
大数据+人工智能,真能帮你填对高考志愿
2018年高考成绩发榜在即,许多考生家长面临难题:志愿怎么填?连日来,市场上涌现出不少“大数据分析辅助服务”,从承诺预测录取概率,到保证准确将今年的成绩排名换算后与往年比较,确定填报策略,报价从数千元到上万元不等,最高甚至达到5万元。
天价大数据咨询服务靠谱吗?随着海量数据分析与人工智能技术不断拓展应用疆界,考试选拔和录取又会有怎样的未来?
技术上可行,条件有所欠缺
曾有人将大数据比作信息富矿,通过有效的提取方式,相较传统规模的数据研究,可能获得新的宝藏。比如,谷歌公司凭借对搜索数据的分析,成功预测2013年美国流感爆发;微软公司通过大数据分析处理,对奥斯卡金像奖作出“预言”,结果除“最佳导演”外,其余13项大奖全部命中。如今,大数据技术已进入金融、科研等领域。国内外均有企业通过分析社会人群对股票的关注热度,做出在证券市场的买卖决定,获得高额回报。
那么,当这一技术进入志愿填报分析领域,也能获得有价值的新信息吗?上海大学教授叶志明坦言,技术上是可行的,但今天大数据服务若真要进入市场,成为考生们填报志愿的参考依据,条件上仍有所欠缺。他认为,每年填报志愿前,有关考试管理部门及各高校,都会提供相当多的信息,其中涵盖往年各专业的录取分数线、招录计划数等,在充分“吃”透招录投档政策后,运用数据分析以及人工智能等方式,或许可以在知分情况下,得出学生被某高校、某专业录取的概率。
“但要注意一点,在新高考大背景下,过去多年数据基础上的分析结果,是没有参考价值的。”叶志明说。例如,去年上海高考才开始“文理不分科”,今年延续这一模式。换句话说,仅有一年的积累,对于以海量数据为基础的大数据分析显然不够。即便可以作为参考,失误率可能会非常高。
何况,以往考试录取也有“大年小年”之说,短期数据表达的趋势难以给出准确预测。用叶志明的话来说,大数据要真正对填报志愿起到指导作用,“起码要积累三到五年以上”。
忌盲目跟风,多听内心声音
不可否认的是,当前,这一咨询服务确实有市场需求。“很多数据和信息,我们不知道从哪里找,找到了也不会看,花点钱找人帮我们分析,可以接受。”一位选择咨询服务的考生家长说,“听说他们有不少考试部门的内部数据,这些是不是更有用?”
为此,记者专门咨询了本市考试院相关部门,院方明确表示,除可以向社会公开的信息外,不会对外提供任何招录信息。
信息领域业内人士指出,大数据可靠的前提在于数据的完整性和准确性,即使解决了这一问题,以数据为砖,构建准确有效的数学模型并非易事。举例说,若在一个小村庄,两个人面貌相似,那么判断其两者具有血缘关系的准确性较高。但若在几千万人口的大城市,做出这一判断,可信度大大降低。在大数据分析中,由于信息海量且多元异构,影响结果的要素繁多,若不能精准验证,往往会误解两个参数之间具有相关性,影响整个结论。又比如,大数据涉及几万个、几百万个乃至数百亿个变量,这意味着如果每个变量都造成一点点误差,最后的预测会是很多误差的叠加。前者是“假相关”问题,后者是“误差叠加”问题,两者都是整个大数据研究学界面对的瓶颈,在高考填报志愿这个有“人心”变量参与的项目中,解决瓶颈问题或许要更长时间。
“个体决定行为,群体决定结果。”在上海社会调查研究中心上海财经大学分中心主任徐国祥看来,即使考生个体获得可以信赖的分析结果,也不能忘记一件事:从填报到录取,高考招录是牵一发而动全身的事,各自花落谁家,是由所有考生的群体选择确定的。既然如此,比起盲目跟风、仅从外界给予的信息来确定志愿方向,倒不如在选择时多听听自己“内心的声音”。
依托大数据,可优化招生计划
目前来看,大数据技术在志愿分析领域似乎屡屡碰壁。那么未来这一前沿技术有没有可能真正服务于志愿填报的现实需求,甚至在技术进一步完善后,可以点对点精准填报投档,让考生自动匹配进入理想的高校和专业?
上海大学计算机科学与技术系副主任武星打了个比方:“类似我们在12306上买火车票,平时随便买,到了春节前票子就紧张,不可能所有人都买到最理想的车票,这其中直接原因就是需求大于供给。同理,在高校招录过程中,优质教育资源的相对高地始终存在,也就是说需求始终大于供给,此时技术不是万能的。”
“不过,不必把技术应用的视野局限于‘测算录取概率’。”武星认为,可以依托大数据分析测算,通过优化招生计划调整等路径,提升招录匹配度。
也有专家指出,不妨把大数据服务用在考生更多知情权上。例如,上海大学自去年起向社会开放网上精准数据服务“高中生志愿填报与职业发展服务系统”,把10年积累的上海大学本科毕业生的精确数据共享,为考生选择与其学业水平和兴趣特长相匹配的专业提供参考。只需登录服务系统网站,即可获得个性化志愿填报指导,信息数据涵盖全校各专业毕业生的考研、出国、就业和创业情况,甚至细致到毕业生去了哪些行业、哪些具体的单位,包括第一份工作薪资情况等。
还有观点认为,在当前平行志愿填报、知分后填报的模式下,若过度追逐估测录取概率,可能产生“分数利益最大化”倾向,即只算这个分数进哪个学校专业最合算,忽视了志愿填报除了看分数,更重要的是对自身兴趣和规划的认知。如何在这件人生大事上用好新技术,值得家长、考生、研究者、机构各方细细思量。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10