“大数据”梳理院校专业 高考志愿填报指导智能评估助力志愿填报

    高考是一场修行，人们怀着紧张和敬畏的心情看待高考。十年前，题海战术，寒窗苦读，这是一场属于自己的战役，没有人能够援助。到今天，大数据渗透在各行各业，即使是对看似牛马不相及的高考。
    大数据带你换个角度看高考
    1.  从大数据看高考报名趋势
    历年的报考人数，地域分布，录取情况等信息的汇总可以预测出未来的趋势。例如，自2013年起，多地发生招生未完成的现象。从数据中发现，直至2020年前后，我国18岁适龄人口总体趋势下降明显，生源危机严重。
    2.  押题神器

在高考，托福等虐人战场中，名师押题屡见不鲜。这其中考验的是名师对考点的深入研究及丰富的教学经验。如今大数据也可以完美的完成这项任务了。

    将近几年高考真题、模拟题作为大数据，利用人工智能对高考知识点和题型进行机器学习分析，量化提示“考点热度”和“考点概率”，达到与名师考前划重点和押题异曲同工之妙。临近高考，众多押题APP，如易题库、鸭题库、百度觅题等，也让考生们趋之若鹜。
    最终，某押题神器也不负众望，在高考语文卷中合计押中61分，其中安徽语文卷36分，新课标全国Ⅱ语文卷中押中25分。大数据的出现让学生告别了题海战术，更科学的进行学习，并且通过互联网这个平台，让更多偏远地区的学生和老师获得有益资源，改变教育资源不均衡的问题。
    3.  估分神器

将你的答案输入，即可随时随地估算出高考分数。即使是简答题，也可根据名师的高考阅卷规律和给分步骤，依托人工智能和大数据分析能力，OCR识别、语义分析、智能检索等先进技术，智能定位得分点，较为精准的估分。

    大数据在教育界的应用已不是新鲜事
    在美国已经有125所大学，用大数据来估计一个学生是否能够顺利完成学业。对难以毕业的学生，学校通过学业顾问或是学院院长的介入来帮助他们。这种预测算法是利用已毕业学生的学业表现数据来预测在校学生的学业表现。数据分析显示那些在招生录取前就来参观学校，加入兄弟会或是姐妹会，或是选修了超过平均数量课程的学生，可以更为顺利的毕业。
    当许多综合性大学和文理学院开始采取这项措施之后，辍学人数明显下降，而随之毕业率稳步上升。而对于学校来说，回报远远不只是毕业率的提高：学生成绩的数据跟踪还可以让学校从那些表现稳定的学生那里持续收入教学费，从而避免了因学生辍学而提高的招生成本。

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