[发明专利]一种基于大数据及人工智能的高考志愿精测方法及系统

说明书

本发明提供一种基于大数据及人工智能的高考志愿精测方法，包括：选择以学校为主的报考模式或以专业为主的报考模式，并输入学生个人信息；采用选择以学校为主的报考模式时，将学生的分数调整成与去年相当的修正分数，并将学校去年的录取分数线修正得到学校修正录取分数线，将二者相减得到第一分数差，筛选第一分数差在一定范围内的学校供学生选择；采用以专业为主的报考模式时，将学生的分数调整成与去年相当的修正分数，减去意愿专业去年的录取分数线得到第二分数差，筛选第二分数差在一定范围内的意愿专业供学生选择。本发明还提供一种基于大数据及人工智能的高考志愿精测系统，兼容新旧高考政策下的报考模式，并提供较为准确的报考依据。

技术领域

本发明涉及教育领域，尤其涉及一种基于大数据及人工智能的高考志愿精测方法及系统。

背景技术

从2014年新高考政策在浙江和上海两个省份试点推行起，全国各个省份也逐渐实施，招生政策也随之发生了翻天覆地的变化，目前的招生政策大多数还是只能够支撑原有的文理分科模式的招生方式，而很少能够适合新高考模式的招生方式。随着越来越多省份实施新高考模式，志愿精测模式也随之改变。现有的文理分科模式下的招生系统具有以下缺点：无法同时提供新旧两种高考政策下的招生模式，且没有考虑到教务部的招生政策以及因为前一年报志愿扎堆而导致报考时候的预测不够准确，使得大量考生不能考上与自己成绩相匹配的意向学校，对招生的学校以及考生个人都是不利的。

发明内容

本发明要解决的技术问题之一，在于提供一种基于大数据及人工智能的高考志愿精测方法，满足不同高考政策下的招生需要，同时通过提高考志愿预测的精确度。

本发明要解决的技术问题之一是这样实现的：一种基于大数据及人工智能的高考志愿精测方法，包括如下步骤：

步骤10、选择以学校为主的报考模式或以专业为主的报考模式，并输入学生个人信息，所述学生个人信息包括学生的生源地、意向省份、分数、科目、意向学校和意向专业；在以学校为主的报考模式下，所述科目为文理分科；在以专业为主的报考模式下，所述科目为选课科目；

步骤20、采用选择以学校为主的报考模式时，根据去年和今年的招考信息对今年学生的分数进行调整，得到与去年相当的修正分数，并根据学校的历年录取分数线和对应的批次线分数的差值对去年学校录取分数线进行调整，得到去年学校修正录取分数线，将所述修正分数减去学校修正录取分数线得到第一分数差，筛选所有第一分数差在一定范围内的学校作为备选学校供学生选择；

步骤30、采用以专业为主的报考模式时，根据去年和今年的招考信息对今年学生的分数进行调整，得到与去年相当的修正分数，将所述修正分数减去意愿专业去年的录取分数线得到第二分数差，筛选所有第二分数差在一定范围内的意愿专业作为备选专业供学生选择。

进一步的，所述步骤20进一步包括：

步骤21、采用选择以学校为主的报考模式时，获取去年和今年的招考信息以及学生分数排名信息，将今年招生人数与去年招生人数进行比较得到招生人数差，根据招生人数差对应的分数差对今年的学生分数进行修正，得到与去年相当的修正分数；

步骤22、获取学校前四年的录取分数和对应的批次线分数，计算每一年的录取分数和批次线分数的差值，得到四个差值Y4、Y3、Y2、Y1，对其中最早的三年的差值求第一平均值m1＝(Y4+Y3+Y2)/3，再将第一平均值m1减去年的差值Y1求第二平均值m2＝(m1-Y1)/3，将第二平均值加上去年的分差得到修正分差Y0＝Y1+m2，将修正分差与去年批次分数进行计算得到去年学校修正录取分数线；

步骤23、将所述修正分数减去去年学校修正录取分数线得到第一分数差，筛选所有第一分数差在一定范围内的学校并进行展示，供学生选择。

进一步的，所述步骤30进一步包括：