近日，各地高考分數線陸續公布，志愿填報成了考生和家長們的頭等大事，大數據填報高考志愿也火了起來。

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不少考生和家長反映，各類互聯網公司不斷推出的人工智能和大數據填報高考志愿的廣告，稱利用人工智能、大數據進行咨詢服務可提高、預測錄取概率。收費標準從數百元到上萬元不等。

科技日報記者上網檢索發現，各類大數據“報考指南”，實在令人眼花繚亂：

某款APP聲稱，填報功能是基于2631所統招院校大數據圖譜，和1310個教育部公布的標準專業大數據圖譜，為學生提供沖刺、穩妥、保底三檔院校。

某網站表示，采用大數據智能分析+一對一方案的高考志愿填報，可達到保底院校的錄取率接近100%。

某教育培訓機構宣布，其高考志愿填報APP調取了260萬2019年應屆畢業生樣本，涉及879個專業分析，可以指導“精準填報志愿”“一分不浪費”……

這些說法，靠譜嗎?

大數據僅供參考，不能依賴

眾所周知，大數據是近年的新興產業。對大數據的處理分析，正成為新一代新興技術融合應用的結點，是信息產業持續高速增長的引擎，對大數據的利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。

“但是，對于填報高考志愿來說，大數據只能僅供參考，千萬不能依賴!”在鄭州大數據中心從事專門研究的李梅向科技日報記者分析：

大數據填報高考志愿，某種程度上說，也是一種產品營銷措施。一般的產品營銷，借助大數據及相關技術，可針對不同行為特征的客戶進行針對性分析，甚至能從“將一個產品推薦給一些合適的客戶”到“一些合適的客戶推薦給一個客戶”，得以更聚焦客戶，進行個性化精準營銷。對用戶、需求、識別、體驗都能夠比較好地做到。

“但是，填報高考志愿，雙方都是一個動態的過程。”朱梅說，比如某大學某專業今年要在某省招收2名學生，以往3年招收的平均分是多少，大數據可以收集到;這些報考生的分數位次，大數據也可以統計出來……但是，報考生在報考時的心理因素，大數據怎么進行分析?“比如，某生認為，在這個位次的考生有100多人，即便自己的分數在前十來名，也不敢報。但如果大家都是這個心理，都沒有報，或者是高分者報了別的學校別的專業，結果分數低一些的反而錄取了。或者反過來，去沖一沖，也可能錄取，大家都是這樣的心理，錄取的概率又會是很小。在這個過程中，除非你的分數是前兩名。否則，一切都是不敢保證的。”

在河南享有很高威望的鄭州一中老校長朱丹也說，僅僅憑大數據分析，是不能完全判斷到底能否被錄取的，更不用說商家聲稱的***錄取了。這里有一個高考成績離散度的問題，如果離散度沒有打開，就會形成擠壓式，造成很多人滑檔。這正像大家都通過導航走向原來不擁堵的路線，結果這條路很快就一樣變得擁堵，院校報名也是一個道理。

兩位專家都認為，相對于傳統的志愿填報方式，借助大數據技術，更簡便、快捷一些，對考生有一定的參考價值。但教育部門每年都印發的高校往年錄取數據、公開解讀的填報志愿技巧等資料，也有同樣的參考價值。再加上考生密切關注院校錄取動態，會更準確、更實用。他們提醒，這還是基于一些大數據公司數據準確的基礎上，如果一些公司采集的數據不準確，那不僅無益，反而有害。

熱門專業和職業薪酬更不是大數據能夠決定的

“除了填報志愿，一些互聯網公司還聲稱用大數據和人工智能技術，分析了海量樣本，得出哪些專業熱門，哪些職業薪酬高，吸引學生都報這些專業。”朱丹說，這純粹是這些公司的掙錢手段，當下的熱門專業和職業薪酬，用大數據快捷地統計、分析出來，一點都不奇怪。但是，就算本科畢業參加工作，現在的熱門專業4年后還熱門嗎?現在的高薪職業4年后還高薪嗎?

專門從事發展戰略研究的河南省社科院院長谷建全研究員說，根據最近3年的國家重點發展領域，大數據、人工智能、現代服務業、新材料、物聯網等成為新熱點，各個高校也開設了相應的專業。統計表明，截至2019年3月，開設大數據專業的高校已達196所，開設人工智能專業的已達35所。今年是5G元年，最近一批又一批的高校爭相與華為合作，開設5G專業……

但是，谷建全說：“現在的熱，并不等于這些學生四五年畢業后還熱。甚至可能在畢業后變成冷門。另外一方面，因為熱門，現在報考的人多，畢業的時候，也可能供過于求，競爭激烈，是否能夠高薪酬，這些靠大數據分析是根本無法預測的。”

在采訪中，一些多年指導學生填報志愿的老師告訴記者，填報志愿，應參考的主要因素包括：考生分數、目標學校以往3年的分數線、位次、專業錄取規則、單科成績要求、身體條件、調檔比例等。其中的一些內容，可以參考往年的數據。但是，這些數據都是公開的，絕對沒必要去迷信那些所謂的“大數據填報指南”。