偏差値が低いとはどういうことか｜模試の数字の仕組みと、比べられることの影響

ρ = .70は、Scherrer（2025）が成績の順位の安定性をまとめた研究で報告した値です。成績には続く傾向がある一方、この値が個人の将来を決めるわけではありません。定期テストでは手応えがあったのに模試の数字で自信をなくしたとき、集団内の位置と、実際の答案に残る理解を分けて読みます。偏差値は受けた集団の中での位置を示す数字であり、その子の価値や将来を決める判定ではありません。

ただし、数字に意味がないと片づけるのも適切ではありません。同じ条件で見た成績の順序には持続する傾向があり、苦手な内容を確かめる資料にもなるからです。一方、テストには測定の揺れがあり、結果を誰と比べて伝えるかによって、自信や今後への期待が変わるという研究もあります。入試の配点は別の記事で扱ったため、ここでは模試の数字の意味と、その受け止め方に絞ります。

成績表を見るときは、「集団の中の位置」「答案に表れた理解」「結果を見た本人の気持ち」を分けて考えます。順位が下がったことと、以前できたことができなくなったことは、同じではありません。公表された研究を手がかりに、この違いを確かめ、最後に以前の答案と照らして読む手順を整理します。

要点

• 偏差値は平均50・標準偏差10にそろえた点数で、比較する集団によって変わります。
• 成績の順位には安定性がありますが、単発の結果だけで将来を固定することはできません。
• 他人との比較は自己評価や意欲に影響し、数字の伝え方も検討する必要があります。
• 仲間との比較が役立った研究もあり、比較を一律に良い・悪いと決めることはできません。
• 家庭では集団内の位置を確認した後、以前の答案から変わった点を言葉にします。

偏差値が低いという言葉には、比較する集団が隠れています

偏差値は、得点を平均50・標準偏差10になるようにそろえた数字です。標準偏差とは、得点が平均の周りにどの程度散らばっているかを示す物差しです。その集団の平均点に当たる得点なら偏差値は50となり、平均からの隔たりを集団のばらつきに照らして表します。したがって「偏差値が低い」は、まず、その試験を受けた集団の中で得点が相対的に低かったという意味です。

受験者の集団が変われば、同じ得点でも平均やばらつきとの関係が変わります。中学受験を目指す子が受ける試験と、別の目的で実施する試験では、数字の土台が同じとは限りません。模試の名前や対象学年、出題範囲を確認せず、数字だけを横に並べる読み方には注意が必要です。以前の成績表と比べる場合にも、どの集団を基準にした値なのかを先に確かめます。

また、偏差値は、出題された問題への回答をまとめて表す数字です。文章の条件を読み取れたか、考え方を説明できたか、時間内に答えを書けたかという違いまでは、その数字だけではわかりません。得点の位置を示す情報と、理解の中身を示す情報は、答案を開いて初めて結びつきます。「低いから何もわかっていない」と受け取ると、できていた部分まで見落としてしまいます。

ここまでの説明は、偏差値の定義から言えることです。研究による効果や、特定の模試の合格判定を説明したものではありません。志望校について考える資料として数値を使う場合にも、試験の目的と、結果から読み取れる範囲を区別しておく必要があります。数字の横に「どの試験の、どの集団との比較か」と書き添えるだけでも、何についての評価なのかを限定できます。

テストには揺れがあり、順位には持続する傾向もあります

テストの測定誤差とは、測ろうとしている力を、得点が完全には表しきれないことによるずれです。Boyd（2013）は米国ニューヨーク市の数学と英語の学力テストのデータを使い、測定誤差を推定する方法を検討しました。研究者の方法による推定では、テスト提供側が報告する値よりも誤差の全体像が大きいとされました。これは米国のテストについての方法論的な研究です。

この研究から、下がった分はすべて誤差だと説明することはできません。答案に理解の不足が表れている場合もあれば、出題範囲が以前と違う場合もあるからです。反対に、単発の結果をその子の力の全体とみなすことにも無理があります。得点が変わった理由は、本人の説明と答案の内容を照らし、わかることとわからないことを残して読みます。

一方、Scherrer（2025）は、同じ人の成績を時間を置いて追う縦断研究をまとめたメタ分析（複数の研究結果を統合する方法）を行っています。第5学年、測定間隔2年という条件で推定した平均の順位の安定性は、ρ = .70でした。ρは、前後の成績の順序がどれほど対応するかを示す相関の指標で、特定の指導の効果量ではありません。

この値は、成績の順序がかなり持続する傾向を示しますが、個人の行き先を指定するものではありません。Scherrer（2025）では、測定間隔が長くなるほど安定性が低くなる傾向も報告されています。また、周囲とともに理解が進めば、本人が学んでいても相対的な位置が似たままになることがあります。「順位が同じだから何も身につかなかった」と判断せず、位置の変化と理解の変化を別々に見ます。

他人と比べる伝え方は、自分への見方にも関わります

偏差値を伝えることは、数字を読み上げるだけで終わらない場合があります。Wolff（2018）は、他者、過去の自分、別の教科との比較が、学業的自己概念（自分の学力をどう見ているか）にどう関わるかを調べました。実験と時間を追った調査で、より良い基準との比較では自己評価が低く、より低い基準との比較では高くなるという方向が示されています。

たとえば、今の答案に改善があっても、周囲との差だけを話題にすれば、本人には遅れているという情報が強く残るかもしれません。また、自己評価が低くなることと、その場で学力が低下することは別です。研究が何を測ったかを確かめず、自信と得点を同じ結果として扱わないことが大切です。

McColskey（1985）は、失敗の結果を他人との比較で返す場合と、自分を基準にして返す場合を比べました。後者では、今後の成績への期待が高く、結果を努力に結びつけて考える傾向が強かったと報告されています。ただし、結果を能力に結びつける捉え方には、予想された違いが見られませんでした。採用資料では国・学年や追跡期間の詳細を確認できる範囲が限られます。

ここでの自分比は、良い部分だけを選んでほめることではありません。以前と同じ課題で何が変わり、何がまだ難しいかを、本人の回答に沿って確かめる見方です。以前できていたことが今回は難しかったなら、その事実も含めます。他人との差を本人の性質に言い換えるより、今回の答案について話す方が、話題の範囲を明確にできます。

比較はいつも悪いのかを、比べた相手から考えます

比較の影響を調べた研究でも、比べる条件は同じではありません。Weidlich（2024）は教員養成課程の学生を対象に、オンラインの共同課題後に返す情報の形式を無作為に分けて比較しました。他人の成績を基準にする形式は意欲の調整に不利な影響を示し、基準を組み合わせる形式では、より望ましい意欲の状態が示されました。

Fleur（2023）は、オランダの大学の学士課程で、目標に応じた仲間との比較情報などを表示する画面を利用できる組と、利用できない組を比べました。各組は原典でn=31とされ、利用できる組では学習を調整する行動や仲間との学び、読解課題などの成績が良かったと報告されています。大学の授業内の小規模な実験であり、模試の順位を見せるだけの効果を確かめた研究ではありません。画面が伝える複数の情報のうち、比較だけの働きも切り分けられません。

こうした違いを踏まえると、比較の有無だけで効果を決めるのは早計です。比較の相手が本人の目標に近いか、課題の理解につながる情報があるかによって、条件は変わります。ここで使った資料には、比較の伝え方の効果を共通の物差しで並べられる数値がそろっていません。表は方法の優劣を順位づけするためではなく、異なる条件で得られた結果を区別するためのものです。

下位というラベルを外せば、自信を守れるとは限りません

下位の組にいると知らせないようにすれば、自信を守れると考えるかもしれません。Francis（2017）は、英国の中等教育の初期に当たる生徒を対象に、学力別の組の位置をどう認識しているかと、自信との関係を調べました。所属する組の認識は、その教科だけでなく、学習全般の自信とも関連していました。調査と聞き取りによる海外の研究で、低い組に入ることだけが自信低下の原因だと確定した結果ではありません。

別の比較をしたFleischmann（2023）では、学力別に分けない集団の成績下位の生徒は、分けた集団の成績下位の生徒より、学業の自己評価が低いという結果でした。反対に、成績上位の生徒では、集団による自己評価の差が見られませんでした。組の名称がなくても、周囲との比較が残る可能性を考える材料になります。

家庭でも、数字を伏せることと比較の影響をなくすことは同じではありません。本人が友人との違いを気にしているなら、成績表を見せないだけでは、その疑問に答えられないことがあります。一方で、数字の話が続くほど答案を見るのがつらくなる子に、比較の材料を増やすことは慎重に考えたいところです。どちらの場合も、本人が何を知りたいのか、今は何が負担なのかを聞いてから扱う範囲を決めます。

到達基準に切り替えれば安心というわけでもありません。Weidlich（2024）では、目標への到達を基準にした情報が、成績の低い側の参加者の否定的な感情につながる結果も示されています。前節の意欲の結果とは測っている面が異なり、基準の名称だけで安心できる形式を選べないことを表しています。

成績表を自分比で読むための確認手順

家庭での読み直しは、偏差値を別の数字に換算する作業ではありません。集団内の位置を示す欄はそのまま受け取り、それとは別に、以前の自分と比べて説明できる事実を探します。以下は研究から考えられる確認の手順であり、この手順自体の効果が実験で確かめられたわけではありません。本人が落ち着いて話せるときに、成績表と答案を並べて使います。

• 模試の名称、対象、範囲を見て、前回と同じ条件で比べられるか確認します。
• 本人が気になった箇所を聞き、順位と答案のどちらから見るか決めます。
• 以前の答案から、今回と内容や問い方が近い箇所を探します。
• 今回は自力で説明できた部分と、まだ説明しにくい部分を言葉にします。
• 結果を見て感じたことも聞き、数字だけで話を終えないようにします。

答案を比べる際は、正誤だけでなく、何を根拠に答えたかを見ることもできます。以前は空欄だった説明に今回は理由を書けた、今回は条件を読み違えた、といった記録です。問い方や難しさが違うなら、その違いも添え、良くなったと無理に結論づけません。これは偏差値を上げる方法の選定ではなく、成績表の読み方を具体化する作業です。

保護者の言葉も、確認できた範囲にとどめます。「周りに負けた」より、「今回の集団ではこの位置で、この問題では理由を書けていた」という伝え方なら、位置と内容を混ぜずに話せます。本人が変化を見つけられないときは、改善点を言わせることを新たな課題にしなくても構いません。判断が難しい答案は、学校の先生にどこまで理解できているかを確認する材料として残します。

振り返りの後も、すぐ気持ちが前向きになるとは限りません。悔しさが残ったことと、確認の作業に意味がなかったことは分けて考えられます。次に成績表を見るときは、前回の記録に戻り、同じ箇所を確かめられるかを見ます。比較相手を変えるだけで成果を約束せず、本人の説明を聞きながら、記録が役立っているかを確かめます。

よくある質問

偏差値が下がったら、学力も下がったのでしょうか

同じ意味ではありません。偏差値は集団内の位置なので、本人の得点だけでなく、集団の平均やばらつきとの関係で変わります。ただし、下がった理由を測定の揺れだけに求めることもできません。以前と条件を比べられるかを確かめ、答案から、理解が変わった部分と判断できない部分を分けます。位置の変化と具体的な回答の変化が重なるかどうかを見ることが出発点です。

低い偏差値を本人に見せない方がよいのでしょうか

今回の研究だけで、見せるかどうかを一律に決めることはできません。数字を隠しても本人が周囲との違いを感じている場合はあり、逆に数字の説明を重ねることが負担になる場合もあります。まず何が気になっているかを聞き、本人が確認したい情報を扱います。結果を人格や将来の評価に広げず、今回の試験の情報として読むことを意識します。

自分比で成長が見えれば、順位は気にしなくてよいですか

自分比と順位は、答える問いが違います。自分比は以前と比べた理解の変化を確かめ、順位はその試験の集団の中での位置を知らせます。進路を考えるときに必要な資料を捨てるのではなく、理解の進み方を順位だけで代用しないという整理です。出題内容が違う答案では成長を断定しにくいことも含め、わかる範囲を学校の先生と確認できます。

この記事の限界

偏差値と比較を考える研究は、海外の学校調査、大学生の課題後の反応、複数時点の成績の統合などで、対象も期間も異なります。比較と自信の関連から因果は確定できず、小規模な実験や統合値も、日本の小中学生が模試を受け取り都立入試へ進む経過を直接説明するものではありません。

答案の読み方は学校の先生に、強い不安が続く場合は学校の相談担当者などにも相談する必要があります。次に成績表を開く際は以前の答案も並べ、前は書けなかった説明や直せた誤りを本人と確かめてから、今回の課題を選びます。

参考文献

1. Wolff ほか. On the effects of social, temporal, and dimensional comparisons on academic self-concept. Journal of Educational Psychology. 2018;110(7):1005-1025.
2. McColskey ほか. Differential effects of norm-referenced and self-referenced feedback on performance expectancies, attributions, and motivation. Contemporary Educational Psychology. 1985;10(3):275-284.
3. Boyd ほか. Measuring Test Measurement Error: A General Approach. Journal of Educational and Behavioral Statistics. 2013;38(6):629-663.
4. Scherrer ほか. The stability of students’ academic achievement in school: A meta-analysis of longitudinal studies. Educational Research Review. 2025;48:100687.
5. Fleischmann ほか. The dark side of detracking: Mixed-ability classrooms negatively affect the academic self-concept of students with low academic achievement. Learning and Instruction. 2023;86:101753.
6. Francis ほか. Attainment Grouping as self-fulfilling prophesy? A mixed methods exploration of self confidence and set level among Year 7 students. International Journal of Educational Research. 2017;86:96-108.
7. Weidlich ほか. Emotional and motivational effects of automated and personalized formative feedback: The role of reference frames. Journal of Computer Assisted Learning. 2024;40(6):2735-2752.
8. Fleur ほか. IguideME: Supporting Self-Regulated Learning and Academic Achievement with Personalized Peer-Comparison Feedback in Higher Education. Journal of Learning Analytics. 2023;10(2):100-114.

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