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投稿者: 上井草 (ID:x4ALFvMWzLo) 投稿日時:2024年 02月 17日 08:28
これが最新の都立中堅進学校の受験事情の実態です。
難関私立には引っ掛かっても国公立は甘くない。
都立井草高校(2023年度現役受験結果)
国公立大学
大学名 合格者数←受験者数
東京大学0←1
東京工大0←3
北海道大0←3
都立大学0←5
学芸大学0←2
山口東京0←2
佐賀大学0←1
埼玉大学3←5
海洋大学2←3
農工大学2←2
山梨大学2←2
東京芸術1←4
東京外国1←1
信州大学1←1
横浜市大1←1
千歳科技1←1
国公立計14←37
主な私立大学
大学名 合格者数←受験者数
早稲田大13←65
慶應義塾01←17
上智大学03←13
東京理科02←07
明治大学25←120
青山学院15←54
立教大学23←83
中央大学24←79
法政大学41←151
※ホームページに公開している情報ですので校内限定の内部情報ではありません。その他私立大学の受験結果はホームページでご確認ください。
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【7431533】 投稿者: 単純! (ID:5Pzy5XyIJPA) 投稿日時:2024年 03月 20日 05:58
>有名私大にはたくさん合格されていますが国公立は苦戦しています。
私大は延べ合格者数です。
国公立は何人受けて合格率は? そのデータもなくて苦戦? -
【7431536】 投稿者: 現実 (ID:5Pzy5XyIJPA) 投稿日時:2024年 03月 20日 06:11
都立井草高校 合格者数←受験者数
国公立計14←37(合格率38%) 大善戦!!
早稲田大13←65(合格率20%) 苦戦!
慶應義塾01←17(合格率6%) 大苦戦!!
明治大学25←120(合格率21%) 苦戦! -
【7431546】 投稿者: 基準 (ID:gfuxUdmt6B6) 投稿日時:2024年 03月 20日 07:05
受験料を払えば誰でも受験出来る私立大学との比較なら
>
国公立計14←37(合格率38%) 大善戦!! 早稲田大13←65(合格率20%) 苦戦!
国公立大学
合格者数(13万人)←受験者対象者数(共テ5教科受験者数30万人)
予想合格率 43%
「国公立計14←37(合格率38%) 」ならば、基準「予想合格率 43%」より低い
早稲田大学
合格者数(1.5万人)←受験者対象者数(50万人)
予想合格率 3%
「早稲田大13←65(合格率20%) 」ならば、基準「予想合格率 3%」より高い
慶應、明治も早稲田同様に基準合格率より高い
大学受験生全体レベルでみれば、都立井草高校は、国公立大学の合格率が低い大学であり、早慶以下の私大には合格率が高い高校 -
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【7431557】 投稿者: 国公立大苦戦 (ID:/okyr8ORs7g) 投稿日時:2024年 03月 20日 07:30
都立井草高校 合格者数←受験者数
都立大学0←5(合格率0%) 大苦戦!!
北海道大0←3(合格率0%) 大苦戦!!
東京工大0←3(合格率0%) 大苦戦!!
学芸大学0←2(合格率0%) 大苦戦!!
山口東京0←2(合格率0%) 大苦戦!!
東京大学0←1(合格率0%) 大苦戦!!
佐賀大学0←1(合格率0%) 大苦戦!! -
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【7431560】 投稿者: 国公立大善戦! (ID:5Pzy5XyIJPA) 投稿日時:2024年 03月 20日 07:39
埼玉大学3←5(合格率60%)
海洋大学2←3(合格率67%)
農工大学2←2(合格率100%)
山梨大学2←2(合格率100%)
東京芸術1←4(合格25%)
東京外国1←1(合格率100%)
信州大学1←1(合格率100%)
横浜市大1←1(合格率100%)
千歳科技1←1(合格率100%) -
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【7431584】 投稿者: そこではない (ID:6mzaWPk6CGw) 投稿日時:2024年 03月 20日 08:31
>問題は、履修を必須とした時にどれだけの学生が修了出来るか?でしょう。
問題はそこではなく、履修したことによりデータサイエンスを自分の研究領域や社会人になってどれだけそれを活用できるかと大学側がデータサイエンスを活用した研究領域をどれだけ指導できるか。
DSリテラシーの件はエデユでは履修したことばかり、それは数学が受験科目にあるから数学ができるはずということと同じ。
データサイエンスは多くの者にとってはツール。だからそれを活用した研究について優位性を語ってほしい。
でも多くの人は単なるネットのコピペなのでそこは語らない。 -
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【7431591】 投稿者: そもそも (ID:OhEJCc5NVps) 投稿日時:2024年 03月 20日 08:45
経済的な問題を別にして、東京の親子は教育熱心であり都立高校は受けない、たとえ重点校だとしても
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【7431598】 投稿者: 区別 (ID:vGLUb5fsv22) 投稿日時:2024年 03月 20日 09:07
>問題はそこではなく、履修したことによりデータサイエンスを自分の研究領域や社会人になってどれだけそれを活用できるかと大学側がデータサイエンスを活用した研究領域をどれだけ指導できるか。
話を、区別しないといけませんね。
大卒の素養として求められる「読み書き算盤、データサイエンス(リテラシーレベル)、プログラミング(文系含めて対応可能なレベル)」と、専門職としてのデータサイエンティストの扱うデータサイエンス。
あなたの知りたいデータサイエンスは、情報系学部の専門部分ですよね。
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