日本評価研究7巻1号
The Japanese Journal of Evaluation Studies Vol. 7, No. 1
【研究論文】 段階評価における項目の重み導入による三次元的分析の試み
−大学における授業評価分析を事例として−星野 敦子 北原 俊一 新行内 康慈 安達 一寿
十文字学園女子大学社会情報学部
綿井 雅康 牟田 博光
十文字学園女子大学人間生活学部 東京工業大学大学院社会理工学研究科
要 約
評価結果を政策に生かす場合、評価項目の重要度の違いがその後の政策を左右する要因となる。すなわち、重要度の高い項目の評価の方が低い項目に比較して、改善された場合に総合評価にもたらす影響が大きくなる。本研究は、大学における授業評価を事例として、評価項目の段階評価に対し、項目の重みを導入した三次元的分析を行うことで、授業評価の結果を効果的に授業改善に結び付ける方法を検討した。項目の重み付け法としてはコンジョイント分析を用いた。各要因の部分効用値をＸ軸にとり、各要因と関連する授業評価項目の段階評価データをＹ軸にとって、要因の相対重要度をバブルの大きさとするバブルグラフを作成することにより、評価項目の重みと段階評価を可視的に表すことが可能となった。本研究によって提案された方法は、より広い評価分野への応用への適用が望まれる。
キーワード
コンジョイント分析、授業評価、データ解析、アンケート調査、大学教育
【Article】 Three-dimensional Analysis
Incorporating the Weight of Factors for Evaluation
-A Case for the University Course Evaluationー
Atsuko Hoshino Shun-ichi Kitahara Kouji Shingyouchi Kazuhisa Adachiｧ
Faculty of Social Informatics, Jumonji University
Masayasu Watai
Faculty of Human Life Science, Jumonji UniversityHiromitsu Adachi
Tokyo Institute of Technology, Graduate School of Decision Science and Technology
Abstract
Recently, "student ratings" of courses are becoming popular among Japanese colleges and universities in getting more information for Faculty Development（FD）．The purpose of this paper is to propose a new three-dimensional analysis incorporating the weight of factors in student evaluations of university courses.
It is useful for the policy of FD to consider the importance of factors. If we know which factors are the most important for students, we can improve our course performance more effectively.
Conjoint analysis was used to determine the important criteria. We translate not only the results of conjoint analysis（"utility" and "averaged importance"）but "students ratings" data in a three-dimensional bubble graph. This graph makes it possible to show faculties the priority of factors that must be improved in their courses. Four divisions of the graph, named "continue-factors", "reexamine-factors", "improve-factors" and "reduce-factors" represent the features of the variables that are located in each division.
Keywords
conjoint analysis, course evaluation, data analysis, questionnaire,
higher education