大学別のプログラミング課題例｜総合型選抜・推薦入試に備える実例と対策
近年、プログラミング能力を活かして受験できる大学が増加しています。特に情報系・AI系・データサイエンス系の学部では、総合型選抜（旧AO入試）や学校推薦型選抜において、プログラミングに関する課題や作品提出が求められるケースが目立ちます。
この記事では、大学別に実際に出題されたプログラミング課題の例を紹介し、合格に向けた対策ポイントも詳しく解説します。
✅ プログラミング課題が出題される主な大学（例）
| 大学名 | 学部 | 入試方式 | プログラミング課題の傾向 |
|---|---|---|---|
| 東京工業大学 | 情報理工学院 | 総合型選抜 | プログラム設計＋課題提出型レポート |
| 電気通信大学 | 情報理工学域 | 学校推薦型選抜 | ソースコード＋レポート提出 |
| 明治大学 | 総合数理学部 | 自己推薦 | ポートフォリオ＋プレゼン |
| 芝浦工業大学 | 情報工学科 | AO入試 | プログラム内容の解説＋動作デモ |
| 武蔵野大学 | データサイエンス学部 | 総合型 | 作品提出＋志望動機に紐づく内容 |
🎓 大学別のプログラミング課題例
🔷 東京工業大学 情報理工学院（総合型選抜）
過去の課題例：
「日常生活の中で役立つアルゴリズムを設計し、PythonまたはC++で実装したうえで、その動作内容と目的についてA4 2枚以内でレポートにまとめよ。」
評価ポイント：
-
実用性・設計力・コードの工夫
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論理的な説明と構造のわかりやすさ
対策：
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自作アルゴリズム（例：買い物最短経路計算、スケジュール自動化など）を作っておく
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GitHubやPDF形式で提出物を整理
🔷 電気通信大学 情報理工学域（推薦選抜）
過去の課題例：
「あなたがこれまでに作成したプログラムまたはシステムの中から1つを選び、ソースコードとその説明資料（PDF形式）を提出せよ。」
評価ポイント：
-
技術的完成度（言語・構造・UIなど）
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問題解決力と説明の明確さ
対策：
-
PythonやJavaScriptで実用的なツールを開発（ToDoアプリ、チャットBotなど）
-
説明資料にフローチャートや画面キャプチャを含めると◎
🔷 明治大学 総合数理学部（自己推薦入試）
課題例：
「情報技術を活用して、社会課題の解決を図る提案を1,200字以内で述べ、関連する制作物やポートフォリオがあれば添付せよ。」
評価ポイント：
-
社会性のあるテーマ設定
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創造力とプレゼン力
対策：
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WebアプリやIoT連携ツールなど、社会的課題解決に関係するテーマで作品を作る
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簡易的なUX/UIモックアップでも提出価値あり
🔷 芝浦工業大学 情報工学科（AO型）
課題例：
「自作したプログラムをプレゼン形式で発表。内容、目的、設計手法、使用言語について口頭説明せよ。」
評価ポイント：
-
技術理解とプレゼン能力の両立
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実際の動作デモ（端末持ち込みまたは動画）
対策：
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プレゼン資料はスライド＋動作動画がベスト
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Webアプリならスマホ表示も確認・デモ練習
🔷 武蔵野大学 データサイエンス学部（総合型選抜）
課題例：
「あなたの興味ある課題に対し、Python・R等で分析した内容をレポート形式でまとめてください（自由提出）。」
評価ポイント：
-
データ分析やビジュアライゼーションのスキル
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コードの実行再現性と資料の完成度
対策：
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Jupyter Notebookで分析をまとめ、PDF形式で提出できるようにしておく
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データセットは公共APIやkaggleなどから選ぶと◎
💡 作品ポートフォリオを準備するためのヒント
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GitHub にコードを公開（README に機能や使い方も書く）
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Notion やGoogleスライドで自己紹介資料＋作品リンクをまとめる
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動画で動作を記録（プレゼン時にも活用できる）
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スクリーンショット＋設計図を資料に添える
🧭 プログラミング課題対策の進め方
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対象大学の募集要項をよく読む（評価項目・提出形式など）
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過去問・出題傾向を参考にテーマを選定
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提出物はコード＋目的＋結果＋課題点まで整理
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先生やプログラミング塾でレビューを受ける
✅ まとめ｜課題提出は「コード＋思考の伝達力」が命
大学によってプログラミング課題の内容や重視ポイントは異なりますが、共通して求められるのは、
-
コードの技術力（可読性・構造）
-
なぜそのテーマを選び、どう実装したかを説明する力
-
実社会との接点や応用力
です。
情報スキルは受験でも差別化できる最大の武器になります。受験生のうちから、「自分だけの作品」を持って挑戦する準備を始めましょう！
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