金沢工業大学THINKプロジェクトと推薦入試｜生成AI教材の共創を実績へ【2027年度】

生成AIでアプリを作れる時代だからこそ、推薦・総合型選抜では、自分が何を考え、確かめ、改善したかを説明したいものです。金沢工業大学の「THINKプロジェクト」は、中高生と大学生が学習教材を共創する取り組み。AIを使った成果と、本人が取り組んだ検証を分けて残すことが、受験に向けた実績づくりにつながります。

THINKプロジェクトで取り組むこと

2025年度に始まり、2026年6月からは国内の中高生も参加しました。自分の「推し」と学びたい内容を組み合わせ、生成AIによる副教材のWebアプリを試し、感想や改善点を大学生に伝えながら改良する活動です。主にオンラインで対話を重ねています。

2026年7月30日〜8月7日には中高生・大学生・教職員らが米国を訪問し、8月3日にスタンフォード大学で教材の試作品と生成過程を発表しました。訪問だけの企画ではなく、その前から教材を使い、意見を交わし、改善してきた学習過程があります。

同年度には、東京家政学院高校と浜松開誠館高校に「ミニAI Tinkery」を設置する取り組みも進めています。これはAIの使い方を試し、対話する学習環境の展開です。一般向けの参加募集条件や次回日程は、公表された新しい案内を確認してください。

出典：金沢工業大学・2026年THINKプロジェクトとAI Tinkeryの報告

生成した教材を、本人の探究成果にするには

教材が完成したという事実に加え、どの学習課題を改善したかったのか、試用して何に気づいたのかを記録しましょう。AIに指示した内容、出力の誤り、修正の理由、自分と大学生がそれぞれ担当した部分を整理する方法が考えられます。

例えば、教材の説明を別の資料で確かめたり、問題の難しさが意図した水準になっているかを比較したりする活動です。試用の前後で、解きやすさや理解をどう確認するかも検討できます。これは本人が発展させる探究の例です。

生成AIが出した文章やコードを、そのまま本人の独力の成果として紹介しないことが大切です。説明できない処理は調べ直し、共同制作では自分の工夫や検証を具体的に示しましょう。

資格を、仕組みと評価方法の理解に重ねる

ITパスポートの学習は、情報セキュリティやシステムの基本を確かめる機会になります。プログラミングの学習では、入力、条件分岐、データの扱いなど、教材が動く仕組みを理解することが目標です。

統計検定で集計やばらつきを学び、利用者の感想や解答データを整理する方法もあります。Pythonで図表を作り、教材のどの変更が結果と関係したかを考えると、資格学習と制作が結びつきます。数学・英語も継続して学びましょう。

情報系の成果を生かして考えたい大学3校

金沢工業大学の2027年度要項10ページは、課外活動型で「研究学習」も挙げています。エントリーシートには、学習による成長、夢中になった活動、志望学科を選ぶ理由、将来に向けた学びなどを記載します。面談は15分で、調査書やエントリーシートと合わせた総合評価です。教材改善で自分の考えがどう変わったかを、具体例とともに伝える準備が考えられます。

出典：金沢工業大学・2027年度入学試験要項10ページ

電気通信大学Ⅱ類は、活動実績報告書や3分間のPR動画を提出し、書類選考後に発表と面接・口頭試問があります。成果物の完成度だけでなく、なぜその方法を選んだか、何がまだ分からないかも説明できるようにしましょう。

出典：電気通信大学・2027年度総合型選抜要項

東京電機大学理工学部では、一次の課題・活動報告書等と、二次のプレゼンテーション・面接で評価されます。高校卒業による出願では数学と外国語の学習成績がそれぞれ3.3以上必要です。履修科目は課程で異なり、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、理数科や工業・総合・情報等の学科は要項の別条件を確認してください。

出典：東京電機大学・2027年度総合型選抜要項

2027年度要項は、今後の準備を考える比較例です。参加や資格に一律加点が付くという説明ではなく、出願条件を満たして本人の成果を伝える方法です。提出期限より後の活動はその回の出願実績にできないため、新しい成果は翌年度以降も見据えて準備しましょう。

理系推薦には落ち着いた倍率の方式も

2026年度の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。高校生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、探究・制作、基礎学力を高校1・2年からそろえれば、名門理系大学も目標にできます。

出典：静岡大学・2026年度入試調査資料（PDF6頁・印刷4ページ）

スキルパスでAI活用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、大学別の評価資料を熟知しています。関心に合うプログラムの検討から、情報・数学の基礎、資格学習、教材やアプリで検証したい問いの整理まで支援を受けられます。

活動後は、AIや共同制作者の担当と本人の作業を分け、コードの理解、Pythonによる集計、改善前後の比較を成果報告へまとめます。その成果を志望理由、発表、仕組みを問う口頭試問へつなげる準備が大切です。

オンラインの個別指導で、応募準備から資格、探究・制作、大学別の書類・面接まで徹底伴走します。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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