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(8)资深内部人士:给广州各大初中重新排名——李高奇(LGQ)培优学校_西工大李高奇培优学校_新浪博客

这几年广州小升初政策年年有变花样百出
小孩赶考之复杂性简直可以用“帙繁浩叠”一词形容
众家长精疲力竭之余希望恢复小升初考试的呼声一年赛一年
在这种复杂背景之下各大初中的排位不可避免地与“我们小时候”大相径庭
不可以旧眼光旧思维去讨论
目前广州各大初中主要分成两大类:民办初中和公办初中,分成几大集团军:假定是第一集团军,第二,第三,第四。

 

民办初中,由于实行入学考试,通过考试筛选了生源,因此在这几年小升初考试中大放异彩。但是民办初中有不少是打了当年公办初中的名字,不知就里的家长很可能将两者混淆,例如以为育才实验是育才中学。
通过中考平均成绩来判断民办初中的佼佼者有:广雅实验、育才实验、中大附中、应元二中
第二集团的有:番禺华附、南武实验、祈福英语、省实天河等


而公办初中里,不少在前些年都停办了初中,仅办高中,最出名的有这几家:执信中学、广雅中学、六中。但是这两年在舆论压力和生源诱惑的双重驱动下,执信和六中已经在内部恢复小规模的初中招生。
这些年来,公办初中的佼佼者有:七中、省实、华侨外国语、广大附中、十六中、47中等。但是这类学校由于有部分是派位生源,因此总体成绩不能和民办初中最好的相比,甚至比不上民办初中第二集团,但是这些学校的重点班成绩,不比民办初中最好的差,有时甚至更好

仅以近三年成绩来论
目前广州市初中处于第一名还是华师附中
但是该初中仅在全省招收两个班共80-90人
因此不将该校成绩列入其中,仅将其当作武侠小说里“独狐求败”式的人物.

 

第一集团军:

广雅实验(民办,与广雅有关系但并非从前的广雅)、育才实验(民办,并非育才中学)、应元二中(民办,与二中有关系但并非从前的二中)、中大附中(民办,与中大附小没有直升关系,父母在中大工作子女可直接就读该校)、西关外国语(公办)、四中聚贤(非以前的四中)、六中课改班(仅招收两个班,生源基本是海珠区各校尖子生)

 

第二集团军:
民办:海珠区南武实验(非以前的南武)、海珠区珠江中学、番禺区华附(并非从前的华师附中)、番禺区祈福英语、白云区华附新世界(并非从前的华师附中)、白云区广外附设、白云区云景培英、天河区省实天河、荔湾区一中实验,

公办:花都邝中,以及越秀区的那一把名校:铁一中、省实、七中、侨外、广大附中、16中、二中、八一(八一2010年中考成绩不错,暂时先放第二集团),尤其是越秀区这一把公办的名校,重点班的成绩不比第一集团军差

第三集团:培正中学、育才中学、三中、47中,番禺东风中学,番禺侨诚中学

比培正、育才略低10-20分的,同样属于630-600分这一组的还有
汇景47中,

 

其他也还可以考虑的初中

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解读广州高中学校生源的分组_2015广州中考-广州家长帮社区

下面是这届高三的全市调研考试情况表(图片来自网络)——
高三调研考试.jpg

       从上面大概可以看出,广州的高中学校是具体应该是分为六个组的,那这六个组是根据什么标准来分的呢?一直不太明白,于是只好求助网络,大概知道怎么回事——
       通常,在每年的三月下旬,市教育局会向各区教育局和学校发布《年度普通高中毕业班工作质量目标和学校生源分组情况的通知》,其中的附件之一就是学校生源的分组情况。

 

       生源分组的依据是本届毕业生当年的中考成绩,具体步骤如下:
       1、根据中考成绩确定预测参数。预测参数对应于中考分数,按照当年中考录取成绩实际情况,根据人数分布截取最高分数段和最低分数段,按10分一个分数段,划分为若干个分数段,每个分数段对应于一个预测参数,分为本科预测参数(本b)和专科(专a)预测参数。每年预测参数的确立以绝大多数学校都能达标为基点,体现激励因素。
       2、根据预测目标和规模确定生源分组。

 

       举个例,下面是2012届广州市普通高中学校生源分组情况。(文件来自教育局官网)
       根据2012年预测各校高考上省本科目标数与高三毕业班人数的百分比以及学校规模,现将2012年我市普通高中毕业班工作评价编组分为六个组,具体情况如下

组别


          


                           


  
  
  


目标≥91%,或者75目标<91%且预测本科数≥800


华师附中    省实中学    广雅中学    执信中学 广州2    广州6   秀全中学    仲元中学   番禺中学    增城中学


生源
  
二组


75目标<91%且预测本科数<800,或者65%≤目标<75%且预测本科数≥500


铁一中学     广大附中   协和中学    广州7    培正中学    广州3    广州16  广州5  天河47  真光中学  培英中学   象贤中学     从化中学


生源
  
三组


65目标<75%且预测本科数<500,或者45%≤目标<65%且预测本科数≥200,或35目标<45%且预测本科数≥300


育才中学    广州1   广州4     西关外语
  
南武中学   天河中学   省实天河学校  外贸附校   白云65  黄埔86  禺山高中  玉岩中学   维煜中学   中钧中学     增城侨中  从化6


生源
  
四组


45%≤目标<65%
  
且预测本科数<200,或35目标<45%且预测本科数<300,或24目标<35%且预测本科数≥100


广州17  广州21  中大附中  广州97    南海中学   天河75    天河89  天河113
  
东圃中学 白云80  祈福实验    东涌中学   华附番禺  石碁三中  洛城中学  大岗中学  花都实验   新华中学      南沙中学   新塘中学


  
  
  


24目标<35%且预测本科数<100,或目标<24%且预测本科数≥40


广东侨中   恒福中学   广州10   广州13  越秀外语  知用中学  广州41  海珠实验      西关培英   华美中学  白云中学  白云71   广大附实  石化中学    花都1   二师附中   鱼窝头中学  石楼中学  石碁中学   荔城中学    增城高级中学     从化5


  
  
  


目标<24%且预测本科数<40


109中学   美术中学    东环中学      广大实验
  
广州95  广州78  广州76  培才高级
  
海珠中学  北附广实    汾水中学    暨大附中   天河44   思源学校  同德南方     白云66  白云68    白云81  黄埔87   广州91
  
开发区外国语学校       园玄中学      麒麟中学   南村中学  英东中学  花都2   狮岭中学    花东中学    中大雅宝    南洋中学   从化2     从化3    从化4     英豪学校  石北中学  仙村中学  中新中学    永和中学   派潭中学  香江中学  加木纪中

    从表中可以看出,该表是根据预测目标和规模确定生源分组。具体怎么解读?
       如第一组的学校,其标准是目标≥91%,或者75目标<91%且预测本科数≥800”,也就是说,第一组学校要符合两个条件之一:高考上省本科目标数≥91;或者“75%≤ 高考上省本科目标数<91%且预测本科数≥800”
       以前一直不明白的一点是,为什么增城中学、秀全中学、番禺中学等学校,高考的重本率等参数远不如广附、铁一等,却列在一组,而其他学校却要在二组?现在明白分组也和学校的招生规模有关。如增城中学2012年高一年级招收20个班1040人;番禺中学2010年前的规模更大,招32个班(每班56人),共招1792人,2010开始将北校区命名为番禺区实验中学。番禺中学由去年招生32个班调整为20个班(每班54人),共招1080人。
       所以,学校的分组,除了和高考成绩有关,和学校的办学规模也有一定的关系。

 

       广州高中学校的分组标准是动态的,每年都不一样,2007年第一组学校的标准是目标≥80%,或者54目标<80%且预测本科数≥700”2009年第一组学校的标准是目标≥85%,或者72目标<85%且预测本科数≥500”2010年第一组学校的标准是目标≥90%,或者75目标<90%且预测本科数≥800”。随着高校的扩招,标准的逐渐提高也就在情理之中了。(目标指的是“高考上省本科目标数”

 

       对不明白的东西,我总想弄个明白,弄明白后,也总想和他人分享。虽然也许没什么作用,就当记录弄明白的过程吧。

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Lucene权限实现 - 简单之美 - 企业应用与站点完美解决方案

1、权限过滤

Lucene的基于关键字的评分机制,适用于基于相关度的过滤和排序。它是基于矢量模型,其中给文档分配一个相应的分数,分数越高相关的文档也越多。然而,应用系统有时因为用户级权限仅需返回相关文档的子集。

过滤的权限问题实际上是查询时将一个布尔过滤器作用于文档的普遍问题的子问题。我们将探讨这种过滤的实现方法。

2、查询改写

上述权限过滤明显的实现方法,就是改写搜索查询为要求某字段包含特定的值。

例如,如果有一个“类别(category)”字段(Field),并假设仅显示历史(history)和科学(science)类的文档,然后对给定的用户查询:

<query>

查询可被改写为:

<query>+category:history+category:science

3、查询过滤器

此种假设对于过滤的字段(Field)可能是不适宜或不可行的(也许由于字段(Field)是易变的和频繁的变化将导致索引的大量修改)。另一方法是通过 实现Filter接口创建一个过滤器,只需实现一个方法,即bits()方法,该方法返回BitSet,包含命中的所有允许文档ID。

在bits()方法中,可使用TermEnum通过Term筛选(速度慢!),或使用FieldCache检索字段的所有值(速度快,但为内存密集型!)。

4、HitCollector + FieldCache

另一个筛选文档(Documents)的方法是使用HitCollector而非Hits对象。在collect()方法以文档(Document)ID和评分(score)作为参数,可以此来判断文档允许访问与否。

使用HitCollector有一个小缺点,Hits类中遍历搜索结果的有用方法都没有公布,但解决方法容易。

5、范例

比方说,你有一个多用户博客程序,并希望让用户搜索全部(默认)博客文章,或允许用户只搜索他发表的博客。博客应用的Lucene模型将每一博客映射为一Document。

使用查询改写方法,可以轻松地为该查询附加搜索(条件)子句:

<query>+author:<authorid>

这将只返回作者的文档。问题解决了。

现在,扩展该示例。假设在应用中存在3种访问角色:管理员(admin),编辑(editor),作家(author)。这些访问角色的权力是递减的,所 以一个编辑(editor)对作者的博客有写(write)权限,但对管理员(admin)的博客无此权限。如何才能让用户只搜索他具有写访问权限的博客 呢?

查询改写方法可用来为每一文档(Document)添加一个“角色(role)”字段(Field),并现场填入作者角色(role)。假设用户的角色为编辑(editor),那么改写后查询为:

<query>+(role:editor role:writer)

这种方法是有效的,但不是最理想的,因为每次作者的角色会改变,就需要更新他所写所有博客文档(Documents)。

另一种使用查询改写的方法是获得角色为编辑(editor)和作者(writer)的所有用户列表,然后追加到查询后,如下所示:

<query>+(author:1author:2 author:......)

这方法更好,但庞大的或-查询子句对于布尔过滤可能会妨碍搜索性能。

实现该功能的第三种方法是获取期望的用户列表,如同上前一方法,但不是改写查询,而是使用HitCollector + FieldCache的方法,因此只接受所期望的博客。这种方法具有第二种方法的优势但无性能问题。

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