用通俗语言解释匹配评分

匹配是如何计算的

在 Public School Match 的每张学校卡片上有两个数字：一个是匹配档位，回答"这所学校适合我们吗？"；另一个是录取前景，回答"我的孩子能被录取吗？"。两者相互独立。一所学校可能非常适合但很难被录取；也可能只是尚可的选择但录取希望很大。下面我们准确说明每个数字是如何得出的，以及我们为什么做出这些选择。

匹配档位是什么，不是什么

匹配档位是一所学校与您家庭声明的优先事项之间的比较。它不是一个通用排名。一所学校的档位取决于您标记为重要的条件、您在可选背景信息卡上自我认同的选项，以及您为这个孩子选择的当前通勤出发地。改变其中任何一项，档位就会变化。学校本身没有任何变化，变的只是它的数据与您所说的关注点之间的对应关系。

**档位较低并不意味着一所学校不优秀。**它只是意味着这所学校与您的优先事项的契合程度不如档位更高的学校。无论有没有档位，我们始终展示每一所公立学校的数据。

五个重要程度标签

我们不要求您为每个条件设置 1–5 的滑块（那会带来虚假的精确感），而是请您为每个条件选择五个层级之一：

必备条件：如果一所学校无法满足这一点，无论其他方面表现多好，它都会落入专门的"缺少必备条件"档位。
强烈偏好：权重很高，但不满足不会让学校出局。
加分项：起决胜作用的因素。计入分数，但权重较轻。
尚不确定：会记录下来，但在评分中忽略。为您展示数据，但不影响档位。
无所谓：明确静音。连数据卡片也会被淡化显示。

标签如何合成一个档位

每个条件根据学校的数据产生一个 0–100 的原始分数，然后按您的标签加权（必备条件权重最高，加分项权重最低）。引擎将加权分数平均为一个隐藏的 0–100 数字，该数字仅用于排序，从不显示，然后将其映射到五个档位之一：

最佳匹配：就您的优先事项而言，处于该年级段分布的顶端。
高度匹配：您标记的大多数条件都有良好的契合。
可能匹配：部分契合；值得仔细看看。
勉强匹配：契合有限。
缺少必备条件：至少有一个必备条件完全未满足。隐藏分数仍然存在，用于在这一组内排序。

档位下方的"注意事项"（Watchouts）标签会准确告诉您哪些条件产生了负面影响。"已满足"标签则告诉您哪些条件产生了正面影响。两者都链接回底层数据，方便您核实我们的推理。

数据缺失时会发生什么

当一所学校在您关心的某个条件上没有数据时，我们会将该条件从评分中排除，分子和分母都不计入。缺失的条件会以"注意事项"标签的形式显示，提醒您在参观时跟进。我们不会因为我们不知道的事情而扣学校的分，也不会假装知道而给它打 50 分。

唯一的例外：如果您将某个条件标记为必备条件，并且勾选了"将未知视为不符合"开关，那么在该条件上缺失数据的学校确实会不通过必备条件的门槛。该开关默认关闭。

评分涵盖哪些内容

匹配引擎目前评估 11 个条件。每个条件有自己的数据来源：

通勤：从您当前保存的出发地到学校的通勤时间，按您选择的方式计算（步行 / 公共交通 / 驾车 / 三者中最快），公共交通基于 MTA 公布的时刻表，步行和驾车基于 OpenStreetMap 街道数据，直线距离估算作为兜底。
学业表现：NYC DOE 的 ELA 和数学达标率、进阶课程比例，以及 Quality Review 的氛围部分。
学校社区氛围：仅使用纽约市学校调查的氛围信号（安全与家校关系）。学生构成不计入这项分数。
学生构成：种族/族裔与经济构成的组合。仅当您在可选背景信息卡上主动告诉我们您家庭的情况时才会启用。见下文的学生构成信号的保护措施一节。
项目风格：学校的项目标签（双语言、艺术、STEM 等）与您所选内容的重合程度。
学校规模：小型 / 中型 / 大型在校生规模分档。
学校学段设置：年级跨度（K-5 / K-8 / 6-8 / 6-12 等）。
招生方式：抽签 / 筛选 / 学区优先 / 特许学校，对照您声明的偏好。
特殊教育支持：残障学生在校比例以及 ICT / SETSS / 融合项目的有无。对特许学校会降级处理：由于特许学校不使用 NYC DOE 的项目命名，我们依靠残障学生在校数据，并将该分数标注为"估计值"而非"官方"。
双语 / 双语言项目：学校是否开设您指定语言的双语言项目。
路线契合度：将学校与您各保存地点之间连线做几何叠加（例如，这所学校是否在从家到单位的"顺路"位置？）。与通勤分开独立评分。

录取前景

在匹配档位之外，每张学校卡片还显示一个录取前景分类：希望较大、目标、冲刺、希望渺茫或数据不足。它基于 MySchools 公布的各优先组内申请者与录取通知数量构建。我们的做法：

从上到下遍历学校的优先阶梯（在读学生 > 兄弟姐妹 > 学区居民 > 区内居民 > 全市），找到您孩子符合条件的最高一级。
查询该级在最近一个公布周期内的历史录取通知率。
将该比率转换为一个分类，当申请者规模较小时会放宽区间。

如果您输入了 MySchools 抽签号码，前景会升级为基于百分位的估算，将您号码的位置与您所在组的历史截止线比较，并加入 ±10 个百分点的平滑区间以考虑周期间的波动。您的号码加密存储，仅由匹配引擎解密，绝不会再显示给您。

特许学校采用独立抽签。DOE 的优先阶梯和抽签号码在这里不适用。我们使用更简单的方法，用学校最近公布周期的学位数除以申请人数，并在卡片上加注"独立抽签"标记，让您心中有数。

我们引用的数字精度从不超过 5% 的区间。我们始终注明数据年份。含义是"与您情况类似的家庭大约以这个频率获得录取通知"，而不是对您孩子个人的承诺。

申请/学位比

学校页面和列表视图中的录取表格还显示一列**"申请/学位比"**：在最近一个公布周期中，每个可用学位有多少名申请者。项目层面的数字是 MySchools 自己公布的数字，原样展示。在优先组内部，我们根据该组公布的申请者和录取通知数量自行推算等效比率。无论哪种方式，它衡量的都是拥挤程度：上个周期有多少家庭在竞争这些学位。它不是您孩子的录取几率。您的几率取决于您在优先阶梯中的位置，这正是上文录取前景的计算依据。

DOE 自己将这一数字描述为项目的每学位申请人数，并将其解释为需求：每学位申请者越多，获得录取通知的机会越低。申请/学位比是我们对同一概念的简称。就我们所知，DOE 并未为项目单独发布一个有正式名称的竞争指数，因此这个比率，结合优先阶梯和每个项目的招生方式一起解读，就是家庭能够依据的信息。

学生构成信号的保护措施

学生构成条件是我们计算的最敏感的数字，因此设有明确的保护措施：

**仅在主动选择时启用。**该条件仅在您于可选背景信息卡上告诉我们您家庭的情况时才会启用。我们绝不会从您的姓名、住址或浏览行为推断您的族裔背景。
**对称评分。**希望"更多和我们相似的家庭"的家庭与希望"多元化"的家庭拥有相同的最高可能分数。任何方向都不享有特权。
**不因学生构成扣分。**学校绝不会因为服务某个特定种族、族裔或收入群体而被扣分。评分公式只计算与您声明偏好的重合程度。
**静态加密。**种族/族裔、ELL 状态、FRPL 状态和 IEP 状态均加密存储。只有服务器端的匹配引擎读取它们，使用一次性的解密调用，绝不到达您的浏览器。

我们绝不做的事

我们不发布通用的"最佳学校"排名。这种排名并不存在。
我们不猜测您孩子的任何情况。您提供的每一项信息都是您主动输入的。
我们不会在学校表现不佳时向您隐藏数据。无论档位如何，每一项公开数据都可以在每所学校的详情页看到。
我们不会因为您没有档案而封锁数据。您可以在不设置任何优先事项的情况下浏览、保存和比较学校，只是匹配档位在您告诉我们要找什么之前不会显示。

数据从何而来

Public School Match 上所有学校层面的数据都来自公开来源，由我们的标准化数据管线每年刷新。主要数据源：

NYC DOE School Quality Snapshot（评级、在校生人数、学生构成、项目标签），每年更新。
NYC DOE MySchools（项目、招生方式、优先组、申请者与录取通知数量），每年针对最近一个申请周期更新。
NYC Open Data（学业指标、纽约市学校调查回复、体育项目、双语项目名单），每年更新。
NYSED（州级在校生与问责数据），每年更新。
通勤路线计算（通勤时间），在我们自己的路线计算设施上完成，基于 MTA 的 GTFS 公交时刻表和 OpenStreetMap 街道数据，按需获取并按（出发地、学校、方式）组合缓存 12 个月。公共交通时间使用上学日早晨的公布时刻表，而非实时路况。

在幕后，我们为每个数据点评定可信度，从官方且最新一直到估算，网站会在估算值出现的地方加以标注（例如通勤兜底值和特许学校的特殊教育分数会显示为"估计值"）。如果某个数字看起来有误，请使用学校页面任意部分旁边的"报告数据问题"链接，我们会对照来源重新核查。

质量评级

DOE 的质量评级标签在整个系统中普遍偏正面，因此仅凭一个标签很难区分学校。我们将评级作为它们本来的分类标签展示，并在同一部分将锚定百分位的指标（调查主题、教师指标、学生构成）放在它们旁边，让您看到一所学校在全市分布中的真实位置。请依靠百分位；把标签当作背景参考。

是信息，不是保证

Public School Match 上的一切都是基于公开数据的估算。我们是独立工具，不参与任何录取决定，本站的任何档位、前景或比率都不是对您孩子申请结果的承诺。请用这些数字来制定更聪明的清单和更好的参观问题，然后就任何有时间要求的事项，如截止日期、开放日和项目开设情况，直接向学校或 MySchools 确认。