Metodologie

Surse de date

Folosim exclusiv date deschise, oficiale:

• data.gov.ro (Ministerul Educației, CKAN): rezultate Bacalaureat per candidat 2014–2025, Evaluare Națională, rețeaua școlară (adrese, mod de funcționare / schimb), plan de școlarizare, coordonate geografice — toate cheie SIIIR.
• admitere.edu.ro: praguri de admitere (ultima medie) 2001–2025 per specializare.
• evaluare.edu.ro: distribuția notelor la Evaluarea Națională (curbe de calibrare notă↔poziție).
• Broșura ISMB 2026 (ismb.edu.ro): sursa autoritară pentru București — adrese, oferta 2026 (locuri, coduri), media ultimului admis 2025.
• GeoNames, OpenStreetMap / Nominatim (geocodare), UE Erasmus+ KA2.
• Transitous / MOTIS (timpi transport public, feed-uri GTFS oficiale) și OSRM pe OpenStreetMap © contributori OSM (timpi cu mașina).

Cum calculăm

• Praguri proiectate 2026: din istoricul ultimilor ani, ajustat cu curba de calibrare a Evaluării Naționale 2026 (notă → percentilă → notă) per județ.
• Poziția candidatului: percentila mediei în cohorta 2026 a județului (sau București + Ilfov reunite — suma curbelor pe fiecare notă).
• Șansa de admitere: pentru specializările cu date de repartizare nominală (2024–2025) folosim un model empiric — pragul măsurat direct (percentila ultimului admis) plus distribuția reală a variației prag de la un an la altul (pe decilă de selectivitate × mărime de județ), în locul unei curbe în clopot cu abatere fixă (σ). Pentru restul (fără date nominale, înainte de 2024), modelul probabilistic clasic (percentila candidatului vs. pragul proiectat, cu incertitudine σ). Ambele sunt clasificate în zone (aspirație / consolidare / reziliență). Cât de bine prezic — mai jos.
• Valoare adăugată EN→BAC: cât „urcă" un liceu elevii — de la nota de la admitere până la media de Bacalaureat, pe scala națională de note — pentru aceeași promoție.
  • Aliniere pe cohortă: intrarea în anul Y−4 (clasa a VIII-a, la admitere) cu ieșirea în anul Y (Bacalaureat) — perechile sunt descoperite automat din date, așa că fiecare an nou de Bac intră de la sine. Acum acoperim promoțiile 2010→2014 … 2022→2026; anii de intrare 2014 și 2017 lipsesc (pragurile de admitere ale acelor ani nu sunt publicate), deci nu se pot alinia încă.
  • Formula: intrarea = nota medie a ultimului admis (media pe specializări, ponderată cu numărul de locuri); ieșirea = media de Bacalaureat a absolvenților promoției. Ambele pe scala națională de note 1–10 (aceleași subiecte și barem în toată țara, deci comparabile între județe). Δ = ieșire − intrare, în puncte de notă (pozitiv = urcă).
  • Scorul afișat = „față de așteptări": reziduul față de o regresie națională a ieșirii pe intrare, pentru fiecare an de Bac. Pozitiv = absolvenții ies mai sus decât la licee care admit la aceeași notă. Corectăm în plus pentru retenția promoției (un liceu care pierde admișii mai slabi înainte de Bac ar părea altfel că „urcă") și pentru contextul județului (pragul de admitere depinde de concurență), așa că scorul e valoare adăugată față de licee cu aceeași notă de intrare, din același județ. Neutralizează și faptul că intrarea e măsurată la ultimul admis iar ieșirea la media absolvenților, plus regresia spre medie.
  • Exemplu: un liceu care admite în medie cu ~7,5 și ai cărui absolvenți ajung la ~8,0 la Bac are Δ ≈ +0,5 p; dacă alte licee care admit tot cu ~7,5 ajung în medie la ~7,8, „față de așteptări" ≈ +0,2 p.
  • De ce Δ poate fi negativ la un liceu foarte bun: un colegiu de top care admite cu ~9,5 ajunge, în medie, la ~9,0 la Bac — deci Δ brut e negativ. Nu pentru că „coboară" elevii, ci pentru că nimeni nu poate rămâne la plafon când la Bac concurează aceiași elevi de vârf (regresie spre medie). De asta scorul afișat e „față de așteptări": comparat cu alte licee care admit tot cu ~9,5, colegiul iese mai sus — reziduu pozitiv. Pe pagina liceului vezi ambele coloane (Δ și „vs. așteptări"): la colegiile de vârf e normal ca Δ să fie negativ, iar reziduul pozitiv.
  • Limite: măsură la nivel de școală, nu per elev și nu cauzală (datele publice nu leagă un candidat EN de același candidat la Bac); supraviețuire/abandon (numărăm doar absolvenții prezenți cu medie — publicăm n); pool-ul de la Bac e o populație mai selectată decât cea de la EN; programele de 5 ani (seral) pot amesteca promoții.
• Bacalaureat pe profil (pe pagina fiecărui liceu): pentru fiecare specializare arătăm, din datele oficiale per candidat (sesiunea iunie, clase cu ≥5 candidați), promovarea, media promovaților, mediile pe probe și — important — nota maximă, cel mai bun rezultat individual. Așa se vede că „vârfurile există și în licee cu medii mai modeste”. În plus, punem media ultimului admis (intrare) alături de media la Bac (ieșire) ca reper descriptiv — sunt cohorte diferite (absolvenții au intrat cu ~4 ani în urmă), deci nu e un scor de valoare adăugată. Se compară doar în interiorul aceluiași profil (matematica de la mate-info diferă de cea de la științe ale naturii).
• Distanță și timp de deplasare: pentru fiecare liceu afișăm timpul real cu transportul public (dimineața, oră de vârf) și cu mașina, calculate în browser la afișare: transportul public prin Transitous / MOTIS (agregă feed-urile GTFS oficiale — TPBI pentru București + Ilfov, plus Cluj, Iași, Brașov, Timișoara și rețeaua CFR națională), iar mașina prin OSRM pe harta OpenStreetMap. Clasamentul și filtrul de rază folosesc distanța efectivă locală (linie dreaptă ajustată cu accesul la metrou); minutele sunt informative și apar când există rută. Când o rută nu e disponibilă (offline sau localitate neacoperită), revenim la distanța în linie dreaptă.

Cât de bune sunt estimările? (test pe 2025)

Am testat modelul „pe nevăzute”, ca la un examen: i-am dat numai datele existente înainte de admiterea din 2025, l-am pus să prezică cine intră unde, apoi am comparat cu rezultatele reale din 2025. Contează două lucruri diferite:

• Calibrarea — când spunem „șansă 70%”, se admit cu adevărat ~70% dintre elevii aflați în acea situație? Măsurăm abaterea medie dintre procentul afișat și ce se întâmplă în realitate (în engleză: ECE, expected calibration error). Cu cât mai mică, cu atât mai bine — sub câteva procente înseamnă foarte bine.
  Model empiric: abatere medie ~1,8 puncte procentuale; modelul clasic (σ): ~4,3 pp. Practic, când modelul empiric spune 80%, în realitate se admit aproape exact 80%.
• Precizia fiecărei estimări — nu e destul să fie corect „în medie”; vrem ca fiecare procent să fie și corect, și hotărât (aproape de 0% sau 100% când chiar așa stau lucrurile). O măsurăm cu scorul Brier — eroarea pătratică medie a probabilității: 0 = perfect, iar ~0,25 ≈ o simplă ghicire (a spune mereu „50%”); cu cât mai mic, cu atât mai bine.
  Model empiric: 0,098; modelul clasic: 0,126 — cu ~22% mai bun.
• În plus, pragul de admitere prezis pentru 2025 a nimerit în medie la ~0,48 puncte de nota reală a ultimului admis (față de ~0,62 la modelul clasic).

De aceea modelul empiric este cel folosit implicit. Testul e „oarbă” (datele din 2025 nu sunt folosite la antrenare) și refăcut lăsând pe rând fiecare județ afară, ca modelul să nu „tragă cu ochiul” la județul pe care îl evaluează. Va fi reverificat pe rezultatele reale din 2026, după repartizarea din iulie.

Limitări și critică

• Pozițiile („Ultimul loc") sunt derivate: mapăm nota ultimului admis prin curba de calibrare a Evaluării Naționale (notă→poziție) a județului. Le afișăm pentru orice an în care avem și pragul de admitere, și o curbă EN — pentru București, din 2016 încoace (anii anteriori nu au o curbă EN publicată).
• Prima medie (nota primului admis) și „Primul loc" există doar pentru 2024–2025: necesită datele nominale de repartizare (media fiecărui candidat admis), pe care Ministerul le mai publică doar pentru anii recenți — endpoint-urile istorice au fost retrase. Nu le putem infera din praguri și nu fabricăm date; anii mai vechi arată „—”.
• Pragurile proiectate sunt estimări; concurența reală din anul curent le poate modifica (±). Specializările slab cerute au praguri instabile („prag variabil").
• Scorul valoare-adăugată suferă de regresie spre medie și de zgomot de cohortă; folosim scorul „față de așteptări" (rezidual) tocmai ca să-l atenuăm, dar rămâne un semnal, nu un verdict.
• Tăiem opțiunile cu șansă mică (sub ~10–20%) ca să nu-ți aglomerăm lista cu opțiuni practic imposibile. Metodologia oficială spune că o opțiune ambițioasă în plus nu te dezavantajează — dacă vrei un astfel de „moonshot", îl poți adăuga manual la fișă.
• Recomandările sunt un instrument de orientare, NU o garanție; decizia și fișa finală aparțin candidatului și părinților.

Pro / Contra abordării