1樓：匿名使用者
平行志願填報志願，學生的排名很重要，也就是說排在你前面的人都錄取完了計算機才開始排到你檢索你的志願表投檔到某一學校，所以，你按照你的分數排名次，再找到以往年份相同的名次，換算成分數，再參考這個分數檢視相關學校的以往年份的投檔分數線和專業分數線，比較靠譜。
2樓：
錄取的人數，不會有太大的變化，但是要注意是否擴招，因此對於有明顯擴招的學校可以選擇衝一衝，其他的作為保守選擇，
3樓：芙蓉姐姐
這個可以確定分數再你前面的人有多少，確定下自己的大概全省排名，同時參照往年的一分一段表，看同樣的分數再全省的排名情況發生了變化了沒。對志願填報起著一個重要的參考作用。
4樓：啊小朐
對高分考生而言，填報志願會相對容易，最發愁的就是那些比一本或二本分數線高一點兒或低一點兒的踩線考生，因為填報好學校不保險，填報一般學校又不甘心。對於這部分考生，建議可在自己喜歡專業的基礎上，按照分數排名大致先劃定幾所學校，然後再按照「衝一保二」進行填報。
另外，注意學校和專業之間的有效搭配，優先選擇專業的考生不妨把學校的層次降低一些；優先選擇學校的考生，不妨避開熱門專業且多填報專業志願。另外，如果分數沒有什麼優勢最好「服從調劑」。
5樓：殺戮吧少女
根據今年的位次，找到去年的位次所對應的成績，根據成績所錄取的學校選學校。望採納
6樓：雲遊摩羯
你去看自己的排名進行比較，每年都不一樣的，只是比個大概
每年的高考分數線是怎麼確定下來的？
7樓：蘇格拉沒有底
很早就有這樣一句話，你的高考分數其實不重要，重要的是你在省內的排名。高考就是這樣的選拔模式，各個高校在不同的省份有不同的招收人數計劃，所以按照該省考生的成績排名排下來之後，就有了所謂的分數線。
其實這個分數線劃分的方法，也正是高考這麼多年來一直被詬病不公平的原因。因為在考生人數即將突破百萬的省份，一流名校的招收人數反而很少。因為咱們國家的名校很多扎堆在北京、上海、南京之流。
就拿河南舉例，整個省份**十萬考生只有一所211高校——鄭州大學。
而北京有26所211大學，可北京的高考人數只有6萬人。河南省的一本率只有百分之八（2023年資料，別提2023年百分之12的資料，河南省內很多二本院校突然就一本招生了，真不知道對河南省內學子是好事還是壞事。）而北京的一本率是百分之30左右。
所以才有了張雪峰那句名言，如果你的身邊有一名河南籍的考生，請你珍惜他，他可是幹倒了千軍萬馬才來到你身邊的。依我看，這樣的高考分數線劃分方法和錄取方法，恐怕不只是千軍萬馬，而且幹倒的還都是精銳。
雖然我這麼說了，但是我心裡也還是支援目前的分數線劃分方法，因為沒有更好的方法了不是嗎？
8樓：匿名使用者
這是因為每個省的情況不同，考生人數，教育質量
都會對分數線的高低產生影響，下面我著重從這兩個方面來解釋。
首先是教育質量，東部的教育質量普遍好於西部的教育質量，無論是師資，教學裝置還是校園
管理，這是由於城市的發展程度不同所導致的。教育質量的不同直接就影響了大部分學生的學習效果，因此，受到較好質量教育的學生，他們對知識點的掌握也更牢固，也就能考出較好的分數。
其次是考生數量，因為各所學校在每個省的招生數量有限，因而在劃線的時候會依據這個數量。舉個例子，你和另外一個省的考生考了相同的分數，你們兩個省的招生名額相同，都是5萬，但你們省的考生數很多，排在你前面的也就特別多，因此，你的省排名到了6萬，而另外一個考生卻在他們省排到了4萬。那麼你就不能上大學，而另外一個和你考了相同分數的考生卻可以進入大學的校園。
由於每個省的分數線有所差異，最高的和最低的甚至可以達到80分，因此就有一些考生利用這種漏洞，實施所謂的「高考移民」，在一個教育質量高的省份學習，然後再去另外一個分數線低，競爭不那麼激烈的省份高考，這對其他考生來說是很不公平的，因此，近些年來，國家正在採取措施來禁止這種行為。
謝謝閱讀，希望我的回答對你有所幫助。
9樓：冰爵_快樂
對於高考，可能是全中國人最關心的一件事，因為高考是平常人上升的階梯，高考是中國人一生的重大轉折點之一。
因為高考，無數平凡人家的命運被改變，因為高考，無數貧困學子能夠通過自己的努力考上理想的大學，因為高考，國家能夠長治久安。
高考和我們每個人都息息相關，當每年我們通過高中三年的努力走進高考考場時，都很緊張，激動，特別是在考完等成績的時候，我們更是夜不能寐，畢竟是十幾年的辛勤刻苦，不知道能不能考上。
我們一方面期待自己高分，一方面期待一本分數線能降低，因為低了，自己就能上一個更好的大學，從而找一份更好的工作，賺更多的錢，過更好的生活。
然後在全省按照考分的大小進行排名，當排名完成後，根據招收人數從前向後數，數到招收名額滿時，最後一個孩子的分數就是這一批次的分數線，當然了，肯定會留一點餘量，因為有的孩子會出國，有的孩子會重新復讀，這樣會導致教育資源的浪費。
所以說，為了更好的學校，為了更好的名次，高三黨，努力向前衝，好的學校會讓你以後起點高，生活好的。
10樓：花南視角
每年的高考分數線，究竟是根據什麼確定的？看完你就知道了
11樓：楚辭
這個問題說難也難，說簡單也簡單。
簡單的話就是反正學校說了算，你管它怎麼確定下來的？
難的話，就要考慮各方面因素，包括今年題的難易程度，報考人數，已經專業受歡迎程度，等等等等，還要考慮學校自身優勢、劣勢，前一年的分數線和落榜人數，總之很複雜就對了。
為了秉承樂於助人的優良傳統，那我就勉為其難的詳細剖析一下吧~
首先，在確定分數線前，學校要查詢一下去年報考本校該專業的具體人數和落榜人數。
為什麼要這樣做呢？答案很簡單，如果落榜人數很多，那學校就要注意了，說明去年該專業很受歡迎啊，但由於落榜人數較多，今年可能會出現學生不敢報，導致沒人報考的情況，那此時分數線就要擬定的稍微低一些，畢竟如果收不滿人可就尷尬了。
其次，今年題的難以程度很重要。
如果去年題很難，連高考狀元才660分，那你分數線可能是580、590，今年題簡單，狀元甚至接近750的滿分，那可能學校的分數線就要擬定的高一些，甚至達到640、650，當然了，狀元的水平不代表平均水品，只能說儘可能的貼近。
除此之外，最能影響分數線的，其實還是學校今年的招生指標，說一千道一萬，今年如果只想招收20人，那分數線一定低不了，所以關鍵還是要看學校對該專業的重視程度，再結合以上兩點，基本上就可以得到最終分數線了。
12樓：餘啊愚
高考的分數界定會有以下的幾個評判標準：
①首先是要看這一年的高考報考人數，有多少學生報名，自然會有一個界限，因為錄取比例是定下來了的。
②國家每年會有一個錄取的人數，這個不是比例，而是實打實的人數，國家會根據全國高校的招生要求提供一個具體的錄取數目，因為要考慮到每所大學的生源，然後會根據這個人數按照考生的分數排名從高到低進行排序，最後一個人的分數就是國家線。
主要是根據以上兩個標準進行高考線的確定，當然還會有一個就是本年試卷的整體難度，試卷的難度每年都會有所不同，這也導致了每年的分數線會有一些浮動，如果今年的試卷實在偏難，那高考線會在去年的基礎上有一定幅度的下滑，相反如果今年的試卷非常的簡單，那麼分數線就會有很大程度的提升。
綜上所述，高考的分數線主要是會根據國家招生人數和報考人數決定的。
13樓：落花ai有意
高考分數線的確定與錄取人數的多少是分不開的。
每年高校在全國招的考生人數是由教育部制定的，每年都是固定的人數，再按照各省報名人數的多少將名額分配到各個省，保證每個省錄取人數與報名人數的比例是差不多的，儘量做到公平公正。
在確定了招生人數也就是錄取人數的數量後，為了以防萬一，不讓招生人數的數量浪費，在確定分數線時會多劃出百分之二十的人數作為備選，也就是說，招生人數為100人時，會讓120人進入招生環節，至於120個人是否能夠全部錄取就不一定了，被錄取的比例是多少每年也是不確定的，畢竟每年都會有意外情況發生，比如對錄取學校不滿意回去復讀等等。
分數線的確定在成績公佈以後進行，假設招生人數為100人，在高考成績公佈後，按照分數從高到低的順序依次往下數，排到第120名的那個人的分數線就是當年的分數線，也就意味著這些人擁有了填報志願的資格。
至於全國各個省的分數線差不多的說法，我不同意。
基於各個省教育資源的不同，高考試卷的不同（比如全國卷和地方卷），題目難度的不同，每個省的分數乃至分數線之間還是有較大差距的，試卷難度大的省分數線必然要低於試卷難度小的低。
14樓：匿名使用者
高考分數線確定的條件有如下幾點：
①全國高考的人數：每年高考的分數線是按照人數劃分的，國家要確定整體的錄取人數，根據這個人數結合全國高考生的排名從高到低下來，最後那個被錄取人的分數就是高考線的參考分數。
②試卷的難度：每年的出題人都不一樣，試卷的男足自然也有所不同，那麼區分度也就不同，這樣的情況下必須分塊處理，根據難度來制定不同的額錄取方案，再結合①中的全國考試人數共同得出高考線。
③高校招生比例:除了上述所說的兩點之外，國家還需要考慮高校的招生人數，例如全國的學校要求招10000人，而招生指標是8000，為了讓學校都有一定的生源，國家就會按照10000人的指標釋出招生標準，當然這個錄取的權力還是在各高校自己的手中，可以選擇不錄取額外的學生。
綜上所述，高考的分數線是由多種因素共同決定的，存在著很大的相關性，當然，一本線和二本線的劃定也與①和②中所說的因素相同。
今年平行志願如果我學校報了一般學校最好的專業，到學校線去沒到專業線不服從調劑，會死檔嗎
可能有些麻煩了 如果你上了該校的調檔線，你的檔案就被投去了該校但是你的分數不夠你報的這個專業，你又不服從調劑你就會被退檔 你的這一批次的後面的學校都不會再調你的檔了 你就只能參與下一批次的錄取 即一本到二本 二本到三本祝好運 平行志願錄取時，各個志願對於錄取學校有同等的效率，都相當於第一志願。如果不...
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