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在日常的学习、工作、生活中，肯定对各类范文都很熟悉吧。写范文的时候需要注意什么呢？有哪些格式需要注意呢？下面是小编帮大家整理的优质范文，仅供参考，大家一起来看看吧。
四川高考志愿填报通知（优秀篇）篇1
1、从不同地域不同城市，同样的"985""211"大学，不同年度录取考生的差异大有不同，如果考生和家长，掌握了录取动态和规律，又把握了他的大小年的规律的话，以较低的分数，照样可以读一个重点大学。
2、一本边缘，或者说是二本层次的考生，照样能够上重点。
比如说一些“211”、乃至“985”，除了本科一批招生以外，他也在一本二本有投放的计划。
只要你在招生计划中，找出这样的学校，出其不意地选择第一志愿报考，就是一个不错的选择。
再比方说有些重点大学，举办了分校，比如山东大学威海分校，哈尔滨工业大学威海分校，东北大学秦皇岛分校，还有北京工业大学实验分校等等的，这些分校都是单列招生计划。
多数还是单独划线录取的，录取分数线低于母校很多。
那你就可能以一个较低的分数，捡了一个重点大学的985的毕业证。
当考生报考这类学校时一定要仔细阅读目标院校的招生章程。
四川高考志愿填报通知（优秀篇）篇2
绝大多数考生和家长习惯按成绩报志愿，他们往往拿着自己的分数直接与高校往年录取最低分对比，这很容易进入报考误区。
每年的高考政策都有变化，考试模式、试题难度、报考人数都不一样，同样的600分，去年和今年的含金量可能会差很多。
因此，填报志愿不能简单地用绝对分数来衡量，而应使用相对分数，即线差（高校最低录取线与批次控制线之差），并结合全省排名来对号入座。
因为每年的试题都有变化所以考生的录取分数也有变化，但是每年一本学校的录取比例是不变的，所以考生的排名比高考的分数要重要一些。
对于冲击名牌大学的考生，位次比分数更重要。
位次是考生成绩所对应的考生人数的综合排序。
每年省级招生行政部门会在高考结束后公布分数分段表，这是考生查询自己位次的最好工具。
每年各高校在各地投放的招生名额变化不大，考生的密集区间大体相同，用全省排名来考察一个学校的集中录取区间更科学一些。
四川高考志愿填报通知（优秀篇）篇3
一本重学校，参与一本录取的大多数都是全国重点大学，尤其是985、211大学是我国高等教育的脊梁、一流的师资、一流的教学、一流的科研、一流的管理，大都集中在这里，尽管在全国数量上他只占全国普通高等院校的不到10%，但是科研经费，重点学科的比例，却占了全国普通本科高校的90%以上，只有进入了这样的高等学府，才能成为一流高级的专门人才和民族的精英提供可能。
一本院校中，大都属于综合性大学，即使是以农林、师范、外语、地矿、医学等命名的行业性大学，你比如说北京林业大学、中国农业大学，尽管是农林属的行业性大学但是在上世纪90年代以来，也都开始了向综合性发展。
十一大学科门类中，最少的大学也有六七个，而且是文理兼容、历史悠久、学风纯正，积淀深厚，因此，综合性大学对人的个性开发和综合素质的锻造，都有非常好的促进效果。
能在一所综合性大学，学习生活四年，可以很好地丰富一个人的知识结构，尤其体现在一个人身上的大学素养是其他学校不能比的，四年以后，孩子毕业，无论考研、出国、或者就业，都占有绝对的优势。
二本重专业，1.综合性大学较少，行业性大学居多，一般这些行业性大学，历史早、底子厚，不仅办学水平高，而且社会影响大，毕业生相对容易就业。
2、二本院校，数量众多、鱼龙混杂、地域分布广泛，而且大多居于二三线城市，除了少数几个大中城市的部分高校以外，大多数的学校，每年的录取分数，趋于扁平，加上这些学校的招生人数，是相对比较多的，所以报考的区分度较小，在一定程度上，增加了选择的难度。
3、二本院校合并、升格、改制和更名的较多，尤其以某某学院，就是地名后加上学院后缀，这样的学院特别多。
4，新开设的专业居多。
多数条件并不具备，或者是不完善。
通过以上几点，二本应该重专业。
根据以上的分析，总之我们可以得出这样的一条结论，一本重学校，二本重专业，专科重技能。
重点大学看科研，普通本科看教学，本科以下看实践。
同时有很多的考生和家长不知道公办学校与民办学校的区别，也有很多考生和家长不知道独立学院是什么学校，考生和家长应该全面的了解目标院校。
四川高考志愿填报通知（优秀篇）篇4
一是要去行业院校上学。
语言类、法律类、师范类、财经类、土建市政类、计算机类、农学类、电子信息类、医学类等都有行业院校。
在行业院校得到的训练跟在其他院校是有很大差别的。
二是要读学校的优势专业。
工科为主的综合大学、准综合大学多数都有优势专业，办学历史长，办学实力相当强。
四川高考志愿填报通知（优秀篇）篇5
在填报志愿短短的几天时间里，要分析地域冷热、院校冷热、专业冷热，显然比较仓促，因此考生和家长应该早为志愿准备，多留意国家经济建设和社会发展的大趋势，留意行业发展的新潮流，留意各地经济发展的重点及区域发展不平衡所带来的潜在需求信息。
