北海道科学大学の2027年度入試日程・偏差値
私立／北海道／5学部
大学公式サイト
2026年10月1日 更新公式サイトで全入試方式を確認し直しました。
直した内容
- schedule_2027: 全5学部（工学部・薬学部・保健医療学部・未来デザイン学部・情報科学部）の総合型選抜（カタライズ）・学校推薦型選抜・一般選抜（前期/後期）・大学入学共通テスト利用選抜（前期/後期）の出願期間・試験日・合格発表日を、大学公式の各方式別入試情報ページ4本と1件ずつ突き合わせたが、全項目が完全に一致しており修正は無かった。主要方式の欠落も無い。
- admission_ratio_2026: 大学公式『入試データ』PDF（2026年度入試結果）掲載の全5学部・全11学科×6区分（総合型選抜／推薦型選抜／一般選抜前期1日目・2日目・後期／共通テスト利用選抜前期・後期）、計84行を1件ずつ突き合わせたが、志願者数・合格者数・倍率とも完全に一致しており修正は無かった。
- 機械チェックの疑い『志願者数の個別行合算896が学部合計60と食い違う（約15倍）』を検証した結果、これは誤検知と判明した。情報科学部の admission_ratio_2026.items のうち推薦選抜行（selection_type_raw に『…の合計』を含む、志願者60名）は、学部全体の合計行ではなく、1学科内の推薦4区分（系列校・指定校・公募・自己推薦）をまとめた小計にすぎない（PDF脚注※2に明記）。department に『情報科学科』が入っており、recheck_lib.js の checkConsistency() は現状すでにこれを正しく非集計行として扱っている（実行結果はNG 0件）。学部合計行自体はこのPDFに掲載が無い（総合型選抜・推薦型選抜は大学全体の合計行のみ掲載）。checkConsistency() は変更せず、経緯を5学部すべての admission_ratio_2026.note に補記した。数値は一切変更していない。
- 工学部: 入試日程（総合型選抜（カタライズ）、学校推薦型選抜（公募）、一般選抜前期・後期、共通テスト利用選抜前期・後期）を公式の各選抜ページで再確認。全項目で既存データと一致したため変更なし。
確認に使った公式ページ
掲載中の偏差値はすべてAIによる推定値、入試日程は各大学の公表情報を基にした参考情報です。内容の正確性を保証するものではありません。出願前には必ず各大学の公式サイトでご確認ください。
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学部の一覧と目安
| 学部 | 偏差値 | 一般受験 | 総合型選抜 | 学科 |
|---|
| 工学部 |
42.5 |
★☆☆☆☆ |
★☆☆☆☆ |
5 |
| 薬学部 |
46.5 |
★☆☆☆☆ |
★☆☆☆☆ |
1 |
| 保健医療学部 |
45.0 |
★★☆☆☆ |
★★☆☆☆ |
5 |
| 未来デザイン学部 |
39.5 |
★★☆☆☆ |
★☆☆☆☆ |
2 |
| 情報科学部 |
41.0 |
★★★☆☆ |
★★☆☆☆ |
1 |
偏差値はAIによる推定値、★は2026年度入試の倍率から機械的に付けた目安です。
出願期間・試験日・合格発表日・倍率の内訳・評定平均の要件は、各学部のページに載せています。
2027年度AI推定偏差値 42.5
機械、情報、電気電子、建築、都市環境など工学に関する諸分野が連携し特徴を生かした教育研究を行う。専門領域の基礎知識と学術成果を社会の諸問題解決に応用できるスペシャリストと、幅広い教養を持ち社会の発展・改善に貢献できるジェネラリストを育成する。
工学部の入試日程・倍率・評定平均を見る
2027年度AI推定偏差値 46.5
少子高齢化と医療の高度化・複雑化が進む中、特に人口減少と高齢化が急速に進む北海道で、他の医療関係職種と協働して地域医療にあたる薬剤師を養成する。専門教育に加え幅広い教養教育を展開し、豊かな人間性と高い倫理観、専門性を備えた人材を育成し地域の保健・医療・福祉・薬学の発展に寄与する。
薬学部の入試日程・倍率・評定平均を見る
2027年度AI推定偏差値 45.0
医師・薬剤師・看護師・臨床検査技師・診療放射線技師・理学療法士・臨床工学技士・義肢装具士など多職種の協働によるチーム医療を基本とし、各専門職が業務を共有し臨機応変に対応できる、チーム医療という社会の要請に応える人材を育成する。
保健医療学部の入試日程・倍率・評定平均を見る
2027年度AI推定偏差値 39.5
「ヒューマニティとテクノロジーの融合」と『個性の尊重』に即したプロフェッショナル教育を理念とし、ITスキルと工学的分析手法を核に幅広い教養を身につけ、情報を発信・解析・統合できプロフェッショナルやリーダーシップを発揮できる人材を育成する特色あるカリキュラムを展開する。
未来デザイン学部の入試日程・倍率・評定平均を見る
2027年度AI推定偏差値 41.0
情報科学の基礎理論から最新の応用技術までを幅広く修得し、地域企業や自治体との連携による実践的な学びを通じて実社会の課題解決に貢献できる高度専門人材を育成する。情報倫理等の社会的責任を理解し、他学部との連携により情報科学の知見を医療・環境・経済など多様な分野に応用する学際的教育・研究を推進する。
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