神田外語大学は、2016年に大学IRコンソーシアムに加盟し、共通調査を実施することで、学生アンケートの結果をもとに自大学の実態を把握し、学外（加盟校）との比較を通じて教育の改善に役立てている。本稿では、学内での学生アンケート実態調査の導入から現状の2024年までの取り組み内容、大学IRコンソーシアム共通調査やアンケートデータ基盤システム「IRiS」の使用、自学の会議体や報告会での活用方法などについて報告し、情報を共有する。

IRでは様々な形式のデータを扱っており、データベースのデータ整合性を担保することが難しいが、この問題は圏論的データベースを使うことで解決される。データベースが圏を構成するように作られた圏論的データベースでは、圏の性質からデータ整合性が保証されている。圏論を理解するのは難しいが、圏論的データベースは自然言語を用いて直観的に作成できる。圏論的データベースの簡便な作り方を紹介する。

日本の大学では、デジタル・トランスフォーメーション（DX）による大学運営改革が必要とされているが、財政難、職員の多忙化、人材不足などの課題もあり、DX推進は容易ではない。本発表では、すぐにでも取り組めるDXとして、広く普及しているMicrosoft365を活用した大学情報の可視化及び共有事例を紹介する。IRセンターにおける取組事例から、大学改革の中心的役割を担う学長戦略企画室におけるMicrosoft365の活用事例を紹介し、学内におけるDX機運を高める取組について発表する。

本発表では、Institutional Researchを検索語として英語論文データベースを検索し、その結果をオントロジエディタ（Protege）によって整理し、学術オントロジーを構築しようと試みた結果を報告する。検索結果の分析から、IRの学術オントロジーには、少なくとも3層の構造が必要であることが判明した。今回は、そのうち、中位のオントロジーとして、指標をインスタンスとした指標概念層を紹介する。

2021年に実施した「本質的IR人材育成カリキュラム策定に向けたアンケート調査」及び2022年に実施した個別調査において受講者の能力に応じた段階別の講習会のニーズがあることがわかった。また2023年8月に「IRデータ可視化講習会」を実施し、受講者から本質的に必要な講習や自己認識について調査したが、より精緻な調査をするために2024年8月に「IRにおけるデータ表現と活用に関する講習会」を実施した。本稿ではその結果について報告する。

近年、日本でも大学における教育研究活動に関する様々なデータを、BIツールによる双方向操作可能な形式で表現し、可視化データとして公開している大学が増えているが、高等教育における多様性、公平・公正性、包摂性（DE&I）への関心の高まりから、米国大学ではさらなる可視化データの活用方法としてIR部門による「DE&I Dashboard」の構築と学内外に向けた公開が進んでいる。本発表では、米国の主要な大学の事例を紹介するとともに、東京大学における取組について事例報告を行う。

本研究は、IR担当者が感じている執行部との意識の違いを明らかにし、IR担当者がよりよい状態で業務を行えるようにするための示唆を得ることを目的とする。本研究では、IR担当者に対し、予算、人材数、IRに対する理解度、データの集約状況について、自身と執行部が感じている状況を回答させた。その結果、執行部との意識が一致している場合や、意識が一致しやすい項目があることなどが明らかになった。

本稿では、学生との協働によるIR活動について報告する。IR活動を推進したい大学と、数理・データサイエンス・AIスキルの実戦経験を希望する学生をマッチングし、IR活動の推進とDX人材育成（学生教育）を同時に進めた。教学データの分析やIRウェブアプリケーションの開発には、ネットワーク・サーバ・データベースなどのインフラ整備、アプリケーション開発、数理・データサイエンス・AI技術の応用およびそれらのマネジメントが必要であり、PBLの題材としても適している。

激しい受験競争を経て入学した大学が最も望んだ大学であったか否かは、大学入学後の生活に影響を及ぼすのだろうか。本研究では、国立A大学にて入学生を対象に実施されている入学時調査と、卒業生を対象として実施されている卒業時調査の回答データを用いて上述の問題について検討する。具体的には、国立A大学が第一志望であった学生とそうでなかった学生の間に、大学の選択基準や入学後の目標などの点でどのような違いがあるのかを明らかにする。

大学は学生調査をはじめとするデータの教育改善や質保証への活用が求められている。本発表では学生調査ダッシュボードによるデータ活用について報告する。ダッシュボードを教育改善や質保証に活用する要件として、コア指標とベンチマーキング、大学構成員の閲覧をあげられる。コア指標は教育改善と質保証の規準である。ベンチマーキングはコア指標の評価方法である。そして、大学構成員の閲覧からデータの活用は始まる。

札幌医科大学では、教学IRのみを行う目的で、2019年4月に統合IR部門が設置された。毎年の出版物として教学データを掲載する「データブック」の作成、および、「教員の業績評価」の実行が求められていた。本学においてデータを自動的に可視化するツールはなく、限られた予算内でこれらを達成するため、RとPythonを用いて０からシステム構築を行った。ここではその報告と課題を述べる。

オルトメトリクスの時系列データを収集して論文公開から94週間の指標の変化を観測し、日本の研究機関で行われている論文の公開から被引用に至る動きを分析した。その結果、文献管理アプリへの登録数と被引用数に強い相関があることが確認され、論文が引用されるには論文の公開から50～60週目までに文献管理アプリに登録されることが望ましく、そのためには38週目までに広報誌の掲載やSocial Mediaで拡散をすることが望ましいと考えられた。

日本の研究力強化のためには、研究機関間の競争のみならず共同することによって、学術的、社会的な価値を創造していくことが求められる。このため、各研究機関においては、自機関の共同研究の実施状況や全国的な動向を把握することが重要であると考える。本発表ではMIRAI-DXに含まれる競争的研究費に関するデータを活用して実施した、研究大学コンソーシアム構成機関間の共同研究の実施状況に関する調査について報告する。

汎用的能力を育成することを目指した科目やカリキュラムが多くの大学で導入されている。それらの科目やカリキュラムが育成しようとしている能力は多岐にわたることが多く、それらの諸能力がどのようなものであるかを関係者の間で合意することは、しばしば困難を伴う。しかし、その困難を乗り越えて、教育目標を設定し、その目標に照らして評価を行い、評価結果を活用した教育改善を行う必要があり、IRにはその支援が求められる。そこで、本稿では、汎用的能力の育成を意図した教育プログラムの育成目標をどのように設定し、教育手法や評価とつなげていくことができるか、グッドプラクティスの事例分析をもとに考察し、考え方の枠組みとプログラムを評価する観点の提示を試みる。

本研究では、大学IR（Institutional Research）業務における報告書作成方法の移行過程を検討した。従来のExcelとWordを用いた方法から、PythonとQuartoを使用する新方式への移行に際し、データの継続性維持と新技術導入の両立が課題となった。これに対し、移行期間中に新旧両方法を並行して使用するBRIDGE法（Balanced Reporting Innovation with Data Governance Evolution）を提案した。この方法により、データの継続性を保ちつつ、段階的に新技術を導入することが可能となった。本事例は、IR活動における革新と伝統の調和、および組織的抵抗への柔軟な対応の重要性を示唆している。BRIDGE法は、IR実践における方法論の移行や、より広くデータガバナンスの進化に貢献する可能性がある。

大学が所属学生に実施する一般的な学生調査の結果から、同一の学生グループが入学以降各年度調査にどのように回答したか、４年目卒業及び留年の各グループに分け、回答選択を得点化した上で平均の推移を比較した。その結果、いくつかの設問では在学１～２年目の早い時期から両グループに違いが生じ、それを捉えることで留年等への早期対策につながる可能性が示唆された。こういった分析に加えて留年と休退学の関連を詳しく調べることで、休退学の予見的分析につながることが期待される。

本研究は、高等教育における生成AIの利活用とその課題について、2023年度「東北学院大学の学修行動と学生生活に関する調査」の結果をもとに、学生の生成AIに対する利活用の意識を考察することとする。本調査は2023年度末に実施し、学生の利活用の状況と目的を調査した。その結果を分析し、今後の大学教育における生成AIの利活用の可能性について探ることとする。

学部ごとに異なる教育目標が、学修成果に及ぼす影響の特徴や違いを把握する仕組みづくりは、全学レベルの教学マネジメントの運用や、より個に沿った学修支援において、重要であると考える。そこで、本学の学修成果に関わるデータを用いて因子分析を行い、学部別に抽出された学修成果に関わる因子の違いや、選択進路と因子との関係を評価した。その結果、学部ごとで因子を構成する要素に違いがあることや、同じ進路に対し、学部ごとに関連する因子が異なることなどの傾向が示された。

学修者本位の教育への転換をビジョンに掲げ、教育目的達成のための大学運営の在り方が示された「教学マネジメント指針」では、ディプロマ・ポリシー（DP）を具体的かつ明確に設定し、その達成度の評価に基づいたDPの見直しまでを、教育改善のサイクルに含めるよう求めている。しかし、その評価の具体的な方法は各大学に任されている。そこで本研究では、全国の大学でDPの達成度をどのように評価しているか、いくつかの事例から検討する。

関西大学教学IRプロジェクトでは、入学時調査と卒業時調査を毎年実施している。その調査結果を各学部教員へフィードバックしているものの、事務職員に対しては、学内でのweb公開が主となり、実質的な浸透には至っていない。大学設置基準の改正に伴い、事務職員の役割はより重要となっている。また大学を取り巻く状況が大きく変化する現代において、学生の学びと成長を促すため、職員自身の能力向上は欠かせない。本発表では、教学IR担当事務職員の視点から、事務職員の能力開発に関する事例と成果について報告する。

本学では、全学のDPを構成する要素を具現化するものとして「考動力」を掲げている。この「考動力」の獲得状況を、学生調査の結果を基に測定し、個別にフィードバックしている。しかし「考動力」の伸長方法を学生に十分に示せていないことや、学生個人が真に必要としている学びに到達できているのか不明な状況であった。そこで、学内各部局が展開する準正課プログラムをまとめ、「考動力」伸長の観点からそれらを体系的に示すプロジェクトを進めている。本発表では、プロジェクトの内容、経緯、今後の方向性について報告する。

北陸大学は、IRとデータサイエンス教育をTableauで連携させた「北陸大学モデル」を構築し、分権型教学IRシステムの導入、全学共通データスキル教育プログラムの創設、学内外のTableauコミュニティの形成を推進している。これらの取り組みにより、教職員・学生のデータ活用スキル向上、企業連携の拡大など多面的な効果が生まれている。本発表では、この全学的データ活用戦略の詳細と今後の進化を報告する。

本研究では、Moodleの標準機能では実行できない活動時間の計測を行い、アクセス数と活動時間を中心としたLMSログの活用に関する新たな応用方法を探ることを目的とした。情報リテラシーの授業におけるMoodleコースを対象とし、IntelliBoardプラグインを活用して、Moodleへのアクセス数およびその活動時間を取得した。その結果、アクセス数と活動時間には一定の相関関係が認められるものの、アクセス数あたりの活動時間にはかなり幅があることが明らかとなった。これにより、アクセス数だけでなく利用時間を含めた評価を行うことで、学習者の状況をより正確に把握できる可能性が示唆された。

本稿は、日本の私立大学におけるIR活動の状況を把握することを目的として、第三者評価時に各大学から提出された自己点検報告書を分析対象としたテキストマイニングをおこない、共起ネットワーク上でIRという単語がどのように位置付けられ、他の単語といかなる関係性を有しているかについて分析する。その結果から日本の私立大学においてIR活動がどのような状況に置かれているのかを推察する。

現在、我が国の大学の多くに中期計画の策定が義務付けられているが、評価、IRの実務担当者である筆者らとして、中期計画の適切性に疑問を感じる経験もある。このため、全大学を対象に中期計画に対する意識に関するアンケート調査を実施した。本研究では、その調査結果のうち私立大学と国立大学の調査結果を比較することで、設置形態、評価制度との関係などによって中期計画 に関する課題に違いがある状況が明らかとなった。

本稿では、大学職員向けの生成AI活用支援ために開発した「大学職員のためのプロンプトガイド(P4Us)」について報告する。また、生成AI利用者と行為の類型、業務に適用可能な生成AIの類型を整理し、これらの関係性を考察することで、今後の大学における生成AI人材育成の方向性を示唆する。これにより、大学のDX推進と生成AI活用の効果的な戦略立案に寄与することを目指す。

科研費データベースには研究内容を表すキーワードが収録されており、予算年度や審査区分ごとの高頻度の語から関心の高い研究テーマやトピックを把握できる。しかし、高頻度の語は人気が下降傾向の語や研究分野を特徴づけない「ありふれた語」を含むため、キーワード分析のノイズとなる場合がある。本研究では、平均移動収束拡散法(MACD)と語の重要度を示す指標TFIDFを科研費のデータ分析に応用した研究動向分析の手法を提案する。

本研究では、Institutional Researchに関する日本語論文のキーワードをインスタンスとしたオントロジーエディタ「法造」を活用してオントロジー構築を行い、また、論文の抄録をテキストマイニングソフトKHcoderで分析して傾向を可視化した。なお、日本語論文については、キーワードと抄録が揃っているMJIRの論文を対象としている。この研究により、23年度の日本語論文におけるIRの概念整理による学術的オントロジー構築を、別の観点から精緻化することが可能となる。

麻布大学では2020年に全専任教員必須のティーチング・ポートフォリオ（TP）を導入し、以降毎年、教育活動報告書として作成公開している。2020年と2023年に公開された教員のTPの教育理念部分のパラグラフをテキストマイニングした結果、各教員の執筆するTPの教育理念部分は主要なキーワードは変化していないものの、用語間の共起ネットワークやChatGPTアルゴリズムによるラベル分類では文章の表現する意味の変化が示され、教員は日常的な教育研究活動や複数回のTP作成を経て、教育理念に少しずつ変化が現れていることが示された。一方、教育理念の深化は多くの教員にとって依然課題であり、研修に他教員のTPの相互閲覧と共感ワード発見の質問が自身の教育理念を深め、他者と共有する一助となることが伺えた。

IRの活動を行うためには、学内におけるデータを一元的に揃える必要がある。しかし、専用DBサーバーでデータ統合ができてない大学は60％と報告されており、いまだにデータを用いた支援を行うためのデータ基盤はそろっているとは言いづらい。本報告では中規模大学の大学において、データ基盤をそろえるためのユースケースを整理し、モデリングを行う。ファクトとして大学の成績等のデータを配置し、ディメンションとして他データを配置する方法を紹介する。

多くの大学では新入生の状況や特徴を把握するためにアンケート調査を実施しているが、データを他大学と比較することができれば学生の相対的な特徴をより鮮明に捉えることができる。一つの大学のデータでも入試方式や所属、属性等で比較することはできるが、特に単科大学では比較対象が限られるため大学間比較は有用である。小樽商科大学と北見工業大学は2022年に法人統合が行われ、各種の連携や協働が進められている。本報告ではその一環として行われたIRにおける大学間の連携の事例として、学生の特徴を相互に比較するための新入生調査の共通項目の設定について紹介するとともに、得られたデータから両大学の学生の大学選択理由や大学で注力したいことの違い、およびその要因等について検討する。

本研究では、教員養成大学の学生の教員志望が変化する理由について、自由記述回答のテキストマイニングにより検証した。具体的には、学部2～4年生を対象に質問紙調査をおこない、直近1年間の進路志望先の変化やその理由について探索的な分析を実施した。結果、教員志望が変化した主な理由として、教育実習を含む授業や、他者からの影響、教員に関する信念などが確認された。この知見は、教員就職率の増加という教員養成大学の抱える課題の解決に向けて示唆を与えるものである。

本研究の目的は、「学生を自律的・探究的な学びへと導くためにはどうすればよいのか」という問題・関心のもと、学生の状況把握・育成を支援するツール（尺度）を開発することであった。検討対象は「大学生の学習・生活実態調査，2008」による大学生4,070名の個票データであった。大学教育に対する選好によって学生を類型化した上で学習成果の高低をもとに項目分析、潜在ランク分析を適用し、強制選択法に基づく計8項目で4段階評価できる尺度を作成した。

授業評価アンケートの自由記述回答は、テキストデータの前処理に多大な労力を要し、さらに分析には自然言語処理の高度なスキルが不可欠である。本報告では、この問題に対しOpenAIのChatGPT APIを活用した結果を紹介する。具体的には、CSVの各行からキーワードを抽出するマルチラベリングと、それらを体系的に整理するアフターコーディングを併用した。この手法により、効率的に大量のデータを処理し、有用な情報を抽出できる可能性が示唆された。

国内の医学教育は、令和4年度に医学教育モデル・コア・カリキュラム（コアカリ）の改訂が行われ、令和6年度の新入生から改訂内容を踏まえたカリキュラムでの教育が開始となっている。また、医学教育分野別評価の実施などにより、学修目標や評価方法などを大学のディプロマ・ポリシーやコアカリとの紐づけを踏まえて整備することも期待されている。このような背景を踏まえ、全国82の医学部がWeb公開しているシラバスを横断的に調査した結果を報告する。

大学が行う学生調査では自由記述（テキスト）が収集される。テキストには貴重な情報が含まれているにも関わらず、画一的な可視化表現の教育改善策への直結させにくさから、大学教育改善のために十分に分析・活用されていない。本研究では、「学生調査のテキストをどのように分析・可視化すれば、大学の教育改善に資する情報を抽出できるのか」を究明する。それにより、大学構成員間の議論を促進できる新しい可視化表現を開発する。

近年の高等教育政策における重要な概念として位置づけられている教学マネジメントは、特定の役職や部局が取り組むものではなく、全ての教員が主体となって、各プロセス・レベルに応じた取組や体制づくりに努める必要があるとされる。発表者らは、全てのレベルにおいて活用可能な学修成果・教育成果の可視化ツールを開発し、各レベルの教学マネジメントを支援することを目指している。本報告では、当該ツールの機能や特徴、課題、今後の展望等について報告する。

アカデミック・アドバイジングは、正課教育を基盤とし正課外教育までカバーしながら個々の学修・学生生活を支援するもので、高等教育の質保証に資する取り組みのひとつである。近年日本に導入され始めたこともあり、アドバイジングによる学修成果・教育成果の評価方法もまた検討の端緒にある。そこで本研究では、認証評価機関のひとつである大学基準協会にて公開されている評価結果をもとに、アドバイジングの取り組みがどのように評価されているか探索的に分析する。