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四谷大塚、日能研の偏差値が一般的でいろいろな判断に使われています。 一般化しすぎて、なにやら一人歩きしているように思います。 偏差値は模擬試験ではじき出される、個々の得点が全体に対する相対位置を数値化したものですが、合格判定として使うために前年の模試の結果と中学入試結果から合格可能性を割り出しています。 本当は母集団が違うので判定できないのですが、毎学年同じ問題、あるいは同レベルの問題を解かせることでその学年の「出来」を調べて、母集団の差を調整することで前年の結果を利用可能にしています。 日能研の偏差値Ｒ４はシンプルに出しているようです。 四谷の偏差値はこれに加えて志望者動向なるものを模試毎に加味して数字を動かすようです。だから変動が大きい。 それから８０％偏差値というものは、受験者、合格者偏差値の分布から合格者が８０％になる値ということですが、受験生の数が多くてどの偏差値でも１０人以上の受験生がいればいいけれど、２人や３人の場合、正確には判断できないですよね。下の偏差値の合格者の割り合いが逆転したりすることもあるし。 結構曖昧な判断が入っていることが多いように思えます。 あくまでも目安であって、８０％偏差値をクリアしたからって入学できるわけではないことを忘れてはいけないと思います。これくらいの偏差値の人がちゃんと対策すると合格できると言う間接指標です。合格するためには個々の試験を突破する必要があるわけですし。 なのに、８０％偏差値をクリアしていれば入学試験も点が取れると錯覚するするひとが増えているように思えます。 偏差値は間接判断材料・・でもこれは逆に言えば、各学校に対して汎用に使えるデータだから、入口に何とか使いたい。でも、８０％合格可能性偏差値を使うには、もうひとつ問題があります。 それはこれがあくまでも「合格者偏差値」であって、実際に入学した「進学者」のものではないということです。 つまり第二志望者が多い学校の場合、上位合格者が他校に流れて、８０％偏差値に関係しているひとがすべて居なくなっていたら、いったい何を見ているのかわからなくなってしまいます。 あれこれ検討する中で、８０％偏差値も使ってみたのですが、１日校であればそこそこ指標として使えそうですが、二日校とか２回、３回に分けて入学試験をやる学校はおかしなデータになって使えそうにありませんでした。 掲示板などで、偏差値の割りに、大学合格実績がよくない学校とか話題になりますがそのとき使われる偏差値は８０％偏差値です。そして調べてみると、他校に上位層がごっそり抜けるので実際の進学者の偏差値は全く別物になっていて、その値なら妥当な合格実績になる・・・ということがあります。 やはり、進学者の偏差値で判断するのがよさそうです。 うちは子供が日能研に通わせていたので、日能研のデータをいろいろもらいました。 その中に進学者平均偏差値のデータがありました。 その学校を受験した人（志望者）の平均偏差値、合格者の平均偏差値、さらに実際に進学した人の平均偏差値が表になっています。 毎年あちこちの掲示板で話題になるのですが、確か非公開データです。 （だから、今年以降は手に入らないんですが・・・） このデータはなかなか面白いです。 平均データですからわかることは限定されますが、第二志望者が多い学校は合格者平均と進学者平均の差がくっきりとデータに現れます。 ６年前の偏差値もすでに高いのに（大学合格実績と、その年の中学難易度を比べる人や雑誌がありますが、それって比べること自体変なんですが）大学実績がパッとしないという前述のような学校は、この差が大きい学校です。 ただ、このデータも平均値になってますから、分布が広いか狭いかはわかりません。 分布に関しては何らかの仮定が必要になります。 それから、入口はあくまでも入口であって、そのあとがんばる子もドロップアウトする子も（どの偏差値の子であろうと）いるはずです。そのがんばり度もなんらかの仮定をしてあげないといけません。 偏差値が６０以上の子しか進学しない学校でも、全員が東大行くわけではないし、偏差値が６０を越える子がいない学校でも何人かは東大に入っている。この現実を仮定にいれておかないと面白くない。 この「入口」と「出口」の変化自体が「教育の成果」だと思うからです。 標準的な変化を仮定してそれよりも出口がよければ、いい教育、悪ければいまいちな教育だと判断ができるかと思います。 問題はなにをどう仮定すれば、それがわかるのだろうか・・ということです。 つかみどころの無い話なんですが、あれこれ検討してみました。 いろいろ考えた仮定についてまた次回に書こうと思います。 |
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入り口についていえば、四谷大塚の入試結果グラフが公開されているものでは、合格者と進学者がわかる生データに一番近いように思います。まだ2007年のデータですが。 |
現役中学受験生の保護者 2008/05/06 23:17 |
コメントありがとうございます。 |
竹薮 半兵衛 2008/05/07 00:49 |
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