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高考志愿“雷區(qū)”揭秘:分數(shù)線的三大致命誤區(qū)

2016-01-11 14:32:10新浪教育文章作者:薛耀康

  核心提示:

  巧妙避開雷區(qū),科學智慧填報,選最適合自己的院校,學自己最心儀的專業(yè)。

  志愿填報“雷區(qū)”解讀

  因為報考信息的不對稱,志愿填報中考生和家長對招生政策、招生章程、院校與專業(yè)的錄取游戲規(guī)劃、分數(shù)使用技巧、專業(yè)內(nèi)涵的了解、高校變名等方面缺少經(jīng)驗和對策,容易走入填報的雷區(qū)、盲區(qū)與誤區(qū),致使報考失利,影響孩子未來的發(fā)展前程!因此,將志愿填報中的“雷區(qū)”全部羅列出來,一是提醒廣大考生家長對政策誤區(qū)予以警惕,巧妙規(guī)避;二是對人為因素形成的失誤要高度重視,理智分析,科學填報!

  志愿填報“雷區(qū)”揭秘:分數(shù)線的3大誤區(qū)與對策

  分,分,分,考生的命根,分數(shù)線就是學生的生命線,高考錄取排序中一分一檔的事實,印證了正確理解與準確掌握往年每所院校的錄取分數(shù),是合理選擇、科學填報的重要基石。在志愿填報中不少考生與家長不了解使用分數(shù)線的技巧與方法,僅僅停留在表面上就分論分,依分數(shù)選院校,挑專業(yè),忽視了分數(shù)線背后隱藏的雷區(qū)與盲區(qū),結(jié)果高分低報或低分高報或高分落榜,讓孩子十二年的苦讀換來的分數(shù)付之東流。分數(shù)線的3大盲目主要有:

  雷區(qū)1:輕視招生“大小年”,不能隨機應變

  1.什么是招生“大小年”


  招生“大小年”就是某個院校不同年份的報考人數(shù)很不穩(wěn)定,起伏很大,導致錄取分數(shù)忽高忽低,走勢無常。 如北京航空航天大學,2012年報考的人很多,錄取分數(shù)線被抬得高;到2013年,不少考生看到北航上一年分數(shù)線偏高而不敢填報,其分數(shù)線也就隨之下降。其結(jié)果是,北航報考人數(shù)和錄取分數(shù)線在不同年份起伏很大,于是就形成了高校招生中的“大小年”。2014年的考生看到2013年的錄取分數(shù)不高,可能報考的人又多起來,分數(shù)線自然又會升高,如此循環(huán)往復。

  2.形成的原因

  “大小年”形成的原因主要是考生迷信上一年各高校錄取分數(shù)線所造成的。參考“大年”和“小年”其實對考生填報志愿有一定的幫助。一般而言“大年”“小年”是相隔一年或兩年交替出現(xiàn)的,但并不絕對的,只能作為一種填報志愿的參考。導致高招出現(xiàn)“大小年”現(xiàn)象的原因,除了受上一年該校錄取分數(shù)線的影響以外,同時也與該校當年招生計劃投放數(shù)量、招生宣傳力度、幾十萬考生的志愿填報情況等多方面因素有關(guān)。如2013年同濟大學在山西的招生宣傳力度就很大,招生組到山西省的山西大學附中、太原五中、省實驗中學、康杰中學、臨汾一中等多所名校與考生進行面對面的交流與溝通,結(jié)果很多優(yōu)質(zhì)生源報考了同濟,該校當年的分數(shù)線被抬得很高。所以,考生要避免遭遇“志愿扎堆”風險,單憑簡單依靠尋找所謂“大小年”規(guī)律作為志愿填報依據(jù),是遠遠不夠的,必須綜合分析,全面考量。

  3.特征

  出現(xiàn)“大小年”的學校是高分段考生追逐的“三熱”院校,如熱門地區(qū)、熱門院校、熱門專業(yè)的北上廣深(北京上海廣州深圳)以及經(jīng)濟發(fā)達的沿海地區(qū)的高校。從近幾年考生志愿填報情況可以看出,越是處于熱門地區(qū),招生計劃數(shù)越少的高校就越容易出現(xiàn)“大小年”現(xiàn)象,如北京、上海、天津、武漢等名校較為集中的區(qū)域最為明顯。不是每所學校都會有“大小年”現(xiàn)象,同一所髙校在某省市可能有“大小年”,但在另一些省市就未必有這種現(xiàn)象。像北大、清華等名校每年報考的人很多,錄取分也最高,一般就不存在大小年現(xiàn)象。

  4.識別方法

  (1)最明顯的標志就是觀察高校的錄取分差(錄取分數(shù)與控制線之差),錄取分差大說明是“大年”,錄取分差小則說明是“小年”,從他的連續(xù)幾年的錄取分數(shù)對比中便可看出來;(2)通常情況下,看“大小年”還要關(guān)注錄取比例,例如某高校理科第一批次,2009年的上線一志愿錄取比率1. 51,是“大年”;2010年就有可能下降到0.75,成為“小年”;(3)從報考情況上來分析,報的人多說明是“大年”,報的人少則是“小年”。據(jù)報道,2006年四川省報考北京郵電大學的人很多,該校在四川的錄取分比其他同層次高校的錄取分高出許多,這對下一年四川報考該校的考生人數(shù)就產(chǎn)生了影響。

  5.注意事項

  “大小年”現(xiàn)象雖然客觀存在,但只能視作是一種人為造成的現(xiàn)象,報考時對高校有無“大小年”應予關(guān)注,但不能機械照搬、套用公式。比如,如果某校“大小年”現(xiàn)象明顯,2008年恰遇“大年”, 2009年報考的人數(shù)可能會少些;相反若上一年是“小年”,今年可能就會是“大年……但若這樣想的人多了,可能反其道而行之,填報志愿與打戰(zhàn)布局一樣,需要理智決策、科學選報。另外,對于一些院校上一年新開設(shè)的專業(yè),如果在當年的錄取比率都小于1,那么來年報名人數(shù)很可能會大幅度上升。對高校新開設(shè)的專業(yè),也有可能因為報考人數(shù)不多而遇到“小年”,考生以些作為填報的參考依據(jù)時要合理利用。

  6.化解對策

  比較科學的方法是針對高校近三年錄取比例的變化趨勢,參考使用院校連續(xù)三年錄取的平均分,可以有效地避免志愿扎堆的情況。

  “雷區(qū)”2:參考最低分數(shù)線,誤踩地雷全不知

  1.為什么不能參考最低分數(shù)線


  原因一,專業(yè)錄取辦法暗藏陷阱。目前實行專業(yè)錄取分數(shù)優(yōu)先的高校有:中國科學院大學、北京理工大學、中國農(nóng)業(yè)大學、北京工業(yè)大學、南開大學、天津大學、大連理工大學、哈爾濱工業(yè)大學、華東理工大學、浙江大學、中國科學技術(shù)大學、武漢大學、華中科學大學、湖南大學、華南理工大學、西安交通大學、西北工業(yè)大學等院校,這種完全憑分數(shù)定勝負的錄取辦法,就是淘汰低分數(shù)段的學生。如果你參考往年高校錄取分數(shù)時看的是最低分,則很可能被落選。因為最低錄取分往往就是最后一名被錄取考生的分數(shù),有時同一所學校的最低(冷門)與最高(熱門)專業(yè)間的分數(shù)相差是很大的,有時兩者相差的分數(shù)至少在幾十分甚至達到上百分以上!如“211工程”的廣州中醫(yī)學大學,2014年一本理工類在山西錄取最高分為644分,最低分為589分,相差55分。

  化解對策:參考所選報院校往年高校的錄取平均分。

  原因二,分數(shù)“斷尾”情況有陷阱。例如北京大學醫(yī)學部,2015年一本理工類在山西省共錄取24人,最高分660分,最低分563分,在621分到564分之間錄取人數(shù)為“0”,相當于在621-563之間只錄取了2個人考生。這時就不能再簡單地以最低分數(shù)線作為報考依據(jù),而要以660-622分這個分數(shù)段錄取總?cè)藬?shù)的平均分,作為參考值才是最科學合理的選擇。如果2016年你報考北大醫(yī)學部以最低錄取分數(shù)線563做參考值,就會誤踩分數(shù)“斷尾”的“雷區(qū)”。實際錄取過程中,有不少院校最低錄取分數(shù)線都存在這種“斷尾”現(xiàn)象,甚至在錄取批次最低控制線以下還有被錄取的考生,一般是一些特長生、三好學生、少數(shù)民族考生等政策性照顧錄。换蚴怯捎趯W校計劃招生人數(shù)多,而報考的人數(shù)相對較少,學校實行了降分錄取。尤其自主招生錄取的高校大都存在降分錄取的情況。

  化解對策:去掉“斷尾”分數(shù)段內(nèi)有錄取考生的分數(shù),以有效分數(shù)區(qū)間內(nèi)所有考生的平均分為參考值。

  “雷區(qū)”3:忽視冷熱懸殊,簡單參考最低分

  1.原因:以最低標準的分數(shù)去填報較高目標的專業(yè)難免會“誤入歧途”


  從各院校的錄取情況來看,院校最低錄取分數(shù)線與各專業(yè)分數(shù)線之間存在很大差距,這種差距是由各專業(yè)之間的冷熱不同造成的。如果你選擇學校時參考了以往的最低錄取分數(shù)線, 而填報的是這所學校中的熱門專業(yè),那么這無形中就形成了一個矛盾:分數(shù)參照坐標是最低的,爭取實現(xiàn)的目標又是最高的,以最低標準的分數(shù)去填報較高目標的專業(yè)難免會“誤入歧途”。如2013年華南理工大學在山西省一本理工類錄取中,該校的強勢專業(yè)“輕化工程”錄取分數(shù)為582分,而冷門專業(yè)“信息顯示與光電工程”錄取分為559分,兩者相差23分。

  2.化解對策
  查閱所選報院校近三年來分專業(yè)錄取分數(shù)線,參考學校錄取分數(shù)線,看憑自己的分數(shù)和實力能不能達到,再一個專業(yè)一個專業(yè)的分析比較,根據(jù)自己的考分看選擇目標院校的哪些專業(yè)最合適! 

[標簽:志愿填報 誤區(qū)]

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