工学系の学部学科に入りたいと，勉強をしている，受験生へ．
各大学が，多彩な入試方法を実施しています．私の学科であれば，以下のものがあります*1．
受験生のみなさんが，ここに書いたすべての方式に対して受験できるわけでは，当然，ありませんが，こういったさまざまな方法で選抜がなされており，したがって入学する学生の顔ぶれも，バラエティに富んでいるんだと思えばいいでしょう．
さてここで，国公立に入ろうと，試験勉強をしている，高校3年生と，浪人生と呼ばれる方々のために，アドバイスをしてみたいと思います．とはいっても，私の所属（大学・学部・学科）の公式なものではなく，個人的な意見であることにはご留意ください．
理工系に分類される，大学の学部学科*2に入ることができ，言われるがままに勉強して研究して，専門分野も趣味のことでも「楽しさ」を理解するようになって，現在，感じるのは，受験勉強が，今を生きるのにじゅうぶんに役立っているということです．
とりわけ有難みを覚えるのは，2次試験対策の数学と，センター試験用の英語です．
センター試験の英語の問題は，特定の単語を知っていれば解けるものから，問題文や選択肢をしっかり読み込まないといけないものまで，いろいろです．余談ですが，私が受けたときと比べて，近年は，コンピュータ関連の表現が入っているなあという印象もあります．
センター試験の英語の対策をしていると，「語彙を増やす」だけでなく，「言い換え方法を知る」ことができます．どちらも，英語に限らない，人間同士のコミュニケーションをするために不可欠な要素です．語彙が多ければそれをベースに会話が効率良く行えます．「打てば響く」です．そして，人間関係を強くすることにもつながります．言い換えの技術は，ある物事を，知っている人から知らない人へ説明するときに，威力を発揮します．
数学については，解を求めるまでの過程を，きちんと書けるようになってもらいたいものです．私のころも現在も，理系の数学の入試問題は，簡潔な問題文を読み，大きな白地の答案用紙の上に答えを書くスタイルです．答案用紙という空間上の制約，そして当たり前ですが試験時間という時間上の制約，また特定の問題だけを100%にするのではなく，いくつかの大問がある中で「点数を稼ぐ」必要がある，という条件*3のもとで，答案をつくる必要があります．
問題文をよく見て，使えそうな公式や定理を頭の中から探して適用します．その段階では，問題文の白紙部分（「計算用紙」をもらうかもしれませんが）に書いて検討することもあるでしょう．見通しが立ったら，解答用紙に，導出過程を記していきます．そして全部書けたら，ステップごと，また全体として，記述内容が正しいかをチェックします．
このようにして数学を解く流れは，大学に入って，工学系…というのが広すぎるなら情報分野（情報工学，情報科学など）…で問題を解くときにもそのまま使えます．数学的要素を含む専門科目で，合格点を取るための勉強は，「何をしないといけないかを見定め」「使えるものを選択・適用し」「相手（採点者）に伝わるように文章化する」ことの訓練を，授業中か試験前かはともかくとして，重ねることになるでしょう．情報分野では，微積分や線形代数*4を一切使わない研究室もあります…私の研究でもほとんど使用しません…が，それでも，これからどんな研究をしていこうか，そしてどんな研究成果を得たかを，ときには論文として，ときにはPowerPointの発表資料として，取りまとめたり，学生に取りまとめさせたりする際には，受験数学的思考というのが大事だというのを，痛感しているのです．
まとめ：受験勉強は，希望する大学に入学するための手段であると同時に，大学に入ってからの生活を充実させるための準備でもあります．英語の言い換え技法，数学の解の組み立て方法をたくさん学び，勉強を楽しんでください．
*1:http://www.wakayama-u.ac.jp/admission/entrance/schedule/index23.html
*2:私が入学した大学は，今いるところと別です．しかし，今いる学部でドクターコースまでを終え，教員になり，卒業生の視点をもって学生指導に当っている方も，何人かいます．
*3:外から与えられる制約を「コンテキスト」と言うことがあります．英語ではcontextと言い，受験英語ですでに学んだかもしれません．コンピュータの分野では，context-free grammarというのがあります．当学科の学生は，1年後期に教わります．なぜcontext-freeという言い方をするのかまで学べば，英語もコンピュータも，楽しいのですけどね．
*4:いずれも，工学系の大学1年で間違いなく学ぶ数学科目です．「微積分」は「微分・積分」「解析」とも呼ばれることがあります．「線形代数」は，受験生のみなさんにはなじみのない言葉かもしれませんが，ベクトルや行列を含む数学的な構造について理解を深めます．
