高考志愿填報有技巧 專家傳授"雙分差法"

面對著公布出來的密密麻麻的錄取數據，誰都會有“老虎吃天，無從下口”的感覺。填好了，可以化腐朽為神奇；填不好，即便超常發揮，也很有可能“辛辛苦苦十幾年，一夜回到解放前”。那么如何填報高考志愿，如何根據自己的考分選擇一所與自己考分相匹配的大學，既保證被錄取又不浪費分數呢？本章從認識招生錄取的體制、程序和錄取的各種數據入手，通過對錄取分數的形成、影響錄取分數的因素分析、使用歷年錄取分數的原則，分析介紹根據“雙分差”篩選目標高校的辦法。

 作者經過對多年來龐雜的高考錄取信息進行分析發現：雖然各高校各年度的錄取分數發生較大變化，但每一所高校每一年超過批次控制分數線的分數卻比較穩定，一般保持在一個相對穩定位置，即使波動也是有其規律性的，利用簡單的四則運算就可以大致預測出高校當年的錄取分數，從而使填報的高校與自己的高考分數相對應，既保證被錄取又不浪費分數。

“雙分差法”是什么？

在了解什么是“雙分差”法的概念之前，我們首先了解一些概念：

“最低分差”：是各院校錄取最低分與同批次錄取控制線的差值，因此也叫“線上分差”，是當年考生被錄取的最低分數要求。例如，北京語言大學2005年在遼寧省錄取最低分是582分，當年遼寧省的重點控制線是530分，則北京語言大學當年在遼寧省的錄取“最低分差”是582-530＝52分。

“平均分差”：是各院校錄取考生的平均分數與同批次錄取控制線的分差，因此也叫“線上均差”。反映的是院校平均錄取成績高出同批次控制分數線的總水平。例如，北京大學2005年在遼寧省錄取考生的平均分數是648分，當年遼寧省的重點控制線是530分，則北京大學2005年在遼寧省的錄取“平均分差”是648-530＝118分。

簡單地說，“雙分差”法就是以省控線為基準，以多年（至少三年）“平均分差”的均值為參照分數，定量測算目標學校當年的錄取分數，然后再根據高校多年（至少三年）“最低分差”的變化趨勢進行定性判斷，從而修正預測分數、篩選高校的方法。

如何利用“平均分差”均值測算高校錄取分數？

我們可以用一個簡單的公式來表述“平均分差”和高校錄取平均分之間的關系:

Y=C+ΣXn/n （n≥3）

Y：高校錄取平均分，X：平均分差，C：省控線。

下面我們就通過實例來解釋公式的使用方法。

以下是西安交通大學2003～2006年在湖南省的錄取信息（理科）：

可以看出，測算分數與實際分數只差一分。當然這樣的精確率屬于“小概率事件”，常見的情況是誤差達到10分左右，比如下面的兩個例子。

湘潭大學在吉林省的錄取信息（文科）

在這里，實際分數與預測分數的誤差是5分，屬于正常范圍內，也就是說，按照預測分數填報該校，就有七成以上的把握被錄取。

如果碰到特殊情況，誤差還會大一些，但是大多屬于正誤差，比如下面的例子。

北京外國語大學近幾年在浙江省的錄取信息（理科）

在這個例子當中，誤差達到了42分，確實有點離譜了。原因我們在后面說到“最低分差”的時候會詳細解釋。

慎用“平均分差法”

在上面的幾個例子當中，我們看到，單純按照“平均分差”均值來測算高校錄取分數，精確率確實無法保證。作者曾經對遼寧省的55所院校進行抽樣統計，發現測算分與實際錄取分相等的高校是1所，測算分超過高校實際錄取分10分以內的有10所，超過實際錄取分10～20分的有24所院校，超過30分以上的有17所。也就是說，按照“平均分差”均值來填報志愿，雖然勝算較大，但浪費了一定的分數，所以“性價比”不是最高的。這時就需要用“最低分差”對高校歷年錄取分數的走勢進行分析，修正“平均分差”得出的預測分數。

錄取分數的走勢可分為上升型、下降型、平穩型和跳躍型四種，下面我們就來逐個分析。

1.上升型走勢。比如，哈爾濱工業大學2003～2006年在遼寧省（理工）錄取的“最低分差”分別是48、54、59、80，上升趨勢明顯，如圖1。

對這類院校進行預測時要做好兩手準備：如果是招生宣傳或改名等因素引起的分數偏高，特別是錄取分數在連續幾年升高情況下，錄取分數多半會下降，套用經濟學的話來說，“虛假繁榮是不能長久維持的”；如果是因為院校實力強勁，考生報考踴躍引起分數居高不下的，那么在填報時就得悠著點，那是真老虎，不是紙老虎，考慮在預測分數上加些保底分吧。事實上，2007年該校理科錄取分數為600分，超過一本線81分，繼續保持上升勢頭。

2.下降型走勢。比如，山東大學近年在遼寧省的理工類錄取“最低分差”分別是57、40、22、0，屬于下降趨勢，如圖2。

對于錄取分出現下降趨勢的院校，我們得看清這些院校分數下降的原因，是高校實力下降了，還是因為以前年度“虛火太盛”造成的。如果是后一種情況，那么預測當年錄取分數時，就得顧及分數的回升，而且預測的“分差”還要超過最高年份的。大量的數據表明，這類高校下一年度的錄取分數出現強勁反彈的概率很大。2007年山東大學理科錄取分數達到590分，超過一本線71分，出現強勁的反彈趨勢，是歷年來錄取分數最高的一年。

3.平穩型走勢。比如，2003～2006年北京第二外國語學院在遼寧省的理科錄取“線上分差”分別為55、47、54、50，就屬于“平穩型”走勢。如圖3。

對這類平穩走勢的院校，我們完全可以參照“平均分”進行挑選。比如，按照我們介紹的預測方法，北京第二外國語學院（理科）的錄取分數應為：519+52＝571。事實上該校2007年理科的最低錄取分數為570分，低于我們的預測分數。

對于平穩型走勢的學校，有一種特殊情況必須引起高度重視，就是歷年“壓線”錄取的學校。這類學校之所以歷年“壓線”錄取，是因為這類學校或地處偏遠地區，或是農、林、礦等類型的學校，競爭力一般。但是這類學校對于那些分數剛剛夠線、以升學為先決條件的考生來講，無疑具有吸引力。考生選擇這類學校時，千萬要記住“看似安全的地方也許是最危險的地方”。例如，遼寧大學2003～2006年在遼寧二本文史類錄取的“最低分差”均為0分，結果2007年該校的文史類“最低分差”竟達23分，如圖4。

2007年南陽師范學院、遼寧師范大學等院校也出現了類似的情況

4.跳躍型走勢。比如，南京審計學院2003～2007年在遼寧（理工）錄取的“最低分差”分別為4、105、15、82、165分，出現較大的“跳越”。

這就是我們常說的“大小年”現象（這里的“小年”是指當年錄取的“最低分差”低于“最低分差均值”很多的情況，下同）。可以說這是一塊難啃的骨頭，比較難“下口”，但也并非完全沒有軟肋，在這里試舉一二，供參考。

其一，出現“大小年”現象的學校大多是“種子選手”。以遼寧省招生為例，從2003年到2007年有北京化工大學、北京理工大學、北京郵電大學、電子科技大學、東南大學、華東師范大學、華東政法大學、吉林大學、山東大學、四川大學、武漢大學、中南大學、湖南大學等多所重點高校出現過“小年”現象。

其二，處于熱點地區（北京、上海、南京、武漢等）的熱點高校，由于招生人數少，容易出現“大小年”現象。比如，北京信息工程學院、北京物資學院、上海海事大學、南京審計學院等，“大小年”現象非常明顯。

其三，最頂尖的大學一般不會出現“大小年”現象。比如說清華和北大，每年不知道有多少考生削尖了腦袋往里面擠，甚至還有不少人發下“非清華不上”“非北大不讀”的誓言，怎么能指望這些“巨無霸”陰溝里翻船呢？

其四，本省的高校一般不會“暴出冷門”。原因很簡單，招生數量大，生源也穩定。

其五，“大年”無規律可循。頭一年出現“大年”的高校并不意味著第二年就一定出現“小年”。“大年”可能出現1次，也可能連續出現多次。

其六，“小年”只會出現1次，不會連續兩年出現。

其實說穿了，對“大小年”現象進行預測就是有點類似于風險投資：看準了，有可能低分高錄，“大發一筆”；萬一不小心看走眼，那就很有可能高分落榜，欲哭無淚。就以我們前面提到的北京外國語大學為例，2006年該校的實際錄取平均分與預測分數的誤差達到了42分，很重要的原因就是該校2003、2004、2005三年在浙江省錄取的“最低分差”持續飚升，分別為4、37、82分，由于錄取分數連年走高，很多考生和家長就不敢報考，結果該校2006年的錄取分數（理）為574分，只在一本線上錄取，如圖8。

相反的情況是，重慶大學2003、2004、2005年在浙江省理工類錄取的“線上分差”分別為20、7、0分，很多人看到該校近幾年的錄取分數持續低迷，就紛紛報考，結果2006年該校錄取分數出現強勁反彈，“線上分差”達到32分，遠遠超過了近幾年的錄取水平，如圖9。

通過以上的分析我們看到，一所學校錄取分數的走勢其實背后反映的是考生填報的心理因素，這些因素不僅僅受以往年度錄取分數的影響，也受國家宏觀經濟政策等多種因素的影響，所以我們在預測各院校當年的錄取分數時，要掌握充分的信息，綜合各種因素進行分析。

小提示

“雙分差法”是建立在對自身成績的估計和對省控線的預測這個基礎上的，由于考生不可能百分之百地對以上兩個數據預測準確，因此在實際使用中，考生必須要留有余地，一方面在分數上要留有余地，另一方面在專業的具體選擇上，也要冷熱搭配，既要敢于報熱門專業，也要填報非熱門專業，甚至要服從專業調劑，這樣才能提高錄取的幾率。

　　(責任編輯：王曉冬)

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