高考志愿最低录取分排位数据的类型
高考最低录取分排位数据的类型
按高校类型及专业区分,高校招生主要有这样几个类型:军校(含空军招飞)、公安院校、高校艺术体育类专业、高校非艺术体育类专业、特殊类型招生,而这些招生又是放在不同的批次中完成的,分为:军检面试提前批、非军检面试提前批、普通本科批次。
对于普通本科批次,进一步会分为多个“子批次”。有些省份是划分为普通本科一批次、普通本科二批次,而对于广东省则分为普通本科优先批次、普通本科批次。
1)所谓批次,是指招生划分为多个阶段、按时间顺序依次进行。
2)这部分内容细讲会比较繁杂,上述是主干核心,但足以满足理解下文内容的需要。
那么,这两个维度组合一下,会形成如下几个高考最低录取分排位数据:
1.军检面试提前批-军校-最低录取分排位数据:用于报考军校;
2.军检面试提前批-警校-最低录取分排位数据:用于报考警校;
3.非军检面试提前批-艺术体育类专业-最低录取分排位数据:用于报考艺术体育类专业。这类专业的招生是将高考总分、专业考试(也叫“术考”)成绩综合后择优录取;
4.非军检面试提前批-非艺术体育类专业-最低录取分排位数据:用于报考各高校在提前批完成招生的专业。需要说明两点:
1)有些高校所有专业均在这个批次完成招生,但绝大多数高校在这个批次只是安排部分专业招生、或者相同专业部分人数的招生;
2)包含所谓的“教师、卫生专项计划”,简单讲就是就读这类专业的学生毕业后必须定到特定地区就业;
5.非军检面试提前批--特殊类型招生:包括高水平艺术团、高水平运动员、高校专项计划、综合评价。前两者可以理解为对认定的“特长生”降分录取,第三者是面向老少边穷地区考试的、也可理解为降分录取;而综合是根据高考总分、学业水平考试成绩、高校自行组织的测试成绩按一定比例折算为“综合评价分”后择优录取。对于这一类型,直接参考历史高考总分排位无意义,需要单独进行准备,因此后文不再覆盖;
6.普通本科优先批-艺术体育类专业-最低录取分排位数据:用于报考艺术体育类专业,同样是将是将高考总分、专业考试(也叫“术考”)成绩综合后择优录取
7.普通本科优先批-非艺术体育类专业-最低录取分排位数据:用于报考各高校招生专业。需要说明的是:这里包含所谓的“地方专项、少数民族班、各类预科班院校”,同样可以理解为约束就业地或面向老少边穷地区考生降分录取。
8.普通本科批-艺术体育类专业-最低录取分排位数据:同上
9.普通本科批-非艺术体育类专业-最低录取分排位数据:同上
笔者尽可能地抓主干、悠着写,但仍显繁杂。实际上,对于绝大多数的考生只需要1、2、4、7、9类型的数据,这些部分绝对是主干!
整理下,可以形成这样几个要点:
1.报考艺术体育类专业的,请独立准备数据,本文内容不覆盖;
2.参加特殊类型招生的,请独立准备数据,本文内容不覆盖。实际上,官方也不会公布这一类型的最低录取分排位数据;
3.在提前批、普通批(两个)中的各类专项计划,一方面数量少、另外一方面是面向专业的,所以可以在“数据粗筛阶段”可以不用区分,姑且将其纳入到高校最低分录取排位统一整理。等到“数据细化阶段”面向专业时,再做细化、筛选。
根据上述要点,要准备的数据就很清楚了,那就是:
1.军检面试提前批-军校-最低录取分排位数据
2.军检面试提前批-警校-最低录取分排位数据:用于报考警校
3.非军检面试提前批-非艺术体育类专业-最低录取分排位数据
4.普通优先批-非艺术体育类专业-最低录取分排位数据
5.普通批-非艺术体育类专业-最低录取分排位数据
数据粗筛阶段:搜集前一年高校最低录取分排位数据
上文已经明确了我们要搜集的高校最低录取分排位数据类型。
而对于这类数据的最权威的来源,是各省考试院在批次录取完成后发布的数据。
以广东省考试院为例,当每批次招生完成后在其官网“新闻动态”栏目发布对应批次的最低录取分排位数据。下图为2020年8月7日发布的“军检面试提前批”数据。
依次搜集即可完整获得所需要的5类数据。
在搜集数据时,需要注意两点:
1、数据是按照文、理科分别给出的。所以,只需要按照个人的选科情况搜集对应科类的数据即可。同样如上篇图文所述,对于“3+1+2新高考模式”省份,按照选物理的搜集理科数据、选历史的搜集文科数据。
2、细心的看官应该会注意到在上图中有“第一次投档”字样。故事是这样的:军检面试提前批、非军检面试提前批、普通批均可能出现高校某些专业未能招满人的情况。处理的方法是:允许未被本批次录取的考生填报这些未满额的专业,称之为“征集志愿”。然后再按照同样的录取规则进行招录,直至录满或者就是录不满放弃了事。
这些数据考试院同样在完成征集志愿后会予以公布。
现在思考这些一个问题:A高校在某批次正常录取时的最低排位是5000,但有个专业未录满。经过征集志愿后,录满的最低排位变成了6000。那么,我们对于这个高校应该用5000、还是6000这个数据呢?
笔者给出的建议是:使用6000、但要对这类数据进行标注。原因还是前文反复提及的“数据粗筛”阶段的目的是“粗筛学校”、原则是“宁多勿少”。
原创 爱聊天的老张
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