京都産業大学情報理工学部と理学部は、2025年から新たに一般選抜入試(前期日程)に「情報」を課す方式の「情報プラス型（仮称）」を導入します(※1)。

京都産業大学では、2016年からコンピュータ理工学部(現:情報理工学部)の「情報科目試験型」AO入試で、ペーパーテストによる「情報」の学力試験を行ってきました。今回の一般選抜入試への導入は、8年間のAO入試の実績に基づいて、一般選抜入試の形で「情報の資質のある人」を選抜することを目指すものになります。

※1　2025年度入学試験での情報科目試験の導入（併願オプション）について

　　　総合型選抜(AO入試)「情報科目試験型」は、2025年度入試以降廃止

■貴学の「情報科目試験型」のAO入試については、これまでもお話をうかがってきていますが、改めてペーパーテストでの情報の学力を測る試験を導入された意図を教えてください。

情報理工学部の「情報科目試験型」のAO入試は、一次選考として資格等実績の書類審査と、60分で6問を解かせる筆記試験を行い、一次選考に合格した人に対して、後日教員3～4人による30分の面接を行うというものですね。

試験の難易度は、後から紹介する今回の模擬問題よりも高く、完答できなくてもよいというレベルで、毎回一次選考で半数以上が不合格となるという、まさに「ガチ」なものでした。

面接では、教員3～4名が、どのように解いたのか、この解答にはどんな意図があるのか、ということを聞いて、プログラミングの経験を踏まえた解答をしているか、ということを確認します。もちろん、提出書類の内容も見ますが、資格や実績と試験の成績はほぼ一致しています。

もともとコンピュータ理工学部(当時)では、作品提出型のAO入試を行っていましたが、筆記試験の入試を始めた背景には、先ほども話したように、「情報」の考え方に基づいて頭を回しているかどうかを見たいということがありました。

一般選抜入試で課される数学の問題は他学部と共通なので、いわゆる一般的な数学の入試問題、つまり代数や解析、微分・積分などが大部分を占めます。ただ、代数や微分・積分は数学の領域の一部分です。我々情報の分野では、離散数学や幾何学、確率・統計や論理・組み合わせといったものが重要なのですが、この辺りの領域は、他学部と共通の入試ではなかなか出題してもらえないのです。

本学を受験する人は、全ての領域に秀でているというよりは、凸凹があって当たり前だと思っていますが、他学部と共通の数学の問題では、その凸凹の飛び出したところが、我々が求めるところに合っているかどうかをストレートに評価できていないのではないか、という認識が、昔からありました。

だからこそ、「情報」の領域の力をストレートに問う試験と面接を課して評価しようというのが、AO入試で「情報科目試験型」を立ち上げた背景です。

今、国全体で基礎的な素養として「情報」を学ぶことになったので、情報系学部としては、さらに情報の専門性を問える状況になりました。そうであれば、一般選抜入試で情報の力を問えばよいと思うのです。我々は実際に8年間、独自の形で「情報」の入試を行ってきたのですが、もうそれが普通にできるようになったという認識です。

問題では、数学的な部分も問いますが、これは先ほどお話ししたような計算機科学・情報技術に必要な領域についてです。後から出てきますが、今回の模擬問題の問Ⅱがこれにあたります。

■「情報プラス型(仮称)」というのは、「情報」が選択科目に入っているというわけではないのですね。

「情報プラス型(仮称)」は、情報理工学部と理学部の一般選抜入試[前期日程]に新設します。現在行われている「スタンダート2科目型」(英語・数学各100点満点、計200点)に加えて「情報」を含む3科目でも合否判定を行うもので、併願オプションの1つです。

試験日程としては、2科目受験の日程に3科目めとして「情報」を設置して、事前に併願オプションで「情報プラス型(仮称)」を選択すると、3科目めに「情報」の試験が受けられることになります。

これで受験すると、「英語・数学」の２科目型での合否判定と合わせて「情報」を加えた３科目でも合否判定を行いますので、２回の合否判定を受けることができます。

ですから、「情報」を受験することで損になりません。「情報」の資質がある人が受験してくれれば、うまくマッチングできる可能性がある、という設定です。

別日に設定している3科目型入試の場合は、英語と数学に加えて3科目めに理科の科目(情報理工学部では物理、化学、生物)が入るわけですが、そこに「情報」が科目の1つとして入るとなると、「まだどんな試験になるのかわからない」と失敗を恐れて避ける人が多くなるでしょう。あくまでオプションとして、自信のある人に受けてもらうところから始めていくという形として、英語と数学だけでも受験できるタイプに追加する形としました。

■安田先生から、今回の模擬問題各問の内容と、協力高校で実施した模擬テストの結果を解説していただきました。

[模擬問題の解説]

こちらが今回の模擬問題の概要です。12月現在で、協力高校2校で実施してもらいました。

本来は全6問・100点満点で80分の試験ですが、高校の授業で80分の時間を取るのは難しいので、1校は問Vのプログラミングか、問Ⅵのデータ分析のどちらかを選択して、60分・80点満点で実施しました。

問Iは画像処理の用語問題です。

知識問題と言えば知識問題ですが、断片的な知識ではなく、実際に自分たちの身の回りで起きていることにどのような事項が絡んでいるか、ということを聞く形になっています。

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問Ⅱはチェックディジットを題材に、アルゴリズムや数理的な事項の理解を問うものです。先ほどお話しした、数学と「情報」の境界領域の問題ですね。

この問題は、最後の設問Dがポイントです。あるチェックディジットの関係性を満たすのはどんなパターンで、何通りあるかを考えるのですが、組み合わせを考えると、たぶんこのくらいだろうという想像がつく人は、ある程度のパターンを考えて、片っ端から潰していくでしょう。

可能性があるのはどういうもので、このパターンだと確かにそうなるねということを、5通り繰り返して確認するという作業がきちんとできるかを見る問題です。

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問Ⅲはスタックの操作で、これもアルゴリズムや数理的な事項を問うものです。

先ほどのチェックディジットと同様に、これも知っている人はショートカットができますが、それに気づかない人やスタックの概念がない人でも、問題の全文を読んで、そこで動きを理解した上で取り組めるでしょう。

仕様を提示されたら、それを読み込んでやるべきことがわかるという、論理性や思考力を見る問題で、センター試験・共通テストの「情報関係基礎」に近いものです。

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問Ⅳは、可視化されたデータの読み取りの問題です。グラフから情報を読み取るものです。

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問Ⅴは、プログラミングでセンサーデータの圧縮・復元を行う問題です。

コードの一部分が箱になっていて、スライドでは赤字で正解が入っている部分を埋める形です。

仕様をきちんと読んで、データをどのように処理するプログラムかを理解できるか、書かれたコードが読めて、問題の箱が埋められるかを見ようとしています。

最初の設問(A)はファイルを読み込んで平均を出す、というものです。この辺りは共通テストと同様に、最初に簡単な問題を解くことで自分の理解が正しいことを確認する、という意味があります。プログラミングが苦手な人でも、この問題は一応解けるでしょう。

この問題は、実際にこういった圧縮と復元のプログラムを作って実装したことがあれば、その手順で考えていくことができるように作られており、手順を少しずつ組み立てながら、だんだん難しい問題になっていきます。

ここで出てくる圧縮は、ランレングス圧縮の一種です。ランレングス圧縮自体は、教科書にも普通に出ています。

ただ、ここで問いたいのは、それをコードにすることができるかどうかです。圧縮の仕様や、サンプルのデータを圧縮した結果を見ながらコードを追っていけば解けるというつもりで作問しましたが、経験のない人には難しかったかなという印象です。

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問VIは、2種類の試験結果の関係性を見るデータ分析の問題です。

 2種類の試験のそれぞれの評価を組み合わせて、判定したり、関係性を見たりする問題です。

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例えば、最初の設問(A)は、「最終動作チェック」と「性能試験」という2つのテストにパスしたかどうか、というのがマトリックスになっていて、結果の関係性を総合的に判定するもので、2値分類の混同行列の典型的な問題です。

こういった作業をやったことがある人はサクッと解けますし、やったことがない人でも、文章を読んで

状況を把握すれば表を埋めることができ、その後の問題も解けるという構成です。

2値分類の混同行列は、機械学習でよく登場します。つまり真実はどうだったかという軸と、機械学習が判定した推定結果という軸でマトリックスを作って、推定通りだったどうかを確かめるもので、データ処理の典型的なパターンです。

実際に卒業研究などで、自分の仮説によって結果が本当に改善したかどうかを検証するという作業はよくやります。つまり、この問題は入学後の専門につながるような状況を想定しているわけです。

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[模擬テスト実施結果の考察]

現時点(2023年12月18日)、2校で模擬テストを実施しました。そのうちの1校、プログラミングかデータ分析のどちらかを選択にして60分・80点満点で実施した結果を簡単に分析してみました。

各問題の配点と平均点がこちらです。データ分析の問題(問Ⅵ)を選択した高校2年生の生徒120人分で分析しています。80点満点で最高が77点なので、解ける生徒はほぼ解ける。全体の平均は80点中の53点なので、我々の意図通りの結果になりました。

問Ⅲと問Ⅳの平均点が高めに出ていて、特に問Ⅲは過半数が満点でした。

これはちょっと簡単にしすぎたという反省がありますが、実はこの問題はAO入試で出題した問題をもとにしており、プログラミング要素を含めて出していたのですが、普通の高校生には少し難し過ぎるだろうと思い、そこを削ってスタックのデータ処理の部分だけで出題したところ、ちょっと簡単になりすぎてしまいました。

各問の得点分布がこちらで、右下のグラフが合計得点です。問Ⅲ・問Ⅳと並んで、実は問Ⅵも得点がかなり高めになっていますが、皆が皆高い方に偏ったわけではないので、識別能力としてはあると考えてよいでしょう。ただ、問Ⅵに関しては、難易度をもう少し上げた方が良かったかもしれないとも思います。

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テスト全体の感想としては、問Ⅳや問Ⅵのようなデータの読み取りや分析に関しては、高校生は我々の想像よりはかなりよくできていました。

箱ひげ図にしてみると、問Ⅰ、問Ⅱはまあまあきれいに分布しています。問題としては良かったのではないかと思うのですが、細かく見るとまた違った面も見えてきました。

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この6つの問題に主成分分析をかけてみて、バイプロットを取って主成分の関係性を眺めると、問Iだけがかけ離れていることがわかります。つまり、問Ⅰは総合得点にはあまり寄与していないということです。

テストでは総合点が高い人が各問題の得点もそれぞれ高い、というのが理想的です。これが、「総合点

は高いけれど、どんな問題がよくできたかは人によってバラバラ」ということになると、実はランダムに答えているのが、たまたま当たったのと区別がついていない可能性があります。

ですから、本来はどの問題も大体よくできている人のグループがいて、その人たちが総合でもいい成績がついている、というのが正しく資質を抜き出せている問題ということになります。

その意味で、問1は他の問題とは違う能力を問うているようです。ただ、問題として全く役に立っていないというわけではなく、読んで考えて解く問題とは違う方向の力を問うていることが伺えます。

なお、今回の模擬試験の作問者の感覚で言えば、最初の問題はあまり悩まずスラスラ解けて、そこから後の問題に集中力を上げていってほしい、という気持ちはある程度込めているので、問Ⅰはもう少し正解率が高くなって欲しかった、ということはあります。

ただ、これはAO入試のときも同じような傾向で、このタイプの問題はあまり正解率が高くなかったのですね。ただ、高校生全般がこういった傾向があるかどうかわからないので、今、在学生にこの同じ問題をやらせてみる準備をしています。

入学から1年近く経った1年次が、この手の問題にどのくらい答えられるのかを調べてみようとしています。理想的には、1年次の成績と今回の受験者の分布に近ければよいな、と思っています。

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今回模試をやってみた印象として、やはり作問は難しく、予想外のことが起きます。その意味で、センター試験や共通テストの「情報関係基礎」はうまく作られているなと思いました。

そして、模試はやってみないとわからない、ということが大きいです。我々もいろいろな発見がありました。振り返って今回の模試の結果と比べると、今までAO入試で「情報科目試験型」を受けてきた人たちは、やはり優秀だったこともわかりました。

■今回拝見した問題は、これまで公開されてきた共通テストの模擬問題と比べると、かなり難しく感じました。この試験でどういった棲み分けをされるのでしょうか。

まずレベル感に関しては、今の時点では決められないところはありますが、共通テストよりは上がるはずです。情報系の学部を受験しようという指向性が強い人を取りたい、という味付けですから。

逆に受験する側にとっては、その方がいいのかな、とは思っています。結局入試は競争なので、自分の情報の専門性が競争力として高いと思っている人について、その情報系の資質をきちんと評価して取りたいので、その分レベルは上がります。

試験の方向性として、共通テストは、文系も含めた全受験生が受験するわけですが、私たちはそういった人は対象とは考えていません。個別試験なので、情報理工学部であれば情報学に必要な、理学部であれば各学科の研究に必要な情報系の資質がある人を選別できる、そうした人の能力が数字に出るような試験にしたいと思っています。

■「情報に向く人」を見極めるために、特にプログラミングの問題ではどのような工夫をされたのでしょうか。

今回のプログラミングの問題は、教科書に載っているようなプログラミングとは違って、もっと実用的と言うか、実際に何かシステムを作ったことがある人だったらこういうことするよね、という味付けになっています。模擬試験を実施したところでは問題Vを選択した人は少なく、得点率も低かったのですが、AO入試の人たちはそれなりに答えられていたので、そこに違いがあるのでしょうね。

「情報I」の教科書を見ていると、プログラミングに関してはやはり類型的な要素があって、実用のプログラムというよりは、わかりやくモデル化しているようです。

今回で言えば、教科書に出てきたプログラムだけしか知らない人にはちょっと合わないかもしれませんが、Raspberry PiやArduinoなどでセンサから入ってくるデータ処理をしたことがある人であれば、充分対応できると思います。

ただ、そうは言っても今回の模擬問題のプログラミングの問題は、けっこう難しいことはわかったので、これをどうするかは検討しないといけないな、とは思いました。

■実際に実用的なプログラムを組んだことがある人に向いているとのことですが、問題自体は擬似言語を使っていらっしゃいます。これには、どのような意図があるのでしょうか。

我々は、従来からAO入試のプログラミング問題のための擬似言語を用意していました。今回、「情報Ⅰ」を勉強した人向けの問題はPythonで作問してはどうか、という議論もありましたが、結局同じ擬似言語を使うことにしました。

その理由は、まずPythonでは「このライブラリを使ったらこう書ける」という別解がいろいろあり、我々が想定しなかったような形で書かれると、本当にそれが正しいのか、ということを確認しなければなりません。

だからと言って選択肢から選ぶ形にしてしまうと、「本当にプログラムが書けるか」という我々が問いたい能力から離れてしまう可能性があります。

我々は、アルゴリズムを組み立てられるか、読み取れるか、ということが見たい。それに集中できるという意味では、擬似言語の方が良いということになりました。

また、何か特殊な言語機能の特殊な書き方、要は「こう書けばこうなる」という小手先ばかり知っていてもダメということがあります。

「プログラムが動くのは、こういう理屈でこのような内部処理が行われているからこんな動きをしている」ということを把握してほしい。そういった能力は、擬似言語をきちんと使えるかどうかで見ることができます。

本学の擬似言語は非常にシンプルなので、言語仕様をざっと見たら、あるいは実際に過去問を解いてみたら、だいたい理解できると思います。

採点する側としても、例えば=(イコール)を2つ書かないとダメとか、＞=(大なりイコール)と書くべきところを数学記号の≧を書いたとしても、どうせ実際に機械で動かしたらコンパイルエラーで出てきますから、特に減点することはありません。そのようなことは、記述式解答でやる限り、減点の対象ではありません。そんなことより、ロジックがわかっていることの方がずっと重要です。

たぶん、普通のテキストエディターでコードを書くタイプの言語であれば、どの言語で学んだ人でも、それほど違和感はないでしょう。Scratchを使っていた人でも、Scratch（のテキスト部分）をコードとして読んだ経験があれば、特に問題はないと思います。

■最後に、この情報入試を受験生する生徒へのメッセージをお願いします。

先ほどもお話ししたように、実際に自分の手でいろいろプログラムを作って動かしてみたことがある、という人には、ぜひ受けてもらいたいと思います。

ただそうは言っても、他の入試教科と違って「情報」には何十年の歴史があるわけではなく、過去問がほとんどないので、類型がほとんどわからないという状況ですよね。

京都産業大学では、これまでのAO入試の過去問を全て公開しています(※2)。実際の問題よりもかなり難しいと思いますが、こちらを見てもらえればと思います。

ただ、注意していただきたいのは、AO入試の問題は、後日面接で問うというプロセスがあるので、必ずしも明快な正解が出ないものもあることです。でも、参考にはなると思います。

※2 https://www.kyoto-su.ac.jp/admissions/exam/pickup/ise_point/index.html

AO入試でも言っていたことですが、「自分は情報の資質がある」あるいは「他の人より経験を積んできた」という自信があり、そこを評価してほしい、と思う人のための問題を私たちは作っています。またそれを評価できるような状況を今回作ったつもりですから、そういう人たちにぜひ挑戦してほしいと思っています。

[京都産業大学入学センターより]

京都産業大学では、近い将来には文系学部の一般選抜入試にも、入試科目として「情報」を取り入れることも模索していきたいと考えています。

文系学部の先生方からも、「情報」の能力は必要だという声もあります。しかし、情報理工学部と文系の学部は、「情報」に求める内容が異なりますので、そのような点について、今後学内での意見交換を進めていければと思っています。

[京都産業大学「情報科目入試型」の記事はこちら]

「本当に「情報に向いた学生」を採るための新たな入試を目指す試み

～京都産業大学情報理工学部情報科目試験型入試」

「京都産業大学のAO情報入試～実施後5年を経て」

バーチャル情報入試シンポジウム2020春 on YouTube Live(ニューシン2020)