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Accreditation Assurance-of-Learning — AACSB・ABET 向けプログラムレベルの AoL

学習成果の保証（AoL）は、プログラムが約束した学習を実現していることを、証拠に基づいて示す認定評価の一部です。単一のコースを設計する作業とは異なり、学位プログラムレベルで運用し、マッピングマトリックスを通じてプログラム学習成果（PLO）とカリキュラムを結び付け、それらの成果に対する直接的および間接的な評価証拠を収集し、データを受けてプログラムが変更を行ったことを示す改善サイクルの完結に関する説明を作成します。

このスキルは、AlterLab の教員が最もよく対応する 2 つの認定機関、AACSB（ビジネス）とABET（エンジニアリングおよびコンピューティング）について、それぞれの認定機関独自の構成に沿って、文書作成を支援します。文案を作成し、成果マッピングマトリックスの形式を確認します。自己評価報告書は、引き続き各学校が認定機関独自のポータルから提出します。

このスキルを使用する場面

次のような依頼には、このスキルを使用してください。

• 学位プログラムのプログラム学習成果／コンピテンシー目標を作成または改善する（AACSB のコンピテンシー、ABET の学生成果）。
• カリキュラムと成果のマッピングマトリックスを作成し（各成果を導入／強化／修得する科目を示す）、カバー範囲の不足がないか確認する。
• 成果に対する直接的・間接的な評価計画を設計する（使用する評価手法、その実施科目、実施サイクル）。
• 学生の成果物を直接評価するために、プログラム成果に対応したルーブリックを作成する（コースの成績ではなく、評価手段）。
• 改善サイクルの完結／継続的改善に関する説明を作成する：結果 → 解釈 → 対応 → 再評価。
• AACSB Standard 5 または ABET Criterion 3/4 の自己評価報告書用の文章、あるいは継続的改善報告書の AoL セクションを作成する。

該当しない場合 — 次の担当先に案内してください

依頼の実際の内容…	案内先
単一のコースの設計 — スケジュール、アクティビティ、コースレベルのルーブリック、1 科目の学習目標	alterlab-teaching-design
シラバス用のAI 利用／学術的誠実性に関する方針の作成	alterlab-syllabus-ai-policy
助成金採択後の進捗／最終報告書、RPPR、定期報告書、予算差異	alterlab-grant-reporting
研究ツールとしての調査票や質問票の設計（妥当性、尺度）	alterlab-survey-design
ÜAK の基準に照らした、個人のdoçentlik昇進資格	alterlab-docentlik-eligibility
トルコのプログラムに関するYÖKATLASのプログラム配置／定員／ランキングデータ	alterlab-yokatlas
自己評価報告書内の引用文献が実在するかどうかの検証	alterlab-citation-verifier

作業がプログラム全体ではなく 1 つのコースに関するものであれば、ここで中断し、alterlab-teaching-design に案内してください。このスキルの対象はプログラムレベルのみです。

2 つの認定機関（確認済み）

基準番号、成果、基準の文言を創作しないでください。成果の原文リストと基準ごとの詳細な内訳は、references/accreditor_standards.md に記載されています。要点は次のとおりです。

AACSB — 2020年ビジネス認証基準、基準5：学習成果の保証

AoLは、2020年基準のカリキュラム群に含まれます。すなわち、基準4 カリキュラム、基準5 学習成果の保証、基準6 学習者の進捗、基準7 教育の有効性と影響です。基準5には4つの下位基準があります。

§	タイトル
5.1	学習成果の保証プロセス（直接的および間接的な測定；結果をカリキュラムとプロセスの改善につなげる）
5.2	学位の同等性（場所や提供形態を問わず、成果が同等であること）
5.3	積み上げ可能なマイクロラーニング資格
5.4	学位取得を目的としないエグゼクティブ教育

基準5は原則に基づくものです。AACSB自身の見解では、複雑さを増すこと、能力目標を増やすこと、あるいは毎年すべての能力を評価することによって、AoLプロセスが向上するわけではありません。重要なのは、意義のある改善をもたらす、体系的でミッションを踏まえたプロセスです。主な要件（5.1）は、能力を学位プログラムごとに特定し、学校のミッションに基づくこと、専攻レベルではなく学位レベルで報告すること、そしてAoLの評価全体を通じて直接的および間接的な測定の両方を用いることです。

• 直接的な測定 — 学習者のパフォーマンスを直接観察した証拠に基づく学習者の成果：試験、小テスト、課題、インターンシップ／学外実習のフィードバックなど。
• 間接的な測定 — 直接観察に基づかない第三者からの情報：雇用主アンケート、フォーカスグループ、インタビュー、外部の成果指標など。

AACSB AoLが対象とするのは、各学位プログラムのプログラムレベルの広範な能力目標であり、コースやトピックごとの詳細な目標ではありません。コースレベルの取り組みはalterlab-teaching-designの役割です。

どのAACSB版が適用されますか？ AACSBは2026年グローバルビジネス教育基準（2026年4月批准、2026年7月1日発効）を採択しました。2026～27年はパイロット年です。約30校の希望校は新基準に基づいて審査される一方、その他の学校は2020年基準を引き続き適用されます（2026～27年のCIR訪問では、どちらの基準が適用される場合もあります）。2027～28年からは、2026年基準がすべての学校に適用されます。基準5のタイトルと5.1～5.4の構成は維持されますが、5.1では、各能力から導出した学習目標が新たに求められ、直接的および間接的な測定を、それらの能力／目標と結び付けることが求められます。「単純な満足度測定」とは異なるものとして、推奨文書にカリキュラムマップが挙げられ、表5-1の提出は初回認証に限られます。草案を作成する前に、次回の審査でどちらの版が適用されるかを確認してください。新旧の対照表はreferences/accreditor_standards.mdにあります。

ABET — 基準3（学生の成果）＋基準4（継続的改善）

ABETでは、相互に関連する基準を通じてAoLを位置付けています。基準2 プログラムの教育目標（卒業後数年を経て卒業生が達成すること）、基準3 学生の成果（卒業時までに学生ができること）、基準4 継続的改善（成果データを用いてプログラムを改善する評価・査定のサイクル）です。

ABETの工学系基準では、必須の学生の成果を7項目（1）～（7）定めています。問題解決、工学設計、コミュニケーション、倫理的・専門職上の責任、チームワーク、実験とデータ分析、新たな知識の習得と応用です。7項目すべての原文は参照ファイルに記載されています（変更がないことを2026～2027年のEAC基準と照合済み）。自己評価書では、番号付きの成果を言い換えずに正確に引用してください。審査員は、プログラムの成果を公表されている文言と照合するためです。ABETはサイクルごとに基準を再公表するため、審査対象年に適用される版を確認してください。

コンピューティングプログラム（CAC）やその他の認証委員会では、表現の異なる成果セットが使用されます。このスキルでは、デフォルトで工学系（EAC）の7つの成果を扱います。草案を作成する前に、該当する認証委員会を確認し、その委員会の成果の正確な文言を参照してください。正確な文言を確認できない場合は、内容を創作せず、その旨を明記してください。

AoL パッケージの作成方法

1. まず対象範囲を定めます。 どの認定機関（AACSB と ABET のどちらか）、どの委員会、 どの学位プログラムが対象ですか？ AoL はプログラムごとに行います。明記されていない場合は、 作成を始める前に確認してください。認定機関によって構成が異なります。
2. 学習成果を確定します。 ABET の場合は、その委員会が公表している学生の学習成果を正確に 使用します（工学の場合は、参照ファイルに記載された 7 項目です）。AACSB の場合は、 学校のミッションに基づき、学位レベルで示されたプログラムのコンピテンシー目標を定義します。 それぞれの学習成果は、観察可能で評価できるものである必要があります。
3. カリキュラムと学習成果を対応付けます。 マトリックスを作成します。行は必修科目、 列は学習成果、セルはカバレッジレベル（一般的には導入（I）／強化（R）／ 習得（M）、または評価（A））です。各学習成果について、少なくとも 1 つ、 評価を行う科目が必要です。評価ポイントのない学習成果にはフラグを付けます。以下の スクリプトでマトリックスの構造を検証してください。
4. 直接評価と間接評価を計画します。 各学習成果について、少なくとも 1 つの 直接評価の尺度（授業に組み込まれた試験問題、ルーブリックで採点する課題、プロジェクト、 インターンシップ評価など）を選び、間接評価の尺度（雇用主／卒業生アンケート、 卒業時インタビュー、フォーカスグループなど）で評価のポートフォリオを補います。 尺度、科目／データ収集時点、目標／ベンチマーク、サイクルを記録します。AACSB では、 ポートフォリオ全体で両方の尺度タイプが必要です。学校全体について間接評価の証拠だけを 示してはいけません。
5. 学習成果に対応したルーブリックを作成します（科目の成績に対応させるのではありません）。 各行は学習成果に結び付いた特性であり、各レベルは観察可能なパフォーマンスを表します。 テンプレート： references/aol_templates.md。
6. 改善サイクルを完結させます。 目標に照らして結果を報告し、結果を解釈し、 実施した対応（カリキュラム／プロセスの変更）と、再評価の時点を示します。 データを報告しても何も変更しないサイクルは完結していません。どちらの認定機関も変更を 確認します。詳細と記述例： references/closing_the_loop.md。
7. 不明点にはフラグを付け、決して捏造しません。 評価結果、コホートの人数、目標割合、 科目番号、日付は、ユーザーの資料にある情報のみを使用します。不足している項目には [TODO: confirm] と記載します。学習成果のスコア、基準番号、学習成果の文言を決して 作り出してはいけません。参照リストは alterlab-citation-verifier に渡してください。

マッピングマトリックスを検証する — 目視で判断しない

カバレッジの不足（どの科目でも評価されない学習成果）や、内容が不十分なマトリックス （「導入」の段階でしか扱われない学習成果）は、ピアレビューのチームが必ず指摘します。 手作業で確認するのではなく、マトリックスの構造をチェックしてください。

uv run python skills/faculty-life/alterlab-accreditation-aol/scripts/aol_matrix.py \
    path/to/matrix.csv --assessed-levels M,A --json

CSV には course 列と、各学習成果につき 1 列があります。セルにはカバレッジコード （例：I、R、M、A、または空欄）を入力します。スクリプトは学習成果ごとに、 カバレッジがあるか、少なくとも 1 つの評価レベルのセル（既定では M または A） があるか、レベルごとの件数を報告し、その後にプログラム全体の判定（OK／GAPS）を 示します。ネットワーク I/O は行わず、Python 標準ライブラリのみを使用します。 チェックするのは構造とカバレッジであり、教育方法が適切かどうかではありません。 その判断はユーザーと教員に委ねられます。

マトリックスの CSV レイアウト、I/R/M の方式、行の例については references/aol_templates.md を参照してください。

ガードレール

• コース単位ではなく、プログラム単位です。 このスキルは、コースのスケジュール、コースの成績評価基準、単一授業の目標を作成しません。それらは alterlab-teaching-design の役割です。このスキルは、プログラムをその成果に対応付けます。
• 基準や成果を捏造しません。 基準番号・評価項目番号と学生の成果の正確な文言は、参照ファイルから取得します（認定機関が公表している基準と照合済みです）。ユーザーのプログラムが別の認定機関を利用している場合は、まずその機関の正確な成果の文言を入手し、言い換えないでください。
• 結果を捏造しません。 スコア、目標値、コホート数、コース番号、日付はユーザーから提供されたものを使います。不明な項目には [TODO: confirm] と記載してください。
• 提出するのは学校であり、スキルではありません。 このスキルは文案を作成し、マトリックスの構造を確認します。学校は AACSB myAccreditation または ABET portal を通じて自己評価報告書を提出します。このスキルはポータルにアクセスできず、アクセスできるとは主張しません。
• 両方の測定タイプを使います。 AACSB のポートフォリオを間接的エビデンスだけに頼らせないでください。プログラム全体で直接的測定と間接的測定を組み合わせてください。

参考資料

• references/accreditor_standards.md — 直接的・間接的測定の定義を含む AACSB 2020 Standard 5（5.1–5.4）の詳細、および全 7 項目の工学系学生成果を含む ABET Criterion 2/3/4 の原文と、それぞれの出典。
• references/aol_templates.md — PLO 作成のガイダンス、カリキュラムと成果の対応付けマトリックスの CSV レイアウト（I/R/M 方式）、直接的・間接的評価計画の表、および成果別ルーブリックのテンプレート。
• references/closing_the_loop.md — 結果 → 解釈 → 対応 → 再評価の構成、改善サイクルを完結させるためのナラティブ例、および各認定機関が尋ねる質問。
• scripts/aol_matrix.py — 標準ライブラリのみを使った、カリキュラムと成果の網羅性検証ツール。

AlterLab Academic Skills スイートの一部です。