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从"预录取"看"正反馈"
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近来,看到一些考生因成绩差1~3分,未能被"预录取"他们的大学录取.是非曲直,公道自在人心,朋友们有很多话想说.但是,这里抛开这个问题不谈,只讨论科学问题----为什么"预录取"使投档分数线提高了.
报道中提到,招生老师提供一个估计分数,为当年投档分数线的估计值,设为n0
考生的总数为m,其中第i位考生分数为ni,为讨论方面,我们按分数由高到低排列,报考"预录取"高校的几率为xi,它是(ni-n0)的函数,记做x(ni-n0),对部分考生而言,当ni-n0>0,x=1>xi0(没有引入n0情况下的几率)
而实际分数线n是xi的函数,设某高校计划招生人数为p,则实际分数线n=n[Σ(p<x++)x(ni-n0)]
由于x=1>xi0, 所以n>n0
这样,形成了控制期望值n0对实际值n的正反馈,是一种概率诱导效应,是以期望指标为本位的正效应,其代价是在有限样本空间容量的饱和条件下,牺牲不良样本.
应用于管理学,可以诱导优势资源配置,有利于企业和事业单位的利益最大化.
但是,把那些只差1~3分的孩子当作不良样本牺牲掉,显然是不太合适的.
从这个事例看,该系统的正反馈增量约为4,这个数据很准确,只是获得它的代价太大了.
考生是高中生,或许不太懂这个原理,可是,大人应该懂的.
这里,并不打算埋怨谁,只希望我们的工作更具有科学性.科学应该体现爱心,它应该不是冷冰冰的工具.只有这样,科学的价值才会体现,科学精神才会深入人心,才会有更多的人热爱它.
报道中提到,招生老师提供一个估计分数,为当年投档分数线的估计值,设为n0
考生的总数为m,其中第i位考生分数为ni,为讨论方面,我们按分数由高到低排列,报考"预录取"高校的几率为xi,它是(ni-n0)的函数,记做x(ni-n0),对部分考生而言,当ni-n0>0,x=1>xi0(没有引入n0情况下的几率)
而实际分数线n是xi的函数,设某高校计划招生人数为p,则实际分数线n=n[Σ(p<x++)x(ni-n0)]
由于x=1>xi0, 所以n>n0
这样,形成了控制期望值n0对实际值n的正反馈,是一种概率诱导效应,是以期望指标为本位的正效应,其代价是在有限样本空间容量的饱和条件下,牺牲不良样本.
应用于管理学,可以诱导优势资源配置,有利于企业和事业单位的利益最大化.
但是,把那些只差1~3分的孩子当作不良样本牺牲掉,显然是不太合适的.
从这个事例看,该系统的正反馈增量约为4,这个数据很准确,只是获得它的代价太大了.
考生是高中生,或许不太懂这个原理,可是,大人应该懂的.
这里,并不打算埋怨谁,只希望我们的工作更具有科学性.科学应该体现爱心,它应该不是冷冰冰的工具.只有这样,科学的价值才会体现,科学精神才会深入人心,才会有更多的人热爱它.
https://blog.sciencenet.cn/blog-298939-469730.html
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