青森大学×ITビジネス科「情報Ⅱ等」を推薦に生かす｜高大連携授業と情報系の実績【2027年度】

青森大学ソフトウェア情報学部と青森山田高校ITビジネス科の特別授業「情報Ⅱ等」は、高校2・3年生が1年間を通して大学の専門的な学びに触れる高大連携授業です。データサイエンスや人工知能、3D制作、プログラミングなどを学べます。授業で関心を持った技術を、自分の制作・分析や資格学習へつなげ、情報系大学の総合型選抜・公募推薦で伝える実績を育てましょう。

青森大学×ITビジネス科の特別授業「情報Ⅱ等」で学べることと参加条件

青森山田高校ITビジネス科の2・3年生に向けて、青森大学の教員が年間を通じて特別授業を行います。一般の個人が外部から自由に申し込む講座ではなく、対象学科で行われる学校間の取り組みです。

2026年の学校公式記事では、データサイエンス体験、人工知能の歴史、3Dモデリング、新しいプログラミング、映像制作、インターネットの仕組み、偽情報について学ぶテーマが紹介されています。大学の講義スタイルで、情報技術を幅広く学ぶ内容です。

授業で知った技術をきっかけに、本人が何を作り、何を確かめたかを残すことが、推薦へ向けた準備になります。学校の授業内容と、授業後に自分で深めた活動を分けて記録しましょう。

出典：2026年・青森大学ソフトウェア情報学部との特別授業「情報Ⅱ等」

参加した経験を、推薦で伝わる成果へ

例えば、地域の情報を見つけにくいという課題を考え、公開データの整理や表示画面の試作へ進む活動が考えられます。どんな人が何を探すのかを決め、表示方法を変えて比較する方法です。3D制作なら、モデルを作る目的、形状や表現を選んだ理由を残せます。

完成画面だけでなく、うまく動かなかった点と修正の根拠も実績の中身です。調べた資料、プログラムの変更、試した条件、結果から考えたことを整理すると、授業で得た関心が継続した学びになっていると伝えられます。

資格と研究成果をどう組み合わせるか

情報処理の資格や日本情報オリンピックへの挑戦を、アルゴリズムやプログラミングの理解へつなげる方法があります。統計検定で学ぶデータの見方を、Pythonや表計算を使った集計・分析に生かすこともできます。資格学習で知った考え方を、制作でどのように使ったか説明しましょう。

電気通信大学・東京電機大学の以下の2027年度方式は、2026年9月に出願を終えています。その後の授業や制作の成果を、9月の実績として遡って提出することはできません。2027年度要項は比較例として使い、これから学ぶ高校1・2年生は主に翌年度以降に向けて準備しましょう。

研究・学習実績を伝えられる大学3校

青森大学ソフトウェア情報学部の2027年度総合型選抜②課題探究型は、高校卒業者・2027年3月卒業見込み等が対象の専願制です。探究した課題の要旨・資料等を出願時に提出し、書類、発表・口頭試問を含む面接、小論文60分・600字程度で評価します。発表は8〜12分程度です。

要項17ページは「総合的な探究の時間」や校内外で取り組んだ課題を資料の対象としています。授業で学んだ技術から、自分で設定した問いや制作へ広げた経験を説明する方法が考えられます。第Ⅲ期は2026年11月13日必着、第Ⅳ期は12月11日必着、第Ⅴ期は2027年1月15日必着、第Ⅵ期は3月9日必着です。出願時点までの成果と、その後の計画を分けて提出しましょう。

出典：2027年度総合型選抜②課題探究型要項17〜18ページ

電気通信大学Ⅰ類の2027年度総合型選抜要項7ページ（PDF9頁）は、情報技術のアルゴリズム・制作物・解析手法等をまとめる「特別活動レポート」を求めています。授業で関心を持ったデータ分析や3D制作を、本人の問題設定、工夫、検証まで説明できる成果へ深める方法があります。

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。活動を紹介する3分以内の映像も提出します。一次は書類と数学・情報のCBT、二次は約10分の発表と約20分の質疑・口頭試問を実施し、共通テストは課しません。非認知能力調査の結果は面接の参考となります。

出典：電気通信大学・2027年度総合型選抜要項6〜8ページ

東京電機大学理工学部の総合型選抜（AO）は、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。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。事前課題・活動報告等と、発表・口頭試問を含む面接で選考し、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、授業で興味を持ったテーマから、情報・統計の資格対策、プログラミング、本人の問いに沿う制作・探究を組み合わせられます。データの対象範囲を確かめ、試作を作り、条件を変えて検証し、成果を資料へまとめる準備も支援します。

大学別の書類では、何を学び、どこでつまずき、どう改善したかを具体化します。発表や口頭試問では、コードや図表を示し、設計の理由や結果を説明する練習もできます。情報技術を学んだ経験を、自分で課題を見つけて解決した実績へ育てることを支援します。

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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