大総センターものぐらふ No.10

大学ベンチマーキングによる大学評価の実証的研究

はしがき東京大学大学総合教育研究センターの目的は、大学改革に関する基礎的調査・研究を行うとともに、東京大学における教育課程・方法の改善を支援することである。
ものぐらふ10にあたる本報告書では、文部科学省科学研究費基盤（ C ）『大学ベンチマー
クによる大学評価の実証的研究』（平成19〜21年度）（小林雅之研究代表）の成果の一部を収録した。本ものぐらふは小林雅之教授、劉文君特任研究員、ならびに片山英治共同研究員が執筆にあたった。
本事業の成果が、わが国の大学評価による大学の改善を考える方々に何らかのお役に立つことができれば、私たちにとって望外の喜びである。

平成23年 ３ 月10日
東京大学大学総合教育研究センター長

吉 見

俊 哉

目

次

Ⅰ

１ ．本報告書の概要

1.1．研究成果の概要（和文）：1.2．研究成果の概要（英文）：1.3．研究の背景
1.4．研究の目的
1.5．研究の方法
1.6．研究成果

3
3
3
5
6
6
7

Ⅱ

１ ．ベンチマークの概念と現状

1.1．ベンチマークとは何か
1.2．大学評価・大学の質保証とベンチマーク
1.3．戦略的計画の指標としてのベンチマーク
1.4．IRとベンチマーク
２ ．IRとベンチマーク
2.1．Institutional Researchについて
2.2．Institutional Research（ IR ）の定義
2.3．IR活動興隆の背景
2.4．IR活動
３ ．戦略的計画

3.1．教育指標・ベンチマーク他
3.2．IR組織
４ ．ベンチマークと学生調査
５ ．学生調査とベンチマーク

5.1．Astin's IEO model
5.2．NSSE
5.3．アウトカムから学習プロセスのモニタリングへ
5.4．卒業生調査
5.5．学生調査に対する批判と学生調査の限界
６ ．アメリカの大学情報データ

6.1．様々なレベルでの大学情報データの公開
6.2．政府レベル
6.3．州政府 カリフォルニアの例
6.4．中間組織・団体レベル
6.5．個別高等教育機関レベル
6.6．アメリカの大学の情報公開からの示唆

11
11
12
13
13
14
14
14
16
16
19
20
20
21
22
22
23
24
26
26
27
27
27
28
28
30
30

6.7．アメリカの大学における戦略的計画とベンチマークの例
７ ．イギリス

7.1．サブジェクト・ベンチマークの例
7.2．Performance indicators
7.3．ヨーロッパの大学ベンチマーク
８．９ 大学のベンチマーク

8.1．ベンチマークの対象大学
8.2．学生数 Students
8.3．教員数 Faculty/ Staﬀs
8.4．財政 Finance8.5．多様性
９ ．結論と政策的インプリケーション

31
35
35
36
37
37
37
38
40
41
43
46
48
52

10．参考文献New Direction for Institutional Research誌2009, No.143の特集
New Directions for Institutional Research 1989-1999掲載の論文のジャンル（ No.
102 Editor's Note by J. Fredericks Volkwein Editor Steven LaNasa ）52
ベンチマーク資料（断りのないもの以外は、すべて各大学ホームページから）52

Ⅰ１．本報告書の概要
1.1．研究成果の概要（和文）：大学ベンチマーキングによる大学評価の実証的研究
大学ベンチマークは、少数の比較対象となる大学を取り上げて、指標を作成して定量的
あるいは定性的な比較を行う。これによって、個々の大学の特性を明らかにし、個別大学の改革の基礎的な知見を提供することを目的としている。このため、インターネットなどの公開情報や資料などによってベンチマークのためのデータを収集するとともに、イギリスと中国とアメリカでの実地調査に基づき、各国の大学のベンチマークの実態を比較検討した。各国では、それぞれの歴史的経緯から様々に異なるベンチマークを実施している。
たとえば、イギリスでは学科目ベンチマークとして、定性的な指標のみであるのに対して、
アメリカでは、Institutional Research（ IR ）や戦略的計画と関連して、定量的な指標によるベンチマークが盛んに実施されている。こうした点を考慮して、ベンチマーク指標について、定性的および定量的な両面から、検討した。特にベンチマークでは、少数の教育機関について、比較するため、指標が適切ではない場合、あるいはデータや測定に問題がある場合には、間違った結論に導かれやすい。このためアメリカでは、複数の大学によるコンソーシアムや団体を通じて、相互にデータを交換することで、ベンチマークのデータを正確にするよう努めている。これらの点に十分に留意しつつ、沿革・規模・学生・スタッ
フ・財政・授業料・奨学金について、指標を作成し、これに基づくベンチマークのモデルを作成した。これを用いて、アメリカ・イギリス・中国・日本の ４ カ国の ９ 大学を選定し、それらの個別大学のベンチマークを実施した。これによって、規模などでは、比較的似ているのに対して、授業料・奨学金や財政構造には、大きな相違があることが明らかにされ、具体的な大学のベンチマークに有用なモデルを提示することができた。

1.2．研究成果の概要（英文）：An Empirical Study of Benchmark of Universities: With Reference to the
University Evaluation and Quality Assurance
The purpose of this research project is studying benchmark methods in higher
education, in order to assure and enhance the individual higher education
institutions. To accomplish this purpose the data of individual higher education
institutions are gathered mainly from the published sources such as homepagesof institutions. Simultaneously we had intensive interviews for higher education
institutions and public institutes such as Quality Assurance Agency for Higher
Education in England. In England subject benchmark statements are used forthe reference of enhancement and assurance of each university. In the UnitedStates the intermediate organizations such as Consortium for Financing of Higher
Education (COFHE) or American Association of Universities Data Exchange(AAUDE) have an important role in benchmarking. Based on these ﬁndings wemake a benchmark model and try a tentative benchmark of nine universities infour countries. It is very diﬃcult to compare the ﬁgures because the deﬁnitions of
the most basic characteristics such as student numbers or faculty numbers are very
diﬀerent among countries. However we can compare the rough sketches of nine
universities, and found there are so many common characteristics such as student
numbers. We may show the usefulness of our model.

1.3．研究の背景
日本においては、大学評価について、認証評価制度や国立大学法人評価制度が創設され、従来の大学による自己点検・評価に対して、第三者評価が実施されるようになった。しかし、大学評価には、本来大学自身による大学の内部質保証という重要な役割がある。この点については、我が国では、戦略的計画や IR（インスティチューショナル・リサーチ）として、近年注目を集めるようになったが、まだ一部の大学で実施されているに過ぎない。
大学のベンチマークは、アメリカやイギリスなどでは大学の質保証のために積極的に用いられているが、我が国では、まだほとんど実施されていない状況にある。
大学改革の中で大学評価の重要性はますます高まっている。東京大学大学総合教育研究センターでは、大学評価なかでも市場型大学評価について、これまで研究を蓄積してきた（東京大学大学総合教育研究センター 2007など）。市場型大学評価とは、商品としての大学評価を目的とするものであり、受験雑誌あるいは予備校など民間企業による大学情報の提供とは異なる、新しい大学情報の提供形態であり、その代表的なものが、様々な民間企業による大学評価とりわけ大学ランキングである。その結果、大学ランキングとりわけ「大学総合ランキング」には、方法的に様々な問題があることが明らかにされた。
これに対して、ランキングとは一部の手法が重なるものの、目的がまったく異なる大学
評価が大学のベンチマーキングである。ランキングは様々な指標を数量化し、それに基づいて、多数の大学をランクづけしたり、さらに、それらの指標を加重平均して総合ランキングを作成する。これに対して、ベンチマークは、指標を作成して比較する点はランキングと共通であるが、少数の比較対象となる大学だけを取り上げて実施する。また、必ずしも数量化するのではなく、定性的な比較も行う。ベンチマークは、これらの定量的あるいは定性的な比較によって、個々の大学の特性を明らかにし、個別大学の改革の基礎的な知見を提供することを目的としている。
こうした大学のベンチマーキングに関しても、東京大学大学総合教育研究センターでは、東京大学とオックスフォード大学並びにシェフィールド大学との比較研究を実施した（金子編 2004）。そこでは、イギリスの ２ 大学と比較して、教員構成や学生の特質、財政などについて、多くの共通点を見いだしながらも、組織構造などでは、とりわけ法人化前の東京大学とは大きな相違点があることが明らかにされた。しかし、こうした大学のベンチマーキングに関しては、英米の大学では盛んに実施されているのに対して、わが国ではほとんど実施されていないのが実状である。このため、とりわけ法人化後の国立大学とアメリカの州立大学やイギリスの大学などとのベンチマーキングは、大学評価としても、また個別大学の改革にも重要な意義を持つと言えよう。
市場型大学評価に対して、制度型大学評価は、なんらかの公的機関が行う大学評価である。わが国でも、制度型大学評価は、平成14年の中教審答申によって、認証評価機関
による第三者評価の義務化されたことにより、重要な意義をもつこととなった。このため、制度型大学評価についても、大学総合教育研究センターでは研究を蓄積してきた。制度型大学評価には、日本の大学評価・学位授与機構、大学基準協会、アメリカの大学基準協会や専門職団体による大学評価や専門プログラム評価、イギリスの Quality Assurance

Agency for Higher Education (QAA) や Higher Education Funding Council (HEFC)

の研究評価（ RAE ）、フランスの大学評価委員会などによるものなどがある。しかし、これらについて、大学総合教育研究センターでは現在資料収集と調査を実施しているが、これらの評価ではベンチマーキングはあまり用いられていないことが明らかになっている。
平成 ３ 年の大学の自己点検・評価の導入以来、わが国でも大学評価に多くの関係者の努力が注ぎ込まれてきた。しかし、「評価疲れ」と言われるように、その努力の割には、大学改革に大学評価が有効であるか、疑問視する議論も少なくない。大学ベンチマーキン
グについては、東京大学大学総合教育研究センターが実施したもの以外にはほとんどないのが現状であり、本研究によって、ベンチマーキングという手法による個別大学の大学評
価の特質が明らかになると考えられる。

1.4．研究の目的
大学ベンチマークは、少数の比較対象となる大学を取り上げて、指標を作成して定量的
あるいは定性的な比較も行う。これによって、個々の大学の特性を明らかにし、個別大学の改革の基礎的な知見を提供することを目的としている。
本研究は、大学のベンチマーキングを中心に、大学評価の様々な問題の解明のための基礎的知見を得ることと個別大学の改革に資することを目的とする。
⑴

大学ベンチマーキングの特性を明らかにすることによって、大学評価の技術の向上に資する。

⑵

いくつかの個別大学のベンチマーキングを行うことによって、個別大学の改革に寄与するとともに、大学評価の国際的な共通性と問題点および課題を明らかにして、大学評
価や高等教育政策の一層の改善に資する基礎的な知見を得る。

⑶

大学ベンチマーキング・モデルのひな形を作成し、個別大学のベンチマーキングの普及に資する。

1.5．研究の方法
まずベンチマークに関する先行研究を検討するとともに、基礎的な資料収集し、ベンチマーク指標作成のための基礎作業を実施した。これらにより、具体的なベンチマークの実
施のための検討を行った。具体的なベンチマークのための作業は以下の通りである。
⑴

大学評価とベンチマーキングの比較
大学評価および大学ベンチマーキングに関する先行研究とデータを収集整理した。これに関連して、IR と戦略的計画についても資料を収集した。特に海外の先行研究とデータについて、収集整理を行った。
⑵

大学評価方法とベンチマーキング指標の構築
先行研究及び収集整理したデータに基づき、大学評価とベンチマーキングの指標を作成し、検証を行った。具体的には、評価基準、評価項目、数量化の方法などについて、それぞれの大学評価に基づき、同一の大学について、評価の相違とその要因を相互に比較検討した。これによって、それぞれの大学評価やベンチマーキングの持つ特性や問題点を明らかにすることができる。
⑶

対象機関ベンチマーキングの実施作成したベンチマーキング指標により、いくつかの大学をケースとして、既存資料によ

るベンチマーキング指標を行った。この結果を詳細に検討し、さらに必要なデータの検討を行った。
⑷

大学機関調査日本の大学や大学評価において、ベンチマーキングは、ほとんど研究されていない。大学の特性をベンチマーキングするためには、既存資料だけでは、実態を把握することが困難である。このため、海外の大学数校を対象に実地調査し、ベンチマーキングに必要なデータを収集した。
⑸

大学評価機関調査

Quality Assurance Agency for Higher Education（ QAA ）や教育部高等教育教学評
価センターなど大学評価機関を対象に、大学評価とベンチマーキングとの関連をどのように評価するか、などを中心に、実地調査した。また、ベンチマーキングの評価機関や大学に与える影響についても調査を実施した。
⑹

評価指標とベンチマークモデルの設定によるベンチマークの試み
以上の分析に基づき、海外大学のベンチマーキング調査の実施のための評価指標を作成し、これによってベンチマークモデルを作成した。これを用いて ９ 大学のベンチマークを行った。

1.6．研究成果
イギリスと中国とアメリカでの実地調査に基づき、各国の大学のベンチマークの実態を比較検討した。各国では、それぞれの歴史的経緯から様々に異なるベンチマークを実施している。たとえば、イギリスでは学科目ベンチマークとして、定性的な指標のみであるのに対して、アメリカでは、定量的な指標によるベンチマークが盛んに実施されている。こうした点を考慮して、ベンチマーク指標について、定性的および定量的な両面から、検討した。特にベンチマークでは、少数の教育機関について、比較するため、指標が適切ではない場合、あるいはデータや測定に問題がある場合には、間違った結論に導かれやすい。
このためアメリカでは、複数の大学によるコンソーシアムや団体を通じて、相互にデータを交換することで、ベンチマークのデータを正確にするよう努めている。これらの点に十分に留意しつつ、沿革・規模・学生・スタッフ・財政・授業料・奨学金について、指標を作成し、これに基づくベンチマークのひな形を作成した。これを用いて、アメリカ・イギ
リス・中国・日本の ４ カ国の ９ 大学を選定し、それらの個別大学のベンチマークを実施した。これによって、規模などでは、比較的似ているのに対して、授業料・奨学金や財政構
造には、大きな相違があることが明らかにされ、具体的な大学のベンチマークに有用なモデルを提示することができた。

Ⅱ

１．ベンチマークの概念と現状
本研究は、大学評価のひとつの方法としてのベンチマークについて検討し、大学が自己自身で質の保証さらには向上するための改革の基礎となる参考にすることを目的とする。
大学評価や大学の質保証などについて、羽田他（2010）など既に多くの先行研究があり、ここでは、それらとベンチマークの位置づけを明確にした上で論ずる。すなわち、ベンチ
マークと関連する大学評価と質保証の動向について、おおまかに検討し、その動向の一つとしてベンチマークを位置づける。
近年、高等教育に関してもベンチマークという言葉が聞かれるようになったが、まだ十分定着しているとは言い難い。そこで、まずベンチマークとは何かを明らかにし、
ベンチマークと密接に関わる戦略的計画（ Strategic Planning ）や IR（ Institutional

Research ）や学生調査について、ベンチマークと関連して検討する。こうした検討の上で簡単な指標によってベンチマークを試みる。これは各大学が参考とするひな形としての役割を期待される。

1.1．ベンチマークとは何か
一般に、ベンチマークとは、性能を比較することを指す。多くの場合、数量的な指標に基づくが、必ずしも定量的なものではなく、定性的な場合もありうるし、両者を含むことが多い。たとえば、コンピュータやエンジンの性能に比較などが典型的なベンチマークの例である。ベンチマークは、比較により、強みと弱みを明らかにして、改善に結びつける試みである。
ベンチマークは数量的な比較を行うため、しばしばランキングと混同されるが、ランキングとは似て非なるものである。ランキングがある対象の全体に対する位置づけを明確化することを目的とする。これに対して、ベンチマークは、あるひとつの対象を他の複数の同等の対象と比較することである。ベンチマークの目的は、対象となるものの改良にある。
あるいは、競争的環境の中で、対象となるものの位置を明らかにすることによって、行動のための戦略を策定するために有効な方法である。
大学の場合には、このランキングとベンチマークの相違はより明確である。ベンチマー
クは、ある大学が同等あるいは競争相手であると想定される大学（ピア校と呼ばれる）と、相互比較を行うことで、自己の強みと弱みを明らかにして、次なる戦略を策定するひとつの根拠を提供するものである。このため、性格がまったく異なる大学を対象にベンチマー
クをする必要はないし、ランキングのように多くの大学を対象とする必要もなく、せいぜい10校程度のピア校と比較することで十分である。あまりに対象が多くなると、かえって強みと弱みが明確にならない場合さえあるので、注意が必要である（ Hubbell, Massa

and Lapovsky 2002）。
大学に関する定量的な指標が公開され、大学間で比較が行われると、背景やコンテクス
トを無視して、一元的な大学の序列化が起こる可能性がある。これは、いわゆるランキン
11

グの問題点の一つである。このため、後に見るようにアメリカでは、個々の大学の数値を公開しない、あるいは、匿名性をもって公開するなどの注意が払われた、ベンチマーキン
グのための大学間相互データ交換システムなどが発達している。
また、とりわけイギリスでは、いくつかの大学の指標の平均を持って、比較することをベンチマークと呼ぶ場合がある（西本・城多 2004：184）。これに関連して、いわゆるグッ
ド・プラクティスにあたる大学と当該の大学を比較することをベンチマークと呼ぶ場合がある（池田他 2006：118）１ 。また、イギリスの学科目ベンチマーク・ステートメントは、各学科目の標準という考え方に基づいており、その意味では、グッド・プラクティス (GP)と関連があると言えなくはない。しかし、大学の Performance Indicators の平均値の場
合には、目標ではなくまして GP ではない（西本・城多 2004：185）。このように、ベンチマークは、様々な意味で用いられており、どのような意味で用いられているか十分注意する必要がある。

1.2．大学評価・大学の質保証とベンチマーク
大学評価として最も古くから定着しているのは、アメリカのアクレディテーションであるが、アクレディテーションは、一つの大学を対象とした自己評価（ self study ）を基礎としており、自校の特徴を明らかにするために他校と比較する以外には他校との比較はあまり含まれていない。このため、アクレディテーションそのものでは、ベンチマークはあまりなされていない。
しかし、アメリカだけでなく、イギリスなどでも大学評価の重点は次第にインプットからアウトカム、さらにプロセス評価へ、カリキュラムから学生の活動へと変化してきた。
こうした変化の動向の中で、ベンチマークは、大学の内部質保証の重要なツールの一つとして位置づけることができよう。
大学の質保証は、元来は、大学の自治に委ねられていた。わが国でも現在でも基本的にはこの性格は継承されており、大学の質保証のための自己点検・評価が1991年の大学設置基準の大綱化とセットで導入された。あくまで大学側による自己点検・評価が質保証のために求められるものだった。しかし、その後、自己点検・評価以上に質保証を担保する仕組みが必要とされることとなり、2002年には認証評価制度が発足した。
こうした大学の質保証と評価をめぐる改革動向の背景は以下の通りである。まず第一に、高等教育の大衆化があげられる。大学進学率が上昇し、大学や学生が増加するにつれて、古典的な大学自治だけやそれに基づく自己点検・評価だけでは、質保証の仕組みとして不十分であることが次第に明らかになった。第二に、公財政の逼迫により、補助金支出には限りがあることから、効率的な資源配分が重要とされ、このため、評価が重要な役割を果たすことが期待されるようになった。しかし、競争的資金をめぐる高等教育の擬似市場化は、外部資金を獲得する力のある大学とそうでない大学に二極分化を進展させ、かえって、外部資金に乏しい大学の質の低下をもたらす傾向が顕著になった。
（小林2009年）
こうした傾向は、ST 比の増大や専任教員から非常勤講師による授業の増加あるいは、学生 １ 人当たり教育費の減少などで確認することができる。
このような状況において、大学評価は、資源配分と関連してますます重要な役割を担うこととなった。古くから大学基準協会（ Accreditation Bodies ）による、自己点検・評12

価に基づく基準認定を質保証の中核としているアメリカの大学だけでなく、政府による大学認可とコントロール制度を持つ日本や中国、さらには Royal Charter による大学の設置認可制度を持つイギリスでも、次々に評価機関が創設された。イギリスの大学質保証機関（ Quality Assurance Agency for Higher Education ）や中国の教育部高等教育教学评估
中心、あるいは日本の認証評価機関である。これらの評価機関は、政府との距離と事前コ
ントロールか事後チェックかによって、図 １ のように、分類することができる。
図１

大学評価と大学の質保証制度の変化

こうして大学自身ではない第三者評価が現在の大学の質保証のため、大きな役割を果た
すようになってきている。しかしながら、他方で、大学自身の質保証と質の向上のために、ベンチマークは大きな役割を果たすことが期待できる。

1.3．戦略的計画の指標としてのベンチマーク
上述のようなベンチマークの定義と性格から、ベンチマークは、大学にとって、より大きな戦略的計画のための重要なツールである ２ 。これについては、後に戦略的な計画の項で詳しく述べる。

1.4．IRとベンチマーク
上 記 の よ う な ベ ン チ マ ー ク の 定 義 に 基 づ け ば、 ベ ン チ マ ー ク は Institutional
Research(IR) の重要な役割であることもわかる。IR も多義的な概念であり、日本だけではなく、アメリカでも必ずしも一貫した厳密な定義が存在するわけではない。しかし、IR の範囲を狭義に捉えようと広義に捉えようと、ベンチマークは IR と密接な関連がある
ことは明らかでこれについては、以下で IR について、論じさらに戦略的計画との関連を検討した後、再びふれる。

13

２．IRとベンチマーク
2.1．Institutional Researchについて
近年わが国でも Institutional Research (IR) の重要性が大学関係者の間で認識されはじめ、IR オフィスやそれと同等の組織を設置する大学も少なくない ３ 。しかし Institutional

Research（ IR ）については、様々な定義・用法があり、一義的には定まっていない４ 。ア
メリカの大学における実際の IR 活動も、単なる調査データの収集報告から、全学レベルの戦略的計画（ Strategic Plan ）の策定まで、大学により著しい差異がある。このように、
IR 活動が多岐にわたるのは、IR が各大学の活動としてスポラディックに発展してきたためで、そのこと自体が、アメリカ高等教育のダイナミクスを示していると言える。
しかし、IR の重要な役割のひとつは、大学の質保証や向上である。以下では、ベンチマークにとって、意味があるものという観点に絞って、IR の現状を概括する。

2.2．Institutional Research（ IR ）の定義
IR については、いくつかの定義がある。IR の初期には、データ収集・分析という点が強調されたが、現在ではそれにとどまらず、戦略計画の策定や、大学の変化を促進する役割などと、定義も広がっている。なお、アメリカの IR 団体である AIR (Association for

Institutional Research) の機関誌である New Directions for Institutional Research では、2009年の No.143で IR 研究者の役割の特集を組んでいる ５ 。以下、いくつかの IR の定義をあげる。

Muﬀo and McLaughlin（1987）
Muﬀo and McLanghlin(1987) は、IR の初期のテクストの一つであり、IR は次のように定義されている。「機関の計画策定、政策決定、意思決定を支援するような情報を提供すること」

Terenzini（1999）
Terenzini は、IR の 概 念 に 関 し て、 機 能 や 用 い る ツ ー ル が 多 く の 変 化 を し て、 定
義 が 拡 大 し て い る こ と を 指 摘 し、IR を、Fincher の 組 織 的 情 報 力（ organizational
intelligence ）という概念を適用し、次の重要な、しかし異なる ３ つの層からなる組織
的情報力をあげ、IR の定義に大きな影響を与えた。⑴ 技術的分析的情報力（ technicalanalysis intelligence ）⑵ 問題に関する情報力（ issues intelligence ）⑶ 文脈的情報力（ contextual intelligence ）第 １ 層の技術的分析的情報力は、IR に必要な最も基本的なスキルで、学生や教員などに関する事実や情報の収集、さらに ST 比、FTE（フルタイム換算学生数）などの基本的な概念の理解と使用、調査統計手法などを指す。第 １ 層のスキルは最も基礎・基盤的なものであり、より上位の層の能力がなければあまり役に立たない。しかし、逆もいえる。
第 ２ 層の問題情報力は、問題点を発券し、意思決定に役立つスキルである。組織の経営
14

活動の根拠となるような重要性をもつ。たとえば、入学者数の予測など、単なる技術的ス
キルだけでなく目標設定のプロセスと問題点、さらに戦略的計画との関連を理解することが求められる。
第 ３ 層の文脈的情報力とは、高等教育全体の文化や特定の高等教育機関の文化を理解するスキルであり、歴史・政治・ガバナンス・慣習・キープレイヤー・価値観などに対する深い理解が求められる。

Terenzini のモデルは、これらの ３ 層が重層的に構成されており、IR や IR 担当者の発展には、より上位の層のスキルが必要とされるが、下位の層のスキルなしには上位の層のスキルも形成されないことを示した点にあるといえよう。
スウィング（ Swing ）スウィング（ Swing ）の定義は、上記の情報収集にさらに外部への報告と戦略的計画の策定を加えている。「所属大学の学生、教員に関する情報を調査分析し、かつ年次計画
や戦略計画を策定し、アクレディテーションや連邦・州政府が求める報告書を作成する。
」（スウィング 2005:21-30）。
その他より広範なIRの定義
この他にも IR に関しては以下のような、より広範な定義もある。まず Volkwein(1999)
は、表 １ のように、IR の目的を教育機関の内部改善と外部への説明責任の軸と管理的組
織的対アカデミック専門的の軸により ４ タイプに分けている。ただし、アメリカの大学は、
必ずしもこのモデルで示された IR の機能と役割を果たすための組織を有しているわけではない。
表１

Volkwein によるIRの四類型
目的と対象者

組織の役割と文化改善のための形成的内部的累積的外的—説明責任のため
管理的組織的

機関の記述—情報の組織 最良のケースの提供としてのIR
アカデミック専門的

他の選択肢を分析—ス

ピンドクターとしてのIR—政策 効 果 の 公 正 な 証 拠 を 提 供

アナリストとしてのIR—学者研究者としてのIR（出典）Volkwein 1999. p. 17

Peterson（1999）は、IR を増殖する経営ガイド（ progenitive management guide ）と定義している。また、Delaney (2009) も、IR は、知識を持つ者と知識を必要とする者を結びつける知識の仲介者であると定義している。さらに、スウィングは、IR 担当者（しばしば IRer と呼ばれる）は、「変化のエージェント」（ Swing 2009）として、危機が生じるあるいは変化への対応に非常にコストがかかるようになる前に、機関の変化をマネージメントするプロセスに従事する者としている。これについてはさらに後に詳しく述べる。
また、
このように IR に関しては、現在のアメリカでも、様々な定義が存在する。それは、IRが単なるデータ収集から、戦略的計画に関連して、次第に範囲を拡大してきたためであり、
15現在でも IR は発展中ということができる。このため、以下では、定義の穿鑿より、具体的な活動で、ベンチマークにとって有益なものに絞る。その前に、今述べた IR の興隆の背景について、要因を挙げる。

2.3．IR活動興隆の背景
大学に対する社会の信頼の低下への対応
大学は「象牙の塔」ではなくなり説明責任（アカウンタビリティ）を求められている。
そのため、広報や情報発信が重要となってきた。アメリカでは、連邦政府の中等後教育総合データシステム（ Integrated Postsecondary Education Data System（ IPEDS ）、日
本の「学校基本調査」にあたる）などへのデータ提供も IR の必要性の高さの背景にある。
日本の大学では、「学校基本調査」などは事務的に処理されているが、学内情報の収集だ
けでなく、それらの分析と整理をしたうえでの情報発信と情報提供が必要とされ、データ分析の重要性が高まってきた。
評価と外部への報告の必要性の高まり
上記のアカウンタビリティのための基準認定（アクレディテーション）や認証評
価や法人評価のためだけでなく、大学内部の改善のためにも形成的評価（ formativeevaluation ）が重要視されてきた。このための評価に関連した IR 活動が必要とされる。
日本の大学の IR 活動は、評価と関連したものが多いと見られる（小湊・中井 2007年など）。
外部環境の認識と大学間の競争
近年の大学をめぐる改革は、いずれの国でも非常に急速に進展している。このため、こうした高等教育政策の変化や、さらにその背景を分析することが重要となっている。さらに、変化への対応だけでなく変化を先取り、競争相手（ピア校）を知ることの重要性が増大となってきた。国内ではトップの大学でも、グローバル化により国際的競争の激化の中で伍していく必要性がある。
効率と効果
上記の大学間競争の激化や評価による質の改善のために、大学の支出は増大する。これに対して、公財政逼迫のため、補助金は減少傾向にあり、効率性が経営の観点から重視される。このため、大学活動の費用と効果の分析が重要となってきた。また、学内外のデー
タ管理の効率化と効果的な運用のために、IR が重視される。
戦略的計画と長期的展望
これらの課題の解決のため、戦略的計画（ Strategic Plan ）を作成し、遂行する必要性が増大した。この基礎作業として IR が重視される。多くの大学では、大学自身に関するデータは様々な組織に分散しており、重複も多い。こうしたデータを一元的に把握することにより、戦略的計画の重要な参考とすることができる。

2.4．IR活動
IR活動のプロセス
典型的な IR 活動のプロセスは以下のように ４ つのフェーズからなる（ Muﬀo and
McLaughlin, 1987）。
16

⑴機関の成果についてのデータ（資料）を収集⑵

機関の環境についてのデータ（資料）を収集⑶

収集したデータ（資料）の分析と解釈⑷

データ（資料）分析と解釈を機関計画策定、政策策定と意思決定のベースになるような情報に変換
データの収集とデータベース化は、IR の重要な活動の一つであるが、データベース

化は、大学のデータを外部データとリンクさせることによって、大学のデータの価値を高めることが重要である。多くの調査が簡単な集計のみで、ピア校との比較や多変量解析などの統計分析まで行われずに埋もれたままになっている。IR は、これらのデータを分析し活用することにある。たとえば、後述するように NSSE (National Surveyof Student Engagement, インディアナ大学が実施している全米大学生調査 ) や UCLAの HERI (Higher Education Research Institute) が 実 施 し て い る CIRP (Cooperative
Institutional Research Program ) の新入生調査や在学生調査（ College Senior Survey ）などは、ピア校と比較することが可能である。これが、これらの調査が多くのアメリカの大学で採用されている理由である。NSSE は中国の一部の大学などでも導入されている。
日本では、東京大学大学経営・政策センター（文部科学省学術創成科研 ( 金子元久研究代表 ) ）の「大学生調査」に NSSE の一部を、「日本版 CSS (JCSS)（山田礼子研究代表）がCSS の日本版を採用している。なお、New Directions for Institutional Research では、2010年には、NSSE の特集を組んでいる（参考文献参照）。
こうした IR の活動を、PDCA サイクル、あるいは PDS (Plan Do See) サイクルによって、学内に普及していくことが IR 活動のもっとも重要なプロセスと言える。
主な活動対象どこまでが IR 活動の対象かについては、様々な議論がある。いくつかの文献からまとめる。
⑴

学生の学習成果の評価.学生のアウトカム調査

Student outcome research 学生のアウトカム評価は、学士課程教育の評価ではなく、改善のためという視点が重要である（ Volkwein 1999）。
⑵

カリキュラムと学生サービス

Curriculum and services

同じく、改善のためのレビュー⑶

データの分配、情報提供、報告書作成

IRは大学の活動そのものを実施するではなく、そのためのデータ収集、分析、評価⑷

大学評価・アカウンタビリティの支援外部機関への報告⑸

競合機関の分析⑹

卒業生の労働市場分析⑺

プログラムの検討（見直し）⑻

予算および財政計画策定⑼

戦略的学生募集管理

Analysis of competitor institutions

Enrollment management

エンロール・マネジメントそのものというより、潜在的な志願者の動向分析や入学者予測さらに学生の追跡調査（ tracking ）などがIRの活動の中心となる。
17

アメリカの IR オフィスの活動を調査した林（2009）によれば、このうち財政に関する活動は主に研究大学に限られ、あまり一般には普及していないとのことである。
いずれにせよ、こうした活動を通じて、学内での共通認識の形成とコミュニケーションを促進していくことが IR 組織の重要な役割である。
活動方法
環境スキャン

Environmental Scan

環境スキャンは次の ４ つの変化を把握するものである。⑴変化⑵

短期的イベント⑶

出現しつつある変化⑷

長期的国際的あるいは国内
ワイルドカード（起きる確率は低いが、起きると大きな影響がある（ Lapin 2004）。このように環境スキャンは、将来予測の基礎となる。
環境スキャンとりわけ政策動向分析は、外的環境の発展を確認し、戦略的計画に寄与することが重要である。そのための手法として、SWOT（ Strengths, Weaknesses,

Opportunities and Threats ） 分 析 や TOW（ Turning Opportunities and Weakness
into Strengths ）分析等のツールが用いられる。
各種のデータ収集・調査分析（学生、教員、職員、関係者など）
学生調査や既存データの提供（教員の授業負担、学生のアウトカムなど）を受けて、統計的分析を行う。IR 活動の中でもとりわけ重視され、その出来不出来が戦略的計画の成果に大きく影響する。
ベンチマーク
戦略的計画の中では、ベンチマークは、とりわけ競合する相手校（ピア校）との比較分析を指す。しかし、ベンチマークは企業の手法だから、文化の差異の正確な評価なしに用いてはならない（ Achtemeier and Simpson 2005）という指摘もある。
ステークフォルダーインタビュー

Focus group researchInternal program review
入学者予測 Enrollment forecasting
フォーカスグループ調査

内部プログラムのレビュー

回帰分析やシミュレーション、その他の各種の手法が用いられる。

awarenessからのIR活動（2009）
Swing（2009）は、IR の役割が単なるデータ収集分析から、経営に重要な役割を果た
すようになりながら、現実の IR 担当者が大学の意思決定の中でなお低い地位にあることを指摘し、以下のように IR 活動をリーダーに浸透させ学内で確立する ５ 段階のステップを提起している。
す⑴

気づきの確立（ Build Awareness ）⑵

焦点の発展（ Develop Focus ）⑶

知識の増加（ Increase Knowledge ）⑷

変化への対応（ Resolve to Change ）⑸

協力あるいは差し替え（ Incorporate or Replace ）この中で、学内での IR の認知を高めるための第 １ ステップにはさらに次の ５ つの活動が必要であるとしている。
18

⑴共通の言語の確立（ Establishing a common Language ）⑵

awarenessの範囲と規模を予想（ Anticipating the scale and scope of awareness ）⑶

関係者の、キャンパスが影響を与えるあるいは直接コントロールする計画された変化の認知（ Ensuring that constituents perceptive the planned change as one thatthe campus can inﬂuence or has direct control over ）⑷ 人間の変化への願望の考慮（ Considering human desires to change ）⑸ 学内のネットワーキング（ Incorporate or Replace ）Swing は、単に IR の活動を定義するだけではなく、それをいかに学内に浸透させ認知させ、大学に変化をもたらすかを具体的に示していることが注目される。

３．戦略的計画
IR は戦略的計画と密接に関連している。戦略的計画についても、様々な定義があるが、最も簡明な定義のひとつは、「大学の役割とミッションを再確認し、これに手を加えるもの。長期、複数年にまたがる全体的、総合的なもの」（ラポフスキー）である（片山他

2009：６ － ７ ）。
戦略的計画は、全学的レベルのものも、部局レベルのものもある。戦略的計画の詳細については、東京大学－野村プロジェクトディスカッション・ペーパー12を参照されたい。
なお、New Directions for Institutional Research では、2004年に戦略的計画と IR の特集を組んでいる。また、IR は、戦略的計画だけでなく、財政計画、投資計画、入学者計画、資産整備計画などと関連している。
図２

統合計画と評価と改善の関連（出典）Trainer 2004.

19

さ ら に、 こ れ ら と 実 施 計 画 を つ な ぐ も の と し て、 図 ２ の 統 合 的 計 画（ integrated

planning ）がある。これは、様々な事業を包括的に検討するもので、事業仕分けの「横串」などがこれにあたるといえよう。ただし、実際に、どの程度 IR と戦略的計画が関連しているかは、個々の大学によって著しい差がある。

3.1．教育指標・ベンチマーク他
具体的な教育指標やベンチマークなどについても、様々なものがある。その一例として、

New Hampshire University System と Wheaton College と Dickinson College のもの
は、以下でとりあげる。しかし、こうした具体的な指標の検討より前に、指標や効果の測定に関しても、図 ３ のように、様々なレベルがあることに留意する必要がある。
図３

測定システムのリンク（出典）Trainer 2004.

この他の教育指標の例として、アクレディテーションの基準や Performance Indicatorsあるいは Baldridge Program (Jasinski 2004) などがあげられる。

3.2．IR組織
アメリカのほとんどの大学には IR オフィスが置かれている（山田 2005）。しかし、実際に IR オフィスが担当する活動内容と範囲は、大学によって著しく異なる。
小規模校では、IR オフィスがほとんどすべての活動をカバーする場合もあるが、大規模校では、複数の組織に分かれていることが多いと見られる。たとえば、ペンシル
ヴェニア州立大学では、Oﬃce of Planning and Institutional Assessment, Oﬃce ofInstitutional Improvement, Budget Oﬃce な ど に IR 活 動 は 分 担 さ れ て い る。 と く に
Budget Oﬃce は大学の Fact Book やデータベース（ Common Data Set ）なども作成しており、IR 活動の一つの中心となっている。また、戦略的計画は Oﬃce of Planningand Institutional Assessment が策定している。さらに、分権型のガバナンスをしている
大学では、全学的な IR オフィスだけでなく、個々の組織で IR オフィスに相当するものを持っていると見られる。

Volkwein は、規模と発達の程度あるいは集権的か分権的かで、IR オフィスを図 ４ のよ
うに ４ つのタイプに分類している。なお、この図には多くの大学が分類されているが、わが国ではあまり知られていない大学が多いため、省略している。
20

図４

アメリカの大学におけるIR組織の４タイプ（出典）Volkwein 1999.

４．ベンチマークと学生調査
近年アメリカの大学のベンチマークにとって、学生調査は次第に重要性を増してきている。ベンチマークと学生調査の密接な結びつきの前に1980年代には大学評価にとって学生調査が重要な役割を果たすようになった。1980 年代後半から大学は、評価のために、その卒業生が取得すべき知識とスキルを明確化し、その目的を反映した指標を設計し、それらの達成度を評価し、教育機関の効果を改善させるためにその結果を使用することが求められた。３ 分の ２ の州が政策として評価を義務化した一方で、すべての地域アクレディ
テーション団体が学生の成果を評価することをアクレディテーションの必要条件とした。
これらの機関はアクレディテーションの基準を、入試点数、蔵書、教員の学位といったイ
ンプットから、学生の学習成果へと移行した（ Kinzie 2006, Burke 2003）。
このような評価の義務化に対して、ほとんどの大学は、学生と卒業生調査を実施することで答えた。教育機関の教育効果を測定し、改善させるための学生調査は、アカウンタビ
リティの要求に応えるための最も一般的な方法であると考えられる。こうして、学生調査
は今日のほとんどの高等教育機関において必須の活動となっている。
このように、大学評価活動の一環として学生調査が重視され、後に見るような様々な学生調査が盛んに行われるようになっている。さらに、Kinzie（2006）は、ベンチマークと学生調査の関連についても次のように説明している６ 。
内的外的にアカウンタビリティを評価する際に最も価値のある尺度の一つは、比較を通じたものである。
「我々の競争相手や同等のグループと比較して、我々はどういっ21

た状態であろうか」という質問は、効果を評価する際にひとつの重要な方法である。
ベンチマーキングは、高等教育、特に集団基準準拠において評判を博してきた。学生
調査のデータは一方で、目標基準準拠のベンチマーキングに、あるいは予め設定された基準に対する向上度を図るために使用されてきた。
こうして、学生調査はベンチマークの一つの重要な手段となり、ベンチマーク可能な学生調査が開発されていくこととなった。

５．学生調査とベンチマーク
総合的な学生調査に関するモデルはいくつかある。現在、特にアメリカで普及しているのは、Astin らのカレッジ・インパクト・モデルとインディアナ大学の学生活動調査（ National Survey of Student Engagement ）である。カレッジ・インパクト・モデルは、

Astin の IEO モデルを蒿矢として、様々なモデルが開発されている。

5.1．Astin's IEO model
図５

IEOモデル（出典）Astin, A. W. (1993) Assessment for Excellence , ACE/ Oryx Press.

Astin は UCLA の HERI（ Higher Education Research Institute ）の所長で、大学の中での学生の社会化過程を検討するために開発したのが IEO モデルである。このモデル
は、図 ５ のように、学生の背景、学生が教育機関にもたらす入学以前の特性（ Inputs ）と教育機関の環境（ Environment ）が、学生の教育成果（ Outputs ）に及ぼす効果や変化を重視している。入学以前の特性（ Inputs ）は、直接成果（ Outputs ）に影響を与えるとともに、環境（ Environment ）を通じて間接に成果（ Outputs ）に影響を与える（ Pascarella

and Terenzini 2005）。Astin は、この I-E-O モデルの枠組みで設計されたアセスメントの研究結果を蓄積することにより、学生の発達や変化を説明する概念、すなわち学生は関与 (involvement) によって学ぶという関与理論を提示した（山田 2006）。
非常に単純なモデルであるが、入学以前の特性 (Input) を想定している点が重要である。
一般に大学における教育効果の評価は環境と成果の関連性に着目することが多い。たと22

えば、教育課程がいかなる成果を導き出しているかなど。しかし、実際には学生の学習
成果には環境要因だけでなく学生個々の資質や背景などが影響を及ぼしている。学生個々の差異が直接成果に関係している場合と環境を経て間接的に成果につながるという ２ つの効果を見る必要がある。つまり入学以前の特性（ input ）をコントロールした上で、環境（ environment ）の成果（ output ）への効果を測定できることが重要である。
また、このモデルで重要なのは、教育実践と教育成果について、因果関係を想定していることである。実際には、教育実践の効果に関する因果推論は、データの相関関係から因果推論をすることになる (Astin 1993)。この点に関しては、方法論上の批判もある。

Astin は、このモデルに基づき、CIRP（ Cooperative Institutional Research Program ）を1966 年に開発し、大学の新入生に対する調査（ Freshman Survey ）を現在まで、継続して実施してきている。CIRP によって得られる学生の情報をベースにして、大学は新入生の情報の入手、学生募集戦略、カリキュラムの検討、教育課程やその他のプログラム立案や評価を実施することができる。さらに得られた分析結果は公的な情報として外部に公表される（山田 2005）。

Astin 以降、様々な学生の活動と学習成果に関するモデルとそれに基づく調査が行われた。その中でも特に重要なのは、インディアナ大学中等後教育研究所の全国学生活動調査（ National Survey of Student Engagement, NSSE ）である。

5.2．NSSE
アメリカの学生調査の中でも、近年とりわけ大学間比較が可能なことをセールス・
ポイントして急成長しているのが、インディアナ大学中等後教育研究所の全国学生活動調
査（ National Survey of Student Engagement, NSSE ）であり、現在約1,300の四年制大学が参加している。NSSE の特徴は、比較（ベンチマーク）の対象となる大学に関して、詳細なデータを提供されるため、自校の学生との比較ができることにある。
活動（ engagement ）とは、教育的に意味のある活動を指す。たとえば、ある種の教育機関の活動は学生参加を導く。大学での付加的成果に貢献する様々な活動により多く学生を参加させる教育機関は似たようなカレッジや大学と比較してより高い質を誇ることを主張することができる（ Kinzie 2006）。

Kinzie によれば、NSSE の目的は ２ つある。
第一の目的は、学生の学習と大学での成功に関連する学生の行動と教育機関の活動を測ることによって、学士課程教育の質に関する妥当で信頼できる情報を提供することである。第二の目的は、学生経験と教育的効果を向上させるために、教育機関が実際に学生参加の調査結果を使用することである。
また、Kinzie によれば、NSSE の結果はベンチマーキングとピア比較に有益であることが証明されている。NSSE は全ての教育機関に三つの比較を提供する。第一に、全国標準への比較（ NSSE を受けた全ての学生）、第二に、同じカーネギー分類の学生との比較（例えば学士課程リベラル・アーツ）、第三に、教育機関が選択した同等グループとの比較である。選択したピアからの結果（少なくともその他の教育機関 ６ 校）が集められる。
さらに、NSSE の結果は、参加校が自校の改善努力の有効性を測定するために使用する、
23

教育的グッド・プラクティスの全国的ベンチマークの作成に使用される。例えば、いくつかの学校の職員や教員は、学生の学習を向上させるために直接的そして間接的に影響を与えることができる教育活動への学生の参加頻度と学術的変化のパターンを発見するために、NSSE の結果を利用している。加えて、いくつかの州では、教育効果の指標システ
ムにおいて、そしてその他の公的アカウンタビリティ機能のために NSSE データを使用
している（ Kinzie 2006）。

5.3．アウトカムから学習プロセスのモニタリングへ
以上のように、大学生調査は Astin らのカレッジインパクト研究から、その原因の追及、さらに学生の活動とそれに関与（ engagement ）、教育から学習へ、さらには、アウトカ
ムからプロセスへと焦点を移してきている（小方 2008）。NSSE は、教育のアウトカムを測定する調査とみなされることが多いが、次第に大学評価と関連して、教育過程や学習
活動自体のプロセスのモニタリングとして重要な役割を果たすようになってきていると言われている（図 ６ 参照）（金子 2009）。

図６

学習プロセスのモニタリングと高等教育システムのフィードバックの仕組み

C)政府･社会組織レベル B)

１C

２C

３C

１B

２B

３B

1A

2A

３A

1) イン
プット

2) 教育･
学習過程

3)能力・知識

中間組織

A) 大学

教授
学習

モニタリングの局面（出典）金子（2009）。

図 ６ のようにアウトカム志向は教育成果の具体的な定義と評価まで踏み込み、成果の測定を、システムあるいは大学の経営、統制に結びつけることによって具体的にその道筋を明らかにした。そのために、第 １ 学年と最終学年に実施することによって付加価値を測定する標準化されたテスト（ CLA, College Learning Assessment など）が開発された（表２ 参照）。

24

表２

学習成果達成度テストの例

種別
一般能力

タイトル

実施国

College Basic Academic Subject Examination (College
アメリカ
BASE)
Collegiate Assessment of Academic Proficiency
アメリカ(CAAP)
アメリカ
Collegiate Learning Assessment (CLA)アメリカ
iSkills
Measure of Academic Proficiency and Progress
アメリカ（ MAPP ）Standardized Assessment of Information Literacy
アメリカ
Skills（ SAILS ）アメリカ
Workkeys
オーストラリ

Graduate Skills Assessment (GSA)

ア

学科別達成度 Area Concentration Achievement Test（ ACAT ）学習行動

Major Field Test (MFIs)
National Survey of Student Engagement（ NSSE ）

アメリカ
アメリカ
アメリカ

出所：Nueche 2008、ETS 2007等から作成。
（出典）金子（2009）。

アメリカ高等教育の改革を提起したスペリング委員会報告（2006）では ７ 、こうした学習成果を測定した結果をデータベース化して公開し、一般の市民にアクセス可能とす
ることが極めて重要としている（金子 2009）。この試みとしては、州別の高等教育をスコア化した Measuring Up や、CLA などのデータを公開する Voluntary System of

Accountability Program やその一部である College Portrait などがある（後述）。
しかし、後述するように、こうした標準化したテストによるアウトカムの測定がどこまで妥当で、教育効果の測定として適切かに関しては様々な批判もある。このため、こうしたアウトカムの測定だけでなく、学習過程のモニタリングが次第に重要性をましている。
学習過程のモニタリングとは、個々の学生について⑴
背景など、学習行動の背景をなす諸要因、⑵

学生の将来への志望、家庭・学習

大学入学後における異なる授業形態の経験、それに対する参加、授業関連あるいはそれ以外の学習行動、時間配分など、学習行動の特質、⑶

学生自身が評価するいくつかの自身の能力、その過不足、そして在学中の変化など、学習成果に関わる諸側面のおよそ ３ つの領域にわたって、アンケート調査するものである。これにより、第一に、学生を単一の集団としてみるのではなく、学習意欲、将来計
画、家庭背景など、異なった背景をもつものとして捉えることによって、それぞれの固有の行動や授業の影響を捉える。第二に、異なる授業・学習体験がどのような行動、学習意
欲、成果に結びつくか、構造的な把握をする。第三に、異なる専門領域や大学にわたって比較する。こうしたことが可能となる。さらに、こうした調査結果を、学生の成績、進学、
就職行動あるいは成果測定と結びつけてデータベース化すれば、より詳細な分析が可能になる（金子 2009）。
25

5.4．卒業生調査
教育の成果は、在学中と卒業時に直ちにあらわれるものではない。むしろ、卒業して職業についてから教育の有効性を実感することもない。このような観点から、在校生だけでなく卒業生の教育の成果を調査によって明らかにすることも重要である。
アメリカの大学の卒業生調査としては、NCHEMS (the National Center for Higher
Education Management Systems) の Student Outcomes Information Services (SOIS)
surveys と Comprehensive Alumni Assessment Survey（ CAAS ） や、NCES のBaccalaureate Beyond, COFHE の Senior Exit Survey, Ph. D. Exit Survey などがある８ 。

5.5．学生調査に対する批判と学生調査の限界
こうした学生に対する調査、とりわけアンケート調査には様々な批判がある。その主なものをあげれば以下の通りである。
・妥当性の問題すなわち、学生の発達（例

身につけた能力）といっても、学生の自己申

告や自己評価に過ぎない。多くの調査は15分程度のものであり、これらを測定できているか疑問である。
・調査の信頼性への疑問がある。回答者には偏りがあるのではないか。たとえば、真面
目な学生のみ回答することがあるとすれば、学生の評価は過大な評価となるおそれがある。逆に、学生が真面目に回答しているか疑問という批判もある。
・相関関係を因果関係に読み替えている。先のAstinによれば、「このモデルで重要なのは、教育実践と教育成果について、因果関係を想定していることである。実際には、教育実践の効果に関する因果推論は、データの相関関係から因果推論をすることになる」(Astin 1993)。先に述べたように、この点に関して批判がある。
・CIRPやNSSEは、追跡調査（パネル調査やフォローアップ調査ともいう）ではないので、個々の学生の発達や大学が与えた付加価値を測定していない。たとえば、学年別に比較
して、学年が上昇するにつれて、能力の自己評価が高くなったとしても、その原因は教育の効果なのか、年齢による効果なのか、それともコホートの特性なのか判別できない（アイデンティフィケーションの問題と言われる）。
・もともとある傾向のある学生がある傾向の大学を選択するから、サンプル・セレクショ
ン・バイアスがあり、擬似相関に過ぎない。この点を明らかにするためには、学生の属性とりわけ入学前の属性や大学への期待を調査しておく必要がある。
・学生の発達は、個々のカリキュラムや活動によるのではなく、大学の経験全体によって培われるものである。共通の経験こそが重要である（ Kuh and Umbach 2004）９ 。
・学生の発達は大学教育の効果か、それとも単なる「成熟効果」か。比較対象として非大学生と比較する必要がある。
こうした批判や調査にもかかわらず、学生調査はますます盛んになっている。その大きな理由は、大学の評価やベンチマークへの有効性がある程度具体的に示されているためで26ある。学生調査をベンチマークに用いる際には、こうした長所と短所について十分留意する必要がある。

６．アメリカの大学情報データ
6.1．様々なレベルでの大学情報データの公開
ベンチマークのために必要な個別大学の情報を入手するには、様々な方法がある。ことにアメリカでは、大学の情報公開が進んでいるため、個別大学情報の入手について、参考になることが多い。
しかし、アメリカに限ったことではないが、どの大学も他校とりわけ競合校の情報は知りたがるが、自校の情報は他校に知られたくない。このせめぎ合いの中で、様々な仕組みを作ることで、大学の情報公開が進展してきた。とりわけアメリカの場合には、政府レベ
ル・団体レベル・個別高等教育機関レベルと様々なレベルで大学情報の公開が進められていることが大きな特徴である。
ここでは、そのすべてを網羅的に取りあげることはできない。それぞれのレベルの調査
統計情報で、我が国にとって参考になりそうないくつかの事例を取りあげることにする。
なお、民間レベルの情報産業などの大学の情報公開も重要な意義を持っている。とりわけ、

US ニューズ＆ワールド・レポートのアメリカのベスト・カレッジは、大学ランキングとして大きな影響力をもっているが、こうした大学情報誌や大学の広報活動などについては
ここでは省略し、別の機会に取りあげたい。

6.2．政府レベル
連邦政府

NCES, IPEDS

連邦政府レベルで、大学に関する調査統計情報を提供しているのは、全米教育統計局（ National Center for Education Statistics, NCES ）で、NCES は様々な教育に関する
統計や調査を実施する連邦教育省下の組織である。
こうした NCES の様々なデータの中でも個別高等教育機関に関しては、「中等後教育総合データシステム」（ Integrated Postsecondary Education Data System, IPEDS ）が最も網羅的なものである。我が国でいえば文部科学省の「学校基本調査」にあたるものである。しかし、約6,700の個別高等教育機関の学生数・教員数・学位取得・継続率・卒業率などの機関特性の他、授業料や学生支援や財政についても個別高等教育機関のデータがすべて公開されているという点が大きく異なる。

IPEDS にデータを提供している高等教育機関は、すべて連邦学生支援の受給資格があるものである。逆に言えば、連邦学生支援の受給資格を得るためには、IPEDS にデータを提供しなければならない。連邦学生支援受給資格を持つことは、アメリカの高等教育機関では、最重要な要件である。このため、各高等教育機関は IPEDS を通じた情報公開に積極的にならざるを得ない。これは、アクレディテーションの場合もまったく同様である。
27

このように政府が単に情報の提供を求めるのではなく、それを確保する仕組みが組み込まれている。これはもともと政府の介入を嫌うアメリカの場合に、取られてきた知恵である。
このように、個別大学の情報に関して、膨大なデータが公開の対象となっている。ただし、IPEDS にも、定義などの大きな問題から技術的な小さな問題まで様々な問題があり、これに関しては、多くの論文やレポートが出されている。
また、IPEDS は膨大なデータ量のため、一般の志願者や家庭では有効な情報を取り出すことが難しい。個々の高等教育機関は自己の IPEDS データをすべて公開しているわけではない。このため、NCES の IPEDS ホームページには、カレッジ・ナビゲーターというホームページがあり、ここで個別高等教育機関について、所在地・学生数・授業料・奨学金・卒業率・取得可能学位など基本的な情報を得ることができる。

NSF
全米科学財団（ National Science Foundation, NSF ）は、研究機関に関する多くの調査統計を行っており、その中には、個別高等教育機関に関するデータも公開されている。
たとえば、アカデミック機関のプロファイル（2006年）では、研究開発費支出・連邦政府の大学への研究費補助・大学院生・学位取得などが、公開されている。財団の性格上、自然科学や工学の研究に関連するデータや大学院のデータが中心となっている。
なお NCES のカレッジ・ナビゲーターと同様、膨大な情報を引き出しやすくする仕組
みとして、ウェブ・キャスパー（ WebCasper ）がある。これは、NSF の提供する学生や研究者向けのデータベースである。NFS 独自のデータ（大学院生およびＰＤ調査・学位取得調査・Ｒ＆Ｄ科学工学費用調査・非営利研究機関調査・連邦Ｒ＆Ｄ財政調査）のほか、

IPEDS データ（学生、教員、財政）も含んでいる。

6.3．州政府 カリフォルニアの例
州政府の大学の情報公開について、カリフォルニア州の場合を例にすると、中等後教育
コミッション（ Postsecondary Education Commission ）にカリフォルニア高等教育シ
ステムの個別高等教育機関に関する情報が提供されている。特に、カリフォルニア大学・カリフォルニア州立大学・コミュニティカレッジの ３ つの層別の統計や郡（ county ）別の統計が多く収録されている。

6.4．中間組織・団体レベル
アメリカでは、政府と大学の間にある中間組織・団体が、大学に関する様々な情報を公開している。その数をきわめて多く、ここでもいくつかの事例を紹介するに留める。
アクレディテーション団体
アメリカでは、大学の情報公開にアクレディテーションが大きな役割を果たしていることは、言うまでもない。アクレディテーション団体のことは我が国でもよく知られているのでこれ以上言及しないが、近年の動向として、2008年に高等教育法が、高等教育機会法という名称で全面改定され、高等教育機関の説明責任が強調されたことを付け加えておく。この改正で、試験合格率など学習過程に関する情報を提供する義務を課し、違反にはペナルティが与えられるとともに、政府とアクレディテーション団体が収集した大学の情報の公開を積極的に行うことが義務づけられた。
28

カレッジボードカレッジボード（ CollegeBoard ）は、授業料と奨学金に関するレポートを毎年刊行している他、個別大学情報を様々な形で提供している。カレッジボードにはカレッジ・サー
チというホームページがあり、これは、IPEDS のカレッジ・ナビゲーターと同じような
個別大学情報検索のホームページである。個別大学情報を検索できる同様のホームページ
は多数あるが、カレッジ・サーチの特徴は、対象とする大学と同じような大学（ピア校と呼ばれる）を検索する ﬁnd similar があることである。たとえば、Harvard のピア校を探すと、Cornell など15大学が検索される。カレッジボードでは、大学情報誌などの形態でも個別大学情報を提供している。
説明責任のボランタリー・システムとカレッジ・ポートレイト
カレッジ・ポートレイトは、公立大学の情報提供システムで、主として志願者を対象としている。説明責任のボランタリー・システム（ voluntary system of accountability ）の下位システムである。これからわかるように、大学の説明責任を果たすことを目的としている。アメリカ州立大学協会（ the American Association of State Colleges andUniversities , AASCU ）とアメリカ公立ランドグラントカレッジ協会（ the Associationof Public and Land-grant Universities , APLU ）がスポンサーで、約300の大学が加盟している。カレッジ・ポートレイトで、主に提供される情報は、学費・卒業率など他の情報提供と同じものの他、学生生活の経験（満足度など）・学習成果（アウトカム）
・付加価
値など、独自のものを提供している。これらは、後述の学生調査に基づくものである。

AAUDE
アメリカ大学協会（ American Association of Universities, AAU ）は、加盟校のデー
タを相互に交換する組織としてアメリカ大学協会データ交換（ American Association of

Universities Data Exchange, AAUDE）を創設している。主に交換される情報としては、学生の特性・入学者の特性・奨学金と学費・学生生活経験・資源（教員・職員・施設など）
・成果（学位取得・卒業後の進路など）で、すべてのデータは完全に公開されているのではなく、加盟校の間でのみ交換される。

NACUBO
大学実務者とりわけ財務関係者の団体である全米大学ビジネス・オフィサー協会（ National Association of College and University Business Officers, NACUBO ）も、会員に様々な情報を提供しているが、とくに数年おきに実施されている大学基金調査（ endowment survey ）と授業料割引調査（ tuition discounting survey ）が注目に値する。大学基金調査の上位校のリストは、NCES の教育統計ダイジェスト（ Digest of

Education Statistics ）にも収録されている。しかし、多くの団体と同様、個別データは会員しか入手できない。

COFHE
高 等 教 育 財 政 コ ン ソ ー シ ア ム（ Consortium on Financing Higher Education,

COFHE ）は、1971年に結成されたきわめて選抜性の高い私立大学のコンソーシアムで、創設以来31の大学のみが加盟している。いわゆるアイビーリーグの大学とシカゴ・ノース
ウェスタン・スタンフォードなどの研究大学、そしてリベラルアーツカレッジからなる。

COFHE は、特に授業料や奨学金についての加盟大学間での情報交換を行ってきたが、現29

在では、学生や卒業生や保護者に対する調査も実施し、そのデータを交換している。

6.5．個別高等教育機関レベル
コモン・データ・セット
コモン・データ・セットは、大学に関する基本的な情報を、統一したフォーマットで提供するもので、大学と出版業界とりわけランキングや大学情報提供雑誌などが協力して推進しているものである。大学情報を求める情報産業と公開データの作成に膨大な労力を費やしてきた大学が、統一フォーマットを作成することで、お互いの利益を図ろうとする試みである。大学以外では、カレッジボードと US ニューズ・アンド・ワールド・レポートとピーターソンが出版側を代表している。
コモン・データ・セットに含まれる情報は、大学所在地・設置者・共学などの大学特性、学期制・授与学位・学位取得数、在学者数・卒業率・継続率、志願者数・合格者数・
入学者数・アドミッションポリシー、望ましい高校での履修科目・選抜基準（ GPA,SAT,
面接など）・新入生の SAT 得点、学費・学生生活状況（クラブ参加率・通学生比率など）、学生支援（平均奨学金額・奨学生率など）、教員・クラスサイズなど、きわめて多岐にわたる。特に入試や奨学金に関しては、非常に詳細なデータが求められている。しかし、個々の大学はこのすべてのデータを公開しているわけではない。なお、上記のデータの中には、

IPEDS などのデータがそのまま掲載されているものも多い。
ファクトブック
コモン・データ・セット以外に個別大学では、ファクトブックあるいは単にファクトというホームページに自己の大学の基本的な情報を公開している。その程度は、学生数など
基本的な情報から、財務の詳細な情報まで、大学によって様々である。なお、大学によっては、概要（ overview ）や統計（ statistics ）というホームページに大学情報を公開しているなど、統一されていない。逆に、こうした大学情報を得ることの非効率性が上記のコモン・データ・セットを生んだと言える。
こうした大学の情報公開のための情報収集と集計のために、多くのアメリカの大学ではインスティチューショナル・リサーチ（ IR ）が重要な役割を果たしている。ただし、IRの役割は単に情報公開や外部情報提供（特に IPEDS やアクレディテーションのためのデー
タ作成）だけにあるのではなく、大学の質の向上のための基礎調査を実施することにある。

6.6．アメリカの大学の情報公開からの示唆
先にも述べたようにアメリカの大学の情報公開は、決して順調に進展してきたのではない。一方で政府の介入を嫌い、他方で自校のデータは知られたくない、という状況の中で、透明性の確保と説明責任のため、少しずつ情報公開が進んできたと言った方がいい。そのためには、連邦政府の学生支援の受給資格が大きな役割を果たしてきた。
ただ、そうした過程の中で、公開された情報をもとに、実証研究が蓄積され、それを受けてさらに情報の精度があがるというフィードバック・ループが形成されてきたことは我が国でもおおいに参考になるだろう。
さらに、単なるランキングではなく、自校とピア校を比較するベンチマークがますます重要になっている。ベンチマークはランキングとは異なり、多数の大学を対象とするので30

はなく、少数のピア校との比較を行う。それだけに、正確な情報でないと、誤った比較になり、ひいては誤った大学の戦略をもたらすことになりかねない。そうした点からも、ここに紹介したような中間組織を形成し、限られたメンバー間で相互データ交換の仕組みが形成されてきた。こうした形態の情報公開は、決してすべてを一般に公開しているわけではないが、我が国の大学の情報公開を進める上で参考になるのではないかと思われる。

6.7．アメリカの大学における戦略的計画とベンチマークの例
戦略的指標
アメリカの大学で説明責任の観点からよく用いられているのが戦略的指標（ strategic

indicator ）である。戦略的指標は大学の現状の全体像を理解に供すべく数値で表したものであり、ベンチマーク（ benchmark ）、キー・パフォーマンス・インディケーター（ KPI;
Key Performance Indicator ）、ダッシュボード（ dashboard ）10等と様々な呼び方がなさ
11
れている。

戦略的指標は、⒜計測可能で、⒝ミッションや戦略的計画にリンクしており、⒞ 予算の主要変数や重要な事項が含まれている必要がある。また、数年にわたる過去のトレンドの把握や将来の予測にも使用しうるものでなければならないとされる。さらに、ピア校とのベンチマーキングを行うことができるように、他校の数字も収集されねばならない。
戦略的指標の重要な対象領域として、以下のようなものがある。
⑴

エンロールメント：学生数、競争力、多様性、ジェンダー、進級率

⑵

教

⑶

寄

付

募

集：恒常的寄付（ annual gift ）、基金

⑷

財

務

指

標：収入と支出、資金余剰（または赤字）

⑸

質

の

指

標：教員の出版物と研究資金、学生の成功度合い

⑹

そ

職

の

員：人数、給与

他

アメリカの大学では理事会が卒業生等の学外関係者で構成されているということもあり、大学の現状を簡潔に説明する資料が必要とされる。ホィートン大学は理事会向けに戦略的指標を記した一枚ものの資料を作成し、大学の現状が一目で分かるような工夫を施している（図 ７ ）。なお、この資料は下敷きのようなセルロイド製で、裏面には戦略的指標
を他校と比較し同大学の相対的位置を示した図が掲載されている。

31

図７

ホイートン大学における理事会向け戦略的指標シート（2005年秋時点）
学生

アドミッション
秋期フルタイム学生

1,559

志願者数
3,697

1,559 ▲
1,505

（秋学期）

3,249
選択率

-8.4%

30%

多様性
15.2%

15.2% △
11.4%

7.5% △

イールド

75% △（99年秋入学者（6年））

寄付基金増減率
7.5%

43%

75%

（百万ﾄﾞﾙ）

44% △

卒業率

高校上位10％学生の割合
56%
56% △
29%

寄付による学生援助の割合
20.8%
17.6% ▼
17.6%

平均SAT値

年次事業利益率
2.8%

1200

25.4%

寄付募集
学生/教員比率

12：1

25.1% ●
24.6%

施設
寄付・助成額合計

10.4

11.6：1 ▲11：1

自学給付奨学金学生の割合
62.4%
60.5% ●
60.5%

2.8% △
1.3%

教員
割引率

87% ▲
85%

1260 △

学生援助

学生からの収入依存率
87%

5.0%

1260

支出可能資源対負債比率
447%
387% △
350%

5.0% ○

25%

州/国

7.3% △-5.7%

ペイアウト（支出）率
5.0%

29% △

46/42

純資産収益率
7.3%

158 △
137

61%

86% △
83%

寄付基金
158

3,697 △

新入生-2回生の在籍率
89%

70%

財政

（秋学期）

8.3

フルタイム教員比率
93%（百万ﾄﾞﾙ）

1.8% ○
1.8%

同発生参加率
40%

89% ●
89%

設備再投資率
1.9%

8.3 ▼

施設状態インデックス
5.0%

37% ●
37%

5.0% ○
4.6%

50人超クラスの割合
6%
4%

4% ▽
（秋学期）

定義：
現水準
過去5年の最高値

22%

20% ▼
過去5年の最低値2%

変化の方向性▲ 上昇▼ 低下● 変化なし変化の重要性
黒色
＝好転
白色
＝悪化
灰色
＝中立

（出典）ホィートン大学資料より作成。

ベンチマークシート
戦略的指標を記載したシートはベンチマークシートと呼ばれ、このシートの活用は戦略的計画と予算モデル、予算を結びつける上で優れた、かつ正確な方法といわれる。表 ３ は、
ディキンソン大学における戦略的計画に含まれるベンチマークシートの一例である。シー
トの左端の列にはその大学が重要とみなす戦略的指標、すなわち大学の規模や教学・サー
ビスの質、学生の実績、進級・卒業、財務指標が書かれている。一方、シートの上端の行には実績値と予算、予測値が並んでいる。右端にはピア校の数字が掲げられる場合がある。
この数字は5～10のピア校の平均値であり、自分の大学の相対的な位置を知る上で極めて有用である。正確にベンチマーキングの分析を行うためには、自分の大学の目指す、あるいはライバルと意識しているピア校を適切に選択する作業が不可欠となる。

32

表３

ディキンソン大学（ Dickinson College ）の戦略的計画の例
2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2010年
目標

アトミッション
志願者総数
3,801
3,820
4,095
4,633
4,998
4,784
5,298
6,000
志願者倍率
64%
64%
51%
52%
49%
49%
43%
40%
歩留まり率
24%
25%
27%
26%
25%
27%
27%
25%
新入生数
594
611
574
624
606
648
618
600
平均SAT
1,216
1,235
1,239
1,270
1,274
1,288
1,288
1,300
上位10％クラスランク
50%
47%
45%
50%
51%
52%
53%
60%
学生の多様性
在籍者数
2,080
2,159
2,218
2,235
2,280
2,301
2,369
2,250
男子学生比率
39%
42%
42%
44%
45%
44%
44%
45%
外国の学生比率
1%
1%
1%
2%
3%
5%
6%
7%
マイノリティ学生比率
5%
6%
7%
8%
11%
13%
13%
18%
州外からの学生比率
57%
59%
61%
65%
77%
72%
73%
75%
外国留学比率
52%
64%
51%
55%
53%
54%
58%
―
外国語専攻比率
16%
14%
15%
13%
14%
15%
7%
―
進級
初年次進級率
90%
89%
89%
90%
93%
89%
91%
94%
４年次卒業率
74%
76%
76%
76%
77%
81%
78%
84%
６年次卒業率
78%
80%
79%
79%
80%
84%
82%
88%
教員
フルタイム換算教員数
175
177
174
182
189
181
194
―
AAUP（米国大学教員協 $54,906 $56,526 $58,930 $62,481 $67,386 $68,613 $70,751 AAUP90パー
会）の平均給与
センタイル
初年次向け学生援助
授業料等合計$30,900 $32,210 $33,495 $35,825 $37,900 $40,170 $42,284―
授業料・手数料$24,450 $25,485 $26,635 $28,615 $30,300 $32,120 $33,804―
学内援助（給付型）の受
62%
61%
61%
55%
56%
57%
50%
53%
給学生割合
ニードベース援助の受給
51%
52%
52%
47%
47%
48%
44%
45%
学生割合
ノンニードベース援助の
7%
11%
10%
9%
9%
10%
6%
8%
受給学生割合給付型援助平均額$14,355 $14,160 $13,895 $16,668 $16,430 $19,203 $21,163―
給付型援助平均額の授業
46%
44%
41%
47%
43%
48%
50%
―
料等合計に対する割合
授業料の割合率
37%
34%
32%
32%
34%
34%
32%
35%
財績（前財政年度）
基本合計（含む誓約・遺$172,358 $168,310 $155,170 $152,704 $198,343 $251,381 $280,089 $300,000
贈、千ドル）
フルタイム換算在籍者一$83,024 $78,102 $70,117 $68,446 $87,261 $109,486 $118,231 $133,333
人当たり基金
年度末基金残高（NACUBO$163,035 $158,255 $145,670 $137,862 $158,896 $206,240 $241,981―
報告ベース、千ドル）
寄付募集（前財政年度）
卒業生の寄付募集参加率
40%
42%
43%
42%
42%
42%
39%
46%
（出典）ディキンソン大学資料より作成。

また、こうした戦略的指標の活用は私立大学にとどまらず、州立大学にも広がりつつある。ニューハンプシャー州大学システム（ USNH ）は、2006財政年度より⑴
真に学生本位であること、⑵

優れた選択的プログラムを提供すること、⑶USNH が効果的かつ33

効率的な運営を目指すこと、⑷

学外にとって良きパートナーであること、の「 ４ つのビジョン」を掲げ、このビジョンを実現するために18の戦略的指標を設定した上で実行度合いを公表している（表 ４ ）。
表 4 ニューハンプシャー大学システムにおける戦略的指標とニューハンプシャー大学の例

18の戦略的指標

４つのビジョン

2006年

目標（2010年）

１ 州内の高校卒業生総数に占める進学者
数とシェア

数1,471／9％

9％

２ 家族で初めて大学に入学する学生数・割合

数879／25%

25％

総額：インフレスライ
ニ
ー
ド
総
額
万
ド
ル
ド
427
３ ニード／メリット／ , 人
支給数：ニードベース
ベース奨学金の支給 メ1リ882
ッ ト 総 額326万 ド は 理 事 会 の 方 針 ／ メ
Ⅰ、USNH が 真 学生数・割合
ル／1,210人
リットベースは学生数に学生本位での20%あること
４ NHCTCS（ニューハンプシャーテクニ
カルカレッジ）からの転入者数101人（秋期）

170人

85％（初年次→２年次）85％

６ 卒業時の学生満足
度

90％

90％

７

74％

72％

５

進級率

６年次の卒業率

８ 顕彰数（含むアク――Ⅱ． 優 れ た 選 択 レディテーション）
的プログラムを 提 供 す る こ ９ 卒業生の満足度／ 満足度80％/卒業後の就 満足度85％／就職は特職 時 期0-6か 月 後39％、に目標を設定せずと就職
卒業前27％（2005年）

10

オペレーティン
グ・マージン（注）

11 無制約資金比率
12 無制約資金対負債（注）比率Ⅲ． 効 果 的 か つ
フルタイム換算学13
効 率 的 な 運 営 生一人当り資金合計を目指すこと14 学部生の卒業時平
均債務額

15 卒業生寄付参加率
16 金額別／寄付主体
別寄付数

2.4％（UNH単独）

1.4％（UNH単独）

21.4％（UNH単独）

16.7％（UNH単独）

39.8％（UNH単独）

43.9％（UNH単独）

22,061ドル

29,775ドル

23,928ドル 目標上限30,000ドル
13％

15％

寄付数合計20,677件

寄付数合計25,520件

Ⅳ． 外 部 に と っ 17 教職員・学生の対――て 良 き パ ー ト 外活動
ナ ー で あ る こ 18 スポンサー・プロ
承認ベース１億2,816万ドル 承認ベース１億2,816万ドルとグラムの金額（注）PSU、KSU、GSCについても同様に数値が作成されている。
無制約資金比率＝｛使途無制約純資産－設備投資（ネットベース）｝／総費用
無制約資金対負債比率＝｛使途無制約資金－設備投資（ネットベース）｝／負債残高（出典）University System of New Hampshire, Strategic Indicators 2007より作成。
34

７．イギリス
イギリス（イングランド12）の高等教育に関するベンチマークとしては、サブジェクト・
ベンチマーク（ subject benchmarking ）があるが、これは、これまでみてきたようなベンチマークとは異なる。記述的な一種の基準を示すものである。ベンチマークに近いのは、
むしろ、後述のアメリカのベンチマークに用いる数量的指標に近いのはパフォーマンス・
インディケーター（ performance indicators ）である。これは1990年代後半から高等教
育財政審議会（ Higher Education Council for England, HEFCE ）が実施していたが、現在は高等教育統計局（ Higher Education Statistics Authority, HESA ）が実施している。なお、こうしたサブジェクト・ベンチマークや performance indicators は、イギリ
ス高等教育における質保証の枠組の一部でしかないことにも十分留意する必要がある。以下、先行研究も多いため（村田 2004、2009、西本・城多 2004など）、学科目ベンチマー
クと Performance Indicators について、簡単に説明する。

7.1．サブジェクト・ベンチマークの例
サブジェクト・ベンチマークステートメントは、優等学位（ Honoured Degrees ）を出す学科目（プログラム）ごとに、その企画・実施に対する留意点と、各学位の取得者が修得すべき専門的な知識・技術や汎用的スキル（ generic skills ）を記述したものである。
定性的な記述であり、定量的な指標は用いられていない。それらの一部の具体的な内容は、
有本編 2007に訳出されている。なお、サブジェクト・ベンチマーク・ステイトメントが、
いわゆる全国カリキュラム（ National Curriculum ）ではなく、各大学が従わなければな
らないものではないことは、QAA も強調している13。
具体的なサブジェクト・ベンチマーク・ステイトメントの例を教育学についてみる。まず序文（ Bart McGettrick ）には、「ある学科目の定義は常に疑わしいが、このことは特に、相当なスピードで変化する様々なコンテクストを持つ場合には特に事実である。（中略）
これは、応用される中で多様な設定や状況があることがよく理解されている。
」（有本編

2007：69）とあり、教育学が具体的で多様であることと変化が激しいことが指摘されている。そのうえで、「この分野のコースを実施する人々に強要はしない。」と断っている。
そのうえで、サブジェクト・ベンチマーク・ステイトメントは、その対象者、ベンチマー
クの性格、構成、教育学の性格、教育学のコンテクスト、教育学の基本的方針について言及し、さらに教育学の複雑な要因として、知識と理解、応用、省察の ３ つをあげ、これら

３ つの要因に即して、具体的なサブジェクト・ベンチマーク・ステイトメントを記述するという手法をとっている。ただし、その前に、教育学に限定されない移転可能な技能として、表現・発表能力、ICT（情報コミュニケーション技術）、数値能力、他者との協働能
力、学修と成果を改善する能力、問題解決能力をあげている。これらは、汎用性の高い能力（ generic skills ）としてあげられている。
実際のサブジェクト・ベンチマーク・ステイトメントは、先の知識と理解、応用、省察35

の ３ つの要因について、最低到達基準（ threshold ）、標準到達基準（ modal ）、最高到達基準（ best ）の ３ つの基準に分けて記述されている。知識と理解の最低到達基準としては、「教育学に関連した基礎的な価値や原理を把握していること」など ５ つのサブジェクト・
ベンチマーク・ステイトメントがあり、標準としては、「教育学に関連した基礎的な価値や原理を把握することや、その知識や理解をもとに自分のスタンスを確立していること」、
最高では、「教育学に関連した基礎的な価値や原理を十分に把握するとや、その知識や理解をもとに自分のスタンスを確立していること」となっている。
サブジェクト・ベンチマーク・ステイトメントは、大学によっても受け取り方に温度差がある。Oxbridge など、伝統のある大学では、サブジェクト・ベンチマーク・ステイト
メントをあまり重要視していない。これに対して、ヨーク大学やロンドン・サウスバンク
大学のような、新しい大学ではサブジェクト・ベンチマーク・ステイトメントを、新しいカリキュラム作成の参考としている。ただし、ここでもヨーク大学のように1960年代に創設された大学では、大学本部はサブジェクト・ベンチマーク・ステイトメントの採用に積極的だが、学科（ department ）や個々の教員レベルではそれほど重視していないという温度差が見られた。これに対して、ロンドン・サウスバンク大学のように旧ポリテクから大学に昇格した大学では、サブジェクト・ベンチマーク・ステイトメントは、学科レベルでもおおいに用いられているという14。

7.2．Performance indicators
Performance Indicators は、活動成果を定量化した尺度である（西本・城多 2004：182）。Performance Indicators は、大学ごとに著しく変化する必要があり、大学が制御できるものであってはならないし、業績の一部であってはならないという特質を持たなければならない（西本・城多 2004：185）。
具体的な Performance Indicators は、大学に関するインプット（入学者の特性、とりわけ低進学地域からの学生の比率や父親の職業別割合など機会均等の指標）、アウトプット（卒業率、退学率、雇用状況など）からなる。数量化できる指標という性格上、大学の質的な特性についてはほとんど含まれていない。
イギリスの Performance Indicators は、高等教育財政審議会（ HEFCE ）のベンチ
マークと資源配分のための適切な指標の必要性から開発された。現在は、高等教育統計
局（ Higher Education Statistics Authority, HESA ） が 毎 年 Performance Indicators
を 出 し て い る。 具 体 的 な Performance Indicators と し て は、 参 加 拡 大（ Widening

Participation ）の指標として、以下のものがあげられている。
⑴

入学者の特性（フルタイム・パートタイム）特に被不利益層（ underrepresented

group ）からの入学者の割合、性、年齢、人種別割合、障害者手当受給者の割合
⑵

学業継続率

⑶

モジュール履修率
以上のように、イギリスの Performance Indicators は、特定の目的のために開発されたきわめて限定的な性格のものである15。
36

7.3．ヨーロッパの大学ベンチマーク
イギリスを除くヨーロッパの大学のベンチマークの現状については、本研究の範囲 を 超 え る。 た だ、 ヨ ー ロ ッ パ の 大 学 ベ ン チ マ ー ク で 注 目 さ れ る の が、European

Benchmarking Initiative in Higher Education, EBI で、2006年から活動を開始している。
ボローニャプロセスのような EU の大学のための戦略の一つで、U-MAP を作成している。
これは、ベンチマークのための個別大学情報を収集提供するためのホームページである。

８．９大学のベンチマーク
既にふれたように、ベンチマークは、大学の質の向上を目的とする IR（ institutional

research ）の手段の一つと考えることができる。こうした目的のためのベンチマークは、少数の大学（ピア校、普通10校以下）を対象に、それと比較した自校の強みと弱みを比較する。ベンチマークには、定性的指標と定量的指標がある。ここでは、とりわけ定量的な指標を取りあげて検討する。その理由は、ベンチマークでは、なにより指標の正確さが肝要であり、誤った指標と数字は誤ったメッセージを伝えることにあることを明確にするためである。
ここでは、ベンチマークの指標の元となる数字の出所、定義など詳細に記述することで、国際的な大学のベンチマークの難しさを明らかにする。ここで取りあげるベンチマークの指標は大学特性の中でも基本的なものである。しかし、こうした大学にとって本質的なデータでさえ、客観的に把握することはきわめて難しいことを明らかにするとともに、にもかかわらず、大学ベンチマークによって明らかになる点も多く、大学の戦略計画を策定するためには参考になる点も多いことを示す。したがって、ここで取りあげた指標は、包括的なものでもないし、この指標が適切であるということを主張するものではないことを予めお断りしておく。

8.1．ベンチマークの対象大学
ここでは、筆者たちが所属する東京大学に対するベンチマークの対象として、９ つの大学を選んだ。それは、国別、設置者別、設立年順に、Oxford, Cambridge, Harvard,

Yale, Stanford, University of California Berkeley（以下 Berkeley ）、東京大学、清華大学、北京大学の ９ 大学である。これらは、いずれも研究大学であり、世界クラス大学、
国際的・グローバル的大学あるいは卓越性の中心（ Center of Excellence ）ということができる。また、いずれの大学も急速な改革を進行させている点も共通の特徴である。各大学の設立年、設置者、ファンディングを表 ５ に示した。

37

表５
Established

９大学の設立年と設置者とファンディング

Oxford Cambndge Harvard

Yale

1096?

1718

1209

1636

Stanford Berkeley Tokyo Tsinghua Peking

1891

ControlPrivate Private Private Private Private

Funding(main)

PublicPublic

1849

1877

1911

1898

Public National National National

Private Private Private
Public / Public/Public /Public /Public

PublicPublic（出典）各大学のホームページの資料による。以下同じ。

8.2．学生数 Students
大学の特性を示す最も基本的な指標はその規模である。規模を表す指標としては、学生数、教員数、予算、面積など様々なものがあげられる。その中でも最も基本的な指標は学生数である。各大学のホームページから学生数をあげると表 ６ のようになる。しかし、ベンチマークのため学生数を把握しようとすると、各国別に学生の定義が異なるため、比較可能な数値を入手するのは難しい作業になる。今日の大学には、学士課程学生と大学
院学生、フルタイム学生とパートタイム学生、あるいは研究生や聴講生、公開講座聴講生（ extension ）など、様々な種類の学生が存在する。このため、ベンチマーク可能となる
ように学生数を把握するためには、できる限り同じ定義の学生を把握する必要がある。
表６
Undergraduates

学生数の比較

Oxford Cambndge Harvard

Yale

Stanford Berkeley Tokyo Tsinghua Peking

11,766

5,247

6,878

25,53014,394

14,25815,128

11,608

6,648

Graduates

6,293

6,003

18,898

6,169

8,441

10,313

14,32721,084

10,031

total

18,05917,611

25,546

11,41615,31935,84328,72135,34225,159こうした情報の混乱を表す例として同じ大学の同じ年度でも、大学のホームページや資料により違う数字が掲載されている場合がある。たとえば、FactBook と Common Data

Set の学生数が異なる例として、Yale の場合、前者の学士課程学生数は5,247名であるが、後者は5,277名と30名多くなっている。この理由の一つには学生数は刻々と変化するものであるから、同じ年度でも調査時点が異なれば、違う数値になることが考えられる。もうひとつは、大学内でも、学生の定義が異なる場合があることが考えられる。いずれにしても、この場合には、それほど大きな数字の違いは見られない。ただし、Cambridgeの場合には、Annual Report で学士課程学生数は11,608名に対して、Fact and Figures
では、12,006と400名近い差がある。また、Stanford の場合には、Fact では、学士課程
学生は6,878名であるが、Common Data Set では、6,602名と276名もの差がある。他方、Berkeley では、Fact と Common Data Set の学士課程学生数は、25,530名と一致している。
こうした細かな相違の他に、中国の大学のように学生数が急速に拡大しているため、学生数の把握が難しい場合がある。たとえば、清華大学では、学生数は非常に急激に拡大し、とりわけ大学院生数は大幅に増加した（図 ８ ）。このため、ベンチマークには注意が必要
38

とされる。表 ４ に掲載したのは、同大学の HP（英語版）によるもので、2004年のデータしか掲載されていなかった。これでは、学士課程学生数13,915名、大学院生数12,834名となっている。このため、これを用いると、過小評価することになる。ただし、図 ８ でみると、2004年度以降の大学院生数はあまり変化していない。2004年度には既に18,000人を超えている。2009年現在の大学院生数は、18,536人である（袁 2010）。このように、同じ大学についても、学生数のデータの一致がみられない。このことに示されるように、学生数の把握は簡単なようで容易ではない。
図８

清華大学の大学院生数の推移（出典）袁 2010

このように、学生数という最も基本的かつ把握容易に思われるデータでさえ、正確に捉えるのは容易ではない。さらに、それを比較可能な形で整えるというのは、非常に困難であることが理解されたかと思う。
こうした制約はあるが、それを十分留意した上であれば、学生数のベンチマークは可能であると考えられる。以下では公表されている数字を用いて比較するため、各大学の HPから得られる数字をあげる。表 ６ で顕著な特徴の一つは、イギリスの ２ 大学の学生数がほ
とんど等しいことである。両大学は Oxbridge とまとめて扱われることが多いが、それが学生数で見る限り、適切であることを示しているといえよう。両大学は、学士課程学生と大学院生を合わせた総学生数では、この ９ 大学の中では、Yale と Stanford についで、少ない。これに対して、Harvard は、アメリカの私立大学の中では総学生数約 ２ 万 ６ 千人と大規模大学である。この総学生数は、北京大学と東京大学とほぼ等しい。これに対して、総学生数が最も多いのは、Berkeley と清華大学で、ほぼ3.5万人となっている。総学生数で見ると、比較的小規模の Yale、やや中規模の Stanford と Oxbridge、中規模のHarvard・北京大学・東京大学と大規模の Berkeley と清華とに分けることができる。
これをさらに学士課程学生数と大学院生の比率で見ると、Harvard が学士課程の ３ 倍近い院生を擁していることが目を引く。院生比率の高いのは、ついで清華と Stanford とYale でいずれも学士課程学生より院生数の方が多い。東京大学は、学士課程学生数と院39

生数がほぼ等しい。これに対して Oxbridge では、院生数は学士課程学生数の53.5% と51.7% とほぼ半数となっている。院生比率の最も低いのは Berkeley で、学部学生数の約４ 割となっている。

8.3．教員数 Faculty/ Staﬀs
規模を表す指標として学生数とならんでよく用いられるのは、教員数である。しかし、学生数の場合に比べて、教員数の比較、とりわけ国際的な比較は大きな困難がある。定義
が国毎に大きく異なっているからである。たとえば、教員のなかに、研究者などを含めるのか、イギリスでは、職種による区別 academic/ academic related のみに限定するのか、
フルタイム／パートタイムの両者を加えるのか、アメリカの場合にはテニュアの有無も大きな問題である。ことに最近は各国とも、外部資金などで雇用している教員も多いため、これらを含むのかどうかで教員数も大きく異なる。
教員数は、教員 １ 人当たりの指標たとえば、教員 １ 人当たり学生数（ ST 比）を算出したり、教員 １ 人当たり経費（ユニットコスト）を算出する基礎となる重要な指標であるにも関わらず、このように一義的に決定することはきわめて困難である。
表 ７ は、以上のような留意点を十分ふまえた上での大まかな比較である。Oxford とCambridge は、学生数ではほぼ同等であった。しかし、教員数では、大きく異なっている。Oxford の教員数のは、academic と research を合わせたもので約4,400名である。これに対して、Cambridge の教員数は、academic と academic related を合わせたもので約3,000名となっている。Cambridge では、これ以外に契約研究 (contract research) というカテゴリーがあり、2,874名と非常に多くなっている。これを加えれば、約5,900名で、Oxford より格段に多くなる。このように、同じイギリスでも教員スタッフの定義が異なっており、厳密な比較はできない。
表７
Core
part-time

教員数の比較

Oxford Cambridge Harvard

Yale

Stanford Berkeley Tokyo Tsinghua Peking

4,431

979

1,910

2,952

2,287

903

1,575

2,424

556

3,748

2,221

4,146

教員数が少ないのは、Yale で約3,600名となっている。Yale は、学生数でも最も少なかった。Yale の場合の教員の定義は、Yale Fact では、テニュアあり979、期間雇用1,101、ノンラダー910、研究705名となっている16。また、Common Data Sets では、Instructionalstaﬀ フル1,158名、パート495名と大幅に異なる。Common Data Sets では、教員として、
教授 (professor)、准教授 (associate professor)、助教授（ assistant professor ）、インス
トラクター、講師（ lecturer ）、上級講師（ senior lecuturer ）があげられている。また、Common Data Sets では ST 比（6.0）も記されているが、それによると、教員数は956名となっている。これは、Yale Fact のテニュアありの979名に近いが、若干異なっている。
この理由の一つは、上記の数字は頭数（ head count ）であるのに対して、ST 比の計算の場合にはフルタイム換算（full time equivalent）の教員数になっているためである。また、
この ST 比は、学士課程学生数を教員数で割ったものであるが、教員の中で学士課程を担40当していない者を除いている可能性もある。

Harvard の教員数は、Fact では、faculty となっており、ラダー計が1,511名、ノンラダー
計が776名で、合わせて regular facutly が2,287名と記載されている。この他、adjunctand other aﬃliated が106名、research and academic support が316名などとなっている。
また、Common Data Sets では Instructional staﬀ として、フルタイム1712、パートタイ
ム410、計2122名と regular faculty の数に近くなっている。また ST 比（6.8）の教員数は、988名となっている。
Stanford の教員数は、Fact によれば、1,910名で、このなかには、テニュア・ラインの教員、研究所やセンターのテニュア・ラインの教員を含んでいる17。なお、Common
Data Sets ではフルタイム1,008名、パートタイム15で計1,023名となっており、他のアメリカの大学同様、大幅に少なくなっている。

Berkeley の教員数は、Fact at Glance によれば、フルタイム1,575名、パートタイム
556名と学生数に比べて非常に少なくなっている。Common Data Sets では、フル1,582名、パート500名、計2,082名と Fact とほぼ等しくなっており、上記 ３ つのアメリカの私立大学の場合とは異なっている。このように、同じアメリカの大学でも私立大学の場合と公立大学の場合で、教員数のカウントの方法は異なっている。
東京大学の教員数は、2,424名で、教授、准教授、講師を含み、助教は含まれていない。
また、特任教授など外部資金によるものを、表の都合上、パートタイムに掲載した。これ
らの総数は、3,478名で、上記の教員数よりはるかに多くなっている。こうした外部資金などによる、任期付きの教員は、イギリスやアメリカの大学でも、かなり存在すると見られるが、定義の相違もあり数を確定するのは難しい。
清華大学の教員数は、教授と准教授で、ポスト・ドクトリアル (957名 ) は含まれていな
18

い 。これに対して、北京大学も教授と准教授となっているが、教員数は、4,146名と清華大学に比べて大幅に多くなっている。これが、定義の相違によるのか（たとえば、北京大学の教員数にはポスト・ドクトリアルが含まれていることが考えられる）、それとも実際に北京大学の教員数が多いのかは、さらに精査する必要がある。
このように、イギリス、アメリカ、中国の各国の同じ国の大学の教員数を比較する場合
でさえ、統一した基準は、アメリカの Common Data Sets 以外には作られていない。このため、教員数の比較はきわめて困難である。
上記の点を十分ふまえた上で、ベンチマークを試みると、学生数に比べて、イギリスとアメリカの私立大学は、教員数が比較的多いことがわかる。これに対して、アメリカの代
表的な州立大学である Berkeley の場合には、教員数は少ない。中国の場合には、北京大学の教員数が清華大学に比べて多くなっている。清華大学と東京大学の教員数はほぼ等し
いことも特徴的である。また、各大学とも、任期付きや特任などの教員が増えていることや、従来の職種以外に、様々な名称の教員、たとえば、客員教授、招聘教授などが増えて、多様化している。このことも教員数の比較を困難にしている。

8.4．財政 Finance
財政は、大学の規模を表す指標の一つとみることもできるが、学生数や教員数に比べて、大学がどの程度インプットに資源を投入しているかを見る指標でもある。しかしながら、
41

先にみたように、学生数や教員数の定義は様々であることから、学生 １ 人当たりあるいは
教員ひとりあたりの収入や費用（ユニットコスト）を算出することは難しい。形式的には、
先に得られた学生数や教員数で収入や費用を割れば算出できるが、そうして得られた数字
は、かなり疑わしいものであり、ベンチマークには不適当であると考えられる。そこで、
ここでは、単に総収入と基金（ endowment ）をみることにする。この場合でも、国際比較の際には通貨換算という問題が残る。ここでは単に2009年12月の為替レートにより、ドル換算で比較することとする（表 ８ ）。
表 8 大学の収入と基金の比較
Oxford Cambridge Harvard

Yale

Stanford Berkeley Tokyo Tsinghua Peking

Revenue
(M$)

1132

1,106

3,211

2,310

3,722

1,809

2,005

750

Endowments(TotalFunds)(B$)

0.98

0.99

34.9

22.6

17.2

2.3

0.5

0.03

（出典）各大学のホームページの資料による。
清華大学については聴き取り調査による。

まず Oxford の場合には、（ １ ポンド＝1. ５ ドルとして換算）、総収入は、約11億ドルである。Oxbridge の場合には、大学以外に学寮（ college ）が大きな収入を得ているが、これらの収入は含まれていないことに注意する必要がある。

Cambridge の場合には、Fact & Figures では、総収入は約11億ドルと、Oxford とほぼ等しい。ただし、Annual Report では、総収入は約17億ドルと多くなっている。これには、大学出版局などの収入も含まれているとされているが、カレッジが含まれているかどうか不明である。このうち教育と研究は約11億ドルとなっており、先の Fact &Figures の数値とほぼ等しい。その他には Cambridge Assessment が約3.6億ドル、出版局が約 ３ 億ドルなどとなっている。
このように、イギリスの ２ 大学でも比較は難しいが、学生数同様、ほぼ同一の財政規模と言えよう。なお、基金についても約10億ドルとほぼ等しくなっている。

Harvard の総収入は、Harvard at Glance によると、約32億ドルときわめて大きい。
Yale の場合には、Fact では、収入は約23億ドルとなっている。また、Stanford の総収入
は、約37億ドルで、９ 大学の中でも最も多い。先にも述べたように、単純に学生数で割ることは誤解を生みやすいが、学生数に比して、Stanford が最も収入が大きい構造になっている。これに対して、Berkeley は、約18億ドルで、東京大学の約20億ドルとほぼ等しくなっている。中国の場合には、清華大学のみデータを入手できたが19、約7.5億ドルと最も少ない。しかし、これは為替レートや物価水準なども考慮する必要があり、単純に比較することはできない。北京大学については、財政データは公開されていないため、データを入手できなかった。
なお、よく知られているように、Harvard は約340億ドル、Yale は約230億ドル、スタンフォードは、約170億ドルの基金を有している。これは全米でもトップスリーとなっている。これに比べると Berkeley の基金は23億ドルと少ないが、Oxbridge の約10億ドルや42東京大学の約 ５ 億ドルに比べればかなり多いとも言える。また、清華については、３ 千万ドルとなっているが20、これはかなり過小評価の可能性がある。
図９

７大学の収入の内訳

清華大学と北京大学を除く ７ 大学については、収入の内訳が公表されているため、収入構造を比較することができる。ただし、この場合にも収入の内訳の定義が異なるため、厳密な比較ではないことに留意する必要がある。
図 ８ のように、授業料収入は Berkeley の割合が最も高いが、それでも ４ 分の １ 以下である。Harvard と Yale は意外に高い。Oxford も15％とかなりの比重を占めている。これに比べると Stanford は11％、Cambridge は10％、東大は ９ ％とほぼ等しい。

Harvard, Yale, Stanford のアメリカの私立大学には、一般的な公的補助金（ generalfunds ）がなく21、競争的研究資金（ research ）や私的資金（ private ）が大きい。この中には、民間研究資金や寄付などが含まれる。Oxbridge は、政府補助がかなり多いが、研究資金比率が最も大きい。Berkeley は公的補助も ３ 割弱を占めるが、その他の収入源からもまんべんなく収入を得ている。東京大学は公的補助が半分以上を占めていることが大きな特徴である。なお病院収入を含むか否かで収入の構造は大きく異なる。それぞれの大学について、病院収入が含まれているかどうか必ずしも明らかではない。東京大学については、付属病院収入を除いた収入の構成比率である。また、Private は、産学連携と寄付
金収入、一般的補助には、運営費交付金と施設設備費補助金を加えている。

8.5．多様性
大学の重要な特性のひとつとして、多様性（ diversity ）があげられる。特にアメリカの大学では、多様性はきわめて重視される。多様性に関しても、出身地域、階層、人種、性など、学生や教員の特性によるものもあれば、教育組織や研究組織さらには社会的活動の多様性など、様々な側面から捉えることができる。ここでは、こうした多様性の特性の指標の一つとして、外国人教員と留学生比率を取りあげる。特に後者については、各大学で公表されている数字とタイムズ＝ QS の世界大学ランキングの指標 (2009年 ) を比較した。
43

これを見ると、表 ９ のように、タイムズ＝ QS の指標はだいたい留学生比率に応じているが、清華大学については、興味深い結果が得られている。つまり、清華大学の留学生比率は5.3％となっているが、これは、同大学の英文ホームページによる。しかし、この5.3％は実際の比率に比べてかなり低いと言われている22。タイムズ＝ QS の留学生スコアは34
で、留学生比率が8.2％の Berkeley とまったく等しい。このことからタイムズ＝ QS のス
コアの根拠となる数字は同大学のホームページのものではないと推測される。
表 9 外国人教員と留学生比率の比較
Oxford Cambridge Harvard

Yale

Stanford Berkeley Tokyo Tsinghua Peking

International
Staﬀ Score

96

98

85

85

25

86

28

45

24

International
Student Score

97

96

78

77

96

34

42

34

30

Int'l Student
ratio

21.7%

22.7%

15.8%

16.7%

21.0%

8.2%

8.9%

5.3%

10.1%

（出典）留学生比率(Int'l Student Ratio)は各大学のHPによる。それ以外はタイムズ=QS 世界大学ランキ
ング 2009年（ Times Higher Education-QS World University Rankings 2009）による。

こうして公表された数字で比較することに限界があることがわかるが、その点を留意した上で、比較すると、Oxbridge と Stanford の留学生比率がきわめて高く、Harvard とYale がそれに次いでいる。これに比べると、Berkeley や日本と中国の大学の留学生の比率は低くなっている。
なお、アメリカの大学については、Common Data Set で、学生の人種別構成などのデータを得ることができるが、他の国については、こうしたデータは公表されていないため、ベンチマークすることはできない。
授業料と奨学金
もう一つ、重要な大学の特性として、ここでは、授業料と奨学金をとりあげる。これらの ９ 大学について学士課程の学生の授業料は同じ大学内ではほとんど変わらないが、奨学金については、同じ大学でも学生によって大きく異なる。このため授業料と奨学金をセッ
トで見ないと、実際に学生が負担する授業料相当額を比較することはできない。このデー
タについても、アメリカの大学では公開されているが、その他の国では公開されていない。
この点に留意して、授業料と奨学金を比較すると表10の通りである。
この表では、上記以外にもいくつか留意しなければならない点がある。アメリカとイギリスの大学では、定価授業料（ sticker price ）が表示されているが、奨学金のため、実際に学生が支払う授業料はこれより相当低い。たとえば、Harvard の平均では、実際に支払う額は、約7,000ドルとなっている（ US News and World Report, America ʼ s Best

Colleges による）。また、イギリスの大学では、海外からの学生（留学生）に関しては、
授業料設定は大学に裁量権があるため、国内学生に比べて ３ 倍以上高くなっている。これは、州立大学も同様で、Berkeley では、州内学生は約 １ 万ドルであるが、州外学生は約2.3万ドルと ２ 倍以上になっている。

44

表10 授業料と奨学金の比較
Oxford Cambridge Harvard

Yale

Stanford Berkeley Tokyo Tsinghua Peking

35,30037,38010,333
4,935

33,696

Tuition Feesof
Undergradua(sticker (sticker (sticker
tes
18,300 (overseas)
price)
price)
price)

Percentage
of undergraduate
students
received
Financial
Aid

100

62

50.6

80

(instate)

22,717(out-ofstate,
stickler
price)

5,600

600

68

42

40

（出典）各大学のHPの資料による。
清華大学については聴き取り調査による。

また、イギリスの大学の奨学金受給率が100％となっているのは、法定で大学独自給付
奨学金をすべての学生に提供しているためである。それ以外にも大学独自裁量奨学金なども給付している。
こうして奨学金に関しては、平均で比較すること自体、困難であるが、それでも

Stanford や Berkeley の受給率の高さが目立つ。また、北京大学に関しては、正確な数字は入手できなかったが、清華大学と東京大学の受給率が約 ４ 割でほぼ等しいのが注目される。
大学ベンチマークの意義
このように、国際的な大学のベンチマークに関しては、データだけでも様々な問題がある。しかし、他方で、世界大学ランキングなどが隆盛をきわめている中では、こうしたベンチマークによって、データの問題点を一つずつ明らかにしていく作業も決して無駄ではない。とりわけ、自己の大学が国際的に見て、どのような位置にあるのかラフな比較をすることは重要である。
ここでは、大学の最も基本的な特性のみを取りあげたが、これ以外にも研究や社会活動などについて、ベンチマークをすることも重要であろう。ことに研究に関しては、論文や引用に関して、既に多くの研究がなされているので、ここでは取りあげなかった。このため、ここで取りあげなかった特性が重要でないということでは決してない、ということは改めてお断りしておく。

45

９．結論と政策的インプリケーション
本研究では、ベンチマークという手法を用いて、大学の評価を質保証や向上につなげる
活動に資することを目的とした。大学ベンチマークは、少数の比較対象となる大学を取り上げて、指標を作成して定量的あるいは定性的な比較を行う。これによって、個々の大学の特性を明らかにし、個別大学の改革の基礎的な知見を提供することを目的としている。
このため、本研究では、インターネットなどの公開情報や資料などによるベンチマークのためのデータを収集するとともに、イギリスと中国とアメリカでの実地調査に基づき、各国の大学のベンチマークの実態を比較検討した。各国では、それぞれの歴史的経緯から様々に異なるベンチマークを実施している。たとえば、イギリスでは学科目ベンチマーク
として、定性的な指標のみであるのに対して、アメリカでは、定量的な指標によるベンチ
マークが盛んに実施されている。こうした点を考慮して、ベンチマーク指標について、定性的および定量的な両面から、検討した。特にベンチマークでは、少数の教育機関について、比較するため、指標が適切ではない場合、あるいはデータや測定に問題がある場合には、間違った結論に導かれやすい。このためアメリカでは、複数の大学によるコンソーシ
アムや団体を通じて、相互にデータを交換することで、ベンチマークのデータを正確にするよう努めている。
本研究では、大学のベンチマークの難しさ、とりわけ国際的な大学ベンチマークの難しさを示すことに努めた。とりわけ国際的な大学ランキングが、大学関係者だけでなく、マスメディアや政策遂行に強い影響を与えている現在の状況では、プリミティブなベンチ
マークであっても、その困難さを示すことに意義があると考えたからである。他方では、
国際的な大学ベンチマークの有効性を示すために、これらの点に十分に留意しつつ、沿革・規模・学生・スタッフ・財政・授業料・奨学金について、指標を作成し、これに基づくベンチマークのひな形を作成した。これを用いて、アメリカ・イギリス・中国・日本の４ カ国の ９ 大学を選定し、それらの個別大学のベンチマークを実施した。これによって、規模などでは、比較的似ているのに対して、授業料・奨学金や財政構造には、大きな相違があることが明らかにされ、具体的な大学のベンチマークに有用なモデルを提示することができた。今後は各大学が、このモデルをもとに独自のベンチマークを行うことで、大学の内部質保証に貢献することが期待できよう。しかし、まだ、この指標やモデルはまった
くプリミティブで試行的なものにすぎず、絶えず手を加え、改良していく必要があり、今後の大きな課題である。
それ以外にも、本研究から明らかにされた、残された課題は多い。まず第一に現在の質保証システムをどのように評価しチェックするか、という大きな課題がある。つまり、認証評価を中心とする現在の大学の質保証スキームのメタ評価が必要とされている。また、大学評価をめぐっては、各国とも評価と資源配分のリンクをどのように考えるかが最も重要なイシューとなっており、我が国でも今後の展開に注意する必要があろう。
また、本研究では一貫して、ランキングではなく、IR の一部としてのベンチマークが46

大学の質を高めるためには有効であるという姿勢をとったが、各大学が自己の強さと弱さ、共通と差異を認識し戦略的計画につなげることが IR やベンチマークを生かす道でもある。これについては、戦略的計画という別の視点から、分析していく必要がある。
最後に、大学のベンチマークの中でも、教育の比較は最も難しい。これについては、近年比較可能な大規模な学生調査がアメリカなどで実施され、我が国でもいくつかの調査がなされるようになってきた。こうした学生データは、教育のベンチマークにとって、きわめて有効であり、これらを利用したベンチマークを進めることも重要な課題である。
注

１ 「ベンチマーキングは，自分の所属する組織活動を継続的に革新していくために手本となるグッド・プラクティスを探し、比較評価しながらその強みの全体像について多段
階に学ぶ手法として知られる。」としている。
戦略的計画について、詳しくは片山他（2009）を参照されたい。

２

３ 『 IDE ―現代の高等教育』誌でも2011年 ２ － ３ 月号で「大学評価とIR 」を特集している。ここでいくつかの大学のIRのケースが紹介されている。
日本でもアメリカのIRの紹介としては、前注のIDE誌や森（2011）、青山（2006）、柳４

浦（2009）、林（2009）、スウィング（2005）など、多くの論文が出されている。
前注のIDE誌や山田編（2011）でも様々なIRの定義が紹介されており、各執筆者の間

５でも合意が形成されていない。
以下のKinzieの引用は一部省略し文章を整えるため、訳文を一部修正をしている。

６

以下の引用も同様。

７

Spelling Commission (2006).

８

アメリカの卒業生調査の歴史については、江原（2011）に詳しい。

９

リースマン『高等教育論』にも同じような言及がある。

10 戦略的指標から大学全体の現状が把握できることと同様に、自動車の運転席のダッ
シュボードに配置されたメーター類が自動車の全体的な状態を示していることに由来する呼称である。

11 アメリカの大学におけるパフォーマンス・インディケーターについては、吉田(2007)を参照。さらに以下、詳しくは片山他（2009）参照されたい。
12 イギリスは ４ カ国の連合王国であり、とりわけスコットランドと他の ３ カ国の高等教育制度には大きな相違が見られる。以下でイギリスはイングランドを指すこととする。

13
14
15
16

2009年 ３ 月のQAA担当者へのインタビューによる。
以上は、2009年 ２ 月の各大学の担当者へのインタビューによる。
イギリスのIRについては、沖（2011）を参照されたい。
ラダーは、昇進可能性のあるキャリア・パス、ノンラダーは昇進可能性が保障されていないキャリア・パスを意味する。

17 テニュア・ラインは、テニュアを持つ教員を指し、先のラダーとほぼ同意である。
18 中国の大学のポスト・ドクトリアルは、日本のポスト・ドクターとは異なり、教員として講義などを担当する任期付きの職である。

19 2009年 ８ 月の清華大学に対する聞き取り調査による。
47

20 2009年 ８ 月の清華大学に対する聞き取り調査による。
21 General Fundsには、州政府からの補助金だけでなく、間接経費なども含まれている。
22 2009年 ８ 月の清華大学関係者への聴き取りの結果による。

10．参考文献
IDE大学協会編『 IDE 現代の高等教育 ―特集 大学評価とIR 』No. 528 2011年。
青山佳代「アメリカ州立大学におけるインスティチューショナル・リサーチの機能に関する考察」『名古屋高等教育研究』第 ６ 号、113-130頁 2006年。
有本章編『学位に関するベンチマーク・ステートメント―英国・高等教育水準審査（ QAA ）の学科目別報告―』2007年。
池田輝政他「 FD を持続的に革新するベンチマーキング手法の事始め」『大学論集』第37集,

115-130頁2006年。
江原昭博「アメリカの大学における卒業生の研究再考」山田編（2011）。
袁本涛「世界一流の大学育成における大学院教育の品質―清華大学を例にして―」高等教
育の質保証と向上ワークショップ

東京大学清華ウィーク 2010年。

岡田聡志・沖清豪「機能改善のための学内情報収集・検討の現状に関する調査

速報」

2009年。
大佐古紀雄「 Institutional Researchとしての学生調査ノウハウ構築に向けて⑴」『育英短期大学研究紀要』24, 1-13頁 2007年。
小方直幸「学生のエンゲージメントと大学教育のアウトカム」『高等教育研究』11, 45-64
頁 2008年。
沖清豪「イギリスにおけるIRの研究開発」山田編（2011年）。
片山英治・小林雅之・劉文君・服部英明『大学の戦略的計画 ―インテグリティとダイバーシティ実現のためのツール―』東京大学大学総合教育研究センター 2009年 。
金子元久「大学教育の質的向上のメカニズム―＜アウトカム志向＞とその問題点」『大学評価研究』8, 17-29頁 2009年。
金子元久編『個別大学情報の内容・形態に関する国際比較』東京大学大学総合教育研究センター 2003年。
金子元久編『日英大学のベンチマーキング』東京大学大学総合教育研究センター 2004年。
国立大学財務・経営センター「戦略計画」国立大学財務・経営センター『英国大学における大学経営の指針－財務管理を中心にして』21-39頁 2002年。
国立大学法人におけるベンチマーキングの可能性」国立大学財務・経営センター研究報告第10号『国立大学法人化後の財務・経営に関する研究』335-365頁 2007年。
小林雅之「海外のデータベースと日本の可能性」『大学評価研究』第 ３ 号, 51-64頁 2003年。
小林雅之「高等教育の市場化
学 “市場化” の展開

日本の現状」日本高等教育学会第11回大会準備委員会『大―市場・大学・制度―』2009年。

小湊卓夫・中井俊樹「国立大学法人におけるインスティテューショナル・リサーチ組織の48

特質と課題」『大学評価・学位研究』第 ５ 号, 19-34頁 2007年。
スウィング、ランディ・L.「米国の高等教育におけるIRの射程、発展、文脈」『大学評価・学位研究』第 ３ 号, 21-30頁―2005年。
鳥居朋子「大学におけるインスティテューショナル・リサーチの実効性に関する考察―
米国及び豪州の事例をてがかりに」『名古屋高等教育研究』第 ５ 号 185-203頁

2005年。
東京大学大学総合教育研究センター『市場型と制度型大学評価の国際比較研究』2007年。
中井俊樹・鳥居朋子・酒井正彦・池田輝政「名古屋大学における経営情報システムの構築」『名古屋高等教育研究』第 ３ 号, 47-65頁 2003年。
中島英博「経営支援機能としての経営情報システムの必要性に関する実証分析」『高等教育研究紀要』第12集, 115-127頁 2010年。
西本清一・城多努「高等教育における業績指標」国立大学財務・経営センター編『英国における大学経営の指針（続）』国立大学財務・経営センター 182-225頁 2004年。
羽田貴史・米澤彰純・杉本和宏編『高等教育の質保証の国際比較』東信堂 2010年。
林しずえ「アメリカ合衆国におけるInstitutional Researchについての考察」『京都大学高等教育研究』第15号, 67-77頁 2009年。
藤原将人他「教学分野の政策決定を支援するInstitutional Research (IR) の構築」
『大学
行政研究』第 ４ 号, 17-31頁 2009年。
堀井秀之編『大学ベンチマーキングと評価指標のあり方に関する 調査研究』2008年。
間渕泰尚・小林雅之・大多和直樹「市場型大学ランキング」『高等教育研究』第 ５ 集

133-154頁 2002年。
村田直樹「英国高等教育の質保証システムについて」『 IDE ―現代の高等教育』464, 53-61
頁 2004年。
村田直樹「英国における大学院課程の多様化と質保証の仕組み」『桜美林高等教育研究』
第 １ 号, 75-99頁 2009年。
森利枝「オーストラリアにおける学生調査と教育・学習支援」山田編（2006年）。
森利枝「私立大学におけるインスティチューショナル・リサーチ構築に向けての検討」山田編（2011年）。
山田礼子「アメリカの大学における管理運営モデルの変遷」江原武一・杉本均編『大学の管理運営改革』東信堂 113-137頁 2005年。
山田礼子『転換期の高等教育における学生の教育評価の開発に関する国際比較研究』

2006年『教育学術新聞』2007年。
IRの重要性と専門職の養成」
山田礼子編『高等教育におけるIR(Institutional Research)の役割』日本私立大学協会附
置私学高等教育研究所 2011年。
柳浦猛「アメリカのInstitutional Research 」『国立大学財務・経営マガジン』2009年。
吉田香奈「アメリカ州政府による大学評価と資源配分」『大学財務経営』第 ４ 号, 113-129
頁 2007年。
リースマン、D.『高等教育論』玉川大学出版部 1986年。
Achtemeier, S. D. and R. D. Simpson (2005). “ Practical Considerations When Using
山田礼子「学内データの収集急げ

49

Benchmarking for Accountability in Higher Education.” Innovative Higher
Education 30(2): 117-128.
Allen, j., G. Ramaekers, et al. (2005). “Measuring Competencies of Higher Education
Graduates. ” New Directions for Institutional Research 126: 49-59.
Astin, A. W. (1993). Assessment for Excellence , ACE/ Oryx Press.
Beck, B. (2006). IPEDS Comparisons as a Component of Institutional Funding
Model, American Association of Universities Data Exchange.
Burke, Joseph C. (2003) The New Accountability for Public Higher Education:
From Regulation to Results.『大学評価』第3号67-87頁）（ジョセフ・C・バー
ク「公立高等教育の新たな説明責任」同91-110頁）
Delaney, A. M. ( 2009 ). “Institutional Researcher ' s Expanding Roles: Policy,
Program Evaluation, Assessment, and New Research Methodologies.” New
Directions for Institutional Research 2009 (143): 29-41.
Gater, D. (2003). Problems with Using IPEDS Financial Data for Comparisons,
American Association of Universities Data Exchange.
Gater, D. (2003). Using National Data in University Rankings and Comparisons,
American Association of Universities Data Exchange.
Glasgal, R., B. Hayward, et al. ( 2005 ). Undergraduate Student Data Needs,
American Association of Universities Data Exchange.
Higher Education Funding Council for England (2007). Review of Performance
Indicators.
Henry, T. C. (2007). “Assessing and Improving Institutional Performance.” New
Directions for Higher Education 140: 51-62.
Hubbell, Loren W. Loomis, Robert. J. Massa, and Lucie Lapovsky (2002). “Using
Benchmarking to Inﬂuence Tuition and Fee Decisions.” New Directionsfor Higher Education 118: 39-63.
Jackson, Norman and Helen Lund, Eds. ( 2000 ). Benchmarking for Higher
Education , Open University Pr.
Jasinski, J. ( 2004 ). “Strategic Planning via Baldrige: Lessons Learned. ” New
Directions for Institutional Research 123: 27-31.
Kinzie, J. (2007).「米国の高等教育における学生調査とIRの拡大する役割」山田礼子編『転換期の高等教育における学生の教育評価の開発に関する国際比較研究』149-164頁。

Kuh, G. D. (2009). “The National Survey of Student Engagement: Conceptual andEmpirical Foundations.” New Directions for Institutional Research 141:
5-20.
Kuh, G. D. and P. D. Umbach (2004). “ College and Character: Insight from The
National Survey of Student Engagement.” New Directions for Institutional
Research 122: 37-54.
Kuh, G. D., J. Kinzie, et al. (2006). What Matters to Student Success: A Review of50

the Literature, National Postsecondary Education Cooperative.
Kuh, G. D. (2009). “ The National Survey of Student Engagement: Conceptual andEmpirical Foundations.” New Directions for Institutional Research 141:5-20.
Lapin, J. D. (2004). “Using External Environmental Scanning and Forecasting
to Improve Strategic Planning. ” Journal of Applied Research in theCommunity College 11(2): 105-113.
Lindquist, S. B. (2008). “A Profile of Institutional Researchers from AIR National
Membership Surveys.” New Directions for Institutional Research 104: 41-50.
Muﬀo, J. A. and G. W. McLaughlin, Eds. (1987). A Primer on Institutional Research ,Association for Institutional Research.
National Postsecondary Education Cooperative ( 1997 ). Student Outcomes
Information for Policy-Making.
National Survey of Student Engagement (2010). Assessment for Improvement:
Tracking Student Engagement Over Time.
National Survey of Student Engagement ( 2010 ). Using NSSE to Assess andImprove Undergraduate Education.
Pascarella, E. T. and P. T. Terenzini (2005). How College Aﬀects Students: A Third
Decade of Research , Jossey-Bass.
Peterson, M. W. (1999). “ The Role of Institutional Research From Improvement toRedesign. ” New Directions for Institutional Research 104: 83-103.
Ray, E. (1998). University Performance Indicators and The Benchmarking Process,American Association of Universities Data Exchange.
Spelling Commission (2006). A Test of Leadership: Charting the Future of U. S.
Higher Education.
Swing, R. L. ( 2009 ). “Institutional Researchers as Changing Agents. ” New
Directions for Institutional Research 143: 5-16.
Terenzini, P. T. ( 1999 ). “On the Nature of Institutional Research and theKnowledge and Skills it Requires. ” New Directions for Institutional
Research , 104: 21-29.
Trainer, J. F. (2004). “Models and Tools for Strategic Planning.” New Directions for
Institutional Research 123: 129-138.
Volkwein, J. F. (1999). “The Four Faces of Institutional Research.” New Directions
for Institutional Research 104: 9-19.
Volkwein, J. F. (2008). “The Foundations and Evolution of Institutional Research. ”
New Directions for Higher Education 141: 5-20.
Voorhees, R. A. (2008). “ Institutional Research's Role in Strategic Planning.” New
Directions for Higher Education 141: 77-85.
Weiss, H. C. (1998). Evaluation : Methods for Studying Programs and Policies, 2ndedition . Upper Suddle River, Prentice Hall.
51

New Direction for Institutional Research誌2009, No.143の特集
Special Issues: Imagining the Future of Institutional ResearchInstitutional researchers as change agents (p 5-16) Randy L. Swing.
Accountability, accreditation, and continuous improvement: Building a culture ofevidence (p 17-27) Vanessa Smith Morest.
Institutional researchers' expanding roles: Policy, planning, program evaluation,assessment, and new research methodologies (p 29 - 41 )Anne Marie
Delaney.
Laying the foundation: Institutional research office organization, staffing, andcareer development (p 43-58) Christina Leimer, Dawn Geronimo Terkla.
Increasing demands and changing institutional research roles: How technology
can help (p 59-71) Bao Huynh, Mary Frances Gibbons, Fonda Vera.
Raising the institutional research proﬁle: Assessing the context and expanding theuse of organizational frames (p 73-84) Kelli A. Parmley.
Taking a broader view: Using institutional research ' s natural qualities fortransformation (p 85-93) Christina Leimer.
New Directions for Institutional Research 1989-1999掲 載 の 論 文 の ジ ャ ン ル（ No. 102
Editor's Note by J. Fredericks Volkwein Editor Steven LaNasa ）Enrollment Management and Related Topics
Institutional Eﬀectiveness, Assessment, Accountability, and Improvement
Academic Program and Faculty Issues
Resource Management
Policy, Planning, and Governance
Theory, Practice, and Ethics of Institutional ResearchTechnology, Tools, Skills
ベンチマーク資料（断りのないもの以外は、すべて各大学ホームページから）

University of Oxford
Student Numbers 2010, Gazette, Wednesday 10 March 2010 Supplement (1) to No.
4911
Financial Statements 2007/ 8
Head Count by Staﬀ Group
Access Agreement between the University of Oxford and the Oﬃce of Fair Access
University of Cambridge
Annual Report 2009
Statistics and other useful data
Facts and Figures 2009
StudentNumbers 2008-09, Cambridge University Reporter 2009 Special No. 4,
2009/10/8
Corrected Table 19 Cambridge University Reporter 2009, 2009/10/20

52

Harvard University
Factbook 2007-08
Common Data Set 2008-09
Harvard at a Glance
Yale University
Yale Facts
Fact Sheets
Ongoing Book of Numbers
International Students Summary
Common Data Set 2008-09
Stanford University
Stanford Facts 2010
Common Data Set 2009
Budget Plan 2009/ 2010
Berkeley
Facts at GlanceCommon Data Set 2009-10
Berkeley Graduates Proﬁles
アメリカの大学の奨学金受給率はNCES, College Navigatorによる。
東京大学
東京大学概要 2009
清華大学

Statistics
北京大学

about PKU
Quick Facts, Oﬃce of International Relations

53

大学ベンチマーキングによる大学評価の実証的研究
大総センターものぐらふ№102011年 ４ 月10日
発行所

東京大学大学総合教育研究センター
東京都文京区本郷 ７ − ３ − １
電話

３８１２−２１１１ 内線2390

www.he.u-tokyo.ac.jp
印刷所

よしみ工産株式会社
北九州市戸畑区天神 １ −13− ５
電話 （093） ８８２ − １６６１