天價大數據咨詢服務靠譜嗎?隨著海量數據分析與人工智能技術不斷拓展應用疆界，考試選拔和錄取又會有怎樣的未來?
技術上可行，條件有所欠缺
曾有人將大數據比作信息富礦，通過有效的提取方式，相較傳統規模的數據研究，可能獲得新的寶藏。比如，谷歌公司憑借對搜索數據的分析，成功預測2013年美國流感爆發;微軟公司通過大數據分析處理，對奧斯卡金像獎作出“預言”，結果除“最佳導演”外，其余13項大獎全部命中。如今，大數據技術已進入金融、科研等領域。國內外均有企業通過分析社會人群對股票的關注熱度，做出在證券市場的買賣決定，獲得高額回報。
那么，當這一技術進入志愿填報分析領域，也能獲得有價值的新信息嗎?上海大學教授葉志明坦言，技術上是可行的，但今天大數據服務若真要進入市場，成為考生們填報志愿的參考依據，條件上仍有所欠缺。他認為，每年填報志愿前，有關考試管理部門及各高校，都會提供相當多的信息，其中涵蓋往年各專業的錄取分數線、招錄計劃數等，在充分“吃”透招錄投檔政策后，運用數據分析以及人工智能等方式，或許可以在知分情況下，得出學生被某高校、某專業錄取的概率。
“但要注意一點，在新高考大背景下，過去多年數據基礎上的分析結果，是沒有參考價值的。”葉志明說。例如，去年上海高考才開始“文理不分科”，今年延續這一模式。換句話說，僅有一年的積累，對于以海量數據為基礎的大數據分析顯然不夠。即便可以作為參考，失誤率可能會非常高。
何況，以往考試錄取也有“大年小年”之說，短期數據表達的趨勢難以給出準確預測。用葉志明的話來說，大數據要真正對填報志愿起到指導作用，“起碼要積累三到五年以上”。
忌盲目跟風，多聽內心聲音
不可否認的是，當前，這一咨詢服務確實有市場需求。“很多數據和信息，我們不知道從哪里找，找到了也不會看，花點錢找人幫我們分析，可以接受。”一位選擇咨詢服務的考生家長說，“聽說他們有不少考試部門的內部數據，這些是不是更有用?”
為此，記者專門咨詢了本市考試院相關部門，院方明確表示，除可以向社會公開的信息外，不會對外提供任何招錄信息。
信息領域業內人士指出，大數據可靠的前提在于數據的完整性和準確性，即使解決了這一問題，以數據為磚，構建準確有效的數學模型并非易事。舉例說，若在一個小村莊，兩個人面貌相似，那么判斷其兩者具有血緣關系的準確性較高。但若在幾千萬人口的大城市，做出這一判斷，可信度大大降低。在大數據分析中，由于信息海量且多元異構，影響結果的要素繁多，若不能精準驗證，往往會誤解兩個參數之間具有相關性，影響整個結論。又比如，大數據涉及幾萬個、幾百萬個乃至數百億個變量，這意味著如果每個變量都造成一點點誤差，最后的預測會是很多誤差的疊加。前者是“假相關”問題，后者是“誤差疊加”問題，兩者都是整個大數據研究學界面對的瓶頸，在高考填報志愿這個有“人心”變量參與的項目中，解決瓶頸問題或許要更長時間。
“個體決定行為，群體決定結果。”在上海社會調查研究中心上海財經大學分中心主任徐國祥看來，即使考生個體獲得可以信賴的分析結果，也不能忘記一件事：從填報到錄取，高考招錄是牽一發而動全身的事，各自花落誰家，是由所有考生的群體選擇確定的。既然如此，比起盲目跟風、僅從外界給予的信息來確定志愿方向，倒不如在選擇時多聽聽自己“內心的聲音”。
依托大數據，可優化招生計劃
目前來看，大數據技術在志愿分析領域似乎屢屢碰壁。那么未來這一前沿技術有沒有可能真正服務于志愿填報的現實需求，甚至在技術進一步完善后，可以點對點精準填報投檔，讓考生自動匹配進入理想的高校和專業?
上海大學計算機科學與技術系副主任武星打了個比方：“類似我們在12306上買火車票，平時隨便買，到了春節前票子就緊張，不可能所有人都買到最理想的車票，這其中直接原因就是需求大于供給。同理，在高校招錄過程中，優質教育資源的相對高地始終存在，也就是說需求始終大于供給，此時技術不是萬能的。”
“不過，不必把技術應用的視野局限于‘測算錄取概率’。”武星認為，可以依托大數據分析測算，通過優化招生計劃調整等路徑，提升招錄匹配度。
也有專家指出，不妨把大數據服務用在考生更多知情權上。例如，上海大學自去年起向社會開放網上精準數據服務“高中生志愿填報與職業發展服務系統”，把10年積累的上海大學本科畢業生的精確數據共享，為考生選擇與其學業水平和興趣特長相匹配的專業提供參考。只需登錄服務系統網站，即可獲得個性化志愿填報指導，信息數據涵蓋全校各專業畢業生的考研、出國、就業和創業情況，甚至細致到畢業生去了哪些行業、哪些具體的單位，包括第一份工作薪資情況等。
還有觀點認為，在當前平行志愿填報、知分后填報的模式下，若過度追逐估測錄取概率，可能產生“分數利益最大化”傾向，即只算這個分數進哪個學校專業最合算，忽視了志愿填報除了看分數，更重要的是對自身興趣和規劃的認知。如何在這件人生大事上用好新技術，值得家長、考生、研究者、機構各方細細思量。
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