本研究では、公立千歳科学技術大学における数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）および新設科目「データサイエンス入門」を対象として分析を行った。科目単体レベルでは記述統計的手法により成績や授業評価アンケートを検討し、一定の教育成果を確認した。プログラム全体レベルでは分類アルゴリズムを用いた分析により、科目間の繋がりと連続性を評価し、体系的かつ複合的な教育効果が明らかとなった。

本研究では、授業アンケートを利用して、理解度、満足度、継続意向に影響を与える要因の分析を行なった。手法としては、相関係数と回帰分析を利用した。その結果、理解度に関しては、授業速度と授業説明に関連があることがわかった。また、満足度に関しては、授業速度と授業説明に関連があることがわかった。継続意向に関しては、授業説明に関連があることがわかった。

これまで教学IRでは学生の成績や卒後状況のデータを蓄積し、これらの相関を明らかにしてきた。ここに脳科学という視点を導入することで新たな研究分野「eduBrain」が創出できることを提案したい。具体的にはIRデータと脳活動、脳構造との相関あるいは因果を追求する研究分野である。これによりヒトの脳科学的機序も含めた研究が可能になる一方で、IRデータとの相関や因果だけが一人歩きし拙速な議論を起こす恐れがある。

和歌山大学では教学マネジメントにおける成績評価検証にBIレポートツールを利用している．IRを担当する戦略情報室では，教務システムより抽出した成績データを用いて，学期ごとに各部局の検証用レポートを作成・提供している．この業務を効率化するため，2021年度にBIレポートサーバを導入し，アカウントロールに紐づいたデータフィルタリング機能を活用することで，各部局向け検証用レポートを単一レポートに統合した．また，レポートサーバに教職員個々のアカウント管理機能を追加し，教員が自身の担当科目のレポートを見て検証することも可能とした．

北陸大学で6年間に収集した27,705件のタイピングテストデータを階層線形モデル（HRM）で分析した。入学時にスマホ入力得意が67.8%を占め、キーボード入力群との初期格差38点は11週後も維持された。両群の成長速度に有意差はなく、初期スキルに関わらず等しく成長した。高校「情報Ⅰ」必履修化により2025年度入学生は初期スコアが13.14点高く、成長速度も0.39点/週速い二重の効果を示し、政策効果は全学生に均等に作用した。

本研究は、Eduinformaticsの理念に基づき、Large Language Model (LLM)（クラウド・ローカル対応）とテキストデータ解析システムをModel Context Protocol（MCP）で統合したIR基盤を構築する。この「AI支援型大学経営意思決定サポートシステム」は、技術的専門性を要さず、大学内に散在する大量のテキストデータを効率的に分析・活用し、迅速かつ根拠に基づいた大学経営の意思決定を強力に支援する実用的なフレームワークを提案する。

4つの大学共同利用機関法人が定めた第4期中期目標・中期計画文書から語を抽出し、主に人間文化研究機構と他の機構との比較を中心にその特徴を考察した。語の出現数比較や文書相互の類似性評価等をもとに特筆すべき点を挙げ、人間文化研究のみならず学術研究一般の視点も含めて、研究関連文書等の作成にあたって評価や社会的インパクトにつながることに資する可能性のある語や表現について、具体的に議論した。

本研究は、第3期中期目標期間における地方国立大学の教育特記事項を対象に、学士課程と大学院課程の記述を比較し、その特徴を明らかにすることを目的とした。国立大学法人評価「現況調査表」に基づきグッドプラクティス（GP）特記事項を抽出し、KH Coderによるテキストマイニングを用いて対応分析を行った。その結果、両課程に共通して「教育課程編成」「授業形態」「地域連携」が中心に位置し、地域に根差した教育編成が基盤であることが示された。一方で大学院課程では「学修成果」や「国際性」が強調され、学士課程との差異が明確に可視化された。

大学の上級管理職を対象に、2025年にIR に関する意識を問う質問紙調査を行った。この調査では、大学の学長、副学長、事務局長などによる、IRに対する期待、およびIRの活動への評価を尋ねた。期待や評価の回答にやや散らばりがみられたほか、期待と貢献度評価が相関する項目、総合満足度と相関する貢献度評価項目などがみられた。今後のIR機能の実質化の検討に資することに期待したい。

本研究は、不本意入学（第一志望ではない大学へ入学すること）が学生の大学満足度に与える影響について検証した。具体的には、教員養成大学の学部生を対象とした縦断調査データ（n = 482）をもとに、傾向スコアに基づく逆確率重み付けによって共変量を調整した因果推論をおこなった。結果、不本意入学は2年次の大学満足度を有意に低下させることが確認された。これは、不本意入学者に着目した入試設計や学生支援が大学満足度の向上に寄与する可能性を示している。

卒業コンピテンシーを検証するためのキャリアに関する調査は、医学部でのIRにおいて最も重要な業務の一つである。本研究では、入学生・在学生・卒業予定者アンケートを用いて、医学生におけるキャリアイメージを年度別・学年別に調査した。その結果、専門医および学位の取得意欲において年度を経て緩やかな低下を示した。また、年次別では、全体的に中学年（3-4年）では取得意欲の低下を、高学年（5-6年）では上昇をそれぞれ示した。

本研究は、卒業生調査の結果を用い、社会人生活における学修成果の自己評価と、在学中の学習・学習外活動との関連を探索的に検討した。対象は2015～2017年入学の卒業生286名とし、先行研究で分類した4つのクラスターごとに、年次別GPA偏差値および「学生時代に力を入れた活動」の傾向を、二要因分散分析や多重比較、クロス集計により比較分析した。その結果、クラスター間で在学中の活動に対する関心の違いが確認され、これらが卒業後に実感される学修成果と関連する可能性が示唆された。

神田外語大学では、2023年度に教学アセスメント部会を新設したが、本学のアセスメントプランでは、GPAや修得単位数、語学検定のスコアだけでなく、学生アンケート調査から得られる能力の自己評価や成長実感の結果データについても対象としている。本稿では、2024年度において取り組んだ自学のアセスメントの運用や学生アンケート結果を組み込んだ仕組み、一部BIツールを活用した事例について報告や情報共有をする。

国立大学法人評価に関する業務は、大学の教育研究活動に関する大量の資料・データの収集した上で、評価方法を踏まえて、高く評価されるために必要なデータを整理して、自己評価書を作成するという非常に負担の大きい業務である。このため、本稿では、生成AIの活用による法人評価の現況調査表の作成業務の効率化と内容の充実の可能性を検討した。個別の業務プロセスごとに生成AIの活用を試行した結果、一定の可能性はあるが、生成AIのリスクを踏まえる必要があることが判明した。

本稿では、大規模クラスにおける形成的評価の高度化と教育DXを目的に、生成AIを活用した手書き答案の自動採点と個別フィードバック提供を検討する。大規模科目は採点負担の大きさからIRの対象としにくかったが、本手法により効率的に学習者の理解度を把握し、統一的かつ客観的な評価が可能となる。これにより、教員の負担軽減に加え、授業改善と組織的な学習成果の可視化を両立し、IRにとって大規模科目の実態把握を開く新たな可能性を示す。

英語論文データベースWeb of Scienceの検索結果からインスティテューショナル・リサーチの学術オントロジを開発した。これまでの研究で、研究としてのインスティテューショナル・リサーチでは少なくとも三層のオントロジー階層が設定できることを報告したが、本研究では三層の最上位である「学術分野概念層」の構築過程と結果を報告する。学術分野概念層では、OECDが規定したField of Science and Technologyの6分野を親クラスとして、Web of ScienceのResearch Areaを下位のクラス、WoS Categoriesをインスタンスとした。

本論文では、東京都市大学で進めているアーリーアラートシステムの更新について報告する。近年、大学における中途退学の問題は、教育の質保証に直結する重要課題となっており、早期対応とデータ活用による支援体制の整備が求められている。本プロジェクトでは出席率等の学修データをもとに、現状で行われているユースケースとシステムを更新し、AI・BIツールを活用したハイリスク学生の自動検出と通知システムを再構築した。

日本でのIR実践は教学、研究、財務・経営（『大学IRスタンダード指標集』）と分類されることが多い。他方キャンパスにハラスメント等を生まないような環境（climate、風土、組織文化）が構築されているかの調査（campus climate survey）は、米国の一部で定期的な調査・改善サイクルに組み込まれているが、日本ではあまり一般的ではないように思われる。だが日本で単発的に行われる、ときに機関単位ではない調査結果は、日本でも定期的な調査・改善サイクルが必要であることを示唆している。本発表では米国を中心に幾つかの好事例を確認し、導入の可能性を探る。

近年、様々な大学で教育改革が進められてきている。特に、汎用的な能力育成を目的として、問題解決力の育成、学問横断的な学び、共同作業を重視するスタイルの授業を全学必修科目として導入する大学が増えている。そのような科目では、複数の担当者が共通の型に則って実施することになるため、教授法を普及・浸透させるFDの機能や、共通の枠組みで評価・検証を行い、その結果に基づいて教育改善を行う教学IRの機能が不可欠なものとなる。さらに、昨今では教養教育を低学年次だけでなく高年次にまで拡張する大学も増えてきており、科目の連続性を活かすカリキュラム設計や評価手法の開発が求められ、FDや教学IRの重要性が高まっている。そのため、全学規模の教育改革の推進にあたっては、全学的な教育の推進・支援を担当する機構やセンター組織が中心的な役割を果たし、教学IRやFDを担当する部署との連携や兼務によって、科目やカリキュラムの運営が行われる事例も見られる。このように、全学共通教育とFD、教学IRが組織構造上どのような位置関係にあるかは、その大学の教育改革の推進にとって、大きな意味を持ち得るものと考えられる。本稿では、FDや教学IRを担当する部門と教養教育を担当する部門が、組織上、どのような位置関係に置かれているのかについての調査をもとに、組織構造のありようが全学共通教育の運営にどのような影響をもたらすかを分析するための枠組みについて、試行的な検討を行う。

本稿は、武庫川女子大学における「学生参画型IR」の構想について論じるものである。この構想では、従来の量的データ分析の限界を質的調査で補完することを目的に、学生がインタビュアーとして調査に参画するという双方向型の学生参画モデルを提案する。この取り組みを通じて、従来とは異なる新たなアプローチからIRの潜在的な真価を探るとともに、教育機能としてのIRの可能性を検討する。

本研究は、教学IRの実践として、Looker Studioを活用した教学データの可視化と運用事例を報告する。学生情報、カリキュラム・マップ、科目ナンバリング、アセスメントテスト（GPS-Academic）等をRStudioで整備し、Google Spreadsheetを介してLooker Studioで可視化した。これにより、学位プログラム単位の到達度を把握し、アセスメントプランにおけるモニタリングとプログラムレビューを支援した。運用上の課題とその対策を整理し、教学マネジメント指針の理念に沿った内部質保証の実践モデルとしての有効性を検証する。

本稿は、IRにおけるデータ収集の課題に対し、業務プロセスとデータフローに着目するアプローチを提案する。具体的な業務シナリオを通じて、業務プロセス可視化とデータの状態変化の追跡を組み合わせることで、必要なデータの構造・形式を事前に予測可能にすることを論じる。これは、ビジネスプロセスマネジメントとデータマネジメントの連携に相当し、大学におけるDX推進に不可欠な統合的アプローチである。また、DXに向けた学内データの分類とデータ流通ポリシー策定の必要性も提示する。

九州工業大学の学習教育センターでは2022年度より教学IR支援グループを設置し、教学データを元にIR活動を始動した。しかし教学データだけで得られる事実には限りがある。そのような状況において、学生支援の担当と連携して、学生支援データと教学データを融合したIR活動を展開することとなった。本稿では九州工業大学における学生支援とIRの協力体制やDXも含めた活動について報告する。

科研費のテキストデータ（たとえば「研究課題名」と「研究キーワード」）の間には隠れた意味的な関連性があり、このような関連性を発見することは最新の研究動向を調査する上で有用である。しかし、科研費のテキストデータには同義語や特殊な固有名詞が含まれるため、「全文検索」または「意味検索」のどちらか一方では、充分な検索精度が得られない場合がある。そこで、本研究では全文検索と意味検索を組み合わせた「ハイブリッド検索」により、テキストデータの分析における検索精度の向上を試みる。また、IR業務における実用性の観点から、効率の良い分析作業の進め方についても考察する。

近年、生成AIの普及に伴い、インターネット接続なしで動作するローカルLLMの活用が注目されている。クラウド型LLMと異なり、ローカルLLMは多様なモデルが選択でき、外部通信を行わないことからプライバシー保護の観点で優れている。本稿では、主要なツールやハードウェア構成、AIモデルを紹介し、LM Studioを用いた評価実験を通じて、VRAM使用量や応答時間の比較からローカルLLMの実用性と課題を明らかにする。今後はローカルLLMを定量的に評価し、業務への活用可能性を模索していきたい。

近年の高等教育機関におけるIR活動の重要性の高まりに伴い、学生調査等の自由記述データを活用した教育改善への取り組みが注目されている。しかし、その多様性と非構造性のため、従来の分析手法では探索性に限界があり、意思決定に十分活用されていなかった。本研究では、これらの課題を解決するため、自由記述データの効率的な分析を可能にするテキストデータ解析システムを構築した。本システムは、先行研究の知見に基づき、CSV形式でのデータ収集・格納、二次元マトリクス表示、およびTF-IDFによる特徴語抽出機能を提供し、探索的データ分析を促進する。さらに、本システムの最大の特徴は、大規模言語モデル（LLM）と外部データソースを標準化された方法で接続する新しいオープンプロトコルであるModel Context Protocol (MCP)を実装した点にある。これにより、外部システムやデータリソースの呼び出しを共通ルールで行うことが可能となり、システムの拡張性および再利用性が飛躍的に向上した。本システムは、高等教育における自由記述データの分析を革新し、IR活動における教育改善および意思決定を強力に支援する有効な基盤となる。

大学の学修規程などの制度文書を基盤として、圏論の枠組みに基づくデータベース（圏論的データベース）の構築と業務プロセス設計の手法を提案する。文章生成AI（ChatGPT）を活用し、文書から主要な概念とその関係性を抽出することで、整合性のあるスキーマを構築した。また、業務プロセスについても文章生成AIを用いて半自動的に設計を行った。これらのデータベースと業務プロセスは、同一の制度文書を出発点として構築されたため、互いに整合性を保った統合的な成果となった。

大学においては近年、卒業生調査を実施し、進路やキャリア形成の実態把握を行っている。その成果は、大学教育の質保証やカリキュラム改善、学生支援の充実に活用されている。本稿は、OECDの「国際成人力調査（PIAAC）」第2回に着目する。PIAACは成人のスキルや学習行動を測定する国際調査である。本稿では、卒業生調査に社会人の学び直しの視点を導入し、生涯学習やキャリア形成を支援する仕組みに発展させる意義を論じる。

本研究では、教学マネジメント指針が求める学修成果の把握・可視化を実現するため、ディプロマポリシー達成度を定量的に測定するシステム（麻布DPFB）を開発した。具体的には、成績とDP関連度を統合したGPDP/PFDP/CRDPの3指標と集計フレームワークによる、学修成果の多面的評価を検討したものである。このシステムはPython・Google Apps Scriptで低コスト実装により全学展開し、運用時の学生の振り返り調査により、多くの学生が修学実感とのギャップを通じて自らの学びに気づきを得たことが確認された。

本稿は、高等教育における学位授与方針やコンピテンシーに内在する4つの自己志向的価値観―自己主張（self-assertiveness）・自己実現(self-realization)・自己充足(self-fulfillment)・自己肯定（self-esteem）―について、その思想的源泉の一つを示すとともに、新自由主義的資本主義を背景とした価値観の形成過程と、そのもたらした課題について考察する。

本研究は、理工系大学院生を対象に、VAKTモデル（Visual, Auditory, Kinesthetic, Tactile）に基づく学習スタイルの傾向を調査・分析したものである。12項目のアンケートを実施し、集計・分析を行った結果、特定のスタイルに偏らず、多様な傾向が確認された。VとTの間には有意な正の相関がみられた一方、その他の関連は限定的であり、学習スタイルは単一の様式ではなく、複数の感覚様式が個人ごとに異なる形で複合的に構成されることが示唆された。本研究は、対象や分析に制約を有するものの、理工系大学院教育における授業設計やFD活動の基盤となる知見を提供するものである。

本研究では、学士から博士までを通じて設計されたディプロマ・ポリシー（DP）の専門力領域を対象に、達成度自己評価アンケートを試作した。オントロジー工学を援用してDP文言を要素分解し、行動指標を経て質問項目に落とし込む設計プロセスを示し、統合的な傾向を示す模式的な可視化例を提示した。本アンケートは、教育改善や学修支援、質保証に加え、進学検討の参考資料としても活用可能であり、IR実務に資する手法としての可能性を論じた。

学生アンケートがWeb上で実施される場合、学生は一定の調査期間中に任意の時点で回答できる。本報告では調査の実施期間と学生の回答時期に注目し、回答タイミングによって回答傾向が異なるかどうかを検討する。回答率向上などを狙って調査期間を長く設定する場合、回答時期によって学生の状況が変わり回答傾向が異なる可能性がある。また、回答依頼に対する学生の対応の早遅も回答傾向に影響することも考えられる。これらを踏まえて、実際のデータから回答時期の影響の基礎的な分析を行う。

滋賀医科大学では2023年度に学修者本位の教育への転換を目指して「三つの方針及びアウトカムの改訂」と「教育課程の改編」を軸とした教学マネジメント改革を行い、2024年度には学生関係調査を再構築した。特に授業評価の見直しでは、教員自らが結果を見て自身の授業を振り返り、より改善に取り組みやすくするフィードバック体制の強化に注力した。本発表では、フィードバック票の様式の刷新を含む具体的な実践内容について報告する。

本研究は、高等教育分野を中心としたアンケート活用研究の変遷の傾向を把握することを目的とした探索的な初期検討である。KAKENデータベースにおいて「アンケート」に関連する研究課題164件を抽出し、中期目標中期計画の時期区分に基づいてクロス集計および共起ネットワーク分析を実施した。その結果、第2期以降にIRに関連する研究が増加したこと、第3期以降は成果検証やプログラムやシステム開発に関連する研究が増加したこと、などの制度的重点の変化と関連した研究課題の変遷が示唆された。

日本医学教育評価機構によって実施されている医学教育分野別評価は、2025年8月現在、2巡目の評価が実施されており、23の医学部については評価結果が公開となっている。今回、医学教育分野別評価2巡目の報告書を基に、特に改善の必要性が指摘されやすい項目を整理した。この結果、1巡目と同様に領域3（学生の評価）や領域7（教育プログラム評価）の全体、領域2（教育プログラム）や領域4（学生）、領域6（教育資源）の特定箇所が特に部分的適合となりやすい傾向がみられた。