筑波MBAの試験対策(筆記試験編)

筑波MBAの試験内容は、三つで構成されます。研究計画書、口頭試問、筆記試験です。
ですが、口頭試問は研究計画書ベースで質問されるため、大別すると研究計画書に関連する試験(研究計画書、口頭試問)と筆記試験に分けることができます。
そこで今回は、私が実際に行なった筆記試験の対策について備忘録として残したいと思います。


過去問分析

筑波MBAに合格しましたでも書きましたが、受験は今年度が初ではありません。昨年度も受験していたため、筆記試験でどのような内容が出題されるか大体は把握できていました。
ですが、改めて公開されている直近3年の過去問から私は出題傾向を次のように2パターンに予想しました。

それが「経営学」と「データ活用」です。

例えば、R05の問1は新型コロナと組織運営?に関する内容ですので、これは「経営学」に関係するテーマと考えられます。一方で問2はDXなので、「データ活用」に関する内容です。
この他にも、直近の年度で出題されるテーマは概ね「経営学」or「データ活用」でしたので、今年度もここから大きく外れることはないだろう考えました。

対策領域の選定

私は普段の仕事柄、「データ活用」には親しいですが「経営学」には疎いです。ですので対策の方向性としては「データ活用」に限定することにしました。

しかし「データ活用」と言ってもこれではまだ抽象的過ぎて対策が困難です。ですので私は「データ活用」をさらに「DX」「AI」「データ利活用」に細分化した上で「AI」を中心に対策することにしました。
その理由は、筆記試験は2パターンのテーマに加えて時事的な内容であることが多く、「時事的」かつ「データ活用」といえば、今年度AI関連で大流行したトピックが存在するからです。

そう「ChatGPT」です。

2022の終わりに生成AIの一種であるChatGPTが台頭し、社会を大きく変え、連日ニュースで取り出されるようになりました。
そこで私の対策としては、データ活用 → AI → ChatGPT と細分化し、筆記試験対策はChatGPTの一点張りすることにしました。

具体的な勉強内容

対策領域が定まった所で、次は特に以下の2点を意識しながら実際に勉強することにしました。

  • どのように使用されているか

  • 社会への影響は?またその解決策は?

過去問を分析する中で、「使用されているサービスを問う問題」や「社会への影響とその解決方法を問う問題」が複数回、出題されていることに気づきました。
特に後者のような設問で問われる能力は問題設定力と解決力と考えており、これは社会人大学院生として研究を進める上で重要となる能力であることからも、このような設問は複数回出題されていたのだと思います。

そして最後にどのような場所から情報を集め勉強したかというと、結果的にいえば文科省や経済産業省が作成する下記の資料が大変役に立ちました。

生成AI自体が新しい概念(広く一般的な人にとって)であるため、まだ政府が先陣きって内容を整理しているレベルだろうと考え、上記のような資料を読んでいました。
結果として実際の試験では上記の内容から得た知識をベースに解答を書くことができました。

スケジュール

小論文対策は10月から始めました。最初の1週間で過去問分析対策領域の選定を行い、勉強の方向性が定まったところで、2〜3週間ほど時間をかけ知識を集めていました。
方向性を時間をかけて定めたため、全体的には1月かからない程度で試験に必要な知識を集めることができたと考えています。

今後のブログ記事予定

  • 筑波MBAの試験対策(筆記試験編)

  • 筑波MBAの試験対策(研究計画書関連)

  • 都立MBAの試験対策

  • 勉強スケジュール

  • 私なりの研究計画書の書き方

  • 初年度の振り返り(不合格の要因)

  • 大学院で学びたいこと

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