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                    犯我中華者 雖遠必誅

                    哪些省才是真正的高考地獄模式?—數據量化全國31省高考難度

                    2019-05-13 10:48:57 | 來源: | 參與: 0

                      來源: 公眾號“草叔消費升級研究”

                      前言:

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                      不同省份的高考難度,一直是一個撕扯嚴重的問題。當然了,每個地方的人,都會覺得自己是比較難的那一個。因為其實不管在哪里,高考都是件不容易的事情。但是周圍的人講什么地方考試難,大部分人都是以主觀體驗或者單一指標來講的,比如周圍學霸如何多,考試分數如何高,每天學習如何晚,主觀體驗,每個人都是不同的,就會出現撕逼許久,撕不出結論的情況。而本文,我們希望以若干個客觀指標的量化比對,來評價并排序中國各省的高考難度,看一看哪些省份高考是地獄模式,哪些省份高考是簡單模式,量化的指標,是客觀的,這樣的評價,是爭議更小的。

                      中國高考有一個好處,就是最終評價指標是一維且線性的,即同省份內每個人的高考的成績,是可以直接比對的,這樣,對“好”的評價,就變得很公平,而基本上,大學的排名,也很大程度上符合高考分數,“更好的大學”一般對應“更高的高考錄取分數”。清華北大優于985/211大學,985/211大學優于普通一本,一本優于普通二本三本。當然也有特殊情況,我們這邊討論普遍情況。

                      但高考錄取,本質上是一種“省內篩選”,是全國各個高校,以省(直轄市,自治區)為單位進行招收錄取的,高考的競爭,也是一種“省內競爭”,而各省之間的錄取難度是有所不同的。我們今天,就是希望能夠通過量化指標,比對各省高考的難度差異。

                      摘要(具體內容和過程會在下文第4章詳細論述):

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                      各個省份之間高考難度是不同的,而各省高考的“競爭激烈程度”,其實是有可比量化指標的,通過這些指標可以橫向對比各省之間的高考競爭激烈程度。我們采取的指標是“錄取率”(或者說考取率),即“該省所有高考人數中,考上XXX(985/211/一本/清北)的比例”。

                      錄取率是一個相當可測可比的指標,和人口和錄取數量都有關,因為現行高考體制其實本質上是省內競爭,即不同的學校對不同的地區其實是有招生指標的,故若一個地區好學校錄取率低,則反映這個地區高考競爭激烈程度高。我們認為用錄取率來衡量高考激烈程度,是比用“高考人數”和“錄取人數”更優的。不管該地區好學校多寡,人口多寡,錄取率總是一個比較客觀可比的因素,我好學校少,但985整體錄取率(考取率)高也行啊,我人少,但是別的學校給我們名額也相對更少,也沒用,所以“錄取率”是更客觀可比的指標。

                      而這三個指標中,我們設定每個指標滿分都是100分,最低分是40-45分,而該指標處于全國平均水平時,我們給其打65分,故整個分數波動范圍是120-300分,全國平均水平應該是195分。

                      結果可以看到,得分最低的地區,只有145分,而得分最高的地區,有290分,不得不說是很大的差距。我們按照高考優勢程度,把全國不同省份分為6檔難度,高考最簡單的為第1檔,高考最難的為第6檔,按照不同難度,將全國不同地區高考分為優惠模式,普通模式,困難模式,噩夢模式和地獄模式。1-3檔(優惠模式,普通模式)是比全國平均值是容易的,4-6檔(困難模式,噩夢模式,地獄模式)是比全國平均程度難的。新疆的總體高考難度恰好和全國平均平齊。

                      第1檔地區(優惠模式)

                      北京,上海,天津

                      第2檔地區(優惠模式)

                      西藏,青海,寧夏,吉林,遼寧

                      第3檔地區(普通模式)

                      福建,海南,湖北,陜西,黑龍江,內蒙古,新疆

                      第4檔地區(困難模式)

                      重慶,浙江,湖南,江西,河北,江蘇,貴州,甘肅

                      第5檔地區(噩夢模式)

                      山東,四川,云南,安徽,廣西,山西

                      第6檔地區(地獄模式)

                      廣東,河南

                      印象流的事情很多,我們就是希望用數據量化的方式,打破印象流,構筑更量化客觀的評價體系。

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