睡眠と大学生活─ 学修成果・授業への取り組み方・大学への適応・バーンアウトの観点から ─

高

橋

大

樹

渡

部

博

志

積

田

淳

史

宍

戸

拓

人

1 ．はじめに本稿の目的は、大学生活における、睡眠のスタイルと学修に関連した諸行動の関連性を議論することにある。
わが国においては近年、「睡眠」に関する社会的な注目が高まっている。
以前からわれわれ日本人の平均睡眠時間は諸外国と比較して少ないことが指摘されており（例えば、Hafner, Stepanek, Taylor, Troxel, and Stolk,
2016）、睡眠に関する科学的な知見をまとめた一般向け書籍（例えば、西野，2017）が近年ベストセラーとなったことと相まって、睡眠の重要性が再認識されている。
本稿では、この「睡眠」の問題を、大学生の学修と結びつけて議論する。詳しくは後述するとおり、睡眠と青年期の（adolescent）学習成果の関連性についてはすでに世界中で多用な研究が展開されてきている。しかしながら、青年期以上に睡眠の量や質等の点で問題を抱えているはずの大学生の睡眠の問題については十分に研究が行われているとは言いがたい。
111

睡眠と大学生の学修の関係性に関する研究は、大学生の学力担保等の社会問題に対する有用な示唆を提示できる可能性があり、社会的意義も大きいと考えられる。
以下では、筆者らが所属する大学の経済学部経営学科生を対象とした調査の結果を基に、睡眠と大学生活について、学修成果や大学への適応、
バーンアウト、授業への取り組み方等の多様な視点から議論を行う。具体的には、竹内・犬上・石原・福田（2000）を参考に、睡眠の位相（リズムの規則性）、質、量の 3 つの次元を基に調査回答者を 5 つのクラスターに分類し、それらのクラスター間で学修成果等の各変数に関して多重比較を行った。
本稿の構成は以下のとおりとなっている。まず、第 2 節では、睡眠と学習に関する先行研究の簡潔なレビューを行い、大学生を対象とした睡眠研
究が十分に行われてこなかったという事実を確認する。続く第 3 節では、独自の質問票調査の結果を基に、睡眠と大学生活の関連性を多用な視点から分析する。第 4 節では、むすびとして本研究の貢献を再整理するとともに大学生の睡眠問題への対応策のあり方に関して議論する。
結論を先取りすれば、本研究では、睡眠の位相、質、量すべてが良好な
学生群は、他の学生群と比較して、学修成果や授業への取り組み方、大学への適応等に関してより望ましい傾向を明確に示すことがわかった。

2 ．大学生の睡眠と学修に関する先行研究（1）青年期の睡眠と学習に関する先行研究
睡眠の不足は、人間の脳の情報処理機能に重大な影響を与えることが知られている（石原・土井・内山，2015；瀬尾・砂川・土井・鈴木，2008；
龍野，2007；田中・玉置，2007）。このような影響は、いわゆる「徹夜」と呼ばれるような一時的な睡眠不足だけでなく、6 時間未満の睡眠が習慣化しているような慢性的な睡眠不足でも生じるとされており（Van112睡眠と大学生活

Dongen, Maislin, Mullington, and Dinges, 2003）、 近 年 で は む し ろ 後 者の影響がより問題視されている（NHK スペシャル取材班，2018；西野，
2017）。
慢性的な睡眠不足が実際の社会生活に与える影響を探求した研究の中で最も蓄積の多い研究群の一つが、19 歳未満を対象とした「青年期における睡眠と学校生活に関する研究群」である。この種の研究は基本的に、生徒（もしくは親・教師）に質問票を配り、そのデータを用いて、睡眠が学
校生活に与える影響を実証している。以下ではこれらの研究群が示してきた多くの知見の中から、睡眠と学習成果、睡眠と学習に関連した諸行動や態度、年齢別の睡眠傾向の 3 つを抜粋して議論していくこととしたい。
①睡眠と学習成果
睡眠と学習成果の問題は、これらの研究群で最も注目されてきたトピッ
クである。
生理学的な睡眠研究の成果から予想されるとおり、多くの研究で睡眠不足が成績等の学習成果に負の影響を与えていることが示されている（Dewald, Meijer, Oort, Kerkhof, and Bögels, 2010）。また、その傾向はわが国と比較的共通点が多いと思われるアジア各国や（Li, Arguelles, Jiang,
Chen, Jin, Yan, Tian, Hong, Qian, Zhang, Wang, and Shen, 2013；Rhie,
Lee, and Chae, 2011）、日本国内でも発見されている（松村，1994）。
②睡眠と学習に関連した諸行動や態度
また、睡眠は単に学習成果だけでなく、学習に関連した諸行動や態度に影響を与えることも指摘されており、学修成果指標だけでなくこれらの行動に関する指標の重要性を論じる研究も少なくない（Wolfson andCarskadon, 2003）。
先行研究では、例えば、課外活動への取り組み（extracurricular activities）（Lazaratou, Dikeos, Anagnostopoulos, Sbokou, and Soldatos, 2005）、非行（risk113

taking behavior）（O’Brian and Mindell, 2005）、飽きっぽさ（difficulty concentrating）（Pagel, Forister, and Kwiatkowki, 2007）、学校への適応（school
adjustment）（Bates, Viken, Alexander, Beyers and Stockton, 2002）等に関して、睡眠不足がネガティブな影響を与えることが示されている。
それらに加えて、学習に関連した諸行動や態度により間接的に影響を与えるものとして、自分自身や他者に対する怒りの感じやすさ（anger
towards self and others）（Drake, Nickel, Burduvali, Roth, Jefferson andPietro, 2003）、 抑 う つ 気 分（depressive mood）（Wolfson and Carkadon,
1998）等と睡眠不足の関係も指摘されている。
これらは、先に議論したような睡眠不足と学習成果をつなぐプロセスに影響を与えていると考えられる。慢性的な睡眠不足は、脳の情報処理機能に悪影響を与え、試験やレポートといった学習成果物に直接的に影響をもたらすだけでなく、生徒の学習に関連した諸行動や態度も望ましくない方向に変化させてしまうことで、間接的にも学習成果に影響を与えていると考えるのが自然であろう。
③年齢別の睡眠傾向
青年期の睡眠研究群がもたらした知見の 3 つ目として年齢別の睡眠傾向に関してもここでは注目しておきたい。素朴な知見ではあるが、これらの研究群では、年齢が上昇すればするほど、睡眠時間が減少する事実が発見されている。例えば、青年期の睡眠と学習成果に関する研究群のメタアナ
リシスを行った Dewald et al.（2010）では、睡眠の質、量の両方に対して加齢がネガティブな影響をもたらしていることが示されている。同様の傾向は日本の小中高生を対象とした大規模調査でも指摘されている（株式会社リベルタス・コンサルティング，2014）。また、Chung and Cheung（2008）は平日のみならず、休日の入睡眠時間についても年齢によって変化が見られることを論じている。
Loessl, Valerius, Kopasz, Hornyak, Riemann, and Voderholzer（2008）114

睡眠と大学生活が示した入眠の理由（reasons for going to bad）のデータからは、両親や家族による入眠時間のコントロールが減少することが、年齢の上昇とともに睡眠時間が減少する一つの大きな要因である可能性が示唆されている。
（2）大学生の睡眠と学修に関する先行研究
青年期の睡眠研究群の議論からは、大学生においても同様に、睡眠不足によって学修成果や学修に関連した諸行動や態度に影響が生じている可能性が示唆される。
また、青年期において年齢が上昇すればするほど睡眠時間が減少する傾向が存在し、またその一つの主要因が家族からの入眠時間のコントロールが減少することにあるのであれば、大学生の睡眠不足は青年期以上に深刻である可能性がある。実際、例えば Pagel and Kwaiatkowski（2010）では、カレッジの学生は青年期の生徒以上に睡眠に問題を抱えていることが示されている。
しかしながら、少なくとも筆者らが知る限りでは、青年期研究と比較して大学生の睡眠問題を取り上げた実証研究は相対的に少ない。既存研究に 関し ても、 米 国 の カレッジ 生（Eliasson, Lettieri, and Eliasson, 2010；
Gaultney, 2010；Trockel, Barnes, and Egget, 2000）や、医学 系学部の学生（BaHammam, Alaseem, Alzakr, and Almeneessier, 2012；光井・上田，
2015； 奧・ 常 田・ 小 池，2011；Pagnin, Queiroz, Carvalho, Dutra, Amaral
and Queiroz, 2014）等、調査対象者に偏りがあるものが多く、青年期研究群のように体系立った知見が得られているとは言いがたい。日本国内の研究者も 2000 年代以降、大学生の睡眠問題に取り組み始めているが（福田・ 浅 岡，2012； 石 川，2012； 松 原・ 宮 崎・ 三 宅，2006； 松 本・ 佐 藤，2014；佐々木・木下・高橋・志渡，2013；富田，2007；塘添，2004；上田・足達・羽山・山上，2008）、十分な研究の蓄積がなされているとは言いが
たい。

115

（3）大学生の睡眠と学修の関連性を議論する意義
われわれは今後、大学生の睡眠と学修の関連性に関する研究をさらに進めていくべきだと考えている。
その最大の理由は、大学を中心とした高等教育機関に対する昨今の改革の端緒の一つとなった「大学生の学力向上」の問題に取り組む上で、この「睡眠」問題の改善が重要な要素となりうると考えるからである。これまで見てきたように、青年期（および大学生）の睡眠と学習に関する先行研
究群の知見からは、大学生の学修に関して個々人の睡眠スタイルが少なからず悪影響をもたらすことが示唆されている。しかしながら、現行の大学
教育改革では主として高等教育機関そのものの改革のみに注目が集まり、少なくとも筆者らが知る限り睡眠が学修に与える影響について十分な検討はなされていないように思われる。
「大学生の睡眠不足」というとそれほど大きな問題ではないような印象を受けるけれども、実際には少なからぬ経済的な損失がそのために生じていることを主張する議論も存在している。例えば、Hafner, Stepanek,
Taylor, Troxel, and Stolk（2016）によれば、わが国は睡眠不足によって年間 1,380 億ドルの経済的なコストを負っており、その主たる要因は「労働力の低下」である。睡眠不足による労働力の低下は、具体的には、死亡率の上昇による生産年齢人口の減少、疾病の罹患に伴う欠勤や就業中のパフォーマンスの低下、青年期の学習の阻害の 3 つだとされる。特に、第 3の要因に関して、わが国における労働力としての大学新卒者の特殊性に鑑みると、大学生の睡眠不足による学修への影響は重大だと思われる。中央
教育審議会（2008）が指摘した「学士力」の担保の必要性から見ても、大学生の睡眠と学修状況の関連性を精確に把握しておくに、一定の社会的意義が存在していることは間違いないであろう。
以下では、われわれが独自に行った、大学生を対象とした質問票調査のデータを基に、大学生の睡眠と学修の関係性を議論する。本研究の独自性は、多くの先行研究で着目されてきた学修成果（大学生の場合には GPA
116

睡眠と大学生活（Grade Average Point））だけでなく、教育心理学の分野で開発されてきた様々な尺度等も合わせて、大学生活と睡眠の関連性について多角的に論じている点にある。具体的には、授業への取り組み、大学への適応、バーンアウト（burn out）に関する尺度等を用いて分析を行っている。

3 ．分

析

（1）データ
本研究で用いるデータは、筆者らが所属する武蔵野大学経済学部経営学
科の 1 から 3 年生を対象に 2017 年度に行った質問票調査で得られたデー
タと、大学側が保有している成績データを組み合わせたものである。質問票調査は 2018 年 1 月 9 日（火）から 1 月 19 日（金）にかけてインター
ネットを通じて実施し、317 名から回答を得た。回答者の内訳は、1 年生
男子 64 名、1 年生女子 76 名、2 年生男子 42 名、2 年生女子 75 名、3 年生
男子 24 名、3 年生女子 36 名であった。
なお、以下の統計分析には、IBM SPSS Statistics 24 と AMOS 24 を使用している。
（2）変数
A．睡眠のスタイル【睡眠尺度】

睡眠と学習成果の関係性を検討してきた先行研究では、単なる「量」だ
けではなく、「質」も合わせて睡眠スタイルを検討することが重要であるとの指摘がなされてきており（Dewald et al., 2010；Meijer and van den
Wittenboer, 2004；Hofman and Steenhof, 1997）、例えば Buysee, Reynolds
Ⅲ, Monk, Berman, and Kupfer（1989） に よ っ て 提 示 さ れ た Pittsburgh
Sleep Quality Index 等が主要な質問票として用いられている。
また、近年では、生活スタイルの多様化に伴い、睡眠を「量」と「質」
117

の 2 次元ではなく、入眠および起床時間の安定性を示す「位相」を加えた
3 次元尺度を用いるべきだとの主張も、わが国の一部の研究者からなされている（松本・中村・石田・豊増・久篠・森・森・星子・石竹，2014；竹内他，2000）。
本研究では、大学生の睡眠の実態を把握する上で、このような「位相」の次元を加えた 3 次元尺度を用いた方が望ましいと判断し、採用している。その理由は、大学生の睡眠に関する問題の一つとして、しばしばその
生活リズムの不規則性が挙げられていることにある（松本・佐藤，2014）。
日本の大学生の多くは時間割そのものが比較的柔軟に構築でき、またその空き時間を交遊やアルバイトに自由に費やせるために、日々の起床時刻や就寝時刻が変化しやすい。このような睡眠位相の不安定さは、量や質といった要素と異なる形で学修に影響を与えている可能性が考えられる。
具体的には、本研究では、松本他（2014）が開発した、日勤労働者向けの 3 次元型睡眠尺度を採用している。松本らの尺度は他の 3 次元型睡眠尺度と比較して質問項目が簡素でわかりやすく、大学生を対象とした調査でも扱いやすいと判断されたためである。なお、質問票に組み入れる際には、松本らのオリジナルの 15 項目から、大学生には答えにくい等の理由
から質問項目 6 項目（「朝食は毎日きちんとした食事を摂っている」「平日の起床時刻は？」「寝る態勢に入ってから 30 分以上寝つけない」「深く眠れた感じがしない」「目覚めた直後に強い眠気や疲労感が残っている」「居眠
りやうたた寝をする」）を削除した。
この 9 項目モデルで確認的因子分析を行った結果を示したものが図 1 である。モデル適合度に関して、CMIN ＝ 73.357、GIF ＝ 0.952、AGFI ＝0.909、CFI ＝ 0.894、RMSEA ＝ 0.081 と な り、RMSEA については当て
はまりが良いとは言えないものの、全体として大きな問題は見られなかった。

118

睡眠と大学生活

e1

e2
e3

e4
e5
e6

e7
e8

e9

1.88

平日・休日にかかわらず、就寝
時刻はほとんど変わらない

0.29

平日・休日にかかわらず、起床
時刻はほとんど変わらない

2.03 「朝型」と「夜型」でいうと自分は「朝型」である

0.97
0.29
2.34

夜中に2回以上目が覚める
起床する予定の時刻より2時間以上早く目覚めてその後寝つけない
眠れないことに不安を感じる

1.04

本当はもっと寝たいが思うように時間がとれていない

1.26

昼時だけでなく午前中や夕方に眠気を感じる2.29

平日の睡眠時間は6時間未満で
ある

1.43
2.09

睡眠の位相

1.00
0.11
0.95
1.69

‑0.07

睡眠の質

1.00
0.05
1.78
1.11
1.00

睡眠の量
CMIN=73.357, =0.000
GFI=0.952, AGFI=0.909, CFI=0.894
RMSEA=0.081

図 1 「睡眠尺度」に関する確認的因子分析

また、クロンバックのα係数を用いて、それぞれの因子に含まれる質問
項目の内的整合性を確かめたところ、こちらも十分にα係数が高いとは言えないものの決定的な問題があるものは見受けられなかった。そのため、以後の分析では各次元を構成する各 3 項目の平均値を分析に用いることとした。
表 1 は、睡眠尺度に関する各次元を構成する質問項目とその平均値・標
準偏差、信頼性尺度をまとめたものである。なお、質問はすべて 6 点尺度（1：まったく違う～ 6：まったくその通り）で測定している。

119

表 1 「睡眠尺度」の記述統計
質問文

平均

クロンバックのα標準偏差 あるいは項目を外したときのα

睡眠の位相
睡眠の質
睡眠の量

平日・休日にかかわらず、就寝時
刻はほとんど変わらない

3.27

1.652

0.544

平日・休日にかかわらず、起床時
刻はほとんど変わらない

2.58

1.449

0.388

「朝型」と「夜型」でいうと、自分は「朝型」である

2.48

1.564

0.680

睡眠の位相

2.78

1.652

0.641

夜中に 2 回以上目が覚める

1.64

1.146

0.470

起床する予定時刻より 2 時間以上早く目覚めて、その後寝つけない

1.78

1.173

0.370

眠れないことに不安を感じる

2.41

1.652

0.618

睡眠の質

3 項目平均

1.94

1.449

0.577

本当はもっと寝たいが、思うように時間がとれていない

3.75

1.751

0.440

昼時だけでなく、午前中や夕方に眠気を感じる

4.40

1.432

0.550

平日の睡眠時間は 6 時間未満であ
る

3.93

1.714

0.661

睡眠の量

3.97

1.564

0.653

3 項目平均3 項目平均注）N =317.

【睡眠尺度を用いたクラスター分析】

複数次元の尺度を使って睡眠のスタイルについて考察する場合には、しばしばクラスター分析の手法が用いられ、個々のクラスター間で被説明変数の違いについて検討される事も多い（竹内他，2000；山本・野村，
2009）。
本研究では、竹内他（2000）の研究を参考にする形で、Ward 法による120

睡眠と大学生活

クラスター分析を行い、表 2 で示されているとおり 5 つのクラスターを分類した。図 2 は、それら個々のクラスターの特徴をグラフで示したものである。それぞれのクラスターの特徴を簡潔に表すならば、1 は位相と質に関しては大きな問題は見られないが、量に関して明らかな不足が見られる
クラスター、2 は質以外に関して問題を抱えており、特に量に関しては非
常に不足しているクラスター、3 は位相と量に関しては大きな問題は見られないものの睡眠の質が非常に低いクラスター、4 は 3 つの次元に関して最も良好な睡眠を得ているクラスター、5 は質や量に関しては非常に良好
だが、位相が不安定なクラスターとなる。
また、各クラスターに含まれる人数からは、少なくとも今回の調査対象に関して言えば、クラスター 1、2、4 が一般的な睡眠のスタイルであり、3 と 5 に関しては数の上ではやや特殊なスタイルであることがわかる。
表2
クラスター
1
2
3
4
5
全体

N
80
86
40
85
26
317

%
25.2
27.1
12.6
26.8
8.2
100

クラスター分析による分類結果
位相関連 a）
平均 標準偏差
3.313
0.745
1.612
0.490
3.450
0.856
3.580
0.987
1.321
0.383
2.777
1.188

質関連 b）
平均 標準偏差
1.717
0.677
2.050
0.949
3.575
0.781
1.443
0.528
1.410
0.591
1.943
0.989

量関連 c）
平均 標準偏差
5.050
0.610
5.058
0.800
3.867
0.972
2.435
0.947
2.218
0.581
3.970
0.581

a）位相関連：正方向は規則型・朝型、負方向は不規則型・夜型を示す。
b）質関連：正方向は不眠型、負方向は熟眠型を示す。
c）量関連：正方向は短時間型、負方向は長時間型を示す。

121

全体平均
からの偏差 2

位相関連（正方向：規則型・朝型）

質関連（正方向：不眠型）

量関連（正方向：短時間型）

1.5
1
0.5
0

クラスター1クラスター2クラスター3クラスター4クラスター5

‑0.5
‑1
‑1.5
‑2

クラスター 1 クラスター 2 クラスター 3 クラスター 4 クラスター 5
位相関連

平均的
（0.45σ）

やや不安定（-0.98σ）

やや安定（0.57σ）

やや安定（0.68σ）

不安定（-1.23σ）

質関連

平均的（-0.22σ）

平均的（0.11σ）

非常に低い（1.65σ）

やや高い（-0.51σ）

やや高い（-0.54σ）

量関連

非常に少ない 非常に少ない
平均的（1.86σ）（1.87σ） （-0.18σ）

非常に多い（-2.64σ）

非常に多い（-3.02σ）※（ ）内は各クラスター別の値を、各項目の全体の標準偏差（σ）を用いて表したもの。
例えば、-0.5σ以上 0.5σ以下の範囲を「平均的」という用語で表現している。

図2

各クラスターの特徴

続いて、表 3 は各クラスターに含まれる回答者の特徴を、男女比と学年比に注目して示したものである。男女比に関しては 3 以外のクラスターではほぼ同じ構成比となっており、クラスター 3 に関してのみ男子の割合がやや多くなっている。学年比に関してはクラスター 5 について、3 年生が含まれていないという特徴が見受けられる。
後述の分析では、これら 5 つのクラスター間で、学修成果等に関する項
目の平均値に有意差があるかどうかを検討することで、睡眠と大学生の学
修および大学生活の関係性を探究していくこととしたい。

122

睡眠と大学生活

表3

各クラスターの男女比および学年比

男女比
クラスター

男子

学年比
女子

1年

2年

3年

1

31（38.8%） 49（61.3%）35（43.8％） 29（36.3％） 16（20.0％）

233（38.4%） 53（61.6%）43（50.0％） 30（34.9％） 13（15.1％）

325（62.5%） 15（37.5%）

17（42.5％） 16（40.0％）430（35.3%） 55（64.7%）34（40.0％） 34（40.0％） 17（20.0％）11（42.3%） 15（59.0%）

18（69.2％）

5
合計

8（30.8％）7（17.5％）0 （0.0％）130（41.0%） 187（59.0%） 147（46.4％） 117（36.9％） 53（16.7％）

B．睡眠時間を除いた 1 日の時間配分
本研究では、上記の 5 クラスターのそれぞれに含まれる学生の典型的な生活像をより具体的に想定するための補完的なデータとして、「睡眠時間を除いた 1 日の時間」の配分についての回答も得た。具体的には、「勉強」、「遊び」、「アルバイト」、「その他」を合計 100％となるように回答を求めている。
C．学修成果（GPA）
青年期を対象とした研究ではしばしば、クラス内の相対的な成績のランクの自己評価尺度等の GPA 以外の成果尺度が用いられることもあるけ
れども（Wolfson and Carskadon，2003）、大学生の睡眠と学修成果の関係性を議論した研究では、GPA が学修成果尺度として用いられることが一 般 的 で あ る（BaHamman et al., 2012；Gaultney, 2010；Pagnin, et al.,2014；Trockel et al., 2000）。そのために、本研究でも学修成果の尺度として GPA を用いている。
筆者らが所属する大学の成績評価は、S、A、B、C、D の 5 段階で行われ、D が不合格となっている。本学における GPA は S を 4 点、A を 3 点、Bを 2 点、C を 1 点、D を 0 点とし、各科目の単位数で加重平均する形で算出される。GPA は、学期ごと、学年ごと、入学時点からの総合（累積）、
123

など様々な算出方法があるが、本研究では調査対象年度（2017 年度）の単年度 GPA と、当該年度末までの累積の GPA の両方を分析対象としている。その理由は、大学生の生活スタイルは授業やアルバイト等の影響で比較的短期的に変化しうると想定されるため、入学以後の長期間に渡る総合的な学修成果を示す総合 GPA と、当該年度のみの比較的短期的な学修成果を示す単年度 GPA の両方を分析対象とした方が望ましいと考えたからである。
D．授業への取り組み
睡眠と大学生活の関係性を総合的に探究する上では、単なる成果としての GPA だけでなく、学修プロセスそのものも考慮すべきだと考えられる。睡眠を一種の生活習慣として捉えるならば、期末試験やレポート等の比較的短期間の取り組みから強い影響を受ける GPA よりも、学期中の通常授業の取り組みに対してより睡眠の影響が表われる可能性もある。
そこで本研究では、Reeve and Tseng（2011）で提示された、学校に対するエンゲージメント（school engagement）を測定する質問項目を基に、個々の学生の授業への取り組み方も測定した。
Reeve and Tseng（2011） は、 学 校 に 対 す る エ ン ゲ ー ジ メ ン ト を、学校内で行われる様々な活動に対する参加のあり方に関する行動的（behavioral）エンゲージメント、教室における様々な感情に関する情動的（emotional）エンゲージメント、学修の際の心理的な資源投入に関する認知的（cognitive）エンゲージメント、学生側がより主体的に授業に参画し、教員側に影響を与えていくプロセスに関連する主体的（agentic）
エンゲージメントの 4 種類に分けて議論している。
本研究では、Reeve and Tseng（2011）で用いられた質問項目のうち、
認知的エンゲージメントに関する因子に対して特に高い負荷量を示した 5
項目から、調査対象となった学科の学生の特性を考慮して「学修内容を理解するのが難しいと感じたとき、学び方を変えるようにしている」を除い124

睡眠と大学生活

た 4 項目を抜粋して使用した。また、行動的エンゲージメントに関する 5
項目についても、同様の理由から「先生が新しい話題について初めて話す
とき、注意深く聞くようにしている」の 1 項目を不採用としている。
表 4 は、授業への取り組みに関する 4 次元を構成する質問項目とその平均値・標準偏差、信頼性尺度をまとめたものである。質問はすべて 7 点尺
度（1：まったく違う～ 7：まったくその通り）で測定した。質問票に含
まれたすべての項目に関して、信頼性尺度の観点から問題があるものは見受けられなかったため、各次元を構成する項目の平均値を以後の分析に用いることとした。
表 4 「授業への取り組み方」の記述統計
質問文

平均

クロンバックのα標準偏差 あるいは項目を外したときのα

認知的エンゲージメント

勉強するとき、私は学んでいる内容と自分白身の経験を結びつけて考えようと試みている

4.42

1.349

0.770

授業のために勉強するとき、私はあらゆるアイディアを組み合わせてきちんと理解できるように努めている

4.29

1.249

0.775

授業で学ぶ重要なコンセプトを理解するために自分自身で例を見つけ出し
ている

4.28

1.317

0.793

授業で課題に取り組む時、学んでいる
内容を自分の既に知っていることと結びつけようとしている

4.67

1.300

0.767

認知的エンゲージメント 4 項目平均

4.42

1.053

0.822

125

行動的
エンゲージメント
エンゲージメント

情動的主体的エンゲージメント

授業中、私は教員の話をよく聞いている

4.75

1.311

0.791

私は関心を持って授業に参加している

4.64

1.181

0.755

授業では、自分のできうる限り一生懸命に取り組んでいる

4.85

1.279

0.722

授業で上手くいくように、一生懸命に取り組んでいる

4.68

1.226

0.674

行動的エンゲージメント 4 項目平均

4.73

0.979

0.789

授業で新しいことを学ぶことは楽しい

5.18

1.294

0.712

授業に出席しているとき、気分が良い

3.99

1.324

0.825

授業はおもしろい

4.42

1.304

0.708

授業中に何かに取り組む時、私は興味を持っているように感じる

4.56

1.271

0.711

情動的エンゲージメント 4 項目平均

4.54

1.020

0.793

授業中、私は自分の意見や見解を述
べている

3.07

1.531

0.793

私は、私の関心を教員に伝えている

2.80

1.499

0.777

授業中に何か必要になった時、それを教員に求めるだろう

3.94

1.523

0.852

授業中、自分の学習を促進するために質問をしている

2.92

1.516

0.795

私が必要としていることや求めていることを、私は教員に伝えている

3.14

1.468

0.814

主体的エンゲージメント 5 項目平均

3.18

1.177

0.840

注）N =317.

E．大学への適応
これまで見てきたような学修成果や授業への取り組み方に対しては、多様な要因が影響を与えていると思われる。その中で、睡眠との関連性という点でわれわれが注目するのは「大学への適応」である。
126

睡眠と大学生活

青年期の睡眠と学習の関連性を論じてきた一部の先行研究では、学校を楽しめているか否かや友人関係をうまく構築できているか等の学校への適応に関して、睡眠スタイルが影響を与えていることが示唆されてきた（Drake et al., 2003）。例えば、Bates et al.（2002）は、保育学校（preschool）の生徒を対象に専用の質問票を用いて分析を行い、不規則な睡眠や入眠時間の遅さが学校への適応にネガティブな影響を与えることを示している。
このような傾向は、大学生においてもその存在が想定されるため、本研究では Baker and Siryk（1989）が開発した The Student Adaptation toCollege Questionnaire（SACQ）を基に「大学への適応」の程度を測定する質問項目を作成し、他の項目と同様に調査を行うこととした。
オ リ ジ ナ ル の SACQ は 全 67 の 質 問 項 目 か ら 構 成 さ れ て い る が、 本
研 究 で は 質 問 票 の 紙 幅 の 都 合 か ら、 そ の 中 の 学 問 的 環 境（Academic
Environment） に 対 す る 適 応（ 以 下： 環 境 的 適 応 ） の 5 項 目、 動 機（Motivation）に関する適応（以下：動機的適応）の 6 項目、他者（Other
People）に対する適応（以下：社会的適応）の 5 項目を採用した。「他者に対する適応」の質問項目はオリジナルの SACQ では 7 項目となっているが、このうち、「先生と非公式なつながりを持っている」と「ルームメ
イトとうまくやっている」の 2 項目を、日米の学生生活の違いなどを考慮して不採用とした。
クロンバックのα係数を用いて、それぞれの尺度に含まれる質問項目の内的整合性を確かめたところ、動機的適応の 3 項目（「授業の単位を取得することには価値があると思えない時がある（R：逆転項目）」「興味の大半は授業課題とは関係がない（R）」「授業の単位を取得することは重要である」）を除いた方が、α係数が高くなることが判明した（6 項目：
0.553 ⇒ 3 項目：0.792）。そのため、以下の分析では動機的適応の値として残りの 3 項目の平均値を用いることとする。
表 5 は、大学への適応に関する各次元を構成する質問項目とその平均
127

値・標準偏差、信頼性尺度をまとめたものである。なお、質問はすべて
7 点尺度（1：まったく私にあてはまらない～ 7：非常に私にあてはまる）で測定している。
表 5 「大学への適応」の記述統計
質問文

平均

環境的適応
動機的適応
社会的適応

カリキュラム内の多様性に満足している

3.79

1.263

0.802

カリキュラムに満足している

3.75

1.285

0.756

カリキュラムの質に満足している

3.98

1.250

0.779

総合的に見て、大学の学習環境に満
足している

4.06

1.402

0.788

教員たちに満足している

4.46

1.218

0.821

環境的適応

4.01

0.985

0.825

勉学を楽しんでいる

4.15

1.363

0.795

勉学の目的が明確である

4.20

1.487

0.664

大学で学ぶ理由が明確である

4.11

1.467

0.676

動機的適応

3 項目平均

4.15

1.203

0.792

他の人たちと悪い意味で異なっていると感じる（R）

3.68

1.535

0.708

問題が起きたときに相談できる良い
友人がいる

5.36

1.598

0.701

異性と交流することが苦手である
（R）

3.45

1.847

0.706

人とよく合い、友だちを作る

4.48

1.594

0.651

大学で他の人たちと過ごすことを難しいと感じる（R）

3.76

1.687

0.660

社会的適応

4.15

1.150

0.732

5 項目平均5 項目平均注）N =317. （R）は変数化する際に得点を逆転している．

128

クロンバックのα標準偏差 あるいは項目を外したときのα睡眠と大学生活

F．バーンアウト大学への適応と同様に、睡眠との関連性の中で大学生の学修に関連した諸行動や態度に少なからず影響を与えていると想定されるのが、バーンアウトである。
バーンアウトとは、対人関係が多く生じる仕事に従事する人々の間で頻繁に生じる、疲労感やシニシズムのことを示す概念として Maslach andJackson（1981）の中で明示され、近年生徒や学生に対する分析においても有用であることが指摘されてきた（Salmela-Aro, Kiuru, Leskinen, andNurmi, 2009）。実際、筆者らの所属する大学においても、授業や課題に対して投げやりな行動や冷笑的な態度をとる学生の様子が見受けられ、大学生の学修について広く分析する上では注目すべき概念であるように思われる。
このようなバーンアウトの要因として近年注目されているのが睡眠不足である（Pagnin, Queiroz, Carvalho, Dutra, Amaral and Queiroz, 2014；
Söderström, Jeding, Ekstedt, and Perski, 2012）。睡眠は、単に脳の認知・判断機能を低下させるだけでなく、人間の情動面にも影響を与えるとされる（駒田・井上，2007）。このため、日本の大学の教育現場でしばしば見受けられる学生のバーンアウトも、彼（女）らの睡眠スタイルから影響を受けている可能性がある。
そこで、われわれの調査でも、バーンアウトの程度を測定し、睡眠との関連性から分析を行うこととした。
バーンアウトを測定する尺度としては、バーンアウト研究の第一人者 で あ る Maslach ら に よ っ て 提 示 さ れ た MBI-GS（Maslach-Burnout
Inventory-General Survey）が一般的であり、日本版においても妥当性がすでに検討されている（北岡（東口）・萩野・増田，2004）。そのため、本研究でも MBI-GS を採用することとした。
表 6 は、バーンアウトに関する 3 次元（「消耗感（exhaustion）」「シニシ
ズム（cynicism）」「職務効用感（professional efficacy）」）を構成する質問
129

項目とその平均値・標準偏差、信頼性尺度をまとめたものである。すべての次元に関して、クロンバックのα係数を用いて、下位質問項目の内的整合性を確かめたところ、大きな問題は見られなかった。なお、質問はすべて 7 点尺度（1：まったく違う～ 7：まったくその通り）で測定している。
表 6 「バーンアウト」の記述統計
質問文

消耗感
シニシズム
130

平均

クロンバックのα標準偏差 あるいは項目を外したときのα

勉強のせいで精神的に疲れている
と感じる

4.25

1.628

0.742

私の一日は大学だけで終わってし
まうと感じる

4.04

1.731

0.771

目が覚めたときに「今日もまた大学に行かなければならない一日が始まる」とうんざりする

4.45

1.767

0.692

勉強や、授業に出席することは、私にとって本当に負担のかかることだ

3.99

1.710

0.692

勉強に心底うんざりしている

3.61

1.564

0.684

消耗感

4.07

1.203

0.825

入学時点からずっと、私の勉強に対する興味は薄まり続けている

3.97

1.631

0.781

勉強への熱意を失いつつある

4.15

1.606

0.726

勉強するといつか役に立つという考えをだんだんと信じられなくなってきている

3.79

1.475

0.789

勉強することに意義があるかどうか、疑いを感じている

3.63

1.565

0.772

シニシズム

3.89

1.260

0.815

5 項目平均4 項目平均睡眠と大学生活

職務効用感

私は、勉強に関連して生じた問題は効果的に解決できる

3.91

1.222

0.690

私は、出席した授業で、先生やクラスメイトに有意義な貢献ができる

3.53

1.440

0.674

自分のことを良い生徒だと考えて
いる

3.65

1.450

0.670

勉強上の目標を達成すると、ますますやる気がかきたてられる

4.55

1.426

0.709

大学の授業で、興味深いことをたくさん学ぶことができている

4.38

1.281

0.711

授業中、私はやるべきことはしっ
かりやれるという自信がある

4.18

1.426

0.647

職務効力感

4.03

0.891

0.723

6 項目平均注）N =317.

（3）分析結果①各変数間の相関関係
表 7 には、睡眠のスタイル、時間配分、学修成果（GPA）、授業への取り組み、大学への適応、バーンアウトの各変数およびその下位次元の相関が示されている。

131

A 睡眠のスタイル

132

＊＊

-

-0.112 0.189

＊

0.043

-

-

＊
＊＊
B-❷遊びへ
の時間配分 -0.116 0.021 -0.075 -0.364

C 学修成果D-❹主体的エ
ンゲージメントD-❸情動的エ
ンゲージメントD-❷行動的エ
ンゲージメントD-❶認知的エ
ンゲージメントC-❷総合
GPA

C-❶単年度
GPA

変数間の相関（Pearson の相関係数）

-

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

-

＊

-

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

-

＊＊

＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

-

D 授業への取り組み

＊

＊

＊

＊＊

＊＊

＊＊

-

0.140 0.139 -0.141 0.091 -0.113 -0.025 0.051 0.074 0.444 0.356 0.395＊

0.088 -0.206 -0.154 0.123 -0.055 -0.061 0.247 0.270 0.626 0.691＊＊

0.049 -0.104 -0.122 0.306 -0.085 -0.195 0.342 0.354 0.635＊

0.068 -0.075 -0.060 0.195 -0.082 -0.122 0.102 0.110＊＊

0.036 -0.139 -0.096 0.272 -0.069 -0.162 0.965＊

0.021 -0.111 -0.074 0.274 -0.082 -0.166

＊

-

-

A-❶ A-❷ A-❸ B-❶ B-❷ B-❸ Ｃ-❶ Ｃ-❷ Ｄ-❶ Ｄ-❷ Ｄ-❸ Ｅ-❶ Ｅ-❷ Ｅ-❸ Ｅ-❹ Ｆ-❶ Ｆ-❷ Ｆ-❸

B-❶勉強へ
の時間配分 -0.011 -0.070 -0.099

A-❸睡眠
の量

A-❷睡眠
の質

A-❶睡眠
の位相

表7

＊
＊＊
＊＊
B-❸アルバイトへの時間配分 0.034 -0.038 0.140 -0.464 -0.216

B 時間配分E 大学への適応

＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

-

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

-

＊＊

＊＊

＊＊

＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

-

-0.115 0.200 0.365 0.169 0.020 0.095 -0.156 -0.192 -0.283 -0.351 -0.482 -0.173 -0.320 -0.385 -0.269＊

0.068 -0.150 -0.221 -0.068 0.042 0.098 0.077 0.100 0.184 0.225 0.245 0.150 0.194 0.214＊＊

0.118 -0.154 -0.272 0.277 -0.156 -0.186 0.250 0.238 0.538 0.553 0.547 0.394 0.442＊

0.057 -0.134 -0.164 -0.014 0.049 0.004 0.060 0.062 0.320 0.432 0.487 0.302

-

＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

＊＊

-

0.123 0.050 -0.093 0.153 -0.158 -0.074 0.210 0.201 0.473 0.483 0.499 0.492 0.359 0.433 0.246 -0.208 -0.161＊＊：有意水準 1％，＊：有意水準 5％（いずれも両側検定）

F-❸職務効
用感

＊＊
＊＊
＊＊
＊
＊＊
＊＊
＊＊
＊＊
＊＊
＊＊
＊＊
＊＊
＊＊
F-❷シニシズム-0.104 0.162 0.243 -0.301 0.114 0.187 -0.150 -0.172 -0.277 -0.287 -0.362 -0.104 -0.260 -0.460 -0.110 0.652

F-❶消耗感E-❸社会的
適応

E-❷動機的適応

E-❶環境的適応-

睡眠と大学生活F バーンアウト133

ここでは、特に睡眠スタイルとその他の変数の間の相関関係について簡単に確認しておきたい。
まず、時間配分に関して言えば、遊びへの時間配分が多ければ多いほど、睡眠の位相が不規則になる傾向が 5％水準で確認される。一般的に、大学生は、日中のみならず夜間、特に深夜まで「遊ぶ」ことも多いであろうから、そういった点が睡眠のリズムに影響を与えていることは容易に想像できる。また、アルバイトへの時間配分が多ければ多いほど、睡眠の量が減少している傾向も、同じく 5％水準ではあるが、確認できる。こちらについては、アルバイトとその他の活動を両立させる中で、睡眠時間を削減している状況が反映されているのだと思われる。実際、高本・古村（2018）の調査によれば、大学生のアルバイトの多くが深夜勤務を伴うものであり、その結果として睡眠時間が減少していると考えるのが自然だろう。
学修成果に関しては、睡眠の質の低さと GPA に 5％水準の負の相関がみられた。これはすなわち、睡眠の質が低ければ低いほど学修成果も低いことを表している。先に述べたとおり、不十分な睡眠は脳の機能の低下をもたらすとされており、そういった先行研究の議論とほぼ一致した傾向が見られているといえよう。
授業への取り組みについては、認知的エンゲージメントを除いた 3 種類のエンゲージメントに関して、睡眠スタイルと統計的に有意な相関が見られた。行動的エンゲージメントに関しては、睡眠の量が少なければ少ないほど、授業への参加の程度が低下する傾向が見られた。次に情動的エンゲージメントに関しては、睡眠の量が少なかったり、質が低い学生は、授業に関してポジティブな感情を持ちにくい傾向が示されている。教員に対して積極的に関わりをもっていく程度を示す主体的エンゲージメントについては、睡眠の位相が不規則であればあるほど、また睡眠の量が少なければ少ないほど低下する傾向にある一方で、睡眠の質の低さは反対にこの種のエンゲージメントを高める傾向が見られた。
134

睡眠と大学生活

大学への適応に関しては、睡眠の位相と環境的適応・社会的適応の関係
性以外はすべて、より望ましいと考えられている睡眠スタイルと適応に正の関係性が見られる。特に、睡眠の量については 3 つの下位次元と比較的強い負の相関が見られることは注目に値する。
バーンアウトについては、まず、睡眠のスタイルが悪化すればするほど消耗感を感じやすい傾向が見られる。また、睡眠の質が低かったり、量が少なかったりする場合にシニシズムが強まる傾向も示されている。自分のことを「良い学生」として認識している程度を示す職務効用感について
は、睡眠の位相が安定的、すなわち規則正しい睡眠をとっている傾向にある学生ほどそのような感覚を得やすいとの結果が示された。
②睡眠スタイル別の差異
以下では、前項で分類した 5 つのクラスターごとの、各変数の差異について確認していきたい。
・時間配分

表 8 は、各クラスターの「睡眠時間を除いた 1 日の時間」についての差異を示したものである。この表からは、勉強への時間配分の割合と、アルバイトへの時間配分に関してそれぞれ統計的に有意な差がクラスター間に存在していることがわかる。
まず、勉強への時間配分については、最も理想的な睡眠スタイルを持つ
クラスター 4（位相：やや安定、質：やや高い、量：非常に多い）は勉強に対して相対的により多くの時間を割く傾向にある。特に、クラスター 1（位相：平均的、質：平均的、量：非常に少ない）とは 5％水準で、クラスター 3（位相：やや安定、質：非常に低い、量：平均的）とは 10％水準
で統計的な有意差が見られる。
次に、アルバイトへの時間配分については、クラスター 1 のアルバイト
への時間の配分比率が他のクラスターと比較して 5 から 10 ポイント程度
135

多くなっており、クラスター 2（位相：やや不安定、質：平均的、量：非常に少ない）、クラスター 3、クラスター 4 とはそれぞれ 10％、5％、1％水準で統計的な有意差が見られた。
表8

睡眠スタイル別「睡眠時間を除いた 1 日の時間配分」平均値
クラスター 1 クラスター 2 クラスター 3 クラスター 4 クラスター 5

勉強への時間25.01
配分（％）（16.556）（下段は標準偏差）28.94（17.057）

23.83（18.001）

32.62（18.498）

25.50（14.700）

遊びへの時間26.95
配分（％）（13.926）（下段は標準偏差）30.44（16.447）

29.53（20.236）

29.24（14.838）

32.31（11.156）

アルバイトへの31.44
時間配分（％）（16.308）（下段は標準偏差）23.23（15.848）23.08（18.779）

21.73（15.355）

26.73（16.428）

平均値の差の検定で 1％有意（Tukey-Kramer の多重比較法）
平均値の差の検定で 5％有意（Tukey-Kramer の多重比較法）
平均値の差の検定で 10％有意（Tukey-Kramer の多重比較法）

・学修成果（GPA）

続いて、表 9 は各クラスター別の単年度 GPA および総合 GPA の差異を示したものである。
全体平均からの偏差の絶対値に関しては、単年度 GPA についてクラス
ター 5（位相：不安定、質：やや高い、量：非常に多い）とクラスター
4（位相：やや安定、質：やや高い、量：非常に多い）が比較的高い傾向にあること、総合 GPA についてはクラスター 4 が高い値を示す傾向にあることが見てとれる。特に、後者については、最も値が高いクラスター 4と、クラスター 2（位相：やや不安定、質：平均的、量：非常に少ない）の間に 10％水準ではあるが統計的に有意な差が見て取れる。

136

睡眠と大学生活

表9

睡眠スタイル別「学修成果（GPA）」平均値

クラスター 1 クラスター 2 クラスター 3 クラスター 4 クラスター 5
0.013
単年度 GPA（下段は標準偏差） （0.533）-0.070（0.570）-0.068（0.526）0.095（0.514）0.127（0.653）0.022
総合 GPA（下段は標準偏差） （0.481）-0.076（0.526）-0.080（0.458）0.112（0.432）0.004（0.590）※値は全体平均からの偏差
平均値の差の検定で 1％有意（Tukey-Kramer の多重比較法）
平均値の差の検定で 5％有意（Tukey-Kramer の多重比較法）
平均値の差の検定で 10％有意（Tukey-Kramer の多重比較法）

・授業への取り組み方

表 10 は大学生の学修という点で、学修成果と同様に重要な「授業の取り組み方」について、クラスター間の差異を示したものである。
4 つの下位次元のうち第一の次元である認知的エンゲージメント（「勉強するとき、私は学んでいる内容と自分自身の経験を結びつけて考えようと試みている」等の質問項目を含む）については各クラスターでそれほど大きな差は見られなかった。
第二に、「授業中、私は教員の話をよく聞いている」等の項目で測定される行動的エンゲージメントに関しては、睡眠スタイルが良好かつ GPA
も相対的に高い傾向にあるクラスター 4（位相：やや安定、質：やや高い、
量：非常に多い）が、他のクラスターよりもやや高い値を示しているものの、統計的に有意な差ではなかった。
「授業で新しいことを学ぶことは楽しい」等の項目を含む情動的エンゲージメントでは、表 10 のとおり、クラスター間に 5％水準の統計的有意差が見られた。具体的には、クラスター 4 の値が高く、相対的に値の低い、クラスター 2（位相：やや不安定、質：平均的、量：非常に少ない）
およびクラスター 3（位相：やや安定、質：非常に低い、量：平均的）との間に差が存在していた。
第四の次元である主体的エンゲージメント（授業中に何か必要になった
137

時、それを教員に求めるだろう）については、クラスター 3 の値が明確に高く、他のクラスターと統計的な有意差が見て取れる。表 10 に示されているとおり、有意差はそれぞれ、クラスター 1（位相：平均的、質：平均的、量：非常に少ない）との間で 5％水準、クラスター 2 との間で 1％水
準、クラスター 5（位相：不安定、質：やや高い、量：非常に多い）との間で、10％水準で存在していた。
表 10

睡眠スタイル別「授業への取り組み方」平均値

クラスター 1 クラスター 2 クラスター 3 クラスター 4 クラスター 5
認知的エン
4.488
ゲージメント（0.983）（下段は標準偏差）

4.279（1.102）4.438（0.954）4.435（1.106）4.567（1.092）

行動的エン
4.678
ゲージメント（0.995）（下段は標準偏差）

4.637（1.034）4.625（0.770）4.921（0.974）4.760（1.026）

情動的エン
4.581
ゲージメント（1.001）（下段は標準偏差）

4.340（1.107）4.281（0.795）4.815（1.016）4.548（0.919）

主体的エン
3.095
ゲージメント（1.021）（下段は標準偏差）

2.867（1.198）3.800（1.262）

3.301（1.191）3.085（1.028）

平均値の差の検定で 1％有意（Tukey-Kramer の多重比較法）
平均値の差の検定で 5％有意（Tukey-Kramer の多重比較法）
平均値の差の検定で 10％有意（Tukey-Kramer の多重比較法）

・大学への適応続く「大学への適応」に関しても、睡眠スタイル別に平均値に有意差が見られた。表 11 は、環境的適応、動機的適応、社会的適応という「授業への取り組み」の 3 つの下位次元について、クラスター間の差異を示したものである。全体的な傾向として見て取れることは、良好な睡眠スタイルを持つクラスター 4（位相：やや安定、質：やや高い、量：非常に多い）
が、大学への適応という点で高い値を示しているという点である。
138

睡眠と大学生活

第一の次元である環境的適応（「カリキュラムに満足している」等の項
目を含む）については、クラスター 4 は大学の学修環境について特に満足している傾向が強く、クラスター 1（位相：平均的、質：平均的、量：非常に少ない）やクラスター 2（位相：やや不安定、質：平均的、量：非常に少ない）と、それぞれ 5％水準、1％水準で統計的な有意差が見られた。
「大学で学ぶ理由が明確である」等の質問で測定される動機的適応に関しては、最も高い値を示したクラスター 4 と最も低い値を示しているクラスター 2 の間で 1％水準の有意差が見られた。また、この項目に関するクラスター 2 の値は明確に低く、当該クラスターとクラスター 5（位相：不安定、質：やや高い、量：非常に多い）の間でも 5％水準で統計的な有意差が見られる。
「大学で他の人たちと過ごすことを難しいと感じる（逆転項目）」等で測られる社会的適応についても、クラスター 4 は相対的に高い値を示しており、クラスター 1 やクラスター 2 との間で 5％水準で、またクラスター 3（位相：やや安定、質：非常に低い、量：平均的）との間で 1％水準で有意差が存在している。
表 11

睡眠スタイル別「大学への適応」平均値

クラスター 1 クラスター 2 クラスター 3 クラスター 4 クラスター 5
3.905
環境的適応
（下段は標準偏差） （0.963）

3.826（0.970）3.975（0.938）4.327（0.917）3.939（1.202）

4.113
動機的適応
（下段は標準偏差） （1.066）

3.744（1.285）4.092（0.909）4.529（1.254）4.474（1.248）

4.008
社会的適応
（下段は標準偏差） （1.055）

3.986（1.266）3.825（1.125）4.541（1.076）

4.331（1.010）

平均値の差の検定で 1％有意（Tukey-Kramer の多重比較法）
平均値の差の検定で 5％有意（Tukey-Kramer の多重比較法）
平均値の差の検定で 10％有意（Tukey-Kramer の多重比較法）

139

・バーンアウト

表 12 で示されているとおり、バーンアウトについても、「消耗感」と「シニシズム」の 2 つの下位次元について、クラスター 4（位相：やや安定、質：やや高い、量：非常に多い）が明確に低い値を示す傾向が見られた。具体的には、消耗感について、クラスター 1（位相：平均的、質：平均的、量：非常に少ない）、クラスター 2（位相：やや不安定、質：平均的、量：非常に少ない）、クラスター 3（位相：やや安定、質：非常に低い、量：平均的）とそれぞれ 5％水準で統計的な有意な差が見られた。また、シニシズムに関しても同じくクラスター 1 から 3 と、クラスター 4 の間に 1％水準の有意差が存在していた。それに対して、職務効用感については各クラスター間で少なくとも統計的な有意差は見られなかった。
表 12

睡眠スタイル別「バーンアウト」平均値

クラスター 1 クラスター 2 クラスター 3 クラスター 4 クラスター 5
4.310
消耗感
（下段は標準偏差） （1.219）

4.477（1.161）4.220（0.991）3.426（1.024）3.869（1.303）

4.031
シニシズム
（下段は標準偏差） （1.368）

4.166（1.293）4.119（0.902）

3.329（1.190）3.990（0.973）

4.015
業務効用感
（下段は標準偏差） （0.918）

3.895（0.947）4.213（0.769）4.184（0.826）

3.782（0.925）

平均値の差の検定で 1％有意（Tukey-Kramer の多重比較法）
平均値の差の検定で 5％有意（Tukey-Kramer の多重比較法）
平均値の差の検定で 10％有意（Tukey-Kramer の多重比較法）③考察
以上のとおり、睡眠時間以外の一日の時間配分、学修成果、授業への取り組み方、大学への適応、バーンアウト等の各変数に関して、学生の睡眠
スタイル別に統計的な有意差が散見された。
140

睡眠と大学生活

ここでは、上記の分析結果を基に、各クラスターの特徴を再確認し、想定されうる具体的な学生像を考察することとしたい。
・クラスター 1（位相：平均的、質：平均的、量：非常に少ない）

クラスター 1 は、睡眠の位相や質という点では大きな問題は見られない
ものの、睡眠量のみが極端に少ないクラスターである。睡眠時間以外の時間配分からは、当該クラスターに属する学生は、学生生活の中でアルバイ
トに重きを置いており、その影響が睡眠量に顕著に表われていると考えられる。また、睡眠量が少ないことで、消耗感を感じやすい傾向も示されている。
クラスター 1 の特徴として注目すべきことは、「消耗感」を除いた変数に関して、それほど極端な値を示してはいないという点である。各変数について最も極端な値を示すクラスターと比較すると統計的な有意差が出ている項目も多いが、値自体はそれほど特徴があるわけではなく、全体の平均値と変わらない値となっている場合も多い。
このことから、クラスター 1 は、アルバイトに注力するあまりに睡眠量が不足し、消耗感を感じてはいるものの、学修をはじめとした学生生活には大きな問題は抱えていない学生群であると解釈することができる。
・クラスター 2（位相：やや不安定、質：平均的、量：非常に少ない）

クラスター 2 は、睡眠の質以外の項目に関して問題を抱えているクラス
ターである。言い換えれば、深く眠れている自覚はあるものの、睡眠リズ
ムが不規則で睡眠量も非常に少ないクラスターである。睡眠時間を除いた
時間配分そのものからは特徴は見い出しにくいものの、何らかの理由で睡眠量にも影響を及ぼすほど生活リズムが不規則になっていると想定される。
総合的に見て、当該クラスターは大学生活に問題を抱えている可能性が高いと言える。学修成果という点では、GPA の値が単年度、総合ともに141全体的に低く、また授業への取り組み方に関しても、大学の学びを楽しいと思えず、また主体的に教員とコミュニケーションをとる様子もあまり見られない。同様の傾向は大学への適応という点でも一貫して見いだされる。環境面、動機面、社会面すべてにおいてクラスター 2 の平均値は低い値となっており、大学生活に「馴染めていない」様子が明確に表われている。彼（女）らは、消耗感を感じているとともに、大学に対して「冷めた」態度を示している。
クラスター 2 に関しては、睡眠と他の各変数の因果関係は複雑だと思われる。大学生活に順応できていないことが何らかの逃避行動に学生を駆り立て、その影響で睡眠を含めた生活リズムが不規則になっていると同時に、生活の乱れが授業への欠席や遅刻を引き起こし、大学生活への適応をさらに阻害するという悪循環が生じているのかもしれない。
・クラスター 3（位相：やや安定、質：非常に低い、量：平均的）クラスター 3 は、睡眠の質のみに極端に問題を抱えているという特徴を有している。すなわち、起床時間や就寝時間は毎日ほぼ一定で、睡眠量そのもののはそれなりに確保できているが、夜中に目が覚めてしまったり、
眠れないことに不安を抱える等のいわゆる不眠傾向のある学生である。睡眠時間以外の時間配分に関しては、勉強への時間配分の割合が最も少ないという特徴が見られる。
彼（女）らもまた、クラスター 2 と同様に、様々な点で学生生活に大きな問題を抱えていると想定される。まず、学修成果に関して、統計的な有意差は見られないもののその絶対値の低さが目立つ。単年度 GPA および
総合 GPA でクラスター 2 と同水準となっており、成績という面で問題を抱えている。授業への取り組み方という点でも、大学の学びに対してあまり楽しさを感じられていない様子がうかがえる。ただし、「授業中に何か必要になった時、それを教員に求めるだろう」「授業中、私は自分の意見や見解を述べている」等の項目で測定される主体的エンゲージメントは極142

睡眠と大学生活

端に高い値となっていることも特徴である。大学への適応に関しては、学友との人間関係に関する社会的適応に問題を抱えている傾向が見いだされる。バーンアウト関連の項目についても、消耗感やシニシズムがやや高い傾向にある一方で、自分は良い生徒だと考える傾向である職務効用感は統計的な有意差は見られないものの高い。
これらの結果をやや積極的に解釈するならば、当該クラスターに属する
学生は、自己評価の高さと大学での実際のパフォーマンスの間のギャップに苦しんでおり、その点でやや神経質になっているのかもしれない。授業中に積極的に質問や発言をし、自らに対して高い「職務効用感」を感じている彼（女）らは、自分が決して悪い学生だとは思ってはいないのだろう。その一方で学修成果があまり高くなく、友人関係にも問題を抱えており、おそらく自分が望んでいるような学生生活は送れていないことが想像できる。有能な学生であるはずの自分たちが十分に評価されない大学の環境に楽しさを感じなくなってきており、また周囲に対して冷笑的な態度をとる傾向にもある。これらの問題、そして本人が感じる苦しみが不眠傾向となって睡眠スタイルに反映されると同時に、十分に眠れていないことが学修成果や社会的適応にさらに影響を与えているという様子が垣間見える。
・クラスター 4（位相：やや安定、質：やや高い、量：非常に多い）

クラスター 4 は、今回の調査対象の中で最も良好な睡眠スタイルを有しており、同時に大学生活に関しても最も望ましい状況にある学生群である。
規則正しい睡眠リズムを保ち、また量や質においても十分な眠りができている彼（女）らは、学修成果も高く、授業にも積極的に取り組んでおり、また大学生活を楽しいと感じている。大学の環境にも適応しており、高いモチベーションを保っているとともに、友人関係にも満足している。
消耗感やシニシズムを示すことも少なく、自身に対して効用感を感じてい143

る。睡眠時間以外の特徴としては、あまりアルバイトを積極的に行っておらず、その分の時間を勉学に割いている様子がうかがえる。そして、これらの項目のほとんどで他のクラスターと統計的に有意な差が見られる。
・クラスター 5（位相：不安定、質：やや高い、量：非常に多い）

クラスター 5 については、その睡眠スタイルに関して、質や量では非常に良好だが、その一方で位相に極端な乱れがあるという特徴が見られる。
睡眠以外の時間配分からは、彼（女）らは、遊びやアルバイトに積極的でその結果として位相が乱れていることが示唆される。遊びやアルバイトに精を出すと同時に睡眠時間も十分に確保する彼（女）らは、勉強時間を削減する傾向にもある。
クラスター 5 の特徴として注目すべきなのは、遊びやアルバイトを重視し、勉強時間を削っているにもかかわらず、大学生活に極端な問題は抱えていないという点である。むしろ、総じて見れば、クラスター 4 に次いで全体として 2 番目に良好な結果を示しているといえる。まず、学修成果に関しては、単年度 GPA はクラスター 4 より高い平均値を示しており、総合 GPA も平均程度となっている。授業への取り組み方に関してもそれほど問題がある様子は見られず、特に「授業で課題に取り組む時、学んでいる内容を自分の既に知っていることと結びつけようとしている」等の項目で測定される「認知的エンゲージメント」は、5 つのクラスターの中で最も高くなっている。大学への適応という点でも、授業に対するモチベーションは高く（動機的適応）、良好な友人関係を築けており（社会的適応）、特段問題は見いだされない。さらには、バーンアウトに関しても、
職務効用感以外について相対的に低めの値となっており、消耗感やシニシズムを示している様子はあまり見られない。
以上の分析からは、位相・質・量の 3 次元を基に分類した睡眠スタイル
が、学生の大学生活に大きく影響していることがうかがえる。最も望まし144

睡眠と大学生活い睡眠スタイルを有しているクラスター 4 と他のクラスターの差は、良好
な睡眠が良い大学生活を送る上で重要な要素の一つであることを端的に示している。
また、本研究からは、睡眠と大学生活の相互作用を総合的に捉えながら、学生が抱えている問題の本質を分析する必要があることが明らかとなった。
例えば、このことは、クラスター 1 および 5 と、クラスター 2 および 3の違いから具体的に示されている。前述のとおり、これらのクラスターには、クラスター 4 と比較して睡眠スタイルが良好ではないという共通点がある一方で、大学生活に大きな問題を抱えているか否かに関して相違点も存在している。
前者のグループ（クラスター 1・5）は、アルバイトや遊びといった大学外での生活によって睡眠スタイルにやや問題が生じている一方で、大学生活にそれほど極端な問題が生じているとは言いがたい。睡眠量や位相の問題から、授業への取り組み方に不十分な点があったり、消耗感を感じている部分はあるものの、学修成果等やモチベーション、友人関係に本質的な問題を抱えているわけではない。その点で、仮に彼（女）らが睡眠スタイルを改善できれば、クラスター 4 と同程度により充実した大学生活を得ることは比較的容易なことであるのかもしれない。
それに対して、後者のグループ（クラスター 2・3）が抱えている問題は、「睡眠スタイルを改善すれば大学生活がより充実する」といった単純な構図とはなっていないように思われる。クラスター 2 および 3 は大学生
活そのものに重大な問題を抱えており、それが彼（女）らの睡眠スタイルの側にも影響をもたらしている可能性がある。クラスター 2 は大学生活から心が離れてしまっており、おそらくその逃避行動の結果として睡眠スタ
イルが乱れている。そして、睡眠スタイルの乱れそのものがまた大学への適応を阻害している様子がうかがえる。クラスター 3 は大学から逃避している傾向は見いだしにくいものの、大学生活そのものにはうまく適応でき145

ていない。クラスター 3 に属する学生は、馴染めていない大学に通い続けている中で不安を感じやすくなっており、それが不眠傾向に表われている可能性がある。
このような学生像の推定が事実であるとするならば、後者のグループに対して睡眠スタイルの改善を促したとしても、その結果として大学生活の充実が単純にもたらされることは考えにくい。彼（女）らの課題の本質は「大学生活に馴染めていない」という点にあるのであり、まずはその部分を解消するサポートをすることが重要だろう。睡眠スタイルの改善は、むしろ大学生活の充実の結果として生じることになると思われる。

4 ．むすび
本研究の最大の貢献は、睡眠スタイルと学修成果だけでなく、睡眠以外の時間配分や授業への取り組み方、大学への適応、バーンアウト等多様な視点から、睡眠と大学生活の関係性を総合的に分析したという点にある。
先行研究と同様に、本研究においても、学修をはじめとした大学生の生活に睡眠スタイルが重大な影響をもたらしていることが実証された。それだ
けでなく、位相・質・量という 3 つの次元を基に調査対象者を 5 つのクラスターに分類し、その間の差異を詳細に探求したことで、前節で展開した
ようなより具体的な大学生像を想定した議論が可能となったことは本研究の貢献と言えよう。
例えば松本・佐藤（2003）が主張しているように、睡眠が学修に重大な影響をもたらしていることが事実であるとするならば、われわれは当然、その知見を基に具体的な対応策を考えていなければならないだろう。しかしながら、睡眠と学習（学修）成果の関係を論じた先行研究では、学生別に睡眠スタイルの違いがあること、また睡眠スタイルおよび学生生活に関して当該学生が抱えている問題にいくつかのカテゴリーが存在していることは十分に検討されてこなかった。本研究からは、学生個々人が抱える睡146

睡眠と大学生活

眠問題は異なっており、またその問題が生じている要因によっては単なる睡眠改善のプログラムではなく、大学生活および大学外の生活も含めた生活全般に関するサポートもあわせて行うべきとの示唆も得られた。
つまり、大学生の睡眠の問題は、単に睡眠と学修成果という単純な構図ではなく、より広い視点で捉えることがやはり必要不可欠なのである。
謝辞

本研究は、学校法人武蔵野大学学院特別研究費の助成を受けて実施した研究（研究テーマ「学修意欲に影響を与える諸要因の探索」（研究代表者：渡部博志）および「大学生の学修意欲に影響を与える諸要因の探索的研
究─本学学生と他大学学生の比較等の視点から─」（研究代表者：高橋大樹））の一部である。また、質問票データの処理に関してはリサーチアシ
スタントである山根陸さんの協力を得た。この場を借りて深く御礼申し上
げたい。

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