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Academic Performance Trajectories Across Five Semesters: A Longitudinal Study of Undergraduate Students in a Philippine Higher Education Institution

フィリピンの高等教育機関における989名の学部生を対象としたこの縦断的研究は、全体的な学業成績が5学期間にわたって当初は向上し、その後低下することを示しているが、異なる学位プログラム間でこれらの軌跡に顕著な異質性が存在することは、機関全体の平均値が重要なプログラム固有の傾向を覆い隠してしまう可能性を示唆しており、それゆえに、学術的なアドバイジングおよび計画における縦断的なモニタリングの必要性を支持している。

原著者： Joelle Dianne Flores Venegas

公開日 2026-09-01

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CC BY 4.0

原著者： Joelle Dianne Flores Venegas

原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 ✨ これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。免責事項の全文を読む

高等教育の世界において、学生の成功はしばしば一つの数字、すなわち累積平均成績によって測定される。この数値は要約であり、学生が合格したか不合格だったか、奨学金の資格を得たか、あるいは成績優秀者リストに名を連ねたかを示す最終スコアとして機能する。これは管理者にとっては便利な道具であるが、盲点も抱えている。初日から最後の日まで学生が得たすべての成績を平均化してしまうことで、この一つの数字は、その歩みの真実の物語を隠してしまう可能性がある。二人の学生が全く同じ平均値で卒業したとしても、一人は成績が悪く始まり、着実に向上していった一方で、もう一人は高い成績で始まり、年月を経て徐々に苦戦していったということもある。これらの異なる道のりは、極めて重要な意味を持つ。学生が上昇しているのか、それとも下降しているのか、そしてその変化がいつ起こったのかを理解することは、静的な平均値よりも、彼らの経験をより明確に描き出すものである。

フィリピンのある大学の研究者たちは、これらの要約の先にあるものを見据え、時間の経過に伴う学生のパフォーマンスの実際の動きを調査することに着手した。彼らは10の異なる学位プログラムから、約1,000人の学部生の学業記録を集め、5学期連続の成績を追跡した。最終的な結果を見るのではなく、彼らは数字が学期ごとにどのように変化したかを観察した。この機関で用いられている採点制度では、数値が低いほど優れた成績であることを意味しており、つまり、もし学生のスコアが下がれば、彼らは実際には成績が向上しており、数値が上がれば、パフォーマンスが低下していることを示す。研究の結果、学生全体のグループは直線的な動きを辿らなかったことが明らかになった。代わりに、彼らのパフォーマンスはある明確な曲線を描いていた。すなわち、学生たちは第2学期に成績が向上し、第3学期までは安定していたが、その後、第4学期と第5学期にかけて低下し始めたのである。

この「向上の後の低下」というパターンは、すべての学生に共通するものではなかった。研究者たちがデータを専攻別に分類したところ、どのプログラムに所属しているかによって、物語は完全に変わることが判明した。進級とともに学生が強くなっていく、つまり最終学期までに成績が大幅に向上する学位プログラムもあれば、別の物語を伝えるプログラムもあった。そこでは、学生は好調にスタートしたものの、後半の数年間でパフォーマンスが急落していた。例えば、あるプログラムの学生は一歩進むごとに成績が良くなっていった一方で、別のプログラムの学生は、特に最終学期に顕著なパフォーマンスの低下を経験していた。研究者たちは、これらのプログラム間の差異があまりにも大きいため、大学全体の単一の平均値では、これらの重要な詳細を見落としてしまうことになるのだと結論づけた。

この研究は、学生の直近の履歴を見ることが、総平均を見ることと同じくらい重要であることを示唆している。学生はまともな総合スコアを持っているかもしれないが、もしここ2学期で成績が悪化し続けているのであれば、失敗する前に助けが必要かもしれない。同様に、特定の学位プログラムにおいて、たとえプログラム全体の評判が高くても、学生たちが特定の時期に一貫して苦戦しているならば、そのプログラムは隠れた問題を抱えている可能性がある。研究者たちは、彼らがアクセスできたのは成績のみであり、学生がどれほど働いたか、私生活、あるいは特定の授業の難易度といった他の要因については把握していないため、なぜこのような変化が起こったのかを正確に断定することはできないと述べている。しかし、データが示す明確なメッセージは、学業とはプロセスであり、単なる最終スコアではないということである。成績がどのように動くかを観察することで、学校はトレンドを早期に察知し、学生がすでに脱落してしまうのを待つのではなく、実際に支援が必要な時に支援を提供することができるのである。

技術的要約：5学期にわたる学業成績の軌跡

問題提起
高等教育において、学業成績は累積平均評点（CGA）や、ある一時点における指標へと簡略化されることが頻繁にある。これは利便性は高いものの、学生のパフォーマンスにおける意味のある長期的変化を覆い隠してしまう。CGAが同一であっても、二人の学生は全く異なる軌跡を辿っている可能性がある。一方は時間の経過とともに向上しており、もう一方は低下している。こうした差異は、学術的なアドバイジング、介入、およびカリキュラム評価において極めて重要であるが、集計データの中では不可視のままとなる。この問題は、機関の記録が学期および学位プログラムごとに整理されている一方で、集計平均では「いつ」パフォーマンスの変化が起こったのか、あるいは異なるプログラム間で異なる軌跡パターンが存在するのかを明らかにできないフィリピンの文脈において、特に顕著である。さらに、使用されている特定の採点システム（数値が低いほど優れた成績を示す）においては、成績の変動を「向上」とみなすか「低下」とみなすかについて、慎重な解釈が必要となる。

方法論
本研究は、フィリピンの高等教育機関の機関記録を用い、定量的、縦断的、かつ遡及的なデザインを採用した。

対象者: データセットには、10の学位プログラム（BECED, BPA, BHS, BSIA, BSMA, BSSW, BSP, BSEMC, BSCrim, BPE）に在籍する998名の学部生が含まれる。このうち、989名の学生が5学期連続の完全な学業記録を有しており、計4,945件の学生・学期ごとの観測値が得られた。
変数: 学業成績は、数値による学期成績として操作化された。「学期」は学生内因子としての5レベルの因子として扱われ、「学位プログラム」は学生間のカテゴリカル因子として扱われた。
統計分析:
1. 記述統計: 各学期および各プログラムについて、平均値と標準偏差を算出した。
2. 反復測定分散分析（Repeated-Measures ANOVA）: 完全なデータを持つ989名の学生を対象に、5学期間における全体的なパフォーマンスの違いを検証した。
3. 要因回帰モデル: 学生内の相関を考慮するため、学生にクラスター化されたロバスト標準誤差を用いて、学期、学位プログラム、およびそれらの相互作用を含むモデルを推定した。推定周辺平均（EMM）は、プログラム×学期の各セルに対して導出された。
4. 事後検定（Post-Hoc Contrasts）: 特定の期間における有意な変化を特定するため、多重比較のためのHolm調整を用いた連続学期間の対比を計算した。
- 有意水準は $\alpha = .05$ とした。

主要な結果

全体的な軌跡: 学業成績は5学期を通じて有意に変化した（ $F(4, 3952) = 58.30, p < .001, \eta_p^2 = .056$ ）。その軌跡は非線形であった：
- 第1学期から第2学期: 有意な向上（平均成績は1.503から1.437へ低下）。
1. 第2学期から第3学期: 相対的な安定（平均成績は1.444で維持）。
2. 第3学期から第5学期: 有意な低下（平均成績は第4学期に1.491、第5学期に1.562へと上昇）。
  効果量は緩やかであり、変化は統計的に信頼できるものの、変化の平均的な大きさは比較的小さいことを示している。
プログラム別の異質性: 回帰モデルにおいて、有意な学期×プログラムの相互作用が認められた（ $F(49, 4895) = 83.45, p < .001$ ）。これは分散の約30.4%を説明している（ $R^2 = .304$ ）。これは、単一の機関全体の軌跡ではすべてのプログラムを適切に代表できないことを裏付けている。
- 向上: ヒューマンサービス（BHS）や心理学（BSP）などのプログラムは、特に後半の学期において大幅な向上を示した。
- 低下: 行政学（BPA）、情報管理（BSIA）、社会福祉学（BSSW）などは、特に最終学期において顕著な低下を示した。特にBSIAとBSSWは、第5学期において極めて急激な低下を見せた。
- 変動: 初等教育（BECED）や犯罪学（BSCrim）などの他のプログラムは、異なる学期にわたって向上と低下の変動パターンを示した。

主要な貢献

縦断的な粒度: 本研究は、機関全体の平均値が意味のあるプログラム固有の軌跡を隠蔽していることを実証している。これは、学業成績が静的な結果ではなく、動的なプロセスであるという経験的な証拠を提供するものである。
方法論的適用: 学生内の相関を考慮しつつ、学生の軌跡を分析するための厳密な枠組みとして、反復測定分散分析およびクラスター化されたロバスト標準誤差を用いた要因回帰を適用した。
文脈的洞察: フィリピンの特定の機関で見られた非線形なパターン（向上 $\rightarrow$ 安定 $\rightarrow$ 低下）を浮き彫りにし、線形進行や一様な低下という仮定に異を唱えた。

意義と主張
本論文は、従来の累積的なパフォーマンス指標を補完するために、縦断的な学業モニタリングが不可欠であると主張している。

アドバイジングに向けて: 軌跡の情報は、累積平均が許容範囲内であっても成績が低下している学生を特定し、早期の介入を可能にする。
プログラム・レビューに向けて: 特定のプログラムにおける継続的な低下（例：BSIAおよびBSSWにおける第5学期の低下）は、カリキュラムの見直しやワークロード評価のための初期シグナルとして機能し得る。
機関計画に向けて: 学生レベルの縦断的記録を保持し分析することは、集計的な要約のみに依存することよりも価値が高い。

限界と注意点
著者は、本研究は観察研究であり、因果メカニズムを確立するものではないことを明示している。データセットには、出席状況、社会経済的地位、モチベーション、またはコースの難易度に関する変数が欠落している。したがって、観察されたパターンを特定の原因（例：カリキュラムの配列 vs 学生のコホート特性）に帰属させることは、コースレベルの詳細な分析なしには不可能である。また、本研究の結果は特定の機関に特有のものであり、自動的に他の文脈へ一般化できるものではない。本研究は具体的な介入を提案するものではなく、既存のモニタリング戦略における「軌跡データ」の活用を提唱するものである。

技術的要約：5学期にわたる学業成績の軌跡

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