女子美の中高大連携授業
MARCH附属・進学校、選択の基準は?(東京近郊の方)
小3男子の母です。
学校選びにあたって、素朴な疑問があります。
(MARCH附属の中高に自宅から通える東京近郊の方にご意見いただけるとありがたいです。)
・大学がMARCHでよいなら、中学から附属に入ってしまったほうがいいと単純に思うのですが、そうされない方は、その理由は何でしょうか。
・MARCH附属と同じくらいの偏差値の進学校を選ぶ方は、大学は早慶上理や国立などをめざしている方という事なのでしょうか。
・大学はMARCHでよいが、進学校(中高)の教育内容や学校生活に大変魅力があるので通わせたいとか、具体的な大学は中受の時点では決めきれないので、進学校に行くという考えもあるのでしょうか。
ちょっと極端な書き方をしたかもしれませんが、上記も含めたいろいろな考え・色々な進路があって当然とは思います。
ですが、せっかく東京近郊に住んでいて、中学から附属に通える環境があるなら、そのほうがいいんじゃないか。大学入試は、中受と違って東京近郊だけでなく全国から優秀な学生が受験してくるので、中受よりもっともっと大変になるだろうと思っています。
MARCHとひとくくりに言っても、大学によって人気の学部は異なりますし大学のカラーも異なりますが、大学を選り好みできる立場になれるかは分かりませんし、だったら中学から入れる附属に入るという考えになる方も多い気がするのですが・・・。
こんな安易な考え方では、この先うまくいかないでしょうか?
色々ご意見いただけたらと思います。
小3でこれから受験勉強が本格化する前に、進学校と附属校のどちらがいいか、何となくでも色々検討しておけたらと思っています。
そんないきり立たなくても。偏差値表を虫眼鏡で点検してるんじゃないんだから、学習院くらいは入れてあげてよ。
青明立法っていう中学、みたいでゴロがいいでしょ? MARCHなんて軽い呼び名より、いいと思いますけど?
>MARCHとひとくくりに言っても、大学によって人気の学部は異なりますし大学のカラーも異なりますが、大学を選り好みできる立場になれるかは分かりませんし、だったら中学から入れる附属に入るという考えになる方も多い気がするのですが・・・
もうそろそろわかったでしょ、レスのやり取りで。
MARCHのなかだけでこれだけ喧々諤々のマウント合戦ですよ。訳も分からぬ小学生が安易に付属中狙いではろくな事ありません。
明大系直系の明大明治なら男子Y80%は60。獨協のY80%は44~49で10以上の差。普通なら明大明治の滑り止め候補にもならないが。
インターエデュの2021大学合格者ランキング見れば進学実績も歴然
https://www.inter-edu.com/univ/2021/schools/20/jisseki/
明治大学付属明治高等学校(卒業生258名)
東京大学合格者数1名
早慶上理合格者数 16名
慶應義塾大学合格者数 11名
上智大学合格者数 5名
GMARCH合格者数 242名
明治大学合格者数 242名
医学部医学科合格者数 記載なし
https://www.inter-edu.com/univ/2021/schools/93/jisseki/
獨協高校(卒業生194名)
京都大学合格者数1名
東京工業大学合格者数 1名
早慶上理合格者数 35名
早稲田大学合格者数 5名
慶應義塾大学合格者数 5名
上智大学合格者数 6名
東京理科大学合格者数 19名
GMARCH合格者数 99名
学習院大学合格者数 5名
明治大学合格者数 29名
青山学院大学合格者数 7名
立教大学合格者数 18名
中央大学合格者数 19(名
法政大学合格者数 21名
医学部医学科合格者数 合計30名
福井大学医学部医学科 1名
獨協医科大学医学部医学科 5名
北里大学医学部医学科 3名
聖マリアンナ医科大学医学部医学科 3名
帝京大学医学部医学科 3名
東邦大学医学部医学科 3名
昭和大学医学部医学科 2名
国際医療福祉大学医学部医学科 2名
日本大学医学部医学科 2名
愛知医科大学医学部医学科 1名
金沢医科大学医学部医学科 1名
関西医科大学医学部医学科 1名
杏林大学医学部医学科 1名
東京慈恵会医科大学医学部医学科 1名
東北医科薬科大学医学部医学科 1名
明大付属に行けばほとんど明大に行ける。(明明から242名93.4%)行こうと思えば東大にだって行ける。
獨協からは明大に精々30人弱だけしか行けない。国立といっても京大東工大が限度。
医学部行ける可能性があるったって、独協医大の5名含めてほぼすべて私大(しかも底辺)、国医は1名のみ。
マーチ付属希望の保護者の方、先のことを考えて変な獨協推しにも、潰しにも騙されてはいけません。
いかにマーチ付属が安定的か、また獨協を滑り止めに受けるか吐き捨てるか、自分の目と耳でよくデータを読みとりましょう。




































