慶應SFC環境情報学部合格体験記 稲垣雪那さんの場合
＜お名前＞
稲垣雪那
＜プロフィール＞
東京の大学付属校の中高一貫校に通っていたので、学校での受験対策はほとんどなかったです。
そのため、受験対策は全て通っていた少人数制の塾に頼りきりでした。
部活は生徒会に３年間所属していました。
＜受験形態・合格年度＞
一般入試（センターなし）・2011年度入試合格
受験学部 = 総合政策・環境情報学部
合格学部 = 環境情報学部
＜予想得点＞
受験科目 = 数学
総合政策学部
数学得点 = ６５％
小論文得点 = 不明（多分、６割くらいです）
環境情報学部
数学得点 = ８０％
小論文得点 = 不明（多分、７割くらいです）
＜併願校＞
千葉大学理学部数学・情報数理学科
東京理科大理学部数学科
東京理科大理学部数理情報学科
＜慶応SFCを受験するまでのいきさつ＞
元々、理系の数学科志望だったのですが、受験期の途中からＳＦＣのことを知り、
ここで最先端の研究をしたい！と思い受験しました。
また、文理融合や問題解決というコンセプトを気に入ったからです。
＜慶応SFCへの期待＞
最先端の世界に触れてみたいということです。
どんな世界が待っているのか、とても楽しみです。
-入試対策-
＜数学＞
塾で使っていたテキストと問題集を三周やり込みました。
また、それだけじゃ足りないと思い「大学への数学ースタンダード演習ー」もやりました。
直前期には、ＳＦＣ両学部の過去問を三周しました。
ＳＦＣの数学は基本的には、基礎力と発想力があれば解けます。
その発想力を養うためには、山のように問題練習をする必要があります。
＜小論文＞
特にちゃんとした対策は取りませんでしたね。
強いて挙げれば、「小論文を学ぶー知の構築のためにー」を一読しました。
後、政治経済が得意だったことが大きいかったと思います。
ただ、今年の小論文は既存の対策が効くようなものではなかったので、
試験場で頭からひねり出しました。
＜その他受験に関するアドバイス＞
プレ模試は絶対に受けた方がいいです。
自分の立ち位置が分かるというのは、とても大切です。
私の場合はプレ模試で環境情報学部が全国３位だったので、非常に自信になりました。
過去問対策は本当に重要です。最低でも、二週はした方がいいと思います。
数学はやればやるだけ、点数として返ってきますので、根気強くやり遂げてください。
また、試験場では１教室に２００人位の受験生がいますので、
他の受験生の緊張や気迫に飲まれないように気を付けた方がいいです。
＜最後に一言＞
受験は甘くないです。油断していると、痛い目に遭いますので、気をつけてください。
そして、ＳＦＣで会えることを楽しみにしています。
＜追加の質問＞
(1.総合政策と環境情報の両方を受験され、環境情報に合格されておられますが、
ご自身で受験された際に、合否の違いはどの辺にあったと思われますか？)
まず、数学の出来の差が響いたというのがあります。
環境情報１６０点と総合政策１２０点という４０点の点差が合否に直結したと思います。
数学選択は満点者も結構いるので、ここでの８０点の失点は大きかったです。
また、小論文でも環境情報は論点が一貫していたのに対して、総合政策は途中から論点がぶれたこともあります。
そのため、総合政策の論文は尻すぼみになってしまったように思います。
(2.小論で書かれた内容をごく簡単で結構ですのでお答えいただけますか？)
�T.失敗した総合政策
農村と都市部の教育格差がなくなった国がよい日本と主張
↓
こう考えた価値観は教育に力を入れない国は滅び、全ての子供に平等に機会を与えるべき
↓
そのために電子メディアを利用して、都市部の良質な授業を録画・録音し、農村部に送り格差を解消する。
↓
現場の教師は子供に電子図書館を利用し、問題発見→問題解決を教える。
↓
私はこの時、農村と都市部をつなぐＮＰＯのリーダーとなり、この動きを拡大する。
こんな感じです。
�U.成功した環境情報
認知科学の抱える人工知能ＡＩにおける「フレーム問題」から、
どのようにしてロボットに人間が無意識に行っている思考プロセスを行わせるかという問題提起
↓
将来、開発されるであろう人間の思考プロセスを読み取る機械をを使って、
思考プロセスの単純さ・複雑さを計測する。
↓
思考プロセスの複雑さを表す単位<ＲＴ>を提案。
<ＲＴ>は思考プロセスが複雑ならば高くなり、単純ならば低くなる。
↓
この<ＲＴ>を使い、フレーム問題を解決する。
その方法は<ＲＴ>を分類し、それぞれの<ＲＴ>を理解し、実行できるロボットを作る。
↓
高い<ＲＴ>を理解できるロボットには、人間への「癒し」を目的としてとして高齢者や障害者の「お友達ロボット」とする。
低い<ＲＴ>しか理解できないロボットは単純作業に徹底的に従事してもらう。
↓
このように、思考プロセスの複雑さを分類することにより、それぞれのロボットに異なる役割を持たせることによって、 フレーム問題を別のアプローチから解決することができる。
このように書きました。体験記が少しでも参考になったのならば、とても嬉しいです。