過去問演習でまずは入試に慣れることが大事

大学院社会システム数理領域 博士前期課程 1年

松本 拓也

※2021年1月現在

受験勉強の仕方

まずは過去問を眺めて出題範囲を調べ、⾃分が忘れているところや⾃信のない分野を復習し、その後本格的に過去問に取り組みました。過去問演習は⼊試問題に慣れることができ、さらに出題傾向を読み取ることができるので強く推奨します。私⾃⾝の受験勉強を振り返り改善したほうが良いと思うことは、復習にだらだらと時間をかけてしまい(受験勉強という点では)⾮効率だったことです。過去問演習は復習も兼ねているので、過去問に取り組みながら⾃分に不⾜しているところやその周辺知識を+αで勉強する⽅が効率的だったと思います。また、⼤学院⼊試説明会に参加することをおすすめします。説明会に参加し実際に⼊学したらどのようなことを学ぶのか具体的なイメージを掴むことで、受験勉強に疲れたときのモチベーションアップに繋がると思います。

学生生活の満足度

外部進学だったので最初は不安や緊張がありましたが、同期や先輩、先⽣に優しく接してもらい、外部⽣というハンデは⼀切なしに学⽣⽣活をスタートすることができました。講義では内容理解に苦しむことも多々ありますが、各分野で活躍されている先⽣の話が聞けてとても充実しています。現在はオンライン授業が主体になっていますが、先⽣⽅の⼯夫により⼤半の講義は対⾯形式とあまり変わることなく学ぶことができています。講義によっては⽣配信するだけでなく録画して再度⾒られる様にしてくださっているので、講義中によくわからなかった点や追いつけなかったところを⾒直すことができとても助かりました。また、「副専攻プログラム」という主専攻の知識を実社会へ⽣かすために関連する分野を積極的に学べるシステムがあり、それを活⽤することでより広い視野で⾃分の専⾨を⾒ることができるのは魅⼒的です。研究室のゼミは週三回⾏なっており、研究に必要な基礎知識に関する⽂献をM1メンバーで輪読しています。初めはペースについていけず予習が間に合わないこともありましたが、徐々に慣れていきました。

将来について

将来のことは具体的に決まっていませんが、数理科学コースで専⾨知識や幅広い分野を学ぶことで、新たな知識や経験を培うことができ、⼊学する前には全く知らなかった道に気づくことができました。これからもさらに将来の視野を広げていきたいです。

自分の知りたいことの先には数理教室の扉があった

大学院数理科学領域 博士前期課程 1年

田坂 理英子

※2021年1月現在

受験勉強の仕方

私が数理科学領域を大学院の選択肢として入れ始めたのは、学部3年の後期でした。学部は文系(同大学人間科学部行動学科目、心理学系のコースです)で、自分の勉強のためいくつか大阪大学基礎工学部の授業を履修していたのは幸いでした。それでもほとんどの出題内容は未習で、過去問を見てみたところ一部統計関連以外ほぼ解けないという状態でした。すべてを独学するのは困難だと思い、選択問題で出るうちいくつかの分野に絞って理工系下級生に混じって授業を履修し、必答の解析と線形は平易な教科書と問題集を買って一通り勉強しました。4年前期はこれらに加えて過去問に取り組むことで、理解の定着と漏れている知識の穴埋めをしていました。また、学部の友人らとは受験時期がずれていたので、試験日程が近い工学部近くの図書館で工学部生に混じり勉強することでモチベーションを維持していました。

学生生活の満足度

入学してからはCOVID-19の流行によりオンラインが主体で不安も大きかったですが、ZOOMでの研究室内交流会が数回開催されたこともあり、楽しく過ごすことができています。私は統計・機械学習に興味があったので、他大学院と比較して、統計関連分野だけでも多くの学生・先生方が研究をしており、主専攻以外も学べる副プログラム制度があり、授業も豊富というところが一つの決め手でした。実際授業は充実しており開講コマは多く、周囲からの刺激を受けることが多いです。もちろんハイレベルなので、上記のように受験を何とか乗り越えた自分には未熟さに気付かされるところも多い日々ですが、それでもやっていこうと思えるのは恵まれた環境があるからではないでしょうか。授業や個々の研究活動の他にも自主的な輪読会が複数あるなど活発で、毎日勉強になることばかりです。

設備的には、私は女性で、同じ領域にはまだ女性は少ないように見受けられますが、トイレが足りないといった性別による不便もなく快適に過ごしています。その他大学からの就職・進学・生活支援は豊富にあり、学生生活を送るにあたり様々な面で助かっています。

将来について

今後については未定なところも多いですが、現在は進学を目指しています。ただ、一つの視点にとらわれるのではなく、常に様々な可能性を検討し(数理科学領域はそれが可能なところだと感じます)、一歩ずつ進んでいきたいと思います。