多様な選抜方式に対応した合否判定支援システムの開発

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近年の大学選抜制度は学力テスト方式、面接方式など様々な形式が混在しており、これらの成績から適切かつ整合的な合否判定をする必要が生じている。本研究では心理尺度を活用し、このような多様な選抜試験の成績を用いて妥当性高く合否判定するための支援システムを開発する。特に近年、ＡＯ方式試験における入学者の中退の増加が問題になっているが、本システムはこの原因の1つである学力の過大評価の問題を解決する。本研究は多様な選抜方式に対応した合否判定支援システムの開発を目的とする。2022年度はコロナの影響より遅れていた入試などの外部評価の成績と受験者の特性（パーソナリティなど）についての関係を実験等を通じて検証し、特定のパーソナリティ特性が面接評価に与える影響について結果を得た。具体的にはビッグファイブモデルを用いたパーソナリティ特性においてC（勤勉性）が面接評定に影響を及ぼすことを示した。また、特に面接における表情変化にも着目し、特定の感情に関する表情が面接評価に影響を及ぼす可能性も示唆することができた。具体的には専用ソフトウェアで測定した「感情価」と呼ばれる感情の起伏に関する表情表出が面接評価に与える関係性を数値的に示すことができた。また、被面接者の自己評価と面接者による他者評価の関係も分析した。その結果、訓練された面接者の評価一致度が高い反面、これを基準とした場合の非面接者の自己評価は妥当性にばらつきがあった。これについては面接や関連イベントへの参加量が影響している可能性が示唆される。この結果を基に学会・学術誌に発表も行い、投稿論文5本（うち査読付き4本）学会発表8件（うち国際学会2件）の成果を得た。