近日，北京考试报隆重推出“志愿填报专家每日谈”栏目。旨在切实帮助考生和家长精准掌握志愿填报原则和技巧，解决填报志愿过程中的“难点”和“痛点”。北京高考在线团队搜集到了专家关于志愿填报：如何利用人工智能辅助志愿填报的解读内容如下：
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2025高考志愿填报：如何利用人工智能辅助志愿填报
高考志愿填报是一项复杂的系统工程。如何选择适合自己的专业、学校，专业如何权衡，地域因素对高校选择有何影响，如何避免志愿填报误区等一直是困扰广大考生和家长的问题。
随着高考改革的深入推进，学生选考组合变多，可填报的志愿数目也逐渐增多，如何科学合理填报志愿更成为考生和家长面临的一大难题。近年来，随着人工智能和大数据应用技术的发展，AI因具备能够学习并模仿人类智能、有较强的自我优化能力、能够处理复杂数据和任务等诸多特点，慢慢走进了普通人的工作和生活。
那么，针对高考志愿填报这一复杂的系统工程，考生该如何利用好AI进行辅助呢？笔者在这里简单谈几点个人体会。
使用AI填报志愿的准备工作
进行大数据的分析与处理
在报考前，相信每位考生和家长都要做一系列的“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、查看学校招生简章有无特殊规定等等。在AI技术被广泛使用之前，大部分家长会采购一些填报软件，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点、特质。
其实，大家之所以都认为志愿难填，很大程度上是因为需要考虑的因素太多，而这些因素都要通过收集大量的历史数据来支持，这时AI在提升信息收集效率上的作用就可以发挥出来。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，通过整合历年录取数据、招生政策及考生特质信息，来实现筛选院校专业范围、预测录取概率、生成梯度志愿方案等功能，如此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，都要求考生与家长在每个问题上进一步追问，使其给出较为充分的判定范围。可见，AI的最大优势是可以跳出人们固有的认知并破除信息茧房影响，给出更宽泛的报考信息和思路。
提升填报目标与考生个性的适配度
考生除了要收集基本数据外，还需解决好个性特点与专业匹配的问题，这样填报志愿才能有的放矢。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、盖洛普优势测试等都可利用AI进行，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将其补充进去。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”，接着结合专业范围，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，可以学习哪些专业？”等等。
总之，AI在职业规划层面具备很大优势，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。
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。在这过程中，考生及家长还需要注意相关学校对于部分专业设定的一些特殊报考条件，比如体检中的色盲、色弱；语种限制；单科成绩限制；政审等。
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，考生及家长可以利用AI咨询“我高考北京市排名在第8000名，想学习化学专业，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
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），而且概率计算结果只能作为参考，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，我建议考生及家长在咨询过程中多增加“通过官网查询”等限定条件，或通过进一步追问确认数据来源的真实性。
缺乏个性化分析
由于部分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，考生和家长可以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，考生和家长可以让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。
容易忽视隐性问题
由于AI的特点，其推荐方案偏向“数据安全”路径（如高录取概率院校），这可能影响考生对特色院校或小众专业的探索。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，这导致其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存疑，其职业倾向推荐结果可能与真实需求偏离较大。
不管我们接受与否，人工智能时代已经大跨步向我们走来。我相信未来大部分工作一定会更多地需要AI来辅助完成。
我们不妨从填报志愿这件事来感受一下人工智能、大数据给我们生活带来的红利，充分利用好这一免费平台。当然，不论AI如何发展，最后的决定权，一定是要在我们“人”自己的手里。
