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新高考志愿推荐算法研究
被引量:
1
1
作者
王柏琦
付立军
+2 位作者
周晓磊
高思达
张永宏
《中国教育信息化》
2023年第4期112-120,共9页
新高考政策的推行和逐步落实,使志愿填报由以往院校为主体且志愿可服从调剂、变为“专业+院校”组合更突出专业的模式。目前实行新高考的省份可填志愿数为80个、96个或112个,而且志愿间不再存在服从调剂选项。针对新高考志愿填报要求,...
新高考政策的推行和逐步落实,使志愿填报由以往院校为主体且志愿可服从调剂、变为“专业+院校”组合更突出专业的模式。目前实行新高考的省份可填志愿数为80个、96个或112个,而且志愿间不再存在服从调剂选项。针对新高考志愿填报要求,以考生分数能否被院校专业录取作为评价标准,结合专业类型、选科要求、院校属性、学费等多维数据,使用长短时记忆网络算法,可以预测出该分数在当年录取位次,再根据一定报考规则形成志愿填报方案。使用考生报考当年前3年的专业录取位次和当年录取位次作为输入,得到当年考生被各专业的录取概率,并基于该录取概率为考生进行志愿推荐。在河北省2021年新高考中,使用该算法进行志愿填报实践,结果表明:基于长短时记忆网络的新高考预测算法,为新高考考生志愿填报提供了有效支持,既帮助其进行专业选择,又能很好地发挥其考分的价值,做到科学填报。该研究可以为新高考考生个性化填报提供有益帮助,帮助实行新高考省份的学校对学生进行科学填报指导。
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关键词
长短时记忆网络
LSTM
志愿推荐
新高考
推荐
算法
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职称材料
基于大数据下的福建省2020年高考文理科本一本二批合并的研究
2
作者
周逸轩
林昊
+1 位作者
李浩璇
刘豫龙
《电脑知识与技术》
2021年第12期43-46,共4页
高考的志愿填报是十分重要的。因为其关乎考生能上什么样的学校,什么样的专业。虽然市面上有很多含有全国各个学校细分专业往年的录取分数的填报指导书,也有不少志愿填报推荐的网站系统,但针对2020高考文理科本一本二批合并的政策调整,...
高考的志愿填报是十分重要的。因为其关乎考生能上什么样的学校,什么样的专业。虽然市面上有很多含有全国各个学校细分专业往年的录取分数的填报指导书,也有不少志愿填报推荐的网站系统,但针对2020高考文理科本一本二批合并的政策调整,并无往年数据可以参考。在这样的情况下,填报志愿变得更加困难,考生可能因此决策失误,获得一个并不满意的录取结果。因此设计了一个以Bootstrap为框架的网站,辅以PHP对MySQL数据库的支持,用灰色预测模型GM(1,1)进行数据预测,初步实现了一个基于2020年福建高考文理科志愿填报推荐系统,其结果具有一定的普遍性,可供各省市考生参考。
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关键词
志愿
填报
推荐
灰色预测模型GM(1
1)
推荐
系统
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职称材料
题名
新高考志愿推荐算法研究
被引量:
1
1
作者
王柏琦
付立军
周晓磊
高思达
张永宏
机构
中国科学院大学沈阳计算技术研究所
山东大学大数据技术与认知智能实验室
中国科学院沈阳计算技术研究所
出处
《中国教育信息化》
2023年第4期112-120,共9页
文摘
新高考政策的推行和逐步落实,使志愿填报由以往院校为主体且志愿可服从调剂、变为“专业+院校”组合更突出专业的模式。目前实行新高考的省份可填志愿数为80个、96个或112个,而且志愿间不再存在服从调剂选项。针对新高考志愿填报要求,以考生分数能否被院校专业录取作为评价标准,结合专业类型、选科要求、院校属性、学费等多维数据,使用长短时记忆网络算法,可以预测出该分数在当年录取位次,再根据一定报考规则形成志愿填报方案。使用考生报考当年前3年的专业录取位次和当年录取位次作为输入,得到当年考生被各专业的录取概率,并基于该录取概率为考生进行志愿推荐。在河北省2021年新高考中,使用该算法进行志愿填报实践,结果表明:基于长短时记忆网络的新高考预测算法,为新高考考生志愿填报提供了有效支持,既帮助其进行专业选择,又能很好地发挥其考分的价值,做到科学填报。该研究可以为新高考考生个性化填报提供有益帮助,帮助实行新高考省份的学校对学生进行科学填报指导。
关键词
长短时记忆网络
LSTM
志愿推荐
新高考
推荐
算法
Keywords
Long short-term memory
Volunteer recommendation
New college entrance examination
Recommendation algorithm
分类号
G434 [文化科学—教育技术学]
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职称材料
题名
基于大数据下的福建省2020年高考文理科本一本二批合并的研究
2
作者
周逸轩
林昊
李浩璇
刘豫龙
机构
厦门大学
出处
《电脑知识与技术》
2021年第12期43-46,共4页
文摘
高考的志愿填报是十分重要的。因为其关乎考生能上什么样的学校,什么样的专业。虽然市面上有很多含有全国各个学校细分专业往年的录取分数的填报指导书,也有不少志愿填报推荐的网站系统,但针对2020高考文理科本一本二批合并的政策调整,并无往年数据可以参考。在这样的情况下,填报志愿变得更加困难,考生可能因此决策失误,获得一个并不满意的录取结果。因此设计了一个以Bootstrap为框架的网站,辅以PHP对MySQL数据库的支持,用灰色预测模型GM(1,1)进行数据预测,初步实现了一个基于2020年福建高考文理科志愿填报推荐系统,其结果具有一定的普遍性,可供各省市考生参考。
关键词
志愿
填报
推荐
灰色预测模型GM(1
1)
推荐
系统
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
新高考志愿推荐算法研究
王柏琦
付立军
周晓磊
高思达
张永宏
《中国教育信息化》
2023
1
下载PDF
职称材料
2
基于大数据下的福建省2020年高考文理科本一本二批合并的研究
周逸轩
林昊
李浩璇
刘豫龙
《电脑知识与技术》
2021
0
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职称材料
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