2021(令和 3)年度
大学戦略 IR 室活動報告 [抜粋版]

国立大学法人滋賀大学
大学戦略 IR 室大学戦略 IR 室活動報告 (2021(令和 3)年度)
1. 2021 年度活動の概要
2021 年度は、以下の課題を中心に活動を進めた。
(1) 大学入学共通テスト（大学入試センター試験）、二次試験及び入学後の成績相関に関する分析（教育学部関連）
内容：一般選抜、特に前期試験の数学、国語の有効性について、大学入学共通テストの成績と比較・分析するとともに、入学後の成績との相関を分析することにより、今後の一般選抜の在り方を検討する際の資料として活用する。
(2) 「経済・経営データサイエンスコース（仮称）」の設置に向けた事前分析（経済学部
関連）
内容：以下の項目を分析することにより、「経済・経営データサイエンスコース（仮称）」の修了要件等を検討する際の資料として活用する。
①コア科目（ミクロ経済学、マクロ経済学、統計学）を AB セットで履修した人と A だけ履修した人の成績の分析（修得総単位数や GPA）②「AB セットのコア科目を 2 科目（8 単位）以上修得」を進級・卒業要件にしていたときの留年率のデータ（H28 年まで）と H29 年以降の留年率のデータ③DS 副専攻に所属している学生の AB セットの修得状況(3) 第１期データサイエンス学部卒業生に係る入学区分、入試成績、文系理系別に見た
在学中の成績パフォーマンスの分析（データサイエンス学部関連）
内容：令和 2 年度末に卒業したデータサイエンス学部第１期生の入学区分別・入試成績別・文系理系別の GPA を分析（第２期生との比較を含む）し、今後の入試戦略等に活用する。
(4) 入試広報に関する分析
内容：進路選択の参考となった情報源、滋賀大学ホームページの情報、及び入学者選抜試験成績と初年度 GPA の関連を分析することによって、本学の教育プログラ
ムへの初期適応に成功する学生の情報探索行動の特徴を探り、学生獲得のみではなく、円滑な高大接続を支援し得る入試広報への強化改善に活用する。
(5) 令和３年度新入生意識等調査の分析
内容：本学のブランド力分析の一環として、新入学生の本学選択の要因を把握するため、令和３年度新入生意識等調査の分析を行う。令和元年度入学生との比較や学部間の比較によるクロス分析を実施する。

1

2. 分析結果と政策へのインプリケーション(1)～(3)省略【付録 1～3 含む】(4)

入試広報に関する分析（高大接続・入試センター関連）【P8 付録 4】

入学者が円滑な高大接続を成し遂げ、本学の教育プログラムへの初期適応に成功できるように支援することは、学業不振や離学を防止し、入学者と本学双方の損失を防止することに繋がる課題である。本分析では初年度 GPA を、本学の教育プログラムへの初期適応に成功したか否かを反映する指標として使用した。その上で、進路選択時にどのような情報源・情報内容を参考としていた学生の初年度 GPA が高かったかを分析することによって、初期適応に成功する学生の情報探索行動の特徴を探り、その分析結果を、学生獲得のみではなく、本学の教育プログラムへの初期適応、ひいては円滑な高大接続の支援にも資する入試広報への強化改善に活用することを目的とした。
分析は学部別に行った。その理由は、アドミッション・ポリシー、デイプロマ・ポリシ
ー、情報発信内容、及び初年度科目が学部毎に異なるためである。また、一般選抜以外の選抜方式による入学者については、試験内容の多様性が高いこと、及び募集区分別の人数が少ないことから、情報源、及び情報内容に係る回答の分布からの読み取りにとどめ、入学者選抜試験の得点率を伴う分析は一般選抜による入学者を対象とした。

教育学部入学者の分析結果
進路選進路選択の参考にしたと答えた者の割合が高かった情報源は、「滋賀大学ホーム
ページの情報」、「インターネット上の情報（受験支援サイト等）」、及び「高校の先生の意見」であった（付録 4 の Figure 2）。したがって、それらの情報源における情報発信の強化改善、及びそれらの情報源への情報提供・連携の強化改善が、学生獲得のための効
果的な強化目標と考えられる。その中でも「滋賀大学ホームページの情報」は、初年度
GPA の高さと関連しており（付録 4 の Table 6）、学生獲得のみではなく、本学の教育プ
ログラムへの初期適応の成功に繋がりやすい情報源である可能性が高い優先的な強化目標と考えられる。また、後期日程入学者以外で進路選択の参考にしたと答えた者の割合が高かった「家族の意見」も初年度 GPA の高さと関連しており（付録 4 の Table 6）、受験当事者のみでなく、その家族となり得る広い年齢層の市民に向けた広報活動が重要と考えられる。
滋賀大学ホームページの情報内容では、「大学概要（歴史・理念、組織、教職数、学生数等）」、「入試情報（受験案内、出題・合格情報、資料請求、入学にかかる費用等）」、「教育（カリキュラム等）」、及び「進路（就職・進路支援、就職情報、資格等）」を参考としたと答えた者の割合が高く、それらの情報が進路選択に対する影響力を広く発揮していることが窺えた（付録 4 の Figure 4）。但し、後期日程入学者において2

「入試情報（受験案内、出題・合格情報、資料請求、入学にかかる費用等）」を参考としなかった者よりも参考とした者の初年度 GPA が高かった以外には、初年度 GPA との間に明確な関連は見られなかった（付録 4 の Table 7）。なお、参考としたと答えた者の割合が非常に低かった情報内容については、参考とされることの多い「大学概要（歴史・理念、組織、教職数、学生数等）」等の情報との関連性をわかりやすく示す、掲載ページ間にリンクを設置する等の方策を検討する必要があると考えられる。
入学者選抜試験については、2019 年度一般選抜入学者が受けた個別学力検査等得点率とセンター試験得点率の間に負の関連が示されたこと、及び個別学力検査等得点率が初年度
GPA の予測に寄与しなかったこと（付録 4 の Table 2）に注意が必要と考えられる。なお、前期日程入学者、後期日程入学者、及び早期選抜入学者の間に、初年度 GPA の明確な差異は認められない（付録 4 の Table 4, Table 5）。
オープンキャンパスの開催については、早期選抜入学者に対して、進路意思決定のために有用な情報を提供する機会として機能していることが窺えた（付録 4 の Figure 2, Figure3）。他方、一般選抜入学者のオープンキャンパス参加率の相対的な低さからは、オープンキャンパス開催情報の広報と、参加のしやすさに改善の余地があると考えられる。なお、オープンキャンパスは、2020 年度以降は 3 学部共に、対面開催ではなく Web 上で開催されている。その影響は次年度以降に分析可能となる 2021 年度入学者の分析結果と今回の分析結果の比較によって検討していくこととなる。
入学年度別の差異については、後期日程入学者において、2019 年度入学者では際立って低かったオープンキャンパス参加率、「オープンキャンパスで得た情報」及び「教育（カリキュラム等）」を参考としたと答えた者の割合が 2020 年度入学者では高くなったことが注目される（付録 4 の Figure 2, Figure 3, Figure 4）。
経済学部・DS 学部と比べて特徴的であったのは、「高校の先生の意見」、及び「教育（カリキュラム等）」を進路選択の参考としたと答えた者の割合が相対的に高かったこと、及び前期日程入学者におけるオープンキャンパス参加率も相対的に高かったことであった。また、「家族の意見」を進路選択の参考とした者の初年度 GPA が高かったこと（付録 4 の Table 6）も教育学部の特徴であった。
経済学部入学者の分析結果
進路選択の参考にしたと答えた者の割合が高かった情報源は、「滋賀大学ホームページの情報」、「インターネット上の情報（受験支援サイト等）」、及び「高校の先生の意見」であった（付録 4 の Figure 6）。したがって、それらの情報源における情報発信の強化改善、及びそれらの情報源への情報提供・連携の強化改善が、学生獲得のための効果的な強化目標と考えられる。その中でも「滋賀大学ホームページの情報」は、初年度 GPAの高さと関連しており（付録 4 の Table 12）、学生獲得のみではなく、本学の教育プログ3

ラムへの初期適応の成功に繋がりやすい情報源である可能性が高い優先的な強化目標と考えられる。
滋賀大学ホームページの情報内容では、「大学概要（歴史・理念、組織、教職数、学生数等）」、「入試情報（受験案内、出題・合格情報、資料請求、入学にかかる費用等）」、及び「進路（就職・進路支援、就職情報、資格等）」を参考としたと答えた者の割合が高く、それらの情報が進路選択に対する影響力を広く発揮していることが窺えた（付録 4 の Figure 8）。その中でも「進路（就職・進路支援、就職情報、資格等）」は初
年度 GPA の高さと関連しており（付録 4 の Table 13）、学生獲得のみではなく、本学の教育プログラムへの初期適応の成功にも寄与する可能性が高い優先的な強化目標と考えられる。なお、参考としたと答えた者の割合が非常に低かった情報内容については、参考とされることの多い情報との関連性をわかりやすく示す、掲載ページ間にリンクを設置する等の方策を検討する必要があると考えられる。
入学者選抜試験について、特に注意を要すると考えられる結果は見られなかった。なお、前期日程入学者、後期日程入学者、及び早期選抜入学者の間に、初年度 GPA の明確な差異は認められない（付録 4 の Table 10, Table 11）。
オープンキャンパスの開催については、早期選抜入学者に対して、進路意思決定のために有用な情報を提供する機会として機能していることが窺えた（付録 4 の Figure 6, Figure7）。他方、一般選抜入学者のオープンキャンパス参加率の相対的な低さからは、オープンキャンパス開催情報の広報と、参加のしやすさに改善の余地があると考えられる。
入学年度別の差異については、目立った差異は見られなかった。
教育学部・DS 学部と比べて特徴的であったのは、経済学部の早期選抜者には幅広く情報を収集して進路選択の参考とした者が多いことであった（付録 4 の Figure 6, Figure 8）。
DS 学部入学者の分析結果
進路選択の参考にしたと答えた者の割合が高かった情報源は、「滋賀大学ホームページの情報」、「インターネット上の情報（受験支援サイト等）」、及び「家族の意見」であった（付録 4 の Figure 9）。したがって、それらの情報源における情報発信の強化改善、及びそれらの情報源への情報提供・連携の強化改善が、学生獲得のための効果的な強化目標と考えられる。なお、2020 年度の後期日程入学者に限り、「高校の先生の意見」を参考としなかった者よりも参考とした者の初年度 GPA が低かったこと（付録 4 の Figure 13）には注意が必要と考えられる。
滋賀大学ホームページの情報内容では、「大学概要（歴史・理念、組織、教職数、学生数等）」、「入試情報（受験案内、出題・合格情報、資料請求、入学にかかる費用等）」、及び「教育（カリキュラム等）」を参考としたと答えた者の割合が高く、それらの情報が進路選択に対する影響力を広く発揮していることが窺えた（付録 4 の Figure411）。その中でも「教育（カリキュラム等）」は初年度 GPA の高さと関連しており（付録 4 の Table 19）、学生獲得のみではなく、本学の教育プログラムへの初期適応の成功にも寄与する可能性が高い優先的な強化目標と考えられる。なお、参考としたと答えた者の割合が非常に低かった情報内容については、参考とされることの多い情報との関連性をわかりやすく示す、掲載ページ間にリンクを設置する等の方策を検討する必要があると考えられる。
入学者選抜試験については、2019 年度の後期日程入学者において、入試得点率、及び個別学力検査等得点率と初年度 GPA の間の単相関係数が共に有意な負の値を示したこと（付録 4 の Table 14）、及び個別学力検査等得点率が低い者に限り、2019 年度の後期日程
一般選抜試験によって入学した者の初年度 GPA が他に比べ高かったこと（付録 4 の Figure12）に注意が必要と考えられる。なお、前期日程入学者、後期日程入学者、及び早期選抜
入学者の間に、初年度 GPA の明確な差異は認められない（付録 4 の Table 16, Table 17）。
オープンキャンパスの開催については、早期選抜入学者に対して、進路意思決定のために有用な情報を提供する機会として機能していることが窺えた（付録 4 の Figure 10, Figure11）。他方、一般選抜入学者のオープンキャンパス参加率の相対的な低さからは、オープンキャンパス開催情報の広報と、参加のしやすさに改善の余地があると考えられる。
入学年度別の差異については、まず、先に述べた情報源と初年度 GPA との関連の分析
結果（付録 4 の Figure 13）が挙げられる。その他、情報源において「高校の先生の意見」
を参考にしたと答えた者の割合が 2019 年度入学者に比べて 2020 年度入学者が若干高くなったこと（付録 4 の Figure 9）、滋賀大学ホームページの情報内容において進路選択の参考にしたと答えた者の割合が 2019 年度入学者に比べて 2020 年度入学者が高くなった項目
が、後期日程入学者と早期選抜入学者において散見されたこと（付録 4 の Figure 11）、及び前期日程入学者のオープンキャンパス参加率が 2019 年度入学者に比べて 2020 年度入学者が高くなったこと（付録 4 の Figure 10）が挙げられる。
教育学部・経済学部と比べて特徴的であったのは、「高校の先生の意見」、及び「進路（就職・進路支援、就職情報、資格等）」を進路選択の参考としたと答えた者の割合が相対的に低かったことであった。2020 年度末に第 1 期生が卒業し、進路実績が公開されたことは、高等学校等における進路指導、及び受験者の情報探索行動に大きな変化をもたらし得る。これからの入試広報が、DS 学部、及び 3 学部体制となった滋賀大学の前途にとって非常に重要であると考えられる。

(5)

令和３年度新入生意識等調査の分析【P48 付録 5】

本分析は、新入生意識等調査をもとに、新入生の進路選択に影響した要因を検討し、今後の広報、特に高校生向けの広報に関する政策に活かすことを目的としている。本報告では、

5

令和元年度実施の調査と 3 年度調査の結果を比較し、その変化を中心に検討していく。
【肯定的に評価しうる変化が明確に確認された項目】
Q1

高校 2 年生までの認知度
経済学部、DS 学部、それぞれ約 10%ポイント上昇

Q2

センター試験以降に本学志望決定した者の割合
DS 学部 48%から 28%に大きな低下、経済学部 47%から 41%に低下

Q4

教授陣が魅力的経済学部において、44%から 58%に大きく上昇

Q5

国立大学としてのブランド
DS 学部 80%から 68%に低下。

Q7

学びたい分野で評価が高いこと
DS 学部 95%から 97%へ、経済学部 85%から 90%へ上昇。

Q8

データサイエンスに関する取組で注⽬されている⼤学であること
3 学部ともに約 10%ポイント上昇。教育学部 11％から 20%、経済学部 25%から 37%、
DS 学部 72%から 82%に上昇。

Q9

学習環境が整備されていること
経済学部において、57%から 68%へ上昇。

Q10 学習⽀援・就職⽀援が充実していること
経済学部において、68%から 79%へ上昇 (教育学部、DS 学部では低下)
Q12 ⼤学のおかれている環境
経済学部、DS 学部と合わせて引き彦根キャンバスでみると、43%から 50%に上昇。
Q13 通学しやすいこと
経済学部 33%から 40%、DS 学部 31%から 37%に上昇。
Q15 ⾃分に適した⼊学試験制度があること
DS 学部において、54%から 68%へと大幅に上昇。
Q17 進路の参考情報源
滋賀大学 HP の情報を選択した者が各学部ともに数パーセントポイント上昇。約 4 分 1の新入生が HP を進路選択の参考としており、他の情報源に比べ高い比率となっている。
Q22 本学ホームページの印象
肯定的評価をする回答が、各学部ともに増加し、約 3 分 2 の学生が「良い」「どちらかといえば良い」と回答。特に「良い」とする回答が、DS 学部では 27%から 41%へ、経済学
部では、24%から 35%に増加。
【以上を踏まえての検討】
Q1、Q2 の結果は、高校生に対する認知度の上昇、またセンター試験時前に本学志望を決6

定する者の増加という点で、本学が高校生の選択肢としての評価が高まっていることを示唆している。そのことは、Q5 から Q12 の解答に示されるように、各学部毎に多少の違いはあるが、本学の魅力に対する評価が高まっていることからも示されている。
DS 学部については、国立大学という一般的な要素のポイントが低下しているのに対し、
データサイエンス分野での学びへ希望する者が、同分野での本学の評価に魅力を感じ選択していることが示されている。Q8 の回答からは、データサイエンス分野での評価が高校生層にも浸透が進み、教育、経済両学部の選択においても好影響を与えていることがうかがえる。
経済学部については、これまで他学部に比べ低かった「Q4 教授陣が魅力的」とする回答
が他学部と比肩もしくはしのぐ水準に高まっていること、また「Q9 学習環境」「Q10 学習支
援・進路支援」の肯定的回答が増加しており、この間の環境整備、情報発信への取り組みの成果といえる。
「Q13 通学をしやすいこと」の影響が高まっていることが、経済、DS 学部にみられるが、このことはコロナ禍における地元志向(自宅通学志向)が反映されている可能性がある。
DS 学部について、「Q15⾃分に適した⼊学試験制度があること」に比率が高まっているが、この点は入試制度に対する理解が受験者側で深まってきていることを示していると思われる。
Q17 および Q23 の回答からは、本学 HP を進路選択に活用している者が増加していること、HP の評価が高まっていることが示されており、HP の充実が成果をあげていることを示している。
令和元年度入学生と令和 3 年度入学生に対する調査結果の比較から、全体として、高校生層への本学の認知度が上昇していることがうかがえ、そのことに HP を含む広報活動の充実が一定寄与していることがうかがえる。

7

大学戦略 IR 室活動報告 （2021（令和 3）年度） 付録 4

入試広報に関する IR 分析結果について
入試広報、及び入学者選抜試験に関する分析課題は以下のとおりである。
進路選択の参考となった情報源、滋賀大学ホームページの情報、及び入学者選抜試験成績と初年度 GPA の関連の分析
以上の分析を以って、本学の教育プログラムへの初期適応に成功する学生の情報探索行動の特徴を探り、学生獲得のみではなく、円滑な高大接続を支援し得る入試広報への強化改
善に活用する。
1.

統合データベースの作成について
大学戦略 IR 室では、本学 2019 年度・2020 年度入学者に係る下記データベースを統合したデータベースを作成した。
・統合したデータ
学務課（学籍データ・Dream campus、成績データ・Dream campus）
入試課（入試データ）
大学戦略 IR 室（新入生意識等調査データ）・作成した統合データベースのデータ件数 1612 件
2.

統合データベースについての集計・分析
分析課題に関連する主な指標について、統合データベースを HAD17.202 ソルバーオン（清水, 2016）及び G*Power3.1.9.6（Faul, Erdfelder, Lang, & Buchner, 2007）を利用して集計・分析した。
・情報源、及び情報内容に係る回答の分布の確認
・初年度 GPA、入試得点率、センター試験得点率、及び個別学力検査等得点率の記述
統計量と変数間の単相関係数の確認
・初年度 GPA を目的変数とし、進路選択の参考となった情報源、入学者選抜試験成績、入学年度、及び入試日程を説明変数とした重回帰分析
・初年度 GPA を目的変数とし、進路選択の参考となった情報内容、入学者選抜試験
成績、入学年度、及び入試日程を説明変数とした重回帰分析

8

3.

2 の集計結果をもとに分析を行った。

（1）分析対象者
新入生意識等調査に回答し、入学初年度末に GPA が記録された新入生を有効標本とし、学部・選抜方式・入学年度別にみた有効標本
サイズと入学者総数比を Table 1 に示す。
入学者総数比は高まり、
全数回答に近づいている。
（2）当該年度入学者の置かれた環境
2019 年度には、データサイエンス研究科博士前期課程が開設された。また、兵庫教育大学大学院連合学校教育学研究科博士課程の構成大学に加わった。これらの変化が、入学者の進路展望及び学修生活に影響を与えた可能性がある。加えて、後述の COVID-19 感染拡大防止のための生活・学修環境の激変前に入学初年度を送った最後の入学年度である。
2020 年度には、教育学部に AO 入試（現・Table 1
学部・ 選抜方式・ 入学年度別にみた有効標本サイ ズと 入学者総数比
選抜 入学
入学者
n
学部 方式 年度 N
総数比2019 145 125 86.21%
前期2020 139 136 97.84%
2019
21 18 85.71%
教育 後期
2020
17 17 100.00%
75 73 97.33%
早期 2019
選抜 202077 76 98.70%
2019 164 127 77.44%
前期2020 165 145 87.88%
2019 191 147 76.96%
経済 後期
2020 191 172 90.05%
早期 2019 109 81 74.31%
選抜 2020 105 95 90.48%
2019
58 50 86.21%
前期
2020
64 62 96.88%
2019
28 26 92.86%
DS
後期
2020
21 20 95.24%
19 18 94.74%
早期 2019
選抜 2020
20 18 90.00%
注） N は当該カ テゴ リ ーの入学者総数， n は有効標本サイ ズを 表す。

総合型選抜）
による入学者が初めて入学した。
また、データサイエンス研究科に博士後期課程が開設されキャリアパスが整った。更に、
データサイエンス学部第 1 期生が最終学年となった年度であり、データサイエンス学部生
にとって、身近な先輩が卒業後の進路を決定していく様子を間近に見ることができるようになった最初の年度であった。加えて、2020 年度入学者は、COVID-19 感染拡大防止のための登校制限、オンライン授業、アルバイト先探しの困難等、生活・学修環境の激変の中で大学生活を開始した入学年度である。
（3）検討目的と分析の方針
本分析では初年度 GPA を、本学の教育プログラムへの初期適応に成功したか否かを反映する指標として使用する。本学の教育プログラムへの初期適応に成功した学生は高い初
年度 GPA を獲得し、初期適応に躓いた学生は初年度 GPA が相対的に低くなると考えられるためである。その上で、進路選択時にどのような情報源・情報内容を参考としていた学生の初年度 GPA が高かったかを分析することによって、初期適応に成功する学生の情報
探索行動の特徴を探る。その分析結果を、学生獲得のみではなく、本学の教育プログラム
への初期適応、ひいては円滑な高大接続の支援にも資する入試広報への強化改善に活用することを目的とする。入学者が円滑な高大接続を成し遂げ、本学の教育プログラムへの初9期適応に成功できるように支援することは、学業不振や離学を防止し、入学者と本学双方の損失を防止することに繋がる。
但し、種々の情報源・情報内容と初年度 GPA との関連を個別に分析した場合には、情報探索に積極的な学生が、全ての情報源・情報内容を参考とし、授業にも積極的に取り組み高い初年度 GPA を獲得することによって、全ての情報源・情報内容が初年度 GPA と正の関連を一様に示し、情報源・情報内容ごとの特徴・差異を検討できなくなることが予想される。そこで本分析では、他の情報源・情報内容の影響を取り除いた上で個々の情報源・
情報内容と初年度 GPA との関連を検討する方法として重回帰分析を用いた。これによって、どの情報源・情報内容（説明変数）が、初年度 GPA（目的変数）の高さ、ひいては本学の教育プログラムへの初期適応に寄与しているか（関連しているか）を検討し、入試広報の効果的な強化目標と改善点を抽出することができる。
初年度 GPA の高低は、基礎学力の高低によっても規定されると考えられる。したがって基礎学力の高低の影響を統制しなければ上述の検討目的を達成できない。そこで本分析
では入学者選抜試験の成績も説明変数に加えることによってその影響を統制した。入学者
選抜試験の成績の指標には、学部・選抜方式・実技試験型等による出題科目・傾斜配点等
に従って入学者選抜試験の得点を計算し、その得点を満点で除算した値を「得点率」として用いた。詳細は入学者選抜要項を参照されたい。
なお，入学者選抜試験の成績と入学後の成績との関連は、切断効果（この場合、入学者
選抜試験不合格者の入学後の成績は得られず、合格者のデータのみで分析せざるを得ない
ため、実際の関連とは異なる結果が示される恐れがあること：Figure 1）によって歪むことが知られている。また、入学者選抜試験は多様な選抜方針・目標の下に計画されており、その成否の評価に適した指標もまた多様である。例えば、演習型授業において他の学生を牽引する人材の獲得を目標とした
募集区分の場合は、初年度GPA や通算GPA
ではなく、演習型授業に限定した GPA を評価指標とするのが望ましい。また、地域の学校教員に育つ人材の獲得を目標とした
募集区分の場合は、在学中の成績ではなく、卒業時に地域の学校教員となった者の比率
を評価指標とするのが望ましい。本分析において示された得点率（説明変数）と初年
度 GPA（目的変数）の関連は、入学者選抜
試験の成否を評価するものではないことを注記する。

10

以降の分析は学部別に行う。その理由は、アドミッション・ポリシー、デイプロマ・ポ
リシー、情報発信内容、及び初年度科目が学部毎に異なるためである。また、一般選抜以
外の選抜方式による入学者については、試験内容の多様性が高いこと、及び募集区分別の人数が少ないことから、得点率の算出、及び初年度 GPA との関連の分析は行わず、情報源、及び情報内容に係る回答の分布からの読み取りにとどめる。
（4）教育学部入学者の分析結果
情報源に係る回答の分布 教育学部入学者が進路選択の参考とした情報源を Figure 2 に、オープンキャンパス参加率を Figure 3 に示す。
選抜方式・入試日程・年度を問わず、「滋賀大学ホームページの情報」、「インターネ
ット上の情報（受験支援サイト等）」、及び「高校の先生の意見」を参考としたと答えた者の割合が高く、それらの情報源が進路選択に対する影響力を広く発揮していることが窺える。他方、「新聞・TV などの報道」を参考としたと答えた者の割合は非常に低く、学生獲得に繋がる情報発信機会として活用できていないことが窺える。
次に、選抜方式・入試日程別の差異に着目すると、早期選抜入学者は他に比べてオープ
ンキャンパス参加率が高く、「オープンキャンパスで得た情報」を参考としたと答えた者の割合も高かった。このことから、オープンキャンパスの開催は、早期選抜入学者に対して、進路意思決定のために有用な情報を提供する機会として機能していることが窺える。
他方、一般選抜入学者のオープンキャンパス参加率の相対的な低さからは、オープンキャ
ンパス開催情報の広報と、参加のしやすさに改善の余地があると考えられる。また、前期
日程入学者は他に比べて「予備校（塾）のスタッフの意見」を参考にしたと答えた者の割合が高かった。加えて、後期日程入学者以外では「家族の意見」を参考にしたと答えた者の割合が高かった。
年度別の差異に着目すると、後期日程入学者において、2019 年度入学者では際立って低かったオープンキャンパス参加率、及び「オープンキャンパスで得た情報」が 2020 年度入学者では高くなったことが読み取れる。その他に大きな差異は見られなかった。

11

Figure 2-1
教育学部入学者が進路選択の参考と し た情報源（ 1/2）
選択
0%

非選択
20%

40%

60%

80%

「滋賀大学ホームページの情報」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「滋賀大学入試広報誌の情報」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「インターネット上の情報」a
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「オープンキャンパスで得た情報」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「高校の先生の意見」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「予備校（塾）のスタッフの意見」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）a

紙幅の制約から 「 イ ン タ ーネッ ト 上の情報（ 受験支援サイ ト 等） 」 を 略記し た。

12

100%

Figure 2-2
教育学部入学者が進路選択の参考と し た情報源（ 2/2）
0%

選択
非選択
20%
40%

60%

80%

60%

80%

100%

「先輩の意見」一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「友人の意見」一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「家族の意見」一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「新聞・TVなどの報道」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「その他」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）

Figure 3
教育学部入学者のオープン キ ャ ン パス 参加率
参加
0%

不参加
20%
40%

一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）

13

100%

滋賀大学ホームページの情報に係る回答の分布 教育学部入学者が参考とした滋賀大学ホームページの情報を Figure 4 に示す。
Figure 4-1
教育学部入学者が進路選択の参考と し た滋賀大学ホ ーム ページの情報（ 1/2）
選択
0%

非選択
20%

40%

60%

80%

100%

「大学概要」a
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「キャンパス案内」b
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「入試情報」c
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「教育（カリキュラム等）」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「学生生活（大学生活，就学経費支援）」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）ab

紙幅の制約から 「 大学概要（ 歴史・ 理念， 組織， 教職数， 学生数等） 」 を 略記し た。
紙幅の制約から 「 キ ャ ン パス 案内（ キ ャ ン パス ， 交通案内等） 」 を 略記し た。

c

紙幅の制約から 「 入試情報（ 受験案内， 出題・ 合格情報， 資料請求， 入学にかかる 費用等） 」 を略記し た。

14

Figure 4-2
教育学部入学者が進路選択の参考と し た滋賀大学ホ ーム ページの情報（ 2/2）
選択
0%

非選択
20%

40%

60%

80%

100%

「進路」a
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「研究（研究者情報，研究活動等）」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「社会貢献（産学・地域連携等）」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「国際交流（留学支援，教育支援等）」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「ホームページを見ていない・わからない」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）a

紙幅の制約から 「 進路（ 就職・ 進路支援， 就職情報， 資格等） 」 を 略記し た。

選抜方式・入試日程・年度を問わず、「大学概要（歴史・理念、組織、教職数、学生数
等）」、「入試情報（受験案内、出題・合格情報、資料請求、入学にかかる費用等）」、「教育（カリキュラム等）」、及び「進路（就職・進路支援、就職情報、資格等）」を参考としたと答えた者の割合が高く、それらの情報が進路選択に対する影響力を広く発揮していることが窺える。他方、「研究（研究者情報、研究活動等）」、「社会貢献（産学・15地域連携等）」、及び「国際交流（留学支援、教育支援等）」を参考としたと答えた者の割合は非常に低かった。
次に、選抜方式・入試日程別の差異に着目すると、早期選抜入学者が他に比べて「大学概要（歴史・理念、組織、教職数、学生数等）」、及び「進路（就職・進路支援、就職情報、資格等）」を参考としたと答えた者の割合が高かった。その他に大きな差異は見られなかった。
年度別の差異に着目すると、後期日程入学者において、「教育（カリキュラム等）」を参考としたと答えた者の割合が、2019 年度入学者に比べて 2020 年度入学者の方が高かった。その他に大きな差異は見られなかった。
記述統計量と変数間の単相関係数 教育学部一般選抜入学者の初年度 GPA、入試得点率、センター試験得点率、及び個別学力検査等得点率の記述統計量と、変数間の単相関係数について、2019 年度を Table 2 に，2020 年度を Table 3 に示す。
Table 2
2019年度教育学部一般選抜入学者の初年度GPA・ 入試得点率・ セン タ ー
試験得点率・ 個別学力検査等得点率の記述統計量と 変数間の単相関係数
12
34 Range M (SD )**1. 初年度GPA
.20
.18
.06
4-0 2.64 (0.46)******
2. 入試得点率
.19
.74
.51
1-0 0.67 (0.04)****
3. セン タ ー試験得点率
.22
.84
-.19
1-0 0.69 (0.05)*
4. 個別学力検査等得点率 -.11.00-.54
1-0 0.62 (0.08)
Range
4-0
1-0
1-0
1-0
M
2.63
0.72
0.75
0.62
(SD )
(0.58) (0.02) (0.02) (0.06)注） 対角線の右上に前期日程入学者（ n =125） ， 左下に後期日程入学者（ n =18） の結果を 示し た。
****
p <.05p <.001
Table 32020年度教育学部一般選抜入学者の初年度GPA・ 入試得点率・ セン タ ー
試験得点率・ 個別学力検査等得点率の記述統計量と 変数間の単相関係数
12
34 Range M (SD )*1. 初年度GPA
.18
.12
.12
4-0 2.61 (0.53)******
2. 入試得点率
.19
.69
.69
1-0 0.64 (0.05)***
3. セン タ ー試験得点率
.15
.95
-.05
1-0 0.66 (0.05)
4. 個別学力検査等得点率 .17.33.03
1-0 0.60 (0.11)
Range
4-0
1-0
1-0
1-0
M
2.75
0.70
0.71
0.65
(SD )
(0.45) (0.04) (0.04) (0.06)注） 対角線の右上に前期日程入学者（ n =136） ， 左下に後期日程入学者（ n =17） の結果を 示し た。
***
p <.001

初年度 GPA と、入試得点率、センター試験得点率、及び個別学力検査等得点率との間の単相関係数は、先述の通り切断効果（Figure 1）が働くため、実際よりも小さな絶対値を16とりがちであることに留意する必要がある。入試得点率と、センター試験得点率、及び個別学力検査等得点率との間の単相関係数は、合否判定の参照値となる入試得点率に対して、センター試験得点率、及び個別学力検査等得点率が持つ影響力を示す。これは両試験の配点、及びセンター試験得点率と個別学力検査等得点率との間の単相関係数によって規定される。理想的には、共に正の値をとることが望ましい。センター試験得点率と個別学力検
査等得点率の間の単相関係数は、センター試験で測定された学力の高低と、個別学力検査
等で測定された学力の高低が似通っているほど大きな正の値をとる。仮にこの値が大きな正の値をとる場合、ほぼ同じ側面の学力をセンター試験と個別学力検査等で 2 回測定していること、換言すれば片方の試験のみでも事足りる構成になっていたことを示している。
センター試験と個別学力検査等の両方を課す目的に照らせば、片方の試験のみでは測定できない側面を補い合う構成になることが理想的であるため、この値は小さな絶対値をとることが望ましい。
以上の観点から Table 2、および Table 3 の分析結果を見ると、2020 年度入学者が受けた
一般選抜試験は、ほぼ理想的な構成になっていたことが読み取れる。他方、2019 年度入学者が受けた一般選抜試験は、センター試験得点率と個別学力検査等得点率の間に負の関連が示されたこと、即ち、片方の得点率が高い者ほど、他方の得点率は低かったことが特徴である。
なお、前期日程入学者に比べて後期日程入学者は学力が高いとみなされることがある。
センター試験得点率の差（Table 4）はそうした見方を裏付けるデータであるが、その優位性は初年度 GPA では見られない（Table 5）。また、一般選抜入学者と早期選抜入学者との間にも初年度 GPA の差は見られない（Table 5）。
Table 4
教育学部入学者のセン タ ー試験得点率を 従属変数と し ， 入学年度・ 入試日程を 要因とし た被験者間2要因分散分析
2019年度
2020年度
年度
F値
(df )
ES:f
1-β
要因
日程
n
M (SD )n
M (SD )***
125 0.69 (0.05)
136 0.66 (0.05)
12.93(1,292) .21 小 0.95
前期
年度
***
18 0.75 (0.02)
17 0.71 (0.04)
40.34(1,292) .37 中 0.99
後期
日程
(1,292) .02
0.07
年度×日程 0.14―***
p <.001

Table 5
教育学部入学者の初年度GPAを 従属変数と し ， 入学年度・ 入試日程を 要因と し た被験者間
2要因分散分析2019年度
2020年度
年度
F値
(df )
ES:f
1-β
要因
日程
n
M (SD )n
M (SD )
125 2.64 (0.46)
136 2.61 (0.53)
0.07(1,439) .01
0.06
前期
年度
18 2.63 (0.58)
17 2.75 (0.45)
0.35(2,439) .04
0.11
後期
日程
73
2.73
(0.57)
76
2.59(0.46)
1.17(2,439)
.07
0.26
早期選抜
年度×日程

17

情報源、及び入学者選抜試験成績と初年度 GPA との関連 どの情報源（説明変数）が、初年度 GPA（目的変数）の高さ、ひいては本学の教育プログラムへの初期適応に寄与しているか（関連しているか）を検討するため、初年度 GPA を目的変数とし、参考とした情報源、入学年度、入試日程、センター試験得点率、及び個別学力検査等得点率を説明変数とした重回帰分析を行った。情報源については、少数の入学者のみが選択した情報源を説
明変数に加えた場合、何らかの個別事情の影響によって全体的な傾向が把握できなくなる（式が歪む）恐れがある。そのため、教育学部一般選抜入学者全体の 25%以上が選択した情報源（Figure 2）に限って式に投入した。また、先述の通りセンター試験得点率と個別学
力検査等得点率の間に特徴的な関連が見られたこと（Table 2）を踏まえ、センター試験得
点率と個別学力検査等得点率の交互作用項（2 つ以上の変数の組み合わせの効果の有無を検討するためのもの）を設定した。加えて、入学年度，及び入試日程によって、情報源、センター試験得点率、個別学力検査等得点率、及びセンター試験得点率と個別学力検査等
得点率の交互作用項と初年度 GPA との関連が異なるか否かを検討するため、それらと入学年度，及び入試日程との交互作用項も設定した。分析の結果、2 次の交互作用項（3 つの変数の組み合わせの効果）が全て有意ではなかったため、1 次の交互作用項（2 つの変数の組み合わせの効果）までに限定して再分析を行った。その結果、1 次の交互作用項も全て有意ではなかった。これは、情報源、センター試験得点率、個別学力検査等得点率、及びセンター試験得点率と個別学力検査等得点率の交互作用項と初年度 GPA との関連に、入学年度，及び入試日程による差異は検出されなかったことを示している。そこでセンター
試験得点率と個別学力検査等得点率の交互作用項以外の交互作用項を除外して再々分析を行った。その結果を Table 6 に示す。
重回帰分析において、標本サイズが小さく、説明変数の数が多い場合、多重共線性（説明変数間の関連を統制する影響で、説明変数と目的変数との関連が歪んで示される恐れ）
や、過剰適合（回帰式の予測力が実際以上に高く示される恐れ）の可能性が高くなる。今回の分析では、表中に示したとおり、VIF 値は 5 以下とされる基準（Akinwande, Dikko, &Samson, 2015)を満たしており、多重共線性の問題はないと判断された。また、SPV は 15から 20 以上とされる基準（Siddiqui, 2013）を満たしており、過剰適合の問題もないと判断された。回帰式の検定力（1-β：実際に関連や差が存在する場合にそれを正しく検出できる確率）も.80 以上とされる基準（Cohen, 1992）を満たしていた。
表中の b*の値は目的変数に対する個々の説明変数の予測力≒関連の大きさを表しており、95%CI が 0 を跨がず、アスタリスクが付された b*は統計的に意味のある結果（偶然による誤差とは考えにくい結果）であったことを示す。そのため、アスタリスクが付された b*のみ解釈の対象とする。

18

Table 6
教育学部一般選抜者の初年度GPAを 目的変数， 参考と し た情報源， 入学年度， 入試日程， セン タ ー試験得点率， 及び個別学力検査等得点率を 説明変数と し た重回
帰分析（ n = 296）
説明変数
入学年度
入試日程
セン タ ー試験得点率
個別学力検査等得点率
滋賀大学ホ ーム ページの情報
イ ン タ ーネッ ト 上の情報（ 受験支援サイ ト 等）
高校の先生の意見
家族の意見
セン タ ー×個別
SPV
R 2 (R adj 2 )1- β[95%CI ]b*.02[ -0.09 , 0.13 ].00[ -0.12 , 0.13 ].18 ** [ 0.05 , 0.31 ].10 † [ -0.02 , 0.21 ].17 ** [ 0.06 , 0.28 ]-.01[ -0.12 , 0.10 ].07[ -0.04 , 0.19 ].15 ** [ 0.05 , 0.25 ].01[ -0.11 , 0.14 ]32.89.09 ***
(.06)
0.96

VIF
1.16
1.20
1.57
1.14
1.06
1.05
1.02
1.06
1.39

注1） セン タ ー試験得点率およ び個別学力検査等得点率は連続変数（ Range = 1.00
- 0.00） ， 入学年度は（ 2019年度入学=0, 2020年度入学=1） ， 入試日程は（ 前期=0,
後期=1） ， その他の説明変数は（ 非選択=0, 選択=1） のダミ ー変数であ る 。
注2） 紙面の煩雑さ を 避ける ため， 初出時以外は， セン タ ー試験得点率を 「 センタ ー」 ， 個別学力検査等得点率を 「 個別」 と 略記し た。
†

p <.10**p <.01***

p <.001b*の値の絶対値は関連の大きさを表し、値の符号は、プラスであれば目的変数との正の関連（一方の値が高ければ他方も高く、低ければ他方も低い）を、マイナスであれば負の関連（一方の値が高ければ他方は低く、低ければ他方は高い）を表している。今回の分析の場合、例えばセンター試験得点率の b*の値がプラスであれば「センター試験得点率が高かった者ほど、初年度 GPA も高かった」ことを、マイナスであれば「センター試験得点率が高かった者ほど、初年度 GPA は低かった」ことを示す。センター試験得点率と個別学力検査等得点率以外の説明変数は「0」と「1」の値を割り当てたダミー変数であり、例
えば、滋賀大学ホームページの情報の b*の値がプラスであれば「滋賀大学ホームページの情報を参考にした者は、そうでない者に比べて初年度 GPA が高かった」ことを、マイナ
スであれば「滋賀大学ホームページの情報を参考にした者は、そうでない者に比べて初年
度 GPA が低かった」ことを示す。
教育学部の一般選抜入学者を対象とした分析（Table 6）において初年度 GPA と統計的に有意な関連を示したのは、「センター試験得点率」、「滋賀大学ホームページの情報」、
及び「家族の意見」であり、いずれも正の関連（プラスの b*）を示した。「滋賀大学ホームページの情報」は受験者によって参考とされやすい情報源（Figure 2）、換言すれば学生獲得に繋がりやすい情報源であるのみではなく、本学の教育プログラムへの初期適応の成功に繋がりやすい情報源でもあると考えられる。本学が直接的に強化改善を図れる情報源

19

であることも踏まえれば、滋賀大学ホームページによる入試広報の一層の充実が効果的な強化目標であると考えられる。
また、「家族の意見」を参考とした者は、そうでない者に比べて初年度 GPA が高かったことが教育学部一般選抜入学者の特徴である。この結果は、受験当事者のみではなく、その家族となり得る広い年齢層の市民に向けた広報活動が、学生獲得のみでなく、入学者の本学の教育プログラムへの初期適応の成功に繋がる可能性を示すと考えられる。
滋賀大学ホームページの情報内容、及び入学者選抜試験成績と初年度 GPA との関連
どの情報内容（説明変数）が、初年度 GPA（目的変数）の高さ、ひいては本学の教育プロ
グラムへの初期適応に寄与しているか（関連しているか）を検討するため、初年度 GPA
を目的変数とし、参考とした滋賀大学ホームページの情報内容、入学年度、入試日程、センター試験得点率、及び個別学力検査等得点率を説明変数とした重回帰分析を行った。情報内容については教育学部一般選抜入学者全体の 25%以上が選択した情報内容（Figure 4）に限って式に投入した。交互作用項の設定、分析の手順、及び留意点は先に見た情報源についての分析と同じである。分析の結果、2 次の交互作用項（3 つの変数の組み合わせの効果）が全て有意ではなかったため、1 次の交互作用項（2 つの変数の組み合わせの効果）までに限定して再分析を行った。その結果、1 次の交互作用項に有意な組み合わせが確認された。その結果を Table 7 に示す。
表中に示したとおり、VIF 値は 5 以下とされる基準（Akinwande, Dikko, & Samson, 2015)
を超えており、多重共線性の問題が懸念される。しかしダミー変数同士の交互作用項を含む分析モデルでは VIF 値は大きな値をとりがちであること、及びダミー変数同士の交互作
用項を除外すると本分析の目的を果たせないことから、多重共線性の問題が否定できないことを明記した上でこの分析モデルを採用することとした。SPV は 15 から 20 以上とされる基準（Siddiqui, 2013）を満たしており、過剰適合の問題はないと判断された。回帰式の検定力（1-β）は.80 以上とされる基準（Cohen, 1992）を満たしていた。なお、重回帰分析
における b*の値は同時に投入した他の説明変数によって変化するため、情報源についての分析と共通する説明変数（入学年度等）が異なる b*の値を示しているのは誤りではなく正常な結果である。以降の重回帰分析においても同様である。
有意な b*を示したのは、入試日程と「入試情報（受験案内、出願・合格情報、資料請求、入学にかかる費用等）」の交互作用項であった。この結果は、入試日程（前期か、後期か）によって「入試情報」（参考としたか、しなかったか）と初年度 GPA との関連の仕方が異なる、あるいは「入試情報」によって入試日程と初年度 GPA との関連の仕方が異なる可能性を示している。そこで、pick-a-point approach（Aiken & West, 1991）によって交互作用の下位検定を行った。具体的には、交互作用項に含まれる説明変数の一方を調整変数として、調整変数の各条件値（ダミー変数の場合は 0 と1、連続変数の場合は M -1SD と M +1SD）
における目的変数（ここでは初年度 GPA）の焦点変数（調整変数としなかった方の説明変20

Table 7
教育学部一般選抜者の初年度GPAを 目的変数， 参考と し たホ ーム ページの情報， 入学年度， 入試日程， セン タ ー試験得点率， 及び個別学力検査等得点率を 説明変数とし た重回帰分析（ n = 296）
説明変数
入学年度
入試日程
セン タ ー試験得点率
個別学力検査等得点率
大学概要（ 歴史・ 理念， 組織， 教職数， 学生数等）
キ ャ ン パス 案内（ キ ャ ン パス ・ 交通案内等）
入試情報（ 受験案内， 出願・ 合格情報， 資料請求，
入学にかかる 費用等）
教育（ カ リ キ ュ ラ ム 等）
進路（ 就職・ 進路支援， 就職情報， 資格等）
セン タ ー×個別
入学年度×入試日程
入学年度×セン タ ー
入学年度×個別入学年度×大学概要
入学年度×キ ャ ン パス 案内
入学年度×入試情報
入学年度×教育
入学年度×進路
入試日程×セン タ ー
入試日程×個別入試日程×大学概要
入試日程×キ ャ ン パス 案内
入試日程×入試情報
入試日程×教育
入試日程×進路
SPV
R 2 (R adj 2 )
1- β

b*
.18
-.13
.17
.11
-.15
.01

[95%CI ][ -0.10 , 0.45 ][ -0.47 , 0.22 ][ -0.10 , 0.45 ][ -0.13 , 0.36 ][ -0.34 , 0.05 ][ -0.36 , 0.37 ].14 †[ -0.03 , 0.32 ] 2.80

.04
.05
.03
.13
-.04
.03
.03
.07
-.02
.08
-.06
.03
-.01
-.07
-.10
.18 *
-.01
-.12
11.84
.11 **
0.92[ -0.20 ,[ -0.18 ,[ -0.10 ,[ -0.13 ,[ -0.14 ,[ -0.10 ,[ -0.09 ,[ -0.06 ,[ -0.15 ,[ -0.06 ,[ -0.21 ,[ -0.24 ,[ -0.26 ,[ -0.26 ,[ -0.49 ,[ 0.01 ,[ -0.24 ,[ -0.35 ,0.27 ]
0.28 ]
0.16 ]
0.39 ]
0.07 ]
0.16 ]
0.15 ]
0.20 ]
0.11 ]
0.21 ]
0.08 ]
0.30 ]
0.24 ]
0.12 ]
0.30 ]
0.35 ]
0.23 ]
0.12 ]

VIF
4.31
4.76
6.47
6.71
3.23
4.84

3.23
3.39
1.80
3.87
1.25
1.33
1.16
1.46
1.36
1.47
1.49
5.86
7.00
3.25
5.55
2.91
3.25
3.51

(.03)

注1） セン タ ー試験得点率およ び個別学力検査等得点率は連続変数（ Range = 1.00 0.00） ， 入学年度は（ 2019年度入学=0, 2020年度入学=1） ， 入試日程は（ 前期=0, 後期=1） ， その他の説明変数は（ 非選択=0, 選択=1） のダミ ー変数であ る 。
注2） 紙面の煩雑さ を 避ける ため， 初出時以外は， セン タ ー試験得点率を 「 センタ ー」 ， 個別学力検査等得点率を 「 個別」 と 略記し た。 同じ く 初出時以外は， 説明
変数の括弧書き を 省略し た。
†*

p <.10 p <.05**

p <.01数）への単純傾斜（関連）の有意性を検定した。なお、交互作用の下位検定では Cohen et al.
（2009）に従い、標準化偏回帰係数（b*）ではなく非標準化偏回帰係数（b）を記載した。
以降の分析における下位検定も同じである。

21

下位検定の結果（Figure 5）、後期日程に Figure 5
おける「入試情報」の単純傾斜（b = 0.35,
95%CI [0.01, 0.69], p<.05）が有意であり、「入

教育学部生の初年度GPAに対する 入試日程×「 入試情報」 の交互作用
4

試情報」を参考としなかった者よりも参考とした者の初年度 GPA が高かった。前期

3
初
年[-0.17, 0.10], ns）、「入試情報」を参考とし 度G 2なかった者における入試日程（b = -0.39,
PA
95%CI [-1.00, 0.22], ns）、及び「入試情報」
1

日程における「入試情報」（b = -0.04, 95%CI「入試情報」
選択「入試情報」
非選択を参考とした者における入試日程（b =-0.01, 95%CI [-0.53, 0.52], ns）の単純傾斜は0

有意でなかった。これらの結果は、前期日程入学者と後期日程入学者の間に初年度

前期日程

後期日程

注） エラ ーバーは95%CI を 示す。

GPA の差はないこと、前期日程入学者に限れば「入試情報」を参考とした者とそうでない者の間に初年度 GPA の差はないこと、但し、後期日程入学者に限れば「入試情報」を参考としなかった者よりも参考とした者の初年度 GPA が高かったことを示している。
（5）経済学部入学者の分析結果
情報源に係る回答の分布 経済学部入学者が進路選択の参考とした情報源を Figure 6 に、オープンキャンパス参加率を Figure 7 に示す。
選抜方式・入試日程・年度を問わず、「滋賀大学ホームページの情報」、「インターネ
ット上の情報（受験支援サイト等）」、及び「高校の先生の意見」を参考としたと答えた者の割合が高く、それらの情報源が進路選択に対する影響力を広く発揮していることが窺える。他方、「新聞・TV などの報道」を参考としたと答えた者の割合は非常に低く、学生獲得に繋がる情報発信機会として活用できていないことが窺える。また、教育学部・DS学部と比べると「家族の意見」を参考としたと答えた者の割合が相対的に低かったのが経済学部の特徴である。
次に、選抜方式・入試日程別の差異に着目すると、早期選抜入学者は他に比べてオープ
ンキャンパスに参加率が高く、「オープンキャンパスで得た情報」を参考としたと答えた者の割合も高かった。このことから、オープンキャンパスの開催は、早期選抜入学者に対して、進路意思決定のために有用な情報を提供する機会として機能していることが窺える。
他方、一般選抜入学者のオープンキャンパス参加率の相対的な低さからは、オープンキャ
ンパス開催情報の広報と、参加のしやすさに改善の余地があると考えられる。これらは先に見た教育学部と共通した結果である。他方、教育学部では見られなかった特徴として、

22

Figure 6-1
経済学部入学者が進路選択の参考と し た情報源（ 1/2）
選択
0%

非選択
20%

40%

60%

80%

「滋賀大学ホームページの情報」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「滋賀大学入試広報誌の情報」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「インターネット上の情報」a
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「オープンキャンパスで得た情報」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「高校の先生の意見」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「予備校（塾）のスタッフの意見」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）a

紙幅の制約から 「 イ ン タ ーネッ ト 上の情報（ 受験支援サイ ト 等） 」 を 略記し た。

23

100%

Figure 6-2
経済学部入学者が進路選択の参考と し た情報源（ 2/2）
0%

選択
非選択
20%
40%

60%

80%

60%

80%

100%

「先輩の意見」一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「友人の意見」一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「家族の意見」一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「新聞・TVなどの報道」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「その他」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）

Figure 7
経済学部入学者のオープン キ ャ ン パス 参加率
参加
0%

不参加
20%
40%

一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）

24

100%

経済学部の早期選抜入学者は、一般選抜入学者に比べて「滋賀大学ホームページの情報」、
及び「滋賀大学入試広報誌の情報」を参考としたと答えた者の割合も高かった。これらの結果から、経済学部の早期選抜者には幅広く情報を収集して進路選択の参考とした者が多いことが窺える。
また、一般選抜入学者は早期選抜入学者に比べて「予備校（塾）のスタッフの意見」を参考にしたと答えた者の割合が高かった。教育学部では参考としたと答えた者の割合が低かった後期日程入学者においても高い割合が示されたことが経済学部の特徴である。経済学部は後期日程の募集人員数も多いため、予備校（塾）のスタッフが後期日程受験者に勧める選択肢となりやすいのではないか。教育学部以上に、予備校（塾）のスタッフに向けた広報の強化が学生獲得のために有効と考えられる。
年度別の差異に着目すると、いずれの情報源でも大きな差異は見られなかった。
滋賀大学ホームページの情報に係る回答の分布 経済学部入学者が参考とした滋賀大学ホームページの情報を Figure 8 に示す。
選抜方式・入試日程・年度を問わず、「大学概要（歴史・理念、組織、教職数、学生数
等）」、「入試情報（受験案内、出題・合格情報、資料請求、入学にかかる費用等）」、
及び「進路（就職・進路支援、就職情報、資格等）」を参考としたと答えた者の割合が高く、それらの情報が進路選択に対する影響力を広く発揮していることが窺える。他方、「研
究（研究者情報、研究活動等）」を参考としたと答えた者の割合は非常に低かった。
次に、選抜方式・入試日程別の差異に着目すると、早期選抜入学者が他に比べて「大学概要（歴史・理念、組織、教職数、学生数等）」、「教育（カリキュラム等）」、「学生生活（大学生活、修学経費支援）」、「社会貢献（産学・地域連携等）」、及び「国際交流（留学支援、教育支援等）」を参考としたと答えた者の割合が高かった。先に見た情報源に係る結果（Figure 6）に続き、経済学部の早期選抜者には幅広く情報を収集して参考とした者が多いことが窺える。なお、「社会貢献（産学・地域連携等）」を参考としたと答えた者は、早期選抜者以外では非常に低い割合にとどまっている。
年度別の差異に着目すると、いずれの情報内容でも大きな差異は見られなかった。

25

Figure 8-1
経済学部入学者が進路選択の参考と し た滋賀大学ホ ーム ページの情報（ 1/2）
選択
0%

非選択
20%

40%

60%

80%

100%

「大学概要」a
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「キャンパス案内」b
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「入試情報」c
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「教育（カリキュラム等）」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「学生生活（大学生活，就学経費支援）」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）ab

紙幅の制約から 「 大学概要（ 歴史・ 理念， 組織， 教職数， 学生数等） 」 を 略記し た。
紙幅の制約から 「 キ ャ ン パス 案内（ キ ャ ン パス ， 交通案内等） 」 を 略記し た。

c

紙幅の制約から 「 入試情報（ 受験案内， 出題・ 合格情報， 資料請求， 入学にかかる 費用等） 」 を略記し た。

26

Figure 8-2
経済学部入学者が進路選択の参考と し た滋賀大学ホ ーム ページの情報（ 2/2）
選択
非選択
0%
20%

40%

60%

80%

100%

「進路」a
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「研究（研究者情報，研究活動等）」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「社会貢献（産学・地域連携等）」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「国際交流（留学支援，教育支援等）」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「ホームページを見ていない・わからない」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）a

紙幅の制約から 「 進路（ 就職・ 進路支援， 就職情報， 資格等） 」 を 略記し た。

記述統計量と変数間の単相関係数 経済学部一般選抜入学者の初年度 GPA、入試得点率、センター試験得点率、及び個別学力検査等得点率の記述統計量と、変数間の単相関係数について、2019 年度を Table 8 に，2020 年度を Table 9 に示す。なお、経済学部では、A 方式
順位と B 方式順位のうち上位の方（B 方式順位の受験科目数に満たない場合は A 方式順位）の順位によって合否判定を行う総合順位方式を導入しているため、入試得点率、及びセン

27

ター試験得点率は総合順位方式に則って算出した。総合順位方式の詳細は入学者選抜要項を参照されたい。
Table 82019年度経済学部一般選抜入学者の初年度GPA・ 入試得点率・ セン タ ー
試験得点率・ 個別学力検査等得点率の記述統計量と 変数間の単相関係数
12
34 Range M (SD )†1. 初年度GPA
.16
.09
.14
4-0 2.39 (0.65)
***
***
.80
1-0 0.70 (0.04)
2. 入試得点率
.05
.64
***
*
3. セン タ ー試験得点率
.12
.27
.20
1-0 0.77 (0.04)***-.08
1-0 0.58 (0.07)
4. 個別学力検査等得点率 .00
.85
Range
4-0
1-0
1-0
1-0
M
2.43
0.68
0.79
0.60
(SD )
(0.60) (0.03) (0.04) (0.05)注） 対角線の右上に前期日程入学者（ n =127） ， 左下に後期日程入学者（ n =147） の結果を 示し た。 但し ， 個別学力検査等得点率の記述統計
量， 及び個別学力検査等得点率の係わる 単相関係数は， 個別学力検査等を 課さ ない夜間主コ ース 11名を 除く 前期n =116， 後期n =147であ る 。
†****
p <.10 p <.05
p <.001
Table 92020年度経済学部一般選抜入学者の初年度GPA・ 入試得点率・ セン タ ー
試験得点率・ 個別学力検査等得点率の記述統計量と 変数間の単相関係数
12
34 Range M (SD )†.08
4-0 2.53 (0.67)
1. 初年度GPA
-.01
-.15
***
***
.72
1-0 0.69 (0.03)
2. 入試得点率
.07
.61
***
3. セン タ ー試験得点率
.07
.35
.03
1-0 0.76 (0.05)***.08
1-0 0.58 (0.07)
4. 個別学力検査等得点率 -.01
.93
4-0
1-0
1-0
1-0
Range
2.47
0.68
0.77
0.62
M
(0.75) (0.05) (0.04) (0.08)(SD )注） 対角線の右上に前期日程入学者（ n =145） ， 左下に後期日程入学者（ n =172） の結果を 示し た。 但し ， 個別学力検査等得点率の記述統計
量， 及び個別学力検査等得点率の係わる 単相関係数は， 個別学力検査等を 課さ ない夜間主コ ース 9名を 除く 前期n =136， 後期n =172であ る 。
†***
p <.10p <.001

Table 8、及び Table 9 を見ると、センター試験得点率よりも個別学力検査等得点率の方が入試得点率（合否判定の参照値）との関連が強いことが読み取れる。これは経済学部の一般選抜では個別学力検査等への配点を大きくしていることが反映されており、選抜方針に合致した結果とみなせる。センター試験得点率と個別学力検査等得点率の間の相関係数の絶対値も小さく、ほぼ理想的な構成になっていたことが読み取れる。
なお、前期日程入学者に比べて後期日程入学者は学力が高いとみなされることがある。
センター試験得点率の差（Table 10）はそうした見方を裏付けるデータであるが、その優位

28

性は初年度 GPA では見られない（Table 11）。また、一般選抜入学者と早期選抜入学者との間にも初年度 GPA の差は見られない（Table 11）。
Table 10
経済学部入学者のセン タ ー試験得点率を 従属変数と し ， 入学年度・ 入試日程を 要因とし た被験者間2要因分散分析
2019年度
2020年度
年度
F値
(df )
ES:f
1-β
要因
日程
n
M (SD )n
M (SD )***
(1,587) .15 小 0.95
127 0.77 (0.04)
145 0.76 (0.05)
12.67
前期
年度
***
(1,587) .16 小 0.97
147 0.79 (0.04)
172 0.77 (0.04)
14.37
後期
日程
(1,587) .04
0.15―
年度×日程 0.86***
p <.001

Table 11
経済学部入学者の初年度GPAを 従属変数と し ， 入学年度・ 入試日程を 要因と し た被験者間
2要因分散分析2019年度
2020年度
年度
F値
(df )
ES:f
1-β
要因
日程
n
M (SD )n
M (SD )*
(1,761) .08
0.61
127 2.39 (0.65)
145 2.53 (0.67)
4.93
前期
年度
147 2.43 (0.60)
172 2.47 (0.75)
0.34(2,761) .03
0.10
後期
日程
95 2.48 (0.66)(2,761) .04
0.14
早期選抜 81 2.34 (0.59)
年度×日程 0.53*
p <.05

情報源、及び入学者選抜試験成績と初年度 GPA との関連 どの情報源（説明変数）が、初年度 GPA（目的変数）の高さ、ひいては本学の教育プログラムへの初期適応に寄与しているか（関連しているか）を検討するため、初年度 GPA を目的変数とし、参考とした情報源、入学年度、入試日程、センター試験得点率、及び個別学力検査等得点率を説明変数とした重回帰分析を行った。
個別学力検査等を課さない夜間主コース 20 名はこの分析からは除外した。情報源については経済学部一般選抜入学者全体の 25%以上が選択した情報内容（Figure 6）に限って式に投入した。交互作用項の設定、分析の手順、及び留意点は先に見た教育学部についての分析と同じである。分析の結果、2 次の交互作用項（3 つの変数の組み合わせの効果）が全て有意ではなかったため、1 次の交互作用項（2 つの変数の組み合わせの効果）までに限定して再分析を行った。その結果、1 次の交互作用項も全て有意ではなかった。これは、情報源、センター試験得点率、個別学力検査等得点率、及びセンタ
ー試験得点率と個別学力検査等得点率の交互作用項と初年度 GPA との関連に、
入学年度，
及び入試日程による差異は検出されなかったことを示している。そこでセンター試験得点率と個別学力検査等得点率の交互作用項以外の交互作用項を除外して再々分析を行った。
その結果を Table 12 に示す。

29

Table 12
経済学部一般選抜者の初年度GPAを 目的変数， 参考と し た情報源， 入学年度， 入試日程， セン タ ー試験得点率， 及び個別学力検査等得点率を 説明変数と し た重回
帰分析（ n = 571）
[95%CI ]
VIF
b*
†
[
-0.01
,
0.16
]
1.04
.08
入学年度
-.03
[
-0.12
,
0.05
]
1.09
入試日程
.07
[ -0.02 , 0.15 ] 1.09
セン タ ー試験得点率-.01[ -0.10 , 0.08 ] 1.14
個別学力検査等得点率.10 * [ 0.02 , 0.18 ] 1.06
滋賀大学ホ ーム ページの情報-.05[ -0.13 , 0.04 ] 1.07
イ ン タ ーネッ ト 上の情報（ 受験支援サイ ト 等）
.04
[ -0.04 , 0.13 ] 1.02
高校の先生の意見-.08 † [ -0.16 , 0.00 ] 1.03
予備校（ 塾） のス タ ッ フ の意見-.02[ -0.10 , 0.06 ] 1.11
セン タ ー×個別
SPV
63.44
.03 *
(.02)
R 2 (R adj 2 )
1- β
0.85
注1） 個別学力検査等を 課さ ない夜間主コ ース 20名はこ の分析から は除外し た。
注2） セン タ ー試験得点率およ び個別学力検査等得点率は連続変数（ Range = 1.00
- 0.00） ， 入学年度は（ 2019年度入学=0, 2020年度入学=1） ， 入試日程は（ 前期=0,
後期=1） ， その他の説明変数は（ 非選択=0, 選択=1） のダミ ー変数であ る 。
説明変数

注3） 紙面の煩雑さ を 避ける ため， 初出時以外は， セン タ ー試験得点率を 「 センタ ー」 ， 個別学力検査等得点率を 「 個別」 と 略記し た。
†*

p <.10 p <.05

表中に示した通り、VIF 値は 5 以下とされる基準（Akinwande, Dikko, & Samson, 2015)を満たしており、多重共線性の問題はないと判断された。また、SPV は 15 から 20 以上とされる基準（Siddiqui, 2013）を満たしており、過剰適合の問題もないと判断された。回帰式の検定力（1-β：実際に関連や差が存在する場合にそれを正しく検出できる確率）も.80 以上とされる基準（Cohen, 1992）を満たしていた。
有意な b*を示したのは、「滋賀大学ホームページの情報」であり、正の関連（プラスのb*）を示した。「滋賀大学ホームページの情報」は受験者によって参考とされやすい情報源（Figure 7）、換言すれば学生獲得に繋がりやすい情報源であるのみではなく、本学の教育プログラムへの初期適応の成功に繋がりやすい情報源でもあると考えられる。
滋賀大学ホームページの情報内容、及び入学者選抜試験成績と初年度 GPA との関連
どの情報内容（説明変数）が、初年度 GPA（目的変数）の高さ、ひいては本学の教育プロ
グラムへの初期適応に寄与しているか（関連しているか）を検討するため、初年度 GPA
を目的変数とし、参考とした滋賀大学ホームページの情報内容、入学年度、入試日程、センター試験得点率、及び個別学力検査等得点率を説明変数とした重回帰分析を行った。個別学力検査等を課さない夜間主コース 20 名はこの分析からは除外した。
情報内容については経済学部一般選抜入学者全体の 25%以上が選択した情報内容（Figure 8）に限って式に投30入した。交互作用項の設定、分析の手順、及び留意点は先に見た情報源についての分析と同じである。分析の結果、2 次の交互作用項（3 つの変数の組み合わせの効果）が全て有意ではなかったため、1 次の交互作用項（2 つの変数の組み合わせの効果）までに限定して再分析を行った。その結果、1 次の交互作用項に有意な組み合わせが確認された。結果を Table
13 に示す。

Table 13
経済学部一般選抜者の初年度GPAを 目的変数， 参考と し たホ ーム ページの情報， 入学年度， 入試日程， セン タ ー試験得点率， 及び個別学力検査等得点率を 説明変数とし た重回帰分析（ n = 571）
b*
.08
.02
.09 *
.01
.03
.04

[95%CI ][ -0.02 , 0.17 ]入学年度[ -0.08 , 0.12 ]入試日程[
0.01 , 0.18 ]セン タ ー試験得点率[ -0.08 , 0.10 ]個別学力検査等得点率[ -0.06 , 0.11 ]大学概要（ 歴史・ 理念， 組織， 教職数， 学生数等）[ -0.04 , 0.12 ]キ ャ ン パス 案内（ キ ャ ン パス ・ 交通案内等）
入試情報（ 受験案内， 出願・ 合格情報， 資料請求，.04[ -0.05 , 0.12 ]入学にかかる 費用等）**
[ 0.04 , 0.20 ].12
進路（ 就職・ 進路支援， 就職情報， 資格等）-.04
[ -0.12 , 0.05 ]セン タ ー×個別-.01[ -0.09 , 0.07 ]入学年度×入試日程.00[ -0.09 , 0.08 ]入学年度×セン タ ー-.08 † [ -0.17 , 0.01 ]入学年度×個別.07[ -0.02 , 0.15 ]入学年度×大学概要.01[ -0.09 , 0.11 ]入学年度×キ ャ ン パス 案内.02[ -0.06 , 0.11 ]入学年度×入試情報-.05[ -0.13 , 0.04 ]入学年度×進路.04[ -0.05 , 0.13 ]入試日程×セン タ ー.04[ -0.05 , 0.14 ]入試日程×個別.09 * [ 0.00 , 0.17 ]入試日程×大学概要-.03[ -0.12 , 0.07 ]入試日程×キ ャ ン パス 案内†-.09[ -0.18 , 0.00 ]入試日程×入試情報.06[ -0.02 , 0.15 ]入試日程×進路
SPV
25.95.07 **(.03)
R 2 (R adj 2 )
1- β
0.98
注1） 個別学力検査等を 課さ ない夜間主コ ース 20名はこ の分析から 除外し た。
説明変数

VIF
1.74
1.78
1.19
1.33
1.18
1.24
1.20
1.20
1.20
1.17
1.14
1.33
1.20
1.80
1.23
1.26
1.14
1.15
1.18
1.73
1.24
1.23

注2） セン タ ー試験得点率およ び個別学力検査等得点率は連続変数（ Range = 1.00 0.00） ， 入学年度は（ 2019年度入学=0, 2020年度入学=1） ， 入試日程は（ 前期=0, 後期=1） ， その他の説明変数は（ 非選択=0, 選択=1） のダミ ー変数であ る 。
注3） 紙面の煩雑さ を 避ける ため， 初出時以外は， セン タ ー試験得点率を 「 センタ ー」 ， 個別学力検査等得点率を 「 個別」 と 略記し た。 同じ く 初出時以外は， 説明
変数の括弧書き を 省略し た。
†*

p <.10 p <.05**

p <.0131

表中に示したとおり、VIF 値は 5 以下とされる基準（Akinwande, Dikko, & Samson, 2015)を満たしており、多重共線性の問題はないと判断された。また、SPV は 15 から 20 以上とされる基準（Siddiqui, 2013）を満たしており、過剰適合の問題もないと判断された。回帰
式の検定力（1-β）も.80 以上とされる基準（Cohen, 1992）を満たしていた。
有意な b*を示した交互作用項は、入試日程と「大学概要（歴史・理念、組織、教職数、学生数等）」の交互作用項であった。この結果は、入試日程（前期か、後期か）によって「大学概要」（参考としたか、しなかったか）と初年度 GPA との関連の仕方が異なる、
あるいは「大学概要」によって入試日程と初年度 GPA との関連の仕方が異なる可能性を示している。pick-a-point approach（Aiken & West, 1991）によって交互作用の下位検定を行った結果、後期日程における「大学概要」の単純傾斜（b = 0.16, 95%CI [-0.00, 0.31], p=.06）
は有意傾向にとどまった。
前期日程における「大学概要」（b = -0.08, 95%CI [-0.25, 0.09], ns）、「大学概要」を参考としなかった者における入試日程（b = -0.10, 95%CI [-0.27, 0.08], ns）、
及び「大学概要」を参考とした者における入試日程（b = 0.14, 95%CI [-0.04, 0.32], ns）の単純傾斜は有意でなかった。これらの結果は、入試日程と「大学概要」の組み合わせによって初年度 GPA に明確な差は認められなかったことを示している。
単独で有意な b*を示した説明変数は、センター試験得点率、及び「進路（就職・進路支
援、就職情報、資格等）」であり、いずれも正の関連（プラスの b*）を示した。「進路（就職・進路支援、就職情報、資格等）」は受験者によって参考とされやすい情報内容（Figure8）、換言すれば学生獲得に繋がりやすい情報内容であるのみではなく、本学の教育プログ
ラムへの初期適応の成功に繋がりやすい情報内容であると考えられる。
（5）DS 学部入学者の分析結果
情報源に係る回答の分布 DS 学部入学者が進路選択の参考とした情報源を Figure 9 に、オープンキャンパス参加率を Figure 10 に示す。選抜方式・入試日程・年度を問わず、「滋賀大学ホームページの情報」、「インターネット上の情報（受験支援サイト等）」、「家族の意見」を参考としたと答えた者の割合が高く、それらの情報源が進路選択に対する影響力を広く発揮していることが窺える。また、教育学部・経済学部では高い割合を示した「高校の先生の意見」を参考としたと答えた者の割合が相対的に低いのが DS 学部の特徴である。
次に、選抜方式・入試日程別の差異に着目すると、早期選抜入学者は他に比べてオープ
ンキャンパスに参加率が高く、「オープンキャンパスで得た情報」を参考としたと答えた者の割合も高かった。このことから、オープンキャンパスの開催は、早期選抜入学者に対して、進路意思決定のために有用な情報を提供する機会として機能していることが窺える。
他方、一般選抜入学者のオープンキャンパス参加率の相対的な低さからは、オープンキャ

32

Figure 9-1
DS学部入学者が進路選択の参考と し た進路選択の情報源（ 1/2）
選択
0%

非選択
20%

40%

60%

80%

「滋賀大学ホームページの情報」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「滋賀大学入試広報誌の情報」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「インターネット上の情報」a
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「オープンキャンパスで得た情報」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「高校の先生の意見」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「予備校（塾）のスタッフの意見」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）a

紙幅の制約から 「 大学概要（ 歴史・ 理念， 組織， 教職数， 学生数等） 」 を 略記し た。

33

100%

Figure 9-2
DS学部入学者が進路選択の参考と し た情報源（ 2/2）
0%

選択
非選択
20%
40%

60%

80%

60%

80%

100%

「先輩の意見」一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「友人の意見」一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「家族の意見」一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「新聞・TVなどの報道」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「その他」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）

Figure 10
DS学部入学者のオープン キ ャ ン パス 参加率
参加
0%

不参加
20%
40%

一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）

34

100%

ンパス開催情報の広報と、参加のしやすさに改善の余地があると考えられる。これらは先に見た教育学部・経済学部と共通した結果である。
年度別の差異に着目すると、先にも触れた「高校の先生の意見」を参考としたと答えた者の割合が、2019 年度入学者に比べて 2020 年度入学者が若干高くなっている。その差は小さなものであるが、どの選抜方式・入試日程でも共通して見られた。
滋賀大学ホームページの情報に係る回答の分布 DS 学部入学者が参考とした滋賀大学
ホームページの情報を Figure 11 に示す。
選抜方式・入試日程・年度を問わず、「大学概要（歴史・理念、組織、教職数、学生数
等）」、「入試情報（受験案内、出題・合格情報、資料請求、入学にかかる費用等）」、
及び「教育（カリキュラム等）」を参考としたと答えた者の割合が高く、それらの情報が進路選択に対する影響力を広く発揮していることが窺える。他方、「社会貢献（産学・地域連携等）」を参考としたと答えた者の割合は非常に低かった。なお、教育学部・経済学
部では非常に低い割合を示した「研究（研究者情報、研究活動等）」を参考としたと答えた者の割合が相対的に高かったのが DS 学部の特徴である。また、教育学部・経済学部に比べて「進路（就職・進路支援、就職情報、資格等）」を参考としたと答えた者の割合が相対的に低かったのも DS 学部の特徴である。
次に、選抜方式・入試日程別の差異に着目すると、いずれの情報内容でも大きな差異は見られなかった。
年度別の差異に着目すると、
進路選択の参考にしたと答えた者の割合が 2019 年度入学者に比べて 2020 年度入学者が高くなっている項目が、後期日程入学者と早期選抜入学者において散見される。一方で、前期日程入学者においては、いずれの情報内容でも大きな差異は見られなかった。

35

Figure 11-1
DS学部入学者が進路選択の参考と し た滋賀大学ホ ーム ページの情報（ 1/2）
選択
0%

非選択
20%

40%

60%

80%

100%

「大学概要」a
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「キャンパス案内」b
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「入試情報」c
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「教育（カリキュラム等）」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「学生生活（大学生活，就学経費支援）」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）ab

紙幅の制約から 「 大学概要（ 歴史・ 理念， 組織， 教職数， 学生数等） 」 を 略記し た。
紙幅の制約から 「 キ ャ ン パス 案内（ キ ャ ン パス ， 交通案内等） 」 を 略記し た。

c

紙幅の制約から 「 入試情報（ 受験案内， 出題・ 合格情報， 資料請求， 入学にかかる 費用等） 」 を略記し た。

36

Figure 11-2
DS学部入学者が進路選択の参考と し た滋賀大学ホ ーム ページの情報（ 2/2）
選択
非選択
0%
20%

40%

60%

「進路」a
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「研究（研究者情報，研究活動等）」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「社会貢献（産学・地域連携等）」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「国際交流（留学支援，教育支援等）」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）「ホームページを見ていない・わからない」
一般選抜（2019, 2020年度入学）
前期（2019年度入学）
前期（2020年度入学）
後期（2019年度入学）
後期（2020年度入学）
早期選抜（2019年度入学）
早期選抜（2020年度入学）a

紙幅の制約から 「 進路（ 就職・ 進路支援， 就職情報， 資格等） 」 を 略記し た。

37

80%

100%

記述統計量と変数間の単相関係数 DS 学部一般選抜入学者の初年度 GPA、入試得点率、センター試験得点率、及び個別学力検査等得点率の記述統計量と、変数間の単相関係数について、2019 年度を Table 14 に，2020 年度を Table 15 に示す。
Table 142019年度DS学部一般選抜入学者の初年度GPA・ 入試得点率・ セン タ ー試
験得点率・ 個別学力検査等得点率の記述統計量と 変数間の単相関係数
12
34 Range M (SD )†4-0 2.85 (0.71)
1. 初年度GPA
.12
-.13
.28
*
***
***
.62
.62
1-0 0.65 (0.02)
2. 入試得点率
-.49
**
-.23
1-0 0.72 (0.03)
3. セン タ ー試験得点率
-.13
.76
**
**
.58
-.09
1-0 0.50 (0.06)
4. 個別学力検査等得点率 -.59
Range
4-0
1-0
1-0
1-0
M
2.83
0.69
0.75
0.61
(0.56) (0.03) (0.04) (0.04)(SD )注） 対角線の右上に前期日程入学者（ n =50） ， 左下に後期日程入学者（ n =26） の結果を 示し た。
†
*
**
***
p <.10 p <.05 p <.01
p <.001
Table 152020年度DS学部一般選抜入学者の初年度GPA・ 入試得点率・ セン タ ー試
験得点率・ 個別学力検査等得点率の記述統計量と 変数間の単相関係数
12
34 Range M (SD )1. 初年度GPA
.19
.15
.12
4-0 2.81 (0.77)
***
***
.72
1-0 0.66 (0.04)
2. 入試得点率
.06
.73
*
.05
1-0 0.72 (0.04)
3. セン タ ー試験得点率
-.22
.51
***
-.20
1-0 0.51 (0.08)
4. 個別学力検査等得点率 .24
.74
4-0
1-0
1-0
1-0
Range
M
3.00
0.70
0.76
0.61
(0.46) (0.03) (0.03) (0.06)(SD )注） 対角線の右上に前期日程入学者（ n =62） ， 左下に後期日程入学者（ n =20） の結果を 示し た。
†
*
**
***
p <.10 p <.05 p <.01
p <.001

Table 14、及び Table 15 を見ると、2019 年度の後期日程入学者において、入試得点率と初年度 GPA の間、及び個別学力検査等得点率と初年度 GPA の間の単相関係数が共に有意な負の値を示すという結果（Table 14）が注目される。
なお、前期日程入学者に比べて後期日程入学者は学力が高いとみなされることがある。
センター試験得点率の差（Table 16）はそうした見方を裏付けるデータであるが、その優位性は初年度 GPA では見られない（Table 17）。また、一般選抜入学者と早期選抜入学者との間にも初年度 GPA の差は見られない（Table 17）。

38

Table 16
DS学部入学者のセン タ ー試験得点率を 従属変数と し ， 入学年度・ 入試日程を 要因と した被験者間2要因分散分析
2019年度
2020年度
年度
F値
(df )
ES:f
1-β
要因
日程
n
M (SD )n
M (SD )
50 0.72 (0.03)
62 0.72 (0.04)
1.75(1,154) .11 小 0.27
前期
年度
***
(1,154) .53 大 0.99
26 0.75 (0.04)
20 0.76 (0.03)
43.99
後期
日程
(1,154) .02
0.06
年度×日程 0.07―***
p <.001

Table 17
DS学部入学者の初年度GPAを 従属変数と し ， 入学年度・ 入試日程を 要因と し た被験者間2
要因分散分析
2019年度
2020年度
年度
F値
(df )
ES:f
1-β
要因
日程
n
M (SD )n
M (SD )†
(1,188) .12 小 0.40
50 2.85 (0.71)
62 2.81 (0.77)
2.89
前期
年度
26 2.83 (0.56)
20 3.00 (0.46)
0.31(2,188) .06
0.10
後期
日程
18 3.05 (0.40)(2,188) .13 小 0.36
早期選抜 18 2.64 (0.53)
年度×日程 1.68†
p <.10

情報源、及び入学者選抜試験成績と初年度 GPA との関連 どの情報源（説明変数）が、初年度 GPA（目的変数）の高さ、ひいては本学の教育プログラムへの初期適応に寄与しているか（関連しているか）を検討するため、初年度 GPA を目的変数とし、参考とした情報源、入学年度、入試日程、センター試験得点率、及び個別学力検査等得点率を説明変数とした重回帰分析を行った。情報源については DS 学部一般選抜入学者全体の 25%以上が選択した情報源（Figure 9）に限って式に投入した。交互作用項の設定、分析の手順、及び留意点は先に見た教育学部・経済学部についての分析と同じである。分析の結果、2 次の交互作用項（3 つの変数の組み合わせの効果）に有意な組み合わせが確認された。結果をTable 18 に示す。
表中に示した通り、VIF 値は 5 以下とされる基準（Akinwande, Dikko, & Samson, 2015)を超えており、多重共線性の問題が懸念される。しかしダミー変数同士の交互作用項を含む
分析モデルでは VIF 値は大きな値をとりがちであること、及びダミー変数同士の交互作用項を除外すると本分析の目的を果たせないことから、多重共線性の問題が否定できないことを明記した上でこの分析モデルを採用することとした。また、SPV は 15 から 20 以上とされる基準（Siddiqui, 2013）を満たしておらず、自由度調整済み決定係数（Radj2）も極端な値をとることから、過剰適合の問題が懸念される。但し、過剰適合が問題となるのは R2の解釈（モデル全体の適合度の評価）においてであり、b*の解釈（目的変数に対する個々の説明変数の予測力≒関連の評価）にはさほど影響しないこと（Austin, & Steyerberg, 2015）、

39

Table 18
DS学部一般選抜者の初年度GPAを 目的変数， 参考と し た情報源， 入学年度， 入試日程， セン タ ー試験得点率， 及び個別学力検査等得点率を 説明変数と し た重回帰分析（ n = 158）
説明変数
入学年度
入試日程
セン タ ー試験得点率
個別学力検査等得点率
滋賀大学ホ ーム ページの情報
イ ン タ ーネッ ト 上の情報（ 受験支援サイ ト 等）
高校の先生の意見
家族の意見
セン タ ー×個別
入学年度×入試日程
入学年度×セン タ ー
入学年度×個別入学年度×滋賀大学ホ ーム ページの情報
入学年度×イ ン タ ーネッ ト 上の情報
入学年度×高校の先生の意見
入学年度×家族の意見
入試日程×セン タ ー
入試日程×個別入試日程×滋賀大学ホ ーム ページの情報
入試日程×イ ン タ ーネッ ト 上の情報
入試日程×高校の先生の意見
入試日程×家族の意見
入学年度×入試日程×セン タ ー
入学年度×入試日程×個別
入学年度×入試日程×滋賀大学ホ ーム ページの情報
入学年度×入試日程×イ ン タ ーネッ ト 上の情報
入学年度×入試日程×高校の先生の意見
入学年度×入試日程×家族の意見
入学年度×セン タ ー×個別
入試日程×セン タ ー×個別
SPV
R 2 (R adj 2 )1- βb*-.38 *
-.02
.17
.09
-.04
.05
-.14 †.03-.03-.34 †.09.28 †-.19 *
.11
-.03
.01
.01
-.14
-.01
.00
-.11
.03
.11
.45 *
.05
-.06
-.21 *
-.03
-.10
-.21
5.27
.19 *
0.83

[95%CI ]VIF[ -0.76 , 0.00 ] 7.84
[ -0.37 , 0.32 ] 12.07[ -0.17 , 0.51 ] 9.64
[ -0.24 , 0.42 ] 10.22[ -0.20 , 0.13 ] 1.87
[ -0.09 , 0.20 ] 1.59
[ -0.28 , 0.01 ] 1.99
[ -0.11 , 0.17 ] 1.43
[ -0.35 , 0.30 ] 5.69
[ -0.71 , 0.03 ] 7.30
[ -0.14 , 0.33 ] 2.66
[ -0.02 , 0.58 ] 4.03
[ -0.36 , -0.03 ] 1.84
[ -0.03 , 0.25 ] 1.72
[ -0.19 , 0.14 ] 2.54
[ -0.14 , 0.17 ] 1.59
[ -0.29 , 0.32 ] 7.95
[ -0.42 , 0.14 ] 7.43
[ -0.18 , 0.15 ] 1.85
[ -0.15 , 0.16 ] 1.62
[ -0.27 , 0.05 ] 2.51
[ -0.12 , 0.18 ] 1.58
[ -0.22 , 0.43 ] 4.16
[ 0.10 , 0.80 ] 4.43
[ -0.11 , 0.21 ] 1.83
[ -0.20 , 0.09 ] 1.71
[ -0.37 , -0.05 ] 2.52
[ -0.18 , 0.12 ] 1.59
[ -0.47 , 0.27 ] 3.02
[ -0.54 , 0.11 ] 5.74-(.01)

注1） セン タ ー試験得点率およ び個別学力検査等得点率は連続変数（ Range = 1.00 0.00） ， 入学年度は（ 2019年度入学=0, 2020年度入学=1） ， 入試日程は（ 前期=0, 後期=1） ， その他の説明変数は（ 非選択=0, 選択=1） のダミ ー変数であ る 。
注2） 紙面の煩雑さ を 避ける ため， 初出時以外は， セン タ ー試験得点率を 「 センタ ー」 ， 個別学力検査等得点率を 「 個別」 と 略記し た。 同じ く 初出時以外は， 説明
変数の括弧書き を 省略し た。
†*

p <.10 p <.0540

及び本分析課題では交互作用（条件付きの関連）を含む関連の説明手段として重回帰分析を用いることから、過剰適合の問題が否定できないことを明記した上でこの分析モデルを採用することとした。回帰式の検定力（1-β：実際に関連や差が存在する場合にそれを正しく検出できる確率）は、過剰適合によって過大となるため評価の対象としない。
有意な b*を示した 2 次の交互作用項（3 つの変数の組み合わせの効果）は 2 組あった。
そのひとつは、入学年度×入試日程×個別学力検査等得点率の組み合わせであった（Figure12）。pick-a-point approach（Aiken & West, 1991）によって交互作用の下位検定を行っ

Figure 12
DS学部生の初年度GPAに対する 入学年度×入試日程×個別学力検査等得点率の交互作用た結果、2019 年度入学者かつ6

個別学力検査等得点率 M

5-1SD における入試日程の単純傾斜（b = 1.27, 95%CI [0.07,
2.48], p<.05）が有意であり、
前期日程入学者よりも後期日程入学者の初年度 GPA が高かった。また、後期日程入学者かつ個別学力検査等得点率
M -1SD における入学年度の単純傾斜（b = -1.99, 95%CI[-3.75, -0.23], p<.05）が有意であり、2019 年度入学者よりも2019年度入学者
前期日程

初
4
年
度
3
G
P
2
A

2019年度入学者
後期日程
2020年度入学者
前期日程

1
0
-1SD

+1SD

2020年度入学者
後期日程

個別学力検査等得点率
注1） エラ ーバーは95%CI を 示す。
注2） 縦軸（ 初年度GPA） の上限が得点可能範囲の4を 超え る
理由は本文で述べる 。

2020 年度入学者の初年度
GPA が高かった。2019 年度入学者かつ個別学力検査等得点率 M +1SD における入試日程の単純傾斜（b = -0.41, 95%CI [-0.89, 0.07], p=.096）、2019 年度入学者かつ前期日程入学者における個別学力検査等得点率の単純傾斜（b = 3.56, 95%CI [-0.26, 7.37], p=.07）、及び 2019年度入学者かつ後期日程入学者における個別学力検査等得点率の単純傾斜（b = -6.69,
95%CI [-13.41, 0.04], p=.05）は有意傾向にとどまった。2020 年度入学者かつ前期日程入学者における個別学力検査等得点率の単純傾斜（b = 0.75, 95%CI [-1.24, 2.74], ns）、2020 年度入学者かつ後期日程入学者における個別学力検査等得点率の単純傾斜（b = 5.49, 95%CI[-1.96, 12.94], ns）、2020 年度入学者かつ個別学力検査等得点率 M -1SD における入試日程の単純傾斜（b = -0.89, 95%CI [-2.29, 0.51], ns）、2020 年度入学者かつ個別学力検査等得点率 M +1SD における入試日程の単純傾斜（b = -0.11, 95%CI [-0.51, 0.28], ns）、前期日程入学者かつ個別学力検査等得点率 M -1SD における入学年度の単純傾斜（b = 0.17, 95%CI [-0.27,
0.62], ns）、前期日程入学者かつ個別学力検査等得点率 M +1SD における入学年度の単純傾41

斜（b = -0.29, 95%CI [-0.79, 0.21], ns）、及び後期日程入学者かつ個別学力検査等得点率 M+1SD における入学年度の単純傾斜（b = 0.01, 95%CI [-0.36, 0.37], ns）は有意ではなかった。
これらの結果を総合すると、個別学力検査等得点率が低い者に限り、2019 年度の後期日
程一般選抜試験によって入学した者の初年度 GPA が他に比べ高かったことが読み取れる。
但し、Figure 12 の縦軸（初年度 GPA）の上限が得点可能範囲である 4 を超えていることから、全体的な傾向から大きく外れた特徴的な事例によって回帰曲線の傾きが極端になっている可能性が疑われた。入学年度×入試日程の 4 パターン別に、縦軸に初年度 GPA、横軸に個別学力検査等得点率を取った散布図（個人特定に繋がることを防ぐため、散布図は非公開とする）を作成して確認したところ、2019 年度の後期日程一般選抜試験によって入学した者の中に、個別学力検査等得点率が非常に高く、初年度 GPA は非常に低い特徴的な事例が存在した。この特徴的な事例によって回帰曲線の傾きが極端になっていることが、得点可能範囲を超える予測値が示された理由と考えられる。但し、その特徴的な事例を除
外して再分析したところ、回帰直線の傾きは緩やかになったものの、負の傾きであることは変わらなかった。したがって、個別学力検査等得点率が低い者に限り、2019 年度の後期
日程一般選抜試験によって入学した者の初年度 GPA が高かったという結果は、単に特徴的な事例の影響によって導き出されたのではなく、全体的な傾向であったと考えられる。
先に見た通り、2019 年度の後期日程入学者において、入試得点率と初年度 GPA の間、及び個別学力検査等得点率と初年度 GPA の間の単相関係数が共に有意な負の値を示したこと（Table 14）とあわせて注意が必要と考えられる。
もうひとつの有意な b*を示した 2 次の交互作用項は、入学年度×入試日程×「高校の先生の意見」の組み合わせであった（Figure 13）。pick-a-point approach（Aiken & West, 1991）
によって交互作用の下位検定を行った結果、2020 年度入学者かつ後期日程入学者における「高校の先生の意見」の単純傾斜（b = -0.69, 95%CI[-1.06, -0.32], p<.001）が有意であり、高校の先生の意見を進路選択の参考としなかったとした者における入試日程の0「高校の先生の意見」選択「高校の先生の意見」非選択後期日程

先生の意見を進路選択の参考

初 3
年
度
2
G
P
A 1
前期日程

2020 年度入学者かつ高校の

4

後期日程

度 GPA が低かった。また、DS学部生の初年度GPAに対する 入学年度×入試日程×「 高校の先生の意見」 の交互作用

前期日程

者よりも参考とした者の初年

Figure 13

2019年度入学者 2020年度入学者
注） エラ ーバーは95%CI を 示す。

単純傾斜（b = -0.94, 95%CI

42

[-1.82, -0.07], p<.05）が有意であり、前期日程入学者よりも後期日程入学者の初年度 GPAが低かった。加えて、後期日程入学者かつ高校の先生の意見を参考とした者における入学年度の単純傾斜（b = -1.31, 95%CI [-2.37, -0.26], p<.05）が有意であり、2019 年度入学者よりも 2020 年度入学者の初年度 GPA が低かった。2019 年度入学者かつ前期日程における「高校の先生の意見」の単純傾斜（b = -0.31, 95%CI [-0.78, 0.16], ns）、2019 年度入学者かつ後期日程における「高校の先生の意見」の単純傾斜（b = -0.04, 95%CI [-0.52, 0.44], ns）、2020年度入学者かつ前期日程における「高校の先生の意見」の単純傾斜（b = 0.20, 95%CI [-0.25,
0.64], ns）、2019 年度入学者かつ「高校の先生の意見」を参考としなかった者における入試日程の単純傾斜（b = 0.30, 95%CI [-0.34, 0.93], ns）、2019 年度入学者かつ「高校の先生の意見」を参考とした者における入試日程の単純傾斜（b = 0.57, 95%CI [-0.18, 1.32], ns）、2020年度入学者かつ「高校の先生の意見」を参考としなかった者における入試日程の単純傾斜（b = -0.06, 95%CI [-0.92, 0.81], ns）、前期日程入学者かつ「高校の先生の意見」を参考としなかった者における入学年度の単純傾斜（b = -0.31, 95%CI [-0.72, 0.10], ns）、前期日程入学者かつ「高校の先生の意見」を参考とした者における入学年度の単純傾斜（b = 0.20, 95%CI[-0.29, 0.69], ns）、及び後期日程入学者かつ高校の先生の意見を参考としなかった者における入学年度の単純傾斜（b = -0.67, 95%CI [-1.64, 0.31], ns）は有意ではなかった。
これらの結果を総合すると、2020 年度の後期日程一般選抜試験によって入学した者に限り、「高校の先生の意見」を進路選択の参考としなかった者よりも参考とした者の初年度
GPA が低かったことが読み取れる。
有意な b*を示した 1 次の交互作用項（2 つの変数の組み合わせの効果）は、入学年度と「滋賀大学ホームページの情報」の組み合わせであった（Figure 14）。この結果は、入学
年度（2019 年入学者か、2020 年度入学者か）によって「滋賀大学ホームページの情報」（参考としたか、しなかったか）Figure 14
DS学部生の初年度GPAに対する 入学年度×「 滋賀大学ホ ーム ページの情報」 の交互作用と初年度 GPA との関連の仕方が異なる、

4あるいは「滋賀大学ホームページの情報」

初
年 3
度
G 2
P
A 1

によって入学年度と初年度 GPA との関連の仕方が異なる可能性を示している。
pick-a-point approach（Aiken & West, 1991）
によって交互作用の下位検定を行った結

斜（b = -0.78, 95%CI [-1.41, -0.16], p<.05）が有意であり、2019 年度入学者よりも2020 年度入学者の初年度 GPA が低かっ

「滋賀大 学ホームペ ージの情報 」
非選択

参考とした者における入学年度の単純傾「滋賀大 学ホームペ ージの情報 」
選択0

果、「滋賀大学ホームページの情報」を

2019年度
入学者

注） エラ ーバーは95%CI を 示す。

43

2020年度入学者

た。2020 年度入学者における「滋賀大学ホームページの情報」の単純傾斜（b = -0.31, 95%CI[-0.66, 0.04], p=.08）は有意傾向にとどまった。2019 年度入学者における「滋賀大学ホーム
ページの情報」の単純傾斜（b = 0.21, 95%CI [-0.07, 0.50], ns）、及び「滋賀大学ホームペー
ジの情報」を参考としなかった者における入学年度の単純傾斜（b = -0.26, 95%CI [-0.75,
0.23], ns）は有意ではなかった。
これらの結果は、「滋賀大学ホームページの情報」を進路選択の参考とした者としなかった者の間に初年度 GPA の明確な差はないこと、「滋賀大学ホームページの情報」を進
路選択の参考としなかった者に限れば 2019 年度入学者と 2020 年度入学者の間に初年度
GPA の差はないこと、但し、「滋賀大学ホームページの情報」を進路選択の参考とした者に限れば 2019 年度入学者よりも 2020 年度入学者の初年度 GPA が低かったことを示している。入学年度が単独で有意な負の b*を示していること（Table 18）を踏まえると、2019年度入学者よりも 2020 年度入学者の初年度 GPA が低かったが、その入学年度差は「滋賀大学ホームページの情報」を進路選択の参考としなかった者では見られなかったとまとめられる。但し、進路選択の参考としなかった者の b*は有意傾向にとどまるものの、進路選
択の参考とした者、及び一般選抜者全体（入学年度単独の b*）と同じく負の b*を示したこと、及び標本サイズの小ささを考慮すると、この交互作用の評価は難しい。
滋賀大学ホームページの情報内容、及び入学者選抜試験成績と初年度 GPA との関連
どの情報内容（説明変数）が、初年度 GPA（目的変数）の高さ、ひいては本学の教育プロ
グラムへの初期適応に寄与しているか（関連しているか）を検討するため、初年度 GPA
を目的変数とし、参考とした滋賀大学ホームページの情報内容、入学年度、入試日程、センター試験得点率、及び個別学力検査等得点率を説明変数とした重回帰分析を行った。情報内容については DS 学部一般選抜入学者全体の 25%以上が選択した情報内容（Figure 11）に限って式に投入した。交互作用項の設定、分析の手順、及び留意点は先に見た情報源についての分析と同じである。分析の結果、2 次の交互作用項（3 つの変数の組み合わせの効
果）に有意な組み合わせが確認された。結果を Table 19 に示す。
表中に示した通り、VIF 値は 5 以下とされる基準（Akinwande, Dikko, & Samson, 2015)を超えており、多重共線性の問題が懸念される。しかしダミー変数同士の交互作用項を含む
分析モデルでは VIF 値は大きな値をとりがちであること、及びダミー変数同士の交互作用項を除外すると本分析の目的を果たせないことから、多重共線性の問題が否定できないことを明記した上でこの分析モデルを採用することとした。また、SPV は 15 から 20 以上とされる基準（Siddiqui, 2013）を満たしておらず、過剰適合の問題が懸念される。但し、過剰適合が問題となるのは R2 の解釈（モデル全体の適合度の評価）においてであり、b*の解釈（目的変数に対する個々の説明変数の予測力≒関連の評価）にはさほど影響しないこと（Austin, & Steyerberg, 2015）、及び本分析課題では交互作用（条件付きの関連）を含む関連の説明手段として重回帰分析を用いることから、過剰適合の問題が否定できないことを44

Table 19
DS学部一般選抜者の初年度GPAを 目的変数， 参考と し たホ ーム ページの情報， 入学
年度， 入試日程， セン タ ー試験得点率， 及び個別学力検査等得点率を 説明変数と した重回帰分析（ n = 158）
説明変数
入学年度
入試日程
セン タ ー試験得点率
個別学力検査等得点率
大学概要（ 歴史・ 理念， 組織， 教職数， 学生数等）
入試情報（ 受験案内， 出願・ 合格情報， 資料請求，
入学にかかる 費用等）
教育（ カ リ キ ュ ラ ム 等）
進路（ 就職・ 進路支援， 就職情報， 資格等）
セン タ ー×個別
入学年度×入試日程
入学年度×セン タ ー
入学年度×個別入学年度×大学概要
入学年度×入試情報
入学年度×教育
入学年度×進路
入試日程×セン タ ー
入試日程×個別入試日程×大学概要
入試日程×入試情報
入試日程×教育
入試日程×進路
入学年度×入試日程×セン タ ー
入学年度×入試日程×個別
入学年度×入試日程×大学概要
入学年度×入試日程×入試情報
入学年度×入試日程×教育
入学年度×入試日程×進路
入学年度×セン タ ー×個別
入試日程×セン タ ー×個別
SPV
R 2 (R adj 2 )1- βb*-.34 †
.12
.07
-.05
-.16

[95%CI ]VIF[ -0.73 , 0.04 ] 7.61
[ -0.22 , 0.47 ] 12.80[ -0.26 , 0.40 ] 9.29
[ -0.38 , 0.28 ] 11.04[ -0.36 , 0.04 ] 1.78

.05

[ -0.13 , 0.24 ] 1.82
***

.27
.03
-.06
-.28
.09
.27 †
-.04
.10
.05
.01
.01
-.28 *
-.01
.06
-.03
-.07
.05
.40 *
.08
.12
-.15 †
.04
-.11
-.13
5.27
.24 **
0.94[ 0.13 , 0.41 ][ -0.13 , 0.19 ][ -0.35 , 0.24 ][ -0.65 , 0.09 ][ -0.16 , 0.35 ][ -0.02 , 0.56 ][ -0.25 , 0.16 ][ -0.09 , 0.29 ][ -0.10 , 0.19 ][ -0.17 , 0.20 ][ -0.28 , 0.30 ][ -0.55 , -0.01 ][ -0.21 , 0.20 ][ -0.13 , 0.25 ][ -0.18 , 0.12 ][ -0.25 , 0.11 ][ -0.27 , 0.37 ][ 0.04 , 0.76 ][ -0.13 , 0.29 ][ -0.08 , 0.31 ][ -0.30 , 0.00 ][ -0.14 , 0.22 ][ -0.48 , 0.27 ][ -0.44 , 0.18 ]

1.64
1.87
5.62
6.87
2.45
4.73
1.88
1.90
1.80
2.55
7.66
8.02
1.81
1.92
1.79
2.38
3.94
5.17
1.92
1.96
1.82
2.51
2.82
5.73

(.06)

注1） セン タ ー試験得点率およ び個別学力検査等得点率は連続変数（ Range = 1.00 0.00） ， 入学年度は（ 2019年度入学=0, 2020年度入学=1） ， 入試日程は（ 前期=0, 後期=1） ， その他の説明変数は（ 非選択=0, 選択=1） のダミ ー変数であ る 。
注2） 紙面の煩雑さ を 避ける ため， 初出時以外は， セン タ ー試験得点率を 「 センタ ー」 ， 個別学力検査等得点率を 「 個別」 と 略記し た。 同じ く 初出時以外は， 説明
変数の括弧書き を 省略し た。
†*

p <.10 p <.05**

p <.01***

p <.00145

明記した上でこの分析モデルを採用することとした。回帰式の検定力（1-β：実際に関連や差が存在する場合にそれを正しく検出できる確率）は、過剰適合によって過大となるため評価の対象としない。
有意な b*を示した 2 次の交互作用項（3 つの変数の組み合わせの効果）は、入学年度×
入試日程×個別学力検査等得点率の組み合わせであった（Figure 15）。この組み合わせは、情報源に係る分析で見られた交互作用と同じ組み合わせである。回帰式に投入した他のFigure 15
DS学部生の初年度GPAに対する 入学年度×入試日
程×個別学力検査等得点率の交互作用

説明変数が異なるため、個々

6の統計量、及び検定結果に細5かな差異はあるが、得られる

初
4
年
度
G 3
P
2
A

解釈は同様であることから、重複と紙数増を避けるため本稿では割愛する。
有意な b*を示した 1 次の交

1互作用項（2 つの変数の組み0

2019年度入学者
前期日程
2019年度入学者
後期日程
2020年度入学者
前期日程
2020年度入学者
後期日程
1

合わせの効果）である入学年度と個別学力検査等得点率については、上述の 2 次の交互作用項によって限定され、より詳細に説明されるものであ2

個別学力検査等得点率
注1） エラ ーバーは95%CI を 示す。
注2） 縦軸（ 初年度GPA） の上限が得点可能範囲の4を 超える
理由はFi gur e 12の読み取り において 本文で述べた。

ることから解釈の対象としない。
単独で有意な b*を示したのは、「教育（カリキュラム等）」であり、正の関連（プラスの b*）を示した。「教育（カリキュラム等）」は受験者によって参考とされやすい情報内
容（Figure 13）、換言すれば学生獲得に繋がりやすい情報内容であるのみではなく、本学の教育プログラムへの初期適応の成功に繋がりやすい情報内容であると考えられる。
＜引用文献＞
Aiken, L. S., & West, S. G. (1991). Multiple Regression: Testing and Interpreting Interactions.
Newbury Park, CA: Sage.
Akinwande, M.O., Dikko, H.G., & Samson, A. (2015). Variance inflation factor: As a condition for
the inclusion of suppressor variable(s) in regression analysis. Open Journal of Statistics, 5,754-767. https://doi.org/10.4236/ojs.2015.57075

46

Austin, P. C., & Steyerberg, E. W. (2015). The number of subjects per variable required in liner
regression analyses. Journal of Clinical Epidemiology, 68, 627-636.
https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2014.12.014
Cohen, J. (1992). A power primer. Psychological bulletin, 112, 155-159. https://doi.org/10.1037/0033-2909.112.1.155
Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (2009). Applied multiple regression/correlation
analysis for the behavioral sciences (3rd ed.). London: Routledge.
Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A-G., & Buchner, A. (2007). G*Power 3: A flexible statistical power
analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behavior researchmethods, 39, 175-191. https://doi.org/10.3758/BF03193146
清水 裕士 (2016 ). フリーの統計分析ソフト HAD―機能の紹介と統計学習・教育，研究実践における利用方法の提案 メディア・情報・コミュニケーション研究, 1, 59-73.
Siddiqui, K. (2013). Heuristics for sample size determination in multivariate statistical techniques.
World Applied Sciences Journal, 27, 285-287.
吉田 寿夫 (1990). 2 つの変数の関係を分析する方法 森 敏昭・吉田 寿夫 (編著) 心理学のためのデータ解析テクニカルブック (pp.217-259) 京都: 北大路書房

47

大学戦略IR室活動報告（2021（令和3）年度）

付録5

令和３年度新入生意識等調査の分析
令和元年度回答数：教育 217(回答率 90.0%) 経済 378(81.4%) DS 94(89.5%)

令和３年度回答数：教育 223(回答率 91.7%) 経済 407(88.6%) DS 92(92.0%)

Q1 滋賀⼤学を知った時期
令和３年度新⼊⽣

令和元年度新⼊⽣

⾼校2年⽣までの認知度について、

35%

35%

・教育学部は令和元年度、令和３年度とも、65％前後

30%

30%

と⾼い⽔準を保っている。

25%

25%

20%

20%

15%

15%

10%

10%

5%

5%

0%

0%

教育学部

経済学部

・経済学部は、令和元年度42％→令和３年度45％とやや上昇している。（センター試験以前までの認知度で⾒ると、78％→87％に⼤幅に上昇している。）
・ＤＳ学部は、43％→52％と⼤幅に上昇している。

教育学部

DS学部

経済学部

DS学部

Q2 滋賀⼤学への志望を決めた時期
令和３年度新⼊⽣

令和元年度新⼊⽣
50%
45%
40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%

50%
45%
40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%

教育学部

経済学部

DS学部

志望決定時期について、・教育学部は、令和元年度新⼊⽣と令和３年度⼊学⽣
で傾向に⼤きな変化は⾒られない。
・経済学部は、センター試験以降の割合が令和元年度
47%→令和３年度41%に低下している。
・ＤＳ学部は、センター試験以降の割合が令和元年度
48%→令和３年度28%に⼤幅に低下している。

教育学部

48

経済学部

DS学部

Q3〜Q15まで、「滋賀⼤学への受験・⼊学の決定理由」に関する質問
Q3

関⼼ある専⾨領域がある
令和元年度新⼊⽣「関⼼ある専⾨領域がある」ことが本学への受験・⼊令和３年度新⼊⽣学の決定に影響を与えたかどうかについて、

80%

80%

70%

70%

・各学部とも、「⼤いに影響がある」と回答した学⽣

60%

60%

の割合が微増している。

50%

50%

40%

40%

30%

30%

20%

20%

10%

10%

0%

0%
⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

経済学部

全く影響がない

⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

経済学部

全く影響がない

Q4 教授陣が魅⼒的
令和元年度新⼊⽣「教授陣が魅⼒的である」ことが本学への受験・⼊学

令和３年度新⼊⽣の決定に影響を与えたかどうかについて、「影響がある」と回答した学⽣の割合は、

50%

50%

45%

45%

40%

40%

35%

35%

30%

30%

25%

25%

20%

20%

・経済学部では、令和元年度44％→令和３年度58％と

15%

15%

なっている。

10%

10%

5%

5%

0%

0%
⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

経済学部

全く影響がない

・教育学部では、令和元年度63％→令和３年度54％となっている。

・ＤＳ学部では、令和元年度63％→令和３年度61％と⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

49

経済学部

全く影響がない

なっている。

Q5 学費の⽔準
令和元年度新⼊⽣「学費の⽔準」が本学への受験・⼊学の決定に影響を令和３年度新⼊⽣

60%

60%

50%

50%

40%

40%

30%

30%

20%

20%

10%

10%

与えたかどうかについて、・教育学部では、「⼤いに影響がある」割合が上昇
し、「やや影響がある」割合が低下している。

0%・他の学部は、⼤きな変化は⾒られない。

0%
⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

経済学部

全く影響がない

⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

経済学部

全く影響がないQ6 国⽴⼤学としてのブランド
令和元年度新⼊⽣「国⽴⼤学としてのブランド」が本学への受験・⼊学

令和３年度新⼊⽣

50%

50%

45%

45%

40%

40%

35%

35%

30%

30%

25%

25%

20%

20%

15%

15%

10%

10%

5%

5%

0%

の決定に影響を与えたかどうかについて、・ＤＳ学部では、「影響がある」と回答した学⽣の割合が、令和元年度80%から令和３年度68％に低下している。
・他の学部は、⼤きな変化は⾒られない。

0%
⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

経済学部

全く影響がない

⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

50

経済学部

全く影響がない

Q7 学びたい分野での評価が⾼いこと令和元年度新⼊⽣「学びたい分野での評価が⾼いこと」が本学への受

令和３年度新⼊⽣

験・⼊学の決定に影響を与えたかどうかについて、

70%

70%

60%

60%

50%

50%

40%

40%

30%

30%

・経済学部では、令和元年度85％→令和３年度90％と

20%

20%

上昇している。

10%

10%

0%

0%

「影響がある」と回答した学⽣の割合は、・教育学部では、令和元年度89％→令和３年度83％と低下している。

⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

経済学部

全く影響がない

・ＤＳ学部では、令和元年度95％→令和３年度97％と⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

経済学部

全く影響がない

さらに⾼くなっている。

Q8 データサイエンスに関する取組で注⽬されている⼤学であること
令和元年度新⼊⽣「データサイエンスに関する取組で注⽬されている⼤令和３年度新⼊⽣

学であること」が本学への受験・⼊学の決定に影響を

90%

90%

80%

80%

70%

70%

・教育学部では、「影響がある」と回答した学⽣の割

60%

60%

合が、令和元年度11％→令和３年度20％と上昇してい

50%

50%

る。

40%

40%

・経済学部では、「影響がある」と回答した学⽣の割

30%

30%

合が、令和元年度25％→令和３年度37％と上昇してい

20%

20%

る。

10%

10%

・ＤＳ学部では、「⼤いに影響がある」と回答した学

0%

0%
⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

経済学部

全く影響がない

与えたかどうかについて、

⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

51

経済学部

全く影響がない

⽣の割合が、令和元年度72％→令和３年度82％とさらに⾼くなっている。

Q9 学習環境が整備されていること
令和元年度新⼊⽣「学習環境が整備されていること」が本学への受験・

令和３年度新⼊⽣

60%

60%

50%

50%

40%

40%

30%

30%

20%

20%

10%

10%

⼊学の決定に影響を与えたかどうかについて、・教育学部では、「影響がある」と回答した学⽣の割合が、令和元年度75％→令和３年度64％と低下している。
・経済学部では、「影響がある」と回答した学⽣の割0%合が、令和元年度57％→令和３年度68％と上昇している。

0%
⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

経済学部

全く影響がない

・ＤＳ学部では、「⼤いに影響がある」割合が低下
⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

経済学部

全く影響がない

し、「やや影響がある」割合が上昇した。

Q10 学習⽀援・就職⽀援が充実していること
令和元年度新⼊⽣「学習⽀援・就職⽀援が充実していること」が本学へ

令和３年度新⼊⽣の受験・⼊学の決定に影響を与えたかどうかについ

50%

50%

45%

45%

40%

40%

35%

35%

30%

30%

25%

25%

20%

20%

・経済学部では、「影響がある」と回答した学⽣の割

15%

15%

合が、令和元年度68％→令和３年度79％と上昇してい

10%

10%

る。

5%

5%

・ＤＳ学部では、「影響がある」と回答した学⽣の割

0%0%
⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

経済学部

全く影響がないて、
・教育学部では、「影響がある」と回答した学⽣の割合が、令和元年度88％→令和３年度76％と低下している。

⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

52

経済学部

全く影響がない

合が、令和元年度63％→令和３年度59％と微減している。

Q11 進路の状況がよいこと
令和元年度新⼊⽣「進路の状況がよいこと」が本学への受験・⼊学の決

令和３年度新⼊⽣

60%

60%

50%

50%

40%

40%

30%

30%

20%

20%

10%

10%

定に影響を与えたかどうかについて、
・経済学部では、「影響がある」と回答した学⽣の割合が、令和元年度85％→令和３年度92％と上昇してい0%る。（「⼤いに影響がある」と回答した学⽣の割合
は、令和元年度48％→令和３年度58％。）

0%
⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

経済学部

全く影響がない

⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

経済学部

全く影響がないQ12 ⼤学のおかれている環境（⾃然、⽂化遺産、住みやすさ、町の雰囲気）
令和元年度新⼊⽣「⼤学のおかれている環境」が本学への受験・⼊学の令和３年度新⼊⽣決定に影響を与えたかどうかについて、

45%

45%

40%

40%

・⼤津キャンパス（教育学部）では、「影響がある」

35%

35%

と回答した学⽣の割合が、令和元年度65％→令和３年

30%

30%

度57％と低下している。

25%

25%

20%

20%

・彦根キャンパス（経済学部、ＤＳ学部）では、「影

15%

15%

響がある」と回答した学⽣の割合が、令和元年度43％

10%

10%

（両学部平均）→令和３年度50％（両学部平均）と上5%5%昇している。

0%0%
⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

経済学部

全く影響がない

⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

53

経済学部

全く影響がないQ13 通学しやすいこと
令和元年度新⼊⽣「通学しやすいこと」が本学への受験・⼊学の決定に

令和３年度新⼊⽣

影響を与えたかどうかについて、

50%

50%

45%

45%

40%

40%

35%

35%

30%

30%

25%

25%

20%

20%

・ＤＳ学部では、「影響がある」と回答した学⽣の割

15%

15%

合が、令和元年度31％→令和３年度37％と上昇してい

10%

10%

る。

5%

5%

0%

・経済学部では、「影響がある」と回答した学⽣の割合が、令和元年度33％→令和３年度40％と上昇している。

0%
⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

経済学部

全く影響がない

⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

経済学部

全く影響がないQ14 ⾃分の学⼒（合格可能性）を勘案
令和元年度新⼊⽣「⾃分の学⼒（合格可能性）を勘案」し、本学への受

令和３年度新⼊⽣

60%

60%

50%

50%

40%

40%

30%

30%

20%

20%

10%

10%

験・⼊学を決定したかどうかについて、・各学部とも令和元年度新⼊⽣と令和３年度⼊学⽣で⼤きな差異はない。

0%

0%
⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

経済学部

全く影響がない

⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

54

経済学部

全く影響がないQ15 ⾃分に適した⼊学試験制度があること
令和元年度新⼊⽣「⾃分の学⼒（合格可能性）を勘案」し、本学への受

令和３年度新⼊⽣

60%

60%

50%

50%

40%

40%

30%

30%

20%

20%

10%

10%

験・⼊学を決定したかどうかについて、・ＤＳ学部では、「影響がある」と回答した学⽣の割合が、令和元年度54％→令和３年度68％と⼤幅に上昇0%

している。（「⼤いに影響がある」と回答した学⽣の割合は、令和元年度24％→令和３年度33％。）

0%
⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

経済学部

全く影響がない

⼤いに影響がある

やや影響がある

あまり影響がない

教育学部

DS学部

経済学部

全く影響がない

Q17 進路の参考情報源
令和元年度新⼊⽣

令和３年度新⼊⽣「滋賀⼤学を選択した際に参考とした情報」につい
て、

30%

30%

25%

25%

・全学部とも、「滋賀⼤学ホームページの情報」、

20%

20%

「滋賀⼤学⼊試広報誌の情報」が令和元年度から令和

15%

15%

３年度に上昇している。

10%

10%

5%

5%

・⼀⽅、全学部とも、「家族の意⾒」は低下してい

0%

0%

る。

教育学部

経済学部

DS学部

教育学部

55

経済学部

DS学部

Q21 受験の際に参考とした本学ホームページの情報
令和元年度新⼊⽣

令和３年度新⼊⽣「受験の際に参考とした本学ホームページの情報」に
ついて、

30%

30%

25%

25%

・各学部とも令和元年度新⼊⽣と令和３年度⼊学⽣で

20%

20%

⼤きな差異はない。

15%

15%

10%

10%

5%

5%

0%

0%

教育学部

経済学部

教育学部

DS学部

経済学部

DS学部

Q22 本学ホームページの印象
令和元年度新⼊⽣
45%
40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%

令和３年度新⼊⽣
45%
40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%

教育学部

経済学部

DS学部

「本学ホームページの印象」について、・全学部とも、「良い」・「どちらかといえば良い」と回答した学⽣の合計割合が、令和元年度から令和３
年度に上昇している。

教育学部

56

経済学部

DS学部

Q23 本学のホームページを⾒る際に主に使⽤したデバイス
令和元年度新⼊⽣「本学のホームページを⾒る際に主に使⽤したデバイ

令和３年度新⼊⽣ス」について、

90%

90%

80%

80%

・令和元年度⼊学⽣と令和３年度⼊学⽣で⼤きな差異

70%

70%

は⾒られない。

60%

60%

50%

50%

40%

40%

30%

30%

20%

20%

10%

10%

0%

0%
パソコン

スマートフォン

タブレット

教育学部

DS学部

経済学部

その他

パソコン

スマートフォン

タブレット

教育学部

DS学部

経済学部

その他

Q25 将来、活躍したい地域
令和元年度新⼊⽣「将来、活躍したい地域」について、

令和３年度新⼊⽣

70%

70%

・教育学部では「地元で活躍したい」学⽣の割合が微

60%

60%

減し、「世界で活躍したい」学⽣の割合が微増してい

50%

50%

40%

40%

・ＤＳ学部では、「決めていない」学⽣の割合が10％

30%

30%

上昇している。

20%

20%

10%

10%

0%

る。

0%
世界で活躍したい 全国で活躍したい 地元で活躍したい
教育学部

経済学部

決めていない

DS学部

その他

世界で活躍したい 全国で活躍したい 地元で活躍したい
教育学部

57

経済学部

決めていない

DS学部

その他

Q26 勉強外で頑張りたいこと令和元年度新⼊⽣

令和３年度新⼊⽣

25%

25%

20%

20%

15%

15%

10%

10%

5%

5%

0%

0%

「勉強外で頑張りたいこと」について、
・経済学部⽣は、「国内でのインターンシップやボランティア活動」を通じて⾃分を成⻑させていきたいと考えている学⽣の割合が令和元年度10％→令和３年度

教育学部

経済学部

14％に上昇している。

教育学部

DS学部

経済学部

DS学部

Q27 最も強く希望する進路
令和元年度新⼊⽣
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

令和３年度新⼊⽣
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

教育学部

経済学部

DS学部

「最も強く希望する進路」について、・教育学部では、「地⽅公務員」が6％→11％に上昇する⼀⽅、「教員」は82％→75％に低下している。
・経済学部では、企業（商社）が17%→22％に上昇している⼀⽅、企業（銀⾏・証券・保険）が17％→12％に低下している。

教育学部

58

経済学部

DS学部