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合格例と不合格例の違い

例として、「AIが与える心理的影響を多角的に論じなさい」という設問を考えてみます。


❌ 不合格になりやすい答案

AIは人間に便利さを与える一方で、不安や依存を生む可能性があります。また、仕事が奪われるという不安もあります。このようにAIには良い面と悪い面があります。私たちはうまく付き合っていく必要があります。

一見、まとまっているように見えます。しかし評価基準に照らすと問題があります。

「多角的」に論じていない(列挙で終わっている)

視点が抽象的で浅い

根拠が弱い

学問的広がりがない

これは“説明文”に近く、小論文としての評価は低くなります。


⭕ 合格する答案の特徴

AIが与える心理的影響は、単なる利便性や不安にとどまらない。例えば、AIによる推薦アルゴリズムが人間の選択行動をどのように変容させるのかという観点から考えると、人間の主体性そのものが再定義される可能性がある。また、AIとの対話が疑似的な他者性を生み出すことで、孤独感を軽減する一方、人間同士の関係性を希薄化させるという矛盾も生じる。

この答案は評価基準を満たしています。

「主体性」「他者性」という明確な視点がある

心理的影響を概念レベルで捉えている

設問に対して真正面から応答している

思考が一貫している

差は文章のうまさではありません。視点の深さと、評価基準への適合度です。


合格答案が満たしている3つの条件

① 設問からズレていない
不合格答案の多くは、設問を正確に読めていません。「多角的に」とあれば、複数の視点が必要です。「論じなさい」とあれば、単なる説明では不十分です。まず設問への忠実さが合格の前提になります。

② 視点が立っている
合格答案は「何について論じるのか」が明確です。

・尊厳
・主体性
・倫理
・社会構造

など、軸を立てています。不合格答案は、現象を並べるだけで軸がありません。

③ 主張と根拠が結びついている
合格答案は、主張 → 根拠 → 具体化 → 再主張、という流れが明確です。不合格答案は、思いつき → まとめで終わります。構造の違いは決定的です。


なぜ「書けているのに落ちる」のか

多くの受験生は、

文字数を埋める

文章を整える

無難にまとめる

ことを目標にしてしまいます。しかし総合型選抜の小論文は、「安全な文章」を評価する試験ではありません。大学が見ているのは、

学問につながる思考ができるか

自分なりの視点を持てるか

その視点を論理的に展開できるか

です。ここが合格と不合格の分岐点になります。


合格するために必要なこと

合格答案に近づくために必要なのは、

評価基準を理解すること

視点の立て方を訓練すること

自分の問いを最後まで回収すること

です。テンプレートを覚えるだけでは足りません。評価軸から逆算して書くことが重要です。


まとめ

総合型選抜の小論文における合格と不合格の違いは、

設問への忠実さ

視点の深さ

論理の一貫性

にあります。文章力の差ではありません。評価基準を満たしているかどうか。それがすべてです。


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