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"一分不浪費" 用大數據填報高考志愿,真的靠譜?

2019-06-28 14:15:37來 源:新華網      評論:0點擊:
  近日,各地高考分數線陸續公布,志愿填報成了考生和家長們的頭等大事,大數據填報高考志愿也火了起來。

  不少考生和家長反映,各類互聯網公司不斷推出的人工智能和大數據填報高考志愿的廣告,稱利用人工智能、大數據進行咨詢服務可提高、預測錄取概率。收費標準從數百元到上萬元不等。

  科技日報記者上網檢索發現,各類大數據“報考指南”,實在令人眼花繚亂:

  某款APP聲稱,填報功能是基于2631所統招院校大數據圖譜,和1310個教育部公布的標準專業大數據圖譜,為學生提供沖刺、穩妥、保底三檔院校。

  某網站表示,采用大數據智能分析+一對一方案的高考志愿填報,可達到保底院校的錄取率接近100%。

  某教育培訓機構宣布,其高考志愿填報APP調取了260萬2019年應屆畢業生樣本,涉及879個專業分析,可以指導“精準填報志愿”“一分不浪費”……

  這些說法,靠譜嗎?

  大數據僅供參考,不能依賴

  眾所周知,大數據是近年的新興產業。對大數據的處理分析,正成為新一代新興技術融合應用的結點,是信息產業持續高速增長的引擎,對大數據的利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。

  “但是,對于填報高考志愿來說,大數據只能僅供參考,千萬不能依賴!”在鄭州大數據中心從事專門研究的李梅向科技日報記者分析:

  大數據填報高考志愿,某種程度上說,也是一種產品營銷措施。一般的產品營銷,借助大數據及相關技術,可針對不同行為特征的客戶進行針對性分析,甚至能從“將一個產品推薦給一些合適的客戶”到“一些合適的客戶推薦給一個客戶”,得以更聚焦客戶,進行個性化精準營銷。對用戶、需求、識別、體驗都能夠比較好地做到。

  “但是,填報高考志愿,雙方都是一個動態的過程。”朱梅說,比如某大學某專業今年要在某省招收2名學生,以往3年招收的平均分是多少,大數據可以收集到;這些報考生的分數位次,大數據也可以統計出來……但是,報考生在報考時的心理因素,大數據怎么進行分析?“比如,某生認為,在這個位次的考生有100多人,即便自己的分數在前十來名,也不敢報。但如果大家都是這個心理,都沒有報,或者是高分者報了別的學校別的專業,結果分數低一些的反而錄取了。或者反過來,去沖一沖,也可能錄取,大家都是這樣的心理,錄取的概率又會是很小。在這個過程中,除非你的分數是前兩名。否則,一切都是不敢保證的。”

  在河南享有很高威望的鄭州一中老校長朱丹也說,僅僅憑大數據分析,是不能完全判斷到底能否被錄取的,更不用說商家聲稱的百分之百錄取了。這里有一個高考成績離散度的問題,如果離散度沒有打開,就會形成擠壓式,造成很多人滑檔。這正像大家都通過導航走向原來不擁堵的路線,結果這條路很快就一樣變得擁堵,院校報名也是一個道理。

  兩位專家都認為,相對于傳統的志愿填報方式,借助大數據技術,更簡便、快捷一些,對考生有一定的參考價值。但教育部門每年都印發的高校往年錄取數據、公開解讀的填報志愿技巧等資料,也有同樣的參考價值。再加上考生密切關注院校錄取動態,會更準確、更實用。他們提醒,這還是基于一些大數據公司數據準確的基礎上,如果一些公司采集的數據不準確,那不僅無益,反而有害。

  熱門專業和職業薪酬,更不是大數據能夠決定的

  “除了填報志愿,一些互聯網公司還聲稱用大數據和人工智能技術,分析了海量樣本,得出哪些專業熱門,哪些職業薪酬高,吸引學生都報這些專業。”朱丹說,這純粹是這些公司的掙錢手段,當下的熱門專業和職業薪酬,用大數據快捷地統計、分析出來,一點都不奇怪。但是,就算本科畢業參加工作,現在的熱門專業4年后還熱門嗎?現在的高薪職業4年后還高薪嗎?

  專門從事發展戰略研究的河南省社科院院長谷建全研究員說,根據最近3年的國家重點發展領域,大數據、人工智能、現代服務業、新材料、物聯網等成為新熱點,各個高校也開設了相應的專業。統計表明,截至2019年3月,開設大數據專業的高校已達196所,開設人工智能專業的已達35所。今年是5G元年,最近一批又一批的高校爭相與華為合作,開設5G專業……

  但是,谷建全說:“現在的熱,并不等于這些學生四五年畢業后還熱。甚至可能在畢業后變成冷門。另外一方面,因為熱門,現在報考的人多,畢業的時候,也可能供過于求,競爭激烈,是否能夠高薪酬,這些靠大數據分析是根本無法預測的。”

  在采訪中,一些多年指導學生填報志愿的老師告訴科技日報記者,填報志愿,應參考的主要因素包括:考生分數、目標學校以往3年的分數線、位次、專業錄取規則、單科成績要求、身體條件、調檔比例等。其中的一些內容,可以參考往年的數據。但是,這些數據都是公開的,絕對沒必要去迷信那些所謂的“大數據填報指南”。(記者 喬地)

本文來源于上饒新聞網[www.okvmov.live]
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