弘前大学SLSBPを推薦に生かすには｜高大連携の学びと探究実績【2027年度】

弘前大学のSLSBPは、大学の研究紹介や実習、正規授業を通して学ぶ高大連携・接続プログラムです。大学で学んだ内容を高校での探究に生かし、自分で問いを深めた経験を、総合型選抜や公募推薦の資料につなげられます。

弘前大学SLSBPで学べることと参加条件

SLSBPは協定締結校を対象とし、大学スタートナビ、サマーセミナー、高大連携公開講座の3つで構成されています。利用できるプログラムと申込方法は、在籍高校の先生に確認しましょう。

大学スタートナビは講義・研究紹介を視聴して進路を考えるプログラムです。2026年度のサマーセミナーは高校1〜3年生を対象に、実習形式のSTEAM体験を用意しました。申込締切は6月30日で、協定校は高校で取りまとめて申し込みます。参加に加えてレポートを提出すると修了となり、協定校の修了者へ修了証を交付する仕組みです。

高大連携公開講座では、大学の正規授業を継続して学べます。2026年度の科目一覧には、統計学入門、データサイエンス基礎、化学や再生可能エネルギーに関する授業などがあります。体験で関心を見つけ、授業や自主研究で理解を深める使い方が考えられます。

出典：弘前大学・SLSBP案内／2026年度サマーセミナー要項／2026年度公開講座科目一覧

参加した経験を、推薦で伝わる成果へ

例えばCADの体験から機械に関心を持ったなら、形や寸法を変えた設計を比較し、どの条件が動作に影響するかを調べる探究へ発展させられます。統計やデータの授業なら、身近な地域の公開データを集計し、見えた傾向と分析の限界を考える方法もあります。これは取り組みの発展例です。

受講後は、課題に答えた内容だけでなく、新しく生じた疑問、その後に調べたこと、説明を修正した理由を残しましょう。大学の説明を理解した部分と、自分で工夫した部分を区別して伝えることが、活動報告や面接の説得力につながります。

資格と研究成果をどう組み合わせるか

データを扱うなら統計検定や情報系資格、物理や化学の実習に関心があるなら分野に合う検定の学習も考えられます。例えば物理検定の学習を力やエネルギーの理解に使い、CADで考えた機構を数式で説明する、といった組み合わせです。

資格の級や成績は実際の取得状況に合わせて記載します。プログラムの修了証、資格、探究の図表を、それぞれ何を学んだ証拠なのかが分かる形でまとめましょう。

研究・学習実績を伝えられる大学3校

弘前大学理工学部の2027年度総合型選抜Ⅰは、要項31ページ（PDF33頁）で「自発的学習意欲」を求めています。大学の講義を聞き、分からなかったことを調べ、自分で問題を考えた経験は、志望理由とともに伝える材料になります。

対象は2021年4月以降の高校・中等教育学校卒業者と2027年3月卒業見込み、または高専3年次の2027年3月修了見込み等で、入学確約が必要です。講義とその内容のレポート、基礎学力の試問を含む個人面接で選考します。例えば電子情報工学科の試問は数学です。SLSBP受講を自動的な入試優遇と考えず、講義を理解する力と学科別の基礎も準備しましょう。

出典：弘前大学・2027年度要項31〜33ページ

工学院大学情報学部の探究成果活用型は、2027年3月卒業見込みで、理数系の探究と学内外発表または外部コンクール等への提出経験が必要です。全体評定は普通科・理数科3.2、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、それ以外は3.5以上となります。一次は英語・数学と書類、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）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、金沢大学理工学域物質化学類のKUGS特別入試・総合型選抜は、受験者7人・合格者3人で実質倍率2.33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年度金沢大学 入試状況 KUGS特別入試・総合型選抜（令和8年4月1日現在）（PDF1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、SLSBPで関心を持った分野から、取り組める課題と必要な資格学習を一緒に考えます。例えば地域データの分析なら、数学・統計の基礎を確認し、Pythonによる集計、比較条件の検討、図表の説明へ進みます。

講義の振り返りと自主研究の記録を整理し、大学でさらに学びたい内容につなげます。入試で新しい講義を聞く練習、制限時間内のレポート、学科に応じた口頭試問も対策できます。受講後の継続学習から、成果資料と大学別の発表・面接まで支える指導です。

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