基于智慧決策的高考志愿輔助填報方案

彭世辰

摘 要： 高考志愿填報多年來一致困擾著廣大考生和家長，成為除考試成績外影響考生進(jìn)入高等學(xué)校的最重要因素。文章提出了一種基于智慧決策的高考志愿輔助填報方案，該方案由數(shù)據(jù)預(yù)處理、錄取分?jǐn)?shù)預(yù)測和志愿匹配三部分組成。數(shù)據(jù)預(yù)處理對相關(guān)信息進(jìn)行初步處理，使得處理結(jié)果可以直接用于后續(xù)的分析和決策。錄取分?jǐn)?shù)預(yù)測根據(jù)歷史錄取分?jǐn)?shù)、一分一段表、招生計劃等信息預(yù)測每一個學(xué)校當(dāng)年的錄取分?jǐn)?shù)線。志愿匹配根據(jù)志愿填報人的分?jǐn)?shù)、意愿等相關(guān)信息，為申報人提供符合要求的學(xué)?；?qū)W校列表，并按照高考志愿填報格式為申報人提供不同的志愿組合，可以直接作為申報人的志愿。采用該方案可以有效提升填報志愿的錄取率。

關(guān)鍵詞： 智慧決策； 分?jǐn)?shù)預(yù)測； 高考志愿； 輔助填報

中圖分類號：TP301 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1006-8228（2017）12-05-03

A novel voluntary reporting aided scheme for college entrance examinations

based on smart decision

Peng Shichen

（Chengdu Foreign Languages School， Chengdu， Sichuan 611731， China）

Abstract： Voluntary Reporting for College Entrance Examinations perplexes examinees and their parents， which becomes the most important factor to examinees except for examination mark. This paper presents a voluntary reporting aided scheme for college entrance examinations based on smart decision. The scheme is composed of data preprocessing， enrollment mark forecasting， and voluntary matching. Data preprocessing deals with the original data to support subsequent analysis and decision. Enrollment mark forecasting dugs the current enrollment mark based on historical enrollment mark， mark-segment table， and enrollment plan. Voluntary matching creates voluntary list for examinees based on mark， requirements， and so on. The scheme could promote the acceptance rate for examinees.

Key words： smart decision； forecast； voluntary； aided reporting

0 引言

近40年來，高考?xì)v經(jīng)了幾代人，無數(shù)普普通通的人通過高考改變了自己的命運(yùn)，也有很多人因?yàn)橹驹柑顖笫д`而錯失進(jìn)入高等學(xué)校學(xué)習(xí)的機(jī)會。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)上閱卷、網(wǎng)上填報志愿等信息系統(tǒng)開始廣泛應(yīng)用，為教育部門、招生部門減輕了大量的工作量。但是，如何合理的志愿填報仍然是困擾廣大考生的重要問題。

每逢高考結(jié)束，各地都會涌現(xiàn)出各種志愿填報專題講座、輔導(dǎo)班等，為考生和家長介紹志愿填報的技巧。然而，這些講座、輔導(dǎo)班是根據(jù)講授人的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行介紹，容易造成一些人填報志愿時的“扎堆”或“失靈”現(xiàn)象。此外，由于輔導(dǎo)班收費(fèi)高以及農(nóng)村地區(qū)偏遠(yuǎn)等原因，有很多考生及家長連這樣的講座、輔導(dǎo)班也接觸不到。

隨著信息技術(shù)的普及應(yīng)用，高考志愿填報智慧輔助決策系統(tǒng)為考生志愿填報帶來了新的解決途徑。高考志愿填報智慧輔助決策是利用計算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)等，基于歷史數(shù)據(jù)和考生的意愿，利用智慧決策方法進(jìn)行分析決策，最終形成符合考生意愿的高考志愿，為眾多沒有“外援”的考生填報志愿提供幫助。

近年來，高考志愿輔助填報的研究受到廣泛關(guān)注。楊凱博等人提出了基于遺傳算法的高考志愿排序方法，將考生志愿按照錄取結(jié)果利益最大化排序[1]。徐剛強(qiáng)等人提出基于數(shù)據(jù)挖掘的招考志愿填報輔助決策系統(tǒng)，通過對高考?xì)v史數(shù)據(jù)的全面分析對考生志愿填報進(jìn)行輔助決策[2]。肖燦等人基于商務(wù)智能研究高考志愿填報，綜合考慮成績、學(xué)校、家庭等多種因素，為考生確定填報志愿[3]。賈海生等人基于SSH2框架，設(shè)計了志愿征集填報系統(tǒng)[4]。曾錚等人基于數(shù)據(jù)倉庫和聯(lián)機(jī)分析技術(shù)，對平行志愿填報方式進(jìn)行了評估，得出了平行志愿可以保護(hù)高分考生等目標(biāo)[5]。

上述高考志愿輔助決策系統(tǒng)，從不同的側(cè)面輔助考生進(jìn)行志愿填報。然而，這些系統(tǒng)還沒有充分考慮考生的需求和擬填報學(xué)校的歷史信息等。因此，本文從考生需求、擬填報學(xué)校分?jǐn)?shù)預(yù)測、志愿匹配等方面入手，提出基于智慧決策的志愿輔助填報系統(tǒng)，可較好地滿足廣大考生志愿填報的需求。

1 志愿填報輔助決策方案

本文提出了高考志愿輔助填報決策方案，該方案由數(shù)據(jù)預(yù)處理、錄取分?jǐn)?shù)預(yù)測和志愿匹配三部分組成。數(shù)據(jù)預(yù)處理的功能是對相關(guān)信息進(jìn)行初步處理，使得處理結(jié)果可以直接用于后續(xù)的分析和決策。錄取分?jǐn)?shù)預(yù)測的功能是指根據(jù)歷史錄取分?jǐn)?shù)、一分一段表、招生計劃等信息數(shù)據(jù)預(yù)測每一個學(xué)校年的錄取分?jǐn)?shù)線。志愿匹配的功能是指根據(jù)志愿填報人的分?jǐn)?shù)、意愿等相關(guān)信息，為申報人提供符合要求的學(xué)?；?qū)W校列表，并按照高考志愿填報格式為申報人提供不同的志愿組合，可以直接作為申報人的志愿。endprint

1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在高考志愿填報過程中，涉及的信息主要有學(xué)校信息、考生填報志愿影響因素以及最后的志愿信息等。

⑴ 學(xué)校信息：學(xué)校類型（如985、211、一流大學(xué)、一流學(xué)科學(xué)校、普通一本、普通二本、普通三本等）、地區(qū)（東南、西南、中原、西北、東北等），城市、學(xué)院、系、專業(yè)、歷年錄取分?jǐn)?shù)、就業(yè)情況等。

⑵ 影響高考志愿填報因素：學(xué)校類型、地區(qū)，城市、學(xué)院、系、專業(yè)、考生分?jǐn)?shù)、預(yù)測錄取分?jǐn)?shù)線等。

⑶ 志愿信息：由學(xué)校和多個專業(yè)組成的序列，具體可填報學(xué)校、專業(yè)個數(shù)與當(dāng)年志愿填報具體規(guī)定相關(guān)。

對于學(xué)校信息和影響志愿填報因素，其各個分量的類型不同，在進(jìn)行決策的時無法進(jìn)行對比衡量，需要對二者進(jìn)行歸一化處理。具體處理方法如下。

第一步 假設(shè)學(xué)校信息和影響志愿填報因素的各個分量的集合為S={T1，T2，…，Ti，…，Tn}，S為有限集，其中S的每一個元素Ti也是一個集合，表示其某一具體因素，如學(xué)校類型、地區(qū)、城市、專業(yè)等。

第二步 使用近似最優(yōu)哈弗曼編碼函數(shù)Φ，對T中元素T1中的每一個元素進(jìn)行編碼，則

Φ（T1）={c1c2 … ci … cm}

其中，Φ（T1）是T1中的元素經(jīng)過編碼后的編碼值集合，Φ（T1）中的每一個元素ci對應(yīng)T1中一個特定元素的編碼。

第三步 將Φ（T1）中元素按照優(yōu)先級從高到底排序，得到一個m維向量V1：[v1，v2，…，vi，…，vm]。

第四步 將S中每一個元素Ti都按照第二步和第三步處理，則可以得到Φ（Ti）={c1c2 … ci… ck}和對應(yīng)的按照Φ（Ti）中元素優(yōu)先級排序的k維向量Vi：[v1，v2，…，vi，…，vm]。因此，集合S經(jīng)過歸一化編碼后轉(zhuǎn)換為V={V1，V2，…，Vi，…，Vn}。其中，Vi是一個Ti中元素編碼按優(yōu)先級高低排序的向量。

經(jīng)過信息預(yù)處理后，學(xué)校信息可以標(biāo)識為一個m維向量U：[a1，a2，…，am]，其中每一個元素ai表示學(xué)校的一個屬性，其取值為對應(yīng)類型編碼向量Vi中的一個分量。影響志愿填報信息可以表示為一個n維向量Q：[q1，q2，…，qn]，其中每一個元素qi是一個具體的影響因素，其取值為對應(yīng)類型編碼向量Vi中的一個分量。最后生成的志愿可以表示為一個k元組V（（u1，m11，m12，…），（u2，m21，m22，…），…，（uk，mk1，mk2，…））。其中，u1，u2，…，uk表示學(xué)校，m11，m12，…，m21，m22，…表示專業(yè)。

1.2 錄取分?jǐn)?shù)預(yù)測

本節(jié)提出了一個根據(jù)某學(xué)校歷史數(shù)據(jù)、當(dāng)年招生計劃、一分一段表預(yù)測其當(dāng)年錄取分?jǐn)?shù)線的方法，為志愿填報提供基礎(chǔ)支撐。

假設(shè)將某一學(xué)校某一年每個專業(yè)的錄取信息構(gòu)建為一個多維向量，（Major，Mark，CandNum AdmiNum， PlanNum，Rank），每個分量分別表示專業(yè)、錄取分?jǐn)?shù)線、報考上對應(yīng)專業(yè)批次人數(shù)、錄取人數(shù)、計劃人數(shù)、錄取最低分在一分一段表中的排名。下面以某一個具體專業(yè)為例介紹錄取分?jǐn)?shù)線預(yù)測的過程。

第一步 確定參考年限參數(shù)。此年限參數(shù)設(shè)置為5，表示參考近5年的錄取情況，年限參數(shù)一般設(shè)為[3，5]。

第二步 計算預(yù)測錄取排名基準(zhǔn)值。計算報考當(dāng)年前5年該專業(yè)一分一段表中錄取分?jǐn)?shù)線對應(yīng)排名的平均值。

第三步 排名基準(zhǔn)值調(diào)節(jié)。對進(jìn)行如下調(diào)整：

⑴ 計算參考5年中每一年的PlanNum-AdmiNum，如果該值大于0，則根據(jù)該年一分一段表向后調(diào)節(jié)PlanNum-AdmiNum個考生，獲得相應(yīng)排名；否則向前調(diào)節(jié)PlanNum-AdmiNum個考生，獲得相應(yīng)排名。

⑵ 計算參考5年中每一年的CandNum-AdmiNum，如果該值大于0，則根據(jù)該年一分一段表向前調(diào)節(jié)CandNum-AdmiNum個考生，獲得相應(yīng)排名；否則向后調(diào)節(jié)CandNum-AdmiNum個考生，獲得相應(yīng)排名。

⑶ 根據(jù)⑴和⑵調(diào)節(jié)后的排名，確定報考當(dāng)年一分一段表中錄取分?jǐn)?shù)線的排名。然后，計算報考當(dāng)年招生計劃人數(shù)與前5年招生計劃人數(shù)最大值的差額，如果該值大于0，則在報考當(dāng)年一分一段表向后調(diào)節(jié)相應(yīng)差額個考生，獲得最終排名；否則，則在報考當(dāng)年一分一段表向前調(diào)節(jié)相應(yīng)差額個考生，獲得最終排名。

⑷ 根據(jù)獲得的最終排名，取整，查閱報考當(dāng)年一分一段表，即可獲得該專業(yè)預(yù)測的錄取分?jǐn)?shù)線。

1.3 志愿匹配

本節(jié)提出了根據(jù)預(yù)測的錄取分?jǐn)?shù)、填報人的實(shí)際考分以及填報人的需求進(jìn)行志愿匹配的方法，填報人的需求可以包括學(xué)校類型、學(xué)校所在地區(qū)、學(xué)校所在城市、學(xué)校、學(xué)院、系、專業(yè)、就業(yè)情況、學(xué)校排名等。填報人可以從這些影響因素中選擇一個或多個因素，并調(diào)節(jié)這些因素的優(yōu)先級，生成自己個性化的志愿需求PQ：[pq1，pq2，…，pqN]。其中，一個分量pqi表示一個具體的需求，如專業(yè)等，pq1是最重要的志愿填報影響因素，pq2是次重要的志愿填報影響因素，然后重要性依次下降。這里PQ：[pq1，pq2，…，pqN]的分量是Q；[q1，q2，…，qn]的分量的子集。下面介紹志愿匹配的基本過程。

第一步 從志愿填報人的個性化需求PQ：[pq1，pq2，…，pqN]中選取第1個需求因素pqi，并根據(jù)pqi匹配從學(xué)校信息數(shù)據(jù)庫中的學(xué)校信息U：[a1，a2，…，am]，篩選出滿足條件pqi的大學(xué)的集合SU1。

第二步 從志愿填報人的個性化需求PQ：[pq1，pq2，…，pqN]中選取第2個需求因素pq2，并根據(jù)pq2匹配集合SU1的學(xué)校信息U：[a1，a2，…，am]，篩選出滿足條件pq2的大學(xué)的集合SU2。

第三步 重復(fù)到第i次時，從志愿填報人的個性化需求PQ：[pq1，pq2，…，pqN]中選取第i個需求因素pqi，并根據(jù)pqi匹配集合SUi-1的學(xué)校信息U：[a1，a2，…，am]，篩選出滿足條件pqi的大學(xué)的集合SUi。endprint

第四步 重復(fù)到第N次時，從志愿填報人的個性化需求PQ：[pq1，pq2，…，pqN]中選取第N個需求因素pqN，并根據(jù)pqN匹配集合SUN-1的學(xué)校信息U：[a1，a2，…，am]，篩選出滿足條件pqN的大學(xué)的集合SUN。

第五步 SUN即為滿足考生要求的學(xué)校集合。

第六步 如果填報人選擇自動生成最優(yōu)志愿，則從SUN中選取最靠前的x個學(xué)校（x為當(dāng)年允許填報的學(xué)校數(shù)），并為每個選中的學(xué)校選取PQ中的專業(yè)，生成一個志愿項(xiàng)（u，m1，m2，…，my）。其中，y是一個學(xué)校允許填報的專業(yè)數(shù)。如果PQ中的專業(yè)數(shù)大于或等于y個，則選取PQ中最優(yōu)的個y專業(yè)；如果PQ中的專業(yè)數(shù)小于y個，則再從該學(xué)校中選取若干個最優(yōu)專業(yè)，與PQ中專業(yè)一起構(gòu)成y個專業(yè)。最終形成志愿V（（u1，m11，m12，…）， （u2，m21，m22，…）， …， （uk，mk1，mk2，…））。

第七步 如果填報人選擇自動生成隨機(jī)志愿，則從SUN中隨機(jī)選取x個學(xué)校（x為當(dāng)年允許填報的學(xué)校數(shù)），并為每個選中的學(xué)校選取PQ中的專業(yè)，生成一個志愿項(xiàng)（u，m1，m2，…，my）。其中，y是一個學(xué)校允許填報的專業(yè)數(shù)。如果PQ中的專業(yè)數(shù)大于或等于y個，則隨機(jī)選取PQ中的個y專業(yè)；如果PQ中的專業(yè)數(shù)小于y個，則再從該學(xué)校中隨機(jī)選取若干個專業(yè)，與PQ中專業(yè)一起構(gòu)成y個專業(yè)。最終形成志愿V（（u1，m11，m12，…），（u2，m21，m22，…），…，（uk，mk1，mk2，…））。

第八步 如果填報人選擇自定義生成志愿，則由填報人手動從SUN中選取x個學(xué)校（x為當(dāng)年允許填報的學(xué)校數(shù)），并為每個的學(xué)校選取y個專業(yè)，生成一個志愿項(xiàng)（u，m1，m2，…，my）。最終形成志愿V（（u1，m11，m12，…），（u2，m21，m22，…），…，（uk，mk1，mk2，…））。

2 結(jié)論

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，目前國內(nèi)出現(xiàn)了許多高考志愿輔助填報系統(tǒng)，試圖解決考生的志愿填報問題。然而，這些系統(tǒng)大多沒有充分考慮考生的具體需求，生成的志愿比較宏觀。本文從考生需求、擬填報學(xué)校分?jǐn)?shù)預(yù)測、志愿匹配三個方面入手，層層遞進(jìn)，基于擬填報學(xué)校的歷史信息、當(dāng)年一分一段表等信息，形成滿足考生個性化需求的志愿列表，可以較好地滿足廣大考生志愿填報的需求。

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