原创 特工少女 2025-06-18 18:23 浙江
大庇天下寒士俱欢颜。
内容编辑丨特工少女
内容审核丨特工小猹
我当年高考是在疫情那年。城市封控，整个暑假都在家，志愿填报也只能靠一台电脑和几本书完成。我记得很清楚，那时候最常打开的两个东西：一本厚厚的《招生计划》，还有就是知乎。每天刷着答主们对于专业选择、院校对比的回答，一边拿着荧光笔对着招生计划圈圈画画。
如果高考是人生一道分水岭，志愿填报就是最重要的决策，而考生与家长手握的，只有几本书和一些道听途说的“经验之谈”：这个专业现在很火、那所学校将来好考公。
但这些判断很少基于系统性的对比，更多是基于某年的录取分数、他人建议，忽略了背后真正影响选择的变量：就业趋势、院校波动、城市机会成本等。
近年来，一些平台开始引入 AI，试图解决填报中的复杂信息处理问题。表面上看，这是一种技术升级，但大多数 AI 推荐系统并未建立起真实数据到个体判断的有效通道。它们往往直接让大模型给出推荐，得到的大部分是“常识”，少部分是“幻觉”，还有一部分来自较为陈旧的知识文本的推荐结果。
更根本的问题是：这些工具没有对准真正复杂的问题。考生真正想问的，往往不是“哪个专业能录取”，而是“以我的分数，能进到哪所学校的这个专业，它的就业前景具体如何”。而要回答这个问题，不仅要掌握高考录取数据，还需理解城市劳动力供需、专业能力溢价、考生未来规划等等。只有将这些异构数据合理建模，才能构成真正具备解释力与推荐力的系统。
因此，在信息分散、渠道不透明、时间紧张的现实条件下，许多考生和家长往往容易“病急乱投医”——轻信网络上的只言片语、身边人的推荐、对 AI 工具的盲目信任等等。
知乎答主 chenqin 在这十年，在高考和求学相关话题下陆续回答了非常多真诚的优质回答。面对高考志愿填报中种种信息不对称的问题，他又尝试用他多年积累的数据和 AI 重新定义高考志愿推荐，解决传统高考志愿推荐系统中存在的各种缺陷。
他制作了「高考数据通」小程序，提供了一个更科学更普惠的志愿推荐，无偿分享给考生和家长。
chenqin 文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1914644862600479955
「高考数据通」不是一般的“输入分数推荐专业”工具，而是一套基于真实数据与 AI 推理构建的志愿分析系统。考生只需输入生源地、科类和预估分数，系统便能生成一份结构化的专业列表，并支持 AI 辅助决策排序。
「高考数据通」构建了一个高度数据驱动的预测与解释体系：
首先，结合了 WLR、EWMA与 ARIMA 模型，对每个专业在不同年份的录取线和排位趋势进行拟合与趋势预判。
其次，系统纳入了 CCSS（中国大学生学习与发展追踪调查）数据，将高考分数百分位与工资百分位之间的转化率建模，并映射到不同城市、学校、专业的人才市场对标工资。
再通过超 10 亿条劳动力需求数据，提取各地各专业对应的经验要求、学历门槛、公务员岗位适配度、求人倍率等，就业“结构变量”维度。
最终，点击“AI 查询”后，模型会根据，这套系统可根据考生的来源地、成绩、专业偏好，生成一份志愿推荐报告。
报告不仅提供哪些专业可能录取，还包含：对应专业未来几年在目标城市的就业形势、工资区间预测、考研/工作分析、公考适配度评分等信息，并对每个志愿给出详细、可解释的推荐理由。
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