広島工業大学紀要教育編
第 14 巻（2015）69-74

論文

広島工業大学における授業アンケートと GPA の相関分析
八房智顯*・王栄光**・里信純*・石井義裕***（平成26年10月31日受付）

Correlation analysis between questionnaires on lectures and GPA in Hiroshima Instituteof Technology
Tomoaki YATSUFUSA, Rongguang WANG, Jun SATONOBU and Yoshihiro ISHII（Received Oct. 31, 2014）

Abstract
The students with wider range of academic ability have been matriculated in a university in recentyears, because the various ways of the entrance examination have been performed. At the sametime, the lectures held in a university are now forced to adapt the student groups, which include
such a wide range of academic ability. To seek the suitable way for teaching the student groups including such a wide range of academic ability, it is inevitable to grasp the students＇ demands anddegree of satisfactions for each hierarchy of academic ability.
This study aims to get indispensable information for these situations by investigating the relation
between questionnaires on lectures and GPA in Hiroshima Institute of Technology.
Key Words: questionnaires on lectures, grade point average, wide range of academic ability

が，授業アンケートの回答者情報そのものが授業アンケー１．はじめにトを実施した授業の教員にフィードバックされることはない。

近年，入試制度の多様化に伴い，様々な学力レベルの学生が入学するようになってきた。入学生の学力レベルの広

上述のように広島工業大学で実施している授業アンケー

域化は，大学で実施される授業にも大きく影響しており，トは記名式であるため，授業アンケートの回答結果と回答広域に渡る学力レベルの学生が混在する集団に対して，最者の成績をリンクさせることが可能である。本研究は，「授適な授業方法を模索していく必要に迫られている。学力レ

業アンケートの回答結果」と「回答者の成績」の関係を調

ベルの広域化に授業方法を対応させていく上で，学生の授査し，広域化する学力レベルの学生集団に対応できる授業

業に対する意識とその学生の学力レベルの関係を調査し，改善に活かしていくことを目的としている。なおデータのフィードバックしていくことが非常に重要である。

利用にあたり，個人を特定するデータは破棄し，授業アン

広島工業大学では平成 19 年度より授業改善を目的としケート回答結果と回答者の成績とのリンクデータのみを利た授業アンケートを実施している。授業アンケートは，学用して解析を行った。

生自身に対し回答内容に責任を持ってもらうという意味で記名式としている。なお記名式の授業アンケートではある＊＊＊

広島工業大学工学部知能機械工学科＊＊＊

広島工業大学工学部機械システム工学科＊＊＊

広島工業大学工学部都市デザイン工学科― 69 ―

八房智顯・王栄光・里信純・石井義裕
表２２．授業アンケートおよび GPA
2.1

成績

Grade Point

@4A

3

B

2C

1

D

0

授業アンケート

広島工業大学の授業アンケートは，期毎の授業最終回に授業担当教員でない事務職員により実施されている。授業
アンケート項目は表１に示した全 10 問であり，回答はいずれも４択の中から選択する。その中で設問６および設問
７は更に詳細な質問項目が設定されている。また同 10 問成績および Grade Point

Point Average（以下 GPA）を用いている。

以外に自由記述欄も設定されている。なお，設問６および設問７の詳細な質問項目と自由記述欄は解析対象としておGPA =らず，ここには示さない。
2.2

GPA

Σ (Grade Point × 履修届を出した授業科目の単位数)
総履修届け出単位数

ここで GPA の最高値は 4.0，最低値は 0.0 となり，GPA

広島工業大学では授業の成績を表２に示す５段階とし，が高いほど成績が良好であることを意味する。

それぞれ Grade Point（以下 GP）が対応する。成績は「@」

３．データ解析方法

および GP=４が最高であり，「D」および GP=０は不合格

3.1である。

区間平均回答値

授業アンケートのデータを集計するにあたり，対象講義の実施学年や講義種目は判別せず，学科単位で実施された学 生 の 総 合 成 績 を 判 断 す る 上 で， 以 下 に 示 す Grade表１
設問 1

あなたのこの授業への出席状況はどうでしたか。

④ 全出席
設問 2

③ 2/3 以上出席

① 週に 1 時間未満

③ 半分くらい理解できた② あまり理解できなかった① 全く理解できなかった③ 熱意を感じた② あまり熱意を感じなかった① 全く熱意を感じなかった③ わかりやすいと思った② わかりにくいと思った① 非常にわかりにくいと思った③ おおむね理解できた② あまり理解できなかった① ほとんど理解できなかった③ ある程度満足した② あまり満足できなかった① ほとんど満足できなかった

あなたはこの授業を通して、授業内容に興味を持てるようになりましたか。

④ 非常に興味を持てた
設問 10② 週に 1 時間以上 2 時間未満

総合的に、この授業の担当教員の教え方に満足しましたか。

④ 非常に満足した
設問 9③ 週に 2 時間以上 3 時間未満

この授業の内容は十分理解できましたか。

④ よく理解できた
設問 8① 悪いと思った

この授業を担当した教員の教え方は、わかりやすいものでしたか？

④ 非常にわかりやすいと思った
設問 7② やや悪いと思った

この授業において、教員の熱意を感じましたか。

④ 非常に熱意を感じた
設問 6③ 良いと思った

この科目の目的と意義を理解出来ましたか。

④ ほぼ理解できた（80% 以上）
設問 5① 1/2 未満出席

あなたは、この授業に対してどのくらい予習・復習をしましたか。（レポートの作成時間を含む）④ 週に 3 時間以上
設問 4

② 1/2 以上 2/3 未満出席

この授業であなたの学習態度は総じて良かったと思いましたか。

④ 極めて良いと思った
設問 3

授業アンケートの設問項目および回答選択肢③ 興味を持てた② あまり興味が持てなかった① 全く興味を持てなかった② あまり薦められない① 薦められない

あなたはこの授業を後輩などに推薦できますか。

④ 大いに薦められる③ どちらかと言えば薦められる― 70 ―

広島工業大学における授業アンケートと GPA の相関分析

授業アンケート結果全てをひとまとめとし解析した。対象

4.0

データは平成 25 年度に実施された授業に対する授業アンケートであり，学部を問わず 13 学科について前期および後期の授業アンケート結果をそれぞれ別々に解析した。論

学科 Ａ

3.0

学科 Ｂ

文中に示すデータにおいて，学科名は順不同で学科 A ～学科 Ｃ学科 M として示す。

学科 Ｄ
2.0

図１は平成 25 年前期に学科 K で実施した設問４に対す

学科 Ｅ
学科 Ｆ

る授業アンケート回答結果と回答者の GPA の関係を示し

学科 Ｇたものである。授業アンケートは表１に示すようにいずれ1.0
4.0

も４択から選択し回答するが，最も肯定的な回答④の回答

前期：設問 １

学科 Ｈ

前期：設問 ３

学科 Ｉ
学科 Ｊ

値を４，最も否定的な回答①の回答値を１として数値化し学科 Ｋ

図１に示している。薄い青の丸いプロットは回答値の生
図１から明らかなように回答値は１～４までの離散値であり，これを解析するためには適当なデータの加工が必要

学科 Ｌ

3.0

平均回答値データであり，同図中のデータ数は 899 点である。

学科 Ｍ

2.0である。図中に示した濃い青の四角いプロットは，GPAで 0.5 ずつの区間にデータを分け区間内にあるデータの平均値を示している。このような平均化を行うことで，回答1.04.0値と GPA の関係をより明瞭に見ることができる。ただしGPA=0.0~0.5 の区間はデータ数が少なく，同区間の平均値は他区間に比べて信頼性が著しく劣るため，この値を用3.0いて比較検討するのは適当でない。
図２は，前述の GPA 区間で平均した回答値と GPA の関係を学科毎に示したものである。GPA に対する回答値2.0の関係が特徴的である設問１，設問３，および設問６を選んで示した。一部の学科で GPA の低い区間と高い区間で前期：設問 ６

データの欠損があるが，これはその学科でその GPA 区分1.00.0に該当する回答者がいなかったことを意味する。

1.0

2.0

3.0

4.0

回答者のGPA

設問１においては，学科に関わらず GPA の上昇に伴っ図２て平均回答値も増加する傾向が見られる。GPA=0.0~0.5

回答者の GPA に対する平均回答値の傾向の一例の区間では他の区間に比べて変化の傾向が異なるが，これは前述のとおり対象データ数が少ないためにデータの信頼に伴って平均回答値が減少する傾向が見られる。また，回性が乏しいことによる。設問３においては，GPA の上昇答値そのものも低い値を示している。設問６では，GPAに対する平均回答値の変動は小さい。

4.03.2

回答値と GPA の相関係数

本研究は平均回答値の大小そのものではなく，回答値と3.0

GPA の関連性を調査することを目的としている。したがっ回答値て，図２に示した区間平均値よりも更にデータの傾向を集約的に示すことが可能な相関係数を用いてデータ解析を進2.0める。
図３は，設問１，設問３，および設問６に対して回答値

生データ
設問4

平均回答値

学科 Ｋと GPA の相関係数を示したものである。設問１での相関

1.00.01.02.03.0

係数を見ると，相関係数の値は 0.2-0.4 程度であり，一般

4.0

回答者のＧＰＡ図１

的には２つのデータ間，すなわち回答値と GPA の間に「弱い」「正」の相関があると言われる値である。一方，図２

授業アンケートにおける回答値と GPA の一例― 71 ―

八房智顯・王栄光・里信純・石井義裕

3.30.6前期および後期データの相互比較

ここまでは回答値と GPA の関連性を調べるため，平均前期：設問 １

回答値および相関係数を検討したが，ここでは相関係数を0.4用いて前期および後期の授業アンケートデータを相互比較0.2する。同対象（学科）に対する同年度の前期と後期のデータ解析結果を比較することにより，同一集団の回答傾向の0.0中で時間的に不変な要素を見出すことができ，設問毎の回答値と GPA の関連性の中から時間的変動要素が除かれ，-0.2より正確に学科毎の特徴を見出すことが可能となる。
図４は，横軸に前期の回答値と GPA の相関係数，縦軸0.6-0.4に後期の同相関係数を取り，設問毎，学科毎に相関係数を回答値とGPAの相関係数

前期：設問 ３プロットしたものである。設問毎にある半透明の赤丸のプ0.4

ロットは，全学をひとまとめにしたデータでの回答値と0.2GPA の相関係数である。図中の R 値は，全学の前期と後期の相関係数の平均値，Lavg は半透明の赤丸と学科毎のプ0.0

ロットマーカーの平均距離，すなわち学科毎の相関係数のばらつきの程度を示している。また図中には 45°方向に破-0.2

線が記入してあるが，破線に近いほど前期と後期の相関係数が近い値を示していることを意味する。

0.6-0.4
前期：設問 ６

Lavg は 0.069~0.123 であり，全学の相関係数に対しての0.4

学科毎の相関係数のばらつきは，いずれの設問でも同程度であると言える。特に相関係数の絶対値が比較的大きい設0.2

問１，設問２，設問３，および設問４では，学科毎の相関係数が 45°の破線に近い部分に分布する傾向が強く，学科0.0毎に前期・後期とも授業アンケートの回答は同様の傾向にあることがわかる。

-0.2

また設問 10 を例に見ると，全学の相関係数は 0.041 で一般的には「相関は無い」と判断される値である。しかし，

-0.4

図３

13 学科中８学科が第一象限（前期・後期ともに正）にあり，学科毎の回答値と GPA の相関係数の一例

他の象限（第２象限に２学科，第３象限に１学科，第４象に示した設問１の平均回答値と GPA の関係から見ると，限に１学科）に比べて多く存在する。したがって一般的にGPA の上昇に対する平均回答値の増加は明らかであり，は相関が無いと考えられるような低い相関係数値であって本解析で得られた相関係数値の 0.2-0.4 という値は，本解も，ここでの解析対象である授業アンケートの回答値と析で対象とした回答値と GPA の間には「強い」「正」のGPA の間には，わずかながら正の相関があると考えた方相関があると考えた方が妥当である。

が妥当であろう。

設問３での相関係数を見ると，学科 B を除いていずれ４．データ解析結果および解釈も相関係数が「負」の値であり，最も相関が強く出た学科G で -0.33 であった。その他の学科は -0.2 よりも大きい，図４を用いて，設問毎にデータ解析結果を検討する。

すなわち絶対値は 0.2 よりも小さい。絶対値で 0.2 よりも設問１：全学の相関係数は 0.367 で，いずれの学科におい小さい場合，一般的にはデータ間に相関が無いと言われるても正の強い相関が見られる。GPA が高い学生ほが，図２に示した設問３の平均回答値と GPA の関係からど，自分の出席状況は良かったと判断する傾向が強は，多くの学科のデータで右下がり，すなわち「負」の相いことがわかる。
設問２：全学の相関係数は 0.092 で，13 学科中 11 学科が関があるように見える。
設問６での相関係数を見ると，学科 L を除いて相関係第一象限にある。すなわち GPA が高い学生ほど，数の絶対値は 0.1 よりも小さく，一般的にはデータ間に相自分の学習態度が良かったと判断する傾向があるこ関が無いと考えられる値である。とがわかる。
― 72 ―

広島工業大学における授業アンケートと GPA の相関分析
0.6

設問 １

設問６：全学の相関係数は 0.015 で，全設問中最も低い相設問 ２関係数となった。教員の授業自体の教え方がわかり0.4

やすいかどうかの感じ方は，学生の GPA によらな0.2いことがわかる。

0.0

設問７：全学の相関係数は 0.094 で，13 学科中 10 学科が-0.2-0.4
0.6

R = 0.367
Lavg = 0.094

設問 ３第一象限にある。GPA が高い学生ほど，授業を理

R = 0.092
Lavg = 0.095解できたと感じる傾向があることがわかる。

設問 ４

設問８：全学の相関係数は 0.029 である。授業への満足度

0.4

は学生の GPA によらないことがわかる。

0.2

設問９：全学の相関係数は 0.048 で，13 学科中 10 学科が0.0第一象限にある。わずかではあるが，GPA が高い

後期の回答値とGPAの相関係数-0.2-0.40.6

R = -0.097
Lavg = 0.123

学生ほど授業内容に興味が持てるようになったと考R = 0.16
Lavg = 0.077

える傾向があると考えられる。

設問 ６

設問 ５

設問 10：全学の相関係数は 0.041 で，13 学科中８学科が0.4第一象限にある。わずかではあるが，GPA が高い

0.2

学生ほど同授業を後輩などに推薦できると考える傾

0.0

向があることがあると考えられる。

-0.2
-0.4
0.6

R = 0.07
Lavg = 0.077

設問 ７

R = 0.015
Lavg = 0.076５．本授業アンケートの回答傾向と問題点

設問 ８0.4

本授業アンケートそのものの特性を明らかにするため，

学科 Ａ
学科 Ｂ

授業アンケート回答結果に対し全ての設問間の相関係数を

学科 Ｃ0.2

学科 Ｄ学科 Ｆ-0.2-0.40.6

調べた。例えば，設問１対設問２，設問２対設問３など，

学科 Ｅ

0.0

R = 0.094
Lavg = 0.086

設問 ９

学科 Ｇ

設問 10 個と GPA の合計 11 項目に対し，全 66 個の相関R = 0.029
Lavg = 0.069

係数を前期と後期についてそれぞれ計算した。なお，算出には全学のデータをひとまとめにして用いた。図５は，横設問 １０0.4

軸に前期の設問間の相関係数，縦軸に後期の同相関係数を

学科 Ｈ
学科 Ｉ取り，全 66 個の相関係数をプロットした。図から明らか

学科 Ｊ0.2

学科 Ｋ

なように，設問間の相関係数は前期と後期とでほぼ同程度学科 Ｌ0.0

学科 Ｍであり，相関係数の経時変化は小さいことがわかる。

全学

-0.2

R = 0.048
Lavg = 0.074

R = 0.041
Lavg = 0.09

次に，前期の設問間の相関係数を表３に示す。相関係数-0.4-0.4-0.2

0.00.2

0.4

-0.4
0.6

-0.2

0.0

0.2

0.4

が高いほどマスの色を濃く表示している。同表からわかる

0.6ことを以下に示す。

前期の回答値とGPAの相関係数
図４

設問１および設問３：設問１および設問３は他の設問間と前期および後期の回答値と GPA の相関係数

設問３：全学の相関係数は -0.097 で，ほとんどの学科の1.0相関係数が第三象限にある。また 45°の破線近くに0.8

後期の設問間の相関係数プロットされる学科が多く，前期・後期を通して学科毎の回答傾向は変わらないことがわかる。全般的に GPA が高い学生ほど，予復習に費やす時間が短くなる傾向があることがわかる。
設問４：全学の相関係数は 0.16 で，いずれの学科も第一象限にある。GPA が高い学生ほど，授業の目的と0.60.40.20.0

意義を理解できる傾向が強いことがわかる。

-0.2

設問５：全学の相関係数は 0.07 で，13 学科中９学科が第-0.2一象限にある。GPA が高い学生ほど，教員の熱意

0.00.20.4

0.60.8前期の設問間の相関係数を感じる傾向があることがわかる。

図５― 73 ―前期および後期の設問間の相関係数1.0八房智顯・王
表３
設問 1

設問 2

設問 3

設問 4

栄光・里信純・石井義裕

前期の設問間の相関係数
設問 5

設問 6

設問 7

設問 8

設問 9

設問 10

設問 11.000

設問 20.225

1.000設問 3

0.027

0.285

1.000

設問 4

0.140

0.418

0.226

1.000

設問 5

0.098

0.368

0.170

0.427

1.000

設問 6

0.040

0.408

0.217

0.533

0.581

1.000

設問 7

0.081

0.435

0.251

0.675

0.458

0.660

1.000

設問 8

0.068

0.404

0.188

0.523

0.608

0.770

0.609

1.000

設問 9

0.084

0.423

0.238

0.547

0.540

0.674

0.637

0.744

1.000

設問 10

0.065

0.386

0.171

0.515

0.553

0.698

0.587

0.778

0.748

1.000

GPA

0.366

0.093

-0.070

0.165

0.053

0.011

0.1040.026

0.046

0.026の相関係数が総じて低い。

GPA

1.000

・出席状況や授業態度などの自己評価が高くなる。

設問２と設問４以降：設問２と設問４以降の設問間との相・教員の熱意を感じるとともに，授業が理解できたと関係数が相対的に高い。学習態度に対する自己評価感じる。の高い学生は，設問４以降の問に対して肯定的な回・予復習に費やす時間が短くなる。

答を示す学生が多いことがわかる。

２）授業アンケート回答者の GPA が高くなると，回答内設問４と設問７：設問４と設問７の相関係数が高くなって容に以下の傾向がやや見られた。

いる。
「意義と目的を理解できる」授業に対しては「内・授業内容に興味をもてるようになる。

容を充分理解できる」傾向が強いことがわかる。

・後輩等に同授業を推薦すると考えるようになる。

設問５と設問８：設問５と設問８の相関係数が高くなって

３）授業アンケート回答者の GPA と，以下の回答内容はいる。「教員の熱意を感じる」授業に対しては，「教関係が見いだせなかった。

え方に満足する」傾向が強いことがわかる。

・教員の授業の教え方が分かりやすかったかどうか。

設問６以降の傾向：設問６以降では，設問間の相関係数が・教員の教え方に満足したかどうか。

高くなっていることがわかる。すなわち，設問６以

４）設問間の相関が高い設問項目が見られた。特に授業ア

降は同じような回答値を続けて回答する回答者が多ンケート後半ではいずれの設問間でも相関が高くなっいことがわかる。「設問６以降の設問の傾向が似てた。

いる」，もしくは回答者の「疲れ」が回答の集中力

参考文献を切らしている可能性がある。

１．楠木，杉田：スタディスキルの養成に関する研究―授

６．まとめ

業アンケートによる改善内容の把握―，平成 24 年度
広島工業大学紀要（教育編）

広島工業大学における授業アンケートの回答内容と成績評価基準である GPA との関係を調べた。さらに実施した

２．浅野，福田：アンケート記入方式による自己確立を目

授業アンケート自体の特徴を調べるため，授業アンケート指した学生生活記録の作成，平成 17 年度広島工業大の設問項目間の相関も調べた。本研究より以下の内容が明学紀要（教育編）らかになった。

３．佐藤：座学における授業改善の方法と効果について，

１）授業アンケート回答者の GPA が高くなると，回答内

平成 15 年度広島工業大学紀要（教育編）

容に以下の傾向が強く見られた。

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