关于高考志愿填报软件的思考和改进

刘智萍 四川轻化工大学 四川宜宾 644000

1 高考志愿数字化填报更具有优势

1.1 中国高等教育规模巨大，专业设置复杂

教育部官方数据显示，截至2019年6月15日，高等学校总计2956所，其中：普通高等学校2688所（含独立学院257所），成人高等学校268所。同时，我国大学共有12个学科门类，92个大学专业类，506个大学专业。

1.2 我国高等教育规模或将进一步扩大

我国改革的深化和供给侧结构改革的推进，都需要大量的高等人才支撑。同时，《中国教育现代化2035》的颁布，将推动我国成为学习大国、人力资源强国和人才强国。这些都可能会使我国的高等教育规模进一步扩大。

1.3 高考志愿填报面临的问题

由于国家教育改革的推进，每年高考参加人数总体上呈上升趋势。从2006年参加高考人数的950万，到2019年突破新高的1031万，这十几年间参加高考的人数最低也是912万（2013年）。也就是说，每年将近有一千多万考生需要进行高考志愿填报，但由于高考志愿填报的复杂性和各地区经济发展不平衡导致的信息不平衡，每年都大量存在“高分低报”甚至“落榜”的现象，经济不发达地区相较于发达地区更为突出。

1.4 大数据技术能够解决高考志愿填报难题

考生需要在很短的时间内从2956所大学、506个专业里挑选出能够报考的学校和专业，这无疑是一个天大的难题。并且，考生都不希望 “浪费”自己的分数，也有着自己的报考意愿。这都加大了志愿填报的难度。每年都有一些考生的分数能上一本高校, 最后却只上了一般高校，甚至不乏有考生落榜。

幸运的是，大数据技术能够完美的解决这个问题。大数据技术具备从各种各样海量类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。使用大数据技术，我们便能从庞大的数据里面快速得到我们需要的信息，筛选出符合考生填报意愿的院校和专业，还能最大程度的利用好考生的每一分。

有业内资深教育专家预测，高考改革将催生出6000亿的市场规模，且每年还将新生2000亿的市场。许多企业都非常看好高考志愿填报市场的前景，大数据技术出现后，众多商家进入市场，产生了大量基于大数据的高考志愿填报软件。

2 现有产品的问题

2.1 现有软件智能推荐时没有学校地域参考因素

现在市场上的高考志愿填报软件在进行智能推荐时，它的参考因素只有院校和专业，而没有将学校所在地域作为一个参考因素。

近些年，从一些高校的发展历史来看，高校的发展与所在地区城市的发展是相互融合、相互促进的，城市对高校的发展的助力尤为突出。因此，很多考生在填报志愿时会考虑到学校所在城市的发展潜力。

2.2 现有软件智能推荐的各个参考因素相对独立

产品虽然有院校、专业优先推荐的功能，但是这两个功能是相互独立的，即当你选择院校优先填报时，软件只会根据你的分数推荐学校，而不会考虑到用户专业的意向，需要用户自己再去挑选。

3 改进：

3.1 将院校所在区域也作为一个参考因素，使其更符合现今志愿填报的需求。

现在，越来越多的学生看重城市的发展潜力，他们在毕业后也愿意留在经济活跃的城市。如果能在以后工作的城市先学习生活四年，那么他们毕业后的工作和生活也将更加顺利。

3.2 将院校推荐、专业推荐、院校所在区域三个参考因素有机整合起来，形成一个更完善的优先级可调整的智能推荐系统。

如果将几个参考因素整合起来，构成一个完整的整体，将能够极大的满足客户的使用需求。

设置分数（对应院校），专业，学校位置三个选择来推荐考生能报考的学校和专业。这三个因素的优先级，考生可以自行选择，越偏重哪个因素，就将该因素排在更前。比如，某考生想去成都的学校读计算机专业。那么他应该在第一优先级选择学校位置并选定成都，第二优先级选择专业并选定计算机，第三优先级选择分数并输入。这样，软件就为他推荐成都高校中最适合他分数的学校。

4 结语

互联网的发展和普及极大程度上解决了信息不平衡的问题，大数据技术的成熟也使得高考志愿数字化填报将成为未来的大趋势。其庞大的市场规模将会吸引中众多的企业涌入其中，使其更加完善。而软件应当在提高准确度的基础上，不断地适应时代发展导致志愿填报需求的改变。