一种高考志愿院校选择算法的制作方法

本发明涉及教育领域中的一种高考志愿院校选择算法。
背景技术：
：目前，为高考志愿填报提供辅助的书籍及软件，在院校选择方面，提供报考相关数据的查询功能，如查看各院校专业历年的录取最低分/名次、最高分/名次、平均分/名次，院校和专业的全国排名等；在专业选择方面，使用霍兰德测试、MBTI测试等职业性格测试方法。使用这些工具进行院校选择有以下不足：1、对于高分段考生，录取分数/名次范围与自己有交集的院校较少，还比较容易锁定目标，而对于中低分段考生，录取分数/名次范围与自己有交集的院校常常有几百所，考生很难从中锁定目标。2、大学在某省的招生专业(特别是省外院校)仅是其全部开设专业中的一小部分，故招生专业的办学实力与大学综合排名未必一致。而逐一了解这些专业的排名再做综合判断工作量太大，无法人工完成；3、一般只能将各院校的报考风险、招生专业办学实力及是否适合自己等因素分别进行比较，而无法将这些因素综合成单一指标对各院校进行比较。4、职业性格测试的发明目的为职业选择，而职业与专业并非一一对应关系，且性格测试容易受心态和情绪的影响，一致性差。技术实现要素：本发明为解决现有高考志愿填报工具无法综合考虑各院校报考风险、招生专业办学实力及是否适合自己等因素，并将其转化成单一指标进行比较和筛选的问题，提供一种高考志愿院校选择算法。一种高考志愿院校选择算法，该算法由以下步骤实现：步骤一、建立专业排名数据库，数据库中应包含当年在该省招生的所有院校所有专业的全国排名，并根据排名获得每个院校u专业m的办学实力评分MURSum；步骤二、对考生进行专业匹配度测评，获得考生与各个专业m的匹配度评分MSMSm，将匹配度评分作为选择专业依据；步骤三、根据院校u在考生所在省份历年的录取数据计算该院校各专业m与考生当年高考成绩的契合度评分UMSMSum，表示该院校专业历年录取名次与该考生今年高考名次的接近程度；步骤四、从招生计划中查得院校u共有n个招生专业，其专业ID分别为MIDu1…MIDun；根据步骤一获得的院校u各专业m(m∈[MIDu1,MIDun])的办学实力评分MURSum，步骤二获得的考生与各专业m匹配度评分MSMSm和步骤三获得的考生与院校u各专业m的成绩契合度评分UMSMSum，获得院校u对考生的推荐度评分URSu；所述院校u对考生的推荐度评分URSu的计算公式为：本发明的有益效果：使用该算法对学校进行评价时，录取成绩与考生成绩接近、招生专业比较适合考生、招生专业办学实力较强的院校，会获得更高的院校推荐度评分。该算法可帮助考生从上百所可选高校中，快速筛选出最适合考生报考的院校，并能对其进行推荐度排序。附图说明图1为本发明所述的一种高考志愿院校选择算法的流程图；图2为本发明所述的一种高考志愿院校选择算法中专业选择算法流程图。具体实施方式具体实施方式一、结合图1和图2说明本实施方式，一种高考志愿院校选择算法，该算法涉及到以下几个主要变量，使用其英文的首字母作为变量名。院校专业办学实力评分：UniversityMajorRankScoreMURS，专业-考生匹配度评分：MajorStudentMatchingScoreMSMS，院校专业-考生成绩契合度评分：UniversityMajorStudentMatchingScoreUMSMS，院校推荐度评分：UniversityRecommendationScoreURS，课程知识点总数：CourseKnowledgePointNumberCKPN，科目相关知识点数：SubjectKnowledgePointNumberSKPN；课程-科目依赖度：CourseSubjectDependenceCSD，专业-科目依赖度：MajorSubjectDependenceMSD，单科平均校排名：SubjectRankSR，专业开设院校数：MajorUniversityNumberMUN，专业大学排名：MajorUniversityRankMUR，录取最低名次：AdmissionRankLowARL，历年加权平均录取最低名次：HistoricalAdmissionRankLow，录取平均名次：AdmissionRankAverage，历年加权平均录取平均名次：HistoricalAdmissionRankAverage，单科校排名：SubjectSchoolRankSSR，考生省名次：StudentProvinceRank。具体由以下步骤实现：一、首先建立一个储存各专业大学排名的数据库。例如某院校u的招生专业m的全国排名为MURum，该专业全国开设院校数为MUNm，则该院校专业的办学实力评分为：表1为外交学专业的开设大学排名和办学实力评分：表1排名院校办学实力评分1外交学院12北京大学0.8753中国人民大学0.754北京外国语大学0.6255河南师范大学0.56广东外语外贸大学0.3757吉林大学0.258西安外国语大学0.125二、采用专业匹配度测评算法，得到专业匹配度评分MSMSm，考生可以自行根据对专业的喜好程度，调整专业匹配度评分。所述专业匹配度评分的过程为：(a)、首先建立一个储存中国大学开设的所有课程对高中所学各科目基础知识依赖程度的大学课程-高中科目依赖度数据库。每一门大学课程对高中9个科有九个依赖度系数CSDc1-CSDc9(下标中的c为大学课程，1-9为高中科目)，分别代表这门大学课程中的授课内容中以高中阶段九个科目(数语外理化生政史地，将来可在高中校方配合下，在九个科目之外扩展出“动手能力”、“审美能力”、“计算机能力”等更多评价维度)为基础的知识点所占的比例。例如某大学课程c共有CKPNc个主要知识点，其中以高中九个科目为基础的知识点数分别为SKPNc1-SKPNc9，则该大学课程c对高中各个科目的课程-科目依赖度分别为：表2为得到的大学课程-高中科目依赖度数据库：表2课程名称数学语文英语物理化学生物政治历史地理各科目总计微积分11大学物理11安全工程0.10.10.30.40.11比较政治学0.20.10.40.20.11(b)、某专业m的培养计划中有p门课程，其中每一门课程c的“课程-科目依赖度”CSDc1-CSDc9可以在前文所述“大学课程数据库”中查到。在m专业培养计划中课程c的学分为Gmc，则考虑培养计划中的所有课程，专业m对科目s的“专业-科目依赖度”为从而得到专业m对高中各科目的专业-科目依赖度MSDm1-MSDm9。表3为法学专业开设的专业课列表、每门课程的学分及课程-科目依赖度系数。最下面一行为按以上算法计算出的法学专业对九个科目的专业-科目依赖度系数。表3课程名称学分数学语文英语物理化学生物政治历史地理各科目总计法理学40.40.40.21宪法学30.30.30.41中国法制史20.10.30.61行政法与行政诉讼法40.20.81民法70.20.81民事诉讼法30.20.81刑法60.20.81刑事诉讼法30.20.81商法20.20.81知识产权法20.20.81经济法30.20.81国际公法30.10.10.60.10.11国际私法30.10.10.60.10.11国际经济法30.10.10.60.10.11环境法20.10.10.30.20.31总学分509.81.133.14.51.550专业-科目依赖度系数00.20.020000.660.090.031使用同样的方法，可以得到表4中所有专业的专业-科目依赖度库。专业-科目依赖度体现了大学专业与高中科目所需学习能力的相关程度，可以由高中各科目的学习效果推算出选择不同大学专业的学习效果，是将大学教育与高中教育建立联系的重要纽带。表4专业名称数学语文英语物理化学生物政治历史地理各科目总计法学00.1960.0220000.6620.090.031经济学0.6000000.280.10.021工商管理0.30.30.10000.3001市场营销0.30.300000.4001(c)、将考生高中阶段历次考试的平均单科校排名换算成百分制得分SSR1-SSR9(第一名100分，最后一名0分，中间名次的排名分按比例递减)。由此计算专业m和考生的匹配度得分为例如，考生所在年级有1400人，其各科目年级排名及各科排名转化成的得分如表5所示，法学专业与该考生的匹配度得分为54.5。用该方法计算专业库中所有专业与考生的匹配度得分MSMSm，得分越高越推荐度越高。表5数学语文英语物理化学生物政治历史地理总计法学专业-科目依赖度00.1960.0220000.6620.090.031学生各科目校排名3043584071963304417714083501400各科排名转化得分78.374.470.98676.468.544.970.975各科匹配度得分014.581.5600029.726.3812.2554.5采用本实施方式所述的算法统计了全国500多个本科专业和800多个专科专业的专业-科目依赖度，建立了中国高校专业的专业-科目依赖度库，并以此为基础为高中生推荐进入大学应该选择的专业。三、设院校U的专业m过去5年在本省有招生记录，查得其历年录取的最低省名次分别为ARLumy(y＝1…5，数字越大年份越远)，历年所属科类(文史类、理工类)总人数为TNy。则其历年平均最低录取“比例省名次”定义为：同理可查得历年录取的平均省名次分别为ARAumy，则其历年平均录取“比例省名次”定义为：将考生当年省名次SPRx’换算成和前面一样的“比例名次”：SPRx＝SPRx’/TN0其中TN0为当年考生所述科类的考生总数，则该院校专业与该考生的成绩契合度评分UMSMSumx的定义为：即考生省名次与院校专业历年平均录取平均省名次越接近，则认为成绩契合度越高；但当考生省名次低于院校专业历年平均录取最低省名次，说明考生考上该专业的可能性很低，则将成绩契合度评分进行3次方(可以在使用中根据效果调整乘方的阶次)以降低契合度评分。四、假设院校u当年有n个招生专业，其专业ID分别为MIDu1…MIDun。得到每个招生专业的办学实力评分MURSum，专业匹配度评分MSMSm、成绩契合度评分UMSMSum之后，将该院校所有专业的这三个评分进行加权乘积并做平均，体现该院校整体上适合考生报考的程度：其中w1、w2、w3分别为办学实力、专业匹配度、成绩契合度在算法中所占权重，也即考生对这三方面的重视程度。当前第1页1 2 3