BIとTalbeau版)9月26日に発表されたTHE世界大学ランキング2019の比較ツールを作成・公開しました。世界版・国内版の2ページです。いずれも、右下のボタンから全画面表示にして利用することをおすすめします。※2018年10月1日、推計順位の誤差の説明など、説明不足の箇所を修正しました。太字部分を加筆しました。こちらは、推計スコア・推計順位による比較のほか、Overallスコアの3割を占めるCitationスコア、その全てを規定するFWCIに着目して、日本の大学のみ「FWCIがもし〇〇高かったら...」という推計順位も分かるようにしました。言葉のとおり、Overall・項目別加重スコアと順位は推計値です。順位は、Overallスコア推計値の小数点第2位以下の差も考慮して算出しているため、実際の公表順位と異なる場合があります。「FWCIがもし○○高かった場合どれだけ順位が上がるか(Citation及びOverallスコアが上がるか)」の推計は、1全参加大学ではなく、日本の103大学のみをサンプルとして得た推計式を使用している、2データの対象年度は同じだが、推計に用いたデータの抽出時点とランキング用のデータ抽出時点が異なる、3その他にエルゼビアとTHEが何かしら調整をしていたとしてもその詳細はわからないことから、少なからず誤差があります。全1258大学のデータを落とすか、無作為に400ぐらいサンプルを抽出して推計すれば精度は上がりますが、さすがにそれはしんどいので、ボランタリーではたぶんやりません。→10月3日、推計精度を上げるための修正を行いました。BIの4ページ目の説明をご覧ください。プラスαの要素をいくつか盛り込んでますが、たいして難しい分析はしていません。デザインや指標に多少こだわっても、1~2営業日以内でできる内容です。公表データなので、講習等の教材にも良いかと思います。同じ作業をする大学人が後から出てくるなら、先にやって早く共有してしまったほうが、大学業界のためになると思いますからね。いう役割を本来担うべきなのは、(以下略)。これを見て、ランキングを上げようとかいう話になるよりも、色々と特徴や問題点を浮き上がらせて、批判的議論に役立てば嬉しいなあと思います。イギリスの産業政策の一環として作られたものと言われてますので。そもそも、ランキングがどのような指標を用いて決められているか、使われている指標にどのような特徴があるかについての理解が十分でないまま、「なぜこんなに日本の大学は低いのか」「いつまでに〇〇位以内に」、「〇〇位以内に△△校」などと主張している人もいるのではないでしょうか。今回は、最も短期的変動及び影響力が大きいと思われるFWCIのif推定を行っていますが、意図的に機関のFWCIを0.1、0.2上げることの難しさ(あるいは容易さ)、そして空虚さも、このようなシミュレーション推計の先に感じ取っていただければと思います。特段の事情がない限り、今後もオープンにしておきますので、ご自由にお使いください。気になる点や改善点があれば、お伝えください。働く方から質問を受けました。「地方にいながらも本学職員が受講できる大学職員向けプログラムはないか」と。ありますが、そこで提供した情報を少しアレンジしてまとめてみました。本来なら比較表を作ってわかりやすくしたいところですが、今回はリンクのみです。実務に関連した分野をある程度継続的又は体系的に学べるプログラムを選びました。各大学や団体、持ち株会社含む企業等によるものは除外しました。*1また、学士課程も除きました*2。少なからずバイアスを含むのはご容赦を。並び順は適当(原則東→西の経度順)です。※名城大学に学校づくり研究科がありましたが、既に募集停止。大学経営に特化した研究領域を設置予定(↓URL参照)。Researchhttp://www.worldcampus.psu.edu/degrees-and-certificates/institutional-research-certificate/overview※その他、海外大学のオンラインIR履修証明プログラムは↓(藤原2015)を参照http://iir.ibaraki.ac.jp/jcache/lib/docu/001_h2702/001-h2702-31_fujiwara.pdfgacco:「社会人のためのデータサイエンス入門」(J-MOOC)http://gacco.org/stat-japan2/http://gacco.org/stat-japan/gacco:データサイエンス・オンライン講座(J-MOOC):「誰でも使える統計オープンデータ」http://gacco.org/stat-japan3/以上です。念のため、この情報を読む際の注意点が3つあります。1つ、筆者がすべてを受講したわけではなく、その質を保証するわけではありません。同時に、ここに書かれていないものの中にも質の高いものがあるかもしれません。2つ、提供者やプログラム名は違えど、同じようなことを学べる機会は他にも多々あります。専門に研究している教員や学生はたくさんいます。3つ、単発物でも最近はデータ分析系のセミナーは数多く、使用する統計ソフトやレベルも多様です。↑にはオンラインで受講可能なIR初級者向けプログラムを挙げましたが、それぞれの技量や使用ソフトに応じて自分で探すのが一番良いかも知れません。計量分析セミナーはSPSS、Stata、Rなどの各種統計ソフトを用いた分析手法を、更にはSSJDAに登録されている質の高いデータを利用し、非常に安価で学ぶことができる貴重な機会です*3。ここに書いたような情報はごく一部です。募集時期が限定的だったり、コンペティティブですぐに定員が埋まってしまうものもありますので、普段からアンテナを張っておくとよいかもしれません。これらの情報が踏み台となり、自らあるいは自大学職員に合うプログラムを探したり、試しに受講したりするきっかけになれば幸いです。※9.24追記その他、網羅的でない部分はこちらのスライド39もご参照ください。http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo4/015/gijiroku/__icsFiles/afieldfile/2015/06/12/1358792_04.pdf*1:各大学内部のものは多々ありますが、例えば上智大学の「大学マネジメント講座」など。企業(大学の持ち株会社)によるものは早稲田大学アカデミックソリューションのQUONアカデミーなどがあります。Researcher。修士(教育学&政策学)。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。