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大学編入学 都立不合格 広島不合格 豊橋不合格

全落ち記念&戒めカキコ


スペック

某高専情報科
席次
 4年間通して20~30位台 TOEIC:550→650→610→810(!?)
受験校(上から志望度順です)
 都立大システムデザイン学部学部情報科学科(不合格!)
 
広島大情報科学部(不合格!)
 豊橋技科大知能情報(不合格!)

費やした時間

1~3年

 漠然と大学には行きたいなと思っていたけど特にオーキャン行ったり過去問見たりはしていなかった.というか学外活動にお熱だった.

4年前期

 インターンや進路指導で編入をやっと意識し始める.がまだ学外活動に熱中していたので勉強は進めていない.

4年秋

 TOEICの勉強を始める.正直このタイミングではめちゃくちゃ遅い方だと思う.700↑を目標にして勉強していた.都立大を第一志望に定めた.

4年冬

 この時期になってやっと勉強を始める.典型的な「やらなきゃとは思っていたけどなんだかんだ時間を浪費して気づいたら冬だった」タイプ.年度が替わる前にTOEIC810を取得できたので,このタイミングで英語の勉強を終了させた.

春休み~

 ひたすら数学の勉強

勉強したこと

TOEIC

 秋から冬にかけて勉強.自分の場合単語の知識がなさ過ぎたので電車で金フレを読むなどしていた.
単語→登下校
問題→その他の時間
 という風にやることを分けて勉強していた.TOEICの勉強の仕方なんて他にいくらでも載っているので僕があえて書くことはあんまりない気がするけど,よくわからない信用できないサイトでもいいからとにかく模試形式で2時間解くという方針で解きまくった.間違えた問題はなぜ間違えたのか(単語を知らなかった/この部分が理解できていなかった/知らないコロケーションがあった)を明確にして採点に時間をかけ,長文問題は頭の中で和訳できてやっと次の答え合わせって感じでやってた.

いわゆる三種の神器
・金フレ
・でる1000
・公式問題集(8,10)
を中心に勉強した.

 4年2月の受験で謎の覚醒,610→810という驚異の200点アップを達成した.スコアを初めて確認した後のラーメンの味は今でも覚えている.

 正直上振れ(自分の受けた回がかなり平均高かった)のもあるので,とにかく解きまくる受けまくるのが一番近道な気がする.なお,お金.

数学(全大学共通)

 編入数学王道といわれているものは大体手を付けた.
 特に自分は演習量が足りないと考えていたので,"徹底研究"を教科書代わりにして"過去問特訓","徹底演習"を中心に勉強した.特に"徹底演習"は解説も丁寧だし問題量も多いし幅広い難易度で使いやすかった.微積・線形に関しては~中堅/ちょい難関大学まではこのあたりでカバーできると思う.

確率・統計(広島)

 広島大学の確率・統計対策に"マセマの確率統計"を使った.例年の問題では統計分野で学ぶ信頼区間,推定などが出ていたので普通の編入用の問題集では確実に太刀打ちできない.学校で使った"確率統計(大日本図書)"もたまーに使ったがマセマのほうが圧倒的に日本語の質が良い.

専門(広島/豊橋)

 広島では「確率統計or専門」で選択だったし,確率統計を本命で選択しようと思ったので保険程度に.豊橋では情報分野の問題を選択.
 "C言語で学ぶ アルゴリズムとデータ構造(柴田望洋)"を読んで勉強した.広島では基本的なソートまで.豊橋ではそれに加えて頻出だった木構造と"論理回路入門(波辺隆二)"で論理回路を勉強した.

 ソートやアルゴリズムについては高専でそもそも勉強していたというのもありいろいろ動かしてみたり過去問を解くだけで理解できた.論理回路については弊校の論理回路の授業がなかなか難しく,一からの勉強になったがカルノ図や真理値表,和積/積和標準形,簡単化ができれば豊橋の問題は解ける.

国語,英語(豊橋)

 国語は言わずもがな.英語も豊橋以外の受験校がTOEIC提出だったため豊橋用の準備には他教科を優先した.TOEICベースの問題が結構多いので適応はできたが,僕のようにほとんどの時間を専門数学に費やすのはやめたほうがいい.英語は傾斜がかかっているので意外と足元掬われる(掬われた)

各大学感想

広島大学

 問題傾向が大幅に変更.今までは行列式を使った問題や二重積分など「ザ,編入テンプレ」といえるような問題が並んでいたがどちらかというと大学入試のような形式の問題が出た.命題論理の問題やグラフの概形など…全体としては易化していたと思うが,僕は解き慣れていない問題が出題されて動揺してしまい凡ミスを連発してしまった.

 一番の誤算は「ほとんど確実に出ていた統計の問題が出ず,確率の問題が出題された」こと.募集要項には「確率,統計分野」と書いてあったが,例年すべてが統計や推定の問題だったため,確率の出題はほとんどないだろうと考えて切っていた.このせいでぶっつけ本番でまともに対策していない専門の問題を選択する羽目になってしまった.専門が簡単なソートの問題で1ミスで抑えることはできたが,先ほど述べたように全体は易化していたのでその1ミスが運命を変えたのだと思う.

 面接は9分.志望動機や興味のある研究室を聞かれた.口頭試問(?)は「AIやディープラーニングを用いてあなたは社会にどのようなサービスを実装するか」だった.カメラを使った画像認識で車の事故の削減などの話をしたら「ではそのサービスのデメリットはなにか」と問われ「車の更なる高騰化」と答えた.

 定員5人に対して9人の合格が出ていた.どうせ蹴る奴ばっかりだから多めにとっているのか,同じような試験結果だったのか定かではないが,どちらにせよボーダーがあって自分はそれ以下だったということだろう.

 欠員が出た時の追加合格なるものがあるらしいが,結局あったのかなかったのかよくわかんねーしそれを頼りにするのはオススメしない.

豊橋技科大

 特に傾向の変化は無し.良くも悪くも例年通りで英語が少し簡単だったかな.それ以外はパッとしない感じ.国語のことわざは半分くらい勘(周りもだいたい勘だった)

 パッとしないテストでパッとしない点数で落ちたので,まあそりゃそうだろうなと言った感じ.広島に落ちて数日後が豊橋だったり家族の件でいろいろあったりしたのでこの辺りは本当に心身共に健康ではなかったと思う.(言い訳じゃないよ!)

都立大

 傾向変化その2.難化.
 線形代数,微積,確率統計,ベクトル解析,微分方程式の5中3問選択の形式で,線形は行列式や逆行列だったり,ベクトル解析といいつつベクトルの基本的な問題(一次独立やら平行六面体やら)だったのが,ほぼ全ての大問で難化していた.

 特にベクトル解析.例年通りなんちゃってベクトル解析だろうと思っていたら,ガチのベクトル解析(rotとか)が出題.電磁気をやってるわけでもなかったので選択せず.そのせいでめんどくさい積分を解くか傾向が変わって標本分散を求める確率統計を解くかの2択を迫られた.ここを取りに行くなら編入数学ではなく大学で扱う応用数学の分野なので,別に対策が必要だと思う.複素数系の問題が出る人も多分普通の編入用の問題集じゃ足りないんじゃないだろうか.

 面接は志望動機や研究内容を聞かれた.特筆するほど変わった質問は飛んでこなかった.事前成績でこいつはいいやと思われていたのかも.

 「試験の出来はどうですか」と聞かれたので「例年より難しいと感じました」と答えたら面接官がニヤニヤしはじめた.俺許せねえよ.

 広島や都立の失敗例からわかる通り選択問題だとしても出題分野は網羅しておいた方がいい.サブプランがないとあてが外れた時に動揺して解ける問題も解けなくなるので…

敗因

取りかかりの遅さ

 編入を意識し始めたのが4年秋.ハッキリ言って遅すぎると思う.そりゃ普通の大学受験でさえ1年,自分の受ける大学に入れるような人はそれ以上かける人だって多いだろうに秋からやっとTOEICを触り始めるなんて遅いにも程がある.少なくともTOEICは夏,秋にパパっと750くらいとって終わらせて,入試問題の対策に充てたほうがいい.

席次

 自分の能力不足や学外活動に集中していたのもあり,調査書はいいものは書いてもらえなかったと思う.委員長レベルのポジションには付いていたけど,そういうのって就職向きの実績なんじゃないかな.前提としてコツコツやってた人に勝てる見込みは薄いし,高専の勉強で上位に食い込めないような人間が平気で五倍超える試験に受かるなんてありえない.至極当たり前の話.

己の弱さ

 これはまあ自分と言うより周りの環境というか,こういうこと言うと言い訳みたいに取られそうだけど,自分は家庭事情で試験直前期に大きな心労を追う出来事があり,100%集中することが難しかった.周りの環境ばっかりは運としか言えないけど,勉強以外の周囲から自己への干渉は最低限にしておきたい.心の乱れというのは案外積み重なっていつか自分に牙を剥く.

おわり

 全落ちの人間のブログを最後まで見る人間はなかなかいないだろうけど,ここまで見てくれた人に感謝.
今後は就職か,推薦が取れそうな私大があるのでそこに行こうと考えていて,院試で国公立にリベンジを果たそうと思います.

 Xを@inaira_fordzでやってます.
 広大と都立大のもう公開されてない過去問を所持しています(どちらも傾向が大きく変わったので,必要あるかは分からないけど…)ので,もしご要件や全落ちから学びたいことががあったら気軽にどうぞ.

 次回のnoteは「ファミリーマートホットスナックTier List」です.お楽しみに.

使った書籍たち

TOEIC

数学

専門


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