長崎大学 情報データ科学部 学校推薦型選抜Ⅰ(工業高校生)
前回に続きまして、長崎大学の工業高校向け入試の紹介になります。今回は情報データ科学部の入試を解説していきたいと思います。
情報データ科学部は2020年度に設置された新しい学部です。今注目されているデータサイエンス、ビックデータ、AIを扱う学部になります。そのため、最先端の技術、知識を得られることから非常に注目度が高い学部ではないでしょうか。
現段階では令和7年度における学校推薦型選抜Ⅰ(工業高校向け推薦)の変更点はありませんでした。
本サイトは下記のサイト情報を元に入試情報をまとめました。
長崎大学 情報データ科学部 (nagasaki-u.ac.jp)
入学者選抜要項・学生募集要項|学部入試|長崎大学 受験生の入試情報サイト (nagasaki-u.ac.jp)
出願条件がそれほど厳しくはない(評定平均3.5以上)
他大学の入試では評定平均が4.3以上という条件があり、出願自体が難しい場合があります。しかしながら、情報データ科学部 学校推薦型選抜Ⅰの出願条件はそれほど難しくはありません。
令和6年度(2024年) 学校推薦型選抜Ⅰ(工業高校生) 出願要件
次の各号に該当し,合格した場合は入学することを確約できる者
1.学習指導要領に記載の主として専門学科において開設される各教科に属する科目のうち,工業又は情報に関する教科・科目を 20 単位以上修得した者及び令和 6 年 3 月までに修得見込みの者
2.学習成績概評がB段階以上に属し,数学の学習成績の状況が 4.0 以上あり,人物が優秀で,大学教育を受けるにふさわしい能力,適性を備え,高等学校長等が責任をもって推薦できる者
3.合格した場合は,入学することを確約できる者
ここで、学習成績概評がB段階以上という言葉がありますが、これは以下の通りに定められています。
評定平均の範囲 | 学習成績概評 |
5.0 〜 4.3 | A |
4.2 〜 3.5 (情報データ科学部 推薦要件) | B |
3.4 〜 2.7 | C |
2.6 〜 1.9 | D |
1.8 以下 | E |
評定平均は高1、高2のすべての評定、高3の1学期の評定で計算さます。具体的な計算評定へ近の上げ方などは以下のサイトを参考にしてできるだけ評定平均を高めておきましょう。
評定平均とは?計算方法や対策など推薦入試志望者向けのポイントを解説!【高校生なう】|【スタディサプリ進路】高校生に関するニュースを配信 (shingakunet.com)
つまり3年間の成績平均が3.5~4.2の間にあり、数学の評定平均が4.0以上である必要があります。
入試評価は当日のウェイトが高い!
出願要件を満たしても、入試の配点が気になりますよね。入試の配点は以下のようになっています。
学科名 | 面接(英語の口頭試問を含む) | 小テスト(筆記試験) | 合計 |
情報データ科学科 | 100 | 100 | 200 |
提出書類による点数がありませんね? 採点・評価基準は以下の通りになっています。
試験科目 | 採点・評価基準 |
小テスト(筆記試験) | 数学は,数Ⅰ,数A,数Ⅱ,数Bから出題し基礎学力を評価する。 情報関連科目は,「情報技術検定 2 級」,「情報処理検定 2 級」及び大学入 学共通テスト「情報関係基礎」程度の基礎学力を評価する。 |
面接(英語の口頭試問を含む) | 複数の面接員により実施する。調査書,推薦書,志望理由書等の出願書 類を参考に,志望動機,学習意欲,基礎知識,社会性,修学状況等につい ての質疑応答及び英語の口述試験によって適性と基礎学力をそれぞれ点数 化する。英語は基礎的な短文の音読・読解・会話で評価する。調査書の各 科目の学習成績の状況も総合評価の参考にする。 |
参考にするということはあまりウェイトが高くないように思われます。そのため、当日の試験の出来具合で一発逆転があり得る入試ではないかと思われます。
倍率がそれほど高くはない
入試倍率は2倍程度です。それほど高くはありません。
コース | 募集人員(人) | 志願者(人) | 合格者(人) | 倍率 |
情報データ科学科 | 8 | 19 | 8 | 2.1 |
まとめ
今はやりのデータサイエンスやAIを学ぶことが出来る学部であるため非常に人気がありそうですが倍率もそれほど高くはありません。ぜひ、目指してみてはいかがでしょうか。