名城大学 情報工学部
2027年度入試日程・偏差値
私立/愛知県/2027年度AI推定偏差値 49.0
AI・ビッグデータ・IoT・サイバーセキュリティ等を体系的に学ぶ「総合コース」と、実社会の技術を実践的に学ぶ「先進プロジェクトコース」を設置。企業の現役情報エンジニアによるハンズオンセミナーやハッカソン出場機会など、実社会を想定したPBLを通じて次世代の情報エンジニアを育成する。
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。
学科と偏差値
| 学科 | 定員 | 2025 | 2026 | 2027 |
|---|
| 情報工学科 | 180 | 48.5 | 48.5 | 49.0 |
偏差値はAIによる推定値です(予備校・受験情報サイトの数値は使用していません)。
2027年度 入試日程
| 入試方式 | 出願期間 | 試験日 | 合格発表 | 出典 |
|---|
| 総合型選抜 プレゼンテーション型(プログラミング実績評価) |
2026/9/1-9/5 |
1次:書類審査、2次:2026/10/10 |
1次:2026/9/28、最終:2026/11/1 |
出典 |
| 学校推薦型選抜(公募制推薦) |
2026/11/1-11/6 |
2026/11/22 |
2026/12/5 |
出典 |
| 一般選抜 A方式(3教科型) |
2026/12/17-2027/1/14 |
2027/2/1-2/4(選択) |
2027/2/20 |
出典 |
| 一般選抜 F方式(共通テストプラス型) |
2026/12/17-2027/1/14 |
2027/2/1-2/4(選択) |
2027/2/20 |
出典 |
| 一般選抜 K方式(傾斜配点型) |
2026/12/17-2027/1/14 |
2027/2/1-2/4(選択) |
2027/2/20 |
出典 |
| 一般選抜 B方式(2教科型) |
2026/12/17-2027/2/5 |
2027/2/21 |
2027/3/6 |
出典 |
| 一般選抜 C方式(共通テスト利用型)前期 |
2026/12/17-2027/1/14 |
共通テスト実施日 |
2027/2/20 |
出典 |
| 一般選抜 C方式(共通テスト利用型)後期 |
2027/2/12-2/26 |
共通テスト実施日 |
2027/3/16 |
出典 |
2026年度 入試結果(倍率)
| 入試方式 | 学科 | 志願者 | 受験者 | 合格者 | 倍率 | 出典 |
|---|
| 一般選抜 3教科型A方式 |
情報工学科 |
1517 |
1482 |
371 |
3.99 |
出典 |
| 一般選抜 共通テストプラス型F方式 |
情報工学科 |
1231 |
1211 |
317 |
3.82 |
出典 |
| 一般選抜 傾斜配点型K方式 |
情報工学科 |
1195 |
1177 |
353 |
3.33 |
出典 |
| 一般選抜 3教科型B方式 |
情報工学科 |
181 |
135 |
21 |
6.43 |
出典 |
| C方式(前期3教科型) |
情報工学科 |
614 |
610 |
132 |
4.62 |
出典 |
| C方式(前期5教科型) |
情報工学科 |
696 |
695 |
156 |
4.46 |
出典 |
| C方式(後期) |
情報工学科 |
15 |
15 |
7 |
2.14 |
出典 |
| 公募制推薦(専願) |
情報工学科 |
44 |
43 |
6 |
7.17 |
出典 |
| 公募制推薦(併願) |
情報工学科 |
190 |
190 |
51 |
3.73 |
出典 |
| 総合型選抜 プログラミング実績評価入学試験 |
情報工学科 |
8 |
4 |
2 |
2.00 |
出典 |
倍率は受験者数÷合格者数(実質倍率)。受験者数が非公表の場合のみ志願者数÷合格者数。
総合型選抜の評定平均
| 方式 | 評定平均 | その他の要件 | 出典 |
|---|
| 総合型選抜 学部独自総合型 プログラミング実績評価入学試験 |
3 |
専願(合格した場合は必ず入学)。プログラミングを含む情報工学部の学びに関わる各種コンテスト等への参加実績、またはソフトウェア等を開発して公開した等の実績が必須。加えて『数学Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ・A・B・C』のうち3科目以上を履修・修得(見込)、『物理基礎・物理・化学基礎・化学』のうち物理基礎を含む2科目以上を履修・修得(見込)であることが必要。募集人員5名。二次試験合格者は入学前学習プログラム(Meijo Encouraging Program/MEC)の受講が必須。一次=調査書Ⅱ+作品等の電子データ、二次=プレゼンテーション(口頭試問含む)。 |
出典 |
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