2025年度当初予算
1,060万円
2024年度執行: 3,740万円
事業の目的・概要
事業の目的
大学入学者選抜業務における生成AIの活用の成果を全国の大学に普及することにより、各大学での入学者選抜の効果的・効率的な実施を促進し、大学入学者選抜業務における公平性・公正性の確保や大学教職員等の負担軽減等、大学入学者選抜全体の質の向上を推進する。
現状・課題
大学入学者選抜は、大学教育の機会を提供し、入学志願者の能力の伸長を期するための教育的取組であり、当該大学で学び、卒業するために必要な資質・能力等を備えた人材を適切に見いだすことが重要である。このため、大学入学者選抜においては、受験機会や選抜方法における公平性・公正性の確保はもとより、各大学のアドミッション・ポリシーに基づき、大学教育を受けるために必要な知識・技能、思考力・判断力・表現力等を適切に評価・判定するため、さらなる入試方法の多様化、評価尺度の多元化が求められているところである。/このような大学入学者選抜の実施に当たっては、業務に携わる教職員等の負担の増大が大学関係者から指摘されているが、それだけの負担を以てしても、作問・採点におけるミスの発生等、課題が多くある現状である。特に作問業務については教職員の負担が大きく、研究時間確保の観点からも負担軽減の必要性が指摘されている。/これらの課題解決方法の一つとして、近年急速に技術が進展し、利用者が急増している高度な生成AIの活用が考えられるが、公平性・公正性が求められる大学入試業務においては、その活用可能性やリスクについて十分な検討を行う必要がある
事業の概要
大学入試業務における生成AIの活用可能性と範囲を明らかにするとともに、各大学等の大学入試業務において生成AIを活用する際の効果をシミュレーションする。/また、大学入試業務において生成AIを活用する際の、生成AIと教職員の適切な役割分担、構築すべき情報環境やセキュリティ対策について一定のガイドラインを取りまとめる。/これらの成果を全国の大学に普及することにより、各大学での入試業務の効果的・効率的な実施を促進し、大学入試業務における公平性・公正性の確保や大学教職員等の負担軽減等、大学入学者選抜全体の質の向上を推進する。
予算・執行の年度推移
| 年度 | 当初予算 | 執行額 |
|---|---|---|
| 2025年度(当年度) | 1,060万円 | - |
| 2024年度 | 3,810万円 | 3,740万円 |
| 2023年度 | 6,040万円 | 5,950万円 |
| 2022年度 | 4,670万円 | 4,120万円 |
| 2021年度 | - | - |
執行率は当初予算ではなく、歳出予算現額合計を分母として算出しています。
2024年度実績支出先・契約情報
お金の流れ(ノード図)
支出先詳細
直接ブロック A国立大学法人電気通信大学
3,500万円
個別大学でのCBT試験の実施方法の検証(R4~R6)
国立大学法人電気通信大学
直接ブロック B国立大学法人筑波大学
240万円
観点別学習状況の評価の運用実態を踏まえた大学入学者選抜及び大学入学後の学習指導への活用可能性の検討
国立大学法人筑波大学
点検・評価コメント
行政事業レビュー推進チームの所見
本事業は成果目標の設定等について、事業の目的・内容の達成手段として適切であると判断できることから、特段の見直しの余地は無いものと考えられる。
事業所管部局による点検・改善
本事業は、高大接続改革の一つである大学入学者選抜改革を推進する上で求められる、各大学の個別入学者選抜の改善に資する実践的で具体的な手法の知見を集積する事業であることから、文部科学省において実施すべき事業である。また、本事業でこれまで得られた成果については、文部科学省から定期的に周知等を行っており、全国の大学に対して継続的に普及を図っている。
改善の方向性
現在実施中の、生成AI等の活用にかかる委託事業については、生成AI等の活用可能性が認められる場合には各大学に広く周知されるよう、受託機関(大学)への働きかけを行うとともに、文部科学省としても普及に努めていく。
所見を踏まえた改善点・反映状況
引き続き事業の効率的かつ効果的な実施に努めるとともに、成果目標の達成に向けて取り組んでいく。
成果指標・目標値・実績値
成果報告書の公表
測定指標:成果報告書の公表
定量的な目標値・実績値は確認できません
大学入試業務において生成AIを活用する際の、生成AIと教職員の適切な役割分担、構築すべき情報環境やセキュリティ対策について一定のガイドラインを取りまとめる。
測定指標:ガイドラインのとりまとめ
定量的な目標値・実績値は確認できません
各大学における入学者選抜改革の推進
測定指標:各大学における入学者選抜改革の推進
定量的な目標値・実績値は確認できません
受託機関(大学)において、大学入試業務における生成AIの活用可能性と範囲を明らかにし、一定のガイドラインを取りまとめ、その成果を全国の大学に普及する。
測定指標:採択件数[単位: 1件]
年度別データを表示(2022〜2024年度)
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2022年度 | 1.0 | 1.0 | 100.0 |
| 2023年度 | 1.0 | 1.0 | 100.0 |
| 2024年度 | 1.0 | 1.0 | 100.0 |
※ アクティビティ(活動の記述)1件は省略しています
費目・使途の内訳(補足情報)
費目・使途はCSV5-3由来の補足情報です。金額は契約内の支出の内訳であり、上記の2024年度執行額(CSV2)とは集計対象・範囲が異なります。事業全体の執行額の計算には使用しないでください。
国立大学法人電気通信大学
教育「情報」を含むアイテムバンク式CBTによる大学入試の試み
3,500万円4費目 ▾
国立大学法人電気通信大学
教育「情報」を含むアイテムバンク式CBTによる大学入試の試み
| 費目 | 金額 |
|---|---|
| 事業費 | 2,440万円 |
| 人件費 | 800万円 |
| 一般管理費 | 180万円 |
| 設備備品費 | 80万円 |
国立大学法人筑波大学
大学入学者選抜における観点別学習状況の評価手法に関する実証研究
270万円3費目 ▾
国立大学法人筑波大学
大学入学者選抜における観点別学習状況の評価手法に関する実証研究
| 費目 | 金額 |
|---|---|
| 人件費 | 140万円 |
| 事業費 | 110万円 |
| 一般管理費 | 20万円 |
この事業についての議論
すべて見るデータ注記
本データは内閣府「行政事業レビュー」公開CSVから抽出・整理したものです。 金額は記載値(円)を百万円に換算して表示しています。支出先情報は主に2024年度実績支出として表示し、上位30件を表示しています。