【原著】

大学入試研究ジャーナル第 30 号，80-85，2020．

テキストマイニング技術を用いたアドミッション・ポリシーの分析槫松 理樹，天野 哲彦（岩手県立大学）
本稿では，大学情報ポータルサイトである大学ポートレートから入手したアドミッション・ポリシー（AP）のうち，一定の条件を満たすものに対し，学部系統・設置者でグループ分けした単位ごとにテキストマイニング技術を用いて分析を行った。分析では，文字数，文数，語句数，異なり語数，頻出語等を比較するとともに，近年の入試改革関連資料に出現する語句をキーワードとし，その出現傾向についても分析した。分析の結果，国立大学の AP が公立大学の AP より文書量が多い傾向があり，頻出語やキーワードの出現傾向には，学部系統・設置者単位での異なりが見いだされた。
キーワード：アドミッション・ポリシー，テキストマイニング，大学ポートレート，学部系統
1 はじめに
現在，アドミッション・ポリシー（以後，AP と表記）
は，大学入学者選抜試験（以後，大学入試と表記）において重要な要素となっており，カリキュラム ･ ポリシーやディプロマ ･ ポリシーとあわせ，受験生の大学選択の 1 つの指針としてあげられている（リクルー
ト , 2017）。また，西村らが行った AP の認知度の調査（西村ほか , 2016）においては，AP について「聞いたことがない」と回答している割合が，2007 年度37.4 ％（n ＝ 1552） か ら，2016 年 度 15.5 ％（n ＝1410）と減少していることが報告されている。西村らは「AP が受験者に十分認知されているとは言えないであろう」と述べているが，この点から AP の認知度が向上していると捉えることができる。また，令和元年の学校教育法施行規則の一部改正により，AP の公表が法令上義務づけられたこともあり，多くの APが得られる環境になったことも一因として挙げられる。このように，大学入試における AP の比重は重くなってきている。
一方で，大学入試は高等学校での教育内容を前提としていることや，『「卒業認定・学位授与の方針」（ディプロマ・ポリシー），「教育課程編成・実施の方針」（カリキュラム・ポリシー）及び「入学者受入れの方針」（アドミッション・ポリシー）の策定及び運用に関するガイドライン』（中央教育審議会大学分科会大学教育部会 , 2016）が示されたことなどから，同一系統の学部間での類似度が高くなっていると考えられる。
このような AP に対し，分析が取り組まれるようになってきている。テキストマイニングを用いた AP の分析研究として，齋藤（齋藤，2013）は経済学部のAP を対象にテキストマイニングによる分析を行っている。 根岸（根岸 , 2013）は教員養成系学部の APのうち「求める学生像」を分類・分析している。 この際，医学部や教育委員会が示している「求める教員像」との比較を行っている。また佐野（佐野 ,2013）は，大学の Web ページから収集した AP を分析している。このようにいくつかの研究報告があるが，多様な学部を網羅的に行っている調査研究は少ない。
現在，各大学は AP を公開しており，大学ポートレート（大学ポートレートセンター , 2015）といったポータルサイトも構築され，データを得やすい状況になってきている。
以上の背景から本研究では，大学ポートレートから入手可能な AP を学部系統・設置者（国立または公立）単位でテキストマイニング技術を用いて分析することで，用いている語句などの表面的な情報からどのような知見が得られるかを考察する。学部系統・設置者単位で分析するのは，AP 記載の求める人物像が，学部単位や設置者によって差があると考えたためである。
2 データおよび分析方法
2.1 対象とするデータ
本研究では，2018 年 9 月から 11 月にかけて，大学ポートレートの大学検索より国立大学 429 件，公立大学 170 件の AP を入手した。これらのうち，「求める学生像の記載がある」および「『平成 30 年度国公立大学入学者選抜学部系統別志願状況』（文部科学省 , 2018）に記載がある」という条件を満たす大学の AP に絞り込んだ後に，学科やコース単位で記載されている AP を学部単位に統合した。今回収集した AP のうち，国立大学で約 50％，公立大学で約30％を統合した。さらに，絞り込んだ AP を設置者・学部系統で分類した。学部系統としては，比較の容易性から既存の系統である『平成 30 年度国公立大学入学者選抜学部系統別志願状況』を用いる。
ただし，－ 80 －

テキストマイニング技術を用いたアドミッション・ポリシーの分析

数では「咲いた」の出現回数を 1 回とするため，計 2 個となる。
品詞割合 AP から抽出した語句の品詞の割合。
なお品詞については，形態素解析で得られる品詞「動詞，形容詞，名詞（形容動詞を含む），副詞，連体詞，接続詞」を用いる。
頻出語 出現した語句のうち，一般名詞，サ変名詞および形容詞の中から，一定の条件を満たす語句を抽出する。条件については3.5 章で述べる。
キーワードの出現回数 独自に定義したキーワードの出現回数。キーワードとしては，近年の入試改革関連資料である『平成 33 年度大学入学者選抜実施要項の見直しに係る予告』（文部科学省，2017）および『「卒業認定・学位授与の方針」（ディプロマ・ポリシー），「教育課程編成・実施の方針」（カリキュラム・ポリシー）及び「入学者受入れの方針」（アドミッション・ポリシー）の策定及び運用に関するガイドライン』において，括弧書きや選抜方法の記述に含まれる部分から，重要，特徴となると著者らが判断した名詞，「知識，技能，思考力，判断力，表現力，プレゼンテーション，口頭試問，実技，資格，検定試験，主体性，多様，協働，エッセイ，面接，ディベート，集団討論，入学前，能力」を用いる。

「その他」については，多様な学部が含まれることから，今回対象とせず，「人文・社会，理工，農・水産，医・歯，薬・看護，教員養成」を対象とする。以後，人文・社会は人社，農・水産は農水，薬・看護は薬看，教員養成は教員と表記する。表 1 に今回分析対象とした学部系統・設置者別の AP 数を示す。
表 1 系統・設置者別データ数

表 1に示すように，今回対象とした AP の数はグループごとに偏りが見られる。また「平成 30 年度国公立大学入学者選抜学部系統別志願状況」で示されている学部数は，国立大 391 学部，公立大 191 学部であることから，単純計算で約 50％を網羅している。
以後このグループを系統 G と呼び，学部系統・設置者の組み合わせで表記する。例えば，人社・国は，人文・社会の国立大のグループを指す。
2.2 分析項目
系統 G ごとの AP に対し，以下に示す情報を，形態素解析などを用いて求め，比較する。形態素解析とは，文を言語として意味を持つ最小単位である形態素と呼ばれる単位に分解することである。基本的には品詞単位に分割することとなる。本研究では，形態素解析には，プログラム言語の 1 つである Java のライ
ブラリ lucene-gosen-4.0.0-ipadic を用い，各種分析には独自に開発したプログラムを用いた。
文字数 AP に含まれる文字の数。記号も含む。
文字種比率 AP に含まれる，ひらがな，カタカナ，漢字，英数字記号，その他の文字の比率。
文数 句点もしくは段落末の改行までを 1 文とした文の数。見出しなどがあると多くなる。
語句数 形態素解析によって切り出した語句（形態素）の総数。形態素解析では複合語が分割される可能性があり，形態素と語句は厳密には異なるが，本研究では同等に扱う。
異なり語数 先にあげた語句のうち，複数回出現していても 1 回として数え上げ，全体で異なる語句がいくつあるか，端的に言えば語句の種類数，語彙数を示す値。例えば「咲いた，咲いた，桜，咲いた」であれば，語句数は「咲いた」が 3 回，「桜」が 1 回の計 4 個であるのに対し，異なり語

3 分析結果3.1 文字数・文数の分析結果
文字数の箱ひげ図を図 1 に示す。図において，国立大は黒と白の箱，公立大は灰色と白の箱で示す。
文字数は，系統 G によって差が見られる。全体として国立大のほうが多い傾向がある。この要因としては，
1 つは学科数の違いが考えられる。AP は学科やコース単位で記載しているため，学科数が多い場合，自ずと文字数は増加する。本研究においては 2.1 章で示したように，国立大の半数は複数の AP を統合している。同様のことが，選抜区分が多い学部においても言える。
文数の箱ひげ図を図 2 に示す。文数についても系統 G ごとに差がある。文字数との相関係数は，教員・国が 0.91 と最も低く，医歯・公が 0.99 と最も高い。
すべての系統 G で強い正の相関となっている。
3.2 文字種比率の分析結果
文字種比率の平均値は，系統 G に関係なく，漢字が約 50％，ひらがなが約 35％を占めている。自然科
学系に含まれる学部のほうがカタカナの比率が高いと－ 81 －

大学入試研究ジャーナル第 30 号

図 1 文字数の箱ひげ図

図 3 語句数の箱ひげ図

図 2 文数の箱ひげ図

図 4 異なり語数／語句数の箱ひげ図予想していたが，顕著な差はない。これは，求める学生像や入試科目などを示す AP において，学部の専門性を示すカタカナ語が含まれないためと考えられる。

が約 9 ～ 12％程度となっている。今回の形態素解析
では，名詞にはサ変名詞や形容動詞も含むため，高くなりやすい。読点はすべての系統 G において約 5%である。
形態素解析に用いられる辞書に含まれない未知語については約 3% と出現頻度が低く，限定的である。
このことから AP は汎用的な言葉で記述され，学部の専門性を示す語が含まれない傾向があることが分かる。また，主な未知語としては「ラーニング，ジェンダー，ディプロマ，バカロレア，リテラシー，バイオデンティスト，オーラルエンジニア，オーラルヘルス
マネージャー，スーパーアスリート」などカタカナ表
記の比較的新しい語や造語が抽出されている。

3.3 語句数・異なり語数の分析結果
系統 G 単位の語句数の箱ひげ図を図 3 に示す。すべての系統 G において，文字数と語句数の相関係数は 0.99 であり，文字数と同様の傾向になっている。
また図 4 に，異なり語数を語句数で割った値の箱ひげ図を示す。値が大きいほど，異なり語数，語彙が多いことを意味する。語句数と違い，国立大と公立大との差が少ない。この要因としては，国立大は学科が多く，学科間で共通した語句が利用されているためと考えられる。特に医歯，薬看は国立大と公立大の差が大きい。公立大は１学部 1 学科が多いが，国立大は１学部複数学科，コースが多いためと考えられる。
3.4 品詞割合の分析結果
系統 G 単位の品詞割合についても文字種同様に系
統 G による差は小さい。名詞が約 42 ～ 45%，動詞

3.5 頻出語の分析結果出現した語句のうち，一般名詞，サ変名詞および形容詞の中から，一般的によく利用される語句を除いたものを対象に，系統 G 全体，学部系統単位，設置者単位，系統 G 単位ごとに出現頻度の高いものを抽出する。取り除く語句としては，slothLib プロジェクトのストップワードリスト（slothlib,2009）を用いた。
抽出した語句数は 2300 個である。全 AP を対象と－ 82 －テキストマイニング技術を用いたアドミッション・ポリシーの分析

表 2 頻出語の出現傾向した場合，第 1 四分位数が 1.0，中央値が 2.0，第 3四分位数が 10.0，最大値が「社会」の 273.0 となり，非常に偏った分布となっている。系統 G 全体，学部系統単位，設置者単位，系統 G 単位のいずれかの分類において，分類に含まれる AP の 8 割以上に出現した語句は，「社会，基礎，能力，人，関心，意欲，知識，学力，教育，科学，思考，身，貢献，解決，理解，学校，分野，地域，学習，人間，表現，研究，技術，学科，環境，倫理，医療，文化，科学，医学，薬学，創，薬」の 33 語句である。これらの語句の各分類における出現 AP の割合を表 2 に示す。セルの濃さは割合を示し，濃いほど割合が高いことを意味する。また語句は全 AP における出現頻度が高い順に並べている。全体的な傾向として，医歯・薬看は，抽出した頻出語の頻度が設置者による異なりが大きい。このことから，設置者による差が大きいと言える。
特に「地域，研究」が異なっており，国立大は研究より，公立大は地域よりということが分かる。
3. 6 キーワードの出現の分析結果
2.2 章で示したキーワードの分析結果として，頻出語と同様に系統 G 全体，学部系統単位，設置者単位，系統 G 単位の出現頻度を表 3 に示す。セルの濃淡についても，表 2 同様に出現頻度の高さを示し，キーワー
ドは全 AP における出現頻度の高い順に並べている。
4 考察
文字数，文数，語句数については先述しているため，－ 83 －

大学入試研究ジャーナル第 30 号

表 3 キーワードの出現傾向

ここでは頻出語，キーワードについて考察する。
今回抽出した頻出語のうち「社会，能力，人，関心，意欲，知識，学力，教育，思考，貢献，解決，理解，学校，分野，地域，学習，人間，表現，研究」はどの分類においても比較的高いことから，これらの語句は，大学入試全般，求める学生像に関連深い語句と言える。
「人」については求める人物像において用いられることが多いため，出現頻度が高い。しかし100% ではない。これは「人材，学生」といった言葉を利用していることが考えられる。求める人物像に用いられる可能性が高い「人，人材，人物，者，学生，生徒」と「求める」とが同一文に出現する割合を表 4に示す。セルの濃淡は表 2 と同様である。
「人，学生」が半数近くを占める。医歯，薬看では「人材，者」が比較的高い。一方，「人物」は少なく，「生徒」は国立大の 1 校のみである。
「生徒」を用いないのは，学校教育法において高等教育を受けている者への呼称が「学生」であり，「生徒」は中等教育を受けている者への呼称と規定されているからであると考えられる。この点から AP は学校教育法に則って記述されていると言える。
「学科」
についても入試と関連深いが，学科の数によって左右されるため，系統 G によるばらつきがみられる。
「基礎，身」も出現頻度は高いが，これらは「基礎学力」や「身になって」など他の言葉と合わせて利用されていることが多いため，頻出語となっている。これらの語については語単位ではなく，表 4「求める」との同一文出現割合成語単位での処理が必要である。
「環境，医療，文化，医学，薬学，創，薬」は系統 G による差がある。これらの語が学部系統との関連が深いためと考えられる。
「創」については，「創薬」との関係から薬看での出現傾向が高い。また「倫理」については医歯，薬看において高くなっている。また 8 割には達していな
いが「コミュニケーション，関わり合い」なども表れていることから，医歯，薬看では，基礎学力（知識・－ 84 －

テキストマイニング技術を用いたアドミッション・ポリシーの分析技能）とは異なる対人関係力を求めていることが分かる。一方で「技術，科学」については「医学」等よりも系統 G による差は小さい。これは，これらの語がより広い概念であるためと予想される。
「化学」については，入試科目等に挙げられていることが多いため，理工，農水で高い。
キーワードについては，頻出語や頻出語を含む「能力，知識，思考力，表現力」は高い。また「多様」も比較的高い。これは近年選抜区分が多様化されていることと関連があると考えられる。
「技能」については，医歯，薬看において高い傾向がみられる。端的に言えば，「技術」は方法・手段であり，「技能」は能力である。このことから，医師，看護師，薬剤師など職に関連深い系統 G は「技能」が使われる傾向があることが分かる。
「面接」は，推薦入試等で実施されていることもあり比較的高い。特に，医歯，薬看で高いことから，先に述べたように，これらの系統では対人関係力を求めていることが分かる。
「協働」以降については出現頻度が低い。しかし，頻出語の中に「関心，意欲」など「主体性」と関連深い語句が見受けられる。いくつかのキーワードについては表面的には出現していないが潜在的に示されている可能性は高い。また「協働」以降は，『平成 33 年度大学入学者選抜実施要項の見直しに係る予告』に明記されていることから，今後増えていくことが予想される。

謝辞
本研究において AP 収集に協力していただいた，本学臨時職員の方に謝意を表します。

参考文献大学ポートレートセンター (2015). 大学ポートレート https://portraits.niad.ac.jp/ (2019 年 8 月 25 日アクセス )文部科学省 (2018). 平成 30 年度国公立大学入学者選抜学部
系統別志願状況，http://www.mext.go.jp/b_menu/houdou/
30/02/__icsFiles/afieldfile/2018/02/15/1401481_01r_1.pdf(2019 年 8 月 25 日アクセス )根岸千悠 (2013)．
「国立大学教員養成系学部におけるアドミッション・ポリシーの特徴 -「求める学生像」の分類を通して -」『千葉大学大学院人文社会科学研究科研究プロジェクト報告書，第 262 集，社会とつながる学校教育に関する研究』，
50−57
西村公・井上敏憲・中村裕行 (2016).「アドミッション・ポリシーの認知状況から見えるもの− 2007 年度及び 2016 年度高校卒業予定者へのアンケートから−」『大学入試研究ジャーナル』28，93−98
Slothlib (2009). 日本 語 ストップワードリスト，http://svn.
sourceforge.jp/svnroot/slothlib/CSharp/Version1/
SlothLib/NLP/Filter/StopWord/word/Japanese.txt (2019年 11 月 22 日アクセス )リクルート (2017). “これからの大学選びの大事なポイント！「３つ5 おわりに大学ポートレートから入手できる AP のうち，一定の条件を満たすものに対し，テキストマイニング技術を用いた分析を行った結果，国立大のほうが公立大より分量が多い傾向があり，学問系統・設置ごとの頻出語に差が見られた。また，昨今の大学入試改革に出現する語句の出現率にも差があることが見出された。
一方，系統間で共通の頻出語が多い。大学入試が主として高校生を対象としていることからこのような傾向があると考えられる。言い換えれば，AP において学部の特色を出すことは難しいといえる。むしろ，ディプロマ・ポリシーやカリキュラム・ポリシーに独自性が現れると予想される。
今後の課題としては，各大学の Web ページ等からの最新の AP を収集，分析を行い，AP の傾向を把握するとともに，学科の教育内容の類似性と AP の類似性の比較などを行うことが挙げられる。のポリシー」に注目しよう”，スタディサプリ 2017 年 11 月 7 日，
https:/ /shingakunet.com/ journal /column /201703271870020/ (2019 年 8 月 25 日アクセス )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
佐野秀行 (2013)．
「アドミッション・ポリシーのテキスト分析 :設置形態，規模，学部系統別に見た大学の公開情報」『日本教育社会学会大会発表要旨集録 ,』65，70−71
中央教育審議会大学分科会大学教育部会 (2016).「卒業認定・－ 85 －学位授与の方針」（ディプロマ・ポリシー），「教育課程編成・実施の方針」（カリキュラム・ポリシー）及び「入学者受入れの方針」（アドミッション・ポリシー）の策定及び運用に関するガイドライン，http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/
c h u k y o / c h u k y o4 / h o u k o k u / _ _ i csF i l es / a f i e l d f i
le/2016/04/01/1369248_01_1.pdf(2019 年 8 月 25 日アクセス)