立正大学データサイエンス学部総合型選抜の入試傾向と受験対策とは？

立正大学データサイエンス学部総合型選抜で合格を目指すには、入試傾向を把握し、志望理由書・小論文・面接・学力試験を含めた対策を進めることが重要です。

立正大学データサイエンス学部総合型選抜にはどんな入試方式がありますか？

立正大学データサイエンス学部では総合型選抜が実施されており、出願書類、第1次選考、第2次選考、大学入学共通テストの成績などを組み合わせて総合的に評価されます。

立正大学データサイエンス学部総合型選抜に合格する為の勉強法とは？

まず現在の学力や強みを把握し、立正大学データサイエンス学部総合型選抜の出願条件や選考方法に合わせて、志望理由書、小論文、面接、学力試験を戦略的に対策することが大切です。

立正大学データサイエンス学部総合型選抜受験に向けていつから受験勉強したらいいですか？

総合型選抜対策は早ければ早いほど有利です。高1・高2のうちから志望理由や活動実績を準備しておくことで、出願時期に余裕を持って対策できます。

高１から立正大学データサイエンス学部総合型選抜合格に向けて受験勉強したら合格できますか？

高1から準備を始めれば、自己分析、評定、活動実績、文章力、面接力を段階的に積み上げやすく、合格可能性を高めやすくなります。

高３の夏からでも立正大学データサイエンス学部総合型選抜受験に間に合いますか？

可能性はありますが、出願までの期間が短いため、志望理由書、小論文、面接、必要に応じた学力試験対策を優先順位をつけて進める必要があります。

高３の9月、10月からでも立正大学データサイエンス学部総合型選抜受験に間に合いますか？

状況次第では間に合う可能性がありますが、現状の学力・実績・出願条件との距離を確認し、限られた期間で必要な対策を絞って進めることが重要です。

高３の11月、12月の今からでも立正大学データサイエンス学部総合型選抜受験に間に合いますか？

時期的にかなり厳しい場合もありますが、状況によっては対応可能なケースもあります。現状を確認したうえで、最短距離の対策を組む必要があります。

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立正大学データサイエンス学部アドミッションポリシー（入学者受入れの方針）

データサイエンス学部

入学者受入れの方針（アドミッション・ポリシー）

データサイエンス学部データサイエンス学科では、学科の教育目標に共感した、下記のような者の入学を期待します。

データサイエンス学の専門的知識の修得に必要となる基礎的な学力を有している者。
データサイエンスに対する強い知的好奇心と学修意欲を持つ者。
高等学校等の学習履歴にかかわらず、データサイエンス技術とその技術を活用することが出来る諸分野（ビジネス・観光・社会・スポーツなど）に強い関心を持ち、現代社会・経済の諸問題の解決に意欲を持つ者。

〔学力の三要素に即した求める人物像〕

＜主体性を持ち、多様な人々と協働しつつ学習する態度＞

現代社会・経済の諸問題を解決するために、失敗を恐れず果敢にチャレンジできる者。データサイエンス学部では、データを多様に使って、社会経済の諸問題を発見し、それを解決する強い関心・意欲を持つことが求められます。
現代社会・経済の諸問題を解決するために、他者とのコミュニケーションを積極的に行う姿勢が身についている者。データサイエンス学部では、社会経済の諸問題を発見するために、常に多くの人と対話し、問題意識を共有することが求められます。
世代や国籍にとらわれることなく、自ら働きかけ協働することができる者。データサイエンス学部では、世界規模での社会経済の諸問題を解決するために、世代や国籍を超えた協力・協働が求められます。
社会調査士や統計検定のようなデータサイエンティストに関わる資格を取得する意欲を持っている者。データサイエンス学部では、数多くの技術や技能を身につけることが求められます。その学修過程で、データサイエンス関連の資格を取得することを推奨します。

＜思考力・判断力・表現力＞

現代社会・経済の諸問題について強い知的関心を持ち、論理的に考えることができる者。データサイエンス学部では、アルゴリズムのデザインやプログラム作成に関して、社会経済の制度や法律を理解し、それを論理的に表現することが求められます。高等学校では「国語」「地理歴史・公民」「外国語」「数学」「理科」「情報」などを総合的にバランスよく学ぶことが求められます。
新たに得られた知識や情報をプレゼンテーションなどの方法を用いて適切に表現し、相手に内容を正確に伝えることができる者。データサイエンス学部では、自分の発見した問題やその解決方法を、第三者に適切に説明することが求められます。自分の考え方や論理をわかりやすく、かつ厳格に伝える表現力が求められます。

＜知識・技能＞

高等学校等においてデータサイエンス学に係る数学、国際的情報交換に欠かすことが出来ない外国語に関する能力・知識を身につけている者。データサイエンス学部では、数学・統計学・英語は共通言語として日常的に使われます。これらは学修科目というよりは、日常生活で必要な能力・知識であるという位置づけです。これらの能力・知識を日々高めていくことが求められています。
データサイエンス学の修得に深く関連するコンピュータやネットワーク活用の基礎的な能力を身につけている者。データサイエンス学部では、コンピュータやインターネットは、日常的に使う道具です。その道具の仕組みや注意点についてよく理解し、その上で、プログラミングをしたり、アプリを開発したりすることが求められています。

〔高等学校等で習得すべき具体的内容〕

国語

データサイエンス学やそれに関連する分野の専門書や学術論文などを理解し最新の知識や技術を修得するための読解力、自身の考えを正確に相手に伝えるための表現力や文章力。データサイエンス学部では、問題設定能力や問題解決能力の修得を目指しますが、問題や解決策は、最終的には適切な国語によって表現されなければなりません。自分の考えを適切な国語を使って、伝えることは非常に大切なことです。

外国語

データサイエンス学やそれに関連する分野の知識を獲得するために必要な英文法・語彙力・リーディング・リスニングの基礎的な能力、および新たに得られた知識や情報を発信するために必要となるライティング・スピーキングの基礎的な能力。データサイエンスの世界には国境はありません。他国の人々との交流をスムーズに行うためには、実用に耐える英語能力は必須です。データサイエンスに関する最新の研究成果や発見も多くは英語で発表されます。こちらからも英語で発信をすることで、初めて国際的な認知が得られます。総合的な英語能力を身につけることを求めます。

地理歴史・公民

現代社会の仕組みや諸問題に関する基礎的な知識。データサイエンスの基礎になる問題発見の多くは社会制度や歴史的課題に関する分野で行われます。また、プログラムやアプリの作成において、社会の仕組みや法律、制度に関する知識が求められることも多く、その知識を身につけておくことも必要です。

数学

グラフや基礎的数式および数理的な構造を理解し、それを応用することによって論理的な思考を展開する能力。データサイエンスの世界では、最適化問題を解くために微分・積分や行列の基礎知識を、統計分析を行うために確率・統計の基礎知識を使用するため、数学の基礎知識を身につけておくことが必要です。

情報

データサイエンス学の修得に深く関連するコンピュータやネットワーク活用の基礎的な能力。データサイエンスの世界では、コンピュータやインターネットを活用して、データの取得、データの前処理や分析を頻繁に行うため、基礎的なコンピュータやネットワークに関する知識・能力が求められます。

〔入学前に求められる学習活動、学習歴〕

上記のように、データサイエンス学部の学びでは、様々な領域の学力をバランスよく身につけていることが求められます。そこでまず、高等学校までの正課の学びに取り組み、基本的な知識・能力を身につけておくことが大切です。

データサイエンスの世界では、社会経済の諸問題の発見とその解決を目指すことから、社会科学的な視点と数理科学的な視点の両方が求められます。そのためには高等学校でも、社会問題に関する意識を高め、他の人とコミュニケーションをとり、人を説得する能力を身につけておくことも大切です。

引用元：立正大学公式サイトデータサイエンス学部「三つの方針（アドミッション・ポリシー）」

立正大学データサイエンス学部出願条件

総合型選抜[活動評価型] 前期

対象：データサイエンス学部。専願。

出願期間	2026年9月1日～9月10日
試験日	46312
合格発表	46328

出願期間	2026年11月17日～11月25日
試験日	46361
合格発表	46367

出願期間	2027年2月17日～2月24日
試験日	46452
合格発表	46458

出願期間	2026年11月1日～11月6日16:00(締切日消印有効)
試験日	46348
合格発表	46357

出願期間	2026年10月22日～10月28日16:00
試験日	46348
合格発表	46357

出願期間	2026年10月22日～10月28日
試験日	46341
合格発表	46357

立正大学データサイエンス学部 総合型選抜入試の専門対策オーダーメイドカリキュラム

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CONTENTS

立正大学データサイエンス学部アドミッションポリシー（入学者受入れの方針）

入学者受入れの方針（アドミッション・ポリシー）

〔学力の三要素に即した求める人物像〕

＜主体性を持ち、多様な人々と協働しつつ学習する態度＞

＜思考力・判断力・表現力＞

＜知識・技能＞

〔高等学校等で習得すべき具体的内容〕

国語

外国語

地理歴史・公民

数学

情報

〔入学前に求められる学習活動、学習歴〕

立正大学データサイエンス学部出願条件

総合型選抜[活動評価型] 前期

総合型選抜[活動評価型] 中期

総合型選抜[探究実践型] 前期(一般)

総合型選抜[探究実践型] 中期

総合型選抜[探究実践型] 後期

学校推薦型選抜[公募制推薦選抜(多面的評価型)]

特別選抜[専門高校(学科)・総合学科生徒対象選抜]

総合型選抜[基礎学力テスト型]

学校推薦型選抜[指定校制推薦選抜]

特別選抜[社会人対象選抜]

立正大学データサイエンス学部選考方法

総合型選抜[活動評価型] 前期

総合型選抜[活動評価型] 中期

総合型選抜[探究実践型] 前期(一般)

総合型選抜[探究実践型] 中期

総合型選抜[探究実践型] 後期

学校推薦型選抜[公募制推薦選抜(多面的評価型)]

特別選抜[専門高校(学科)・総合学科生徒対象選抜]

総合型選抜[基礎学力テスト型]

学校推薦型選抜[指定校制推薦選抜]

特別選抜[社会人対象選抜]

立正大学データサイエンス学部総合型選抜入試日程

総合型選抜[活動評価型] 前期

総合型選抜[活動評価型] 中期

総合型選抜[探究実践型] 前期(一般)

総合型選抜[探究実践型] 中期

総合型選抜[探究実践型] 後期

学校推薦型選抜[公募制推薦選抜(多面的評価型)]

特別選抜[専門高校(学科)・総合学科生徒対象選抜]

総合型選抜[基礎学力テスト型]

学校推薦型選抜[指定校制推薦選抜]

特別選抜[社会人対象選抜]

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