この記事でわかること
総合型選抜の学修計画書を、問い、基礎学習、専門科目、実習・研究、成果へ分けて作る方法を解説します。
学修計画書は科目名の一覧ではなく、入学時の問いを、基礎・専門・実践・研究の順でどう深めるかを示す計画です。
図：問い → 基礎 → 専門・実践 → 研究成果の順で確認します。
総合型選抜は、大学ごとに条件がまったく違います。一般論で判断せず、志望校の募集要項に当たるのが結局いちばん早い。ここではその確認手順を整理します。
なお、設問・文字数・評価方法は大学や入試方式によって異なります。最終的な判断は、志望大学の最新の募集要項と公式サイトを優先してください。
確認する手順
1. 出発点となる問いを決める
志望理由書で示した問題意識から、大学で検証可能な問いを一つ置きます。大きすぎる社会課題は対象を絞ります。
2. カリキュラムを段階で読む
1年次の基礎、2・3年次の専門・演習、後半の実習・卒業研究という流れを公式カリキュラムで確認します。
3. 学外活動との接続を書く
資格、留学、地域実習、インターンなどは、目的と準備条件を確認し、問いを深める手段として位置付けます。
4. 成果の確かめ方を示す
調査、発表、制作、論文など、学びをどの形でまとめたいかを書きます。結果を先に決めつけません。
具体例
1年次に統計と教育学の基礎を学び、2年次以降は学習評価の演習で調査方法を身につけたい。地域実習では教材の使われ方を観察し、卒業研究で図解教材が理解へ与える影響を検証する計画である。
これは一般的な形です。唯一の正解はあなたの志望校の募集要項なので、最後は必ず原本で確認してください。
見落としやすい点
- シラバスの科目名だけを並べる
- 実現条件を確認せず留学や資格を書く
- 志望理由書と別の研究テーマになる
出願前のチェックリスト
- 出発点の問いが明確である
- 年次ごとの段階がある
- 公式カリキュラムを確認した
- 実践と研究がつながっている
- 成果の形を想定した
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生成AIを使うときの注意
生成AIの出力をそのまま提出せず、事実関係、固有名詞、募集要項との一致は自分で確認します。大学が生成AI利用方針を示している場合はその指示に従い、未公開の個人情報や第三者の情報は入力しないでください。出願書類の準備では、志望理由書と小論文を別々に考えず、同じ問題意識と学びたい内容が一貫しているか確認してください。
参考情報
この記事は2026年7月25日時点の公開情報にもとづいています。制度、日程、利用条件は変更される場合があるため、出願時には志望大学・試験実施団体の最新情報を必ず再確認してください。
