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高校の選び方~偏差値を知る者は受験を制する~

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義務教育である中学校を卒業したら、多くの人が通う高校。

どこの高校の受験をするか、その判断材料のひとつとなるのが偏差値です。

その高校の偏差値と自分の偏差値からして、受験にトライできるかどうかを決めることになりますが、

そもそも偏差値とはどのように算出されるものなのか、どのくらいの範囲であれば合格ラインとみなしていいのか

ということをご紹介していきたいと思います。

偏差値とは?

そもそも偏差値というものがまだよく分からないという方もいますよね。

偏差値とは、自分自身の学力や順位を知るためにテストの結果から算出されるものです。

偏差値などなくても、テストの点数が良ければいいのでは?と思われがちですが、

偏差値は集団の中での自分の学力がどのくらいの順位か”ということを知ることができ、

自分だけではなく同じテストを受けた他の受験者の獲得点数にもよって左右されます。

そんな偏差値の算出方法は、「(個人の得点-平均点)÷標準偏差×10+50」となります。

標準偏差値とは、得点の散らばり具合のことで、テストの内容や科目によって異なり、

「(点数-平均点)の二乗の総和÷受験者数の平方根」という式で求められます。

と説明すると、なんだかとても難しく感じますね。次に具体的な例を示します。

例えば、平均点が60点だったテストで80点という点だった場合

(80-60)÷20×10+50=60 となり、偏差値は60となります。

また平均点が70点のテストで80点を取った場合は、

(70-60)÷20×10+50=55 となり、偏差値は55となります。

(※ともに標準偏差は20で計算してます)

この二つの例を見て分かるように、テストの獲得点数自体は高くても、

同じテストを受けた人達も点数が高く平均点が高い場合は偏差値が低くなります

なのでテストの点数が高かった=偏差値が高いというわけではないのです。

偏差値の算出方法を見ても分かる通り、自分で偏差値の計算をするのはとても難しいです。

多くの学校でテストの結果が知らされる時に偏差値も計算されているのでそういったものはしっかりとチェックしましょう。

偏差値を基にした高校の選び方

偏差値が分かることで、自分の学力の順位が分かるだけではなく、

どの高校を受けられるかの指標にもなります。

これから志望校を選ぶという方は、学校の特色だけではなく、偏差値もチェックする必要があります。

自分自身の偏差値から3~5程度前後している程度の偏差値なら志望校に適している」と言われています。

しかし、行きたいなと思っていた高校が自分の偏差値より高くても諦める必要はありません

まだ受験までに時間があるのなら、努力次第で偏差値を上げることは可能です。

学校の先生とも相談しながら、志望校として設定できるかどうかを判断しましょう。

偏差値が足りているからと言って楽観するのは危険!

志望校を選ぶ際、既に偏差値が足りているから大丈夫と思いこんだり、何となくで選んでしまうのは非常に危険です。

もう学力は足りていると思ってあまり勉強をしなかったり、その高校の受験対策を怠って結果受験に失敗してしまうというケースもあります。

また偏差値だけで高校を選んでしまうのも、入学後に思ったような学校生活が送れない可能性があります

偏差値は志望校を選ぶ際の基準にはなりますがそれだけで決めてしまうのではなく、

どのような学校であるか、卒業後はどのような進路に進む人が多いのかなど偏差値以外の部分もふまえて志望校選びを行いましょう。

今までは偏差値について何となくしか理解していなかったという方も、高校選びをきっかけに偏差値を意識するようになると思います。

偏差値を知る者は受験を制する

そして、この偏差値を知ることで、高校受験だけでなく、大学受験の時にも活かすことができます。

①偏差値を正しく理解することで、志望校選びや入試対策がしやすくなる。

 偏差値の意味を正しく知ることで、模試の結果や情報に左右されることなく、冷静に自分のが学力を見つめる事ができます

 焦りや不安は学習に大きな影響を与えます。冷静さを持つためにも、正しく偏差値を理解する必要があります。

②高校1年生で学ぶ『数Ⅰ』で、偏差値の求め方を学ぶため、『先取り学習』になります。

 高校1年生の数学の「データ分析」という課題で、偏差値を学ぶことになります。

 なので、偏差値の意味や計算方法を知っておくと、『先取り学習』になります。

 そしてこのデータ分析は共通テストには出題されやすい範囲です。

 

 上記の2つの理由から偏差値を知ることは、大学受験の時にもとても優位になれると言えます。

 ぜひこのブログを通じて、偏差値の事を理解していただけたら幸いです。

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