高校招生数据处理与分析系统的设计与实现

随着全国普通高等学校网上录取工作的全面实施，高校招生管理工作必须适应信息化发展要求．针对目前国内高校招生信息管理系统的种种不足，分析了高校招生业务，深入研究了招生录取数据的处理和分析方法，并在此基础上设计并实现了高校数据处理与分析系统，解决了系统问的数据共享问题，实现了高校招生数据的统计处理、招生决策分析、通知书的智能打印等重要功能．     

浅谈高校新生录取报到系统的开发

我国内陆地区所有高校招生录取工作均使用全国高校招生网上录取系统院校端子系统,该系统能够将录取最终数据导出。本文简要阐述使用visualfoxpro9.0在高校网络招生系统导出数据的基础上,有针对性地进一步深入开发,实现新生录取报到工作自动化,降低对招生数据后期处理的专业化要求,提高新生报到工作效率和统计数据的准确性。     

试论如何提高普通高校招生录取率

恢复全国统一高考招生录取制度已经15年了，回顾15年来普通高、中等专业院校招生的历程，要提高高校招生录取率，必须非常重视考生填报志愿工作。     

一般本科院校实行大类招生可行性探析

按大类招生和培养是近年来一些高校采取的新的人才选拔和培养模式,大部分的重点大学都采用了这种招生录取和培养模式,而一般本科院校则较少实行。本文力图从一般本科院校与重点大学的不同,分析探讨一般本科院校实行按大类招生的可行性,并提出具体做法。     

我国自主招生与单独招生的调查与研究

我国高等学校招生制度在不断进行改革,并在改革发展中逐步走向完善。1999年,教育部制定了《关于进一步深化普通高等学校招生考试制度改革的意见》,明确了新一轮高考改革的指导思想,即在改革中始终坚持有助于高等学校选拔人才,有助于中学实施素质教育,有助于高等学校扩大办学自主权的原则。新一轮高考制度改革如火如荼地进行,本科院校自主招生制度应运而生。2007年,教育部在4省区8所国家示范性高等职业院校立项建设单位开展了单独招生改革试点工作,这一改革动向显示了高职院校自主招生成为大势所趋,旨在探索高等教育多元化选拔录取机制．突出高等职业教育特色,落实高校办学自主权,激发高校办学积极性。本科院校自主招生和高职院校单独招生之间既有相同之处．又存在一定区别．本文对其进行调查与研究,为进一步推进考试招生制度改革,打破传统的高考模式及改进高招录取方式提供参考。     

对高校自主招生改革的若干思考

自主招生是高校多样化选拔录取方式的一种,是扩大高校自主权、深化高校招生录取制度改革的试点,也是对选拔优秀创新人才的新探索。通过对目前高校的自主招生的现实评价、分析高校在自主招生中的空间与自律,就高校自主招生今后发展的有效途径提出了自己的初步思考。     

院校招生的优化模型

考生在填报考院校的时候,如何让考生本人选择自己合适的院校和各院校也能录取到合适的人才,是一个很关键的问题.通过建立高校招生过程中的优化模型来为教育部门提供一些服务.     

高职院校招生模式的发展与研究

在分析当前高职院校生源状况及发展趋势基础上,结合高职院校招生工作的实际情况,对高职院校招生模式的发展提出了更为灵活的多样化的自主招生录取办法。     

高校大类招生培养模式下课程体系构建的新视角

近几年,国内众多高校纷纷实施按大类招生培养的模式,即在高校招生录取时,不再按专业或专业方向来确定招生计划进行招生,而是按学科（或系或学院）制订招生计划而进行招生录取。本文在对实施大类招生培养的背景分析及内涵界定的基础上,对其实施的现状进行了扼要的分析,论证了高校实行大类招生培养的必要性,并初步对高校实施大类招生培养的课程体系构建进行了探讨。     

高校招生网上录取的技术问题探析

文章概括介绍了2001年实施的高校招生录取工作的新生事物“网上录取”，分析比较了传统手工招生和网上录取招生之间的区别，并就网上录取的若干技术问题进行了分析并提出了自己的想法。     

基于用户感知的招生网站影响因素分析与优化对策--以南信院为例

利用网络宣传已经成为院校招生宣传的重要途径之一,网络已经成为考生了解报考院校的主要方式。本文主要通过对我院新生的问卷调查,了解网络宣传在实际招生宣传中的效果,并通过现有招生网站的实际统计数据分析,根据我院生源特点为学院的招生宣传的投入提供决策依据。     

普通高等学校招生规模的预测方法

近年来,中国普通高等学校招生规模不断扩大,提高了高等教育的入学率,却增加了大学毕业生就业的压力。研究普通高等学校招生规模的预测方法对于合理地制定普通高等学校招生规模,实现高等教育可持续性发展是非常关键的。采用灰色系统方法和神经网络方法,结合1970—2009年全国普通高等学校招生人数的数据资料,建立了普通高等学校招生规模的灰色系统GM(1,1)模型和BP神经网络模型。对2种模型的模拟通过MATLAB平台实现。BP神经网络建模考虑了普通高等学校数、普通高等学校教职工人数、普通高中毕业人数以及国家财政教育经费投入4个影响因素。灰色系统GM(1,1)模型的精度为75.7%;BP神经网络模型的精度为95.4%。通过模拟分析可以得出:BP神经网络方法用于普通高等学校招生规模的预测是可行的。     

C&RT决策树在民办高校招生中的应用分析

以往的数据挖掘技术的应用大多是在金融领域,而在其他领域里面应用不是很多,如在高校招生中的应用更是如此。在数据挖掘中,决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法,是用二叉树形图来表示处理逻辑的一种技术。特别适合于判断因素比较少、逻辑组合关系不复杂的情况。它可以直观、清晰地表达加工的逻辑要求,满足用户需求,为管理决策者提供相应的决策支持。以某高校招生数据作为基础信息为依据,对高校招生中生源地与报到情况等进行CART(Classification and Regression Tree)分析,将对决策树分析的应用做进一步的阐述。     

高校网络招生管理系统的构建

在计算机远程录取系统和高校学生管理系统之间,缺乏一套完善的管理信息系统进行衔接。本文开发一套中间系统完成网上招生和高校的各个信息系统的衔接是必要的,根据现在各高校的实际情况,依托校园网,使高等学校招生工作和学生管理工作更加科学化、规范化。     

基于破产理论的省属高校招生计划分配方法

针对属地高校招生计划分配的主观性和复杂性等问题,研究高校诚信申报计划前提下的破产模型及分配规则,进而重点研究高校出于利益需求,可能出现虚假申报其可承载的最大招生规模的现象,结合诚信申报招生计划模型得到的非整数分配解,建立虚报招生计划前提下的二次规划修正模型.实例分析说明,提出的分配方法能在不同前提下高效地实现招生计划分配,分配结果有效地避免主观因素干扰,符合实际分配规律.研究结果可为省级教育行政部门招生计划编制工作提供参考依据.     

基于灰色聚类的本科生生源质量评价研究

选取合肥工业大学2018年新生录取数据,确立生源结构、录取成绩以及录取志愿3部分为生源质量评价体系的关键指标.提出了基于灰色聚类的本科生生源质量评价模型,设计并实现了基于白化权函数和不同聚类指标权重的灰色聚类的计算算法,总结归纳了影响高校生源质量的相关因素.研究表明:高校生源质量及招生模式改革面对高考招生制度改革和"双一流"建设目标带来的新挑战和新机遇,合肥工业大学加强学校内涵建设和特色发展,创建一流本科教育,提高人才培养质量是关键.     

招生与就业中的教育公平问题调查

采用自制的调查问卷,考察了284名大学生对教育公平问题包括招生与就业问题的看法。结果表明:大学生普遍认为招生和就业过程存在不公平,尤其对招生制度不合理、招生中的腐败问题和就业中的性别歧视、院校差别以及用人方看重外貌、只重学历不重能力等问题反映强烈。     

大学入学教育模式构建探析

入学教育是大学生涯的起点,具有重要的引领作用。通过对当前国内外大学入学教育情况进行分析,根据构建入学教育模式的理论依据与现实背景,提出了构建入学教育模式的基本原则、目标体系、相关要素和主要内容等。构建行之有效的入学教育模式,提高大学入学教育质量,让大学生们早日正确认识自己,这不仅有利于大学生树立正确的人生价值目标,有利于大学生的全面发展,而且有利于构建社会主义和谐社会。     

高等教育"大众化"时期大学毕业生就业难原因及对策

就业是民生之本。随着我国高校招生考试制度改革的深入发展，招生规模不断扩大，到本世纪初，我国高等教育已由“精英化”迈入“大众化”，大学毕业生就业难问题成了一种普遍的社会现象，已成为社会广泛关注的焦点。造成大学毕业生就业难的原因是多方面的，我们应具体分析造成这一困难的原因并制定相应的对策，以使我国高等教育“大众化”的步伐迈得更为健康有力，也使我们的大学毕业生能实现充分就业。