📖 学科図鑑

明星大学情報学部情報学科

📍 東京23区外私立

🔍この学科で学ぶこと

「コンピュータだけが情報学ではない」という方針のもと、AI・人工知能、データサイエンス、セキュリティ・ネットワーク、XR・CG、情報×スポーツ、情報×音楽、情報×社会、情報×教育の8つの専門領域を横断的に学べる学科。1〜2年次は様々な分野に触れながら適性を見つける段階的な構成で、プログラミングは全分野共通の必修科目として未経験からでも習得できるよう設計されている。

コンピュータサイエンスデータサイエンス AI・機械学習

🔬研究テーマ例

この学科・コースで実際に取り組まれている研究テーマの例です(卒業論文題目・教員の研究内容など、大学公式サイトで確認できるもののみ掲載)。

Mixing Dropper : 自動調色と液体特性による描画手法の提案(尼岡利崇教授)
超複素数による曲線の数理量記述の覚書(川原万人教授)
FC町田ゼルビアの試合データを用いたロングスローの戦術的価値の検証(佐藤浩志教授)
Optical Orthogonal Codes の探索 II(篠原聡教授)
M2Mにおけるデバイスへの統一アクセス手法の提案と評価(末田欣子教授)
Bit Arrowにおける高校教科「情報I」教員研修資料との対応評価(長慎也教授)

出典

🎓入試情報

総合型選抜・学校推薦型選抜(公募制)

総合型選抜(総合評価型)Ⅰ期・Ⅱ期
総合型選抜(学びの探究型)Ⅰ期

募集要項

ここに出ている入試名は当サイトの調査時点のものです。大学が変更する場合があるため、出願前に必ず大学公式でご確認ください。

一般選抜

4つの受験方法があります。方式名をタップすると、科目・日程・配点が開きます。

ここに出ている科目・日程・配点は当サイトの調査時点のものです。大学が変更する場合があるため、出願前に必ず大学公式でご確認ください。

一般選抜Ⅰ期(A日程・B日程)
試験科目
情報学科はA日程で4教科型・3教科型、B日程で2教科型・検定＋1教科型が対象。指定科目として数学「①数学Ⅰ,数学A」「②数学Ⅰ,数学A,数学Ⅱ,数学B,数学C」「③数学Ⅰ,数学A,数学Ⅱ,数学B,数学C,数学Ⅲ」のいずれかを必ず受験する必要がある。数学Bは「数列」、数学Cは「ベクトル、複素数平面、式と曲線」が範囲
時期
出願期間2027年1月5日(火)～1月20日(水)、試験日2027年1月29日(金)(4教科型/3教科型/2教科型)・1月30日(土)(2教科型/検定＋1教科型)、合格発表日2027年2月6日(土)
配点・特徴
4教科型を実施するのは情報学科・教育学科・データサイエンス学環のみ。4教科型は4教科すべてを受験し、指定科目を含む4教科の偏差値の総和で判定する
この方式の出典(大学公式)
一般選抜Ⅱ期
試験科目
情報学科は3教科型・2教科型が対象。数学の指定科目受験が必要
時期
出願期間2027年1月31日(日)～2月9日(火)、試験日2027年2月17日(水)、合格発表日2027年2月23日(火)
配点・特徴
各教科100点を偏差値換算して総和で判定
この方式の出典(大学公式)
一般選抜Ⅲ期(既受験結果＋面接型)
試験科目
情報学科はⅢ期の対象学科。学科試験はなく面接試験で選抜する。出願要件は一般選抜Ⅰ期・Ⅱ期または共通テスト利用選抜Ⅰ期で同一学科を受験していること(合否は問わない)
時期
出願期間2027年2月27日(土)～3月4日(木)、試験日2027年3月13日(土)、合格発表日2027年3月18日(木)
配点・特徴
会場は日野キャンパス
この方式の出典(大学公式)
大学入学共通テスト利用選抜Ⅰ期・Ⅱ期
試験科目
本学個別試験なし。共通テストの外国語・国語・地理歴史公民・理科・数学・情報「情報Ⅰ」から学科指定の教科・科目を選択する
時期
共通テスト実施日2027年1月16日(土)・17日(日)。Ⅰ期は出願期間2027年1月5日(火)～1月28日(木)・合格発表2027年2月11日(木)、Ⅱ期は出願期間2027年2月12日(金)～2月26日(金)・合格発表2027年3月6日(土)
配点・特徴
目的別まとめ割パックの対象(数学科教員養成パック、ICT・ものづくりパック、データサイエンスパックなど)
この方式の出典(大学公式)

求める学生像

情報学科が求めるのは5つの資質を持つ人である。情報学と周辺分野への強い興味と探究心を持ち多様な視点で柔軟に学ぼうとする「学問への興味と柔軟な思考」、入学後の修学に必要な高校までの諸科目(特に数学や情報)の知識と文章理解力という「基礎学力の充実」、課題に対して論理的に思考し根拠を示して最適な選択ができる「論理的思考力と判断力」、他者と効果的にコミュニケーションを取りチームで協力して学べる「コミュニケーション能力」、情報技術やデータ活用を通じた課題解決に関心を持ち取り組む「課題解決意欲」。総合型選抜では自己適性評価シートと記述課題を用いて、情報学分野への関心や適性を経験に基づいて評価する。

出典: https://www.meisei-u.ac.jp/admission/outline/ao.html