基于大数据下的福建省2020年高考文理科本一本二批合并的研究
周逸轩，林昊，李浩璇，刘豫龙
（厦门大学，福建厦门361000）
摘要：高考的志愿填报是十分重要的。因为其关乎考生能上什么样的学校，什么样的专业。虽然市面上有很多含有全国各个学校细分专业往年的录取分数的填报指导书，也有不少志愿填报推荐的网站系统，但针对2020高考文理科本一本二批合并的政策调整，并无往年数据可以参考。在这样的情况下，填报志愿变得更加困难，考生可能因此决策失误，获得一个并不满意的录取结果。因此设计了一个以Bootstrap为框架的网站，辅以PHP对MySQL数据库的支持，用灰预测模型
GM(1,1)进行数据预测，初步实现了一个基于2020年福建高考文理科志愿填报推荐系统，其结果具有一定的普遍性，可供各省市考生参考。
关键词：志愿填报推荐；灰预测模型GM（1,1）；推荐系统
中图分类号：TP391.1文献标识码：A
文章编号：1009-3044(2021)12-0043-04开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
高考的志愿填报是人生中的大事，能考上什么样的大学什么样的专业，与我们日后的工作生活息息相关，甚至可以说影响了我们的一生。它的重要性并不亚于高考。近年来，随着国家高等教育体制的完善和发展，一些政策上的变化也变得频繁。如“双一流大学”建设，“文理科合并”和“本科批合并”等等。考生在志愿填报时将面临更多的选择，同时也增加了报考的难度。本项目“基于大数据下的福建省2020年高考文理科本一本二批合并的研究”通过对往年数据的分析预测，让考生初步了解自己有哪些高校可供选择。同时，加入了“本科批合并”这一影响因素的考虑，也使得结果更具说服力。
1项目框架介绍
1.1基于Bootstrap框架搭建网站基本结构Bootstrap是基于HTML、CSS、JavaScript开发的前端开发框架，由于其独特的简洁、直观、强悍的特点，本课题组决定选择Bootstrap框架作为我们高考志愿填报指导系统的基本框架，并基于此搭建我们的前端网页。在我们的框架中，将连接数据库、登录数据库、获取考生分数信息、显示相关分数情况等函数整合在了核心文件index.php文件中。基于这些函数以及主页面，将前端与后台相连接，从前端网页获取相关数据信息并传到后台，从后台调取符合条件的数据后再返回前端进行展示。2018年山西高考分数线
1.2项目中各主要文件的基本介绍
在项目文件夹中，index.php为核心文件，显示网站首页页面，并作为调用其他函数的入口；connection.php文件用于和数据库相连接，搭建前端和后台数据的数据传输接口；config.php 数据库登陆参数配置；get.php文件用于展示根据考生分数及排名的高校推荐情况；major.php文件用于展示所推荐高考的各专业往年详细录取分数排名情况。
2数据库结构
首先是通过灰预测模型预测得到各学校该年的最低录取排名，并以此为基础设计了一张预测的各学校录取排名表格，包含文理分类，报考批次，性别限制等信息。结合考生从前端传入的高考排名，可通过SQL算法实现提供三组学校结果给考生参考，即冲刺组，稳定组，保底组。得到学校结果后，可进一步查询得到该学校近三年细分专业的录取结果（包含平均分，最高分，最低分，且各批次文理分类皆可查询）。数据库结构见表1、表2。
表1各学校最低录取排名表（预测）
序号
1
2
3
火炬之光2如何联机
4
5
6
7
字段名
id
name
classify
李智楠金莎orderrr
sex
rank
inf
类型
INT
VARCHAR
VARCHAR
VARCHAR
VARCHAR
INT
VARCHAR
注释
序号
学校名称
文理标记
报考批次标记
性别限制标记
预测的排名结果
新政策下的影响
描述
主键
非空
非空
非空
非空
非空表2各学校细分专业近三年录取情况表序号
1
2
3
4
5
6
7
⋮
14
15
字段名
id
school
major
num_16
aver_16
max_16
min_16
⋮
max_18
min_18
类型
INT
VARCHAR
VARCHAR
INT
INT
INT
INT
⋮
INT
INT
注释
序号
学校名称
专业名称
16年招生人数
16年平均分
16年最高分
16年最低分
⋮
18年最高分
18年最低分
描述
主键
非空
聂远前妻
非空
⋮
收稿日期：2020-10-22
作者简介：周逸轩（2000—），男，福建厦门人，厦门大学自动化系本科生；林昊（2000—），男，福建厦门人，厦门大学自动化系本科生；
李浩璇（2000—），男，福建厦门人，厦门大学金融系本科生；刘豫龙（2000—），男，福建省厦门人，厦门大学数学系本科生。
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3灰预测模型原理及代码实现
3.1灰预测模型
灰预测模型是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型并做出预测的一种预测方法。我们希望通过往年的高考排名来预测未来的高校高考录取排名的变化。具体步骤有：
1）累加生成新数列设原始数列为x ()0=()x 0()1,x 0()2,…,x 0()n ，累加生成
新数列x 1()k =
∑
i =1
k
x ()0()
i 2）设新数列满足：dx ()1dt
+a x ()1=u
3）矩阵形式为éëêêêêêùû
úúúúúx ()0()2x ()0()3…x ()0()N =éëêêêêêêêêêêùû
úúúúúúúúúú-0.5[]x ()1()2+x ()1()11-0.5[]x ()1()3+x ()1()21……-0.5[]x ()1()N +x ()1()N -11éëêùûúa u ，将其记为
y =BU,y =éëêêêêêùû
úúú
úúx ()0()2x ()0()3…x ()0()N ,B =
éëêêêêêêêêùû
ú
úúú
úúúú-0.5[]x ()1()2+x ()1()11-0.5[]x ()1()3+x ()1()21……-0.5[]x ()1()N ,x ()1()N -11,U =éëêùûúa u 4）由最小二乘法得到U =éëêùû
úa u =()B T B -1B T y
5）最后将和带入模型x (1)()k +1=é
ë
êùûúx ()1()1-u a e -a k +u a 就
可以通过方程来预测想要的数据
3.2用MATLAB 实现的核心代码
function [output]=GM
format long g;%设置计算精度%读取excel 的数据
data=xlsread('C:\Users \数据.xlsx',1,'H2:M4103');%维度
m=size(data,1);t=1;
for i =1:m z=0;
x=data(i,:);%X 是数据的每一行%每一行的长度n=length(x);
if isnan(x(n))==1%最后一没有就拿掉result(i,:)=0;
elseif numel(find(isnan(x)))>2%数据过少的高校将最后一年招生数据作为预测
result(i,:)=x(n);else
x=x(~isnan(x));n=length(x);for j =1:n z =z +x(j);
be(j,:)=z;%给出累加数列be 列向量
end
%计算数据矩阵B 的第一列和第二列数据for j =1:n-1%第一列
c(j,:)=-0.5*(be(j,:)+be(j+1,:));%第二列e(j,:)=1;
%代入矩阵B 中B(j,1)=c(j,:);B(j,2)=e(j,:);end
%对原始数列平行移位for j=2:n
y(j-1,:)=x(1,j);end
%计算参数α、μ矩阵alpha=inv(B.'*B)*B.'*y;
%计算数据估计值的累加数列for k =0:n-1+t
ago(k+1,:)=(be(1)-alpha(2,:)/alpha(1,:))*exp(-alpha(1,:)*
(k))+alpha(2,:)/alpha(1,:);
end
%估计值的累加数列的还原，并计算出下一预测值for j=1:n-1+t
var(j+1,:)=ago(j+1,:)-ago(j,:);end
%给出预测结果result(i,:)=var(n+t,1);
4本科一批二批合并的影响
4.1高考改革大方向是系统推进高考综合改革
全面落实《福建省深化高等学校考试招生综合改革实施方案》，坚定改革方向，坚持稳中求进，注重综合施策，构建“教、考、招、学”一体联动机制。加强高中办学条件和教师队伍建设，深化高中育人方式改革，做好学生学业和生涯规划指导，完善选课走班教学管理机制，完善高中综合素质评价和学业水平考试制度。高校要进一步精准合理地调整优化学科专业选考科目要求。组织开展高考综合改革考试和录取工作全过程全真模拟演练，及时发现问题、解决问题，完善程序、优化流程。
继续实施艺术类本科招生“一档多投”录取模式改革。落实《国家职业教育改革实施方案》，稳妥做好高职扩招专项考试招生工作，确保稳定有序，高质量完成扩招工作任务。从2020年起，福建省普通高校招生普通类本科一批、本科二批合并为本科批，艺术类本科专业高考文化课录取控制分数线按普通文史理工类本科批次录取控制分数线的75%划定。推进高职分类考试招生，从2020年起，高职院校分类招生与普通高校招生相对分开，实行“文化素质+职业技能”评价方式，不再单独组织高等职业教育入学考试，稳步推进高职院校分类招考改革。完善“文化素质+职业技能”的评价方式和选拔制度，逐步建立健全分类考试、综合评价、多元录取的“职教高考”制度。根据疫情防控要求和教育部统一部署，做好面向退役军人、下岗失业人员、农民工和新型职业农民等体的扩招工作，进一步完善高职扩招政策规定，落实好高职扩招工作任务。
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4.2影响
4.2.1本科志愿填报数量增加，考生选择空间增大
本科一批二批的合并意味着一本分数线消失。这不是仅仅简单地减少一条分数线，更为重要的变化是本一批次和本二批次的划分不再存在，原来所有的本一本二院校从等级上平起平坐，没有高低之分，同时本一和本二的志愿将合并填报。这将会为考生提供更多的选择空间，但也会提高志愿填报的难度，因为以往本科一批和本科二批的比较标准一本线被取消，使得各高校更难区分。分数对应位次不足但接近往年一本线的学生，将会有机会上原来的一本高校；分数对应位次略优于往年一本线的学生可能会由于填报失误，失去上一本高校的机会。因此考生在填报时需要细心区分不同的高校，避免填报失误。此外，考生高考成绩所处的位次仍旧是填报志愿的主要参考因素。
以往自主招生，高水平艺术团招生等特殊招生录取的基本要求是考生成绩不低于一本线，接下来将改为参考往年一本线，划定“自招线”，“自招线”可以作为报考原本科一批高校的重要参考线。
4.2.2对省内省外高校录取的影响
由于志愿填报数量增加，办学水平位于各省前列的省外院校录取水平将会明显提升，省内本科二批院校的录取分数排名会出现下降。这是因为以往本科二批中的省内院校通常招生数量大，录取水平稳定，
而省外院校虽然数量多，但大多招生数量小，录取水平稳定性不如省内院校。批次合并前，在填报二批志愿时，一共可以选择6所院校，由于录取机会不多，出于求稳的心理，考生会更加倾向于选择跟自己的分数较为匹配，且招生数量大的省内院校。批次合并后，填报数量增加，考生将会更加敢于选择位于各省前列的省外原本科二批的一些院校。
4.2.3各层次院校投档分数线的变化
本科一批二批的合并对各层次院校的录取位次影响程度不一。按照分数高低划分，原来只在本科一批招生的院校录取位次变动不大。这些院校多是“985”“211”等重点院校，这些院校已经享有较好的声誉，在考生心目中已经有了比较固定的位置，即使批次合并后，成绩优秀、排名位于前列的考生仍旧会选择上述学校，所以这些考生心目中的优质院校依旧会被优先选择，因此，在合并后，上述院校的录取位次不会受到很大的影响，前三年投档位次仍然具有参考价值。而剩余的院校，尤其是原来分数位于一本线前后的高校，失去了各院校批次的标签，使得考生的选择更加灵活，录取水平会发生相应的变化。以往本科二批前列的院校，在合并后，录取水平有明显的提升。因为以往本一批分数线的划定是按照本一批招生计划的1.2倍制定的，意味着一些刚过线考生无法被属于本科一批的院校录取。由于长期以来，人们认为本科一批和本科二批之间有较大的水平差距，所以这部分考生宁可选择自身不喜欢的专业或者冷门专业的本科一批院校，也不愿意选择实力较强的本科二批院校。批次合并后，人们认知的本科一二批水平断层很大程度上将会被修补，使得本科二批中的一些优秀院校更有机会受高
分考生的青睐。此外，以往录取分数比本一线高的本科二批院校，往往是开设人工智能、计算机科学和工程以及财经类等热门专业的院校，录取分数将会有更显著的增长。相反地，一些原来本科一批高校的冷门专业、偏门专业分数将下降。此外，有些院校属于多批次招生，其本科二批的专业录取水平也会有较大的提升。对于原一本线下20分至原二本线边缘的院校，投档位次类似高水平大学，不会有很大变化，前三年投档位次仍然具有参考价值。
4.3结论
整体分析，录取批次合并对高水平大学之外的一般本科高校带来深远的影响。实力较强、开设热门专业的原本科二批高校成为最大受益者。在新的竞争环境里，位于原一本线附近的原本科一批的高校应该提高自身办学质量，明确自身定位，努力发展自身优势专业，而不是盲目扩张开设新专业。此外，地区也成为考虑的因素之一，对于省内一般高校，省内批次照顾不再存在，考生更敢于选择省外院校。面对如此形势，省内高校须及时意识变化，提升自身实力，弥补差距。
5前端网页介绍
英雄出装5.1页面实现
前端网页是基于Bootstrap框架，并以此为基础用HTML和CSS对其进行前端网页的编写，实现了页面
数据的美化展示和一些页面切换的动画效果等。考生可通过首页的开始填报指导按钮填写考生相关信息并提交数据至后台，后台则根据相关数据通过Mysql进行查询并得到相匹配的数据返回至前端进行展示。
5.2基本功能
1）获取考生的基本成绩信息，并传输到后台获取匹配信息返回，展示系统所推荐院校。
2）显示报考院校推荐表，根据考生信息推荐适合考生报考的高校，并显示这些高校的类型、批次、预计排名、性别限制、专业详情等。
3）通过点击高校所对应的专业详情按钮，可查看该学校往年的各专业具体招生情况。如专业具体招生人数，往年的平均分、最高分、最低分等。
5.3结果展示
假设某考生小明，性别男，高考分数620，排名4000，理工类。
1）进入首页，点击开始填报指导
鞋批发市场图1首页展示
2）输入考生个人信息，点击提交，若输错可重置
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)
图2提交个人信息界面展示
3）页面左侧展示考生基本信息，右侧为报考院校推荐表，
点击专业详情可查看专业详细情况
图3院校推荐界面展示
4）查看对应高校的各专业往年详细录取情况
图4
往年专业录取界面展示
6模型效果验证
通过收集身边亲朋好友的高考成绩信息以及录取学校结果，以及部分来自社区调查的结果，共收集76份数据，其中录取结果与预测情况相匹配的数据共66份，（其中符合冲刺，稳定或保底情况的共57份），准确率为86.8%。
7结束语
本项目在传统志愿填报推荐系统的基础上，加上了本科批合并这一影响因素，并在结果中显示，更好地契合了新政策。此外，结构清晰的前端架构以及后端PHP 文件层次，为后续的补充更新以及错误调试提供便利。当然也有一些缺点。比如由于原始数据的缺失，还存在一些功能性上的不足；以及前端网页的美观性还有很大的完善空间。
参考文献：
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【通联编辑：王力】