高考志愿填报新趋势:人工智能与大数据如何助力考生精准选择院校与专业 SEO是什么水果好吃
栏目:广告推广 发布时间:2026-01-17
近期,各地高考分数线陆续公布,填写报名表成为考生和家长的头等大事。高考申请表大数据填写也开始流行。 不少考生和家长反映,各家互联网公司不断推出利用人工智能和大

近期,各地高考分数线陆续公布,填写报名表成为考生和家长的头等大事。高考申请表大数据填写也开始流行。

不少考生和家长反映,各家互联网公司不断推出利用人工智能和大数据填写高考申请的广告,声称利用人工智能和大数据进行咨询服务可以提高和预测录取概率。费用从几百元到几万元不等。

科技日报记者上网搜索发现,各种大数据“应用指南”真是让人眼花缭乱:

某APP声称,举报功能基于2631所统一招生高校大数据地图和教育部公布的1310个标准专业大数据地图,为学生提供冲刺、安全三个等级的院校,并保证。

某网站称,采用大数据智能分析+一对一解决方案填写高考申请表,可实现保本院校近100%的录取率。

某教育培训机构宣布,旗下高考填报APP采集了2019年应届毕业生260万样本,涉及879项专业分析,可指导“精准填报”、“不浪费一分”……

这些说法可靠吗?

大数据仅供参考,不可依赖

众所周知,大数据是近年来的新兴产业。大数据处理和分析正在成为新一代新兴技术融合应用的节点和信息产业持续快速增长的引擎。大数据的利用将成为提升核心竞争力的关键因素。

“但是,在填写高考申请时,大数据只能作为参考,绝不能依赖!”郑州大数据中心专门从事研究的李梅向科技日报记者分析道:

用大数据填写高考申请表,某种程度上也是一种产品营销举措。一般的产品营销,借助大数据和相关技术,可以对不同行为特征的客户进行针对性分析,甚至可以从“向一些合适的客户推荐一种产品”到“向一个客户推荐一些合适的客户”。可以更加关注客户,进行个性化精准营销。它可以更好地了解用户、需求、识别和体验。

“然而,填写高考申请对于双方来说都是一个动态的过程。”朱梅举例说,某大学今年某专业将在某省招收2名学生。近三年入学的学生平均成绩是多少?可采集大数据;这些考生的分数排名也可以通过大数据来计算……但是,大数据如何分析考生申请时的心理因素呢? “比如,某同学认为这个级别的考生有一百多个,即使他的成绩进入前十名,他也不敢申请。但如果大家都有这样的心态,就没有一个人会申请,或者是高分者,如果你申请别的学校的不同专业,你的成绩低一些就会被录取,或者说,如果你努力的话,你可能会被录取,每个人都有这样的心态。这样录取的概率就很小了除非你的成绩进入前两名,否则没有任何保证。”

在河南享有盛誉的郑州一中老校长朱丹也表示,仅凭大数据分析不可能完全判断自己是否能被录取,更不用说商家声称的100%录取了。高考成绩存在分散问题。如果不开启分散,就会形成挤压,导致很多人滑倒。这就像大家用导航去往以前不拥堵的路线一样。结果,这条路很快就变得拥堵起来。学校注册也是如此。

两位专家都认为,与传统填写自愿申请表的方式相比,大数据技术的运用更加简单、快捷,对考生有一定的参考价值。不过,历年高校招生数据以及教育部门每年公布的公开解读的志愿者申请提示等信息也具有同样的参考价值。再加上考生密切关注院校招生动态,会更加准确、实用。他们提醒,这是基于一些大数据公司数据的准确性。如果一些企业收集的数据不准确,不仅无用,而且有害。

热门专业、职业薪资无法由大数据决定。

“除了填写申请表,一些互联网公司还声称利用大数据和人工智能技术对海量样本进行分析,确定哪些专业热门、哪些职业薪资高,从而吸引学生申请这些专业”。朱丹表示,这纯粹是这些公司的结果。现在的热门专业和专业薪资可以利用大数据快速计算和分析,这并不奇怪。然而,即使你本科毕业开始工作,现在的热门专业四年后还会流行吗?现在的高薪职业4年后还会有高薪工作吗?

专门从事发展战略研究的河南省社会科学院院长顾建全研究员表示,根据近三年国家重点发展领域,大数据、人工智能、现代服务业、新材料、互联网物联网等成为新的热点,各大学也开设了相应的专业。统计显示,截至2019年3月,开设大数据专业的大学有196所,开设人工智能专业的大学有35所。今年是5G元年。近期,一批批高校争相与华为合作开设5G专业……

不过,顾建全表示:“现在的火爆,并不意味着这些学生毕业四五年后仍然会火爆,甚至毕业后可能会变得不受欢迎。另一方面,因为火爆,也有很多人现在就申请,等毕业了,就不会受欢迎了。”可能会出现供过于求、竞争激烈、能否实现高工资的情况,这些根本无法用大数据分析来预测。”

采访中,一些多年指导学生填写申请表的老师告诉科技日报记者,填写申请表时应考虑的主要因素包括:考生成绩、目标学校的分数线。近三年的排名、专业录取规则、单科成绩要求、身体状况、档位调整比例等,部分内容可以参考往年的数据。不过,这些数据都是公开的,完全没有必要迷信所谓的“大数据报告指南”。


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