早稲田大学様「Tutorial English／AWADE」履修者を対象とした留学関心・意向アンケートの調査項目作成・解析支援留学関心の形成要因と将来の実留学参加との関係を検証するための調査・分析設計
2026年9月8日
Tutorial English／AWADE履修者を対象に、留学関心・意向を段階的に測定できる質問票と解析基盤を設計
スタットエージェントでは、早稲田大学様のTutorial English／AWADE履修者を対象とした留学関心・意向アンケートについて、調査項目の作成および解析支援を行います。本取り組みでは、単に「留学に興味があるか」を尋ねるだけでなく、留学を選択する学生／選択しない学生の意思決定要因を可視化し、関心が実際の行動へ転換するプロセスを測定することを重視します。
設計資料では、回答負担を抑えるため、5分程度・選択式中心とし、数年間の縦断分析に耐えられる「共通コア変数」を固定する方針が示されています。
支援概要留学関心・意向を継続的に把握するため、KPI、学生セグメント、質問票構成、意思決定要因、将来の縦断データ連結、集計・クロス集計・回帰等の分析計画を一体的に設計します。単年度の意識調査にとどめず、将来の実留学参加との関係を検証し、施策改善につなげられるデータ基盤を目指すものです。
調査設計で重視する考え方
調査目的設計では、「留学に興味があるか」という単一の質問だけでなく、留学への関心が実際の情報収集、具体的検討、応募・参加へ移行する過程を分解して測定します。また、留学しない学生についても一括りにせず、無関心、潜在的な関心、障壁による抑制など、支援策の方向性が異なる層として捉えます。
将来的には、授業後アンケートと実留学データを匿名化ID等で安全かつ適切に連結できる仕様を想定し、短期留学前後アンケートとも、自己効力感・価値認識・不安等の共通尺度を持たせることを検討します。
留学参加ファネルをKPIの中心に置く
学生セグメント留学関心の段階を、無関心層 → 潜在関心層 → 関心層 → 情報収集層 → 具体的検討層 → 応募・参加層として把握します。年度ごとに「どの段階で離脱しているか」を確認することで、広報、奨学金、相談、プログラム情報等の施策へ接続しやすい指標設計とします。
| 番号 | KPI | 測定する内容 |
|---|---|---|
| 1 | 留学関心率 | 留学への興味 |
| 2 | 留学意向スコア | 実際に行きたい程度 |
| 3 | 潜在留学層率 | 条件が整えば参加したい割合 |
| 4 | 留学自己効力感 | 自分にも留学可能と思える程度 |
| 5 | 英語自己効力感 | 英語で学習・交流できる自信 |
| 6 | 留学価値認識 | 学習・キャリア等への価値 |
| 7 | 障壁指数 | 費用・語学・履修・心理等 |
| 8 | 情報充足度 | 必要情報を得られている程度 |
| 9 | 行動準備度 | 情報収集・相談・具体検討 |
| 10 | 実留学転換率 | 後年、実際に留学した割合 |
5分アンケートの推奨構成
質問票設計原則として5件法＋複数選択を中心とし、自由記述は任意1問程度とする構成を想定します。主なブロックは、①基本属性、②英語学習・英語自己効力感、③留学関心・意向・行動段階、④留学価値認識、⑤留学障壁、⑥情報収集・具体的行動、⑦必要な支援・情報、⑧自由記述です。
| 要因 | 主な内容 | 分析上の位置付け |
|---|---|---|
| 価値認識 | 学習・視野・キャリアへの価値 | 留学の便益をどの程度認識しているか |
| 自己効力感 | 英語・海外生活・準備への自信 | 自分にも留学できると感じる程度 |
| 心理的障壁 | 未知環境・コミュニケーションへの不安 | 関心が行動へ移る際の心理的抑制 |
| 制度・経済障壁 | 費用・履修・卒業・就活への懸念 | 制度面・経済面の参加阻害要因 |
| 情報障壁 | プログラム・費用・準備方法の不明確さ | 情報不足による意思決定の停滞 |
| 社会的影響 | 家族・友人・先輩等の支持・経験 | 周囲からの影響や支援の程度 |
将来の実留学データとの連結を見据えた解析設計
仮説モデル将来的な仮説モデルとして、英語授業受講 → 英語自己効力感 → 留学自己効力感 → 留学意向 → 行動準備 → 実留学という流れを検討します。数年後には、どの要因が実際の留学参加を予測したかを、ロジスティック回帰等で検証できるようにすることが想定されています。
因果関係の扱い本取り組みは、留学関心度の形成要因と実際の留学参加との因果関係の検証を将来的に見据えた調査・解析基盤を整えるものです。ただし、単年度の観察アンケートだけから因果関係を断定することはできません。まずは縦断的に比較可能な尺度とデータ構造を整え、後年の実留学データとの連結や回帰分析等によって予測要因を検討できるようにします。因果推論を行う場合には、時系列、交絡要因、比較条件等を考慮した追加の分析設計が必要です。
3～4年後を見据えた縦断データ設計
縦断分析設計資料では、Student ID（管理側）、匿名化分析ID、Survey Wave、年度、科目、学部、学年、Study Abroad Status等のデータを固定し、設問文・選択肢・尺度方向を年度間で可能な限り維持することが示されています。変更時にはバージョン管理を行い、個人情報・倫理・学内規程に沿った利用目的、保管、連結、削除等の運用ルールを事前に明確化します。
解析支援の範囲
分析計画単年度では、記述統計、KPI集計、クロス集計等により学生層や障壁の分布を把握し、必要に応じて回帰分析等により留学意向・行動準備との関連を検討します。複数年度のデータが蓄積された段階では、年度比較と実留学転換率を組み合わせ、留学参加を予測し、施策改善につなげるデータ基盤として活用できる設計を目指します。
まとめ早稲田大学様のTutorial English／AWADE履修者を対象に、留学関心・意向を把握するアンケート調査項目の作成と解析を支援します。関心の有無だけでなく、自己効力感、価値認識、障壁、情報充足度、行動準備度等を段階的に測定し、将来の実留学データとの縦断的な連結・解析を見据えた調査基盤を構築する取り組みです。
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掲載方針：本記事は、依頼内容および共有された「留学関心・意向アンケート設計素案」に記載された範囲をもとに作成しています。未実施の調査結果や分析結果を事実として記載していません。また、単年度の観察アンケートのみで因果関係が確定するとの表現は避け、将来の縦断的検証を見据えた設計として記載しています。
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