当前位置: 首页 > news >正文

新高考需求之一

一、系统定位与核心目标

)核心价值

  1. 规则标准化:将山东高考 "专业(类)+ 学校" 志愿模式(96 个平行志愿)转化为可量化的梯度筛选规则
  2. 信息可视化:通过结构化表格呈现院校专业详细信息,满足考生对选科匹配、位次适配、地域偏好等多维筛选需求
  3. 操作简易化:无需考生手动计算位次区间,系统自动按预设规则生成志愿池,支持梯度内个性化筛选调整

二、核心功能模块与交互流程

(一)输入层:考生个性化信息录入

1. 基础信息输入(必填项)

信息类别

具体内容

输入形式

规则说明

高考位次

全省统考位次(如 100000 名)

数字输入框

作为梯度划分核心依据,需校验正整数格式

选科情况

3 科选考科目组合(如 "物理 + 化学 + 生物")

下拉菜单(预设山东选考科目组合)

与专业选科要求匹配,筛除不符合选考科目要求的专业

理想专业类

学科门类 / 专业类(如 "工学 - 计算机类")

多级下拉菜单(一级:12 大学科门类,二级:专业类)

支持多选,作为专业筛选核心条件

地域偏好

城市等级(一线城市 / 新一线 / 二线 / 三线及以下)+ 具体省份 / 城市

复选框 + 文本输入(支持 "不限")

优先匹配地域偏好内的院校,"不限" 时纳入所有符合条件院校

招生批次

提前批 / 一段线 / 二段线

单选按钮

按考生分数所属批次筛选,不同批次志愿结构不同(本系统暂统一按 96 志愿结构设计)

2. 输入逻辑校验
  • 选科适配性:根据数据表格中 "选科要求" 字段,自动排除考生选考科目不满足要求的专业(如考生未选物理,筛除 "物理必选" 的工科专业)
  • 批次合法性:根据 2024 年山东高考各批次录取控制线,提示考生输入位次是否符合所选批次基本要求(如二段线考生输入位次 150000 名,系统不推荐提前批志愿)

(二)处理层:志愿梯度划分规则

1. 梯度划分核心逻辑(以输入位次 100000 为例)

梯度类型

志愿数量

位次范围计算

目标定位

特殊说明

冲一冲

前 28 个

输入位次的 85%-90%(即 85000-90000 名)

挑战上限,争取 "跳一跳够得着" 的优质院校专业

位次范围 = 输入位次 ×(1-15%) 至输入位次 ×(1-10%)(因 "高过输入位次 10%-15%" 指位次数值更小,如 10 万名的 10% 高位次是 90000,15% 高位次是 85000)

稳一稳

中间 40 个

输入位次的 90%-115%(即 95000-105000 名)

主力志愿,确保大概率录取

上下浮动 5%,覆盖近三年录取位次波动区间(山东新高考以来位次波动通常≤5%)

保一保

后 28 个中的前 23 个

输入位次的 70%-85%(即 70000-85000 名)

保底安全区,防止意外滑档

位次范围 = 输入位次 ×(1-30%) 至输入位次 ×(1-15%)

兜底志愿

最后 5 个

低于输入位次 30%(即 70000 名以下)

绝对安全区,确保至少被一所志愿录取

强制要求位次≤输入位次 ×70%,优先选择招生计划多、往年录取位次稳定的院校专业

2. 多条件筛选逻辑(冲 / 稳 / 保通用规则)
  1. 基础筛选:按输入的 "招生批次 + 选科要求 + 理想专业类 + 地域偏好",从数据表格中提取初步符合条件的院校专业清单
  2. 位次过滤:根据梯度位次范围,筛选出对应位次区间的院校专业(如冲一冲仅保留 2024 年最低分位次在 85000-90000 之间的条目)
  3. 分层抽样策略(解决 "海量候选中选 28 个" 的问题)
    • 将候选清单按 2024 年最低分位次升序排列(位次越小分数越高)
    • 等分为 3 个区间:高位段(前 30%)、中位段(中间 40%)、低位段(后 30%)
    • 按 "25%:50%:25%" 比例从高 / 中 / 低位段分别抽取(如冲一冲 28 个志愿,高位段抽 7 个,中位段抽 14 个,低位段抽 87个)
    • 优势:避免单纯降序取前 28 名导致的 "头部集中" 问题,兼顾不同分数段机会,逻辑简单易实现

(三)输出层:志愿表结构与字段说明

1. 标准志愿表字段(共 18 项,

院校

院校代码

专业

专业代码

专业类

专业备注

选科要求

类型

批次

计划人数

学制

学费

最低分位次1

录取人数1

院校城市

城市等级

办学性质

院校标签

2. 梯度标签可视化
  • 每个志愿行左侧添加梯度标签(冲 / 稳 / 保 / 兜底),底色区分(冲一冲:蓝色,稳一稳:绿色,保一保:黄色,兜底:红色)
  • 兜底志愿行右侧添加警示图标(❗),提示考生重点确认

(四)交互层:个性化编辑功能

1. 梯度内筛选项独立编辑

梯度类型

可编辑筛选项

冲一冲

院校、专业、专业类、类型、学费、院校城市、办学性质、院校标签

稳一稳

院校、专业、专业类、类型、学费、院校城市、办学性质、院校标签

保一保

院校、专业、专业类、类型、学费、院校城市、办学性质、院校标签

2. 志愿调整功能
  • 替换机制:允许从同梯度候选池中替换任意志愿(如将某稳一稳志愿替换为同位次区间的其他专业)
  • 排序功能:支持手动拖拽调整志愿顺序(山东志愿录取为平行志愿,顺序影响投档优先级)
  • 查重校验:自动检测重复的 "院校 + 专业" 组合,避免无效填报

三、规则设计原理与考生价值

(一)梯度划分规则的高考逻辑依据

  1. 冲一冲(28 个)
    • 原理:利用山东高考平行志愿 "一次投档" 规则,前 28 个志愿允许适当冒险,争取超水平录取
    • 风险控制:限定 10%-15% 位次上浮空间(即位次数值下降 10%-15%),避免过度冲刺导致后续志愿失效
    • 数据支撑:2023 年山东约 15% 考生通过 "冲一冲" 志愿被高于自身位次 10% 的院校专业录取
  1. 稳一稳(40 个)
    • 原理:覆盖近三年录取位次波动区间(±5%),符合 "一分一段表" 统计规律
    • 核心作用:作为志愿方案的主体部分,确保 50%-70% 的录取概率,符合 "正态分布" 录取模型
    • 数据支撑:山东考生最终录取位次 80% 落在自身位次 ±10% 区间内,±5% 是最密集区间
  1. 保一保(23 个 + 5 个兜底)
    • 保一保区间(15%-30% 位次下浮):防范当年题目难度变化、院校招生计划波动等不确定性
    • 兜底志愿(30% 以下):强制设置 5 个 "绝对安全垫",依据山东近五年录取数据,位次下浮 30% 的专业录取成功率≥99.5%,确保不滑档

(二)数据筛选规则的业务逻辑

  1. 选科优先:严格排除选考科目不匹配的专业,符合山东新高考 "专业选考科目要求刚性执行" 的政策
  2. 位次核心:采用位次而非分数作为筛选依据,解决分数波动问题(如 2024 年 600 分可能对应 10 万名,2025 年可能对应 11 万名,位次更具跨年度可比性)
  3. 地域灵活:支持 "城市等级 + 具体地域" 组合筛选,满足考生 "优先城市 / 优先专业" 的不同策略

四、数据输入输出示例(以考生 A 为例)

(一)输入信息

  • 高考位次:100000 名
  • 选科:物理 + 化学 + 生物
  • 理想专业类:工学(重点计算机类、电子信息类)
  • 地域偏好:新一线城市、山东省内城市
  • 招生批次:一段线

(二)系统处理过程

  1. 初步筛选:从数据表格中提取满足 "物理 + 化学 + 生物" 选考要求、一段线、工学类、新一线城市 / 山东城市的院校专业,共 5000 条
  2. 梯度划分
    • 冲一冲:筛选 2024 年最低分位次 85000-90000 的条目(1200 条),按 "高 / 中 / 低位段 8:12:8" 抽取 28 条
    • 稳一稳:筛选 95000-105000 的条目(2000 条),按"高 / 中 / 低位段 10:20:10"抽取 40 条
    • 保一保:筛选 70000-85000 的条目(1500 条),抽取 23 条按"高 / 中 / 低位段 5:13:5";70000 以下条目(300 条),抽取 5 条作为兜底
  1. 用户编辑:考生 A 在冲一冲中排除 "中外合作办学" 专业,系统自动从剩余候选中补充 2 条

(三)输出结果片段

梯度

院校名称

专业类

2024 最低位次

城市等级

操作

冲一冲

南京工业大学

计算机类

86500

新一线

替换 / 上移

稳一稳

山东科技大学

电子信息类

102000

二线(山东)

锁定 / 下移

兜底

枣庄学院

机械类

65000

三线(山东)

警示标记

五、开发注意事项

(一)数据对接要求

  1. 提供的表格需包含上述 18 个字段,且字段名与系统数据库字段严格匹配

http://www.lryc.cn/news/574213.html

相关文章:

  • uniapp+vue3做小程序,获取容器高度
  • 世赛背景下,高职物联网应用开发赛项实训解决方案
  • 2025年小程序地图打车的5大技术革新:实时路况预测与智能调度升级
  • 【Docker基础】Docker容器管理:docker pause详解
  • 【文件】Linux 内核优化实战 - fs.inotify.max_user_watches
  • 用DeepSeek完成实际生产编程完整项目
  • 树莓派超全系列教程文档--(66)rpicam-apps可用选项介绍之视频选项
  • [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | AI 驱动工具在软件质量保证中的革新:挑战与未来之路
  • 物联网的全球布局与未来趋势
  • 【Golang玩转MCP】-实现一个加减乘除MCP服务
  • 1 Studying《Systems.Performance》7-13
  • 数据赋能(313)——合作共享——跨界融合
  • Modbus TCP转Profibus DP网关与JF - 600MT称重变送器在STEP 7快速配置
  • 计算机操作系统(十六)进程同步
  • DMDRS部署实施手册(ORACLE=》DM)
  • Long类型返回给前端精度丢失问题(解决方案)
  • AWS S3服务器访问日志启用
  • RAG实战基础篇/windows电脑快速部署qwen3:14B
  • Python Arrow 库详解:更智能的日期时间处理
  • 制造业B端页面个性化设计案例:生产流程监控的专属布局打造
  • 探秘 Java 安全利器 ——JVMTI
  • 揭开 Git 裸仓库的神秘面纱:`git clone --mirror` 详解与使用指南
  • idea 报错:java: 非法字符: ‘\ufeff‘
  • Node.js特训专栏-实战进阶:7.Express模板引擎选型与使用
  • 大数据时代UI前端的变革:从静态展示到动态交互
  • 数字孪生:为UI前端设计带来沉浸式交互新体验
  • 【机器学习深度学习】偏置项(Bias)概念
  • 常用终端命令(Linux/macOS/bash 通用)分类速查表
  • Elasticsearch 如果保证读写一致
  • Milvus【工具 01】milvus_cli和可视化工具attu安装使用