好きだった数学を専門とした大学への進学を考えていましたが、「数学だけを専門的に学ぶと、将来の選択肢が狭くなるのでは」という不安も少し感じていました。そんな時出会ったのが、本学の「数理・データサイエンス学科」。数学を土台にしながら、AI・機械学習・統計など、今後の社会で求められる幅広い知識が学べる点に魅力を感じたことが決め手となり、入学を決意しました。
進学後最初に驚いたことは、少人数体制のカリキュラムに対して、十数名の先生が教えてくださるという環境です。初回ガイダンスでは様々な分野を専門とする数多くの先生が一堂に会し、思わず圧倒されました。授業では、質問をするとすぐに答えてもらえたり、先生の小話として開発中のAIプログラムを見せてもらえたりと、距離の近さを感じる機会がとても多いです。こうした日々のやり取りが、更なる学習意欲につながっています。

大学での学びを通し、数学との向き合い方にも大きな変化がありました。以前は答えを出すことが一番重要だと思っていましたが、今は“答えに辿りつくまでのプロセス”こそ、数学の本質だと感じています。先生が日頃よく口にする「経験を積むことで得られる直感がとても大事」という教えを大切にしており、今は自身の直感力を向上させるために、演習問題をこなしながら数理分野への理解を深めています。
前期は「線形代数学」など基礎科目を、後期からはその応用となる授業がスタート。前期で学んだ内容が別の授業でそのまま活きていたり、「どうしてあの単元を先に学んだのか」を後々理解できたりと、学びがすべて繋がっていく感覚があります。１つずつ問題をクリアしていく達成感もあり、授業を受けることがどんどん楽しくなっていると感じています。
特に印象的な授業は「オペレーションズリサーチ」。社会にある複雑な問題を、数式やアルゴリズムで整理し、最適な解決方法を導く考え方を学んでいます。最初は難しく感じましたが、勉強を続けるうちに、文章で考えるよりも数式で整理されているほうが分かりやすいと感じるように。「様々な日常の場面に数学が使われている」という実感を得られたことも、この授業の大きな発見です。

大学生活と並行して、塾講師として中等部の５教科を担当。特に数学は「少しでも好きになってもらえる教え方」を意識しながら授業づくりをしています。
生徒がつまずいたときには、一緒に考えながら解き方を言語化し、理解できた瞬間を共有することを重視。また、説明するために整理し直すことがルーティーンになったことで、日々の理解が深まることも多く、頭の回転も早くなりました。
試験前などの忙しい時期でも余裕をもって行動できるよう、日々の課題を溜めないことを意識しています。レポートは１か月前から毎日少しずつ書き続けることを習慣づけ、悩んだときには学内にあるライティングヘルプデスクで添削を依頼することも。学内サポートをうまく活用することで、無理なくアルバイトとも両立できています。
将来の進路はまだ明確ではありませんが、数学を学び続けられる仕事に就くことが目標です。プログラミング、データ分析、AI分野…と、様々な授業で知見が広がるごとに「学びたいこと」が見つかっていく今の時間を大切にしながら、ゆっくり進みたい道を探していきたいと思っています。