The Society for Economic Studies
The University of Kitakyushu
Working Paper Series No.2012-15(accepted in March 31, 2013)

アドミッション・ポリシーの違いをもたらす要因の検討
齋藤朗宏（北九州市立大学経済学部）

1 はじめにション・ポリシーに注目し，高校生，また，1.1 アドミッション・ポリシー高校教員に対する調査を行っている。

平成 11 年の中央教育審議会答申において，齋藤(2013)では，各大学経済学部に対象をそれぞれの大学（学部・学科）の教育理念，絞り込んだデータベースを作成し，テキスト目的，特色等に応じて受験生に求める能力，マイニングの手法を用いて分析，単語のクラ適性等についての考え方をまとめた入学者受スタリングや，アドミッション・ポリシーの入方針（アドミッション・ポリシー）を大学類型に関する検討を行っている。その結果，が確立し，対外的に明示するとともに，選抜多くの大学では，入学前の段階で必要なもの方法や出題内容等に反映させることが重要でとして，身につけておくべき学力，思考力等あるとの指摘が行われた。これに始まり，平の一般的能力を，また，入学後にきちんと勉

成 20 年の同じく中央教育審議会答申では，大学に取り組むために必要な条件として，専門学は，大学と受験生のマッチングの観点から分野に関する興味関心，卒業後の進路に対す入学者受入れ方針を明確化する必要があるとるビジョンを要求していることなどを確認しの指摘がなされている。さらに，平成 22 年 6ている。

月の学校教育法施行規則一部改正により，大また，国公私立という設置者での違いにつ学が公表すべき情報が明確化され，上記の内いても検討されており，論理的思考力等抽象容を含めた各種情報を，インターネットを含的な能力を重視する国立大学と，課外活動やめて広く公開することが定められるなど，大資格など，より具体的な成果を重視する私立学入試においてアドミッション・ポリシーを大学というような違いが示されている。

より重視する方向に進んでいるのは明らかである。

1.2 研究目的

アドミッション・ポリシーの最も大規模な本研究では，齋藤(2013)で作成されたデー調査としては，鴫野他(2004)が挙げられる。

タベース並びに内容の 6 つの類型を用い，内同研究では，各大学にアンケート調査を行い，容の違いがどのような要因の影響によって起制定されているアドミッション・ポリシーのこるのかを分析，検討する。この分析を通し内容，策定水準(大学全体のポリシーか，学部て，アドミッション・ポリシーに対して理解レベルか，学科レベルかなど)等に関する分析を深め，大学間での生徒獲得競争が激化するを行っている。また，これに引き続き，鴫野

今後に向け，大学がどのような形で個性を出

他(2006)では，高等学校側から見たアドミッしていくべきなのか，検討するための材料と表 1 内容別，設置別分類別集計(齋藤，2013，表 2)
意欲

展望

表現力

思考力

学力科目

国立

22(96%)

15(65%)

9(39%)

13(56%)

13(56%)

7(30%)

公立

12(92%)

6(46%)

4(31%)

2(15%)

7(54%)

1(8%)

私立

91(97%)

46(49%)

15(16%)

7(7%)

38(40%)

20(8%)

合計

125(96%)67(52%)

28(22%)

22(17%)

58(45%)

28(22%)

することを目的とする。尚，今回使用する 6

古屋は名古屋市役所（名古屋市中区）を中心

つの類型並びにそれぞれの頻度は表 1 の通りとした 50 キロ圏，大阪は大阪市役所（大阪市である。

北区）を中心とした 50 キロ圏を基準とした。
これは，国勢調査などでよく用いられている2 方法基準である。この基準では，東京 70 キロ圏に2.1 データベースへの情報追加

属するのは東京，埼玉，千葉，神奈川のほぼ要因検討のため，まず齋藤(2013)で作成し全域，小山市など栃木県南部，つくば市などたデータに情報の追加を行った。アドミッシ

茨城県南部である。同様に，名古屋 50 キロ圏ョン・ポリシーは国公私立大学という設置別に属するのは渥美半島周辺を除く愛知県ほぼで異なり，大学の入試困難度や地域性などが全域，岐阜市，美濃市など岐阜県南部，四日その原因になっている可能性を齋藤(2013)で市市，鈴鹿市など三重県北部である。また，は指摘している。それに従い，当該学部の偏大阪 50 キロ圏に属するのは大阪府全域，京都差値並びに住所の情報を追加した。

市中心部など京都府南部，大津市など滋賀県追加に用いたのは，駿台予備校(2006)によるデータである。齋藤(2013)のデータと比較

南部，神戸市，明石市など兵庫県東部，奈良市など奈良県北部である。

すると，2 大学が新規開校，または新規学部

この他にも都市圏の基準には様々なものがのため掲載されておらず，合計 128 大学につあるが，基本的に，大学は大都市の近辺にあいてデータの追加を行っている。この 128 大ることが多いため，たとえば同じく国勢調査学が，本研究における分析対象となる。内訳など，総務省で用いられている 8 大都市圏，6は，国立 23 大学，公立 12 大学，私立 93 大学

都市圏を用いると，合わせて 14 都市圏内にほであった。

ぼすべての大学が所在することになってしま

追加した情報を利用し，まず学部住所からう。これを防ぐために，都市圏内外にある程いくつかの分類を行った。1 つめは，北海道・度近い数の大学が所在することになる基準と東北，関東，中部，近畿，中国・四国，九州・して，比較的厳しい基準である 3 つの大都市沖縄の 6 地方への分類である。後述の表 1 にからの所定キロ圏を用いている。この分類でもあるように，北海道と東北，中国と四国はは，3 大都市圏内が 72 大学，圏外が 56 大学

大学数が多くないことも考慮し，それぞれ 1となった。

つにまとめた地方区分を採用している。

これらの情報について，設置別で集計した

2 つめは，東京・大阪・名古屋圏内の大学

結果は表 2 の通りである。ここから，全体のか否かという情報の設定である。この分類で5 割以上の大学が関東地方か近畿地方にあり，は，東京は東京国際フォーラム(旧東京都庁，私立大学に限れば，全体の 6 割以上という結東京都千代田区)を中心とした 70 キロ圏，名果になっている点，国公立大学は各地方に満遍なくある点がわかる。また，それらを反映

3 結果と考察して，国公立は 3 大都市圏外の方が多い一方

3.1 出現率に注目した集計

で，私立は 3 大都市圏内にあることが多い点なども確認できる。

それぞれの地方，70km または 50km 都市圏
内か否か，偏差値を四捨五入した値で分類し

表 2 地方，都市圏ごとの大学分類

た結果ごとの 6 類型に関する集計結果は表 3

国立

公立

私立

総計

北海道・東北32813

関東423440中部

411116

近畿532331

中国・四国

42612

九州・沖縄

3211

16

70,50km 圏外

16733

56

70,50km 圏内

756072

総計

231293128

続いて，偏差値情報についても確認を行った．全 128 大学の偏差値は，平均 45.91，標準偏差 8.37 であり，設置別で見ると，国立が平均 54.43，公立が 50.67，私立が 43.19 であった．
2.2 集計と分析
これらの情報について，以下の手順で集計並びに分析を行った。
1. それぞれの地方，70km または 50km 都市圏内外で，6 つの類型についてどの程度の割合の大学が提示しているかを整理，確認する。
2. 大学を偏差値で区分した上で，6 つの類型について，どの程度の割合の大学が提示しているかを整理，確認する。
3. 1,2 の結果，特徴的な傾向を示している類型と大学の地域や偏差値との組み合わせについて，ロジスティック回帰分析により，変数の有無，値の大きさが類型の出現率にどのように影響を与えているのかを確認する。のとおりであった。これらの集計結果と，表末にある総計，即ち全体地方や偏差値を問わない値との間で割合に差があれば，その部分が地方等に特有の傾向があることを示唆しており，より詳細な分析を行う必要があると考えられる。
1 列目，「意欲」に注目すると，全体で 96.1%であるのに対して，どの行においても 92.3%から 100%の範囲となっており，地方や偏差値等を問わず普遍的な内容であると思われる。
以下同様に，「展望」では，全体で 50.8%であるのに対して，地方別では最も低い関東地方の 37.5%から最も高い中部地方，中国・四国地方の 75%まで，ある程度の幅をもって散らばっている。70,50km 圏内外についても差が大きく，都心部以外の方が言及されやすいことが見て取れた。また，特に大きな違いが見られたのは，偏差値による結果である。
元々
大学数の少ない偏差値 30 前後に関する例外はあるものの，偏差値 40 周辺で 62%であるものが，偏差値が上がるにつれて徐々に減少し，偏差値 70 周辺では 0 になっている。
ここから，展望については，特に偏差値に注目して検討する必要がある。
「表現力」では，中国・四国地方で割合が大きくなっているが，中国・四国地方は大学数が多くなく，偶然の可能性は否定できない。
70,50km 圏内外で見ると，圏外での出現率が高いところから，特に圏内外に注目するべきだろう。偏差値については，中程度，50 周辺で高く，高偏差値，低偏差値帯では低いことが確認できる。ここから，中偏差値帯で特有の内容である可能性が示されるが，このような結果は，ロジスティック回帰分析にも適さず，検討も困難であり今後の課題としたい。

表 3 地方，都市圏，偏差値別集計

意欲
北海道・東北

展望

表現力

思考力

12(92.3%)

6(46.2%)

0(0%)

関東

38(95%)

15(37.5%)

11(27.5%)

中部

16(100%)12(75%)

1(6.3%)

近畿

31(100%)13(41.9%)

中国・四国

11(91.7%)

九州・沖縄

1(7.7%)

学力科目

4(30.8%)1(7.7%)

9(22.5%) 23(57.5%)

13(32.5%)0(0%)

2(12.5%)1(6.3%)

6(19.4%)5(16.1%) 16(51.6%)8(25.8%)9(75%)

5(41.7%)4(33.3%)8(66.7%)3(25%)

15(93.8%)

10(62.5%)

4(25%)

3(18.8%)5(31.3%)2(12.5%)70,50km 圏外

53(94.6%)

33(58.9%)

13(23.2%)9(16.1%) 21(37.5%)8(14.3%)70,50km 圏内

70(97.2%)

32(44.4%)

14(19.4%)

13(18.1%) 37(51.4%)20(27.8%)308(100%)

4(50%)

0(0%)

0(0%)

1(12.5%)

0(0%)

40

49(98%)

31(62%)

7(14%)

1(2%)

18(36%)

11(22%)

50

45(93.8%)23(47.9%)

16(33.3%)

12(25%) 27(56.3%)

12(25%)

60

17(94.4%)

7(38.9%)4(22.2%)7(38.9%) 11(61.1%)4(22.2%)70

4(100%)

0(0%)

0(0%)

総計

123(96.1%)

65(50.8%)27(21.1%)

2(50%)

1(25%)

1(25%)

22(17.2%) 58(45.3%)28(21.9%)

表 4 ロジスティック回帰分析によって推定された係数と有意確率

展望

表現力

思考力

学力

科目

切片

5.31(0.3%)**-1.13(10.5%)-7.53(0.1%)**-2.17(16.1%)-2.93(0.8%)**

国立

1.44(5.9%)

0.67(40.2%)

1.52(9.2%)-0.18(80.8%)

1.75(13.1%)

私立-0.65(37.2%)-0.57(43.9%)-0.36(68.9%)-0.53(44.6%)

0.91(40.3%)

圏内外

0.16(72.2%)

0.07(87.6%)－0.55(20.9%)

1.02(4.3%)*

偏差値-0.11(0.1%)**－0.12(0.6%)**0.05(12.4%)－

先行研究においても設置別における差がられなかった。70,50km 圏内で出現率が高い

顕著に出た「思考力」は，偏差値において大一方で，70,50km 圏内に多い私立大学では表きな差が見られた。低偏差値帯から高偏差値1 にあるように出現率が低いということで，帯にかけて，明確に増加していることが確認

特に地域差の可能性が示唆される。

できる。
「学力」も，大学数の少ない偏差値 70 以
上を除いて概ね偏差値の高い大学ほど言及

3.2 ロジスティック回帰分析による要因の影響の検討されやすい傾向が見て取れる。また，大学数

3.1 の結果を踏まえ，ロジスティック回帰の多い関東，近畿圏での出現率が高い点，分析により影響が示唆された要因について，70,50km 圏内での出現率が明らかに高い点なその影響が実際にあるのかを検討する。具体

ど，地域性も否定できない結果であった。

的に検討の対象としたのは以下の類型，要因「科目」については，学力同様に地域差が確認できる一方で，偏差値による差はほぼ見の組み合わせである。
1. 「展望」と「設置者」，「70,50km 圏内

外」，「偏差値」
2. 「表現力」と「設置者」，「70,50km 圏内外」

考慮に入れても尚高度に有意な結果が得られた点から，このことが確認できたと考えられる。

3. 「思考力」と「設置者」，「偏差値」「科目」における「圏内外」は，有意確率

4. 「学力」と「設置者」，「70,50km 圏内がほぼ 5%であり，検定の繰り返しということ

外」，「偏差値」
5. 「科目」と「設置者」，「70,50km 圏内外」
ロジスティック回帰分析の結果では，特にも考えると，明確に有意と言えるものではない。ただ，出現率に倍近い差があり，今後サンプルを増やすことで，地域性の出る要因なのか否かを検討することが出来るだろう。

係数の値とその係数が有意であるか否かに特に注目に値するのが「思考力」における注目する。係数の値は，その要因の有無，値「偏差値」の影響である。「思考力」は，齋によって，予測がどのように動くのかを示す

藤(2013)など，従来は設置者の影響が大きいものであり，たとえば変数「偏差値」に対しと見られていたものであったが，実際には偏て係数が正であれば，偏差値が高ければ，そ差値の高い大学ほど言及されやすいものでの類型に言及している確率が高いことを示あり，「偏差値」の影響を取り除くと，設置す。また，その係数が有意であるという情報者の影響は確実なものとは言えないことがは，その要因がある類型について言及してい確認できた。

るか否かの確率に影響を与えるという証拠となるものである。尚，推定には R2.15.2 の関数「glm」を用いた。

4 まとめ
アドミッション・ポリシーの内容について，ロジスティック回帰分析による係数の推外的要因を説明変数として加えて分析する

定結果，有意確率は表 4 の通りである。尚，

ことで，外的要因によって，内容に差異が出

表中の*は p<5%，**は p<1%を意味している。

るのかについて検討を行った。その結果，「思また，設置別の推定では国立と私立の結果の考力」を要求しているのは偏差値の高い大学みが示され，公立大学が示されていない。こに集中している点など，特に大学の偏差値にれは，名義カテゴリ変数を用いた推定の都合よる影響が無視できないことが確認できた。

上，公立大学を基準(係数 0)と設定し，国立

一方で，外的な変数の影響が見られない内容

大学，私立大学は公立大学との違いで示してもあり，大学が個性を出すことを考える上でいるためである。

は，外的な変数の影響を受けず，自分たちで表のうち，「切片」は，設置者や地域，偏差値を問わないその類型の言及されやすさ決められる内容をより重視していく必要があるのではないだろうか．

を示しており，本研究における興味の対象に今後の課題としては，外的な変数として用はあたらない。そこで，「切片」以外で*が表いたものが住所と偏差値のみと少なかった

示されているセルに注目すると，「展望」とため，より多くの変数を用いた検討を行う必「思考力」における「偏差値」，「科目」にお要がある点がまず挙げられる。また，住所にける「圏内外」がそれぞれ有意になっている

ついても，基本的には 3 大都市圏か否かのみ点が確認できた。

が検討の対象となっていたため，地方ごとの「展望」における「偏差値」は，表 3 にお違いについても，より明確にする必要がある。

いて検討した通り，偏差値が高い大学ほど言

今回はロジスティック回帰分析を用いたの及されにくい内容である。他の変数の内容をで，たとえば「表現力」のように，中程度の偏差値帯でよく言及される内容についての検討などを行うことが出来なかった。これらの点に関する検討も必要であろうと思われる。
参考文献
文部科学省 中央教育審議会(1999). 『初等中等教育と高等教育との接続の改善について（答申）』（平成 11 年 12 月 24 日）.
文部科学省 中央教育審議会(2008). 『学士課程教育の構築に向けて（答申）』（平成20 年 12 月 16 日）.
鴫野英彦他(2004). 「アドミッション・ポリシーと入学受入方策」大学入試センター
研究開発部共同研究報告書.
鴫野英彦他(2006). 「高等学校における進学情報の利活用とアドミッション・ポリシー」大学入試センター研究開発部共同研
究報告書.
齋藤朗宏(2013). 「各大学経済学部におけるアドミッション・ポリシーのテキストマ
イニングによる分析」『大学入試研究ジ
ャーナル』 23, 171–178.
学校法人駿河台学園

駿台予備校(2006)．

「大学選びの決定版！

大学受験ガイド（2007 年度版）」高橋書店．