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AIが総合型選抜を変えていく?

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先日、立命館大学がAI学習システム「atama+」を活用した総合型選抜(AO入試)を2023年度入試から開始すると発表しました。

初年度の対象教科は「数学」で、対象学部は経済学部・スポーツ健康科学部・食マネジメント学部とのこと。

各学部での学びにおいて特に重要な単元を指定し、習得しておくことを出願要件に取り入れる形は全国初となるそうです。

 

現在、私立大では2人に1人が総合型選抜入試を利用して進学しています。

大学から見た総合型選抜入試のメリットは大きく2点あります。

大学のアドミッション・ポリシーに合う学生を選抜できるという点、そして一般入試よりも前に実施され、合格すると必ず入学しなくてはいけないという制度である点。

教育、経営の両輪をうまく回すために合格者枠が大きくなる事は必然の流れです。18歳人口が今後ますます加速化していくことを考慮すれば、この流れはしばらく続くでしょう。

 

総合選抜型入試の枠が広がる一方で、中退率が一般受験と比較して約3倍というデータがあります。(もちろん大学により差があることは当然ですので、一般論として読み進めていただければ幸いです)、その理由として「授業についていけない」ことが上位に挙げられています。このような背景から2020年度からは総合型選抜入試や推薦入試においても学力評価が義務付けられています。

 

大学側からすれば厳しい競争環境の中で、多くの広報費を投じ獲得した学生です。そんな学生の中退数が増えることは経営的な死活問題につながります。本意ではないでしょうが、入学前教育や初年次教育で基礎学力の学び直しの機会の創出、予算をつけざるを得ない状況なのです。

 

今回の立命館大学の取り組みは総合型選抜入試の課題解決の一手となる可能性のあるチャレンジだと感じます。

また、学習ビッグデータ活用の視点から考えると、面接や小論文、学力検査だけでは測りにくい学習へ望む姿勢などがスコア化される可能性もあります。それにより自校のアドミッション・ポリシーに合う生徒を選出する精度が高まるのではないでしょうか。

 

我々学習塾も様々な未来を想像しながら、合格のための手段ではなく、将来につながる正しい学び方を子供たちに伝え続けていきたいものです。

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