「【UT-BASE主催】進振り相談会2022」情報分野イベントレポート

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この記事は、6月13日開催、【UT-BASE主催】進振り相談会2022」情報分野のイベントレポートです。進学選択に悩む1,2年生に向けて、各学科に進学された先輩が学科の内容から将来の進路までお答えします!

「自分の興味のある分野の人に話を聞いてみたいけれど誰に相談すればいいのかわからない...」
「そもそも〇〇学科って何するところなの?」
「学科のパンフレットだけではわからない、雰囲気やホンネを知りたい!」
そんな疑問にできるだけお答えできるよう検討し、国際/社会/経済/人文/心理・認知/化学/情報の7分野の先輩をお招きして相談会を開催しました!

今回は情報分野の紹介です。UT-BASEの学科紹介記事や、昨年度のイベントレポートとも合わせてぜひご一読ください。

登壇者紹介

Oさん
・理科二類→理学部生物情報科学科、以下「生情」
・興味分野:腸内細菌叢、RNA創薬、AI創薬
・迷った学科:なし
・将来の進路:院進

Cさん
・理科一類→工学部システム創成学科Cコース(PSI)、以下「シスC」
・興味分野:深層学習(自然科学、画像)、レコメンド
・迷った学科:特になし
・将来の進路:院進

Kさん
・理科一類→工学部機械情報工学科、以下「機械B」
・興味分野:情報学、ヒューマンコンピュータインタラクション
・迷った学科:特になし
・将来の進路:院進

Wさん
・理科二類→教養学部学際科学科総合情報学コース、以下「 学際B」
・興味分野:ヒューマンコンピュータインタラクション、アフェクティブコンピューティング
・迷った学科:心理(文)、認知行動(教養)、電情(工)
・将来の進路:院進(留学にも挑戦中)

Eさん
・理科二類→工学部電子情報工学科(EEIC)、以下「電情」
・興味分野:ネットワーク、分散AI
・迷った学科:理情(理)
・将来の進路:院進

Mさん
・理科二類→工学部システム創成学科Bコース(SDM)、以下「シスB」
・興味分野:言語分析、データ分析、計算社会科学
・迷った学科:社会心理(文)
・将来の進路:院進予定、院進後の進路を迷い中

Bさん
・理科一類→工学部計数工学科数理情報コース、以下「 計数」
・興味分野:機械学習、データ分析
・迷った学科:理物(理)
・将来の進路:院進

寄せられた質問&回答

Q1. 留学に行きやすい学科ですか?

A1.
Oさん(生情/司会):理学部は正直、全体として、学部が提供してくれている留学プログラムがあまりありません。ただ、生情には海外大学出身の先生も大勢いらっしゃって、「海外大学に行きたいなら何枚でも推薦状を書くからチャレンジして!」と言ってくださった先生もいらっしゃいました。そのため、かなり挑戦しやすい環境なのではないかと思います。

*Kさん(機械B) *:留学に一年いくと、一年留年しなければいけないので、留学しやすいとは言い切れない環境です。ただ、工学部の機械工学科とシステム創成学科、そしてマテリアル工学科の3学科だけが使うことのできる留学プログラムがあって、それだとMITに半年くらいいけて留年もしない、というようになっています。なので、選べば留学にも十分行けますが、留年しなければならないところが要検討かなという感じです。

*Wさん(学際B) *:学部がどのくらい留学を支援しているかは把握しきれていないのですが、教養学部は学部内で学科の壁を越えていろいろな授業をとることができるので、教養学部内に国際関係系の学部があることを考えると、留学プログラムは提供されているのではないかと思います。また、教養学部は単位の認定で自由が効き、便覧の中にも海外でのプログラムが単位認定されるということが載っていたので、そう言う意味で留学には行きやすいのではないかなと思います。私がコロナ禍での授業を多く経験していると言うこともありますが、今はオンライン授業が多く、私もこの夏にオンライン授業と並行して短期留学に行くことになっているので、このような形で留学をすることも可能なのではないかと思います。

Q2. 教養学部は自分の学科の授業でない授業も多くとることができると伺ったのですが、どうでしょうか?

A2.
*Wさん(学際B) *:まずはコース内で選ぶことのできる授業があるのですが、学際Bはかっちりと必修の授業が決まっているわけではなくて、コースの中で「この授業の中から何コマ」と言うふうに指定されているので、そこから自由に選ぶことができます。その必修で単位が埋まってしまうと言うこともないので、私は工学部の情報系の授業だったりとか、教養学部の「学融合プログラム」(学科を超えて教養学部の学生がとることのできる教養系のプログラム)で進化認知論を取ったりできているので、自由に授業を取ることはできているかなと思います。

Q3.研究室の雰囲気について教えてください。

A3.
Bさん(計数):私の研究室は実験や実習が全くないので、そもそもあまり対面で集まる機会がありません。なので、仲が良いかと言われるとそうではなかったのですが、いじめとかはありません笑。

Oさん(生情/司会):研究室によっては全面オンラインのところもあるようで、「同期と全然話せない!」と言うこともたまにあるそうです。

Q4. 電電と電情の違いを教えてください。

A4.
Eさん(電情):結論をいうと、全くないです笑。ただ、進振りの点数は全く違うというマジックみたいなところがあります。何が違うかというと、個人的には二つあると思っていて、一つ目が、当たり前なのですが、卒業する時の名前が「電気電子工学科」になるか「電情」になるかと言うことです。二つ目は、電情の人はどんなに成績が悪くても情報系の研究室に行けるし、逆に電電の人はどんなに成績が悪くても電気系の研究室に行けるということです。基本的には全く違いがありません。私は今電情ですが、研究室の先輩の半分は電気電子工学か出身だと思いますし、研究室は入った後の成績で決まるので、そこは全く違いがないです。なので、もし電情に出願する場合は、第二希望は電気電子工学科にした方が良いです、違いがないので。ただ、これは私の個人的見解なので間違っていたらすみません。

Q5.EEICは2Aが忙しいと聞いたのですが、いかがですか?

A5.
Eさん(電情):工学部のみなさんに聞きたいのですが、2Aはコマ数・座学が多くて本当に忙しいですよね?
(一同賛同)
なので、EEICが特に忙しいという認識はないです。何が忙しいかと言うと、コマ数が多すぎて、毎週週刊連載のように課題に追われるようになると言うことです。ただ、どの学科も忙しいと思います。

Q6.システム創成BとCはどう違うのでしょうか?

A6.
Mさん(シスB):一番大きな違いは、配属できる研究室が大きく違うということです。学科ごとに制限があります。Bの人はBの教授の研究室にしか行けないし、Cの人はCの教授の研究室にしか行けません。ただ、授業はどちらの授業も全然受けられます。BからはCで一番有名な松尾研究室には行くことはできないのですが、Bの教授で原子力や量子コンピュータをやっている方もいらっしゃって、その教授方はAIを道具のように使っていくイメージが大きいかなと思います。Bの教授方の研究はかなり多岐に渡るので、進学を検討されている方は研究室をよくチェックしていただけるといいかなと思います。

Q7.システム創成B, Cのみなさんはどの研究室に行きたいと思っていますか。また、どの研究室が人気なのでしょうか?

A7.
Tさん(シスC):私は深層学習系の研究室に行きたいです。Cは松尾研が有名ですが、そのほかにもAI系の研究室はいくつもあるので、そのあたりの研究室に行きたいと考えています。何をもって人気とするかは怪しいし、私の勝手なイメージなのですが、人気の研究室は大きく分けて二つあって、一つが深層学習系のところ、そしてもう一つがビジネス系のところですね。ビジネス系の研究室では技術をどうビジネスに当てていくかということを考えるのですが、そう言うビジネス系のことに興味がある人も多いと先輩から聞いています。

Q8. ざっくりと「AIについて学びたい」と言う時に、おすすめの学科はありますか?

A8.
Tさん(シスC):そうですね、シスCは結構お薦めできます。基本的にB、Cで授業は同じなのですが、一つ明確に違うのは、授業の中にある「基礎プロジェクト」というものはそのコースの教授が授業を行うので、深層学習系の教授が行う授業だとそう言うプロジェクトができたり、と言うことがあります。なので、AIをやりたいのであれば、シスCは結構おすすめかなと思います。

*Kさん(機械B) *:機械BでもAIについては学ぶことができます。ですが、ソフトにだけ興味があるのであればやめた方がいいかなという側面もあって、この学科では機械工学も学ぶので、機械力学・材料力学・流体力学・熱力学など機械を作るときに必要な学問も学ばなければいけないので、もし「AIだけ」「コンピュータサイエンスだけ」という場合は機械情報ではないかもしれません。ただ、研究室には深層学習をやっていたり機械学習を行っているところもあるので、選択肢の一つではあるかなと思います。

*Oさん(生情/司会) *:生情には、真相学習や機械学習を使っている研究室が結構多いです。先生方にも、論文の中で機械学習を使ったという方がかなりいらっしゃいます。ただ、研究のための手段として使っていらっしゃる先生が多いので、AIを学びたい場合はあまりお勧めできないかもしれません。ただ、AIをどう利用するのかに興味があって、生物・化学にも興味がある場合はかなりおすすめできるかなと思います。

*Eさん(電情) *:電情にも機械学習系の研究室はあるので学びやすいかなと思います。昨今、どの学科でも機械学習を使う研究室はあると思います。どういうアプローチで機械学習を使うのかという観点からいうと、ハードと絡めるなら機械情報、ソフトウェアの観点から考えるなら電情、より理論的なことを学びたい場合は計数がおすすめなのではないかと思います。また、理情にも杉山先生という東大で機械学習系で一番有名な方がいらっしゃるので、理論をやりたいなら計数か理情かなと思います。

Tさん(シスC):AIは大学の学部学科で学ぶという選択肢も一つなのですが、本当にAIをやりたいのであれば、企業に行くという選択肢も持っておくべきなのではないかなと思っています。今のAIは「どれだけデータセットを持っているか」「どれだけ計算資源を持っているか」にかなり依存するというのが私の肌感覚としてあるので、大きな資本や人手を持っている企業に行くと、大学よりも進んだことができるということも往々にしてあるので、インターンや就職なども一つの学び方として頭の中に入れておくといいのではないかなと思います。

*Oさん(生情/司会) *:企業などで学ぶとなった場合、初めに求められるのはどのくらいのレベルなのでしょうか?

Tさん(シスC):企業にもよりますが、ある程度自分で中に入って活躍したい場合はKaggleに参加して少しコードがかけるくらいの段階までは大学の授業やその他講座で学んで、企業に行くのが良いのではないかなと個人的には思います。ただ、みなさんが思っているほど高いレベルでなくても活躍できると思うので、実際にコードが書ける場所があるのであれば挑戦してみるのが良いのではないかなと思います。

Bさん(計数):計数は数理的なことが中心になるので、「機械学習の数理」という授業があったり、「最適化」など理論的なことを中心にやります。なので、他の学科もそうかもしれませんが実装は自分でやるしかない、という感じです。機械学習を学ぶのに計数はおすすめできます。

*Wさん(学際B) *:学際Bにも機械学習を扱っている研究室はあります。理論を扱っているところもあれば、応用としてヒューマンインタラクションを扱う研究室もあります。なので、理論と応用、気になった研究室へ行くことができるというのが学際的な特徴かなと思います。ただ、研究室の分野が多岐にわたる分、AI分野の研究室が多いというわけではないので、ある程度AIの中でも学びたい方向性がはっきりしている場合は、それが学べる学科に行った方が良いかもしれません。各学科のホームページから気になる研究室を探してみるのが初めは良いかなと思います。

*Oさん(生情/司会) *:ちなみに、学際Bを選択された理由はなんだったのでしょうか。

*Wさん(学際B) *:元々認知系の中でも人間の判断や感情など高次的な部分に興味がありました。認知行動でそういう学びができるのかなと思っていたのですが、話によると認知行動はマウスを使ったり錯覚など低次なものを扱っているそうで、判断など高次なことに興味があるのであれば学際Bであると聞いたからです。また、認知系で終わっていいのかという思いもあって、この先使えるものとして情報系は大きいのではないかという観点から学際Bを選びました。そのその結果、ヒューマンインタラクションに出会うことができ、この判断でよかったなという感じです。

*Mさん(シスB) *:シスBには機械学習そのものを教える授業はあまりなくて、機械学習を学びたい人はGCIという松尾研究室の行っている講座をとっています。シスBの先生方の話だと、機械学習は道具であって、理論的なところを明らかにしようとしている先生もいらっしゃるが、どちらかというと「原子力工学のために機械学習を使おう」とか「亀の認識のために機械学習を使おう」など機械学習をガッツリ学びたい人にはあまりお勧めできません。ただ、機械学習を使いたいという人は、工学は技術を使って社会に応用していくような分野でもあるので、お勧めなのではないかなと思います。

Q9.計数と機械Bの違いを教えてください。

A9.
Bさん(計数):機械Bに詳しいわけではないのではっきりとしたことは言えませんが、自分の中での計数のイメージとしては、特に三年生は物理を結構やると言うことを押さえておいた方が良いかなと思います。それも、応用的なものではなくて割と理論物理ー量子物理などを行います。と言うのも、計数工学は応用物理系の一つなので、完全な情報系というよりは、物理もやるのが大きな違いかなと思います。

*Oさん(生情/司会) *:ちなみに、計数では配属される研究室はどのように決まるのですか?

Bさん(計数):卒論で配属される研究室に関しては、希望を取った上でのジャンケンで決まります。ただ、計数には数理情報コースとシステム情報コースというものがあって、それは成績順で所属が決められます。

Kさん(機械B):工学部はシス創B・Cや電情・電電などのように2学科で似通っているところが多いので、その観点から見るとわかりやすいかなと思ったのですが、機械Bは機械工学科という機械工学を扱う学科とセットになっていて、2Aまでは授業がほぼ同じです。一方、計数は物理工学科と授業が似ています。なので、機械Bは情報と言いながら機械工学やハードウェアのことを扱う、計数は物理や数学など理論系のことをやっているイメージがあります。

Q10.計数の中の数理情報コースとシステム情報コースで、時間割の違いはありますか?

A10.
Bさん(計数):違いはあります。数理は結構数学をやるので、授業も4年生になってくると違うものになります。

*Oさん(生情/司会) *:先ほどあった「電電と電情は一緒」というものとは違い、計数の中の2コースは大きく違うのですね。

Q11. シスCと学際Bの授業の広さや深さについて教えてください。

A11.
*Wさん(学際B) *:学際Bには、必修授業として情報系に必要になるプログラミング(C++、Python、アルゴリズムとデータ系、統計系)があります。学際Bには文系から進学してくる人も多くいるので、プログラミング経験のない人でもある程度できるところまでもっていくことができます。授業の広さでいうと、必修の授業に加えて自分でも加えていくことができるので、認知系の授業も折れますし、情報系と言ってもCGや画像処理・自然言語処理など自分の好きなテーマから選ぶことができるので、選べる範囲という観点から見るとかなり大きいのではないかと思います。ただ一つあるのは、全部をバラバラにとると結局何を学んだのかわからなくなるので、深く学べる環境はあるので自分は何に興味があるのか考えながら履修を組むのが大事かなと思います。

*Tさん(シスC) *:シス創も割と同じような感じで、授業の範囲はとても広くて、情報系の授業もあるし、ビジネスライクな授業もあれば、材料力学や流体力学など力学系の授業もあります。ただ、広い分、深く情報系の授業をやっている学科と比べるとどうしても浅くなってしまうので、私は理学部など他学科の授業やEEICの授業などを受けているので、興味がある分野は自ら深めていく姿勢が大事になってくるのではないかと思います。

Q12. 仲の良い学科を教えてください。

A12.
*Oさん(生情/司会) *:生情はまず定員が12人しかいなくて、控え室と呼ばれる自由に使って良いところに冷蔵庫も大きなテレビもたくさんの椅子も充電器もたくさんの本もおいてあり、先生方もすごくフレンドリーな方が多いので、すぐに仲良く慣れるのではないかなと思います。私の代も、その上の代も非常に仲がいいです。なので、コミュニティという側面も重視したいという方は生情もおすすめかなと思います。

*Eさん(電情) *:EEICには電気系同窓会という歴史ある同窓会があって、毎年OBOGの方とご飯を食べにいく会があったり、みんなで飲みに行ったり、女子は集まってUSJやTDLに行ったりしていたような気がするので、仲は良いのではないかなと思います。

*Tさん(シスC) *:シス創はすごい明るい人が多いです。コースの規模が50人なのですが、高校のクラスよりも少し大きい、と言った感じで、顔と名前も全員ギリギリ一致するような規模感なので、仲良くなりやすいんじゃないかなと思います。雰囲気面では私はすごく好きな学科です。

*Wさん(学際B) *:結論から申し上げると、かなり年度によるかなという感じです笑。私の前の代までは、人数も15人くらいなので、数学で「ここまで解けるまでは帰れません」という授業で文系からの学生も質問しあってできるようなアットホームな学科と聞いたのですが、実際入ってみるとオンラインだったこともあってあまりうまくいかず、コミュニケーションは取れるけどご飯に一緒に行くとかはあまりないというのが現状なのです。でも、実験をとっている学生によると今年の学生はみんなでワイワイ楽しそうにやっているそうなので、関わることのできる機会は対面も増えてきてたくさんあると思いますし、まあ、年度による、という印象です笑。

Bさん(計数):雰囲気としては学業に意欲的な人が多いというイメージです。オンライン授業がなければもっと仲良くなれたのでしょうけど、それでも割と中は良かったのではないかなと思います。Twitterとかで発言してらっしゃる方も多いですね、別に悪いことじゃないんですけど笑。

Kさん(機械B):機械B(45人)は結構機械工学科(100人)とも授業を一緒に受けていて、合計150人くらいが大講堂で授業を受ける形になっています。なので、隣の人に気軽に質問できる形かというとそうでもないという感じです。ただ、固定の6人班で行う演習の時間が結構多かったり、元々サークルで知り合いの人で繋がったりして気の合う人を見つけて、各自居心地よくやっているという感じです。パ長やシケ対、シケ長もいますし、またカラオケやご飯、ディズニーにも行っている人もいますし、145人もいると気の合う人も見つかりると思います。私も楽しく過ごしています。

*Mさん(シスB) *:システム創成学科には「プロジェクト」というものがあって、それは大体チームで行います。システムをチームでマネジメントできるようになろう、という感じで。そこで大分仲良くなります。「みんなでアプリケーションを作ろう」とか、「みんなでデータ分析をしよう」というようなプロジェクトになってくるのですが、「終わらない!」「じゃあいつ集まる?」というやりとりでぐっと仲良くなって、みんなで日程調整をして研究室訪問に行くとか、そういった中の良さがあります。女子のことで言うと、今シスBには女子が6人いて、その6人で仲良くしています。プロジェクトはかなり仲良くなれるので、積極的にチャレンジしてみて欲しいなと思います。

Q13. 金融に統計や機械学習を用いることに興味があるのですが、シス創と計数ではどちらがおすすめでしょうか?

A13.
*Mさん(シスB) *:私のイメージではシスCにも金融の先生はいらっしゃるかなと言う感じなのですが、ダイレクトに株価を統計的に分析している先生(和泉先生)はシスBにいらっしゃいます。その方が金融の授業をたくさんしていらっしゃいます。また、シスBで人気な研究室としても和泉研究室が挙げられて、鳥海研究室(Twitterの分析で有名)と並んでツートップかなと言うイメージです。なので、シスBには授業としても金融のものがたくさんありますし、和泉研究室以外にもいくつかある金融系の研究室に入ることができれば研究も行うことができるかなと思います。

*Bさん(計数) *:計数にも金融系の研究をされている荻原先生がいらっしゃいます。なので、数学が得意で金融をやりたい、と言う場合は計数もおすすめなのではないかと思います。

Q14. 松尾研究室に行くことは大変でしょうか?

A14.
*Tさん(シスC) *:研究室にもよりますが、シスCは面接によって研究室が決まるところが多いです。松尾研もその一つです。面接の中でも、研究室によって成績を重視するのか面接自体を重視するのかはバラバラなので、どういう基準で採用がされるかはわからないのですが、とても人気なので大変なのではないかなと思います。

*Oさん(生情/司会) *:そうなんですね。ちなみに、シスBの研究室配属はどのように決まるのでしょうか?

*Mさん(シスB) *:シスBは成績と希望ですね。毎年学科の中で調整役を作って、全員が第一希望になるようにしています。ただ、先ほどもあった和泉研究室と鳥海研究室は成績がないと難しいと聞きます。

Q15. 電情・電電は、結局どのようなことを学ぶのでしょうか?また、将来何になるのかも気になります。

A15.
*Eさん(電情) *:電気電子工学科で学ぶことは、基本的には半導体レベルの電気的なことを学んだりとか、取る授業によっては広域電気網をどう作るか、と言うようなことを学んだりします。学科のホームページをみていただくと、カリキュラムが載っているので、面白そうな授業を探してみると良いかもしれません。電情で学ぶことはネットワークだったり、機械学習の授業もありますし、幅広く情報系について学ぶと言う感じなのですが、理情との違いは何かというと、理情はよりピュアなコンピューターサイエンスをしっかりやるというイメージで、電情は理情ほどは深くやらないです。例えば、電情には「関数型言語の仕組みについて学ぶ」とかもないですし、言語処理系がどうなっているということもない、というのが違いです。なので、将来ソフトエンジニアになりたくて、ピュアにコンピューターサイエンスをやりたいのであれば、理情一択なのではないかと思います。将来やりたいこととしては、学科が130人いることもあって人によってもまちまちですが、最近はソフトエンジニア志望の方が非常に多いなというイメージです。

Q16. 理情の授業の特徴などを教えてください。

A16.
*_さん(理学部情報科学科/ご登壇が難しかったため事前に実施したインタビュー) *:応用のみならず理論にもガッツリ踏み込むので、数学も入る前のイメージよりかなり頑張って勉強します。特徴的なのは、「プロセッサ・コンパイラ実験」という授業です。これは3Aの授業で、個々人でCPUを制作するそうです。先生方からの介入も、たまの進捗報告のみでほとんどないイメージです。プレゼンで成績が決まります。
情報科学の応用のみならず、原理も1から理解する理論的な授業がたくさんある印象です。

Q17. 数理社会学やモデル化など、社会を抽象度や厳密性の高い状態で分析してみたいと漠然と思っています。学際的な学科を探しているのですが、おすすめはありますか?

A17.
*Wさん(学際B) *:社会の仕組みについてはシス創Bの方が近いのではないかなという印象です。学際Bにもさまざまな研究室があるのでぜひ調べていただきたいのですが、「建築×情報」「認知×情報」は結構あるのですが、「社会をモデル化する」という方針で研究されている方は少ないような気がします。

Q18. 情報系の企業にインターンをする場合の、企業の選び方はどのようにすれば良いのでしょうか。

A18.
*Tさん(シスB) *:まずは何をやりたいかが大事です。スマホアプリをやりたいのか、ウェブアプリケーションをやりたいのか。ウェブアプリケーションの中でも、SaaSをつくりたい、などが決まっていればそういう会社へ行った方が良いです。あとは企業の雰囲気やチームの規模感もわかるといいと思います。10人のチームと3人の少人数のチームではできることも違うので、「どのようなチームで行っていますか」など聞くことができるといいのではないのかなと思います。

Q19.学際Bは 文系でもついていける学科でしょうか?

A19.
*Wさん(学際B) *:学際Bは文系理系が半分ずつくらいなので、入ってから困るということはないと思います。また、今は対面が始まってきているので、理系の子に助けを求めたり、TAに聞くこともできるので、ついていきやすい学科だと思います。数学に関しても、理情など理論を扱う学科ほどではなく必要な論理系の数学が多かったりするので、情報系の中でもついていきやすい学科なのではないかなと思います。

分野横断ごとに学科を比較することで、より自分が興味のある学科を絞り込むことができると思います。学科のパンフレットを見るだけではなく、研究室のホームページを見たり教授にコンタクトをとったりするのもおすすめです。後悔のない進学選択を応援しています!

最後まで記事を読んでくださりありがとうございました!
最後に1点、この記事を作成したUT-BASEからお伝えしたいことがあります。

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