中国高考

摘要： 《中国高考评价体系》的“四层”(核心价值、学科素养、关键能力、必备知识)“四翼”(基础性、综合性、应用性、创新性)理论一经提出,高中学校一线教师无不开始深入对标各科教学方法、教学方式、教学策略,而对于语文教学,尤其是高质量的阅读教学,无疑提出了更高的要求,笔者结合对《中国古代语文教育史》的研读发现,“圈点批注”是深度阅读的正途。

摘要： 高考复读现象在中国非常普遍,每年平均有10％-20％的高考学生选择复读.然而现有文献里缺少对高考复读的严格定量研究.本文使用来自宁夏的高考数据,发现理科、男性、农村、高考总分较低的学生更倾向于选择复读;高考复读收益具有异质性,高分学生复读不易有效.我们利用高考录取批次线的外生条件,采用断点回归设计估计高考复读的因果效果,发现二本线下学生更倾向于选择复读,且能取得积极效果.我们的实证发现与来自一线教师的观察是一致的.本文对高考复读的文献、个人决策以及政策讨论都提供了一定参考.

摘要： 阅读和写作能力是学生非常重要的能力之一,它要求学生能迅速整合与应用不同材料,根据文内实例做出分析概括,揣摩作者用意,延伸思路并由证据合理推导出结论,并能准确合理地表达自己的观点.培养阅读和写作对学生的语言能力和逻辑思考能力都有很大的提升,因此也成为中外语文教学和考察的共同目标.本文在信息收集整理的基础上,比较分析了美国高考(SAT)和中国高考的语文部分.

摘要： 2017年2月23日下午,贝勒比斯学院（Bellerbys College）预科与杜伦大学兰卡斯特大学联合录取发布会暨英国大使馆文化教育处（British Council）联合讲座在北京光明日报大楼成功举行,吸引了众多教育界人士、学生家长和多家媒体的关注和参与。

摘要： 以中俄高考试卷为切入点,以2016年中国高考语文II卷和2016年俄罗斯国家统一考试语文A卷为例,进行横向对比,表明双方高考的内容、题型、考查目的上有较大不同.特别是考查目的方面的不同,决定了在考查内容、重点、题型等方面的差异.

摘要： 6月初，中国高考之战如期打响。今年有“940万士兵”投入前线厮杀，他们俯身埋头爬字解题，绞尽脑汁填空涂格，如夜飞蛾扑向光亮，似剪叶蚁列队搬运……每个“士兵”后面都有一个家庭“后援助阵”，

摘要： 法国是热门的留学目的地国,很多留学生选择去法国留学。原因法国有较高的教学水平,签证政策宽松,费用相对平民化,那么法国留学申请流程是怎样的呢？又如何进行时间安排呢？下面为大家带来2016年法国留学申请流程,希望能给大家提供参考!一、参考高考分数在此之前,有很多成绩不理想的高中毕业生因盲目地选择赴法国留学,导致有相当数量的学生一直在法国的语言学校混迹,虽花费了巨额学费却无法进入正规专业学校学习。这使得使馆方面考虑对高中毕业生（尤其是高考成绩不理想者）赴法国留学申请门槛予以提高。

摘要： 0引言很多教育专家和一线教师都持有这样的观点:我国目前的高考已经成为我国基础教育发展的瓶颈。除此之外,随着中国经济的发展,大众化教育的实现。人们日益增长的教育需求和不断提高的教育期望和我国目前的的教育发展速度之间形成许多矛盾。最终这些矛盾都把矛头指向中国的高考。高考改革是一种必然趋势,因为不管是专家,政府部门还是普通民众都意识到高考存在着形式单一,内容过于局限等问题。可是争论不在于高考要不要改,而是怎么改的问题?目前的

摘要： 学科素养是学科课程的立足之本，学科课程改革促进考试革新，而考试改革反过来又进一步推进教育改革的深化，所有这一切都呼唤中学历史课堂的改变。然而，纵观我们当今的高中历史课堂，教学目标的唯一性、教学手段的单调性、教学形式的呆板性、教学内容的乏味性、疲惫学生的应付性、执教老师的无趣性，根本无法适应新高考两个“有利”的需要，我们急需改变当今高三历史课堂的教学现状，在高中历史课堂中呈现历史学科素养。

摘要： 本发明提出一种获取高考志愿填报依据的方法和系统，利用各省份文理科的每个分数对应的高考全省排名计算每个分数对应的平安点，并根据每个分数与其相邻分数的平安点差值获取每个分数对应的一分点差，根据每个分数对应的平安点和一分点差形成各省份文理科的分数比对表指导考生进行高考志愿填报，提出了一种获取高考志愿填报依据的方法和系统，获取考生高考分数的对应平安点和一分点差设置每一录取批次中各志愿项的平安点，计算各批次各高校录取分数的对应平安点平均值形成志愿填报模板，分批次地根据志愿项平安点从志愿填报模板中进行选择完成高考志愿填报。本发明具有适用范围广、效率高、精度高、灵活性高的特点。

摘要： 一种高考志愿填报系统，属于志愿填报技术领域，用以解决现有的高考志愿填报方法不能准确地根据考生的需求为其推荐合适的院校和专业的问题。本发明系统包括管理员端和用户端，用户端包括智能推荐模块和模拟填报模块；其中，智能推荐模块包括兴趣测试子模块和推荐子模块，推荐子模块用于结合用户兴趣偏好和输入信息进行智能推荐；模拟填报模块用于根据输入信息进行高考志愿模拟填报，分析生成高考志愿填报结果；进一步地，推荐子模块中利用基于用户的协同过滤推荐和基于约束的过滤推荐的混合算法实现对用户准确的志愿推荐，并利用正态分布预测算法预测被院校专业录取的概率。本发明适用于高考志愿填报时根据用户需求为其推荐合适的院校专业。

摘要： 本发明实施例公开一种基于大数据分析的高考志愿填报方法、装置、电子设备及存储介质，涉及大数据服务技术领域。为解决考生亏分和滑档的风险较高的问题而发明。所述基于大数据分析的高考志愿填报方法，包括：基于在所属考区内考生的历史高考成绩，对所述考生当年高考总成绩进行换算操作，得到换算后的当量高考总成绩；基于所述报考专业，获取具有所述报考专业的院校名录，以及所述院校名录中各院校上一年度所述报考专业的高考录取成绩；将所述院校名录中的各院校依据预定评价指标进行排序；接收在每档院校中的至少一个院校的选择操作，将选中的院校连同所述报考专业作为平行志愿自动填入志愿列表中。适用于填报高考志愿的应用场景。

摘要： 一种高考志愿填报方案质量的综合评价方法，构建高考志愿填报质量综合评价多指标体系；高考志愿填报质量综合评价等级的划分及各等级界限的确定；构建用于高考志愿质量综合评价的经典域物元、节域物元和待评物元；待评志愿各评价指标、各评价等级之间的关联度计算；待评志愿各评价指标之间的权重系数确定；待评志愿各评价等级的关联度求取；待评志愿质量指数的计算及评价等级的评定。本发明实现对高考志愿填报方案优劣性的客观、综合评价。

摘要： 一种基于Bayes估计高考录取概率发生率预测方法涉及概率计算技术领域，解决了现有方法计算的录取概率也是不准确的问题，该方法包括：步骤1、统计数据；步骤2、根据步骤1统计的结果计算当年分数相当于往年的等同分数获得等同分数序列；步骤3、根据等同分数序列建立等同分数序列的录取概率模型；步骤4、根据步骤3得到的录取概率模型，利用Bayes估计计算录取概率的发生率。本发明不仅对录取概率有所计算，还进一步计算了该录取概率发生的概率，提高录了取预测估计的准确度，解决了现有技术存在的不足和缺陷。

摘要： 本发明涉及教育技术领域，公开了一种基于大数据及人工智能的高考志愿辅助决策系统及方法，其包括大学生数据爬取、专业数据爬取、表结构确定、基础数据爬取、大学排行榜、专业排行榜以及野鸡大学库；所述后端设计以及前端设计均包括用户中心、大学信息服务、专业信息服务、基础数据服务、测评服务、推荐服务、分数以及位次分析、志愿表服务、政策与协议、支付/会员与分享以及消息推送；所述大学数据爬取包含大学基本信息、大学生就业信息、大学生专业信息、大学各年录取分数以及大学专业历年录取分数。本发明可提供多方位信息，从而提高高考志愿决策效率以及效果。

摘要： 本发明公开了一种高考专业推荐方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对高等教育的专业划分核心课程、非核心课程；分别从与核心课程相关的第一语料中提取第一关键词、从与非核心课程相关的第二语料中提取第二关键词；根据第二关键词将专业聚类至第一簇；在第一簇中，根据第一关键词与第二关键词将专业聚类至第二簇中；从与职业相关的第三语料中提取第三关键词；根据第三关键词查询职业归属的第一簇，作为候选簇；在候选簇中，根据第三关键词查询职业归属的第二簇，作为目标簇；在目标簇中，根据第一关键词、第二关键词与第三关键词计算职业与专业之间的相似度；在对用户执行职业的测评时，根据相似度为用户推荐专业。大大提高推荐专业的效率。

摘要： 本发明涉及一种高考志愿填报推荐方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括获取维基百科数据和考生输入的意向信息；利用爬虫技术获取历史招录信息；根据所述维基百科数据和所述历史招录信息训练词向量；根据所述词向量和所述意向信息进行相似度匹配，得到相似度；根据所述相似度确定高考志愿推荐结果。本发明能够提高对高考志愿推荐的准确性。

摘要： 一种基于单参数双边假设检验的高考录取概率验证方法属于概率检验技术领域，解决了录取概率得不到检验的问题。该方法包括如下步骤：步骤一：结合历史数据计算当年分数相当于往年的等同分数，获得等同分数序列；步骤二：根据步骤一求得所述等同分数序列，求其均值和标准差；经过批量处理数据，进一步得到录取概率函数模型；步骤三：对步骤二求得的所述录取概率函数模型做均值处理；步骤四：对步骤三均值处理后的录取概率函数模型做假设检验，验证其合理性，实现了基于单参数双边假设检验的高考录取概率验证方法。本发明通过找到准确的概率区间，再来检验录取概率的合理性，很大程度上减少了录取的风险。

摘要： 本发明公开了一种高考院校录取分数预测与志愿推荐的算法，包括以下步骤：S1：收集各高校录取信息以及不同省份的高考分数与位次信息。S2：将收集到的各所高校信息进行筛选，剔除无用数据。S3：对整理后的高校信息进行归一化处理，减小差异样本对数据产生的影响。S4：利用XGBoost对高校当年在该省的成绩进行回归预测，预测出该高校的录取分数。S5：根据考生提供的分数、意向省份等信息，推荐出适合的高校，并提出稳定、可冲、危险三个推荐范围内的高校。本发明通过分析历史上高校的高考录取成绩，预测当年高校的录取分数，并提供考生填报高考志愿的参考信息。