根据广州市普通高中毕业班综合测试(一)(以下简称广州一测)成绩进行预测,主要是为了在备考复习的第二阶段更好找准工作方向,明确备考策略。
我们的预测使用了五种不同方法进行。其中运用到的主要数据有:广州应届考生总数、全省招生计划数、去年实绩、历年上线和录取比例常模、广州一测考生上线比例常模、广州占全省录取数百分比常模、增幅比例常模、文理科原始分录取比例常模。经验校正系数主要综合下列数据形成:今年工作要求、本届学生现状(如广州一测成绩、学业水平测试成绩、调研模拟测试成绩等)、实考考生中应届生比例、各批次应届生累计上线占全地区累计上线比例、我市历年高考成绩、我市历年广州一测预测与高考实绩相关分析及回归分析等。
根据以上数据,结合我市多年预测经验常模、本届高中毕业年级三年来的教学状况、我市各类学校加工能力常模、全省各地高中办学的发展,综合分析得出今年广州一测上线预测如下:
广州一测总分上线人数预测
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广州一测总分上线分数预测
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预测
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一本以上
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本A以上
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本B以上
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专A以上
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预测
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一本
以上
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本A
以上
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本B
以上
|
专A
以上
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上线总人数
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7914
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19073
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29142
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38742
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文科类上线人数
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1884
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5992
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11011
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15754
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文科类总分上线分数
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564
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510
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456
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389
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理科类上线人数
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6030
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13081
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18131
|
22988
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理科类总分上线分数
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560
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504
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463
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413
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注:①总分上线人数只包含文科类、理科类考生,不含体艺类。②所有成绩数据均按四舍五入原则取整数。③英语成绩包括听说和笔试成绩。
为了在备考复习的下一阶段更好地找准工作方向,我们在去年的成功经验基础上,划出考生总分上线临界范围。
根据经典教育测量理论(CTT),考试分数(x)=真分数(t)+偶然误差(e)。其中,偶然误差包括:考试内容抽样、考生心理、考试过程、阅卷过程等多种因素的干扰所造成的误差,该误差一般是随机的,呈正态分布的。为避免上述误差带来的误判,根据理论模型和多年实践常模,我们尝试在划出各层次分数线的基础上,再划出临界值(x±ZSe),以便学校估计各层次总分上线临界学生的范围。
广州一测各层次总分上线临界范围
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预测
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一本临界范围
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本A临界范围
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本B临界范围
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专A临界范围
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文科类总分
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553~568
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495~515
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435~462
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368~399
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理科类总分
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548~565
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488~509
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443~468
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392~424
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同时,为反映考生各学科成绩与总分之间相互配合的情况,根据本次测试划定的总分各条分数线,权衡各学科的平均分、标准差、考生排位、单科满分值与总分满分值之间的关系等诸多因素的影响,运用教育测量学的等值计算技术,通过特定的数学模型,确定学科上线有效分的预测分数线如下:
广州一测文科类各学科上线有效分预测
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广州一测理科类各学科上线有效分预测
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一本以上
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本A以上
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本B以上
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专A以上
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一本以上
|
本A以上
|
本B以上
|
专A以上
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语文
|
112
|
105
|
97
|
89
|
语文
|
107
|
101
|
96
|
90
|
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文数
|
111
|
97
|
84
|
67
|
理数
|
105
|
94
|
86
|
76
|
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英语
|
126
|
115
|
101
|
85
|
英语
|
123
|
110
|
100
|
89
|
|
文综
|
215
|
193
|
174
|
148
|
理综
|
225
|
199
|
181
|
158
|
|
政治
|
73
|
65
|
58
|
49
|
物理
|
72
|
64
|
56
|
49
|
|
历史
|
74
|
66
|
59
|
50
|
化学
|
79
|
69
|
64
|
55
|
|
地理
|
68
|
62
|
57
|
49
|
生物
|
74
|
66
|
61
|
54
|
注:①所有成绩数据均按四舍五入原则取整数。②英语成绩包括听说和笔试成绩。
预测是一种以经验常模为基础的数据分析,它是有一定的局限和误差的。首先,今年全省的高校招生计划数尤其是文、理科具体招生数目尚未明晰,给预测结果带来一定程度影响。其次,根据广州一测进行的上线预测,实际上只是一种粗略的推断。作为大样本的分析统计,它是准确的,但具体到考生个体,却往往会有误差。
所以,各校在使用预测提供的信息确定下阶段工作期望和策略时,应该科学地、辩证地运用广州一测的数据,将广州一测成绩和预测结果与学生三年学习过程的表现综合分析,力求使预测结果尽可能地接近实际情况。
特此公告。
广州市教育研究院
二〇一五年三月二十三日