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看点高考志愿的重要性不言而喻，但是如何填报着实是一门学问。上千所大学和专业，如何才能选到匹配孩子兴趣的？怎样避免高分低录？究竟什么才是最好的志愿填报策略？围绕这些问题，从事高考志愿辅导18年、华东师范大学教育经济实验室访问教授叶晓阳，从经济学和AI的角度，和外滩君聊了聊自己的见解。

文丨Chelsea 编丨袁梓曦

随着ChatGPT的横空出世，我们已经飞速进入了Gen AI（生成式人工智能）的时代。与此同时，过去二十五年我国高等教育规模也飞速扩张。根据教育部发布的最新数据，2024年全国高考报名人数1342万人，比2023年多了51万人，再创历史新高。

每一位考生寒窗苦读十二年，都希望在高考录取时能够分尽其用。过去几年新高考改革不停，但是高考志愿填报所带来的压力和焦虑并未减少。

叶晓阳是华东师范大学教育经济实验室访问教授，曾任美国普林斯顿大学和布朗大学教育经济学博士后。

叶晓阳教授

他从事高考志愿辅导已经18年了，他关于中国高考志愿填报的行为经济学干预的博士论文获得了美国教育财政与政策协会年度最佳博士论文奖，是有史以来第一位来自中国、书写中国教育的获奖者。

特别是过去8年，他和硕士导师、北大教育学院副教授丁延庆组成的团队，立志要帮助一百万高考学生填报志愿。人工智能分析策略，行为经济学关注人心，他们尝试结合人工智能和行为经济学来帮助学生做出最佳教育决策。如今，从行为经济学到Gaokao AI，他们还在这条路上。

高考志愿如何影响一个人的未来？如何避免在高考志愿填报上犯错？用人工智能填报高考志愿是真还是坑？围绕这些问题，外滩君和叶晓阳教授聊了聊。

“为了更多的马红霞”

叶晓阳自做高考志愿公益辅导以来，有时为了鼓励没有电脑的学生认真填报志愿，甚至还自掏腰包让学生去网吧研究志愿。

究其原因，他说：

一方面是他的研究集中于如何使用行为经济学和人工智能来改善个体的教育决策，想要摆脱书斋学以致用；

另一方面，高考志愿填报，对于大部分学生来说都太难了，怀着朴素的兼济天下之心，他想要给那些最需要帮助的人“a helping hand”，这也源自他的自身经历。

这是一篇2023年的NBER Working Paper， 举例说明了在人生的各个重要时期， 基于互动式支持、指导和激励 的个人支持的重要性。

叶晓阳是重庆人，2006年毕业于重庆的一所超级中学——巴蜀中学。“我那年北大文科在重庆一共就招20多人，我所在的班级就被录取了11个。”

当时，叶晓阳拿到了北大自主招生名额，可以降分任选专业。没有太多研究，他看着专业名字就急急确定了北大经济学院的经济学专业，放弃了自己热爱的文史哲。

入读之后，他才发现，原来北大最好的经济学老师大多在光华管理学院和中国经济研究中心，而且中国经济研究中心还可以选择经济学双学位。“早知道这样，当时我就该选文史哲专业，然后再修一个经济学双学位。”

回顾18年前的遗憾，叶晓阳感慨，即便就读于中国最好的中学之一，在填报高考志愿时仍然是根据道听途说的消息做选择；如果当时知道得更多，可能做出的选择也会不同，人生或许也会走向截然不同的征程。

后来在美国读博中途，需要选定研究方向，他毅然走上了高考志愿随机实验这条路，而且越走越远。

“我研究的高考志愿填报，在学术界有一个专有名词，叫做大学选择干预研究。”叶晓阳在密歇根大学读博期间的导师Susan Dynarski，是这个领域的先驱之一，也正是她积极鼓励叶晓阳做中国教育的研究。

叶晓阳拍摄的密歇根大学校园

2016年，博三的叶晓阳和硕士导师、北大教育学院副教授丁延庆组成团队，前往宁夏开展高考志愿填报研究。他们还借用新华字典名句“我们都有光明的前途”，为项目起名“The Bright Future of China”，立志要帮助一百万高考学生填报志愿。

第一年，叶晓阳和团队成员把印刷厂连夜开车从北京送来的志愿填报手册，发放给当地三分之一的高中生（共计两万余名）。他们去了7所高中做高考志愿填报讲座，给100多位学生做了1对1辅导。

第二年，他们更是召集了数十人的师生团队，扩大了1对1辅导的规模，也为宁夏的高中老师进行在线培训，网友笑称：“没有想到有一天在B站学习高考报志愿”。

后来，为了实现1对1辅导规模化，他们还开办了公司，向宁夏全体学生以及全国的贫困学生免费提供志愿辅导。

叶晓阳参与的两篇论文发表

叶晓阳还提到在宁夏项目第一年的最后一天，他和团队成员在银川的一家餐馆吃午餐，包间的两位女服务员，恰好是当年的高考学生，听到他们讨论在宁夏的见闻，突然问道：“老师，你们能不能帮我们提一些建议？”

“还好她们当时问了。”叶晓阳欣慰地说道：“这两位同学没有上二本线，所以完全没有关注第一阶段的报考，等着八月份报三本和专科志愿。但是我们知道一个非常特殊的高考政策，少数民族学生可以低于二本线80分填报预科班。”

预科班，相当于是大学前的预备教育，时长为1年。高三毕业生完成1年预科后，根据成绩决定能否升入选择的院校的本科阶段学习，否则进入该院校的专科阶段学习。

对于家境不富裕的少数民族学生而言，虽然多花1年时间，但是相比去学费昂贵的三本院校或是大专，预科班不仅让他们有可能进入更好的院校，还可以减轻家庭负担。

当时志愿系统还有5个小时就要关闭，“我们赶紧和她们说，别上班了，下午工资我们帮忙付，快回家把预科志愿报上吧。”虽然没有留下2位女生的联系方式，也不知道她们的后续故事，但是这事情对叶晓阳未来的志愿辅导产生了深远的影响。

“后来我经常和我的学生们说，你以为你没有机会，但实际上你还有机会。”关键是要有基于完备信息的、坚定的目标，然后积极行动。

图源：Pexels

能够在偶然之中帮助到个别学生，已经很好。但是叶晓阳并不满足，他想要找到更好的方式，去帮助更多的人。

另一个让他记忆犹新的故事，是他第一次体会到自己的研究具有的力量。

我和丁老师，还有现在任教于南京大学的康乐，有一篇论文谈到，宁夏的少数民族学生，因为饮食等生活习惯，会倾向于留在本地或者西北地区；但是这种倾向，对于学生的长远发展是不利的。这种home bias现象在全世界都存在；尤其是这种偏好，往往来自不准确的信息，常常会局限自己的机会。

叶晓阳和团队为宁夏的少数民族学生精心准备了资料，告知他们最新的民族、教育政策，和全国各地大学的饮食、住宿条件。从行为经济学的角度来说，这是减少了信息偏差，帮助他们更好地评估自己的偏好，做出更好的志愿选择。

“我们在1对1咨询中，都会留意询问学生的相关偏好，也设计了算法，从学生的志愿表草稿中自动识别，学生是否有可能因为饮食问题而局限了自己的院校选择。每一次得知有学生因为看过我们的资料而改变了想法，我们整个团队都会欢呼：又帮助到了一位同学！”

图源：Pixabay

还有一个故事是关于久别重逢。2022年，叶晓阳因《人物》杂志的专访，找到了老朋友——马红霞。

马红霞是2017年叶晓阳亲自1对1辅导过的一位考生。当时她在华东师大和陕师大的公费师范生之间权衡：家人和老师都认为华东师大冲不上，建议报陕师大。

只有叶晓阳在比对了大量数据后，告诉她：报华东师大没有问题。听取了叶晓阳建议，马红霞顺利被第一志愿华东师范大学汉语言专业录取，在大学表现优异的她，后来回到了家乡，成为了银川一中的语文老师。

马红霞也是叶晓阳在志愿辅导中最乐于见到的那种学生：有主见，也听劝。在看到专访文章后，马红霞找到了叶晓阳联系方式。在加上微信的第一时间，叶晓阳就从手机里翻出了五年前马红霞被录取后报喜的截图。

“这个记忆印象太深了。当时是我们第一年使用机器学习算法来预测录取概率。在实际使用之前，心里也是很忐忑的；或者说，直到今天，我都还在开玩笑，说这是‘算命系统’。 但好在这么多年下来，不断累积了很多成功的例子，鼓舞人心。说起来，马红霞也成就了我的博士论文。而且，我经常看她在朋友圈发的近况，她会是一个非常好的老师，能够造福更多的宁夏学生。”

和宁夏不断发生的故事，让叶晓阳对这片土地充满感情。每一年，叶晓阳和他的团队都在找各式各样的机会，希望能够帮助更多的“马红霞”，走出大山，拥抱更美好的未来。

后来，他还在题为《银川》的诗里写道：

至于山岩灿然写真经，谈禅入世/在近处不溺幽冥，到边关，等谁洗天河。

回忆这些点滴，叶晓阳感叹：“想要改变个体的命运，可能还需要机缘巧合，或许终我一生也不能改变什么，但至少应当做些什么。就像废名在《桥》里面写：我们这些人算是做了人类的坟墓，并没有什么了不起的事情，然而没有如此少数的人物，人类便是一个陌生的旷野，路人无所凭吊，亦不足以振作自己的前程。”

高考志愿的

“人工不智能”

叶晓阳和团队每一年都会对全国各地的高考学生和家长做问卷调查。过去八年数据非常稳定：每年在志愿填报的时候，只有不到1%的受访者认为高考志愿很简单，超过80%的受访者认为高考志愿非常困难。

“有一个变化的趋势：新高考改革。改革的一些内容减少了高考志愿犯错的可能，可能会让一些学生和家长觉得高考志愿填报变容易了。比如重庆新高考改革后，同一批次可以填报96个志愿，很多学生和家长就觉得：太容易了，闭着眼睛填也都能被录取。”

“但现实是，2022年重庆有21%的考生是第一轮志愿没有被录取，通过征集志愿（每一批次录取结束后，省级招办公布未满额院校和余缺计划数）填报才被录取的；有的同学甚至是填了三次征集志愿才被录取的。这种过度自信是因为对录取制度和志愿填报的不了解，反而白白浪费机会。”

比如有一个同学623分通过征集志愿被录取到苏州大学（211）材料学专业，这个专业在第一轮录取的分数是584分；如果这个同学在第一轮志愿提报的时候谨慎认真，他是可以录取到重庆大学、山东大学、中南大学、天津大学这一档次的985学校。

还有一个经典的新高考改革过后的错误：高分考生填报三本独立学院。从2017年浙江第一年新高考有646分学生被录取到同济大学浙江学院开始，几乎每一年都有类似的案例发生。犯错的原因很简单：看着学校名字想当然了，不明白独立学院和分校的区别。

为什么很多家庭对填报高考志愿感到困难呢？叶晓阳向外滩君展示了问卷调研数据。

注：在问卷中，受访者对上述五项进行排序，1为最容易，5为最困难。

学生感觉最难的是“预估录取概率和确定志愿填报的具体策略”。很多学生不知道自己的分数在省内处于多少百分位，也不知道自己的分数是否能够被心仪的大学/专业录取。

第二难的是“信息缺失”，考生普遍不知道什么样的学校和专业比较好。“因为太多了，中国有2800多所大学，1500多个专业，这些大学和专业哪个比较好，哪个比较适合自己，又是一个很难的问题。更何况，还有很多人是看着名字选学校和专业的。”

比较起来，学生普遍认为了解自己是比较容易的事情。但实际上，这种认知是有偏误的。真的到了志愿填报的时候，大部分考生往往会选择牺牲自己擅长的领域和兴趣所在，反复问：“叶老师，我读什么专业好找工作？”

和学生的认知不同，叶晓阳认为，提供有效的高考志愿辅导的难度是反过来的：

最容易的是帮助学生估计录取概率和确定策略（AI往往比人做得还好）；

收集院校、专业信息是有难度的，因为中国缺乏一个中心化的平台来提供准确无误的信息，需要学生去做大量的信息收集和比较工作；

最难的反而是学生去了解什么是自己擅长的，什么是自己真正的、长期的兴趣所在。

“新高考改革，在一定程度上缩小了志愿策略的需求，但另一方面，扩大了学生认识自我兴趣与特长的‘信息鸿沟’。我们团队正在进行的一项工作，是比较不同省份在新高考改革后，县乡中学，相比于省市城区中学，在高考志愿工作上的全面落后。全面是指从学校到老师，从学生到家长，县乡中学看起来都没有做好充分的准备。”

比如下图中的叶晓阳和团队总结的10种常见高考志愿填报错误，前面9种都是和规则、策略有关，因而有非常直接的建议可供参考；第10种错误，哪怕是AI也没有办法帮忙解决，“因为AI并不懂你的内心”。

注：“服从调剂”在浙江、山东、重庆、河北、辽宁的院校-专业模式下不复存在，确实让高考志愿填报变容易了；在其他省仍然是一个经常有同学犯的错误。

从这个角度来说，最值得学生花时间去思考和准备的，是在高中时期就逐渐知道自己想要什么，喜欢什么，要去什么地方，要做什么事情。

如果在高考志愿填报之前已经有非常明确的偏好，规则、策略问题，都可以迎刃而解；相反，如果想要在高考后的短短一个月去急急确定一个“不吃亏的好学校和好专业”，可能很多人都只能得到多歧亡羊的结果。

针对填报高考志愿的实操环节，叶晓阳创建了一个高考志愿填报程序清单：

“这个程序清单，完全基于开放的、每一个学生均可以获取的数据和资料。数据收集工作需要耐心、细致以及时间投入，如果家庭条件允许，找一个靠谱的机构或专家，相当于获得了更多的信息和服务；不过自己亲自收集这些官方资料，DIY志愿填报，也并非不可能。而且最终还是需要学生自己来做决定：A学校还是B学校，A专业还是B专业。”

即使是使用付费服务，叶晓阳也建议学生全力参与其中，“高考志愿是一个人成年后的第一个人生选择，最好把它看作是磨炼自己的机会，未来还会有更多的人生选择，是不是每一次都要找别人来替自己做决策呢？”而且市场机构鱼龙混杂，也需要小心警惕。

贵州省招生考试院官网发布的预警公告

什么专业才是好专业

专业选择是近年来的高考志愿热搜话题中心。

随着时代变化，选择院校优先的学生减少。但接下来的问题就是，大多数学生，尤其是家长，过于专注“好专业”；这也提升了互联网上讨论一个专业是不是好专业的热度。

在叶晓阳看来，一定要选一个“好专业”不是最佳的志愿策略。

专业前景、兴趣爱好、个人能力，这三个因素至少要占两个。网上的声音大多集中在专业前景，忽视了个人的兴趣和能力，并不足以指导一个人具体的专业选择。

不同专业学生之间的差异，远小于同一个专业内的学生差异。踏实且勤奋地做自己喜欢做的事情，名利是随之而来的。

如果有确定感兴趣的专业，叶晓阳表示考生应该要把兴趣放在第一位。

不过，更常见的问题是：“我有很多感兴趣的专业”或者“我不知道自己对什么感兴趣”。针对这个问题，叶晓阳推荐了两篇论文：

第一篇来自哈佛大学经济系的毕业生John Conlon，他的博士论文发现，很多学生对专业未来的职业去向有刻板印象，觉得只能做和专业相关的工作；而因为这种刻板印象而选择某些专业的同学，往往不能如意，数据显示美国42%的新闻传播专业的学生期待自己毕业能做记者，实际上只有4%的人做到了。

那么这样的专业选择就不是最优的。学生的刻板印象哪里来的呢？很重要的因素就是他们周围的人，他们如果认识一个学中国语言文学类/法学类/计算机类等被认为“适合考公”的专业的人考上了公务员，就可能认为自己也会如此。兼听则明，如果过分听从一个外界的声音，不管是谁，都有可能把你带进坑里。

第二篇来自斯坦福大学经济学系今年的毕业生邱昕瑶，也是我非常重要的合作者。她的博士论文研究的是中国高考志愿中专业选择的信息不平等问题：相较于高收入阶层，低收入阶层的学生更容易选择和高中所学科目相近的专业（比如和高中科目同名的专业），因而也更容易高分低录，导致长期收入减少。

这两篇论文都讨论了家庭背景在很大程度上影响了学生的信息获取，也提到了基于行为经济学的信息干预，有望减少专业选择的偏差。即便没有公共政策或者干预实验，没有见多识广的父母和亲戚，学生自己也可以做出努力，改进自己的志愿选择：去看，去读，去学，去体会，去发现更多的远山。

哪怕是不清楚自己兴趣的学生，至少也可以结合专业前景和个人能力，思考“我选择某个专业的比较优势是什么？”

叶晓阳以数学专业为例，假设一个学生高考数学只考了90分，因为别人说数学专业未来有“钱途”，执意要选择“未来既能转金融又能转计算机”的数学专业，但是能力不足以支撑选择，或者并没有头悬梁的决心在大学迎头赶上。“最后很有可能学得很痛苦，毕业后也难找到心仪的工作。”

反过来，如果一个学生数学成绩很好，只是担心大学数学课程难或者竞争大，专业前景和个人能力已占其二，“这样的学生我们会非常鼓励他们去选择数学专业；如果能实现专业前景、个人能力、个人志趣的统一，那学生肯定会有光明的前途。”

此外，很多家长和学生还习惯于“看名字选专业，但并不清楚这个专业到底是做什么的”。

叶晓阳展示了下面这张图，同一行两个专业名字的相似度是99%，但是其实天差地别。

“眼视光医学和眼视光技术都与眼视光相关，但是一个未来能当医生，一个却可能永远当不了医生。如果有立志于未来要当眼科医生的学生第一志愿填了眼视光医学，第二志愿填了眼视光技术，如果最后被第二志愿录取，可能会后悔终生。”

叶晓阳常接到考生咨询，希望他给出明确的专业推荐：“我今年高考700分，可不可以请老师推荐3个专业？”在不了解学生个人兴趣和能力的前提下，叶晓阳觉得很难给出个性化的最优答案。

他认为，城市、学校、专业，对于绝大多数人来说，这三者几乎不可能兼顾。对于个体学生的决策，很难给出一个普适性的答案。因为涉及的权重太多了，考生的分数定位、学习规划、职业发展，甚至家庭背景。

任何强调一个或者片面因素的建议，都需要谨慎听取。在做权衡取舍时，可以试试倒推：

假设现在是三年之后要决定大学毕业去向，是就业、读研，还是出国？再来倒推选择城市、学校、专业各因素的权重；甚至还可以想得再长远一点，希望自己30岁、40岁、50岁的时候会是什么样子。

不过，鉴于高考录取的不确定性，即使最后没有去心仪的专业，叶晓阳认为也不必沮丧。“高考志愿的专业选择虽然重要，但又不是100%决定人生。进入大学后，学生还有机会可以尝试转专业、辅修双学位、跨专业考研、实习等等。这些转换的成功当然并不轻松，其前提永远是，知道自己想要什么，并勇敢勤奋地去做。”

高考志愿的“人工智能”

是怎么一回事？

这是一个人人都能说两句“AI+大数据”的时代，高考志愿也不例外。近些年市场上打着大数据人工智能填报高考志愿旗号的公司、软件、网站非常多。

根据叶晓阳的观察和体验，目前高考志愿填报能够使用的数据，没有超出他的程序清单的数据范围，即各省招生考试院或者大学官网公开的历年录取分数信息。

如果还有，可能就是社交网站上大家对具体的学校和专业的评论。当然，各省规定不同，数据公布的详略有别，有的省可能还只有纸质版数据。

真正可以称得上大数据的，目前在我国还不可获取：

一是考生详细的志愿列表，可以更精准地用以分析志愿填报的博弈行为，进而对录取概率更准确地进行预测；

二是个体的受教育回报数据，可以用来比较不同院校、专业选项的预期收益。在过去的几年，叶晓阳和团队一直在这两方面持续努力。

再说算法。叶晓阳关于高考志愿的研究，是世界范围内最早在教育领域里使用机器学习模型的研究之一。

在他看来，“难点不在于模型本身，我曾在讲座上介绍如何使用3行代码写几乎所有已知的机器学习模型；真正的难点在于：如何将实际（或者商业）问题转化为数据问题。”

反过来，当完成了预测这个数据问题之后，还有更重要的事情要做。以叶晓阳和团队的程序清单来说，预测录取分数，或者反过来，预测被某个大学、专业录取的概率，只是最后一步“精准预测，考虑策略”的基础工作，学生还需要在这个预测的基础上，进行大学、专业的挑选以及志愿表上的策略使用。

图源：Pexels

“每个同学可以填报的大学、专业的数量是有限的，因此需要进行最终名单的挑选；同一个大学、专业填报在不同的顺序，被录取的概率是不一样的，因此需要考虑不同的策略以及排序。对某个大学、专业录取分数或者录取概率的预测，可以使得上面这两个步骤更快捷，因为有了具体的数字，可以进行最优化运算。”

“只有当这种预测问题的规模变大，机器学习预测的优势才会显现出来。比如一个浙江的学生可以填报80个志愿，而她挑出来3倍的短名单即240个备选院校-专业，那她可以填报的不同志愿表方案是240*239*238……163*162*161（即240!/160!）种；即便假设她对不同院校-专业有严格的排序，那也是240!/(160!*80!)种，仍然是一个天文数字，没有人能够在短时间算出来所有的情况，然后找出来预期收益最大的，但是机器可以。”

“上面这个例子还只是静态的，使用过往的数据进行预测；如果考虑到当年考生群体的动态变化，再考虑到预期收益的不确定性，那么需要做的计算就更多了。”

不过万变不离其宗，叶晓阳透露，只要做对了上述预测的核心步骤，即进行了准确的等位分换算，怎么填都不会有大错的。“尤其是，由于目前可得的数据多是院校-专业层面的加总数据，录取概率是否格外精准并不重要。”

等位分，用叶晓阳在论文里发明的词，叫equating score。即通过相同排名，将多年不可比较的分数，转化为可比较的分数，这样可以用来预测被某一个大学或专业录取的概率。

举例来说：

A考生在2022年的高考中获得了500分，并在C省内排名第12345名；B考生在2023年的高考中获得了550分，但排名仍然是C省内的第12345名。如果B考生只是比较自己的原始分和各院校、专业在2022年的录取分，就会大幅度高估自己的录取可能，从而导致志愿报高而不被录取。因为在排名相同的情况下，2023年的550分，就相当于2022年的500分。

叶晓阳认为，这是目前中国高考志愿填报必须要做的步骤。每一年，他高考志愿讲座的开场都是：“等位分算好了吗？” 每一年也都只有不到三分之一的人算好了；换句话说，大多数人可能连志愿填报的第一步都没有做。

等位分换算的数学不难，不过，也有很多因素会影响等位分换算，比如：

1.参加高考人数。假设2023年有2万人参加高考，2024年有4万人参加高考，那么2024年的排名应该在2023年的基础上翻倍。

2.院校招生计划人数。假设2023年一共招2万人，2024年一共招4万人，那么2024年的12345名的“购买力”，就会大于2023年的12345名。换句话说，2024年的12345名能够录取到更好的院校。

3.高考生志愿填报偏误。如果2023年高考生集体志愿填报偏低，2024年高考生集体志愿填报偏高，那么2024年排名的“购买力”就会下降。

现实中更难的是，这些因素往往不成比例地发生变化，等位分调整也就变得非常困难，可能不仅需要人工智能的帮助，还需要更多基于理论、经验的判断。

迄今为止，叶晓阳一共遇到过2次极难的等位分换算。

第一次是2017年浙江省开始实行新高考。这是全国范围内第一批新高考的省份（和上海同年）。往年文理分科的形式改成了“3+3”，所有考生被放在一个大池子里面排序。

“这相当于说文科考生的高考分数，到底相当于理科考生的多少分呢？在没有历史数据的情况下，基本靠算命，当然算命是玩笑说法。如果一个研究者能够明晰自己使用了哪些假设，就可以提出相应的策略，为这些假设失效提供稳健性的后手方案。”

第二次是2022年的重庆第二年新高考（“3+1+2”模式）。尽管已经有了多个新高考省份的经验，但从小在重庆长大的叶晓阳反而在家乡遇到了最大的挑战。

原因就是2022年重庆高考人数、院校招生人数和考生志愿填报偏误全都发生了不成比例的变化，等位分需要进行调整。但是调整多少，是一个非常头疼的问题。

“当时我和邱昕瑶开玩笑，我们在开发高考AI的时候，每一个策略的分数标准都做得非常精细，没想到等位分调整如果出错可能就是几十分的偏差出去了。” 后来他们根据经验，做了多重保险的稳妥处理；甚至在直播中现场讲解代码逻辑。

这种真诚、透明的交流，得到了学生和家长的信任。最终的结果也证明，叶晓阳提供的等位分调整方法，基本能够准确定位。叶晓阳调侃道，“说明经济学家除了能够预测5次经济危机中的8次，有时候还是很有用的。”

从2022年开始，叶晓阳和邱昕瑶重新开发了一套高考志愿辅导系统。“我们都是取名字困难患者，目前先暂时就叫Gaokao AI。” 在2023年的高考季，这个系统继续在重庆试运行，叶晓阳在公众号曾发过一篇文章《我跑了十亿次预测，为了重庆考生》。“准确地说，是992,191,000次，预测了每一位同学上绝大多数大学、专业的概率。”

就像前面说的，在个体数据不可得的情况下，录取概率是否格外精准对最终的志愿填报的影响并不大。

不过，叶晓阳认为，有录取概率的预测结果，可以优化志愿填报的策略选择：可以判断落榜的风险；能够可视化不同填报情况的概率，比如同一个学校，填在不同位置，录取概率会有怎样的变化。

“下面截图就是我们的评估样表，有图和表来做数据的可视化。这种可视化可以很好地帮助学生和家长来理解我们的建议。比如这位同学预测自己被志愿表前30个志愿录取的概率有40%，但实际上我们预测的概率是0%。这位同学可能就会考虑是否替换若干难以录取的选项。”

“我在普林斯顿大学的博士后导师Christopher Neilson在美国和拉丁美洲都成功地将类似的系统嵌套在了政府的官方志愿填报系统里，能够为全体学生提供模拟录取结果。这是我们对Gaokao AI的长期愿景。”

除了Gaokao AI，叶晓阳目前还和华东师范大学教育经济实验室合作研究如何改进学生的新高考科目选择，这也是一个机器学习预测可以有所作为的场景。

“我们在一个省调查了近20万学生，发现有四分之一的高一或高二的同学，想要替换已经选择的科目。这是一个可能比志愿填报更重要的决策问题，因为选科直接影响高考志愿选择。

我们目前的初步结果是，使用若干关键数据和机器学习模型，我们可以准确预测超过70%想要替换选考科目的同学。在后续的研究中，我们将会把这个预测模型开发成一个预警系统，帮助高中学生做更好的选科决策，而不是到了高考志愿填报的时候，还来后悔选科的失误。”

发明远山

在宁夏项目时，叶晓阳和团队用“Nothing great is easy/好走的路都被踩烂了”来自我激励。

他们的初衷是将高考志愿填报的个体经验普遍化和普及化，后来逐步将科学研究加了进来。可以预见的是，不管是大学和专业选择，还是录取概率预测，或者是志愿填报策略优化，行为经济学和人工智能都有非常广阔的应用场景。

每一年和高考学生道别，看着他们踌躇满志走向人生的新阶段，叶晓阳总会说：“下一阶段你们可能还会回来找我。”

“这是真的。我前两年开玩笑，说我当时的研究项目是：为什么大学生不学习，不锻炼，不睡觉，不买保险，不学SQL。可能高考志愿最核心的技术问题已经基本解决了，我现在是move on to the next questions，关心怎么帮助进入大学的同学能够走向光明的前途。”

叶晓阳在个人公众号上连载《救救他们的大学生》，即是在综述已有研究中如何帮助大学生获得成功的行为经济学研究。而他计划中的Causal Machine Learning（因果机器学习）系列讲座，也真有可能让他和那些多年前辅导过高考志愿填报的同学久别重逢。

叶晓阳在博士导师退休会上介绍如何在中国帮助学生正确处理学费上涨和学生资助信息

但是这些事情并不总是一帆风顺。叶晓阳告诉外滩君，去年是重庆新高考第二年，他曾想为家乡的学生提供力所能及的志愿填报帮助，委托了亲朋好友去联系当地学校，结果被拒绝了。

“其实我非常理解，因为这不是第一个拒绝我的地方。背后的基本逻辑很简单，高考出分的一刹那，知道多少人过了一本线、重点线，对很多人来说，他们的工作就已经全部结束了。”

也并不总是遇到平和的学生，受到质疑还有机会去解释。“我印象很深的是，有一年我们的微信号被一个学生举报。他误认为我们是来帮助他填志愿能上北大，因而认定我们是电信诈骗。我们花了很多时间和精力去自证恢复微信号，但这一年对这个地区的考生的辅导几乎完全废掉了。”

这么多年下来，有没有不成功的例子呢？“有，是我的堂弟。我给他讲的需要做的步骤，全部没做。他的分数上了本科线，但是从本科到征集志愿到专科，一共填了五次志愿，最后被一个专科学校的中外合作办学项目录取。收到录取结果的第一时间，就来问能不能不去上。”

这让叶晓阳想起另外一位硕士导师问他是否要在这些事情上耗费心力：“高考志愿并不能真正改变命运，从长远来看，这些选择可能只是一些小波纹，人最终还是会回到自己该有的轨道上。”

但叶晓阳认为，人生并没有轨道。他曾经在《声东击西》的播客里提出了一个词，叫做“发明远山”。

这句话是十多年前姜涛老师对我诗歌写作的教育，这么多年来我作为人生格言一直谨记。对于高考志愿填报而言，我看到太多的同学，过度依恋眼前的山色，已有的轨道，时常因为迫切想要得到一个唯一的正确答案而焦虑。

有些人可能短时间看起来对他们有帮助，但这些人大多只是因为熟悉上山的路线而已；想要构筑视野，发明远山，终归还是靠同学自己的参与。

“我也会时常想起我在博士论文致敬的四位楷模：伯格里、晏阳初、陈友松（“for their faith, struggle，sacrifice, enlightenment in expanding educational opportunities for the poorest people”）。这让我决心努力再多做一点有意义的事情。做什么呢？”

“我干脆自己下车，指挥乐坛的交通。”

图源：除标注外均由受访者供图

参考资料：

1.江苏招生考试网 《竞争最残酷的一届！2023年全国高考人数超1353万》

2.人物杂志 《高考志愿，如何影响一个人的命运》

3.南方周末《做了七年免费志愿咨询，他说“想影响人的行为很难”》

4.南方周末《免费辅导高考志愿填报8年，他分享了四张图》

5.叶晓阳公众号：依然糅春天

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