来春に開設されるデータサイエンス学部の入試対策について、データサイエンス推進センターの小泉先生に聞きました！

一般選抜は前期日程だけでなく後期日程も設定しています。大学入試センター試験で必要な教科・科目数は4（5）教科6（７）科目で、前期・後期ともに共通です。

前期日程が「数学」と「総合問題」、後期日程が「面接」です。また、入試科目は文系でも理系でも受験可能なのが特徴です。 ※科目・配点等に関しては、平成30年度学生募集要項にてご確認ください。

テキスト・図表・グラフ等の情報から、客観的に物事を読み解き、論理を構成したうえで、相手にわかりやすく説明する力ですね。設問に書かれている情報を読み解くのに、前提知識は必要ありません。たとえ、自分にとって未知な情報であっても興味をもち、そこから事実を読み解き、説明する力がデータサイエンスには必要だからです。理系の生徒は、論理を構成することは得意ですが、それを誰にでもわかるように説明するのは苦手だったり、逆に文系の生徒は、説明することは得意ですが、論理を組み立てていくことは苦手かもしれません。ただデータサイエンスではどちらの力も同じくらい必要なんです。

文理融合型の学部であっても、データサイエンスを学ぶには一定の数学の知識は必要です。ですから、配点も大きいですし、分野は満遍なく出題されます。ただし、出題範囲は数学II・Bまででも受験できるように工夫していますので文系・理系どちらからもアプローチできます。問題形式は記述式です。記述は自分で考えて組み立てていく必要があるため、試験時間も長めに120分（一般選抜前期・2次試験）取っています。試験ではまず問題を一通り見て、すぐに解けそうなものを選び、次に、考えたら解けそうな問題を選んで解き進めることをおすすめします。もし完答できなかったとしても、途中まででも解くことで部分点がもらえることもありますし、ぜひあきらめずに挑戦してください。

日常生活の中で、大人と話す機会を持つようにしてください。お父さん、お母さんでもよいですし、高校の先生、塾・予備校の先生でもよいです。たとえば、ニュース記事などに書かれている情報から、主観や思い込みを排除して、事実を読み解いてみる。自分のなかで、ここまでは言えるかな、言えないかなと考えたうえで、それを大人に話してみてください。そうすると何かしらの回答が得られると思います。そのようなインプットとアウトプットを繰り返すことで思考の幅が広がりますし、よい練習になります。

「なぜYCUのデータサイエンス学部で学ぶのか」、「YCUで自分がどんなことをやっていきたいのか」を考え、相手に伝えられるようにすることですね。例えば、自分がいま部活動でスポーツをやっていて、ある課題に直面し、それをデータサイエンスで解決してみたい、だとか、動機はなんでもよいですが、ちゃんと自分の言葉になっていることが大切だと思います。データサイエンスを学ぶ過程では、泥臭いこともたくさんありますし、うまくいかないこともあるでしょう。そのときに、動機がしっかりしていないと、頑張り切れないんです。これはどの大学、学部であっても同じだと思います。
YCUならではでいうと、プラクティカル・イングリッシュ（PE）という授業がありますので、英語への覚悟は必要です。あとは、聞かれたことにちゃんと答えること、はきはき、元気に自分の考えを述べること。面接は後期日程なので、息切れしている受験生も多いなか、元気な受け答えができていたら、きっと入学後の勉強で壁にぶつかるときも、乗り越えていけるのでは、と思います。みなさんの挑戦を心からお待ちしています！




※科目・配点等に関しては、平成30年度学生募集要項にてご確認ください。