志愿填报，这些方法究竟有多科学？

本人才学尚浅，本文的目标并不是给大家介绍一些科学的志愿填报方法，本文只是针对一些现有的支援填报的方法，提出一些自己的简介，和大家共同分享交流。本文固然也会出现缺乏科学性的部分，希望大家能够帮忙指正，谢谢。本文会不断根据本人所见不断更正，改进。

线差法。线差法实在是被使用得太多了，值得肯定的是线差的波动比分数线的波动要小，所以通过线差来进行预测还是十分重要并且可操作性也十分高，许多志愿填报应用都使用了线差的方法来进行辅助填报。一般来说对于线差的使用都是使用平均线差法，计算前几年的平均线差。线差也有不同的计算方法，分别从最低分、投档线、最高分来计算。最低分是该院校录取的分数最低的学生的分数，该分数很可能是受到加分优惠的考生的分数，而显示的却是其高考实际分数，也有可能是学校提档比实际录取多，而导致最低分比投档线高，故比投档线低的最低分实际参考价值不大，而我们并不能很好地去分开讨论，故一般不使用最低线差。而对于投档线来说，如果你的要求是能上这个学校，不挑专业的话，不妨使用投档线的线差来参考。而对于最高分来讲，如果你想要学校的顶级专业，不妨使用最高分来进行参考。而线差的计算还有一种叫做三八线差法的计算方式，具体方法请百度了解，这里不加阐述。对于一些看起来线差具有趋势的学校，也不要轻易按照趋势进行计算，不要认为一个学校持续走低今年就会更低，因为许多人也会这样想，导致这个学校的分数被拉高。而有的学校则年年走高，有人会认为它高了这么多年了，总要会降下来吧，于是这样的学校的分数就被一直拉高上去的情况出现。线差的变化不但会受到考生报考的情况影响，同样会收到招生计划的改变的影响，对于招生计划变动比较大的学校，不妨可以根据自身喜好来取舍填报。

与线差法十分相似的一个方法，位次法。这个方法适合每年招生人数变动不大的情况，如果有重大政策变化，例如最近的江西采用全国卷，某些省份招生名额下放转移的影响较大，相对于线差法并不是很实用。

大数据方法？这个东西其实的科学性其实相当悬。科学地来说，我们假设存在一套算法能够在分数线之前预估出分数线，而且这一套算法被公开，那么毫无疑问地，大家都会去报名那些分数线较往年低的学校，从而使得这个学校的分数被拔高，而使得原算法失准。更何况现在的各种并没有技术实力的小工作室都在拿着不知从哪来的数据和并不严格的算法提供着所谓大数据填报志愿分析。

综上所述，如果你要使用一些科学的填报志愿的方法，那么你只能要求这个科学的方法能够给你上到根据你个性你较为满意的大学，而不是能确保你能够用你的分数上到最划算的学校。不要被大数据志愿填报所迷惑，收费的大数据支援填报如果有大量的人购买这样的服务的话（通常是价格比较低，利用大家觉得这么便宜有总比没有好的心理）反而会使得他们给出的预测因为他们自己的大量传播而原理最优点。而对于花大价钱的不会有多少人购买的“大数据志愿填报”，我想说的是，有钱的人们应该不会寄希望于报志愿这个事情来上好学校吧？肯定有其它办法的对不对？如果你是没有“其它办法”的土豪的话，那么土豪随意吧！

文章的最后贴上一个志愿填报量化分析系统的宣传链接（筹备阶段尚未开始开发，需要工作人员，暂时只面向江西师大附中）https://sway.com/j1LMdKDANxBwX2bz

哇 全能全能
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防尘补丁1.0