編入試験を勝ち抜くために①

こんにちは、えんぴつです。そろそろ編入試験シーズンが到来しますね(・∀・)

編入希望の皆様は、志望校に向けた勉強を頑張っている頃かと思います。

編入希望者向けに、幾つか参考書紹介の記事を書いてアップロードシてあります。もしよろしければ、このサイトのメニュー中にある【参考書】をクリックして読んでみてください。えんぴつの考える、編入向けの良書を集めてあります。

さて、今回はある程度基礎を仕上げた人向けの記事です。

基礎が仕上がってくると、演習問題が不足してきます。某予備校に通っている方を除き、編入生が苦慮するところかと思います。

そんな医学部学士編入を独学で目指す方にオススメの方法があります。それは、「生命科学系の院試問題を解くこと」です。今回はそのメリットを解説し、最後に院試問題へのURLを貼っておきますので、よろしければご活用ください。それでは始めます。

院試問題を手に入れるのは【簡単】である

編入生にとって勉強時間はとても大切です。特に、仕事をしながら挑戦している方々にとって、それは人一倍貴重なものでしょう。

基礎が出来上がった編入生は、希望する大学の過去問を解いたりするでしょう。しかし、大学によっては公開していなかったり、大学の入試課に直接写しに行かないといけなかったりします。短時間で合格したい人にとってはかなりネックですよね。

院試の過去問は、ネット上にたくさんアップロードされています。サイトを訪れてクリックし、ダウンロードするだけで良いのです。時間を大幅に節約できます。とても簡単ですよね。

院試問題で【定番問題】を仕入れることが出来る

定番問題というのは、「ある分野において出題されやすい問題」という意味で使いました。

どの分野にも出やすい問題というのは存在すると思います。院試問題を解けば、出題されやすい問題を効率よく攻略することが出来ます。

できれば医学研究科の過去問が良いのですが、著作権の都合で、大学より郵送取り寄せになる場合が多いです。

生命科学系の院試問題ならばネット上にかなりアップされているので、志望校の出題傾向に合わあせて演習しましょう。

院試問題で【高地トレーニング】をすることが出来る

すべての院試問題がそうではないのですが、基本的に院試問題は難しい傾向にあると思います。えんぴつが解いてみた感想ですけどね(^_^;)。

この記事のはじめに「基礎が仕上がっている人向け」と書いたのはそのためです。基礎トレーニングを積んでいないと解けない問題が多いです。

医学部に比べて、理学系の院では、生命科学をより深く学習する傾向にあると思います。なぜなら、特定の分野のプロフェッショナルとして研究に従事するからです。生命現象の理を明らかにする学部なので、そこら辺はしょうがないですよね。必然的に、選抜試験では、編入試験に比べて難しい問題が出ると言えそうです。

オススメの院試問題は?

とりあえず宮廷の院試を解いておけば間違いないと思います。理由としては、「一定以上の競争率があるため、問題もしっかりしているだろう」という予想です(笑)。

選抜とは名前だけで形式的に過ぎない大学だと、問題も適当に作られいている可能性があります。

競争が存在する大学院ならば、選抜するために、入試問題へ一定以上のクオリティが求められますので、その点で安心出来そうだ、というわけです。

下記URLを参考にしてみてください。

東京大学

http://www.ib.k.u-tokyo.ac.jp/entrance/470.html

京都大学

http://www.lif.kyoto-u.ac.jp/j/?page_id=273

名古屋大学

http://www.bio.nagoya-u.ac.jp/graduate/master_pastproblems.html

大阪大学

https://www.bio.sci.osaka-u.ac.jp/examination/graduation04.html

九州大学

http://www.sls.kyushu-u.ac.jp/application.html

北海道大学

→生命科学院というところの入試制度が変わり、面接だけになったのかな?うまく探せませんでした。すみません(^_^;)。

 

ただし、免疫学系の演習問題はどうしても不足しちゃうんですよね。医学研究科から直接院試問題を取り寄せたことはありませんが、そちらになら載っているかもしれません。

このブログで問題集をいくつか紹介していますが、生化学・分子生物学演習とか、医学部編入への 生命科学演習 (KS生命科学専門書)の問題、休み時間の免疫学の演習問題を解くだけでも十分な感じもしますよ(・ω・)b

それでは今日はこの辺で。独学で医学部を目指す方々に幸あれ!

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