大数据+志愿填报新样态

林秋云　贾如　陈佳钰　刘慧聪

填报高考志愿是一个复杂而困难的工作，深刻影响着考生未来3-4年的学习、升学深造和就业工作。填报志愿难、招考信息不够直观、《报考指南》不够详细、高校招生信息网数据量大难以获得有效的信息是考生在填报志愿时普遍面临的问题。如何找到适合自己的专业，提高被理想高校录取的概率，降低机会成本，避免高分低就是每一个考生的愿望。近年来大数据成为各个研究领域的热点，高考志愿填报领域的相关研究也刚刚起步。本文从大数据的角度出发，探讨大数据在高考志愿填报的应用。

一、大数据+志愿填报新样态

志愿录取从猜测到概率估计的改变。通过走访某高校的招生咨询处，对招生处老师、前来咨询的考生和家长进行调查采访，我们发现考生和家长最关注的问题是考生的分数能否被某学校或某专业录取，而校方通常是以往年的分数线、排位给咨询者提供参考，但是否能被录取没有一个具体的概率作为参考。所以很多考生在选择志愿时难以抉择，只能依据自己收集来的有限的信息，结合自己的认知和他人的建议进行猜测。

基于大数据，可从志愿录取数据中找到影响录取结果的相关因素，建立能预测录取概率的模型，协助考生做出填报决策，使其拥有更大的选择权，提高志愿填报的质量，优化资源配置。大数据的价值在于其预测功能，而能实现其预测精确度的提高是因为数据量的增大使分析结果实现了从量变到质变。以及基于互联网下数据的实时性能提供一个动态数据分析结果。此外，数据的分析不再限于传统的结构性数据，半结构性数据的应用使数据类型更加多维，能提高预测的准确性。模型除了结合往年的录取分数、排位、院校和专业进行分析，还可以加入院校减扩招因素、是否有大类招生、“大小年”以及是否有新建的校区等动态因素进行综合分析，找到被成功录取的考生与某院校之间联系，建立动态、可靠的录取概率预测模型。通过此模型，考生可先选出一定录取概率范围内的院校，再根据个人的偏好（如院校师资力量、专业、学习环境与氛围、生活环境、考研录取比例、所在地区等）进行筛选，可极大提高志愿填报的效率和录取的质量。

专业选择从经验到专业测试辅助的改变。在对306名高中应届生的问卷调查中显示，在选择志愿时，71.24%的考生会依据专业的就业前景，49.02%的考生会依据自己的兴趣爱好，但能明确自己的目标院校及专业意向的考生只有43%（其中非常明确的仅12.09%），能非常了解自己心仪的大学和专业的考生却仅有4.25%。说明大部分的考生没有并提前做好专业选择和职业的规划，对院校专业认知度较低，对当下社会人才需求及发展方向没有深入了解，以至于在填报专业时存在模糊甚至不明确的态度。另外，考生在选择专业的时候还会参考家人、亲戚朋友的建议，但并不是所有的经验都能给人以指导，不可否认他们能提供一些可靠的经验以参考，但也不可避免会存在一些“刻板印象”“过于主观”等偏颇的劣质经验。且他人若不了解考生的性格和兴趣，则所提建议价值并不大。

霍兰德职业兴趣理论认为，职业兴趣与人格之间存在很高的相关性。则可在国外MBTI职业性格测试和霍兰德职业兴趣测试体系的基础上，基于我国的相关数据，开发出适合于我国学生的性格和职业兴趣测试模型，帮助学生找到适合自己并兴趣的专业和职业类型，并智能推送最新的人才需求、相关就业前景和各高校专业详细介绍，提高学生对专业和社会岗位发展的认知，做“正确”的选择，减少误选专业的成本。

二、大数据+志愿填报系统构建

大数据应用于志愿填报，首先需要先建立一个具备专业素养的团队，包括专业数据工作者和专业的志愿填报咨询师;然后建立足够完善的数据库;再由技术团队对数据进行深入挖掘，构建能准确预测录取概率的模型和能匹配合适专业的技术方法。对于系统的数据库可以分类以下四部分。

第一是高中数据库，主要是建立学生的档案。从高一开始，学生应该建立起自己的生涯规划档案，具体可分为以下三大信息板块。“学生特征板块”主要采集学生的兴趣爱好、兴趣特长、学习特长、性格特点、理想专业与职位、择校偏好、最常搜索或浏览的内容等信息，可用于数据挖掘，智能推荐合适的院校或专业。“学生成绩板块”主要采集具有代表性的大考（期末考、月考、区或市统考等）的成绩和高考成绩。老师需关注学生成绩的变化，分析学生擅长与不擅长的科目，跟踪学生的学习状况并做出学习方向指导。此类信息也可作为学生选择专业的参考点，如学生长期取得高分的科目通常是学生兴趣的科目。该系统可让学生在每一次统考后从系统中查看自己的分数、所在排位以及可匹配的高校及专业，一定程度上可激励学生向理想的高校或者专业的分数要求奋斗。“学生职业规划板块”除了记录学生的“特征信息”，还记录高中时间学生性格测试和职业兴趣测试结果及其变动，提供职业规划小知识和专业的职业规划指导，引导学生找到自己的兴趣专业或职业，提前了解并做规划，为高考后的专业选择打下基础。

第二是高校数据库，提供院校的详细介绍并及时更新，例如学校概况、师资力量、招生计划、学院及专业风采、课程介绍、历年录取数据、生活和学习环境、考研升学率、就业率等信息。让每一个学生都能高效获得真实、丰富的信息资源，降低信息不对称程度，辅助学生更好地了解院校与专业，还是学校展示风采、提高知名度的平台。

第三是就业数据库，提供人才需求现状与行业发展动向，由就业指导团队及时更新并分析数据。该数据库主要是为考生提供目前市场上各个行业的人才需求现状和未来发展前景等相关的信息，并进行分类、统计和分析。数据可以从各个招聘网站收集，还可以与企业人力资源部合作收集他们的招聘信息，不仅可以收集到数据库需要的数据，而且为企业提供了一个发布招聘信息的平台。

第四是“交流与共享”模块，为考生提供了一个交流、分享、答疑的互动平台。学生、老师和各领域专业人士都可以在此互动，致力于建立一个高质量的信息交流平台，解决偏远地区信息资源缺乏的问题。

三、建议

高中应普及职业规划教育。职业规划对于一个人的升学深造、职业生涯发展有着极大的影响，应该成为高中教育重要的一环，应贯穿整个高中阶段，循序渐进、调动学生的自主性，帮助学生了解自己的兴趣、能力、不同行业工作岗位内容、以及不同工作应必备的能力。由专业的职业规划指导团队，结合测试结果和学生的实际情况，为学生提供指导。在一些条件不足的学校，可由线上专业的咨询师提供指导。

学生应培养个人兴趣。调查显示14.7%考生在填报志愿时不知自己的兴趣所在，以至于不知道选择什么专业，而明确自己的兴趣在志愿填报时便有更多纬度的参考。心理学家Carol Dweck研究显示寻找兴趣不如培养自己的兴趣。将兴趣作为一粒种子，经过多年的培养学习、不懈的努力、全情投入更能突出兴趣的价值。同时学生应该充分了解自己，提前、積极接受职业规划指导，并理性选择。

学生应学会信息交叉验证。互联网为我们提供了信息共享、流通的平台，但爆炸式的信息增长背后信息的真实性也存在一些缺陷。虚假、低质量信息会影响学生志愿填报，造成志愿选择困难并且影响未来的学习、工作生活。对于虚假信息，学生可通过不同渠道、方式的交叉验证，剔除出信息池，避免低质量信息造成错误引导。

学生应避免唯数据主义，学会辩证地看待大数据。虽大数据能为志愿填报带来便利，帮助学生认识自己，但是数据并不是万能的，我们要以辩证的思维看待大数据。“大数据是一种资源，也是一种工具。它告知信息但不解释信息。它知道人们去理解但有时也会引起误解，这取决于是否正确使用。大数据的力量是那么耀眼，我们必须避免被它的光芒诱惑，并善于发现它固有的瑕疵。”[1]

[课题项目]北京理工大学珠海学院2018年大学生创新创业训练计划项目《高中毕业生经管专业选择咨询平台》

参考文献

[1]邹太龙，易连云.从“始于假设”到“基于数据”——大数据时代教育研究范式的转型[J].教育研究与实验，2017，（4）：74-79.

作者简介：

1.林秋云（1996.12—），女，汉族，广东汕头人，北京理工大学珠海学院 会计与金融学院2015级本科生在读，研究方向：信用管理方向

2.贾如（1996.7—），女，汉族，甘肃武威人，北京理工大学珠海学院 会计与金融学院2015级本科生在读，研究方向：信用管理方向

3.陈佳钰（1996.5—），女，汉族，广东潮州人，北京理工大学珠海学院 会计与金融学院2015级本科生在读，研究方向：信用管理方向

4.刘慧聪（1997.7—），女，汉族，广东广州人，北京理工大学珠海学院 会计与金融学院2016级本科生在读，研究方向：信用管理方向