活用方法
大学IRコンソーシアムで運用するIRシステム（IRiS）では、各大学共通項目のデータを集約し、学生調査の集計や、学生データ（教務データ）を組み合わせた集計結果の提供、および簡易な分析が実施可能です。
ベンチマーキングとは
本来、ベンチマークとは、高低測量の標高の基準となる水準点を指す言葉ですが、転じて、判断の基準、比較のために用いる指標という意味でも使われるようになりました。
大学IRコンソーシアムの共通調査は、一年生・上級生合せて約10万人規模で
- 同じ時期
- 同じ調査項目
にて行われています。従って、ベンチマークとして十分利用可能なデータを得ることができます。
また、集計結果は
- 学生調査に参加している会員校全体
- 設置区分や収容定員、学部の学問系統に基づいて構成されたサブグループ（※サブグループについて）
に分類して表示され、自大学と、対象を絞り込んだ相互比較が可能となっています。
ベンチマークとの比較
本コンソーシアムの会員校はIRシステム（IRiS）の機能を通じて、自大学と会員校全体、自大学とサブグループの集計結果を比較することができます。この機能を使って、自大学の現状を自己評価することはもちろん、一定の条件を満たせば、他の会員校の集計結果と相互評価することも可能です。
IRシステム（IRiS）におけるデータ比較は、各項目について自大学の集計結果や会員校全体あるいはサブグループの集計結果を並べて表示する、という極めてシンプルなもので、個別大学の結果を本コンソーシアム会員校全体やサブグループと比較し、自大学の相対的な位置づけを調べるために開発しました。そして、この比較を通じて、個別大学の教育課程の充実へと結びつけ、質保証の枠組みの整備に貢献していくことを目指しています。本コンソーシアム会員校のランキングをつくることを目的としたものではありません。シンプルな表示だからこそ、誰もが容易に自大学の特徴をとらえることできます。たとえば、自大学と本コンソーシアム会員校全体を比して「図書館の利用頻度が高い」、「授業時間外に、他の学生と一緒に勉強する学生が少ない」、「アルバイト時間が短い」など、自大学の学生の特徴を数値的にとらえることが可能です。
この比較の結果は、認証評価や法人評価、自己評価等の各大学の評価資料のエビデンスデータとしてお使いいただけます。IRシステム（IRiS）上では集計結果を比較したものが表示されますが、その結果から何を読みとり、どのように解釈し意味づけるかは、各大学にお任せしております。また、IRシステム（IRiS）にアップロードしたデータは、過去5年間保持されており、各大学独自で多変量解析といった詳細な分析が必要な場合にも、元データとして利用しやすいような環境を提供しています。
相互比較の種類
相互比較には、大学間相互比較と専門分野相互比較があります。
大学間相互比較
調査に参加し、相互比較「する」とした他の会員校の「大学全体の集計値」と自大学（自学全体、学部/学科）の集計値を比較することができます。
専門分野相互比較
調査に参加した各大学ごとに、学部・学科等に紐づく各専門分野コードを決定します。 その専門分野コードに基づいて構成された『専門分野サブグループ』の集計値と、自大学のデータ（自学全体、学部/学科）を比較することができます。
相互比較「する」「しない」の違い
相互比較は、大学間・専門分野それぞれについて「する」or「しない」（＝「公開」or「非公開」）を選択できます。
入会後のIRシステム利用申請時に指定できますので、入会時点で、上記のスタンスを決めておく必要はありません。
大学間相互比較と専門分野相互比較を「する」と登録した場合
以下のIRシステムの相互比較機能全てを活用できます。
- ①全大学の集計と自大学（大学全体、学部別）
- ②サブグループ（設置区分：国公立、私立）と自大学（同）
- ③サブグループ（収容定員規模）と自大学（同）
- ④サブグループ（学問系統：文系、理系、保健系）と自大学（同）
- ⑤サブグループ（専門分野）と自大学（同）
- ⑥大学間相互比較「する」とした大学どうしの集計結果
※⑥他の会員校の集計結果は「大学全体」、自大学は「大学全体」や「学部別」の集計結果
=自大学の学部個別の集計結果は他大学からは閲覧できません。
大学間相互比較を「しない」と登録した場合
上記の⑥が比較できません。
専門分野相互比較を「しない」と登録した場合
上記の⑤が比較できません。
サブグループについて
- 設置区分や収容定員、学部の学問系統に基づいて、ベンチマーキンググループを構成
- このベンチマーキンググループを大学IRコンソーシアムでは「サブグループ」と称す
- 「回答大学10大学以上」「調査回答1000件以上」「1つの大学の回答件数が5割を超えない」という基準を理事会で制定し、毎年の運用状況を理事会に報告
- 「サブグループ」構成は下記の通り
分析事例紹介
分析事例１ 自大学の特徴 －強味ー
たとえば、「授業課題のために図書館の資料を利用した頻度」について、下図（架空データ）のような結果が得られたと仮定します。この結果から、どのようなことが読みとれるでしょうか。大学IRコンソーシアムの会員校全体に比べて、この大学の学生は授業課題のために図書館の資料を利用する学生の割合が高いことがわかります。この大学では、学生が授業課題に取り組むうえで有効な資料が充実していることや、図書館が学生の学習（あるいは学修）施設として十分に機能していると推測されます。
ただし、このような結果になった理由については、IRシステム（IRiS）で提供していません。この結果の理由や意味づけについては、各大学の教学システムや実践しているプログラムなどと結びつけて考えることになります。この大学では、学生が各種資料を見つけやすいように蔵書が並べられているのかもしれませんし、高機能な蔵書検索システムが整備されているのかもしれません。これ以外にも、学生が図書館を利用しやすいように独自の工夫を行っている可能性もあります。こういった個別の事情を加味した解釈は、各大学の内部で行っていただくことになります。
分析事例2 自大学の特徴 －弱みー
仮に、「授業時間外に、他の学生と一緒に勉強した頻度」について、下図（架空データ）のような結果が得られたとしましょう。大学IRコンソーシアムの会員校全体に比べて、この大学の学生は授業時間外に、他の学生と一緒に勉強する頻度が低いことが示されています。もしかしたら、学内に学生同士が一緒に勉強する設備が少ないために、このような結果が得られたのかもしれません。その場合には、授業時間外に学生が自由に利用できる学習スペースを確保するなど、学習環境の整備が求められるでしょう。
しかし、学生同士で一緒に勉強することが少ないことは必ずしも問題とはいえません。この大学の学生は、図書館などに自習スペースが整備されているので、ひとりで勉強する頻度が高くなった可能性もあります。このように、比較の結果を取り入れることで、エビデンスに基づいた自己点検、自己評価が可能になると考えられます。
分析事例3 －経年比較ー
入学年度や調査年度別の経年比較
各入学年度の1年次生を比較して、学生たちの学習の違いを調べます。教育の質の安定性や、カリキュラムの違いが及ぼす影響を測定するときに使う事ができます。
分析事例4 －相互比較ボードを用いた経年比較ー
同一集団の経年比較
ある入学年度の学生集団について、2時点間（たとえば2016年の1年次生と2018年の3年次生）を比較し、同一集団の全体的な経年変化を調べることができます。
