“双分差法”助你选校 高考志愿填报有诀窍

http://www.sina.com.cn 2007年05月25日 08:56   四川在线-华西都市报

  对广大高考考生来说,填报志愿和高考一样都是人生中最重要的一步。填报志愿科学、合理,就能够被与自己考分相对应的理想高校录取;如果志愿填报不当,即使自己的分数超过录取分数线,也有可能高分低就,甚至落榜。

  记者获悉,有关教育专家经过对多所院校历年录取情况的研究后发现,虽然各年度的录取分数可能会发生较大变化,但使用三年“平均分差”可以大致测算出各院校当年的录取分数;同时根据各院校三年或多年的“最低分差”的变化情况分析当年录取分数的趋势并对测算分进行修订,达到更准确的效果。这种使用“最低分差”进行定量分析与使用“平均分差”定量计算相结合预测院校录取分数的方法就是“双分差”法。

  双分差法的概念

  “最低分差”:是各院校录取最低分与同批次录取控制线的分差,是当年考生被录取的最低分数要求。

  “平均分差”:是各院校录取考生的平均分数与同批次录取控制线的分差。反映的是院校平均录取成绩高出同批控制线的总水平。例如北京语言大学某年在某省录取最低分是582分,录取平均分数是600分,当年该省的重点控制线是530分,则北京语言大学当年在该省的录取“最低分差”是52分,“平均分差”是70分。

  每一年各个院校在录取当地都有录取最低分与平均分,与同批次省控线相比较就会形成“最低分差”和“平均分差”。所谓“双分差”法就是以各批控制线为基准,以高校在录取当地形成的三年“平均分差”的平均值为参照分数,定量测算各院校当年的录取分数,同时通过研究多年(最少三年)“最低分差”情况,对各院校当年录取分数的变化趋势进行定性分析判断,从而锁定目标院校。以预测某重点大学2006年在某省录取分为例:该校近三年在该省的录取“平均分差”平均值为102分,如果预计2006年该省一本控制

分数线550分,那么可预测2006年该校的录取分约为652分;再看该校近三年的“最低分差”分别为70、70、74,不难看出,该校近三年在该省的
录取分数线
比较稳定,略有上升,综合“平均分差”预测结果,我们可以预测该校2006年在该省的录取分在655分左右。

  双分差法填志愿

  对于考后看分填志愿,考生使用“双分差”法填报高考志愿主要有三个步骤。

  第一步,定量计算各个院校录取分差。按照本文前面介绍的计算方法,分别计算各个院校三年“平均分差”,然后求出平均数,根据结果进行排序。

  第二步,使用几年“最低分差”定性分析预测各院校录取分走势,从而修正“平均分差”。根据教育专家的研究和观察,各院校的“分差”线走势不外乎三种情况,一是“平稳型”的走势。比如2003、2004、2005年北京某大学在某省的录取分差分别为52、50、52,武汉某大学的录取分差分别是26、26、28,就属于“平稳型”走势,对这类平稳走势的院校,我们完全可以使用三年“平均方差”的平均值筛选目标院校;二是“上升型”走势。比如哈尔滨某大学近三年在某省的录取分差分别是48、54、59,华南某大学近三年在某省的录取分差分别是10、29、47,上升趋势明显,对这类院校进行预测时一定要留有余地;三是“下降型”趋势。比如,大连某大学近三年在某省的录取分差分别是52、32、28,山东某大学近年在某省的录取分差分别是57、40、22都属于下降趋势,对于录取分出现下降趋势的院校,我们一定要仔细分析这些院校分数下降的原因,是否因为以前年度录取分较高,考生避高就低。如果是这种情况,其他人也会注意到,那么,报考的人多了,录取分可能就高了;四是“跳跃式”趋势,这是各院校表现最多的一种趋势,如杭州某大学2000、2001、2002、2003、2004这五年在某省的“最低分差”分别是87、105、11、29、81,出现比较大的跳跃,对这类院校录取分的判断和预测是重点也是难点,可以说风险与机遇并存。如果单纯以三年“平均分差”的平均值计算,该校在该省的录取分应在610分以上,可是我们仔细分析几年的走势发现,该校2000年、2001年走高两年后,于2002年走低一年,2003年2004年又连续两年走高,那么我们判断2005年有可能又要走低,结果正如我们判断,该大学2005年录取分数高出省控线13分。因此,我们在预测各类院校当年的录取分数时,一定要把高校的数据读活、读懂、读出规律来,这样才能准确判断录取分的走势,提高录取成功率甚至达到低分高就的效果。

  第三步,比较分差,用自己考分超过某批控制线的分差与计算出的各个院校的“分差”相比较,超过的院校就都可考虑填报。判别公式:高考分数-省控制线分≥院校的“分差”。例如,如果自己考分是600分,省重点控制线是550分,那么自己超过重点控制线的分差就是50分,“分差”小于50分的院校就是初步筛选的目标。 (记者:姚章林 余媛媛)

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