京都女子大学データサイエンス学部に受かるには？入試情報・偏差値・受験対策

※本記事は2023年8月時点の情報です。最新情報は学校公式HPをご確認ください。

京都女子大学データサイエンス学部に合格するための受験対策

偏差値・難易度

京都女子大学データサイエンス学部の偏差値は、入試方式によって異なり47.5～50.0程度です。大学入学共通テストでは、6.5～7割程度の得点率が求められます。2023年度一般選抜の実質倍率は、前期が1.6～1.8倍、後期が1.2倍となっています。

 

入試の特徴・合格するための勉強のポイント

京都女子大学データサイエンス学部の入試は、総合型選抜、公募型学校推薦選抜、一般選抜、共通テスト利用型選抜など多岐にわたります。一般選抜はさらに、前期（A～D方式）と後期に分かれています。試験科目について、A方式は3科目型（スタンダード型）と2科目型（数学重視型）があり、3科目型は〈国語・英語・数学〉、2科目型は〈数学〉が必須と〈国語・英語〉より1科目を選択します。B方式は〈数学〉が必須、〈国語・英語・日本史・世界史・生物・化学〉から1科目を選択して受験します。C方式は、B方式と大学入学共通テストの併用、D方式は、B方式と英語外部試験スコアの併用となるため、方式独自の試験はありません。後期は〈国語・英語〉の2科目での試験となりますが、大学入学共通テストのうち数学に関する指定科目の得点を加えた3科目で合否判定されます。各方式の詳細などは必ず募集要項を確認し、受験する入試方式に合った対策を行いましょう。

 

 

京都女子大学データサイエンス学部の科目別傾向と対策

国語の試験傾向と対策

《2023年度 一般選抜前期》

A方式は試験時間80分の大問2題構成で、現代文と古文から出題されます。B方式は試験時間120分（2科目）の大問3題構成で、大問1（現代文）が必答問題、大問2（現代文）と大問3（古文）が選択問題となり、試験当日にいずれかを選択します。解答形式はすべてマークシート方式となるため、マークミスやマーク漏れなどケアレスミスをしないよう注意が必要です。現代文は2,000～3,500字程度の評論文が多く出題されており、テーマは歴史や哲学、文学に関するものとなります。漢字問題や語句の意味を問う知識問題も含まれます。本文全体の内容理解が問われるため、国語の基盤である語彙力と、それを基にした読解力を養いましょう。古文は受験生にとってあまり馴染みのない作品や知名度の高くない古典からの出題が多く見られます。古文を正確に読解する力が問われるため、古語や文法の知識、古典常識などを身につけておく必要があります。複数年分の過去問に取り組み、出題傾向や形式に慣れておくことが大切です。

〈発達教育学部・家政学部・現代社会学部・法学部と同様〉

 

数学の試験傾向と対策

《2023年度 一般選抜前期》

A方式は試験時間80分の大問3題構成で、大問1が必答問題、大問2.3が選択問題となり、試験当日にいずれかを選択します。2024年度は大問4題構成で、大問1.2が必答問題、大問3.4が選択問題の予定です。B方式は試験時間120分（2科目）の大問3題構成で、大問1が必答問題、大問2.3が選択問題となります。解答形式は、A方式が記述式、B方式がマークシート方式となり、選択問題によって出題範囲が異なります。選択問題について、A方式2科目型とB方式は〈数学Ⅱ・B〉の問題を選択する必要があります。2次関数や微分積分、図形と計量、図形の性質が頻出分野となるため、重点的に対策を行いましょう。全体的に標準レベルの問題となるため、教科書を活用して各分野の公式や定理を理解し、例題、練習問題、章末問題、発展問題と徐々に難易度を上げて問題を解き、さらに複数年分の過去問で出題傾向や形式に慣れておくことが大切です。

 

英語の試験傾向と対策

《2023年度 一般選抜前期》

A方式は試験時間80分の大問5題構成、B方式は試験時間120分（2科目）の大問4題構成で、長文読解問題、会話文問題、文法・語法・熟語問題、語句整序問題が出題されており、A方式は長文読解問題が2題となります。全体を通して基本的な英語力を総合的に測ります。単語や熟語、文法・語法、会話表現などの知識をしっかりと身につけ、長文読解問題や会話文問題に取り組みましょう。問題集や複数年分の過去問など、多くの問題で演習を重ねることが大切です。

〈文学部・発達教育学部・家政学部・現代社会学部・法学部と同様〉

 

地歴公民の試験傾向と対策

《2023年度 一般選抜前期 B方式》

・日本史

試験時間は2科目合わせて120分の大問4題構成です。解答形式は、すべて記号選択となります。時代別では古代～近現代まで、分野別では政治、社会経済、外交、文化の幅広い範囲から出題されます。苦手分野を作らないように、満遍なく学習する必要があります。全体的に基本事項からの出題となるため、教科書の学習を中心に、史料集にも目を通しておくことが大切です。用語を暗記するだけではなく、歴史事象の背景や結果などと合わせて理解しておきましょう。

 

・世界史

試験時間は2科目合わせて120分の大問4題構成です。解答形式はすべて選択式となります。時代別では古代～近現代まで、分野別では政治史や外交史を中心に、欧米史、アジア史、文化史、宗教史、地域別では欧米（ヨーロッパ）やアジア（中国・朝鮮）と幅広い範囲から出題されます。一部やや細かい内容を問う問題も含まれますが、大半は標準的な問題となるため、教科書や参考書を中心に学習しておきましょう。用語を覚える際には、出来事の経緯や結果、年号、前後の出来事なども含めて覚えておくことが大切です。

 

理科の試験傾向と対策

《2023年度 一般選抜前期 B方式》

・生物

試験時間は2科目合わせて120分の大問4題構成です。解答形式はマークシート方式となります。生物基礎の全範囲と生物の「生態と環境」「生物の進化と系統」を除く範囲から出題されます。全体的な難易度は大学入学共通テストと同程度となります。教科書の重要語句に関する知識を問う問題が多く、論述問題はありませんが、計算問題も多く出題されており、暗記のみでは対応が難しくなっています。まずは、重要語句を丁寧に確認し、教科書の例題や章末問題、複数年分の過去問を活用して、計算問題に慣れておくことが大切です。また、実験・観察問題も出題されるため、対策を怠らないようにしましょう。

 

・化学

試験時間は2科目合わせて120分の大問4題構成で、大問の一部がAとBに分かれた中問形式になる場合があります。化学基礎の全範囲と、化学の「高分子化合物の性質と利用」を除いた範囲から満遍なく出題され、解答形式はマークシート方式となります。全体的な難易度は基礎～標準レベルですが、一部思考力を要求される問題も含まれます。あいまいな知識だけでは対応が難しいため、教科書をしっかりと読み込み、知識の理解を深めましょう。また、計算問題も多く出題されるため、日頃から計算過程を書きながら解き進め、計算ミスをしないよう意識しておくことが大切です。

 

 

京都女子大学データサイエンス学部基本情報

公式サイト

京都女子大学データサイエンス学部：https://www.kyoto-wu.ac.jp/gakubu/faculty/data/index.html

 

基本情報

創立年

2023年

教育理念

「京都女子大学 人材養成・教育研究上の目的」のもと、データサイエンスに関する教育・研究を通じて、社会の諸課題を発見する感性、科学的に洞察するためのデータ収集・処理・分析能力を身につけ、企業、行政等をはじめとした社会の様々な場面で、データサイエンスの深い教養と専門知識を活かして課題解決に貢献できる人材の養成を目的としています。

 

引用元：データサイエンス学部 人材養成・教育研究上の目的 | 京都女子大学

 

京都女子大学データサイエンス学部の特徴

京都女子大学データサイエンス学部は、〈統計学〉〈社会科学〉〈情報学〉の3つの領域を組み合わせた文理融合のカリキュラムを用意し、AIやビックデータを活用して、新たな価値を創造することのできる人材育成に取り組んでいます。具体的には、文化計量学やマーケティング、AI・機械学習、プログラミングなどの科目が用意されています。そのほか、行政・企業等と連携したPBL（ 課題解決型学習）を展開しており、実社会で生きる力を身につけることができます。

 

 

京都女子大学データサイエンス学部キャンパス情報

東山キャンパス

学部：文学部・発達教育学部・家政学部・現代社会学部・法学部・データサイエンス学部・心理共生学部

住所：〒605-8501 京都市東山区今熊野北日吉町35

 

 

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