关于学校是否会统计考研分数的问题，需要结合教育政策、数据管理规范及院校实际需求进行综合判断。从宏观层面来看，我国《个人信息保护法》和《数据安全法》对教育机构采集学生敏感信息作出明确限制，教育部历年考研管理规定中亦未强制要求院校统计考生分数。但实际情况中，不同层级院校因教学评估、就业质量报告、学科竞争力分析等需求，可能存在差异化的数据采集行为。例如，部分“双一流”高校通过考研录取数据验证培养质量，普通本科院校可能将考研率作为就业指标之一，而高职院校通常不强制统计。这种现象导致学生对隐私保护的担忧与院校管理需求之间存在潜在冲突。

一、政策规范层面

根据教育部《普通高等学校学生管理规定》，学生学业成绩及学籍档案管理需遵循“必要性”原则，明确禁止采集与教育教学无关的学生信息。考研分数作为敏感个人信息，其统计需符合《个人信息保护法》第28条关于教育领域信息处理的规定，即需以履行教育职责或提升教学质量为目的，且不得超出必要限度。

二、院校执行差异

实际执行中呈现显著分层特征：985/211院校多通过教务系统间接获取考研数据用于学科评估，普通本科院校可能要求二级学院上报汇总数据，而民办院校及专科学校普遍无强制统计要求。某省属重点大学2023年就业质量报告显示，其考研录取数据仅统计至一级学科类别，未披露具体分数。

三、技术实现路径

现代教育信息化系统中，考研数据采集主要通过三种技术路径：一是教务系统与研招网数据接口对接，二是二级学院线下填报汇总，三是依托毕业生登记表附加采集。其中，采用信息化系统的院校多配备数据加密模块，如某C9高校使用国密算法对成绩字段进行脱敏处理。

四、数据应用场景

合法合规的数据应用包括：1）向教育部报送学科评估支撑材料；2）编制本科毕业生升学质量报告；3）优化研究生招生指标分配；4）验证基础课程教学效果。某东部高校2022年教学质量报告显示，其将考研数学平均分纳入专业培养方案调整依据。

五、学生权益边界

根据《民法典》第1034条，学生有权拒绝提供非教学必需的个人信息。实践中，若院校将考研分数与奖学金评定、毕业资格审查挂钩，可能构成违规采集。如某高校曾因将考研成绩作为“创新学分”认定标准，被学生投诉后取消该政策。

六、替代解决方案

部分院校采用“区间统计法”平衡管理需求与隐私保护，如要求各专业上报“400分以上人数”“国家线达线率”等聚合数据。某“双一流”建设高校在2023年学科评估中，采用“考研录取院校层次分布”替代具体分数统计，既满足评估要求又规避隐私风险。

七、国际经验借鉴

美国高校普遍遵循FERPA法案，考研类数据（如GRE成绩）仅用于特定学术用途，且需取得学生书面授权。英国罗素集团院校采用“数据最小化”原则，牛津大学研究生院仅记录考生是否达到conditonal offer要求，不留存具体考试分数。

八、未来发展趋势

随着《教育数字化战略行动计划》推进，预计更多院校将部署隐私计算技术。2024年试点高校中，已有单位测试“联邦学习”模型，在不传输原始分数的前提下，通过多校数据联合建模分析考研趋势，实现数据价值挖掘与隐私保护的双重目标。

当前我国高校考研分数统计呈现“政策收紧、技术赋能、需求分化”的特点。建议学生群体：1）主动了解所在院校数据管理细则；2）谨慎签署包含成绩授权的知情同意书；3）优先选择采用区间统计或匿名化处理的院校。教育管理部门应加快制定《高校教学数据分类指南》，明确考研信息的采集边界与使用规范，推动建立“最小必要”数据采集机制。