大數據+志愿填報新樣態

林秋云　賈如　陳佳鈺　劉慧聰

填報高考志愿是一個復雜而困難的工作，深刻影響著考生未來3-4年的學習、升學深造和就業工作。填報志愿難、招考信息不夠直觀、《報考指南》不夠詳細、高校招生信息網數據量大難以獲得有效的信息是考生在填報志愿時普遍面臨的問題。如何找到適合自己的專業，提高被理想高校錄取的概率，降低機會成本，避免高分低就是每一個考生的愿望。近年來大數據成為各個研究領域的熱點，高考志愿填報領域的相關研究也剛剛起步。本文從大數據的角度出發，探討大數據在高考志愿填報的應用。

一、大數據+志愿填報新樣態

志愿錄取從猜測到概率估計的改變。通過走訪某高校的招生咨詢處，對招生處老師、前來咨詢的考生和家長進行調查采訪，我們發現考生和家長最關注的問題是考生的分數能否被某學校或某專業錄取，而校方通常是以往年的分數線、排位給咨詢者提供參考，但是否能被錄取沒有一個具體的概率作為參考。所以很多考生在選擇志愿時難以抉擇，只能依據自己收集來的有限的信息，結合自己的認知和他人的建議進行猜測。

基于大數據，可從志愿錄取數據中找到影響錄取結果的相關因素，建立能預測錄取概率的模型，協助考生做出填報決策，使其擁有更大的選擇權，提高志愿填報的質量，優化資源配置。大數據的價值在于其預測功能，而能實現其預測精確度的提高是因為數據量的增大使分析結果實現了從量變到質變。以及基于互聯網下數據的實時性能提供一個動態數據分析結果。此外，數據的分析不再限于傳統的結構性數據，半結構性數據的應用使數據類型更加多維，能提高預測的準確性。模型除了結合往年的錄取分數、排位、院校和專業進行分析，還可以加入院校減擴招因素、是否有大類招生、“大小年”以及是否有新建的校區等動態因素進行綜合分析，找到被成功錄取的考生與某院校之間聯系，建立動態、可靠的錄取概率預測模型。通過此模型，考生可先選出一定錄取概率范圍內的院校，再根據個人的偏好（如院校師資力量、專業、學習環境與氛圍、生活環境、考研錄取比例、所在地區等）進行篩選，可極大提高志愿填報的效率和錄取的質量。

專業選擇從經驗到專業測試輔助的改變。在對306名高中應屆生的問卷調查中顯示，在選擇志愿時，71.24%的考生會依據專業的就業前景，49.02%的考生會依據自己的興趣愛好，但能明確自己的目標院校及專業意向的考生只有43%（其中非常明確的僅12.09%），能非常了解自己心儀的大學和專業的考生卻僅有4.25%。說明大部分的考生沒有并提前做好專業選擇和職業的規劃，對院校專業認知度較低，對當下社會人才需求及發展方向沒有深入了解，以至于在填報專業時存在模糊甚至不明確的態度。另外，考生在選擇專業的時候還會參考家人、親戚朋友的建議，但并不是所有的經驗都能給人以指導，不可否認他們能提供一些可靠的經驗以參考，但也不可避免會存在一些“刻板印象”“過于主觀”等偏頗的劣質經驗。且他人若不了解考生的性格和興趣，則所提建議價值并不大。

霍蘭德職業興趣理論認為，職業興趣與人格之間存在很高的相關性。則可在國外MBTI職業性格測試和霍蘭德職業興趣測試體系的基礎上，基于我國的相關數據，開發出適合于我國學生的性格和職業興趣測試模型，幫助學生找到適合自己并興趣的專業和職業類型，并智能推送最新的人才需求、相關就業前景和各高校專業詳細介紹，提高學生對專業和社會崗位發展的認知，做“正確”的選擇，減少誤選專業的成本。

二、大數據+志愿填報系統構建

大數據應用于志愿填報，首先需要先建立一個具備專業素養的團隊，包括專業數據工作者和專業的志愿填報咨詢師;然后建立足夠完善的數據庫;再由技術團隊對數據進行深入挖掘，構建能準確預測錄取概率的模型和能匹配合適專業的技術方法。對于系統的數據庫可以分類以下四部分。

第一是高中數據庫，主要是建立學生的檔案。從高一開始，學生應該建立起自己的生涯規劃檔案，具體可分為以下三大信息板塊。“學生特征板塊”主要采集學生的興趣愛好、興趣特長、學習特長、性格特點、理想專業與職位、擇校偏好、最常搜索或瀏覽的內容等信息，可用于數據挖掘，智能推薦合適的院校或專業。“學生成績板塊”主要采集具有代表性的大考（期末考、月考、區或市統考等）的成績和高考成績。老師需關注學生成績的變化，分析學生擅長與不擅長的科目，跟蹤學生的學習狀況并做出學習方向指導。此類信息也可作為學生選擇專業的參考點，如學生長期取得高分的科目通常是學生興趣的科目。該系統可讓學生在每一次統考后從系統中查看自己的分數、所在排位以及可匹配的高校及專業，一定程度上可激勵學生向理想的高校或者專業的分數要求奮斗。“學生職業規劃板塊”除了記錄學生的“特征信息”，還記錄高中時間學生性格測試和職業興趣測試結果及其變動，提供職業規劃小知識和專業的職業規劃指導，引導學生找到自己的興趣專業或職業，提前了解并做規劃，為高考后的專業選擇打下基礎。

第二是高校數據庫，提供院校的詳細介紹并及時更新，例如學校概況、師資力量、招生計劃、學院及專業風采、課程介紹、歷年錄取數據、生活和學習環境、考研升學率、就業率等信息。讓每一個學生都能高效獲得真實、豐富的信息資源，降低信息不對稱程度，輔助學生更好地了解院校與專業，還是學校展示風采、提高知名度的平臺。

第三是就業數據庫，提供人才需求現狀與行業發展動向，由就業指導團隊及時更新并分析數據。該數據庫主要是為考生提供目前市場上各個行業的人才需求現狀和未來發展前景等相關的信息，并進行分類、統計和分析。數據可以從各個招聘網站收集，還可以與企業人力資源部合作收集他們的招聘信息，不僅可以收集到數據庫需要的數據，而且為企業提供了一個發布招聘信息的平臺。

第四是“交流與共享”模塊，為考生提供了一個交流、分享、答疑的互動平臺。學生、老師和各領域專業人士都可以在此互動，致力于建立一個高質量的信息交流平臺，解決偏遠地區信息資源缺乏的問題。

三、建議

高中應普及職業規劃教育。職業規劃對于一個人的升學深造、職業生涯發展有著極大的影響，應該成為高中教育重要的一環，應貫穿整個高中階段，循序漸進、調動學生的自主性，幫助學生了解自己的興趣、能力、不同行業工作崗位內容、以及不同工作應必備的能力。由專業的職業規劃指導團隊，結合測試結果和學生的實際情況，為學生提供指導。在一些條件不足的學校，可由線上專業的咨詢師提供指導。

學生應培養個人興趣。調查顯示14.7%考生在填報志愿時不知自己的興趣所在，以至于不知道選擇什么專業，而明確自己的興趣在志愿填報時便有更多緯度的參考。心理學家Carol Dweck研究顯示尋找興趣不如培養自己的興趣。將興趣作為一粒種子，經過多年的培養學習、不懈的努力、全情投入更能突出興趣的價值。同時學生應該充分了解自己，提前、積極接受職業規劃指導，并理性選擇。

學生應學會信息交叉驗證。互聯網為我們提供了信息共享、流通的平臺，但爆炸式的信息增長背后信息的真實性也存在一些缺陷。虛假、低質量信息會影響學生志愿填報，造成志愿選擇困難并且影響未來的學習、工作生活。對于虛假信息，學生可通過不同渠道、方式的交叉驗證，剔除出信息池，避免低質量信息造成錯誤引導。

學生應避免唯數據主義，學會辯證地看待大數據。雖大數據能為志愿填報帶來便利，幫助學生認識自己，但是數據并不是萬能的，我們要以辯證的思維看待大數據。“大數據是一種資源，也是一種工具。它告知信息但不解釋信息。它知道人們去理解但有時也會引起誤解，這取決于是否正確使用。大數據的力量是那么耀眼，我們必須避免被它的光芒誘惑，并善于發現它固有的瑕疵。”[1]

[課題項目]北京理工大學珠海學院2018年大學生創新創業訓練計劃項目《高中畢業生經管專業選擇咨詢平臺》

參考文獻

[1]鄒太龍，易連云.從“始于假設”到“基于數據”——大數據時代教育研究范式的轉型[J].教育研究與實驗，2017，（4）：74-79.

作者簡介：

1.林秋云（1996.12—），女，漢族，廣東汕頭人，北京理工大學珠海學院 會計與金融學院2015級本科生在讀，研究方向：信用管理方向

2.賈如（1996.7—），女，漢族，甘肅武威人，北京理工大學珠海學院 會計與金融學院2015級本科生在讀，研究方向：信用管理方向

3.陳佳鈺（1996.5—），女，漢族，廣東潮州人，北京理工大學珠海學院 會計與金融學院2015級本科生在讀，研究方向：信用管理方向

4.劉慧聰（1997.7—），女，漢族，廣東廣州人，北京理工大學珠海學院 會計與金融學院2016級本科生在讀，研究方向：信用管理方向