東大・京大医学部ではなくUC-San DiegoのBioengineeringを目指す! | 迫り来る危機・アメリカの大学でSTEMを専攻せよ!

迫り来る危機・アメリカの大学でSTEMを専攻せよ!

2030年、世界中で100年に一度の大変革が起きる!アメリカのSTEM分野の産学エコシステムが完備した大学に進学し自己防衛する必要あり!

日本の高校生が International Applicant として、UC San Diego でBioengineering / Bioinformatics / Cognitive Science のいずれかを「非妥協的に主専攻(Primary Major)」として狙うという前提に限定して応募する場合の出願手続き(Freshman)と合格後の必須履修科目を整理します。
 

出願区分:Freshman / International Applicant
応募の方針:「とりあえず入って後で考える」ではなく最初から医療 × Engineering のルートを主専攻として応募する

 

① 出願手続きフロー
Step 1|UC Application(11月締切)
出願システム:UC Application(共通)
提出物(日本の高校生):
高校成績
英語能力証明(TOEFL iBT)
Personal Insight Questions(PIQs)→8つの質問から4つを選択。ここでのアピールが合否を分ける!

SAT / ACT は 不要:UCSDを含むカリフォルニア大学(UC)は、現在「Test-Blind

Step 2|Major の指定
UCSD では出願時に第一希望 Major、第二希望 Majorを指定する
 

第一希望:本命 Major
Bioengineering→Jacobs School of Engineering(工学部)に属し非常に競争率の高いSelective Major(選抜専攻)
 

Bioinformatics→「工学」「生物科学」「計算機科学」の3箇所から提供されているが工学部・計算機科経由の場合は非常に難関
 

Cognitive Science→大学自体に合格すれば比較的スムーズに専攻として認められる「穴場」かつ「強力」な専攻。


第二希望:同系統・設計思想が一致する Major
Human Biology / General Biology を保険で書くのは思想的に不整合なので書いてはいけない

Biological Sciencesを滑り止めとするのは妥当


Step 3|選考の実態(重要)
UCSD は 大学全体で合否判定 → Major は同時審査
Bioengineering は competitive major(=capped major)定員制限がある

Bioinformaticsは:工学系(Bioengineering 部門 または CSE 部門)**の Bioinformatics は Selective Major

しかしSchool of Biological Sciences の Bioinformatics はSelective  Majorではない


見られる要素:数学・物理・化学の成績
PIQs における「医師志向ではない理由」「設計者としての視点」→ 医療 × Engineering の思想を明確に書けているかが決定的

② 合格後の履修フロー(1年次〜)
合格後は、Major を維持できるかどうかが最大の関門

共通フロー(3 Major 共通)
Year 1:基盤固め(絶対に落とせない)
数学
Calculus
Linear Algebra
Multivariable Calculus

物理
Calculus-based Physics(力学・電磁気)

化学
General Chemistry
Organic Chemistry(Bioengineering / Bioinformatics で特に重要)

ここで躓くとMajor 維持が不可能になる



Major 別の初期必須科目の方向性
1. Bioengineering
1年次で求められる姿勢
工学部生としての基礎力証明

履修軸
Math(線形代数・微分方程式)
Physics
Chemistry

Intro to Bioengineering
GPA 管理が最重要(capped 維持)

2. Bioinformatics
履修軸
Biology(分子生物・遺伝)
Programming(Python )
Statistics / Probability
Linear Algebra
医学を知っている」ではなく「医療データを扱える」ことを証明

3. Cognitive Science
履修軸
Cognitive Science Core
Programming(Python / ML)
Statistics
Neuroscience 基礎
診断ではなくモデル化・シミュレーション志向
 

合格後にやってはいけないこと
「Pre-Med っぽい科目ばかり取る」
Biology に偏りすぎる
数学・物理を後回しにする
Engineering / AI の芯を失った瞬間、設計者ルートから脱落