
京都大学理学部を卒業後、同・大学院理学研究科物理学・宇宙物理学専攻(高エネルギー物理学)修士課程を修了。欧州原子核研究機構で研修後、東京大学理科Ⅲ類に合格。現在は、予備校や中高一貫校で情報科、大学で統計学・確率論の講師として教鞭をとるほか、官公庁・金融機関でデータサイエンス研修や分析業務などを行っている。

分析方法
全11試験(共通テストのほか、試作問題、模試など)の第3問の出題を7つに分類し、出題比率を算出。また、2025年共通テスト(本試験)の小問別正答率をもとに、複数の特徴量(文字数、図表の有無、計算ステップ数など)から機械学習モデルで次年度の想定正答率を予測。
共通テストの第3問は「プログラミング」からの出題。分析データに基づく第3問攻略法は明快です。問題序盤で問われやすい「配列」の要素や添字、「変数と表示」に関する代入の設問は、問題文の読解で解答できる場合が多く、正答率は高めの「得点源領域」。まずは、ここで盤石な守りを固めるのが鉄則です。そのうえで、残った時間を使って攻めの対策に転じます。最大の攻め所は、ほぼ確実にプログラムに絡むにもかかわらず正答率が低い「制御構造」「比較・論理演算子」の「最重要領域」。さらに高得点を狙うなら、特有の計算パターンが問われる「算術演算子」や、最難関の「二重ループ」が潜む「差がつく領域」の攻略が必須です。守りを固めてから攻める、この戦略的思考が得点を左右します。
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