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【滋賀大学】入試傾向・科目別対策!最新版!!

 

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今回は滋賀大学の入試傾向についてです!

是非最後まで読んでください(*‘ω‘ *)

 

 

入試科目と入試方式

 

 

令和3年度入試科目とその最低点です。

 

入試科目については変更の可能性があるので、

大学のホームページなどで情報を確認するようにしましょう。

 

※2 共通テスト・科目内訳

国語(200)、数学(200)、外国語(200) 

地歴・公民・理科から3科目選択(100×3)

↑↑理科基礎は2科目で1科目とみなす

 

教育学部

 

共通テスト

7科目900点※2

 

個別学力検査

理系型:外国語・数学400点

文系型:外国語・国語400点

面接型:外国語グループ面接400点

実技型:外国語・実技試験400点

後期:小論文200点

 

募集人数

理系型:71名

文系型:39名

面接型:7名

実技型:1名

後期:24名

 

合格最低点

理系型:共462 / 計691

文系型:共494 / 計725

後期:共491 / 計616

 

経済学部

 

共通テスト 

3科目500点or7科目900点※2

 

個別学力検査

前期昼:外国語・数学or国語400点

後期:外国語・数学or国語1000点

 

募集人数

前期昼:182名

前期夜:35名

後期:150名

 

合格最低点

前期昼

外国語・数学

A方式:共310 / 計561 

B方式:共561 / 計780 

外国語・国語

A方式:共334 / 計586 

B方式:共561 / 計791 

 

後期

外国語・数学

A方式:共253 / 計813 

B方式:共499 / 計1023 

外国語・国語

A方式:共303 / 計929 

B方式:共532 / 計1099 

 

 

データサイエンス学部

 

共通テスト 

7科目900点※2

 

個別学力検査

前期:外国語・数学400点

後期:外国語・総合問題600点

 

募集人数

前期:50名

後期:20名

 

合格最低点

前期:共490 / 計761

後期:共584 / 計1019

 

 

 

各学部を目指す高校1-2年生向け情報

 

教育学部

 

教育学部には地域推薦枠があります。

将来教員になりたい人は

地域推薦枠で受験するというのもありです。

 

地域推薦では評定平均が4以上必要です。

狙っている人は評定平均を上げるために

定期テストや提出物を頑張るようにしましょう。

 

経済学部

 

経済学部は令和5年度から

既存学科がなくなり総合経済学科が新設されます。

募集人数は変化なく410名です。

 

大きな違いはありませんが

受験時に学科が決められていなくても

受験できるので進路が決まっていない人から

人気が集まる可能性がありますね(*‘ω‘ *)

 

学力に自信がない人には

昼間にも通える夜間部の総合型選抜での

入学が比較的入学しやすいのでおすすめ!

 

 

データサイエンス学部

 

近年のAI・データサイエンス人気と同様に

データサイエンス学部も人気になっています。

 

合格得点率も年々上昇しレベルが上がっています。

受験する人は過去の合格最低点をあてにせずに

高得点を狙うようにしましょう。

 

 

個別学力試験・傾向と対策

英語

教育学部経済学部・データサイエンス学部で問題が異なります。

 

教育学部長文読解2つです。

うち1つは小問全てを英語で記述させる問題。

もう1つは日本語で記述する通常の読解問題です。

 

経済・データサイエンス学部

和訳の大問が1つ、長文読解が1つ、自由英作文が1つ

が近年の傾向となります。

 

共に難易度は標準的な地方国公立レベルです。

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長文演習を行うようにしましょう。

 

地方国公立クラスの過去問を使って

記述の演習を積んでおけばよいでしょう。

 

また、経済・データサイエンスは

和訳と英作文が出題されます。

 

「和文英訳演習」の基礎編、中級編

「ハイパートレーニング 英文和訳編」

使って和訳の対策を行いましょう。

 

自由英作文対策は、過去問等で触れておけば十分です。

時間があれば

「ハイパートレーニング 自由英作文編」

取り組んでもよいですが、

少々オーバースキルかもしれません。

 

書いた文章を添削してもらい

ミスのない文章を書けるようにしましょう。

 

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数学

教育学部・経済学部データサイエンス学部で問題が異なります。

 

教育・経済

数学1Aの全範囲、2Bの数列とベクトルから出題されます。

 

問題の難易度的には

共通テストレベルの記述問題を終わらせておけば、

あとは過去問演習で問題ないでしょう。

数学が得意で高得点を狙う人は

「国公立標準問題集 CanPass 数学」を、

出題範囲内かつ★2つまでの問題に絞って勉強してみてください。

 

データサイエンス学部では↑の範囲に加え、

数B[(確率分布と統計的な推測)]、数Ⅲが追加されます。

 

しかし追加範囲の問題に関しては選択式となっています。

選択肢としては経済と同じ問題を解くか、

数Ⅲ(確率分布と統計的な推測)を解くかです。

教育・経済と同じ問題を解くだけでも十分です。

 

なので時間がなかったり、追加範囲に自信のない方は

無理に取り組む必要はないでしょう。

 

ただ、確率分布、統計、数Ⅲの知識は

データサイエンス学部に入ってから

大学で数学を学ぶ上で基礎となる単元です

 

いずれ勉強することになるところです。

勉強しておくと入試では選択肢が広がって有利になりますし、

入学後も基礎知識を持った状態で勉強することができます。

 

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国語

教育学部・経済学部のみ。

大問3つで現代文・古文・漢文から1問ずつ出題されます。

 

現代文の特徴としては、

文章が長く、記述の量も多めです。

 

A4用紙に6ページ程度の文章を読み、

その後の小問で100字程度の記述問題を

複数出題する傾向にあります。

 

参考書としては、

「現代文読解力の開発講座」

「国公立標準問題集CanPass 国語」

を終わらせておきましょう。

特に記述問題の書き方の解説を

しっかり読むように心がけてみてください。

 

共通テストまでと違い、

答えとなる部分を

決められた文字数で答えないといけません。

 

共通テストの延長線上というイメージで

記述問題に挑むと点数が伸びにくいので

対策はしっかりとしましょう。

 

その後過去問をやり込めばokです。

余裕があれば「得点奪取 現代文」

も完成させれば言うことなしです!

 

様々なジャンルの長文への対策として

「現代文キーワード読解」を読み込んでおくと、

単語に対する前提知識を持って読める分

アドバンテージが取れます。

 

古文、漢文に関しては、

記述式であるという以外は

共通テストと難易度がそこまで変わらないです。

 

しっかり共通テストレベルまで詰めておいて、

後は「国公立標準問題集CanPass 古文」等で

記述解答の実践演習を積めば十分です。

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