情報学部への大学編入｜試験科目・勉強法・対策

「情報学部に編入したいけど、何を勉強すればいい？」

「情報学部編入では数学や英語が必要？」

「プログラミングはどこまでできればいい？」

「文系や他学部から情報学部へ編入できる？」

大学編入を考えている人の中には、こうした疑問を持っている人もいると思います。

情報学部への編入では、大学や学科によって試験科目や出題範囲が大きく異なります。

例えば、数学や情報系の専門科目、英語、面接などを課す大学もあれば、小論文と面接を中心に選考する大学もあります。

実際に、静岡大学情報学部情報科学科の2027年度3年次編入学試験では、一般入試で英語・数学からなる教養基礎、アルゴリズムとデータ構造などを扱う計算機基礎、面接を実施しています。

また、名古屋大学情報学部では3年次編入学試験の過去問として、コンピュータ科学基礎・数学・小論文などの試験問題を公開しています。

このように、

「情報学部編入だからプログラミングだけ勉強すればいい」

とは限りません。

この記事では、

• 情報学部編入の試験科目
• 数学対策
• プログラミング・アルゴリズム対策
• 情報系専門科目対策
• 英語対策
• 面接・口頭試問対策
• 他学部からの編入
• 効率的な勉強法
• 編入後の研究・単位認定で注意したいこと

について解説します。

大学編入について詳しく知りたい方はこちら

情報学部への大学編入とは？

情報学部への大学編入とは、現在通っている大学や短期大学、高等専門学校などから、別の大学の情報学部や情報系学部へ移ることです。

情報学では、

• 情報科学
• コンピュータサイエンス
• 情報工学
• プログラミング
• AI・機械学習
• データサイエンス
• ネットワーク
• データベース
• ソフトウェア
• メディア
• 人間情報学

など、さまざまな分野を学びます。

ただし、情報系学部の構成は大学によって異なります。

プログラミングやコンピュータ科学を中心に学ぶ大学もあれば、AI・データサイエンス、メディア、情報社会などを重視する大学もあります。

そのため、情報学部への編入を考えるときは、「情報学部に入りたい」だけではなく、「情報学の中で何を専門にしたいのか」まで考えることが大切です。

情報学部編入の試験科目は？

情報学部編入で代表的な試験科目は、

• 数学
• 英語
• プログラミング
• アルゴリズム・データ構造
• コンピュータ科学
• 情報数学
• 論理回路
• コンピュータアーキテクチャ
• 小論文
• 面接
• 口頭試問
• 書類審査

などです。

ただし、すべての大学でこれらが課されるわけではありません。

例えば、静岡大学情報学部情報科学科では、一般入試で数学・英語に加えて、アルゴリズムとデータ構造、機械語と計算機械、論理回路などを含む「計算機基礎」を出題しています。

一方、情報系大学の中には、小論文と面接を中心に編入生を選考する大学もあります。

このように、「情報学部」という名前だけで試験科目を判断しないことが重要です。

志望大学・学科を決めたら、必ず募集要項と過去問を確認しましょう。

情報学部編入の数学対策

数学が試験科目になる場合は、まず志望大学で必要になる数学の範囲を確認することから始めます。

例えば、

• 微分積分
• 線形代数
• 確率・統計
• 数列
• ベクトル
• 離散数学
• 集合・論理

などがあります。

情報学では、一般的な数学だけでなく、コンピュータ科学と相性のよい離散数学や論理的思考が重要になる場合があります。

例えば、

「この条件を満たす組み合わせは何通りあるか」

「このアルゴリズムの計算量はどの程度か」

といった問題では、単純な計算力だけでなく、問題を数学的に整理する力が必要です。

また、大学によっては微分積分や線形代数が出題されることもあります。

そのため、

「情報系だから数学は簡単」

とは考えず、募集要項や過去問を確認して必要な範囲を絞り込みましょう。

プログラミング・アルゴリズム対策

情報学部編入で特に重要になりやすいのが、プログラミングとアルゴリズムです。

プログラミングでは、

• 変数
• 条件分岐
• 繰り返し
• 関数
• 配列
• 文字列
• 再帰
• ポインタなどの基礎概念

などを理解しておきましょう。

ただコードを書けるだけではなく、

「この処理がどのように動いているのか」

を説明できることが重要です。

さらに、アルゴリズムでは、

• 探索
• ソート
• スタック
• キュー
• 木構造
• グラフ
• 再帰
• 計算量

などを学びます。

例えば、

「なぜこのアルゴリズムのほうが効率的なのか」

「データ量が増えると処理時間はどう変化するのか」

といった視点を持つことが大切です。

情報学部編入では、プログラミング言語の文法を丸暗記するよりも、アルゴリズムを考えて、それをプログラムとして表現する力を鍛えましょう。

情報系専門科目の対策

情報学部では、プログラミング以外にもさまざまな専門科目が出題される場合があります。

コンピュータアーキテクチャ

コンピュータの基本的な仕組みとして、

• CPU
• メモリ
• 命令
• レジスタ
• キャッシュ
• 入出力

などを理解します。

「プログラムがコンピュータの中でどのように処理されているのか」を考えられるようにしておきましょう。

オペレーティングシステム

OSについては、

• プロセス
• スレッド
• メモリ管理
• ファイルシステム
• スケジューリング

などが代表的です。

ネットワーク

ネットワークなら、

• IPアドレス
• TCP/IP
• HTTP
• DNS
• ルーティング
• クライアント・サーバー

などの基本概念を整理しておきましょう。

データベース

データベースでは、

• リレーショナルデータベース
• SQL
• テーブル
• 主キー
• 正規化
• トランザクション

などが代表的です。

AI・データサイエンス

AIやデータサイエンス系を志望する場合は、

• 統計
• 機械学習
• データ分析
• 線形代数
• 確率

などの基礎が重要になります。

ただし、すべての専門分野を勉強する必要はありません。

志望大学・学科の出題範囲と過去問を確認し、必要な分野から優先して勉強しましょう。

情報学部編入の英語対策

英語が試験科目なら、まず基本的な英語力を固めます。

おすすめは、

単語 → 文法 → 英文解釈 → 長文

の順番です。

情報系では、

• AI
• コンピュータ
• インターネット
• データ
• ソフトウェア
• テクノロジー

などに関する英文が出題される場合があります。

そのため、単語や文法だけでなく、情報技術に関する文章を正確に読み取る力を身につけておきましょう。

また、大学によっては英語外部試験を利用する場合もあります。

そのため、

「大学独自の英語試験なのか」

「TOEICなどの外部試験を利用するのか」

を早めに確認しておきましょう。

面接・口頭試問対策

情報学部編入では、面接や口頭試問が行われる場合があります。

面接では、

• なぜ情報学部に編入したいのか
• なぜこの大学なのか
• なぜこの学科を選んだのか
• 情報学の中で何に興味があるのか
• 入学後に何を研究したいのか
• これまで何を学んできたのか
• 卒業後に何をしたいのか

などを答えられるようにしておきましょう。

さらに、

「どのプログラミング言語を使ったことがありますか？」

「このアルゴリズムの特徴を説明してください」

「データベースとは何ですか？」

といった専門的な質問を受ける可能性もあります。

そのため、専門科目は問題を解くだけではなく、自分の言葉で説明できるレベルまで理解しておくことが重要です。

他学部から情報学部へ編入できる？

可能です。

例えば、

工学部 → 情報学部

理学部 → 情報学部

経済学部 → 情報学部

文系学部 → 情報学部

など、現在とは異なる分野から編入を目指すケースも考えられます。

特に情報学は、数学やプログラミングなどの基礎を身につければ、現在の専攻から方向転換できる可能性があります。

一方で、大学によっては大学レベルの数学や情報系科目を出題するため、文系などから受験する場合は事前の準備が必要です。

また、大学によって出願資格や必要単位は異なります。

そのため、他学部から情報学部を目指す場合は、「出願できるか」だけでなく、「試験に必要な数学・情報系科目を身につけられるか」まで確認することが重要です。

情報学部編入の勉強法

おすすめは次の流れです。

STEP1　志望分野を決める

まず、

• コンピュータサイエンス
• プログラミング
• AI・機械学習
• データサイエンス
• ネットワーク
• セキュリティ
• メディア
• 情報システム

など、自分が専門にしたい分野を考えます。

情報学は分野が非常に広いため、ここを曖昧にしたまま勉強を始めないようにしましょう。

STEP2　募集要項を確認する

次に、

「何年次に編入できるのか」

「必要な単位は何か」

「数学はどこまで出るのか」

「プログラミングやアルゴリズムは出題されるのか」

「英語外部試験は利用できるのか」

を確認します。

STEP3　過去問を見る

過去問が公開されている場合は、できるだけ早く確認しましょう。

情報学部では、同じ「情報系」の試験でも、

数学中心なのか、プログラミング中心なのか、コンピュータ科学中心なのか

によって必要な勉強が大きく変わります。

例えば名古屋大学情報学部では、3年次編入学試験の過去問としてコンピュータ科学基礎や数学などを公開しています。

過去問を見ることで、

「何を勉強すれば合格に近づけるのか」

を具体的にできます。

STEP4　数学・プログラミングの基礎を固める

数学なら、微分積分・線形代数・確率など、志望校で必要な範囲を学びます。

プログラミングなら、基本文法だけでなく、配列や関数、探索・ソートなどを実際にコードを書きながら理解します。

「知識として知っている」から「自分で使える」へ進むことが重要です。

STEP5　情報系専門科目を仕上げる

基礎が固まったら、

• アルゴリズム
• データ構造
• コンピュータアーキテクチャ
• ネットワーク
• データベース
• OS

など、志望大学で必要な専門分野を仕上げます。

この段階では、用語を覚えるだけではなく、

「なぜこの仕組みになっているのか」

まで説明できる状態を目指しましょう。

STEP6　過去問で仕上げる

最後は過去問を使って実戦練習を行います。

確認するのは、

• 知識不足
• 数学の計算ミス
• プログラムのミス
• アルゴリズムの理解不足
• 問題の読み違い
• 時間配分

などです。

情報系では、「コードを読める」と「自分でコードを書ける」は別物です。

実際に手を動かして、問題を解く練習を重ねましょう。

情報学部編入で注意したいこと

情報学部への編入では、入試だけでなく、編入後にどの分野を研究できるのかまで確認しておくことが重要です。

例えば、

「AIを研究できるのか」

「希望する研究室に所属できるのか」

「プログラミングやデータサイエンスをどの程度専門的に学べるのか」

などを確認しておきましょう。

また、3年次編入の場合でも、これまで修得した単位がすべてそのまま認定されるとは限りません。

特に情報学では、数学やプログラミングなどの基礎科目から専門科目へと学習が積み上がっていくため、単位認定によって卒業までの履修計画が変わることがあります。

そのため、

「編入できる」＝「必ず2年間で卒業できる」

とは考えず、単位認定や卒業要件を事前に確認しておくことが大切です。

情報学部編入はこんな人におすすめ

例えば、

• プログラミングを専門的に学びたい
• コンピュータサイエンスを研究したい
• AI・機械学習について学びたい
• データサイエンスを学びたい
• ネットワークやセキュリティを研究したい
• ソフトウェア開発について学びたい
• 情報技術を社会やビジネスに活用したい
• 現在の専攻から情報分野へ進みたい
• 将来、IT・情報系の技術職や大学院進学を目指したい

という人には、情報学部への編入は選択肢の一つです。

まとめ

情報学部への大学編入では、大学や学科によって必要な試験科目や専門知識が大きく異なります。

数学。

プログラミング。

アルゴリズム・データ構造。

コンピュータ科学。

英語。

面接・口頭試問。

など、必要な対策は志望先によって変わります。

そのため、

①志望する分野を決める

↓

②募集要項で試験科目・出願資格を確認する

↓

③過去問を見る

↓

④必要な数学・プログラミング・専門科目を勉強する

↓

⑤過去問で実戦力をつける

という順番で進めましょう。

情報学部編入では、単にプログラミング言語の文法や専門用語を暗記するだけではなく、数学やコンピュータ科学の知識を使って問題を分析し、アルゴリズムを考え、実際に解決する力が重要です。

また、編入後にどの分野を研究できるのか、希望する研究室に所属できるのか、単位がどの程度認定されるのかまで確認しておくと、大学選びで失敗しにくくなります。

「情報学部に行きたい」だけで終わらせず、「情報学部で何を学び、どんな技術や研究に取り組みたいのか」まで明確にすること。

それが大学選びにも、編入試験の対策にもつながります。