讲真,2020年,如果您还观察3年投档线填志愿,当真是弱爆了!

昨天,从某志愿填报机构门前路过,“小明同学以250分被火星大学压线录取”的横标还立在眼前,不以为耻反以为荣,这其实是一种顶不明显的误导。

如果是清华北大、华五、C9,考生压线被录取,着实还是值得庆祝一番,毕竟平台不一样嘛。即便如此,也并不值得吹牛显摆,因为平行志愿压线被某大学录取,确实是技术含量最低的操作。

现在,我们还经常听到不少老师讲座,告诉你多少分可考上什么大学?其中一个最重要的参考点,就是拿出大学3年投档线,并冠以“精准”报考的标签。

这其实也是一种不大不小的误会。为什么这么说呢?2020高考生看过来,想自主填志愿?推荐更快更准的“十字”定位法。

2020高考生看过来,想自主填志愿?推荐更快更准的“十字”定位法

投档线,离报考目标太远

笔者已经看惯了太多的家长倒苦水式留言:被调剂专业录取,无奈选择复读。

最近看到一位家长留言说,自己的女儿被北京理工大学的宇航与机电专业录取,到大学转了一圈就回来了,不喜欢,目前正在复读待考呢。这浪费的一年时间,对全家人都是一种摧残,着实令人心酸。

这一位能考上重点985的考生尚且如此,普通高考上一个自己不能接受的专业,情况是不是更糟?

2020志愿填报最新战术,不建议大家参考投档线报考的原因,就是因为它离我们确定6个专业的方向太远,更别谈什么心仪专业的定位了。

2020高考生看过来,想自主填志愿?推荐更快更准的“十字”定位法

投档线属于模糊线,距离精准报考,还缺少2条线

参考投档线报考,由于距离专业选择太远,所以是一种定位比较模糊的战法。遗憾的是,这么落后的战法,这么多年口传心授,不发展无创新。

我们知道,要精准,必先瞄准,欲瞄准,必备十字准星。

2020高考生看过来,想自主填志愿?推荐更快更准的“十字”定位法

志愿填报,要想精准报考,少不了两条线:横线是所有大学的专业录取线;纵线是同一大学的3年专业录取线。纵横交叉,才能构成真正意义上的十字定位

1、横轴如何工作?

比如小明想报考自动化专业,中国哪些大学开设的自动化专业,专业录取位次各是多少,先拉出来,一字排开,进行横向比较,横轴X轴开始工作。

2、纵轴意义在哪里?

在X轴上定位到与小明高考实际位次匹配的专业目标后,纵轴Y轴开始工作:用历史3年专业录取位次,进行纵向验证。

如果小明高考位次连续2年或3年均可录取,那2020年报考该大学自动化专业的录取概率就很高,精准定位才有实现的可能。

2020高考生看过来,想自主填志愿?推荐更快更准的“十字”定位法

这就是金榜2019年12月,研发并主推的“十字定位法”的基本操作原理。2020高考生看过来,想自主填志愿?推荐更快更准的“十字”定位法。

这种志愿填报定位方法,说起来复杂,其实操作起电子表格数据,无非就是筛选出目标专业,再进行录取位次排序,2步操作,10秒完成。所以,只要有一点儿电子表格操作技能,哪怕头条搜索现学也可学会。

2020高考生看过来,想自主填志愿?推荐更快更准的“十字”定位法

如果没有较强的专业要求怎么办呢?也有办法哦。把所有大学专业录取位次高低排序,然后找到自己位次附近。

比如50000名,就直接翻到50000名区域,只要批量密集出现一所大学的名字,而且连续2年都可以录取。那,这就是报考目标。2020高考生看过来,想自主填志愿?推荐更快更准的“十字”定位法,是不是非常简单?

三、您与志愿填报大数据之间,存在一个不美丽的误会

是的,单所院校的分专业录取线,很多都可以查到,有的网站甚至也可以直接查出省位次。所以,有家长说,我用的时候,随时查就可以。笔者当年也是这么干的。

如果大家看完上面的内容,就会发现,独立存在的院校数据,缺少“准星”,缺少横向比较,只适用于心中有数的尖子生。

对于大多数普通考生,当需要把几十所或者几百所院校放在一起比较时,这种方法就严重不适用了。所以,这不叫大数据。什么叫志愿填报大数据呢?统一格式,可进行横向和纵向筛选和比较的,才是。比如下面这样的:

2020高考生看过来,想自主填志愿?推荐更快更准的“十字”定位法

2020高考生看过来,想自主填志愿?推荐更快更准的“十字”定位法

2020高考生看过来,想自主填志愿?推荐更快更准的“十字”定位法

这样的电子表格(数据库),可自由进行各种编辑操作,才能自主完成志愿填报,才能实现理论和实战中的“精准”,没错,这才是真正意义上的志愿填报大数据。

2020高考生看过来,想自主填志愿?推荐更快更准的“十字”定位法,以及与之配套的2合1(明年将提供3合1)大数据。2020年为考生填出无数个好志愿,“头条志愿填报第一人”就靠它,您可能也同样需要。

2020高考生看过来,想自主填志愿?推荐更快更准的“十字”定位法

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注

此站点使用Akismet来减少垃圾评论。了解我们如何处理您的评论数据