大阪工業大学情報科学部の入試傾向と受験対策とは？

今の偏差値から大阪工業大学情報科学部の入試で確実に合格最低点以上を取る為には、入試傾向と対策を知って受験勉強に取り組む必要があります。

大阪工業大学情報科学部にはどんな入試方式がありますか？

大阪工業大学情報科学部には様々な入試制度があります。自分に合った入試制度・学内併願制度を見つけて、受験勉強に取り組んでください。

大阪工業大学情報科学部に合格する為の勉強法とは？

大阪工業大学情報科学部に合格する為の勉強法としてまず最初に必要な事は、現在の自分の学力・偏差値を正しく把握する事。そして次に大阪工業大学情報科学部の入試科目、入試傾向、必要な学力・偏差値を把握し、大阪工業大学情報科学部に合格できる学力を確実に身につける為の自分に合った正しい勉強法が必要です。

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高３の夏からでも大阪工業大学情報科学部受験に間に合いますか？

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大阪工業大学情報科学部に合格するには？

大阪工業大学情報科学部に合格するには、正しい対策、勉強法を実行する必要があります。そのために、どんな入試方式があるのか、受験できる入試科目は何か、合格最低点や合格ラインについて、偏差値や倍率、入試問題の傾向と対策など、把握しておくべき情報、データがたくさんあります。

大阪工業大学情報科学部に受かるにはどんな学習内容を、どんな勉強法ですすめるのかイメージをしながら見ていきましょう。まだ志望校・学部・コースで悩んでいる高校生も、他の大学・学部と比べるデータとして、大阪工業大学情報科学部の入試情報を見ていきましょう。

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大阪工業大学情報科学部受験対策の
ポイント・勉強法

個別学力検査全体の攻略方針

英語を軸に、数学型か文理型かを早めに決める

情報科学部の前期A日程は、3教科450点満点の均等配点型です。英語は150点で、情報科学部理系型では数学も実質的な軸になるため、英語と数学の標準問題を安定して得点することが合格への基本方針になります。
データサイエンス学科には文理型の選択肢もあり、英語に加えて国語・数学・理科から2科目を選びます。数学が得意なら数学を入れて理系型に近い戦い方をし、国語が得点源なら国語を組み込んで総点を安定させます。

国語と理科は選択の相性で得点源を作る

情報科学部理系型では、英語・数学に加えて国語または理科1科目を選ぶ構成です。理科は物理・化学・生物から選べるため、計算処理が得意なら物理・化学、知識整理と資料読解が得意なら生物を候補にします。
国語は近代以降の文章が対象で、古文・漢文は含まれません。理科で大きな失点が出やすい受験生は、国語の本文根拠を押さえる読解で150点を取りに行く選択も有効です。

大学内共通問題として標準問題の完成度が問われる

前期A日程の各科目は大学内共通問題です。情報科学部固有の専門知識ではなく、英語・数学・国語・理科の高校範囲を、制限時間内に正確に使う力が中心になります。
情報科学部志望者は、数学の計算力と英語の情報処理力を優先して仕上げます。そのうえで、選択科目は「短時間で取り切れる問題が多い科目」を過去問演習で見極め、3教科合計での失点を減らします。

解答方式の違いに合わせて演習する

英語と生物はマーク式、数学・物理・化学は記述式、国語は記述・マーク式です。マーク式では本文・資料・選択肢の照合を速くし、記述式では途中式や根拠を答案に残す練習が必要です。
3教科すべてが150点で並ぶため、1科目だけで合格点に押し上げるより、各科目で標準問題を落とさない学習が重要です。過去問演習では、1科目ごとの完成度だけでなく、3教科を通した疲労と時間配分も確認します。

英語入試傾向と受験対策・勉強法

個別学力検査の構成

この科目の個別学力検査における配点は150点です。情報科学部の前期A日程で課される科目で、英語コミュニケーションⅠ・Ⅱ・Ⅲ、論理・表現Ⅰ・Ⅱ・Ⅲが範囲です。
英語は大学内共通問題です。解答方式はマーク式で、2026年度A日程1日目では会話文、案内文、地図を用いた英文、新聞記事型英文、整序・文法問題を含む構成でした。

出題傾向

会話文や案内文では、日程、場所、費用、人数、比較条件などの細かな情報を整理して読む力が問われます。本文全体の流れをつかみながら、設問ごとに根拠箇所へ戻る読み方が必要です。
英文素材は、旅行、イベント案内、環境問題、地域産業など、情報を読み取って判断する内容が中心です。情報科学部志望者にとっては、英文中の数値・条件・因果関係を整理する力が得点に直結します。
整序・文法問題では、比較、関係詞、動名詞、前置詞句、熟語表現などが問われます。文の意味だけでなく、主語・動詞・目的語・修飾語の位置を判断する力が必要です。

失点しやすいパターン

内容一致問題で、本文に直接書かれていない推測を選ぶと失点します。選択肢を読むときは、本文と一致する部分、本文と逆の部分、本文にない追加情報を分けて判断します。
地図や案内文を含む問題で、位置関係や数値条件を読み飛ばすと誤答につながります。固有名詞、方角、金額、時刻、期限には印を付け、設問ごとに対応箇所を確認します。
整序問題で日本語訳だけを頼りに並べると、語順や前置詞の処理で崩れます。まず動詞を見つけ、文型を決めてから残りの語句を配置します。

対策

長文演習では、本文中の数字、比較表現、固有名詞、因果関係に印を付けながら読みます。設問の根拠を本文中から探す手順を固定すると、マーク式の内容一致問題で迷う時間を減らせます。
語彙は、難語を大量に増やす前に、基本単語の多義語と熟語を例文で整理します。案内文や説明文で使われる check out、take part in、be likely to などの表現を文脈の中で判断できるようにします。
整序問題は、主語・動詞・目的語・補語を先に決める練習を行います。between A and B、not only A but also B、比較級、関係詞節など、まとまりで処理する表現を短文で反復します。
情報科学部では英語が全体の150点を占めるため、英語で大きく崩れると3教科合計が不安定になります。読解、語法、整序を別々に仕上げた後、過去問で制限時間内に全問を処理する練習へ移ります。

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数学入試傾向と受験対策・勉強法

数学①

個別学力検査の構成

この科目の個別学力検査における配点は150点です。数学①は、数学Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ、数学A、数学B、数学Cを範囲とする科目です。
数学①は大学内共通問題です。数学Aは数学と人間の活動を除き、数学Bは数列、数学Cはベクトル、平面上の曲線と複素数平面を含みます。
解答方式は記述式です。2026年度A日程1日目では、小問集合、複素数、指数・対数、図形、場合の数、関数、微分・積分などが出題されました。

出題傾向

数学①は数学Ⅲまで含むため、微分・積分を中心に、関数の性質を正確に処理する力が求められます。情報科学部では、計算の正確さと論理的な答案作成がそのまま得点差になります。
大問は標準問題を中心に構成され、誘導に沿って小問を積み上げる形式が多くなります。前半の結果を後半に使うため、途中の計算ミスが連続失点につながります。
複素数、指数・対数、三角関数、数列、ベクトル、微積分が横断的に問われます。公式を覚えているだけでなく、問題文の条件に合わせて適切な式を選ぶ力が必要です。

失点しやすいパターン

微分で導関数を求めた後、符号変化や定義域を確認しないまま結論を書くと失点します。増減表、極値、変曲点、接線、面積の関係を答案に残す必要があります。
小問集合で計算を急ぐと、指数・対数、根号、分数、符号の扱いで誤りが出ます。最初の大問で失点を重ねると、数学全体の得点が伸びにくくなります。
ベクトルや数列で公式を当てはめるだけの解き方をすると、誘導に対応できません。前問で得た式が次の条件整理にどう使われるかを確認しながら進めます。

対策

数学Ⅲの微積分は、関数の増減、極値、面積、接線、変曲点を一連の流れで演習します。計算結果だけでなく、導関数の符号、グラフの概形、積分区間の意味まで答案に残します。
小問集合対策として、複素数、指数・対数、三角関数、場合の数、図形の基本問題を短時間で解く練習を行います。1問ごとに使った公式を言葉で確認し、誤答は計算ミスか方針ミスかに分けて復習します。
記述式では、立式、変形、条件確認、結論の順で答案を作ります。途中式を省略しすぎると採点者に考え方が伝わりにくいため、主要な式変形は1行ずつ残します。
情報科学部理系型では数学が合否に与える影響が大きくなります。英語と並ぶ得点軸として、数学①を選ぶ受験生は、標準問題を時間内に完答する演習を重ねます。

数学②

個別学力検査の構成

この科目の個別学力検査における配点は150点です。数学②は、数学Ⅰ・Ⅱ、数学A、数学B、数学Cを範囲とする科目です。
数学②は大学内共通問題です。数学Aは数学と人間の活動を除き、数学Bは数列、数学Cはベクトルを含みます。
解答方式は記述式です。数学Ⅲを含まない分、数学ⅠAⅡBCの関数、図形、数列、ベクトル、確率などを正確に処理する力が問われます。

出題傾向

数学②では、数学Ⅲの高度な微積分よりも、数学Ⅰ・Ⅱ・A・B・Cの標準問題を広く正確に解く力が重要です。二次関数、三角関数、指数・対数、図形、数列、ベクトルを横断して出題されます。
データサイエンス学科文理型で数学②を選ぶ場合、英語と合わせて総点を安定させる役割を持ちます。発想力よりも、基本公式を正しく選び、計算を最後まで進める力が得点差になります。
記述式のため、途中式の整理が必要です。図形やベクトルでは、図を描き、条件を式に変換し、求める量までの道筋を答案に示します。

失点しやすいパターン

数学Ⅲを避けて数学②を選んでも、数学Ⅱの三角関数・指数対数・微分積分が弱いと得点が伸びません。特に関数の最大最小、接線、面積、方程式との融合で失点しやすくなります。
ベクトルや数列で、公式を当てはめるだけの解き方をすると、誘導に対応できません。問題文の条件を図や漸化式に置き換え、何を求めるための式なのかを確認します。
確率や場合の数では、重複・順序・条件付きの違いを曖昧にすると誤答になります。数え上げる前に、同じものを区別するか、順序を考えるかを決めます。

対策

数学ⅠAⅡBCの標準問題を、分野別に解ける状態から、入試形式で混ざっても使える状態へ移します。単元ごとの演習後に、複数分野の問題を並べて解き、使う公式を自分で選ぶ練習を行います。
図形・ベクトルでは、条件を図に書き込み、座標、内積、比、面積のどれで処理するかを判断します。答案では、図から読み取った条件を式として残し、計算だけの答案にならないようにします。
関数分野は、グラフの概形、定義域、最大最小、接線をセットで復習します。計算の前に求めるものを確認し、最後に解が条件を満たすかを代入して確かめます。
数学②を選ぶ受験生は、国語や理科との組み合わせで合格点を作ります。数学②で150点中の取りこぼしを減らせるなら、英語と合わせて安定した3教科型の得点戦略を組みやすくなります。

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国語入試傾向と受験対策・勉強法

個別学力検査の構成

この科目の個別学力検査における配点は150点です。情報科学部の前期A日程では、選択科目として国語を利用できます。
国語は大学内共通問題です。出題範囲は現代の国語、言語文化、論理国語で、いずれも古文・漢文を除く近代以降の文章が対象です。
解答方式は記述・マーク式です。2026年度A日程1日目では、評論文を素材に、漢字、語句、空所補充、文脈把握、内容説明、内容一致が出題されました。

出題傾向

文章量が多く、筆者の主張と具体例を整理しながら読む力が求められます。環境、エネルギー、社会システムなど、理工系・情報系学部の受験生にも関連しやすいテーマが扱われます。
漢字の読み書きや語句の問題が含まれます。本文内容を読む力だけでなく、基本語彙を正確に書く力も必要です。
空所補充や内容一致では、段落間の論理関係を追う力が問われます。前後の一文だけでなく、文章全体の主張に合う選択肢を選ぶ必要があります。

失点しやすいパターン

本文の一部だけに合う選択肢を選ぶと失点します。選択肢を主語、理由、結論に分け、本文のどの表現と対応しているかを確認します。
記述問題で、本文中の表現を抜き出すだけでは説明が不足します。問われている理由、対比、指示語の内容を整理し、必要な要素を過不足なく入れます。
漢字や語句を後回しにすると、得点できる問題を落とします。本文読解に入る前後で、知識問題を短時間で処理する順番を決めておきます。

対策

評論文の演習では、段落ごとに主張、理由、具体例、対比を分けて読みます。各段落の役割を短く言い換えることで、空所補充や内容一致の根拠を見つけやすくなります。
記述問題では、設問が求める要素を先に分解します。「なぜ」と問われたら理由、「どういうことか」と問われたら言い換え、「何を指すか」と問われたら指示内容を本文から拾います。
漢字・語句は、評論で使われる抽象語を中心に復習します。制度、効率、資源、循環、価値、構造、持続などの語を、読み書きと意味の両方で整理します。
国語を選択する受験生は、理科よりも短期間で得点を安定させやすい一方、読解に時間を使いすぎると他教科の学習を圧迫します。過去問では、漢字・語句、本文読解、記述の順に時間を配分し、最後まで解答を完成させる練習を行います。

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物理入試傾向と受験対策・勉強法

個別学力検査の構成

この科目の個別学力検査における配点は150点です。情報科学部の前期A日程では、理科の選択科目として物理を利用できます。
物理は大学内共通問題です。範囲は物理基礎・物理で、解答方式は記述式です。
2026年度A日程1日目では、力学、電磁気、熱、波動を中心に、図や条件をもとに式を立てる問題が出題されました。

出題傾向

力学では、ばね、衝突、円運動、力のつり合い、運動方程式などが問われます。公式を代入するだけでなく、物体に働く力と運動の向きを正確に把握する必要があります。
電磁気では、電場・磁場中の荷電粒子の運動やローレンツ力など、力の向きと運動の関係を整理する問題が出ます。図を用いて向きと式を対応させる力が重要です。
熱・波動では、状態変化、圧力、温度、波の進み方などが題材になります。文章中の条件を変数に置き換え、必要な法則を選ぶ力が求められます。

失点しやすいパターン

運動の向きや座標軸を決めずに式を立てると、符号を取り違えます。問題を解く前に、正の向き、速度、加速度、力の向きを図に書き込みます。
力学で力の作用点やつり合いを曖昧にすると、運動方程式が崩れます。ばね、垂直抗力、摩擦、重力、張力を分けて整理します。
電磁気で電場による力と磁場による力を混同すると失点します。電場、磁場、速度、力の向きを図に整理してから式へ移ります。

対策

力学は、力の図を描いてから運動方程式を立てる手順を徹底します。ばね、衝突、円運動、剛体のつり合いでは、座標軸、作用点、向きを毎回書き込みます。
電磁気は、公式暗記だけでなく、向きの判断を含めて演習します。荷電粒子の運動では、電場、磁場、速度、力の向きを図示し、円運動やエネルギーの式へつなげます。
熱・波動は、文章題の条件を表にまとめます。圧力、体積、温度、波長、速さなどの変数を整理し、何が一定で何が変化するかを確認してから式を立てます。
情報科学部で物理を選ぶ場合、数学との相性を生かしやすくなります。記述式で途中過程を示せるように、立式、代入、単位確認、結論の順で答案を作ります。

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化学入試傾向と受験対策・勉強法

個別学力検査の構成

この科目の個別学力検査における配点は150点です。情報科学部の前期A日程では、理科の選択科目として化学を利用できます。
化学は大学内共通問題です。範囲は化学基礎・化学で、解答方式は記述式です。
2026年度A日程1日目では、理論化学、無機化学、有機化学、高分子、平衡や反応量計算を含む構成でした。

出題傾向

理論化学では、物質量、濃度、気体、酸塩基、酸化還元、平衡などの計算力が問われます。反応式を正しく立て、係数比から物質量を処理する力が必要です。
平衡や反応量の問題では、数値計算だけでなく、文字式を使って条件を整理する力が求められます。途中の式変形を正確に残す記述力も重要です。
有機・無機・高分子では、物質名、反応条件、生成物、性質の違いが問われます。暗記だけでなく、反応式や構造式を使って理解する学習が必要です。

失点しやすいパターン

反応式の係数を誤ると、モル計算や平衡計算が連続して崩れます。最初に反応式を確認し、係数比と物質量の対応を表にします。
平衡問題で、初期量、変化量、平衡時の量を分けずに計算すると、文字式の扱いで混乱します。各段階の量を整理してから式を立てます。
有機化学で官能基の性質だけを覚えると、反応経路や生成物の判断で失点します。構造式、反応条件、生成物をつなげて整理します。

対策

理論化学は、物質量、濃度、気体、熱化学、酸塩基、酸化還元、平衡を優先して演習します。計算のたびに単位を書き、どの量を求めているかを式の横に残します。
平衡は、反応式、初期量、変化量、平衡時の量を表にしてから解きます。数値問題を解いた後に、同じ流れを文字式で再現すると、記述式でも対応しやすくなります。
有機化学は、官能基、反応条件、生成物を反応経路で整理します。アルコール、アルデヒド、カルボン酸、エステル、芳香族化合物、高分子のつながりを図にします。
化学を選ぶ受験生は、計算問題を最後まで書き切る練習を行います。情報科学部の3教科均等配点では、化学150点を安定させることで英語・数学の負担を軽くできます。

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生物入試傾向と受験対策・勉強法

個別学力検査の構成

この科目の個別学力検査における配点は150点です。情報科学部の前期A日程では、理科の選択科目として生物を利用できます。
生物は大学内共通問題です。範囲は生物基礎・生物で、解答方式はマーク式です。
2026年度A日程1日目では、人体、生態、遺伝、代謝、植物、図表読解などを含む構成でした。

出題傾向

人体分野では、神経系、内分泌系、血糖調節、体液循環、筋収縮などが問われます。用語の暗記だけでなく、刺激から反応までの流れを説明できる理解が必要です。
生態分野では、バイオーム、遷移、生産構造、個体群、環境条件など、図表を読み取る問題が出ます。知識と資料中の条件を結びつけて判断します。
マーク式であっても、選択肢には似た用語や細部の違いが含まれます。用語の意味、働き、位置、順序を正確に区別する力が得点差になります。

失点しやすいパターン

神経系や内分泌の働きを単語だけで覚えると、器官名と作用の対応で迷います。自律神経、ホルモン、標的器官、反応を表で整理します。
図表問題で知識だけを頼りに選ぶと、資料中の条件を見落とします。グラフの軸、単位、増減、比較対象を確認してから選択肢を読みます。
似た用語を区別できないと、マーク式の細かな正誤判断で失点します。赤血球と白血球、左心房と右心房、アクチンとミオシンなどを対にして整理します。

対策

人体分野は、用語を単独で覚えず、刺激、情報伝達、反応の順に整理します。神経、ホルモン、筋収縮、血液循環を流れ図にすると、似た用語の混同を減らせます。
生態分野は、バイオームや遷移を図表とセットで復習します。年降水量、年平均気温、植生、生産構造図を対応させ、図から読み取れることを言葉にします。
マーク式対策では、正解を選ぶだけでなく、誤りの選択肢を正しい表現に直します。どの語句が不適切なのかを確認すると、似た問題で再現しやすくなります。
生物を選ぶ受験生は、知識問題を短時間で処理し、図表読解に時間を残します。物理・化学より計算負担を抑えられる一方、用語の正確さと資料読解の精度で差がつくため、教科書本文、図、実験・観察問題を対応させて学習します。

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大阪工業大学情報科学部合格に必要な勉強時間はどれくらい？

インフォグラフ

大阪工業大学情報科学部に合格するために必要な受験勉強時間は、3000時間が目安です。
大阪工業大学情報科学部合格のためには、高校1年生から受験勉強を開始するのが望ましいです。受験勉強をいつから始めるのが良いかと気にする高校生が多いですが、思い立った時か初め時です。少しずつで良いので今から大阪工業大学情報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1200時間です。

高3の受験勉強時間の目安は、平日4時間、休日7時間です。長期休暇は課題の量にもよりますが、5〜7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、試験まで約1400時間です。
高2から受験勉強を始める場合は、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。最難関の私立大学である大阪工業大学情報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。

大阪工業大学情報科学部に合格する為の勉強法・大阪工業大学情報科学部に強くて安い予備校、専門塾をお探しなら

大阪工業大学情報科学部に合格するには、大阪工業大学情報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、大阪工業大学情報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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その他費用	ー	ー	担任指導費：30,000円模試費：12,000円	ー
1年間の合計費用の目安（季節講習を含む）	100万円	100万円	70万円〜150万円	19.5万円〜

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大阪工業大学情報科学部受験では、ただ授業を受けるだけではなく、受験方式・現在の学力・使う科目に合わせて、何をどの順番で進めるかを管理することが重要です。

情報科学部は受験方式によって必要な科目や配点が変わるので、得意不得意に応じて学習の優先順位を整理して進めることが大切です。

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大阪工業大学情報科学部

大阪工業大学情報科学部受験に必要な全科目を受講できて

1ヶ月16,280円（税込）

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大阪工業大学情報科学部の総合型選抜入試対策も万全

大阪工業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。大阪工業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、大阪工業大学が求める「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。

大阪工業大学情報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

大阪工業大学情報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

大阪工業大学情報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。大阪工業大学情報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

大阪工業大学情報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

大阪工業大学情報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、大阪工業大学情報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。

大阪工業大学情報科学部に
総合型選抜入試で合格！

オーダーメイドの総合選抜対策

大阪工業大学情報科学部の入試日程

一般選抜A日程（前期・均等配点型）

出願期間	令和9年1月4日（月）～1月18日（月）
試験日	令和9年1月28日（木）・29日（金）
合格発表	令和9年2月17日（水）
備考	英数国理各150点。均等配点

一般選抜B日程（前期・均等配点型）

出願期間	令和9年1月4日（月）～1月22日（金）
試験日	令和9年2月4日（木）
合格発表	令和9年2月17日（水）
備考	情報も選択可

一般選抜D日程（後期・高得点2教科型）

出願期間	令和9年2月15日（月）～2月25日（木）
試験日	令和9年3月6日（土）
合格発表	令和9年3月18日（木）
備考	高得点2教科で判定

大学入学共通テスト利用C日程（前期）

出願期間	令和9年1月4日（月）～1月21日（木）
試験日	個別試験なし（共通テストの成績を利用）
合格発表	令和9年2月17日（水）

大学入学共通テスト利用C日程（後期）

出願期間	令和9年2月15日（月）～2月25日（木）
試験日	個別試験なし（共通テストの成績を利用）
合格発表	令和9年3月18日（木）
備考	外部英語検定みなし得点あり

大学入学共通テスト併用型AC日程

出願期間	2027年1月4日（月）～1月18日（月）
試験日	一般選抜A日程と同一日（2027年1月28日〈木〉・1月29日〈金〉）＋大学入学共通テストの成績
合格発表	2027年2月17日（水）
備考	一般選抜A日程を受験したうえで、大学入学共通テストの成績と合わせて判定します。

大学入学共通テスト併用型BC日程

出願期間	2027年1月4日（月）～1月22日（金）
試験日	一般選抜B日程と同一日（2027年2月4日〈木〉）＋大学入学共通テストの成績
合格発表	2027年2月17日（水）
備考	一般選抜B日程を受験したうえで、大学入学共通テストの成績と合わせて判定します。

大学入学共通テスト併用型DC日程

出願期間	2027年2月15日（月）～2月25日（木）
試験日	一般選抜D日程と同一日（2027年3月6日〈土〉）＋大学入学共通テストの成績
合格発表	2027年3月18日（木）
備考	一般選抜D日程を受験したうえで、大学入学共通テストの成績と合わせて判定します。