文献类型：期刊文章

作　　者：王柏琦[1] 付立军[2,3] 周晓磊[1] 高思达[1] 张永宏[2]

Baiqi WANG;Lijun FU;Xiaolei ZHOU;Sida GAO;Yonghong ZHANG(Shenyang Insitute of Computing Technology,Chinese Academy of Science,Shenyang 110168,Liaoning;University of Chinese Academy of Science,Beijing 100049;Artificial Intelligence and Cognitive Intelligence Laboratory,Shan Dong University,Jinan 250100,Shandong)

机构地区：[1]中国科学院大学沈阳计算技术研究所,辽宁沈阳110168 [2]山东大学大数据技术与认知智能实验室,山东济南250100 [3]中国科学院沈阳计算技术研究所

出　　处：《中国教育信息化》

年　　份：2023

卷　　号：29

期　　号：4

起止页码：112-120

语　　种：中文

收录情况：NSSD、RCCSE、普通刊

摘　　要：新高考政策的推行和逐步落实,使志愿填报由以往院校为主体且志愿可服从调剂、变为“专业+院校”组合更突出专业的模式。目前实行新高考的省份可填志愿数为80个、96个或112个,而且志愿间不再存在服从调剂选项。针对新高考志愿填报要求,以考生分数能否被院校专业录取作为评价标准,结合专业类型、选科要求、院校属性、学费等多维数据,使用长短时记忆网络算法,可以预测出该分数在当年录取位次,再根据一定报考规则形成志愿填报方案。使用考生报考当年前3年的专业录取位次和当年录取位次作为输入,得到当年考生被各专业的录取概率,并基于该录取概率为考生进行志愿推荐。在河北省2021年新高考中,使用该算法进行志愿填报实践,结果表明:基于长短时记忆网络的新高考预测算法,为新高考考生志愿填报提供了有效支持,既帮助其进行专业选择,又能很好地发挥其考分的价值,做到科学填报。该研究可以为新高考考生个性化填报提供有益帮助,帮助实行新高考省份的学校对学生进行科学填报指导。

关 键 词：长短时记忆网络  LSTM  志愿推荐  新高考 推荐算法  

分 类 号：G434[教育学类]