大宮

【大宮】東京都市大学の公募推薦について

第56回目

「東京都市大学の公募推薦について」

yakkyoku_yakuzaishi.pngyakkyoku_yakuzaishi.png

こんにちは。進路進学アドバイザーの松田です。

4工大の名門である東京都市大学ですが、公募推薦がねらい目であることは有名です。

名門の工学系としては珍しく学力検査の要素が薄く(情報工学部以外)、なおかつ倍率が低い(情報工学部以外)からです。

そこで今回は、学問分野としての東京都市大学の公募推薦についてまとめてみました。


<出願要件>
【理工学部】
機械工学科 ⇒ 全成績3.7以上かつ数理とも3.8以上
機械システム工学科 ⇒ 全成績3.6以上かつ数理とも3.8以上
電気電子通信工学科 ⇒ 全成績3.6以上かつ数理とも3.8以上
医用工学科 ⇒ 全成績3.5以上かつ数理とも3.8以上
応用化学科 ⇒ 全成績3.5以上かつ数理とも3.8以上
原子力安全工学科 ⇒ 全成績3.5以上かつ数理とも3.8以上
自然科学科 ⇒ 全成績3.7以上かつ数理とも3.8以上
【建築都市デザイン学部】
建築学科 ⇒ 全成績3.9以上かつ数理とも4.0以上
都市工学科 ⇒ 全成績3.6以上かつ数理とも3.8以上
【情報工学部】
情報科学科 ⇒ 全成績3.8以上かつ数3.8以上
知能情報工学科 ⇒ 全成績3.8以上かつ数理とも3.8以上


<選考方法>
【理工学部】
調査書(30点)、小論文(50点)、面接(70点)
【建築都市デザイン学部】
調査書(30点)、小論文(50点)、面接(70点)
【情報工学部】
調査書(30点)、小論文(50点)、面接(70点)


<調査書点数化/30点満点内訳>
【理工学部】
全体(10点)、英語(5点)、数学(5点)、活動(5点)、資格(5点)
【建築都市デザイン学部】
全体(10点)、英語(5点)、数学(5点)、活動(5点)、資格(5点)
【情報工学部】
全体(10点)、英語(5点)、数学(5点)、活動(5点)、資格(5点)



<面接考査>
【理工学部】
主に志望学科の志望動機と学修意欲、面接票に記載した内容の確認を行い、将来的な可能性を含め真の能力を総合的に評価します
【建築都市デザイン学部】
主に志望学科の志望動機と学修意欲、面接票に記載した内容の確認を行い、将来的な可能性を含め真の能力を総合的に評価します
【情報工学部】
主に志望学科の志望動機と学修意欲、面接票に記載した内容の確認を行い、将来的な可能性を含め真の能力を総合的に評価します。
数学Ⅰ、数学Ⅱ、数学Aおよび数学Bの知識を問う口頭試問を行います。
<過去の小論文課題>
【理工学部】
(2021年)コロナウイルスの感染拡大によって社会状況が急激に変化し、それにより多くの課題が生じています。それらの課題の解決に向けて、理工学における研究がどのように貢献ができるのか、入学を希望する学科の研究と関連付けながら、あなたの考えを具体的に述べてください。
(2020年)自分が興味を持つ理工学分野で、あなたは将来どのような事を成し遂げたいと考えていますか。そして、それを実現するためにはどのようなことに今後取り組んでいかなければならないでしょうか?具体的に述べてください。
【建築都市デザイン学部】
(2021年)あなたが考える良い街について実例を挙げて説明してください。
(2020年)少子高齢化が急速に進む日本では、建築や都市の持続可能性が脅かされています。具体的にどう脅かされているのか、また、それらの問題に対して技術やデザインはどのように貢献できるだろうか。あなたの見解を述べてください。
【情報工学部】
(2021年)実施せず
(2020年)超スマート社会とはどのような社会ですか。あなたの知っていることを述べなさい。また、あなたは超スマート社会にどのように貢献するエンジニアになりたいですか。その理由とともに述べなさい。


<過年度倍率>
(2021/2020)
【理工学部】
機械工学科(1.5/1.0)
機械システム工学科(2.0/1.0)
電気電子通信工学科(受験者なし/1.0)
医用工学科(1.0/1.0)
応用化学科(1.0/1.0)
原子力安全工学科(受験者なし/実施なし)
自然科学科(1.7/実施なし)
【建築都市デザイン学部】
建築学科 (1.2/1.2)
都市工学科(1,3/実施なし)
【情報工学部】
情報科学科(4.0/1.0)
知能情報工学科(4.0/1.0)





いかがだったでしょうか?

ヒューマンキャンパス高校では、「AI大学進学コース」という、大学や専門学校の入試対策に特化したコースがあり、一般入試と推薦入試のどちらにも万全の対策をすることができます
また、就職試験のSPI・一般常識(学科試験)や作文試験、面接対策も行っています。

一般的に予備校でしか使われていない「atama+」というAI型の学習教材を使用することで、通常の半分以下の学習時間で学んだ内容を理解・定着させることができます。
また、入試対策のライブ授業は少人数授業で展開しており、疑問点は授業中に解決することができます。

さらに、東京大学薬学部教授であり、『最新脳科学が教える 高校生の勉強法(東進ブックス)』など、様々な媒体で脳科学のメカニズムを用いた様々な学習法を提唱されている池谷裕二教授監修のもと、計画的かつ効果的に学習を進めるための秘伝メソッドである「学びのメソッド」を用いて、AI大学進学コース受講生を第1志望校合格へと導きます。


「AI大学進学コース」にご興味がある方は、ぜひお気軽にお問合せください。

資料請求・学校見学・体験授業はこちらから

おすすめコンテンツ