持続的な教育・学習環境の改善のために学びと成長を促す
アセスメントデザイン
愛媛大学教育・学生支援機構教育企画室
准教授

山田 剛史

学習成果の
設定・可視化

学習環境の創造

アセスメントの実施・分析

アセスメント
ツールの
選択・開発

結果の
活用・共有

分析の視点と技術を体得し適切な仮説設定と検証を教育改善に活用できるのは調査結果の無機質な「データ」ではな
く、問題点とその解決の糸口を浮かび上がらせてくれる「情報」である。情報への変換が可能なデータを確実に取得するアセスメントの実施と、より有益な情報に変換するための分析が肝要である。

膨大なデータの海から有益な情報を生み出す
分析手法の解説の前に、まず、デー

データ分析の８つの方法

方法

難易度

内容

＜基本分析＞
単純集計★☆☆☆☆

平均値や分布状況等の結果を個別に示す（例：男女の割合、満足度の割合、学習成果の平均）

れ自体は無機質なもので、いくら収

クロス集計

★☆☆☆☆

集・蓄積しても、そこから改善の糸口

変数間の関連（該当人数）
をマトリクス上で示す（例：性別×学年の学生数）＜統計分析＞を見いだすのは難しい。データは情報χ2(カイ二乗)検定★★☆☆☆

クロス集計の応用版で、人数のバラつきを検定する（例：男女による奨学金受給の有無の差）

相関分析

★★☆☆☆

複数の変数間の関連性を−1〜＋1の値で示す（例：成績と学習成果の関連）

t検定

★★★☆☆

2つの変数の平均値の差を検定する（例：男女による学習成果の差の比較）

分散分析

★★★★☆

3つ以上の変数の平均値の差を検定する（例：学年の違いによる学習成果の差の比較）

タと情報の違いを整理する。データそを生み出す素材であり、膨大なデータの海の中から必要なものを取り出し、教育改善のために必要な変換（分析）を施すことによって情報となる。

み合わせで考えることができる。それがある。時間がたつにつれてデータの認証評価の第 1 サイクルではデータ

ぞれ一長一短あるが、短所を補う工夫

鮮度はどんどん落ちていくので、分析を収集・蓄積すればよかったが、第 2

回帰分析

★★★★★

相関分析が関連性のみを示すのに対し、因果関係を示すことが可能（例：学習環境が学習成果に及ぼす影響）もさまざまな大学で実践されている。

は少数の担当者で早急に行うことが望サイクルではデータの分析・活用まで

クラスター分析★★★★★

2 回にわたったステップ 3 では、ア

紙媒体でもテキストリーダーで読める

ましい。フィードバックには一定の時求められるようになった。このことか似ているものを集めて分類する（例：授業に没頭する学生群と課外活動に没頭する学生群の学習成果に関する差異）

セスメントツールの選択・開発についようにしてデータ入力の負担を軽減す

間を要するが、早ければ早いほど活用

らも、データから情報への変換の重要て解説した。特に、学生調査を新規にる例もある。ウェブでも学外のパソコ度は高い。分析については次の項で、性がわかる。以下、データ分析の観点ではないか」「ピア・サポートは関与

られる方法だが、個別項目ごとの集計開発する場合、項目の策定はもちろンやスマートフォンでの入力を可能に

フィードバックについては次回、具体と具体的な分析手法を紹介する。

する学生双方に影響を与えているので値では教育改善の糸口はなかなか見えん、実施に至るプロセスや実施後の分したり、履修登録の際に入力を必須と的に解説する。

【分析の基本１ 比較（相対化）】はないか」「正課外活動に熱心な学生ない。最低でもクロス集計など、一定

析など、教育改善につなげるためのスしたりすれば、回収率を高められる。

これら 4 つの準備事項を盛り込んだ

膨大なデータを情報に変換する際のは正課でも熱心なのではないか」との比較の視点が必要である。

テップが重要だ。今回は、アセスメン

第 4 は、実施後の方針である。デー

アセスメントに関する方針（アセスメ

基本は「比較（相対化）」であり、多種いった仮説である。これらに対する答

トの中でも主に学生調査を念頭に置タが回収 さ れ た 後 の 分 析 や 結 果 のント・ポリシー）を明確にすることも多様な調査間、データ間の比較や関連

えは筆者の調査・研究では全て「Yes」

き、実施・分析について解説する。

フィードバック方法を明確にする必要重要だ。

性を意識することだ。例えば、①経年だが、こうした仮説を立て、それに関での比較（2012 年度と 2013 年度の入連するデータを分析・検証すれば、教学生の試験成績の比較）、②異なる項目育改善に資する情報となる。

データは生もの
分析・還元は速やかにアセスメントを実施するうえで事前に決めておくべきことがある。ここでは 4 つ取り上げる（図表 1）。第 1 は、実施体制である。どのような体制の下で実施するのか、イニシアチブは誰が

図表1

調査実施のための準備明確にしておく必要がある。特定の部
局内での実施ではなく全学実施のような部局横断型の場合、利害対立を含
め、さまざまな問題が生じることもあるので、体制の明確化が必要である。

が偶然のものか、確率論的に支持でき

特定の部局等で実施する場合、企画から実施に至る過程は比較的容易だが、多様な比較や相対化の視点が弱くなりがち
横断型 複数の部局等をまたいで実施する場合、多様な比較や相対化がしや
すいが、企画から実施に至る過程が困難

査間のデータの比較（GPA と単位修しい」という声をよく耳にする。確かるものかを見極めること」である。

得率の関連性、新入生調査と卒業生調に一定のセンスは必要だし、毎日デー

例えば、ある教育手法を用いて 30

査の共通設問のデータ比較）、③組織間

タとにらめっこしても設定できなかっ人対象の授業を行い、受講前と受講後の比較（学内の学部・学科間の比較やたりする。ファッションと同じで、他に成長感を測定したところ、受講後に他大学との比較）などがある。

大学で見聞きした事例の模倣などで試平均値の上昇が見られたとする。その他に、自学の掲げる目標値との比較

行錯誤を重ねて身に付けるしかない。

結果から、これが成長感を高める効果

や法規等、外部から求められる基準

高等教育に関する理解を深めることや的な教育手法だとは言い切れない。成（単位制度や授業時間外学習など）と自学をよく知ること、教職員間で素朴長感の上昇は他に影響を受けたものかの比較、さらにこれらの比較を個々のな疑問を共有することも大切だ。

もしれないし、たまたまその学生、そ学生について行うことも重要である。

【分析の基本３ 分析技術の修得】の年度だけの変化かもしれない。

全数調査

２．
調査対象

結果データが全体の傾向を表しているので信頼性は高いが、デー
タ収集は容易ではない抽出調査 特定の目的（特定の教育プログラムの受講者等）のため実施。
データの精度は落ちるが、統計的解析によって信頼性を保証

３．
実施方法

質問紙かウェブか、授業内か後日・郵送かなど（図表2参照）

４．
実施後の方針分析
結果

合、全数調査は現実的に不可能に近

図表2

誰が、
いつまでに、
どのような方法で行うのか
誰に、いつまでに、
どのような方法（媒体）
で返すのか

実施方法の比較

く、大抵は学生の一部が対象になる。

方法

質問紙

ウェブ

奨学金を受給している学生や特定の教授業等その場で回答・回収

回収率は最も高いが、担当教職員の負担が重く、時間もあまり長くかけられない。回収と集計が大変回収率が高く、配布・回収およびデータ
入力の手間もかからない。一方で、多くの学生が回答を入力できるICT環境が必要になる

授業への影響は回避できるが、回収率は格段に落ちる。郵送の場合、封入作
業や督促など、教職員の負担も発生する。回収と集計が大変

教室以外、あるいは学外からもアクセス可能な仕様にすれば大掛かりなICT環境が不要で、教職員の負荷は低くなる。
配布・回収およびデータ入力の手間もかからない。
ただし、回収率は落ちる

育プログラムを受講している学生な
ど、戦略的・意図的に抽出する場合もある。調査対象は、アセスメントの目的に沿って決められる。
第 3 は、実施方法である。図表 2 に示すように、回収方法と実施媒体の組

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後日回収・郵送統計分析の基本的な考え方は「結果とはいえ、「仮説や問いの設定は難

第 2 は、全数調査か、抽出調査かといった調査対象である。大規模校の場

施策と結果の因果関係を
確率論的に捉える分析

間のデータの関連性の把握、異なる調

単体型

１．
実施体制

※難易度は一般の教職員を想定した場合の相対的なもので、あくまで目安。

ポイント

準備（決めるべきこと）

取るのか、予算の出所や上限と併せ、

32

図表3

【分析の基本２ 仮説（問い）の設定】

比較の視点が定まり仮説（問い）を

見た目の差だけでは、その教育手法分析における重要な観点の 2 つ目は立てても、一定の分析技術がなければが他の学生にも、あるいは次年度以降

仮説を設定することだ。比較をすると疑問は疑問のまま、経験則に基づく見

も効果（汎用性）があるとは言えない。

言っても、何と何を比較すればいいの解にとどまる。ここでは、図表 3 で代確率論的な観点から、その差が意味のかがわからなければ分析は前に進まな

表的な 8 つの分析方法を示す。

あるものかを検討（統計学ではこれをい。分析を行う前提として仮説（ある大別すると、基本分析と統計分析と「検定」と言う）しなければ、説得力

いは「問い」）を立てる必要がある。

がある。基本分析に該当する単純集計のある結果として他者に伝達すること

例えば、「1 年次の学習態度や成績やクロス集計では、得られたサンプルはできない。これが調査を扱ううえでが 2 年次以降にも影響を与えているのの平均値や分布を示す。最もよく用いの基本的なルールである。

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33

が可能となる。

確率論的な観点から検討するための多寡による学習成果の差異を検討した

具体的な方法が図表 3 の 6 つの統計分いとする。学生生活は大別すると、正析だが、その中のクラスター分析を少課（授業）、準正課（留学等）、正課外

し紹介したい。他の分析とは表現のし（アルバイト等）の 3 層からなる。全

かたが異なり、統計的に性質の似ていての学生がこの 3 層に少なからず傾倒るものを集めて類型化する手法だ。

しているが、それぞれの層への力の入

アセスメントの担当者は、データ分

れ具合は個人によってさまざまだ。

析に基づき説得力ある情報を提供する

学生が 100 人いれば 100 通りの個性

専門性を高めるために求められる日々の研さんがあるというのはそのとおりだが、そクラスター分析を用いれば、3 層全必要がある。今回は、学生調査等の間

こに 100 通りの施策で対応していててに積極的な学生（あるいはその逆の接評価型のデータ分析を中心に取り上は、教育や学生支援を組織的に行うう学生）や正課にのみ注力している学生

げた。教務データ等の直接評価型の分

えでの労力、コストは計り知れない。

など、個人の活動への力点の置き方で

析では、統計的手法を用いずとも一定

個別性を否定するわけではないが、学タイプ分けができる。そして、タイプの説得力ある情報に変換できる。

生の生活様式や意識には一定の傾向がの違いによる学習成果の差異を検討

いずれにせよ、アセスメント担当者

あり、タイプ別の把握も必要だ。

し、活動のバランスの偏りをふまえたには一定の専門性（知識・技術）が必

教育や学生支援の方策を検討すること要で、日々の研さんが不可欠だ。

例えば、学生生活で傾倒する対象のケーススタディ

立命館大学

調査設計、分析、情報還元の全機能を専門スタッフが担う
全学共通＋学部独自の各学部双方の教育の質の保証・向上

4 つ目は、迅速かつ適切なフィー

設問バランスに配慮に寄与する情報を提供している。

ド バ ッ ク を 行 っ て い る 点。調 査

立命館大学教育開発推進機構内に

2 つ目は、調査データに対し、当（データ）は鮮度が重要だ。学生は設置された「IR プロジェクト」（専

該学部の課題やニーズに応じた分析

どんどん入学し、卒業していく。結任教員 4 人＋職員 2 人で構成）が、がなされている点。教育改善に関す

果を改善サイクルの俎上に乗せるに2009 年から取り組んできた教学 IRる課題やニーズには学部間で共通すは、迅速かつ適切なフィードバック

は、筆者が最も強くインスピレー

るところもあるが、各学部の固有性が不可欠だ。仰々しい報告書を年度

ションを受けている取り組みであもある。
「今、ここで」必要な結果末に出しているようでは遅い。

る。責任者の鳥居朋子教授とは、共を返せば、教育改善のための礎とな

IR プロジェクトでは 3 段階に分同研究や情報交換など密なやり取りり得る。その実現のための分析技術

けて結果をフィードバックする。基をしている。教学 IR が実質的に機を有したスタッフの雇用（適材適所

礎集計結果の速報（メール）、教務

能している 4 つの要因を示したい。

の人材配置）も効果的だ。

データとの関連の分析を加えた詳細なレポート（対面）、対面時に出た

1 つ目は、教育改善志向の調査設

34計がなされている点。連載の Step3

３段階の情報還元を要望等に応じた追加分析等のレポー

後編でも指摘したが、調査項目の設スピーディーに実施

ト（対面）を、学部との調整のうえ
調査実施後数か月以内に出す。

定はアセスメントの成否を分ける重3 つ目は、学生調査と教育改善、要な営みである。学外の動向も含

特にミドル（カリキュラム）レベル

IR プロジェクトでは調査設計とめ、全学的に共通の枠組みの下で設の FD との連動（コミュニケーショ

分析技術、コミュニケーション・

計 す る 必 要 が あ り、こ の IR プ ロン・ルート）が担保されている点。

ルートの確保と効果的なフィード

ジェクトではそれが担保されてい調査は単なる実態把握や管理・評価

バックなどが、担当スタッフの専門る。加えて、各学部の教育改善促進のためのツールとしてではなく、改性を生かしながら全体として機能しのツールとして活用しやすいよう

善のためのリソースとして位置付けている。各大学で IR の専門スタッに、学部ごとの独自設問を設けていられることが肝要で、教育改善を所

フを雇用することは現状、困難である。共通設問と独自設問のバランス掌する学部執行部とのパイプをつなるが、教育改善の実質化に必要不可に配慮した調査設計により、全学といでおく必要がある。

欠であることを示す事例と言える。

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