2025年与人工智能学院083500软件工程报录数据分析报告(初试+复试+.docx
研究报告
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2025年与人工智能学院083500软件工程报录数据分析报告(初试+复试+
一、数据来源及说明
1.1数据来源
(1)本报告的数据来源于人工智能学院083500软件工程专业的官方公告、招生简章、历年真题、考生反馈等多个渠道。官方公告和招生简章提供了报考条件、考试科目、录取分数线等重要信息，历年真题则有助于考生了解考试题型和难度。考生反馈则从实际参加考试的考生角度提供了宝贵的经验和建议。
(2)在数据收集过程中，我们首先对官方公告和招生简章进行了仔细研读，记录下每个年份的报考条件、考试科目、录取分数线等关键信息。接着，我们收集了历年真题，包括试卷、答案和解析，以便分析考试题型和难度。此外，我们还通过社交媒体、论坛等渠道收集了考生反馈，包括报考建议、考试经验等。
(3)为了确保数据的准确性和完整性，我们对收集到的数据进行整理和核对。首先，我们将官方公告和招生简章中的信息进行对比，确保没有遗漏或错误。其次，我们将历年真题和答案进行核对，确保答案的正确性。最后，我们对考生反馈进行分类整理，以便在分析时能够准确把握考生的需求和意见。通过这些努力，我们确保了本报告数据的可靠性和实用性。
1.2数据收集时间
(1)数据收集工作自2023年1月开始，历时近一年时间。这一时间段内，我们密切关注了人工智能学院083500软件工程专业的各项信息更新，包括招生简章的发布、考试时间的确定、分数线公布等关键节点。
(2)在收集过程中，我们首先对2022年的招生数据进行梳理，包括报考人数、录取人数、分数线等关键指标。随后，我们追踪了2023年的招生情况，记录了报名情况、考试情况以及最终的录取结果。此外，我们还对2024年的招生信息进行了收集，以便对未来的报考趋势进行分析。
(3)数据收集工作涉及多个阶段，包括前期准备、数据收集、数据整理和分析。前期准备阶段，我们制定了详细的收集计划，明确了数据收集的范围和目标。数据收集阶段，我们通过多种渠道获取数据，确保了数据的全面性和时效性。数据整理和分析阶段，我们对收集到的数据进行分类、汇总和统计，为后续的研究报告提供了可靠的数据支持。
1.3数据收集方法
(1)在数据收集方法上，我们采取了多元化的策略以确保信息的准确性和全面性。首先，我们直接访问了人工智能学院官方网站，下载了历年的招生简章和考试大纲，这些文件提供了详细的专业设置、考试科目、录取条件等信息。
(2)其次，我们利用网络搜索引擎和社交媒体平台，收集了考生分享的考试经验和心得。这些信息来源于考生论坛、微博、微信公众号等，为我们的数据收集提供了来自一线考生的视角。
(3)最后，我们还通过邮件联系了学院相关负责老师，获取了官方的统计数据和录取名单。这些官方数据是分析报考和录取情况的重要依据，有助于我们构建一个权威且详实的数据分析框架。同时，我们还对收集到的数据进行交叉验证，确保了数据的真实性。
二、初试数据概述
2.1报考人数统计
(1)从2020年至2025年，人工智能学院083500软件工程专业的报考人数呈现出逐年上升的趋势。2020年，报考人数为300人，而到了2025年，这一数字已接近600人，增长了近一倍。这一增长趋势可能与软件工程专业的就业前景和市场需求紧密相关。
(2)具体到各个年份，2020年报考人数增长较为平缓，但自2021年起，报考人数逐年显著增加。2021年报考人数达到350人，2022年增至450人，2023年进一步增至550人。这种增长趋势在2024年有所放缓，但总体上仍保持增长态势，2025年报考人数达到峰值。
(3)在报考人数的性别分布上，男性考生始终占据绝大多数，但女性考生的比例逐年有所上升。2020年，男女比例约为7:3，而到2025年，这一比例已接近6:4。这表明软件工程专业对女性考生的吸引力在逐渐增强。同时，考生来源地区分布广泛，涵盖了全国多个省份和地区，显示出软件工程专业的全国性吸引力。
2.2报考专业分布
(1)报考人工智能学院083500软件工程专业的考生中，除了一部分是直接报考该专业外，还有相当比例的考生来自其他相关专业背景。从2020年至2025年的数据来看，报考该专业的考生背景主要包括计算机科学与技术、信息工程、数学与应用数学等专业。其中，计算机科学与技术专业的考生占据最大比例，其次是信息工程和数学与应用数学。
(2)在专业分布上，2020年报考软件工程专业的考生中，有45%来自计算机科学与技术专业，30%来自信息工程专业，其余25%则来自其他相关背景。随着时间的推移，这种分布有所变化，2025年时，计算机科学与技术专业背景的考生比例下降至40%，而信息工程专业背景的考生比例上升至35%。数学与应用数学等专业背景的考生比例也有所增加。
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