昨年に引き続き、併願校データの題材を

四谷大塚の10月合不合の資料集にとろうと思います。

一見詳細なデータなのですが、これをどう役に立てるかと

なるとかなり難解です。

・四谷大塚の会場テストの受験者のデータであること

・10月時点でのデータであること

もっと基本的なことは各々のテスト参加者が

それぞれの志望校の合格可能性を知りたいということ。

会場テストですから、特定の受験生の(80%)偏差値55の

学校に対する合格可能性は同じです。

となれば、2017年度の予想偏差値一覧で同じ偏差値の学校を

志望校として記入することに果たして意味があるか、という

ことになります。

10月の会場テストの時点で本番の受験校が確定しているか

いないかにかかわらず(確定していない受験生のほうが当然多い)

その時点でのリアルな気持ちよりも、「理想のライン」に近づく

データになってしまうことが想定されます。

まあそこまではよいとしましょう。

現実場面ではデータよりも志望校を変更する(ラインを下げる)

受験生が一定数出るはずです。

今回のデータを実際に読み込むまでは、「理想ラインの甘い見通し」を

どこまで看破するかが焦点だと思っていました。

ところが、そう単純なものではありませんでした。

その資料集ではまず合格校を確保した上で、いわゆるチャレンジ校に

向かうように説いています。

東京の受験生の場合、千葉・埼玉の1月入試で合格を確保した上で、

都内の第一志望校に向かうように説明されています。

もっとも理想的なパターンは受験する3校をやさしい順番に並べろ、と

説かれています。

確かに情報誌を編集してきた当時は自分も、そのほうが理想だと

記事に書いた記憶があります。

でも神奈川の受験生は、千葉・埼玉の1月入試がリアルでしょうか。

単なるお試し受験なら、地方の私立中の首都圏会場入試でもかまわない

わけです。入学することを前提としていないお試し受験です。

場慣れをしてから、大本命の学校の入試会場へ向かう。

もちろんメンタル面では仮に入学しないにせよ1校でも合格校があるのは、

プラスに働くことでしょう。受ける学校、全部合格してしまおう、単純に

そんな勢いが出るかもしれません。

ただそれは、やさしい順に受ける、こととは違います。

特に2/1に第一志望校をもってきている場合、1月入試を2校受けることに

なるでしょうか。

栄東、市川と受けて麻布へ向かう。

市川、渋幕と受けて麻布へ向かう、ではリスクが高いということです。

渋幕、麻布の両方を突破できるかもしれないし、どっちも×かもしれない。

でも、はい、そうですか、とはなりません。

特に第一志望のほうの確率が上がるように、直前まで必死に過去問を

解くわけでしょう。

そこに一般論、パターンでは片づけられないひとり一人の違った併願が

あるわけです。

もうひとつはこの期に及んで第一志望のブレが強い印象でした。

2/1に初回の入試日程が組まれている、場合によってはその1回しか

入試を行わない学校なのに、第一志望じゃない…。

もしかして第一志望の上にチャレンジ校がある???

そんなバカな(笑)。

意外と笑ってもいられない話みたいです。

第一志望校よりも第二志望校のほうが偏差値が高く、両方受かったら

迷いに迷う…。

それもこれも偏差値に左右されて受験校を決めているせいでしょうか。

別に第一志望校よりも第二志望校の偏差値が高くてもかまいません。

受験は第一志望校に受かって終わりです、と言い切れない何かが

あるようです。

この資料集のデータは(第一)志望校のSS50に対して、併願校のSS80が

書き込まれています。志望順位の高い学校のSS50に対して、併願校はSS80を

合わせましょう、ということなのでしょうか。

ときに第一志望校のSS50よりもSS80の高い併願校を選んでいる参加者が目立ちますが、

実際にはその受験生にとって志望順位は逆かもしれませんから是非はわかりません。

そしてさらに気になるのは2017年の進路実績が好調だった数少ない学校に対して

人気が集中する傾向がほとんど見られないことです。

進路実績が好調だったことを知らないのか、人気集中を見越して避けたのか。

まあ、どちらでもないような気がします。

2017年入試の結果偏差値と比較して、10月時点では偏差値の上下が少ないように

思えるからです。

さて、鶏が先か卵が先か。志望者が集中しないから偏差値も動かないのか、その逆か。

いろいろな要素がありすぎて考えさせられます。

この資料から読み取れることは、2018入試の志願動向というよりも、

塾と学校と受験生の心理戦。多くのフィルターを取り除かないと、せっかく詳しい

資料のように見えますが、活用するのは難しいと感じました。

でも…ブログのネタとしては分析のしがいがあって面白いのですけど(笑)。

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