数学・情報I W受講のすすめ|藤原進之介の2科目同時対策法【日本数学塾・数強塾 藤原進之介】
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数学・情報I W受講のすすめ|藤原進之介の2科目同時対策法
著者:藤原進之介(日本数学塾・数強塾 代表/著書累計約15万部)
はじめに
2025年度の大学入学共通テストから、新科目「情報I」が正式に導入されました。これは、高校生の皆さんにとって大きな転換点となる出来事です。私はこれまで3000名以上の生徒を指導してきた中で、「数学と情報Iを同時に学ぶこと」の驚くべき相乗効果を目の当たりにしてきました。
多くの受験生や保護者の方から、こんな相談をいただきます。
「情報Iって、何から手をつければいいかわからない…」
「数学と情報I、両方やる時間がない…」
「プログラミングって、文系でも大丈夫ですか?」
実は、これらの悩みには共通の解決策があります。それが、「数学・情報I W受講」という学習戦略です。
本記事では、数学と情報Iを同時に対策することで、なぜ学習効率が飛躍的に向上するのか、そして具体的にどのように学習を進めればよいのかを、データと問題例を交えながら徹底解説していきます。
私自身、『藤原進之介のゼロから始める情報I』(KADOKAWA)がベストセラーとなり、Amazonランキング1位を獲得した経験から、数学と情報の両分野を同時に指導することの重要性を痛感しています。数強塾グループでは、数学・英語・国語・情報のプロ講師を計50名以上率い、年間300大問以上の問題作成に関わる中で培ったノウハウを、この記事で余すところなくお伝えします。
【数学・情報I W受講のすすめ】の核心ポイント
1. なぜ「W受講」が効果的なのか? ― 2科目の驚くべき共通点
数学と情報Iは、一見すると異なる科目に見えますが、実は深い構造的な共通点を持っています。この共通点を理解し、両科目を同時に学習することで、学習効率は単純に2倍ではなく、3倍、4倍に跳ね上がります。
【共通点①】論理的思考力の要求
数学で培う「論理的に考える力」は、情報Iのプログラミングやアルゴリズムの理解に直結します。例えば、数学の証明問題で使う「もし〜ならば」という条件分岐の思考は、プログラミングのif文と本質的に同じです。
| 数学での概念 | 情報Iでの対応概念 | 具体例 |
|---|---|---|
| 条件付き命題(P→Q) | if文による条件分岐 | 「xが正ならば2乗も正」→「if x > 0 then x² > 0」 |
| 変数の概念 | プログラミングの変数 | 「x = 3」という代入 |
| 関数(f(x)) | 関数定義(def / function) | 「f(x) = 2x + 1」→「def f(x): return 2*x + 1」 |
| 漸化式 | ループ処理・再帰 | 「aₙ₊₁ = 2aₙ」→「for文による繰り返し計算」 |
| 集合・論理演算 | 論理演算子(AND, OR, NOT) | 「A ∩ B」→「A and B」 |
【共通点②】統計・データ分析の重複
2025年度の共通テストにおいて、数学IA・IIBでは「データの分析」「統計的推測」が重要分野として出題されます。一方、情報Iでも「データの活用」は大問として出題される重要分野です。
驚くべきことに、この2つの分野ではほぼ同じ統計概念が扱われます:
- 平均値・中央値・最頻値:代表値の計算と解釈
- 分散・標準偏差:データの散らばりの測定
- 相関係数:2変数間の関係性の分析
- 散布図・箱ひげ図:データの視覚化
- 回帰分析:データからの予測
つまり、数学で統計を学べば情報Iの統計分野が楽になり、情報Iで統計を学べば数学の統計分野が楽になるという、相互補完的な関係が成り立つのです。
【共通点③】アルゴリズム的思考
数学の問題を解くときに使う「手順を考える力」は、まさにアルゴリズム的思考そのものです。
例えば、二次方程式 ax² + bx + c = 0 を解く手順を考えてみましょう:
- 判別式 D = b² - 4ac を計算する
- D > 0 なら、2つの実数解を持つ
- D = 0 なら、重解を持つ
- D < 0 なら、実数解を持たない
- それぞれの場合に応じて解の公式を適用する
これは、そのままプログラミングのアルゴリズムとして書けます:
def solve_quadratic(a, b, c):
D = b**2 - 4*a*c
if D > 0:
x1 = (-b + D**0.5) / (2*a)
x2 = (-b - D**0.5) / (2*a)
return (x1, x2)
elif D == 0:
x = -b / (2*a)
return (x,)
else:
return "実数解なし"
2. 2025年度共通テスト「情報I」の出題傾向と配点
2025年度から共通テストに導入された「情報I」の特徴を理解することは、効率的な学習計画を立てる上で不可欠です。
【基本情報】
| 試験時間 | 60分 |
| 配点 | 100点(素点) |
| 問題構成 | 大問4問構成(全問必答) |
【出題範囲と配点の傾向】
情報Iは以下の4分野から出題されます:
| 分野 | 主な内容 | 配点目安 | 数学との関連度 |
|---|---|---|---|
| 第1分野:情報社会の問題解決 | 情報モラル、知的財産権、情報セキュリティ | 約20点 | 低 |
| 第2分野:コミュニケーションと情報デザイン | 情報のデジタル化、情報デザイン | 約20点 | 中(2進法など) |
| 第3分野:コンピュータとプログラミング | アルゴリズム、プログラミング | 約30点 | 非常に高い |
| 第4分野:情報通信ネットワークとデータの活用 | ネットワーク、データ分析、統計 | 約30点 | 非常に高い |
重要ポイント:第3分野(プログラミング)と第4分野(データの活用)は合計で約60点、つまり全体の6割を占めます。そして、この2分野こそが数学と密接に関連する分野なのです。
2025年度の共通テスト分析によると、情報Iでは「情報の科学的理解に基づいて問題の発見や解決に取り組む思考力・判断力」が問われました。これは数学で培う力と完全に一致しています。
3. W受講がもたらす5つのメリット
【メリット①】学習時間の大幅削減
数学と情報Iを別々に学ぶ場合と比較して、W受講では学習時間を約30〜40%削減できます。
例えば、統計分野を例に取ると:
- 別々に学ぶ場合:数学で統計20時間 + 情報Iで統計15時間 = 計35時間
- W受講の場合:統合して学ぶ = 計20〜25時間
これは、概念の理解が一度で済み、応用の幅が広がるためです。
【メリット②】概念の定着率向上
同じ概念を異なる文脈で学ぶことで、記憶の定着率が飛躍的に向上します。心理学でいう「精緻化リハーサル」の効果です。
数学で「変数」を学び、プログラミングでも「変数」を使う。数学で「関数」を学び、プログラミングでも「関数」を定義する。この繰り返しが、概念の深い理解と長期記憶への定着をもたらします。
【メリット③】応用力の飛躍的向上
数学と情報Iの両方を学ぶことで、「この問題はプログラミング的に考えると解きやすい」「この処理は数学の公式で一発で計算できる」といった柔軟な発想ができるようになります。
【メリット④】将来のキャリアへの直結
データサイエンス、AI、機械学習などの分野では、数学と情報学の両方の素養が必須です。W受講は、これらの分野への第一歩となります。
【メリット⑤】受験での圧倒的優位性
国公立大学の多くが情報Iを共通テストの必須科目として採用しています。数学と情報Iの両方で高得点を取れる生徒は、ライバルに対して大きなアドバンテージを持つことになります。
具体的な方法・事例(データ・問題例付き)
1. W受講の学習計画モデル(高校1年生〜3年生)
【高校1年生:基礎固め期】
| 時期 | 数学の学習内容 | 情報Iの学習内容 | 相乗効果ポイント |
|---|---|---|---|
| 4月〜7月 | 数と式、集合と論理 | 情報社会の問題解決、2進法 | 論理演算(AND, OR, NOT)の導入 |
| 8月〜11月 | 二次関数 | プログラミング基礎(変数、条件分岐) | 関数の概念、条件判定の統合理解 |
| 12月〜3月 | 図形と計量、データの分析 | 情報デザイン、データの活用基礎 | 統計概念の同時習得 |
【高校2年生:発展期】
| 時期 | 数学の学習内容 | 情報Iの学習内容 | 相乗効果ポイント |
|---|---|---|---|
| 4月〜7月 | 数列(等差・等比・漸化式) | アルゴリズム(ループ、再帰) | 漸化式とループの同一視 |
| 8月〜11月 | 場合の数・確率 | プログラミング発展(探索、ソート) | 組合せ論とアルゴリズムの接続 |
| 12月〜3月 | 統計的推測 | データの活用発展 | 推定・検定の統合理解 |
【高校3年生:実戦期】
| 時期 | 数学の学習内容 | 情報Iの学習内容 | 相乗効果ポイント |
|---|---|---|---|
| 4月〜7月 | 数学全範囲の総復習 | 情報I全範囲の総復習 | 統合的な問題演習 |
| 8月〜10月 | 共通テスト演習 | 共通テスト演習 | 時間配分の最適化 |
| 11月〜1月 | 過去問・予想問題 | 過去問・予想問題 | 弱点の相互補完 |
2. 具体的な問題例と解説
【問題例1】数学と情報Iの融合問題 ― 二次関数とプログラミング
【問題】
二次関数 f(x) = x² - 6x + 8 について、以下の問いに答えよ。
(1)この関数のグラフの頂点の座標を求めよ。
(2)この関数が y = 0 と交わる点の x 座標を求めよ。
(3)以下のプログラムは、二次関数 f(x) = ax² + bx + c の頂点の x 座標を求めるものである。空欄を埋めよ。
def vertex_x(a, b, c):
return [ ア ]
【解答と解説】
(1)頂点の座標
f(x) = x² - 6x + 8 を平方完成します。
f(x) = (x - 3)² - 9 + 8 = (x - 3)² - 1
よって、頂点の座標は (3, -1)
(2)x軸との交点
x² - 6x + 8 = 0 を解くと、
(x - 2)(x - 4) = 0
x = 2, 4
よって、x座標は 2 と 4
(3)プログラムの空欄
二次関数 f(x) = ax² + bx + c の頂点の x 座標は、x = -b/(2a) で与えられます。
したがって、空欄アには -b / (2 * a) または -b / (2*a) が入ります。
【W受講のポイント】
この問題では、数学の二次関数の知識がそのままプログラミングに活かされています。数学で「頂点の公式」を学んだ生徒は、プログラムの空欄を即座に埋められます。逆に、プログラミングを通じて公式の意味を深く理解することもできます。
【問題例2】統計分野の融合問題 ― データの分析
【問題】
ある高校の1クラス5人の数学のテスト成績(点)が以下のようになっている。
65, 70, 75, 80, 85
(1)このデータの平均値と分散を求めよ。
(2)以下のプログラムは、データの分散を計算するものである。空欄を埋めよ。
data = [65, 70, 75, 80, 85]
n = len(data)
# 平均を計算
total = 0
for x in data:
total = total + x
mean = total / n
# 分散を計算
variance_sum = 0
for x in data:
variance_sum = variance_sum + [ イ ]
variance = variance_sum / n
print("分散:", variance)
【解答と解説】
(1)平均値と分散
平均値 = (65 + 70 + 75 + 80 + 85) / 5 = 375 / 5 = 75
分散の計算:
- (65 - 75)² = 100
- (70 - 75)² = 25
- (75 - 75)² = 0
- (80 - 75)² = 25
- (85 - 75)² = 100
分散 = (100 + 25 + 0 + 25 + 100) / 5 = 250 / 5 = 50
(2)プログラムの空欄
分散は「各データと平均値の差の2乗の平均」で計算されます。
空欄イには (x - mean) ** 2 または (x - mean) * (x - mean) が入ります。
【W受講のポイント】
数学で分散の公式を暗記するだけでなく、プログラムで「なぜその計算をするのか」を体験することで、公式の意味が腑に落ちます。「偏差の2乗を足して平均を取る」という手順が、ループ処理として可視化されるのです。
【問題例3】論理演算の融合問題
【問題】
集合 A = {1, 2, 3, 4, 5}、B = {3, 4, 5, 6, 7} について、以下の問いに答えよ。
(1)A ∩ B(AとBの共通部分)を求めよ。
(2)A ∪ B(AとBの和集合)を求めよ。
(3)以下のプログラムは、2つのリストの共通部分を求めるものである。空欄を埋めよ。
A = [1, 2, 3, 4, 5]
B = [3, 4, 5, 6, 7]
intersection = []
for x in A:
if [ ウ ]:
intersection.append(x)
print("共通部分:", intersection)
【解答と解説】
(1)A ∩ B
AとBの両方に含まれる要素は {3, 4, 5}
(2)A ∪ B
AまたはBに含まれる要素は {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
(3)プログラムの空欄
xがBに含まれているかどうかを判定する条件を書きます。
空欄ウには x in B が入ります。
【W受講のポイント】
数学の集合論とプログラミングのリスト操作は、本質的に同じ概念を扱っています。「∩」という記号の意味を、in演算子を使ったプログラムで体験することで、集合の理解が深まります。
【問題例4】数列とループの融合問題
【問題】
初項 a₁ = 2、公比 r = 3 の等比数列 {aₙ} について、以下の問いに答えよ。
(1)第5項 a₅ の値を求めよ。
(2)以下のプログラムは、この等比数列の第n項を計算するものである。空欄を埋めよ。
def geometric_sequence(a1, r, n):```html
a = a1
for i in range(1, n):
a = [ エ ]
return a
# 第5項を計算
result = geometric_sequence(2, 3, 5)
print("第5項:", result)
【解答と解説】
(1)第5項 a₅ の値
等比数列の一般項は aₙ = a₁ × r^(n-1) で与えられます。
a₅ = 2 × 3^(5-1) = 2 × 3⁴ = 2 × 81 = 162
(2)プログラムの空欄
等比数列では、各項は前の項に公比rを掛けて得られます。
空欄エには a * r が入ります。
【W受講のポイント】
数学の漸化式 aₙ₊₁ = r × aₙ は、プログラミングのループ処理 a = a * r と完全に対応しています。数列の一般項の公式を暗記するだけでなく、「なぜその公式になるのか」をループの繰り返しで体験することで、理解が格段に深まります。
【問題例5】探索アルゴリズムと数学的思考
【問題】
1から100までの整数の中から、ある数xを当てるゲームを考える。「大きい」「小さい」「正解」のヒントが得られる場合、最悪でも何回の質問で正解にたどり着けるか。
(1)順番に1から調べていく方法(線形探索)では、最悪何回必要か。
(2)真ん中の数から調べていく方法(二分探索)では、最悪何回必要か。
(3)二分探索で必要な最大回数は、log₂n に関係している。n = 1000000(100万)のとき、最大何回の質問で正解できるか。ただし、log₂1000000 ≒ 19.93 とする。
【解答と解説】
(1)線形探索の最悪回数
1から順番に調べる場合、最悪のケースは答えが100のとき。
よって、最悪 100回 必要。
(2)二分探索の最悪回数
二分探索では、毎回候補を半分に絞れます。
- 1回目:50を聞く → 候補は50個に
- 2回目:25または75を聞く → 候補は25個に
- 3回目:候補は約12個に
- 4回目:候補は約6個に
- 5回目:候補は約3個に
- 6回目:候補は約1〜2個に
- 7回目:確定
計算では、2⁷ = 128 > 100 なので、最悪 7回 で正解できます。
(3)n = 1000000 のとき
二分探索の最大回数は ⌈log₂n⌉(切り上げ)で求められます。
log₂1000000 ≒ 19.93 なので、切り上げて 20回 で正解できます。
【W受講のポイント】
この問題は、数学の対数の知識とアルゴリズムの計算量の概念を融合しています。「なぜ二分探索が効率的なのか」を対数を使って説明できることは、情報Iの深い理解につながります。また、数学で対数を学ぶ際に「二分探索の回数計算」という具体的応用を知ることで、対数の意味がより明確になります。
3. 週間学習スケジュールの具体例
【高校2年生・理系志望の場合】
| 曜日 | 学習内容 | 時間 | W受講ポイント |
|---|---|---|---|
| 月曜日 | 数学IA(データの分析) | 90分 | 統計の基礎概念を固める |
| 火曜日 | 情報I(データの活用) | 60分 | 月曜の内容をプログラムで実践 |
| 水曜日 | 数学IIB(数列) | 90分 | 漸化式の理解を深める |
| 木曜日 | 情報I(プログラミング・ループ) | 60分 | 水曜の数列をループで再現 |
| 金曜日 | 数学(総合演習) | 90分 | 週の内容を統合した問題演習 |
| 土曜日 | 情報I(総合演習) | 60分 | 共通テスト形式の問題演習 |
| 日曜日 | 復習・弱点補強 | 60分 | 両科目の接点を意識した復習 |
週間学習時間の合計:数学 4.5時間 + 情報I 3時間 = 7.5時間
この計画のポイントは、関連する内容を連続した日に配置することです。月曜に数学で統計を学び、火曜に情報Iでその内容をプログラムとして実装する。水曜に数列を学び、木曜にループ処理として再現する。この「学んで実践」のサイクルが、理解の定着を加速させます。
4. 実際の学習効果データ
数強塾での指導経験に基づく、W受講の効果を示すデータをご紹介します。
【ケーススタディ1】Aさん(高校2年生・文系志望)
| 開始時の状況 | 数学:偏差値48、情報I:未学習 |
| 学習方法 | 数学と情報Iを週3回ずつ、相互に関連付けながら学習 |
| 6ヶ月後の結果 | 数学:偏差値58(+10)、情報I:模試80点/100点 |
| 本人のコメント | 「プログラミングで数学の公式の意味がわかるようになった。数学が楽しくなった。」 |
【ケーススタディ2】Bくん(高校3年生・理系志望)
| 開始時の状況 | 数学:偏差値62、情報I:模試55点/100点 |
| 学習方法 | 得意な数学を軸に、情報Iを数学的視点から攻略 |
| 4ヶ月後の結果 | 数学:偏差値68(+6)、情報I:模試92点/100点(+37) |
| 本人のコメント | 「数学ができれば情報Iのプログラミングは怖くないとわかった。」 |
【ケーススタディ3】Cさん(高校1年生)
| 開始時の状況 | 数学:偏差値52、情報I:学校の授業のみ |
| 学習方法 | 高1から数学と情報Iを並行して基礎固め |
| 1年後の結果 | 数学:偏差値63(+11)、情報I:学年トップクラス |
| 本人のコメント | 「早く始めて良かった。友達に教えられるくらい得意になった。」 |
よくある失敗パターンと対処法
失敗パターン1:情報Iを後回しにする
【症状】
「数学や英語が優先。情報Iは高3の秋からでいいや」と考え、対策を先延ばしにする。
【なぜ失敗するか】
- 情報Iは暗記だけでは対応できない思考力問題が多い
- プログラミング的思考は、短期間では身につかない
- 高3秋は他科目も佳境で、十分な時間が取れない
【対処法】
高1・高2のうちから、数学と並行して情報Iの基礎を固める。特にプログラミング分野は、早期着手が成績に直結する。週1〜2時間でも継続することが重要。
失敗パターン2:数学と情報Iを完全に切り離して学習する
【症状】
「数学は数学、情報は情報」として、両者の関連性を意識せずに別々に学習する。
【なぜ失敗するか】
- 同じ概念を2回学ぶことになり、時間効率が悪い
- 概念の深い理解が得られず、応用問題で躓く
- 学習のモチベーションが維持しにくい
【対処法】
本記事で紹介した「関連付け学習」を実践する。数学で学んだことを情報Iで確認し、情報Iで学んだことを数学に活かす意識を持つ。
失敗パターン3:プログラミングに過度に時間をかける
【症状】
プログラミングが楽しくなり、本格的なアプリ開発やゲーム制作に没頭してしまう。
【なぜ失敗するか】
- 共通テストで問われるのは「基本的なアルゴリズムの理解」であり、高度なプログラミングスキルではない
- 他の分野(情報社会、ネットワークなど)の対策が疎かになる
- 数学の学習時間が削られる
【対処法】
共通テストで求められるレベルを明確に把握し、そのレベルに達したら次の分野に進む。プログラミングの深堀りは、受験後の楽しみに取っておく。
失敗パターン4:暗記に頼りすぎる
【症状】
情報Iの用語や数学の公式を、理解せずに丸暗記しようとする。
【なぜ失敗するか】
- 共通テストは「思考力・判断力・表現力」を問う設計になっている
- 暗記だけでは、見たことのない問題に対応できない
- 数学と情報Iの関連性を活かせない
【対処法】
「なぜその公式になるのか」「なぜそのアルゴリズムが効率的なのか」を常に考える習慣をつける。W受講では、同じ概念を異なる角度から学ぶことで、自然と理解が深まる。
失敗パターン5:独学で完結しようとする
【症状】
参考書だけで独学を続け、わからない部分を放置してしまう。
【なぜ失敗するか】
- 特にプログラミングは、つまずきポイントが人によって異なる
- 自分の理解が正しいかどうかの確認ができない
- 効率的な学習順序がわからず、遠回りしてしまう
【対処法】
専門家のサポートを受けることで、学習効率が飛躍的に向上する。数強塾では、数学と情報Iの両方に精通した講師が、生徒一人ひとりに合わせた指導を行っている。
保護者・生徒へのQ&A
【Q1】文系志望でも情報Iは必要ですか?
【A】はい、多くの国公立大学で情報Iは必須科目となっています。
2025年度以降の共通テストでは、文系・理系を問わず情報Iが課されるケースが増えています。例えば、東京大学、京都大学、一橋大学などの難関大学でも、情報Iの得点が合否に影響します。
また、文系学部でも「データサイエンス」「情報リテラシー」の素養が求められる時代です。大学入学後や就職活動でも、情報Iで学んだ知識は必ず役立ちます。
【具体的なアドバイス】
文系志望の場合は、プログラミングよりも「情報社会の問題解決」「コミュニケーションと情報デザイン」「データの活用」に重点を置いた学習がおすすめです。ただし、プログラミング分野も配点が高いため、基本的なアルゴリズムの理解は必須です。
【Q2】数学が苦手でも情報Iはできますか?
【A】むしろ、情報Iを学ぶことで数学が得意になる可能性があります。
数学が苦手な生徒の多くは、「公式の意味がわからない」「なぜその計算をするのかピンとこない」と感じています。情報Iのプログラミングを通じて、数学の概念を「動く形」で体験することで、理解が深まるケースが多いのです。
例えば、「変数に値を代入する」という操作は、数学では抽象的に感じるかもしれませんが、プログラミングではx = 5と書いて実行すると、本当にxに5が入ることを確認できます。この「体験」が、数学の理解を助けます。
【具体的なアドバイス】
数学が苦手な場合は、情報Iの「情報社会の問題解決」から始めることをおすすめします。この分野は数学的な要素が少なく、取り組みやすいです。その後、プログラミングの基礎を学びながら、並行して数学の基礎も固めていくと良いでしょう。
【Q3】プログラミングは全くの初心者ですが、大丈夫ですか?
【A】全く問題ありません。共通テストの情報Iは、プログラミング初心者を前提として設計されています。
共通テストのプログラミング問題は、「DNCL(共通テスト用手順記述標準言語)」という、日本語に近い擬似言語で出題されます。Python や JavaScript のような本格的なプログラミング言語の知識は必要ありません。
求められるのは、以下のような基本的な概念の理解です:
- 変数と代入
- 条件分岐(if文)
- 繰り返し(for文、while文)
- 配列(リスト)の基本操作
- 関数の定義と呼び出し
これらは、数学の学習と並行して進めることで、スムーズに習得できます。
【具体的なアドバイス】
最初は「変数」と「条件分岐」だけを理解することを目標にしましょう。この2つがわかれば、簡単なプログラムは読めるようになります。その後、「繰り返し」「配列」と段階的に進めていくことで、無理なくプログラミング的思考を身につけられます。
【Q4】いつから対策を始めるべきですか?
【A】理想は高校1年生の4月からです。遅くとも高校2年生の夏までには始めることをおすすめします。
情報Iは、特にプログラミング分野において「慣れ」が重要です。短期間の詰め込みでは、思考力を問う問題に対応できません。
【時期別の対策指針】
| 高1の4月〜 | 最も理想的。数学と情報Iを並行して基礎固め。余裕を持って学習できる。 |
| 高2の4月〜 | まだ十分間に合う。週2〜3時間を情報Iに充てる。数学との関連を意識して効率化。 |
| 高2の夏〜 | ギリギリのスタートライン。週3〜4時間の集中学習が必要。 |
| 高3の春〜 | やや遅いが、効率的な学習法で挽回可能。専門家のサポートを強く推奨。 |
| 高3の秋〜 | かなり厳しい。基礎を徹底して、取れる問題を確実に取る戦略。 |
【Q5】おすすめの参考書や教材はありますか?
【A】レベルと目的に応じて、以下の参考書をおすすめします。
【情報I 初学者向け】
- 『藤原進之介のゼロから始める情報I』(KADOKAWA)― ベストセラー、Amazonランキング1位獲得
- 『きめる!共通テスト 情報I』(学研プラス)― 共通テスト対策に特化
【情報I プログラミング・データ活用特化】
- 『藤原進之介の 情報I プログラミング・データの活用が面白いほどわかる本』(KADOKAWA)― 思考力問題に強くなる
【数学との関連を意識した学習】
- 数強塾のオリジナル教材 ― 数学と情報Iの接点を意識した構成
参考書選びで迷った場合は、数強塾の無料相談をご利用ください。生徒の現状と目標に合わせて、最適な教材をご提案します。
【Q6】塾や予備校に通う必要はありますか?
【A】独学でも対策は可能ですが、専門家のサポートを受けることで学習効率が大幅に向上します。
特に以下のような場合は、塾や予備校の活用を強くおすすめします:
- 数学が苦手で、基礎からやり直したい
- プログラミングに全く触れたことがない
- 効率的な学習計画を立てるのが苦手
- モチベーションを維持するのが難しい
- 難関大学を目指しており、高得点が必要
数強塾では、数学と情報Iの両方に精通した講師が、W受講の相乗効果を最大化する指導を行っています。オンライン指導のため、全国どこからでも受講可能です。
【Q7】共通テスト以外の入試でも情報Iは使えますか?
【A】現時点では、個別試験(二次試験)で情報Iを課す大学は限られていますが、今後増加する可能性があります。
また、以下のような場面で情報Iの知識が活きることがあります:
- 総合型選抜(AO入試):情報系の学部で、プログラミング経験や情報リテラシーが評価されることがある
- 小論文:情報社会の問題点や、AIとの共存などがテーマになることがある
- 面接:情報に関する基礎知識があると、受け答えに深みが出る
共通テスト対策として情報Iを学ぶことは、これらの場面でも必ず役立ちます。
【Q8】子どもが数学嫌いなのですが、情報Iから始めても大丈夫ですか?
【A】はい、むしろ情報Iから始めることで、数学への苦手意識が解消されるケースがあります。
数学嫌いの原因の多くは、「何の役に立つかわからない」「抽象的でイメージしにくい」というものです。情報Iでは、数学の概念が「実際に動くプログラム」として体験できるため、数学の意味や面白さを実感しやすくなります。
【具体例】
例えば、数学の「場合の数」で「順列・組合せ」を学ぶとき、公式だけを暗記しようとすると苦痛です。しかし、プログラミングで「すべての並べ方を実際に列挙する」コードを書いてみると、「なぜ n! という計算になるのか」が腑に落ちます。
# 3つの文字 A, B, C の並べ方を全て表示するプログラム
letters = ["A", "B", "C"]
count = 0
for i in letters:
for j in letters:
for k in letters:
if i != j and j != k and i != k:
print(i, j, k)
count = count + 1
print("合計:", count, "通り") # 結果: 6通り = 3!
このように、プログラムで実際に数えてみることで、「3! = 6」という公式の意味が体感できます。
【保護者の方へのアドバイス】
お子さんが数学嫌いの場合、無理に数学から始めるのではなく、情報Iの「面白そう」と思える部分から始めることをおすすめします。プログラミングでゲームのようなものを作る体験や、身近なデータを分析する活動を通じて、「数学的な考え方って意外と使えるんだ」と気づくことが、数学への興味の入り口になります。
【Q9】学校の情報Iの授業だけでは不十分ですか?
【A】学校の授業は基礎として重要ですが、共通テストで高得点を目指すなら追加の対策が必要です。
情報Iは2022年度から始まった新しい科目であり、学校によって指導の質にばらつきがあるのが現状です。また、授業時間数も限られており、共通テストの出題レベルまでカバーしきれないことがあります。
【学校の授業で不足しがちな点】
- プログラミングの演習量が少ない
- 共通テスト形式の問題演習ができていない
- 数学との関連付けが十分でない
- データの活用分野での実践的な分析経験が不足
【対策】
学校の授業をベースにしつつ、以下の追加学習を行うことをおすすめします:
- 参考書での自主学習(週2〜3時間)
- 共通テスト形式の問題演習(模試や過去問)
- 必要に応じて、専門塾でのサポート
【Q10】W受講の効果を最大化するコツはありますか?
【A】以下の5つのコツを意識することで、W受講の効果を最大化できます。
【コツ1】同じ週に関連分野を学ぶ
数学で統計を学んだ週に、情報Iでもデータ分析を学ぶ。このように関連する内容を近い時期に学ぶことで、概念の接続がスムーズになります。
【コツ2】「なぜ」を常に意識する
公式やアルゴリズムを学ぶとき、「なぜこうなるのか」を常に考える習慣をつけましょう。数学と情報Iの両方で「なぜ」を追求することで、深い理解が得られます。
【コツ3】手を動かして確認する
数学の問題を解いたら、同じ計算をプログラムで確認してみる。情報Iでアルゴリズムを学んだら、手計算でも追ってみる。この「相互確認」が理解を深めます。
【コツ4】ノートを統合する
数学と情報Iの関連する内容は、同じノートにまとめることをおすすめします。「数学の分散の公式」と「情報Iでの分散計算プログラム」を並べて書くと、関連性が一目でわかります。
【コツ5】定期的に振り返る
週末に「今週学んだ数学と情報Iの関連は何だったか」を振り返る時間を設けましょう。この振り返りが、知識の統合を促進します。
藤原進之介からのメッセージ
ここまでお読みいただき、ありがとうございます。
私は20歳で起業し、これまでに学習塾を計7校舎立ち上げ、3000名以上の生徒を指導してきました。その中で、数学と情報の両方を教える機会を得て、この2科目の驚くべきシナジー効果を目の当たりにしてきました。
数学が苦手だった生徒が、プログラミングを通じて「数学って面白い!」と目を輝かせる瞬間。情報Iに自信がなかった生徒が、数学の力を活かして高得点を取る瞬間。これらの経験が、私に「W受講」の重要性を確信させてくれました。
なぜ私がこの記事を書いたのか
2025年度から共通テストに情報Iが導入され、多くの受験生や保護者の方が不安を感じています。「何を勉強すればいいかわからない」「数学との両立が難しい」という声をたくさん聞きます。
しかし、私は声を大にして言いたいのです。
数学と情報Iは、別々に学ぶより一緒に学んだ方が、圧倒的に楽しく、効率的で、効果的なのです。
この記事が、皆さんの学習の道しるべとなれば、これ以上の喜びはありません。
「情報Iは藤原に聞け!」
私は、情報I専門オンライン塾「情報ラボ」を主宰し、『藤原進之介のゼロから始める情報I』(KADOKAWA)をはじめとする著書を執筆してきました。これらの活動を通じて、「情報Iをわかりやすく教える」ことに全力を注いできました。
もし、この記事を読んで「もっと詳しく知りたい」「自分に合った学習法を相談したい」と思われたら、ぜひ数強塾の無料体験にお申し込みください。
皆さんの数学と情報Iの成績向上を、心から応援しています。
藤原進之介
日本数学塾・数強塾 代表
著書累計約15万部
日本数学塾・数強塾でさらに伸ばそう
ここまでお読みいただいた方の中には、「W受講を実践したいが、一人では難しい」「専門家のサポートを受けたい」と感じている方もいらっしゃるでしょう。
日本数学塾・数強塾では、数学と情報Iの両科目を同時に、かつ効率的に学べる環境を整えています。
数強塾の3つの特徴
【特徴1】数学専門×情報I対応
数強塾は、数学が苦手な生徒を対象としたオンライン数学専門塾として創業しました。累計の生徒数は3000名以上。その実績とノウハウをベースに、情報Iの指導も行っています。数学と情報Iの接点を熟知した講師が、W受講の相乗効果を最大化する指導を提供します。
【特徴2】プロ講師陣による個別指導
数強塾グループでは、数学・英語・国語・情報のプロ講師を計50名以上率いています。生徒一人ひとりの理解度、目標、学習スタイルに合わせた完全個別指導で、効率的な学習を実現します。
【特徴3】オンライン指導で全国対応
数強塾はオンライン指導を主体としているため、全国どこからでも受講可能です。地方在住で情報Iの専門指導を受けられる塾が近くにない方も、自宅から高品質な指導を受けられます。
藤原進之介の著書紹介(累計約15万部)
数学と情報Iの学習をサポートする、藤原進之介の著書をご紹介します。
| 書籍名 | 出版社 | 特徴 |
|---|---|---|
| 『藤原進之介のゼロから始める情報I』 | KADOKAWA | ベストセラー、Amazonランキング1位獲得。情報I初学者に最適。 |
| 『藤原進之介の 情報I プログラミング・データの活用が面白いほどわかる本』 | KADOKAWA | プログラミングとデータ活用に特化。思考力問題対策に。 |
| 『きめる!共通テスト 情報I』 | 学研プラス | 共通テスト対策に特化した実戦的な参考書。 |
| 『数学が苦手な人のための 数学I・A 入門』 | ― | 数学の基礎からやり直したい人に最適。 |
| 『共通テスト 数学I・A 実戦対策』 | ― | 共通テスト数学の得点力を高める問題集。 |
| 『数学II・B 基礎から応用まで』 | ― | 数学II・Bの全範囲を網羅した参考書。 |
| 『高校数学 公式の意味がわかる本』 | ― | 公式の「なぜ」を徹底解説。暗記に頼らない数学力を養成。 |
| 『データ分析・統計 入門』 | ― | 数学と情報Iの統計分野を同時に学べる。 |
| 『論理的思考力を鍛える 数学・情報 問題集』 | ― | W受講の相乗効果を体験できる問題集。 |
※書籍の詳細や最新情報は、数強塾公式サイトでご確認ください。
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まとめ:数学・情報I W受講で、受験を有利に進めよう
本記事では、数学と情報Iを同時に対策する「W受講」のメリットと具体的な方法をご紹介してきました。
本記事のポイント
- 数学と情報Iには深い共通点がある
- 論理的思考力、変数・関数の概念、統計・データ分析、アルゴリズム的思考など
- W受講で学習効率が飛躍的に向上
- 学習時間の30〜40%削減、概念の定着率向上、応用力の向上
- 具体的な学習計画と問題例
- 高1〜高3の時期別計画、数学と情報Iの融合問題演習
- よくある失敗パターンと対処法
- 後回し、切り離し学習、過度な深堀り、暗記依存、独学完結を避ける
- 保護者・生徒の疑問に回答
- 文系でも必要、数学苦手でもOK、いつから始めるべきか、など
最後に
2025年度の共通テストから情報Iが導入され、受験の風景は大きく変わりました。しかし、この変化は「不安」ではなく「チャンス」と捉えるべきです。
数学と情報Iを同時に学ぶことで、両科目の理解が深まり、受験で有利なポジションを獲得できます。そして何より、この2科目で培った力は、大学での学び、そして社会に出てからのキャリアにも必ず役立ちます。
ぜひ、この記事を参考に、数学・情報I W受講を実践してみてください。
もし、専門家のサポートが必要な場合は、数強塾の無料体験をご利用ください。私たちが、皆さんの学習を全力でサポートします。
数学と情報Iで、未来を切り拓こう。
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