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【新歓ブログリレー】効率のいい成績の取り方【解説】

こんにちは

こんにちは、新4年のこてつです。新歓ブログリレーってことで多分芝浦に入る人が主に見るのかなと思ったのでちょっと踏み込んだ内容を書いてみました。特に意識的にこれをやったよーというものではないのですが、結果論としてこうした方がよかった、こうしてよかったというものを書いたので非常に長いとは思いますが最後まで読んでいってね。

お前の成績はどうなんだ

まずは自分の簡単な成績に関してのお話です。成績が著しく低い人間の話なんかあてにならないと思うでしょうし。興味ない人は飛ばしてください。

まず順位に関してはすごーく高いというわけではありません。というのも自分の所属している数理科学科は1位以外は対象ではない+数理科学科の勉強にあまり興味がないのでいかに楽をして評価されるかに関して重点を置いてきました。ちなみに友達づてで聞いた限り、学科80人強いる中で1桁順位は余裕で入ってるくらいには成績が良いと思われているらしいのですが、そんなわけがないです。なんてったって勉強してないんだから。実際は友達の力を借りに借りての2桁です。力を借りた友達からは一切勉強してないのがばれています。しかし、ある教授には顔を見せた覚えもないのに覚えられていたり、またまたある教授からは研究室に来てほしかったと言われるくらいには知らないうちに評価されているようです(前者はいい意味なのかはわからなかったのですが)。

ということでこんな人が語る「効率よく研究室を選べる人間になる方法」をどうぞ。

成績の仕組みについて

成績はGPAと呼ばれる0-4の評価で表されることが多く、履修単位のGPA総平均が一般的に自分のGPAと言われて他の人間と比較する際に簡易的に用いられることが多いです。また、評価は英語1文字で表記されることもあり、F(0), D(1), C(2), B(3), A(4), S(4) となっています(かっこの数字と英語が対応、AとSはGPAは同じ)。

そして、実際に評価として大学側から使用されるいわゆる隠しステータスのような成績も存在し、それは一切学生には公開されません。この評価が50%未満の場合はF, 50%以上60%未満でD, 60%以上70%未満でC, 70%以上80%未満でB, 80%以上90%未満でA, 90%以上でSに対応します。すなわち、80%以上取っていればGPAは4となります。しかし、実際に大事なのは内部の評価点なのでGPAは勝っているのに順位は負けているということが起こりえるので注意しましょう(とがった成績の人はGPAが低くても順位が高いことがあるので)。

3種類の順位

次に順位についてです。

先ほど述べた内部の評価点で順位が決定するのですが、ここで大きく分けて3つの順位が出てきます。

  1. 取得平均点順位
  2. 総平均点順位
  3. 単位重み付き総平均点順位

ここからは確定情報ではなく推測も入るのですが、大まかにわかっていることなどを説明していきます。

取得平均点

取得平均点は、取得した単位の点数を平均したもので、落単したものは含まれず再履修して単位を取得した際はその時の成績が反映されているもののようです(あくまで推測の域を出ていません)。

ギリギリで取得しようとしている人の場合は順位が下がりやすく、高得点で単位を取得するが単位を落とすときはしっかり落とすというような人の場合は一番順位が高くなります。1, 2年の間にギリギリで単位を取る人が多い科目で落単をするとここが高くなります。

総平均点順位

総平均点順位はその名前の通り過去全ての履修の点を合計して、履修数で割ったものの順位です。一般的に順位はこれで比較するべきでしょう。これに関する細かい理由は後述します。

単位重み付き総平均点順位

重み付き総平均点順位は先ほどの総平均点順位に単位の重みがついたものです。一般的にシステム理工学部であれば半期で1コマ2単位の通常の授業と1コマ1単位の演習科目があり、評価あたりの単位の重みが違います。これらを考慮して平均点を出したものの順位になります。

ということで、成績の公開されていない仕様を解説してきたのでここからは噂についての話をしていきます。

教職ブースト

主に数理科学科の話なのかもしれないのですが、一般科目に対して教職課程を取った際に受ける科目は評価Sを取るのが容易らしく(教職履修者より)、成績の平均を取った際にブーストがかかるのではないかという噂があったりします。ここからはあくまで推測の範囲を出ず確定情報ではないのですが、ほとんど同じ成績の子と自分の成績を比較した際に教職課程が含まれていればありえない順位の差程度しかない為、一般的にはないと考えてよいと思われます。裏付け情報として順位の前後がいつ変わってもおかしくない程度に詰まっているという点もあります。また、仮に教職課程の科目が含まれていた場合、単位が0単位であることから重み付き総平均点順位を計算する際に問題が生じる、または大きく順位が異なってくるのでそういった異常も見られない為可能性は低いのではないかなと考えられます。

また、システム理工学部1年生にある英語の補講授業のEnglish Remedial Courseに関しても0単位であり、同様の理由から成績に含まれるのかが不明なのですが、講師の先生が含まれるらしいと言っている等の理由から含まれる可能性はあるという点は気にする必要がありそうです。

詳細のデータが公開されない為これ以上の推測ができないのが非常に残念です。

なぜ成績?

次になぜ成績を取る必要があるのか、また必要がない人はどういう人なのかに関して説明していきます。

成績はわかりやすい例としては学校の成績優秀者の学費減額などがありますが多くの人には関係ないので詳しくは説明しません。

ということで、全員に等しく成績が最も使われる所である「研究室選び」に関して解説していきます。

研究室は基本的に人数が溢れない場合は全員入れるのですが、溢れた場合は希望の中から教授が入れたい人を入れることができます。そして選考を行う際に参考にするものはいかのものが参考にされます。

  1. 大学での成績
  2. その教授の担当科目の成績、提出課題
  3. 残りの単位数
  4. 性別
  5. 教授の好みかどうか
  6. その他特筆すべき点があるか

これは教授本人の発言、他の教授はここを参考にしているという発言、実際に選ばれた人間の成績等のデータ、実際に教授と面談を行った際の発言等からの推測ではありますが、大きく外れてはいないはずです。それぞれに関して説明を行っていきます。

大学での成績

まずは成績です。これに関しては主に順位が参考にされ、先ほどの三つの中では「総平均点順位」が参考にされるとのこと。なので、成績の順位を比較する際はこの順位を比較するのがよいのではないかと思います。

その教授の担当科目の成績、提出課題

次に教授の担当科目に関してです。みられる点は科目の評価点数と課題の出来に関してです。

正直な話、成績がそこまでなくともここがずば抜けているだけで教授から研究室に来てほしいとお願いされるくらいは狙えるようです(体験談)。基準になるかはわかりませんが、多くの人がWord10ページ強のレポートで終わらせる中でTeXで50ページ程しっかりと内容を書いてレポートを仕上げることを2回ほど行えばよいと思われます。また、TeXは学部学科によって評価が上がる場合と特に関係ない場合があり、主に数理科学科では評価が上がる傾向にあるので使うように意識してみましょう。電子情報システム学科に関してはWordのレポートであることが多いように思われます。

残りの単位数

そして成績だけでなくある程度しっかりと単位を取っているということも重要です。留年せず卒業できてほしいという教授の希望がどの程度達成できそうなのか等が確認されます。あまりにも留年しそうだった場合は落とされてしまうかも。

性別

どうしよもないものになりますが性別も判定に入る教授がいます。

残念なことに理系大学である芝浦工業大学では非常に女子の割合が低く、デザイン工学部等でなければ1割前後しか女子がいません。大学全体として女子を増やしたいという雰囲気がして個人的には気持ち悪いのですが、「女子が増えれば優秀な男が増える」という可能性も否定はできないのでしょうがないのでしょうか。また、サークルに関しても女子の人数が多いサークルの方が全体の人数も多く、まるで「お金はお金のあるところに寄ってくる」の女子版で「人は女子のいるところに寄ってくる」というような気がしています。

話はそれてしまいましたが、同様の理由、教授が女子大好きという理由からなのか成績が壊滅的に低くても女子が絶対に落ちない研究室というものが存在し、他の教授から「あの教授は女子は落とさない」とお墨付きをもらっている研究室もあります。担当教授が男性である場合にその可能性が高く、まじめに勉強、研究を行いたい場合はおすすめできない研究室になります。男子が入りたい場合の大きな障害であり、人気な研究室であることもある(女子がいれば人が集まるから)ので、注意しましょう。

教授の好みかどうか

次に教授の好みかどうかです。教授も人間なので相性の悪いなと感じる人間とゼミはしたくないものです。そのため、研究室を決定する際には面談をする機関が設けられ、面談をすることができます。この面談は学生側の為のものではなく教授側が学生を見極める為のものなので、行きたい研究室がある場合はしっかりと面談に行きましょう。ちなみに、人気な研究室では面談に行かない学生は最優先で落とされます。また、飲み会が大好きな教授にはお酒の話、ゲームが好きな教授にはゲームの話等をうまく面談時やそれ以外のタイミングで振れると印象がよくなります。一言でまとめればコミュニケーション能力です。

その他特筆すべき点があるか

最後に特筆すべき点に関してですが、これはその研究室に関連するがあまり授業では深く触れない能力が非常に高い場合に成績等に関係なく評価されます。例を挙げればサイエンスインカレと呼ばれる学生研究のコンテストに研究が採用されることや、競技プログラミングで非常に高い結果を出している等です。全く関係ない場合は意味がないのですが、サイエンスインカレに関しては研究がしっかりできるという評価はもらえると思うので、やってみるのもよいでしょう。もしサイエンスインカレに興味があれば数理研に来ればサイエンスインカレに出場したことのある人や、目指している人等がいるので参考になるかもしれません。

また、数理科学科では仮配属から本配属がそのまま同じ研究室であるという特性上、逆に実際より評価が低くなってしまうものもあります。それは他学科の研究室に行く場合です。この場合、その年の担任によって指示は異なるのですが言いなさいと指示があった場合は正直に言いましょう。ちなみに自分はこれで教授から非常にがっかりされました()

別の教授からは正直者だな~と言われそれだったら入れないよと暗に言われてしまい残念でした。というのも、もし知ってて取ってしまった場合に他に入りたかった人間を落とすことになるので、仮配属の期間しかいない人間を優先して取るメリットがないとのことでした。非常に合理的で当然だなと思っています。なのでしょうがないです。これに関しては他学科の研究室に行く際のデメリットとなる可能性があるので各学科の必修科目はチェックしましょう。

結局成績を取った方がいいのは??

ということで、ここまでは研究室において成績が必要であるという話をしてきた(?)のですが、以上を踏まえて成績を取るべき人は

  1. 成績上位の学費減額を狙う人
  2. 研究室を選びたい人

ということになります。ただ卒業したいだけなら特別成績を狙わずとも卒業はできるので楽な単位をひたすら探しましょう。ただし、「楽に単位が取れる」と「楽に成績が取れる」はイコールではないので注意してください。

成績を取るのって大変?

ここからは上位狙いではなく研究室を選べることを目標にしている人向けのお話をしていきます。というのも、上位を狙いたい場合はまんべんなく成績を取らないといけない上に高確率でいる学科の科目オタクと対峙しなければならないのでとりあえず頑張るしかないです。そもそも成績に効率を求める時点で上位(奨学金レベル)は狙えないので諦めましょう。

それに対して研究室を選ぶという目標であれば様々なアプローチができます。

基本方針は

  1. 全分野を一人でやろうとしない
  2. できる人、賢い人と仲良くなる
  3. 過去問やいろんな情報を持ってる子と仲良くなる
  4. 一芸に特化して希望する方向性の分野に関して研究している教授に覚えてもらう
  5. 教授とおしゃべりしに行く

です。要するにコミュニケーションを頑張る必要があります。ちなみに基本的に大学では自分から行動しないでも何かを提供してくれる誰かは存在しないので、それに期待してしまっている人は早めに覚悟を決めるといいと思います。仮に相手が教授だったとしても自分から何かしないことには全く興味を示してこないので頑張りましょう。

全分野を一人でやろうとしない

大学がいくら専門性の高い勉強をするからといって大学の勉強をすべてやっているとほかに色々とやりたいことがある場合することができません。先にあげた学科の科目オタクであればそもそもその分野を勉強することが趣味なので自然と全分野を勉強して勝手に好成績を取るのでしょうが、多くの人間が学科のすべての分野に対して興味を持てるわけではありません。そして興味を持つ分野も人それぞれです。それを理解したうえで自分の興味のある分野を探して伸ばしていきましょう。この時、どの分野でも使うことの多い科目というものがあり、例えば数理科学科で言えば「線形代数(行列)」や「微分方程式」などの多くの基本的な部分にあたる科目が存在します。こういった科目は事前にリサーチをしてしっかりと勉強し、理解しておきましょう。このレベルができずに苦労している人は多いようです。ちなみに数理科学科は高校数学ができるのは大前提です(極限とか対数とかできない人がいたので一応)。

できる人、賢い人と仲良くなる

次に大学が始まったらまずはできる人や賢そうな人を探しましょう。基本的には大学デビューしようとしている人は微妙な傾向があるのでまず避けましょう。芝浦内で大学デビューは今からYouTuberになって100万人登録者を獲得するくらい難しいことだと思った方がいいでしょう。

賢い人と仲良くなったらともに勉強をし課題を見せ合い、課題に関しては可能な限り完璧なものを提出できるようになりましょう。成績を狙う際に答えが一つに定まる課題で落としてしまうのはもったいないです。できる限りそういった要素を減らしていくのが効率が良いです。また、テストの科目(大体先生で決まる)は可能な限り避け、課題で終わるような科目で済ませましょう。

過去問やいろんな情報を持ってる子と仲良くなる

次にテストの科目に関してです。いくら避けようにも必修科目がテストだった場合は避けようがありません。しっかりと勉強して成績を取っていきましょう。この時、数年分の過去問があるとどういった問題を出してくるのか、同じ問題を出すことがあるのかなどがわかります。また、授業中に教授がこれは出すと宣言してくる場合もあるのでしっかりと聞きましょう。そういった積み重ねで必修単位を何年も落としている人の例が存在します。多くの過去問を抱えているのは多くは自治会や文科系(特に勉強系はそう)出会ったりです。スポーツ系は近年の活動自粛の影響を受けている点、工学部が多く2年生がメインの学年になりがちな点などを含め、うまく過去問が数年分集まるか怪しいところがあるので注意しましょう。

また、大宮キャンパスの場合は埼玉県にあるという特性からかいわゆる地元民が入学してくるパターンが多く、彼らは先輩が学科に存在している為、そこから過去の課題やテスト問題等を流してくれる可能性があります。率先して探しましょう。また、女子のグループには多くの情報が集まりがち(元から集団で情報共有をしていたり、男子から課題をもらいやすい)なので、そこから課題をもらうことができないかも模索してみましょう。

一芸に特化して希望する方向性の分野に関して研究している教授に覚えてもらう

最後に一芸に特化するです。これは主に教授に認識してもらうための方法です。教授に認識されるためには一言で言えば他の多くと異なり優秀な人間と思わせることが大事です。例えばシステム理工学部1年生前期の科目である「創る」で非常に活発的に有用な意見などの発言をしたりする、グループの中心人物になる等です。リーダーや副リーダーにならずともいろんな意見を発言し、ちゃんと論理的な説明が出来さえすれば他の人は適当なので覚えてもらえます。創るで希望の教授が担当になった場合はこれだけでも非常に良いことだと思われます。

次に、通常の科目に関してです。自由記述レポートがない科目は正直難しいと思うので、この手法は主にそういったレポートでの方法になりますが、個人課題の場合は基本の課題に関して細かくやること、出題されている内容以上に自分でその課題に関して疑問を挙げ、実際にその疑問を解決するために様々な事柄を実行して考察すること。これを一定以上に行えばそれだけで覚えてもらえます。興味があるのであれば非常に簡単なことです。プログラムの自由制作課題であったとしても、教授が求めている物のレベルをしっかりと考えたうえでそれ以上のものを提出するとよいでしょう。

でもそれが難しいんじゃないか!と思ったそこの君に朗報です。実際そんなに難しくはありません。なんでそんなに難しいことではないと言いきれてしまうかというと、一言でまとめれば周りのやる気は基本的にないからです。

答えのある科目はその答えを求める方法が授業で開設されていた場合は多くの教授の場合はそういった解答を期待していることが多く無難な解答でもあるため無理に特殊な解き方をして原点を食らうリスクを負う必要はありません。それに対して答えのない科目は一見要求されていることだけをこなしてしまえば終わりのように見えるのですが、それをこなした先に新たな謎が生まれることが多いものです。そしてその考察を他よりも細かく行うだけでしっかりとやる気があってできる人間という評価になります。ちなみにそこまでやらないでも評価はSまで行きますが、目的の分野の教授の科目に関してはSどころか満点以上を狙う気持ちでやりましょう。

ちなみに、数学ポンコツの自分は課題をもらいまくることで何とかここまで生きてきたのでそういう優しい友達が見つけられるとより尖った勉強ができるようになるよ

まとめ

ということで、成績のあれこれに関して好きかって書いてきたのですがここまで全部読んでくれた人は一体どれくらいいるのだろうかなと思っちゃいますね。長いです。ごめんなさい笑

ここからは使っているノートパソコンの紹介です。

  • OS : Windows 10 Home
  • CPU : Intel Core i5 第8世代のやつ
  • RAM(メモリ) : 8GB
  • ROM : SSD256GB

ざっとこんな感じなのですが、もうだいぶ前のものなのであまり参考にならないかと思います。今年の生協PCや個人的におすすめのPCなどはこちらで紹介しているのでこちらも是非読んでみてください!

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