我国高考志愿填报的热点主题

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高考是中国教育制度中一项重要的选拔性考试,某种程度上可以说是考生一生中重要的转折点,是关系着莘莘学子未来生活的大事件.高考志愿填报也是具有中国特色的高考制度中的一项重要内容.每年的6月是每个考生家庭的关键时刻,每位考生、考生的父母甚至考生的亲朋好友都关注高考,收集各种信息,为的就是使考生能够填报一个最优的高考志愿,不浪费一分一毫,最终走进一所理想的大学.近年来,随着高考竞争的日趋激烈,对高考志愿填报的问题也开始从实践走向理论的研究.本文通过对相关研究文献进行计量和可视化分析,来展现近年来我国高考志愿填报相关研究的热点主题,可以为我国相关领域的研究提供一定的决策参考.

一、研究的方法和数据处理

文献计量研究方法是图书情报领域的传统研究技术,近来开始被引入到我国教育研究界,并且成为比较热门的研究方法之一.这种方法主要是通过定量的数据客观地反映不同时期的研究状况.一般来说,同专著和研究报告等学术文献相比,期刊发表的论文对学术领域的热点把握相对更为连续、敏锐和直接.[1]而博士论文和硕士论文发表的文章在一定程度上可以对期刊文章进行补充,使下载的文献数据能够更加全面、丰富.因此,本文选取CNKI中期刊、博士论文和硕士论文三个领域有关高考志愿的刊载文献关 键 词作为数据进行分析,这三个领域的文献资料包含了一定数量和范围的热点问题,至少能够充分反映出我国高考志愿研究领域的热点主线问题.

研究分析的工具CiteSpace软件是美国费城德雷塞尔大学、大连理工大学陈超美博士开发的信息可视化应用软件,其适用于多元、分时、动态的复杂网络分析,成为近年来在全美信息分析中最具特色和影响力的信息可视化软件.[2]该软件的功能主要包括作者合作分析、关 键 词共词分析、机构合作分析、作者共被引分析、文献共被引分析等.

二、高考志愿填报研究的知识图谱

本研究选取CNKI中关 键 词为高考志愿的论文作为研究数据,运用CiteSpace软件作为研究工具,旨在揭示我国高考志愿领域的研究热点.本研究的下载资料时间从1981年开始,到2012年为止,将数据转化正确格式输入到CiteSpace软件,进行关 键 词共现分析,在软件分析的过程中,2000年之前的数据很少并且较为分散,对分析的整体结果影响不大.因此,在此忽略不计.本文的研究数据时间段为2000年至2012年止,最终通过软件分析得到的关 键 词共现网络知识图谱,如图1所示.

图1中各个节点的大小代表其频次的多少,节点越大说明该关 键 词出现的频次就越高,同时图中也可以清晰地表现出关 键 词的中心性强度,关 键 词在网格中的连线越多,中心性越强,就说明该关 键 词越具影响力.根据图1和CiteSpace软件后台运行数据,我们可以得到2000～2012年我国高考志愿领域中心性较高的关 键 词,即热点关 键 词主要有：高考志愿、高考、招生宣传、对策、影响因素、平行志愿、大学生、填报志愿、DataMining,以上是中心性较高的九个关 键 词（见表1）.

根据以上资料我们可以看出,我国高考志愿领域的研究既有理论方面的研究,也有技术方面的研究.理论方面的研究相对较多,主要有高考志愿领域的对策分析、影响因素分析以及填报志愿分析；技术方面的研究主要以datamining（数据挖掘技术）分析为主.无论是理论方面的研究还是技术方面的研究,在我国高考志愿领域中的作用都是不可言喻的.

1.高考志愿领域的理论研究.

（1）对策分析.高考志愿领域的对策分析主要分为高校招生宣传工作的对策分析和高考志愿填报的对策分析.

随着高校的不断扩招,生源竞争越来越激烈,生源问题也越来越受到各个高校的重视,有的高校或者专业出现录不满的现象,也有的专业出现招收的考生不去报到的现象.朱惠媛[3]总结出考生不报到的原因,根据形成的原因对高校提出可行性对策供高校参考.在高考志愿领域的高校生源问题对策分析中,多从高校的角度进行探析,找出问题形成的原因,针对具体问题具体分析,探讨解决方案,促进高校招生工作的顺利进行.

在高校招生宣传工作中,为了争取到高质量的生源,高校对招生宣传工作高度重视,但是在工作的开展过程中,各个高校或多或少地存在一些误区.宣传工作的对策分析主要体现在宏观指导方面,杨凤勇[4]通过调查发现,有些地方高校在招生工作中出现了宣传内容求全、宣传媒体贪大、宣传时段集中、宣传队伍单薄、宣传投入失衡等诸多误区,通过对这些问题的分析提出应该形成宣传机制、把握宣传重点、定位宣传对象、壮大宣传队伍、完善宣传方式的相关对策建议.张宏波[5]认为,高校招生宣传的对策分析重在精心策划和组织制订行之有效的招生宣传方案、加强招生宣传队伍的建设、充分发挥校友、家长的作用,提高宣传亲和力和可信度、充分发挥学校网站的功能、宣传的对象要有针对性,确保招生宣传工作的成功率等方面.

同时有关高考志愿领域的对策分析,还包括高考志愿填报中的对策分析,这部分将在填报志愿分析板块进行分析.

（2）影响因素分析.在高考志愿填报的影响因素分析中,研究人员通过运用问卷、访谈等调查研究方法对考生进行数据收集,最后通过数据处理得出影响考生志愿填报的影响因素,主要有家长建议、个人爱好、学校名气、学校地域环境、高考成绩、就业前景等,同时对于专业选择的影响因素以及专业选择的满意度研究也是通过问卷调查法进行研究,通过对考生志愿填报的影响因素和专业选择的影响因素的调查,分析我国高校招生宣传应采取的途径,提出有效的对策分析.李令青、刘彦楼、李建伟[6]运用自编问卷对大学新生进行测试,最终得出影响考生报考决策的因素主要有发展前景、兴趣特长、他人意见、录取把握.黄玮[7]运用问卷、访谈调查研究方法,对大一新生和高中教师进行访谈,得到了影响高考志愿决策的七大因素：未来发展、人际影响、大学实力、兴趣理想、高中影响、地缘家庭和高考情况.同时,对于影响因素的分析还包括考生的学校归属感影响因素分析、职业认同感的影响因素分析等,李倩[8]运用质性研究方法,选择大一到大三的同学作为研究对象,通过分析学校归属感水平较高和学校归属感水平较低大学生的特点,归纳得出影响大学生学校归属感水平的主要因素,大学生的高考志愿、学校的知名度、生活环境这三方面因素在学校归属感形成的前期有一定的影响力,其中高考志愿的影响力最大.在此,充分证明了高考志愿在考生未来学业生活中的重要作用.

综上所述,我们可以发现考生在高考志愿填报时,所考虑的影响因素中微观因素影响比重较大,而宏观影响因素比重相对较小,很少有考生在填报高考志愿的时候会考虑所填报的专业在未来会为国家的建设做出多大的贡献.

（3）填报志愿分析.有关高考填报志愿方面的研究文献有很多,视角也非常广阔,主要有高考志愿填报模式分析、高考志愿填报的录取机制、高考志愿填报的原则、高考志愿影响因素分析、高考志愿填报对策分析等等.

学者们对于高考志愿填报模式的研究主要体现在模式的分类、对比分析、模式的研究上.模式的分类普遍有两种划分方法：一种是按时间的划分,可以分为考前志愿填报模式、考后估分填报模式和考后知分填报模式；另一种是按填报类型来划分,主要有顺序志愿填报模式、平行志愿填报模式和实时动态志愿填报模式；对比分析是对填报志愿的模式之间的比较,总结出各自的利弊,针对不同的填报模式提供最优的填报技巧.同时,值得一提的是高考志愿填报模式中平行志愿的研究,自从2008年我国全面推行平行志愿之后的几年中,有关平行志愿的研究纷至沓来,成为高考志愿领域研究的热点主题.

有关填报志愿原则的文献讲解非常细致,既包括宏观的指导建议,又包括具体的填报技巧.潘黎[9]从宏观的角度提出志愿的填报要把握以下几个原则：学校应拉开档次、保持梯度；精挑专业、辩证对待；慎重对待服从志愿；审时度势,吃透章程；在具体填报技巧方面,多数学者把信息收集工作放在首要位置,其它的填报注意事项还包括认真填报第一志愿,要注意“冲-稳-保-垫”的原则,要了解高校往年的分数线、各专业的分数线、专业和地域的热门和冷门、做好各档次志愿之间的关系、注意保持志愿之间的梯度、慎重对待服从志愿、家长和老师的指导建议等.

填报志愿的对策分析,针对高考志愿领域存在的各种问题,其研究分类多样,视角丰富.牛庆玮[10]研究学生高考志愿选择的影响研究,为高校提出提高生源质量的对策,属于对志愿填报的影响因素对策分析；李德铭[11]针对志愿填报的招生政策和录取规则提出相应的对策分析；赵小明、王晓峰[12]以平行志愿的投档模式为基础,对其影响因素进行分析,提出志愿填报分析方法及策略,作志愿填报参考之用.综上所述,志愿填报的对策分析以具体分析为主,事事巨细,研究角度多样化.

2.高考志愿领域的技术研究.Datamining,中文意思为数据挖掘,数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程.数据挖掘技术在高考志愿领域的应用主要是通过对考生的高考志愿相关数据进行处理,建立数据库,在庞大的数据库中发现潜在的联系,找出规律,最终提出可行性的建议,供广大考生参考,在未来的考生志愿填报过程中提供决策性帮助.

在高考志愿研究领域中,学者们多数采用的数据挖掘方法有层次分析法、决策树方法、数据仓库技术、关联规则、ID3算法、商务智能技术、Spss技术.其数据挖掘方法种类繁多,研究手段多样.殷员分[13]在其硕士论文中通过建立招考数据仓库,利用OLAP技术从多角度、多侧面、多层次对考生志愿数据进行分析,最后利用数据挖掘技术对考生志愿数据进行挖掘,得到一些可资借鉴的结果；罗志磊[14]在其硕士论文中灵活运用决策树方法,根据高考志愿数据的特点,在对其进行预处理的基础上,对高考志愿数据进行知识挖掘,获取其中规律性的潜在信息,构建高考志愿录取预测模型,提供给考生进一步的决策建议；赵文波、傅志刚,[15]在对高考志愿填报的研究中采用了层次分析法（AnalyticHierarchyProcessAHP）,对高考考生填报大学志愿的影响因素进行了系统的分析.所得数据通过微机处理,定量地给出了各种不同影响因素的重要性排序,同时提出了相应的对策性建议；张丹丹[16]在其硕士学位论文中首先对关联规则分析算法和决策树分类算法进行改进,其次对高考志愿领域数据进行预处理,生成数据库,最后建立一个考生志愿数据智能分析系统,其目的是为了得到一个有效的关联规则和分类规则,期望能为今后高考考生的志愿填报提供决策支持.

综上所述,学者运用科学的分析方法深入分

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3.研究结论.本研究运用citespace信息可视化软件对高考志愿领域的数据分析,探测出我国高考志愿领域的研究热点主要有理论分析和技术分析两个方面.理论分析主要有对策分析、影响因素分析以及填报志愿分析；技术分析以数据挖掘技术分析为主.

在整体文献中高考志愿领域的理论分析相对较多.其中对策分析主要集中在高校招生宣传工作的对策分析和考生志愿填报的对策建议两个方面.高校招生宣传的对策分析：一方面是针对考生不报到的原因进行探究,为高校提供对策分析；另一方面是针对高校宣传工作的误区进行探究,总结出高校在宣传工作过程中存在的错误,对此提出可行性建议供高校参考；志愿填报的对策分析：以具体分析为主,事事巨细,研究角度多样化；高考志愿领域的影响因素分析研究比较广泛,有高校招生宣传工作的影响因素分析、高考志愿填报的影响因素分析、考生专业选择的影响因素、考生职业认同、考生学校归属感的影响因素分析等等,其中占整体比例最多的为高考志愿填报的影响因素分析；有关高考填报志愿方面的研究文献也有很多,视角非常广阔,主要有高考志愿填报模式分析、高考志愿填报的录取机制、高考志愿填报的原则、高考志愿影响因素分析、高考志愿填报对策分析.在高考志愿领域的技术分析中,通过文献分析可以发现,文献大多出自于硕士学位论文库,多数是高考志愿填报建立系统模型的研究,学者运用科学的数据分析技术建立数据库,应用数据库深入研究高考志愿领域的相关数据,挖掘这些庞大数据背后的关联知识和内在规律,提供相关对策分析,期望在未来考生的志愿填报过程中为考生提供决策性帮助,为我国高考志愿领域的发展提供有力的支持,促进领域的发展.