大学に在学中の学部生（1〜4年）向けの講座です。線形代数・微分積分でつまずいた。演習問題の一行目が書けない。単位を落として再試験が近い——大学に通いながら数学に困っている方のための、マンツーマン個別指導です。お手持ちの講義資料・指定教科書・過去問をそのまま持ち込んでいただき、いま出ている試験・課題の期限から逆算して対策します。答えを写して終わりではなく、定義の意味からわかるように。
※大学院入試・研究の数学、編入・学士入学、卒業後の学び直しは大学数学・大学院対策 個別指導が対象です。
履修科目・試験日・どこで止まっているかをお聞きし、残り時間での対策プランをご提案します。しつこい勧誘は一切ありません。
いま大学に在学中の学部生の方へ。履修している科目の単位・期末試験・再試験・レポート・演習が対象です。シラバスと講義資料、試験日から逆算して対策します。
大学院入試・研究で使う数学、大学編入・学士入学、卒業後の学び直しはこちら。院試の頻出範囲の固め方や、専門書の読み進め方を扱います。
高校までのように、例題があって練習問題が続く形ではない。定義が出て、すぐ定理と証明へ。ノートは埋まっていくのに、何をしているのかが分からない。
解答を見れば追えるのに、自分では方針が立たない。手が止まったまま、レポートの締切だけが近づいてくる。
範囲は広く、どこから手をつければいいのか分からない。今さら友達にも聞きづらい。
オフィスアワーは行きづらく、TAにも質問しにくい。そもそも、自分のつまずきを言葉にできない。
大学数学は、定義から論理を積み上げていく科目です。だから「なぜこの定義なのか」「この証明は何を示したいのか」を、あなたが実際に使っている講義資料に沿って、一つずつほどいていきます。記号の読み方から確認するので、置いていかれることがありません。
試験が終わったあとにも残る理解を。ここで身につけた読み方は、次の学年の専門科目でも、研究室でも、院試でもそのまま使えます。
大学・学部・担当教員によって、使う記号も定義を出す順序も違います。市販の参考書ではなく、講義ノート・指定教科書・配布プリント・過去問をそのまま持ち込んでください。
数理学博士・数学科出身の講師が担当します。定義や証明が「何をしたいのか」を言葉にして説明できるので、答えの丸暗記になりません。
期末まで2週間、再試験まで1ヶ月。残り時間はご相談ごとに違います。全範囲を均等にやるのではなく、落とせない範囲から順に組み直します。
履修状況と、いつまでに何が必要かに合わせて組み立てます。
行列と一次変換、線形独立・基底、固有値。極限・連続・多変数の微分積分。高校の計算から「何が変わったのか」を言葉にして、記号の意味から追えるようにします。
複素解析、確率・統計、微分方程式など、学科の専門に合わせて。証明の型を身につけ、演習やレポートで自分の言葉で書けるところまで進めます。
過去問と講義資料から、出るところと落とせないところを切り分けます。解答の書き方や、部分点の取り方まで揃えます。
大学の数学は、高校までのつまずき方とは違います。以下は想定例です。
掃き出し法までは追えたが、線形独立・基底・次元で止まった。具体的な行列で手を動かしてから定義に戻り、期末の演習問題を自分で書けるところまで。（想定例）
範囲が広く、優先順位がつけられない。過去問から頻出を絞り、イプシロン・デルタ論法は「読んで意味が取れる」ところまでを目標に設定。（想定例）
確率変数と分布の記号でつまずいた。高校の確率まで戻って接続し、講義で使われている表記を読めるように。（想定例）
同じ「大学数学が分からない」でも、詰まっている場所は科目ごとに違います。
| 科目 | つまずきやすいところ | 対策の入口 |
|---|---|---|
| 線形代数 | 線形独立・基底・次元の抽象化。固有値が何を表すか | 具体的な行列で手を動かしてから定義に戻る |
| 微分積分 | イプシロン・デルタ論法。多変数の偏微分・重積分 | 「限りなく近づく」を不等式に書き直す練習から |
| 確率・統計 | 確率変数と分布の記号。期待値・分散の定義 | 高校の確率との接続を先に作る |
| 微分方程式 | 解法の暗記に頼り、方程式の型を見分けられない | 分類の手順を固めてから各解法へ |
講義資料と過去問から、落とせない範囲を先に。解答の書き方や部分点の取り方まで揃えます。
専門科目・研究・大学院入試につながる形で、定義と証明の読み方そのものを身につけます。
※必要な範囲は大学・学部・担当教員によって異なります。お手持ちのシラバスと講義資料をもとに、無料相談で範囲を切り分けます。院試の頻出範囲を体系的に固めたい場合は大学数学・大学院対策 個別指導をご覧ください。
講義で扱っている内容の、ほんの一例です。
行の入れ替え・定数倍・足し引きは、連立方程式を式ごと操作することと同じです。掃き出し法が「式変形の言い換え」だと分かると、基底や次元の話にも同じ見方が使えます。
2変数の関数を、片方の変数だけ動かして切った断面。そこでの傾きが偏微分です。「止める」ではなく「切る」と捉え直すと、全微分や重積分の順序の話まで一本につながります。
サイコロの目のような「結果」に数を割り当てる関数です。関数だと分かると、期待値の定義がなぜあの形になるのか、式の見え方が変わります。
対策プランは、履修状況と試験日から選べます。試験直前の短期集中から半年の伴走まで、あなたのペースで。
1か月・月4回（週1目安）の短期集中
試験直前にピンポイント。履修している科目の出やすい範囲と弱点にしぼって短期で仕上げます。試験日・提出期限に合わせて設計。
半年・月1回
月1で半年、着実に。毎月の習慣として続けることで中だるみを防ぎ、モチベーションを保って積み上げられます。
半年・月4回でしっかり
半年で一気に。複数科目の単位と、その先の専門科目まで見据えて固めたい方に。
上記は「発展」区分の料金です。大学院入試・研究の数学、大学編入・学士入学は大学数学・大学院対策 個別指導が対象で、区分と料金が変わります。表示はすべて税込。別途、入会金22,000円（税込・初回のみ）を頂戴します。回数・期間はめやすで、現在地により前後します。結果や成果を保証するものではありません。
履修状況と目標を確認したうえで、無理のない回数と総額をお見積もりします。ご相談後の無理な勧誘は一切ありません。
数学教室の個別指導と同じ、和からの実践派講師陣が担当します。
岡本 健太郎 先生
Okamoto Kentaro
九州大学にて数理学博士号取得。「統計超入門」の講座を長年担当し、難解な数理を直感的に理解できる指導に定評。著書『アートで魅せる数学の世界』（技術評論社）で日本数学会出版賞受賞。
松中 宏樹 先生
Matsunaka Hiroki
京都大学情報学研究科修士課程修了（専攻：力学系理論）。富士通にて医療連携システム開発に従事。微分積分・線形代数から統計・機械学習・プログラミングの応用数学まで幅広く指導。
伊藤 智也 先生
Ito Tomoya
筑波大学大学院で統計学（高次元データ解析）を専攻。統計学とExcel・Python・生成AIを掛け合わせた業務自動化を発信する登録者6万人超のYouTuber。
岡崎 凌 先生
Okazaki Ryo
大阪大学基礎工学研究科修士、人工知能の画像認識モデル研究に従事。Excel・R・Python・機械学習・生成AIまで幅広く対応。年間約30社の企業研修を担当。
30分の無料相談で、履修科目・試験日・つまずきを伺い、残り時間での対策プランをご提案します。
オンライン・全国対応／講師との無料体験授業あり
数学の学び直し全般は数学教室（個別指導）のご案内もご覧ください。
本講座は単位の取得や試験の合格を保証するものではありません。学習の進度には個人差があります。また、レポート・課題の代行は行いません。
遠方に在住の方や自宅で講義を受けたい方はオンライン講座をご用意しております。よくある質問はこちら
