長崎大学情報データ科学部受験対策の
ポイント・勉強法
共通テスト配点を踏まえた二次試験の総合攻略
共通テスト750点と二次650点を合わせて得点を作る
- 長崎大学情報データ科学部の前期日程は、選抜方法A（文系受験）・選抜方法B（理系受験）ともに、共通テスト750点、個別学力検査等650点、合計1400点で判定されます。共通テストの比重がやや大きいものの、二次試験も総合点の約46％を占めるため、共通テスト後の数学・英語対策で大きく差がつきます。
- 選抜方法Aは、共通テストで国語100点、地歴公民150点、数学150点、理科100点、外国語200点、情報50点を使います。文系受験であっても二次では数学300点が課されるため、国語・地歴公民・英語で共通テストの基礎点を作り、二次数学を捨て科目にしない設計が必要です。
- 選抜方法Bは、共通テストで国語100点、地歴公民50点、数学200点、理科200点、外国語150点、情報50点を使います。理系受験では二次数学400点の比重が非常に大きいため、数学を軸にしながら英語200点を確実に積み上げる方針が合います。
選抜方法Aは数学300点・英語300点の均衡型
- 選抜方法Aの個別学力検査等は、数学300点、英語300点、ペーパー・インタビュー30点、調査書20点です。数学と英語が同じ配点であり、どちらか一方だけで補う構成ではありません。
- 数学は型IIで、2026年度は個別問題1・2・3を解答する構成です。多項式、数列、複素数平面または統計的な推測、三角比・図形、三次関数の微分積分が扱われるため、文系受験でも記述数学を得点化する力が必要です。
- 英語は300点で、選抜方法Aでは数学と並ぶ最重要科目です。共通テスト英語の速読力を土台にしつつ、二次では本文根拠を確認する読解、文脈に合う表現、英語で考えをまとめる練習に切り替えます。
選抜方法Bは数学400点を最優先にする
- 選抜方法Bの個別学力検査等は、数学400点、英語200点、ペーパー・インタビュー30点、調査書20点です。二次試験650点のうち数学だけで400点を占めるため、数学の完成度が合否への影響を最も強く持ちます。
- 数学は型IIIで、2026年度は個別問題4・5・6・7を解答する構成です。数IIIを含む微分積分、数学的帰納法、三次関数、空間ベクトル、球の体積まで扱われるため、計算力だけでなく、途中の説明を残す記述力が重要です。
- 英語は200点ですが、二次試験での失点を抑えるうえで軽視できません。数学で高得点を狙う受験生ほど、英語の読解と表現で取りこぼしを減らし、総合点を安定させる必要があります。
合格に向けた優先方針
- 選抜方法Aでは、数学と英語を同じ重さで学習します。数学は型IIの3問を80分で処理する練習、英語は100分で読解と表現を完成させる練習を行い、二次600点を主戦場にします。
- 選抜方法Bでは、数学を最優先にして、型IIIの4問を解く順番と撤退基準を決めます。英語は毎週の読解・英作文演習を固定し、数学で作った得点を英語で削らない状態を目指します。
- ペーパー・インタビューは30点ですが、情報データ科学部で学ぶ意欲や主体性を示す評価要素です。データ、AI、統計、プログラミング、情報社会、地域課題などへの関心を、自分の経験と結びつけて書けるように準備します。
長崎大学情報データ科学部 入試科目別受験対策・勉強法
長崎大学情報データ科学部合格に必要な勉強時間はどれくらい？
長崎大学情報データ科学部に合格するために必要な受験勉強時間は、2000〜3000時間が目安です。
共通テスト7科目、二次試験（個別学力試験）2科目を想定した場合、2500時間が学習時間の目安です。
長崎大学情報データ科学部合格のためには、少なくとも高2の夏休みからの受験勉強開始が必須です。いつから始めるか気になっている高校生は、今から長崎大学情報データ科学部に向けて受験勉強をスタートしましょう。
高1から受験勉強を始める場合の勉強時間は、平日1時間、休日2〜3時間が目安です。長期休暇も宿題とは別に1日1〜2時間の勉強時間を確保できるとベストです。
高1の8月から受験勉強を開始したとして、3月までの8ヶ月間で約350時間の勉強時間になります。
高2の受験勉強時間の目安は、平日2〜3時間、休日4〜5時間です。長期休暇は3〜5時間程度は勉強時間を確保しましょう。
この勉強時間で進めると、1年間で約1000時間です。
高3の受験勉強時間の目安は、平日3〜4時間、休日6時間です。長期休暇は課題の量にもよりますが、5時間の勉強時間が目安です。
この学習時間で受験勉強を進めていくと、二次試験までで1500時間です。
高2から受験番協を始める場合は、休日や余裕がある日に少し多めに学習時間を確保して受験勉強を進めていきましょう。
もっとも、受験科目や科目数、開始時期、学校の課題や授業内容、学習への取り組み方により、目安時間以上に学習時間を確保しないといけない場合もあります。長崎大学情報データ科学部合格のためには、普段の授業対策に加えて、上記の勉強時間を目安に受験勉強を進めてみてください。
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長崎大学情報データ科学部に合格するには、長崎大学情報データ科学部の入試科目に対して苦手科目・苦手分野で合格ボーダーライン以上得点を取れるように、入試傾向や現在の自分自身の成績や学力を踏まえて戦略的に勉強に取り組まなければなりません。 しかし、長崎大学情報データ科学部合格に向けて予備校や塾に行くにしても予備校代や塾代が高いだけでなく、講座ごとの申し込みになる為、合わないと思ってもすぐに辞める事が出来ない所が多いようです。
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2027年度（令和9年度）長崎大学情報データ科学部入試に対応した受験対策カリキュラム・学習計画を提供します
長崎大学情報データ科学部合格を目指す受験生のあなたへ。 長崎大学情報データ科学部では全学部で様々な入試方式や日程が設けられており、学部、入試方式、日程によって受験科目が異なります。
長崎大学情報データ科学部対策カリキュラムのポイント
じゅけラボでは、以下の３つのポイントに着目して、長崎大学情報データ科学部の2027年度（令和9年度）入試を受験する方が合格する為に必要な、偏差値偏差値55～60のレベルに達するための受験対策カリキュラム・学習計画を提供しています。
- ポイント1自分の学力レベルに適した勉強
- ポイント2最適な学習プランと正しい勉強法
- ポイント3長崎大学情報データ科学部に合格するために必要な対策
実は、多くの受験生が現状の自分の学力レベルを把握できておらず、自分の学力レベルより高いレベルや赤本などの過去問から受験勉強を始める傾向にあります。参考書や解説集、演習問題の選び方でもそうです。長崎大学情報データ科学部の受験では中学～高校の基礎固めが重要です。長崎大学情報データ科学部に合格する方法とは、テクニックではなく、自身の実力に適切なレベルから順に長崎大学情報データ科学部に合格するために必要な学習内容を、正しい勉強法で効率よくスピーディーに進めることが必要です。
じゅけラボでは、長崎大学情報データ科学部の入試問題はどんな傾向があり、どんな対策が必要なのかを考慮したカリキュラム・学習計画に加え、効率よく受験勉強を進めるための勉強方法を用意しています。まずは学力テストであなたの現状の学力レベルを把握してレベルに合ったカリキュラムを作成し、長崎大学情報データ科学部の2027年度入試に合格するために必要な学習計画と正しい勉強方法を提供します。
また、じゅけラボのカリキュラムは、塾や予備校に通っている生徒でも塾や予備校の勉強の邪魔をすることなく取り組むことが可能です。また、正しい勉強方法が具体的に示してあるので、塾なしで家で勉強する場合にも最適です。
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- 学習計画を自分で立てなくていいから勉強する事だけに集中できるようになります
- 長崎大学情報データ科学部に合格する為の最短ルートで、無駄なく学習できるようになる
- 毎日「何を、どのぐらい」勉強すればいいのか考える必要がなくなります
- 長崎大学情報データ科学部に合格する為に足りていない弱点部分を克服できます
- 自分に合ったカリキュラムだから、途中で挫折せずに学習計画通りに勉強を進める事ができます
- 今、長崎大学情報データ科学部の合格ラインに達していなくても合格できる学力を身につける事ができます
長崎大学情報データ科学部
長崎大学情報データ科学部受験に必要な全科目を受講できて
1ヶ月18,480円（税込）
長崎大学情報データ科学部の総合型選抜入試対策も万全
長崎大学の総合型選抜入試（旧AO入試）対策講座もご用意しております。長崎大学に合わせた徹底的なサポートを提供します。学力試験対策はもちろん、志望理由書の作成から面接対策、小論文、英語外部検定試験対策まで、長崎大学が求める「入学させたい学生」として評価されるためのポイントを押さえたノウハウを指導します。
長崎大学情報データ科学部総合型選抜入試の主な対策内容
志望理由書サポート
長崎大学情報データ科学部への志望動機と自己PRを効果的に行う志望理由書の作成支援
面接対策
長崎大学情報データ科学部の面接項目に準じた面接対策のサポート
小論文対策
論理的な構成力を強化。長崎大学情報データ科学部の傾向に合わせた対策も実施
課外活動のアピール
長崎大学情報データ科学部志望学部のアドミッションポリシーに基づく課外活動をアドバイス
学力試験・共通テスト対策
合格基準をクリアする為のオーダーメイドの弱点補強と得点力向上
英語外部検定試験対策
長崎大学情報データ科学部の出願条件をクリアする英検やTOEICのスコアを確保
じゅけラボでは、長崎大学情報データ科学部の選考基準に対応した総合型選抜入試対策のオーダーメイドの学習プランを提供し、合格に必要なスキルを確実に習得していただけます。
長崎大学情報データ科学部の入試日程
長崎大学情報データ科学部の入試日程
一般選抜 前期日程
| 出願期間 |
2026年（令和8年）1月26日（月）～2月4日（水）〈必着〉 |
| 試験日 |
2026年（令和8年）2月25日（水） |
| 合格発表 |
2026年（令和8年）3月7日（土） |
一般選抜 後期日程
| 出願期間 |
2026年（令和8年）1月26日（月）～2月4日（水）〈必着〉 |
| 試験日 |
2026年（令和8年）3月12日（木） |
| 合格発表 |
2026年（令和8年）3月20日（金） |
長崎大学情報データ科学部の受験情報
長崎大学情報データ科学部の入試方式
一般選抜（前期日程）選抜方法Ａ（文系受験／2026年度）
年度：2026年度入学者選抜（一般選抜学生募集要項）
入試科目・配点
募集人員・入試結果
- 募集人員：70人（選抜方法A・B合計、2026年度）
- 志願者数：36人（2025年度入試結果）
- 受験者数：34人（2025年度入試結果）
- 合格者数：17人（2025年度入試結果）
- 倍率（受験者数÷合格者数）：2.0（2025年度入試結果）
一般選抜（前期日程）選抜方法Ｂ（理系受験／2026年度）
年度：2026年度入学者選抜（一般選抜学生募集要項）
入試科目・配点
募集人員・入試結果
- 募集人員：70人（選抜方法A・B合計、2026年度）
- 志願者数：114人（2025年度入試結果）
- 受験者数：106人（2025年度入試結果）
- 合格者数：69人（2025年度入試結果）
- 倍率（受験者数÷合格者数）：1.5（2025年度入試結果）
一般選抜（後期日程）選抜方法Ａ（文系受験／2026年度）
年度：2026年度入学者選抜（一般選抜学生募集要項）
入試科目・配点
募集人員・入試結果
- 募集人員：15人（選抜方法A・B合計、2026年度）
- 志願者数：28人（2025年度入試結果）
- 受験者数：9人（2025年度入試結果）
- 合格者数：3人（2025年度入試結果）
- 倍率（受験者数÷合格者数）：3.0（2025年度入試結果）
一般選抜（後期日程）選抜方法Ｂ（理系受験／2026年度）
年度：2026年度入学者選抜（一般選抜学生募集要項）
入試科目・配点
募集人員・入試結果
- 募集人員：15人（選抜方法A・B合計、2026年度）
- 志願者数：109人（2025年度入試結果）
- 受験者数：35人（2025年度入試結果）
- 合格者数：16人（2025年度入試結果）
- 倍率（受験者数÷合格者数）：2.2（2025年度入試結果）
学校推薦型選抜Ⅰ（一般枠／2026年度）
年度：2026年度入学者選抜（学校推薦型選抜学生募集要項）
入試科目・配点
募集人員・入試結果
- 募集人員：7人（2026年度）
- 志願者数：10人（2025年度入試結果）
- 受験者数：10人（2025年度入試結果）
- 合格者数：7人（2025年度入試結果）
- 倍率（受験者数÷合格者数）：1.4（2025年度入試結果）
学校推薦型選抜Ⅰ（女子枠／2026年度）
年度：2026年度入学者選抜（学校推薦型選抜学生募集要項）
入試科目・配点
募集人員・入試結果
- 募集人員：3人（2026年度）
- 志願者数：0人（2025年度入試結果）
- 受験者数：0人（2025年度入試結果）
- 合格者数：0人（2025年度入試結果）
- 倍率（受験者数÷合格者数）：—（2025年度入試結果）
学校推薦型選抜Ⅱ（一般枠／2026年度）
年度：2026年度入学者選抜（学校推薦型選抜学生募集要項）
入試科目・配点
募集人員・入試結果
- 募集人員：8人（2026年度）
- 志願者数：15人（2025年度入試結果）
- 受験者数：14人（2025年度入試結果）
- 合格者数：6人（2025年度入試結果）
- 倍率（受験者数÷合格者数）：2.3（2025年度入試結果）
学校推薦型選抜Ⅱ（女子枠／2026年度）
年度：2026年度入学者選抜（学校推薦型選抜学生募集要項）
入試科目・配点
募集人員・入試結果
- 募集人員：7人（2026年度）
- 志願者数：13人（2025年度入試結果）
- 受験者数：12人（2025年度入試結果）
- 合格者数：7人（2025年度入試結果）
- 倍率（受験者数÷合格者数）：1.7（2025年度入試結果）
長崎大学情報データ科学部はどんなところ？
長崎大学情報データ科学部は、情報技術とデータ分析技術を軸に、未来を拓く科学技術を創造し、社会の持続的発展へ貢献する人材を育てる学部です。
数学、プログラミング、統計、コミュニケーションを共通基礎として学び、2年次からISコースまたはDSコースを選び専門性を強化します。
PBL（実社会課題解決プロジェクト）では事業者の課題に取り組み、データ分析、提案、プログラミング、協働の力を実践的に高めます。
データサイエンス応用基礎教育プログラムも整備され、卒業後はIT企業、製造業、公務、大学院進学など幅広い分野で活躍をめざせます。
学科・専攻（コース）の概要
- 情報データ科学科：情報科学とデータ科学の基礎を共通に学び、2年次以降は希望に応じてISコースまたはDSコースで専門性を深めます。
- ISコース：高度な情報科学の知識を生かし、AI化が進むシステムやロボットの開発に貢献できるエンジニアを養成します。
- DSコース：実際の社会課題に対し、データから具体的な解決策を提案できるデータサイエンティストを養成します。
難易度（前年度の入試結果に基づく指標）
