望（２年）（ 0 : なし 1 : あり）

2 . 319

1 . 268 - 4 . 240< 0 . 01

その他の専門分野（３年）（ 0 : なし 1 : あり）

2 . 326

1 . 230 - 4 . 399< 0 . 01

幼児教育保育系分野（３年）（ 0 : なし 1 : あり）

0 . 308

0 . 114 - 0 . 834< 0 . 05

Hosmer-Lemeshow test : p = 0 . 880		

表５ 専門分野の選択肢
１）人文科学系（文・心理・語学等） ２）社会科学系（法・経済・経営・商等） ３）家政系（食物・被服・住居等）
４）教育系（教育・体育等）

５）芸術系（美術・デザイン・音楽等） ６）理学系（数学・物理・化学等）

７）工学系（電子・情報・建築等）

８）農学系（農業・酪農・獣医等）

10）社会福祉系（福祉・介護・精神保健等） 11）幼児教育・保育系
13）その他－－９）医療保健系（医・歯・薬・看護）
12）ビジネス系（秘書・医療事務等）

図１

高校生の進学（大学・短大）に関連する要因（n= 836）ᅗ㸯 㧗ᰯ⏕ࡢ㐍Ꮫ ኱Ꮫ࣭▷኱ ࡟㛵㐃ࡍࡿせᅉ Q  ⥲ᩘ (n = 836)㐍Ꮫ: 58.49%
ᑓ㛛Ꮫᰯᕼᮃ(㸱ᖺ);Ȯ2 = 182.24 (p < 0.001)
࠶ࡾ(n = 235)
㐍Ꮫ: 21.7%

 ࡞ࡋ(n = 601)
 㐍Ꮫ: 72.9%

኱Ꮫᕼᮃ(㸱ᖺ);Ȯ2 = 30.86 (p < 0.001)     ᑵ⫋ᕼᮃ(㸱ᖺ);Ȯ2 = 146.85 (p < 0.001)
࠶ࡾ (n = 22)   
㐍Ꮫ: 68.2%
Group 2    ࡞ࡋ (n = 213)㐍Ꮫ: 16.9%
Group 6

࠶ࡾ (n = 108)㐍Ꮫ: 25.9%

㐍㊰ࡢ㏞࠸(㸱ᖺ);Ȯ = 7.383 (p < 0.01)
2







                             ࠶ࡾ(n = 12) ࡞ࡋ(n = 96)      㐍Ꮫ: 58.3%
  㐍Ꮫ: 21.5%
         Group 4       Group 5４考察

࡞ࡋ (n = 493)
㐍Ꮫ: 83.2%

ᑓ㛛Ꮫᰯᕼᮃ(㸰ᖺ);2
Ȯ = 17.86(p < 0.001)
࠶ࡾ(n = 74)
㐍Ꮫ: 66.2%
Group 3

࡞ࡋ(㸰ᖺ) (n = 419)  㐍Ꮫ: 86.2%
    Group 1

先行研究によると、進路意識の発達には８段階あり、それは大きく３区分（①進路目標決定、②進路選択に苦悩、③進路選択から逃避）されている。①進路目標決定は、目標が定まって自立的な学びに向かいやすい状態であり、高校１年生では 38 . 0 %、２年生 46 . 4 %、３年生
69 . 2 % と報告されている。また、将来展望に関する自己概念の肯定度（SCS 尺度）については、自分自身の適正を踏まえて将来の目標を定めることができている生徒は、高校３年生でも全体で 29 . 6 % であり、とりあえず目標を決めたという「外形的な目標設定」をした生徒と、自分自身の適正を踏まえて設定した「内面的な目標設定」をした生徒では、その思いの強さに大きなギャップが発生している。
本研究では、高校生の進路（短期大学、専門学校）に関連する要因をロジスティック回帰分
析によって検証し、さらに、大学・短期大学への進学に関連する要因を特定するため、SDAを用い、多様な要因を検討した。
SDA の結果、５つの因子により Group 1 から Group 6 までの６グループに分類された。
Group １、5、6、は高校２年から３年にかけて一貫した意志が酌み取れ、「内面的な目標設定」をした生徒が他のグループよりも多いと推測され、Group 2 と Group 3 については、「外形的な目標設定」をした生徒が多く、まだ進路選択に悩んでいたと思われる。また、Group 4 については、進路選択から逃避している傾向にあり、適切な進路指導が必要であると考えられる。
今回の研究結果からは、これまで高短連携の量的拡大は確認できた。短期大学の専門分野を高校生に見せる機会を多く設け、その内容の充実を図ることは、内面的な選択のできる生徒には有効であるが、内面的な成長ができていない生徒には進路選択や主体的な学習行動にまで結－－実しなかったようである。
アイデンティティの確率度（IPS 尺度）は、自我、社会性ともに発達し、望ましい状態、つまり「私は誰、どこへ行くの」が見える達成型は、高校３年生で全体の 33 . 2 % であると言われている。
短期大学としては、時期や段階に応じた情報提供や高大連携・高短連携プログラム等の実施が必要であると考えられる。

参考文献
文部科学省（2013） 平成 25 年度学校基本調査（速報値）の公表について
日本私立学校振興・共済事業団（2012） 平成 24 年度私立大学・短期大学等入試志願状況
大滝夏美（2013） 高校生の進路選択に関する指向性と今後の高大連携施策のあり方について
立命館高等教育研究第 13 号
Kraemer HC. 1988 . Assessment of 2 × 2 associations: generalization of signal detection
methodology. Amer Stat 42 : 37 - 49 .
Kraemer HC. 1992 . Evaluating medical tests. Newbury Park: Sage.

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