東大院試 情報理工

東大→東大院

【東大院試 情報理工】TOEFLは何点必要?

情報理工学系研究科では, 「試験前に受けたTOEFL-ibtのスコアを提出する」または 「TOEFL-itpを試験会場で他の受験生と一緒に受ける」必要があります.

 

ただし, 近年はTOEFL-itpが実施されず, TOEFL-ibtスコアの提出が必須になっています.

 

【内部生の平均は何点か?】

※明確な根拠はありませんが, たくさんの人に点数を聞きまくったら次のような印象を受けました.

他のブログ等を見てみると, 「ibtは80点が平均」や「ibtでは80点を目指すように」といった感じで, 80点が一つの基準として扱われているようです.

ですが正直,

内部生で80点は平均以下

だと思います.

そもそも, 内部生で70点台の人自体あまりいない印象があります.

※明確な根拠はありませんが, たくさんの人に点数を聞きまくって受けた印象です.

 

これも明確な根拠があるわけではありませんが

内部生のボリュームゾーンは90点付近

だと思います.

 

また, その中でもやたら英語ができる人が一定数いて,

100点以上が一定数いる

のが情報理工の内部生の特徴だと思います.

 

点数の分布がこんな感じなのではないかと私は勝手に考えています.

ですので, 80点取れててもアドバンテージにはならないのかなと思います.

 

【合格のために必要な点数は?】

では, 合格のためには90点必要なのか?と心配になるかもしれませんが, まったくもってそうではありません.

というのも,

情報理工ではTOEFLはかなり軽視される

からです.

TOEFLの点数差は合否にほとんど影響しないと思ってもらっても構わないと思います.

 

私個人では

最低目標は70点

ただし,

50, 60点台でも合格は可能

だと思っています.

 

最低目標を70点に据えているのは, いくらTOEFLが軽視されるといっても, あまりに低いと精神衛生上よくないので (ディスアドバンテージを背負っている意識を持ちながら勉強を行うことになる) 70点のスコアを持っていれば, 安心して共通数学や専門科目の勉強に取り組めるのではないかと思います.

 

TOEFL-ibtの最重要ポイント】

TOEFL-ibtについて最も重要な点はただ一つです.

できるだけ早めにスコアを取っておく

ことが本当に大事です.

 

というのも, TOEFL自体が重視されないので, TOEFLの勉強に時間を割くのは費用対効果が悪いのです. 重要なのは

共通数学, 専門科目に時間をかけること

です.

 

目安としては

4年生になる前にスコアを取っておく

と共通数学と専門科目がいい調子で勉強できるのではと思います.

 

【まとめ】

TOEFLを勉強してる暇があったら, 共通数学,専門科目を勉強してください.

↓ その共通数学の過去問解答を販売しています.

vino-info.hatenablog.com

 

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【情報理工】志望者数・合格者数・倍率

2012年度~2021年度までの情報理工全体及び各専攻(コンピュータ科学・数理情報学・システム情報学・電子情報学・知能機械情報学・創造情報学)の統計データです.

下の資料を元に作成しました.

情報理工学系研究科 志願者・合格者 (2014~2020)

情報理工学系研究科 志願者・合格者 (2012~2018)

また, 2021年度のデータは合格番号発表をもとに作成しました.

 

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倍率は小数第二位で四捨五入しています.

 

各専攻についてもいえることですが,

とにかく志望者数が増えています. 

おそらく情報系の人気が社会的に高まっているためで, 内部の進振りでも情報系の学科に入るのは難しくなっています. 

一方で, 志望者数の多い年度は合格者数も増加してはいますが

合格者数の増加幅はわずか

です.

人気の高まりに伴い, より優秀な学生が志望するようになり, 合格難易度は年々高まり今後もこの傾向が続くと思われます.

 

2021年度の志願者数の情報が公開され次第, グラフも更新する予定です.

以下, 各専攻の統計です.

 

【コンピュータ科学】

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【数理情報学】

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【システム情報学】

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【電子情報学】

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【知能機械情報学】

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【創造情報学】

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過去問解答へ

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【問題別対策】第3問 : 確率・統計

第3問は確率・統計です.

 

難易度の高めの年と低めの年が, はっきり分かれているような印象を受けます.

高校範囲で何とかなりそうな年や, 大学で習う内容を最初から使ってくる問題まで様々です.

確率変数の関わる問題等では割と同じようなことが問われがちなので, 過去問をできるだけ昔まで遡って傾向を確認していった方がよいと思います.

また有名な確率分布は期待値や分散の導出からできるようにすべきです. 特に10年ほど前の過去問でどんな感じで問われているのかを確認していくとよいです.

他もそうですが, 問題演習が特に重要なのが確率・統計だと思います. 比較的出題されるネタが被りやすい分野でもあるため, 過去問を通じて演習を行っていくことが重要だと思います.

 

私は元々持っていた「入門統計解析」を参考書として使っていましたが,「工学教程の確率・統計I」をベースとして学習していってもよいと思います. おそらく何の参考書も持っていなかったら,工学教程の方を使っていったと思います. 問題演習としては過去問を用いました.

 

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【問題別対策】第2問 : 解析

第二問は解析です.

 

分野は解析ですが, 解析の中にさらに分野があって(常微分方程式, 偏微分方程式, フーリエ変換… ) 毎年この分野に関連する問題が出題されています.

解析に関わる色々な分野が出題されるので, 唐突に勉強していない分野が出題されて聞かれていることもよくわからず試験終了... とならないためにも特に過去問対策が重要になってくると思います.

近年一切出題されていない分野もあるので, とにかく昔に遡ってどの分野が出題されているのか確認していくことが大切です.

実は第二問で出題される内容は, 内部生だと授業・演習を通じて学習済みなので, 内部生にとって出題範囲の広さはそこまで問題ありません.

販売している解答に, 内部の演習で扱ったテーマを付属しているので, これを指針にして勉強していけば効率的に対策できると思います.

 

正直な話, 第二問は難易度的にはそこまで高くないと思います. 飛びぬけて難易度の高い小問があまり入ってこない印象があります. おそらく, 出題できる内容が多く,そこまで難しい所に突っ込まずとも適当な問題ができるからではないかと思っています.

 

参考書としては「工学教程の微積分」を使いました.

情報理工の数学なので, 情報工学に関わってくる数学の出題が多く, 工学教程はいい感じにカバーできてると思います.

ただ正直これだけではカバーできていない部分があるので, 後々参考書は追加します.

自分はこの他に, 2008年~の過去問で出てきた分野を深堀しつつ, 過去問を複数回解いて第二問を対策していました.

(2008年~の解答は販売しているので, それを使えば私と同じように対策できると思います.) 

vino-info.hatenablog.com

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【問題別対策】第1問 : 線形代数

第一問は線形代数です.

 

 

第二問, 第三問と比べるとこの第一問が最も安定して得点しやすい問題だと思います.

特に前半の小問は毎年似たような問題が出題されており対策がしやすいため, 過去問を通じて高速で確実に正解できるようにしたいです.

最後の方の小問では, 難易度の高い問題が出る年もありますが, 全体を通してそれなりに平易だと思います.

難易度ブレの少ない第一問でいかに得点できるかがカギになりそうです.

 

 

参考書では「工学教程の線形代数I」が特におすすめです.

自分もこれをベースに学習していましたが, かなり対策に適していると思います.

基本, この参考書に載ってないことは出題されないと考えて勉強していました.

内部でも使用している学生は多いです. ( 線形代数IIもありますがおそらくオーバーワークです. )

問題集として過去問を使って演習をしていきました.

vino-info.hatenablog.com

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数学対策方法

勉強・対策していく上で, 最も重要なのはやはり過去問です.

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主な理由は, 出題範囲の曖昧さにあります.

 

公式サイトによると, 情報理工の数学は【線形代数, 解析, 確率・統計】の三つの分野から出題されるとのことですが, 正直これだけでは具体的に何を勉強すべきか曖昧過ぎて分からないんですよね…

 

特に, 第二問の【解析】には, 常微分方程式, 偏微分方程式, フーリエ変換 等々, 多くの分野の問題が過去に出題されており, 過去問を通じて出題される分野を把握することはほぼ必須だと思います.

 

更に最近の問題では, 10年ほど前に出題されたテーマが再登場するなんてこともあり, 過去問を通じた対策は本当に必須です.

 

そこで, まずは過去問を解きつつ出題分野を具体的に把握して, その分野ごとに参考書を使って勉強して, 最終的に過去問を完璧に解けるまで持っていく感じでやっていければよいのではないかと思います.

 

10年近く前に一度だけ出題されていた内容が唐突に出題される, なんてことも十分考えられるので, できるだけ古い年度の過去問までさかのぼって解いておくことが大切です .

 

更に詳しい対策は下のリンクから.

 

第1問 : 線形代数

vino-info.hatenablog.com

 

第2問 : 解析

vino-info.hatenablog.com

 

第3問 : 確率・統計

vino-info.hatenablog.com

 

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東大院試 情報理工 解答販売

東京大学 大学院 情報理工学系研究科 一般教育科目(数学)の過去問解答を販売してます.

2008年度 ~ 2020年度 の 計13年分

です. (※2021年度は未実施です)

 

解答の他に,

・各問題の難易度分析

・各年の予想合格ライン

・東大内部の演習で扱ったテーマと内容1

・東大内部の演習で扱ったテーマと内容2

を付属しています.

※2021年度分は実施されなかっため, 現状得られる最新の過去問までの解答です.

 

情報理工 過去問解答(2008年 ~ 2020年) + α

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※マイページに飛ぶので, 販売中の解答からご購入ください.

 

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発見された方は連絡をお願いいたします.

 

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