数据盘点高校新生录取情况

录取情况反映了公众对一所大学水平和实力的认知,是评价一所大学及其专业 “知名度 “的重要指标。

由Kaizong Ye,Liao Bao撰写

本文对国内部分院校近两年的录取分数线进行分析,旨在为考生和家长在填报志愿时提供科学参考。

北京、上海、天津、山东、浙江、海南六地实行高考综合改革后,考试和录取不再区分文理科,江苏高考科目构成与其他省份不同,西藏自治区数据未公布,以上八省(自治区、直辖市)数据未纳入统计范围。

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大数据画像助力高校新生成长

2020年,各校发布的新生大数据引发了校内外各界的关注。纵观这些新鲜出炉的数据分析,生源地分布、男女比例、民族情况,甚至身高、体重都被囊括其中,全面而富有特征地为“萌新”们画了像。那么,2020年的新生大数据究竟可以读出哪些信息,在未来的招生、培养各环节还可以发挥哪些作用?记者进行了采访。

让新生更了解彼此

在2020年“十一”长假前,北京理工大学已经在官方微信公号上推送了新生大数据,统计了来自最东、西、南、北的同学的家乡,也对同学们关注的男女比例做了比较详尽的说明,包括总体男女比例、各省份、各专业情况,“萌新”们很容易就能了解自身情况并参照对比。

14岁的新生、特立书院的张良秀说:“大数据的各方面我都有所关注,比较吸引人的是男女比例,我今天一直在帮学长学姐做迎新志愿者,从接触到的新生同学看非常能体现北理工的男女比例;还比较关注同学所来自的省份,比如我的学姐是重庆人,她说不辣的食品我吃了觉得辣到不行,印象特别深刻。能和来自五湖四海的同学一起学习,听到各式各样的口音,确实很有意思,有一种新奇感。”

“2020年学校本科生的招生规模是3700人,最大的特点是理工科生源质量提高了,从各省录取分数最低分和排名都可以看出来,都比2019年有提高。此外,还反映出现在同学们对‘新工科’专业,如大数据、人工智能、电子信息等相关学科报考热情非常高,学校在录取的过程中尽量满足学生的填报意愿,‘零退档,零调剂’,前三个专业的满足程度在80%以上,基本上满足了同学们的志愿需求。”北京理工大学招生办公室主任徐建用3个“高”解读大数据背后的信息。

徐建说:“我们的数据还公布了体重,有可能是全国为数不多在新生大数据中公布体重的高校。我们每年录取的新生身高平均值都在增加,这反映了我们生活水平提高了,而体重的数据总体上和身高的增长比例比较匀称,可见当前中学生对体育、对身体素质的重视比之前要高。”

读出归属感和融入感

从2015年开始,部分高校就已经开始发布新生大数据,在之后的5年越来越多高校加入晒新生数据的队伍。而数据的关注点本身也折射出教育观念的变化:从一开始的关注群体到更关注学生个体;从一开始主要关注录取情况、生源分布到更关注学生身体素质、兴趣特长等。

“我比较关注大家的兴趣爱好、专业的发展方向。”北理工睿信书院新生王佳和说,“我想知道其他同学的人生规划,看大家有没有交集,能不能交到志同道合的朋友。通过大数据我发现不少同学和我的爱好、特长一致,例如我喜欢围棋、长号,学校也有不少喜欢棋类、乐器的同学,以后说不定能一起参加围棋比赛,一起演奏。此外,在专业兴趣上也有不少有交集的同学,希望我们可以一起交流,互相促进,一同成长。”

“大数据是通过各位新生的录取原始数据来统计的。我们发布新生大数据,还是想让大家有一种归属感。新生即将成为北理工的一员,看到这个标签,既能感受到学校的特色,也能迅速融入新的大集体当中,更有一种认同感。希望‘萌新’们能尽快融入大学生活,找准自己的路,一步一个脚印成长。”徐建这样解释制作、发布大数据的初衷。

徐建表示,新生大数据也是展现学校文化的窗口:“我们在制作、发布大数据时其实想更多地挖掘学生特长这一方面,所以在统计时爱好特长、竞赛获奖都是统计的因素。通过数据我们还能看出现在的同学多才多艺,会琴棋书画、拥有体育项目特长的学生也越来越多,可以看出学生综合素质的提高。”

面向未来 用处多多

新生大数据除了满足同学们的好奇心以外,还可以发挥哪些作用?教育部教育发展研究中心研究员马陆亭认为,新生大数据作用主要有三:一是对制定宏观教育政策可提供参考,二是方便学校有针对性地根据新生情况开展教育教学工作,三是帮助新生在同龄人当中更好地找准自我定位,扬长避短地把握自身发展方向。

“现在是一个数据的时代,数据对我们的工作有着基础性作用,从数据中可以分析出很多趋势,为制定教育政策提供重要依据。例如从学生的区域、城乡分布,可以考虑如何更好促进教育公平,比如在大家观察到985高校农村学生比例在下降的时候,可能就要考虑适当增加农村的特殊招生计划。”马陆亭分析,“通过大数据会看到在教育上我们有哪些不足、哪些强项,从而反思在教育方式方法上是不是有值得调整的地方。”

而对于学校,大数据有助于有针对性、有的放矢地安排教育教学活动,更好地关注学生的成长,这在今年一些学校的迎新环节已经有所体现。例如,一些学校通过学生的身高数据,主动为高个子的学生准备加长版宿舍床,让学生感受到学校关心。

马陆亭还提出,不同学校也可以通过大数据进行横向比较,比如综合性大学和工科为主的学校,可能在性别比例、生源上有差异,而认识这种差异有利于学校延续自身特色进一步发展。“再如,如果民族成分更加多元,学校对管理组织方式,包括饮食的安排,就会有所考虑,所以说学校通过数据也会‘找到自己’。”

“这样的数据也增加了学生的亲近感、认同感和荣誉感,学生可以考虑他在群体里如何更好成长。年轻人在群体中生活会经常思考:我属于集体的哪一部分?我的优势是什么?我的劣势是什么?并会对自己校园生活进行重新规划,特别是刚进校学生,大数据的出现让这种思考更为理性了。”马陆亭表示。

来源:光明日报


近两年填报志愿差异

高考志愿填报机制改革是高校招生制度改革的重要组成部分,其研究也成为近年来教育领域的一个热点。

针对 “第一志愿优先 “的填报机制造成的 “高分低能 “或 “高分落选 “的不合理现象,各省相继采取了 “平行志愿填报”、”考后知分填报 “等新措施。数据显示,2020年我国高考考生规模达到1071万人,比2019年增加40万人,人数创历史新高。考生在高考中竞争压力大,高考志愿填报难度高。

图一 

从填报比例来看,第一志愿中,2019年计算机类专业位列榜首,其次是机械类、经济学专业。此外,会计学、化学工程类和小语种等专业也备受青睐。

第二志愿中,机械类位列榜首,其次是经济学、计算机类专业。此外,统计学和小语种等专业比较热门。从填报比例来看,2020年计算机类专业最热门,其次是机械类、经济学专业。此外,会计学、英语、和统计学等专业也备受青睐。第二志愿中,机械类位列榜首,其次是经济学、计算机类专业。此外,会计学、统计学等专业也比较热门。

近两年第一志愿填报专业比例变化

重点大学第一志愿的录取比例占录取考生的95%以上,一般院校第一志愿的录取比例占录取考生的80%左右,可见第一志愿的重要性。

图二 


R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩

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数据显示,随着行业发展前景变化等因素,2019年-2020年,计算机类专业进入快速扩招阶段,热度有所上升,从2019年的25%上升到31%。

经济学类专业招生计划数量和招生院校数量经过前几年显著增长,近两年热度开始呈平稳趋势,近两年保持在10%左右的比例。同时可以看到机械类专业最近几年遇冷,从2019年的12%下降到8%。

不同地区近两年录取分数差异

录取线排名靠前的院校多位于经济发达的一线城市和新一线城市,这些城市的优质资源和 “高 “分数线,使其成为考生青睐的 “热门院校”。


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图三

高校在不同省份招生的 “省控线差 “与各省本科最低批次省控线呈负相关,黑龙江、吉林、陕西、青海、新疆和广西的本科最低批次省控线低于其他省份,”省控线差 “也较大,也代表上述省份考生报考同一高校的录取难度相对更大。

其中,黑龙江省的 “省控线差 “最高。除少数高校的 “省控线差 “最低在吉林省外,其余院校的 “省控线差 “最低都在江西省。

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关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

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