合格実績No.1 の早稲田塾講師がお届けする総合型・学校推薦型選抜（AO・推薦入試）情報
同志社大学
文化情報学部
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自己推薦入試では、提出書類により一次選考が行われ、面接および口頭試問により合格者を決定する。出願資格は自己アピールできるものがあること、および「英語」、「国語」、「数学」、「情報」のいずれか２つの学習成績の状況が4.0以上であること。
※掲載内容は変更されている場合があります。必ず大学のホームページ、入試案内冊子などをご確認ください。
文化情報学部 自己推薦入試
- 合格のツボ
- 入試の特徴と出願資格
- 入試概要
目次
入試の特徴と出願資格
同志社大学 文化情報学部を第一志望として入学を志しており、自己アピールできるものがあることに加え、
「英語」、「国語」、「数学」、「情報」のいずれか2つの学習成績の状況が4.0以上であることが出願資格とされている。
「模擬講義受講型試験」・「筆記試験（総合問題）」および「取得資格」に基づき、総合的に合否を判定する。
募集人員は15名。
入試概要
1.出願期間
9月上旬
2.提出書類
資格を証明する書類、学修計画書等
3.二次選考時期
10月上旬
4.二次選考内容
模擬講義受講型試験および筆記試験（総合問題）
5.二次選考合格発表
11月上旬
6.出願資格
「外国語（英語）」、「国語」、「数学」、「情報」のうち、いずれか2つの学習成績の状況が4.0以上である者。
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文化情報学部 推薦選抜入学試験
- 合格のツボ
- 入試の特徴と出願資格
- 入試概要
- 入試の特色
目次
合格のツボ
１次選考をしないので出願に不備さえなければ全員、会場試験（最終）に臨める。小論文と口頭試問だ。ここで４〜５倍を一挙に１倍まで絞り込んで合格者とするから会場試験突破こそ最大の「ツボ」である。
うち小論文は要項によると、「論理・数理的能力を問うもの」と「表現力を問うもの」合わせて２問が出される。最大の山場は前者だ。過去問題を調べてもデータ読み解きの上位レベルが出題されている。そもそもデータ読み解きは初歩ですら事前に訓練しておかないと手も足も出ない。まして数理的な課題そのものを問うてくるから数学的リテラシーがないとまったくわからないというほどだ。小論文でも、データ読み解きですらなく、統計問題なのだ。高度な数学の知識が必要というのではなく数値にとことんこだわって因果関係や相関関係を見出しては設問の１つ１つをクリアしていく。
もう１つの「表現力を問うもの」は普段から課題文提示型の小論文を習っている者ならばやさしい部類である。誤読せずに課題文の趣旨を正確に理解しながら、同一文脈で求められる「あなたの考え」を書けさえすればいい。
会場試験に先立って提出する書類のうち文案を練る必要があるのが「志望理由書」。800字で題意は特に定めない。活動は「出願資格を証明する書類」で内容・成果を客観的に証明する資料を添付するから「志望理由書」にくだくだしく改めて説明しなくていい。字数も足りなくなる。１次選考がないからといっていい加減ではいけない。書類は合否の「総合的判断」の一部だからだ。「教育理念・目標」に即して学部でいかなる学習計画を立てているか、その際に発揮されるであろう自らの特性は何で、いかなる根拠に発するかなどを組み立てていくというのが常道。
口頭試問も数理的な能力を問うてくるであろう。また活動が自己評価の場合は特に経緯を具体的に尋ねられる蓋然性が高い。そこで「すごくがんばりました」といったあいまいな返答ではダメ。
入試概要
1.出願期間
11月上旬
2.提出書類
志望理由書、調査書、学校長推薦書等、出願資格を証明する書類
3.選考時期
11月中旬
4.合格発表
12月上旬
5.主な出願資格
英語・国語・数学・情報のいずれか2つの学習成績の状況が4.0以上 など
入試の特色
ＡＯ入試も併用している学部である。いずれも人気は高くＡＯが5.3倍に対して、この方式でも募集人員が10人と多めながら4.4倍。難関である。
学校長の推薦を必要とするので合格したら必ず進学しなければならない。評定平均の指定がない代わりに活動歴の出願資格が設けられている。スポーツ・文化などの課外活動、社会活動、高度な外国語運用能力や情報・コンピュータに関するスキルの修得など。継続的であるのが条件で必ずしも「めざましい」結果を残さずとも自己評価で満たせる。ここと学校長の推薦は形式上別途であるが、実際には校長先生が推薦するにあたって考慮するであろう。担任や進路指導を分掌する教員などを通して伝えておきたい。
「教育理念・目標」によると「文化の諸事象を、データサイエンスを中心とした様々な科学的手法を駆使して研究」と極めて明確だ。具体的には「情報の収集・分析・判断・発信能力および柔軟な発想力を身に付け」る。学部長名義の文言でもて「緻密なデータを取得・蓄積し、適切に分析するための情報処理とデータ分析の方法を学びます」と。こうした能力は会場試験の小論文で端的に試される。数学的リテラシーこそ最大の特色だ。扱う範囲に文学、史学、言語学、心理学といった文系的要素があるとしても研究手法はあくまで「データサイエンスを中心と」する。
活動歴を問う理由は２つ考えられる。１つは「コンピュータに関するスキル」のようにデータ処理に直接役立つ能力の確認。もう１つは「高い倫理観と責任感を有し、国内外の各分野において活躍できる人材」育成という「教育理念・目標」にかなっているかどうかを判断する材料としてであろう。
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