UTokyoGSC-Nextを推薦入試に生かすには｜研究実績と受験対策【2027年度】

東京大学UTokyoGSC-Nextでは、科学の講義から研究計画、大学研究室での課題研究へ学びを広げられます。推薦対策で大切なのは、参加した大学名に、自分で考え、試して得た成果を添えることです。2026年度公表の内容と、2027年度入試で成果を伝える方法を紹介します。

UTokyoGSC-Nextで学べることと参加条件

2026年度の第二段階は、4月時点の高1・高2、中等教育学校4・5年、高専1・2年が対象です。翌2027年度（2028年3月まで）も高校生として参加できることが条件です。自己推薦文と、興味のある科学技術の疑問・解決方法を考えたレポートを提出します。募集は5月18日正午まで延長され、終了しています。

出典：2026年度募集要項

第二段階は、数学や統計、科学英語、STEAM型学習を踏まえ、研究提案書を作ります。2026年度は7月から講義、11月に成果発表と研究提案書提出の予定です。第二段階から第三段階へは、さらに選抜があります。研究室での研究が全員に約束されるわけではありません。

出典：第二段階・2026年度の学習と日程

第三段階は研究室で実験やデータ分析を行い、活動ごとのポートフォリオ、中間・最終レポート、成果発表へ進みます。研究テーマは本人の提案をもとに調整します。2027年度の新規募集日程は、今後の公式発表を確認してください。

出典：第三段階の研究と成果

第二段階だけの参加を前提とした応募はできません。他機関のGSC・STELLAへ応募はできますが、同時受講はできず、採択後は1機関を選ぶ必要があります。

出典：参加についてのFAQ

参加した経験を、推薦で伝わる成果へ

例えば、センサーの測定値を扱う研究なら、条件や誤差を変えて比較した記録を残しましょう。研究者の助言、自分が担当した作業、予想と違った結果を分けると、本人の工夫が伝わります。第二段階の研究計画と、第三段階で実施した研究も区別してください。

資格と研究成果をどう組み合わせるか

データを扱うテーマなら統計検定2級、プログラムを作るなら基本情報技術者やITパスポート、数式の理解には数学検定などが考えられます。研究に必要な知識を資格学習で補い、実際の検証に使うことが重要です。英語論文を読んだ経験も、研究で何を理解したかと合わせて示せます。

研究・学習実績を伝えられる大学3校

電気通信大学の2027年度総合型選抜要項7ページ（PDF9頁）は、Ⅱ類の活動実績報告書に「内容紹介」と記載しています。資格や大学のセミナー等の一覧に添え、何を学び、どう取り組んだかを伝える資料です。研究計画の修正や測定データの比較を、受講の証明と本人の成果資料を合わせて説明する方法が考えられます。

Ⅱ類は2027年3月卒業見込み等が対象で、合格時の入学確約が必要です。3分以内の自己PR映像も提出し、書類選考後に発表・面接・口頭試問があります。受講名に加え、自分の研究や制作の内容を説明する準備が大切です。

出典：電気通信大学・2027年度総合型選抜募集要項

工学院大学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、理数系の探究と、学内外で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。研究して発表した経験まで、出願前に用意することが必要です。

全体評定は普通科・理数科3.2以上、専門学科3.5以上です。その他の学科は、数学Ⅰ・Ⅱ・A・B・Cと指定理科1科目群を両方履修・履修見込みなら3.2以上、それ以外は3.5以上となります。一次は英語・数学と探究書類、二次は発表と質疑応答です。

出典：工学院大学・2027年度探究成果活用型要項4〜5ページ

東京電機大学理工学部の総合型選抜（AO）では、問いを立てて情報収集・分析・考察を行った過程を活動報告書や発表で伝えられます。高校卒業者・2027年3月卒業見込み等が対象です。高校卒業資格のルートは数学・外国語が各3.3以上で、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。一次は事前課題・活動報告等、二次は発表と口頭試問を含む面接で、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

理系推薦には、倍率が比較的落ち着いた方式も

2026年度入試では、静岡大学工学部数理システム工学科の学校推薦型選抜Ⅱは、受験者4人・合格者2人で実質倍率2.00倍でした。プログラムの参加選考とは別の、大学入試の実績です。

資格、研究で得た成果、基礎学力を早くからそろえることで、名門理系大学も目標にできます。倍率だけで判断せず、本人の分野や評定、発表経験に合う方式を選びましょう。

出典：令和8年度 入学試験に関する調査資料（PDF6頁）

スキルパスで、プログラム参加を推薦の実績へ

スキルパスでは、応募前の関心整理と基礎学習から、受講中に見つけた問いの掘り下げまで支援します。測定データのテーマなら、統計の資格対策とPythonによる可視化・誤差比較を組み合わせ、本人が説明できる分析へつなげます。講座の学び、資格、本人の研究成果を、志望校に合う実績として組み合わせる指導です。活動記録と図表を資料へ整理し、大学別の志望理由、発表、方法や限界を問う口頭試問まで準備します。

スキルパスは、オンラインの個別指導で、学習計画から活動資料、大学別の志望理由書・発表・口頭試問まで徹底伴走します。受講前の準備や、受講後の成果の生かし方を、下の無料受験相談フォームからご相談ください。

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