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2025高考數學全國一卷平均分出爐,浙江奪得第1,11省普遍下降

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2025年高考已經于2025年6月10日結束,如今已經降下帷幕一個半月了。隨著高考志愿填報以及錄取結果的公布,部分省市高考學科抽樣數據,也隨之浮之水面。

對高考數學平均分及相關數據(如分數分布、各分數段占比、不同地區 / 學校的分數差異等)進行抽樣統計分析,具有多維度、深層次的意義。這項工作,既關系到教育系統的改革和優化,也影響學生發展、政策制定乃至社會人才培養。



高考數學平均分及相關數據的抽樣統計,本質是通過“量化分析”將抽象的教育過程、教學效果、學生能力轉化為可比較、可優化的指標。其意義不僅在于“評價過去”,譬如:檢驗教學、高考命題、政策制定的效果,更在于“指導未來”——推動教學改進、命題科學、政策合理,最終實現“培養符合社會需求的高素質人才”這一核心目標。

下面,我們將結合2024年、2025年高考全國新課程一卷平均分的變化情況,作數理分析。2025年高考參加新課程一卷的省份,主要有:浙江省、江蘇省、江西省、湖北省、河南省、福建省、安徽省、河北省、山東省、湖南省、廣東省11個省份。



一、浙江省

2024年浙江省高考數學平均分為105.29分,排名新課程數學一卷第四位,而2025年浙江省高考數學平均分為89.62分,比2024年下降了15.67分,在11個省份中平均分排名第一位,下降幅度排名第11位,浙江省2025年高考數學平均分的進步,非常顯著。

二、江蘇省

江蘇省2024年高考數學平均分為102.85分,排名第九位。2025年高考平均分為83.14分,排名全國第二位,提高了七名。而且,從下降幅度為19.71分,排名第十位,數學平均分的進步,也是非常明顯的。



三、江西省

2024年高考,江西省數學平均分為97.43分,排名第十一位,當年在11個省份中墊底。不過,2025年的平均分為70.02分,排名全國第十位,進步了一位。平均分下降了27.41分,排名全國第九位,總體上看,江西省高考數學有所進步。

四、湖北省

2024年湖北省高考數學平均分為103.81分,排名第七位,2025年高考數學平均分下降了28.55分,排名下降幅度第八位,為75.26分,排名第四位,排名提高了三位。湖北省2024、2025年高考數學平均分,在進步中有較大提高。



五、河南省

2025年河北省高考數學平均分為104.73分,排名第五位。2025年平均分為75.03分,排名第五位,兩年中排名沒有發生變化。從平均分下降的幅度看,為29.7分,排名第七位。河南省高考數學在穩定中,有所進步。

六、福建省

福建省2024年高考數學平均分為107.65分,排名第一位。不過,到了2025年下降為77.08分,排名第三位,平均分下降了30.57分,排名第六位。總體來看,福建省高考數學的實力有所下降,無論是排名和平均分下降幅度,均有不同程度下滑。



七、安徽省

2024年,安徽省高考數學平均分為105.58分,排名第二位。2025年,安徽省數學高考平均分為74.29分,排名第六位。平均分下降了31.49分,排名第五位。

兩年之中,安徽省高考數學的排名有較大幅度下降。平均分下滑也超過了30分,其中的原因有哪些,值得安徽省高中數學老師深入思考,希望盡快找到應對策略。

八、河北省

河北省2024年高考數學平均分為103.51分,排名第八位。到了2025年,高考數學平均分為71.67分,排名第九位,排名小幅度提高一位。平均分下降幅度為31.84分,排名第四位。2024年和2025年高考,河北省高考數學總體上保持穩定,沒有出現大起大落的現象。



九、山東省

山東省2024年高考平均分為104.62分,排名第六位。2025年,山東省高考數學平均分為72.42分,排名第七位,排名也下降了一位。平均分下降了32.2分,排名第三位,平均分下降幅度是非常大的。

十、湖南省

湖南省2024年高考數學平均分為105.36分,排名第三位。而2025年,數學高考平均分為72.18分,排名第八位,下降幅度很大。從平均分下降的幅度看,達到了33.18分,排名第二位,是平均分下降幅度僅次于廣東省的省份。

十一、廣東省

2024年廣東省高考數學平均分為100.61分,排名第十位。2025年下降到58.54分,排名第十一位,排名下降幅度比較小。但是平均分下降了42.07分,排名第一位,下降幅度令人驚訝。



從2024、2025年全國高考數學新課程一卷的平均分看,2024年僅有江西省低于100分,而2025年,變化非常顯著。平均分80分以上僅剩下浙江省和江蘇省,江西省、湖北省、河南省、福建省、安徽省、河北省、山東省、湖南省8省保持在70分至80分之間。唯獨廣東省高考數學平均分為58.54分,下降幅度之大,令人震撼。



數學高考抽樣統計,能高效降低統計成本,快速獲取近似整體的分數特征,為命題評估、教學分析提供參考,適合大規模數據初步研判。但是,其弊端表現為,樣本若缺乏代表性,易導致結果偏差;可能掩蓋局部問題;難以精準反映個體差異,對個性化教學指導有限。需結合分層抽樣等方法減少誤差。

以上數據統計,僅限于抽樣的層面,并不是全部數據。因此,網友們在看到這個數據變化之時,一定要理性分析,客觀評價,切實從細節上找出不足,為2025年高考提供準確的改進措施,為國家高科技的發展,培養更多更好的優秀人才。

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