在籍生徒の9割が東京と神奈川の学校
【医】東医東邦は旧帝医より難関の謎❗
河合塾の全統ボーダーをみると、
国立では、
(65)〜北大医学部、岡山大医学部、東工大
私立では、
(67.5)〜東京医大、東邦医学部
(65)〜岩手医科、聖マリ、帝京、慶應理工
とありますが、
合格者平均偏差値でみると、
国立では、同じボーダーでも、
北大医学部69.7、岡山大学医学部69.2
東工大4類66.5
と医学部が工学部より高くなります。
しかし、私立では同じボーダーでも、
聖マ62.5、帝京61.6、慶應理工学門④ 68.6
と工学部より医学部がかなり低く出ます。
ちなみに、東京医科66.3、東邦66.1。
同じボーダーだったら、合格者平均偏差値は
工学部なら、国立より私立の方が高く、
医学部なら、国立より私立の方がかなり低くなります。
私立医学部の合格者平均偏差値がボーダー偏差値よりかなり低いのは何故ですか?
この偏差値のからくりに詳しい方、教えて下さい。
私立大学は定員より多く合格を出す上、全統模試と入試問題傾向との差が大きく、全統模試結果との整合性が低いという意味ではないでしょうか。。
全統模試の結果データで合格不合格が五分五分の偏差値より下の偏差値の人が多数合格している事を意味するということです。多数合格しているけど不合格者の方が多いのでしょう。合格者の分布は全統模試偏差値データの正規分布などではないでしょう。実際医学部の合格者の分布なんてキレイな山形の分布なんてないです。センターリサーチの時にいくつかの国公立医学部、医科大学(質問対象の大学ではありません)の昨年の合格者の分布を見ましたが、ボーダー値以降誰も合格していない分布もあれば、
ボーダー以降も多数合格する傾向の大学も国公立でもあります。(そういうところは二次試験が特殊な大学のように思いました。)
素人の推測なので間違っていたらすみません。河合に聞けば説明してもらえるのではないですか?
ボーダーは、参考で、それよりも、合格者不合格者の分布を棒グラフで見せてもらうことができれば解明します。
なお、医学部受験では、駿台模試の方が整合性があると考える人が多いです。
河合でも駿台でも模試通りになりにくいので
サイコロの例えが良いと思った。
問題に癖があり、小論文や面接の扱いがわかりにくい私立医学部は、当日の当たり外れが大きいと思う。
下位の私立医学部は、入学者レベルはマーチや理科大くらいでしょう。推薦もあるし
医者は斜陽だと書かれたら、すかさず反論されていますが、失礼ながら申し上げると、このスレは、東医スレのスピンオフとして「あの〜さん」が立てたのではないですか?
東医スレでは、あの〜さんの国立に在籍しているらしいお子さまは、地元に帰れば私立に進学した友達とも仲良くしていると書いていましたよね。
それなのにおとうさまは
何と闘っておられるのですか?
国立に通う可愛いお子さまの立場を少しでも上げる為に、とにかく私立全体の評価を下げたいと日々奮闘、そんなところですか。
でも、さすがのエデュでもあの〜さんとは相対するような立場、即ち国立医全体の評価を下げようとする人は見たことない。
しいていえば、医学部は斜陽だというような意見位です。
単純化して話すと、ボーダー偏差値が65とします。
◯が合格してる、❌が不合格とします。
倍率2倍】
67◯
66◯◯
65◯❌
64❌❌
63❌
これなら、ボーダー65、合格平均偏差値66です。
倍率5倍】
65◯❌
64◯◯❌❌❌❌❌
63◯❌❌❌❌❌
62❌❌❌❌❌
これなら、ボーダー65、合格平均偏差値64です。
つまり同じボーダーなら、高倍率の方が合格平均偏差値は低くなります。逆に同じ合格平均偏差値なら、高倍率であれば、ボーダーは高く出ます。
私立医学部は早慶より高倍率なので、中身以上にボーダーが見せかけですが上がっているのではないでしょうか?
よって、合格した受験生の学力は、
私立医学部=理科大が正しいと思います。
駿台河合塾ともに同じデータです。
「私立医学部は楽ではない」は真実ですが、
「早慶理工程度の学力がいる」は大袈裟だと思います。
勿論、ナイーブなところも見聞きします。
子供は医学部に国立私立とも多数進学する学校に通っていましたが、
「親が医者だと受かりやすい、特に開業医」などと友人が発言していました。やっかみかも知れませんが、面接で「寄付金が期待できる」と思われているかもしれません。面接では、志望理由に親が医者であれば「親の姿をみて」と言うように指導されます。うちの子供も「親族ほぼ全員医者だ」と話しました。
あと、「女子が受かりにくい」もよく聞きます。
これは、国立私立問わず、女性が多くなると、眼科皮膚科に集まり、メジャー外科や内科の入局者が減り、大学として死活問題に関わるので、ある程度やむを得ない部分もあるのかもしれません。




































