融合考生性格的高考志愿推荐算法

随着大数据时代的到来,推荐算法在高考志愿填报领域的应用逐渐普及。为解决考生填报志愿时的迷茫,本高考志愿推荐算法收集了往年高考数据,并实现了高考录取分数线预测模型、高考录取分数排名预测模型,且同时实现了多种职业性格测试。最后,根据考生的高考分数和排名,结合考生的职业性格测试结果以及高校各专业的录取排名预测结果为考生提供高考志愿填报意见。实验结果表明,推荐结果符合考生性格,且能顺利录取。

恢复高考后预选考试的出现与取消

高考预选考试是指对参加高考的考生预先进行的筛选考试,只有通过预选才能报名参加高考,是考生参加高考的资格考试,最初出现时间是1977年。高考预选可以减少参加高考的人数、减轻组织和实施高考的工作量。实行预选的省份通常按高考计划录取数的三至五倍确定预选数,指标分配问题和考试组织问题是高考预选面临的两大问题。预选制度的推行是20世纪80年代高考报名人数下降和录取率波动的主要原因。随着招生人数的扩大、报考人数的稳定、毕业会考的推行和招生条件的改善,预选制度逐渐失去了存在的必要,并最终退出了历史舞台。作为一种应急的权宜措施,高考预选考试制度的出现有其特定的历史背景,也曾起过积极的作用。办人民满意的高考和选拔拔尖创新人才是当前高考改革面临的两难问题,高考预选的过往能够为兼顾二者提供一些启示。

基于ARMA模型的高考人数预测研究——以H市为例

高考是为高校招生设置的全国性统一考试,是国家级重要考试之一。高考人数的变化既能反映人口发展规律,又能反映某一时期社会政治、经济、文化等方面的特点。以H市2009—2022年高考人数为研究基础,通过时间序列分析算法构建ARMA模型,再利用Matlab软件进行数值计算可预测该市未来五年参加高考的人数。研究结果显示,H市未来五年高考人数可能会持续增加,在2027年左右达到3万人。与此同时,未来几年H市经济、社会、科技等方面的发展会对实际高考人数产生一定影响。

减负:高考制度改革的应有目标

我国现行的高考制度充当了将社会竞争压力导入教育系统内部的传导中介,并且在一定程度上将这种竞争直接化、集中化、敏感化,是导致我国中小学生负担过重的关键性因素。减轻中小学生负担应是高考制度改革的一个重要目标,要通过高考制度改革提高高考对社会竞争的阻隔能力,分散、疏导高考以及教育系统内的竞争压力,提高学生对竞争的承受力,将教育系统内的竞争控制在合理的、科学的水平。"招考分离"的高考制度在保证高考能力测验和人才选拔目标实现的同时,能有效减轻学生过重的负担。

高考命题中试题难度预测方法探索

运用命题教师主观评估、多元线性回归分析和BP神经网络建模三种预测方法,对高考命题过程中试题的难度进行预测,并对三种方法的预测性能进行比较。结果发现,三种预测方法均具有较高的预测准确度,其中,BP神经网络预测模型对试题难度的预测准确度相对更高,误差相对更小。

高考人数见拐点后的高职招生环境考察与预测

通过对我国适龄人口变化趋势的系统考察和2013～2019年全国高考人数的预测,以及目前我国高职院校招生情况的具体分析,揭示了高职院校招生的隐含问题;并针对问题和问题产生的原因,提出了高考人数见拐点后的高职招生应对策略:非学历教育是缓解高考生源危机最主要出路。

基于BP神经网络的学生成绩预测方法研究

利用已有成绩对未来成绩进行准确预测,对提高教学质量有重大意义。文章提出了基于BP神经网络的学生成绩预测方法,并将其应用于南京邮电大学C语言课程的期末成绩预测,以及某高中高考成绩预测。通过对比分析,说明该方法的应用条件,验证该方法的有效性。最后分析该方法应用于教学的具体方式。

人口老龄化与广东高等教育产业发展研究

进入21世纪广东人口结构发生显著变化,人口老龄化程度不断加深,高等教育适龄人口相对下降,广东高等教育产业面临严峻考验。本文重点剖析了2011年广东高考报名人数回升的现象,指出高等教育发展繁荣表象下人口老龄化对其造成的潜在威胁。文章通过分析人口老龄化对高等教育生源、高等教育经费以及高等教育资源的影响,揭示广东高等教育产业面临的招生困境、经营潜在危机以及资源配置难题。

基于马尔可夫链的高校报考人数预测

生活中大部分的预测方法都是在大量连续不断的历史资料基础上预测的,而利用马尔可夫链方法只需要近期的资料就可以很好的预测未来。所以,其应用比较广泛,可以应用在经济、社会、计算机应用、天气等方面。根据马尔可夫链的特点,通过建立学校报考人数的数学模型来对学校报考人数进行预测。

高考作文汉字书写考查的调查与研究

新中国成立以来，我国高考体制几经改革，日趋成熟、完善。其中作文考试也经历了由零乱到逐渐系统化的过程。本文主要通过搜集整理大量的高考作文试题，从“不少于800字”的历程；作文书写规范要求发展变化；错别字、书写量盈亏的扣分规则与发展变化；标点误用等文面问题的处理规则与发展变化等四部分对高考作文中关于汉字的要求进行了考察研究。

基于遗传算法和支持向量机模型的高考成绩预测

为了提高支持向量机算法(SVM)预测的精度,使用遗传算法(GA)优化SVM模型参数,建立GA-SVM高考成绩预测模型。使用贵州省某高中高三理科学生4次模考成绩和高考成绩数据进行验证,与BP神经网络算法、多元线性回归、SVM模型比较,GA-SVM模型预测高考成绩的精度有明显提高,可为高考复习方向提供参考。

高职院校倒闭风险分析

我国出生人口自1990年达到最高峰2408万后,从1991年进入下降通道,至2004年已减少到1593万,与1990年相比,年减少出生人口达815万。出生人口的锐减导致高考人数大幅下降,对目前我国高等教育的规模形成了巨大挑战,尤其是对我国的高等职业教育,如果不采取有力措施,今后将会面对极其严峻的局面。通过计算2014—2022年的高考人数,以及一所普通高职学院的盈亏平衡点,对高职倒闭风险进行了研究。

移动平台在高考志愿填报工作中的应用优化

许多考生填报志愿时,出现了盲目不严谨的现象,导致未能进入理想高校。在此背景下,笔者通过问卷设计,针对高考填报用户的移动应用需求,分析用户在高考志愿填报中移动应用平台所面临的问题,结合移动平台的应用优势,展开移动平台在高考志愿填报过程中的应用优化探索,帮助高考用户提高志愿填报工作效率。

预测高考考生能力水平 调控高考试题难度研究探新

在我国,社会各界普遍希望高考历年分数线基本保持不变,但是由于每年题目不同,考生能力水平也有波动,要实现上述目标就需要预测考生能力水平并据此调控试题难度。本研究基于课题组2010年起在海南和云南试点的高考等值研究,根据项目反应理论对外锚卷进行题目参数的估计,结合条件最大似然估计和同时校准的方法,使各试卷的能力水平均置于同一量尺。再以回归和K近邻法建立外锚卷和高考能力水平间的预测关系,并以2014年的高考数据进行检验。结果显示,在英语和数学(文、理)上,回归方法对2014年考生能力水平的预测精度都较高,K近邻法仍需进一步改进。

“高考户籍制”:彻底终结还是有限松绑?

"高考户籍制"是中国高考区别于世界各国大学招考制度的最显著特征之一,其历史原型可追溯至科举时代的"科举户籍制";至民国及新中国初期,即已实行一种基本的高考户籍制。在大规模人口流动已成为中国社会常态特征的背景下,这一制度面临前所未有的合法性危机。高考户籍制问题的本质在于分省定额录取,户籍并非其真正根源,因此当前不应通过"一刀切"方式在全国范围内将之彻底终结,改革应根据各省实际,因地制宜,稳步推进。

高中理科学生智力因素对高考成绩的预测研究

采用判别分析的多元统计方法，在智商和５种智力能力为预测变量，建立判别函数，由此对考生高考综合分数的类别作出预测。

基于多元特征感知网络的高考成绩预测

高考成绩是当今教育部门关注的焦点,科学的成绩分析可以帮助在校师生合理安排和调整学习计划,从而提高考生成绩。传统方法利用统计学和数据挖掘的知识来发现成绩间的隐含联系,然而面对多元化非线性数据时,方法的精确度会受到限制。因此,通过将考生的短期特征与长期特征相结合,充分挖掘影响高考成绩的关键因素,提出一种新颖的多元特征感知的神经网络模型(MFNN)实现高考成绩预测。为验证MFNN的有效性,在合肥市教育局提供的真实数据集上进行实验。该数据集包括10138名理工类考生以及4874名文史类考生2015年3次高中质量检测成绩以及高考成绩。实验结果表明,所提方法优于其他对比方法。

对高考志愿填报方式的比较研究

高考志愿填报方式一直是教育界乃至社会各界关注的问题。按照填报志愿的时间来划分,有高考前、高考后估分以及公布高考分数和各批次分数线后填报志愿三种方式;按照志愿设置和投档方式来划分,主要有顺序志愿、大平行志愿和小平行志愿三种方式。本文在深入分析各种方式优劣的基础上,提出了高考志愿填报方式改革的"三个有利于"原则,以及以专业为志愿单位和专业大平行志愿等改革建议。

基于WebGIS的高校志愿填报智能推荐系统设计与实现

针对目前高考志愿填报系统多以MIS系统存储,其空间定位、空间分析和可视化表达效果差等问题,基于WebGIS、Java和jQuery等技术,设计了一种基于WebGIS的高校志愿填报智能推荐系统。该系统实现了高校空间信息查询,专业查询,兴趣收藏,模拟填报等功能,能够帮助用户科学智能的寻得心仪的院校同时又保证了录取率。

高中理科学生智力因素对高考成绩的预测研究

采用判别分析的多元统计方法，以智商和5种智力能力为预测变量，建立判别函数，由此对考生高考综合分数的类别作出预测．