斎藤環（2013）『承認をめぐる病』日本評論社

• 他者の許しがなければ、自分を愛することすら難しい。その風潮を批判しても始まらず、若者がコミュニケーションと商人に依存していく過程には、強い必然性がある。
• 思春期の子供にとってキャラとして承認されることが最も重要。キャラを与えられないことは、教室内に居場所がないことを意味する。
• マズローの承認欲求段階説では、高次の欲求であるはずの承認欲求が全面化し、衣食住よりも承認という逆転現象が見られる。
• キャラとしての承認を求めることは、承認の根拠を全面的に他者とのコミュニケーションに依存すること。
• 他者による承認を切望しながら、それがかなわない可能性を恐れるあまり、どうせ自分なんか・・・という低い自己評価で自分を守ろうとする。
• 承認の病を回避する方法はいくつかある
• 他者からの承認とは別に、自分を承認する基準を持つ
• 他者からの承認以上に、他者への承認を優先する
• 承認の大切さを受けれつつ、ほどほどに付き合う
• 若者が就労したいのは、承認欲求のため。就労へ動機付けたいなら、生理的〜関係欲求までを十分に満たす必要がある。生存の不安から実存の不安への変化。
• 若者にとって家族の機能は、関係欲求までの全ての欲求を満足させること。衣食住を保証、批判や叱咤激励を控え、親密なコミュニケーションを取る、ここまで可能になれば本人の状況が改善するし始める。
• 実存の不安＝自分は何者か、自分の人生に意味があるのか。
• 現代は対人評価の基準がコミュニケーションスキルに一元化されている。コミュニケーション偏重主義。

Transforming Classroom Discussions with Communication Practices from Health Coaching

• 学生が恥ずかしがったり表面的にしか議論に参加してくれない → OARSフレームワーク、言い換え、アクティブリスニングの3つを活用せよ（Health coachingで使われる技法）
• OARS＝open-ended questions, affirmations, reflective listening, and summarization

• OARS
• オープンクエスチョンで問う：「インセンティブが与えられると、人はなぜやる気が出ないのでしょうか」「あなたの経験では、仲間をやる気にさせたものは何ですか」
• 学生の発言を肯定する：「素晴らしいコメントですね」「良い質問ですね」は言わない → 「○○さん、運動プログラムにおける有酸素性エネルギー産生の応用について、あなたの考えを自発的に話してくれてありがとう」、「○○さん、あなたのコメントは、ゴッホがひまわりを絵画に使用する際の視点を反映したもので、本当に感謝しています」
• 省察的な傾聴：学生が発言したことを教員がどう理解したかを確認して問いかける「○○さん、あなたは山岳アスリートの間で、個人的な達成感が強力な動機づけになりうると言っていますが、そうなのですか？もし○○だとしたら、どうなると思いますか？」← 学習の重要なポイントを思い出させるための質問
• 言い換え
• 5W1Hを使って、質問を再構成する
• やる気を高めるにはどうしたらよいですか？→ やる気を高める要因は何ですか？、やる気を最も感じる／最も感じない場所はどこですか？、やる気を最も示す／最も示さない人は誰ですか？、なぜやる気は満ち引きするのですか？
• アクティブリスニング
• 学生の声を聞く
• 回答に十分な時間を与える、沈黙を恐れない
• 名前で呼びかける
• 学生の近くへ行く
• 目を合わせる
• パラフレーズする

Brufau Alvira, N., P. Bannister, and A. Santamaría Urbieta. (2025) “ Validating the PANDORA GenAI Susceptibility Rubric for Higher Education Assessment: A Field Test of All Translation and Interpreting BA Assignments.” Higher Education Quarterly 79(4)

• AI proof な課題をどう作るか？→ 批判的思考力、創造性、協調性を問う
• 提出物の「形式」を工夫する
• AIが生成しやすいプレーンなテキストから、AIにとって扱いにくい、または人間が介在しないと作成できない形式に変更する
• 音声または動画形式での提出を求める：学生が自分の言葉で説明したり、プレゼンテーションしたりする様子を録画・録音させ、本人の理解度や思考のプロセスを確認する。
• 共同作業の課題で、動画内にチームメンバー全員が映り、参加していることを要求する 。
• 入力情報をテキスト以外の形式にする：課題の元となる資料を、単純にコピー＆ペーストできない画像ファイルなどで提供します。
• 「成果物」だけでなく「プロセス」を評価する
• AIは最終的な成果物に至るまでの試行錯誤の過程を示すのは苦手。
• 思考の過程を記録させる：Wordの「変更履歴」機能やバージョン履歴の提出を求め、どのように文章が推敲されたかを確認する 。
• 参照した情報源や思考の軌跡を記録させる：参照した資料のリスト、重要な部分に色分けで印をつけたテキスト、授業で議論した内容や個人の経験とどう関連付けたかの説明などを提出させる。
• 翻訳レポートの比重を高める：翻訳課題で、なぜその翻訳を選択したのか、文化的な背景をどう考慮したのかなどを記述する「翻訳レポート」の配点を高くする。
• 学生の「主体性」と「創造性」を引き出す
• AIは指示されていない範囲で主体的に考え、創造性を発揮することは困難。
• 学生自身にトピックを選ばせる：教員がトピックを指定するのではなく、学生にトピックを自由に選ばせ、なぜそのトピックを選んだのか理由を説明させる。
• 創造的な解決策を評価する：翻訳課題などで、特に優れた独創的な解決策に対して加点するなど、創造性を評価基準に明記します 。
• 指示をあえて曖昧にする：詳細な指示書を与えるのではなく、大まかなガイドラインのみを示し、学生自身に具体的な内容を考えさせます 。
• 真の共同作業を求める
• AIは人間同士の有機的な協調作業に取って代わることはできない
• 相互依存的なタスクにする：単なる分業ではなく、前の人の作業内容を踏まえないと次の作業に進めないような、連鎖的で相互依存的な共同課題を設計する。
• 共同作業の証拠を求める：提出された文書の中に全員の作業の痕跡が確認できることや、前述の通り、発表動画に全員が参加していることなどを評価基準に含める。
• 単にAIの利用を禁止するのではなく、課題の設計そのものを見直すことで、学生がAIを単なる「答えを出す機械」として使うのではなく、思考を深めるための「アシスタント」として活用するよう促す。

Bannister, P., Santamaría Urbieta, A., & Brufau Alvira, N. (2025). Appraising higher education assessment validity: Development of the PANDORA GenAI Susceptibility Rubric. Journal of Applied Learning & Teaching, 8(1), 1-15.

• PANDORA GenAI Susceptibility Rubric
• 教員の自身の作成した課題が、学生による生成AIの不正利用に対してどれほど脆弱（vulnerable）であるかを自己評価する基準
• 基準3段階
• レベル1：GenAI感受性低：満足のいく結果を得るためのAI利用が困難または非常に困難
• レベル2：GenAI感受性中：満足のいく結果を得るためのAI利用が可能
• レベル3：GenAI感受性高：満足のいく結果を得るためのAI利用が容易
• 観点9項目
• 入力・出力形式と知的タスクの複雑さ
• 無料のGenAIツールに耐性のある入出力形式（複雑なマルチメディア、特殊なファイル形式など）、有料AIサービスや大幅な人的処理を必要とする形式。タスクが主観的な意見、正当化、またはAIの能力を超える複雑なメタ認知・感情プロセスを要求する。
• 部分的にGenAIに耐性のある入出力形式。非テキスト要素の人的処理が必要で、AIの出力を要求された形式に変換する必要がある。タスクはAIツールで部分的に達成可能だが、ある程度の人的な入力が必要。
• GenAIに対して脆弱性が高い入出力形式。簡単に貼り付け可能な指示で、提出形式が無料のAIツールで直接生成可能。タスクはAIツールで完全に達成可能（例：記述、説明、議論、作成、比較など）。
• 共同での執筆
• 真に相互依存的な共同作業が必要。共同作業が明確に評価される。
• 部分的な共同作業、または真の共同作業が明確に評価されない。
• 個人タスク、または真の共同作業を伴わない、容易に分割可能なグループワーク。
• トピックの選択
• 正当な理由のあるトピック選択。
• 正当な理由のないトピック選択。
• 正当な理由なくトピックが課されるか、選択肢が限定される。
• 創造性の範囲
• 創造性のための十分な余地がある。
• 創造性のための一定の余地がある。
• 創造性のための余地が非常に限られている。
• 指示の具体性
• 一般的なガイドラインのみ。学生は具体的なパラメータを決定し、選択を正当化する必要があり、GenAIプロンプトには大幅な人的入力が必要。
• 一般的および具体的な指示が混在。一部のパラメータ選択は許可されるが正当化は不要。GenAIプロンプトに必要な学生の入力は最小限。
• 非常に詳細な指示（例：テンプレート、チェックリスト）があり、GenAIプロンプトとして直接使用可能。
• プロセス重視の評価とトピック情報のアクセス性
• 評価は成果物と開発プロセスの両方を対象とし、すべてのステップを実証する必要がある。<br><br>トピックに関する情報がオンラインで容易に入手できず、GenAIツールにはアクセス不可能。
• 主な焦点は成果物だが、開発プロセスの一部のステップの実証が必要。ピックに関する情報はオンラインで入手可能だが、見つけるのが困難。GenAIは部分的にアクセス可能。
• 焦点は成果物のみで、開発プロセスの実証は不要。トピックに関する情報がオンラインで容易にアクセスでき、GenAIが完全にアクセス可能。
• 執筆者であることの証拠
• 強固な執筆者証拠が必要（例：共有オンライン文書、説明動画への出演）。
• 執筆者証拠は必要だが、容易に操作可能（例：編集可能な画像）。
• 執筆者証拠は不要。

Muhammad Ajmal, Zeenat Islam, Azmat Islam (2025) Enhancing organizational performance in higher education through knowledge-centered culture and absorptive capacity: the mediating role of the knowledge creation process. The Learning Organization

• 大学の組織パフォーマンスはどう向上するのか？
• 組織の知識吸収能力、知識中心文化、知識創造プロセスを定義して、質問紙で測定し、パフォーマンスとの関係を見る
• 組織の知識吸収能力：Absorptive Capacity
• 組織が外部の新しい知識を認識し、同化し、変革し、そして活用する能力のこと（単に新しい情報を取り入れることではない）
• 新しい情報を、組織内の既存知と結合して活用する能力
• 教員が新しい研究手法、教育方法を取り入れて活用する場面を想定
• 4側面で測定
• 認識：組織にとって価値のある外部の知識や情報を見つけ出す能力
• 同化：獲得した新しい知識を組織が理解し、処理する能力
• 変革：新しい知識を既存の知識と組み合わせて、組織独自の新しい洞察や知識体系を構築する能力
• 活用：新しく生み出された知識を、新製品・サービスの開発や業務プロセスの改善などに商業的・実践的に応用する能力
• 知識中心文化：Knowledge-Centered Culture
• 組織全体で継続的な学習とイノベーションを奨励する文化
• 組織内で情報が円滑に共有され、部門や専門分野を超えた協力が奨励されているか
• 知識創造プロセス：Knowledge Creation Process
• SECIモデルを想定
• パフォーマンスの測定
• 多面的な成果として定義（14項目尺度で測定）
• 「過去2年間で自分たちの組織は、新しい事業機会を特定する能力を向上させた」「過去2年間で自分たちの組織は、内部プロセスを合理化する能力を向上させた」など
• 結果
• KCP→OP：プラス
• AC→KCP：プラス
• KCP→（AC→OP）媒介：プラス
• KCC→（AC・KCP）：マイナス、なぜ？
• 本来プラスだが、官僚的な非効率性、硬直的な階層構造、縁故主義によって、教員のモチベーションがそがれたり、イノベーションを妨げている

Deterding, N. M., & Waters, M. C. (2018). Flexible Coding of In-depth Interviews: A Twenty-first-century Approach. Sociological Methods & Research, 50(2), 708-739.

• グラウンデッドセオリーは、よく使われるが、現代の研究環境に合わない
• 開発されたのが1960年代、コーディングは、マーカー、はさみ、インデクスカード
• →二次分析ができない
• 現在はQDAソフトウェアがある
• 分析を一人で行う前提→現在は100件のインタビューをチームで分担して分析
• 「フレキシブルコーディング」を提案
• 細部から始めず、全体から徐々に絞る
• 具体的には、3つのコードを使う
• 属性コード：回答者の年齢、性別、人種、居住地などの情報をインタビュー記録全体に適用する
• 索引コード：インタビュー項目に沿った、トピック・テーマごとのコード（学歴、子ども時代など）を、テキストの大きな塊に適用し、あとから特定の話題を簡単に見つけられるようにする
• 分析コード：特定の議論の中心となる、概念的なコードで、索引コードをつけた後で、関連部分に絞って適用する
• 分析を3段階で行う
• 第1段階：全体像の把握
• 逐語録全体を読み、質問項目に沿って索引コードをつける（データ全体を整理する）
• 分析の初期的なアイディアをメモとして記録する
• 第2段階：分析コードの適用
• 特定のテーマに焦点を絞り、索引コードを使って関連する逐語録のみを抽出し、そのデータに対して詳細な分析コードを適用する
• 第3段階：理論の検証と精緻化
• QDAソフトの検索・クエリ機能で、分析コードと属性コードをクロスさせる
• 特定の属性を持つ人の間に、どのような傾向が見られるか、理論の例外となるケース（ネガティブケース）を特定、主張の妥当性を検証する

Robinsson Cardona-Cano, Esteban López-Zapata, Juan Velez-Ocampo (2024) Leadership styles, collaborative integrative behavior and ambidexterity in university research groups. The Learning Organization, 31 (2), 185–204.

• 大学の研究グループにおいて、リーダーのリーダーシップスタイル、および、チームの協力的・統合的行動が、組織の両利き性（Ambidexterity）にどう影響するのか？
• 組織の両利き性：組織が2つの異なる活動を同時にバランス良く行う能力（具体的には下の2つの学習活動）
• 知の探索（Exploration）：リスクを取り、実験・革新を通じて、新しい知識を探究する活動
• 知の深化（Exploitation）：既存の知を改良し、効率性を高め、既有知を最大限活用する活動
• コロンビアの大学に所属する研究グループが対象
• 165グループ506名研究者にサーベイ、回帰分析
• 調査目的
• リーダーが示す3つのスタイル（変革型、取引型、自由放任型）が組織の両利き性にどう影響するか？
• メンバー自身の協力的・統合的行動は、組織の両利き性にどう影響するか？
• 分析
• 変革型リーダーシップ（ビジョンで導く）は両利き性を促進するが、取引型・自由放任型は影響しない
• 協力行動（メンバーが相互に助け合い、積極的に情報交換をする）も両利き性を送信する
• 含意
• 研究リーダーに、変革型のスキルを高める研修が必要
• 個人の成果だけでなく、チームとしての成果を評価して奨励する大学の方針や制度の導入が必要
• 変革型のリーダーシップとは？
• メンバーからの尊厳・信頼を集め、ロールモデルとして振る舞うこと
• 魅力的なビジョンを掲げ、仕事に意味とやりがいを与える
• 現状に疑問を投げかけ、メンバーが新しい視点や創造的な方法で取り組めるようにすること
• メンバーの個性やニーズに関心を持ち、コーチングやメンタリングで個人の成長を支援すること

Andrew Cavanagh, Glen Croy, Julie Wolfram Cox, and Abe de Jong, (2023) Developing and Harnessing Historical Sensibility to Overcome the Influence of Dominant Logics: A Pedagogical Model. Academy of Management Learning & Education, 22(4), 595–620

• なぜ経営者は過去の経験から学べず、同じような経営危機が起こるのか？
• → 根本原因は、支配的ロジックにある
• → ビジネススクールが学生の歴史観（Historical sensibility）を育むことで克服せよ
• 支配的な制度ロジック：社会や組織の中で当たり前とされる価値観・行動様式・歴史的形成原則、これが経営者の思考・意思決定の範囲を狭める
• 歴史観＝未来の行動指向の意思決定において、あり得たかもしれない複数の過去に対する感度・認識を持つこと
• 歴史を学び、過去が現在をどう規定しているかを内省 ＋ 知見を未来の行動に生かし、支配的ロジックの制約を超える
• 3つの能力の育成が必要
• 歴史文書を調達して評価する能力
• 支配的ロジックに合わない情報も含めて、公式・非公式のアーカイブから幅広く探す能力
• 入手した文書の信頼性、文書に書かれない沈黙を批判的に読む史的批判力
• 調達した情報を批判的に分析して統合する能力
• 自分の先入観を認識した上で、文書の詳細を注意深く分析する能力
• 支配ロジックの筋書きを安易に当てはめず、複数の視点からナラティブを統合する能力
• 分析・統合した内容を影響力ある形で伝達する能力
• 聞き手の慣習や価値観に合わせて表現を工夫し、支配ロジックに疑問を投げかける、説得力あるコミュニケーションを行う能力

Betina Szkudlarek and Mats Alvesson, (2024) Doing Silence: How Silence Is Produced in Meetings. Academy of Management Learning & Education, 23(2), 304–324

• 組織における沈黙はどのように生み出されるのか？
• 本来自由な発言が奨励され、能力も高いはずの大学教員集団なのに
• 従来の説明
• 恐怖と無意味さ
• ↑ 専門職集団はこれだけで説明できない
• 非公式な場では機能不全を口にするのに、公式会議では黙る
• なぜ沈黙が選択されるのか？
• 18名のテニュア教員インタビュー、ビジネススクール教員
• 複雑な個人レベルの動機がある
• 日和見主義（Opportunism）：組織の利益より、個人の昇任・論文出版を優先するため
• 便宜主義（Convenience）：議論の参加は時間と労力がかかる無駄なこと、波風たたない楽な方を好むため
• 無能力感（Ineptitude）：発言することは特別な能力を持つリーダーの役割であり、自分にはその能力・資質がないと思い込むため
• 分離感（Detachment）：組織の問題は自分事でないとして、関与を避ける態度。自分の期待値を下げることで、不満に対処する。
• 沈黙を生み出す多次元プロセスがある
• 沈黙は、積極的に選択して実行される、社会的プロセスである
• 背景要因：組織の構造（官僚制）、文化（コミュニティ欠如）、個人動機（上の4動機）が相互に作用する
• 沈黙への傾倒：相互作用の結果、沈黙は仕方ないと正当化する内的思考、陰口という外的行動につながる
• 状況的実践と定着：会議の場でみんな黙っていることを経験・観察し、沈黙が当たり前という規範が学習され、組織内に定着する
• 再生産サイクル：沈黙が定着し、再度、組織の構造・文化、個人動機に影響し、サイクルを再生産する
• どう対応するか？
• 個人の意識改革：自分が再生産に関わっていることを自覚し、発言すること、発言者を支持することを実践する
• 会議の再設計：会議を情報伝達でなく、参加者の声を引き出す場として再設計する
• 専門職教育：大学院段階から、組織の一員としての責任・倫理を学ぶ

Abhilash Acharya, Bijaya Mishra (2022) Can “organizational unlearning” be the normalizer for purposeful routines in any learning organization? An interview with Prof Eric Tsang. The Learning Organization: An International Journal; 29 (4): 317–324.

• 組織学習、組織的アンラーニング、学習する組織は誤解されやすい
• 概念は、組織ルーチンという具体的な行動様式に結びつけることで区別する
• 組織学習
• 経験からの学びを、組織の行動指針となる組織ルーチンに反映させ、それを改訂していくプロセス
• メンバーが何かを学んでも、それがルーチンに反映されなければ、それは個人学習
• 組織的アンラーニング
• 新しいルーチンを導入するために、古いルーチンを意図的に捨てるプロセス
• 学習する組織
• 組織学習・組織的アンラーニングの両方に長けている組織
• 学習もアンラーニングも必ずしも良い結果を生むとは限らないが、これらのプロセスをうまく実践し、高いパフォーマンスを上げている組織が学習する組織
• アンラーニングが重要
• アンラーニングは常に必要ではない（設立間もない組織など）
• 組織レベルのアンラーニングには、まず個人レベルのアンラーニングが前提

Orfanidis, C. (2025) “ Moral Diversity in Institutional Policies Governing the Student Usage of Generative AI: An International Comparison.” Higher Education Quarterly 79(4)

• イギリス、カナダ、アメリカの36大学を対象に、学生のGAI利用ポリシーの特徴を比較分析する
• なぜAIを許可・制限するのか？
• 道徳的一貫性（Moral consistency）：既存の学術倫理規程（＝外部の助けを借りて課題を行ってはいけない）との一貫性を優先するアプローチ。GAIの許可は、既存ルールと矛盾する。特にカナダで見られる。
• 責任ある未来への備え（Respoinsible Futureproofing）：学生がGAIの普及した労働市場に備えられるよう、指導することが大学の責務と考えるアプローチ。特にイギリスで見られる。
• 個別授業でのGAI使用を許可するかどうかの最終決定は誰か？
• 絶対的権限（Absolute authority）：個々の教員が最終的に決定する・大学は最終判断を教員に委ねる（カナダ）
• 抑制された権限（Restrained authority）：大学が全体方針を定め、教員はそれを学生に伝えて実行する役割。大学は教員の裁量を制限（イギリス）
• ハイブリッドな権限（Hybrid authority）：大学が全体方針を示しながら、個々の教員にもルール設定の裁量を与える＝方針に一貫性がなくなる危険（アメリカ）
• 大学の方針は多様な倫理観に基づいている
• 3カ国から12大学ずつ、36大学のポリシーを収集
• QSランキング→ランダム並べ替え→上から12大学抽出→ウェブサイトから文書収集
• 帰納的主題分析（Inductive thematic analysis）で分析
• ポリシーを読んで内容にラベルをつけるコード化→コードをグループ化してカテゴリー作成→カテゴリーを統合・洗練してテーマを抽出→道徳的一貫性等を抽出

Ralund, S., and F. Weiss. (2025). “ The University Sector Has Become More Application-Oriented: Evidence From Course Descriptions Using Text Analysis for the Case of Higher Education in Denmark.” Higher Education Quarterly 79(3)

• 大学で教えられている内容は、より応用・実践志向があるのか？
• 2014年と2021年のシラバスで比較、約30万件
• 7分野に限定：人文科学、自然科学、技術科学、社会科学、ビジネス、健康、法学
• 事前に実践的であるとされる122の語を特定し、これが使われていると実践的と判断
• Project、case、apply、practicalなど
• Lexicon：専門用語集を作成→人の目で判定

Perkins, M., Furze, L., Roe, J., MacVaugh, J.(2024). The Artificial Intelligence Assessment Scale (AIAS): A Framework for Ethical Integration ofGenerative AI in Educational Assessment. Journal of University Teaching and Learning Practice, 21(6)

• 学生にGAIの使用を禁止したり取り締まることは学習につながらない
• 学習目標に応じてGAIの利用レベルを示すための枠組み
• 教員・学生の双方に透明性と指針を与えてくれる。

• レベル1：使用不可
• 学生自身の知識とスキルのみで課題を完成させる
• 対面同期の議論、口頭試問
• レベル2：アイディア出し・構造化の補助
• ブレストやアイディアの構造化にGAIを活用、最終成果物にGAIのコンテンツを含めてはいけない
• レポートのアウトラインを作成する、GAIで生成したアイディアについて議論する
• レベル3：GAIによる編集補助
• 学生自身が作成した文章の質向上のためにGAIを使用する、新たなコンテンツ作成には使わない
• 文章の推敲（推敲前と推敲後の両方を提出する）
• レベル4：タスク実行と人間による評価
• 課題の一部をGAIに実行させ、学生はその生成物に対する批判的な分析や考察を行う
• AIに特定テーマで文章を生成させ、その内容の正確性やバイアスを学生が評価・分析する
• レベル5：全面的なGAI活用
• GAIをコパイロットとしてつかう、課題遂行の全般にわたって協働的なツールとして使う
• GAIを駆使してソフトウェアや芸術作品を完成させる

https://leonfurze.com/2024/08/28/updating-the-ai-assessment-scale/

Croucher, G. (2025) “ Academic Democracy in the Age of Corporate Governance: Addressing Challenges to Widening Participation in University Governance.” Higher Education Quarterly 79(3)

• 大学のガバナンスには大きく2つの対立軸がある
• Academic Democracy：大学は教職員・学生といった構成員によって自主的に運営されるべき（共同体統治）
• Corporate Governance：理事会の監督の下で、法的・財務的な責任を負うべき
• 意思決定の責任の所在を明確にし、リスク管理を徹底する
• 理事会メンバーは特定グループの代表ではなく、全体の利益のために行動する受託者である
• Corporate Governanceが主流になることで、Academic Democracyが困難になっている
• 誰が何を統治するかが曖昧
• 学問の質の保証には専門家の判断が不可欠なのに、意思決定の責任は理事会が負うとなると、最終的な権限は誰が持っているのか？
• 教職員・学生が理事会メンバーになると、役割葛藤に陥る（全体利益の受託者なのか、グループの代表なのか）
• ガバナンス参加拡大に限界がある
• 学生を参加させようとしても、在学期間が短く、知識・経験が不足し、実質的に貢献が難しい
• 学生自身がコミュニティの一員よりも教育サービスの消費者と自認している
• 外部（制度）の影響がある
• 大学は、政府、規制、資金、社会からの期待などの圧力にさらされている
• 民主的に決めたことが外圧で覆される可能性がある（外圧の期待に沿う限りにおいてのみ自治が許される）
• これらを克服するには熟議（Deliberative Democracy）が必要
• 1つの理事会で全てを決めず、このなる役割の複数のガバナンス組織を相互に連携させる（教授会の権限を拡張する（施設管理や予算配分まで））
• 会議体の目的に応じて、教職員・学生が最大限参加できる仕組みを用意する

Gioia, D. A., Corley, K. G., & Hamilton, A. L. (2012). Seeking Qualitative Rigor in Inductive Research: Notes on the Gioia Methodology. Organizational Research Methods, 16(1), 15-31

• 質的研究に対する、研究者の主観的な解釈に過ぎないのでは、という批判をどう乗り越えるか？
• Gioia法の特徴
• 参加者を熟達した主体と見なす＝参加者が使う言葉や表現をそのまま生かすことを重視する
• 1次分析：参加者の言葉をそのまま反映したコード・ラベルを抽出する、この段階では分析者の解釈をできるだけ加えない
• 2次分析：1次コードの共通するパターンと関係性を、分析者が一歩引いた視点から探し、より抽象的な研究者中心・理論中心のテーマにまとめる

Bulsara, D., S. Parker, and J. Cornell. (2025) “ Experiences and Perceptions of Academic Motivation in Adolescents With a Refugee Background: A Reflexive Thematic Analysis.” European Journal of Education, 60(3)

• 再帰的主題分析（Reflexive Thematic Analysis）を用いた研究（Braun and Clarke 2022）
• 研究者の主観性や解釈を分析の核として積極的に活用する手法
• 研究者の役割
• RTA：データに意味を与える能動的な解釈者
• TA：データからパターンを抽出するコーダー
• テーマの捉え方
• RTA：分析者の解釈を通じて生成するもの
• TA：データの中に存在するテーマを発見する・特定する
• 分析プロセス
• RTA：再帰的＝データの熟読、コーディング、テーマ構築を再帰的に繰り返し進めるプロセス
• TA：直線的＝手順通りに実行する
• 難民を対象とする研究は難しい
• 手の届きにくいグループである（厳格な保護措置が必要）
• そのため、少数のサンプルに焦点化する傾向がある
• 直接インタビューするには、幼い・脆弱
• そのため、対象の観察で補完する
• RTAのプロセス
• (1) 全てのトランスクリプトを慎重に読み込むことで、データセット全体に慣れる
• (2) データセット内の関連する明示的・暗黙的な概念にコードラベルを付与するため、データセットを体系的に反復的にコーディングする
• (3) コードラベルを全て検討し、研究質問の文脈において共有されたパターン化された意味を特定することで、初期のテーマを生成する
•  (4) 初期のテーマを全データセットとの照合により再検討し、参加者の学業動機に関する経験と認識について説得力のある物語を伝えるパターンが存在するかどうかを確認
• (5) テーママップの開発を通じて、テーマの精緻化、定義、および命名を行う
• (6) データセットから選択した具体的な例を用いて、一貫した分析的物語の開発の中でさらに精緻化を行う

Sun, Z., M. A. Lim, and H. Cockayne. (2025) “ Reputation Management in a Chinese and UK University: What Do Universities' Self-Representations Through Social Media to Governments and International Students Say About Their Resource Dependence?.” Higher Education Quarterly, 79(3)

• 高等教育機関のグローバル競争の激化
• → 企業型レピュテーションを開発せよ（Carrillo-Durán and García García 2020）（本当？）
• 留学生の情報源がソーシャルメディアへ移行、なのに、量的研究ばかり（＝制度・文化のニュアンスに鈍感になる）
• 中国の出願者に対して、西洋の文脈でメディアが活用されてしまう
• 中国の大学は、政府との連携の中でソーシャルメディアを活用する
• 英国の大学は、ニーズに基づく柔軟な情報提供のためにソーシャルメディアを活用する

Ghamrawi, N., Ghamrawi, N.A.R. and Shal, T. (2025) Leading or Managing in the Middle: Exploring the Identities of Head of Departments in Higher Education Using Dynamic Systems Model. Higher Education Quarterly, 79

• ミドルリーダーの役割アイデンティティ形成に関する研究
• 一般にミドルリーダーになることはキャリアアップだが、アカデミックな文脈ではそうならない
• 重要な仕事なのに、祝意にも弔意にもなる
• DSMRI：Dynamic Systems Model of Role Identity：個人のアイデンティティが重要な役割を果たす
• 3人の学部長経験者の日記、ナラティブとインタビューで1年追跡調査
• 自分をリーダーなのか、マネジャーなのか、どちらで定義するのか？
• → 当初はリーダーと定義するが、次第にマネジャーになる
• 管理業務が多すぎて対応に追われるうちに、マネジャーの認識になる
• 何がアイデンティティ認識を変えるのか？
• マネジメント業務が多すぎる
• 上級職がマネジメントに傾倒しすぎている（自分も同じようになってしまう）
• 情報が少なく、役割が曖昧（実際には重要な意思決定に関われる権限は少ない）

高木航平（2025）「大学団体における大学の公共性言説の分析」『大学経営政策研究』15, 37-53

• 大学の公共性：何を持って公共的と呼ぶかが多様すぎる
• 政策・制度研究：公と私の二分法
• 設置者の公私、教育費用の公的支出と家計負担、精度への官と民の関与、受益者の範囲が社会か個人か、ガバナンスや情報公開の公開性、生産される知識が排除的・競合的か否か
• 公共性の社会認識：言説空間や構成員の公共性認識を探る
• 大学関係者の言説から、公共性の社会認識の特徴を示す
• 国大協と私大連で比較、どう違うか・どう変化したか、提言と報告書をテキスト分析
• 公共性の意味（齋藤 2000）：（1）Official（公的）、（2）Common（公共、公益、共通財産）、（2）Open（公開）
• 私大連の公共性：高等教育は共通的価値を持つが民の領域の活動

高橋真木子・矢吹命大 （2025）「研究推進支援機能を担う専門人材とその機能，評価に関する一考察：バウンダリー・スパニングという概念を用いて」『研究 技術 計画』40(1), 98-107

• URAの仕事＝大学の執行部、研究者、事務系職員とともに、大学組織がもつ研究資源を最大化するため、研究者や研究領域、研究組織の境界を越えて接続させること＝バウンダリースパニング
• イノベーションには組織の境界を越えたコミュニケーションが重要
• ⇔ 異なる考え・言語ゆえにコミュニケーションが困難
• → 効果的に行うために支援する個人・部署が必要