Goda Shinnosuke 始めに：立正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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本日はどのような記事になりますか？
本日は
「立正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】立正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。
立正大学を志望するならかなり気になるテーマですよね。
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立正大学データサイエンス学部に合格するには？
ステップ①：立正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
立正大学データサイエンス学部の入試において、偏差値が目標に達していない場合、受験勉強を効率的に進める必要があります。このためには、データサイエンス学部の入試情報を確認し、必要な科目や配点を把握し、受験勉強の優先順位を決めることが不可欠です。
立正大学は、その学部ごとに入試内容が異なります。つまり、同じ大学でも学部によって受験科目、配点、問題の傾向などが異なるのです。そのため、データサイエンス学部を受験する場合には、まずその学部の入試情報を詳しく調べることが肝要です。
この情報を知ることで、受験勉強の優先順位を設定し、効果的な対策を立てることができます。具体的には、過去の入試問題を分析し、出題傾向を把握することが重要です。そして、出題されやすい分野やテーマから着手し、基礎から応用までをカバーする勉強計画を立てることが成功への近道です。
偏差値が目標に達していない場合、焦らずに計画的に受験勉強を進め、立正大学データサイエンス学部への合格を目指しましょう。知識と戦略を組み合わせたアプローチが、成功への鍵となります。
立正大学データサイエンス学部の入試情報
立正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 |
| データサイエンス学科 | 35.0 |
［データサイエンス学部／一般・R方式2/1］配点(220点満点）
| 教科 | 配点 | 科目 |
|---|---|---|
| 個別学力試験 | 220点 | 【国語】国語総合（古文・漢文除く）（60） 【数学】数ⅠA・数A・数Ⅱ・数ⅡB 【外国語】コミュ英I・コミュ英II・コミュ英Ⅲ・英語表現I・英語表現Ⅱ（100） ※数Bは「確率分布と統計的な推測」を除く |
［データサイエンス学部・地公受験／2月前2/3］配点(300点満点）
| 教科 | 配点 | 科目 |
|---|---|---|
| 個別学力試験 | 300点 | 【国語】国語総合（※2）（100） 【外国語】コミュ英I・コミュ英II・コミュ英Ⅲ・英語表現I・英語表現Ⅱ（100） 《地歴》世B・日B・地理Bから選択（100） 《公民》政経（100） ※地歴・公民から1科目 ※2 国は現代文必須、現代文・古文・漢文から1つ |
［データサイエンス学部・理科受験／2月前2/3］配点(300点満点）
| 教科 | 配点 | 科目 |
|---|---|---|
| 個別学力試験 | 300点 | 【理科】「物基・物」・「化基・化」・「生基・生」・「地学基・地学」から選択（100） 【外国語】コミュ英I・コミュ英II・コミュ英Ⅲ・英語表現I・英語表現Ⅱ（100） 《国語》国語総合（※2）（100） 《数学》数ⅠA・数A・数Ⅱ・数ⅡB ※国語・数学から1科目 ※2 国は現代文必須、現代文・古文・漢文から1つ |
［データサイエンス学部・地公受験／2月前2/4］配点(300点満点）
| 教科 | 配点 | 科目 |
|---|---|---|
| 個別学力試験 | 300点 | 【国語】国語総合（※2）（100） 【外国語】コミュ英I・コミュ英II・コミュ英Ⅲ・英語表現I・英語表現Ⅱ（100） 《地歴》世B・日B・地理Bから選択（100） 《公民》政経（100） ※地歴・公民から1科目 ※2 国は現代文必須、現代文・古文・漢文から1つ |
［データサイエンス学部・理科受験／2月前2/4］配点(300点満点）
| 教科 | 配点 | 科目 |
|---|---|---|
| 個別学力試験 | 300点 | 【理科】「物基・物」・「化基・化」・「生基・生」・「地学基・地学」から選択（100） 【外国語】コミュ英I・コミュ英II・コミュ英Ⅲ・英語表現I・英語表現Ⅱ（100） 《国語》国語総合（※2）（100） 《数学》数ⅠA・数A・数Ⅱ・数ⅡB ※国語・数学から1科目 ※2 国は現代文必須、現代文・古文・漢文から1つ |
［データサイエンス学部・数学受験／2月前2/4］配点(300点満点）
| 教科 | 配点 | 科目 |
|---|---|---|
| 個別学力試験 | 300点 | 【国語】国語総合（※2）（100） 【数学】数ⅠA・数A・数Ⅱ・数ⅡB 【外国語】コミュ英I・コミュ英II・コミュ英Ⅲ・英語表現I・英語表現Ⅱ（100） ※2 国は現代文必須、現代文・古文・漢文から1つ |
［データサイエンス学部／2月前2/5］配点(300点満点）
| 教科 | 配点 | 科目 |
|---|---|---|
| 個別学力試験 | 300点 | 【国語】国語総合（※2）（100） 【数学】数ⅠA・数A・数Ⅱ・数ⅡB 【外国語】コミュ英I・コミュ英II・コミュ英Ⅲ・英語表現I・英語表現Ⅱ（100） ※2 国は現代文必須、現代文・古文・漢文から1つ |
［データサイエンス学部／2月後期］配点(300点満点）
| 教科 | 配点 | 科目 |
|---|---|---|
| 個別学力試験 | 300点 | 【国語】国語総合（※2）（100） 【外国語】コミュ英I・コミュ英II・コミュ英Ⅲ・英語表現I・英語表現Ⅱ（100） 《地歴》世B・日B・地理Bから選択（100） 《公民》政経（100） ※地歴・公民から1科目 ※2 国は現代文必須、現代文・古文・漢文から1つ |
［データサイエンス学部／3月］配点(300点満点）
| 教科 | 配点 | 科目 |
|---|---|---|
| 個別学力試験 | 300点 | 【理科】「物基・物」・「化基・化」・「生基・生」・「地学基・地学」から選択（100） 【外国語】コミュ英I・コミュ英II・コミュ英Ⅲ・英語表現I・英語表現Ⅱ（100） 《国語》国語総合（※2）（100） 《数学》数ⅠA・数A・数Ⅱ・数ⅡB ※国語・数学から1科目 ※2 国は現代文必須、現代文・古文・漢文から1つ |
［データサイエンス学部前期/後期］共テ利用・配点(300点満点）
| 教科 | 配点 | 科目 |
|---|---|---|
| 3教科3～4科目 | 300点 | 【数学】数ⅠA・数ⅡBから選択（100） 《外国語》英・独・仏・中・韓から1[リスニングを課す]（100） 《国語》国語（100） 《地歴》世B・日B・地理Bから選択（100） 《公民》現社・倫理・政経・「倫理・政経」から選択（100） 《理科》物基・化基・生基・地学基・物・化・生・地学から選択（100） ※国語・地歴・公民・理科から2科目（理科基礎は2科目で1科目とみなす） |
［データサイエンス学部／共テ併用2月前期］配点(100点満点）
| 教科 | 配点 | 科目 |
|---|---|---|
| 共通テスト | 100点 | 1教科100点満点 【数学】数ⅠA・数ⅡBから選択（100） |
| 個別学力試験 | 300点 | 2月前期2/3,4,5の試験区分で必要な2教科（各100） |
立正大学のデータサイエンス学部は、ビジネスや社会全体で即戦力となるデータサイエンティストを養成することを目指しています。2021年4月に新たに設立されるこの学部では、理系と文系の枠を超えた「文理融合型」のカリキュラムを提供します。
これにより、学生は理論と実践の両面からデータサイエンスを学び、実社会でその知識を活用できる力を身につけることができます。企業や組織との連携によるインターンシップやフィールドワークも充実しており、学んだ知識を現場で活かす経験を積むことができます。
結果として、立正大学のデータサイエンス学部は、実践を重視したカリキュラムを通じて、学生がデータを活用し、社会に貢献できる力を養います。データの知識と分析技術を身につけた学生は、幅広い分野で活躍し、現代社会が直面する課題に対してデータを使って解決策を見出すプロフェッショナルとして成長することが期待されています。
ステップ②：立正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
立正大学データサイエンス学部の入試において、毎年の傾向がほぼ一定であることをご存知でしょうか？ 問題の出題量、難易度、出やすい分野などが安定しています。2025年度入試でも大きな変更はないことが発表されています。そのため、合格への近道は、この傾向を把握し、優先順位の高い分野から対策を進めることです。
傾向を知ることは合格に向けて非常に重要です。なぜなら、入試の問題が一貫しているため、過去の試験問題を分析することで、出題されやすいトピックやテーマを特定し、重点的に対策を立てることが可能です。このアプローチによって、時間やエネルギーを無駄にせず、合格への確実な道を切り拓くことができるのです。
例えば、特定の科目や分野が頻繁に出題される場合、それに焦点を当てた勉強計画を策定し、効果的な学習を行います。また、模擬試験や過去の問題集を通じて、実際の試験に近い状況での練習を重ねることが大切です。
立正大学データサイエンス学部への合格を目指す際には、入試の傾向を理解し、それに基づいた戦略的な受験勉強を展開することが成功への近道です。傾向を把握し、準備を進めることで、合格への確信と自信を築いていきましょう。
立正大学データサイエンス学部2科目の入試傾向と対策法
| 大問数 | 5題 |
| 解答形式 | マークシート式 |
| 試験時間 | 60分 |
立正大学のデータサイエンス学部の英語試験では、すべての日程で必須の科目であり、その出題範囲は「コミュニケーション英語Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ」および「英語表現Ⅰ・Ⅱ」にわたります。試験時間は60分と限られている一方で、設問数が多いため、過去問を活用して出題形式に慣れつつ、時間配分にも十分な注意が必要です。
英語の試験で高得点を目指すためには、まず試験の出題形式に慣れることが重要です。設問数が多いため、時間配分が非常に大切になってきます。過去問を繰り返し解くことで、各設問にかける時間を把握し、余裕を持って全問に取り組むことができるようになります。
例えば、出題範囲として挙げられる「コミュニケーション英語」や「英語表現」では、会話や文章理解に必要な語彙や文法の知識が求められます。これらの問題を正確に解くためには、教科書の基本事項にしっかりと目を通し、確認しておくことが肝心です。
最終的に、英語試験で良い結果を得るためには、時間配分を意識しつつ、基礎知識の確実な定着が鍵となります。過去問を活用しながら、試験形式に慣れ、語彙や文法をしっかりと身につけることで、自信を持って全問に取り組むことができるようになります。
| 大問数 | 3題 |
| 解答形式 | マークシート式 |
| 試験時間 | 60分 |
立正大学データサイエンス学部の一般選抜における国語の試験は、マークシート方式で実施されます。出題形式は大問が3題で、現代文が2題必須、そして現代文・古文・漢文から1題を選択する形です。共通問題である現代文の2題は、それぞれ12問の設問があり、評論文が主な内容として扱われ、年度によって哲学、社会問題、文学などがテーマになります。
この試験で高得点を狙うためには、時間の使い方が非常に重要です。設問数が多く、特に評論文の内容は深い理解を求められることが多いため、限られた時間内で効率よく問題に取り組む必要があります。
例えば、過去の試験では、社会問題を扱った評論文が出題されることがありました。こうした問題に対応するためには、ただ内容を理解するだけでなく、筆者の意図や論旨を的確に把握し、それに基づいて選択肢を絞り込む力が必要です。
結論として、立正大学データサイエンス学部の国語の試験では、時間配分と出題傾向の理解が成功の鍵となります。設問数が多い試験に対処するためには、過去問演習を繰り返し行い、試験形式や時間の使い方に十分に慣れておくことで、全問に取り組むための準備がしっかりと整います。これにより、試験本番で自信を持って取り組むことができ、良い結果を得ることができるでしょう。
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一般的な塾ですと、立正大学データサイエンス学部に合格したいと言っても、立正大学合格レベルではない講師が担当になったり、立正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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立正大学データサイエンス学部紹介
たとえば、企業との連携によるインターンシップでは、学生は現場でのデータ分析プロジェクトに参加し、リアルな課題に取り組むことができます。フィールドワークでは、データの収集から分析までの全プロセスを体験し、データがどのように意思決定に役立つかを学びます。このような実践的な経験を積むことで、卒業後には様々な業界で即戦力として活躍できる人材へと成長します。
結果として、立正大学のデータサイエンス学部は、実践を重視したカリキュラムを通じて、学生がデータを活用し、社会に貢献できる力を養います。データの知識と分析技術を身につけた学生は、幅広い分野で活躍し、現代社会が直面する課題に対してデータを使って解決策を見出すプロフェッショナルとして成長することが期待されています。
立正大学のホームページ
立正大学公式サイトはこちらです。
https://www.ris.ac.jp/index.html
立正大学のキャンパス所在地
- 【熊谷キャンパス】〒360-0194 埼玉県熊谷市万吉1700
その他詳細情報
- 立正大学データサイエンス学部の歴史：2021年設置
- データサイエンス学部の人数と男女比：データサイエンス学科240人 男性87%女性13%
立正大学データサイエンス学部英語試験の傾向と対策法
立正大学のデータサイエンス学部の一般入試における英語の試験は、マークシート形式が採用されています。英語はすべての試験日において受験者に必須の科目であり、限られた試験時間内で解答しなければならない問題数が多いため、過去問を用いた演習を通じて出題傾向や時間配分に慣れておくことが非常に重要です。
特に、選択肢が5つある問題形式がよく見られるため、基礎的な英語力が求められます。したがって、語彙や文法に関する問題に対応できるよう、教科書の基本事項を復習し、確実な知識の定着を目指すことが大切です。また、基礎的な問題に関しては、できる限り全問正解を目指す姿勢が求められます。
語彙力や文法力を日々の学習で強化し、試験本番では教科書レベルの知識を確実に活用できるように準備しておくと良いでしょう。
最終的には、全日程で課される英語の試験において、高得点を狙うためには時間管理能力と基本的な英語の理解力が問われます。
立正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
- 3教科型（国語外国語数学）
- 3教科型（数学必須、国語地歴公民理科外国語から2科目）
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。
立正大学データサイエンス学部の入試には、いくつかの異なる方法があります。主なものとしては、一般選抜と共通テスト利用入試が挙げられます。これらの入試方式は、それぞれ異なる試験内容や対策が必要となります。
例えば、一般選抜では、立正大学独自の試験が実施され、学生の総合的な学力が問われます。一方、共通テスト利用入試では、全国統一の大学入学共通テストの成績を基にした選抜が行われます。これは、共通テストの科目や得点によって入学の可否が決まるため、共通テストの対策が重要となります。
このように、立正大学データサイエンス学部に入学するためには、入試方式に応じた適切な対策をすることが求められます。一般選抜では、大学独自の試験内容に対する準備が、共通テスト利用入試では、共通テストの科目に対する対策が不可欠です。それぞれの入試方式の特徴を理解し、それに合わせた対策を行うことで、受験の成功につながる可能性が高まります。
立正大学データサイエンス学部の入試において、一般選抜の倍率は約1.5倍前後で推移しています。2024年度では、データサイエンス学部の倍率が約1.3倍と報告されています。これに対して、総合型選抜で1.1倍程度という倍率です。また、共通テスト利用方式においては、倍率が1.4倍程度となることがわかっています。
偏差値に関しては、データサイエンス学部の入試形式によって多少の違いがありますが、一般的には35.0となっています。
試験形式によって難易度や求められる学力に差があるため、事前に自分が受ける形式に合わせてしっかりと準備することが重要です。
結論として、入試の倍率は選抜方式に応じて異なるため、自分の得意な形式を選ぶことで受験対策がしやすくなります。また、偏差値の違いに応じた適切な対策を取ることで、合格の可能性を高めることができます。
立正大学データサイエンス学部の英語試験は、60分間で行われ、マークシート形式で構成されています。問題の難易度は標準的であり、単語、文法、そしてイディオムの理解が鍵となります。試験では基礎的な英語力に加えて、読解力が問われるため、長文読解の問題も含まれています。
時間配分が重要なポイントであり、限られた60分の時間内で効率よく解答を進めるために、練習時には時間を計りながら取り組むことが推奨されます。このような対策を通じて、試験での成功につながります。
基礎を固めたうえで、過去問演習を活用して形式に慣れ、試験本番に向けて確実な準備を進めることがポイントです。
立正大学データサイエンス学部の特長
立正大学のデータサイエンス学部は、ビジネスや社会全体で即戦力となるデータサイエンティストを養成することを目指しています。
この学部が育成するデータサイエンティストは、ビジネスだけでなく、医療、教育、公共政策など幅広い分野での活躍が期待されています。データの分析力と解釈力を駆使し、意思決定に貢献する役割が求められているため、即戦力として活躍するには、実践的な学びが不可欠です。
結果として、立正大学のデータサイエンス学部は、実践を重視したカリキュラムを通じて、学生がデータを活用し、社会に貢献できる力を養います。
立正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
立正大学データサイエンス学部で取得可能な主な資格
- データサイエンティスト関連資格
- IT系資格
立正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。
立正大学学部別受験対策
立正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
