高知工科大学の2027年度入試日程・偏差値
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大学公式サイト
2026年9月13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
- 集計行「一般選抜 計」「総合型選抜の区分計」「合計」のselection_typeに方式名がそのまま入っていて機械チェックのisAggregate判定をすり抜けていた（15箇所）。固定文言「計」「合計」に直し、「合計」行はdepartmentをnullにして学部全体の集計行と認識できるようにした。これが機械チェックの「志願者数の個別行合算256 ≠ 学部合計168」（データ＆イノベーション学群）の原因。
- 情報学群の総合型選抜の募集人員「40名（うち県内枠20名）」は、大学公式の『令和9年度総合型選抜入試概要』表で確認したところA区分・B区分の合計値だった（表ではA区分・B区分の行にまたがって40(20)が1つだけ記載されている）。A区分単独の募集人員ではないため、区分計の行のcapacityをnull→40に、A区分の行を40→null（非公表）に直した。
- 社会人特別選抜は5学群すべてで実施されているが、個別の行が1つも無かった（データ＆イノベーション学群だけ「行を設けていない」という注記で済まされていた）。大学公式の『令和8年度入試データ』PDFに全学群の実績（システム工学群0・理工学群0・情報学群0・データ＆イノベーション学群1・経済マネジメント学群0の志願者、うちデータ＆イノベーション学群のみ合格0）が明記されているため、実際の行として5学群に追加した。
- 総合型選抜の試験日が5学群とも一律「2026/10/10-12」になっていたが、公式の『令和9年度総合型選抜入試概要』表で確認すると学群ごとに試験日が異なる（システム工学群・経済マネジメント学群は10/10-11の2日、理工学群・情報学群は10/10のみ、データ＆イノベーション学群は10/11のみが基本日程）。10/12は台風等の順延予備日であって通常の試験日ではないため、これを学群ごとの正しい試験日に直した（5学群で変更）。
- システム工学群・理工学群・情報学群・データ＆イノベーション学群のschedule_2027で、一般選抜前期日程の実施方式（A/B/C方式の組み合わせ）が実際の実施方式と食い違っていた（例: システム工学群はA・B方式のみ実施するのに「個別試験A/B/C方式」と書かれていた）。『令和9年度学校推薦・一般選抜募集要項』の募集人員表（p.7-9）で確認した正しい組み合わせ（システム工学群=A/B、理工学群=A/C、情報学群=A/B、データ＆イノベーション学群=A/B、経済・マネジメント学群=A/B/Cで変更なし）に訂正し、admission_ratio_2026の表記とも整合させた（4学群で修正）。
- 学校推薦型選抜・一般選抜（前期・後期）・社会人特別選抜の各方式に、出願書類の必着/消印有効の別、台風・災害時の順延予備日、入学手続期間を大学公式の令和9年度学生募集要項PDF（学校推薦・一般選抜、社会人特別選抜）から確認して注記を追加した。一般選抜のみ出願書類は消印有効で、他の方式はすべて締切日17時必着という違いがある。
- システム工学群・データ＆イノベーション学群の学校推薦型選抜（一般区分）は、募集要項の出願資格で「学校長が推薦する女子」と定められている女子限定の推薦枠であることを確認し、注記に明記した（理工学群・経済マネジメント学群の学校推薦型選抜（一般区分）に性別条件はない）。
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
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 47.5
機械工学・航空宇宙工学・電子光工学・建築土木工学・エネルギー工学の5分野を統合。1年次に基礎を広く学び2年次から機械系・電子系・建設系の3系、さらに複数専攻を選択できる柔軟な構造。学士・修士を接続する5年一貫教育型カリキュラムも整備。
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2027年度AI推定偏差値 47.5
応用物理・機能化学・生命情報の3専攻。1・2年次に物理・化学・生物を横断的に学び3年次に専攻決定、副専攻も選択可能。3年次前期に研究室配属し最先端装置での研究活動に注力。理科教員や理系学芸員養成、大学院までの5年一貫教育も特色。
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2027年度AI推定偏差値 50.0
AI・コンピュータ科学、サイバーリアリティ、脳情報・心理情報学の3専攻。1年次から専門科目を履修する4年一貫教育で、専門基礎・専門発展・専攻領域の3階層カリキュラムと副専攻制度により複雑化する情報化社会に対応する人材を養成する。
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2027年度AI推定偏差値 47.5
経営学と経済学を統合し心理学や生物学の知見も取り入れ人間行動や社会現象のメカニズムを解明。1〜2年次に基礎を学んだ後、人間行動・経済政策・数理経済マネジメント等7専攻から選択する体制が特徴。
経済・マネジメント学群の入試日程・倍率・評定平均を見る
2027年度AI推定偏差値 50.0
「高知をフィールドに実社会の課題解決に挑む」を掲げ、データサイエンスとマネジメントに加え多様な分野の基礎原理を習得。地域の企業・自治体と連携したPBLを1年次から導入。AI・データサイエンス専攻とデジタルイノベーション専攻の2専攻構成。
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