基于层次分析法的高考志愿选择行为研究

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1、基于层次分析法的高考志愿选择行为研究摘要：研究了高考志愿选择行为的相关问题，在综合考虑多种因素的情况下对考生高考志愿填报行为进行分析与研究。研究了对学生报考志愿产生影响的各种因素以及近几年江苏省高校招生的情况，通过建立层次结构模型、层次分析法对考生志愿填报的影响因素进行更科学的分析研究。在对结果进行分析的基础上，对考生填报志愿提出相应的建议，并且为高校如何吸引生源提出相应的对策。本文采集自网络，本站发布的论文均是优质论文，供学习和研究使用，文中立场与本网站无关，版权和著作权归原作者所有，如有不愿意被转载的情况，请通知我们删除己

2、转载的信息，如果需要分享，请保留本段说明。关键词：高考志愿选择层次结构模型层次分析法中图分类号：G4文献标识码：A文章编号：1674-098X(2017)05(a)-0221-02从1977年恢复高考至今整整四十年的时间里，中国的高等教育在政治、经济等因素形成的潮流的推动下，发展十分迅速，无论是高校数量还是考生数量都有大幅度的增加，高校的专业设置更是趋于多样化。因此，在这样的背景下，考生如何选择自己满意的高校，以及高校如何在众多竞争者中提高自己的声望和影响力，许多人从重要性上称填报志愿为“第二次高考”，而高校能否招到高质量的生

3、源也是其能否快速发展的决定性因素。为此，该文从影响中学生高考志愿选择的因素着手，运用层次分析法，探索中学生报考以及高校招生的新方法，提高志愿填报和高校招生效率。1影响学生志愿填报的因素由于信息时代科学技术的飞速发展，考生获取相关信息的途径增多，如今更多考的生通过互联网获取相关的学校、专业信息；但这种方式最大的弊端就在于网络信息存在虚假性，对于网络上的此类信息不可不信也不可全信，因此要求考生及考生家长具有一定的辨别能力，尽景到权威网站收集此类信息。影?高中毕业生的志愿选择因素较多也较复杂，例如潜在的文化因素、高考成绩、高校知名度

4、、自身条件、个人爱好等。对于考生来说，要填报志愿，首先应当了解国家的招生政策、高校的录取分数线及录取方式等基本信息。而绝大多数的考生只对当年的招生政策即与自己关系最为密切的信息最为了解，而对于往年政策以及对各个高校、专业的招生政策缺乏了解。在这种对政策了解不甚透彻的情况下，多数考生在填报志愿时往往会多方面征求意见，其中最多的是征求自己和父母的意见，同时伴随着老师给出的填报意见，因此自己通过各种渠道了解相关信息并咨询老师及家长的意见是一种更好的选择。2近几年高校的招生情况H前江苏省的高校招生采取“综合评价，择优录取”的原则，以两

5、科选修科目的等第作为限制，语、数、外三科成绩以及学业水平测试、政策加分总和得分高者优先录取。从2009年开始，中国由于受外在因素的影响，每年的高考考生数量都比去年减少2〜3万人左右，在这种情况下，一些高校会面临招生困难、招不够预先确定的新生数量等问题。此时高校会从考生侧重的非分数条件中选择几项做出改善，以此来吸引生源。3层次分析模型的建立3.1建立层次结构模型为了进一步分析考生志愿填报的影响因素，该文采用改进的层次分析法对高考志愿选择行为进行分析。通过对一部分江苏考生和家长的调查以及相关资料的查取，将影响志愿填报的因素分为学校

6、声誉、生活环境、学习环境以及可持续发展这4个方面。其中，学校声誉包括名校自豪度、录取风险、奖助学金政策、就业前景；生活环境包括离家近、城市繁荣度、生活费用、气候环境；学习环境包括师资力量、专业兴趣；可持续发展包括拥有硕士点、博士点情况。构建层次结构模型如图1所示。3.2构造成对比较矩阵(1)构建准则层与目标层的成对比较矩阵。根据能够反映考生意愿的相关数据，构建准则层对0标层的判断矩阵即层次结构图中第二层对第一层的成对比较矩阵为.•同理，构建出层次结构图中第三层对第二层的成对比较矩阵为：名校自豪度、录取风险、奖助学金政策及专业就

7、业前景对学校声誉的影响(B1);离家近、城市繁荣度、生活费用以及气候环境对生活环境的影响(B2);师资的水平以及自己的专业兴趣对学习环境的影响(B3);学校是否设置硕士点和博士点对学校可持续发展的影响(B4)。分别如下所示：并通过软件计算得到各项的权重，从以上四个判断矩阵可得：通过构造准则层对目标层的判断矩阵并使其一致性比例均小于1，判断出此矩阵是一致性的且通过了检验，得到各指标权秉如表1所示。从上表的计算结果我们可以得出以下结论：从大方面看，考生报考志愿时最在意的是学校的声誉，例如该校是否为985、211高校等问题。从各个小

8、的方面来说，关于学校声誉这一点，考生最在意的是学校的知名度与排名，其次是该校的奖助学金政策，而录取该校的风险对考生填报志愿的影响最小。关于生活环境，考生比较关注报考的学校是否离家近。其次高校所在城市的繁荣度也是吸引考生的一个重要因素，就江苏省内而言，很多考生会优先选择南京、苏