専門統計調査士の学習を、情報系・データサイエンス系の推薦対策に生かしたい高校生へ。調査票や標本の設計を学び、回答の偏りや分析の限界まで考えた経験は、大学で学びたいことを説明する材料になります。
調査を設計し、結果の信頼性を検討した過程まで実績にまとめましょう。2027年度の北見工業大学、東京電機大学、工学院大学を例に、資格と調査・分析を生かす準備を紹介します。
専門統計調査士の範囲と受験方式
専門統計調査士は、調査の企画・運営、実施と指導、データの利活用などを扱います。統計検定2級合格程度の専門知識に加え、調査データの作成過程や利用上の留意点を評価する試験です。CBT方式の5肢選択40問、90分で、100点満点の65点以上が合格水準です。
専門統計調査士の認定には、統計調査士と専門統計調査士の両試験への合格が必要です。専門の試験だけに合格した段階と、認定を受けた段階は分けて記載してください。一方の合格後にもう一方へ進む場合は、公式の認定経過措置と試験合格の有効期間も確認しましょう。
調査と分析の学びを伝える大学・方式
| 大学・方式 | 学びを伝える資料・選考 | 準備したい内容 |
|---|---|---|
| 北見工業大学・総合型選抜ユニット確定枠 | 学修計画書・面接 | 標本設計や偏りの検討を学修計画へ |
| 東京電機大学理工学部・総合型選抜（AO） | 活動報告書・発表等 | 調査票の改善と検証過程を活動報告へ |
| 工学院大学情報学部・探究成果活用型選抜 | 探究報告書・発表 | 調査・分析の探究成果と発表経験 |
表は、関連する学習・活動を伝える方式の例です。この資格名による一律の加点や、資格だけでの出願を示すものではありません。
北見工業大学は調査で生まれた問いを学修計画へ
学修計画書の記入上の注意には、「これまでの学び」を入学後・卒業後へどう生かすか記載するよう示されています。専門統計調査士で学ぶ調査の設計や品質の考え方を、学校で行った調査の改善と結びつければ、取得した知識をどう使い、大学で何を深めたいかを説明できます。
工学部先進工学科の総合型選抜ユニット確定枠は、学びたい工学分野が定まっている人の意欲・適性等を評価します。データサイエンスを志望するなら、標本の偏りや欠測を検討した経験から、大学でさらに学びたい推定・分析の方法へつなげる準備が考えられます。
高校等卒業者・2027年3月卒業見込み者などが対象で、出願資格に評定の数値基準はありません。数学Ⅰと物理基礎または化学基礎の確認試験、個人面接、調査書・学修計画書で選考されます。共通テストは課さず、合格した場合は必ず入学する意思が必要です。
出典：北見工業大学「学修計画書の記入上の注意」2ページ、2027年度総合型選抜要項1〜2・4ページ
東京電機大学はデータを扱う過程を活動報告へ
理工学部の総合型選抜（AO）では、事前課題・活動報告書等による一次選考と、発表・口頭試問を含む面接による二次選考があります。例えば、質問の順番や表現を変えた試行を記録し、回答の集まり方に違いが出た理由を考察すると、改善の過程が伝わります。
高校等卒業者・2027年3月卒業見込み者などが対象です。高校卒業資格のルートでは、数学・外国語がそれぞれ3.3以上。普通科は数学Ⅰ・Ⅱ・A・B・Cと英語コミュニケーションⅠ・Ⅱ、工業科・総合学科等は数学Ⅰ・Ⅱと英語コミュニケーションⅠの履修が必要です。理工学部は他大学と併願できます。
出典：東京電機大学「2027年度総合型選抜要項」4・6〜9ページ
工学院大学は理数系の探究と発表経験が必要
情報学部の探究成果活用型選抜は、2027年3月卒業見込みで、理数系の探究活動と、学内外の発表または外部コンクール等への提出経験がある人が対象です。普通科・理数科は全体評定3.2以上、専門学科は3.5以上などの条件があります。
一次は数学・英語の基礎学力調査と探究書類、二次は探究の発表と口頭試問を含む面接です。他大学と併願できます。情報学部の情報科学科などを検討するなら、調査設計からデータ処理、分析結果の活用までを理数系の探究としてまとめる方法が考えられます。
出典：工学院大学「2027年度探究成果活用型選抜要項」3〜5ページ
小規模な試行調査で、質問と回収方法を改善する
例えば、学校の許可を得て、校内の学習場所の利用状況を調べる探究が考えられます。対象となる生徒と調査する時間帯を決め、利用した場所と滞在時間（分）などを尋ねます。少人数の任意・無記名の試行調査で、答えにくい表現や選択肢の不足を確かめてみましょう。
本調査では個人が特定される項目を避け、利用場所の選択割合と、滞在時間などの数量を区別して集計します。回答しなかった人が多い学年や、調査できなかった時間帯がないかを点検し、学校全体へどこまで当てはめられるか考察してください。
質問票の変更前後、対象と回収状況、集計コード、図表を残すと、判断の根拠を説明できます。Pythonを使うなら、集計の再現や欠測の点検から始め、分析手法は自分で説明できるものを選びましょう。
FLOW実績づくりから出願まで、高校生活の流れに沿って支えます
- STEP 01高1〜高2資格・コンテストに挑戦
理系大学が評価する資格やコンテストに、知識ゼロから挑戦します。
- STEP 02高2〜高3春高大接続プログラムに挑戦
大学・研究機関の講座や研究体験への参加を、応募から支援します。
- STEP 03高3夏〜秋出願書類と面接で仕上げる
志望理由書と面接に向けて、資格や探究の経験を自分の言葉で説明できるように支援します。
- 合格第一志望
合格へ
スキルパスで資格を推薦の実績へ育てる
スキルパスは、資格対策と実績の組み合わせ方を熟知したうえで、調査目的から質問票・標本・回収・分析へ進む学習を支援します。専門統計調査士の範囲と2級程度の統計知識を確認し、自分の調査のどの判断に使ったか、説明できるところまで深めます。
試行調査の改善点やPythonでの集計を成果物にし、認定状況と実際の活動を区別して報告書へ整理します。大学別の志望理由書、探究発表、調査の偏りや手法の選択を問う面接まで、オンラインの個別指導で徹底伴走します。
資格の取得から大学別の出願準備まで、今の学習状況に合う進め方を無料受験相談でご案内します。下のフォームからご相談ください。
