高校錄取分數預測聽上去比較難,其實知道了基本的方法后還是很簡單的。在這里就給考生和家長們介紹幾種最普通、最常用的方法。
排名換算成績法簡單叫排名法,也叫排位法。這里的“位”,指的是每年由考試院公布的普通類文理科一分一段位次表,每個考生在獲知自己的高考成績時,同時可以得知自己的成績在全省所處的位次,簡稱省排位。
在平行志愿填報模式下,各高校在各省的錄取分數出現扁平化的趨勢,在各省招生時高校的最低排位也日趨穩定,也正因此,往年的錄取排位數據參考價值越來越大。
注意事項
1.這種方法的前提是省考試院要公布考生一分一檔表,還有就是該省的招生計劃沒有太大的變化。因為平行志愿的施行,各高校錄取數據相對穩定,報考已經常態化,這種方法已經被廣大考生家長所接受。
2.有一點要注意的是在一些高考大省,由于中低分段的考生密集,同分考生全省少則幾百、多則上千,這種情況下使用排名法時建議考生同時參考用“分差法”所得出的分數。
3.另外如果某一年你所在的省份的整體招生計劃發生了劇烈變化,比如2016年是招60000名本科生,2017年是招80000名本科生,這種情況勢必會引起錄取位次的大幅變動,特別是排名比較靠后的大學變化幅度更大,這個時候就必須同時參照別的預估方法。
首先明確一點,不同年份的高考分數、錄取分數等不能直接進行橫向和縱向對比。你不能說去年復旦大學的錄取分數是650分,那今年的錄取分數就在650分左右。因為每年高考題難度不同,招生計劃數有變化,考生人數也有變化等,導致每年的省控線一年一個樣,也就導致了不同年份的高考分數沒有直接可比性。
那應該怎么樣呢?有一個辦法是用分差法去衡量,兩個年份的數據比較才有意義。
所謂分差,指的是高校某年的錄取分數減去省控線的值。例如,2016年復旦大學在某省的最低錄取分數是650分,該省的一批控制線是500分,那分數差就是650分-500分=150分。
注意事項
1.近些年各省份響應國家號召紛紛開始調整大學錄取批次,如果遇到近幾年你所在的省份在錄取批次上有大調整,一定要分清是用哪條線做參考。
2.另外即使沒有大規模調整錄取批次,你也要看看你所填報的大學在你們省份有沒有進行志愿批次上的調整,比如有的大學是從二本升到一本招生,有的大學是從專科升到本科招生。
3.分差法只能做粗略的估計,考生不能完全單憑分差法去預估一所大學的錄取分數。在運用分差法的同時必須與別的預估方法結合使用。
這種方法其實就是“排位法”的靈活應用,具體方法就是通過計算“某個大學某年的最低錄取位次”與“當年本批次最末尾考生的名次差距”,然后預估出該大學今年的錄取位次。用這個方法的原因是有時候某個省份某批次招生總人數可能會發生較大的變化,這個時候越靠后的大學錄取名次就會有越大幅度的變動。
比如某省份2016年的時候本科一批次一共招生70000人,A大學2016年的時候在該省的最低分錄取位次是67000名。但2017年的時候安排到本科一批次的招生計劃一共65000人,這個時候你總不能直接用“排位法”預估說該學校2017年的錄取位次在67000名吧?畢竟2017年一批次一共沒有那么多人。
這個時候比較合理的算法是用“倒用排位法”先計算2016年該校最低錄取位次后邊還有多少名考生在本科一批次線以上,即70000-67000=3000人,也就是根據2016年的情況可知該學校的最低錄取位次后邊還有3000多名學生。同樣的大致可知道2017年也大約會有3000多名的考生會排在該大學的后邊,就能預估出該校2017年錄取位次大致在65000-3000=62000名。
注意事項
這種方法的應用前提是該批次的大學總數沒有發生較大的變化,比如2016年有300所大學在第一批次招生,2017年也是有300所左右的大學在第一批次招生,那就可以運用該方法。如果是該批次的大學總數發生較大變化,那該方法不適用,比如2016年有300所大學在第一批次招生,但2017年卻有400多所甚至500多所大學在第一批次招生,那就不能運用該方法。
上邊提到的幾種方法相對比較直接比較好理解,下邊介紹的是一種稍微復雜一點的預估大學錄取最低分的方法叫“同比例法”,這種方法相對于上邊幾種方法誤差更能稍微小一些。
一般情況下,在某個省份投放招生計劃的本科大學總數不會有太大的變化,一個本科層次的大學在該省相鄰幾年的認可度也是不會有太大的變化的,那該大學在這個省所招收的學生水平也不會有太大起伏。
這就會出現一種情況:即“某本科大學在某一個省份的最低錄取位次考生”在該省“所有本科線以上的考生總人數”中所處的位置會相對穩定。
于是就有了這種“同比例法”的預估方法,具體計算方式為:
今年某大學的最低錄取位次≈(歷年某大學在該省最低錄取位次÷全省當年本科批次線以上總人數)×今年全省本科批次線以上總人數。