マッチングの良い大学入学者選抜を実施するには

● 研究テーマ

• ❖ 高大接続の観点から見た入学者選抜
• ❖ 生成AIが書類審査に与える影響
• ❖ 社会や大学での学びに繋がる中学・高校生の理科教育・探究教育

● 分野

入学者選抜、理科教育、探究学習

● キーワード

ＡＩの利活用

● 実施中の研究概要

❖ 高大接続の観点から見た入学者選抜

　少子化や高大接続改革の中で「選抜」から「選択」に移り変わり始めている大学入学者選抜を「より良いマッチング」という視点で調査・研究を行っています。例えば、どのように大学を知ってもらえばいいかといった学生募集的な視点での調査を行ったり、多様な選抜により学内の多様性がどの程度高まっているのか、不本意に留年や退学に至る学生が入学試験の時にどのような特徴があるのかなどのIR的視点を交えた調査・研究を実施しています。
　また、九州工業大学以外でも実際に選抜に用いられている問題がアドミッションポリシーと適合しているのか、学力の三要素をどのように評価しているのかなどについても調査・研究を行っています。

❖ 生成AIが大学入学者選抜に与える影響

　急速に普及し発展を遂げいている生成AIが入学者選抜の場にどのように影響を与えるのかについて調査・研究を行っています。例えば、事前提出型の課題でにおいて生成AIを使った場合と使わなかった場合でどのようにどのような違いが出るのか、また生成AIを利用して良くなるケースと悪くなるケースなどについて分析しています。

❖ 社会や大学での学びや社会に繋がる中学・高校生の理科教育・探究教育

　探究的な学びが重視され始めた中等教育において、何を身につけ、何ができるようになるのかが重要視されるようになりました。しかし教員を取り巻く諸問題もあり、学校現場がこれらの変化に十分に適応できていない部分もあります。そこで、大学がどのような支援をすればいいのかについて、入学前教育や出前講義などの実践を交えて研究をしています。

● 今後進めたい研究

❖ 選抜における「主体的に学習に取り組む態度」の評価方法

　学力の3要素が定義され、これらをバランスよく学力育成することが求められるようになりました。この中で、主体性についてはどのように選抜等に用いるべきかについては多くの議論があります。そこで、選抜という枠組みでどのようにして主体性を評価し、選考に用いるのかについて調査研究を行いたいと考えています。

❖ AIを利用した教育・進学支援

　協働的学習と個別最適化という一見相反するような学習が進められるなど以前に比べると教員には多様な役割が求めれれるようになりました。これらのサポートを行うためにAIを利用できないかと考えています。
　また昨今オンライン学習用のコンテンツにAIを利用してるものも増えてきましたが、従来型とどの部分で効果があり、どの部分に効果がないのかなどについても興味を持っています。

● 過去の論文や著書などの業績

【科研費】基盤研究(C)「受験生が生成AIを利用することで大学入学者選抜にどのような影響を与えるか」（2024年4月 - 2028年3月）
【論文】「九州工業大学における多面的・総合的な入試の制度設計検証Ⅱ ―総合型選抜によって多様な資質を持つ学生を受け入れられているか―」（2024）

● 関連リンク先

❖ research map

https://researchmap.jp/kimura_satoshi