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国公立14大学 / 2017–2026年度 / 公式PDF由来

模範解答208本の実寸

大学が自分で公表した自由英作文の解答例だけを集めて、何語で書かれているか・結論の文を置いているか・どのくらいの語彙で足りているかを測った。予備校の解答速報は1本も含まない。下に208本すべての全文を載せてある。

出典 = 各大学の「試験問題及び正解・解答例等」PDF 語彙段 = VocBuilder SNU 5段(Basic < Core < More < Further < Super) レベル = 15段階モデル(入試192大学+参考書16冊で校正)
01

語数

中央値 85.5語・中央50%が 55〜114語
解答例1本の語数(20語刻み・208本)
大学別の語数(横棒=最短〜最長、丸=中央値)

大学が「これで満点」と示す答案は、中央値85.5語・中央50%が55〜114語。意見論述型だけに絞ると70〜120語で、長く書けば良いという答案は公式側から出てこない。静岡大の120語・岡山大の148語が上限側で、これは設問自体が長めの記述を求めている。逆に新潟大・名古屋大の50語前後は、図表説明や1問1答形式の英作文である。

02

構成 ― 結論の文はあるか

意見論述型82本では46%
結論の文がある割合(型別)
構成マーカーの出現率(208本中)
語数帯別 ― 何語を超えると結論の文が出てくるか
結論の文あり(208本全体)意見論述型だけ本数
大学別 ― 意見論述型での結論率(丸の大きさ=本数、n が小さい大学は読み取らない)

判定は決定論。最終文が ①結論の接続語(In conclusion / Therefore / For these reasons …)で始まる ②立場を言い直している ③should・must などの提言で締める ④冒頭文の内容語を2語以上拾い直している —— のどれかに当たれば「結論の文あり」とした。
結果は意見論述型で46%、明示的な結論マーカーに限れば20%。つまり公式解答例の半分以上は「In conclusion」を書かずに終わっている。段落を3つに割って結論段落を必ず立てる、という型は、大学側の模範解答では必須になっていない。一方で列挙(First/Second…)は43%、対比(However/Although…)は47%が使う。骨格は「立場 → 理由の列挙 → 言い直し(あれば)」で、結論段落そのものより理由を数える語のほうが安定して現れる。
語数で見ると線がはっきり出る。60語未満の解答例で結論の文があるのは15%(明示マーカーは3%)だけ。80語を超えると45%、100〜119語で62%に跳ね上がる。締めの1文は「短い答案には要らない・100語級になると置かれる」という分かれ方をしている。150語以上でまた下がるのは、この帯が意見論述ではなく英問英答をまとめて1本にした解答例だからで、意見論述型だけで見れば120〜149語の62%が最も高い。
大学別は本数が少ない大学が多く、差を読み取れるのは10本以上ある3校だけ。その3校でも秋田大73%(11本)と福岡教育大35%(23本)で開きがある。大学ごとに「締めを書かせる/書かせない」の作法が違うとまでは、この本数では言えない。志望校の解答例を直接見るのが早い。

03

使用語彙の難度

Basic だけで92%
語彙段の構成(トークン%)― 模範解答 vs 入試の下線部(和訳箇所)
Basic の外に出た語 ― 208本で繰り返し現れる語(延べ787種)

大学の模範解答はBasic(最初に覚える段)だけで92.0%を占め、Core 以上の語は合わせて5.1%しかない。比較のために同じ物差しで測った東大の下線部(和訳を求められた箇所)は Basic 86.9%・Core 10.7%、京大は Basic 81.8%・Core 14.1%。
つまり「読まされる英語」と「書けと言われる英語」では、必要な語彙の段が1段ちがう。模範解答に出てくる圏外語も natto・healthcare・face-to-face のような固有名詞と複合語が大半で、難語を持ち出して点を取りにいく答案にはなっていない。

04

208本すべて

全文・語数・レベル・出典PDF