セーターの備忘録

大学編入やIT関連の内容を記していく予定です

理系の大学編入について2 ー使用したツール・参考書ー

(2018.8.28更新)

この記事では大学編入試験に向けて利用したツールや参考書についてまとめています。

 

編入に関する情報を集めた方法

大学編入試験は他の入試と違い、情報が非常に少ないという問題があります。

そこで、情報を集める手段の一つとしてTwitterを使いました。

Twitterには編入試験経験者がアドバイスをしているアカウントなども多くあるので、積極的に話を聞いてみたりすることで編入編入試験に関する情報を集めました。

また、Twitter上には同じように不安を抱えながら編入試験に挑戦しようとしている人も多くいるので、そのような人たちとやり取りをしながら励まし合うことでモチベーションの維持に繋げることが出来ました。

 

  • 中ゼミ(予備校)

大学編入に関する情報を集めたり面接練習をするため、予備校を利用しました。

ただ、費用がかかるほか、住んでいる地域には予備校がなかったため、主に編入試験に関する情報を貰うことと入試前に面接練習を行ってもらうために利用しました。

 

参考書

まず、大学編入試験では受験する大学の編入試験の過去問が最も参考になります

多くの大学では編入試験の過去問を配布しているので、まず志望大学の過去問を取り寄せて出題の傾向や演習に活用すると良いです。

 

次に、自分が編入試験勉強で利用した参考書を記します。

自分が受験したいくつかの大学では、試験科目に数学、線形代数、英語(長文)、プログラミング・アルゴリズムがありました。

また、受験した大学は数学の比重が大きかったため、数学をメインに取り組みました。

 

数学・線形代数
  • 編入数学徹底研究ー頻出問題と過去問題の演習ー
編入数学徹底研究―頻出問題と過去問題の演習

編入数学徹底研究―頻出問題と過去問題の演習

 

 最もやり込んだ参考書。

地方国公立大学程度であればこの内容が理解出来ればいい (と勝手に思っています)。

自分はこの参考書の例題を中心に6周ほど解き、問題を覚えるまでやり込むようにしました。

 

  • 大学編入試験問題 数学/徹底演習
大学編入試験問題 数学/徹底演習(第3版)-微分積分/線形代数/応用数学/確率-

大学編入試験問題 数学/徹底演習(第3版)-微分積分/線形代数/応用数学/確率-

 

 編入試験受験生にはかなり人気が高い (らしい) 本。

上記の徹底研究より難易度は高く、入試まで余裕があったり、受ける大学の数学科目のレベルが高いようであれば取り組むといいと思います。

こちらも例題を中心に、1、2周しました。

この参考書は旧帝大など難関大の問題も多いため、解けたときの達成感がありモチベーションアップに繋がりました。

 

  • スバラシク実力がつくと評判の微分積分キャンパス・ゼミ

 解説が非常に丁寧な参考書。

上記2つの演習に取り組む際、分からない問題があった時に参考に用いました。

 

微分積分1 (高専テキストシリーズ)

微分積分1 (高専テキストシリーズ)

 

 高専のテキストは高校~大学1, 2年程度までの数学の内容となるため、非常に参考になりました。

こちらも分からない問題があった時の参考に用いました。

 

  • 大学の講義用教科書

自分が編入前に在籍していた大学には数学や線形代数の講義があり、教員が講義向けに製作しているテキストがあったため、参考に用いました。

現在在籍している大学などで数学や線形代数の講義がある場合、そこで用いる講義資料も参考になると思います。

 

英語
  • やっておきたい英語長文300
やっておきたい英語長文300 (河合塾SERIES)

やっておきたい英語長文300 (河合塾SERIES)

 

 自分が受験した大学の英語は情報系の専門英語長文がメインだったため、この参考書の中から科学技術の内容の長文を中心に取り組みました。

この参考書は長文の長さごとにいくつかシリーズが出ているので、自分の英語力に合わせた長文対策が出来るという点でもオススメです。

 

  • Next Stage
Next Stage 英文法・語法問題 3rd edition

Next Stage 英文法・語法問題 3rd edition

 

  英文法の復習には高校で使っていたものを用いました。

 

プログラミング・アルゴリズム
  • やさしいC

 過去問を調べたところ、C言語を用いた問題が出題されていたため、C言語を独学するために用いました。

しかし、振り返ってみると本の内容は易しいため取り掛かりやすいが、その分入試レベルに達していませんでした。

 

C言語によるはじめてのアルゴリズム入門 改訂第3版

C言語によるはじめてのアルゴリズム入門 改訂第3版

 

 アルゴリズムについて理解するため使用しましたが、試験まで時間が足りずあまり取り組めなかったです。

 

まとめ

自分が取り組んだ参考書を紹介しましたが、最終的には自分に合ったものを選ぶのが一番だと思います。

編入試験を受けるのであれば、まず志望大学の過去問を取り寄せるところから始めることをオススメします。

理系の大学編入について1 ー4年制大学から4年制大学への編入ー

(2018.8.28更新)

自分が某大学機械系学部から某大学情報系学部へ大学編入をしてから2年が経ちました。自分の経験を基にいくつかの記事に分けて記します。大学編入を考えている人の参考になれば幸いです。

なお、このブログで記す大学編入4年制大学から4年制大学の理系学部への3年次編入を考えている人へ向けたものであり、また、大学編入は大学や学部学科によって大きく異なるため、記していることが当てはまらない場合もあるので気をつけてください。

 

4年制大学から4年制大学への編入はオススメしない

編入を考えている人にとって受験理由はそれぞれあると思うので、この記事ではあえてデメリットを中心に記しています。もしこの記事を見ている人で編入を考えている人がいれば、どのようなデメリットやリスクがあるのか参考にしてもらえればと思います。

なぜオススメしないかというと、

  • 編入試験勉強に拘束される
  • 編入後の単位修得が大変(留年する可能性がある)
  • 学部・学科も変える場合、編入後2年間で専攻内容の理解を深めることは難しい

の3点が挙げられます。それぞれ、以下に詳しく記していきます。

 

編入試験勉強に拘束される

理系の場合、特に国公立の大学編入試験は6~7月に行われることが多いです。

そのため、順当に進級してきた人が3年次編入試験を受ける場合、大学2年生の初夏に試験を受けることになります。

この時期というのは、大学に入学して1年が経ち、生活にも慣れて専攻分野の勉強を進める人、アルバイトやサークルなど課外活動に精を出す人など、各々自分が取り組みたいことに対して最も自由に取り組める時期です。

そんな時期に一人黙々と編入試験の受験勉強に取り組むのは精神的にも辛いことが多く、周りに流されて途中で諦めて他の道を選ぶ人も多かったです。

 

編入後の単位習得が大変

大学編入では編入前の大学の単位を振り替え認定してもらえることが多いですが、認定される単位には上限が定められています。この上限は大学によって異なります。自分の場合は編入前の大学で90単位近く取っていましたが、認定されたのは65単位でした。

つまり、編入と同時に20単位以上失った形となりました。

そのため、編入後は多くの講義を受ける必要があり、講義やゼミ、課題などをこなすだけでも非常に大変です。

 

また、振り替え認定に含まれなかった科目に必修科目が多くあった場合、編入後に受ける講義の中で同じコマに必修科目が重なる可能性があります。

そのような事態が4年次に起きた場合、片方の必修科目が取れないため強制的に留年となることもあります。

 

学部・学科も変えた場合、編入後2年間で専攻分野の理解を深めることは難しい

学部や学科も変更した場合、本来4年間かけて学ぶ内容を2年間で学ぶことになるため、編入前からよほど編入先の分野について理解していたり勉強していたりしない限り、非常に苦労することになります。

特に理系の場合は卒業研究がありますが、上記したように編入生は必要単位数が多く時間がないため、同学の人達以上に集中して取り組まなければ卒業研究を完成させることすら困難になりかねません。

実際、自分は4年生の後学期にも必修科目が残っていたため、卒業研究と講義の単位取得を並行して行わなければならず、非常に苦労しました。

 

大学編入にはメリットもある

ここまで主なデメリットについて述べてきましたが、当然メリットも多くあります。

例えば、

  • 大学が変わるため、周囲の環境や人間関係も一新される
  • 学部・学科を変えることが出来る
  • 興味を持った他大学の研究室へ行くことができることもある

などが挙げられます。

ただし、大学編入では志望理由書の提出が求められたり面接が行われることが多いですが、この時までに編入先の大学で取り組みたい研究など明確な志望理由を用意しておかなければ編入試験の合格自体が難しくなります。

 

まとめ

この記事ではあえてデメリットを中心に記しましたが、そのくらい大学編入では編入後のリスクがあるということを理解していただければ幸いです。

次の記事では、自分が編入試験の勉強で用いたツールや参考書について述べたいと考えています。