「情報Ⅰ」で大切なのは、用語をたくさん暗記することだけではありません。

プログラムがどのような手順で処理されるのかを考えたり、データを整理・分析してそこから意味を読み取ったり、情報をどのように表現すれば相手に伝わるかを考えたりするなど、知識を使いながら問題を解決する力が求められます。

プログラミングも、その重要な要素の一つです。

例えば、ある処理を繰り返すにはどうすればよいのか。条件によって処理を変えるにはどう組み立てればよいのか。思った通りに動かなかったとき、どこに原因があるのか。

こうした問題に向き合う過程では、

* 問題を整理する
* 手順を考える
* 実際に試してみる
* 結果を確認する
* 間違いの原因を探す
* 修正してもう一度試す

というサイクルを何度も繰り返します。

つまり「情報Ⅰ」は、コンピューターについて学ぶだけでなく、論理的に考え、試行錯誤しながら答えを導く力を身につける科目ともいえるのです。

大学受験を考えるうえで大きな転換点となったのが、2025年度大学入学共通テストです。

新しい学習指導要領に対応した共通テストでは、新たに「情報」が出題教科に加わり、「情報Ⅰ」が実際の入試科目となりました。

大学入試センターによると、初年度となった2025年度の「情報Ⅰ」の受験者は279,718人、平均点は69.26点でした。そして2026年度には受験者が305,202人へ増え、平均点は56.59点となっています。

平均点は年度によって大きく変化する可能性があります。そのため、「初年度は平均点が高かったから簡単な科目」と決めつけるのではなく、出題の変化にも対応できる本質的な理解を身につけることが重要だと考えられます。

単なる暗記ではなく、初めて見る資料やプログラムを読み解き、条件を整理して答えを導く力。その意味で、日頃から実際にプログラムを作り、動かし、修正する経験には大きな価値があります。

大学受験というと、これまでは「英語・国語・数学」といった教科を中心に考えるご家庭も多かったのではないでしょうか。

しかし、「情報Ⅰ」が共通テストに加わったことで、その位置づけは明らかに変わりました。

少なくとも大学進学を考える高校生にとって、「情報」は「学校で履修するだけの科目」ではなく、入試結果にも関わり得る教科になっています。

また、大学入試そのものも多様化しています。

文部科学省の2026年公表資料では、総合型選抜・学校推薦型選抜を経由する大学入学者が長期的に増加し、入試方法の多様化が進んでいることが示されています。

総合型選抜などでは、筆記試験だけではなく、高校時代の探究活動や本人の能力・経験を多面的に評価する取り組みも行われています。文部科学省も、探究的な活動を通じて身についた能力や資質を総合型選抜で評価する大学の事例を紹介しています。

そのため今後は、「情報Ⅰの問題を解ける」という力に加えて、

自分で課題を見つけ、プログラムやデータを使って解決し、その過程や成果を説明できる力

も、進路選択の可能性を広げる一つの要素になっていくでしょう。

ただし、評価方法や利用科目は大学・学部・入試方式によって異なります。志望校については、必ず各大学が公表する最新の募集要項を確認することが大切です。

ここで重要なのは、プログラミング教育を「情報Ⅰで点数を取るためだけの勉強」にしないことです。

プログラミングでは、自分の考えた通りに一度で動くとは限りません。

「なぜ動かなかったのだろう？」
「どこを変えればいいのだろう？」
「もっと簡単な方法はないだろうか？」

と考え、修正し、また試します。

この試行錯誤によって育ちやすいのが、論理的思考力や問題解決力です。

そしてこれらの力は、「情報Ⅰ」に限ったものではありません。

数学で条件を整理するとき、理科で仮説を立てて検証するとき、探究学習でテーマについて調査するとき、さらには大学や社会で答えのない課題に向き合うときにも役立ちます。

プログラミングを学ぶ価値は、「コードを書けるようになること」だけではなく、複雑な問題を小さく分け、順序立てて考え、試しながら改善できるようになることにもあるのです。

生成AIの普及によって、「これからはAIがプログラムを書いてくれるのだから、プログラミングを学ばなくてもよいのでは？」と考える人もいるかもしれません。

しかし、AIがコードを生成できる時代だからこそ、人間には別の力が求められます。

AIが出した答えは正しいのか。
自分が求めている処理になっているのか。
間違っているなら、どこを直せばよいのか。

これらを判断するためには、コンピューターやプログラムがどのような仕組みで動いているのかを理解する必要があります。

「AIに作ってもらう」だけではなく、AIが出したものを理解し、評価し、目的に合わせて使いこなす側になることが重要です。

Swimmyのスクール案内でも、AI・ローコード時代だからこそテキスト言語を学び、「仕組みを理解し、考え、応用できる力」を育てることを重視しています。特に、PythonをAI開発やデータ分析につながる言語として位置づけ、基礎から実践へ段階的に学ぶカリキュラムが用意されています。

では、高校で「情報Ⅰ」が始まってからプログラミングを勉強すれば十分なのでしょうか。

もちろん、高校から始めることもできます。

一方で、小中学生の段階からプログラミングに親しんでおけば、高校で初めて「変数」「条件分岐」「繰り返し」といった考え方に出会うのではなく、すでに体験したことのある仕組みとして理解できます。

これは大きな違いです。

例えば、スポーツでもルールを本で読むだけの場合と、実際に何度もプレーした経験がある場合では理解の深さが異なります。

プログラミングも同じです。

自分でプログラムを作り、

「動いた」
「動かなかった」
「原因を見つけた」
「直したら動いた」

という経験を積み重ねることで、知識が単なる用語ではなく、実感を伴った理解へと変わっていきます。

そしてその経験は、高校の「情報Ⅰ」だけでなく、その先の大学でのデータサイエンス、AI、情報工学などを学ぶための土台にもなります。

プログラミングスクールSwimmy（スイミー）では、「CS for ALL（Computer Science for ALL）」を教育理念として掲げています。

目指しているのは、将来エンジニアになる子だけがコンピューターサイエンスを学ぶことではありません。

将来どのような職業を選ぶとしても必要になる、自分で考え、試し、課題を解決する力を育てることを重視しています。

スクール案内では、「作る・試す・発表する」という学習プロセスを繰り返しながら、自分で考え行動する力につなげる方針が示されています。また、思った通りに動かなかったことを単なる「失敗」とせず、原因究明と改善を繰り返すTrial＆Errorを大切にしています。

これは、「情報Ⅰ」で必要になる論理的な思考とも非常に相性のよい学び方です。

Swimmyでは、年齢や経験に応じて段階的にプログラミングを学べるカリキュラムを用意しています。

初心者向けのベーシックコースでは、MESH、Scratch、Springin'、micro:bitなどを活用しながら、ものづくりやゲーム制作を通してプログラミングの基本的な考え方を身につけます。

その後のエキスパートコースでは、Minecraftの世界を使いながらPythonによる本格的なテキストプログラミングへステップアップします。画面上でコードを書くだけではなく、プログラムによってMinecraftの世界が変化するため、「自分が書いたコードが何をしているのか」を視覚的に確認しながら学べるのが特徴です。

さらに実践コースでは、Pythonを使ったAI・データ分析、UnityとC#によるゲーム・アプリ開発、HTML・CSS・JavaScriptによるWeb制作など、より専門的な分野へ学びを広げることができます。

単に受験問題の解き方を覚えるのではなく、実際にコードを書き、作品を作り、試行錯誤する。

この経験こそが、「情報Ⅰ」の先にある本当の情報活用能力につながります。

2022年度から高校で必修化され、2025年度から大学入学共通テストにも登場した「情報Ⅰ」。

これによって、プログラミングやデータ活用を学ぶ意味は、以前よりもさらに身近なものになりました。

しかし、「大学受験で必要になるから、高校生になったら情報Ⅰの対策を始めればいい」と考えるだけでは、少しもったいないかもしれません。

プログラミングを通して本当に身につけたいのは、

**課題を見つける力。
論理的に考える力。
失敗しても原因を探し、改善する力。
自分のアイデアを形にする力。
そして、それを人に伝える力。**

こうした力は短期間の暗記で身につくものではなく、実際に手を動かし、試行錯誤する経験の積み重ねによって育っていきます。

Swimmyでは、プログラミング技術を教えることだけを目的とせず、一人ひとりの「考える力」と「学び続ける力」を育てることを重視しています。また、メンターがすぐに答えを教えるのではなく、子ども自身が「なぜ？」「どうすれば？」と考え、答えにたどり着くためのサポートを行っています。

「情報Ⅰ」の大学入試導入は、プログラミング教育の重要性が目に見える形になった一つのきっかけです。

大学受験はもちろん、そのさらに先のAI・データ活用が当たり前になる社会まで見据えて、早いうちから「自分で考え、作り、試す」経験を積んでみてはいかがでしょうか。