名桜大学の2026年度総合型選抜から、人間健康学部健康情報学科の小論文・問1〜3を解説します。自分の情報を記録し、数値やデータから自己を理解する取り組みが題材です。

何を記録するかと、何のために記録するかを区別すると、課題文の論点が見えてきます。 数値を集めること自体で説明を終えず、そこから何に気づき、考えや行動にどうつながるかを読み取りましょう。

出典:大学公式・学部の過去問題、2026年度入学試験問題集PDF。対象は冊子5〜10ページにある健康情報学科総合型小論文で、設問は冊子10ページ、PDF12ページです。以下では問1〜3を扱い、問4は含みません。課題文の全文は公式PDFを参照してください。図は問いの条件を再構成したもので、解説・答案はスキルパス作成です。

実問題:生体情報、自己記録、取り組む目的を考える

名桜大学総合型健康情報学科の生体情報3例・80字説明・健康管理以外の動機3例の設問条件
2026年度総合型小論文・問1〜3の条件を再構成。
問題の出典:大学公式・問題PDF

課題文には、数値によって自分の状態を理解する試みと、記録に取り組む人々の異なる目的が登場します。問1は具体例、問2は取り組みの説明、問3は目的の読み取りです。三つの問いで、答える内容が変わります。

問1詳解:生体情報を三つ挙げる

独自解答例

体温、呼吸数、脳波。

設問では、血中酸素飽和度、心拍、血圧が既に例として示されています。この三つを繰り返しても、例示以外という条件を満たしません。

まず測定の対象となる情報を考え、その後、原題で除かれている例と重ならないかを確かめます。装置名を挙げるだけでは、どんな情報を測るのかが分からないため、測定される項目名で答えることが大切です。

本やアプリの記録との違い

課題文全体は幅広い記録を扱っていますが、この問1が求めているのは生体情報の例です。読んだ本の冊数や、書名を記録する行動をそのまま答えると、設問が求める範囲から外れます。課題文の話題全体と、その設問で指定された範囲を区別しましょう。

問2詳解:Quantified Selfを80字程度で説明する

三つの段階を押さえる

記録し数値化すること、自分の状態や傾向に気づくこと、その気づきを考え方や行動の見直しにつなげること。この関係を短くまとめると、取り組みの意味を説明できます。

単に体の情報を測ることと書くだけでは、自己理解の部分が抜けます。一方、健康になることと決めてしまうと、課題文が扱う目的の多様さが失われます。

問2・80字程度の独自答案例

自分の生体情報や生活を記録して数値化し、そこから自身の状態や傾向に気づくことで、日々の考え方や具体的な行動を見直し、自分をより深く理解しようとする取り組み。

字数を使う優先順位

取り組みの一般的な説明を求められているため、機器の歴史や個別の利用者の話より、記録と自己理解の関係を優先します。具体例は問3で使えるので、問2には説明の中心を残すと整理しやすくなります。

生体情報の例と自己記録から気づき・行動の改善を導く名桜大学総合型過去問の独自解答図
スキルパス作成の解答整理。大学公表の模範解答ではありません。
問題の出典:大学公式・問題PDF

問3詳解:健康管理以外の動機を三つ挙げる

各項目は10字以上50字以内です。課題文に沿う条件があるため、自分なら取り組みたい理由を新しく考える問題ではありません。

独自答案例1:家族との関係

子どもたちの手本となり、自分の生活を主体的に支えるため。

課題文の利用者は、自分自身の状態だけでなく、子どもに対してどのような存在でありたいかを動機にしています。自分以外の人との関係にも目を向けると、単なる健康管理と異なる目的を説明できます。

独自答案例2:環境との関わり

移動の記録を通じて、身近な環境を探索する楽しみを得るため。

地図アプリの事例では、移動を記録する中で、訪れていない場所への関心が生まれています。記録する手段と、その結果得たい楽しみを分けて説明することがポイントです。

独自答案例3:読書の偏りの見直し

読書の偏りを知り、多様な著者の本に触れるため。

本を何冊読んだかの管理で説明を終えず、記録から自分の偏りを知り、読む対象を広げる目的まで述べています。

三つを似た答えにしない

全てを自分を知るためと言い換えると、課題文の異なる動機を三つ挙げたことが伝わりにくくなります。家族、環境、読書という違いを具体的に示すと、それぞれの目的を区別できます。

また、記録の結果として行動が変わったことと、記録に取り組む目的は関連しますが、全く同じではありません。各利用者が何を期待し、どんな変化を得たかを読み分けることが重要です。

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理系推薦は、情報と人の関係を考えた実績を示せるチャンス

健康情報の学びには、データを扱う技術と、そのデータが本人にとってどんな意味を持つかを考える視点が関わります。プログラミングや統計の学習に加え、自分で記録を整理し、考察した経験も探究の土台になります。

理系推薦は、学習の成果と、実際に調べて考えた過程を示せるチャンスです。 ITパスポートや情報オリンピック、統計の学習などへ挑戦する場合も、結果に加えて、何に関心を持ち、何を確かめたかを説明できるようにしましょう。

実績づくりと、過去問・志望理由書・面接の準備をつなげることが大切です。 スキルパスは、現役の理系大学院生や大学教員が指導。本人の関心と志望校の課題に合わせて、学習や探究の成果を、根拠のある説明へつなげます。

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