ユニティ高大連携講座は、神戸の高校生が大学生と一緒に大学の授業を受ける仕組みです。データサイエンスや保健統計、社会・文化などを学べます。授業で得た知識を自分の問いに使い、調べた成果を残すことが、推薦入試の準備につながります。
ユニティ高大連携講座の対象と学び
主催は神戸研究学園都市大学交流推進協議会です。神戸市外国語大学、兵庫県立大学神戸商科キャンパス、神戸市看護大学などが参加しています。
対象はユニティと協定を結ぶ神戸市内の高校に在籍し、継続受講の意欲・関心があり、高校の推薦を受けた生徒です。申込は所属高校の指示に従います。全国の高校生が自由に応募できる制度ではありません。
2026年度後期の再募集には「データサイエンス入門G」「ヨーロッパ地域論」「生活と環境」があります。原則後期2科目までで、受講料は無料。教科書代等が必要な場合があります。週1回90分で、後期は9月下旬から翌2月にかけて15回の講義・試験が案内されています。
出席が授業回数の3分の2以上なら修了証が交付されます。高校が必要とする場合は成績評価も行い、単位制高校では高校の単位として認定される場合があります。
出典:神戸研究学園都市大学交流推進協議会・2026年度ユニティ高大連携講座・後期受講案内
出典:神戸研究学園都市大学交流推進協議会・2026年度ユニティ高大連携講座時間割
参加した経験を推薦で伝わる成果へ
「データサイエンス入門G」は対面の演習で、平均・中央値、相関、プログラミングやAIを扱い、Excel・Pythonを使う実習もあります。例えば授業の学びを使い、地域の人口や交通などの公開データを整理し、グラフから分かることを考える探究へ発展させられます。ここでは、情報・理工系の大学を志望する場合の活用例を紹介します。
授業で教わった方法と、自分で試した分析を分けて記録することが大切です。欠けている値をどう扱ったか、比較の条件をどうそろえたかなど、結果に至る判断を説明できるようにしておきましょう。
資格学習と研究成果を組み合わせる
統計検定や数学検定の学習を、割合・分布・関数などの理解と結びつけられます。ITパスポートや基本情報技術者の学習も、データの管理や情報システムを考える準備になります。資格の知識をPythonや表計算での分析に使い、その過程を残しておきましょう。
学習・研究実績を生かして考えたい大学3校
| 大学・方式 | 成果を伝える資料と主な条件 |
|---|---|
| 電気通信大学・情報理工学域Ⅱ類/総合型選抜 | 他大学のセミナーや制作実績を活動実績報告書へ。2027年3月卒業見込み等と入学確約が必要 |
| 工学院大学・情報学部/探究成果活用型選抜 | 理数系探究と、学内外での発表または外部コンクール等への提出経験。現役・課程別評定条件あり |
| 東京電機大学・理工学部/総合型選抜(AO) | 活動報告や発表で取り組みを説明。数学・外国語各3.3以上と課程別履修条件あり。併願可能 |
電気通信大学の2027年度要項7ページには「他大学でのスクーリング・セミナー参加」と記載されています。データサイエンスの受講と自分で取り組んだ分析を、参加記録・成果物とともに活動実績報告書へ整理する方法が考えられます。Ⅱ類は3分以内の自己PR動画も提出し、書類選考後に発表・面接・口頭試問があります。
出典:電気通信大学・2027年度総合型選抜要項3・7〜9ページ
工学院大学情報学部は2027年3月卒業見込みが対象です。全体評定は普通科・理数科3.2以上、専門学科3.5以上。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以上です。一次は英語・数学と探究書類、二次は発表と質疑応答で、他大学と併願できます。
プログラムで学び、探究に取り組み、発表した経験まで示す準備が必要です。
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は高校卒業者・2027年3月卒業見込み等が対象です。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
これらは学習や活動の中身を伝える方法の例です。参加しただけで、各大学の出願条件や合格基準を満たすわけではありません。
理系推薦には倍率が比較的落ち着いた方式も
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。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。倍率に加え、自分の研究分野や評定に合う方式かを確かめましょう。
FLOW実績づくりから出願まで、高校生活の流れに沿って支えます
- STEP 01高1〜高2資格・コンテストに挑戦
理系大学が評価する資格やコンテストに、知識ゼロから挑戦します。
- STEP 02高2〜高3春高大接続プログラムに挑戦
大学・研究機関の講座や研究体験への参加を、応募から支援します。
- STEP 03高3夏〜秋出願書類と面接で仕上げる
志望理由書と面接に向けて、資格や探究の経験を自分の言葉で説明できるように支援します。
- 合格第一志望
合格へ
スキルパスでプログラムの学びを推薦の実績へ
スキルパスは、資格対策と推薦で伝える実績の組み合わせ方を熟知した対策塾です。受講前には、数学・情報・統計の資格学習を、大学授業で深めたい問いと結びつける準備から支えます。
受講後は、ノートや演習を振り返り、公開データを用いた追加の分析へつなげる方法を一緒に考えます。Pythonでの可視化、比較条件の確認、結果から言えることの整理まで、本人が根拠を説明できるよう準備します。
出願時には、資格、継続受講、本人の分析を関連づけ、志望学科で学びたいことが伝わる活動報告へまとめる準備を支えます。発表や口頭試問で、データを選んだ理由や方法を説明する練習にも取り組めます。
スキルパスはオンラインの個別指導で、実績づくりから大学別の志望理由書・活動報告・発表・口頭試問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。


