滋賀大学の2027年度入試日程・偏差値
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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
- 機械チェックの指摘（入試方式3種のみ、出典URLが2ページ分のみ、倍率データの個別行合計1778が学部合計560の3倍以上）を確認したところ、schedule_2027（令和9年度日程）とadmission_ratio_2026（令和8年度実績）の2つの問題が組み合わさっていたことが分かった。
- 【schedule_2027】各学部とも一般選抜前期・後期と学校推薦型選抜（の一部）しか登録されておらず、admission_ratio_2026に実績のある方式（学校推薦型選抜の地域枠・特技枠、社会人選抜、総合型選抜の内訳、私費外国人留学生選抜等）が日程として1件も無かった。大学公式サイト（入試カレンダーexam_calendar、学校推薦型選抜要項R9suisen.pdf、総合型選抜要項R9sougou.pdf、社会人選抜要項R9syakaijin.pdf、経済学部私費外国人留学生選抜要項R9shihiryu.pdf）で確認し、教育学部3→8方式、経済学部3→6方式、データサイエンス学部3→4方式に増やした。
- 教育学部の帰国生徒選抜・私費外国人留学生選抜だけは、令和9年度（2027年度）の学生募集要項が2026年9月12日時点で大学公式サイトに見当たらなかった（募集要項一覧ページに掲載なし、学部入試情報ページの実施方式一覧にも記載なし）。令和8年度は実施されており制度自体はあると見られるが、日程を推測せず status: 'unpublished' とした。この2件は確認できなかった事項として報告する。
- 【admission_ratio_2026】機械チェックが指摘した「個別行合計1778が学部合計560の3倍以上」という大幅な不一致は、大学公式PDF『令和8年度滋賀大学入学者選抜資料』が3階層（学科の細目行→方式内の小計行→学部全体の合計行）で構成されているのに、中間の「小計」行のselection_typeが一般選抜等のままで、かつdepartmentが埋まっていたためcheckConsistencyの合計行判定から漏れ、個別行として二重計上されていたことが原因だった。PDF原本の画像を実際に開いて全行の階層を目視で突き合わせ、該当する8行（教育学部1行、経済学部4行、データサイエンス学部3行）のselection_typeを「小計」に直した。selection_type_raw・数値（志願者・受験者・合格者数・倍率）は一切変更していない。
- 3学部とも、大学公表の「学部合計」行は一部の区分（教育・経済学部は私費外国人留学生選抜、データサイエンス学部は3年次編入学）を除く数値であることが分かった。これにより、全区分を含めた個別行の単純合算と大学公表の学部合計が一致しなくなるため、各学部に「全選抜合計」行（department: null、方式別小計の単純合算）を追加し、大学公表の学部合計との差が何を除いているかをnoteに明記した。捏造ではなく、既存の個別行の実数をそのまま足し合わせたもの。
- 全行についてratioとratio_type、および記載倍率と計算値（受験者数÷合格者数、小数第2位）の一致を確認した。既存の倍率はすべて計算値と一致しており、丸め誤差の修正は不要だった（この点は前回調査時点で既に対応済みと見られる）。
- 出典はすべて大学公式ドメイン（shiga-u.ac.jp）のみ。河合塾・東進・ベネッセ・旺文社パスナビ等は使用していない。
- 確認できなかった点: (1) 教育学部の帰国生徒選抜・私費外国人留学生選抜の令和9年度日程（未公表）。(2) 経済学部の学校推薦型選抜Ａ・Ｂ推薦の令和9年度日程が同一かどうかは入試カレンダーページの記載のみで確認し、募集要項本体PDF（R9suisen.pdf）内の詳細な突き合わせまでは行っていない。(3) 社会人選抜要項PDF（R9syakaijin.pdf）はスキャン画像のため自動抽出できず、日程は入試カレンダーページの記載を採用した（同一ドメインの公式情報）。
- 教育学部: 一般選抜（前期・後期日程）、学校推薦型選抜（一般枠・地域枠・特技枠）、社会人選抜の出願期間・試験日・合格発表日を公式サイトで再確認したが、既存データと完全一致し誤りはなかった。帰国生徒選抜・私費外国人留学生選抜は今回もこのページに記載がなく、既存のunpublished判定を維持し確認日のみ更新した。
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 |
|---|
| 教育学部 |
49.5 |
★★☆☆☆ |
— |
1 |
| 経済学部 |
58.0 |
★★★☆☆ |
★☆☆☆☆ |
6 |
| データサイエンス学部 |
59.5 |
★★★☆☆ |
★★☆☆☆ |
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 49.5
多分野にわたる教員が学生一人ひとりと向き合う指導体制を特徴とし、幅広い分野をカバーする独自カリキュラムを展開。卒業生の教員就職率は全国の教育学部の中でもトップレベルで、新卒教員志望者の半数以上が正規採用されている。
教育学部の入試日程・倍率・評定平均を見る
2027年度AI推定偏差値 58.0
総合経済学科として教養と専門を幅広く学んだ後、3年次に経済・経営・社会システムの3専攻から選択するレイトスペシャライゼーション制度を採用。多様な学問領域を柔軟に学べるカリキュラムに加え、グローバル・コースやデータサイエンス・コースなど特別コースも設置されている。
経済学部の入試日程・倍率・評定平均を見る
2027年度AI推定偏差値 59.5
日本初のデータサイエンス学部として、1学年150名の専門人材を育成。先端情報技術と統計手法の習得に加え、実データを用いた課題解決能力を養う文理融合型カリキュラムを展開し、3年次からデータサイエンスコースとAIイノベーションコースを選択できる。
データサイエンス学部の入試日程・倍率・評定平均を見る
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