近期，我们依次发布了“志愿填报专家每日谈”系列文章：
志愿填报专家每日谈①：“秒懂”志愿填报专有名词
志愿填报专家每日谈②：平行志愿与顺序志愿分别怎么投档？
应考生和家长需求，今天继续送上干货！我们特邀北京化工大学李庆老师，为大家详解如何用好人工智能辅助填报高考志愿。
使用AI填报志愿的准备工作
01
利用大数据分析与处理
在报考前，每位考生和家长都要做一系列“功课”，比如收集心仪学校或专业的往年录取情况、查询招生计划变化情况、查看选考科目要求、查看学校简章有无招生特殊规定等。在AI技术广泛使用之前，部分家长会购买一些填报软件，或干脆购买填报志愿服务。但如果简单把孩子的志愿交给第三方去填报，既存在一定的误报风险，又未必能考虑到孩子的特长及志趣，第三方往往就是根据分数来进行学校、专业的简单匹配。其实，大家之所以认为志愿难填，很大程度上是因为需要考虑的因素太多且填报时间相对紧张，而所有决策依据都要通过收集大量的历史数据来作为支撑，这时，AI在提升信息收集效率、综合处理大数据的能力就可以发挥出来。
利用人工智能辅助志愿填报，就是要基于大数据与AI算法技术，通过分析历年录取数据、招生政策及考生特质等信息，来实现筛选院校及专业范围、预测录取概率、生成梯度志愿方案等功能，这样就可以大大缓解信息不对称的问题，优化考生填报策略。需要注意的是，像DeepSeek等AI工具，都需要考生与家长在每个问题上进一步追问或尽量补足前提条件，为AI给出充分的判定提供足够的依据。利用AI辅助填报志愿的最大优势是可以跳出人们固有的认知并破除信息茧房，给出更全面、更个性化的填报方案。
02
提升填报适配度
除了对基本数据的收集外，考生还须解决好个性特点与专业匹配问题，这样填报志愿才可以有的放矢。当下有很多种性格与职业测评方式，如MBTI性格测试、霍兰德职业兴趣测试、盖洛普优势测试等，考生可利用AI进行测试并调用相关测试结果用于志愿规划。另外，如果考生对就读高校的地理位置有要求，也可以在设定条件时加在限定范围中。
举例来说，考生可以利用AI咨询“我是一个ENFP性格的人，我的特性适合哪些专业？”或“我在霍兰德职业兴趣测试中是现实型，请推荐适合学习的专业”，再结合专业范围，根据成绩选择院校范围。考生还可以根据自身职业规划进行专业选择，比如利用AI咨询“我想去能源领域工作，需要学习哪些专业？”等。总的来讲，AI在职业规划层面具备很大优势，即使未经训练的AI还存在一些误差，但不会影响我们进行参考和判断，我们可以在每个反馈答案的基础上，进行深入追问，从而丰富或修订AI给出的答案。
03
规避风险设置志愿
志愿填报的本质是根据复杂条件给出最优解的过程，这和AI背后的优化理论不谋而合。如何在海量数据中，确定“冲、稳、保”三个档次的备选学校，这个流程构成了最基础的志愿填报思路。在这个过程中，考生和家长还需要注意相关学校对部分专业设定的一些特殊报考条件，比如体检中的色盲和色弱、语种限制、单科成绩限制、政审要求等。
考生也可以根据历年数据及招生计划调整情况来预测某一专业的录取概率。举例来说，考生和家长可以利用AI咨询“我高考北京市排名在8000名，想学习化学类专业，请推荐填报院校，并帮忙列出录取概率”，AI即可通过表格形式列出“冲、稳、保”的学校和对应的录取概率。
使用AI填报志愿需要规避的问题
01
过度依赖AI提供的数据
AI模型主要是基于历史录取数据生成预测结果，算法无法精准预测当年考生的报考行为（如扎堆报考热门专业组），而且概率计算结果仅能作为参考，实际填报过程中会有很多变化因素影响预判，比如高校招生计划的调整、招生政策的调整等。此外，部分数据来源可能是非官方发布，这会影响AI模拟结果的准确度。因此，笔者建议考生和家长在咨询过程中多增加“通过大学官网查询”等限定条件，或通过进一步追问确认数据来源的真实性。
02
缺乏个性化分析
部分AI使用的模型过度简化变量（如忽视单科成绩、家庭资源差异），容易生成“一刀切”方案，忽略考生的个性情况。这里笔者提出两种解决方案：第一，适当增加干预节点设计，当系统检测到学生兴趣测评与分数位次存在重大偏差时（如艺术生执意报考临床医学），应进行强行干预；第二，可以让AI从正反两个角度生成“对抗性”填报策略，举例来说，就是根据填报某一个专业的利弊生成对比分析报告，再根据报告进行二次判断。
03
容易忽视隐性问题
由于AI的特点，其推荐偏向“数据安全”路径（如高录取概率院校），可能影响考生对特色院校或小众专业的填报意愿，这部分院校因曝光率低或影响力小，可能会对AI的判断造成一定影响。此外，家庭资源（如地域人脉、行业背景）等非结构化数据难以被AI量化，导致推荐方案往往会忽略隐性优势。最后，兴趣测评模块（如霍兰德测试）的简化版问卷信效度不足，其职业倾向推荐结果可能与考生真实需求偏离较大，这也是需要最后进行人工校准的重要因素。
