Goda Shinnosuke 始めに：武蔵野大学データサイエンス学部に最短最速で合格する方法
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武蔵野大学専門塾【鬼管理武蔵野大学塾】アシスタントのオニ坊です！
本日はどのような記事になりますか？
本日は
「武蔵野大学データサイエンス学部に最短最速で合格する方法【入試科目別2024年度最新】武蔵野大学専門塾が徹底解説」
というテーマで記事を書いていきます。
武蔵野大学を志望するならかなり気になるテーマですよね。
武蔵野大学第一志望は必ずチェック！最後までご覧ください！
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武蔵野大学データサイエンス学部に合格するには？
ステップ①：武蔵野大学データサイエンス学部の入試内容の確認と学習の優先順位を立てる
武蔵野大学を目指しているものの、現在の偏差値が足りていない場合、無計画に全ての科目を勉強する時間は限られています。そのため、効率よく受験勉強を進めることが重要です。まず最初に取り組むべきことは、志望学部の入試情報をしっかりと確認することです。必要な科目やその配点を把握し、それに基づいて勉強の優先順位を決めることが、成功への第一歩です。
大学や学部によって、受験科目や配点、出題範囲は大きく異なります。そのため、自分が受験する学部において特に重要とされる科目や、配点が高い科目を中心に対策を進めることが、合格への最短ルートとなります。例えば、配点の高い科目でしっかり得点を稼ぐことができれば、合格の可能性がぐっと高まります。
一方で、入試情報を確認せずに勉強を進めると、重要な科目を後回しにしてしまったり、入試に出ない範囲に時間を費やしてしまうなど、非効率な勉強になりかねません。そのため、まずは入試情報を基に、何を優先して学習すべきかを明確にし、その計画に沿って勉強を進めることが大切です。これにより、限られた時間の中で効率的に力をつけ、合格を勝ち取ることができるでしょう。
武蔵野大学データサイエンス学部の入試情報
武蔵野大学データサイエンス学部の入試情報については、変更が生じる可能性があるため、最新の情報は大学からの公式発表をご参照ください。偏差値に関しては、河合塾のデータを参考にしています。
| 学科 | 偏差値 |
| データサイエンス | 45.0～52.5 |
- 外国語(100点)：コミュ英I・コミュ英II・英語表現I
- 数学(200点)：数I・数II・数A・数B（数列・ベクトル）※数III選択可
- 理科(100点)：「物基・物」、「化基・化」
- 情報(100点)：「社会と情報」、「情報の科学」
※理科・情報から1科目選択
- 外国語(2550点)：コミュ英I・コミュ英II・英語表現I
- 国語(100点)：国語総合（古文選択可、漢文を除く。）
- ●数学(100点)：「数I・数A」
- ●地歴(100点)：世B・日B
- ●公民(100点)：「政治・経済」
- ●理科(100点)：「化基・化」、「生基・生」
※●やるし数学・地歴・公民・理科から1科目選択
- 外国語(150点)：コミュ英I・コミュ英II・英語表現I
- 国語(100点)：国語総合（古文選択可、漢文を除く。）
- ●数学(100点)：「数I・数A」
- ●地歴(100点)：世B・日B
- ●公民(100点)：「政治・経済」
- ●理科(100点)：「化基・化」、「生基・生」
※●→数学・地歴・公民・理科から1科目選択
- 外国語(150点)：コミュ英I・コミュ英II・英語表現I
- ●国語(100点)：国語総合（古文選択可、漢文を除く。）
- ●数学①(100点)：数I・数II・数A・数B（数列・ベクトル）
※数学①は一部記述式選択可
※●→国語・数学①から1科目選択 - ◎数学②(100点)：「数I・数A」
- ◎地歴(100点)：世B、日B
- ◎公民(100点)：政経
- ◎理科(100点)：「物基・物」、「化基・化」、「生基・生」
※◎→数学②・地歴・公民・理科から1科目選択
※数学2科目の選択は不可
志望学部の入試情報はしっかり確認できていますか？志望学部の入試情報を確認することは、受験勉強を効率的に進めるための第一歩です。特に、配点の高い科目が自分の苦手な科目である場合や、その科目を後回しにしている場合には、直ちに勉強方法を見直す必要があります。受験において、得点が大きく影響する科目で点数を稼ぐことができなければ、合格への道のりは遠のいてしまいます。
多くの受験生が、自分の得意な科目に集中しがちですが、配点の高い科目を疎かにすることは、非常にリスクの高い戦略です。例えば、得意な科目で高得点を取っても、配点の高い苦手科目で点数が取れなければ、総合点での不利は避けられません。そのため、まずは苦手科目を克服し、得点力を高めることが重要です。
このように、入試情報に基づいて、戦略的に勉強計画を練り直すことが合格への近道です。配点の高い科目に重点を置き、効率的に学習を進めることで、志望校合格の可能性を高めることができます。今すぐ勉強の進め方を見直し、最適な学習プランを立てましょう。
ステップ②：武蔵野大学データサイエンス学部の入試傾向を知り頻出分野から対策をする
武蔵野大学データサイエンス学部の受験では、センター試験（現在の大学入学共通テスト）での得点率が6～7割を目指すことが必要とされています。そのため、共通テストで出題される基礎的な問題を確実に解けるよう、しっかりと対策を進めることが重要です。この高得点を狙うためには、基礎知識を確実に習得し、出題傾向に合わせた効率的な学習が求められます。
まず、共通テストにおいては、基本的な問題が多く出題されるため、教科書の内容をしっかりと理解し、繰り返し復習することが大切です。また、過去問や模擬試験を通じて、出題形式や時間配分に慣れることも重要です。これにより、試験本番での緊張感を和らげ、安定した得点を確保することができます。
さらに、共通テストで高得点を取るためには、基礎的な知識を持つだけでなく、試験本番での応用力も試されます。難問に取り組むよりも、基礎を徹底的に固め、間違いなく解答できる力を養うことが、合格への近道となるでしょう。しっかりと基礎力を強化し、確実に得点できる準備を整えることが、武蔵野大学データサイエンス学部合格の鍵となります。
武蔵野大学データサイエンス学部3科目の入試傾向と対策法
| 大問数 | 4題 |
| 解答形式 | マークシート式 |
| 試験時間 | 60分 |
英語の試験では、大問が4題出題され、解答形式はマークシート方式です。試験時間は60分で、出題内容は文法問題、長文を使用した並べ替え問題、長文読解問題が中心です。特に文法問題が重視されるため、基本的な英文法の力をしっかりと身につけることが重要です。文法のテキストを活用し、基礎レベルの問題を確実に解答できるように準備することが求められます。
英語の攻略法としては、単語や熟語、そして基本的な文法の習得に時間をかけ、基礎力を確実に固めることが効果的です。また、センター試験の形式に似た問題が多いため、過去問を多く解き、出題傾向を把握することで、試験に備えることができます。
| 大問数 | 4題 |
| 解答形式 | マークシート式 |
| 試験時間 | 60分 |
数学の試験では、大問が4題出題されます。数1Aの範囲から、小問が各大問ごとに3〜5問出題される形式です。全体的に標準レベルの問題が多く、難問に取り組むよりも基礎的な問題をしっかりと解けるように準備することが大切です。日常の学習では、基礎レベルの問題を確実に解答できるよう心がけましょう。
数学の攻略法としては、標準的な数1Aの問題集を使用し、全範囲をしっかりと網羅することがポイントです。弱点を作らないように、すべての単元をバランスよく学習し、何度も繰り返し問題を解くことで、安定した得点力を身につけましょう。
| 大問数 | 2題 |
| 解答形式 | マークシート式 |
| 試験時間 | 60分 |
国語の試験では、大問が2題出題されます。大問1では現代文の長文読解が、大問2では現代文か古文のいずれかを選択する形式の読解問題が出題されます。特に現代文では評論文が扱われることが多く、分量が多いため集中して読み進める力が必要です。また、内容理解を問う問題に加え、漢字問題も多く含まれるため、事前にしっかりと準備しておくことが重要です。
国語の攻略法としては、自分の得意不得意をしっかりと把握することが必要です。古文が苦手な場合は現代文のみを選択することで、自分の得意分野で得点を稼ぐことが可能です。センター試験の過去問を活用し、出題形式や問題傾向に慣れることで、本番での得点力を高めることができるでしょう。
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武蔵野大学合格実績
【合格実績】
武蔵野大学 工学部
武蔵野大学 データサイエンス学部
武蔵野大学 アントレプレナーシップ学部
武蔵野大学 法学部
武蔵野大学 経済学部
武蔵野大学 経営学部
武蔵野大学 グローバル学部
武蔵野大学 薬学部
武蔵野大学 看護学部
武蔵野大学 教育学部
武蔵野大学 文学部
武蔵野大学 人間科学部
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一般的な塾ですと、武蔵野大学データサイエンス学部に合格したいと言っても、武蔵野大学合格レベルではない講師が担当になったり、武蔵野大学をそもそも知らない講師が担当をする等、受験生にとって最適ではない指導が横行しています。
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「武蔵野大学データサイエンス学部に合格したい、けど偏差値が足りない」
「武蔵野大学データサイエンス学部に合格したい、けどE判定」
「武蔵野大学データサイエンス学部に合格したい、けど何をすればいいのか分からない」
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まずは、武蔵野大学専門塾【鬼管理武蔵野大学塾】の「公式パンフレット・資料」をご請求いただいたり「入塾相談会」に参加することで「武蔵野大学合格」や「武蔵野大学専門塾【鬼管理武蔵野大学塾】」を理解していただければ幸いです。
武蔵野大学データサイエンス学部紹介
武蔵野大学は、1924年に国際的な仏教学者である高楠順次郎によって設立された武蔵野女子学院を前身とし、1965年に武蔵野女子大学として開学しました。その後、2003年に武蔵野大学と改称し、2004年から男女共学化を実現しました。以来、学部や学科、大学院の新設・改組を進め、東京お台場の有明キャンパスの開設も行い、現在では11学部19学科、12の大学院研究科を擁する総合大学として発展を続けています。
武蔵野大学は、仏教の根本精神である四弘誓願を基盤に、学問、情操、品性に優れた人材の育成を目指しています。学問の研究を深めるだけでなく、平和と幸福に貢献することを目的とし、感性を磨き、知恵を開くことで「響創力」を高める教育を展開しています。「世界の幸せをカタチにする」というブランドステートメントのもと、学生が身につけた力を発揮し、世界で活躍する「Happiness Creator（幸せの響創者）」を育成しています。
さらに、武蔵野大学では、全学生が1年次に共通の基礎課程「武蔵野INITIAL」を履修します。このプログラムは、学生に学問の広がりや自分の課題に気づかせ、それを言葉で表現する力を養うことを目的としています。これにより、専門課程での学びをさらに深め、「アクティブな知」へと発展させることができるよう設計されています。
武蔵野大学のホームページ
武蔵野大学公式サイトはこちらです。
https://www.musashino-u.ac.jp/
武蔵野大学のキャンパス所在地
・【有明キャンパス】〒135-8181 東京都江東区有明三丁目３番３号
・【武蔵野キャンパス】〒202-8585 東京都西東京市新町一丁目１番20号
その他詳細情報
・武蔵野大学データサイエンス学部の歴史：2019年
・データサイエンス学部の人数と男女比：合計317名、男性 70.7％、女性 29.3％
武蔵野大学データサイエンス学部英語試験の傾向と対策法
武蔵野大学の英語試験は、全4題が出題され、マークシート方式で行われます。試験時間は60分で、主に基本的な英文法の力が問われます。大問1と大問2では文法問題が中心となり、大問3では長文を用いた並べ替え問題、大問4では長文読解問題が出題されます。さらに、語彙力を試す内容正誤問題や、和文英訳問題も含まれており、幅広いスキルが求められます。
この試験で高得点を狙うためには、基本的な英文法を徹底的にマスターすることが不可欠です。文法のテキストをしっかりと活用し、基礎力を確実に身につけましょう。また、センター試験に似た形式の問題が多いため、センター試験の過去問を繰り返し解くことで、出題傾向を把握し、効率的に対策を進めることが効果的です。語彙力や熟語の習得にも力を入れ、基礎から応用までバランスよく学習を進めることが、合格への鍵となります。
武蔵野大学データサイエンス学部を目指す受験生からよくある質問4選
- 外国語
- 国語
- 数学
- 地歴
- 公民
- 理科
- 外国語
- 国語
- 数学
- 地歴
- 公民
- 理科
入学試験の方法によって科目や内容に違いがあるため、具体的な情報については大学の公式ウェブサイトを確認してください。
武蔵野大学では、多様な入試方式が用意されており、受験生のさまざまなバックグラウンドやニーズに対応しています。たとえば、総合型選抜や学校推薦型選抜は、高校での活動や学力を総合的に評価する方式であり、自分の強みを生かして受験することができます。また、帰国生入試や社会人選抜など、特定の背景を持つ学生向けの選抜も行われています。
さらに、武蔵野大学では、成績優秀者を対象としたムサシノスカラシップ選抜や、全学部統一選抜も実施されています。ムサシノスカラシップ選抜では、学費免除のチャンスがあり、全学部統一選抜は、複数の学部にまたがって同時に受験できるため、選択肢を広げることが可能です。一般選抜ももちろん用意されており、標準的な受験方式で受験生を迎え入れています。
このように、武蔵野大学は多岐にわたる入試方式を提供しており、自分に合った入試方式を選ぶことで、より自分の力を発揮しやすい環境が整っています。自分の状況や目標に最適な方法を選んで、しっかりと準備を進めることが合格への鍵となるでしょう。
武蔵野大学データサイエンス学部は、入学希望者が非常に多く、倍率が約4.0倍に達する人気の学部です。この学部の偏差値は45.0～52.5程度で、データサイエンス分野への関心の高さが反映されています。データサイエンスの知識や技術を身につけたいと考える学生にとって、この学部は魅力的な選択肢であり、進学を目指すには相応の学力が求められます。
その理由は、データサイエンスが現代社会の様々な分野で必要不可欠なスキルとなっているからです。ビジネス、医療、金融、さらにはエンターテインメントまで、あらゆる領域でデータの解析や活用が進んでいます。このような背景から、データサイエンスの専門知識を持った人材の需要はますます高まっており、競争率が高いことも納得できます。
具体例として、入学後にはデータ解析やプログラミング、統計学などの専門的な学びを通じて、実践的なスキルを習得することが求められます。これにより、卒業後には様々な業界でデータを駆使して問題解決に取り組むスペシャリストとして活躍することが期待されます。したがって、武蔵野大学データサイエンス学部は、データの時代に即した専門知識を身につけ、社会で即戦力として活躍したいと考える学生にとって、理想的な学びの場であると言えるでしょう。
武蔵野大学の英語試験は、全4題が出題され、マークシート方式で行われます。試験時間は60分で、主に基本的な英文法の力が問われます。大問1と大問2では文法問題が中心となり、大問3では長文を用いた並べ替え問題、大問4では長文読解問題が出題されます。さらに、語彙力を試す内容正誤問題や、和文英訳問題も含まれており、幅広いスキルが求められます。
この試験で高得点を狙うためには、基本的な英文法を徹底的にマスターすることが不可欠です。文法のテキストをしっかりと活用し、基礎力を確実に身につけましょう。また、センター試験に似た形式の問題が多いため、センター試験の過去問を繰り返し解くことで、出題傾向を把握し、効率的に対策を進めることが効果的です。語彙力や熟語の習得にも力を入れ、基礎から応用までバランスよく学習を進めることが、合格への鍵となります。
武蔵野大学データサイエンス学部の特長
武蔵野大学データサイエンス学部は、データ分析の専門知識と技術を体系的に学ぶ場として、現代社会の課題に対応できる人材を育成しています。学部では、データの特性や統計手法に加え、Pythonを用いたプログラミングスキル、さらにIoT（モノのインターネット）やAI（人工知能）の知識とその応用方法を徹底的に習得します。これにより、学生は理論だけでなく、実践的なスキルも養い、学外での実践の場を多く経験できるのが特長です。
教育方針としては、高い倫理観と専門的な知識を兼ね備えた人材の育成を目指しています。具体的には、データサイエンス分野に関する専門知識と分析力、ICTリテラシーを持つだけでなく、環境の持続性を考慮し、複雑なデータから有益な知識を迅速に発見・発信できる能力を育みます。さらに、データ分析技術と創造力を駆使して、倫理的に課題を発見・解決できる人材を輩出することを重視しています。
こうした教育を通じて、学生は情報空間と実空間、技術と社会応用を結びつけた視点で未来社会を創造する力を身につけます。武蔵野大学データサイエンス学部は、グローバルかつ深層的な思考を持ち、データを活用して持続可能な未来を築くためのイノベーションを生み出せる人材の育成を目指しています。
武蔵野大学データサイエンス学部の学科
・データサイエンス学科
武蔵野大学データサイエンス学部に合格したい受験生へ
成績が思うように伸びていない場合、多くの生徒が学習方法に課題を抱えていることがあります。適切な指導とサポートを受けることで、学生は効果的な勉強法を身につけ、成績を向上させることが可能です。
例えば、勉強のやり方を変えることで、これまで成績が伸び悩んでいた生徒も大きな進歩を遂げることができます。具体的には、苦手科目の攻略法を学んだり、志望校対策の方法を理解したりすることで、これまでの学習に見られなかった成果を実現できるようになります。このようなサポートを提供する塾や予備校は、生徒の学習方法を根本から見直し、彼らが目標を達成できるように手厚い支援を行います。
したがって、成果が出ていない生徒は、学習方法を見直し、専門的なサポートを受けることで、大きな成長を遂げることが可能です。これにより、成績が伸び悩んでいる生徒も、期待する成果を得ることができるようになります。
ご不安や疑問を持っていらっしゃる方は、資料をお求めいただくことをお勧めします。
武蔵野大学学部別受験対策
本記事監修者 菅澤 孝平
シンゲキ株式会社 代表取締役社長
「鬼管理」をコンセプトとした「鬼管理専門塾」を運営。
大学受験・高校受験・英検指導・総合型選抜に幅広く展開しており、日本全国に受講生が存在している。
出演番組：カンニング竹山のイチバン研究所・ええじゃないかBiz
CM放送：テレビ東京など全国15局に放映
